1. java.net.BindException: Address already in use: connect 开始以为是单机运行脚本运行不过来,所以另加了一台负载机同时运行脚本 分布式环境部署参考:r https://www.cnblogs.com/whitewasher/p/6946207.html 但是依然还是会报错,后面查阅了相关资料后发现,是因为windows本身提供的端口访问机制的问题. Windows XP提供给 TCP/IP链接的端口为 1024-5000,并且要四分钟来循

一 :从一台机到另一台机端口转发 启用网卡转发功能 #echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward 举例:从192.168.0.132:21521(新端口)访问192.168.0.211:1521端口 a.同一端口转发(192.168.0.132上开通1521端口访问 iptables -A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 1521 -j ACCEPT) iptables

启用网卡转发功能#echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward 举例:从192.168.0.132:21521(新端口)访问192.168.0.211:1521端口 a.同一端口转发(192.168.0.132上开通1521端口访问 iptables -A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 1521 -j ACCEPT) iptables -t nat -I PREROUT

转自:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/9453987.html Docker允许通过外部访问容器或者容器之间互联的方式来提供网络服务.容器启动之后,容器中可以运行一些网络应用,通过-p或-P参数来指定端口映射. 注意:宿主机的一个端口只能映射到容器内部的某一个端口上,比如:8080->80之后,就不能8080->81容器内部的某个端口可以被宿主机的多个端口映射,比如:8080->80,8090->80,8099->80 1)启动容器时

Docker允许通过外部访问容器或者容器之间互联的方式来提供网络服务.容器启动之后,容器中可以运行一些网络应用,通过-p或-P参数来指定端口映射. 注意:宿主机的一个端口只能映射到容器内部的某一个端口上,比如:8080->80之后,就不能8080->81容器内部的某个端口可以被宿主机的多个端口映射,比如:8080->80,8090->80,8099->80 1)启动容器时,选择一个端口映射到容器内部开放端口上-p   小写p表示docker会选择一个具体的宿主机端口映射到容器

关于查看本机端口信息,可能大多数人都知道在cmd下的netstat 命令,殊不知该命令在底层也是调用相关api来实现的,相关函数有:GetTcpTableGetExtendedTcpTableGetUdpTableGetExtendedUdpTable这些函数就可以获取相关tcp.udp端口以及相关进程的信息.而且这些函数都是从Iphlpapi.dll里导出的.函数的相关用法可查询msdn在掌握,下面封装一段代码,来枚举每机的所有监听端口 #include "stdafx.h" #in

QPS - query per secondTPS - transaction per second 不是特别关注,每个业务场景中事务标准是不一样的 Ⅰ.sysbench测试框架 Ⅱ.常用测试脚本 [root@VM_42_63_centos lua]# pwd /usr/local/src/sysbench-master/src/lua [root@VM_42_63_centos lua]# ll *.lua -rwxr-xr-x 1 root root 1446 Jun 27 02:35 bu

项目结构: Util.java内容: package com.cfets.demo; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.nio.charset.Charset; import java.text.SimpleDateFormat;

项目开发中常常会遇到前后端之间有大量数据传输占用带宽导致页面响应慢的问题,这时候我们可以考虑使用Pako.js对信息进行压缩之后传输. 我在前端使用的是vue-element-admin前端框架.框架中有Pako.js包所以直接使用就行. 第一步引入Pako import pako from 'pako' //引入pako解压与压缩字符串 第二步进行解压 let info = pako.ungzip( ‘你需要解压的字符串’, { to: 'string' } ); //解压成字符串that.d

大文件被分解成许多个小的RAR文件,并按顺序排列好,解压时只需解压第一个RAR文件即可顺利解压所有文件,如果不按顺序解压就会出现上述问题,导致解压完一个子文件候无法解压剩下的文件

一.开篇 在博客注册了三年,今天才决定写第一篇博客,警告自己不要懒!!! 二.关于ArcGIS JS 版本选择 在写这篇博客时ArcGIS JS 4.0正式版已经发布.它和3.x版本的不同是,Map不在是一个控件,而真的只是一张“图”,Map(4.0版本)需要在一个View里面来展示,在MapView里面就是一张平面图,在SceneView里面就一张三维地图.同一张地图在不同的View里面就可以呈现出不同的效果.但是4.0版本才是一个最初的版本,还有很多3.x有的功能没有被加入到其中.所以我打算

package com.alibaba.intl.batch.dependency; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import org.apache.commons.compress.archivers.tar.TarArchiveEntry

file命令可以辨别出一个给定文件的文件类型,如:file lf.gz,其输出结果为: lf.gz: gzip compressed data, deflated, original filename, last modified: Mon Aug 27 23:09:18 2001, os: Unix 我们利用这点写了一个名为smartzip的脚本,该脚本可以自动解压bzip2, gzip和zip 类型的压缩文件: #!/bin/bash PATH=/usr/local/sbin:/usr/lo

如果你对软测感兴趣,那么如何学习软件测试呢? 贴心小提示:以下内容,仅供参考,不挖坑 1:学习方式_职业教育选择观 ————SX的观点:成本 | 收益说,理性接受 软测产业服务链中,测试工程师重在于<服务>,关注于[成本|进度|效率|质量].对于学习方式选择职场教育,同样可以适合于“用尽可能低的成本获取相对高的收益”原则. 综上述,大家可以选择以(自学.职业培训.人脉资源)等方式,在自身已有基础上,选择适合自己的职业方向. 2:学习技能路线_仅建议———— 先入行,再提升深耕,适时扩展 数据库

您可以通过CorelDRAW 2017 中的以下工具来运用压感笔.笔或其他设备的压力:艺术笔(表达模式).橡皮擦.涂抹.转动.吸引.排斥.粗糙和弄脏.此外,您还可以通过艺术笔(表达模式)工具.橡皮擦.粗糙和弄脏工具使用笔倾斜和方位调整笔刷笔触.请注意,仅当您的钢笔或触笔支持笔倾斜和笔方位时,您才可以使用这些功能. 调整笔设置. 1.单击菜单栏中的“工具>选项”命令,在弹出的“选项”对话框中左侧“全局”类别列表中单击“笔设置”. 2.使用笔或数字笔至少书写三个笔触,以构建从最低到最高压力的压力范围

LINK:生成树 这场比赛我打的真失败 T3是比较容易的 却一直刚 那道"数论" 10分其实搜一下全排列. 30分容易想到对边进行装压dp. 不过存在一些细节 可以对于一个连通块的壮大进行装压 也就是每次需要联通两个块的时候使用关键边 然后再这两个块之间加边知道加满需要其他边. 复杂度 \(2^{21}\cdot 21\cdot 6\) 可能能过或许是我的做法不太行? 值得一提的是这样是无标号的需要最后乘以一个阶乘. 可以发现之所以装压边是为了防止 一些边的添加使得最小生成树变化. 可

题目链接:http://acm.hit.edu.cn/hoj/problem/view?id=2662 1.引言:用dp解决一个问题的时候很重要的一环就是状态的表示,一般来说,一个数组即可保存状态. 但是有这样的一类题目,它们具有dp问题的特性,但状态中所包含的信息过多,如果要用数组来保存状态的话需要四维以上的数组. 于是,就要通过状态压缩来保存状态,而使用状态压缩来保存状态的dp就叫做状态压缩dp. 2.状态压缩dp的特点:状态中的某一维会比较小,一般不会超过15,多了的话状态数会急剧上升而无

常用的获取端口信息的函数: GetTcpTableGetExtendedTcpTableGetUdpTableGetExtendedUdpTable GetTcp6Table function GetTcp6Table2 function GetTcpStatistics function GetTcpStatisticsEx function GetTcpStatisticsEx2 function GetTcpTable GetTcpTable2 function GetUdp6Table

不久前参与开发了一个基于dubbo分布式框架的底层账单系统,并实现了其中的一部分业务接口,目前需对这些接口进行压测,以评估生产环境所能承受的最大吞吐量.笔者以其中一个查询接口为例来回顾此次压测的整体流程. 压测准备: 1.调用查询接口的测试jar包,作为dubbo-consumer,依赖了查询服务的api,测试module基于maven开发,执行maven clean package即可通过编译得到jar包 2.JMeter:Apache组织开发的基于Java的压力测试工具 方案: 无限次请求查

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间