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Go Gin
...能帮你理清思路,还能提高代码的可读性和可维护性。接下来,我们就一起来看看它是怎么工作的吧! --- 2. 初识Group 基础用法 首先,咱们得知道 Group 是啥。简单来说啊,这 Group 就像是给路由套了个“外衣”,这么一来,咱们就能把那些长得像、用法类似的路由整到一块儿去了,是不是特方便?比如,所有跟用户相关的接口,我们就可以放在同一个组里。 示例1:创建一个简单的 Group go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 创建一个用户组 userGroup := r.Group("/users") { // 用户注册接口 userGroup.POST("/register", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User registered successfully"}) }) // 用户登录接口 userGroup.POST("/login", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Login successful"}) }) } // 启动服务 r.Run(":8080") } 在这段代码里,我们先用 r.Group("/users") 创建了一个名为 /users 的路由组。然后在这个组里定义了两个接口:/register 和 /login。这样一来,所有与用户相关的接口都集中在一个地方,是不是感觉清爽多了? --- 3. 深入探讨 嵌套分组 当然啦,Group 不仅仅能用来分一级路由,还可以嵌套分组,这就像是在衣柜里再加几个小抽屉一样,分类更细致了。 示例2:嵌套分组 go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 创建一个主路由组 mainGroup := r.Group("/api") { // 子路由组:用户相关 userGroup := mainGroup.Group("/users") { userGroup.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "List all users"}) }) // 获取单个用户信息 userGroup.GET("/:id", func(c gin.Context) { id := c.Param("id") c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User info", "id": id}) }) } // 子路由组:订单相关 orderGroup := mainGroup.Group("/orders") { orderGroup.POST("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Order created successfully"}) }) orderGroup.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "List all orders"}) }) } } r.Run(":8080") } 在这个例子中,我们首先创建了一个 /api 的主路由组,然后在这个主组下面分别创建了 /users 和 /orders 两个子路由组。这样的结构是不是更有条理了?尤其是当你项目变得复杂时,这种分层结构会让你少走很多弯路。 --- 4. 实战技巧 动态前缀与中间件 除了分组之外,Group 还支持动态前缀和中间件绑定。哈哈,这个功能超实用啊!就像是给一帮小伙伴设了个统一的“群规”,所有成员都自动遵守。不过呢,要是哪天你想让某个小组玩点不一样的,比如换个新名字前缀啥的,也能随时调整,特别方便! 示例3:动态前缀与中间件 go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 设置全局中间件 r.Use(func(c gin.Context) { c.Set("auth", "token") c.Next() }) // 创建一个用户组,并绑定中间件 userGroup := r.Group("/v1/users", func(c gin.Context) { token := c.MustGet("auth").(string) if token != "admin" { c.AbortWithStatus(http.StatusUnauthorized) return } }) // 用户注册接口 userGroup.POST("/register", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User registered successfully"}) }) // 用户登录接口 userGroup.POST("/login", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Login successful"}) }) r.Run(":8080") } 在这个例子中,我们为 /v1/users 组绑定了一个中间件,只有携带正确令牌的请求才能访问该组下的接口。这种方式特别适合处理权限控制问题,避免了重复编写相同逻辑的麻烦。 --- 5. 总结 拥抱清晰的代码 兄弟们,路由分组真的是一项非常实用的技术。它不仅能让我们的代码更加整洁,还能大大提升开发效率。试想一下,如果你接手一个没有任何分组的项目,面对成千上万行杂乱无章的代码,你会不会崩溃? 所以啊,从今天开始,不管你的项目多大,都要养成使用 Group 的好习惯。不管你是弄个小玩意儿,还是搞那种复杂得让人头大的微服务架构,只要分组分得好,就能省不少劲儿,效率蹭蹭往上涨!记住,代码不仅仅是给机器看的,更是给人看的。清晰的代码,就是对同行最大的尊重! 最后,希望这篇文章能帮到你们。如果你们还有什么疑问或者更好的实践方法,欢迎留言交流哦!一起进步,一起成长!
2025-04-10 16:19:55
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青春印记
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...化处理。例如,在大量数据导入导出、系统间信息同步等场景中,精确控制Windows对话框以自动完成文件保存动作,能够显著提升工作效率并减少人为错误。 事实上,Python的win32库不仅仅局限于简单的窗口句柄查找和消息模拟发送,还可以用于更复杂的桌面应用程序自动化,如自动化测试、GUI应用脚本编写等。同时,对于无障碍技术领域而言,通过精准控制各类对话框组件,可以辅助残障人士进行计算机操作,为其提供便利。 另外,值得注意的是,尽管win32gui提供了强大的本地化操作能力,但在跨平台兼容性和未来发展趋势上,开发者也应关注像PyAutoGUI、Selenium等更为现代化且支持多平台的自动化工具包。这些工具不仅同样支持窗口控件的定位与交互,还能够无缝对接Web应用和移动应用的自动化测试与操作。 综上所述,对win32gui模块的深入理解和熟练运用,既有助于我们解决实际工作中的自动化需求,也能启发我们思考如何在更广阔的自动化技术领域拓展应用。同时,结合最新的自动化工具和技术动态,我们将更好地应对日益复杂的应用场景挑战,不断推动软件自动化技术的进步与发展。
2023-12-17 22:46:11
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ReactJS
...Suspense进行数据获取? 1. 初识Suspense 一个改变游戏规则的功能 嗨朋友们!今天我们来聊聊React中的一个超级酷炫的功能——Suspense。如果你在React的世界里混得久了,那你一定懂,处理数据获取这事简直让人抓狂,分分钟想砸手机有木有!以前啊,我们要想搞定异步数据加载,那可真是费劲了,得靠一堆复杂的东西,什么状态管理啦,回调地狱啦,弄不好就把自己绕晕了。但自从Suspense登场后,这一切都变得简单多了! Suspense本质上是一个API,它允许我们在组件中声明性地等待某些资源加载完成,比如数据、图片或者其他模块。这样搞啊,我们就只用操心正事儿了,那些乱七八糟的加载状态啥的,就不用再费劲去琢磨啦! 让我举个例子吧:想象一下你正在做一个电商网站,用户点击某个商品时需要从服务器拉取详细信息。之前的做法大概是这样:用 useState 和 useEffect 来发请求拿数据,然后在页面上先显示个“加载中”,要是出了问题就换成“加载失败”。简单说就是一边等数据,一边给用户一个状态提示呗。但有了Suspense之后,你可以直接告诉React:“嘿,等我这个数据加载完再渲染这部分内容。”听起来是不是很爽? 那么问题来了,具体怎么用呢?别急,咱们慢慢来探索! --- 2. 基本概念与工作原理 首先,我们需要明确一点:Suspense并不是万能药,它主要用来解决“懒加载”和“数据获取”的场景。简单来说,这个主意就是用一个“边框小部件”把那些可能会拖时间的操作围起来,顺便提前说好,要是这些操作没搞定,就给用户展示点啥,免得他们干等着抓狂。 什么是边界组件? 边界组件就是那种负责“守门”的家伙,它会拦截你的组件树中的异步操作。嘿,你听说过没?只要某个小部件发现它得等着数据过来,它就马上开启“备胎模式”,啥叫备胎模式呢?就是先用个临时的东西占着位置,一直撑到后台的活干完,正式的内容才会上场。简单说吧,就是等数据的时候,先给你看个“过渡版”的,不让你干等着发呆! 听起来有点抽象?没关系,咱们看代码! jsx import React, { Suspense } from 'react'; function App() { return ( 我的电商网站 {/ 这里就是我们的边界组件 /} 加载中... }> ); } export default App; 在这个例子中,标签包裹住了组件。想象一下,当想要展示商品信息的时候,它可不是那种直接蹦出来的急性子。首先,它会先客气地说一句“加载中...”给大家打个招呼,然后静静地等后台把数据准备好。一旦数据到位了,它才开始认真地把商品的详细信息乖乖地显示出来。有点像服务员上菜前先说一声“稍等”,然后再端上热腾腾的大餐! --- 3. 实现数据获取 从零开始构建一个简单的例子 接下来,我们动手实践一下,看看如何结合Suspense实现数据获取。假设我们要做一个博客应用,每篇文章都需要从后端获取标题和正文内容。 第一步:创建数据源 为了模拟真实环境,我们可以用fetch API来模拟后端服务: javascript // mockApi.js export const fetchPost = async (postId) => { const response = await fetch(https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/${postId}); return response.json(); }; 这里我们用了一个公共的JSONPlaceholder API来获取假数据。当然,在生产环境中你应该替换为自己的API地址。 第二步:定义数据加载逻辑 现在我们需要让React知道如何加载这个数据。我们可以创建一个专门用于数据加载的组件,比如叫PostLoader: jsx // PostLoader.js import React, { useState, useEffect } from 'react'; const PostLoader = ({ postId }) => { const [post, setPost] = useState(null); const [error, setError] = useState(null); useEffect(() => { let isMounted = true; fetchPost(postId) .then((data) => { if (isMounted) { setPost(data); } }) .catch((err) => { if (isMounted) { setError(err); } }); return () => { isMounted = false; }; }, [postId]); if (error) { throw new Error('Failed to load post'); } return post; }; export default PostLoader; 这段代码的核心在于throw new Error这一行。当我们遇到错误时,不是简单地返回错误提示,而是直接抛出异常。这是为了让Suspense能够捕获到它并执行后备渲染。 第三步:整合Suspense 最后一步就是将所有东西组合起来,让Suspense接管整个流程: jsx // App.js import React, { Suspense } from 'react'; import PostLoader from './PostLoader'; const PostDetails = ({ postId }) => { const post = ; return ( {post.title} {post.body} ); }; const App = () => { return ( 欢迎来到我的博客 正在加载文章... }> ); }; export default App; 在这个例子中,会确保如果未能及时加载数据,它会显示“正在加载文章...”。 --- 4. 高级玩法 动态导入与代码分割 除了数据获取之外,Suspense还可以帮助我们实现代码分割。这就相当于你把那些不怎么常用的功能模块“藏”起来,等需要用到的时候再慢慢加载,这样主页面就能跑得飞快啦! 例如,如果你想按需加载某个功能模块,可以这样做: javascript // LazyComponent.js const LazyComponent = React.lazy(() => import('./LazyModule')); function App() { return ( 主页面 加载中... }> ); } 在这里,React.lazy配合Suspense实现了动态导入。当用户访问包含的部分时,React会自动加载对应的模块文件。 --- 5. 总结与反思 好了,到这里我们已经掌握了如何使用Suspense进行数据获取的基本方法。虽然它看起来很简单,但实际上背后涉及了很多复杂的机制。比如,它是如何知道哪些组件需要等待的?又是如何优雅地处理错误的? 我个人觉得,Suspense最大的优点就在于它让开发者摆脱了手动状态管理的束缚,让我们可以更专注于用户体验本身。不过呢,这里还是得提防点小问题,比如说可能会让程序跑得没那么顺畅,还有就是对那些老项目的支持可能没那么友好。 总之,Suspense是一个非常强大的工具,但它并不适合所有场景。作为开发者,我们需要根据实际情况权衡利弊,合理选择是否采用它。 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦~ 😊
2025-04-12 16:09:18
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蝶舞花间
Lua
...效地处理游戏中的大量数据和实时事件。这对于资源密集型的游戏开发尤为重要,能够确保游戏在多种硬件平台上流畅运行。同时,Lua的跨平台特性使得开发者无需重新编译代码即可在不同的操作系统上部署游戏,大大减少了开发和维护的成本。 4. 结合现代开发趋势 随着云游戏、虚拟现实和增强现实技术的发展,Lua的应用范围也在不断扩大。开发者可以通过Lua与现代游戏引擎(如Unity、Unreal Engine)结合,实现在云端运行游戏、创建沉浸式体验或者开发跨平台应用。这种融合不仅扩展了Lua的应用场景,也为游戏开发者提供了更多创新的可能性。 5. 总结 Lua凭借其灵活性、易用性、丰富的社区资源、高效的性能管理和适应现代开发趋势的能力,在现代游戏开发中扮演着不可或缺的角色。随着技术的不断进步,Lua有望继续在游戏行业发挥重要作用,推动游戏开发向更高水平迈进。对于游戏开发者而言,掌握Lua语言,不仅能够提升个人技能,还能为项目带来更高的效率和创新空间。
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
HessianRPC
...接给用户返回个备用的数据,省得一直傻乎乎地去重试那个挂掉的服务,多浪费时间啊! 下面是一个基于HessianRPC的熔断器实现: java public class CircuitBreaker { private final T delegate; private boolean open = false; private int failureCount = 0; public CircuitBreaker(T delegate) { this.delegate = delegate; } public T getDelegate() { if (open && failureCount > 5) { return null; // 返回null表示断路器处于打开状态 } return delegate; } public void recordFailure() { failureCount++; if (failureCount >= 5) { open = true; } } } 将熔断器集成到之前的装饰器中: java public class CircuitBreakingUserServiceDecorator implements UserService { private final CircuitBreaker circuitBreaker; public CircuitBreakingUserServiceDecorator(CircuitBreaker circuitBreaker) { this.circuitBreaker = circuitBreaker; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { UserService userService = circuitBreaker.getDelegate(); if (userService == null) { return new UserInfo(-1, "Circuit Opened", "Service Unavailable"); } try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { circuitBreaker.recordFailure(); return new UserInfo(-1, "Fallback User", "Service Unavailable"); } } } 这样,我们就能够在一定程度上缓解高负载带来的压力,并且确保系统的稳定性。 5. 总结与展望 回顾这次经历,我深刻体会到服务降级并不是一件轻松的事情。这事儿吧,不光得靠技术硬功夫,还得会提前打算,脑子转得也得快,不然真容易手忙脚乱。虽然HessianRPC没有提供现成的服务降级工具,但通过灵活运用设计模式,我们完全可以打造出适合自己项目的解决方案。 未来,我希望能够在更多场景下探索HessianRPC的应用潜力,同时也期待社区能够推出更加完善的降级框架,让开发者们少走弯路。毕竟,谁不想写出既高效又优雅的代码呢?如果你也有类似的经历或想法,欢迎随时交流讨论!
2025-05-01 15:44:28
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半夏微凉
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...I技术辅助筛选简历,提高筛选过程中的公正性和准确性,减少人为因素带来的疏漏。 此外,随着产业升级和技术迭代,企业对求职者的实际技能要求也在不断提高。比如软件工程师职位,不仅需要理论基础扎实,更要具备良好的编程习惯和解决实际问题的能力。有专家建议,教育机构应加强与企业的对接,引导学生积极参与实习项目,提前了解并适应企业的工作环境及工程化需求。 近期,教育部联合相关部门发布的《关于深化产教融合的若干意见》强调,要推动高校与企业深度合作,构建以产业和技术发展需求为导向的人才培养体系。这意味着,未来的校园招聘活动将更加注重对学生专业技能与岗位需求匹配度的考察,而不仅仅局限于传统的学历背景和研究成果。 总结而言,校园招聘不仅是企业和学生双向选择的过程,更是检验教育成果、对接市场需求的重要环节。通过不断优化招聘流程、提升人才评价标准,并加强校企之间的深度融合,我们才能更好地促进人才与市场的精准对接,实现高质量就业的目标。
2024-02-02 13:16:24
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...e的集成体验。然而,数据可视化领域的创新和发展永无止境。近日,amCharts公司宣布即将推出的一系列新功能更新,进一步强化其产品在实时数据分析、交互式体验以及无障碍访问等方面的优势。 据官方透露,amCharts 5将在下一版本中引入更先进的动态数据流处理机制,使得大规模实时数据能够得到即时、流畅的可视化展现,尤其适用于金融交易、物联网监控等对时效性要求极高的场景。同时,针对日益增长的无障碍需求,amCharts 5也将改进图表元素的可访问性设计,确保视障用户通过辅助技术也能准确理解数据信息。 此外,amCharts团队正积极与各大开源社区合作,持续丰富地图库资源,并计划将更多开源地理空间数据项目纳入支持范围,让用户能更加便捷地创建符合特定业务需求的地图图表。通过这些升级,amCharts 5旨在巩固其作为行业领先的数据可视化工具的地位,赋能各行业用户高效、精准地洞察并传达复杂数据背后的价值。
2023-09-17 18:18:34
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...此举在简化安装流程、提高安装效率上成效显著,为其他Linux发行版提供了新的实践参考。同时,Lubuntu不再主要针对老旧硬件进行优化,而是力求在新旧设备间找到平衡点,这也预示着未来Linux发行版将更加注重普适性与灵活性。 综上所述,Lubuntu 20.04 LTS版本的发布不仅是一个技术层面的迭代更新,更是一次关于如何在保持传统优势基础上适应新时代需求的战略调整。随着后续版本的不断改进和完善,Lubuntu将在轻量级Linux发行版领域继续保持竞争力,并有望吸引更广泛的用户群体。 而对于想要深入了解LXQt桌面环境及其背后技术原理的读者,可以关注相关开源社区的最新动态,如Qt项目官方博客、KDE社区论坛等,这些渠道会定期发布关于LXQt的新特性和开发进展的文章和技术文档。同时,也可查阅专业媒体或技术博主对Lubuntu 20.04及LXQt的深度评测和使用心得,从而全方位地了解这一变革所带来的影响和价值。
2023-05-17 18:52:15
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ElasticSearch
...方法: 比如你的底层数据库用的是sql数据库(比如mysql):你可能会想到在对应字段上使用field1 like '%?%',?即用户输出的关键词 比如你的底层数据库用的是mongo:你可能会想到在对应字段上使用db.collection.find({ "field1": { $regex: /aaa/ } })做查询,aaa即用户输入的关键词 比如你的底层数据库用的是elasticsearch:那厉害了,专业全文搜索神奇,全文搜索或搜索相关的需求使用elasticsearch绝对是最合适的选择 比如你的底层数据库用的是hive、impala、clickhouse等大数据计算引擎:鸟枪换炮,其实用作全文索引和搜索的场景并不合适,你可能依旧会使用sql数据库那样用like做交互 2. 方案选择 调研之后,可能会发现对于数据量相对大一点的搜索场景,在当下流行的数据库或计算引擎中,elasticsearch是其中最合适的解决方案。 无论是sql的like、还是mongo的regex,在线上环境下,数据量较多的情况下,都不是很高效的查询,甚至有的公司的dba会禁止在线上使用类似的查询语法。 与elasticsearch是“亲戚”的,大家还常提到lucene、solr,但是无论从现在的发展趋势还是公司运维人才的储备(不得不说当下的运维人才中,对es熟悉的人才会更多一些),elasticsearch是相对较合适的选择。 一些大数据计算引擎,其实更多的适合OLAP场景。当然也完全可以使用,因为比如clickhouse、starrocks等的查询速度已经发展的非常快。但你会发现在中文分词搜索上,实现起来有一定困扰。 所以,如果你不差机器,首选方案还是elasticsearch。 3. elasticsearch的适用场景 3.1 经典的日志搜索场景 提到elasticsearch不得不提到它的几个好朋友: 一些公司里经常用elasticsearch来收集日志,然后用kibana来展示和分析。 展开来说,举个例子,你的app打印日志打印到了线上日志文件,当app出现故障你需要做定位筛查的时候,可能需要登录线上机器用grep命令各种查看。 但如果你不差机器资源,可以搭建上述架构,app的日志会被收集到elasticsearch中,最终你可以在kibana中查看日志,kibana里面可以很方面的做各种筛查操作。 这个流畅大概是这样的: 3.2 通用搜索场景 但是没有上图的beats、logstash、kibana,elasticsearch可以自己工作吗?完全可以的! elasticsearch也支持单机部署,数据规模不是很大的情况下,表现也是不错的。所以,你也不用担心因为自己机器资源不够而对elasticsearch望而却步。当然,单机部署的情况下,更多的适合自己玩,对于可靠性的要求就不能太苛刻了。 如果你在用宝塔,那你可以在宝塔面板,左侧“软件商店”中直接找到elasticsearch,并“没有痛苦”的安装。 本篇文章主要讨论选型,所以不涉及安装细节。 3.2.1 性能顾虑 上面提到了“表现”,其实性能只是elasticsearch的一个方面,主要你的机器资源足够(机器资源?对,包括你的机器个数,elasticsearch可以非常方便的横向扩展,以及单机的配置,cpu+内存,内存越高越好,elasticsearch比较吃内存!),它一定会给你很好的性能反应。试想,公司里的app打印线上日志的行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多,elasticsearch都可以常在日志的实时分析,所以如果你要做通用场景,而且机器资源不是问题,这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外,在使用elasticsearch的时候,会有很多的可玩性。这里不引经据典,呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性(当然,确实很优秀!)。 这里举几个例子: (1)中文分词:第一章提到的其它引擎几乎很难实现,elasticsearch对分词器的支持是原生的,因为elasticsearch天生就为全文索引而生,elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的! 有的朋友可能不了解分词器,比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”,在分词器的加持下,es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”,并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候,可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理,这里不展开说明,分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友,可以自行百度一下。而且这两个概念,与elasticsearch其实不挂钩,是搜索中的通用概念。 关于倒排索引,其核心表现如下图: 如果你要用mysql、mongo实现中文分词,这......其实挺麻烦的,可能在后面的版本支持中会实现的很好,但在当前的流行版本中,它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器,支持中文分词。而在数据量较大的情况下,mysql的多机器部署几乎很难实现,elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词,但不支持中文、日语、汉语等东方语言,你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词,你看看效果:依旧是“今天我要吃冰激凌”,ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....,那你搜索冰激凌就搜不出来!咋办呢,当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器,但它们原生并不支持的。 (2)自定义排名场景:比如你的搜索“冰激凌”,结果中返回了有10条,这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分,但是如果你想人为干预这个得分怎么办? elasticsearch支持function_score功能(可以不用,这个是增强功能),es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数,传入原始得分、行的原始数据,你可以在里面做计算,比如查询其它参考表、或查看是否是广告位,以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述,是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能!下面是一个使用示例,不仅如此,它是支持自定义函数的,自由度非常高。 (3)文本高亮:你用mysql或mongo也可以实现,比如用户搜索“冰激凌”,你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”,然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢?还有就是英文大小写的场景,用户搜索"MAIN",那结果及时匹配到了“main”(小写的),这个单词是否应该高亮呢?也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧,elasticsearch,自动可以返回高亮字段!并且可以自由指定高亮的html前后标签。 (4)实在太多了....这家伙天生为索引而生,而且版本还在不断地迭代。不差机器的话,用用吧! 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下,是非常好用的利器!但是它比较消耗机器资源,如果你的数据规模并不大,而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替,完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题,结合当前手头的资源,适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch,单机器内存只有2G,它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然,如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性,那elasticsearch一定还是最佳选择! 对于mysql(关系型数据库)和mongo(文档数据库)的区别这里不展开描述了,但对于搜索而言,两种都合适。有时候选型也不用很纠结,其实都是差不太多的东西,适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的,就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器,mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词(你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese,但其实会报错的)。 其实当你选择普通数据库,你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词?为什么分开写,如果你有用过elasticsearch或solr,你会知道,在指定字段的时候,需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先,这里必须要承认,数据之后存储了,才能被查询。在搜索中,这句话可以换成是“数据只有被索引了,才能被搜索”。 这时候请求打过来了,要索引一条数据,其中某字段是“今天我要吃冰激凌”,分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”,这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr,这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库,这个过程你就要手动了,并把分词后的结果用空格分开(最好使用空格,因为西方语言的分词规则就是按空格拆分,以及逗号句号),存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图: 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer:https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来,用户输入了“好吃的冰激凌”,分词后得到“好吃|冰激凌”(“的”作为停用词stopwords,被自动忽略了,IKAnalyzer可以指定停用词表)。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”(与index分词器结果统一,还是用空格分隔)。 当然,对于mongo而言,你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"}),xxx是集合名,content是字段名,text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法:db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小,为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快,你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景,再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来! 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步,可能会有延迟,这个就看你能容忍多长时间(悄悄告诉你,elasticsearch也需要指定这个refresh时间,一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然,二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的)。 这样,搜索的时候先查询搜索库,拿到一个指针id的列表,然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然,也是支持分页的,你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛,支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案,如apache atlas: apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家,也涉及资产搜索的特性,它的实现思路就是:从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库:上图右下角,可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene,多个选一个 存储库:上图左下角,可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB,多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作,但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库,擅长搜索!存储库,擅长海量存储!搜索库多样化搜索,然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候,es+hbase也是一种很好的解决方案,不在这里展开说明了。
2024-01-27 17:49:04
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2023-06-04 23:38:21
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...件管理比较方便,但是数据量大了之后,很难整理.所以建议将这些配置分开 cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/commands.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/timeperiods.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/templates.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contactgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hosts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hostgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/services.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/servicegroups.cfg 改check_external_commands=0为check_external_commands=1.这行的作用是允许在web 界面下执行重启nagios、停止主机/服务检查等操作。 把command_check_interval的值从默认的1 改成command_check_interval=15s(根据自己的情况定这个命令检查时间间隔,不要太长也不要太短)。 2.资源配置文件resource.cfg 资源文件可以保存用户自定义的宏.资源文件的一个主要用处是用于保存一些敏感的配置信息,如系统口令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-16 20:48:42
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...收集集群中的资源使用数据,如CPU、内存等,并将这些数据发送到后端存储系统以便进一步分析和可视化。在本文的具体实验步骤中,虽然并非必需组件,但用户可以通过Heapster获取Pod的内存使用情况以验证内存资源配置是否生效。 内存请求与限制 , 在Kubernetes中,内存请求(requests.memory)是指容器向系统声明的最低内存需求量,而内存限制(limits.memory)则是容器可使用的最大内存额度。当Kubernetes调度器决定将Pod分配到哪个节点时,会考虑每个节点剩余的内存资源以及Pod内所有容器的内存请求。同时,如果容器试图分配超过其内存限制的资源,Kubernetes会采取相应措施(例如终止容器)以防止整个系统的稳定性受到影响。
2023-12-23 12:14:07
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...以包含其他内容,例如数据表格、搜索表单或相关的logo图片。 我们可以使用该元素来写整个页面的标题部分: The most important heading on this page 同一个页面中,每一个内容区块都可以有自己的元素,例如: The most important heading on this page 在HTML5中,我们可以不使用div,而用更加语义化的footer来写: copyright sitemap contact to top 在同一个页面中可以使用多个元素,即可以用作页面整体的页脚,也可以作为一个内容区块的结尾,例如,我们可以将直接写在或是中: Section content appears here. Footer information for section. Article content appears here. Footer information for article. nav -- 作用 -- 导航栏 nav nav元素是一个可以用来作为页面导航的链接组;其中的导航元素链接到其他页面或当前页面的其他部分。并不是所有的链接组都要被放进元素;例如,在页脚中通常会有一组链接,包括服务条款、首页、版权声明等;这时使用元素是最恰当的,而不需要元素。 一直以来,我们都习惯用如下这种方式来定义导航条: Home About Blog 下面是W3C给出的一个代码示例: The Wiki Center Of Exampland Home Current Events ...more... Demos in Exampland Written by A. N. Other. Public demonstrations Demolitions ...more... Public demonstrations ...more... Demolitions ...more... ...more... Edit | Delete | Rename © copyright 1998 Exampland Emperor 关键自li,em,dl,ul,ol,footer,header,nav,aside,article section 版块 用于划分页面上的不同区域,或者划分文章里不同的节 header 页面头部或者版块(section)头部 footer 页面底部或者(section)底部 nav 导航 (包含链接 ... html5新特性-header,nav,footer,aside,article,section等各元素的详解 Html5新增了27个元素,废弃了16个元素,根据现有的标准规范,把HTML5的元素按优先级定义为结构性属性.级块性元素.行内语义性元素和交互性元素四大类. 下面是对各标签的详解,section.he ... h5中的结构元素header、nav、article、aside、section、footer介绍 结构元素不具有任何样式,只是使页面元素的的语义更加明确. header元素 header元素是一种具有引导和导航作用的的结构元素,该元素可以包含所有通常放在页面头部的内容.header元素通常用来放置 ... html5,html5教程 html5,html5教程 1.向后兼容 HTML5是这样被定义的:能向后兼容目前UA处理内容的方式.为了让语言更简单,一些老的元素和Attribute被舍弃.比如一些纯粹用于展现的元素(译注:即非语 ... 一步HTML5教程学会体系 HTML5是HTML最新的版本,万维网联盟. HTML5是下一代的HTML标准,HTML5是为了在移动设备上支持多媒体. 新特性: 绘画的canvas元素,用于媒介回放的video和audio元素,对 ... IT兄弟连 HTML5教程 了解HTML5的主流应用1 在很多人眼里,HTML5与互联网营销密切相关,但其实从开发者的角度而言,它是一种网页标准,定义了浏览器语言的编写规范.伴随HTML5标准尘埃落定,浏览器对HTML5特性的逐步支持,再加上国内对HTML ... 【转帖】39个让你受益的HTML5教程 39个让你受益的HTML5教程 闲话少说,本文作者为大家收集了网上学习HTML5的资源,期望它们可以帮助大家更好地学习HTML5. 好人啊! 不过,作者原来说的4 ... 【特别推荐】Web 开发人员必备的经典 HTML5 教程 对于我来说,Web 前端开发是最酷的职业之一,因为你可以用新的技术发挥,创造出一些惊人的东西.唯一的问题是,你需要跟上这个领域的发展脚步,因此,你必须不断的学习,不断的前进.本文将分享能够帮助您快速掌 ... HTML5教程之本地存储SessionStorage SessionStorage: 将数据保存在session对象中,所谓session是指用户在浏览某个网站时,从进入网站到浏览器关闭所经过的这段时间会话,也就是用户浏览这个网站所花费的时间就是sess ... 随机推荐 【转】MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BT ... IIS7 / IIS7.5 URL 重写 HTTP 重定向到 HTTPS(转) 转自: http://www.cnblogs.com/yipu/p/3880518.html 1.购买SSL证书,参考:http://www.cnblogs.com/yipu/p/3722135. ... OpenGL的glViewPort窗口设置函数实现分屏 之前实现过全景图片查看(OpenGL的几何变换3之内观察全景图),那么我们需要进行分屏该如何实现呢?如下图: 没错就是以前提过的glViewPort函数,废话不多说了,我直接上代码: //从这里开始进 ... hdu 4764 Stone (巴什博弈,披着狼皮的羊,小样,以为换了身皮就不认识啦) 今天(2013/9/28)长春站,最后一场网络赛! 3~5分钟后有队伍率先发现伪装了的签到题(博弈) 思路: 与取石头的巴什博弈对比 题目要求第一个人取数字在[1,k]间的某数x,后手取x加[1,k] ... android报表图形引擎(AChartEngine)demo解析与源码 AchartEngine支持多种图表样式,本文介绍两种:线状表和柱状表. AchartEngine有两种启动的方式:一种是通过ChartFactory.getView()方式来直接获取到view ... CSS长度单位及区别 em ex px pt in 1. css相对长度单位 Ø em 元素的字体高度 Ø ex 字体x的高度 Ø px ... es6的箭头函数 1.使用语法 : 参数 => 函数语句; 分为以下几种形式 : (1) ()=>语句 ( )=> statement 这是一种简写方法省略了花括号和return 相当于 ()=&g ... pdfplumber库解析pdf格式 参考地址:https://github.com/jsvine/pdfplumber 简单的pdf转换文本: import pdfplumber with pdfplumber.open(path) a ... KMP替代算法——字符串Hash 很久以前写的... 今天来谈谈一种用来替代KMP算法的奇葩算法--字符串Hash 例题:给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数.(字符串长度小于等于1000000) 字符串的Hash 根据字面意 ... SSM_CRUD新手练习(5)测试mapper 上一篇我们使用逆向工程生成了所需要的bean.dao和对应的mapper.xml文件,并且修改好了我们需要的数据库查询方法. 现在我们来测试一下DAO层,在test包下新建一个MapperTest.j ... 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_35666639/article/details/118169985。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-16 11:42:34
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ElasticSearch
...一切看起来都很顺利,数据导入、索引创建啥的都没问题。但当我尝试对某些节点进行操作时,突然蹦出了这么一行错误: org.elasticsearch.cluster.block.ClusterBlockException: blocked by: [SERVICE_UNAVAILABLE/2/no active shards]; 当时我心里那个急啊!赶紧去查文档,发现这是NodeNotActiveException的表现之一。简单说吧,就好比某个关键的小哥突然“罢工”了,可能是因为它内存不够用,或者网络断了啥的,结果整个团队的工作都乱套了,没法正常运转了。 我当时就纳闷了:“这不是应该自动恢复吗?为啥还要报错呢?”后来才明白,虽然ElasticSearch确实有自我修复机制,但有时候我们需要手动干预才能让它恢复正常。 --- 2. 理解背后的逻辑 为什么会出现这种问题? 在深入了解之前,我觉得有必要先搞清楚这个异常的根本原因。其实NodeNotActiveException并不是什么特别复杂的概念,它主要出现在以下几种情况: - 节点宕机:某个节点由于硬件故障或者网络问题离线了。 - 磁盘空间不足:如果某个节点的磁盘满了,ElasticSearch会自动将其标记为不可用。 - 配置错误:比如分配给节点的资源不够,导致其无法启动。 对于我来说,问题出在第二个点上——磁盘空间不足。我当时为了省钱,给服务器分配的空间少得可怜,结果没多久就发现磁盘直接爆满,把自己都吓了一跳!于是ElasticSearch很生气,直接把该节点踢出了集群。 --- 3. 解决方案一 扩容磁盘空间 既然问题找到了,那就动手解决吧!首先,我决定先扩展磁盘容量。这一步其实很简单,只要登录服务器,增加磁盘大小就行。具体步骤如下: bash 查看当前磁盘状态 df -h 扩展磁盘(假设你已经购买了额外的存储) sudo growpart /dev/xvda 1 sudo resize2fs /dev/xvda1 完成后记得重启ElasticSearch服务: bash sudo systemctl restart elasticsearch 重启之后,神奇的事情发生了——我的节点重新上线了!不过这里有个小技巧分享给大家:如果你不确定扩容是否成功,可以通过以下命令检查磁盘使用情况: bash df -h 看到磁盘空间变大了,心里顿时舒坦了不少。 --- 4. 解决方案二 调整ElasticSearch配置 当然啦,仅仅扩容还不够,还需要优化ElasticSearch的配置文件。特别是那些容易导致内存不足或磁盘占用过高的参数,比如indices.memory.index_buffer_size和indices.store.throttle.max_bytes_per_sec。修改后的配置文件大概长这样: yaml cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90% cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95% cluster.info.update.interval: 30s 这些设置的意思是告诉ElasticSearch,当磁盘使用率达到85%时开始警告,达到90%时限制写入,超过95%时完全停止操作。这样可以有效避免再次出现类似的问题。 --- 5. 实战演练 代码中的应对策略 除了调整配置,我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如,下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志: java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常,并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException,我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历,我深刻体会到,作为一名开发者,不仅要掌握技术细节,还要学会从实际问题出发,找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼,但其实背后有不少门道呢!比如说,你的服务器硬件是不是有点吃不消了?集群那边有没有啥小毛病没及时发现?还有啊,咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了?这些都是得好好琢磨的地方! 最后,我想说的是,技术学习的过程就像爬山一样,有时候会遇到陡峭的山坡,但只要坚持下去,总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助!如果还有其他疑问,欢迎随时交流哦~
2025-03-14 15:40:13
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林中小径
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...m();// 1K的数据缓冲byte[] bs = new byte[1024];// 读取到的数据长度int len;// 输出的文件流File sf=new File(savePath);int randomNo=(int)(Math.random()1000000);String filename=urlPath.substring(urlPath.lastIndexOf("/")+1,urlPath.length());//获取服务器上图片的名称filename=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date())+randomNo+filename;//时间+随机数防止重复OutputStream os = new FileOutputStream(sf.getPath()+"\\"+filename);// 开始读取while ((len = is.read(bs)) != -1) {os.write(bs, 0, len);}// 完毕,关闭所有链接os.close();is.close();} 写好后,我们再完善一下JsouPic中的getPic方法。 public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}File desktop = Download.getDesktop();Download.checkPath(desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");Download.download(elements1.attr("src"), desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);} }} } 在Download类中,我添加了checkPath方法,用于判断目录是否存在,不存在就创建一个。 public static void checkPath(String savePath) throws Exception {File file = new File(savePath);if (!file.exists()){file.mkdirs();} } 最后在mainapp包内创建PullPic类,并添加主方法。 package com.asahi.mainapp;import com.asahi.common.Kind;import com.asahi.common.PrintLog;import com.asahi.utils.JsoupPic;import java.util.Scanner;public class PullPic {public static void main(String[] args) throws Exception {new PullPic().downloadPic();}public void downloadPic() throws Exception {System.out.println("启动程序>>\n请输入所爬取的分类:");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在,请重新输入:");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确!");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下: 最终的代码已上传到我的github中,点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中,我收获了很多,一开始做的时候确实遇到了很多困难,这次写的获取图片也是最基础的,还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着,也尝试着去写了一下,越写越跑偏,暂时先放着不处理吧,等以后有时间再来弄,我想问题应该不大,只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足,有哪些需要改进的地方,我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-12 10:26:04
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...‘表示用户,例如如果数据库用户叫kevin,则登陆时使用Ckevin进行登陆。 一、Oracle高级消息队列AQ Oracle AQ是Oracle中的消息队列,是Oracle中的一种高级应用,每个版本都在不断的加强,使用DBMS_AQ系统包进行相应的操作,是Oracle的默认组件,只要安装了Oracle数据库就可以使用。使用AQ可以在多个Oracle数据库、Oracle与Java、C等系统中进行数据传输。 下面分步骤说明如何创建Oracle AQ 1. 创建消息负荷payload Oracle AQ中传递的消息被称为有效负荷(payloads),格式可以是用户自定义对象或XMLType或ANYDATA。本例中我们创建一个简单的对象类型用于传递消息。 create type demo_queue_payload_type as object (message varchar2(4000)); 2. 创建队列表 队列表用于存储消息,在入队时自动存入表中,出队时自动删除。使用DBMS_AQADM包进行数据表的创建,只需要写表名,同时设置相应的属性。对于队列需要设置multiple_consumers为false,如果使用发布/订阅模式需要设置为true。 begin dbms_aqadm.create_queue_table( queue_table => 'demo_queue_table', queue_payload_type => 'demo_queue_payload_type', multiple_consumers => false ); end; 执行完后可以查看oracle表中自动生成了demo_queue_table表,可以查看影响子段(含义比较清晰)。 3. 创建队列并启动 创建队列并启动队列: begin dbms_aqadm.create_queue ( queue_name => 'demo_queue', queue_table => 'demo_queue_table' ); dbms_aqadm.start_queue( queue_name => 'demo_queue' ); end; 至此,我们已经创建了队列有效负荷,队列表和队列。可以查看以下系统创建了哪些相关的对象: SELECT object_name, object_type FROM user_objects WHERE object_name != 'DEMO_QUEUE_PAYLOAD_TYPE'; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE ------------------------------ --------------- DEMO_QUEUE_TABLE TABLE SYS_C009392 INDEX SYS_LOB0000060502C00030$$ LOB AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_T INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_I INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_E QUEUE AQ$DEMO_QUEUE_TABLE VIEW DEMO_QUEUE QUEUE 我们看到一个队列带出了一系列自动生成对象,有些是被后面直接用到的。不过有趣的是,创建了第二个队列。这就是所谓的异常队列(exception queue)。如果AQ无法从我们的队列接收消息,将记录在该异常队列中。 消息多次处理出错等情况会自动转移到异常的队列,对于异常队列如何处理目前笔者还没有找到相应的写法,因为我使用的场景并不要求消息必须一对一的被处理,只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列,可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作: BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert),因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队: select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作,我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关),代码如下,读者可以进行调试: declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理,需要使用Oracle提供的jar,在Oracle安装目录可以找到:在linux中可以使用find命令进行查找,例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为: app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中,使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型,需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作,在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后,控制台正确的输出的消息;通过Oracle程序块再次写入消息,发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理,可能存在几秒中的时间差,时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表,然后在表中添加触发器,当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息,然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表,包含username和age两个子段,其中username时varchar2类型,age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程,因为存储过程中调用dbms数据包,系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权): grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器,当数据写入或更新时,如果age=18,则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息,但触发器中不能包含事物提交语句,因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物: CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作: insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-17 14:22:22
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...面我们强行将它变成了数据属性描述符 其次,如果我们想监听更加丰富的操作,比如新增属性、删除属性,那么 Object.defineProperty 是无能为力的 所以我们要知道,存储数据描述符设计的初衷并不是为了去监听一个完整的对象 Ps: 原来的对象是 数据属性描述符,通过 Object.defineProperty 变成了 访问属性描述符 2. Proxy基本使用 在ES6中,新增了一个Proxy类,这个类从名字就可以看出来,是用于帮助我们创建一个代理的: 也就是说,如果我们希望监听一个对象的相关操作,那么我们可以先创建一个代理对象(Proxy对象) 之后对该对象的所有操作,都通过代理对象来完成,代理对象可以监听我们想要对原对象进行哪些操作 将上面的案例用 Proxy 来实现一次: 首先,我们需要 new Proxy 对象,并且传入需要侦听的对象以及一个处理对象,可以称之为 handler; const p = new Proxy(target, handler) 其次,我们之后的操作都是直接对 Proxy 的操作,而不是原有的对象,因为我们需要在 handler 里面进行侦听 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue} })console.log(objProxy.name)console.log(objProxy.age)objProxy.name = 'kobe'objProxy.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被访问了why监听到obj对象的age属性被访问了18监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值kobe30/ 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 如果我们想要侦听某些具体的操作,那么就可以在 handler 中添加对应的捕捉器(Trap) set 和 get 分别对应的是函数类型 set 函数有四个参数: target:目标对象(侦听的对象) property:将被设置的属性 key value:新属性值 receiver:调用的代理对象 get 函数有三个参数 target:目标对象(侦听的对象) property:被获取的属性 key receiver:调用的代理对象 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) handler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply,它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API,它是一个对象,字面的意思是反射 Reflect 的作用: 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法,有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作,那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢? 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范,所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数,这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符,让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect,让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系,可以参考 MDN 文档: 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢?它和Proxy是一一对应的,也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean, 如果更新成功,则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性,则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性(不包含继承属性)的数组 (类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响) Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性,和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值,类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数,返回一个 Boolean,如果更新成功,则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符,相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作,同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作,相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作,都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数,它的作用是什么呢? 如果我们的源对象(obj)有 setter 、getter 的访问器属性,那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理,因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容,但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式? 先来看一下响应式意味着什么?我们来看一段代码: m 有一个初始化的值,有一段代码使用了这个值; 那么在 m 有一个新的值时,这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制,我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先,执行的代码中可能不止一行代码,所以我们可以将这些代码放到一个函数中: 那么问题就变成了,当数据发生变化时,自动去执行某一个函数; 但是有一个问题:在开发中是有很多的函数的,如何区分一个函数需要响应式,还是不需要响应式呢? 很明显,下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时,重新执行,做出相应; bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数,它不需要执行任何响应式的操作; // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数? 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数,就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的,但是这里会存在数据管理的问题: 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性,它们很多属性的变化,都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类,这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数: 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组; class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化: 方式一:通过 Object.defineProperty 的方式(vue2采用的方式); 方式二:通过 new Proxy 的方式(vue3采用的方式); 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊,李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊,李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象,用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数: 但是实际开发中我们会有不同的对象,另外会有不同的属性需要管理; 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢? 在前面我们刚刚学习过 WeakMap,并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖: 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中: 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖; 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象; 那么正确的应该是在哪里收集呢?应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key,那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题: 问题一:如果函数中有用到两次 key,比如 name,那么这个函数会被收集两次 问题二:我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中,因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构: 解决问题一的方法:不使用数组,而是使用 Set 解决问题二的方法:添加一个新的方法,用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的,我们可以创建出来一个函数,针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码,其实就是 Vue3 中的响应式原理: Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构: 在传入对象时,我们可以遍历所有的 key,并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-11 12:37:47
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...。 原文地址为: 大数据——海量数据处理的基本方法总结 声明: 原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述 所谓海量数据处理,就是数据量太大,无法在较短时间内迅速解决,无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。空间复杂度方面,分而治之/hash映射。 海量数据处理的基本方法总结起来分为以下几种: 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序; 双层桶划分; Bloom filter/Bitmap; Trie树/数据库/倒排索引; 外排序; 分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 前提基础知识: 1 byte= 8 bit。 int整形一般为4 bytes 共32位bit。 2^32=4G。 1G=2^30=10.7亿。 1 分而治之+hash映射+快速/归并/堆排序 问题1 给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url? 分析:50亿64=320G大小空间。 算法思想1:hash 分解+ 分而治之 + 归并 遍历文件a,对每个url根据某种hash规则求取hash(url)/1024,然后根据所取得的值将url分别存储到1024个小文件(a0~a1023)中。这样每个小文件的大约为300M。如果hash结果很集中使得某个文件ai过大,可以在对ai进行二级hash(ai0~ai1024)。 这样url就被hash到1024个不同级别的目录中。然后可以分别比较文件,a0VSb0……a1023VSb1023。求每对小文件中相同的url时,可以把其中一个小文件的url存储到hash_map中。然后遍历另一个小文件的每个url,看其是否在刚才构建的hash_map中,如果是,那么就是共同的url,存到文件里面就可以了。 把1024个级别目录下相同的url合并起来。 问题2 有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 解决思想1:hash分解+ 分而治之 +归并 顺序读取10个文件a0~a9,按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件(记为 b0~b9)中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。 找一台内存2G左右的机器,依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件c0~c9。 对这10个文件c0~c9进行归并排序(内排序与外排序相结合)。每次取c0~c9文件的m个数据放到内存中,进行10m个数据的归并,即使把归并好的数据存到d结果文件中。如果ci对应的m个数据全归并完了,再从ci余下的数据中取m个数据重新加载到内存中。直到所有ci文件的所有数据全部归并完成。 解决思想2: Trie树 如果query的总量是有限的,只是重复的次数比较多而已,可能对于所有的query,一次性就可以加入到内存了。在这种假设前提下,我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数,然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。 问题3: 有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 类似问题:怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个? 解决思想: hash分解+ 分而治之+归并 顺序读文件中,对于每个词x,按照hash(x)/(10244)存到4096个小文件中。这样每个文件大概是250k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小,还可以按照hash继续往下分,直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件,统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树/hash_map等),并取出出现频率最大的100个词(可以用含100个结点的最小堆),并把100词及相应的频率存入文件。这样又得到了4096个文件。 下一步就是把这4096个文件进行归并的过程了。(类似与归并排序) 问题4 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP 解决思想: hash分解+ 分而治之 + 归并 把这一天访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有2^32个IP。同样可以采用hash映射的方法,比如模1024,把整个大文件映射为1024个小文件。 再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。 然后再在这1024组最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 问题5 海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 解决思想: 分而治之 + 归并。 注意TOP10是取最大值或最小值。如果取频率TOP10,就应该先hash分解。 在每台电脑上求出TOP10,采用包含10个元素的堆完成(TOP10小,用最大堆,TOP10大,用最小堆)。比如求TOP10大,我们首先取前10个元素调整成最小堆,如果发现,然后扫描后面的数据,并与堆顶元素比较,如果比堆顶元素大,那么用该元素替换堆顶,然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。 求出每台电脑上的TOP10后,然后把这100台电脑上的TOP10组合起来,共1000个数据,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。 问题6 在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路1 : hash 分解+ 分而治之 + 归并 2.5亿个int数据hash到1024个小文件中a0~a1023,如果某个小文件大小还大于内存,进行多级hash。每个小文件读进内存,找出只出现一次的数据,输出到b0~b1023。最后数据合并即可。 解决思路2 : 2-Bitmap 如果内存够1GB的话,采用2-Bitmap(每个数分配2bit,00表示不存在,01表示出现一次,10表示多次,11无意义)进行,共需内存2^322bit=1GB内存。然后扫描这2.5亿个整数,查看Bitmap中相对应位,如果是00变01,01变10,10保持不变。所描完事后,查看bitmap,把对应位是01的整数输出即可。 注意,如果是找出重复的数据,可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1,第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据,输出即可。 问题7 一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数中的中数? 解决思想1 : hash分解 + 排序 按照升序顺序把这些数字,hash划分为N个范围段。假设数据范围是2^32 的unsigned int 类型。理论上第一台机器应该存的范围为0~(2^32)/N,第i台机器存的范围是(2^32)(i-1)/N~(2^32)i/N。hash过程可以扫描每个机器上的N个数,把属于第一个区段的数放到第一个机器上,属于第二个区段的数放到第二个机器上,…,属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。 然后我们依次统计每个机器上数的个数,一次累加,直到找到第k个机器,在该机器上累加的数大于或等于(N^2)/2,而在第k-1个机器上的累加数小于(N^2)/2,并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中,排在第(N^2)/2-x位。然后我们对第k个机器的数排序,并找出第(N^2)/2-x个数,即为所求的中位数的复杂度是O(N^2)的。 解决思想2: 分而治之 + 归并 先对每台机器上的数进行排序。排好序后,我们采用归并排序的思想,将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第(N^2)/2个便是所求。复杂度是O(N^2 lgN^2)的。 2 Trie树+红黑树+hash_map 这里Trie树木、红黑树或者hash_map可以认为是第一部分中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路: 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据,现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据,可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串,其中有些是重复的,需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现? 解决思路:trie树。 这题用trie树比较合适,hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。 解决思路: trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(nlen)(len表示单词的平准长度)。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度,是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复读比较高,虽然总数是1千万,但是如果去除重复和,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就越热门。请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 : trie树 + 堆排序 采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy,就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G,内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。 解决思路: bitmap 8位最多99 999 999,需要100M个bit位,不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上,所以只需要99M个Bit==12MBytes,这样,就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路:2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,00表示未出现,01表示出现一次,10表示出现2次及以上,11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候,如果对应位置的值是00,则将其置为01;如果是01,将其置为10;如果是10,则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map,都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址: 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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2023-01-19 08:12:45
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...定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池,以及更多)配置 Quartz,但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数;例如,在使用 WebSphere 应用服务器时,由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类,目前主要有三种技术(或者说有三种产品): Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行,但不能在指定时间运行。一般用的较少,这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz,这是一个功能比较强大的的调度器,可以让你的程序在指定时间执行,也可以按照某一个频度执行,配置起来稍显复杂,稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task,可以将它看成一个轻量级的Quartz,而且使用起来比Quartz简单许多,稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲,可以分为两类: 作业类需要继承自特定的作业类基类,如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类,不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式,因为这样所以的类都是普通类,不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分,这里主要是针对作业使用的触发器,主要有以下两种: 每隔指定时间则触发一次,在Quartz中对应的触发器为:org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次,在Quartz中对应的调度器为:org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注:并非每种任务都可以使用这两种触发器,如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种,作业类继承自特定的基类:org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步:定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后,经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步:spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明:org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性,jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类,jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步:配置作业调度的触发方式(触发器) Quartz的作业触发器有两种,分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean,只支持按照一定频度调用任务,如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后,经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean,支持到指定时间运行一次,如每天12:00运行一次等。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步:配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明:该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步:启动你的应用即可,即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种,作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式,归功于两个类: org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式,即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法,使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类,而是普通的pojo。 第一步:编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出,这就是一个普通的类,并且有一个方法。 第二步:配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明:这一步是关键步骤,声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean,有两个关键属性:targetObject指定任务类,targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了,为了完整,同样贴出。 第三步:配置作业调度的触发方式(触发器) Quartz的作业触发器有两种,分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean,只支持按照一定频度调用任务,如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后,经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean,支持到指定时间运行一次,如每天12:00运行一次等。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况,任选一种即可。 第四步:配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明:该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步:启动你的应用即可,即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此,spring中Quartz的基本配置就介绍完了,当然了,使用之前,要导入相应的spring的包与Quartz的包,这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的,没有办法,因为Quartz其实是个重量级的工具,如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务,有没有更简单的工具,有! 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz,本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具,spring task,可以将它比作一个轻量级的Quartz,而且使用起来很简单,除spring相关的包外不需要额外的包,而且支持注解和配置文件两种 形式,下面将分别介绍这两种方式。 第一种:配置文件方式 第一步:编写作业类 即普通的pojo,如下: Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步:在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步:spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明:ref参数指定的即任务类,method指定的即需要运行的方法,cron及cronExpression表达式,具体写法这里不介绍了,详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了,spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了,是不是很简单。 第二种:使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下,我们可以使用注解@Scheduled,我们看看源文件中该注解的定义: Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数,分别表示的意思是: cron:指定cron表达式 fixedDelay:官方文档解释:An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。 fixedRate:官方文档解释:An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步:编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步:添加task相关的配置: Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置,spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明:理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了,这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕,当然spring task还有很多参数,我就不一一解释了,具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录: cronExpression的配置说明,具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年(可选) 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10:15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10:15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10:15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2:55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2:55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14:10和14:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10:15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段: 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年(可选字段) 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符,如下所示: 反斜线(/)字符表示增量值。例如,在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始,每 15 秒一次。 问号(?)字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以,如果指定月内日期,可以在周内日期字段中插入“?”,表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中,表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中,如果“L”单独存在,就等于“7”,否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母(W)字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中,表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号()字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中,表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号()字符是通配字符,表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年(可选) 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时,早上八点 0 23-7/2,8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-27 18:50:19
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...);通常用在设置不变数据类型的子类。 C.__del__(self) 解构器 C.__str__(self) 可打印的字符输出;内建str()及print 语句 C.__repr__(self) 运行时的字符串输出;内建repr() 和操作符 C.__unicode__(self) Unicode 字符串输出;内建unicode() C.__call__(self, args) 表示可调用的实例 C.__nonzero__(self) 为object 定义False 值;内建bool() (从2.2 版开始) C.__len__(self) “长度”(可用于类);内建len() 对象(值)比较 C.__cmp__(self, obj) 对象比较;内建cmp() C.__lt__(self, obj) C.__le__(self, obj) 小于/小于或等于;对应 C.__gt__(self, obj) C.__ge__(self, obj) 大于/大于或等于;对应>及>=操作符 C.__eq__(self, obj) C.__ne__(self, obj) 等于/不等于;对应==,!=及<>操作符 属性 C.__getattr__(self, attr) 获取属性;内建getattr();仅当属性没有找到时调用 C.__setattr__(self, attr, val) 设置属性 C.__delattr__(self, attr) 删除属性 C.__getattribute__(self, attr) 获取属性;内建getattr();总是被调用 C.__get__(self, attr) (描述符)获取属性 C.__set__(self, attr, val) (描述符)设置属性 C.__delete__(self, attr) (描述符)删除属性 数值类型:二进制操作符 C.__add__(self, obj) 加;+操作符 C.__sub__(self, obj) 减;-操作符 C.__mul__(self, obj) 乘;操作符 C.__div__(self, obj) 除;/操作符 C.__truediv__(self, obj) True 除;/操作符 C.__floordiv__(self, obj) Floor 除;//操作符 C.__mod__(self, obj) 取模/取余;%操作符 C.__divmod__(self, obj) 除和取模;内建divmod() C.__pow__(self, obj[, mod]) 乘幂;内建pow();操作符 C.__lshift__(self, obj) 左移位;< 数值类型:二进制操作符 C.__rshift__(self, obj) 右移;>>操作符 C.__and__(self, obj) 按位与;&操作符 C.__or__(self, obj) 按位或;|操作符 C.__xor__(self, obj) 按位与或;^操作符 数值类型:一元操作符 C.__neg__(self) 一元负 C.__pos__(self) 一元正 C.__abs__(self) 绝对值;内建abs() C.__invert__(self) 按位求反;~操作符 数值类型:数值转换 C.__complex__(self, com) 转为complex(复数);内建complex() C.__int__(self) 转为int;内建int() C.__long__(self) 转 .long;内建long() C.__float__(self) 转为float;内建float() 数值类型:基本表示法(String) C.__oct__(self) 八进制表示;内建oct() C.__hex__(self) 十六进制表示;内建hex() 数值类型:数值压缩 C.__coerce__(self, num) 压缩成同样的数值类型;内建coerce() C.__index__(self) 在有必要时,压缩可选的数值类型为整型(比如:用于切片索引等等) 序列类型 C.__len__(self) 序列中项的数目 C.__getitem__(self, ind) 得到单个序列元素 C.__setitem__(self, ind,val) 设置单个序列元素 C.__delitem__(self, ind) 删除单个序列元素 C.__getslice__(self, ind1,ind2) 得到序列片断 C.__setslice__(self, i1, i2,val) 设置序列片断 C.__delslice__(self, ind1,ind2) 删除序列片断 C.__contains__(self, val) 测试序列成员;内建in 关键字 C.__add__(self,obj) 串连;+操作符 C.__mul__(self,obj) 重复;操作符 C.__iter__(self) 创建迭代类;内建iter() 映射类型 C.__len__(self) mapping 中的项的数目 C.__hash__(self) 散列(hash)函数值 C.__getitem__(self,key) 得到给定键(key)的值 C.__setitem__(self,key,val) 设置给定键(key)的值 C.__delitem__(self,key) 删除给定键(key)的值 C.__missing__(self,key) 给定键如果不存在字典中,则提供一个默认值 一:简单定制 classRoundFloatManual(object):def __init__(self, val):assert isinstance(val, float), "Value must be a float!"self.value= round(val, 2)>>> rfm =RoundFloatManual(42) Traceback (mostrecent call last): File"", line 1, in? File"roundFloat2.py", line 5, in __init__assertisinstance(val, float), \ AssertionError: Value must be a float!>>> rfm =RoundFloatManual(4.2)>>>rfm >>> printrfm 它因输入非法而异常,但如果输入正确时,就没有任何输出了。在解释器中,我们得到一些信息,却不是我们想要的。print(使用str())和真正的字符串对象表示(使用repr())都没能显示更多有关我们对象的信息。这就需要实现__str__()和__repr__()二者之一,或者两者都实现。加入下面的方法: def __str__(self):return str(self.value) 现在我们得到下面的: >>> rfm = RoundFloatManual(5.590464)>>>rfm >>> printrfm5.59 >>> rfm = RoundFloatManual(5.5964)>>> printrfm5.6 但是在解释器中转储(dump)对象时,仍然显示的是默认对象符号,要修复它,只需要覆盖__repr__()。可以让__repr__()和__str__()具有相同的代码,但最好的方案是:__repr__ = __str__ 在带参数5.5964的第二个例子中,我们看到它舍入值刚好为5.6,但我们还是想显示带两位小数的数。可以这样修改: def __str__(self):return '%.2f' % self.value 这里就同时具备str()和repr()的输出了: >>> rfm =RoundFloatManual(5.5964)>>>rfm5.60 >>>printrfm5.60 所有代码如下: classRoundFloatManual(object):def __init__(self,val):assert isinstance(val, float), "Valuemust be a float!"self.value= round(val, 2)def __str__(self):return '%.2f' %self.value__repr__ = __str__ 二:数值定制 定义一个Time60,其中,将整数的小时和分钟作为输入传给构造器: classTime60(object):def __init__(self, hr, min): self.hr=hr self.min= min 1:显示 需要在显示实例的时候,得到一个有意义的输出,那么就要覆盖__str__()(如果有必要的话,__repr__()也要覆盖): def __str__(self):return '%d:%d' % (self.hr, self.min) 比如: >>> mon =Time60(10, 30)>>> tue =Time60(11, 15)>>> >>> printmon, tue10:30 11:15 2:加法 Python中的重载操作符很简单。像加号(+),只需要重载__add__()方法,如果合适,还可以用__radd__()及__iadd__()。注意,实现__add__()的时候,必须认识到它返回另一个Time60对象,而不修改原mon或tue: def __add__(self, other):return self.__class__(self.hr + other.hr, self.min + other.min) 在类中,一般不直接调用类名,而是使用self 的__class__属性,即实例化self 的那个类,并调用它。调用self.__class__()与调用Time60()是一回事。但self.__class__()的方式更好。 >>> mon = Time60(10, 30)>>> tue = Time60(11, 15)>>> mon +tue >>> print mon +tue21:45 如果没有定义相对应的特殊方法,但是却使用了该方法对应的运算,则会引起一个TypeError异常: >>> mon -tue Traceback (mostrecent call last): File"", line 1, in? TypeError:unsupported operand type(s)for -: 'Time60' and 'Time60' 3:原位加法 __iadd__(),是用来支持像mon += tue 这样的操作符,并把正确的结果赋给mon。重载一个__i__()方法的唯一秘密是它必须返回self: def __iadd__(self, other): self.hr+=other.hr self.min+=other.minreturn self 下面是结果输出: >>> mon = Time60(10,30)>>> tue = Time60(11,15)>>>mon10:30 >>>id(mon)401872 >>> mon +=tue>>>id(mon)401872 >>>mon21:45 下面是Time60的类的完全定义: classTime60(object):'Time60 - track hours and minutes' def __init__(self,hr, min):'Time60 constructor - takes hours andminutes'self.hr=hr self.min=mindef __str__(self):'Time60 - string representation' return '%d:%d' %(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):'Time60 - overloading the additionoperator' return self.__class__(self.hr + other.hr,self.min +other.min)def __iadd__(self,other):'Time60 - overloading in-place addition'self.hr+=other.hr self.min+=other.minreturn self 4:升华 在这个类中,还有很多需要优化和改良的地方。首先看下面的例子: >>> wed =Time60(12, 5)>>>wed12:5 正确的显示应该是:“12:05” >>> thu =Time60(10, 30)>>> fri =Time60(8, 45)>>> thu +fri18:75 正确的显示应该是:19:15 可以做出如下修改: def __str__(self):return '%02d:%02d'%(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, othertime): tmin= self.min +othertime.min thr= self.hr +othertime.hrreturn self.__class__(thr + tmin/60, tmin%60)def __iadd__(self, othertime): self.min+=othertime.min self.hr+=othertime.hr self.hr+= self.min/60self.min%= 60 return self 三:迭代器 迭代器对象本身需要支持以下两种方法,它们组合在一起形成迭代器协议: iterator.__iter__() 返回迭代器对象本身。 iterator.next() 从容器中返回下一个元素。 实现了__iter__()和next()方法的类就是一个迭代器。自定义迭代器的例子如下: RandSeq(Random Sequence),传入一个初始序列,__init__()方法执行前述的赋值操作。__iter__()仅返回self,这就是如何将一个对象声明为迭代器的方式,最后,调用next()来得到迭代器中连续的值。这个迭代器唯一的亮点是它没有终点。代码如下: classRandSeq(object):def __init__(self, seq): self.data=seqdef __iter__(self):returnselfdefnext(self):return choice(self.data) 运行它,将会看到下面的输出: >>> from randseq importRandSeq>>> for eachItem in RandSeq(('rock', 'paper', 'scissors')): ...printeachItem ... scissors scissors rock paper paper scissors ...... 四:多类型定制 现在创建另一个新类,NumStr,由一个数字-字符对组成,记为n和s,数值类型使用整型(integer)。用[n::s]来表示它,这两个数据元素构成一个整体。NumStr有下面的特征: 初始化: 类应当对数字和字符串进行初始化;如果其中一个(或两)没有初始化,则使用0和空字符串,也就是, n=0 且s=''作为默认。 加法: 定义加法操作符,功能是把数字加起来,把字符连在一起;比如,NumStr1=[n1::s1]且NumStr2=[n2::s2]。则NumStr1+NumStr2 表示[n1+n2::s1+s2],其中,+代表数字相加及字符相连接。 乘法: 类似的, 定义乘法操作符的功能为, 数字相乘,字符累积相连, 也就是,NumStr1NumStr2=[n1n::s1n]。 False 值:当数字的数值为 0 且字符串为空时,也就是当NumStr=[0::'']时,这个实体即有一个false值。 比较: 比较一对NumStr对象,比如,[n1::s1] vs. [n2::s2],有九种不同的组合。对数字和字符串,按照标准的数值和字典顺序的进行比较。 如果obj1< obj2,则cmp(obj1, obj2)的返回值是一个小于0 的整数, 当obj1 > obj2 时,比较的返回值大于0, 当两个对象有相同的值时, 比较的返回值等于0。 我们的类的解决方案是把这些值相加,然后返回结果。为了能够正确的比较对象,我们需要让__cmp__()在 (n1>n2) 且 (s1>s2)时,返回 1,在(n1s2),或相反),返回0. 反之亦然。代码如下: classNumStr(object):def __init__(self, num=0, string=''): self.__num =num self.__string =stringdef __str__(self):return '[%d :: %r]' % (self.__num, self.__string)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):ifisinstance(other, NumStr):return self.__class__(self.__num + other.__num, self.__string + other.__string)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-in operation' def __mul__(self, num):ifisinstance(num, int):return self.__class__(self.__num num, self.__string num)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-inoperation' def __nonzero__(self):return self.__num or len(self.__string)def __norm_cval(self, cmpres):returncmp(cmpres, 0)def __cmp__(self, other):return self.__norm_cval(cmp(self.__num, other.__num))+\ self.__norm_cval(cmp(self.__string,other.__string)) 执行一些例子: >>> a =NumStr(3, 'foo')>>> b =NumStr(3, 'goo')>>> c =NumStr(2, 'foo')>>> d =NumStr()>>> e =NumStr(string='boo')>>> f =NumStr(1)>>>a [3 :: 'foo']>>>b [3 :: 'goo']>>>c [2 :: 'foo']>>>d [0 ::'']>>>e [0 ::'boo']>>>f [1 :: '']>>> a True>>> b False>>> a ==a True>>> b 2[6 :: 'googoo']>>> a 3[9 :: 'foofoofoo']>>> b +e [3 :: 'gooboo']>>> e +b [3 :: 'boogoo']>>> if d: 'not false'...>>> if e: 'not false'...'not false' >>>cmp(a, b)-1 >>>cmp(a, c)1 >>>cmp(a, a) 0 如果在__str__中使用“%s”,将导致字符串没有引号: return '[%d :: %s]' % (self.__num, self.__string)>>> printa [3 :: foo] 第二个元素是一个字符串,如果用户看到由引号标记的字符串时,会更加直观。要做到这点,使用“repr()”表示法对代码进行转换,把“%s”替换成“%r”。这相当于调用repr()或者使用单反引号来给出字符串的可求值版本--可求值版本的确要有引号: >>> printa [3 :: 'foo'] __norm_cval()不是一个特殊方法。它是一个帮助我们重载__cmp__()的助手函数:唯一的目的就是把cmp()返回的正值转为1,负值转为-1。cmp()基于比较的结果,通常返回任意的正数或负数(或0),但为了我们的目的,需要严格规定返回值为-1,0 和1。 对整数调用cmp()及与 0 比较,结果即是我们所需要的,相当于如下代码片断: def __norm_cval(self, cmpres):if cmpres<0:return -1 elif cmpres>0:return 1 else:return 0 两个相似对象的实际比较是比较数字,比较字符串,然后返回这两个比较结果的和。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30849865/article/details/112989450。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-19 14:30:42
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Golang
...er函数向通道发送数据,而consumer函数从通道接收数据。用这种方法,咱们就能又优雅又稳妥地搞定多线程里的同步难题,还不用担心被死锁给缠上。 --- 3. 内存管理 GC的奥秘 接下来谈谈内存管理。Go的垃圾回收器(GC)是它的一大亮点。就像用老式工具编程一样,C/C++这种传统语言就得让程序员自己动手去清理内存,稍不留神,就可能搞出内存泄漏,或者戳到那些讨厌的野指针,简直让人头大!而Go则完全解放了我们的双手,它会自动帮你清理不再使用的内存。 不过,GC也不是万能的。有时候,如果你对性能要求特别高,可能会遇到GC停顿的问题。为了解决这个问题,Go团队一直在优化GC算法。最新版本中引入了分代GC(Generational GC),大幅降低了停顿时间。 那么,我们在实际开发中应该如何减少GC的压力呢?最直接的方法就是尽量避免频繁的小对象分配。比如,我们可以复用一些常见的结构体,而不是每次都新建它们: go type Buffer struct { data []byte } func NewBuffer(size int) Buffer { return &Buffer{data: make([]byte, size)} } func (b Buffer) Reset() { b.data = b.data[:0] } func main() { buf := NewBuffer(1024) for i := 0; i < 100; i++ { buf.Reset() // 使用buf... } } 在这个例子中,我们通过Reset()方法复用了同一个Buffer实例,而不是每次都调用make([]byte, size)重新创建一个新的切片。这样可以显著降低GC的压力。 --- 4. 网络优化 TCP/IP的实战 再来说说网络优化。Go的net包提供了强大的网络编程支持,无论是HTTP、WebSocket还是普通的TCP/UDP,都能轻松搞定。特别是对那些高性能服务器而言,怎么才能又快又稳地搞定海量连接,这简直就是一个绕不开的大难题啊! 举个例子,假设我们要实现一个简单的HTTP长连接服务器。传统的做法可能是监听端口,然后逐个处理请求。但这种方式效率不高,特别是在高并发场景下。Go提供了一个更好的解决方案——使用net/http包的Serve方法: go package main import ( "log" "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter, r http.Request) { w.Write([]byte("Hello, World!")) } func main() { http.HandleFunc("/", handler) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } 这段代码看起来很简单,但它实际上已经具备了处理大量并发连接的能力。为啥呢?就是因为Go语言里的http.Server自带了一个超级能打的“工具箱”,里面有个高效的连接池和请求队列,遇到高并发的情况时,它就能像一个经验丰富的老司机一样,把各种请求安排得明明白白,妥妥地hold住场面! 当然,如果你想要更底层的控制,也可以直接使用net包来编写TCP服务器。比如下面这个简单的TCP回显服务器: go package main import ( "bufio" "fmt" "net" ) func handleConnection(conn net.Conn) { defer conn.Close() reader := bufio.NewReader(conn) for { message, err := reader.ReadString('\n') if err != nil { fmt.Println("Error reading:", err) break } fmt.Print("Received:", message) conn.Write([]byte(message)) } } func main() { listener, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { fmt.Println("Error listening:", err) return } defer listener.Close() fmt.Println("Listening on :8080...") for { conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println("Error accepting:", err) continue } go handleConnection(conn) } } 在这个例子中,我们通过listener.Accept()不断接受客户端连接,并为每个连接启动一个协程来处理请求。这种模式非常适合处理大量短连接的场景。 --- 5. 代码结构 模块化与可扩展性 最后,我们来聊聊代码结构。一个高性能的服务器不仅仅依赖于语言特性,还需要良好的设计思路。Go语言特别推崇把程序分成小块儿来写,就像搭积木一样,每个功能都封装成独立的小模块或包。这样不仅修 bug 的时候方便找问题,写代码的时候也更容易看懂,以后想加新功能啥的也简单多了。 比如,假设我们要开发一个分布式任务调度系统,可以按照以下方式组织代码: go // tasks.go package task type Task struct { ID string Name string Param interface{} } func NewTask(id, name string, param interface{}) Task { return &Task{ ID: id, Name: name, Param: param, } } // scheduler.go package scheduler import "task" type Scheduler struct { tasks []task.Task } func NewScheduler() Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make([]task.Task, 0), } } func (s Scheduler) AddTask(t task.Task) { s.tasks = append(s.tasks, t) } func (s Scheduler) Run() { for _, t := range s.tasks { fmt.Printf("Executing task %s\n", t.Name) // 执行任务逻辑... } } 通过这种方式,我们将任务管理和调度逻辑分离出来,使得代码更加清晰易懂。同时,这样的设计也方便未来扩展新的功能,比如添加日志记录、监控指标等功能。 --- 6. 总结与展望 好了,到这里咱们就差不多聊完了如何用Go语言进行高性能服务器开发。说实话,写着这篇文章的时候,我脑海里突然蹦出大学时那股子钻研劲儿,感觉就像重新回到那些熬夜敲代码的日子了,整个人都热血上头!Go这门语言真的太带感了,简单到没话说,效率还超高,稳定性又好得没话说,简直就是程序员的救星啊! 不过,我也想提醒大家一句:技术再好,最终还是要服务于业务需求。不管你用啥法子、说啥话,老老实实问问自己:“这招到底管不管用?是不是真的解决问题了?”这才是真本事! 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言讨论!让我们一起继续探索Go的无限可能吧!
2025-04-23 15:46:59
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桃李春风一杯酒
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随机学习一条linux命令:
nohup command &
- 使命令在后台持续运行即使退出终端。
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