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Search found 4944 results on 198 pages for 'multi threaded'.

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  • Mac OS X 10.6 Setup for Apache/MySQL/Perl

    - by Russell C.
    I just got a new Mac and have been trying to setup a local development environment for my perl applications for a few days now with no luck. I'm getting no where fast so I hope someone else who has done this successfully could help. I started by installing MAMP which I thought would take care of everything for me but unfortunately it doesn't take care of some important perl modules. I used CPAN to install all our required modules except that it seems DBD::mysql doesn't install correctly through CPAN. After reading a lot online, lots of people reported problems with this and recommended using MacPorts to install the module which I have tried doing with no luck using the following command: sudo port install p5-dbd-mysql After what seems like a successful install of DBD::mysql, Apache continues to report the following error when trying to run any of our Perl scripts: [Fri Apr 30 18:51:07 2010] [error] [client 127.0.0.1] install_driver(mysql) failed: Can't locate DBD/mysql.pm in @INC (@INC contains: /Library/Perl/Updates/5.10.0/darwin-thread-multi-2level /Library/Perl/Updates/5.10.0 /System/Library/Perl/5.10.0/darwin-thread-multi-2level /System/Library/Perl/5.10.0 /Library/Perl/5.10.0/darwin-thread-multi-2level /Library/Perl/5.10.0 /Network/Library/Perl/5.10.0/darwin-thread-multi-2level /Network/Library/Perl/5.10.0 /Network/Library/Perl /System/Library/Perl/Extras/5.10.0/darwin-thread-multi-2level /System/Library/Perl/Extras/5.10.0 .) at (eval 1835) line 3. [Fri Apr 30 18:51:07 2010] [error] [client 127.0.0.1] Perhaps the DBD::mysql perl module hasn't been fully installed, [Fri Apr 30 18:51:07 2010] [error] [client 127.0.0.1] or perhaps the capitalisation of 'mysql' isn't right. [Fri Apr 30 18:51:07 2010] [error] [client 127.0.0.1] Available drivers: DBM, ExampleP, File, Gofer, Proxy, SQLite, Sponge. I'm not sure where to go from here but my Mac isn't much of a development environment if Perl isn't able to talk to the database. I'd really appreciate any help and advice you might be able to provide in getting my system setup successfully. Thanks in advance!

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  • Bugzilla Install question - I'm stuck

    - by Nabeel
    I run Bugzilla's checksetup.pl (migrating an older version), and it always returns: Reading ./localconfig... Checking for DBD-mysql (v4.00) ok: found v4.005 Had to create DBD::mysql::dr::imp_data_size unexpectedly at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1229, <DATA> line 225. Use of uninitialized value in subroutine entry at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1229, <DATA> line 225. Had to create DBD::mysql::db::imp_data_size unexpectedly at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1259, <DATA> line 225. Use of uninitialized value in subroutine entry at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1259, <DATA> line 225. There was an error connecting to MySQL: Undefined subroutine &DBD::mysql::db::_login called at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBD/mysql.pm line 142, <DATA> line 225. MySQL Version: [root@bugzilla-core TMP]# mysql --version mysql Ver 14.12 Distrib 5.0.60sp1, for redhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1 And mysql_config: [root@bugzilla-core TMP]# mysql_config Usage: /data01/mysql-5.0.60/bin/mysql_config [OPTIONS] Options: --cflags [-I/data01/mysql-5.0.60/include -g] --include [-I/data01/mysql-5.0.60/include] --libs [-rdynamic -L/data01/mysql-5.0.60/lib -lmysqlclient -lz -lcrypt -lnsl -lm -lmygcc] --libs_r [-rdynamic -L/data01/mysql-5.0.60/lib -lmysqlclient_r -lz -lpthread -lcrypt -lnsl -lm -lpthread -lmygcc] --socket [/tmp/mysql.sock] --port [0] --version [5.0.60sp1] --libmysqld-libs [-rdynamic -L/data01/mysql-5.0.60/lib -lmysqld -lz -lpthread -lcrypt -lnsl -lm -lpthread -lrt -lmygcc] Now, I've tried the latest version of DBD-mysql (4.0.14). I'm completely lost and stumped. I'm not sure where to go from here. Scouring the 'webs haven't returned anything fruitful. Any ideas?

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  • Windows Build System: How to build a project (from its source code) which doesn't have *.sln or Visu

    - by claws
    I'm facing this problem. So, I need to build the support libraries (zlib, libtiff, libpng, libxml2, libiconv) with "Multithreaded DLL" (/MD) & "Multithreaded DLL Debug" (/MDd) run-time options. But the problem is there is no direct way . I mean there is no *.sln / *.vcproj file which I can open in Visual C++ and build it. I'm aware with the GNU build system: $./configure --with-all-sorts-of-required-switches $./make $./make install During my search I've encountered with something called CMake which generates *.vcproj & *.sln file but for that CMakeLists.txt is required. Not all projects provide CMakeLists.txt. I've never compiled anything from Visual C++ Command Line. Generally most projects provide makefile. Now how do I generate *.vcproj / *.sln from this? Can I compile with mingw-make of MinGW? If I can, how do I set different options ("Multi-Threaded"(/MT), "Multi-Threaded Debug"(/MTd), "Multi-Threaded DLL"(/MD), "Multi-Threaded DLL Debug"(/MDd)) for run-time libraries? I don't know what other ways are available. Please throw some light on this.

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  • Which rdisk value in boot.ini maps to which disk?

    - by MA1
    Following are the contents of a sample boot.ini: [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional" /NOEXECUTE=OPTIN /FASTDETECT multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(2)\WINNT="Windows 2000 Professional" /fastdetect multi(0)disk(0)rdisk(1)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Home Edition" /NOEXECUTE=OPTIN /FASTDETECT The rdisk value tells the physical disk number. So, if I have three hard disks say: /dev/sda /dev/sdb /dev/sdc Then how to know which disk (/dev/sda or /dev/sdb or /dev/sdc) is rdisk(0) and which disk is rdisk(1), etc.?

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  • why am i getting error in this switch statement written in c

    - by mekasperasky
    I have a character array b which stores different identifiers in different iterations . I have to compare b with various identifiers of the programming language C and print it into a file . When i do it using the following switch statement it gives me errors b[i]='\0'; switch(b[i]) { case "if":fprintf(fp2,"if ----> IDENTIFIER \n"); case "then":fprintf(fp2,"then ----> IDENTIFIER \n"); case "else":fprintf(fp2,"else ----> IDENTIFIER \n"); case "switch":fprintf(fp2,"switch ----> IDENTIFIER \n"); case 'printf':fprintf(fp2,"prtintf ----> IDENTIFIER \n"); case 'scanf':fprintf(fp2,"else ----> IDENTIFIER \n"); case 'NULL':fprintf(fp2,"NULL ----> IDENTIFIER \n"); case 'int':fprintf(fp2,"INT ----> IDENTIFIER \n"); case 'char':fprintf(fp2,"char ----> IDENTIFIER \n"); case 'float':fprintf(fp2,"float ----> IDENTIFIER \n"); case 'long':fprintf(fp2,"long ----> IDENTIFIER \n"); case 'double':fprintf(fp2,"double ----> IDENTIFIER \n"); case 'char':fprintf(fp2,"char ----> IDENTIFIER \n"); case 'const':fprintf(fp2,"const ----> IDENTIFIER \n"); case 'continue':fprintf(fp2,"continue ----> IDENTIFIER \n"); case 'break':fprintf(fp2,"long ----> IDENTIFIER \n"); case 'for':fprintf(fp2,"long ----> IDENTIFIER \n"); case 'size of':fprintf(fp2,"size of ----> IDENTIFIER \n"); case 'register':fprintf(fp2,"register ----> IDENTIFIER \n"); case 'short':fprintf(fp2,"short ----> IDENTIFIER \n"); case 'auto':fprintf(fp2,"auto ----> IDENTIFIER \n"); case 'while':fprintf(fp2,"while ----> IDENTIFIER \n"); case 'do':fprintf(fp2,"do ----> IDENTIFIER \n"); case 'case':fprintf(fp2,"case ----> IDENTIFIER \n"); } the error being lex.c:94:13: warning: character constant too long for its type lex.c:95:13: warning: character constant too long for its type lex.c:96:13: warning: multi-character character constant lex.c:97:13: warning: multi-character character constant lex.c:98:13: warning: multi-character character constant lex.c:99:13: warning: character constant too long for its type lex.c:100:13: warning: multi-character character constant lex.c:101:13: warning: character constant too long for its type lex.c:102:13: warning: multi-character character constant lex.c:103:13: warning: character constant too long for its type lex.c:104:13: warning: character constant too long for its type lex.c:105:13: warning: character constant too long for its type lex.c:106:13: warning: multi-character character constant lex.c:107:13: warning: character constant too long for its type lex.c:108:13: warning: character constant too long for its type lex.c:109:13: warning: character constant too long for its type lex.c:110:12: warning: multi-character character constant lex.c:111:13: warning: character constant too long for its type lex.c:112:13: warning: multi-character character constant lex.c:113:13: warning: multi-character character constant lex.c: In function ‘int main()’: lex.c:90: error: case label does not reduce to an integer constant lex.c:91: error: case label does not reduce to an integer constant lex.c:92: error: case label does not reduce to an integer constant lex.c:93: error: case label does not reduce to an integer constant lex.c:94: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:95: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:95: error: duplicate case value lex.c:94: error: previously used here lex.c:96: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:97: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:98: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:99: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:99: error: duplicate case value lex.c:97: error: previously used here lex.c:100: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:101: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:102: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:102: error: duplicate case value lex.c:98: error: previously used here lex.c:103: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:103: error: duplicate case value lex.c:97: error: previously used here lex.c:104: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:104: error: duplicate case value lex.c:101: error: previously used here lex.c:105: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:106: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:106: error: duplicate case value lex.c:98: error: previously used here lex.c:107: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:107: error: duplicate case value lex.c:94: error: previously used here lex.c:108: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:108: error: duplicate case value lex.c:98: error: previously used here lex.c:109: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:109: error: duplicate case value lex.c:97: error: previously used here lex.c:110: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:111: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:111: error: duplicate case value lex.c:101: error: previously used here lex.c:112: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:112: error: duplicate case value lex.c:110: error: previously used here lex.c:113: warning: overflow in implicit constant conversion lex.c:113: error: duplicate case value lex.c:101: error: previously used here

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  • Jquery fade and swap an element when clicked which will also relate to an accordian menu

    - by Nik
    You will notice when you click posture 1 the description drops down and images appear on the right. Now when you click posture 2 or posture 3 the images and description change as they should. What I need to do now is - If posture 1 has been clicked and then posture 2 is clicked the posture 1 menu needs to close so that there is only one posture description visible at one time. If I could also make it so that if the current open posture item is clicked so that it closes and there are no open posture descriptions that there also no images displayed on the right. Finally is there a way to make sure only one set of animation images is running, because just say the user goes through all 26 options and they continue to run in the background it may get sluggish (thanks to Nick Craver for bringing that up). At this stage only posture 1, 2 and 3 are available. Ok finally some code - //Description drop-down boxes $(document).ready(function(){ //Hide (Collapse) the toggle containers on load $(".toggle_container").hide(); //Switch the "Open" and "Close" state per click $("h5.trigger").toggle(function(){ $(this).addClass("active"); }, function () { $(this).removeClass("active"); }); //Slide up and down on click $("h5.trigger").click(function(){ $(this).next(".toggle_container").slideToggle("slow"); }); }); //Images on the right fade in and out thanks to aSeptik $(document).ready(function(){ $('#section_Q_01,#section_Q_02,#section_Q_03').hide(); $(function() { $('h5.trigger a').click( function(e) { e.preventDefault(); var trigger_id = $(this).parent().attr('id'); //get id Q_## $('.current').removeClass('current').hide(); //add a class for easy access & hide $('#section_' + trigger_id).addClass('current').fadeIn(5000); //show clicked one }); }); }); //Fading pics $(document).ready(function(){ $('.pics').cycle({ fx: 'fade', speed: 2500 }); }); Description boxes - <h5 class="trigger" id="Q_01" ><a href="#">Posture 1 : Standing Deep Breathing :</a></h5> <div class="toggle_container" > <div class="block"> <span class="sc">Pranayama Series</span> <p class="bold">Benefits:</p> </div> </div> <h5 class="trigger" id="Q_02" ><a href="#">Posture 2 : Half Moon Pose With Hands To Feet Pose :</a></h5> <div class="toggle_container"> <div class="block"> <span class="sc">Ardha Chandrasana with Pada-Hastasana</span> <p class="bold">Benefits:</p> </div> </div> <h5 class="trigger" id="Q_03" ><a href="#">Posture 3 : Awkward Pose :</a></h5> <div class="toggle_container"> <div class="block"> <span class="sc">Utkatasana</span> <p class="bold">Benefits:</p> </div> </div> and the images on the right - <div id="section_Q_01" class="01"> <div class="pics"> <img src="../images/multi/poses/pose1/Pranayama._01.jpg"/> <img src="../images/multi/poses/pose1/Pranayama._02.jpg"/> <img src="../images/multi/poses/pose1/Pranayama._03.jpg"/> </div> </div> <div id="section_Q_02" class="02"> <div class="pics"> <img src="../images/multi/poses/pose2/Half_Moon_Pose_04.jpg" /> <img src="../images/multi/poses/pose2/Backward_Bending_05.jpg" /> <img src="../images/multi/poses/pose2/Hands_to_Feet_Pose_06.jpg" /> </div> </div> <div id="section_Q_03" class="03"> <div class="pics"> <img src="../images/multi/poses/pose3/Awkward_01.jpg" /> <img src="../images/multi/poses/pose3/Awkward_02.jpg" /> <img src="../images/multi/poses/pose3/Awkward_03.jpg" /> </div> </div> It would be a bonus if images faded out when another element is clicked... but not a big deal. Thanks for having a look

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  • C# 4: The Curious ConcurrentDictionary

    - by James Michael Hare
    In my previous post (here) I did a comparison of the new ConcurrentQueue versus the old standard of a System.Collections.Generic Queue with simple locking.  The results were exactly what I would have hoped, that the ConcurrentQueue was faster with multi-threading for most all situations.  In addition, concurrent collections have the added benefit that you can enumerate them even if they're being modified. So I set out to see what the improvements would be for the ConcurrentDictionary, would it have the same performance benefits as the ConcurrentQueue did?  Well, after running some tests and multiple tweaks and tunes, I have good and bad news. But first, let's look at the tests.  Obviously there's many things we can do with a dictionary.  One of the most notable uses, of course, in a multi-threaded environment is for a small, local in-memory cache.  So I set about to do a very simple simulation of a cache where I would create a test class that I'll just call an Accessor.  This accessor will attempt to look up a key in the dictionary, and if the key exists, it stops (i.e. a cache "hit").  However, if the lookup fails, it will then try to add the key and value to the dictionary (i.e. a cache "miss").  So here's the Accessor that will run the tests: 1: internal class Accessor 2: { 3: public int Hits { get; set; } 4: public int Misses { get; set; } 5: public Func<int, string> GetDelegate { get; set; } 6: public Action<int, string> AddDelegate { get; set; } 7: public int Iterations { get; set; } 8: public int MaxRange { get; set; } 9: public int Seed { get; set; } 10:  11: public void Access() 12: { 13: var randomGenerator = new Random(Seed); 14:  15: for (int i=0; i<Iterations; i++) 16: { 17: // give a wide spread so will have some duplicates and some unique 18: var target = randomGenerator.Next(1, MaxRange); 19:  20: // attempt to grab the item from the cache 21: var result = GetDelegate(target); 22:  23: // if the item doesn't exist, add it 24: if(result == null) 25: { 26: AddDelegate(target, target.ToString()); 27: Misses++; 28: } 29: else 30: { 31: Hits++; 32: } 33: } 34: } 35: } Note that so I could test different implementations, I defined a GetDelegate and AddDelegate that will call the appropriate dictionary methods to add or retrieve items in the cache using various techniques. So let's examine the three techniques I decided to test: Dictionary with mutex - Just your standard generic Dictionary with a simple lock construct on an internal object. Dictionary with ReaderWriterLockSlim - Same Dictionary, but now using a lock designed to let multiple readers access simultaneously and then locked when a writer needs access. ConcurrentDictionary - The new ConcurrentDictionary from System.Collections.Concurrent that is supposed to be optimized to allow multiple threads to access safely. So the approach to each of these is also fairly straight-forward.  Let's look at the GetDelegate and AddDelegate implementations for the Dictionary with mutex lock: 1: var addDelegate = (key,val) => 2: { 3: lock (_mutex) 4: { 5: _dictionary[key] = val; 6: } 7: }; 8: var getDelegate = (key) => 9: { 10: lock (_mutex) 11: { 12: string val; 13: return _dictionary.TryGetValue(key, out val) ? val : null; 14: } 15: }; Nothing new or fancy here, just your basic lock on a private object and then query/insert into the Dictionary. Now, for the Dictionary with ReadWriteLockSlim it's a little more complex: 1: var addDelegate = (key,val) => 2: { 3: _readerWriterLock.EnterWriteLock(); 4: _dictionary[key] = val; 5: _readerWriterLock.ExitWriteLock(); 6: }; 7: var getDelegate = (key) => 8: { 9: string val; 10: _readerWriterLock.EnterReadLock(); 11: if(!_dictionary.TryGetValue(key, out val)) 12: { 13: val = null; 14: } 15: _readerWriterLock.ExitReadLock(); 16: return val; 17: }; And finally, the ConcurrentDictionary, which since it does all it's own concurrency control, is remarkably elegant and simple: 1: var addDelegate = (key,val) => 2: { 3: _concurrentDictionary[key] = val; 4: }; 5: var getDelegate = (key) => 6: { 7: string s; 8: return _concurrentDictionary.TryGetValue(key, out s) ? s : null; 9: };                    Then, I set up a test harness that would simply ask the user for the number of concurrent Accessors to attempt to Access the cache (as specified in Accessor.Access() above) and then let them fly and see how long it took them all to complete.  Each of these tests was run with 10,000,000 cache accesses divided among the available Accessor instances.  All times are in milliseconds. 1: Dictionary with Mutex Locking 2: --------------------------------------------------- 3: Accessors Mostly Misses Mostly Hits 4: 1 7916 3285 5: 10 8293 3481 6: 100 8799 3532 7: 1000 8815 3584 8:  9:  10: Dictionary with ReaderWriterLockSlim Locking 11: --------------------------------------------------- 12: Accessors Mostly Misses Mostly Hits 13: 1 8445 3624 14: 10 11002 4119 15: 100 11076 3992 16: 1000 14794 4861 17:  18:  19: Concurrent Dictionary 20: --------------------------------------------------- 21: Accessors Mostly Misses Mostly Hits 22: 1 17443 3726 23: 10 14181 1897 24: 100 15141 1994 25: 1000 17209 2128 The first test I did across the board is the Mostly Misses category.  The mostly misses (more adds because data requested was not in the dictionary) shows an interesting trend.  In both cases the Dictionary with the simple mutex lock is much faster, and the ConcurrentDictionary is the slowest solution.  But this got me thinking, and a little research seemed to confirm it, maybe the ConcurrentDictionary is more optimized to concurrent "gets" than "adds".  So since the ratio of misses to hits were 2 to 1, I decided to reverse that and see the results. So I tweaked the data so that the number of keys were much smaller than the number of iterations to give me about a 2 to 1 ration of hits to misses (twice as likely to already find the item in the cache than to need to add it).  And yes, indeed here we see that the ConcurrentDictionary is indeed faster than the standard Dictionary here.  I have a strong feeling that as the ration of hits-to-misses gets higher and higher these number gets even better as well.  This makes sense since the ConcurrentDictionary is read-optimized. Also note that I tried the tests with capacity and concurrency hints on the ConcurrentDictionary but saw very little improvement, I think this is largely because on the 10,000,000 hit test it quickly ramped up to the correct capacity and concurrency and thus the impact was limited to the first few milliseconds of the run. So what does this tell us?  Well, as in all things, ConcurrentDictionary is not a panacea.  It won't solve all your woes and it shouldn't be the only Dictionary you ever use.  So when should we use each? Use System.Collections.Generic.Dictionary when: You need a single-threaded Dictionary (no locking needed). You need a multi-threaded Dictionary that is loaded only once at creation and never modified (no locking needed). You need a multi-threaded Dictionary to store items where writes are far more prevalent than reads (locking needed). And use System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary when: You need a multi-threaded Dictionary where the writes are far more prevalent than reads. You need to be able to iterate over the collection without locking it even if its being modified. Both Dictionaries have their strong suits, I have a feeling this is just one where you need to know from design what you hope to use it for and make your decision based on that criteria.

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  • Is the Core i5 Processor from Intel like the Celerons of yesteryear?

    - by Chris
    The title pretty much says it. I know that the Core i7's are Quad Core and Hyper-threaded (so 4 cores, and 8 logical), and the Core i5's are Quad Core as well but not Hyper-threaded, does this really make a difference? Or are the only people who are going to care are the ones who CPU intensive operations? I'm a developer, so I'm more concerned about hard drive speed most times than CPU speed. Any thoughts?

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  • Gmail Alternative

    - by Shishant
    Hello, I am looking to move from gmail to another email service provider because I am concern with privacy and I dont trust google after watching few videos on youtube. Is there any desktop or web based alternative that does this things: Threaded messaging like in gmail? In mail translation (If threaded messaging is really good then I can opt it out) Thank You.

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  • C# Threading vs single thread

    - by user177883
    Is it always guaranteed that a multi-threaded application would run faster than a single threaded application? I have two threads that populates data from a data source but different entities (eg: database, from two different tables), seems like single threaded version of the application is running faster than the version with two threads. Why would the reason be? when i look at the performance monitor, both cpu s are very spikey ? is this due to context switching? what are the best practices to jack the CPU and fully utilize it? I hope this is not ambiguous.

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  • Threading vs single thread

    - by user177883
    Is it always guaranteed that a multi-threaded application would run faster than a single threaded application? I have two threads that populates data from a data source but different entities (eg: database, from two different tables), seems like single threaded version of the application is running faster than the version with two threads. Why would the reason be? when i look at the performance monitor, both cpu s are very spikey ? is this due to context switching? what are the best practices to jack the CPU and fully utilize it? I hope this is not ambiguous.

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  • .NET mulithreading and quad core processors

    - by w0051977
    I have a single threaded application that runs on a machine with a quad core processor. The scheduled tasks that run VB.NET forms are too slow. I am new to multi threading and parallel computing. If you have a single threaded application that runs on a server with a multi core processor then does the application only ever use one of the processors? What happens if you have multiple scheduled tasks and multiple instances are in memory at the same time? I have read this question on Stackoverflow: http://stackoverflow.com/questions/607775/how-to-write-net-applications-that-utilize-multi-core-processors, but I am still not clear.

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  • How to calculate maximum number of request in 128 MB VPS performance?

    - by ifdion
    I am a newbie here, please let me know if I'm using wrong webmaster terms. I am currently setting up a VPS for a multi site WordPress. The VPS uses Debian 6 LNMP setup and the DNS is being taken care by another service. Currently the VPS is running non multi site WordPress with -+ 83 MB RAM out of 128MB. As far as I know the performance is relative to the number of request, not the number of sites in the multi site setup. The question How do I calculate maximum number of request in with that setup? If the information is not enough, what other factor do I need to know? Thank you in advance.

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  • Talend Enterprise Data Integration overperforms on Oracle SPARC T4

    - by Amir Javanshir
    The SPARC T microprocessor, released in 2005 by Sun Microsystems, and now continued at Oracle, has a good track record in parallel execution and multi-threaded performance. However it was less suited for pure single-threaded workloads. The new SPARC T4 processor is now filling that gap by offering a 5x better single-thread performance over previous generations. Following our long-term relationship with Talend, a fast growing ISV positioned by Gartner in the “Visionaries” quadrant of the “Magic Quadrant for Data Integration Tools”, we decided to test some of their integration components with the T4 chip, more precisely on a T4-1 system, in order to verify first hand if this new processor stands up to its promises. Several tests were performed, mainly focused on: Single-thread performance of the new SPARC T4 processor compared to an older SPARC T2+ processor Overall throughput of the SPARC T4-1 server using multiple threads The tests consisted in reading large amounts of data --ten's of gigabytes--, processing and writing them back to a file or an Oracle 11gR2 database table. They are CPU, memory and IO bound tests. Given the main focus of this project --CPU performance--, bottlenecks were removed as much as possible on the memory and IO sub-systems. When possible, the data to process was put into the ZFS filesystem cache, for instance. Also, two external storage devices were directly attached to the servers under test, each one divided in two ZFS pools for read and write operations. Multi-thread: Testing throughput on the Oracle T4-1 The tests were performed with different number of simultaneous threads (1, 2, 4, 8, 12, 16, 32, 48 and 64) and using different storage devices: Flash, Fibre Channel storage, two stripped internal disks and one single internal disk. All storage devices used ZFS as filesystem and volume management. Each thread read a dedicated 1GB-large file containing 12.5M lines with the following structure: customerID;FirstName;LastName;StreetAddress;City;State;Zip;Cust_Status;Since_DT;Status_DT 1;Ronald;Reagan;South Highway;Santa Fe;Montana;98756;A;04-06-2006;09-08-2008 2;Theodore;Roosevelt;Timberlane Drive;Columbus;Louisiana;75677;A;10-05-2009;27-05-2008 3;Andrew;Madison;S Rustle St;Santa Fe;Arkansas;75677;A;29-04-2005;09-02-2008 4;Dwight;Adams;South Roosevelt Drive;Baton Rouge;Vermont;75677;A;15-02-2004;26-01-2007 […] The following graphs present the results of our tests: Unsurprisingly up to 16 threads, all files fit in the ZFS cache a.k.a L2ARC : once the cache is hot there is no performance difference depending on the underlying storage. From 16 threads upwards however, it is clear that IO becomes a bottleneck, having a good IO subsystem is thus key. Single-disk performance collapses whereas the Sun F5100 and ST6180 arrays allow the T4-1 to scale quite seamlessly. From 32 to 64 threads, the performance is almost constant with just a slow decline. For the database load tests, only the best IO configuration --using external storage devices-- were used, hosting the Oracle table spaces and redo log files. Using the Sun Storage F5100 array allows the T4-1 server to scale up to 48 parallel JVM processes before saturating the CPU. The final result is a staggering 646K lines per second insertion in an Oracle table using 48 parallel threads. Single-thread: Testing the single thread performance Seven different tests were performed on both servers. Given the fact that only one thread, thus one file was read, no IO bottleneck was involved, all data being served from the ZFS cache. Read File ? Filter ? Write File: Read file, filter data, write the filtered data in a new file. The filter is set on the “Status” column: only lines with status set to “A” are selected. This limits each output file to about 500 MB. Read File ? Load Database Table: Read file, insert into a single Oracle table. Average: Read file, compute the average of a numeric column, write the result in a new file. Division & Square Root: Read file, perform a division and square root on a numeric column, write the result data in a new file. Oracle DB Dump: Dump the content of an Oracle table (12.5M rows) into a CSV file. Transform: Read file, transform, write the result data in a new file. The transformations applied are: set the address column to upper case and add an extra column at the end, which is the concatenation of two columns. Sort: Read file, sort a numeric and alpha numeric column, write the result data in a new file. The following table and graph present the final results of the tests: Throughput unit is thousand lines per second processed (K lines/second). Improvement is the % of improvement between the T5140 and T4-1. Test T4-1 (Time s.) T5140 (Time s.) Improvement T4-1 (Throughput) T5140 (Throughput) Read/Filter/Write 125 806 645% 100 16 Read/Load Database 195 1111 570% 64 11 Average 96 557 580% 130 22 Division & Square Root 161 1054 655% 78 12 Oracle DB Dump 164 945 576% 76 13 Transform 159 1124 707% 79 11 Sort 251 1336 532% 50 9 The improvement of single-thread performance is quite dramatic: depending on the tests, the T4 is between 5.4 to 7 times faster than the T2+. It seems clear that the SPARC T4 processor has gone a long way filling the gap in single-thread performance, without sacrifying the multi-threaded capability as it still shows a very impressive scaling on heavy-duty multi-threaded jobs. Finally, as always at Oracle ISV Engineering, we are happy to help our ISV partners test their own applications on our platforms, so don't hesitate to contact us and let's see what the SPARC T4-based systems can do for your application! "As describe in this benchmark, Talend Enterprise Data Integration has overperformed on T4. I was generally happy to see that the T4 gave scaling opportunities for many scenarios like complex aggregations. Row by row insertion in Oracle DB is faster with more than 650,000 rows per seconds without using any bulk Oracle capabilities !" Cedric Carbone, Talend CTO.

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  • How to do thread management in C++?

    - by Dipan Mehta
    We use pthread for thread management in C based systems. pthread is in general compilable by C++ compiler (like g++). However, what are the better ways of abstractions for threads in C++? Also, for making any system to be working in a multi-threaded system, it is also important to make thread safe. What are the standard libraries that requires alternative (installs) to be thread safe or are they unsafe for multi-threaded environments? Is smart pointers, templates require special measures to make it safe? What are the best practices for the thread managements in C++?

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  • Massive vehicular network simulator

    - by IvanK
    I am interested in making a vehicular network simulator (vehicular network as in vehicles can be equipped with radios and when they come in range they can talk with each other). I want to be able to scale to 1000s of nodes if not more. I am quite frankly torn on how to do, or even which language to use or whether I should instead be using some other piece of software/code. I know that this should depend on a lot of design decisions that I may have, but it would be great if somebody can point me towards the right direction. I was planning to use a multi-threaded architecture, but not sure whether it will add to the complication or make it easier. Also if I go for a multi-threaded architecutre, do you think that 'Go' language will be a good choice?

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  • Why C++ people loves multithreading when it comes to performances?

    - by user1849534
    I have a question, it's about why programmers seems to love concurrency and multi-threaded programs in general. I'm considering 2 main approach here: an async approach basically based on signals, or just an async approach as called by many papers and languages like the new C# 5.0 for example, and a "companion thread" that maanges the policy of your pipeline a concurrent approach or multi-threading approach I will just say that I'm thinking about the hardware here and the worst case scenario, and I have tested this 2 paradigms myself, the async paradigm is a winner at the point that I don't get why people 90% of the time talk about concurrency when they wont to speed up things or make a good use of their resources. I have tested multi-threaded programs and async program on an old machine with an Intel quad-core that doesn't offer a memory controller inside the CPU, the memory is managed entirely by the motherboard, well in this case performances are horrible with a multi-threaded application, even a relatively low number of threads like 3-4-5 can be a problem, the application is unresponsive and is just slow and unpleasant. A good async approach is, on the other hand, probably not faster but it's not worst either, my application just waits for the result and doesn't hangs, it's responsive and there is a much better scaling going on. I have also discovered that a context change in the threading world it's not that cheap in real world scenario, it's infact quite expensive especially when you have more than 2 threads that need to cycle and swap among each other to be computed. On modern CPUs the situation it's not really that different, the memory controller it's integrated but my point is that an x86 CPUs is basically a serial machine and the memory controller works the same way as with the old machine with an external memory controller on the motherboard. The context switch is still a relevant cost in my application and the fact that the memory controller it's integrated or that the newer CPU have more than 2 core it's not bargain for me. For what i have experienced the concurrent approach is good in theory but not that good in practice, with the memory model imposed by the hardware, it's hard to make a good use of this paradigm, also it introduces a lot of issues ranging from the use of my data structures to the join of multiple threads. Also both paradigms do not offer any security abut when the task or the job will be done in a certain point in time, making them really similar from a functional point of view. According to the X86 memory model, why the majority of people suggest to use concurrency with C++ and not just an async aproach ? Also why not considering the worst case scenario of a computer where the context switch is probably more expensive than the computation itself ?

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  • XMI format error loading project on argouml

    - by Tom Brito
    Have anyone experienced this (org.argouml.model.)XmiException opening a project lastest version of argouml? XMI format error : org.argouml.model.XmiException: XMI parsing error at line: 18: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace If this file was produced by a tool other than ArgoUML, please check to make sure that the file is in a supported format, including both UML and XMI versions. If you believe that the file is legal UML/XMI and should have loaded or if it was produced by any version of ArgoUML, please report the problem as a bug by going to http://argouml.tigris.org/project_bugs.html. System Info: ArgoUML version : 0.30 Java Version : 1.6.0_15 Java Vendor : Sun Microsystems Inc. Java Vendor URL : http://java.sun.com/ Java Home Directory : /usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.15/jre Java Classpath : /usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.15/jre/lib/deploy.jar Operation System : Linux, Version 2.6.31-20-generic Architecture : i386 User Name : wellington User Home Directory : /home/wellington Current Directory : /home/wellington JVM Total Memory : 34271232 JVM Free Memory : 10512336 Error occurred at : Thu Apr 01 11:21:10 BRT 2010 Cause : org.argouml.model.XmiException: XMI parsing error at line: 18: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.argouml.model.mdr.XmiReaderImpl.parse(XmiReaderImpl.java:307) at org.argouml.persistence.ModelMemberFilePersister.readModels(ModelMemberFilePersister.java:273) at org.argouml.persistence.XmiFilePersister.doLoad(XmiFilePersister.java:261) at org.argouml.ui.ProjectBrowser.loadProject(ProjectBrowser.java:1597) at org.argouml.ui.LoadSwingWorker.construct(LoadSwingWorker.java:89) at org.argouml.ui.SwingWorker.doConstruct(SwingWorker.java:153) at org.argouml.ui.SwingWorker$2.run(SwingWorker.java:281) at java.lang.Thread.run(Thread.java:619) Caused by: org.netbeans.lib.jmi.util.DebugException: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.startElement(XmiSAXReader.java:232) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.AbstractSAXParser.startElement(AbstractSAXParser.java:501) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl.scanStartElement(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:1359) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl$FragmentContentDriver.next(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:2747) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentScannerImpl.next(XMLDocumentScannerImpl.java:648) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl.scanDocument(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:510) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XML11Configuration.parse(XML11Configuration.java:807) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XML11Configuration.parse(XML11Configuration.java:737) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XMLParser.parse(XMLParser.java:107) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.AbstractSAXParser.parse(AbstractSAXParser.java:1205) at com.sun.org.apache.xerces.internal.jaxp.SAXParserImpl$JAXPSAXParser.parse(SAXParserImpl.java:522) at javax.xml.parsers.SAXParser.parse(SAXParser.java:395) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.read(XmiSAXReader.java:136) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.read(XmiSAXReader.java:98) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.SAXReader.read(SAXReader.java:56) at org.argouml.model.mdr.XmiReaderImpl.parse(XmiReaderImpl.java:233) ... 7 more Caused by: org.netbeans.lib.jmi.util.DebugException: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$Instance.setReferenceValues(XmiElement.java:699) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$Instance.resolveAttributeValue(XmiElement.java:772) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$Instance. (XmiElement.java:496) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiContext.resolveInstanceOrReference(XmiContext.java:688) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$ObjectValues.startSubElement(XmiElement.java:1460) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.startElement(XmiSAXReader.java:219) ... 22 more ------- Full exception : org.argouml.persistence.XmiFormatException: org.argouml.model.XmiException: XMI parsing error at line: 18: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.argouml.persistence.ModelMemberFilePersister.readModels(ModelMemberFilePersister.java:298) at org.argouml.persistence.XmiFilePersister.doLoad(XmiFilePersister.java:261) at org.argouml.ui.ProjectBrowser.loadProject(ProjectBrowser.java:1597) at org.argouml.ui.LoadSwingWorker.construct(LoadSwingWorker.java:89) at org.argouml.ui.SwingWorker.doConstruct(SwingWorker.java:153) at org.argouml.ui.SwingWorker$2.run(SwingWorker.java:281) at java.lang.Thread.run(Thread.java:619) Caused by: org.argouml.model.XmiException: XMI parsing error at line: 18: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.argouml.model.mdr.XmiReaderImpl.parse(XmiReaderImpl.java:307) at org.argouml.persistence.ModelMemberFilePersister.readModels(ModelMemberFilePersister.java:273) ... 6 more Caused by: org.netbeans.lib.jmi.util.DebugException: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.startElement(XmiSAXReader.java:232) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.AbstractSAXParser.startElement(AbstractSAXParser.java:501) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl.scanStartElement(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:1359) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl$FragmentContentDriver.next(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:2747) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentScannerImpl.next(XMLDocumentScannerImpl.java:648) at com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLDocumentFragmentScannerImpl.scanDocument(XMLDocumentFragmentScannerImpl.java:510) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XML11Configuration.parse(XML11Configuration.java:807) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XML11Configuration.parse(XML11Configuration.java:737) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.XMLParser.parse(XMLParser.java:107) at com.sun.org.apache.xerces.internal.parsers.AbstractSAXParser.parse(AbstractSAXParser.java:1205) at com.sun.org.apache.xerces.internal.jaxp.SAXParserImpl$JAXPSAXParser.parse(SAXParserImpl.java:522) at javax.xml.parsers.SAXParser.parse(SAXParser.java:395) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.read(XmiSAXReader.java:136) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.read(XmiSAXReader.java:98) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.SAXReader.read(SAXReader.java:56) at org.argouml.model.mdr.XmiReaderImpl.parse(XmiReaderImpl.java:233) ... 7 more Caused by: org.netbeans.lib.jmi.util.DebugException: Cannot set a multi-value to a non-multivalued reference:namespace at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$Instance.setReferenceValues(XmiElement.java:699) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$Instance.resolveAttributeValue(XmiElement.java:772) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$Instance. (XmiElement.java:496) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiContext.resolveInstanceOrReference(XmiContext.java:688) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiElement$ObjectValues.startSubElement(XmiElement.java:1460) at org.netbeans.lib.jmi.xmi.XmiSAXReader.startElement(XmiSAXReader.java:219) ... 22 more the original project was created on argo v0.28.1, and (as I remember) have only use case diagrams. and yes, I'll report at the specified argo website either.. :) But anyone know anything about this exception?

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  • Cross Compiling Boost for use on the Gumstix Overo with GumROS

    - by amelim
    I'm trying to cross-compile boost for use with the ROS framework on a Gumstix Overo. I've been following the posted instructions here (modifying the script when need be), however I've come across an issue where bjam will not compile boost properly. I call bjam as follows: # boost if [ ! -f /opt/gumros/lib/libboost_date_time-gcc41-mt-1_38.so ] ; then if [ ! -f boost_1_38_0.tar.gz ] ; then wget --tries=10 http://heanet.dl.sourceforge.net/sourceforge/boost/boost_1_38_0.tar.gz fi # tar xzf boost_1_38_0.tar.gz cd boost_1_38_0 GPP_PATH=${OVEROTOP}/tmp/cross/armv7a/arm-angstrom-linux-gnueabi/bin/g++ GPP_VER=`${GPP_PATH} -v 2>&1 | tail -1 | awk '{print $3}'` echo "using gcc : ${GPP_VER} : ${GPP_PATH} ; " > tools/build/v2/user-config.jam sudo apt-get install bjam set +o errexit sudo bjam --toolset=gcc-${GPP_VER} --prefix=/opt/gumros --with-date_time install set -o errexit cd .. else echo "boost appears to be already installed; skipping." fi if [ ! -f /opt/gumros/lib/libboost_date_time-gcc41-mt-1_38.so ] ; then echo "Failed to compile libboost_date_time"; exit; fi I've checked the user-config to make sure everything was kosher as well as making sure the GPP_PATH is correct. However, when I run the scrip I come across compilation errors such as: Reading package lists... Done Building dependency tree Reading state information... Done bjam is already the newest version. 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 5 not upgraded. ...patience... ...found 14370 targets... ...updating 14 targets... gcc.compile.c++ bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/greg_month.o g++: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory "/home/andrew/overo-oe/tmp/cross/armv7a/arm-angstrom-linux-gnueabi/bin/g++" -ftemplate-depth-128 -O3 -finline-functions -Wno-inline -Wall -pthread -fPIC -DBOOST_ALL_DYN_LINK=1 -DBOOST_ALL_NO_LIB=1 -DDATE_TIME_INLINE -DNDEBUG -I"." -c -o "bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/greg_month.o" "libs/date_time/src/gregorian/greg_month.cpp" ...failed gcc.compile.c++ bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/greg_month.o... gcc.compile.c++ bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/greg_weekday.o g++: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory "/home/andrew/overo-oe/tmp/cross/armv7a/arm-angstrom-linux-gnueabi/bin/g++" -ftemplate-depth-128 -O3 -finline-functions -Wno-inline -Wall -pthread -fPIC -DBOOST_ALL_DYN_LINK=1 -DBOOST_ALL_NO_LIB=1 -DDATE_TIME_INLINE -DNDEBUG -I"." -c -o "bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/greg_weekday.o" "libs/date_time/src/gregorian/greg_weekday.cpp" ...failed gcc.compile.c++ bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/greg_weekday.o... gcc.compile.c++ bin.v2/libs/date_time/build/gcc-4.3.3/release/threading-multi/gregorian/date_generators.o g++: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory Etc... For reference, I'm using this tutorial to help me out. http://www.ros.org/wiki/gumros

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  • Reading email address from contacts fails with weird memory issue

    - by CapsicumDreams
    Hi all, I'm stumped. I'm trying to get a list of all the email address a person has. I'm using the ABPeoplePickerNavigationController to select the person, which all seems fine. I'm setting my ABRecordRef personDealingWith; from the person argument to - (BOOL)peoplePickerNavigationController:(ABPeoplePickerNavigationController *)peoplePicker shouldContinueAfterSelectingPerson:(ABRecordRef)person property:(ABPropertyID)property identifier:(ABMultiValueIdentifier)identifier { and everything seems fine up till this point. The first time the following code executes, all is well. When subsequently run, I can get issues. First, the code: // following line seems to make the difference (issue 1) // NSLog(@"%d", ABMultiValueGetCount(ABRecordCopyValue(personDealingWith, kABPersonEmailProperty))); // construct array of emails ABMultiValueRef multi = ABRecordCopyValue(personDealingWith, kABPersonEmailProperty); CFIndex emailCount = ABMultiValueGetCount(multi); if (emailCount 0) { // collect all emails in array for (CFIndex i = 0; i < emailCount; i++) { CFStringRef emailRef = ABMultiValueCopyValueAtIndex(multi, i); [emailArray addObject:(NSString *)emailRef]; CFRelease(emailRef); } } // following line also matters (issue 2) CFRelease(multi); If compiled as written, the are no errors or static analysis problems. This crashes with a *** -[Not A Type retain]: message sent to deallocated instance 0x4e9dc60 error. But wait, there's more! I can fix it in either of two ways. Firstly, I can uncomment the NSLog at the top of the function. I get a leak from the NSLog's ABRecordCopyValue every time through, but the code seems to run fine. Also, I can comment out the CFRelease(multi); at the end, which does exactly the same thing. Static compilation errors, but running code. So without a leak, this function crashes. To prevent a crash, I need to haemorrhage memory. Neither is a great solution. Can anyone point out what's going on?

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  • JMF RTPManager transmitting side

    - by TacB0sS
    I was wondering please, the RTP manager in the JMF can perform as a uni-cast,multi-cast, uni-multi-cast, if the session is multi cast the you add the local address to the target list, why is that? what is the logic and effect behind this? thanks for your help, Adam.

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  • Bugzilla Install question - I'm stuck

    - by Nabeel
    I run Bugzilla's checksetup.pl (migrating an older version), and it always returns: Reading ./localconfig... Checking for DBD-mysql (v4.00) ok: found v4.005 Had to create DBD::mysql::dr::imp_data_size unexpectedly at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1229, <DATA> line 225. Use of uninitialized value in subroutine entry at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1229, <DATA> line 225. Had to create DBD::mysql::db::imp_data_size unexpectedly at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1259, <DATA> line 225. Use of uninitialized value in subroutine entry at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBI.pm line 1259, <DATA> line 225. There was an error connecting to MySQL: Undefined subroutine &DBD::mysql::db::_login called at /usr/lib64/perl5/site_perl/5.8.8/x86_64-linux-thread-multi/DBD/mysql.pm line 142, <DATA> line 225. MySQL Version: [root@bugzilla-core TMP]# mysql --version mysql Ver 14.12 Distrib 5.0.60sp1, for redhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1 And mysql_config: [root@bugzilla-core TMP]# mysql_config Usage: /data01/mysql-5.0.60/bin/mysql_config [OPTIONS] Options: --cflags [-I/data01/mysql-5.0.60/include -g] --include [-I/data01/mysql-5.0.60/include] --libs [-rdynamic -L/data01/mysql-5.0.60/lib -lmysqlclient -lz -lcrypt -lnsl -lm -lmygcc] --libs_r [-rdynamic -L/data01/mysql-5.0.60/lib -lmysqlclient_r -lz -lpthread -lcrypt -lnsl -lm -lpthread -lmygcc] --socket [/tmp/mysql.sock] --port [0] --version [5.0.60sp1] --libmysqld-libs [-rdynamic -L/data01/mysql-5.0.60/lib -lmysqld -lz -lpthread -lcrypt -lnsl -lm -lpthread -lrt -lmygcc] Now, I've tried the latest version of DBD-mysql (4.0.14). I'm completely lost and stumped. I'm not sure where to go from here. Scouring the 'webs haven't returned anything fruitful. Any ideas?

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  • Need an Overview of Possibilities for multicolumn programming

    - by Sam
    Hi folks, From source1 and source2 i gather that IE9 will NOT support multi-column css3!! Since it is still the most popular browser (another thing i cannot understand), i am left but no other choice than to use Programming Power to make multi-columns work. Now, I use three divs that float to left, and which are manually filled with text. Please don't laugh i know its stupid! But I would wish to not to have to worry about the columns and just have a one piece of (un-interrupted) text which all goes into only 1 div, and then have a program smart enough to split it up into X equally wide columns. Question: before i start reinvent the wheel, what methods of programming power have you known that tackle this elegantly? Please suggest your best working multi-column layout sources so I can evaluate which option is the best (I will update the below table). Exploring all possibilities 2011 and further, to enable multi column text user experience: Language Author SourceCodeUsage WorksOnAllMajorBrowser? ================================================================================= html manual labour put text manually in separate left-floating divs "Y" // Upside: control! Downside: few changes necessitates to reflow 3 divs manually! CSS3 w3c css3.info/preview/multi-column-layout/ "N" // {-moz-column-count: 3; -webkit-column-count: 3; } Thats all! javascript a list apart will add url soon ? // php ? ? ? //

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  • ThickBox - update inside without redirect

    - by Alex Maslakov
    ASP.NET MVC and jQuery ThickBox. I show some content in ThickBox. It includes file upload form The view multi-media.apsx (it's strange, the this editor doesn't allow start the line with "<" in the code) form action="/upload/multi-media" method="post" enctype="multipart/form-data" label for="file"File name: input type="file" name="file" id="file" / input type="submit" value="Upload" / <% if (Model.Count > 0) { foreach (FileInfo mediaFile in Model) { <img width="100px" height="100px" src="<%: ResolveUrl("~/audio.png") %>" border="0" alt="<%: mediaFile.Name %>" / //................ After file upload I redirect to /upload/multi-media action and content shows in normal window, not in ThickBox. [ActionName("multi-media"), HttpPost] public ActionResult MultiMedia(HttpPostedFileBase file) { if (file.ContentLength > 0) { file.SaveAs(GenerateNewFileName(fullFileName)); return View("multi-media", model); } } How can I stay into ThickBox after file upload? I need show content in ThickBox all the time, even after the file upload.

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  • SQL Server 2012 - AlwaysOn

    - by Claus Jandausch
    Ich war nicht nur irritiert, ich war sogar regelrecht schockiert - und für einen kurzen Moment sprachlos (was nur selten der Fall ist). Gerade eben hatte mich jemand gefragt "Wann Oracle denn etwas Vergleichbares wie AlwaysOn bieten würde - und ob überhaupt?" War ich hier im falschen Film gelandet? Ich konnte nicht anders, als meinen Unmut kundzutun und zu erklären, dass die Fragestellung normalerweise anders herum läuft. Zugegeben - es mag vielleicht strittige Punkte geben im Vergleich zwischen Oracle und SQL Server - bei denen nicht unbedingt immer Oracle die Nase vorn haben muss - aber das Thema Clustering für Hochverfügbarkeit (HA), Disaster Recovery (DR) und Skalierbarkeit gehört mit Sicherheit nicht dazu. Dieses Erlebnis hakte ich am Nachgang als Einzelfall ab, der so nie wieder vorkommen würde. Bis ich kurz darauf eines Besseren belehrt wurde und genau die selbe Frage erneut zu hören bekam. Diesmal sogar im Exadata-Umfeld und einem Oracle Stretch Cluster. Einmal ist keinmal, doch zweimal ist einmal zu viel... Getreu diesem alten Motto war mir klar, dass man das so nicht länger stehen lassen konnte. Ich habe keine Ahnung, wie die Microsoft Marketing Abteilung es geschafft hat, unter dem AlwaysOn Brading eine innovative Technologie vermuten zu lassen - aber sie hat ihren Job scheinbar gut gemacht. Doch abgesehen von einem guten Marketing, stellt sich natürlich die Frage, was wirklich dahinter steckt und wie sich das Ganze mit Oracle vergleichen lässt - und ob überhaupt? Damit wären wir wieder bei der ursprünglichen Frage angelangt.  So viel zum Hintergrund dieses Blogbeitrags - von meiner Antwort handelt der restliche Blog. "Windows was the God ..." Um den wahren Unterschied zwischen Oracle und Microsoft verstehen zu können, muss man zunächst das bedeutendste Microsoft Dogma kennen. Es lässt sich schlicht und einfach auf den Punkt bringen: "Alles muss auf Windows basieren." Die Überschrift dieses Absatzes ist kein von mir erfundener Ausspruch, sondern ein Zitat. Konkret stammt es aus einem längeren Artikel von Kurt Eichenwald in der Vanity Fair aus dem August 2012. Er lautet Microsoft's Lost Decade und sei jedem ans Herz gelegt, der die "Microsoft-Maschinerie" unter Steve Ballmer und einige ihrer Kuriositäten besser verstehen möchte. "YOU TALKING TO ME?" Microsoft C.E.O. Steve Ballmer bei seiner Keynote auf der 2012 International Consumer Electronics Show in Las Vegas am 9. Januar   Manche Dinge in diesem Artikel mögen überspitzt dargestellt erscheinen - sind sie aber nicht. Vieles davon kannte ich bereits aus eigener Erfahrung und kann es nur bestätigen. Anderes hat sich mir erst so richtig erschlossen. Insbesondere die folgenden Passagen führten zum Aha-Erlebnis: “Windows was the god—everything had to work with Windows,” said Stone... “Every little thing you want to write has to build off of Windows (or other existing roducts),” one software engineer said. “It can be very confusing, …” Ich habe immer schon darauf hingewiesen, dass in einem SQL Server Failover Cluster die Microsoft Datenbank eigentlich nichts Nenneswertes zum Geschehen beiträgt, sondern sich voll und ganz auf das Windows Betriebssystem verlässt. Deshalb muss man auch die Windows Server Enterprise Edition installieren, soll ein Failover Cluster für den SQL Server eingerichtet werden. Denn hier werden die Cluster Services geliefert - nicht mit dem SQL Server. Er ist nur lediglich ein weiteres Server Produkt, für das Windows in Ausfallszenarien genutzt werden kann - so wie Microsoft Exchange beispielsweise, oder Microsoft SharePoint, oder irgendein anderes Server Produkt das auf Windows gehostet wird. Auch Oracle kann damit genutzt werden. Das Stichwort lautet hier: Oracle Failsafe. Nur - warum sollte man das tun, wenn gleichzeitig eine überlegene Technologie wie die Oracle Real Application Clusters (RAC) zur Verfügung steht, die dann auch keine Windows Enterprise Edition voraussetzen, da Oracle die eigene Clusterware liefert. Welche darüber hinaus für kürzere Failover-Zeiten sorgt, da diese Cluster-Technologie Datenbank-integriert ist und sich nicht auf "Dritte" verlässt. Wenn man sich also schon keine technischen Vorteile mit einem SQL Server Failover Cluster erkauft, sondern zusätzlich noch versteckte Lizenzkosten durch die Lizenzierung der Windows Server Enterprise Edition einhandelt, warum hat Microsoft dann in den vergangenen Jahren seit SQL Server 2000 nicht ebenfalls an einer neuen und innovativen Lösung gearbeitet, die mit Oracle RAC mithalten kann? Entwickler hat Microsoft genügend? Am Geld kann es auch nicht liegen? Lesen Sie einfach noch einmal die beiden obenstehenden Zitate und sie werden den Grund verstehen. Anders lässt es sich ja auch gar nicht mehr erklären, dass AlwaysOn aus zwei unterschiedlichen Technologien besteht, die beide jedoch wiederum auf dem Windows Server Failover Clustering (WSFC) basieren. Denn daraus ergeben sich klare Nachteile - aber dazu später mehr. Um AlwaysOn zu verstehen, sollte man sich zunächst kurz in Erinnerung rufen, was Microsoft bisher an HA/DR (High Availability/Desaster Recovery) Lösungen für SQL Server zur Verfügung gestellt hat. Replikation Basiert auf logischer Replikation und Pubisher/Subscriber Architektur Transactional Replication Merge Replication Snapshot Replication Microsoft's Replikation ist vergleichbar mit Oracle GoldenGate. Oracle GoldenGate stellt jedoch die umfassendere Technologie dar und bietet High Performance. Log Shipping Microsoft's Log Shipping stellt eine einfache Technologie dar, die vergleichbar ist mit Oracle Managed Recovery in Oracle Version 7. Das Log Shipping besitzt folgende Merkmale: Transaction Log Backups werden von Primary nach Secondary/ies geschickt Einarbeitung (z.B. Restore) auf jedem Secondary individuell Optionale dritte Server Instanz (Monitor Server) für Überwachung und Alarm Log Restore Unterbrechung möglich für Read-Only Modus (Secondary) Keine Unterstützung von Automatic Failover Database Mirroring Microsoft's Database Mirroring wurde verfügbar mit SQL Server 2005, sah aus wie Oracle Data Guard in Oracle 9i, war funktional jedoch nicht so umfassend. Für ein HA/DR Paar besteht eine 1:1 Beziehung, um die produktive Datenbank (Principle DB) abzusichern. Auf der Standby Datenbank (Mirrored DB) werden alle Insert-, Update- und Delete-Operationen nachgezogen. Modi Synchron (High-Safety Modus) Asynchron (High-Performance Modus) Automatic Failover Unterstützt im High-Safety Modus (synchron) Witness Server vorausgesetzt     Zur Frage der Kontinuität Es stellt sich die Frage, wie es um diesen Technologien nun im Zusammenhang mit SQL Server 2012 bestellt ist. Unter Fanfaren seinerzeit eingeführt, war Database Mirroring das erklärte Mittel der Wahl. Ich bin kein Produkt Manager bei Microsoft und kann hierzu nur meine Meinung äußern, aber zieht man den SQL AlwaysOn Team Blog heran, so sieht es nicht gut aus für das Database Mirroring - zumindest nicht langfristig. "Does AlwaysOn Availability Group replace Database Mirroring going forward?” “The short answer is we recommend that you migrate from the mirroring configuration or even mirroring and log shipping configuration to using Availability Group. Database Mirroring will still be available in the Denali release but will be phased out over subsequent releases. Log Shipping will continue to be available in future releases.” Damit wären wir endlich beim eigentlichen Thema angelangt. Was ist eine sogenannte Availability Group und was genau hat es mit der vielversprechend klingenden Bezeichnung AlwaysOn auf sich?   SQL Server 2012 - AlwaysOn Zwei HA-Features verstekcne sich hinter dem “AlwaysOn”-Branding. Einmal das AlwaysOn Failover Clustering aka SQL Server Failover Cluster Instances (FCI) - zum Anderen die AlwaysOn Availability Groups. Failover Cluster Instances (FCI) Entspricht ungefähr dem Stretch Cluster Konzept von Oracle Setzt auf Windows Server Failover Clustering (WSFC) auf Bietet HA auf Instanz-Ebene AlwaysOn Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Ähnlich der Idee von Consistency Groups, wie in Storage-Level Replikations-Software von z.B. EMC SRDF Abhängigkeiten zu Windows Server Failover Clustering (WSFC) Bietet HA auf Datenbank-Ebene   Hinweis: Verwechseln Sie nicht eine SQL Server Datenbank mit einer Oracle Datenbank. Und auch nicht eine Oracle Instanz mit einer SQL Server Instanz. Die gleichen Begriffe haben hier eine andere Bedeutung - nicht selten ein Grund, weshalb Oracle- und Microsoft DBAs schnell aneinander vorbei reden. Denken Sie bei einer SQL Server Datenbank eher an ein Oracle Schema, das kommt der Sache näher. So etwas wie die SQL Server Northwind Datenbank ist vergleichbar mit dem Oracle Scott Schema. Wenn Sie die genauen Unterschiede kennen möchten, finden Sie eine detaillierte Beschreibung in meinem Buch "Oracle10g Release 2 für Windows und .NET", erhältich bei Lehmanns, Amazon, etc.   Windows Server Failover Clustering (WSFC) Wie man sieht, basieren beide AlwaysOn Technologien wiederum auf dem Windows Server Failover Clustering (WSFC), um einerseits Hochverfügbarkeit auf Ebene der Instanz zu gewährleisten und andererseits auf der Datenbank-Ebene. Deshalb nun eine kurze Beschreibung der WSFC. Die WSFC sind ein mit dem Windows Betriebssystem geliefertes Infrastruktur-Feature, um HA für Server Anwendungen, wie Microsoft Exchange, SharePoint, SQL Server, etc. zu bieten. So wie jeder andere Cluster, besteht ein WSFC Cluster aus einer Gruppe unabhängiger Server, die zusammenarbeiten, um die Verfügbarkeit einer Applikation oder eines Service zu erhöhen. Falls ein Cluster-Knoten oder -Service ausfällt, kann der auf diesem Knoten bisher gehostete Service automatisch oder manuell auf einen anderen im Cluster verfügbaren Knoten transferriert werden - was allgemein als Failover bekannt ist. Unter SQL Server 2012 verwenden sowohl die AlwaysOn Avalability Groups, als auch die AlwaysOn Failover Cluster Instances die WSFC als Plattformtechnologie, um Komponenten als WSFC Cluster-Ressourcen zu registrieren. Verwandte Ressourcen werden in eine Ressource Group zusammengefasst, die in Abhängigkeit zu anderen WSFC Cluster-Ressourcen gebracht werden kann. Der WSFC Cluster Service kann jetzt die Notwendigkeit zum Neustart der SQL Server Instanz erfassen oder einen automatischen Failover zu einem anderen Server-Knoten im WSFC Cluster auslösen.   Failover Cluster Instances (FCI) Eine SQL Server Failover Cluster Instanz (FCI) ist eine einzelne SQL Server Instanz, die in einem Failover Cluster betrieben wird, der aus mehreren Windows Server Failover Clustering (WSFC) Knoten besteht und so HA (High Availability) auf Ebene der Instanz bietet. Unter Verwendung von Multi-Subnet FCI kann auch Remote DR (Disaster Recovery) unterstützt werden. Eine weitere Option für Remote DR besteht darin, eine unter FCI gehostete Datenbank in einer Availability Group zu betreiben. Hierzu später mehr. FCI und WSFC Basis FCI, das für lokale Hochverfügbarkeit der Instanzen genutzt wird, ähnelt der veralteten Architektur eines kalten Cluster (Aktiv-Passiv). Unter SQL Server 2008 wurde diese Technologie SQL Server 2008 Failover Clustering genannt. Sie nutzte den Windows Server Failover Cluster. In SQL Server 2012 hat Microsoft diese Basistechnologie unter der Bezeichnung AlwaysOn zusammengefasst. Es handelt sich aber nach wie vor um die klassische Aktiv-Passiv-Konfiguration. Der Ablauf im Failover-Fall ist wie folgt: Solange kein Hardware-oder System-Fehler auftritt, werden alle Dirty Pages im Buffer Cache auf Platte geschrieben Alle entsprechenden SQL Server Services (Dienste) in der Ressource Gruppe werden auf dem aktiven Knoten gestoppt Die Ownership der Ressource Gruppe wird auf einen anderen Knoten der FCI transferriert Der neue Owner (Besitzer) der Ressource Gruppe startet seine SQL Server Services (Dienste) Die Connection-Anforderungen einer Client-Applikation werden automatisch auf den neuen aktiven Knoten mit dem selben Virtuellen Network Namen (VNN) umgeleitet Abhängig vom Zeitpunkt des letzten Checkpoints, kann die Anzahl der Dirty Pages im Buffer Cache, die noch auf Platte geschrieben werden müssen, zu unvorhersehbar langen Failover-Zeiten führen. Um diese Anzahl zu drosseln, besitzt der SQL Server 2012 eine neue Fähigkeit, die Indirect Checkpoints genannt wird. Indirect Checkpoints ähnelt dem Fast-Start MTTR Target Feature der Oracle Datenbank, das bereits mit Oracle9i verfügbar war.   SQL Server Multi-Subnet Clustering Ein SQL Server Multi-Subnet Failover Cluster entspricht vom Konzept her einem Oracle RAC Stretch Cluster. Doch dies ist nur auf den ersten Blick der Fall. Im Gegensatz zu RAC ist in einem lokalen SQL Server Failover Cluster jeweils nur ein Knoten aktiv für eine Datenbank. Für die Datenreplikation zwischen geografisch entfernten Sites verlässt sich Microsoft auf 3rd Party Lösungen für das Storage Mirroring.     Die Verbesserung dieses Szenario mit einer SQL Server 2012 Implementierung besteht schlicht darin, dass eine VLAN-Konfiguration (Virtual Local Area Network) nun nicht mehr benötigt wird, so wie dies bisher der Fall war. Das folgende Diagramm stellt dar, wie der Ablauf mit SQL Server 2012 gehandhabt wird. In Site A und Site B wird HA jeweils durch einen lokalen Aktiv-Passiv-Cluster sichergestellt.     Besondere Aufmerksamkeit muss hier der Konfiguration und dem Tuning geschenkt werden, da ansonsten völlig inakzeptable Failover-Zeiten resultieren. Dies liegt darin begründet, weil die Downtime auf Client-Seite nun nicht mehr nur von der reinen Failover-Zeit abhängt, sondern zusätzlich von der Dauer der DNS Replikation zwischen den DNS Servern. (Rufen Sie sich in Erinnerung, dass wir gerade von Multi-Subnet Clustering sprechen). Außerdem ist zu berücksichtigen, wie schnell die Clients die aktualisierten DNS Informationen abfragen. Spezielle Konfigurationen für Node Heartbeat, HostRecordTTL (Host Record Time-to-Live) und Intersite Replication Frequeny für Active Directory Sites und Services werden notwendig. Default TTL für Windows Server 2008 R2: 20 Minuten Empfohlene Einstellung: 1 Minute DNS Update Replication Frequency in Windows Umgebung: 180 Minuten Empfohlene Einstellung: 15 Minuten (minimaler Wert)   Betrachtet man diese Werte, muss man feststellen, dass selbst eine optimale Konfiguration die rigiden SLAs (Service Level Agreements) heutiger geschäftskritischer Anwendungen für HA und DR nicht erfüllen kann. Denn dies impliziert eine auf der Client-Seite erlebte Failover-Zeit von insgesamt 16 Minuten. Hierzu ein Auszug aus der SQL Server 2012 Online Dokumentation: Cons: If a cross-subnet failover occurs, the client recovery time could be 15 minutes or longer, depending on your HostRecordTTL setting and the setting of your cross-site DNS/AD replication schedule.    Wir sind hier an einem Punkt unserer Überlegungen angelangt, an dem sich erklärt, weshalb ich zuvor das "Windows was the God ..." Zitat verwendet habe. Die unbedingte Abhängigkeit zu Windows wird zunehmend zum Problem, da sie die Komplexität einer Microsoft-basierenden Lösung erhöht, anstelle sie zu reduzieren. Und Komplexität ist das Letzte, was sich CIOs heutzutage wünschen.  Zur Ehrenrettung des SQL Server 2012 und AlwaysOn muss man sagen, dass derart lange Failover-Zeiten kein unbedingtes "Muss" darstellen, sondern ein "Kann". Doch auch ein "Kann" kann im unpassenden Moment unvorhersehbare und kostspielige Folgen haben. Die Unabsehbarkeit ist wiederum Ursache vieler an der Implementierung beteiligten Komponenten und deren Abhängigkeiten, wie beispielsweise drei Cluster-Lösungen (zwei von Microsoft, eine 3rd Party Lösung). Wie man die Sache auch dreht und wendet, kommt man an diesem Fakt also nicht vorbei - ganz unabhängig von der Dauer einer Downtime oder Failover-Zeiten. Im Gegensatz zu AlwaysOn und der hier vorgestellten Version eines Stretch-Clusters, vermeidet eine entsprechende Oracle Implementierung eine derartige Komplexität, hervorgerufen duch multiple Abhängigkeiten. Den Unterschied machen Datenbank-integrierte Mechanismen, wie Fast Application Notification (FAN) und Fast Connection Failover (FCF). Für Oracle MAA Konfigurationen (Maximum Availability Architecture) sind Inter-Site Failover-Zeiten im Bereich von Sekunden keine Seltenheit. Wenn Sie dem Link zur Oracle MAA folgen, finden Sie außerdem eine Reihe an Customer Case Studies. Auch dies ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal zu AlwaysOn, denn die Oracle Technologie hat sich bereits zigfach in höchst kritischen Umgebungen bewährt.   Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Die sogenannten Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) sind - neben FCI - der weitere Baustein von AlwaysOn.   Hinweis: Bevor wir uns näher damit beschäftigen, sollten Sie sich noch einmal ins Gedächtnis rufen, dass eine SQL Server Datenbank nicht die gleiche Bedeutung besitzt, wie eine Oracle Datenbank, sondern eher einem Oracle Schema entspricht. So etwas wie die SQL Server Northwind Datenbank ist vergleichbar mit dem Oracle Scott Schema.   Eine Verfügbarkeitsgruppe setzt sich zusammen aus einem Set mehrerer Benutzer-Datenbanken, die im Falle eines Failover gemeinsam als Gruppe behandelt werden. Eine Verfügbarkeitsgruppe unterstützt ein Set an primären Datenbanken (primäres Replikat) und einem bis vier Sets von entsprechenden sekundären Datenbanken (sekundäre Replikate).       Es können jedoch nicht alle SQL Server Datenbanken einer AlwaysOn Verfügbarkeitsgruppe zugeordnet werden. Der SQL Server Spezialist Michael Otey zählt in seinem SQL Server Pro Artikel folgende Anforderungen auf: Verfügbarkeitsgruppen müssen mit Benutzer-Datenbanken erstellt werden. System-Datenbanken können nicht verwendet werden Die Datenbanken müssen sich im Read-Write Modus befinden. Read-Only Datenbanken werden nicht unterstützt Die Datenbanken in einer Verfügbarkeitsgruppe müssen Multiuser Datenbanken sein Sie dürfen nicht das AUTO_CLOSE Feature verwenden Sie müssen das Full Recovery Modell nutzen und es muss ein vollständiges Backup vorhanden sein Eine gegebene Datenbank kann sich nur in einer einzigen Verfügbarkeitsgruppe befinden und diese Datenbank düerfen nicht für Database Mirroring konfiguriert sein Microsoft empfiehl außerdem, dass der Verzeichnispfad einer Datenbank auf dem primären und sekundären Server identisch sein sollte Wie man sieht, eignen sich Verfügbarkeitsgruppen nicht, um HA und DR vollständig abzubilden. Die Unterscheidung zwischen der Instanzen-Ebene (FCI) und Datenbank-Ebene (Availability Groups) ist von hoher Bedeutung. Vor kurzem wurde mir gesagt, dass man mit den Verfügbarkeitsgruppen auf Shared Storage verzichten könne und dadurch Kosten spart. So weit so gut ... Man kann natürlich eine Installation rein mit Verfügbarkeitsgruppen und ohne FCI durchführen - aber man sollte sich dann darüber bewusst sein, was man dadurch alles nicht abgesichert hat - und dies wiederum für Desaster Recovery (DR) und SLAs (Service Level Agreements) bedeutet. Kurzum, um die Kombination aus beiden AlwaysOn Produkten und der damit verbundene Komplexität kommt man wohl in der Praxis nicht herum.    Availability Groups und WSFC AlwaysOn hängt von Windows Server Failover Clustering (WSFC) ab, um die aktuellen Rollen der Verfügbarkeitsreplikate einer Verfügbarkeitsgruppe zu überwachen und zu verwalten, und darüber zu entscheiden, wie ein Failover-Ereignis die Verfügbarkeitsreplikate betrifft. Das folgende Diagramm zeigt de Beziehung zwischen Verfügbarkeitsgruppen und WSFC:   Der Verfügbarkeitsmodus ist eine Eigenschaft jedes Verfügbarkeitsreplikats. Synychron und Asynchron können also gemischt werden: Availability Modus (Verfügbarkeitsmodus) Asynchroner Commit-Modus Primäres replikat schließt Transaktionen ohne Warten auf Sekundäres Synchroner Commit-Modus Primäres Replikat wartet auf Commit von sekundärem Replikat Failover Typen Automatic Manual Forced (mit möglichem Datenverlust) Synchroner Commit-Modus Geplanter, manueller Failover ohne Datenverlust Automatischer Failover ohne Datenverlust Asynchroner Commit-Modus Nur Forced, manueller Failover mit möglichem Datenverlust   Der SQL Server kennt keinen separaten Switchover Begriff wie in Oracle Data Guard. Für SQL Server werden alle Role Transitions als Failover bezeichnet. Tatsächlich unterstützt der SQL Server keinen Switchover für asynchrone Verbindungen. Es gibt nur die Form des Forced Failover mit möglichem Datenverlust. Eine ähnliche Fähigkeit wie der Switchover unter Oracle Data Guard ist so nicht gegeben.   SQL Sever FCI mit Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Neben den Verfügbarkeitsgruppen kann eine zweite Failover-Ebene eingerichtet werden, indem SQL Server FCI (auf Shared Storage) mit WSFC implementiert wird. Ein Verfügbarkeitesreplikat kann dann auf einer Standalone Instanz gehostet werden, oder einer FCI Instanz. Zum Verständnis: Die Verfügbarkeitsgruppen selbst benötigen kein Shared Storage. Diese Kombination kann verwendet werden für lokale HA auf Ebene der Instanz und DR auf Datenbank-Ebene durch Verfügbarkeitsgruppen. Das folgende Diagramm zeigt dieses Szenario:   Achtung! Hier handelt es sich nicht um ein Pendant zu Oracle RAC plus Data Guard, auch wenn das Bild diesen Eindruck vielleicht vermitteln mag - denn alle sekundären Knoten im FCI sind rein passiv. Es existiert außerdem eine weitere und ernsthafte Einschränkung: SQL Server Failover Cluster Instanzen (FCI) unterstützen nicht das automatische AlwaysOn Failover für Verfügbarkeitsgruppen. Jedes unter FCI gehostete Verfügbarkeitsreplikat kann nur für manuelles Failover konfiguriert werden.   Lesbare Sekundäre Replikate Ein oder mehrere Verfügbarkeitsreplikate in einer Verfügbarkeitsgruppe können für den lesenden Zugriff konfiguriert werden, wenn sie als sekundäres Replikat laufen. Dies ähnelt Oracle Active Data Guard, jedoch gibt es Einschränkungen. Alle Abfragen gegen die sekundäre Datenbank werden automatisch auf das Snapshot Isolation Level abgebildet. Es handelt sich dabei um eine Versionierung der Rows. Microsoft versuchte hiermit die Oracle MVRC (Multi Version Read Consistency) nachzustellen. Tatsächlich muss man die SQL Server Snapshot Isolation eher mit Oracle Flashback vergleichen. Bei der Implementierung des Snapshot Isolation Levels handelt sich um ein nachträglich aufgesetztes Feature und nicht um einen inhärenten Teil des Datenbank-Kernels, wie im Falle Oracle. (Ich werde hierzu in Kürze einen weiteren Blogbeitrag verfassen, wenn ich mich mit der neuen SQL Server 2012 Core Lizenzierung beschäftige.) Für die Praxis entstehen aus der Abbildung auf das Snapshot Isolation Level ernsthafte Restriktionen, derer man sich für den Betrieb in der Praxis bereits vorab bewusst sein sollte: Sollte auf der primären Datenbank eine aktive Transaktion zu dem Zeitpunkt existieren, wenn ein lesbares sekundäres Replikat in die Verfügbarkeitsgruppe aufgenommen wird, werden die Row-Versionen auf der korrespondierenden sekundären Datenbank nicht sofort vollständig verfügbar sein. Eine aktive Transaktion auf dem primären Replikat muss zuerst abgeschlossen (Commit oder Rollback) und dieser Transaktions-Record auf dem sekundären Replikat verarbeitet werden. Bis dahin ist das Isolation Level Mapping auf der sekundären Datenbank unvollständig und Abfragen sind temporär geblockt. Microsoft sagt dazu: "This is needed to guarantee that row versions are available on the secondary replica before executing the query under snapshot isolation as all isolation levels are implicitly mapped to snapshot isolation." (SQL Storage Engine Blog: AlwaysOn: I just enabled Readable Secondary but my query is blocked?)  Grundlegend bedeutet dies, dass ein aktives lesbares Replikat nicht in die Verfügbarkeitsgruppe aufgenommen werden kann, ohne das primäre Replikat vorübergehend stillzulegen. Da Leseoperationen auf das Snapshot Isolation Transaction Level abgebildet werden, kann die Bereinigung von Ghost Records auf dem primären Replikat durch Transaktionen auf einem oder mehreren sekundären Replikaten geblockt werden - z.B. durch eine lang laufende Abfrage auf dem sekundären Replikat. Diese Bereinigung wird auch blockiert, wenn die Verbindung zum sekundären Replikat abbricht oder der Datenaustausch unterbrochen wird. Auch die Log Truncation wird in diesem Zustant verhindert. Wenn dieser Zustand längere Zeit anhält, empfiehlt Microsoft das sekundäre Replikat aus der Verfügbarkeitsgruppe herauszunehmen - was ein ernsthaftes Downtime-Problem darstellt. Die Read-Only Workload auf den sekundären Replikaten kann eingehende DDL Änderungen blockieren. Obwohl die Leseoperationen aufgrund der Row-Versionierung keine Shared Locks halten, führen diese Operatioen zu Sch-S Locks (Schemastabilitätssperren). DDL-Änderungen durch Redo-Operationen können dadurch blockiert werden. Falls DDL aufgrund konkurrierender Lese-Workload blockiert wird und der Schwellenwert für 'Recovery Interval' (eine SQL Server Konfigurationsoption) überschritten wird, generiert der SQL Server das Ereignis sqlserver.lock_redo_blocked, welches Microsoft zum Kill der blockierenden Leser empfiehlt. Auf die Verfügbarkeit der Anwendung wird hierbei keinerlei Rücksicht genommen.   Keine dieser Einschränkungen existiert mit Oracle Active Data Guard.   Backups auf sekundären Replikaten  Über die sekundären Replikate können Backups (BACKUP DATABASE via Transact-SQL) nur als copy-only Backups einer vollständigen Datenbank, Dateien und Dateigruppen erstellt werden. Das Erstellen inkrementeller Backups ist nicht unterstützt, was ein ernsthafter Rückstand ist gegenüber der Backup-Unterstützung physikalischer Standbys unter Oracle Data Guard. Hinweis: Ein möglicher Workaround via Snapshots, bleibt ein Workaround. Eine weitere Einschränkung dieses Features gegenüber Oracle Data Guard besteht darin, dass das Backup eines sekundären Replikats nicht ausgeführt werden kann, wenn es nicht mit dem primären Replikat kommunizieren kann. Darüber hinaus muss das sekundäre Replikat synchronisiert sein oder sich in der Synchronisation befinden, um das Beackup auf dem sekundären Replikat erstellen zu können.   Vergleich von Microsoft AlwaysOn mit der Oracle MAA Ich komme wieder zurück auf die Eingangs erwähnte, mehrfach an mich gestellte Frage "Wann denn - und ob überhaupt - Oracle etwas Vergleichbares wie AlwaysOn bieten würde?" und meine damit verbundene (kurze) Irritation. Wenn Sie diesen Blogbeitrag bis hierher gelesen haben, dann kennen Sie jetzt meine darauf gegebene Antwort. Der eine oder andere Punkt traf dabei nicht immer auf Jeden zu, was auch nicht der tiefere Sinn und Zweck meiner Antwort war. Wenn beispielsweise kein Multi-Subnet mit im Spiel ist, sind alle diesbezüglichen Kritikpunkte zunächst obsolet. Was aber nicht bedeutet, dass sie nicht bereits morgen schon wieder zum Thema werden könnten (Sag niemals "Nie"). In manch anderes Fettnäpfchen tritt man wiederum nicht unbedingt in einer Testumgebung, sondern erst im laufenden Betrieb. Erst recht nicht dann, wenn man sich potenzieller Probleme nicht bewusst ist und keine dedizierten Tests startet. Und wer AlwaysOn erfolgreich positionieren möchte, wird auch gar kein Interesse daran haben, auf mögliche Schwachstellen und den besagten Teufel im Detail aufmerksam zu machen. Das ist keine Unterstellung - es ist nur menschlich. Außerdem ist es verständlich, dass man sich in erster Linie darauf konzentriert "was geht" und "was gut läuft", anstelle auf das "was zu Problemen führen kann" oder "nicht funktioniert". Wer will schon der Miesepeter sein? Für mich selbst gesprochen, kann ich nur sagen, dass ich lieber vorab von allen möglichen Einschränkungen wissen möchte, anstelle sie dann nach einer kurzen Zeit der heilen Welt schmerzhaft am eigenen Leib erfahren zu müssen. Ich bin davon überzeugt, dass es Ihnen nicht anders geht. Nachfolgend deshalb eine Zusammenfassung all jener Punkte, die ich im Vergleich zur Oracle MAA (Maximum Availability Architecture) als unbedingt Erwähnenswert betrachte, falls man eine Evaluierung von Microsoft AlwaysOn in Betracht zieht. 1. AlwaysOn ist eine komplexe Technologie Der SQL Server AlwaysOn Stack ist zusammengesetzt aus drei verschiedenen Technlogien: Windows Server Failover Clustering (WSFC) SQL Server Failover Cluster Instances (FCI) SQL Server Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Man kann eine derartige Lösung nicht als nahtlos bezeichnen, wofür auch die vielen von Microsoft dargestellten Einschränkungen sprechen. Während sich frühere SQL Server Versionen in Richtung eigener HA/DR Technologien entwickelten (wie Database Mirroring), empfiehlt Microsoft nun die Migration. Doch weshalb dieser Schwenk? Er führt nicht zu einem konsisten und robusten Angebot an HA/DR Technologie für geschäftskritische Umgebungen.  Liegt die Antwort in meiner These begründet, nach der "Windows was the God ..." noch immer gilt und man die Nachteile der allzu engen Kopplung mit Windows nicht sehen möchte? Entscheiden Sie selbst ... 2. Failover Cluster Instanzen - Kein RAC-Pendant Die SQL Server und Windows Server Clustering Technologie basiert noch immer auf dem veralteten Aktiv-Passiv Modell und führt zu einer Verschwendung von Systemressourcen. In einer Betrachtung von lediglich zwei Knoten erschließt sich auf Anhieb noch nicht der volle Mehrwert eines Aktiv-Aktiv Clusters (wie den Real Application Clusters), wie er von Oracle bereits vor zehn Jahren entwickelt wurde. Doch kennt man die Vorzüge der Skalierbarkeit durch einfaches Hinzufügen weiterer Cluster-Knoten, die dann alle gemeinsam als ein einziges logisches System zusammenarbeiten, versteht man was hinter dem Motto "Pay-as-you-Grow" steckt. In einem Aktiv-Aktiv Cluster geht es zwar auch um Hochverfügbarkeit - und ein Failover erfolgt zudem schneller, als in einem Aktiv-Passiv Modell - aber es geht eben nicht nur darum. An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass die Oracle 11g Standard Edition bereits die Nutzung von Oracle RAC bis zu vier Sockets kostenfrei beinhaltet. Möchten Sie dazu Windows nutzen, benötigen Sie keine Windows Server Enterprise Edition, da Oracle 11g die eigene Clusterware liefert. Sie kommen in den Genuss von Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit und können dazu die günstigere Windows Server Standard Edition nutzen. 3. SQL Server Multi-Subnet Clustering - Abhängigkeit zu 3rd Party Storage Mirroring  Die SQL Server Multi-Subnet Clustering Architektur unterstützt den Aufbau eines Stretch Clusters, basiert dabei aber auf dem Aktiv-Passiv Modell. Das eigentlich Problematische ist jedoch, dass man sich zur Absicherung der Datenbank auf 3rd Party Storage Mirroring Technologie verlässt, ohne Integration zwischen dem Windows Server Failover Clustering (WSFC) und der darunterliegenden Mirroring Technologie. Wenn nun im Cluster ein Failover auf Instanzen-Ebene erfolgt, existiert keine Koordination mit einem möglichen Failover auf Ebene des Storage-Array. 4. Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) - Vier, oder doch nur Zwei? Ein primäres Replikat erlaubt bis zu vier sekundäre Replikate innerhalb einer Verfügbarkeitsgruppe, jedoch nur zwei im Synchronen Commit Modus. Während dies zwar einen Vorteil gegenüber dem stringenten 1:1 Modell unter Database Mirroring darstellt, fällt der SQL Server 2012 damit immer noch weiter zurück hinter Oracle Data Guard mit bis zu 30 direkten Stanbdy Zielen - und vielen weiteren durch kaskadierende Ziele möglichen. Damit eignet sich Oracle Active Data Guard auch für die Bereitstellung einer Reader-Farm Skalierbarkeit für Internet-basierende Unternehmen. Mit AwaysOn Verfügbarkeitsgruppen ist dies nicht möglich. 5. Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) - kein asynchrones Switchover  Die Technologie der Verfügbarkeitsgruppen wird auch als geeignetes Mittel für administrative Aufgaben positioniert - wie Upgrades oder Wartungsarbeiten. Man muss sich jedoch einem gravierendem Defizit bewusst sein: Im asynchronen Verfügbarkeitsmodus besteht die einzige Möglichkeit für Role Transition im Forced Failover mit Datenverlust! Um den Verlust von Daten durch geplante Wartungsarbeiten zu vermeiden, muss man den synchronen Verfügbarkeitsmodus konfigurieren, was jedoch ernstzunehmende Auswirkungen auf WAN Deployments nach sich zieht. Spinnt man diesen Gedanken zu Ende, kommt man zu dem Schluss, dass die Technologie der Verfügbarkeitsgruppen für geplante Wartungsarbeiten in einem derartigen Umfeld nicht effektiv genutzt werden kann. 6. Automatisches Failover - Nicht immer möglich Sowohl die SQL Server FCI, als auch Verfügbarkeitsgruppen unterstützen automatisches Failover. Möchte man diese jedoch kombinieren, wird das Ergebnis kein automatisches Failover sein. Denn ihr Zusammentreffen im Failover-Fall führt zu Race Conditions (Wettlaufsituationen), weshalb diese Konfiguration nicht länger das automatische Failover zu einem Replikat in einer Verfügbarkeitsgruppe erlaubt. Auch hier bestätigt sich wieder die tiefere Problematik von AlwaysOn, mit einer Zusammensetzung aus unterschiedlichen Technologien und der Abhängigkeit zu Windows. 7. Problematische RTO (Recovery Time Objective) Microsoft postioniert die SQL Server Multi-Subnet Clustering Architektur als brauchbare HA/DR Architektur. Bedenkt man jedoch die Problematik im Zusammenhang mit DNS Replikation und den möglichen langen Wartezeiten auf Client-Seite von bis zu 16 Minuten, sind strenge RTO Anforderungen (Recovery Time Objectives) nicht erfüllbar. Im Gegensatz zu Oracle besitzt der SQL Server keine Datenbank-integrierten Technologien, wie Oracle Fast Application Notification (FAN) oder Oracle Fast Connection Failover (FCF). 8. Problematische RPO (Recovery Point Objective) SQL Server ermöglicht Forced Failover (erzwungenes Failover), bietet jedoch keine Möglichkeit zur automatischen Übertragung der letzten Datenbits von einem alten zu einem neuen primären Replikat, wenn der Verfügbarkeitsmodus asynchron war. Oracle Data Guard hingegen bietet diese Unterstützung durch das Flush Redo Feature. Dies sichert "Zero Data Loss" und beste RPO auch in erzwungenen Failover-Situationen. 9. Lesbare Sekundäre Replikate mit Einschränkungen Aufgrund des Snapshot Isolation Transaction Level für lesbare sekundäre Replikate, besitzen diese Einschränkungen mit Auswirkung auf die primäre Datenbank. Die Bereinigung von Ghost Records auf der primären Datenbank, wird beeinflusst von lang laufenden Abfragen auf der lesabaren sekundären Datenbank. Die lesbare sekundäre Datenbank kann nicht in die Verfügbarkeitsgruppe aufgenommen werden, wenn es aktive Transaktionen auf der primären Datenbank gibt. Zusätzlich können DLL Änderungen auf der primären Datenbank durch Abfragen auf der sekundären blockiert werden. Und imkrementelle Backups werden hier nicht unterstützt.   Keine dieser Restriktionen existiert unter Oracle Data Guard.

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