一、Routing(路由)(usingtheJavaclient)在前面的学习中，构建了一个简单的日志记录系统，能够广播所有的日志给多个接收者，在该部分学习中，将添加一个新的特点，就是可以只订阅一个特定的消息源，也就是说能够直接把关键的错误日志消息发送到日志文件保存起来，不重要的日志信息文件不保存在磁盘中，但是仍然能够在控制台输出，那么这便

工作中由于前期规划不足，导致磁盘空间分配较大，而且是厚置备。后期不再需要时，无法把用不到的空间释放出来，造成空间浪费。经过摸索和实验验证，到最终解决问题，总结出来两种方案。 _风险提示：两种方案的实验都验证通过了，但第一种方案在生产环境中没有成功，如有类似问题，建议采用第二种方案！_环境：Esxi6.5，vCenter6.5U1e，Ub

场景描述线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果，每天有1千多万条，这是我们意想不到的，统计结果咋有这么多。运维找过来，磁盘占了200G，最后问了运营，可以只保留最近3天的，前面的数据，只能删了。删，怎么删？因为这是线上数据库，里面存放有很多其它数据表，如果直接删除这张表的数据，肯定不行，可能会对其它表有影响。尝试每次只删除

环境设置1、检查服务器硬件资源Linux系统（x8664）下的硬件要求：物理内存：最少1GB交互空间：物理内存为1GB至2GB之间时，交互空间为物理内存的1.5倍；物理内存为2GB至8GB之间时，交互空间为物理内存的1倍；物理内存为8GB以上时，交互空间为物理内存的0.75倍。磁盘空间：企业版4.35GB；标准版3.22GB；自

最近在运行Informatica全量抽取时候，系统报了很多莫名的错误，日志也没有显示警告信息。按有限的日志信息查询，可能的原因一般是磁盘空间不够，内存不够，或者是数据量量太大，缓存爆了。经排查，是加载的数据量过大，导致了数据加载的失败。只好通过限制每次的加载数量，分批多次进行跑数据了。业务系统使用的是Mysql数据库，因此在ODS层抽数时候，使用

　　由于公司项目原因需要把大量图片导入到mongo中，于是乎用java写了个小脚本，遍历图片文件夹，把所有的图片导入mongo中，图片数量庞大100多万张。最开始单线程跑，跑了一会发现很慢，十多分钟传了几千张，一合计这得跑到猴年马月啊。分析了一下mongo服务器在本地测试环境，网络传输不是问题。那大部分时间应该消耗磁盘IO上了。于是乎启动了8个线程跑

1数据库概述1.1数据管理技术的产生和发展数据库技术是应数据库管理任务的需要而产生的。20世纪50年代中期以前，计算机主要是用于科学计算。当时的硬件状况是，外存只有纸带、卡片、磁带，没有磁盘等可以直接存取的设备；软件状况是，没有操作系统，没有管理数据的专门软件；数据处理的方式通常是批处理。对数据的管理主要通过人力来完成，这一阶

Java规定的内部机制，实现Serializable接口就行了，这个接口只是个标记性的接口，表示类的设计者已经允许这个类型的对象被序列化写入磁盘或通过网络发送，对于有保密要求的东西一般不实现这个接口防止无意间复制到jvm内存之外。如果一个类型的多数字段可以复制但个别字段不用复制(比如，它实际上是通过其它字段计算出来的)，我们可以把它标记为

导读：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一个优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。1.代码相关遇到性能问题，首先应该做的是检查否与业务代码相关——不是通过阅读代码解决问题，而是通过

 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。Springboot的基本搭建和配置我