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Mongo
... 引言 在数据库的世界里,MongoDB以其独特的NoSQL特性,为开发者提供了灵活性极高的数据存储解决方案。哎呀,兄弟!你想想看,咱们要是碰上一堆数据要处理,那些老一套的查询方法啊,那可真是不够用,捉襟见肘。就像你手头一堆零钱,想买个大蛋糕,结果发现零钱不够,还得再跑一趟银行兑换整钞。那时候,你就得琢磨琢磨,是不是有啥更省力、效率更高的办法了。哎呀,你知道的,MapReduce就像一个超级英雄,专门在大数据的世界里解决难题。它就像个大厨,能把一大堆食材快速变成美味佳肴。以前,处理海量数据就像是给蜗牛搬家,慢得让人着急。现在有了MapReduce,就像给搬家公司装了涡轮增压,速度嗖嗖的,效率那叫一个高啊!无论是分析市场趋势、优化业务流程还是挖掘用户行为,MapReduce都成了我们的好帮手,让我们的工作变得更轻松,效率也蹭蹭往上涨!本文将带你深入了解MongoDB中的MapReduce,从基础概念到实际应用,再到优化策略,一步步带你掌握这门技术。 1. MapReduce的基础概念 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算。在MongoDB中,我们可以通过map()和reduce()函数实现数据的分组、转换和聚合。基本流程如下: - Map阶段:数据被分割成多个分片,每个分片经过map()函数处理,产生键值对形式的数据流。 - Shuffle阶段:键相同的数据会被合并在一起,为reduce()阶段做准备。 - Reduce阶段:针对每个键,执行reduce()函数,合并所有相关值,产生最终的结果集。 2. MongoDB中的MapReduce实践 为了让你更好地理解MapReduce在MongoDB中的应用,下面我将通过一个具体的例子来展示如何使用MapReduce处理数据。 示例代码: 假设我们有一个名为sales的集合,其中包含销售记录,每条记录包含product_id和amount两个字段。我们的目标是计算每个产品的总销售额。 javascript // 首先,我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID,值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀,这事儿啊,就像是这样:首先,你得有个列表,这个列表里头放着一堆商品,每一项商品下面还有一堆数字,那是各个商品的销售价格。然后,咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来,就像数钱一样,算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来,我们就能知道每种商品的总收入啦!哎呀,你懂的,我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后,我们用$group这个魔法棒,把数据一通分类整理,看看哪些地方数据多,哪些地方数据少,这样就给咱们的数据做了一次大扫除,整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时,有几个关键点需要注意,以确保最佳性能: - 数据分区:合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常,我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理:MapReduce操作可能会消耗大量内存,特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项,限制任务运行时间,避免内存溢出。 - 错误处理:在实际应用中,处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如,使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说,以下是一些进阶技巧: - 使用索引:在Map阶段,如果数据集中有大量的重复键值对,使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行:对于高并发的应用场景,可以考虑将MapReduce操作异步化,利用MongoDB的复制集和分片集群特性,实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用,为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀,看完这篇文章后,你可不光是知道了啥是MapReduce,啥时候用,还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的!就像是掌握了新魔法一样,你学会了怎么给这玩意儿加点料,让它在你的项目里发挥出最大效用,让工作效率蹭蹭往上涨!是不是感觉整个人都精神多了?这不就是咱们追求的效果嘛!嘿,兄弟!听好了,掌握新技能最有效的办法就是动手去做,尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论,找一个你正在做的项目,大胆地将MapReduce实践起来。你会发现,通过实战,你的经验会大大增加,对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以,行动起来吧,让自己的项目成为你学习路上的伙伴,你肯定能从中学到不少东西!让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性!
2024-08-13 15:48:45
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柳暗花明又一村
Kafka
...这么一送,它现在在大数据圈子里混得那叫一个风生水起,已经成了整个生态里头离不开的重要角色啦! 作为一个开发者,我对Kafka的第一印象是它超级可靠。无论是高吞吐量、低延迟还是容错能力,Kafka都表现得非常出色。大家有没有想过啊,“可靠”这个词到底是怎么来的?为啥说某个东西“靠谱”,我们就觉得它值得信赖呢?今天咱们就来聊聊这个事儿——比如说,你发出去的消息,咋就能保证它不会石沉大海、人间蒸发了呢?这可不是开玩笑的事儿,尤其是在大数据的世界里,丢一个消息可能就意味着丢了一笔订单或者错过了一次重要沟通。所以啊,今天我们就要揭开谜底,跟大家唠唠Kafka是怎么做到让消息“稳如老狗”的! 2. Kafka可靠性背后的秘密武器 Kafka的可靠性主要依赖于以下几个核心概念: 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~
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...轴设备间的高效、同步数据交换。ECAT基于以太网技术,具备极低的通信延迟和高精度的数据传输特性;而RTEX作为一种高速实时网络技术,同样能确保控制器与伺服驱动器之间的高速、稳定通讯,以满足高精度运动控制的需求。 PWM模拟量输出 , PWM(Pulse Width Modulation,脉宽调制)是一种将数字信号转换为模拟信号的技术,常用于电机控制、电源管理等领域。在ZMC420SCAN控制器中,外部通用输出口具有PWM输出功能,可用于精细调节激光发生器的能量输出。通过改变PWM信号的占空比(即高电平时间相对于周期的比例),可以连续且精确地控制激光功率大小,适应不同的加工需求。同时,控制器还支持12位精度的模拟量输入输出,进一步提升了激光能量控制的精度。
2023-12-04 17:33:09
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...件管理比较方便,但是数据量大了之后,很难整理.所以建议将这些配置分开 cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/commands.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/timeperiods.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/templates.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contactgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hosts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hostgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/services.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/servicegroups.cfg 改check_external_commands=0为check_external_commands=1.这行的作用是允许在web 界面下执行重启nagios、停止主机/服务检查等操作。 把command_check_interval的值从默认的1 改成command_check_interval=15s(根据自己的情况定这个命令检查时间间隔,不要太长也不要太短)。 2.资源配置文件resource.cfg 资源文件可以保存用户自定义的宏.资源文件的一个主要用处是用于保存一些敏感的配置信息,如系统口令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-16 20:48:42
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...下内容: 近期,随着数据隐私和网络安全问题日益突出,开源项目如Pi-hole的受欢迎程度正逐步提升。据《连线》杂志最近的一篇报道(2023年5月),在全球范围内,越来越多的家庭用户、小型企业和教育机构开始采用Pi-hole来保护他们的网络环境,对抗广告追踪、恶意软件和网络钓鱼等威胁。 同时,Raspberry Pi基金会发布了最新的硬件版本,为用户提供更强性能和更多功能选择,这也进一步拓宽了Pi-hole和其他安全相关项目的实施空间。例如,《 Ars Technica》在一篇深度技术分析中探讨了如何利用最新款的Raspberry Pi构建更为高效且强大的本地防火墙系统,并与Pi-hole结合,实现全方位的家庭网络安全防护。 此外,开源社区围绕Pi-hole开发了许多增强功能和插件,以适应不断变化的网络环境。TechCrunch发表的一篇文章介绍了几个重要的Pi-hole拓展工具,它们能够帮助用户更精细地管理网络流量,优化家庭网络体验,同时确保个人隐私不受侵犯。 总之,在数字化生活越发普及的今天,深入了解和运用像Pi-hole这样的开源解决方案,不仅能有效提升网络安全性,也是对个人隐私保护意识的重要体现。通过持续关注相关的技术发展和实践案例,我们可以更好地应对未来的网络挑战。
2023-08-12 20:49:59
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...的,比如JAVA、大数据、算法等,下图从BOSS上截取的: 蚂蚁金服不在望京,在环球金融中心。 美团 美团是望京第二大互联网公司,技术氛围浓厚。事业部很多,包括酒店事业部、闪购、美团金融、优选事业部、美团买菜等。 美团的福利常常被叫做白开水福利,不过比普通公司还是要好一些,六险一金、15薪、餐补、下午茶等。 面试比阿里容易一些,不过算法和八股文也是必须要准备的。 常年招聘,岗位很多,下面岗位来自BOSS: Lazada 东南亚头部电商,而且业务还囊括了娱乐、金融和物流,业务主要服务于东南亚。工作地点在朝阳区阿里中心。 福利待遇包括六险一金、年终奖、股权、餐补交通补等。 主要招聘岗位包括java开发、游戏开发、前端、UI等。 bilibili bilibili也是非常不错的一家互联网公司,总部在上海,北京的工作地点在朝阳区东煌大厦10层。截至2021年第一季度,B站月活用户达2.23亿 福利待遇比较完备,包括六险一金、餐补、全勤奖、下午茶、股权等。 招聘岗位包括游戏服务端开发、java开发、C++开发、TA、linux内核开发等。从招聘岗位来看,java 开发并不是bilibili的热门岗位。 每日优鲜 每日优鲜近几年的发展是非常快速的,也是一家非常值得加入的公司。工作地点在万科时代中心。 工作强度比较大,工作内容也比较有挑战,晋升也比较快。建议想在技术上成长的朋友们加入。 福利待遇包括六险一金,股票期权。 招聘岗位以java为主,架构、资深、中高级都有。 BIGO BIGO主要业务在音视频领域,主要产品有Bigo Live、Likee、Hello,目前全球月活用户近4亿,产品和服务覆盖超过150个国家和地区。 福利待遇也是非常不错的,六险一金、年终奖、住房补贴、股票期权等。 主要招聘岗位包括JAVA、音视频领域后端开发。 coupang 韩国电商平台,总部在首尔,成立于2010年,是一家成熟的老牌公司,在2021年3月上市。目前国内研发团队主要在上海,在北京也有研发团队。工作地点在颐堤港。 coupang工作强度不大,不加班不内卷。福利待遇也是很不错的,包括六险一金、餐补、补充公积金、节日福利等。 招聘岗位主要包括JAVA、IOS、搜索工程师、全栈工程师等。 面试难度比较大,前后包括五轮以上面试,第一轮是电话面试,后面线程面试会有手写代码环节。 水滴公司 水滴这两年发展很快,工作地点在望京科技园。 福利待遇方面,属于互联公司中等偏上的水平,包括六险一金、补充公积金、免费健身房等。 招聘岗位JAVA居多,各种级别的都有,还有一些中间件的岗位。 据面试过水滴的求职者反馈,面试很难,对基础要求高,可能会问一些平时不太关注的非常细的问题。 keep 爱运动的小伙伴相信都熟悉keep这款软件,目前keep的用户量已经破3亿。工作地点在万科时代中心。 薪资待遇行业中等,不过该有的服务也基本都有,包括六险一金、年终奖、股权等。 招聘岗位以java为主,各种级别都有。 雪球 国内知名的投资交流平台,2020年底完成1.2亿美元 E 轮融资,发展潜力巨大。工作地点在融新科技中心。 福利待遇在行业内属于中等水平,包括六险一金、年终奖、餐补、零食下午茶等。 招聘岗位以java为主,还有搜索研发、全栈开发等。 陌陌 陌生人社交平台,深受年轻人喜爱,18年陌陌全资收购了探探,规模进一步扩大,目前月活用户在1亿+,出海业务也做的非常好。 福利待遇属于行业中等偏上,互联网有的福利基本都有,包括六险一金、年终奖等。 招聘岗位很多,包括java、中间件、推荐算法、自然语言处理、安全、游戏开发、IOS等。 面试难度中等,会有手写sql、算法、linux命令的环节。 松果出行 松果出行主要业务是构建国内县域城市交通出行网络,目前主要是共享电单车和共享新能源汽车服务。目前业务已经覆盖全国21个省,5000个县。 福利待遇属于行业中等,五险一金、年终奖等,没有补充医疗保险。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。也有物联网、传感器硬件相关的岗位。 小桔科技 目前研发团队主要做推荐、搜索系统,注册地在大连。 福利待遇行业中等,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位包括JAVA、PHP、搜索算法、前端、数仓等。 理想汽车 智能电动车品牌,这两年在行业内名气比较大。 福利待遇行业中等偏上,六险一金、交通补贴等。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。另外也招聘PaaS平台研发、搜索、车载语音、大数据等。 参加过理想汽车面试的同学反馈面试体验不太好,面试官没有耐心,给大家一个参考。 狮桥 智慧物流+普惠金融融资租赁业务。 福利待遇中等偏下,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位主要是JAVA开发。 领创集团 海外金融业务,主要做印度市场。 福利待遇中等偏下,六险一金,年终奖,工作节奏慢。 招聘岗位主要是JAVA,招聘岗位主要是java。 面试过的同学反馈体验比较好,面试官比较nice,有手写代码环节。 总结 今天主要推荐了望京的16家值得加入的互联网公司,事实上,望京区域的互联网公司和其他科技公司至少有几百家,由于个人精力有限,主要梳理了业界比较知名和自己熟悉的公司。相信还有好多非常不错的公司值得加入,欢迎大家跟我交流讨论。 欢迎关注个人公众号,一起学习进步 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zjj2006/article/details/121412370。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-11 22:59:19
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NodeJS
... 这会在当前目录下生成一个package.json文件,用于管理项目的依赖。接下来,我们随便写点代码让这个项目动起来。比如新建一个index.js文件,内容如下: javascript // index.js const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 3000; const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'text/plain'); res.end('Hello World\n'); }); server.listen(port, hostname, () => { console.log(Server running at http://${hostname}:${port}/); }); 现在你可以直接运行它看看效果: bash node index.js 打开浏览器访问http://127.0.0.1:3000/,你会看到“Hello World”。不错,我们的基础项目已经搭建好了! --- 4. 第一步 编写Dockerfile 接下来我们要做的就是给这个项目添加Docker的支持。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!😄
2025-05-03 16:15:16
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海阔天空
DorisDB
...》 引言:数据之海的波涛 在数据管理的世界里,DorisDB无疑是一艘载满现代数据处理技术的巨轮。哎呀,这家伙可真是个宝啊!不仅性能杠杠的,稳定性也是没得说,而且还能轻松升级扩容,怪不得那么多大公司都离不开它,用它来做数据的存储和分析,简直是如虎添翼!然而,就像任何航海之旅,DorisDB航行中也会遭遇风浪——“写入失败”。嘿,兄弟!这篇文章就像是一场探险之旅,带你深入揭秘这个棘手问题的真相。咱们不只停留在表面,而是要挖出问题的根儿,然后一起找寻解决的钥匙。想象一下,我们是在大海捞针,但有了指南针和渔网,这场寻找就变得既刺激又充满乐趣。跟着我,咱们在数据的汪洋里畅游,找到属于你的那片宁静海港,让你不再被信息的洪流淹没,而是能稳稳驾驭,轻松自在地航行。准备好了吗?出发吧! 第一章:写入失败的初探 现象描述:当你尝试向DorisDB表中插入数据时,突然间,一切变得静止。查询返回一个错误信息,告诉你“写入失败”。这不仅让你感到沮丧,还可能影响了业务流程的连续性。 原因分析:写入失败可能是由多种因素引起的,包括但不限于网络延迟、资源限制(如磁盘空间不足)、事务冲突、以及数据库配置问题等。理解这些原因有助于我们对症下药。 第二章:案例研究:网络延迟引发的写入失败 场景还原:假设你正使用Python的dorisdb库进行数据插入操作。代码如下: python from dorisdb import DorisDBClient client = DorisDBClient(host='your_host', port=your_port, database='your_db') cursor = client.cursor() 插入数据 cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')") 问题浮现:执行上述代码后,你收到了“写入失败”的消息,同时发现网络连接偶尔会中断。 解决方案:首先,检查网络连接稳定性。确保你的服务器与DorisDB实例之间的网络畅通无阻。其次,优化SQL语句的执行效率,减少网络传输的数据量。例如,可以考虑批量插入数据,而不是逐条插入。 第三章:资源限制:磁盘空间不足的挑战 场景还原:你的DorisDB实例运行在一个资源有限的环境中,某天,当你试图插入大量数据时,系统提示磁盘空间不足。 问题浮现:尽管你已经确保了网络连接稳定,但写入仍然失败。 解决方案:增加磁盘空间是显而易见的解决方法,但这需要时间和成本。哎呀,兄弟,你得知道,咱们手头的空间那可是个大问题啊!要是想在短时间内搞定它,我这儿有个小妙招给你。首先,咱们得做个大扫除,把那些用不上的数据扔掉。就像家里大扫除一样,那些过时的文件、照片啥的,该删就删,别让它占着地方。其次呢,咱们可以用更牛逼的压缩工具,比如ZIP或者RAR,它们能把文件压缩得更小,让硬盘喘口气。这样一来,不仅空间大了,还能节省点资源,挺划算的嘛!试试看,说不定你会发现自己的设备运行起来比以前流畅多了!嘿,兄弟!你听说过 DorisDB 的分片和分布式功能吗?这玩意儿超级厉害!它就像个大仓库,能把咱们的数据均匀地摆放在多个小仓库里(那些就是节点),这样不仅能让数据更高效地存储起来,还能让我们的系统跑得更快,用起来更顺畅。试试看,保管让你爱不释手! 第四章:事务冲突与并发控制 场景还原:在高并发环境下,多个用户同时尝试插入数据到同一表中,导致了写入失败。 问题浮现:即使网络连接稳定,磁盘空间充足,事务冲突仍可能导致写入失败。 解决方案:引入适当的并发控制机制是关键。在DorisDB中,可以通过设置合理的锁策略来避免或减少事务冲突。例如,使用行级锁或表级锁,根据具体需求选择最合适的锁模式。哎呀,兄弟,咱们在优化程序的时候,得注意一点,别搞那些没必要的同时进行的操作,这样能大大提升系统的稳定性。就像是做饭,你要是同时炒好几个菜,肯定得忙得团团转,而且容易出错。所以啊,咱们得一个个来,稳扎稳打,这样才能让系统跑得又快又稳! 结语:从困惑到解决的旅程 面对“写入失败”,我们需要冷静分析,从不同的角度寻找问题所在。哎呀,你知道嘛,不管是网速慢了点、硬件不够给力、操作过程中卡壳了,还是设置哪里没对劲,这些事儿啊,都有各自的小妙招来解决。就像是遇到堵车了,你得找找是哪段路的问题,然后对症下药,说不定就是换个路线或者等等红绿灯,就能顺畅起来呢!哎呀,你知道不?咱们要是能持续地学习和动手做,那咱处理问题的能力就能慢慢上个新台阶。就像给水管通了塞子,数据的流动就更顺畅了。这样一来,咱们的业务跑起来也快多了,就像是有了个贴身保镖,保护着业务高效运转呢!嘿!听好了,每回遇到难题都不是白来的,那可是让你升级打怪的好机会!咱们就一起手牵手,勇闯数据的汪洋大海,去发现那些藏在暗处的新世界吧!别怕,有我在你身边,咱俩一起探险,一起成长!
2024-10-07 15:51:26
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醉卧沙场
Tornado
...比如 API 密钥、数据库密码啥的)的服务。对开发者而言,安全这事得放首位,要是还用那种硬编码或者直接把密钥啥的写进配置文件的老办法,那简直就是在玩火自焚啊!Google Cloud Secret Manager 提供了加密存储、访问控制等功能,简直是保护秘钥的最佳选择之一。 所以,当我把这两者放在一起的时候,脑海里立刻浮现出一个画面:Tornado 快速响应前端请求,而 Secret Manager 在背后默默守护着那些珍贵的秘密。是不是很带感?接下来我们就一步步深入探索它们的合作方式吧! --- 2. 初识Tornado 搭建一个简单的Web服务 既然要玩转 Tornado,咱们得先搭个基础框架才行。好嘞,接下来我就简单搞个小网页服务,就让它回一句暖心的问候就行啦!虽然看起来简单,但这可是后续一切的基础哦! python import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) print("Server started at http://localhost:8888") tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这段代码超级简单对不对?我们定义了一个 MainHandler 类继承自 tornado.web.RequestHandler,重写了它的 get 方法,当收到 GET 请求时就会执行这个方法,并向客户端返回 "Hello, Tornado!"。然后呢,就用 make_app 这个函数把路由和这个处理器绑在一起,最后再启动服务器,让它开始监听 8888 端口。 运行后打开浏览器输入 http://localhost:8888,就能看到页面显示 "Hello, Tornado!" 了。是不是特别爽?不过别急着高兴,这只是万里长征的第一步呢! --- 3. 引入Google Cloud Secret Manager:让秘密不再裸奔 现在我们知道如何用 Tornado 做点事情了,但问题是,如果我们的应用程序需要用到一些敏感信息(例如数据库连接字符串),该怎么办呢?直接写在代码里吗?当然不行!这就是为什么我们要引入 Google Cloud Secret Manager。 3.1 安装依赖库 首先需要安装 Google Cloud 的官方 Python SDK: bash pip install google-cloud-secret-manager 3.2 获取Secret Manager中的值 假设我们在 Google Cloud Console 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~ 😊
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
转载文章
...查。 2020年监测数据显示,新生代农民工占比达到50.1%,男性占比高于女性。新生代农民工中男性占比为66.3%,比上年提高4.6个百分点;男性占比高于女性32.5个百分点,比上年提高9.1个百分点。 就业集中于劳动密集型行业,从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高。 2020年就业人数前五位的行业依次为居民服务、修理和其他服务业,制造业,建筑业,批发和零售业,住宿和餐饮业,共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 2020年北京市外来新生代农民工监测报告 为了进一步做好农民工服务工作,了解外来农民工在京工作、生活需要,国家统计局北京调查总队在全市范围开展了农民工市民化进程动态监测调查,2020年监测数据显示,新生代农民工(出生于20世纪80年代以后,年龄在16周岁及以上,在异地以非农就业为主的农业户籍人口)占比达到50.1%,已经成为农民工的主体。 一、新生代农民工总体特征 男性占比高于女性,差距进一步加大。新生代农民工中男性占比为66.3%,比上年提高4.6个百分点;男性占比高于女性32.5个百分点,比上年提高9.1个百分点。 31-40岁农民工占比提高。新生代农民工平均年龄31.4岁,比上年增加0.4岁。其中,31-40岁的占比为57.9%,比上年提高3.2个百分点;21-30岁的占比为39.9%,16-20岁的占比为2.2%,分别比上年下降2.6个和0.6个百分点。 大学本科以上学历新生代农民工占比增加。新生代农民工中大学本科以上学历占比为21.2%,比上年提高7.9个百分点。其中,大学本科学历的占比为20.0%,研究生学历的占比为1.2%。 外来新生代农民工主要来自北京周边地区。其中,河北、河南两省占比最大,河北省占比为37.3%,比上年同期提高3.5个百分点,河南省占比为12.3%,比上年同期下降3.3个百分点。 二、新生代农民工就业情况 (一)就业集中于劳动密集型行业,从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高 调查样本中,2020年就业人数前五位的行业与上年一致,依次为居民服务、修理和其他服务业,制造业,建筑业,批发和零售业,住宿和餐饮业,共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 除上述五大行业外,从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工比例为7.9%,比上年提高3.7个百分点,在所有行业中增幅最大。 (二)收入水平整体提高,内部差距拉大 调查样本中,新生代农民工月均收入6214元,比上年增加364元,增长6.2%。其中,66.5%月均收入在5000元及以上,比上年高8.6个百分点。 1.不同行业差距较大 新生代农民工从业人数最多的七个行业按照收入水平排序依次为:信息传输、软件和信息技术服务业,建筑业,交通运输、 仓储和邮政业,制造业,批发零售业,住宿和餐饮业,居民服务、修理和其他服务业。月均收入分别为10571元、6587元、6489元、6017元、5888元、5668元和5195元。其中,收入最高的信息传输、软件和信息技术服务业从业人员月均收入比上年同期增长15.5%;从业人数最多、收入最低的居民服务、修理和其他服务业从业人员月均收入比上年同期降低2.6%。 2.不同收入段间收入差距加大 高收入段人员收入增速高于中低收入段。月均收入5000元及以上人员平均月收入为7507元,比上年同期提高2.8个百分点;月均收入4000-5000元人员平均月收入为4175元,比上年同期降低3.4个百分点;月均收入4000元以下人员平均月收入为3064元,比上年同期提高1.1个百分点。 (三)自营人员收入高,工作强度大 自营就业的新生代农民工月均收入6716元,比务工就业人员高568元;自营就业的新生代农民工平均每周工作6.5天,每天工作9.5小时,分别比务工就业人员多0.9天和0.7小时。 三、新生代农民工生活情况 (一)消费支出下降,吃穿住消费占新生代农民工总消费支出的7成以上 受疫情影响,未来收入的不确定性增加,新生代农民工户均消费支出降低。2020年,新生代农民工家庭户均生活消费支出42395元,比上年减少1833元,下降4.1%。 按照金额排序,新生代农民工消费支出排在前三位的依次为:食品烟酒、居住、衣着及其他日用品和服务,分别为14032元、10861元和5141元,前三位消费支出占总消费支出的70.8%。 (二)居住性质略有改变,居住满意度小幅提升 租赁私房人员占比减少,单位提供住房比例提升。从住房性质来看,新生代农民工主要以租赁私房为主,租赁私房的占60.5%,比上年同期降低3.2个百分点;单位提供住房的占33.1%,比上年同期提高4.7个百分点。 单位提供住房,居住消费支出减少,新生代农民工对现在居住条件表示满意的占66.5%,比上年提高3.0个百分点,其中,表示非常满意的占18.6%,比较满意的占47.9%。 (三)网络依赖增加,自我提升类活动减少 上网已经成为新生代农民工业余时间的主要休闲活动。新生代农民工业余时间的主要活动排在前三位的依次是:上网、休息和朋友聚会,其中上网占60.1%,比上年同期提高4.7个百分点。 自我提升类活动减少。业余时间参加学习培训、读书看报的新生代农民工占比分别为3.8%和7.6%,比上年同期分别下降2.5个和1.3个百分点。 四、“90后”农民工工作和生活特点 (一)“90后”农民工工作特点 1.“90后”农民工从事行业略有不同 “90后”农民工喜好略有不同,就业人数最多的七个行业依次为:制造业,建筑业,居民服务、修理和其他服务业,信息传输、软件和信息技术服务业,住宿和餐饮业,文化和娱乐服务业,批发和零售业。与新生代农民工群体差距最大的两个行业是信息传输、软件和信息技术服务业,批发和零售业,其中,从事信息传输、软件和信息技术服务业的占11.6%,比新生代农民工群体高3.7个百分点;从事批发和零售业的占5.8%,比新生代农民工群体低6.3个百分点。 2.“90后”农民工收入略高 调查样本中,“90后”农民工月均收入6424元,比新生代农民工群体平均水平高210元。其中,月均收入在5000元及以上的占68.4%,比新生代农民工群体高1.9个百分点。 3.自营人员占比较低 由于年纪尚轻,积累不够,“90后”农民工中的96.3%以受雇就业为主,自营就业人员仅占3.7%,低于新生代农民工群体7.9个百分点。 (二)“90后”农民工生活特点 1.消费支出略低,更偏重于衣着及教育文化娱乐方面 “90后”农民工家庭户均生活消费支出42009元,比新生代农民工群体低386元。其中,衣着及其他日常用品和服务、教育文化娱乐支出占总消费支出的比重分别为14.0%和5.9%,分别比新生代农民工群体高1.9个和1.0个百分点;居住和交通通信费支出占总消费支出的比重分别为23.9%和9.2%,分别比新生代农民工群体低1.8个和1.0个百分点。 2.业余生活更注重休息和自我提升 “90后”农民工业余时间的主要活动排在前三位的依旧是上网、休息和朋友聚会,但与整个新生代农民工群体不同的是,“90后”农民工更注重休息和自我提升,其中,业余时间休息的占34.5%,比新生代农民工群体高5.6个百分点;业余时间参加文娱体育活动、学习培训和读书看报的占27.5%,分别比新生代农民工群体、全部外来农民工整体高5.7个和11.8个百分点。 新生代农民工定义:出生于20世纪80年代以后,年龄在16周岁及以上,在异地以非农就业为主的农业户籍人口 推荐阅读: 世界的真实格局分析,地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台,而是一名合格的架构师(附各大厂中台建设PPT) 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么,如何转? 华为干部与人才发展手册(附PPT) 企业10大管理流程图,数字化转型从业者必备! 【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型(附PPT) 超详细280页Docker实战文档!开放下载 华为大数据解决方案(PPT) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-28 17:16:54
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Javascript
...边正拼了命地给你打包数据呢,结果你这边的浏览器直接甩出一句:“兄弟,不用忙活了,我不等了!””这就是AbortError发挥作用的地方。 让我们来看一段代码: javascript async function fetchData() { const controller = new AbortController(); const signal = controller.signal; try { const response = await fetch('https://example.com/large-file', { signal }); console.log('数据已成功获取'); } catch (error) { if (error.name === 'AbortError') { console.log('请求被用户取消'); } else { console.error('发生了其他错误:', error); } } // 取消请求 controller.abort(); } fetchData(); 在这段代码里,我们使用AbortController来管理一个网络请求。如果用户决定取消请求,我们就调用controller.abort(),这时fetch函数会抛出一个AbortError。嘿嘿,简单来说呢,就是咱们逮住这个错误,看看它是不是个“AbortError”,如果是的话,就用一种超优雅的方式把它处理了,不搞什么大惊小怪的。 --- 三、AbortError与其他错误的区别 说到错误,难免要和其他错误比较一番。比如说嘛,就有人会好奇地问:“AbortError跟一般的错误到底有啥不一样呀?”说实话呢,这个问题我也琢磨了好久好久,头都快想大了! 首先,AbortError是一种特殊的错误类型,专门用于表示操作被人为中断的情况。其实很多小错误啊,就是程序员自己不小心搞出来的,像打字打错了变量名,或者一激动让数组越界了之类的,都是挺常见的乌龙事件。简单来说呢,这俩的区别就是——AbortError就像是个“计划内”的小插曲,咱们事先知道它可能会发生,也能提前做好准备去应对;但普通的错误嘛,就好比是突然从天而降的小麻烦,压根儿没得防备,让人措手不及! 举个例子: javascript function divide(a, b) { if (b === 0) { throw new Error('除数不能为零'); } return a / b; } try { console.log(divide(10, 0)); // 抛出普通错误 } catch (error) { console.error(error.message); // 输出 "除数不能为零" } 在这个例子中,divide函数因为传入了非法参数(即分母为0)而抛出了一个普通错误。而如果我们换成AbortError呢? javascript const controller = new AbortController(); function process() { setTimeout(() => { console.log('处理完成'); }, 5000); } process(); controller.abort(); // 中断处理 这里虽然也有中断操作的意思,但并没有抛出任何错误。这就像是说,AbortError不会自己偷偷跑出来捣乱,得咱们主动去点那个abort()按钮才行。就好比你得自己动手去按开关,灯才不会自己亮起来一样。 --- 四、深入探讨AbortError的优缺点 说到优点嘛,我觉得AbortError最大的好处就是它让我们的代码更加健壮和可控。比如说啊,在面对一堆同时涌来的请求时, AbortError 就像一个神奇的开关,能帮我们把那些没用的请求一键关掉,这样就不会白白浪费资源啦!对了,它还能帮咱们更贴心地照顾用户体验呢!比如说,当用户等得花儿都快谢了,就给个机会让他们干脆放弃这事儿,省得干着急。 但是呢,凡事都有两面性。AbortError也有它的局限性。首先,它只适用于那些支持AbortSignal接口的操作,比如fetch、XMLHttpRequest之类。如果你尝试在一个不支持AbortSignal的操作上使用它,那就会直接报错。另外啊,要是随便乱用 AbortError 可不好,比如说老是取消请求的话,系统可能就会被折腾得够呛,负担越来越重,你说是不是? 说到这里,我想起了之前开发的一个项目,当时为了优化性能,我给每个API请求都加了AbortController,结果发现有时候会导致页面加载速度反而变慢了。后来经过反复调试,我才意识到,频繁地取消请求其实是得不偿失的。所以啊,大家在使用AbortError的时候一定要权衡利弊,不能盲目追求“安全”。 --- 五、总结与展望 总的来说,AbortError是一个非常实用且有趣的错误类型。它不仅能让我们更轻松地搞定那些乱七八糟的异步任务,还能让代码变得更好懂、更靠谱!不过,就像任何工具一样,它也需要我们在实践中不断摸索和完善。 未来,随着前端开发越来越复杂,我相信AbortError会有更多的应用场景。不管是应对一大堆同时进行的任务,还是让咱们跟软件互动的时候更顺畅、更开心,它都绝对是我们离不开的得力助手!所以,各位小伙伴,不妨多尝试用它来解决实际问题,说不定哪天你会发现一个全新的解决方案呢! 好了,今天的分享就到这里啦。希望能给大家打开一点思路,也期待大家在评论区畅所欲言,分享你的想法!最后,祝大家coding愉快,早日成为编程界的高手!
2025-03-27 16:22:54
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月影清风
Nacos
...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
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清风徐来
Go-Spring
...年来,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,开源软件的应用范围不断扩大,不仅在企业内部得到广泛应用,也成为全球范围内科技创新与合作的新模式。本文旨在探讨开源软件的价值所在,分析其未来的发展趋势,并提出在拥抱开源软件过程中应考虑的关键因素。 开源软件的价值 开源软件以其透明、可定制和社区驱动的特点,为企业和个人用户带来了诸多价值。首先,开源软件降低了创新门槛,使得开发者能够基于已有代码进行快速迭代和创新,加速产品和服务的推出。其次,开源软件的社区化运作模式促进了知识共享与协作,形成了强大的技术支持和用户群体,有助于解决技术难题,提升产品质量。此外,开源软件的低成本和高可移植性,使其成为中小企业乃至个人开发者降低成本、快速进入市场的重要途径。 未来发展趋势 展望未来,开源软件的发展将呈现出以下几个趋势: 1. 云原生与容器化:随着云计算技术的成熟,基于云原生架构的开源软件将得到更多应用,而容器化技术的普及将进一步提升软件部署的效率与灵活性。 2. AI与机器学习:开源社区正在积极开发AI相关的开源项目,如TensorFlow、PyTorch等,这将促进AI技术的普及与创新,推动行业应用的深度发展。 3. 安全与隐私保护:随着数据安全与隐私保护成为关注焦点,开源社区将加强对安全框架和工具的开发,以满足不同行业对数据安全的需求。 4. 全球化与多语种支持:开源软件的全球化趋势日益明显,多语种支持将成为重要考量因素,有助于提升软件的国际竞争力。 拥抱开源软件的关键因素 1. 知识产权管理:明确开源软件的使用和贡献规则,保护自身权益的同时,尊重和遵守开源社区的规范。 2. 人才培养与激励:培养具备开源文化意识和技术能力的人才,通过项目贡献、社区活动等方式激励开发者积极参与开源项目。 3. 风险评估与管理:在采用开源软件前进行全面的风险评估,包括代码质量、安全漏洞、许可证合规性等方面,确保其符合组织的安全策略和法律法规要求。 4. 持续参与与贡献:积极参与开源社区,不仅使用开源软件,更要贡献自己的代码和知识,促进开源生态的健康发展。 拥抱开源软件不仅是技术层面的选择,更是推动创新、促进知识共享与合作的行动。面对未来的挑战与机遇,企业和个人开发者应积极适应这一趋势,充分利用开源资源,共同构建更加开放、协作的科技生态系统。
2024-07-31 16:06:44
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月下独酌
.net
...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
Hive
... 大家好啊,我是你的数据工程师小A。嘿,今天咱们来聊个有点“叛逆”的事儿——你知道吗?在Hive里头,有些压缩格式虽然官方文档上明晃晃地写着“不支持”,但其实很多人还在偷偷用,像GZIP和BZIP2这些就挺典型的。这事儿听着是不是还挺有意思?相当于跟官方规矩唱反调嘛!哈哈,我知道这话听着可能有点“疯疯癫癫”的,但说实话,谁还没点被迫走出舒适区的时候呢?比如为了给硬盘腾地方,或者让数据库跑得更快一点,咱总得豁出去折腾折腾吧! 先简单介绍一下背景吧。Hive其实就像是个建在Hadoop上的“数据仓库”,它能帮我们把有条理的数据存到HDFS里,然后用类似SQL的语句去查询和处理这些数据,特别方便!Hive默认支持一些常见的压缩格式,比如Snappy、LZO等。哎呀,你要是想用GZIP或者BZIP2来存表,那可得小心点啊!没准Hive会直接给你整出个错误,连数据都不让你加载。这到底是咋回事儿呢?其实吧,这是因为这两种压缩方式的性格和Hive的理念不太合拍。简单来说,它们的玩法不一样,所以Hive就觉得有点不爽,干脆就不让你这么干了。 那么问题来了:既然Hive不支持它们,为什么我们还要去折腾这些“非主流”压缩格式呢?我的回答是:因为它们可能真的有用!比如,GZIP非常适合用于压缩单个文件,而BZIP2则在某些场景下能提供更高的压缩比。所以说嘛,官方案子虽然说了不让搞,但我们不妨大胆试试,看看这些玩意儿到底能整出啥名堂! --- 二、理论基础 GZIP vs BZIP2 vs Hive的“规则” 在深入讨论具体操作之前,我们得先搞清楚这三个东西之间的差异。嘿,先说个大家可能都知道的小秘密——GZIP可是个超火的压缩“神器”呢!它最大的特点就是又快又好用,压缩文件的速度嗖一下就搞定了,效果也还行,妥妥的性价比之王!而BZIP2则是另一种高级压缩算法,虽然压缩比更高,但速度相对较慢。相比之下,Hive好像更喜欢找那种“全能型选手”,就像Snappy这种,又快又能省资源,简直两全其美! 现在问题来了:既然Hive有自己的偏好,那我们为什么要挑战它的权威呢?答案很简单:现实世界中的需求往往比理想模型复杂得多。比如说啊,有时候我们有一堆小文件,东一个西一个的,看着就头疼,想把它们整整齐齐地打包成一个大文件存起来,这时候用GZIP就很方便啦!但要是你手头的数据量超级大,比如几百万张高清图片那种,而且你还特别在意压缩效果,希望能榨干每一丢丢空间,那BZIP2就更适合你了,它在这方面可是个狠角色! 当然,这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来,我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2? 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下,你有个文件夹,专门用来存各种日志文件,里面的文件可多啦!不过呢,这些文件都特别小巧,大概就几百KB的样子,像是些小纸条,记录着各种小事。哎呀,要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里,那可就麻烦了!这么多小文件堆在一起,系统就会变得特别卡,整体性能直线下降,简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车,堵得不行!要解决这个问题嘛,咱们可以先把文件用GZIP压缩一下,弄个小“压缩包”,然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码,展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里,你可能会问:“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE?”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据,所以我们需要手动调整存储格式。此外,还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP,BZIP2的压缩比更高,但它也有一个明显的缺点:解压速度较慢。因此,BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是,在这种情况下,你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持,并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中,我遇到了不少挫折。比如说吧,有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里,结果系统直接给我整了个报错,说啥解码器找不着。折腾了半天才发现,哎呀,原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了,跟最新的Hadoop配不上,闹起了脾气!于是,我赶紧联系运维团队升级了相关依赖,这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊,我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名,搞得 Hive 一脸懵逼,根本分不清文件是啥类型的,直接就报错不认账了。后来我才明白,那些后缀名可不只是个摆设啊,它们其实是给文件贴标签的,告诉你这个文件是啥玩意儿,是图片、音乐,还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说,虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限,但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反,只要掌握了正确的技巧,我们完全可以在这两者之间找到平衡点,满足不同的业务需求。 最后,我想说的是,作为一名数据工程师,我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反,我们应该敢于尝试新事物,勇于突破常规。毕竟,正是这种探索精神,推动着整个行业不断向前发展! 好了,今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法,欢迎随时跟我交流哦~再见啦!
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
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...收集集群中的资源使用数据,如CPU、内存等,并将这些数据发送到后端存储系统以便进一步分析和可视化。在本文的具体实验步骤中,虽然并非必需组件,但用户可以通过Heapster获取Pod的内存使用情况以验证内存资源配置是否生效。 内存请求与限制 , 在Kubernetes中,内存请求(requests.memory)是指容器向系统声明的最低内存需求量,而内存限制(limits.memory)则是容器可使用的最大内存额度。当Kubernetes调度器决定将Pod分配到哪个节点时,会考虑每个节点剩余的内存资源以及Pod内所有容器的内存请求。同时,如果容器试图分配超过其内存限制的资源,Kubernetes会采取相应措施(例如终止容器)以防止整个系统的稳定性受到影响。
2023-12-23 12:14:07
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Beego
...模块,包括路由管理、数据库 ORM、配置文件解析等,旨在帮助开发者快速构建高效稳定的 Web 应用。文中提到的配置文件解析错误主要涉及 Beego 框架对配置文件的加载和读取过程,当配置文件格式不正确时,会导致程序无法正常启动。Beego 提供了 LoadAppConfig 和 AppConfig 等工具,方便开发者管理和操作配置文件。 配置文件 , 配置文件是一种存储应用程序运行所需参数的文件,通常采用特定的格式(如 ini、json 或 yaml)。文中提到的配置文件是 Beego 框架使用的 ini 格式,包含键值对的形式定义各种配置项。例如,appname 和 port 分别定义了应用名称和监听端口号。配置文件的正确性和完整性直接影响程序的运行状态,因此需要严格检查其格式和内容。Beego 提供了专门的方法来加载和解析配置文件,确保程序能够顺利读取必要的参数。 日志记录 , 日志记录是指将程序运行过程中的重要信息(如错误、警告或调试信息)保存到文件或输出到控制台的过程。文中提到的日志记录主要用于监控配置文件加载是否成功。通过使用 Beego 提供的日志模块,开发者可以设置日志的格式和级别,例如记录日期、时间和错误发生的具体位置。当配置文件加载失败时,日志会输出详细的错误信息,帮助开发者快速定位问题。这种机制对于复杂系统的维护和故障排查至关重要,能够显著提高开发效率。
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
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...单位的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在Class文件之中,中间没有添加任何分隔符,Class文件中存储的内容几乎全部是程序运行的必要数据,没有空隙存在。当遇到需要占用8位字节以上空间的数据项时,就按照高位在前的方式分割成若干个8位字节进行存储。 Class文件格式采用类似于C语言结构体的伪结构来存储数据,这种伪结构只有两种数据类型:无符号数和表。 无符号数属于基本的数据类型,以u1、u2、u4、u8来分别代表1个字节、2个字节、4个字节、8个字节的无符号数,无符号数可以来描述数字、索引引用、数量值或者按照UTF-8编码构成字符串值。 表是由多个无符号数或者其他表作为数据项构成的复合数据类型,所有表都习惯性的以“_info”结尾。表用于描述有层次关系的复合结构的数据,整个Class文件本质上就是一张表,它的数据项构成如下图。 2.魔数(Magic Number) 每一个Class文件的头4个字节成为魔数(Magic Number),它的唯一作用是确定这个文件是否是一个能被虚拟机接收的Class文件。很多文件存储标准中都是用魔数来进行身份识别,比如gif、png、jpeg等都有魔数。使用魔数主要是来识别文件的格式,相比于通过文件后缀名识别,这种方式准确性更高,因为文件后缀名可以随便更改,但更改二进制文件内容的却很少。Class类文件的魔数是Oxcafebabe,cafe babe?咖啡宝贝?至于为什么是这个, 这个名字在java语言诞生之初就已经确定了,它象征着著名咖啡品牌Peet's Coffee中深受欢迎的Baristas咖啡,Java的商标logo也源于此。 3.文件版本(Version) 在魔数后面的4个字节就是Class文件的版本号,第5和第6个字节是次版本号(Minor Version),第7和第8个字节是主版本号(Major Version)。Java的版本号是从45开始的,JDK1.1之后的每个JDK大版本发布主版本号向上加1(JDK1.0~1.1使用的版本号是45.0~45.3),比如我这里是十六进制的Ox0034,也就是十进制的52,所以说明该class文件可以被JDK1.8及以上的虚拟机执行,否则低版本虚拟机执行会报java.lang.UnsupportedClassVersionError错误。 4.常量池(Constant Pool) 在主版本号紧接着的就是常量池的入口,它是Class文件结构中与其他项目关联最多的数据类型,也是占用空间最大的数据之一。常量池的容量由后2个字节指定,比如这里我的是Ox001d,即十进制的29,这就表示常量池中有29项常量,而常量池的索引是从1开始的,这一点需要特殊记忆,因为程序员习惯性的计数法是从0开始的,而这里不一样,所以我这里常量池的索引范围是1~29。设计者将第0项常量空出来是有目的的,这样可以满足后面某些指向常量池的索引值的数据在特定情况下需要表达“不引用任何一个常量池项目”的含义。 通过javap -v命令反编译出class文件之后,我们可以看到常量池的内容 常量池中主要存放两大类常量:字面量和符号引用。比如文本字符、声明为final的常量值就属于字面量,而符号引用则包含下面三类常量: 类和接口的全限名 字段的名称和描述符 方法的名称和描述符 在之前的文章(详谈类加载的全过程)中有详细讲到,在加载类过程的第二大阶段连接的第三个阶段解析的时候,会将常量池中的符号引用替换为直接引用。相信很多人在开始了解那里的时候也是一头雾水,作者我也是,当我了解到常量池的构成的时候才明白真正意思。Java代码在编译的时候,是在虚拟机加载Class文件的时候才会动态链接,也就是说Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息,因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法获得真正的内存入口地址,也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时,需要从常量池获得对应的符号引用,再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。 常量池中每一项常量都是一张表,这里我只找到了JDK1.7之前的常量池项目类型表,见下图。 常量池项目类型表: 常量池常量项的结构总表: 比如我这里测试的class文件第一项常量,它的标志位是Ox0a,即十进制10,即表示tag为10的常量项,查表发现是CONSTANT_Methodref_info类型,和上面反编译之后的到的第一个常量是一致的,Methodref表示类中方法的符号引用。查上面《常量池常量项的结构总表》可以看到Methodref中含有3个项目,第一个tag就是上述的Ox0a,那么第二个项目就是Ox0006,第三个项目就是Ox000f,分别指向的CONSTANT_Class_info索引项和CONSTANT_NameAndType_info索引项为6和15,那么反编译的结果该项常量指向的应该是6和15,查看上面反编译的图应证我们的推测是对的。后面的常量项就以此类推。 这里需要特殊说明一下utf8常量项的内容,这里我以第29项常量项解释,也就是最后一项常量项。查《常量池常量项的结构总表》可以看到utf8项有三个内容:tag、length、bytes。tag表示常量项类型,这里是Ox01,表示是CONSTANT_Utf8_info类型,紧接着的是长度length,这里是Ox0015,即十进制21,那么再紧接着的21个字节都表示该项常量项的具体内容。特别注意length表示的最大值是65535,所以Java程序中仅能接收小于等于64KB英文字符的变量和变量名,否则将无法编译。 5.访问标志(Access Flags) 在常量池结束后,紧接着的两个字节代表访问标志(Access Flags),该标志用于识别一些类或者接口层次的访问信息,其中包括:Class是类还是接口、是否定义为public、是否定义为abstract类型、类是否被声明为final等。 访问标志表 标志位一共有16个,但是并不是所有的都用到,上表只列举了其中8个,没有使用的标志位统统置为0,access_flags只有2个字节表示,但是有这么多标志位怎么计算而来的呢?它是由标志位为true的标志位值取或运算而来,比如这里我演示的class文件是一个类并且是public的,所以对应的ACC_PUBLIC和ACC_SIPER标志应该置为true,其余标志不满足则为false,那么access_flags的计算过程就是:Ox0001 | Ox0020 = Ox0021 篇幅原因,未完待续...... 参考文献:《深入理解Java虚拟机》 END 本篇文章为转载内容。原文链接:https://javar.blog.csdn.net/article/details/97532925。 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。
2024-01-09 17:46:36
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NodeJS
...!服务器跑得怎么样、数据库忙不忙,这些事儿一下子就清清楚楚地摆在眼前,还能隔空摆弄一下设备呢!这感觉,简直爽到飞起有木有? 但问题是,要实现这种功能并不简单。想象一下,以前我们用老式的网页加载方式,就像打电话问朋友“嘿,有啥新鲜事儿没?”然后挂掉电话等对方回拨告诉你答案。问题是,如果你想知道最新消息,就得一直重复这个过程——不停地挂电话再拨号,也就是不停刷新页面,才能看到有没有新东西蹦出来。这显然不是最优解。而 WebSocket 就不一样了,它是一种全双工通信协议,可以让客户端和服务端随时互相推送消息,简直是实时应用的最佳拍档! 说到 Node.js,它天生就擅长处理异步事件流,再加上强大的生态系统(比如 Express、Socket.IO 等),简直就是为实时应用量身定制的工具。所以,今天我们就用 Node.js + WebSocket 来做一个简单的实时监控面板,顺便分享一下我的一些心得。 --- 2. 第一步 搭建基础环境 首先,我们需要准备开发环境。Node.js 的安装非常简单,去官网下载对应版本就行。安装完后,用 node -v 和 npm -v 验证是否成功。如果这两个命令都能正常输出版本号,那就说明环境配置好了。 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
2025-05-06 16:24:48
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清风徐来
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...关键作用。 同时,在数据中心和云环境中,Google等科技巨头正在研究和部署新型的时间同步技术,如White Rabbit,这是一种基于光纤传输的亚纳秒级精确时钟同步方案,能够有效提升大规模集群环境下的时间同步性能。 另外,针对网络安全领域,由于不准确的时间同步可能导致诸如证书验证失效等问题,全球各地的网络安全专家正呼吁加强对NTP服务器的安全管理,以防止恶意攻击者通过篡改ntp服务来影响系统时间进而发动攻击。最近的一项案例显示,某大型企业因为未妥善配置NTP服务,导致其内部网络出现了严重的时间偏差,引发了数据同步混乱和安全隐患。 综上所述,时间同步技术不仅关乎计算机系统的正常运行,也对新兴技术的发展及网络安全防护起着至关重要的作用。无论是从技术研发前沿还是日常运维实践,深入理解并正确运用NTP及其他高精度时间同步协议都是不可或缺的一环。
2023-03-01 12:56:47
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2023-07-16 11:42:34
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...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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