前言 不出意外,这应该是年前最后一次分享,本次来一点实际开发中会用到的小技巧. 比如平时大家是否都会写类似这样的代码: if(a){ //dosomething }else if(b){ //doshomething }else if(c){ //doshomething } else{ ////doshomething } 条件少还好,一旦 else if 过多这里的逻辑将会比较混乱,并很容易出错. 比如这样: 摘自 cim 中的一个客户端命令的判断条件. 刚开始条件较少,也就没管那么多直接写

[背景说明] 在7层负载均衡上,查询网络状态发现timewait太多,于是开始准备优化事宜 整体的拓扑结构,前面是lvs做dr模式的4层负载均衡,后端使用(nginx.or haproxy)做7层负载均衡 [优化效果] 修改前,建立连接的有29个,timewait的就达到了900个,如下图所示 修改后,建立连接的有32个,timewait的从900降低到了49个,如下图所示 [具体优化方案] 注意:前端使用nat时,不适用本策略.详细“方案详细介绍”会说明 修改7层负载所在机器,/etc/sys

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

说明: 无意看到一篇小短文,猜测作者应该是一个图形学领域的程序员或专家,介绍了在光线(射线)追踪程序中是如何优化C/C++代码的.倒也有一些参考意义,当然有的地方我并不赞同或者说我也不完全理解,原文在此,我的粗糙翻译如下: 1. 牢记Ahmdal定律 funccost表示是函数func的运行时间百分比,funcspeedup是你优化后函数的运行系数: 所以,如果函数TriangleIntersect()占用40%的运行时间,而在你优化后使它运行快了两倍,那么你的程序运行能够快了25%: 这意味着

java gc的工作原理.如何优化GC的性能.如何和GC进行有效的交互 一个优秀的Java 程序员必须了解GC 的工作原理.如何优化GC的性能.如何和GC进行有效的交互,因为有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等.只有全面提升内存的管理效 率,才能提高整个应用程序的性能. 本篇文章首先简单介绍GC的工作原理,然后再对GC的几个关键问题进行深入探讨,最后提出一些Java程序设计建议,从GC角度提高Java程序的性能. GC的基本原理     Java 的内存管理实际上就是对象的管

源:http://www.cnblogs.com/lizhenghn/p/3969531.html 说明: 无意看到一篇小短文,猜测作者应该是一个图形学领域的程序员或专家,介绍了在光线(射线)追踪程序中是如何优化C/C++代码的.倒也有一些参考意义,当然有的地方我并不赞同或者说我也不完全理解,原文在此,我的粗糙翻译如下: 1. 牢记Ahmdal定律 funccost表示是函数func的运行时间百分比,funcspeedup是你优化后函数的运行系数: 所以,如果函数TriangleIntersec

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

一.hbase读优化 客户端优化 1.scan缓存是否设置合理? 优化原理:一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是多次RPC请求进行加载.默认100条数据大小. 优化建议:大scan场景下将scan缓存从100增大到500或者1000,以减少RPC次数 2.get请求是否可以使用批量请求? 优化原理:Hbase分别提供了单条get以及批量get的API接口,使用批量get接口可以减少客户端到RegionServer之间的PRC连接数,提高读取性能. 3.请求是否可以显示指定

Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一. 但是如果我们只局限于会使用Hive,而不考虑性能问题,就难搭建出一个完美的数仓,所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能.本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧. 本文首发于公众号:五分钟学大数据 Hive性能问题排查的方式 当我们发现一条SQL语句执行时间过长或者不合理时,我们就要考虑对SQL进行优化,优化首先得进行问题排查,那么我们可以通过哪些方式进行排查呢.

一.HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样,客户端作为业务读写的入口,姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法,这里一般需要关注四个问题: 1) scan缓存是否设置合理? 优化原理:在解释这个问题之前,首先需要解释什么是scan缓存,通常来讲一次scan会返回大量数据,因此客户端发起一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是分成多次RPC请求进行加载,这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其

[官方软件] Easy Sysprep v4.3.29.602 [系统封装部署利器](2016.01.22) Skyfree 发表于 2016-1-22 13:55:55 https://www.itsk.com/forum.php?mod=viewthread&tid=362766&highlight=Easy%2BSysprep [官方软件] Easy Sysprep v4.3.29.602 [系统封装部署利器](2016.01.22) [Easy Sysprep]概述:Easy Sy

(一)安装与备份系统 1.安装 Windows 7 可能很多人会说,安装Win7谁不会,这也用说?装Win7的确人人都会,但如何安装才是最适合系统封装的,就未必是人人都会了.安装是封装之本,没有好的安装方法,封装只是徒劳,请重视本节内容. Win7(Vista)在安装时,与往代系统最大的区别在于会默认创建一个100M的分区(如下图),但100M的分区并不是区别的本质,区别的本质是“Win7默认将启动文件与系统文件分开存放”. 我们姑且将存放启动文件的分区叫做“启动分区”,存放Windows的分区

一. 摘要 首先圣殿骑士非常高兴这个系列能得到大家的关注和支持.这个系列从七月份開始到如今才第七篇,上一篇公布是在8月2日,掐指一算有二十多天没有继续更新了,最主要原因一来是想把它写好,二来是由于近期几个月在筹备"云计算之旅"系列,所以一再推迟了公布进度. 之前一直都没有想过要录制视频.基本的原因还是怕自己知识有限,从而误导他人,所曾经几次浪曦和51CTO邀请录制视频,我都以工作忙.公司内部培训须要时间和自己有待提高等理由委婉的拒绝了,说实在的.自己也知道自己还有非常多地方有待提高.还

这个问题,大家在使用php redis之后肯定都会遇到.所以本菜本着虚心求教的原则,又在网上四处求教.得到的答案,无非是以下两种: 1.redis没有主动close. 事后发现,这个答案纯属以讹传讹,胡说八道. 2.配置/etc/sysctl.conf,更改如下配置: net.ipv4.tcp_syncookies = 1net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1net.ipv4.tcp_fin_timeout = 20 关于这个方案

背景 Serverless 架构的出现让开发者不用过多地考虑传统的服务器采购.硬件运维.网络拓扑.资源扩容等问题,可以将更多的精力放在业务的拓展和创新上. 随着 serverless 概念的深入人心,各大云计算厂商纷纷推出了各自的 serverless 产品,其中比较有代表性的有 AWS lambda.Azure Function.Google Cloud Functions.阿里云函数计算等. 另外,CNCF 也于 2016 年创立了 Serverless Working Group,它致力于

(一) 安装与备份系统 1. 安装 Windows 7 先使用第三方分区工具(DiskGenius分区)在虚拟机中分区,然后将封装的母盘文件安装写入指定的安装盘,写入完成后重启系统开始部署. 2. 进入最适合封装的系统账户:Administrator 进入Administrator用户的方法有很多,但下面我为大家推荐一个最为直接的方法,且不易产生问题和残留. 系统安装完毕后,会进入OOBE阶段(如下图),此时不要输入任何信息,也不要“下一步”,直接按“Ctrl + Shift + F3”.  

源码地址:https://github.com/Tinywan/PHP_Experience 很多主播问过OBS的参数到底什么影响画质,到底什么影响流畅度,那么本篇教程尽量用通俗的语言解释下一些重要参数到底是干什么的,自己一定要理解为主,每个主播的电脑.所在的平台.当天的网络状态(注意网络就和马路一样,每天的情况都是不一样的).平台的当天的状态.不同的游戏不一样,合适的参数都不一样.不要羡慕大主播高清流畅的画质,他们也是自己耐心(或者背后有技术团队)调整出来的. 码率 码率在OBS中叫最大比特率

  总:1.装系统ctrl+shift+f3(administrator)2.备份系统,快速备份(pe下)3.安装补丁,软件(系统下),不装安全类软件,需激活的软件重装后还要激活4.系统备份(pe下叠加),添加描述:Win7 +Hotfix +Software,也可以分开备份,安全点,win7+hotfix,之后再备份Win7 +Hotfix +Software5.第一阶段封装(全勾,系统下),输入相关信息,网络公共,安全更新推荐,然后选择administrator,开始封装6.备份第一阶段封装

接着上文[基于统计的无词典的高频词抽取(一)——后缀数组字典序排序],本文主要讲解高频子串抽取部分. 如果看过上一篇文章的朋友都知道,我们通过 快排 或 基数排序算出了存储后缀数组字典序的PAT数组,以及PAT数组内,每每两个子串的最大公共前缀数组LCP. 我们可以通过LCP来计算出一个字符串在语料库中出现的次数.那怎么计算呢?我们先看看下面一个简单的例子: [例]我们还是以上一篇文章中的字符串“abcba”为例,经过对后缀数组字典序排序(过程参照前一篇),可以得到以下的结果: 由上图中的PAT

一. 基于度量的程序结构分析 1. 第一次作业 这次作业是我上手的第一个java程序,使用了4个类来实现功能.多项式采用两个arraylist来存,系数和幂指数一一对应. private ArrayList<BigInteger> coefs; private ArrayList<BigInteger> degrees; 四个类分别为 Poly类,代表表达式: PolyDiff类,代表求导运算: PolyParse类,封装了格式检查,encoding(输入的多项式转为内部存储形式)