python dicttoxml美化并支持最大层级
前言 在项目开发过程中，总会遇到很多聚合统计相关的需求，在数据量较大的情况下，使用es或者pg等，聚合效率并不能满足我们的需求；所以ClickHouse在聚合统计相关非常高的性能就很满足我们的需求，现在就让我们快速了解ClickHouse吧简介 根据学习总结出ClickHouse的简介如下，源自俄罗斯Yandex公司开源的OLAP数据库2016年开源，发展非常迅速，目前在Github上获得23.4
前言生产环境使用ES过程中，出现偶尔查询极慢的情况， 核查了集群状态，数据量与open状态索引数量等，都没有异常的地方，查询语句也是只进行了一层聚合和一些查询条件，按正常逻辑不会出现慢的情况核查过程查询集群健康状态，发现并不存在什么问题curl -sXGET localhost:9200/_cluster/health?pretty查看open状态的索引数量curl -sXGET localhos
起因使用环境受限，只能与平台层面合作不能在防火墙上开新的接口，只好使用http协议，依托于web服务上流式发送二进制文件pythonimportosimportsysfromflaskimportResponse,jsonfydefstreaming_file(params):"""流式发送文件@return:"""UPDATE_PACKAGE_PATH='/tools/package/'out=
起因生产环境某次进行备份数据库，直接报错错误内容：bashERROR:cachelookupfailedforrelation78105排查过程1.查看该表内容bashdatabase=\dtable_nameERROR:cachelookupfailedforrelation78105但select该表的时候是可以出数据的，insert和update和delete数据都是可以的。2.查询网上，表
记一次celery使用过程中丢失上下文问题问题场景项目中需要在celery的异步任务中连接其他服务的celery任务队列，并向所连接的celery中发送task任务。这样使用的结果就是：需要生成两个不同的celery实例，在第一个celery实例中需要使用flask中的上下文，并进行上下文的生成，在调用完另一个celery实例后，在worker运行了标记的task最大任务销毁重启之后；会发生在需要
Celery使用过程中的内存泄露问题问题描述celery异步任务在定时循环的执行异步任务，隔了半个月左右，收到内存告警的信息，连续一周内内存是在缓慢增加的。进行top命令查询内存的占用率是很高的如下图所示问题定位使用MemoryProfiler工具包进行debug，发现异步任务中存在内存增量的地方大多是发送request请求的地方。例如下面的例子Line#MemusageIncrementOccu
Docker-Compose使用小技巧Docker-compose简介Docker-Compose项目是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排。Docker-Compose将所管理的容器分为三层，分别是工程（project），服务（service）以及容器（container）。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括
Docker常用方法Docker简介docker通过内核虚拟化技术（namespace及cgroups等）来提供容器的资源隔离与安全保障等，由于docker通过操作系统层的虚拟化实现隔离，所以docker容器在运行时，不需要类似虚拟机额外的操作系统开销，提供资源利用率。Docker优点标准化应用发布docker容器包含了运行环境和可执行程序，可以跨平台和主机使用环境标准化方便持续集成，提供从运维到
Celery+RabbitMQ实现订阅发布模式使用RabbitMQ的扇形交换机(fanoutexchange)实现订阅发布模式消息(Message)由Client发送，RabbitMQ接收到消息之后通过交换机转发到对应的队列上面。Worker会从队列中获取未被读取的数据处理。RabbitMQ消息模式的核心理念是：生产者没有直接发送任何消费到队列。实际上，生产者都不知道这个消费是发送给哪个队列的。相
SSO单点登录客户端对接，前后端分离篇用户第一次登录系统登录验证流程增加nginx代理和前后端分离的流程，详细如下图：（请注意看跳转url）同样用户退出流程分为两种情况，如下图所示：From:xaohuihui手搓不易，记得点赞哦
##【最佳实践示例】LogstashJDBC实现ElasticSearch与关系型数据库PostgreSQL近实时同步在数据全文检索需求越来越大的今天，很多公司都在关系数据库数据的基础上，加上了ElasticSearch，来进行数据快速全文检索，所以ElasticSearch与关系型数据库数据进行数据同步就变的尤为重要。本文主要介绍PostgreSQL数据库通过Logstash-JDBC插件与El
一条更新的SQL语句如何执行执行流程一条SQL的执行流程如图所示：（图片来源与网络）()如图所示：MySQL数据库主要分为两个层级：服务层和存储引擎层服务层：server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，包括大多数MySQL中的核心功能所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，包括存储过程、触发器、视图等。存储引擎层：存储引擎层包括MySQL常见的存储引擎，包括MyISAM、InnoDB和
pymongo使用介绍
mongodb数据库安装使用
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