实时图像 写了一个关于实时图像滚动显示的例子,做个记录. 滚动算法: 难点: 将内存数据绘制到界面,需要用到QImage和QPixmap,使用QImage转换一下,具体参见代码.这个费了好大劲才弄出来(网上的资料大都很简单,处理个QImage打开保存啊等等操作,项目实用性不强.) from PIL import Image import numpy as np import threading import time class GraphicWidget(QWidget): def __ini

本节带领大家学习使用ListView 做一个常用的滚动更新数据示例: 知识点: initialListSize={200} 第一次加载多少数据行 onEndReached={this.onEndReached} listview不能有flexDirection: 'row',onEndReachedThreshold像素时候执行该方法   定义方法必须onEndReached:function(){}  其他都会造成异常加载 pageSize={200}每次循环加载数据条数 onEndReach

在前面的实验中,我们部署了多个副本的服务,本节将讨论如何滚动更新每一个副本. 滚动更新降低了应用更新的风险,如果某个副本更新失败,整个更新将暂停,其他副本则可以继续提供服务.同时,在更新的过程中,总是有副本在运行的,因此也保证了业务的连续性. 下面我们将部署三副本的服务,镜像使用 httpd:2.2.31,然后将其更新到 httpd:2.2.32. 创建服务: docker service create --name my_web --replicas=3 httpd:2.2.31 将 serv

一.什么是RollingFile RollingFileAppender是Log4j2中的一种能够实现日志文件滚动更新(rollover)的Appender. rollover的意思是当满足一定条件(如文件达到了指定的大小,达到了指定的时间)后,就重命名原日志文件进行归档,并生成新的日志文件用于log写入.如果还设置了一定时间内允许归档的日志文件的最大数量,将对过旧的日志文件进行删除操作. RollingFile实现日志文件滚动更新,依赖于TriggeringPolicy和RolloverStr

实践 滚动更新是一次只更新一小部分副本,成功后,再更新更多的副本,最终完成所有副本的更新.滚动更新的最大的好处是零停机,整个更新过程始终有副本在运行,从而保证了业务的连续性. 下面我们部署三副本应用,初始镜像为 httpd:2.2.31,然后将其更新到 httpd:2.2.32. 第一步: httpd:2.2.31 的配置文件如下: [root@ken ~]# cat httpd.yml apiVersion: apps/v1beta1 kind: Deployment metadata: na

基础环境,三台虚拟机 172.17.3.70 172.17.3.71 172.17.3.72 系统配置:centos 7,关闭selinux 需要优化的基础配置: [root@sw1 ~]# vim /etc/rc.local ulimit -SHn 65535 modprobe br_netfilter sleep 60 && /sbin/iptables -P FORWARD ACCEPT sleep 15 && docker container prune -f [r

用户希望应用程序始终可用,开发人员应该每天多次部署新版本的应用程序.在Kubernetes中,这是通过滚动更新完成的.滚动更新允许通过使用新的实例逐步更新Pods实例来实现部署的更新,从而实现零停机.新的Pod将在具有可用资源的节点上进行调度. 在上一个模块中,我们将应用程序扩展为运行多个实例.这是执行更新而不影响应用程序可用性的要求.默认情况下,更新期间可用的最大Pod数和可以创建的新Pod的最大数量是一个.两个选项都可以配置为数字或百分比(Pod).在Kubernetes中,更新是版本化的,

一.知识准备 ● 本文详细探索deployment在滚动更新时候的行为 ● 相关的参数介绍:   livenessProbe:存活性探测.判断pod是否已经停止   readinessProbe:就绪性探测.判断pod是否能够提供正常服务   maxSurge:在滚动更新过程中最多可以存在的pod数   maxUnavailable:在滚动更新过程中最多不可用的pod数 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 18.04.1 LTS docker 18.06.0-ce 三.准备镜像.yam

一.知识准备 ● 本文详细探索deployment在滚动更新时候的行为 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 18.04.1 LTS docker 18.06.0-ce 三.准备镜像 首先准备2个不同版本的镜像,用于测试(已经在阿里云上创建好2个不同版本的nginx镜像) docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/mrvolleyball/nginx:v1 docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.c

Kubernetes集群中Service的滚动更新 二月 9, 2017 0 条评论 在移动互联网时代,消费者的消费行为已经“全天候化”,为此,商家的业务系统也要保持7×24小时不间断地提供服务以满足消费者的需求.很难想像如今还会有以“中断业务”为前提的服务系统更新升级.如果微信官方发布公告说:每周六晚23:00~次日凌晨2:00进行例行系统升级,不能提供服务,作为用户的你会怎么想.怎么做呢?因此,各个平台在最初设计时就要考虑到服务的更新升级问题,部署在Kubernetes集群中的Service

目录 滚动更新简介 使用kubectl rolling-update更新RC Deployment的rolling-update 滚动更新简介 当kubernetes集群中的某个服务需要升级时,传统的做法是,先将要更新的服务下线,业务停止后再更新版本和配置,然后重新启动并提供服务.如果业务集群规模较大时,这个工作就变成了一个挑战,而且先全部了停止,再逐步升级的方式会导致服务较长时间不可用.kubernetes提供了滚动更新(rolling-update)的方式来解决上述问题. 简单来说,滚动更新

使用docker swarm滚动更新java项目,部署集群,这一切的前提是使用Jenkins+maven进行项目打包,分发等功能 具体可以参考我的另外三篇文章 https://www.cnblogs.com/mumengyun/p/10037246.html https://www.cnblogs.com/mumengyun/p/10000739.html https://www.cnblogs.com/mumengyun/p/10143203.html 以下写的就是如何使用docker swa

滚动更新是一次只更新一小部分副本,成功后,再更新更多的副本,最终完成所有副本的更新.滚动更新的最大的好处是零停机,整个更新过程始终有副本在运行,从而保证了业务的连续性. 下面我们部署三副本应用: 初始镜像为 httpd:2.2.31,然后将其更新到 httpd:2.2.32. httpd:2.2.31 的配置文件如下: 执行部署 部署过程如下: 创建 Deployment httpd 创建 ReplicaSet   httpd-5c44c97cb5  创建三个 Pod 当前镜像为 httpd:2

系列目录 简介 当kubernetes集群中的某个服务需要升级时,传统的做法是,先将要更新的服务下线,业务停止后再更新版本和配置,然后重新启动并提供服务.如果业务集群规模较大时,这个工作就变成了一个挑战,而且先全部了停止,再逐步升级的方式会导致服务较长时间不可用.kubernetes提供了滚动更新(rolling-update)的方式来解决上述问题. 简单来说,滚动更新就是针对多实例服务的一种不中断服务的更新升级方式.一般情况下,对于多实例服务,滚动更新采用对各个实例逐个进行单独更新而非同一时刻

系列目录 这个系列分为两个小节,第一个小节介绍deployment滚动更新时,deployment.replicaset.pod的细节以及创建过程以及deployment版本管理的方式 第二个小节将介绍滚动更新过程中最大可用.liveness以及readiness等 我们在阿里云上有两个不同版本的镜像用于测试,使用docker pull把它拉取到本地 docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/mrvolleyball/nginx:v1 docker

一.环境准备 我们紧接上一节的环境,进行下面的操作,如果不清楚的,可以先查看上一篇博文. 滚动更新是一次只更新一小部分副本,成功后,再更新更多的副本,最终完成所有副本的更新.滚动更新的最大的好处是零停机,整个更新过程始终有副本在运行,从而保证了业务的连续性. 二.更新 我们查看一下上一节的配置文件mytest-deploy.yaml. apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: mytest spec: repl

参考https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/7988455.html   在前面的实验中,我们部署了多个副本的服务,本节将讨论如何滚动更新每一个副本.   滚动更新降低了应用更新的风险,如果某个副本更新失败,整个更新将暂停,其他副本则可以继续提供服务. 同时在更新的过程中,总是有副本在运行的,因此也保证了业务的连续性.   下面我们进行一个实验,将一个 3 副本的httpd Service,我们将 httpd镜像的版本进行升级   httpd:2.4.35  升级

更新pod镜像两种方式: 方式一:kubectl set image deployment/${deployment name} ${container name}=${image} 例: kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.13 --record 方式二: kubectl edit 修改deployment配置, 将spec.template.spec,containers[0].image 从nginx:1.

一.滚动更新        应用程序一次只更新一小部分副本,更新成功后,再更新更多的副本,最终完成所有副本的更新. 滚动更新的优点:零停机,整个更新过程始终有副本在运行,从而保证了业务的连续性. 1.创建三个副本Httpd服务,初始镜像为httpd:2.2.31,然后滚动更新至httpd:2.2.32 ###cat httpd.yaml### apiVersion: apps/v1beta2 kind: Deployment metadata: name: httpd spec: replica

k8s——滚动更新滚动更新就是一次只更新一小部分副本,更新成功之后再更新更多的副本,最终完成所有副本的更新.滚动更新最大的好处是零停机,整个更新的过程中始终有副本运行,从而保证了业务的连续性.kubectl create deploy httpd3 --image=httpd  --dry-run -o yaml > httpd3.yaml或者手动编写yaml文件: vim httpd3.yaml apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labe

elasticsearch 滚动更新分词 国内用ik.hanlp.ansj或基于其二次开发的比较多 必然有分词变更的操作(主要是是加词) reindex+别名可以解决一部分问题,但在大集群上会影响业务 elasticsearch写入数据时会对原始数据作分词,检索时会对查询条件作分词,以两次的分词算匹配度打分 以加词为例 加词后会导致数据大幅波动(因为查询语句的的分词结果变了,但原始数据的分词信息并没有变,同样一条查询条件,在加词前后的结果并不一致),影响产品应用和聚合统计结果,轻微的波动,可以解