Lustre 如何工作的 Lustre 架构说明 lustre是一个基于对象的分布式文件系统。它核心有三个组件元数据服务(mds)、对象存储服务(oss)和客户端(client).lustre采用块设备来存储文件和元数据，每个块设备由单一独立的lustre服务来管理。比如lustre的元数据服务，元数据需要存储在块设备上，元数据进程需要把元数据写入到这个块设备上。lustre的总容量是所有的ost(oss管理的块设备)之和。lustre客户端是通过标准的Posix/IO的系统调用。 MDS(meta
对象存储服务（Object Storage Service，OSS）是一种海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，适合存放任意类型的文件。容量和处理能力弹性扩展，多种存储类型供选择，全面优化存储成本。
lustre介绍 lustre是一个开源、分布式、高性能的分布式存储。lustre广泛被HPC领域使用。lustre目前仅仅支持本地数据容错，在未来版本2.16推出会支持EC，做到数据容错。 lustre 运行在linux操作系统，采用了C/S的网络架构。lustre的整个软件栈是在linux内核实现，提供统一的文件系统命名空间。 lustre组件介绍 MGS+MGT:MGS提供注册lustre server、lustre client以及lustre文件系统的配置信息。MGT是为MGS提供存储的stora
在近日的一个风和日丽的下午，正在快乐的写 bug 时，突然间钉钉就被 call 爆了，原来是 k8s 测试集群的一个 namespace 突然不见了。这个 namespace 里面有 60 多个服务，瞬间全部没有了……虽然得益于我们的 CI/CD 系统，这些服务很快都重新部署并正常运行了，但是如果在生产环境，那后果就是不可想象的了。在排查这个问题发生的原因的同时，集群资源的灾备和恢复功能就提上日程了，这时 Velero 就出现了。
热备：备份设备与主设备一起工作运转，当主设备故障时，备份设备能立即取代主设备的工作
「许可说明」: Chat2DB开源内容仅供个人免费使用，如想将该项目用于商业用途，请先联系该项目作者。
oss 客户端查看私有bucket 出于安全考虑，oss存储使用了私有权限访问，日常浏览需持有ak才能访问 accesskey的获取 向运维人员申请 OSS Windows客户端 地址: https://market.aliyun.com/products/53690006/cmgj00028
MGS,MDS,OSS节点是在lustre中可以成为前端，MDT和IST被ldiskfs或者zfs格式化来存储元数据和数据对象的成为后端
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大，数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库，数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面，都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中，有三项和数据湖分析有关。可以预见，跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力，将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。
如何理解lustre客户端中的device? lustre客户端有client stack中的device.mount时候从mgs获取到llog解析出来的 cl_device.客户端的device s
分发网络CDN（Content Delivery Network）是建立并覆盖在承载网之上，由遍布全球的边缘节点服务器群组成的分布式网络
摘要 广发证券蔡波斯先生通过三个大方向来为我们分享基于Spring Cloud及K8S构建微服务应用。 基于Spring Cloud构建微服务 Netflix OSS- Eureka Eureka服务
根据格像科技公司的业务需求，我们需要搭建一个近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，即 ANN）搜索引擎，以便将在线向量相似搜索功能应用到公司其他业务中。我们搭建的 ANN 搜索引擎需要满足以下几个要求：
1. 设置和查看lustre参数 创建文件系统时，使用mkfs.lustre。 当服务器停止运行时，使用use trnefs.lustre。 当文件系统正在运行时，使用lctl设置或者查看参数。 1.1 mkfs.lustre设置参数 当文件系统第一次格式化时，参数可以通过在mkfs.lustre命令中添加--param选项进行设置。 # 设置超时时间为50 mkfs.lustre --mdt --param="sys.timeout=50" /dev/sda 1.2 tunefs.lustre设置参数 当
所谓动静分离就是通过nginx（或apache等）来处理用户端请求的静态页面，tomcat（或weblogic）处理动态页面，从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
Ribbon是一个客户端负载均衡解决方案，简单来说，就是从Eureka获取可用服务实例列表，然后将请求根据某种策略发到这些实例上面执行
工厂方法模式是一种创建型设计模式，其在父类中提供一个创建对象的方法，允许子类决定实例化对象的类型。
lustre client介绍 lustre 客户端的VFS层在lustre中叫做llite.它是linux kernel和LOV、MDC、LDLM这些lustre子系统的桥梁。 llite负责挂载客户端文件系统、处理名字查找、文件IO和文件权限等操作 llite源代码文件说明 // acl.c- 文件acl处理 lustre-2.14.52/lustre/llite/acl.c lustre-2.14.52/lustre/llite/autoMakefile.am lustre-2.14.52/lustr
常见的分布式文件系统有：GlusterFS、GoogleFS、FastDFS、TFS等，各自适用的领域不同，它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
lustre系统后端磁盘初始化脚本 // mdt和mgt共享一个磁盘，因为mgt仅仅需要100M空间，单独一个磁盘会浪费空间 [root@CentOS-Lustre-Server ~]$ mkfs.lustre --reformat --fsname=perrynfs --mgs --mdt --index=0 /dev/sdb // 初始化ost，这里在ost对应的磁盘写入了mgs的地址 [root@CentOS-Lustre-Server ~]$ mkfs.lustre --ost --
Helm 是 Kubernetes 的包管理器。包管理器类似于我们在 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样，能快速查找、下载和安装、升级软件包。Helm 由客户端组件 helm 和服务端组件 Tiller 组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver 相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员SQL的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。
在早期版本的 NTP 服务部署中，直接使用 NTPD 单源提供 NTP 服务，且 NTP 客户端侧直接使用 crontab 定时执行 ntpdate 命令同步时间，这样既简单又能满足所有机器时间一致性的需求。
今年年中，一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly，用 C/C++ 编写，基于 BSL 许可（Business Source License）分发。
Majora-代理IP池建设系统majora.iinti.cn/majora-doc/
1.关于IDEA的安装与使用具体参考https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial
KMS 是用于在本地网络上激活 Microsoft 产品，无需连接到 Microsoft 的服务，可以激活物理计算机和虚拟机，KMS 客户端安装 KMS 客户端密钥(通用批量许可证密钥，GVLK)后通过使用 DNS 或静态配置找到 KMS 服务器，然后通过使用远程过程调用(RPC)与它联系并尝试激活它。
WebDAV 是一种基于 HTTP 的文件共享协议，最初被设计用于多用户文档协作编辑的场景，也被广泛应用在基于互联网的文件存储、数据同步等网盘类应用场景。
诺禾致源测序的数据一般通过客户端自行下载，并同时提供了windows，Mac OS和linux下的软件，下面是linux下linuxnd软件的用法。 下载并安装linuxnd软件：http://data-deliver.novogene.com/download 进入linuxnd目录下，测试一下lnd能否使用：
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统，很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的，在云上维护 HDFS 一点也不轻松，需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情，而且还费用高昂，成本可能是对象存储是十倍以上。
通过 rpm 安装包，支持 yum 安装，这基本上将单实例的企业版数据库安装简化为一条命令：
意大利电信公司TIM的漏洞研究部门Red Team Research (RTR) 发现了2个影响爱立信 OSS-RC 的新漏洞。TIM RTR已向爱立信报告了这些漏洞。
整理 | 钰莹、Tina 回击就代表输了？！ 今年年中，一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly，用 C/C++ 编写，基于 BSL 许可（Business Source License）分发。 根据过往的基准测试结果来看， Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统，它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持，但能够以更高的性能进行查询，运行时内存消耗也更少。与 Redis 相比，Dragonfly 在典型工作负载下实现了 25 倍的
本篇文章我们讨论 Netflix's 所采用的服务网格，演进历史，动机，我们如何与 Kinvolk 团队 以及 Envoy 社区合作开发，一项在复杂微服务环境中简化服务网格的功能：按需集群发现(on-demand cluster discovery,ODCD)
最近leader给了KingYiFan一个任务，就是对接某国企的业务，人家用的淘宝的HSF框架RPC通信 根本不用httpclient what？？？ RPC不是Dubbo底层协议吗？这怎么通讯呢？翻遍了整个百度没有我想要的。 有一个大佬人家自己封装了一个RPC通讯含监控中心（积分下载的）需要联系我哈。
在上次的博客中，已经了解到NIO当中最为重要的两个对象。分别是缓冲Buffer和通道Channel，也进行了基本的使用，不过使用的是FileChannel，主要用来与文件打交道。
2）移除了用于本地临时搭建Chart Repository的helm serve命令
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源 ｜ Info ，整理 | 钰莹、Tina 回击就代表输了？！ 今年年中，一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly，用 C/C++ 编写，基于 BSL 许可（Business Source License）分发。 根据过往的基准测试结果来看， Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统，它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持，但能够以更高的性能进行查询，运行时内存消耗也更少。 与 Redis 相
代码很简单，需要用到hutool 我这边logo是网络地址，实际开发中可以使用本地地址 QrCodeUtil.generatePng("二维码实际的值", QrConfig.create().setImg(ImgUtil.getImage(URLUtil.url(https://waibi.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com/2020-06-01/head.jpg)))) 然后这里的返回值就是byte[]我们可以返回给前端 当然，也推荐使用客户端生成二维码，这样避免了网络传输带来的损耗
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入，自建 Flink 平台规模逐渐壮大，当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中，然而 Flink 任务数的增加，特别是大状态任务，每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用，峰值流量超过 100Gb/s，早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储，单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s，超出部分单独计费，当前规模每月需要增加 1x w+/月。
背景： 一家主要是做一款APP的公司，公司技术部门有三个组：爬虫组、服务端组和APP客户端组。 事实回放： 1）每次运营或产品提出一个BUG给到测试工程师后。 2）测试工程师就会凭感觉和经验（而不是技能判断）判断这个BUG是哪个组，判断之后就会把这个BUG指派给该组的负责同事A。 注意：我们的绩效是按照每个团队每位同事产生的生产BUG去扣分的。 3）接收到这个BUG的开发同事A开始排查问题，花了半小时排查完之后发现这个BUG不是我这边的问题，于是就又丢给测试工程师，同时责备测试不应该把不是他的BUG指派给他
近年来，云计算已成为主流，企业从自身利益出发，或是不愿意被单一云服务商锁定，或是业务和数据冗余，或是出于成本优化考虑，会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台，业务迁移涉及到数据的迁移。正好 JuiceFS 已经对接了各种对象存储的 API ，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下 JuiceFS 的 sync 命令。
//创建处理器函数 func handler(w http.ResponseWriter,r*http.Request) { //这里面的参数是不能变的
作者简介 妙成，携程云原生研发工程师，主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维，关注分布式数据库、NoSQL。 小峰， 携程云原生研发工程师，主要专注于数据库容器化领域，对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+，包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等，存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点： GlusterFS 在单目录下文件众多时，ls命令速度很慢； 受疫情期间机器采购周期的制约，无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
CDN 在静态资源的加速场景中是将静态资源缓存在距离客户端较近的CDN 节点上，然后客户端访问该资源即可通过较短的链路直接从缓存中获取资源，而避免再通过较长的链路回源获取静态资源。因此 CDN的缓存命中率的高低直接影响客户体验，而保证较高的命中率也成为了站长的核心命题。在本文中我们就一起探讨 CDN 缓存命中率的概念、影响因素以及优化策略。
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