上一个章节,简要说了以下分片下载的几个特性.今天主要用示例说明一下pdf.js分片下载. 服务器环境: php7.2 nginx 1.14 ubuntu 18.04测试浏览器:谷歌浏览器 70.0.3538.110( 第一个场景,直接使用pdf 文件1.1 代码如下:注意路径使用的是pdf 文件的物理路径 $filePath = ‘…/doc/big.pdf’;这里是举例,这样作有一个明显的缺点,就是容易被盗链getDocument 方法中的 rangeChunkSize 参数,就是设置分块大小

1 问题 当使用pdfjs来实现预览功能的时候,遇到了2个问题: 一是带宽占用过大,会下载整个pdf文件,这对部署在公网的应用来说,成本压力很大,因为云服务带宽是很贵的. 二是内存占用过大,一个80M的pdf,在预览时占用内存高达600M,在一些内存较小的手机上容易发生崩溃. pdfjs默认配置下,会加载所有的分片(内容),即使只预览一个页面也会加载整个文件.能不能实现按需加载呢?只加载所预览的页面?答案是可以,下面我就详细地介绍如何做. 2 测试环境 pdfjs 1.10.100 prebui

cluster.routing.allocation.allow_rebalance 设置根据集群中机器的状态来重新分配分片,可以设置为always, indices_primaries_active和indices_all_active,默认是设置成indices_all_active来减少集群初始启动时机器之间的交互. cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance 设置在集群中最大允许同时进行分片分布的个数,默认为2,也就是说

本文是在window环境下测试 什么是分片 当数据量大的时候,把数据分散存入多个数据库中,减少单节点的连接压力,实现海量数据存储 那么当多个请求来取数据时,如何知道数据在哪个redis呢,redis有自己的算法,下图是负载均衡的理解 步骤: 第一步:分配端口号,启动redis服务 master1: 6500     master: 6501 第二步:测试     jar:   代码: /** * 测试,多个主节点,分片 */ @Test public void test02(){ //Gener

http://docs.ceph.com/docs/master/radosgw/s3/objectops/#initiate-multi-part-upload 根据分片上传的API描述,因为对同一个文件需要多个upload的HTTP请求.那么很显然,存在多个RGW负载均衡的场景下,不同的HTTP请求会被负载均衡到不同的RGW上. 那么这是否会导致RGW不能把文件分片正确的合并为一个大文件的问题呢(也就是说 文件分片是否必须被上传到同一个RGW)? 验证步骤: 1. 使用 s3 java sd

import java.io.File;   import com.amazonaws.AmazonClientException; import com.amazonaws.auth.profile.ProfileCredentialsProvider; import com.amazonaws.services.s3.transfer.TransferManager; import com.amazonaws.services.s3.transfer.Upload;   public cla

IP分片是网络上传输IP报文的一种技术手段.IP协议在传输数据包时,将数据报文分为若干分片进行传输,并在目标系统中进行重组.不同的链路类型规定有不同最大长度的链路层数据帧,称为链路层MTU(最大传输单元).常见以太网的MTU为1500,若IP协议在传输数据包时,IP报文长度大于转发接口的MTU,则将数据报文分为若干分片进行传输,分片报文到达接收方时,由接收方完成重组.对于不同的传输层协议,在IP层上,需不需要进行分片是不同的:对于TCP来说,它是尽量避免分片的.因为当在IP层进行了分片后,如果其

什么是分片 分片是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡.通过一个名为mongos的路由进程操作,mongos通过配置服务器知道数据和片的对应关系.大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差,查询则尽量避免跨分片查询. 使用分片的时机: 1,机器的磁盘不够用了.使用分片解决

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

一般在做文件上传的时候,都是通过客户端把要上传的文件上传到服务器,此时上传的文件都在服务器内存,如果上传的是视频等大文件,那么服务器内存就很紧张,而且一般我们都是用flash或者html5做异步上传,如果文件比较大的话,即便是客户端显示文件已经上传了100%,还是会有一个比较长时间的等待,而且当前页面对服务器的请求也会被阻塞. 正常情况下,一般都是在长传完成后,在服务器直接保存. public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.

通过YUM库自动安装Mongodb 手动安装配置mongodb 验证mongodb主从复制过程 验证mongodb副本集并实现自动切换 实验mongodb使用gridfs存放一个大文件 1.创建数据目录 2.启动配置服务器 3.启动mongos服务 4.启动第一个分片 5.启动第二个分片 6.启动第三个分片 7.连接mongos配置分片

阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash,然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵. 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的. 比如在Redis分布式缓存设计中,使用一致性Hash进行key分片存储,通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响.这里强调降低二字,即是它还是有影响的,在一般情况下我们还可以接受. 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了. 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取

概述 本篇文章主要介绍Mycat以月进行分片的方法,包括配置方法.注意事项等. mycat版本:1.4 数据节点:dn1,dn2,dn3 架构:主从 配置  创建测试表 CREATE TABLE `tdate` ( `id` ) NOT NULL, `createdate` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 在三个节点上面分别执行创建表语句. 分片配置 <table>参数

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片是指将collection分散存储到不同的Server中,每个Server只存储collection的一部分,服务分片的所有服务器组成分片集群.分片集群(Sharded Clustered)的服务器分为三中类型:Router(mongos),Config Server 和 Shard(Replica Set 或 Standalone mongod).使用分片集群,不需要使用强大的计算机,就能存储更多的数据,处理更大的负载.分布式数据库系统的设计目的是:

在这里,构造了两张表,熟悉Oracle的童鞋都知道,dept(部门表)和emp(员工表),其中dept中的deptno是emp表中dept_no的外键. 两表的建表语句如下: create table dept(deptno int,dname varchar(10),datanode varchar(10)); create table emp(empno int,dept_no int,datanode varchar(10)); 注意:在这里,最后一列都是datanode,通过插入data

MyCAT支持多种分片规则,下面测试的这种是分片枚举.适用场景,列值的个数是固定的,譬如省份,月份等. 在这里,需定义三个值,规则均是在rule.xml中定义. 1. tableRule 2. function 3. mapFile 首先,定义tableRule, <tableRule name="sharding-by-intfile-test"> <rule> <columns>province</columns> <algor

1.概念 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以储存更多的数据,处理更多的负载. 2.分片 mongos就是一个路由服务器,它会根据管理员设置的"片键"将数据分摊到自己管理的mongod集群,数据和片的对应关系以及相应的配置信息保存在"config服务器"上. mongod:一个普通的数据库实例,如果不分片的话,我们会直

分片(Sharding) 分片就是将数据进行拆分,并将其分别存储在不同的服务器上 MongoDB支持自动分片能够自动处理数据在分片上的分布 MongoDB分片有三种角色 配置服务器:一个单独的mongod进程,主要记录了哪个分片服务器包含了哪些数据的信息,保存的只是数据的分布表,如果配置服务器不可用时,将变为只读,不能进行分片和数据迁移, 配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB,所以配置服务器不需要太多的资源和配置.但是每个配置服务器都建议部署在不同的物理机上, 配置服务器相当于整个集

IP分片重组的分析和常见碎片攻击 v0.2http://www.nsfocus.net/index.php?act=magazine&do=view&mid=584 作者:yawl (mailto:yawl@nsfocus.com)主页:http://www.nsfocus.com日期:2000-09-12 一 前言 本文对linux的IP组装算法进行了分析,因为IP碎片经常用于DOS等攻击,在文章后面我结合 了一些攻击方法进行了更进一步的说明.内核主要参考版本是2.2.16,另外简要的介