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win10搭建mysql主从复制（单台机器）
找了好多文章，都是多台机器，而且写的博客实在看不下去，无奈。 环境： mysql5.5 win10 主机和从机都是在win10下面的一个目录下。 另外：如果是从没有安装过mysql的可以直接参考这个，因为他是用头到尾安装的。 我的mysql是早就安装过的，所以操作步骤上有一些区别，经过摸索，算是成功。 步骤分布式系统是什么？
分布式系统指的是多台机器有关联地组成一个整体，共同完成某一类任务。 分布式系统不专门用于某一类任务，单台机器可以完成的任务，均可以通过分布式系统完成，例如数据存储、Web应用、大规模计算等等。为了使多台机器组成一个整体，需要一个合适的系统/协议使得多台机器在任务分配，资源划分Nginx负载均衡概念
负载均衡概述 早期的网站流量和业务功能都比较简单，单台服务器足以满足基本的需求，但是随着互联网的发展，业务流量越来越大并且业务逻辑也跟着越来越复杂，单台服务器的性能及单点故障问题就凸显出来了，因此需要多台服务器进行性能的水平扩展及避免单点故障出现。那么如何将不同用户11 实现单台和全站HTTPS
单台HTTPS配置1.检查nginx [root@web01 ~]# nginx -V --with-http_ssl_module 2.创建证书存放目录 [root@web02 ~]# mkdir /etc/nginx/ssl_key [root@web02 nginx]# cd /etc/nginx/ssl_key 3.造假证书 1）生成私钥 #使用openssl命令充当CA权威机构创建证书（生产不使Window/linux(docker) 单台宿主机部署多个Jenkins节点
Window/linux(docker) 单台宿主机部署多个Jenkins节点 在使用Jenkins过程中，增加了手动输入的步骤，会阻塞节点运行任务； 由于资源有限，需要在一台机器挂载了很多Jenkins节点； Jenkins节点选择java方式运行； 环境： Windows10 Docker Apline Linux OpenJdk11 前置条件 创建Jenkins节点单台服务器部署LNMP架构测试
LNMP架构 单台节点部署 环境准备： nginx mysql php 1.nginx环境准备 1.配置nginx源 [root@handsome ~]# cat /etc/yum.repos.d/nginx.repo [nginx-stable] name=nginx stable repo baseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/ gpgcheck=1 enabled=1 gpgke单台电脑通过换网线自动切换多个网络
需求分析：一台电脑分别要接入两个内网，只有一个网口，每次切换时都要重新输入IP地址特别麻烦。解决思路：通过以太网的高级TCP/IP设置，添加2个网段私网地址。操作步骤：1.进入网卡---以太网属性。2.进入Internet协议版本4（TCP/IPv4）属性，点击高级。3.在ip设置和dns设置里填入第二个网络配置。4.java分布式（分布式架构）
开头的话，架构多半和业务关联在一起，如果只是简单的图书管理系统、选课系统或者什么简单的财务系统，用不着分布式。只有大型公司、高并发的业务才需要分布式的帮助。当然，架构本身要和业务模型紧密配合才能发挥作用。 很长一段时间，java都是最流行的编程语言。我想，一方面是【手打】coredns单台使用
目录： coredns介绍 coredns安装 corendns配置 coredns介绍 CoreDNS 其实就是一个 DNS 服务，而 DNS 作为一种常见的服务发现手段，所以很多开源项目以及工程师都会使用 CoreDNS 为集群提供服务发现的功能，Kubernetes 就在集群中使用 CoreDNS 解决服务发现的问题。 作为一个加入 CNCF(面试官给我挖坑：单台服务器并发TCP连接数到底可以有多少 ？
曾几何时我们还在寻求网络编程中 C10K 问题的解决方案，但是现在从硬件和操作系统支持来看单台服务器支持上万并发连接已经没有多少挑战性了。有关 C10K（即单机1万个并发连接问题）的信息可以参考《上一个10年，著名的C10K并发连接问题[1]》和《The C10K problem[2]》这两篇文章。我们先假单台机器动静分离
1.配置 [root@web01 /code]# cat /etc/nginx/conf.d/linux.blog.com.conf server { listen 80; server_name linux.blog.com; root /code/wordpress; location / { index index.php; } location ~* \.(jpg|png)$ { root /code/pic如何迁移单台或多台服务器？
本文以单台或多台源服务器（这里指IDC服务器、虚拟机、其他云平台的云主机或其他类型的服务器）迁移至阿里云服务器为例： 服务器迁移中心SMC（Server Migration Center）是阿里云自主研发的迁移平台，能够帮助我们自动化迁移源服务器系统至阿里云。它的优势是支持多平台、多环境迁移，不依可伸缩性
常见问题 有时由于硬件设备的限制，单纯软件上的性能优化已经无法提升系统性能？ 这时需要改造系统的架构体系，提升系统的扩展能力，组合多个只具备低处理能力的硬件设备，从而达到一个具有高处理能力的系统。 可伸缩性 当增加计算机资源时（例如CPU、内存、存储容量或I/O带宽），程序的吞吐量或Linux下利用vagrant创建单台虚拟机
1、创建虚拟机 VBoxManage createvm --name hadoop71 --ostype RedHat_64 --register 2、查看一下当前可用的虚拟机 VBoxManage list vms 3、查看一下当前虚拟机hadoop71的状态及一些默认配置 VBoxManage showvminfo hadoop71 4、VBoxManage modifyvm "hadoop71" --memo3BSC610068R1
目前，空压站的自控系统通过S7-300可编程控制器，将部分空压机的实时运行数据通过RS422/485通讯接口采集进PLC控制系统，并将数据传送到现场控制室计算机上进行显示，以代替传统仪表。但是没有对空压机进行控制。 空压机设备自带的CMC控制器已经能很好的控制单台空压机，但是不具PV、TPS、QPS是怎么计算出来的？（转载的）
QPS = req/sec = 请求数/秒 【QPS计算PV和机器的方式】 QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1：每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2：每天总PV = QPS * 3600 * 8 服Saltstack学习（五）-架构扩展
一、saltstack多master架构单台master管理多台minion时，master压力过大，存在单点问题，需要对master做高可用1.1、多master架构原理传统IT容量估算思路
参考: https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5844961.html https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5772330.html对于上面这个中小型Web架构来说如何对网站做容量预测: 当你的BooS问你，我们的网站在目前的战略下，要做到30w以上的PV，你看我们需要买多少带ElasticSearch 单台服务器部署多个节点
转载：https://www.cnblogs.com/wxw16/p/6160186.html 一般情况下单台服务器只会部署一个ElasticSearch node，但是在学习过程中，很多情况下会需要实现ElasticSearch的分布式效果，所以需要启动多个节点，但是学习开发环境（不想开多个虚拟机实现多个服务器的效果），所以就想着在一台服务器上部署并发数 = QPS*平均响应时间（转）
并发数 = QPS*平均响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request 每秒查询率QPS：对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，即每秒请求数，即最大谈吐能力。 并发数：并发数和QPS是不同的概念，一般说QPS会说多少并发用户下QPS，当QPS相同时，并发用户数越大，网站并发处理能力越好。当单台主机一键编译部署LAMP+wordpress+discuz系统的shell脚本
单台主机一键编译部署LAMP+wordpress+discuz系统的shell脚本 说明： 1、shell脚本与应用程序包在同一个目录中； 2、虚拟机尽量加大CPU核数，以提高编译速度； 3、根据需要修改相应的变量，主要是安装目录、用户名、密码； 4、Mariadb的grant授权部分，需要先手动修改授权范围（@后面的内容）和密ElasticSearch 5学习(3)——单台服务器部署多个节点
一般情况下单台服务器只会部署一个ElasticSearch node，但是在学习过程中，很多情况下会需要实现ElasticSearch的分布式效果，所以需要启动多个节点，但是学习开发环境（不想开多个虚拟机实现多个服务器的效果），所以就想着在一台服务器上部署多个结点（下文以2个结点作为例子），两个节点分别称为实例Web性能测试公式
吞吐量=并发数/平均响应时间 吞吐量=请求总数/总时长 并发 = 请求总数*平均响应时间 / 总时长 并发 / 平均响应时间 = 请求总数 / 总时长 服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) 原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间 公式：( 总PV第三章 异步I/O
为什么要异步I/O 关于异步I/O为何在Node里如此重要，这与Node面向网络设计不无关系。web应用已经不再是单台服务器就能胜任的时代了，在跨网络的结构下，并发已经是现代编程中的标准配备了。具体到实处，则可以从用户体验和资源分配两方面入手。 web的含义是网，Node的表现就如它的名字一样，是