多线程操作同一个文件时会出现并发问题.解决的一个办法就是给文件加锁(lock),但是这样的话,一个线程操作文件时,其它的都得等待,这样的话性能非常差.另外一个解决方案,就是先将数据放在队列中,然后开启一个线程,负责从队列中取出数据,再写到文件中. 在这之前,有必要先了解下Redis,关于Redis的介绍可以参考我的这篇博文:ASP.NET Redis 开发 Redis工具和所需资料代码全下载,地址:http://pan.baidu.com/s/155F6A 下面我们讲解一个实际项目中应用的案例,

为何要打印日志?让程序裸奔不是一件很快乐的事么? 有些BUG就像薛定谔的猫,具有波粒二象性,当你试图去观察它时它就消失了,当你不去观察它时,它又会出现.当你在测试人员面前赌咒发誓,亲自路演把程序跑一遍的时候,这些bug就会神奇的消失:一旦离开你的骚操作重新回到测试人员手中,这些bug又会突然的出现.这就是开发人员和测试人员互相对天发誓自证清白的尬聊场面. 因为这些幽灵Bug破坏了团队的氛围,伤害了开发和测试人员的感情,从而导致了产品质量下降. 因此非常有必要找到这些bug发生的原因. 试图找到这

/// <summary> /// 输出指定信息到文本文件 /// </summary> /// <param name="msg">输出信息</param> public void WriteMessage(string msg, string userName) { try { string mainPath = "F:\\log\\";//日志文件路径&配置到Config文件中直接获取 string pa

利用 PROMPT_COMMAND 实现命令审计功能:记录什么用户,在什么时间,做了什么操作,然后将查到的信息记录到一个文件里. 具体操作: 将以下内容追加到/etc/profile: #############日志审计chmod +s /usr/bin/chmod &> /dev/null       #让普通用户能建立目录及文件chmod +s /usr/bin/chown &> /dev/null       #让普通用户能建立目录及文件mkdir -p /var/log

经常有这样的情况,日志文件或者数据文件会变得很庞大,那么每次对这些目标文件的访问或者修改就会变得极其耗时.因而引发一些性能问题,但是如果对这些目标文件进行分割,限定其大小,那么每次的访问或者修改就会变得高效. 一.实现原理: 用Linux自带的定时任务Crontab以及日志分割Logrotate 去进行定时的日志分割. Crontab:在LINUX中,周期执行的任务一般由cron这个守护进程来处理[ps -ef|grep cron].cron读取一个或多个配置文件,这些配置文件中包含了命令行及其

[assembly: log4net.Config.XmlConfigurator(Watch = true)]//注入 在一个Web应用项目中,我使用了Fluent NHibernate作为数据访问组件,Log4net来做日志记录.实际编码中,主要使用了INFO和ERROR这两个等级来记录日志,如果按照以下Log4net配置: <root><level value="ALL"/><appender-ref ref="RollingFile&qu

操作读取日志文件, 1.使用默认的日志文件,并验证默认级别 public void originalConfig() { Logger logger = Logger.getLogger(Logger.GLOBAL_LOGGER_NAME); logger.setLevel(Level.FINE);//add level limit logger.info("enter my info :"); try { int t =9/0; } catch(Exception e) { logg

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc

<?php /** * 文件操作(生成日志)支持多条插入 * (假设插入多条语句并换行 用','逗号分开) * */ class log { public $path = './info.txt'; //默认值文件 public $mode = 'a'; //默认追加写 public $content = '默认值:空'; //默认内容是 空 public function addlog($path = null, $mode = null, $content = null) { //推断写入的

spark有自己的集群计算技术,扩展了hadoop mr模型用于高效计算,包括交互式查询和 流计算.主要的特性就是内存的集群计算提升计算速度.在实际运用过程中也当然少不了对一些数据集的操作.下面将通过以下练习来深化对spark的理解,所有练习将使用python完成,java.scala版本将后续完成. 操作一.使用RDDS操作数据集(这个练习将会在spark的交互式终端下完成,通过一个简单的文本文件,然后使用spark探索和变换Apache Web服务器的输出日志,所使用的数据集来至Loudac

最近工作当中做了一个项目,这个项目主要是操作文件的. 在操作耗时操作的时候,我们一般采用多线程或者多进程.在开发中,如果多个线程需要对文件进行读写操作,就需要用到线程锁或者是文件锁. 使用fcntl 在Linux下,Python的标准库有线程的文件锁,来自fcntl模块.这个模块提供了Unix系统fcntl()和ioctl()的接口. 对于文件锁的操作,主要需要使用fcntl.flock(fd,operation)这个函数. 其中,参数fd表示文件描述符:参数operation指定要进行的锁操作

摘要: 1.执行SQL语句改成“简单模式” 2.收缩数据库 3.执行SQL语句改回“完全模式”   原文链接: http://www.lookdaima.com/WebForms/WebPages/Blanks/Pm/Docs/DocItemDetail.aspx?id=518981c9-d25a-4cc1-9bb5-413d797ad83a   关键的SQL USE [master]GOALTER DATABASE SlowXWebDB SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_

起因及效果展示 最近使用CRT,有些命令会输出很多内容,这时如果你想要得知输出内容是从哪里开始的,很容易被大量的同种颜色的文字搞的晕头转向.如果输入的命令是不同的颜色,这会大大得帮助我们. 所谓的命令行有不同颜色的高亮效果,如下图的效果.但是这种效果CRT软件是做不到的.因为CRT软件可以设置高亮的部分不包含命令行. 为了获得这种效果,我设置CRT导出为扩展名为.crtlog的日志文件,然后为Notepad++自定义了一种语言格式,每当用NotePad++打开.crtlog文件时,就自动采用这种

第一步:首先使用DBA权限的用户创建directory,我使用system ,可以在服务器本地创建,也可以远程连接sqlplus进行创建,使用的将是服务器上面的路径.要确保创建directory时,操作系统层面的路径已经存在.如果不存在,可以删除directory后,再重新建立directory. create directory data_pump_dir as '\exphd\datapump'; 此处注意,即便操作系统层面不存在相应的目录,也会显示创建成功,但是在执行expdp的时候会出现

1.导出数据库的时候报错 expdp zz/zz@orcl directory=exp_dp dumpfile=zz_20170520.dump logfile=zz_20170520.log   2.检查directory目录是存在的 执行任然报错,最后发现是电脑d盘没有文件夹exp_dp ,新建目录后执行expdp成功 参考 oracle impdp导入时 提示“ORA-39002: 操作无效 ORA-39070: 无法打开日志文件 ”

Oracle关于日志文件基本操作1.查询系统使用的是哪一组日志文件:select * from v$log; 2.查询正在使用的组所对应的日志文件:select * from v$logfile; 3.强制日志切换:alter system switch logfile; 4.查询历史日志:select * from v$log_history; 5.查询日志的归档模式:select dbid,name,created,log_mode from v$database; 6.查询归档日志的信息:

1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同时进行查询,以充分利用CPU和内存的性能,提高查询速度. 在这里详细介绍一下其写入的原理,数据文件(M

场景: 我们导入MR数据时发现磁盘空间不够用了,导致的结果就是我们的程序很可能会抛出异常了,我们需要导入数据的时候进行日志瘦身. 问1:导入数据的时候,瘦身是否会造成数据库的异常? DBA提供解决方案: 回答问1: 没有问题.不会产生冲突.不过要给日子预留空间,防止被填满. 1. 确认M_Develop 的恢复模式是否为简单simple. ‍ 查看脚本如下. select recovery_model_desc,name from sys.databases where name='M_Deve

1.新建一个同名数据库. 2.停止数据库服务,覆盖新建的数据库主文件(小技巧:最好放在同一个磁盘里面,把新建的数据库主文件删掉或移开,再把要恢复的数据库主文件剪切过去,这样就可以节省时间.) 3.启动数据库服务,数据库变为置疑或可疑状态.然后在查询分析器中运行: alter database 无日志文件的数据库名称 set emergency 设置为紧急状态. 4.再运行: alter database 无日志文件的数据库名称 set single_user 或者: Sp_dboption '无

error_log() 是发送错误信息到某个地方的一个函数,在程序编程中比较常见,尤其是在程序调试阶段. bool error_log ( string $message [, int $message_type = 0 [, string $destination [, string $extra_headers ]]] ) 把错误信息发送到 web 服务器的错误日志,或者到一个文件里. message 应该被记录的错误信息.信息长度限制:The default seem to be 1024

1.刷新重做日志缓存的时机 a.commit b.缓存满了 c.checkpoint,checkpoint的触发有两种机制: 定时触发,由log_checkpoint_interval[1]参数决定间隔的时间,单位秒:0表示禁用 定量触发,由log_checkpoint_timeout[2]参数决定,表示故障恢复所需要的时间,单位秒:0表示禁用. 2.切换日志的归档方式 a.archive log list (查看日志的日志的归档方式) b.startup mount c.alter datab