Linux修改系统以及pip更新源 时间:2015-08-01来源:csdn 作者:henulwj 修改系统更新源 你是否跟我一样在刚看时接触Linux时被系统更新源问题搞得晕头转向,不同的Linux更新源配置也是不一样的,另外由于默认安装时的源大都是外国的更新源,速度相对国内会慢很多,接下来主要介绍在centos和ubuntu系统中更新系统源的方法,更新源以163的更新源为例. centos更新系统源 首先备份/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo mv /etc/

距离上一篇博客,这篇文章的发布大概过了整整三个月.我也从饿了么度过了试用期,成为了正式员工.刚进来恰好遇到项目底层改造和迁移,将项目从angular全部迁移到vue上,所以适应这边的节奏和业务的开发任务.而且这段事件用过mint-ui这个h5的框架,感觉太老了,想自己开发一套ui组件了,所以一直忙呀忙.顺带最近绝地求生比较火,然后也拉了几个小伙伴一起玩了好长时间,所以节奏有点慢了.下面废话不多说了,直接进入主题. 上一篇博客介绍了基础的纯概念,这篇文章纯粹偏技术实践,需要理解一些玩意的.技术介绍

一.缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃. 缓存正常从Redis中获取,示意图如下: 缓存失效瞬间示意图如下: 缓存雪崩的解决方案: (1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下: 加锁排队只是为了

我用BDE时,用query与updatesql相结合进行缓存更新,但是在ADO中没有updatesql,只有用adoquery,在DBGRID中,用CANCELUPADTE,只能取消一条记录,烦恼不已,请大虾指导!!! 补充一下,缓存更新是指对多条记录的更改(增加)能取消或保存. 用adoconnection进行事物控制.将query的connection属性设为adoconnection,首先adoconnection.begintrans提交时先执行query,再adoconnection.

------------------pip批量更新库-------------------- 1)查看过期的库 pip list --outdated  更新单一的库: pip install --upgrade 库名 批量升级更新所有过期的库 import pipfrom pip._internal.utils.misc import get_installed_distributionsfrom subprocess import callfor dist in get_installed_

之前pip批量更新的时候发现有些包无法更新,而且速度也特别慢,今天尝试了下清华的镜像,速度是真快 # coding=utf-8import pipfrom subprocess import call for dist in pip.get_installed_distributions(): call("pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade " + dist.project_name, sh

Redis缓存能够有效地加速应用的读写速度,就DB来说,Redis成绩已经很惊人了,且不说memcachedb和Tokyo Cabinet之流,就说原版的memcached,速度似乎也只能达到这个级别.今天主要讲讲在使用Redis时经常遇到的几个问题.缓存雪崩.缓存击穿.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级. v缓存雪崩 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效.所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁反应

目录 Redis之缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级 1.缓存雪崩 2.缓存穿透 3.缓存预热 4.缓存更新 5.缓存降级 Redis之缓存雪崩.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级 1.缓存雪崩 发生场景:当Redis服务器重启或者大量缓存在同一时期失效时,此时大量的流量会全部冲击到数据库上面,数据库有可能会因为承受不住而宕机 解决办法: 1)随机均匀设置失效时间 2)设置过期标志更新缓存 3)并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队 2.缓存穿透 发生场景:是指查

当执行写操作后,需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的,因此需要对缓存进行更新. 因为涉及到数据库和缓存两步操作,难以保证更新的原子性. 在设计更新策略时,我们需要考虑多个方面的问题: 对系统吞吐量的影响:比如更新缓存策略产生的数据库负载小于删除缓存策略的负载 并发安全性:并发读写时某些异常操作顺序可能造成数据不一致,如缓存中长期保存过时数据 更新失败的影响:若某个操作失败,如何对业务影响降到最小 检测和修复故障的难度: 操作失败导致的错误会在日志留下详细的记录容易检测和修复.

moudle_name:是对应的模块名:请自行更换为自己需要更新的模块名 查看所有可更新的模块: pip list --outdated 更新某一个模块: pip install --upgrade module_name 指定更新源更新模块 pip install --upgrade -i https://pypi.douban.com/simple moudle_name 安装对应的模块: pip install pip-review 更新所有的模块:   pip-review --loca

一.双写一致性 双写一致性,也就是说 Redis 和 mysql 数据同步 双写一致性数据同步的方案有: 1.先更新数据库,再更新缓存 这个方案一般不用: 因为当有两个请求AB先后更新数据库后,A应该先更新缓存,但是因为网络原因,B却先更新了缓存,导致了脏数据,所以不考虑用. 2.先删缓存,再更新数据库 这个方案也不是很好: 缓存删了,数据库还没存完,又来了一个请求,又去数据库拿,然后缓存又有了(在存数据的时候,请求来了,缓存不是最新的) 3.先更新数据库,再删缓存 推荐用这个方案: 更新了数据

在业务初始阶段,流量很少的情况下,通过直接操作数据是可行的操作,但是随着业务量的增长,用户的访问量也随之增加,在该阶段自然需要使用一些手段(缓存)来减轻数据库的压力:所谓遇事不决,那就加一层. 在当前技术栈中,redis当属缓存的第一梯队了,但是随着缓存的引入,业务架构和问题也随之而来. 缓存好处: 降低后端负载 提高读写效率,降低响应时间 缓存成本: 数据一致性成本 代码维护成本 运维成本 场景选择 缓存更新策略 内存淘汰: redis自动进行,当redis内存达到咱们设定的max-memer

pip安装:sudo apt-get install python3-pip pip更新:sudo pip3 install --upgrade pip pip卸载:sudo apt-get remove python3-pip pip临时换源: pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/

问题描述: 通过WebServer将监控数据入库到Hbase,在入库之前需要将指标与ip的列表更新到缓存中,以便前台页面随时选择查看.前两天上了一些新用户导致负载增加,逐渐发现某些用户的监控场景出现丢数据的情况,估计Tps要在1w以上.丢数据会导致前段曲线毛刺增加,体验极差,所以优化WebServer的接收程序需要立马执行. 解决过程: 查看GC,YGC频繁,但FGC基本很少发生,所以丢数据应该不是GC停顿导致的.既然是加了量导致,那么应该跟处理的性能有关.在看一遍代码,看出了问题.首先写入模块

如果python库比较旧,需要更新到最新版本,可以利用pip工具. DOS命令行下,输入pip -V查看pip版本,可以先把pip更新到新版本. 查看系统里过期的python库 pip list #列出所有安装的库 pip list --outdated #列出所有过期的库 对于列出的过期库,pip提供了单个库的更新命令 pip install --upgrade 库名 但此命令不支持全局全部库升级. 这里提供批量更新方法(注意:pip install --upgrade 这句最后有个空格不能省

--查询结果1 select * from Student where ID='CCB87B71-FB78-4BFE-8692-24DD2D8F8460' --查询结果2 where ID='CCB87B71-FB78-4BFE-8692-24DD2D8F8460' select * from Student where ID='CCB87B71-FB78-4BFE-8692-24DD2D8F8460' --查询结果3 dbcc dropcleanbuffers ---清空所有缓存 dbcc f

在搜索引擎中搜索关键字.htaccess 缓存,你可以搜索到很多关于设置网站文件缓存的教程,通过设置可以将css.js等不太经常更新的文件缓存在浏览器端,这样访客每次访问你的网站的时候,浏览器就可以从浏览器的缓存中获取css.js等,而不必从你的服务器读取,这样在一定程度上加快了网站的打开速度,又可以节约一下你的服务器流量. 问题 现在问题来了,.htaccess设置的css.js缓存都有一个过期时间,如果在访客的浏览器中已经缓存了css.js,在这些css.js缓存未过期之前,浏览器只会从缓存

p.s在先,事实证明,把电脑里所有的python包一次性更新是吃力不讨好的工作,不过,这是另一回事,如果你一定要这么做,根据http://stackoverflow.com/questions/2720014/upgrading-all-packages-with-pip 提供的方法,有如下,其中我用了pip-tools这一种: 使用pip-tools,注意,win平台下和python3均无效 $ pip install pip-tools $ pip-review --interactive

转载: http://www.importnew.com/23358.html 写在前面:上一篇博客写了spring cache和ehcache的基本介绍,个人建议先把这些最基本的知识了解了才能对今天主题有所感触.不多说了,开干! 注:引入jar <!-- 引入ehcache缓存 --> <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactI

写在前面:上一篇博客写了spring cache和ehcache的基本介绍,个人建议先把这些最基本的知识了解了才能对今天主题有所感触.不多说了,开干! 注:引入jar <!-- 引入ehcache缓存 --> <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId> <version>2.8.3</version&g

转自:http://www.importnew.com/23358.html 写在前面:上一篇博客写了spring cache和ehcache的基本介绍,个人建议先把这些最基本的知识了解了才能对今天主题有所感触.不多说了,开干! 注:引入jar <!-- 引入ehcache缓存 --> <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId