[SQLAlchemy URI参数详解]的搜索结果

...les_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！

...change，并且参数顺序也发生了变化。而我的代码依然按照旧版本的写法来调用，自然就挂掉了。 --- 3. 深度剖析 过时API的危害与应对之道 这件事让我深刻认识到，RabbitMQ虽然强大，但也需要开发者时刻保持警惕。特别是当你依赖第三方库时，稍不留神就可能踩进“版本陷阱”。以下几点是我总结出来的教训： （1）永远不要忽视版本更新带来的变化 很多开发者习惯于直接复制粘贴网上的代码示例，却很少去验证这些代码是否适用于当前版本。你可能不知道，有时候就算方法名一样，背后的逻辑变了，结果可能会差很多。比如说啊，在RabbitMQ的3.x版本里，你用channel.queue_declare()这个方法的时候，它返回的东西就像是个装满数据的盒子，但这个盒子是那种普通的字典格式的。可到了4.x版本呢，这玩意儿就有点变了味儿，返回的不再是那个简单的字典盒子了，而是一个“高级定制版”的对象实例，感觉像是升级成了一个有专属身份的小家伙。 因此，每次引入新工具之前，一定要先查阅官方文档，确认其最新的API规范。要是不太确定，不妨试试跑一下官方给的例程代码，看看有没有啥奇怪的表现。 （2）版本锁定的重要性 为了避免类似的问题再次发生，我在后续项目中采取了严格的版本管理策略。例如，在requirements.txt文件中明确指定依赖库的具体版本号，而不是使用通配符（如>=）。这样做的好处是，即使未来出现了更高级别的版本，也不会意外破坏现有功能。 下面是一段示例代码，展示了如何在pip中固定pika的版本为1.2.0： python requirements.txt pika==1.2.0 当然，这种方法也有缺点，那就是升级依赖时可能会比较麻烦。不过嘛，要是咱们团队人不多，但手头的项目特别讲究稳当性，那这个方法绝对值得一试！ --- 4. 实战演练 修复旧代码，拥抱新世界 既然明白了问题所在，接下来就是动手解决问题了。嘿，为了让大家更清楚地知道怎么把旧版的API换成新版的，我打算用一段代码来给大家做个示范，保证一看就懂！ 假设我们有一个简单的RabbitMQ生产者程序，如下所示： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 如果你直接运行这段代码，很可能会遇到如下警告： DeprecationWarning: This method will be removed in future releases. Please use the equivalent method on the Channel class. 这是因为queue_declare方法现在已经被重新设计为返回一个包含元数据的对象，而不是单纯的字典。我们需要将其修改为如下形式： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True) queue_name = result.method.queue channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_name, body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 可以看到，这里新增了一行代码来获取队列名称，同时调整了routing_key参数的赋值方式。这种改动虽然简单，但却能显著提升程序的健壮性和可读性。 --- 5. 总结与展望 从失败中学习，向成功迈进 回想起这次经历，我既感到懊恼又觉得幸运。真后悔啊，当时要是多花点时间去了解API的新变化，就不会在这上面浪费那么多精力了。不过话说回来，这次小挫折也让我学到了教训，以后会更注意避免类似的错误，而且也会更加重视代码的质量。 最后想对大家说一句：技术的世界瞬息万变，没有人能够永远站在最前沿。但只要保持好奇心和学习热情，我们就一定能找到通往成功的道路。毕竟，正如那句经典的话所说：“失败乃成功之母。”只要勇敢面对挑战，总有一天你会发现，那些曾经让你头疼不已的问题，其实都是成长路上不可或缺的一部分。 希望这篇文章对你有所帮助！如果你也有类似的经历或者见解，欢迎随时交流哦~

本文针对MemCache服务连接超时问题，分析了网络问题、超时时间设置不当及服务器负载过高等原因，通过调整超时时间、引入重试机制、优化客户端配置等方法解决。文中提供了Java与Python代码示例，并强调了监控MemCache状态的重要性，以有效应对服务连接超时，提升系统稳定性。

...据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

...der方法时，使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection： SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法：如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection，则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 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。

... 这三个特殊方法。 详解描述符 说说 Property 在上文，我们给出了 Propery 实现代码，现在让我们来详细说说这个classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 首先，如果你对装饰器不了解的话，你可能要去看看这篇文章，简而言之，在我们正式运行代码之前，我们的解释器就会对我们的代码进行一次扫描，对涉及装饰器的部分进行替换。类装饰器同理。在上文中，这段代码@Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) 会触发这样一个过程，即 full_name=Property(full_name) 。然后在我们后面所实例化对象之后我们调用 person.full_name 这样一个过程其实等价于 person.full_name.__get__(person) 然后进而触发 __get__() 方法里所写的 return self.fget(obj) 即原本上我们所编写的 def full_name 内的执行代码。 这个时候，同志们可以去思考下 getter() , setter() ,以及 deleter() 的具体运行机制了=。=如果还是有问题，欢迎在评论里进行讨论。 关于描述符 还记得之前我们所提到的一个定义么： Descriptors 是一种特殊的对象，这种对象实现了 __get__ ， __set__ ， __delete__ 这三个特殊方法 。然后在 Python 官方文档的说明中，为了体现描述符的重要性，有这样一段话：“They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2. ” 简而言之就是 先有描述符后有天，秒天秒地秒空气 。恩，在新式类中，属性，方法调用，静态方法，类方法等都是基于描述符的特定使用。 OK，你可能想问，为什么描述符是这么重要呢？别急，我们接着看 使用描述符 首先请看下一段代码 classA(object):注：在 Python 3.x 版本中，对于 new class 的使用不需要显式的指定从 object 类进行继承，如果在 Python 2.X(x>2)的版本中则需要defa(self): pass if__name__=="__main__": a=A() a.a() 大家都注意到了我们存在着这样一个语句 a.a() ，好的，现在请大家思考下，我们在调用这个方法的时候发生了什么？ OK？想出来了么？没有？好的我们继续 首先我们调用一个属性的时候，不管是成员还是方法，我们都会触发这样一个方法用于调用属性 __getattribute__() ,在我们的 __getattribute__() 方法中，如果我们尝试调用的属性实现了我们的描述符协议，那么会产生这样一个调用过程 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b)) 。好的这里我们又要给出一个结论了：“在这样一个调用过程中，有这样一个优先级顺序，如果我们所尝试调用属性是一个 data descriptors ，那么不管这个属性是否存在我们的实例的 __dict__ 字典中，优先调用我们描述符里的 __get__ 方法，如果我们所尝试调用属性是一个 non data descriptors ，那么我们优先调用我们实例里的 __dict__ 里的存在的属性，如果不存在，则依照相应原则往上查找我们类，父类中的 __dict__ 中所包含的属性，一旦属性存在，则调用 __get__ 方法，如果不存在则调用 __getattr__() 方法”。理解起来有点抽象？没事，我们马上会讲，不过在这里，我们先要解释下 data descriptors 与 non data descriptors ，再来看一个例子。什么是 data descriptors 与 non data descriptors 呢？其实很简单，在描述符中同时实现了 __get__ 与 __set__ 协议的描述符是 data descriptors ，如果只实现了 __get__ 协议的则是 non data descriptors 。好了我们现在来看个例子：importmath classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self): print("Com") returnmath.pi self.radius 2 deftest(self): pass if__name__=='__main__': c=Circle(4) print(c.area) 好的，让我们仔细来看看这段代码，首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程，前面已经说了，我们不在重复。接着，在我们第一次调用 c.area 的时候，我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符，然后发现在 c 中既不存在描述符，也不存在这样一个属性，接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ，然后查找到名为 area 的属性，同时这是一个 non data descriptors ，由于我们的实例字典内并不存在 area 属性，那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法，并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着，我们在后续调用 c.area 的时候，我们能在实例字典中找到 area 属性的存在，且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ，于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法，而是直接从实例的字典中直接获取属性值。 描述符的使用 描述符的使用面很广，不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候，使用描述符，比如我们之前提到的这个例子classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue def__set__(self, instance, value=0): pass importmath classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self, value=0): print("Com") ifvalue ==0andself.radius ==0: raiseTypeError("Something went wring") returnmath.pi value 2ifvalue !=0elsemath.pi self.radius 2 deftest(self): pass 利用描述符的特性实现懒加载，再比如，我们可以控制属性赋值的值classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value=None): ifvalueisNone: raiseTypeError("You cant to set value as None") ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) classtest(): def__init__(self, value): self.value = value @Property defValue(self): returnself.value @Value.setter deftest(self, x): self.value = x 如上面的例子所描述的一样，我们可以判断所传入的值是否有效等等。 以上就是Python 描述符(Descriptor)入门，更多相关文章请关注PHP中文网(www.gxlcms.com)！ 本条技术文章来源于互联网，如果无意侵犯您的权益请点击此处反馈版权投诉 本文系统来源：php中文网 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39736934/article/details/112888600。 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。

...，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后，我们用$group这个魔法棒，把数据一通分类整理，看看哪些地方数据多，哪些地方数据少，这样就给咱们的数据做了一次大扫除，整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时，有几个关键点需要注意，以确保最佳性能： - 数据分区：合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常，我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理：MapReduce操作可能会消耗大量内存，特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项，限制任务运行时间，避免内存溢出。 - 错误处理：在实际应用中，处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如，使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说，以下是一些进阶技巧： - 使用索引：在Map阶段，如果数据集中有大量的重复键值对，使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行：对于高并发的应用场景，可以考虑将MapReduce操作异步化，利用MongoDB的复制集和分片集群特性，实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用，为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀，看完这篇文章后，你可不光是知道了啥是MapReduce，啥时候用，还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的！就像是掌握了新魔法一样，你学会了怎么给这玩意儿加点料，让它在你的项目里发挥出最大效用，让工作效率蹭蹭往上涨！是不是感觉整个人都精神多了？这不就是咱们追求的效果嘛！嘿，兄弟！听好了，掌握新技能最有效的办法就是动手去做，尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论，找一个你正在做的项目，大胆地将MapReduce实践起来。你会发现，通过实战，你的经验会大大增加，对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以，行动起来吧，让自己的项目成为你学习路上的伙伴，你肯定能从中学到不少东西！让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性！

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

...ORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度，运动过程中基本不存在加减速过程，支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 （1）例程界面如下。 （2） 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth（），与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接，则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } （3）通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置：%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度：%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} （4）通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹，并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度，加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } （6）通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置，不直接使用dpos=0，修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程，同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态，查看振镜轴对应参数，并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动，首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型，并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次，正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六)：双振镜运动，就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号，需要相关开发环境与例程代码，请咨询正运动技术销售工程师：400-089-8936。 本文由正运动技术原创，欢迎大家转载，共同学习，一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有，如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...频率、报警策略等关键参数，以满足各种IT环境下的监控需求。 CGI配置文件cgi.cfg , CGI(Common Gateway Interface，通用网关接口)配置文件是Nagios中的一个重要组成部分，它包含了对Nagios web界面模块行为的一系列设置。在本文语境下，cgi.cfg文件用于定义和控制web访问端的各种权限、功能及显示选项，例如允许用户在web界面上执行重启Nagios、停止主机/服务检查等操作，或者根据需要创建不同权限级别的用户账号，仅赋予查看部分服务器或服务状态的权限。 主机组定义文件hostgroups.cfg , 在Nagios中，主机组是一个逻辑概念，用来将具有相同特性和管理要求的一组主机归类在一起。主机组定义文件hostgroups.cfg则是用来描述和管理这些主机组的配置文件。在实际应用中，管理员可以通过此文件方便地将多台服务器按业务功能、地理位置或其他标准划分为主机组，便于在Nagios Web界面进行统一管理和查看整个主机组的状态信息，而不是逐个单独关注单个主机的状态。例如，可以创建一个名为“MySQL主机组”的主机组，将所有运行MySQL数据库服务的服务器加入其中，从而实现对一组特定服务器集中监控和报告。

...e-app 参数解释： - -d：以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000：将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app：使用的镜像名称。 启动成功后，访问http://localhost:3000/，你会发现依然可以看到“Hello World”！这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄

...rsion_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了，怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢？其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中，从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类，让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作（比如查询数据库）。为了简化演示，这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务： python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中，我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码，并将其传递给 MainHandler 的构造函数作为参数。这样一来，每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们，今天的分享就到这里啦！通过这篇文章，我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战，但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话，我还想尝试更多有趣的功能组合，比如结合 Redis 缓存提高性能，或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题，欢迎随时跟我交流呀！ 最后祝大家 coding愉快，记得保护好自己的秘密哦~ 😊

Sysinternals网站由Mark Russinovich和布赖科格斯韦尔于1996年创立，后于2006年被微软收购。该网站提供了一系列强大的系统工具，涵盖了Windows系统管理和故障诊断的广泛需求，对于IT专业人士与开发者极具价值。诸如AccessChk、Filemon、Process Monitor（Procexp）等实用工具能够帮助用户深入分析并优化系统性能，强化安全性设置，并有效排查各类软件及硬件相关的技术问题。通过访问Sysinternals论坛，用户可获取关于这些工具使用的具体解答和专业支持，从而确保对Windows系统的高效管理与维护。

...函数因为传入了非法参数（即分母为0）而抛出了一个普通错误。而如果我们换成AbortError呢？ javascript const controller = new AbortController(); function process() { setTimeout(() => { console.log('处理完成'); }, 5000); } process(); controller.abort(); // 中断处理 这里虽然也有中断操作的意思，但并没有抛出任何错误。这就像是说，AbortError不会自己偷偷跑出来捣乱，得咱们主动去点那个abort()按钮才行。就好比你得自己动手去按开关，灯才不会自己亮起来一样。 --- 四、深入探讨AbortError的优缺点 说到优点嘛，我觉得AbortError最大的好处就是它让我们的代码更加健壮和可控。比如说啊，在面对一堆同时涌来的请求时， AbortError 就像一个神奇的开关，能帮我们把那些没用的请求一键关掉，这样就不会白白浪费资源啦！对了，它还能帮咱们更贴心地照顾用户体验呢！比如说，当用户等得花儿都快谢了，就给个机会让他们干脆放弃这事儿，省得干着急。 但是呢，凡事都有两面性。AbortError也有它的局限性。首先，它只适用于那些支持AbortSignal接口的操作，比如fetch、XMLHttpRequest之类。如果你尝试在一个不支持AbortSignal的操作上使用它，那就会直接报错。另外啊，要是随便乱用 AbortError 可不好，比如说老是取消请求的话，系统可能就会被折腾得够呛，负担越来越重，你说是不是？ 说到这里，我想起了之前开发的一个项目，当时为了优化性能，我给每个API请求都加了AbortController，结果发现有时候会导致页面加载速度反而变慢了。后来经过反复调试，我才意识到，频繁地取消请求其实是得不偿失的。所以啊，大家在使用AbortError的时候一定要权衡利弊，不能盲目追求“安全”。 --- 五、总结与展望 总的来说，AbortError是一个非常实用且有趣的错误类型。它不仅能让我们更轻松地搞定那些乱七八糟的异步任务，还能让代码变得更好懂、更靠谱！不过，就像任何工具一样，它也需要我们在实践中不断摸索和完善。 未来，随着前端开发越来越复杂，我相信AbortError会有更多的应用场景。不管是应对一大堆同时进行的任务，还是让咱们跟软件互动的时候更顺畅、更开心，它都绝对是我们离不开的得力助手！所以，各位小伙伴，不妨多尝试用它来解决实际问题，说不定哪天你会发现一个全新的解决方案呢！ 好了，今天的分享就到这里啦。希望能给大家打开一点思路，也期待大家在评论区畅所欲言，分享你的想法！最后，祝大家coding愉快，早日成为编程界的高手！

...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。

...务可能需要不同的配置参数，而传统的分散式配置方式难以满足大规模分布式系统的管理需求。配置中心通过统一管理所有服务的配置，可以显著降低配置管理的成本并提升效率。本文提到的Nacos就是一个典型的配置中心实例，它支持多种协议的数据交换，并且能够实时推送配置变更通知给订阅者。 微服务架构 , 一种将应用程序构建为一组小型独立部署单元的软件架构风格。每个微服务专注于完成某一项特定的功能，并通过轻量级通信机制与其他服务进行交互。相比于传统的单体架构，微服务架构具有更高的灵活性、可扩展性和容错能力。在本文中，作者正在开发一个基于微服务架构的应用程序，并利用Nacos作为配置中心来管理各个微服务的配置信息。由于微服务之间的依赖关系复杂，确保配置的一致性和可用性对于整个系统的稳定运行至关重要。

...refix="s" uri="/struts-tags" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>登录页</title><s:head/></head><body><s:actionerror/><s:fielderror fieldName="err"></s:fielderror><s:form action="loginAction" method="post"> <s:textfield label="用户名" name="username"></s:textfield><s:password label="密码" name="password"></s:password><s:submit value="登陆"></s:submit></s:form></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/showFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>显示上传文档</title></head><body><center><font style="font-size:18px;color:red">上传者：<s:property value="name"/></font><table width="45%" cellpadding="0" cellspacing="0" border="1"><tr><th>文件名称</th><th>上传者</th><th>上传时间</th></tr><s:iterator value="uploadFileName" status="st" var="doc"><tr><td align="center"><a href="docDownload.action?downPath=upload/<s:property value="doc"/>"><s:property value="doc"/> </a></td><td align="center"><s:property value="name"/></td><td align="center"><s:date name="createTime" format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/></td></tr></s:iterator></table></center></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/uploadFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>多文件上传</title></head><body><center><s:form action="docUpload" method="post" enctype="multipart/form-data"><s:textfield name="name" label="姓名" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:submit value="确认上传" align="center"/></s:form></center></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34101492/article/details/78811741。 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。

...码段提供了容器所需的参数。-mem-total 150Mi告诉容器尝试申请150M 的内存。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example 验证Pod的容器是否正常运行: kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod里的容器申请了100M的内存和200M的内存限制。 ...resources:limits:memory: 200Mirequests:memory: 100Mi... 启动proxy以便我们可以访问Heapster服务： kubectl proxy 在另外一个命令行窗口，从Heapster服务获取内存使用情况： curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/mem-example/pods/memory-demo/metrics/memory/usage 这个输出显示了Pod正在使用162,900,000字节的内存，大概就是150M。这很明显超过了申请 的100M,但是还没达到200M的限制。 {"timestamp": "2017-06-20T18:54:00Z","value": 162856960} 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example 超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的 资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存， 这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启他，但是会出现其他类型的运行错误。 本实验，我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存，下面的这个Pod的配置文档，它申请50M的内存， 内存限制设置为100M。 memory-request-limit-2.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-2spec:containers:- name: memory-demo-2-ctrimage: vish/stressresources:requests:memory: 50Milimits:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 250Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在配置文件里的args段里，可以看到容器尝试分配250M的内存，超过了限制的100M。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这时候，容器可能会运行，也可能会被杀掉。如果容器还没被杀掉，重复之前的命令直至 你看到这个容器被杀掉： NAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 24s 查看容器更详细的信息: kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉因为超出了内存限制。 lastState:terminated:containerID: docker://65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10fexitCode: 137finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Zreason: OOMKilledstartedAt: null 本实验里的容器可以自动重启，因此kubelet会再去启动它。输入多几次这个命令看看它是怎么 被杀掉又被启动的： kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉，被启动，又被杀掉，又被启动的过程： stevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37sstevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 1/1 Running 2 40s 查看Pod的历史详细信息: kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod一直重复着被杀掉又被启动的过程: ... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511... Warning BackOff Back-off restarting failed container 查看集群里节点的详细信息： kubectl describe nodes 输出里面记录了容器被杀掉是因为一个超出内存的状况出现： Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 配置超出节点能力范围的内存申请 内存的申请和限制是针对容器本身的，但是认为Pod也有容器的申请和限制是一个很有帮助的想法。 Pod申请的内存就是Pod里容器申请的内存总和，类似的，Pod的内存限制就是Pod里所有容器的 内存限制的总和。 Pod的调度策略是基于请求的，只有当节点满足Pod的内存申请时，才会将Pod调度到合适的节点上。 在这个实验里，我们创建一个申请超大内存的Pod，超过了集群里任何一个节点的可用内存资源。 这个容器申请了1000G的内存，这个应该会超过你集群里能提供的数量。 memory-request-limit-3.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-3spec:containers:- name: memory-demo-3-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "1000Gi"requests:memory: "1000Gi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的状态: kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 输出显示Pod的状态是Pending，因为Pod不会被调度到任何节点，所有它会一直保持在Pending状态下。 kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-3 0/1 Pending 0 25s 查看Pod的详细信息包括事件记录 kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 这个输出显示容器不会被调度因为节点上没有足够的内存： Events:... Reason Message------ -------... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3). 内存单位 内存资源是以字节为单位的，可以表示为纯整数或者固定的十进制数字，后缀可以是E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.比如，下面几种写法表示相同的数值：alue: 128974848, 129e6, 129M , 123Mi 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 如果不配置内存限制 如果不给容器配置内存限制，那下面的任意一种情况可能会出现： 容器使用内存资源没有上限，容器可以使用当前节点上所有可用的内存资源。 容器所运行的命名空间有默认内存限制，容器会自动继承默认的限制。集群管理员可以使用这个文档 LimitRange来配置默认的内存限制。 内存申请和限制的原因 通过配置容器的内存申请和限制，你可以更加有效充分的使用集群里内存资源。配置较少的内存申请， 可以让Pod跟任意被调度。设置超过内存申请的限制，可以达到以下效果： Pod可以在负载高峰时更加充分利用内存。 可以将Pod的内存使用限制在比较合理的范围。 清理 删除命名空间，这会顺便删除命名空间里的Pod。 kubectl delete namespace mem-example 译者：NickSu86 原文链接 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/99694937。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...存储应用程序运行所需参数的文件，通常采用特定的格式（如 ini、json 或 yaml）。文中提到的配置文件是 Beego 框架使用的 ini 格式，包含键值对的形式定义各种配置项。例如，appname 和 port 分别定义了应用名称和监听端口号。配置文件的正确性和完整性直接影响程序的运行状态，因此需要严格检查其格式和内容。Beego 提供了专门的方法来加载和解析配置文件，确保程序能够顺利读取必要的参数。 日志记录 , 日志记录是指将程序运行过程中的重要信息（如错误、警告或调试信息）保存到文件或输出到控制台的过程。文中提到的日志记录主要用于监控配置文件加载是否成功。通过使用 Beego 提供的日志模块，开发者可以设置日志的格式和级别，例如记录日期、时间和错误发生的具体位置。当配置文件加载失败时，日志会输出详细的错误信息，帮助开发者快速定位问题。这种机制对于复杂系统的维护和故障排查至关重要，能够显著提高开发效率。

...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。

...on.policy参数来实现。 --- 5. 总结与展望 通过今天的讨论，我们了解了Hadoop是如何通过HDFS实现文件的跨硬件复制的。虽然这个功能看似简单，但它背后蕴含着复杂的设计理念和技术细节。正是这些设计，才使得Hadoop成为了一个强大的大数据处理工具。 最后，我想说的是，学习新技术的过程就像探险一样，充满了未知和挑战。嘿，谁还没遇到过点麻烦事儿呢？有时候一头雾水，感觉前路茫茫，但这不正是探索的开始嘛！别急着放弃，熬过去你会发现，那些让人头疼的问题其实藏着不少小惊喜，等你拨开云雾时，成就感绝对让你觉得值了！希望这篇文章能给你带来一些启发，也希望你能亲自尝试一下Hadoop的实际操作，感受一下它的魅力！ 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。让我们一起探索更多有趣的技术吧！