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中国的手机在韩国怎么上网？

中国手机在韩国上网可以连wifi。

1首先你需要去各大应用市场，搜索下载“亿点连接”。

2其次，点击亿点连接第一界面右上角的“绑定卡”——“买卡”，填写地址并支付，5个自然日内即可领取亿点在线卡。

3在等待办卡时，用户可以进入“目的地”部分，根据自己的旅游目的地搜索国家或地区。我们可以输入“韩国”来查询韩国的上网相关服务。

4然后根据自己的需求选择合适的流量套餐。

扩展信息:

通常在外地用的时候叫漫游。手机上网套餐一般分为省内(本地)和国内。用户在套餐覆盖区域内使用手机上网，产生的数据流量会包含在上网套餐内。如果漫游超出了套餐覆盖的区域(比如省内套餐漫游到外省使用)，则另外收取网费。

数据漫游是指使用非手机号码产生的流量。例如，一些上网套餐规定进出该省的流量不同。如果省外流量超过套餐流量，那么漫游到外省会增加费用。

来源:-数据漫游

kakaotalk注册无法连接服务器？

现在国内好像是禁用了KAKAOTALK的服务器。所以Pc版本和手机版本都是上不去，之前登陆的手机版本现在依然可以使用，只能使用发短信和照片，别的一律不能用。

目前能解决的办法，只有一个，下载韩国***下载Pc版使用。

2014年12月8日韩国免费聊天软件KakaoTalk推出了一项新功能，能够对用户之间发送的短消息进行加密，这是针对秋季用户担心隐私问题而加强安全性的一项举措。即时通讯服务商KakaoCorp表示这一最新的“私密聊天”功能将即时聊天仅限于参与会话的人，第三方将无法读取消息内容，即使通过服务器亦是如此。

Kakao公司联合CEOSirgooLee于今年十月表示，公司已经停止了政府检察官想要调查私人短消息的搜查令。在此之前韩国总统朴槿惠（ParkGeun-hye）于9月下令要求检察官调查社交媒体服务里恶意谣言的传播，这引发了普通用户对短消息或可能被政府窃取的担忧。

DaumKakao的高管BrandonPark承认“用户对数字隐私日益增加的兴趣”推动了这一新功能的发展。

Kakao与第二大门户网站DaumCommunicationsCorp合并后形成的韩国科技巨头DaumKakao证实，这一事件导致大量用户流失，尽管公司并未透露弃用软件的用户数量。今年10月DaumKakao表示公司已经缩短了信息在服务器上的存储时间，从之前的7天缩短到两三天。公司还表示还将增加一个将通过隐私模式发送的信息进行自动删除的“自我销毁”功能。然而最新模式里并未加入自我删除功能。

psn无法连接至服务器？

1首先要排除是否是因为官方维护导致的无法连接至服务器。

2如果不是，可能就是因为自身网络原因了，我们可通过修改DNS来解决上不去psn的问题，将DNS修改为168126641或者168126642即可，甚至可以改成为谷歌的DNS8888。在设定→网络→设定互联网连接→使用wifi→自定义中，一开始的选项都选择为自动，到DNS选项的时候更改即可。

3改DNS，可选DNS如下：

最常用的是谷歌服务器：

8888

8844

韩国长安大学DNS

168126631

168126632

台湾中华电信的DNS

168951921

1689511

诺顿的公用DNS

1981531941

1981531921

阿里巴巴DNS

223555

223666

南京信风DNS

114114114114

114114115115

国际服怎样匹配韩国人？

点击服务器，选择亚洲服务器，进入即可。

韩国有哪些服务器？

RAKsmart是一家知名服务器提供商，专业提供美国、韩国产品，共有11个服务器数据中心，选择性特别大。RAKsmart韩国服务器支持大陆优化、精品网、和国际BGP三种线路，国内访问速度非常快。

HostEase韩国服务器位于韩国首尔数据中心，距离国内比较近，集成多种国际线路，国内访问速度快，延迟更小，对于外贸建站、邮件服务、数据交换等是个不错

Vultr是一家非常受欢迎的海外云服务器商，专业提供基于KVM架构的国外云服务器产品，包括韩国在内的17个数据中心的服务器方案。Vultr韩国服务器位于韩国的汉城，访问速度非常快，按小时计费，非常灵活。

AquaNX主要提供独立服务器、云服务器VPS等产品，有韩国在内的13个数据中心，在全球范围内都可启用混合云连接，多种AquaNX韩国服务器方案可供选择并且支持中文站点，支付宝支付等。

Kubernetes系统拥有强大的高扩展功能，其中自定义资源（Custom Resource）就是一种常见的扩展方式，即可将自己定义的资源添加到Kubernetes系统中。Kubernetes系统附带了许多内置资源，但是仍有些需求需要使用自定义资源来扩展Kubernetes的功能。

在Kubernetes系统早期，是通过 ThirdPartyResource（TPR） 来实现扩展自定义资源的，但自Kubernetes 17版本后，ThirdPartyResource功能已被弃用，并且其已根据Beta功能的弃用政策在Kubernetes 18中被删除，取而代之的是 CustomResourceDefinitions（自定义资源定义，简称CRD） 。

开发者通过CRD可以实现自定义资源，它允许用户将自己定义的资源添加到Kubernetes系统中，并像使用Kubernetes内置资源一样使用这些资源，例如，在YAML/JSON文件中带有Spec的资源定义都是对Kubernetes中的资源对象的定义，所有的自定义资源都可以与Kubernetes系统中的内置资源一样使用kubectl或client-go进行操作。

当你创建新的 CustomResourceDefinition（CRD）时，Kubernetes API 服务器会为你所指定的每一个版本生成一个 RESTful 的资源路径。CRD 可以是命名空间作用域的，也可以是集群作用域的，取决于 CRD 的 scope 字段设置。和其他现有的内置对象一样，删除 一个命名空间时，该名字空间下的所有 CRD 对象也会被删除。CustomResourceDefinition 本身是不受命名空间限制的，对所有命名空间可用。

例如，如果你将下面的 CustomResourceDefinition 保存到 resourcedefinitionyaml 文件：

之后创建它：

这样一个新的受名字空间约束的 RESTful API 端点会被创建在：

此端点 URL 自此可以用来创建和管理定制对象。对象的 kind 将是来自你上面创建时 所用的 spec 中指定的 CronTab。

创建端点的操作可能需要几秒钟。你可以监测你的 CustomResourceDefinition 的 Established 状况变为 true，或者监测 API 服务器的发现信息等待你的资源出现在那里。

在创建了 CustomResourceDefinition 对象之后，你可以创建定制对象（Custom Objects）。定制对象可以包含定制字段。这些字段可以包含任意的 JSON 数据。 在下面的例子中，在类别为 CrontTab 的定制对象中，设置了 cronSpec 和 image 定制字段。类别 CronTab 来自你在上面所创建的 CRD 的规约。

如果你将下面的 YAML 保存到 my-crontabyaml ：

并执行创建命令：

你就可以使用 kubectl 来管理你的 CronTab 对象了。例如：

应该会输出如下列表：

使用 kubectl 时，资源名称是大小写不敏感的，而且你既可以使用 CRD 中所定义的单数 形式或复数形式，也可以使用其短名称：

你可以看到输出中包含了你创建定制对象时在 YAML 文件中指定的定制字段 cronSpec 和 image：

当你删除某 CustomResourceDefinition 时，服务器会卸载其 RESTful API 端点，并删除服务器上存储的所有定制对象。

如果你在以后创建相同的 CustomResourceDefinition 时，该 CRD 会一个空的结构。

使用 CustomResourceDefinition 扩展 Kubernetes API

Kubernetes CRD 系列：CRD 介绍

RedHat7中已经默认使用了2种网络管理方式，network和NetworkManager，而一般使用都是network（基于静态配置文件），禁用NetworkManager不然有可能冲突导致网络问题。但是由于已经熟悉了nmcli命令，最近做过的项目都没有禁用networkmanager服务。两者是可以共存的。

RedHat8弃用了network管理方式，使用NetworkManager管理（支持配置文件方式）最大的好处就是实现了自动识别网络和管理配置网络，如wifi、蓝牙、智能网卡等等

如果已经熟悉手动配置地址，不喜欢图形或nmcli及nmtui操作，可以通过命令禁用networkmanager服务的。如下为不同版本的步骤：

针对redhat5-6版本来说

停止服务

禁止自启动

确认已停止

切换到network管理，如果networkmanager服务被禁用则可以切换到network服务。

FOR RHEL7

服务器环境可能不需要NetworkManager服务，因为它可能会覆盖对网络配置文件所做的更改，这可能是不需要的。如果NetworkManager服务不需要或无法按预期工作，则可以使用网络（network）服务。

NetworkManager确保网络连接正常。当检测到系统中没有网络配置但有网络设备时，NetworkManager会创建临时连接以提供连接。通过不同的工具（GUI，nmtui，nmcli）提供管理。如果不使用这些工具则可以把networkmanager关闭禁用，但是从redhat8开始networkmanager必须使用。NetworkManager可以配置网络别名，IP地址，静态路由，DNS信息和***连接，以及许多特定于连接的参数。重新启动后保持设备状态，并在重新启动期间设置为受管模式的接口。未明确设置为不受管理但由用户或其他网络服务手动控制的设备。可以和network服务一起并行运行（systemctl start|stop|restart|status network），后续估计会被NetworkManager完全替代。系统会优先启动NetworkManager，再启动network避免NetworkManager的配置被篡改。

起因 ：在每张临时表上增加SALT_BUCKETS = 16，导致三个节点的hbase集群出现了3000多个region，出现的几种表象：

Zookeeper

Master

RegionServer

HLog(WAL log)

Region

Memstore 与 storefile

我们知道一个RegionServer上有n个region,每个region会根据不同的col family数拥有不同的store,每个store有一块自己的memstore内存区和多个HFile文件,所以在region很多的情况下,平均RegionServer分担的Region就会多了,那么一台RegionServer上资源是优先的,并且多个region都有自己的memstore,所以就会争抢资源,一直与memstore比较小了,所以在memstore很小的时候,就会频繁的刷HFile,那么memstore刷出来的HFile也就相应的变小了,所以为了保证HFile的数量合理,就会发生大规模的合并,那么合并就会拖慢性能,甚至导致Full GC的发生这就会造成RegionServer与ZK可能发生失联,那么就会造成一系列的错误。

对于大量需要临时表的业务，整改成单个临时表，结合phoenix的动态列进行。以当前公司的业务为例子，一个工程包含多个运行流程，每个运行流程的算子都可能发生变化，于是乎会影响中间的建表情况，在这种情况下我们需要建的表如下：

可以看到我的表是不存在name和age的，但是我可以这样插入进去：

vmswappiness 参数被用于定义多少积极内存页被交换到磁盘。它接收从 0 到 100 的任何值 - 一个更低的值意味着内核将更少的交换，但是一个更高的值使得内核应用更经常的交换。默认值是 60。

我们在步骤 1 中把 vmswappiness 设置成 0，这将使得内核避免把进程尽可能的从物理内存中交换出去。这对 HBase 是非常有用的，因为 HBase 的进程消费大量的内存，一个高的 vmswappiness 值将使得 HBase 交换很多并遭遇非常慢的垃圾回收。随着 ZooKeeper session 超时，这可能会导致 RegionServer 进程被杀死。我们建议你设置它为 0 或者任何更低的数字（比如，10）并观察 swapping 状态。

注意该值被 sysctl 命令设置仅仅会持久化直到服务器下次重启。你需要在 /etc/sysctlconf 文件设置 vmswappiness，以至于该设置无论服务器什么时候重启都会生效。

加大堆内存，可以加大到linux服务器内存的2/3，并且指定gc日志，方便以后调试优化。

推荐设置：0

配置major合并的间隔时间，默认为1天，可设置为0，禁止自动的major合并，可手动或者通过脚本定期进行major合并，有两种compact：minor和major，minor通常会把数个小的相邻的storeFile合并成一个大的storeFile，minor不会删除标示为删除的数据和过期的数据，major会删除需删除的数据，major合并之后，一个store只有一个storeFile文件，会对store的所有数据进行重写，有较大的性能消耗。

推荐设置：100

该设置决定了处理RPC的线程数量，默认值是10，通常可以调大，比如：150，当请求内容很大（上MB，比如大的put、使用缓存的scans）的时候，如果该值设置过大则会占用过多的内存，导致频繁的GC，或者出现OutOfMemory，因此该值不是越大越好。

推荐设置：按照数据量/1000

配置region大小，09412版本默认是10G，region的大小与集群支持的总数据量有关系，如果总数据量小，则单个region太大，不利于并行的数据处理，如果集群需支持的总数据量比较大，region太小，则会导致region的个数过多，导致region的管理等成本过高，如果一个RS配置的磁盘总量为3T12=36T数据量，数据复制3份，则一台RS服务器可以存储10T的数据，如果每个region最大为10G，则最多1000个region，如此看，9412的这个默认配置还是比较合适的，不过如果要自己管理split，则应该调大该值，并且在建表时规划好region数量和rowkey设计，进行region预建，做到一定时间内，每个region的数据大小在一定的数据量之下，当发现有大的region，或者需要对整个表进行region扩充时再进行split操作，一般提供在线服务的hbase集群均会弃用hbase的自动split，转而自己管理split。

推荐设置：暂无

RS的block cache的内存大小限制，默认值025，在偏向读的业务中，可以适当调大该值，具体配置时需试hbase集群服务的业务特征，结合memstore的内存占比进行综合考虑。

推荐设置：6

HStore的storeFile数量>= compactionThreshold配置的值，则可能会进行compact，默认值为3，可以调大，比如设置为6，在定期的major compact中进行剩下文件的合并。

hbasehstoreblockingStoreFiles

HStore的storeFile的文件数大于配置值，则在flush memstore前先进行split或者compact，除非超过hbasehstoreblockingWaitTime配置的时间，默认为7，可调大，比如：100，避免memstore不及时flush，当写入量大时，触发memstore的block，从而阻塞写操作。

推荐设置：4

默认值2，如果memstore的内存大小已经超过了hbasehregionmemstoreflushsize的2倍，则会阻塞memstore的写操作，直到降至该值以下，为避免发生阻塞，最好调大该值，比如：4，不可太大，如果太大，则会增大导致整个RS的memstore内存超过memstoreupperLimit限制的可能性，进而增大阻塞整个RS的写的几率。如果region发生了阻塞会导致大量的线程被阻塞在到该region上，从而其它region的线程数会下降，影响整体的RS服务能力

推荐设置：128M

默认值128M，单位字节，超过将被flush到hdfs，该值比较适中，一般不需要调整。

推荐设置：04

默认值04，RS所有memstore占用内存在总内存中的upper比例，当达到该值，则会从整个RS中找出最需要flush的region进行flush，直到总内存比例降至该数限制以下，并且在降至限制比例以下前将阻塞所有的写memstore的操作，在以写为主的集群中，可以调大该配置项，不建议太大，因为block cache和memstore cache的总大小不会超过08，而且不建议这两个cache的大小总和达到或者接近08，避免OOM，在偏向写的业务时，可配置为045，memstorelowerLimit保持035不变，在偏向读的业务中，可调低为035，同时memstorelowerLimit调低为03，或者再向下005个点，不能太低，除非只有很小的写入操作，如果是兼顾读写，则采用默认值即可。

hbasehregionmemstoreflushsize 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时，flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。这个参数的作用是防止内存占用过大，当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的[40%]时，HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存

推荐设置：035

默认值035，RS的所有memstore占用内存在总内存中的lower比例，当达到该值，则会从整个RS中找出最需要flush的region进行flush，配置时需结合memstoreupperLimit和block cache的配置。同upperLimit，只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的[35%]时，不flush所有的memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region，做个别flush，此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中，表现为 “ Flush thread woke up with memory above low water”

推荐设置：false

在index写入的时候允许put无根（non-root）的多级索引块到block cache里，默认是false，设置为true，或许读性能更好，但是是否有副作用还需调查。

推荐设置：false

默认为false，需调查其作用。

613、hbaseregionserverregionSplitLimit

推荐设置：默认即可

控制最大的region数量，超过则不可以进行split操作，默认是IntegerMAX，可设置为1，禁止自动的split，通过人工，或者写脚本在集群空闲时执行。如果不禁止自动的split，则当region大小超过hbasehregionmaxfilesize时会触发split操作（具体的split有一定的策略，不仅仅通过该参数控制，前期的split会考虑region数据量和memstore大小），每次flush或者compact之后，regionserver都会检查是否需要Split，split会先下线老region再上线split后的region，该过程会很快，但是会存在两个问题：1、老region下线后，新region上线前client访问会失败，在重试过程中会成功但是如果是提供实时服务的系统则响应时长会增加；2、split后的compact是一个比较耗资源的动作。

推荐设置：180000

默认值：3分钟（180000ms）；RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低，可以减少因等待超时而被延长的failover时间。不过需要注意的是，对于一些Online应用，RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的（网络闪断，crash等故障，运维可快速介入），如果调低timeout时间，反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时，HMaster就开始做balance了（让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复）。当故障的RS在人工介入恢复后，这个balance动作是毫无意义的，反而会使负载不均匀，给RS带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。

mysql 开启查询缓存可以有两种方法来开启一种是使用set命令来进行开启，另一种是直接修改myini文件来直接设置都是非常的简单的哦。

开启缓存，设置缓存大小，具体实施如下：

windows下是myini，linux下是mycnf;

在配置文件的最后追加上：

需要重启mysql生效；

b) 开启缓存,两种方式：

a)使用mysql命令：

如果报错：

Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it，还是老老实实的该配置文件，然后重启吧，原因如下：

查看是否设置成功

show variables like "%query_cache%" 查看是否设置成功：

当然如果你的数据表有更新怎么办，没关系mysql默认会和这个表有关系的缓存删掉，下次查询的时候会直接读表然后再缓存

下面是一个简单的例子：

以上的相关内容就是对mysql缓存查询和设置的介绍，望你能有所收获。

一般，我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON

query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2（DEMAND）代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存，如：

这样 当我们执行 select id,name from tableName; 这样就会用到查询缓存。

①在 query_cache_type 打开的情况下，如果你不想使用缓存，需要指明

select sql_no_cache id,name from tableName;

②当sql中用到mysql函数，也不会缓存

当然也可以禁用查询缓存： mysql> set session query_cache_type=off;

上面的显示，表示设置查询缓存是可用的。

表示查询缓存大小，也就是分配内存大小给查询缓存，如果你分配大小为0，

那么 第一步 和 第二步 起不到作用，还是没有任何效果。

上面是 mysql60设置默认的，之前的版本好像默认是0的，那么就要自己设置下。

设置

这里是设置1M左右，900多K。

再次查看下:

显示我们设置新的大小，表示设置成功。

例如： 如果查询结果很大， 也缓存？？？？这个明显是不可能的。

MySql 可以设置一个最大的缓存值，当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会

进行缓存。缺省为1M，也就是超过了1M查询结果就不会缓存。

这个是默认的数值，如果需要修改，就像设置缓存大小一样设置，使用set

重新指定大小。

好了，通过4个步骤就可以 打开了查询缓存，具体值的大小和查询的方式 这个因不同

的情况来指定了。

mysql查询缓存相关变量

MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态，具体如下：

Qcache_free_blocks：目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目

Qcache_free_memory：目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量

Qcache_hits：Query Cache 命中次数

Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数，也就是没有命中的次数

Qcache_lowmem_prunes：当 Query Cache 内存容量不够，需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数

Qcache_not_cached：没有被 Cache 的 SQL 数，包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL

Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 数量

Qcache_total_blocks：Query Cache 中总的 Block 数量

检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率

当服务器收到SELECT 语句的时候，Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存

的情况进行递增

查询缓存命中率的计算公式是：Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。

query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据 查询，就容易造成内存碎片和浪费。

查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks 100%

如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。

查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits 100%

示例服务器 查询缓存碎片率 = 2046%，查询缓存利用率 = 6226%，查询缓存命中率 = 194%，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。

查询缓存可以看做是SQL文本和查询结果的映射。如果第二次查询的SQL和第一次查询的SQL完全相同（注意必须是完全相同，即使多一个空格或者大小写不同都认为不同）且开启了查询缓存，那么第二次查询就直接从查询缓存中取结果，可以通过下面的SQL来查看缓存命中次数（是个累加值）：

另外即使完全相同的SQL，如果使用不同的字符集、不同的协议等也会被认为是不同的查询而分别进行缓存。

在表的结构或数据发生改变时，查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用，不适合有大量数据更新的应用。

可以使用下面三个SQL来清理查询缓存：

1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查询缓存内存碎片。

2、RESET QUERY CACHE; // 从查询缓存中移出所有查询。

3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表，同时该操作将会清空查询缓存中的内容。

Query Cache是MySQL Server层的一个非常好的特性，对于小数据集或访问量非常集中的应用场景，有非常好的性能提升，但是Query Cache引入了一些新的问题，而且大部分场景下比较鸡肋，官方打算弃用了

参考：

https://wwwcnblogscom/wangzhuxing/p/5223881html

https://wwwcnblogscom/lixiuran/archive/2014/03/08/3588654html