一、 网络模型 1. OSI 网络模型（七层） 为了解决网络互联中异构设备的兼容性问题，并解耦复杂的网络包处理流程，OSI 模型把网络互联的框架分为七层，每个层负责不同的功能。其中， 应用层，负责为应用程序提供统一的接口。表示层，负责把数据转换成兼容接收系统的格式。会话层，负责维护计算机之间的通信连
前一篇介绍了文件系统的工作原理，这一篇来看看磁盘IO的工作原理 一、 磁盘 1. 按存储介质分类 磁盘是可以持久化存储的设备，根据存储介质的不同，常见磁盘可以分为两类：机械磁盘和固态磁盘。 机械磁盘，也称为硬盘驱动器（Hard Disk Driver，HDD），主要由盘片和读写磁头组成，数据存储在盘
背景介绍 脚本基于Comm命令进行功能封装，考虑到命令执行前需要对文本进行排序，并且在多文件需要比较内容时可能会导致多个文本混乱，因此使用Shell封装成了一个交互式程序，快速对文件内容进行判断和输出想要的内容内容结果。 脚本介绍 文件内容校验(是否一致内容)定制化输出文本(1.仅文本单独出现内容;
相当于是前面篇章的小结 一、 CPU 性能指标 常见指标包括： 平均负载CPU 使用率（user、iowait、system、软硬中断等）进程上下文切换（自愿、非自愿）CPU 缓存的命中率 CPU 的处理速度就比内存的访问速度快得多。这样，CPU 在访问内存的时候，免不了要等待内存的响应。为了协调这
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57704357 Kafka Exporter 监控 Kafka 实时数据 需要安装的组件 Prometheus：时序数据库，按时间保存监控历史数据。语言：Go Grafana：metrics 可视化系统 Kafka Exporter：一个用
2.2.2 Lightning 实操指南 这一节将介绍如何使用 Lightning 导入数据的实操 2.2.2.1 TiDB Lightning 快速开始 注意 TiDB Lightning 运行后，TiDB 集群将无法正常对外提供服务。 若 tidb-lightning 崩溃，集群会留在“导入模式
https://docs.jdcloud.com/cn/object-storage-service/s3fs S3F3是基于FUSE的文件系统，允许Linux 挂载Bucket在本地文件系统，S3fs能够保持对象原来的格式。使用S3F3可以把Bucket当成一个文件夹挂载到Linux系统内部，当成
学习安装部署 ceph 时 ，在添加 mon 时报错了，搜索原因后发现是 时间同步问题。于是学习一下时间同步工具。 一般CentOS6 使用的时间同步工具是ntp。现在还有不少开源软件文档建议安装的时间同步工具是ntp。个人感觉 chrony使用应该和ntp 差不多。本人使用 ntp较少，因为一直C
中断是系统用来响应硬件设备请求的一种机制，它会打断进程的正常调度和执行，然后调用内核中的中断处理程序来响应设备的请求。 一、 为什么要有中断 举个生活中的例子，让你感受一下中断的魅力。比如说你订了一份外卖，但是不确定外卖什么时候送到，也没有别的方法了解外卖的进度，但是，配送员送外卖是不等人的，到了你
一、 进程状态 1. 状态含义 从 ps或者 top 命令的输出中，可以看到处于不同状态的进程 R：Running 或 Runnable，表示进程在 CPU 的就绪队列中，正在运行或者正在等待运行D：Disk Sleep，不可中断状态睡眠（Uninterruptible Sleep）S：Interr
一、 节拍率与CPU时间 前一篇说到，Linux 作为一个多任务操作系统，将每个 CPU 的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉。 为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jif
上篇介绍了三种CPU 上下文切换以及它们可能造成的问题和原因，这一篇来看看在系统中如何发现CPU 上下文切换问题。 一、 查看上下文切换情况 主要使用两个命令：vmstat以及之前用过的pidstat。 1. vmstat # 每隔5秒输出1组数据vmstat 5 procs memory swap
https://zhuanlan.zhihu.com/p/647831844 前言 在日常业务使用或运维管理 TiDB 的过程中，每个开发人员或数据库管理员都或多或少遇到过 SQL 变慢的问题。这类问题大部分情况下都具有一定的规律可循，通过经验的积累可以快速的定位和优化。但是有些情况下不一定很好排查
码: 背景 数字运算在数据库中是很常见的需求, 例如计算数量、重量、价格等, 为了满足各种需求, 数据库系统通常支持精准的数字类型和近似的数字类型. 精准的数字类型包含 int, decimal 等, 这些类型在计算过程中小数点位置是固定的, 其结果和行为比较可预测. 当涉及钱时, 这个问题尤其重要
目录 数组数组定义方法数组包括的数据类型获取数组长度读取某下标赋值 数组遍历数组切片数组替换删除数组追加数组中的元素从函数返回数组加法传参运算乘法传参运算 数组排序算法冒泡排序直接选择排序反转排序 数组 数组中可以存放多个值（bash 只支持一维数组）数组元素的索引从0开始数组在括号内指定数组的值，
https://tidb.net/blog/c9466c40#TiDB%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%B0%83%E5%8F%82%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%BB%8F%E9%AA%8C/%E5%9B%9B%E3%80%81%E6%80%BB%E7%BB%93 TiDB系
https://www.jianshu.com/p/c14cee74fa0a Ramdisk/ramfs/tmpfs Ramdisk:大小固定，默认4096k。在编译内核的时候需将block device 中的Ramdisk支持选项加上。如果对Ramdisk的支持已经编译进内核，可以如下方式使用：查
文章目录 一、什么是发布-订阅消息模型？二、订阅-发布消息模型有哪些应用？2.1 应用于IP 物联网络中的消息传递2.2 应用于操作系统进程间的消息传递2.3 应用于MESH 自组网中的消息传递 三、MQTT 如何实现订阅-发布消息模型？3.1 如何在本机实践MQTT 通信并抓包分析？3.2 MQT
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/three-nodes-hybrid-deployment#%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%B0%83%E6%95%B4 在对性能要求不高且需要控制成本的场景下，将 TiDB、TiKV、PD 混合部署在三台机
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tidb-best-practices 本文档总结使用 TiDB 时的一些最佳实践，主要涉及 SQL 使用和 OLAP/OLTP 优化技巧，特别是一些 TiDB 专有的优化开关。 建议先阅读讲解 TiDB 原理的三篇文章
