这里的 BackgroundService 是指: Microsoft.Extensions.Hosting.BackgroundService 1. 问题复现 继承该BackgroundService,实现自己的MyService : public class MyService : BackgroundService { private CancellationTokenSource _CancelSource; public async Task StartAsync() { _Cance

一.查询zabbix数据库大小 mysql> select table_schema, concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),' mb') as data_size,concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),'mb') as index_size from information_schema.tables group by table_schema order by data_size d

一段SQL代码写好以后,可以通过查看SQL的执行计划,初步预测该SQL在运行时的性能好坏,尤其是在发现某个SQL语句的效率较差时,我们可以通过查看执行计划,分析出该SQL代码的问题所在. 那么,作为开发人员,怎么样比较简单的利用执行计划评估SQL语句的性能呢?总结如下步骤供大家参考:  1. 打开熟悉的查看工具:PL/SQL Developer.    在PL/SQL Developer中写好一段SQL代码后,按F5,PL/SQL Developer会自动打开执行计划窗口,显示该SQL的执行计划

一段SQL代码写好以后,可以通过查看SQL的执行计划,初步预测该SQL在运行时的性能好坏,尤其是在发现某个SQL语句的效率较差时,我们可以通过查看执行计划,分析出该SQL代码的问题所在.  那么,作为开发人员,怎么样比较简单的利用执行计划评估SQL语句的性能呢?总结如下步骤供大家参考:  1. 打开熟悉的查看工具:PL/SQL Developer.    在PL/SQL Developer中写好一段SQL代码后,按F5,PL/SQL Developer会自动打开执行计划窗口,显示该SQL的执行计

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

转自:http://www.cnblogs.com/super-king/p/3296333.html /proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的

前言 这个星期折腾了一周,中间没有什么时间学习,周末又干了些其它事情,这个时候正好有时间,我们一起来继续学习requireJS吧 还是那句话,小钗觉得requireJS本身还是有点难度的,估计完全吸收这个月就过去了,等requireJS学习结束后,我们的学习流程可能就朝两个方向走 ① 单页应用框架/UI库整理 ② UML文档相关/重构思想相关(软性素质) 然后以上的估计估计会持续3.4个月时间,希望学习下来自己能有不一样的提高,成为一个合格的前端,于是我们继续今天的内容吧 requireJS中的

在Xcode中,我们可以在StoryBoard编辑界面或者是xib编辑界面中通过“Control键+拖拽“的方式将某个界面元素和对应的代码文件连接起来,在代码文件中创建outlet. 不过,如果你的运气不太好,执行以上操作的过程中你可能会遇到下面这样的错误: Could not insert new outlet connection: Could not find any information for the class named "xxx". 其中的“xxx”就是你的目标代码文

查看session:select sess.sid, sess.serial#, lo.oracle_username, lo.os_user_name, ao.object_name, lo.locked_mode from v$locked_object lo, dba_objects ao, v$session sess where ao.object_id = lo.object_id and lo.session_id = sess.sid;alter system kill sess

在教务web的选课的维护中,经常面临asp.net1.1报错,在客户端跳转到用户自定义页面,在服务器端可以看到如下错误信息: “/”应用程序中的服务器错误. 服务器太忙 说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未处理的异常.请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息. 异常详细信息: System.Web.HttpException: 服务器太忙 源错误: 执行当前 Web 请求期间生成了未处理的异常.可以使用下面的异常堆栈跟踪信息确定有关异常原因和发生位置的信息.

此文是根据赵磊在[QCON高可用架构群]中的分享内容整理而成.转载请事先联系赵磊及相关编辑. 赵磊,Uber高级工程师,08年上海交通大学毕业,曾就职于微软,后加入Facebook主要负责Messenger的后端消息服务.这个系统在当时支持Facebook全球5亿人同时在线.目前在Uber负责消息系统的构建并推进核心服务在高可用性方向的发展. 前言 赵磊在7月21号的全球架构师峰会深圳站上,做了主题演讲:Uber高可用消息系统构建,对于这个热门主题,高可用架构群展开了热议,大家对分布式系统中的各

1 现有的单元测试框架单元测试是保证程序正确性的一种有效的测试手段,对于不同的开发语言,通常都能找到相应的单元框架. 借助于这些单测框架的帮助,能够使得我们编写单元测试用例的过程变得便捷而优雅.框架帮我们提供了case的管理,执行,断言集,运行参数,全局事件工作,所有的这些使得我们只需关注:于对于特定的输入,被测对象的返回是否正常.那么,这些xUnit系列的单元测试框架是如何做到这些的了?分析这些框架,发现所有的单元测试框架都是基于以下的一种体系结构设计的. 如上图所示,单测框架中通常包括Tes

关于代码覆盖率统计工具,Linux平台下,gcc内置支持gcov,通过编译时加参数选项,进行代码插桩,从而实现代码覆盖率.在Windows平台下,早在几年前,我还没找到特别好用又开源的覆盖率工具,所以以前公司是自己实现了一套,使用起来也不是很方便. 最近又遇到同样的问题,不过非常幸运的是,一款开源的Windows平台的C++代码覆盖率工具出现了在我的面前:OpenCppCoverage. OpenCppCoverage是Windows平台下开源的C++代码覆盖率工具,使用简单,功能齐全而强大.2

Schema Design Considerations indexed fields indexed fields 的数量将会影响以下的一些性能: 索引时的时候的内存使用量 索引段的合并时间 优化时间 索引的大小 我们可以通过 将 omitNorms=“true” 来减少indexed fields数量增加所带来的影响. stored fields Retrieving the stored fields  确实是一种开销.这个开销,受每个文档所存储的字节影响很大.每个文档的所占用的空间越大,

在上一篇RobotFrameWork接口报文测试-----(二)demo的升级版基础上,将接口的xml的格式保存在xml文件中,然后程序如果增加一个接口,在xml文件里添加即可,无需修改自动化测试里的其他模块,然后在工具加case就可以了,但是接口取值的数据全部都是直接在case里面录入的,也就是说,每增加一条测试用例,就需要在工具内添加一条case,测试数据始终都是在工具内控制,这让以前使用excel管理过测试数据的我感觉很不爽,总感觉得把数据放到excel内,然后实现数据驱动测试. 围绕着这

转自:http://blog.csdn.net/tommy_wxie/article/details/7425712 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. .下半部 在中断处理过程中,不能睡眠.另外,它运行的时候,会把当前中断线在所有处理器上都屏蔽(在ack中完成屏蔽):更糟糕的情况是,如果一个处理程序是SA_INTERRUPT类型,它执行的时候会禁上所有本地中断(通过cli指令完成),所以,中断处理应该尽可能快的完成.所以Linux把中断处理分为上半部和下半部. 上半部由中断处

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

在分析SQL性能的时候,经常需要确定资源消耗多的SQL,总结如下: 1 查看值得怀疑的SQLselect substr(to_char(s.pct, '99.00'), 2) || '%' load,       s.executions executes,       p.sql_text  from (select address,               disk_reads,               executions,               pct,          

上面有讲ChinaEditor类继承EditorPart抽象类时,只实现了init,createPartControl两个方法,本节将逐步讲解其他的5个方法的用法. EditorPart方法的执行情况. 要使用好EditorPart,首先得了解其方法在各种情况下的执行流程,在类的每一个方法中加上一个打印语句.运行后看打印输出,就可以得到如下方法执行流程. (1)双击列表项打开编辑器时 init--->isDirty--->createPartContorl--->isDirty---&g

/proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的包. ForwDatagrams   : IP转发的数据包个数 InUnknownProtos : IP