PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 翻译自：http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号，你可以使用Signal类来创建自己的信号。下面是一个定义的简单例子： 1 from PyS
curl是一个开源的命令行工具，它基于网络协议，对指定URL进行网络传输，得到数据后不任何具体处理（如：html的渲染等），直接显示在"标准输出"（stdout）上。
QPalette( [ˈpælət] 调色板)类相当于对话框或控件的调色板，它管理着控件或窗体的所有颜色信息，每个窗体或控件都包含一个QPalette对象，在显示时按照它的QPalette对象中对各部分各状态下的颜色的描述来进行绘制。
上一篇文章中，我们介绍了 redis 集群的搭建。 redis 集群详解及搭建过程 其中我们遇到了报错：
这是一种就地比较排序算法。这里，维护一个始终排序的子列表。例如，维护数组的下半部分以进行排序。要在此已排序的子列表中“插入”的元素必须找到其适当的位置，然后必须将其插入其中。因此名称，插入排序。
在业务场景中，处理一个任务队列，可能需要依照某种优先级顺序，这时，Java中的PriorityQueue（优先队列）便可以派上用场。优先队列的原理与堆排序密不可分，可以参考我之前的一篇博客：
2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用，本文记录相关概念和简单应用。 简介 傅里叶变换 是一种分析信号的方法， 将时域信号在频域的基中重新表示，而在频域中可能会有时域难以实现的操作效果。 对于数字图像处理来说，离散的 2D 傅里叶变换是更加实用的理论，根据傅里叶变换的性质 我们可以使用傅里叶变换进行时域的卷积、相关等操作 2D 傅里叶变换 1D 傅里叶变换是将时域信号用频域空间的基——不同频率的正弦、余弦波表示后的结果，那么 2D 傅里叶变换本质是什么呢 一维傅里叶变换 回顾一维傅里叶变
Redis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案， 集群通过分片（sharding） 来进行数据共享， 并提供复制和故障转移功能。
《笨办法学Python》 第35课手记 本节课讲函数和分支的，实际上是一次综合练习，代码有点长，请先纠正代码中的错误使脚本能够运行。 原代码中使用三个空格来进行函数内部的缩进，但是我发现如果使用三个空
对于Redis的集群来说，因为集群节点不能代理（proxy）命令请求， 所以客户端应该在节点返回 -MOVED 或者 -ASK 转向（redirection）错误时， 自行将命令请求转发至其他节点。
我一向以为，curl只是一个编程用的函数库。 最近才发现，这个命令本身，就是一个无比有用的网站开发工具，请看我整理的它的用法。 ===================================
curl网站开发指南 常见参数： -A/--user-agent <string> 设置用户代理发送给服务器 -b/--cookie <name=string/file> cookie字符串或文件读取位置 -c/--cookie-jar <file> 操作结束后把cookie写入到这个文件中 -C/--continue-at <offset> 断点续转 -D/--dump-header <file>
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《Redis设计与实现》读书笔记（二十九） ——Redis集群执行命令与重新分片 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、集群中执行命令 1、节点对命令的判断 当对集群的16384个槽都完成指派后，集群就上线，可以对集群进行操作。当客户端向节点发送数据库键有关的命令，接收命令的节点，会计算命令属于哪个槽，并检查槽是否指派给自己。 如果槽是该节点负责，则执行命令；如果不是，返回一个moved错误，指引客户端对正确的节点执行命令，客户端根据返回结果，会自动连接上相应的节点，再次执行命令。 2、计算键属于哪个
在Linux中curl是一个利用URL规则在命令行下工作的文件传输工具，可以说是一款很强大的http命令行工具。它支持文件的上传和下载，是综合传输工具，但按传统，习惯称url为下载工具。
根据 inotify 的相关知识，可以发现，很多动作都涉及了close事件，且大多数情况都是伴随着close_write事件的。所以，大多数情况下在定义监控事件时，其实并不真的需要监控open、modify、close事件。特别是close，只需监控它的分支事件close_write和close_nowrite即可。由于一般情况下inotify都是为了监控文件的增删改，不会监控它的访问，所以一般只需监控close_write即可。
前面说了 Jedis（2.9.0） 如何支持 Redis Sentinel 的，今天看看 Jedis 是如何支持 Redis Cluster 的。
先知道PriorityBlockingQueue 是利用数组存储二叉堆实现。最小值（最优先）放在queue[0]位置。 //删除某个元素 public boolean remove(Object o) { final ReentrantLock lock = this.lock; lock.lock(); try { int i = indexOf(o);//先找到元素的位置，见下面函数源码 if (i == -
EVENT_TYPE_MODIFIED: self.on_modified, EVENT_TYPE_MOVED: self.on_moved, EVENT_TYPE_CREATED: self.on_created, EVENT_TYPE_DELETED: self.on_deleted,
ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/665042157 系列
xpath语法讲解：http://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp
redis高可用的方式的其中一种是主从集群方式，主要是为了读写分离来分担读的压力，每个节点数据都是一致的。
在Java层常用FileObserver去监听文件的变化，它是基于Inotify实现的，在文件的信息发生变更以后，通过Inotify通知事件的变更。
给定一个有 N 个结点的二叉树的根结点 root，树中的每个结点上都对应有 node.val 枚硬币，并且总共有 N 枚硬币。
玩过Flappy bird的同学都知道，这个游戏随机生成长短不一的上下管道，上下管道之间存在着一定间距，并且每隔一定距离就会有新的管道生成。管道素材的长度当然是固定的，所以我们随机生成管道的坐标y来实现随机生成一定长度的管道。下面我们来算一算如何计算两个管道之间的距离。
redis cluster除了有一个moved重定向，还存在ask重定向。ask重定向代表的状态比较特别，它是当slot处于迁移状态时才会发生。例如：一个slot存在三个key，分别为hello1、hello2、hello3，假设此时slot正在处于迁移状态，hello1已经迁移到了目标节点，此时如果在源节点获取hello1，则会报出ask重定向错误。
gossip 的延迟在我们上一章节中迁移 slots 时（reshard），去做另外一个操作，会发现 configuration error，需要等待一会才能达成一致，配置数据才能同步成功
本文内容基于Shadowsockets代理。安装minikube的时候后需要用到代理，所以记录下来。 1.配置代理机器 注意这里一定要改成任意地址，不能是127.0.0.1。否则只有本机能够使用。 2
Linux 2.6.13 内核中引入了新的文件系统变化通知机制 inotify ，使用该特性提供的用户态调用 api ，可以方便的完成文件变化监听。
假设有一个Redis集群包含3个节点，节点1负责槽位0-5461，节点2负责槽位5462-10922，节点3负责槽位10923-16383。
我们通过上几篇的介绍已经初步的掌握了Redis集群的相关内容，但这都是针对Redis服务端来说。我们还没有使用客户端去操作Reids集群。Redis为了追求性能的最大化，对集群环境的客户端通信协议做了非常大的修改，也就是说如果我们要从单节点连接Redis切换到连接集群环境Redis，那么客户端的代码需要做出相应的修改。
以前在博文中提到过，在 webview 中使用 jQuery 等框架，很影响网页加载速度，所以我都是使用纯 Javascript 来写页面脚本。在开发 webview 程序过程中，经常用到了一些东西，总结一下：
Redis集群对客户端通信协议做了比较大的修改，为了追求性能最大化，并没有采用代理的方式而是采用客户端直连节点的方式。因此从单机切换到集群环境的应用，需要修改客户端代码。
curl是一种命令行工具，支持多种协议，作用是发出网络请求，然后得到和提取数据，显示在stdout上面。 在服务器端，使用curl查看请求地址是否返回数据来判断是nginx配置问题还是程序服务配置问题不失为一种好方式（curl -i "..."）！
Terminating app due to uncaught exception 'NSInternalInconsistencyException', reason: 'Invalid update: invalid number of rows in section 1. The number of rows contained in an existing section after the update (22) must be equal to the number of rows conta
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis，内存占用了 25G，会发生什么？
inotify可以监控同步数据服务器目录中信息的变化，采用异步的文件系统事件监控机制，利用事件驱动机制，而无须通过诸如cron等的轮询机制来获取事件，linux内核从2.6.13起支持 inotify，通过inotify可以监控文件系统中添加、删除，修改、移动等各种事件。
在堆排序这篇文章中千辛万苦的实现了堆的结构和排序，其实在Java 1.5版本后就提供了一个具备了小根堆性质的数据结构也就是优先队列PriorityQueue。下面详细了解一下PriorityQueue到底是如何实现小顶堆的，然后利用PriorityQueue实现大顶堆。
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Redis是生产环境中默默无闻的主力配置。它不常用作主要的数据存储，但它可存储和访问临时数据（度量，会话状态，缓存等损失可以容忍的数据）方面有一个甜蜜点，并且速度非常快，不仅提供了最佳性能，还通过一组有用的内置数据结构提供了高效的算法。它是现代技术栈中最常见的主要部件之一。 Stripe的限速器建立在Redis的基础之上，直到最近，他们都运行在Redis 的一个非常Hot的实例上。服务器上有用于故障转移的follower，但在任何时候，只有一个节点处理每个操作。 你不得不佩服这样的系统。各种消息称，Redis可以在一个节点上每秒处理一百万次操作 - 我们项目不需要那么多，但是也有很多操作。每个速率限制检查都需要运行多个Redis命令，并且每个API请求都要通过很多速率的限制器。一个节点每秒处理大约数十到数十万个操作。 我们最终通过迁移到10个节点的Redis群集来实现这个目标。对性能的影响可以忽略不计，我们现在有一个简单的配置开关可以实现水平可伸缩性。 操作的限制 在更换系统之前，应该理解导致原始故障的原因和结果。 Redis的一个值得理解的特性是：它是一个单线程程序。但是会有后台线程处理一些像删除对象这样的操作，实际上所有正在执行的操作都堵塞在访问单个流控制点上。理解这点相对容易--Redis需要保证操作的原子性（无论是单一命令MULTI，还是 EXEC），这是源于它一次只执行其中一个操作的事实。 这个单线程模型确实是我们的瓶颈。 面对失败 即使以最大容量运营，我们发现Redis也会非常优雅地降级。主要表现：从与Redis交谈通信的节点观察到的基线连接性错误率增加 - 为了容忍发生故障的Redis，它们受到连接和读取超时（约0.1秒）的限制，并且与过载主机无法无法建立连接。 Redis这种表现虽然不是最佳的，但大部分时间情况都是好的。只有当合法 用户能够成功进行身份验证并在底层数据库上运行昂贵的操作时，它才会成为一个真正的问题，因为我们的目标是拦截巨大的非法流量冲击（即数量级超过允许的限制）。 这些流量峰值会导致错误率的成比例增加，并且许多流量还应该被允许通过，因为限速器默认是允许在错误情况下通过请求。这会给后端数据库带来更大的压力，这种压力在过载时不会像Redis那样优雅地失败。很容易看到数据库分区几乎完全无法操作。 Redis Cluster的分片模型 Redis的核心设计价值在于速度，而Redis集群的构建方式不会对此产生影响。与许多其他分布式模型不同，在其输出响应成功信号时，Redis集群中的操作并未在多个节点上进行确认，而是更像是一组独立的Redis通过分散空间来分担工作负载。这牺牲了高可用性，有利于保持操作的快速性 - 与标准的Redis独立实例相比，针对Redis群集运行操作的额外开销可以忽略不计。 分片是根据key进行的，可能的key总数分为16,384个插槽。key的插槽是通过稳定的哈希散列函数计算的，所有客户端都知道该如何操作： HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384 例如，如果我们想执行GET foo，我们会得到foo的以下插槽号： HASH_SLOT = CRC16("foo") mod 16384 = 12182 集群中的每个节点将处理16,384个插槽中的一部分，确切数量取决于节点数量。节点彼此通信以协调插槽分配以及可用性和插槽的再平衡。 客户端使用该CLUSTER系列命令来查询群集的状态。一个常见的操作是CLUSTER NODES获得插槽到节点的映射，其结果通常在本地缓存，并保持数据新鲜。 127.0.0.1:30002 master - 0 1426238316232 2 connected 5461-10922 127.0.0.1:30003 master - 0 1426238318243 3 connected 10923-16383 127.0.0.1:30001 myself,master - 0 0 1 connected 0-5460 我简化了上面的输出，但重要的部分是第一列中的主机地址和最后一个中的数字。5461-10922意味着这个节点处理开始于5461和结束于10922的插槽范围。 `MOVED`重定向 如果Redis群集中的某个节点接收到一个插槽不处理的的key的命令，则不会尝试向其他插槽转发该命令。相反，客户端会被告知在其他地方再次尝试。这是以MOVED新目标的地址作为回应的形式 ： GET foo -MOVED 3999 127.0.0.1:6381 在集群重新平衡期间，插槽会从一个节点迁移到另一个节点，MOVED是服务器用于告诉客户端其插槽
线上突发一个Top1的crash告警，场景是UICollectionView在删除的时候触发。
301跳转是指页面永久性移走，通常叫做301跳转，也叫301永久重定向，301跳转多用于旧网址在废弃前转向新网址以保证用户的访问，在诸多服务器中，均支持本跳转方法。
C.64: A move operation should move and leave its source in a valid state C.64:移动操作在完成移动之后，移动源对象应该保持有效状态
今天以 Redis Cluster 为例，详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片，上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
逃逸分析，看着一个非常高大上的名词，很多人第一次听到它的感觉会觉得它好厉害的样子，其实说到底它很好理解，并不复杂。之前一直没有写也是有原因的，因为其实在实际中，我真的很难用上它。这次写也是有原因的，因为有人催更了…其实拖了有一段时间了，最近终于忙完了，开始补债了。
Strange Towers of Hanoi Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 2677 Accepted: 1741 Description Background Charlie Darkbrown sits in another one of those boring Computer Science lessons: At the moment the teacher just e
1）需要部署好rsync守护进程服务，实现数据传输 2）需要部署好inotify服务，实现目录中数据变化监控 3）将rsync服务和inotify服务建立联系，将变化的数据进行实时备份传输
声明：博主使用的是CentOS6.9的系统 参考资料： https://github.com/rvoicilas/inotify-tools/wiki http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-inotifynew/ inotify--Linux 2.6内核中的文件系统变化通知机制 安装inotify须知 首先，在安装inotify软件之前一定要确认系统中，必须要存在的三个文件 [root@backup ~]# ll /proc/sys/fs/inotif
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