audit可以配置规则,这个规则主要是给内核模块下发的,内核audit模块会按照这个规则获取审计信息,发送给auditd来记录日志. 规则类型可分为: 1.控制规则:控制audit系统的规则: 2.文件系统规则:也可以认为是文件监控,可以监控一个特定文件或者一个路径. 3.系统调用规则:可以记录特定程序的系统调用. audit规则可以通过auditctl,在命令行里输入,这些设置的规则为临时的,当系统重启后就不存在了.可以通过配置/etc/audit/audit.rules文件,当每次audit

在上一篇Log4net(日志文件篇)中,我们使用"log4net.Appender.FileAppender"将日志信息输出到一个单一的文件中,随着应用程序的持续使用,该日志文件会越来越庞大,进而影响系统的性能.因此,有必要对日志文件按某种条件进行切分,要切分日志文件,我们可以使用"log4net.Appender.RollingFileAppender"输出源,使用该输出源我们可以按照文件大小或者日期对日志文件进行切分,下面我们分别描述之. 一.按文件大小切分日志

/******相关参数****/fast_start_parallel_rollback1.取值有3种:false,low,high2.各值含义:false  ---禁用并行回滚功能                 low    ---并行回滚最大为2*cpu_count                 high   ---并行回滚最大为4*cpu_count3.此参数适用于system crash之前未执行完毕的并行dml或并行ddl 4.决定并行回滚的并行度   5.此参数应用前滚完成之后回

sql proc触发异常处理回滚 针对proc嵌套proc很有用 begin begin try begin tran --判断错误 BEGIN --ROLLBACK TRAN SET @vcResult = '添加失败' ,) END commit tran end try begin catch ROLLBACK TRAN ; --@@tranCount = 1 代表开启事物的个数,如果嵌套调用开启了两个事物,则在外部事物回滚 end catch end

MySQL中有六种日志文件,分别是:重做日志(redo log).回滚日志(undo log).二进制日志(binlog).错误日志(errorlog).慢查询日志(slow query log).一般查询日志(general log),中继日志(relay log).其中重做日志和回滚日志与事务操作息息相关,二进制日志也与事务操作有一定的关系,这三种日志,对理解MySQL中的事务操作有着重要的意义.这里简单总结一下这三者具有一定相关性的日志. 重做日志(redo log) 作用: 确保事务的持

日志回滚:python 什么是日志回滚? 答: 将日志信息输出到一个单一的文件中,随着应用程序的持续使用,该日志文件会越来越庞大,进而影响系统的性能.因此,有必要对日志文件按某种条件进行切分,要切分日志文件. 分割日志的触发条件:大小.日期,或者大小加上日期. 说是切分,实际上是,当一个日志文件达到触发条件后,对日志文件进行重命名,之后再新建原来名称的日志文件(此时就是空文件了),新产生的日志就写入新的日志文件. 为啥叫回滚呢?当分割的日志文件达到指定数目的上限个数时,最老的日志文件就会被删除.

一.回滚日志(undo log) 1.作用 保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读 2.内容 逻辑格式的日志,在执行undo的时候,仅仅是将数据从逻辑上恢复至事务之前的状态,而不是从物理页面上操作实现的,这一点是不同于redo log的. 3.什么时候产生 事务开始之前,将当前是的版本生成undo log,undo 也会产生 redo 来保证undo log的可靠性 4.什么时候释放 当事务提交之后,undo log并不能立马

传送门 这是一个叫做回滚莫队的神奇玩意儿 是询问,而且不强制在线,就决定是你了莫队 如果是每次插入一个数是不是很简单? 然而悲剧的是我们莫队的时候不仅要插入数字还要删除数字 那么把它变成只插入不就行了么? 我们莫队将询问分块的时候,以左端点所在块为第一关键字,右端点(不是右端点所在块)为第二关键字 对于每一个询问,如果左右端点在同一块中,直接暴力处理,复杂度\(O(\sqrt{n})\) 如果不在同一个块中呢?我们把所有左端点在同一块中的一起处理,那么右端点就是单调增的,这一部分只有插入,暴力计

题目链接  2017 ACM-ICPC Beijing Regional Contest Problem C 题意  给定一个$n$个点$m$条边的无向图.现在有$q$个询问,每次询问格式为$[l, r]$,即图中只有第$l$个点到第$r$个点是安全的,同时 对于某条边,如果他的两个端点都是安全的,那么这条边也是安全的. 求在该限制条件下能互相安全到达的点对数. update:原来这个姿势叫做回滚莫队. 首先要做的就是分块,但是这道题的块的大小很难控制. 从每个点开始按度数分块,保证每个块点的度

https://searchdatabase.techtarget.com.cn/7-20392/ --use_urec 详细解读: select USED_UREC from v$transaction; 4.1.delete 操作 4.1.2.一般删除 计算公式:USED_UREC=删除表记录数+删除表索引记录数(每个索引每行记录算一条记录) 假设表有2个索引,删除10条记录 4.1.2.通过索引范围条件删除记录 USED_UREC=删除表记录数+更新索引块数 假设表有1个单字段普通索引,通

1.备份 备份可以使用批处理命令解决,实际就是复制当前发布文件 ::备份文件夹名,使用当前时间 set foldername=%date:~0,4%%date:~5,2%%date:~8,2%%time:~0,2%%time:~3,2%%time:~6,2% ::发布目录 set publishfolder=D:\LastOne\PcApi ::文件夹不存在 创建 if not exist "%publishfolder%\Backup\" ( md "%publishfol

系列目录 kubernetes 滚动升级 Kubernetes 中采用ReplicaSet(简称RS)来管理Pod.如果当前集群中的Pod实例数少于目标值,RS 会拉起新的Pod,反之,则根据策略删除多余的Pod.Deployment正是利用了这样的特性,通过控制两个RS里面的Pod,从而实现升级. 滚动升级是一种平滑过渡式的升级,在升级过程中,服务仍然可用. 创建deployment kubectl create deploy nginx-test --image=nginx:1.14 sca

Kubectl Rollout 回滚及Autoscale自动扩容 Kubernetes 中采用ReplicaSet(简称RS)来管理Pod.如果当前集群中的Pod实例数少于目标值,RS 会拉起新的Pod,反之,则根据策略删除多余的Pod.Deployment正是利用了这样的特性,通过控制两个RS里面的Pod,从而实现升级. 滚动升级是一种平滑过渡式的升级,在升级过程中,服务仍然可用. 1. 创建deploymentkubectl create deploy nginx-test --image=

题目描述:给出一个长度为\(n\)的数组,每次询问区间 \([l,r]\),求 \(\max\limits_{x}x*cnt_x\),其中 \(cnt_x\) 表示 \(x\) 在区间 \([l,r]\) 的出现次数. 数据范围:\(n\le 10^5,a_i\le 10^9\). 分块也可以做到 \(O(n\sqrt{n})\),但是空间也是 \(O(n\sqrt{n})\).使用回滚莫队可以在 \(O(n)\) 空间内解决. 首先上来离散化,然后考虑莫队.发现这个东西增加一个数是 \(O(1

题目:  链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4241 题意:给你一个长度为n序列,m次查询,每次询问 一段区间 最大的  a[ i ] * cnt [ i ]  ( 重要度 * 出现次数) 思路: 就是 一个块 一个块  的处理,对于 那些  l , r 在同一个块的查询 就 暴力 解决 ,对于那些  l 在同一个块 , r 不在 同一块的 查询咧, 它们的 r 是从小到大排的,那么这里的 r 至少在下一块,因为在这一块的都暴

题目描述 然而贪玩的$dirty$又开始了他的第三个游戏. $dirty$抓来了$n$只蚂蚁,并且赋予每只蚂蚁不同的编号,编号从$1$到$n$.最开始,它们按某个顺序排成一列.现在$dirty$想要进行$m$场比赛,每场比赛给出$l$和$r$,表示选出从左向右数第$l$只至第$r$只蚂蚁.被选出的蚂蚁需要快速地按编号从小到大排序,之后这些蚂蚁中编号连续的蚂蚁将围成一个圈.每场比赛结束后,蚂蚁们还需要快速地回到最开始的位置. 按照蚂蚁的审美标准,围成的圈越大美观值就越大.于是$dirty$每次需要

本题前面的操作别的博客里都有.难点在于颜色ci的贡献,如何一次dfs求出答案 先来考虑如何在一次dfs中单独对颜色i进行计算 用遍历dfs序的方式,在深搜过程中,碰到带有颜色 i 的点 u,u每个颜色不为i的子节点v都会贡献一个联通块, v的贡献的联通块大小是size[v]-sum{v中层次最高的以颜色i的结点为根的子树大小} 那我们要先求出v中层次最高的以颜色i的结点为根的子树大小,所以用sum表示目前为止颜色i的所有子树的大小,用last存下v进入dfs前的sum,即不算v下颜色i的子树时的

题目又臭又长,但其实题意很简单. 给出一个长度为\(N\)的序列与\(Q\)个询问,每个询问都对应原序列中的一个区间.对于每个查询的区间,设数\(X_{i}\)在此区间出现的次数为\(Sum_{X_{i}}\),我们需要求出对于当前区间\(X_{i}*Sum_{X_{i}}\)的最大值. 数据范围:\(1\leq N,Q\leq10^{5},1\leq X_{I}\leq1 0^{9}\) 众所周知,对于没有修改的区间查询问题且数据范围在\(1e5\)的题目,我们首先就可以考虑使用莫队来解决,事

目录 一.前言 二.undo log表空间 三.关于undo log默认的配置 四.如何将undo log放到单独的表空间 文章公众号首发,持续更新中 五.rollback segment 六.什么是undo log truncate 七.如果做 undo log truncate 八.undo log的类型 九.insert undo log 长啥样? 十.一条update undo log 长啥样? 十一.事物是如何回滚的?(undo log 链条) 十二.问个问题 十三.补充: 文章公众号

可在vj上提交:https://vjudge.net/problem/AtCoder-joisc2014_c 题意: IOI 国历史研究的第一人--JOI 教授,最近获得了一份被认为是古代 IOI 国的住民写下的日记.JOI 教授为了通过这份日记来研究古代 IOI 国的生活,开始着手调查日记中记载的事件. 日记中记录了连续 NN 天发生的时间,大约每天发生一件. 事件有种类之分.第 ii 天发生的事件的种类用一个整数 X_iXi​ 表示,X_iXi​ 越大,事件的规模就越大. JOI 教授决定用

前言 事务是关系型数据库的特征之一,那么作为 Nosql 的代表 Redis 中有事务吗?如果有,那么 Redis 当中的事务又是否具备关系型数据库的 ACID 四大特性呢? Redis 有事务吗 这个答案可能会令很多人感到意外,Redis 当中是存在"事务"的.这里我把 Redis 的事务带了引号,原因在后面分析. Redis 当中的单个命令都是原子操作,但是如果我们需要把多个命令组合操作又需要保证数据的一致性时,就可以考试使用 Redis 提供的事务(或者使用前面介绍的 Lua 脚