ipvs負載平衡模組的核心實現

傳輸模式:[直接路由方式]:直接尋找路由表,以未經處理資料包的目的地址為尋找鍵。本地配置的ip地址就是資料包的目的地址,資料既然已經到了本地為何還要尋找,為何還要繼續路由?這是因為本地的目的地到達情景僅僅是一個假象,真正提供服務的機器還在後面,也就是說服務被負載平衡了。此時問題是,既然本地配置了一個目的地ip地址,其它機器還能配置這個ip地址嗎?那樣的話豈不ip衝突了嗎?    

SVN搭建參考手冊【詳細說明+圖片】

 一、SVN

Cognos報表如何動態顯示圖片

使用者希望可以根據產品在Cognos中動態顯示出產品的Log,這個在Cognos中可以通過條件變數實現,每個產品值對應一個圖片名稱。這樣做比較複雜,首先要定義多個變數,然後針對於每個變數設定Image URL地址。 具體如何?可以參考:How to show images dynamically? 還有一種辦法是在URL Source中來源類型使用”Report Expression”. 下面我做的例子,根據國家動態顯示圖片。 1.  先拖入國家欄位,然後插入一個Image欄位。 2. 

事務複製問題排查

看到微軟亞太地區區資料庫支援人員組官方部落格發布的5篇針對於事物複製問題排查的部落格,感覺非常有用,這裡引用過來跟大家分享一下。  當對事務複製效能問題進行故障排除時,我們可以將資料流分為四段同步的會話,測試每段會話的效能,將有助於確認應該從哪裡開始瓶頸調查。 1)  日誌讀取器(LogReader)的讀者線程通過預存程序sp_replcmds(xp_replcmds的封裝)讀取交易記錄,它會掃描被標記為複製事務的日誌,跳過非複製的事務。2) 

iptables/arptables實現單IP一級二級路由

有時候,你僅僅有一個IP地址,然而卻有多台裝置,比如公司配發的電腦,自己的膝上型電腦,手機,iPad等,顯然公司配發的電腦將是你的這個IP的第一優先佔有者,其它的裝置將無法接入。如果你手上有一個帶有WIFI模組的Linux BOX,你可能會想到建立二級路由,然而此時你的那台公司配發的機器就會被隱藏在這個BOX後面,如果你的BOX在WAN口做了基於狀態的MASQURADE地址轉換,那麼所有針對你的被隱藏的工作機的主動訪問都將不可能,除非你配置複雜的DNAT規則或者路由規則。       

資料倉儲開發的一般流程

DEP1 — 重複的標準開發—為進行重複性的分析處理(通常稱為提交標準報告),通常的需求-驅動處理出現了。這意味著下列的步驟(前面描述的)會重複進行:M1 —會談,資料收集,J A D,戰略計劃,現有系統。M2 —規模估計,階段劃分。M3 —需求形式化。P1 —功能分解。P2 — 0層上下文。P3 — 1 - n層上下文。P4 —每個組件的D F D。P5 —演算法規範說明;效能分析。P6 —虛擬碼。P7 —編碼。P8 —通查。P9 —編譯。P10 —測試。P 11 —實現。GA1 —高層評審。

Msg 9002 The transaction log for database ” is full

今天有個朋友說他的資料庫報錯,錯誤資訊如下: Msg 9002, Level 17, State 2, Line 4The transaction log for database '' is full. To find out why space in the log cannot be reused, see the log_reuse_wait_desc column in

對kerberos的理解–經典對話讀後

kerberos是一個基於對稱金鑰的認證系統,事實上它有時候比基於非對稱金鑰的pki工作的更好,特別是在小規模網路架構時,管理上更加集中和方便,甚至效率更高。那篇經典對話相信很多人都能將之讀完,但是讀完之後同樣很多人需要時間來消化,事實上那篇對話並不僅僅是在講kerberos的原理,它更多的意義在於展示了一種研究問題的方法,從簡單到複雜,一點一點的彌補漏洞,最終加上眾多的權衡,得到一個既安全又高效並且可行的方案。本文簡要概括kerberos的具體過程。    

在SSIS包中使用 Checkpoint從失敗處重新啟動包

使用SSIS做ETL的過程中會遇到各種各樣的錯誤,對於一些大資料量的Job失敗以後我們不希望重新運行,因為重新啟動並執行時間開銷是非常大的,我們只希望從失敗的部分開始運行,這樣可以省去很多的時間。 SSIS提供了Checkpoints的功能,可以捕獲檢查點檔案中的重新啟動點。失敗的容器類型以及功能(例如事務)的實現都會影響在檢查點檔案中所記錄的重新啟動點。檢查點檔案中還捕獲變數的當前值。 建立SSIS的時候需要制定

製作單機俄羅斯遊戲心得(三)

      到目前為止,Piece對象也建立好了,所以“物資”齊全,該準備登上遊戲的舞台———MainFrame中了,要想讓物快在舞台上表演,得有”演員“在”舞台"上啊.所以,在MainFrame中提供了表示當前正在運動的Piece對象的引用currentPiece和下一個方塊的引用nextPiece private Piece currentPiece; private Piece nextPiece;    

org.hibernate.PropertyValueException: not-null property references a null or transient value

org.hibernate.PropertyValueException: not-null property references a null or transient value:com.bjcx.project.entity.task.Equipmenttable.ProjPortfolioID at org.hibernate.engine.Nullability.checkNullability(Nullability.java:72) at org.hibernate.event.

Elasticsearch源碼分析之一——使用Guice進行依賴注入與模組化系統

elasticsearch使用google開源的依賴注入架構guice,這個項目號稱比spring快100倍,具體效能沒有測試過,不過由於其代碼比較簡潔,比spring快很有可能,是不是快那麼多就不知道了。先介紹下guice的基本使用方法。elasticsearch是直接把guice的源碼放到自己的包內(es把很多開源項目的代碼都直接整合到自己項目中,省得依賴一堆的jar包,也使es的jar包達到差不多10M),在org.elasticsearch.common.inject目錄下。Guice主

GlusterFS中的RAID

一直不瞭解RAID是什麼概念,這兩天簡單看了一下,RAID是“Redundant Array of Independent Disks”的縮寫,中文意思是獨立冗餘磁碟陣列,磁碟陣列中針對不同的應用使用的不同技術,稱為RAID level,而每一level都代表著不同技術,目前業界公認的標準是RAID 0~RAID 5。

lucene讀取word,excel,pdf

前面在寫lucene入門的時候,例子只能對txt文檔建立索引,不能對word,excel,pdf建立索引,要讀取這些文檔的內容,需要額外的jar包,好在apache這個開源組織好,提供了對這些文檔解析的開源jar包 索引和查詢,我就不再寫出來了,前面文章有,下面只將這三種文檔的讀取方法貼在下面 1.首先來看WORD文檔:這裡用的是poi,相關jar包(http://poi.apache.org/)可以到apache官網上去下載,然後加到工程中(以下所要用的jar包也是,不再重複說)。一個poi.

Nutch定時抓取網頁

想讓Nutch定時抓取某一網站內容,cron正是解決這個問題的工具。 cron是linux下定時執行工具,可在完全無人工幹預的情況下作業。就像windows中的“任務計劃”功能一樣在Ubuntu server 10.04下,cron是被預設安裝並啟動的。通過/etc/crontab檔案,可以看到以下內容:       ------------------------------------------------------------------------------------------

ASCII碼錶 char(9),char(10),char(13)等

ASCII碼 char(9),char(10),char(13) char(9)   水平定位字元char(10) 換行char(13) 斷行符號測試ASCII碼的方法:在記事本中,按住ALT鍵,同時用小鍵盤輸入十進位的ASCII碼,然後鬆手,就可以看到效果了!如"A"的ASCII碼為65,在記事本中,按住ALT然後在小鍵盤輸入數字65,然後就能看到"A"了。 ASCII碼錶線上查詢(1.0 beta 1)ASCII碼錶 http://www.weste.net/tools/ASCII.asp 

sprintf與浮點數的表示

在將各種類型的資料構造成字串時,sprintf 的強大功能很少會讓你失望。由於sprintf 跟printf 在用法上幾乎一樣,只是列印的目的地不同而已,前者列印到字串中,後者則直接在命令列上輸出。這也導致sprintf 比printf 有用得多。sprintf 是個變參函數,定義如下:int sprintf( char *buffer, const char *format [, argument] ... );除了前兩個參數類型固定外,後面可以接任意多個參數。而它的精華,顯然就在第二個參數:

第六章 – 映像變換 – 霍夫線變換(cvHoughLines2)

霍夫變換是一種在映像中尋找直線、圓及其他簡單圖形的方法,霍夫線變換是利用Hough變換在二值映像中找到直線。利用CV_HOUGH_PROBABILISTIC,對應PPHT(累計機率霍夫變換)?這個演算法的具體實現有待深究!!!----------------------------------------------------------------------------------------------------霍夫線變換的函數為:HoughLines利用 Hough

測試ASCII碼方法

ASCII碼 (char)9,(char)10,(char)13(char)9   水平定位字元(char)10 換行(char)13 斷行符號測試ASCII碼的方法:在記事本中,按住ALT鍵,同時用小鍵盤輸入十進位的ASCII碼,然後鬆手,就可以看到效果了!如"A"的ASCII碼為65,在記事本中,按住ALT然後在小鍵盤輸入數字65,然後就能看到"A"了。ASCII碼錶線上查詢(1.0 beta 1)ASCII碼錶

基於物品的協同過濾推薦演算法——讀“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”

        最近參加KDD Cup 2012比賽,選了track1,做微博推薦的,找了推薦相關的論文學習。“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”這篇是推薦領域比較經典的論文,現在很多流行的推薦演算法都是在這篇論文提出的演算法的基礎上進行改進的。        一、協同過濾演算法描述     

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