时钟分组的用法---Clock Groups 哪些时钟互相之间需要分组 同步时钟: 异步时钟: 不确定的时钟: 即使是从同一个MMCMs出来的时钟,有可能为不确定关系的时钟,如果它们之间的相位没有一个确定的关系. 涉及到了时钟切换问题,不同的时钟,通过后级相同的时钟树.

主表: public partial class Activity { [Key] public int pkActivity { get; set; } public int fkEmployee { get; set; } public string ActivityName { get; set; } public DateTime RegistrationStartDateTime { get; set; } public DateTime RegistrationEndDateTime

Solr中的group与facet的区别 如果是简单的使用的话,那么Facet与group都可以用来进行数据的聚合查询,但是他们还是有很大的区别的. 首先上facet跟group的操作: Facet的例子: public voidFacetFieldQuery() throws Exception { solrServer = createSolrServer(); SolrQueryquery = newSolrQuery();//建立一个新的查询 query.setQuery("jobsNa

Solr中的group与facet的区别 facet 自己理解就是分组聚合用的, 如下说明 http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/47257243 Solr中的group与facet的区别 如果是简单的使用的话,那么Facet与group都可以用来进行数据的聚合查询,但是他们还是有很大的区别的. 首先上facet跟group的操作: Facet的例子: public voidFacetFieldQuery() throws Excepti

本文来自:http://isadba.com/?p=651 一.pt-query-digest参数介绍. pt-query-digest --user=anemometer --password=anemometerpass --review h=192.168.11.28,D=slow_query_log,t=global_query_review \ --history h=192.168.11.28,D=slow_query_log,t=global_query_review_histor

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 所谓压力测试是指,通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点,来获得系统能提供的最大的服务级别的测试.通俗地讲,压力测试是为了发现在什么条件下您的应用程序的性能会变得不可接受.通常进行压力测试均是测试人员的工作,但是研发人员或多或少也需要对压力测试有个基本的了解.这里我跟大家一起学习如何使用两个常用工具进行压力测试,即badboy和Jmeter. 2.badb

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

作者: Jason Guo 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消息消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用Message Queue 解耦 在项目

修改时间 修改内容 修改人 2016.3.12 创建 刘永志 2016.6.18 完成 刘永志 Jmeter简介 Jmeter的基本概念 百度百科: Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域. 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件.Java 小服务程序.CGI 脚本.Java 对象.数据库.FTP 服务器, 等等.JMeter 可以用于对服务器.网络或对象模拟巨大的负载,来自

背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息队

此文根据[QCON高可用架构群]分享内容,由群内[编辑组]志愿整理,转发请注明出处. 苏东旭,Ping CAP CTO,Codis作者 开源项目Codis的co-author黄东旭,之前在豌豆荚从事infrastructure相关的工作.现在在创业公司PingCAP. 本次分享的内容主要包括五个大部分: Redis.RedisCluster和Codis; 我们更爱一致性; Codis在生产环境中的使用的经验和坑们; 对于分布式数据库和分布式架构的一些看法; Q & A环节.   大家好,我是开源

下载安装地址:http://kafka.apache.org/downloads.html  原文链接:http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 Kafka主要术语直观解释 BrokerKafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker Topic每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为topic.(物理上不同topic的消息分开存储,逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的to

目录 一.前言 二.正则表达式的使用诉求 三.java.util.regex包 四.java.lang.String实例 五.最短路径实现诉求 六.Java支持的正则表达式功能语法 七.总结 八.参考 一.前言   正则表达式作为文本处理的利器,早已成为各大语言的必要装备,但各语言对其的实现程度(功能语法支持程度)和API设计均有所差异,本篇将目光投向java原生类库中提供的正则表达式API—— java.util.regex包 和 java.lang.String实例方法 ,和所支持的功能语法

在IP的实现过程中,考虑lower power部分进行设计: 1)Partition the design来满足lower power的一些strategies,尤其是power gating和clock gating. 2)为power gating增加额外的逻辑. 3)设计clock和reset的strategy来配合lower power设计. lower power memory可能需要好多mode:normal operating mode,retention mode,power o

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208733458&idx=1&sn=691bfde670fb2dd649685723f7358fea&scene=1&key=c76941211a49ab58cb17c68ecaeeda0f1c083d9508a0f6629461fff9025fd87de4706bd9c1730e0ddbab70568b34b16a&ascene=0&

解除LDAP导入时的AD条目查询限制 解除LDAP导入或读取AD用户数限制问题 更改AD查询LDAP条目的1000限制 来源:http://www.jiancool.com/article/55373758538/;jsessionid=4640F0521A0D3047F9DE2844F1FEE16B 解除LDAP导入时的AD条目查询限制 出处:CSDN 作者:IT民工 时间:2007-11-2 11:11:52 简单三步解决企业垃圾邮件难题 过查询相关技术资料,发现是因为windows2000

broker.id 区kafka集群中每台机器的标识 log.dirs 日志的存放目录,这个最好不要放到/tmp目录下,因为kafka的已被消费和未被消费的数据也被当成“日志”存放到了日志目录,: log.retention.hours log.segment.bytes log.retention.check.interval.ms log.cleaner.enable=false 因为数据存放在日志目录中,所以在实际集群中会有大量的数据,这样会导致日志目录会不断增大,一些被消费过的数据和日志

http://blog.itpub.net/28218939/viewspace-1975856/ 并发复制(Parallel Replication) 系列三:MySQL 5.7 和MariaDB 10的parallel replication对比 作者:沃趣科技MySQL数据库工程师  麻鹏飞 经过上两篇关于MySQL/MariaDB 的Binary Log Group Commit的发展历程和enhanced multi-threaded slave的介绍,相信大家对MySQL 基于Bin

C# 海量数据瞬间插入到数据库的方法 当我们在数据库中进行大量的数据追加时,是不是经常因为数据量过大而苦恼呢?而所谓的海量数据,一般也是上万级的数据,比如我们要添加一百万条数据,应该如何提高它的效率呢? Oracle数据库: 普通肉垫式 什么叫批量插入呢,就是一次性插入一批数据,我们可以把这批数据理解为一个大的数组,而这些全部只通过一个SQL来实现,而在传统方式下,需要调用很多次的SQL才可以完成,这就是著名的“数组绑定”的功能.我们先来看一下传统方式下,插入多行记录的操作方式: //设置一个数