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Apache Solr
...ommon.SolrInputDocument; public class SolrIndexer { private static final String SOLR_URL = "http://localhost:8983/solr/mycore"; private static final SolrClient solrClient = new HttpSolrClient(SOLR_URL); public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建索引文档 SolrInputDocument document = new SolrInputDocument(); document.addField("id", 1); document.addField("title", "Java Programming Guide"); document.addField("content", "This is a guide for Java programming."); // 提交文档到索引 UpdateResponse response = solrClient.add(document); System.out.println("Documents added: " + response.getAddedDocCount()); // 关闭连接 solrClient.close(); } } 这段代码展示了如何创建一个简单的 Solr 索引文档,并将其添加到索引中。每一步都涉及到倒排索引的构建过程,即对文档中的文本进行分析和索引化。 3. 倒排索引的优化与应用 倒排索引的优化主要集中在索引构建的效率和查询的性能上。为了让你的索引构建工作跑得更快,咱们可以给索引器来点小调整,就像给你的自行车加点油,让它跑得飞快!首先,咱们可以试试增加并行度,就像开多台打印机同时工作,效率自然翻倍。还有,优化分词器,就像是给你的厨房添置一台高效的榨汁机,让食材(数据)处理得又快又好。这样一来,你的索引构建工作不仅高效,还能像欢快的小鸟一样轻松自在地翱翔在数据世界里。同时,通过合理的查询优化策略,如利用缓存、预加载、分片查询等技术,可以进一步提高查询性能。 在实际应用中,倒排索引不仅用于全文搜索,还可以应用于诸如推荐系统、语义理解等领域。例如,在一个电商网站中,倒排索引可以帮助用户快速找到相关的产品,或者根据用户的搜索历史和浏览行为提供个性化推荐。 4. 结语 倒排索引是 Solr 的核心组件,它不仅极大地提高了搜索性能,也为构建复杂的信息检索系统提供了强大的基础。哎呀,兄弟!咱们得给倒排索引这玩意儿好好整一整,让它变得更聪明,搜索起来也更快更高效!这样咱就能找到用户想要的内容,就像魔法一样,瞬间搞定!这不就是咱们追求的智能全文搜索嘛!希望本文能帮助你深入了解 Solr 的倒排索引机制,并激发你在实际项目中的创新应用。让我们一起探索更多可能,构建更加出色的信息检索系统吧!
2024-07-25 16:05:59
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秋水共长天一色
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2023-03-07 21:33:13
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Go Gin
...) - 基于用户会话的限制: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitBySessionID, }) 这些高级功能允许你更精细地控制哪些请求会被限制,从而提供更精确的访问控制策略。 五、实践案例 基于 IP 地址的限流 假设我们需要限制某个特定 IP 地址的访问频率: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 10, // 每小时最多10次请求 Duration: time.Hour, PermitsBy: ratelimit.PermitByIP, }) // 在路由上应用限流器 r.Use(limiter) 六、性能考量与优化 在实际部署时,考虑到速率限制的性能影响,合理配置限流参数至关重要。哎呀,你得注意了,设定安全防护的时候,这事儿得拿捏好度才行。要是设得太严,就像在门口挂了个大锁,那些坏人进不来,可合法的访客也被挡在外头了,这就有点儿不地道了。反过来,如果设置的门槛太松,那可就相当于给小偷开了个后门,让各种风险有机可乘。所以啊,找那个平衡点,既不让真正的朋友感到不便,又能守住自家的安全,才是王道!因此,建议结合业务场景和流量预测进行参数调整。 同时,选择合适的存储后端也是性能优化的关键。哎呀,你知道的,在处理那些超级多人同时在线的情况时,咱们用 Redis 来当存储小能手,那效果简直不要太好!它就像个神奇的魔法箱,能飞快地帮我们处理各种数据,让系统运行得又顺溜又高效,简直是高并发环境里的大救星呢! 七、结论 通过集成 gin-contrib/ratelimit,我们不仅能够有效地管理 API 访问频率,还能够在保障系统稳定运行的同时,为用户提供更好的服务体验。嘿,兄弟!业务这玩意儿,那可是风云变幻,快如闪电。就像你开车,路况不一,得随时调整方向,对吧?API安全性和可用性这事儿,就跟你的车一样重要。所以,咱们得像老司机一样,灵活应对各种情况,时不时地调整和优化限流策略。这样,不管是高峰还是低谷,都能稳稳地掌控全局,让你的业务顺畅无阻,安全又高效。别忘了,这可是保护咱们业务不受攻击,保证用户体验的关键!希望本文能够帮助你更好地理解和应用 gin-contrib/ratelimit,在构建强大、安全的 API 时提供有力的支持。
2024-08-24 16:02:03
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山涧溪流
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...59。 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。 mysqldump 导出要用到MySQL的mysqldump工具,基本用法是: shell> mysqldump [OPTIONS] database [tables] 如果你不给定任何表,整个数据库将被导出。 通过执行mysqldump --help,你能得到你mysqldump的版本支持的选项表。 注意,如果你运行mysqldump没有--quick或--opt选项,mysqldump将在导出结果前装载整个结果集到内存中,如果你正在导出一个大的数据库,这将可能是一个问题。 mysqldump支持下列选项: --add-locks 在每个表导出之前增加LOCK TABLES并且之后UNLOCK TABLE。(为了使得更快地插入到MySQL)。 --add-drop-table 在每个create语句之前增加一个drop table。 --allow-keywords 允许创建是关键词的列名字。这由表名前缀于每个列名做到。 -c, --complete-insert 使用完整的insert语句(用列名字)。 -C, --compress 如果客户和服务器均支持压缩,压缩两者间所有的信息。 --delayed 用INSERT DELAYED命令插入行。 -e, --extended-insert 使用全新多行INSERT语法。(给出更紧缩并且更快的插入语句) -, --debug[=option_string] 跟踪程序的使用(为了调试)。 --help 显示一条帮助消息并且退出。 --fields-terminated-by=... --fields-enclosed-by=... --fields-optionally-enclosed-by=... --fields-escaped-by=... --fields-terminated-by=... 这些选择与-T选择一起使用,并且有相应的LOAD DATA INFILE子句相同的含义。 LOAD DATA INFILE语法。 -F, --flush-logs 在开始导出前,洗掉在MySQL服务器中的日志文件。 -f, --force, 即使我们在一个表导出期间得到一个SQL错误,继续。 -h, --host=.. 从命名的主机上的MySQL服务器导出数据。缺省主机是localhost。 -l, --lock-tables. 为开始导出锁定所有表。 -t, --no-create-info 不写入表创建信息(CREATE TABLE语句) -d, --no-data 不写入表的任何行信息。如果你只想得到一个表的结构的导出,这是很有用的! --opt 同--quick --add-drop-table --add-locks --extended-insert --lock-tables。 应该给你为读入一个MySQL服务器的尽可能最快的导出。 -pyour_pass, --password[=your_pass] 与服务器连接时使用的口令。如果你不指定“=your_pass”部分,mysqldump需要来自终端的口令。 -P port_num, --port=port_num 与一台主机连接时使用的TCP/IP端口号。(这用于连接到localhost以外的主机,因为它使用 Unix套接字。) -q, --quick 不缓冲查询,直接导出至stdout;使用mysql_use_result()做它。 -S /path/to/socket, --socket=/path/to/socket 与localhost连接时(它是缺省主机)使用的套接字文件。 -T, --tab=path-to-some-directory 对于每个给定的表,创建一个table_name.sql文件,它包含SQL CREATE 命令,和一个table_name.txt文件,它包含数据。 注意:这只有在mysqldump运行在mysqld守护进程运行的同一台机器上的时候才工作。.txt文件的格式根据--fields-xxx和--lines--xxx选项来定。 -u user_name, --user=user_name 与服务器连接时,MySQL使用的用户名。缺省值是你的Unix登录名。 -O var=option, --set-variable var=option设置一个变量的值。可能的变量被列在下面。 -v, --verbose 冗长模式。打印出程序所做的更多的信息。 -V, --version 打印版本信息并且退出。 -w, --where=@where-condition@ 只导出被选择了的记录;注意引号是强制的! "--where=user=@jimf@" "-wuserid>1" "-wuserid<1" 最常见的mysqldump使用可能制作整个数据库的一个备份: mysqldump --opt database > backup-file.sql 但是它对用来自于一个数据库的信息充实另外一个MySQL数据库也是有用的: mysqldump --opt database | mysql --host=remote-host -C database 由于mysqldump导出的是完整的SQL语句,所以用mysql客户程序很容易就能把数据导入了: shell> mysqladmin create target_db_name shell> mysql target_db_name < backup-file.sql 就是 shell> mysql 库名 < 文件名 相关标签:工具 本文原创发布php中文网,转载请注明出处,感谢您的尊重! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_28851659/article/details/114329359。 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。
2023-02-01 23:51:06
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2023-07-02 23:59:06
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Etcd
...go // 清理逻辑函数 func cleanupLogs() error { // 根据时间戳进行清理,避免冲突 // 实现细节略去 return nil } 3. 引入审计跟踪 对于关键操作,如日志清理,记录详细的审计日志,便于事后审查和问题定位。 代码示例: go // 审计日志记录函数 func auditLog(operation string, timestamp time.Time) { // 记录审计日志 // 实现细节略去 } 六、总结与反思 通过上述策略和代码示例的讨论,我们可以看到在Etcd集群中管理日志清理策略时,需要细致考虑各种潜在的冲突和影响。哎呀,你得知道,咱们要想在项目里防住那些让人头疼的策略冲突,有几个招儿可使。首先,咱们得搞个版本控制系统,就像有个大本营,随时记录着每个人对代码的修改,这样就算有冲突,也能轻松回溯,找到问题源头。然后,咱还得上个并行清理机制,就像是给团队的工作分配任务时,能确保每个人都清楚自己的责任,不会乱了套,这样就能大大减少因为分工不明产生的冲突。最后,建立一个审计跟踪系统,就相当于给项目装了个监控,每次有人改动了什么,都得有迹可循,这样一来,一旦出现矛盾,就能快速查清谁是谁非,解决起来也快多了。这三招合在一起,简直就是防冲突的无敌组合拳啊!嘿,兄弟!你得知道,监控和评估清理策略的执行效果,然后根据实际情况灵活调整,这可是保证咱们系统健健康康、高效运作的不二法门!就像咱们打游戏时,随时观察自己的状态和环境变化,及时调整战术一样,这样才能稳坐钓鱼台,轻松应对各种挑战嘛! --- 通过本文的探讨,我们不仅深入理解了Etcd集群日志清理策略的重要性和可能遇到的挑战,还学习了如何通过实际的代码示例来解决策略冲突,从而为构建更稳定、高效的分布式系统提供了实践指导。
2024-07-30 16:28:05
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飞鸟与鱼
RocketMQ
...引发严重的经济损失和用户体验问题。 二、RocketMQ的数据持久化机制 RocketMQ采用多种机制来保障消息持久化: 1. 消息存储 RocketMQ使用HDFS(Hadoop Distributed File System)或本地文件系统作为消息存储的底层。这种方式提供了高可用性和可扩展性。 2. 多副本机制 RocketMQ支持消息的多副本存储,通过复制机制,即使单个节点故障,也可以从其他副本恢复消息,保证了数据的高冗余度。 3. 事务消息 对于需要保证消息发送和接收的原子性的场景,RocketMQ提供事务消息功能,确保消息的可靠投递。 三、降低数据丢失风险的策略 1. 配置优化 合理设置RocketMQ的配置参数,如消息重试次数、消费超时时间等,确保在异常情况下,消息可以被正确处理或重试。 java // 示例代码:设置消息重试次数 Properties props = new Properties(); props.setProperty("producer.transactionCheckEnabled", "false"); props.setProperty("producer.transactionTimeout", "60000"); props.setProperty("producer.maxReconsumeTimes", "5"); // 设置最大重试次数为5次 RMQSender sender = new RMQSender("localhost:18831", "myQueue", props); 2. 监控与报警 建立一套完善的监控系统,实时监测RocketMQ的运行状态,一旦出现异常,立即触发报警机制。 bash 假设使用Prometheus进行监控 prometheus: - job_name: 'rocketmq' metrics_path: '/actuator/metrics' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] labels: application: 'rocketmq' 3. 备份与恢复策略 定期对RocketMQ的元数据和消息进行备份,以便在发生灾难性事件时快速恢复服务。 bash 使用HDFS作为存储时,可以利用HDFS的备份功能 hdfs dfs -copyToLocal /path/to/backup /local/path/ 4. 容错与高可用架构设计 在应用层面考虑容错机制,如使用负载均衡、故障转移等策略,确保在单点故障时,系统仍能正常运行。 java // 使用Nacos进行服务发现和配置中心管理 @Value("${service.provider}") private String serviceProvider; @Bean public ProviderConfig providerConfig() { return new ProviderConfig(serviceProvider); } 四、结论 通过上述策略的实施,我们可以显著降低使用RocketMQ时数据丢失的风险。关键在于合理配置、有效监控、备份恢复以及高可用架构的设计。在实际应用中,还需要根据业务的具体需求和场景,灵活调整策略,以达到最佳的数据持久化效果。哎呀,兄弟!技术这东西,得不停琢磨,多实践,别老是原地踏步。咱们得时不时调整一下系统这架机器的零件,让它跑得既快又稳当。这样,咱们的应用服务才不会卡壳,用户们用起来也舒心。这可是保证业务顺畅运行的关键!
2024-10-02 15:46:59
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蝶舞花间
Mongo
...度,让数据响应更快,用户体验也更棒!哎呀,你可能在搞数据库操作的时候遇到了点小麻烦。比如说,你正兴致勃勃地想给数据表添个索引,让它跑得更快更顺溜,结果却蹦出个怪怪的错误信息:“IndexBuildingPrivilegeNotFound”。这意思就是说,你的小手还缺那么一丁点儿权限,没法儿建索引呢!别急,你只需要去找管理员大哥,或者自己在设置里开开这个权限开关,问题就迎刃而解啦!记得,权限这东西可得小心用,别乱来,不然可能会影响整个系统的稳定性和安全呢。嘿,小伙伴们!这篇文章就像是一次探险之旅,带你深入探索这个棘手问题的根源,揭秘那些神奇的解决策略,顺便给你几个小贴士,让你在日后的生活中轻松避开这些坑坑洼洼。准备好出发了吗?让我们一起揭开谜团,让生活变得更加顺畅吧! 二、理解索引权限问题 在 MongoDB 中,当你尝试创建索引时,系统会检查你是否有足够的权限来执行这个操作。这通常涉及到两个主要方面: 1. 用户角色 你需要被赋予正确的角色,这些角色允许你在特定的数据库上创建索引。 2. 数据库配置 确保你的 MongoDB 配置允许创建索引,并且相关角色已正确分配给用户。 三、排查步骤与解决策略 面对 “IndexBuildingPrivilegeNotFound” 错误,以下是一些排查和解决问题的步骤: 1. 确认用户角色 - 使用 db.getUsers() 或 db.runCommand({ users: 1 }) 命令查看当前用户的角色及其权限。 - 确认是否拥有 db.createUser 和 createIndexes 权限。 javascript // 创建新用户并赋予权限 db.createUser({ user: "indexCreator", pwd: "password", roles: [ { role: "readWrite", db: "yourDatabase" }, { role: "createIndexes", db: "yourDatabase" } ] }); 2. 检查数据库配置 - 确保你的 MongoDB 实例允许创建索引。可以通过查看 /etc/mongod.conf(Linux)或 mongod.exe.config(Windows)文件中的配置选项来确认。 - 确保 security.authorizationMechanism 设置为 mongodb 或 scram-sha-1。 3. 权限验证 - 使用 db.auth("username", "password") 命令验证用户身份和权限。 javascript db.auth("indexCreator", "password"); 四、预防与最佳实践 为了避免此类错误,遵循以下最佳实践: - 权限最小化原则:只为需要执行特定操作的用户赋予必要的权限。 - 定期审核权限:定期检查数据库中的用户角色和权限设置,确保它们与当前需求相匹配。 - 使用角色聚合:考虑使用 MongoDB 的角色聚合功能来简化权限管理。 五、总结与反思 在 MongoDB 中管理索引权限是一个既关键又细致的过程。哎呀,兄弟!掌握并恰到好处地运用这些招数,不仅能让你在处理数据库这事儿上效率爆棚,还能给你的系统安全和稳定打上一个大大的保险扣儿。就像是有了秘密武器一样,让数据跑得快又稳,而且还能防着那些不怀好意的小坏蛋来捣乱。这样一来,你的数据保管工作就不仅是个技术活,还成了守护宝藏的秘密行动呢!哎呀,你遇到了“IndexBuildingPrivilegeNotFound”的小麻烦?别急嘛,我来给你支个招!按照我刚刚说的步骤一步步来,就像解密游戏一样,慢慢找啊找,你会发现那个藏起来的小秘密。说不定,问题就在这儿呢!找到原因了,解决起来自然就快多了,就像解开了一道数学难题,是不是超有成就感的?别忘了,耐心是关键,就像慢慢炖一锅好汤,火候到了,味道自然就出来了。加油,你一定行的!嘿!兄弟,听好了,每次碰上难题,那都是咱们提升自己,长知识的好时机,就像我们在数据库这片大海上航行,每一步都让咱们更懂水性,越来越厉害! --- 通过本文的探索,我们不仅解决了“IndexBuildingPrivilegeNotFound”这一常见问题,还深入了解了索引在数据库性能优化中的重要性,以及如何通过正确的权限管理和配置来确保数据库操作的顺利进行。希望这篇文章能为 MongoDB 用户提供有价值的参考,共同提升数据库管理的效率和安全性。
2024-10-14 15:51:43
88
心灵驿站
Netty
...应用,目标是支持数千用户同时在线聊天。一开始,我们可能觉得用个固定大小的线程池挺省事儿,以为这样能简化开发流程,结果发现事情没那么简单。不过嘛,在真正的战场里,一旦用户蜂拥而至,这种方法就露馅了:线程池里的线程忙得团团转,新的请求不是被直接拒之门外,就是得乖乖排队,等老半天才轮到自己。这不仅影响了用户体验,也限制了系统的扩展能力。 3. Netty中的并发资源分配 寻找正确的路径 既然提到了Netty,那么我们就来看看如何利用Netty来解决并发资源分配的问题。Netty提供了多种机制来管理并发访问,其中最常用的莫过于EventLoopGroup和ChannelPipeline。 3.1 EventLoopGroup:并发管理的核心 EventLoopGroup是Netty中用于处理并发请求的核心组件之一。这家伙专门管理一帮EventLoop小弟,每个小弟都负责处理一类特定的活儿,比如读数据啦,写数据啦,干得可带劲了!合理地设置EventLoopGroup,就能更好地分配和管理资源,避免大家抢来抢去的尴尬局面啦。 示例代码: java // 创建两个不同的EventLoopGroup,分别用于客户端和服务端 EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1); EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); try { // 创建服务器启动器 ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); b.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) .childHandler(new ChannelInitializer() { @Override public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast(new TimeServerHandler()); } }); // 绑定端口,同步等待成功 ChannelFuture f = b.bind(port).sync(); // 等待服务端监听端口关闭 f.channel().closeFuture().sync(); } finally { // 优雅地关闭所有线程组 bossGroup.shutdownGracefully(); workerGroup.shutdownGracefully(); } 在这个例子中,我们创建了两个EventLoopGroup:bossGroup和workerGroup。前者用于接收新的连接请求,后者则负责处理这些连接上的I/O操作。这样的设计不仅提高了并发处理能力,还使得代码结构更加清晰。 3.2 ChannelPipeline:灵活的请求处理管道 除了EventLoopGroup之外,Netty还提供了一个非常强大的功能——ChannelPipeline。这简直就是个超级灵活的请求处理流水线,我们可以把一堆处理器像串糖葫芦一样串起来,然后一个个按顺序来处理网络上的请求,简直不要太爽!这种方式非常适合那些需要执行复杂业务逻辑的应用场景。 示例代码: java public class TimeServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) { ByteBuf buf = (ByteBuf) msg; try { byte[] req = new byte[buf.readableBytes()]; buf.readBytes(req); String body = new String(req, "UTF-8"); System.out.println("The time server receive order : " + body); String currentTime = "QUERY TIME ORDER".equalsIgnoreCase(body) ? new Date( System.currentTimeMillis()).toString() : "BAD ORDER"; currentTime = currentTime + System.getProperty("line.separator"); ByteBuf resp = Unpooled.copiedBuffer(currentTime.getBytes()); ctx.write(resp); } finally { buf.release(); } } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) { // 当出现异常时,关闭Channel cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这个例子中,我们定义了一个TimeServerHandler类,继承自ChannelInboundHandlerAdapter。这个处理器的主要职责是从客户端接收请求,并返回当前时间作为响应。加个这样的处理器到ChannelPipeline里,我们就能轻轻松松地扩展或者修改请求处理的逻辑,完全不用去动那些复杂的底层网络通信代码。这样一来,调整起来就方便多了! 4. 结论 拥抱变化,不断进化 通过上述讨论,我们已经看到了正确选择并发资源分配算法的重要性,以及Netty在这方面的强大支持。当然啦,这只是个开始嘛,真正的考验在于你得根据自己实际用到的地方,不断地调整和优化这些方法。记住,优秀的软件工程师总是愿意拥抱变化,勇于尝试新的技术和方法,以求达到最佳的性能表现和用户体验。希望这篇文章能给大家带来一些启示,让我们一起在技术的海洋里继续探索吧! --- 这篇技术文章希望能够以一种更贴近实际开发的方式,让大家了解并发资源分配的重要性,并通过Netty提供的强大工具,找到适合自己的解决方案。如果有任何疑问或建议,欢迎随时留言交流!
2024-12-05 15:57:43
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晚秋落叶
Golang
...生的具体环节。 - 输入验证:对配置文件的每一项进行严格验证,确保其符合预期格式和值域。 - 配置文件格式一致性:保持配置文件格式的一致性和规范性,避免使用过于灵活但难以解析的格式。 - 异常处理:在加载配置文件和解析过程中添加适当的错误处理逻辑,避免程序崩溃。 5. 结语 拥抱变化与持续优化 面对“配置文件无效”的挑战,关键是保持耐心与细致,从每一次错误中学习,不断优化配置管理实践。哎呀,兄弟!咱们的目标可不小。我们得把输入的东西好好检查一下,不让那些乱七八糟的玩意儿混进来。同时,咱们还得给系统多穿几层防护,万一出了啥差错,也能及时发现,迅速解决。这样,咱们的系统不仅能在风雨中稳如泰山,还能方便咱们后期去调整和优化,就像是自己的孩子一样,越养越顺手,你说是不是?嘿,兄弟!如果你在Golang的海洋里漂泊,那我这小文就是为你准备的一盏明灯。在这片充满智慧和创造力的社区里,大家互相分享经验,就像老渔民分享钓鱼秘籍一样,让每个人都能从前辈们的实战中汲取营养,共同进步。这篇文章,就像是你旅途中的指南针,希望能给你带来灵感,让你的编程之路不再孤单,走得更远,飞得更高!
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
HessianRPC
.... 背景 服务崩溃,用户不开心 嘿,大家好!今天咱们聊聊一个让人头疼的问题——服务异常恢复失败。这个问题啊,说起来真是让人又气又无奈。嘿,作为一个整天跟代码打交道的程序员,我最近真是摊上事儿了。有个用HessianRPC搞的服务突然罢工了,死活不干活。我各种捣鼓、重启、排查,忙活了好几天,可它就像个倔强的小破孩儿一样,愣是不给我恢复正常,气得我都想给它来顿“代码大餐”了! 先简单介绍一下背景吧。HessianRPC是一个轻量级的远程调用框架,主要用于Java项目之间的通信。它用二进制的方式传数据,速度快得飞起,特别适合微服务里那些小家伙们互相聊天儿用!唉,说真的,再厉害的工具也有它的短板啊。就像这次我的服务莫名其妙挂掉了,想让它重新站起来吧,那过程简直跟做噩梦一样,折腾得我头都大了。 --- 2. 症状 服务异常的表象 服务崩溃的表现其实挺明显的。首先,客户端请求一直超时,没有任何响应。然后,服务器日志里开始出现各种错误信息,比如: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 或者更糟糕的: java.lang.NullPointerException 看到这些错误,我心里咯噔一下:“坏了,这可能是服务端出现了问题。”于是赶紧登录服务器查看情况。果然,服务进程已经停止运行了。更让我抓狂的是,重启服务后问题并没有解决,反而越搞越复杂。 --- 3. 原因分析 为什么恢复失败? 接下来,我们来聊聊为什么会发生这种状况。经过一番排查,我发现问题可能出在以下几个方面: 3.1 配置问题 第一个怀疑对象是配置文件。HessianRPC的配置其实很简单,但有时候细节决定成败。比如说啊,在配置文件里我给超时时间设成了5秒,结果一到高并发那场面,这时间简直不够塞牙缝的,分分钟就崩了。修改配置后,虽然有一定的改善,但问题依然存在。 java // 修改HessianRPC的超时时间 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("hessian.read.timeout", "10000"); // 设置为10秒 3.2 线程池耗尽 第二个怀疑对象是线程池。HessianRPC默认使用线程池来处理请求,但如果线程池配置不当,可能会导致线程耗尽,进而引发服务不可用。我检查了一下线程池参数,发现最大线程数设置得太低了。 java // 修改线程池配置 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(50); // 将线程数增加到50 3.3 内存泄漏 第三个怀疑对象是内存泄漏。有时候服务崩溃并不是因为CPU或网络的问题,而是内存不足导致的。我用JProfiler这个工具去给服务做了一次内存“体检”,结果一查,嘿,还真揪出了几个“大块头”对象,愣是赖在那儿没走,该回收的内存也没释放掉。 java // 使用WeakReference避免内存泄漏 WeakReference weakRef = new WeakReference<>(new Object()); --- 4. 解决方案 一步步修复服务 好了,找到了问题所在,接下来就是动手解决问题了。这里分享一些具体的解决方案,希望能帮到大家。 4.1 优化配置 首先,优化配置是最直接的方式。我调整了HessianRPC的超时时间和线程池大小,让服务能够更好地应对高并发场景。 java // 配置HessianRPC客户端 HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); factory.setOverloadEnabled(true); // 开启方法重载 factory.setConnectTimeout(5000); // 设置连接超时时间为5秒 factory.setReadTimeout(10000); // 设置读取超时时间为10秒 4.2 异常处理 其次,完善异常处理机制也很重要。我给这个服务加了不少“兜底”的代码,就像在每个关键步骤都放了个小垫子,这样就算某个地方突然“摔跤”了,整个服务也不至于直接“趴下”,还能继续撑着运行。 java try { // 执行业务逻辑 } catch (Exception e) { log.error("服务执行失败", e); } 4.3 日志监控 最后,加强日志监控也是必不可少的。嘿,我装了个ELK日志系统,就是那个 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的组合拳,专门用来实时盯着服务的日志输出。只要一出问题,我马上就能找到是哪里卡住了,超方便! java // 使用Logback记录日志 logs/service.log %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n --- 5. 总结 从失败中成长 经过这次折腾,我对HessianRPC有了更深的理解,也明白了一个道理:技术不是一蹴而就的,需要不断学习和实践。虽然这次服务异常恢复失败的经历让我很沮丧,但也让我积累了宝贵的经验。 如果你也有类似的问题,不妨按照以下步骤去排查: 1. 检查配置文件,确保所有参数都合理。 2. 监控线程池状态,避免线程耗尽。 3. 使用工具检测内存泄漏,及时清理无用资源。 4. 完善异常处理机制,增强服务的健壮性。 希望这篇文章能对你有所帮助!如果还有其他问题,欢迎随时交流。我们一起进步,一起成长! --- PS:记住,技术之路虽难,但每一步都是值得的!
2025-05-05 15:38:48
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风轻云淡
HessianRPC
...略不足,导致高负载时用户体验差 1. 问题背景与情绪共鸣 作为一个程序员,我深知服务降级的重要性。特别是在人多的时候,比如大家都在抢红包或者同时点开一个热门页面,要是咱们的服务降级方案没做好,那用户就可能觉得操作特别卡,或者某些功能突然用不了了,搞不好还会直接把App给关了走人。哎呀妈呀,这体验真的太折磨人了!我最近在捣鼓 HessianRPC 框架的时候,就被这个破问题给整懵圈了。 记得有一次我们的系统突然遭遇了流量高峰,结果服务器直接崩了,用户反馈说页面加载特别慢,有的功能根本点不开。我当时心里就嘀咕开了:“哎呀,总不能就这么干让用户体验卡在这儿吧?”后来一通排查下来,才发现是我们家的服务降级方案掉链子了。嘿,我最近琢磨起了HessianRPC里的服务降级功能,觉得挺有意思的,干脆好好研究一番,顺便把我的小心得跟大家唠唠! 2. HessianRPC简介及初探 HessianRPC是一个轻量级的远程调用框架,主要用于Java应用程序之间的通信。它支持多种协议,比如HTTP、TCP等,非常适合构建分布式系统。不过,HessianRPC本身并没有内置的服务降级功能,所以我们需要手动去实现。 刚开始接触HessianRPC的时候,我觉得它的API还挺简洁的。比如,我们可以定义一个接口: java public interface HelloService { String sayHello(String name); } 然后通过代理类来调用这个接口的方法: java HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); HelloService helloService = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "http://localhost:8080/hello"); String result = helloService.sayHello("World"); System.out.println(result); 看到这段代码的时候,我心里想着:“嗯,看起来挺简单的嘛!”但是,当我尝试在高负载情况下运行它时,才发现事情并没有那么简单。 3. 服务降级的重要性与实践 服务降级的核心思想就是在系统资源紧张时,优先保证核心业务的正常运转,而暂时关闭一些非关键的功能。对于HessianRPC来说,我们可以通过异常捕获的方式来实现这一点。 假设我们现在有一个UserService,其中包含了一个getUserInfo()方法。要是咱们直接用这个方法,后端服务要是挂了,程序立马就“崩”了,那用户的体验肯定惨不忍睹啊!所以,我们需要对这个方法进行改造,加入降级逻辑。 java public class UserServiceFallback implements UserService { @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { // 返回默认值 return new UserInfo(-1, "Default User", "No Data Available"); } } 接着,在主逻辑中使用装饰器模式来包裹原始的服务: java public class UserServiceDecorator implements UserService { private final UserService userService; private final UserService fallback; public UserServiceDecorator(UserService userService, UserService fallback) { this.userService = userService; this.fallback = fallback; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { System.err.println("Service unavailable, falling back..."); return fallback.getUserInfo(userId); } } } 通过这种方式,即使后端服务出现问题,我们也能够提供一个友好的备用方案,不至于让用户感到困惑。 4. 面临挑战与解决方案 当然,实际开发过程中总会遇到各种意想不到的问题。比如说,当多个服务同时发生故障时,我们应该如何合理分配降级策略?另外,频繁触发降级会不会影响性能? 为了解决这些问题,我们可以引入熔断器模式(Circuit Breaker Pattern)。简单讲啊,就好比给系统装了个“自动切换”的小开关。要是某个服务老是连不上,失败个好几次之后,这个开关就会自动启动,直接给用户返回个备用的数据,省得一直傻乎乎地去重试那个挂掉的服务,多浪费时间啊! 下面是一个基于HessianRPC的熔断器实现: java public class CircuitBreaker { private final T delegate; private boolean open = false; private int failureCount = 0; public CircuitBreaker(T delegate) { this.delegate = delegate; } public T getDelegate() { if (open && failureCount > 5) { return null; // 返回null表示断路器处于打开状态 } return delegate; } public void recordFailure() { failureCount++; if (failureCount >= 5) { open = true; } } } 将熔断器集成到之前的装饰器中: java public class CircuitBreakingUserServiceDecorator implements UserService { private final CircuitBreaker circuitBreaker; public CircuitBreakingUserServiceDecorator(CircuitBreaker circuitBreaker) { this.circuitBreaker = circuitBreaker; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { UserService userService = circuitBreaker.getDelegate(); if (userService == null) { return new UserInfo(-1, "Circuit Opened", "Service Unavailable"); } try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { circuitBreaker.recordFailure(); return new UserInfo(-1, "Fallback User", "Service Unavailable"); } } } 这样,我们就能够在一定程度上缓解高负载带来的压力,并且确保系统的稳定性。 5. 总结与展望 回顾这次经历,我深刻体会到服务降级并不是一件轻松的事情。这事儿吧,不光得靠技术硬功夫,还得会提前打算,脑子转得也得快,不然真容易手忙脚乱。虽然HessianRPC没有提供现成的服务降级工具,但通过灵活运用设计模式,我们完全可以打造出适合自己项目的解决方案。 未来,我希望能够在更多场景下探索HessianRPC的应用潜力,同时也期待社区能够推出更加完善的降级框架,让开发者们少走弯路。毕竟,谁不想写出既高效又优雅的代码呢?如果你也有类似的经历或想法,欢迎随时交流讨论!
2025-05-01 15:44:28
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半夏微凉
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...64。 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。 本周,跟随人事部同事,参加了公司在武汉的校园招聘会。 这是公司第3次在武汉进行校园招聘,吸取了前两次的经验,本次校招安排在国庆前进行,在时间上抢先其它公司,采用了“宣讲、直接做题、筛选、技术面试、人事面试”方式。整个过程持续2.5天:第1天,上午华中科大宣讲、做题,下午武大宣讲、做题,晚上筛选。第2天技术面试。第3天上午人事面试。以下是一些经历记录。 1. 笔试、筛选流程有待改进 宣讲后,直接笔试,然后笔试和简历一起提交,晚上根据试题和简历初步筛选,整个过程出现几个较大问题: 没有地方做题。宣讲时不知道确切人数,很多同学都是站着,之后做题找不到地方,有的同学直接就在膝盖上完成了。在武大更是严重,人数较多,临时找做题的会议室,导致很多同学延迟半小时才开始答题,非常影响学生的答题心情。 试卷不够。同样因为宣讲不知道确切人数,拍脑袋一个方向打印了几十份试卷,结果有的无人问津,如DSP方向;有的则没有试卷,如软件工程师;一些同学发挥才智,直接写答案在自带的空白稿纸上。这也非常影响学生的答题心情。 筛选时间不足。晚上要根据试题和简历筛选出面试人选,并通知到。只有3个小时时间,2百多简历,平均1份不到1分钟,连逐题评分都没有时间。筛选只能跑马观花,看看卷面、答题内容、学校等,个人觉得这种筛选方式非常草率,容易漏掉不善于书写、或发挥不好的其他学校学生。面试中,就有2位同学认为试题答得很好,要求面试。 已将向人事部反应,推荐参考其他公司的,先投简历,初步筛选后,再确定笔试人数,然后再筛选,面试。虽然会多花1天时间,但做题、筛选会更有效率和质量。回复本年度招聘流程就这样了,后续再改进。 2. 与企业职位要求符合度低 与进入面试的学生交谈,主要了解一下课题、自己做的内容,以及与公司职位相关的能力准备。交谈中,发现很多同学对符合职位的特点不能有效突出,从课题项目,转向企业工程化的要求也准备不足。以下是一些问题记录: 课题目的描述不清。一些同学对自己课题的背景、目的、意义描述不清楚,只知道是老师让做的,就去做了。其实硕士期间纯粹研究课题时间只有1年多(2年硕士更少),都要研究出实用东西不太可能,但至少要对自己做的事情有一个系统认识。成人学习过程,只有知道“为什么”,才能学得明白。 课题中自己负责的事情描述不具体。简历中描述的课题常规都很大,不大可能是一个人完成。那就有分模块,模块之间有接口、有通信协议什么的。自己做的这一块,起什么作用,上下游都是干啥的,等等。如果自圆其说都办不到,后续工作任务也会存在问题。 不能突出匹配企业职位的要求。以软件工程师为例,简历上写熟悉面向对象、精通C++,只能说出多态、继承几个名词,用过vector、string;学习C和C++除了谭老的书,就很少自己看其他的;想从事软件工程师,连“新手圣经”代码大全没有听说过。在面试的20多人中,没有一个人拿着笔记本来演示他写的程序,我们都是干说。 对比较适合的人,我都建议他们先看看代码大全、设计模式,不管是否来我们公司。其实,一个真正对某件事情感兴趣的同学,他会主动去找资源,深入理解,不会等到应聘的时候再抱佛脚,找借口。 3. 招聘是体力活 外出前就有些感冒,招聘过程中,拿带子断掉的易拉宝宣传盒子,提数斤重的简历试题,在酒店昏暗灯光中阅卷,坐在椅子中一天且不停地说话,做5小时高铁。。。最后感觉都是机械式的动作,实在是体力活,感冒在武汉有加重倾向,回到深圳后,在草窝中睡了一天,第2天就好了一半。 离开武汉5年多了,本次去武汉招聘,趁着晚上休息时刻,去拜访老师和室友。好久不去,武汉修了环城路,打车都找不到地方,只能到附近的金三利酒店,再重温上学的路。在老师家品尝了招牌的红烧武昌鱼,木耳鸡翅膀,见识老师几十年的工作成果奖励。去室友家,他家公子见到生人就不停的哭,呵呵。回到酒店想一想,时间不在了,记忆模糊了,唯有文字记录之。 节后,我们还要继续后续的校园招聘。(北京、哈尔滨校园招聘记录) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhouyulu/article/details/8033464。 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。
2024-02-02 13:16:24
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...91。 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。 通过spring与Mybatis集成,开发一个简单用户增删改查的Web项目。 基本准备工作 1、安装JDK1.6以上版本,安装与配置 2、下载mybatis-3.2.0版:https://repo1.maven.org/maven2/org/mybatis/mybatis/ 3、下载mybatis-spring-1.2.1版:https://repo1.maven.org/maven2/org/mybatis/mybatis-spring/ 4、Spring-4.0.0的版本 5、tomacat6.x以上版本即可 当然,这些jar还不够,还需要MySQL数据库与驱动,log4j的jar等等。下面我们开始今天的旅行: 第一步:创建数据库表 在Navicat下执行如下sql命令创建数据库mybatis和表t_user [sql] view plaincopy print? CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mybatis; [sql] view plaincopy print? USE mybatis; [sql] view plaincopy print? create table t_user ( user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_name varchar(20) not null, user_age varchar(20) not null, PRIMARY KEY (user_id) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 我们先看一下项目的完整目录,再继续下面的内容 第二步:添加jar包 对于下面代码的内容,我们就不再一一贴出来,只是把最重要的内容贴出来,大家可以下载源码。 第三步:创建model 创建一个model包并在其下创建一个User.Java文件。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.model; / 用户 @author liang / public class User { private int id; private String age; private String userName; public User(){ super(); } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getAge() { return age; } public void setAge(String age) { this.age = age; } public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public User(int id, String age, String userName) { super(); this.id = id; this.age = age; this.userName = userName; } } 第四步:创建DAO接口 创建一个包mapper,并在其下创建一个UserMapper.java文件作为DAO接口。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.mapper; import java.util.List; import com.tgb.model.User; public interface UserMapper { void save(User user); boolean update(User user); boolean delete(int id); User findById(int id); List<User> findAll(); } 第五步:实现DAO接口 在dao包下创建一个UserMapper.xml文件作为上一步创建的DAO接口的实现。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <!-- namespace:必须与对应的接口全类名一致 id:必须与对应接口的某个对应的方法名一致 --> <mapper namespace="com.tgb.mapper.UserMapper"> <insert id="save" parameterType="User"> insert into t_user(user_name,user_age) values({userName},{age}) </insert> <update id="update" parameterType="User"> update t_user set user_name={userName},user_age={age} where user_id={id} </update> <delete id="delete" parameterType="int"> delete from t_user where user_id={id} </delete> <!-- mybsits_config中配置的alias类别名,也可直接配置resultType为类路劲 --> <select id="findById" parameterType="int" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user where user_id={id} </select> <select id="findAll" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user </select> </mapper> 这里对这个xml文件作几点说明: 1、namespace必须与对应的接口全类名一致。 2、id必须与对应接口的某个对应的方法名一致即必须要和UserMapper.java接口中的方法同名。 第六步:Mybatis和Spring的整合 对于Mybatis和Spring的整合是这篇博文的重点,需要配置的内容在下面有详细的解释。 [html] view plaincopy print? <?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:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-4.0.xsd"> <!-- 1. 数据源 : DriverManagerDataSource --> <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"> <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis" /> <property name="username" value="root" /> <property name="password" value="123456" /> </bean> <!-- 2. mybatis的SqlSession的工厂: SqlSessionFactoryBean dataSource:引用数据源 MyBatis定义数据源,同意加载配置 --> <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> <property name="configLocation" value="classpath:config/mybatis-config.xml" /> </bean> <!-- 3. mybatis自动扫描加载Sql映射文件/接口 : MapperScannerConfigurer sqlSessionFactory basePackage:指定sql映射文件/接口所在的包(自动扫描) --> <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer"> <property name="basePackage" value="com.tgb.mapper"></property> <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"></property> </bean> <!-- 4. 事务管理 : DataSourceTransactionManager dataSource:引用上面定义的数据源 --> <bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> </bean> <!-- 5. 使用声明式事务 transaction-manager:引用上面定义的事务管理器 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="txManager" /> </beans> 第七步:mybatis的配置文件 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> <!-- 实体类,简称 -设置别名 --> <typeAliases> <typeAlias alias="User" type="com.tgb.model.User" /> </typeAliases> <!-- 实体接口映射资源 --> <!-- 说明:如果xxMapper.xml配置文件放在和xxMapper.java统一目录下,mappers也可以省略,因为org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean默认会去查找与xxMapper.java相同目录和名称的xxMapper.xml --> <mappers> <mapper resource="com/tgb/mapper/userMapper.xml" /> </mappers> </configuration> 总结 Mybatis和Spring的集成相对而言还是很简单的,祝你成功。 源码下载:SpringMVC+Spring4+Mybatis3 下篇博文我们将Hibernate和Mybatis进行一下详细的对比。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/konglongaa/article/details/51706991。 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。
2023-09-05 11:56:25
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Kafka
... Connect允许用户轻松地将数据源与目标连接起来,简化了数据集成流程;Kafka Streams提供了无状态流处理功能,使得构建复杂事件处理应用变得更加容易。此外,随着边缘计算和物联网设备的普及,Kafka正逐步向边缘节点扩展,以更高效地处理分布在不同地理位置的数据流。 结论 综上所述,Kafka在现代大数据处理领域扮演着不可或缺的角色,其应用范围和深度正在随着技术进步和市场需求的发展而不断拓展。然而,随着数据量的持续增长和处理需求的多样化,如何在保持性能、可靠性和安全性的同时,进一步优化Kafka的使用体验,将是未来研究和实践的重点方向。面对挑战,持续的技术创新和实践探索将成为推动Kafka乃至整个数据处理生态发展的关键力量。
2024-08-28 16:00:42
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春暖花开
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...07。 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。 联通智慧足迹技术 本项目由联通智慧足迹投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2021大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。 数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 中国联通智慧足迹开发的SSNG多源数据处理平台,是完全自研的新一代面向行为集成的位置数据处理系统。平台沉淀海量信令处理过程中的长期经验,着力解决影响数据输出质量的核心堵点,可兼容类似信令的多种LBS数据源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括: 行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。 行为集成:将用户的行为矩阵,结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据,为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的,便于后续的场景化分析。 人车匹配:结合车联网LBS数据,将轨迹重合度高的“人-车”用户对,通过轨迹伴随算法识别出来,可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合:解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题,引入路网拓扑数据,将用户出行链还原至真实道路上,并确定流向及关键转折点,以便于判断出行方式。 出行洞察:利用信令数据、基站数据,匹配地铁网络、高铁网络,通过机器学习算法,判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台,可实现的技术突破包括: 1)全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点,独创了处理运营商信令数据的双层计算框架,填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白,实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景;研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型,并开发了响应决策平台,实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2)全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术,研发了人口跨区域流动OD预测模型,解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题,形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术,实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3)实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析,得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4)超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群,采用实时流式计算,集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件,搭建自有信令大数据处理平台,使用百亿计算go-kite架构,实现毫秒级响应,实时批量处理数据达500000条 /秒,每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力(A/B轨),有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况,大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况: 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉: 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人:陶周天 公司CTO,北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业,曾任上市公司优炫软件VP,具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题(人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等),研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员:刘祖军 高级算法工程师,美国爱荷华大学计算机科学本硕,曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构:智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股,京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力,京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力,聚焦“人口+”大数据,连接人-物-企,成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力,面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体,专注经济治理、社会治理和企业数字化服务,构建“人口+”七大多源数据主题库,提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台,服务支撑国家治理现代化和国家战略,推动经济社会发展。 目前,公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户,已建成全球最强大的手机信令处理平台,是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台,提升了手机信令数据在空间数据计算的精度,信令处理结果对室内场景更具敏锐性,在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台,可处理实时及历史信令数据,应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测,为提高数据精度可对接室内基站数据,从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示:了解更多相关内容,点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话:18500447861(微信) 邮箱:summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话:18600591561(微信) 邮箱:yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-01 09:57:01
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Other Sankey diagram Chord, Chord directed, and Chord non-ribbon diagrams Pack Treemap Tree Sunburst Partition Force-directed tree Radar & Polar Word cloud Venn diagram Efficiency built-in Canvas rendering amCharts 5 uses browser’s Canvas API which in most cases is way faster than SVG. Less moving parts in the DOM tree, faster rendering. Layering Common element groups are isolated into separate independent canvases, so that heavily updated sections do not trigger expensive repaints in places that do not change. Fast data processing Data processing in amCharts 5 is designed to be as efficient as possible. Incremental updates, lack of repetitive aggregations, and lightweight data object use makes data processing fast and very memory-efficient. Faster dashboards amCharts 5 is capable of running scores of charts on the same page, without crippling the browser, due to its lightweight approach to data parsing and rendering. Tiny binaries We made amCharts 5 really small – the core functionality compiles to a file of only around 400KB. Each niche functionality is separated into files, so you load only what you really need. Users will surely appreciate faster load times. Better tree-shaking We also designed amCharts 5 to be extremely tree-shakable. If you are using Webpack or similar packager, only code that is really needed will be included into your final application. The most advanced chart package Classics with some new twists XY charts are now so powerful and flexible, you can plot any data on them. Number, date, duration, or category axes are supported, in all directions. Pie charts are now fully nestable, with support for custom start and end angles, to create half circles. New geo maps Our maps use GeoJSON format. Being open and widely accepted standard it opens up a lot of possibilities and sources for ready-made and custom maps. Furthermore, maps are now very flexible, with multi-series support, configurable down to the nut and bolt. (Maps is and add-on to amCharts 5: Charts which requires separate license) More about amCharts 5: Maps Pictorials Create multi-layer, multi-series pictorial charts. Any SVG path can be used as a shape for your chart. Sankey Diagrams Stunning flow diagrams, in horizontal and vertical. With draggable, fully configurable nodes. Enhanced radar charts With stacked column, bands, axes, and other dramatic enhancements, radar charts are now way more useful. Treemaps Completely zoomable, multi-level, highly configurable. Heatmaps Automatically build heat-maps, with custom axes, color ranges, and awesome new interactive Heat Legend. Create heatmaps using colors, or point size or both. Universal and flexible heat rules allow attaching any value in data to any property or properties on any element. Chord diagrams Visualize your 2-way relational data in a neat circular Chord diagrams. We do have different variations of the classic diagram: Chord, Chord directed, and Chord non-ribbon. True funnel charts amCharts 5 offers true Funnel charts the way they were meant to be. Slice’s area size represents the value, so each step’s influence on overall volume reduction is more prominent than with basic funnels. Trapezoid form can also be configured to further emphasize reduction. Complete it with other visual elements, like fully configurable slice lines, multiple series support, togglable legends, and many many more options. Customizable beauty built-in Powerful theme engine amCharts 5 comes with a bunch of beautiful themes as well as a super flexible theme engine, which you can use. We devised a CSS-like rule-based theme targeting system in themes. Using, creating, customizing themes or standalone rules has never been so easy. The new system allows applying defaults to elements based on their type, features, or position in a virtual element tree. Fresh new look Default looks designed to look fresh, like something out of tomorrow. Carefully selected color schemes and default settings were specifically chosen to make the charts stand out. Silk-smooth animations Every setting – colors, positions, sizes, opacity, and many more – is animatable to ensure smooth transitions. No choppy, stepped animations – everything is fluid, including zoom and toggling of series and other items. Flexibility Element templates Most elements are created using templates: a collection of default settings, events, and adapters. Changing template automatically propagates changes to actual elements, making it easy to do batch updates. Everything’s configurable Numerous configuration options allow inventive uses, bordering on new chart types. Angles, colors, positions, radii, a-n-y-t-h-i-n-g can be set to bend classic and new chart types exactly the way you need them. Element states Easily change how an element looks like under different circumstances, e.g. on some interaction, hover, click, or related to data (eg. column look if a value is down). The engine will automatically apply the required properties as needed, animating between old and new values smoothly. Create and apply custom states via the API. Multi-type multi-axis support Add any number of axes of any type. Create overlaid comparison of different time scales. Use any mix of dimensional values: numbers, dates, categories, or duration. Adapters “Adapters” functionality allows plugging in custom code to dynamically override just about any setting or data value. Text formatting All text labels – tooltips, axis labels, titles, etc. – now support rich text formatting options, like changing colors, font weight, or applying just about any styling option from the CSS arsenal. In addition to formatting support, labels can now contain in-line placeholders for real data, with the ability to apply custom formatting to values. Accessibility & Interactivity Accessibility Accessibility was riding shotgun when amCharts 5 was being developed. All interactive elements are TAB-selectable, with customizable roles, order, and screen-reader texts. Everything that can be moved by touch or mouse, can be moved by keyboard. Everything that can be clicked or toggled, can be interacted with with keyboard, too. Touch support Charts have been designed to work with touch devices out-of-the-box. They will work not only on phones or tablets, but also touch capable computers. Under the hood Built with TypeScript Supports strong type and error checking in TypeScript applications. Enjoy code completion, error checking and dynamic help popups in major IDEs. Full support for TypeScript and ES6 modules. 100% for JavaScript Can be fully used in any vanilla JavaScript application. amCharts 5 does not use or rely on globals, external frameworks or 3rd party libraries. Universal rendering engine Can be used to build dynamic, interactive Canvas-based interfaces and applications. Add various elements to the screen, make them interactive, with a few lines of code. Make them clickable, draggable, hoverable, using built-in interactivity functionality. Our universal layout engine will place, size and arrange elements according to set rules. 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/john_dwh/article/details/127460821。 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。
2023-09-17 18:18:34
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2024-05-10 13:13:48
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2023-05-17 18:52:15
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Kafka
...延迟增加,最终影响了用户体验。这一事件引发了业界对Kafka在高并发场景下优化策略的关注。 针对此类问题,专家建议企业应更加注重Kafka的调优与监控。一方面,可以通过调整batch.size和linger.ms参数,优化批量发送效率,从而降低网络开销;另一方面,借助Prometheus和Grafana等工具实时监控集群状态,及时发现潜在风险。此外,随着云原生技术的普及,越来越多的企业开始将Kafka部署在容器化环境中。这种趋势不仅提升了资源利用率,还简化了运维流程。例如,阿里云推出的Kafka on ACK服务,就为企业提供了一站式解决方案,帮助企业快速构建稳定可靠的流处理系统。 与此同时,Kafka社区也在不断迭代更新,最新版本引入了多项新特性,如异步压缩算法和动态分区扩展等,进一步增强了系统的灵活性和扩展性。这些改进为企业应对复杂业务场景提供了更多可能性。不过,技术的进步也带来了新的学习曲线,开发者需要持续关注官方文档和最佳实践,以确保自身技能跟上行业发展的步伐。 总而言之,Kafka的广泛应用离不开对其特性的深刻理解以及合理配置。未来,随着5G、物联网等新兴技术的兴起,Kafka将在实时数据处理领域发挥更大的作用。企业和开发者唯有不断提升技术水平,才能在激烈的市场竞争中占据有利位置。
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...03。 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。 pi-hole Lots of folks ask me about Raspberry Pis. How many I have, what I use them for. At last count there's at least 22 Raspberry Pis in use in our house. 很多人问我关于树莓派。 我有多少,我用它们做什么。 最后算一下,我们家至少有22台Raspberry Pi。 One runs our dakboard family dashboard that we built in a weekend but use every day. 一个运行在周末建立但每天使用的dakboard系列仪表板。 We have at 3 that are set up for retrogaming - one in a 3d printed Gameboy (A pi-grrl, in fact), one in a X-Arcade Tankstick, one in a tiny laser-cut arcade case for the desktop. 我们有3个可以进行复古游戏的游戏-一个是3D打印的Gameboy (实际上是pi-grrl ),一个是X-Arcade Tankstick ,一个是用于台式机的小型激光切割游戏机。 I have a Raspberry Pi that runs one of my 3D Printers running Octoprint. This one also has as camera and does time-lapse videos of my 3D prints. 我有一台Raspberry Pi,它运行我的一台运行Octoprint的3D打印机。 这也有作为相机,并播放我的3D打印的延时视频。 We have another 3 that run little robots my sons and I have built 我们还有3个运行着我儿子和我建造的小机器人 6 are running in a local Kubernetes Cluster 6在本地Kubernetes集群中运行 These 6 Pis are my personal cloud, so maybe there's 16 Pis in the house and one Pi Cloud/Cluster. 这6个Pis是我的个人云,所以也许房子里有16个Pis和一个Pi Cloud / Cluster。 6 are running in a local Kubernetes Cluster 6在本地Kubernetes集群中运行 One is an internet radio in the 13 year old's room running PiMusicBox. 一个是13岁的房间里运行PiMusicBox的互联网广播。 One is a touchscreen tablet the 11 year old uses for Scratch. Imagine a Linux iPad. 一个是11岁的Scratch使用的触摸屏平板电脑。 想象一下一个Linux iPad。 One runs Kodi as an entertainment center in the kids' play room. 其中一个将科迪作为儿童游乐室的娱乐中心。 One lives in a CrowPi that we use for experiments and .NET Core remote debugging. 一个住在我们用于实验和.NET Core远程调试的CrowPi中。 Another three are Raspbery Pi Zero Ws for various experiments with one Pi Zero W acting as as backup Open Source Artificial Pancreas. 另外三个是Raspbery Pi Zero Ws,用于各种实验,其中一个Pi Zero W作为备用开源人工胰腺。 and most recently one is a Pi-hole. A Black hole that eats tracking cookies, advertising, and other bad stuff. See also "shut your pie hole." AKA that place you put pie. 最近的一个是PiKong。 一个黑洞,它吞噬了跟踪Cookie,广告和其他不良内容。 另请参阅“关闭派Kong” 。 又就是你放馅饼的那个地方。 A Pi-hole is a Raspbery Pi appliance that takes the form of an DNS blocker at the network level. You image a Pi, set up your network to use that Pi as a DNS server and maybe white-list a few sites when things don't work. PiKong是Raspbery Pi设备,在网络级别采用DNS阻止程序的形式。 您对Pi进行映像,将网络设置为将该Pi用作DNS服务器,并在无法正常工作时将一些站点列入白名单。 I was initially skeptical, but I'm giving it a try. It doesn't process all network traffic, it's a DNS hop on the way out that intercepts DNS requests for known problematic sites and serves back nothing. 最初我对此表示怀疑,但现在尝试一下。 它不会处理所有网络流量,它是途中的DNS跃点,可拦截对已知问题站点的DNS请求,并且不提供任何服务。 Installation is trivial if you just run unread and untrusted code from the 'net ;) 如果您只是从'net;)运行未读和不受信任的代码,则安装很简单。 curl -sSL https://install.pi-hole.net | bash Otherwise, follow their instructions and download the installer, study it, and run it. 否则,请遵循他们的指示并下载安装程序,对其进行研究并运行。 I put my pi-hole installation on the metal, but there's also a very nice Docker Pi-hole setup if you prefer that. You can even go further, if, like me, you have Synology NAS which can also run Docker, which can in turn run a Pi-hole. 我将pi-hole安装在金属上,但是如果您愿意的话,还有一个非常好的Docker Pi-hole设置。 如果像我一样,如果您拥有也可以运行Docker的Synology NAS ,那么它甚至可以运行Pi-hole,您甚至可以走得更远。 Within the admin interface you can tail the logs for the entire network, which is also amazing to see. You think you know what's talking to the internet from your house - you don't. Everything is logged and listed. After installing the Pi-hole roughly 18% of the DNS queries heading out of my house were blocked. At one point over 23% were blocked. Oy. 在管理界面中,您可以跟踪整个网络的日志,这也很令人惊讶。 您认为自己知道从家里到互联网的谈话内容,而您却不知道。 一切都记录并列出。 安装完Pi漏洞后,大约有18%的DNS查询从我家出来。 一度超过23%被阻止。 哦 NOTE: If you're using an Amplifi HD or any "clever" router, you'll want to change the setting "Bypass DNS cache" otherwise the Amplifi will still remain the DNS lookup of choice on your network. This setting will also confuse the Pi-hole and you'll end up with just one "client" of the Pi-hole - the router itself. 注意:如果您使用Amplifi HD或任何“智能”路由器,则需要更改设置“绕过DNS缓存”,否则Amplifi仍将是您网络上首选的DNS查找。 此设置还会混淆PiKong,您最终只会得到PiKong的一个“客户端”,即路由器本身。 For me it's less about advertising - especially on small blogs or news sites I want to support - it's about just obnoxious tracking cookies and JavaScript. I'm going to keep using Pi-hole for a few months and see how it goes. Do be aware that some things WILL break. Could be a kid's iPhone free-to-play game that won't work unless it can download an add, could be your company's VPN. You'll need to log into http://pi.hole/admin (make sure you save your password when you first install, and you can only change it at the SSH command line with "pihole -a -p") and sometimes disable it for a few minutes to test, then whitelist certain domains. I suspect after a few weeks I'll have it nicely dialed in. 对我来说,它与广告无关,尤其是在我要支持的小型博客或新闻网站上,它只是关于令人讨厌的跟踪cookie和JavaScript。 我将继续使用Pi-hole几个月,看看效果如何。 请注意,有些事情会中断。 可能是一个孩子的iPhone免费游戏,除非可以下载附件,否则它将无法正常工作,可能是您公司的VPN。 您需要登录http://pi.hole/admin (确保在首次安装时保存密码,并且只能在SSH命令行中使用“ pihole -a -p”更改密码),有时将其禁用几分钟以进行测试,然后将某些域列入白名单。 我怀疑几周后我会拨好电话。 翻译自: https://www.hanselman.com/blog/blocking-ads-before-they-enter-your-house-at-the-dns-level-with-pihole-and-a-cheap-raspberry-pi pi-hole 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/cunfusq0176/article/details/109051003。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-12 20:49:59
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