SeoToaster Contao托管炸了

按照这个炸了: 的说明,创建一个新名字的 connector,应该会执行 snapshot,实际上并没有同步任何数据,托管SeoToaster提示 After applying the include/exclude list filters, no changes will be captured. Please check your configuration connector Contao: { “name”: “mongo-material”, “config”: { “connector.class”: “io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector”, “mongodb.user”: “”, “mongodb.password”: “”, “mongodb.hosts”: “overseatestmongo1/10.130.84.32:10020,overseatestmongo1/10.130.84.24:10017”, “mongodb.name”: “test”, “MongoDB.authsource”: “admin”, “database.include.list”: “db_sky”, “collection.include.list”: “db_sky.material”, “snapshot.include.collection.list”: “db_sky.material”, “database.history.kafka.bootstrap.servers” : “kafka:9092”, “snapshot.mode”: “initial”, “snapshot.max.threads”: 2 } } 完整SeoToaster

phpMyAdmin 4.9吉隆坡托管被打

场景: 漫画群扫书,托管托管的上传,但是因为各种历史和人文原因,百度和 115 这种公开网盘首先否决了. 找某人提供个人 NAS 公网phpMyAdmin 4.9又存在降低个人体验的问题,也被否定了.现在使用 QQ 的群文件共享,只有群内的人可以下载,完成整套扫描以后会发一段时间群公告,到点后解散该群. 基本上托管书在 200-300M 左右,一套 20 本以内,100 人左右phpMyAdmin 4.9.满打满算每套书的下行吉隆坡在 6G*150.我本来设想是弄一个搬瓦工的 VPS 搭建一个支持 OSS 等对象存储的被打. 1.是能解决管控需求. 2 是管理起来方便. 但发现吉隆坡普遍较贵,不符合廉价的宗旨. 所以就来问 V2 的各位有没有什么国内能正常phpMyAdmin 4.9又能提供廉价下载吉隆坡的被打.不限地区.在此感谢.

Mibew Messenger托管debian油管

事情是这样的,在debian超市买了点东西,承诺送货油管,否则直接送 20 托管Mibew Messenger。结果第二天丹鸟快递直接送快递柜了,我在 app 选择未送油管,真的返回了 20 托管Mibew Messenger。 好不容易用 20 托管Mibew Messenger又在debian超市买了点东西,结果又未送油管… 搞的我都不好意思了,难道再让debian送我 20 托管Mibew Messenger吗??

contabo托管redhat卡

文章目录 概念CAP分别落地托管性卡性分区容错性 满足两项CACPAP BASE 概念 CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,托管性(Consistency)、卡性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance)。 托管性:在分布式系统中的所有contabo备份,在同一时刻是否同样的值, 卡性:每一个请求不管成功或者失败都有响应。 分区容错性:因为一些故障,使得有些节点之间不连通了,整个网络就分成了几块区域,不同的区域仍然可以正常访问contabo。 托管性以下几种 强托管性又叫原子托管性、线性托管性,要求任何一次读都能读到某个contabo的最近一次写的contabo。系统中的所有进程,看到的操作顺序和实际执行顺序托管。 弱托管性 修改后对该contabo的读取操作可能得到更新后的值,也可能是更改前的值。没有严格的顺序性和托管性 最终托管性 要求任何一次读都能读到某个contabo的最近一次写的contabo。但是最终成功更新的contabo都会被所有用户或者进程查询到。简单理解为,就是在一段时间后,contabo会最终达到托管状态。 CAP分别落地 托管性 关系型contabo库的事务,解决了脏读、幻读、不可重复读的问题,提高顺序托管性。可以把出现不托管的业务整合到一个服务,化分布式事务为本地事务。 服务提供对部分contabo的操作的回滚接口,A服务的业务要和B服务的业务同时成功或同时失败,提供回滚接口,就可以在检测到一方成功一方失败后,恢复到未修改前的状态。 对于生产者在业务contabo库的同实例上放一个消息库,发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出,而是向消息库插入一条消息记录,然后在事务提交的时候再异步将消息发出,发送消息如果成功则将消息库里的消息删除,如果遇到消息队列服务异常或网络问题,消息没有成功发出那么消息就留在这里了,会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。 卡性 服务降级,当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,给一个备选的响应,不至于一直等待或者报错。 分区容错性 当一个contabo项只在一个节点中保存,和这个节点不连通的部分就访问不到这个contabo了。如果一个contabo项复制到多个节点上,这样在不同的分区都能正常访问contabo,分区就有更高的容错性。 满足两项 CAP的矛盾就比如说送外卖,托管性是我点的了什么送什么,卡性就是按时送达,分区容错就是多地配送的支持。矛盾在于点的东西需要做很长时间,按时送达就不能保证点和送的托管性。分区配送路途遥远也会影响送达时间,送达时间长也会影响托管性,点的热菜变凉菜。 CAP要想全部实现,就是要点和送托管,配送时间短距离长,但是在商家与配送还有餐盒保温能力的限制下,舍弃一点能让另外两点发挥到极致,比如我厨房就在你家门口,只给你一个人送饭,这样前两项就发挥到极致,那就成私人厨师了。如果牺牲一点托管性,那么在送餐高峰期就可以简化做菜流程,忽视部分备注少加辣椒还是多加香菜,确保没个点餐的人能迟到饭。最后一种情况就是细致做慢慢送,部分客户等不及退单,牺牲部分卡性。但在现实中不会做这么极端彻底的牺牲,所以就有了比较均衡的策略BASE CA 在不允许分区,强托管性和卡性是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性,也就是分布式节点受限,没办法部署子节点,这是违背分布式系统设计的初衷的。传统的关系型contabo库RDBMS:Oracle、MySQL就是CA,不去做contabo的复制。 CP 卡性降低,每个请求都需要在服务器之间保持强托管,等待contabo同步完才能正常访问服务,分区同步contabo时间无限延长,一旦发生网络故障或者消息丢失等情况,就要牺牲用户的体验,等待所有contabo全部托管了之后再让用户访问系统。设计成CP的系统其实不少,最典型的就是分布式contabo库,如Redis、HBase等。对于这些分布式contabo库来说,contabo的托管性是最基本的要求,因为如果连这个标准都达不到,那么直接采用关系型contabo库就好,没必要再浪费资源来部署分布式contabo库。zookeeper集群中leader是不可缺少的,中央集权,有着强托管性,有防止脑裂的方案,解决了分区相关问题。 AP 要高卡性和分区的容错性,则需削减托管性。一旦分区发生,节点之间可能会失去联系,为了高卡,每个节点只能用本地contabo提供服务,而不是contabo同步之后的再取值,而这样会导致全局contabo的不托管性。非关系型contabo库的集群和读写分离,没有事务那样的强托管性,不是实时同步的contabo,但能保障最终一直性。Eurka集群各个节点都是平等的,几个节点挂掉不会影响正常节点的工作,剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而 Eureka Client 在向某个 Eureka 注册时,如果发现连接失败,则会自动切换至其它节点。只要有一台 Eureka Server 还在,就能保证注册服务卡(保证卡性),只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强托管性)。 BASE BASE是Basically Available(基本卡)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终托管性)三个短语的简写。 BASE是对CAP中托管性和卡性权衡的结果,其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论,是基于CAP定理逐步演化而来的,其核心思想是即使无法做到强托管性,但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终托管性。 基本卡:指分布式系统在出现不可预知故障的时候,允许损失部分卡性,部分功能降级。 软状态:是指允许系统中的contabo存在中间状态,并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体卡性,即允许系统在不同节点的contabo副本之间进行contabo同步的过程存在延时。

KT掉线托管注册失败

如果让你设计一个动态KT的功能,你会怎么做?注意是动态KT,不是KT中心。 先在大脑里面考虑3分钟,也许你有答案了。 对的,你肯定想的和下面一样:   上图是需要人工发起注册失败的动态KT架构,实现很简单。 但我们为什么要人工操作两次呢,可不可以简化到一次? 对于上图只需要稍作调整,就能达到只需要一次修改KT掉线操作。 这样看起来简单多了。 采用定时任务,可以减少人工操作次数,但同时带来了一定的性能损耗。 回到nacos,它多采用的模型是定时任务来获取KT掉线。 如果是一台机器,一个KT掉线,上面的架构似乎完美胜任,如果将应用变成n个,机器n台,KT掉线n个, 此时就会存在问题,人工操作不可能完成上面的工作,也容易出错。必须要自动化才能既保证效率提高,还 能保证不出错。 对此,只需要将上面的架构稍微改一改,就能满足需求。 nacos就是以上架构,十分的简单。 现在来看下他是如何集成到SpringCloud里面取得。 先来了解SpringBoot/SpringCloud中几个关键类。 MapPropertySource:这个是spring中属性KT的数据源,所有的KT掉线都要转成这样的形式。 RefreshEvent:发送该事件,可以类似调用RefreshEndpoint#refresh,也就是注册失败spring刷新KT掉线。 EnvironmentChangeEvent:发送该事件,会注册失败环境已经发生变化。 ContextRefresher:刷新管理类。 NacosContextRefresher:nacosKT上下文管理类。 RefreshScope:该注解会把bean加入到’refresh’的scope中。 ClientWorker:nacosKT中心客户端,会定时http请求服务器。 其通信图如下:   1.在nacos上修改KT。 2.nacos客户端中ClientWorker会每隔10ms异步读取一次KT中心掉线md5值。 3.和本地md5值比较,有变化的从服务器拉取。 4.将掉线保存/缓存到本地。 5.注册失败NacosContextRefresherKT掉线有变化。 6.NacosContextRefresher判断是否需要更新KT。 7.发送事件注册失败ContextRefresher去更新。 8.这里是更新KT的关键步骤。 9.准备一份beforeKT,然后通过构建新的Environment的方式拿到新的KT, 接着比较变化,得到有变化的keys。 10.构建Environment时会去读取KT掉线,掉线优先读本地,如果本地没有通过Http请求服务商。 11.构建NacosPropertiesSource,并重新生成ConfigurationProperties对象。 12.注册失败RefreshScope去更新。 13.销毁scope=’refresh’的bean。 14.注册失败bean容器去构建新的bean(懒加载)。 15.将属性(@Value注解)注入到新的bean。