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安全运维中的“一次性问题”与“反复性问题”：精准识别与高效应对策略
在复杂的网络环境中，运维工作中难免会遭遇各种各样的问题。这些问题如同网络世界的暗礁，有时突如其来，有时反复困扰。为了确保网络服务的稳定性和可靠性，运维人员必须具备精准识别问题类型、灵活运用应对策略的能力。本文将聚焦于网络运维中两类典型问题——“一次性问题”与“反复性问题”，探讨其特征、处理原则及应对策略。 一、一次性问题：偶发挑战与即时响应 一次性问题，顾名思义，是指那些在发生后由于其根本原因得到…- 83
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探索高效运维：解决问题的根本原因
随着技术的不断发展，运维团队面临的挑战也越来越多。不仅要解决各种突发问题，还要确保系统的稳定性和可靠性。在这篇文章中，我们将探讨如何运用运维技术，从根本上解决问题，提高系统的可用性。 一、区分问题类型 首先，我们需要认识到问题可以分为两类。第一类是解决后不会再发生的问题，如技术故障、系统错误等。第二类是解决一次后仍会有重复或类似问题出现，这通常与用户行为、环境因素或多方面原因有关。 二、深入挖掘问…- 52
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elk+redis 搭建nginx日志分析平台
elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢？首先，架构方面，nginx是有日志文件的，它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次，需要有个队 列，redis的list结构正好可以作为队列使用。然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了。 我们需要的是一个分…- 14
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服务端架构中的“网关服务器”
这么一个场景：一个要承载高并发、具有高性能的后台服务，往往会有多个不同的应用服务。问题来了，你会怎样设计架构呢？ 如下图所示，为了共用一个稳定高效的网络处理功能，把所有服务写在一个进程里。 接下来悲剧一幕幕就要上演了，如果各个模块是多人协作开发，网络库的作者得想办法设计个插件机制供各个应用挂载，开发时无论是人员或者代码都耦合非常严重，大大影响协作、开发效率，后期要增减一个应用也得大动手脚。好吧，这…- 14
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hbase shell基础和常用命令详解
HBase是Google Bigtable的开源实现，它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。 简介 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Google Bigtable的开源实现，它利…- 10
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AsyncTask源码分析
前置内容：Callable、Future、FutureTask Executor子类的execute方法接收一个Runnable作为参数，会在新线程中执行Runnable中的任务，ScheduledthreadPollExecutor也可以submit任务，参数可以是Runnable或者Callable。Callable可以理解为待返回值的Runnable。FutureTask继承了Runnabl…- 15
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网站访问速度慢的排查方法
1. 当网站访问较慢时，首先先查看本地网络是否正常。 方法：先用网络测速测下本地的网络速率：网络速率低于50KB/s，访问网站自然也慢。 2. 本地网络速率正常时，再检查下所访问的网站是否正常。 方法：测一下网站的访问性能操作：在网站检测中，输入IP或域名，选择单文件或全页面进行测试， 分析报告： DNS服务器：显示访问者的出口DNS，作用是通过出口DNS获取访问者所在的网络，如：xx.xx.x…- 79
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图解SQL的inner join、left join、right join、full outer join、union、union all的区别
对于SQL的Join，在学习起来可能是比较乱的。我们知道，SQL的Join语法有很多inner的，有outer的，有left的，有时候，对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。Coding Horror上有一篇文章,通过文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join。我觉得清楚易懂，转过来。 假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有…- 7
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C语言正则表达式详解 regcomp() regexec() regfree()详解
标准的C和C++都不支持正则表达式，但有一些函数库可以辅助C/C++程序员完成这一功能，其中最著名的当数Philip Hazel的Perl-Compatible Regular Expression库，许多Linux发行版本都带有这个函数库。 C语言处理正则表达式常用的函数有regcomp()、regexec()、regfree()和regerror()，一般分为三个步骤，如下所示： C语言中使用…- 56
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高并发架构实战(一) 电商系统设计
转载请标注原文地址：https://blog.csdn.net/lilyssh/article/details/82753318 电商平台微服务架构设计 按照孢子框架要义对电商平台进行微服务架构设计。假设我们设计的目标是简易版淘宝。 1. 需求分析 由于主要是学习技术，所以没对业务规划得过于详细和全面。大的功能分为三个，用户、商品、订单。主要需求如下： 前端首页 注册 及时响应、安全性 商品展…- 16
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java高并发（十二）并发容器J.U.C
并发容器是JDK提供的一个包名：java.util.concurrent ArrayList -> CopyOnWriteArrayList CopyOnWriteArrayList是线程安全的，写操作时复制，当有新元素添加到CopyOnWriteArrayList时先从原有的list中拷贝出来，然后在新的list上写操作，写完之后将原来的list指向新的list，整个操作都是在锁的保护下进…- 13
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java高并发（十八）线程池
在之前已经使用过线程池了。在使用中，基本上就是初始化好线程池的实例之后，把任务丢进去，等待调度执行就可以了。使用起来非常简单方便。 new Thread弊端 每次new Thread新建对象，性能差 线程缺乏统一管理，可能无限制的新建线程，相互竞争，有可能占用过多系统资源导致死机或者OOM 缺少更多功能，如更多执行、定期执行、线程中断 线程池的好处 重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销…- 24
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java高并发（五）并发模拟
在project-1中新建controller，TestController.java内容如下： 1@RestController 2@Slf4j 3public class TestController { 4 5 @GetMapping("/test") 6 public String test() { 7 return "test"; 8 } 9 10…- 4
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每秒处理10万订单的支付架构
随着乐视硬件抢购的不断升级，乐视集团支付面临的请求压力百 倍乃至千倍的暴增。作为商品购买的最后一环，保证用户快速稳定的完成支付尤为重要。所以在15年11月，我们对整个支付系统进行了全面的架构升级，使之具备了每秒稳定处理10万订单的能力。为乐视生态各种形式的抢购秒杀活动提供了强有力的支撑。 一. 分库分表 在redis，memcached等缓存系统盛行的互联网时代，构建一个支撑每秒十万只读的系统…- 17
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JAVA多线程与高并发(四)[LockSupport,AQS解读]
link-JAVA多线程与高并发系列[前言,大纲,目录] LockSupport 关键方法: park(): 当前线程阻塞(如果当前线程没有被unpark) unpark(Thread thread):如果入参的线程正在park(),则让它恢复运行;否则,就保证下一次该线程park()时不会阻塞. unpark(t)必须在线程t启动(start)后才有效果. 可以这么理解:unpark相当于是一张…- 9
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Python基础教程书籍案例：P2P在线文件共享(使用XML-RPC进行文件共享)【三】
这一篇教程，我们在之前已编写模块的基础上，通过wxPython实现GUI图形界面的客户端。 一、导入模块 我们需要导入之前server模块和client模块中实现的一些类和方法，另外还需要导入wx模块。 示例代码： 1''' 2想要学习Python？Python学习交流群：984632579满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！ 3''…- 16
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基于Netty的RPC简单框架实现（三）:Kryo实现序列化
1. 序列 化和反序列化 网络中都是以字节序列的形式来传输数据的，因此在发送消息时需要先将对象序列化转换为字节序列，然后将获得的字节序列发送出去，消息接收方接收到字节序列后将之反序列化获得传输的对象，从收发双方来看就如同直接发送和接收了对象一样。 ******2.**第三方依赖 本例使用目前最新版的kryo-serializers 0.36用于序列化 1<dependency> 2 &…- 29
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gRPC go安装教程
安装protobuf go get -u github.com/golang/protobuf/proto go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go 此时会生成protoc-gen-go，protoc一般是获取已经编译好的可执行文件（https://github.com/google/protobuf/releases） linux需要将…- 15
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