from:http://www.cnblogs.com/gossip/p/4573056.html 一.None of the specified endpoints were reachable 这个异常在创建连接时抛出(CreateConnection()),原因一般是ConnectionFactory参数设置不对,比如HostName.UserName.Password 标准设置: var factory = new ConnectionFactory(); factory.UserNam

更新程序的方法: 1,在控制面板里点击备份当前数据库文件到磁盘,把当天获取的信息从内存写到磁盘/存储卡.2,下载最新版的源码 wget -O "infopi.zip" "https://github.com/animalize/infopi/archive/master.zip" 3,解压源码,出提示后输入A覆盖所有文件 unzip infopi.zip 4,sudo reboot重启系统 备注: 如果是2016.07.20以前安装的,且使用了regex模块,需要升

#coding=utf-8 import urllib2 import threading import time TOTAL = 0 #总数 SUCC = 0 #响应成功数 FAIL = 0 #响应失败数 EXCEPT = 0 #响应异常数 MAXTIME=0 #最大响应时间 MINTIME=100 #最小响应时间,初始值为100秒 # 子类化Thread class Mythread(threading.Thread): def __init__(self, func, args, name

管理控制层面示图: 其实在修改这个布署文档是,我发现当时生产中的布署已经严重偏离了openstack高可用的指导思想.我们自己实践的高可用其实是适应自己的架构而做的调整,因为我们现实手头上中没有比较符合Ceph高速SSD集群搭建的服务器,并且又要追求最高的硬盘IO速度,这个布署过程,我们没有使用到swift或者cinder或者ceph这样的块存储或分布式存储,使用是均是本地存储的glance服务,这样便意味着,这个方案无法实现虚拟机实例的热迁移等操作,因为官方说过,需要在compute节点上使用

原文地址:http://www.dotnetcurry.com/aspnet/1354/elastic-search-kibana-in-docker-dotnet-core-app 想要轻松地通过许多不同的方式查询数据,甚至是从未预料到的方式?想要以多种方式可视化日志?同时支持基于时间.文本和其他类型的即时过滤器?借助于 Elastic stack 的卓越性能和可扩展方式的优点,我们将通过两个示例轻松实现. 本文由 DNC Magazine for Developers and Archite

大批量请求发送需要考虑的几个因素: 1. 服务器承载能力(网络带宽/硬件配置); 2. 客户端IO情况, 客户端带宽, 硬件配置; 方案: 1. 方案都是相对的; 2. 因为这里我的情况是客户机只有一台,所以不能考虑使用分布式了, 服务器承载能力也非常有限(经过不断调试得知); 3. 这里没有使用Jmeter, 虽然jmeter也是可以做到的. Python里面支持发送大批量的方案有很多, 这里只介绍我所用过的几种: 1. 使用grequests: grequests可以一次性发送超大批量的请求

https://ferventdesert.github.io/Hawk/ Hawk是一款由沙漠之鹰历时五年个人业余时间开发的,开源图形化爬虫和数据清洗工具,GitHub Star超过2k+,前几代版本介绍如下: Hawk3: 终于等到你: 图形化开源爬虫Hawk 3发布! Hawk2: 120项优化: 超级爬虫Hawk 2.0重磅发布! Hawk1: 如何从互联网采集海量数据?租房,二手房,薪酬... 一键抓取二手房的教程如下: https://www.jianshu.com/p/859c31

[DevExpress VCL Controls下载] ExpressQuantumTreeList Excel-inspired Filter (v19.1) 与ExpressQuantumGrid所示的实现相同. Scrollbar Annotations (v19.2) 与ExpressQuantumGrid所示的实现相同. 新的表达式编辑器和计算列(v19.2) 与ExpressQuantumGrid所示的实现相同. 改进的自定义选项(v19.2) 与ExpressQuantumGrid

本文代码下载地址: https://gitlab.com/mySpringCloud/turbine SpringBoot版本:1.5.9.RELEASE (稳定版) SpringCloud版本:Edgware.RELEASE 启动微服务顺序是: joyce-eureka-server 注册中心 joyce-zipkin-server 链路追踪 joyce-turbine-server turbine  微服务集群实时监控 joyce-index index微服务,用于跟user用户微服务相配合

[翻译] 使用ElasticSearch,Kibana,ASP.NET Core和Docker可视化数据   原文地址:http://www.dotnetcurry.com/aspnet/1354/elastic-search-kibana-in-docker-dotnet-core-app 想要轻松地通过许多不同的方式查询数据,甚至是从未预料到的方式?想要以多种方式可视化日志?同时支持基于时间.文本和其他类型的即时过滤器?借助于 Elastic stack 的卓越性能和可扩展方式的优点,我们将

http://blog.csdn.net/kl222/article/details/6248827---原始链接 Libnids是一个用于网络入侵检测开发的专业编程接口,它使用了Libpcap所以它具有捕获数据包的功能.同时,Libnids提供了TCP 数据流重组功能,所以对于分析基于TCP协议的各种协议Libnids都能胜任.Libnids还提供了对IP分片进行重组的功能,以及端口扫描检测和异 常数据包检测功能. Libnids数据结构 一.基本常量 1.报警类型 enum { NIDS_W

Loadrunner支持Java Vuser,而Jmeter本身就是基于Java开发的,所以两者都可以通过JMail组件实现邮件发送.本人使用的是mail-1.4.7.jar,可以通过下载获得:http://download.csdn.net/download/smooth00/10256343 发送邮件除了需要在Loadrunner或Jmeter做好以上Jar包的引用,还需要注意在测试脚本中(Loadrunner为Java Vuser,Jmeter可以是BeanShell)引用以下包: imp

概念理解(原文链接) 集群:多个tomcat服务器运行同一个web服务就能称之为集群 负载均衡:apache按照一定方式将不同的客户端访问分配到不同的tomcat服务器 简单负载均衡实现: 网上参考了好多文章,都写的不全,拿来直接用时存在这样或那样的问题,花了好长时间摸索细致整理了一下希望能帮助像我这样的新手 集群搭建: tomcat复制改8080端口为8081,8005为8006,8009为8010 添加项目进行访问: 如上图所示证明集群成功 负载均衡实现:@参考博客1.@参考博客2.@参考博

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

更新程序的步骤: 1,在控制面板里点击备份当前数据库文件到磁盘,把当天获取的信息从内存写到磁盘/存储卡.2,下载最新版的源码 wget -O "infopi.zip" "https://github.com/animalize/infopi/archive/master.zip" 3,解压源码,出提示后输入A覆盖所有文件 unzip infopi.zip 4,sudo reboot重启系统 备注: 如果是2016.07.20以前安装的,且使用了regex模块,需要升

本人已整理好发布到github,已优化. github地址:https://github.com/buhuiming/StatusLayoutManager 使用:compile 'com.bhm.sdk.manager.library:StatusLayoutManager:1.0.0' 有这样的情况,打开activity,加载数据:如果没有网络,显示没有网络的友好提示布局:如果没有数据,显示空数据的友好提示布局.... 像这样的情况,我遇到过大约有6个不一样的布局,在不同的场景下展示.那么,

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流基础篇 1. 简介 2. 定义资源 2.1 主流框架的默认适配 2.2 抛出异常的方式定义资源 2.3 返回布尔值方式定义资源 2.4 注解方式定义资源 2.5 异步调用支持 3. 规则的种类 3.1 流量控制规则 (FlowRule) 3.2 熔断降级规则 (DegradeRule) 3.3 系统保护规则 (SystemRule) 3.4 访问控制规则 (AuthorityRule) Spring Cloud Al

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

前几天微软发布了 .NET Core 3.0 Preview 9 ,这是.NET Core 3.0 最后一个预览版. .NET Core 3.0 正式发布将在.NET Conf 上发布,.NET Conf 时间是9月23日至25日. Visual Studio 2019 16.3预览版3和Visual Studio for Mac 8.3支持.NET Core 3.0 ,这些版本也同时发布. 从.NET Core 3.0 Preview 7就可用于生产,目前dotnet官网就是使用 https:

前言 在上一篇推文中,我们使用时序数据库 InfluxDb 做了流控数据存储,但是数据存储不是目的,分析监控预警才是最终目标,那么问题来了,如何更好的实现呢?用过阿里巴巴 Sentinel 控制台的小伙伴,是不是觉得它的控制台丑爆了,而且只有短短的五厘米,显然不能满足大部分人或者场景的使用. 架构 工具 sentinel-dashboard(控制台,收集数据) Influxdb(时序数据库,存储数据) Chronograf (展示控制台,显示数据并实现预警) 安装 Sentinel 控制台 和

前面一篇介绍了influxdb中基本的查询操作,在结尾处提到了如果我们希望对查询的结果进行分组,排序,分页时,应该怎么操作,接下来我们看一下上面几个场景的支持 在开始本文之前,建议先阅读上篇博文: 190813-Influx Sql系列教程八:query数据查询基本篇 0. 数据准备 在开始查询之前,先看一下我们准备的数据,其中name,phone为tag, age,blog,id为field > select * from yhh name: yhh time age blog id name