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HessianRPC
...essage == null || message.isEmpty()) { throw new IllegalArgumentException("Message cannot be null or empty"); } return message; } public void run() { try (ServerFactory sf = ServerFactory.createServerFactory(8080)) { sf.addService(new SimpleServiceImpl()); sf.start(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } class SimpleServiceImpl implements SimpleService { @Override public String echo(String message) { return "Echo: " + message; } } 这段代码展示了如何通过简单的异常处理和输入验证来增强服务的安全性。尽管这是一个简化的示例,但它为理解如何在实际应用中集成安全措施提供了基础。 五、结论与展望 HessianRPC虽然在自动化安全检测方面存在一定的支持,但其核心依赖于开发者对安全实践的深入理解和实施。通过采用现代的编程模式、遵循最佳实践、利用现有的安全工具和技术,开发者可以显著提升HessianRPC服务的安全性。哎呀,未来啊,软件工程的那些事儿和安全技术就像开挂了一样突飞猛进。想象一下,HessianRPC这些好东西,还有它的好伙伴们,它们会变得超级厉害,能自动帮我们检查代码有没有啥安全隐患,就像个超级安全小卫士。这样一来,咱们开发分布式系统的时候,就不用那么担心安全问题了,可以更轻松地搞出既安全又高效的系统,爽歪歪! --- 通过上述内容,我们不仅深入探讨了HessianRPC在自动化安全检测方面的支持情况,还通过具体的代码示例展示了如何在实践中应用这些安全措施。嘿,小伙伴们!这篇小文的目的是要咱们一起嗨起来,共同关注分布式系统的安全性。咱们得动动脑筋,别让那些不怀好意的小家伙有机可乘。怎么样,是不是觉得有点热血沸腾?咱们要团结起来,探索更多新鲜有趣的安全策略和技术,让我们的代码更安全,世界更美好!一起加油吧,开发者们!
2024-09-08 16:12:35
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岁月静好
Apache Solr
...Analyzer)将文本分解成一系列词素(tokens),然后为每个词素创建一个倒排列表,这个列表包含了所有包含该词素的文档的标识符及其在文档中的位置信息。 示例代码:构建倒排索引 以下是一个简单的示例代码片段,展示如何使用 Solr API 构建倒排索引: java import org.apache.solr.client.solrj.SolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient; import org.apache.solr.client.solrj.response.UpdateResponse; import org.apache.solr.common.SolrInputDocument; public class SolrIndexer { private static final String SOLR_URL = "http://localhost:8983/solr/mycore"; private static final SolrClient solrClient = new HttpSolrClient(SOLR_URL); public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建索引文档 SolrInputDocument document = new SolrInputDocument(); document.addField("id", 1); document.addField("title", "Java Programming Guide"); document.addField("content", "This is a guide for Java programming."); // 提交文档到索引 UpdateResponse response = solrClient.add(document); System.out.println("Documents added: " + response.getAddedDocCount()); // 关闭连接 solrClient.close(); } } 这段代码展示了如何创建一个简单的 Solr 索引文档,并将其添加到索引中。每一步都涉及到倒排索引的构建过程,即对文档中的文本进行分析和索引化。 3. 倒排索引的优化与应用 倒排索引的优化主要集中在索引构建的效率和查询的性能上。为了让你的索引构建工作跑得更快,咱们可以给索引器来点小调整,就像给你的自行车加点油,让它跑得飞快!首先,咱们可以试试增加并行度,就像开多台打印机同时工作,效率自然翻倍。还有,优化分词器,就像是给你的厨房添置一台高效的榨汁机,让食材(数据)处理得又快又好。这样一来,你的索引构建工作不仅高效,还能像欢快的小鸟一样轻松自在地翱翔在数据世界里。同时,通过合理的查询优化策略,如利用缓存、预加载、分片查询等技术,可以进一步提高查询性能。 在实际应用中,倒排索引不仅用于全文搜索,还可以应用于诸如推荐系统、语义理解等领域。例如,在一个电商网站中,倒排索引可以帮助用户快速找到相关的产品,或者根据用户的搜索历史和浏览行为提供个性化推荐。 4. 结语 倒排索引是 Solr 的核心组件,它不仅极大地提高了搜索性能,也为构建复杂的信息检索系统提供了强大的基础。哎呀,兄弟!咱们得给倒排索引这玩意儿好好整一整,让它变得更聪明,搜索起来也更快更高效!这样咱就能找到用户想要的内容,就像魔法一样,瞬间搞定!这不就是咱们追求的智能全文搜索嘛!希望本文能帮助你深入了解 Solr 的倒排索引机制,并激发你在实际项目中的创新应用。让我们一起探索更多可能,构建更加出色的信息检索系统吧!
2024-07-25 16:05:59
425
秋水共长天一色
Superset
...比如X轴和Y轴的数据字段、颜色方案、标签显示方式等。完成后,点击“Save as Dashboard”按钮将其添加到仪表板中。 4.2 制作一个动态仪表板 为了展示Superset的强大之处,让我们尝试创建一个更加复杂的仪表板。假设我们要监控一家电商公司的销售情况,可以按照以下步骤来制作: 1. 添加销售总额图表 选择一个时间序列数据集,创建一个折线图来展示销售额的变化趋势。 2. 加入产品类别占比 使用饼图来显示不同类别产品的销售占比。 3. 实时监控库存 创建一个条形图来展示当前各仓库的库存量。 4. 用户行为分析 添加一个表格来列出最近几天内活跃用户的详细信息。 完成上述步骤后,你就得到了一个全面且直观的销售监控仪表板。有了这个仪表板,你就能随时了解公司的情况,做出快速的决定啦! 五、总结与展望 经过一番探索,我相信大家都已经被Superset的魅力所吸引了吧?作为一款开源的数据可视化工具,它不仅功能强大、易用性强,而且拥有广泛的社区支持。无论你是想快速生成报告,还是深入分析数据,Superset都能满足你的需求。 当然,随着技术的发展,Superset也在不断地更新和完善。未来的日子,我们会看到更多酷炫的新功能被加入进来,让数据可视化变得更简单好玩儿!所以,赶紧试试看吧!相信Superset会给你带来意想不到的惊喜! --- 这就是我今天分享的内容啦,希望大家喜欢。如果你有任何问题或想法,欢迎留言讨论哦!
2024-12-15 16:30:11
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红尘漫步
Beego
...ExpiresAt字段,并相应地更新数据库中的记录。 go func refreshToken(w http.ResponseWriter, r http.Request) { claims := token.Claims.(jwt.MapClaims) userID := int(claims["subject"].(float64)) // 更新数据库中的用户信息以延长有效期 err := orm.Update(&User{Id: userID}, "expires_at = ?", time.Now().Add(time.Hour24)) if err != nil { http.Error(w, "Internal Server Error", http.StatusInternalServerError) return } newToken, err := createToken(userID) if err != nil { http.Error(w, "Internal Server Error", http.StatusInternalServerError) return } w.Write([]byte(newToken)) } 4. 总结与展望 通过上述步骤,我们不仅实现了JWT在Beego框架下的集成与管理,还探讨了其在实际应用中的实用性和灵活性。JWT令牌的生命周期管理对于增强Web应用的安全性和用户体验至关重要。哎呀,你懂的,就是说啊,咱们程序员小伙伴们要是能不断深入研究密码学这门学问,然后老老实实地跟着那些最佳做法走,那在面对各种安全问题的时候就轻松多了,咱开发出来的系统自然就又稳当又高效啦!就像是有了金刚钻,再硬的活儿都能干得溜溜的! 在未来的开发中,持续关注安全漏洞和最佳实践,不断优化和升级JWT的实现策略,将有助于进一步提升应用的安全性和性能。哎呀,随着科技这玩意儿越来越发达,咱们得留意一些新的认证方式啦。比如说 OAuth 2.0 啊,这种东西挺适合用在各种不同的场合和面对各种变化的需求时。你想想,就像咱们出门逛街,有时候用钱包,有时候用手机支付,对吧?认证机制也一样,得根据不同的情况选择最合适的方法,这样才能更灵活地应对各种挑战。所以,探索并尝试使用 OAuth 2.0 这类工具,让咱们的技术应用更加多样化和适应性强,听起来挺不错的嘛!
2024-10-15 16:05:11
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风中飘零
Consul
...以及安全策略方面有所区别。通过对比研究这些新兴技术,《云原生时代的Consul与服务网格之争》一文为我们揭示了未来服务发现架构可能的发展趋势(来源:云技术实践杂志,出版日期:202X年X月X日)。 综上所述,持续关注Consul及其竞品的最新动态和发展趋势,结合实际应用场景理解并运用其强大的数据存储机制,将有助于提升现代分布式系统的可靠性和可维护性。
2024-03-04 11:46:36
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人生如戏-t
MySQL
本文详细介绍如何查看MySQL数据库IP地址,涵盖本地与远程服务器情况。通过SQL命令SELECT @@hostname或配置文件中的bind-address定位IP,还可利用ifconfig或第三方工具如Nmap排查网络。强调安全性,提醒操作需谨慎,避免数据泄露。关键词包括MySQL数据库、IP地址、查看方法、本地服务器、远程服务器、配置文件、bind-address、网络排查、安全性、第三方工具。
2025-03-24 15:46:41
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笑傲江湖
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...数据导入方式,允许从文本文件快速地将大量数据加载到表中。在文章中提到的mysqldump的几个选项(如--fields-terminated-by, --fields-enclosed-by等)就是用来配合LOAD DATA INFILE语句,在导出数据时确保其格式与LOAD DATA INFILE所需的格式相匹配,便于后续快速导入数据。尽管在文中没有直接演示如何使用LOAD DATA INFILE,但这些选项的存在意味着导出的数据可以方便地用于该命令的导入操作。 MySQL客户端管道操作 , MySQL客户端管道操作是一种利用操作系统提供的管道功能,将mysqldump导出的SQL语句流式传输至另一个MySQL客户端(如mysql命令行工具),进而实现将数据从一个数据库导入到另一个数据库的过程。在本文中,展示了如何通过管道操作将mysqldump导出的SQL语句直接导入到远程MySQL服务器上的目标数据库中,这样既能减少磁盘I/O开销,又能提高数据迁移效率。例如,mysqldump --opt database | mysql --host=remote-host -C database就是一条典型的利用管道将数据从本地数据库迁移到远程数据库的命令。
2023-02-01 23:51:06
265
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ReactJS
... useState(null); const [error, setError] = useState(null); useEffect(() => { let isMounted = true; fetchPost(postId) .then((data) => { if (isMounted) { setPost(data); } }) .catch((err) => { if (isMounted) { setError(err); } }); return () => { isMounted = false; }; }, [postId]); if (error) { throw new Error('Failed to load post'); } return post; }; export default PostLoader; 这段代码的核心在于throw new Error这一行。当我们遇到错误时,不是简单地返回错误提示,而是直接抛出异常。这是为了让Suspense能够捕获到它并执行后备渲染。 第三步:整合Suspense 最后一步就是将所有东西组合起来,让Suspense接管整个流程: jsx // App.js import React, { Suspense } from 'react'; import PostLoader from './PostLoader'; const PostDetails = ({ postId }) => { const post = ; return ( {post.title} {post.body} ); }; const App = () => { return ( 欢迎来到我的博客 正在加载文章... }> ); }; export default App; 在这个例子中,会确保如果未能及时加载数据,它会显示“正在加载文章...”。 --- 4. 高级玩法 动态导入与代码分割 除了数据获取之外,Suspense还可以帮助我们实现代码分割。这就相当于你把那些不怎么常用的功能模块“藏”起来,等需要用到的时候再慢慢加载,这样主页面就能跑得飞快啦! 例如,如果你想按需加载某个功能模块,可以这样做: javascript // LazyComponent.js const LazyComponent = React.lazy(() => import('./LazyModule')); function App() { return ( 主页面 加载中... }> ); } 在这里,React.lazy配合Suspense实现了动态导入。当用户访问包含的部分时,React会自动加载对应的模块文件。 --- 5. 总结与反思 好了,到这里我们已经掌握了如何使用Suspense进行数据获取的基本方法。虽然它看起来很简单,但实际上背后涉及了很多复杂的机制。比如,它是如何知道哪些组件需要等待的?又是如何优雅地处理错误的? 我个人觉得,Suspense最大的优点就在于它让开发者摆脱了手动状态管理的束缚,让我们可以更专注于用户体验本身。不过呢,这里还是得提防点小问题,比如说可能会让程序跑得没那么顺畅,还有就是对那些老项目的支持可能没那么友好。 总之,Suspense是一个非常强大的工具,但它并不适合所有场景。作为开发者,我们需要根据实际情况权衡利弊,合理选择是否采用它。 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~ 😊
2025-04-12 16:09:18
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蝶舞花间
Mongo
...原理,它把我们关心的字段整理好,这样当我们需要查询时,数据库就能直接跳到对应的位置,不用翻遍整个仓库,大大提高了速度,让数据响应更快,用户体验也更棒!哎呀,你可能在搞数据库操作的时候遇到了点小麻烦。比如说,你正兴致勃勃地想给数据表添个索引,让它跑得更快更顺溜,结果却蹦出个怪怪的错误信息:“IndexBuildingPrivilegeNotFound”。这意思就是说,你的小手还缺那么一丁点儿权限,没法儿建索引呢!别急,你只需要去找管理员大哥,或者自己在设置里开开这个权限开关,问题就迎刃而解啦!记得,权限这东西可得小心用,别乱来,不然可能会影响整个系统的稳定性和安全呢。嘿,小伙伴们!这篇文章就像是一次探险之旅,带你深入探索这个棘手问题的根源,揭秘那些神奇的解决策略,顺便给你几个小贴士,让你在日后的生活中轻松避开这些坑坑洼洼。准备好出发了吗?让我们一起揭开谜团,让生活变得更加顺畅吧! 二、理解索引权限问题 在 MongoDB 中,当你尝试创建索引时,系统会检查你是否有足够的权限来执行这个操作。这通常涉及到两个主要方面: 1. 用户角色 你需要被赋予正确的角色,这些角色允许你在特定的数据库上创建索引。 2. 数据库配置 确保你的 MongoDB 配置允许创建索引,并且相关角色已正确分配给用户。 三、排查步骤与解决策略 面对 “IndexBuildingPrivilegeNotFound” 错误,以下是一些排查和解决问题的步骤: 1. 确认用户角色 - 使用 db.getUsers() 或 db.runCommand({ users: 1 }) 命令查看当前用户的角色及其权限。 - 确认是否拥有 db.createUser 和 createIndexes 权限。 javascript // 创建新用户并赋予权限 db.createUser({ user: "indexCreator", pwd: "password", roles: [ { role: "readWrite", db: "yourDatabase" }, { role: "createIndexes", db: "yourDatabase" } ] }); 2. 检查数据库配置 - 确保你的 MongoDB 实例允许创建索引。可以通过查看 /etc/mongod.conf(Linux)或 mongod.exe.config(Windows)文件中的配置选项来确认。 - 确保 security.authorizationMechanism 设置为 mongodb 或 scram-sha-1。 3. 权限验证 - 使用 db.auth("username", "password") 命令验证用户身份和权限。 javascript db.auth("indexCreator", "password"); 四、预防与最佳实践 为了避免此类错误,遵循以下最佳实践: - 权限最小化原则:只为需要执行特定操作的用户赋予必要的权限。 - 定期审核权限:定期检查数据库中的用户角色和权限设置,确保它们与当前需求相匹配。 - 使用角色聚合:考虑使用 MongoDB 的角色聚合功能来简化权限管理。 五、总结与反思 在 MongoDB 中管理索引权限是一个既关键又细致的过程。哎呀,兄弟!掌握并恰到好处地运用这些招数,不仅能让你在处理数据库这事儿上效率爆棚,还能给你的系统安全和稳定打上一个大大的保险扣儿。就像是有了秘密武器一样,让数据跑得快又稳,而且还能防着那些不怀好意的小坏蛋来捣乱。这样一来,你的数据保管工作就不仅是个技术活,还成了守护宝藏的秘密行动呢!哎呀,你遇到了“IndexBuildingPrivilegeNotFound”的小麻烦?别急嘛,我来给你支个招!按照我刚刚说的步骤一步步来,就像解密游戏一样,慢慢找啊找,你会发现那个藏起来的小秘密。说不定,问题就在这儿呢!找到原因了,解决起来自然就快多了,就像解开了一道数学难题,是不是超有成就感的?别忘了,耐心是关键,就像慢慢炖一锅好汤,火候到了,味道自然就出来了。加油,你一定行的!嘿!兄弟,听好了,每次碰上难题,那都是咱们提升自己,长知识的好时机,就像我们在数据库这片大海上航行,每一步都让咱们更懂水性,越来越厉害! --- 通过本文的探索,我们不仅解决了“IndexBuildingPrivilegeNotFound”这一常见问题,还深入了解了索引在数据库性能优化中的重要性,以及如何通过正确的权限管理和配置来确保数据库操作的顺利进行。希望这篇文章能为 MongoDB 用户提供有价值的参考,共同提升数据库管理的效率和安全性。
2024-10-14 15:51:43
88
心灵驿站
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...效果是否一样呢?没有区别,对在程序上面什么区别,结果也基本上没有什么区别。但是我今天的文章中是认为这个是有区别的。你现在要把10000箱东西搬上1楼,现在有两种方案,第一种是 每次搬10箱,搬1000次,第二种是 每次搬1000箱,搬10次。所以这里看出来就是有区别的了,这个我们就要看什么成本高,比如一次搬10箱 成本为X,每增加一箱会增加小x的成本,但是上一次楼的成本是Y,那么两种方案会得到如下成本公式。 第一种:成本=X+1000Y 第二种:成本=X+990x+10Y 最后通过计算是能选出来个成本最低的方案来执行的。 回到工作分解结构上来的。比如3个功能要分解,每个功能有3部分,1.接收数据,2.处理数据,3.写入数据库,当然三个功能是不同的内容,只是大体结构相同。我目前见得最多的是这样分,直接按3个功能分成3个任务,一种是一个功能的一部分分成一个任务,也就是分下来有6个任务。 这里我有点微微的吐嘲一下分成6个任务的坏处。我们先说一下好处。 1.3个人每个人拿3个小任务,任务显得小,对他们压力小一些。 2.每个人处理自己的3个任务类似,可能处理整速度快,而且分配时按善长哪一块分配哪一块的方式,较为合理。 下面说一下坏处,我认为还是弊大于利,下面列一些坏处(因为目前公司就是很多这样分配的任务) 1.3部分功能,3个文档,如果分给3个人来做,那么每个人都要求很精确的理解文档的意思,然后找出自己要做的部分来处理。 2.3个人看3个文档,假设每个文档由一个设计人员设计,那么这3个设计人员都要与3个开发人员产生沟通(所以沟通成本约为第一种方安的3倍,可能小于3倍) 3.开发人员在这种做多个相似(我们假设相似,其实这些问题因该由一个好的架构设计来处理)的编码情况下容易厌倦,产生复制修改代码的情况。 4.还有一部分成本前面3点都没有说到,也是沟通的成本,也就是一个功能里面的三个部分的衔接问题,也就是每个功能模块多了2个开发人员的沟通,也就是多出6个单位沟通成本。 先就说这么几点吧。但是我觉得已经很致命了,公司经常出现重复的沟通,就是上面所说的一个设计人员要同多个开发说明一件事情,而且不是在一起说,是开发在参与到开发过程中时,反馈回去,然后只有同这个开发沟通,可能与每个开发沟通的内容有一部分不是重复的,但是他们的设计内容都是一个模块当中的。而且公司经常出来开发与开发的衔接部分的沟通,有分歧时也会叫设计人员参与进来。所以这样分配的最大的成本就是沟通上面的成本,或者是变更方面的成本最大,比如一个功能模块有要变动,那么可能要通知3个开发人员。要是第一种方案可能就通知一个开发人员就行了。这里也不是说其他的人员不通知,我这里的意思是通知的力度是不一样的,如果是一个责任矩阵(Responsibility Matrix)来看的话,可能这种一点的方案会3个开发人员A,一个组长R,其它人员I。如果是上面一种方案那么可能是1个开发人员A,一个组长R,其它人员I.这里我也就是想说明他们的力度是不一样的。当然成本肯定也不一样。 插入:(我打算在以后的文章中加入插入系列,主要用于解释一些我认为比较有趣,或者有用,或者对我对大家来说可能陌生,但是有印像,本人也是通过查询总结出来的一些东西,多数为一些名词解释) 插入: 责任矩阵 责任矩阵是以表格形式表示完成工作分解结构中工作细目的个人责任方法。这是在项目管理中一个十分重要的工具,因为他强调每一项工作细目由谁负责,并表明每个人的角色在整个项目中的地位。制定责任色(RACI)(R=Responsible,A=Accountable,C=Consulted,I=Informed)。 插入后面继续说,刚才已经吐槽了一下一种方案的坏处,所以我认为对于分解还是逃不过模块,一个人做不下来的大模块,分解成小模块,每个模块主要就是IPO,输入什么,做什么事,出输什么,模块接口要设计好,这样一个一个的装配上就是一个大的系统,而不是把一个模块的类似部分或者说一个独立的功能模块再来分开。最小的模块我们就是函数,或者现在面向对象可以说类,但是细化下来的思想面向过程还是有用处的。这里我就强调一点,现代的设计中多用接口这个东西吧,你慢慢会发现他有很大的用处的。 总结:从昨天下午开始写这个,今天才完成中间有断开,所以可能思路不太清析,但是主要说的一点就是工作分解结构里面的一小部分内容,说了说两种分解方式的优劣。建议大家以接口设计,功能模块,类等去处理分解任务。 转载于:https://www.cnblogs.com/gw2010/p/3781447.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34253126/article/details/94304775。 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。
2023-07-29 21:22:45
111
转载
Saiku
...ine()) != null) { sql.append(line); if (line.trim().endsWith(";")) { stmt.execute(sql.toString()); sql.setLength(0); // 清空StringBuilder } } reader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 6. 结语 好了,到这里我们的讨论就告一段落了。希望今天聊的这些能让大家更看重系统恢复计划,也赶紧动手做点啥来提高自己的数据安全,毕竟防患于未然嘛。记住,预防总是胜于治疗,提前做好准备总比事后补救要好得多! 最后,如果你有任何想法或建议,欢迎随时与我交流。数据分析的世界充满了无限可能,让我们一起探索吧! --- 以上就是本次关于“Saiku的系统恢复计划不充分”的全部内容。希望这篇文章能够对你有所帮助,也欢迎大家提出宝贵的意见和建议。
2024-11-18 15:31:47
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寂静森林
HessianRPC
... { return null; // 返回null表示断路器处于打开状态 } return delegate; } public void recordFailure() { failureCount++; if (failureCount >= 5) { open = true; } } } 将熔断器集成到之前的装饰器中: java public class CircuitBreakingUserServiceDecorator implements UserService { private final CircuitBreaker circuitBreaker; public CircuitBreakingUserServiceDecorator(CircuitBreaker circuitBreaker) { this.circuitBreaker = circuitBreaker; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { UserService userService = circuitBreaker.getDelegate(); if (userService == null) { return new UserInfo(-1, "Circuit Opened", "Service Unavailable"); } try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { circuitBreaker.recordFailure(); return new UserInfo(-1, "Fallback User", "Service Unavailable"); } } } 这样,我们就能够在一定程度上缓解高负载带来的压力,并且确保系统的稳定性。 5. 总结与展望 回顾这次经历,我深刻体会到服务降级并不是一件轻松的事情。这事儿吧,不光得靠技术硬功夫,还得会提前打算,脑子转得也得快,不然真容易手忙脚乱。虽然HessianRPC没有提供现成的服务降级工具,但通过灵活运用设计模式,我们完全可以打造出适合自己项目的解决方案。 未来,我希望能够在更多场景下探索HessianRPC的应用潜力,同时也期待社区能够推出更加完善的降级框架,让开发者们少走弯路。毕竟,谁不想写出既高效又优雅的代码呢?如果你也有类似的经历或想法,欢迎随时交流讨论!
2025-05-01 15:44:28
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半夏微凉
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... (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}复制代码 这里有几点需要注意 1,这这里起始位置的view显示区域如果不超过50%,就不算这个view可见,进而也就不统计曝光。 2,我们通过view.getTag();获取view里的数据,必须在此之前setTag()数据,我这里setTag是在viewholder中把数据set进去的 到这里我们就实现了recylerview列表中view控件曝光量的统计了。下面贴出来完整的代码给大家 package com.example.qcl.demo.xuexi.baoguang;import android.app.Activity;import android.graphics.Rect;import android.support.v7.widget.GridLayoutManager;import android.support.v7.widget.LinearLayoutManager;import android.support.v7.widget.RecyclerView;import android.support.v7.widget.StaggeredGridLayoutManager;import android.text.TextUtils;import android.util.Log;import android.view.View;import com.example.qcl.demo.utils.UiUtils;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/ 2019/4/2 13:31 author: qcl desc: 安卓曝光量统计工具类 wechat:2501902696/public class ViewShowCountUtils {//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsprivate boolean isFirstVisible = true;//用于统计曝光量的mapprivate ConcurrentHashMap<String, Integer> hashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();/ 统计RecyclerView里当前屏幕可见子view的曝光量 /void recordViewShowCount(RecyclerView recyclerView) {hashMap.clear();if (recyclerView == null || recyclerView.getVisibility() != View.VISIBLE) {return;}//检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计,你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING:惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {getVisibleViews(recyclerView);} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsif (isFirstVisible) {getVisibleViews(recyclerView);isFirstVisible = false;} }});}/ 获取当前屏幕上可见的view /private void getVisibleViews(RecyclerView reView) {if (reView == null || reView.getVisibility() != View.VISIBLE ||!reView.isShown() || !reView.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}//保险起见,为了不让统计影响正常业务,这里做下try-catchtry {int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}if (range == null || range.length < 2) {return;}Log.i("qcl0402", "屏幕内可见条目的起始位置:" + range[0] + "---" + range[1]);for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);} } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }//获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;} }复制代码 使用就是在我们的recylerview设置完数据以后,把recylerview传递进去就可以了。如下图: 我们统计到曝光量,拿到曝光view绑定的数据,就可以结合后面的view点击,来看下那些商品view的曝光量高,那些商品的转化率高。当然,这都是运营小伙伴的事了,我们只需要负责把曝光量统计到即可。 如果你有任何编程方面的问题,可以加我微信交流 2501902696(备注编程) by:年糕妈妈qcl 转载于:https://juejin.im/post/5ca30ad1e51d4514c01634f1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 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。
2023-07-29 13:55:00
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...t(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_name varchar(20) not null, user_age varchar(20) not null, PRIMARY KEY (user_id) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 我们先看一下项目的完整目录,再继续下面的内容 第二步:添加jar包 对于下面代码的内容,我们就不再一一贴出来,只是把最重要的内容贴出来,大家可以下载源码。 第三步:创建model 创建一个model包并在其下创建一个User.Java文件。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.model; / 用户 @author liang / public class User { private int id; private String age; private String userName; public User(){ super(); } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getAge() { return age; } public void setAge(String age) { this.age = age; } public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public User(int id, String age, String userName) { super(); this.id = id; this.age = age; this.userName = userName; } } 第四步:创建DAO接口 创建一个包mapper,并在其下创建一个UserMapper.java文件作为DAO接口。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.mapper; import java.util.List; import com.tgb.model.User; public interface UserMapper { void save(User user); boolean update(User user); boolean delete(int id); User findById(int id); List<User> findAll(); } 第五步:实现DAO接口 在dao包下创建一个UserMapper.xml文件作为上一步创建的DAO接口的实现。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <!-- namespace:必须与对应的接口全类名一致 id:必须与对应接口的某个对应的方法名一致 --> <mapper namespace="com.tgb.mapper.UserMapper"> <insert id="save" parameterType="User"> insert into t_user(user_name,user_age) values({userName},{age}) </insert> <update id="update" parameterType="User"> update t_user set user_name={userName},user_age={age} where user_id={id} </update> <delete id="delete" parameterType="int"> delete from t_user where user_id={id} </delete> <!-- mybsits_config中配置的alias类别名,也可直接配置resultType为类路劲 --> <select id="findById" parameterType="int" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user where user_id={id} </select> <select id="findAll" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user </select> </mapper> 这里对这个xml文件作几点说明: 1、namespace必须与对应的接口全类名一致。 2、id必须与对应接口的某个对应的方法名一致即必须要和UserMapper.java接口中的方法同名。 第六步:Mybatis和Spring的整合 对于Mybatis和Spring的整合是这篇博文的重点,需要配置的内容在下面有详细的解释。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-4.0.xsd"> <!-- 1. 数据源 : DriverManagerDataSource --> <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"> <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis" /> <property name="username" value="root" /> <property name="password" value="123456" /> </bean> <!-- 2. mybatis的SqlSession的工厂: SqlSessionFactoryBean dataSource:引用数据源 MyBatis定义数据源,同意加载配置 --> <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> <property name="configLocation" value="classpath:config/mybatis-config.xml" /> </bean> <!-- 3. mybatis自动扫描加载Sql映射文件/接口 : MapperScannerConfigurer sqlSessionFactory basePackage:指定sql映射文件/接口所在的包(自动扫描) --> <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer"> <property name="basePackage" value="com.tgb.mapper"></property> <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"></property> </bean> <!-- 4. 事务管理 : DataSourceTransactionManager dataSource:引用上面定义的数据源 --> <bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> </bean> <!-- 5. 使用声明式事务 transaction-manager:引用上面定义的事务管理器 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="txManager" /> </beans> 第七步:mybatis的配置文件 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> <!-- 实体类,简称 -设置别名 --> <typeAliases> <typeAlias alias="User" type="com.tgb.model.User" /> </typeAliases> <!-- 实体接口映射资源 --> <!-- 说明:如果xxMapper.xml配置文件放在和xxMapper.java统一目录下,mappers也可以省略,因为org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean默认会去查找与xxMapper.java相同目录和名称的xxMapper.xml --> <mappers> <mapper resource="com/tgb/mapper/userMapper.xml" /> </mappers> </configuration> 总结 Mybatis和Spring的集成相对而言还是很简单的,祝你成功。 源码下载:SpringMVC+Spring4+Mybatis3 下篇博文我们将Hibernate和Mybatis进行一下详细的对比。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/konglongaa/article/details/51706991。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-05 11:56:25
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Kylin
...MySQL表上为联接字段创建索引,可以大大加速查询速度。同时,在Kylin中,确保相关维度的列已经进行了适当的索引,可以进一步提升性能。 sql -- MySQL创建索引 CREATE INDEX idx_kylin_table_id ON kylin_table(id); -- Kylin配置维度索引 id long true 通过这样的配置,不仅MySQL的查询速度得到提升,Kylin的聚合计算也更加高效。 五、策略三 批量导入与增量更新 实践示例: 对于大型数据集,考虑使用批量导入策略,而不是频繁的增量更新。哎呀,你瞧,咱们用批量导入这招,就像是给MySQL服务器做了一次减压操,让它不那么忙碌,喘口气。同时,借助Kylin的离线大法,我们就能让那些实时查询快如闪电,不拖泥带水。这样一来,不管是数据处理还是查询速度,都大大提升了,用户满意度也蹭蹭往上涨呢! bash 批量导入脚本示例 $ hadoop fs -put data.csv /input/ $ bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE kylin_table;" 六、策略四 优化联接模式 选择合适的联接模式(如内联接、外联接等)对于性能优化至关重要。哎呀,你得知道,在咱们实际干活的时候,选对了数据联接的方式,就像找到了开锁的金钥匙,能省下不少力气,避免那些没必要的数据大扫荡。比如说,你要是搞个报表啥的,用对了联接方法,数据就乖乖听话,找起来快又准,省得咱们一个个文件翻,一个个字段找,那得多费劲啊!所以,挑对工具,效率就是王道! 实践示例: 假设我们需要查询所有在特定时间段内的订单信息,并且关联了用户的基本信息。这里,我们可以使用内联接: sql SELECT FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 七、总结与展望 通过上述策略的实施,我们能够显著提升Kylin与MySQL联接操作的性能。哎呀,你知道优化数据库操作这事儿,可真是个门道多得很!比如说,调整联接条件啊,用上索引来提速啊,批量导入数据也是一大妙招,还有就是选对联接方式,这些小技巧都能让咱们的操作变得顺畅无比,响应速度嗖嗖的快起来。就像开车走高速,不堵车不绕弯,直奔目的地,那感觉,爽歪歪!哎呀,随着咱手里的数据越来越多,就像超市里的货物堆积如山,技术这玩意儿也跟咱们的手机更新换代一样快。所以啊,要想让咱们的系统运行得又快又好,就得不断调整和改进策略。就像是给汽车定期加油、保养,让它跑得既省油又稳定。这事儿,可得用心琢磨,不能偷懒!未来,随着更多高级特性如分布式计算、机器学习集成等的引入,Kylin与MySQL的联接优化将拥有更广阔的应用空间,助力数据分析迈向更高层次。
2024-09-20 16:04:27
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百转千回
Apache Atlas
...这个事件,包括表名、字段定义、所属数据库等信息。这么做的好处嘛,简直不要太明显!就好比给你的数据加上了一个“出生证”和“护照”,不仅能随时知道它是从哪儿来的、去过哪儿,还能记录下它一路上经历的所有变化。这样一来,管理起来就方便多了,也不用担心数据会“走丢”或者被搞砸啦! 然而,正因如此,Hook的部署显得尤为重要。要是Hook没装好,那Atlas就啥元数据也收不到啦,整个数据治理的工作就得卡在那里干瞪眼了。这也是为什么当我的Hook部署失败时,我会感到特别沮丧的原因。 --- 3. 部署失败 从错误日志中寻找线索 那么,Hook到底为什么会部署失败呢?为了找出答案,我打开了Atlas的日志文件,开始逐行分析那些晦涩难懂的错误信息。说实话,第一次看这些日志的时候,我直接傻眼了,那感觉就跟对着一堆乱码似的,完全摸不着头脑。 不过,经过一番耐心的研究,我发现了一些关键点。比如: - 依赖冲突:有些情况下,Hook可能会因为依赖的某些库版本不兼容而导致加载失败。 - 配置错误:有时候,我们可能在application.properties文件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足:Hook需要访问目标系统的API接口,但如果权限配置不当,自然会报错。 为了验证我的猜测,我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件,我仔细核对了以下内容: properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后,我又检查了Kafka服务是否正常运行,确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础,但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来,让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧!首先,我们需要明确一点:问题的根源可能有很多,因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的,那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如,在Maven项目的pom.xml文件里,我们应该看到类似如下的配置: xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对,或者缺少了必要的依赖项,就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦! Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细,帮助我们定位问题,可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别: properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长,但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候,Hook部署失败并不是代码本身的问题,而是网络或者环境配置出了差错。这时候,我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如,对于Kafka Hook,可以用下面的命令检查是否能正常发送消息: bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败,那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾,我对Apache Atlas有了更深的理解,同时也意识到,任何技术工具都不是万能的,都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是,尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败,但它也教会了我很多宝贵的经验。比如: - 不要害怕出错,错误往往是进步的起点; - 日志是排查问题的重要工具,要学会善加利用; - 团队合作很重要,遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你也有类似的经历或见解,欢迎随时交流讨论!我们一起探索技术的世界,共同进步!
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
Spark
...点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时,如果输入文本文件过大,可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因(OutOfMemoryError: Java heap space),并提供了关键细节,包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题,可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别(如INFO、DEBUG)可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
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秋水共长天一色
Kibana
...”。 5. 选择时间字段(通常是@timestamp),点击“Create index pattern”完成配置。 > 思考点:这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范,后续可能会导致数据无法正确筛选哦! 3.2 第二步:设置索引生命周期策略 接下来,我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分,直接决定了数据的保留方式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 第三步:将策略应用到索引 设置好生命周期策略后,我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下: bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时,通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果,我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师,每天都会收到大量的订单日志,格式如下: json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在,你想对这些日志进行生命周期管理,具体要求如下: - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案: 1. 创建索引模式,命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后,你会发现: - 每隔3个月,新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结,存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除,释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享,相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐,但实际上只需要几步就能搞定。而且啊,要是咱们好好用数据保留这招,不仅能让系统跑得更快、更顺畅,还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来,多好呀! 最后,我想说的是,技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟,我们每个人都是技术路上的探索者,一起努力才能走得更远! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你觉得这篇文章有用,记得点赞支持哦~咱们下次再见!
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
Groovy
...2:闭包与匿名函数的区别 再来说说闭包和匿名函数的事儿。Groovy的闭包功能非常强大,但它和Java的匿名函数还是有区别的。比如,Groovy允许你在闭包中省略参数类型,甚至完全不写参数。这听起来是不是很酷?但实际操作起来,可能会让你一头雾水。 比如,以下这段Java风格的代码: java Runnable task = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("Running..."); } }; 换成Groovy后,你可以这样写: groovy def task = { println "Running..." } 是不是简单多了?但问题是,有些人可能会觉得既然这么方便,那就啥都省略掉吧。于是就有了这样的代码: groovy def task = { -> println "Running..." } 乍一看好像没问题,但实际上Groovy会提醒你:“兄弟,这里的箭头可以省略。所以说啊,在用闭包的时候可得留点心,别小看那些语法小细节,不然就可能出现“你这代码写的啥玩意儿,语法不支持!”的情况,那多尴尬啊! --- 三、进阶问题 动态类型与静态类型之争 Groovy的一大特点是支持动态类型,这意味着你可以在运行时改变变量的类型。这一点确实很灵活,但也容易让人误以为所有类型都可以自由转换。实际上,Groovy在某些情况下还是会严格检查类型的。 比如,下面这段代码: groovy int number = 10 number = "twenty" 在Java里,这种类型转换是绝对不允许的,但在Groovy里,你可能会天真地认为它会自动帮你搞定。不过呢,现实情况是,Groovy直接炸了,还特么甩出个异常,说:“喂喂喂,你是不是有病啊?这类型根本不搭吧!”所以啊,哪怕Groovy自称是动态类型的“自由之翼”,该注意的类型转换规矩还是得守着,别不当回事儿。 --- 四、总结 拥抱变化,享受编程的乐趣 写到这里,我想跟大家聊聊我的感受。Groovy虽然看似简单,但它的每一个设计都有其背后的逻辑。一开始上手的时候,肯定会被各种“不支持的语法”绊住脚,别担心,这其实就是我们学习的必经之路啊!每一次踩坑,都是一次成长的机会。 最后,送给大家一句话:编程不是为了追求完美,而是为了找到最适合自己的方式。如果你愿意花点时间去了解Groovy的独特之处,你会发现它不仅是一个工具,更是一种思维方式。所以,别怕犯错,勇敢地去尝试吧!
2025-03-13 16:20:58
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笑傲江湖
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...、技术总监之间有什么区别吗?他们的工作职责又是什么? 小编带大家了解一下,不同等级的程序员之间到底有什么差别。 程序员 程序员,英文名coder/programmer,大家常自嘲叫码农的阶段。这个角色职责是把需求或产品实现为用户可用的软件产品。 此职位为执行级别。另外因为经验较少,一般需要求助别人,或与别人一起完(ban)成(zhuan)一个任务。 此阶段大概要经历3年,程序员的职责如下: 1、对项目经理负责,负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施。 2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通,保持良好的客户关系。 3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。 4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。 5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况,并根据实际情况提出改进建议。 6、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。 高级程序员 高级程序员学名,工程师。 到了这个level,英文名可改叫做 engineer 或 developer。此时你的功力开始增强,这与你平时的积累努力是分不开的,祝贺你~ 此时的你不仅可以完成任务,开始注重代码的质量,能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计,承担完成较为复杂的技术,能有效的自我管理,有帮助别人快速解决问题(trouble shooting)的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验,中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛,碰到天花板+彷徨期,或者你打心眼里不在喜欢编程,可尝试转为其它角色,如产品经理,售前售后支持等岗位,也不失为好选择。 当我们熬过这段儿,就会“山随平野尽,江入大荒流“,渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现,你是团队中的”大手“,遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以,一个高级程序员,他的职责很清晰: 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别,想必你已经学会降龙十八掌,可登堂入世,成为一位准(lao)专(you)家(tiao)。 我们大喊声:“单打独斗,老衲谁也不惧!“,遂开始领导一众技术高手,指点武功,来设计和完成一个系统,大多是分布式,高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案,主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类: 可能每条产品线都设置了架构师,也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供,所以架构师也是有所不同的,其分类如下: 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下: 1、需求分析:“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场,产品等的需求,确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一,提升技术负债意识,提供技术选项,风险预判,工期等解决方案。 2、架构设计:在产品功能中抽取中非功能的需求,由关键需求变成概念型架构。列出功能树,分层治之,如用户界面层、系统交互层,数据管理层。达成高扩展,高可用,高性能,高安全,易运维,易部署,易接入等能力。 3、功能设计与实现:对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类,接口实现,应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程,你已经到达经理的层次了。如今的你,需要不断提高领导力,需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信,在工作中显示自己的功力,给讲话增添力量。如:“本次项目虽然有很大的困难,我们也需苦战到底。当然示先垂范,身先士卒,方能成功!” 技术经理有时候也可能叫系统分析员,一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作,如果说项目经理是总统,那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的,有些公司项目经理是不管技术团队的,只做需求、进度和同客户沟 通,那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了,这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说,着重于技术方面,你需要知道某种功能用哪些技术合 适,需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时,技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起,因为人们也都有解决问题的能力,更需要有以下的能力与责任: 1、任务管理:开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理:代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升:代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升:招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人,有多条产品线或业务量很大,这时已经有多个技术经理在负责每个业务,这时需要一位技术总监。 主要职责: 1、组建平台研发部,与架构师共建软件公共平台,方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语:我们相信,每个人都能成为IT大神。现在开始,找个师兄带你入门,让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈:784783012,里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效,游戏,插件封装,设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理,送给每一位前端小伙伴。 最新技术,与企业需求同步。好友都在里面学习交流,每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击:前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-10 13:13:48
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...therPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟,虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点,但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后,系统以非常低的内存占用情况运行,大约只有 340 MB(按照现代标准),比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户,也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面,你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单,一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏,右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制,所有的东西都在菜单的首选项下,大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是,LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样,20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc,但是如果不适合你的口味,可以快速更换,也很方便。 就日常使用而言,事实证明,Lubuntu 20.04 向我证明,其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了,迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱,如果是这样,请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者:Dimitrios Savvopoulos 选题:lujun9972 译者:qfzy1233 校对:wxy 本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 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。
2023-05-17 18:52:15
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Logstash
...timestamp字段。这个字段是Logstash内部的核心字段之一,用于表示日志事件发生的时间。哎呀,有时候你会发现,Logstash搞出来的时间戳 totally 不靠谱,要么跟你想的差太远,要么干脆就是错的,简直让人头大!这是怎么回事呢? 2.1 日志源中的时间戳格式不统一 最常见的问题是日志源中的时间戳格式不统一。比如说啊,有些日志的时间戳长得很正式,用的是ISO 8601这种格式,看起来就像2023-09-25T10:30:00Z这样;有些就比较简单随意了,直接就是2023-09-25 10:30:00这种日期加时间的样式;更夸张的是,有些干脆啥时间戳都没有,简直让人摸不着头脑。在这种情况下,Logstash会尝试自动解析时间戳,但如果格式不匹配,它就会抓瞎。 解决方法:手动指定时间戳格式 这时候,我们可以使用Logstash的date过滤器插件来手动指定时间戳格式。比如: plaintext filter { date { match => [ "timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ] } } 这段代码告诉Logstash,日志中的时间戳字段叫timestamp,并且它的格式是yyyy-MM-dd HH:mm:ss。这样,Logstash就能正确解析时间戳了。 --- 3. 时间戳的调整与重置 让数据更符合需求 有时候,我们不仅仅需要提取时间戳,还需要对它进行一些调整。比如说,你可能想把时间戳改成UTC时间,或者是转成某个特定的时区,这样用起来更方便。再比如,你想在日志里加个新玩意儿,弄个时间戳啥的,专门用来记录现在是啥时候,方便以后找茬儿不迷路呗。 3.1 调整时区 假设你的日志时间戳是本地时间,而你需要将其转换为UTC时间。你可以使用date过滤器插件的timezone选项来实现: plaintext filter { date { match => [ "@timestamp", "ISO8601" ] timezone => "UTC" } } 这段代码会让Logstash将@timestamp字段的值转换为UTC时间。 3.2 添加新的时间戳字段 如果你希望在日志中添加一个新的时间戳字段,比如记录日志处理的时间,可以使用ruby过滤器插件: plaintext filter { ruby { code => " event.set('processing_time', Time.now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) " } } 这段代码会在日志中添加一个名为processing_time的新字段,记录当前的日志处理时间。 --- 4. 遇到问题怎么办?调试技巧分享 当然,在实际操作中,我们可能会遇到各种各样的问题。比如,时间戳始终无法正确提取,或者日志时间戳格式复杂到让人崩溃。这时候该怎么办呢? 4.1 使用Logstash的日志查看功能 Logstash本身提供了一个非常有用的调试工具,叫做stdout输出插件。你可以通过它实时查看日志的处理过程,检查时间戳是否正确提取: plaintext output { stdout { codec => rubydebug } } 运行Logstash后,你会看到每条日志的详细信息,包括时间戳字段。通过这种方式,你可以快速定位问题所在。 4.2 逐步排查问题 如果时间戳仍然有问题,可以尝试以下步骤逐步排查: 1. 检查日志源 确保日志中的时间戳字段存在且格式正确。 2. 检查Logstash配置 确保date过滤器插件的match选项与日志时间戳格式匹配。 3. 测试时间戳解析 使用在线工具或脚本测试时间戳格式是否能被正确解析。 --- 5. 总结 时间戳问题并不可怕 经过这一番折腾,你会发现时间戳问题虽然看起来很复杂,但实际上只要掌握了正确的工具和方法,一切都能迎刃而解。Logstash这工具啊,插件多得不得了,配置起来也特别灵活,简直就是对付各种时间戳问题的小能手,用起来超顺手! 希望这篇文章对你有所帮助!如果你还有其他问题,欢迎随时交流。毕竟,技术的世界就是这样,大家一起探索才能走得更远。😄 --- 好了,今天的分享就到这里啦!记得点赞支持哦,下次再见!
2025-05-13 15:58:22
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