与传统的cp、tar备份方式相比,rsync具有安全性高、备份迅速、支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等。
同步阻塞IO在等待数据就绪上花去太多时间,而传统的同步非阻塞IO虽然不会阻塞进程,但是结合轮询来判断运维
对rsync服务及命令不熟悉的,可以参考博文通过rsync实现远程同步 另外本文也是基于“通过rsync实现远程同步”这篇的试验环境的。
架构师是一个很神圣的职业,充满玄学之道,并不是每一个人都能够成为架构师,架构师需要具备很强的技术思维和业务思维以及产品思维,当然也很考验计算机功底,操作系统也是计算机功底的一部分。
连接数高的情况下:阻塞 -> 耗资源、效率低。 阻塞意味着等待,等待就会一直占用该线程,当连接数高时,大多线程又在等待,就会耗尽系统的线程资源。
Reactor 与 Proactor 模型是近几年技术领域频频提到的两个设计模式,那么,究竟什么是 Reator,什么又是 Proactor,他们之间有什么异同呢? 本文就来详细介绍一下。
lsyncd 是lua语言封装了 inotify 和 rsync 工具,采用了 Linux 内核里的 inotify 触发机制,然后通过rsync去差异同步,达到实时的效果。解决了 inotify + rsync海量文件同步带来的文件频繁发送文件列表的问题 —— 通过时间延迟或累计触发事件次数实现。
程序员:假如我们执行A,B两个IO操作的时候,如果必须等待A完成后才能执行B那么这个就是
虽然市面上已经有很多成熟的网络库,但是编写一个自己的网络库依然让我获益匪浅,这篇文章主要包含:
说到IO模型,都会牵扯到同步、异步、阻塞、非阻塞这几个词。从词的表面上看,很多人都觉得很容易理解。但是细细一想,却总会发现有点摸不着头脑。自己也曾被这几个词弄的迷迷糊糊的,每次看相关资料弄明白了,然后很快又给搞混了。
在Ubuntu 20.04下,如果从应用商城中直接下载VS code,有可能会导致无法使用中文输入法的问题,那么就只能从其他地方写了中文再复制过来,非常的麻烦。从一些文章中收集到的信息来看,应该是从应用商城中下载的VS Code是一个阉割版的软件,其中就把中文输入法这一项给抛弃了。因此我们的操作是先把从应用商城安装的VS code卸载掉,然后重新安装一个完整版的VS code即可解决问题。
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。但是一旦进程退出,Redis 的数据就会丢失。
近期,红帽官网已发布Linux内核TCP SACK机制存在三个相关的安全漏洞,其最严重的安全漏洞会被远程攻击者利用在运行受影响软件的系统上触发一个内核崩溃,从而影响到系统的可用性。
在选择压缩算法的时候,首先要考虑的就是压缩比和压缩速率。压缩比主要是为了节省网络带宽和磁盘存储空间,而压缩速率主要影响吞吐量。
处理外部事件是 CPU 必须要做的事,因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件,其实它们是平等的,只不过冯氏机器不这么认为罢了,既然要处理外部事件,那么就需要一定的方法,方法不止一种,大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式,也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式,也就是说 CPU 不知道何时中断,只要有了中断就会通知 CPU,而 CPU 此时必须停 下一切来处理,而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程,CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
rsync是linux系统下的数据镜像备份工具。使用快速增量备份工具Remote Sync可以远程同步,支持本地复制,或者与其他SSH、rsync主机同步。
从字面意思上,rsync 可以理解为 remote sync(远程同步),但它不仅可以远程同步数据(类似于 scp 命令),还可以本地同步数据(类似于 cp 命令)。不同于 cp 或 scp 的一点是,使用 rsync 命令备份数据时,不会直接覆盖以前的数据(如果数据已经存在),而是先判断已经存在的数据和新数据的差异,只有数据不同时才会把不相同的部分覆盖。
在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items,在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型,NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持,同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux,windows,mac 等等),所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
rsync(Remote Sync,远程同步)是一款开源的快速增量备份工具,可以在不同主机之间镜像同步整个目录树,支持增量备份,并保持链接和权限,且采用优化的同步算法,传输前执行压缩,因此非常适用于异地备份、镜像服务器等应用。 支持本地复制,或者与其他 SSH、rsync 主机同步。 官方网站:http://rsync.samba.org
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力,包括RDB和AOF两种方案,两种方案分别有其长处和短板,可以配合起来同时运行,确保数据的稳定性。
本篇主要梳理AOF持久化方式 AOF的工作原理是以独立日志的方式记录每次写命令, 重启时再重新执行 AOF 文件中的命令达到恢复数据的目的。
上网一搜epoll,基本是这样的结果出来:《多路转接I/O – epoll模型》,万变不离这个标题。 但是呢,不变的事物,我们就更应该抓出其中的重点了。 多路、转接、I/O、模型。 别急,先记住这几个词,我比较喜欢你们看我文章的时候带着问题。
socket在创建的时候默认是阻塞的。我们可以通过socket系统调用的第二个参数传递SOCK_NONBLOCK标志,或者通过fcntl系统调用的F_SETFL命令,将其设置为非阻塞的。阻塞和非阻塞的概念能应用与所有文件描述符,不仅仅是socket,我们称阻塞的文件描述符为阻塞I/O,非阻塞的文件描述符为非阻塞I/O.
转载自 https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79479048
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
网络IO之阻塞、非阻塞、同步、异步总结 1、前言 在网络编程中,阻塞、非阻塞、同步、异步经常被提到。unix网络编程第一卷第六章专门讨论五种不同的IO模型,Stevens讲的非常详细,我记得去年看第一遍时候,似懂非懂,没有深入理解。网上有详细的分析:http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/5778378。我结合网上博客和书总结一下,加以区别,加深理解。 2、数据流向 网络IO操作实际过程涉及到内核和调用这个IO操作的进程。以r
还真有,最近有 C++ 同学被百度从简历池捞起来面试了,目前经历了一二面,我把比较通用的面试问题抽离出来跟大家分享一波。
内核中同步、交换、回收简要说明 同步、换出、回收三个操作的最小的单位是以页帧为单位,并且和磁盘文件系统操作紧密相关。比如一些针对文件的page缓存进行修改时候在一定时候需要把数据刷到后端的磁盘文件系统,这过程就是同步;进程的堆、栈、匿名映射区通过交换把这些数据换出到交换文件中,这个就是交换(换出),当这些数据再次需要访问时候,就从交换文件中读取加载到内存中;回收操作涉及到物理页的使用问题,比如一个文件的两个dirty page数据flush到磁盘文件系统后,这个2个page回收到buddy系统已备侯勇。 同
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能,持久化一直是影响 Redis 性能的高发地,也是面试中经常被问到的。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能,持久化一直是影响 Redis 性能的高发地,也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点,AOF 的优缺点,事实上,由于 RDB 的数据实时性问题,目前用 AOF 比较多了。而持久化恢复也是优先 AOF。
1、前言 在网络编程中,阻塞、非阻塞、同步、异步经常被提到。unix网络编程第一卷第六章专门讨论五种不同的IO模型,Stevens讲的非常详细,我记得去年看第一遍时候,似懂非懂,没有深入理解。网上有详细的分析:http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/5778378。我结合网上博客和书总结一下,加以区别,加深理解。 2、数据流向 网络IO操作实际过程涉及到内核和调用这个IO操作的进程。以read为例,read的具体操作分为以下两个部分
Redis持久化,就是将内存数据保存到硬盘,Redis 持久化存储分为 AOF 与 RDB 两种模式,默认开启rdb。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
AOF(Append-Only File):指所有的命令行记录以redis命令请求协议的格式完全持久化存储保存为AOF文件
由于IP设置的问题,有时候会出现Github无法访问的问题,经过一番的资料检索之后,发现如下的方案可以成功解决在Ubuntu下无法正常访问Github的问题(有时候可以打开,有时候又不行)。
对于 persistence 模式,也就是持久化存储,redis 提供了两种持久化方法:
今天主要分享继Redis持久化方式RDB、AOF之后的一些常用的Redis问题定位于优化方式。
| 导语 本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多,分三部分来讲,调度可以说是操作系统的灵魂,为了让CPU资源利用最大化,Linux设计了一套非常精细的调度系统,对大多数场景都进行了很多优化,系统扩展性强,我们可以根据业务模型和业务场景的特点,有针对性的去进行性能优化,在保证客户网络带宽前提下,隔离客户互相之间的干扰影响,提高CPU利用率,降低单位运算成本,提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习!
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
本文试图理清楚几种IO模型的根本性区别,同时分析了为什么在Linux网络编程中最好要用非阻塞式IO?
上面讲的自旋锁,信号量和互斥锁的实现,都是使用了原子操作指令。由于原子操作会 lock,当线程在多个 CPU 上争抢进入临界区的时候,都会操作那个在多个 CPU 之间共享的数据 lock。CPU 0 操作了 lock,为了数据的一致性,CPU 0 的操作会导致其他 CPU 的 L1 中的 lock 变成 invalid,在随后的来自其他 CPU 对 lock 的访问会导致 L1 cache miss(更准确的说是communication cache miss),必须从下一个 level 的 cache 中获取。
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。
在一个生产系统中,通常都需要用高可用方案来保证系统的不间断运行。PostgreSQL 本身不支持任何多主群集解决方案,例如MySQL或Oracle。尽管如此,仍有许多商业和社区产品提供此实现,以及其他产品,例如PostgreSQL的复制或负载平衡。
通过前面的文章我们已经了解了「数据包从HTTP层->TCP层->IP层->网卡->互联网->目的地服务器」以及「数据包怎么从网线到进程,在被应用程序使用」涉及的知识。 本文将继续介绍网络编程中的各种细节和IO多路复用的原理。
一、Zookeeper简介 Zookeeper是一个服务,是一个分布式协调技术,他提供高性能,分布式的协调服务。主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制,让他们有序的去访问某种临界资源,防止造成“脏数据”的后果。它也提供了其他简单的功能,这样分布式系统可以基于它来实现更好的服务,比如同步,配置管理,集群等等。他使用文件系统目录树作为数据模型。服务端可以跑在java程序上,他提供java和C的客户端api。 什么是分布式系统? 1.由多台计算机组成一个整体 2.计算机之间可以互相通信(rest/rpc
我们之前在生产环境上遇到过很多起由操作系统的某些特征引起的性能抖动案例,其中 THP 作案次数较多,因此本文将和大家分享 THP 引起性能抖动的原因、典型的现象,分析方法等,在文章的最后给出使用THP 时的配置建议及关闭方法。
中断是现代 CPU 工作方式中重要的部分。例如:当你每次在键盘上按下一个按键后,CPU 会被中断以使得 PC 读取用户键盘的输入。这个过程发生得相当快,以致于在使用体验上你不会感到任何变化或损害。
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