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Redis
...录。列表的特性使其在处理序列化数据或消息队列时非常有用。 代码示例: bash 向列表尾部添加元素 redis-cli rpush messages "Hello" redis-cli rpush messages "World" 从列表头部弹出元素 redis-cli lpop messages 查看列表中的元素 redis-cli lrange messages 0 -1 移除列表中的指定元素 redis-cli lrem messages "World" 1 思考过程: 列表的动态性质使得它们成为处理实时数据流的理想选择。比如说,在咱们常用的聊天软件里头,新来的消息就像新鲜出炉的面包一样,被放到了面包篮的最底下,而那些老掉牙的消息就给挤到一边去了,这样做的目的就是为了保证咱们聊天界面能一直保持最新鲜、最实时的状态。就像是在超市里,你每次买完东西,最前面的架子上总是最新的商品,那些旧货就被推到后面去一样。 4. 集合(Sets) 集合是无序、不重复的元素集合,适合用于存储唯一项或进行元素计数。Redis的集合操作既高效又安全,是实现去重、投票系统或用户兴趣聚合的理想选择。 代码示例: bash 向集合添加元素 redis-cli sadd users alice bob charlie 检查元素是否在集合中 redis-cli sismember users alice 移除集合中的元素 redis-cli srem users bob 计算集合的大小 redis-cli scard users 思考过程: 集合的唯一性保证了数据的纯净度,同时其高效的操作速度使其成为处理大量用户交互数据的首选。在投票系统中,用户的选择会被自动去重,确保了统计的准确性。 结语 Redis提供的这些数据结构,无论是单独使用还是结合使用,都能极大地提升应用的性能和灵活性。通过上述代码示例和思考过程的展示,我们可以看到,Redis不仅仅是一个简单的键值存储系统,而是内存世界中的一把万能钥匙,帮助我们解决各种复杂问题。哎呀,不管你是想捣鼓个能秒回消息的聊天软件,还是想要打造个能精准推荐的神器,亦或是设计一套复杂到让人头大的分布式计算平台,Redis这货简直就是你的秘密武器啊!它就像个全能的魔法师,能搞定各种棘手的问题,让你在编程的路上顺风顺水,轻松应对各种挑战。在未来的开发旅程中,掌握这些数据结构的使用技巧,将使你能够更加游刃有余地应对各种挑战。
2024-08-20 16:11:43
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百转千回
Spark
...fka的结合使用,在处理实时数据流时肯定会觉得轻松很多,简直像开了外挂一样! 1.1 为什么选择Spark与Kafka? 想象一下,你正在处理海量的数据流,而且这些数据是不断更新的,怎么办?这时候,Spark与Kafka的组合就派上用场了。Spark这家伙处理海量数据那是真快,而Kafka就像是个传送带,能把这些数据飞快地倒腾来倒腾去。两者结合,简直是天作之合! 1.2 本文结构 接下来,我会从基础概念讲起,然后一步步带你了解如何将Spark与Kafka集成起来。最后,我们还会一起动手实践几个具体的例子。别担心,我不会只是给你一堆枯燥的文字,而是会尽量用口语化的方式讲解,并穿插一些我个人的理解和思考过程。让我们开始吧! 2. 基础概念 2.1 Spark简介 Spark,全名Apache Spark,是一款开源的大数据处理框架。它的亮点在于能飞快地处理数据,还能在内存里直接运算,让处理大数据变得超级顺畅,简直爽翻天!Spark提供了多种API,包括Java、Scala、Python等,非常灵活易用。 2.2 Kafka简介 Kafka,全名Apache Kafka,是一个分布式的消息系统,主要用来处理实时数据流。这个东西特别能扛,能存好多数据,还不容易丢,用来搭建实时的数据流和应用再合适不过了。 2.3 Spark与Kafka集成的优势 - 实时处理:Spark可以实时处理Kafka中的数据。 - 灵活性:Spark支持多种编程语言,Kafka则提供丰富的API接口,两者结合让开发更加灵活。 - 高吞吐量:Spark的并行处理能力和Kafka的高吞吐量相结合,能够高效处理大规模数据流。 3. 实战准备 在开始之前,你需要先准备好环境。确保你的机器上已经安装了Java、Scala以及Spark。说到Kafka,你可以直接下载安装包,或者用Docker容器搞一个本地环境,超级方便!我推荐你用Docker,因为它真的超简单方便,还能随手搞出好几个实例来测试,特别实用。 bash 安装Docker sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io 拉取Kafka镜像 docker pull wurstmeister/kafka 启动Kafka容器 docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=localhost wurstmeister/kafka 4. 集成实战 4.1 创建Kafka主题 首先,我们需要创建一个Kafka主题,以便后续的数据流能够被正确地发送和接收。 bash 进入容器 docker exec -it kafka /bin/bash 创建主题 kafka-topics.sh --create --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 4.2 发送数据到Kafka 接下来,我们可以编写一个简单的脚本来向Kafka的主题中发送一些数据。这里我们使用Python的kafka-python库来实现。 python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') for _ in range(10): message = "Hello, Kafka!".encode('utf-8') producer.send('test-topic', value=message) print("Message sent:", message.decode('utf-8')) producer.flush() producer.close() 4.3 使用Spark读取Kafka数据 现在,我们来编写一个Spark程序,用于读取刚才发送到Kafka中的数据。这里我们使用Spark的Structured Streaming API。 scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("SparkKafkaIntegration").getOrCreate() val df = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("subscribe", "test-topic") .load() val query = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .writeStream .outputMode("append") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会启动一个Spark应用程序,从Kafka的主题中读取数据,并将其打印到控制台。 4.4 实时处理 接下来,我们可以在Spark中对数据进行实时处理。例如,我们可以统计每秒钟接收到的消息数量。 scala import org.apache.spark.sql.functions._ val countDF = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .withWatermark("timestamp", "1 minute") .groupBy( window($"timestamp", "1 minute"), $"value" ).count() val query = countDF.writeStream .outputMode("complete") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会在每分钟的时间窗口内统计消息的数量,并将其输出到控制台。 5. 总结与反思 通过这次实战,我们成功地将Spark与Kafka进行了集成,并实现了数据的实时处理。虽然过程中遇到了一些挑战,但最终还是顺利完成了任务。这个经历让我明白,书本上的知识和实际动手做真是两码事。不一次次去试,根本没法真正搞懂怎么用这门技术。希望这次分享对你有所帮助,也期待你在实践中也能有所收获! 如果你有任何问题或想法,欢迎随时交流讨论。
2025-03-08 16:21:01
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笑傲江湖
Apache Solr
...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
Superset
...和提高缓存效率,使得处理大规模数据变得更加流畅。此外,新版本还增加了对更多第三方插件的支持,使得用户可以根据自己的需求扩展功能。 值得注意的是,Superset 3.0版本引入了一种全新的数据探索模式,名为“智能探索”,这一功能利用了先进的机器学习算法,能够自动识别数据中的关键特征和模式,帮助用户更快地理解数据。这种智能化的探索模式对于那些需要处理大量复杂数据的用户来说,无疑是一个巨大的福音。 除此之外,新版本还加强了安全性,引入了更多的权限控制选项,确保敏感数据的安全。这对于企业用户来说尤为重要,因为他们需要严格控制谁可以访问哪些数据。 最近,一家知名科技公司宣布将Superset集成到他们的内部数据平台中,用于日常的数据分析和报告生成。该公司表示,通过使用Superset,他们能够在短时间内生成高质量的数据可视化报告,极大地提高了工作效率。 总之,Superset的最新版本不仅在技术层面进行了重大升级,也得到了实际应用中的广泛认可。对于那些正在寻找强大且灵活的数据可视化解决方案的企业和个人而言,Superset无疑是一个值得考虑的选择。随着社区的持续发展和技术的进步,Superset在未来将会变得更加完善和强大。
2024-12-15 16:30:11
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红尘漫步
Go Gin
...允许系统在单位时间内处理的请求数量不超过某个阈值。哎呀,你瞧这招儿挺机灵的!它能帮咱们解决一个大难题——就是那些疯了似的并发请求,就像一群蚂蚁围攻面包,瞬间就把服务器给淹没了。这样不仅能让我们的服务器喘口气,不至于被这些请求给累趴下,还能给那些没权没份的家伙们上上锁,别让他们乱用咱们的API,搞得咱们这边乱七八糟的。这招儿,既保护了服务器,又守住了规矩,真是一举两得啊! gin-contrib/ratelimit 提供了一种简单且灵活的方式来配置和应用速率限制规则。它支持多种存储后端,包括内存、Redis 和数据库等,以适应不同的应用场景需求。 三、安装与初始化 首先,确保你的 Go 环境已经配置好,并且安装了 gin-contrib/ratelimit 库。可以通过以下命令进行安装: bash go get github.com/gin-contrib/ratelimit 接下来,在你的 Gin 应用中引入并初始化 ratelimit 包: go import ( "github.com/gin-contrib/ratelimit" "github.com/gin-gonic/gin" ) func main() { r := gin.Default() // 配置限流器 limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, // 允许每分钟最多5次请求 Duration: time.Minute, }) // 将限流器应用于路由 r.Use(limiter) // 定义路由 r.GET("/api", func(c gin.Context) { c.JSON(200, gin.H{"message": "Hello, World!"}) }) r.Run(":8080") } 四、高级功能与自定义 除了基本的速率限制配置外,gin-contrib/ratelimit 还提供了丰富的高级功能,允许开发者根据具体需求进行定制化设置。 - 基于 IP 地址的限制: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitByIP, }) - 基于 HTTP 请求头的限制: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitByHeader("X-User-ID"), }) - 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
Beego
...示由于服务器当前无法处理请求,请求被暂时拒绝。这可能是由于服务器过载、正在进行维护或者资源不足等原因导致的。 二、Beego框架简介 Beego是一个基于Golang的轻量级Web框架,旨在简化Web应用的开发流程。其简洁的API和强大的功能使其成为快速构建Web应用的理想选择。在处理服务不可用错误时,Beego提供了丰富的工具和机制来帮助开发者进行诊断和修复。 三、识别与诊断服务不可用 在Beego应用中,识别服务不可用错误通常通过HTTP响应的状态码来进行。当应用返回503状态码时,说明服务当前无法处理请求。哎呀,兄弟!想要更清晰地找出问题所在,咱们得好好利用Beego自带的日志系统啊。它能帮咱们记录下一大堆有用的信息,比如啥时候出的错、用户是咋操作的、到底哪一步出了问题。有了这些详细资料,咱们在后面分析问题、找解决方案的时候就方便多了,不是吗? 示例代码: go // 在启动Beego应用时设置日志级别和格式 log.SetLevel(log.DEBUG) log.SetOutput(os.Stdout) func main() { // 初始化并启动Beego应用 app := new(beego.AppConfig) app.Run(":8080") } 在上述代码中,通过log.SetLevel(log.DEBUG)设置日志级别为DEBUG,确保在发生错误时能够获取到足够的信息进行诊断。 四、处理服务不可用错误 当检测到服务不可用错误时,Beego允许开发者通过自定义中间件来响应这些异常情况。通过创建一个中间件函数,可以优雅地处理503错误,并向用户呈现友好的提示信息,例如重试机制、缓存策略或简单的等待页面。 示例代码: go // 定义一个中间件函数处理503错误 func errorMiddleware(c beego.Context) { if c.Ctx.Input.StatusCode() == 503 { c.Data["Status"] = "503 Service Unavailable" c.Data["Message"] = "Sorry, our service is currently unavailable. Please try again later." c.ServeContent("error.html", http.StatusOK) } else { c.Next() } } // 注册中间件 func init() { beego.GlobalControllerInterceptors = append(beego.GlobalControllerInterceptors, new(errorMiddleware)) } 这段代码展示了如何在Beego应用中注册一个全局中间件,用于捕获并处理503状态码。哎呀,你遇到服务挂了的情况了吧?别急,这个中间件挺贴心的,它会给你弹出个温馨的小提示,告诉你:“嘿,稍等一下,我们正忙着处理一些事情呢。”然后,它还会给你展示一个等待页面,上面可能有好看的动画或者有趣的图片,让你在等待的时候也不觉得无聊。这样,你就不会因为服务暂时不可用了而感到烦躁了,体验感大大提升! 五、优化与预防服务不可用 预防服务不可用的关键在于资源管理、负载均衡以及监控系统的建立。Beego虽然本身不直接涉及这些问题,但可以通过集成第三方库或服务来实现。 - 资源管理:合理分配和监控CPU、内存、磁盘空间等资源,避免过度消耗导致服务不可用。 - 负载均衡:利用Nginx、HAProxy等工具对流量进行分发,减轻单点压力。 - 监控系统:使用Prometheus、Grafana等工具实时监控应用性能和资源使用情况,及时发现潜在问题。 六、结论 服务不可用是Web应用中不可避免的一部分,但通过使用Beego框架的特性,结合适当的策略和实践,可以有效地识别、诊断和解决这类问题。嘿,兄弟!想做个靠谱的Web应用吗?那可得注意了,你得时刻盯着点,别让你的应用出岔子。得给资源好好规划规划,别让服务器喘不过气来。还有,万一哪天程序出错了,你得有个应对的机制,别让小问题搞大了。这三样,监控、资源管理和错误处理,可是你稳定可靠的三大法宝!别忘了它们,你的应用才能健健康康地跑起来!
2024-10-10 16:02:03
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月影清风
SpringBoot
...在pom.xml文件中添加Druid的相关依赖: xml com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.2.8 3.2 配置数据源 接着,在application.yml文件中配置Druid的数据源信息: yaml spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: oracle.jdbc.driver.OracleDriver url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl username: your_username password: your_password druid: initial-size: 5 max-active: 20 min-idle: 5 max-wait: 60000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false 这段配置看似简单,但实际上每一项参数都需要仔细斟酌。比如说啊,“max-wait”这个参数呢,就是说咱们能等连接连上的最长时间,单位是毫秒,相当于给它设了个“最长等待时间”;然后还有个“validation-query”,这个名字听起来就挺专业的,它的作用就是检查连接是不是还正常好用;最后那个“test-while-idle”,它就像是个“巡逻兵”,负责判断要不要在连接空闲的时候去检测一下这条连接还能不能用。 --- 4. 查询超时问题的初步排查 当我第一次遇到查询超时问题时,我的第一反应是:是不是Oracle那边的SQL语句太慢了?于是,我开始检查SQL语句的性能。 4.1 检查SQL语句 我用PL/SQL Developer连接到Oracle数据库,运行了一下报错的SQL语句。结果显示,这条SQL语句确实需要花费较长时间才能完成。但问题是,为什么Spring Boot会直接抛出超时异常呢? 这时,我才意识到,可能是Druid的数据源配置有问题。于是我翻阅了Druid的官方文档,发现了一个关键点:Druid默认的查询超时时间为10秒。 4.2 修改Druid的查询超时时间 为了延长查询超时时间,我在application.yml中加入了以下配置: yaml spring: datasource: druid: query-timeout: 30000 这里的query-timeout参数就是用来设置查询超时时间的,单位是毫秒。经过这次调整后,我发现查询超时的问题暂时得到了缓解。 --- 5. 进一步优化 结合Oracle的设置 虽然Druid的配置解决了部分问题,但我仍然觉得不够完美。于是,我又转向了Oracle数据库本身的设置。 5.1 设置Oracle的查询超时 在Oracle中,可以通过设置statement_timeout参数来控制查询超时时间。这个参数可以在会话级别或全局级别进行设置。 例如,在Spring Boot项目中,我们可以通过JDBC连接字符串传递这个参数: yaml spring: datasource: url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl?oracle.net.CONNECT_TIMEOUT=30000&oracle.jdbc.ReadTimeout=30000 这里的CONNECT_TIMEOUT和ReadTimeout分别表示连接超时时间和读取超时时间。通过这种方式,我们可以进一步提高系统的容错能力。 --- 6. 我的感悟与总结 经过这次折腾,我对Spring Boot与Druid的集成有了更深的理解。说实话,好多技术难题没那么玄乎,就是看着吓人而已。只要你肯静下心来琢磨琢磨,肯定能想出个辙来! 在这里,我也想给新手朋友们一些建议: 1. 多看官方文档 无论是Spring Boot还是Druid,它们的官方文档都非常详细,很多时候答案就在那里。 2. 学会调试 遇到问题时,不要急于求解,先用调试工具一步步分析问题所在。 3. 保持耐心 技术问题往往需要反复尝试,不要轻易放弃。 最后,我想说的是,编程之路充满了挑战,但也正因为如此才显得有趣。希望大家都能在这个过程中找到属于自己的乐趣! --- 好了,这篇文章就到这里啦!如果你也有类似的经历或想法,欢迎在评论区跟我交流哦!
2025-04-21 15:34:10
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冬日暖阳_
Lua
...丰富的图形渲染、音频处理和事件管理功能,极大地降低了游戏开发的技术门槛。此外,大量的游戏开发资源和社区支持,使得开发者能够快速定位问题、获取灵感,甚至直接复用已有代码片段,从而节省时间成本。 3. 性能优化与内存管理 Lua本身具备高效的内存管理和垃圾回收机制,能够有效地处理游戏中的大量数据和实时事件。这对于资源密集型的游戏开发尤为重要,能够确保游戏在多种硬件平台上流畅运行。同时,Lua的跨平台特性使得开发者无需重新编译代码即可在不同的操作系统上部署游戏,大大减少了开发和维护的成本。 4. 结合现代开发趋势 随着云游戏、虚拟现实和增强现实技术的发展,Lua的应用范围也在不断扩大。开发者可以通过Lua与现代游戏引擎(如Unity、Unreal Engine)结合,实现在云端运行游戏、创建沉浸式体验或者开发跨平台应用。这种融合不仅扩展了Lua的应用场景,也为游戏开发者提供了更多创新的可能性。 5. 总结 Lua凭借其灵活性、易用性、丰富的社区资源、高效的性能管理和适应现代开发趋势的能力,在现代游戏开发中扮演着不可或缺的角色。随着技术的不断进步,Lua有望继续在游戏行业发挥重要作用,推动游戏开发向更高水平迈进。对于游戏开发者而言,掌握Lua语言,不仅能够提升个人技能,还能为项目带来更高的效率和创新空间。
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
Kafka
... 一、引言 在大数据处理领域,Apache Kafka凭借其高吞吐量、低延迟、可靠的消息传递特性,成为了构建实时数据流处理系统的首选工具。Kafka中的一个关键概念是Consumer Group,它允许多个消费者同时消费来自同一主题的消息,从而实现负载均衡和容错。哎呀,你懂的,有时候在Consumer Group群里,突然有人掉线了,或者人少了点,这可就有点棘手了。毕竟,要是咱们这个小团体不稳当,效率也上不去啊。就像是打游戏,队伍一散,那可就难玩了不是?得想办法让咱们这个小组子,既能稳住阵脚,又能跑得快,对吧?本文将深入探讨这一问题,并提供解决方案。 二、问题现象与原因分析 现象描述: 在实际应用中,一旦某个Consumer Group成员(即消费者实例)发生故障或网络中断,该成员将停止接收新的消息。哎呀,你知道的,如果团队里的小伙伴们没能在第一时间察觉并接手这部分信息的处理任务,那可就麻烦了。就像你堆了一大堆未读邮件在收件箱里,久而久之,不光显得杂乱无章,还可能拖慢你整日的工作节奏,对不对?同样的道理,信息堆积多了,整个系统的运行效率就会变慢,稳定性也容易受到威胁。所以,大家得互相帮忙,及时分担任务,保持信息流通顺畅,这样才能让我们的工作更高效,系统也更稳定! 原因分析: 1. 成员间通信机制不足 Kafka默认不提供成员间的心跳检测机制,依赖于应用开发者自行实现。 2. 配置管理不当 如未能正确配置自动重平衡策略,可能导致成员在故障恢复后无法及时加入Group,或加入错误的Group。 3. 资源调度问题 在高并发场景下,资源调度不均可能导致部分成员承担过多的消费压力,而其他成员则处于空闲状态。 三、解决策略 1. 实现心跳检测机制 为了检测成员状态,可以实现一个简单的心跳检测机制,通过定期向Kafka集群发送心跳信号来检查成员的存活状态。如果长时间未收到某成员的心跳响应,则认为该成员可能已故障,并从Consumer Group中移除。以下是一个简单的Java示例: java import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; public class HeartbeatConsumer extends AbstractKafkaConsumer { private static final long HEARTBEAT_INTERVAL = 60 1000; // 心跳间隔时间,单位毫秒 @Override public void onConsume() { while (true) { try { Thread.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL); if (!isAlive()) { System.out.println("Heartbeat failure detected."); // 可以在这里添加逻辑来处理成员故障,例如重新加入组或者通知其他成员。 } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } private boolean isAlive() { // 实现心跳检测逻辑,例如发送心跳请求并等待响应。 return true; // 假设总是返回true,需要根据实际情况调整。 } } 2. 自动重平衡策略 合理配置Kafka的自动重平衡策略,确保在成员故障或加入时能够快速、平滑地进行组内成员的重新分配。利用Kafka的API或自定义逻辑来监控成员状态,并在需要时触发重平衡操作。例如: java KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { // 处理消息... } // 检查组成员状态并触发重平衡 if (needRebalance()) { consumer.leaveGroup(); consumer.close(); consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } } private boolean needRebalance() { // 根据实际情况判断是否需要重平衡,例如检查成员状态等。 return false; } 3. 资源均衡与优化 设计合理的资源分配策略,确保所有成员在消费负载上达到均衡。可以考虑动态调整成员的消费速度、优化网络路由策略等手段,以避免资源的过度集中或浪费。 四、总结 解决Consumer Group成员失散的问题,需要从基础的通信机制、配置管理、到高级的资源调度策略等多个层面综合考虑。哎呀,咱们得好好琢磨琢磨这事儿!要是咱们能按这些策略来操作,不仅能稳稳地扛住成员出了状况的难题,还能让整个系统变得更加强韧,处理问题的能力也大大提升呢!就像是给咱们的团队加了层保护罩,还能让咱们干活儿更顺畅,效率蹭蹭往上涨!哎呀,兄弟,你得明白,在真刀真枪地用上这套系统的时候,咱们可不能死板地照着书本念。得根据你的业务需求,就像给娃挑衣服一样,挑最合适的那一件。还得看咱们的系统架构,就像是厨房里的调料,少了哪一味都不行。得灵活调整,就像变魔术一样,让性能和稳定性这俩宝贝儿,一个不落地都达到最好状态。这样,咱们的系统才能像大厨做菜一样,色香味俱全,让人爱不释口!
2024-08-11 16:07:45
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醉卧沙场
MySQL
...一套对应的命令和操作方法,就跟搭积木一样,一层层往下细分,但每一步都有章可循!MySQL的权限管理系统确实有点复杂,感觉像是个超级强大的工具箱,里面的东西又多又专业。不过别担心,只要你搞清楚了最基本的那些“钥匙”和“门道”,基本上就能搞定各种情况啦,就跟玩闯关游戏一样,熟悉了规则就没什么好怕的! 在这个过程中,我一直在思考一个问题:为什么MySQL要设计这么复杂的权限系统?其实答案很简单,因为安全永远是第一位的。无论是企业级应用还是个人项目,我们都不能忽视权限管理的重要性。希望能通过这篇文章,让你在实际操作中更轻松地搞懂MySQL的权限系统,用起来也更得心应手! 最后,如果你还有其他关于权限管理的问题,欢迎随时交流!咱们一起探索数据库的奥秘!
2025-03-18 16:17:13
50
半夏微凉
Groovy
...里,你要是定义了一个方法,不加public的话,默认是包级私有的(package-private)。但在Groovy里,你完全可以省略掉这些修饰符。比如: groovy // Java风格的写法 public void sayHello() { println "Hello, World!" } // Groovy风格的写法 void sayHello() { println "Hello, World!" } 看到没?Groovy直接去掉了public,而且连分号都不要了!刚开始我还觉得这太随便了吧,但后来发现,这样反而让代码更简洁明了。不过嘛,这也引出了一个小麻烦:有时候我们一忙乎起来,就把那些多余的装饰符啥的忘得一干二净,结果一运行脚本,就蹦出个提示说“你这语法我不认啊”! 比如下面这段代码: groovy public int addNumbers(int a, int b) { return a + b; } 如果你就这么直接跑起来,Groovy会很严肃地告诉你:“兄弟,这里不需要public。”所以,以后写Groovy的时候,记得把Java的习惯改掉哦! --- 示例2:闭包与匿名函数的区别 再来说说闭包和匿名函数的事儿。Groovy的闭包功能非常强大,但它和Java的匿名函数还是有区别的。比如,Groovy允许你在闭包中省略参数类型,甚至完全不写参数。这听起来是不是很酷?但实际操作起来,可能会让你一头雾水。 比如,以下这段Java风格的代码: java Runnable task = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("Running..."); } }; 换成Groovy后,你可以这样写: groovy def task = { println "Running..." } 是不是简单多了?但问题是,有些人可能会觉得既然这么方便,那就啥都省略掉吧。于是就有了这样的代码: groovy def task = { -> println "Running..." } 乍一看好像没问题,但实际上Groovy会提醒你:“兄弟,这里的箭头可以省略。所以说啊,在用闭包的时候可得留点心,别小看那些语法小细节,不然就可能出现“你这代码写的啥玩意儿,语法不支持!”的情况,那多尴尬啊! --- 三、进阶问题 动态类型与静态类型之争 Groovy的一大特点是支持动态类型,这意味着你可以在运行时改变变量的类型。这一点确实很灵活,但也容易让人误以为所有类型都可以自由转换。实际上,Groovy在某些情况下还是会严格检查类型的。 比如,下面这段代码: groovy int number = 10 number = "twenty" 在Java里,这种类型转换是绝对不允许的,但在Groovy里,你可能会天真地认为它会自动帮你搞定。不过呢,现实情况是,Groovy直接炸了,还特么甩出个异常,说:“喂喂喂,你是不是有病啊?这类型根本不搭吧!”所以啊,哪怕Groovy自称是动态类型的“自由之翼”,该注意的类型转换规矩还是得守着,别不当回事儿。 --- 四、总结 拥抱变化,享受编程的乐趣 写到这里,我想跟大家聊聊我的感受。Groovy虽然看似简单,但它的每一个设计都有其背后的逻辑。一开始上手的时候,肯定会被各种“不支持的语法”绊住脚,别担心,这其实就是我们学习的必经之路啊!每一次踩坑,都是一次成长的机会。 最后,送给大家一句话:编程不是为了追求完美,而是为了找到最适合自己的方式。如果你愿意花点时间去了解Groovy的独特之处,你会发现它不仅是一个工具,更是一种思维方式。所以,别怕犯错,勇敢地去尝试吧!
2025-03-13 16:20:58
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笑傲江湖
MemCache
...码问题 比如没有正确处理异常情况。 --- 3. 如何解决服务连接超时? 接下来,咱们就从代码层面入手,看看如何优雅地解决这个问题。我会结合实际例子,手把手教你如何避免“服务连接超时”。 --- 3.1 检查网络连接 首先,确保你的MemCache服务器和客户端之间网络通畅。你可以试试用ping命令测试一下: bash ping your-memcache-server 如果网络不通畅,那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过,如果你确定网络没问题,那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候,“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下,MemCache的超时时间可能比较保守,你需要根据实际情况调整它。 在Java中,可以这样设置超时时间: java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端,设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器!"); } } 这里的关键是5000,表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值,比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候,一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下,我们可以加入重试机制,让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例: python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器!") return client except Exception as e: print(f"连接失败,重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器,请检查配置!") client = connect_to_memcache() 在这个例子中,程序会尝试三次连接MemCache服务器,每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败,就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后,建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具(比如MemAdmin)查看服务器的健康状况,包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高,可以考虑增加MemCache实例数量,或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕,可怕的是不去面对 好了,到这里,关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑,但只要我们用心去研究,总能找到解决方案。 最后想说的是,技术这条路没有捷径,遇到问题不要急躁,多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助,如果你还有什么疑问,欢迎随时来找我讨论!😄 祝大家编码愉快!
2025-04-08 15:44:16
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雪落无痕
MemCache
...,就是那个后台,负责处理一切数据的事情。这样子,你们俩配合起来,游戏玩得又快又好! 3. MutexException问题剖析 当多个线程同时尝试访问或修改同一数据时,MutexException的出现往往是因为互斥锁管理不当。哎呀,互斥锁就像是共享空间的门神,它负责在任何时候只让一个小伙伴进入这个共享区域,比如图书馆或者厨房,这样大家就不会抢着用同一本书或者同一把锅啦。这样就能避免发生混乱和冲突,保证大家都能平平安安地享受公共资源。在MemCache中,这种冲突可能发生在读取、写入或删除数据的操作上。 4. 实战案例 MemCache使用示例 为了更好地理解MemCache的工作流程及其可能出现的问题,我们通过一个简单的示例来展示其基本用法: python from pymemcache.client import base 创建MemCache客户端连接 client = base.Client(('localhost', 11211)) 缓存一个值 client.set('key', 'value') 从缓存中获取值 print(client.get('key')) 删除缓存中的值 client.delete('key') 5. 避免MutexException的策略 解决MutexException的关键在于正确管理互斥锁。以下是一些实用的策略: a. 使用原子操作 MemCache提供了原子操作,如add、replace、increment等,可以安全地执行更新操作而无需额外的锁保护。 b. 线程安全编程 确保所有涉及到共享资源的操作都是线程安全的。这意味着避免在多线程环境中直接访问全局变量或共享资源,而是使用线程本地存储或其他线程安全的替代方案。 c. 锁优化 合理使用锁。哎呀,你懂的,有时候网站或者应用里头有些东西经常被大家看,但是实际上内容变动不多。这时候,为了不让系统在处理这些信息的时候卡壳太久,我们可以用个叫做“读锁”的小技巧。简单来说,读锁就像是图书馆里的书,大家都想翻阅,但是不打算乱动它,所以不需要特别紧锁起来,这样能提高大家看书的效率,也避免了不必要的等待。此外,考虑使用更高效的锁实现,比如使用更细粒度的锁或非阻塞算法。 d. 锁超时 在获取锁时设置超时时间,避免无限等待。哎呀,如果咱们在规定的时间内没拿到钥匙(这里的“锁”就是需要获得的权限或资源),那咱们就得想点别的办法了。比如说,咱们可以先把手头的事情放一放,退一步海阔天空嘛,回头再试试;或者干脆来个“再来一次”,看看运气是不是转了一把。别急,总有办法解决问题的! 6. 结语 MemCache的未来与挑战 随着技术的发展,MemCache面临着更多的挑战,包括更高的并发处理能力、更好的跨数据中心一致性以及对新兴数据类型的支持。然而,通过持续优化互斥锁管理策略,我们可以有效地避免MutexException等并发相关问题,让MemCache在高性能缓存系统中发挥更大的作用。嘿,小伙伴们!在咱们的编程路上,要记得跟紧时代步伐,多看看那些最棒的做法和新出炉的技术。这样,咱们就能打造出既稳固又高效的超级应用了!别忘了,技术这玩意儿,就像个不停奔跑的小兔子,咱们得时刻准备着,跟上它的节奏,不然可就要被甩在后面啦!所以,多学习,多实践,咱们的编程技能才能芝麻开花节节高!
2024-09-02 15:38:39
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人生如戏
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...本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的,当然,没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论:我们不但要会画,还要学着画得尽可能美,实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系,下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料, 包含视频、源码、课件,希望能帮到那些不满现状,想提升自己却又没有方向的朋友,可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包,含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包,含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书,从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-04 23:38:21
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...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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...与之精华. 全在配置文件,如果只是将服务搭建起来,那和不搭有什么区别呢. Nagios的配置文件非常多,只要其中一个配置文件出现错误,就会导致Nagios 无法正常工作。也很灵活,但只要掌握了其中的规律,就很简单了 了解Nagios 的各个配置文件 1.主配置文件nagios.cfg nagios默认的配置文件比较少,并且将很主机,主机组,服务,服务组写在同一个文件中. 这样做的好处是配置文件管理比较方便,但是数据量大了之后,很难整理.所以建议将这些配置分开 cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/commands.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/timeperiods.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/templates.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contactgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hosts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hostgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/services.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/servicegroups.cfg 改check_external_commands=0为check_external_commands=1.这行的作用是允许在web 界面下执行重启nagios、停止主机/服务检查等操作。 把command_check_interval的值从默认的1 改成command_check_interval=15s(根据自己的情况定这个命令检查时间间隔,不要太长也不要太短)。 2.资源配置文件resource.cfg 资源文件可以保存用户自定义的宏.资源文件的一个主要用处是用于保存一些敏感的配置信息,如系统口令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-16 20:48:42
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...、推荐算法、自然语言处理、安全、游戏开发、IOS等。 面试难度中等,会有手写sql、算法、linux命令的环节。 松果出行 松果出行主要业务是构建国内县域城市交通出行网络,目前主要是共享电单车和共享新能源汽车服务。目前业务已经覆盖全国21个省,5000个县。 福利待遇属于行业中等,五险一金、年终奖等,没有补充医疗保险。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。也有物联网、传感器硬件相关的岗位。 小桔科技 目前研发团队主要做推荐、搜索系统,注册地在大连。 福利待遇行业中等,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位包括JAVA、PHP、搜索算法、前端、数仓等。 理想汽车 智能电动车品牌,这两年在行业内名气比较大。 福利待遇行业中等偏上,六险一金、交通补贴等。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。另外也招聘PaaS平台研发、搜索、车载语音、大数据等。 参加过理想汽车面试的同学反馈面试体验不太好,面试官没有耐心,给大家一个参考。 狮桥 智慧物流+普惠金融融资租赁业务。 福利待遇中等偏下,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位主要是JAVA开发。 领创集团 海外金融业务,主要做印度市场。 福利待遇中等偏下,六险一金,年终奖,工作节奏慢。 招聘岗位主要是JAVA,招聘岗位主要是java。 面试过的同学反馈体验比较好,面试官比较nice,有手写代码环节。 总结 今天主要推荐了望京的16家值得加入的互联网公司,事实上,望京区域的互联网公司和其他科技公司至少有几百家,由于个人精力有限,主要梳理了业界比较知名和自己熟悉的公司。相信还有好多非常不错的公司值得加入,欢迎大家跟我交流讨论。 欢迎关注个人公众号,一起学习进步 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zjj2006/article/details/121412370。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-11 22:59:19
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...f 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型(附PPT) 超详细280页Docker实战文档!开放下载 华为大数据解决方案(PPT) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-28 17:16:54
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...在本机将config文件设置为只有自己的机器,运行一 下该程序看看,如果不能运行,多机当然就更不行了,这说明本机的设置有问题。如何解 决这一问题,我的经验是,你可以在两台机器上分别建立普通帐号,然后用mpiregister对 该帐号进行注册,如果两台机器上分别运行都可以,则可以试试多机,如果多机连接不同 ,则可能是防火墙等安全设置的问题,可以将防火墙去掉,这样就应该可以了,我们在XP 以及NT上实验都是可行的。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Monday, November 01, 2004 4:39 PM Subject: Re: 请教mpi 单机模拟的命令为: mpirun -np 2 -localonly d:/cpi.exe 成功 两机器名分别为 liu1 liu2,命令为 mpirun -hosts 2 liu1 liu2 d:/cpi.exe 失败 config文件为 config.cfg exe d:/cpi.exe hosts liu1 2 liu2 2 命令为 mpirun d:/config.cfg 失败 加选项-tcp也没用 可执行文件的存放路径都在d盘根目录下 都老师,我想你们都是用linux 的,能不能请您的研究生给在两台 机器上试一下,估计两个小时够了,有你的指点,就会知道问题出在哪。 我们这边也有很多同学在你的书的指引下在linux下进行的,我是进行数值计算,不敢弄那 么复杂,只好在windows下进行,可也不知问题究竟在哪。 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 你运行的具体命令是什么?可以用mpirun -np 2 xxx 和 mpirun configfile 两种方式都 试试,可执行程序两台机器上都要有。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Sunday, October 31, 2004 11:50 AM Subject: Re: 请教mpi 任务管理器里发现有mpd进程,mpiconfig也能找到对方, 我们是在同一个宿舍,用hub相连,这在局域网内应该没问题了, 共享也是可读写的,盘符的格式是一样的,单机可以运行 mpirun -np 2 -localonly c:/ .exe 有结果 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 安装mpich后应该有一个新的mpi进程在运行,用mpiconfig应该能够列出其他的机器才行, 还有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内,另外共享的权限是否是任何用户可以读 写?你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行? ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的, 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号,说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用,我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用,就可以不要考虑太多的安全问题,把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问,按照MPICH自己的设置,你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师: 你好! 我是南京大学系学生,现在正在用mpi进行数值并行编程, 是在windows系统下,同实验室的两台机器,总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码,同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:.南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] 一、预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe,选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如: c:/temp/cpi.exe 注意:确保每台机器均有同样的共享目录,并且可以互相访问!! 12. 打开命令窗口,改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-09 11:52:38
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...关于Docker统一文件系统(the union file system)的知识,然后回过头来再看Docker的命令,一切变得顺理成章,简单极了。 题外话:就我个人而言,掌握一门技术并合理使用它的最好办法就是深入理解这项技术背后的工作原理。通常情况 下,一项新技术的诞生常常会伴随着媒体的大肆宣传和炒作,这使得用户很难看清技术的本质。更确切地说,新技术总是会发明一些新的术语或者隐喻词来帮助宣 传,这在初期是非常有帮助的,但是这给技术的原理蒙上了一层砂纸,不利于用户在后期掌握技术的真谛。 Git就是一个很好的例子。我之前不能够很好的使用Git,于是我花了一段时间去学习Git的原理,直到这时,我才真正明白了Git的用法。我坚信只有真正理解Git内部原理的人才能够掌握这个工具。 Image Definition 镜像(Image)就是一堆只读层(read-only layer)的统一视角,也许这个定义有些难以理解,下面的这张图能够帮助读者理解镜像的定义。 从左边我们看到了多个只读层,它们重叠在一起。除了最下面一层,其它层都会有一个指针指向下一层。这些层是Docker内部的实现细节,并且能够 在主机(译者注:运行Docker的机器)的文件系统上访问到。统一文件系统(union file system)技术能够将不同的层整合成一个文件系统,为这些层提供了一个统一的视角,这样就隐藏了多层的存在,在用户的角度看来,只存在一个文件系统。 我们可以在图片的右边看到这个视角的形式。 你可以在你的主机文件系统上找到有关这些层的文件。需要注意的是,在一个运行中的容器内部,这些层是不可见的。在我的主机上,我发现它们存在于/var/lib/docker/aufs目录下。 sudo tree -L 1 /var/lib/docker/ /var/lib/docker/├── aufs├── containers├── graph├── init├── linkgraph.db├── repositories-aufs├── tmp├── trust└── volumes7 directories, 2 files Container Definition 容器(container)的定义和镜像(image)几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。 细心的读者可能会发现,容器的定义并没有提及容器是否在运行,没错,这是故意的。正是这个发现帮助我理解了很多困惑。 要点:容器 = 镜像 + 可读层。并且容器的定义并没有提及是否要运行容器。 接下来,我们将会讨论运行态容器。 Running Container Definition 一个运行态容器(running container)被定义为一个可读写的统一文件系统加上隔离的进程空间和包含其中的进程。下面这张图片展示了一个运行中的容器。 正是文件系统隔离技术使得Docker成为了一个前途无量的技术。一个容器中的进程可能会对文件进行修改、删除、创建,这些改变都将作用于可读写层(read-write layer)。下面这张图展示了这个行为。 我们可以通过运行以下命令来验证我们上面所说的: docker run ubuntu touch happiness.txt 即便是这个ubuntu容器不再运行,我们依旧能够在主机的文件系统上找到这个新文件。 find / -name happiness.txt /var/lib/docker/aufs/diff/860a7b...889/happiness.txt Image Layer Definition 为了将零星的数据整合起来,我们提出了镜像层(image layer)这个概念。下面的这张图描述了一个镜像层,通过图片我们能够发现一个层并不仅仅包含文件系统的改变,它还能包含了其他重要信息。 元数据(metadata)就是关于这个层的额外信息,它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息,还包括父层的层次信息。需要注意,只读层和读写层都包含元数据。 除此之外,每一层都包括了一个指向父层的指针。如果一个层没有这个指针,说明它处于最底层。 Metadata Location: 我发现在我自己的主机上,镜像层(image layer)的元数据被保存在名为”json”的文件中,比如说: /var/lib/docker/graph/e809f156dc985.../json e809f156dc985...就是这层的id 一个容器的元数据好像是被分成了很多文件,但或多或少能够在/var/lib/docker/containers/<id>目录下找到,<id>就是一个可读层的id。这个目录下的文件大多是运行时的数据,比如说网络,日志等等。 全局理解(Tying It All Together) 现在,让我们结合上面提到的实现细节来理解Docker的命令。 docker create <image-id> docker create 命令为指定的镜像(image)添加了一个可读写层,构成了一个新的容器。注意,这个容器并没有运行。 docker start <container-id> Docker start命令为容器文件系统创建了一个进程隔离空间。注意,每一个容器只能够有一个进程隔离空间。 docker run <image-id> 看到这个命令,读者通常会有一个疑问:docker start 和 docker run命令有什么区别。 从图片可以看出,docker run 命令先是利用镜像创建了一个容器,然后运行这个容器。这个命令非常的方便,并且隐藏了两个命令的细节,但从另一方面来看,这容易让用户产生误解。 题外话:继续我们之前有关于Git的话题,我认为docker run命令类似于git pull命令。git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合,同样的,docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。 docker ps docker ps 命令会列出所有运行中的容器。这隐藏了非运行态容器的存在,如果想要找出这些容器,我们需要使用下面这个命令。 docker ps –a docker ps –a命令会列出所有的容器,不管是运行的,还是停止的。 docker images docker images命令会列出了所有顶层(top-level)镜像。实际上,在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层,所以我们提出了top-level 镜像。只有创建容器时使用的镜像或者是直接pull下来的镜像能被称为顶层(top-level)镜像,并且每一个顶层镜像下面都隐藏了多个镜像层。 docker images –a docker images –a命令列出了所有的镜像,也可以说是列出了所有的可读层。如果你想要查看某一个image-id下的所有层,可以使用docker history来查看。 docker stop <container-id> docker stop命令会向运行中的容器发送一个SIGTERM的信号,然后停止所有的进程。 docker kill <container-id> docker kill 命令向所有运行在容器中的进程发送了一个不友好的SIGKILL信号。 docker pause <container-id> docker stop和docker kill命令会发送UNIX的信号给运行中的进程,docker pause命令则不一样,它利用了cgroups的特性将运行中的进程空间暂停。具体的内部原理你可以在这里找到:https://www.kernel.org/doc/Doc ... m.txt,但是这种方式的不足之处在于发送一个SIGTSTP信号对于进程来说不够简单易懂,以至于不能够让所有进程暂停。 docker rm <container-id> docker rm命令会移除构成容器的可读写层。注意,这个命令只能对非运行态容器执行。 docker rmi <image-id> docker rmi 命令会移除构成镜像的一个只读层。你只能够使用docker rmi来移除最顶层(top level layer)(也可以说是镜像),你也可以使用-f参数来强制删除中间的只读层。 docker commit <container-id> docker commit命令将容器的可读写层转换为一个只读层,这样就把一个容器转换成了不可变的镜像。 docker build docker build命令非常有趣,它会反复的执行多个命令。 我们从上图可以看到,build命令根据Dockerfile文件中的FROM指令获取到镜像,然后重复地1)run(create和start)、2)修改、3)commit。在循环中的每一步都会生成一个新的层,因此许多新的层会被创建。 docker exec <running-container-id> docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。 docker inspect <container-id> or <image-id> docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。 docker save <image-id> docker save命令会创建一个镜像的压缩文件,这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同,这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。 docker export <container-id> docker export命令创建一个tar文件,并且移除了元数据和不必要的层,将多个层整合成了一个层,只保存了当前统一视角看到的内容(译者注:expoxt后 的容器再import到Docker中,通过docker images –tree命令只能看到一个镜像;而save后的镜像则不同,它能够看到这个镜像的历史镜像)。 docker history <image-id> docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。 参考: http://www.cnblogs.com/bethal/p/5942369.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-26 15:47:20
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Redis
... 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化? 当然啦,现实中的分布式锁并不会总是那么顺利,有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3:使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下,好多用户一起抢同一个东西,场面肯定乱哄哄的对吧?这时候,咱们就让他们老老实实排成一队,然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来,大家就不会互相“打架”了,事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们,通过今天的讨论,我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧?虽然Redis本身已经足够强大,但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等,这些都是非常实用的小技巧。 不过呢,我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大,技术也日新月异的,咱们得不停地充电,学点新鲜玩意儿,试试新招数才行啊!就像今天的分布式锁一样,也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以,保持好奇心,勇于探索未知领域,这才是程序员最大的乐趣所在! 好了,今天就聊到这里啦,祝大家在编程的路上越走越远!如果有任何疑问或者想法,欢迎随时找我交流哦~
2025-04-22 16:00:29
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寂静森林
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...adb.repo仓库文件 添加MariaDB源 vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo 粘贴官方的或者阿里云的镜像: [mariadb]name = MariaDBbaseurl = http://yum.mariadb.org/10.3/centos7-amd64gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDBgpgcheck=1[mariadb]name = MariaDBbaseurl = https://mirrors.aliyun.com/mariadb/yum/10.4/centos7-amd64/gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/mariadb/yum/RPM-GPG-KEY-MariaDBgpgcheck=1 2.如果下载速度太慢,请删除 mariadb.repo,只是为了使用阿里云的yum源中的mariadb rm -rf /etc/yum.repos.d/Mariadb.repo然后清空yum 缓存yum clean all 3.通过yum安装mariadb软件,安装mariadb服务端和客户端 官方 yum install MariaDB-server MariaDB-client -y阿里云 yum install mariadb mariadb-server -y 4.安装完成后,启动mariadb服务端 systemctl start/stop/restart/status mariadbsystemctl enable mariadb 开机启动mariadb 5. mariadb初始化 这条命令可以初始化mysql,删除匿名用户,设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码,初次安装后是没有密码的,直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码:y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户,这个随意,建议删除: y7.拒绝用户远程登录,这个建议开启:n8.删除 test 库,可以保留:n9.重新加载权限表:y 6. 设置mysql的中文编码支持,修改/etc/my.cnf 1.vi /etc/my.cnf在[mysqld]中添加参数,使得mariadb服务端支持中文[mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ci2.重启mariadb服务,读取my.cnf新配置systemctl restart mariadb 3.登录数据库,查看字符编码mysql -uroot -p输入 \s 查看编码 7. mysql常用命 desc 查看表结构create database 数据库名create table 表名查看如何创建db的show create database 库名 查看如何创建table结构的show create table 表名; 修改mysql的密码set password = PASSWORD('redhat'); 创建mysql的普通用户,默认权限非常低create user zhang@'%' identified by '123456'; 查询mysql数据库中的用户信息use mysql;select host,user,password from user; 7. 给用户添加权限命令 对所有库和所有表授权所有权限grant all privileges on . to 账户@主机名 给zhang用户授予所有权限grant all privileges on . to zhang@'%'; 刷新授权表flush privileges; 8. 给用户添加权限命令 给zhangsan用户授予所有权限grant all privileges on . to zhangsan@'%'; 给与root权限授予远程登录的命令 'centos这是密码随意设置grant all privileges on . to root@'%' identified by '123456'; 此时可以在windows登录linux的数据库 连接服务器的mysqlmysql -uyining -p -h 服务器的地址 9. 数据备份与恢复 导出当前数据库的所有db,到一个文件中1.mysqldump -u root -p --all-databases > /data/AllMysql.dump2.登录mysql 导入数据mysql -u root -p> source /data/AllMysql.dump3.通过命令导入数据 在登录时候,导入数据文件,一样可以写入数据mysql -uroot -p < /data/AllMysql.dump 10. 修改Mariadb存储路径 10.1 首先确定MariaDB数据库能正常运行,确定正常后关闭服务 systemctl stop mariadb 10.2 建立要更改数据存放的目录,如:我这单独分了一个区/data存放MariaDB的数据 mkdir /data/mysql_data chown -R mysql:mysql /data/mysql_data 10.3 复制默认数据存放文件夹到/data/mysql_data cp -a /var/lib/mysql /data/mysql_data 10.4 修改/etc/my.cnf.d/server.cnf vim /etc/my.cnf.d/server.cnf 在[mysqld]标签下添加如下内容 datadir=/data/mysql_data/mysqlsocket=/var/lib/mysql/mysql.sockdefault-character-set=utf8character_set_server=utf8slow_query_log=onslow_query_log_file=/data/mysql_data/slow_query_log.loglong_query_time=2 10.5 配置MariaDB慢查询 touch /data/mysql_data/slow_query_log.logchown mysql:mysql /data/mysql_data/slow_query_log.log 10.6 重启数据库 systemctl start mariadb 10.7 注意: 1、配置文件my.cnf存在,但是修改的并不是my.cnf,而是/etc/my.cnf.d/server.cnf; 2、并没有更改mysql.sock的路径配置; 3、没有修改/etc/init.d/mysql中的内容; 4、没有修改mysql_safe中的内容; 5、增加了数据库的慢查询配置。 11. Mariadb主从复制 11.1 主从库初始化 这条命令可以初始化mysql,删除匿名用户,设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码,初次安装后是没有密码的,直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码:y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户,这个随意,建议删除: y7.拒绝用户远程登录,这个建议开启:n8.删除 test 库,可以保留:n9.重新加载权限表:y 11.2 修改主库配置 [root@mster mysql] grep -Ev "^$|^" /etc/my.cnf.d/server.cnf[server][mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id = 13 一组主从组里的每个id必须是唯一值。推荐用ip位数log-bin= mysql-bin 二进制日志,后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 不区分大小写binlog-format=ROW 二进制日志文件格式log-slave-updates=True slave更新是否记入日志sync-master-info=1 值为1确保信息不会丢失slave-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程,最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 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。
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- 检查远程主机上的端口是否开放。
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