1 背景 最近因为一些个人私事导致好久没写博客了,多事之年总算要过去了,突然没了动力,所以赶紧先拿个最近项目中重构的一个小知识点充下数,老题重谈. 在我们App开发中大家可能都会有过如下痛疾(程序员和设计妹妹注意喽): 好多小的图标好烦人,又占体积还要考虑分辨率,一拉伸就模糊等. 同一个图标不同状态还有不同颜色的多张. 总是幻想IOS.Android.Web等对于一个图标只切一次图多好. 如果你有过类似的痛疾那么下面讨论的故事就是一个完美的解决方案,当然了,采用下面方案对于重型应用或者固件级的优…
一.flink架构 1.1.集群模型和角色 如上图所示:当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager.由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager.TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输.上述三者均为独立的 JVM 进程. Client 为提交 Job 的客户端,可以是运…
资源优化 原始资源 定义时初始化和复位电路初始化都起作用,删除定义的初值后 将always块描述的组合逻辑变为时序逻辑后…
原文:[原创]构建高性能ASP.NET站点 第七章 如何解决内存的问题(前中篇)-托管资源优化-监测CLR性能 构建高性能ASP.NET站点 第七章 如何解决内存的问题(前中篇)—托管资源优化—监测CLR性能 前言:在上一篇文章中讲述了一些垃圾回收的一些知识,本篇就讲述如何来监测CLR是否导致了一些性能问题. 本篇的议题如下: 内存问题概述(前篇) 托管资源优化(前篇)          对象的生命周期(前篇)          对象的”代“(前篇)          大对象堆(LOH) (前篇…
资源优化问题:Xilinx ise 出现资源不够的问题(ERROR:Cpld:868 - Cannot fit the design into any of the specified devices with the selected implementation options.),要在fitting设置里面将Implementation Template 选项置成Optimize Density(密度优化),注意Synthesis中不能选Area.…
一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: 1. 在部署pod的yaml中,指定nodeName 指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑,直接写入PodList列表,该匹配规则是强制匹配.eg:apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: nam…
怎么确定一个Flink job的资源 Slots && parallelism 一个算子的parallelism 是5 ,那么这个算子就需要5个slot, 公式 :一个算子的parallelism 是n ,那么这个算子就需要5个n 通俗理解:几个并行度,就是有几个线程处理. 如何计算Slot 如果不设置SlotSharingGroup,那么需要的Slot数为应用的最大并行度数. 设置slot就是设置线程数. 设置parallelism 的依据是什么? 一个算子到底设置几个(parallel…
kubernetes资源优化方向 系统参数限制 设置系统内核参数: vm.overcommit_memory = 0 vm.swappiness = 0 sysctl -p #生效 内核参数overcommit_memory 它是 内存分配策略 可选值:0.1.2. 0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用:如果有足够的可用内存,内存申请允许:否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程. 1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何. 2, 表示内核允许分配超过所…
本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO…
1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制…