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ESXi主机网卡识别为10Mb导致业务缓慢

某企业所有业务系统及应用运行在由5台安装了ESXi 6.0的服务器组成的虚拟化环境中,已经稳定运行了多年,基本上没有出过问题。今天下午企业工程师联系我,说单位的业务系统访问很慢。在业务系统中PING网关的延时超过2ms,平常都是小于1ms。近期单位服务器与网络没有改动。检查发现有台物理主机内存报警(提示第20个内存插槽的内存有问题),如图1所示。图1 内存有问题将这台服务器置于维护模式,迁移虚拟机到其他主机时提示“等待数据失败……”、“迁移被取消,因为虚拟机内存的更改量超过可用网络带宽……”,如图2所示。图2 迁移失败如果手动迁移虚拟机到其他主机,原来需要几分钟的迁移迟迟不能完成(直到下午用了3个多小时才迁移完成一台)。因为我没在现场,我让用户分别登录每台ESXi主机,PING网关看延时和丢包情况,经过检查这五台主机中,只有一台延时在2~3ms,其他都在1ms以内,而延时在2~3ms的就是内存有故障的这台主机。下午我到现场之后检查发现,一些服务器的网卡被识别为10Mb、100Mb,如图3所示。当前一共5台ESXi主机,其中有4台主机的部分网卡识别有错误,如图4所示是另一台主机的截图。图...

干货丨DolphinDB通用计算教程

DolphinDB不仅可以分布式地存储数据,而且对分布式计算有良好支持。在DolphinDB中,用户可以用系统提供的通用分布式计算框架,通过脚本实现高效的分布式算法,而不需关注具体的底层实现。本文将对DolphinDB通用计算框架中的重要概念和相关函数作出详细解释,并提供丰富的具体使用场景和例子。 1. 数据源 数据源(Data Source)是DolphinDB的通用计算框架中的基本概念。它是一种特殊类型的数据对象,是对数据的元描述。通过执行数据源,用户可以获得诸如表、矩阵、向量等数据实体。在DolphinDB的分布式计算框架中,轻量级的数据源对象而不是庞大的数据实体被传输到远程结点,以用于后续的计算,这大大减少了网络流量。 在DolphinDB中,用户常用sqlDS函数,基于一个SQL表达式产生数据源。这个函数并不直接对表进行查询,而是返回一个或多个SQL子查询的元语句,即数据源。之后,用户可以使用Map-Reduce框架,传入数据源和计算函数,将任务分发到每个数据源对应的结点,并行地完成计算,然后将结果汇总。 关于几种常用的获得数据源的方法,本文的3.1, 3.2, 3.3, 3...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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