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Nacos
...。再瞧瞧服务端的那个监听端口,嘿,8848端口不仅开着呢,而且服务还稳稳地在跑着,一点问题没有! “难道是客户端的网络问题?”我心中一动,赶紧查看了服务端的防火墙规则,确认没有阻断任何请求。接着我又尝试ping了一下Nacos服务端的IP地址,结果发现网络连通性很好。 “网络应该没问题啊,那会不会是超时时间设置得太短了?”我灵机一动,想到之前在其他项目中遇到过类似的问题,可能是客户端等待响应的时间太短,导致请求超时。 于是我修改了Nacos客户端的配置,增加了超时时间: java Properties properties = new Properties(); properties.put(PropertyKeyConst.SERVER_ADDR, "localhost:8848"); properties.put(PropertyKeyConst.CONNECT_TIMEOUT_MS, "5000"); // 增加到5秒 NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); 重新启动服务后,问题依然存在。看来超时时间也不是主要原因。 “真是搞不懂啊,难道是Nacos本身的问题?”我有些泄气,但还是决定继续深挖下去。 --- 四、终极排查 代码逻辑与异常处理 最后,我决定从代码逻辑入手,看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码,开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中,有一个方法是用来获取配置的: java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点,发现它是在服务启动时被调用的。你瞧,服务一启动呢,就会加载一堆东西,像数据库连接池啦,缓存配置啦,各种各样的“装备”都得准备好,这样它才能顺利开工干活呀! “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取?”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿,干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍,就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上,别拖到后面出了幺蛾子。 同时,我还加强了异常处理逻辑,给Nacos的读取操作加上了try-catch块,以便捕获具体的异常信息: java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后,我再次启动服务,终于看到了一条令人振奋的消息:“Config loaded successfully”。 “太好了!”我长舒一口气,“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾,我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的,是个超棒的配置管理工具,但用着用着你会发现,它也不是完美无缺的,各种小问题啊、坑啊,时不时就冒出来折腾你一下。其实吧,这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸,八成是咱们的代码写得有点问题,或者是环境配错了,带偏了Nacos。 “其实啊,调试的过程就像侦探破案一样,需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨:“哎,有时候觉得这问题看起来平平无奇的,可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢!”” 总之,这次经历让我明白了一个道理:遇到问题不要慌,要冷静分析,逐步排查。只有这样,才能找到问题的根本原因,解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助,如果有类似的问题,不妨按照这个思路试试看!
2025-04-06 15:56:57
68
清风徐来
Hive
... --- 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
45
翡翠梦境
Apache Lucene
...程也是一样,每一次的实践和调试,都是在给我们的技能加料,让我们的作品越来越美味,越来越有营养!嘿!兄弟,听好了,每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff,咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱,掌控技术的大棒,让用户体验到最棒、最快的搜索服务,让每一次敲击键盘都能带来惊喜! --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现,还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨,旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。
2024-07-25 00:52:37
393
青山绿水
Hadoop
...布式的文件系统,它的设计理念就是让数据更加可靠。简单讲啊,HDFS会把一个大文件切成好多小块儿(每块默认有128MB这么大),接着把这些小块分开放到集群里的不同电脑上存着。更关键的是,HDFS会为每个数据块多弄几个备份,一般是三个副本。这就相当于给你的数据买了“多重保险”,哪怕有一台机器突然“罢工”或者出问题了,你的数据还是妥妥地躺在别的机器上,一点都不会丢。 举个例子,假设你有一个1GB的文件,HDFS会把这个文件分成8个128MB的小块,并且每个小块会被复制成3份,分别存储在不同的服务器上。这就意味着啊,就算有一台服务器“挂了”或者出问题了,另外两台服务器还能顶上,数据照样能拿得到,完全不受影响。 说到这里,你可能会问:“为什么要复制这么多份?会不会浪费空间?”确实,多副本策略会占用更多的磁盘空间,但它的优点远远超过这一点。先说白了就是,它能让数据更好用、更靠谱啊!再说了,在那种超大的服务器集群里头,这样的备份机制还能帮着分散压力,不让某一个地方出问题就整个崩掉。 --- 3. 实战演示 如何使用Hadoop进行跨硬件复制? 接下来,让我们动手试试看!我会通过一些实际的例子来展示Hadoop是如何完成文件跨硬件复制的。 3.1 安装与配置Hadoop 首先,你需要确保自己的环境已经安装好了Hadoop。如果你还没有安装,可以参考官方文档一步步来配置。对新手来说,建议先试试伪分布式模式,相当于在一台电脑上“假装”有一个完整的集群,方便你熟悉环境又不用折腾多台机器。 3.2 创建一个简单的文本文件 我们先创建一个简单的文本文件,用来测试Hadoop的功能。你可以使用以下命令: bash echo "Hello, Hadoop!" > test.txt 然后,我们将这个文件上传到HDFS中: bash hadoop fs -put test.txt /user/hadoop/ 这里的/user/hadoop/是HDFS上的一个目录路径。 3.3 查看文件的副本分布 上传完成后,我们可以检查一下这个文件的副本分布情况。使用以下命令: bash hadoop fsck /user/hadoop/test.txt -files -blocks -locations 这段命令会输出类似如下的结果: /user/hadoop/test.txt 128 bytes, 1 block(s): OK 0. BP-123456789-192.168.1.1:50010 file:/path/to/local/file 1. BP-123456789-192.168.1.2:50010 file:/path/to/local/file 2. BP-123456789-192.168.1.3:50010 file:/path/to/local/file 从这里可以看到,我们的文件已经被复制到了三台不同的服务器上。 --- 4. 深度解读 Hadoop的副本策略 在前面的步骤中,我们已经看到了Hadoop是如何将文件复制到不同节点上的。但是,你知道吗?Hadoop的副本策略其实是非常灵活的。它可以根据网络拓扑结构来决定副本的位置。 例如,默认情况下,第一个副本会放在与客户端最近的节点上,第二个副本会放在另一个机架上,而第三个副本则会放在同一个机架的不同节点上。这样的策略可以最大限度地减少网络延迟,提高读取效率。 当然,如果你对默认的副本策略不满意,也可以自己定制。比如,如果你想让所有副本都放在同一个机架内,可以通过修改dfs.replication.policy参数来实现。 --- 5. 总结与展望 通过今天的讨论,我们了解了Hadoop是如何通过HDFS实现文件的跨硬件复制的。虽然这个功能看似简单,但它背后蕴含着复杂的设计理念和技术细节。正是这些设计,才使得Hadoop成为了一个强大的大数据处理工具。 最后,我想说的是,学习新技术的过程就像探险一样,充满了未知和挑战。嘿,谁还没遇到过点麻烦事儿呢?有时候一头雾水,感觉前路茫茫,但这不正是探索的开始嘛!别急着放弃,熬过去你会发现,那些让人头疼的问题其实藏着不少小惊喜,等你拨开云雾时,成就感绝对让你觉得值了!希望这篇文章能给你带来一些启发,也希望你能亲自尝试一下Hadoop的实际操作,感受一下它的魅力! 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。让我们一起探索更多有趣的技术吧!
2025-03-26 16:15:40
98
冬日暖阳
NodeJS
...ocket 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
78
清风徐来
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...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
113
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...实际项目开发中的最佳实践,业界持续涌现出大量的实战案例和经验总结。例如,在大型游戏引擎Unreal Engine 4和Unity3D中,智能指针被广泛用于内存管理和对象生命周期控制,这些成功案例为C++开发者提供了宝贵的参考和借鉴。 值得注意的是,尽管智能指针极大程度上简化了内存管理,但过度依赖或错误使用也可能带来额外开销甚至隐藏bug。因此,对于特定场景下是否应采用智能指针,以及选用何种类型的智能指针,开发者需要根据具体需求进行权衡和决策,同时结合现代编译器和运行时优化技术,确保程序性能和安全性的最优化。
2023-02-24 18:25:46
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... 初始化, 这是所有设计基于 Libnids 的程序最开始调用的函数 . 它的主要内容包括打开网络接口 , 打开文件 , 编译过滤规则 , 判断网络链路层类型, 进行必要的初始化工作 / int nids_init (void); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个能够检测所有 IP 数据包的回调函数, 包括 IP 碎片 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet,int len) a_packet 表示接收的IP 数据包 len 表示接收的数据包长度 此回调函数可以检测所有的IP 数据包 , 包括 IP 碎片 / void nids_register_ip_frag (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个回调函数 , 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet) a_packet 表示接收的IP 数据包 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 , 并在此函数中对捕获数到的 IP数据包进行分析 . / void nids_register_ip (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个 TCP 连接的回调函数. 回调函数的类型定义如下 : void tcp_callback(struct tcp_stream ns,void param) ns 表示一个TCP 连接的所有信息 , param 表示要传递的参数信息 , 可以指向一个 TCP连接的私有数据 此回调函数接收的TCP 数据存放在 half_stream 的缓存中 , 应该马上取出来 ,一旦此回调函数返回 , 此数据缓存中存储的数据就不存在 了 .half_stream 成员 offset描述了被丢弃的数据字节数 . 如果不想马上取出来 , 而是等到存储一定数量的数据之后再取出来, 那么可 以使用函数nids_discard(struct tcp_stream ns, int num_bytes)来处理 . 这样回调函数返回时 ,Libnids 将丢弃缓存数据之前 的 num_bytes 字节的数据 .如果不调用 nids_discard()函数 , 那么缓存数据的字节应该为 count_new 字节 . 一般情况下, 缓存中的数据 应该是count-offset 字节 / void nids_register_tcp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个分析 UDP 协议的回调函数, 回调函数的类型定义如下 : void udp_callback(struct tuple4 addr,char buf,int len,struct ip iph) addr 表示地址端口信息buf 表示 UDP 协议负载的数据内容 len表是 UDP 负载数据的长度 iph 表示一个IP 数据包 , 包括 IP 首部 ,UDP 首部以及UDP 负载内容 / void nids_register_udp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 表示一个 TCP 连接 功 能 : 终止 TCP 连接 . 它实际上是调用 Libnet的函数进行构造数据包 , 然后发送出去 / void nids_killtcp (struct tcp_stream ); / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 一个 TCP 连接 参数 2 个数 功 能 : 丢弃参数 2 字节 TCP 数据 , 用于存储更多的数据 / void nids_discard (struct tcp_stream , int); / 返回值 : 无 参 数 : 无 功 能 : 运行 Libnids, 进入循环捕获数据包状态. 它实际上是调用 Libpcap 函数 pcap_loop()来循环捕获数据包 / void nids_run (void); / 返回值 : 调用成功返回文件描述符 ,失败返回 -1 参 数 : 无 功 能 : 获得文件描述符号 / int nids_getfd (void); / 返回值 : 调用成功返回个数 ,失败返回负数 参 数 : 表示捕获数据包的个数 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_dispatch() / int nids_dispatch (int); / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_next() / int nids_next (void); extern struct nids_prm nids_params; /libnids.c定以了一个全部变量 , 其定义和初始值在 nids_params/ extern char nids_warnings[]; extern char nids_errbuf[]; extern struct pcap_pkthdr nids_last_pcap_header; struct nids_chksum_ctl { / 描述的是计算校验和 , 用于决定是否计算校验和/ u_int netaddr; / 表示地址 / u_int mask; / 表示掩码 / u_int action; / 表示动作 , 如果是NIDS_DO_CHKSUM, 表示计算校验和; 如果是 NIDS_DONT_CHKSUM, 表示不计算校验和 / u_int reserved; / 保留未用 / }; / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 表示 nids_chksum_ctl 列表 参数 2 表示列表中的个数 功 能 : 决定是否计算校验和 . 它是根据数据结构nids_chksum_ctl 中的action 进行决定的 , 如果所要计算的对象不在列表中 , 则必须都要计算校验和 / extern void nids_register_chksum_ctl(struct nids_chksum_ctl , int); endif / _NIDS_NIDS_H / 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/xieqb/article/details/7681968。 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。
2023-02-08 17:36:31
307
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Sqoop
...工具。通过不断学习和实践,我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里,我特别想试试一些更酷的功能,比如说用Sqoop直接搞出Avro文件,或者把Spark整进来做分布式计算,感觉会超级带劲! 最后,我想说的是,技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕,可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说:“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲,总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历,欢迎随时交流!我们一起进步,一起成长! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问或者想要了解更多细节,请随时告诉我哦!
2025-03-22 15:39:31
94
风中飘零
ElasticSearch
...ticsearch的设计初衷是支持弹性扩展和自愈机制,但在实际部署中,仍然需要运维团队对资源配置进行精细化管理。例如,合理规划节点数量、设置合理的磁盘水位阈值以及定期清理冷数据等措施,能够显著降低此类问题的发生概率。 此外,从技术发展的角度来看,Elasticsearch社区也在不断迭代新功能以提升系统的鲁棒性。例如,最新版本引入了更智能的分片分配算法,能够在节点负载不均衡的情况下动态调整数据分布,从而减少单点故障的风险。同时,越来越多的企业开始采用混合云架构,将热数据存储在高性能的本地存储中,而将冷数据迁移到成本更低的对象存储中,这种分层存储策略也有效缓解了磁盘压力。 值得注意的是,尽管技术手段可以降低风险,但人为因素往往是最关键的一环。企业在选择Elasticsearch时,应充分评估自身业务需求和技术实力,避免盲目追求低价方案而导致资源紧张。正如文章作者所言,技术学习是一场持久战,只有不断积累经验并保持警觉,才能在复杂多变的IT环境中立于不败之地。
2025-03-14 15:40:13
65
林中小径
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...跟法规政策走向,并在实践中不断提升道德和技术双重素养,确保网络爬虫项目的合规、高效运行。
2023-06-12 10:26:04
131
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...我们发现随着软件工程实践的发展与进步,这些基础技术正不断得到优化和升级。例如,在判空方面,Java 14引入了Optional类的改进,使得开发者能够以更简洁安全的方式处理潜在的空值异常;而在数据库操作层面,Spring Framework近期发布的版本中对Mybatis整合支持进行了增强,简化了配置并提升了性能表现。 针对Excel处理工具EasyExcel,阿里巴巴团队持续对其进行迭代更新,新增了如模板导出、大数据量分块读写等功能,进一步满足企业级应用对数据导入导出高效稳定的需求。此外,随着云原生和微服务架构的普及,JSON作为跨语言的数据交换格式,其解析库如Fastjson也积极跟进,强化安全性的同时提升解析速度。 对于IDEA这类集成开发环境,JetBrains官方及社区开发者们也在不断丰富和完善各种插件的功能,如Lombok插件已兼容至最新Java版本,提供更多便捷的注解生成方式,并且有更多新颖实用的插件(如SonarLint for IntelliJ)帮助开发者遵循编码规范、提高代码质量。 总之,紧跟时代步伐,关注技术动态,通过阅读最新的博客文章、官方文档或参与开发者论坛讨论,能让我们更好地理解和掌握上述技术工具的最新进展,从而在实际项目开发中更加游刃有余。
2023-05-26 23:30:52
269
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Ruby
...负载均衡。MOSN的设计理念强调模块化和可扩展性,使得开发者能够轻松应对复杂的业务逻辑。不过,随着越来越多的企业采用类似的架构,如何有效管理线程池大小、避免死锁等问题成为了新的关注焦点。 此外,近期一篇发表在《ACM Transactions on Programming Languages and Systems》上的论文引起了广泛关注。这篇论文探讨了现代编程语言在并发模型设计上的差异,并提出了一种新型的“乐观并发控制”算法。该算法通过预测线程间的冲突概率,动态调整同步策略,从而在一定程度上减少了锁的使用频率。这一方法不仅提升了程序的执行效率,还降低了开发者的维护成本。 从哲学角度来看,无论是技术层面还是理论层面,人类对于并发编程的追求始终未曾停歇。正如古希腊哲学家赫拉克利特所言:“人不能两次踏进同一条河流。”同样,在并发编程的世界里,每一次尝试都是一次全新的探索,而每一次成功都离不开对失败教训的深刻反思。未来,随着量子计算等前沿科技的发展,我们或许将迎来一场关于并发编程范式的革命,而这无疑将为软件工程领域带来前所未有的机遇与挑战。
2025-04-25 16:14:17
33
凌波微步
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...大文件处理的最新最佳实践和技术动态。 综上所述,在当前高速发展的互联网环境下,结合SpringBoot后端框架与Vue前端技术实现文件切片下载功能,并关注该领域的最新发展与应用案例,无疑将有助于我们更好地服务于用户的实际需求,提升产品竞争力。
2023-01-19 08:12:45
547
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...的影响。 2. 行业实践案例:今年年初,某大型商业银行在其年度报告中分享了运用大数据与人工智能技术优化信用卡业务的实践经验,其中重点介绍了如何通过构建多元线性回归模型及正则化方法处理信贷风险评估和客户消费潜力预测问题,这一实例为业界提供了宝贵借鉴。 3. 监管政策影响:随着数据隐私保护法规(例如欧盟GDPR、中国个人信息保护法)的出台和完善,金融机构在利用用户数据进行信用消费预测时面临更多挑战。《经济学人》杂志的一篇文章对此进行了深度解读,探讨了在严格遵守法规的前提下,如何合法合规地挖掘数据价值以提高预测准确性。 4. 数据科学工具更新:Python生态中的Pandas、Statsmodels等库不断迭代升级,为数据分析工作者提供了更为强大的功能支持。最近,Scikit-learn发布了新版更新,强化了其在回归模型诊断、正则化模型训练等方面的性能,值得广大数据科学家关注并应用于实际项目中。 综上所述,了解前沿学术研究成果、掌握行业最佳实践、关注法律法规变化以及跟踪数据科学工具更新,都将有助于深化您在信用卡消费预测领域的专业素养,并为解决实际业务问题提供有力支持。
2023-11-23 15:52:56
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...》等,可深入了解卡表设计背后的理论依据,以及研究人员为提升GC效率所做的各种尝试和改进。 5. 官方文档及源码阅读:直接研读Oracle官方发布的Java SE HotSpot VM Garbage Collection Tuning Guide,以及JDK源码中的CardTableBarrierSet等相关类实现,可以更直观地把握卡表的具体工作流程和技术细节。同时,关注JDK开发团队的博客、邮件列表讨论等,获取第一手的更新信息和未来发展方向。
2023-12-16 20:37:50
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...求分析 12 4系统设计 13 4.1 系统功能模块设计 13 4.2系统流程设计 13 4.2.1 系统开发流程 13 4.2.2 用户登录流程 14 4.2.3 系统操作流程 15 4.2.4 添加信息流程 15 4.2.5 修改信息流程 16 4.2.6 删除信息流程 16 4.3系统用例分析 17 4.3.1 管理员用例图 17 4.3.2 用户用例图 18 4.4 数据库设计 19 4.4.1 tb_Ware(商品信息表) 19 4.4.2 tb_manager(管理员信息表) 19 4.4.3 tb_sub(订单生成表) 19 4.4.4 tb_Link(超级链接表) 20 4.4.5 tb_Affiche(公告信息表) 20 4.3 用SSM连接数据库 20 5系统实现 22 5.1 前台部分 22 5.1.1 前台总体框架 22 5.1.2 商城首页 22 5.1.3 产品详情页 23 5.1.4 评价 23 5.2 后台部分 24 5.2.1 后台主页 24 5.2.2 后台评价管理 25 5.2.3 商品管理 25 5.2.4 商品修改 26 5.2.5 分类管理 26 5.2.6 订单管理 27 5.2.7 腕表购物车管理 27 6系统测试 28 6.1系统测试的意义 28 6.2性能测试 29 6.3测试分析 29 总 结 30 致 谢 31 参考文献 31 3系统分析 3.1 可行性分析 腕表交易系统主要目标是实现网上展示腕表交易系统信息,购买腕表产品。在确定了目标后,我们从以下四方面对能否实现本系统目标进行可行性分析。 3.1.1 技术可行性 腕表交易系统主要采用Java技术,基于B/S结构,MYSQL数据库,主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点,而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。腕表交易系统的开发技术具有很高可行性,且开发人员掌握了一定的开发技术,所以系统的开发具有可行性。 3.1.2 操作可行性 腕表交易系统的登录界面简单易于操作,采用常见的界面窗口来登录界面,通过电脑进行访问操作,会员只要平时使用过电脑都能进行访问操作。此系统的开发采用PHP语言开发,基于B/S结构,这些开发环境使系统更加完善。本系统具有易操作、易管理、交互性好的特点,在操作上是非常简单的。因此本系统可以进行开发。 3.1.3 经济可行性 腕表交易系统是基于B/S模式,采用MYSQL数据库储存数据,所要求的硬件和软件环境,市场上都很容易购买,程序开发主要是管理系统的开发和维护。所以程序在开发人力、财力上要求不高,而且此系统不是很复杂,开发周期短,在经济方面具有较高的可行性。 3.1.4 法律可行性 此腕表交易系统是自己设计的管理系统,具有很大的实际意义。开发环境软件和使用的数据库都是开源代码,因此对这个系统进行开发与普通的系统软件设计存在很大不同,没有侵权等问题,在法律上完全具有可行性。 综上所述,腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性,开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能: 1)前台部分由用户使用,主要包括用户注册,腕表购物车管理,订单管理,个人资料管理,留言板管理 2)后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的,常用的数据库管理系统有MYSQL,SQL,Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统,建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项: 用户:用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言:主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品:商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单:订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员:管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告:公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下: 图9 功能模块设计图 从图中可以看出,网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分,前台部分由用户使用,主要包括用户注册,生成订单,腕表购物车管理,查看腕表购物车,查看留言,订购产品,订单查询和发布留言7个模块;本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; 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2023-03-21 18:24:50
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...化效果: 根据微信的实践,调整配置项后,损坏率可以降低一半,但并不能完全避免损坏,所以我们还是需要补救措施。 补救措施: 通过查阅 SQLite 的相关资料,发现修复损坏数据库的两种思路和四种方案。 思路一:数据导出 .dump修复 从 master 表中读出一个个表的信息,根据根节点地址和创表语句来 select 出表里的数据,能 select 多少是多少,然后插入到一个新 DB 中。 每个SQLite DB都有一个sqlite_master表,里面保存着全部table和index的信息(table本身的信息,不包括里面的数据哦),遍历它就可以得到所有表的名称和 CREATE TABLE ...的SQL语句,输出CREATE TABLE语句,接着使用SELECT FROM ... 通过表名遍历整个表,每读出一行就输出一个INSERT语句,遍历完后就把整个DB dump出来了。 这样的操作,和普通查表是一样的,遇到损坏一样会返回SQLITE_CORRUPT,我们忽略掉损坏错误, 继续遍历下个表,最终可以把所有没损坏的表以及损坏了的表的前半部分读取出来。将 dump 出来的SQL语句逐行执行,最终可以得到一个等效的新DB。 思路二:数据备份 拷贝: 不能再直白的方式。由于SQLite DB本身是文件(主DB + journal 或 WAL), 直接把文件复制就能达到备份的目的。 .dump备份: 上一个恢复方案用到的命令的本来目的。在DB完好的时候执行.dump, 把 DB所有内容输出为 SQL语句,达到备份目的,恢复的时候执行SQL即可。 Backup API: SQLite自身提供的一套备份机制,按 Page 为单位复制到新 DB, 支持热备份。 综合思路:备份master表+数据导出 WCDB框架: 数据库完整时备份master表,数据库损坏时通过使用已备份的master表读取损坏数据库来恢复数据。成功率大概是70%。缺点在于我们目前项目使用的是CoreData框架,迁移成本非常的高。没有办法使用。 补救措施选型原则: 这么多的方案孰优孰劣?作为一个移动APP,我们追求的就是用户体验,根据资料推断只有万分之一不到的用户会发生DB损坏,不能为了极个别牺牲全体用户的体验。不影响用户体验的方法就是好方案。主要考量指标如下: 一:恢复成功率 由于牵涉到用户核心数据,“姑且一试”的方案是不够的,虽说 100% 成功率不太现实,但 90% 甚至 99% 以上的成功率才是我们想要的。 二:备份大小: 原本用户就可能有2GB 大的 DB,如果备份数据本身也有2GB 大小,用户想必不会接受。 三:备份性能: 性能则主要影响体验和备份成功率,作为用户不感知的功能,占用太多系统资源造成卡顿 是不行的,备份耗时越久,被系统杀死等意外事件发生的概率也越高。 数据导出方案考量: 恢复成功率大概是30%。不需要事先备份,故备份大小和备份性能都是最优的。 备份方案考量: 备份方案的理论恢复成功率都为100%,需要考量的即为备份大小和性能。 拷贝:备份大小等于原文件大小。备份性能最好,直接拷贝文件,不需要运算。 Backup API: 备份大小等于原文件大小。备份性能最差,原因是热备份,需要用到锁机制。 .dump:因为重新进行了排序,备份大小小于原文件。备份性能居中,需要遍历数据库生成语句。 可以看出,比较折中的选择是 Dump ,备份大小具有明显优势,备份性能尚可,恢复性能较差但由于需要恢复的场景较少,算是可以接受的短板。 深入钻研 即使优化后的方案,对于大DB备份也是耗时耗电,对于移动APP来说,可能未必有这样的机会做这样重度的操作,或者频繁备份会导致卡顿和浪费使用空间。 备份思路的高成本迫使我们从另外的方案考虑,于是我们再次把注意力放在之前的Dump方案。 Dump 方案本质上是尝试从坏DB里读出信息,这个尝试一般来说会出现两种结果: DB的基本格式仍然健在,但个别数据损坏,读到损坏的地方SQLite返回SQLITE_CORRUPT错误, 但已读到的数据得以恢复。 基本格式丢失(文件头或sqlite_master损坏),获取有哪些表的时候就返回SQLITE_CORRUPT, 根本没法恢复。 第一种可以算是预期行为,毕竟没有损坏的数据能部分恢复。从成功率来看,不少用户遇到的是第二种情况,这种有没挽救的余地呢? 要回答这个问题,先得搞清楚sqlite_master是什么。它是一个每个SQLite DB都有的特殊的表, 无论是查看官方文档Database File Format,还是执行SQL语句 SELECT FROM sqlite_master;,都可得知这个系统表保存以下信息: 表名、类型(table/index)、 创建此表/索引的SQL语句,以及表的RootPage。sqlite_master的表名、表结构都是固定的, 由文件格式定义,RootPage 固定为 page 1。 正常情况下,SQLite 引擎打开DB后首次使用,需要先遍历sqlite_master,并将里面保存的SQL语句再解析一遍, 保存在内存中供后续编译SQL语句时使用。假如sqlite_master损坏了无法解析,“Dump恢复”这种走正常SQLite 流程的方法,自然会卡在第一步了。为了让sqlite_master受损的DB也能打开,需要想办法绕过SQLite引擎的逻辑。 由于SQLite引擎初始化逻辑比较复杂,为了避免副作用,没有采用hack的方式复用其逻辑,而是决定仿造一个只可以 读取数据的最小化系统。 虽然仿造最小化系统可以跳过很多正确性校验,但sqlite_master里保存的信息对恢复来说也是十分重要的, 特别是RootPage,因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地,没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小,而且只有改变了表结构的时候(例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句)才会改变,因此对它进行备份成本是非常低的,一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成,一致性也容易保证, 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份,我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此,初始化必须的数据就保证了,可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法(包括dump方式恢复), 都是通过执行SQL语句实现的,这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点, 读出数据即可完成,不需要复杂的查询逻辑,因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时,因为我们的系统是只读的, 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可,因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要: VFS读取部分的接口(Open/Read/Close),或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式, 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑,就能读出DB的数据进行恢复了,但还有一个小插曲。我们知道,使用SQLite查询一个表, 每一行的列数都是一致的,这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层,没有这个保证。 B-tree的每一行(或者说每个entry、每个record)可以有不同的列数,一般来说,SQLite插入一行时, B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作, 整个表都增加了一列,但已经存在的B-tree行实际上没有做改动,还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行,缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候,也需要做同样的判断和支持, 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后,成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统,可以得知总 Page 数,使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低,不需要经常更新备份,对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略, 成功恢复后能还原损坏时最新的数据,不受备份时限影响。 坏处是,和Dump一样,如果损坏到表的中间部分,比如非叶子节点,将导致后续数据无法读出。 落地实践: 剥离封装RepairKit: 从WCDB框架中,剥离修复组件,并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机: 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的,也就是说当一个叶子页满了需要分裂时,原来的叶子页会成为内部节点,然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来,是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化,而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识,那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份,避免频繁备份。 备份文件有效性: 既然 DB 可以损坏,那么这个备份文件也会损坏,怎么办呢?我用了双备份,每一个版本备份两个文件,如果一个备份恢复失败,就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机: 当CoreData初始化SQLite前,校验SQLite的Head完整性,如果不完整,进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 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。
2023-11-23 18:22:40
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...c,listen= 监听vnc, 分区说明 提示:我们不分交换分区,因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具,可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程,它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序(KVM)是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品,可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品,可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机(KVM)则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序,可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机(VM),从而现代化改造自己的基础架构,来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后,你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机,而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术,能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序,而且可以替代专有的虚拟化技术(比如 VMware 提供的专有虚拟化技术)。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台,你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码,就如同掌握了开启无限可能的钥匙,能够让你虚拟化传统工作负载和应用,并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中,所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序,以及出色的性能和多样化的功能。但是,专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定,你就可以任享自由、灵活与丰富的资源,从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能,可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案,选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势: 更低的总拥有成本,从而省下运营预算,用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费,也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性:KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行,所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性:可以通过单个虚拟化平台,在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能:应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势:不但能访问源代码,还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能: 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化,就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成,能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境,帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效,能够帮助你从容应对当前的挑战,并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂,而且无法帮助企业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化,你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势,还能获得企业级技术支持、更新和补丁,使你的环境保持最新状态,持续安心运行。开源和 RESTful API,以及 Microsoft Windows 的认证,可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包(SDK)则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具,并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-06 08:58:59
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...识基础,积极参与科研实践,提高论文发表与竞赛获奖的含金量。此外,合理定位自身并积极拓宽信息获取渠道,了解心仪高校与导师的研究方向及团队氛围,同样至关重要。 综上所述,保研不仅是对过往学业成果的检验,更是对未来学术生涯的前瞻布局。广大有志于深造的学子需紧跟政策导向,全面提升自我,才能在这场无声的竞争中脱颖而出,成功走向理想的学术殿堂。
2023-05-02 23:03:36
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...些组件 or 方法的设计是否合理,同样如果是一个稳定的功能在加上单元测试,这就是一个很nice的体验; 我们单元测试是基于jest来去做的,具体安装单测的办法如下,跟着我的步骤一步步来; 安装jest单测相关的依赖组件库 pnpm add @testing-library/vue @testing-library/user-event @testing-library/jest-dom @types/jest jest @vue/test-utils -D 安装完成后,发现还需要安装前置依赖 @testing-library/dom @vue/compiler-sfc我们继续补充 安装babel相关工具,用ts写的单元测试需要转义,具体安装工具如下pnpm add @babel/core babel-jest @vue/babel-preset-app -D,最后我们配置babel.config.js module.exports = {presets: ['@vue/app'],} 配置jest.config.js module.exports = {roots: ['<rootDir>/test'],testMatch: [// 这里我们支持src目录里面增加一些单层,事实上我并不喜欢这样做'<rootDir>/src//__tests__//.{js,jsx,ts,tsx}','<rootDir>/src//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',// 这里我习惯将单层文件统一放在test单独目录下,不在项目中使用,降低单测文件与业务组件模块混合在一起'<rootDir>/test//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',],testEnvironment: 'jsdom',transform: {// 此处我们单测没有适用vue-jest方式,项目中我们江永tsx方式来开发,所以我们如果需要加入其它的内容// '^.+\\.(vue)$': '<rootDir>/node_modules/vue-jest','^.+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$': '<rootDir>/node_modules/babel-jest',},transformIgnorePatterns: ['<rootDir>/node_modules/','[/\\\\]node_modules[/\\\\].+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$','^.+\\.module\\.(css|sass|scss|less)$',],moduleFileExtensions: ['ts', 'tsx', 'vue', 'js', 'jsx', 'json', 'node'],resetMocks: true,} 具体写单元测试的方法,可以参考项目模板中的组件单元测试写法,这里不做过多的说明; 5、封装axios请求库 这里呢其实思路有很多种,如果有自己的习惯的封装方式,就按照自己的思路,下面附上我的封装代码,简短的说一下我的封装思路: 1、基础的请求拦截、相应拦截封装,这个是对于一些请求参数格式化处理等,或者返回值情况处理 2、请求异常、错误、接口调用成功返回结果错误这些错误的集中处理,代码中请求就不再做trycatch这些操作 3、请求函数统一封装(代码中的 get、post、axiosHttp) 4、泛型方式定义请求返回参数,定义好类型,让我们可以在不同地方使用有良好的提示 import type { AxiosRequestConfig, AxiosResponse } from 'axios'import axios from 'axios'import { ElNotification } from 'element-plus'import errorHandle from './errorHandle'// 定义数据返回结构体(此处我简单定义一个比较常见的后端数据返回结构体,实际使用我们需要按照自己所在的项目开发)interface ResponseData<T = null> {code: string | numberdata: Tsuccess: booleanmessage?: string[key: string]: any}const axiosInstance = axios.create()// 设定响应超时时间axiosInstance.defaults.timeout = 30000// 可以后续根据自己http请求头特殊邀请设定请求头axiosInstance.interceptors.request.use((req: AxiosRequestConfig<any>) => {// 特殊处理,后续如果项目中有全局通传参数,可以在这儿做一些处理return req},error => Promise.reject(error),)// 响应拦截axiosInstance.interceptors.response.use((res: AxiosResponse<any, any>) => {// 数组处理return res},error => Promise.reject(error),)// 通用的请求方法体const axiosHttp = async <T extends Record<string, any> | null>(config: AxiosRequestConfig,desc: string,): Promise<T> => {try {const { data } = await axiosInstance.request<ResponseData<T>>(config)if (data.success) {return data.data}// 如果请求失败统一做提示(此处我没有安装组件库,我简单写个mock例子)ElNotification({title: desc,message: ${data.message || '请求失败,请检查'},})} catch (e: any) {// 统一的错误处理if (e.response && e.response.status) {errorHandle(e.response.status, desc)} else {ElNotification({title: desc,message: '接口异常,请检查',})} }return null as T}// get请求方法封装export const get = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, params: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'get',url,params,}const data = await axiosHttp<T>(config, desc)return data}// Post请求方法export const post = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, data: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'post',url,data,}const info = await axiosHttp<T>(config, desc)return info} 请求错误(状态码错误相关提示) import { ElNotification } from 'element-plus'function notificat(message: string, title: string) {ElNotification({title,message,})}/ @description 获取接口定义 @param status {number} 错误状态码 @param desc {string} 接口描述信息/export default function errorHandle(status: number, desc: string) {switch (status) {case 401:notificat('用户登录失败', desc)breakcase 404:notificat('请求不存在', desc)breakcase 500:notificat('服务器错误,请检查服务器', desc)breakdefault:notificat(其他错误${status}, desc)break} } 6、关于vue-router 及 pinia 这两个相对来讲简单一些,会使用vuex状态管理,上手pinia也是很轻松的事儿,只是更简单化了、更方便了,可以参考模板项目里面的用法example,这里附上router及pinia配置方法,路由守卫,大家可以根据项目的要求再添加 import type { RouteRecordRaw } from 'vue-router'import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'// 配置路由const routes: Array<RouteRecordRaw> = [{path: '/',redirect: '/home',},{name: 'home',path: '/home',component: () => import('page/Home'),},]const router = createRouter({routes,history: createWebHistory(),})export default router 针对与pinia,参考如下: import { createPinia } from 'pinia'export default createPinia() 在入口文件将router和store注入进去 import { createApp } from 'vue'import App from './App'import store from './store/index'import './style/index.css'import './style/index.scss'import 'element-plus/dist/index.css'import router from './router'// 注入全局的storeconst app = createApp(App).use(store).use(router)app.mount('app') 说这些比较枯燥,建议大家去github参考项目说明文档,下载项目,自己过一遍,喜欢的朋友收藏点赞一下,如果喜欢我构建好的项目给个star不丢失,谢谢各位看官的支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37764929/article/details/124860873。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-05 12:27:41
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