大家可能对Linux环境下搭建流复制很熟悉,对于windows环境下配置流复制可能会有些默认,从PostgreSQL weekly博客中看到有篇对Windows环境下搭建流复制的介绍,本文将其整理过来,以供参考。
顺便安装postgresql-devel、libxml2-devel,后边编译安装PostGIS会用到。
在上篇博客中简单介绍了Zookeeper的特点和应用场景,详情可参考:《Zookeeper简介(一)》,那么这篇博客我们介绍一下关于Zookeeper的单机模式安装步骤与配置。
本文将介绍如何使用 Docker 在不同操作系统下部署和配置 PostgreSQL 数据库。我们将分别涵盖 Windows 系统、Mac 系统和 Linux 系统的安装和配置过程。通过使用 Docker,我们可以轻松地创建和管理 PostgreSQL 容器,极大地简化了数据库的部署和维护工作。
用Vapor连接数据库是一件令人兴奋的事,本篇就来介绍如何使用Vapor来连接PostgreSQL数据库,将数据持久化。
SSL的全名叫做secure socket layer(安全套接字层),最开始是由一家叫网景的互联网公司开发出来,主要是防止信息在互联网上传输的时候不被窃听或者篡改,后来网景公司提交SSL给ISOC组织做标准化,改名为TLS。
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了,拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因,部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug,并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提,而最近由于各种原因,使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来,第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生,所以存在Bug
下载地址:https://nodejs.org/dist/v8.9.4/node-v8.9.4-x64.msi
多租户和共host是一个挑战性问题。运行多个PG实例可以帮助减少内部竞争点(可伸缩性问题)。然而,一个租户的load可能会影响其他tenets,即所谓的“Noisy Neighbor”效应。幸运的是Linux允许用户通过每个程序使用cgroups来控制资源消耗。Cgroup2替代了cgroup1,处理了版本1几乎所有的限制。
hello,你好呀,我是灰小猿,一个超会写bug的程序猿! 在日常开发中,对于需要部署到服务器上的项目,一般都需要在Linux服务器上进行,同时需要用到Nginx服务器, 所以这篇文章我就来记录一下在Windows环境和Linux环境下安装下载Nginx并使用。
文章目录 前言 什么是Docker? Docker的应用场景有哪些? Docker的优点有哪些? Docker与虚拟机的区别是什么? Docker的三大核心是什么? 如何快速安装Docker? 如何修改Docker的存储位置? Docker镜像常用管理有哪些? 如何创建Docker容器? Docker在后台的标准运行过程是什么? Docker网络模式有哪些? 什么是Docker的数据卷 如何搭建Docker私有仓库 Docker如何迁移备份? Docker如何部署MySQL? ◆ 前言 本文总结
《Docker下ELK三部曲》一共三篇文章,为您揭示如何快速搭建ELK环境,以及如何将web应用的日志上报到ELK用,三部曲内容简述如下:
说了这么多其实还是建议如果有环境的话,程序员还是在Linux环境下开发的好。虽然刚开始有点难,但是后面会发现有很多好处。那么我们在Linux系统下开发首先会遇到的一个问题就是快捷方式。
PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库管理系统(ORDBMS),在开源数据库使用上与MySQL各领风骚。但也有不少人质疑postgresql的未来,正所谓,赞扬或批判一种数据库都必须先了解它,然后才可有话语权。为了更多的了解postgresql,我们就先部署一套实例作为了解它的基础。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法,这篇文章,介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。
SpringBoot 可以直接部署在linux物理环境里面,也可以把springboot工程打包成镜像,以容器的方式来运行。在微服务框架下,springboot工程动辄几十上百,如果一个个都手动部署事毕会耗费很多的精力,linux环境配置也是很麻烦的,并且容易出错。如果我们把springboot打包成镜像,以docker作为工程的运行载体,就可以很容易保证运行环境的一致性。并且可以用Kuberates 来管理镜像,通过kubernates也可以编排镜像,这就为我们一键部署微服务提供了安全高效的方法,所以springboot Docker部署势在必行,本章节我们来学习一下 Springboot的 Docker部署。 这里共分了12个步骤,其实最关键的就4步。 0. 新建springboot-docker web工程 1. 指定端口信息 [可选] 2. 修改pom.xml [关键] 3. 创建restful api 4. 启动测试接口,测试成功 5. 打包jar 6. 移动配置文件到 dockerfile 目录 [可选] 7. 移动jar包 到 dockerfile 目录 8. 目前 打包成镜像的数据源已经配备完毕 9. 编写Dockerfile文件 [关键] 10. 上传到Linux环境[Linux 环境下已经安装 Docker 并且服务已经启动] 11. 打包镜像 [关键] 12. 启动镜像 [关键] 13. 测试接口
在前面的实战教程中我们经常提到attach这个命令,今天就针对此命令做更深一步的介绍。
PostgreSQL安装成功之后,会默认创建一个名为postgres的Linux用户,初始化数据库后,会有名为postgres的数据库,来存储数据库的基础信息,例如用户信息等等,相当于MySQL中默认的名为mysql数据库。
目标任务:kong: v0.14.x, postgresql: v10.5(注意:psql版本必须与kong版本对应)
(1)、如果之前有启动过MySQL服务,则通过:net stop mysql命令(Windows系统)或者systemctl stop mysql命令(Linux环境)先停止服务。
在任何人可以访问数据库前,你必须启动数据库服务器。 数据库服务器程序是postgres,它必须知道在哪里能找到它要用的数据。这是用-D选项实现的。 因此,启动服务器最简单的方法是:
PostgreSQL是加州大学伯克利分校计算机系开发的对象关系型数据库管理系统,目前拥有活跃的开源社区贡献,最近排名也不断前进,pgsql中其实有很多有点和设计理念都要比mysql更好一些,比如稳定性比较强;高并发读写情况下性能依然较好;支持丰富的几何类型并且在GIS领域地位领先;text支持各种长度,无需区分;nosql特性,支持array和json存储和搜索等,因为这些优点,pgsql应用场景也不断扩展,下面详细写一下pgsql入门的第一步,即先将pgsql安装至操作系统,过程如下:
在现网环境中服务器多了每天服务器的配置 情况我们很难记住,当某台服务器硬件配置变化后可以第一时间了解,某台服务器出现问题时可以快速定位机架位置,之前都是excel文档,要查某项数据时极不方便。历时半个多月终于鼓捣出了一个简易的CMDB资产管理系统,很多功能都还没有写,例如邮件报警等功能,以后用到了再写吧-----------------------------------
jmeter是一个java开发的利用多线程原理来模拟并发进行性能测试的工具,一般来说,GUI模式只用于创建脚本以及用来debug,执行测试时建议使用非GUI模式运行。
一、背景 前段时间小编做了一个关于输入法按键响应时间的评测,但已有的评测脚本在windows环境下不兼容,于是小编就搭建一个linux环境,但是在配置测试环境上也遇到许多问题,在此和大家分享记录一下:
EDI系统承担着与交易伙伴传输业务文件的重要责任,交易伙伴们通常分布在全球多个国家和地区,受到时差的影响,工作时间不同,发出业务文件的时间往往不在国内的工作时间内。
平时开发大部人都是在提供了高效GUI的window下工作,但是真正部署环境普遍都是在Linux中,所以为了让开发环境和部署环境统一,我们需要在windows模拟LInux环境,以前我们可能通过虚拟机的方式实现,不过自从微软拥抱开源更加开发提供了Linux的Windows子系统(WSL)后,我们又多了一个选择,通过WSL运行linux程序(WSL比通过虚拟机来运行linux性能更强,耗费资源更小,安装linux环境最大只需要200多M)!经过几次调整WSL(用于Linux的Windows子系统,也被称为Bash for Windows)可以用于Docker for Windows。
最近在做宜立方商城项目时要求使用dubbo-Zookeeper服务搭建一个SOA服务架构,虽然在Windows环境下也可以启动Zookeeper服务,但是作为搭建服务的不二选择,使用Linux服务器搭建Zookeeper服务无疑更为合适,今天我们就在Linux环境下搭建一个基于Zookeeper的分布式服务注册中心。
性能测试工具Jmeter由于其体积小、使用方便、学习成本低等原因,在现在的性能测试过程中,使用率越来越高,但其本身也有一定的缺点,比如提供的测试结果可视化做的很一般。不过从3.0版本开始,jmeter引入了Dashboard Report模块,用于生成HTML类型的可视化图形报告(3.0版本的Dashboard Report模块会中文乱码,因此建议使用3.0以上的版本)。这篇文章,简单介绍下在利用jmeter进行性能测试时,生成HTML的可视化测试报告。。。
WSL 是 Windows Subsystem for Linux 的简称, 可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序 - 且不会产生虚拟机开销。
集群启动并运行后,您可以访问我们关于多租户应用程序或实时分析的教程,在几分钟内开始使用 Citus。
python中pydoc模块可以从python代码中获取docstring,然后生成帮助信息。
我们使用make MALLOC=libc命令编译(我也不知道为啥,网上查的: 错误原因: 原因是jemalloc重载了Linux下的ANSI C的malloc和free函数)
SonarQube 仅支持 JVM 11,SonarQube scanners 支持 JVM 8 或 11。
解决Windows10下无法对docker容器进行端口访问(端口映射的问题) 问题详情 在Windows10系统服务器中安装了docker和docker-compose 并尝试在其中运行Nginx服务,映射也做好 问题:在主机的浏览器中,打开localhost:port无法访问对应的Web服务。 问题解析 原因:docker是运行在Linux上的,在Windows中运行docker,实际上还是在Windows下先安装了一个Linux环境,然后在这个系统中运行的docker。 也就是说,服务中使用的local
PG安装方法很多,和MySQL类似,给用户提供很大的选择空间。如:RPM包安装(在线、离线)、源码编译安装、系统自带、二进制、NDB安装等。
之所以在愉快二字上加引号,相信编译过FFMPEG的同学会深有体会,根本不存在愉快二字,编译FFMPEG是痛苦,尤其是在Windows环境下面。打开搜索引擎随手搜索一把编译FFMPEG,就会有很多文章,我相信即使你老老实实按照文章的步骤来编译,也会心里骂娘的。
上一文我们对Kong网关的简单介绍,今天我们来搭建Kong的环境。以便于以后对Kong的进一步了解和学习。
下面的步骤都是按照 9.6 版本进行安装的,如果时境过迁,9.6 也不支持了,只需要更改下面的版本号即可,将 9.6 版本改为你安装的版本,例如版本 10 ,只需要将下面所有的 9.6 改为 10 。
最近自己在搞linux+python+django服务简单的整理下自己得环境搭建与建立服务,启动服务,
Cython是属于PYTHON的超集,他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码,然后通过c编译器生成可执行文件。优势:资源丰富,适合快速开发。翻译成C后速度比较快,在windows环境中用cython加密后的文件后缀是pyd文件,在linux环境中加密后的问题后缀是so文件,下面以linux环境作为演示
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
为什么要用Docker? 如果我们想使用某种pc软件, 那么在互联网上查找并安装软件的流程大致如下图: 那么这就有几个问题要弄清楚: 从哪里获得软件 App Store Linux的包管理 从某些网
当使用各种工具或创建隔离的环境时,Docker是虚拟化的绝佳替代品。Docker是轻量级的(在Linux上本机运行,没有虚拟机管理程序层),并且是不需要GUI的用例的理想选择。Offensive Security已经创建了一个官方的Kali Linux Docker镜像,名为`kalilinux/kali-rolling`,我们将在本文中用其创建并运行Kali Linux容器。
deepin 属于 debain 系,跟 Ubuntu 相似,由国人开发。现在作为我的主力开发环境,使用下来还不错,虽不如 windows, mac 的整体流畅度,但是已经满足日常及开发的需求了,相信几年之后就会赶上 windows 到时候对我们使用者来说也是多了一种选择。毕竟大多数程序都跑在 linux 下,而使用 windows 开发进行上线时,可能会出现一些奇怪的错误。同样的 windows 的开发环境及工具比起 mac,linux也是少了些许,导致有时效率跟不上。
在Linux系统中,环境变量按照其作用范围不同大致可以分为系统级环境变量和用户级环境变量。
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