[学习笔记]Iperf3网络性能测试工具 网络性能评估主要是监测网络带宽的使用率,将网络带宽利用最大化是保证网络性能的基础,但是由于网络设计不合理.网络存在安全漏洞等原因,都会导致网络带宽利用率不高.要找到网络带宽利用率不高的原因,就需要对网络传输进行监控,此时就需要用到一些网络性能评估工具,而Iperf就是这样一款网络带宽测试工具. 一.Iperf简介 1.什么是iperf? Iperf是美国伊利诺斯大学(University of Illinois)开发的一种开源的网络性能测试工具.可以用来

1.安装并配置zk 2.安装并配置Kafka 3.启动zk 4.启动Kafka 5.创建topic [root@mini3 kafka]# bin/kafka-console-producer. --topic cyf-test 程序代码 package org.apache.spark import java.net.InetSocketAddress import org.apache.spark.HashPartitioner import org.apache.spark.SparkCo

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 1. 熔断降级 1.1 降级策略 2. 热点参数限流 2.1 项目依赖 2.2 热点参数规则 3. 系统自适应限流 3.1 背景 3.2 系统规则 3.3 原理 3.4 示例 4. 黑白名单控制 4.1 规则配置 4.2 示例 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR

  Sentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件,主要以流量为切入点,从限流.流量整形.熔断降级.系统负载保护.热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性. Sentinel 具有以下特性: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不可用应用等. 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能.您可以在控制台中看到接入应用的单台

[转载]国内网站博客数据统计选免费Google Analytics还是百度统计 Google Analytics谷歌统计是我用的第一个网站统计工具,当然现在也一直在用.Google Analytics凭借其强大的功能和超强的稳定性.快速的反应能力.广泛的数据应用功能,受到了广大站长的追捧. 使用Google Analytics的站长们应该不在少数吧,每天登录Google Analytics免费网站上查看网站的流量也是我们这些站长们必须做的事情,认真分析Google Analytics当中的数据信

Stream流的初步学习 初次学习Stream流的学习笔记,学习之前先了解一下函数式接口 概述 API是一个程序向使用者提供的一些方法,通过这些方法就能实现某些功能.所以对于流API来 说,重点是怎么理解"流"这个概念,所谓的流:就是数据的渠道,所以,流代表的是一个对象的 序列.它和Java I/O类里使用的"流"不同.虽然在概念上与java.util.stream中定义的流是类 似的,但它们是不同的.流API中的流是描述某个流类型的对象. 流API中的流操作的数据

题意: 度度熊参与了喵哈哈村的商业大会,但是这次商业大会遇到了一个难题: 喵哈哈村以及周围的村庄可以看做是一共由n个片区,m条公路组成的地区. 由于生产能力的区别,第i个片区能够花费a[i]元生产1个商品,但是最多生产b[i]个. 同样的,由于每个片区的购买能力的区别,第i个片区也能够以c[i]的价格出售最多d[i]个物品. 由于这些因素,度度熊觉得只有合理的调动物品,才能获得最大的利益. 据测算,每一个商品运输1公里,将会花费1元. 那么喵哈哈村最多能够实现多少盈利呢? 1<=n<=500,

此类型题目有两种比较常见的做法:树链剖分和树上差分. 本题有多组修改一组询问,因此树上差分会比树链剖分优秀很多. 这里两种方法都进行介绍. 树链剖分和树上差分的本质都是将一颗树转换为一个区间,然后进行操作. 也就是说,先将一颗树变成区间,然后套用线段树/树状数组和差分. 树链剖分的具体流程不多加叙述,可以自己去翻它的模板题. 本题维护区间修改单点查询就OK了,最后输出答案的时候直接遍历所有节点取最大值. 1956ms,9805kb #include<iostream> #include<

愿你生命中有够多的云翳,造就一个美好的黄昏 欢迎关注公众号[渣男小四],一个喜欢技术更喜欢艺术的青年 一.介绍 热点即经常访问的数据.很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据,并对其访问进行限制.比如:    商品 ID 为参数,统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制    用户 ID 为参数,针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制    热点参数限流会统计传入参数中的热点参数,并根据配置的限流阈值与模式,对包含热点参数的资源调用进行限流.热点参数限流可以

在Spark Streaming程序中,若需要使用有状态的流来统计一些累积性的指标,比如各个商品的PV.简单的代码描述如下,使用mapWithState()算子: val productPvStream = stream.mapPartitions(records => { var result = new ListBuffer[(String, Int)] for (record <- records) { result += Tuple2(record.key(), 1) } result

为什么要做限流 首先让我们先看一看系统架构设计中,为什么要做"限流". 旅游景点通常都会有最大的接待量,不可能无限制的放游客进入,比如故宫每天只卖八万张票,超过八万的游客,无法买票进入,因为如果超过八万人,景点的工作人员可能就忙不过来,过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情,并且还会有安全隐患:「只卖N张票,这就是一种限流的手段」. 软件架构中的服务限流也是类似,也是当系统资源不够的时候,已经不足以应对大量的请求,为了保证服务还能够正常运行,那么按照规则,「系统会把多余的请求直接拒绝掉

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1000G资料. 本文首发于我的个人博客:Flink 是如何统一批流引擎的 2015 年,Flink 的作者就写了 Apache Flink: Stream and Batch Processing in a Single Engine 这篇论文.本文以这篇论文为引导,详细讲讲 Flink 内部是如何设计并实现批流一体的架构. 前言 通常我们在 Flink 中说批流一体指的是这四个方向,其中 Runtime 便是 Flink 运行时的实现.

引入流 Stream API的代码 声明性 更简洁,更易读 可复合 更灵活 可并行 性能更好 流是什么? 它允许以声明方式处理数据集合 遍历数据集的高级迭代器 透明地并行处理 简短定义:从支持数据处理操作的源生成的元素序列 特点:流水线和内部迭代 返回低热量菜肴的名称 List<Dish> menu = FakeDb.getMenu(); List<String> lowCaloricDishesName = // menu.stream() menu.parallelStream

bzoj上的usaco题目还是很好的(我被虐的很惨. 有必要总结整理一下. 1592: [Usaco2008 Feb]Making the Grade 路面修整 一开始没有想到离散化.然后离散化之后就很好做了.F[I,j]表示第i个点,高度>=j或<=j,f[I,j]=min(f[i-1,j]+abs(b[j]-a[i]),f[I,j-1]) 1593: [Usaco2008 Feb]Hotel 旅馆 线段树 ★1594: [Usaco2008 Jan]猜数游戏 二分答案然后写线段树维护 15

区别 CountDownLatch 使一个线程A或是组线程A等待其它线程执行完毕后,一个线程A或是组线程A才继续执行.CyclicBarrier:一组线程使用await()指定barrier,所有线程都到达各自的barrier后,再同时执行各自barrier下面的代码.Semaphore:是用来控制同时访问特定资源的线程数量,它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源 CountDownLatch是减计数方式,计数==0时释放所有等待的线程:CyclicBarrier是加计数方式,计数达到构造

Hadoop基础原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 业内有这么一句话说:云计算可能改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据处理,尤其像Hadoop组件这样的技术出现,将是改变IT业务模式的一种技术. 另外,很多小伙伴可能还搞不明白云和Hadoop有什么关系,事实上这是两种截然不同的技术.虽然从某种意义上来讲,他们都是在大规模的计算机集群上来完成的.但是openstack或其它的paas或sas的云环境,他们所指的是所谓的云计算的方式,通常是来讲是用于指定如何

嵌入式linux应用程序调试方法 四 内存工具 五 C/C++代码覆盖.性能profiling工具 四 内存工具 您肯定不想陷入类似在几千次调用之后发生分配溢出这样的情形. 许多小组花了许许多多时间来跟踪稀奇古怪的内存错误问题.应用程序在有的开发工作站上能运行,但在新的产品工作站上,这个应用程序在调用 malloc() 两百万次之后就不能运行了.真正的问题是在大约一百万次调用之后发生了溢出.新系统之所有存在这个问题,是因为被保留的 malloc() 区域的布局有所不同,从而这些零散内存被放置在了

本文由SDN原理视频而成:SDN原理 流表 FlowTable --- OpenFlow的核心 问题3 流表项 Flow Entry 单流表(OpenFlow 1.0版本) -> 多流表(OpenFlow 1.3版本) 组成1(OpenFlow 1.0):Header Fields | Counters | Actions 不同版本的OpenFlow协议的流表项 不一样.OpenFlow 1.0版本包括了包头域,计数器,动作三个部分. 流表项包头域 --- 匹配 可以看出来,除了进接口,传统OS

转自:http://blog.csdn.net/chenyu105/article/details/7720162 重点关注关中断的情况.临时做了一个版本,在CPU 0上监控所有非0 CPU的时钟中断计数,检查他们在100ms内是否增加.如果否,则认为此CPU关中断.另外,在高精度时钟中断处理函数hrtimer_interrupt以及时钟中断总入口打点,记录最长耗时.关中断检测代码如下:void check_timer_start(void){int i = 1;for(;i<32;++i)cp

Sentinel 简介 什么是 Sentinel? 『Sentinel』是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不可用应用等. 完备的实时监控:Sentinel

上级:https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html Dataflow Programming Model 数据流的开发模型 Levels of Abstraction 抽象的分层 flink提供了不同的抽象分层来开发流和批的应用. 最底层抽象简单提供了状态流.通过 process 函数被嵌入到DataStream的api中.可以允许用户自由的在一个或者多个流中操作事件和使用一致性容错状态.此外,用户可以在回调过程注册事件事件和处理事件