[自定义日志记录中间件Go Gin实现 ]的搜索结果

...Nacos是如何巧妙实现并稳稳守护其数据一致性的。 2. Nacos的数据模型与存储 （1）数据模型：Nacos的核心数据模型主要包括服务、配置和服务实例。服务呢，就好比是定义了一个业务技能，而配置呢，就像是管理这个业务技能的各种使用说明书或者说是动态调整的“小秘籍”。至于服务实例嘛，那就是当这项业务技能真正施展起来，也就是运行时，实实在在干活的那个“载体”或者说“小能手”啦。 （2）数据存储：Nacos使用Raft一致性算法来保证其数据存储层的一致性，所有写操作都会经过Raft协议转化为日志条目，并在集群内达成一致后才真正落地到持久化存储中。这就意味着，无论是在何种网络环境或者机器故障情况下，Nacos都能确保其内部数据状态的一致性。 java // 假设我们向Nacos添加一个服务实例 NamingService naming = NacosFactory.createNamingService("127.0.0.1:8848"); naming.registerInstance("my-service", "192.168.0.1", 8080); 上述代码中，当我们调用registerInstance方法注册一个服务实例时，这个操作会被Nacos集群以一种强一致的方式进行处理和存储。 3. Nacos的数据更新与同步机制 （1）数据变更通知：当Nacos中的数据发生变更时，它会通过长轮询或HTTP长连接等方式实时地将变更推送给订阅了该数据的客户端。例如： java ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService("127.0.0.1:8848"); String content = configService.getConfig("my-config", "DEFAULT_GROUP", 5000); 在这个例子中，客户端会持续监听"my-config"的变更，一旦Nacos端的配置内容发生变化，客户端会立即得到通知并获取最新值。 （2）多数据中心同步：Nacos支持多数据中心部署模式，通过跨数据中心的同步策略，可以确保不同数据中心之间的数据一致性。当你在一个数据中心对数据做了手脚之后，这些改动会悄无声息地自动跑到其他数据中心去同步更新，确保所有地方的数据都保持一致，不会出现“各自为政”的情况。 4. 面对故障场景下的数据一致性保障 面对网络分区、节点宕机等异常情况，Nacos基于Raft算法构建的高可用架构能够有效应对。即使有几个家伙罢工了，剩下的大多数兄弟们还能稳稳地保证数据的读写操作照常进行。等那些暂时掉线的节点重新归队后，系统会自动自觉地把数据同步更新一遍，确保所有地方的数据都保持一致，一个字都不会差。 5. 结语 综上所述，Nacos凭借其严谨的设计理念和坚实的底层技术支撑，不仅在日常的服务管理和配置管理中表现卓越，更在复杂多变的分布式环境中展现出强大的数据一致性保证能力。了解并熟练掌握Nacos的数据一致性保障窍门，这绝对能让咱们在搭建和优化分布式系统时，不仅心里更有底气，还能实实在在地提升效率，像是给咱们的系统加上了强大的稳定器。每一次服务成功注册到Nacos，每一条配置及时推送到你们手中，这背后都是Nacos对数据一致性那份死磕到底的坚持和实实在在的亮眼表现。就像个超级小助手，时刻确保每个环节都精准无误，为你们提供稳稳的服务保障，这份功劳，Nacos可是功不可没！让我们一起，在探索和实践Nacos的过程中，感受这份可靠的力量！

...是一款非常流行的消息中间件，它能帮我们搭建一个既稳定又可以灵活扩展的消息系统。简单来说，就是能让信息传递得更顺畅、更可靠。不过嘛，当系统变得越来越复杂，特别是消息生产和消费量都很大的时候，监控消费者性能就成了头等大事了。因为这直接关系到系统的响应速度、用户体验以及整体稳定性。 消费者性能不佳的表现形式多种多样，其中最常见的是消息堆积和延迟问题。这些问题可能会导致用户等待时间过长，甚至出现服务不可用的情况。因此，了解并掌握如何监控这些性能指标是非常必要的。 2. 消息堆积与延迟 它们是什么？ 首先，让我们来了解一下消息堆积和延迟这两个概念。 - 消息堆积：指的是消息从生产者发送到消费者接收之间的时间差变大，导致队列中的消息数量不断增加。这种情况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟：是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下，如果你正在等公交车，而公交车却迟迟不来（消息堆积），或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车（延迟），这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样，要是消费者手慢点，消息堆积起来，整个系统就得遭殃，性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能？ 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性，那么接下来的问题就是：如何有效地监控它们呢？ 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口，允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子，展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况： java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外，我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说，我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息，揪出隐藏的问题，然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能，那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略： - 增加消费者数量：当发现消息堆积时，可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑：检查消费者处理消息的逻辑，确保没有不必要的计算或等待，尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略：根据业务需求选择合适的消息持久化级别，既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进，新的挑战也会随之而来。因此，我们需要保持灵活性，随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示，让你在面对类似问题时更加从容不迫！ --- 好了，以上就是我对于“监控消费者性能：消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发，让你的项目变得更高效、更稳当！要是你有任何问题或者想深入了解啥的，尽管留言，咱们一起聊一聊。

...技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别重点处理图片分类问题。 采用深圳市垃圾分类标准，输出该物品属于可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾分类。 垃圾分类-数据分析和预处理 整体数据探测 分析数据不同类别分布 分析图片长宽比例分布 切分数据集和验证集 数据可视化展示（可视化工具 pyecharts,seaborn,matplotlib) 代码结构 ├── data│ ├── garbage-classify-for-pytorch│ │ ├── train│ │ ├── train.txt│ │ ├── val│ │ └── val.txt│ └── garbage_label.txt├── analyzer│ ├── 01 垃圾分类_一级分类 数据分布.ipynb│ ├── 02 垃圾分类_二级分类 数据分析.ipynb│ ├── 03 数据加载以及可视化.ipynb│ ├── 03 数据预处理-缩放&裁剪&标准化.ipynb│ ├── garbage_label_40 标签生成.ipynb├── models│ ├── alexnet.py│ ├── densenet.py│ ├── inception.py│ ├── resnet.py│ ├── squeezenet.py│ └── vgg.py├── facebook│ ├── app_resnext101_WSL.py│ ├── facebookresearch_WSL-Images_resnext.ipynb│ ├── ResNeXt101_pre_trained_model.ipynb├── checkpoint│ ├── checkpoint.pth.tar│ ├── garbage_resnext101_model_9_9547_9588.pth├── utils│ ├── eval.py│ ├── json_utils.py│ ├── logger.py│ ├── misc.py│ └── utils.py├── args.py├── model.py├── transform.py├── garbage-classification-using-pytorch.py├── app_garbage.py data: 训练数据和验证数据、标签数据 checkpoint: 日志数据、模型文件、训练过程checkpoint中间数据 app_garbage.py：在线预测服务 garbage-classification-using-pytorch.py：训练模型 models：提供各种pre_trained_model ,例如：alexlet、densenet、resnet，resnext等 utils:提供各种工具类，例如；重新flask json 格式，日志工具类、效果评估 facebook: 提供facebook 分类器神奇的分类预测和数据预处理 analyzer: 数据分析和数据预处理模块 transform.py：通过pytorch 进行数据预处理 model.py: resnext101 模型集成以及调整、模型训练和验证函数封装 resnext101网络架构 pre_trained_model resnext101 网络架构原理 基于pytorch 数据处理、resnext101 模型分类预测 在线服务API 接口 垃圾分类-训练 python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--lr 0.001 \--optimizer adam \--start_epoch 1 \--epochs 10 \--num_classes 40 model_name 模型名称 lr 学习率 optimizer 优化器 start_epoch 训练过程断点重新训练 num_classes 分类个数 垃圾分类-评估 python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--evaluate \--resume checkpoint/checkpoint.pth.tar \--num_classes 40 model_name 模型名称 evaluate 模型评估 resume 指定checkpoint 文件路径，保存模型以及训练过程参数 垃圾分类-在线预测 python app_garbage.py \--model_name resnext101_32x16d \--resume checkpoint/garbage_resnext101_model_2_1111_4211.pth model_name 模型名称 resume 训练模型文件路径 模型预测 命令行验证和postman 方式验证 举例说明：命令行模式下预测 curl -X POST -F file=@cat.jpg http://ip:port/predict 最后，我们从0到1教大家掌握如何进行垃圾分类。通过本学习，让你彻底掌握AI图像分类技术在我们实际工作中的应用。 1. 你是什么垃圾？ 2. 告诉你，你是什么垃圾 3. 使用它告诉你，你是啥垃圾 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/shenfuli/article/details/103008003。 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。

...协议逐渐取代ARP，实现了更高效的地址解析。然而，ARP依然在某些场景下发挥关键作用，如老旧网络环境、设备迁移和网络安全防范。 近期，研究人员在《计算机通信》杂志上发表了一篇论文，探讨了新型ARP保护机制——Secure ARP，旨在防止ARP欺骗和中间人攻击。Secure ARP通过验证消息来源，确保只有可信设备才能发起地址解析请求，提高了网络安全性。同时，一些企业开始采用零信任网络架构，这要求ARP协议能够更好地适应动态和分布式环境。 此外，随着边缘计算的兴起，本地ARP缓存的管理和更新变得尤为重要。边缘设备需要快速、准确地解析IP地址，以支持低延迟服务。为此，业界正在探索基于SDN（软件定义网络）的动态ARP管理方法，以适应不断变化的网络拓扑。 总之，尽管面临新挑战，ARP协议并未被淘汰，反而在适应新技术趋势中不断进化。未来，我们期待看到更多创新性的解决方案，提升网络通信的安全性和效率。

...告诉你，当你得去扒拉日志、监控指标这些非业务数据时，Elasticsearch 真的就像是你的救命稻草。 想象一下，你有一个电商网站，每天都有大量的用户访问、购买商品。不过呢，除了这些基本的交易数据，你是不是还想知道用户都是怎么逛你的网站的，他们在每个页面上花了多长时间啊？这些数据虽然不会直接让销售额飙升，但对提升用户体验和改进产品设计可是大有裨益。这就是我们为什么要异步采集非业务数据的原因。 2. 选择合适的数据采集工具 既然要采集非业务数据，那么选择合适的工具就显得尤为重要了。这里有几个流行的开源工具可以考虑： - Logstash: 它是Elastic Stack的一部分，专门用于日志收集。 - Fluentd: 一个开源的数据收集器，支持多种数据源。 - Telegraf: 一款轻量级的代理，用于收集各种系统和应用的度量数据。 这些工具各有特点，可以根据你的具体需求选择最适合的一个。比如，假如你的数据主要来自日志文件，那Logstash绝对是个好帮手；但要是你需要监控的是系统性能指标，那Telegraf可能会更对你的胃口。 3. 配置Elasticsearch以接收数据 接下来，我们要确保Elasticsearch已经配置好，能够接收来自不同数据源的数据。首先，你需要安装并启动Elasticsearch。假设你已经安装好了，接下来要做的就是配置索引模板（Index Template）。 json PUT _template/my_template { "index_patterns": ["my-index-"], "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "_source": { "enabled": true }, "properties": { "timestamp": { "type": "date" }, "message": { "type": "text" } } } } 上面这段代码定义了一个名为my_template的模板，适用于所有以my-index-开头的索引。这个模板里头设定了索引的分片数和副本数，还定义了两个字段：一个存时间戳叫timestamp，另一个存消息内容叫message。 4. 使用Logstash采集数据 现在我们有了Elasticsearch，也有了数据采集工具，接下来就是让它们协同工作。这里我们以Logstash为例，看看如何将日志数据采集到Elasticsearch中。 首先，你需要创建一个Logstash配置文件（.conf），指定输入源、过滤器和输出目标。 conf input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } date { match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ] } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" } } 这段配置文件告诉Logstash从/var/log/nginx/access.log文件读取数据，使用Grok过滤器解析日志格式，然后将解析后的数据存入Elasticsearch中。这里的hosts参数指定了Elasticsearch的地址，index参数定义了索引的命名规则。 5. 实战演练 分析数据 最后，让我们来看看如何通过Elasticsearch查询和分析这些数据。好了，假设你已经把日志数据成功导入到了Elasticsearch里，现在你想看看最近一天内哪些网址被访问得最多。 bash GET /nginx-access-/_search { "size": 0, "aggs": { "top_pages": { "terms": { "field": "request", "size": 10 } } } } 这段查询语句会返回过去一天内访问量最高的10个URL。通过这种方式，你可以快速获取关键信息，从而做出相应的决策。 6. 总结与展望 通过这篇文章，我们学习了如何使用Elasticsearch异步采集非业务数据，并进行了简单的分析。这个过程让我们更懂用户的套路，还挖出了不少宝贝，帮我们更好地升级产品和服务。 当然，实际操作中可能会遇到各种问题和挑战，但只要保持耐心，不断实践和探索，相信你一定能够掌握这项技能。希望这篇教程能对你有所帮助，如果你有任何疑问或者建议，欢迎随时留言交流！ --- 好了，朋友们，今天的分享就到这里。希望你能从中获得灵感，开始你的Elasticsearch之旅。记住，技术的力量在于应用，让我们一起用它来创造更美好的世界吧！

...如Cube名称、维度定义、度量定义以及其元数据和状态等。它代表了一个已经创建并可以被查询的实际Cube对象。 维度（Dimension） , 在Kylin Cube设计中，维度是指分析数据时用于描述事实表中各个记录的属性或特征，例如时间、地区、产品类别等。维度决定了数据集中的观察角度，并影响着Cube的数据聚合级别和大小。通过选择合适的维度组合，用户可以在查询时快速定位到所需的数据子集。 度量（Measure） , 在Kylin Cube中，度量是指需要进行聚合运算的字段，通常对应业务指标，如销售额、访问量、用户数等。对于每个度量，可以根据实际需求配置相应的聚合函数，如SUM（求和）、AVG（平均值）、COUNT（计数）等，以实现对原始数据的高效统计分析。 切片设计（Slice Design） , 在Apache Kylin中，切片设计是指将Cube划分为多个较小的部分，即“切片”，以便于分布式并行处理和存储。切片的设计直接影响了Cube构建和查询的性能，合理的切片划分能够有效分散计算压力，提高处理效率。 分区策略（Partition Strategy） , 在大数据环境下，分区策略是一种物理数据组织方式，主要用于优化数据管理和查询性能。在Kylin Cube中，分区策略主要指按照某个维度（如时间维度）将Cube划分为不同的逻辑单元，这些单元可以在构建和查询时独立执行，从而加速Cube构建过程及提升查询响应速度。例如，根据日期字段，可按月或按日对Cube进行分区。

...制图网站 Freedgo Design绘制各类图形的方法。 什么是 Freedgo Design？ Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形，针对业务逻辑的流程图，软件设计ER模板，工作流，各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。 使用 用户通过浏览器访问网址：https://www.freedgo.com 点击在线制图，进入图形设计工具页面即可在线制图. 选择制图不同类型的图形，请点击页面下面 + 更多图形，选择相应的制图类型。如下图： 可以绘制哪些图表UML UML统一建模语言（英语：Unified Modeling Language，缩写 UML）,是一种开放的方法，用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践，这些最佳实践在对大规模，复杂系统进行建模方面，特别是在软件架构层次已经被验证有效。 在UML系统开发中有三个主要的模型： 功能模型：从用户的角度展示系统的功能，包括用例图。 对象模型：采用对象，属性，操作，关联等概念展示系统的结构和基础，包括类别图、对象图。 动态模型：展现系统的内部行为。包括序列图，活动图，状态图。 通过Freedgo Desgin 可以绘制各类UML图表，包括 UML 用例图 UML 类图 UML 时序图 UML 活动图 UML 泳道图 点击页面下面 + 更多图形，选择 商务/(业务建模) -> UML, 可以设计各类UML图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具，通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持： 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言，属于架构描述语言（ADL）,它从业务、应用和技术三个层次（Layer），物件、行为和主体三个方面（Aspect）和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域（Domain）来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流，是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中，流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程，也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具，它能够辅助决策制定，让管理者清楚地知道，问题可能出在什么地方，从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的，以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业，以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作，如决策用菱形框表示，具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的，是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程，具体做法是先画出事情应该怎么做，再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS，安卓，以及一系列页面设计的效果制图，下面简单说明：IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表，房屋平面表，房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例，具体可以登录在线制图网站，查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图，和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图，包括AWS架构，阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 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。

...in.cube.algorithm参数，我成功地优化了Cube构建过程。 properties 设置Cube构建策略为INMEM kylin.cube.algorithm=INMEM 4. Kylin部署与监控 最后，我们来谈谈Kylin的部署与监控。Kylin提供了多种部署方式，包括单节点部署、集群部署等。对于初学者来说，单节点部署可能更易于理解和操作。但是，随着数据量的增长，单节点部署很快就会达到瓶颈。这时，就需要考虑集群部署方案。 在部署过程中，我遇到的一个主要问题是服务之间的依赖关系。Kylin依赖于Hadoop和HBase，如果这些服务没有正确配置，Kylin将无法启动。要搞定这个问题，就得细细排查每个服务的状况，确保它们都乖乖地在运转着。 bash 检查Hadoop服务状态 sudo systemctl status hadoop-hdfs-namenode 部署完成后，监控Kylin的运行状态变得非常重要。Kylin提供了Web界面和日志文件两种方式来进行监控。你可以直接在网页上看到Kylin的各种数据指标，就像看仪表盘一样。至于Kylin的操作记录嘛，就都记在日志文件里头了。我经常使用日志文件来排查问题，因为它能提供更多的上下文信息。 bash 查看Kylin日志文件 tail -f /opt/kylin/logs/kylin.log 结语 通过这次分享，我希望能让大家对Kylin的配置与部署有一个更全面的理解。尽管在过程中会碰到各种难题，但只要咱们保持耐心，不断学习和探索，肯定能找到解决的办法。Kylin 的厉害之处就在于它超级灵活，还能随意扩展，这正是我们在大数据分析里头求之不得的呢。希望你们在使用Kylin的过程中也能感受到这份乐趣！ --- 希望这篇技术文章对你有所帮助！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系我。

...中的核心配置文件，它记录了系统中所有用户的详细信息。每一行代表一个用户账户，包含多个字段以冒号分隔，如登录名、加密密码提示符（实际密码已移到/etc/shadow文件）、用户标识号（UID）、组标识号（GID）、注释信息（如真实姓名或联系信息）、主目录路径以及默认Shell程序。此文件对所有用户可读，但只有root用户有权限进行修改。 访问控制列表(ACL) , 访问控制列表是一种高级权限管理系统，在Linux中提供比传统Unix权限模式更精细的权限控制能力。ACL允许管理员为特定用户或用户组分配针对某个文件或目录的独立访问权限，从而实现更灵活和精确的访问控制。设置和查询ACL通常通过setfacl和getfacl命令完成，ACL规则会附加到文件的inode中，不影响基本的用户、组和其他权限设置。在需要更多粒度控制的多用户环境中，ACL是重要的安全机制之一。

...序则是这个接口的具体实现。就像试图跟空房子聊天一样，没对的“钥匙”（驱动），就感觉像是在大海捞针，怎么也找不到那个能接通的“门铃号码”（正确驱动）。 三、常见问题及解决方案 1. 缺失的JDBC驱动 - 检查环境变量：确保JAVA_HOME和HIVE_HOME环境变量设置正确，因为Hive JDBC驱动通常位于$HIVE_HOME/lib目录下的hive-jdbc-.jar文件。 - 手动添加驱动：如果你在IDE中运行，可能需要在项目构建路径中手动添加驱动jar。例如，在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加如下依赖： xml org.apache.hive hive-jdbc 版本号 - 下载并放置：如果在服务器上运行，可能需要从Apache Hive的官方网站下载对应版本的驱动并放入服务器的类路径中。 2. Hive Client jar包 - 确认包含Hive Server的jar：Hive Server通常包含了Hive Client的jar，如果单独部署，确保$HIVE_SERVER2_HOME/lib目录下存在hive-exec-.jar等Hive相关jar。 3. Hive Server配置 - Hive-site.xml：检查Hive的配置文件，确保标签内的javax.jdo.option.ConnectionURL和标签内的javax.jdo.option.ConnectionDriverName指向正确的JDBC URL和驱动。 四、代码示例与实战演练 1. 连接Hive示例（Java） java try { Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Connection conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:hive2://localhost:10000/default", "username", "password"); Statement stmt = conn.createStatement(); String sql = "SELECT FROM my_table"; ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql); // 处理查询结果... } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } 2. 错误处理与诊断 如果上述代码执行时出现异常，可能是驱动加载失败或者URL格式错误。查看ClassNotFoundException或SQLException堆栈信息，有助于定位问题。 五、总结与经验分享 面对这类问题，耐心和细致的排查至关重要。记住，Hive的世界并非总是那么直观，尤其是当涉及到多个组件的集成时。逐步检查环境配置、依赖关系以及日志信息，往往能帮助你找到问题的根源。嘿，你知道吗，学习Hive JDBC就像解锁新玩具，开始可能有点懵，但只要你保持那股子好奇劲儿，多动手试一试，翻翻说明书，一点一点地，你就会上手得越来越溜了。关键就是那份坚持和探索的乐趣，时间会带你熟悉这个小家伙的每一个秘密。 希望这篇文章能帮你解决在使用Hive JDBC时遇到的困扰，如果你在实际操作中还有其他疑问，别忘了社区和网络资源是解决问题的好帮手。祝你在Hadoop和Hive的探索之旅中一帆风顺！

...的并发度。 - 使用中间缓存层：如果条件允许，可以在数据库和Hadoop集群间引入数据缓冲区（如Redis、Kafka等），缓解两者之间的直接交互压力。 5. 结论与思考 在Sqoop作业并发度的设置上，我们不能盲目追求“越多越好”，而是需要根据具体场景综合权衡。其实说白了，Sqoop性能优化这事可不简单，它牵扯到很多方面的东东。咱得在实际操作中不断摸爬滚打、尝试探索，既得把工具本身的运行原理整明白，又得瞅准整个系统架构和各个组件之间的默契配合，才能让这玩意儿的效能噌噌噌往上涨。只有这样，才能真正发挥出Sqoop应有的效能，实现高效稳定的数据迁移。

...、grep等命令进行日志分析与安全审计至关重要。同时，du命令结合ncdu这样的可视化工具，不仅能够帮助管理员直观了解磁盘使用情况，还能及时发现潜在的大文件问题，避免存储资源浪费。 此外，对于分布式文件系统如Hadoop HDFS或GlusterFS的管理，虽然底层原理与本地文件系统有所不同，但依然离不开ls、mkdir、cp、rm等基础命令的灵活运用。因此，在进一步学习中，读者可以关注如何将这些基础命令应用于大型集群环境，以及如何通过高级配置实现跨节点的文件操作。 在最新的Linux内核版本中，针对文件系统的优化和新特性也值得关注，例如Btrfs和ZFS等现代文件系统的引入，为用户提供更为强大且灵活的文件管理功能。综上所述，持续关注Linux操作系统的新发展动态，结合实战案例深入理解并灵活运用各项命令，是提高Linux系统管理能力的关键所在。

...这样的配置中心服务，实现快速迭代、高可用和动态伸缩。 Nacos , Nacos是阿里巴巴开源的一款集服务发现、配置管理和服务元数据管理于一体的中间件产品。在云原生应用体系中，Nacos扮演着核心角色，为服务提供注册与发现能力，同时能够集中式地管理和分发配置信息，简化了分布式系统的搭建和维护工作。 LDAP（轻量级目录访问协议） , LDAP是一个开放的标准，用于在网络上查询和获取用户、组以及其他资源的相关信息。在本文语境中，Nacos可以集成LDAP认证服务，将用户的登录验证过程委托给LDAP服务器处理，从而增强Nacos控制台的安全性。这意味着用户需要通过LDAP服务器进行身份验证后，才能访问和操作Nacos中的配置信息。

一、引言 作为Go语言的一股强大的力量，Beego框架已经逐渐成为了Go开发者们的首选。嘿，你知道吗，在任何一个应用程序里头，数据库可是不可或缺的核心部分。而提到提升数据库性能的秘密武器，数据库连接池绝对算得上是一把好手，它的重要性不容小觑！在使用Beego框架时，我们怎么才能把数据库连接池调校到最佳状态呢？别急，本文会手把手、从零开始，一步步带你揭开这个秘密，保证让你明明白白了解个透彻。 二、为什么要使用数据库连接池？ 当我们频繁地操作数据库时，每次都会创建一个新的数据库连接，这不仅会消耗大量的系统资源，而且还会增加数据库的负载。为了解决这个问题，我们可以使用数据库连接池。数据库连接池，你可以想象成一个数据库连接的“共享小仓库”。它会提前准备一些数据库连接，就像把玩具预先放进收纳箱一样，都存放在这个池子里。当你的程序需要和数据库打交道时，就从这个“池子”里取出一个连接来用，用完之后呢，也不用随手扔掉，而是放回这个池子里，这样下次再需要的时候还能接着用，既方便又高效。这样既可以减少资源的浪费，又可以提高数据库的响应速度。 三、如何在Beego框架下使用数据库连接池？ 在Beego框架下，我们可以通过使用开源的database/sql包来使用数据库连接池。首先，我们需要创建一个数据库连接池： go db, err := sql.Open("mysql", "user:password@/dbname") if err != nil { panic(err.Error()) } defer db.Close() pool := &sql.DB{} pool.SetMaxOpenConns(20) pool.SetMaxIdleConns(10) 这段代码首先通过sql.Open()函数打开一个数据库连接，然后定义了一个新的变量pool，类型为sql.DB。接着，我们设置了连接池的最大开放连接数为20，最大空闲连接数为10。 四、如何优化数据库连接池的配置？ 在配置数据库连接池时，我们需要注意以下几个方面： 1. 设置合适的最大开放连接数和最大空闲连接数。如果最大允许的开放连接数太多了，就好比是一个接待员同时应付太多的客人，不仅会让整个系统的资源被胡乱消耗掉，变得大手大脚；而另一方面，要是最大空闲连接数设置得不够多，那就像是在高峰期，排队等待服务的顾客太少，结果就是数据库不得不频繁地忙前忙后，响应速度自然也就慢下来了。因此，这两个参数需要根据实际的业务需求来进行调整。 2. 避免频繁地关闭数据库连接。虽然数据库连接池确实是个好东西，能帮咱们有效解决频繁创建和销毁数据库连接这个大麻烦，但你要是总把它当成回收站，频繁地把连接丢回去，那这好经也可能被念歪了，会导致数据库连接资源白白浪费掉。因此，我们应该尽可能地减少数据库连接的释放次数。 3. 定期检查数据库连接池的状态。为了确保数据库连接池运转得顺顺畅畅，我们得定期给它做个全面体检，摸摸底儿，瞅瞅像当前有多少个连接在用啊，又有多少闲着没事儿干的空闲连接等等这些关键指标。这样一来，一旦有啥小毛小病的，咱们就能立马发现并及时处理掉，保证一切正常运行。 五、总结 总的来说，在Beego框架下使用数据库连接池是一个非常有效的方法，可以帮助我们提高数据库的性能。不过呢，咱们也得不断地摸索和捣鼓，才能找到那个最适合自家数据库的连接池配置。就像是找鞋子一样，不试穿几双，怎么能知道哪一双穿起来最合脚、最舒服呢？所以，对于数据库连接池的配置，咱也得慢慢尝试、逐步调整，才能找到最佳的那个“黄金比例”。同时，我们也应该注意保持良好的编程习惯，避免产生无谓的资源浪费。希望这篇内容能实实在在帮到你，让你更溜地掌握和运用Beego框架下的数据库连接池，让数据操作变得更顺手、更高效。

...业成功运用DataX实现了其内部数据仓库与外部大数据平台之间的无缝对接，大幅提升了数据分析的效率和准确性。该企业在实际操作中发现，通过合理配置多线程参数，可以有效减少数据同步的时间，尤其是在处理海量交易记录时表现尤为突出。这一实践证明了DataX在复杂业务场景下的强大适应能力。 另外，国际上也有不少公司在积极探索DataX的应用潜力。例如，一家跨国科技公司利用DataX实现了全球范围内不同数据中心之间的数据同步，极大地提升了其在全球市场的竞争力。该公司表示，DataX的高可靠性和高性能是其选择该工具的重要原因。 这些案例表明，DataX不仅在技术层面持续进化，而且在实际应用中也展现出了巨大的价值。随着数据量的不断增长和应用场景的多样化，相信DataX将会在未来发挥更加重要的作用。对于从事大数据相关工作的专业人士而言，深入了解并掌握DataX的各项功能，无疑将有助于提升工作效率和数据处理能力。

...建一个任务配置文件来定义我们的预警逻辑。比如说，我们要盯着MySQL里某个表的个头，一旦它长得太大，超出了我们定的界限，就赶紧发封邮件提醒我们。我们可以创建一个名为capacity_alert.conf的配置文件： yaml job { name = "DatabaseCapacityAlert" parallelism = 1 sources { mysql_source { type = "jdbc" url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb" username = "root" password = "password" query = "SELECT table_schema, table_name, data_length + index_length AS total_size FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'mydb' AND table_name = 'my_table'" } } sinks { mail_sink { type = "mail" host = "smtp.example.com" port = 587 username = "alert@example.com" password = "alert_password" from = "alert@example.com" to = "admin@example.com" subject = "Database Capacity Alert" content = """ The database capacity is approaching the threshold. Please take necessary actions. """ } } } 4. 3. 运行任务 配置完成后，就可以启动SeaTunnel任务了。你可以通过以下命令运行： bash bin/start-seatunnel.sh --config conf/capacity_alert.conf 4. 4. 监控与调整 运行后，你可以通过日志查看任务的状态和输出。如果一切正常，你应该会看到类似如下的输出： [INFO] DatabaseCapacityAlert - Running task with parallelism 1... [INFO] MailSink - Sending email alert to admin@example.com... [INFO] MailSink - Email sent successfully. 如果发现任何问题，比如邮件发送失败，可以检查配置文件中的SMTP设置是否正确，或者尝试重新运行任务。 5. 总结与展望 通过这次实践，我发现SeaTunnel真的非常强大，能够帮助我们构建复杂的ETL流程，包括数据库容量预警这样的高级功能。当然了，这个过程也不是一路畅通的，中间遇到了不少坑，但好在最后都解决了。将来，我打算继续研究怎么把SeaTunnel和其他监控工具连起来，打造出一个更全面、更聪明的预警系统。这样就能更快地发现问题，省去很多麻烦。 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言交流！

...用中，结合监控告警、日志分析等手段，能实时发现并定位网络故障，进而触发自动化的故障转移或自愈流程，也是提升系统稳定性和用户体验的重要一环。开发者可以通过学习Kubernetes等容器编排工具中的网络策略以及服务发现机制，将这些理念融入到基于Netty构建的服务架构设计之中，以应对更为复杂的网络环境挑战。 综上所述，理解并有效处理Netty服务器的网络中断问题只是实现高可靠网络服务的第一步，关注前沿网络协议和技术趋势，结合实际业务场景进行技术创新和实践，才能在瞬息万变的互联网环境下持续提供优质的网络服务。

....maven.plugins maven-compiler-plugin 3.8.1 1.8 1.8 在这个例子中，我们定义了一个简单的Java项目，它依赖于JUnit，并且指定了编译器版本为Java 8。这样一来，不管是你在自己的电脑上搞开发，还是把东西搬到服务器上去跑，我们都能确保整个项目稳稳当当，每次都能得到一样的结果。 3. npm之旅 Node.js的魔法盒 与Maven类似，npm（Node Package Manager）是Node.js生态系统中的一个核心组件，它负责管理JavaScript库和模块。npm通过package.json文件来记录项目的依赖和配置信息。下面是一个基本的package.json示例： json { "name": "my-app", "version": "1.0.0", "description": "A simple Node.js application", "main": "index.js", "scripts": { "start": "node index.js" }, "author": "Your Name", "license": "ISC", "dependencies": { "express": "^4.17.1" } } 在这个例子中，我们创建了一个使用Express框架的简单Node.js应用。用npm，我们就能超级方便地装和管这些依赖，让项目的维护变得简单多了。 4. 跨平台部署的挑战与解决方案 尽管Maven和npm各自在其领域内表现出色，但在跨平台部署时，我们仍然会遇到一些挑战。例如，不同操作系统之间的差异可能会导致构建失败。为了应对这些问题，我们可以采取以下几种策略： - 标准化构建环境：确保所有开发和生产环境都使用相同的工具版本和配置。 - 容器化技术：利用Docker等容器技术来封装整个应用及其依赖，从而实现真正的跨平台一致性。 - 持续集成/持续部署(CI/CD)：通过Jenkins、GitLab CI等工具实现自动化的构建和部署流程，减少人为错误。 5. 结语 拥抱变化，享受技术带来的乐趣 在这次旅程中，我们不仅了解了Maven和npm的基本概念和使用方法，还探讨了如何利用它们进行跨平台部署。技术这东西啊，变化莫测，但只要你保持好奇心，愿意不断学习，就能一步步往前走，还能从中找到不少乐子呢！不管是搞Java的小伙伴还是喜欢Node.js的朋友，都能用上这些给力的工具，让你的项目管理技能更上一层楼！希望这篇分享能够激发你对技术的好奇心，让我们一起在编程的海洋中畅游吧！ --- 通过这样的结构和内容安排，我们不仅介绍了Maven和npm的基本知识，还穿插了个人思考和实际操作的例子，力求让文章更加生动有趣。希望这样的方式能让你感受到技术背后的温度和乐趣！

...用 Node.js 实现微服务，并通过具体的代码示例来帮助您理解并掌握这一过程。 2. Node.js 与微服务架构的契合点 Node.js 的轻量级和高性能使其成为实现微服务的理想选择。它的设计采用了单线程和事件循环模式，这意味着每个服务能够超级高效地同时应对大批量的请求，就像是一个技艺高超的小哥在忙碌的餐厅里轻松处理众多点单一样。这种机制特别适合搭建那种独立部署、只专心干一件事的微服务模块，让它们各司其职，把单一业务功能发挥到极致。此外，Node.js 生态系统中的大量库和框架（如Express、Koa等）也为快速搭建微服务提供了便利。 3. 利用 Node.js 创建微服务实例 下面我们将通过一个简单的 Node.js 微服务创建示例来演示其实现过程： javascript // 引入 express 框架 const express = require('express'); const app = express(); // 定义一个用户服务接口 app.get('/users', (req, res) => { // 假设我们从数据库获取用户列表 const users = [ { id: 1, name: 'Alice' }, { id: 2, name: 'Bob' } ]; res.json(users); }); // 启动微服务并监听指定端口 app.listen(3000, () => { console.log('User service is running on port 3000...'); }); 上述代码中，我们创建了一个简单的基于 Express 的微服务，它提供了一个获取用户列表的接口。这个啊，其实就是个入门级的小栗子。在真实的项目场景里，这个服务可能会跟数据库或者其他服务“打交道”，从它们那里拿到需要的数据。然后，它会通过API Gateway这位“中间人”，对外提供一个统一的服务接口，让其他应用可以方便地和它互动交流。 4. 微服务间通信 使用gRPC或HTTP 在微服务架构下，各个服务间的通信至关重要。Node.js 支持多种通信方式，例如 gRPC 和 HTTP。以下是一个使用 HTTP 进行微服务间通信的例子： javascript // 在另一个服务中调用上述用户服务 const axios = require('axios'); app.get('/orders/:userId', async (req, res) => { try { const response = await axios.get(http://user-service:3000/users/${req.params.userId}); const user = response.data; // 假设我们从订单服务获取用户的订单信息 const orders = getOrdersFromDatabase(user.id); res.json(orders); } catch (error) { res.status(500).json({ error: 'Failed to fetch user data' }); } }); 在这个例子中，我们的“订单服务”通过HTTP客户端向“用户服务”发起请求，获取特定用户的详细信息，然后根据用户ID查询订单数据。 5. 总结与思考 利用 Node.js 构建微服务架构，我们可以享受到其带来的快速响应、高并发处理能力以及丰富的生态系统支持。不过呢，每种技术都有它最适合施展拳脚的地方和需要面对的挑战。比如说，当碰到那些特别消耗CPU的任务时，Node.js可能就不是最理想的解决方案了。所以在实际操作中，咱们得瞅准具体的业务需求和技术特性，小心翼翼地掂量一下，看怎样才能恰到好处地用 Node.js 来构建一个既结实又高效的微服务架构。就像是做菜一样，要根据食材和口味来精心调配，才能炒出一盘色香味俱全的好菜。同时，随着我们提供的服务越来越多，咱们不得不面对一些额外的挑战，比如怎么管理好这些服务、如何进行有效的监控、出错了怎么快速恢复这类问题。这些问题就像是我们搭建积木过程中的隐藏关卡，需要我们在构建和完善服务体系的过程中，不断去摸索、去改进、去优化，让整个系统更健壮、更稳定。

MongoDB , MongoDB是一款开源、面向文档的NoSQL数据库系统，它使用JSON-like格式（称为BSON）来存储数据，并以灵活的数据模型而著称。在处理非结构化和半结构化数据时，MongoDB能够提供高性能且高度可扩展的解决方案，适用于现代Web应用、实时分析、内容管理系统等多种场景。 NoSQL数据库 , NoSQL（Not Only SQL）是一种不同于传统关系型数据库管理系统的新型数据库类型，它不依赖于固定的表结构和SQL查询语言进行数据操作。MongoDB作为NoSQL数据库的一种，其设计目标在于实现大规模分布式数据存储，支持水平扩展以及高并发读写等需求，尤其适合应对海量数据和复杂数据结构的应用场景。 查询构建器 , 查询构建器是MongoDB Studio提供的一个图形化工具，用户可以通过直观的界面而非直接编写命令或查询语句来构建针对MongoDB数据库的查询条件。例如，在MongoDB Studio中，查询构建器允许用户通过拖拽字段、选择操作符并输入值等方式，生成复杂的查询表达式，从而找到满足特定条件的数据库记录。 数据建模与设计 , 在MongoDB中，数据建模与设计是指根据业务需求规划和定义数据库集合的文档结构的过程。在MongoDB Studio中，数据建模功能允许用户通过可视化界面创建和编辑集合的文档模式，如指定字段名称、数据类型、是否为必填项以及额外约束条件等，从而确保数据的一致性和完整性。例如，在文章示例中，通过MongoDB Studio的数据建模功能可以创建包含username、email、password等字段的新用户文档结构。

...通过集成第三方工具来实现这一目标。比如说Zipkin吧，这是Twitter推出的一个开源工具，专门用来追踪应用程序在分布式环境中的各种请求路径和数据流动情况。用它就像是给你的系统搭建了一个超级详细的导航地图，让你能一眼看清楚每个请求走过了哪些地方。接下来，我们将通过几个步骤来演示如何在Dubbo项目中集成Zipkin。 2.1 添加依赖 首先，我们需要向项目的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要，因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器，不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后，在Dubbo服务端配置文件（如application.properties）中加入必要的配置项，让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里，spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL，而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口，用于处理用户订单： java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下： java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后，启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法，然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案，但在某些场景下，你可能会发现它无法满足你的需求。例如，如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时，Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似，主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开，但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”，使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而，这只是一个开始。随着技术日新月异，咱们得不停地充电，学些新工具新技能，才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法，确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示，让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住，每一次挑战都是成长的机会，勇敢地迎接它们吧！

... 2.查看版本的提交记录 3.进入不同版本 4.分支操作 5.比较文件 四、遇到的错误 一、下载 用于 Windows 安装程序的 32 位 Git。 用于 Windows 安装程序的 64 位 Git。 二、基本命令 git命令和linux的命令基本相同，大部分linux命令在git中都可以使用。 1.初始化本地库 a.首先新建一个文件夹，进入文件夹，点击鼠标右键，找到菜单中的 Git Bash Here，点击进入命令界面。 b.输入命令 git init 初始化本地仓库 你会发现你的文件夹内多出一个 .git文件证明你的本地仓库初始化成功。 有的电脑可能会隐藏后缀名的文件，无法看到 .git文件，你需要去电脑设置可查看隐藏文件。方法：进入此电脑，点击上方查看，勾选隐藏的项目即可查看被隐藏的文件。 2、设置签名 签名主要是设置用户名和email地址，有两种级别：一种是项目级别 git config user.name 用户名， git config user.email邮箱地址；另一种是系统用户级别 git config --global user.name 用户名， git config --global user.email 邮箱地址。项目级别是优先于系统级别的，但二者至少设置一个。一般只用项目级别就行。 用 cat .git/config可以查看设置的项目签名。 3.将文件/目录从工作区追加到暂存区 命令 ：git add 文件/目录 4.查看状态 命令：git status。 第一行信息告诉我们，目前正处于master分支； 第二行信息告诉我们，本地库还没有上传任何文件； 第三、四、五行信息告诉我们，可以用以下命令把暂存区的文件（绿色文件）上传到本地库。 5.把暂存区的文件移除 代码：git rm --cached 文件名。注意文件只是从暂存区中移除，并没有在目录中被删除。 未追加在暂存区的文件显示红色。 6.把文件从暂存区上传到本地库 命令：git commit -m "注释内容" 文件名。 这是查看状态可以看到暂存区已经没有文件可以上传到本地库，说明你上传成功。 7.将文件变为未暂存状态 命令：git rest HEAD 文件名。对在暂存区的文件进行操作。 8.创建远程仓库并推送 a.首先我们要有一个github或gitee账号： github官网：https://github.com/ gitee官网：https://gitee.com/ b.然后在里面创建一个远程仓库（以gihub为例）： 登录进入主页面，找到并点击右上角的加号，点击 New repository,然后填写仓库信息。或者找到点击左方的 New选项。进入创建界面，填入信息。 下面三个选项可根据需要勾选。点击 Create...就创建号一个仓库了。 c.复制仓库地址 找到左上方导航Code选项，点击进入该选项 有两个地址：HTTP地址和SSH地址。我一般用HTTP地址（简单）。 如果你创建远程仓库时选择了下面的三个选项，可能你的Code界面会有所差别，点击右方的 Code即可查看仓库地址。 然后进入git命令界面：输入命令 git remote add origin(别名) 地址为你复制的地址创建别名并储存。命令 git remote -v查看你设置过的地址。 d.最后进行推送操作，将本地仓库推送到远程仓库。 命令 git push -u origin(你要推送到的远程仓库地址) master(你要推送的分支).在第一次推送是用上 -u选项，之后就可以不用。 该界面为成功推送，你再刷新你的github或gitee仓库，这是你上传的文件将出现在远程仓库表明推送成功。 注意：1.如果创建远程仓库时勾选了下面的三个选项，则可能你刷新时没发现有新文件推送到仓库，这是先找到红色划线位置，查看当前分支是否自己推送的分支，找到正确分支再看是否正确推送。 2.如果你是第n次推送，必须要在和远程仓库版本一样的条件下进行修改后推送，否则无法推送（不能跨多个版本推送）。 3.如果推送不成功，可能是你修改前的版本和远程库的版本不一致造成，先进行拉取，在修改推送。 9.删除远程仓库 首先进入要删除的远程仓库，点击上方导航条中的 Settings选项 然后找到进入左边菜单栏中的 Options选项，鼠标划到最下面找到 点击Delete this repository选项 最后按指示输入github用户名和密码进行删除即可。 10.拉取远程仓库 命令：git pull origin master。 在打算更新远程库时，先拉取远程库然后修改或添加，否则可能报错。 表明拉取成功。 注意：若你的本地仓库进行了修该导致无法拉去成功，则尝试用 git pull --rebase命令进行拉取。 三、其他命令 1.查看命令信息指令 命令：git help 2.查看版本的提交记录 命令：git log 以每条版本日志显示一行：git log --pretty=oneline 简写哈希值的方式：git log --oneline 可以看到前进后退步数：git reflog 3.进入不同版本 先用 git reflog命令查看哈希值 a.命令：git reset --hard 哈希值（索引） b.命令：git reset --hard HEAD^，该命令只能后退（查看当前版本之前的版本），后面几个 ^ 则后退几步。 c.命令：git reset --hard~，该命令只能后退（查看当前版本之前的版本），后退 （数值） 步； 4.分支操作 命令：git branch -v，查看所有分支 命令：git branch 分支名，创建分支 命令：git checkout 分支名，切换分支 5.比较文件 命令：git diff 文件名，工作区和暂存区比较 命令：git diff HEAD 文件名，当前版本比较 命令：git diff HEAD^ 文件名，历史版本比较 四、遇到的错误 git config --global http.sslVerify false 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_56180999/article/details/117634968。 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。