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命令 行工具 dig 是用于解析域名和故障排查的一个利器。dig 向用户返回的内容可以非常详尽，也可以非常简洁，展现内容的多少完全由用户在查询时使用的选项来决定。 命令 行工具 dig 是用于解析域名和故障排查的一个利器。 从主要功能上来说，dig 和 nslookup 之间差异不大，但 dig 更像一个加强版的 nslookup，可以查询到一些由域名服务器管理的信息，这在排查某些问题的时候非常有用。总的来说，dig 是一个既简单易用又功能强大的命令行工具。（LCTT 译注：dig 和 nslookup 行为的主要区别来自于 dig 使用是是操作系统本身的解析库，而 nslookup 使用的是该程序自带的解析库，这有时候会带来一些行为差异。此外，从表现形式上看，dig 返回是结果是以 BIND 配置信息的格式返回的，也带有更多的技术细节。） dig 最基本的功能就是查询域名信息，因此它的名称实际上是“域名信息查询工具Domain Information Groper”的缩写。dig 向用户返回的内容可以非常详尽，也可以非常简洁，展现内容的多少完全由用户在查询时使用的选项来决定。 我只需要查询 IP 地址 如果只需要查询某个域名指向的 IP 地址，可以使用 +short 选项： $ dig facebook.com +short 31.13.66.35

Problem 1533 Subset Accept: 299 Submit: 740 Time Limit: 1000 mSec Memory Limit : 32768 KB Problem Description 整数集合Sn={1,2,...,n}的非空子集如果不含两个相邻的自然数，则称为好子集。你的任务是求好子集的个数。 Input 有多组测试数据。每个测试数据一行,有一个正整数，表示n(1≤n≤70)。 Output 对于每组测试数据，输出一个数表示Sn的好子集的个数 Sample Input 3 Sample Output 4 Hint {1},{2},{3},{1,3}. Source FOJ月赛-2007年9月 开头用dp， 从后往前推理 dp(i) 为以第i项作为结尾的好子集个数 第i项可以选，也可以不选。 选的情况下因为不相邻的限制，就递归dp(i-2)。 不选递归dp(i-1) dp(i)=dp(i-2)+dp(i-1) 最终结果要减一，因为算出来的包含空集 后面知道这是fibonacci ,就直接计算了。 #include <cstdio> #include <cmath> #include <string.h> #include <iostream> using namespace std; const int maxn=70+5; typedef

HDD和SSD磁盘的util指标问题 LInux环境中，在排查磁盘问题时，我们经常使用到iostat工具，这确实是一款非常优秀的工具。但是最近遇到了这么一个问题- ssd做缓存盘，发现业务量稍微上去，utils使用率就高于90%，是不是意味着磁盘出现慢盘了呢？ 比如以下两组数据： Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz sdd 0.00 0.00 13823.00 0.00 55292.00 0.00 8.00 avgqu-sz await r_await w_await svctm %util 0.78 0.06 0.06 0.00 0.06 78.40 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz sdd 0.00 0.00 72914.67 0.00 291658.67 0.00 8.00 avgqu-sz await r_await w_await svctm %util 15.27 0.21 0.21 0.00 0.01 100.00 读io 13k，util使用率78% 读io 73k，util使用率100% 这里理论计算读io 18k就会打满磁盘。其实这里牵扯一个问题，就是ssd固态磁盘是支持并发IO的，这里util只能代表磁盘的繁忙程度

一、前言 在Qt与数据库结合编程的过程中，记录一多，基本上都需要用到翻页查看记录，翻页有个好处就是可以减轻显示数据的表格的压力，不需要一次性将数据库表的记录全部显示，也基本上没有谁在一页上需要一次性显示所有记录，搜索引擎搜索出来的结果也基本上都是翻页显示的，那么问题来了，有没有一种通用的办法可以只需要传入表名和查询条件自动翻页呢，答案是肯定的，Qt对数据库操作的封装也是相当完美的，显示也是如此，为此特意封装成了一个类，直接用就行。 主要功能： 自动按照设定的每页多少行数据分页 只需要传入表名/字段集合/每页行数/翻页指示按钮/文字指示标签 提供公共静态方法绑定字段数据到下拉框 建议条件字段用数字类型的主键,速度极快 增加线程查询符合条件的记录总数,数据量巨大时候不会卡主界面 提供查询结果返回信号,包括当前页/总页数/总记录数/查询用时 可设置所有列或者某一列对齐样式例如居中或者右对齐 可设置增加一列,列的位置,标题,宽度 可设置要查询的字段集合 二、代码思路 void DbPage::bindData(const QString &sql) { queryModel->setQuery(sql, QSqlDatabase::database(connName)); tableView->setModel(queryModel); //依次设置列标题列宽 int

一、TCP连接的相关说明 ①使用TCP协议时，会在客户端和服务器之间建立一条虚拟的信道，这条虚拟信道就是指连接，而建议这条连接需要3次握手，拆毁这条连接需要4次挥手， 可见，我们建立这条连接是有成本的，这个成本就是效率成本，简单点说就是时间成 本 ，你要想发送一段数据，必须先3次握手（来往3个包），然后才能发送数据，发送完了，你需要4次挥手（来往4个包） 来断开这个连接 ②CPU资源成本， 三次握手和4次挥手和发送数据都是从网卡里发送出去和接收的，还有其余的设备，比如防火墙， 路由器等等，站在操作系统内核的角度来讲，如果我们是一个高并发系统的话，如果大量的数据包都经历过这么一个过 程，那是很耗CPU的。 ③每个socket是需要耗费系统缓存的， 比如系统提供了一些接口设置socket缓存的，比如： /proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem /proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem /proc/sys/net/ipv4/tcp_mem 因为TCP的可靠传输，所以我们有大量的应用程序使用TCP协议作为通信，但是每个应用因为产品功能的原因，对TCP的使用是不一样的，比如即时聊天系统（微信，钉钉，探探） 二、TCP长连接、TCP短连接 TCP短连接 概念： 如下图所示，客户端与服务器建立连接开始通信，一次/指定次数通信结束之后就断开本次TCP连接

奥科 利用AudioCodes VolPerfect技术实现卓越的语音质量 •按需可扩展的模块化体系架构 •丰富的数字（E1/T1/J1）和模拟（FXO/FXS）接口 •经济适用的低密度网关 •当电源或网络出现问题时，生命线功能可以转到PSTN •可以转换到PSTN以确保连接 •内置的OSN模块可用于运行第三方的应用程序 •内置的基于DSP的会议模块 Mediant 1000是AudioCodes使用最新技术的节约成本的可用于无线和有线的VoIP媒体网关。智能的封装与一个可堆叠的1U机箱中，被设计用于企业和小型运营商的TDM和IP网络的接口。得益于AudioCodes创新的分组技术，MEDIANT 1000能够快速投放市场，经济可靠的部署下一代网络。 Mediant 1000基于AudioCodes领先而出色的和姓媒体网关技术VoIPerfect架构，MEDIANT 1000可将传统的电话和PBX连接到IP网络。并提供出色的语音质量。除了作为纯媒体网关之外，Mediant 1000于多家网关、交换机、网守、代理服务器、IP话机、会话边界控制器以及防火墙有良好的互通性。 可根据业务增长升级 Mediant 10000在满足服务提供商升级的需求的同时也能满足较小场所的密度需求。简约的模块化网关具有良好的可扩展性，支持1,2,4E1/T1/J1接口，或1至24个模拟FXO/FXS接口

作为公司的公共产品，经常有这样的需求：就是新建一个本地服务，产品线作为客户端通过 tcp 接入本地服务，来获取想要的业务能力。 与印象中动辄处理成千上万连接的 tcp 网络服务不同，这个本地服务是跑在客户机器上的，Win32 上作为开机自启动的 windows 服务运行； Linux 上作为 daemon 在后台运行。总的说来就是用于接收几个产品进程的连接，因此轻量化是其最重要的要求，在这个基础上要能兼顾跨平台就可以了。 其实主要就是 windows，再兼顾一点儿 linux。 考察了几个现有的开源网络框架，从 ACE 、boost::asio 到 libevent，都有不尽于人意的地方： a) ACE：太重，只是想要一个网络框架，结果它扒拉扒拉一堆全提供了，不用还不行； b) boost::asio：太复杂，牵扯到 boost 库，并且引入了一堆 c++ 模板，需要高版本 c++ 编译器支持； c) libevent：这个看着不错，当时确实用这个做底层封装了一版，结果发版后发现一个比较致命的问题，导致在防火墙设置比较严格的机器上初始化失败，这个后面我会详细提到。 其它的就更不用说了，之前也粗略看过陈硕的 muddo，总的感觉吧，它是基于其它开源框架不足地方改进的一个库，有相当可取的地方，但是这个改进的方向也主要是解决更大并发、更多连接，不是我的痛点，所以没有继续深入研究。 好了

1. PG介绍 这次主要来分享Ceph中的PG各种状态详解，PG是最复杂和难于理解的概念之一，PG的复杂如下： 在架构层次上，PG位于RADOS层的中间。 a. 往上负责接收和处理来自客户端的请求。 b. 往下负责将这些数据请求翻译为能够被本地对象存储所能理解的事务。 是组成存储池的基本单位，存储池中的很多特性，都是直接依托于PG实现的。 面向容灾域的备份策略使得一般而言的PG需要执行跨节点的分布式写，因此数据在不同节点之间的同步、恢复时的数据修复也都是依赖PG完成。 2. PG状态表 正常的PG状态是 100%的active + clean， 这表示所有的PG是可访问的，所有副本都对全部PG都可用。 如果Ceph也报告PG的其他的警告或者错误状态。PG状态表： 3.1 Degraded 3.1.1 说明 降级：由上文可以得知，每个PG有三个副本，分别保存在不同的OSD中，在非故障情况下，这个PG是active+clean 状态，那么，如果PG 的 副本osd.4 挂掉了，这个 PG 是降级状态。 3.1.2 故障模拟 a. 停止osd.1 $ systemctl stop ceph-osd@1 b. 查看PG状态 $ bin/ceph pg stat 20 pgs: 20 active+undersized+degraded; 14512 kB data, 302 GB used

一，引言 二，类型转换函数 三，数学运算函数 　　 3.1 四舍五入（round()） 　　 3.2 向上取整（ceil()） 　　 3.3 向下取整（floor()） 　　 3.4 取绝对值（abs()） 　　 3.5 求单行数据最小值（least()） 　　 3.6 求单行数据最大值（greatest()） 四，字符串函数 　　 4.1 字符串截取（substr） 　　 4.2 字符串拼接（concat和concat_ws） 　　 4.3 字符串长度（length） 　　 4.4 字符串分割（split） 　　 4.5 大小写转换（upper|lower） 五，时间函数 　　 5.1 时间获取（current_timestamp） 　　 5.2 日期获取（current_date） 　　 5.3 时间戳获取（unix_timestamp） 　　 5.4 时间转换 正文 一，引言 　　在查询数据的时候，往往需要我们对数据进行清洗和处理，而HSQL提供了很多函数方便我们使用，其实很多函数和普通的SQL是一样的，接下来我们对常用的函数进行分析。 二，类型转换函数 　　语法结构： cast (源数据 as 目标数据类型) -- >注意数据类型必须可以进行相互转换，类似于java的强转 　　示例： -- >字符串转换成整型 hive > select cast ( ' 1 ' as

一、问题描述 当我用docker-compose up时，因为需要build Dockerfile文件，出现下面这个错误： ERROR: Service 'web' failed to build: Get https://registry-1.docker.io/v2/library/python/manifests/2.7: net/http: TLS handshake timeout 二、问题解决 1、查看可用的ip地址 [root@docker-node1 compose-flask] # dig @114.114.114.114 registry-1.docker.io ; <<>> DiG 9.9.4-RedHat-9.9.4-37.el7 <<>> @114.114.114.114 registry-1 .docker.io ; ( 1 server found) ;; global options: + cmd ;; Got answer: ;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 38727 ;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 8, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1 ;; OPT PSEUDOSECTION: ; EDNS: version