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...让Consul在管理应用配置方面特别给力，简直就像是量身定做的一样。 然而，当我们谈论到配置管理时，一个常常被忽视但极其重要的方面是版本控制。想象一下，如果你的应用配置发生了错误更改，而你没有版本控制机制来恢复到之前的稳定状态，那么这将是一个多么糟糕的情况！因此，确保你的配置系统具备版本控制能力是非常必要的。 2. 为什么Consul需要版本控制？ 在Consul中引入版本控制并不是一个可选的功能，而是为了提高系统的可靠性和安全性。有了版本控制，我们就能轻松追踪配置的历史改动，这对审计、解决问题以及回滚简直太重要了。此外，版本控制还能帮助团队成员更好地协作，避免因配置冲突导致的问题。 举个简单的例子，假设你的应用配置文件包含数据库连接信息。要是哪个程序员不小心改了这部分设置，又没好好测一测就直接扔到生产环境里，那可就麻烦了。数据库连接可能就挂了，整个应用都得跟着遭殃。不过嘛，要是咱们的配置系统能像git那样支持版本控制，那我们就轻松多了。遇到问题时，可以直接回到上一个稳当的配置版本，这样就能躲过那些可能捅娄子的大麻烦。 3. 如何在Consul中实现版本控制？ 现在，让我们来看看如何在Consul中实际地实现配置的版本控制。Consul自己其实没有自带版本控制的功能，但我们可以耍点小聪明，用一些策略和工具来搞定这个需求。在这里，我们要说两种方法。第一种是用Consul的API和外部版本控制系统（比如Git）一起玩；第二种则是在Consul里面自己搞一套版本控制逻辑。 方法一：结合外部版本控制系统 首先，我们来看一看如何将Consul与Git这样的版本控制系统结合起来使用。这种做法主要是定期把Consul里的配置备份到Git仓库里，每次改动配置后，都会自动加个新版本。就像是给配置文件做了一个定时存档，而且每次修改都留个记录，方便追踪和管理。这样，我们就能拥有完整的配置历史记录，并且可以随时回滚到任何历史版本。 步骤如下： 1. 创建Git仓库 首先，在你的服务器上创建一个新的Git仓库，专门用于存放Consul的配置文件。 bash git init --bare /path/to/config-repo.git 2. 编写导出脚本 接下来，编写一个脚本，用于定期从Consul中导出配置文件并推送到Git仓库。这个脚本可以使用Consul的API来获取配置数据。 python import consul import os import subprocess 连接到Consul c = consul.Consul(host='127.0.0.1', port=8500) 获取所有KV对 index, data = c.kv.get('', recurse=True) 创建临时目录 temp_dir = '/tmp/consul-config' if not os.path.exists(temp_dir): os.makedirs(temp_dir) 将数据写入文件 for item in data: key = item['Key'] value = item['Value'].decode('utf-8') file_path = os.path.join(temp_dir, key) os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True) with open(file_path, 'w') as f: f.write(value) 提交到Git subprocess.run(['git', '-C', '/path/to/config-repo.git', 'add', '.']) subprocess.run(['git', '-C', '/path/to/config-repo.git', 'commit', '-m', 'Update config from Consul']) subprocess.run(['git', '-C', '/path/to/config-repo.git', 'push']) 3. 设置定时任务 最后，设置一个定时任务（例如使用cron），让它每隔一段时间执行上述脚本。 这种方法的优点在于它可以很好地集成现有的Git工作流程，并且提供了强大的版本控制功能。不过，需要注意的是，它可能需要额外的维护工作，尤其是在处理并发更新时。 方法二：在Consul内部实现版本控制 除了上述方法之外，我们还可以尝试在Consul内部通过自定义逻辑来实现版本控制。这个方法有点儿复杂，但好处是能让你更精准地掌控一切，而且还不用靠外界的那些系统帮忙。 基本思路是： - 使用Consul的KV存储作为主存储区，同时为每个配置项创建一个单独的版本记录。 - 每次更新配置时，不仅更新当前版本，还会保存一份新版本的历史记录。 - 可以通过Consul的查询功能来检索特定版本的配置。 下面是一个简化的Python示例，演示如何使用Consul的API来实现这种逻辑： python import consul import json c = consul.Consul() def update_config(key, new_value, version=None): 如果没有指定版本，则自动生成一个新版本号 if version is None: index, current_version = c.kv.get(key + '/version') version = int(current_version['Value']) + 1 更新当前版本 c.kv.put(key, json.dumps(new_value)) 保存版本记录 c.kv.put(f'{key}/version', str(version)) c.kv.put(f'{key}/history/{version}', json.dumps(new_value)) def get_config_version(key, version=None): if version is None: index, data = c.kv.get(key + '/version') version = int(data['Value']) return c.kv.get(f'{key}/history/{version}')[1]['Value'] 示例：更新配置 update_config('myapp/database', {'host': 'localhost', 'port': 5432}, version=1) 示例：获取特定版本的配置 print(get_config_version('myapp/database', version=1)) 这段代码展示了如何使用Consul的KV API来实现一个简单的版本控制系统。虽然这只是一个非常基础的实现，但它已经足以满足许多场景下的需求。 4. 总结与反思 通过上述两种方法，我们已经看到了如何在Consul中实现配置的版本控制。不管你是想用外部的版本控制系统来管配置，还是打算在Consul里面自己捣鼓一套方案，最重要的是搞清楚你们团队到底需要啥，然后挑个最适合你们的法子干就是了。 在这个过程中，我深刻体会到，技术的选择往往不是孤立的，它总是受到业务需求、团队技能等多种因素的影响。所以啊，在碰到这类问题的时候，咱们得保持个开放的心态，多尝试几种方法，这样才能找到那个最适合的解决之道。 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，请随时留言交流。我们一起学习，共同进步！

...智能家居等领域的广泛应用，掌握这类基础调试技能对于树莓派爱好者来说具有重要的现实意义。

...个队列里，然后消费者应用就从这些队列里面把消息取出来处理掉。RabbitMQ可真是个多才多艺的小能手，支持好几种消息传递方式，比如点对点聊天和广播式发布/订阅。这就让它变得特别灵活，不管你是要一对一私聊还是要群发消息，它都能轻松搞定。 2. 连接故障 常见原因与影响 在探讨如何处理连接故障之前，我们有必要了解连接故障通常是由哪些因素引起的，以及它们会对系统造成什么样的影响。 - 网络问题：这是最常见的原因，比如网络延迟增加、丢包等。 - 服务器问题：服务器宕机、重启或者维护时，也会导致连接中断。 - 配置错误：不正确的配置可能导致客户端无法正确连接到服务器。 - 资源限制：当服务器资源耗尽时（如内存不足），也可能导致连接失败。 这些故障不仅会打断正在进行的消息传递，还可能影响到整个系统的响应时间，严重时甚至会导致数据丢失或服务不可用。所以啊，我们要想办法让系统变得更皮实，就算碰到那些麻烦事儿，它也能稳如老狗，继续正常运转。 3. 如何优雅地处理连接故障 3.1 使用重试机制 首先，我们可以利用重试机制来应对短暂的网络波动或临时性的服务不可用。通过设置合理的重试次数和间隔时间，可以有效地提高消息传递的成功率。以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用pika库连接到RabbitMQ服务器，并在连接失败时进行重试： python import pika from time import sleep def connect_to_rabbitmq(): max_retries = 5 retry_delay = 5 seconds for i in range(max_retries): try: connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) print("成功连接到RabbitMQ") return connection except Exception as e: print(f"尝试{i+1}连接失败，将在{retry_delay}秒后重试...") sleep(retry_delay) print("多次重试后仍无法连接到RabbitMQ，程序将退出") exit(1) 调用函数尝试建立连接 connection = connect_to_rabbitmq() 3.2 实施断线重连策略 除了基本的重试机制外，我们还可以实现更复杂的断线重连策略。例如，当检测到连接异常时，立即尝试重新建立连接，并记录重连日志以便后续分析。另外，我们也可以试试用指数退避算法来调整重连的时间间隔，这样就不会在短时间内反复向服务器发起连接请求，也能让服务器稍微轻松一点。 下面展示了一个基于RabbitMQ官方客户端库pika的断线重连示例： python import pika from time import sleep class ReconnectingRabbitMQClient: def __init__(self, host='localhost'): self.host = host self.connection = None self.channel = None def connect(self): while True: try: self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(self.host)) self.channel = self.connection.channel() print("成功连接到RabbitMQ") break except Exception as e: print(f"尝试连接失败，将在{2self.retry_count}秒后重试...") self.retry_count += 1 sleep(2self.retry_count) def close(self): if self.connection: self.connection.close() def send_message(self, message): if not self.channel: self.connect() self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body=message) client = ReconnectingRabbitMQClient() client.send_message('Hello World!') 在这个例子中，我们创建了一个ReconnectingRabbitMQClient类，它包含了连接、关闭连接以及发送消息的方法。特别要注意的是connect方法里的那个循环，这家伙每次连接失败后都会先歇一会儿，然后再杀回来试试看。而且这休息的时间也是越来越长，越往后重试间隔就按指数往上翻。 3.3 异步处理与心跳机制 对于那些需要长时间保持连接的应用场景，我们还可以采用异步处理方式，配合心跳机制来维持连接的有效性。心跳其实就是一种简单的保活方法，就像定时给对方发个信息或者挥挥手，确认一下对方还在不在。这样就能赶紧发现并搞定那些断掉的连接，免得因为放太长时间没动静而导致连接中断的问题。 4. 总结与展望 处理RabbitMQ中的连接故障是一项复杂但至关重要的任务。通过上面提到的几种招数——比如重试机制、断线重连和心跳监测，我们的系统会变得更强壮，也更靠谱了。当然，针对不同应用场景和需求，还需要进一步定制化和优化这些方案。比如说，对于那些对延迟特别敏感的应用，你得更仔细地调整重试策略，不然用户可能会觉得卡顿或者直接闪退。至于那些需要应对海量并发连接的场景嘛，你就得上点“硬货”了，比如用更牛的技术来搞定负载均衡和集群管理，这样才能保证系统稳如老狗。总而言之，就是咱们得不停地试啊试的，然后就能慢慢弄出个既快又稳的分布式消息传递系统。 --- 以上就是关于RabbitMQ中如何处理连接故障的一些探讨。希望这些内容能帮助你在实际工作中更好地应对挑战，打造更加可靠的应用程序。如果你有任何疑问或想要分享自己的经验，请随时留言讨论！

...承诺将进一步优化产品设计以提升硬件兼容性。同时，针对服务器风扇转速控制难题，戴尔的技术团队正积极研发新的BIOS更新和IDRAC固件版本，旨在实现更智能、更精准的风扇管理策略，特别是在应对高性能显卡如NVIDIA RTX 3090等发热大户时，能够更好地平衡散热效能与噪音控制。 与此同时，开源社区也在探讨和实践更多解决方案。例如，通过改进Linux内核驱动程序以增强对新型硬件的支持，或者开发更为友好的系统工具，让用户能便捷地手动调节风扇转速，就像本文作者所采取的IPMITOOL工具及GUI界面方案那样。 此外，对于企业级用户来说，服务器的稳定运行与维护至关重要。因此，戴尔等厂商也需加强与第三方软件开发商的合作，共同构建更加完善的生态系统，确保各类硬件设备与管理系统间的无缝对接，从而降低因兼容性问题引发的故障率，提高运维效率。 总之，在瞬息万变的科技领域，无论是老牌厂商如Dell还是新兴力量，都需紧跟时代步伐，充分考虑用户实际需求，持续优化软硬件兼容性和散热性能，以为用户提供更为优质、稳定的使用体验。而作为用户，则可通过关注行业动态，学习借鉴类似文章中的实践经验，以应对可能出现的各种硬件问题。

...成它的功能到你自己的应用程序。 ChannelSftp类是JSch实现SFTP核心类，它包含了所有SFTP的方法，如： put()： 文件上传get()： 文件下载cd()： 进入指定目录ls()： 得到指定目录下的文件列表rename()： 重命名指定文件或目录rm()： 删除指定文件mkdir()： 创建目录rmdir()： 删除目录 1、先引入jar包 <dependency><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis-spring</artifactId><version>1.2.2</version></dependency> 账号密码类 public interface SFTPDTO {/FTP登录用户名/public static final String username=xxxx;/ FTP登录密码/public static final String password=xxxx;/ 私钥/public static final String privateKey = xxxx;/ FTP服务器地址IP地址/public static final String host=xxxx;/ FTP端口/public static final int port=xxxx;} 重要类，里面包含开启连接和关闭连接。 public class SFTPUtils {private ChannelSftp sftp;private Session session;public void login(){try {JSch jsch = new JSch();if (SFTPDTO.privateKey != null) {jsch.addIdentity(SFTPDTO.privateKey);// 设置私钥}session = jsch.getSession(SFTPDTO.username, SFTPDTO.host, SFTPDTO.port);if (SFTPDTO.password != null) {session.setPassword(SFTPDTO.password);}Properties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);} } 测试一下 public static void main(){SFTPUtils sftp = new SFTPUtils();sftp.login();String audioUrl = courseSection.getAudioUrl();String temp[] = audioUrl.split("\\\\");String fileName = temp[temp.length - 1];InputStream inputStream = FileUtils.urlInputStream(audioUrl);sftp.upload("/www/website/haha/audio", fileName, inputStream);//上传//拼接最终的urlString newUrl = "https://static.taobao.com/website/ancai/audio/".concat(fileName);sftp.logout();} 把url转成流 public class FileUtils {public static InputStream urlInputStream(String fileUrl){if(StringUtils.isBlank(fileUrl)){return null;}try {URL url = new URL(fileUrl);HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)url.openConnection();//设置超时间为3秒conn.setConnectTimeout(31000);//防止屏蔽程序抓取而返回403错误conn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");//得到输入流return conn.getInputStream();} catch (Exception e) {//打印errorlog.error("fileutils.urlinputstream-获取url流失败:",e.getMessage());}return null;} } 实际中，我们使用这个工具类就够用了 public class SFTPUtils {private ChannelSftp sftp;private Session session;public void login(){try {JSch jsch = new JSch();if (SFTPDTO.privateKey != null) {jsch.addIdentity(SFTPDTO.privateKey);// 设置私钥}session = jsch.getSession(SFTPDTO.username, SFTPDTO.host, SFTPDTO.port);if (SFTPDTO.password != null) {session.setPassword(SFTPDTO.password);}Properties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);}/ 上传单个文件 @param directory 上传到sftp目录 @param uploadFile 要上传的文件,包括路径 @throws FileNotFoundException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String uploadFile) throws FileNotFoundException, SftpException{File file = new File(uploadFile);upload(directory, file.getName(), new FileInputStream(file));}/ 将byte[]上传到sftp，作为文件。注意:从String生成byte[]是，要指定字符集。 @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param byteArr 要上传的字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, byte[] byteArr) throws SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(byteArr));}/ 将字符串按照指定的字符编码上传到sftp @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param dataStr 待上传的数据 @param charsetName sftp上的文件，按该字符编码保存 @throws UnsupportedEncodingException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, String dataStr, String charsetName) throws UnsupportedEncodingException, SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(dataStr.getBytes(charsetName)));}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件 @param saveFile 存在本地的路径 @throws SftpException @throws Exception/public void download(String directory, String downloadFile, String saveFile) throws SftpException, FileNotFoundException{if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}File file = new File(saveFile);sftp.get(downloadFile, new FileOutputStream(file));log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件名 @return 字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public byte[] download(String directory, String downloadFile) throws SftpException, IOException {if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}InputStream is = sftp.get(downloadFile);byte[] fileData = IOUtils.toByteArray(is);log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);return fileData;}/ 删除文件 @param directory 要删除文件所在目录 @param deleteFile 要删除的文件 @throws SftpException @throws Exception/public void delete(String directory, String deleteFile) throws SftpException{sftp.cd(directory);sftp.rm(deleteFile);}/ 列出目录下的文件 @param directory 要列出的目录 @return @throws SftpException/public Vector<?> listFiles(String directory) throws SftpException {return sftp.ls(directory);}/public static void main(String[] args) throws SftpException, Exception {SFTPUtils sftp = new SFTPUtils("xxxx", "xxx", "upload.haha.com", 8888);sftp.login();InputStream inputStream = getInputStream("http://qiniu.xinxuanhaoke.com/keqianduwu_1.jpg");sftp.upload("/www/website/ancai/audio", "123.jpg", inputStream);sftp.logout();}/} 方式二、使用HuTool的工具类 先引入jar <dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.4.0</version></dependency><dependency><groupId>com.jcraft</groupId><artifactId>jsch</artifactId><version>0.1.53</version></dependency> public static void main(String[] args) {Sftp sftp = JschUtil.createSftp("ip或者域名", 端口, "账号", "密码");ChannelSftp client = sftp.getClient();String cd = "/www/website/ancai/audio";//要上传的路径try {sftp.cd(cd); //进入指定目录} catch (Exception e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(cd); //创建目录sftp.cd(cd); //进入目录}InputStream inputStream = urlInputStream("http://audio.xinxuanhaoke.com/50bda079e9ef3673bbaeda20321bf932.mp3");//将文件转成流client.put(String.valueOf(inputStream), "1.mp3");//开始上传。} 本文引自：https://www.cnblogs.com/ceshi2016/p/7519762.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37862824/article/details/113530683。 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。

...Hive和HDFS的应用场景不断扩展，尤其在金融、电商和云计算领域，这两者已经成为不可或缺的技术基石。例如，在某大型电商企业的实践中，Hive被广泛用于处理海量订单数据，而HDFS则负责这些数据的持久化存储。然而，就在上周，该企业遭遇了一次严重的Hive无法访问HDFS的问题，导致部分业务中断。经过排查发现，这次故障源于HDFS NameNode的内存泄漏问题，尽管技术人员迅速采取措施重启服务，但仍造成了数小时的停机时间。这一事件再次提醒我们，大数据平台的稳定性不仅依赖于技术架构的优化，还需要完善的监控和应急响应机制。 与此同时，国内多家科技公司正在积极探索Hive和HDFS的新特性。例如，阿里云推出了基于Hive的智能查询加速功能，通过引入AI算法动态优化查询路径，显著提升了查询效率。腾讯云则在HDFS的基础上开发了多租户隔离技术，为企业用户提供更加安全可靠的数据存储方案。这些创新不仅提高了系统的性能，也为用户带来了更好的使用体验。 从长远来看，Hive和HDFS的技术演进方向值得关注。一方面，随着云原生技术的普及，越来越多的企业倾向于将大数据平台迁移到云端，这将推动Hive和HDFS向更灵活、更高效的架构转型。另一方面，随着数据量的爆炸式增长，如何提升数据处理能力成为行业关注的重点。在此背景下，开源社区持续活跃，不断推出新的功能和改进版本，为开发者提供了更多选择。 此外，近年来国内外学术界对大数据技术的研究也在不断深入。例如，哈佛大学的一项研究表明，通过优化HDFS的块分布策略，可以有效减少数据冗余，提高存储利用率。而清华大学的一项研究则提出了一种基于深度学习的异常检测算法，能够在早期识别HDFS的潜在故障，为运维人员争取宝贵的时间窗口。 总之，Hive和HDFS作为大数据领域的两大支柱，其未来发展充满无限可能。无论是技术创新还是实际应用，都值得我们保持高度关注。对于企业和开发者而言，及时了解最新进展并积极拥抱变化，将是应对未来挑战的关键所在。

... 1. 引子 编程就像搭积木 嘿，朋友们！咱们先聊聊编程这件事。嘿，你们说编程多有意思啊，就跟搭积木似的！先弄好一小块一小块的积木，把它们安安稳稳地拼在一起，最后才能盖起那个超级酷的大房子，是不是特有成就感？那么问题来了——如果我只用最基本的积木（也就是类、对象和函数），能不能盖出一座功能齐全的房子呢？换句话说，我们能不能只学这些基础知识就完成一个C++项目？ 其实啊，这个问题挺常见的。很多人刚接触编程时，都觉得自己只要掌握最基本的东西就够了，甚至觉得“深入学习”是浪费时间。哎呀，先别急着下结论！今天咱们就好好聊聊这个事儿，顺便给大家瞅一眼代码，保证让你恍然大悟，弄清楚到底是咋回事儿！ --- 2. 类与对象 搭积木的基本单元 2.1 什么是类？ 类就像是积木里的“模板”。它定义了某种东西的样子以及它的行为。比如说，你想造一辆车嘛，那就好比先画个“车”的模板，跟程序说清楚这辆车长啥样（比如什么颜色、跑多快），还能干啥（踩油门加速、踩刹车减速）。 cpp class Car { public: // 属性 string color; int speed; // 方法 void accelerate() { speed += 10; cout << "Car accelerated to " << speed << " km/h." << endl; } void brake() { speed -= 5; cout << "Car braked to " << speed << " km/h." << endl; } }; 这段代码定义了一个Car类，它有两个属性（颜色和速度）和两个方法（加速和刹车）。是不是很简单？这就是类的基础用法。 2.2 对象：具体实例 接下来，我们需要把类变成具体的“东西”，这就需要用到对象了。对象就是根据类创建出来的具体实例。比如，我们可以用Car类创建一辆红色的小汽车： cpp int main() { Car myCar; // 创建一个Car对象 myCar.color = "Red"; myCar.speed = 0; myCar.accelerate(); // 调用加速方法 myCar.brake(); // 调用刹车方法 return 0; } 运行这段代码后，你会看到输出： Car accelerated to 10 km/h. Car braked to 5 km/h. 瞧，通过类和对象，我们已经能够模拟一辆车的行为了！不过，光靠这些还不够，对吧？所以我们还得聊聊函数。 --- 3. 函数 积木之间的桥梁 3.1 函数的作用 函数就像是积木之间的桥梁，它能让不同的部分连接起来。比如说，在刚才那个例子里，accelerate（加速）和brake（刹车）都是Car类里的招数。可要是我想让好几辆车一起干活儿，这事儿就有点麻烦了。这时候就需要请个帮手——函数出场啦！ 假设我们要写一个函数，用来比较两辆汽车的速度： cpp bool isFaster(Car car1, Car car2) { return car1.speed > car2.speed; } int main() { Car carA, carB; carA.speed = 60; carB.speed = 40; if (isFaster(carA, carB)) { cout << "Car A is faster than Car B!" << endl; } else { cout << "Car B is faster than Car A!" << endl; } return 0; } 这里，isFaster函数接收两个Car对象作为参数，并返回它们速度的比较结果。这样，我们就把类的功能扩展到了更复杂的场景中。 3.2 深度思考：函数的重要性 虽然我们可以通过类和对象完成很多任务，但函数的作用不可忽视。它们不仅可以让代码更加模块化，还能提高复用性。想象一下，如果你每次都要重复写类似的功能，那岂不是累死人了？所以，学会合理使用函数是非常重要的。 --- 4. 小项目实践 做一个简单的银行系统 现在，让我们试着用类、对象和函数做一个小项目——银行系统。这个系统包括客户信息管理、存款和取款等功能。 4.1 客户类定义 首先，我们定义一个Customer类，包含客户的姓名、账户余额等信息： cpp class Customer { private: string name; double balance; public: Customer(string n, double b) : name(n), balance(b) {} void deposit(double amount) { balance += amount; cout << name << "'s account has been credited with $" << amount << "." << endl; } void withdraw(double amount) { if (balance >= amount) { balance -= amount; cout << name << "'s account has been debited with $" << amount << "." << endl; } else { cout << name << " does not have sufficient funds." << endl; } } void displayBalance() const { cout << name << "'s current balance: $" << balance << endl; } }; 4.2 主程序实现 接着，我们在主程序中创建几个客户并进行操作： cpp int main() { Customer john("John Doe", 1000); Customer jane("Jane Smith", 500); john.deposit(200); jane.withdraw(300); john.displayBalance(); jane.displayBalance(); return 0; } 运行结果如下： John Doe's account has been credited with $200. Jane Smith's account has been debited with $300. John Doe's current balance: $1200 Jane Smith's current balance: $200 看到没？通过类、对象和函数，我们已经成功实现了一个简单的银行系统！ --- 5. 总结 深入与否取决于需求 好了，朋友们，到这里我们差不多可以下结论了。如果你的目标只是做一些小型项目或者练习题，那么只用类、对象和函数确实足够了。不过呢，要是你想捣鼓那种超大又复杂的玩意儿，像游戏引擎或者那些企业专用的软件，那可得好好琢磨琢磨C++的各种花招了，什么指针啊、模板啊、STL啥的，这些东西绝对躲不掉，学精了才好办事！ 记住，编程是一门艺术，也是一门科学。它既需要逻辑思维，也需要创造力。所以，与其纠结于要不要深入学习，不如问问自己：“我的目标是什么？”如果答案是“做一个有趣的小项目”，那么你就大胆地去尝试吧！ 最后，祝大家在编程之路上越走越远，早日成为编程高手！如果你有任何疑问，欢迎随时来找我讨论哦~ 😊 --- 希望这篇文章对你有所帮助！

...on and requires separate license. 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。

...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。

....3 第三步：将策略应用到索引 设置好生命周期策略后，我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下： bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时，通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果，我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师，每天都会收到大量的订单日志，格式如下： json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在，你想对这些日志进行生命周期管理，具体要求如下： - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案： 1. 创建索引模式，命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后，你会发现： - 每隔3个月，新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结，存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除，释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享，相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐，但实际上只需要几步就能搞定。而且啊，要是咱们好好用数据保留这招，不仅能让系统跑得更快、更顺畅，还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来，多好呀！ 最后，我想说的是，技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题，不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟，我们每个人都是技术路上的探索者，一起努力才能走得更远！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你觉得这篇文章有用，记得点赞支持哦~咱们下次再见！

...： 在构建大型互联网应用时，我们常常会遇到依赖外部服务的情况，例如使用第三方API、调用其他微服务或者从远程数据库获取数据。Apache Solr，这个家伙简直就是搜索界的超级英雄！它在处理各种信息查找任务时，那叫一个稳如泰山，快如闪电，简直是让人心头一暖。你想象一下，在海量数据中快速找到你需要的信息，那种感觉就像在迷宫中找到了出口，又或者是在茫茫人海中找到了失散多年的好友。这就是Apache Solr的魅力所在，它的性能和稳定性，就像是你的私人保镖，无论你面对多复杂的搜索挑战，都能给你最坚实的后盾。哎呀，你猜怎么着？要是咱们的网络慢了、断了或者提供的服务不给力了，那可就糟糕了。这种时候，咱们的Solr系统啊，可能就会变得特别吃力，运行起来就不那么顺畅了。就像是咱们在做一件大事儿，结果突然停电了，那事儿肯定就办不成啦！所以啊，保持网络稳定和外部服务正常运行，对咱们的Solr来说，真的超级重要！嘿，兄弟！你听说了吗？这篇文章可不是普通的报告，它可是要深入地挖一挖这个问题的根源，然后给你支点招儿，让你在面对网络连接的烦恼时，Solr这个大神级别的搜索神器，能发挥出它的最佳状态！想象一下，当你在茫茫信息海洋中寻找那根救命稻草时，Solr就像你的私人导航，带你直达目的地。但是，有时候，这艘船可能会遭遇颠簸的海浪——网络连接问题。别担心，这篇文章就是你的救生圈和指南针，告诉你如何调整Solr的设置，让它在波涛汹涌的网络环境中依然航行自如。所以，准备好，让我们一起探索如何优化Solr在网络挑战中的表现吧！ 一、理解问题根源 在讨论解决方案之前，首先需要理解外部服务依赖导致的问题。哎呀，你知道不？咱们用的那个Solr啊，它查询东西的速度啊，有时候得看外部服务的脸色。如果外部服务反应慢或者干脆不给力，那Solr就得跟着慢慢腾腾，甚至有时候都查不到结果，让人急得像热锅上的蚂蚁。这可真是个头疼的问题呢！这不仅影响了用户体验，也可能导致Solr服务本身的负载增加，进一步加剧问题。 二、案例分析 使用Solr查询外部数据源 为了更好地理解这个问题，我们可以创建一个简单的案例。想象一下，我们有个叫Solr的小工具，专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是，它不是个孤军奋战的英雄，还需要借助外面的朋友——那个外部API，来给我们多提供一些额外的线索和细节，就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样，当我们用Solr搜索的时候，就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程： python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中，fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据，如果请求失败或API不可用，那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时，这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务，可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据，可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时，可以回退使用缓存数据，直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑，当第一次请求失败后，可以设置一定的时间间隔后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略，我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而，重要的是要持续监控系统的运行状况，并根据实际情况调整优化措施。嘿，你听说了吗？科技这玩意儿啊，那可是越来越牛了！你看，现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊，说不定能搞出个既高效又结实的办法，帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的，对吧？哎呀，兄弟！构建一个稳定又跑得快的搜索系统，那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的，这些服务就像是你家里的电器，得选对了，用好了，整个家才能舒舒服服的。所以啊，咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的，它们之间怎么配合，还有万一出了点小状况，咱们能不能快速应对。这样，咱们的搜索系统才能稳如泰山，嗖嗖地飞快，用户一搜就满意，那才叫真本事呢！ --- 请注意，以上代码示例是基于Python和相关库编写的，实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。

... mongo支持西方语言的分词，但不支持中文、日语、汉语等东方语言，你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词，你看看效果：依旧是“今天我要吃冰激凌”，ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....，那你搜索冰激凌就搜不出来！咋办呢，当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器，但它们原生并不支持的。 （2）自定义排名场景：比如你的搜索“冰激凌”，结果中返回了有10条，这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分，但是如果你想人为干预这个得分怎么办？ elasticsearch支持function_score功能（可以不用，这个是增强功能），es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数，传入原始得分、行的原始数据，你可以在里面做计算，比如查询其它参考表、或查看是否是广告位，以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述，是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能！下面是一个使用示例，不仅如此，它是支持自定义函数的，自由度非常高。 （3）文本高亮：你用mysql或mongo也可以实现，比如用户搜索“冰激凌”，你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”，然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢？还有就是英文大小写的场景，用户搜索"MAIN"，那结果及时匹配到了“main”（小写的），这个单词是否应该高亮呢？也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧，elasticsearch，自动可以返回高亮字段！并且可以自由指定高亮的html前后标签。 （4）实在太多了....这家伙天生为索引而生，而且版本还在不断地迭代。不差机器的话，用用吧！ 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下，是非常好用的利器！但是它比较消耗机器资源，如果你的数据规模并不大，而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替，完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题，结合当前手头的资源，适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch，单机器内存只有2G，它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然，如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性，那elasticsearch一定还是最佳选择！ 对于mysql（关系型数据库）和mongo（文档数据库）的区别这里不展开描述了，但对于搜索而言，两种都合适。有时候选型也不用很纠结，其实都是差不太多的东西，适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的，就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器，mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词（你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese，但其实会报错的）。 其实当你选择普通数据库，你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词？为什么分开写，如果你有用过elasticsearch或solr，你会知道，在指定字段的时候，需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先，这里必须要承认，数据之后存储了，才能被查询。在搜索中，这句话可以换成是“数据只有被索引了，才能被搜索”。 这时候请求打过来了，要索引一条数据，其中某字段是“今天我要吃冰激凌”，分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”，这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr，这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库，这个过程你就要手动了，并把分词后的结果用空格分开（最好使用空格，因为西方语言的分词规则就是按空格拆分，以及逗号句号），存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图： 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer：https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来，用户输入了“好吃的冰激凌”，分词后得到“好吃|冰激凌”（“的”作为停用词stopwords，被自动忽略了，IKAnalyzer可以指定停用词表）。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”（与index分词器结果统一，还是用空格分隔）。 当然，对于mongo而言，你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"})，xxx是集合名，content是字段名，text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法：db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小，为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快，你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景，再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来！ 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步，可能会有延迟，这个就看你能容忍多长时间（悄悄告诉你，elasticsearch也需要指定这个refresh时间，一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然，二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的）。 这样，搜索的时候先查询搜索库，拿到一个指针id的列表，然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然，也是支持分页的，你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

...ost_name”被应用到其它的所有配置文件中，这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg  define host{          host_name                       Nagios-Server   ; 设置主机的名字，该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意，这个名字可以不是该服务器的主机名。          alias                           Nagios服务器   ; 别名          address                         192.168.81.128 ; 主机的IP 地址          check_command                   check-host-alive ; 检查使用的命令，需要在命令定义文件定义，默认是定义好的。          check_interval                  1               ; 检测的时间间隔          retry_interval                  1               ; 检测失败后重试的时间间隔          max_check_attempts              3               ; 最大重试次数          check_period                    24x7            ; 检测的时段          process_perf_data               0          retain_nonstatus_information    0          contact_groups                  sagroup         ; 需要通知的联系组          notification_interval           30              ; 通知的时间间隔          notification_period             24x7            ; 通知的时间段          notification_options            d,u,r           ; 通知的选项  w—报警(warning)，u—未知(unkown)  c—严重(critical)，r—从异常情况恢复正常  }  define host{          host_name                       Nagios-Client          alias                           Nagios客户端         address                         192.168.81.129         check_command                   check-host-alive          check_interval                  1         retry_interval                  1          max_check_attempts              3         check_period                    24x7          process_perf_data               0          retain_nonstatus_information    0          contact_groups                  sagroup          notification_interval           30          notification_period             24x7          notification_options            d,u,r  }  5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg  define hostgroup {          hostgroup_name   Nagios-Example                  ; 主机组名字          alias       Nagios 主机组                ; 主机组别名          members          Nagios-Server,Nagios-Client     ; 主机组成员，用逗号隔开  }  6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg  define service {          host_name               Nagios-Server           ; hosts.cfg 定义的主机名称          service_description     check-host-alive        ; 服务描述          check_period            24x7                    ; 检测的时间段          max_check_attempts      3                       ; 最大检测次数          normal_check_interval   3          retry_check_interval    2          contact_groups          sagroup                 ; 发生故障通知的联系人组          notification_interval   10          notification_period     24x7                    ; 通知的时间段          notification_options    w,u,c,r          check_command           check-host-alive  }  define service {          host_name               Nagios-Client          service_description     check-host-alive          check_period            24x7          max_check_attempts      3         normal_check_interval   3          retry_check_interval    2          contact_groups          sagroup          notification_interval   10          notification_period     24x7          notification_options    w,u,c,r          check_command           check-host-alive  }  7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg  define servicegroup{          servicegroup_name       Host-Alive ; 组名          alias                   Host Alive ; 别名设置          members                 Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive  }  8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后，该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak  [root@test objects] vim contacts.cfg  define contact{          contact_name maoxian ; 联系人的名字          alias maoxian ; 别名          service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段          host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段          service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。          host_notification_options d,u,r ;同上。  服务报警发消息的命令，在command.cfg 中定义。          service_notification_commands notify-service-by-email  服务报警发消息的命令，在command.cfg 中定义。          host_notification_commands notify-host-by-email          email wangyx088@gmail.com       ; 定义邮件地址，也就是接收报警邮件地址。  }  9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如：当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg  define contactgroup{          contactgroup_name       sagroup                 ; 组名          alias                   Nagios Administrators   ; 别名          members                 maoxian             ; 联系人组成员  }  10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$"  可以根据业务需求来更改  12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者  [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/  2> 检测配置是否正确  [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg  如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误  3> 重载Nagios  [root@test objects] service nagios restart  本文出自 “毛线的linux之路” 博客，请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

... 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。

...，适合构建各种Web应用；而Docker则可以让我们的应用轻松打包成容器，无论是在开发环境还是生产环境中都能保持一致的状态。这话让我一下就想起了小时候玩积木的场景——不管你东拆西挪、反复折腾，只要那些最基本的积木块没动，整座“高楼”就稳得跟啥似的，塌不下来！ 那么问题来了：如果我想在我的Node.js项目里用上Docker，该怎么操作呢？别急，咱们一步一步来。 --- 2. 为什么选择Docker？ 首先，让我们聊聊为什么要用Docker。简单来说，Docker解决了两个核心痛点： - 环境一致性：想象一下，你在本地调试好的Node.js程序，在服务器上跑却报错。哎呀，这可能是你的服务器上装的软件版本不一样，或者是系统设置没调成一个样儿，所以才出问题啦！Docker可厉害了，它把整个运行环境——比如Node.js、各种依赖库，还有配置文件啥的——全都打包成一个“镜像”，就像是给你的应用做一个完整的备份。这样，无论你什么时候部署，都像是复制了一份一模一样的东西，绝不会出岔子！ - 高效部署：传统的部署方式可能是手动上传文件到服务器再启动服务，不仅费时还容易出错。而Docker只需要推送镜像，然后在目标机器上拉取并运行即可，省去了很多麻烦。 当然，这些优点的背后离不开Docker的核心概念——镜像、容器和仓库。简单来说啊，镜像就像是做菜的菜谱，容器就是按照这个菜谱写出来的菜，仓库呢，就是放这些菜谱的地方，想做菜的时候随时拿出来用就行啦！听起来是不是有点抽象？没关系，接下来我们会一步步实践！ --- 3. 准备工作 搭建Node.js项目 既然要学怎么用Docker部署Node.js应用，那我们得先有个项目吧？这里我假设你已经会用npm初始化一个Node.js项目了。如果没有的话，可以按照以下步骤操作： bash mkdir my-node-app cd my-node-app npm init -y 这会在当前目录下生成一个package.json文件，用于管理项目的依赖。接下来，我们随便写点代码让这个项目动起来。比如新建一个index.js文件，内容如下： javascript // index.js const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 3000; const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'text/plain'); res.end('Hello World\n'); }); server.listen(port, hostname, () => { console.log(Server running at http://${hostname}:${port}/); }); 现在你可以直接运行它看看效果： bash node index.js 打开浏览器访问http://127.0.0.1:3000/，你会看到“Hello World”。不错，我们的基础项目已经搭建好了！ --- 4. 第一步 编写Dockerfile 接下来我们要做的就是给这个项目添加Docker的支持。为此，我们需要创建一个特殊的文件叫Dockerfile。这个名字是固定的，不能改哦。 进入项目根目录，创建一个空文件名为Dockerfile，然后在里面输入以下内容： dockerfile 使用官方的Node.js镜像作为基础镜像 FROM node:16-alpine 设置工作目录 WORKDIR /app 将当前目录下的所有文件复制到容器中的/app目录 COPY . /app 安装项目依赖 RUN npm install 暴露端口 EXPOSE 3000 启动应用 CMD ["node", "index.js"] 这段代码看起来有点复杂，但其实逻辑很简单： 1. FROM node:16-alpine 告诉Docker从官方的Node.js 16版本的Alpine镜像开始构建。 2. WORKDIR /app 指定容器内的工作目录为/app。 3. COPY . /app 把当前项目的文件拷贝到容器的/app目录下。 4. RUN npm install 在容器内执行npm install命令，安装项目的依赖。 5. EXPOSE 3000 声明应用监听的端口号。 6. CMD ["node", "index.js"]：定义容器启动时默认执行的命令。 保存完Dockerfile后，我们可以试着构建镜像了。 --- 5. 构建并运行Docker镜像 在项目根目录下运行以下命令来构建镜像： bash docker build -t my-node-app . 这里的. 表示当前目录，my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后，可以用以下命令查看是否成功生成了镜像： bash docker images 输出应该类似这样： REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着，我们可以启动容器试试看： bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释： - -d：以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000：将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app：使用的镜像名称。 启动成功后，访问http://localhost:3000/，你会发现依然可以看到“Hello World”！这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄

...息服务以及软件开发与应用等相关行业。在本文语境下，信息传输、软件和信息技术服务业是新生代农民工就业结构转变的一个重要方向，相较于传统的劳动密集型行业，该行业对于技术知识和专业技能的要求较高，其从业人员收入水平也往往高于其他行业。 农民工市民化进程 , 农民工市民化是指农村户籍人口在城市长期稳定就业并居住，逐步融入城市社会生活，享有与城镇居民同等的公共服务和社会保障的过程。《2020年北京市外来新生代农民工监测报告》中的农民工市民化进程动态监测调查，旨在了解农民工在京的工作条件、生活需求及其向市民角色转变的程度和面临的问题，以推动相关政策制定和服务改善。

...合分布式系统环境下的应用。 同时，随着技术的发展，安全问题日益受到重视。在使用Nacos或其他配置管理工具时，数据传输的安全性至关重要。建议开发者们在部署过程中启用SSL/TLS加密，确保敏感信息在网络中传输时不会被窃取或篡改。另外，定期更新工具版本，修复已知漏洞，也是保障系统安全的重要措施。 在全球范围内，开源社区对这些技术的支持力度也在不断加大。比如GitHub上的Nacos项目，其活跃度非常高，每周都有大量的贡献者提交代码改进和修复问题。这种持续的技术迭代为企业提供了强大的技术支持，使得企业在面对复杂多变的技术挑战时能够更加从容应对。 总之，在选择合适的配置管理工具时，企业需要综合考量自身的业务需求和技术栈特点，同时也要密切关注最新的技术趋势和安全动态，以确保系统的稳定性和安全性。

...极探索数据压缩技术的应用。阿里云团队开发了一种名为“智能压缩”的新技术，可以根据数据特征动态调整压缩算法，以达到最佳的压缩效果。这一技术已经在多个企业的生产环境中得到了验证，结果显示，与传统的固定压缩方式相比，智能压缩可以将存储成本降低30%以上，同时提升查询性能约20%。 此外，开源社区也在不断推进相关技术的发展。例如，Apache Arrow项目最近发布了一个新版本，该版本引入了对多种压缩算法的原生支持，包括Zstandard（zstd）和LZ4。这些算法以其高效性和灵活性受到广泛关注，未来有望成为大数据处理领域的主流选择。 值得注意的是，尽管这些新技术带来了诸多好处，但在实际应用中仍需注意潜在的风险。例如，过度依赖压缩可能会影响数据的安全性，尤其是在涉及敏感信息的情况下。因此，在采用新的压缩技术时，企业需要仔细评估其安全性、兼容性和维护成本，确保技术的实际效益最大化。总之，随着技术的不断进步，数据压缩正成为大数据领域的一个重要研究方向，未来还有很大的发展空间。

...推送消息，简直是实时应用的最佳拍档！ 说到 Node.js，它天生就擅长处理异步事件流，再加上强大的生态系统（比如 Express、Socket.IO 等），简直就是为实时应用量身定制的工具。所以，今天我们就用 Node.js + WebSocket 来做一个简单的实时监控面板，顺便分享一下我的一些心得。 --- 2. 第一步 搭建基础环境 首先，我们需要准备开发环境。Node.js 的安装非常简单，去官网下载对应版本就行。安装完后，用 node -v 和 npm -v 验证是否成功。如果这两个命令都能正常输出版本号，那就说明环境配置好了。 接下来，我们创建项目文件夹，并初始化 npm： bash mkdir real-time-monitor cd real-time-monitor npm init -y 然后安装必要的依赖包。这里我们用到两个核心库：Express 和 ws（WebSocket 库）。Express 是用来搭建 HTTP 服务的，ws 则专门用于 WebSocket 通信。 bash npm install express ws 接下来，我们写一个最基础的 HTTP 服务，确保环境能正常工作： javascript // server.js const express = require('express'); const app = express(); app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(Server is running on port ${PORT}); }); 保存文件后运行 node server.js，然后在浏览器输入 http://localhost:3000，应该能看到 “Hello World!”。到这里，我们的基本框架已经搭好了，是不是感觉还挺容易的？ --- 3. 第二步 引入 WebSocket 现在我们有了一个 HTTP 服务，接下来该让 WebSocket 上场了。WebSocket 的好处就是能在浏览器和服务器之间直接搭起一条“高速公路”，不用老是像发短信那样频繁地丢 HTTP 请求过去，省时又高效！为了方便，我们可以直接用 ws 库来实现。 修改 server.js 文件，添加 WebSocket 相关代码： javascript // server.js const express = require('express'); const WebSocket = require('ws'); const app = express(); const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 }); wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); // 接收来自客户端的消息 ws.on('message', (message) => { console.log(Received message => ${message}); ws.send(You said: ${message}); }); // 当客户端断开时触发 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); app.get('/', (req, res) => { res.sendFile(__dirname + '/index.html'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(HTTP Server is running on port ${PORT}); }); 这段代码做了几件事： 1. 创建了一个 WebSocket 服务器，监听端口 8080。 2. 当客户端连接时，打印日志并等待消息。 3. 收到消息后，会回传给客户端。 4. 如果客户端断开连接，也会记录日志。 为了让浏览器能连接到 WebSocket 服务器，我们还需要一个简单的 HTML 页面作为客户端入口： html Real-Time Monitor WebSocket Test Send Message 这段 HTML 代码包含了一个简单的聊天界面，用户可以在输入框中输入内容并通过 WebSocket 发送到服务器，同时也能接收到服务器返回的信息。跑完 node server.js 之后，别忘了打开浏览器，去 http://localhost:3000 看一眼，看看它是不是能正常转起来。 --- 4. 第三步 扩展功能——实时监控数据 现在我们的 WebSocket 已经可以正常工作了，但还不能算是一个真正的监控面板。为了让它更实用一点，咱们不妨假装弄点监控数据玩玩，像CPU用得多不多、内存占了百分之多少之类的。 首先，我们需要一个生成随机监控数据的函数： javascript function generateRandomMetrics() { return { cpuUsage: Math.random() 100, memoryUsage: Math.random() 100, diskUsage: Math.random() 100 }; } 然后，在 WebSocket 连接中定时向客户端推送这些数据： javascript wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); setInterval(() => { const metrics = generateRandomMetrics(); ws.send(JSON.stringify(metrics)); }, 1000); // 每秒发送一次 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); 客户端需要解析接收到的数据，并动态更新页面上的信息。我们可以稍微改造一下 HTML 和 JavaScript： html CPU Usage: Memory Usage: Disk Usage: javascript socket.onmessage = (event) => { const metrics = JSON.parse(event.data); document.getElementById('cpuProgress').value = metrics.cpuUsage; document.getElementById('memoryProgress').value = metrics.memoryUsage; document.getElementById('diskProgress').value = metrics.diskUsage; const messagesDiv = document.getElementById('messages'); messagesDiv.innerHTML += Metrics updated. ; }; 这样，每秒钟都会从服务器获取一次监控数据，并在页面上以进度条的形式展示出来。是不是很酷？ --- 5. 结尾 总结与展望 通过这篇文章，我们从零开始搭建了一个基于 Node.js 和 WebSocket 的实时监控面板。别看它现在功能挺朴素的，但这东西一出手就让人觉得，WebSocket 在实时互动这块儿真的大有可为啊！嘿，听我说！以后啊，你完全可以接着把这个项目捯饬得更酷一些。比如说，弄点新鲜玩意儿当监控指标，让用户用起来更爽，或者直接把它整到真正的生产环境里去，让它发挥大作用！ 其实开发的过程就像拼图一样，有时候你会遇到困难，但只要一点点尝试和调整，总会找到答案。希望这篇文章能给你带来灵感，也欢迎你在评论区分享你的想法和经验！ 最后，如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点个赞哦！😄 --- 完

...RAC32(x) (uint64_t)((x) ((uint64_t)1 << 32))define NTP_REVE_FRAC32(x) ((double)((double)(x) / ((uint64_t)1 << 32)))define NTP_CONV_FRAC16(x) (uint32_t)((x) ((uint32_t)1 << 16))define NTP_REVE_FRAC16(x) ((double)((double)(x) / ((uint32_t)1 << 16)))define USEC2FRAC(x) ((uint32_t)NTP_CONV_FRAC32((x) / 1000000.0))define FRAC2USEC(x) ((uint32_t)NTP_REVE_FRAC32((x)1000000.0))define NTP_LFIXED2DOUBLE(x) ((double)(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->intpart) - JAN_1970 + FRAC2USEC(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->fracpart)) / 1000000.0))struct s_fixedpt{uint16_t intpart;uint16_t fracpart;};struct l_fixedpt{uint32_t intpart;uint32_t fracpart;};struct ntphdr{if __BYTE_ORDER == __BID_ENDIANunsigned int ntp_li : 2;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_mode : 3;endifif __BYTE_ORDER == __LITTLE_ENDIANunsigned int ntp_mode : 3;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_li : 2;endifuint8_t ntp_stratum;uint8_t ntp_poll;int8_t ntp_precision;struct s_fixedpt ntp_rtdelay;struct s_fixedpt ntp_rtdispersion;uint32_t ntp_refid;struct l_fixedpt ntp_refts;struct l_fixedpt ntp_orits;struct l_fixedpt ntp_recvts;struct l_fixedpt ntp_transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程，个人觉得老师讲得不错， 分享给大家：[Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis， fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker， TCP/IP，协程，DPDK等技术内容，点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 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。

...然功能强大，但在实际应用中也可能会遇到各种问题，比如读取速度慢。这可能是由于网络延迟、磁盘I/O瓶颈或者其他因素造成的。那么，具体有哪些原因会导致HDFS读取速度变慢呢？接下来，我们就来一一分析。 二、可能的原因及初步排查 1. 网络延迟过高 想象一下，你正在家里看电影，突然发现画面卡顿了，这是因为你的网络连接出了问题。同样地，在HDFS中，如果网络延迟过高，也会导致读取速度变慢。比如说，假如你的数据节点散落在天南海北的各种数据中心里，那数据跑来跑去就得花更多时间，就像你在城市两端都有家一样，来回折腾肯定比在同一个小区里串门费劲得多。 示例代码： java Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path filePath = new Path("/user/hadoop/input/file.txt"); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); while (bytesRead != -1) { bytesRead = in.read(buffer); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (in != null) { try { in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码展示了如何从HDFS中读取文件。如果你发现每次执行这段代码时都需要花费很长时间，那么很可能是网络延迟的问题。 2. 数据本地性不足 还记得小时候玩过的接力赛吗？如果接力棒总是从一个人传到另一个人再传回来，效率肯定不高。这就跟生活中的事儿一样啊，在HDFS里头，要是数据没分配到离客户端最近的那个数据节点上，那不是干等着嘛，多浪费时间呀！ 解决方案： 可以通过调整副本策略来改善数据本地性。比如说，默认设置下，HDFS会把文件的备份分散存到集群里的不同机器上。不过呢，如果你想让这个过程变得更高效或者更适合自己的需求，完全可以去调整那个叫dfs.replication的参数！ xml dfs.replication 3 3. 磁盘I/O瓶颈 磁盘读写速度是影响HDFS性能的一个重要因素。要是你的服务器用的是那些老掉牙的机械硬盘，那读文件的速度肯定就慢得像乌龟爬了。 实验验证： 为了测试磁盘I/O的影响，可以尝试将一部分数据迁移到SSD上进行对比实验。好啦，想象一下，你手头有一堆日志文件要对付。先把它们丢到普通的老硬盘（HDD）里待着，然后又挪到固态硬盘（SSD）上，看看读取速度变了多少。是不是感觉像在玩拼图游戏，只不过这次是在折腾文件呢？ 三、进阶优化技巧 经过前面的分析，我们可以得出结论：要提高HDFS的读取速度，不仅仅需要关注硬件层面的问题，还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议： 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量，车道越多，车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说，增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作： 联系你的网络管理员，询问是否有可能升级现有的网络基础设施，比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下，HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而，在某些特殊场景下，这种做法并不一定是最优解。比如说，你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿，那就可以把副本都放一块儿，这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了，也不用跑太远浪费时间啦！ 配置修改： xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭，拿出来就能直接吃，不用重新加热。HDFS也有类似的机制，叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊，那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里，这样下次再用的时候就嗖的一下快多了！ 启用步骤： bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论，我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实，无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈，都不是不可克服的障碍。其实吧，只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试，肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后，我想说的是，作为一名技术人员，我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败，也不要急于求成，因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发，让我们一起努力，让Hadoop变得更加高效可靠吧！ --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题，请随时留言交流。咱们共同进步，一起探索大数据世界的奥秘！

...器化技术，可以让你的应用程序及其依赖项打包成一个独立的“容器”，然后轻松地运行在任何支持Docker的环境中。 举个例子吧，假如你想在一个全新的服务器上安装WordPress，传统方法可能是手动下载PHP、MySQL、Nginx等一堆软件，再逐一配置。而如果你用Docker，只需要一条命令就能搞定： bash docker run --name wordpress -d -p 80:80 \ -v /path/to/wordpress:/var/www/html \ -e WORDPRESS_DB_HOST=db \ -e WORDPRESS_DB_USER=root \ -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=yourpassword \ wordpress 这段代码的意思是：启动一个名为wordpress的容器，并将本地目录/path/to/wordpress挂载到容器内的/var/www/html路径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！