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Hadoop
...系统,是Hadoop框架的核心组件之一,用于存储大规模数据集。它将一个大文件分割成多个小块,并将这些小块分散存储在不同服务器上,确保即使部分服务器发生故障,数据也不会丢失,同时支持并行处理数据。 网络延迟 , 指数据在网络中传输所需的时间间隔,通常以毫秒为单位衡量。在HDFS环境中,若数据节点分布于地理位置相距较远的数据中心,则数据传输过程中会出现较大的网络延迟,进而导致读取速度下降。文章提到可以通过检查代码执行时间和优化副本策略来诊断是否存在网络延迟问题。 数据本地性 , 指的是数据被请求时,其所在的存储节点与发起请求的客户端之间的距离关系。理想状态下,数据应尽可能存储在靠近客户端的位置,以减少跨节点的数据传输开销。文章中提到可以通过调整副本策略来改善数据本地性,例如设置dfs.replication参数,使文件副本更集中于特定节点,从而提高读取效率。
2025-05-04 16:24:39
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月影清风
Netty
...动的Java网络应用框架,简直是程序员的福音。话说回来,再厉害的工具也不是全能的啊,在那种超高并发、必须稳如老狗的场景里,总免不了会出点幺蛾子。今天咱们就来聊聊Netty是如何帮我们实现故障恢复的。 说到故障恢复,其实很多人可能会觉得这是个很玄乎的事情。但其实,Netty在这方面做得相当出色。它的设计思路非常人性化,既考虑了性能,也兼顾了稳定性。咱们可以从以下几个方面入手,看看它是怎么做到的。 --- 二、为什么需要故障恢复? 首先,咱们得明白一个问题:为什么我们需要故障恢复?在现实世界中,网络环境复杂多变,服务器宕机、网络抖动、数据丢失等情况随时随地可能发生。如果我们的程序没有应对这些问题的能力,那后果简直不堪设想! 想象一下,你正在做一个在线支付系统,用户刚输入完支付信息,结果服务器突然挂了,这笔交易失败了。哎呀,这要是让用户碰上了,那可真是抓狂了!所以啊,咱们得想点办法,给系统加点“容错”的本事,不然出了问题用户可就懵圈了。说白了,故障恢复不就是干这个的嘛,就是为了不让小问题变成大麻烦! Netty在这方面做得非常到位。它有一套挺管用的招数,就算网络突然“捣乱”或者出问题了,也能尽量把损失降到最低,然后赶紧恢复到正常状态,一点儿都不耽误事儿。接下来,咱们就一步步拆解这些机制。 --- 三、Netty的故障恢复机制 3.1 异常处理与重试机制 首先,咱们来看看Netty最基础的故障恢复手段:异常处理与重试机制。 Netty提供了一种优雅的方式来处理异常。好比说呗,当客户端和服务器之间的连接突然“闹别扭”了,Netty就会立刻反应过来,自动给我们发个提醒,就像是“叮咚!出问题啦!”这样,咱们就能赶紧去处理这个小麻烦了。具体代码如下: java // 定义一个ChannelFutureListener,用于监听连接状态 ChannelFuture future = channel.connect(remoteAddress); future.addListener((ChannelFutureListener) futureListen -> { if (!futureListen.isSuccess()) { System.out.println("连接失败,尝试重新连接..."); // 这里可以加入重试逻辑 scheduleRetry(); } }); 在这段代码中,我们通过addListener为连接操作添加了一个监听器。如果连接失败,我们会打印一条日志并调用scheduleRetry()方法。这个办法啊,特别适合用来搞那种简单的重试操作,比如说隔一会儿就再试试重新连上啥的,挺实用的! 当然啦,实际项目中可能需要更复杂的重试策略,比如指数退避算法。不过Netty已经为我们提供了足够的灵活性,剩下的就是根据需求去实现啦! --- 3.2 零拷贝技术与内存管理 接下来,咱们聊聊另一个关键点:零拷贝技术与内存管理。 在高并发场景下,频繁的数据传输会导致内存占用飙升,进而引发GC(垃圾回收)风暴。Netty通过零拷贝技术很好地解决了这个问题。简单说呢,零拷贝技术就像是给数据开了一条“直达通道”,不用再把数据倒来倒去地复制一遍,就能让它直接从这儿跑到那儿。 举个例子,假设我们要将文件内容发送给远程客户端,传统的做法是先将文件读取到内存中,然后再逐字节写入Socket输出流。这样不仅效率低下,还会浪费大量内存资源。Netty 这家伙可聪明了,它能用 FileRegion 类直接把文件塞进 Socket 通道里,这样就省得在内存里来回倒腾数据啦,效率蹭蹭往上涨! java // 使用FileRegion发送文件 FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("data.txt")); FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileInputStream.getChannel(), 0, fileSize); channel.writeAndFlush(region); 在这段代码中,我们利用DefaultFileRegion将文件内容直接传递给了Netty的通道,大大提升了传输效率。 --- 3.3 长连接复用与心跳检测 第三个重要的机制是长连接复用与心跳检测。 在高并发环境下,频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊,Netty这个家伙超级聪明,它能让一个TCP连接反复用,不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥,不用每次说完一句话就挂断重拨,直接接着聊就行啦,省心又省资源! 与此同时,为了防止连接因为长时间闲置而失效,Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧,就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息,就为了确认你们的联系没断就行啦! java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里,我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能,并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来,即使网络出现短暂中断,Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中,数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的,那老是去处理这些小碎数据,就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区(Buffer)解决了这个问题。 例如,我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”,不仅能够灵活地伸缩大小,还能轻松应对各种编码需求,简直是程序员手里的瑞士军刀! java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中,我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区,然后将接收到的数据写入其中。接着,我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率,还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了,朋友们,今天的分享就到这里啦!通过上面的内容,相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理,还是能让数据传输更高效的零拷贝技术,又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数,Netty可真是个实力派选手啊! 不过,技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀,但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊,我超级期待能看到更多的小伙伴,在Netty的基础上大展身手,把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱,简直就像给它装了个“智慧大脑”一样! 最后,我想说的是,技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验,在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦! 祝大家都能写出又快又稳的代码,一起迈向技术巅峰吧!😎
2025-03-19 16:22:40
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红尘漫步
Mahout
...据流提供高性能处理的框架。哎呀,兄弟!把这两样技术给整到一块儿用,那效果简直不要太棒!不仅能快速消化那些源源不断的数据洪流,还能帮咱们做出超明智的决定,简直就是开挂的存在嘛!本文旨在探索Mahout与Spark Streaming如何协同工作,为实时流数据分析提供强大的解决方案。 2. Mahout概述 Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库,旨在利用分布式计算资源来加速大规模数据集上的算法执行。哎呀,这个家伙可真厉害!它能用上各种各样的机器学习魔法,比如说分门别类的技巧(就是咱们说的分类)、把相似的东西归到一块儿的本事(聚类)还有能给咱们推荐超棒东西的神奇技能(推荐系统)。而且,它最擅长的就是对付那些海量的数据,就像大鱼吃小鱼一样,毫不费力就能搞定!通过Mahout,我们可以构建复杂的模型来挖掘数据中的模式和关系,从而驱动业务决策。 3. Spark Streaming简介 Apache Spark Streaming是Spark生态系统的一部分,专为实时数据流处理设计。哎呀,这个玩意儿简直就是程序员们的超级神器!它能让咱这些码农兄弟们轻松搞定那些超快速、高效率的实时应用,你懂的,就是那种分秒必争、数据飞速流转的那种。想象一下,一秒钟能处理几千条数据,那感觉简直不要太爽啊!就像是在玩转数据的魔法世界,每一次点击都是对速度与精准的极致追求。这不就是我们程序员的梦想吗?在数据的海洋里自由翱翔,每一刻都在创造奇迹!Spark Streaming的精髓就像个魔术师,能把连续不断的水流(数据流)变换成小段的小溪(微批次)。这小溪再通过Spark这个强大的分布式计算平台,就像是在魔法森林里跑的水车,一边转一边把水(数据)处理得干干净净。这样一来,咱们就能在实时中捕捉到信息的脉动,做出快速反应,既高效又灵活! 4. Mahout与Spark Streaming的集成 为了将Mahout的机器学习能力与Spark Streaming的实时处理能力结合起来,我们需要创建一个流水线,使得Mahout可以在实时数据流上执行分析任务。这可以通过以下步骤实现: - 数据接入:首先,我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream(Data Stream)对象来完成,该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext,时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练:然后,我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如,假设我们想要进行用户行为的聚类分析,可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出:最后,我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置,如日志文件或数据库,以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成,我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台,不仅能够实时处理大量数据,还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀,这个融合啊,就像是给数据分析插上了翅膀,能即刻飞到你眼前,又准确得不得了!这样一来,咱们做决定的时候,心里那根弦就更紧了,因为有它在身后撑腰,决策那可是又稳又准,妥妥的!哎呀,随着科技车轮滚滚向前,咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档,未来肯定会越来越默契,联手为我们做决策时,用上实时数据这个大宝贝,提供更牛逼哄哄的武器和方法!想象一下,就像你用一把锋利的剑,能更快更准地砍下胜利的果实,这俩家伙在数据战场上,就是那把超级厉害的宝剑,让你的决策快人一步,精准无比! --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合,旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀,当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候,咱们得根据手头的实际情况,比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子,来灵活地调整策略,让一切都能无缝对接,发挥出最大的效用。就像是做菜,得看食材的新鲜度,再搭配合适的调料,才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以,别死板地照搬方案,得因地制宜,因材施教,这样才能确保我们的工作既高效又有效。
2024-09-06 16:26:39
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月影清风
Docker
...布推出了一款新的插件框架,旨在帮助开发者更轻松地扩展Docker的功能。这一举措无疑将进一步降低容器化的使用门槛,使得更多非技术人员也能快速上手。 与此同时,国内也涌现出一批优秀的开源项目,这些项目不仅填补了国内市场空白,还在某些方面实现了技术创新。例如,某知名互联网企业在上个月开源了一套基于Kubernetes的自动化运维工具,该工具能够显著提升多集群环境下资源调度的效率,受到了广泛好评。这表明,随着国内对开源文化的重视程度不断提高,越来越多的企业愿意开放自己的技术成果,推动整个行业的进步。 此外,针对服务器管理工具的安全性问题,行业专家提醒广大用户需格外注意。最近发生的一起数据泄露事件再次敲响警钟,提示我们在享受便利的同时,必须加强对数据保护措施的关注。建议定期更新软件版本,及时修补已知漏洞,并采用强密码策略,确保系统的安全性。 总之,随着技术的演进,服务器管理工具正变得越来越智能化、便捷化。但与此同时,我们也应保持警惕,合理评估风险,确保技术应用始终处于可控范围内。未来,相信会有更多创新性的解决方案出现,为我们的工作带来更大的价值。
2025-04-16 16:05:13
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月影清风_
Sqoop
...vice(DMS)和Google Cloud Data Transfer Service等服务,允许用户在不同的云平台之间无缝迁移数据,同时提供自动化的监控和故障恢复机制。这种云原生解决方案大幅降低了传统本地部署工具的复杂度,使得中小企业也能轻松实现大规模数据迁移。 值得注意的是,数据隐私法规的变化对数据迁移工具提出了更高的合规要求。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和美国加州的《消费者隐私法》(CCPA)等法律框架,都对企业如何收集、存储和传输个人数据作出了严格规定。因此,企业在选用数据迁移工具时,不仅要考虑技术层面的兼容性和稳定性,还需要确保工具符合最新的法律法规,以避免潜在的法律风险。 在未来,随着人工智能和机器学习技术的进步,数据迁移工具将进一步智能化。例如,利用AI算法预测数据迁移过程中可能出现的问题,并提前采取措施优化流程,将成为行业发展的新方向。同时,开源社区的持续贡献也将推动工具的创新,为企业提供更多低成本、高效率的解决方案。总之,数据迁移领域的技术创新正在加速演进,为企业的数据管理带来了前所未有的机遇和挑战。
2025-03-22 15:39:31
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风中飘零
Hadoop
..., 一个开源的大数据框架,主要用于存储和处理海量数据。它能够将数据分散到多个服务器上进行并行处理,从而有效解决传统数据库在面对大规模数据时遇到的性能瓶颈问题。Hadoop的架构包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型,使得它能够在廉价的商业硬件上构建可扩展性强的数据处理平台。 跨访问控制协议迁移 , 指在不同操作系统或存储环境中,将文件从一种访问控制协议迁移到另一种访问控制协议的过程,同时保持原有的访问控制设置不变。例如,从基于Linux的ACL(访问控制列表)系统迁移到Windows的NTFS权限系统。这项技术对于确保数据在不同平台之间迁移时的安全性和一致性至关重要,尤其是在企业拥有多种操作系统和存储环境的情况下。 分布式文件系统(HDFS) , Hadoop的核心组件之一,用于存储大量数据的分布式文件系统。HDFS将数据分割成小块存储在不同的节点上,这样即使某个节点出现故障,也不会影响整个系统的正常运行。这种分布式存储方式不仅提高了系统的可靠性和容错能力,还支持高效的并发读写操作,非常适合处理大规模的数据集。
2025-04-29 15:54:59
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风轻云淡
Redis
...渐兴起,如Seata框架便试图从更高层次解决跨服务一致性问题。相比传统的分布式锁,这种方案减少了对单一存储引擎的依赖,同时提高了系统的容错能力。然而,它也带来了额外的学习成本和技术复杂度。因此,企业在选择技术方案时,应综合考虑团队技术水平、项目规模以及预算等因素。 此外,随着云原生理念深入人心,越来越多的企业开始采用Kubernetes等容器编排平台来管理分布式应用。在这种背景下,分布式锁的实现方式也迎来了新机遇。例如,可以通过CRD(Custom Resource Definition)自定义资源,将锁的状态信息存储于Etcd等分布式存储系统中,从而实现更灵活、更高效的锁管理。这类创新实践不仅提升了系统的可用性,也为开发者提供了更大的自由度。 总而言之,分布式锁作为分布式系统中的基石技术,其重要性不容忽视。无论是从技术选型还是架构设计的角度出发,我们都应保持敏锐的洞察力,紧跟行业趋势,不断优化现有方案,以适应快速变化的市场需求。
2025-04-22 16:00:29
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寂静森林
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...取与存储,分布式爬虫框架(如Scrapy)以及云存储解决方案(如阿里云OSS、AWS S3)的应用也成为现代爬虫工程的重要组成部分。 总而言之,在探索网络爬虫技术深度的同时,务必关注行业动态,紧跟法规政策走向,并在实践中不断提升道德和技术双重素养,确保网络爬虫项目的合规、高效运行。
2023-06-12 10:26:04
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...含部分总结) mongodb 子文档排序_猫鼬101:基础知识,子文档和人口简介 特征工程 计算方法Gauss-Jordan消去法求线性方程组的解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2 带你入门nodejs第一天——node基础语法及使用 python3数据结构_Python3-数据结构 debezium-connect-oracle使用 相关数值分析多种算法代码 android iphone treeview,Android之IphoneTreeView带组指示器的ExpandableListView效果 nginx rewrite功能使用 3-3 OneHot编码 JavaWeb:shiro入门小案例 MySQL的定义、操作、控制、查询语言的用法 MongoDB入门学习(三):MongoDB的增删查改 赋值、浅复制和深复制解析 以及get/set应用 他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座 Jordan 标准型定理 列主元的Gauss-Jordan消元法-python实现 Jordan 块的几何 若尔当型(The Jordan form) 第七章 其他神经网络类型 解决迁移系统后无法配置启用WindowsRE环境的问题 宝塔面板迁移系统盘/www到数据盘/home 使用vmware vconverter从物理机迁移系统到虚拟机P2V 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62695120/article/details/124510157。 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。
2023-03-08 20:01:49
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...作中。 同时,在前端框架领域,除了Vue之外,React Hooks的useState和useEffect也从另一个角度实现了数据响应式,它们通过函数组件状态管理和副作用钩子机制,间接实现了对数据变化的监听。读者可以对比研究两种不同的响应式实现方式,理解它们各自的优势与应用场景。 最近,一些前沿的JavaScript库如MobX、RxJS等也在响应式编程上做出了新的探索,通过更高级的抽象和流处理思想,将响应式理念扩展到了异步编程和大规模应用架构层面。深入学习这些库的设计原理和实践案例,有助于我们拓宽视野,更好地适应未来JavaScript生态的发展趋势。 综上所述,无论是紧跟最新的JavaScript语言特性发展动态,还是深入探究各类前端框架的响应式实现原理,都有助于我们提升代码质量和开发效率,为构建高性能、易于维护的现代Web应用奠定坚实基础。
2023-01-11 12:37:47
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...处理、Mybatis框架的运用以及Excel数据操作等技术要点后,我们发现随着软件工程实践的发展与进步,这些基础技术正不断得到优化和升级。例如,在判空方面,Java 14引入了Optional类的改进,使得开发者能够以更简洁安全的方式处理潜在的空值异常;而在数据库操作层面,Spring Framework近期发布的版本中对Mybatis整合支持进行了增强,简化了配置并提升了性能表现。 针对Excel处理工具EasyExcel,阿里巴巴团队持续对其进行迭代更新,新增了如模板导出、大数据量分块读写等功能,进一步满足企业级应用对数据导入导出高效稳定的需求。此外,随着云原生和微服务架构的普及,JSON作为跨语言的数据交换格式,其解析库如Fastjson也积极跟进,强化安全性的同时提升解析速度。 对于IDEA这类集成开发环境,JetBrains官方及社区开发者们也在不断丰富和完善各种插件的功能,如Lombok插件已兼容至最新Java版本,提供更多便捷的注解生成方式,并且有更多新颖实用的插件(如SonarLint for IntelliJ)帮助开发者遵循编码规范、提高代码质量。 总之,紧跟时代步伐,关注技术动态,通过阅读最新的博客文章、官方文档或参与开发者论坛讨论,能让我们更好地理解和掌握上述技术工具的最新进展,从而在实际项目开发中更加游刃有余。
2023-05-26 23:30:52
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...at speed" goto :EOF ) if %1 == static ( call :static_ip ) else if %1 == dhcp ( call :dhcp_ip ) else if %1 == speed ( call :nic_speed ) goto :EOF :: get interface name, use the following command :: getmac /V /FO LIST :static_ip set name="Ethernet" set ip=192.168.0.100 set mask=255.255.255.0 :: gwmetric=1 echo "setting static ip address..." netsh interface ipv4 set address %name% static %ip% %mask% none 1 :: netsh interface ipv4 set dns %name% static 114.114.114.114 :: netsh interface ipv4 add dns %name% 8.8.8.8 goto :EOF :dhcp_ip set name="Ethernet" echo "setting dhcp..." netsh interface ipv4 set address %name% dhcp netsh interface ipv4 set dns %name% dhcp goto :EOF :nic_speed wmic NIC where NetEnabled=true get Name, Speed 3.2 DNS查询流程 1) 现有的DNS缓存 ipconfig /displaydns 2) 查询hosts文件 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 3) 请求发往DNS服务器 ipconfig /all 3.3 firewall appwiz.cpl msconfig wf.msc Inbound Rules and Outbound Rules Enable 4 File and Printer Sharing (Echo Request - ICMPv4-Out) netsh advfirewall firewall add rule name="UDP ports" protocol=UDP dir=in localport=8080 action=allow https://github.com/DynamoRIO/drmemory/wiki/Downloads 3.4 Multicast - Windows组播client需要使用setsockopt()设置IP_ADD_MEMBERSHIP(加入指定的组播组)才能接收组播server发送的数据。 - 组播MAC地址是指第一个字节的最低位是1的MAC地址。 - 组播MAC地址的前3个字节固定为01:00:5e,后3个字节使用组播IP的后23位。例如239.192.255.251的MAC地址为01:00:5e:40:ff:fb。 - Windows 10 Wireshark要抓取SOME/IP组播报文,需要使用SocketTool工具监听239.192.255.251:30490,然后Wireshark才会显示组播报文,否则不显示(Windows netmon不需要任何设置,就可以抓到全部报文)。 netsh interface ip show joins Win 10 PowerShell: Get-NetAdapter | Format-List -Property ifAlias,PromiscuousMode In Linux, map IP addr to multicast MAC is function ip_eth_mc_map(), kernel eventually calls driver ndo_set_rx_mode() to set multicast MAC to NIC RX MAC filter table. 3.5 NAT 查看当前机器的NAT端口代理表: netsh interface portproxy show all 1) 第三方软件PortTunnel。 2) ICS(Internet Connection Sharing)是NAT的简化版。 3) showcase: USB Reverse Tethering 3.6 route命令用法 route [-f] [-p] [command [destination] [mask netmask] [gateway] [metric metric] [if interface]] route print ::增加一条到192.168.0.10/24网络的路由,网关是192.168.0.1,最后一个if参数是数字,可以使用route print查询,类似于Android的NetId。 route add 192.168.0.0 mask 255.255.255.0 192.168.0.1 metric 1 if 11 ::删除192.168.0.10这条路由 route delete 192.168.0.0 3.7 VLAN PowerShell Get-NetAdapter PowerShell Set-NetAdapterAdvancedProperty -Name \"Ethernet 3\" -DisplayName \"VLAN ID\" -DisplayValue 24 PowerShell Reset-NetAdapterAdvancedProperty -Name \"Ethernet 3\" -DisplayName \"VLAN ID\" 3.8 WiFi AP 1) get password netsh wlan show profiles netsh wlan show profiles name="FAST_ABCD" key=clear 2) enable Soft AP netsh wlan show drivers ::netsh wlan set hostednetwork mode=allow netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=myWIFI key=12345678 netsh wlan start hostednetwork ::netsh wlan stop hostednetwork 3.9 Malicious software Task Manager Find process name, open file location, remove xxx.exe, rename empty xxx.txt to xxx.exe 4 Office 4.1 Excel Insert Symbol More Symbols Wingdings 2 4.2 Outlook 4.2.1 邮箱清理 点击 自己的邮件名字 Data File Properties(数据文件属性) Folder Size(文件夹大小) Server Data(服务器数据) 从左下角“导航选项”中切换到“日历” View(视图) Change View(更改视图) List(列表) 删除“日历”中过期的项目。 Calendar (Left Bottom) - View (Change View to Calendar) - Choose Menu Month 4.2.2 TCAM filter rule Home - ... - Rules - Create Rule (Manage Rules & Alerts) - Title 4.3 Powerpoint画图 插入 - > 形状 Insert - > Shapes 4.4 Word 升级目录 [References][Update Table] 5 Sprax EA 5.1 Basic Design - Toolbox Message/Argument/Return Value Publish - Save - Save to Clipboard 5.2 Advanced Copy/Paste - Copy to Clipboard - Full Structure for Duplication Copy/Paste - Paste Package from Clipboard 6 USB Win7 CMD: wmic path Win32_PnPSignedDriver | find "Android" wmic path Win32_PnPSignedDriver | find "USB" :: similar to Linux lsusb wmic path Win32_USBControllerDevice get Dependent 7 Abbreviations CAB: Capacity Approval Board NPcap: Nmap Packet Capture wmic: Windows Management Instrumentation Command-line 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zoosenpin/article/details/118596813。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-10 16:27:10
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...的性能表现。 此外,Google公司近期发布的关于Bloom Filter的新研究成果,揭示了一种新型布隆过滤器变体——Counting Bloom Filter with Carry Sketches(CBCS),能够在保持较低错误率的同时,更精准地统计大规模数据集中元素出现的次数,为解决海量数据判重问题提供了新的解决方案。 同时,针对分布式环境下数据存储与计算的需求,Hadoop生态系统的组件如HDFS和YARN也在持续演进中,以适应实时流处理、机器学习等新兴应用场景。而诸如Kafka、Flink等流处理框架的兴起,也为海量数据的实时分析提供了强大支持。 不仅如此,学术界对于Trie树、Bitmap等数据结构的研究也在不断深入,结合新型硬件如SSD、GPU等进行并行优化,使得这些经典数据结构在现代海量数据处理场景下焕发新生。未来,随着量子计算和边缘计算等前沿技术的发展,海量数据处理的方法将更加丰富多元,效率也将有质的飞跃。 综上所述,海量数据处理技术正以前所未有的速度发展和完善,从理论研究到工程实践,各类创新技术和解决方案层出不穷,为大数据时代的数据价值挖掘奠定了坚实基础。广大读者可以通过关注最新的科研成果、行业报告和技术博客,深入了解这一领域的发展趋势和应用案例,以便更好地应对和解决实际工作中的海量数据挑战。
2024-03-01 12:40:17
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Spark
...。但即使是这么优秀的框架,有时候也会让我们头疼不已。 分布式缓存是Spark的一个重要特性,它的核心目标是减少重复计算,提升任务执行效率。简单来说,就是把一些频繁使用的数据放到内存里,供多个任务共享。听起来是不是很美好?但实际上,我在实际开发过程中遇到了不少麻烦。 比如有一次,我正在做一个数据分析项目,需要多次对同一份数据进行操作。我寻思着,这不就是常规操作嘛,直接用Spark的分布式缓存功能得了,这样岂不是能省掉好多重复加载的麻烦?嘿,事情是这样的——我辛辛苦苦搞完了任务,满怀期待地提交上去,结果发现这运行速度简直让人无语,不仅没达到预期的飞快效果,反而比啥缓存都不用的时候还慢!当时我就蒙圈了,心里直嘀咕:“卧槽,这是什么神仙操作?”没办法,只能硬着头皮一点点去查问题,最后才慢慢搞清楚了分布式缓存里到底藏着啥猫腻。 二、深入分析 为什么缓存反而变慢? 经过一番折腾,我发现问题出在以下几个方面: 2.1 数据量太大导致内存不足 首先,大家要明白一点,Spark的分布式缓存本质上是将数据存储在集群节点的内存中。要是数据量太大,超出了单个节点能装下的内存容量,那就会把多余的数据写到磁盘上,这个过程叫“磁盘溢写”。但这样一来,任务的速度就会被拖慢,变得特别磨叽。 举个例子吧,假设你有一份1GB大小的数据集,而你的集群节点只有512MB的可用内存。你要是想把这份数据缓存起来,Spark会自己挑个序列化的方式给数据“打包”,顺便还能压一压体积。不过呢,就算是这样,还是有可能会出现溢写这种烦人的情况,挡都挡不住。唉,真是没想到啊,本来想靠着缓存省事儿提速呢,结果这操作反倒因为磁盘老是读写(频繁I/O)变得更卡了,简直跟开反向加速器似的! 解决办法也很简单——要么增加节点的内存配置,要么减少需要缓存的数据规模。当然,这需要根据实际情况权衡利弊。 2.2 序列化方式的选择不当 另一个容易被忽视的问题是序列化方式的选择。Spark提供了多种序列化机制,包括JavaSerializer、KryoSerializer等。不同的序列化方式会影响数据的大小以及读取效率。 我曾经试过直接使用默认的JavaSerializer,结果发现性能非常差。后来改用了KryoSerializer之后,才明显感觉到速度有所提升。话说回来啊,用 KryoSerializer 的时候可别忘了先给所有要序列化的类都注册好,不然程序很可能就“翻车”报错啦! java import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; public class MyRegistrator implements KryoRegistrator { @Override public void registerClasses(Kryo kryo) { kryo.register(MyClass.class); // 注册其他需要序列化的类... } } 然后在SparkConf中设置: java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator"); 2.3 缓存时机的选择失误 还有一个关键点在于缓存的时机。有些人一启动任务就赶紧给数据加上.cache(),觉得这样数据就能一直乖乖待在内存里,不用再费劲去读了。但实际上,这种做法并不总是最优解。 比如,在某些情况下,数据可能只会在特定阶段被频繁访问,而在其他阶段则很少用到。要是你提前把这部分数据缓存了,不光白白占用了宝贵的内存空间,搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢! 因此,合理规划缓存策略非常重要。比如说,在某个任务快开始了,你再随手调用一下.cache()这个方法,这样就能保证数据乖乖地待在内存里,别到时候卡壳啦! 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存? 接下来,我想分享几个具体的案例,帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1:简单的词频统计 假设我们有一个文本文件,里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率,我们可以先将文件内容缓存起来,然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中,.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次,并且可以被后续的操作共享。其实嘛,要是没用缓存的话,每次你调用flatMap或者map的时候,都得重新去原始数据里翻一遍,这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的,纯属给自己找麻烦啊! 案例2:多步骤处理流程 有时候,一个任务可能会涉及到多个阶段的处理,比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下,合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步:将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步:缓存中间结果 words.cache() 第三步:统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里,我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法,目的是为了保留中间结果,方便后续步骤复用。要是不这么干啊,那每走一步都得把上一步的算一遍,想想就费劲,效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论,相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升,但也并非万能药。其实啊,要想把它用得溜、用得爽,就得先搞懂它是怎么工作的,再根据具体的情况去灵活调整。不然的话,它的那些本事可就都浪费啦! 未来,随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进,相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿,咱们做开发的嘛,就得有颗永远好奇的心!就跟追剧似的,新技术一出就得赶紧瞅两眼,说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦,多学点东西总没错,说不定哪天就能整出个大招儿来! 最后,感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流!让我们一起努力,共同进步吧!
2025-05-02 15:46:14
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素颜如水
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2023-01-19 08:12:45
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...增强了与更多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch以及MXNet的兼容性,并且支持更多的硬件后端,包括GPU、CPU、ASIC和FPGA等。 此外,随着AI技术在边缘计算领域的快速发展,TVM在边缘设备上的应用也越来越受到关注。一项最新研究显示,通过TVM进行模型压缩和量化,能够在保持模型精度的同时,显著减少推理时延,有效提升了诸如自动驾驶、无人机监控等场景中边缘设备的实时处理能力。 对于希望深入了解TVM内部工作原理和技术细节的读者,推荐查阅其官方文档和论文《TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning》。该论文详细阐述了TVM的设计理念和关键技术,为开发者提供了理论基础和实践指导。同时,积极参与TVM社区的讨论和贡献,也是提升自己在深度学习编译器领域技能的重要途径。不少开发人员分享了他们在使用TVM过程中优化模型性能、解决实际问题的经验心得,这些内容均可在GitHub项目页面及相关的技术论坛中找到,值得深入研读和参考。
2023-12-12 20:04:26
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...~/.bash_logout(临时清除,重启缓存的话还在)echo "" > ~/.bash_history(永久删除)history是查你使用过的命令 2.终端自动注销: 1.闲置600秒后自动注销 闲置600秒后自动注销:[root@hehe ~]vim .bash_profile 进入配置文件export TMOUT=600 全局声明超过60秒闲置后自动注销终端[root@hehe ~] source .bash_profile [root@hehe ~] echo $TMOUT[root@hehe ~] export TMOUT=600 如果不在配置文件输入这条命令,那么是对当前用户生效[root@hehe ~]vim .bash_profile export TMOUT=600 注释掉这条命令,就不会自动注销了 四.PAM安全认证 1.su的命令的安全隐患 1.,默认情况下,任何用户都允许使用su命令,有机会反复尝试其他用户(如root) 的登录密码,带来安全风险; 2.为了加强su命令的使用控制,可借助于PAM认证模块,只允许极个别用户使用su命令进行切换。 2.什么是PAM 1.PAM(Pluggable Authentication Modules)可插拔式认证模块 2.是一种高效而且灵活便利的用户级别的认证方式; 3.也是当前Linux服务器普遍使用的认证方式。 4.PAM提供了对所有服务进行认证的中央机制,适用于login,远程登陆,su等应用 5.系统管理员通过PAM配置文件来制定不同的应用程序的不同认证策略 3.PAM认证原理 1.PAM认证一般遵循的顺序: Service (服务) --> PAM (配置文件) --> pam_.so;, 2.PAM认证首先要确定哪一项应用服务,然后加载相应的PAM的配置文件(位于/etc/pam.d下),最后调用认 模块(位于/lib64/security/下)进行安全认证。 3.用户访问服务器的时候,服务器的某一个服务程序把用户的请求发送到PAM模块进行认证。不同的应用程序所对应的PAM模块也是不同的。 4.如果想查看某个程序是否支持PAM认证,可以用ls命令进行查看/etc/pam.d/。 ls /etc/pam.d/ | grep su 5.PAM的配置文件中的每一行都是一个独立的认证过程,它们按从上往下的顺序依次由PAM模块调用。 4.PAM安全认证流程 控制类型也称做Control Flags,用于PAM验证类型的返回结果 用户1 用户2 用户3 用户4 auth required 模块1 pass fail pass pass auth sufficient 模块2 pass pass fail pass auth required 模块3 pass pass pass fail 结果 pass fail pass pass 4 五.限制使用su命令的用户(pam-wheel认证模块) 1.su命令概述: 通过su命令可以非常方便切换到另一个用户,但前提条件是必须知道用户登录密码。对于生产环境中的Linux服务器,每多一个人知道特权密码,安全风险就多一分。于是就多了一种折中的办法,使用sudo命令提升执行权限,不过需要由管理员预先进行授权, 指定用户使用某些命令: 2. su命令的用途以及用法: 用途:以其他用户身份(如root)执行授权命令用法:sudo 授权命令 3.配置su的授权(加入wheel组)(pam_wheel认证模块:): 进入授权命令:1.visudo 或者 vim /etc/sudoers语法格式:1.用户 主机名=命令程序列表2.用户 主机名=(用户)命令程序列表-l:列出用户在主机上可用的和被禁止的命令;一般配置好/etc/sudoers后,要用这个命令来查看和测试是不是配置正确的;-v:验证用户的时间戳;如果用户运行sudo后,输入用户的密码后,在短时间内可以不用输入口令来直接进行sudo操作;用-v可以跟踪最新的时间戳;-u:指定以以某个用户执行特定操作;-k:删除时间戳,下一个sudo命令要求用求提供密码; 1.首先创建3个组 2.vim /etc/pam.d/su把第六行注释去掉保存退出 1. 以上两行是默认状态(即开启第一行,注释第二行),这种状态下是允许所有用户间使用su命令进行切换的 2.两行都注释也是运行所有用户都能使用su命令,但root下使用su切换到其他普通用户需要输入密码: 3.如果第–行不注释,则root 使用su切换普通用户就不需要输入密码( pam_ rootok. so模块的主要作用是使uid为0的用户,即root用户能够直接通过认证而不用输入密码。) 4.如果开启第二行,表示只有root用户和wheel1组内的用户才可以使用su命令。 5.如果注释第一行,开启第二行,表示只有whee1组内的用户才能使用su命令,root用户也被禁用su命令。 3.将liunan加入到wheel之后,hehe就有了使用su命令的权限 4.使用pam_wheel认证后,没有在wheel里的用户都不能再用su 5.whoami命令确定当前用户是谁 4.配置/etc/sudoers文件(授权用户较多的时候使用): visudo单个授权visudo 或者 vim /etc/sudoers记录格式:user MACHINE=COMMANDS可以使用通配符“ ”号任意值和“ !”号进行取反操作。%组名代表一整个组权限生效后,输入密码后5分钟可以不用重新输入密码。例如:visudo命令下user kiro=(root)NOPASSWD:/usr/sbin/useradd,PASSWD:/usr/sbin/usermod代表 kiro主机里的user用户,可以无密码使用useradd命令,有密码使用usermod/etc/sudoers多个授权Host_Alias MYHOST= localhost 主机别名:主机名、IP、网络地址、其他主机别名!取反Host_Alias MAILSVRS=smtp,pop(主机名)User_Alias MYUSER = kiro,user1,lisi 用户别名:包含用户、用户组(%组名(使用引导))、还可以包含其他其他已经用户的别名User_Alias OPERATORS=zhangsan,tom,lisi(需要授权的用户)Cmnd_Alias MYCMD = /sbin/,/usr/bin/passwd 命令路劲、目录(此目录内的所有命令)、其他事先定义过的命令别名Cmnd_Alias PKGTOOLS=/bin/rpm,/usr/bin/yum(授权)MYUSER MYHOST = NOPASSWD : MYCMDDS 授权格式sudo -l 查询目前sudo操作查看sudo操作记录需启用Defaults logfile配置默认日志文件: /var/log/sudosudo -l 查看当前用户获得哪些sudo授权(启动日志文件后,sudo操作过程才会被记录) 1.首先用visudo 或者 vim /etc/sudoers进入,输入需要授权的命令 2.切换到taojian用户,因为设置了它不能使用创建用户的命令所以无法创建 六.开关机安全控制 1.调整BIOS引导设置 1.将第一引导设备设为当前系统所在硬盘2.禁止从其他设备(光盘、U盘、网络)引导系统3.将安全级别设为setup,并设置管理员密码 2.GRUB限制 1.使用grub2-mkpasswd-pbkdf2生成密钥2.修改/etclgrub.d/00_header文件中,添加密码记录3.生成新的grub.cfg配置文件 方法一: 通常情况下在系统开机进入GRUB菜单时,按e键可以查看并修改GRUB引导参数,这对服务器是一个极大的威胁。可以为GRUB菜单设置一个密码,只有提供正确的密码才被允许修改引导参数。grub2-mkpasswd-pbkdf2 根据提示设置GRUB菜单的密码PBKDF2 hash of your password is grub.pbkd..... 省略部分内容为经过加密生成的密码字符串cp /boot/grub2/grub.cfg /boot/grub2/grub.cfg.bak 8cp /etc/grub.d/00_header /etc/grub.d/00_header.bak 9vim /etc/grub.d/00_headercat << EOFset superusers="root" 设置用户名为rootpassword_pbkdf2 root grub.pbkd2..... 设置密码,省略部分内容为经过加密生成的密码字符串EOF16grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 生成新的grub.cfg文件重启系统进入GRUB菜单时,按e键将需要输入账号密码才能修改引导参数。 方法二: 1.一步到位2.grub2-setpassword 七.终端以及登录控制 1.限制root只在安全终端登录 安全终端配置文件在 /etc/securetty 2..禁止普通用户登录 1.建立/etc/nologin文件 2.删除nologin文件或重启后即恢复正常 vim /etc/securetty在端口前加号拒绝访问touch /etc/nologin 禁止普通用户登录rm -rf /etc/nologin 取消禁止 八.系统弱口令检测 1.JOHN the Ripper,简称为JR 1.一款密码分析工具,支持字典式的暴力破解2.通过对shadow文件的口令分析,可以检测密码强度3.官网网站:http://www.openwall.com/john/ 2.安装弱口令账号 1.获得Linux/Unix服务器的shadow文件2.执行john程序,讲shadow文件作为参数 3.密码文件的暴力破解 1.准备好密码字典文件,默认为password.lst2.执行john程序,结合--wordlist=字典文件 九.网络端口扫描 1.NMAP 1.—款强大的网络扫描、安全检测工具,支持ping扫描,多端口检测等多种技术。2.官方网站: http://nmap.orgl3.CentOS 7.3光盘中安装包,nmap-6.40-7.el7.x86_64.rpm 2.格式 NMAP [扫描类型] [选项] <扫描目标....> 安装NMAP软件包rpm -qa | grep nmapyum install -y nmapnmap命令常用的选项和扫描类型-p:指定扫描的端口。-n:禁用反向DNS 解析 (以加快扫描速度)。-sS:TCP的SYN扫描(半开扫描),只向目标发出SYN数据包,如果收到SYN/ACK响应包就认为目标端口正在监听,并立即断开连接;否则认为目标端口并未开放。-sT:TCP连接扫描,这是完整的TCP扫描方式(默认扫描类型),用来建立一个TCP连接,如果成功则认为目标端口正在监听服务,否则认为目标端口并未开放。-sF:TCP的FIN扫描,开放的端口会忽略这种数据包,关闭的端口会回应RST数据包。许多防火墙只对SYN数据包进行简单过滤,而忽略了其他形式的TCP attack 包。这种类型的扫描可间接检测防火墙的健壮性。-sU:UDP扫描,探测目标主机提供哪些UDP服务,UDP扫描的速度会比较慢。-sP:ICMP扫描,类似于ping检测,快速判断目标主机是否存活,不做其他扫描。-P0:跳过ping检测,这种方式认为所有的目标主机是存活的,当对方不响应ICMP请求时,使用这种方式可以避免因无法 ping通而放弃扫描。 总结: 1.账号基本安全措施:系统账号处理、密码安全控制、命令历史清理、自动注销 2.用户切换与提权(su、sudo) 3.开关机安全控制(BIOS引导设置、禁止Ctrl+Alt+Del快捷键、GRUB菜单设置密码) 4.终端控制 5.弱口令检测——John the Ripper 6.端口扫描——namp 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_67474417/article/details/123982900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-07 23:37:44
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... 是个开源的作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔(或天)来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系,还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业,还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件(在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池,以及更多)配置 Quartz,但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数;例如,在使用 WebSphere 应用服务器时,由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类,目前主要有三种技术(或者说有三种产品): Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行,但不能在指定时间运行。一般用的较少,这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz,这是一个功能比较强大的的调度器,可以让你的程序在指定时间执行,也可以按照某一个频度执行,配置起来稍显复杂,稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task,可以将它看成一个轻量级的Quartz,而且使用起来比Quartz简单许多,稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲,可以分为两类: 作业类需要继承自特定的作业类基类,如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类,不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式,因为这样所以的类都是普通类,不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分,这里主要是针对作业使用的触发器,主要有以下两种: 每隔指定时间则触发一次,在Quartz中对应的触发器为:org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次,在Quartz中对应的调度器为:org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注:并非每种任务都可以使用这两种触发器,如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种,作业类继承自特定的基类:org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步:定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后,经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步:spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明:org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性,jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类,jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 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="job1" /> <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="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 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。 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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...处不在。比如Django框架内Model类的设计就大量运用了特殊方法,如__str__用于模型对象的字符串表示,__getattr__、__setattr__等用于属性管理,以及save()方法背后的__init__、__new__等构造逻辑。这些都充分体现了Python特殊方法在构建复杂系统时的重要性。 不仅如此,对于面向对象设计原则的理解,诸如封装、多态和继承,也能够在特殊方法的使用上得到生动体现。以重载比较操作符为例,通过实现__eq__、__lt__等方法,开发者能够根据业务需求为自定义类赋予灵活而精准的比较逻辑,从而实现更符合领域特性的行为表现。 总之,Python特殊方法不仅提供了丰富的扩展能力,还在不同场景下展现了其强大的灵活性和实用性。无论是跟进最新的Python语言特性更新,还是深入研究经典开源项目源码,或是解决实际编程问题,理解并熟练运用特殊方法都是提升Python编程水平的关键所在。
2023-04-19 14:30:42
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...Ratio:1, bgOpacity:0.5, bgColor:'white', addClass:'jcrop-light' }, function () { api = this; api.setSelect([130, 65, 130 + 350, 65 + 285]); api.setOptions({ bgFade:true }); api.ui.selection.addClass('jcrop-selection'); var bounds = this.getBounds(); boundx = bounds[0]; boundy = bounds[1]; jcrop_api = this; }); function updatePreview(c) { if (parseInt(c.w) > 0) { var rx = 80 / c.w; var ry = 80 / c.h; $('preview1').css({ width:Math.round(rx boundx) + 'px', height:Math.round(ry boundy) + 'px', marginLeft:'-' + Math.round(rx c.x) + 'px', marginTop:'-' + Math.round(ry c.y) + 'px' }); } jQuery('x').val(c.x); jQuery('y').val(c.y); jQuery('x2').val(c.x2); jQuery('y2').val(c.y2); jQuery('w').val(c.w); jQuery('h').val(c.h); } } if (msg.code == 204) { $("uploadMsg").html(msg.msg); } }catch (e){ $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); } } }); }); //服务器端处理代码 String tempSavePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片零时保存路径 String tempShowPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //用户保存的头像路径 if(tempSavePath.equals("/img")) { tempSavePath=sc.getRealPath("/")+tempSavePath; } Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("上传头像失败!"); String type = request.getParameter("type"); if (!Strings.isNullOrEmpty(type) && type.equals("first")) { request.setCharacterEncoding("utf-8"); DiskFileItemFactory factory = new DiskFileItemFactory(); ServletFileUpload servletFileUpload = new ServletFileUpload(factory); try { List items = servletFileUpload.parseRequest(request); Iterator iterator = items.iterator(); while (iterator.hasNext()) { FileItem item = (FileItem) iterator.next(); if (!item.isFormField()) { { File tempFile = new File(item.getName()); File saveTemp = new File(tempSavePath+"/tempImg/"); String getItemName=tempFile.getName(); String fileName = UUID.randomUUID()+"." +getItemName.substring(getItemName.lastIndexOf(".") + 1, getItemName.length()); File saveDir = new File(tempSavePath+"/tempImg/", fileName); //如果目录不存在,创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后,可以看到照片和照片的预览效果。看图: 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步:编辑和保存头像 选中图中的区域,保存头像,就完成头像的修改。 修改之后的效果入下: 修改之后的头像(因为传了一张动态图片,得到的跟上图有些不同) 实现细节: 首先用了一个js控件:Jcrop,有兴趣的屌丝可以去搜一下,然后,利用上传之后的图片和之前的选定区域,完成了一个截图,保存为用户的头像。 连接层的js: $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码: String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志,更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题: 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射,把图片放到了跟程序不同的路径中,每次存储图片都是存到图片路径中,客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题: 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M,当上传的资源超过1M,服务器自动报错413,通过异常处理,可以在客户端得到正确的提示信息。 4,总结优点和不足。 关于修改头像,这么做下来确实达到了目的,用户可以从容的修改头像,性能也还可以。但是,上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的,等待的时间比较久,改进的方向是使用flash控件来限制,使用flash来上传,也不会出现弹出层,这样比较大众化,更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-18 10:58:17
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...5.1.1 前台总体框架 22 5.1.2 商城首页 22 5.1.3 产品详情页 23 5.1.4 评价 23 5.2 后台部分 24 5.2.1 后台主页 24 5.2.2 后台评价管理 25 5.2.3 商品管理 25 5.2.4 商品修改 26 5.2.5 分类管理 26 5.2.6 订单管理 27 5.2.7 腕表购物车管理 27 6系统测试 28 6.1系统测试的意义 28 6.2性能测试 29 6.3测试分析 29 总 结 30 致 谢 31 参考文献 31 3系统分析 3.1 可行性分析 腕表交易系统主要目标是实现网上展示腕表交易系统信息,购买腕表产品。在确定了目标后,我们从以下四方面对能否实现本系统目标进行可行性分析。 3.1.1 技术可行性 腕表交易系统主要采用Java技术,基于B/S结构,MYSQL数据库,主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点,而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。腕表交易系统的开发技术具有很高可行性,且开发人员掌握了一定的开发技术,所以系统的开发具有可行性。 3.1.2 操作可行性 腕表交易系统的登录界面简单易于操作,采用常见的界面窗口来登录界面,通过电脑进行访问操作,会员只要平时使用过电脑都能进行访问操作。此系统的开发采用PHP语言开发,基于B/S结构,这些开发环境使系统更加完善。本系统具有易操作、易管理、交互性好的特点,在操作上是非常简单的。因此本系统可以进行开发。 3.1.3 经济可行性 腕表交易系统是基于B/S模式,采用MYSQL数据库储存数据,所要求的硬件和软件环境,市场上都很容易购买,程序开发主要是管理系统的开发和维护。所以程序在开发人力、财力上要求不高,而且此系统不是很复杂,开发周期短,在经济方面具有较高的可行性。 3.1.4 法律可行性 此腕表交易系统是自己设计的管理系统,具有很大的实际意义。开发环境软件和使用的数据库都是开源代码,因此对这个系统进行开发与普通的系统软件设计存在很大不同,没有侵权等问题,在法律上完全具有可行性。 综上所述,腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性,开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能: 1)前台部分由用户使用,主要包括用户注册,腕表购物车管理,订单管理,个人资料管理,留言板管理 2)后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的,常用的数据库管理系统有MYSQL,SQL,Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统,建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项: 用户:用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言:主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品:商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单:订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员:管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告:公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下: 图9 功能模块设计图 从图中可以看出,网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分,前台部分由用户使用,主要包括用户注册,生成订单,腕表购物车管理,查看腕表购物车,查看留言,订购产品,订单查询和发布留言7个模块;本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; 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2023-03-21 18:24:50
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...级开发、Spring框架等领域有着不可或缺的地位。例如,Spring通过注解驱动的编程模型(Annotation-based programming model),开发者可以便捷地实现依赖注入、事务管理等功能。 近期,随着JDK17的发布,Java社区对注解的关注度进一步提升。在新版本中,尽管注解的基本使用方式没有变化,但对模块化系统(JPMS)的支持使得注解在模块间的交互和权限控制上有了新的应用场景。同时,社区也在探索更高效的注解处理机制,以减少反射带来的性能开销,例如Project Lombok项目就尝试通过注解处理器自动生成代码,从而避免运行时反射。 此外,Google在今年初宣布了Jetpack Compose的稳定版,这是一种声明式UI构建工具,同样大量运用了注解技术来简化界面组件的创建与维护。这意味着注解在Android领域的应用将进一步深化,帮助开发者提高生产力并优化代码结构。 综上所述,无论是在传统的Java SE领域还是在新兴的Android开发中,注解的重要性都在不断提升,并且随着技术的发展,注解的应用场景将会更加丰富多元,成为现代编程语言不可忽视的关键特性之一。对于开发者来说,持续关注注解相关的最新研究进展和技术实践,将有助于提高自身编码效率和程序设计质量。
2023-03-28 22:30:35
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nohup command &
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