今天在download服务器日志时遇到了很多问题, 顺便把相应的解决步骤记录下方便以后查看. #把文件copy到192.168.1.102的服务器上 scp -r local_dir readonly@192.168.1.102:/home/readonly/remote 运行命令后发现报Connection timed out错误. 错误消息如下: ssh: connect to host 172.16.13.222 port 22: Connection timed out lost con

系统升级需要校验本地的文件是否被修改过,系统默认每次检验1千个文件,一般来说需要分四到五页来处理,如下图所示. 如果你的服务器性能太差的话,就需要手工把数值调小.把下面的代码复制出来.进入后台数据库管理工具那里执行一下,导入数据库.然后就可以在后台核心设置那里修改数值 INSERT INTO `qb_config` (`id`, `type`, `title`, `c_key`, `c_value`, `form_type`, `options`, `ifsys`, `htmlcode`, `c

我经常会被反复问到这样的问题:”我有一个性能很差的SQL Server.我如何找出最差性能的查询?“.因此在今天的文章里会给你一些让你很容易找到问题答案的信息向导. 问SQL Server! SQL Server的一个优点是它本身能回答几乎所有你的问题,因为SQL Server在各个DMV和DMF里存储了很多故障排除信息.另一方面这也是个缺点,因为你必须知道各个DMV/DMF,还有如何把它们解释和关联在一起. 至于你的最差性能SQL Server查询的一个最重要的DMV是sys.dm_exec_

SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average

转载:https://blog.csdn.net/neven7/article/details/53909256 1.背景 做性能测试时,统计性能数据分为被压系统的数据和被压系统所在机器的数据,被压系统所在机器的数据主要包括CPU利用率.内存使用率.网络IO.磁盘IO和负载load:nGrinder默认只收集CPU, Memory, Received Byte/s, Sent Byte Per Secode/s,同时支持自定义数据收集,之前介绍过相关内容:nGrinder对监控机器收集自定义数据

spring 版本3.1.2 1. spring 并没有缓存 class -> beanDifinition 或者 sington 实例的缓存. 2. 只能先获取所有的beanDifitions [ 含 sington 和 prototype ] + 所有manually registered的 bean 3. getBeanDefinitionNames 这里有锁,性能较差. 原因, 线程阻塞,线程池耗尽, 外部请求耗时都比较少,但是最终返回耗时都比较高. 这种极有可能 1. 某些 io 调用

一个支持高网络吞吐量.基于机器性能评分的TCP负载均衡器gobalan 作者最近用golang实现了一个TCP负载均衡器,灵感来自grpc.几个主要的特性就是: 支持高网络吞吐量 实现了基于机器性能评分来分配worker节点的负载均衡算法 尽量做到薄客户端,降低客户端复杂性 项目开源地址 背景 先介绍几种常用的负载均衡机制,以下几种负载均衡方案介绍来自grpc服务发现&负载均衡 根据负载均衡实现所在的位置不同,通常可分为以下四种解决方案: 集中式LB(Proxy Model) 在服务消费者和服务

下面这段代码执行效率是极慢的(根本没执行完成过): select /*+ parallel(16) */ z.small_code,trunc(hs.CREATED_AT),sum(hs.COST_SCORE) from zfs_hpoint_spend_patched_v hs  join hpoint h  on h.hpt_id = hs.hpt_id join zfs_rhaierpointoperationtype_v z  on z.small_id = h.hpt_attr1 wh

本人对大数据方面也是刚刚研究,由于工作需要在实时查询与统计的性能方面要深入学习.现测试性能如下:   环境:VirtualBox  host-only ubuntu版本: Linux master 4.4.0-47-generic #68-Ubuntu SMP Wed Oct 26 19:39:52 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux   XXX.XXX.XXX.101 master XXX.XXX.XXX.102 Slave1 XXX.XXX.XXX

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt275 我见过java运行在手机上,包括很廉价的山寨手机,但是却暂时没发现.net在手机上有什么作为.wp7可能是个转机,但是按照<Java的跨平台就是一句谎言.>(http://www.cnblogs.com/hack/archive/2010/05/30/1747513.html)的标准,那.net的跨平台也当之无愧是一句谎言. 以前很热炒跨平台,主要是由于硅谷挑战微软

一.运行程序TestGC 二.用jps找出当前应用的进程号PID 到jdk安装目录的bin目录下输入: jps -l PID为1264 三.启动Process Explorer(下载地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/sysinternals/downloads/process-explorer)1.找到PID为1264的进程,右键properties2.看到该进程的所有线程的性能排序3.找到名字为javaw.exe(eclipse启动)的两个线程,线程TID

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

此文已由作者朱笑天授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 问题的起因是笔者在一轮性能测试的中,发现某协议的响应时间很长,去观察哨兵监控里的javamethod监控可以看到以下结果: onMessage是该协议的总入口,可以看到该协议平均耗时为352.11ms,观察其他耗时方法可以看到updateUserForeignId耗时307.75ms,那么可以认为该方法的响应时间慢是该协议的最主要性能瓶颈,这时候我们应该看看该方法究竟做了哪些操作导致响应时间过长: 从哨兵

作者:字节跳动终端技术--郭海洋 背景 对于Android App的性能优化来说,方式方法以及工具都有很多,而dex2oat作为其中的一员,却可能不被大众所熟知.它是Android官方应用于运行时,针对dex进行编译优化的程序,通过对dex进行一系列的指令优化.编译机器码等操作,提升dex加载速度和代码运行速度,从而提升安装速度.启动速度.以及应用使用过程中的流畅度,最终提升用户日常的使用体验. 它的适用范围也比较广,可以用于Primary Apk和Secondary Apk的常规场景和插件场景

Redis的主从复制模式下,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址,对于很多应用场景这种故障处理的方式是无法接受的. Redis从2.8开始正式提供了Redis Sentinel(哨兵)架构来解决这个问题. 一.基本概念 1.主从复制的问题 (1)Redis的主从复制模式可以将主节点的数据改变同步给从节点,这样从节点就可以起到两个作用: 作为主节点的一个备份,一旦主节点出了故障不可达的情况,从节点可以作为后备“顶”上来,并且保证数据尽量不丢

1. 前言 几年前,我就一直想着要设计一款自己的实时通讯框架,于是出来了TinySocket,她是基于微软的SocketAsyncEventArgs来实现的,由于此类提供的功能很简洁,所以当时自己实现了缓冲区处理,粘包拆包等,彼时的.net平台还没有一款成熟的即时通讯框架出来,所以当这款框架出来的时候,将当时公司的商业项目的核心竞争力提升至行业前三.但是后来随着.net平台上越来越多的即时通讯框架出来,TinySocket也是英雄暮年,经过了诸多版本迭代和诸多团队经手,她不仅变得臃肿,而且也不符

分布式RPC框架 dubbo常见问题: 1. 问dubbo的工作原理:服务注册,注册中心,服务生产者,消费者,代理通信,负载均衡 2. 问网络通信,序列化: dubbo协议,长连接,NIO,hessian序列化协议 3. 问负载均衡策略,集群容错策略,动态策略:dubbo跑起来后一些功能是如何运转,怎么做复制均衡,怎么做容错,怎么生成动态代理? 4. 问dubbo SPI机制:是否了解SPI机制?如何基于SPI机制对dubbo进行扩展? 5. dubbo服务治理,超时,降级,重试等. 1. 为什

mysql索引设计的注意事项 目录 一.索引的重要性 二.执行计划上的重要关注点 (1).全表扫描,检索行数 (2).key,using index(覆盖索引) (3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段 (4) order by和Using filesort 三.索引设计的注意事项 (1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议 (2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引 (3). 索引一定是有益的吗? (4). where条件中不要在索引字段侧进行任何运

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract ANN是通向AI的一种流行方法,它已经通过成熟的模型,各种基准,开源数据集和强大的计算平台获得了非凡的成功.SNN是一类有前途的模型,可以模拟大脑的神经元动态,已受到脑启发计算的广泛关注,并已广泛部署在神经形态设备上.但是,很长一段时间以来,关于SNN在实际应用中的价值的争论和怀疑不断.除了从脉冲驱动处理中获得的低功率属性外,SNN的性能通常比ANN差,特别是在应用精度方面.最近,研究人员试图通过借鉴ANN的学习方法

mysql索引设计的注意事项(大量示例,收藏再看) 目录 一.索引的重要性 二.执行计划上的重要关注点 (1).全表扫描,检索行数 (2).key,using index(覆盖索引) (3).通过key_len确定究竟使用了复合索引的几个索引字段 (4) order by和Using filesort 三.索引设计的注意事项 (1). 关于INNODB表PRIMARY KEY的建议 (2). 什么列上适合建索引,什么列上不适合建索引 (3). 索引一定是有益的吗? (4). where条件中不要

Redis的主从复制模式下,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址,对于很多应用场景这种故障处理的方式是无法接受的.可喜的是Redis从 2.8开始正式提供了 Redis Sentinel (哨兵)架构来解决这个问题. 1.基本概念 由于对Redis的许多概念都有不同的名词解释,所以在介绍Redis Sentinel之前,先对几个名词进行说明,这样便于在后面的介绍中达成一致,如表9-1所示. 名词 逻辑结构 物理结构 主节点(master)