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Saiku
...分析。然而,就像任何软件一样,Saiku也有其脆弱的一面。特别是当涉及到系统的稳定性和恢复能力时,如果准备不足,那后果可能是灾难性的。 2. 系统恢复的重要性 想象一下,你的数据库突然崩溃了,所有的分析工作都停止了,这时候你会怎么办?是的,你需要一个可靠的系统恢复计划。这个计划应该包括但不限于定期备份、故障转移策略以及详细的恢复步骤。不过呢,很多人用Saiku的时候,都不太重视系统的恢复,结果就给自己惹了不少麻烦。 举个例子,假设你是一名数据分析师,每天都会使用Saiku来分析销售数据。有一天,由于服务器硬盘损坏,所有的数据都丢失了。要是没提前准备好恢复的招数,那你可就得从头再来,重建整个数据库了。而且这事儿可不小,你得花大把时间去重新找齐所有的原始数据。这样的经历,相信谁都不想再经历第二次。 3. 实践中的问题 让我们深入探讨一些实际遇到的问题。在用Saiku的时候,我发现很多小伙伴都没有定期备份的好习惯,就算备份了,也不知道怎么用这些备份来快速恢复数据。另外,大家对故障转移这部分聊得不多,也就是说,如果主服务器挂了,整个系统可能就会直接瘫痪了。 这里我有一个小建议:为什么不试试编写一个脚本,让它自动执行备份任务呢?这样不仅能够节省时间,还能确保数据的安全性。比如说,你可以在Linux下用crontab设置定时任务,让它自动跑一个简单的bash脚本。这个脚本的作用就是调用MySQL的dump命令,生成数据库的备份文件。这样就不用担心忘记备份了,挺方便的。 bash 编辑crontab crontab -e 添加如下行,每周日凌晨两点执行一次备份 0 2 0 /usr/bin/mysqldump -u username -p'password' database_name > /path/to/backup/db_backup_$(date +\%Y\%m\%d).sql 4. 恢复策略的设计 现在我们已经了解了为什么需要一个好的恢复计划,接下来谈谈如何设计这样一个计划。首先,你需要明确哪些数据是最关键的。然后,根据这些数据的重要程度制定相应的恢复策略。比如说,如果你每天都在更新的数据,那就得时不时地备份一下,甚至可以每一小时就来一次。但如果是那种好几天都不动弹的数据,那就可以放宽心,不用那么频繁地备份了。 另外,别忘了测试你的恢复计划!只有经过实践检验的恢复流程才能真正发挥作用。你可以定期模拟一些常见故障场景,看看你的系统是否能够顺利恢复到正常状态。 5. 代码示例 为了让大家更好地理解,下面我会给出几个具体的代码示例,展示如何使用Saiku API来进行数据恢复操作。 示例1:连接到Saiku服务器 java import org.saiku.service.datasource.IDatasourceService; import org.saiku.service.datasource.MondrianDatasource; public class SaikuConnectionExample { public static void main(String[] args) { // 假设我们已经有了一个名为"myDataSource"的数据源实例 MondrianDatasource myDataSource = new MondrianDatasource(); myDataSource.setName("myDataSource"); // 使用datasource服务保存数据源配置 IDatasourceService datasourceService = ...; // 获取datasource服务实例 datasourceService.save(myDataSource); } } 示例2:从备份文件中恢复数据 这里假设你已经有一个包含所有必要信息的备份文件,比如SQL脚本。 java import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Statement; public class RestoreFromBackupExample { public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password")) { Statement stmt = conn.createStatement(); // 读取备份文件内容并执行 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/path/to/backup/file.sql")); String line; StringBuilder sql = new StringBuilder(); while ((line = reader.readLine()) != null) { sql.append(line); if (line.trim().endsWith(";")) { stmt.execute(sql.toString()); sql.setLength(0); // 清空StringBuilder } } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 6. 结语 好了,到这里我们的讨论就告一段落了。希望今天聊的这些能让大家更看重系统恢复计划,也赶紧动手做点啥来提高自己的数据安全,毕竟防患于未然嘛。记住,预防总是胜于治疗,提前做好准备总比事后补救要好得多! 最后,如果你有任何想法或建议,欢迎随时与我交流。数据分析的世界充满了无限可能,让我们一起探索吧! --- 以上就是本次关于“Saiku的系统恢复计划不充分”的全部内容。希望这篇文章能够对你有所帮助,也欢迎大家提出宝贵的意见和建议。
2024-11-18 15:31:47
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寂静森林
Consul
...iCorp公司开发的服务网格解决方案,它提供服务发现、健康监测以及Key/Value存储等功能。在本文中,Consul主要用于管理和存储应用程序的配置信息。通过Consul,开发者可以方便地查看和更新配置,而无需重启应用服务。它支持高可用性部署,确保配置数据的安全性和一致性。 版本控制 , 版本控制是一种管理变化的技术,特别是在软件开发中,用于追踪和管理代码或配置文件的不同版本。通过版本控制系统(如Git),用户可以记录每次修改的详细信息,包括谁进行了修改、修改了哪些内容、何时进行的修改等。这有助于团队成员之间的协作,当出现错误时,可以轻松地回滚到以前的稳定版本。在本文中,版本控制主要用于Consul配置的管理和追踪,确保配置变更的历史记录完整且可追溯。 Git , Git是一个分布式版本控制系统,旨在处理从很小到非常大的项目,速度极快。它允许用户记录每次文件修改的详细信息,包括修改的时间、作者和修改的内容。Git通过分支管理功能,使团队成员可以在同一份代码库中独立开发不同功能,互不干扰。合并分支时,Git会自动识别和解决大部分冲突,简化了协作流程。在本文中,Git被用作与Consul结合的工具,定期将Consul中的配置文件导出并保存至Git仓库,以实现配置变更的历史记录和版本管理。
2024-11-17 16:10:02
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星辰大海
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...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。 改编自微信公众号:前端js动力节点。 webpack这个单词,我们可以拆开来读:web、pack。 pack是啥意思?打包,对吧? 所以webpack的核心就是打包,将所有的资源全部打包压成一个个模块,就像酱紫滴: 我们这节课重点讲一下css的打包。 有同学就犯嘀咕了: 你说js打包我还能理解,而css打包是个什么卵?css还用打包?开什么国际玩笑? 这种质疑不无道理。 因为从传统观点来看,css生下来就是个二等公民。js开始也是个二流货色,但经过这几年的努力,人家已经洗白白成了白富美;而css呢,好容易折腾到css3,虽然整了容,变的漂亮了些,但仍不登大雅之堂,不受人待见。 大家都是二等公民出身,为啥你js能起来,我就不行?css心中一万头草泥马奔过,难道这就是命运的安排? 人贵在有自知之明。当人生遇到低谷,最重要的是反思自己,而不是跟个怨妇一样抱怨。 css为啥无法成为白富美? 首先,可能是因其语法简单,没有什么挑战性;其次,大家也不怎么重视css的规范性。在传统模式下,css都是一股脑写在一个大文件里,然后加载到网页的,这样就直接导致了管理上的混乱: 在css增量开发时,要时刻注意命名空间问题;到了调试阶段,又不得不依赖谷歌控制台或firebug的元素定位,有时父类的某个属性影响了子类,导致修改子类样式无法达到预期。。。。 自从有了react和vue,css的灵魂得到了救赎。这两种框架均提出组件化编程的思想,也就是将html,css,js均凝聚成一个不可分割的小部件,留出对外通信的接口,然后灵活组合使用,譬如下图所示: 这样一来,css就有了打包的可能性。打包的好处是: css也有了模块化,可以不用再关心命名空间问题,只需专心将这个部件渲染好,出了问题也更容易定位追踪。 知其然知其所以然,我们搞懂了为啥css要打包的道理,下面就可以愉快而主动的学习了。 仔细权衡了一下,这里我并不打算引入react或vue讲解,因为这样会增加大家理解上的负担。学习新东西,最忌讳的就是学了这个又牵扯到那个,结果精力分散重点转移,到最后很可能一个都没搞懂,还增加了自己的挫败感。 为了简单起见,我们仍旧沿用前面那个案例做讲解,先把这个webpack玩转再说。 咱们看一下具体玩法。首先还是安装插件,这里我们需要两个工具: npm install style-loadernpm install css-loader 原料有了,我们做一下测试文件做测试。我们首先新建一个style.css文件,目录结构如下: style.css: .content {color: red;} 很简单,就是一个样式类。然后我们改一下helloworld.js文件。 helloworld.js: // 引入css模块var styles = require('../style.css');// 输出模块module.exports = () => {// 这里使用了箭头函数,还有let和const关键字哦~~let content = "Hello ";const NAME = "ES6";var div = document.createElement('div');div.setAttribute('class', styles.content); // 使用样式类div.innerHTML = content + NAME;return div;}; 注意,这里跟我们平时写的有点不一样。 我们在建一个dom节点时,指定了一个样式类。但是这个样式类,是以包的形式存在的,也就是一个模块。 综合起来看我们这个helloworld.js模块,是不是把html,css和js凝聚成了一个小整体了呢? 我知道你已经迫不及待的想看结果了,好吧,咱们赶紧写一下配置文件跑起来吧~~ webpack.config.js: var path = require('path');module.exports = {entry: './src/index.js',output: {path: path.resolve(__dirname, 'dist'),filename: 'bundle.js'},module: {rules: [{test: /\.js$/,exclude: /node_modules/,loader: 'babel-loader',options: {presets: ['env']} }, {test: /\.css$/,loader: 'style-loader!css-loader?modules'}]} }; 说明: style-loader和css-loader是工具名称。 !感叹号是分割符,表示两个工具都参与处理。 ?问号,其实跟url的问号一样,就是后面要跟参数的意思。 而modules这个参数呢,就是将css打包成模块。跟js打包是一样的,你不必再担心不同模块具有相同类名时造成的问题了。 我们运行一下:(我这次特地没在局部安装webpack-cli,发现可以运行,因为我昨天在全局安装了webpack-cli,之所以要在全局安装而单独局部安装不行,可能跟package.json有关,因为这里都没有用到package.json)。 如果不报错,我们打开浏览器,看一下index.html: 我们看到,样式已然生效了,但是我们打开控制台,看到class的名称并非是我们写的样式类.content,而是生成了新名称,这就说明webpack的编译生效了。 我们打开bundle.js看一下,css其实已经被打包编译到了bundle.js文件里:(太长,截了一部分) 我们看到,css打包后,存在形态已经变成了js。这没有什么可奇怪的,只有这样才能使用包的形式做管理,css本身,是无法达到这样的目的的,所以,它还是二等公民。。。。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/DreamFJ/article/details/81700004。 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。
2023-03-13 11:42:35
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Golang
...理的重要性与挑战 在软件开发的世界里,配置文件是不可或缺的一部分。它们承载着应用如何与外部环境交互、如何运行的各种细节设定。哎呀,你要是玩Golang(就是那个Go语言),那配置文件的管理可得上点心!这玩意儿可是Golang的一大特色——简洁又高效。所以,你得好好琢磨怎么管好这个小东西,别让它给你添乱。就像你在厨房里做菜,调料放好了,整个菜的味道就对了,对吧?配置文件也是这样,用得好,程序运行起来就像开了挂一样顺溜! 然而,在实际开发过程中,我们时常会遇到“配置文件无效”的错误,这不仅打断了正常的开发流程,还可能掩盖了更深层次的问题。嘿,兄弟!这篇文章就像是一场侦探解谜之旅,咱们要一起深挖问题的底细,从那些捣蛋的源头开始,一步步拆解问题,找到解决之道。目的只有一个——让编程的勇士们在面对这些棘手难题时,能像打了鸡血一样,效率爆表,轻松应对! 2. 错误根源分析 从代码到配置 当我们收到“配置文件无效”的错误时,首先应该检查的是配置文件本身以及加载配置文件的代码逻辑。在Golang中,通常使用flag包来解析命令行参数,或者通过自定义方式加载配置文件。错误发生的原因可能包括: - 格式不正确:配置文件的格式不符合预期。 - 值不合法:配置项的值不在允许的范围内。 - 路径问题:无法找到配置文件。 - 解析错误:代码逻辑存在缺陷,导致无法正确解析配置文件。 3. 实战案例 错误排查与修复 假设我们正在开发一个基于命令行的Golang服务,该服务依赖于一个配置文件来设置监听端口和日志级别。配置文件内容如下: yaml server: port: 8080 logLevel: info 代码示例: 示例代码1:基本的命令行参数解析 go package main import ( "fmt" "os" "strconv" "github.com/spf13/pflag" ) func main() { var port int var logLevel string pflag.IntVar(&port, "port", 8080, "Server listening port") pflag.StringVar(&logLevel, "log-level", "info", "Log level (debug|info|warn|error)") if err := pflag.Parse(); err != nil { fmt.Println("Error parsing flags:", err) os.Exit(1) } fmt.Printf("Listening on port: %d\n", port) fmt.Printf("Log level: %s\n", logLevel) } 示例代码2:加载配置文件并验证 go package main import ( "encoding/yaml" "fmt" "io/ioutil" "log" yamlfile "path/to/your/config.yaml" // 假设这是你的配置文件路径 ) type Config struct { Server struct { Port int yaml:"port" LogLevel string yaml:"logLevel" } yaml:"server" } func main() { configFile, err := ioutil.ReadFile(yamlfile) if err != nil { log.Fatalf("Failed to read config file: %v", err) } var config Config err = yaml.Unmarshal(configFile, &config) if err != nil { log.Fatalf("Failed to parse config: %v", err) } fmt.Printf("Configured port: %d\n", config.Server.Port) fmt.Printf("Configured log level: %s\n", config.Server.LogLevel) } 4. 错误处理与预防策略 当遇到“配置文件无效”的错误时,关键在于: - 详细的错误信息:确保错误信息足够详细,能够指向具体问题所在。 - 日志记录:在关键步骤加入日志输出,帮助追踪问题发生的具体环节。 - 输入验证:对配置文件的每一项进行严格验证,确保其符合预期格式和值域。 - 配置文件格式一致性:保持配置文件格式的一致性和规范性,避免使用过于灵活但难以解析的格式。 - 异常处理:在加载配置文件和解析过程中添加适当的错误处理逻辑,避免程序崩溃。 5. 结语 拥抱变化与持续优化 面对“配置文件无效”的挑战,关键是保持耐心与细致,从每一次错误中学习,不断优化配置管理实践。哎呀,兄弟!咱们的目标可不小。我们得把输入的东西好好检查一下,不让那些乱七八糟的玩意儿混进来。同时,咱们还得给系统多穿几层防护,万一出了啥差错,也能及时发现,迅速解决。这样,咱们的系统不仅能在风雨中稳如泰山,还能方便咱们后期去调整和优化,就像是自己的孩子一样,越养越顺手,你说是不是?嘿,兄弟!如果你在Golang的海洋里漂泊,那我这小文就是为你准备的一盏明灯。在这片充满智慧和创造力的社区里,大家互相分享经验,就像老渔民分享钓鱼秘籍一样,让每个人都能从前辈们的实战中汲取营养,共同进步。这篇文章,就像是你旅途中的指南针,希望能给你带来灵感,让你的编程之路不再孤单,走得更远,飞得更高!
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
HessianRPC
...信。它通过二进制协议传输数据,具有高效的特点,特别适合用于微服务架构中服务间的数据交换。在文章中提到,由于配置不当或资源管理问题,HessianRPC服务可能出现崩溃现象,导致客户端请求超时或服务不可用。为了确保服务稳定运行,需要合理设置其超时时间、线程池大小以及处理内存泄漏等问题。 线程池 , 一种用于管理和复用线程的机制,旨在提高应用程序的性能和响应速度。在文章中,线程池被用来处理HessianRPC服务的请求任务。如果线程池配置不合理,如最大线程数设置过低,则可能导致线程耗尽,从而引发服务不可用的情况。为了解决这一问题,可以适当增加线程池的最大线程数量,以适应高并发场景的需求。 日志监控 , 指通过收集、存储和分析系统运行过程中的日志信息,以便及时发现并解决问题的一种技术手段。在文章中,作者建议引入ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)日志系统来进行日志监控。这种方法可以帮助开发者实时监控服务的日志输出,一旦发现问题就能快速定位故障原因。有效的日志监控不仅能提高系统的可维护性,还能增强服务的健壮性,为后续的故障排查提供有力的支持。
2025-05-05 15:38:48
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风轻云淡
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60 Hzhdmi_mode=17 576p 50 Hzhdmi_mode=18 576p 50 Hz Hhdmi_mode=19 720p 50 Hzhdmi_mode=20 1080i 50 Hzhdmi_mode=21 576i 50 Hzhdmi_mode=22 576i 50 Hz Hhdmi_mode=23 288p 50 Hzhdmi_mode=24 288p 50 Hz Hhdmi_mode=25 576i 50 Hz 4xhdmi_mode=26 576i 50 Hz 4x Hhdmi_mode=27 288p 50 Hz 4xhdmi_mode=28 288p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=29 576p 50 Hz 2xhdmi_mode=30 576p 50 Hz 2x Hhdmi_mode=31 1080p 50 Hzhdmi_mode=32 1080p 24 Hzhdmi_mode=33 1080p 25 Hzhdmi_mode=34 1080p 30 Hzhdmi_mode=35 480p 60 Hz 4xhdmi_mode=36 480p 60 Hz 4xHhdmi_mode=37 576p 50 Hz 4xhdmi_mode=38 576p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=39 1080i 50 Hz reduced blankinghdmi_mode=40 1080i 100 Hzhdmi_mode=41 720p 100 Hzhdmi_mode=42 576p 100 Hzhdmi_mode=43 576p 100 Hz Hhdmi_mode=44 576i 100 Hz hdmi_mode=45 576i 100 Hz Hhdmi_mode=46 1080i 120 Hz hdmi_mode=47 720p 120 Hz hdmi_mode=48 480p 120 Hz hdmi_mode=49 480p 120 Hz Hhdmi_mode=50 480i 120 Hz hdmi_mode=51 480i 120 Hz Hhdmi_mode=52 576p 200 Hz hdmi_mode=53 576p 200 Hz Hhdmi_mode=54 576i 200 Hz hdmi_mode=55 576i 200 Hz Hhdmi_mode=56 480p 240 Hz hdmi_mode=57 480p 240 Hz Hhdmi_mode=58 480i 240 Hz hdmi_mode=59 480i 240 Hz HH指16:9变体(通常为4:3模式)。2x意味着像素加倍(即更高的时钟速率,每个像素重复两次)4x意味着像素四倍(即更高的时钟速率,每个像素重复四次)。 如果hdmi_group=2(Dmt),则这些值有效。有一个像素时钟限制,这意味着支持的最高模式是1920x1200@60 Hz,减少了消隐。hdmi_mode=1 640x350 85 Hzhdmi_mode=2 640x400 85 Hzhdmi_mode=3 720x400 85 Hzhdmi_mode=4 640x480 60 Hzhdmi_mode=5 640x480 72 Hzhdmi_mode=6 640x480 75 Hzhdmi_mode=7 640x480 85 Hzhdmi_mode=8 800x600 56 Hzhdmi_mode=9 800x600 60 Hzhdmi_mode=10 800x600 72 Hzhdmi_mode=11 800x600 75 Hzhdmi_mode=12 800x600 85 Hzhdmi_mode=13 800x600 120 Hzhdmi_mode=14 848x480 60 Hzhdmi_mode=15 1024x768 43 Hz DO NOT USEhdmi_mode=16 1024x768 60 Hzhdmi_mode=17 1024x768 70 Hzhdmi_mode=18 1024x768 75 Hzhdmi_mode=19 1024x768 85 Hzhdmi_mode=20 1024x768 120 Hzhdmi_mode=21 1152x864 75 Hzhdmi_mode=22 1280x768 Reduced blankinghdmi_mode=23 1280x768 60 Hzhdmi_mode=24 1280x768 75 Hzhdmi_mode=25 1280x768 85 Hzhdmi_mode=26 1280x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=27 1280x800 Reduced blankinghdmi_mode=28 1280x800 60 Hz hdmi_mode=29 1280x800 75 Hz hdmi_mode=30 1280x800 85 Hz hdmi_mode=31 1280x800 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=32 1280x960 60 Hz hdmi_mode=33 1280x960 85 Hz hdmi_mode=34 1280x960 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=35 1280x1024 60 Hz hdmi_mode=36 1280x1024 75 Hz hdmi_mode=37 1280x1024 85 Hz hdmi_mode=38 1280x1024 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=39 1360x768 60 Hz hdmi_mode=40 1360x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=41 1400x1050 Reduced blankinghdmi_mode=42 1400x1050 60 Hz hdmi_mode=43 1400x1050 75 Hz hdmi_mode=44 1400x1050 85 Hz hdmi_mode=45 1400x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=46 1440x900 Reduced blankinghdmi_mode=47 1440x900 60 Hz hdmi_mode=48 1440x900 75 Hz hdmi_mode=49 1440x900 85 Hz hdmi_mode=50 1440x900 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=51 1600x1200 60 Hz hdmi_mode=52 1600x1200 65 Hz hdmi_mode=53 1600x1200 70 Hz hdmi_mode=54 1600x1200 75 Hz hdmi_mode=55 1600x1200 85 Hz hdmi_mode=56 1600x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=57 1680x1050 Reduced blankinghdmi_mode=58 1680x1050 60 Hz hdmi_mode=59 1680x1050 75 Hz hdmi_mode=60 1680x1050 85 Hz hdmi_mode=61 1680x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=62 1792x1344 60 Hz hdmi_mode=63 1792x1344 75 Hz hdmi_mode=64 1792x1344 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=65 1856x1392 60 Hz hdmi_mode=66 1856x1392 75 Hz hdmi_mode=67 1856x1392 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=68 1920x1200 Reduced blankinghdmi_mode=69 1920x1200 60 Hz hdmi_mode=70 1920x1200 75 Hz hdmi_mode=71 1920x1200 85 Hz hdmi_mode=72 1920x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=73 1920x1440 60 Hz hdmi_mode=74 1920x1440 75 Hz hdmi_mode=75 1920x1440 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=76 2560x1600 Reduced blankinghdmi_mode=77 2560x1600 60 Hz hdmi_mode=78 2560x1600 75 Hz hdmi_mode=79 2560x1600 85 Hz hdmi_mode=80 2560x1600 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=81 1366x768 60 Hz hdmi_mode=82 1080p 60 Hz hdmi_mode=83 1600x900 Reduced blankinghdmi_mode=84 2048x1152 Reduced blankinghdmi_mode=85 720p 60 Hz hdmi_mode=86 1366x768 Reduced blanking 建议的低分辨率尝试开始,出现正常桌面在不断调整参数 ps:在网上买的小显示屏坏的,怎么调都是黑屏,最后用电脑的侧屏成功了。 (先让屏幕亮,然后在调适合屏幕的参数) overscan_left=20在左边跳过的像素数 overscan_right=20在右边跳过的像素数 overscan_top=20要跳过顶部的像素数 overscan_bottom要跳过底部的像素数 使显示器变小,以防止文本从屏幕上溢出 start_x启用照相机模块。起始x=1 disable_camera_led=1在录制视频或拍摄静止照片时,关闭红色照相机LED gpu_mem=128摄像机用最小GPU内存 disable_audio_dither=1禁止在PWM音频算法上抖动。如果您在音频插孔上遇到白噪声问题,请尝试此方法。 sdtv_mode=0复合输出定义TV标准(默认值=0) sdtv_mode=0 正常 NTSCsdtv_mode=1 日文版 NTSC – (无基座)sdtv_mode=2 正常 PALsdtv_mode=3 巴西版本 PAL sdtv_aspect=1 4:3 sdtv_aspect=2 14:9 sdtv_aspect=3 16:9定义复合输出的高宽比(默认值=1) hdmi_safe=1使用“安全模式”设置尝试引导与最大的HDMI兼容性。这与以下组合相同: hdmi_force_hotplug=1hdmi_niel_edid=0xa5000080 config_hdmi_boost=4hdmi_group=2hdmi_mode=4disdable_overscan=0overcan_left=24overcan_right=24overscan_top=24overcan_base=24 ps:可参考 hdmi_edid_file=1当设置为1时,将从edid.dat文件而不是从监视器读取edid数据 hdmi_force_hotplug=1即使没有检测到hdmi监视器,也可以使用hdmi模式。 hdmi_niel_edid=0xa5000080如果显示没有准确的Edid,则启用忽略Edid/Display数据。 hdmi_ignore_hotplug=1即使检测到hdmi监视器,也可以使用复合模式。 config_hdmi_boost=2配置hdmi接口的信号强度。如果您对hdmi有干扰问题,尝试增加(例如,到7)11是最大的。 disdable_overscan=0设置为1以禁用过度扫描。 max_usb_current=1结合树莓PI B+,引入了一个新的config.txt设置。 max_usb_current=0当添加这一行时,USB电源管理器将将其输出电流限制(对所有4个USB端口加起来)从600 mA更改为1200 mA的两倍。 dtparam=i2c_arm=on在GPIO引脚上启用I2C。 dtparam=i2s=on启用I2S音频硬件。 dtparam=spi=on启用SPI驱动程序。 dtoverlay=xxx向设备树中添加一个覆盖/boot/overays/xxx-overlay.dtb(在树莓派的系统盘中搜索文件位置) 文章总结: 一个树莓派发烧友(小学生)使用树莓派版本4B,参考过很多文章和博客但是都没有成功,最后翻译官方文档,更改参数最终victory!!! 附上我的config文件参数 文章参考: https://elinux.org/RPiconfig 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gcyhacker/article/details/122666018。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-09 14:23:40
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RabbitMQ
...理连接故障? 在现代软件开发中,高可用性和稳定性是至关重要的。特别是在分布式系统中,各种组件之间的通信变得频繁且复杂。消息队列在分布式系统里可是个关键角色,它的稳定性和可靠性直接关系到整个系统的运行表现,一点儿都不能马虎。RabbitMQ,作为一款广泛使用的开源消息队列服务,它不仅提供了强大的消息传递功能,还支持多种消息模式和协议。不过嘛,在实际用起来的时候,因为网络不给力或者服务器罢工啥的,客户端和RabbitMQ服务器之间的连接就可能出问题了。因此,如何优雅地处理这些连接故障,成为确保系统稳定运行的关键。 1. 了解RabbitMQ的基本概念 在深入探讨如何处理连接故障之前,我们先来简单了解一下RabbitMQ的基础知识。RabbitMQ就像是一个开源的邮局,它负责在不同的程序之间传递消息,就像是给它们送信一样。你可以把消息发到一个或者多个队列里,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!
2024-12-02 16:11:51
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红尘漫步
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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。
2023-04-04 09:43:38
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2024-02-02 13:16:24
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... 引言 在软件开发的世界里,构建系统是一个至关重要的环节,它负责将源代码转换为可运行的应用程序。而 Gradle,作为一种强大的构建自动化工具,以其灵活性和可扩展性赢得了众多开发者的心。然而,在实际使用中,我们可能会遇到一些意料之外的问题,比如构建任务执行失败,这包括编译错误、打包失败或是测试未通过等。嘿,兄弟!这篇好东西是为你准备的,咱们要一起深度探索这个话题,从发现问题开始,一路找寻解决之道,让你在Gradle构建的路上畅通无阻,轻松解开那些可能让你头疼的谜题。跟上我,咱们一起玩转代码世界! 问题识别:理解构建失败的信号 在 Gradle 中,构建失败通常伴随着具体的错误信息,这些信息是解决问题的关键线索。例如: groovy FAILURE: Build failed with an exception. What went wrong: Could not resolve all files for configuration ':app:releaseClasspath'. 这段错误信息告诉我们,Gradle 在尝试构建应用时遇到了无法解析所有指定的类路径文件的问题。这种失败可能是由于依赖冲突、版本不兼容或是网络问题导致的。 分析原因:深入问题的核心 构建失败的原因多种多样,以下是一些常见的原因及其分析: - 依赖冲突:项目中多个模块或外部库之间存在版本冲突。 - 版本不兼容:依赖的某个库的版本与项目本身或其他依赖的版本不匹配。 - 网络问题:Gradle 无法从远程仓库下载所需的依赖,可能是由于网络连接问题或远程服务器访问受限。 - 配置错误:Gradle 的构建脚本中可能存在语法错误或逻辑错误,导致构建过程无法正常进行。 解决策略:逐步排查与修复 面对构建失败的情况,我们可以采取以下步骤进行排查与修复: 1. 检查错误日志 仔细阅读错误信息,了解构建失败的具体原因。 2. 清理缓存 使用 gradlew clean 命令清除构建缓存,有时候缓存中的旧数据可能导致构建失败。 3. 更新依赖 检查并更新所有依赖的版本,确保它们之间不存在冲突或兼容性问题。 4. 调整网络设置 如果错误信息指向网络问题,尝试更换网络环境或调整代理设置。 5. 验证构建脚本 审查 .gradle 文件夹下的 build.gradle 或 build.gradle.kts 文件,确保没有语法错误或逻辑上的疏漏。 6. 使用调试工具 利用 Gradle 提供的诊断工具或第三方工具(如 IntelliJ IDEA 的 Gradle 插件)来辅助定位问题。 示例代码:实践中的应用 下面是一个简单的示例,展示了如何在 Gradle 中配置依赖管理,并处理可能的构建失败情况: groovy plugins { id 'com.android.application' version '7.2.2' apply false } android { compileSdkVersion 31 buildToolsVersion "32.0.0" defaultConfig { applicationId "com.example.myapp" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 31 versionCode 1 versionName "1.0" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.4.2' implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0' } // 简单的构建任务配置,用于演示 task checkDependencies(type: Check) { description = 'Checks dependencies for any issues.' classpath = configurations.compile.get() } 在这个示例中,我们定义了一个简单的 Android 应用项目,并添加了对 AndroidX 库的基本依赖。哎呀,你这项目里的小伙伴们都还好吗?对了,咱们有个小任务叫做checkDependencies,就是专门用来查一查这些小伙伴之间是不是有啥不和谐的地方。这事儿挺重要的,就像咱们定期体检一样,能早点发现问题,比如某个小伙伴突然闹脾气不干活了,或者新来的小伙伴和老伙计们不太合拍,咱都能提前知道,然后赶紧处理,不让事情闹得更大。所以,这个checkDependencies啊,其实就是咱们的一个小预防针,帮咱们防患于未然,确保项目运行得顺溜溜的! 结语 构建过程中的挑战是编程旅程的一部分,它们不仅考验着我们的技术能力,也是提升解决问题技巧的机会。通过细致地分析错误信息、逐步排查问题,以及灵活运用 Gradle 提供的工具和资源,我们可以有效地应对构建失败的挑战。嘿!兄弟,听好了,每次你栽跟头,那都不是白来的。那是你学习、进步的机会,让咱对这个叫 Gradle 的厉害构建神器用得更溜,做出超级棒的软件产品。别怕犯错,那可是通往成功的必经之路!
2024-07-29 16:10:49
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冬日暖阳
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USE mybatis; [sql] view plaincopy print? create table t_user ( user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_name varchar(20) not null, user_age varchar(20) not null, PRIMARY KEY (user_id) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 我们先看一下项目的完整目录,再继续下面的内容 第二步:添加jar包 对于下面代码的内容,我们就不再一一贴出来,只是把最重要的内容贴出来,大家可以下载源码。 第三步:创建model 创建一个model包并在其下创建一个User.Java文件。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.model; / 用户 @author liang / public class User { private int id; private String age; private String userName; public User(){ super(); } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getAge() { return age; } public void setAge(String age) { this.age = age; } public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public User(int id, String age, String userName) { super(); this.id = id; this.age = age; this.userName = userName; } } 第四步:创建DAO接口 创建一个包mapper,并在其下创建一个UserMapper.java文件作为DAO接口。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.mapper; import java.util.List; import com.tgb.model.User; public interface UserMapper { void save(User user); boolean update(User user); boolean delete(int id); User findById(int id); List<User> findAll(); } 第五步:实现DAO接口 在dao包下创建一个UserMapper.xml文件作为上一步创建的DAO接口的实现。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <!-- namespace:必须与对应的接口全类名一致 id:必须与对应接口的某个对应的方法名一致 --> <mapper namespace="com.tgb.mapper.UserMapper"> <insert id="save" parameterType="User"> insert into t_user(user_name,user_age) values({userName},{age}) </insert> <update id="update" parameterType="User"> update t_user set user_name={userName},user_age={age} where user_id={id} </update> <delete id="delete" parameterType="int"> delete from t_user where user_id={id} </delete> <!-- mybsits_config中配置的alias类别名,也可直接配置resultType为类路劲 --> <select id="findById" parameterType="int" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user where user_id={id} </select> <select id="findAll" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user </select> </mapper> 这里对这个xml文件作几点说明: 1、namespace必须与对应的接口全类名一致。 2、id必须与对应接口的某个对应的方法名一致即必须要和UserMapper.java接口中的方法同名。 第六步:Mybatis和Spring的整合 对于Mybatis和Spring的整合是这篇博文的重点,需要配置的内容在下面有详细的解释。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-4.0.xsd"> <!-- 1. 数据源 : DriverManagerDataSource --> <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"> <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis" /> <property name="username" value="root" /> <property name="password" value="123456" /> </bean> <!-- 2. mybatis的SqlSession的工厂: SqlSessionFactoryBean dataSource:引用数据源 MyBatis定义数据源,同意加载配置 --> <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> <property name="configLocation" value="classpath:config/mybatis-config.xml" /> </bean> <!-- 3. mybatis自动扫描加载Sql映射文件/接口 : MapperScannerConfigurer sqlSessionFactory basePackage:指定sql映射文件/接口所在的包(自动扫描) --> <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer"> <property name="basePackage" value="com.tgb.mapper"></property> <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"></property> </bean> <!-- 4. 事务管理 : DataSourceTransactionManager dataSource:引用上面定义的数据源 --> <bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> </bean> <!-- 5. 使用声明式事务 transaction-manager:引用上面定义的事务管理器 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="txManager" /> </beans> 第七步:mybatis的配置文件 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> <!-- 实体类,简称 -设置别名 --> <typeAliases> <typeAlias alias="User" type="com.tgb.model.User" /> </typeAliases> <!-- 实体接口映射资源 --> <!-- 说明:如果xxMapper.xml配置文件放在和xxMapper.java统一目录下,mappers也可以省略,因为org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean默认会去查找与xxMapper.java相同目录和名称的xxMapper.xml --> <mappers> <mapper resource="com/tgb/mapper/userMapper.xml" /> </mappers> </configuration> 总结 Mybatis和Spring的集成相对而言还是很简单的,祝你成功。 源码下载:SpringMVC+Spring4+Mybatis3 下篇博文我们将Hibernate和Mybatis进行一下详细的对比。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/konglongaa/article/details/51706991。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-05 11:56:25
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c++
...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!
2025-03-25 15:39:59
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幽谷听泉_
Kafka
...递员一样,能保证你的信息无论去哪儿,都能安全无误地送达。这背后有个秘密武器,那就是消息持久化和高可用性机制。就像是在每个包裹上都贴了个追踪标签,不管遇到啥情况,都能找到它的踪迹。这样一来,无论是你发的信息还是数据,都能稳稳当当地到达目的地,不用担心会迷路或者丢失。这不就是咱们想要的安全可靠嘛!哎呀,你知道吗?在咱们实际操作的时候,有时候会遇到一些出乎意料的小麻烦。比如说,“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”,这句看起来就挺专业的,但其实就是告诉我们,系统在处理数据时遇到了点小问题,可能是某个部分的状态不对劲了。得赶紧找找是哪里出了岔子,然后对症下药,把这个问题解决掉。毕竟,咱们的系统就像个大家庭,每个成员都得好好配合,才能顺畅运行啊!本文旨在深入探讨这一问题的原因、解决方法以及预防措施。 二、问题解析 理解“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState” 当我们在Kafka的日志中看到这个错误信息时,通常意味着生产者组的日志分区或日志段的状态不正常。这可能是由于多种原因导致的,包括但不限于: - 日志段损坏:Kafka在存储消息时,会将其分割成多个日志段(log segments)。哎呀,你猜怎么着?如果某个日志段因为存储的时候出了点小差错,或者是硬件哪里有点小故障,那可就有可能导致一些问题冒出来!就像是你家电脑里的文件不小心被删了,或者硬盘突然罢工了,结果你得花时间去找回丢失的信息,这事儿在日志里也可能会发生。所以,咱们得好好照顾这些数据,别让它们乱跑乱跳,对吧? - 日志清理策略冲突:Kafka的默认配置可能与特定场景下的需求不匹配,例如日志清理策略设置为保留时间过短或日志备份数量过多等,都可能导致日志段状态异常。 - 生产者组管理问题:生产者组内部的成员管理不当,或者组内成员的增加或减少频繁,也可能引发这种状态的错误。 三、代码示例 如何检测和修复问题 为了更直观地理解这个问题及其解决方法,下面我们将通过一些简单的代码示例来演示如何在Kafka环境中检测并修复这类问题。 示例代码1:检查和修复日志段状态 首先,我们需要使用Kafka提供的命令行工具kafka-log-consumer来检查日志段的状态。以下是一个基本的命令示例: bash 连接到Kafka集群 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name 检查特定日志段的状态 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --log-segment-state INVALID 如果发现特定日志段的状态为“INVALID”,可以尝试使用kafka-log-cleaner工具来修复问题: bash 启动日志清理器,修复日志段 bin/kafka-log-cleaner.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --repair 示例代码2:调整日志清理策略 对于日志清理策略的调整,可以通过修改Kafka配置文件server.properties来实现。以下是一个示例配置,用于延长日志段的保留时间: properties 延长日志段保留时间 log.retention.hours=24 确保在进行任何配置更改后,重启Kafka服务器以使更改生效: bash 重启Kafka服务器 service kafka-server-start.sh config/server.properties 四、最佳实践与预防措施 为了预防“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”错误的发生,建议采取以下最佳实践: - 定期监控:使用Kafka监控工具(如Kafka Manager)定期检查集群状态,特别是日志清理和存储情况。 - 合理配置:根据实际业务需求合理配置Kafka的参数,如日志清理策略、备份策略等,避免过度清理导致数据丢失。 - 容错机制:设计具有高容错性的生产者和消费者逻辑,能够处理临时网络中断或其他不可预测的错误。 - 定期维护:执行定期的集群健康检查和日志清理任务,及时发现并解决问题。 五、结语 从失败到成长 面对“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”这样的问题,虽然它可能会带来暂时的困扰,但正是这些挑战促使我们深入理解Kafka的工作机制和最佳实践。哎呀,学着怎么识别问题,然后把它们解决掉,这事儿可真挺有意思的!不仅能让你的电脑或者啥设备运行得更稳当,还不停地长本事,就像个技术侦探一样,对各种情况都能看得透透的。这不是简单地提升技能,简直是开挂啊!记住,每一次挑战都是成长的机会,让我们在技术的道路上不断前行。
2024-08-28 16:00:42
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春暖花开
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2023-03-25 09:18:50
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Kylin
...棒哒!这背后涉及到的技术细节可多了去了,比如索引优化、查询语句的编写技巧,还有就是数据库配置的调整,每一步都得精心设计,才能让整个系统运行得既高效又稳定。所以,这不仅仅是个理论问题,更是一场实战演练,考验的是咱们对数据库知识的掌握和运用能力呢!本文将带你一起揭开这个谜题的面纱,从理论到实践,全方位解析Kylin与MySQL联接优化的关键点。 二、理论基础 理解Kylin与MySQL的联接机制 在深入讨论优化策略之前,我们首先需要理解两者之间的基本联接机制。Kylin是一个基于Hadoop的列式存储OLAP引擎,它通过预先计算并存储聚合数据来加速查询速度。而MySQL作为一个广泛使用的SQL数据库管理系统,提供了丰富的查询语言和存储能力。嘿,兄弟!你听过数据联接这事儿吗?它通常在咱们把数据从一个地方搬进另一个地方或者在查询数据的时候出现。就像拼图一样,对了,就是那种需要精准匹配才能完美组合起来的拼图。用对了联接策略,那操作效率简直能嗖的一下上去,比火箭还快呢!所以啊,小伙伴们,别小瞧了这个小小的联接步骤,它可是咱们大数据处理里的秘密武器! 三、策略一 优化联接条件 实践示例: sql -- 原始查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id; -- 优化后的查询语句 SELECT FROM kylin_table JOIN mysql_table ON kylin_table.id = mysql_table.id AND kylin_table.date >= '2023-01-01' AND kylin_table.date <= '2023-12-31'; 通过在联接条件中加入过滤条件(如时间范围),可以减少MySQL服务器需要处理的数据量,从而提高联接效率。 四、策略二 利用索引优化 实践示例: 在MySQL表上为联接字段创建索引,可以大大加速查询速度。同时,在Kylin中,确保相关维度的列已经进行了适当的索引,可以进一步提升性能。 sql -- MySQL创建索引 CREATE INDEX idx_kylin_table_id ON kylin_table(id); -- Kylin配置维度索引 id long true 通过这样的配置,不仅MySQL的查询速度得到提升,Kylin的聚合计算也更加高效。 五、策略三 批量导入与增量更新 实践示例: 对于大型数据集,考虑使用批量导入策略,而不是频繁的增量更新。哎呀,你瞧,咱们用批量导入这招,就像是给MySQL服务器做了一次减压操,让它不那么忙碌,喘口气。同时,借助Kylin的离线大法,我们就能让那些实时查询快如闪电,不拖泥带水。这样一来,不管是数据处理还是查询速度,都大大提升了,用户满意度也蹭蹭往上涨呢! bash 批量导入脚本示例 $ hadoop fs -put data.csv /input/ $ bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE kylin_table;" 六、策略四 优化联接模式 选择合适的联接模式(如内联接、外联接等)对于性能优化至关重要。哎呀,你得知道,在咱们实际干活的时候,选对了数据联接的方式,就像找到了开锁的金钥匙,能省下不少力气,避免那些没必要的数据大扫荡。比如说,你要是搞个报表啥的,用对了联接方法,数据就乖乖听话,找起来快又准,省得咱们一个个文件翻,一个个字段找,那得多费劲啊!所以,挑对工具,效率就是王道! 实践示例: 假设我们需要查询所有在特定时间段内的订单信息,并且关联了用户的基本信息。这里,我们可以使用内联接: sql SELECT FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 七、总结与展望 通过上述策略的实施,我们能够显著提升Kylin与MySQL联接操作的性能。哎呀,你知道优化数据库操作这事儿,可真是个门道多得很!比如说,调整联接条件啊,用上索引来提速啊,批量导入数据也是一大妙招,还有就是选对联接方式,这些小技巧都能让咱们的操作变得顺畅无比,响应速度嗖嗖的快起来。就像开车走高速,不堵车不绕弯,直奔目的地,那感觉,爽歪歪!哎呀,随着咱手里的数据越来越多,就像超市里的货物堆积如山,技术这玩意儿也跟咱们的手机更新换代一样快。所以啊,要想让咱们的系统运行得又快又好,就得不断调整和改进策略。就像是给汽车定期加油、保养,让它跑得既省油又稳定。这事儿,可得用心琢磨,不能偷懒!未来,随着更多高级特性如分布式计算、机器学习集成等的引入,Kylin与MySQL的联接优化将拥有更广阔的应用空间,助力数据分析迈向更高层次。
2024-09-20 16:04:27
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百转千回
Kotlin
...:Kotlin在现代软件开发中的角色与挑战 在软件开发的广阔领域中,Kotlin作为一种功能强大且类型安全的编程语言,以其简洁的语法和对Java生态系统的兼容性,吸引了众多开发者。随着技术的不断进步,开发者们面临的挑战也日益多样化,其中之一便是如何在日益复杂的项目中有效地管理和处理参数错误。本文旨在探讨Kotlin在现代软件开发中的角色与挑战,特别是在面对非法参数异常时的应对策略和最佳实践。 Kotlin的角色与优势 Kotlin的出现,旨在解决Java语言的一些局限性,如静态类型检查、更清晰的语法、以及更好的控制流处理。在现代软件开发中,Kotlin不仅被用于构建原生Android应用,还在企业级应用、Web服务、后端开发等领域找到了自己的位置。它的类型安全性有助于减少运行时错误,使得开发过程更加高效和可靠。 面对非法参数的挑战 尽管Kotlin在设计上注重类型安全,但在实际开发中,非法参数异常仍然可能因各种原因发生,如用户输入错误、配置文件解析错误、或数据传输过程中的数据类型不匹配等。这些问题不仅影响用户体验,还可能导致应用崩溃或产生不可预测的行为。 应对策略与最佳实践 1. 输入验证:在接收外部输入时,实施严格的数据验证,确保所有参数符合预期的类型和格式。使用Kotlin的类型系统和模式匹配特性,可以实现简洁而强大的验证逻辑。 2. 类型转换与异常处理:合理利用Kotlin的类型转换和异常处理机制,如as?操作符和try-catch块,优雅地处理类型不匹配或转换失败的情况。 3. 依赖注入:采用依赖注入(DI)模式可以降低组件间的耦合度,使得在不同环境中复用代码更加容易,同时也便于进行测试和调试。 4. 单元测试与集成测试:通过编写针对不同场景的单元测试和集成测试,可以在开发早期发现并修复非法参数相关的错误,提高代码质量和稳定性。 5. 代码审查与持续集成:引入代码审查流程和自动化持续集成/持续部署(CI/CD)工具,可以帮助团队成员及时发现潜在的代码问题,包括非法参数异常的处理。 结论 在面对非法参数异常等挑战时,Kotlin提供了丰富的工具和机制,帮助开发者构建健壮、可维护的应用。通过采用上述策略和最佳实践,不仅可以有效减少错误的发生,还能提升代码的可读性和可维护性。随着Kotlin在更多领域的广泛应用,未来在处理类似问题时,开发者将能够更好地利用语言特性,实现更高的开发效率和产品质量。
2024-09-18 16:04:27
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追梦人
Hadoop
...框架,由Apache软件基金会开发,主要用于大规模数据集的处理。在文章语境中,Hadoop作为背景介绍,是支撑HBase和NoSQL数据库集成的基础平台,提供了高效的大规模数据处理能力。 名词 , NoSQL数据库。 解释 , NoSQL(Not Only SQL)数据库是一种非关系型数据库管理系统,不遵循传统的关系型数据库的范式约束。在文章中,NoSQL数据库与HBase一起被提及,作为大数据处理场景下的数据存储和查询解决方案,它们共同展示了在处理非结构化和半结构化数据方面的灵活性和高效性。 名词 , 实时数据处理。 解释 , 实时数据处理是指在数据产生后立即进行处理的过程,以便快速获取最新信息或做出实时决策。在文章的上下文中,实时数据处理与HBase的集成被提到,说明了HBase如何与其他系统(如流处理系统)结合,以实现数据的即时分析和决策支持,体现了大数据技术在现代业务运营中的时效性需求。
2024-08-10 15:45:14
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柳暗花明又一村
SpringBoot
...密算法保护上传文件的传输和存储过程中的数据安全,确保用户隐私得到充分保护。 性能优化与扩展性 在高并发环境下,文件上传服务的性能优化至关重要。通过负载均衡、缓存机制和异步处理机制,可以显著提升服务响应速度和处理能力。此外,利用微服务架构原则,将文件上传服务与其他服务解耦,实现服务的独立部署和水平扩展,能够有效应对突发的高流量场景。 用户体验提升 在注重功能实现的同时,提升用户体验同样不可忽视。提供直观的文件上传界面、实时进度反馈、以及友好的错误提示,都能大大增强用户的满意度。通过集成云存储服务(如Amazon S3、Google Cloud Storage),不仅可以减轻服务器压力,还能够提供更稳定、更快的上传和下载服务。 法规遵从性 随着全球数据保护法规的日益严格,确保文件上传服务符合相关法律法规要求成为企业必须面对的挑战。例如,GDPR(欧盟通用数据保护条例)、HIPAA(美国健康保险流通与责任法案)等法规对企业数据处理和保护有明确要求。在设计和实施文件上传功能时,应充分考虑这些法规的影响,确保数据的收集、存储、处理和传输均符合法律规范。 结论 综上所述,实现高效、安全的文件上传功能需要综合考虑安全性、性能、用户体验和法规遵从性等多个维度。在Spring Boot框架下,通过采用现代安全措施、优化服务性能、提升用户体验并遵循相关法规,企业可以构建出既强大又合规的文件上传系统,满足当前及未来业务发展的需求。随着技术的不断进步和行业标准的更新,持续关注最新实践和趋势,将有助于保持系统的先进性和竞争力。
2024-09-12 16:01:18
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寂静森林
Spark
...日志记录的重要性 在软件开发领域,尤其是大规模数据处理项目中,如使用Apache Spark构建的分布式计算框架,日志记录成为了不可或缺的一部分。哎呀,这些家伙可真是帮了大忙了!它们就像是你编程时的私人侦探,随时盯着你的代码,一有风吹草动就给你报信。特别是当你遇上疑难杂症,它们能迅速揪出问题所在,就像医生找病因一样专业。有了它们,找bug、修bug的过程变得快捷又高效,简直就像开了挂一样爽快!哎呀,咱们这篇文章啊,就是要好好聊聊在Spark这个超级棒的大数据处理工具里,咱们可能会遇到的各种小麻烦,还有呢,怎么用那些日志记录来帮咱们找到问题的根儿。你想象一下,就像你在厨房里做饭,突然发现菜炒糊了,这时候你就会看看锅底,找找是火开太大了还是调料放多了,对吧?这文章呢,就是想教你用同样的方法,在大数据的世界里,通过查看日志,找出你的Spark程序哪里出了问题,然后迅速解决它,让一切恢复正常。是不是听起来既实用又有趣?咱们这就开始吧! 二、Spark错误类型概述 Spark应用程序可能遭遇多种错误类型,从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来,为后续分析提供依据。下面,我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先,让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时,如果输入文本文件过大,可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因(OutOfMemoryError: Java heap space),并提供了关键细节,包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题,可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别(如INFO、DEBUG)可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
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秋水共长天一色
Kibana
...除那些不再需要的垃圾信息。这不仅能够节省宝贵的存储资源,还能提高系统的运行效率。所以,今天咱们就来深入探讨一下,如何在Kibana中搞定这个事儿! --- 2. 数据保留策略是什么?为什么要用它? 2.1 什么是数据保留策略? 简单来说,数据保留策略就是定义数据的生命周期。比如说,“只留最近30天的记录”,或者是“超过一年的就自动清掉”。你可以根据业务需求灵活设置这些规则。 2.2 为什么我们需要它? 想象一下,如果你是一家电商平台的数据分析师,每天都会生成大量的日志文件。这些日志里可能包含了用户的购买记录、浏览行为等重要信息。不过呢,日子一长啊,那些早期的日志就变得没啥分析的意义了,反而是白白占着磁盘空间,挺浪费的。这时候,数据保留策略就能帮你解决这个问题。 再比如,如果你是一家医院的IT管理员,医疗设备产生的监控数据可能每秒都在增加。要是不赶紧把那些旧数据清理掉,系统非但会变得越来越卡,还可能出大问题,甚至直接“翻车”!所以,合理规划数据的生命周期是非常必要的。 --- 3. 如何在Kibana中设置数据保留策略? 接下来,咱们进入正题——具体操作步骤。相信我,这并不复杂,只要跟着我的节奏走,你一定能学会! 3.1 第一步:创建索引模式 首先,我们需要确保你的数据已经被正确地存储到Elasticsearch中,并且可以通过Kibana访问。如果还没有创建索引模式,可以按照以下步骤操作: bash 登录Kibana界面 1. 点击左侧菜单栏中的“Management”。 2. 找到“Stack Management”部分,点击“Index Patterns”。 3. 点击“Create index pattern”按钮。 4. 输入你的索引名称(例如 "logstash-"),然后点击“Next step”。 5. 选择时间字段(通常是@timestamp),点击“Create index pattern”完成配置。 > 思考点:这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范,后续可能会导致数据无法正确筛选哦! 3.2 第二步:设置索引生命周期策略 接下来,我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分,直接决定了数据的保留方式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 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!
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
JSON
...等号:一场误会引发的技术冒险 1. 引言 为什么我们要聊这个? 大家好啊!今天咱们聊聊一个看似简单却可能让人抓狂的话题——JSON解析中冒号变等号的问题。你说这话是不是觉得有点愣?对啊,这种感觉太正常了,特别是你头一回碰见JSON的时候,心里肯定在想:“这是啥东东?”我当年也是懵懵懂懂地开始学编程,结果一不小心就踩进了这个坑里。所以今天想跟大家聊聊我的经历,顺便给大家分享一些解决办法。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。但有时候,这个格式会因为某些小细节而让人头疼不已。哎呀,就拿这个来说吧,你辛辛苦苦敲了一段看着特别标准的JSON数据,结果程序一跑直接给你来个“格式错误”,整得你一头雾水。最后扒拉开一看,嘿,好家伙,罪魁祸首竟然是那个该死的冒号被你手滑打成了等号!哎呀,这种错误简直让人哭笑不得! 不过呢,别担心,今天我会带着大家一起深入探讨这个问题,看看为什么会发生这样的事情,以及如何避免类似的情况再次发生。咱们一起揭开这场“冒号变等号”的谜团吧! --- 2. 什么是JSON?它的基本结构长什么样? 首先,咱们得搞清楚JSON到底是什么。简单来说,JSON是一种用来存储和传输数据的格式。你可以把它想象成一种“万能语言”,不管是搞前端的还是做后端的,大家都能用JSON来互相“说话”、传递信息。 JSON的基本结构其实非常简单,主要由两种元素组成: - 键值对:用冒号:分隔,左边是键(key),右边是值(value)。比如"name": "Alice"。 - 数组:用方括号[]包裹起来的一组值,可以是字符串、数字、布尔值或者嵌套的JSON对象。例如[1, 2, 3]。 示例代码: json { "name": "Alice", "age": 25, "isStudent": false, "courses": ["Math", "Science"] } 这段JSON数据描述了一个学生的信息。你看,整个结构清晰明了,只需要一点点耐心就能读懂。不过嘛,要是这儿的冒号不小心打成了等号=,那整个JSON结构可就直接“翻车”了,啥也跑不出来了!不信的话,咱们试试看。 --- 3. 冒号变等号 一个让人崩溃的小错误 说到冒号变等号,我真的有一肚子的话要说。记得有一次,我在调试一个API接口时,发现返回的数据总是出错。百思不得其解之后,我才意识到问题出在JSON格式上。原来是我手滑,把某个键值对中的冒号写成了等号。 错误示例: json { "name=Alice", "age=25", "isStudent=false", "courses=[Math, Science]" } 看到这里,你是不是也觉得特别别扭?没错,这就是典型的JSON格式错误。正常情况下,JSON中的键值对应该用冒号分隔,而不是等号。等号在这里根本不起作用,会导致整个JSON对象无法被正确解析。 那么问题来了,为什么会有人犯这样的错误呢?我觉得主要有以下几点原因: 1. 疏忽大意 有时候我们写代码太赶时间,注意力不够集中,结果就出现了这种低级错误。 2. 习惯差异 有些人可能来自其他编程语言背景,习惯了用等号作为赋值符号,结果不自觉地把这种习惯带到了JSON中。 3. 工具误导 有些文本编辑器或者IDE可能会自动补全等号,如果没有及时检查,就容易出错。 --- 4. 如何优雅地处理这种错误? 既然知道了问题所在,接下来就是解决问题的时候啦!别急,咱们可以从以下几个方面入手: 4.1 检查与验证 首先,最直接的办法就是仔细检查你的JSON数据。如果怀疑有问题,可以使用在线工具进行验证。比如著名的[JSONLint](https://jsonlint.com/),它可以帮你快速找出格式错误的地方。 4.2 使用正确的编辑器 选择一款适合的代码编辑器也很重要。像VS Code这样的工具不仅支持语法高亮,还能实时检测JSON格式是否正确。如果你发现等号突然冒出来,编辑器通常会立即提醒你。 4.3 编写自动化测试 对于经常需要处理JSON数据的项目,建议编写一些自动化测试脚本来确保数据格式无误。这样即使出现错误,也能第一时间发现并修复。 示例代码:简单的JSON验证函数 python import json def validate_json(data): try: json.loads(data) print("JSON is valid!") except ValueError as e: print(f"Invalid JSON: {e}") 测试用例 valid_json = '{"name": "Alice", "age": 25}' invalid_json = '{"name=Alice", "age=25"}' validate_json(valid_json) 输出: JSON is valid! validate_json(invalid_json) 输出: Invalid JSON: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) --- 5. 总结 保持警惕,远离坑点 好了,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,希望大家对JSON解析中的冒号变等号问题有了更深刻的认识。嘿,听好了,这事儿可别小瞧了!哪怕就是一个不起眼的小标点,都有可能让整套系统“翻车”。细节这东西啊,就像是搭积木,你要是漏掉一块或者放歪了,那整个塔就悬乎了。所以呀,千万别觉得小地方无所谓,它们往往是关键中的关键! 最后,我想说的是,学习编程的过程就是不断踩坑又爬出来的旅程。遇到问题不可怕,可怕的是我们不去面对它。只要多加练习,多积累经验,相信每个人都能成为高手!加油吧,小伙伴们! 如果你还有其他疑问,欢迎随时来找我讨论哦~咱们下次再见啦!
2025-03-31 16:18:15
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半夏微凉
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...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。 你知道程序员、高级程序员、架构师、技术经理、技术总监之间有什么区别吗?他们的工作职责又是什么? 小编带大家了解一下,不同等级的程序员之间到底有什么差别。 程序员 程序员,英文名coder/programmer,大家常自嘲叫码农的阶段。这个角色职责是把需求或产品实现为用户可用的软件产品。 此职位为执行级别。另外因为经验较少,一般需要求助别人,或与别人一起完(ban)成(zhuan)一个任务。 此阶段大概要经历3年,程序员的职责如下: 1、对项目经理负责,负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施。 2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通,保持良好的客户关系。 3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。 4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。 5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况,并根据实际情况提出改进建议。 6、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。 高级程序员 高级程序员学名,工程师。 到了这个level,英文名可改叫做 engineer 或 developer。此时你的功力开始增强,这与你平时的积累努力是分不开的,祝贺你~ 此时的你不仅可以完成任务,开始注重代码的质量,能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计,承担完成较为复杂的技术,能有效的自我管理,有帮助别人快速解决问题(trouble shooting)的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验,中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛,碰到天花板+彷徨期,或者你打心眼里不在喜欢编程,可尝试转为其它角色,如产品经理,售前售后支持等岗位,也不失为好选择。 当我们熬过这段儿,就会“山随平野尽,江入大荒流“,渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现,你是团队中的”大手“,遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以,一个高级程序员,他的职责很清晰: 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别,想必你已经学会降龙十八掌,可登堂入世,成为一位准(lao)专(you)家(tiao)。 我们大喊声:“单打独斗,老衲谁也不惧!“,遂开始领导一众技术高手,指点武功,来设计和完成一个系统,大多是分布式,高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案,主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类: 可能每条产品线都设置了架构师,也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供,所以架构师也是有所不同的,其分类如下: 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下: 1、需求分析:“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场,产品等的需求,确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一,提升技术负债意识,提供技术选项,风险预判,工期等解决方案。 2、架构设计:在产品功能中抽取中非功能的需求,由关键需求变成概念型架构。列出功能树,分层治之,如用户界面层、系统交互层,数据管理层。达成高扩展,高可用,高性能,高安全,易运维,易部署,易接入等能力。 3、功能设计与实现:对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类,接口实现,应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程,你已经到达经理的层次了。如今的你,需要不断提高领导力,需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信,在工作中显示自己的功力,给讲话增添力量。如:“本次项目虽然有很大的困难,我们也需苦战到底。当然示先垂范,身先士卒,方能成功!” 技术经理有时候也可能叫系统分析员,一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作,如果说项目经理是总统,那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的,有些公司项目经理是不管技术团队的,只做需求、进度和同客户沟 通,那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了,这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说,着重于技术方面,你需要知道某种功能用哪些技术合 适,需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时,技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起,因为人们也都有解决问题的能力,更需要有以下的能力与责任: 1、任务管理:开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理:代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升:代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升:招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人,有多条产品线或业务量很大,这时已经有多个技术经理在负责每个业务,这时需要一位技术总监。 主要职责: 1、组建平台研发部,与架构师共建软件公共平台,方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语:我们相信,每个人都能成为IT大神。现在开始,找个师兄带你入门,让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈:784783012,里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效,游戏,插件封装,设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理,送给每一位前端小伙伴。 最新技术,与企业需求同步。好友都在里面学习交流,每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击:前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-10 13:13:48
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"