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当我们面对海量数据要处理的时候，常常会遇到这样的情况：得把数据从一个系统里乾坤大挪移到另一个系统里头去。在这个环节，咱们要一起学习一个实用技巧，就是如何运用Apache Sqoop这个工具，把存放在HDFS里的数据“搬”到MySQL数据库里去。 为什么要将HDFS数据导出到MySQL？ Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一种分布式文件系统，可以存储大量数据并提供高可用性和容错性。不过呢，HDFS这家伙可不懂SQL查询这门子事儿，所以啊，如果我们想对数据进行更深度的分析和复杂的查询操作，就得先把数据从HDFS里导出来，然后存到像是MySQL这样的SQL数据库中才行。 步骤一：设置环境 首先，我们需要确保已经安装了所有必要的工具和软件。以下是您可能需要的一些组件： - Apache Sqoop：这是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据迁移的工具。 - MySQL：这是一个流行的开源关系型数据库管理系统。 - Java Development Kit (JDK)：这是开发Java应用程序所必需的一组工具。 在Windows上，你可以在这里找到Java JDK的下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html 。在MacOS上，你可以在这里找到Java JDK的下载链接：https://jdk.java.net/15/ 步骤二：配置Hadoop和MySQL 在开始之前，请确保您的Hadoop和MySQL已经正确配置并运行。 对于Hadoop，您可以查看以下教程：https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 对于MySQL，您可以参考官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/installing-binary-packages.html 步骤三：创建MySQL表 在开始导出数据之前，我们需要在MySQL中创建一个表来存储数据。以下是一个简单的例子： CREATE TABLE students ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(45) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 这个表将包含学生的ID、姓名和年龄字段。 步骤四：编写Sqoop脚本 现在我们可以使用Sqoop将HDFS中的数据导入到MySQL表中。以下是一个基本的Sqoop脚本示例： bash -sqoop --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 这个脚本做了以下几件事： - 使用--connect选项连接到MySQL服务器和测试数据库。 - 使用-m和--num-mappers选项设置映射器的数量。在这个例子中，我们只有一个映射器。 - 使用--target-dir选项指定输出目录。在这个例子中，我们将数据导出到/user/hadoop/students目录下。 - 使用--delete-target-dir选项删除目标目录中的所有内容，以防数据冲突。 - 使用--split-by选项指定根据哪个字段进行拆分。在这个例子中，我们将数据按学生ID进行拆分。 - 使用--as-textfile选项指定数据格式为文本文件。 - 使用--fields-terminated-by选项指定字段分隔符。在这个例子中，我们将字段分隔符设置为竖线（|）。 - 使用--null-string和--null-non-string选项指定空值的表示方式。在这个例子中，我们将NULL字符串设置为空格，将非字符串空值设置为\\N。 - 使用--check-column和--check-nulls选项指定检查哪个字段和是否有空值。在这个例子中，我们将检查学生ID是否为空，并且如果有，将记录为NULL。 - 使用--query选项指定要从中读取数据的SQL查询语句。在这个例子中，我们只选择年龄大于18的学生。 请注意，这只是一个基本的示例。实际的脚本可能会有所不同，具体取决于您的数据和需求。 步骤五：运行Sqoop脚本 最后，我们可以使用以下命令运行Sqoop脚本： bash -sqoop \ -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \ --libjars $SQOOP_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.24.jar \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 注意，我们添加了一个-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true参数，这样就可以保证我们的自定义JAR包在任务的classpath列表中处于最前面的位置。 如果一切正常，我们应该可以看到一条成功的消息，并且可以在MySQL中看到导出的数据。 总结 本文介绍了如何使用Apache Sqoop将HDFS中的数据导出到MySQL数据库。咱们先给环境捯饬得妥妥当当，然后捣鼓出一个MySQL表，再接再厉，编了个Sqoop脚本。最后，咱就让这个脚本大展身手，把数据导出溜溜的。希望这篇文章能帮助你解决这个问题！

...选项，如懒加载、按需导入组件、减少HTTP请求等。此外，使用Web Performance API进行性能监控，分析瓶颈所在，采取相应措施，也是提升应用性能的有效手段。 再次，响应式设计和适配多设备需求是现代前端开发的重要考量。Material UI提供了丰富的响应式组件，支持自适应布局和动态样式调整。然而，面对复杂多变的屏幕尺寸和分辨率，如何在保持设计一致性的同时，确保每个用户都能获得最佳体验，是值得深入研究的课题。这涉及到对不同设备特性的深入理解，以及灵活运用CSS Flexbox、Grid等布局工具。 最后，安全性不容忽视。随着数据泄露事件频发，前端应用的安全防护变得尤为重要。Material UI虽然提供了安全的组件库，但开发者仍需了解跨站脚本攻击（XSS）、同源策略（CSP）等常见安全威胁，并采取相应措施。加强输入验证、合理使用CDN服务、定期更新依赖库版本，都是提高应用安全性的有效策略。 综上所述，随着技术的不断进步，Material UI的使用不再是简单的组件拼接，而是需要开发者具备更全面的知识和技能，包括组件化、性能优化、响应式设计以及安全防护等方面。通过不断学习和实践，开发者可以更好地应对挑战，构建出既美观又高效、安全的前端应用。

...，新版本增强了对并发导入任务的支持，通过更精细化的内存管理机制有效提升了大数据量下的全文检索效率。 同时，鉴于数据安全日益受到重视，Apache Solr 8.11加强了权限控制和审计功能，支持更为细致的用户角色管理和操作记录追踪，这有助于企业更好地遵守GDPR等数据保护法规要求。此外，官方文档也提供了关于如何进一步增强Solr部署安全性的最新指导，包括但不限于SSL加密通信、防火墙规则设定以及内建的安全插件使用方法。 对于那些致力于构建高可用性搜索服务的开发者来说，不妨关注一些行业内的最佳实践案例，了解他们是如何利用Zookeeper进行Solr集群状态管理，或者结合Kubernetes实现Solr云原生部署，从而提升系统的稳定性和扩展性。 总之，持续跟进Apache Solr的最新发展动态和技术实践，不仅有助于解决实际运维中的痛点问题，更能确保搜索服务始终处于行业领先水平，满足业务高速发展的需求。

...r内存管理机制、增强数据压缩选项以及提高读写操作的并发性等，这些更新为用户提供了更多维度进行性能调优的选择。 同时，在大规模数据处理场景下，学术界和工业界对NoSQL数据库的深度研究也在不断推进。有研究人员通过实证分析指出，结合业务特性和未来数据增长趋势合理设计HBase架构，并采用先进的缓存策略与预加载技术，可显著提升系统响应速度和资源利用率。 此外，对于HBase在实时数据分析、物联网(IoT)数据存储、大规模用户画像构建等实际应用场景中的表现，也有不少成功案例和最佳实践分享。例如，某知名互联网公司就公开介绍了如何通过精细化RowKey设计和智能分区策略，成功解决海量用户行为日志在HBase上的存储与查询难题，实现业务性能的大幅提升。 综上所述，持续跟踪HBase最新发展动态，深入学习并借鉴行业内的优秀实践案例，将有助于我们在实战中更好地运用和优化HBase，充分发挥其在大数据处理中的巨大潜力。

...Webpack的动态导入功能，成功解决了多团队协同开发中常见的资源冲突问题，大幅提升了系统的可维护性和扩展性。 与此同时，国外的Netflix工程团队也在研究如何借助Suspense优化视频流媒体平台的用户体验。他们在最新发布的论文中提到，通过将视频播放器组件拆分为多个独立的异步模块，并利用Suspense进行按需加载，不仅显著减少了首屏加载时间，还有效降低了服务器压力。这一实践表明，Suspense不仅仅适用于静态数据获取场景，它在动态内容加载方面同样具有巨大潜力。 值得一提的是，随着React 18版本的推出，Suspense的API得到了进一步完善。新增的支持SuspenseList的特性允许开发者更灵活地控制多个异步组件的渲染顺序，这对于像电商商品列表这样的复杂场景尤为适用。此外，Facebook开源团队还在GitHub上发布了多个关于Suspense的最佳实践案例，涵盖从基础用法到高级技巧的全方位指导。 尽管如此，也有部分开发者对Suspense提出了质疑。有观点认为，过度依赖Suspense可能导致代码结构过于复杂，特别是在需要兼容老旧浏览器的情况下，性能开销可能成为不可忽视的问题。对此，React核心团队回应称，未来版本将引入更多优化策略，如智能缓存机制和渐进式加载选项，以平衡功能性和性能需求。 总的来说，Suspense作为React的一项革命性创新，正在逐步改变前端开发的方式。无论是大型企业的生产实践，还是学术界的理论探讨，都显示出这一技术的巨大前景。但对于开发者而言，如何在实际项目中扬长避短，仍然是一个值得深思的话题。

...范围内爆发了一起针对数据库系统的网络攻击事件，多家企业的敏感数据遭到泄露，其中不乏一些未妥善配置权限的MySQL实例。这起事件再次提醒我们，权限管理不仅是理论上的重要环节，更是企业在数字化转型过程中的核心安全支柱。尽管MySQL本身提供了强大的权限控制系统，但许多企业在实际部署中往往忽略了权限配置的细节，甚至存在默认账户长期开放、权限过度授予等问题，这些问题在此次攻击中被放大，造成了不可估量的损失。 例如，某知名电商公司在此次事件中被曝出其内部多个数据库的权限设置过于宽松，导致攻击者能够轻松获取管理员权限并窃取大量客户信息。事后调查显示，该公司的数据库运维团队在日常管理中并未严格执行定期审查权限的流程，加之缺乏有效的监控机制，使得潜在风险未能及时暴露。此外，部分企业的开发人员在测试环境中遗留了一些具有高权限的账户，而这些账户在生产环境中未被妥善清理，最终成为攻击者的突破口。 针对此类问题，行业专家建议，企业应建立完善的权限管理体系，不仅要在技术层面实施最小权限原则，还应在制度上明确权限审批和审计流程。同时，定期开展数据库安全评估，利用自动化工具扫描潜在漏洞，确保所有账户和权限的设置符合最佳实践。此外，随着云计算和微服务架构的普及，跨环境的权限协同管理也变得尤为重要，企业需加强对云平台和第三方服务提供商的安全审查，避免因外部依赖引发的风险。 值得注意的是，此次事件并非孤立案例。近年来，数据库权限相关的安全问题频发，暴露出传统安全管理方式的不足。在此背景下，开源社区和技术厂商也在积极推出新的解决方案，比如通过AI驱动的智能权限分析工具，帮助企业实时检测异常行为并预警潜在威胁。这些技术手段的应用，将极大提升数据库安全防护能力，为企业构建更加坚固的数字防线提供支持。

...r.ms参数，优化批量发送效率，从而降低网络开销；另一方面，借助Prometheus和Grafana等工具实时监控集群状态，及时发现潜在风险。此外，随着云原生技术的普及，越来越多的企业开始将Kafka部署在容器化环境中。这种趋势不仅提升了资源利用率，还简化了运维流程。例如，阿里云推出的Kafka on ACK服务，就为企业提供了一站式解决方案，帮助企业快速构建稳定可靠的流处理系统。 与此同时，Kafka社区也在不断迭代更新，最新版本引入了多项新特性，如异步压缩算法和动态分区扩展等，进一步增强了系统的灵活性和扩展性。这些改进为企业应对复杂业务场景提供了更多可能性。不过，技术的进步也带来了新的学习曲线，开发者需要持续关注官方文档和最佳实践，以确保自身技能跟上行业发展的步伐。 总而言之，Kafka的广泛应用离不开对其特性的深刻理解以及合理配置。未来，随着5G、物联网等新兴技术的兴起，Kafka将在实时数据处理领域发挥更大的作用。企业和开发者唯有不断提升技术水平，才能在激烈的市场竞争中占据有利位置。

... 大家好啊，我是你的数据工程师小A。嘿，今天咱们来聊个有点“叛逆”的事儿——你知道吗？在Hive里头，有些压缩格式虽然官方文档上明晃晃地写着“不支持”，但其实很多人还在偷偷用，像GZIP和BZIP2这些就挺典型的。这事儿听着是不是还挺有意思？相当于跟官方规矩唱反调嘛！哈哈，我知道这话听着可能有点“疯疯癫癫”的，但说实话，谁还没点被迫走出舒适区的时候呢？比如为了给硬盘腾地方，或者让数据库跑得更快一点，咱总得豁出去折腾折腾吧！ 先简单介绍一下背景吧。Hive其实就像是个建在Hadoop上的“数据仓库”，它能帮我们把有条理的数据存到HDFS里，然后用类似SQL的语句去查询和处理这些数据，特别方便！Hive默认支持一些常见的压缩格式，比如Snappy、LZO等。哎呀，你要是想用GZIP或者BZIP2来存表，那可得小心点啊！没准Hive会直接给你整出个错误，连数据都不让你加载。这到底是咋回事儿呢？其实吧，这是因为这两种压缩方式的性格和Hive的理念不太合拍。简单来说，它们的玩法不一样，所以Hive就觉得有点不爽，干脆就不让你这么干了。 那么问题来了：既然Hive不支持它们，为什么我们还要去折腾这些“非主流”压缩格式呢？我的回答是：因为它们可能真的有用！比如，GZIP非常适合用于压缩单个文件，而BZIP2则在某些场景下能提供更高的压缩比。所以说嘛，官方案子虽然说了不让搞，但我们不妨大胆试试，看看这些玩意儿到底能整出啥名堂！ --- 二、理论基础 GZIP vs BZIP2 vs Hive的“规则” 在深入讨论具体操作之前，我们得先搞清楚这三个东西之间的差异。嘿，先说个大家可能都知道的小秘密——GZIP可是个超火的压缩“神器”呢！它最大的特点就是又快又好用，压缩文件的速度嗖一下就搞定了，效果也还行，妥妥的性价比之王！而BZIP2则是另一种高级压缩算法，虽然压缩比更高，但速度相对较慢。相比之下，Hive好像更喜欢找那种“全能型选手”，就像Snappy这种，又快又能省资源，简直两全其美！ 现在问题来了：既然Hive有自己的偏好，那我们为什么要挑战它的权威呢？答案很简单：现实世界中的需求往往比理想模型复杂得多。比如说啊，有时候我们有一堆小文件，东一个西一个的，看着就头疼，想把它们整整齐齐地打包成一个大文件存起来，这时候用GZIP就很方便啦！但要是你手头的数据量超级大，比如几百万张高清图片那种，而且你还特别在意压缩效果，希望能榨干每一丢丢空间，那BZIP2就更适合你了，它在这方面可是个狠角色！ 当然，这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来，我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2？ 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下，你有个文件夹，专门用来存各种日志文件，里面的文件可多啦！不过呢，这些文件都特别小巧，大概就几百KB的样子，像是些小纸条，记录着各种小事。哎呀，要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里，那可就麻烦了！这么多小文件堆在一起，系统就会变得特别卡，整体性能直线下降，简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车，堵得不行！要解决这个问题嘛，咱们可以先把文件用GZIP压缩一下，弄个小“压缩包”，然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码，展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表： sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里，你可能会问：“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE？”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据，所以我们需要手动调整存储格式。此外，还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP，BZIP2的压缩比更高，但它也有一个明显的缺点：解压速度较慢。因此，BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表： sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是，在这种情况下，你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持，并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中，我遇到了不少挫折。比如说吧，有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里，结果系统直接给我整了个报错，说啥解码器找不着。折腾了半天才发现，哎呀，原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了，跟最新的Hadoop配不上，闹起了脾气！于是，我赶紧联系运维团队升级了相关依赖，这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊，我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名，搞得 Hive 一脸懵逼，根本分不清文件是啥类型的，直接就报错不认账了。后来我才明白，那些后缀名可不只是个摆设啊，它们其实是给文件贴标签的，告诉你这个文件是啥玩意儿，是图片、音乐，还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说，虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限，但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反，只要掌握了正确的技巧，我们完全可以在这两者之间找到平衡点，满足不同的业务需求。 最后，我想说的是，作为一名数据工程师，我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反，我们应该敢于尝试新事物，勇于突破常规。毕竟，正是这种探索精神，推动着整个行业不断向前发展！ 好了，今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法，欢迎随时跟我交流哦~再见啦！

...Sqoop作业在特定数据处理透明性下失败 一、Sqoop初体验 为什么我选择了它？ 嗨，朋友们！作为一个热爱折腾数据的技术爱好者，最近我在尝试用Sqoop来完成一些数据迁移任务。哈哈，Sqoop这个名字一听就觉得挺酷的，对不？它就像个超级厉害的“中间人”，一边连着Hadoop那个大数据的世界，另一边又搭在传统的数据库上，两边都能玩得转！ 说到Sqoop，它的主要功能就是从关系型数据库中抽取数据并导入到Hadoop生态系统中，或者反过来把Hadoop中的数据导出到关系型数据库里。对我来说，这简直就是个救星啊！毕竟我天天都要跟一堆 structured data（结构化数据）打交道，没有它，我的日子能过得下去才怪呢！ 不过呢，事情并没有想象中那么顺利。话说有一次我用 Sqoop 做数据迁移的时候，发现了个让人挠头的问题——只要碰到某些特别的数据处理任务，作业就突然“罢工”了，也不知道是啥原因。这事儿可把我给整郁闷了，我都觉得自己的水平挺过关的了，没想到被一个看起来超简单的题目给绊住了，真是有点糗啊！ 示例代码： bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --target-dir /user/hadoop/employees 这段代码看起来挺正常的，但我后来发现，当表中的数据量过大或者存在一些复杂的约束条件时，Sqoop就表现得不太友好。 --- 二、Sqoop作业失败的背后 接下来，让我们一起深入探讨一下这个问题。说实话，刚开始接触Sqoop那会儿，我对它是怎么工作的压根儿没弄明白，稀里糊涂的。我以为只要配置好连接信息，然后指定源表和目标路径就行了。但实际上，Sqoop并不是这么简单的工具。 当我第一次遇到作业失败的情况时，内心是崩溃的。屏幕上显示的错误信息密密麻麻，但仔细一看，其实都是些常见的问题。打个比方啊，Sqoop这家伙一碰到一些特别的符号，比如空格或者换行符，就容易“翻车”，直接给你整出点问题来。还有呢，有时候因为网络卡了一下，延迟太高，Sqoop就跟服务器说拜拜了，连接就这么断了，挺烦人的。 有一次，我在尝试将一张包含大量JSON字段的表导出到HDFS时，Sqoop直接报错了。我当时就在心里嘀咕：“为啥别的工具处理起来轻轻松松的事儿，到Sqoop这儿就变得这么棘手呢？”后来，我一咬牙，开始翻遍各种资料，想着一定要找出个解决办法来。 思考与尝试： 经过一番研究，我发现Sqoop默认情况下并不会对数据进行深度解析，这意味着如果数据本身存在问题，Sqoop可能无法正确处理。所以，为了验证这个假设，我又做了一次测试。 bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table problematic_table \ --fields-terminated-by '\t' \ --lines-terminated-by '\n' 这次我特意指定了分隔符和换行符，希望能避免之前遇到的那些麻烦。嘿，没想到这次作业居然被我搞定了！中间经历了不少波折，不过好在最后算是弄懂了个中奥秘，也算没白费功夫。 --- 三、透明性的重要性 Sqoop到底懂不懂我的需求？ 说到Sqoop的透明性，我觉得这是一个非常重要的概念。所谓的透明性嘛，简单来说，就是Sqoop能不能明白咱们的心思，然后老老实实地按咱们想的去干活儿，不添乱、不出错！显然，在我遇到的这些问题中，Sqoop的表现并不能让人满意。 举个例子来说，假设你有一个包含多列的大表，其中某些列的数据类型比较复杂（例如数组、嵌套对象等）。在这种情况下，Sqoop可能会因为无法正确识别这些数据类型而失败。更糟糕的是，它并不会给出明确的提示，而是默默地报错，让你一头雾水。 为了更好地应对这种情况，我在后续的工作中加入了更多的调试步骤。比如说啊，你可以先用describe这个命令去看看表的结构，确保所有的字段都乖乖地被正确识别了；接着呢，再用--check-column这个选项去瞅一眼，看看有没有重复的记录藏在里面。这样一来，虽然增加了工作量，但至少能减少不必要的麻烦。 示例代码： bash sqoop job --create my_job \ -- import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 0 这段代码展示了如何创建一个增量作业，用于定期更新目标目录中的数据。通过这种方式，可以有效避免一次性加载过多数据带来的性能瓶颈。 --- 四、总结与展望 与Sqoop共舞 总的来说，尽管Sqoop在某些场景下表现得不尽人意，但它依然是一个强大的工具。通过不断学习和实践，我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里，我特别想试试一些更酷的功能，比如说用Sqoop直接搞出Avro文件，或者把Spark整进来做分布式计算，感觉会超级带劲！ 最后，我想说的是，技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕，可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说：“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲，总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历，欢迎随时交流！我们一起进步，一起成长！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者想要了解更多细节，请随时告诉我哦！

...ooKeeper中的实践与探索 一、初识ZooKeeper与CommitQueueFullException 大家好啊！今天咱们聊聊ZooKeeper这个分布式协调工具，它就像是一个超级管家，帮我们管理分布式系统中的各种事务。不过呢，在使用过程中，我们可能会遇到一些问题，比如CommitQueueFullException。哎呀，乍一听这事儿还挺唬人是吧？但其实呢，它就是在说ZooKeeper的那个内部消息队列已经爆满了，忙不过来了，所以没法再接着处理新的请求啦！ 作为一个开发者，我第一次看到这个错误的时候，心里是有点慌的：“完蛋啦，是不是我的代码有问题？”但后来我慢慢发现，其实它并不是那么可怕，只要我们理解了它的原理，并且知道怎么应对，就能轻松解决这个问题。 那么，CommitQueueFullException到底是怎么回事呢？简单来说，ZooKeeper内部有一个请求队列，用来存储客户端发来的各种操作请求（比如创建节点、删除节点等）。嘿嘿，想象一下，这就好比一个超挤的电梯，已经装满了人，再有人想挤进去肯定会被拒之门外啦！ZooKeeper也一样，当它的小“队伍”排满了的时候，新来的请求就别想加塞儿了，直接就被它无情地“拒绝”了，然后还甩给你一个“异常”的小牌子，意思是说：“兄弟，这儿真的装不下了！”这种情况通常发生在高并发场景下，或者是网络延迟导致请求堆积。 为了更好地理解这个问题，我们可以看看下面这段代码： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, event -> { System.out.println("ZooKeeper event: " + event); }); // 创建一个节点 String nodePath = zk.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Node created at path: " + nodePath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个简单的例子中，我们尝试创建一个ZooKeeper实例并创建一个节点。如果这个时候ZooKeeper的队列满了，就会抛出CommitQueueFullException。所以，接下来我们要做的就是想办法避免这种情况的发生。 --- 二、为什么会出现CommitQueueFullException？ 在深入讨论解决方案之前，我觉得有必要先搞清楚为什么会发生这种异常。其实，这背后涉及到了ZooKeeper的一些设计细节。 首先，ZooKeeper的队列大小是由配置文件中的zookeeper.commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。嘿，有次我在测试环境里弄了个能扛大流量的程序，结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误，烦得不行！我当时就纳闷了：“我明明设了个挺合理的线程池大小啊，怎么还出问题了呢？”后来一查才发现，坏事了，是客户端的连接数配少了，结果请求都堵在那儿了，就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊！ --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException？ 既然知道了问题的根源，那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手： 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数，可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛，这个方法也不是啥灵丹妙药，毕竟咱们手头的硬件资源就那么多，要是傻乎乎地把队列弄得太长，说不定反而会惹出别的麻烦，比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例： properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候，CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题，而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说，你是否可以合并多个小请求为一个大请求？或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数？ 举个例子，假设你在做一个日志采集系统，每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西，不如一口气往多个节点里写，这样能大大减少你发出的请求次数，省事儿又高效！ 代码示例： java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中，我们一次性创建了三个临时节点，而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数，还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题，那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能，甚至更换更快的磁盘。当然，这通常是最后的选择，因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API，其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了！你提交个请求，它立马给你返回结果，根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊，就相当于给任务队列放了个假，压力小了很多呢！ 代码示例： java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中，我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本，这种方式不会阻塞主线程，从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨，我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿，别被这个错误吓到！其实啊，它也没那么可怕。只要你找到对的方法，保证分分钟搞定，就跟玩儿似的！ 回顾整个过程，我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊，别慌！先搞清楚它到底是个啥问题，就像剥洋葱一样，一层层搞明白本质。接着呢，就一步一步地去找解决的办法，慢慢来，总能找到出路的！就像攀登一座高山一样，每一步都需要脚踏实地。 最后，我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要，但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识，创造出更加优秀的应用！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么疑问或者想法，欢迎随时交流哦～

...riadb 3.登录数据库，查看字符编码mysql -uroot -p输入 \s 查看编码 7. mysql常用命 desc 查看表结构create database 数据库名create table 表名查看如何创建db的show create database 库名 查看如何创建table结构的show create table 表名; 修改mysql的密码set password = PASSWORD('redhat'); 创建mysql的普通用户，默认权限非常低create user zhang@'%' identified by '123456'; 查询mysql数据库中的用户信息use mysql;select host,user,password from user; 7. 给用户添加权限命令 对所有库和所有表授权所有权限grant all privileges on . to 账户@主机名 给zhang用户授予所有权限grant all privileges on . to zhang@'%'; 刷新授权表flush privileges; 8. 给用户添加权限命令 给zhangsan用户授予所有权限grant all privileges on . to zhangsan@'%'; 给与root权限授予远程登录的命令 'centos这是密码随意设置grant all privileges on . to root@'%' identified by '123456'; 此时可以在windows登录linux的数据库 连接服务器的mysqlmysql -uyining -p -h 服务器的地址 9. 数据备份与恢复 导出当前数据库的所有db,到一个文件中1.mysqldump -u root -p --all-databases > /data/AllMysql.dump2.登录mysql 导入数据mysql -u root -p> source /data/AllMysql.dump3.通过命令导入数据 在登录时候，导入数据文件，一样可以写入数据mysql -uroot -p < /data/AllMysql.dump 10. 修改Mariadb存储路径 10.1 首先确定MariaDB数据库能正常运行，确定正常后关闭服务 systemctl stop mariadb 10.2 建立要更改数据存放的目录，如：我这单独分了一个区/data存放MariaDB的数据 mkdir /data/mysql_data chown -R mysql:mysql /data/mysql_data 10.3 复制默认数据存放文件夹到/data/mysql_data cp -a /var/lib/mysql /data/mysql_data 10.4 修改/etc/my.cnf.d/server.cnf vim /etc/my.cnf.d/server.cnf 在[mysqld]标签下添加如下内容 datadir=/data/mysql_data/mysqlsocket=/var/lib/mysql/mysql.sockdefault-character-set=utf8character_set_server=utf8slow_query_log=onslow_query_log_file=/data/mysql_data/slow_query_log.loglong_query_time=2 10.5 配置MariaDB慢查询 touch /data/mysql_data/slow_query_log.logchown mysql:mysql /data/mysql_data/slow_query_log.log 10.6 重启数据库 systemctl start mariadb 10.7 注意： 1、配置文件my.cnf存在，但是修改的并不是my.cnf，而是/etc/my.cnf.d/server.cnf； 2、并没有更改mysql.sock的路径配置； 3、没有修改/etc/init.d/mysql中的内容； 4、没有修改mysql_safe中的内容； 5、增加了数据库的慢查询配置。 11. Mariadb主从复制 11.1 主从库初始化 这条命令可以初始化mysql，删除匿名用户，设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码，初次安装后是没有密码的，直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码：y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户，这个随意，建议删除： y7.拒绝用户远程登录，这个建议开启：n8.删除 test 库，可以保留：n9.重新加载权限表：y 11.2 修改主库配置 [root@mster mysql] grep -Ev "^$|^" /etc/my.cnf.d/server.cnf[server][mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id = 13 一组主从组里的每个id必须是唯一值。推荐用ip位数log-bin= mysql-bin 二进制日志，后面指定存放位置。如果只是指定名字，默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 不区分大小写binlog-format=ROW 二进制日志文件格式log-slave-updates=True slave更新是否记入日志sync-master-info=1 值为1确保信息不会丢失slave-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程，最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字，默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 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。

...flake）的生成、数据加密解密、二维码生成、图片加水印、BASE64编码解码、图片验证码等操作 集合 使用Arrays.asList()返回的list为数组的内部list，只允许遍历不允许增删，可以使用Stream流转换为list Collection和map对于仅遍历可以使用增强for循环和，但如果有删除为避免错误必须使用迭代器 foreach遍历不允许改变变量的地址，java的参数是值传递，修改了形参的地址并不影响原来的参数，故即使你修改了值也不会同步到原变量中，故操作的变量都显式或者隐式的定义为final JSON fastjson parseArray(String text, Class<T> clazz) 解析List parseObject(String text, Class<T> clazz) 解析Object JSON对于null、空白字符串、“null”会返回nullif (text == null) {return null;} else {DefaultJSONParser parser = new DefaultJSONParser(text, ParserConfig.getGlobalInstance());JSONLexer lexer = parser.lexer;int token = lexer.token();ArrayList list;if (token == 8) {lexer.nextToken(); // nextToken() => ...if ("null".equalsIgnoreCase(ident)) this.token = 8;list = null;} } String toJSONString(Object object) 将对象转为String toJSONBytes(Object object, SerializerFeature... features) 将对象转为byte[] @JSONField() 可以忽略字段serialize ，别名映射name，日期格式化format等 jackson @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") 设置Date到前台的格式 @JsonIgnore SpringMVC不会向前台传递该字段 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();String str = mapper.writeValueAsString(admin); // 对象转JSON字符串mapper.readValue(s,Admin.class ); // JSON字符串转对象 EasyExcel 官方API https://www.yuque.com/easyexcel/doc 使用类注解@ExcelIgnoreUnannotated配合@ExcelProperty操作 @ExcelProperty可以指定表头列名，列顺序和表头的合并 @ColumnWidth(10)可以指定列宽，其长度约为(中文length3+英文length1) @DateTimeFormat(value="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")可以指定日期格式 自定义策略实现SheetWriteHandler工作表回调接口，在afterSheetCreate()工作表创建之后方法可以 设置列宽 自定义表头 新建单元格 自定义策略实现RowWriteHandler行回调接口，在afterRowDispose()行操作完之后方法可以 设置行高 设置行样式 自定义策略实现CustomerCellHandler单元格回调接口，在afterCellDispose()单元格操作完之后方法可以 根据行号，列宽甚至是单元格的值来设置单元格样式 可以对单元格的值获取和修改 样式通常包括内容格式、批注、背景色、自动换行、平和垂直居中、边框大小和颜色、字体实例（格式，颜色，大小，加粗等）等 自定义策略继承AbstractMergeStrategy单元格合并抽象类，在merge()方法中可以通过CellRangeAddress合并单元格 过于复杂的表格可以使用模板，配合写出write和填充fill一起使用 Mybatis 在mapper方法的@select中也是可以直接书写动态SQL的，但要使用<script></script>包裹，这样就不用在java文件和xml文件切换了，将@select中包裹的代码直接放到浏览器的控制台输出后会自动转义\n,\t,+,"等 动态sql中“<” 和 “>” 号要用转义字符 “<” 和 ”>“ （分号要带） 动态sql中test中表达式通常使用 test=“id != null and id != ‘’”，要注意的是字符串不能直接识别单引号，有两种方法使用id==“1001"或者id==‘1001’.toString()，另外参数如果是boolean，可以直接使用test=”!flag"，如果判定集合的话可以使用 test=“list != null and list.size>0” 返回数据类型为Map只能接收一条记录，字段为键名，字段值为值，但通常是用实体类接收，或是使用注解@MapKey来进行每条记录的映射，效果等同于List用Stream流转Map foreach遍历list collection=“list” item=“vo” separator="," open="(" close=")"> {vo.id} foreach遍历map collection=“map” index=“key” item=“value”，{key}获取建，{value}获取值，$亦可 collection=“map.entrySet()” index=“key” item=“value”，同上 collection=“map.keys” item=“key”，{key}为键 不要使用where 1=1，使用动态where拼接，会自动剔除where后多余的and和or 单个参数时无论基本和引用并且未使用在动态SQL可以不加参数注解@Param，但一旦参数大于一个或者参数在动态SQL中使用就必须加@Param 并不是直接把参数加引号，而是变成?的形式交给prepareStatement处理，$直接使用值，当ORDER BY诸如此类不需要加引号的参数时，使用$代替，但为避免sql注入，该参数不能交由用户控制 Plus 官方API https://baomidou.com/guide/ @TableName 表名 @TableField(strategy = FieldStrategy.IGNORED) 更新不会忽略NULL值 @TableField(exist = false)表明该字段非数据字段，否则新增更新会报错 MybatisPlus对于单表的操作还是非常优秀的，在对单表进行新增或者更新的时候经常使用，但对于单表的查询业务上很少出现仅仅查询一张表的情况，但也会有，如果条件不大于3个还是可以使用的，多了倒没有直接写SQL来的方便了 MybatisPlus的批量插入也是通过for循环插入的，还是建议使用Mybatis的动态foreach进行批量插入 MybatisPlus的分页器会对方法中的参数判断，如果存在分页对象就先查询总数看是否大于0，然后拼接当前的数据库limit语句，所以如果我们分页对象为null，就可以实现不分页查询 Object paramObj = boundSql.getParameterObject();IPage page = null;if (paramObj instanceof IPage) { ……public static String getOriginalCountSql(String originalSql) {return String.format("SELECT COUNT(1) FROM ( %s ) TOTAL", originalSql);} ……originalSql = DialectFactory.buildPaginationSql(page, buildSql, dbType, this.dialectClazz); ……public String buildPaginationSql(String originalSql, long offset, long limit) {StringBuilder sql = new StringBuilder(originalSql);sql.append(" LIMIT ").append(offset).append(",").append(limit);return sql.toString();} IDEA 插件 Lombok : 快速生成getter、setter等 Alibaba Java Coding Guidelines ：阿里规约扫描 Rainbow Brackets ：彩色括号 HighlightBracketPair ：高亮提示 MyBatisX ：mabatisPlus提供的xml和mapper转换的插件，小鸟图标 CamelCase ：大小写、驼峰、下划线、中划线转换插件 使用shift+Alt+u进行转换（很方便） 可以在Editor中设置CamelCase的转换，一般只保留下划线和驼峰两种 String Manipulation ：字符串工具（未使用） RestfulToolkit http ：Restful请求工具 打开idea，在右侧边栏会有一个标签（RestServices），打开可以看到里面是url路径 ctrl+\或者ctrl+alt+n会检索路径 Ctrl + Enter格式化json 没有记忆功能，也不能加token，只是查找请求路径使用 easycode ：代码生成工具（个人觉得很好用，常用于生成实体类） 支持自定义模板 支持添加自定义列，不影响数据库 支持多表同时生成 支持自定义类型映射 支持配置导入导出 支持动态调试 支持自定义属性 Power Mode 11 ：打字特效（纯属装逼） Nyan Progress Bar ：漂亮的进度条（纯属装逼） Other Vo：数据持久化模型 Query：数据查询模型 Dto：数据传输模型 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40910781/article/details/111416185。 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。

...后，您可能对持续优化数据库性能、安全性以及更广泛的Docker与数据库管理的实践案例感兴趣。以下为您推荐几篇时效性和针对性较强的延伸阅读材料： 1. “Docker最佳实践：在生产环境中高效部署和管理MySQL”（TechTarget，2023年4月）——该文章详述了在实际生产环境中运用Docker部署MySQL时应遵循的最佳实践，包括资源限制、日志管理和备份恢复策略。 2. “容器化时代下MySQL安全配置的关键要点”（InfoQ，2023年5月）——探讨了在使用Docker运行MySQL时的安全风险及应对措施，例如如何加密数据传输、设置防火墙规则以保护数据库免受外部攻击。 3. “基于Kubernetes的MySQL高可用架构设计与实战”（云栖社区，2023年3月）——针对在 Kubernetes 集群中部署MySQL并实现高可用性的最新实践分享，展示了如何利用StatefulSet等特性确保数据库服务的稳定性和容灾能力。 4. “深度解析MySQL 8.0新特性及其在Docker环境中的应用”（DBAZone，2023年2月）——这篇技术解读详细介绍了MySQL 8.0版本的新功能，并结合Docker实例演示如何在容器环境下有效利用这些新特性来提升数据库性能和管理效率。 通过阅读以上推荐的文章，您可以进一步掌握Docker与MySQL结合的高级应用场景，并了解最新的数据库管理技术和行业动态，从而更好地服务于您的项目开发与运维工作。

...对：设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个方面进行考核 AWS的架构师考试重点需要掌握7大“云设计架构”如：弹性原则、最小授权原则等等，熟悉这些非常有助于答题（就好比当初考车的文科一样，是有规律可循的） 多动手非常有助于通过考试，同时也是熟练掌握的不二法宝 助理架构师考试，建议考生拥有6个月AWS实战经验 专家级架构师考试，建议考生拥有2年的实战经验 2. 概述 2.1 AWS的服务列表概览 2.2 需要确定好自己的定位与方向 包括三个维度： - 什么行业 – （移动？视频？互联网？企业？金融？） - 解决什么问题 – 大规模分发？大数据？混合网络？ - 使用哪些服务 – 虚拟主机？虚拟网络和安全？hadoop集群？数据仓库？ 2.3 学习方法是以赛代练（步步实践，边学边用） 首先【观看自学视频】 然后听取【在线课堂】 理论差不多有，开始【动手实验室】（15个免费实验） 深入了解需要【详细查看文档】建议至少先从FAQ阅读，可以缩短很长时间 利用【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习 再进行高级实验 需要了解各个服务之间的关联等，【听取讲师指导课程】，就可以高层次的了解服务内容 参加认证考试 2.4 AWS导师课程分类和级别 人员分类：解决方案师、开发人员、系统操作人员 课程分类：入门级、基础级、高级、专项 3. AWS认证的背景信息 3.1 认证的类型 助理级 – 助理架构师 – 助理开发人员 – 助理系统管理员 专家级 – 专家架构师 – 专家开发运维 认证共有5个，如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证，其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可 3.2 获得认证后的收益？ 对个人 – 可以证明个人在AWS平台上具备设计、部署和管理高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中，linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可，降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新，因此每两年要重新认证（证件的有效期2年），再次参加考试时，题目、时间将会更少，且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计：高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署：强调部署操作能力 3 数据安全性：在部署操作时，始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障：在系统出现问题时，可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计：60%的题目 - 实施和部署：10%的题目 - 数据安全：20%的题目 - 排除故障：10%的题目 PS：考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册，找到距离家里比较近的地方考试（考点） 到了现场需要携带身份证，证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试（80分钟，55个考题） 考试后马上知道分数和是否通过（不会看到每道题目是否正确） 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是：单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题（多选或单选） 不惩罚打错，所以留白没意义，可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签，没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题（会告诉你有多少个答案） 汇总查看答案以及mark（标记） 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础，在设计上应该尽量减少模块间的依赖性，将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示（依赖）特定对象，依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象，为松耦合带来方便，为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理，而不是同步的（SQS可以帮到用户） 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题，应用会怎么样？ 在设计的时候，在出了问题会有影响的模块，进行处理，建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上，不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例（实现自动配置） – 例如：加入user data在启动的时候，告知它应该做的事情 在关闭实例的时候，保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事，需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app） 5 设计：高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性（例如弹性负载均衡）—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求，避免超额分配 – 利用不同的价格策略，例如：使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务（如SNS、SQS） - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果，那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题，而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展，例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组（AS） 运用好 AWS 7大架构设计原则的：松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”，第一章主要针对用什么，而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务，包括： 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础，是AWS责任共担的安全模型模型，必须要读懂 数据安全包括4个层面：基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络（防护、路由、网络隔离、易管理） 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点，安全组可以针对其他安全组，ACL只能针对IP 安全组只允许统一，ACL可以设置拒绝 安全组有状态！很重要（只要一条入站规则通过，那么出站也可以自动通过），ACL没有状态（必须分别指定出站、入站规则） 安全组的工作的对象是网卡（实例）、ACL工作的对象是子网 认识4种网关，以及他们的差别 共有4种网关，支撑流量进出VPC internet gatway：互联网的访问 virtual private gateway：负责VPN的访问 direct connect：负责企业直连网络的访问 vpc peering：负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制（而不要不鉴权） – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS（如打开防火墙） – 用强壮的角色来控制权限（RBAC） 判断AWS和用户分担的安全中的标志是，哪些是AWS可以控制的，那些不能，能的就是AWS负责，否则就是用户（举个例子：安全组的功能由AWS负责—是否生效，但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关） AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型： - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关（IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关）的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs（网络访问规则） – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷（boot volume） – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考（从免费试用，到商业试用，和企业试用的建议） 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例，或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制，并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是： 确认架构师能否搜集需求，并且使用最佳实践，在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备： 深度掌握至少1门高级别语言（c，c++，java等） 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求，使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验（多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错） – 在AWS中执行构建的能力，架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习，模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 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。

在深入理解SQL数据库操作的诸多要素之后，我们可以关注近期关于数据库优化和安全性的前沿动态。近日，MySQL官方发布了8.0.28版本，该版本强化了对窗口函数的支持，并提升了索引条件推送的性能，使得复杂查询得以更高效地执行。同时，针对多表查询优化策略，许多数据库专家和社区成员正在探讨如何借助物化视图、分区表等高级功能进一步提升查询速度。 此外，随着数据安全问题日益凸显，触发器在保障数据一致性与合规性方面的作用受到更多重视。例如，在金融交易系统中，通过精心设计的触发器可实现对关键业务数据的实时审计追踪。而在数据同步场景下，触发器结合流处理技术（如Debezium）实现实时增量数据同步，已被广泛应用在微服务架构中。 另一方面，存储过程的安全性与性能优化也成为了热门话题。有研究指出，通过合理设计和使用参数化存储过程，不仅可以减少SQL注入风险，还能有效提高数据库系统的整体性能。尤其在大数据环境下，企业开始探索利用存储过程进行批量化数据清洗和预处理，以减轻服务器负载并确保数据质量。 最后，针对数据库隐私保护，各大云服务商正积极引入同态加密、动态数据屏蔽等前沿技术，这些技术在不影响查询性能的前提下，增强了数据在存储及传输过程中的安全性，为用户提供了更为全面的数据安全保障。对于SQL开发者而言，紧跟这些技术趋势和实践案例，无疑将有助于更好地应对未来数据库管理和查询优化的挑战。

...完全由指标评估，引入数据指标以外的要素也很重要。 比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。 此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。 下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。 前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。 一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。 现在很流行将LR和DNN结合，前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统，但根据业务场景不同，模型架构会有所调整。 模型之后再看一下典型的推荐特征，主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。 第一类是相关性特征，就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配，从用户向量与内容向量的距离可以得出。 第二类是环境特征，包括地理位置、时间。这些既是bias特征，也能以此构建一些匹配特征。 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。 第四类是协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。 协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。 模型的训练上，头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快，这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据，包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统，因为头条数据规模增长太快，类似的开源系统稳定性和性能无法满足，而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化，提供了完善运维工具，更适配现有的业务场景。 目前，头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的，包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征，导入到Kafka文件队列中，然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据，客户端回传推荐的label构造训练样本，随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数，最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时，因为文章推荐后用户不一定马上看，不考虑这部分时间，整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大，加上小视频内容有千万级别，推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略，每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致，一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多，我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排，这个倒排的key可以是分类，topic，实体，来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断，高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析，图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯，今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签，无法得到用户兴趣标签。举个例子，只有知道文章标签是互联网，用户看了互联网标签的文章，才能知道用户有互联网标签，其他关键词也一样。 另一方面，文本内容的标签可以直接帮助推荐特征，比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户，这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想，出现推荐窄化，用户会发现到具体的频道推荐（如科技、体育、娱乐、军事等）中阅读后，再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的，子频道探索空间较小，更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大，子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到，这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征，推荐系统就不能工作，推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有，包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言，大部分是消费当天内容，没有文本特征新内容冷启动非常困难，协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征，显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征，每个标签有明确的意义，标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征，主要是topic特征和关键词特征，其中topic特征是对于词概率分布的描述，无明确意义；而关键词特征会基于一些统一特征描述，无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条，曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于，每个人对重复的定义不一样。 举个例子，有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章，昨天已经看过类似内容，今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言，尤其是巴萨的球迷，恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容，根据这些特征做线上策略。 同样，还有时空特征，分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征，判断内容是否低俗，色情，是否是软文，鸡汤？ 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同，要求不同。 分类的目标是覆盖全面，希望每篇内容每段视频都有分类；而实体体系要求精准，相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物，但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类，实践中发现分类和概念在技术上能互用，后来统一用了一套技术架构。 目前，隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐，而语义标签需要持续标注，新名词新概念不断出现，标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征，那为什么还需要语义标签？ 有一些产品上的需要，比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root，下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐，体育这样的大类，再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…，足球再细分国际足球、中国足球，中国足球又细分中甲、中超、国家队…，相比单独的分类器，利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是，如果要提高召回，可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用，但根据不同的问题难度，每个元分类器可以异构，像有些分类SVM效果很好，有些要结合CNN，有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选，期间可能需要根据知识库做一些拼接，有些实体是几个词的组合，要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧，最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征（车型，体育球队，股票等）。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测，通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括： 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击，过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章（如前段时间PG One的新闻）上的动作做降权处理。理论上，传播范围较大的内容，置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移，因此策略更偏向新的用户行为。因此，随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征（类别，关键词，来源）权重会被惩罚。当 然同时，也要考虑全局背景，是不是相关内容推送比较多，以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单，主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架，流程比较简单，每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据，在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于，随着用户高速增长，兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加，涉及到的计算量太大。 2014年，批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务，当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作，集中写入分布式存储系统的压力也开始增大，并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后，只要有用户动作更新就更新标签，CPU代价比较小，可以节省80%的CPU时间，大大降低了计算资源开销。 同时，只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新，并且特征更新速度非常快，基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然，我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息，不需要实时重复计算，就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构，那么如何评估推荐效果好不好？ 有一句我认为非常有智慧的话，“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上，很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化，召回模块的改进或增加，推荐特征的增加，模型架构的改进在，算法参数的优化等等，不一一举例。 评估的意义就在于，很多优化最终可能是负向效果，并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统，需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量，不能只看点击率或者停留时长等，需要综合评估。 很多公司算法做的不好，并非是工程师能力不够，而是需要一个强大的实验平台，还有便捷的实验分析工具，可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则，首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到，很多策略调整短期内用户觉得新鲜，但是长期看其实没有任何助益。 其次，要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值，让他更有尊严的创作，也有义务满足用户，这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑，这是多方博弈和平衡的过程。 另外，要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到，要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是，当同时在线的实验比较多时，可以由平台自动分配流量，无需人工沟通，并且实验结束流量立即回收，提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本，加快算法迭代效应，使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶，然后线上分配实验流量，将桶里用户打上标签，分给实验组。 举个例子，开一个10%流量的实验，两个实验组各5%，一个5%是基线，策略和线上大盘一样，另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集，基本上是准实时，每小时都可以看到。但因为小时数据有波动，通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库，非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件，自定义实验组ID。系统可以自动生成：实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然，只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化，但数据指标和用户体验存在差异，很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析，重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条，必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题，就会产生较大的影响。 现在，今日头条的内容主要来源于两部分，一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容，如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容，会直接进行风险审核，没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤，有问题的会进入二次风险审核。审核通过后，内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈，还会再回到复审环节，有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全，作为行业领先者，在内容安全上，今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型，谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练，样本库非常大，图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率，准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万，召回率高达95%+，准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论，我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多，像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等，这部分内容由机器理解是非常难的，需要大量反馈信息，包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高，还需要结合人工复审，将阈值提高。目前最终的召回已达到95%，这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频，可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】，可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要？ AI 新手学习路线，附上最详细的资源整理！ 提升机器学习数学基础，推荐7本书 酷爆了！围观2020年十大科技趋势 机器学习该如何入门，听听过来人的经验！ 长按加入T圈，接触人工智能 觉得内容还不错的话，给我点个“在看”呗 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/itcodexy/article/details/109574173。 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。

...} } 得到秒杀商品数据： 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面： 二、秒杀商品添加 1、后端：接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo：SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型：SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层：SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层：SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句： <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService： ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js： var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注：tool 是工具条事件名，test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值（也可以是表头的 event 参数对应的值）let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象（如果有的话）if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗？',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL，如果你不想让iframe出现滚动条，你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功： 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件：SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层：SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 ：goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现：goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀： 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包：SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内，序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内，序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService ： package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl ： package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品（拿名字）Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController ： package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数： 本期内容结束，下期内容更完善！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。

...续探索和拓展，尤其在数据库、消息队列等有状态服务中，如何利用Kubernetes StatefulSet进行高效且安全的部署与升级引起了广泛关注。例如，一些云服务提供商已推出基于Kubernetes StatefulSet构建的托管数据库服务，让用户在享受容器化带来的灵活性的同时，也能确保数据的一致性和持久性。 值得注意的是，随着Kubernetes生态的繁荣发展，涌现出不少用于简化控制器配置和运维的新工具，如ArgoCD，通过声明式GitOps的方式来管理和更新Deployment、StatefulSet等资源，这不仅提升了DevOps团队的工作效率，也更加符合云原生理念。 因此，为了紧跟Kubernetes的最新发展动态和技术趋势，建议读者关注官方发布的版本更新日志以及社区的技术博客和研讨会，深入了解各类控制器在实际生产环境中的最佳实践，并结合自身业务需求，合理选择和使用这些强大的控制器来提升集群管理水平和应用服务质量。同时，针对特定应用场景，学习和掌握如何通过Job、CronJob等其他控制器实现任务调度、定时任务等功能，以充分发挥Kubernetes在自动化运维方面的优势。

...教育平台的媒资管理、数据检索以及API设计的重要性不言而喻。随着互联网技术的发展和在线教育市场的持续火爆，越来越多的教育机构开始关注如何提升用户体验、优化教育资源管理和分发效率。 近日，《中国远程教育》杂志发布的一篇深度分析文章探讨了当前在线教育平台在内容分发网络（CDN）选择、大数据存储与检索策略方面的最佳实践。文中指出，在线教育平台应充分利用Elasticsearch等高效索引工具，结合Logstash的数据收集能力，实时同步并处理大量课程媒资信息，以确保用户能够快速、准确地获取所需的学习资料。 此外，为了保障视频流媒体服务的质量与稳定性，许多教育平台正积极采用更先进的HTTP Live Streaming（HLS）协议，并通过m3u8地址格式进行视频片段分发。例如，某知名在线教育企业近期升级其视频播放系统，实现了基于用户网络环境动态调整视频码率的功能，极大提升了用户的观看体验。 同时，在架构设计层面，使用Nginx作为反向代理服务器已成为业界标准配置，它不仅能够解决跨域调用问题，还能通过对请求的负载均衡分配，提高系统的稳定性和响应速度。正如《高性能Nginx服务器详解》一书中所述，合理配置Nginx对于构建高性能、高可用的在线教育服务平台至关重要。 综上所述，不论是紧跟技术潮流，采用高效的检索技术和流媒体解决方案，还是从架构设计角度优化服务性能，都是现代在线教育平台保持竞争力的关键所在。未来，在线教育领域的技术创新将更加注重个性化、智能化和互动化，为用户提供更加优质、便捷的学习体验。

...还能轻松实现更复杂的数据可视化需求。无论是简单的数据展示还是复杂的统计分析，jqPlot都能满足你的需求。此插件的核心优势在于其强大的定制能力和灵活性。用户可以根据具体需求调整图表样式、颜色方案、数据点样式等，甚至可以自定义图表元素的位置和大小。此外，jqPlot支持多种数据源格式，能够轻松导入或导出数据，极大地提高了数据处理的效率和便利性。除了基础图表功能外，jqPlot还提供了丰富的交互特性，如缩放、平移、点击选择等功能，使得用户可以更深入地探索数据背后的故事。同时，该插件在移动端也有良好的表现，支持响应式设计，确保图表在不同设备上均能呈现最佳视觉效果。总之，jqPlot凭借其强大的功能集、高度的自定义能力以及优秀的用户体验，成为开发人员创建动态、交互式图表的理想选择。无论是用于商业报告、学术研究还是个人项目，jqPlot都能帮助你以最直观的方式展现数据的魅力。 点我下载 文件大小：1.80 MB 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。

...常见，不仅能实时响应数据变化，还能避免因异步操作带来的并发问题。 近期，Web Components标准逐渐成熟，原生HTML元素如 也拥有了更强大的功能扩展能力。开发者可以直接在自定义元素中利用disabled属性或新增属性进行更为精细的按钮交互控制，并结合Shadow DOM实现封装性更好的组件设计。 此外，对于表单提交场景，除了禁用按钮防止重复提交外，还可以采用防抖(debounce)或节流(throttle)技术优化用户点击事件的触发频率，从而提高页面性能和用户体验。同时，遵循WCAG（Web Content Accessibility Guidelines）无障碍网页规范，确保在禁用按钮的同时，为视障用户提供清晰的可访问性提示，也是当前前端开发不可忽视的重要环节。 综上所述，尽管jQuery在按钮禁用功能上提供了简洁易用的API，但在日益复杂的前端应用场景下，结合最新技术和最佳实践来优化按钮交互逻辑，已成为提升网站品质与用户体验的关键所在。

...模拟签收工单。 导入相关模块 import random 定义签收状态列表 status_list = ['已签收', '未签收'] 模拟签收工单函数 def simulate_receipt(num_of_orders): for i in range(num_of_orders): 生成工单号 order_num = random.randint(1000000, 9999999) 随机生成签收状态 status = random.choice(status_list) 输出结果 print(f'工单号：{order_num}，签收状态：{status}') 调用函数进行模拟 simulate_receipt(10) 以上代码中，我们使用了Python中的random模块生成随机的工单号和签收状态，最后调用函数进行模拟。 在实际应用中，我们可以根据数据库中的工单信息进行模拟签收，以便测试签收流程的准确性和健壮性。