问题:有10 亿个 url,每个 url 大小小于 56B,要求去重,内存只给你4G 思路: 1.首先将给定的url调用hash方法计算出对应的hash的value,在10亿的url中相同url必然有着相同的value. 2.将文件的hash table 放到第value%n台机器上. 3.value/n是机器上hash table的值. 将文件分布在多个机器上,这样要处理网路延时.假设有n台机器. >>首先hash文件得到hash value v >>将文件的hash table

缓存分为本地缓存和远程分布式缓存,本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限,同时存在与应用程序争用内存的情况. 1.不要将缓存服务器与Tomcat放在单台机器上,否则出现竞争内存问题 2.不要将缓存服务器与Tomcat放在单台机器上,否则出现竞争内存问题

每天有300W的pv,我们单台机器的QPS为58,大概需要部署几台这样机器? 一.总结 一句话总结: ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 139 / 58 = 3 1.每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS? ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 二.假设一天中80%的访问都集中在20%的时间内(峰值), 每天有300W的pv,我们单台机器的QPS为58,大概需要

在优锐课java中了解有关在单台计算机上安装集群以及如何向集群添加更多节点的更多信息,码了很多专业的相关知识, 分享给大家参考学习. 如果你在单台计算机上设置群集时遇到问题,那么以下文章可能会帮助回答一些问题. 我假设你已经在本地计算机(rabbit @ localhost)上设置RabbitMQ,并且想知道如何添加两个以上的节点并将它们群集. 这些说明与在运行OS X Yosemite的MacBook Pro上的安装有关. 由于你已经安装了RabbitMQ. 你需要做的就是在新节点上实例化实例

设计目标 尽量快的处理命令和事件,保证吞吐量: 处理完一个命令后不需要等待命令产生的事件持久化完成就能处理下一个命令,从而保证领域内的业务逻辑处理不依赖于持久化IO,实现真正的in-memory: 保证命令.事件处理的顺序性,先来的先处理,先产生的先处理: 保证一个聚合根的事件只有一个线程在持久化,并按事件产生的顺序持久化: 持久化事件时如果遇到并发冲突时(聚合根ID+事件版本号出现重复)的处理代价要轻: 要能利用多核的优势: 总体设计思路 先将命令根据聚合根ID路由到CommandMailBo

1.增加/usr/local/redis/etc中拷贝一份配置文件重新命名为redis6483.conf 2.编辑redis6483.conf daemonize yes  //以后台进程启动 pidfile /usr/local/redis/redis_6483.pid  //指定PIDFILE port 6483 requirepass aaa配置访问的auth bin/redis-server etc/redis6483.conf 即可启动新的redis实例 通过ps查看redis进程,

集群中配置多台机器之间 SSH 免密码登录 问题描述 由于现在项目大多数由传统的单台机器部署,慢慢转变成多机器的集群化部署. 但是,这就涉及到机器间的 SSH 免密码互通问题. 当集群机器比较多的时候,如何能快速简洁地配置机器之间的免密码登录呢? 完美方案 1.分别查看集群的机器上,是否安装了 SSH,并且服务正常运行 ps -ef | grep ssh 2.如果步骤 1 检查后,确认没有安装 SSH,可以通过如下命令安装 SSH sudo apt-get install ssh 找到隐藏目录.

闲来无事,在本地搭建几台虚拟机,准备配一个mysql读写分离的主从配置,版本选用最新版的,mysql.5.6.28 版本,本处使用源码安装(鄙人一向喜欢源码安装,因为centos中鄙人不知道yum安装怎么指定安装目录,还有怎么指定各种配置,不过有些依赖的库之类的反正鄙人不直接用,使用源码安装到时还得指定安装目录,而且有时各种不匹配也是醉了) 安装环境:Centos 6.4 Mysql版本: 主从都使用MySQL5.6.28 机器情况:使用三台,分别为centos1/centos3/centos4

下面是也是我在12580工作时发生的事情,重新记录并发出来.这种特殊需求很考 验PF的功底.在新旧系统并存,做重构的时候有时很需要这种救急的作法.一.缘起miscweb1(172.16.88.228)的系统近段时间经常死掉,没有查到最终原因,现在的 策略是将其中一个端口上的服务摘出来,以确认问题,所以新准备了另一台机器 (172.16.88.116),由于miscweb1上还有别的服务,所以不能通过切换域名到新机器的 方式进行测试,另外也不方便让所有调用待迁移服务的部门手工改程序调用新的机器,这

weblogic11g 安装集群 —— win2003 系统.单台主机 注意:此为weblogic11g  在win2003系统下(一台主机)的安装集群,linux.hpux.aix及多个主机下原理一样.如果多台机器下集群,操作系统.weblogic版本.weblogic域名需保持一致. 一.端口.ip规划 Server名称 端口 ip 备注 Adminserver 7001 10.10.54.74 管理server app01 7071 10.10.54.74 应用1server app02

先给一堆学习文档,方便以后查看 官网文档地址大全: OverView(概述) http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperOver.html Getting Started(开始入门) http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperStarted.html Tutorial(教程) http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperTutorial.

本文由作者郑银燕授权网易云社区发布. 本文是我在测试过程中的记录,实现了单台测试机发起最大的websocket长连接数.在一台测试机上,连接到一个远程服务时的本地端口是有限的.根据TCP/IP协议,由于端口是16位整数,也就只能是0到 65535,而0到1023是预留端口,所以能分配的端口只是1024到65534,也就是64511个.也就是说,一台机器一个IP只能创建六万多个websocket长连接. 一.客户端参数调优 本文采用的测试机分别为黑mac系统和linux系统(由于黑mac机器本身性

一.理论层面 1. DNS的出现及演化 网络出现的早期是使用IP地址通讯的,那是就几台主机通讯.但是随着接入网络主机的增多,这种数字标识的地址非常不便于记忆,UNIX上就出现了建立一个叫做hosts的文件(Linux和Windows也继承保留了这个文件).这个文件中记录着主机名称和IP地址的对应表,这样只要输入主机名称,系统就会加载hosts文件并查找对应关系,找到对应的IP,就可以访问这个IP的主机了. 但是后来主机太多了,无法保证所有人都能拿到统一的最新的hosts文件,就出现了在文件服务器

一个主机可以连接多个显示器, 方便自己使用, 但是这只是一个系统分屏显示, 如果想用两台不同系统的电脑, 并且还不想老是在两套键鼠之间来回转换, 那么建议你可以用Synergy软件来实现多台电脑之间的连接, 无论你是Linux.Mac还是Windows, 都可以用Synergy, 来共用一套键鼠, 通过Synergy连接之后, 不同电脑之间支持文字的拷贝和粘帖. 我一直想这么配置, 但是在网上找到的一些资料讲解的都不怎么完全, 所以一直也没配置成功, 直到我去搜索英文资料, 才终于配置成功了.下

官网链接:http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/tutorials/imagenet_full.html Training Deep Net on 14 Million Images by Using A Single Machine This note describes how to train a neural network on Full ImageNet Dataset [1] with 14,197,087 images in 21,841 c

案发现场 昨天晚上突然短信收到 APM (即 Application Performance Management 的简称),我们内部自己搭建了这样一套系统来对应用的性能.可靠性进行线上的监控和预警的一种机制)大量告警 画外音: 监控是一种非常重要的发现问题的手段,没有的话一定要及时建立哦 紧接着运维打来电话告知线上部署的四台机器全部 OOM (out of memory, 内存不足),服务全部不可用,赶紧查看问题! 问题排查 首先运维先重启了机器,保证线上服务可用,然后再仔细地看了下线上的日志

配置文件: 主:192.168.1.14 ! Configuration File for keepalived global_defs { script_user root enable_script_security } vrrp_script check_nginx { script "/etc/keepalived/nginx_check.sh" interval 10 } vrrp_instance VI_1 { state BACKUP nopreempt interfac

先上结果: 问题: 答案: 可以看到现在答案文档有十万多,十万个为什么~hh 正文开始: 分布式爬虫应该是在多台服务器(A B C服务器)布置爬虫环境,让它们重复交叉爬取,这样的话需要用到状态管理器. 状态管理器主要负责url爬取队列的管理,亦可以当爬虫服务器.同时配置好redis及scrapy-redis环境就行~ 爬虫服务器主要负责数据的爬取.处理等.安装好scrapy-redis就行~ 如下图: 需要多台机器同时爬取目标url并且同时从url中抽取数据,N台机器做一模一样的事,通过redi

场景题 有 100 机器,每个机器的磁盘特别大,磁盘大小为 1T,但是内存大小只有 4G,现在每台机器上都产生了很多 ip 日志文件,每个文件假设有50G,那么如果计算出这 100 太机器上访问量最多的 100 ip 呢?也就是Top 100. 思路 其实,一开始我有往布隆过滤器那边考虑,但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在,而不能去统计数量,不符合该场景. 那么一般这种大数据的问题,都是因为一次不能完全加载到内存,因此需要拆分,那怎么拆呢?ip是32位的,也就是最多就 232

1.Akka RPC通信案例改造和部署在多台机器上  1.1 Akka RPC通信案例的改造(主要是把一些参数不写是) Master package com._51doit.akka.rpc import akka.actor.{Actor, ActorRef, ActorSystem, Props} import com.typesafe.config.ConfigFactory import scala.concurrent.duration._ import scala.collectio

ARP欺骗的作用 当你在网吧玩,发现有人玩LOL大吵大闹, 用ARP欺骗把他踢下线吧 当你在咖啡厅看上某一个看书的妹纸,又不好意思开口要微信号, 用arp欺骗,不知不觉获取到她的微信号和聊天记录,吓一吓人家也是可以的嘛: 当你没啥事的时候, 想窜改局域网内的baidu的首页, 用arp欺骗吧, 把baidu首页跳到你想要的网页: 当你想看看同一个局域网的人都在浏览啥玩意儿的时候, 用arp欺骗, 那就不无聊了啊: ARP欺骗 很早以前就接触过局域网ARP欺骗, 一直没去尝试, 今天就试试,通过A