问题出现 有两台物理机,一台是192.168.1.15,另一台是192.168.1.43.二者的netsnmp版本相同. 使用snmpwalk去访问两台机器,获取tcp重传数(tcpRetransSegs)时,192.168.1.43回复时间非常长.多达140s+,但是相同配置的192.168.1.15只需要30ms. -bash-4.1# time snmpwalk -v 2C -c cluster -t 200 -r 0 192.168.1.15 .1.3.6.1.2.1.6.12 TCP-

很久以前,这种语言站在计算机科学研究的前沿,特别是人工智能的研究方面.现在,它很少被用到,这一切并不是因为古老,类似古老的语言却被广泛应用.其他类似的古老的语言有??FORTRAN. COBOL. LISP. BASIC. 和ALGOL 家族,这些语言的唯一不同之处在于,他们为谁设计.FORTRAN是为科学家和工程师设计的,他们在计算机上编程的目的是是为了解决问题.COBOL是为了商业设计的,最好的体现在于让商人们可以利用电脑时代.LISP是了计算机科学研究设计的,最突出的体现在计算机基本原理研

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.NET Core 是一个通用开发平台,它由微软和开源社区共同管理(git hub的.NET开源社区): 他支持Windows,macOS和Linux,并且可以运行在硬件设备中.云平台上和物联网嵌入式设备中: .NET Core的主要标志性特征如下: 弹性部署:他可以运行在你的应用内部,也可以被部署在一个服务器群集上: 跨平台:他可以运行在Windows,macOS和Linux上:也可以移植到其他操作系统上:被支持的操作系统.CPU和应用场景,将会随着时间推移,越来越多:未来微软和其他公司.个人

前言 OutOfMemoryError 问题相信很多朋友都遇到过,相对于常见的业务异常(数组越界.空指针等)来说这类问题是很难定位和解决的. 本文以最近碰到的一次线上内存溢出的定位.解决问题的方式展开:希望能对碰到类似问题的同学带来思路和帮助. 主要从表现-->排查-->定位-->解决 四个步骤来分析和解决问题. 表象 最近我们生产上的一个应用不断的爆出内存溢出,并且随着业务量的增长出现的频次越来越高. 该程序的业务逻辑非常简单,就是从 Kafka 中将数据消费下来然后批量的做持久化操作

[原文]https://www.toutiao.com/i6595365358301872643/ 前言 OutOfMemoryError 问题相信很多朋友都遇到过,相对于常见的业务异常(数组越界.空指针等)来说这类问题是很难定位和解决的. 本文以最近碰到的一次线上内存溢出的定位.解决问题的方式展开:希望能对碰到类似问题的同学带来思路和帮助. 主要从表现-->排查-->定位-->解决 四个步骤来分析和解决问题. 表象 最近我们生产上的一个应用不断的爆出内存溢出,并且随着业务量的增长出现的

之前计算用户ID各月的金额(各月在列字段),用的是下面代码 ,b.金额,,b.金额,,b.金额,NULL)) AS 9月金额 FROM ( SELECT city AS 城市,DATE_FORMAT(order_time,"%Y%m") AS 年月,SUM(pay_money) AS 金额 FROM test_a03order AS a GROUP BY city,DATE_FORMAT(order_time,"%Y%m") ) AS b GROUP BY b.城市

NET Core的介绍   .NET Core 是一个通用开发平台,它由微软和开源社区共同管理(git hub的.NET开源社区): 他支持Windows,macOS和Linux,并且可以运行在硬件设备中.云平台上和物联网嵌入式设备中: .NET Core的主要标志性特征如下: 弹性部署:他可以运行在你的应用内部,也可以被部署在一个服务器群集上: 跨平台:他可以运行在Windows,macOS和Linux上:也可以移植到其他操作系统上:被支持的操作系统.CPU和应用场景,将会随着时间推移,越来越

内存溢出? https://www.cnblogs.com/crossoverJie/p/9552119.html 前言 OutOfMemoryError 问题相信很多朋友都遇到过,相对于常见的业务异常(数组越界.空指针等)来说这类问题是很难定位和解决的. 本文以最近碰到的一次线上内存溢出的定位.解决问题的方式展开:希望能对碰到类似问题的同学带来思路和帮助. 主要从表现-->排查-->定位-->解决 四个步骤来分析和解决问题. 表象 最近我们生产上的一个应用不断的爆出内存溢出,并且随着业

阿里云的虚拟机ECS在创建时可以指定一个云盘,但在使用过程中,随着时间推移数据越来越多,难免硬盘就不够用了.当然你可以在另外加个云盘,不过总还有用完的时候,而且价格也不便宜.今天给大家介绍一个方法,给阿里云ECS增加OSS作为硬盘,让你立即享受无限量超级大硬盘,哈哈 ## 为什么用OSS做外接硬盘,有什么好处: 1\. OSS 无限自动扩容,不用担心硬盘用尽的情况2\. OSS比云盘价格便宜 ## 下载安装 Ubuntu 18.04 (x64)ossfs_1.80.6_ubuntu18.04_a

BTC-密码学原理 比特币本质:crypto currency[加密货币] 比特币用到的两个功能: 1.哈希 crypto graphic hash function 2.签名(非对称加密) 哈希cryptographic hash function 三个重要性质 1.Collision Resistance 抗碰撞性 2.hiding 藏匿3.puzzle-friendly 谜题友好性 1.Collision Resistance 抗碰撞性 其中的collision 是指“哈希碰撞”即输入x≠

一.G1 GC术语Overview 1.1 并发 并发的意思是Java应用执行和垃圾收集活动可以同时进行 1.2 并行 并行的意思是垃圾收集运算是多线程执行的,比如CMS垃圾收集器的年轻代就是并行的,并行与串行的区别如下图,左边为串行,右边为串行: 1.3 STW STW(stop the world)意思是在一个垃圾回收事件中,所有Java应用线程会被暂停.只有暂停,应用才不会产生新的垃圾,有益于垃圾收集器更好的标记垃圾对象.(这就像是你在家扫狗毛,肯定要把狗先关笼子,停止它的活动) 1.4

大家好,我是树哥. 之前我们聊过 CMS 回收器,但那时候我们说 CMS 回收器已经落伍了,现在应该是用 G1 回收器的时候了.那么 G1 回收器到底有什么魔力,它比 CMS 回收器相比强在哪里呢?今天,就让树哥带大家盘一盘! G1 回收器的历史 G1(Garbage-First)回收器早在 JDK1.7 的时候就确定要做,但直到 JDK7u4 的时候才正式推出使用.等到了 JDK9 之后变成了默认的垃圾回收器,同时废弃了 CMS 回收器. G1 回收器特性 G1 回收器是一款面向服务端应用的垃

问题发现场景 某天突然收到线上应用的gc时间过长的告警,刚开始只有一台机器偶尔报一下,后续其他机器也纷纷告警,具体告警的阈值是应用10分钟内ygc的总时长达到了6.6s. 初步排除过程 按照gc问题常规排查流程,还是先保留现场,jmap -dump:format=b,file=temp.dump pid. 查看下gc日志,发现出问题的时候的单次ygc耗时几乎有200ms以上了.正常来说单次ygc在100ms以下,基本可以认为应用是比较健康的.所以这时候已经可以确定告警的原因就是ygc比较慢. j

1. 精确感知时间 我有个朋友叫做时间.她跟我真可算作两小无猜,默默陪了二十多年我才开始真正认识她.她原本没有面孔,却因为我总是用文字为她拍照,而因此可以时常伴我左右.她原本无情,我却可以把她当作朋友,因为她曾经让我明白,后来也总是经常证明,无论做什么事情,只要我付出耐心,她就会陪我甚至帮我等到结果,并从来都将之如实交付与我,从未令我失望. 这是一本很薄的册子,所以我在不到一个小时的时间里就读完了.掩卷之后只能长叹.于我这种普通人来讲,这种大师的境界,正是所谓的遥不可及,仰之弥高,望之弥艰,钻之

2.5 段合并 每个索引分为多个“写一次,读多次”的段 write once and read many times  segments 建立索引时,一个段写入磁盘以后就不能更新:被删除的文档的信息存储在一个单独的文件中 [段合并 segments merge] 多个段可以通过段合并合并在一起 当强制段合并或者Luncene决定合并时,这些小段就会由Lucene合并成为更大的段 合并时间 当强制段合并或者Lucene决定合并时,这些小段就会由Lucene合并成更大的daunt 为什么合并 合并时

1.进阶说明 本文介绍Log4j2进阶使用, 基本使用请参考Log4j2基本使用入门. 本文基于上面的基本使用入门, 主要介绍按照日志大小和时间备份日志, 并且限制备份日志的个数, 以及删除过期的备份日志. 由于日志信息是不断追加到日志文件的, 经过一段时间会导致日志文件很大, 所以需要及时分割过大的日志文件, 以及限制日志文件占用的硬盘空间, 及时清理掉不用的过期的日志文件. 2.RollingFileAppender RollingFileAppender能实现上面提出的需求, 它需要配置T

https://www.jianshu.com/p/c878bb1c48c1 写过Python程序的人大都知道,Python日期和时间的处理非常繁琐和麻烦,主要有以下几个问题: 有众多的package,类和方法,包括time,datetime,pytz等等 经常需要各种转换,比如时间戳,structtime,时间字符串之间相互转换,localtime和utctime的转换 难以记忆,有违人性的时间格式化字符串%Y %M %m %D %d 基于以上几点,每次做时间处理的时候总是需要翻看以前的代码或

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个

Kafka中存在大量的延迟操作,比如延迟生产.延迟拉取以及延迟删除等.Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能,而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器(SystemTimer).JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n)),并不能满足Kafka的高性能要求,而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1).时间轮的应用并非Kafka独有,其应用场景还有很多,在Netty.Akka.Qu

https://blog.csdn.net/u010181136/article/details/73322738 find可谓是aix/linux上使用较多的维护用命令,但很多时候需要用到针对时间的搜索.本文主要对find中搭配atime.ctime和mtime的各种参数进行介绍.atime:访问时间(access time),指的是文件最后被读取的时间,可以使用touch命令更改为当前时间:ctime:变更时间(change time),指的是文件本身最后被变更的时间,变更动作可以使chmo