[磁盘空间 ]的搜索结果

...索、数值搜索以及地理空间搜索等多种搜索类型。此外，Elasticsearch还拥有出色的实时分析能力，这得益于其独特的倒排索引机制。当你将数据导入Elasticsearch后，它会自动对数据进行索引，从而大大提高了查询速度。 2. 实时索引优化 让数据飞起来 现在我们已经了解了Logstash和Elasticsearch各自的特点，接下来就让我们看看如何通过它们来实现高效的实时索引优化吧！ 2.1 数据采集与预处理 首先，我们需要利用Logstash从各种数据源采集数据。好嘞，咱们换个说法：比如说，我们要从服务器的日志里挖出点儿有用的东西，就像找宝藏一样，目标就是那些访问时间、用户ID和请求的网址这些信息。我们可以用Filebeat这个工具来读取日志文件，然后再用Grok这个插件来解析这些数据，让信息变得更清晰易懂。下面是一个具体的配置示例： yaml input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } 这段配置告诉Logstash，从/var/log/nginx/access.log这个路径下的日志文件开始读取，并使用Grok插件中的COMBINEDAPACHELOG模式来解析每一行日志内容。这样子一来，原始的文本信息就被拆成了一个个有组织的小块儿，给接下来的处理铺平了道路，简直不要太方便！ 2.2 高效索引策略 一旦数据被Logstash处理完毕，下一步就是将其导入Elasticsearch。为了确保索引操作尽可能高效，我们可以采取一些策略： - 批量处理：减少网络往返次数，提高吞吐量。 - 动态映射：允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型，简化索引管理。 - 分片与副本：合理设置分片数量和副本数量，平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例，演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch： yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中，我们设置了批量大小为5000条记录，以及空闲时间阈值为1秒，这意味着当达到这两个条件之一时，Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外，我还指定了自定义的索引模板，以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了，理论讲得差不多了，接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧！ 假设你是一家电商网站的运维工程师，最近你们网站频繁出现访问异常的问题，客户投诉不断。为了找出问题根源，你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是，你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先，我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置，我们可以搞一个Logstash配置文件，用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿，为了让大家看日志的时候能更轻松明了，我们可以加点小技巧，比如说统计每个用户逛网站的频率，或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来，信息就一目了然啦！ 3.2 索引优化与查询分析 接下来，我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置，就算同时来一大堆请求，我们的查询也能嗖嗖地快，不会拖泥带水的。比如说，在上面那个输出配置的例子里面，我们调高了批量处理的门槛，同时把空闲时间设得比较短，这样就能大大加快数据写入的速度啦！ 一旦数据被成功索引，我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说，你可以写个DSL查询，找出最近一周内访问量最大的10个页面；或者，你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录，看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化，不断探索 通过以上介绍，相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦，技术这东西总是日新月异的，所以我们得保持一颗好奇的心，不停地学新技术，这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛！ 希望这篇文章能对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎随时留言交流。让我们一起加油，共同成长！

... ...] 统计磁盘文件大小[-expunge][-find <path> ... <expression> ...][-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>] 下载[-getfacl [-R] <path>][-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>][-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>][-head <file>][-help [cmd ...]][-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [-e] [<path> ...]] 查看列表[-mkdir [-p] <path> ...] 创建[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>] 剪切到hdfs[-moveToLocal <src> <localdst>] 剪切到本地[-mv <src> ... <dst>] 移动[-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>] 上传[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>][-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...] 删除[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...][-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]][-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>][-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...] 设置副本数[-stat [format] <path> ...][-tail [-f] <file>][-test -[defsz] <path>][-text [-ignoreCrc] <src> ...][-touch [-a] [-m] [-t TIMESTAMP ] [-c] <path> ...][-touchz <path> ...][-truncate [-w] <length> <path> ...][-usage [cmd ...]]Generic options supported are:-conf <configuration file> specify an application configuration file-D <property=value> define a value for a given property-fs <file:///|hdfs://namenode:port> specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.-jt <local|resourcemanager:port> specify a ResourceManager-files <file1,...> specify a comma-separated list of files to be copied to the map reduce cluster-libjars <jar1,...> specify a comma-separated list of jar files to be included in the classpath-archives <archive1,...> specify a comma-separated list of archives to be unarchived on the compute machinesThe general command line syntax is:command [genericOptions] [commandOptions] 查看详细命令 hadoop fs -help 命令（如cat） 更改hdfs的权限 vi core-site.xml <property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>root</value></property> HDFS客户端API操作 Windows环境配置 将Windows依赖放到文件夹， 配置环境变量，添加HADOOP_HOME ，编辑Path添加%HADOOP_HOME%/bin 拷贝hadoop.dll和winutils.exe到C:\Windows\System32 创建java项目 配置 编辑pom.xml <dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId><artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId><version>2.12.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>3.1.3</version></dependency></dependencies> 在src/main/resources中建立log4j2.xml 打印日志到控制台 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Configuration status="WARN"><Appenders><Console name="Console" target="SYSTEM_OUT"><PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n"/></Console></Appenders><Loggers><Root level="error"><AppenderRef ref="Console"/></Root></Loggers></Configuration> 编写代码 在/src/main/java/cn.zcx.hdfs创建TestHDFS类 public class TestHDFS {// 创建全局变量private FileSystem fs;private Configuration conf;private URI uri;private String user;// 从本地上传文件@Testpublic void testUpload() throws IOException {fs.copyFromLocalFile(false,true,new Path("F:\\Download\\使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs"));}/ @Before 方法在@Test方法执行之前执行 /@Beforepublic void init() throws IOException, InterruptedException {uri = URI.create("hdfs://master:8020");conf = new Configuration();user = "root";fs = FileSystem.get(uri,conf,user);}/ @After方法在@Test方法结束后执行 /@Afterpublic void close() throws IOException {fs.close();}@Testpublic void testHDFS() throws IOException, InterruptedException {//1. 创建文件系统对象/URI uri = URI.create("hdfs://master:8020");Configuration conf = new Configuration();String user = "root";FileSystem fs = FileSystem.get(uri,conf,user);System.out.println("fs: " + fs);/// 2. 创建一个目录boolean b = fs.mkdirs(new Path("/testhdfs"));System.out.println(b);// 3. 关闭fs.close();} } 参数优先级 xxx-default.xml < xxx-site.xml < IDEA中resource中创建xxx-site.xml < 在代码中通过更改Configuration 参数 文件下载 @Testpublic void testDownload() throws IOException {fs.copyToLocalFile(false,new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("F:\\Download\\"),true);} 文件更改移动 //改名or移动（路径改变就可以）@Testpublic void testRename() throws IOException {boolean b = fs.rename(new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs/zcx.txt"));System.out.println(b);} 查看文件详细信息 // 查看文件详情@Testpublic void testListFiles() throws IOException {RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);//迭代操作while (listFiles.hasNext()){LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();//获取文件详情System.out.println("文件路径："+fileStatus.getPath());System.out.println("文件权限："+fileStatus.getPermission());System.out.println("文件主人："+fileStatus.getOwner());System.out.println("文件组："+fileStatus.getGroup());System.out.println("文件大小："+fileStatus.getLen());System.out.println("文件副本数："+fileStatus.getReplication());System.out.println("文件块位置："+ Arrays.toString(fileStatus.getBlockLocations()));System.out.println("===============================");} } 文件删除 第二参数，true递归删除 //文件删除@Testpublic void testDelete() throws IOException {boolean b = fs.delete(new Path("/testhdfs/"), true);System.out.println(b);} NN与2NN工作原理 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Python1One/article/details/108546050。 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。

...发者提供了广阔的想象空间。无论是构建大型分布式系统，还是打造小型实验项目，Gin都能胜任。 如果你也想尝试用Gin构建实时处理系统，不妨从一个小目标开始——比如做一个简单的在线聊天室。相信我，当你第一次看到用户实时交流的画面时，那种成就感绝对会让你欲罢不能！ 最后的话 写这篇文章的过程，其实也是我自己重新审视Gin的过程。其实这个东西吧，说白了挺简单的，但让我学到了一个本事——用最利索的办法搞定事情。希望能这篇文章也能点醒你，让你在今后的开发路上，慢慢琢磨出属于自己的那套玩法！加油吧，程序员们！

...究必将迎来更加广阔的空间。

...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！

...qlClient命名空间下的一个类，它提供了一种只进、只读、高性能的方式从SQL Server数据库获取查询结果。在文中，SqlDataReader被用来执行SQL命令并逐行读取返回的数据集，进而将这些数据转换为CategoryInfo对象，并添加到IList集合中进行后续操作。它的特点是按需读取数据，而不是一次性加载所有数据到内存，因此适用于处理大量数据的情形。 CommandBehavior.CloseConnection , 这是SqlCommand.ExecuteReader方法的一个可选参数，当设置此标志时，在SqlDataReader关闭时，会同时关闭与之关联的SqlConnection。在文章中，作者建议通过设置CommandBehavior.CloseConnection，确保在完成数据读取后能自动关闭数据库连接，从而简化了代码并降低了资源泄漏的风险。

...来说，就是把消息写入磁盘而不是内存。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "my-key", "my-value")); producer.close(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区（Partition）来分摊负载，同时通过副本（Replica）机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本，其中一个为主副本，其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式，你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者，我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置： - acks：控制生产者的确认级别。设置为"all"时，意味着必须等待所有副本确认。 - retries：指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达，Kafka会自动重试。 - linger.ms：控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒，即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中，我们设置了retries=3和linger.ms=5，这意味着即使遇到短暂的网络问题，Kafka也会尝试最多三次重试，并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式，一个叫 earliest，一个叫 latest。简单来说，earliest 就是从头开始补作业，把之前没看过的消息全都读一遍；而 latest 则是直接从最新的消息开始看，相当于跳过之前的存档，直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能，这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论，我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出，靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景，比如数据爆炸、服务器宕机啥的，然后还给配齐了神器，专门对付这些麻烦事儿。 然而，正如任何技术一样，Kafka也不是万能的。在实际应用中，我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊，在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下，就得调整一下每次处理的任务量，别一下子搞太多，慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度，晚一秒钟都不行的那种，那就得想办法把发东西的时间间隔调短点，越快越好！ 总之，Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势！如果你有任何疑问或想法，欢迎随时交流哦~

...插补、任意圆弧插补、空间圆弧、螺旋插补、电子凸轮、电子齿轮、同步跟随、虚拟轴设置等；采用优化的网络通讯协议可以实现实时的运动控制。ZMC420SCAN总线控制器支持脉冲轴/总线轴/振镜轴混合插补。 ZMC420SCAN系列运动控制器支持以太网，RS232通讯接口和电脑相连，接收电脑的指令运行，可以通过CAN总线去连接各个扩展模块，从而扩展输入输出点数或运动轴。 ZMC420SCAN系列运动控制卡的应用程序可以使用VC,VB，VS，C++，C等软件来开发，程序运行时需要动态库zmotion.dll。调试时可以把ZDevelop软件同时连接到控制器，从而方便调试、方便观察。 2.硬件接口 3.振镜控制过程 激光振镜是一种专门用于激光加工领域的特殊的运动器件，激光振镜头内包含的主要元件是激光发生器，两个电机和两个振镜片，它靠两个电机分别控制两个振镜片X和Y反射激光，形成XY平面的运动，这两个电机使用控制器上的振镜轴接口控制。 激光振镜不同于一般的电机，激光振镜具有非常小的惯量，且在运动的过程中负载非常小，只需要带动反射镜片，系统的响应非常快。 ZMC420SCAN支持XY2-100振镜协议，支持运动控制与振镜联合插补运动。 上位机通过网口与控制器相连，通过XY2-100振镜协议进行控制振镜轴的运动，通过总线协议或者脉冲模式控制伺服轴运动。 使用ZMC420SCAN控制器的振镜轴接口连接激光振镜头，每个振镜轴接口内包含两路振镜通道信号，分别控制振镜片X、Y的偏转，从而控制了激光打到工件的位置。 4. 控制器PWM模拟量介绍 ZMC420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能，PWM 输出受正常输出功能的控制，只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出，这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出，可进行控制激光器能量输出，模拟量精度为12位。（DA采用了内部电源） 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴，振镜0为轴4、轴5控制振镜XY，振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”，启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”，下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料，路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹，并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 （6）将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件，接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成，可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册，熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面，具体路径如下：“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器，获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明： (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口，使用movescanabs指令进行运动，采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度，运动过程中基本不存在加减速过程，支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 （1）例程界面如下。 （2） 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth（），与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接，则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } （3）通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置：%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度：%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} （4）通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹，并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度，加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } （6）通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置，不直接使用dpos=0，修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程，同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态，查看振镜轴对应参数，并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动，首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型，并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次，正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六)：双振镜运动，就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号，需要相关开发环境与例程代码，请咨询正运动技术销售工程师：400-089-8936。 本文由正运动技术原创，欢迎大家转载，共同学习，一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有，如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。

...他安全相关项目的实施空间。例如，《 Ars Technica》在一篇深度技术分析中探讨了如何利用最新款的Raspberry Pi构建更为高效且强大的本地防火墙系统，并与Pi-hole结合，实现全方位的家庭网络安全防护。 此外，开源社区围绕Pi-hole开发了许多增强功能和插件，以适应不断变化的网络环境。TechCrunch发表的一篇文章介绍了几个重要的Pi-hole拓展工具，它们能够帮助用户更精细地管理网络流量，优化家庭网络体验，同时确保个人隐私不受侵犯。 总之，在数字化生活越发普及的今天，深入了解和运用像Pi-hole这样的开源解决方案，不仅能有效提升网络安全性，也是对个人隐私保护意识的重要体现。通过持续关注相关的技术发展和实践案例，我们可以更好地应对未来的网络挑战。

...待遇和广阔的职业发展空间。值得注意的是，JAVA开发工程师一职成为众多公司在本轮招聘中的热门需求，这与行业对后端技术研发力量的持续重视密切相关。 同时，新兴市场如东南亚电商Lazada、音视频社交平台BIGO等，凭借其全球化布局及业务扩张，也为国内技术人才提供了走向世界舞台的机会。理想汽车、松果出行等新能源与智能出行领域的领军企业，则进一步展示了科技创新如何驱动产业升级，并吸引大量关注前沿科技动态的求职者加入。 此外，随着国家对共享经济、金融科技以及智慧物流等新兴产业的支持与规范，相关企业在招聘中也表现出强劲的需求。例如，水滴公司、狮桥等企业的招聘信息显示，它们正积极布局新赛道，急需各类技术人才尤其是JAVA开发人员，共同推动行业创新与发展。 总之，在瞬息万变的互联网领域，望京地区的这些公司以其独特的企业文化和行业地位，为广大求职者描绘了一幅充满机遇与挑战的职业画卷。对于有志于投身互联网行业的应聘者来说，深入了解各个公司的业务特色、企业文化以及发展趋势，将有助于他们找准定位，把握住金秋招聘季的宝贵机遇，开启职业生涯的新篇章。

...件系统、文件、目录与磁盘的管理；文字模式接口shell和管理系统的好帮手shell脚本，另外还介绍了文字编辑器vi和vim的使用方法；对于系统安全非常重要的Linux账号的管理、磁盘配额、高级文件系统管理、计划任务以及进程管理，系统管理员（root）的管理事项。 本书内容丰富全面，基本概念的讲解非常细致，深入浅出。各种功能和命令的介绍，都配以大量的实例操作和详尽的解析。本书是初学者学习Linux不可多得的一本入门好书。 八、计算机网络自顶向下方法 《计算机网络自顶向下方法》是经典的计算机网络教材，采用作者独创的自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议，自第1版出版以来已经被数百所大学和学院选作教材，被译为14种语言。 新版保持了以前版本的特色，继续关注因特网和计算机网络的现代处理方式，注重原理和实践，为计算机网络教学提供一种新颖和与时俱进的方法。同时，第7版进行了相当多的修订和更新，首次改变了各章的组织结构，将网络层分成两章（第4章关注网络层的数据平面，第5章关注网络层的控制平面） 九、MySQL是怎样运行的 《MySQL是怎样运行的》采用诙谐幽默、通俗易懂的写作风格，针对上面这些问题给出了相应的解答方案。尽管本书的表达方式与司空见惯的学术派、理论派IT图书有显著区别，但本书的确是相当正经的专业技术图书，内容涵盖了使用MySQL的同学在求职面试和工作中常见的一些核心概念。无论是身居MySQL专家身份的技术人员，还是技术有待进一步提升的DBA，甚至是刚投身于数据库行业的“萌新”人员，本书都是他们彻底了解MySQL运行原理的优秀图书。 十、编程珠玑 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_65485112/article/details/122007938。 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。

... 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。

...，希望能榨干每一丢丢空间，那BZIP2就更适合你了，它在这方面可是个狠角色！ 当然，这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来，我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2？ 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下，你有个文件夹，专门用来存各种日志文件，里面的文件可多啦！不过呢，这些文件都特别小巧，大概就几百KB的样子，像是些小纸条，记录着各种小事。哎呀，要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里，那可就麻烦了！这么多小文件堆在一起，系统就会变得特别卡，整体性能直线下降，简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车，堵得不行！要解决这个问题嘛，咱们可以先把文件用GZIP压缩一下，弄个小“压缩包”，然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码，展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表： sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里，你可能会问：“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE？”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据，所以我们需要手动调整存储格式。此外，还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP，BZIP2的压缩比更高，但它也有一个明显的缺点：解压速度较慢。因此，BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表： sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是，在这种情况下，你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持，并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中，我遇到了不少挫折。比如说吧，有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里，结果系统直接给我整了个报错，说啥解码器找不着。折腾了半天才发现，哎呀，原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了，跟最新的Hadoop配不上，闹起了脾气！于是，我赶紧联系运维团队升级了相关依赖，这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊，我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名，搞得 Hive 一脸懵逼，根本分不清文件是啥类型的，直接就报错不认账了。后来我才明白，那些后缀名可不只是个摆设啊，它们其实是给文件贴标签的，告诉你这个文件是啥玩意儿，是图片、音乐，还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说，虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限，但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反，只要掌握了正确的技巧，我们完全可以在这两者之间找到平衡点，满足不同的业务需求。 最后，我想说的是，作为一名数据工程师，我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反，我们应该敢于尝试新事物，勇于突破常规。毕竟，正是这种探索精神，推动着整个行业不断向前发展！ 好了，今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法，欢迎随时跟我交流哦~再见啦！

...n 2 创建一个命名空间 3 配置内存申请和限制 4 超出容器的内存限制 5 配置超出节点能力范围的内存申请 6 内存单位 7 如果不配置内存限制 8 内存申请和限制的原因 9 清理 这篇教程指导如何给容器分配申请的内存和内存限制。我们保证让容器获得足够的内存 资源，但是不允许它使用超过限制的资源。 Before you begin You need to have a Kubernetes cluster, and the kubectl command-line tool must be configured to communicate with your cluster. If you do not already have a cluster, you can create one by using Minikube. 你的集群里每个节点至少必须拥有300M的内存。 这个教程里有几个步骤要求Heapster ， 但是如果你没有Heapster的话，也可以完成大部分的实验，就算跳过这些Heapster 步骤，也不会有什么问题。 检查看Heapster服务是否运行，执行命令： kubectl get services --namespace=kube-system 如果Heapster服务正在运行，会有如下输出： NAMESPACE NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEkube-system heapster 10.11.240.9 <none> 80/TCP 6d 创建一个命名空间 创建命名空间，以便你在实验中创建的资源可以从集群的资源中隔离出来。 kubectl create namespace mem-example 配置内存申请和限制 给容器配置内存申请，只要在容器的配置文件里添加resources:requests就可以了。配置限制的话， 则是添加resources:limits。 本实验，我们创建包含一个容器的Pod，这个容器申请100M的内存，并且内存限制设置为200M，下面 是配置文件： memory-request-limit.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demospec:containers:- name: memory-demo-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "200Mi"requests:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在这个配置文件里，args代码段提供了容器所需的参数。-mem-total 150Mi告诉容器尝试申请150M 的内存。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example 验证Pod的容器是否正常运行: kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod里的容器申请了100M的内存和200M的内存限制。 ...resources:limits:memory: 200Mirequests:memory: 100Mi... 启动proxy以便我们可以访问Heapster服务： kubectl proxy 在另外一个命令行窗口，从Heapster服务获取内存使用情况： curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/mem-example/pods/memory-demo/metrics/memory/usage 这个输出显示了Pod正在使用162,900,000字节的内存，大概就是150M。这很明显超过了申请 的100M,但是还没达到200M的限制。 {"timestamp": "2017-06-20T18:54:00Z","value": 162856960} 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example 超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的 资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存， 这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启他，但是会出现其他类型的运行错误。 本实验，我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存，下面的这个Pod的配置文档，它申请50M的内存， 内存限制设置为100M。 memory-request-limit-2.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-2spec:containers:- name: memory-demo-2-ctrimage: vish/stressresources:requests:memory: 50Milimits:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 250Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在配置文件里的args段里，可以看到容器尝试分配250M的内存，超过了限制的100M。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这时候，容器可能会运行，也可能会被杀掉。如果容器还没被杀掉，重复之前的命令直至 你看到这个容器被杀掉： NAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 24s 查看容器更详细的信息: kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉因为超出了内存限制。 lastState:terminated:containerID: docker://65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10fexitCode: 137finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Zreason: OOMKilledstartedAt: null 本实验里的容器可以自动重启，因此kubelet会再去启动它。输入多几次这个命令看看它是怎么 被杀掉又被启动的： kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉，被启动，又被杀掉，又被启动的过程： stevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37sstevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 1/1 Running 2 40s 查看Pod的历史详细信息: kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod一直重复着被杀掉又被启动的过程: ... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511... Warning BackOff Back-off restarting failed container 查看集群里节点的详细信息： kubectl describe nodes 输出里面记录了容器被杀掉是因为一个超出内存的状况出现： Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 配置超出节点能力范围的内存申请 内存的申请和限制是针对容器本身的，但是认为Pod也有容器的申请和限制是一个很有帮助的想法。 Pod申请的内存就是Pod里容器申请的内存总和，类似的，Pod的内存限制就是Pod里所有容器的 内存限制的总和。 Pod的调度策略是基于请求的，只有当节点满足Pod的内存申请时，才会将Pod调度到合适的节点上。 在这个实验里，我们创建一个申请超大内存的Pod，超过了集群里任何一个节点的可用内存资源。 这个容器申请了1000G的内存，这个应该会超过你集群里能提供的数量。 memory-request-limit-3.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-3spec:containers:- name: memory-demo-3-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "1000Gi"requests:memory: "1000Gi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的状态: kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 输出显示Pod的状态是Pending，因为Pod不会被调度到任何节点，所有它会一直保持在Pending状态下。 kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-3 0/1 Pending 0 25s 查看Pod的详细信息包括事件记录 kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 这个输出显示容器不会被调度因为节点上没有足够的内存： Events:... Reason Message------ -------... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3). 内存单位 内存资源是以字节为单位的，可以表示为纯整数或者固定的十进制数字，后缀可以是E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.比如，下面几种写法表示相同的数值：alue: 128974848, 129e6, 129M , 123Mi 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 如果不配置内存限制 如果不给容器配置内存限制，那下面的任意一种情况可能会出现： 容器使用内存资源没有上限，容器可以使用当前节点上所有可用的内存资源。 容器所运行的命名空间有默认内存限制，容器会自动继承默认的限制。集群管理员可以使用这个文档 LimitRange来配置默认的内存限制。 内存申请和限制的原因 通过配置容器的内存申请和限制，你可以更加有效充分的使用集群里内存资源。配置较少的内存申请， 可以让Pod跟任意被调度。设置超过内存申请的限制，可以达到以下效果： Pod可以在负载高峰时更加充分利用内存。 可以将Pod的内存使用限制在比较合理的范围。 清理 删除命名空间，这会顺便删除命名空间里的Pod。 kubectl delete namespace mem-example 译者：NickSu86 原文链接 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/99694937。 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。

...实现，它使用内存而非磁盘来存储索引文件。在全文检索系统中，RAMDirectory提供了一种临时、快速的存储方式，适合用于构建索引或在内存中处理大量数据。这种实现方式有助于减少磁盘I/O操作带来的性能损耗，特别是在构建索引或处理实时数据流时，能够显著提升系统性能和响应速度。然而，一旦系统重启或关闭，RAMDirectory存储的数据会丢失，因此不适合长期持久化存储需求。

...需要占用8位字节以上空间的数据项时，就按照高位在前的方式分割成若干个8位字节进行存储。 Class文件格式采用类似于C语言结构体的伪结构来存储数据，这种伪结构只有两种数据类型：无符号数和表。 无符号数属于基本的数据类型，以u1、u2、u4、u8来分别代表1个字节、2个字节、4个字节、8个字节的无符号数，无符号数可以来描述数字、索引引用、数量值或者按照UTF-8编码构成字符串值。 表是由多个无符号数或者其他表作为数据项构成的复合数据类型，所有表都习惯性的以“_info”结尾。表用于描述有层次关系的复合结构的数据，整个Class文件本质上就是一张表，它的数据项构成如下图。 2.魔数（Magic Number） 每一个Class文件的头4个字节成为魔数（Magic Number），它的唯一作用是确定这个文件是否是一个能被虚拟机接收的Class文件。很多文件存储标准中都是用魔数来进行身份识别，比如gif、png、jpeg等都有魔数。使用魔数主要是来识别文件的格式，相比于通过文件后缀名识别，这种方式准确性更高，因为文件后缀名可以随便更改，但更改二进制文件内容的却很少。Class类文件的魔数是Oxcafebabe，cafe babe？咖啡宝贝？至于为什么是这个， 这个名字在java语言诞生之初就已经确定了，它象征着著名咖啡品牌Peet's Coffee中深受欢迎的Baristas咖啡，Java的商标logo也源于此。 3.文件版本（Version） 在魔数后面的4个字节就是Class文件的版本号，第5和第6个字节是次版本号（Minor Version），第7和第8个字节是主版本号（Major Version）。Java的版本号是从45开始的，JDK1.1之后的每个JDK大版本发布主版本号向上加1（JDK1.0~1.1使用的版本号是45.0~45.3），比如我这里是十六进制的Ox0034，也就是十进制的52，所以说明该class文件可以被JDK1.8及以上的虚拟机执行，否则低版本虚拟机执行会报java.lang.UnsupportedClassVersionError错误。 4.常量池（Constant Pool） 在主版本号紧接着的就是常量池的入口，它是Class文件结构中与其他项目关联最多的数据类型，也是占用空间最大的数据之一。常量池的容量由后2个字节指定，比如这里我的是Ox001d，即十进制的29，这就表示常量池中有29项常量，而常量池的索引是从1开始的，这一点需要特殊记忆，因为程序员习惯性的计数法是从0开始的，而这里不一样，所以我这里常量池的索引范围是1~29。设计者将第0项常量空出来是有目的的，这样可以满足后面某些指向常量池的索引值的数据在特定情况下需要表达“不引用任何一个常量池项目”的含义。 通过javap -v命令反编译出class文件之后，我们可以看到常量池的内容 常量池中主要存放两大类常量：字面量和符号引用。比如文本字符、声明为final的常量值就属于字面量，而符号引用则包含下面三类常量： 类和接口的全限名 字段的名称和描述符 方法的名称和描述符 在之前的文章（详谈类加载的全过程）中有详细讲到，在加载类过程的第二大阶段连接的第三个阶段解析的时候，会将常量池中的符号引用替换为直接引用。相信很多人在开始了解那里的时候也是一头雾水，作者我也是，当我了解到常量池的构成的时候才明白真正意思。Java代码在编译的时候，是在虚拟机加载Class文件的时候才会动态链接，也就是说Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息，因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法获得真正的内存入口地址，也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时，需要从常量池获得对应的符号引用，再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。 常量池中每一项常量都是一张表，这里我只找到了JDK1.7之前的常量池项目类型表，见下图。 常量池项目类型表： 常量池常量项的结构总表： 比如我这里测试的class文件第一项常量，它的标志位是Ox0a，即十进制10，即表示tag为10的常量项，查表发现是CONSTANT_Methodref_info类型，和上面反编译之后的到的第一个常量是一致的，Methodref表示类中方法的符号引用。查上面《常量池常量项的结构总表》可以看到Methodref中含有3个项目，第一个tag就是上述的Ox0a，那么第二个项目就是Ox0006，第三个项目就是Ox000f，分别指向的CONSTANT_Class_info索引项和CONSTANT_NameAndType_info索引项为6和15，那么反编译的结果该项常量指向的应该是6和15，查看上面反编译的图应证我们的推测是对的。后面的常量项就以此类推。 这里需要特殊说明一下utf8常量项的内容，这里我以第29项常量项解释，也就是最后一项常量项。查《常量池常量项的结构总表》可以看到utf8项有三个内容：tag、length、bytes。tag表示常量项类型，这里是Ox01，表示是CONSTANT_Utf8_info类型，紧接着的是长度length，这里是Ox0015，即十进制21，那么再紧接着的21个字节都表示该项常量项的具体内容。特别注意length表示的最大值是65535，所以Java程序中仅能接收小于等于64KB英文字符的变量和变量名，否则将无法编译。 5.访问标志（Access Flags） 在常量池结束后，紧接着的两个字节代表访问标志（Access Flags），该标志用于识别一些类或者接口层次的访问信息，其中包括：Class是类还是接口、是否定义为public、是否定义为abstract类型、类是否被声明为final等。 访问标志表 标志位一共有16个，但是并不是所有的都用到，上表只列举了其中8个，没有使用的标志位统统置为0，access_flags只有2个字节表示，但是有这么多标志位怎么计算而来的呢？它是由标志位为true的标志位值取或运算而来，比如这里我演示的class文件是一个类并且是public的，所以对应的ACC_PUBLIC和ACC_SIPER标志应该置为true，其余标志不满足则为false，那么access_flags的计算过程就是：Ox0001 | Ox0020 = Ox0021 篇幅原因，未完待续...... 参考文献：《深入理解Java虚拟机》 END 本篇文章为转载内容。原文链接：https://javar.blog.csdn.net/article/details/97532925。 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。

... 使用率、内存占用和磁盘使用率。当客户端接收到 WebSocket 推送的随机生成的监控数据后，JavaScript 代码会解析数据并将对应的值设置为进度条的当前值，从而动态更新页面上的可视化效果，让用户能够清晰地了解系统的实时运行状况。

...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！

...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！

...例代码 2：基于命名空间的隔离策略 python def acquire_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name, timeout=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中，我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀，比如orders:place_order和points:update_score。这样一来，不同业务逻辑就可以使用独立的锁，避免相互影响。 --- 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~

...、R-Tree索引（空间索引）、全文索引等类型。在文中提到的面试问题中，MySQL索引类型的差异主要表现在适用场景和查询效率上，例如B-Tree索引适用于范围查询和排序，而Hash索引则适用于等值查询且不支持排序和范围查询。理解并合理选择不同类型的索引对于优化SQL查询性能至关重要。 Springbean生命周期 , 在Spring框架中，Bean的生命周期指的是一个Bean从创建、初始化、使用到销毁的一系列过程。Spring通过一系列的回调方法来控制Bean的生命周期，包括实例化、属性填充、初始化、使用服务以及销毁等阶段。面试中提及Springbean生命周期的问题，旨在考察候选者是否了解并能熟练应用Spring框架的核心功能，这对于构建高性能、可维护的企业级应用具有关键作用。

...艺术作品，展示出二维空间内不同颜色相互作用产生的神奇效果。而在时尚界，设计师们通过面料上的颜色叠加与透明度变化，营造出丰富多变且极具层次感的视觉体验。 总的来说，颜色叠加这一基本原理不仅在科普实验中有生动体现，更在科技、教育、艺术等多个领域发挥着重要作用，不断推动着人类对色彩世界的深入理解和广泛利用。