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...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。 Linux驱动:互斥锁mutex测试 本文博客链接:http://blog.csdn.net/jdh99,作者:jdh,转载请注明. 环境: 主机:Fedora12 目标板:MINI6410 目标板LINUX内核版本:2.6.38 互斥锁主要函数: //创建互斥锁 DEFINE_MUTEX(mutexname); //加锁,如果加锁不成功,会阻塞当前进程 void mutex_lock(struct mutex lock); //解锁 void mutex_unlock(struct mutex lock); //尝试加锁,会立即返回,不会阻塞进程 int mutex_trylock(struct mutex lock); 测试代码: include include include //include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include include define DEVICE_NAME "led_driver" define T_MAJORS700 static struct cdev fun_cdev; static dev_t dev; static struct class led_class; //初始化互斥锁 static DEFINE_MUTEX(sem); //功能:初始化IO static void init_led(void) { unsigned temp; //GPK4-7设置为输出 temp = readl(S3C64XX_GPKCON); temp &= ~((0xf << 4) | (0xf << 5) | (0xf << 6) | (0xf<< 7)); temp |= (1 << 16) | (1 << 20) | (1 << 24) | (1 << 28); writel(temp, S3C64XX_GPKCON); } //功能:ioctl操作函数 //返回值:成功返回0 static long led_driver_ioctl(struct file filp, unsigned int cmd, unsigned long arg) { unsigned int temp = 0; //unsigned long t = 0; wait_queue_head_t wait; //加锁 mutex_lock(&sem); temp = readl(S3C64XX_GPKDAT); if (cmd == 0) { temp &= ~(1 << (arg + 3)); } else { temp |= 1 << (arg + 3); } //等待2S //t = jiffies; //while (time_after(jiffies,t + 2 HZ) != 1); init_waitqueue_head(&wait); sleep_on_timeout(&wait,2 HZ); writel(temp,S3C64XX_GPKDAT); printk (DEVICE_NAME"\tjdh:led_driver cmd=%d arg=%d jiffies = %d\n",cmd,arg,jiffies); //解锁 mutex_unlock(&sem); return 0; } static struct file_operations io_dev_fops = { .owner = THIS_MODULE, .unlocked_ioctl = led_driver_ioctl, }; static int __init dev_init(void) { int ret; unsigned temp; init_led(); dev = MKDEV(T_MAJORS,0); cdev_init(&fun_cdev,&io_dev_fops); ret = register_chrdev_region(dev,1,DEVICE_NAME); if (ret < 0) return 0; ret = cdev_add(&fun_cdev,dev,1); if (ret < 0) return 0; printk (DEVICE_NAME"\tjdh:led_driver initialized!!\n"); led_class = class_create(THIS_MODULE, "led_class1"); if (IS_ERR(led_class)) { printk(KERN_INFO "create class error\n"); return -1; } device_create(led_class, NULL, dev, NULL, "led_driver"); return ret; } static void __exit dev_exit(void) { unregister_chrdev_region(dev,1); device_destroy(led_class, dev); class_destroy(led_class); } module_init(dev_init); module_exit(dev_exit); MODULE_LICENSE("GPL"); MODULE_AUTHOR("JDH"); 测试 用http://blog.csdn.net/jdh99/article/details/7178741中的测试程序进行测试: 开启两个程序,同时打开,双进程同时操作LED 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_28689729/article/details/116923091。 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。
2023-11-06 08:31:17
59
转载
Docker
...info,以便只输出信息级别及以上的日志: bash docker run -it --log-driver=json-file --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3 --log-opt labels=info your-image-name 上述命令设置了日志驱动为json-file(这是Docker默认的日志驱动),同时限制了单个日志文件最大10M,最多保存3个文件,并且只记录info及以上级别的日志。 三、查看Docker容器日志的几种方式 1. 使用docker logs命令 Docker提供了一个内置命令docker logs来查看容器的日志,默认情况下,它会显示容器的所有输出。 bash docker logs -f --tail 100 your-container-id-or-name 上述命令中的-f表示实时(follow)输出日志,--tail 100则表示仅显示最后100行日志内容。这就是咱们今天讨论主题的重点操作环节,说白了,就是用来快速瞅一眼某个容器最近都干了啥。 2. 结合journalctl查看systemd驱动的日志 若你配置了Docker使用journald日志驱动,可以借助journalctl工具查看: bash journalctl -u docker.service --since "1 hour ago" _COMM=docker 这里并没有直接实现查看容器最后100行日志,但你可以根据实际需要调整journalctl的查询条件以达到类似效果。 四、深入思考 为什么我们需要查看日志最后100行? 当我们面对复杂的系统环境或突发的问题时,快速定位到问题发生的时间窗口至关重要。瞧瞧Docker容器日志最后的100条信息,就像是翻看最近发生的故事一样,能让我们闪电般地抓住最新的动态,更快地寻找到解决问题的关键线索。这就好比侦探破案,总是先从最新的线索入手,逐步揭开谜团。 五、实践探索 自定义日志输出格式与存储 除了基础的日志查看功能外,Docker还支持丰富的自定义日志处理选项。例如,我们可以将日志发送至syslog服务器,或者对接第三方日志服务如Logstash等。对于资深用户来说,这种灵活性简直就是个宝藏,它意味着无限多的可能性。你可以根据自家业务的具体需求,随心所欲地打造一套最适合自己的日志管理系统,就像私人订制一般,让一切都变得恰到好处。 总结来说,理解和熟练掌握Docker日志管理,尤其是如何便捷地查看日志最后100行,是每个Docker使用者必备技能之一。经过不断动手尝试和摸爬滚打,我们定能把Docker这玩意儿玩得溜起来,让它在咱们的开发运维工作中大显身手,发挥出更大的价值。下次当你面对茫茫日志海洋时,希望这篇指南能助你快速锁定目标,犹如海上的灯塔照亮前行的方向。
2024-01-02 22:55:08
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青春印记
Go-Spring
...关系、初始化属性值等信息。开发人员通过在该文件中声明Bean,框架会根据配置动态地创建和管理Bean的生命周期,这是实现IoC的重要方式。例如,在文中提到的XMLbean定义文件结构中,<bean>标签用于定义一个Bean实例,其属性id用于标识Bean的唯一名称,而class属性则指定了Bean的实现类。
2023-04-04 12:42:35
473
星河万里
Gradle
...MF文件中记录依赖信息,以供运行时解析。如果你想创建一个包含所有依赖的“fat jar”(或称为"uber jar"),可以使用如shadow插件或原生的bootJar任务(针对Spring Boot项目): groovy plugins { id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '6.1.0' } jar { manifest { attributes 'Main-Class': 'com.example.Main' } } task shadowJar(type: ShadowJar) { archiveBaseName = 'my-app' archiveClassifier = 'all' mergeServiceFiles() } 以上代码片段展示了如何应用Shadow插件并创建一个包含所有依赖的自包含.jar文件。 总结起来,要确保Gradle打包时正确包含依赖包,关键在于合理地在build.gradle中声明和管理依赖,并根据实际需求选择合适的打包策略。Gradle这个家伙的设计理念啊,就是让构建项目这件事儿变得瞅一眼就明白,摸一下就能灵活运用,甭管多复杂的依赖关系网,都能轻松玩转。这样一来,咱们就能麻溜地把项目打包工作给搞定了,高效又省心!在你亲自上手捣鼓和尝试Gradle的过程中,你会发现这玩意儿的强大程度绝对超乎你的想象,它会像个给力的小助手一样,陪你一起砍断开发道路上的各种难题荆棘,勇往直前地一路狂奔。
2023-10-25 18:00:26
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月影清风_
Nacos
...及时获取到最新的密码信息。经过以上这些步骤,我坚信你能够轻轻松松地搞定这个问题,让你的Nacos服务坚如磐石,稳稳当当。
2024-01-03 10:37:31
121
月影清风_t
Apache Atlas
...们挖出了不少有价值的信息宝藏,让咱们看得更深更透彻。不过呢,特别是在面对海量数据的时候,如何把它们处理得既快又准,这确实是我们现在急需解决的一道大难题啊! 本文将介绍一种名为Apache Atlas的技术,它能够有效地解决大规模图表数据性能问题,并提供了一种最佳的实践方法。 一、Apache Atlas简介 Apache Atlas是一款企业级的大数据图谱解决方案,它可以帮助我们更好地管理和理解复杂的大规模数据。把数据串联起来,就像编织一张信息图谱一样,这样一来,我们就能更像看故事书那样,一目了然地瞧见各个数据点之间千丝万缕的联系,进而对它们进行更加接地气、细致入微的分析探索。 二、大规模图表数据性能问题 在处理大规模图表数据时,我们经常会遇到一些性能问题,如查询速度慢、存储空间不足等。这些问题不仅拖慢了我们有效利用数据的节奏,甚至可能变成一道坎儿,拦住我们深入挖掘、获得更多有价值的数据洞见。 三、Apache Atlas解决问题的方法 那么,Apache Atlas是如何帮助我们解决这些问题的呢?主要有以下几点: 1. 使用高效的图数据库 Apache Atlas使用了TinkerPop作为其底层的图数据库,这是一个高性能、可扩展的图数据库框架。用上TinkerPop这个神器,Apache Atlas就像装上了涡轮增压器,嗖嗖地在大规模数据查询中飞驰,让咱们的数据访问性能瞬间飙升,变得超级给力! 2. 提供灵活的数据模型 Apache Atlas提供了一个灵活的数据模型,允许我们根据需要自定义图谱中的节点和边的属性。这样一来,我们就能在不扩容存储空间的前提下,灵活应对各种场景下的数据需求啦。 3. 支持多种数据源 Apache Atlas支持多种数据源,包括Hadoop、Hive、Spark等,这使得我们可以从多个角度理解和管理我们的数据。 四、Apache Atlas的实践应用 接下来,我们将通过一个实际的例子来展示Apache Atlas的应用。 假设我们需要对一组用户的行为数据进行分析。这些数据分布在多个不同的系统中,包括Hadoop HDFS、Hive和Spark SQL。我们想要构建一个图谱,表示用户和他们的行为之间的关系。 首先,我们需要创建一个图模型,定义用户和行为两个节点类型以及它们之间的关系。然后,我们使用Apache Atlas提供的API,将这些数据导入到图数据库中。最后,我们就可以通过查询图谱,得到我们想要的结果了。 这就是Apache Atlas的一个简单应用。用Apache Atlas,我们就能轻轻松松地管理并解析那些海量的图表数据,这样一来,工作效率嗖嗖地提升,简直不要太方便! 五、总结 总的来说,Apache Atlas是一个强大的工具,可以帮助我们有效地解决大规模图表数据性能问题。无论你是大数据的初学者,还是经验丰富的专业人士,都可以从中受益。嘿,真心希望这篇文章能帮到你!如果你有任何疑问、想法或者建议,千万别客气,随时欢迎来找我聊聊哈!
2023-06-03 23:27:41
473
彩虹之上-t
Etcd
...专门负责集中管理配置信息。而且这家伙的能耐可不止于此,对于其他那些需要保证数据一致性、高可用性的应用场景,它同样是把好手。 三、“Etcdserverisunabletoreadthedatadirectory”问题解析 当Etcd服务器无法读取其数据目录时,会出现"Etcdserverisunabletoreadthedatadirectory"错误。这可能是由于以下几个原因: 1. 数据目录不存在或者权限不足 如果Etcd的数据目录不存在,或者你没有足够的权限去访问这个目录,那么Etcd就无法正常工作。 2. 磁盘空间不足 如果你的磁盘空间不足,那么Etcd可能无法创建新的文件或者更新现有文件,从而导致此错误。 3. 系统故障 例如,系统崩溃、硬盘损坏等都可能导致数据丢失,进而引发此错误。 四、解决方法 针对上述问题,我们可以采取以下几种方法进行解决: 1. 检查数据目录 首先我们需要检查Etcd的数据目录是否存在,且我们是否有足够的权限去访问这个目录。如果存在问题,我们可以尝试修改权限或者重新创建这个目录。 bash sudo mkdir -p /var/etcd/data sudo chmod 700 /var/etcd/data 2. 检查磁盘空间 如果磁盘空间不足,我们可以删除一些不必要的文件,或者增加磁盘空间。重点来了哈,为了咱们的数据安全万无一失,咱得先做一件事,那就是记得把重要的数据都给备份起来! bash df -h du -sh /var/etcd/data rm -rf /path/to/unwanted/files 3. 检查系统故障 对于系统故障,我们需要通过查看日志、重启服务等方式进行排查。在确保安全的前提下,可以尝试恢复或者重建数据。 五、总结 总的来说,“Etcdserverisunabletoreadthedatadirectory”是一个比较常见的错误,通常可以通过检查数据目录、磁盘空间以及系统故障等方式进行解决。在日常生活中,我们千万得养成一个好习惯,那就是定期给咱的重要数据做个备份。为啥呢?就为防备那些突如其来的意外状况,让你的数据稳稳当当的,有备无患嘛!希望这篇文章能实实在在帮到你,让你在操作Etcd的时候,感觉像跟老朋友打交道一样,轻松又顺手。
2024-01-02 22:50:35
439
飞鸟与鱼-t
Go-Spring
...变质,或者被一些无效信息“污染”,这些都可能是它罢工的原因呐。 三、如何处理缓存服务异常? 面对缓存服务异常,我们需要做的是及时发现并解决问题。首先,我们要监控缓存服务的状态,及时发现异常。其次,我们要分析异常的原因,找出问题的根源。最后,我们要修复异常,保证缓存服务的正常运行。 四、Go-Spring中的缓存服务异常案例分析 在Go-Spring中,我们可以使用第三方库如go-cache来进行缓存管理。下面我们将通过一个实际的案例,来分析和解决Go-Spring中缓存服务异常的问题。 首先,我们在项目中引入了go-cache库,并创建了一个缓存实例: go import "github.com/patrickmn/go-cache" cache, _ := cache.New(time.Duration(5time.Minute), time.Minute) 然后,我们在某个业务逻辑中,使用这个缓存实例来获取数据: go val, ok := cache.Get("key") if !ok { val = doSomeExpensiveWork() cache.Set("key", val, 5time.Minute) } 在这个案例中,如果我们的缓存服务出现了异常,那么就会导致缓存无法正确工作,从而影响到整个系统的运行。 五、解决缓存服务异常的方法 针对上述案例中的缓存服务异常问题,我们可以采取以下几种方法进行解决: 1. 监控缓存服务状态 我们可以通过日志或者告警工具,对缓存服务的状态进行实时监控,一旦发现异常,就可以立即进行处理。 2. 分析异常原因 对于出现的异常,我们需要对其进行详细的分析,找出问题的根源。可能的原因包括缓存数据过期、缓存污染等。 3. 修复异常 根据异常的原因,我们可以采取相应的措施进行修复。比如说,如果是因为缓存数据过期引发的问题,我们在给缓存设定有效期的时候,可以适当把它延长一下,就像把牛奶的保质期往后推几天,保证它不会那么快变质一样。 六、结论 总的来说,缓存服务异常是我们在使用Go-Spring时经常会遇到的问题。对于这个问题,咱们得瞪大眼睛瞧清楚,心里有个数,这样才能在第一时间察觉到任何不对劲的地方,迅速把它摆平。同时呢,咱们也得不断给自己充电、提升技能,好让自己能更游刃有余地应对那些越来越复杂的开发难题。 七、结尾 希望通过这篇文章,大家能够对缓存服务异常有一个更深入的理解,并学会如何去解决这类问题。如果你有任何其他的问题或者建议,欢迎留言讨论。让我们一起进步,共同成长!
2023-11-23 18:26:05
512
心灵驿站-t
Etcd
...日志中可能显示的错误信息 etcd: snapshot file /var/lib/etcd/member/snap/db.snap is corrupted or has a wrong version 2.2 版本不兼容 Etcd在升级版本时,旧版本创建的快照文件可能与新版本存在兼容性问题,导致新版本的Etcd服务无法正确加载旧版本的快照文件。 2.3 文件权限问题 如果Etcd进程没有足够的权限访问快照文件,也会导致加载失败。 2.4 配置路径不一致 在Etcd启动配置中,如果指定的数据目录与快照文件的实际存放路径不匹配,自然会导致Etcd找不到并加载快照文件。 3. 解决方案及实战示例 3.1 检查和修复快照文件 首先,我们需要确认快照文件是否损坏或不完整。可以尝试使用etcdctl工具来检查快照文件: bash etcdctl snapshot status /path/to/snapshot.db 如果确实存在问题,可以考虑从备份恢复或者重新启动一个全新的Etcd集群,然后重新导入数据。 3.2 确保版本兼容性 在升级Etcd版本时,应遵循官方发布的升级指南,确保有正确的迁移步骤。如有必要,可先将旧版Etcd的数据进行备份,并在新版Etcd启动后执行恢复操作。 3.3 调整文件权限 确保Etcd进程用户有足够的权限访问快照文件,例如: bash chown -R etcd:etcd /var/lib/etcd/ 3.4 核实启动配置中的数据目录 请确保Etcd启动命令或配置文件中的数据目录参数(--data-dir)指向包含快照文件的实际路径。 bash ./etcd --data-dir=/var/lib/etcd/member --snapshot-count=10000 4. 总结与思考 在处理Etcd无法加载先前持久化快照文件的问题时,我们不仅需要排查具体的技术原因,还要根据实际情况灵活运用各种应对策略。同时呢,这也正好敲响了我们日常运维的小闹钟,告诉我们得把Etcd集群数据的定期备份和检查工作给提上日程,可不能马虎。而且呀,在进行版本升级的时候,也要瞪大眼睛留意一下兼容性问题,别让它成了那只捣蛋的小鬼。说到底,只有真正把它的运作机理摸得门儿清,把那些潜在的风险点都研究透彻了,咱们才能把这个强大的分布式存储工具玩转起来,保证咱的业务系统能够稳稳当当地跑起来。就像医生看病那样,解决技术问题也得我们像老中医似的,耐着性子慢慢来,得“望闻问切”全套做齐了,也就是说,得仔细观察、耐心倾听、多角度询问、深度剖析,一步步把各种可能的问题排除掉,最后才能揪出那个隐藏的“罪魁祸首”。
2023-07-24 14:09:40
779
月下独酌
Spark
...个大表格要相互配对找信息一样,如果找到这两表格在某一列上有紧密的联系,那咱们就可以利用这个“共同点”来定制分区方案。这样一来,关联查询就像分成了很多小任务,在特定的机器上并行处理,大大加快了配对的速度,提升整体性能。 此外,还可以根据业务需求动态调整分区数量。当数据量蹭蹭往上涨的时候,咱们可以灵活调整Partitioner这个家伙的numPartitions属性,让它帮忙重新分配一下数据,确保所有任务都能“雨露均沾”,避免出现谁干得多、谁干得少的情况,保持大家的工作量均衡。 五、结论 总之,理解和掌握Spark中的Partitioner设计模式是高效利用Spark的重要环节。自定义Partitioner这个功能,那可是超级灵活的家伙,它让我们能够根据实际场景的需要,亲手安排数据分布,确保每个数据都落脚到最合适的位置。这样一来,不仅能让处理速度嗖嗖提升,还能让任务表现得更加出色,就像给机器装上了智能导航,让数据处理的旅程更加高效顺畅。希望通过这篇接地气的文章,您能像老司机一样熟练掌握Spark的Partitioner功能,从而更上一层楼,把Spark在大数据处理领域的威力发挥得淋漓尽致。
2024-02-26 11:01:20
71
春暖花开-t
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2023-09-02 09:33:05
582
转载
PHP
...情况,单纯的打印异常信息可能无法完全解决问题。这时,我们可以选择将日志记录下来,以便于后续分析。PHP提供了丰富的日志记录功能,如error_log()函数。 3. 使用第三方库 对于一些常见的问题,可以考虑使用第三方库来解决。比如,在发送HTTP请求的时候,咱们可以选择一些像cURL这样的第三方工具库,这些小帮手往往会对收到的HTTP响应进行超级严格的检查和精心处理。 五、结论 总的来说,HTTP响应状态码是服务器与客户端之间通信的重要组成部分。明白HTTP响应状态码的含义,就如同拥有了一个超级实用的小工具,它能帮我们在调试和优化应用程序时,更加得心应手,让程序运行更加顺畅。无论是碰到HTTP响应状态码出错,还是发现情况对不上号,我们都有好几种实打实的解决办法可以灵活应对,任君挑选。希望通过这篇接地气的文章,你能像剥洋葱一样一层层深入理解这个问题,然后在实际开发的战场上,无论遇到啥挑战都能挥洒自如,灵活应对。
2023-01-24 18:55:06
76
岁月静好-t
Tornado
...通过HTTP协议这条信息高速公路,轻轻松松地接入并使用它提供的各项服务啦! 三、Tornado的优点 1. 高性能 Tornado采用的是非阻塞I/O模型,因此它可以处理大量的并发连接,而且性能非常高。这对于需要处理大量并发请求的应用程序来说是非常重要的。 2. 异步操作 Tornado支持异步操作和事件驱动编程,这使得它可以处理大量的任务而不必等待所有任务都完成后才能继续执行下一项任务。这对于需要实时响应的应用程序来说是非常重要的。 3. 易于学习和使用 Tornado的设计非常简洁,易于学习和使用。它提供了丰富的API,可以帮助开发者快速构建出高效稳定的Web应用程序。 四、结论 综上所述,Tornado是一个非常好的Web服务器框架,它具有高性能、异步操作和易于学习和使用等优点。因此,无论是在实时应用程序开发还是在HTTP服务器开发中,都可以考虑使用Tornado来提高开发效率和性能。如果你正在物色一款既高性能又超好上手的Web服务器框架,那我真心推荐你试一试Tornado,它绝对能让你眼前一亮,用过就爱上!
2023-05-22 20:08:41
63
彩虹之上-t
ClickHouse
... 这个查询语句会统计每天的事件总数,并按照日期进行分组。虽然ClickHouse在查询速度上确实是个狠角色,但当我们要对付海量数据的时候,还是得悠着点儿,注意优化查询策略。就拿那些不必要的JOIN操作来说吧,能省则省;还有索引的使用,也得用得恰到好处,才能让这个高性能的家伙更好地发挥出它的实力来。 五、总结 ClickHouse是一款功能强大的高性能数据库系统,它为我们提供了构建高可用性架构的可能性。不过呢,实际操作时咱们也要留心,挑对数据库系统只是第一步,更关键的是,得琢磨出一套科学合理的架构设计方案,还得写出那些快如闪电的查询语句。只有这样,才能确保系统的稳定性与高效性,真正做到随叫随到、性能杠杠滴。
2023-06-13 12:31:28
558
落叶归根-t
Tomcat
...输出Tomcat版本信息以及当前运行状态等详细内容,帮助我们判断服务是否正常运行。 3. 重启Tomcat服务 有时候,我们可能需要对配置进行调整后重启服务,这可以通过先停止再启动的方式来实现,但更便捷的方式是直接使用restart.sh(Linux或Mac)或restart.bat(Windows): bash ./restart.sh 此命令会自动完成服务的优雅停机和重新启动过程。 4. 更深层次的管理操作 除了基本的启动、停止和重启外,我们还可以通过命令行对Tomcat进行更细致的管理,例如修改JVM参数、调整日志级别等。 4.1 调整JVM参数 在catalina.sh或catalina.bat脚本中,你可以设置Java虚拟机的参数,比如调整内存大小: bash export JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m" ./startup.sh 这段代码将JVM初始堆内存设置为512MB,最大堆内存设置为1024MB。 4.2 调整日志级别 在运行时,我们可以通过发送HUP信号给Tomcat来动态更改日志级别,无需重启服务。假设我们要将org.apache.catalina.core包的日志级别调整为DEBUG: bash kill -1 pgrep java 然后编辑${CATALINA_BASE}/conf/logging.properties文件,调整日志级别,改动立即生效。 注意: 这里的pgrep java用于获取Java进程ID,实际情况请根据你的环境做出相应调整。 总的来说,掌握Tomcat命令行管理技巧能够让我们在部署、调试和运维过程中更加得心应手。希望通过这篇文章的详细介绍,你能更好地驾驭这只"猫",让它在你的开发之旅中发挥出最大的效能。在实际操作的过程中,千万记得要多动手尝试、多动脑思考!毕竟,只有把理论知识和实践经验紧密结合,咱们的技术之路才能越走越宽广,越走越长远。
2023-02-24 10:38:51
317
月下独酌
Maven
....xml中增加版本信息等属性,如下所示: xml 1.0.0-SNAPSHOT 3.2 正确配置过滤规则 针对过滤规则冲突,应精确指定哪些资源需要过滤,哪些不需要。例如,如果只希望对特定的资源配置过滤,可以细化资源配置: xml src/main/resources /config.properties true 3.3 特殊字符转义 对于含有非属性占位符${}的特殊字符问题,可以在资源文件中使用\进行转义,例如${literal}应写为\\${literal},以防止被Maven误解析。 4. 总结与思考 在Maven的世界里,Resource Filtering无疑是一项强大且实用的功能,它能够帮助我们实现资源文件的动态化配置,大大增强了项目的灵活性。但同时,我们也需要正确理解和合理使用这一特性,避免陷入Resource Filtering错误的困境。只有当我们把这些玩意儿的工作原理摸得门儿清,把那些可能潜伏的坑都给填平了,才能让它们真正火力全开,帮我们把开发效率往上猛提,保证每一个构建环节都顺滑无比,一点儿磕绊都没有。当你遇到问题时,就得化身成福尔摩斯那样,瞪大眼睛、开动脑筋,仔仔细细地观察、抽丝剥茧地分析。然后,再通过实实在在的代码实例去摸透、动手尝试,一步步解决这个难题。这,就是编程那让人着迷的地方,也是每一位开发者在成长道路上必定会经历的一段精彩旅程。
2023-03-30 22:47:35
107
草原牧歌_
ActiveMQ
...列故障,导致大量订单信息未能及时处理,给商家和用户带来了不小的困扰。这一事件再次引发了业界对于消息队列在高并发场景下稳定性问题的关注。据报道,该平台使用的是自建的RabbitMQ消息队列系统,尽管其设计初衷是为了提高系统的可用性和扩展性,但在实际应用中还是出现了不少问题。 此次故障的主要原因是消息队列在处理高峰期流量时,未能有效管理资源,导致部分消息未能得到及时确认,进而造成了数据丢失。此外,平台在故障发生后的应急响应速度也不尽人意,未能迅速恢复服务,进一步加剧了用户的不满情绪。 针对这一事件,行业专家提出了几点改进建议。首先,应加强对消息队列的监控和预警机制建设,确保在问题发生前能够及时发现并采取措施。其次,企业应该考虑采用更加成熟的商业消息队列产品,如Apache Kafka或Amazon SQS,这些产品在高并发场景下的表现更为稳定可靠。最后,建立完善的容灾备份机制也是必不可少的,确保在主系统出现故障时,备用系统能够快速接管,减少业务中断时间。 这次事件不仅提醒了各大企业在选择和使用消息队列技术时需更加谨慎,同时也促进了整个行业的反思与进步。未来,随着技术的不断发展和完善,相信类似的问题将得到有效解决,为企业提供更加稳定高效的服务保障。
2025-02-06 16:32:52
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青春印记
MySQL
...务名。如果未找到相关信息,则表示MySQL服务并未运行。 步骤3:连接到MySQL服务器 接下来,我们尝试连接到MySQL服务器。在命令提示符或者终端窗口中,输入以下命令: css mysql -u root -p 这段命令的意思是使用root账户登录到MySQL服务器。如果成功连接,你将会看到一个提示符,提示你输入密码。输入正确的密码后,你就可以开始在MySQL服务器上进行操作了。 步骤4:创建一个新的数据库 在MySQL服务器上,你可以通过以下命令来创建一个新的数据库: sql CREATE DATABASE example; 这段命令将会创建一个名为example的新数据库。 步骤5:创建一个新的表 在新创建的数据库中,你可以通过以下命令来创建一个新的表: sql USE example; CREATE TABLE users ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255), email VARCHAR(255), PRIMARY KEY (id) ); 这段命令将会在example数据库中创建一个名为users的新表,包含id、name和email三个字段。 步骤6:查询数据库 在MySQL服务器上,你可以通过以下命令来查询新创建的数据库和表: sql SHOW DATABASES; SHOW TABLES FROM example; SELECT FROM example.users; 以上就是测试MySQL是否安装完整的几个基本步骤。经过这些步骤,你就能确保MySQL的服务器软件、客户端小工具、命令行神器还有数据文件都妥妥地安装好了,并且随时可以正常启动,愉快地使用起来啦!同时呢,你还可以亲自去瞅瞅MySQL的运行状况啊,还有它的性能表现啥的,这样一来,就能更棒地打理和调优你的MySQL数据库了,让它的表现更上一层楼! 总结起来,要想保证MySQL能够正常运行,就需要对其进行全面的测试。这包括瞅瞅MySQL服务的小火车跑得顺不顺畅,确保它能稳妥连接。咱们还要亲自上手,捣鼓捣鼓创建数据库和表的操作,再溜达一圈,试试查询功能灵不灵光,这些可都是必不可少的环节~只要按照上述步骤进行操作,就能够确保MySQL安装的完整性。
2023-06-26 18:05:53
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风轻云淡_t
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...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。 SparkGraphX快速入门 1、图(GraphX) 1.1、基本概念 图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合(边edge)组成的一种数据结构。 这里的图并非指代数中的图。图可以对事物以及事物之间的关系建模,图可以用来表示自然发生的连接数据,如:社交网络、互联网web页面 常用的应用有:在地图应用中找到最短路径、基于与他人的相似度图,推荐产品、服务、人际关系或媒体。 2、术语 2.1、顶点和边 一般关系图中,事物为顶点,关系为边 2.2、有向图和无向图 在有向图中,一条边的两个顶点一般扮演者不同的角色,比如父子关系、页面A连接向页面B; 在一个无向图中,边没有方向,即关系都是对等的,比如qq中的好友。 GraphX中有一个重要概念,所有的边都有一个方向,那么图就是有向图,如果忽略边的方向,就是无向图。 2.3、有环图和无环图 有环图是包含循环的,一系列顶点连接成一个环。无环图没有环。在有环图中,如果不关心终止条件,算法可能永远在环上执行,无法退出。 2.4、度、出边、入边、出度、入度 度表示一个顶点的所有边的数量 出边是指从当前顶点指向其他顶点的边 入边表示其他顶点指向当前顶点的边 出度是一个顶点出边的数量 入度是一个顶点入边的数量 2.5、超步 图进行迭代计算时,每一轮的迭代叫做一个超步 3、图处理技术 图处理技术包括图数据库、图数据查询、图数据分析和图数据可视化。 3.1、图数据库 Neo4j、Titan、OrientDB、DEX和InfiniteGraph等基于遍历算法的、实时的图数据库; 3.2、图数据查询 对图数据库中的内容进行查询 3.3、图数据分析 Google Pregel、Spark GraphX、GraphLab等图计算软件。传统的数据分析方法侧重于事物本身,即实体,例如银行交易、资产注册等等。而图数据不仅关注事物,还关注事物之间的联系。例如& 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41851454/article/details/80388443。 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。
2023-07-30 14:45:06
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Gradle
... 逐步调试 分析错误信息,一步步排查,如查看构建脚本、查找依赖、确认环境变量等。 3. 使用Gradle Wrapper 如果是网络问题,尝试创建Gradle Wrapper,这样你的开发环境就包含了Gradle,避免了因网络不稳定带来的问题。 4. 更新插件 对于插件版本过旧导致的问题,及时更新相关插件,确保与项目的兼容性。 五、结语 Gradle构建报错并不意味着绝望,反而是一次学习和成长的机会。你知道吗,要想真正摸清Gradle这家伙的脾气,就得先跟那些小错误打打交道,这样咱们的功力就能越来越深厚!记住,每一个挑战都是通往更强大开发者的阶梯。愿你在Gradle的世界里越走越远,构建出更加出色的项目!
2024-04-27 13:43:16
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清风徐来_
Netty
...代,大量的数据交换和信息传递是必不可少的,而网络通信协议就是这一过程中至关重要的桥梁。其实呢,Netty是个超级厉害的网络应用框架,它干起活来异步事件驱动,效率贼高。别看它就一个框架,本事可大了去了,不仅能轻松应对TCP、UDP这些协议,还自带各种贴心高级功能。比如,像咱们体检时的心跳检测,还有数据传输过程中的重传机制,都是人家Netty手到擒来的小技能。今天,我们就来聊聊如何在Netty中实现客户端连接池。 二、什么是客户端连接池? 客户端连接池是一种在应用程序启动时预先建立一批连接,并将这些连接存储在一个池子中,然后应用程序在需要的时候从这个池子中获取一个可用的连接来发送请求的技术。这种方式能够超级有效地缩短新建连接的时间,让整个系统的运行表现和反应速度都像火箭一样嗖嗖提升。 三、在Netty中如何实现客户端连接池? 实现客户端连接池的方式有很多,我们可以使用Java内置的并发工具类ExecutorService或者使用第三方库如HikariCP等。这里我们主要讲解一下如何使用Netty自带的Bootstrap来实现客户端连接池。 四、使用Bootstrap创建连接池 首先,我们需要创建一个Bootstrap对象: java Bootstrap b = new Bootstrap(); b.group(new NioEventLoopGroup()) // 创建一个新的线程池 .channel(NioSocketChannel.class) // 使用NIO Socket Channel作为传输层协议 .option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true) // 设置Keepalive属性 .handler(new ChannelInitializer() { @Override public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast(new HttpClientCodec()); // 添加编码解码器 ch.pipeline().addLast(new HttpObjectAggregator(65536)); // 合并Http报文 ch.pipeline().addLast(new HttpResponseDecoder()); ch.pipeline().addLast(new HttpRequestEncoder()); ch.pipeline().addLast(new MyHandler()); // 添加自定义处理程序 } }); 在这个例子中,我们创建了一个新的线程池,并设置了NIO Socket Channel作为传输层协议。同时呢,我们还贴心地塞进来一些不可或缺的通道功能选项,比如那个Keepalive属性啦,还有些超级实用的通道处理器,就像HTTP的编码解码小能手、聚合器大哥、解码器小弟和编码器老弟等等。 接下来,我们可以使用bootstrap.connect(host, port)方法来创建一个新的连接。不过呢,如果我们打算创建多个连接的话,直接用这个方法就不太合适啦。为啥呢?因为这样会让我们一个个手动去捯饬这些连接,那工作量可就海了去了,想想都头疼!所以,我们需要一种方式来批量创建连接。 五、批量创建连接 为了批量创建连接,我们可以使用ChannelFutureGroup和allAsList()方法。ChannelFutureGroup是一个接口,它的实现类代表一组ChannelFuture(用于表示一个连接的完成状态)。我们可以将所有需要创建的连接的ChannelFuture都添加到同一个ChannelFutureGroup中,然后调用futureGroup.allAsList().awaitUninterruptibly();方法来等待所有的连接都被成功创建。 六、使用连接池 当我们有了一个包含多个连接的ChannelFutureGroup之后,我们就可以从中获取连接来发送请求了。例如: java for (Future future : futureGroup) { if (!future.isDone()) { // 如果连接还没有被创建 continue; } try { final SocketChannel ch = (SocketChannel) future.get(); // 获取连接 // 使用ch发送请求... } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 七、总结 总的来说,通过使用Bootstrap和ChannelFutureGroup,我们可以很方便地在Netty中实现客户端连接池。这种方法不仅可以大大提高系统的性能,还可以简化我们的开发工作。当然啦,要是你的需求变得复杂起来,那估计你得进一步深入学习Netty的那些门道和技巧,这样才能妥妥地满足你的需求。
2023-12-01 10:11:20
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岁月如歌-t
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2023-06-14 12:17:09
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