小丁的家

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  • git flow說明

    git flow

    網路版本

    我方版本

    gitGraph
       commit id: "main"
       branch develop
       commit id: "init"
       branch feature1
       commit id: "feature1"
       checkout develop
       branch feature2
       commit id: "feature2"
       checkout feature2
       branch mergeFeature
       merge  feature1
       commit id: "merge12ToDev"
       commit tag:"dev-0.0.1"
       branch ga
       commit id: "toPro"
       commit tag:"ga-0.0.1"
       checkout main
       merge  ga
       commit id: "mergeAllFeature"
       checkout develop
       merge  main
       commit id: "202301XX"
       checkout develop
       branch feature3
       commit id: "feature3"
       checkout develop
       branch feature4
       commit id: "feature4"
       checkout mergeFeature
       merge  feature3
       merge  feature4
       commit id: "merge34ToDev"

    主要的幾個分支

    main(有時候是master)

    基本上每一次上板後都要merge回這一個分支，此分支為主要基底，方向只有ga可以改回來他，平常不可改動他，任何情境下都不可以

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  • Elasticsearch 研究筆記：從 Solr Edismax 到 NEST 實戰

    研究目標

    1. Elastic 能否做到 Solr 的 Edismax
    2. 達到的情境：根據 List 的算法跟 String 算法是否一致
    3. 權重的分布情況

    Docker 單節點運行指令

    docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -v es_data:/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch:8.17.0

    Docker 集群配置 (docker-compose)

    version: '3'
services:
  elasticsearch-node1:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.17.0
    environment:
      - discovery.type=zen-disco
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch-node1,elasticsearch-node2,elasticsearch-node3
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch-node1,elasticsearch-node2,elasticsearch-node3
      - xpack.security.enabled=false
    volumes:
      - es_data1:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elasticsearch-net
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"

  elasticsearch-node2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.17.0
    environment:
      - discovery.type=zen-disco
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch-node1,elasticsearch-node2,elasticsearch-node3
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch-node1,elasticsearch-node2,elasticsearch-node3
      - xpack.security.enabled=false
    volumes:
      - es_data2:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elasticsearch-net
    ports:
      - "9201:9200"
      - "9301:9300"

  elasticsearch-node3:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.17.0
    environment:
      - discovery.type=zen-disco
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch-node1,elasticsearch-node2,elasticsearch-node3
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch-node1,elasticsearch-node2,elasticsearch-node3
      - xpack.security.enabled=false
    volumes:
      - es_data3:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elasticsearch-net
    ports:
      - "9202:9200"
      - "9302:9300"

networks:
  elasticsearch-net:
    driver: bridge

volumes:
  es_data1:
  es_data2:
  es_data3:

    啟動集群：

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  • DB-HA架構

    DB HA

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  • DB備份還原

    pgsql 備份

    全備份全回朔

    資料備份

    “`bash~
    sudo mkdir -p /opt/backup/idempiere
    sudo chown postgres:postgres /opt/backup/idempiere
    sudo nano /opt/backup/backup_idempiere.sh
    sudo chmod +x /opt/backup/backup_idempiere.sh
    sudo chown postgres:postgres /opt/backup/backup_idempiere.sh

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  • 資料庫研習文件

    重要觀念

    • Page
    • 資料表的欄位長度
    • Delete的語法
    • IO的速度
    • filegroup跟相對應的disk
    • index的實作是怎麼樣的
    • 語法中的各種lock使用機制
    • 資料表的lock自動跳級
    • 執行計畫

    page

    從 sys.allocation_units 這個表裡面可以找到每個表的page狀態，有分total Page、used page、 data page
    通常 data< used < total

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  • 分散式資料庫訊息

    重要觀念

    分散式資料庫鎖

    https://www.gushiciku.cn/pl/gkKm/zh-tw

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  • schemaSpy

    結論

    這套工具可以掃描資料庫來產資料庫文件，But前提是你的DB 表欄位的關聯要做好，其次他產出後的文件並沒有BI需要後續整理，但是以第一步來說，沒問題

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  • kafka 綜合筆記

    名詞介紹

    1. Producer：訊息生產者
    2. Broker：傳遞訊息的中介者
    3. Consumer：訊息消費者
    4. Topic：訊息的主題
    5. Partition：主題內的分區
    6. ComsumerGroup:消費者群組

    Producer

    只要是發送訊息出去的都是這一個腳色，定位上是往kafka push queue的就是。

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  • SOLR 實戰問題

    2024618大戰

    具體問題

    大總管job機 64台 一秒鐘處理一條queue
    大總管job機 128台 兩秒鐘處理一條queue
    機器開兩倍 速度完全沒起來

    (閱讀全文…)