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[Linux SSH 密钥对生成故障排查 ]的搜索结果
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Go-Spring
...题了。这下,无论是小故障还是大难题,都能被咱们轻松搞定,是不是感觉整个程序都活灵活现起来了呢? 示例代码: go package main import ( "fmt" "net/http" "os" ) func main() { http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { if err := processRequest(r); err != nil { writeError(err) } }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { fmt.Println("Server start error:", err) os.Exit(1) } } func processRequest(req http.Request) error { // 示例错误处理 return errors.New("Request processing failed") } func writeError(err error) { // 日志记录错误 log.Error(err) } 在这个例子中,我们定义了一个简单的HTTP服务器,其中包含了错误处理逻辑。如果在处理请求时遇到错误,processRequest函数会返回一个error对象。哎呀,兄弟!这事儿得这么干:首先,咱们得动用 writeError 这个功能,把出错的提示给记到日记本里头去。要是服务器启动的时候遇到啥问题,那咱们就别藏着掖着,直接把错误的信息给大伙儿瞧一瞧,这样大家也好知道哪儿出了岔子,好及时修修补补。 2. 日志记录的最佳实践 日志记录是监控系统健康状况、追踪错误来源以及优化应用性能的关键手段。哎呀,你懂的,GoSpring这个家伙可厉害了!它能跟好多不同的日志工具玩得转,比如那个基础的log,还有那个火辣辣的zap。想象一下,就像是你有好多不同口味的冰淇淋可以选择,无论是奶油味、巧克力味还是草莓味,GoSpring都能给你完美的体验。而且,它还能让你自己来调调口味,比如你想让日志多一些颜色、或者想让它在特定的时候特别响亮,GoSpring都能满足你,真的超贴心的! 示例代码: go package main import ( "log" "os" "go.uber.org/zap" ) func main() { // 初始化日志器 sugarLogger := zap.NewExample().Sugar() defer sugarLogger.Sync() http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { sugarLogger.Info("Processing request", zap.String("method", r.Method), zap.String("path", r.URL.Path)) }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { sugarLogger.Fatal("Server start error", zap.Error(err)) } } 在这个例子中,我们使用了go.uber.org/zap库来初始化日志器。咱们用个俏皮点的糖糖(Sugar())功能做了一个小版的日志记录工具,这样就能更轻松地往里面塞进各种日志信息了。就像是给日记本添上了便利贴,想记录啥就直接贴上去,简单又快捷!当服务器启动失败时,日志器会自动记录错误信息并结束程序执行。 3. 结合错误处理与日志记录的最佳实践 在实际应用中,错误处理和日志记录通常是紧密相连的。正确的错误处理策略应该包括: - 异常捕获:确保捕获所有潜在的错误,并适当处理或记录它们。 - 上下文信息:在日志中包含足够的上下文信息,帮助快速定位问题根源。 - 日志级别:根据错误的严重程度选择合适的日志级别(如INFO、ERROR)。 - 错误重试:对于可以重试的操作,实现重试机制,并在日志中记录重试尝试。 示例代码: go package main import ( "context" "math/rand" "time" "go.uber.org/zap" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5time.Second) defer cancel() for i := 0; i < 10; i++ { err := makeNetworkCall(ctx) if err != nil { zap.Sugar().Errorf("Network call %d failed: %s", i, err) } else { zap.Sugar().Infof("Network call %d succeeded", i) } time.Sleep(1 time.Second) } } func makeNetworkCall(ctx context.Context) error { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) time.Millisecond) return fmt.Errorf("network call failed after %d ms", rand.Intn(10)) } 在这个例子中,我们展示了如何在一个循环中处理网络调用,同时利用context来控制调用的超时时间。在每次调用失败时,我们记录详细的错误信息和调用次数。这种做法有助于在出现问题时快速响应和诊断。 结论 通过上述实践,我们可以看到GoSpring如何通过结构化错误处理和日志记录来提升应用的健壮性和维护性。哎呀,兄弟!如果咱们能好好执行这些招数,那可真是大有裨益啊!不仅能大大缩短遇到问题时,咱们得花多少时间去修复,还能省下一大笔银子呢!更棒的是,还能让咱们团队里的小伙伴们,心往一处想,劲往一处使,互相理解,配合得天衣无缝。这感觉,就像是大家在一块儿打游戏,每个人都有自己的角色,但又都为了一个共同的目标而努力,多带劲啊!哎呀,你知道吗?当咱们的应用越做越大,用GoSpring的那些工具和好方法,简直就是如虎添翼啊!这样咱就能打造出一个既稳如泰山又快如闪电,还特别容易打理的系统。想象一下,就像给你的小花园施肥浇水,让每一朵花都长得茁壮又美丽,是不是感觉棒极了?所以啊,别小看了这些工具和最佳实践,它们可是你建大事业的得力助手!
2024-07-31 16:06:44
278
月下独酌
Apache Lucene
...编写一段简单的代码来生成一个 TokenStream,并观察如何处理可能出现的 EOFException。 java import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; import java.io.IOException; public class TokenStreamDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建 RAMDirectory 实例 Directory directory = new RAMDirectory(); // 初始化 IndexWriterConfig IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 创建 IndexWriter 并初始化索引 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档至索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是一个测试文档,用于演示 Lucene 的 TokenStream 功能。", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); writer.addDocument(doc); // 关闭 IndexWriter writer.close(); // 创建 IndexReader IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); // 使用 IndexSearcher 查找文档 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 获取 TokenStream 对象 org.apache.lucene.search.IndexSearcher.SearchContext context = searcher.createSearchContext(); org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer analyzer = new org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer(Version.LATEST); org.apache.lucene.analysis.TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", context.reader().getTermVector(0, 0).getPayload().toString()); // 检查是否有异常抛出 while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.println("Token: " + tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class).toString()); } // 关闭 TokenStream 和 IndexReader tokenStream.end(); reader.close(); } } 在这段代码中,我们首先创建了一个 RAMDirectory,并使用它来构建一个索引。接着,我们添加了一个包含测试文本的文档到索引中。之后,我们创建了 IndexSearcher 来搜索文档,并使用 StandardAnalyzer 来创建 TokenStream。在循环中,我们逐个输出令牌,直到遇到 EOFException,这通常意味着已经到达了文本的末尾。 第二部分:深入分析 EOFException 的原因与解决策略 在实际应用中,EOFException 通常意味着 TokenStream 已经到达了文本的结尾,这可能是由于以下原因: - 文本过短:如果输入的文本长度不足以产生足够的令牌,TokenStream 可能会过早地报告结束。 - 解析问题:在复杂的文本结构下,解析器可能未能正确地分割文本,导致部分文本未被识别为有效的令牌。 为了应对这种情况,我们可以采取以下策略: - 增加文本长度:确保输入的文本足够长,以生成多个令牌。 - 优化解析器配置:根据特定的应用场景调整分析器的配置,例如使用不同的分词器(如 CJKAnalyzer)来适应不同语言的需求。 - 错误处理机制:在代码中加入适当的错误处理逻辑,以便在遇到 EOFException 时进行相应的处理,例如记录日志、提示用户重新输入更长的文本等。 结语:拥抱挑战,驾驭全文检索 面对 org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream 这样的挑战,我们的目标不仅仅是解决问题,更是通过这样的经历深化对 Lucene 工作原理的理解。哎呀,你猜怎么着?咱们在敲代码、调参数的过程中,不仅技术越来越溜,还能在处理那些乱七八糟的数据时,感觉自己就像个数据处理的小能手,得心应手的呢!就像是在厨房里,熟练地翻炒各种食材,做出来的菜品色香味俱全,让人赞不绝口。编程也是一样,每一次的实践和调试,都是在给我们的技能加料,让我们的作品越来越美味,越来越有营养!嘿!兄弟,听好了,每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff,咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱,掌控技术的大棒,让用户体验到最棒、最快的搜索服务,让每一次敲击键盘都能带来惊喜! --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现,还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨,旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。
2024-07-25 00:52:37
393
青山绿水
Hadoop
...上,当某台服务器发生故障时,数据仍可以从其他服务器获取,从而避免数据丢失。这种分布式存储方式不仅提高了系统的容错能力,还便于实现负载均衡。 伪分布式模式 , 这是一种特殊的Hadoop运行模式,允许用户在一个物理机器上模拟完整的Hadoop集群环境。在这种模式下,所有的Hadoop服务都在同一台机器上运行,但它们彼此独立,就像在真实的分布式环境中一样。这种方式非常适合初学者和小型项目,因为它不需要额外的硬件成本就能体验Hadoop的各项功能。通过伪分布式模式,用户可以练习文件上传、下载、查看副本分布等基本操作,为后续在真实集群环境中部署和管理Hadoop打下坚实的基础。此外,由于只需要一台机器即可完成配置,因此调试和解决问题也变得更加方便快捷。 副本策略 , HDFS中的一个重要概念,指的是如何决定文件数据块副本的存放位置。默认的副本策略考虑到了网络拓扑结构,旨在优化数据访问性能和系统稳定性。通常情况下,第一个副本会存放在与客户端最接近的节点上,这样可以减少网络延迟;第二个副本则会放到另一个机架上,以增加数据的容灾能力;第三个副本通常会放在同一个机架内的其他节点上,以便在本机架内实现快速恢复。这种策略有助于平衡数据冗余带来的存储开销与读取效率之间的关系。当然,用户也可以根据实际需求自定义副本策略,比如指定所有副本都位于同一机架内,或者按照特定规则分配副本位置,从而满足不同的业务场景需求。
2025-03-26 16:15:40
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冬日暖阳
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...这种特性在编译阶段会生成更为精确的符号引用,有助于增强类型安全性和提升性能。 同时,随着JIT即时编译器的发展,如GraalVM项目,其先进的动态编译技术能更高效地将字节码转换为机器码,使得Java应用程序执行效率大幅提升。对于Class文件内部结构的理解,有助于我们更好地利用这些新特性和工具进行优化配置。 此外,随着微服务、容器化和云原生架构的普及,Class文件在服务启动速度和资源占用上的优化也显得尤为重要。例如,通过提前解析和验证Class文件以减少运行时开销,或者采用Ahead-of-Time(AOT)编译技术将部分Class文件直接编译成本地代码,从而提升系统启动速度和降低内存使用。 另外,对于安全领域,深入理解Class文件结构有助于分析恶意字节码攻击手段,以及如何通过虚拟机层面的安全防护措施来避免有害类文件的加载执行。例如,最新的Java版本不断强化类加载验证机制,防止非法或恶意篡改的Class文件危害系统安全。 综上所述,随着Java技术栈的持续演进,Class文件这一基础而又关键的概念,在实际开发和运维过程中仍具有极高的研究价值和实战意义,值得开发者们密切关注和深入探索。
2024-01-09 17:46:36
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...系统时间和硬件时间 Linux在默认情况下,系统时间和硬件时间并不会自动同步。而是以异步的方式运行,互不干扰。其中硬件时间的运行,是靠Bios电池来维持,而系统时间,是用CPU 时钟来维持的。 在系统开机的时候,会自动从Bios中取得硬件时间,设置为系统时间。 1.1 date命令 用来查看和设置系统时间 date 查看系统当前时间sudo date -s "2023-03-18 11:16:10" 修改系统时间为 "xxxx-xx-xx xx:xx:xx"===============================================================================nvidia@nvidia-desktop:~$ dateВт мар 18 11:16:27 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo date -s "2023-03-18 11:16:10"[sudo] password for nvidia:Вт мар 18 11:16:10 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$ 硬件时间的设置,可以用hwclock 1.2 hwclock 命令 查看当前硬件时间 注意:hwclock 所有命令需要使用root 权限 nvidia@nvidia-desktop:~$ hwclockhwclock: Cannot access the Hardware Clock via any known method.hwclock: Use the --debug option to see the details of our search for an access method.nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo hwclock2023-03-21 11:18:49.607690+0800nvidia@nvidia-desktop:~$ 将系统时间同步到硬件时间 hwclock -w 将硬件时间同步到系统时间 hwclock -s 二、不同机器间时间同步 为了避免主机时间因为长期运作下所导致的时间偏差,进行时间同步(synchronize)的工作是非常必要的。Linux系统下,一般使用ntp服务器来同步不同机器的时间。一台机器,可以同时是ntp服务器和ntp客户机。 2.1 ntpdate命令实现 ntpdate 安装: yum install ntpdate -y Centos系统======================================sudo apt install ntpdate Ubuntu系统 时间同步 sudo ntpdate -u cn.pool.ntp.org18 Mar 18:25:22 ntpdate[18673]: adjust time server 84.16.73.33 offset 0.015941 sec 使用ntpdate 只是强制将系统时间设置为ntp服务器时间,如果cpu tick有问题,时间还是会不准。所以,一般配合cron命令,来进行定期同步设置。比如,在crontab中添加: sudo crontab -e0 12 /usr/sbin/ntpdate 192.168.10.110 上述命令的意思是:每天的12点整,从192.168.10.110 ntp服务器同步一次时间(前提是 192.168.10.110有ntp服务)。 2.2 Ntp客户端代码实现 本质上还是创建socket连接去获取ntp服务的时间与本地时间比较,不一致修改本机时间即可。 NtpClient.h //// Created by lwang on 2023-03-18.//ifndef NTP_CLIENT_Hdefine NTP_CLIENT_Hinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <string.h>include <time.h>include <iostream>include <unistd.h>include <sys/select.h>include <sys/time.h>include <sys/socket.h>include <arpa/inet.h>include <netdb.h>include <errno.h>include <endian.h>include <map>include <string>include <mutex>using namespace std;define NTP_LI 0define NTP_VERSION_NUM 3define NTP_MODE_CLIENT 3define NTP_MODE_SERVER 4define NTP_STRATUM 0define NTP_POLL 4define NTP_PRECISION -6define NTP_MIN_LEN 48define NTP_SERVER_PORT 123define NTP_SERVER_ADDR "119.28.183.184"define TIMEOUT 2define BUFSIZE 1500define JAN_1970 0x83aa7e80define NTP_CONV_FRAC32(x) (uint64_t)((x) ((uint64_t)1 << 32))define NTP_REVE_FRAC32(x) ((double)((double)(x) / ((uint64_t)1 << 32)))define NTP_CONV_FRAC16(x) (uint32_t)((x) ((uint32_t)1 << 16))define NTP_REVE_FRAC16(x) ((double)((double)(x) / ((uint32_t)1 << 16)))define USEC2FRAC(x) ((uint32_t)NTP_CONV_FRAC32((x) / 1000000.0))define FRAC2USEC(x) ((uint32_t)NTP_REVE_FRAC32((x)1000000.0))define NTP_LFIXED2DOUBLE(x) ((double)(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->intpart) - JAN_1970 + FRAC2USEC(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->fracpart)) / 1000000.0))struct s_fixedpt{uint16_t intpart;uint16_t fracpart;};struct l_fixedpt{uint32_t intpart;uint32_t fracpart;};struct ntphdr{if __BYTE_ORDER == __BID_ENDIANunsigned int ntp_li : 2;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_mode : 3;endifif __BYTE_ORDER == __LITTLE_ENDIANunsigned int ntp_mode : 3;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_li : 2;endifuint8_t ntp_stratum;uint8_t ntp_poll;int8_t ntp_precision;struct s_fixedpt ntp_rtdelay;struct s_fixedpt ntp_rtdispersion;uint32_t ntp_refid;struct l_fixedpt ntp_refts;struct l_fixedpt ntp_orits;struct l_fixedpt ntp_recvts;struct l_fixedpt ntp_transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程,个人觉得老师讲得不错, 分享给大家:[Linux,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis, fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker, TCP/IP,协程,DPDK等技术内容,点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 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。
2023-03-01 12:56:47
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...一篇我们使用逆向工程生成了所需要的bean.dao和对应的mapper.xml文件,并且修改好了我们需要的数据库查询方法. 现在我们来测试一下DAO层,在test包下新建一个MapperTest.j ... 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_35666639/article/details/118169985。 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。
2023-07-16 11:42:34
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Netty
... Netty如何实现故障恢复? 一、背景与初衷 嘿,各位搞技术的小伙伴们!今天咱们聊聊一个超级重要的东西——Netty。如果你正在做网络编程或者分布式系统开发,那一定绕不开它。Netty作为一个高性能、异步事件驱动的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
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...在循环中的每一步都会生成一个新的层,因此许多新的层会被创建。 docker exec <running-container-id> docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。 docker inspect <container-id> or <image-id> docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。 docker save <image-id> docker save命令会创建一个镜像的压缩文件,这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同,这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。 docker export <container-id> docker export命令创建一个tar文件,并且移除了元数据和不必要的层,将多个层整合成了一个层,只保存了当前统一视角看到的内容(译者注:expoxt后 的容器再import到Docker中,通过docker images –tree命令只能看到一个镜像;而save后的镜像则不同,它能够看到这个镜像的历史镜像)。 docker history <image-id> docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。 参考: http://www.cnblogs.com/bethal/p/5942369.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 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。
2023-11-26 15:47:20
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....sk_buff 是Linux 内核中一个重要的数据结构, 是用来进行数据包排队操作的 , 默认值为 168/ int dev_addon; / 表示在数据结构 sk_buff 中用于网络接口上信息的字节数. 如果是 -1( 默认值 ),那么 Libnids 会根据不同的网络接口进行修正 / void (syslog) (); / 是一个函数指针 , 默认值为nids_syslog() 函数 . 在 syslog函数中可以检测入侵攻击 , 如网络扫描攻击 , 也可以检测一些异常情况, 如无效 TCP 标记 / int syslog_level; / 表示日志等级 , 默认值是LOG_ALERT/ int scan_num_hosts; / 表示一个哈西表的大小 ,( 此哈西表用来存储端口扫描信息) 表示 Libnids 将要检测的同时扫描的端口数据 . 如果其值为 0,Libnids将不提供端口扫描功能 . 默认值 256/ int scan_delay; / 表示在扫描检测中 , 俩端口扫描的间隔时间, 以毫秒来计算 , 缺省值为 3000/ int scan_num_ports; / 表示相同源地址必须扫描的 TCP 端口数目 , 默认值为10/ void (no_mem) (char ); / 是一个函数指针 , 当Libnids 发生内存溢出时被调用/ int (ip_filter) (); / 是一个函数指针 , 此函数可以用来分析IP 数据包 , 当有 IP 数据包到达时 , 此函数就被调用. 如果此函数返回非零值 , 此数据包就被处理 ;如果返回零 , 此 IP 数据包就被丢弃. 默认值为 nids_ip_filter 函数 , 总是返回 1./ char pcap_filter; / 表示过滤规则 , 即Libpcap 的过滤规则 , 默认值为 NULL,表示捕获所有数据包 . 可以在此设置过滤规则 , 只捕获感兴趣的开发包/ int promisc; / 表示网卡模式 , 如果是非零, 就把此网卡设置为混杂模式 ; 否则 , 设为非混杂模式 . 默认值为1/ int one_loop_less; / 初始值为 0/ int pcap_timeout; / 表示捕获数据返回的时间 , 以毫秒计算. 实际上它表示的就是 Libpcap 函数中的 pcap_open_live函数的 timeout 参数 , 默认值 1024/ }; / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 对 Libnids 初始化, 这是所有设计基于 Libnids 的程序最开始调用的函数 . 它的主要内容包括打开网络接口 , 打开文件 , 编译过滤规则 , 判断网络链路层类型, 进行必要的初始化工作 / int nids_init (void); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个能够检测所有 IP 数据包的回调函数, 包括 IP 碎片 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet,int len) a_packet 表示接收的IP 数据包 len 表示接收的数据包长度 此回调函数可以检测所有的IP 数据包 , 包括 IP 碎片 / void nids_register_ip_frag (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个回调函数 , 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet) a_packet 表示接收的IP 数据包 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 , 并在此函数中对捕获数到的 IP数据包进行分析 . / void nids_register_ip (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个 TCP 连接的回调函数. 回调函数的类型定义如下 : void tcp_callback(struct tcp_stream ns,void param) ns 表示一个TCP 连接的所有信息 , param 表示要传递的参数信息 , 可以指向一个 TCP连接的私有数据 此回调函数接收的TCP 数据存放在 half_stream 的缓存中 , 应该马上取出来 ,一旦此回调函数返回 , 此数据缓存中存储的数据就不存在 了 .half_stream 成员 offset描述了被丢弃的数据字节数 . 如果不想马上取出来 , 而是等到存储一定数量的数据之后再取出来, 那么可 以使用函数nids_discard(struct tcp_stream ns, int num_bytes)来处理 . 这样回调函数返回时 ,Libnids 将丢弃缓存数据之前 的 num_bytes 字节的数据 .如果不调用 nids_discard()函数 , 那么缓存数据的字节应该为 count_new 字节 . 一般情况下, 缓存中的数据 应该是count-offset 字节 / void nids_register_tcp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个分析 UDP 协议的回调函数, 回调函数的类型定义如下 : void udp_callback(struct tuple4 addr,char buf,int len,struct ip iph) addr 表示地址端口信息buf 表示 UDP 协议负载的数据内容 len表是 UDP 负载数据的长度 iph 表示一个IP 数据包 , 包括 IP 首部 ,UDP 首部以及UDP 负载内容 / void nids_register_udp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 表示一个 TCP 连接 功 能 : 终止 TCP 连接 . 它实际上是调用 Libnet的函数进行构造数据包 , 然后发送出去 / void nids_killtcp (struct tcp_stream ); / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 一个 TCP 连接 参数 2 个数 功 能 : 丢弃参数 2 字节 TCP 数据 , 用于存储更多的数据 / void nids_discard (struct tcp_stream , int); / 返回值 : 无 参 数 : 无 功 能 : 运行 Libnids, 进入循环捕获数据包状态. 它实际上是调用 Libpcap 函数 pcap_loop()来循环捕获数据包 / void nids_run (void); / 返回值 : 调用成功返回文件描述符 ,失败返回 -1 参 数 : 无 功 能 : 获得文件描述符号 / int nids_getfd (void); / 返回值 : 调用成功返回个数 ,失败返回负数 参 数 : 表示捕获数据包的个数 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_dispatch() / int nids_dispatch (int); / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_next() / int nids_next (void); extern struct nids_prm nids_params; /libnids.c定以了一个全部变量 , 其定义和初始值在 nids_params/ extern char nids_warnings[]; extern char nids_errbuf[]; extern struct pcap_pkthdr nids_last_pcap_header; struct nids_chksum_ctl { / 描述的是计算校验和 , 用于决定是否计算校验和/ u_int netaddr; / 表示地址 / u_int mask; / 表示掩码 / u_int action; / 表示动作 , 如果是NIDS_DO_CHKSUM, 表示计算校验和; 如果是 NIDS_DONT_CHKSUM, 表示不计算校验和 / u_int reserved; / 保留未用 / }; / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 表示 nids_chksum_ctl 列表 参数 2 表示列表中的个数 功 能 : 决定是否计算校验和 . 它是根据数据结构nids_chksum_ctl 中的action 进行决定的 , 如果所要计算的对象不在列表中 , 则必须都要计算校验和 / extern void nids_register_chksum_ctl(struct nids_chksum_ctl , int); endif / _NIDS_NIDS_H / 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/xieqb/article/details/7681968。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-08 17:36:31
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Mahout
...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
Sqoop
...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
ElasticSearch
...机:某个节点由于硬件故障或者网络问题离线了。 - 磁盘空间不足:如果某个节点的磁盘满了,ElasticSearch会自动将其标记为不可用。 - 配置错误:比如分配给节点的资源不够,导致其无法启动。 对于我来说,问题出在第二个点上——磁盘空间不足。我当时为了省钱,给服务器分配的空间少得可怜,结果没多久就发现磁盘直接爆满,把自己都吓了一跳!于是ElasticSearch很生气,直接把该节点踢出了集群。 --- 3. 解决方案一 扩容磁盘空间 既然问题找到了,那就动手解决吧!首先,我决定先扩展磁盘容量。这一步其实很简单,只要登录服务器,增加磁盘大小就行。具体步骤如下: bash 查看当前磁盘状态 df -h 扩展磁盘(假设你已经购买了额外的存储) sudo growpart /dev/xvda 1 sudo resize2fs /dev/xvda1 完成后记得重启ElasticSearch服务: bash sudo systemctl restart elasticsearch 重启之后,神奇的事情发生了——我的节点重新上线了!不过这里有个小技巧分享给大家:如果你不确定扩容是否成功,可以通过以下命令检查磁盘使用情况: bash df -h 看到磁盘空间变大了,心里顿时舒坦了不少。 --- 4. 解决方案二 调整ElasticSearch配置 当然啦,仅仅扩容还不够,还需要优化ElasticSearch的配置文件。特别是那些容易导致内存不足或磁盘占用过高的参数,比如indices.memory.index_buffer_size和indices.store.throttle.max_bytes_per_sec。修改后的配置文件大概长这样: yaml cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90% cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95% cluster.info.update.interval: 30s 这些设置的意思是告诉ElasticSearch,当磁盘使用率达到85%时开始警告,达到90%时限制写入,超过95%时完全停止操作。这样可以有效避免再次出现类似的问题。 --- 5. 实战演练 代码中的应对策略 除了调整配置,我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如,下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志: java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常,并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException,我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历,我深刻体会到,作为一名开发者,不仅要掌握技术细节,还要学会从实际问题出发,找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼,但其实背后有不少门道呢!比如说,你的服务器硬件是不是有点吃不消了?集群那边有没有啥小毛病没及时发现?还有啊,咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了?这些都是得好好琢磨的地方! 最后,我想说的是,技术学习的过程就像爬山一样,有时候会遇到陡峭的山坡,但只要坚持下去,总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助!如果还有其他疑问,欢迎随时交流哦~
2025-03-14 15:40:13
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林中小径
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...种签名,一般通过JS生成,找了半天没有方法生成 sign 参数; 通过查阅大佬文献发现:手机端的斗鱼视频有接口可以直接获取 playlist.m3u8 文件地址,成功越过 sign 签名防线; 手机端斗鱼视频链接:https://vmobile.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现:https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad; 这就解决了playlist.m3u8 文件获取问题:json[‘data’][‘video_url’] 第一个难题解决!!; 综上所述,整理一下具体采集流程: 获取vid = 0Q8mMY0xXDL749Ad (就是链接中的参数); 通过 https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad 获取 playlist.m3u8 文件地址; 解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件; 下载所有 .ts 文件; 合并 .ts 成视频文件输出; Python实现 不要开启线程池,因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表,2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录,【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录,【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-18 11:34:00
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...nowflake)的生成、数据加密解密、二维码生成、图片加水印、BASE64编码解码、图片验证码等操作 集合 使用Arrays.asList()返回的list为数组的内部list,只允许遍历不允许增删,可以使用Stream流转换为list Collection和map对于仅遍历可以使用增强for循环和,但如果有删除为避免错误必须使用迭代器 foreach遍历不允许改变变量的地址,java的参数是值传递,修改了形参的地址并不影响原来的参数,故即使你修改了值也不会同步到原变量中,故操作的变量都显式或者隐式的定义为final JSON fastjson parseArray(String text, Class<T> clazz) 解析List parseObject(String text, Class<T> clazz) 解析Object JSON对于null、空白字符串、“null”会返回nullif (text == null) {return null;} else {DefaultJSONParser parser = new DefaultJSONParser(text, ParserConfig.getGlobalInstance());JSONLexer lexer = parser.lexer;int token = lexer.token();ArrayList list;if (token == 8) {lexer.nextToken(); // nextToken() => ...if ("null".equalsIgnoreCase(ident)) this.token = 8;list = null;} } String toJSONString(Object object) 将对象转为String toJSONBytes(Object object, SerializerFeature... features) 将对象转为byte[] @JSONField() 可以忽略字段serialize ,别名映射name,日期格式化format等 jackson @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") 设置Date到前台的格式 @JsonIgnore SpringMVC不会向前台传递该字段 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();String str = mapper.writeValueAsString(admin); // 对象转JSON字符串mapper.readValue(s,Admin.class ); // JSON字符串转对象 EasyExcel 官方API https://www.yuque.com/easyexcel/doc 使用类注解@ExcelIgnoreUnannotated配合@ExcelProperty操作 @ExcelProperty可以指定表头列名,列顺序和表头的合并 @ColumnWidth(10)可以指定列宽,其长度约为(中文length3+英文length1) @DateTimeFormat(value="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")可以指定日期格式 自定义策略实现SheetWriteHandler工作表回调接口,在afterSheetCreate()工作表创建之后方法可以 设置列宽 自定义表头 新建单元格 自定义策略实现RowWriteHandler行回调接口,在afterRowDispose()行操作完之后方法可以 设置行高 设置行样式 自定义策略实现CustomerCellHandler单元格回调接口,在afterCellDispose()单元格操作完之后方法可以 根据行号,列宽甚至是单元格的值来设置单元格样式 可以对单元格的值获取和修改 样式通常包括内容格式、批注、背景色、自动换行、平和垂直居中、边框大小和颜色、字体实例(格式,颜色,大小,加粗等)等 自定义策略继承AbstractMergeStrategy单元格合并抽象类,在merge()方法中可以通过CellRangeAddress合并单元格 过于复杂的表格可以使用模板,配合写出write和填充fill一起使用 Mybatis 在mapper方法的@select中也是可以直接书写动态SQL的,但要使用<script></script>包裹,这样就不用在java文件和xml文件切换了,将@select中包裹的代码直接放到浏览器的控制台输出后会自动转义\n,\t,+,"等 动态sql中“<” 和 “>” 号要用转义字符 “<” 和 ”>“ (分号要带) 动态sql中test中表达式通常使用 test=“id != null and id != ‘’”,要注意的是字符串不能直接识别单引号,有两种方法使用id==“1001"或者id==‘1001’.toString(),另外参数如果是boolean,可以直接使用test=”!flag",如果判定集合的话可以使用 test=“list != null and list.size>0” 返回数据类型为Map只能接收一条记录,字段为键名,字段值为值,但通常是用实体类接收,或是使用注解@MapKey来进行每条记录的映射,效果等同于List用Stream流转Map foreach遍历list collection=“list” item=“vo” separator="," open="(" close=")"> {vo.id} foreach遍历map collection=“map” index=“key” item=“value”,{key}获取建,{value}获取值,$亦可 collection=“map.entrySet()” index=“key” item=“value”,同上 collection=“map.keys” item=“key”,{key}为键 不要使用where 1=1,使用动态where拼接,会自动剔除where后多余的and和or 单个参数时无论基本和引用并且未使用在动态SQL可以不加参数注解@Param,但一旦参数大于一个或者参数在动态SQL中使用就必须加@Param 并不是直接把参数加引号,而是变成?的形式交给prepareStatement处理,$直接使用值,当ORDER BY诸如此类不需要加引号的参数时,使用$代替,但为避免sql注入,该参数不能交由用户控制 Plus 官方API https://baomidou.com/guide/ @TableName 表名 @TableField(strategy = FieldStrategy.IGNORED) 更新不会忽略NULL值 @TableField(exist = false)表明该字段非数据字段,否则新增更新会报错 MybatisPlus对于单表的操作还是非常优秀的,在对单表进行新增或者更新的时候经常使用,但对于单表的查询业务上很少出现仅仅查询一张表的情况,但也会有,如果条件不大于3个还是可以使用的,多了倒没有直接写SQL来的方便了 MybatisPlus的批量插入也是通过for循环插入的,还是建议使用Mybatis的动态foreach进行批量插入 MybatisPlus的分页器会对方法中的参数判断,如果存在分页对象就先查询总数看是否大于0,然后拼接当前的数据库limit语句,所以如果我们分页对象为null,就可以实现不分页查询 Object paramObj = boundSql.getParameterObject();IPage page = null;if (paramObj instanceof IPage) { ……public static String getOriginalCountSql(String originalSql) {return String.format("SELECT COUNT(1) FROM ( %s ) TOTAL", originalSql);} ……originalSql = DialectFactory.buildPaginationSql(page, buildSql, dbType, this.dialectClazz); ……public String buildPaginationSql(String originalSql, long offset, long limit) {StringBuilder sql = new StringBuilder(originalSql);sql.append(" LIMIT ").append(offset).append(",").append(limit);return sql.toString();} IDEA 插件 Lombok : 快速生成getter、setter等 Alibaba Java Coding Guidelines :阿里规约扫描 Rainbow Brackets :彩色括号 HighlightBracketPair :高亮提示 MyBatisX :mabatisPlus提供的xml和mapper转换的插件,小鸟图标 CamelCase :大小写、驼峰、下划线、中划线转换插件 使用shift+Alt+u进行转换(很方便) 可以在Editor中设置CamelCase的转换,一般只保留下划线和驼峰两种 String Manipulation :字符串工具(未使用) RestfulToolkit http :Restful请求工具 打开idea,在右侧边栏会有一个标签(RestServices),打开可以看到里面是url路径 ctrl+\或者ctrl+alt+n会检索路径 Ctrl + Enter格式化json 没有记忆功能,也不能加token,只是查找请求路径使用 easycode :代码生成工具(个人觉得很好用,常用于生成实体类) 支持自定义模板 支持添加自定义列,不影响数据库 支持多表同时生成 支持自定义类型映射 支持配置导入导出 支持动态调试 支持自定义属性 Power Mode 11 :打字特效(纯属装逼) Nyan Progress Bar :漂亮的进度条(纯属装逼) Other Vo:数据持久化模型 Query:数据查询模型 Dto:数据传输模型 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40910781/article/details/111416185。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-26 23:30:52
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...统ISO文件到U盘 Linux下将操作系统ISO文件刻录到U盘:dd if=xxx.iso of=/dev/sda 注意使用的是整个磁盘,所以用的是sda而不是sda1 2.3 Windows GHO镜像安装方法 - 比较常见 1) 制作PE启动U盘 2) 下载Windows ISO镜像后(番茄花园),解压出来,里面包含GHO文件,拷贝到PE启动U盘的GHO文件夹(或者提前将文件.gho拷贝入待装系统的电脑D盘根目录)。 3) 插入PE启动U盘到电脑USB 2.0口,选择从U盘启动,启动到PE界面后,选ghost方式安装,ghost镜像的后缀名.gho。 2.4 Printer 1)HP LaserJet M1005 MFP 2)Nantian PR9 并口-OKI仿真驱动 2.5 Disable Driver Signature bcdedit /set testsigning on bcdedit /set testsigning off 3 Windows网络 3.1 CMD方式配置IP地址 :: netsh: Network Shell @echo off if [%1] == [] ( echo "Usage:" echo "WIN_IP.bat static" echo "WIN_IP.bat dhcp" echo "WIN_IP.bat 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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...0~b9)中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。 找一台内存2G左右的机器,依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件c0~c9。 对这10个文件c0~c9进行归并排序(内排序与外排序相结合)。每次取c0~c9文件的m个数据放到内存中,进行10m个数据的归并,即使把归并好的数据存到d结果文件中。如果ci对应的m个数据全归并完了,再从ci余下的数据中取m个数据重新加载到内存中。直到所有ci文件的所有数据全部归并完成。 解决思想2: Trie树 如果query的总量是有限的,只是重复的次数比较多而已,可能对于所有的query,一次性就可以加入到内存了。在这种假设前提下,我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数,然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。 问题3: 有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 类似问题:怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个? 解决思想: hash分解+ 分而治之+归并 顺序读文件中,对于每个词x,按照hash(x)/(10244)存到4096个小文件中。这样每个文件大概是250k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小,还可以按照hash继续往下分,直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件,统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树/hash_map等),并取出出现频率最大的100个词(可以用含100个结点的最小堆),并把100词及相应的频率存入文件。这样又得到了4096个文件。 下一步就是把这4096个文件进行归并的过程了。(类似与归并排序) 问题4 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP 解决思想: hash分解+ 分而治之 + 归并 把这一天访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有2^32个IP。同样可以采用hash映射的方法,比如模1024,把整个大文件映射为1024个小文件。 再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。 然后再在这1024组最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 问题5 海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 解决思想: 分而治之 + 归并。 注意TOP10是取最大值或最小值。如果取频率TOP10,就应该先hash分解。 在每台电脑上求出TOP10,采用包含10个元素的堆完成(TOP10小,用最大堆,TOP10大,用最小堆)。比如求TOP10大,我们首先取前10个元素调整成最小堆,如果发现,然后扫描后面的数据,并与堆顶元素比较,如果比堆顶元素大,那么用该元素替换堆顶,然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。 求出每台电脑上的TOP10后,然后把这100台电脑上的TOP10组合起来,共1000个数据,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。 问题6 在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路1 : hash 分解+ 分而治之 + 归并 2.5亿个int数据hash到1024个小文件中a0~a1023,如果某个小文件大小还大于内存,进行多级hash。每个小文件读进内存,找出只出现一次的数据,输出到b0~b1023。最后数据合并即可。 解决思路2 : 2-Bitmap 如果内存够1GB的话,采用2-Bitmap(每个数分配2bit,00表示不存在,01表示出现一次,10表示多次,11无意义)进行,共需内存2^322bit=1GB内存。然后扫描这2.5亿个整数,查看Bitmap中相对应位,如果是00变01,01变10,10保持不变。所描完事后,查看bitmap,把对应位是01的整数输出即可。 注意,如果是找出重复的数据,可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1,第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据,输出即可。 问题7 一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数中的中数? 解决思想1 : hash分解 + 排序 按照升序顺序把这些数字,hash划分为N个范围段。假设数据范围是2^32 的unsigned int 类型。理论上第一台机器应该存的范围为0~(2^32)/N,第i台机器存的范围是(2^32)(i-1)/N~(2^32)i/N。hash过程可以扫描每个机器上的N个数,把属于第一个区段的数放到第一个机器上,属于第二个区段的数放到第二个机器上,…,属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。 然后我们依次统计每个机器上数的个数,一次累加,直到找到第k个机器,在该机器上累加的数大于或等于(N^2)/2,而在第k-1个机器上的累加数小于(N^2)/2,并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中,排在第(N^2)/2-x位。然后我们对第k个机器的数排序,并找出第(N^2)/2-x个数,即为所求的中位数的复杂度是O(N^2)的。 解决思想2: 分而治之 + 归并 先对每台机器上的数进行排序。排好序后,我们采用归并排序的思想,将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第(N^2)/2个便是所求。复杂度是O(N^2 lgN^2)的。 2 Trie树+红黑树+hash_map 这里Trie树木、红黑树或者hash_map可以认为是第一部分中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路: 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据,现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据,可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串,其中有些是重复的,需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现? 解决思路:trie树。 这题用trie树比较合适,hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。 解决思路: trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(nlen)(len表示单词的平准长度)。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度,是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复读比较高,虽然总数是1千万,但是如果去除重复和,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就越热门。请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 : trie树 + 堆排序 采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy,就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G,内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。 解决思路: bitmap 8位最多99 999 999,需要100M个bit位,不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上,所以只需要99M个Bit==12MBytes,这样,就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路:2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,00表示未出现,01表示出现一次,10表示出现2次及以上,11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候,如果对应位置的值是00,则将其置为01;如果是01,将其置为10;如果是10,则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map,都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址: 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 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。
2024-03-01 12:40:17
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...示过程,请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息,包括操作系统,编译器,面试算法,机器学习,人工智能,请关照我的公众号: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 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。
2023-03-14 19:08:07
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...t;a>狂神说Linux</a></li><li><a>狂神说大数据</a></li><li><a>狂神聊理财</a></li></ul></div></div></div></div></div><el-button @click="download" id="download">下载</el-button><!-- <el-button @click="concurrenceDownload" >并发下载测试</el-button>--><el-button @click="stop">停止</el-button><el-button @click="start">开始</el-button>{ {fileFinalOffset} }{ {contentList} }<el-progress type="circle" :percentage="percentage"></el-progress></div><!--前端使用Vue,实现前后端分离--><script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script><script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script><!-- 引入样式 --><link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css"><!-- 引入组件库 --><script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"></script><script>new Vue({ el: 'app',data: {keyword: '', //搜索关键字results: [] ,//搜索结果percentage: 0, // 下载进度filesCurrentPage:0,//文件开始偏移量fileFinalOffset:0, //文件最后偏移量stopRecursiveTags:true, //停止递归标签,默认是true 继续进行递归contentList: [], // 文件流数组breakpointResumeTags:false, //断点续传标签,默认是false 不进行断点续传temp:[],fileMap:new Map(),timer:null, //定时器名称},methods: {//根据关键字搜索商品信息searchKey(){var keyword=this.keyword;axios.get('/search/JD/search/'+keyword+"/1/10").then(res=>{this.results=res.data;//绑定数据console.log(this.results)console.table(this.results)})},//停止下载stop(){//改变递归标签为falsethis.stopRecursiveTags=false;},//开始下载start(){//重置递归标签为true 最后进行合并this.stopRecursiveTags=true;//重置断点续传标签this.breakpointResumeTags=true;//重新调用下载方法this.download();},// 分段下载需要后端配合download() {// 下载地址const url = "/down?fileName="+this.keyword.trim()+"&drive=E";console.log(url)const chunkSize = 1024 1024 50; // 单个分段大小,这里测试用100Mlet filesTotalSize = chunkSize; // 安装包总大小,默认100Mlet filesPages = 1; // 总共分几段下载//计算百分比之前先清空上次的if(this.percentage==100){this.percentage=0;}let sentAxios = (num) => {let rande = chunkSize;//判断是否开启了断点续传(断点续传没法并行-需要上次请求的结果作为参数)if (this.breakpointResumeTags){rande = ${Number(this.fileFinalOffset)+1}-${num chunkSize + 1};}else {if (num) {rande = ${(num - 1) chunkSize + 2}-${num chunkSize + 1};} else {// 第一次0-1方便获取总数,计算下载进度,每段下载字节范围区间rande = "0-1";} }let headers = {range: rande,};axios({method: "get",url: url.trim(),async: true,data: {},headers: headers,responseType: "blob"}).then((response) => {if (response.status == 200 || response.status == 206) {//检查了下才发现,后端对文件流做了一层封装,所以将content指向response.data即可const content = response.data;//截取文件总长度和最后偏移量let result= response.headers["content-range"].split("/");// 获取文件总大小,方便计算下载百分比filesTotalSize =result[1];//获取最后一片文件位置,用于断点续传this.fileFinalOffset=result[0].split("-")[1]// 计算总共页数,向上取整filesPages = Math.ceil(filesTotalSize / chunkSize);// 文件流数组this.contentList.push(content);// 递归获取文件数据(判断是否要继续递归)if (this.filesCurrentPage < filesPages&&this.stopRecursiveTags==true) {this.filesCurrentPage++;//计算下载百分比 当前下载的片数/总片数this.percentage=Number((this.contentList.length/filesPages)100).toFixed(2);sentAxios(this.filesCurrentPage);//结束递归return;}//递归标签为true 才进行下载if (this.stopRecursiveTags){// 文件名称const fileName =decodeURIComponent(response.headers["fname"]);//构造一个blob对象来处理数据const blob = new Blob(this.contentList);//对于<a>标签,只有 Firefox 和 Chrome(内核) 支持 download 属性//IE10以上支持blob但是依然不支持downloadif ("download" in document.createElement("a")) {//支持a标签download的浏览器const link = document.createElement("a"); //创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法,记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载!',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 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。
2023-01-19 08:12:45
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...定时器和调度算法,如Linux系统的timerfd和POSIX信号定时器机制,这些底层技术为上层应用提供精确且高效的定时服务。 总之,随着技术的演进与发展,Java定时任务的实现方式日趋丰富多样,开发者应根据实际应用场景选择最适合的技术方案,同时关注社区前沿动态,以确保所采用的定时任务技术始终与时俱进。
2023-10-27 18:50:19
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... tb_sub(订单生成表) 19 4.4.4 tb_Link(超级链接表) 20 4.4.5 tb_Affiche(公告信息表) 20 4.3 用SSM连接数据库 20 5系统实现 22 5.1 前台部分 22 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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})html+='</div>'; } })}) $("nArrivals").html(html); } }); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127608579。 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。
2023-03-21 18:24:50
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...译时动态处理,如动态生成代码 ; 运行时动态处理,如得到注解信息。 2、分类 标准 Annotation, 包括 Override, Deprecated, SuppressWarnings。也都是Java自带的几个 Annotation,上面三个分别表示重写函数,不鼓励使用(有更好方式、使用有风险或已不在维护),忽略某项 Warning; 元 Annotation ,@Retention, @Target, @Inherited, @Documented。元 Annotation 是指用来定义 Annotation 的 Annotation,在后面 Annotation 自定义部分会详细介绍含义; 自定义 Annotation , 表示自己根据需要定义的 Annotation,定义时需要用到上面的元 Annotation 这里只是一种分类而已,也可以根据作用域分为源码时、编译时、运行时 Annotation。通过 @interface 定义,注解名即为自定义注解名。 一、自定义注解 例如,注解@MethodInfo: @Documented@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD)@Inheritedpublic @interface MethodInfo {String author() default "annotation@gmail.com";String date();int version() default 1;} 使用到了元Annotation: @Documented 是否会保存到 Javadoc 文档中 ; @Retention 保留时间,可选值 SOURCE(源码时),CLASS(编译时),RUNTIME(运行时),默认为 CLASS,值为 SOURCE 大都为 Mark Annotation,这类 Annotation 大都用来校验,比如 Override, Deprecated, SuppressWarnings ; @Target 用来指定修饰的元素,如 CONSTRUCTOR:用于描述构造器、FIELD:用于描述域、LOCAL_VARIABLE:用于描述局部变量、METHOD:用于描述方法、PACKAGE:用于描述包、PARAMETER:用于描述参数、TYPE:用于描述类、接口(包括注解类型) 或enum声明。 @Inherited 是否可以被继承,默认为 false。 注解的参数名为注解类的方法名,且: 所有方法没有方法体,没有参数没有修饰符,实际只允许 public & abstract 修饰符,默认为 public ,不允许抛异常; 方法返回值只能是基本类型,String, Class, annotation, enumeration 或者是他们的一维数组; 若只有一个默认属性,可直接用 value() 函数。一个属性都没有表示该 Annotation 为 Mark Annotation。 public class App {@MethodInfo(author = “annotation.cn+android@gmail.com”,date = "2011/01/11",version = 2)public String getAppName() {return "appname";} } 调用自定义MethodInfo 的示例,这里注解的作用实际是给方法添加相关信息: author、date、version 。 二、实战注解Butter Knife 首先,先定义一个ViewInject注解。 public @interface ViewInject { int value() default -1;} 紧接着,为刚自定义注解添加元注解。 @Target({ElementType.FIELD, ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface ViewInject {int value() default -1;} 再定义一个注解LayoutInject @Target(ElementType.TYPE)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface LayoutInject {int value() default -1;} 定义一个基础的Activity。 package cn.wsy.myretrofit.annotation;import android.os.Bundle;import android.support.v7.app.AppCompatActivity;import android.util.Log;import java.lang.reflect.Field;public class InjectActivity extends AppCompatActivity {private int mLayoutId = -1;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);displayInjectLayout();displayInjectView();}/ 解析注解view id/private void displayInjectView() {if (mLayoutId <=0){return ;}Class<?> clazz = this.getClass();Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();//获得声明的成员变量for (Field field : fields) {//判断是否有注解try {if (field.getAnnotations() != null) {if (field.isAnnotationPresent(ViewInject.class)) {//如果属于这个注解//为这个控件设置属性field.setAccessible(true);//允许修改反射属性ViewInject inject = field.getAnnotation(ViewInject.class);field.set(this, this.findViewById(inject.value()));} }} catch (Exception e) {Log.e("wusy", "not found view id!");} }}/ 注解布局Layout id/private void displayInjectLayout() {Class<?> clazz = this.getClass();if (clazz.getAnnotations() != null){if (clazz.isAnnotationPresent(LayouyInject.class)){LayouyInject inject = clazz.getAnnotation(LayouyInject.class);mLayoutId = inject.value();setContentView(mLayoutId);} }} } 首先,这里是根据映射实现设置控件的注解,java中使用反射的机制效率性能并不高。这里只是举例子实现注解。ButterKnife官方申明不是通过反射机制,因此效率会高点。 package cn.wsy.myretrofit;import android.os.Bundle;import android.widget.TextView;import cn.wsy.myretrofit.annotation.InjectActivity;import cn.wsy.myretrofit.annotation.LayouyInject;import cn.wsy.myretrofit.annotation.ViewInject;@LayoutInject(R.layout.activity_main)public class MainActivity extends InjectActivity {@ViewInject(R.id.textview)private TextView textView;@ViewInject(R.id.textview1)private TextView textview1;@ViewInject(R.id.textview2)private TextView textview2;@ViewInject(R.id.textview3)private TextView textview3;@ViewInject(R.id.textview4)private TextView textview4;@ViewInject(R.id.textview5)private TextView textview5;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);//设置属性textView.setText("OK");textview1.setText("OK1");textview2.setText("OK2");textview3.setText("OK3");textview4.setText("OK4");textview5.setText("OK5");} } 上面直接继承InjectActivity即可,文章上面也有说过:LayouyInject为什么作用域是TYPE,首先在加载view的时候,肯定是优先加载布局啊,ButterKnife也不例外。因此选择作用域在描述类,并且存在运行时。 二、解析Annotation原理 1、运行时 Annotation 解析 (1) 运行时 Annotation 指 @Retention 为 RUNTIME 的 Annotation,可手动调用下面常用 API 解析 method.getAnnotation(AnnotationName.class);method.getAnnotations();method.isAnnotationPresent(AnnotationName.class); 其他 @Target 如 Field,Class 方法类似 。 getAnnotation(AnnotationName.class) 表示得到该 Target 某个 Annotation 的信息,一个 Target 可以被多个 Annotation 修饰; getAnnotations() 则表示得到该 Target 所有 Annotation ; isAnnotationPresent(AnnotationName.class) 表示该 Target 是否被某个 Annotation 修饰; (2) 解析示例如下: public static void main(String[] args) {try {Class cls = Class.forName("cn.trinea.java.test.annotation.App");for (Method method : cls.getMethods()) {MethodInfo methodInfo = method.getAnnotation(MethodInfo.class);if (methodInfo != null) {System.out.println("method name:" + method.getName());System.out.println("method author:" + methodInfo.author());System.out.println("method version:" + methodInfo.version());System.out.println("method date:" + methodInfo.date());} }} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} } 以之前自定义的 MethodInfo 为例,利用 Target(这里是 Method)getAnnotation 函数得到 Annotation 信息,然后就可以调用 Annotation 的方法得到响应属性值 。 2、编译时 Annotation 解析 (1) 编译时 Annotation 指 @Retention 为 CLASS 的 Annotation,甴 apt(Annotation Processing Tool) 解析自动解析。 使用方法: 自定义类集成自 AbstractProcessor; 重写其中的 process 函数 这块很多同学不理解,实际是 apt(Annotation Processing Tool) 在编译时自动查找所有继承自 AbstractProcessor 的类,然后调用他们的 process 方法去处理。 (2) 假设之前自定义的 MethodInfo 的 @Retention 为 CLASS,解析示例如下: @SupportedAnnotationTypes({ "cn.trinea.java.test.annotation.MethodInfo" })public class MethodInfoProcessor extends AbstractProcessor {@Overridepublic boolean process(Set<? extends TypeElement> annotations, RoundEnvironment env) {HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();for (TypeElement te : annotations) {for (Element element : env.getElementsAnnotatedWith(te)) {MethodInfo methodInfo = element.getAnnotation(MethodInfo.class);map.put(element.getEnclosingElement().toString(), methodInfo.author());} }return false;} } SupportedAnnotationTypes 表示这个 Processor 要处理的 Annotation 名字。 process 函数中参数 annotations 表示待处理的 Annotations,参数 env 表示当前或是之前的运行环境 process 函数返回值表示这组 annotations 是否被这个 Processor 接受,如果接受后续子的 rocessor 不会再对这个 Annotations 进行处理 三、几个 Android 开源库 Annotation 原理简析 1、Retrofit (1) 调用 @GET("/users/{username}")User getUser(@Path("username") String username); (2) 定义 @Documented@Target(METHOD)@Retention(RUNTIME)@RestMethod("GET")public @interface GET {String value();} 从定义可看出 Retrofit 的 Get Annotation 是运行时 Annotation,并且只能用于修饰 Method (3) 原理 private void parseMethodAnnotations() {for (Annotation methodAnnotation : method.getAnnotations()) {Class<? extends Annotation> annotationType = methodAnnotation.annotationType();RestMethod methodInfo = null;for (Annotation innerAnnotation : annotationType.getAnnotations()) {if (RestMethod.class == innerAnnotation.annotationType()) {methodInfo = (RestMethod) innerAnnotation;break;} }……} } RestMethodInfo.java 的 parseMethodAnnotations 方法如上,会检查每个方法的每个 Annotation, 看是否被 RestMethod 这个 Annotation 修饰的 Annotation 修饰,这个有点绕,就是是否被 GET、DELETE、POST、PUT、HEAD、PATCH 这些 Annotation 修饰,然后得到 Annotation 信息,在对接口进行动态代理时会掉用到这些 Annotation 信息从而完成调用。 因为 Retrofit 原理设计到动态代理,这里只介绍 Annotation。 2、Butter Knife (1) 调用 @InjectView(R.id.user) EditText username; (2) 定义 @Retention(CLASS) @Target(FIELD)public @interface InjectView {int value();} 可看出 Butter Knife 的 InjectView Annotation 是编译时 Annotation,并且只能用于修饰属性 (3) 原理 @Override public boolean process(Set<? extends TypeElement> elements, RoundEnvironment env) {Map<TypeElement, ViewInjector> targetClassMap = findAndParseTargets(env);for (Map.Entry<TypeElement, ViewInjector> entry : targetClassMap.entrySet()) {TypeElement typeElement = entry.getKey();ViewInjector viewInjector = entry.getValue();try {JavaFileObject jfo = filer.createSourceFile(viewInjector.getFqcn(), typeElement);Writer writer = jfo.openWriter();writer.write(viewInjector.brewJava());writer.flush();writer.close();} catch (IOException e) {error(typeElement, "Unable to write injector for type %s: %s", typeElement, e.getMessage());} }return true;} ButterKnifeProcessor.java 的 process 方法如上,编译时,在此方法中过滤 InjectView 这个 Annotation 到 targetClassMap 后,会根据 targetClassMap 中元素生成不同的 class 文件到最终的 APK 中,然后在运行时调用 ButterKnife.inject(x) 函数时会到之前编译时生成的类中去找。 3、ActiveAndroid (1) 调用 @Column(name = “Name") public String name; (2) 定义 @Target(ElementType.FIELD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface Column {……} 可看出 ActiveAndroid 的 Column Annotation 是运行时 Annotation,并且只能用于修饰属性 (3) 原理 Field idField = getIdField(type);mColumnNames.put(idField, mIdName);List<Field> fields = new LinkedList<Field>(ReflectionUtils.getDeclaredColumnFields(type));Collections.reverse(fields);for (Field field : fields) {if (field.isAnnotationPresent(Column.class)) {final Column columnAnnotation = field.getAnnotation(Column.class);String columnName = columnAnnotation.name();if (TextUtils.isEmpty(columnName)) {columnName = field.getName();}mColumnNames.put(field, columnName);} } TableInfo.java 的构造函数如上,运行时,得到所有行信息并存储起来用来构件表信息。 ———————————————————————— 最后一个问题,看看这段代码最后运行结果: public class Person {private int id;private String name;public Person(int id, String name) {this.id = id;this.name = name;}public boolean equals(Person person) {return person.id == id;}public int hashCode() {return id;}public static void main(String[] args) {Set<Person> set = new HashSet<Person>();for (int i = 0; i < 10; i++) {set.add(new Person(i, "Jim"));}System.out.println(set.size());} } 答案:示例代码运行结果应该是 10 而不是 1,这个示例代码程序实际想说明的是标记型注解 Override 的作用,为 equals 方法加上 Override 注解就知道 equals 方法的重载是错误的,参数不对。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/csdn_aiyang/article/details/81564408。 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。
2023-03-28 22:30:35
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...,为 root 用户生成随机初始密码(使用 pwgen)。 生成的根密码将打印到标准输出(生成的根密码:…)。 MYSQL_ONETIME_PASSWORD 一旦初始化完成,将 root(不是 MYSQL_USER 中指定的用户!)用户设置为过期,强制在第一次登录时更改密码。 任何非空值都将激活此设置。 注意:此功能仅在 MySQL 5.6+ 上受支持。 在 MySQL 5.5 上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。 MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO 默认情况下,入口点脚本会自动加载 CONVERT_TZ() 函数所需的时区数据。 如果不需要,任何非空值都会禁用时区加载。 2.4.6. Docker Secrets 作为通过环境变量传递敏感信息的替代方法,_FILE 可以附加到先前列出的环境变量中,从而导致初始化脚本从容器中存在的文件中加载这些变量的值。 特别是,这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前,这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时,将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外,它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示:有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项,包括: 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置,对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统(即外部容器)上运行的工具和应用程序,可能很难找到这些文件。 在主机系统(容器外部)上创建一个数据目录,并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置,并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在,例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点,并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程: 在主机系统上的合适卷上创建数据目录,例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器: $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ,默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库,则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为,但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具(例如 docker-compose)时,这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动,那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例,请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录(特别是 mysql 子目录)启动 mysql 容器实例,则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量; 在任何情况下都将被忽略,并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了(例如对一个现有的数据库运行,如上所述)或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld,那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值(root/0 除外)以实现所需的访问/配置: $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作,尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂,以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具,类似于以下内容: $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令,类似于以下内容: $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL,后面就是MySQL容器在跑,基本上就是当MySQL服务去操作,以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做,只是个别操作因为docker包了一层,麻烦一点。 有需要的话,我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像,就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 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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