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Linux 中多终端同步 history 记录

# Turn on parallel history shopt -s histappend history -a 如果在多个打开的终端中实时同步 history（例如，如果我 ls 在一个终端中，切换到另一个已经运行的终端...，然后按向上，ls出现）的确也是有一定的使用需求，但真正的需求个人觉得更应该是这样的：我可以看到多终端实时同步 history 的优点，但是就我个人而言，我会讨厌它。...所以，我们增加一个问题 3：当打开一个 shell 终端后，不管是正常退出还是非正常退出，执行的所有命令均实时追加到~/.bash_history文件中，但当前终端不会实时同步其他终端的 history...解决方案问题一：实时同步多个终端的 history 记录。...export HISTSIZE=1000 # 设置内存中的 history 命令的个数 export HISTFILESIZE=1000 # 设置文件中的 history 命令的个数

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不同gitlab服务器同步数据

一、需求为了防止数据丢失，做备份gitlab服务器二、不同gitlab服务器之间的数据备份恢复 1.保证俩台gitlab版本一定要相同 # 查看当前的版本 cat /opt/gitlab/embedded...） # Gitlab数据备份 gitlab-rake gitlab:backup:create # 生成目录 /var/opt/gitlab/backups 4.恢复（目标gitlab服务器执行）...# 停止目标gitlab数据服务 gitlab-ctl stop unicorn gitlab-ctl stop sidekiq # 拷贝源gitlab的备份文件到目标服务器 scp xxxxxxxxxx...2023_05_16_15.0.5 注意看着电脑，会提示输入yes 5.恢复完成重启服务即可命令：gitlab-ctl restart chmod -R 755 /var/log/gitlab 三、同步俩台...# 密码： root密码 3.右边的刷新按钮，强制推送，立马推送正常情况下，只要你在源gitlab服务器提交代码，就回立马推送到目标gitlab服务器

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C++中的内存同步模式(memory order)

内存模型中的同步模式(memory model synchronization modes) 原子变量同步是内存模型中最让人感到困惑的地方.原子(atomic)变量的主要作用就是同步多线程间的共享内存访问...,一般来讲,某个线程会创建一些数据,然后给原子变量设置标志数值(译注:此处的原子变量类似于一个flag);其他线程则读取这个原子变量,当发现其数值变为了标志数值之后,之前线程中的共享数据就应该已经创建完成并且可以在当前线程中进行读取了....不同的内存同步模式标识了线程间数据共享机制的"强弱"程度,富有经验的程序员可以使用"较弱"的同步模式来提高程序的执行效率....,因为这些数据其他线程并不可见....线程 2 : x.load 使用了宽松模式,所以该操作不会产生同步指令,即便线程 1 将其状态刷新到了系统之中, 线程 2 也并没有确保自己与系统之间的同步(因为没有执行同步指令).这意味着线程 2 中的数据处于一种未知状态之中

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利用Rsync同步备份服务器数据

系统环境：centos7.5 1、查找安装包，安装rsync #查找 rpm -qa | grep rsync #安装 yum -y install rsync 2、开启873端口(远程同步需要开启，...://[USER@]HOST[:PORT]/DEST 其中： SRC: 是要复制的源位置 DEST: 是复制目标位置若本地登录用户与远程主机上的用户一致，可以省略 USER@ 使用远程 shell 同步时...，主机名与资源之间使用单个冒号“:”作为分隔符使用 rsync 服务器同步时，主机名与资源之间使用两个冒号“::”作为分隔符当访问 rsync 服务器时也可以使用 rsync:// URL “拉”复制是指从远程主机复制文件到本地主机...one-file-system 不要跨越文件系统边界 -B, --block-size=SIZE 检验算法使用的块尺寸，默认是700字节 -e, --rsh=COMMAND 指定使用rsh、ssh方式进行数据同步...--compare-dest=DIR 同样比较DIR中的文件来决定是否需要备份 -P 等同于 --partial --progress 显示备份过程 -z, --compress 对备份的文件在传输时进行压缩处理

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异地多活场景下的数据同步之道

而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。本文将先从概念上介绍单元化、异地多活、就近访问等基本概念。...小结：如果仅仅是考虑不同地区的用户数据就近写入距离最近的IDC，这是纯粹意义上的”单元化”。不同单元的之间数据实时进行同步，相互备份对方的数据，才能做到真正意义上"异地多活”。...2.1 基础知识为了了解如何对不同mysql的数据相互进行同步，我们先了解一下mysql主从复制的基本架构，如下图所示： ? 通常一个mysql集群有一主多从构成。...因此，通常我们把binlog syncer单独作为一个模块，其只负责解析从数据库中拉取并解析binlog，并在内存中缓存(或持久化存储)。...2.5 如何解决数据回环问题数据回环问题，是数据同步过程中，最重要的问题。

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大厂咋做多系统数据同步方案的？

，多源写入之间相互隔离，便于扩展更多的数据源写入缺点数据同步实时性，由于MQ消费网络链路增加，导致用户写入的数据不一定马上看到，有延时虽在系统逻辑做到解耦，但存在业务逻辑里依然需增加MQ代码耦合...所以，基于canal对方案三优化，以满足多系统数据同步，达到业务解耦、可复用、可扩展。...3.3.4 部分同步有的时候我们需要修复指定的数据，或业务表的id是非自增模式的，需要进行全量同步。可以通过部分同步的接口，指定一组需要同步的id列表，生成分片MQ报文，发送到MQ中。...消费MQ消息后对消息进行组装，生成模拟增量数据变更的消息报文，走原有的增量消息回调的方式同步数据。 3.3.6 消息补偿将同步失败的消息存储到消息重试表中，通过Job执行补偿，便于监控。...还有可能订阅到一些日志表等这类有着大字段数据的消息，消息过大在JSON化的时候可能导致内存溢出异常。针对这个问题我们进行大字段过滤和告警的改造。

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异地多活场景下的数据同步之道

而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。本文将先从概念上介绍单元化、异地多活、就近访问等基本概念。...3、小结如果仅仅是考虑不同地区的用户数据就近写入距离最近的IDC，这是纯粹意义上的”单元化”。不同单元的之间数据实时进行同步，相互备份对方的数据，才能做到真正意义上"异地多活”。...1、基础知识为了了解如何对不同MySQL的数据相互进行同步，我们先了解一下MySQL主从复制的基本架构，如下图所示： ? 通常一个MySQL集群有一主多从构成。...因此，通常我们把binlog syncer单独作为一个模块，其只负责解析从数据库中拉取并解析binlog，并在内存中缓存(或持久化存储)。...6、如何解决数据回环问题数据回环问题，是数据同步过程中，最重要的问题。

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数据同步中的动态调度

比如现在10:00，我需要10:30同步一次数据，那么10:30的时候同步时，我需要考虑现在的主从延迟，如果延迟较大，我需要把延迟的时间减掉，所以10:30开始同步的时间可能是10:28，可能是10:29...手工同步一共做了13次，每次都需要认真记录下时间点，如果一个时间点记录错误，所有的数据都就乱了。...第1次手工同步 sh a.sh '2018-11-29 10:40:01' '2018-11-29 11:30:00'|tee check2.log 第2次手工同步 sh a.sh '2018-11...`date` >> /root/log/data_sync_to_infobright.log 脚本的思路是，数据同步需要两个参数，起始时间和截止时间，起始时间是通过上一次脚本执行生成的一个时间戳文件来得到的...在这个基础上去抽取数据，如果计算得到的截止时间比起始时间早，整个抽取的逻辑就类似于 where 1>2,是抽不出数据的。

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MySQL服务器主从数据库同步配置

192.168.1.100 master-user =backup master-pass =123456 master-port =3306 master-connect-retry=60 #如果从服务器发现主服务器断掉...，重新连接的时间差(秒) replicate-do-db =test #只复制某个库 replicate-ignore-db=mysql #不复制某个库 4、同步数据库进过以上的配置，分别重启主机A和从机...B，即可自动实现同步。...5、验证在主机A中，mysql>show master statusG; 在从机B中，mysql>show slave statusG; 能看到大致这些内容 File: mysql-bin.000001...B中，是否已经被修改。

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Linux服务器数据定期同步和备份方式

数据安全是做数据分析的人需要关注的一大问题。对于我们分析的关键数据、使用的关键脚本都需要定期备份。...对于远程服务器的备份，我们可以配置免密码登录，便于自动备份。后台输入免密码登录服务器，获取免密码登录服务器的方法。...# -a: archive mode, quals -rlptgoD # -r: 递归同步 # -p: 同步时保留原文件的权限设置 # -u: 若文件在远端做过更新，则不同步，避免覆盖远端的修改 # -...L: 同步符号链接链接的文件，防止在远程服务器出现文件路径等不匹配导致的软连接失效 # -t: 保留修改时间 # -v: 显示更新信息 # -z: 传输过程中压缩文件，对于传输速度慢时适用 rsync...唯一的要求就是，本地服务器和远端服务器需要安装统一版本的rdiff-backup。

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js中的数据_变量_内存

DOCTYPE html> 02_数据_变量_内存 <!...* 存储于内存中代表特定信息的'东东', 本质就是0101二进制 * 具有可读和可传递的基本特性 * 万物(一切)皆数据, 函数也是数据 * 程序中所有操作的目标: 数据 * 算术运算 * 逻辑运算 *...* 内存条通电后产生的存储空间(临时的) * 产生和死亡: 内存条(集成电路板)==>通电==>产生一定容量的存储空间==>存储各种数据==>断电==>内存全部消失 * 内存的空间是临时的, 而硬盘的空间是持久的...* 一块内存包含2个数据 * 内部存储的数据(一般数据/地址数据) * 内存地址值数据 * 内存分类 * 栈: 全局变量, 局部变量 (空间较小) * 堆: 对象 (空间较大) 3....内存,数据, 变量三者之间的关系 * 内存是一个容器, 用来存储程序运行需要操作的数据 * 变量是内存的标识, 我们通过变量找到对应的内存, 进而操作(读/写)内存中的数据 --> <script type

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数据在内存中的存储

划分了之后，就能更好的学习，所以在对数据在内存的存储的学习中，我们学习完了整数在内存中的存储。接下来就学习另一大块浮点数在内存中的存储。...练习2 该题要做出来需要我们对数据在内存中的存放的这个大知识点的理解，用到了整形提升和截断，以及对printf的库函数内部理解（前面都讲过）上面该图是其中具体细节变化，因为a是有符号，在截断后内存存放为...到这我们的整数在内存中的存储就结束了，接下来将给大家讲述单个数据另一大块：浮点数在内存中的存储。...浮点数在内存中的存储浮点数在内存中的存储都是以二进制形式存储。...，现在还没到时候) 全文总结这就是数据在内存中的存储，分为整数和浮点数两大块，现在讲完了（之后可能还会再讲一些与其相关的知识点，但现在已把最重要的点都讲完）。

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数据在内存中的储存

C语言中数据在内存中的储存前言：现实世界是一个充斥着数据的世界，万事万物身上都充满着数据的存在，比如我们人身上就有身高，体重，年龄等数据。...我们所学的C语言就是用来处理现实中的中的问题，自然而然C语言中必有存储这些数据的盒子，每种数据都有与之对应的盒子，这样方便管理与存储，接下来我们就来深究数据在内存中的存储。...void 表示空类型（无类型）我们经常使用整型，却从未想过整型在内存中是怎么样存储的，接下来我们先来看看一个整型变量在内存中是如何存储的？...对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。补码的求法：补码减一，再符号位不变，其它位按位取反补码符号位不变，其它位按位取反，再加一. 整型在计算机中存的是补码，取的是原码。...什么大端小端：大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中；小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地

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数据在内存中的存储

在学习C语言时，学会如何编写代码很重要，但还是远远不够的，学习相关数据在内存中的存储，有利于我们进一步学习相关知识以及加深对其的理解和掌握。...对于整数来说，数据存放内存中其实存放的就是补码。那么，为什么存放的是补码呢？是补码有什么好处吗？...2.1 什么是大小段其实超过一个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为大端字节序存储和小端字节序存储，下面是具体的概念：大端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处...，而数据的高位字节内容，保存在内存的低地址处。...小端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的高地址处。上述概念需要记住，方便分辨大小端。

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数据在内存中的存储

一、整型数据在内存中存储在学习计算机基础时，就接触过整型的二进制表示：原码，反码，补码对于有符号的整数，这三种表示方式的有符号位和数值位，符号位用0表示正，用1表示负，用二进制最高位来表示符号位，其他都是数值位...：数据就是以二进制补码的形式存放在内存中在计算机系统中，数值一律用补码来存储和表示。...我们知道，在内存中存储数据一般是以字节为单位的，而当超过一个字节大小的数据，存储的过程中就要遇到顺序问题，所以，内存中存储数据是有一定顺序的，按照不同的存储顺序，就分为大端字节序存储和小端字节序存储，具体概念如下...：大端字节序存储：是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的低地址处。...了解了整型数据在内存中的存储，接下来，来了解浮点型数据在内存中的存储：浮点型数据的存储，根据国际标准IEEE（电器和电子工程协会）754，任意一个浮点数V都可以表示成一下形式：这里-1的S次方表示符号位

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数据在内存中的存储

整数在内存中的存储 : 1.整数的2进制表⽰⽅法有三种，即原码、反码和补码,三种表⽰⽅法均有符号位和数值位两部分，符号位都是⽤0表⽰“正”，⽤1表⽰“负”，正整数的原、反、补码都相同。...⼤⼩端字节序和字节序判断 1.其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储。...⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的低地址处。...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...浮点数在内存中的存储： 1.常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。

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数据在内存中的存储

一、整数在内存中的存储计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码正整数的原码、反码、补码都相同负整数原码、反码、补码各不相同：原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。...对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念：⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⾼地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的低地址处。...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。

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数据在内存中的存储

在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。部分类型数据的存储在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...整数在内存中的存储是直接以其二进制表示形式存储的。例如，十进制数19在内存中的存储形式可能是00010011（假设使用8位的存储空间）。...大小端字节序和字节序判断我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这种方式符合我们阅读整数的习惯，也使得多字节整数在内存中的表示更加直观。而在小端字节序中，整数的低位字节存储在内存的低地址处，高位字节存储在内存的高地址处。...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。

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数据在内存中的存储

整形在内存中的存储对于整形来说，数据存放在内存中其实存放的是补码。原因在于，使用补码，可以将符号位和数值域同一处理。...大小端介绍大端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的高地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处小端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的低地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处...浮点型在内存中的存储我们先看一个例子：如果我们浮点型在内存中的存储方式与整形相同的话，第一个*pfloat的值应该为9.000000，可是我们看到结果却是0.000000。...显然，浮点型与整形在内存中的存储方式不同。...以上就是数据在内存中的存储的简单介绍。

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Redis中内存数据淘汰机制

计算机硬件中，内存是一种十分昂贵的资源，而Redis又是一个相当消耗内存的数据库。...该key会存在下面三种过期机制：定时删除，惰性删除，定期删除；需要注意：当我们把一批key-value数据存入到Redis中，底层会使用一张hash表对这些数据进行存储。...: Redis数据做缓存使用，并且缓存数据的key被访问的概率一致；小结：由于Redis对设置过期时间的key会单独维护一张hash表，这会浪费服务器内存。...4.RedisLRU算法： LRU算法：一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰； Redis内存淘汰策略中应用最多的是LRU算法，下面重点讲一下这个算法使用：...生成如下各LRU算法的对比图： image.png你可以看到图中有三种不同颜色的点：浅灰色是被淘汰的数据灰色是没有被淘汰掉的老数据绿色是新加入的数据参考资料： Redis中的LRU淘汰策略分析

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