为什么说 Prometheus 是足以取代 Zabbix 的监控神器?   Kuberneteschina 致力于提供最权威的 Kubernetes 技术.案例与Meetup! ​关注他 12 人赞同了该文章 作者:陈晓宇来源:dbaplus 社群校对:Bot(才云).星空下的文仔(才云) Kubernetes 自从 2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊.Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应,Prometheus 则是 Googl

这2天遇到一个问题,之前调试的时候爬取了一些数据,结果第二天重新调试的时候发现爬虫很快结束,而且还没有报错.后来从日志里看到这个: no more duplicates will be shown (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicate 这句就是在get第一个链接后出现的日志,大概意思就是“不会重复出现”,所以我猜想可能是因为redis自带了去重的机制,所以已经爬取的内容不会重新去爬 后来我去百度解决方案.首先,有人说在setting里把SCHED

1. Exactly Only Once (1). 发送消息阶段,不允许发送重复的消息 (2). 消费消息阶段,不允许消费重复的消息. 只有以上两个条件都满足情况下,才能认为消息是“Exactly Only Once”,而要实现以上两点,在分布式系统环 境下,不可避免要产生巨大的开销.所以RocketMQ 为了追求高性能,并不保证此特性,要求在业务上进行去重,也就是说消费消息要做到幂等性.RocketMQ 虽然不能严格保证不重复,但是正常情况下很少会出现重复发送.消 费情况,只有网络异常,Con

一.kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment. 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始. 1.segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件. 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的文件:另一方面可以基于这些segment文件进行历史

这篇博客主要是讲一下scrapy框架的使用,对于糗事百科爬取数据并未去专门处理 最后爬取的数据保存为json格式 一.先说一下pyharm怎么去看一些函数在源码中的代码实现 按着ctrl然后点击函数就行了 先给出项目的目录: 二.先说一下setting.py文件中一些变量的含义 BOT_NAME = 'qsbk' # 定义一下这个项目的根 # 以后想要把这个项目某一个文件中的某个内容导入到其他文件,就可以以"qsbk.文件名"来实现 # 例如: # from qsbk.items im

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了,关于它的研究可以回溯到几十年前. 拜占庭将军问题 Leslie Lamport 在三十多年前发表的论文<拜占庭将军问题>(参考[1]). 拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔,是东罗马帝国的首都.由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔,为了防御目的,因此每个军队都分隔很远,将军与将军之间只能靠信差传消息.在战争的时候,拜占庭军队内所有将军必需达成 一致的共识,决定是否有赢的机会才去攻打敌人的阵营.但是,在军队内有可能存有叛徒和敌军的间谍,左右将军们的决定又

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

https://leetcode.com/problems/3sum-closest/ [描述] Given an array S of n integers, find three integers in S such that the sum is closest to a given number, target. Return the sum of the three integers. You may assume that each input would have exactly

Californium 源码分析 1. Californium 项目简介 Californium 是一款基于Java实现的Coap技术框架,该项目实现了Coap协议的各种请求响应定义,支持CON/NON不同的可靠性传输模式. Californium 基于分层设计且高度可扩展,其内部模块设计及接口定义存在许多学习之处: 值得一提的是,在同类型的 Coap技术实现中,Californium的性能表现是比较突出的,如下图: 更多的数据可以参考Californium-可扩展云服务白皮书 本文以框架的源码

1.前言 今天来谈谈分布式文件系统,侧重点是文件系统,分布式稍微带一下.然后聊下我用的FastDFS的例子. 2.从小需求开始 我的博客的编辑器用的是markdown,它内嵌了一个文件上传功能,不过后端文件管理要自己的写.最开始直接用SpringMVC接收上传文件,直接扔服务器新建的upload文件夹下.但问题很快就出现了,上传同名文件会冲突,顺手加个时间戳好像可以解决问题,但我总感觉重复文件最后只存一次才是最好的,但靠文件名是没法判断重复的,加上大小,类型也不够,查了不少资料,考虑到自己写没足

消息传递语义 消息传递保障 本节讨论Kafka如何确保消息在producer和consumer之间传输.有以下三种可能的传输保障(delivery guarantee): At most once: 消息可能会丢,但绝不会重复传输 At least once:消息绝不会丢,但可能会重复传输 Exactly once:每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次 Kafka的消息传输保障机制非常直观.当producer向broker发送消息时,一旦这条消息被commit,由于副本机制(replicatio

转载自:  https://blog.csdn.net/lp284558195/article/details/80297208 参考:   https://blog.csdn.net/qq_20597727/article/details/81639838 1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.

摘要:__new__ __del__ __call__ __len__ __eq__ __hash__ import json 序列化模块 import pickle 序列化模块 补充: 现在我们都应该知道一个对象的类型(type)就是创建这个对象的类, 而类也是被创建出来的,那么类的类型(type)也是创建这个类的类型, 创建类的是type元类,所以没有指定mateclass的类的type就是type, 指定了mateclass的类的type就是指定的mateclass的值. 例如: from

scrapy-redis 简介 scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件,用于scrapy项目的分布式开发和部署. 特征 分布式爬取 可以启动多个spider工程,相互之间共享单个redis的requests队列.最适合广泛的多个域名网站的内容爬取. 分布式数据处理 爬取到的scrapy的item数据可以推入到redis队列中,这意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享item的队列,进行item数据持久化处理 Scrapy即插即用组件 Scheduler调度

今天换了师傅.江湖人称景女神^o^. 女师傅讲的比较细,原理的比较多.初学者来说有些难.但是基本功是必须要打牢的.努力! 迭代器 迭代器,迭代的工具1 什么是迭代,指的是一个重复的过程,每一次重复称为一次迭代,并且每一次重复的结果是下一次重复的初始值while True: print("=====") l = ["a","b","c",]count = 0while count < len(l): count +=1 2

在上一篇文章中介绍了下载器中间件的一些简单应用,现在再来通过案例说说如何使用下载器中间件集成Selenium.重试和处理请求异常. 在中间件中集成Selenium 对于一些很麻烦的异步加载页面,手动寻找它的后台API代价可能太大.这种情况下可以使用Selenium和ChromeDriver或者Selenium和PhantomJS来实现渲染网页. 这是前面的章节已经讲到的内容.那么,如何把Scrapy与Selenium结合起来呢?这个时候又要用到中间件了. 创建一个SeleniumMiddlewa

一.分布式爬虫 前面我们了解Scrapy爬虫框架的基本用法 这些框架都是在同一台主机运行的 爬取效率有限 如果多台主机协同爬取 爬取效率必然成倍增长这就是分布式爬虫的优势 1. 分布式爬虫基本原理 1.1 分布式爬虫架构 Scrapy 单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue 这个队列是利用 deque 模块实现的 如果新的 Request 生成就会放在队列里面 随后 Request被Scheduler调度 之后 Request 交给 Downloader 执行爬取 简单的调度架构如图 单主机爬虫

1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何

Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 一.kafka体系架构 一个典型的Kafka体系架构包括若干Producer(可以是服务器日志,业务数据,页面前端产生的page view等等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),