所谓假死现象，是指 Linux 内核 Alive，但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中实战系列的第二篇博文，主要内容是通过引入心跳检测机制来解决假死连接问题，避免资源浪费和通信失败，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
作者所在的公司核心业务是做政府信息化软件的，就是为政府部门开发信息化系统。其中有一款信息化软件是客户每天需要使用的，并且他们面向的客户就是老百姓。
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服务器经常产生“应用程序池'DefaultAppPool'提供服务的进程关闭时间超过了限制。进程ID是'2068'。”的错误，导致iis处于假死状态，经了解是IIS应用程序池的设置问题。解决方法如下：
今天测试同学反馈API耗时很长，超过3秒的比例很高。 查看日志发现，小部分请求耗时比较大，约2秒左右，但是比例不高，与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了（进程假死），对请求没有响应，也没有拒绝，重启后问题缓解。 因为第一次出现，没有引起重视。但是过了几个小时候，相同的问题又出现在另外一台服务器上，狗日的墨菲定律。
服务器 CPU 负载的异常升高往往会导致服务响应时长增加、任务堆积甚至系统假死、服务中断等问题。因此，稳定和高性能的服务器对于业务的顺利运行至关重要。然而，在日常的服务运维过程中，CPU 高负载却是非常常见的一种故障场景。引起 CPU 高负载的原因也多种多样，以下列举一些常见的原因：
【解决办法】 调用 FTPClient.listFiles()或者FTPClient.retrieveFile()方法前，先调用一下FTPClient.enterLocalPassiveMode()
有时候我们需要知道线上的redis的使用情况，尤其需要知道一些前缀的key值，让我们怎么去查看呢？今天老顾分享一个小知识点
有时候我们需要知道线上的Redis的使用情况，尤其需要知道一些前缀的key值，让我们怎么去查看呢？并且通常情况下Redis里的数据都是海量的，那么我们访问Redis中的海量数据？如何避免事故产生！今天就给大家分享一个小知识点，希望大家轻喷。
关于集群中的"脑裂"问题，之前已经在这里详细介绍过，下面重点说下Zookeeper脑裂问题的处理办法。ooKeeper是用来协调（同步）分布式进程的服务，提供了一个简单高性能的协调内核，用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能。脑裂通常会出现在集群环境中，比如ElasticSearch、Zookeeper集群，而这些集群环境有一个统一的特点，就是它们有一个大脑，比如ElasticSearch集群中有Master节点，Zookeeper集群中有Leader节点。
本文重点讲解ZooKeeper脑裂问题的处理办法。ZooKeeper是用来协调（同步）分布式进程的服务，提供了一个简单高性能的协调内核，用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能。脑裂通常会出现在集群环境中，比如Elasticsearch、ZooKeeper集群，而这些集群环境有一个统一的特点，就是它们有一个大脑，比如Elasticsearch集群中有Master节点，ZooKeeper集群中有Leader节点。
这样的方式可以确保leader的唯一性,要么选出唯一的一个leader,要么选举失败。在zookeeper中Quorums作用如下： 1] 集群中最少的节点数用来选举leader保证集群可用。 2] 通知客户端数据已经安全保存前集群中最少数量的节点数已经保存了该数据。
1、交叉锁导致程序死锁：比如线程A持有R1的锁等待R2的锁，线程B持有R2的锁等待R1的锁
最近遇到一台VM假死，服务器连不上，通过PVE VNC也无法进入，尝试通过PVE点关机和重启都没反应，并且出现如下错误：
上一篇文章介绍到云存储项目，下一个做的项目就是统一日志。这一个项目前前后后做了一年多，版本迭代更新了很多版本，架构升级都做了3次以上。做这一个项目是收获最大的，我在这一个项目中锻炼了大型分布式系统的架构设计能力，也从0开始完全自主研发和设计的一个分布式系统。里面涉及到了很多技术，例如日志实时抓取和采集技术、数据实时传输、数据压缩、软负载均衡、zookeeper等。统一日志项目从最开始的3个人到最多的时候19人，到最后又只剩下3个人。从每天除了几GB的数据到每天处理每天几百TB的数据，从每天处理几千条日志
Q1：为什么Redis中的数据量很大时，某些数据操作会导致Redis卡顿，甚至宕机？
春天到了大地都复苏了，沉寂了很久的cpu也开始慢慢复苏了，所谓前人埋坑后人填坑，伴随着阿里云监控报警，线上CPU使用率暴增，于是就开始了排查之路。
最近网站经常出现假死的状态，重启nginx可恢复，但是短时间后又出现，经过排查日志发现，有一个 IP 存在过度频繁请求的情况，十分钟左右的时间请求了12000次左右，导致了服务器资源无法释放，所以产生了假死现象。
“由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败”,这是经常遇到的问题 requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host=’www.github.com’, port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnectionError(‘<urllib3.connection.verifiedhttpsconnection object="" at="" 0x0000020f06524ac8="">: Failed to establish a new connection: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。’,)) 一般出现这个问题的原因是：host=’www.github.com’ 主机地址没连上，使用 requests 发请求时，有些网站服务器不稳定，特别是国外的网站，经常会出现连接失败情况。 连接失败后，有时候会抛出上面异常，有时候会一直卡住，进入假死状态，没响应，也不会结束。</urllib3.connection.verifiedhttpsconnection>
CommonJS CommonJS 一般用于服务端，Nodejs 与 webpack 就是 CommonJS 的主要实践者。 四个重要的变量为模块化提供支持：module、exports、require、global。 用 module.exports=value 或者 exports.xxx = value 来定义当前模块对外输出的接口，使用 require 加载模块。 在 CommonJS 中，一个文件就是一个模块，每个文件拥有单独的作用域，不会污染全局作用域。 CommonJS 不适用浏览器是因
配置免密钥前，需要在服务器的 hosts 文件中配置目标主机名称与 IP 对应关系。
如果我有一个 32 核心的服务器，我就可以实现 1 个亿的数据分片，我有 32 核心的服务器么？没有，所以我至今无法实现 1 个亿的数据分片。——Mycat’s Plan
好久没写 Node.js 故障案例了，今天是一枚全新的进程假死无响应案例。 特点是完全不同于之前常规遇到的类死循环引发的阻塞假死，值得记录分析的过程，希望对遇到其它的类似案例的开发者有所启发。
问题发生的过程是再点击按钮后弹出一个层，层里有一个表单，表单弹出之前会通过后台接口获取下拉选项列表，第一次点击这个按钮不会有任何问题。第二次点击的时候会发生个别请求 Initial Connection 时间特别长的问题，同时页面假死（CPU占用很高），无响应，需要等请求超时后页面可以恢复操作。
如需将请求发送到服务器，我们使用 XMLHttpRequest 对象的 open() 和 send() 方法：
最近做了一个多人竞拍的小功能 因为以前没做过 所以踩了很多坑 用的是 mysql + php + redis 实现的竞拍功能
TCP状态转移要点 TCP协议规定，对于已经建立的连接，网络双方要进行四次握手才能成功断开连接，如果缺少了其中某个步骤，将会使连接处于假死状态，连接本身占用的资源不会被释放。
Mycat前世今生 如果我有一个32核心的服务器，我就可以实现1个亿的数据分片，我有32核心的服务器么？没有，所以我至今无法实现1个亿 的数据分片。——Mycat ‘s Plan 上面这句话是Mycat 1.0快要完成时候的一段感言，而当发展到Mycat 1.3的时候，我们又有了一个新的Plan： 如果我们有10台物理机，我们就可以实现1000亿的数据分片，我们有10台物理机么？没有，所以，Mycat至今没有机会验证 1000亿大数据的支撑能力——Mycat ‘s Plan 2.0 “每一个成功的男人背后都有一个女人”。自然Mycat也逃脱不了这个法则。Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品—— Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片，此产品曾经广为流传，据说最早的发起者对Mysql很精通，后来从阿里 跳槽了，阿里随后开源的Cobar，并维持到2013年年初，然后，就没有然后了。 Cobar的思路和实现路径的确不错。基于Java开发的，实现了MySQL公开的二进制传输协议，巧妙地将自己伪装成一个MySQL Server，目前市面上绝大多数MySQL客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多，因为生态环境在 哪里摆着。 Cobar使用起来也非常方便。由于是基于Java语言开发的，下载下来解压，安装JDK，然后配置几个不是很复杂的配置文件，猛 击鼠标，就能启动Cobar。因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝以及PHP用户的追捧。当然，笨人(Leader us)也跟着进入，并 且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎着熬，良久。 爱情就像是见鬼。只有撞见了，你才会明白爱情是怎么回事。TA是如此神秘，欲语还羞。情窦初开的你又玩命将TA的优点放大， 使自己成为一只迷途的羔羊。每个用过Cobar的人就像谈过一段一波三折、荡气回肠的爱情，令你肝肠寸断。就像围城：里面的 人已经出不来了，还有更多的人拼命想挤进去。 仅以此文，献给哪些努力在IT界寻求未来的精英和小白们，还有更多被无视的，正准备转行的同仁，同在江湖混，不容易啊，面 试时候就装装糊涂，放人家一马，说不定，以后又是一个Made in China的乔布斯啊。 如果我有一个32核心的服务器，我就可以实现1个亿的数据分片，我有32核心的服务器么？没有，所以我至今无法实现1个亿的数 据分片。——Mycat ‘s Plan 曾经的TA 曾经的TA，长发飘飘，肤若凝脂，国色天香，长袖善舞，所以，一笑倾城。 那已成传说，一如您年少时的坚持：“书中自有黄金屋…” Cobar曾是多少IT骚年心中的那个TA，有关Cobar的这段美好的描述(不能说是广告)俘虏了众多程序猿躁动纯真的心： Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统，该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案，目前已 经接管了3000+个MySQL数据库的schema，平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。 50亿有多大？99%的普通人类看到这个数字，已经不能呼吸。当然，我指的是**RMB**。99%的程序猿除了对工资比较敏感，其 实对数字通常并不感冒。上面这个简单的数字描述，已立刻让我们程序型的大脑短路。恨不得立刻百度Cobar，立刻 Download，立刻熬夜研究。做个简单的推算，50亿次请求转换为每个schema每秒的数据访问请求即TPS，于是我们得到一个让 自己不能相信的数字：20TPS，每秒不到20个访问。 Cobar最重要的特性是分库分表。Cobar可以让你把一个MySQL的Table放到10个甚至100个位于不同物理机上的MySQL服务器 上去存储，而在用户看来是一张表（逻辑表）。这样功能很有价值。比如：我们有1亿的订单，则可以划分为10个分片，存储到 2-10个物理机上。每个MySQL服务器的压力减少，而系统的响应时间则不会增加。看上去很完美的功能，而且潜意识里，执行 这句SQL： select count(*) from order 100%的人都会认为：会返回1条数据，但事实上，Cobar会返回N条数据，N=分片个数。 接下来我们继续执行SQL: select count(*) from order order by order_date 你会发现奇怪的乱序现象，而且结果还随机，这是因为，Cobar只是简单的把上述SQL发给了后端N个分片对应的MySQL服务器去执 行，然后把结果集直接输出…. 再继续看看，我们常用的Limit分页的结果…可以么？答案是：**不可以** 这个问题可以在客户端程序里做些工作来解决。所以随后出现了Cobar Client。据我所知，很多Cobar的使用者也都是自行开发 了类似Cobar Client的工具来解决此类问题。从实际应用效果来说，一方面，客户端编程方式解决，困难度很高，Bug率也居高 不下；另一方面，对于DBA和
但是，这样做有一个前提，那就是大家必须以同样的方式编写模块，否则你有你的写法，我有我的写法，岂不是乱了套！考虑到Javascript模块现在还没有官方规范，这一点就更重要了。
这个系列的第一部分介绍了Javascript模块的基本写法，今天介绍如何规范地使用模块。 （接上文） 七、模块的规范 先想一想，为什么模块很重要？ 因为有了模块，我们就可以更方便地使用别人的代码，想要什么功能，就加载什么模块。 但是，这样做有一个前提，那就是大家必须以同样的方式编写模块，否则你有你的写法，我有我的写法，岂不是乱了套！考虑到Javascript模块现在还没有官方规范，这一点就更重要了。 目前，通行的Javascript模块规范共有两种：CommonJS和AMD。我主要介绍AMD，
这个系列的第一部分介绍了Javascript模块的基本写法，今天介绍如何规范地使用模块。 （接上文） 七、模块的规范 先想一想，为什么模块很重要？ 因为有了模块，我们就可以更方便地使用别人的代码，想要
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运维三件宝，重启应用、重启机器、重装系统 重启应用 重启大法好，问题解决了，如若还没好，再重启可好？ 针对无状态应用 适用场景，代码bug，网络异常，傻逼应用重试搞死自己 重启机器 重启重启再重启。成功正在等着你。 如果重启不成功，还需放电再重启。 服务器负载过高无法进入排查，服务器假死 重装系统 重装重装再重装，重装路上好心伤。 重装之前做备份，重装之后部备份。 服务器被黑，最省力的解决办法 本文共 163 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟
限流可以认为是一种降级，一般是根据后台的负载提前预估的一个阈值（也可以动态调整）。超过了这个值，就要进行一些旁路处理。根据业务形态，会有直接拒绝、延迟处理、保持等待、部分穿透、默认返回等响应方式。
在minecraft游戏火爆全球的今天，几乎每个人的旁边都有玩mc的朋友，但是苦于网络等因素的影响，并不能随时随地的进行联机。现在可以利用腾讯云的轻量服务器，搭建一个属于你自己的私人服务器，可以随时随地的召唤你的好友上线，一起游玩。(注意，本教程仅介绍Minecraft BE版本的开服方法）
目前大多数项目都在往分布式上发展，一旦系统采用分布式系统，便会引入更多复杂场景和解决方案。比如，当你在系统中使用了Elasticsearch、ZooKeeper集群时，你是否了解过集群的“脑裂”现象？又是否知道它们是如何解决脑裂问题的？
Python爬虫假死是指在使用Python进行网络爬虫时，程序在执行过程中突然停止响应，无法继续执行或响应的情况。这种情况通常是由于网络请求被目标网站限制或阻止，导致爬虫无法正常访问和获取数据。
本文章提供视频技术操作讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1Lo4y117Yj
VMware Workstation PRO v17.5.2正式版是功能最强大的虚拟机软件，用户可以在虚拟机同时运行各种操作系统，进行开发、测试、演示和部署软件，虚拟机中复制服务器、台式机和平板环境，每个虚拟机可分配多个处理器核心、主内存和显存。VMware Workstation? Pro 版延续了VMware的传统，即提供专业技术人员每天在使用虚拟机时所依赖的领先功能和性能。借助对最新版本的Windows和客户机操作系统版本、最新的处理器和硬件的支持以及连接到VMware vSphere和vCloud Air的能力，让它成为提高工作效率、节省时间和征服云计算的完美工具。
应用系统上线运行后，随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升，系统的响应速度通常会越来越慢，尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要，甚至出现应用服务中断的现象，给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明，每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云，如何在云端利用云的优势进行性能优化，是一个值得深入分析的重点问题。
相信很多人都有类似的经历，在面试快要结束的时候经常会被问到一个问题：讲讲项目中的技术难点？
之前统计报表算法做了一个优化，一个查询二十分钟导致客户端超时，优化到只需要5秒钟。后来发现for循环里数据合并的时候耗时，就用并行做优化。但是发现并行后丢居然数据（当然是因为List线程不安全）。 前几天写了一个demo如下，发现如果MAX很大时，count小于MAX，Int 居然是线程不安全的，即便是Int++；
从事软件开发多年，而且大多数情况都是在linux完成代码的编写，自从第一次接触linux之后就再也离不开了，目前linux系统主要用在服务器端以及开发者使用，针对消费者的大众这块还是非常稀少，linux内核的代码主要是C语言和汇编两种编程语言完成，C语言本身语法没有那么复杂，但灵活性极强非常适合性能要求极高，所以很多性能要求的系统都喜欢用C语言来完成。
从大方面说基本上就是两类，一类是链路出了问题，包括网络抖动，链路环中的某一节点抖动等。另一类是服务本身的问题，包括服务器自身问题如磁盘老化等，还有代码bug造成的服务等待或服务器负载问题。
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