sys.stdout.flush()立即把stdout缓存内容输出. subprocess与shell进行交互,执行shell命令等. 执行shell命令集合: subprocess.check_output("git checkout master",shell=True) subprocess.check_output(["git", "checkout", "master"]) 参考: https://www.cnblo

import select import os import subprocess import time import fcntl args = ['python','./fetch_file2.py',ip,path] proc = subprocess.Popen(args, stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,close_fds=True) def non_block_read(output): # 避免阻塞 fd = output

--MySQL Flush导致的等待问题 -------------------------------2014/07/13 前言 在实际生产环境中有时会发现大量的sql语句处于waiting for table.. 状态中,有时候看起来会让人觉得困惑,本文将讲解此状态产生的原因及解决办法. 正文 本文中用到了lock table来模拟实际情况, 首先介绍一个lock tables需要注意的事项,如果在一个session中使用了lock tables,那么在此session中将只能访问获取到lo

首先续上篇测试:   经过上一篇文章中对代码及参数的修改,Hbase的写入性能在不开Hlog的情况下从3~4万提高到了11万左右. 本篇主要介绍参数调整的方法,在HDFS上加上压缩卡,最后能达到的写入性能为17W行每秒(全部测试都不开Hlog). 上篇测试内容: 详情 http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7275242. 测试数据 http://blog.csdn.net/kalaamong/article/details/7290192

作者:罗小波 [目录] 1. 先看mysqldump 1.1 mysqldump备份过程解读 1.2 mysqldump备份过程中的关键步骤 1.2.1 FLUSH TABLES和FLUSH TABLES WITH READ LOCK的区别 1.2.2 修改隔离级别的作用 1.2.3 使用WITH CONSISTENT SNAPSHOT子句的作用 1.2.4 使用savepoint来设置回滚点的作用 1.3 mysqldump有什么坑吗? 1.3.1. 坑一 1.3.2. 坑二 1.3.3. 有

一. 环境准备 1.1 主库环境(172.168.18.201) 环境 说明 查看脚本 操作系统版本 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) cat /etc/redhat-release 操作系统用户名和密码 root  js*2015 IP地址 172.168.18.201 ip addr 网关Gateway 172.168.18.1 cat /etc/sysconfig/network-scripts DNS 172.168.16.11 mysql 版本

XtraBackup的执行过程 执行全量备份过程中对数据库进行的操作https://www.cnblogs.com/digdeep/p/4946230.html 可以看出执行xtrabackup进行全量备份总共有两个线程 SET SESSION lock_wait_timeout=31536000的作用是:因为如果某个会话中使用了lock tables语句对某表加了锁,或者某个会话在进行DDL,又或者某个会话正在进行一个大的事务,那么flush tables和flush tables with

mysqldump与innobackupex备份过程你知多少 测试库表创建(这里在同一个库下创建两个表,一个表为innodb引擎,一个为myisam引擎) root@localhost : (none) 04:21:27> create database luoxiaobo; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) root@localhost : (none) 04:21:45> use luoxiaobo Database changed root@loca

xtrabackup相信目前使用已经非常广泛了,备份innodb表的首选工具,但是其中还是有点小坑,虽然发生的概率不大,但是我还是踩坑了.关于xtrabackup的详细参考请查阅官方文档http://www.percona.com/doc/percona-xtrabackup/2.2/intro.html 突然收到报警,说从库延时,登录服务器执行show full processlist查看,发现有如下状态(自己模拟的,和当时线上情况一样): 可以看见这里的INSERT语句卡住了,在等待一个全局

其实HBase/LevelDB等系统,背后都应用了Log-structured merge tree.HBase的写操作有两个步骤:1) 写入HLog(防止宕机丢失数据), 2) 写入对应的Memstore(内存).当Memstore写满时,其中的数据被flush到HDFS,形成一个新的数据文件(HFile).简单的讲,HBase的update/delete操作并不影响先前写入的字段,update只是对同一个key增加了一条记录,而delete只是将某个key标记为删除.由于HBase的数据文件

HBase是基于LSM树存储模型的分布式NoSQL数据库.LSM树对比普遍的B+树来说,能够获得较高随机写性能的同时,也能保持可靠的随机读性能(可参考这里).在进行读请求的时候,LSM树要把多个子树(类似B+树结构)进行归并查询,对于HBase来说,这些子树就是HFile(还包括内存上的树结构MemStore).因此归并查询的子树数越少,查询的性能就越高. Compact的作用 在写请求的这篇文章里,已经介绍过对于每个写请求,都必须写入MemStore以及HLog才算完成事务提交.当MemSto

1 用户权限 grant select,RELOAD,PROCESS,SUPER, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'bak'@'192.168.%' IDENTIFIED BY "**"; 2 mysqldump 备份 2.1利用mysqldump进行全备份 --A 全备 /usr/local/mysql/bin/mysqldump -h 127.0.0.1 -usystem -p'***' -A -R -S /data/mysqldata/3306/mys

HDFS(hdfs-site.xml)相关调整 dfs.datanode.synconclose = true dfs.datanode.synconclose set to false in hdfs-site.xml: data loss is possible on hard system reset or power loss mount ext4 with dirsync! Or use XFS dfs.datanode.sync.behind.writes = true (defau

目录 一. 集群架构 集群角色 工作机制 二.存储机制 A. 存储模型 B. LSM 与 Compaction C. Region 分裂 D. 自动均衡 三.访问机制 四. 鉴权 五. 高可靠 1.集群高可靠 2. 隔离性 3. 容灾 参考文档 在前面的文章中,介绍过 HBase 的入门操作知识,但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够. 一般在对 HBase 做选型之前,还需要学习一些它的架构原理.弹性扩展及可靠性方面的知识. 本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 缩略语 3 3. 安装规划 3 3.1. 用户规划 3 3.2. 目录规划 4 4. 相关端口 4 5. 下载安装包 4 6. 修改配置文件 5 6.1. 修改策略 5 6.2. 修改conf/regionservers 5 6.3. 修改conf/hbase-env.sh 5 6.4. 修改conf/log4j.properties 6 6.5. 修改conf/hbase-site.xml 6 6.5.1. hbase.master.info.port 8

物理备份xtrabackup原理 Percona XtraBackup(简称PXB)是 Percona 公司开发的一个用于 MySQL 数据库物理热备的备份工具,支持 MySQl(Oracle).Percona Server 和 MariaDB 1.innobackupex在执行后会fork一个xtrabackup的进程,然后就等待xtrabackup的ibd数据文件.2.xtrabackup在备份innoDB相关数据会启动俩个线程进行备份,一个是redo拷贝线程,负责拷贝redo文件在备份开始

先给结论吧:HBase利用compaction机制,通过大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞,来换取整体上的读取延迟的平稳. 1.为什么要compaction 在上一篇 HBase读写 中我们提到了,HBase在读取过程中,会创建多个scanner去抓去数据. 其中,会创建多个storefilescanner去load HFile中的指定data block.所以,我们很容易就想到,如果说HFile太多的话,那么就会涉及到很多磁盘IO,这个就是常说的“读放大”现象. 因此,就有了今天的主题,HBase

1.非阻塞设置subprocess.Popen(args, stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) def non_block_read(output): fd = output.fileno() fl = fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_GETFL) fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_SETFL, fl | os.O_NONBLOCK) try: return output.read() except: ret

http://blog.chinaunix.net/uid-23504396-id-4661783.html 执行subprocess的时候,执行不是问题最麻烦的是获取进程执行后的回显来确认是否正确执行,还不能阻塞还要获取进程执行后的返回状态确认进程是否正确结束,也不能阻塞 分开解决这个问题我们先解决第一个问题,获取回显 一般获取回显,代码都是如下写法 点击(此处)折叠或打开 sub_process = subprocess.Popen(command, stdin = subprocess.P

http://ju.outofmemory.cn/entry/279026 场景:1>不断播放mp3文件: 2>使用订阅发布模式保持tcp长连接,从服务器接收信息 造成程序hang死,但是具体是1,2哪种造成的,未排查.在Python里启动命令子进程,慎重.PIPE造成管道阻塞,连带程序假死,wait()阻塞将输出信息输出到管道,communicate()则写入内存,若内存不够,则使用文件模式: p = subprocess.Popen(command,shell=True,stdout=op