使用GCCArm工具链开发的项目,在升级到arm-gnu-toolchain-12.2之后,编译出现警告arm-gnu-toolchain-12.2.mpacbti-bet1-x86_64-arm-none-eabi/bin/../lib/gcc/arm-none-eabi/12.2.0/../../../../arm-none-eabi/bin/ld:warning:Build/app.elfhasaLOADsegmentwithRWXpermissions关于LOADsegmentwithRWXpermissions警告这是Binutils2.39引入的一个新的安全类型的警告,GCC在升级
使用GCCArm工具链开发的项目,在升级到arm-gnu-toolchain-12.2之后,编译出现警告arm-gnu-toolchain-12.2.mpacbti-bet1-x86_64-arm-none-eabi/bin/../lib/gcc/arm-none-eabi/12.2.0/../../../../arm-none-eabi/bin/ld:warning:Build/app.elfhasaLOADsegmentwithRWXpermissions关于LOADsegmentwithRWXpermissions警告这是Binutils2.39引入的一个新的安全类型的警告,GCC在升级
此文章使用机器并无负载过高情况，只是记录一下排查思路。1、查看系统cpuload情况top1.1按c可按照cpu占用大小排序1.2按1可显示出多核cpu占用情况查出某一个进程占用高后可以使用top-H-p$pid详细查看进程中线程情况2、关于load的一些知识2.1load高不一定是性能有问题，可能是因为在进行cpu密集型计算2.2系统load高不一定是cpu能力问题或者数量不够，只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的，也可能是耗i/0或者其他因素的。2.3系统长期Load高，解决办法不是一味地首先增加CPU，因为Load只是表象，不是实质。增加CPU个别情况下会
此文章使用机器并无负载过高情况，只是记录一下排查思路。1、查看系统cpuload情况top1.1按c可按照cpu占用大小排序1.2按1可显示出多核cpu占用情况查出某一个进程占用高后可以使用top-H-p$pid详细查看进程中线程情况2、关于load的一些知识2.1load高不一定是性能有问题，可能是因为在进行cpu密集型计算2.2系统load高不一定是cpu能力问题或者数量不够，只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的，也可能是耗i/0或者其他因素的。2.3系统长期Load高，解决办法不是一味地首先增加CPU，因为Load只是表象，不是实质。增加CPU个别情况下会
mysqldump和mydumper是我们常用的两个逻辑备份工具。无论是mysqldump还是mydumper都是将备份数据通过INSERT的方式写入到备份文件中。恢复时，myloader（mydumper中的恢复工具）是多线程导入，且一个INSERT语句中包含多条记录，多个INSERT操作批量提交。基本上，凡是我们能想到的，有助于提升导入速度的，myloader都会使用或有选项提供。单就恢复速度而言，可以说，myloader就是逻辑恢复工具的天花板。既然如此，还有办法能继续提升逻辑恢复工具的恢复速度么？毕竟，备份的恢复速度直接影响着灾难发生时数据库服务的RTO。答案，有！这个就是官方在MyS
mysqldump和mydumper是我们常用的两个逻辑备份工具。无论是mysqldump还是mydumper都是将备份数据通过INSERT的方式写入到备份文件中。恢复时，myloader（mydumper中的恢复工具）是多线程导入，且一个INSERT语句中包含多条记录，多个INSERT操作批量提交。基本上，凡是我们能想到的，有助于提升导入速度的，myloader都会使用或有选项提供。单就恢复速度而言，可以说，myloader就是逻辑恢复工具的天花板。既然如此，还有办法能继续提升逻辑恢复工具的恢复速度么？毕竟，备份的恢复速度直接影响着灾难发生时数据库服务的RTO。答案，有！这个就是官方在MyS
很多时候在python中请求API我都是一会儿用response.json，一会儿用json.loads，但是这两个函数的区别我貌似一直没太搞明白，所以趁着这次就把他们解决掉。问题分析resonse.json此网站对这个函数的解释如下（经过谷歌翻译）：response.json()返回结果的JSON对象（如果结果是以JSON格式编写的，否则会引发错误）。Python请求通常用于从特定资源URI中获取内容。每当我们通过Python向指定的URI发出请求时，它都会返回一个响应对象。现在，此响应对象将用于访问某些功能，例如内容、标头等。本文围绕如何从响应对象中检查response.json()展开。
很多时候在python中请求API我都是一会儿用response.json，一会儿用json.loads，但是这两个函数的区别我貌似一直没太搞明白，所以趁着这次就把他们解决掉。问题分析resonse.json此网站对这个函数的解释如下（经过谷歌翻译）：response.json()返回结果的JSON对象（如果结果是以JSON格式编写的，否则会引发错误）。Python请求通常用于从特定资源URI中获取内容。每当我们通过Python向指定的URI发出请求时，它都会返回一个响应对象。现在，此响应对象将用于访问某些功能，例如内容、标头等。本文围绕如何从响应对象中检查response.json()展开。
转自：https://www.evanlin.com/maglev/ 2016年6月2日前言（为什么想读这一篇论文）这一篇论文吸引我注意的原因是，ConsistentHashing本来的特性就是作为分布式缓存之用。谷歌将他们的负载均衡器（代号：Maglev）发布他的实作方式，里面将一致的哈希并做了一些小改版来符合他们的需求。此前我一直在进一步学习，因为谷歌很好地利用了它的能力，因此更有效地提高了它的能力。就想要阅读这一篇论文。本篇导读主要内容如下：介绍Maglev的特性和改进的部分回顾一致哈希介绍磁悬浮哈希原始论文Maglev：快速可靠的软件网络负载均衡器导读什么是磁悬浮？Maglev是G
转自：https://www.evanlin.com/maglev/ 2016年6月2日前言（为什么想读这一篇论文）这一篇论文吸引我注意的原因是，ConsistentHashing本来的特性就是作为分布式缓存之用。谷歌将他们的负载均衡器（代号：Maglev）发布他的实作方式，里面将一致的哈希并做了一些小改版来符合他们的需求。此前我一直在进一步学习，因为谷歌很好地利用了它的能力，因此更有效地提高了它的能力。就想要阅读这一篇论文。本篇导读主要内容如下：介绍Maglev的特性和改进的部分回顾一致哈希介绍磁悬浮哈希原始论文Maglev：快速可靠的软件网络负载均衡器导读什么是磁悬浮？Maglev是G
