要设置MQ的最大消息长度,需要考虑同时设置队列管理,队列以及通道的最大消息长度. 具体操作如下: runmqsc 队列管理器名称 alter qmgr maxmsgl(10000000) 1 : alter qmgr maxmsgl(10000000) AMQ8005: WebSphere MQ queue manager changed. alter ql(client.queue.local) maxmsgl(10000000) 2 : alter ql(client.queue.local

前段时间,发生了一个问题引起了我对IO队列深度的研究. 存储服务器中linux kernel的mpt2sas驱动模块,将max_queue_depth设置为1024时,引起系统加载驱动时卡死,而调整为512则没问题. 后来看了很多这方面的资料,终于弄明白了. 我们为了追求系统的性能,往往将max_queue_depth设置的很大.但是并不是越大对性能越有帮助. 以下内容全部出自转载,我偷下懒! (1) 探秘I/O队列对磁盘性能的影响 转载请在文首保留原文出处:EMC中文支持论坛https://c

http://blog.csdn.net/striping/article/details/17449653 IOPS 即I/O per second,即每秒进行读写(I/O)操作的次数,多用于数据库等场合,衡量随机访问的性能. 并发IO的概念:并发IO,指多个IO可以同时被处理,比如IO1可以访问a盘,IO2可以同时访问b盘.并发IO的反义词是顺序IO. 条带深度:raid5的128KB条带,128KB条带=磁盘数量乘以每个磁盘上组成这个条带的segment大小,也就是说一个条带把排列的多个磁

usdt节点启动慢和队列深度超出了范围问题 usdt的连接节点报错Work queue depth exceeded(队列深度超出了范围)大概是什么问题?重启了几次节点都不行队列深度超出了范围,估计是usdt的node配置弄错了去github上去搜索,很都搭建node 的方法0.12 RPC Error: Work queue depth exceeded · Issue #7611 · bitcoin/bitcoinhttps://github.com/bitcoin/bitcoin/issu

感谢作者: http://www.wo81.com/tec/mid/mq/2014-04-14/94.html  MQ中间件死信队列深度不断增加问题解决案例 ❞ ☜ ☞ 作者:彭新 日期:2014-04-14 分类:MQ 点击: 来源:www.wo81.com 转载声明:本站文章若无特别说明,皆为原创,转载请注明来源,谢谢 ! 背景:工行某分行发现小额MQ死信队列深度已超过1W,而且还一直在增加,但报文发送.接收均正常. 问题排查过程 1.检查应用日志.mq发送日志,均未发现异常. 2.查看mq

什么是队列深度 在网络损伤仪WANsim中,队列是指一个用于缓存报文的缓冲池.深度是指缓冲池可以存储的最大数据量.当WANsim接受的报文超出了带宽限制的量时,溢出的报文会进入队列中. 我们可以在WANsim中进入损伤界面来调节队列深度的大小.通过下拉框,可以选择不同的单位. packet:可以缓存的最大的数据包个数 KB:以千字节为单位的可以缓存的最大数据量 ms:以毫秒为单位的最大排队时延 队列深度的作用 队列深度实际上是一个缓冲池(Buffer).它可以使部分溢出的数据等待转发,而不是被直

分享一段代码,很简单但是也很实用. #!/usr/bin/python #-*- coding:gb18030 -*- ''' Usage: mq.py [Qmgr] *get the queues' curdepth which type is local, and sorted by curdepth desc. Auth : kongdl@eastcom-sw.com ''' import re import os import sys if __name__=='__main__': i

IO体系概览 先看看本文主题IO调度和IO队列处于整个IO体系的哪个位置,这个IO体系是非常重要的,了解IO体系我们可以对整个IO过程有个全面的认识.虽然一下两下并不清楚IO体系各个部分的细节,但是我们总是能从这儿找到脉络.知道什么问题在什么位置,这个是解决问题的时候最关键的.任何所谓的专家都不太可能100%的了解全部细节,但是知道脉络,可以针对问题有的放矢. 实际上也不用完全明白,没有必要:):) 接下来咱们还是继续主题,请看下图 (注意:本图不涉及direct I/O) 图中数据流箭头1,2

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

问题现象: 1号发生本地来帐队列无法读取消息的问题,导致来帐报文均无法正常处理. 原因分析: 应用系统没有修改或上包,昨天交易和消息读取还是一切正常,mbfe的状态也是正常,mq的状态正常,以上正常可以排除系统问题和版本配置问题. 今天出现和今天发生交易的特殊性或许有关,尝试读取队列中排队的消息失败(/opt/mqm/samp/bin/amqsbcg qname qmgrname 查看不清理:/opt/mqm/samp/bin/amqsget qname qmgrname 查看并清理). 初步认

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

2.1 概览基于 FreeRTOS 的应用程序由一组独立的任务构成——每个任务都是具有独立权限的小程序.这些独立的任务之间很可能会通过相互通信以提供有用的系统功能.FreeRTOS 中所有的通信与同步机制都是基于队列实现的. 2.2队列的特性数据存储队列可以保存有限个具有确定长度的数据单元.队列可以保存的最大单元数目被称为队列的“深度”.在队列创建时需要设定其深度和每个单元的大小.通常情况下,队列被作为 FIFO(先进先出)使用,即数据由队列尾写入,从队列首读出.当然,由队列首写入也是可能的.往

以下基础内容转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php 本章节为大家讲解 FreeRTOS 的一个重要的通信机制----消息队列,初学者要熟练掌握,因为消息队列在实际项目中应用较多. 消息队列的概念及其作用消息队列就是通过 RTOS 内核提供的服务,任务或中断服务子程序可以将一个消息(注意,FreeRTOS消息队列传递的是实际数据,并不是数据地址,RTX,uCOS-II 和 uCOS-III 是传递的地址)放入到队列.同样,一个或者多个任务可以通过 R

[BZOJ2783][JLOI2012]树 Description 在这个问题中,给定一个值S和一棵树.在树的每个节点有一个正整数,问有多少条路径的节点总和达到S.路径中节点的深度必须是升序的.假设节点1是根节点,根的深度是0,它的儿子节点的深度为1.路径不必一定从根节点开始. Input 第一行是两个整数N和S,其中N是树的节点数. 第二行是N个正整数,第i个整数表示节点i的正整数. 接下来的N-1行每行是2个整数x和y,表示y是x的儿子. Output 输出路径节点总和为S的路径数量. Sa

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 对于队列,修改队列状态的操作主要有Enqueue.EnqueueMany和Dequeue.以下程序展示了如何使用这些函数来操作一个队列. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm

消息队列作为任务间同步扮演着必不可少的角色: 相关文章 [FreeRTOS实战汇总]小白博主的RTOS学习实战快速进阶之路(持续更新) 文章目录 相关文章 1 前言 2 xQUEUE 3 相关概念 3.1 数据结构 3.2 收发数据堵塞 4 常用函数 4.1 创建队列 4.2 发送数据 4.3 接收数据 4.4 删除队列 5 举例 6 总结 1 前言 任务之间的同步(同步就是任务之间做数据交互,或为两个任务之间的通讯),任务和中断之间的同步都可以依靠消息队列,从而实现异步处理,FreeRTOS的

作者:阿里云用户 wiwi 消息队列MQS,顾名思义,是用于发送接收消息用的.废话不说,直接进入主题. 使用场景:服务添加了一个新功能,主要用于生成图片,本人用的开发语言是PHP,生成图片比较耗服务器性能,如果使用一台服务器生成的话,生成大量图片时速度就会很慢. 由此决定使用3台服务器同时处理,将任务分布到3台服务器中.另外有一台服务器用于提交任务. mqs支持多个生产者.多个消费者并发访问一个队列(本例是一个生产者,3个消费者). 简单的服务器部署情况如下图: 具体的代码实现这里就不再说明了,

[阿里云产品公测]消息队列服务MQS java SDK 机器人应用初体验 作者:阿里云用户啊里新人   初体验 之 测评环境 由于MQS支持外网访问,因此我在本地做了一些简单测试(可能有些业余),之后使用mqs应用到我的程序中在阿里云的ecs中运行. 先上一张图这是初体验结果 开始正文         本地模式        网络环境     阿里云服务器环境 初体验 之 准备测试 首先就是阅读一下阿里的文档,以及介绍这个事必要的,磨刀不误砍柴工功么!建议大概的通读一下,然后可以将入门指南仔细看

显示队列名dspmq 打开队列 runmqsc QMSAA 200-远程队列 dis qr(*) 显示所有队列 dis qr(saa_to_cips) all 显示队列参数 20-本地队列 查看队列深度(是否有堵塞报文)dis ql(*) where (curdepth gt 0)

算法介绍: 哈夫曼树的思路及实现众所周知,大部分是用堆来维护和实现,这种思路比较清晰,在K比较小的时候处理较快(具体例子接下来再说),而且编程复杂度不是很高,利于应用.但是,其所用的数据结构是树,是在一个森林中操作.有没有更简单的结构?下面介绍一个用一位数组维护的算法——双有序队列算法. 例题分析: 先看一个简单的例子:NOIP2004合并果子 在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆.多多决定把所有的果子合成一堆. 每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起

# 下面的例子将会进行把数据写入磁盘的操作: # 900秒(15分钟)之后,且至少1次变更 # 300秒(5分钟)之后,且至少10次变更 # 60秒之后,且至少10000次变更 # # 注意:你要想不写磁盘的话就把所有 "save" 设置注释掉就行了. save 900 1 save 300 10 save 60 10000 redis01:/data01/redis# cat /etc/redis.conf | grep mem redis01:/data01/redis# cat