问题描述 在OpenStack云环境的部署中,存储通常具备Thin provision的功能,这项功能实现了存储按需分配的能力。现在有这样一种场景,用户在文件系统中创建了大文件,使用完之后进行了删除。但实际上,该文件在存储系统上占用的空间并没有释放。
在OpenStack云环境的部署中,存储通常具备Thin provision的功能,这项功能实现了存储按需分配的能力。现在有这样一种场景,用户在文件系统中创建了大文件,使用完之后进行了删除。但实际上,该文件在存储系统上占用的空间并没有释放。
后面会跟-16/0/8/16/24/32/48, 意思如下图AVDiscard释义, 其中48是指'AVDISCARD_ALL', 所有帧都不做环路滤波.
Zabbix4.2增加了一个Item预处理功能:Throttling(节流)功能。通过此功能可以实现以下几个效果: 1.减少Item重复数据的存储。 2.对高频率采集数据进行压缩存储。 总结起来就是可以减少Item采集的重复数据存储,具体使用方法及用途通过以下几个实验说明
前言: 后端存储使用Ceph卷,在虚拟机中执行mkfs的时候,遇到卡顿。 卡顿位置不确定,有时候是卡在Guest内部执行discard,有时候执行写superblock。 后来发现,是qemu进程的fd超出了限制导致。 分析: 1,discard 主流的存储,尤其是分布式存储,都是支持thin volume,甚至默认都是thin volume的。写时分配可以节省空间,也可以加快volume创建的速度。 排除是否是discard的问题,可以通过libvirt的配置控制开关。 打开discard,<driver discard='unmap'> 关闭discard,<driver discard='ignore'> 实验之后发现,并不是discard导致的。 2,strace 用strace -f -p QEMU-PID的方式来追踪qemu进程的syscall,可以发现,socket失败。 3,limits ls -al /proc/QEMU-PID/fd | wc -l可以确定当前的qemu已经打开的fd数量。 cat /proc/QEMU-PID/limits | grep “Max open files”可以确定当前的qemu最多可以打开的文件的数量,当然,其中也包括TCP连接数量。 发现,确实达到了阈值。 4,netstat netstat -apt | grep QEMU-PID | wc -l 可以发现,一个500G的volume,在Guest里面全盘随机IO之后,大约消耗了接近2K个TCP连接。 那么,就很容易解释为什么qemu的fd爆了。由于qemu的limits是从libvirtd继承过来的,所以,需要修改libvirtd的limits。 5,LimitNOFILE 由于libvirtd是systemd启动的,需要配置systemd的配置。 ibvirt中默认的参数是LimitNOFILE=8192。可以计算出来,可以支持的后端Ceph卷的数量。如果有挂载多个volume的需求,需要扩大这个配置参数。 6,librbd 需要注意的是,尽管因为fd耗尽导致socket失败,但是librbd的api并不会返回error,所以,在qemu的block driver中没有办法处理这个case,也不能report error。 上文修改参数的办法,可以让一个Guest正常工作。但是也有一定的风险。Host上TCP可用的端口共65536个,还有一部分已经reserve起来。 # cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range 确定可用的范围,就可以计算出来一个Host上所有可用的TCP端口数量,进一步计算出来所有可以挂载的Ceph卷的数量。
公司的邮件系统发送的邮件特别多,系统中也积压了一大堆邮件,突然发现堆积最多的邮件都是yahoo.com.cn和yahoo.cn的邮件。
cookielib是一个自动处理cookies的模块,如果我们在使用爬虫等技术的时候需要保存cookie,那么cookielib会让你事半功倍!他最常见的搭档模块就是python下的urllib和request。
根据一项调查,世界上最常用的编程语言是python。这表明有必要了解 python 中使用的不同编程方法。Pythons以不同的方法存储所有编程数据。一些不同的数据类型是集合、列表、字典。在本文中,我们将了解 python 集以及如何在 python 集中使用 remove() 和 discard() 函数。
事务块内的多条命令会按照先后顺序被放进一个队列当中,最后由 EXEC 命令原子性(atomic)地执行。
1写在前面 当我们拿到表达矩阵后,需要对其进行质控(quality control, QC)去除质量较差的细胞,降低噪音,而后再进行数据分析。😘 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(scater) library(SingleCellExperiment) library(AnnotationDbi) library(org.Hs.eg.db) library(EnsDb.Hsapiens.v86) 3示例数据 这里我们用一下之前介绍的coun
需求中有以下场景 1 对称解密、非对称解密 2 压缩、解压 3 大量文件的增删改查 4 处理大量的字符串,解析协议 上面的场景都是非常耗时间的,解密、压缩、文件操作,nodejs使用了内置的线程池支持了异步。但是处理字符串和解析协议是单纯消耗cpu的操作。而且nodejs对解密的支持似乎不是很好。我使用了纯js的解密库,所以无法在nodejs主线程里处理。尤其rsa解密,非常耗时间。
事务的本质,其实就是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会按照命令的顺序去执行,而中间不会被其他命令加塞。
Redis作为一个开源的内存数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息代理。在Redis中,事务提供了一种机制,确保一组命令以原子方式执行,即要么全部执行,要么全部不执行。这有助于在多客户端并发操作的情况下保持数据的一致性。
这些低质量细胞因为“低质量的相似性”在聚类时聚成一个单独的cluster,但这个cluster本身是没有任何生物意义的;反而会干扰后续的差异分析、细胞注释、拟时序分析等步骤
一、增加数据: 1.1 add(): 增加的数据是单独数据 语法: 字典序列.add(数据) 代码体验: s1 = {10, 20, 30} # 1. 集合是可变类型 s1.add(100) print(s1) # {100, 10, 20, 30} # 2. 集合有去重的功能,如果追加的数据是集合已有数据,则什么事都不会做,也不会报错 s1.add(20) print(s1) # {100, 10, 20, 30} 注意: 因为集合有去重功能,所以当向集合内追加的数据是当前集合已有的数据的话,则不
从启动引导程序 bootloader(uboot)跳转到 Linux 内核后,Linux 内核开始启动,今天我们分析一下 Linux 内核启动入口。
在python中,我们在使用requests库进行爬虫类和其他请求时,通常需要进行cookie的获取,保存和使用,下面的方法可以将cookie以两种方式存储为txt格式文件
pop 随机删除一个元素并返回,集合为空返回KeyError,
在Python中,集合(Set)是一种无序、可变的数据类型,其中每个元素都是唯一的。
创建集合使用 {} 或 set() , 但是如果要创建空集合只能使用 set() ,因为 {} 用来创建空字典。
在上面的示例中,MULTI命令表示开始一个事务,SET key1 value1和SET key2 value2两个命令都是事务中的一部分。EXEC命令表示执行一个事务,将事务中的两个命令一起执行。
文件中存放的是frm对应表结构的sql,直接复制出来运行就行了,此时数据库中所有的结构都恢复了,就是还没有数据
redis与memcached对比,redis不仅适合做缓存,而且可以做存储,这就有点数据库的影子了。说到数据库,事务是一个很重要的一个方面。
创建集合使用{}或set(), 但是如果要创建空集合只能使用set(),因为{}用来创建空字典。
Redis Multi 命令用于标记一个事务块的开始。事务块内的多条命令会按照先后顺序被放进一个队列当中,最后由 EXEC 命令原子性(atomic)地执行。
集合可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。
set()是Python中的集合,集合:是一个无序且不重复的元素集合。从定义中就可以看出,集合的特点:1.无序;2.元素不重复。
主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的,这里做一下自己的整理。
1、在线调整参数: 对现有资源的配置文件进行修改,两个对等节点要保持一致,然后执行 drbdadm adjust <resource> 在两个节点上都要执行; 2、在线校验数据完整性;(这个对性能还是有很大影响的) 它通过验证源对每个底层的设备某一资源的块存储设备一次计算出加密摘要,传输到对等节点,对摘要对应的本地副本块进行验证,若不匹配,则进行标识并进行重新同步,在线验证过程中不会阻塞资源的复制,不会造成系统的中断; 操作方式: 配置文件中修改:
您无法通过引用索引或键来访问集合中的项。但是,您可以使用for循环遍历集合项,或者使用in关键字检查集合中是否存在指定的值。
前面学习了 set 集合,本节来一一学习 set 类型提供的方法。首先,通过 dir(set) 命令可以查看它有哪些方法:
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Python 集合(Set)是一种可迭代、可变且不可重复的数据类型。此数据类型非常方便。例如,你需要存储员工 ID 的信息。你肯定不希望这些 ID 在应用程序中重复,因为这可能会导致问题。
文章背景: 集合(set)是Python中的一个数据类型。在集合中,每个元素都是唯一的(没有重复项),并且必须是不可变的(不能更改)。下面就来介绍set的内置方法。
描述:add() 方法用于给集合添加元素,如果添加的元素在集合中已存在,则不执行任何操作。注意:集合中只能包含可哈希的对象,即 list,dict 都不能嵌入到集合
也就是说,集合可以像元组一样,设置不可改变的类型;也可以默认像字典,列表一样,可以迭代改变;同时集合里的元素可以是列表,元组,字典。
一、集合概念 集合(set)是一个无序的不重复元素序列。 可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。 集合的唯一性,无序性和确定性。
事务具有ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。用过事务,可以让一段代码要么全部执行要么全都不执行。 由于Redis是NoSQL类型的键值对数据,因此操作事务的方式和关系型数据库有差别。
前言:之前的版本不方便开放,重新设计了一版nodejs的线程池库,本文介绍该库的一些设计和实现。
作者:李彬,爱可生 DBA 团队成员,负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。爱好有亿点点多,吉他、旅行、打游戏…
2019-01-11 17:56:34 ERROR OGG-01296 Error mapping from SOURCE.AA to TARGET.AA
Pleasure in the job puts perfection in the work.
Redis 的事务在前面的内容中已经介绍过了,分别对应的两篇文章如下:
在Python编程中,集合(Set)是一种强大且有用的数据结构,它用于存储多个不重复的元素。集合的独特之处在于它的元素是无序的,并且每个元素都是唯一的,这使得集合在处理去重和进行快速成员检查时非常有效
使用discard删除,与remove不同的是,如果删除的元素不存在,discard不会报错。
c++ ignore std::cin.ignore() can be called three different ways: 1.No arguments: A single character is taken from the input buffer and discarded: std::cin.ignore(); //discard 1 character 2.One argument: The number of characters specified are taken from th
1. set 的基本内容2. set 的基本方法2.1 set 的普通基本方法2.1.1 增2.1.1 删
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