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当任何一个功能键不起作用时,chvt 命令会很有用,不通过功能键切换TTY

   今天给大家介绍一个很冷门的命令会话窗口,在UNIX系统中,计算机显示器通常被称为控制台终端(Console)。它仿真了类型为Linux的一种终端(TERM=Linux),并且有一些设备特殊文件与之相关联:tty0、tty1、tty2等。当你在控制台上登录时,使用的是tty1。使用Alt+[F1—F6]组合键时,我们就可以切换到tty2、tty3等上面去。tty1 –tty6等称为虚拟终端,而tty0则是当前所使用虚拟终端的一个别名,系统所产生的信息会发送到该终端上。因此不管当前正在使用哪个虚拟终端,系统信息都会发送到控制台终端上,你可以登录到不同的虚拟终端上去,因而可以让系统同时有几个不同的会话期存在。只有系统或超级用户root可以向/dev/tty0进行写操

新开的云服务linux系统中如何挂载新硬盘及增设SWAP交换分区

     随着大数据的越来越普及,在科技不断的进步情况下,服务器内存的大小在不断的提升,使得swap分区的用处越来越小。虽然作用越来越少,但是有时我们还是得设置swap分区,在实际生产环境中有时需要对系统的swap分区大小来进行调整,不过建议在安装系统时就定义好是否要swap分区、swap分区的大小是多少,如果是条件允许的话建议swap分区在2GB~4GB间,如果还不够建议直接加内存。使用2GB的swap是因为有一些特殊的软件可能在平时使用的时候会使用到swap分区,如高性能的Oracle。

菜鸟零基础实现在Linux系统下进行hadoop集群环境的云服务器搭建

     最近学习建了单机和伪分布式的集群,虽然在搭建分布式集群的时候遇到很多问题,网上查了很多技术指导类的文章,感觉都有些不一样,因为每个人遇到的问题都不一样,我们学到了不针对自己的情况结合百度上的经验分享来进行解决问题,这里我分享一下我在云服务器上安装集群环境的经历,如有错误请大家将就一下。

    搭建Hadoop集群Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce,HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能够提供高吞吐量的数据访问,适用于那些有着超大数据集的应用程序;MapReduce是一套可以从海量的数据中提取数据最后返回结果集的编程模型。在生产实践应用中,Hadoop非常适合应用于大数据存储和大数据的分析应用,适合服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行,支持PB级别的存储容量。Hadoop家族还包含各种开源组件,比如Yarn,Zookeeper,Hbase,Hive,Sqoop,Impala,Spark等。使用开源组件的优势显而易见,活跃的社区会不断的迭代更新组件版本,使用的人也会很多,遇到问题会比较容易解决,同时代码开源,高水平的数据开发工程师可结合自身项目的需求对代码进行修改,以更好的为项目提供服务。

如何nginx在同一个云服务器部署多个网站香港海外线路

    Nginx是一个轻量级高性能的Web服务器,并发处理能力强,消耗资源小,无论是静态服务器还是网站,Nginx表现更加出色,作为Apache的补充和替代使用率越来越高,目前很多大型网站都在使用Nginx做为Web服务器,例如:人人网。另外数据保吧针对大访问量网站的需求,对Nginx做了专门的定制,添加了很多高级功能和特性(Tengine),Tengine的性能和稳定性已经在大型的网站如淘宝网,天猫商城等得到了很好的检验。

      nginx绑定多个域名可又把多个域名规则写一个配置文件里,也可又分别建立多个域名配置文件,我一般为了管理方便,每个域名建一个文件,有些同类域名也可又写在一个总的配置文件里。

服务器卡顿或崩溃的常见原因分析及解决方法

    在计算机网络日益普及的今天,计算机安全不但要求防治计算机病毒,而且要提高系统抵抗黑客非法入侵的能力,还要提高对远程数据传输的保密性,避免在传输途中遭受非法窃取。

云服务器出现80端口被占用,应该如果查看并结束附操作代码

      80端口是为HTTP(HyperText Transport Protocol)即超文本传输协议开放的,此为上网冲浪使用次数最多的协议,主要用于WWW(World Wide Web)即万维网传输信息的协议。搭建网站主要使用的也是80端口,但是当80端口被其他的程序占用时应该怎么办呢?

 一  . 在windows下查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止进程?
     这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入"cmd"后点击确定按钮,进入DOS窗口,接下来分别运行以下命令:
      netstat -aon | findstr "80"

双活存储一个能在发生数据灾难情况下实现业务连续性的架构

     核心系统是企业最为重要的系统,尤其是金融行业,它是金融企业的生命线, 一旦信息科技风险越过了这条底线,企业的整个金融信息系统将全面瘫痪,后果不堪设想。所以为了牢牢守护住这条命脉,企业一直在不断的寻求更好的技术和更优的解决方案,来对核心系统的优化之路进行探索,这其中之一便是核心系统存储双活优化。
传统的核心系统存储都是采用集中式存储,通过搭建两地三中心的存储架构来防范核心系统数据的物理性错误,并通过数据备份来防范数据的逻辑错误。然而目前的两地三中心存储架构为主备架构,一来如果主存储发生故障,必然需要进行存储主备切换,由于核心系统数据量巨大,切换时间漫长,即使成 功切换之后 RPO=0,RTO 也不少于 10 分钟;二来虽然备存储实时存在一份和主存储一样的数据副本,但是这份副本长时间不对外提供读写服务,资源使用率低倒也无所谓,这份副本能否在切换之后正常使用,是需要打一个大大的问号。所以企业每年都会定期进行灾难演练,也可能是出于对这份备副本的“不放心

centos系统下MySQL数据库利用Slave+LVS+Keepalived 进行主从复制

    MySQL数据库同步复制的功能主要体现在它的配置文件(liunx 下为/etc/my.cnf)上,其工作原理为slave端记录并且执行master端的操作日志。mysql主从复制相信已经用得很多了,但是由于工作原因一直没怎么用过。趁着这段时间相对空闲,也就自己实现一遍。尽管互联网上已有大把类似的文章,但是自身实现的仍然值得记录。

 

线上环境并发量比较大时导致数据库死锁检测方式及解决门道

      数据库是一个多用户使用的共享资源,当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性。加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况,当两个事务需要一组有冲突的锁,而不能将事务继续下去的话,就会出现死锁,严重影响应用的正常执行。

    做性能测试或者线上环境并发量比较大的时候经常出现数据库死锁的情况,下面介绍几种数据库死锁的检测方式和解决方式。都是采用sql命令实现的。如果不用命令行也可以通过查看数据库服务器的日志信息进行死锁检测,默认位置是mysql安装目录下的.error文件。也可以通过检测my.ini确定最终的路径
   在数据库中有两种基本的锁类型:排它锁(Exclusive Locks,即X锁)和共享锁(Share Locks,即S锁)。当数据对象被加上排它锁时,其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。数据库利用这两种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。
  下面总结下这两种锁造成的常见的死锁情况与解决方案:

基于zookeeper的分布式搜索引擎SolrCloud云集群技术架构的搭建分享

Solr集群概念简介

一、什么是SolrCloud

     SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。

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