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Go Gin
...ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, // 允许每分钟最多5次请求 Duration: time.Minute, }) // 将限流器应用于路由 r.Use(limiter) // 定义路由 r.GET("/api", func(c gin.Context) { c.JSON(200, gin.H{"message": "Hello, World!"}) }) r.Run(":8080") } 四、高级功能与自定义 除了基本的速率限制配置外,gin-contrib/ratelimit 还提供了丰富的高级功能,允许开发者根据具体需求进行定制化设置。 - 基于 IP 地址的限制: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitByIP, }) - 基于 HTTP 请求头的限制: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitByHeader("X-User-ID"), }) - 基于用户会话的限制: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 5, Duration: time.Minute, PermitsBy: ratelimit.PermitBySessionID, }) 这些高级功能允许你更精细地控制哪些请求会被限制,从而提供更精确的访问控制策略。 五、实践案例 基于 IP 地址的限流 假设我们需要限制某个特定 IP 地址的访问频率: go limiter := ratelimit.New(ratelimit.Config{ AllowedRequests: 10, // 每小时最多10次请求 Duration: time.Hour, PermitsBy: ratelimit.PermitByIP, }) // 在路由上应用限流器 r.Use(limiter) 六、性能考量与优化 在实际部署时,考虑到速率限制的性能影响,合理配置限流参数至关重要。哎呀,你得注意了,设定安全防护的时候,这事儿得拿捏好度才行。要是设得太严,就像在门口挂了个大锁,那些坏人进不来,可合法的访客也被挡在外头了,这就有点儿不地道了。反过来,如果设置的门槛太松,那可就相当于给小偷开了个后门,让各种风险有机可乘。所以啊,找那个平衡点,既不让真正的朋友感到不便,又能守住自家的安全,才是王道!因此,建议结合业务场景和流量预测进行参数调整。 同时,选择合适的存储后端也是性能优化的关键。哎呀,你知道的,在处理那些超级多人同时在线的情况时,咱们用 Redis 来当存储小能手,那效果简直不要太好!它就像个神奇的魔法箱,能飞快地帮我们处理各种数据,让系统运行得又顺溜又高效,简直是高并发环境里的大救星呢! 七、结论 通过集成 gin-contrib/ratelimit,我们不仅能够有效地管理 API 访问频率,还能够在保障系统稳定运行的同时,为用户提供更好的服务体验。嘿,兄弟!业务这玩意儿,那可是风云变幻,快如闪电。就像你开车,路况不一,得随时调整方向,对吧?API安全性和可用性这事儿,就跟你的车一样重要。所以,咱们得像老司机一样,灵活应对各种情况,时不时地调整和优化限流策略。这样,不管是高峰还是低谷,都能稳稳地掌控全局,让你的业务顺畅无阻,安全又高效。别忘了,这可是保护咱们业务不受攻击,保证用户体验的关键!希望本文能够帮助你更好地理解和应用 gin-contrib/ratelimit,在构建强大、安全的 API 时提供有力的支持。
2024-08-24 16:02:03
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山涧溪流
Etcd
...——Etcd的多实例部署策略了。你得懂它,掌握它,才能确保数据安全,系统稳定。别小瞧了这事儿,这可是咱们系统能不能扛得住大风大浪的关键呢!所以,咱得花点心思,深入研究一下,把Etcd的部署手法摸透,让我们的系统稳如泰山,风雨无阻! 二、Etcd的多实例部署基础 在Etcd中实现数据的多实例部署,首先需要明确的是,Etcd的设计初衷是为了提供一种高效、可靠的键值存储服务,其核心特性包括一致性、原子性和分区容忍性。哎呀,你这问题一出,我仿佛听到了一群程序员在会议室里热烈讨论的声音。在那种多台电脑一起干活的场景下,我们得保证大家的工作进度都是一样的,就像大家在同一个团队里,每个人的工作进度都得跟上,不能有人落后。这可不是件容易的事儿,得在我们规划怎么布置这些电脑的时候,就想好怎么让数据能快速准确地共享,怎么能让它们在工作时分担压力,就像大家一起扛大包,没人觉得累。还有,万一有个别电脑突然罢工了,我们得有备选方案,确保工作不停摆,就像家里停电了,还得有蜡烛或者发电机来应急。这样,我们的数据才安全,工作才高效,团队协作也才能顺畅无阻。 三、实现步骤 1. 数据分片与副本创建 在多实例部署中,我们将数据按照一定的规则进行分片(如按数据大小、数据类型、访问频率等),然后在不同的Etcd实例上创建副本。这一步骤的关键在于如何合理分配数据,以达到负载均衡的效果。例如,可以使用哈希算法对键进行计算,得到一个索引,然后将该键值对放置在相应的Etcd实例上。 示例代码: go import "github.com/coreos/etcd/clientv3" // 假设我们有5个Etcd实例,每个实例可以处理的数据范围是[1, 5) // 我们需要创建一个键值对,并将其放置在对应的Etcd实例上。 // 这里我们使用哈希函数来决定键应该放置在哪一个实例上。 func placeKeyInEtcd(key string, value string) error { hash := fnv.New32a() _, err := hash.Write([]byte(key)) if err != nil { return err } hashVal := hash.Sum32() // 根据哈希值计算出应该放置在哪个Etcd实例上。 // 这里我们简化处理,实际上可能需要更复杂的逻辑来保证负载均衡。 instanceIndex := hashVal % 5 // 创建Etcd客户端连接。 client, err := clientv3.New(clientv3.Config{ Endpoints: []string{"localhost:2379"}, DialTimeout: 5 time.Second, }) if err != nil { return err } // 将键值对放置在指定的Etcd实例上。 resp, err := client.Put(context.Background(), fmt.Sprintf("key%d", instanceIndex), value) if err != nil { return err } if !resp.Succeeded { return errors.New("failed to put key in Etcd") } return nil } 2. 数据同步与一致性 数据在不同实例上的复制需要通过Etcd的Raft协议来保证一致性。哎呀,你知道吗?Etcd这个家伙可是个厉害角色,它自带复制和同步的超级技能,能让数据在多个地方跑来跑去,保证信息的安全。不过啊,要是你把它放在人多手杂的地方,比如在高峰时段用它处理事务,那就有可能出现数据丢了或者大家手里的信息对不上号的情况。就像是一群小朋友分糖果,如果动作太快,没准就会有人拿到重复的或者根本没拿到呢!所以,得小心使用,别让它在关键时刻掉链子。兄弟,别忘了,咱们得定期给数据做做检查点,就像给车加油一样,不加油咋行?然后,还得时不时地来个快照备份,就像是给宝贝存个小金库,万一哪天遇到啥意外,比如硬盘突然罢工了,咱也能迅速把数据捞回来,不至于手忙脚乱,对吧?这样子,数据安全就稳如泰山了! 3. 负载均衡与故障转移 通过设置合理的副本数量,可以实现负载均衡。当某个实例出现故障时,Etcd能够自动将请求路由到其他实例,保证服务的连续性。这需要在应用程序层面实现智能的负载均衡策略,如轮询、权重分配等。 四、总结与思考 在Etcd中实现数据的多实例部署是一项复杂但关键的任务,它不仅考验了开发者对Etcd内部机制的理解,还涉及到了分布式系统中常见的问题,如一致性、容错性和性能优化。通过合理的设计和实现,我们可以构建出既高效又可靠的分布式系统。哎呀,未来的日子里,技术这东西就像那小兔子一样,嗖嗖地往前跑。Etcd这个家伙,功能啊性能啊,就跟吃了长生不老药似的,一个劲儿地往上窜。这下好了,咱们这些码农兄弟,干活儿的时候能省不少力气,还能开动脑筋想出更多好玩儿的新点子!简直不要太爽啊!
2024-09-23 16:16:19
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时光倒流
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...~ webpack.config.js: var path = require('path');module.exports = {entry: './src/index.js',output: {path: path.resolve(__dirname, 'dist'),filename: 'bundle.js'},module: {rules: [{test: /\.js$/,exclude: /node_modules/,loader: 'babel-loader',options: {presets: ['env']} }, {test: /\.css$/,loader: 'style-loader!css-loader?modules'}]} }; 说明: style-loader和css-loader是工具名称。 !感叹号是分割符,表示两个工具都参与处理。 ?问号,其实跟url的问号一样,就是后面要跟参数的意思。 而modules这个参数呢,就是将css打包成模块。跟js打包是一样的,你不必再担心不同模块具有相同类名时造成的问题了。 我们运行一下:(我这次特地没在局部安装webpack-cli,发现可以运行,因为我昨天在全局安装了webpack-cli,之所以要在全局安装而单独局部安装不行,可能跟package.json有关,因为这里都没有用到package.json)。 如果不报错,我们打开浏览器,看一下index.html: 我们看到,样式已然生效了,但是我们打开控制台,看到class的名称并非是我们写的样式类.content,而是生成了新名称,这就说明webpack的编译生效了。 我们打开bundle.js看一下,css其实已经被打包编译到了bundle.js文件里:(太长,截了一部分) 我们看到,css打包后,存在形态已经变成了js。这没有什么可奇怪的,只有这样才能使用包的形式做管理,css本身,是无法达到这样的目的的,所以,它还是二等公民。。。。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/DreamFJ/article/details/81700004。 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。
2023-03-13 11:42:35
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...roperties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);} } 测试一下 public static void main(){SFTPUtils sftp = new SFTPUtils();sftp.login();String audioUrl = courseSection.getAudioUrl();String temp[] = audioUrl.split("\\\\");String fileName = temp[temp.length - 1];InputStream inputStream = FileUtils.urlInputStream(audioUrl);sftp.upload("/www/website/haha/audio", fileName, inputStream);//上传//拼接最终的urlString newUrl = "https://static.taobao.com/website/ancai/audio/".concat(fileName);sftp.logout();} 把url转成流 public class FileUtils {public static InputStream urlInputStream(String fileUrl){if(StringUtils.isBlank(fileUrl)){return null;}try {URL url = new URL(fileUrl);HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)url.openConnection();//设置超时间为3秒conn.setConnectTimeout(31000);//防止屏蔽程序抓取而返回403错误conn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");//得到输入流return conn.getInputStream();} catch (Exception e) {//打印errorlog.error("fileutils.urlinputstream-获取url流失败:",e.getMessage());}return null;} } 实际中,我们使用这个工具类就够用了 public class SFTPUtils {private ChannelSftp sftp;private Session session;public void login(){try {JSch jsch = new JSch();if (SFTPDTO.privateKey != null) {jsch.addIdentity(SFTPDTO.privateKey);// 设置私钥}session = jsch.getSession(SFTPDTO.username, SFTPDTO.host, SFTPDTO.port);if (SFTPDTO.password != null) {session.setPassword(SFTPDTO.password);}Properties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);}/ 上传单个文件 @param directory 上传到sftp目录 @param uploadFile 要上传的文件,包括路径 @throws FileNotFoundException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String uploadFile) throws FileNotFoundException, SftpException{File file = new File(uploadFile);upload(directory, file.getName(), new FileInputStream(file));}/ 将byte[]上传到sftp,作为文件。注意:从String生成byte[]是,要指定字符集。 @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param byteArr 要上传的字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, byte[] byteArr) throws SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(byteArr));}/ 将字符串按照指定的字符编码上传到sftp @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param dataStr 待上传的数据 @param charsetName sftp上的文件,按该字符编码保存 @throws UnsupportedEncodingException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, String dataStr, String charsetName) throws UnsupportedEncodingException, SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(dataStr.getBytes(charsetName)));}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件 @param saveFile 存在本地的路径 @throws SftpException @throws Exception/public void download(String directory, String downloadFile, String saveFile) throws SftpException, FileNotFoundException{if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}File file = new File(saveFile);sftp.get(downloadFile, new FileOutputStream(file));log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件名 @return 字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public byte[] download(String directory, String downloadFile) throws SftpException, IOException {if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}InputStream is = sftp.get(downloadFile);byte[] fileData = IOUtils.toByteArray(is);log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);return fileData;}/ 删除文件 @param directory 要删除文件所在目录 @param deleteFile 要删除的文件 @throws SftpException @throws Exception/public void delete(String directory, String deleteFile) throws SftpException{sftp.cd(directory);sftp.rm(deleteFile);}/ 列出目录下的文件 @param directory 要列出的目录 @return @throws SftpException/public Vector<?> listFiles(String directory) throws SftpException {return sftp.ls(directory);}/public static void main(String[] args) throws SftpException, Exception {SFTPUtils sftp = new SFTPUtils("xxxx", "xxx", "upload.haha.com", 8888);sftp.login();InputStream inputStream = getInputStream("http://qiniu.xinxuanhaoke.com/keqianduwu_1.jpg");sftp.upload("/www/website/ancai/audio", "123.jpg", inputStream);sftp.logout();}/} 方式二、使用HuTool的工具类 先引入jar <dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.4.0</version></dependency><dependency><groupId>com.jcraft</groupId><artifactId>jsch</artifactId><version>0.1.53</version></dependency> public static void main(String[] args) {Sftp sftp = JschUtil.createSftp("ip或者域名", 端口, "账号", "密码");ChannelSftp client = sftp.getClient();String cd = "/www/website/ancai/audio";//要上传的路径try {sftp.cd(cd); //进入指定目录} catch (Exception e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(cd); //创建目录sftp.cd(cd); //进入目录}InputStream inputStream = urlInputStream("http://audio.xinxuanhaoke.com/50bda079e9ef3673bbaeda20321bf932.mp3");//将文件转成流client.put(String.valueOf(inputStream), "1.mp3");//开始上传。} 本文引自:https://www.cnblogs.com/ceshi2016/p/7519762.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37862824/article/details/113530683。 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。
2023-04-04 09:43:38
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Apache Atlas
...Atlas与Hook部署失败:一场技术冒险 1. 初识Apache Atlas 一个令人期待的新朋友 嗨,大家好!我是你的技术小伙伴,今天我们要聊的话题是“Apache Atlas”,一款开源的数据治理工具。说实话,当我第一次听说它的时候,内心是既兴奋又紧张的。为啥呢?就因为它那个功能听着也太牛了吧!数据分类、管元数据、还能追踪数据的来龙去脉……这不就跟个啥都能搞定的“数据保姆”似的嘛! 但现实往往比想象复杂得多。哎呀,在捣鼓Apache Atlas的时候,真是被一个问题给卡住了——Hook 部署老是失败,气得我直挠头!这就跟做菜的时候,正打算大显身手呢,结果一瞧,盐和糖给放反了位置,那感觉简直要抓狂了,想直接躺平不干了! 不过别担心,咱们今天就来聊聊这个问题,看看能不能找到解决办法。毕竟,解决问题的过程本身就是一种成长嘛! --- 2. Hook是什么?为什么它如此重要? 在深入探讨问题之前,我们得先搞清楚什么是“Hook”。简单来说,Hook就是Apache Atlas用来与其他系统(比如Hive、Kafka等)集成的一种机制。有了这些“钩子”,Atlas就能在一旁盯着目标系统的一举一动,还能自动记下相关的各种小细节。 举个例子,如果你有一个Hive表被创建了,Atlas可以通过Hive Hook实时记录下这个事件,包括表名、字段定义、所属数据库等信息。这么做的好处嘛,简直不要太明显!就好比给你的数据加上了一个“出生证”和“护照”,不仅能随时知道它是从哪儿来的、去过哪儿,还能记录下它一路上经历的所有变化。这样一来,管理起来就方便多了,也不用担心数据会“走丢”或者被搞砸啦! 然而,正因如此,Hook的部署显得尤为重要。要是Hook没装好,那Atlas就啥元数据也收不到啦,整个数据治理的工作就得卡在那里干瞪眼了。这也是为什么当我的Hook部署失败时,我会感到特别沮丧的原因。 --- 3. 部署失败 从错误日志中寻找线索 那么,Hook到底为什么会部署失败呢?为了找出答案,我打开了Atlas的日志文件,开始逐行分析那些晦涩难懂的错误信息。说实话,第一次看这些日志的时候,我直接傻眼了,那感觉就跟对着一堆乱码似的,完全摸不着头脑。 不过,经过一番耐心的研究,我发现了一些关键点。比如: - 依赖冲突:有些情况下,Hook可能会因为依赖的某些库版本不兼容而导致加载失败。 - 配置错误:有时候,我们可能在application.properties文件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足:Hook需要访问目标系统的API接口,但如果权限配置不当,自然会报错。 为了验证我的猜测,我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件,我仔细核对了以下内容: properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后,我又检查了Kafka服务是否正常运行,确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础,但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来,让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧!首先,我们需要明确一点:问题的根源可能有很多,因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的,那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如,在Maven项目的pom.xml文件里,我们应该看到类似如下的配置: xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对,或者缺少了必要的依赖项,就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦! Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细,帮助我们定位问题,可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别: properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长,但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候,Hook部署失败并不是代码本身的问题,而是网络或者环境配置出了差错。这时候,我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如,对于Kafka Hook,可以用下面的命令检查是否能正常发送消息: bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败,那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾,我对Apache Atlas有了更深的理解,同时也意识到,任何技术工具都不是万能的,都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是,尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败,但它也教会了我很多宝贵的经验。比如: - 不要害怕出错,错误往往是进步的起点; - 日志是排查问题的重要工具,要学会善加利用; - 团队合作很重要,遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你也有类似的经历或见解,欢迎随时交流讨论!我们一起探索技术的世界,共同进步!
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
MemCache
...-memcache-server 如果网络不通畅,那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过,如果你确定网络没问题,那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候,“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下,MemCache的超时时间可能比较保守,你需要根据实际情况调整它。 在Java中,可以这样设置超时时间: java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端,设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器!"); } } 这里的关键是5000,表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值,比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候,一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下,我们可以加入重试机制,让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例: python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器!") return client except Exception as e: print(f"连接失败,重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器,请检查配置!") client = connect_to_memcache() 在这个例子中,程序会尝试三次连接MemCache服务器,每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败,就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后,建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具(比如MemAdmin)查看服务器的健康状况,包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高,可以考虑增加MemCache实例数量,或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕,可怕的是不去面对 好了,到这里,关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑,但只要我们用心去研究,总能找到解决方案。 最后想说的是,技术这条路没有捷径,遇到问题不要急躁,多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助,如果你还有什么疑问,欢迎随时来找我讨论!😄 祝大家编码愉快!
2025-04-08 15:44:16
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雪落无痕
Kafka
...bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "my-key", "my-value")); producer.close(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区(Partition)来分摊负载,同时通过副本(Replica)机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本,其中一个为主副本,其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式,你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者,我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置: - acks:控制生产者的确认级别。设置为"all"时,意味着必须等待所有副本确认。 - retries:指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达,Kafka会自动重试。 - linger.ms:控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒,即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中,我们设置了retries=3和linger.ms=5,这意味着即使遇到短暂的网络问题,Kafka也会尝试最多三次重试,并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式,一个叫 earliest,一个叫 latest。简单来说,earliest 就是从头开始补作业,把之前没看过的消息全都读一遍;而 latest 则是直接从最新的消息开始看,相当于跳过之前的存档,直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能,这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论,我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出,靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景,比如数据爆炸、服务器宕机啥的,然后还给配齐了神器,专门对付这些麻烦事儿。 然而,正如任何技术一样,Kafka也不是万能的。在实际应用中,我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊,在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下,就得调整一下每次处理的任务量,别一下子搞太多,慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度,晚一秒钟都不行的那种,那就得想办法把发东西的时间间隔调短点,越快越好! 总之,Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流哦~
2025-04-11 16:10:34
95
幽谷听泉
NodeJS
...ocker进行容器化部署? 1. 初识Node.js与Docker 嗨,大家好!作为一个喜欢折腾技术的小白(或者说是有点经验的老鸟),我最近一直在研究Node.js和Docker的结合。说实话,最开始我对这两个玩意儿完全是两眼一抹黑——Node.js?不就是那个可以用JavaScript写后端的东西吗?Docker呢?听着挺高大上的,但到底是个啥嘛,我也是一头雾水。 后来我发现,其实它们俩搭配起来简直是天作之合!Node.js轻量、快速,适合构建各种Web应用;而Docker则可以让我们的应用轻松打包成容器,无论是在开发环境还是生产环境中都能保持一致的状态。这话让我一下就想起了小时候玩积木的场景——不管你东拆西挪、反复折腾,只要那些最基本的积木块没动,整座“高楼”就稳得跟啥似的,塌不下来! 那么问题来了:如果我想在我的Node.js项目里用上Docker,该怎么操作呢?别急,咱们一步一步来。 --- 2. 为什么选择Docker? 首先,让我们聊聊为什么要用Docker。简单来说,Docker解决了两个核心痛点: - 环境一致性:想象一下,你在本地调试好的Node.js程序,在服务器上跑却报错。哎呀,这可能是你的服务器上装的软件版本不一样,或者是系统设置没调成一个样儿,所以才出问题啦!Docker可厉害了,它把整个运行环境——比如Node.js、各种依赖库,还有配置文件啥的——全都打包成一个“镜像”,就像是给你的应用做一个完整的备份。这样,无论你什么时候部署,都像是复制了一份一模一样的东西,绝不会出岔子! - 高效部署:传统的部署方式可能是手动上传文件到服务器再启动服务,不仅费时还容易出错。而Docker只需要推送镜像,然后在目标机器上拉取并运行即可,省去了很多麻烦。 当然,这些优点的背后离不开Docker的核心概念——镜像、容器和仓库。简单来说啊,镜像就像是做菜的菜谱,容器就是按照这个菜谱写出来的菜,仓库呢,就是放这些菜谱的地方,想做菜的时候随时拿出来用就行啦!听起来是不是有点抽象?没关系,接下来我们会一步步实践! --- 3. 准备工作 搭建Node.js项目 既然要学怎么用Docker部署Node.js应用,那我们得先有个项目吧?这里我假设你已经会用npm初始化一个Node.js项目了。如果没有的话,可以按照以下步骤操作: bash mkdir my-node-app cd my-node-app npm init -y 这会在当前目录下生成一个package.json文件,用于管理项目的依赖。接下来,我们随便写点代码让这个项目动起来。比如新建一个index.js文件,内容如下: javascript // index.js const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 3000; const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'text/plain'); res.end('Hello World\n'); }); server.listen(port, hostname, () => { console.log(Server running at http://${hostname}:${port}/); }); 现在你可以直接运行它看看效果: bash node index.js 打开浏览器访问http://127.0.0.1:3000/,你会看到“Hello World”。不错,我们的基础项目已经搭建好了! --- 4. 第一步 编写Dockerfile 接下来我们要做的就是给这个项目添加Docker的支持。为此,我们需要创建一个特殊的文件叫Dockerfile。这个名字是固定的,不能改哦。 进入项目根目录,创建一个空文件名为Dockerfile,然后在里面输入以下内容: dockerfile 使用官方的Node.js镜像作为基础镜像 FROM node:16-alpine 设置工作目录 WORKDIR /app 将当前目录下的所有文件复制到容器中的/app目录 COPY . /app 安装项目依赖 RUN npm install 暴露端口 EXPOSE 3000 启动应用 CMD ["node", "index.js"] 这段代码看起来有点复杂,但其实逻辑很简单: 1. FROM node:16-alpine 告诉Docker从官方的Node.js 16版本的Alpine镜像开始构建。 2. WORKDIR /app 指定容器内的工作目录为/app。 3. COPY . /app 把当前项目的文件拷贝到容器的/app目录下。 4. RUN npm install 在容器内执行npm install命令,安装项目的依赖。 5. EXPOSE 3000 声明应用监听的端口号。 6. CMD ["node", "index.js"]:定义容器启动时默认执行的命令。 保存完Dockerfile后,我们可以试着构建镜像了。 --- 5. 构建并运行Docker镜像 在项目根目录下运行以下命令来构建镜像: bash docker build -t my-node-app . 这里的. 表示当前目录,my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后,可以用以下命令查看是否成功生成了镜像: bash docker images 输出应该类似这样: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着,我们可以启动容器试试看: bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释: - -d:以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000:将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app:使用的镜像名称。 启动成功后,访问http://localhost:3000/,你会发现依然可以看到“Hello World”!这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行,但生成的镜像体积有点大(大约150MB左右)。有没有办法让它更小呢?答案是有!这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下: dockerfile 第一阶段:构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段:运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”,它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方,而不是一股脑全塞进最终的镜像里,这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦! --- 7. 总结与展望 写到这里,我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题,但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档,多动手实践,这样才能真正掌握这项技能。 未来,随着云计算和微服务架构的普及,容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以,别犹豫啦,赶紧去试试呗!要是你有什么不懂的,或者想聊聊自己的经历,就尽管来找我聊天,咱们一起唠唠~咱们一起进步! 最后,祝大家都能早日成为Docker高手!😄
2025-05-03 16:15:16
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海阔天空
Hadoop
...m.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到,Hadoop已经为我们封装好了相关的API,调用起来非常方便。 (2)转换为目标系统的格式 接下来,我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如,将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码:模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数,但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 (3)应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码:应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤,我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解,我准备了一个完整的案例。好啦,想象一下,我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器,而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样,不能搞错! 4.1 准备工作 首先,确保你的开发环境中已经安装了Hadoop,并且配置好相关的依赖库。此外,还需要准备两台机器,一台装有Linux系统,另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来,我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后,我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后,将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后,你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统,并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇? --- 五、总结与展望 通过这篇文章,我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具,更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师,不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题,还时不时敲打我们:嘿,别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊! 未来,随着技术的发展,Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题,一起在这个充满挑战的世界里不断前行! 加油吧,程序员们!
2025-04-29 15:54:59
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风轻云淡
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...的应用即可,即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种,作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式,归功于两个类: org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式,即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法,使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类,而是普通的pojo。 第一步:编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出,这就是一个普通的类,并且有一个方法。 第二步:配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明:这一步是关键步骤,声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean,有两个关键属性:targetObject指定任务类,targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了,为了完整,同样贴出。 第三步:配置作业调度的触发方式(触发器) Quartz的作业触发器有两种,分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean,只支持按照一定频度调用任务,如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后,经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean,支持到指定时间运行一次,如每天12:00运行一次等。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况,任选一种即可。 第四步:配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明:该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步:启动你的应用即可,即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此,spring中Quartz的基本配置就介绍完了,当然了,使用之前,要导入相应的spring的包与Quartz的包,这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的,没有办法,因为Quartz其实是个重量级的工具,如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务,有没有更简单的工具,有! 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz,本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具,spring task,可以将它比作一个轻量级的Quartz,而且使用起来很简单,除spring相关的包外不需要额外的包,而且支持注解和配置文件两种 形式,下面将分别介绍这两种方式。 第一种:配置文件方式 第一步:编写作业类 即普通的pojo,如下: Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步:在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步:spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明:ref参数指定的即任务类,method指定的即需要运行的方法,cron及cronExpression表达式,具体写法这里不介绍了,详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了,spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了,是不是很简单。 第二种:使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下,我们可以使用注解@Scheduled,我们看看源文件中该注解的定义: Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数,分别表示的意思是: cron:指定cron表达式 fixedDelay:官方文档解释:An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。 fixedRate:官方文档解释:An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步:编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步:添加task相关的配置: Xml代码 <?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:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置,spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明:理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了,这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕,当然spring task还有很多参数,我就不一一解释了,具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录: cronExpression的配置说明,具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年(可选) 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10:15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10:15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10:15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2:55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2:55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14:10和14:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10:15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段: 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年(可选字段) 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符,如下所示: 反斜线(/)字符表示增量值。例如,在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始,每 15 秒一次。 问号(?)字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以,如果指定月内日期,可以在周内日期字段中插入“?”,表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中,表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中,如果“L”单独存在,就等于“7”,否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母(W)字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中,表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号()字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中,表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号()字符是通配字符,表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年(可选) 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时,早上八点 0 23-7/2,8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 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。
2023-10-27 18:50:19
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Golang
....Println("Server started at :8080") err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { panic(err) } } 这段代码虽然简单,但它背后却隐藏着Go的魔力。嘿,你有没有试过访问这个地址:http://localhost:8080/username?当你这么做的时候,Go 这家伙就会偷偷摸摸地给你派来一个小帮手——一个协程,专门负责处理你的请求。而且更贴心的是,它完全不用你去管什么线程池那些听起来就头大的复杂玩意儿,简直是太省心了吧! 当然了,光靠协程还不够。为了确保程序的健壮性,我们需要合理地利用通道(channel)来进行通信。比如下面这个简单的生产者-消费者模型: go package main import ( "fmt" "time" ) func producer(ch chan<- int) { for i := 0; i < 5; i++ { ch <- i fmt.Println("Produced:", i) time.Sleep(500 time.Millisecond) } close(ch) } func consumer(ch <-chan int) { for num := range ch { fmt.Println("Consumed:", num) } } func main() { ch := make(chan int) go producer(ch) consumer(ch) } 在这个例子中,producer函数向通道发送数据,而consumer函数从通道接收数据。用这种方法,咱们就能又优雅又稳妥地搞定多线程里的同步难题,还不用担心被死锁给缠上。 --- 3. 内存管理 GC的奥秘 接下来谈谈内存管理。Go的垃圾回收器(GC)是它的一大亮点。就像用老式工具编程一样,C/C++这种传统语言就得让程序员自己动手去清理内存,稍不留神,就可能搞出内存泄漏,或者戳到那些讨厌的野指针,简直让人头大!而Go则完全解放了我们的双手,它会自动帮你清理不再使用的内存。 不过,GC也不是万能的。有时候,如果你对性能要求特别高,可能会遇到GC停顿的问题。为了解决这个问题,Go团队一直在优化GC算法。最新版本中引入了分代GC(Generational GC),大幅降低了停顿时间。 那么,我们在实际开发中应该如何减少GC的压力呢?最直接的方法就是尽量避免频繁的小对象分配。比如,我们可以复用一些常见的结构体,而不是每次都新建它们: go type Buffer struct { data []byte } func NewBuffer(size int) Buffer { return &Buffer{data: make([]byte, size)} } func (b Buffer) Reset() { b.data = b.data[:0] } func main() { buf := NewBuffer(1024) for i := 0; i < 100; i++ { buf.Reset() // 使用buf... } } 在这个例子中,我们通过Reset()方法复用了同一个Buffer实例,而不是每次都调用make([]byte, size)重新创建一个新的切片。这样可以显著降低GC的压力。 --- 4. 网络优化 TCP/IP的实战 再来说说网络优化。Go的net包提供了强大的网络编程支持,无论是HTTP、WebSocket还是普通的TCP/UDP,都能轻松搞定。特别是对那些高性能服务器而言,怎么才能又快又稳地搞定海量连接,这简直就是一个绕不开的大难题啊! 举个例子,假设我们要实现一个简单的HTTP长连接服务器。传统的做法可能是监听端口,然后逐个处理请求。但这种方式效率不高,特别是在高并发场景下。Go提供了一个更好的解决方案——使用net/http包的Serve方法: go package main import ( "log" "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter, r http.Request) { w.Write([]byte("Hello, World!")) } func main() { http.HandleFunc("/", handler) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } 这段代码看起来很简单,但它实际上已经具备了处理大量并发连接的能力。为啥呢?就是因为Go语言里的http.Server自带了一个超级能打的“工具箱”,里面有个高效的连接池和请求队列,遇到高并发的情况时,它就能像一个经验丰富的老司机一样,把各种请求安排得明明白白,妥妥地hold住场面! 当然,如果你想要更底层的控制,也可以直接使用net包来编写TCP服务器。比如下面这个简单的TCP回显服务器: go package main import ( "bufio" "fmt" "net" ) func handleConnection(conn net.Conn) { defer conn.Close() reader := bufio.NewReader(conn) for { message, err := reader.ReadString('\n') if err != nil { fmt.Println("Error reading:", err) break } fmt.Print("Received:", message) conn.Write([]byte(message)) } } func main() { listener, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { fmt.Println("Error listening:", err) return } defer listener.Close() fmt.Println("Listening on :8080...") for { conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println("Error accepting:", err) continue } go handleConnection(conn) } } 在这个例子中,我们通过listener.Accept()不断接受客户端连接,并为每个连接启动一个协程来处理请求。这种模式非常适合处理大量短连接的场景。 --- 5. 代码结构 模块化与可扩展性 最后,我们来聊聊代码结构。一个高性能的服务器不仅仅依赖于语言特性,还需要良好的设计思路。Go语言特别推崇把程序分成小块儿来写,就像搭积木一样,每个功能都封装成独立的小模块或包。这样不仅修 bug 的时候方便找问题,写代码的时候也更容易看懂,以后想加新功能啥的也简单多了。 比如,假设我们要开发一个分布式任务调度系统,可以按照以下方式组织代码: go // tasks.go package task type Task struct { ID string Name string Param interface{} } func NewTask(id, name string, param interface{}) Task { return &Task{ ID: id, Name: name, Param: param, } } // scheduler.go package scheduler import "task" type Scheduler struct { tasks []task.Task } func NewScheduler() Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make([]task.Task, 0), } } func (s Scheduler) AddTask(t task.Task) { s.tasks = append(s.tasks, t) } func (s Scheduler) Run() { for _, t := range s.tasks { fmt.Printf("Executing task %s\n", t.Name) // 执行任务逻辑... } } 通过这种方式,我们将任务管理和调度逻辑分离出来,使得代码更加清晰易懂。同时,这样的设计也方便未来扩展新的功能,比如添加日志记录、监控指标等功能。 --- 6. 总结与展望 好了,到这里咱们就差不多聊完了如何用Go语言进行高性能服务器开发。说实话,写着这篇文章的时候,我脑海里突然蹦出大学时那股子钻研劲儿,感觉就像重新回到那些熬夜敲代码的日子了,整个人都热血上头!Go这门语言真的太带感了,简单到没话说,效率还超高,稳定性又好得没话说,简直就是程序员的救星啊! 不过,我也想提醒大家一句:技术再好,最终还是要服务于业务需求。不管你用啥法子、说啥话,老老实实问问自己:“这招到底管不管用?是不是真的解决问题了?”这才是真本事! 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言讨论!让我们一起继续探索Go的无限可能吧!
2025-04-23 15:46:59
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桃李春风一杯酒
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...。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API,使用 Nginx 解决代理,如下图: 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索(公开api)upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能,所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下,如下图: 在system.js 中定义课程查询方法: import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划,将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求:http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000:第一个参数为课程 id,测试时从 ES索引库找一个课程 id 0:第二个参数为课程计划 id,此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题,但是确定已经配置了跨域,请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决?重启电脑试试。 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面,点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下: 业务流程说明: 1、用户进入在线学习页面,页面请求搜索服务获取课程信息(包括课程计划信息)并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习,如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过,请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息? 出于性能的考虑,公开查询课程信息从搜索服务查询,分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中? 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch,因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库,因为课程发布后课程信息将基本不再修改,具体的业务流程如下。 1、课程发布,向课程媒资信息表写入数据。 1)根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2)根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3)将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表: CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下: package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao,向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法: public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法,并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法: ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中,测试流程如下: 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意:由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能,可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽,提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下: {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用,logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据,向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后,Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据,效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集,所以如果想两个 logstash 实例同时运行,因为每个实例都有一个.lock文件,所以不能使用同一个目录来存放数据,所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录,具体的代码如下: 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口,此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口,为了适应后续需求,service 参数定义为数组,可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程,本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址,并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库,学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入:资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构,创建学习服务工程: 导入:资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型: package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口,学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息,所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称:spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml,加入 Eureka 配置 如下: eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址,多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数,当Eureka中可以找到服务,但是服务连不上时将会重试,如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试,如果是get则可以,如果是post,put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类,在class上添加如下注解: @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口,此接口会生成代理对象,调用搜索服务: package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误!");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现,代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功,false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出,我们约定了用户中心的错误代码使用 23000,所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法,此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址: @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能: 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数,其中 课程 Id 参数必带,课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id,并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发,此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id,用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时,播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在,则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习: //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件,点击调用开始学习方法(study)。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题,在用户点击课程章节切换播放时,地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1,这样就能显示出马上学习的按钮,方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态,1:马上学习,2:立即报名、3:立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面:http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数:课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下: 1、传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id,提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问: http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的,可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id,提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放,但是点击制定章节后 url 没有发生改变,这个问题暂时还没有解决,关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ,启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件,用于测试 进入到课程管理,为课程计划选择媒资信息 发布课程,等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页,点击课程,进入到搜索门户页面 搜索课程,进入到课程详情页面 点击开始学习,进入到课程学习页面,选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块,上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时,发生了错误,我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到,在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点,重新上传文件,分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现,合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1:删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题,导致合并文件后与源文件的大小不等,导致MD5也不相同,这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除,在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小,完全是相等的 删除所有文件后重新上传,md5值还是不等,考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时,发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现,TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确,后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出,本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了,还需要花一些时间去分析一下,这里暂时就先告一段落,因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程,等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后,我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台,发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程,进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户,请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后,可以看到一些初始化时搜索的课程数据,默认是搜索第一页的数据,每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程,进入到课程详情页面,然后再点击开始学习。 点击马上学习后,会进入到该课程的在线学习页面,默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划,会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址,该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息,效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前,校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前,校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息,并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面,点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者:👦 LCyee ,全干型代码🐕 自建博客:https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得,记录认知迭代的过程,分享想法与观点。 CSDN 博客:https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍,一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等,不定期组织一起刷题、刷项目,共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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...就是不断优化服务本身部署的网络架构,以及提升网络带宽。当然,还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击: 网络架构上做好优化,采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本,并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备,进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目,缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序,要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会,主机的信息暴露给黑客,无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层,是发生在 TCP 建立握手成功之后,应用程序处理请求的时候,现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化,目的就是在网络应用层耗尽你的带宽,下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品,能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅,研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具(简称 CC)。 CC 攻击的原理,就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求,导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前,我们需要寻找加载比较慢,消耗资源比较多的网页,比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击,使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求,通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名,被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存,如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候,DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载,每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据,一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道,在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求,足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪,由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议,先建立起 HTTP 连接,设置一个较大的 Conetnt-Length,每次只发送很少的字节,让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成,这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段(不可靠,因为可以随意构造) 针对 IP + cookie,限制访问频率(由于 cookie 可以更改,IP 可以使用代理,或者肉鸡,也不可靠) 关闭服务器最大连接数等,合理配置中间件,缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码,比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时,尽量实现优化,并合理使用缓存技术,减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难,因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多,有时往往是因为程序员的失误,导致某个页面加载需要消耗大量资源,有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器(爬虫),因为大量的请求不可能是人为的,肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为,则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的,但是互联网就像森林,林子大了什么鸟都有,DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子,如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现,只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求,然后随着用户访问的增多,感染用户增多,被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利,不用惊讶,现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道,互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据,成千上万的真实 IP 地址连接过来,没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说,伪造一些热门视频的种子,发布到搜索引擎,就足以骗到许多用户和流量了,但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击,是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器,然后推送给其它需要下载相同资源的用户,这样,一个链接就发布出去。通过协议逆向,攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去,瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是,这种攻击是无法停止的,即使是攻击者自身也无法停止,攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下,DDoS 不可能防的住,就好比你的店只能容纳 50 人,黑社会有 100 人,你就换一家大店,能容纳 500 人,然后黑社会又找来了 1000 人,这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道,「道高一尺,魔高一丈,魔高一尺,道高一丈」,讲真,必要的时候就答应勒索你的人的条件吧,实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧?简直是让人恶心到吐,不吐槽了,还是继续谈干货吧,流量劫持基本分两种:DNS 劫持 和 HTTP 劫持,目的都是一样的,就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候,给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持,也叫做域名劫持,可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果你打的车是小作坊派来的,直接给你拉到小作坊去了」,DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址,以便计算机能够进一步通信,传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候,被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP,用户就被劫持到了恶意钓鱼站点,然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息,泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持,要不就是网络运营商搞的鬼,一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS,要不就是电脑中毒,被恶意篡改了路由器的 DNS 配置,基本上做为开发者或站长却是很难察觉的,除非有用户反馈,现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法,另外这类广告显示更加随机更小,一般站长除非用户投诉否则很难觉察到,就算觉察到了取证举报更难。无论如何,如果接到有 DNS 劫持的反馈,一定要做好以下几件事: 取证很重要,时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效,直接去工信部投诉,一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」,HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络,而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容,并且能够篡改内容,然后再返回给用户,从而实现劫持页面,轻则插入小广告,重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因,是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题,则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密,让劫持者无法破解篡改,这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议,可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了,后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持,赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外,其实还有很多其他的漏洞,往往也很容易被忽视,在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的,那就要格外小心了,因为很有可能你的系统越权操作漏洞,越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」,如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息,只要有 msg_id 就可以,这就是比较典型的越权漏洞,需要如下这么改进一下: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯,大概就是这个意思,如果有更严格的权限控制,那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证,并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/,./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等,完成目录跳转,读取操作系统各个目录下的敏感文件,也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理:程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符,导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号,不断向上跳转,最终停留在根 /,通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试,一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问,或者使用 Web 漏洞扫描工具检测,当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/,./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷,它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息,来对系统进一步地攻击」,通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息,比如说:可以大致了解系统的文件目录结构;可以看出系统所使用的第三方软件;也说不定会得到一个合法的用户名(因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名)。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理,定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似,就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码,然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢?基本上就是发生在服务器配置上了,服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的,这里给一个 koa 服务起的例子,正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录,好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的: |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录,你应该会在 server.js 做如下配置: const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录,可能就出大事了,比如: // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了,所有的服务器都提供了静态资源机制,所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候,一定要注意检验,不然很可能产生漏洞。 最后,希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私,注意代码安全问题,比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户,尤其是前端代码,私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点,但是归根结底还是绷住安全那根弦,对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 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。
2023-01-03 14:51:12
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Go Iris
...配置MySQL连接 config := mysql.NewConfig() config.User = "root" config.Passwd = "password" config.Net = "tcp" config.Addr = "localhost:3306" config.DBName = "testdb" // 设置锁类型 config.InterpolateParams = true config.Params = map[string]string{ "charset": "utf8mb4", "parseTime": "True", "loc": "Local", "sql_mode": "STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION", "tx_isolation": "READ-COMMITTED", // 这里设置为读提交,你可以根据需求调整 } // 创建数据库连接池 db, err := sql.Open("mysql", config.FormatDSN()) if err != nil { panic(err) } // 使用数据库连接池 app.Use(func(ctx iris.Context) { ctx.Values().Set("db", db) ctx.Next() }) // 定义路由 app.Get("/", func(ctx iris.Context) { db := ctx.Values().Get("db").(sql.DB) // 开始事务 tx, err := db.Begin() if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error starting transaction") return } defer tx.Rollback() // 执行查询 stmt, err := tx.Prepare("SELECT FROM users WHERE id = ? FOR UPDATE") if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error preparing statement") return } defer stmt.Close() var user User err = stmt.QueryRow(1).Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Email) if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error executing query") return } // 更新数据 _, err = tx.Exec("UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?", "New Name", user.ID) if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error updating data") return } // 提交事务 err = tx.Commit() if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error committing transaction") return } ctx.WriteString("Data updated successfully!") }) // 启动服务器 app.Run(iris.Addr(":8080")) } 5. 实际应用中的考虑 在实际应用中,我们需要根据具体的业务场景选择合适的锁类型。比如说,如果有好几个小伙伴得同时查看数据,又不想互相打扰,那我们就用共享锁来搞定。要是你想保证数据一致,防止同时有人乱改,那就得用排他锁了。 另外,要注意的是,过度使用锁可能会导致性能问题,因为锁会阻塞其他事务的执行。因此,在设计系统时,我们需要权衡数据一致性和性能之间的关系。 6. 结语 通过今天的讨论,希望大家对Iris框架中的数据库锁类型配置有了更深入的理解。虽然设置锁类型会让事情变得稍微复杂一点,但这样做真的能帮我们更好地应对多任务同时进行时可能出现的问题,确保系统稳稳当当的不掉链子。 最后,我想说的是,技术的学习是一个不断积累的过程。有时候,我们会觉得某些概念很难理解,但这都是正常的。只要我们保持好奇心和探索精神,总有一天会豁然开朗。希望你们能够持续学习,不断进步! 谢谢大家!
2025-02-23 16:37:04
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追梦人
MySQL
...SQL\MySQL Server 8.0\bin 2. 执行以下指令来开启MySQL服务端 mysqld --console 3. 等候MySQL服务端开启结束,可以看到类似以下显示信息 2022-01-03T02:11:00.880724Z 0 [System] [MY-010116] [Server] C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin\mysqld.exe (mysqld 8.0.29) starting as process 908 4. 开启新的指令行终端,进入MySQL的bin文件夹 cd /d C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin 5. 执行以下指令来连接到MySQL服务端 mysql -u root -p 6. 输入MySQL的root用户密码,进入MySQL指令行界面 Enter password: 7. 成功连接到MySQL服务端后,可以执行各种MySQL指令来管理数据库了 通过以上流程,就可以在Windows操作OS下成功地开启MySQL数据库,并进入MySQL指令行界面来管理数据库了。
2023-12-12 11:10:15
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数据库专家
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...ix/zabbix_server_alerter.sock": [13] Permission denied.30039:20190710:193016.879 server 30 started [preprocessing manager 1]30039:20190710:193016.879 cannot start preprocessing service: Cannot bind socket to "/var/run/zabbix/zabbix_server_preprocessing.sock": [13] Permission denied. 发现原来是Selinux没有关闭~ 关闭 SeLinux 临时关闭 setenforce 0 永久关闭 vi /etc/selinux/config 重启解决 本篇文章为转载内容。原文链接:https://datamining.blog.csdn.net/article/details/95374695。 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。
2023-04-15 23:41:26
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MySQL
...QL的最新发展动态与部署优化策略。近期,MySQL 8.0版本发布了一系列重大更新,包括性能提升、安全增强以及对JSON文档处理能力的大幅改进。MySQL官方持续优化其在Linux环境下的运行效能,用户可通过查阅官方文档学习如何根据自身服务器硬件配置和业务需求调整MySQL的配置参数以实现最佳性能。 此外,对于企业级应用而言,MySQL的高可用性和扩展性至关重要。为确保服务稳定,很多企业采用主从复制、分片集群等高级部署架构,并借助于ProxySQL等中间件进行流量管理和负载均衡。同时,Percona Server for MySQL和MariaDB作为MySQL的两大分支,也在不断推出新功能并优化性能,为用户提供更多选择。 值得一提的是,随着容器化和云原生技术的发展,MySQL在Kubernetes集群中的部署实践也日益丰富。通过Operator模式或者Helm Chart等方式,可以更便捷地在云环境中部署和管理MySQL实例,实现自动化运维和弹性伸缩。 综上所述,掌握MySQL在Linux系统上的安装路径只是基础操作之一,深入了解MySQL的最新特性、部署策略及云环境下的运维实践,将有助于广大开发者和DBA更好地构建和维护高性能、高可用的数据库服务。
2023-12-31 14:25:35
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软件工程师
MySQL
...安全需求场景,可考虑部署数据库访问代理服务,如Amazon RDS Proxy、Azure Database for MySQL Flexible Server等,它们提供了细粒度的访问控制、负载均衡及日志审计等功能,有助于提升远程访问MySQL数据库的整体安全性。 总之,在实现MySQL数据库远程访问便利性的同时,务必重视并实施严格的安全措施,以确保数据库资源不被恶意利用,有效保障企业信息资产的安全。
2023-12-17 16:15:36
63
数据库专家
MySQL
...Community Server。 (3)按照安装向导进行安装。 以上就是如何检查电脑上是否已安装MySQL的方式。如果你的电脑上没有安装MySQL,可以按照上述步骤进行安装。MySQL的安装过程比较简单,但对于初学者来说可能还是有些困难,因此还可参考MySQL官方网站上的安装教程。
2023-09-19 12:58:09
133
算法侠
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...urce: the server responded with a status of 404 () 解决方法: 在配置文件application.properties设置静态资源的访问路径 只有静态资源的访问路径为/static/时,才会处理请求spring.mvc.static-path-pattern=/static/ 重新启动后、完美解决问题 本篇文章为转载内容。原文链接:https://lebron.blog.csdn.net/article/details/117636422。 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。
2023-10-19 11:16:32
248
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Nginx
...rl http { server { listen 80; location / { proxy_pass http://localhost:8080; } } } 最后,我们可以通过运行以下命令来启动Nginx服务器: css docker build -t my-nginx . docker run -d --name my-nginx -p 80:80 my-nginx 现在,我们已经成功地使用Docker启动了一个Nginx服务器,并且可以通过访问http://localhost/来测试。 如何解决浏览器跨域问题? 为了能够在Nginx服务器上解决浏览器跨域问题,我们需要在nginx.conf文件中添加一些配置。具体来说,我们需要添加以下两个配置: javascript add_header 'Access-Control-Allow-Origin' ''; add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS'; 这两个配置的作用分别是: Access-Control-Allow-Origin:指定允许跨域请求的来源。 Access-Control-Allow-Methods:指定允许跨域请求的方法。 注意,我们在location块中添加了proxy_pass指令,这个指令的作用是转发HTTP请求到另一个服务器。嘿,伙计,这次的情况是这样的,我们把请求给“嗖”地一下转送到了localhost那个家伙的8080端口上啦。 现在,我们已经成功地在Nginx服务器上解决了浏览器跨域问题。我们可以再次访问http://localhost/来测试。 总结 总的来说,使用Docker启动Nginx服务器是一种非常简单且有效的方式来解决浏览器跨域问题。只需要几个简单的步骤,咱们就能轻松搞定Nginx服务器的配置,让它帮咱们顺顺利利解决跨域这个小麻烦。而且,这种方式还可以让我们更方便地管理和扩展我们的应用程序。如果你还没有尝试过使用Docker和Nginx,那么我强烈建议你去试试看!
2023-11-18 17:50:15
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断桥残雪_t
Apache Solr
...onse from server”这类问题时,深入理解Solr的工作原理及常规故障排查手段至关重要。实际上,随着企业数据量的不断增长和技术环境的快速迭代,搜索服务稳定性与性能优化的需求愈发突出。近期,Apache Solr 8.x版本针对服务器响应异常等问题进行了多项改进和优化,例如增强了对分布式索引查询错误的反馈机制,使得用户能够更准确地定位问题源头。 此外,在实际运维过程中,结合使用监控工具如Zabbix、Prometheus等实时监测网络状况、服务器资源利用率以及Solr集群状态,也能有效预防此类问题的发生。同时,社区论坛如Stack Overflow上的讨论和案例分享,为企业用户提供了丰富的实战经验参考。 值得注意的是,随着云原生技术的发展,Solr on Kubernetes的部署模式逐渐普及,这种模式下,容器化和微服务化的特性可能会引入新的“Unexpected response from server”场景,比如Pod重启、网络插件配置不当时可能导致的问题。因此,熟悉Kubernetes平台的运维知识,并将其与Solr的管理相结合,成为现代IT团队解决此类问题的新课题。 综上所述,面对“Unexpected response from server”的挑战,我们不仅需要深入了解Apache Solr本身,还需紧跟技术发展潮流,结合先进的运维理念与工具,才能确保搜索引擎服务始终高效稳定运行。
2023-03-03 09:22:15
350
半夏微凉-t
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
dig @dns_server domain_name MX
- 查询指定DNS服务器上某域名的邮件交换记录(MX记录)。
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