维护公司的一个项目， 运行在jvm 上的scala 语言编写； Akka Actor System 实现的一个web 系统。问题： 项目启动后就能占用50% cpu 资源， 8核cpu的情况下， 由于刚启动没有任何负载， 占用cpu明显过多。cpu 占用过多可能的几种情况：一直在GC , gc overhead exceed limit死循环，占用线程不释放线程过多， 线程切换上下文开
一、当前配置Flink：版本1.4Flink-Kafka-Connector：0.10.xKafka-Brokers:3个Topic-Partitoins:3个Topic-Replication:2个二、现象描述Flink通过Kafka-Connector连接Kafka消费数据，当Kafka异常，Broker节点不可用时，Kafka的Consumer线程会把Flink进...
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2022-11-04 10:04:20
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一．Zookeeper部署启动1.下载zookeeperApache ZooKeeper(http://zookeeper.apache.org/releases.html) 2.文件上传通过Xftp软件上传到Linux系统中若在外部解压可直接传入相应的文件地址，若未解压则传入压缩包在Linux系统中进行解压操作tar -zxvf zookeeper-3.9.2.tar.gz在zooke
集群规划如果你需要要部署大规模的 Kafka 集群，建议的方式是，拆分成多个互相独立的小集群部署，每个小集群都使用一组独立的 ZooKeeper 提供服务。这样，每个 ZooKeeper 中存储的数据相对比较少，并且如果某个 ZooKeeper 集群故障，只会影响到一个小的 Kafka 集群，故障的影响面相对小一些。kafka集群性能调优实战千亿级数据量kafka集群性能调优实战总结1.broke
Kafka：定位：分布式的消息队列系统，同时提供数据分布式缓存功能（默认7天）削峰，解耦（高内聚，低耦合）消息持久化到磁盘，达到O(1)访问速度，预读和后写，对磁盘的顺序访问（比内存随机访问还要快）Streaming（分布式的实时计算框架） Kafka目标成为队列平台基本组件： Broker：每一台机器是一个Broker Producer：日志消息生产者，主要写数据 Consumer：日志消息消费
介绍Kafka是一个分布式的、分区的、冗余的日志提交服务。它使用了独特的设计，提供了所有消息传递系统所具有的功能。我们先来看下几个消息传递系统的术语：Kafka维护消息类别的东西是主题（topic）.我们称发布消息到Kafka主题的进程叫生产者（producer）.我们称订阅主题、获取消息的进程叫消费者（consumer）.Kafka是由多个服务器组成的机器，每个服务器称作代理（broker）.在
引言在实际的kafka开发中，我们会发现，无论是生产者还是消费者，都需要构建一个Properties对象，里面设置了很多参数。对于很多初学者来说，会看不懂这些参数分别代表什么含义。 在本篇文章我们就来详细地了解一下这些参数的作用，并探讨下如何使用合理的配置去优化提高生产/消费效率。正文1.kafka消费者参数我们先来看一段消费者的构建代码。Properties props = new Proper
一、CPU使用率高的一般排查思路1） top命令排查CPU使用率高的进程2） su - omm切换到omm用户，jstack -l 进程pid>>文件路径3） top -H -p 进程pid 查看CPU使用率高4） “printf "%x\n" 线程号”将上一步中CPU高的线程号转换成16进制5） 在jstack文件中搜索上一
.通过磁盘顺序读写，效率高，appendLog，对比raid-5 7200rpm的磁盘
sequence io 600M/s
random io 100kb/s
kafka写操作时，依赖底层文件系统的pagecache功能，pagecache会将尽量多的将空闲内存，当做磁盘缓存，写操作先写到pageCache，并将该page标记为dirty；发生读操作时，会先
总结：kafka 第一，怎么解决kafka日志文件占磁盘空间过大的问题 1）配置文件：producer.properties 参数： compression.codec：/
1、初始服务初始已经的 Windows 服务100多个，已安装了mysql数据库和IIS1 Application Host Helper Service
2 Application Information
3 AppX Deployment Service (AppXSVC)
4 AVCTP 服务
5 Background Intelligent Transfer Service
背景：最近在定位性能问题的时候，用监控发现很多指标看不懂，这里总结一下cpu监控指标 UserUser表示：CPU一共花了多少比例的时间运行在用户态空间或者说是用户进程(running user space processes)。典型的用户态空间程序有：Shells、数据库、web服务器……SystemSystem的含义与User相似。System表示：CPU花了多少比例的时间在内核空间
一、 CV_SSE系列指令集的预编译符号定义在opencv2/core/internal.hpp这个头文件中，如果你不包含这个头文件的话，把源码拷贝到自己的函数中，CV_SSE是不被定义的 下面是harrisCorner中的一部分代码
/*该函数的主要作用是利用给定的梯度协矩阵计算每一个点上的harris角点响应强度矩阵*/
static void calcHarris( const
通过以前对mysql的操作经验，先将mysql的配置问题排除了，查看msyql是否运行正常，通过查看mysql data目录里面的*.err文件(将扩展名改为.txt)记事本查看即可。如果过大不建议用记事本了，容易死掉，可以用editplus等工具
简单的分为下面几个步骤来解决这个问题：
1、mysql运行正常，也有可能是同步设置问题导致
2、
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2023-07-20 12:50:31
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为什么要研究这个东西：在upload前先把Mat通过registerPageLocked锁定至显存中，能显著加快程序的速度。例如：先运行src_regist.create(cvSize(8192,8192),CV_16UC1);
cv::gpu::registerPageLocked(src_regist);再运行 gpusrc.upload(src_regist);耗时为2ms； 但把第1步去掉
**iOS构建流畅的交互界面－－CPU，GPU资源消耗的原因和解决方案** CPU资源消耗的原因和解决方案 对象创建 轻量对象代替重量对象 * 不需要响应触摸事件的控件：CALayer显示 * 对象不涉及UI操作，则尽量放到后台线程创建 * 包含有CALayer的控件只能在主线程创建和操作 * 通过Storyboard 创建视图对象时，其资源消耗会比直接通过代码创建对象要大非常多，在性能
最新用ffmpeg+x264编码视频，之前使用老版本的ffmpeg编码视频文件没有问题，但是换了最新的版本之后（ffmpeg版本号2.8.2），出现了编码出来的视频帧率特别大的问题。找了很久，终于解决了，在这里记录一下探索过程。首先，我设置的视频的帧率是25帧/s，但是编码出来的视频帧率则是几千，如下图所示可以看到上图的帧率和码率都是非法的值，这个是为什么呢？下面是解决过程。首先，先知道这个帧率是
OpenCV提供了一套高效的内存管理方案，提升了内存申请速率，减少了内存碎片，能够很好的提升程序的稳定性，同时支持线程同步。下面是对OpenCV内存管理源码中alloc.cpp的主要函数fastMalloc()和fastFree()的解读研究。1、启用内存池分配内存
OpenCV3.1中（包括之前的版本），默认是不启用内存池分配的。我的办法是对源码修改后重新编译。步骤如下：
在alloc
关键词：kafka生产者的缓存机制Kafka导致OOMKafka数据压缩大量64M堆外内存泄露Docker使用内存不断升高直到重启即堆外内存泄露64Mkafka-producer-network-thread1.背景线上kafka异步系统一段时间会OOM，但是我们的测试环境部署在某平台容器虚拟机上，2.排查过程1.在测试环境能重现服务被打挂，以为重现线上问题，为了拿测试环境的dump文件，增加jv
顺序读写kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写生产者负责写入数据，Kafka会将消息持久化到磁盘，保证不会丢失数据，Kafka采用了俩个技术提高写入的速度。1.顺序写入：在大学的计算机组成（划重点）里我们学过，硬盘是机械结构，需要指针寻址找到存储数据的位置，所以，如果是
