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...avaScript、服务器端Java应用程序等领域。这种跨平台能力使得开发者能够使用统一的语言进行不同平台的应用开发，大大提升了开发效率和代码复用性。例如，通过Kotlin/Native技术，开发者可以将Kotlin编写的代码直接编译为原生应用，实现高性能的同时保持代码的一致性。 趋势二：社区活跃度与生态建设 随着Kotlin社区的不断壮大，各种开源项目层出不穷，从基础库到高级框架，从工具到文档，形成了一个完善的生态系统。这不仅降低了新开发者的学习门槛，也为现有开发者提供了丰富的资源和技术支持。活跃的社区氛围鼓励了知识分享和问题解决，促进了技术的快速迭代和创新。 挑战一：迁移成本与学习曲线 对于已有大量Java代码的项目，迁移至Kotlin可能会面临较高的成本，包括代码转换、团队培训以及适应新语言特性的过程。此外，Kotlin的一些新特性，如函数式编程支持和协程，对于习惯于传统编程范式的开发者来说，可能需要一定时间去理解和掌握。 挑战二：生态系统成熟度 尽管Kotlin的生态系统正在迅速发展，但与成熟的Java生态相比，某些高级库和工具可能仍处于起步阶段。这可能会影响大型项目的开发效率，尤其是对于依赖于特定框架或库的项目而言。 解决方案与展望 针对上述挑战，开发者可以从多个角度寻找解决方案。首先，利用现有的迁移工具和服务，逐步将现有代码迁移到Kotlin，同时进行团队培训，提升整体技能水平。其次，积极利用社区资源，参与开源项目，既可以获得技术支持，也能加深对Kotlin的理解。最后，随着Kotlin生态的不断完善，预期未来会有更多高质量的库和工具出现，为开发者提供更强大的支持。 总之，Kotlin作为一门功能强大、易于学习的编程语言，正以其独特的魅力和强大的生态系统，引领着现代软件开发的趋势。面对挑战，通过持续学习、优化工作流程和利用社区资源，开发者能够最大化地发挥Kotlin的优势，推动项目和自身技术能力的共同成长。

...el社区发布了多个新版本，增加了许多实用的功能和优化，使得它在实际应用中更加灵活和高效。 综上所述，随着技术的进步和应用场景的多样化，数据库容量预警机制的建设变得越来越重要。无论是通过商业产品还是开源工具，企业都应该重视并积极采用先进的技术和解决方案，以确保数据库系统的稳定运行。

...搭建一个高性能的网络服务时，我们常常会遇到一个问题，那就是网络中断。当网络突然闹脾气，玩起了“捉迷藏”，服务器也就没法好好干活了，搞不好还会引发一场整个系统的“大罢工”呢！作为Java开发的一员，我们平日里搭建网络服务器时，十有八九都会选择Netty这个得力帮手。不过，当Netty服务器突然闹起了“罢工”，也就是出现网络中断的问题，咱们又该如何应对呢？别急，本文决定带你从理论一步步走到实践，把这个问题掰开揉碎了详细讲明白，保证让你一听就懂、一学就会！ 二、Netty服务器的基本原理 Netty是Apache的一个子项目，它提供了一种用于快速开发TCP/IP和其他传输协议应用程序的异步事件驱动模型。Netty这个家伙，它可是搭建在NIO（非阻塞式输入输出）这个强大基石上的，这样一来，它能够在单个线程里边同时应对多个连接请求，大大提升了程序处理并发任务的能力，让效率噌噌噌地往上涨。 三、Netty服务器的网络中断问题 当网络发生中断时，Netty服务器通常会产生两种异常： 1. ChannelException: 由于底层I/O操作失败而抛出的异常。 2. UnresolvedAddressException: 当尝试打开一个到不存在的地址的连接时抛出的异常。 这两种异常都会导致服务器无法正常接收和发送数据。 四、处理Netty服务器的网络中断问题 1. 使用ChannelFuture和FutureListener 在Netty中，我们可以使用ChannelFuture和FutureListener来处理网络中断问题。ChannelFuture是创建了一个用于等待特定I/O操作完成的Future对象。FutureListener是一个接口，可以监听ChannelFuture的状态变化。 例如，我们可以使用以下代码来监听一个ChannelFuture的状态变化： java channelFuture.addListener(new FutureListener() { @Override public void operationComplete(ChannelFuture future) throws Exception { if (future.isSuccess()) { // 连接成功 } else { // 连接失败 } } }); 2. 使用心跳检测机制 除了监听ChannelFuture的状态变化外，我们还可以使用心跳检测机制来检查网络是否中断。实际上，我们可以这样理解：在用户的设备上（也就是客户端），我们设定一个任务，定期给服务器发送个“招呼”——这就是所谓的心跳包。就像朋友之间互相确认对方是否还在一样，如果服务器在一段时间内没有回应这个“招呼”，那我们就推测可能是网络连接断开了，简单来说就是网络出小差了。 例如，我们可以使用以下代码来发送心跳包： java // 创建心跳包 ByteBuf heartbeat = Unpooled.buffer(); heartbeat.writeInt(HeartbeatMessage.HEARTBEAT); heartbeat.writerIndex(heartbeat.readableBytes()); // 发送心跳包 channel.writeAndFlush(heartbeat); 3. 使用重连机制 当网络中断后，我们需要尽快重新建立连接。为了实现这个功能，我们可以使用重连机制。换句话说，一旦网络突然掉线了，我们立马麻溜地开始尝试建立一个新的连接，并且持续密切关注着新的连接状态有没有啥变化。 例如，我们可以使用以下代码来重新建立连接： java // 重试次数 int retryCount = 0; while (retryCount < maxRetryCount) { try { // 创建新的连接 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); ChannelFuture channelFuture = bootstrap.group(eventLoopGroup).channel(NioServerSocketChannel.class) .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, backlog) .childHandler(new ServerInitializer()) .connect(new InetSocketAddress(host, port)).sync(); // 监听新的连接状态变化 channelFuture.addListener(new FutureListener() { @Override public void operationComplete(ChannelFuture future) throws Exception { if (future.isSuccess()) { // 新的连接建立成功 return; } // 新的连接建立失败，继续重试 if (future.cause() instanceof ConnectException || future.cause() instanceof UnknownHostException) { retryCount++; System.out.println("Failed to connect to server, will retry in " + retryDelay + "ms"); Thread.sleep(retryDelay); continue; } } }); // 连接建立成功，返回 return channelFuture.channel(); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } 五、总结 在网络中断问题上，我们可以通过监听ChannelFuture的状态变化、使用心跳检测机制和重连机制来处理。这些方法各有各的好和不足，不过总的来说，甭管怎样，它们都能在关键时刻派上用场，就是在网络突然断开的时候，帮我们快速重新连上线，确保服务器稳稳当当地运行起来，一点儿不影响正常工作。 以上就是关于如何处理Netty服务器的网络中断问题的文章，希望能对你有所帮助。

...果定义了C++的最新版本，包括功能、语法和库的细节，确保全球开发者遵循统一的技术标准。 开源社区 , 指由一群自愿者共同开发、维护和改进开源软件的群体，成员们共享代码、文档和知识，共同推动技术进步。在C++的发展中，开源社区发挥了重要作用，提供了丰富的资源、库和工具，加速了C++的应用和普及，同时也促进了语言特性的迭代和完善。

...一个高性能的HTTP服务器和反向代理服务器，它也提供了强大的缓存机制。通过缓存，我们可以显著提高网站的响应速度，减轻后端服务器的压力。但是，缓存也不是万能的。对了，有时候咱们可不能光顾着用缓存，还得先看看情况再决定是不是真的要用它，而不是一股脑儿地直接掏出缓存里的东西就完事了。这就是Nginx的proxy_cache_bypass指令出场的时候了。 想象一下，你正在吃一份昨天剩下的披萨，突然发现里面放了你讨厌的洋葱。哎，遇到这种情况你咋整？是硬着头皮吃完呢，还是直接倒掉重新来一份？说到这个，Nginx里的proxy_cache_bypass就有点像你嘴里的味蕾，专门负责挑三拣四——它会根据一些特定条件，决定到底是直接找后端服务器要新鲜数据，还是老老实实从缓存里拿现成的。 2. proxy_cache_bypass的基本概念 首先，让我们来搞清楚什么是proxy_cache_bypass。简单说啊，这个指令用来用来决定Nginx到底要不要走缓存，还是直接甩给后端服务器去处理。有点像你在点餐时是先看看菜单上的现成选项呢，还是直接跟厨师说“来点新鲜的”！你可以把它理解成一个开关，这个开关要么连着个变量，要么是一堆条件。只要这些条件一达成，Nginx就说：“好嘞，不走缓存了，咱们直接来！” 举个例子，假设你有一个电商网站，用户可以根据自己的偏好来筛选商品。要是用户点了个“只看最新商品”的选项，那这个请求就别用缓存了啊。为啥呢？因为它要的是刚出炉的数据，可不是什么昨天的老黄历！这时候，你就可以使用proxy_cache_bypass来告诉Nginx，这个请求不应该被缓存。 nginx location /products { proxy_cache my_cache; proxy_cache_bypass $http_x_update; proxy_pass http://backend_server; } 在这个配置中，$http_x_update是一个自定义的HTTP头，当你在请求头中添加这个头时，Nginx就会绕过缓存，直接向后端服务器发送请求。 3. 深入探讨proxy_cache_bypass的工作原理 现在，让我们更深入地探讨一下proxy_cache_bypass是如何工作的。哈哈，这玩意儿可机灵了！就像个老练的管家，能根据具体情况 deciding（做决定）要不要用缓存，该出手时就出手，不该用的时候绝不浪费资源～ 首先，Nginx会检查proxy_cache_bypass指令中指定的条件。如果条件成立，Nginx会跳过缓存，直接向后端服务器发送请求。如果条件不成立，Nginx则会尝试从缓存中获取响应。 举个例子，假设你正在开发一个新闻网站，用户可以选择查看“热门新闻”或者“最新新闻”。对于“最新新闻”，你可能希望每次请求都获取最新的数据，而不是使用缓存。你可以这样配置： nginx location /latest_news { proxy_cache my_cache; proxy_cache_bypass $arg_force_update; proxy_pass http://news_backend; } 在这个例子中，$arg_force_update是一个查询参数，当你在URL中添加?force_update=1时，Nginx就会绕过缓存。 4. 实际应用中的proxy_cache_bypass 好了，现在我们已经了解了proxy_cache_bypass的基本概念和工作原理，接下来让我们看看它在实际应用中的具体例子。 假设你正在运营一个在线教育平台，学生可以在平台上观看课程视频。为了提高用户体验，你决定为每个学生提供个性化的推荐视频。这种时候，你大概更想每次都拿到最新鲜的推荐列表，而不是老是翻那堆缓存里的东西吧？ nginx location /recommendations { proxy_cache my_cache; proxy_cache_bypass $http_x_user_id; proxy_pass http://video_server; } 在这个配置中，$http_x_user_id是一个自定义的HTTP头，当你在请求头中添加这个头时，Nginx就会绕过缓存。 5. 总结与展望 总之，proxy_cache_bypass是Nginx缓存机制中一个非常有用的工具，它允许我们在特定条件下绕过缓存，直接向后端服务器发送请求。用好了这个指令啊，就好比给网站的缓存装了个聪明的小管家，让它该存啥不该存啥都安排得明明白白的。这样不仅能加快网页加载速度，还能让用户打开网站的时候感觉特别顺畅，那体验感直接拉满！ 未来，随着互联网技术的不断发展，我相信proxy_cache_bypass会有更多的应用场景。说不定哪天啊，它就更聪明了，自己能分得清哪些请求得绕开缓存走，哪些直接就能用缓存搞定。不管咋说呢，咱们都得对新玩意儿保持那份好奇，老想着学点新鲜的，让自己一直进步才行啊！ 最后，我想说的是，Nginx不仅仅是一个工具，它更像是一个伙伴，陪伴着我们一起成长。希望这篇文章能对你有所帮助，如果有任何问题或者想法，欢迎随时交流！

...先的完全托管云数据库服务，正逐步与MongoDB Studio深度整合，使得用户能够在云端享受无缝的数据库管理和操作体验，无论是在本地环境还是在公有云环境中，都能灵活运用MongoDB Studio的强大功能。 对于那些希望深入理解MongoDB架构及其实战技巧的专业人士来说，MongoDB大学提供了丰富的在线课程资源和认证计划，结合MongoDB Studio的实际操作练习，让学习者能够系统性地掌握从基础到进阶的MongoDB管理知识，并紧跟技术发展的步伐，提升自身在大数据时代的核心竞争力。 总的来说，MongoDB Studio不仅是一个直观易用的可视化工具，更是MongoDB不断演进、拥抱技术创新的重要体现，它正在引领NoSQL数据库管理工具进入一个全新的智能化、可视化的未来。

...cat等Java应用服务器时可能遇到。这个异常通常出现在不当的监视器状态下调用监视器方法的情景下。哎呀，兄弟，搞清楚这捣蛋玩意儿的来龙去脉，还有它到底怎么闹腾的，以及咱得怎么对付它，这事儿可关键了！能帮咱们更好地守着咱们的Java程序，让它运行得更顺溜，性能更高昂，你说是不是？别忘了，咱的目标是让代码不仅跑得快，还得健健康康的，对吧？所以，咱们得仔细琢磨琢磨，找到那个问题的根子，然后想出个好办法，把它搞定！ 二、异常定义与背景 java.lang.IllegalMonitorStateException异常表明调用了一个在当前线程不拥有监视器锁的情况下被保护的方法。哎呀，你知道的，这种情况经常出现在我们用电脑同时做好多事情的时候。比如说你一边在浏览器上刷微博，一边在同一个电脑上运行一个程序，结果就可能会出问题。问题就是，一个程序的部分（我们叫它“线程”）想用一些共同的数据（比如一个共享的记事本），但是它没拿到这个数据的“钥匙”。这就像是你想去拿别人的书包里的东西，但是你手上没钥匙开不了包，结果就乱了套了。这种时候，电脑就得小心处理，防止出现混乱或者错误的结果。 三、示例代码分析 为了更好地理解这个异常，让我们通过一个简单的示例来演示它可能出现的情况： java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemo { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { // 锁住资源 lock.lock(); try { System.out.println("开始操作..."); // 这里是你的业务逻辑 doSomething(); } finally { lock.unlock(); // 不要忘记解锁 } } private static void doSomething() { synchronized (LockDemo.class) { // 锁定当前类的对象 counter++; System.out.println("计数器值：" + counter); } } } 这段代码展示了如何正确地使用锁来保护共享资源。哎呀，兄弟！你要是不小心在没锁门的情况下闯进了别人的私人空间，那肯定得吃大亏啊！就像这样，在编程的世界里，如果你不巧在没锁定的情况下就去碰那些受保护的资源，那可就等着被系统给你来个“非法监视状态异常”吧！这可不是闹着玩的，得小心点！ 错误示例： java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemoError { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { System.out.println("开始操作..."); // 这里尝试访问受保护的资源，但没有锁定 doSomething(); } private static void doSomething() { synchronized (LockDemoError.class) { counter++; System.out.println("计数器值：" + counter); } } } 运行上述错误示例，将会抛出 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常，因为 doSomething() 方法在没有获取锁的情况下直接访问了共享资源。 四、预防与解决策略 为了避免这类异常，确保所有对共享资源的操作都遵循以下原则： 1. 始终锁定 在访问任何共享资源之前，务必先获得相应的锁。 2. 正确释放锁 在完成操作后，无论成功与否，都应确保释放锁。 3. 避免死锁 检查锁的顺序和持有锁的时间，防止出现死锁情况。 五、总结 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常提醒我们在多线程编程中注意锁的使用，确保每次操作都处于安全的监视器状态。通过正确的锁管理实践，我们可以有效预防这类异常，并提高应用程序的稳定性和性能。哎呀，亲！在咱们做程序开发的时候，多线程编程那可是个大功臣！要想让咱们的系统跑得又快又稳，学好这个技术，不断摸索最佳实践，那简直就是必须的嘛！这不光能让程序运行效率翻倍，还能确保系统稳定，用户用起来也舒心。所以啊，小伙伴们，咱们得勤于学习，多加实践，让自己的技能库再添一把火，打造出既高效又可靠的神级系统！

...事件。 最后是要注意版本兼容性。假如我们正在玩转一些最新的JavaScript黑科技，但心里也得惦记着那些还在用老旧浏览器的用户群体。这就意味着，咱们还得琢磨琢磨怎么在这些老爷爷级别的浏览器上，找到能兼容这些新特性的备选方案，让它们也能顺畅运行起来。这就意味着咱们得摸清楚各个浏览器的不同版本之间是怎么个兼容法，还有学会如何运用各种小工具和技巧来对付这些可能出现的兼容性问题。 总之，“js函数未定义”的问题是一个比较常见的问题，但是只要我们注意一些基本的原则和技巧，就能够有效地避免这个问题。希望本文能够对你有所帮助，如果你还有其他的问题，欢迎随时联系我。

...在实际用起来的时候，服务一多啊，咱们就难免要跟分布式追踪系统打交道，各种问题接踵而至。这篇文章主要是想聊聊Dubbo怎么和Zipkin、Jaeger这些分布式追踪系统打交道，以及怎么优化它们的合作。我们会用一些真实的例子来说明，怎样才能更好地应对分布式追踪中遇到的各种问题。 1. 分布式追踪系统的重要性 首先，让我们来谈谈为什么需要分布式追踪系统。想想看，当你得照顾一大堆微服务组成的复杂系统时，每个请求都像是个大冒险，得穿梭在好几个服务之间打交道。在这种情况下，要准确地定位问题所在变得极其困难。而分布式追踪系统就像一双眼睛，能够帮助我们清晰地看到每一次请求的完整路径，包括它经过了哪些服务、耗时多少、是否有错误发生等关键信息。这对于提升系统性能、快速定位故障以及优化用户体验都至关重要。 2. Dubbo集成分布式追踪系统的初步探索 Dubbo本身并不直接支持分布式追踪功能，但可以通过集成第三方工具来实现这一目标。比如说Zipkin吧，这是Twitter推出的一个开源工具，专门用来追踪应用程序在分布式环境中的各种请求路径和数据流动情况。用它就像是给你的系统搭建了一个超级详细的导航地图，让你能一眼看清楚每个请求走过了哪些地方。接下来，我们将通过几个步骤来演示如何在Dubbo项目中集成Zipkin。 2.1 添加依赖 首先，我们需要向项目的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要，因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器，不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后，在Dubbo服务端配置文件（如application.properties）中加入必要的配置项，让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里，spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL，而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口，用于处理用户订单： java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下： java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后，启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法，然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案，但在某些场景下，你可能会发现它无法满足你的需求。例如，如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时，Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似，主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开，但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”，使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而，这只是一个开始。随着技术日新月异，咱们得不停地充电，学些新工具新技能，才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法，确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示，让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住，每一次挑战都是成长的机会，勇敢地迎接它们吧！

...们构建、部署和管理微服务提供了强大的支持。当我们谈论Docker网络时，经常会涉及到VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）以及IP地址的概念。虽然两者都是网络通讯中的重要元素，但在Docker环境中它们承担的角色却大相径庭。这篇文儿呀，咱们要把它掰开了揉碎了，好好讲讲VLAN和IP地址在Docker这个家伙里头是怎么用的，还有它们俩到底有啥不一样。咱不光说理论，还会手把手地通过实际代码例子，带你一步步走过整个操作流程，保证让你看得明明白白、实实在在的。 二、什么是VLAN 1. VLAN简介 VLAN是一种逻辑上的网络划分方式，它允许我们在物理网络中创建多个独立的广播域，即使这些广播域共享同一物理介质。你知道吗，每个VLAN就像一个小社区，都有自己独立的广播范围。这意味着，如果两个设备身处不同的VLAN里，它们就不能直接“对话”。想要实现通信，就得依靠路由器或者三层交换机这位“信使”，帮忙传递信息才行。VLAN的主要作用是提高网络安全性和资源利用率。 2. Docker与VLAN结合示例 在Docker中，我们可以利用network配置选项启用VLAN网络模式。下面是一个创建带VLAN标签的Docker网络的示例： bash docker network create --driver=vlan \ --subnet=172.16.80.0/24 --gateway=172.16.80.1 \ --opt parent=eth0.10 my_vlan_network 上述命令创建了一个名为my_vlan_network的网络，其基于宿主机的VLAN 10 (parent=eth0.10)划分子网172.16.80.0/24并设置了默认网关。 三、IP地址与Docker容器 1. IP地址基础概念 IP地址（Internet Protocol Address）是互联网协议的核心组成部分，用于唯一标识网络中的设备。根据IPv4协议，IP地址由32位二进制组成，通常被表示为四个十进制数，如192.168.1.1。在Docker这个大家庭里，每个小容器都会被赋予一个独一无二的IP地址，这样一来，它们之间就可以像好朋友一样自由地聊天交流，不仅限于此，它们还能轻松地和它们所在的主机大哥，甚至更远的外部网络世界进行沟通联络。 2. Docker容器IP地址分配 在Docker默认的桥接网络(bridge)模式中，每个容器会获取一个属于172.17.0.0/16范围的私有IP地址。另外，你还可以选择自己动手配置一些个性化的网络设置，像是“host”啦、“overlay”啦，或者之前我们提到的那个“vlan”，这样就能给容器分配特定的一段IP地址，让它们各用各的，互不干扰。 四、VLAN与IP地址在Docker网络中的关系 1. IP地址在VLAN网络中的角色 当Docker容器运行在一个包含VLAN网络中时，它们会继承VLAN网络的IP地址配置，从而在同一VLAN内相互通信。比如，想象一下容器A和容器B这两个家伙，他们都住在VLAN 10这个小区里面，虽然住在不同的单元格，但都能通过各自专属的“门牌号”（也就是VLAN标签）和“电话号码”（IP地址）互相串门聊天，完全不需要经过小区管理员——宿主机的同意或者帮忙。 2. 跨VLAN通信 若想让VLAN网络内的容器能够与宿主机或其他VLAN网络内的容器通信，就需要配置多层路由或者使用VXLAN等隧道技术，使得数据包穿越不同的VLAN标签并在相应的IP地址空间内正确路由。 五、结论 综上所述，VLAN与IP地址在Docker网络场景中各有其核心作用。VLAN这个小家伙，就像是咱们物理网络里的隐形隔离墙和保安队长，它在幕后默默地进行逻辑分割和安全管理工作。而IP地址呢，更像是虚拟化网络环境中的邮差和导航员，主要负责在各个容器间传递信息，同时还能带领外部的访问者找到正确的路径，实现内外的互联互通。当这两者联手一起用的时候，就像是给网络装上了灵动的隔断墙，既能灵活分区，又能巧妙地避开那些可能引发“打架”的冲突风险。这样一来，咱们微服务架构下的网络环境就能稳稳当当地高效运转了，就像一台精密调校过的机器一样。在咱们实际做项目开发这事儿的时候，要想把Docker网络策略设计得合理、实施得妥当，就得真正理解并牢牢掌握这两者之间的关系，这可是相当关键的一环。

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$_.CreationTime).TotalDays -gt 60 ){Remove-Item $_.FullName -ForceWrite-Output "$(Get-Date -UFormat "%Y/%m%d")t$_.Name" >>D:\RoMove-Archive-Logs.txt} } 四、其它文件 文件删除日志结构 Log Name: SecuritySource: Microsoft-Windows-Security-AuditingDate: 5/22/2018 9:03:11 AMEvent ID: 4663Task Category: File SystemLevel: InformationKeywords: Audit SuccessUser: N/AComputer: IDX-ST-05Description:An attempt was made to access an object.Subject:Security ID: IDX-ST-05\lxyAccount Name: lxyAccount Domain: IDX-ST-05Logon ID: 0x2ed3b8Object:Object Server: SecurityObject Type: FileObject Name: C:\Data\net.txtHandle ID: 0x444Process Information:Process ID: 0x4Process Name: Access Request Information:Accesses: DELETEAccess Mask: 0x10000Event Xml:<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" /><EventID>4663</EventID><Version>0</Version><Level>0</Level><Task>12800</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8020000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2018-05-22T01:03:11.876720000Z" /><EventRecordID>1514</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="4" ThreadID="72" /><Channel>Security</Channel><Computer>IDX-ST-05</Computer><Security /></System><EventData><Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-21-1815651738-4066643265-3072818021-1004</Data><Data Name="SubjectUserName">lxy</Data><Data Name="SubjectDomainName">IDX-ST-05</Data><Data Name="SubjectLogonId">0x2ed3b8</Data><Data Name="ObjectServer">Security</Data><Data Name="ObjectType">File</Data><Data Name="ObjectName">C:\Data\net.txt</Data><Data Name="HandleId">0x444</Data><Data Name="AccessList">%%1537</Data><Data Name="AccessMask">0x10000</Data><Data Name="ProcessId">0x4</Data><Data Name="ProcessName"></Data></EventData></Event> 文件操作码表 File ReadAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File WriteAccesses: WriteData (or AddFile)AccessMask: 0x2File DeleteAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File RenameAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File CopyAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File Permissions ChangeAccesses: WRITE_DACAccessMask: 0x40000File Ownership ChangeAccesses: WRITE_OWNERAccessMask: 0x80000 转载于:https://blog.51cto.com/linxy/2119150 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34112900/article/details/92532120。 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。

...k社区发布的1.14版本中，就特别强调了对资源管理、任务监控以及错误诊断功能的优化，以帮助用户更有效地应对突发异常状况。 与此同时，InfoQ的一篇深度报道《大数据处理中的故障排查艺术》中提到，调试分布式系统如SeaTunnel这样的工具时，除了基础的代码逻辑调整与资源监控，理解并运用“因果追溯”和“混沌工程”等高级调试手段也至关重要。文章指出，在实际项目中进行压力测试和故障注入实验，可以帮助提前发现潜在问题，并锻炼团队在面对未知异常时的快速响应能力。 另外，阿里巴巴集团在其DataWorks平台的数据开发实践分享中，详细介绍了他们如何通过整合各类数据处理组件（包括但不限于SeaTunnel），构建健壮的数据处理流水线，其中就包括一套完善的异常预警与自愈机制设计。这为我们在处理类似SeaTunnel未知异常时提供了宝贵的参考经验，即结合实时监控、自动化运维及完善日志体系来构建全方位的问题解决方案。通过这些前沿资讯和技术解读，我们得以进一步提升在大数据处理过程中对于未知异常的探索与解决之道。

...建索引，以便快速查找匹配的内容。在Apache Lucene中，全文检索通过建立索引来实现，索引包含了文档的某些特征（如词语频率），使得搜索操作变得高效快捷。 文本自动摘要 , 文本自动摘要是通过计算机程序自动生成文档概要的过程。这种技术可以帮助用户快速理解文档的主要内容，尤其是在面对大量文档时，自动摘要可以显著提高阅读效率。在本文中，我们讨论了如何在Apache Lucene中实现这一功能，以增强全文检索的实用性，让用户不仅能够搜索到相关文档，还能直接查看到文档的关键内容。 TextRank , TextRank是一种基于图的排序算法，最初是用于网页排名的PageRank算法的变体。在文本处理中，TextRank算法被用来识别文本中的关键句子，从而生成文档的自动摘要。它通过构建一个句子之间的相似度网络，然后计算每个节点（即句子）的重要性，最终选出最重要的几个句子作为摘要。这种方法适用于多种自然语言处理任务，包括信息检索和文本摘要。在本文中，TextRank被用来生成文档内容的摘要，以辅助全文检索的结果展示。

...，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。 在如今互联网的架构趋势下，微服务已经成为一个不可或缺的服务架构了。将一个大的服务拆分若干子服务，然后远程调用，已应对大流量、高并发的系统场景，如今开源的优秀RPC框架很多，例如 thrift、dubbo 、grpc等 本人公司也有两套自主研发的RPC框架，通读之后受益匪浅，下面分享一下，远程调用第三方服务超时中断机制的实现。在调用第三方服务时，如果服务提供方处理过于缓慢，会拖垮调用方，使调用方夯住，所以调用超时中断机制很有必要，是保证服务的可用性的重要手段 典型的微服务项目，一次用户请求，可能在后台的调用流程会历经多个服务，每个服务的可靠性是整个调用流程的前提 客户端调用服务端流程： 本文不再过多的讲解RPC调用流程，直接讲解客户端调用超时中断的代码实现。 原理也不复杂，利用ReentrantLock的Condition进行等待阻塞，等待相应的超时时间后，发现依然没有收到服务端的响应结果后，判断为超时！ 代码实现： 首先定义一个netty客户端，用于请求服务端，获取返回结果 public class InvokerClient {private static Channel channel;public void init() throws Exception {Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();bootstrap.group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true).handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {// 处理来自服务端的返回结果socketChannel.pipeline().addLast(new ReceiveHandle());} });ChannelFuture cf = bootstrap.connect("127.0.0.1", 3344).sync();channel = cf.channel();}//请求服务端public Object call(Request request) {//此类是保证调用超时中断的核心类RequestTask requestTask = new RequestTask();//将请求放入请求工厂，使用请求唯一标识seq,用于辨识服务端返回的对应的响应结果RequestFactory.put(request.getSeq(), requestTask);channel.writeAndFlush("hello");//此步是返回response，超时即中断return requestTask.getResponse(request.getTimeOut());} } 其中Request是请求参数，里面有timeout超时时间，以及向服务端请求的参数 public class Request {private static final UUID uuid = UUID.randomUUID();private String seq = uuid.toString();private Object object;private long timeOut;public Object getObject() {return object;}public Request setObject(Object object) {this.object = object;return this;}public String getSeq() {return seq;}public long getTimeOut() {return timeOut;}public Request setTimeOut(long timeOut) {this.timeOut = timeOut;return this;} } 核心的RequestTask类，用于接受服务端的返回结果，超时中断 public class RequestTask {private boolean isDone = Boolean.FALSE;private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private Condition condition = lock.newCondition();Object response;//客户端请求服务端后，立即调用此方法获取返回结果，timeout为超时时间public Object getResponse(long timeOut) {if (!isDone) {try {lock.lock();//此步等待timeout时间，阻塞，时间达到后，自动执行，此步是超时中断的关键步骤if (condition.await(timeOut, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if (!isDone) {return new TimeoutException();}return response;} } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();} }return response;}public RequestTask setResponse(Object response) {lock.lock();try{//此步是客户端收到服务端的响应结果后，写入responsethis.response = response;//并唤起上面方法的阻塞状态，此时阻塞结束，结果正常返回condition.signal();isDone = true;}finally{lock.unlock();}return this;}public boolean isDone() {return isDone;}public RequestTask setDone(boolean done) {isDone = done;return this;} } ReceiveHandle客户端接收到服务端的响应结果处理handle public class ReceiveHandle extends SimpleChannelInboundHandler {protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Object o) throws Exception {Response response = (Response) o;//通过seq从请求工厂找到请求的RequestTaskRequestTask requestTask = RequestFactory.get(response.getSeq());//将响应结果写入RequestTaskrequestTask.setResponse(response);} } RequestFactory请求工厂 public class RequestFactory {private static final Map<String, RequestTask> map = new ConcurrentHashMap<String, RequestTask>();public static void put(String uuid, RequestTask requestTask) {map.put(uuid, requestTask);}public static RequestTask get(String uuid) {return map.get(uuid);} } 注： 本人利用业余时间手写了一套轻量级的rpc框架，里面有用到 https://github.com/zhangta0/bigxiang 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/CSDNzhangtao5/article/details/103075755。 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。

...ngBoot定时任务服务，从一台机器扩展到多台服务器的神秘面纱，让它们协作无间！ 二、单节点下的@Scheduled定时任务 首先，让我们回顾一下在单节点环境中使用@Scheduled的基本步骤。假设我们有一个简单的定时任务，每分钟执行一次： java import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MyTaskService { @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每60秒执行一次 public void executeTask() { System.out.println("Task executed at " + LocalDateTime.now()); // 这里进行你的实际任务逻辑... } } 在这个例子中，fixedRate属性决定了任务执行的频率。启动Spring Boot应用后，这个任务会在配置的间隔内自动运行。 三、单节点到多节点的挑战与解决方案 当我们需要将此服务扩展到多节点时，面临的主要问题是任务的同步和一致性。为了实现这一点，我们可以考虑以下几种策略： 1. 使用消息队列 使用如RabbitMQ、Kafka等消息队列，将定时任务的执行请求封装成消息发送到队列。在每个节点上，创建一个消费者来订阅并处理这些消息。 java import org.springframework.amqp.core.Queue; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; @RabbitListener(queues = "task-queue") public void processTask(String taskData) { // 解析任务数据并执行 executeTask(); } 2. 分布式锁 如果任务执行过程中有互斥操作，可以使用分布式锁如Redis的SETNX命令来保证只有一个节点执行任务。任务完成后释放锁，其他节点检查是否获取到锁再决定是否执行。 3. Zookeeper协调 使用Zookeeper或其他协调服务来管理任务执行状态，确保任务只在一个节点上执行，其他节点等待。 4. ConsistentHashing 如果任务负载均衡且没有互斥操作，可以考虑使用一致性哈希算法将任务分配给不同的节点，这样当增加或减少节点时，任务分布会自动调整。 四、代码示例 使用Consul作为服务发现 为了实现多节点的部署，我们还可以利用Consul这样的服务发现工具。首先，配置Spring Boot应用连接Consul，并在启动时注册自身服务。然后，使用Consul的健康检查来确保任务节点是活跃的。 java import com.ecwid.consul.v1.ConsulClient; import com.ecwid.consul.v1.agent.model.ServiceRegisterRequest; @Configuration public class ConsulConfig { private final ConsulClient consulClient; public ConsulConfig(ConsulClient consulClient) { this.consulClient = consulClient; } @PostConstruct public void registerWithConsul() { ServiceRegisterRequest request = new ServiceRegisterRequest() .withId("my-task-service") .withService("task-service") .withAddress("localhost") .withPort(port) .withTags(Collections.singletonList("scheduled-task")); consulClient.agent().service().register(request); } @PreDestroy public void deregisterFromConsul() { consulClient.agent().service().deregister("my-task-service"); } } 五、总结与未来展望 将SpringBoot的定时任务服务从单节点迁移到多节点并非易事，但通过合理选择合适的技术栈（如消息队列、分布式锁或服务发现），我们可以确保任务的可靠执行和扩展性。当然，这需要根据实际业务场景和需求来定制解决方案。干活儿的时候，咱们得眼观六路，耳听八方，随时盯着，不断测验，这样才能保证咱这多站点的大工程既稳如老狗，又跑得飞快，对吧？ 记住，无论你选择哪种路径，理解其背后的原理和潜在问题总是有益的。随着科技日新月异，各种酷炫的工具和编程神器层出不穷，身为现代开发者，你得像海绵吸水一样不断学习，随时准备好迎接那些惊喜的变化，这可是咱们吃饭的家伙！

...k社区也在不断推出新版本，引入更多先进的功能和技术。例如，最新发布的1.16版本增加了对流处理作业的更精细的资源管理能力，允许用户自定义每个算子的资源需求，进一步提升了系统的灵活性和效率。这一改进对于那些需要高度定制化资源配置的应用场景来说尤为重要。 除了技术层面的进步，Flink在实际应用中的成功案例也越来越多。例如，某大型电商平台利用Flink实现了对用户行为的实时分析，不仅能够即时调整推荐算法，还能快速识别潜在的欺诈行为，大大提升了用户体验和平台的安全性。 综上所述，随着Flink技术的不断发展和完善，其在实时数据处理领域的应用前景十分广阔。无论是金融行业还是电商领域，Flink都展现出了巨大的潜力，值得相关行业的技术人员持续关注和深入研究。

...助开发者在构建分布式服务时，能够更高效地利用Dubbo，提升系统整体性能。 二、Dubbo基础概览 Dubbo的核心功能包括远程调用、服务注册与发现、负载均衡等，它支持多种通信协议，并且提供了一套完整的开发框架。哎呀，用Dubbo开发啊？那可得好好琢磨琢磨！首先，得想想怎么合理地给服务器和客户端搭桥铺路，就像给好朋友之间搭建方便沟通的桥梁一样。别让信息传得慢吞吞的，还得考虑怎么优化服务，就像给跑车换上更轻便、更给力的引擎，让性能飙起来！毕竟，谁都不想自己的程序像蜗牛一样爬行吧？所以，得花点心思在这上面，让用户体验嗖的一下就上去了！ 三、性能优化策略 1. 网络层优化 - 减少网络延迟：通过减少数据包大小、优化编码方式、使用缓存机制等方式降低网络传输的开销。 - 选择合适的网络协议：根据实际应用场景选择HTTP、TCP或其他协议，HTTP可能在某些场景下提供更好的性能和稳定性。 2. 缓存机制 - 服务缓存：利用Dubbo的本地缓存或第三方缓存如Redis，减少对远程服务的访问频率，提高响应速度。 - 结果缓存：对于经常重复计算的结果，可以考虑将其缓存起来，避免重复计算带来的性能损耗。 3. 负载均衡策略 - 动态调整：根据服务的负载情况，动态调整路由规则，优先将请求分发给负载较低的服务实例。 - 健康检查：定期检查服务实例的健康状态，剔除不可用的服务，确保请求始终被转发到健康的服务上。 4. 参数优化 - 调优配置：合理设置Dubbo的相关参数，如超时时间、重试次数、序列化方式等，以适应不同的业务需求。 - 并发控制：通过合理的线程池配置和异步调用机制，有效管理并发请求，避免资源瓶颈。 四、实战案例 案例一：服务缓存实现 java // 配置本地缓存 @Reference private MyService myService; public void doSomething() { // 获取缓存，若无则从远程调用获取并缓存 String result = cache.get("myKey", () -> myService.doSomething()); System.out.println("Cache hit/miss: " + (result != null ? "hit" : "miss")); } 案例二：动态负载均衡 java // 创建负载均衡器实例 LoadBalance loadBalance = new RoundRobinLoadBalance(); // 配置服务列表 List serviceUrls = Arrays.asList("service1://localhost:8080", "service2://localhost:8081"); // 动态选择服务实例 String targetUrl = loadBalance.choose(serviceUrls); MyService myService = new RpcReference(targetUrl); 五、总结与展望 通过上述的实践分享，我们可以看到，Dubbo的性能优化并非一蹴而就，而是需要在实际项目中不断探索和调整。哎呀，兄弟，这事儿啊，关键就是得会玩转Dubbo的各种酷炫功能，然后结合你手头的业务场景，好好打磨打磨那些参数，让它发挥出最佳状态。就像是调酒师调鸡尾酒，得看人下菜，看场景定参数，这样才能让产品既符合大众口味，又能彰显个性特色。哎呀，你猜怎么着？Dubbo这个大宝贝儿，它一直在努力学习新技能，提升自己呢！就像咱们人一样，技术更新换代快，它得跟上节奏，对吧？所以，未来的它呀，肯定能给咱们带来更多简单好用，性能超棒的功能！这不就是咱们开发小能手的梦想嘛——搭建一个既稳当又高效的分布式系统？想想都让人激动呢！ 结语 在分布式系统构建的过程中，性能优化是一个持续的过程，需要开发者具备深入的理解和技术敏感度。嘿！小伙伴们，如果你是Dubbo的忠实用户或者是打算加入Dubbo大家庭的新手，这篇文章可是为你量身打造的！我们在这里分享了一些实用的技巧和深刻的理解，希望能激发你的灵感，让你在使用Dubbo的过程中更得心应手，共同创造分布式系统那片美丽的天空。快来一起探索，一起成长吧！

...，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。 1. JSP功能具体要求及命名 request对象的使用，模拟注册页面和功能; （1）第1个JSP页面，命名为login.jsp：该页面提供一个表单(标签、文本框、密码框、单选按钮、复选框、按钮、下拉列表框、列表框、多行文本框等模拟注册界面，可以参考给定的图片布局)。 ①在第1个页面，输入相应内容、选择相应内容、选择出生日期后，自动计算年龄并显示到对应文本框中。 ②用户可以输入或者选择相关内容，点击“注册”按钮将输入和选择的数据传递给第2个JSP页面result.jsp。 （2）第2个页面，命名为result.jsp：通过request对象获得注册页面的信息，然后在该页面以表格形式显示出来。如下图所示 （建议，可以将用户信息编写成一个实体类） 2.具体代码 （1）login.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><HTML><body><center><h2>模拟注册页面</h2></center><font size=3><h3><form action="case03ssy2result.jsp" method=post><br>用户名：<input type="text" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="username">   <b><i>用户名由6~16个字符组成，包括汉字，数字，字母等</i></b></br><p>密 码： <input type="password" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="pwd">   <b><i>密码由6~16个字符组成，包括数字，字母等</i></b></p><p>性 别： <input type="radio" value="男" name="sex"/>男 <input type="radio" value="女" name="sex"/>女   年龄：<input type="text" size="4" name="age" id="age" style="background-color:grey" readonly><p>出生日期：<select name="year" id="year" onblur="changeAge()"> <% for(int y=1990;y<=2010;y++){ %><option value="<%=y %>"><%=y %></option><%}%></select>年<select name="month"><% for(int m=1;m<=12;m++){ %><option value="<%=m%>"><%=m %></option><%} %></select>月<select name="day"> <% for(int d=1;d<=31;d++){ %><option value="<%=d %>"><%=d %></option><%} %></select>日</p><p>爱 好：<input type="checkbox" value="唱歌" name="hobbies" />唱歌<input type="checkbox" value="听歌" name="hobbies" />听歌<input type="checkbox" value="篮球" name="hobbies" />篮球<input type="checkbox" value="乒乓球" name="hobbies" />乒乓球<input type="checkbox" value="足球" name="hobbies" />足球<input type="checkbox" value="羽毛球" name="hobbies" />羽毛球</p><p>所学课程：<select name="course" multiple="multiple" size="10"><option value="计算机科学导论">计算机科学导论</option><option value="C程序设计基础">C程序设计基础</option><option value="数据结构">数据结构</option><option value="操作系统原理">操作系统原理</option><option value="软件工程概论">软件工程概论</option><option value="算法分析与设计">算法分析与设计</option><option value="Java编程基础">Java编程基础</option><option value="计算机网络">计算机网络</option><option value="数据库系统原理及应用">数据库系统原理及应用</option><option value="软件设计">软件设计</option><option value="软件测试">软件测试</option><option value="Java Web应用程序开发">Java Web应用程序开发</option><option value="组网工程">组网工程</option><option value="软件项目管理">软件项目管理</option><option value="云计算与大数据技术">云计算与大数据技术</option><option value="粮油信息处理及模式识别">粮油信息处理及模式识别</option><option value="软件开发案例分析">软件开发案例分析</option><option value="软件交互设计">软件交互设计</option></select>按住Ctrl按钮来选择多个项目</p><p>个人简历：<textArea name="cv" rows="3" cols="35" align="top" ></textArea></p><p><center><input type="submit" value="注册" name="submit"></center></p></form></h3></font><script type="text/javascript">function changeAge() {console.log("调用了函数");var nowData = new Date();console.log(nowData.getUTCFullYear());var nowYear = nowData.getUTCFullYear();console.log(document.getElementById("year").value)var year = document.getElementById("year").value;var age = nowYear - year;var e = document.getElementById("age");e.value = age;}</script></body></HTML> （2）result.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><%! public String handleStr(String s){try{ byte [] bb=s.getBytes("GB2312");s=new String(bb);}catch(Exception exp){}return s;}%><HTML><body bgcolor=yellow><font size=3><% request.setCharacterEncoding("GB2312");String username=request.getParameter("username");String pwd=request.getParameter("pwd");String sex=request.getParameter("sex");String year=request.getParameter("year");String month=request.getParameter("month");String day=request.getParameter("day");String age=request.getParameter("age");String hobbies[]=request.getParameterValues("hobbies");String course[]=request.getParameterValues("course");String cv=request.getParameter("cv");%>注册个人信息如下：<br><table border=2><tr><td><% out.print("用户名");%></td><td><% out.print("密码"); %></td><td><% out.print("性别"); %></td><td><% out.print("出生日期"); %></td><td><% out.print("年龄"); %></td><td><% out.print("爱好"); %></td><td><% out.print("所学课程"); %></td><td><% out.print("个人简历"); %></td></tr><tr><td><% out.print(username); %></td><td><% out.print(pwd); %></td><td><% out.print(sex); %></td><td><% out.print(year+"年"+month+"月"+day+"日"); %></td><td><% out.print(age); %></td><td><% if(hobbies==null){out.println("无");}else{ for(int m=0;m<hobbies.length;m++){out.print(handleStr(hobbies[m])+" ");} }%></td><td><% if(course==null){out.println("无");}else{ for(int n=0;n<course.length;n++){out.print(handleStr(course[n])+" ");} }%></td><td><% out.print(cv); %></td></tr></table></font></body></HTML> 3.运行结果 4.总结分析 在大体功能实现的基础上，虽然实现了用户信息登录与记录，但是此界面只能输入并记录一个用户 ，无法实现多用户，有待改正。另外，在登录界面年龄下拉列表没用考录闰年与平年的区别，把每个月份都设置为了31天。 求大佬改正。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Pluto_ssy/article/details/121049221。 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。

...玩意儿可是个大杀器，服务发现和配置管理的神器！你想象一下，有这么一个工具，能让你轻轻松松搞定服务间的那些复杂依赖关系，是不是超爽？而且，它还有一套超级棒的权限管理机制，就像给你的系统穿上了一层坚不可摧的安全盔甲，保护你的数据安全无忧，是不是感觉整个人都精神了呢？这就是Consul，实用又给力，用起来那叫一个顺手！本文将聚焦于如何利用 Consul 的 Token 授权功能，为特定资源访问设置门槛，确保只有经过认证的用户才能访问这些资源。 二、理解 Consul Token 在开始之前，让我们先简要了解一下 Consul Token 的概念。Consul Token 是一种用于身份验证和权限控制的机制。通过生成不同的 Token，我们可以为用户赋予不同的访问权限。例如，你可以创建一个只允许读取服务列表的 Token，或者一个可以完全控制 Consul 系统的管理员 Token。 三、设置 Token 在实际应用中，我们首先需要在 Consul 中创建 Token。以下是如何在命令行界面创建 Token 的示例： bash 使用 consul 命令创建一个临时 Token consul acl create-token --policy-file=./my_policy.json -format=json > my_token.json 查看创建的 Token cat my_token.json 这里假设你已经有一个名为 my_policy.json 的策略文件，该文件定义了 Token 的权限范围。策略文件可能包含如下内容： json { "policies": [ { "name": "read-only-access", "rules": [ { "service": "", "operation": "read" } ] } ] } 这个策略允许拥有此 Token 的用户读取任何服务的信息，但不允许执行其他操作。 四、使用 Token 访问资源 有了 Token，我们就可以在 Consul 的客户端库中使用它来进行资源的访问。以下是使用 Go 语言的客户端库进行访问的例子： go package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 创建一个客户端实例 client, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { log.Fatal(err) } // 使用 Token 进行认证 token := "your-token-here" client.Token = token // 获取服务列表 services, _, err := client.KV().List("", nil) if err != nil { log.Fatal(err) } // 打印服务列表 for _, service := range services { fmt.Println(service.Key) } } 在这个例子中，我们首先创建了一个 Consul 客户端实例，并指定了要连接的 Consul 服务器地址。然后，我们将刚刚生成的 Token 设置为客户端的认证令牌。最后，我们调用 KV().List() 方法获取服务列表，并打印出来。 五、管理 Token 为了保证系统的安全性，我们需要定期管理和更新 Token。这包括但不限于创建、更新、撤销 Token。以下是如何撤销一个 Token 的示例： bash 撤销 Token consul acl revoke-token my_token_name 六、总结 通过使用 Consul 的 Token 授权功能，我们能够为不同的用户或角色提供细粒度的访问控制，从而增强了系统的安全性。哎呀，你知道吗？从生成那玩意儿（就是Token）开始，到用它在真实场景里拿取资源，再到搞定Token的整个使用周期，Consul 给咱们准备了一整套既周全又灵活的方案。就像是给你的钥匙找到了一个超级棒的保管箱，不仅安全，还能随时取出用上，方便得很！哎呀，兄弟，咱们得好好规划一下Token策略，就像给家里的宝贝设置密码一样。这样就能确保只有那些有钥匙的人能进屋，避免了不请自来的家伙乱翻东西。这样一来，咱们的敏感资料就安全多了，不用担心被不怀好意的人瞄上啦！ 七、展望未来 随着业务的不断扩展和复杂性的增加，对系统安全性的需求也会随之提高。利用 Consul 的 Token 授权机制，结合其他安全策略和技术（如多因素认证、访问控制列表等），可以帮助构建更加健壮、安全的分布式系统架构。嘿，你听过这样一句话没？就是咱们得一直努力尝试新的东西，不断实践，这样才能让咱们的系统在面对那些越来越棘手的安全问题时，还能稳稳地跑起来，不卡顿，不掉链子。就像是个超级英雄，无论遇到什么险境，都能挺身而出，保护好大家的安全。所以啊，咱们得加油干，让系统变得更强大，更聪明，这样才能在未来的挑战中，立于不败之地！

...，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。 前一阵子在和一位技术总监闲谈中了解到，现在 Android Framework 成为头部公司必不缺少的技术栈]之一，尤其是熟悉 Franmework 源码的 Android 开发者，在面试中往往会占到很大的优势 那我今天就带来一部分有关：Framework 比较高刷的 Handler&Binder 两块技术点面试题分享 Handler 篇 looper,loop() 为什么不会阻塞主线程? 因为主线程的 Looper 是在 ActivityThread 里面准备出来，创建出来的，那么其实我们 Android 程序也就是 Java 程序，你启动它，进入 main 方法，执行完所有的方法，也就会退出了 我们写的代码就是通过 Handler 驱动起来的，我们 Activity 的 onCreate、onResume、onStop 等等这些生命周期方法，包括我们的 UI 绘制的信号，这些UI绘制的事件都是通过 Handler Looper 循环内部发起的，来调用回调我们的各个 Activity，各个 Fragment 等等这样的一些组件里面的各个生命周期方法，我们的代码就是在循环里面执行的，所以不会阻塞 简述 Handler 的实现原理 Android 应用是通过消息驱动运行的，在 Android 中一切皆消息，包括触摸事件，视图的绘制、显示和刷新等等都是消息 Handler 是消息机制的上层接口，平时开发中我们只会接触到 Handler 和 Message，内部还有 MessageQueue 和 Looper 两大助手共同实现消息循环系统。 延迟消息是怎么实现的？ 无论是即时消息还是延迟消息，都是计算出具体的时间，然后作为消息的 when 字段进程赋值 在 MessageQueue 中找到合适的位置（安排 when 小到大排列），并将消息插入到 MessageQueue 中；这样， MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏？ 因为是内部类持有外部类的对象， sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法，msg.target = this; Message 会持有 handler，而 handler 持有调用 handler 的对象，所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导，如何找到目标 Binder，唤起进程或者线程呢？ Binder 实体服务其实有两种： 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务，比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等，一般都是系统服务； 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务，一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务，所有应用都能直接使用，因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的，都是 0，所以 ServiceManager 服务并不需要查询，可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树？ Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树，其实两棵红黑树中的节点是复用的，只是查询方式不同，一个通过 Handle 句柄，一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的，而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的，只是方向问题 比如在服务 addService 的时候，binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写，这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法，在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射，就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区，从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区， 实现地址映射：将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用（copy_from_user）将数据发送到内核缓存区；由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系，故相当于也发送了接收进程的用户空间，实现了跨进程通信 就举例这么多了，面试题也不是几个就能全部覆盖的，毕竟面试官不是吃素的，他会换着花样问你；有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友，我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档；私信发送 “面试” 直达获取；想拿高薪的人很多，就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示： Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料：私信发送 “面试” 直达获取，承诺100%免费！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 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。

...个团队需要部署不同的服务，或者你的应用需要覆盖全球范围内的用户时，单集群可能就有点捉襟见肘了。这个时候，多集群就派上用场了。它不仅能提高系统的容错能力，还能让资源分配更加灵活。 不过，多集群也不是万能药，它也有自己的挑战，比如跨集群通信、数据一致性等问题。嘿，今天咱们就来聊聊怎么把多集群环境管得漂漂亮亮的，重点就是优化和提速！ --- 2. 多集群资源优化的基本思路 2.1 资源隔离与共享 首先，我们得明确一个问题：在多集群环境下，资源是完全隔离还是可以共享？答案当然是两者兼备！ 假设你有两个团队，一个负责前端服务，另一个负责后端服务。你可以为每个团队分配独立的集群，这样可以避免相互干扰。不过呢，要是咱们几个一起用同一个东西，比如说数据库或者缓存啥的，那肯定得有个办法让大家都能分到这些资源呀。 这里有个小技巧：使用 Kubernetes 的命名空间（Namespace）来实现资源的逻辑隔离。比如： yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: frontend-team --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: backend-team 每个团队可以在自己的命名空间内部署服务，同时通过 ServiceAccount 和 RoleBinding 来控制权限。 --- 2.2 负载均衡与调度策略 接下来，我们得考虑负载均衡的问题。你可以这么想啊，假设你有两个集群，一个在北方，一个在南方，结果所有的用户请求都一股脑地涌向北方的那个集群，把那边忙得团团转，而南方的这个呢？就只能干坐着，啥事没有。这画面是不是有点搞笑？明显不合理嘛！ Kubernetes 提供了一种叫做 Federation 的机制，可以帮助你在多个集群之间实现负载均衡。嘿，你知道吗？从 Kubernetes 1.19 开始，Federation 这个功能就被官方“打入冷宫”了，说白了就是不推荐再用它了。不过别担心，现在有很多更时髦、更好用的东西可以替代它，比如 KubeFed，或者干脆直接上手 Istio 这种服务网格工具，它们的功能可比 Federation 强大多了！ 举个栗子，假设你有两个集群 cluster-a 和 cluster-b，你可以通过 Istio 来配置全局路由规则： yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: global-route spec: host: myapp.example.com trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUND_ROBIN 这样，Istio 就会根据负载情况自动将流量分发到两个集群。 --- 3. 性能提升的关键点 3.1 数据中心间的网络优化 兄弟们，网络延迟是多集群环境中的大敌！如果你的两个集群分别位于亚洲和欧洲，那么每次跨数据中心通信都会带来额外的延迟。所以，我们必须想办法减少这种延迟。 一个常见的做法是使用边缘计算节点。简单来说，就是在靠近用户的地理位置部署一些轻量级的 Kubernetes 集群。这样一来，用户的请求就能直接在当地搞定，不用大老远跑到远程的数据中心去处理啦！ 举个例子，假设你在美国东海岸和西海岸各有一个集群，你可以通过 Kubernetes 的 Ingress 控制器来实现就近访问： yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: edge-ingress spec: rules: - host: us-east.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: east-cluster-service port: number: 80 - host: us-west.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: west-cluster-service port: number: 80 这样，用户访问 us-east.example.com 时，请求会被转发到东海岸的集群，而访问 us-west.example.com 时，则会转发到西海岸的集群。 --- 3.2 自动化运维工具的选择 最后，我们得谈谈运维自动化的问题。在多集群环境中，手动管理各个集群是非常痛苦的。所以，选择合适的自动化工具至关重要。 我个人比较推荐 KubeFed，这是一个由 Google 开发的多集群管理工具。它允许你在多个集群之间同步资源，比如 Deployment、Service 等。 举个例子，如果你想在所有集群中同步一个 Deployment，可以这样做： bash kubectl kubefedctl federate deployment my-deployment --clusters=cluster-a,cluster-b 是不是很酷？通过这种方式，你只需要维护一份配置文件，就能确保所有集群的状态一致。 --- 4. 我的思考与总结 兄弟们，写到这里，我觉得有必要停下来聊一聊我的感受。说实话，搞多集群的管理和优化这事吧，真挺费脑子的，特别是当你摊上一堆复杂得让人头大的业务场景时，那感觉就像是在迷宫里找出口，越走越晕。但只要你掌握了核心原理，并且善于利用现有的工具，其实也没那么可怕。 我觉得，Kubernetes 的多集群方案就像是一把双刃剑。它既给了我们无限的可能性，也带来了不少挑战。所以啊，在用它的过程中，咱们得脑袋清醒点，别迷迷糊糊的。别害怕去试试新鲜玩意儿，说不定就有惊喜呢！而且呀，心里得有根弦，感觉不对就赶紧调整策略，灵活一点总没错。 最后，我想说的是，技术的世界永远没有终点。就算咱们今天聊了个痛快，后面还有好多好玩的东西在等着咱们呢！所以，让我们一起继续学习吧！

...，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。 1、插件说明 jstree官方地址：https://www.jstree.com bootstrap官方地址：https://v3.bootcss.com font-awesome官方地址：http://www.fontawesome.com.cn/faicons/ github项目地址：https://github.com/chengchuanqiang/jstreeDemo 2、jstreedemo主要文件 2.1、html页面代码 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>jstree demo</title><link rel="stylesheet" href="jstree/dist/themes/default/style.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="bootstrap-3.3.7-dist/css/bootstrap.min.css" /> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="font-awesome-4.7.0/css/font-awesome.min.css" /> </head><body><div class="container"> <div class="row" style="height: 100px;"></div><div class="row"><div > <button class="btn btn-info" onclick="node_create()"> 新增 </button><button class="btn btn-info" onclick="node_rename()"> 编辑</button><button class="btn btn-info" onclick="node_delete()"> 删除</button></div></div><div class="row" style="height: 5px;"></div><div class="row"> <div class="col-md-3"> <!-- 描述：搜索框 --> <div class="input-group row"> <span class="input-group-addon" id="basic-addon1"><i class="glyphicon glyphicon-screenshot"></i></span> <input type="text" class="form-control" placeholder="请输入功能名称..." id="search_ay" aria-describedby="basic-addon1"> </div> <!--描述：jstree 树形菜单容器--> <div id="jstree_demo_div" class="row"> </div> </div> <div lass="col-md-9"> <button class="btn btn-tab" var='json/data.json'>data.json</button> <!--点击切换资源--> <button class="btn btn-tab" var='json/data2.json'>data2.json</button> <!--点击切换资源--> <button class="btn refresh "><i class="glyphicon glyphicon-refresh"></i></button> <!--点击刷新资源--> </div> </div> </div> <script src="jquery/jquery.min.js"></script><script src="jstree/dist/jstree.min.js"></script><script src="jstreeDemo.js?20180125"></script></body></html> 2.2、jstreeDemo.js代码 function jstree_fun(url){var $tree = $("jstree_demo_div").jstree({"core":{//'multiple': false, // 是否可以选择多个节点//"check_callback": true, // 允许拖动菜单 唯一 右键菜单"check_callback" : true,//设置为true,当用户修改数时,允许所有的交互和更好的控制(例如增删改)"themes" : { "stripes" : true },//主题配置对象,表示树背景是否有条带"data" : {//'url' : url,//'data' : function(node){//return { 'id' : node.id };//}"url" : url,"dataType" : "json"},"check_callback" : function(operation, node, node_parent, node_position, more){if(operation === "move_node"){var node = this.get_node(node_parent);if(node.id === ""){alert("根结点不可以删除");return false;}if(node.state.disabled){alert("禁用的不可以删除");return false;} }else if(operation === "delete_node"){var node = this.get_node(node_parent);if(node.id === ""){alert("根结点不可以删除");return false;} }return true;} },"plugins": [ //插件 "search", //允许插件搜索 // "sort", //排序插件 "state", //状态插件 "types", //类型插件 "unique", //唯一插件 "wholerow", //整行插件"contextmenu"],types:{ "default": { //设置默认的icon 图 "icon": "glyphicon glyphicon-folder-close", } } });$tree.on("open_node.jstree", function(e,data){ //监听打开事件var currentNode = data.node; data.instance.set_icon(currentNode, "glyphicon glyphicon-folder-open"); });$tree.on("close_node.jstree", function(e,data){ //监听关闭事件 var currentNode = data.node; data.instance.set_icon(currentNode, "glyphicon glyphicon-folder-close"); });$tree.on("activate_node.jstree", function(e, data){var currentNode = data.node; //获取当前节点的json .node //alert(currentNode.a_attr.id) //alert(currentNode.a_attr.href) //获取超链接的 .a_attr.href "链接" .a_attr.id ID //alert(currentNode.li_attr.href) //获取属性的 .li_attr.href "链接" .li_attr.id ID });// 创建$tree.on("create_node.jstree", function(e, data){alert("创建node节点");});// 修改$tree.on("rename_node.jstree", function(e, data){alert("修改node节点");});// 删除$tree.on("delete_node.jstree", function(e, data){alert("删除node节点");});// 查询节点名称var to = false;$("search_ay").keyup(function(){if(to){clearTimeout(to);}to = setTimeout(function(){$tree.jstree(true).search($('search_ay').val()); //开启插件查询后 使用这个方法可模糊查询节点 },250);});$('.btn-tab').click(function(){ //选项事件 //alert($(this).attr("var")) $tree.jstree(true).destroy(); 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