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Kotlin
...配置文件解析错误、或数据传输过程中的数据类型不匹配等。这些问题不仅影响用户体验,还可能导致应用崩溃或产生不可预测的行为。 应对策略与最佳实践 1. 输入验证:在接收外部输入时,实施严格的数据验证,确保所有参数符合预期的类型和格式。使用Kotlin的类型系统和模式匹配特性,可以实现简洁而强大的验证逻辑。 2. 类型转换与异常处理:合理利用Kotlin的类型转换和异常处理机制,如as?操作符和try-catch块,优雅地处理类型不匹配或转换失败的情况。 3. 依赖注入:采用依赖注入(DI)模式可以降低组件间的耦合度,使得在不同环境中复用代码更加容易,同时也便于进行测试和调试。 4. 单元测试与集成测试:通过编写针对不同场景的单元测试和集成测试,可以在开发早期发现并修复非法参数相关的错误,提高代码质量和稳定性。 5. 代码审查与持续集成:引入代码审查流程和自动化持续集成/持续部署(CI/CD)工具,可以帮助团队成员及时发现潜在的代码问题,包括非法参数异常的处理。 结论 在面对非法参数异常等挑战时,Kotlin提供了丰富的工具和机制,帮助开发者构建健壮、可维护的应用。通过采用上述策略和最佳实践,不仅可以有效减少错误的发生,还能提升代码的可读性和可维护性。随着Kotlin在更多领域的广泛应用,未来在处理类似问题时,开发者将能够更好地利用语言特性,实现更高的开发效率和产品质量。
2024-09-18 16:04:27
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追梦人
Logstash
...csearch:实时数据处理的黄金搭档 嘿,朋友们!今天我要带大家走进一个非常有趣的技术领域——Logstash与Elasticsearch的结合。这俩在大数据处理界可是响当当的角色,特别是在实时索引优化这块,简直绝了!想象一下,你正面对着一大堆日志数据,每天都得迅速搞定它们的分析和查找,这时候,Logstash加上Elasticsearch简直就是你的超级英雄搭档,简直不要太好用! 1.1 什么是Logstash? Logstash 是一个开源的数据收集引擎,它能够从多个来源采集数据,然后进行转换,最后输出到各种存储系统中。它的设计初衷就是用来处理日志和事件数据的,但其实它的能力远不止于此。这家伙挺能来事儿的,不仅能搞定各种输入插件——比如文件啊、网页数据啊、数据库啥的,还能用过滤插件整点儿花样,比如说正则表达式匹配或者修改字段之类的。最后,它还支持不少输出插件,比如往Elasticsearch或者Kafka里面扔数据,简直不要太方便!这种灵活性使得Logstash成为了处理复杂数据流的理想选择。 1.2 Elasticsearch:实时搜索与分析的利器 Elasticsearch 是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索引擎,它提供了强大的全文搜索功能,同时也支持结构化搜索、数值搜索以及地理空间搜索等多种搜索类型。此外,Elasticsearch还拥有出色的实时分析能力,这得益于其独特的倒排索引机制。当你将数据导入Elasticsearch后,它会自动对数据进行索引,从而大大提高了查询速度。 2. 实时索引优化 让数据飞起来 现在我们已经了解了Logstash和Elasticsearch各自的特点,接下来就让我们看看如何通过它们来实现高效的实时索引优化吧! 2.1 数据采集与预处理 首先,我们需要利用Logstash从各种数据源采集数据。好嘞,咱们换个说法:比如说,我们要从服务器的日志里挖出点儿有用的东西,就像找宝藏一样,目标就是那些访问时间、用户ID和请求的网址这些信息。我们可以用Filebeat这个工具来读取日志文件,然后再用Grok这个插件来解析这些数据,让信息变得更清晰易懂。下面是一个具体的配置示例: yaml input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } 这段配置告诉Logstash,从/var/log/nginx/access.log这个路径下的日志文件开始读取,并使用Grok插件中的COMBINEDAPACHELOG模式来解析每一行日志内容。这样子一来,原始的文本信息就被拆成了一个个有组织的小块儿,给接下来的处理铺平了道路,简直不要太方便! 2.2 高效索引策略 一旦数据被Logstash处理完毕,下一步就是将其导入Elasticsearch。为了确保索引操作尽可能高效,我们可以采取一些策略: - 批量处理:减少网络往返次数,提高吞吐量。 - 动态映射:允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型,简化索引管理。 - 分片与副本:合理设置分片数量和副本数量,平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例,演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch: yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中,我们设置了批量大小为5000条记录,以及空闲时间阈值为1秒,这意味着当达到这两个条件之一时,Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外,我还指定了自定义的索引模板,以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了,理论讲得差不多了,接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧! 假设你是一家电商网站的运维工程师,最近你们网站频繁出现访问异常的问题,客户投诉不断。为了找出问题根源,你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是,你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先,我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置,我们可以搞一个Logstash配置文件,用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿,为了让大家看日志的时候能更轻松明了,我们可以加点小技巧,比如说统计每个用户逛网站的频率,或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来,信息就一目了然啦! 3.2 索引优化与查询分析 接下来,我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置,就算同时来一大堆请求,我们的查询也能嗖嗖地快,不会拖泥带水的。比如说,在上面那个输出配置的例子里面,我们调高了批量处理的门槛,同时把空闲时间设得比较短,这样就能大大加快数据写入的速度啦! 一旦数据被成功索引,我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说,你可以写个DSL查询,找出最近一周内访问量最大的10个页面;或者,你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录,看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化,不断探索 通过以上介绍,相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦,技术这东西总是日新月异的,所以我们得保持一颗好奇的心,不停地学新技术,这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛! 希望这篇文章能对你有所帮助,如果你有任何疑问或建议,欢迎随时留言交流。让我们一起加油,共同成长!
2024-12-17 15:55:35
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追梦人
MySQL
...慌乱与冷静 作为一个数据库运维人员,每天面对着各种各样的问题,而当看到MySQL的日志文件里充满了大量的错误信息时,我的第一反应通常是——“天啊!这是什么情况?”尤其是在半夜加班的时候,这种感觉尤其强烈。 不过,作为一名资深的技术人,我很快意识到,慌张解决不了任何问题。咱们先别急着慌,坐下来好好琢磨琢磨这些错误到底是啥意思,到底是咋冒出来的,然后想想接下来该怎么处理才好。于是,我开始仔细阅读日志内容,并尝试重现这些错误。 比如,最近我在维护的一个生产环境下的MySQL服务器上,突然发现日志里出现了大量这样的错误信息: [ERROR] InnoDB: Operating system error number 24 in a file operation. 这让我有点懵,因为我之前从未遇到过类似的错误。所以,我决定深入研究一下这个问题,看看能不能找到解决方案。 --- 2. 错误日志解读 从表面现象到本质原因 首先,我需要弄清楚这个错误到底意味着什么。我翻了翻官方文档,又逛了逛一些社区论坛,感觉这错误八成跟操作系统里的文件操作有关系。具体来说,错误号24在Linux系统中表示“Too many open files”(打开的文件太多)。 这让我立刻联想到,可能是因为MySQL的某些进程打开了过多的文件句柄,导致操作系统限制了它进一步的操作。为了验证这一点,我执行了一个简单的命令来检查当前系统的文件描述符限制: bash ulimit -n 结果显示默认值为1024。这意味着每个进程最多只能同时打开1024个文件。说实话,咱们的MySQL实例现在正忙着应付一大堆同时连进来的需求,还得折腾临时表呢。这么一看,那个限制就跟挠痒痒似的——太不够用了! 接下来,我查看了MySQL的配置文件my.cnf,发现确实没有显式设置文件描述符的上限。于是,我修改了配置文件,将open_files_limit参数调整为更大的值: ini [mysqld] open_files_limit=65535 然后重启了MySQL服务,再次检查日志,果然,错误消失了! --- 3. 实践中的代码调试与优化 当然,仅仅解决问题还不够,我还想进一步优化整个系统的性能。于是,我编写了一些脚本来监控MySQL的运行状态,特别是文件描述符的使用情况。 以下是一个简单的Python脚本,用于统计MySQL当前使用的文件描述符数量: python import psutil import subprocess def get_mysql_open_files(): 获取所有MySQL进程ID mysql_pids = [] result = subprocess.run(['pgrep', 'mysqld'], capture_output=True, text=True) for line in result.stdout.splitlines(): mysql_pids.append(int(line)) total_open_files = 0 for pid in mysql_pids: try: proc = psutil.Process(pid) open_files = len(proc.open_files()) print(f"Process {pid} has opened {open_files} files.") total_open_files += open_files except Exception as e: print(f"Error checking process {pid}: {e}") print(f"Total open files by MySQL processes: {total_open_files}") if __name__ == "__main__": get_mysql_open_files() 运行这个脚本后,我发现某些特定的查询会导致文件描述符迅速增加。经过分析,这些问题主要出现在涉及大文件读写的场景中。所以呢,我觉得咱们开发的小伙伴们得好好捯饬捯饬这些查询语句啦!比如说,能不能少建那些没用的临时表啊?再比如,能不能换个更快的存储引擎啥的?反正就是得让这个程序跑得更顺畅些,别老是卡在那里干瞪眼不是? --- 4. 总结与反思 从问题中学到的东西 回顾这次经历,我深刻体会到,处理数据库问题时,不能仅凭直觉行事,而是要结合实际数据和技术手段,逐步排查问题的根本原因。同时,我也认识到,预防胜于治疗。如果能在日常运维中提前做好监控和预警,就可以避免很多突发状况。 最后,我想分享一点个人感悟:技术之路永无止境,每一次遇到难题都是一次成长的机会。说实话,有时候真的会觉得头大,甚至怀疑自己是不是走错了路。但我觉得啊,这就好比在黑暗里找钥匙,你得不停地摸索、试错才行。只要别轻易放弃,一直在学、一直在练,总有一天你会发现,“!原来它在这儿呢!”就跟我在处理这个MySQL报错的时候似的,最后不光把问题搞定了,还顺带学了不少实用的招儿呢! 如果你也遇到了类似的情况,不妨试试上面提到的方法,也许能帮到你!
2025-04-17 16:17:44
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山涧溪流_
MemCache
...的。不过经过无数次的失败和摸索,总算琢磨出了一些门道!这篇文章可不只是告诉你“问题出在哪”,它还会手把手带着你,用代码例子一步一步把问题给解决了!就像有个编程小老师在旁边耐心指导一样,超贴心的!别急着离开,这可是干货满满哦! --- 1. 什么是MemCache?它为什么这么受欢迎? 先简单介绍一下MemCache吧!MemCache是一种高性能的分布式内存对象缓存系统,主要用于减轻数据库的压力,提升应用的响应速度。其实说白了就是这么个事儿——把数据都存到内存里,用的时候直接拿出来,省得每次都要跑去数据库翻箱倒柜找一遍,多麻烦啊! 举个例子,假设你正在做一个电商网站,用户点击商品详情页时,如果每次都要从数据库拉取商品信息,那服务器负载肯定爆表。但如果我们将这些数据缓存在MemCache中,用户访问时直接从内存读取,岂不是快如闪电? 不过呢,事情可没那么简单。MemCache这小子虽然挺能干的,但也不是省油的灯啊!比如说吧,你老是疯狂地去请求数据,结果服务器偏偏不给面子,连个响应都没有,那它就直接给你来个“服务连接超时”的报错,气得你直跺脚。这就像你去餐厅点菜,服务员一直不在,你说能不急吗? --- 2. 服务连接超时到底是个啥? 服务连接超时,简单来说就是你的程序试图与MemCache服务器建立连接,但因为某些原因(比如网络延迟、服务器过载等),连接请求迟迟得不到回应,最终超时失败。这种错误通常会伴随着一条令人沮丧的信息:“连接超时”。 让我分享一个小故事:有一次我在调试一个项目时,发现某个接口总是返回“服务连接超时”,我当时的第一反应是“天啊,是不是MemCache崩了?”于是我赶紧登录服务器检查日志,结果发现MemCache运行正常,只是偶尔响应慢了一点。后来我才意识到,可能是客户端配置的问题。 所以,当遇到这种错误时,不要慌!我们得冷静下来,分析一下可能的原因。 --- 2.1 可能的原因有哪些? 1. 网络问题 MemCache服务器和客户端之间的网络不稳定。 2. MemCache配置不当 比如设置了太短的超时时间。 3. 服务器负载过高 MemCache服务器被太多请求压垮。 4. 客户端代码问题 比如没有正确处理异常情况。 --- 3. 如何解决服务连接超时? 接下来,咱们就从代码层面入手,看看如何优雅地解决这个问题。我会结合实际例子,手把手教你如何避免“服务连接超时”。 --- 3.1 检查网络连接 首先,确保你的MemCache服务器和客户端之间网络通畅。你可以试试用ping命令测试一下: bash ping your-memcache-server 如果网络不通畅,那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过,如果你确定网络没问题,那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候,“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下,MemCache的超时时间可能比较保守,你需要根据实际情况调整它。 在Java中,可以这样设置超时时间: java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端,设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器!"); } } 这里的关键是5000,表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值,比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候,一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下,我们可以加入重试机制,让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例: python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器!") return client except Exception as e: print(f"连接失败,重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器,请检查配置!") client = connect_to_memcache() 在这个例子中,程序会尝试三次连接MemCache服务器,每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败,就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后,建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具(比如MemAdmin)查看服务器的健康状况,包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高,可以考虑增加MemCache实例数量,或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕,可怕的是不去面对 好了,到这里,关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑,但只要我们用心去研究,总能找到解决方案。 最后想说的是,技术这条路没有捷径,遇到问题不要急躁,多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助,如果你还有什么疑问,欢迎随时来找我讨论!😄 祝大家编码愉快!
2025-04-08 15:44:16
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雪落无痕
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...SM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1:事件依赖 练习2:事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合,可用于各种硬件设备,其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数,因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范,旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中,专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程,这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致,因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库,支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能,并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程,SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的,SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层,支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言,可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中,在主机中调用DPC++程序,计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高,并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步: 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行,在本地系统上安装英特尔基础工具套件,使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组,是将作业提交到运算设备的一种机制,多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行,对于一个不具有相关性的循环数据操作,可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列,1为步长,在循环体中,i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器,它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机,除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量,当系统超出buf生存期,buf被销毁,数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识,这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法,是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法,对于C++来说,指针操作内存是很常规的方式,USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配(显式) 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配(隐式) 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移(隐式) 是 是 USM语法 初始化: int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后,程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时,要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系,如果两个线程同时修改同一个内存区,将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系: 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性,而非常规队列: queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象,第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector,初始数据为25和49,在设备中初始化两个vector,将主机中的数据拷贝到设备当中,在设备当中并行计算原始数据的根号值,然后将data1_device和data2_device的数值相加,最后将数据拷贝回主机当中,检验最后相加的和是否是12,程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-22 10:28:50
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HessianRPC
...ssianRPC中的数据库连接池回收策略设置错误 一、引言 问题初现与初步探索 嗨,各位开发者朋友们!最近我在研究HessianRPC的时候,遇到了一个让我头疼的问题——数据库连接池的回收策略设置错误。这可不是一个小问题,它直接影响了系统的稳定性和性能。说实话,最开始我还真没太当回事儿,心想这不就是个小配置嘛,弄错了改一下不就行了?结果一看才发现事情没那么简单,越研究越觉得头大,到最后彻底明白过来——这不是动动手指改个数字能搞定的事儿! 这个问题其实很常见,很多开发人员在使用数据库连接池时都会遇到类似的情况。我当时就纳闷了:这回收策略怎么这么磨人啊?是我哪儿配错了,还是我对HessianRPC这块儿理解得不够透彻呢?抱着这些小问号,我就这么一头扎进去了,开启了我的探索小冒险。 二、问题的本质 为什么回收策略如此重要? 先来说说为什么数据库连接池的回收策略这么重要。其实啊,数据库连接池就像是一个专门帮大家管数据库连接的小管家,它的主要任务就是让大家用起来更方便、更快,同时还能省下不少资源,不浪费!要是回收策略没弄好,连接池里的连接可能就老也放不出来,然后就像多米诺骨牌一样,一连串的问题就跟着来了。 举个例子吧,假设你的系统正在高峰期运行,突然因为某个查询语句卡住了,导致连接池中的所有连接都被占用。要是没弄对回收的办法,这些连接就会一直挂着,啥时候超时了或者系统挂了才肯罢休。这种情况下,你的系统不仅性能下降,还可能面临服务中断的风险。 所以,当你在使用HessianRPC时,一定要认真对待连接池的回收策略。这个策略决定了连接什么时候可以被回收,以及如何避免不必要的资源消耗。 三、实践中的困惑 从代码中发现问题 接下来,我们来看一段典型的HessianRPC代码片段: java public class DatabaseService { private PoolingDataSource dataSource; public DatabaseService() { dataSource = new PoolingDataSource(); dataSource.setMinPoolSize(5); dataSource.setMaxPoolSize(20); dataSource.setInitialPoolSize(10); dataSource.setIdleConnectionTestPeriod(60); dataSource.setAcquireIncrement(5); } public void performQuery(String query) throws SQLException { Connection conn = null; Statement stmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = dataSource.getConnection(); stmt = conn.createStatement(); rs = stmt.executeQuery(query); while (rs.next()) { System.out.println(rs.getString("column_name")); } } finally { if (rs != null) rs.close(); if (stmt != null) stmt.close(); if (conn != null) conn.close(); } } } 这段代码看起来没什么问题,对吧?但问题往往就藏在细节里。比如,dataSource.setTestOnBorrow(true) 这个方法,很多人可能会忘记设置。听着,要是你不把这个选项打开的话,当你要从连接池里拿连接的时候,连接池就懒得去管这条连接是不是还能用。那问题就来了,没准你就得了个坏家伙——一个根本没法用的连接! 再比如,setMinPoolSize 和 setMaxPoolSize 的关系也很重要。如果 minPoolSize 设置得比 maxPoolSize 大,那连接池的行为就会变得不可预测。我当时就因为没注意到这个点,结果一到高并发的时候,系统就老是出现连接不够用的问题,烦死了! 四、解决方案 一步步优化回收策略 既然问题已经浮出水面,那我们就来解决它吧!首先,我们需要明确几个关键点: 1. 连接测试 确保每次获取连接时都进行有效性测试。 2. 最大最小值设置 合理设置 minPoolSize 和 maxPoolSize,避免资源浪费。 3. 连接回收 设置合适的回收时间,防止连接长时间占用。 基于这些原则,我们可以调整代码如下: java dataSource.setTestOnBorrow(true); // 每次获取连接前测试其有效性 dataSource.setMinPoolSize(10); // 最小连接数 dataSource.setMaxPoolSize(50); // 最大连接数 dataSource.setIdleTimeout(300); // 空闲连接的最大存活时间(秒) dataSource.setAcquireIncrement(5); // 每次增加的连接数 通过这些设置,我们可以在一定程度上缓解连接池的压力。嘿,告诉你一个小窍门啊!你可以根据自己的业务需求,灵活调整连接池的大小,想大就大,想小就小, totally up to you!例如,在高峰时段适当增加 maxPoolSize,而在低谷时段减少它。 五、反思与总结 学习的旅程永无止境 回顾整个过程,我深刻体会到,技术学习是一个不断试错和改进的过程。一开始捣鼓 HessianRPC 的时候,我就是照着文档把配置抄下来了,压根没琢磨这些参数到底是干啥的,就觉得照着做就行了吧,管它什么意思呢!直到出现问题,我才意识到自己对底层机制的理解是多么浅薄。 不过,也正是因为这次经历,我学会了更加细致地思考每一个配置项的作用。而且,通过实际动手调试代码,我发现了很多之前忽略的小细节。比如,有时候一个小小的布尔值设置错误,就能让整个系统陷入混乱。 最后,我想说的是,无论是使用HessianRPC还是其他技术框架,都要保持一颗好奇的心。只有真正理解了工具的工作原理,才能在遇到问题时从容应对。希望这篇文章能给大家带来一些启发,让我们一起在这个充满挑战的技术世界中不断进步!
2025-05-14 16:14:51
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风轻云淡
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2023-06-04 23:38:21
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...Box(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-04 17:33:09
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...件管理比较方便,但是数据量大了之后,很难整理.所以建议将这些配置分开 cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/commands.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/timeperiods.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/templates.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contactgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hosts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hostgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/services.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/servicegroups.cfg 改check_external_commands=0为check_external_commands=1.这行的作用是允许在web 界面下执行重启nagios、停止主机/服务检查等操作。 把command_check_interval的值从默认的1 改成command_check_interval=15s(根据自己的情况定这个命令检查时间间隔,不要太长也不要太短)。 2.资源配置文件resource.cfg 资源文件可以保存用户自定义的宏.资源文件的一个主要用处是用于保存一些敏感的配置信息,如系统口令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-16 20:48:42
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...d()//从客户端读数据 7、Write()//将处理好的结果发送给客户端 二、HTTP传输协议 基于socket的TCP通信,按HTTP传输协议格式化传输内容。 示例: 1、客户端发送HTTP请求 GET/txt?hal=1000HTTP/1.1 Host:localhost:1024 User-Agent:Mozilla/5.0(X11;Linuxi686;rv:2.0)Gecko/20100101Firefox/4.0 Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,/;q=0.8 Accept-Language:zh-cn,zh;q=0.5 Accept-Encoding:gzip,deflate Accept-Charset:GB2312,utf-8;q=0.7,;q=0.7 Keep-Alive:115 Connection:keep-alive GET:发送HTTP请求的方法,还可以是SET或者POST /txt?hal=1000是请求根目录下的txt文件内容并传入参数hal=1000 HTTP/1.1表示HTTP版本是1.1 2、服务端传回HTTP响应 HTTP/1.0200OK Server:ReageWebServer Content-Type:text/html <!DOCTYPEhtmlPUBLIC"-//W3C//DTDXHTML1.0Strict//EN""http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <!--Copyright(c)2000-2008QuadralayCorporation.Allrightsreserved.--> <head> <title>WebWorksHelp5.0</title> </head> <body>wuff</body> </html> 前面四行(包括空行)是消息体,后面是消息。一般要指明消息体的长度,方便客户端的接收处理。 三、示例程序 ====================================================================== / 主要实现功能,处理浏览器的get请求信息,发送网页文件。处理404、403等错误。 1.实现绑定本机机器的1024端口作为ReageWeb服务提供网页服务的端口。(避免与机器上装有web服务器产生端口冲突) 2.实现get获取网页方式。 3.实现index.html作为网站的首页面 作者:Reage blog:http://blog.csdn.net/rentiansheng / include<stdio.h> include<stdlib.h> include<string.h> include<sys/types.h> include<sys/socket.h> include<sys/un.h> include<netinet/in.h> include<arpa/inet.h> include<fcntl.h> include<string.h> include<sys/stat.h> include<signal.h> defineMAX1024 intres_socket; voidapp_exit(); / @description:开始服务端监听 @parameter ip:web服务器的地址 port:web服务器的端口 @result:成功返回创建socket套接字标识,错误返回-1 / intsocket_listen(charip,unsignedshortintport){ intres_socket;//返回值 intres,on; structsockaddr_inaddress; structin_addrin_ip; res=res_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0); setsockopt(res_socket,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&on,sizeof(on)); memset(&address,0,sizeof(address)); address.sin_family=AF_INET; address.sin_port=htons(port); address.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY);//inet_addr("127.0.0.1"); res=bind(res_socket,(structsockaddr)&address,sizeof(address)); if(res){printf("portisused,nottorepeatbind\n");exit(101);}; res=listen(res_socket,5); if(res){printf("listenportiserror;\n");exit(102);}; returnres_socket; } / @description:向客户端发送网页头文件的信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 / voidsend_http_head(intconn_socket,intstatus,chars_status,charfiletype){ charbuf[MAX]; memset(buf,0,MAX); sprintf(buf,"HTTP/1.0%d%s\r\n",status,s_status); sprintf(buf,"%sServer:ReageWebServer\r\n",buf); sprintf(buf,"%sContent-Type:%s\r\n\r\n",buf,filetype); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送错误页面信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 @msg:错误页面信息内容 / voidsend_page_error(intconn_socket,intstatus,chars_status,charmsg){ charbuf[MAX]; sprintf(buf,"<html><head></head><body><h1>%s</h1><hr>ReageWebServer0.01</body></head>",msg); send_http_head(conn_socket,status,s_status,"text/html"); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送文件 @parameter conn_socket:套接字描述符。 @file:要发送文件路径 / intsend_html(intconn_socket,charfile){ intf; charbuf[MAX]; inttmp; structstatfile_s; //如果file为空,表示发送默认主页。主页暂时固定 if(0==strlen(file)){ strcpy(file,"index.html"); } //如果获取文件状态失败,表示文件不存的,发送404页面,暂时404页面内容固定。 if(stat(file,&file_s)){ send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagedoesnotimplementthismothod\n"); return0; } //如果不是文件或者无读权限,发送无法读取文件 if(!(S_ISREG(file_s.st_mode))||!(S_IRUSR&file_s.st_mode)){ send_page_error(conn_socket,403,"Forbidden","Forbidden<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } //发送头文件,现在只提供html页面 send_http_head(conn_socket,200,"OK","text/html"); f=open(file,O_RDONLY); if(0>f){ //打开文件失败,发送404页面,其实感觉发送5xx也可以的,服务器内部错误 send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } buf[MAX-1]=0;//将文件内容缓冲区最后的位设置位结束标志。 //发送文件的内容 while((tmp=read(f,buf,MAX-1))&&EOF!=tmp){ write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } } / @description:提取url中可用的信息。访问的网页和数据访问方式 @parameter: conn_socket:与客户端链接的套接字 uri:要处理的url,注意不是浏览器中的url,而是浏览器发送的http请求 @resutl: / intdo_uri(intconn_socket,charuri){ charp; p=strchr(uri,'?'); if(p){p=0;p++;} send_html(conn_socket,uri); } voidulog(charmsg){} voidprint(charmsg){ ulog(msg); printf(msg); } intmain(intargc,charargv[]){ intconn_socket; inttmp; intline; structsockaddr_inclient_addr; charbuf[MAX]; intlen=sizeof(client_addr); charmethod[100],uri[MAX],version[100]; charpwd[1024]; res_socket=socket_listen("127.0.0.1",1024); //当按ctrl+c结束程序时调用,使用app_exit函数处理退出过程 signal(SIGINT,app_exit); while(1){ conn_socket=accept(res_socket,(structsockaddr)&client_addr,&len); printf("reage\n"); line=0; //从客户端获取请求信息 while(0==(tmp=read(conn_socket,buf,MAX-1))||tmp!=EOF){ buf[MAX-1]=0; break;//我只使用了第一行的请求信息,所以丢弃其他的信息 } //send_http_head(conn_socket,200,"text/html"); sscanf(buf,"%s%s%s",method,uri,version); //目前只处理get请求 if(!strcasecmp(method,"get")) //send_html(conn_socket,"h.html"); do_uri(conn_socket,uri+1); close(conn_socket); } } voidapp_exit(){ //回复ctrl+c组合键的默认行为 signal(SIGINT,SIG_DFL); //关闭服务端链接、释放服务端ip和端口 close(res_socket); printf("\n"); exit(0); } ====================================================================== 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/iteye_9368/article/details/82520401。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-30 18:31:58
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DorisDB
...orisDB中的写入失败:从困惑到解决》 引言:数据之海的波涛 在数据管理的世界里,DorisDB无疑是一艘载满现代数据处理技术的巨轮。哎呀,这家伙可真是个宝啊!不仅性能杠杠的,稳定性也是没得说,而且还能轻松升级扩容,怪不得那么多大公司都离不开它,用它来做数据的存储和分析,简直是如虎添翼!然而,就像任何航海之旅,DorisDB航行中也会遭遇风浪——“写入失败”。嘿,兄弟!这篇文章就像是一场探险之旅,带你深入揭秘这个棘手问题的真相。咱们不只停留在表面,而是要挖出问题的根儿,然后一起找寻解决的钥匙。想象一下,我们是在大海捞针,但有了指南针和渔网,这场寻找就变得既刺激又充满乐趣。跟着我,咱们在数据的汪洋里畅游,找到属于你的那片宁静海港,让你不再被信息的洪流淹没,而是能稳稳驾驭,轻松自在地航行。准备好了吗?出发吧! 第一章:写入失败的初探 现象描述:当你尝试向DorisDB表中插入数据时,突然间,一切变得静止。查询返回一个错误信息,告诉你“写入失败”。这不仅让你感到沮丧,还可能影响了业务流程的连续性。 原因分析:写入失败可能是由多种因素引起的,包括但不限于网络延迟、资源限制(如磁盘空间不足)、事务冲突、以及数据库配置问题等。理解这些原因有助于我们对症下药。 第二章:案例研究:网络延迟引发的写入失败 场景还原:假设你正使用Python的dorisdb库进行数据插入操作。代码如下: python from dorisdb import DorisDBClient client = DorisDBClient(host='your_host', port=your_port, database='your_db') cursor = client.cursor() 插入数据 cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')") 问题浮现:执行上述代码后,你收到了“写入失败”的消息,同时发现网络连接偶尔会中断。 解决方案:首先,检查网络连接稳定性。确保你的服务器与DorisDB实例之间的网络畅通无阻。其次,优化SQL语句的执行效率,减少网络传输的数据量。例如,可以考虑批量插入数据,而不是逐条插入。 第三章:资源限制:磁盘空间不足的挑战 场景还原:你的DorisDB实例运行在一个资源有限的环境中,某天,当你试图插入大量数据时,系统提示磁盘空间不足。 问题浮现:尽管你已经确保了网络连接稳定,但写入仍然失败。 解决方案:增加磁盘空间是显而易见的解决方法,但这需要时间和成本。哎呀,兄弟,你得知道,咱们手头的空间那可是个大问题啊!要是想在短时间内搞定它,我这儿有个小妙招给你。首先,咱们得做个大扫除,把那些用不上的数据扔掉。就像家里大扫除一样,那些过时的文件、照片啥的,该删就删,别让它占着地方。其次呢,咱们可以用更牛逼的压缩工具,比如ZIP或者RAR,它们能把文件压缩得更小,让硬盘喘口气。这样一来,不仅空间大了,还能节省点资源,挺划算的嘛!试试看,说不定你会发现自己的设备运行起来比以前流畅多了!嘿,兄弟!你听说过 DorisDB 的分片和分布式功能吗?这玩意儿超级厉害!它就像个大仓库,能把咱们的数据均匀地摆放在多个小仓库里(那些就是节点),这样不仅能让数据更高效地存储起来,还能让我们的系统跑得更快,用起来更顺畅。试试看,保管让你爱不释手! 第四章:事务冲突与并发控制 场景还原:在高并发环境下,多个用户同时尝试插入数据到同一表中,导致了写入失败。 问题浮现:即使网络连接稳定,磁盘空间充足,事务冲突仍可能导致写入失败。 解决方案:引入适当的并发控制机制是关键。在DorisDB中,可以通过设置合理的锁策略来避免或减少事务冲突。例如,使用行级锁或表级锁,根据具体需求选择最合适的锁模式。哎呀,兄弟,咱们在优化程序的时候,得注意一点,别搞那些没必要的同时进行的操作,这样能大大提升系统的稳定性。就像是做饭,你要是同时炒好几个菜,肯定得忙得团团转,而且容易出错。所以啊,咱们得一个个来,稳扎稳打,这样才能让系统跑得又快又稳! 结语:从困惑到解决的旅程 面对“写入失败”,我们需要冷静分析,从不同的角度寻找问题所在。哎呀,你知道嘛,不管是网速慢了点、硬件不够给力、操作过程中卡壳了,还是设置哪里没对劲,这些事儿啊,都有各自的小妙招来解决。就像是遇到堵车了,你得找找是哪段路的问题,然后对症下药,说不定就是换个路线或者等等红绿灯,就能顺畅起来呢!哎呀,你知道不?咱们要是能持续地学习和动手做,那咱处理问题的能力就能慢慢上个新台阶。就像给水管通了塞子,数据的流动就更顺畅了。这样一来,咱们的业务跑起来也快多了,就像是有了个贴身保镖,保护着业务高效运转呢!嘿!听好了,每回遇到难题都不是白来的,那可是让你升级打怪的好机会!咱们就一起手牵手,勇闯数据的汪洋大海,去发现那些藏在暗处的新世界吧!别怕,有我在你身边,咱俩一起探险,一起成长!
2024-10-07 15:51:26
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醉卧沙场
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...nals工具进行问题排查的实际案例。 综上所述, Sysinternals作为Windows系统管理员和开发者的重要武器库,其价值和影响力随着技术进步和安全挑战的升级而不断提升。关注Sysinternals工具集的最新进展和应用实践,将有助于提升个人技能,更好地应对复杂的信息技术挑战。
2024-01-22 15:44:41
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...之间进行分布式计算和数据交换。 MPI (Message Passing Interface) , MPI 是一个为编写并行计算程序而制定的标准接口规范,它定义了一组用于进程间通信和同步的函数和协议。在文中,MPI被用作在两台机器上运行并行程序的关键技术手段,通过mpirun命令调用MPI接口函数,使得分布在不同计算机上的多个进程能够高效协同工作。 mpirun命令 , mpirun是MPICH或其它MPI实现提供的一个实用程序,用于启动并管理基于MPI的应用程序。在文章所述场景中,mpirun命令用于指定运行MPI程序时参与计算的进程数量(np参数)、运行主机列表(-hosts参数)以及执行的可执行文件路径等信息,从而协调多台计算机上的MPI进程执行分布式计算任务。 防火墙设置 , 防火墙是一种网络安全性设施,用于控制进出特定网络的数据包,确保仅允许合法、安全的网络流量通过。在文中,由于防火墙对计算机之间的通信进行了限制,导致MPI进程间的连接失败,需要调整或临时关闭防火墙规则以便于MPI程序能够在多台计算机间正常通信和执行并行计算任务。 共享目录 , 共享目录是指在网络环境中的一个或多个用户可以访问的同一文件系统位置,通常通过网络文件系统(NFS)或其他共享协议实现。在本篇文章中,为了确保MPI并行程序在多台机器间正确运行,需要将包含可执行文件和其他必要资源的目录设置为共享,确保所有参与计算的节点都能够访问到这些资源。
2023-04-09 11:52:38
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Go-Spring
...又快捷!当服务器启动失败时,日志器会自动记录错误信息并结束程序执行。 3. 结合错误处理与日志记录的最佳实践 在实际应用中,错误处理和日志记录通常是紧密相连的。正确的错误处理策略应该包括: - 异常捕获:确保捕获所有潜在的错误,并适当处理或记录它们。 - 上下文信息:在日志中包含足够的上下文信息,帮助快速定位问题根源。 - 日志级别:根据错误的严重程度选择合适的日志级别(如INFO、ERROR)。 - 错误重试:对于可以重试的操作,实现重试机制,并在日志中记录重试尝试。 示例代码: go package main import ( "context" "math/rand" "time" "go.uber.org/zap" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5time.Second) defer cancel() for i := 0; i < 10; i++ { err := makeNetworkCall(ctx) if err != nil { zap.Sugar().Errorf("Network call %d failed: %s", i, err) } else { zap.Sugar().Infof("Network call %d succeeded", i) } time.Sleep(1 time.Second) } } func makeNetworkCall(ctx context.Context) error { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) time.Millisecond) return fmt.Errorf("network call failed after %d ms", rand.Intn(10)) } 在这个例子中,我们展示了如何在一个循环中处理网络调用,同时利用context来控制调用的超时时间。在每次调用失败时,我们记录详细的错误信息和调用次数。这种做法有助于在出现问题时快速响应和诊断。 结论 通过上述实践,我们可以看到GoSpring如何通过结构化错误处理和日志记录来提升应用的健壮性和维护性。哎呀,兄弟!如果咱们能好好执行这些招数,那可真是大有裨益啊!不仅能大大缩短遇到问题时,咱们得花多少时间去修复,还能省下一大笔银子呢!更棒的是,还能让咱们团队里的小伙伴们,心往一处想,劲往一处使,互相理解,配合得天衣无缝。这感觉,就像是大家在一块儿打游戏,每个人都有自己的角色,但又都为了一个共同的目标而努力,多带劲啊!哎呀,你知道吗?当咱们的应用越做越大,用GoSpring的那些工具和好方法,简直就是如虎添翼啊!这样咱就能打造出一个既稳如泰山又快如闪电,还特别容易打理的系统。想象一下,就像给你的小花园施肥浇水,让每一朵花都长得茁壮又美丽,是不是感觉棒极了?所以啊,别小看了这些工具和最佳实践,它们可是你建大事业的得力助手!
2024-07-31 16:06:44
278
月下独酌
.net
...象一下,你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务,要是把它搞成单例模式,那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它,结果就是互相踩脚、搞砸事情,什么竞争条件啦、数据混乱啦,各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子,都想伸手拿饼干,但谁也没个规矩,结果不是抢得太猛把罐子摔了,就是谁都拿不痛快。所以啊,这种情况下,还是别让单例当这个“独裁者”了,分清楚责任才靠谱! 4.3 忘记注册依赖 有时候,我们可能会忘记注册某些依赖项。比如: csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中,那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况,你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论,我们可以看到,虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性,但它并不是万能的。设置搞错了,那可就麻烦大了,小到一个单词拼错了,大到程序跑偏、东西乱套,什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是,在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错,因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时,也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后,我想说的是,编程不仅仅是解决问题的过程,更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣,享受每一次成功的喜悦! 好了,今天的分享就到这里啦,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦!😄
2025-05-07 15:53:50
45
夜色朦胧
Hive
最近,随着大数据技术的快速发展,越来越多的企业开始关注数据压缩对存储成本和查询效率的影响。特别是在云计算环境中,存储空间的优化显得尤为重要。例如,亚马逊AWS近期推出了新的压缩优化服务,该服务能够自动检测并优化存储在S3中的数据,支持多种压缩算法,包括GZIP和BZIP2。这项服务不仅帮助企业减少了存储成本,还显著提高了数据检索的速度。与此同时,Google Cloud也宣布计划在未来版本中增强BigQuery对自定义压缩格式的支持,这将使得用户可以更灵活地选择适合自己业务需求的压缩策略。 在国内市场,阿里云也在积极探索数据压缩技术的应用。阿里云团队开发了一种名为“智能压缩”的新技术,可以根据数据特征动态调整压缩算法,以达到最佳的压缩效果。这一技术已经在多个企业的生产环境中得到了验证,结果显示,与传统的固定压缩方式相比,智能压缩可以将存储成本降低30%以上,同时提升查询性能约20%。 此外,开源社区也在不断推进相关技术的发展。例如,Apache Arrow项目最近发布了一个新版本,该版本引入了对多种压缩算法的原生支持,包括Zstandard(zstd)和LZ4。这些算法以其高效性和灵活性受到广泛关注,未来有望成为大数据处理领域的主流选择。 值得注意的是,尽管这些新技术带来了诸多好处,但在实际应用中仍需注意潜在的风险。例如,过度依赖压缩可能会影响数据的安全性,尤其是在涉及敏感信息的情况下。因此,在采用新的压缩技术时,企业需要仔细评估其安全性、兼容性和维护成本,确保技术的实际效益最大化。总之,随着技术的不断进步,数据压缩正成为大数据领域的一个重要研究方向,未来还有很大的发展空间。
2025-04-19 16:20:43
47
翡翠梦境
Hadoop
近年来,随着大数据技术的快速发展,Hadoop作为分布式计算和存储的经典框架,依然在许多行业中发挥着重要作用。然而,面对云计算、容器化等新兴技术的崛起,Hadoop也在不断适应新的趋势。例如,云原生时代的到来促使像Apache Hudi和Delta Lake这样的新一代数据湖格式逐渐流行起来,它们在数据存储、更新和查询方面提供了更高的效率和更低的成本。与此同时,Kubernetes作为容器编排的事实标准,也正在改变传统Hadoop集群的管理模式。越来越多的企业开始尝试将Hadoop与Kubernetes结合,通过容器化部署来简化运维工作,提高资源利用率。 此外,隐私保护法规的变化也为Hadoop的应用带来了新挑战。随着《个人信息保护法》等法律法规在全球范围内的实施,企业在处理敏感数据时必须更加谨慎。在这种背景下,如何在保证数据安全的同时实现高效的大数据分析成为了一个亟待解决的问题。一些公司正在探索使用加密技术和联邦学习等方法,以确保数据在传输和处理过程中不被泄露。 另一方面,尽管Hadoop本身仍在持续迭代更新,但社区的关注点已经开始向边缘计算转移。边缘计算能够有效缓解中心化数据中心的压力,特别是在物联网设备数量激增的情况下。通过在靠近数据源的地方进行预处理,不仅可以降低延迟,还能减少带宽消耗。这为Hadoop未来的发展指明了一条新的路径。 总之,虽然Hadoop面临诸多挑战,但凭借其成熟的技术体系和广泛的应用基础,它仍然是许多企业和组织不可或缺的选择。未来,Hadoop可能会与其他新兴技术深度融合,共同推动大数据产业的进步。
2025-03-26 16:15:40
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冬日暖阳
Netty
...务器宕机、网络抖动、数据丢失等情况随时随地可能发生。如果我们的程序没有应对这些问题的能力,那后果简直不堪设想! 想象一下,你正在做一个在线支付系统,用户刚输入完支付信息,结果服务器突然挂了,这笔交易失败了。哎呀,这要是让用户碰上了,那可真是抓狂了!所以啊,咱们得想点办法,给系统加点“容错”的本事,不然出了问题用户可就懵圈了。说白了,故障恢复不就是干这个的嘛,就是为了不让小问题变成大麻烦! Netty在这方面做得非常到位。它有一套挺管用的招数,就算网络突然“捣乱”或者出问题了,也能尽量把损失降到最低,然后赶紧恢复到正常状态,一点儿都不耽误事儿。接下来,咱们就一步步拆解这些机制。 --- 三、Netty的故障恢复机制 3.1 异常处理与重试机制 首先,咱们来看看Netty最基础的故障恢复手段:异常处理与重试机制。 Netty提供了一种优雅的方式来处理异常。好比说呗,当客户端和服务器之间的连接突然“闹别扭”了,Netty就会立刻反应过来,自动给我们发个提醒,就像是“叮咚!出问题啦!”这样,咱们就能赶紧去处理这个小麻烦了。具体代码如下: java // 定义一个ChannelFutureListener,用于监听连接状态 ChannelFuture future = channel.connect(remoteAddress); future.addListener((ChannelFutureListener) futureListen -> { if (!futureListen.isSuccess()) { System.out.println("连接失败,尝试重新连接..."); // 这里可以加入重试逻辑 scheduleRetry(); } }); 在这段代码中,我们通过addListener为连接操作添加了一个监听器。如果连接失败,我们会打印一条日志并调用scheduleRetry()方法。这个办法啊,特别适合用来搞那种简单的重试操作,比如说隔一会儿就再试试重新连上啥的,挺实用的! 当然啦,实际项目中可能需要更复杂的重试策略,比如指数退避算法。不过Netty已经为我们提供了足够的灵活性,剩下的就是根据需求去实现啦! --- 3.2 零拷贝技术与内存管理 接下来,咱们聊聊另一个关键点:零拷贝技术与内存管理。 在高并发场景下,频繁的数据传输会导致内存占用飙升,进而引发GC(垃圾回收)风暴。Netty通过零拷贝技术很好地解决了这个问题。简单说呢,零拷贝技术就像是给数据开了一条“直达通道”,不用再把数据倒来倒去地复制一遍,就能让它直接从这儿跑到那儿。 举个例子,假设我们要将文件内容发送给远程客户端,传统的做法是先将文件读取到内存中,然后再逐字节写入Socket输出流。这样不仅效率低下,还会浪费大量内存资源。Netty 这家伙可聪明了,它能用 FileRegion 类直接把文件塞进 Socket 通道里,这样就省得在内存里来回倒腾数据啦,效率蹭蹭往上涨! java // 使用FileRegion发送文件 FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("data.txt")); FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileInputStream.getChannel(), 0, fileSize); channel.writeAndFlush(region); 在这段代码中,我们利用DefaultFileRegion将文件内容直接传递给了Netty的通道,大大提升了传输效率。 --- 3.3 长连接复用与心跳检测 第三个重要的机制是长连接复用与心跳检测。 在高并发环境下,频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊,Netty这个家伙超级聪明,它能让一个TCP连接反复用,不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥,不用每次说完一句话就挂断重拨,直接接着聊就行啦,省心又省资源! 与此同时,为了防止连接因为长时间闲置而失效,Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧,就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息,就为了确认你们的联系没断就行啦! java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里,我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能,并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来,即使网络出现短暂中断,Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中,数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的,那老是去处理这些小碎数据,就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区(Buffer)解决了这个问题。 例如,我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”,不仅能够灵活地伸缩大小,还能轻松应对各种编码需求,简直是程序员手里的瑞士军刀! java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中,我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区,然后将接收到的数据写入其中。接着,我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率,还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了,朋友们,今天的分享就到这里啦!通过上面的内容,相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理,还是能让数据传输更高效的零拷贝技术,又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数,Netty可真是个实力派选手啊! 不过,技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀,但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊,我超级期待能看到更多的小伙伴,在Netty的基础上大展身手,把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱,简直就像给它装了个“智慧大脑”一样! 最后,我想说的是,技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验,在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦! 祝大家都能写出又快又稳的代码,一起迈向技术巅峰吧!😎
2025-03-19 16:22:40
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红尘漫步
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... / 表示 IP 数据包异常 / NIDS_WARN_TCP, / 表示 TCP 数据包异常 / NIDS_WARN_UDP, / 表示 UDP 数据包异常 / NIDS_WARN_SCAN / 表示有扫描攻击发生 / }; enum { NIDS_WARN_UNDEFINED = 0, / 表示未定义 / NIDS_WARN_IP_OVERSIZED, / 表示 IP 数据包超长 / NIDS_WARN_IP_INVLIST, / 表示无效的碎片队列 / NIDS_WARN_IP_OVERLAP, / 表示发生重叠 / NIDS_WARN_IP_HDR, / 表示无效 IP首部 ,IP 数据包发生异常 / NIDS_WARN_IP_SRR, / 表示源路由 IP数据包 / NIDS_WARN_TCP_TOOMUCH, / 表示 TCP 数据个数太多 , 因为在Libnids 中在同一时刻捕获的TCP 个数最大值为 TCP 连接参数的哈西表长度的 3/4/ NIDS_WARN_TCP_HDR, / 表示无效 TCP首部 ,TCP 数据包发生异常 / NIDS_WARN_TCP_BIGQUEUE, / 表示 TCP 接受的队列数据过多 / NIDS_WARN_TCP_BADFLAGS / 表示错误标记 / }; /Libnids 状态描述的是连接的逻辑状态, 真正的 TCP 连接状态有 11种 . TCP_ESTABLISHED TCP 连接建立 , 开始传输数据 TCP_SYN_SEND 主动打开 TCP_SYN_RECV 接受 SYN TCP_FIN_WAIT1 TCP_FIN_WAIT2 TCP_TIME_WAIT TCP_CLOSE TCP_CLOSE_WAIT TCP_LAST_ACK TCP_LISTEN TCP_CLOSING / define NIDS_JUST_EST 1 / 表示 TCP 连接建立 , 在此状态下就可以决定是否对此TCP 连接进行数据分析 , 可以决定是否捕获 TCP客户端接收的数据 ,TCP 服务端接收的数据 ,TCP 客户端接收的紧急数据或者TCP 客户端接收的紧急数据 / define NIDS_DATA 2 / 表示接收数据的状态 ,在这个状态可以判断是否有新的数据到达 ,如果有就可以把数据存储起来 , 可以在这个状态之中来分析 TCP 传输的数据 , 此数据就存储在half_stream 数据接口的缓存之中/ define NIDS_CLOSE 3 / 表示 TCP 连接正常关闭 / define NIDS_RESET 4 / 表是 TCP 连接被重置关闭 / define NIDS_TIMED_OUT 5 / 表示由于超时 TCP连接被关闭 / define NIDS_EXITING 6 / 表示 Libnids正在退出 , 在这个状态下可以最后一次使用存储在 half_stream 数据结构中的缓存数据 / / 校验和 / define NIDS_DO_CHKSUM 0 / 表示告诉 Libnids要计算校验和 / define NIDS_DONT_CHKSUM 1 / 表示告诉 Libnids不要计算校验和 / struct tuple4 / 描述一个地址端口对 , 它表示发送发IP 和端口以及接收方 IP 和端口 , 适用 TCP,UDP/ { u_short source; / 源 IP 地址的端口号/ u_short dest; / 目的 IP 地址的端口号/ u_int saddr; / 源 IP 地址 / u_int daddr; / 目的 IP 地址 / }; struct half_stream / 描述在 TCP 连接中一端的所有信息, 可以是客户端 , 也可以是服务端 / { char state; / 表示套接字的状态 , 也就是TCP 的状态 / char collect; / 可以表示有数据到达 , 此数据存放在data 成员中 , 也可以表示不存储此数据到 data中 , 此数据忽略 . 如果大于0 就存储 , 否则就忽略 / char collect_urg; / 可以表示有紧急数据到达 , 此数据就存放在urgdata 中 , 也可以表示不存储此数据到 urgdata中 , 此速数据忽略 . 如果大于0 就存储 , 否则就忽略 / char data; / 用户存储正常接受到的数据 / int offset; / 表示存储在 data 中数据的第一个字节的偏移量/ int count; / 表示从 TCP 连接开始已经存储到data 中的数据的字节数 / int count_new; / 有多少新的数据存储到 data 中, 如果为 0, 则表示没有新的数据到达 / int bufsize; int rmem_alloc; int urg_count; / 用来存储紧急数据 / u_int acked; u_int seq; u_int ack_seq; u_int first_data_seq; u_char urgdata; //存储紧急数据 u_char count_new_urg; / 表示有新的紧急数据到达 , 如果为0 表示没有新的紧急数据 / u_char urg_seen; //新的urg数据,不是以前重复的数据 u_int urg_ptr;/指向urg在流中的位置/ u_short window; u_char ts_on; u_char wscale_on; u_int curr_ts; u_int wscale; struct skbuff list; struct skbuff listtail; }; struct tcp_stream / 描述一个 TCP 连接的所有信息/ { struct tuple4 addr; char nids_state; struct lurker_node listeners; struct half_stream client; / 表示客户端信息 / struct half_stream server; / 表示服务端信息 / struct tcp_stream next_node; struct tcp_stream prev_node; int hash_index; struct tcp_stream next_time; struct tcp_stream prev_time; int read; struct tcp_stream next_free; }; struct nids_prm / 描述了 Libnids 的一些全局参数信息/ { int n_tcp_streams; / 表示哈西表大小 , 此哈西表用来存放tcp_stream 数据结构 , 默认值 1040.在同一时刻 Libnids 捕获的 TCP 数据包的最大个数必须是此参数值的3/4/ int n_hosts; / 表示哈西表的大小 , 此哈西表用来存储IP 碎片信息的 , 默认值为 256/ char device; / 表示网络接口 ,Libnids 将在此网络接口上捕获数据, 默认值为 NULL. 这样 Libnids将使用 pcap_lookupdev来查找可以用的网络接口 . 如果其值为 all, 表示捕获所有网络接口的数据/ char filename; / 表示用来存储网络数据的捕获文件 , 此文件的类型必须与 Libpcap 类型一致 , 如果设置了文件, 与此同时就应该设置 device 为 NULL,默认值为 NULL/ int sk_buff_size; / 表示的是数据接口 sk_buff 的大小 .sk_buff 是Linux 内核中一个重要的数据结构, 是用来进行数据包排队操作的 , 默认值为 168/ int dev_addon; / 表示在数据结构 sk_buff 中用于网络接口上信息的字节数. 如果是 -1( 默认值 ),那么 Libnids 会根据不同的网络接口进行修正 / void (syslog) (); / 是一个函数指针 , 默认值为nids_syslog() 函数 . 在 syslog函数中可以检测入侵攻击 , 如网络扫描攻击 , 也可以检测一些异常情况, 如无效 TCP 标记 / int syslog_level; / 表示日志等级 , 默认值是LOG_ALERT/ int scan_num_hosts; / 表示一个哈西表的大小 ,( 此哈西表用来存储端口扫描信息) 表示 Libnids 将要检测的同时扫描的端口数据 . 如果其值为 0,Libnids将不提供端口扫描功能 . 默认值 256/ int scan_delay; / 表示在扫描检测中 , 俩端口扫描的间隔时间, 以毫秒来计算 , 缺省值为 3000/ int scan_num_ports; / 表示相同源地址必须扫描的 TCP 端口数目 , 默认值为10/ void (no_mem) (char ); / 是一个函数指针 , 当Libnids 发生内存溢出时被调用/ int (ip_filter) (); / 是一个函数指针 , 此函数可以用来分析IP 数据包 , 当有 IP 数据包到达时 , 此函数就被调用. 如果此函数返回非零值 , 此数据包就被处理 ;如果返回零 , 此 IP 数据包就被丢弃. 默认值为 nids_ip_filter 函数 , 总是返回 1./ char pcap_filter; / 表示过滤规则 , 即Libpcap 的过滤规则 , 默认值为 NULL,表示捕获所有数据包 . 可以在此设置过滤规则 , 只捕获感兴趣的开发包/ int promisc; / 表示网卡模式 , 如果是非零, 就把此网卡设置为混杂模式 ; 否则 , 设为非混杂模式 . 默认值为1/ int one_loop_less; / 初始值为 0/ int pcap_timeout; / 表示捕获数据返回的时间 , 以毫秒计算. 实际上它表示的就是 Libpcap 函数中的 pcap_open_live函数的 timeout 参数 , 默认值 1024/ }; / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 对 Libnids 初始化, 这是所有设计基于 Libnids 的程序最开始调用的函数 . 它的主要内容包括打开网络接口 , 打开文件 , 编译过滤规则 , 判断网络链路层类型, 进行必要的初始化工作 / int nids_init (void); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个能够检测所有 IP 数据包的回调函数, 包括 IP 碎片 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet,int len) a_packet 表示接收的IP 数据包 len 表示接收的数据包长度 此回调函数可以检测所有的IP 数据包 , 包括 IP 碎片 / void nids_register_ip_frag (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个回调函数 , 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet) a_packet 表示接收的IP 数据包 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 , 并在此函数中对捕获数到的 IP数据包进行分析 . / void nids_register_ip (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个 TCP 连接的回调函数. 回调函数的类型定义如下 : void tcp_callback(struct tcp_stream ns,void param) ns 表示一个TCP 连接的所有信息 , param 表示要传递的参数信息 , 可以指向一个 TCP连接的私有数据 此回调函数接收的TCP 数据存放在 half_stream 的缓存中 , 应该马上取出来 ,一旦此回调函数返回 , 此数据缓存中存储的数据就不存在 了 .half_stream 成员 offset描述了被丢弃的数据字节数 . 如果不想马上取出来 , 而是等到存储一定数量的数据之后再取出来, 那么可 以使用函数nids_discard(struct tcp_stream ns, int num_bytes)来处理 . 这样回调函数返回时 ,Libnids 将丢弃缓存数据之前 的 num_bytes 字节的数据 .如果不调用 nids_discard()函数 , 那么缓存数据的字节应该为 count_new 字节 . 一般情况下, 缓存中的数据 应该是count-offset 字节 / void nids_register_tcp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个分析 UDP 协议的回调函数, 回调函数的类型定义如下 : void udp_callback(struct tuple4 addr,char buf,int len,struct ip iph) addr 表示地址端口信息buf 表示 UDP 协议负载的数据内容 len表是 UDP 负载数据的长度 iph 表示一个IP 数据包 , 包括 IP 首部 ,UDP 首部以及UDP 负载内容 / void nids_register_udp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 表示一个 TCP 连接 功 能 : 终止 TCP 连接 . 它实际上是调用 Libnet的函数进行构造数据包 , 然后发送出去 / void nids_killtcp (struct tcp_stream ); / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 一个 TCP 连接 参数 2 个数 功 能 : 丢弃参数 2 字节 TCP 数据 , 用于存储更多的数据 / void nids_discard (struct tcp_stream , int); / 返回值 : 无 参 数 : 无 功 能 : 运行 Libnids, 进入循环捕获数据包状态. 它实际上是调用 Libpcap 函数 pcap_loop()来循环捕获数据包 / void nids_run (void); / 返回值 : 调用成功返回文件描述符 ,失败返回 -1 参 数 : 无 功 能 : 获得文件描述符号 / int nids_getfd (void); / 返回值 : 调用成功返回个数 ,失败返回负数 参 数 : 表示捕获数据包的个数 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_dispatch() / int nids_dispatch (int); / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_next() / int nids_next (void); extern struct nids_prm nids_params; /libnids.c定以了一个全部变量 , 其定义和初始值在 nids_params/ extern char nids_warnings[]; extern char nids_errbuf[]; extern struct pcap_pkthdr nids_last_pcap_header; struct nids_chksum_ctl { / 描述的是计算校验和 , 用于决定是否计算校验和/ u_int netaddr; / 表示地址 / u_int mask; / 表示掩码 / u_int action; / 表示动作 , 如果是NIDS_DO_CHKSUM, 表示计算校验和; 如果是 NIDS_DONT_CHKSUM, 表示不计算校验和 / u_int reserved; / 保留未用 / }; / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 表示 nids_chksum_ctl 列表 参数 2 表示列表中的个数 功 能 : 决定是否计算校验和 . 它是根据数据结构nids_chksum_ctl 中的action 进行决定的 , 如果所要计算的对象不在列表中 , 则必须都要计算校验和 / extern void nids_register_chksum_ctl(struct nids_chksum_ctl , int); endif / _NIDS_NIDS_H / 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/xieqb/article/details/7681968。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-08 17:36:31
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...calhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-18 11:34:00
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...不到该元素节点,经过排查了解到这个标签是通过js生成的,于是我转换了思路,通过获取最后一个页号来得到一共分了多少页 Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();Elements els = root_doc.select("main .page a");//这里els.eq(els.size() - 2的原因是后边确定按钮用的是a标签要去掉,再去掉一个“下一页”标签Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text()); 分类页中图片所在的标签结构为: 分类页面下的图片不是我们想要的,我们想要的是点击进去详细页的高清大图,所以需要获取a标签的链接,再从这个链接中获取真正想要的图片。 详细页中图片所在的标签结构为: 二、代码实现 到这里分类页分析的差不多了,我们通过代码来进行获取图片。首先导入Jsoup的jar包:jsoup-1.12.1.jar,如果采用Maven请导入下边的依赖。 <dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.12.1</version></dependency> 在utils创建JsoupPic类,并添加getPic方法,代码如下: public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");//获取所有图片的链接System.out.println(elements1);} }} 在分类页中有一个隐藏的问题图片: 正常的图片链接都是以“/”开头,以“.htm”结尾,而每个分类下的第三张图片的链接都是“http://pic.netbian.com/”,如果不过滤的话会报如下错误: 所以这里必须要判断一下: Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");//判断是否是以“/”开头if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");System.out.println(elements1);} } 到这里,页面就已经分析好了,问题基本上已经解决了,接下来我们需要将图片存到我们的系统里,这里我将图片保存到我的电脑桌面上,并按照分类来存储图片。 首先是要获取桌面路径,在utils包下创建Download类,添加getDesktop方法,代码如下: public static File getDesktop(){FileSystemView fsv = FileSystemView.getFileSystemView();File path=fsv.getHomeDirectory(); return path;} 接着我们再该类中添加下载图片的方法: //urlPath为网络图片的路径,savePath为要保存的本地路径(这里指定为桌面下的images文件夹)public static void download(String urlPath,String savePath) throws Exception {// 构造URLURL url = new URL(urlPath);// 打开连接URLConnection con = url.openConnection();//设置请求超时为5scon.setConnectTimeout(51000);// 输入流InputStream is = con.getInputStream();// 1K的数据缓冲byte[] bs = new byte[1024];// 读取到的数据长度int len;// 输出的文件流File sf=new File(savePath);int randomNo=(int)(Math.random()1000000);String filename=urlPath.substring(urlPath.lastIndexOf("/")+1,urlPath.length());//获取服务器上图片的名称filename=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date())+randomNo+filename;//时间+随机数防止重复OutputStream os = new FileOutputStream(sf.getPath()+"\\"+filename);// 开始读取while ((len = is.read(bs)) != -1) {os.write(bs, 0, len);}// 完毕,关闭所有链接os.close();is.close();} 写好后,我们再完善一下JsouPic中的getPic方法。 public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签,用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1,如果为1就不拼页号,否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}File desktop = Download.getDesktop();Download.checkPath(desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);//获取每个分页链接里面a标签的链接,进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");Download.download(elements1.attr("src"), desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);} }} } 在Download类中,我添加了checkPath方法,用于判断目录是否存在,不存在就创建一个。 public static void checkPath(String savePath) throws Exception {File file = new File(savePath);if (!file.exists()){file.mkdirs();} } 最后在mainapp包内创建PullPic类,并添加主方法。 package com.asahi.mainapp;import com.asahi.common.Kind;import com.asahi.common.PrintLog;import com.asahi.utils.JsoupPic;import java.util.Scanner;public class PullPic {public static void main(String[] args) throws Exception {new PullPic().downloadPic();}public void downloadPic() throws Exception {System.out.println("启动程序>>\n请输入所爬取的分类:");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在,请重新输入:");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确!");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下: 最终的代码已上传到我的github中,点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中,我收获了很多,一开始做的时候确实遇到了很多困难,这次写的获取图片也是最基础的,还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着,也尝试着去写了一下,越写越跑偏,暂时先放着不处理吧,等以后有时间再来弄,我想问题应该不大,只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足,有哪些需要改进的地方,我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-12 10:26:04
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...le发布了最新版本的数据库产品,其中对AQ组件进行了多项优化升级,不仅提升了消息处理效率,还增强了与云环境和其他消息服务的集成能力。 2022年,Oracle官方博客分享了一篇题为《Oracle AQ的新特性及其在微服务架构中的应用》的文章,详细解读了Oracle 19C及更高版本中AQ的改进之处,如支持JSON格式的消息负载、更灵活的多租户管理和跨数据库的分布式队列功能等。这些新特性使得AQ能够更好地适应当前流行的微服务架构,实现不同服务间高效可靠的数据传输与同步。 此外,在开源社区层面,Apache ActiveMQ Artemis作为一款广泛采用的消息中间件,也在持续演进以满足不断变化的企业需求。其与Oracle AQ的兼容性有所提升,用户现在可以在多种场景下根据实际业务需求选择适合的消息队列解决方案。 同时,对于Java开发者而言,《Java Message Service (JMS)实战》一书提供了大量关于利用JMS进行消息传递的实战案例和最佳实践,有助于读者在实际项目中更加熟练地运用JMS与Oracle AQ结合,构建高性能、高可用的消息驱动系统。 综上所述,无论是紧跟Oracle AQ的最新发展动态,还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习,都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术,并将其应用于实际工作中,以提升系统的整体性能与稳定性。
2023-12-17 14:22:22
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