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Golang
...,能像打了鸡血一样,效率爆表,轻松应对! 2. 错误根源分析 从代码到配置 当我们收到“配置文件无效”的错误时,首先应该检查的是配置文件本身以及加载配置文件的代码逻辑。在Golang中,通常使用flag包来解析命令行参数,或者通过自定义方式加载配置文件。错误发生的原因可能包括: - 格式不正确:配置文件的格式不符合预期。 - 值不合法:配置项的值不在允许的范围内。 - 路径问题:无法找到配置文件。 - 解析错误:代码逻辑存在缺陷,导致无法正确解析配置文件。 3. 实战案例 错误排查与修复 假设我们正在开发一个基于命令行的Golang服务,该服务依赖于一个配置文件来设置监听端口和日志级别。配置文件内容如下: yaml server: port: 8080 logLevel: info 代码示例: 示例代码1:基本的命令行参数解析 go package main import ( "fmt" "os" "strconv" "github.com/spf13/pflag" ) func main() { var port int var logLevel string pflag.IntVar(&port, "port", 8080, "Server listening port") pflag.StringVar(&logLevel, "log-level", "info", "Log level (debug|info|warn|error)") if err := pflag.Parse(); err != nil { fmt.Println("Error parsing flags:", err) os.Exit(1) } fmt.Printf("Listening on port: %d\n", port) fmt.Printf("Log level: %s\n", logLevel) } 示例代码2:加载配置文件并验证 go package main import ( "encoding/yaml" "fmt" "io/ioutil" "log" yamlfile "path/to/your/config.yaml" // 假设这是你的配置文件路径 ) type Config struct { Server struct { Port int yaml:"port" LogLevel string yaml:"logLevel" } yaml:"server" } func main() { configFile, err := ioutil.ReadFile(yamlfile) if err != nil { log.Fatalf("Failed to read config file: %v", err) } var config Config err = yaml.Unmarshal(configFile, &config) if err != nil { log.Fatalf("Failed to parse config: %v", err) } fmt.Printf("Configured port: %d\n", config.Server.Port) fmt.Printf("Configured log level: %s\n", config.Server.LogLevel) } 4. 错误处理与预防策略 当遇到“配置文件无效”的错误时,关键在于: - 详细的错误信息:确保错误信息足够详细,能够指向具体问题所在。 - 日志记录:在关键步骤加入日志输出,帮助追踪问题发生的具体环节。 - 输入验证:对配置文件的每一项进行严格验证,确保其符合预期格式和值域。 - 配置文件格式一致性:保持配置文件格式的一致性和规范性,避免使用过于灵活但难以解析的格式。 - 异常处理:在加载配置文件和解析过程中添加适当的错误处理逻辑,避免程序崩溃。 5. 结语 拥抱变化与持续优化 面对“配置文件无效”的挑战,关键是保持耐心与细致,从每一次错误中学习,不断优化配置管理实践。哎呀,兄弟!咱们的目标可不小。我们得把输入的东西好好检查一下,不让那些乱七八糟的玩意儿混进来。同时,咱们还得给系统多穿几层防护,万一出了啥差错,也能及时发现,迅速解决。这样,咱们的系统不仅能在风雨中稳如泰山,还能方便咱们后期去调整和优化,就像是自己的孩子一样,越养越顺手,你说是不是?嘿,兄弟!如果你在Golang的海洋里漂泊,那我这小文就是为你准备的一盏明灯。在这片充满智慧和创造力的社区里,大家互相分享经验,就像老渔民分享钓鱼秘籍一样,让每个人都能从前辈们的实战中汲取营养,共同进步。这篇文章,就像是你旅途中的指南针,希望能给你带来灵感,让你的编程之路不再孤单,走得更远,飞得更高!
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
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...提升项目的性能与开发效率。 2. Spring Boot 2.X+Mybatis整合实践:Spring Boot以其简化配置、快速开发的特点广受欢迎,结合Mybatis能更高效地搭建企业级应用。阅读相关教程和案例分析,可以了解如何在Spring Boot环境中简化Mybatis的配置与集成过程。 3. Mybatis Plus:高效且强大的Mybatis工具库:作为Mybatis的增强工具,Mybatis Plus提供了众多自动化操作如CRUD、分页、性能优化等功能。关注此类资源,可帮助开发者简化繁琐工作,提高开发效率。 4. Spring Data JPA vs Mybatis:优缺点对比及适用场景探讨:在实际开发中,除了Mybatis之外,Spring Data JPA也是一个常见的持久层框架选择。通过对比两者的特性和适用场景,可以帮助开发者根据项目需求灵活选取最适合的持久层解决方案。 5. 云原生时代下的数据库服务化与ORM框架革新:随着云计算和微服务架构的普及,数据库访问方式也在不断演进。了解云数据库服务如何与ORM框架(如Mybatis)进行深度集成,以及未来可能的发展趋势,对于把握技术潮流、提升项目架构层次具有重要意义。 综上所述,通过对上述内容的学习和探索,不仅可以加深对Mybatis与Spring集成的理解和应用能力,还能紧跟技术前沿,适应不断变化的开发环境和业务需求。
2023-09-05 11:56:25
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Gradle
...存,有时候缓存中的旧数据可能导致构建失败。 3. 更新依赖 检查并更新所有依赖的版本,确保它们之间不存在冲突或兼容性问题。 4. 调整网络设置 如果错误信息指向网络问题,尝试更换网络环境或调整代理设置。 5. 验证构建脚本 审查 .gradle 文件夹下的 build.gradle 或 build.gradle.kts 文件,确保没有语法错误或逻辑上的疏漏。 6. 使用调试工具 利用 Gradle 提供的诊断工具或第三方工具(如 IntelliJ IDEA 的 Gradle 插件)来辅助定位问题。 示例代码:实践中的应用 下面是一个简单的示例,展示了如何在 Gradle 中配置依赖管理,并处理可能的构建失败情况: groovy plugins { id 'com.android.application' version '7.2.2' apply false } android { compileSdkVersion 31 buildToolsVersion "32.0.0" defaultConfig { applicationId "com.example.myapp" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 31 versionCode 1 versionName "1.0" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.4.2' implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0' } // 简单的构建任务配置,用于演示 task checkDependencies(type: Check) { description = 'Checks dependencies for any issues.' classpath = configurations.compile.get() } 在这个示例中,我们定义了一个简单的 Android 应用项目,并添加了对 AndroidX 库的基本依赖。哎呀,你这项目里的小伙伴们都还好吗?对了,咱们有个小任务叫做checkDependencies,就是专门用来查一查这些小伙伴之间是不是有啥不和谐的地方。这事儿挺重要的,就像咱们定期体检一样,能早点发现问题,比如某个小伙伴突然闹脾气不干活了,或者新来的小伙伴和老伙计们不太合拍,咱都能提前知道,然后赶紧处理,不让事情闹得更大。所以,这个checkDependencies啊,其实就是咱们的一个小预防针,帮咱们防患于未然,确保项目运行得顺溜溜的! 结语 构建过程中的挑战是编程旅程的一部分,它们不仅考验着我们的技术能力,也是提升解决问题技巧的机会。通过细致地分析错误信息、逐步排查问题,以及灵活运用 Gradle 提供的工具和资源,我们可以有效地应对构建失败的挑战。嘿!兄弟,听好了,每次你栽跟头,那都不是白来的。那是你学习、进步的机会,让咱对这个叫 Gradle 的厉害构建神器用得更溜,做出超级棒的软件产品。别怕犯错,那可是通往成功的必经之路!
2024-07-29 16:10:49
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冬日暖阳
c++
...融入传统行业,以提升效率和创新能力。例如,某知名连锁超市利用深度学习算法优化库存管理,大幅减少了商品过期率,同时提升了顾客满意度。这种基于数据驱动的决策方式,正是现代企业追求精细化运营的重要体现。 与此同时,开源社区也在不断壮大,许多开发者通过GitHub等平台分享自己的代码成果。这不仅促进了技术交流,也为初学者提供了宝贵的学习资源。例如,一个名为“Awesome-CPP”的项目整理了大量高质量的C++开源库,涵盖了从图形处理到网络通信等多个领域,极大地降低了开发者的学习门槛和技术壁垒。 此外,随着元宇宙概念的兴起,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正逐渐成为新的热点。一些高校和研究机构正在积极开展相关领域的研究,试图解决硬件性能瓶颈及用户体验等问题。例如,某大学实验室开发了一套基于SLAM技术的室内导航系统,能够在复杂环境中实现高精度定位,为未来的智能城市建设奠定了基础。 值得注意的是,在全球范围内,各国政府都在加大对科技创新的支持力度。美国出台了多项鼓励高科技产业发展的政策,而欧盟则推出了《数字服务法案》,旨在规范互联网平台的行为,保护用户隐私权。这些举措无疑将进一步推动全球科技生态的发展,为程序员们创造更多机会。 综上所述,无论是技术创新还是政策支持,都表明当前正处于一个充满机遇的时代。对于程序员而言,保持对新技术的关注,并不断提升自身技能,将是适应未来挑战的关键所在。
2025-03-25 15:39:59
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幽谷听泉_
Kafka
...心角色。生产者负责将数据写入Kafka集群,而消费者则从这些主题中读取数据。嘿,你知道吗?Kafka这家伙,他可是个玩转分布式系统的高手!他设计的那个系统,就像个超级快递员一样,能保证你的信息无论去哪儿,都能安全无误地送达。这背后有个秘密武器,那就是消息持久化和高可用性机制。就像是在每个包裹上都贴了个追踪标签,不管遇到啥情况,都能找到它的踪迹。这样一来,无论是你发的信息还是数据,都能稳稳当当地到达目的地,不用担心会迷路或者丢失。这不就是咱们想要的安全可靠嘛!哎呀,你知道吗?在咱们实际操作的时候,有时候会遇到一些出乎意料的小麻烦。比如说,“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”,这句看起来就挺专业的,但其实就是告诉我们,系统在处理数据时遇到了点小问题,可能是某个部分的状态不对劲了。得赶紧找找是哪里出了岔子,然后对症下药,把这个问题解决掉。毕竟,咱们的系统就像个大家庭,每个成员都得好好配合,才能顺畅运行啊!本文旨在深入探讨这一问题的原因、解决方法以及预防措施。 二、问题解析 理解“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState” 当我们在Kafka的日志中看到这个错误信息时,通常意味着生产者组的日志分区或日志段的状态不正常。这可能是由于多种原因导致的,包括但不限于: - 日志段损坏:Kafka在存储消息时,会将其分割成多个日志段(log segments)。哎呀,你猜怎么着?如果某个日志段因为存储的时候出了点小差错,或者是硬件哪里有点小故障,那可就有可能导致一些问题冒出来!就像是你家电脑里的文件不小心被删了,或者硬盘突然罢工了,结果你得花时间去找回丢失的信息,这事儿在日志里也可能会发生。所以,咱们得好好照顾这些数据,别让它们乱跑乱跳,对吧? - 日志清理策略冲突:Kafka的默认配置可能与特定场景下的需求不匹配,例如日志清理策略设置为保留时间过短或日志备份数量过多等,都可能导致日志段状态异常。 - 生产者组管理问题:生产者组内部的成员管理不当,或者组内成员的增加或减少频繁,也可能引发这种状态的错误。 三、代码示例 如何检测和修复问题 为了更直观地理解这个问题及其解决方法,下面我们将通过一些简单的代码示例来演示如何在Kafka环境中检测并修复这类问题。 示例代码1:检查和修复日志段状态 首先,我们需要使用Kafka提供的命令行工具kafka-log-consumer来检查日志段的状态。以下是一个基本的命令示例: bash 连接到Kafka集群 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name 检查特定日志段的状态 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --log-segment-state INVALID 如果发现特定日志段的状态为“INVALID”,可以尝试使用kafka-log-cleaner工具来修复问题: bash 启动日志清理器,修复日志段 bin/kafka-log-cleaner.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --repair 示例代码2:调整日志清理策略 对于日志清理策略的调整,可以通过修改Kafka配置文件server.properties来实现。以下是一个示例配置,用于延长日志段的保留时间: properties 延长日志段保留时间 log.retention.hours=24 确保在进行任何配置更改后,重启Kafka服务器以使更改生效: bash 重启Kafka服务器 service kafka-server-start.sh config/server.properties 四、最佳实践与预防措施 为了预防“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”错误的发生,建议采取以下最佳实践: - 定期监控:使用Kafka监控工具(如Kafka Manager)定期检查集群状态,特别是日志清理和存储情况。 - 合理配置:根据实际业务需求合理配置Kafka的参数,如日志清理策略、备份策略等,避免过度清理导致数据丢失。 - 容错机制:设计具有高容错性的生产者和消费者逻辑,能够处理临时网络中断或其他不可预测的错误。 - 定期维护:执行定期的集群健康检查和日志清理任务,及时发现并解决问题。 五、结语 从失败到成长 面对“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”这样的问题,虽然它可能会带来暂时的困扰,但正是这些挑战促使我们深入理解Kafka的工作机制和最佳实践。哎呀,学着怎么识别问题,然后把它们解决掉,这事儿可真挺有意思的!不仅能让你的电脑或者啥设备运行得更稳当,还不停地长本事,就像个技术侦探一样,对各种情况都能看得透透的。这不是简单地提升技能,简直是开挂啊!记住,每一次挑战都是成长的机会,让我们在技术的道路上不断前行。
2024-08-28 16:00:42
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春暖花开
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...、安全性及强大的并发处理能力,在云计算、大数据分析、移动应用开发和企业级应用架构中持续发挥着关键作用。近年来,Oracle公司对Java的投入力度不减反增,不断推动Java版本更新以适应现代软件开发需求。 例如,2014年发布的Java 8引入了Lambda表达式和Stream API,极大提升了Java在函数式编程方面的表现力与效率;而2017年的Java 9则首次引入模块化系统(Jigsaw项目),使得大型软件能够更高效地组织和管理代码。最近,Java 17作为长期支持版发布,不仅提供了多项性能改进与新特性,还进一步强化了安全机制,包括ZGC垃圾回收器的增强以及密封类(sealed class)等新功能的引入,有效助力开发者应对复杂业务场景。 此外,随着Kotlin、Scala等基于JVM的语言崭露头角,Java也在积极借鉴这些语言的优点,不断提升自身的语言特性和用户体验。在开源社区,诸如Apache Hadoop、Spring框架等众多重量级项目均采用Java进行开发,证明了其在分布式计算与企业级服务端开发领域的主导地位。 值得注意的是,随着云原生技术的发展,Kubernetes、Docker等容器技术与Java结合日益紧密,使得Java应用能够更好地适应微服务架构的需求,实现快速部署和弹性伸缩。同时,Java也正在积极拥抱无服务器(Serverless)计算模式,通过与AWS Lambda、Google Cloud Functions等服务集成,为开发者提供更为便捷高效的开发体验。 综上所述,Java语言在不断发展演进中保持活力,并且在全球范围内继续影响和塑造着软件开发的趋势与格局。无论是初学者还是资深开发者,关注Java最新动态和技术进展,都将有助于把握未来编程语言的发展脉络,提升自身的技术实力与竞争力。
2023-03-25 09:18:50
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...智慧足迹投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2021大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。 数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 中国联通智慧足迹开发的SSNG多源数据处理平台,是完全自研的新一代面向行为集成的位置数据处理系统。平台沉淀海量信令处理过程中的长期经验,着力解决影响数据输出质量的核心堵点,可兼容类似信令的多种LBS数据源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括: 行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。 行为集成:将用户的行为矩阵,结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据,为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的,便于后续的场景化分析。 人车匹配:结合车联网LBS数据,将轨迹重合度高的“人-车”用户对,通过轨迹伴随算法识别出来,可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合:解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题,引入路网拓扑数据,将用户出行链还原至真实道路上,并确定流向及关键转折点,以便于判断出行方式。 出行洞察:利用信令数据、基站数据,匹配地铁网络、高铁网络,通过机器学习算法,判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台,可实现的技术突破包括: 1)全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点,独创了处理运营商信令数据的双层计算框架,填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白,实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景;研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型,并开发了响应决策平台,实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2)全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术,研发了人口跨区域流动OD预测模型,解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题,形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术,实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3)实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析,得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4)超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群,采用实时流式计算,集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件,搭建自有信令大数据处理平台,使用百亿计算go-kite架构,实现毫秒级响应,实时批量处理数据达500000条 /秒,每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力(A/B轨),有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况,大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况: 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉: 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人:陶周天 公司CTO,北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业,曾任上市公司优炫软件VP,具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题(人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等),研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员:刘祖军 高级算法工程师,美国爱荷华大学计算机科学本硕,曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构:智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股,京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力,京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力,聚焦“人口+”大数据,连接人-物-企,成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力,面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体,专注经济治理、社会治理和企业数字化服务,构建“人口+”七大多源数据主题库,提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台,服务支撑国家治理现代化和国家战略,推动经济社会发展。 目前,公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户,已建成全球最强大的手机信令处理平台,是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台,提升了手机信令数据在空间数据计算的精度,信令处理结果对室内场景更具敏锐性,在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台,可处理实时及历史信令数据,应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测,为提高数据精度可对接室内基站数据,从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示:了解更多相关内容,点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话:18500447861(微信) 邮箱:summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话:18600591561(微信) 邮箱:yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 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。
2023-07-01 09:57:01
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Kotlin
...的项目中有效地管理和处理参数错误。本文旨在探讨Kotlin在现代软件开发中的角色与挑战,特别是在面对非法参数异常时的应对策略和最佳实践。 Kotlin的角色与优势 Kotlin的出现,旨在解决Java语言的一些局限性,如静态类型检查、更清晰的语法、以及更好的控制流处理。在现代软件开发中,Kotlin不仅被用于构建原生Android应用,还在企业级应用、Web服务、后端开发等领域找到了自己的位置。它的类型安全性有助于减少运行时错误,使得开发过程更加高效和可靠。 面对非法参数的挑战 尽管Kotlin在设计上注重类型安全,但在实际开发中,非法参数异常仍然可能因各种原因发生,如用户输入错误、配置文件解析错误、或数据传输过程中的数据类型不匹配等。这些问题不仅影响用户体验,还可能导致应用崩溃或产生不可预测的行为。 应对策略与最佳实践 1. 输入验证:在接收外部输入时,实施严格的数据验证,确保所有参数符合预期的类型和格式。使用Kotlin的类型系统和模式匹配特性,可以实现简洁而强大的验证逻辑。 2. 类型转换与异常处理:合理利用Kotlin的类型转换和异常处理机制,如as?操作符和try-catch块,优雅地处理类型不匹配或转换失败的情况。 3. 依赖注入:采用依赖注入(DI)模式可以降低组件间的耦合度,使得在不同环境中复用代码更加容易,同时也便于进行测试和调试。 4. 单元测试与集成测试:通过编写针对不同场景的单元测试和集成测试,可以在开发早期发现并修复非法参数相关的错误,提高代码质量和稳定性。 5. 代码审查与持续集成:引入代码审查流程和自动化持续集成/持续部署(CI/CD)工具,可以帮助团队成员及时发现潜在的代码问题,包括非法参数异常的处理。 结论 在面对非法参数异常等挑战时,Kotlin提供了丰富的工具和机制,帮助开发者构建健壮、可维护的应用。通过采用上述策略和最佳实践,不仅可以有效减少错误的发生,还能提升代码的可读性和可维护性。随着Kotlin在更多领域的广泛应用,未来在处理类似问题时,开发者将能够更好地利用语言特性,实现更高的开发效率和产品质量。
2024-09-18 16:04:27
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追梦人
HBase
...表”。只要瞅一眼这些数据,就能知道这个集群是健健康康的,还是出了啥问题。 2.1 关键指标有哪些? - 吞吐量(Throughput):每秒钟处理多少请求。 - 延迟(Latency):一次操作完成所需的时间。 - Region分布:各个RegionServer上的Region是否均匀分布。 - GC时间:垃圾回收占用的时间比例。 - CPU利用率:集群中各节点的CPU使用率。 2.2 使用JMX监控 HBase提供了丰富的JMX接口,通过这些接口我们可以获取上述指标。比如说呀,你可以用 jconsole 这个工具连到你的 HBase 节点上,看看它的内存用得怎么样,GC 日志里有没有啥问题之类的。 示例代码: java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; public class HBaseJMXExample { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("Hadoop:service=HBase,name=Master,sub=MasterStatus"); Integer load = (Integer) mbs.getAttribute(name, "AverageLoad"); System.out.println("当前HBase Master的平均负载:" + load); } } 这段代码展示了如何通过Java程序读取HBase Master的负载信息。虽然看起来有点复杂,但只要理解了基本原理,后续操作就简单多了! --- 3. 第二步 深入分析——聚焦热点问题 当我们拿到整体性能数据后,接下来就需要深入分析具体的问题所在。这里我建议大家按照以下几个方向逐一排查: 3.1 Region分布不均怎么办? 如果发现某些RegionServer的压力过大,而其他节点却很空闲,这可能是由于Region分布不均造成的。解决方法很简单,调整负载均衡策略即可。 示例代码: bash hbase shell balance_switch true 上面这条命令会开启自动负载均衡功能。当然,你也可以手动执行balancer命令强制进行一次平衡操作。 3.2 GC时间过长怎么办? GC时间过长往往意味着内存不足。这时候你需要检查HBase的堆内存设置,并适当增加Xmx参数值。 示例代码: xml hbase.regionserver.heapsize 8g 将heapsize调大一些,看看是否能缓解GC压力。 --- 4. 第三步 实战演练——真实案例分享 为了让大家更直观地感受到性能优化的过程,我来分享一个真实的案例。有一天,我们团队收到用户的吐槽:“你们这个查询也太慢了吧?等得我花都谢了!”我们赶紧查看了一下情况,结果发现是RegionServer上某个Region在搞事情,一直在上演“你进我也进”的读写冲突大戏,把自己整成了个“拖油瓶”。 解决方案: 1. 首先,定位问题区域。通过以下命令查看哪些Region正在发生大量读写: sql scan 'hbase:metrics' 2. 然后,调整Compaction策略。如果发现Compaction过于频繁,可以尝试降低触发条件: xml hbase.hregion.majorcompaction 86400000 最终,经过一系列调整后,查询速度果然得到了显著提升。这种成就感真的让人欲罢不能! --- 5. 结语 保持好奇心,不断学习进步 检查HBase集群的性能并不是一件枯燥无味的事情,相反,它充满了挑战性和乐趣。每次解决一个问题,都感觉是在玩拼图游戏,最后把所有碎片拼在一起的时候,那成就感真的太爽了,简直没法用语言形容! 最后,我想说的是,无论你是刚入门的新手还是经验丰富的老手,都不要停止学习的步伐。HBase的技术栈非常庞大,每一次深入研究都会让你受益匪浅。所以,让我们一起努力吧!💪 希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有任何疑问,欢迎随时来找我交流哦~
2025-04-14 16:00:01
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落叶归根
Kibana
...ibana中如何设置数据保留策略? 1. 前言 为什么我们需要数据保留策略? 嗨朋友们!今天咱们聊聊一个非常实用的话题——在Kibana中如何设置数据保留策略。先问问大家,你们有没有遇到过这样的情况?存储空间告急,系统提示“磁盘已满”;或者不小心存了太多无用的数据,导致查询速度慢得像乌龟爬……这些问题是不是让你头疼?别担心,Kibana可以帮助我们轻松管理数据,而数据保留策略就是其中的重要一环。 其实,数据保留策略的核心思想很简单:只保留必要的数据,删除那些不再需要的垃圾信息。这不仅能够节省宝贵的存储资源,还能提高系统的运行效率。所以,今天咱们就来深入探讨一下,如何在Kibana中搞定这个事儿! --- 2. 数据保留策略是什么?为什么要用它? 2.1 什么是数据保留策略? 简单来说,数据保留策略就是定义数据的生命周期。比如说,“只留最近30天的记录”,或者是“超过一年的就自动清掉”。你可以根据业务需求灵活设置这些规则。 2.2 为什么我们需要它? 想象一下,如果你是一家电商平台的数据分析师,每天都会生成大量的日志文件。这些日志里可能包含了用户的购买记录、浏览行为等重要信息。不过呢,日子一长啊,那些早期的日志就变得没啥分析的意义了,反而是白白占着磁盘空间,挺浪费的。这时候,数据保留策略就能帮你解决这个问题。 再比如,如果你是一家医院的IT管理员,医疗设备产生的监控数据可能每秒都在增加。要是不赶紧把那些旧数据清理掉,系统非但会变得越来越卡,还可能出大问题,甚至直接“翻车”!所以,合理规划数据的生命周期是非常必要的。 --- 3. 如何在Kibana中设置数据保留策略? 接下来,咱们进入正题——具体操作步骤。相信我,这并不复杂,只要跟着我的节奏走,你一定能学会! 3.1 第一步:创建索引模式 首先,我们需要确保你的数据已经被正确地存储到Elasticsearch中,并且可以通过Kibana访问。如果还没有创建索引模式,可以按照以下步骤操作: bash 登录Kibana界面 1. 点击左侧菜单栏中的“Management”。 2. 找到“Stack Management”部分,点击“Index Patterns”。 3. 点击“Create index pattern”按钮。 4. 输入你的索引名称(例如 "logstash-"),然后点击“Next step”。 5. 选择时间字段(通常是@timestamp),点击“Create index pattern”完成配置。 > 思考点:这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范,后续可能会导致数据无法正确筛选哦! 3.2 第二步:设置索引生命周期策略 接下来,我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分,直接决定了数据的保留方式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 第三步:将策略应用到索引 设置好生命周期策略后,我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下: bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时,通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果,我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师,每天都会收到大量的订单日志,格式如下: json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在,你想对这些日志进行生命周期管理,具体要求如下: - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案: 1. 创建索引模式,命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后,你会发现: - 每隔3个月,新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结,存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除,释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享,相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐,但实际上只需要几步就能搞定。而且啊,要是咱们好好用数据保留这招,不仅能让系统跑得更快、更顺畅,还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来,多好呀! 最后,我想说的是,技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟,我们每个人都是技术路上的探索者,一起努力才能走得更远! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你觉得这篇文章有用,记得点赞支持哦~咱们下次再见!
2025-04-30 16:26:33
19
风轻云淡
JSON
...N , 一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在文章中提到,JSON由键值对和数组构成,其中键值对使用冒号分隔,数组使用方括号包裹。如果在JSON中误用等号代替冒号,则会导致格式错误,无法被正确解析。 JSONLint , 一个在线JSON验证工具,用于检查JSON数据的格式是否正确。文章中提到,当怀疑JSON格式存在问题时,可以使用JSONLint进行验证。该工具能够快速找出格式错误的位置,帮助开发者及时修正问题,从而保证JSON数据的正确性和一致性。 自动化测试 , 一种通过编写脚本或程序来自动执行测试任务的方法,用于确保软件的质量和可靠性。文章中提到,在频繁处理JSON数据的项目中,建议编写自动化测试脚本来验证数据格式。这种方法可以提高工作效率,减少人为错误,并能在早期阶段发现潜在问题,保障系统的稳定运行。
2025-03-31 16:18:15
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半夏微凉
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...配置后,读者可能对大数据存储与处理领域的最新进展和相关技术动态产生兴趣。实际上,随着数据量的持续增长和技术迭代,HDFS也在不断发展以适应更复杂的应用场景。 近期,Apache Hadoop 3.3.0版本发布,引入了一系列新功能和改进。例如,HDFS现在支持EC(Erasure Coding)策略的进一步优化,能够在保证数据可靠性的同时,显著降低存储开销。此外,NameNode的高可用性和故障切换机制得到增强,确保了大规模集群的稳定运行。 另一方面,为应对云原生时代的挑战,Hadoop社区正积极将HDFS与Kubernetes等容器编排平台进行整合。如Open Data Hub项目就提供了在Kubernetes上部署HDFS及整个Hadoop生态系统的解决方案,使企业能够更加灵活高效地构建和管理基于云的大数据服务。 同时,对于那些寻求超越HDFS局限性的用户,可以关注到像Apache Hudi、Iceberg这样的开源项目,它们在HDFS之上构建了事务性数据湖存储层,支持ACID事务、时间旅行查询等功能,极大地丰富了大数据处理的可能性。 总之,掌握HDFS是理解和使用大数据技术的基础,而关注其演进路径以及相关的创新技术和解决方案,则有助于我们在实际应用中更好地利用HDFS及其生态系统的力量,解决日益复杂的数据管理和分析需求。
2023-12-05 22:55:20
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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_
RabbitMQ
...算法,提高了消息传递效率。这对于金融、电商等需要处理大量实时交易的企业来说尤为重要。 同时,《DZone》的一篇文章指出,RabbitMQ的新版本在集群管理方面也有所改进,提供了更强大的监控和管理工具。这使得运维人员可以更方便地进行故障排查和性能调优。对于正在考虑升级RabbitMQ版本的企业而言,这些改进无疑是一个好消息。 然而,正如我们在文章中所讨论的,版本更新也伴随着潜在的风险。企业在升级过程中需要仔细评估新版本带来的变化,确保代码和配置文件能够正确兼容。建议在正式部署前,进行充分的测试,以避免出现由于版本不匹配导致的意外问题。 总之,RabbitMQ 3.10.0版本的发布为企业提供了更多选择,但也提醒我们,技术的演进需要持续关注和学习。只有不断适应新技术的发展,才能确保业务系统的稳定性和可靠性。
2025-03-12 16:12:28
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岁月如歌
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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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Go Gin
...器,特别适合需要实时处理的应用场景。它通过简洁的API和灵活的中间件机制,帮助开发者快速搭建各种类型的Web服务。文中提到,Gin内置了对WebSocket的支持,使得开发者能够轻松实现全双工通信,满足实时数据传输的需求。 WebSocket , WebSocket是一种全双工通信协议,允许客户端和服务器之间保持持久连接,从而实现双向实时通信。在文章中,WebSocket被用来构建实时应用,例如在线聊天室或股票行情推送。Gin通过集成gorilla/websocket库,提供了对WebSocket的支持。开发者可以通过Gin的中间件将HTTP连接升级为WebSocket连接,并在连接上处理消息的收发。这种方式相较于传统的轮询机制,能够显著降低延迟,提高数据传输效率。 sync.Pool , sync.Pool是Go语言标准库提供的一个工具,用于复用对象以减少内存分配和垃圾回收的压力。在文章中,sync.Pool被用来优化处理HTTP请求时的内存使用。通过定义一个包含固定大小缓冲区的Pool,每次处理请求时可以从Pool中获取已有的缓冲区,处理完成后将其放回Pool以便后续使用。这种方式避免了频繁创建和销毁临时对象,从而提升了程序的性能和稳定性。文中提到的示例展示了如何使用sync.Pool来存储和复用字节切片,模拟了在高并发环境下对内存资源的有效管理。
2025-04-07 16:03:11
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时光倒流
HessianRPC
...HessianRPC处理数据库操作时,如果数据库连接池的回收策略设置不当,可能会导致连接无法及时释放,从而影响系统的性能和稳定性。这种框架通常用于构建分布式系统,简化了跨语言的服务通信过程。 数据库连接池 , 一种用于管理数据库连接的机制,旨在提高数据库访问的效率并减少资源浪费。文中强调了正确配置连接池参数的重要性,例如最小连接数(minPoolSize)、最大连接数(maxPoolSize)以及连接测试周期(idleConnectionTestPeriod)。这些参数共同决定了连接池如何分配和回收连接,不当的配置可能导致连接耗尽或资源过度占用,进而影响系统的正常运行。 回收策略 , 指定了数据库连接池在特定条件下如何处理不再使用的数据库连接。文中提到,如果回收策略设置错误,例如没有正确配置TestOnBorrow选项或设置了不合理的空闲连接超时时间(idleTimeout),可能会导致无效连接被保留,甚至造成系统性能下降或服务中断。因此,合理的回收策略需要综合考虑业务需求和系统负载,确保连接池既能满足高峰期的需求,又能有效释放低谷期的闲置资源。
2025-05-14 16:14:51
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风轻云淡
MemCache
...升系统响应速度,减轻数据库负担,从而提高整体性能。MemCache作为一款流行的分布式内存对象缓存系统,以其高效性和灵活性赢得了广大开发者的青睐。哎呀,用着用着,咱们可能会碰到一些意料之外的小麻烦,比如说MutexException。这事儿可不简单,它通常说明在咱们同时操作好几个线程的时候,遇到了锁的冲突,或者是怎么也拿不到那个关键的锁。就像是在厨房里,好几个人都想同时用同一把刀切菜,结果就乱了套,谁都得等着。这可得小心点,不然程序就可能卡住不动了。这篇文章将带你深入理解MemCache的工作原理,并探讨如何解决此类问题。 2. MemCache基础概念 MemCache通过在内存中存储数据来提供快速访问。哎呀,这个家伙可真能玩转各种数据类型啊!不管是那些字母串、一长串的数字清单,还是乱七八糟的集合,它都能轻松驾驭。而且,它还提供了一套超简单的操作工具,就像给小孩子们准备的玩具一样,简单易懂,轻轻松松就能搞定这些数据,真是太贴心了!MemCache这种玩意儿啊,就像是你跟朋友玩游戏,你负责喊口号出招,朋友负责听你的指挥去打怪兽或者抢金币。这游戏里头,MemCache的服务器就是那个强大的后盾,它负责把所有东西都记下来,还有找你要的东西。所以,简单来说,你就是客户端,是操作者;MemCache服务器呢,就是那个后台,负责处理一切数据的事情。这样子,你们俩配合起来,游戏玩得又快又好! 3. MutexException问题剖析 当多个线程同时尝试访问或修改同一数据时,MutexException的出现往往是因为互斥锁管理不当。哎呀,互斥锁就像是共享空间的门神,它负责在任何时候只让一个小伙伴进入这个共享区域,比如图书馆或者厨房,这样大家就不会抢着用同一本书或者同一把锅啦。这样就能避免发生混乱和冲突,保证大家都能平平安安地享受公共资源。在MemCache中,这种冲突可能发生在读取、写入或删除数据的操作上。 4. 实战案例 MemCache使用示例 为了更好地理解MemCache的工作流程及其可能出现的问题,我们通过一个简单的示例来展示其基本用法: python from pymemcache.client import base 创建MemCache客户端连接 client = base.Client(('localhost', 11211)) 缓存一个值 client.set('key', 'value') 从缓存中获取值 print(client.get('key')) 删除缓存中的值 client.delete('key') 5. 避免MutexException的策略 解决MutexException的关键在于正确管理互斥锁。以下是一些实用的策略: a. 使用原子操作 MemCache提供了原子操作,如add、replace、increment等,可以安全地执行更新操作而无需额外的锁保护。 b. 线程安全编程 确保所有涉及到共享资源的操作都是线程安全的。这意味着避免在多线程环境中直接访问全局变量或共享资源,而是使用线程本地存储或其他线程安全的替代方案。 c. 锁优化 合理使用锁。哎呀,你懂的,有时候网站或者应用里头有些东西经常被大家看,但是实际上内容变动不多。这时候,为了不让系统在处理这些信息的时候卡壳太久,我们可以用个叫做“读锁”的小技巧。简单来说,读锁就像是图书馆里的书,大家都想翻阅,但是不打算乱动它,所以不需要特别紧锁起来,这样能提高大家看书的效率,也避免了不必要的等待。此外,考虑使用更高效的锁实现,比如使用更细粒度的锁或非阻塞算法。 d. 锁超时 在获取锁时设置超时时间,避免无限等待。哎呀,如果咱们在规定的时间内没拿到钥匙(这里的“锁”就是需要获得的权限或资源),那咱们就得想点别的办法了。比如说,咱们可以先把手头的事情放一放,退一步海阔天空嘛,回头再试试;或者干脆来个“再来一次”,看看运气是不是转了一把。别急,总有办法解决问题的! 6. 结语 MemCache的未来与挑战 随着技术的发展,MemCache面临着更多的挑战,包括更高的并发处理能力、更好的跨数据中心一致性以及对新兴数据类型的支持。然而,通过持续优化互斥锁管理策略,我们可以有效地避免MutexException等并发相关问题,让MemCache在高性能缓存系统中发挥更大的作用。嘿,小伙伴们!在咱们的编程路上,要记得跟紧时代步伐,多看看那些最棒的做法和新出炉的技术。这样,咱们就能打造出既稳固又高效的超级应用了!别忘了,技术这玩意儿,就像个不停奔跑的小兔子,咱们得时刻准备着,跟上它的节奏,不然可就要被甩在后面啦!所以,多学习,多实践,咱们的编程技能才能芝麻开花节节高!
2024-09-02 15:38:39
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人生如戏
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...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。
2023-12-04 17:33:09
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...y Update)是数据同步的一种方式,在当前的Linux内核中发挥着重要的作用。RCU主要针对的数据对象是链表,目的是提高遍历读取数据的效率,为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表,并且允许一个线程对链表进行修改(修改的时候,需要加锁)。RCU适用于需要频繁的读取数据,而相应修改数据并不多的情景,例如在文件系统中,经常需要查找定位目录,而对目录的修改相对来说并不多,这就是RCU发挥作用的最佳场景。 Linux内核源码当中,关于RCU的文档比较齐全,你可以在 /DocumentaTIon/RCU/ 目录下找到这些文件。Paul E. McKenney 是内核中RCU源码的主要实现者,他也写了很多RCU方面的文章。今天我们就主要来说说linux内核rcu的机制详解。 在RCU的实现过程中,我们主要解决以下问题: 在读取过程中,另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除,但它不能直接销毁这个节点,必须等到所有的线程读取完成以后,才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期(Grace period)。 在读取过程中,另外一个线程插入了一个新节点,而读线程读到了这个节点,那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制(Publish-Subscribe Mechanism)。 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点,不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期 通过这个例子,方便理解这个内容。以下例子修改于Paul的文章。 struct foo {int a;char b;long c;};DEFINE_SPINLOCK(foo_mutex);struct foo gbl_foo;void foo_read (void){foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c );}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);kfee(old_fp);} 如上的程序,是针对于全局变量gbl_foo的操作。假设以下场景。有两个线程同时运行 foo_ read和foo_update的时候,当foo_ read执行完赋值操作后,线程发生切换;此时另一个线程开始执行foo_update并执行完成。当foo_ read运行的进程切换回来后,运行dosomething 的时候,fp已经被删除,这将对系统造成危害。为了防止此类事件的发生,RCU里增加了一个新的概念叫宽限期(Grace period)。 如下图所示: 图中每行代表一个线程,最下面的一行是删除线程,当它执行完删除操作后,线程进入了宽限期。宽限期的意义是,在一个删除动作发生后,它必须等待所有在宽限期开始前已经开始的读线程结束,才可以进行销毁操作。这样做的原因是这些线程有可能读到了要删除的元素。图中的宽限期必须等待1和2结束;而读线程5在宽限期开始前已经结束,不需要考虑;而3,4,6也不需要考虑,因为在宽限期结束后开始后的线程不可能读到已删除的元素。为此RCU机制提供了相应的API来实现这个功能。 void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a,fp-》b,fp-》c);rcu_read_unlock();}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 其中foo_read中增加了rcu_read_lock和rcu_read_unlock,这两个函数用来标记一个RCU读过程的开始和结束。其实作用就是帮助检测宽限期是否结束。 foo_update增加了一个函数synchronize_rcu(),调用该函数意味着一个宽限期的开始,而直到宽限期结束,该函数才会返回。我们再对比着图看一看,线程1和2,在synchronize_rcu之前可能得到了旧的gbl_foo,也就是foo_update中的old_fp,如果不等它们运行结束,就调用kfee(old_fp),极有可能造成系统崩溃。而3,4,6在synchronize_rcu之后运行,此时它们已经不可能得到old_fp,此次的kfee将不对它们产生影响。 宽限期是RCU实现中最复杂的部分,原因是在提高读数据性能的同时,删除数据的性能也不能太差。 订阅——发布机制 当前使用的编译器大多会对代码做一定程度的优化,CPU也会对执行指令做一些优化调整,目的是提高代码的执行效率,但这样的优化,有时候会带来不期望的结果。如例: void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;new_fp-》a = 1;new_fp-》b = ‘b’;new_fp-》c = 100;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 这段代码中,我们期望的是6,7,8行的代码在第10行代码之前执行。但优化后的代码并不会对执行顺序做出保证。在这种情形下,一个读线程很可能读到 new_fp,但new_fp的成员赋值还没执行完成。单独线程执行dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c ) 的 这个时候,就有不确定的参数传入到dosomething,极有可能造成不期望的结果,甚至程序崩溃。可以通过优化屏障来解决该问题,RCU机制对优化屏障做了包装,提供了专用的API来解决该问题。这时候,第十行不再是直接的指针赋值,而应该改为 : rcu_assign_pointer(gbl_foo,new_fp);rcu_assign_pointer的实现比较简单,如下:define rcu_assign_pointer(p, v) \__rcu_assign_pointer((p), (v), __rcu)define __rcu_assign_pointer(p, v, space) \do { \smp_wmb(); \(p) = (typeof(v) __force space )(v); \} while (0) 我们可以看到它的实现只是在赋值之前加了优化屏障 smp_wmb来确保代码的执行顺序。另外就是宏中用到的__rcu,只是作为编译过程的检测条件来使用的。 在DEC Alpha CPU机器上还有一种更强悍的优化,如下所示: void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b ,fp-》c);rcu_read_unlock();} 第六行的 fp-》a,fp-》b,fp-》c会在第3行还没执行的时候就预先判断运行,当他和foo_update同时运行的时候,可能导致传入dosomething的一部分属于旧的gbl_foo,而另外的属于新的。这样会导致运行结果的错误。为了避免该类问题,RCU还是提供了宏来解决该问题: define rcu_dereference(p) rcu_dereference_check(p, 0)define rcu_dereference_check(p, c) \__rcu_dereference_check((p), rcu_read_lock_held() || (c), __rcu)define __rcu_dereference_check(p, c, space) \({ \typeof(p) _________p1 = (typeof(p)__force )ACCESS_ONCE(p); \rcu_lockdep_assert(c, “suspicious rcu_dereference_check()” \usage”); \rcu_dereference_sparse(p, space); \smp_read_barrier_depends(); \(typeof(p) __force __kernel )(_________p1)); \})staTIc inline int rcu_read_lock_held(void){if (!debug_lockdep_rcu_enabled())return 1;if (rcu_is_cpu_idle())return 0;if (!rcu_lockdep_current_cpu_online())return 0;return lock_is_held(&rcu_lock_map);} 这段代码中加入了调试信息,去除调试信息,可以是以下的形式(其实这也是旧版本中的代码): define rcu_dereference(p) ({ \typeof(p) _________p1 = p; \smp_read_barrier_depends(); \(_________p1); \}) 在赋值后加入优化屏障smp_read_barrier_depends()。我们之前的第四行代码改为 foo fp = rcu_dereference(gbl_foo);,就可以防止上述问题。 数据读取的完整性 还是通过例子来说明这个问题: 如图我们在原list中加入一个节点new到A之前,所要做的第一步是将new的指针指向A节点,第二步才是将Head的指针指向new。这样做的目的是当插入操作完成第一步的时候,对于链表的读取并不产生影响,而执行完第二步的时候,读线程如果读到new节点,也可以继续遍历链表。如果把这个过程反过来,第一步head指向new,而这时一个线程读到new,由于new的指针指向的是Null,这样将导致读线程无法读取到A,B等后续节点。从以上过程中,可以看出RCU并不保证读线程读取到new节点。如果该节点对程序产生影响,那么就需要外部调用来做相应的调整。如在文件系统中,通过RCU定位后,如果查找不到相应节点,就会进行其它形式的查找,相关内容等分析到文件系统的时候再进行叙述。 我们再看一下删除一个节点的例子: 如图我们希望删除B,这时候要做的就是将A的指针指向C,保持B的指针,然后删除程序将进入宽限期检测。由于B的内容并没有变更,读到B的线程仍然可以继续读取B的后续节点。B不能立即销毁,它必须等待宽限期结束后,才能进行相应销毁操作。由于A的节点已经指向了C,当宽限期开始之后所有的后续读操作通过A找到的是C,而B已经隐藏了,后续的读线程都不会读到它。这样就确保宽限期过后,删除B并不对系统造成影响。 小结 RCU的原理并不复杂,应用也很简单。但代码的实现确并不是那么容易,难点都集中在了宽限期的检测上,后续分析源代码的时候,我们可以看到一些极富技巧的实现方式。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 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。
2023-09-25 09:31:10
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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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...、排序和顺序统计量、数据结构、高级设计和分析技术、高级数据结构、图算法、算法问题选编,以及数学基础知识。书中深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构,以及用于解决一些复杂计算问题的高级策略(如动态规划、贪心算法、摊还分析等),重点在于算法的分析与设计。对于每一个专题,作者都试图提供目前最新的研究成果及样例解答,并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。 六、深入理解计算机系统 《深入理解计算机系统》是将计算机软件和硬件理论结合讲述的经典教程,内容覆盖计算机导论、体系结构和处理器设计等多门课程。本书的大优点是为程序员描述计算机系统的实现细节,通过描述程序是如何映射到系统上,以及程序是如何执行的,使读者更好地理解程序的行为为什么是这样的,以及造成效率低下的原因。 七、鸟哥的Linux私房菜 《鸟哥的Linux私房菜基础学习篇》全面而详细地介绍了Linux操作系统。着重说明计算机的基础知识、Linux的学习方法,如何规划和安装Linux主机以及CentOS 7.x的安装、登录与求助方法;介绍Linux的文件系统、文件、目录与磁盘的管理;文字模式接口shell和管理系统的好帮手shell脚本,另外还介绍了文字编辑器vi和vim的使用方法;对于系统安全非常重要的Linux账号的管理、磁盘配额、高级文件系统管理、计划任务以及进程管理,系统管理员(root)的管理事项。 本书内容丰富全面,基本概念的讲解非常细致,深入浅出。各种功能和命令的介绍,都配以大量的实例操作和详尽的解析。本书是初学者学习Linux不可多得的一本入门好书。 八、计算机网络自顶向下方法 《计算机网络自顶向下方法》是经典的计算机网络教材,采用作者独创的自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议,自第1版出版以来已经被数百所大学和学院选作教材,被译为14种语言。 新版保持了以前版本的特色,继续关注因特网和计算机网络的现代处理方式,注重原理和实践,为计算机网络教学提供一种新颖和与时俱进的方法。同时,第7版进行了相当多的修订和更新,首次改变了各章的组织结构,将网络层分成两章(第4章关注网络层的数据平面,第5章关注网络层的控制平面) 九、MySQL是怎样运行的 《MySQL是怎样运行的》采用诙谐幽默、通俗易懂的写作风格,针对上面这些问题给出了相应的解答方案。尽管本书的表达方式与司空见惯的学术派、理论派IT图书有显著区别,但本书的确是相当正经的专业技术图书,内容涵盖了使用MySQL的同学在求职面试和工作中常见的一些核心概念。无论是身居MySQL专家身份的技术人员,还是技术有待进一步提升的DBA,甚至是刚投身于数据库行业的“萌新”人员,本书都是他们彻底了解MySQL运行原理的优秀图书。 十、编程珠玑 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_65485112/article/details/122007938。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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