FMECA是针对产品所有可能的故障,并根据对故障模式的分析,确定每种故障模式对产品工作的影响,找出单点故障,并按故障模式的严重度及其发生概率确定其危害性.所谓单点故障指的是引起产品故障的,且没有冗余或替代的工作程序作为补救的局部故障.FMECA包括故障模式及影响分析(FMEA)和危害性分析(CA). 中文名 FMECA 包    括 故障模式及影响分析和危害性分析 作    用 找出单点故障 步    骤 填写FMEA表 目录 1 定义 2 表格示例 3 注意问题 4 步骤 定义 编辑 故障模式

第一章 Zookeeper server 1.1  Zookeeper基本原理 1.1.1    Zookeeper的保证 l         顺序性,client的updates请求都会根据它发出的顺序被顺序的处理: l         原子性,  一个update操作要么成功要么失败,没有其他可能的结果: l         一致的镜像,client不论连接到哪个server,展示给它都是同一个视图: l         可靠性,一旦一个update被应用就被持久化了,除非另一个update

几个月前看到项目中配置了activeMq,于是想通透的掌握activeMq,便去网上学习搜寻资料,找到这一篇博客挺不错的,解释的比较清楚,包括原理使用和配置,特此把它分享给大家. 众所周知,消息中间件是大型分布式系统中不可或缺的重要组件.它使用简单,却解决了不少难题,比如异步处理,系统藕合,流量削锋,分布式事务管理等.实现了一个高性能,高可用,高扩展的系统.本章通过介绍消息中间件的应用场景,消息中间件的传输模式,ActiveMQ快速入门 三个方面来对消息中间件进行入门介绍.还在等什么,赶快来学习

一.ZooKeeper中Observer 1.1 ZooKeeper角色 经过前面的介绍,我想大家都已经知道了在ZooKeeper集群当中有两种角色Leader和Follower.Leader可以接受client请求,也接收其他Server转发的写请求,负责更新系统状态. Follower也可以接收client请求,如果是写请求将转发给Leader来更新系统状态,读请求则由Follower的内存数据库直接响应. ZooKeeper集群如图1.1所示. 图 1.1 ZooKeeper集群服务 但在

原文地址:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4143306.html 一.ZooKeeper中Observer 1.1 ZooKeeper角色 经过前面的介绍,我想大家都已经知道了在ZooKeeper集群当中有两种角色Leader和Follower.Leader可以接受client请求,也接收其他Server转发的写请求,负责更新系统状态. Follower也可以接收client请求,如果是写请求将转发给Leader来更新系统状态,读请求则由Follower

题目 先贴下B题的题目吧 问题B    智能RGV的动态调度策略 图1是一个智能加工系统的示意图,由8台计算机数控机床(Computer Number Controller,CNC).1辆轨道式自动引导车(Rail Guide Vehicle,RGV).1条RGV直线轨道.1条上料传送带.1条下料传送带等附属设备组成.RGV是一种无人驾驶.能在固定轨道上自由运行的智能车.它根据指令能自动控制移动方向和距离,并自带一个机械手臂.两只机械手爪和物料清洗槽,能够完成上下料及清洗物料等作业任务(参见附件

一.ZooKeeper中Observer 1.1 ZooKeeper角色 经过前面的介绍,我想大家都已经知道了在ZooKeeper集群当中有两种角色Leader和Follower.Leader可以接受client 请求,也接收其他Server转发的写请求,负责更新系统状态. Follower也可以接收client请求,如果是写请求将转发给Leader来更新系统状态,读请求则由Follower的内存数据库直接响应. ZooKeeper集群如图1.1所示. 图 1.1 ZooKeeper集群服务 但

转:http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4143306.html 一.ZooKeeper中Observer 1.1 ZooKeeper角色 经过前面的介绍,我想大家都已经知道了在ZooKeeper集群当中有两种角色Leader和Follower.Leader可以接受client请求,也接收其他Server转发的写请求,负责更新系统状态. Follower也可以接收client请求,如果是写请求将转发给Leader来更新系统状态,读请求则由Follower的内存数

知识点十七:MySQL监控(35) 一.为什么使用MySQL监控 随着软件后期的不断升级,myssql的服务器数量越来越多,软硬件故障的发生概率也越来越高.这个时候就需要一套监控系统,当主机发生异常时,此时通过监控系统发现和处理. 这个监控实际上是在我们的开发完成之后,这个时候软件就开始在运行,这个运行我们就需要去关注到mysql服务器是否正常,那么我们要观察它就需要给它提供一些监控,这监控就是当它发生故障之后, 那么我们这个监控就会告诉我们到底什么地方发生了一些异常或者一些错误,这个时候我们就

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​作者:jiwenqiang,DFX技术专家 提到开发一个产品,我们通常首先想到的是要实现什么样的功能,但是除了功能之外,非功能属性也会很大程度上影响一个产品的体验效果,比如不定时出现的应用卡死.崩溃现象.那为什么有的系统故障频频,有的却很少出现这些问题呢,这就不得不提到我们今天的主角DFX了. 一.什么是DFX? DFX是早在1960~1970年代就出现的产品设计理念,但是对于不少开发者而言,这是一个陌生的概念,什么是DFX?所谓DFX(Design For X),是指产品的非功能属性设计,其

什么是looksalive check和is alive check SQL Server故障转移集群是建立在windows集群服务上的一种热备的高可用方案.在集群运行过程中,windows集群服务定期检测节点的资源健康状态,如果发生了故障,会根据预先定义的故障转移策略把SQL Server服务从故障节点切换到可用节点上,从而实现SQL Server的高可用. 而looksalive和isalive就是windows集群服务定期检测节点的资源健康状况的两个方法,它们存在于 resource dl

来源于:http://www.cnblogs.com/syfwhu/p/4885628.html 前言 命名空间可以被认为是唯一标识符下代码的逻辑分组.为什么会出现命名空间这一概念呢?因为可用的单词数太少,并且不同的人写的程序不可能所有的变量都没有重名现象.在JavaScript中,命名空间可以帮助我们防止与全局命名空间下的其他对象或变量产生冲突.命名空间也有助于组织代码,有更强的可维护性和可读性.本文旨在探讨JavaScript里的几种常见命名空间模式,为我们提供一个思路. JavaScrip

1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论.小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在.于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了.接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了.接下来更难的测试用例也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最质朴的贝叶斯思想了!简单来说,贝叶斯推断是通过新得到的证据不断地更新我们的信念. 贝叶斯推断很少会

简介 在SF上看到这样一个提问: 如题,因为不得已的原因,需要写若干个全局函数.但又不想这样: window.a = function(){} window.b = function(){} window.c = function(){} 题主问有什么好的写法? 解答: 如果你用 jQuery,你可以这样写 $.extend(window, { a: function() {}, b: function() {}, c: function() {} }); 如果你不用 jQuery,可以直接实现

前言 命名空间可以被认为是唯一标识符下代码的逻辑分组.为什么会出现命名空间这一概念呢?因为可用的单词数太少,并且不同的人写的程序不可能所有的变量都没有重名现象.在JavaScript中,命名空间可以帮助我们防止与全局命名空间下的其他对象或变量产生冲突.命名空间也有助于组织代码,有更强的可维护性和可读性.本文旨在探讨JavaScript里的几种常见命名空间模式,为我们提供一个思路. JavaScript执行环境有很多独特之处,全局变量和函数的使用就是其中之一.JavaScript的执行环境由各种各

本章目的:明确失效模式.失效后果.失效原因的定义,分清楚层次关系,完成DFMEA这部分的填写. 1.失效模式,失效后果,失效原因的定义: 这是FEMEA手册第四册中的定义. 1.1 潜在失效模式 (b) 潜在失效模式是指零部件.子系统.系统可能潜在地不能满足或者实现项目栏里描述的预期功能的状态.识别与功能/要求有关的潜在失效模式.潜在失效模式应当用专业技术术语描述,不必描述成顾客能够注意到的现象.一个功能可能有多个失效模式.如果一个功能被识别有大量的失效模式,则可能说明要求没有妥善的定义.由于假

网络故障可以说是分布式系统天生的宿敌.如果永远不发生网络故障,我们实际上可以设计出高可用强一致的分布式系统.可惜的是不发生网络故障的分布式环境还不存在,ZK 使用过程中也需要小心的应付网络故障. 让我们先忘掉故障发生的情况,首先来看到 ZK 对网络连接的处理.ZK 客户端启动时带有所有可用的服务器的信息,它会随机选择和其中一台服务器尝试连接,在正常的成功连接的情况下,ZK 客户端和服务端会建立起一个会话(session),在会话超时之前服务端会响应客户端的请求,每次新的请求都会刷新会话超时的时间

一主一从,往主节点去写,在从节点去读,可以读到,主从架构就搭建成功了 1.启用复制,部署slave node wget http://downloads.sourceforge.net/tcl/tcl8.6.1-src.tar.gz tar -xzvf tcl8.6.1-src.tar.gz cd /usr/local/tcl8.6.1/unix/ ./configure make && make install 使用redis-3.2.8.tar.gz tar -zxvf redis-3

自增锁模式 在MYSQL 5.1.22版本前,自增列使用AUTO_INC Locking方式来实现,即采用一种特殊的表锁机制来保证并发插入下自增操作依然是串行操作,为提高插入效率,该锁会在插入语句完成后立即释放,而不是插入语句所在事务提交时释放.该设计并发性能太差,尤其在大批量数据在一条语句中插入时(INSERT SELECT ), 会导致该语句长时间持有这个“表锁”,从而阻塞其他事务的插入操作. 在MYSQL 5.1.22版本开始,InnoDB存储引使用一种轻量级互斥锁(Mutex)来控制自增