多线程是个坑爹的课题,有多线程就有锁。Python中有低级线程模块_thread、再封装一下就是threading、再来一下就是from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
。其中涉及到的锁大概有Lock、RLock、Condition、Semaphore、BoundedSeamphore、Event。这么多看起来怪吓人的,其实这么多的锁全部只是由Lock演化出来的
GitLabCI/CD流程
gitlab如果没有和Docker很好的结合。那么它会是一个很平凡的产品。但是有了CI对比其他产品Gogs、github等它还算可堪一用。上一篇文章写了gitlab_ci.yml配置文件的一些参数的含义。本篇文章记录一下如何从零在Gitlab上完成简单的CI/CD流程。基础流程如下Build流程构建我们需要的镜像上传到镜像仓库。部署的时候从镜像仓库直接拉取重启容器
以下内容来自GitlabCI官方文档
最基础的
jobs作为最顶级的元素。每个job至少包含一个script
1
2job1:
script1: pwd每个job的执行都是完全独立于其他的job
以下内容基本全篇摘抄自v1.3的官方文档,先从理解下面这张两张图开始
以下是看udemy的Elasticsearch入门教程做的简短笔记
阅读全文开始一个软件,从读懂它的配置文件开始。以下是读取3.1配置文档的笔记
总结来说,influxdb的配置文件可配置的地方几乎没有。参数性能调优貌似不存在,其中是否开启,是否记录日志都占据了好多部分。额外需要关注的是data章节有一些关于fsync的设置默认是0,还有默认的max-series-per-database和max-value-per-tag默认都存在限制。暂时不太清楚原理是什么(更新:因为influxdb最大的软肋就在series的数量上。tag的数据都保存在内存。所以有极大的限制。可以看到官方硬件要求,100万的series需要4-6核心CPU,8-32GB内存,iops要求1000+。对比一下influxdb提供的云服务,100万的series需要每月1500刀!!!)。当保存大量数据的时候肯定会报错,另外默认的慢查询日志是没有打开的。对于请求。默认没有限制最大的返回内容数。以及限制单个查询响应的时间
以下为观看Ansible-Configuration Management的笔记。不适合初学者查看。可以作为温习使用
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