rsyslogd作为CentOS:7系统自带的日志管理工具,为很多服务提供了便捷的日志管理接入方案,然而 CentOS:7的官方镜像 默认是不支持rsyslogd的.我们做个实验: 1)启动测试容器 docker run -it --name=test-syslog centos:7 /bin/bash 2)安装rsyslogd yum -y install rsyslog 3)测试rsyslogd rsyslogd # 启动日志服务 logger "Hello rsyslog" #

其中我们可以最方便地利用的一个特性就是 Laravel 的服务容器了.在这里我不多赘述 Service Container 是个啥,想了解的可以自行搜索.不想了解的就只要大致知道它是个可以 绑定/取出 实例的东西就好了(当然服务容器可不止这么点功能). 相信很多 Web 应用都会在数据库建立一个 options 表来储存一些用户的配置信息,而为了方便,我们通常会封装一个 Option 类来方便地进行数据的 get . set 操作.而通常的做法是把这些操作做成类内静态方法来调用. 但是这样的弊端

一.优化Docker镜像 1.降低部署时间 一个大的Docker应用是如何影响在新Docker宿主机上的部署时间. (1)编写Dockerfile创建一个大Docker镜像 [root@bogon ~]# cat Dockerfile FROM debian:jessie RUN dd if=/dev/urandom of=/largefile bs=1024 count=524288 (2)编辑这个Dockerfile [root@bogon ~]# docker build -t hdlpt

1.Spring Boot定制与优化内置Tomcat容器. > 内置的容器有三个分别是Undertow.Jetty.Tomcat,Spring Boot 对这三个容器分别进行了实现,它们上层接口都是EmbeddedServletContainerFactory,该接口也是本文的主要核心. 对于内置容器的定制与优化主要有两种方式,第一种方式是通过配置文件来配置,另外一种是通过码代码的方式.接下来主要对上述两种方式进行实现. 2.通过配置文件来定制与优化Tomcat > 配置的核心内容参考org.

最近在负责一个大项目,项目组成员包括项目经理大概10个人左右.项目技术用struts+spring+hibernate实现.项目的规模相对来说是比较大的,总共有10大模块,每个大模块又分为有十几个.甚至几十个小模块.开发工具用eclipse,由于在开发阶段,项目开发成员需要频繁重启服务器.在启动服务器的时候,每次启动时间总是会超过1分钟.记得以前在做另外一个项目时,启动时间不到5秒钟,相差了10倍,而且项目规模是差不多的. 从初步分析来说,应该是hibernate解释hbm.xml时花费时间,或

一.我们先要了解一下,为什么企业需要一个paas平台?或者可以说paas到底能做什么? 1.1 我们先来了解一下paas到底是什么? PaaS是Platform-as-a-Service的缩写,意思是平台即服务,首先,在了解Paas之前需要知道什么是云计算,云计算是指基于互联网网络,通过虚拟化(xen OpenStack)统一管理和调度计算,国内厂商如:阿里云/aws/ucloud/等等目前云计算三大类: 1.基础设施即服务(IaaS)2.平台即服务(PaaS)3.软件即服务(SaaS) 1.2

翻译自:https://docs.microsoft.com/en-us/virtualization/windowscontainers/deploy-containers/linux-containers Linux容器占整个容器生态系统的很大比例,是开发人员体验和生产环境的基础.但是,由于容器与容器主机共享内核,因此不能直接在Windows上运行Linux容器.这是虚拟化的发展方向. 现在可以使用Docker for Windows和Hyper-V这两种方法运行Linux容器: 在完整的L

如果客户端发出请求的URL头部信息过大,网站将不能及时响应,并通过状态码414报错. <center><h1>414 Request-URI Too Large</h1></center> 对此问题,可在Nginx的http容器中优化参数: [root@proxy ~]# vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf ... http { client_header_buffer_size 1k; #默认请求包头信息的缓存 lar

摘要:2018 年“双 11”的交易额又达到了一个历史新高度 2135 亿.相比十年前,我们的交易额增长了 360 多倍,而交易峰值增长了 1200 多倍.相对应的,系统数呈现爆发式增长.系统在支撑“双 11”过程中的复杂度和难度呈现指数级形式上升趋势. 作为阿里巴巴全集团范围的容器调度系统,Sigma 在“双11”期间成功支撑了全集团所有容器(交易线中间件.数据库.广告等 20 多个业务)的调配,是阿⾥巴巴运维系统重要的底层基础设施.Sigma 已经是阿里全网所有机房在线服务管控的核心角色,管

前言背景 算法优化改版有大需求要上线,在线特征dump数据逐步放量,最终达到现有Kafka集群5倍的流量,预计峰值达到万兆网卡80%左右(集群有几十个节点,网卡峰值流出流量800MB左右/sec.写入消息QPS为100w+ msgs/sec).上下游服务需要做扩容评估,提前做好容量规划,保障服务持续稳定运行 L3层 dump特征 @xxx 1.依赖文章特征公共服务 2.依赖用户特征公共服务 前期可以一起共建 评估dump特征数据量 @xxx kafka新增Topic接收dump数据,评估kafk

前言 很久之前就想研究React Native了,但是一直没有落地的机会,我一直认为一个技术要有落地的场景才有研究的意义,刚好最近迎来了新的APP,在可控的范围内,我们可以在上面做任何想做的事情. PS:任何新技术的尝鲜都一定要控制在自己能控制的范围内,失败了会有可替换方案,不要引起不可逆的问题,这样会给团队造成灾难性的后果. 事实上,RN经过一段时间发展,已经有充分数量的人尝试过了,就我身边就有几批,褒贬也不一: ① 做UI快 ② 还是有很多限制,不如原生Native ③ 入门简单,能让前端快

点击查看Evernote原文. #@author: gr #@date: 2014-08-31 #@email: forgerui@gmail.com Chapter7 在程序中使用STL Topic 43: 算法调用优先于手写的循环 调用STL算法可以一次性达到想要的结果,减少中间过程资源时间的消耗,除此之外,编译器可能对一些算法进行了优化,比自己写循环更高效. Topic 44: 容器的成员函数优先于同名的算法 算法实现的时候为了保证算法的通用性,不会针对每种结构进行单独的优化,而使用容器的

内容简介 1.课程大纲 2.第一部分第一课: 网络营销战略中的索引 3.第一部分第二课预告: 索引是什么 课程大纲 现在是网络为王的时代,人们越来越离不开互联网: SEO(Search Engine Optimisation,搜索引擎优化)变得越来越重要 如何使你的产品(你的网站,你的App,你的软件, 你的公司,你的博客,你的名字,等等)成为网络热词,已经成为各大领域需要学习的课题:特别是在这个自媒体和自明星(秦刚老师首先提出)越来越火热的年代,QQ.微信.Facebook,Twitter,L

前言 虽然说本系列中架构篇是第一章,但实际过程中是在慢慢演化的第二版中才有这个概念, 经过不断的迭代,演化才逐步稳定 明确目标 首先明确需要做成一个什么样的框架? 大致就是: 一套API规范(统一Android与iOS),所有API异步调用(防止阻塞) 提供大部分原生功能的API(包括很多常用的功能给H5使用) 原生需要能调用到H5中注册的方法(用关于原生主动通知) 部分API需要支持H5环境(譬如alert需要在Android.iOS.浏览器中同时运行) API类别需要包括事件监听(如网络变化

作为一个具有一到五年开发经验程序员,需要学习内容很多: JVM/分布式/高并发/性能优化/Spring MVC/Spring Boot/Spring Cloud/MyBatis/Netty源码分析等等等 01.透彻理解Tomcat原理手写动静态资源的实现 02.分享能源领域的分布式监测系统架构 03.分布式系统关键技术Rpc框架详解与实现 04.自己写一个SpringMVC框架 05.使用Jsoup实现网页爬虫功能 06.JAVA高级进阶之NIO通信架构原理详解 07.高手必过之路透彻理解Spr

Helm Helm 是 Kubernetes 的包管理器,它是查找.共享和使用为 Kubernetes 开发的软件的最佳方式.Helm Charts 可用于定义.安装和升级复杂的 Kubernetes 应用程序,它支持版本控制.共享和发布配置文件,不会让你迷失在意大利面式的代码中. Grafana Grafana 是一个时间序列分析.监控和可视化平台.官方支持的一些数据源包括:Prometheus.InfluxDB 和 Elasticsearch.每个数据源都有一个根据其特性和功能定制的查询编辑

Docker(十五)-Docker的数据管理(volume/bind mount/tmpfs) https://www.cnblogs.com/zhuochong/p/10069719.html docker 数据卷 还有 k8s 的 pv 概念 应该是 容器数据持久化最重要的部分. 之前很多命令没有实现 以后需要 多看看volume 的概念学习. Docker提供了三种不同的方式用于将宿主的数据挂载到容器中:volumes,bind mounts,tmpfs volumes.当你不知道该选择哪

Docker提供了三种不同的方式用于将宿主的数据挂载到容器中:volumes,bind mounts,tmpfs volumes.当你不知道该选择哪种方式时,记住,volumes总是正确的选择. volumes是Docker数据持久化机制.bind mounts依赖主机目录结构,volumes完全由Docker管理.Volumes有以下优点: Volumes更容易备份和移植. 可以通过Docker CLI或API进行管理 Volumes可以无区别的工作中Windows和Linux下. 多个容器共

线程不安全的HashMap 因为多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下不能使用HashMap,如以下代码   final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2); Thread t = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { for (int i = 0; i

B. T-shirt buying time limit per test   3 seconds memory limit per test   256 megabytes   A new pack of n t-shirts came to a shop. Each of the t-shirts is characterized by three integers pi, ai and bi, where pi is the price of the i-th t-shirt, ai is

说明:转自各大优化方案,相当于是一个大杂烩,后续会搞成是一个Shell脚本简化操作. 1.修改ip地址.网关.主机名.DNS等 (这个操作可以使用Setup工具进行配置,但不建议使用,封装太多,没有配置文件清晰) [root@localhost ~]# vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 #网卡名字 BOOTPROTO=static #静态IP地址获取状态 如:DHCP表示自动获取IP地址 IPADDR=192.168