1.简单粗暴 控制台中Ctrl+C 2.UI中点击"Cancel" 3.执行cancel命令,需要知道Flink的Job ID # flink cancel jobId

最近遇到一个小需求,需要重启远程计算机的iis服务. 需求背景是这样的,用jenkins 做ci的时候, 由于项目是有单独的web服务器,项目虽然是一套, 但是分为A,B,C三个web系统,其中A,B系统要部署很多套,以便C使用.实现的思路就是 1.jenkin 从svn里面拉取code 2.jenkins编译并 在jenkins 服务器输出A,B,C 3.用 CIFS Publishers 的方式把ABC输出拷贝到测试环境的相应站点目录下,其中AB要拷贝很多分(有很多个站点) 只要拷贝结束后,

如果你的JMeter客户机不能进行属性,来模拟 足够的用户强调您的服务器或在网络水平是有限的,存在一个选项来控制多个远程JMeter 引擎从一个JMeter客户机. 通过运行JMeter远程,你可以复制 一个测试在许多低端电脑,从而模拟服务器上的负载更大. 一个 JMeter的实例客户端可以控制任意数量的远程JMeter实例,并收集 所有的数据. 这提供了以下功能: 测试样品的保存到本地计算机 管理多个JMeterEngines从一个机器 不需要复制测试计划每个服务器-客户端发送到服务器   注

JMeter远程分布式联机性能测试   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 apache-jmeter-2.13 Java JDK版本:1.8 1.  JMeter分布式测试简介 当一个JMeter客户端因网络限制等因素,无法模拟足够的用户对服务器施压时,需要用到JMeter分布式测试:用一台控制机,控制多台远程负载机,同时对服务器施压. 2.  配置与实操 步骤1 选定客户端 选择一台本地机器,当作JMeter客户端(控制器),用于控制远程JMeter实例(也叫JMeter 引擎

前言 本文主要是演示一个例子,服务器后台程序从PLC采集数据,并推送给在线客户端显示,以及推送给web端进行实时的显示,还支持远程操作,支持安卓端的同步监视和远程操作,关于HslCommunication的相关资料如下 nuget地址:https://www.nuget.org/packages/HslCommunication/             github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication                   

测试环境 apache-jmeter-2.13 Java JDK版本:1.8 1.  JMeter分布式测试简介 当一个JMeter客户端因网络限制等因素,无法模拟足够的用户对服务器施压时,需要用到JMeter分布式测试:用一台控制机,控制多台远程负载机,同时对服务器施压. 2.  配置与实操 步骤1 选定客户端 选择一台本地机器,当作JMeter客户端(控制器),用于控制远程JMeter实例(也叫JMeter 引擎),即远程负载生成机,并收集来自从这些远程负载机的数据. 在本机上创建并调试脚本

At Most once,At Least once和Exactly once 在分布式系统中,组成系统的各个计算机是独立的.这些计算机有可能fail. 一个sender发送一条message到receiver.根据receiver出现fail时sender如何处理fail,可以将message delivery分为三种语义: At Most once: 对于一条message,receiver最多收到一次(0次或1次). 可以达成At Most Once的策略: sender把message发

At Most once,At Least once和Exactly once 在分布式系统中,组成系统的各个计算机是独立的.这些计算机有可能fail. 一个sender发送一条message到receiver.根据receiver出现fail时sender如何处理fail,可以将message delivery分为三种语义: At Most once: 对于一条message,receiver最多收到一次(0次或1次). 可以达成At Most Once的策略: sender把message发

Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态.该机制确保即使出现故障,程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次). 从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint. state一般指一个具体的task/operator的状态.而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态. Flin

简介 Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态. 该机制确保即使出现故障,经过恢复,程序的状态也会回到以前的状态. Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义 Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响. 流应用程序的状态存储在一个可配置的地方(例如主节点或HDFS) 如果出现车程序故障(由于机器.网络或软件故障), Flink

当项目越来越庞大,部署环境越来越多以后,就会越来越依赖于自动化.比如本人公司的项目,目前有6个web和4个windows service,同时本地有两套环境:开发自测试环境和QA测试环境.每次版本发布,需要先部署开发自测试环境:开发人员自测试通过以后,将部署的版本部署到QA测试环境:QA测试通过以后,将本次版本打包作为发布版本,交给运维人员部署生产环境. 在以往,每次本地部署的流程是:开发人员获取最新代码-编译发布-远程连接部署机-上传版本文件-备份项目-实施部署(文件覆盖).每次操作千篇一律,

TProfiler是一个可以在生产环境长期使用的性能分析工具.它同时支持剖析和采样两种方式,记录方法执行的时间和次数,生成方法热点 对象创建热点 线程状态分析等数据,为查找系统性能瓶颈提供数据支持. TProfiler在JVM启动时把时间采集程序注入到字节码中,整个过程无需修改应用源码.运行时会把数据写到日志文件,一般情况下每小时输出的日志小于50M. 业界同类开源产品都不是针对大型Web应用设计的,对性能消耗较大不能长期使用,TProfiler解决了这个问题.目前TProfiler已应用于淘宝

不同于发布Web项目,自动发布Windows服务项目需要解决以下几个问题: 如何远程停止和开启服务?需要在发布前停止服务,在发布完成后开启服务. 如何上传编译文件到目标服务器? 问题1:如何远程停止和开启服务 在msbuild之前添加一个execute windows batch command,执行cmd命令,cmd命令如下: echo **********stop remote server windows service********** 这里使用的是msdeploy的sync操作,通过

一.saltstack介绍 1.介绍 SaltStack管理工具允许管理员对多个操作系统创建一个一致的管理系统,包括VMware vSphere环境. SaltStack是一个服务器基础架构集中化管理平台,具备配置管理.远程执行.监控等功能,基于Python语言实现,结合轻量级消息队列(ZeroMQ)与Python第三方模块(Pyzmq.PyCrypto.Pyjinjia2.python-msgpack和PyYAML等)构建.通过部署SaltStack,我们可以在成千万台服务器上做到批量执行命令

版本4.0 摘要 新的和值得注意的 不兼容的变化 Bug修复 改进 非功能性变化 已知问题和解决方法 谢谢 新的和值得注意的 核心改进 JMeter现在支持JAVA 9. 提供新的边界提取器元件,提供易于提取和更好的性能 可用于在JSON响应上断言的新JSON Assertion元素. 提供新的精确吞吐量定时器元件,可在给定的恒定吞吐量下产生泊松到达. JMS点对点采样器增强了读取,浏览和清除选项. 现在,在许多测试元素上选择了最佳属性值,以确保最佳实践是默认值: 新添加如果Controller

摘要:对于中文的搜索来说,词库系统是一个很比较重要的模块,本篇以IK分词器为例子,介绍如何让分词器从缓存或文件系统中自动按照一定频次进行加载扩展词库 Lucene.Solr或ElasticStack如何从外部动态加载词库进入到内存作为分词使用,且这一系列动作不需要重启相应的搜索服务?当前市面上各种博客.论坛都是各种转载或者只是最简单的使用IK,根本无法达到线上使用的条件,而IK分词器默认是一次启动将主词库.停用词以及扩展词库全部加载完毕,后续如果再想要增加额外的扩展词就必须得修改对应的扩展词表并

为满足项目过程中不同阶段绝大部分测试需求,更方便快捷构造测试场景,支持异常场景测试.更早介入,不依赖周边ECU的稳定情况,专注于被测ECU.更经济,不加油,不充电,时间节省,物料节省等维度考虑.我们需要一个建设测试台架至少可覆盖实车上80%的测试场景需求. 主要覆盖业务场景 目标任务分解 1.车内网络模型建立 模拟车内网络通信模型,各节点信号仿真 2.业务关联的ECU仿真 封装ECU之间的业务交互逻辑,车身控制器,仪表台模拟等 CAPL编程实现 a)每个ECU的逻辑都是随CANoe启动,激活CA

这篇文档描述了Flink的流式计算的容错机制 Introduction Checkpointing Barriers State Exactly Once vs. At Least Once Recovery 简介 Flink提供容错机制来对应用数据流提供持续的恢复.这个机制保证了即使在出现错误的情况下,记录也只会被处理一次.注意,这里有一个开关来降级担保至少处理一次(接下来会详细介绍). 容错机制会持续不断地对分布式数据流画快照.对于一些小状态的流式应用来说,这些快照是很轻量级的,不会非性能造

对于并发量很大的需求,如上万并发量,受到CPU和内存的限制,单机模拟场景是实现不了的,为了让JMeter提供更大的负载能力,须使用它的分布式机制,即多台机器同时产生负载的功能. 以下参数分析可用于配置负载分布台数的参考:通常,4G内存最多可达到2000左右的并发量.在1.4G Hz-3GHz 的CPU .1GB 内存的 JMeter 客户端上,可以处理线程 100-300.但是Web Service 例外.XML处理是 CPU 运算密集的,会迅速消耗掉所有的CPU .一般来说,以XML技术为核心

前提:你的教务管理系统是明文存储大家的图片,加密的图片就不好弄了... 也就是能够通过浏览器直接访问...技术上就不存在什么问题了...如果是学号存储的就更方便了 然后我们就可以写个小脚本了...其实就是直接url获取然后保存在本地... 第一个python小脚本...练手玩一玩... 如果要效率高可以用多线程... 大家就可以愉快的找到MM的照片啦! 不要太过火哟...我下载到5000张的时候就被远程停止了...sad... import urllib.request for i in ran

环境; centos 7     192.168.10.10    master centos 7     192.168.10.129  minion 1.为了方便关闭防火墙 [root@localhost ~]# systemctl disable firewalld // 禁止防火墙开机启动 [root@localhost ~]# systemctl stop firewalld // 停止防火墙 2.在192.168.10.10主机上安装salt-master [root@localho