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...Pi进行映像,将网络设置为将该Pi用作DNS服务器,并在无法正常工作时将一些站点列入白名单。 I was initially skeptical, but I'm giving it a try. It doesn't process all network traffic, it's a DNS hop on the way out that intercepts DNS requests for known problematic sites and serves back nothing. 最初我对此表示怀疑,但现在尝试一下。 它不会处理所有网络流量,它是途中的DNS跃点,可拦截对已知问题站点的DNS请求,并且不提供任何服务。 Installation is trivial if you just run unread and untrusted code from the 'net ;) 如果您只是从'net;)运行未读和不受信任的代码,则安装很简单。 curl -sSL https://install.pi-hole.net | bash Otherwise, follow their instructions and download the installer, study it, and run it. 否则,请遵循他们的指示并下载安装程序,对其进行研究并运行。 I put my pi-hole installation on the metal, but there's also a very nice Docker Pi-hole setup if you prefer that. You can even go further, if, like me, you have Synology NAS which can also run Docker, which can in turn run a Pi-hole. 我将pi-hole安装在金属上,但是如果您愿意的话,还有一个非常好的Docker Pi-hole设置。 如果像我一样,如果您拥有也可以运行Docker的Synology NAS ,那么它甚至可以运行Pi-hole,您甚至可以走得更远。 Within the admin interface you can tail the logs for the entire network, which is also amazing to see. You think you know what's talking to the internet from your house - you don't. Everything is logged and listed. After installing the Pi-hole roughly 18% of the DNS queries heading out of my house were blocked. At one point over 23% were blocked. Oy. 在管理界面中,您可以跟踪整个网络的日志,这也很令人惊讶。 您认为自己知道从家里到互联网的谈话内容,而您却不知道。 一切都记录并列出。 安装完Pi漏洞后,大约有18%的DNS查询从我家出来。 一度超过23%被阻止。 哦 NOTE: If you're using an Amplifi HD or any "clever" router, you'll want to change the setting "Bypass DNS cache" otherwise the Amplifi will still remain the DNS lookup of choice on your network. This setting will also confuse the Pi-hole and you'll end up with just one "client" of the Pi-hole - the router itself. 注意:如果您使用Amplifi HD或任何“智能”路由器,则需要更改设置“绕过DNS缓存”,否则Amplifi仍将是您网络上首选的DNS查找。 此设置还会混淆PiKong,您最终只会得到PiKong的一个“客户端”,即路由器本身。 For me it's less about advertising - especially on small blogs or news sites I want to support - it's about just obnoxious tracking cookies and JavaScript. I'm going to keep using Pi-hole for a few months and see how it goes. Do be aware that some things WILL break. Could be a kid's iPhone free-to-play game that won't work unless it can download an add, could be your company's VPN. You'll need to log into http://pi.hole/admin (make sure you save your password when you first install, and you can only change it at the SSH command line with "pihole -a -p") and sometimes disable it for a few minutes to test, then whitelist certain domains. I suspect after a few weeks I'll have it nicely dialed in. 对我来说,它与广告无关,尤其是在我要支持的小型博客或新闻网站上,它只是关于令人讨厌的跟踪cookie和JavaScript。 我将继续使用Pi-hole几个月,看看效果如何。 请注意,有些事情会中断。 可能是一个孩子的iPhone免费游戏,除非可以下载附件,否则它将无法正常工作,可能是您公司的VPN。 您需要登录http://pi.hole/admin (确保在首次安装时保存密码,并且只能在SSH命令行中使用“ pihole -a -p”更改密码),有时将其禁用几分钟以进行测试,然后将某些域列入白名单。 我怀疑几周后我会拨好电话。 翻译自: https://www.hanselman.com/blog/blocking-ads-before-they-enter-your-house-at-the-dns-level-with-pihole-and-a-cheap-raspberry-pi pi-hole 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/cunfusq0176/article/details/109051003。 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。
2023-08-12 20:49:59
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...()//将套接字属性设置为允许和特定地点绑定 3、Bind()//将套接字绑定特定地址端口 4、Listen()//打开监听端口属性 以下重复进行 5、Accept()//接收客户端的连接请求 6、Read()//从客户端读数据 7、Write()//将处理好的结果发送给客户端 二、HTTP传输协议 基于socket的TCP通信,按HTTP传输协议格式化传输内容。 示例: 1、客户端发送HTTP请求 GET/txt?hal=1000HTTP/1.1 Host:localhost:1024 User-Agent:Mozilla/5.0(X11;Linuxi686;rv:2.0)Gecko/20100101Firefox/4.0 Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,/;q=0.8 Accept-Language:zh-cn,zh;q=0.5 Accept-Encoding:gzip,deflate Accept-Charset:GB2312,utf-8;q=0.7,;q=0.7 Keep-Alive:115 Connection:keep-alive GET:发送HTTP请求的方法,还可以是SET或者POST /txt?hal=1000是请求根目录下的txt文件内容并传入参数hal=1000 HTTP/1.1表示HTTP版本是1.1 2、服务端传回HTTP响应 HTTP/1.0200OK Server:ReageWebServer Content-Type:text/html <!DOCTYPEhtmlPUBLIC"-//W3C//DTDXHTML1.0Strict//EN""http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <!--Copyright(c)2000-2008QuadralayCorporation.Allrightsreserved.--> <head> <title>WebWorksHelp5.0</title> </head> <body>wuff</body> </html> 前面四行(包括空行)是消息体,后面是消息。一般要指明消息体的长度,方便客户端的接收处理。 三、示例程序 ====================================================================== / 主要实现功能,处理浏览器的get请求信息,发送网页文件。处理404、403等错误。 1.实现绑定本机机器的1024端口作为ReageWeb服务提供网页服务的端口。(避免与机器上装有web服务器产生端口冲突) 2.实现get获取网页方式。 3.实现index.html作为网站的首页面 作者:Reage blog:http://blog.csdn.net/rentiansheng / include<stdio.h> include<stdlib.h> include<string.h> include<sys/types.h> include<sys/socket.h> include<sys/un.h> include<netinet/in.h> include<arpa/inet.h> include<fcntl.h> include<string.h> include<sys/stat.h> include<signal.h> defineMAX1024 intres_socket; voidapp_exit(); / @description:开始服务端监听 @parameter ip:web服务器的地址 port:web服务器的端口 @result:成功返回创建socket套接字标识,错误返回-1 / intsocket_listen(charip,unsignedshortintport){ intres_socket;//返回值 intres,on; structsockaddr_inaddress; structin_addrin_ip; res=res_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0); setsockopt(res_socket,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&on,sizeof(on)); memset(&address,0,sizeof(address)); address.sin_family=AF_INET; address.sin_port=htons(port); address.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY);//inet_addr("127.0.0.1"); res=bind(res_socket,(structsockaddr)&address,sizeof(address)); if(res){printf("portisused,nottorepeatbind\n");exit(101);}; res=listen(res_socket,5); if(res){printf("listenportiserror;\n");exit(102);}; returnres_socket; } / @description:向客户端发送网页头文件的信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 / voidsend_http_head(intconn_socket,intstatus,chars_status,charfiletype){ charbuf[MAX]; memset(buf,0,MAX); sprintf(buf,"HTTP/1.0%d%s\r\n",status,s_status); sprintf(buf,"%sServer:ReageWebServer\r\n",buf); sprintf(buf,"%sContent-Type:%s\r\n\r\n",buf,filetype); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送错误页面信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 @msg:错误页面信息内容 / voidsend_page_error(intconn_socket,intstatus,chars_status,charmsg){ charbuf[MAX]; sprintf(buf,"<html><head></head><body><h1>%s</h1><hr>ReageWebServer0.01</body></head>",msg); send_http_head(conn_socket,status,s_status,"text/html"); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送文件 @parameter conn_socket:套接字描述符。 @file:要发送文件路径 / intsend_html(intconn_socket,charfile){ intf; charbuf[MAX]; inttmp; structstatfile_s; //如果file为空,表示发送默认主页。主页暂时固定 if(0==strlen(file)){ strcpy(file,"index.html"); } //如果获取文件状态失败,表示文件不存的,发送404页面,暂时404页面内容固定。 if(stat(file,&file_s)){ send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagedoesnotimplementthismothod\n"); return0; } //如果不是文件或者无读权限,发送无法读取文件 if(!(S_ISREG(file_s.st_mode))||!(S_IRUSR&file_s.st_mode)){ send_page_error(conn_socket,403,"Forbidden","Forbidden<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } //发送头文件,现在只提供html页面 send_http_head(conn_socket,200,"OK","text/html"); f=open(file,O_RDONLY); if(0>f){ //打开文件失败,发送404页面,其实感觉发送5xx也可以的,服务器内部错误 send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } buf[MAX-1]=0;//将文件内容缓冲区最后的位设置位结束标志。 //发送文件的内容 while((tmp=read(f,buf,MAX-1))&&EOF!=tmp){ write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } } / @description:提取url中可用的信息。访问的网页和数据访问方式 @parameter: conn_socket:与客户端链接的套接字 uri:要处理的url,注意不是浏览器中的url,而是浏览器发送的http请求 @resutl: / intdo_uri(intconn_socket,charuri){ charp; p=strchr(uri,'?'); if(p){p=0;p++;} send_html(conn_socket,uri); } voidulog(charmsg){} voidprint(charmsg){ ulog(msg); printf(msg); } intmain(intargc,charargv[]){ intconn_socket; inttmp; intline; structsockaddr_inclient_addr; charbuf[MAX]; intlen=sizeof(client_addr); charmethod[100],uri[MAX],version[100]; charpwd[1024]; res_socket=socket_listen("127.0.0.1",1024); //当按ctrl+c结束程序时调用,使用app_exit函数处理退出过程 signal(SIGINT,app_exit); while(1){ conn_socket=accept(res_socket,(structsockaddr)&client_addr,&len); printf("reage\n"); line=0; //从客户端获取请求信息 while(0==(tmp=read(conn_socket,buf,MAX-1))||tmp!=EOF){ buf[MAX-1]=0; break;//我只使用了第一行的请求信息,所以丢弃其他的信息 } //send_http_head(conn_socket,200,"text/html"); sscanf(buf,"%s%s%s",method,uri,version); //目前只处理get请求 if(!strcasecmp(method,"get")) //send_html(conn_socket,"h.html"); do_uri(conn_socket,uri+1); close(conn_socket); } } voidapp_exit(){ //回复ctrl+c组合键的默认行为 signal(SIGINT,SIG_DFL); //关闭服务端链接、释放服务端ip和端口 close(res_socket); printf("\n"); exit(0); } ====================================================================== 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/iteye_9368/article/details/82520401。 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。
2023-05-30 18:31:58
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Tornado
...n_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了,怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢?其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中,从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类,让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作(比如查询数据库)。为了简化演示,这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务: python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中,我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码,并将其传递给 MainHandler 的构造函数作为参数。这样一来,每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战,但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话,我还想尝试更多有趣的功能组合,比如结合 Redis 缓存提高性能,或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题,欢迎随时跟我交流呀! 最后祝大家 coding愉快,记得保护好自己的秘密哦~ 😊
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
ElasticSearch
...露在公网下,或者权限设置不当,那可就麻烦了。你可以想想啊,要是你的数据被人偷走了,或者被乱改得面目全非,甚至整个系统都直接崩了,那可真是够呛,绝对不是闹着玩的! 所以,今天我们来聊聊如何优化Elasticsearch的安全性。我会用一些接地气的例子和代码片段,让你轻松理解这些概念。别担心,咱们会一步步来,保证你听得懂! --- 2. 配置SSL/TLS加密通信 首先,咱们得确保数据在传输过程中是安全的。SSL/TLS加密就是用来干这个的。 2.1 为什么需要SSL/TLS? 简单来说,SSL/TLS就像是一层保护罩,让别人即使截获了你的数据包,也看不懂里面的内容。想象一下,你的Elasticsearch集群要是直接暴露在网上,还不设防,那可就相当于把家里保险箱的密码和存折都摆在了大马路上。黑客轻轻松松就能闻到“香味”,啥用户的密码啊、查询出来的机密信息啊,通通被他们盯上,那后果简直不敢想!这简直太可怕了! 2.2 实现步骤 2.2.1 生成证书 首先,我们需要生成自签名证书。虽然自签名证书不能用于生产环境,但它能帮助我们快速测试。 bash openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout elastic.key -out elastic.crt -days 365 -nodes 这段命令会生成一个有效期为一年的证书文件elastic.crt和私钥文件elastic.key。 2.2.2 修改配置文件 接下来,我们需要在Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中启用SSL/TLS。找到以下配置项: yaml xpack.security.http.ssl: enabled: true keystore.path: "/path/to/elastic.keystore" 这里的keystore.path指向你刚刚生成的证书和私钥文件。 2.2.3 启动Elasticsearch 启动Elasticsearch后,客户端连接时必须提供对应的证书才能正常工作。例如,使用curl命令时可以这样: bash curl --cacert elastic.crt https://localhost:9200/ 2.3 小结 通过SSL/TLS加密,我们可以大大降低数据泄露的风险。不过,自签名证书只适合开发和测试环境。如果是在生产环境中,建议购买由权威机构签发的证书。 --- 3. 用户认证与授权 接下来,咱们谈谈用户认证和授权。想象一下,如果没有身份验证机制,任何人都可以访问你的Elasticsearch集群,那简直是噩梦! 3.1 背景故事 有一次,我在调试一个项目时,无意间发现了一个未设置密码的Elasticsearch集群。我当时心里一惊,心想:“乖乖,要是有谁发现这个漏洞,那可就麻烦大了!”赶紧招呼团队的小伙伴们注意一下,提醒大家赶紧加上用户认证功能,别让问题溜走。 3.2 使用内置角色管理 Elasticsearch自带了一些内置角色,比如superuser和read_only。你可以根据需求创建自定义角色,并分配给不同的用户。 3.2.1 创建用户 假设我们要创建一个名为admin的管理员用户,可以使用以下命令: bash curl -X POST "https://localhost:9200/_security/user/admin" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -u elastic \ -d' { "password" : "changeme", "roles" : [ "superuser" ] }' 这里的-u elastic表示使用默认的elastic用户进行操作。 3.2.2 测试用户权限 创建完用户后,我们可以尝试登录并执行操作。例如,使用admin用户查看索引列表: bash curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v" \ -u admin:changeme 如果一切正常,你应该能看到所有索引的信息。 3.3 RBAC(基于角色的访问控制) 除了内置角色外,Elasticsearch还支持RBAC。你可以给每个角色设定超级详细的权限,比如说准不准用某个API,能不能访问特定的索引之类的。 json { "role": "custom_role", "cluster": ["monitor"], "indices": [ { "names": [ "logstash-" ], "privileges": [ "read", "view_index_metadata" ] } ] } 这段JSON定义了一个名为custom_role的角色,允许用户读取logstash-系列索引的数据。 --- 4. 日志审计与监控 最后,咱们得关注日志审计和监控。即使你做了所有的安全措施,也不能保证万无一失。定期检查日志和监控系统可以帮助我们及时发现问题。 4.1 日志审计 Elasticsearch自带的日志功能非常强大。你可以通过配置日志级别来记录不同级别的事件。例如,启用调试日志: yaml logger.org.elasticsearch: debug 将这条配置添加到logging.yml文件中即可。 4.2 监控工具 推荐使用Kibana来监控Elasticsearch的状态。装好Kibana之后,你就能通过网页界面瞅一眼你的集群健不健康、各个节点都在干嘛,还能看看性能指标啥的,挺直观的! 4.2.1 配置Kibana 在Kibana的配置文件kibana.yml中,添加以下内容: yaml elasticsearch.hosts: ["https://localhost:9200"] elasticsearch.username: "kibana_system" elasticsearch.password: "changeme" 然后重启Kibana服务,打开浏览器访问http://localhost:5601即可。 --- 5. 总结 好了,朋友们,今天的分享就到这里啦!优化Elasticsearch的安全性并不是一件容易的事,但只要我们用心去做,就能大大降低风险。从SSL/TLS加密到用户认证,再到日志审计和监控,每一个环节都很重要。 我希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他问题或者经验分享,欢迎随时留言交流!让我们一起打造更安全、更可靠的Elasticsearch集群吧!
2025-05-12 15:42:52
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星辰大海
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...机将config文件设置为只有自己的机器,运行一 下该程序看看,如果不能运行,多机当然就更不行了,这说明本机的设置有问题。如何解 决这一问题,我的经验是,你可以在两台机器上分别建立普通帐号,然后用mpiregister对 该帐号进行注册,如果两台机器上分别运行都可以,则可以试试多机,如果多机连接不同 ,则可能是防火墙等安全设置的问题,可以将防火墙去掉,这样就应该可以了,我们在XP 以及NT上实验都是可行的。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Monday, November 01, 2004 4:39 PM Subject: Re: 请教mpi 单机模拟的命令为: mpirun -np 2 -localonly d:/cpi.exe 成功 两机器名分别为 liu1 liu2,命令为 mpirun -hosts 2 liu1 liu2 d:/cpi.exe 失败 config文件为 config.cfg exe d:/cpi.exe hosts liu1 2 liu2 2 命令为 mpirun d:/config.cfg 失败 加选项-tcp也没用 可执行文件的存放路径都在d盘根目录下 都老师,我想你们都是用linux 的,能不能请您的研究生给在两台 机器上试一下,估计两个小时够了,有你的指点,就会知道问题出在哪。 我们这边也有很多同学在你的书的指引下在linux下进行的,我是进行数值计算,不敢弄那 么复杂,只好在windows下进行,可也不知问题究竟在哪。 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 你运行的具体命令是什么?可以用mpirun -np 2 xxx 和 mpirun configfile 两种方式都 试试,可执行程序两台机器上都要有。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Sunday, October 31, 2004 11:50 AM Subject: Re: 请教mpi 任务管理器里发现有mpd进程,mpiconfig也能找到对方, 我们是在同一个宿舍,用hub相连,这在局域网内应该没问题了, 共享也是可读写的,盘符的格式是一样的,单机可以运行 mpirun -np 2 -localonly c:/ .exe 有结果 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 安装mpich后应该有一个新的mpi进程在运行,用mpiconfig应该能够列出其他的机器才行, 还有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内,另外共享的权限是否是任何用户可以读 写?你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行? ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的, 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号,说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用,我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用,就可以不要考虑太多的安全问题,把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问,按照MPICH自己的设置,你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师: 你好! 我是南京大学系学生,现在正在用mpi进行数值并行编程, 是在windows系统下,同实验室的两台机器,总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码,同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:.南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] 一、预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe,选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如: c:/temp/cpi.exe 注意:确保每台机器均有同样的共享目录,并且可以互相访问!! 12. 打开命令窗口,改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 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。
2023-04-09 11:52:38
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Nacos
...。然后我又检查了权限设置,确保服务有权限访问这些配置。 “权限应该没问题吧,毕竟之前都好好的。”我自言自语道。不过嘛,我总觉得不放心,就随手叫上咱们的运维小伙伴帮我看了一下Nacos服务端的配置权限。没想到一看还真发现了点小问题,仔细一排查才发现权限其实没啥大事儿,一切正常! “看来不是路径和权限的问题,那问题到底出在哪呢?”我有点沮丧,但还是不死心,继续往下查。 --- 三、深入排查 网络连接与超时设置 接下来,我开始怀疑是不是网络连接出了问题。毕竟Nacos是基于网络通信的,如果网络不通畅,那自然会导致读取失败。 我先检查了Nacos服务端的日志,发现并没有什么异常。再瞧瞧服务端的那个监听端口,嘿,8848端口不仅开着呢,而且服务还稳稳地在跑着,一点问题没有! “难道是客户端的网络问题?”我心中一动,赶紧查看了服务端的防火墙规则,确认没有阻断任何请求。接着我又尝试ping了一下Nacos服务端的IP地址,结果发现网络连通性很好。 “网络应该没问题啊,那会不会是超时时间设置得太短了?”我灵机一动,想到之前在其他项目中遇到过类似的问题,可能是客户端等待响应的时间太短,导致请求超时。 于是我修改了Nacos客户端的配置,增加了超时时间: java Properties properties = new Properties(); properties.put(PropertyKeyConst.SERVER_ADDR, "localhost:8848"); properties.put(PropertyKeyConst.CONNECT_TIMEOUT_MS, "5000"); // 增加到5秒 NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); 重新启动服务后,问题依然存在。看来超时时间也不是主要原因。 “真是搞不懂啊,难道是Nacos本身的问题?”我有些泄气,但还是决定继续深挖下去。 --- 四、终极排查 代码逻辑与异常处理 最后,我决定从代码逻辑入手,看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码,开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中,有一个方法是用来获取配置的: java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点,发现它是在服务启动时被调用的。你瞧,服务一启动呢,就会加载一堆东西,像数据库连接池啦,缓存配置啦,各种各样的“装备”都得准备好,这样它才能顺利开工干活呀! “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取?”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿,干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍,就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上,别拖到后面出了幺蛾子。 同时,我还加强了异常处理逻辑,给Nacos的读取操作加上了try-catch块,以便捕获具体的异常信息: java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后,我再次启动服务,终于看到了一条令人振奋的消息:“Config loaded successfully”。 “太好了!”我长舒一口气,“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾,我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的,是个超棒的配置管理工具,但用着用着你会发现,它也不是完美无缺的,各种小问题啊、坑啊,时不时就冒出来折腾你一下。其实吧,这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸,八成是咱们的代码写得有点问题,或者是环境配错了,带偏了Nacos。 “其实啊,调试的过程就像侦探破案一样,需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨:“哎,有时候觉得这问题看起来平平无奇的,可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢!”” 总之,这次经历让我明白了一个道理:遇到问题不要慌,要冷静分析,逐步排查。只有这样,才能找到问题的根本原因,解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助,如果有类似的问题,不妨按照这个思路试试看!
2025-04-06 15:56:57
67
清风徐来
.net
... 4.2 生命周期设置不当 另一个常见的问题是生命周期设置错误。比如说,你要是想弄个单例服务,结果不小心把它设成了 Transient,那每次调用的时候都会新生成一个实例。这就好比你本来想让一个人负责一件事,结果每次都换个人来干,不仅效率低得让人崩溃,搞不好还会出大乱子呢! csharp // 错误示范 services.AddTransient(); // 正确示范 services.AddSingleton(); 记住,单例模式适用于那些无状态或者状态不重要的场景。嘿,想象一下,你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务,要是把它搞成单例模式,那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它,结果就是互相踩脚、搞砸事情,什么竞争条件啦、数据混乱啦,各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子,都想伸手拿饼干,但谁也没个规矩,结果不是抢得太猛把罐子摔了,就是谁都拿不痛快。所以啊,这种情况下,还是别让单例当这个“独裁者”了,分清楚责任才靠谱! 4.3 忘记注册依赖 有时候,我们可能会忘记注册某些依赖项。比如: csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中,那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况,你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论,我们可以看到,虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性,但它并不是万能的。设置搞错了,那可就麻烦大了,小到一个单词拼错了,大到程序跑偏、东西乱套,什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是,在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错,因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时,也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后,我想说的是,编程不仅仅是解决问题的过程,更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣,享受每一次成功的喜悦! 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!😄
2025-05-07 15:53:50
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夜色朦胧
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.../ 安装yarn 并设置为淘宝源 sudo npm install -g yarn sudo yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org -g sudo yarn config set sass_binary_site http://cdn.npm.taobao.org/dist/node-sass -g // 安装cnpm 并设置为淘宝源 sudo npm install -g cnpm -registry=https://registry.npm.taobao.org // 安装vue脚手架3 sudo cnpm install -g @vue/cli@3 sudo ln -s /opt/node/bin/yarn /usr/bin/yarn sudo ln -s /opt/node/bin/cnpm /usr/bin/cnpm 除此之外,还有一种方法,npm命令如上 VERSION=node_14.x DISTRO="$(dpkg --status tzdata|grep Provides|cut -f2 -d'-')" echo "deb https://deb.nodesource.com/$VERSION $DISTRO main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nodesource.list echo "deb-src https://deb.nodesource.com/$VERSION $DISTRO main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/nodesource.list curl -fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource.gpg.key | sudo apt-key add - sudo apt-get -y update sudo apt-get install -y nodejs 5. 安装SVN sudo apt-get install -y subversion 6. 安装Git sudo apt-get install -y git 7. 安装MySQL MySQL :: Download MySQL Community Server 下载Debian版DEB Bundle 解压 进入目录,执行 sudo dpkg -i mysql-{common,community-client,client,community-server,server}_.deb 如果报错,执行 sudo apt-get -f install 中途设置root用户密码 8. 安装PostgreSQL 安装PostgreSQL sudo apt-get install -y postgresql-11 修改postgres用户密码 sudo -u postgres psql 进入后执行SQL ALTER USER postgres WITH PASSWORD 'postgres'; 退出 exit; 9. 安装Redis sudo apt-get install -y redis-server 修改配置文件 sudo vim /etc/redis/redis.conf 重启 sudo systemctl restart redis sudo systemctl enable redis-server 10. 安装Nginx sudo apt-get install -y nginx 修改配置文件 sudo vim /etc/nginx/nginx.conf 重启 sudo systemctl restart nginx sudo systemctl enable nginx 11. 安装VMWare Workstation 下载 https://www.vmware.com/go/getworkstation-linux 放到文件夹,进入,执行 sudo chmod +x VMware-Workstation-Full-17.0.0-20800274.x86_64.bundle sudo ./VMware-Workstation-Full-17.0.0-20800274.x86_64.bundle 安装gcc sudo apt-get install -y gcc 进入控制台,找到VMWare,开始安装,安装过程同Windows 如果如果遇到build environment error错误,执行下列命令后再重新在控制台打开图标 sudo apt-get install -y libcanberra 如果还不行,执行 sudo vmware-modconfig --console --install-all 看看还缺什么 12. 安装百度网盘 官网下载Linux版本的软件:百度网盘 客户端下载 deepin的软件包格式为deb。安装: sudo dpkg -i baidunetdisk_3.5.0_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i baidunetdisk_4.17.7_amd64.deb 如果报错,执行 sudo apt-get -f install 13. 安装WPS 官网下载Linux版本的软件:WPS Office 2019 for Linux-支持多版本下载_WPS官方网站 deepin的软件包格式为deb。安装: sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.10702_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.11691_amd64.deb 如果报错执行 sudo apt-get -f install wps有可能会报缺字体,缺的字体如下,双击安装 百度网盘 请输入提取码 提取码:lexo 14. 安装VS Code 官网下载Linux版本的软件:Visual Studio Code - Code Editing. Redefined deepin的软件包格式为deb。安装: sudo dpkg -i code_1.61.1-1634175470_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i code_1.76.0-1677667493_amd64.deb 如果报错执行 sudo apt-get -f install 15. 安装微信、QQ、迅雷 微信 sudo apt-get install -y com.qq.weixin.deepin QQ sudo apt-get install -y com.qq.im.deepin 迅雷 sudo apt-get install -y com.xunlei.download 16. 安装视频播放器 sudo apt-get -y install smplayer sudo apt-get -y install vlc 17. 安装SSH工具electerm 下载electerm的deb版本 deepin的软件包格式为deb。安装: https://github.com/electerm/electerm/releases/download/v1.25.16/electerm-1.25.16-linux-amd64.deb sudo dpkg -i electerm-1.25.16-linux-amd64.deb 18.安装FTP/SFTP工具FileZilla sudo apt-get -y install filezilla 19. 安装edge浏览器 下载edge浏览器 deepin的软件包格式为deb。安装: 下载 Microsoft Edge sudo apt-get -y install fonts-liberation sudo apt-get -y install libu2f-udev sudo dpkg -i microsoft-edge-beta_95.0.1020.30-1_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i microsoft-edge-stable_110.0.1587.63-1_amd64.deb 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42173947/article/details/119973703。 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。
2023-11-15 19:14:44
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Hive
...缩,能够有效减少文件大小从而节省存储空间。在本文中,GZIP被用来解决大量小文件带来的性能问题,通过压缩这些文件后再导入到Hive中,以提高存储效率和查询性能。 BZIP2 , BZIP2是一种高压缩比的文件压缩算法,相较于GZIP,它能提供更高的压缩率但速度稍慢。BZIP2特别适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集,能够在保证较高压缩比的同时保持较好的数据完整性。本文中,BZIP2被用来演示如何在Hive中创建分区表并启用BZIP2压缩,以优化大规模数据集的存储效率。
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
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... 指定允许上传的文件大小最大为50000字节 --><param name="maximumSize">50000</param></interceptor-ref><!-- 配置默认系统拦截器栈 --><interceptor-ref name="defaultStack"/><!-- param子元素配置了DocUploadAction类中savePath属性值为/upload --><param name="savePath">/upload</param><result>/showFile.jsp</result><!-- 指定input逻辑视图,即不符合上传要求,被fileUpload拦截器拦截后,返回的视图页面 --><result name="input">/uploadFile.jsp</result></action> <action name="docDownload" class="nuc.sw.action.DocDownloadAction"><!-- 指定结果类型为stream --><result type="stream"><!-- 指定下载文件的文件类型 text/plain表示纯文本 --><param name="contentType">application/msword,text/plain</param><!-- 指定下载文件的入口输入流 --><param name="inputName">inputStream</param><!-- 指定下载文件的处理方式与文件保存名 attachment表示以附件形式下载,也可以用inline表示内联即在浏览器中直接显示,默认值为inline --><param name="contentDisposition">attachment;filename="${downloadFileName}"</param><!-- 指定下载文件的缓冲区大小,默认为1024 --><param name="bufferSize">40960</param></result></action><action name="loginAction" class="nuc.sw.action.LoginAction" method="loginMethod"><result name="loginOK">/uploadFile.jsp</result><result name="loginFail">/login.jsp</result><result name="input">/login.jsp</result></action> </package></struts> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/login.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>登录页</title><s:head/></head><body><s:actionerror/><s:fielderror fieldName="err"></s:fielderror><s:form action="loginAction" method="post"> <s:textfield label="用户名" name="username"></s:textfield><s:password label="密码" name="password"></s:password><s:submit value="登陆"></s:submit></s:form></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/showFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>显示上传文档</title></head><body><center><font style="font-size:18px;color:red">上传者:<s:property value="name"/></font><table width="45%" cellpadding="0" cellspacing="0" border="1"><tr><th>文件名称</th><th>上传者</th><th>上传时间</th></tr><s:iterator value="uploadFileName" status="st" var="doc"><tr><td align="center"><a href="docDownload.action?downPath=upload/<s:property value="doc"/>"><s:property value="doc"/> </a></td><td align="center"><s:property value="name"/></td><td align="center"><s:date name="createTime" format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/></td></tr></s:iterator></table></center></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/uploadFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>多文件上传</title></head><body><center><s:form action="docUpload" method="post" enctype="multipart/form-data"><s:textfield name="name" label="姓名" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:submit value="确认上传" align="center"/></s:form></center></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34101492/article/details/78811741。 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。
2023-11-12 20:53:42
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...的内存,并且内存限制设置为200M,下面 是配置文件: memory-request-limit.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demospec:containers:- name: memory-demo-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "200Mi"requests:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在这个配置文件里,args代码段提供了容器所需的参数。-mem-total 150Mi告诉容器尝试申请150M 的内存。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example 验证Pod的容器是否正常运行: kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod里的容器申请了100M的内存和200M的内存限制。 ...resources:limits:memory: 200Mirequests:memory: 100Mi... 启动proxy以便我们可以访问Heapster服务: kubectl proxy 在另外一个命令行窗口,从Heapster服务获取内存使用情况: curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/mem-example/pods/memory-demo/metrics/memory/usage 这个输出显示了Pod正在使用162,900,000字节的内存,大概就是150M。这很明显超过了申请 的100M,但是还没达到200M的限制。 {"timestamp": "2017-06-20T18:54:00Z","value": 162856960} 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example 超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源,那容器就可以使用超过其申请的内存,但是不允许容器使用超过其限制的 资源。如果容器分配了超过限制的内存,这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存, 这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启,kubelet就会重启他,但是会出现其他类型的运行错误。 本实验,我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存,下面的这个Pod的配置文档,它申请50M的内存, 内存限制设置为100M。 memory-request-limit-2.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-2spec:containers:- name: memory-demo-2-ctrimage: vish/stressresources:requests:memory: 50Milimits:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 250Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在配置文件里的args段里,可以看到容器尝试分配250M的内存,超过了限制的100M。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这时候,容器可能会运行,也可能会被杀掉。如果容器还没被杀掉,重复之前的命令直至 你看到这个容器被杀掉: NAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 24s 查看容器更详细的信息: kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉因为超出了内存限制。 lastState:terminated:containerID: docker://65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10fexitCode: 137finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Zreason: OOMKilledstartedAt: null 本实验里的容器可以自动重启,因此kubelet会再去启动它。输入多几次这个命令看看它是怎么 被杀掉又被启动的: kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉,被启动,又被杀掉,又被启动的过程: stevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37sstevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 1/1 Running 2 40s 查看Pod的历史详细信息: kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod一直重复着被杀掉又被启动的过程: ... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511... Warning BackOff Back-off restarting failed container 查看集群里节点的详细信息: kubectl describe nodes 输出里面记录了容器被杀掉是因为一个超出内存的状况出现: Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 配置超出节点能力范围的内存申请 内存的申请和限制是针对容器本身的,但是认为Pod也有容器的申请和限制是一个很有帮助的想法。 Pod申请的内存就是Pod里容器申请的内存总和,类似的,Pod的内存限制就是Pod里所有容器的 内存限制的总和。 Pod的调度策略是基于请求的,只有当节点满足Pod的内存申请时,才会将Pod调度到合适的节点上。 在这个实验里,我们创建一个申请超大内存的Pod,超过了集群里任何一个节点的可用内存资源。 这个容器申请了1000G的内存,这个应该会超过你集群里能提供的数量。 memory-request-limit-3.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-3spec:containers:- name: memory-demo-3-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "1000Gi"requests:memory: "1000Gi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的状态: kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 输出显示Pod的状态是Pending,因为Pod不会被调度到任何节点,所有它会一直保持在Pending状态下。 kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-3 0/1 Pending 0 25s 查看Pod的详细信息包括事件记录 kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 这个输出显示容器不会被调度因为节点上没有足够的内存: Events:... Reason Message------ -------... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3). 内存单位 内存资源是以字节为单位的,可以表示为纯整数或者固定的十进制数字,后缀可以是E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.比如,下面几种写法表示相同的数值:alue: 128974848, 129e6, 129M , 123Mi 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 如果不配置内存限制 如果不给容器配置内存限制,那下面的任意一种情况可能会出现: 容器使用内存资源没有上限,容器可以使用当前节点上所有可用的内存资源。 容器所运行的命名空间有默认内存限制,容器会自动继承默认的限制。集群管理员可以使用这个文档 LimitRange来配置默认的内存限制。 内存申请和限制的原因 通过配置容器的内存申请和限制,你可以更加有效充分的使用集群里内存资源。配置较少的内存申请, 可以让Pod跟任意被调度。设置超过内存申请的限制,可以达到以下效果: Pod可以在负载高峰时更加充分利用内存。 可以将Pod的内存使用限制在比较合理的范围。 清理 删除命名空间,这会顺便删除命名空间里的Pod。 kubectl delete namespace mem-example 译者:NickSu86 原文链接 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/99694937。 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。
2023-12-23 12:14:07
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Beego
...这个例子中,我们首先设置了配置文件的名字和路径,然后通过 LoadAppConfig 方法加载配置文件。要是加载的时候挂了,就会蹦出个错误信息。咱们可以用 fmt.Println 把这个错误打出来,这样就能知道到底哪里出问题啦! 3. 3. 第三步 日志记录的重要性 在处理配置文件解析错误时,日志记录是一个非常重要的环节。通过记录详细的日志信息,我们可以更好地追踪问题的根源。 Beego 提供了强大的日志功能,我们可以很容易地将日志输出到控制台或文件中。下面是一个使用 Beego 日志模块的例子: go package main import ( "github.com/beego/beego/v2/server/web" "log" ) func main() { // 设置日志级别 log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile) // 加载配置文件 err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { log.Fatalf("Failed to load configuration: %v", err) } // 继续执行其他逻辑 log.Println("Configuration loaded successfully.") } 在这个例子中,我们设置了日志的格式,并在加载配置文件时使用了 log.Fatalf 来记录错误信息。这样,即使程序崩溃,我们也能清楚地看到哪里出了问题。 4. 我的经验总结 经过多次实践,我发现处理配置文件解析错误的关键在于耐心和细心。很多时候,问题并不是特别复杂,只是我们一时疏忽导致的。所以啊,在写代码的时候,得养成好习惯,像时不时瞅一眼配置文件是不是整整齐齐的,别让那些键值对出问题,不然出了bug找起来可够呛。 同时,我也建议大家多利用 Beego 提供的各种工具和功能。Beego 是一个非常成熟的框架,它已经为我们考虑到了很多细节。只要我们合理使用这些工具,就能大大减少遇到问题的概率。 最后,我想说的是,编程其实是一个不断学习和成长的过程。当我们遇到困难时,不要气馁,也不要急于求成。静下心来,一步步分析问题,总能找到解决方案。这就跟处理配置文件出错那会儿似的,说白了嘛,只要你能沉住气,再琢磨出点门道来,这坎儿肯定能迈过去! 5. 结语 好了,今天的分享就到这里了。希望能通过这篇文章,让大家弄明白在 Beego 里怎么正确解决配置文件出错的问题,这样以后遇到类似情况就不会抓耳挠腮啦!如果你还有什么疑问或者更好的方法,欢迎随时跟我交流。我们一起进步,一起成为更优秀的开发者! 记住,编程不仅仅是解决问题,更是一种艺术。愿你在编程的道路上越走越远,越走越宽广!
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
Hadoop
...。它将文件分割成固定大小的数据块(默认128MB),并将这些数据块分布存储在由多个服务器组成的集群中。为了提高数据的可靠性和可用性,HDFS会对每个数据块创建多个副本,默认情况下每个数据块会有三个副本。这些副本会被放置在不同的服务器上,当某台服务器发生故障时,数据仍可以从其他服务器获取,从而避免数据丢失。这种分布式存储方式不仅提高了系统的容错能力,还便于实现负载均衡。 伪分布式模式 , 这是一种特殊的Hadoop运行模式,允许用户在一个物理机器上模拟完整的Hadoop集群环境。在这种模式下,所有的Hadoop服务都在同一台机器上运行,但它们彼此独立,就像在真实的分布式环境中一样。这种方式非常适合初学者和小型项目,因为它不需要额外的硬件成本就能体验Hadoop的各项功能。通过伪分布式模式,用户可以练习文件上传、下载、查看副本分布等基本操作,为后续在真实集群环境中部署和管理Hadoop打下坚实的基础。此外,由于只需要一台机器即可完成配置,因此调试和解决问题也变得更加方便快捷。 副本策略 , HDFS中的一个重要概念,指的是如何决定文件数据块副本的存放位置。默认的副本策略考虑到了网络拓扑结构,旨在优化数据访问性能和系统稳定性。通常情况下,第一个副本会存放在与客户端最接近的节点上,这样可以减少网络延迟;第二个副本则会放到另一个机架上,以增加数据的容灾能力;第三个副本通常会放在同一个机架内的其他节点上,以便在本机架内实现快速恢复。这种策略有助于平衡数据冗余带来的存储开销与读取效率之间的关系。当然,用户也可以根据实际需求自定义副本策略,比如指定所有副本都位于同一机架内,或者按照特定规则分配副本位置,从而满足不同的业务场景需求。
2025-03-26 16:15:40
97
冬日暖阳
NodeJS
...解析数据并将对应的值设置为进度条的当前值,从而动态更新页面上的可视化效果,让用户能够清晰地了解系统的实时运行状况。
2025-05-06 16:24:48
74
清风徐来
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...os中取得硬件时间,设置为系统时间。 1.1 date命令 用来查看和设置系统时间 date 查看系统当前时间sudo date -s "2023-03-18 11:16:10" 修改系统时间为 "xxxx-xx-xx xx:xx:xx"===============================================================================nvidia@nvidia-desktop:~$ dateВт мар 18 11:16:27 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo date -s "2023-03-18 11:16:10"[sudo] password for nvidia:Вт мар 18 11:16:10 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$ 硬件时间的设置,可以用hwclock 1.2 hwclock 命令 查看当前硬件时间 注意:hwclock 所有命令需要使用root 权限 nvidia@nvidia-desktop:~$ hwclockhwclock: Cannot access the Hardware Clock via any known method.hwclock: Use the --debug option to see the details of our search for an access method.nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo hwclock2023-03-21 11:18:49.607690+0800nvidia@nvidia-desktop:~$ 将系统时间同步到硬件时间 hwclock -w 将硬件时间同步到系统时间 hwclock -s 二、不同机器间时间同步 为了避免主机时间因为长期运作下所导致的时间偏差,进行时间同步(synchronize)的工作是非常必要的。Linux系统下,一般使用ntp服务器来同步不同机器的时间。一台机器,可以同时是ntp服务器和ntp客户机。 2.1 ntpdate命令实现 ntpdate 安装: yum install ntpdate -y Centos系统======================================sudo apt install ntpdate Ubuntu系统 时间同步 sudo ntpdate -u cn.pool.ntp.org18 Mar 18:25:22 ntpdate[18673]: adjust time server 84.16.73.33 offset 0.015941 sec 使用ntpdate 只是强制将系统时间设置为ntp服务器时间,如果cpu tick有问题,时间还是会不准。所以,一般配合cron命令,来进行定期同步设置。比如,在crontab中添加: sudo crontab -e0 12 /usr/sbin/ntpdate 192.168.10.110 上述命令的意思是:每天的12点整,从192.168.10.110 ntp服务器同步一次时间(前提是 192.168.10.110有ntp服务)。 2.2 Ntp客户端代码实现 本质上还是创建socket连接去获取ntp服务的时间与本地时间比较,不一致修改本机时间即可。 NtpClient.h //// Created by lwang on 2023-03-18.//ifndef NTP_CLIENT_Hdefine NTP_CLIENT_Hinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <string.h>include <time.h>include <iostream>include <unistd.h>include <sys/select.h>include <sys/time.h>include <sys/socket.h>include <arpa/inet.h>include <netdb.h>include <errno.h>include <endian.h>include <map>include <string>include <mutex>using namespace std;define NTP_LI 0define NTP_VERSION_NUM 3define NTP_MODE_CLIENT 3define NTP_MODE_SERVER 4define NTP_STRATUM 0define NTP_POLL 4define NTP_PRECISION -6define NTP_MIN_LEN 48define NTP_SERVER_PORT 123define NTP_SERVER_ADDR "119.28.183.184"define TIMEOUT 2define BUFSIZE 1500define JAN_1970 0x83aa7e80define NTP_CONV_FRAC32(x) (uint64_t)((x) ((uint64_t)1 << 32))define NTP_REVE_FRAC32(x) ((double)((double)(x) / ((uint64_t)1 << 32)))define NTP_CONV_FRAC16(x) (uint32_t)((x) ((uint32_t)1 << 16))define NTP_REVE_FRAC16(x) ((double)((double)(x) / ((uint32_t)1 << 16)))define USEC2FRAC(x) ((uint32_t)NTP_CONV_FRAC32((x) / 1000000.0))define FRAC2USEC(x) ((uint32_t)NTP_REVE_FRAC32((x)1000000.0))define NTP_LFIXED2DOUBLE(x) ((double)(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->intpart) - JAN_1970 + FRAC2USEC(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->fracpart)) / 1000000.0))struct s_fixedpt{uint16_t intpart;uint16_t fracpart;};struct l_fixedpt{uint32_t intpart;uint32_t fracpart;};struct ntphdr{if __BYTE_ORDER == __BID_ENDIANunsigned int ntp_li : 2;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_mode : 3;endifif __BYTE_ORDER == __LITTLE_ENDIANunsigned int ntp_mode : 3;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_li : 2;endifuint8_t ntp_stratum;uint8_t ntp_poll;int8_t ntp_precision;struct s_fixedpt ntp_rtdelay;struct s_fixedpt ntp_rtdispersion;uint32_t ntp_refid;struct l_fixedpt ntp_refts;struct l_fixedpt ntp_orits;struct l_fixedpt ntp_recvts;struct l_fixedpt ntp_transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程,个人觉得老师讲得不错, 分享给大家:[Linux,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis, fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker, TCP/IP,协程,DPDK等技术内容,点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 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。
2023-03-01 12:56:47
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...ViewPort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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...,在编译时决定了数组大小int arr[10];// 通过指针创建在堆上的数组,可在运行时动态指定数组大小,但需要手动释放内存int arr = new int[10];// 通过std::vector容器创建动态数组,无需手动释放数组内存vector<int> arr(10);// 通过unique_ptr创建动态数组,也无需手动释放数组内存,比vector更轻量化unique_ptr<int[]> arr(new int[10]); 这里需要注意的是,不管vector还是unique_ptr,虽然可以帮我们自动释放数组内存,但如果数组的元素是复杂数据类型时,我们还需要在其析构函数中正确释放内存。 真正的智能指针:shared_ptr auto_ptr和unique_ptr都有或多或少的缺陷,因此C++11还推出了shared_ptr,这也是目前工程内使用最多最广泛的智能指针,他使用引用计数(感觉有参考Objective-C的嫌疑),实现对同一块内存可以有多个引用,在最后一个引用被释放时,指向的内存才释放,这也是和unique_ptr最大的区别。 另外,使用shared_ptr过程中有几点需要注意: 构造shared_ptr的方法,如下示例代码所示,我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr,禁止使用裸指针赋值的方式,这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造,不推荐,裸指针被释放后,shared_ptr就野了,不能完全控制裸指针的生命周期,失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针,使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数,一般做法,让shared_ptr接管裸指针的生命周期,更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared,推荐做法,更符合工厂模式,可以连代码中的所有new,更高效;方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针,也就是智能指针的指针,这听起来就很奇怪,但开发中我们还需要注意,使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时,引用计数并不会加一,操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组,在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组,而shared_ptr同样可以做到,不过稍微复杂一点,如下代码所示,除了要显示指定析构方法外(因为默认是T的析构函数,不是T[]),另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>,非常有迷惑性,看不出来是数组,最后不能直接使用下标读写数组,要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以,不推荐使用shared_ptr来创建动态数组,尽量使用unique_ptr,这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型,实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素,需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态,在我们使用裸指针时,实现多态就免不了定义虚函数,那么用shared_ptr时也不例外,不过有一处是可以省下的,就是析构函数我们不需要定义为虚函数了,如下面代码所示: class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B,再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用,笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C,而OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。
2023-02-24 18:25:46
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Hadoop
...本地性。比如说,默认设置下,HDFS会把文件的备份分散存到集群里的不同机器上。不过呢,如果你想让这个过程变得更高效或者更适合自己的需求,完全可以去调整那个叫dfs.replication的参数! xml dfs.replication 3 3. 磁盘I/O瓶颈 磁盘读写速度是影响HDFS性能的一个重要因素。要是你的服务器用的是那些老掉牙的机械硬盘,那读文件的速度肯定就慢得像乌龟爬了。 实验验证: 为了测试磁盘I/O的影响,可以尝试将一部分数据迁移到SSD上进行对比实验。好啦,想象一下,你手头有一堆日志文件要对付。先把它们丢到普通的老硬盘(HDD)里待着,然后又挪到固态硬盘(SSD)上,看看读取速度变了多少。是不是感觉像在玩拼图游戏,只不过这次是在折腾文件呢? 三、进阶优化技巧 经过前面的分析,我们可以得出结论:要提高HDFS的读取速度,不仅仅需要关注硬件层面的问题,还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议: 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量,车道越多,车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说,增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作: 联系你的网络管理员,询问是否有可能升级现有的网络基础设施,比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下,HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而,在某些特殊场景下,这种做法并不一定是最优解。比如说,你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿,那就可以把副本都放一块儿,这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了,也不用跑太远浪费时间啦! 配置修改: xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭,拿出来就能直接吃,不用重新加热。HDFS也有类似的机制,叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊,那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里,这样下次再用的时候就嗖的一下快多了! 启用步骤: bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论,我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实,无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈,都不是不可克服的障碍。其实吧,只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试,肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后,我想说的是,作为一名技术人员,我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败,也不要急于求成,因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发,让我们一起努力,让Hadoop变得更加高效可靠吧! --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题,请随时留言交流。咱们共同进步,一起探索大数据世界的奥秘!
2025-05-04 16:24:39
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月影清风
Mahout
...时光流分析面临着数据量大、数据类型多样、数据更新速度快等挑战。然而,正是这些挑战也为AI技术的应用提供了广阔的舞台。通过深度学习、自然语言处理、强化学习等AI技术,实时光流分析系统能够实现对复杂市场动态的深度理解与预测,比如预测股票价格波动、识别欺诈交易、优化投资组合等。这些应用不仅提高了金融决策的效率和准确性,也促进了金融市场的透明度和公平性。 AI在金融风控中的应用 在金融风控领域,实时光流分析与AI的结合尤为显著。通过对社交媒体情绪分析、网络公开信息挖掘、用户行为轨迹追踪等多维度数据的实时分析,金融机构能够更早地发现潜在的信用风险和欺诈行为。例如,通过分析用户的网络活动模式,AI系统可以识别出异常行为,进而采取预警措施,有效防范金融犯罪。此外,AI还可以通过预测模型帮助银行和信贷机构评估贷款申请人的信用风险,实现自动化审批流程,提高服务效率。 未来趋势与展望 随着5G、物联网、边缘计算等新技术的普及,实时光流分析与AI在金融领域的应用将更加广泛。未来,金融机构将能够实时处理海量的物联网设备产生的数据,实现智能资产管理、个性化金融服务等创新应用。同时,随着法律法规的完善和技术标准的统一,实时光流分析与AI在金融行业的应用将更加规范和成熟,为金融市场的健康发展提供坚实的技术支撑。 实时光流分析与AI在金融领域的深度融合,正引领着金融科技创新的新潮流,不仅推动了金融行业的数字化转型,也为全球经济的可持续发展注入了新的活力。随着技术的不断进步与应用场景的不断拓展,这一领域的发展前景无疑充满了无限可能。
2024-09-06 16:26:39
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月影清风
Docker
...tml路径下,同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了? 不过,单独使用Docker虽然强大,但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观,几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况,还是想启动新的容器,甚至连网络和卷的管理,都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦! 比如,如果你想快速创建一个新的MySQL容器,只需要打开Portainer的Web界面,点击“Add Container”,然后填写几个基本信息即可: yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便? 另外,Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”(就是容器)里用掉的CPU和内存情况,而且还能像穿越空间一样,去访问别的机器上跑着的那些“小房子”(Docker实例)。这种功能对于运维人员来说简直是福音! --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者,或者正在运营一个大规模的服务集群,那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具,更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下,你的公司有好几台服务器,分别放在地球上的不同角落,有的在美国,有的在欧洲,还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务,比如网站、数据库啥的。这时候,Rancher就派上用场了!它就像一个超级贴心的小管家,让你不用到处切换界面,在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作,省时又省力! 举个例子,如果你想在Rancher中添加一个新的节点,只需要几步操作即可完成: 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息(IP地址、SSH密钥等)。 4. 等待几分钟,Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功,你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如,用Kubernetes部署一个Redis集群: bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单,但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好,让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik,这是一个轻量级的反向代理工具,专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊,就是能跟Docker完美地融为一体,还能根据容器上的标签,自动调整路由规则呢! 比如说,你有两个服务分别监听在8080和8081端口,现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签: yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来,当用户访问service1.example.com时,Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器;而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效,还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了,到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer,再到Rancher和Traefik,每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是,先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿,图个省事儿快点搞起来,那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿,或者要做大范围的部署,那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦! 当然啦,技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊,很多时候你会发现,最适合你的工具不一定是最火的那个,而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样,别人觉得好看的根本不合脚,而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服!所以啊,在用这些工具的时候,别光顾着看,得多动手试试,边用边记下自己的感受和想法,这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么问题或者想法,欢迎随时留言交流哦~咱们下次再见啦!
2025-04-16 16:05:13
97
月影清风_
Hadoop
...想保留原来的访问控制设置。这就需要用到跨访问控制协议迁移的技术了。 为什么要关心这个功能呢?因为现实世界中,企业往往会有多种操作系统和存储环境。要是你对文件的权限管理不当,那可就麻烦了,要么重要数据被泄露出去,要么一不小心就把东西给搞砸了。而Hadoop通过其强大的灵活性,完美地解决了这个问题。 --- 三、Hadoop如何实现跨访问控制协议迁移? 接下来,让我们来看看Hadoop是如何做到这一点的。其实,这主要依赖于Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和它的API库。为了更好地理解,我们可以一步步来分析。 3.1 HDFS的基本概念 HDFS是Hadoop的核心组件之一,它是用来存储大量数据的分布式文件系统。这就像是一个超大号的硬盘,不过它有点特别,不是集中在一个地方存东西,而是把数据切成小块,分散到不同的“小房间”里去。这样做的好处是即使某个节点坏了,也不会影响整个系统的运行。 HDFS还提供了一套丰富的接口,允许开发者自定义文件的操作行为。这就为实现跨访问控制协议迁移提供了可能性。 3.2 实现步骤 实现跨访问控制协议迁移大致分为以下几个步骤: (1)读取源系统的访问控制信息 第一步是获取源系统的访问控制信息。比如,如果你正在从Linux系统迁移到Windows系统,你需要先读取Linux上的ACL配置。 java // 示例代码:读取Linux ACL import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; public class AccessControlReader { public static void main(String[] args) throws IOException { Path path = new Path("/path/to/source/file"); FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到,Hadoop已经为我们封装好了相关的API,调用起来非常方便。 (2)转换为目标系统的格式 接下来,我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如,将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码:模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数,但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 (3)应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码:应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤,我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解,我准备了一个完整的案例。好啦,想象一下,我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器,而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样,不能搞错! 4.1 准备工作 首先,确保你的开发环境中已经安装了Hadoop,并且配置好相关的依赖库。此外,还需要准备两台机器,一台装有Linux系统,另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来,我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后,我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后,将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后,你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统,并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇? --- 五、总结与展望 通过这篇文章,我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具,更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师,不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题,还时不时敲打我们:嘿,别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊! 未来,随着技术的发展,Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题,一起在这个充满挑战的世界里不断前行! 加油吧,程序员们!
2025-04-29 15:54:59
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风轻云淡
转载文章
...cccb097be 批量合并处理B站视频->https://www.wandouip.com/t5i227224/ You-Get->https://you-get.org/ 思路 首先打开了PC端斗鱼视频一个链接:https://v.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 发现一个参数在链接中 0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现了一个很重要的文件:playlist.m3u8 里面包含了数个 .ts 的网络地址; .ts 文件是可以播放的视频片段; 发现 可以通过合并 .ts 片段可以得到完整视频; 出现一个问题:playlist.m3u8 怎么获取? 发现:https://v.douyu.com/api/stream/getStreamUrl 可以获取 playlist.m3u8 文件地址; 需要POST传入一些参数才行,发现: sign 参数是一种签名,一般通过JS生成,找了半天没有方法生成 sign 参数; 通过查阅大佬文献发现:手机端的斗鱼视频有接口可以直接获取 playlist.m3u8 文件地址,成功越过 sign 签名防线; 手机端斗鱼视频链接:https://vmobile.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现:https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad; 这就解决了playlist.m3u8 文件获取问题:json[‘data’][‘video_url’] 第一个难题解决!!; 综上所述,整理一下具体采集流程: 获取vid = 0Q8mMY0xXDL749Ad (就是链接中的参数); 通过 https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad 获取 playlist.m3u8 文件地址; 解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件; 下载所有 .ts 文件; 合并 .ts 成视频文件输出; Python实现 不要开启线程池,因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表,2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录,【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录,【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。
2023-12-18 11:34:00
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