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Spark应用程序执行时出现错误的日志记录：一个深入探索 一、引言 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。

...tion。 java import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; import java.io.IOException; public class TokenStreamDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建 RAMDirectory 实例 Directory directory = new RAMDirectory(); // 初始化 IndexWriterConfig IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 创建 IndexWriter 并初始化索引 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档至索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是一个测试文档，用于演示 Lucene 的 TokenStream 功能。", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); writer.addDocument(doc); // 关闭 IndexWriter writer.close(); // 创建 IndexReader IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); // 使用 IndexSearcher 查找文档 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 获取 TokenStream 对象 org.apache.lucene.search.IndexSearcher.SearchContext context = searcher.createSearchContext(); org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer analyzer = new org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer(Version.LATEST); org.apache.lucene.analysis.TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", context.reader().getTermVector(0, 0).getPayload().toString()); // 检查是否有异常抛出 while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.println("Token: " + tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class).toString()); } // 关闭 TokenStream 和 IndexReader tokenStream.end(); reader.close(); } } 在这段代码中，我们首先创建了一个 RAMDirectory，并使用它来构建一个索引。接着，我们添加了一个包含测试文本的文档到索引中。之后，我们创建了 IndexSearcher 来搜索文档，并使用 StandardAnalyzer 来创建 TokenStream。在循环中，我们逐个输出令牌，直到遇到 EOFException，这通常意味着已经到达了文本的末尾。 第二部分：深入分析 EOFException 的原因与解决策略 在实际应用中，EOFException 通常意味着 TokenStream 已经到达了文本的结尾，这可能是由于以下原因： - 文本过短：如果输入的文本长度不足以产生足够的令牌，TokenStream 可能会过早地报告结束。 - 解析问题：在复杂的文本结构下，解析器可能未能正确地分割文本，导致部分文本未被识别为有效的令牌。 为了应对这种情况，我们可以采取以下策略： - 增加文本长度：确保输入的文本足够长，以生成多个令牌。 - 优化解析器配置：根据特定的应用场景调整分析器的配置，例如使用不同的分词器（如 CJKAnalyzer）来适应不同语言的需求。 - 错误处理机制：在代码中加入适当的错误处理逻辑，以便在遇到 EOFException 时进行相应的处理，例如记录日志、提示用户重新输入更长的文本等。 结语：拥抱挑战，驾驭全文检索 面对 org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream 这样的挑战，我们的目标不仅仅是解决问题，更是通过这样的经历深化对 Lucene 工作原理的理解。哎呀，你猜怎么着？咱们在敲代码、调参数的过程中，不仅技术越来越溜，还能在处理那些乱七八糟的数据时，感觉自己就像个数据处理的小能手，得心应手的呢！就像是在厨房里，熟练地翻炒各种食材，做出来的菜品色香味俱全，让人赞不绝口。编程也是一样，每一次的实践和调试，都是在给我们的技能加料，让我们的作品越来越美味，越来越有营养！嘿！兄弟，听好了，每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff，咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱，掌控技术的大棒，让用户体验到最棒、最快的搜索服务，让每一次敲击键盘都能带来惊喜！ --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现，还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨，旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。

...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。 前言 相信搞Java开发的同学都经常会接触到Class类文件，了解了JVM虚拟机之后也会大量接触到class字节码，那么它到底是什么样的文件？内部由什么构成？虚拟机又是如何去识别它的？这篇文章就来学习一下Class类文件的结构。 ps：我在面试蚂蚁的时候被问到过这个问题！你没看错，面试也有可能会问。 一、什么是Class文件 Class文件又称字节码文件，一种二进制文件，它是由某种语言经过编译而来，注意这里并不一定是Java语言，还有可能是Clojure、Groovy、JRuby、Jython、Scala等，Class文件运行在Java虚拟机上。Java虚拟机不与任何一种语言绑定，它只与Class文件这种特定的二进制文件格式所关联。 虚拟机具有语言无关性，它不关心Class文件的来源是何种语言，它只关心Class文件中的内容。Java语言中的各种变量、关键字和运算符号的语义最终都是由多条字节码命名组合而成的，因此字节码命令所能提供的语义描述能力比Java语言本身更加强大。 二、Class文件的结构 虚拟机可以接受任何语言编译而成的Class文件，因此也给虚拟机带来了安全隐患，为了提供语言无关性的功能就必须做好安全防备措施，避免危险有害的类文件载入到虚拟机中，对虚拟机造成损害。所以在类加载的第二大阶段就是验证，这一步工作是虚拟机安全防护的关键所在，其中检查的步骤就是对class文件按照《Java虚拟机规范》规定的内容来对其进行验证。 1.总体结构 Class文件是一组以8位字节为基础单位的二进制流，各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在Class文件之中，中间没有添加任何分隔符，Class文件中存储的内容几乎全部是程序运行的必要数据，没有空隙存在。当遇到需要占用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。

...Linux上的ACL配置。 java // 示例代码：读取Linux ACL import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; public class AccessControlReader { public static void main(String[] args) throws IOException { Path path = new Path("/path/to/source/file"); FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到，Hadoop已经为我们封装好了相关的API，调用起来非常方便。 （2）转换为目标系统的格式 接下来，我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如，将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码：模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数，但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 （3）应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码：应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤，我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解，我准备了一个完整的案例。好啦，想象一下，我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器，而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样，不能搞错！ 4.1 准备工作 首先，确保你的开发环境中已经安装了Hadoop，并且配置好相关的依赖库。此外，还需要准备两台机器，一台装有Linux系统，另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来，我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后，我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后，将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后，你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统，并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇？ --- 五、总结与展望 通过这篇文章，我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具，更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师，不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题，还时不时敲打我们：嘿，别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊！ 未来，随着技术的发展，Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题，一起在这个充满挑战的世界里不断前行！ 加油吧，程序员们！

...方便又清晰！ java // 创建一个Kafka主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic user_events 这里的关键点在于，主题的名字要尽量简单明了，避免使用特殊字符或者空格。哎呀，这就好比你给文件夹起个特别绕口的名字，结果自己都记不住路径了，Kafka也是一样！它会根据主题的名字创建对应的文件夹结构，但要是主题名太复杂，搞不好就会在找东西的时候迷路，路径解析起来就容易出岔子啦。而且啊，主题的名字最好起得通俗易懂一点，让大伙儿一眼扫过去就明白这是干啥用的。 2.2 分区（Partition）：主题的分身术 接着说分区（Partition）。每个主题都可以被划分为多个分区，每个分区就是一个日志文件。分区的作用是什么呢？它可以提高并发性和扩展性。比如说，你有个主题叫orders（订单），你可以把它分成5个区（分区）。这样一来，不同的小伙伴就能一起开工，各自处理这些区里的数据啦！ java // 查看主题的分区信息 kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic orders 分区的数量决定了并发的上限。所以，在设计主题时，你需要仔细权衡分区数量。太多的话，管理起来麻烦；太少的话，可能无法充分利用资源。我一般会根据预计的消息量来决定分区的数量。比如说，如果一秒能收到几千条消息，那分区设成10到20个就挺合适的。毕竟分区太多太少了都不好，得根据实际情况来调，不然可能会卡壳或者资源浪费啊！ 2.3 消费者组（Consumer Group）：团队协作的秘密武器 最后，我们来说消费者组（Consumer Group）。消费者组是一组消费者的集合，它们共同消费同一个主题的消息。每个消费者组都有一个唯一的名称，这个名字同样非常重要。 java // 创建一个消费者组 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_events --group my_consumer_group 消费者组的设计理念是为了实现负载均衡和故障恢复。比如说，如果有两个小伙伴在一个小组里，系统就会帮他们自动分配任务（也就是主题的分区），这样大家就不会抢来抢去，重复干同样的活儿啦！而且呢，要是有个消费者挂掉了或者出问题了，其他的消费者就会顶上来，接手它负责的那些分区，接着干活儿，完全不受影响。 --- 3. 组织结构 Kafka的大脑与四肢 3.1 集群（Cluster）：Kafka的心脏 Kafka集群是由多个Broker组成的，Broker是Kafka的核心组件，负责存储和转发消息。一个Broker就是一个节点，多个Broker协同工作，形成一个分布式的系统。 java // 启动Kafka Broker nohup kafka-server-start.sh config/server.properties & Broker的数量决定了系统的容错能力和性能。其实啊，通常咱们都会建议弄三个Broker，为啥呢？就怕万一有个家伙“罢工”了，比如突然挂掉或者出问题，别的还能顶上，整个系统就不耽误干活啦！不过，Broker的数量也不能太多，否则会增加管理和维护的成本。 3.2 Zookeeper：Kafka的大脑 Zookeeper是Kafka的协调器，它负责管理集群的状态和配置。没有Zookeeper，Kafka就无法正常运作。比如说啊，新添了个Broker（也就是那个消息中转站），Zookeeper就会赶紧告诉其他Broker：“嘿，快看看这位新伙伴，更新一下你们的状态吧！”还有呢，要是某个分区的老大换了（Leader切换了），Zookeeper也会在一旁默默记好这笔账，生怕漏掉啥重要信息似的。 java // 启动Zookeeper nohup zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 虽然Zookeeper很重要，但它也有一定的局限性。比如，它可能会成为单点故障，影响整个系统的稳定性。因此，近年来Kafka也在尝试去掉对Zookeeper的依赖，开发了自己的内部协调机制。 3.3 日志（Log）：Kafka的四肢 日志是Kafka存储消息的地方，每个分区对应一个日志文件。嘿，这个日志设计可太聪明了！它用的是顺序写入的方法，就像一条直线往前跑，根本不用左顾右盼，写起来那叫一个快，效率直接拉满！ java // 查看日志路径 cat config/server.properties | grep log.dirs 日志的大小可以通过参数log.segment.bytes来控制。默认值是1GB，你可以根据实际情况调整。要是日志文件太大了，查个东西就像在大海捞针一样慢吞吞的；但要是弄得太小吧，又老得换新的日志文件，麻烦得很，还费劲。 --- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论，咱们来实际操作一下吧！假设我们要搭建一个简单的Kafka环境，用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先，我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包，解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来，我们创建一个名为login_logs的主题，并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后，我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息，每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了，到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章，我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛？因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧，分个区啦，还有消费者组怎么配合干活儿，这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的，真不是随便凑合出来的！ 当然，Kafka的学习之路还有很多内容需要探索，比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊，只要你把命名的规矩弄明白了，东西该怎么放也心里有数了，那你就算是走上正轨啦，成功嘛，它就已经在向你招手啦！加油吧，朋友们！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问，欢迎随时交流哦！

...t/luoyang_java/article/details/84953241。 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。 1、分布式事务出现场景 场景描述：支付宝转账余额宝 分布式事务必须满足的条件： 1、远程RPC调用，支付宝和余额宝存在接口调用 2、支付宝和余额宝使用不同的数据库 如图： 2、分布式事务解决方案 1、基于数据库XA协议的两段提交 XA协议是数据库支持的一种协议，其核心是一个事务管理器用来统一管理两个分布式数据库，如图 事务管理器负责跟支付宝数据库和余额宝数据库打交道，一旦有一个数据库连接失败，另一个数据库的操作就不会进行，一个数据库操作失败就会导致另一个数据库回滚，只有他们全部成功两个数据库的事务才会提交。 基于XA协议的两段和三段提交是一种严格的安全确认机制，其安全性是非常高的，但是保证安全性的前提是牺牲了性能，这个就是分布式系统里面的CAP理论，做任何架构的前提需要有取舍。所以基于XA协议的分布式事务并发性不高，不适合高并发场景。 2、基于activemq的解决方案 如图： 1、支付宝扣款成功时往message表插入消息 2、message表有message_id(流水id，标识夸系统的一次转账操作),status（confirm，unconfirm） 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息，表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功，回调支付宝接口修改message表状态，把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述： 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常，有可能是消费消息成功而事务操作异常，有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号，这时候activemq中的消息是删除了的，消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根，activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时，回调支付宝的消息确认接口，如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态，这时候还会被timer扫描到，又会往activemq插入消息，又会被余额宝消费一边，但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已，所以就需要有一个这样的message表，当余额宝消费时先插入message表，如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可，如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作，数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题，这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案，兼顾了安全性和并发性！ 接下来贴代码： 支付宝代码： @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID：转账的用户ID amount：转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?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:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列（Queue） --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 配置JMS模板（Queue），Spring提供的JMS工具类，它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic，false是queue，默认是false，此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> spring-dispatcher.xml <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:task="http://www.springframework.org/schema/task" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util" xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/utilhttp://www.springframework.org/schema/util/spring-util-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"><!-- 引入同文件夹下的redis属性配置文件 --><!-- 解决springMVC响应数据乱码 text/plain就是响应的时候原样返回数据--><import resource="../activemq/activemq.xml"/><!--<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:config/core/core.properties,classpath:config/redis/redis-config.properties" />--><bean id="propertyConfigurerForProject1" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"><property name="order" value="1" /><property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" /><property name="location"><value>classpath:config/core/core.properties</value></property></bean><mvc:annotation-driven><mvc:message-converters register-defaults="true"><bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes" value = "text/plain;charset=UTF-8" /></bean></mvc:message-converters></mvc:annotation-driven><!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 --><bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter" class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes"><list><value>text/html;charset=UTF-8</value></list></property></bean><!-- 开启controller注解支持 --><!-- 注：如果base-package=com.avicit 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property name="mediaTypes"><map><entry key="json" value="application/json" /><entry key="xml" value="application/xml" /><entry key="html" value="text/html" /></map></property><property name="viewResolvers"><list><bean class="org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver" /><bean class="org.springframework.web.servlet.view.UrlBasedViewResolver"><property name="viewClass" value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" /><property name="prefix" value="/" /><property name="suffix" value=".jsp" /></bean></list></property></bean><!-- 支持上传文件 --> <!-- 控制器异常处理 --><bean id="exceptionResolver"class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver"><property name="exceptionMappings"><props><prop key="java.lang.Exception">error</prop></props></property></bean><bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"><property name="driverClass"><value>${jdbc.driverClassName}</value></property><property name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan：当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。scanPeriod：设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug：当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式：%d表示日期时间，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符，否则按照句点分割。 %msg：日志消息，%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时，决定 RollingFileAppender 的行为，涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy： 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略，既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}：按天进行日志滚动 %i：当文件大小超过maxFileSize时，按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动，且maxHistory是365，则只保存最近365天的文件，删除之前的旧文件。注意，删除旧文件是，那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是，根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的，必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式：%d表示日期时间，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符，否则按照句点分割。 %msg：日志消息，%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象，也可以定义日志类型、级别name：表示匹配的logger类型前缀，也就是包的前半部分level：要记录的日志级别，包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity：作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出，false：表示只用当前logger的appender-ref，true：表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系，没有特别定义则默认为root，任何一个类只会和一个logger对应，要么是定义的logger，要么是root，判断的关键在于找到这个logger，然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID：转账的用户ID amount：转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表，把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000，也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败，农业银行转账失败！");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?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:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列（Queue） --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器（Queue），配置连接工厂，监听的目标是demoQueueDestination，监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板（Queue），Spring提供的JMS工具类，它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic，false是queue，默认是false，此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成！！！， 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群：171239762， 纯技术交流群，非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 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。

...ry;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 Mapper 接口 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Repositorypublic interface SeckillGoodsMapper extends BaseMapper<SeckillGoods> {List<SeckillGoodsVo> queryAll();} ④、service层与controller层 service: ISeckillGoodsService: package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillGoodsService extends IService<SeckillGoods> {ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll();} SeckillGoodsServiceImpl: package com.example.seckill.service.impl;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillGoodsServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillGoodsMapper, SeckillGoods> implements ISeckillGoodsService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll() {List<SeckillGoodsVo> list= seckillGoodsMapper.queryAll();return ResponseResult.success(list);} } controller: SeckillGoodsController: package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();} } 得到秒杀商品数据： 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面： 二、秒杀商品添加 1、后端：接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo：SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型：SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层：SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层：SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句： <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService： ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js： var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注：tool 是工具条事件名，test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值（也可以是表头的 event 参数对应的值）let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象（如果有的话）if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗？',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL，如果你不想让iframe出现滚动条，你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功： 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件：SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层：SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 ：goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现：goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀： 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包：SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内，序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内，序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService ： package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl ： package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品（拿名字）Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController ： package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数： 本期内容结束，下期内容更完善！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。

...一种在PC上很早就有应用，可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题： 早期的 Android 是没有 vsync 机制的，CPU 和 GPU 的配合也比较混乱，这也造成著名的 tearing 问题，即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制，但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机，也就是屏幕扫描完上一帧后的时机，这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps，所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms，不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求，越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世，相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类： 1.屏幕产生的硬件VSYNC：硬件VSYNC是一种脉冲信号，起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号，经由Binder传递给Choreographer Choreographer： 编舞者，用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调，当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程： 如何通过Choreographer计算掉帧情况：原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback，在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍，即为前后掉帧率。 使用方式如下： //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析： 有了前面几个概念，这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程： 生产者：APP方构建Surface的过程。 消费者：SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因： 接下来，我们逐个分析，看看都会有哪些原因可能造成卡顿： 1.渲染流程 1.Vsync 调度：这个是起始点，但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑，有可能造成卡顿，但是一般可能性比较小，我们也基本无法介入； 2.消息调度：主要是 doframe Message 的调度，这就是一个普通的 Handler 调度，如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延，会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理：input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑，主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 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。

...tvirt-sfc JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH JVM_OPTS="-Xms256m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m" MAVEN_OPTS="$MAVEN_OPTS -Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m" export MAVEN_OPTS JAVA_HOME CLASSPATH JVM_OPTS PATH [root@localhost ~] netstat -ntpl Active Internet connections (only servers) Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0: LISTEN 3327/sshd tcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0: LISTEN 3620/master tcp6 0 0 :::6633 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:1099 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6640 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:6644 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::8181 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:2550 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::22 ::: LISTEN 3327/sshd tcp6 0 0 :::8185 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:44601 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::33273 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 ::1:25 ::: LISTEN 3620/master tcp6 0 0 :::44444 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6653 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::39169 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::8101 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6886 ::: LISTEN 868/java openstack配置 openstack的networking-odl插件安装方式 https://docs.openstack.org/networking-odl/latest/install/installation.htmlodl-installation yum install python-networking-odl.noarch -y https://docs.openstack.org/networking-odl/latest/install/installation.htmlnetworking-odl-configuration systemctl restart neutron-server /etc/neutron/plugins/ml2 测试端口可连接性 curl -u admin:admin http://10.13.80.34:8181/controller/nb/v2/neutron/networks odl配置文件修改 etc/custom.properties ovsdb.l3.fwd.enabled=yes ovsdb.l3gateway.mac=0a:00:27:00:00:0d telnet 10.13.80.34 8181 netstat -nlp | grep 8181 telnet 127.0.0.1 8181 telnet 10.13.80.34 8181 systemctl status firewall iptables iptables -nvL iptables -F 清空iptables openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=24449ee2-b84e-493f-8d76-139ac3e4f3cd --key-name mykey provider-instance nova service-list nova show ae5e26d1-c84d-40fa-bb27-f0b46d6a7061 查看虚机详情 ovs-vsctl set Open_vSwitch 89444614-3bf8-4d7a-b3a0-df5d20b48b7a other_config={'local_ip'='192.168.56.102'} ovs-vsctl set Open_vSwitch b084eccf-b92e-470c-8dff-8549e92c2104 other_config={'local_ip'='192.168.56.122'} ovs-vsctl list interface eth0 ovs-appctl fdb/show br-int [root@rcontroller01 ~] openstack security group rule list 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe 一个神奇的命令 +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | ID | IP Protocol | IP Range | Port Range | Remote Security Group | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | 0184e6b3-4f7f-4fd5-8125-b80682e7ee48 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | 1e0bfedc-8f25-408a-9328-708113bbbc52 | icmp | 0.0.0.0/0 | | None | | 39116d39-454b-4d82-867e-bbfd3ea63182 | None | None | | None | | 4032366f-3ac9-4862-85a7-c7411a8b7678 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | dc7bc251-f0d0-456a-9102-c5b66646aa84 | tcp | 0.0.0.0/0 | 22:22 | None | | ddacf7ea-57ea-4c8a-8b68-093766284595 | None | None | | None | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ dpif/dump-flows dp 想控制端打印dp中流表的所有条目。 这个命令主要来与debugOpen Vswitch.它所打印的流表不是openFlow的流条目。 它打印的是由dp模块维护的简单的流。 如果你想查看OpenFlow条目，请使用ovs-ofctl dump-flows。dpif/del-fow dp 删除指定dp上所有流表。同上所述，这些不是OpenFlow流表。 ovs-appctl dpif/dump-flows br-int 创建网络 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider $ openstack subnet create --network provider \ --allocation-pool start=192.168.56.100,end=192.168.56.200 \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 \ --subnet-range 192.168.56.0/24 provider openstack network create selfservice $ openstack subnet create --network selfservice \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.1.1 \ --subnet-range 192.168.1.0/24 selfservice openstack router create router openstack router add subnet router selfservice openstack router set router --external-gateway provider openstack port list --router router +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | ID | Name | MAC Address | Fixed IP Addresses | Status | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | bff6605d-824c-41f9-b744-21d128fc86e1 | | fa:16:3e:2f:34:9b | ip_address='172.16.1.1', subnet_id='3482f524-8bff-4871-80d4-5774c2730728' | ACTIVE | | d6fe98db-ae01-42b0-a860-37b1661f5950 | | fa:16:3e:e8:c1:41 | ip_address='203.0.113.102', subnet_id='5cc70da8-4ee7-4565-be53-b9c011fca011' | ACTIVE | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ $ ping -c 4 203.0.113.102 创建虚机 openstack keypair list $ ssh-keygen -q -N "" $ openstack keypair create --public-key ~/.ssh/id_rsa.pub mykey openstack flavor list openstack image list openstack network list openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=27616098-0374-4ab4-95a8-b5bf4839dcf8 --key-name mykey provider-instance 网络配置 python /usr/lib/python2.7/site-packages/networking_odl/cmd/set_ovs_hostconfigs.py --ovs_hostconfigs='{ "ODL L2": { "allowed_network_types": [ "flat", "vlan", "vxlan" ], "bridge_mappings": { "provider": "br-int" }, "supported_vnic_types": [ { "vnic_type": "normal", "vif_type": "ovs", "vif_details": {} } ] }, "ODL L3": {} }' ovs-vsctl list open . [‎2019/‎1/‎16 19:09] 高正伟: ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=hostip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:remote_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl remove interface tunca7b782f232 options remote_ip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:provider_mappings=provider:br-ex ovs-vsctl set Open_vSwitch . external_ids:provider_mappings="{\"provider\": \"br-ex\"}" 清空 ovs-vsctl clear Open_vSwitch . external_ids ovs-vsctl set-manager tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl set-controller br-ex tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl del-controller br-ex sudo neutron-odl-ovs-hostconfig ovs-vsctl show ovs-vsctl add-port <bridge name> <port name> ovs-vsctl add-port br-ex enp0s10 ovs-vsctl del-port br-ex phy-br-ex ovs-vsctl del-port br-ex tun2ad7e9e91e4 重启odl后 systemctl restart openvswitch.service systemctl restart neutron-server.service systemctl stop neutron-server.service 创建虚机 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider openstack subnet create --network provider --allocation-pool start=192.168.56.2,end=192.168.56.100 --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 --subnet-range 192.168.56.0/24 provider nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id= --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id= --key-name mykey test nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id=0fe983c2-8178-403b-a00e-e8561580b210 --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 虚机可以学习到mac但是ping不通 抓包，先在虚机网卡上抓包， 然后在br-int上抓包 发现虚拟网卡上是发送了icmp请求报文的，但是br-int上没有 查看报文情况 [root@rcontroller01 ~] ovs-appctl dpif/dump-flows br-int recirc_id(0),tunnel(tun_id=0x0,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(proto=17,frag=no),udp(dst=3784), packets:266436, bytes:17584776, used:0.591s, actions:userspace(pid=4294962063,slow_path(bfd)) recirc_id(0xa0),in_port(5),ct_state(+new-est-rel-inv+trk),ct_mark(0/0x1),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:drop recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0806), packets:1, bytes:60, used:5.228s, actions:drop recirc_id(0),tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(dst=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0806), packets:0, bytes:0, used:never, actions:5 recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0800),ipv4(src=192.168.0.16,proto=1,frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:ct(zone=5004),recirc(0xa0) recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:886646, bytes:316947183, used:0.210s, flags:SFPR., actions:drop recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e,dst=fa:16:3e:7d:95:75),eth_type(0x0806),arp(sip=192.168.0.16,tip=192.168.0.5,op=1/0xff,sha=fa:16:3e:ab:ba:7e), packets:0, bytes:0, used:never, actions:userspace(pid=4294961925,controller(reason=4,dont_send=0,continuation=0,recirc_id=4618,rule_cookie=0x822002d,controller_id=0,max_len=65535)),set(tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.122,dst=192.168.56.102,ttl=64,tp_dst=4789,flags(df|key))),4 安全组设置 openstack security group rule create --proto tcp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto tcp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e openstack security group rule create --proto udp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto udp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e ovs-vsctl add-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" type=patch ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" options:peer=int-patch-ex ovs-vsctl add-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" type=patch ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" options:peer=ex-patch-int ovs-vsctl del-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl del-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl del-port br-ex enp0s9 ovs-vsctl add-port br-int enp0s9 ovs-appctl ofproto/trace 重要命令 sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 show br-int sudo ovs-appctl ofproto/trace br-int "in_port=5,ip,nw_src=192.168.0.16,nw_dst=192.168.0.5" ovs-appctl dpctl/dump-conntrack 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br-int 查看接口 sudo ovs-ofctl show br-int -O OpenFlow13 ovs常用命令 控制管理类 1.查看网桥和端口 ovs-vsctl show 1 2.创建一个网桥 ovs-vsctl add-br br0 ovs-vsctl set bridge br0 datapath_type=netdev 1 2 3.添加/删除一个端口 for system interfaces ovs-vsctl add-port br0 eth1 ovs-vsctl del-port br0 eth1 for DPDK ovs-vsctl add-port br0 dpdk1 -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 for DPDK bonds ovs-vsctl add-bond br0 dpdkbond0 dpdk1 dpdk2 \ -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 \ -- set interface dpdk2 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:02:00.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4.设置/清除网桥的openflow协议版本 ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 ovs-vsctl clear bridge br0 protocols 1 2 5.查看某网桥当前流表 ovs-ofctl dump-flows br0 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows br0 ovs-appctl bridge/dump-flows br0 1 2 3 6.设置/删除控制器 ovs-vsctl set-controller br0 tcp:1.2.3.4:6633 ovs-vsctl del-controller br0 1 2 7.查看控制器列表 ovs-vsctl list controller 1 8.设置/删除被动连接控制器 ovs-vsctl set-manager tcp:1.2.3.4:6640 ovs-vsctl get-manager ovs-vsctl del-manager 1 2 3 9.设置/移除可选选项 ovs-vsctl set Interface eth0 options:link_speed=1G ovs-vsctl remove Interface eth0 options link_speed 1 2 10.设置fail模式，支持standalone或者secure standalone(default)：清除所有控制器下发的流表，ovs自己接管 secure：按照原来流表继续转发 ovs-vsctl del-fail-mode br0 ovs-vsctl set-fail-mode br0 secure ovs-vsctl get-fail-mode br0 1 2 3 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 1 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br0 1 流表类 流表操作 1.添加普通流表 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.删除所有流表 ovs-ofctl del-flows br0 1 3.按匹配项来删除流表 ovs-ofctl del-flows br0 "in_port=1" 1 匹配项 1.匹配vlan tag，范围为0-4095 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan=777,actions=output:2 1 2.匹配vlan pcp，范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan_pcp=7,actions=output:2 1 3.匹配源/目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_src=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_dst=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 1 2 4.匹配以太网类型，范围为0-65535 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x0806,actions=output:2 1 5.匹配源/目的IP 条件：指定dl_type=0x0800，或者ip/tcp ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_src=10.10.0.0/16,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.20.0.0/16,actions=output:2 1 2 6.匹配协议号，范围为0-255 条件：指定dl_type=0x0800或者ip ICMP ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_proto=1,actions=output:2 7.匹配IP ToS/DSCP，tos范围为0-255，DSCP范围为0-63 条件：指定dl_type=0x0800/0x86dd，并且ToS低2位会被忽略(DSCP值为ToS的高6位，并且低2位为预留位) ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_tos=68,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_dscp=62,actions=output:2 8.匹配IP ecn位，范围为0-3 条件：指定dl_type=0x0800/0x86dd ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_ecn=2,actions=output:2 9.匹配IP TTL，范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_ttl=128,actions=output:2 10.匹配tcp/udp，源/目的端口，范围为0-65535 匹配源tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_src=179/0xfff0,actions=output:2 匹配目的tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_dst=179/0xfff0,actions=output:2 匹配源udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_src=1234/0xfff0,actions=output:2 匹配目的udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_dst=1234/0xfff0,actions=output:2 11.匹配tcp flags tcp flags=fin，syn，rst，psh，ack，urg，ece，cwr，ns ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_flags=ack,actions=output:2 12.匹配icmp code，范围为0-255 条件：指定icmp ovs-ofctl add-flow br0 icmp,icmp_code=2,actions=output:2 13.匹配vlan TCI TCI低12位为vlan id，高3位为priority，例如tci=0xf123则vlan_id为0x123和vlan_pcp=7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,vlan_tci=0xf123,actions=output:2 14.匹配mpls label 条件：指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=7,actions=output:2 15.匹配mpls tc，范围为0-7 条件：指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_tc=7,actions=output:2 1 16.匹配tunnel id，源/目的IP 匹配tunnel id ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_id=0x7/0xf,actions=output:2 匹配tunnel源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_src=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 匹配tunnel目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_dst=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 一些匹配项的速记符 速记符 匹配项 ip dl_type=0x800 ipv6 dl_type=0x86dd icmp dl_type=0x0800,nw_proto=1 icmp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=58 tcp dl_type=0x0800,nw_proto=6 tcp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=6 udp dl_type=0x0800,nw_proto=17 udp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=17 sctp dl_type=0x0800,nw_proto=132 sctp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=132 arp dl_type=0x0806 rarp dl_type=0x8035 mpls dl_type=0x8847 mplsm dl_type=0x8848 指令动作 1.动作为出接口 从指定接口转发出去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.动作为指定group group id为已创建的group table ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=group:666 1 3.动作为normal 转为L2/L3处理流程 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=normal 1 4.动作为flood 从所有物理接口转发出去，除了入接口和已关闭flooding的接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=flood 1 5.动作为all 从所有物理接口转发出去，除了入接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=all 1 6.动作为local 一般是转发给本地网桥 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=local 1 7.动作为in_port 从入接口转发回去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=in_port 1 8.动作为controller 以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id，该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级，该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag，需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id，并且vlan优先级为0，即4096-8191，对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype，并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签，并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC，修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件：指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位，范围为0-255，值必须为4的倍数，并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件：指定dl_type=0x0800，需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位，范围为0-3，并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值，需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改，范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改，范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改，范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段，并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label，并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持，所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中，还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现，要正常使用的话，需要注意的是datapath类型要指定为netdev，band type暂时只支持drop，还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算，超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上，增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上，增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算，超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持，所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all：所有buckets都执行一遍 select： 每次选择其中一个bucket执行，常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER)：快速故障修复，用于检测解决接口等故障 indirect：间接执行，类似于一个函数方法，被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select，指定hash方法(5元组，OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配，如actions有goto_table，再进行后续table的匹配，实现多级流水线，如需使用goto table，则创建流表时，指定table id，范围为0-255，不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel，必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口，并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承，并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口，并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承，将vni设置成123，UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名，通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口，端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔，单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置，参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing，对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令，分别有不同的作用，大致如下： ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 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。

...y的参数。 注意跟 Java 不一样，定义只有形参，调用只有实参。 Lua 是在调用时用 key 表示形参，argv 表示参数值(实参)。 3.2.1 设置键值对 在 Redis 中调用 Lua 脚本执行 Redis 命令 redis> eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 gupao 2673 redis> get gupao 以上命令等价于 set gupao 2673。 在 redis-cli 中直接写 Lua 脚本不够方便，也不能实现编辑和复用，通常我们会把脚本放在文件里面，然后执行这个文件。 3.2.2 在 Redis 中调用 Lua 脚本文件中的命令，操作 Redis 创建 Lua 脚本文件: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src vim gupao.lua Lua 脚本内容，先设置，再取值: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src redis-cli --eval gupao.lua 0 得到返回值: root@localhost src] redis-cli --eval gupao.lua 0 "lua666" 3.2.3 案例:对 IP 进行限流 需求：在 X 秒内只能访问 Y 次。 设计思路：用 key 记录 IP，用 value 记录访问次数。 拿到 IP 以后，对 IP+1。如果是第一次访问，对 key 设置过期时间(参数 1)。否则判断次数，超过限定的次数(参数 2)，返回 0。如果没有超过次数则返回 1。超过时间， key 过期之后，可以再次访问。 KEY[1]是 IP， ARGV[1]是过期时间 X，ARGV[2]是限制访问的次数 Y。 -- ip_limit.lua-- IP 限流，对某个 IP 频率进行限制 ，6 秒钟访问 10 次 local num=redis.call('incr',KEYS[1])if tonumber(num)==1 thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])return 1elseif tonumber(num)>tonumber(ARGV[2]) thenreturn 0 elsereturn 1 end 6 秒钟内限制访问 10 次，调用测试(连续调用 10 次): ./redis-cli --eval "ip_limit.lua" app:ip:limit:192.168.8.111 , 6 10 app:ip:limit:192.168.8.111 是 key 值 ，后面是参数值，中间要加上一个空格和一个逗号，再加上一个空格 。 即:./redis-cli –eval [lua 脚本] [key…]空格,空格[args…] 多个参数之间用一个空格分割 。 代码:LuaTest.java 3.2.4 缓存 Lua 脚本 为什么要缓存 在脚本比较长的情况下，如果每次调用脚本都需要把整个脚本传给 Redis 服务端， 会产生比较大的网络开销。为了解决这个问题，Redis 提供了 EVALSHA 命令，允许开发者通过脚本内容的 SHA1 摘要来执行脚本。 如何缓存 Redis 在执行 script load 命令时会计算脚本的 SHA1 摘要并记录在脚本缓存中，执行 EVALSHA 命令时 Redis 会根据提供的摘要从脚本缓存中查找对应的脚本内容，如果找到了则执行脚本，否则会返回错误:“NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.” 127.0.0.1:6379> script load "return 'Hello World'" "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b"127.0.0.1:6379> evalsha "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b" 0 "Hello World" 3.2.5 自乘案例 Redis 有 incrby 这样的自增命令，但是没有自乘，比如乘以 3，乘以 5。我们可以写一个自乘的运算，让它乘以后面的参数： local curVal = redis.call("get", KEYS[1]) if curVal == false thencurVal = 0 elsecurVal = tonumber(curVal)endcurVal = curVal tonumber(ARGV[1]) redis.call("set", KEYS[1], curVal) return curVal 把这个脚本变成单行，语句之间使用分号隔开 local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal script load ‘命令’ 127.0.0.1:6379> script load 'local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal' "be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441" 调用: 127.0.0.1:6379> set num 2OK127.0.0.1:6379> evalsha be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441 1 num 6 (integer) 12 3.2.6 脚本超时 Redis 的指令执行本身是单线程的，这个线程还要执行客户端的 Lua 脚本，如果 Lua 脚本执行超时或者陷入了死循环，是不是没有办法为客户端提供服务了呢? eval 'while(true) do end' 0 为了防止某个脚本执行时间过长导致 Redis 无法提供服务，Redis 提供了 lua-time-limit 参数限制脚本的最长运行时间，默认为 5 秒钟。 lua-time-limit 5000(redis.conf 配置文件中) 当脚本运行时间超过这一限制后，Redis 将开始接受其他命令但不会执行(以确保脚本的原子性，因为此时脚本并没有被终止)，而是会返回“BUSY”错误。 Redis 提供了一个 script kill 的命令来中止脚本的执行。新开一个客户端: script kill 如果当前执行的 Lua 脚本对 Redis 的数据进行了修改(SET、DEL 等)，那么通过 script kill 命令是不能终止脚本运行的。 127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set','gupao','666') while true do end" 0 因为要保证脚本运行的原子性，如果脚本执行了一部分终止，那就违背了脚本原子性的要求。最终要保证脚本要么都执行，要么都不执行。 127.0.0.1:6379> script kill(error) UNKILLABLE Sorry the script already executed write commands against the dataset. You can either wait the scripttermination or kill the server in a hard way using the SHUTDOWN NOSAVE command. 遇到这种情况，只能通过 shutdown nosave 命令来强行终止 redis。 shutdown nosave 和 shutdown 的区别在于 shutdown nosave 不会进行持久化操作，意味着发生在上一次快照后的数据库修改都会丢失。 4、Redis 为什么这么快? 4.1 Redis到底有多快？ 根据官方的数据，Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右(每秒请求数)。 4.2 Redis为什么这么快? 总结:1)纯内存结构、2)单线程、3)多路复用 4.2.1 内存 KV 结构的内存数据库，时间复杂度 O(1)。 第二个，要实现这么高的并发性能，是不是要创建非常多的线程? 恰恰相反，Redis 是单线程的。 4.2.2 单线程 单线程有什么好处呢? 1、没有创建线程、销毁线程带来的消耗 2、避免了上线文切换导致的 CPU 消耗 3、避免了线程之间带来的竞争问题，例如加锁释放锁死锁等等 4.2.3 异步非阻塞 异步非阻塞 I/O，多路复用处理并发连接。 4.3 Redis为什么是单线程的? 不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 因为单线程已经够用了，CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。 4.4 单线程为什么这么快? 因为 Redis 是基于内存的操作，我们先从内存开始说起。 4.4.1 虚拟存储器(虚拟内存 Vitual Memory) 名词解释:主存:内存;辅存:磁盘(硬盘) 计算机主存(内存)可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组，每个字节有一个唯一的地址，这个地址叫做物理地址(PA)。早期的计算机中，如果 CPU 需要内存，使用物理寻址，直接访问主存储器。 这种方式有几个弊端: 1、在多用户多任务操作系统中，所有的进程共享主存，如果每个进程都独占一块物理地址空间，主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻，不同的进程可以共用同一块物理地址空间。 2、如果所有进程都是直接访问物理内存，那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据，导致物理地址空间被破坏，程序运行就会出现异常。 为了解决这些问题，我们就想了一个办法，在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU 不再使用物理地址访问，而是访问一个虚拟地址，由这个中间层把地址转换成物理地址，最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器(Virtual Memory)。 具体的操作如下所示: 在每一个进程开始创建的时候，都会分配一段虚拟地址，然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据，这样进程就不会直接接触到物理地址，甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。 目前，大多数操作系统都使用了虚拟内存，如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存(pagefile.sys)是磁盘空间的一部分。 在 32 位的系统上，虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上，最大虚拟地址空间大小是多少? 是不是 2^64bit=10241014TB=1024PB=16EB?实际上没有用到 64 位，因为用不到这么大的空间，而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低 48 位来表示虚拟地址空间，也就是 2^48bit=256T。 cat /proc/cpuinfo address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual 实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。 总结：引入虚拟内存，可以提供更大的地址空间，并且地址空间是连续的，使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离，不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。 4.4.2 用户空间和内核空间 为了避免用户进程直接操作内核，保证内核安全，操作系统将虚拟内存划分为两部分，一部分是内核空间(Kernel-space)/ˈkɜːnl /，一部分是用户空间(User-space)。 内核是操作系统的核心，独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的权限。 内核空间中存放的是内核代码和数据，而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间，它们都处于虚拟空间中，都是对物理地址的映射。 在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。 当进程运行在内核空间时就处于内核态，而进程运行在用户空间时则处于用户态。 进程在内核空间以执行任意命令，调用系统的一切资源;在用户空间只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口(又称 system call)，才能向内核发出指令。 top 命令: us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比; sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。 4.4.3 进程切换(上下文切换) 多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的? 当然，这些任务实际上并不是真的在同时运行，而是因为系统通过时间片分片算法，在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，造成多任务同时运行的错觉。 为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程，并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。 什么叫上下文? 在每个任务运行前，CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行，也就是说，需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(ProgramCounter)，这个叫做 CPU 的上下文。 而这些保存下来的上下文，会存储在系统内核中，并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响，让任务看起来还是连续运行。 在切换上下文的时候，需要完成一系列的工作，这是一个很消耗资源的操作。 4.4.4 进程的阻塞 正在运行的进程由于提出系统服务请求(如 I/O 操作)，但因为某种原因未得到操作系统的立即响应，该进程只能把自己变成阻塞状态，等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理，而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引，用于指向被打开的文件，所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数，用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候，如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中，就直接从内存中读取数据。如果数据不存在，则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中，再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝，两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时，如果当前 FD 不可读，系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的，从内核缓冲区拷贝到用户空间，也是阻塞的，直到 copy complete，内核返回结果，用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题，我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池，但是在高并发的情况下需要的线程会很多，系统无法承受，而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询，在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O)，这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接，而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端，I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中，然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher)，转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现，以 select 为例，当用户进程调用了多路复用器，进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket，当任何一个 socket 的数据准备好了，多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作，把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以，I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符，而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态，select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用， 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择，在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的，一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的，在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类，一类是 key 过期，一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期，我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时，才会判断该 key 是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 例如 String，在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况，每次写入 key 时，发现内存不够，调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key，并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略，是指当内存使用达到最大内存极限时，需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0，64 位系统不限制内存，32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU，Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。 LFU，Least Frequently Used，最不常用，4.0 版本新增。 random，随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰，那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru，在保证正常服务的情况下，优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题：如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储，消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良，通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU，则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题：如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位，这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳，而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码：server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron，默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值，它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();​struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time，可以提高执行效率。 OK，当对象里面已经有了 LRU 字段的值，就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度，思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新)，该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位，按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候，它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下，可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况，如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构，消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下，已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外，传统 LRU 还有什么问题? 如图，假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次，而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚，在同等的情况下，A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制，怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时，其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟，ldt，last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率，简称 counter(logc，logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的，8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候，lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由，lfu-log-factor 越大，counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减，也不能体现对象的热度。没有被访问的时候，计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制，如果值是 1 的话，N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快，很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机，都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失，Redis 提供了两种持久化的方案，一种是 RDB 快照(Redis DataBase)，一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候，会把当前内存中的数据写入磁盘，生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf， SNAPSHOTTING，其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案，注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的，只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径，dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题：为什么停止 Redis 服务的时候没有 save，重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发，保证服务器正常关闭。 c)flushall，RDB 文件是空的，没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据，这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器， Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多，会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题，Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时，Redis 会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write)，RDB 持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段，一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器，触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件，它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候，redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作，主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程，频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份，所以如果 redis 意外 down 掉的话，就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要，希望将损失降到最小，则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作，并追加到文件中。开启后，执行更改 Redis 数据的命令时，就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题：数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制，AOF 数据并没有真正地写入硬盘，而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大，怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中，随着 Redis 不断的进行，AOF 的文件会越来越大，文件越大，占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666，执行 1000 次，结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题，Redis 新增了重写机制，当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时，Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理，而是直接读取服务器现有的键值对，然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令，生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中，AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率，即使使用默认的同步频率每秒同步一次，Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis，AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率，默认情况下，每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下，RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式，我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失，毫无疑问使用 RDB 是最好的，定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制，而是应该两种一起用，在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 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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在深入学习Java Swing库进行图形用户界面开发之后，我们了解到swingJpanelQieHuan类在实现动态面板切换和响应事件方面扮演了重要角色。为了进一步提升GUI设计的专业性和效率，开发者可以关注以下最新的技术和实践： 1. JavaFX替代Swing的探讨：随着Oracle将重心转向JavaFX，许多开发者开始考虑从Swing迁移到JavaFX以获得更现代化、高性能且易于维护的UI体验。JavaFX提供了丰富的图形效果、CSS样式支持以及与Web技术更好的集成能力。 2. 现代Java GUI框架介绍：除了官方推荐的JavaFX外，还有诸如TornadoFX（基于JavaFX的声明式MVVM框架）、 Griffon（Groovy为基础的桌面应用框架）等新兴框架，它们为开发者提供了更简洁直观的API和强大的功能集。 3. 跨平台UI工具包Qt Jambi：尽管Java Swing是纯Java环境下的GUI解决方案，但也有其他跨平台工具包值得关注，例如Qt Jambi，它允许开发者使用Java编写原生速度和外观的应用程序，并兼容多种操作系统。 4. 无障碍性设计原则在Swing中的应用：针对日益增长的无障碍需求，开发者应了解并遵循WCAG标准，在Swing应用程序中实施无障碍设计，如提供键盘导航支持、可调整的文字大小及高对比度模式等。 5. Swing组件最佳实践分享：查阅最新的开发者博客和论坛讨论，可以发现众多关于如何优化Swing组件性能、处理并发问题以及改善用户体验的实际案例和建议，这些都能帮助你更好地运用Swing进行复杂GUI的设计与实现。 综上所述，不断跟进最新的GUI开发趋势和技术发展，结合实际项目需求，灵活运用和扩展Swing或其他相关框架，将有助于打造更为出色和易用的桌面应用程序。

...。两个词典可以并存，配置到分词器的配置文件中。 2. 下载地址 点我免费下载 词库txt文件一览（49万多个词汇）： 建议：如果你的程序对分词比较敏感，请务必先小范围用少量样本测试试用，看看分词效果是否符合预期，没有问题再放入正式环境。 3. 分词器使用 关于分词器的使用，见本文第一小节的链接，那个链接里面有介绍。 如果你是用的是IKAnalyzer，可以把新的词典加入到配置文件中：IKAnalyzer.cfg.xml 4. 补充说明 尽管该文章以IKAnalyzer为例，但是这个词典是通用的，它的格式是“词汇1\n词汇2\n词汇3\n”，即用回车符分隔的一个个词汇。很多分词器都是通用的。 分词器有很多，大家根据实际需求选择使用。比如： IK Analyzer：一款基于Java开发的开源中文分词工具，广泛应用于Elasticsearch和Solr中。 Ansj：一个高效的Java分词框架，支持多种分词模式如最大匹配、最小切分等。 Stanford Segmenter：斯坦福大学提供的分词器，基于统计模型和规则，具有较高的准确性。 FudanNLP分词器：复旦大学自然语言处理小组研发的分词系统。 jieba分词：Python社区中流行的开源中文分词库，支持精确模式、全模式、搜索引擎模式等多种分词模式。 LTP（哈工大 Language Technology Platform）分词器：哈尔滨工业大学开发的一套全面的自然语言处理工具包，其中包含高质量的分词模块。 THULAC：由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室推出的分词和词性标注工具。 HanLP：由李航团队开发的自然语言处理库，包含高效准确的分词组件。

1. 背景 分词器的应用十分广泛，西方语言的分词器只需要按照空格和标点符号来划分，但中文的分词，就需要维护词典。 现在已经有很多非常好用的中文分词器，大家都是基于词典进行分词。但是词典一般是常用词的词典，如果你的文章领域是计算机领域，可能就需要自己扩充词典。 比如“合并排序树”，在计算机领域可以作为一个单独的词，但使用未加载计算机词典的分词器可能就会分词为——二叉、排序、树。但有的时候我们也想让它作为一个独立的词出现，这样可能会在搜索逻辑中会获得更高的匹配得分，或有其它的更多用途。 2. 下载地址 点我免费下载 改词典是站长用ai训练并整理的，这一版本包含6万多个计算机领域的词汇，能为你的工作带来一些帮助，非常高兴！ 但可能也有些不属于计算机领域的词汇被误整理了进去，但对分词逻辑应该是无害的。 词库txt文件一览（60721个词汇）： 建议：如果你的程序对分词比较敏感，请务必先小范围用少量样本测试试用，看看分词效果是否符合预期，没有问题再放入正式环境。 3. java示例 这里用IKAnalyzer举例，IKAnalyzer的示例网上有很多，这里简要描述。 3.1 依赖下载 这里提供一个阿里云的仓库，你可以搜索并下载得到对应dependency的坐标并引入到你的pom.xml里面： 阿里云仓库：https://developer.aliyun.com/mvn/search <dependency> <groupId>com.janeluo</groupId> <artifactId>ikanalyzer</artifactId> <version>2012_u6</version> </dependency> 初次以外，你还要引入一个lucene的依赖： <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>3.6.0</version> </dependency> 3.2 java代码 public static void cut(String text) throws IOException { List terms = new ArrayList(); try (StringReader sr = new StringReader(text)) { IKSegmenter ik = new IKSegmenter(sr, false); Lexeme lex = null; while ((lex = ik.next()) != null) { terms.add(lex.getLexemeText()); } } System.out.println(JSON.toJSONString(terms)); } 用main函数或你代码中的上游逻辑调用上述cut代码，即可输出分词结果。 3.3 加入新的词典 你需要在classpath下面引入IKAnalyzer的配置文件：IKAnalyzer.cfg.xml 并把上边下载好的词典引入进去，如下图： 3.4 切换分词模式 熟悉IKAnalyzer的朋友都知道它有两个分词模式：ik_max_word和ik_smart 在3.2的代码中可以用“new IKSegmenter(sr, false)”的第二个参数做切换，为true则是ik_smart，为false则是ik_max_word。 4. 效果对比测试 这里对下面两个字符串做分词效果测试： String text1 = "阿姆斯里克数据处理查询解析引擎"; String text2 = "基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包"; 4.1 未引入新词典的分词效果 4.2 引入新词典的分词效果 上图可以看到，比如“查询解析引擎”、“中文分词工具包”这类的词已经被分词器切割出来了，这在没有新词典的情况下是无法完成的。 5. 补充说明 尽管该文章以IKAnalyzer为例，但是这个词典是通用的，它的格式是“词汇1\n词汇2\n词汇3\n”，即用回车符分隔的一个个词汇。很多分词器都是通用的。 文章是原创的，词典是站长整理的，如有转载，请注明出处，表示感谢！

...J IDEA运行单个java类文件遇到一个问题，当前java类的main方法没有任何编译错误，执行run操作时编译器会把其他有编译错误的程序错误输出到控制台。导致这个正确的java类的main方法也运行不了。通过以下设置可以解决这个问题： 以IntelliJ IDEA 2021.2.2为例： 步骤一： 打开设置 搜索Java Compiler图中红色框选中eclipse，应用 步骤二： 在工具栏中打开Run，选择Edit Configurations 将Application的Modify Option展开，将Java的Do not build before run 勾选上即可 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57542177/article/details/117825440。 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。

...除相应内容。 移除 JavaAppletPlugin.plugin 与 JavaControlPanel.prefpane sudo rm -fr /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin sudo rm -fr /Library/PreferencesPanes/JavaControlPanel.prefpane 运行该命令查看java版本 ls /Library/Java/JavaVirtualMachines/ jdk1.8.0_291.jdk 卸载对应的java版本 sudo rm -rf /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_291.jdk 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/LRQQHM/article/details/128224934。 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。

在Java编程实践中，对堆栈和内存栈的理解与应用至关重要。近期，随着JVM性能优化领域的不断深入研究，关于如何合理配置线程栈空间以提升系统性能的话题引起了广泛关注。例如，在高并发场景下，适当调大-Xss参数（每个线程的栈容量）可以减少因StackOverflowError导致的系统异常，但过度增大又可能导致整体内存消耗过大，影响系统的整体并发能力。 另一方面，Java 17版本中对于虚拟机内部栈管理机制进行了进一步优化，使得方法调用栈帧的创建与销毁更为高效，从而在一定程度上降低了栈溢出的风险。此外，堆栈数据结构在现代软件开发中的应用也在持续拓展，如在深度优先搜索算法、回溯法求解问题以及实现表达式求值等场景中发挥着核心作用。 深入理解堆栈与栈的区别，不仅有助于排查实际开发中的各类错误，也有利于我们设计出更高效、健壮的程序结构。同时，参考经典著作《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》等资料，可以帮助开发者从原理层面掌握Java内存模型，包括堆栈在内的各个内存区域的工作原理及其对程序性能的影响，从而更好地进行性能调优和故障排查工作。

...的、开放源码的分布式应用程序协调服务，它提供了一种高效且可靠的分布式同步服务，用于维护配置信息、命名服务、分布式锁、集群管理等。在本文的上下文中，ZooKeeper被Solr用来进行集群节点管理和发现，确保各个Solr节点能够正确地发现并与其他节点协同工作。 Solr集群 , Solr是一个基于Apache Lucene的高性能企业级搜索平台。Solr集群是指一组通过网络连接在一起的Solr服务器实例，它们共享和索引同一份数据，并通过ZooKeeper实现分布式协调与管理，以支持大规模数据的检索、更新和高可用性需求。 HttpSolrClient , HttpSolrClient是Solr提供的一个Java客户端API，它允许开发者通过HTTP协议与Solr服务器进行交互，包括查询、索引、更新文档等操作。在本文示例代码中，HttpSolrClient被用来创建与Solr服务器的连接，并通过调用相应的方法来执行对Solr集群的操作，如创建集群等。

...ene实例： java Directory directory = FSDirectory.open(new File("test")); Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); 如果test目录不存在，这段代码就会抛出NoSuchDirectoryException异常。 解决NoSuchDirectoryException找不到目录异常的方法 为了解决这个问题，我们需要在初始化Lucene之前，先创建这个目录。我们可以使用Java的File类来创建这个目录。以下是一个示例： java try { File dir = new File("test"); if (!dir.exists()) { boolean success = dir.mkdir(); if (!success) { throw new RuntimeException("Failed to create directory."); } } Directory directory = FSDirectory.open(dir); Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); } catch (IOException e) { // Handle IOExceptions here. } 在这个示例中，我们首先检查test目录是否已经存在。如果不存在，我们就尝试创建它。如果创建失败，我们就抛出一个运行时异常。如果创建成功，我们就使用这个目录来初始化Lucene。 这样，即使test目录不存在，我们的代码也可以正常运行，并且能够创建一个新的目录。 结论 总的来说，NoSuchDirectoryException找不到目录异常是我们在使用Lucene时经常会遇到的问题。但是，只要我们掌握了正确的解决方案，就可以轻松地解决这个问题。在我们动手初始化Lucene之前，有个小窍门可以确保目录已经准备就绪，那就是用Java里的File类来亲手创建这个目录，这样一来，一切就能稳妥进行啦！这样一来，哪怕目录压根不存在，我们的代码也能稳稳地运行起来，并且顺手就把新的目录给创建了。

...tal团队提供的基于Java的开源框架，它简化了新Spring应用的初始搭建以及开发过程。通过内嵌的Tomcat等Web服务器和自动配置功能，开发者可以快速创建独立运行、生产级别的基于Spring框架的应用程序，无需繁复的XML配置。在本文中，Spring Boot是导致静态资源访问不到问题的背景技术框架。 静态资源 , 在Web开发领域，静态资源指的是那些由服务器直接提供给客户端，内容相对固定不变的文件，如HTML、CSS样式表、JavaScript脚本、图片、字体文件等。这些资源在服务器端不需要经过动态处理或编译即可直接响应用户的请求。在本文的具体情境下，静态资源是指HTML页面中无法被浏览器成功加载的图片文件。 application.properties , application.properties是Spring Boot项目中的核心配置文件之一，采用键值对的形式定义应用程序的各种属性和设置。在本文中，通过修改application.properties文件中的spring.mvc.static-path-pattern属性，开发者能够自定义Spring Boot应用识别和处理静态资源请求的路径规则，从而解决静态资源访问不到的问题。

在深入理解Java中SSL与TLS协议的应用后，我们发现网络安全的重要性日益凸显。最近，由于网络攻击事件的频繁发生，如2021年某大型电子商务网站数据泄露事件，进一步引发了全球对于加密通信协议升级和安全强化的关注。实际上，TLS 1.3作为目前最新的传输层安全协议版本，已得到广泛部署，并被众多互联网巨头如Google、Facebook等采用，以提高其服务的安全性和效率。 针对Java开发者，Oracle官方持续优化并更新其对TLS协议的支持。在最新版JDK中，不仅全面支持TLS 1.3，还提供了更多有关加密算法的选择以及更严格的默认安全配置。同时，为了帮助开发者更好地理解和应用这些安全措施，Oracle官方文档及社区博客定期发布关于如何在Java应用程序中正确实现和配置SSL/TLS连接的最佳实践和指南。 此外，开源社区也在积极推动相关工具和技术的发展，例如Apache HttpClient库已完全兼容TLS 1.3，使得Java开发者能够更加便捷地构建安全的HTTP客户端。另外，学术界和业界专家也不断进行研究和讨论，就如何在未来版本中进一步增强TLS协议的安全性提出新的观点和建议，为Java和其他编程语言在网络通信安全方面奠定了坚实的基础。 因此，对于Java开发者而言，关注TLS协议的最新发展动态、掌握Java中SSL/TLS的高级应用技巧，以及深入了解各种安全漏洞及其解决方案，是构建和维护高安全性网络应用程序的关键所在。