LoadRunner添加Weblogic监控的注意事项(非单纯的操作步骤)   关于LR如何监控Weblogic(JMX方式)的操作就不在这里多说了,帮助文件和网上的介绍已经非常多了,关键是对各操作步骤是否理解正确以及添加过程中各种错误的原因及解决.  1. LR的Controller机器上需要安装跟Weblogic版本一致的java虚拟机,如果安装的版本不一致,就会出现 类似 版本不匹配,某些类找不到的错误.  2. 修改weblogicmon.ini的注意事项:      [WebLogic…

1.Celery # tasks.py from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379', backend='redis://localhost:6379/0') @app.task def add(a, b): print(a + b) 创建实例 app是celery的一个实例,第一个参数表示app的名称,broker申明使用的broker是谁,这里用的是Redis.backend申明…

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 五常大米好吃! 哈哈哈,是不你总买五常大米,其实五常和榆树是挨着的,榆树大米也好吃,榆树还是天下第一粮仓呢!但是五常出名,所以只认识五常. 为什么提这个呢,因为阿里不允许使用 Executors 创建线程池!其他很多大厂也不允许,这么创建的话,控制不好会出现OOM. 好,本篇就带你学习四种线程池的不同使用方式.业务场景应用以及如何监控线程. 二.面试题 谢飞机,小记!,上次从面试官…

不使用数据库作为 Broker Broker 的选择大致有消息队列和数据库两种,这里建议尽量避免使用数据库作为 Broker,除非你的业务系统足够简单.在并发量很高的复杂系统中,大量 Workers 访问数据库的行为会使得操作系统磁盘 I/O 一直处于高峰值状态,非常影响系统性能.如果数据库 Broker 同时还兼顾着后端业务的话,那么应用程序也很容易被拖垮. 反观选择消息队列,例如 RabbitMQ,就不存在以上的问题.首先 RabbitMQ 的队列存放到内存中,速度快且不占用磁盘 I/O.再…

目录 目录 不使用数据库作为 Broker 不要过分关注任务结果 实现优先级任务 应用 Worker 并发池的动态扩展 应用任务预取数 保持任务的幂等性 应用任务超时限制 善用任务工作流 合理应用 ack_late 机制 传递 ORM 对象的唯一标识 预防内存泄漏 合理安排定时任务的调度计划 启用任务监控 不使用数据库作为 Broker Broker 的选择大致有消息队列和数据库两种,这里建议尽量避免使用数据库作为 Broker,除非你的业务系统足够简单.在并发量很高的复杂系统中,大量 Work…

目录 目录 不使用数据库作为 Broker 不要过分关注任务结果 实现优先级任务 应用 Worker 并发池的动态扩展 应用任务预取数 保持任务的幂等性 应用任务超时限制 善用任务工作流 合理应用 ack_late 机制 传递 ORM 对象的唯一标识 预防内存泄漏 合理安排定时任务的调度计划 启用任务监控 不使用数据库作为 Broker Broker 的选择大致有消息队列和数据库两种,这里建议尽量避免使用数据库作为 Broker,除非你的业务系统足够简单.在并发量很高的复杂系统中,大量 Work…

作为一个Celery使用重度用户.看到Celery Best Practices这篇文章.不由得菊花一紧. 干脆翻译出来,同一时候也会添加我们项目中celery的实战经验. 至于Celery为何物,看这里Celery. 通常在使用Django的时候,你可能须要运行一些长时间的后台任务,没准你可能须要使用一些能排序的任务队列,那么Celery将会是一个非常好的选择. 当把Celery作为一个任务队列用于非常多项目中后,作者积累了一些最佳实践方式,譬如怎样用合适的方式使用Celery,以及一些Cel…

在 Celery 中,除了远程控制之外,还有一个元素可以让我们对分布式中的任务的状态有所掌控,而且从实际意义上来说,这个元素对 Celery 更为重要,这就是在本文中将要说到的 Event. 在 Celery 中,注册了很多的 Event,这些 Event 将会在 Task/Worker 的状态发生变化的时候被发出,然后被绑定的 Event 消费者(Receiver)所接受,绑定的 Event 消费者可以是一连串的回调函数,相信细心的同学在前面的源码解析过程中也有发现一些关于 event 的蛛丝…

确保任务不重叠解决方法: from celery import task from celery.five import monotonic from celery.utils.log import get_task_logger from contextlib import contextmanager from django.core.cache import cache from hashlib import md5 from djangofeeds.models import Feed…

我之前的一篇文章中写了[Celery+django+redis异步执行任务] 博文:http://blog.csdn.net/apple9005/article/details/54236212 你会发现,这些代码并不依赖django框架,随便写到一个py文件中,就可以轻松的执行成功,这是因为这些代码并没有用到django-celery,django-redis等依附于django框架的东西. 今天,参照官方文档示例,测试一下celery的异步执行定时任务如何.我先是在django框架内执行了一…