saltstack简介 SaltStack是一种新型的基础设施管理软件,简单易部署,可伸缩的足以管理成千上万的服务器,和足够快的速度控制,与他们交流,以毫秒为单位.SaltStack提供了一个动态基础设施通信总线用于编排,远程执行.配置管理等等.SaltStack项目于2011年启动,年增长速度较快,五年期固定基础设施编制和配置管理的开源项目.SaltStack社区致力于保持slat项目集中.友好.健康.开放. 简单来说它的两大基础功能就是:配置管理.远程命令执行.剩下就是根据你的需求自由组合,

Redis故障发现 主观下线 当cluster-node-timeout时间内某节点无法与另一个节点顺利完成ping消息通信时,则将该节点标记为主观下线状态. 客观下线 当某个节点判断另一个节点主观下线后,该节点的下线报告会通过Gossip消息传播.当接收节点发现消息体中含有主观下线的节点,其会尝试对该节点进行客观下线,依据下线报告是否在有效期内(如果在cluster-node-timeout*2时间内无法收集到一半以上槽节点的下线报告,那么之前的下线报告会过期),且数量大于槽节点总数的一半.若

#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import json with open('minfo') as f,open('minfoMiddle','w') as fw: for data in f.readlines(): if '-----' in data or 'mem_total' in data or 'num_cpus' in data: continue fw.write(data) with open('minfoMiddle') as f,o

Kubernetes允许你去影响pod被调度到哪个节点.起初,只能通过在pod规范里指定节点选择器来实现,后面其他的机制逐渐加入来扩容这项功能,本章将包括这些内容. 现在要介绍的高级调度的两个特性是节点污点,以及pod对于污点的容忍度,这些特性被用于限制哪些pod可以被调度到某一个节点.只有当一个pod容忍某个节点的污点,这个pod才能被调度到该节点. 这与使用节点选择器和节点亲缘性有些许不同,节点选择器和节点亲缘性规则,是通过明确的在pod中添加的信息,来决定一个pod可以或者不可以被调度到哪

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先遍历思想),直到扩展到终点为止 贪心算法(Greedy Algorithm) 贪心算法,又名贪婪法,是寻找最优解问题的常用方法,这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤,但每个步骤都应用贪心原则,选取当前状态下最好/最优的选择(局部最有利的选择),并以此希望最后堆叠出的结果也是最好/最优的解. Dijkstra推导过程(摘自:https://zhuanl

Data Guard配置后续检查 1.打开生产端节点192.166.1.190上的数据库实例: SQL>startup; 2.打开容灾端节点192.166.1.60上的数据库实例: SQL>startup; 3.检查Data Guard是否正常工作: 在生产端执行以下SQL判断日志传输是否正常进行: SQL> select process,status from v$managed_standby; PROCESS                     STATUS ---------

2. 利用duplicate配置容灾端 1.配置容灾端oracle用户的环境变量,这里以192.166.1.61为例. export ORACLE_BASE=/opt/oracle export ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/11gR2/db export GRID_HOME=/opt/oracrs/product/11gR2/grid export ORACLE_SID=ipccs1 export ORACLE_TERM=xterm LD_LIBRARY_PA

Data Guard配置步骤 生产端配置步骤 1.关闭一个实例. 用oracle用户登录192.166.1.190,执行以下SQL关闭其上的实例: SQL>shutdown immediate; 2.检查另一个实例以确保它是打开的. 用oracle用户登录192.166.1.191,用以下SQL确保其上的实例是打开状态: SQL> select status from v$instance; STATUS ------------------------------------ OPEN 3.

js原生API中有个cloneNode,还有一个可选的参数, true代表复制子节点,包括任何包裹在标签之间的东西,当然包括文本节点,也就是标签之间有什么,它就会不假思索的全部都克隆一份. false代表只复制节点本身,节点之间的任何东西都不用复制. 有时候,这个参数对于某些情况true false是相等的,比如没有任何子节点的复制,eg<div></div> 这不是本文所阐述的,本文阐述的是cloneNode在各种使用情况下对于是否复制事件表现的差异性: 例子页面: <!d

4 TDMA调度者 TDMA调度者为Fit-TDMA的决策功能体,属于新开发功能模块,分调度员和被调度者2种角色,其中前者运行在AP等汇聚设备上,后者运行在CPE等接入类设备上:后者必须与前者配合才能工作,而前者可以无需后者独立运行. TDMA调度者适宜作为UMAC模块的的一个子功能,LMAC层通过sc的函数指针调用TDMA功能.这样实现可以简化难度.提高能效,同时也不破坏现有的驱动架构. 4.1  状态机 TDMA调度功能需要保存各终端或自己的当前状态,不同状态侦听不同的事件,可以执行不同的行

持续集成之⑤:jenkins结合脚本实现代码自动化部署及一键回滚至上一版本 一:本文通过jenkins调用shell脚本的的方式完成从Git服务器获取代码.打包.部署到web服务器.将web服务器从负载均衡器删除.解压.复制配置文件.创建软连接.测试每一台web服务器.将web服务器添加至负载均衡.回滚到任意指定版本.一键回滚到上一版本等功能,脚本放在www用户家目录并使用www用户身份执行,每个web服务器也都使用www用户运行web服务,且UID相同web目录和权限都一致,更严格的标准化可以

运维与自动化系列④自动化部署基础与git 自动化部署基础与git 一:上一篇的代码是保存在本地,但是在生产环境当中是由版本控制进行代码管理,以便于发布代码和回滚,一般是使用gitlib比较多,另外还有用svn的公司,趋势是git为主,因此本文以git为使用对象 1.1:在git服务器新建一个web组和项目web-demo: 准备web页面并提交至git服务器(此处我用一个简单的html项目,大家如果没有现成的项目可以自己建一个简单的index.html页面即可):#准备提交代码目录 # mkdi

自动化部署基础与shell脚本实现 关于自动化的基础知识: 1.1:当前代码部署的实现方式: 运维纯手工scp到web服务器纯手工登录git服务器执行git pull或svn服务器执行svn update更新代码通过xftp上传代码开发打压缩包上传到服务器然后解压 缺点:1.需要运维全程参与,占用大量的工作时间2.上线时间比较慢3.人为造成的失误较多,管理比较混乱4.回滚复杂而且慢,还不及时 1.2:运行环境规划:开发环境:开发者本地有自己的环境,然后运维需要设置开发环境的公用服务,例如开发数据

kong 集群将使得系统通过增加更多机器,从而实现水平扩展,承接更多的请求流量.它们将共享同样的配置且使用同一个数据库.kong 集群中的的所有节点都连接同一个数据库. 你需要在 kong 集群的上一层架设一个负载均衡的代理服务器,以便请求能够平均分散转发到 kong 的各个节点上. 目录 一.kong 集群能做什么和不能做什么 二.单节点 kong 集群 三.多节点 kong 集群 四.什么是缓存 五.如何配置数据库缓存  1.db_update_frequency 2.db_update_p

一.静态爬取页面信息 有道翻译网址:http://fanyi.youdao.com/ 在翻译中输入python 找到接口和请求的方式 参数是From Data类型 需要把参数数据转换为字典, 复制粘贴后按住Ctrl + r ,然后 Headers 内容的长度是data携带参数的长度 代码实现 分析:红色圈住的,是会根据要翻译的内容变化而变化 运行结果: 代码: import requests import json # 定义爬取url地址 base_url = 'http://fanyi.you

1.随机森林原理介绍 随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器.该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标.简单来说,随机森林就是由多棵CART(Classification And Regression Tree)构成的.对于每棵树,它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的,这意味着,总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中,也可能从未出现在一棵树的训练集中.在训练每棵树的节点时,使用的特征是从所有特征中按照一定比

1. ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue, ConcurrentLinkedQueue ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue 继承自 BlockingQueue, 他们的特点就是 Blocking, Blocking 特有的方法就是 take() 和 put(), 这两个方法是阻塞方法, 每当队列容量满的时候, put() 方法就会进入wait, 直到队列空出来, 而每当队列为空时, take() 就会进入等待

建表 每一个表都有一个id字段,最好为UNSIGNED.如 INT(9) UNSIGNED NOT NULL 在表使用一段时间后,使用PROCEDURE ANALYSE得到建议,如select * from log_table where record_date > "2015-06-01" PROCEDURE ANALYSE (100,1000); 尽量使用NOT NULL的字段,由于NULL也是占空间的 将IP存成UNSIGNED INT,SQL中用INET_ATON() 将

持续集成之⑤:jenkins结合脚本实现代码自动化部署及一键回滚至上一版本 一:本文通过jenkins调用shell脚本的的方式完成从Git服务器获取代码.打包.部署到web服务器.将web服务器从负载均衡器删除.解压.复制配置文件.创建软连接.测试每一台web服务器.将web服务器添加至负载均衡.回滚到任意指定版本.一键回滚到上一版本等功能,脚本放在www用户家目录并使用www用户身份执行,每个web服务器也都使用www用户运行web服务,且UID相同web目录和权限都一致,更严格的标准化可以

#!/bin/bash # Node List PRE_LIST="192.168.222.163" # 预生产环境节点 GROUP1_LIST= ROLLBACK_LIST="192.168.222.163 192.168.222.164" # 回滚列表 # Date/Time Veriables LOG_DATE='date "+%Y-%m-%d"' LOG_TIME='date "+%H-%M-%S"' CDATE=$(

一.一个简单的自定义tree插件 上一篇是之前自定义的table插件,这一篇也是之前同期尝试做的一个tree插件. 话不多说,先看看长什么样子哈! 现在来看确实不好看,以后在优化吧! 数据源:ajax请求的挡板数据 [ {"id":"1","name":"安徽","url":"www.baidu.com","pid":"0"}, {"id