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c++
...编程世界中,特别是在使用C++时,我们经常需要处理各种数据结构,如数组、向量、列表等。嘿,兄弟!你知道数据结构这玩意儿能帮咱们整理和保管各种信息吧?但是啊,有时候呢,如果我们操作得不当,它也能给我们惹来一堆麻烦,你懂我的意思吗?就像咱们在厨房里做菜,放多了盐或者少放了调料,菜就可能不好吃一样。所以啊,用数据结构的时候可得小心点儿,别让它变成咱们的“小麻烦制造机”!其中之一就是容器大小不足的问题。哎呀,你懂的,就像你去超市购物,东西已经塞满了购物车,再往里塞个大号的西瓜,那购物车肯定要翻车或者搞不好西瓜砸到脚上。程序也一样,如果数据容器已经装得满满的了,你还拼命往里加东西,要么程序就直接罢工,要么就乱七八糟地运行,搞得谁都不开心。为了不让这种尴尬的状况发生,同时给咱们的程序员小伙伴们提供一份贴心的错误提示,C++这门编程语言特地准备了一个叫做 std::length_error 的小工具。它专门用来告诉我们,哎呀,你的容器(就是那个放东西的大盒子)不够大,装不下你想要塞进去的东西啦!这样一来,咱们在写代码的时候,如果遇到了这种情况,就知道是哪里出了问题,然后就可以愉快地修改和解决啦! 为什么需要 std::length_error 想象一下,你正在开发一个应用程序,它需要在用户输入时动态地增加数据容器的大小。哎呀,兄弟,你可得小心点啊!要是你操作不当,特别是像往杯子里倒水那样,已经装满了还拼命加,那可就麻烦大了。程序也是一样,万一你试图在容器已经满满当当的情况下继续塞东西进去,那可就有可能出岔子。可能就是程序突然罢工,或者变得乱七八糟,啥结果都可能出现。所以啊,记得要适时放手,别让东西堆积成山!使用 std::length_error 可以帮助你在这样的情况下优雅地捕获错误,而不是让程序突然停止工作。 实现 std::length_error 在C++中,std::length_error 是 头文件中的一个类模板。这个类通常用来表示操作的长度超过了容器的当前容量。例如,当你尝试访问一个超出范围的数组索引时,或者在向固定大小的数组或容器添加元素时超过了其最大容量,都会触发 std::length_error。 下面是一个简单的示例代码来展示如何使用 std::length_error: cpp include include include int main() { std::vector vec = {1, 2, 3}; // 尝试向已满的容器添加元素 try { vec.push_back(4); // 这里会触发 std::length_error } catch (const std::length_error& e) { std::cout << "Caught std::length_error: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 在这个例子中,我们创建了一个包含三个整数的向量,并尝试向其中添加第四个元素。由于向量已经满了,这会导致 std::length_error 被抛出,然后通过 catch 块捕获并打印错误信息。 如何处理 std::length_error 处理 std::length_error 的方式与处理其他异常类型相同。通常,你会在 try-catch 块中放置可能抛出异常的代码,并在 catch 块中处理错误。例如,在上面的例子中,我们捕获了异常并输出了错误信息。 cpp try { vec.push_back(4); } catch (const std::length_error& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl; // 可能的处理步骤,例如记录日志、通知用户或尝试释放资源 } 结论 std::length_error 提供了一种机制,使得程序员能够在容器大小不足的情况下得到明确的错误信息,而不是让程序意外崩溃。这对于提高代码的健壮性和用户体验至关重要。哎呀,兄弟!咱们得给程序安个保险丝,对吧?这样,当它碰到那些小麻烦,比如电池没电了或者突然停电啥的,它就能聪明地自我修复,而不是直接挂掉。这样一来,咱们的应用就稳如泰山,用户们也不会觉得突然断线啥的,多爽啊! 总之,std::length_error 是C++程序员工具箱中的一个强大工具,用于管理和响应容器大小不足的错误情况。哎呀,兄弟!理解并掌握这种错误处理的方法,能让你的软件不仅稳定得像座大山,还能让用户用起来舒心顺手,就像喝了一口冰凉的可乐,那叫一个爽!这样一来,你的程序不仅能在复杂的世界里稳如泰山,还能让使用者觉得你是个细心周到的好伙伴。别忘了,这可是让你的软件在芸芸众生中脱颖而出的秘诀!
2024-10-03 15:50:22
51
春暖花开
Apache Solr
...r配置错误分析及解决方法 1.1 全文索引导入失败 根据知识库中的资料,我们发现一位开发者在2021年5月28日遇到了“solr配置错误”的问题。具体表现为:Full Import failed:java.lang.RuntimeException:java.lang.RuntimeException:org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandlerException:One of driver or jndiName must be specified。 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的配置文件,确认数据源驱动类是否正确配置; - 其次,检查数据库连接参数是否正确设置; - 最后,查看日志文件,查看是否有其他异常信息。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 创建DataImporter对象 DataImporter importer = new DataImporter(); // 设置数据库连接参数 importer.setDataSource(new JdbcDataSource()); importer.setSql("SELECT FROM table_name"); // 执行数据导入 importer.fullImport("/path/to/solr/home"); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 1.2 集群配置错误 另一位开发者在2020年7月25日反馈了一个关于Solr集群配置的错误问题。其问题描述为:“淘淘商城第60讲——搭建Solr集群时,报错:org.apache.solr.common.SolrException: Could not find collection : core1”。读了这位开发者的文章,我们发现他在搭建Solr集群的时候,实实在在地碰到了上面提到的那些问题。 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的配置文件,确认核心集合是否正确配置; - 其次,检查集群状态,确认所有节点是否都已经正常启动; - 最后,查看日志文件,查看是否有其他异常信息。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 启动集群 CoreContainer cc = CoreContainer.create(CoreContainer.DEFAULT_CONFIG); cc.load(new File("/path/to/solr/home/solr.xml")); cc.start(); // 查询集群状态 Collections cores = cc.getCores(); for (SolrCore core : cores) { System.out.println(core.getName() + " status : " + core.getStatus()); } 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 三、Solr代码执行漏洞排查及解决方法 近年来,随着Apache Solr的广泛应用,安全问题日益突出。嘿,你知道吗?在2019年11月19日曝出的一条消息,Apache Solr这个家伙在默认设置下有个不小的安全隐患。如果它以cloud模式启动,并且对外开放的话,那么远程的黑客就有机会利用这个漏洞,在目标系统上随心所欲地执行任何代码呢!就像是拿到了系统的遥控器一样,想想都有点让人捏把汗呐! 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的安全配置,确保只允许受信任的IP地址访问; - 其次,关闭不必要的服务端功能,如远程管理、JMX等; - 最后,定期更新solr到最新版本,以获取最新的安全补丁。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 关闭JMX服务 String configPath = "/path/to/solr/home/solr.xml"; File configFile = new File(configPath); DocumentBuilder db = DocumentBuilderFactory.newInstance().newDocumentBuilder(); Document doc = db.parse(configFile); Element root = doc.getDocumentElement(); if (!root.getElementsByTagName("jmx").isEmpty()) { Node jmxNode = root.getElementsByTagName("jmx").item(0); jmxNode.getParentNode().removeChild(jmxNode); } TransformerFactory tf = TransformerFactory.newInstance(); Transformer transformer = tf.newTransformer(); transformer.setOutputProperty(OutputKeys.INDENT, "yes"); transformer.setOutputProperty("{http://xml.apache.org/xslt}indent-amount", "2"); DOMSource source = new DOMSource(doc); StreamResult result = new StreamResult(new File(configPath)); transformer.transform(source, result); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 四、总结 总的来说,Apache Solr虽然强大,但在使用过程中也会遇到各种各样的问题。了解并搞定这些常见问题后,咱们就能把Solr的潜能发挥得更淋漓尽致,这样一来,工作效率蹭蹭上涨,用户体验也噌噌提升,妥妥的双赢局面!希望本文能对你有所帮助!
2023-05-31 15:50:32
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山涧溪流-t
Java
...题描述 假设我们正在使用Spring Boot构建一个多模块的应用,其中一个模块专门负责Web服务提供,使用了Spring MVC作为控制器及其视图层的框架。为了让HTML模板与Java逻辑更加清晰地分隔,我们在项目的布局中采用了如下结构: 1. module-core: 应用的核心业务逻辑和服务模块 2. module-web: 启动项,主要包含Web相关的配置与控制层逻辑,依赖于module-core 3. module-views: 存放JSP视图文件,用于前端展示 在此场景下,为确保正确识别并加载JSP视图,我们需要在module-web的配置文件中指定JSP后缀名(spring.mvc.view.suffix),例如: properties spring: mvc: view: prefix: /WEB-INF/views/ suffix: .jsp 然而,当运行程序并尝试访问Controller中带有相关视图名称的方法(如@GetMapping("/home")映射到WEB-INF/views/homePage.jsp)时,浏览器却无法显示出预期的JSP页面内容,且并未抛出任何异常,而是默认返回了空响应或者错误状态码。 三、问题分析与排查 面对这一看似简单的配置失效问题,我们首先需要进行如下几个方面的排查: 1. 检查视图解析器配置 确保视图解析器org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver已被正确注册并设置了prefix与suffix属性。检查Spring Boot启动类(如WebMvcConfig.java或Application.java中的WebMvcConfigurer实现): java @Configuration public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void configureViewResolvers(ViewResolverRegistry registry) { InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver(); resolver.setPrefix("/WEB-INF/views/"); resolver.setSuffix(".jsp"); registry.viewResolver(resolver); } } 2. 模块间依赖与资源路径映射 确认module-web是否正确引入了module-views的相关JSP文件,并指定了正确的资源路径。查看module-web的pom.xml或build.gradle文件中对视图资源模块的依赖路径: xml com.example module-views 1.0.0 war runtime classes // Gradle dependencies { runtimeOnly 'com.example:module-views:1.0.0' } 以及主启动类(如Application.java)中的静态资源映射配置: java @SpringBootApplication public class Application { @Bean TomcatServletWebServerFactory tomcat() { TomcatServletWebServerFactory factory = new TomcatServletWebServerFactory(); factory.addContextCustomizer((TomcatWebServerContext context) -> { // 将模块视图目录映射到根URL下 context.addWelcomeFile("index.jsp"); WebResourceRoot resourceRoot = new TomcatWebResourceRoot(context, "static", "/"); resourceRoot.addDirectory(new File("src/main/resources/static")); context.setResources(resourceRoot); }); return factory; } public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } } 3. 检查JSP引擎配置 确保Tomcat服务器配置已启用JSP支持。在module-web对应的application.properties或application.yml文件中配置JSP引擎: properties server.tomcat.jsp-enabled=true server.tomcat.jsp.version=2.3 或者在module-web的pom.xml或build.gradle文件中为Tomcat添加Jasper依赖: xml org.apache.tomcat.embed tomcat-embed-jasper provided // Gradle dependencies { implementation 'org.apache.tomcat.embed:tomcat-embed-jasper:9.0.54' } 4. 控制器与视图名称匹配验证 在完成上述配置后,请务必核实Controller中返回的视图名称与其实际路径是否一致。如果存在命名冲突或者拼写错误,将会导致Spring MVC无法找到预期的JSP视图: java @GetMapping("/home") public String home(Model model) { return "homePage"; // 视图名称应更改为"WEB-INF/views/homePage.jsp" } 四、总结与解决办法 综上所述,Spring Boot返回JSP无效的问题可能源于多个因素的叠加效应,包括但不限于视图解析器配置不完整、模块间依赖关系未正确处理、JSP引擎支持未开启、或Controller与视图名称之间的不对应等。要解决这个问题,需从以上几个方面进行逐一排查和修正。 切记,在面对这类问题时,要保持冷静并耐心地定位问题所在,仔细分析配置文件、源代码和日志输出,才能准确找出症结所在,进而成功解决问题。这不仅让我们实实在在地磨炼了编程功夫,更是让咱们对Spring Boot这家伙的工作内幕有了更深的洞察。这样一来,我们在实际项目中遇到问题时,调试和应对的能力都像坐火箭一样嗖嗖提升啦!
2024-02-17 11:18:11
271
半夏微凉_t
c++
异常安全的设计:通过资源管理确保程序完整性 在编程世界中,我们经常遇到各种各样的问题,其中资源管理是至关重要的一个环节。哎呀,你猜怎么着?要是你对内存、文件啊,或者是网络连接这些玩意儿管得不好,那可就麻烦大了!搞不好程序就直接崩了,辛辛苦苦弄的数据全都没了,还有可能给坏蛋们留下可乘之机,让他们钻安全漏洞的空子。所以啊,咱们在这些事儿上可得细心点儿,别让它们成为你的大麻烦!哎呀,你瞧这C++,简直就是编程界的超级英雄嘛!它手里的工具可多啦,能让开发者们在写代码的时候,就像盖高楼大厦一样稳稳当当,既安全又可靠。想象一下,你用C++编程,就像是在用魔法,不仅能够创造出超酷的软件,还能让这些软件运行得比闪电还快,稳定性那就更不用说了,简直是无敌的存在!所以啊,如果你是个编程小能手,那C++绝对是你不可错过的神器!在这篇文章中,我们将探讨如何利用C++的特性,特别是资源管理机制,来构建异常安全的程序设计。 第一部分:资源管理的重要性 资源管理是程序设计中不可或缺的一部分,它关乎程序的稳定性和安全性。哎呀,你要是写代码的时候,不小心没把那些用到的资源,比如文件夹的小钥匙、数据库的密码本或者网线插头啥的,都给好好放回原位,那可是大麻烦啊!不光是浪费了电脑里的宝贵空间,程序要是遇到点啥意外,就像没关紧的水龙头,没法好好休息,容易出故障。更糟糕的是,这些乱糟糟的资源可能还会给坏人提供机会,让他们偷偷溜进你的系统里捣乱。所以,记得每次用完资源,都要好好收好,别让它们乱跑!因此,确保资源在不再需要时被正确地释放,对于构建健壮和可靠的软件至关重要。 第二部分:C++中的资源管理方法 C++提供了几种不同的方式来管理资源,包括智能指针、RAII(Resource Acquisition Is Initialization)原则以及手动管理资源的方法。在这篇文章中,我们将重点介绍智能指针,尤其是std::unique_ptr和std::shared_ptr,它们是现代C++中实现资源管理的强大工具。 代码示例 1: 使用 std::unique_ptr 管理资源 cpp include include class Resource { public: Resource() { std::cout << "Resource created." << std::endl; } ~Resource() { std::cout << "Resource destroyed." << std::endl; } }; int main() { std::unique_ptr resource = std::make_unique(); // 使用资源... return 0; } 在这个例子中,当 resource 对象离开作用域时(即函数执行完毕),Resource 的析构函数会被自动调用,确保资源被正确释放。这就是RAII原则的一个简单应用,它使得资源管理变得简洁且易于理解。 代码示例 2: 使用 std::shared_ptr 实现共享所有权 cpp include include class SharedResource { public: SharedResource() { std::cout << "SharedResource created." << std::endl; } ~SharedResource() { std::cout << "SharedResource destroyed." << std::endl; } }; int main() { std::shared_ptr shared_resource1 = std::make_shared(); std::shared_ptr shared_resource2 = shared_resource1; // 共享资源... return 0; } 这里展示了 std::shared_ptr 如何允许多个对象共享对同一资源的所有权。当最后一个持有 shared_resource1 的引用消失时,资源才会被释放。这种机制有助于避免内存泄漏,并确保资源在适当的时候被释放。 第三部分:异常安全的资源管理 在C++中,异常安全的资源管理尤为重要。当程序中包含可能抛出异常的操作时,确保资源在异常发生时也能得到妥善处理,是非常关键的。智能指针提供了一种自然的方式来实现这一点,因为它们会在异常发生时自动释放资源,而无需额外的保护措施。 代码示例 3: 异常安全的资源管理示例 cpp include include include class CriticalResource { public: CriticalResource() { std::cout << "CriticalResource created." << std::endl; } ~CriticalResource() { std::cout << "CriticalResource destroyed." << std::endl; } void criticalOperation() { throw std::runtime_error("An error occurred during critical operation."); } }; int main() { try { std::unique_ptr critical_resource = std::make_unique(); critical_resource->criticalOperation(); } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Exception caught: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 在上述代码中,critical_operation 可能会抛出异常。哎呀,你知道的,critical_resource 这个家伙可是被 std::unique_ptr 给罩着呢!这可真是太好了,因为这样,如果程序里突然蹦出个异常来,critical_resource 就能自动被释放掉,不会出现啥乱七八糟、不靠谱的行为。这下子,咱们就不用操心资源没清理干净这种事儿啦! 第四部分:结论 通过使用C++的智能指针和RAII原则,我们可以轻松地实现异常安全的资源管理,这大大增强了程序的可靠性和稳定性。哎呀,兄弟,你要是想让你的代码跑得顺畅,资源管理这事儿可得好好抓牢!别小瞧了它,这玩意儿能防住好多坑,比如内存漏了或者资源没收好,那程序一不小心就卡死或者出bug,用户体验直接掉分。还有啊,万一程序遇到点啥意外,比如服务器突然断电啥的,资源管理做得好,程序就能像小猫一样,优雅地处理问题,然后自己蹦跶回来,用户一点都感觉不到。这样一来,不光用户体验上去了,系统的稳定性和质量也跟着水涨船高,你说值不值! 总之,资源管理是构建强大、安全和高效的C++程序的关键。嘿!兄弟,学了这些技术后,你就能像大厨炒菜一样,把程序做得既美味又营养。这样一来,修修补补的工作就少多了,就像不用天天洗碗一样爽快!而且,你的代码就像是一本好书,别人一看就懂,就像看《哈利·波特》一样过瘾。最后,用户得到的服务就像五星级餐厅的餐点,稳定又可靠,他们吃得开心,你也跟着美滋滋!
2024-10-05 16:01:00
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春暖花开
Golang
...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
168
落叶归根
HessianRPC
服务异常恢复失败:与HessianRPC的一次深度对话 --- 1. 背景 服务崩溃,用户不开心 嘿,大家好!今天咱们聊聊一个让人头疼的问题——服务异常恢复失败。这个问题啊,说起来真是让人又气又无奈。嘿,作为一个整天跟代码打交道的程序员,我最近真是摊上事儿了。有个用HessianRPC搞的服务突然罢工了,死活不干活。我各种捣鼓、重启、排查,忙活了好几天,可它就像个倔强的小破孩儿一样,愣是不给我恢复正常,气得我都想给它来顿“代码大餐”了! 先简单介绍一下背景吧。HessianRPC是一个轻量级的远程调用框架,主要用于Java项目之间的通信。它用二进制的方式传数据,速度快得飞起,特别适合微服务里那些小家伙们互相聊天儿用!唉,说真的,再厉害的工具也有它的短板啊。就像这次我的服务莫名其妙挂掉了,想让它重新站起来吧,那过程简直跟做噩梦一样,折腾得我头都大了。 --- 2. 症状 服务异常的表象 服务崩溃的表现其实挺明显的。首先,客户端请求一直超时,没有任何响应。然后,服务器日志里开始出现各种错误信息,比如: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 或者更糟糕的: java.lang.NullPointerException 看到这些错误,我心里咯噔一下:“坏了,这可能是服务端出现了问题。”于是赶紧登录服务器查看情况。果然,服务进程已经停止运行了。更让我抓狂的是,重启服务后问题并没有解决,反而越搞越复杂。 --- 3. 原因分析 为什么恢复失败? 接下来,我们来聊聊为什么会发生这种状况。经过一番排查,我发现问题可能出在以下几个方面: 3.1 配置问题 第一个怀疑对象是配置文件。HessianRPC的配置其实很简单,但有时候细节决定成败。比如说啊,在配置文件里我给超时时间设成了5秒,结果一到高并发那场面,这时间简直不够塞牙缝的,分分钟就崩了。修改配置后,虽然有一定的改善,但问题依然存在。 java // 修改HessianRPC的超时时间 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("hessian.read.timeout", "10000"); // 设置为10秒 3.2 线程池耗尽 第二个怀疑对象是线程池。HessianRPC默认使用线程池来处理请求,但如果线程池配置不当,可能会导致线程耗尽,进而引发服务不可用。我检查了一下线程池参数,发现最大线程数设置得太低了。 java // 修改线程池配置 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(50); // 将线程数增加到50 3.3 内存泄漏 第三个怀疑对象是内存泄漏。有时候服务崩溃并不是因为CPU或网络的问题,而是内存不足导致的。我用JProfiler这个工具去给服务做了一次内存“体检”,结果一查,嘿,还真揪出了几个“大块头”对象,愣是赖在那儿没走,该回收的内存也没释放掉。 java // 使用WeakReference避免内存泄漏 WeakReference weakRef = new WeakReference<>(new Object()); --- 4. 解决方案 一步步修复服务 好了,找到了问题所在,接下来就是动手解决问题了。这里分享一些具体的解决方案,希望能帮到大家。 4.1 优化配置 首先,优化配置是最直接的方式。我调整了HessianRPC的超时时间和线程池大小,让服务能够更好地应对高并发场景。 java // 配置HessianRPC客户端 HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); factory.setOverloadEnabled(true); // 开启方法重载 factory.setConnectTimeout(5000); // 设置连接超时时间为5秒 factory.setReadTimeout(10000); // 设置读取超时时间为10秒 4.2 异常处理 其次,完善异常处理机制也很重要。我给这个服务加了不少“兜底”的代码,就像在每个关键步骤都放了个小垫子,这样就算某个地方突然“摔跤”了,整个服务也不至于直接“趴下”,还能继续撑着运行。 java try { // 执行业务逻辑 } catch (Exception e) { log.error("服务执行失败", e); } 4.3 日志监控 最后,加强日志监控也是必不可少的。嘿,我装了个ELK日志系统,就是那个 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的组合拳,专门用来实时盯着服务的日志输出。只要一出问题,我马上就能找到是哪里卡住了,超方便! java // 使用Logback记录日志 logs/service.log %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n --- 5. 总结 从失败中成长 经过这次折腾,我对HessianRPC有了更深的理解,也明白了一个道理:技术不是一蹴而就的,需要不断学习和实践。虽然这次服务异常恢复失败的经历让我很沮丧,但也让我积累了宝贵的经验。 如果你也有类似的问题,不妨按照以下步骤去排查: 1. 检查配置文件,确保所有参数都合理。 2. 监控线程池状态,避免线程耗尽。 3. 使用工具检测内存泄漏,及时清理无用资源。 4. 完善异常处理机制,增强服务的健壮性。 希望这篇文章能对你有所帮助!如果还有其他问题,欢迎随时交流。我们一起进步,一起成长! --- PS:记住,技术之路虽难,但每一步都是值得的!
2025-05-05 15:38:48
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风轻云淡
HessianRPC
...在这儿吧?”后来一通排查下来,才发现是我们家的服务降级方案掉链子了。嘿,我最近琢磨起了HessianRPC里的服务降级功能,觉得挺有意思的,干脆好好研究一番,顺便把我的小心得跟大家唠唠! 2. HessianRPC简介及初探 HessianRPC是一个轻量级的远程调用框架,主要用于Java应用程序之间的通信。它支持多种协议,比如HTTP、TCP等,非常适合构建分布式系统。不过,HessianRPC本身并没有内置的服务降级功能,所以我们需要手动去实现。 刚开始接触HessianRPC的时候,我觉得它的API还挺简洁的。比如,我们可以定义一个接口: java public interface HelloService { String sayHello(String name); } 然后通过代理类来调用这个接口的方法: java HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); HelloService helloService = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "http://localhost:8080/hello"); String result = helloService.sayHello("World"); System.out.println(result); 看到这段代码的时候,我心里想着:“嗯,看起来挺简单的嘛!”但是,当我尝试在高负载情况下运行它时,才发现事情并没有那么简单。 3. 服务降级的重要性与实践 服务降级的核心思想就是在系统资源紧张时,优先保证核心业务的正常运转,而暂时关闭一些非关键的功能。对于HessianRPC来说,我们可以通过异常捕获的方式来实现这一点。 假设我们现在有一个UserService,其中包含了一个getUserInfo()方法。要是咱们直接用这个方法,后端服务要是挂了,程序立马就“崩”了,那用户的体验肯定惨不忍睹啊!所以,我们需要对这个方法进行改造,加入降级逻辑。 java public class UserServiceFallback implements UserService { @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { // 返回默认值 return new UserInfo(-1, "Default User", "No Data Available"); } } 接着,在主逻辑中使用装饰器模式来包裹原始的服务: java public class UserServiceDecorator implements UserService { private final UserService userService; private final UserService fallback; public UserServiceDecorator(UserService userService, UserService fallback) { this.userService = userService; this.fallback = fallback; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { System.err.println("Service unavailable, falling back..."); return fallback.getUserInfo(userId); } } } 通过这种方式,即使后端服务出现问题,我们也能够提供一个友好的备用方案,不至于让用户感到困惑。 4. 面临挑战与解决方案 当然,实际开发过程中总会遇到各种意想不到的问题。比如说,当多个服务同时发生故障时,我们应该如何合理分配降级策略?另外,频繁触发降级会不会影响性能? 为了解决这些问题,我们可以引入熔断器模式(Circuit Breaker Pattern)。简单讲啊,就好比给系统装了个“自动切换”的小开关。要是某个服务老是连不上,失败个好几次之后,这个开关就会自动启动,直接给用户返回个备用的数据,省得一直傻乎乎地去重试那个挂掉的服务,多浪费时间啊! 下面是一个基于HessianRPC的熔断器实现: java public class CircuitBreaker { private final T delegate; private boolean open = false; private int failureCount = 0; public CircuitBreaker(T delegate) { this.delegate = delegate; } public T getDelegate() { if (open && failureCount > 5) { 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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...之后,暂时看不出什么异常,但是电脑经常会卡死,就是屏幕亮着啥也点不动,B站也一堆改装翻车的,后来把三星980pro换到了3.0的口,问题就没在发生过了。从此Dell的不兼容性就给我留下了深深的印象。 最近,我们办公室的服务器噪音巨大,从开机键按下的一刻起就是飞机起飞状态。一看牌子:好家伙,Dell的!!!那没事了…Giao~ 还是抱有一丝希望地去网上搜了一下,果然是因为硬件设备的原因,T640无法识别3090,进而无法自适应调整风扇转速。Dell,不愧是你! 经过较为漫长的搜索调试,最后终于对风扇转速实现了较为方便的手动控制,下面对这个过程进行一下梳理。 -------------------------------------------------------------------------------------分界线------------------------------------------------------------------------------------- 1.首先是参考了这一篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/336990051 主要介绍了两种方式解决这个问题: 使用racadm温度调控,但是配置教程是Ubuntu16.04下的,过程中有些linux语句在18.04中运行报错,本身对linux就不是很熟,然后我果断放弃。 更新BIOS 和IDRAC,他2022年3月3日通过更新版本,实现了风扇转速的控制,但是我2022年6月,按照他给的下载版本,更新了,发现没用啊??!!回退版本没用,更新版本也没用,就很离谱,难道因为他是2080ti,我是3090的问题??操作步骤如下: 参考该博客对服务器IDRAC配置 https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-cn/000177212,查看解决方案中的开机自检期间为F2进行配置 配置好后,在服务器后后面有个IDRAC的网线插口,用网线与笔记本连接,连接成功后会显示未识别网络(如果是红叉的话是没有连接成功,检查上一步,尝试关机重启等),修改IP地址,跟上一步设置的服务器IP在同一网段,不是同一IP!!,比如服务器是192.168.0.120,笔记本可以设置192.168.0.100。(https://new.qq.com/omn/20210119/20210119A01ROV00.html) IE浏览器打开192.168.0.100网址,提示不安全,然后忽略掉,输入账号密码就可以进去了 进去后在下图位置,上传更新文件进行安装。 2.后面又看到一篇博客:https://blog.csdn.net/qq_36810544/article/details/115734795这篇博客比上边那篇早,应该是有参考吧,说是更新版本就行了,然并卵啊,可能是因为他是Ubuntu20.04,我是18.04的原因? 3.最后没招了,用IPMITOOL手动调节吧,参考了博客:https://blog.51cto.com/u_15072918/4392813 这篇博客也是更新后仍然无法识别3090(实际上我下的新版本的IDRAC是可以识别出有GPU的,但是还是显示不可用哇),所以就把IDRAC的版本回退到3.30以下使用IPMITOOL进行行手动调节转速了。 具体步骤如下: 将IDRAC回退到3.30版本,下载地址:https://www.dell.com/support/home/zh-cn/drivers/driversdetails 有的版本IDRAC可能需要把IMPI取消禁用,就在笔记本访问的IP地址的网页里修改即可,应该是在IDRAC设置中,没找到的话应该是不需要操作。 下载IPMITOOLWIN版本程序后解压,终端cd进入该文件夹,然后运行ipmitool命令: 关闭自动控制:ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 服务器地址 raw 0x30 0x30 0x01 0x00 设置风扇转速:ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 192.168.0.120 raw 0x30 0x30 0x02 0xff 0x64 ,最后两位对应16进制的风扇转速。64对应100%。 3.转速现在是可以手动调节了,但是每次都要执行终端命令太麻烦了,然后我写了一个小的gui界面,可以更方便地对风扇转速进行调节。界面如下,可以通过+和-增加和降低风速,也可以设定数值进行Set。 为了防止过热,最低风扇转速设置成了30%。需要注意:这个文件中IDRAC的IP必须是192.168.0.120才可以。 本文就先写到这里了,调节软件如果有需求的话可以后续上传,我在程序中也放了IPMITOOLWIN的文件,不需要再进行下载。有更好的解决方法也欢迎评论区分享。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-24 14:29:07
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Hive
...致部分业务中断。经过排查发现,这次故障源于HDFS NameNode的内存泄漏问题,尽管技术人员迅速采取措施重启服务,但仍造成了数小时的停机时间。这一事件再次提醒我们,大数据平台的稳定性不仅依赖于技术架构的优化,还需要完善的监控和应急响应机制。 与此同时,国内多家科技公司正在积极探索Hive和HDFS的新特性。例如,阿里云推出了基于Hive的智能查询加速功能,通过引入AI算法动态优化查询路径,显著提升了查询效率。腾讯云则在HDFS的基础上开发了多租户隔离技术,为企业用户提供更加安全可靠的数据存储方案。这些创新不仅提高了系统的性能,也为用户带来了更好的使用体验。 从长远来看,Hive和HDFS的技术演进方向值得关注。一方面,随着云原生技术的普及,越来越多的企业倾向于将大数据平台迁移到云端,这将推动Hive和HDFS向更灵活、更高效的架构转型。另一方面,随着数据量的爆炸式增长,如何提升数据处理能力成为行业关注的重点。在此背景下,开源社区持续活跃,不断推出新的功能和改进版本,为开发者提供了更多选择。 此外,近年来国内外学术界对大数据技术的研究也在不断深入。例如,哈佛大学的一项研究表明,通过优化HDFS的块分布策略,可以有效减少数据冗余,提高存储利用率。而清华大学的一项研究则提出了一种基于深度学习的异常检测算法,能够在早期识别HDFS的潜在故障,为运维人员争取宝贵的时间窗口。 总之,Hive和HDFS作为大数据领域的两大支柱,其未来发展充满无限可能。无论是技术创新还是实际应用,都值得我们保持高度关注。对于企业和开发者而言,及时了解最新进展并积极拥抱变化,将是应对未来挑战的关键所在。
2025-04-01 16:11:37
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幽谷听泉
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...比如说容易引起错误的指针以及多继承等,同时也增加了垃圾回收机制,释放掉不被使用的内存空间,解决了管理内存空间的烦恼。 Java 语言是一种分布式的面向对象语言,具有面向对象、平台无关性、简单性、解释执行、多线程、安全性等很多特点,下面针对这些特点进行逐一介绍。 1. 面向对象 Java 是一种面向对象的语言,它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好的支持。为了简单起见,Java 只支持类之间的单继承,但是可以使用接口来实现多继承。使用 Java 语言开发程序,需要采用面向对象的思想设计程序和编写代码。 2. 平台无关性 平台无关性的具体表现在于,Java 是“一次编写,到处运行(Write Once,Run any Where)”的语言,因此采用 Java 语言编写的程序具有很好的可移植性,而保证这一点的正是 Java 的虚拟机机制。在引入虚拟机之后,Java 语言在不同的平台上运行不需要重新编译。 Java 语言使用 Java 虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息,使得 Java 语言编译的程序只需生成虚拟机上的目标代码,就可以在多种平台上不加修改地运行。 3. 简单性 Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近,使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说,它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性,如操作符的重载和多继承等,而且 Java 语言不使用指针,加入了垃圾回收机制,解决了程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单。 4. 解释执行 Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。 5. 多线程 Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识: 按应用范围,Java 可分为 3 个体系,即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE(Java Platform Standard Edition,Java 平台标准版)以前称为 J2SE,它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类,并为 Java EE 提供基础,如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 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。
2023-03-25 09:18:50
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Logstash
...日志文件开始读取,并使用Grok插件中的COMBINEDAPACHELOG模式来解析每一行日志内容。这样子一来,原始的文本信息就被拆成了一个个有组织的小块儿,给接下来的处理铺平了道路,简直不要太方便! 2.2 高效索引策略 一旦数据被Logstash处理完毕,下一步就是将其导入Elasticsearch。为了确保索引操作尽可能高效,我们可以采取一些策略: - 批量处理:减少网络往返次数,提高吞吐量。 - 动态映射:允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型,简化索引管理。 - 分片与副本:合理设置分片数量和副本数量,平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例,演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch: yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中,我们设置了批量大小为5000条记录,以及空闲时间阈值为1秒,这意味着当达到这两个条件之一时,Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外,我还指定了自定义的索引模板,以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了,理论讲得差不多了,接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧! 假设你是一家电商网站的运维工程师,最近你们网站频繁出现访问异常的问题,客户投诉不断。为了找出问题根源,你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是,你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先,我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置,我们可以搞一个Logstash配置文件,用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿,为了让大家看日志的时候能更轻松明了,我们可以加点小技巧,比如说统计每个用户逛网站的频率,或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来,信息就一目了然啦! 3.2 索引优化与查询分析 接下来,我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置,就算同时来一大堆请求,我们的查询也能嗖嗖地快,不会拖泥带水的。比如说,在上面那个输出配置的例子里面,我们调高了批量处理的门槛,同时把空闲时间设得比较短,这样就能大大加快数据写入的速度啦! 一旦数据被成功索引,我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说,你可以写个DSL查询,找出最近一周内访问量最大的10个页面;或者,你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录,看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化,不断探索 通过以上介绍,相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦,技术这东西总是日新月异的,所以我们得保持一颗好奇的心,不停地学新技术,这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛! 希望这篇文章能对你有所帮助,如果你有任何疑问或建议,欢迎随时留言交流。让我们一起加油,共同成长!
2024-12-17 15:55:35
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追梦人
Nacos
...置文件读取失败:我的排查之旅 一、问题初现 为什么Nacos读不到配置? 事情得从头说起。我最近在做一个微服务项目,用了阿里巴巴的Nacos作为配置中心。哎呀,本来事情都挺顺的,结果有一天突然发现一个服务启动的时候,Nacos居然找不到配置文件了!我当时那个慌啊,心一下子提到了嗓子眼儿。 “不可能啊,之前都好好的,怎么今天就出问题了呢?”我心里嘀咕着。于是我赶紧翻看日志,发现报了一个错:“Config file not found in Nacos”。这下脑子更乱了,心里直嘀咕:“完啦,Nacos服务器该不会是罢工了吧?” 一想到这儿,赶紧三步并作两步跑去查看Nacos的状态,结果一看,嘿,人家还挺精神地在那里工作呢! “不对劲啊,难道是我自己的代码出了问题?”我开始怀疑自己是不是哪里写错了。为了验证这个假设,我先尝试重启服务,但还是不行。然后我又跑到Nacos的配置管理页面瞅了一眼,嘿,发现配置文件确实已经上传成功了,路径啥的一点问题都没有,挺顺利的!这让我更加困惑了。 “真是奇怪,到底是哪里出问题了呢?”我决定一步步排查这个问题。 --- 二、初步排查 配置路径和权限 首先,我想到的第一个可能性就是配置路径的问题。其实 Nacos 是靠路径来找配置文件的,要是路径搞错了,那它就压根找不到文件,更别提读出来了。 我打开代码,仔细检查了Nacos客户端的初始化部分: java NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService("http://localhost:8848"); 这段代码看起来没问题啊,路径明明指向的是本地的Nacos服务器。而且我之前测试的时候也是这么写的,一直都没问题。 “会不会是配置路径格式变了?”我又重新检查了一遍Nacos的配置管理页面,确认路径确实正确无误。然后我又检查了权限设置,确保服务有权限访问这些配置。 “权限应该没问题吧,毕竟之前都好好的。”我自言自语道。不过嘛,我总觉得不放心,就随手叫上咱们的运维小伙伴帮我看了一下Nacos服务端的配置权限。没想到一看还真发现了点小问题,仔细一排查才发现权限其实没啥大事儿,一切正常! “看来不是路径和权限的问题,那问题到底出在哪呢?”我有点沮丧,但还是不死心,继续往下查。 --- 三、深入排查 网络连接与超时设置 接下来,我开始怀疑是不是网络连接出了问题。毕竟Nacos是基于网络通信的,如果网络不通畅,那自然会导致读取失败。 我先检查了Nacos服务端的日志,发现并没有什么异常。再瞧瞧服务端的那个监听端口,嘿,8848端口不仅开着呢,而且服务还稳稳地在跑着,一点问题没有! “难道是客户端的网络问题?”我心中一动,赶紧查看了服务端的防火墙规则,确认没有阻断任何请求。接着我又尝试ping了一下Nacos服务端的IP地址,结果发现网络连通性很好。 “网络应该没问题啊,那会不会是超时时间设置得太短了?”我灵机一动,想到之前在其他项目中遇到过类似的问题,可能是客户端等待响应的时间太短,导致请求超时。 于是我修改了Nacos客户端的配置,增加了超时时间: java Properties properties = new Properties(); properties.put(PropertyKeyConst.SERVER_ADDR, "localhost:8848"); properties.put(PropertyKeyConst.CONNECT_TIMEOUT_MS, "5000"); // 增加到5秒 NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); 重新启动服务后,问题依然存在。看来超时时间也不是主要原因。 “真是搞不懂啊,难道是Nacos本身的问题?”我有些泄气,但还是决定继续深挖下去。 --- 四、终极排查 代码逻辑与异常处理 最后,我决定从代码逻辑入手,看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码,开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中,有一个方法是用来获取配置的: java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点,发现它是在服务启动时被调用的。你瞧,服务一启动呢,就会加载一堆东西,像数据库连接池啦,缓存配置啦,各种各样的“装备”都得准备好,这样它才能顺利开工干活呀! “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取?”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿,干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍,就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上,别拖到后面出了幺蛾子。 同时,我还加强了异常处理逻辑,给Nacos的读取操作加上了try-catch块,以便捕获具体的异常信息: java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后,我再次启动服务,终于看到了一条令人振奋的消息:“Config loaded successfully”。 “太好了!”我长舒一口气,“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾,我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的,是个超棒的配置管理工具,但用着用着你会发现,它也不是完美无缺的,各种小问题啊、坑啊,时不时就冒出来折腾你一下。其实吧,这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸,八成是咱们的代码写得有点问题,或者是环境配错了,带偏了Nacos。 “其实啊,调试的过程就像侦探破案一样,需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨:“哎,有时候觉得这问题看起来平平无奇的,可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢!”” 总之,这次经历让我明白了一个道理:遇到问题不要慌,要冷静分析,逐步排查。只有这样,才能找到问题的根本原因,解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助,如果有类似的问题,不妨按照这个思路试试看!
2025-04-06 15:56:57
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清风徐来
.net
...现在我们需要在程序中使用这个服务。按照传统的做法,可能会直接在类内部实例化: csharp public class Worker { private readonly IService _service = new Service(); public void Execute() { _service.DoWork(); } } 这种方式看起来没什么问题,但实际上隐藏着巨大的隐患。比如,如果你需要替换Service为其他实现(比如MockService),你就得修改Worker类的代码。这违背了开闭原则。 于是,我们引入了依赖注入框架,比如Microsoft的Microsoft.Extensions.DependencyInjection。让我们看看如何正确配置。 --- 3. 正确配置 DI容器的正确姿势 首先,你需要注册服务。比如,在Program.cs文件中: csharp using Microsoft.Extensions.DependencyInjection; var services = new ServiceCollection(); services.AddTransient(); var serviceProvider = services.BuildServiceProvider(); 这里的关键点在于Transient这个词。它表示每次请求时都会生成一个新的实例。对了,还有别的选择呢,比如说 Scoped——在一个作用域里大家用同一个实例,挺节省资源的;再比如 Singleton——在整个应用跑着的时候大家都用一个“独苗”实例,从头到尾都不换。选择合适的生命周期很重要,否则可能会导致意想不到的行为。 接下来,我们可以通过依赖注入获取实例: csharp public class Worker { private readonly IService _service; public Worker(IService service) { _service = service; } public void Execute() { _service.DoWork(); } } 在这个例子中,Worker类不再负责创建IService的实例,而是由DI容器提供。这种解耦的方式让代码更加灵活。 --- 4. 配置错误 常见的坑 然而,现实总是比理想复杂得多。以下是一些常见的DI配置错误,以及它们可能带来的后果。 4.1 注册类型时搞错了 有时候我们会不小心把类型注册错了。比如: csharp services.AddTransient(); // 想注册MockService,却写成了Service 结果就是,无论你在代码中怎么尝试,拿到的永远是Service而不是MockService。其实这个坑挺容易被忽略的,毕竟编译器又不报错,一切都看起来风平浪静,直到程序跑起来的时候,问题才突然冒出来,啪叽一下给你整一个大 surprise! 我的建议是,尽量使用常量或者枚举来定义服务名称,这样可以减少拼写错误的风险: csharp public static class ServiceNames { public const string MockService = "MockService"; public const string RealService = "RealService"; } services.AddTransient(ServiceNames.MockService, typeof(MockService)); 4.2 生命周期设置不当 另一个常见的问题是生命周期设置错误。比如说,你要是想弄个单例服务,结果不小心把它设成了 Transient,那每次调用的时候都会新生成一个实例。这就好比你本来想让一个人负责一件事,结果每次都换个人来干,不仅效率低得让人崩溃,搞不好还会出大乱子呢! csharp // 错误示范 services.AddTransient(); // 正确示范 services.AddSingleton(); 记住,单例模式适用于那些无状态或者状态不重要的场景。嘿,想象一下,你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务,要是把它搞成单例模式,那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它,结果就是互相踩脚、搞砸事情,什么竞争条件啦、数据混乱啦,各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子,都想伸手拿饼干,但谁也没个规矩,结果不是抢得太猛把罐子摔了,就是谁都拿不痛快。所以啊,这种情况下,还是别让单例当这个“独裁者”了,分清楚责任才靠谱! 4.3 忘记注册依赖 有时候,我们可能会忘记注册某些依赖项。比如: csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中,那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况,你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论,我们可以看到,虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性,但它并不是万能的。设置搞错了,那可就麻烦大了,小到一个单词拼错了,大到程序跑偏、东西乱套,什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是,在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错,因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时,也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后,我想说的是,编程不仅仅是解决问题的过程,更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣,享受每一次成功的喜悦! 好了,今天的分享就到这里啦,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦!😄
2025-05-07 15:53:50
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夜色朦胧
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...队列(AQ)的创建与使用,以及如何通过Java JMS进行监听和处理后,进一步了解消息队列技术在现代企业级应用中的实践与发展显得尤为重要。近期,Oracle发布了最新版本的数据库产品,其中对AQ组件进行了多项优化升级,不仅提升了消息处理效率,还增强了与云环境和其他消息服务的集成能力。 2022年,Oracle官方博客分享了一篇题为《Oracle AQ的新特性及其在微服务架构中的应用》的文章,详细解读了Oracle 19C及更高版本中AQ的改进之处,如支持JSON格式的消息负载、更灵活的多租户管理和跨数据库的分布式队列功能等。这些新特性使得AQ能够更好地适应当前流行的微服务架构,实现不同服务间高效可靠的数据传输与同步。 此外,在开源社区层面,Apache ActiveMQ Artemis作为一款广泛采用的消息中间件,也在持续演进以满足不断变化的企业需求。其与Oracle AQ的兼容性有所提升,用户现在可以在多种场景下根据实际业务需求选择适合的消息队列解决方案。 同时,对于Java开发者而言,《Java Message Service (JMS)实战》一书提供了大量关于利用JMS进行消息传递的实战案例和最佳实践,有助于读者在实际项目中更加熟练地运用JMS与Oracle AQ结合,构建高性能、高可用的消息驱动系统。 综上所述,无论是紧跟Oracle AQ的最新发展动态,还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习,都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术,并将其应用于实际工作中,以提升系统的整体性能与稳定性。
2023-12-17 14:22:22
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...些应用程序就可以直接使用输入输出的地址空间,从而提高读写的效率。Linux提供了mmap()函数,用来映射物理内存。在驱动程序中,应用程序以设备文件为对象,调用mmap()函数,内核进行内存映射的准备工作,生成vm_area_struct结构体,然后调用设备驱动程序中定义的mmap函数。 2.mmap系统调用 mmap将一个文件或者其它对象映射进内存。文件被映射到多个页上,如果文件的大小不是所有页的大小之和,最后一个页不被使用的空间将会清零。munmap执行相反的操作,删除特定地址区域的对象映射。 当使用mmap映射文件到进程后,就可以直接操作这段虚拟地址进行文件的读写等操作,不必再调用read,write等系统调用.但需注意,直接对该段内存写时不会写入超过当前文件大小的内容. 采用共享内存通信的一个显而易见的好处是效率高,因为进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的拷贝。对于像管道和消息队列等通信方式,则需要在内核和用户空间进行四次的数据拷贝,而共享内存则只拷贝两次数据:一次从输入文件到共享内存区,另一次从共享内存区到输出文件。实际上,进程之间在共享内存时,并不总是读写少量数据后就解除映射,有新的通信时,再重新建立共享内存区域。而是保持共享区域,直到通信完毕为止,这样,数据内容一直保存在共享内存中,并没有写回文件。共享内存中的内容往往是在解除映射时才写回文件的。因此,采用共享内存的通信方式效率是非常高的。 基于文件的映射,在mmap和munmap执行过程的任何时刻,被映射文件的st_atime可能被更新。如果st_atime字段在前述的情况下没有得到更新,首次对映射区的第一个页索引时会更新该字段的值。用PROT_WRITE 和 MAP_SHARED标志建立起来的文件映射,其st_ctime 和 st_mtime在对映射区写入之后,但在msync()通过MS_SYNC 和 MS_ASYNC两个标志调用之前会被更新。 用法: include <sys/mman.h> void mmap(void start, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void start, size_t length); 返回说明: 成功执行时,mmap()返回被映射区的指针,munmap()返回0。失败时,mmap()返回MAP_FAILED[其值为(void )-1],munmap返回-1。errno被设为以下的某个值 EACCES:访问出错 EAGAIN:文件已被锁定,或者太多的内存已被锁定 EBADF:fd不是有效的文件描述词 EINVAL:一个或者多个参数无效 ENFILE:已达到系统对打开文件的限制 ENODEV:指定文件所在的文件系统不支持内存映射 ENOMEM:内存不足,或者进程已超出最大内存映射数量 EPERM:权能不足,操作不允许 ETXTBSY:已写的方式打开文件,同时指定MAP_DENYWRITE标志 SIGSEGV:试着向只读区写入 SIGBUS:试着访问不属于进程的内存区 参数: start:映射区的开始地址。 length:映射区的长度。 prot:期望的内存保护标志,不能与文件的打开模式冲突。是以下的某个值,可以通过or运算合理地组合在一起 PROT_EXEC //页内容可以被执行 PROT_READ //页内容可以被读取 PROT_WRITE //页可以被写入 PROT_NONE //页不可访问 flags:指定映射对象的类型,映射选项和映射页是否可以共享。它的值可以是一个或者多个以下位的组合体 MAP_FIXED //使用指定的映射起始地址,如果由start和len参数指定的内存区重叠于现存的映射空间,重叠部分将会被丢弃。如果指定的起始地址不可用,操作将会失败。并且起始地址必须落在页的边界上。 MAP_SHARED //与其它所有映射这个对象的进程共享映射空间。对共享区的写入,相当于输出到文件。直到msync()或者munmap()被调用,文件实际上不会被更新。 MAP_PRIVATE //建立一个写入时拷贝的私有映射。内存区域的写入不会影响到原文件。这个标志和以上标志是互斥的,只能使用其中一个。 MAP_DENYWRITE //这个标志被忽略。 MAP_EXECUTABLE //同上 MAP_NORESERVE //不要为这个映射保留交换空间。当交换空间被保留,对映射区修改的可能会得到保证。当交换空间不被保留,同时内存不足,对映射区的修改会引起段违例信号。 MAP_LOCKED //锁定映射区的页面,从而防止页面被交换出内存。 MAP_GROWSDOWN //用于堆栈,告诉内核VM系统,映射区可以向下扩展。 MAP_ANONYMOUS //匿名映射,映射区不与任何文件关联。 MAP_ANON //MAP_ANONYMOUS的别称,不再被使用。 MAP_FILE //兼容标志,被忽略。 MAP_32BIT //将映射区放在进程地址空间的低2GB,MAP_FIXED指定时会被忽略。当前这个标志只在x86-64平台上得到支持。 MAP_POPULATE //为文件映射通过预读的方式准备好页表。随后对映射区的访问不会被页违例阻塞。 MAP_NONBLOCK //仅和MAP_POPULATE一起使用时才有意义。不执行预读,只为已存在于内存中的页面建立页表入口。 fd:有效的文件描述词。如果MAP_ANONYMOUS被设定,为了兼容问题,其值应为-1。 offset:被映射对象内容的起点。 3.munmap系统调用 include <sys/mman.h> int munmap( void addr, size_t len ) 该调用在进程地址空间中解除一个映射关系,addr是调用mmap()时返回的地址,len是映射区的大小。当映射关系解除后,对原来映射地址的访问将导致段错误发生。 4.msync系统调用 include <sys/mman.h> int msync ( void addr , size_t len, int flags) 一般说来,进程在映射空间的对共享内容的改变并不直接写回到磁盘文件中,往往在调用munmap()后才执行该操作。可以通过调用msync()实现磁盘上文件内容与共享内存区的内容一致。 二 系统调用mmap()用于共享内存的两种方式 (1)使用普通文件提供的内存映射:适用于任何进程之间;此时,需要打开或创建一个文件,然后再调用mmap();典型调用代码如下: [cpp] view plaincopy fd=open(name, flag, mode); if(fd<0) ... ptr=mmap(NULL, len , PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED , fd , 0); 通过mmap()实现共享内存的通信方式有许多特点和要注意的地方 (2)使用特殊文件提供匿名内存映射:适用于具有亲缘关系的进程之间;由于父子进程特殊的亲缘关系,在父进程中先调用mmap(),然后调用fork()。那么在调用fork()之后,子进程继承父进程匿名映射后的地址空间,同样也继承mmap()返回的地址,这样,父子进程就可以通过映射区域进行通信了。注意,这里不是一般的继承关系。一般来说,子进程单独维护从父进程继承下来的一些变量。而mmap()返回的地址,却由父子进程共同维护。 对于具有亲缘关系的进程实现共享内存最好的方式应该是采用匿名内存映射的方式。此时,不必指定具体的文件,只要设置相应的标志即可. 三 mmap进行内存映射的原理 mmap系统调用的最终目的是将,设备或文件映射到用户进程的虚拟地址空间,实现用户进程对文件的直接读写,这个任务可以分为以下三步: 1.在用户虚拟地址空间中寻找空闲的满足要求的一段连续的虚拟地址空间,为映射做准备(由内核mmap系统调用完成) 每个进程拥有3G字节的用户虚存空间。但是,这并不意味着用户进程在这3G的范围内可以任意使用,因为虚存空间最终得映射到某个物理存储空间(内存或磁盘空间),才真正可以使用。 那么,内核怎样管理每个进程3G的虚存空间呢?概括地说,用户进程经过编译、链接后形成的映象文件有一个代码段和数据段(包括data段和bss段),其中代码段在下,数据段在上。数据段中包括了所有静态分配的数据空间,即全局变量和所有申明为static的局部变量,这些空间是进程所必需的基本要求,这些空间是在建立一个进程的运行映像时就分配好的。除此之外,堆栈使用的空间也属于基本要求,所以也是在建立进程时就分配好的,如图3.1所示: 图3.1 进程虚拟空间的划分 在内核中,这样每个区域用一个结构struct vm_area_struct 来表示.它描述的是一段连续的、具有相同访问属性的虚存空间,该虚存空间的大小为物理内存页面的整数倍。可以使用 cat /proc/<pid>/maps来查看一个进程的内存使用情况,pid是进程号.其中显示的每一行对应进程的一个vm_area_struct结构. 下面是struct vm_area_struct结构体的定义: [cpp] view plaincopy struct vm_area_struct { struct mm_struct vm_mm; / The address space we belong to. / unsigned long vm_start; / Our start address within vm_mm. / unsigned long vm_end; / The first byte after our end address within vm_mm. / / linked list of VM areas per task, sorted by address / struct vm_area_struct vm_next, vm_prev; pgprot_t vm_page_prot; / Access permissions of this VMA. / unsigned long vm_flags; / Flags, see mm.h. / struct rb_node vm_rb; / For areas with an address space and backing store, linkage into the address_space->i_mmap prio tree, or linkage to the list of like vmas hanging off its node, or linkage of vma in the address_space->i_mmap_nonlinear list. / union { struct { struct list_head list; void parent; / aligns with prio_tree_node parent / struct vm_area_struct head; } vm_set; struct raw_prio_tree_node prio_tree_node; } shared; / A file's MAP_PRIVATE vma can be in both i_mmap tree and anon_vma list, after a COW of one of the file pages. A MAP_SHARED vma can only be in the i_mmap tree. An anonymous MAP_PRIVATE, stack or brk vma (with NULL file) can only be in an anon_vma list. / struct list_head anon_vma_chain; / Serialized by mmap_sem & page_table_lock / struct anon_vma anon_vma; / Serialized by page_table_lock / / Function pointers to deal with this struct. / const struct vm_operations_struct vm_ops; / Information about our backing store: / unsigned long vm_pgoff; / Offset (within vm_file) in PAGE_SIZE units, not PAGE_CACHE_SIZE / struct file vm_file; / File we map to (can be NULL). / void vm_private_data; / was vm_pte (shared mem) / unsigned long vm_truncate_count;/ truncate_count or restart_addr / ifndef CONFIG_MMU struct vm_region vm_region; / NOMMU mapping region / endif ifdef CONFIG_NUMA struct mempolicy vm_policy; / NUMA policy for the VMA / endif }; 通常,进程所使用到的虚存空间不连续,且各部分虚存空间的访问属性也可能不同。所以一个进程的虚存空间需要多个vm_area_struct结构来描述。在vm_area_struct结构的数目较少的时候,各个vm_area_struct按照升序排序,以单链表的形式组织数据(通过vm_next指针指向下一个vm_area_struct结构)。但是当vm_area_struct结构的数据较多的时候,仍然采用链表组织的化,势必会影响到它的搜索速度。针对这个问题,vm_area_struct还添加了vm_avl_hight(树高)、vm_avl_left(左子节点)、vm_avl_right(右子节点)三个成员来实现AVL树,以提高vm_area_struct的搜索速度。 假如该vm_area_struct描述的是一个文件映射的虚存空间,成员vm_file便指向被映射的文件的file结构,vm_pgoff是该虚存空间起始地址在vm_file文件里面的文件偏移,单位为物理页面。 图3.2 进程虚拟地址示意图 因此,mmap系统调用所完成的工作就是准备这样一段虚存空间,并建立vm_area_struct结构体,将其传给具体的设备驱动程序 2 建立虚拟地址空间和文件或设备的物理地址之间的映射(设备驱动完成) 建立文件映射的第二步就是建立虚拟地址和具体的物理地址之间的映射,这是通过修改进程页表来实现的.mmap方法是file_opeartions结构的成员: int (mmap)(struct file ,struct vm_area_struct ); linux有2个方法建立页表: (1) 使用remap_pfn_range一次建立所有页表. int remap_pfn_range(struct vm_area_struct vma, unsigned long virt_addr, unsigned long pfn, unsigned long size, pgprot_t prot); 返回值: 成功返回 0, 失败返回一个负的错误值 参数说明: vma 用户进程创建一个vma区域 virt_addr 重新映射应当开始的用户虚拟地址. 这个函数建立页表为这个虚拟地址范围从 virt_addr 到 virt_addr_size. pfn 页帧号, 对应虚拟地址应当被映射的物理地址. 这个页帧号简单地是物理地址右移 PAGE_SHIFT 位. 对大部分使用, VMA 结构的 vm_paoff 成员正好包含你需要的值. 这个函数影响物理地址从 (pfn<<PAGE_SHIFT) 到 (pfn<<PAGE_SHIFT)+size. size 正在被重新映射的区的大小, 以字节. prot 给新 VMA 要求的"protection". 驱动可(并且应当)使用在vma->vm_page_prot 中找到的值. (2) 使用nopage VMA方法每次建立一个页表项. struct page (nopage)(struct vm_area_struct vma, unsigned long address, int type); 返回值: 成功则返回一个有效映射页,失败返回NULL. 参数说明: address 代表从用户空间传过来的用户空间虚拟地址. 返回一个有效映射页. (3) 使用方面的限制: remap_pfn_range不能映射常规内存,只存取保留页和在物理内存顶之上的物理地址。因为保留页和在物理内存顶之上的物理地址内存管理系统的各个子模块管理不到。640 KB 和 1MB 是保留页可能映射,设备I/O内存也可以映射。如果想把kmalloc()申请的内存映射到用户空间,则可以通过mem_map_reserve()把相应的内存设置为保留后就可以。 (4) remap_pfn_range与nopage的区别 remap_pfn_range一次性建立页表,而nopage通过缺页中断找到内核虚拟地址,然后通过内核虚拟地址找到对应的物理页 remap_pfn_range函数只对保留页和物理内存之外的物理地址映射,而对常规RAM,remap_pfn_range函数不能映射,而nopage函数可以映射常规的RAM。 3 当实际访问新映射的页面时的操作(由缺页中断完成) (1) page cache及swap cache中页面的区分:一个被访问文件的物理页面都驻留在page cache或swap cache中,一个页面的所有信息由struct page来描述。struct page中有一个域为指针mapping ,它指向一个struct address_space类型结构。page cache或swap cache中的所有页面就是根据address_space结构以及一个偏移量来区分的。 (2) 文件与 address_space结构的对应:一个具体的文件在打开后,内核会在内存中为之建立一个struct inode结构,其中的i_mapping域指向一个address_space结构。这样,一个文件就对应一个address_space结构,一个 address_space与一个偏移量能够确定一个page cache 或swap cache中的一个页面。因此,当要寻址某个数据时,很容易根据给定的文件及数据在文件内的偏移量而找到相应的页面。 (3) 进程调用mmap()时,只是在进程空间内新增了一块相应大小的缓冲区,并设置了相应的访问标识,但并没有建立进程空间到物理页面的映射。因此,第一次访问该空间时,会引发一个缺页异常。 (4) 对于共享内存映射情况,缺页异常处理程序首先在swap cache中寻找目标页(符合address_space以及偏移量的物理页),如果找到,则直接返回地址;如果没有找到,则判断该页是否在交换区 (swap area),如果在,则执行一个换入操作;如果上述两种情况都不满足,处理程序将分配新的物理页面,并把它插入到page cache中。进程最终将更新进程页表。 注:对于映射普通文件情况(非共享映射),缺页异常处理程序首先会在page cache中根据address_space以及数据偏移量寻找相应的页面。如果没有找到,则说明文件数据还没有读入内存,处理程序会从磁盘读入相应的页面,并返回相应地址,同时,进程页表也会更新. (5) 所有进程在映射同一个共享内存区域时,情况都一样,在建立线性地址与物理地址之间的映射之后,不论进程各自的返回地址如何,实际访问的必然是同一个共享内存区域对应的物理页面。 四 总结 1.对于mmap的内存映射,是将物理内存映射到进程的虚拟地址空间中去,那么进程对文件的访问就相当于直接对内存的访问,从而加快了读写操作的效率。在这里,remap_pfn_range函数是一次性的建立页表,而nopage函数是根据page fault产生的进程虚拟地址去找到内核相对应的逻辑地址,再通过这个逻辑地址去找到page。完成映射过程。remap_pfn_range不能对常规内存映射,只能对保留的内存与物理内存之外的进行映射。 2.在这里,要分清几个地址,一个是物理地址,这个很简单,就是物理内存的实际地址。第二个是内核虚拟地址,即内核可以直接访问的地址,如kmalloc,vmalloc等内核函数返回的地址,kmalloc返回的地址也称为内核逻辑地址。内核虚拟地址与实际的物理地址只有一个偏移量。第三个是进程虚拟地址,这个地址处于用户空间。而对于mmap函数映射的是物理地址到进程虚拟地址,而不是把物理地址映射到内核虚拟地址。而ioremap函数是将物理地址映射为内核虚拟地址。 3.用户空间的进程调用mmap函数,首先进行必要的处理,生成vma结构体,然后调用remap_pfn_range函数建立页表。而用户空间的mmap函数返回的是映射到进程地址空间的首地址。所以mmap函数与remap_pfn_range函数是不同的,前者只是生成mmap,而建立页表通过remap_pfn_range函数来完成。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wh8_2011/article/details/52373213。 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。
2023-09-20 22:49:12
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... 2、支付宝和余额宝使用不同的数据库 如图: 2、分布式事务解决方案 1、基于数据库XA协议的两段提交 XA协议是数据库支持的一种协议,其核心是一个事务管理器用来统一管理两个分布式数据库,如图 事务管理器负责跟支付宝数据库和余额宝数据库打交道,一旦有一个数据库连接失败,另一个数据库的操作就不会进行,一个数据库操作失败就会导致另一个数据库回滚,只有他们全部成功两个数据库的事务才会提交。 基于XA协议的两段和三段提交是一种严格的安全确认机制,其安全性是非常高的,但是保证安全性的前提是牺牲了性能,这个就是分布式系统里面的CAP理论,做任何架构的前提需要有取舍。所以基于XA协议的分布式事务并发性不高,不适合高并发场景。 2、基于activemq的解决方案 如图: 1、支付宝扣款成功时往message表插入消息 2、message表有message_id(流水id,标识夸系统的一次转账操作),status(confirm,unconfirm) 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息,表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功,回调支付宝接口修改message表状态,把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述: 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常,有可能是消费消息成功而事务操作异常,有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号,这时候activemq中的消息是删除了的,消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根,activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时,回调支付宝的消息确认接口,如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态,这时候还会被timer扫描到,又会往activemq插入消息,又会被余额宝消费一边,但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已,所以就需要有一个这样的message表,当余额宝消费时先插入message表,如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可,如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作,数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题,这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案,兼顾了安全性和并发性! 接下来贴代码: 支付宝代码: @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans 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name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时,决定 RollingFileAppender 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-16 22:34:52
499
转载
ActiveMQ
...性能。你可能听说过,ActiveMQ 是一款非常流行的消息中间件,它能帮我们搭建一个既稳定又可以灵活扩展的消息系统。简单来说,就是能让信息传递得更顺畅、更可靠。不过嘛,当系统变得越来越复杂,特别是消息生产和消费量都很大的时候,监控消费者性能就成了头等大事了。因为这直接关系到系统的响应速度、用户体验以及整体稳定性。 消费者性能不佳的表现形式多种多样,其中最常见的是消息堆积和延迟问题。这些问题可能会导致用户等待时间过长,甚至出现服务不可用的情况。因此,了解并掌握如何监控这些性能指标是非常必要的。 2. 消息堆积与延迟 它们是什么? 首先,让我们来了解一下消息堆积和延迟这两个概念。 - 消息堆积:指的是消息从生产者发送到消费者接收之间的时间差变大,导致队列中的消息数量不断增加。这种情况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟:是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下,如果你正在等公交车,而公交车却迟迟不来(消息堆积),或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车(延迟),这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样,要是消费者手慢点,消息堆积起来,整个系统就得遭殃,性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能? 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性,那么接下来的问题就是:如何有效地监控它们呢? 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口,允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子,展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况: java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外,我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说,我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息,揪出隐藏的问题,然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能,那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略: - 增加消费者数量:当发现消息堆积时,可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑:检查消费者处理消息的逻辑,确保没有不必要的计算或等待,尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略:根据业务需求选择合适的消息持久化级别,既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进,新的挑战也会随之而来。因此,我们需要保持灵活性,随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示,让你在面对类似问题时更加从容不迫! --- 好了,以上就是我对于“监控消费者性能:消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发,让你的项目变得更高效、更稳当!要是你有任何问题或者想深入了解啥的,尽管留言,咱们一起聊一聊。
2024-10-30 15:36:10
82
山涧溪流
JQuery插件下载
...引一般紧紧附着在鼠标指针周围,并随着鼠标的移动而平滑地变换位置。使用stickyelements-animate.js,无论是图像、按钮、文本框还是自定义形状等各类HTML元素,都能轻松实现跟随鼠标移动的动画特效。开发者无需深入复杂的JavaScript编程,只需调用插件方法并将目标元素绑定到该插件上,即可快速构建出富有创意和吸引力的用户界面设计。总的来说,stickyelements-animate.js是提升网站或应用互动性的一把利器,通过这一特效,设计师和开发者可以为用户提供新颖且直观的操作感受,从而增强整体的用户体验和参与度。 点我下载 文件大小:34.34 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-04-06 11:59:52
62
本站
JQuery插件下载
...面前端。这一特性使得排查问题、演示动态数据变化以及与用户交互时的反馈变得更加直观且易于理解。这款插件无需依赖其他库(如jQuery),它简单易用,只需加载脚本并调用初始化方法即可启用。此外,Screenlog.js还提供了灵活的API,允许用户自定义日志显示的位置、格式及行为,并支持在不需要时销毁插件以恢复原始console.log()功能,确保了对原有开发流程的最小干扰。 点我下载 文件大小:11.26 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-11-08 10:57:41
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MySQL
在使用MySQL的过程中,我们常常需要查看MySQL的账号和密码,本文将介绍如何查看MySQL的账号和密码。 查看MySQL的账号和密码,需要使用到MySQL的命令行工具。 $ mysql -u root -p 其中,-u参数是指定用户名,-p参数是指定密码。执行该命令时,会提示输入密码: Enter password: 输入密码后,回车即可进入MySQL的命令行界面。 在MySQL的命令行界面下,可以执行如下命令查看MySQL的账号: mysql>select user from mysql.user; 执行该命令后,MySQL将列出当前所有用户的用户名。 如果需要查看MySQL用户的密码,可以执行如下命令: mysql>select user, host, password from mysql.user; 执行该命令后,MySQL将列出所有用户的用户名、主机名和密码。 通过以上方法,我们可以方便地查看MySQL的账号和密码。
2024-01-21 10:37:36
52
算法侠
JQuery
在深入理解了如何排查jQuery中按钮click事件失效的问题后,我们还可以进一步探索JavaScript事件处理机制的更多细节与最佳实践。近期,随着Web开发技术的发展,特别是浏览器原生API能力的增强,开发者们在处理DOM事件时拥有了更多选择。例如,除了jQuery外,现代前端框架如React、Vue等提倡使用合成事件系统,它提供了跨浏览器兼容性以及对虚拟DOM的高效支持。 此外,对于动态生成的DOM元素,推荐采用事件委托的方式绑定事件,而非直接为每个元素单独绑定。JavaScript的addEventListener方法能够更好地支持这一需求,只需将事件处理器添加到父元素上,利用事件冒泡机制捕获子元素触发的事件。例如,在处理大型列表渲染场景时,事件委托可以显著提高性能和内存利用率。 另外,值得注意的是,由于异步加载内容或SPA(单页应用)的流行,确保所有代码按预期顺序执行显得尤为重要。一种策略是利用生命周期钩子函数(如React的componentDidMount),以确保在组件渲染完成后再进行事件绑定。 在实际项目中,还需要关注无障碍访问性问题,比如确保按钮元素具有明确的role属性,并正确设置tabindex以便键盘操作,从而提升网站对残障用户的友好度。 综上所述,无论是jQuery还是其他现代前端技术栈,在处理按钮点击事件这类常见的交互逻辑时,开发者都应关注代码质量、性能优化及用户体验等多个维度,结合最新的开发理念和技术趋势,持续改进和完善代码实现。
2023-03-10 18:35:11
148
码农
Python
...助于Python自带方法来执行。以下是一些常用到的方法: isdigit()方法用来检测文本字符串是否仅包含数值 num = "123" if num.isdigit(): print("是数值") else: print("不是数值") isnumeric()方法用来检测Unicode文本字符串是否仅包含数值字符 num = "²34" 使用Unicode字符 if num.isnumeric(): print("是数值") else: print("不是数值") isdecimal()方法用来检测文本字符串是否仅包含十进制字符 num = "1.23" 包含小数点 if num.isdecimal(): print("是数值") else: print("不是数值") 注意,这些方法适用来不同种类的输入值,因此在使用它们时应选择适当的方法。此外,这些方法仅适用来文本字符串输入值,因此我们需要使用input()方法将用户输入值的内容转换为文本字符串。例如: 将用户输入值转换为文本字符串 user_input = input("请输入值数值:") 检测输入值是否为数值 if user_input.isdigit(): print("是数值") else: print("不是数值") 这样,我们就可以使用Python方法快速检测用户输入值是否为数值。如果是数值,我们可以继续进行其他操作,否则可以提示用户重新输入值正确的内容。
2023-01-16 10:24:29
404
软件工程师
站内搜索
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随机学习一条linux命令:
du -sh *
- 查看当前目录下所有文件及目录占用的空间大小(以人类可读格式)。
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