一、为什么要进行分布式性能测试 当进行高并发性能测试的时候，受限于Jmeter工具本身和电脑硬件的原因，无法满足我们对大并发性能测试的要求。基于这种场景下，我们就需要采用分布式的方式来实现我们高并发的性能测试要求。 二、分布式性能测试原理 要进行分布式性能测试，我们首先要先一台机器作为主控机（Con
文章目录 准备机器部署(所有机器均执行)创建挂载磁盘路径挂载磁盘路径到文件系统创建minio目录下载minio安装包创建启动脚本创建启动服务 启动测试（所有机器执行）重新加载服务的配置文件启动minio服务查看minio状态关闭minio服务访问地址创建测试bucket上传测试 准备机器 我本地使用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/625060354 前言 本篇文章主要记录项目中遇到的 xxl-job 的实战，希望能通过这篇文章告诉读者们什么是 xxl-job 以及怎么使用 xxl-job 并分享一个实战案例。 那么下面先说明什么是 xxl-job 以及为什么要使用它。
https://www.jianshu.com/p/04327f1b97cb 查看系统里面识别到的硬盘和分区的信息 $ sudo fdisk -l Disk /dev/nvme1n1: 1.8 TiB, 2000398934016 bytes, 3907029168 sectors Units: s
https://www.modb.pro/db/638045 1. 创建分区表同时创建分区 1.1 准备环境 # 创建分区表同时创建分区 create table tb1(id bigint,stat date,no bigint,pdate date,info varchar2(50)) part
https://zhuanlan.zhihu.com/p/131592261 Flink支持完全分布式模式，这时它由一个master节点和多个worker节点构成。在本节，我们将搭建一个如下的三个节点的Flink集群。 一、Flink集群安装、配置和运行 Flink完全分布式集群搭建步骤如下： 1、
https://zhuanlan.zhihu.com/p/428845986#:~:text=%E4%B8%80%E3%80%81kafka-topics.sh%E6%93%8D%E4%BD%9C%201%201%E3%80%81%E6%9F%A5%E7%9C%8Btopic%E5%88%97%E8
比如我有一个变量 “123 456 789”，要求以空格为分隔符把这个变量分隔，并把分隔后的字段分别赋值给变量，即a=123；b=456；c=789 共有3中方法： 法一：先定义一个数组，然后把分隔出来的字段赋值给数组中的每一个元素 法二：通过eval+赋值的方式 法三：通过多次awk把每个字段赋值
– 查看mysql分区名和各分区数据量 SELECT table_name, partition_name, table_rows FROM information_schema.PARTITIONS WHERE table_name=‘test2_partition’; 附加2位前辈博客，讲解分区
https://www.jianshu.com/p/6f9e6743a1dc 需求：有一个目录存放了数十万个文件，现在需要将这个目录上传，如果整个目录上传，中间因为某些故障断开连接了，可能又要从头开始 这时就需要将目录切割成多个小目录，分批次上传，一个简单的 shell 脚本即可实现 思路很简单：遍
https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9809294.html 前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。 oracle 11g 支持自动分区，不过得
针对于优化器在索引存在时依然使⽤全表扫描的情况下，使⽤缓存表和分区表是提升查询性能的有效⼿段。 缓存表 缓存表是将表的内容完全缓存到 TiDB Server 的内存中表的数据量不⼤,⼏乎不更改读取很频繁缓存控制: ALTER TABLE table_name CACHE|NOCACHE; # 使用t
fdisk 命令 创建分区 实现扩容 Linux fdisk命令简介 Linux fdisk 是一个创建和维护分区表的程序，它兼容 DOS 类型的分区表、BSD 或者 SUN 类型的磁盘列表。 # fdisk --help fdisk：无效选项 -- - 用法： fdisk [选项] <磁盘> 更改
起因 有同事分享webpack的代码分割，其中提到了SplitChunksPlugin，对于文档上的描述大家有着不一样的理解，所以打算探究一下。 Q：什么是 SplitChunksPlugin？SplitChunksPlugin 是用来干嘛的？ A: 最初，chunks（以及内部导入的模块）是通过内
> 作者｜Sumeet Ninawe > 翻译｜Seal软件 > 链接｜https://spacelift.io/blog/terraform-environments 通常我们使用 Terraform 将我们的基础设施定义为代码，然后用 Terraform CLI 在我们选择的云平台中创建制定的基
上次我们分享了利用powerquery来合并文件进行数据分析，但是Pq有一部分局限性，在现实工作中，我们往往需要合并多个文件去处理数据， 如果面对20个甚至更多的文件，pq中的每一步的步骤都会去读取每个文件，运行速度会十分慢，那么有没有简单的解决方法吗？ 答案是：可以考虑合并成一个文件后来处理。 我
前面我们分享了，利用python进行数据合并和连接，但是工作中，我们往往需要对数据进一步的聚合或者运算，以求最后的数据结果。 今天我们就来学习一下利用pandas模块，对数据集进行数据透视分析。 pivot_table释义 1.1 pivot_table参数列表： pandas.pivot_tabl
[Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15886787.html "Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质") [Redis系列2：数据持久化提高可用性](https://www.cnblogs.com/w
## 前言： 上一篇分分享了[基于阿里云实现的短信验证码](https://www.cnblogs.com/wml-it/p/17613232.html)文章，考虑到为了防止登录时，非人工操作，频繁获取验证码，趁热打铁，现在添加了图片验证码服务功能。借鉴网上传统的做法，把实现这两个验证的功能做成有个
