pip 小老弟，你怎么肥四？
今天用pip的时候突然不能正常使用，在这里简单记录一下。
提示pip版本不对错误提示You are using pip version 9.0.3, however version 18.0.1 is available.You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.
处理过程去官网下载最新版的包，直接解压安装即可；
参考来源Python2.7 自带的 pip9.0 升级到 pip18.0
明确已经安装pip，但是系统提示找不到pip错误提示-bash: /home/imoyao/.local/bin/pip: No such file or directory
解决方案1.which pip /usr/local/bin/pip2.pip -su: /usr/bin/pip: No such file or directory3.type pip pip is hashed (/usr/bin/ ...
DRBD 备忘记录
这是一个关于 DRBD 的使用备忘录。
开始阅读之前，请先注意示例中使用的 DRBD 版本
drbdadm -V# DRBDADM_VERSION=8.4.3
注意：安装的 kernel-devel 的内核源码（内核源码路径/usr/src/kernel/）和当前系统的 kernel 版本(uname -r)不一致的话需要把当前内核更新一下。在2.6.33及以上版本的内核默认中有DRBD,之前在用的DRBD主要8.0、8.2、8.3 三个版本,对应的rpm包是drbd,drbd82和drbd83，因此需要安装对应的内核模块，对应的名字为kmod-drbd,kmod-drbd82,kmod-drbd83。由于drbd是作为内核模块进行工作的，故建议使用与内核对应的版本，对应关系如下表。
Linux releases
DRBD releases
2.6.33
8.3.7
2.6.34
8.3.7
2.6.35
8.3.8
2.6.36
8.3.8.1
2.6.37
8.3.9
2.6.38
8.3.9
2.6.39
8.3.10
3.0 - 3 ...
DRBD 状态指标记录
在管理DRBD的时候，需要关注drbd相关的各种状态指标，本文主要记录相关的指令及显示含义。
DRBD状态概览drbd-overviewdrbd statuscat /proc/drbd # 9.0废止在drbd9中，更多的是使用drbdadm或drbdsetup来获取节点的状态信息。
以上命令略有不同，可自行对照
[root@Storage drbd]# pwd/usr/lib/drbd[root@Storage drbd]# ./drbd status# 输出示例drbd driver loaded OK; device status:version: 8.4.3 (api:1/proto:86-101)GIT-hash: 89a2942***221f964d3ee515 build by root@third, 2017-07-20 10:58:42m:res cs ro ds p mounted fstype0:drbd0 C ...
DRBD 使用外部元数据
裂脑一旦发生，需要及时排查问题所在，最大限度保护数据完整性。
meta data存放位置优缺点比较internal meta-datameta-data 和数据存放在同一个底层设备之上，它通过在设备末端预留一个区域以存储元数据做到这一点。
优点：
一旦 meta-data 创建之后，就和实际数据绑在了一起，在维护上会更简单方便，不用担心 meta-data 会因为某些操作而丢失。另外在硬盘损坏丢失数据的同时，meta-data 也跟着一起丢失，当更换硬盘之后，只需要执行重建 meta-data 的命令即可，丢失的数据会很容易的从其他节点同步过来。
缺点：
如果底层设备是单一的磁盘，没有做 raid，也不是 lvm 等，那么可能会对写入吞吐量产生负面影响。因为每一次写 io 都需要更新 meta-data 里面的信息，那么每次写 io 都会有两次，而且肯定会有磁头的较大寻道移动，因为 meta-data 都是记录在设备的最末端的，这样就会造成写 io 的性能降低。
external meta datameta-data存放在独立的，与存放数据的设备分开的设备之上。
优点：
...
关于 DRBD 脑裂问题的总结
本文在编写时基于官网 8.4 英文版本。由于英语水平和当时认知所限，翻译中难免有聱牙诘屈甚至误导别人之处。今天翻阅官网发现已经出现了基于 9.0 版本的中文文档，所以大家可以直接去浏览官方文档。
什么是DRBD脑裂脑裂(split brain)是指由于集群节点之间的所有网络链路的临时故障，以及可能由于集群管理软件的干预或人为错误，导致两个节点在断开连接时都切换到主节点（primary）角色的情况。这是一种潜在的有害状态，因为它意味着对数据的修改可能是在任一节点上进行的，而没有复制到对等节点。因此，在这种情况下，很可能已经创建了两个不同的数据集，这些数据集不能简单地合并。
怎么判定脑裂查看日志信息如果DRBD出现脑裂，会在 /var/log/message 出现一条日志：
Split-Brain detected but unresolved, dropping connection!
当发生split brain之后，如果查看连接状态，其中至少会有一个是StandAlone状态，另外一个可能也是StandAlone（如果是同时发现split brain状态），也有可能是 WFCon ...
关于在 Python 中 MySQL 的 WHERE 子句中执行 IN 操作（list，tuple）的问题
今天在写代码的时候，有一处查询语句需要执行 IN 操作，结果直接join操作会出错。
list_of_datas = [u'sde', u'sdf', u'sdb', u'sdc']sql = "SELECT DiskId,Name,Sg,PhyId,ExpanderId,EProduct FROM Disk WHERE Used='2' AND Name IN (%s)" % ','.join(list_of_datas)
执行结果：
SELECT DiskId, Name, Sg, PhyId, ExpanderId , EProductFROM DiskWHERE Used = '2' AND Name IN (sde, sdf, sdb, sdc)
很明显与预期的结果是不一样的。因为 IN 操作中的选取字段应该是带引号的字符串，而不是直接显示的字符串。也就是说我们期望的WHERE子句中是WHERE Used = ...
关于 Python 中的下划线用法的记录
Py 乙己孔乙己自己知道不能和架构师谈天，便只好向实习生说话。
有一回对我说道，“你写过Python么？”我略略点一点头。
他说，“写过代码，……我便考你一考。Python中的下划线，怎样用的？”
我想，搬砖一样的人，也配考我么？便回过脸去，不再理会。
孔乙己等了许久，很恳切的说道，“不能写罢？……我教给你，记着！这些用法应该记着。将来做面试官的时候要用。”
我暗想我和面试官的等级还很远呢，而且我们面试官也从不将这些问题拿来考应聘者；又好笑，又不耐烦，懒懒的答他道，“谁要你教，不就是命名变量，增加代码的可读性吗？”
孔乙己显出极高兴的样子，将两个指头的长指甲敲着键盘，点头说，“对呀对呀！……下划线有 x 种写法，你知道么？”
我愈不耐烦了，努着嘴走远。孔乙己刚用纸巾擦了擦键盘上的咖啡渍，想在IDE里写代码，见我毫不热心，便又叹一口气，显出极惋惜的样子。
正文
在交互式解释器中获取上一个语句执行的结果；
>>> 1+12>>> _2>>> _ * 510
用来在函数、模块、包、变量名中分隔单词，增加可读性；
var_foo_b ...
浅析 Python 中的延迟绑定问题
Python 使用中一个常见的困惑是 Python 在闭包(或在周围全局作用域（surrounding global scope）)中绑定变量的方式。你所写的函数：def multi_expression(): return [lambda n: n*i for i in range(5)] if __name__ == '__main__': print([multi(10) for multi in multi_expression()])你所期望的是：一个包含 5 个函数返回值的列表，每个函数有它们自己的封闭变量 i 乘以它们的参数，得到:[0, 10, 20, 30, 40]而实际返回结果是：[40, 40, 40, 40, 40]创建了 5 个函数，它们全都是 4 乘以 n 。Python 的闭包是迟绑定 。这意味着闭包中用到的变量的值是在内部函数被调用时查询得到的。在这里, 每当调用任何函数返回时, i 的值是调用时在周围作用域（ surrounding scope）中查询到的。而到那个时候，循环已经完成， i 的值最终变成 ...
Python 环境管理介绍
项目开发中可能需要用到不同版本的Python及相关的开发环境。比如Python2及Python3，或者有的项目需要 Django1.5 ，有的需要2.0，这个时候借助一些工具，往往可以达到事半功倍的效果。
个人搭配既然别人都说不够理想，那就暂时处于观望阶段吧。目前个人在用的 Python 虚拟环境和包管理组合：虚拟环境管理：venv包管理：pip
工作流python3 -m venv venvX # 使用 venv 创建名为 venvX（可自定义） 的虚拟环境source venvX/bin/activate # 激活虚拟环境venvX（上一步自定义虚拟环境名称）pip install -r requirements.txt # 使用pip安装依赖
值得关注的
PEP 582 – Python local packages directory | Python.org
pdm 0.2.4 live demo - asciinema
@更新
2020-1-8今天看到一篇文章 Pipenv 有什么问题，作者是Pipenv的核心开发者，也对Poetry做了一点介绍，同时在 ...
CentOS7 环境下配置 DRBD
本文主要记录DRBD的配置过程和功能验证。
本文使用64位CentOS，基本环境：
+-----------------------+ | +----------------------+| [ DRBD_A (Server#1) ] | 10.10.17.18 | 10.10.17.19 | [DRBD_B (Server#2) ] || node01 +--------------+---------------+ node02 || | | |+-----------------------+ +----------------------+DRBD 服务器A ：ip:10.10.17.18，hostname：DRBD_ADRBD 服务器B ：ip:10.10.1 ...
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