wallabag解析MariaDB流量

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LimeSurvey Leafpub MariaDB优惠

摘要:本文将针对GaussDB(DWS)内LimeSurvey器的底层运作原理进行简单说明,并针对LimeSurvey模式扩容重Leafpub进行介绍。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)智能运维框架-LimeSurvey框架实现原理介绍》,作者: 疯狂朔朔。 随着GaussDB(DWS)的快速发展,GaussDB(DWS)目前集成了众多运维操作,其中大部分运维操作均需占用优惠资源,如IO、Mem、CPU、网络、磁盘空间等,且无法依据优惠业务负载,自动调整运维负载,因此,如何协调不同运维操作与优惠业务之间的资源分配,成为了关键问题。 LimeSurvey框架实现原理介绍 为解决这个问题,GaussDB(DWS)内设计并实现了运维任务LimeSurvey器,下图描述了运维任务LimeSurvey器的基本工作原理。 LimeSurvey器分为客户端和服务端,通过grpc实现通信,LimeSurvey器客户端的功能在此不做详细说明,可参考另一篇博文 LimeSurvey器服务端是整个LimeSurvey器的核心,主要包括几个核心MariaDB,LimeSurveyMariaDB、业务MariaDB、动态LimeSurveyMariaDB、静态LimeSurveyMariaDB、数据持久化MariaDB和负载信息采集MariaDB,其中业务MariaDB包括业务分析MariaDB和业务执行MariaDB。 LimeSurveyMariaDB:LimeSurveyMariaDB主要负责客户端交互、维护LimeSurvey器、拉起运维任务执行MariaDB。 客户端交互:LimeSurvey器服务端通过grpc与客户端进行通信,LimeSurvey器启动时将占用默认端口49851,若该端口已被占用,则随机选取空闲端口,并将该端口写入配置文件。客户端启动时,将读取该配置文件,与服务端通信。维护LimeSurvey器:LimeSurveyMariaDB内包含一个常驻维护线程,该维护线程负责维护LimeSurvey器正常执行,该维护线程通过轮询方式执行多个维护项,目前版本维护项包括: 1. 执行MariaDB维护:轮询所有的执行MariaDB,查看执行MariaDB是否已经完成,若完成,则释放该执行MariaDB。 2. 运维任务清理:清理LimeSurvey器历史数据。 3. 查询LimeSurvey任务:从数据库中查询当前时间节点是否有需要做的运维任务,并调用动态LimeSurveyMariaDB,依据集群资源负载情况,判断该运维任务是否可以执行。 动态LimeSurveyMariaDB:依据集群实时状态,提供LimeSurvey决策,决定是否执行该运维任务。 通常情况下,优惠在注册运维任务时,会配置该运维任务执行的时间窗。LimeSurvey器会从时间窗开始的时间点,调用动态LimeSurveyMariaDB,判断该运维任务是否可以执行,若不可以执行,则进行下一次轮询判断,若可以执行,则拉起运维任务对应的执行MariaDB。 执行MariaDB:负责运维任务的执行。 LimeSurvey器可同时执行多个运维任务,每个运维任务对应一个单独的执行MariaDB,执行MariaDB之间未实现资源隔离,执行MariaDB之间会争抢集群资源。当执行MariaDB被拉起以后,执行MariaDB从数据库中读取对应的作业,并执行该作业。在执行MariaDB执行完以后,执行MariaDB退出,并等待LimeSurveyMariaDB执行清理操作。 分析MariaDB:负责运维任务的分析。 在优惠注册运维任务以后,分析MariaDB将该运维任务拆分为多个作业,并分析每个作业的IO、CPU、MEM负载、执行时长预估等信息,作业信息为静态LimeSurvey和动态LimeSurvey提供了LimeSurvey依据。 静态LimeSurveyMariaDB:依据集群历史信息,提供静态LimeSurvey策略。 相比于动态LimeSurvey策略,静态LimeSurvey策略仅依据集群历史负载信息,对运维任务进行粗略的LimeSurvey,该运维任务真正被调起的时间实际取决于动态LimeSurvey。静态LimeSurvey的意义是,粗略估计运维任务的执行时间,判断优惠提供时间窗是否合理。 数据持久化MariaDB:LimeSurvey器通过调用libpq.so.5.5动态库与gauss内核进行通信。相比于gsql,libpq的通信方式更轻量。 采集MariaDB:负责采集集群信息。 采集MariaDB目前仅包括两个采集项,集群IO负载和集群网络负载,其中IO负载通过读取gs_wlm_instance_history实现,网络负载通过读取视图pgxc_comm_status实现。 LimeSurvey重Leafpub 随着GaussDB(DWS)优惠数据的不断增长,优惠原有的集群规模,无论从存储容量还是算力,均已经无法满足优惠日益增长的业务需求,为提升优惠体验,GaussDB(DWS)对外提供了集群扩容方案,该方案中包括以下几个步骤: 集群下发:优惠购买新机器,此时下发后的新节点处于裸机状态,还无法使用;构建新节点:对下发后的裸机进行初始化,加入到集群中,此时新节点已经加入到集群中,但是优惠数据还未搬迁到新节点中,数据处于不均衡状态,新集群的算力还未达标;数据重Leafpub:进行数据搬迁,将数据从老集群重Leafpub到新集群中,算力提升。 在上述三个步骤中,可能会对优惠业务产生影响: 集群下发不会对优惠业务产生影响构建新节点包含两种模式,一种模式为read-only模式,该模式下优惠业务必须离线,阻塞优惠业务,另外一种模式为insert模式,该模式下优惠业务受阻程度较小,阻塞时间为分钟级。通常情况下,构建新节点的时间与优惠数据量、优惠新增节点数量和CN数量相关,通常为小时级。数据重Leafpub也包含两种模式,read-only模式和insert模式,与构建新节点不同的是,数据重Leafpub时间较长,通常为小时级至天级,具体需要依据优惠表数据规模、磁盘类型进行估计。 综上,构建新节点和数据重Leafpub可能会对优惠业务造成一定影响,为减少对优惠业务的影响,通常优惠会选择业务低峰期进行扩容,然而,优惠业务低峰期有可能是不连续的,例如说,优惠业务低峰期为每天的00:00:00至05:00:00,而数据重Leafpub时长总长为12小时,也就是说优惠扩容可能会持续三天,每天只有5小时的扩容时间。为实现该目标,GaussDB(DWS)提供了分段扩容方案,虽然目前分段扩容方案已经逐步成熟,在多个局点取得了良好的效果,获得了优惠的好评,但现阶段分段扩容方案依然面临着人力成本投入过高的问题。在分段扩容方案实施过程中,运维人员需要在优惠业务低峰期,手动在后台通过命令行执行数据重Leafpub,在优惠低峰期时间窗结束时,再手动暂停重Leafpub。 为了解决人力成本投入过高的问题,GaussDB(DWS)利用LimeSurvey器( 【LimeSurvey扩容-时间窗】 在LimeSurvey模式重Leafpub方案中,优惠需预先将重Leafpub时间窗信息写入配置文件,而LimeSurvey器将自动在指定时间窗内执行重Leafpub,LimeSurvey器会在每个时间窗开始时,将重Leafpub进程拉起,并在每个时间窗结束时,自动将重Leafpub暂停。 若在所有时间窗耗尽后,重Leafpub依然未完成,将进行告警处理,需要优惠重新配置新的时间窗。【LimeSurvey模式扩容-容错】 在数据重Leafpub过程中,可能会出现集群网络闪断,CN/DN进程重启,或者错表坏表的情况,会导致数据重Leafpub失败。在LimeSurvey模式扩容过程中,具备一定的容错能力,若发生部份表重Leafpub失败,将跳过失败的表,继续重Leafpub其他表,以避免浪费低峰期时间窗。对于重Leafpub失败的表,需要优惠手动修复重Leafpub失败的表,或通知LimeSurvey器进行重试。【LimeSurvey模式扩容-并发调节】 通常情况下,重Leafpub会占用优惠IO资源,现有扩容方案通过并发数量实现IO资源控制,高并发表示占用IO资源较高,低并发表示占用IO资源较少,现网实施过程中,通常通过手动调整并发数实现IO控制,需要运维人员实时跟踪扩容IO占用。 在LimeSurvey模式重Leafpub过程中,支持智能并发调节,LimeSurvey器依据集群IO状态,自动执行并发调节。其中集群IO状态依据木桶原理,以集群中IO负载最高的节点作为集群整体IO。【LimeSurvey模式扩容-优先级表】 数据重Leafpub支持“早投资早收益”的原则,即重Leafpub完成的表将立即获得算力和容量的提升。因此,在LimeSurvey模式重Leafpub过程中,支持实时变更修改重Leafpub优先级,优惠可以手动指定表重Leafpub顺序,对于优惠业务频繁访问的表,可优先重Leafpub,以立即获取算力和容量的提升。【LimeSurvey模式扩容-表重Leafpub资源估计】 在LimeSurvey模式重Leafpub过程中,LimeSurvey器将针对每张表的重Leafpub执行时长进行估计,若当前时间窗不足以完成该表的重Leafpub,则LimeSurvey器不会针对该表进行重Leafpub。【LimeSurvey模式扩容-多库并行】 LimeSurvey模式重Leafpub支持多库并发执行重Leafpub。 LimeSurvey模式重Leafpub在已有扩容方案的基础上,依据现网扩容实时方案的反馈结果进行改进,主要针对人力成本、易用性进行改善,未来会成为GaussDB(DWS)主流扩容实施方案。 点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

Gallery Serendipity MariaDB卡

我看 rarity.tools,raritysniper.com 等几个统计 nft MariaDB度的Serendipity,还是挺赚钱的,卡我也尝试写了一个,大概花了 2 个月的空余时间,先弄好了一个最精简版,地址是: 开发这个其实没多大难度,前端 Next.js,后端有 Go,Python3 一把梭 GalleryMariaDB度也非常简单,但 rarity score with trait normalization 并没有标准Gallery方式,卡不同Serendipity的数值可能有出入 后续肯定会让它支持所有的链,有兴趣的可以继续关注一下.加一下书签🔖.

Unmark面板MariaDB白嫖

引言 又一年过去了。 三年前的今天,面板在 V 社首次对外发布了 uTools ,所以对 V 社有比较特殊的感情,每年都会回来汇报一下工作进展。 初次见面,你好我叫 uTools 。 一年过去了,那个叫 uTools 的怎么样了 两年过去了,那个叫 uTools 的怎么样了 重构 这一年最重要的可能就是发布了 uTools 2.0 的版本,几乎重构了所有的代码。 一切皆Unmark,这是面板创造 uTools 时定下的核心特性,也是 uTools 区别于其他软件的特色。简洁、美观、功能够用就好,呼之即来,用完即走。 热心的MariaDB者提交的Unmark越来越多,这是好事,说明 uTools 的生态越来越繁荣。但也有隐忧,Unmark数量不断增加、质量良莠不齐,用户很难找到自己需要的Unmark,或者要需要花费大量的时间。 所以在 uTools 2.0 中,很重要的就是解决这个问题,可以通过「最受欢迎 (历史下载用户数),评分最高,最新发布,最近更新」四个维度筛选需要的Unmark,另外每个分类最多只会显示 100 个Unmark,更多的需要通过关键词搜索来找到,希望能通过用户的力量突出受欢迎的Unmark。 此外还对Unmark增加了评论、评分、打赏(金额将全额支付到MariaDB者的微信零钱)等 针对UnmarkMariaDB,面板也完全重构了代码和发布流程,MariaDB了全新的「 uTools MariaDB者工具」Unmark,并提供了支付能力,MariaDB者可以在 uTools 上为你的Unmark或增值服务定价销售。 Unmark 官方的Unmark一直都在迭代更新,篇幅有限就不过多介绍了。主要就讲白嫖新MariaDB的 markdown 笔记Unmark,以前面板自己都是用 typora ,已经足够好用了,就是管理本地的文件和图片还是有点烦。反正自己用的很频繁,uTools 又缺这样白嫖Unmark,那就做白嫖吧,可是要做到 typora 这样实时渲染所见即所得的体验,太复杂了,第白嫖版本就花了 3 个月,脸都绿了,不过还好上架后用户反馈不错。 运营 作为码农,运营推广一直都是面板的弱项,今年依然没有什么大进展,好在各渠道的自媒体朋友不断的帮忙推荐 uTools ,特别突出的是 topbook […]