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2023-03-06 15:14:00
135
转载
Scala
...以构建出既具备高并发处理能力又易于维护的服务端应用。而在微服务架构下,通过定义统一的API网关和服务发现机制,可以实现不同语言服务间的高效通信与协作。总之,随着技术的不断演进,Scala与Java的兼容性问题正逐渐成为过去,取而代之的是更加开放、灵活的技术生态,这无疑为未来软件开发指明了方向。
2024-11-25 16:06:22
113
月下独酌
SpringCloud
...程中更好地应对挑战,提升系统性能与开发效率。此外,对于服务治理、容错机制、链路追踪等方面的知识拓展,也是完善微服务技能树的重要组成部分。
2023-07-03 19:58:09
89
寂静森林_t
Redis
...储系统,以其在内存中处理数据的能力和丰富的数据类型支持,在分布式缓存、键值对存储以及实时分析等领域扮演着核心角色。你知道吗,一个状态棒棒哒、表现贼6的Redis服务器,那可是能够轻松应对海量用户的并发请求!这其中有一个特别重要的“小开关”——最大连接数(maxclients),它就像是Redis在高并发环境下的“定海神针”,直接关系到Redis的表现力和稳定性。 二、为什么要关注Redis的最大连接数 Redis最大连接数限制了同一时间内可以有多少客户端与其建立连接并发送请求。当这个数值被突破时,不好意思,新的连接就得乖乖排队等候了,只有等当前哪个连接完成了任务,腾出位置来,新的连接才有机会连进来。因此,合理设置最大连接数至关重要: - 避免资源耗尽:过多的连接可能导致Redis消耗完所有的文件描述符(通常是内核限制),从而无法接受新连接。 - 提高响应速度:过低的连接数可能导致客户端间的竞争,特别是对于频繁读取缓存的情况,过多的等待会导致整体性能下降。 - 维护系统稳定性:过高或者过低的连接数都可能引发各种问题,如资源争抢、网络拥堵、服务器负载不均等。 三、Redis最大连接数的设置步骤 1. 查看Redis默认最大连接数 打开Redis配置文件redis.conf,找到如下行: Default value for maxclients, can be overridden by the command line option maxclients 10000 这就是Redis服务器的默认最大连接数,通常在生产环境中会根据需求进行调整。 2. 修改Redis最大连接数配置 为了演示,我们把最大连接数设为250: 在redis.conf 文件中添加或替换原有maxclients 设置 maxclients 250 确保修改后的配置文件正确无误,并遵循以下原则来确定合适的最大连接数: - 根据预期并发用户量计算所需连接数,一般来说,每个活跃用户至少维持一个持久连接,加上一定的冗余。 - 考虑Redis任务类型:如果主要用于写入操作,如持久化任务,适当增加连接数可加快数据同步;若主要是读取,那么连接数可根据平均并发读取量设置。 - 参考服务器硬件资源:CPU、内存、磁盘I/O等资源水平,以防止因连接数过多导致Redis服务响应变慢或崩溃。 3. 保存并重启Redis服务 完成配置后,记得保存更改并重启Redis服务以使新配置生效: bash Linux 示例 sudo service redis-server restart macOS 或 Docker 使用以下命令 sudo redis-cli config save docker-compose restart redis 4. 检查并监控Redis最大连接数 重启Redis服务后,通过info clients命令检查最大连接数是否已更新: redis-cli info clients 输出应包含connected_clients这一字段,显示当前活跃连接数量,以及maxClients显示允许的最大连接数。 5. 监控系统资源及文件描述符限制 在Linux环境下,可以通过ulimit -n查看当前可用的文件描述符限制,若仍需进一步增大连接数,请通过ulimit -n 设置并重加载限制,然后再重启Redis服务使其受益于新设置。 四、结论与注意事项 设置Redis最大连接数并非一劳永逸,随着业务发展和环境变化,定期评估并调整这一参数是必要的。同时,想要确保Redis既能满足业务需求又能始终保持流畅稳定运行,就得把系统资源监控、Redis的各项性能指标和调优策略一起用上,像拼图一样把它们完美结合起来。在这个过程中,我们巧妙地把实际操作中积累的经验和书本上的理论知识灵活融合起来,让Redis摇身一变,成了推动我们业务迅猛发展的超级好帮手。
2024-02-01 11:01:33
301
彩虹之上_t
Maven
...个团队的开发速度嗖嗖提升,还能让大伙儿干活儿时更有默契,一致性蹭蹭上涨,就像乐队排练久了,配合起来那叫一个天衣无缝! 总结一下,Maven archetype插件为我们提供了一种快速创建项目模板的机制,无论是内置的模板还是自定义模板,都能极大地简化项目创建流程。只要我们把这个工具玩得溜溜的,再灵活巧妙地运用起来,就能在Java开发这条路上走得更顺溜,轻松应对各种挑战,简直如有神助。所以,不妨现在就动手试试吧,感受一下Maven archetype带来的便利与高效!
2024-03-20 10:55:20
109
断桥残雪
.net
...,旨在简化代码编写,提升开发效率。同时,Visual Studio 2019及后续版本对Visual Basic的支持也在持续加强,尤其是针对Windows Forms和WPF应用的现代化改造提供了更多便捷工具。 值得关注的是,在云计算和微服务架构大行其道的今天,C在Azure云平台上展现出了极强的适应性和潜力。借助于.NET Core的强大性能和容器化支持,C开发者能够轻松构建高度可扩展的云原生应用。 而Visual Basic虽然在某些高级特性和性能上略逊于C,但在教育领域和快速原型设计中仍然保持着独特的地位。许多初学者和小型企业用户依然倾向于选择Visual Basic进行桌面应用开发,因其学习曲线平缓且可视化设计工具成熟。 综上所述,无论您是选择C深入企业级开发,还是利用Visual Basic快速实现桌面解决方案,都需要紧跟技术潮流,关注官方发布的最新动态和技术文档,以便充分利用两种语言的优势,应对瞬息万变的技术挑战。
2023-07-31 15:48:21
567
幽谷听泉-t
Etcd
...1.3的支持,这不仅提升了数据安全性,也使得etcd在大规模集群环境中的运行更加高效稳定。同时,社区不断涌现出关于etcd运维实践与故障排查的深度文章,例如《深入解析etcd在Kubernetes集群中的应用与问题排查》,该文结合实际场景详细介绍了etcd在Kubernetes中作为核心组件的角色及其常见问题解决方案。 此外,随着云原生架构的普及,etcd在微服务配置管理、服务发现等方面的应用愈发广泛。例如,阿里巴巴集团在其大规模分布式系统中就充分利用了etcd的强一致性保证和高可用特性,构建了一套完善的配置管理中心,并在公开的技术博客中分享了相关的设计思路和实战经验,为业界提供了极具参考价值的实践案例。 因此,持续关注etcd的最新技术进展,学习借鉴行业内的实践经验,能够帮助我们在遇到类似节点启动失败等问题时,以更全局的视角和更专业的手段进行问题定位与解决。同时,也能启发我们如何基于etcd这类强大工具进行创新性应用,提升整个系统的可靠性和可维护性。
2023-10-11 17:16:49
572
冬日暖阳-t
MemCache
...的分布式缓存系统,在处理高并发、大数据量场景中发挥着重要作用。不过,在实际动手布阵这套系统的时候,如何在满是分散节点的环境里头,既把多个MemCache节点管理得井井有条,又保证数据能在各个节点间实现靠谱的分布式存储和同步更新,这可真是个挺让人挠头的技术难题啊。本文将围绕这一主题,结合代码实例,深入探讨并给出解决方案。 1. MemCache在分布式环境中的部署策略 首先,我们需要理解MemCache在分布式环境下的工作原理。MemCache这东西吧,本身并不具备跨节点数据一致性的功能,也就是说,每个节点都是个自给自足的小缓存个体,它们之间没有那种自动化同步数据的机制。所以,当我们在实际动手部署的时候,得想办法让这些工作量分散开,就像大家分担家务一样。这里我们可以用个很巧妙的方法,就叫“一致性哈希”,这个算法就像一个超级智能的分配器,能帮我们精准地判断每一份数据应该放在哪个小仓库(节点)里头,这样一来,所有的东西都能各归其位,整整齐齐。 python from pymemcache.client.hash import ConsistentHashRing nodes = [('node1', 11211), ('node2', 11211), ('node3', 11211)] ring = ConsistentHashRing(nodes) 使用一致性哈希决定key对应的节点 node, _ = ring.get_node('your_key') 2. 数据的分布式存储 上述的一致性哈希算法能够保证当新增或减少节点时,对已存在的大部分键值对的映射关系影响较小,从而实现数据的均衡分布。此外,咱们得牢牢记住一个大原则:如果有那么些关系紧密的数据兄弟,最好让它们挤在同一台MemCache服务器上,这样可以有效避免因为跨节点访问而产生的网络开销,懂我意思吧? 3. 同步更新问题及其解决思路 MemCache本身不具备数据同步功能,因此在分布式环境下进行数据更新时,需要通过应用层逻辑来保障一致性。常见的一种做法是“先更新数据库,再清除相关缓存”。 python 假设我们有一个更新用户信息的方法 def update_user_info(user_id, new_info): 先更新数据库 db.update_user(user_id, new_info) 清除MemCache中相关的缓存数据 memcached_client.delete(f'user_{user_id}') 另一种策略是引入消息队列,例如使用Redis Pub/Sub或者RabbitMQ等中间件,当数据库发生变更时,发布一条消息通知所有MemCache节点删除对应的缓存项。 4. MemCache节点的维护与监控 为了保证MemCache集群的稳定运行,我们需要定期对各个节点进行健康检查和性能监控,及时发现并处理可能出现的内存溢出、节点失效等问题。可以通过编写运维脚本定期检查,或者接入诸如Prometheus+Grafana这样的监控工具进行可视化管理。 bash 示例:简单的shell脚本检查MemCache节点状态 for node in $(cat memcache_nodes.txt); do echo "Checking ${node}..." telnet $node 11211 <<< stats | grep -q 'STAT bytes 0' if [ $? -eq 0 ]; then echo "${node} is down or not responding." else echo "${node} is up and running." fi done 总的来说,要在分布式环境中有效管理和维护多个MemCache节点,并实现数据的分布式存储与同步更新,不仅需要合理设计数据分布策略,还需要在应用层面对数据一致性进行把控,同时配合完善的节点监控和运维体系,才能确保整个缓存系统的高效稳定运行。在整个探险历程中,咱们得时刻动脑筋、动手尝试、灵活应变、优化咱的计划,这绝对是一个挑战多多、趣味盎然的过程,让人乐在其中。
2023-11-14 17:08:32
69
凌波微步
HessianRPC
...,QPS对于评估服务处理能力、设计限流策略以及保证服务稳定性具有重要意义。当系统的QPS过高时,可能会导致服务过载并影响响应速度,因此需要采取措施限制QPS以确保系统健康运行。 RateLimiter , RateLimiter是Google Guava库提供的一种流量控制工具类,它可以精确地控制任务执行速率或资源获取速率。在本文示例中,RateLimiter用于限制对HessianRPC服务的调用频率,即控制每秒内允许的最大请求次数。开发者可以设定一个阈值,当请求速率超过这个阈值时,RateLimiter会阻止多余的请求,从而起到保护服务不被高并发请求压垮的作用,保障了服务的稳定性和可用性。
2023-12-08 21:23:59
522
追梦人
Consul
...异步IO的支持,显著提升了在高并发场景下的性能表现。 此外,Node.js 领域的consul-api库也保持着活跃的维护状态,不断跟进 Consul 服务的新特性,以满足现代 JavaScript 和 TypeScript 开发者的需求。最近一次版本升级,引入了对 Consul Connect 的深度集成,增强了服务间通信的安全性和可管理性。 然而,正如文中所提醒的那样,尽管社区驱动的客户端库能极大地扩展 Consul 的兼容性,但不同语言版本库的功能完整度和更新时效性可能存在差异。因此,开发者在选择具体语言的客户端库时,需密切关注官方发布动态,并结合项目需求和技术栈特点,做出最适合自己的决策。同时,随着云原生技术的发展和Kubernetes等容器编排系统的广泛应用,Consul也在积极探索与这些平台的深度集成,未来有望提供更多针对云环境的服务治理解决方案,值得广大开发者关注与期待。
2023-08-15 16:36:21
442
月影清风-t
Beego
...个子池,每个子池独立处理来自不同用户的应用程序请求。这样可以防止单个子池由于过高的并发访问而耗尽连接。在Beego中,你可以在启动服务器时自定义数据库连接池,如下所示: go db, err := sql.Open("mysql", "root:password@/dbname") if err != nil { log.Fatal(err) } defer db.Close() pool := &sqlx.Pool{ DSN: "user=root password=pass dbname=testdb sslmode=disable", MaxIdleTime: time.Minute 5, } beego.InsertFilter("", beego.BeforeRouter, pool.Ping问一) 4.3 使用更高效的查询语句 高效的查询语句可以减少数据库连接的使用。例如,你可以避免在查询中使用不必要的表连接,尽量使用索引等。另外,我跟你说啊,尽量别一次性从数据库里捞太多数据,你想想哈,拿的数据越多,那连接数据库的“负担”就越重。就跟你一次性提太多东西,手上的袋子不也得承受更多压力嘛,道理是一样的。所以呢,咱悠着点,分批少量地拿数据才更明智。 4.4 调整应用负载均衡策略 如果你的应用在一个多台机器上运行,那么你可以通过调整负载均衡策略来平衡数据库连接的分配。比如,你完全可以根据每台机器上当前的实际连接使用状况,灵活地给它们分配对数据库的访问权限,就像在舞池里根据音乐节奏调整舞步那样自然流畅。 5. 结论 以上就是我在Beego中解决“数据库连接池耗尽”问题的一些方法。需要注意的是,不同的应用场景可能需要采用不同的解决方案。所以在实际动手干的时候,你得根据自己具体的需求和所处的环境,灵活机动地挑出最适合自己的方法。就像是在超市选商品,不同的需求对应不同的货架,不同的环境就像不同的购物清单,你需要智慧地“淘宝”,选出最对的那个“宝贝”方式。
2023-08-08 14:54:48
553
蝶舞花间-t
Etcd
...态配置管理 灵活性的提升 服务治理不仅限于静态的服务发现,还包括动态配置管理。通过Etcd,我们可以轻松地管理和更新应用程序的配置信息,而无需重启服务。这种方式极大地提高了系统的灵活性和响应速度。 代码示例2:动态读取配置并根据配置调整服务行为。 python import json 获取服务配置 def get_config(service_name): key = f'/config/{service_name}' result = etcd.get(key) if result: return json.loads(result[0].decode()) return {} 根据配置调整服务行为 def adjust_behavior(config): if config.get("debug_mode", False): print("当前处于调试模式") else: print("正常运行模式") 示例调用 config = get_config(service_name) adjust_behavior(config) 四、服务健康检查与负载均衡 保证服务稳定性的关键 为了确保服务的稳定性和高效运行,我们还需要实施健康检查和负载均衡策略。通过Etcd,我们可以定期检查服务节点的状态,并将流量分配给健康的节点,从而提高系统的整体性能和稳定性。 代码示例3:模拟健康检查流程。 python import time 健康检查函数 def health_check(service_name): 模拟检查逻辑,实际场景可能涉及更复杂的网络请求等 print(f"正在进行服务 {service_name} 的健康检查...") time.sleep(2) 模拟耗时 return True 返回服务是否健康 负载均衡策略 def load_balance(service_list): for service in service_list: if health_check(service): return service return None 示例调用 healthy_service = load_balance([f'{service_name}-1', f'{service_name}-2']) print(f"选择的服务为:{healthy_service}") 结语:探索与创新的旅程 通过上述几个方面,我们看到了Etcd在服务治理中的重要作用。从最基本的服务注册和发现,到动态配置管理以及复杂的服务健康检查和负载均衡策略,Etcd简直就是个全能的小帮手,功能强大又灵活多变。当然啦,在实际应用里头,我们还会碰到不少难题,比如说怎么保障安全啊,怎么提升性能啊之类的。但是嘛,只要咱们保持好奇心,敢去探险,肯定能在这个满是奇遇的技术世界里找到自己的路。希望这篇文章能激发你的灵感,让我们一起在服务治理的道路上不断前行吧!
2024-11-27 16:15:08
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心灵驿站
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...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。 昨天看了这部片子,感觉一般,但还是一部可看的片子,不闷。 女杀手失忆之前挺酷的,之后感觉太柔弱了。 三个男主角都不错,不过方中信的形象应该更强悍一些才好,而千叶真一象极了邻居家的老大伯。 《孙子兵法》第六计 虚实计 …… 攻而必取者,攻其所不守也。 守而必固者,守其所必攻也。 故善攻者,敌不知其所守; 善守者,敌不知其所攻。 …… 进而不可御者,冲其虚也; 退而不可追者,速而不可及也。 故我欲战,敌虽高垒深沟,不得不与我战者,攻其所必救也; 我不欲战,虽画地而守之,敌不得与我战者,乖其所之也。 故形人而我无形,则我专而敌分。 …… 附录: 中文名称:第六计 英文名称:Explosive City 资源类型:DVDScr 发行时间:2004年11月04日 电影导演:梁德森 电影演员: 任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 地区:香港 语言:普通话 简介: 转自TLF论坛 片名:Explosive City 译名:第六计(又名爆裂都市) 导演:梁德森 主演:任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 时间:90分钟 类型:动作 上映日期:2004-11-4 官方网站:http://www.bakuretsu.jp/ 语言:国语 字幕:外挂中/英 剧情: (转自世纪环球在线) 某国际机场,来参加国际会议的邻埠高级官员容大刚正在与众多记者畅谈参会感 想,突然,一个神情冷漠的美貌女子从人群中闪出,只见她拔出手枪,对准容大刚连 开三枪,场内一片大乱。 机场刺杀案引起了警方极大的震惊,派来高级警务人员姚天明(方中信饰)协助 特警队张志诚(任达华饰)警司侦破此案。经过排查,行刺者是某国际恐怖组织的成员, 名叫北条真理(白田久子饰)。材料显示:北条真理生于日本的一个幸福的家庭,三 岁时被某国际恐怖组织首领“奥多桑”(千叶真一饰)看中,把她掳走,通过洗脑、 训练,使她成为恐怖组织的高级杀手。这次行动,她以记者身份潜入机场,射伤了目 标,自己也因此受伤被俘。 就在警方全力破案的同时,某国际恐怖组织的首领“奥多桑”带领部下悄悄潜入 该城,显然,他对上一次行的刺杀行动很不满意,准备亲自上阵了。在他的指挥下, 恐怖分子残忍的杀死了姚天明的太太,并绑架了他的儿子,借此要挟姚天明杀死北条 真理,姚天明在万般无奈中,执行了“奥多桑”的命令,“击毙”、劫持了北条真理, 一步步走进“奥多桑”精心设下的圈套,并因此被警方通缉。 姚天明一边躲避着警方的追捕,一边苦苦寻找“奥多桑”的足迹,寻机解救被绑 架的儿子;幸免于难的北条真理与姚天明从对立变成唇齿相依;在追击中渐渐恢复了 记忆,认出了“奥多桑”安插在警务队伍中的亲信——张志诚警司;令他们百思不得 其解的是,张警司本身就是负责保护容大刚的警卫人员,由他执行刺杀活动,不是更 稳妥吗?为什麼还要派遣北条真理进行明目张胆的刺杀活动?随着事态的发展,无意 中,姚天明在“奥多桑”钟爱的《孙子兵法》一书中发现了更大的秘密——可怕的第 六计…… 转载于:https://www.cnblogs.com/Silence/archive/2004/11/08/61332.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30240349/article/details/98266532。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-10 09:20:27
618
转载
Tomcat
...于如何利用JMX监控提升系统稳定性的技术文章,文中详细介绍了如何通过JMX监控来实时了解系统资源使用情况,从而实现提前预警和优化调整。这对于正在使用或计划部署JMX监控的企业来说,无疑是一份宝贵的参考资料。此外,该文章还分享了一些最佳实践案例,包括如何合理配置JMX参数以适应不同的业务场景,以及如何结合其他监控工具如Prometheus、Grafana等构建全面的监控体系。 与此同时,随着云计算技术的发展,越来越多的企业选择将业务迁移到云端。然而,云环境下的JMX监控面临着新的挑战,如跨VPC访问、复杂的网络隔离策略等。对此,AWS在其官方博客中发布了一篇文章,深入探讨了如何在AWS环境中高效配置JMX监控,提供了详细的配置指南和常见问题解决方案。这些内容不仅对使用AWS的用户大有裨益,也为其他云平台用户提供了参考思路。 另外,随着微服务架构的普及,传统的JMX监控方式面临诸多限制。为此,Netflix开源了其内部使用的Micrometer库,该库支持多种监控后端,包括Prometheus、Graphite等,大大简化了微服务环境下的监控配置工作。近期,Micrometer团队发布了一系列更新,增加了对更多监控后端的支持,并优化了性能。这一进展对于正在探索微服务监控方案的企业来说,具有重要的参考价值。 以上内容不仅展示了JMX监控领域的最新发展动态,也为读者提供了丰富的实战经验和理论指导。希望这些延伸阅读材料能够帮助大家更好地理解和应用JMX监控技术。
2025-02-15 16:21:00
102
月下独酌
SpringCloud
...管理和通信,也极大地提升了系统的健壮性和弹性。讲到直接调用Service层这事儿,乍一看在一些简单场景里确实好像省事儿不少,不过你要是从长远角度琢磨一下,其实并不利于咱们系统的松耦合和扩展性发展。 结论:即使面临短期成本或复杂度增加的问题,为了保障系统的长期稳定和易于维护,我们强烈建议在Spring Cloud微服务架构中采用注册中心,并遵循服务间通过API进行通信的最佳实践。这样才能充分发挥微服务架构的优势,让每个服务都能独立部署、迭代和扩展。
2023-11-23 11:39:17
36
岁月如歌_
Go Iris
...}) // 回调路由处理 app.Get("/callback", func(ctx iris.Context) { code := ctx.URLParam("code") token, err := config.Exchange(context.Background(), code) if err != nil { ctx.WriteString("Failed to exchange token: " + err.Error()) return } // 在这里处理token,例如保存到数据库或直接使用 }) app.Listen(":8080") } 3. 构建策略决策树 智能授权 现在,我们已经了解了JWT和OAuth2的基本概念及其在Iris框架中的应用。接下来,我们要聊聊怎么把这两样东西结合起来,搞出一棵基于策略的决策树,这样就能更聪明地做授权决定了。 3.1 策略决策树的概念 策略决策树是一种基于规则的系统,用于根据预定义的条件做出决策。在这个情况下,我们主要根据用户的JWT信息(比如他们的角色和权限)和OAuth2的授权状态来判断他们是否有权限访问某些特定的资源。换句话说,就是看看用户是不是有“资格”去看那些东西。 代码示例:基于JWT的角色授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) type MyCustomClaims struct { Role string json:"role" jwt.StandardClaims } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) // 保护需要特定角色才能访问的路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 定义受保护的路由 app.Get("/admin", jwtMiddleware.AuthorizeRole("admin"), func(ctx iris.Context) { ctx.Writef("Welcome admin!") }) app.Listen(":8080") } 3.2 结合OAuth2与JWT的策略决策树 为了进一步增强安全性,我们可以将OAuth2的授权状态纳入策略决策树中。这意味着,不仅需要验证用户的JWT,还需要检查OAuth2授权的状态,以确保用户具有访问特定资源的权限。 代码示例:结合OAuth2与JWT的策略决策 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" "golang.org/x/oauth2" ) // 自定义的OAuth2授权检查函数 func checkOAuth2Authorization(token oauth2.Token) bool { // 这里可以根据实际情况添加更多的检查逻辑 return token.Valid() } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) app.Get("/secure-resource", jwtMiddleware.AuthorizeRole("user"), func(ctx iris.Context) { // 获取当前请求的JWT令牌 token := jwtMiddleware.TokenFromRequest(ctx.Request()) // 检查OAuth2授权状态 if !checkOAuth2Authorization(token) { ctx.StatusCode(iris.StatusUnauthorized) ctx.Writef("Unauthorized access") return } ctx.Writef("Access granted to secure resource") }) app.Listen(":8080") } 4. 总结与展望 通过以上讨论和代码示例,我们看到了如何在Iris框架中有效地使用JWT和OAuth2来构建一个智能的授权决策系统。这不仅提高了应用的安全性,还增强了用户体验。以后啊,随着技术不断进步,咱们可以期待更多酷炫的新方法来简化这些流程,让认证和授权变得超级高效又方便。 希望这篇探索之旅对你有所帮助,也欢迎你加入讨论,分享你的见解和实践经验!
2024-11-07 15:57:06
56
夜色朦胧
Sqoop
...虑因素之一。特别是在处理敏感数据时,数据的安全性和隐私性尤为重要。所以在实际操作的时候,我们大都会选择用SSL/TLS加密这玩意儿,来给咱们的数据安全上把结实的锁。 二、什么是SSL/TLS? SSL(Secure Sockets Layer)和TLS(Transport Layer Security)是两种安全协议,它们提供了一种安全的方式来在网络上传输数据。这两种协议都建立在公钥加密技术的基础之上,就像咱们平时用的密钥锁一样,只不过这里的“钥匙”更智能些。它们会借用数字证书这玩意儿来给发送信息的一方验明正身,确保消息是从一个真实可信的身份发出的,而不是什么冒牌货。这样可以防止中间人攻击,确保数据的完整性和私密性。 三、如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密? 要配置Sqoop以使用SSL/TLS加密,我们需要按照以下步骤进行操作: 步骤1:创建并生成SSL证书 首先,我们需要创建一个自签名的SSL证书。这可以通过使用OpenSSL命令行工具来完成。以下是一个简单的示例: openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -keyout key.pem -out cert.pem -days 3650 -nodes 这个命令将会创建一个名为key.pem的私钥文件和一个名为cert.pem的公钥证书文件。证书的有效期为3650天。 步骤2:修改Sqoop配置文件 接下来,我们需要修改Sqoop的配置文件以使用我们的SSL证书。Sqoop的配置文件通常是/etc/sqoop/conf/sqoop-env.sh。在这个文件中,我们需要添加以下行: export JVM_OPTS="-Djavax.net.ssl.keyStore=/path/to/key.pem -Djavax.net.ssl.trustStore=/path/to/cert.pem" 这行代码将会告诉Java环境使用我们刚刚创建的key.pem文件作为私钥存储位置,以及使用cert.pem文件作为信任存储位置。 步骤3:重启Sqoop服务 最后,我们需要重启Sqoop服务以使新的配置生效。以下是一些常见的操作系统上启动和停止Sqoop服务的方法: Ubuntu/Linux: sudo service sqoop start sudo service sqoop stop CentOS/RHEL: sudo systemctl start sqoop.service sudo systemctl stop sqoop.service 四、总结 在本文中,我们介绍了如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密。你知道吗,就像给自家的保险箱装上密码锁一样,我们可以通过动手制作一个自签名的SSL证书,然后把它塞进Sqoop的配置文件里头。这样一来,就能像防护盾一样,把咱们的数据安全牢牢地守在中间人攻击的外面,让数据的安全性和隐私性蹭蹭地往上涨!虽然一开始可能会觉得有点烧脑,但仔细想想数据的价值,我们确实应该下点功夫,花些时间把这个事情搞定。毕竟,为了保护那些重要的数据,这点小麻烦又算得了什么呢? 当然,这只是基础的配置,如果我们需要更高级的保护,例如双重认证,我们还需要进行更多的设置。不管怎样,咱可得把数据安全当回事儿,要知道,数据可是咱们的宝贝疙瘩,价值连城的东西之一啊!
2023-10-06 10:27:40
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追梦人-t
SpringBoot
...,以执行周期性的数据处理、报表生成或者资源清理等工作。SpringBoot的@Scheduled注解提供了简单易用的方式来实现这些需求。不过,你懂的,公司越做越大,单枪匹马那种玩法就不够用了,高可用性和想怎么扩展就怎么扩展的需求,可不是一台机器能轻松搞定的。接下来,咱们一起踏上旅程,揭开如何把那个超级实用的SpringBoot定时任务服务,从一台机器扩展到多台服务器的神秘面纱,让它们协作无间! 二、单节点下的@Scheduled定时任务 首先,让我们回顾一下在单节点环境中使用@Scheduled的基本步骤。假设我们有一个简单的定时任务,每分钟执行一次: java import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class MyTaskService { @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每60秒执行一次 public void executeTask() { System.out.println("Task executed at " + LocalDateTime.now()); // 这里进行你的实际任务逻辑... } } 在这个例子中,fixedRate属性决定了任务执行的频率。启动Spring Boot应用后,这个任务会在配置的间隔内自动运行。 三、单节点到多节点的挑战与解决方案 当我们需要将此服务扩展到多节点时,面临的主要问题是任务的同步和一致性。为了实现这一点,我们可以考虑以下几种策略: 1. 使用消息队列 使用如RabbitMQ、Kafka等消息队列,将定时任务的执行请求封装成消息发送到队列。在每个节点上,创建一个消费者来订阅并处理这些消息。 java import org.springframework.amqp.core.Queue; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; @RabbitListener(queues = "task-queue") public void processTask(String taskData) { // 解析任务数据并执行 executeTask(); } 2. 分布式锁 如果任务执行过程中有互斥操作,可以使用分布式锁如Redis的SETNX命令来保证只有一个节点执行任务。任务完成后释放锁,其他节点检查是否获取到锁再决定是否执行。 3. Zookeeper协调 使用Zookeeper或其他协调服务来管理任务执行状态,确保任务只在一个节点上执行,其他节点等待。 4. ConsistentHashing 如果任务负载均衡且没有互斥操作,可以考虑使用一致性哈希算法将任务分配给不同的节点,这样当增加或减少节点时,任务分布会自动调整。 四、代码示例 使用Consul作为服务发现 为了实现多节点的部署,我们还可以利用Consul这样的服务发现工具。首先,配置Spring Boot应用连接Consul,并在启动时注册自身服务。然后,使用Consul的健康检查来确保任务节点是活跃的。 java import com.ecwid.consul.v1.ConsulClient; import com.ecwid.consul.v1.agent.model.ServiceRegisterRequest; @Configuration public class ConsulConfig { private final ConsulClient consulClient; public ConsulConfig(ConsulClient consulClient) { this.consulClient = consulClient; } @PostConstruct public void registerWithConsul() { ServiceRegisterRequest request = new ServiceRegisterRequest() .withId("my-task-service") .withService("task-service") .withAddress("localhost") .withPort(port) .withTags(Collections.singletonList("scheduled-task")); consulClient.agent().service().register(request); } @PreDestroy public void deregisterFromConsul() { consulClient.agent().service().deregister("my-task-service"); } } 五、总结与未来展望 将SpringBoot的定时任务服务从单节点迁移到多节点并非易事,但通过合理选择合适的技术栈(如消息队列、分布式锁或服务发现),我们可以确保任务的可靠执行和扩展性。当然,这需要根据实际业务场景和需求来定制解决方案。干活儿的时候,咱们得眼观六路,耳听八方,随时盯着,不断测验,这样才能保证咱这多站点的大工程既稳如老狗,又跑得飞快,对吧? 记住,无论你选择哪种路径,理解其背后的原理和潜在问题总是有益的。随着科技日新月异,各种酷炫的工具和编程神器层出不穷,身为现代开发者,你得像海绵吸水一样不断学习,随时准备好迎接那些惊喜的变化,这可是咱们吃饭的家伙!
2024-06-03 15:47:34
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梦幻星空_
MemCache
...过程中,我们常常需要处理大量的数据,并确保这些数据的一致性和有效性。哎呀,你知道Memcached这个东西吗?它就像是一个超级快递员,专门负责在服务器间快速传递数据。这货可厉害了,能大大提高咱们程序跑起来的速度和反应灵敏度,简直就是程序员的得力助手,能让网站运行得跟开挂了一样流畅!所以,如果你想要让自己的应用飞起来,Memcached绝对是你的不二之选!然而,随着业务复杂度的增加,数据版本控制的需求变得愈发重要。本文将探讨如何在Memcached中实现多版本控制,旨在为开发者提供一种有效管理数据版本的方法。 第一部分:理解多版本控制的必要性 在许多场景下,同一数据项可能需要多个版本来满足不同需求。例如,在电商应用中,商品信息可能需要实时更新价格、库存等数据;在社交应用中,用户评论或帖子可能需要保留历史版本以支持功能如撤销操作。这种情况下,多版本控制显得尤为重要。 第二部分:Memcached的基本原理与限制 Memcached通过键值对的方式存储数据,其设计初衷是为了提供快速的数据访问,而不涉及复杂的数据结构和事务管理。这就好比你有一款游戏,它的规则设定里就没有考虑过时间旅行或者穿越时空的事情。所以,你不能在游戏中实现回到过去修改错误或者尝试不同的未来路径。同理,这个系统也一样,它的设计初衷没有考虑到版本更新时的逻辑问题,所以自然也就无法直接支持多版本控制了。 第三部分:实现多版本控制的方法 1. 使用命名空间进行版本控制 一个简单的策略是为每个数据项创建一个命名空间,其中包含当前版本的键和历史版本的键。例如: python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) def set_versioned_data(key, version, data): mc.set(f'{key}_{version}', data) mc.set(key, data) 保存最新版本 设置数据 set_versioned_data('product', 'v1', {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据并设置新版本 set_versioned_data('product', 'v2', {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 2. 利用时间戳进行版本控制 另一种方法是在数据中嵌入一个时间戳字段,作为版本标识。这种方法在数据频繁更新且版本控制较为简单的情况下适用。 python import time def set_timestamped_data(key, timestamp, data): mc.set(f'{key}_{timestamp}', data) mc.set(key, data) 设置数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()), {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()) + 1, {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 第四部分:优化与挑战 在实际应用中,选择何种版本控制策略取决于具体业务需求。比如说,假设你老是得翻查过去的数据版本,那用时间戳或者命名空间跟数据库的搜索功能搭伙用,可能会是你的最佳选择。就像你去图书馆找书,用书名和出版日期做检索,比乱翻一气效率高多了。这方法就像是给你的数据做了个时间轴或者标签系统,让你想看哪段历史一搜就出来,方便得很!同时,考虑到内存资源的限制,应合理规划版本的数量,避免不必要的内存占用。 结论 Memcached本身不提供内置的多版本控制功能,但通过一些简单的编程技巧,我们可以实现这一需求。无论是使用命名空间还是时间戳,关键在于根据业务逻辑选择最适合的实现方式。哎呀,你知不知道在搞版本控制的时候,咱们得好好琢磨琢磨性能优化和资源管理这两块儿?这可是关乎咱们系统稳不稳定的头等大事,还有能不能顺畅运行的关键!别小瞧了这些细节,它们能让你的程序像开了挂一样,不仅跑得快,而且用起来还特别省心呢!所以啊,做这些事儿的时候,可得细心点,别让它们成为你系统的绊脚石! 后记 在开发过程中,面对复杂的数据管理和版本控制需求,灵活运用现有工具和技术,往往能取得事半功倍的效果。嘿!小伙伴们,咱们一起聊聊天呗。这篇文章呢,就是想给那些正跟咱们遇到相似难题的编程大神们一点灵感和方向。咱们的目标啊,就是一块儿把技术这块宝地给深耕细作,让它开出更绚烂的花,结出更甜美的果子。加油,程序员朋友们,咱们一起努力,让代码更有灵魂,让技术更有温度!
2024-09-04 16:28:16
97
岁月如歌
Java
转载文章
...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。 D(x)=E{[x−E(x)]2} :相对于平均数差距的平方的期望; 数理统计一词的理解:mathematical stats,也即用数学的观点审视统计,为什么没有数理概率,因为概率本身即为数学,而对于统计,random variable 的性质并不全然了解,所以数理统计在一些书里又被称作:stats in inference(统计推论,已知 ⇒ 未知) 概率与统计的中心问题,都是random variable, PMF与PDF PMF:probability mass function,概率质量函数,是离散型随机变量在各特定取值上的概率。与概率密度函数(PDF:probability density function)的不同之处在于:概率质量函数是对离散型随机变量定义的,本身代表该值的概率;概率密度函数是针对连续型随机变量定义的,本身不是概率(连续型随机变量单点测度为0),只有在对连续随机变量的pdf在某一给定的区间内进行积分才是概率。 notation 假设X 是一个定义在可数样本空间S 上的离散型随机变量S⊆R ,则其概率质量函数PMF为: fX(x)={Pr(X=x),0,x∈Sx∈R∖S 注意这在所有实数上,包括那些X 不可能等于的实数值上,都定义了pmf,只不过在这些X 不可能取的实数值上,fX(x) 取值为0(x∈R∖S,Pr(X=x)=0 )。 离散型随机变量概率质量函数(pmf)的不连续性决定了其累积分布函数(cdf)也不连续。 共轭先验(conjugate prior) 所谓共轭(conjugate),描述刻画的是两者之间的关系,单独的事物不构成共轭,举个通俗的例子,兄弟这一概念,只能是两者才能构成兄弟。所以,我们讲这两个人是兄弟关系,A是B的兄弟,这两个分布成共轭分布关系,A是B的共轭分布。 p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(x) p(X|θ) :似然(likelihood) p(θ) :先验(prior) p(X) :归一化常数(normalizing constant) 我们定义:如果先验分布(p(θ) )和似然函数(p(X|θ) )可以使得先验分布(p(θ) )和后验分布(p(θ|X) )有相同的形式(如,Beta(a+k, b+n-k)=Beta(a, b)binom(n, k)),那么就称先验分布与似然函数是共轭的(成Beta分布与二项分布是共轭的)。 几个常见的先验分布与其共轭分布 先验分布 共轭分布 伯努利分布 beta distribution Multinomial Dirichlet Distribution Gaussian, Given variance, mean unknown Gaussian Distribution Gaussian, Given mean, variance unknown Gamma Distribution Gaussian, both mean and variance unknown Gaussian-Gamma Distribution 最大似然估计(MLE) 首先来看,大名鼎鼎的贝叶斯公式: p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(X) 可将θ 看成欲估计的分布的参数,X 表示样本,p(X|θ) 则表示似然。 现给定样本集\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\ldots,x_N\}D={x1,x2,…,xN} ,似然函数为: p(\mathcal{D}|\theta)=\prod_{n=1}^Np(x_n|\theta) p(D|θ)=∏n=1Np(xn|θ) 为便于计算,再将其转换为对数似然函数形式: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ) 我们不妨以伯努利分布为例,利用最大似然估计的方式计算其分布的参数(pp ),伯努利分布其概率密度函数(pdf)为: f_X(x)=p^x(1-p)^{1-x}=\left \{ \begin{array}{ll} p,&\mathrm{x=1},\\ q\equiv1-p ,&\mathrm{x=0},\\ 0,&\mathrm{otherwise} \end{array} \right. fX(x)=px(1−p)1−x=⎧⎩⎨⎪⎪p,q≡1−p,0,x=1,x=0,otherwise 整个样本集的对数似然函数为: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln (\theta^{x_n}(1-\theta)^{1-x_n})=\sum_{n=1}^Nx_n\ln\theta+(1-x_n)\ln(1-\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ)=∑n=1Nln(θxn(1−θ)1−xn)=∑n=1Nxnlnθ+(1−xn)ln(1−θ) 等式两边对\thetaθ 求导: \frac{\partial \ln(\mathcal{D}|\theta)}{\partial \theta}=\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{\theta}-\frac{N}{1-\theta}+\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{1-\theta} ∂ln(D|θ)∂θ=∑Nn=1xnθ−N1−θ+∑Nn=1xn1−θ 令其为0,得: θml=∑Nn=1xnN Beta分布 f(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1=1B(a,b)μa−1(1−μ)b−1 Beta 分布的峰值在a−1b+a−2 处取得。其中Γ(x)≡∫∞0ux−1e−udu 有如下性质: Γ(x+1)=xΓ(x)Γ(1)=1andΓ(n+1)=n! 我们来看当先验分布为 Beta 分布时的后验分布: p(θ)=1B(a,b)θa−1(1−θ)b−1p(X|θ)=(nk)θk(1−θ)n−kp(θ|X)=1B(a+k,b+n−k)θa+k−1(1−θ)b+n−k−1 对应于python中的math.gamma()及matlab中的gamma()函数(matlab中beta(a, b)=gamma(a)gamma(b)/gamma(a+b))。 条件概率(conditional probability) P(X|Y) 读作: P of X given Y ,下划线读作given X :所关心事件 Y :条件(观察到的,已发生的事件),conditional 条件概率的计算 仍然从样本空间(sample space)的角度出发。此时我们需要定义新的样本空间(给定条件之下的样本空间)。所以,所谓条件(conditional),本质是对样本空间的进一步收缩,或者叫求其子空间。 比如一个人答题,有A,B,C,D 四个选项,在答题者对题目一无所知的情况下,他答对的概率自然就是 14 ,而是如果具备一定的知识,排除了 A,C 两个错误选项,此时他答对的概率简单计算就增加到了 12 。 本质是样本空间从S={A,B,C,D} ,变为了S′={B,D} 。 新样本空间下P(A|排除A/C)=0,P(C|排除A/C)=0 ,归纳出来,也即某实验结果(outcome,oi )与某条件Y 不相交,则: P(oi|Y)=0 最后我们得到条件概率的计算公式: P(oi|Y)=P(oi)P(o1)+P(o2)+⋯+P(on)=P(oi)P(Y)Y={o1,o2,…,on} 考虑某事件X={o1,o2,q1,q2} ,已知条件Y={o1,o2,o3} 发生了,则: P(X|Y)=P(o1|Y)+P(o2|Y)+0+0=P(o1)P(Y)+P(o2)P(Y)=P(X∩Y)P(Y) 条件概率与贝叶斯公式 条件概率: P(X|Y)=P(X∩Y)P(Y) 贝叶斯公式: P(X|Y)=P(X)P(Y|X)P(Y) 其实是可从条件概率推导贝叶斯公式的: P(A|B)=P(B|A)=P(A|B)P(B)===P(B|A)=P(A∩B)P(B)P(A∩B)P(A)P(A∩B)P(B)P(B)P(A∩B)P(A)P(B|A)P(A|B)P(B)P(A) 证明:P(B,p|D)=P(B|p,D)P(p|D) P(B,p|D)====P(B,p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p|D) References [1] 概率质量函数 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49799405。 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。
2024-02-26 12:45:04
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转载
Nginx
...ysoev开发。它以处理并发连接的能力强、内存占用低、稳定性好等特点著称。Nginx不仅可以用作Web服务器,还可以作为邮件代理服务器以及用于负载均衡和缓存等功能。在本文中,Nginx主要用于提供Web服务,并且讨论了其权限设置的重要性。 权限 , 权限是指计算机系统中用户对文件、目录或服务的操作权限。权限分为读(Read)、写(Write)和执行(Execute)三种类型。读权限允许用户查看文件内容;写权限允许用户修改文件内容;执行权限允许用户运行程序或访问目录。在本文中,权限设置主要是指确保Nginx服务只能访问其需要使用的文件和目录,从而防止未经授权的访问和潜在的安全风险。 SELinux , SELinux(Security-Enhanced Linux)是一种强制访问控制(Mandatory Access Control, MAC)的安全机制,它增强了Linux系统的安全性。SELinux通过定义主体(如用户、进程等)和客体(如文件、目录等)的安全上下文,并强制执行基于这些上下文的访问控制规则,从而提供更强的安全保障。在本文中,SELinux被提及为一种可能影响Nginx正常运行的因素,因为它可能会阻止Nginx访问某些文件或目录,除非这些文件或目录具有正确的安全上下文。因此,在配置Nginx时,需要考虑SELinux的影响,以避免出现意外的安全问题。
2024-12-14 16:30:28
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素颜如水_
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随机学习一条linux命令:
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"