可以直接将命令传入系统命令
run模块——执行系统命令
123456789101112131415161718192021222324252627282930#coding=utf-8import subprocess# 使用列表存放传入的命令# capture_output——捕获输出信息# text——编码显示result=subprocess.run(['ls','-l'],capture_output=True,text=True)# stdout——标准输出print(result.stdout)# returncode返回码result...
Mysql主从延时的原因1.网络延时2.主从服务器负载过高3.数据库配置不合理，如缓冲区设置过小4.数据量过大
Mysql主从延时解决方案1.优化SQL语句与事务，选择合适索引2.读写分离3.参数优化，如并行复制(主从性能优化)，调整buffer大小4.硬件升级
从库多线程优化参数1234567891011开启GTID开启binlog模式为row模式gtid_node=ONenforce_gtid_consistency=ONlog_slave_updates=ONslave-parallel-type=LOGICAL_CLOCKslave-parallel-workers=16 # 并...
现象
例行巡检时，发现9-11点CPU压力高
查看发现大量CPU用于SYS和WAIT，us正常怀疑是MySQL锁或SQL语句出问题
死锁两个进程同时调用同一行数据，进入互相阻塞的状态
产生死锁时，由于事务的特性，当事务其中一句SQL执行错误时，数据库会反复执行同一段事务的SQL语句，造成大量CPU占用
锁监控命令
123456show status like 'innodb_rows_lock%'select * from infomation_schema.innodb_trx;select * from sys.innodb_lock_waits;select *...
查看是否有锁表
123SHOW STATUS LIKE 'innodb_row_lock%'Innodb_row_lock_current_waits 当前锁等待数量Innodb_row_lock_waits 发生过多少锁
锁表的可能原因1.硬件性能太低——升级硬件2.处理效率太低，产生阻塞——Mysql性能参数优化3.SQL语句问题——查询锁源并提交开发
查询锁源
1234567891011121314151617181920212223242526SELECT locked_table, //产生锁等待的表locked_index, //锁的索引locked_t...
带日期备份文件1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344import osimport shutilfrom datetime import datetimesrc_dir='/data/test'dest_dir='/backup/'# 创建原目录if not os.path.exists(src_dir): os.makedirs(src_dir)# 创建一些源文件os.makedirs(os.path.join(src_d...
我的博客原本托管在github page中，即使使用cloudflare cdn做了加速，国内访问依然很慢所以干脆直接托管到cloudflare page中，把域名akemi.zj.cn直接绑到了cloudflare中
环境说明博客使用hexo搭建，使用node.js环境
现有流程：我本地将代码通过hexo generate,hexo deploy部署成静态网站后push到github仓库
新增流程：1.创建cloudflare pagecloudflare page可以直接连接github仓库拉取代码
2.配置cloudflare pagecloudflare page相当于也是一个...
一些理论知识kafka的特点1.数据吞吐量大，低延时，扩展性好2.集群容错性高，允许少量节点崩溃3.功能简单，主要关注消息传递，不支持死信队列，顺序消息等高级功能4.允许少量数据丢失
kafka基础概念Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据Partition：Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Par...
jenkins与k8s的对接有多种方法：
jenkins与k8s的插件对接说明
使用clouds插件对接在jenkins执行构建时，k8s上会运行一个jnlp节点，本质上是一种jenkins主从架构的slave节点
jnlp节点通过调用k8s的API，在k8s中创建资源
这种方法比较复杂，因为很多时候jnlp镜像都是需要自己装docker、maven和jdk环境的，还要调整jenkins的设置
jenkins与k8s的脚本对接说明
在k8s的master节点上创建jenkins的工作目录，将其作为jenkins-slave使用，写入脚本创建资源
流程说明：添加jenkins-slave→...
k8s的安装方式选择
官方提供了三种方式
minikube：快速在本地运行一个单点的k8s，主要提供给开发测试使用kubeadm：推荐，提供kubeadm init和kubeadm join，快速部署Kubernetes，这种方式会把组件自动化部署在pod中二进制：从官方下载二进制包，手动部署每个组件，能够更清晰了解k8s各个组件之间的关系
环境说明
123456789101112CentOS Linux release 7.9.20094C4G 50G精简置备etcd 3.3.10k8s 1.13docker 18flannel 0.10控制节点 192.168.10.144 k8s-...
pipeline相当于是将自由风格、maven项目等全部流程通过pipeline脚本进行串联
流程概述
gitlab(checkout)→jenkins→maven编译→docker镜像构建→推送私仓→docker测试→docker发布
环境说明
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445软件版本：CentOS 7.9.2009jenkins 2.462.3gitlab 17.4maven 3.9.9jdk 17.0.12 2024-07-16 LTSjdk 11.0...
