常用操作: 生成一新用户: 在两个集群当中都创建相同的管理用户 radosgw-admin user create --uid=admin --display-name=admin --access_key=admin --secret=123456 这里为了测试方便使用了简单密码 此时admin还仅仅是普通的权限,需要通过cap添加user的capabilities,例如: radosgw-admin caps add --uid=admin --caps="users=read, write

WeTest 导读 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一.背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接口的雪崩和系统挂掉. 目前部门只具备单机流控的能力,随着业务的增长和系统复杂度的增加,单机流控越来越不能满足需要,升级流控能力日趋重要. (一)流控

阿里用的方案是在nginx中配置限流(限流功能模块是自己开发的),流量统计线上是有监控打通的,具体的限流值是通过线上流量表现+线下性能测试(模拟线上场景)测试得出的. 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一 背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接

概述: Mixer “知晓”每一次服务间的调用过程,这些调用过程会为Mixer提供丰富的相关信息,Mixer通过接入的适配器对这些信息进行处理,能够在调用的预检(执行前)和报告(执行后)阶段执行多种任务:并且Mixer的适配器模型是可以扩充的,这也赋予了Mixer更大的扩展能力. 1 Mixer的Service和Pod 三个service : statsd.Policy.Telemetry.Mixer分为Policy和Telemetry两个子模块.Policy用于向Envoy提供准入策略控制,黑

Mysql 事件记录 | performance_schema全方位介绍 | 导语 在上一篇 初相识|performance_schema全方位介绍 中,我们详细介绍了performance_schema的配置表,坚持读完的是真爱,也恭喜大家翻过了一座火焰山.相信有不少人读完之后,已经迫不及待的想要跃跃欲试了,今天将带领大家一起踏上系列第三篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中事件原始记录表.下面,请跟随我们一起开始performanc

參数 描写叙述 类型 默认值 account.cleanup.interval 清除用户账户所须要等待的时间(秒) 整数 86400 agent.lb.enabled If agent load balancing enabled in cluster setup true/false false agent.load.threshold  Percentage (as a value between 0 and 1) of connected agents after which agent

Kafka自0.9.0.0版本引入了配额管理(quota management),旨在broker端对clients发送请求进行限流(throttling).目前Kafka支持两大类配额管理: 网络带宽(network bandwidth)配额管理:定义带宽阈值来限制请求发送速率,阈值单位是字节/秒,即bytes/s.该功能是0.9.0.0版本引入的 CPU配额管理:定义CPU使用率阈值来限制请求发送速率,阈值以百分比的形式给出,如quota = 50表示50%的CPU使用率上限.该功能是0.1

最后更新时间:2016年10月24日 概述 本文档指定一些最常见的 Azure 限制.请注意,本文档目前未涵盖所有 Azure 服务.一段时间后,将展开并更新这些限制以包含多个平台. NOTE: 如果想要提高默认限制之上的限制,可以打开免费的联机客户支持请求.无法将这些限制提高到超过下表中的最大限制值.如果没有任何最大限制列,则指定的资源不具有可调整的限制. 限制和 Azure 资源管理器 现在可以将多个 Azure 资源合并到单个 Azure 资源组中.在使用资源组时,以前针对全局的限制会通过

在企业的邮件系统管理中,传输邮件的大小配额关系到邮件队列.邮件传输速度以及关系到该附件是否能正常发送,直接关系到用户体验.为此,传输邮件大小的设置,也经常是企业邮件管理员比较迷惑的地方.如下: 1)     “我的环境中,发送连接器\接受链接的邮件大小限制都是20M,为啥用户内部邮件能发大于20M的邮件?” 2)     “我的环境中,全局设置中的传输限制,也设置了20M,为什么还是有部分用户能发大于30M的邮件?” 3)     “为什么我们的邮件传输限制是20M,为什么用户的带18M附件邮件

Kafka自0.9.0.0版本引入了配额管理(quota management),旨在broker端对clients发送请求进行限流(throttling).目前Kafka支持两大类配额管理: 网络带宽(network bandwidth)配额管理:定义带宽阈值来限制请求发送速率,阈值单位是字节/秒,即bytes/s.该功能是0.9.0.0版本引入的 CPU配额管理:定义CPU使用率阈值来限制请求发送速率,阈值以百分比的形式给出,如quota = 50表示50%的CPU使用率上限.该功能是0.1

1 要解决的问题 集群分配给多个用户使用时,需要使用配额以限制用户的资源使用,包括 CPU 核数.内存大小.GPU 卡数等,以防止资源被某些用户耗尽,造成不公平的资源分配. 大多数情况下,集群原生的 ResourceQuota 机制可以很好地解决问题.但随着集群规模扩大,以及任务类型的增多,我们对配额管理的规则需要进行调整: ResourceQuota 针对单集群设计,但实际上,开发/生产中经常使用 多集群 环境. 集群大多数任务通过比如deployment.mpijob 等 高级资源对象 进行

前文我们了解了MDS扩展相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16759585.html:今天我们来聊一聊RadosGW的基础使用相关话题: 对象存储系统概述 对象存储系统(Object Storage System,简称OSS):对象存储(Object Storage) 是无层次结构的数据存储方法,通常用于云计算环境中:不同于其他数据存储方法,基于对象的存储不使用目录树:数据作为单独的对象进行存储:数据并不放置在目录层次结构中,而是存在

来微信支付有2年多了,从2年前的互联网模式转变为O2O模式,主要的场景是跟线下的商户去打交道,不像以往的互联网模式,有产品经理提需求,我们帮忙去解决问题. 转型后是这样的,团队成员更多需要去寻找业务的方向,思考能为商户或者业务做点什么来体现其身价值,这样的转变是机会也是挑战,我一直相信在特别的环境下能迅速磨练出了跨岗位技能和综合素质,然而一路走来也发现了自己的短板(所谓的产品思维),并非想提升就可以,有时候感到自己很无能. 于是这样熬过来,暗示自己保持积极乐观的心态,平时使用一些通用的方法来提醒

1.BootStrap指定的四种屏幕尺寸: ①超大PC屏幕--lg(large):w>=1200px: ②中等PC屏幕--md(medium):1200px>w>=992px: ③Pad屏幕--sm(small):992px>w>=768px: ④Phone屏幕--xs(extra small):768px>w:2.BootStrap中的两种容器: ①定宽容器:.container--1170px(lg).970px(md).750px(sm).100%(xs): ②变

上次简单的说一下:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041745.html#uid C#版本的国外朋友已经封装了,大家可以去看看:https://github.com/ccollie/snowflake-net 强大的网友出来个简化版本:http://blog.csdn.net/***/article/details/*** (地址我就不贴了,对前辈需要最起码的尊敬) 一开始我用的是这个简化版本,后来发现有重复项...(demo:https://github.

 一.安装本地开发环境 1.安装本项目 在需要保存到本地的项目的文件夹,进入到文件夹里点击右键,bash here,出现下图: 2.安装依赖项目  3.安装依赖包(进入到命令行) # 安装依赖包 $ npm install window+R,进入到命令行 ..... ..... 很多个安装的依赖包. .... 最后安装完之后的依赖包,如下图所示: 4.全局安装node-dev(进入到命令行) 5.启动服务(进入到命令行) # 启动服务 $ node-dev bin/www 出现如上图所示,红框的

目录 一.模型状态 - ModelState 二.数据注解 - Data Annotations 三.自定义数据注解 四.全局数据验证 五.单元测试   一.模型状态 - ModelState 我理解的ModelState是微软在ASP.NET MVC中提出的一种新机制,它主要实现以下几个功能: 1. 保存客户端传过来的数据,如果验证不通过,把数据返回到客户端,这样可以保存用户输入,不需要重新输入. 2. 验证数据,以及保存数据对应的错误信息. 3. 微软的一种DRY(Don't Repeat

前言 大家好,今天给大家介绍一个 ASP.NET Core MVC 的一个新特性,给全局路由添加统一前缀.严格说其实不算是新特性,不过是Core MVC特有的. 应用背景 不知道大家在做 Web Api 应用程序的时候,有没有遇到过这种场景,就是所有的接口都是以 /api 开头的,也就是我们的api 接口请求地址是像这样的: http://www.example.com/api/order/333 或者是这样的需求 http://www.example.com/api/v2/order/333

一.前言 android中如果出现了未处理的异常,程序会闪退,这是非常不好的用户体验,很多用户会因此卸载APP,因此未处理的异常是应该尽力避免的. 有些很难避免的异常(如:IO.网络等),应在代码中进行捕捉并做相应的处理,以阻止程序崩溃闪退. 但是“没有任何程序是完美的”,况且各式各样的android终端也大大增加了异常的出现概率,就连强大的QQ.微信等不也会闪退嘛! 这时就需要全局捕获未处理的异常,并进行处理.(注意:本文中的处理方式并不能阻止APP闪退) 处理方式:收集异常信息.当前场景[时

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.