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[docker]Mac 下安装使用docker

云主机可以选择操作系统镜像快速创建主机,这比虚拟机更便捷了,我们本地也可以这么做了,因为有了 Docker 这个东西。它依赖于 LXC(Linux Container),能从网络上获得配置好的 Linux 镜像,非常容易在隔离的系统中运行自己的应用。也因为它的底层核心是个LXC,所以在 Mac OS X 下需要在 VirtualBox 中跑一个精小的 LXC(这里是一个 Tiny Core

[linux]服务器Cache占用过多内存导致系统内存不足问题的排查解决

问题描述Linux服务器内存使用量超过阈值,触发报警。问题排查首先,通过free命令观察系统的内存使用情况,显示如下:totalusedfreesharedbufferscachedMem:2467579624587144886520

[linux]Cache过高解决办法

在Linux系统中,我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。在一个RHEL6的系统上,free命令的显示内容大概是这样一个状态:这里的默认显示单位是kb,我的服务器是128G内存,所以数字显得比较大。这个命令几乎是每一个使用过Linux的人必会的命令,但越是这样的命令,似乎真正明白的人越少(我是说比例越少)。一般情况下,对此命令输出的理解可以分这几个层次:不了解。这样的人的第一反应是:天啊

[docker]Mac 下安装使用docker

云主机可以选择操作系统镜像快速创建主机,这比虚拟机更便捷了,我们本地也可以这么做了,因为有了 Docker 这个东西。它依赖于 LXC(Linux Container),能从网络上获得配置好的 Linux 镜像,非常容易在隔离的系统中运行自己的应用。也因为它的底层核心是个LXC,所以在 Mac OS X 下需要在 VirtualBox 中跑一个精小的 LXC(这里是一个 Tiny Core

[C++]linux编程 - C/C++每线程(thread-local)变量的使用

在一个进程中定义的全局或静态变量都是所有线程可见的,即每个线程共同操作一块存储区域。而有时我们可能有这样的需求:对于一个全局变量,每个线程对其的修改只在本线程内有效,各线程之间互不干扰。即每个线程虽然共享这个全局变量的名字,但这个变量的值就像只有在本线程内才会被修改和读取一样。线程局部存储和线程特有数据都可以实现上述需求。1. 线程局部存储线程局部存储提供了持久的每线程存储,每

[mac]应用程序安装神器 brew cask

brew cask如果你厌倦了mac拖拽式的软件安装方式,那么这篇文章也许对你有所帮助。brew cask简介brew cask是通过命令行来安装软件的工具,省去了mac中下载-解压-拖拽-安装一系列繁琐的步骤,包含很多App Store里的常用软件。brew 和 brew cash的区别:brew:是下载解压源码,然后./configure && install , 同时会包含相关依赖

[django]安装配置grappelli

1、下载源码 https://github.com/sehmaschine/django-grappelli2、解包安装 python setup.py install3、配置settings.py INSTALLED_APPS = ('grappelli','django.contrib.admin',)STATICFILES_FINDERS = ('django

Eclipse快捷键

Eclipse中10个最有用的快捷键组合 一个Eclipse骨灰级开发者总结了他认为最有用但又不太为人所知的快捷键组合。通过这些组合可以更加容易的浏览源代码,使得整体的开发效率和质量得到提升。    1. ctrl+shift+r:打开资源    这可能是所有快捷键组合中最省时间的了。这组快捷键可以让你打开你的工作区中任何一个文件,而你只需要按下文件名或mask名中的前几个字母

[python多线程编程] 使用互斥锁同步线程

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import time, threading# 假定这是你的银行存款:balance = 0muxlock = threading.Lock()def change_it(n):# 先存后取,结果应该为0:global balancebalance = balanc...

[python]python web开发系统架构

在Python Web开发的世界里框架横行,但是不论是Django、Webpy、Bottlepy还是Tornado他们在处理Web请求时都有着相同的处理机制,即都要遵循WSGI协议的标准。本文首先分析Python Web开发中常用系统架构,然后对WSGI协议内容进行了简单结算,接着基于WSGI协议编写了一个简单的Python Web框架,最后以Django为例分析处理Web请求的基本流程。

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