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...tion { // 创建MemCache客户端，设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器！"); } } 这里的关键是5000，表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值，比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候，一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下，我们可以加入重试机制，让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例： python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器！") return client except Exception as e: print(f"连接失败，重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器，请检查配置！") client = connect_to_memcache() 在这个例子中，程序会尝试三次连接MemCache服务器，每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败，就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后，建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具（比如MemAdmin）查看服务器的健康状况，包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高，可以考虑增加MemCache实例数量，或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕，可怕的是不去面对 好了，到这里，关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑，但只要我们用心去研究，总能找到解决方案。 最后想说的是，技术这条路没有捷径，遇到问题不要急躁，多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助，如果你还有什么疑问，欢迎随时来找我讨论！😄 祝大家编码愉快！

..._CODE是一个字典结构，将字符或特殊键与对应的虚拟键码关联起来。例如，在文中提到的VK_CODE A 等于0x41，表示字母\ A\ 在系统内部被识别为0x41这个特定数值，程序通过调用keybd_event函数并传入对应虚拟键码来模拟按下或释放该键。 win32api模块 , win32api是Python的一个库，提供了对Windows API（应用程序接口）的访问功能。它允许Python程序员以编程方式执行许多Windows操作系统的底层任务，如模拟用户输入、控制窗口、处理文件和目录等。在本文中，作者利用win32api模块中的mouse_event和keybd_event函数实现了对鼠标点击、移动以及键盘按键的模拟操作，这对于自动化测试、脚本编写以及需要自动交互的应用场景尤为实用。 用户界面自动化（UI Automation） , 用户界面自动化是一种软件测试方法和技术，旨在通过编写脚本或程序代替人工操作，实现对应用程序用户界面的各种元素（如按钮、文本框、菜单等）进行自动化的点击、输入、验证等交互行为。在本文中，作者通过Python win32api模块模拟键盘和鼠标事件，从而实现在Windows环境下对用户界面的自动化控制，这是用户界面自动化的一种具体实践形式，常用于提高测试效率、减少重复工作并确保软件功能稳定可靠。

...解这个问题，我们可以创建一个简单的案例。想象一下，我们有个叫Solr的小工具，专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是，它不是个孤军奋战的英雄，还需要借助外面的朋友——那个外部API，来给我们多提供一些额外的线索和细节，就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样，当我们用Solr搜索的时候，就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程： python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中，fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据，如果请求失败或API不可用，那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时，这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务，可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据，可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时，可以回退使用缓存数据，直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑，当第一次请求失败后，可以设置一定的时间间隔后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略，我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而，重要的是要持续监控系统的运行状况，并根据实际情况调整优化措施。嘿，你听说了吗？科技这玩意儿啊，那可是越来越牛了！你看，现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊，说不定能搞出个既高效又结实的办法，帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的，对吧？哎呀，兄弟！构建一个稳定又跑得快的搜索系统，那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的，这些服务就像是你家里的电器，得选对了，用好了，整个家才能舒舒服服的。所以啊，咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的，它们之间怎么配合，还有万一出了点小状况，咱们能不能快速应对。这样，咱们的搜索系统才能稳如泰山，嗖嗖地飞快，用户一搜就满意，那才叫真本事呢！ --- 请注意，以上代码示例是基于Python和相关库编写的，实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。

...数据可视化库，它能够创建各种静态、动态、交互式的图表，包括直方图、散点图、线图、饼图等。在本文中，作者使用matplotlib来绘制展示721法则的饼状图，直观地呈现了实践、交流与反馈、培训与学习之间的比例关系。 Python全套学习资料 , 这里指的是为了帮助初学者或进阶者更好地掌握Python编程技能而提供的系列学习资源集合，包含了视频教程、实战案例、源代码、课件、面试真题以及电子书籍等多种形式的学习材料。这些资料覆盖了Python入门到高阶的各种知识点，并结合实际应用场景，旨在全方位提升学习者的理论知识和实践经验。文章末尾，作者提供了免费领取这些Python全套学习资料的方式，以支持更多人通过实践来提升Python编程能力。

...2.1 持久化与日志结构 Kafka将所有数据存储在日志文件中，并通过持久化机制确保数据不会因为服务器宕机而丢失。简单来说，就是把消息写入磁盘而不是内存。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "my-key", "my-value")); producer.close(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区（Partition）来分摊负载，同时通过副本（Replica）机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本，其中一个为主副本，其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式，你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者，我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置： - acks：控制生产者的确认级别。设置为"all"时，意味着必须等待所有副本确认。 - retries：指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达，Kafka会自动重试。 - linger.ms：控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒，即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中，我们设置了retries=3和linger.ms=5，这意味着即使遇到短暂的网络问题，Kafka也会尝试最多三次重试，并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式，一个叫 earliest，一个叫 latest。简单来说，earliest 就是从头开始补作业，把之前没看过的消息全都读一遍；而 latest 则是直接从最新的消息开始看，相当于跳过之前的存档，直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能，这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论，我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出，靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景，比如数据爆炸、服务器宕机啥的，然后还给配齐了神器，专门对付这些麻烦事儿。 然而，正如任何技术一样，Kafka也不是万能的。在实际应用中，我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊，在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下，就得调整一下每次处理的任务量，别一下子搞太多，慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度，晚一秒钟都不行的那种，那就得想办法把发东西的时间间隔调短点，越快越好！ 总之，Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势！如果你有任何疑问或想法，欢迎随时交流哦~

...等操作，或者根据需要创建不同权限级别的用户账号，仅赋予查看部分服务器或服务状态的权限。 主机组定义文件hostgroups.cfg , 在Nagios中，主机组是一个逻辑概念，用来将具有相同特性和管理要求的一组主机归类在一起。主机组定义文件hostgroups.cfg则是用来描述和管理这些主机组的配置文件。在实际应用中，管理员可以通过此文件方便地将多台服务器按业务功能、地理位置或其他标准划分为主机组，便于在Nagios Web界面进行统一管理和查看整个主机组的状态信息，而不是逐个单独关注单个主机的状态。例如，可以创建一个名为“MySQL主机组”的主机组，将所有运行MySQL数据库服务的服务器加入其中，从而实现对一组特定服务器集中监控和报告。

...和解决方案，比如数据结构、算法设计与分析、操作系统原理、网络协议等。在文中提到的阿里巴巴面试中，“八股文”指的是应聘者需要对这些基础知识有深入理解和扎实掌握，因为这是考察他们专业素养的重要环节。 独角兽公司 , 独角兽公司源自风险投资行业的术语，特指那些估值超过10亿美元且未上市的初创企业。在本文语境下，独角兽公司代表了在望京地区具有一定规模、发展迅速、市场前景广阔、具有高成长潜力的非上市公司，如阿里巴巴集团下的诸多子公司及文中提及的其他知名互联网企业。 JAVA开发工程师 , JAVA开发工程师是软件开发领域的一种职位，主要负责使用Java编程语言进行软件系统的设计、编码、测试和维护工作。在文中，JAVA开发工程师是一个高频出现的技术岗位，众多公司在金九银十求职季招聘的重点对象，因其跨平台、面向对象特性以及广泛应用于互联网后台服务端开发而受到业界青睐。 六险一金 , 六险一金是中国大陆地区较为全面的社会保险和住房公积金福利制度的简称。它包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、补充医疗保险（部分公司提供）以及住房公积金。在本文中，各家公司为吸引优秀人才，均提供了包含六险一金在内的综合福利待遇。 年终奖 , 年终奖是指企业在每年度末向员工发放的一种奖金形式，用于表彰员工一年来的工作业绩和贡献。文中提到的多家公司都提到了年终奖作为其福利待遇的一部分，这不仅是对员工工作成果的认可，也是激励员工积极工作的有效手段。 股票期权 , 股票期权是一种长期激励机制，允许员工在未来特定时间内以预先约定的价格购买公司股票的权利。在本文所述的互联网公司中，很多公司向员工提供股票期权作为福利之一，旨在让员工分享公司的成长收益，增强归属感，并鼓励员工与公司共同长期发展。

...支持。为此，我们需要创建一个特殊的文件叫Dockerfile。这个名字是固定的，不能改哦。 进入项目根目录，创建一个空文件名为Dockerfile，然后在里面输入以下内容： dockerfile 使用官方的Node.js镜像作为基础镜像 FROM node:16-alpine 设置工作目录 WORKDIR /app 将当前目录下的所有文件复制到容器中的/app目录 COPY . /app 安装项目依赖 RUN npm install 暴露端口 EXPOSE 3000 启动应用 CMD ["node", "index.js"] 这段代码看起来有点复杂，但其实逻辑很简单： 1. FROM node:16-alpine 告诉Docker从官方的Node.js 16版本的Alpine镜像开始构建。 2. WORKDIR /app 指定容器内的工作目录为/app。 3. COPY . /app 把当前项目的文件拷贝到容器的/app目录下。 4. RUN npm install 在容器内执行npm install命令，安装项目的依赖。 5. EXPOSE 3000 声明应用监听的端口号。 6. CMD ["node", "index.js"]：定义容器启动时默认执行的命令。 保存完Dockerfile后，我们可以试着构建镜像了。 --- 5. 构建并运行Docker镜像 在项目根目录下运行以下命令来构建镜像： bash docker build -t my-node-app . 这里的. 表示当前目录，my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后，可以用以下命令查看是否成功生成了镜像： bash docker images 输出应该类似这样： REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着，我们可以启动容器试试看： bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释： - -d：以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000：将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app：使用的镜像名称。 启动成功后，访问http://localhost:3000/，你会发现依然可以看到“Hello World”！这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄

...onsole 上已经创建了一个名为 my-secret 的密钥，并且它里面保存了我们的数据库密码。我们可以这样从 Secret Manager 中读取这个值： python from google.cloud import secretmanager def access_secret_version(project_id, secret_id, version_id): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}" response = client.access_secret_version(name=name) payload = response.payload.data.decode('UTF-8') return payload 使用示例 db_password = access_secret_version("your-project-id", "my-secret", "latest") print(f"Database Password: {db_password}") 这段代码做了什么呢？很简单，它实例化了一个 SecretManagerServiceClient 对象，然后根据提供的项目 ID、密钥名称以及版本号去访问对应的密钥内容。注意这里的 version_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~ 😊

...t;!-- 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。

...好了。 接下来，我们创建项目文件夹，并初始化 npm： bash mkdir real-time-monitor cd real-time-monitor npm init -y 然后安装必要的依赖包。这里我们用到两个核心库：Express 和 ws（WebSocket 库）。Express 是用来搭建 HTTP 服务的，ws 则专门用于 WebSocket 通信。 bash npm install express ws 接下来，我们写一个最基础的 HTTP 服务，确保环境能正常工作： javascript // server.js const express = require('express'); const app = express(); app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(Server is running on port ${PORT}); }); 保存文件后运行 node server.js，然后在浏览器输入 http://localhost:3000，应该能看到 “Hello World!”。到这里，我们的基本框架已经搭好了，是不是感觉还挺容易的？ --- 3. 第二步 引入 WebSocket 现在我们有了一个 HTTP 服务，接下来该让 WebSocket 上场了。WebSocket 的好处就是能在浏览器和服务器之间直接搭起一条“高速公路”，不用老是像发短信那样频繁地丢 HTTP 请求过去，省时又高效！为了方便，我们可以直接用 ws 库来实现。 修改 server.js 文件，添加 WebSocket 相关代码： javascript // server.js const express = require('express'); const WebSocket = require('ws'); const app = express(); const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 }); wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); // 接收来自客户端的消息 ws.on('message', (message) => { console.log(Received message => ${message}); ws.send(You said: ${message}); }); // 当客户端断开时触发 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); app.get('/', (req, res) => { res.sendFile(__dirname + '/index.html'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(HTTP Server is running on port ${PORT}); }); 这段代码做了几件事： 1. 创建了一个 WebSocket 服务器，监听端口 8080。 2. 当客户端连接时，打印日志并等待消息。 3. 收到消息后，会回传给客户端。 4. 如果客户端断开连接，也会记录日志。 为了让浏览器能连接到 WebSocket 服务器，我们还需要一个简单的 HTML 页面作为客户端入口： html Real-Time Monitor WebSocket Test Send Message 这段 HTML 代码包含了一个简单的聊天界面，用户可以在输入框中输入内容并通过 WebSocket 发送到服务器，同时也能接收到服务器返回的信息。跑完 node server.js 之后，别忘了打开浏览器，去 http://localhost:3000 看一眼，看看它是不是能正常转起来。 --- 4. 第三步 扩展功能——实时监控数据 现在我们的 WebSocket 已经可以正常工作了，但还不能算是一个真正的监控面板。为了让它更实用一点，咱们不妨假装弄点监控数据玩玩，像CPU用得多不多、内存占了百分之多少之类的。 首先，我们需要一个生成随机监控数据的函数： javascript function generateRandomMetrics() { return { cpuUsage: Math.random() 100, memoryUsage: Math.random() 100, diskUsage: Math.random() 100 }; } 然后，在 WebSocket 连接中定时向客户端推送这些数据： javascript wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); setInterval(() => { const metrics = generateRandomMetrics(); ws.send(JSON.stringify(metrics)); }, 1000); // 每秒发送一次 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); 客户端需要解析接收到的数据，并动态更新页面上的信息。我们可以稍微改造一下 HTML 和 JavaScript： html CPU Usage: Memory Usage: Disk Usage: javascript socket.onmessage = (event) => { const metrics = JSON.parse(event.data); document.getElementById('cpuProgress').value = metrics.cpuUsage; document.getElementById('memoryProgress').value = metrics.memoryUsage; document.getElementById('diskProgress').value = metrics.diskUsage; const messagesDiv = document.getElementById('messages'); messagesDiv.innerHTML += Metrics updated. ; }; 这样，每秒钟都会从服务器获取一次监控数据，并在页面上以进度条的形式展示出来。是不是很酷？ --- 5. 结尾 总结与展望 通过这篇文章，我们从零开始搭建了一个基于 Node.js 和 WebSocket 的实时监控面板。别看它现在功能挺朴素的，但这东西一出手就让人觉得，WebSocket 在实时互动这块儿真的大有可为啊！嘿，听我说！以后啊，你完全可以接着把这个项目捯饬得更酷一些。比如说，弄点新鲜玩意儿当监控指标，让用户用起来更爽，或者直接把它整到真正的生产环境里去，让它发挥大作用！ 其实开发的过程就像拼图一样，有时候你会遇到困难，但只要一点点尝试和调整，总会找到答案。希望这篇文章能给你带来灵感，也欢迎你在评论区分享你的想法和经验！ 最后，如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点个赞哦！😄 --- 完

...在高并发环境下，频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊，Netty这个家伙超级聪明，它能让一个TCP连接反复用，不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥，不用每次说完一句话就挂断重拨，直接接着聊就行啦，省心又省资源！ 与此同时，为了防止连接因为长时间闲置而失效，Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧，就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息，就为了确认你们的联系没断就行啦！ java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里，我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能，并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来，即使网络出现短暂中断，Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中，数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的，那老是去处理这些小碎数据，就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区（Buffer）解决了这个问题。 例如，我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”，不仅能够灵活地伸缩大小，还能轻松应对各种编码需求，简直是程序员手里的瑞士军刀！ java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中，我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区，然后将接收到的数据写入其中。接着，我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率，还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了，朋友们，今天的分享就到这里啦！通过上面的内容，相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理，还是能让数据传输更高效的零拷贝技术，又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数，Netty可真是个实力派选手啊！ 不过，技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀，但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊，我超级期待能看到更多的小伙伴，在Netty的基础上大展身手，把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱，简直就像给它装了个“智慧大脑”一样！ 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验，在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！ 祝大家都能写出又快又稳的代码，一起迈向技术巅峰吧！😎

... 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！

...的各种操作请求（比如创建节点、删除节点等）。嘿嘿，想象一下，这就好比一个超挤的电梯，已经装满了人，再有人想挤进去肯定会被拒之门外啦！ZooKeeper也一样，当它的小“队伍”排满了的时候，新来的请求就别想加塞儿了，直接就被它无情地“拒绝”了，然后还甩给你一个“异常”的小牌子，意思是说：“兄弟，这儿真的装不下了！”这种情况通常发生在高并发场景下，或者是网络延迟导致请求堆积。 为了更好地理解这个问题，我们可以看看下面这段代码： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, event -> { System.out.println("ZooKeeper event: " + event); }); // 创建一个节点 String nodePath = zk.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Node created at path: " + nodePath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个简单的例子中，我们尝试创建一个ZooKeeper实例并创建一个节点。如果这个时候ZooKeeper的队列满了，就会抛出CommitQueueFullException。所以，接下来我们要做的就是想办法避免这种情况的发生。 --- 二、为什么会出现CommitQueueFullException？ 在深入讨论解决方案之前，我觉得有必要先搞清楚为什么会发生这种异常。其实，这背后涉及到了ZooKeeper的一些设计细节。 首先，ZooKeeper的队列大小是由配置文件中的zookeeper.commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。嘿，有次我在测试环境里弄了个能扛大流量的程序，结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误，烦得不行！我当时就纳闷了：“我明明设了个挺合理的线程池大小啊，怎么还出问题了呢？”后来一查才发现，坏事了，是客户端的连接数配少了，结果请求都堵在那儿了，就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊！ --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException？ 既然知道了问题的根源，那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手： 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数，可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛，这个方法也不是啥灵丹妙药，毕竟咱们手头的硬件资源就那么多，要是傻乎乎地把队列弄得太长，说不定反而会惹出别的麻烦，比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例： properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候，CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题，而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说，你是否可以合并多个小请求为一个大请求？或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数？ 举个例子，假设你在做一个日志采集系统，每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西，不如一口气往多个节点里写，这样能大大减少你发出的请求次数，省事儿又高效！ 代码示例： java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中，我们一次性创建了三个临时节点，而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数，还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题，那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能，甚至更换更快的磁盘。当然，这通常是最后的选择，因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API，其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了！你提交个请求，它立马给你返回结果，根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊，就相当于给任务队列放了个假，压力小了很多呢！ 代码示例： java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中，我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本，这种方式不会阻塞主线程，从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨，我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿，别被这个错误吓到！其实啊，它也没那么可怕。只要你找到对的方法，保证分分钟搞定，就跟玩儿似的！ 回顾整个过程，我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊，别慌！先搞清楚它到底是个啥问题，就像剥洋葱一样，一层层搞明白本质。接着呢，就一步一步地去找解决的办法，慢慢来，总能找到出路的！就像攀登一座高山一样，每一步都需要脚踏实地。 最后，我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要，但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识，创造出更加优秀的应用！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么疑问或者想法，欢迎随时交流哦～

...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。

... //允许上传的文件类型 { title: "Zip", extensions: "zip" }, { title: "PE", extensions: "pe" } ] }, //自定义参数 （键值对形式） 此处可以定义参数 multipart_params: { type: "misoft" }, // FLASH的配置 flash_swf_url: "../Scripts/plupload/Moxie.swf", // Silverligh的配置 silverlight_xap_url: "../Scripts/plupload/Moxie.xap", multi_selection: false //true:ctrl多文件上传, false 单文件上传 }); //在实例对象上调用init()方法进行初始化 uploader.init(); uploader.bind('FilesAdded', function (uploader, files) { $("<%=fileSource.ClientID %>").val(files[0].name); $.ajax( { type: 'post', url: 'HardDiskSpace.aspx/GetHardDiskFreeSpace', data: {}, dataType: 'json', contentType: 'application/json;charset=utf-8', success: function (result) { //选择文件以后检测服务器剩余磁盘空间是否够用 if (files.length > 0) { if (parseInt(files[0].size) > parseInt(result.d)) { $('error-msg').text("文件容量大于剩余磁盘空间,请联系管理员!"); } else { $('error-msg').text(""); } } }, error: function (xhr, err, obj) { $('error-msg').text("检测服务器剩余磁盘空间失败"); } }); }); uploader.bind('UploadProgress', function (uploader, file) { var percent = file.percent; progressBar.progress(percent); }); uploader.bind('FileUploaded', function (up, file, callBack) { var data = $.parseJSON(callBack.response); if (data.statusCode === "1") { $("<%=hfPackagePath.ClientID %>").val(data.filePath); var id = $("<%=hfCourseID.ClientID %>").val(); __doPostBack("save", id); } else { hideLoading(); $('error-msg').text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要，主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID，如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft"，此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在（此处可以做个判断） 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ，导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误，请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败，未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示：       详细配置信息可以参考这篇文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 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。

...再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中，.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次，并且可以被后续的操作共享。其实嘛，要是没用缓存的话，每次你调用flatMap或者map的时候，都得重新去原始数据里翻一遍，这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的，纯属给自己找麻烦啊！ 案例2：多步骤处理流程 有时候，一个任务可能会涉及到多个阶段的处理，比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下，合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步：将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步：缓存中间结果 words.cache() 第三步：统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里，我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法，目的是为了保留中间结果，方便后续步骤复用。要是不这么干啊，那每走一步都得把上一步的算一遍，想想就费劲，效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论，相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升，但也并非万能药。其实啊，要想把它用得溜、用得爽，就得先搞懂它是怎么工作的，再根据具体的情况去灵活调整。不然的话，它的那些本事可就都浪费啦！ 未来，随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进，相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿，咱们做开发的嘛，就得有颗永远好奇的心！就跟追剧似的，新技术一出就得赶紧瞅两眼，说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦，多学点东西总没错，说不定哪天就能整出个大招儿来！ 最后，感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流！让我们一起努力，共同进步吧！

...t("a"); //创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法，记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载！',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 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。

...。 ·借助额外的数据结构描述这种引用关系，例如使用类似位图（bitmap）的方法，记录A和B的内存块之间的引用关系，用一个位来描述一个字，假设在32位机器上（一个字为32位），需要32KB（32KB×32=1M）的空间来描述一个分区。那么我们就可以在这个对象ObjA所在分区A里面添加一个额外的指针，这个指针指向另外一个分区B的位图，如果我们可以把对象ObjA和指针关系进行映射，那么当访问ObjA的时候，顺便访问这个额外的指针，从这个指针指向的位图就能找到被ObjA引用的分区B对应的内存块。通常我们只需要判定位图里面对应的位是否有1，有的话则认为发生了引用。 class CardTable: public CHeapObj<mtGC> {friend class VMStructs;public:typedef uint8_t CardValue;// All code generators assume that the size of a card table entry is one byte.// They need to be updated to reflect any change to this.// This code can typically be found by searching for the byte_map_base() method.STATIC_ASSERT(sizeof(CardValue) == 1);protected:// The declaration order of these const fields is important; see the// constructor before changing.const MemRegion _whole_heap; // the region covered by the card tableconst size_t _page_size; // page size used when mapping _byte_mapsize_t _byte_map_size; // in bytesCardValue _byte_map; // the card marking arrayCardValue _byte_map_base;// Some barrier sets create tables whose elements correspond to parts of// the heap; the CardTableBarrierSet is an example. Such barrier sets will// normally reserve space for such tables, and commit parts of the table// "covering" parts of the heap that are committed. At most one covered// region per generation is needed.static constexpr int max_covered_regions = 2;// The covered regions should be in address order.MemRegion _covered[max_covered_regions];// The last card is a guard card; never committed.MemRegion _guard_region;inline size_t compute_byte_map_size(size_t num_bytes);enum CardValues {clean_card = (CardValue)-1,dirty_card = 0,CT_MR_BS_last_reserved = 1};// a word's worth (row) of clean card valuesstatic const intptr_t clean_card_row = (intptr_t)(-1);// CardTable entry sizestatic uint _card_shift;static uint _card_size;static uint _card_size_in_words;size_t last_valid_index() const {return cards_required(_whole_heap.word_size()) - 1;}private:void initialize_covered_region(void region0_start, void region1_start);MemRegion committed_for(const MemRegion mr) const;public:CardTable(MemRegion whole_heap);virtual ~CardTable() = default;void initialize(void region0_start, void region1_start);// Barrier set functions.// Initialization utilities; covered_words is the size of the covered region// in, um, words.inline size_t cards_required(size_t covered_words) const {assert(is_aligned(covered_words, _card_size_in_words), "precondition");return covered_words / _card_size_in_words;}// Dirty the bytes corresponding to "mr" (not all of which must be// covered.)void dirty_MemRegion(MemRegion mr);// Clear (to clean_card) the bytes entirely contained within "mr" (not// all of which must be covered.)void clear_MemRegion(MemRegion mr);// Return true if "p" is at the start of a card.bool is_card_aligned(HeapWord p) {CardValue pcard = byte_for(p);return (addr_for(pcard) == p);}// Mapping from address to card marking array entryCardValue byte_for(const void p) const {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));CardValue result = &_byte_map_base[uintptr_t(p) >> _card_shift];assert(result >= _byte_map && result < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds accessor for card marking array");return result;}// The card table byte one after the card marking array// entry for argument address. Typically used for higher bounds// for loops iterating through the card table.CardValue byte_after(const void p) const {return byte_for(p) + 1;}void invalidate(MemRegion mr);// Provide read-only access to the card table array.const CardValue byte_for_const(const void p) const {return byte_for(p);}const CardValue byte_after_const(const void p) const {return byte_after(p);}// Mapping from card marking array entry to address of first wordHeapWord addr_for(const CardValue p) const {assert(p >= _byte_map && p < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds access to card marking array. p: " PTR_FORMAT" _byte_map: " PTR_FORMAT " _byte_map + _byte_map_size: " PTR_FORMAT,p2i(p), p2i(_byte_map), p2i(_byte_map + _byte_map_size));// As _byte_map_base may be "negative" (the card table has been allocated before// the heap in memory), do not use pointer_delta() to avoid the assertion failure.size_t delta = p - _byte_map_base;HeapWord result = (HeapWord) (delta << _card_shift);assert(_whole_heap.contains(result),"Returning result = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(result), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return result;}// Mapping from address to card marking array index.size_t index_for(void p) {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return byte_for(p) - _byte_map;}CardValue byte_for_index(const size_t card_index) const {return _byte_map + card_index;}// Resize one of the regions covered by the remembered set.void resize_covered_region(MemRegion new_region);// Card-table-RemSet-specific things.static uintx ct_max_alignment_constraint();static uint card_shift() {return _card_shift;}static uint card_size() {return _card_size;}static uint card_size_in_words() {return _card_size_in_words;}static constexpr CardValue clean_card_val() { return clean_card; }static constexpr CardValue dirty_card_val() { return dirty_card; }static intptr_t clean_card_row_val() { return clean_card_row; }// Initialize card sizestatic void initialize_card_size();// Card marking array base (adjusted for heap low boundary)// This would be the 0th element of _byte_map, if the heap started at 0x0.// But since the heap starts at some higher address, this points to somewhere// before the beginning of the actual _byte_map.CardValue byte_map_base() const { return _byte_map_base; }virtual bool is_in_young(const void p) const = 0;}; class G1CardTable : public CardTable {friend class VMStructs;friend class G1CardTableChangedListener;G1CardTableChangedListener _listener;public:enum G1CardValues {g1_young_gen = CT_MR_BS_last_reserved << 1,// During evacuation we use the card table to consolidate the cards we need to// scan for roots onto the card table from the various sources. Further it is// used to record already completely scanned cards to avoid re-scanning them// when incrementally evacuating the old gen regions of a collection set.// This means that already scanned cards should be preserved.//// The merge at the start of each evacuation round simply sets cards to dirty// that are clean; scanned cards are set to 0x1.//// This means that the LSB determines what to do with the card during evacuation// given the following possible values://// 11111111 - clean, do not scan// 00000001 - already scanned, do not scan// 00000000 - dirty, needs to be scanned.//g1_card_already_scanned = 0x1};static const size_t WordAllClean = SIZE_MAX;static const size_t WordAllDirty = 0;STATIC_ASSERT(BitsPerByte == 8);static const size_t WordAlreadyScanned = (SIZE_MAX / 255) g1_card_already_scanned;G1CardTable(MemRegion whole_heap): CardTable(whole_heap), _listener() {_listener.set_card_table(this);}static CardValue g1_young_card_val() { return g1_young_gen; }static CardValue g1_scanned_card_val() { return g1_card_already_scanned; }void verify_g1_young_region(MemRegion mr) PRODUCT_RETURN;void g1_mark_as_young(const MemRegion& mr);size_t index_for_cardvalue(CardValue const p) const {return pointer_delta(p, _byte_map, sizeof(CardValue));}// Mark the given card as Dirty if it is Clean. Returns whether the card was// Clean before this operation. This result may be inaccurate as it does not// perform the dirtying atomically.inline bool mark_clean_as_dirty(CardValue card);// Change Clean cards in a (large) area on the card table as Dirty, preserving// already scanned cards. Assumes that most cards in that area are Clean.inline void mark_range_dirty(size_t start_card_index, size_t num_cards);// Change the given range of dirty cards to "which". All of these cards must be Dirty.inline void change_dirty_cards_to(CardValue start_card, CardValue end_card, CardValue which);inline uint region_idx_for(CardValue p);static size_t compute_size(size_t mem_region_size_in_words) {size_t number_of_slots = (mem_region_size_in_words / _card_size_in_words);return ReservedSpace::allocation_align_size_up(number_of_slots);}// Returns how many bytes of the heap a single byte of the Card Table corresponds to.static size_t heap_map_factor() { return _card_size; }void initialize(G1RegionToSpaceMapper mapper);bool is_in_young(const void p) const override;}; 以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系，但是一个位通常包含的信息太少，只能描述2个状态：引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态，如果增加至一个字节来描述状态，则位图需要256KB的空间，这个数字太大，开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字，而是一个区域，JVM选择512字节为单位，即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外，实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的（有一个参数可以控制对象最小对齐的大小，默认是8字节，实际上Java在JVM中还有一些附加信息，所以对齐后最小的Java对象是16字节），很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节，所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源，为什么512效果最好？没有相应的数据来支持这个数字，而且这个值不可以配置，不能修改，但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值，1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题，就是512字节里面的内存可能被引用多次，所以这是一个粗略的关系描述，那么在使用的时候需要遍历这512字节。 再举一个例子，假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理，记录对象引用关系的时候，都使用对象的起始位置，然后用这个地址和512对齐，因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法：·处理的时候会以堆分区为处理单位，遍历整个堆分区，在遍历的时候，每次都会以对象大小为步长，结合卡表，如果该卡表中对应的位置被设置，则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。·处理的时候借助于额外的数据结构，找到真正对象的位置，而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法，用于找到第一个对象的起始位置。在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。 在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB（16KB×ObjectAlignmentInBytes×8=1MB）来描述，即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节，指的是对象对齐，第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节，理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了，实际上并不需要，在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位，再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率，标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间，如果对象很大，则更划算。这些都是源码的实现细节，大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 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。

...Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。Jobs可以做成标准的Java组件或 EJBs。Quartz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件（在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...里是挂载磁盘，请提前创建目录/var/mysql/data，/var/lib/mysql是容器里的原持久化目录： docker run --name mysql202201 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e TZ=Asia/Shanghai -v /var/mysql/data:/var/lib/mysql -d mysql:5.7 2.4.2. 从 MySQL 命令行客户端连接到 MySQL 以下命令启动另一个 mysql 容器实例并针对您的原始 mysql 容器运行 mysql 命令行客户端，允许您针对您的数据库实例执行 SQL 语句： $ docker run -it --network some-network --rm mysql mysql -hsome-mysql -uexample-user -p 其中 some-mysql 是原始 mysql 容器的名称（连接到 some-network Docker 网络）。 此镜像也可以用作非 Docker 或远程实例的客户端： $ docker run -it --rm mysql mysql -hsome.mysql.host -usome-mysql-user -p 有关 MySQL 命令行客户端的更多信息，请参阅 MySQL 文档。 2.4.3. 容器外访问和查看 MySQL 日志 docker exec 命令允许您在 Docker 容器内运行命令。 以下命令行将为您提供 mysql 容器内的 bash shell： $ docker exec -it some-mysql bash 第一次启动一个MySQL容器后，需要对账户进行授权，否则无法远程访问，请先使用上面的命令进入容器内，然后使用以下命令连接到mysql服务： mysql -uroot -p 输入密码回车，进入mysql命令界面mysql> 接着授权root远程访问权限： mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 然后就可以远程用MySQL客户端连接到MySQL容器了。 日志可通过 Docker 的容器日志获得： $ docker logs some-mysql 2.4.4. 使用自定义 MySQL 配置文件 MySQL 的默认配置可以在 /etc/mysql/my.cnf 中找到，其中可能包含额外的目录，例如 /etc/mysql/conf.d 或 /etc/mysql/mysql.conf.d。 请检查 mysql 映像本身中的相关文件和目录以获取更多详细信息。 如果 /my/custom/config-file.cnf 是你的自定义配置文件的路径和名称，你可以这样启动你的 mysql 容器（注意这个命令只使用了自定义配置文件的目录路径）： $ docker run --name some-mysql -v /my/custom:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 这将启动一个新容器 some-mysql，其中 MySQL 实例使用来自 /etc/mysql/my.cnf 和 /etc/mysql/conf.d/config-file.cnf 的组合启动设置，后者的设置优先 . 没有 cnf 文件的配置 许多配置选项可以作为标志传递给 mysqld。 这将使您可以灵活地自定义容器，而无需 cnf 文件。 例如，如果要将所有表的默认编码和排序规则更改为使用 UTF-8 (utf8mb4)，只需运行以下命令： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci 如果您想查看可用选项的完整列表，只需运行： $ docker run -it --rm mysql:tag --verbose --help 2.4.5. 环境变量 启动 mysql 镜像时，可以通过在 docker run 命令行中传递一个或多个环境变量来调整 MySQL 实例的配置。 请注意，如果您使用已包含数据库的数据目录启动容器，则以下任何变量都不会产生任何影响：任何预先存在的数据库在容器启动时将始终保持不变。 另请参阅 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/environment-variables.html 以获取 MySQL 的环境变量的文档（尤其是 MYSQL_HOST 等变量，已知与此镜像一起使用时会导致问题）。 MYSQL_ROOT_PASSWORD 此变量是必需的，并指定将为 MySQL root 超级用户帐户设置的密码。 在上面的示例中，它被设置为 my-secret-pw。 MYSQL_DATABASE 此变量是可选的，允许您指定要在映像启动时创建的数据库的名称。 如果提供了用户/密码（见下文），则该用户将被授予对此数据库的超级用户访问权限（对应于 GRANT ALL）。 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD 这些变量是可选的，用于创建新用户和设置该用户的密码。 该用户将被授予对 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库的超级用户权限（见上文）。 要创建用户，这两个变量都是必需的。 请注意，不需要使用此机制来创建超级用户超级用户，默认情况下会使用 MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量指定的密码创建该用户。 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值，例如 yes，以允许使用 root 用户的空白密码启动容器。 注意：除非您真的知道自己在做什么，否则不建议将此变量设置为 yes，因为这将使您的 MySQL 实例完全不受保护，从而允许任何人获得完全的超级用户访问权限。 MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值，如 yes，为 root 用户生成随机初始密码（使用 pwgen）。 生成的根密码将打印到标准输出（生成的根密码：…）。 MYSQL_ONETIME_PASSWORD 一旦初始化完成，将 root（不是 MYSQL_USER 中指定的用户！）用户设置为过期，强制在第一次登录时更改密码。 任何非空值都将激活此设置。 注意：此功能仅在 MySQL 5.6+ 上受支持。 在 MySQL 5.5 上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。 MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO 默认情况下，入口点脚本会自动加载 CONVERT_TZ() 函数所需的时区数据。 如果不需要，任何非空值都会禁用时区加载。 2.4.6. Docker Secrets 作为通过环境变量传递敏感信息的替代方法，_FILE 可以附加到先前列出的环境变量中，从而导致初始化脚本从容器中存在的文件中加载这些变量的值。 特别是，这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前，这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时，将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外，它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示：有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项，包括： 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置，对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统（即外部容器）上运行的工具和应用程序，可能很难找到这些文件。 在主机系统（容器外部）上创建一个数据目录，并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置，并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在，例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点，并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程： 在主机系统上的合适卷上创建数据目录，例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器： $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ，默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库，则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为，但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具（例如 docker-compose）时，这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动，那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例，请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录（特别是 mysql 子目录）启动 mysql 容器实例，则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量； 在任何情况下都将被忽略，并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了（例如对一个现有的数据库运行，如上所述）或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld，那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值（root/0 除外）以实现所需的访问/配置： $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作，尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂，以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具，类似于以下内容： $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令，类似于以下内容： $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL，后面就是MySQL容器在跑，基本上就是当MySQL服务去操作，以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做，只是个别操作因为docker包了一层，麻烦一点。 有需要的话，我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像，就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 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。

...idth,user-scalable=no,initial-scale="+u+",maximum-scale="+u+",minimum-scale="+u),r.documentElement.style.fontSize=normal?"50px": a/2sn+"px"},e.exports=t["default"]}]); flex(false,100, 1);</script> 代码原理 这是阿里团队的高清方案布局代码，所谓高清方案就是利用rem的特性（我们知道默认情况下html的1rem = 16px），根据设备屏幕的DPR（设备像素比，又称DPPX，比如dpr=2时，表示1个CSS像素由4个物理像素点组成）根据设备DPR动态设置 html 的font-size为（50 dpr)，同时调整页面的压缩比率（即：1/dpr），进而达到高清效果。 有何优势 引用简单，布局简便 根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。 保证了不同设备下视觉体验的一致性。（老方案是，屏幕越大元素越大；此方案是，屏幕越大，看的越多） 有效解决移动端真实1px问题（这里的1px 是设备屏幕上的物理像素） 如何使用 重要的事情说三遍！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 在相当数量的布局情境中（比如底部导航元素平分屏幕宽，大尺寸元素），你必须使用百分比或者flex才能完美布局！ 看过 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》的朋友，应该对rem有所了解，这里不再赘述， 此方案也是默认 1rem = 100px，所以你布局的时候，完全可以按照设计师给你的效果图写各种尺寸啦。 比如你在效果图上量取的某个按钮元素长 55px, 宽37px ，那你直接可以这样写样式： .myBtn {width: 0.55rem;height: 0.37rem;} rem布局（进阶版）实践应用 iPhone5 下页面效果.png iPhone 6 Plus 下页面效果.png 为了让朋友们更清晰感受此方案的巨大优势，下面是源码和Demo 实践应用1（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 实践应用2（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 线上项目（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 示例源码 在线Demo 常见问题说明，新手很有必要看一下（2017/1/19） 许多同学对该方案存在不少误解导致使用出现各种问题，这里统一回复下。 1.问：为啥手机网页效果图宽度是要640或者750的，我非得弄个666的不行咩？ 答：老实说当然可以，不过为了规范，640或者750是相对合适的。 拿Iphone 5s 举例，它的css像素宽度是320px，由于它的dpr=2，所以它的物理像素宽度为320 × 2 = 640px，这也就是为什么，你在5s上截了一张图，在电脑上打开，它的原始宽度是640px的原因。 那 iphone 6 的截图宽度呢？ 375 × 2 = 750 那 iphone 6 sp 的截图宽度呢？ 414 × 3 = 1242 以此类推，你现在能明白效果图为什么一般是 640 ，750 甚至是 1242 的原因了么？（真没有歧视安卓机的意思。。。） 2.问：宽度用rem写的情况下， 在 iphone6 上没问题， 在 iphone5上会有横向滚动条，何解？ 答：假设你的效果图宽度是750，在这个效果图上可能有一个宽度为7rem（高清方案默认 1rem = 100px）的元素。我们知道，高清方案的特点就是几乎完美还原效果图，也就是说，你写了一个宽度为 7rem 的元素，那么在目前主流移动设备上都是7rem。然而，iphone 5 的宽度为640，也就是6.4rem。于是横向滚动条不可避免的出现了。 怎么办呢？ 这是我目前推荐的比较安全的方式：如果元素的宽度超过效果图宽度的一半（效果图宽为640或750），果断使用百分比宽度，或者flex布局。就像把等屏宽的图片宽度设为100%一样。 3.问：不是 1rem = 100px吗，为什么我的代码写了一个宽度为3rem的元素，在电脑端的谷歌浏览器上宽度只有150px? 答：先说高清方案代码，再次强调咱们的高清方案代码是根据设备的dpr动态设置html 的 font-size， 如果dpr=1(如电脑端），则html的font-size为50px，此时 1rem = 50px 如果dpr=2(如iphone 5 和 6），则html的font-size为100px，此时 1rem = 100px 如果dpr=3(如iphone 6 sp），则html的font-size为150px，此时 1rem = 150px 如果dpr为其他值，即便不是整数，如3.4 , 也是一样直接将dpr 乘以 50 。 再来说说效果图，一般来讲，我们的效果图宽度要么是640，要么是750，无论哪一个，它们对应设备的dpr=2，此时，1 rem = 50 × 2 = 100px。这也就是为什么高清方案默认1rem = 100px。而将1rem默认100px也是好处多多，可以帮你快速换算单位，比如在750宽度下的效果图，某元素宽度为53px，那么css宽度直接设为53/100=0.53rem了。 然而极少情况下，有设计师将效果图宽定为1242px，因为他手里只有一个iphone 6 sp (dpr = 3)，设计完效果图刚好可以在他的iphone 6 sp里查看调整。一切完毕之后，他将这个效果图交给你来切图。由于这个效果图对应设备的dpr=3，也就是1rem = 50 × 3 = 150px。所以如果你量取了一个宽度为90px的元素，它的css宽度应该为 90/150=0.6rem。由于咱们的高清方案默认1rem=100px，为了还原效果图，你需要这样换算。当然，一个技巧就是你可以直接修改咱们的高清方案的默认设置。在代码的最后 你会看到 flex(false, 100, 1) ，将其修改成flex(false, 66.66667, 1)（感谢简友：V旅行指出此处错误！ 2017/3/24）就不用那么麻烦的换算了，此时那个90px的直接写成0.9rem就可以了。 4.问：在此方案下，我如果引用了别的UI库，那些UI库的元素会显得特别小，如何解决？ 答：可以这样去理解问题的原因，如果不用高清方案，别的UI库的元素在移动设备上（假设这个设备是iphone 5好了）显示是正常的，这没有问题，然后我们在这个设备上将该页面截图放到电脑上看，发现宽度是640（问答1解释过了），根据你的像素眼大致测量，你发现这个设备上的某个字体大小应该是12px，而你在电脑上测量应该是24px。 现在我们使用高清方案去还原这个页面，那么字体大小应该写为 0.24rem 才对！ 所以，如果你引用了其他的UI库，为了兼容高清方案，你需要对该UI库里凡是应用px的地方做相应处理，即： a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异，有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化，也可以完全手动处理） （2017/9/9更新）然而真实情况往往更为复杂，比如，你引入了百度地图（N个样式需要处理转换）；或者你引入了一个 framework；又或者你使用了 video 标签，上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况，此时我们的高清方案如果不再压缩页面，那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路，笔者对高清方案的源码做了如下修改，即添加一个叫做 normal 的参数，由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后，你会看到 flex(false, 100, 1)，默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩，由于我们的源码执行后，直接将flex函数挂载到全局变量window上了，此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了，而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是，如果禁止了页面压缩，高清屏的1像素就不能实现了，如果你必须要实现1像素，那么自行谷歌：css 0.5像素，有N多的解决方案，这里不再赘述。 5.问：有时候字体会不受控制的变大，怎么办？ 答：在X5新内核Blink中，在排版页面的时候，会主动对字体进行放大，会检测页面中的主字体，当某一块字体在我们的判定规则中，认为字号较小，并且是页面中的主要字体，就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的，可以采取给最大高度解决 解决方案： , :before, :after { max-height: 100000px } 补充：有同学反映，在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案，字体也会变大，无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。（感谢 程序媛喵喵 对此的补充！2017/7/7） 6.问：我在底部导航用的flex感觉更合适一些，请问这样子混着用可以吗？ 答：咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问：在高清方案下，一个标准的，较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的？ 点击浏览：一个标准的640手机页面设计稿参考（没错，在此方案中，你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单！） 8.问：用了这个方案如何使用媒体查询呢？ 一般来讲，使用了这个方案是没必要用媒体查询了，如果你必须要用，假设你要对 iphone5 （css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素，也就是640）宽度下的类名做处理，你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问：可以提供下这个高清方案的源码吗？ 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问：我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题，如何解决？ 此方案久经考验，具有普遍适用性，自身出致命问题的情况很少，至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题，都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明，配置了若干 demo，你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时，首先问自己，为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了？？ 如果你真的经过充分验证，比对，确实是rem布局自身出了问题，那么请私信我，把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 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。