编译成功,运行时报错: 在使用 pytorch or tensorflow or caffe 时,都可能存在这个问题: *** Error in `xxx': free(): invalid pointer: 0x00000000020663b0 *** 很可能是缺少libtcmalloc库 解决方法1: apt-get安装libtcmallocsudo apt-get install libtcmalloc 然后打开~/.bashrc文件sudo gedit ~/.bashrc在文件末尾添加如

由于机器掉电,网络故障等原因,RabbitMQ整个集群出现问题.重启RabbitMQ时,发现某些机器始终无法重新加入到集群中,而且还可能出现网络分区. 针对不同情况,可能选择 rabbitmqctl forget_cluster_node {nodename}等等解决方案. 如果错误还是始终无法解决,我们可以选择极端方案,重新搭建集群. 重新搭建集群,最关键的一步是清除历史数据. 举例如下: 现在局域网有三台机器 192.168.1.111 rabbit@www111 192.168.1.112

hadoop集群的机器数业界(国内)最大的在5000左右,是什么限制了集群的规模呢?有好几个原因. 1. namenode的内存大小限制 2. 机器故障概率随着机器数目增大而增大,通常一份数据存储在hdfs集群时保存3份拷贝,因此需要估算故障概率. 两个问题: 问题1. hdfs的数据存在10000块硬盘,每份数据都保存3份拷贝,请问在12小时以内3块或3块以上硬盘损坏的概率是多少? 解答: 每块2T硬盘在12小时内损坏的概率为p=(年损坏率 为3%-8%)/(365*24/12) = 1e-4

一.发现问题 下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复. 二.排查思路 简单分析下可能出问题的地方,分为5个方向: 1.系统本身代码问题 2.内部下游系统的问题导致的雪崩效应 3.上游系统调用量突增 4.http请求第三方的问题 5.机器本身的问题 三.开始排查 1.查看日志,没有发现集中的错误日志,初步排除代码逻辑处理错误. 2.首先联系了内部下游系统观察了他们的监控,发现一起正常.可以

故障通报 2017年8月8日 下午14:11,由于机器故障原因,MIP组件审核平台无法提供服务. 2017年8月8日 下午16:46,服务恢复. 故障影响 2017年8月8日下午13:00-14:00提交的组件审核状态丢失,如果您在这段时间提交过组件,请重新提交. 部分用户的数据丢失.在故障发生时,我们积极抢修恢复数据.遗憾的是,仍有部分数据无法恢复.我们会主动联系每一位数据丢失的用户进行数据修复工作.如果有疑问,也可以直接发邮件到 liangjiaying@baidu.com 跟我们的工程师联

故障通报 2017 年 8 月 8 日 下午 14:11,由于机器故障原因,MIP 组件管理平台暂时无法提供服务. 2017 年 8 月 8 日 下午 16:46, 故障已解决.MIP 组件管理平台服务恢复. 故障影响 2017 年 8 月 8 日下午 13:00 开始提交的组件审核状态丢失,如果在这段时间提交过组件,请在服务恢复后重新提交. 故障期间如何提交组件 紧急提交组件,可以提交 pull request 给 GitHub/MIP 的 mip-extensions-platform 仓库

一.发现问题 下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复. 二.排查思路 简单分析下可能出问题的地方,分为5个方向: 1.系统本身代码问题 2.内部下游系统的问题导致的雪崩效应 3.上游系统调用量突增 4.http请求第三方的问题 5.机器本身的问题 三.开始排查 1.查看日志,没有发现集中的错误日志,初步排除代码逻辑处理错误. 2.首先联系了内部下游系统观察了他们的监控,发现一起正常.可以

redis主从同步 redis主库机器故障,手动切换主从库

安装配置 系统:Ubuntu14.04 java:1.7.0_75 相关资料 官网 下载地址 官网文档 安装 我们需要关闭掉防火墙,命令如下: sudo ufw disable 下载2.6.5的版本,将下载的Hadooop的压缩包解压到相应的目录,我这里解压到/opt/hadoop-2.6.5文件夹下. 配置 修改/opt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME直接写地址,默认的方式可能取不到 export JAVA_HOME=/us

 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均

为了对比Hproxy和Nginx负载均衡的效果,分别在测试机上(以下实验都是在单机上测试的,即负载机器和后端机器都在一台机器上)做了这两个负载均衡环境,并各自抓包分析.下面说下这两种负载均衡环境下抓包分析后的结果: 1)Haproxy负载均衡环境下的实验记录.后端有一台机器挂掉后,如果还没达到探测的时间点时,请求还会往挂掉的这台机器转发,请求会丢失.Haproxy负载均衡的实验记录如下:1--先看下Haproxy的配置. 配置inter 20000为20s检测一次,这个是为了更明显的抓下HAPr

1.bug由来 虫子爬进主机引起继电器短路,导致机器故障.真正的缺陷是:主机散热孔少装了块金属丝,这样才能防止虫子爬到主机. 2.什么是bug? bug是缺陷的一种表现形式,而一个缺陷是可以引发多种bug的.软件测试,为了发现软件中的错误而运行软件的过程. Bug评判点 1)软件未达到客户需求文档 的功能和性能 2)软件出现客户需求不能容忍的错误 3)软件的使用未能符合客户的习惯和工作环境(易用性兼容性) 4)软件超出需求文档的范围(需求bug) Bug分类: Defect,缺陷:存在于软件中的

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义

0. 引言 使用工具是人与动物的基本区别,善用工具可以极大的提高效率,降低错误率.在PC软件领域,有很多好用的工具,这些工具都是软件工程重要的基础设施.然而,嵌入式开发,在其代码数量上,很多时候由于没有那些层出不穷的框架和库,所以代码量相比小很多,另外嵌入式的运行载体决定了不可能运行大规模的程序,目标文件一般都是kB为单位,即使带操作系统的嵌入式开发,目标代码也常是MB级别. 这些因素导致很多嵌入式开发者对代码工具不太重视,直接手动管理代码,习惯性的改动一次copy一个版本,几天下来,要不是文件

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡  Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有

五台服务器 192.168.155.129 nginx反向代理服务器 192.168.155.130 apache+PHP服务器,PHP要使用mysql函数库,配置的时候就要指定mysql安装路径,所以虽然以后连接远程mysql服务器,安装PHP时本地也要先安装mysql提供mysql库(只是用到了其中的库,无需启动数据库和分配账号),下面的nginx+PHP服务器也同样如此 192.168.155.131 nginx+PHP服务器 192.168.155.132 apache+PHP+mysq

PIO与DMA 有必要简单地说说慢速I/O设备和内存之间的数据传输方式. PIO我们拿磁盘来说,很早以前,磁盘和内存之间的数据传输是需要CPU控制的,也就是说如果我们读取磁盘文件到内存中,数据要经过CPU存储转发,这种方式称为PIO.显然这种方式非常不合理,需要占用大量的CPU时间来读取文件,造成文件访问时系统几乎停止响应. DMA后来,DMA(直接内存访问,Direct Memory Access)取代了PIO,它可以不经过CPU而直接进行磁盘和内存的数据交换.在DMA模式下,CPU只需要向D

键值存储仓库,用于配置共享和服务发现. A highly-available key value store for shared configuration and service discovery. 基本介绍 服务发现 要解决服务发现的问题,需要有下面三大支柱,缺一不可. 一个强一致性.高可用的服务存储目录.基于Raft算法的etcd天生就是这样一个强一致性高可用的服务存储目录. 一种注册服务和监控服务健康状态的机制.用户可以在etcd中注册服务,并且对注册的服务设置key TTL,定时保