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...接口来帮助完成这一任务。 第四部分：性能优化与容错策略 1. 负载均衡 通过合理分配索引和查询负载，可以提高系统的整体性能。使用Solr的路由策略，如query.routing，可以动态地将请求分发到不同的节点。 代码示例： xml : AND json round-robin 2. 失败重试与超时设置 在处理分布式事务时，合理的失败重试策略和超时设置至关重要。这有助于系统在面对网络延迟或短暂的节点故障时保持稳定。 结语 处理Apache Solr的分布式故障需要综合考虑监控、警报、故障检测与隔离、数据恢复与重建、性能优化以及容错策略等多个方面。哎呀，小伙伴们！要是我们按照这些招数来操作，就能让Solr集群变得超级棒，既稳定又高效，保证咱们的搜索服务能一直在线，质量杠杠的，让你用起来爽歪歪！这招真的挺实用的，值得试试看！嘿，兄弟！听好了，预防胜于治疗这句老话，在分布式系统的管理上同样适用。咱们得时刻睁大眼睛，盯着系统的一举一动，就像看护自家宝贝一样。定期给它做做小保养，检查检查，确保一切正常运转。这样，咱们就能避免大问题找上门来，让系统稳定运行，不给任何故障有机可乘的机会。

...误类型，从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来，为后续分析提供依据。下面，我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先，让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时，如果输入文本文件过大，可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因（OutOfMemoryError: Java heap space），并提供了关键细节，包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题，可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别（如INFO、DEBUG）可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件，可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面，直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略，避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具（如Prometheus、Grafana）有助于实时监控系统性能，预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀，你知道吗？程序员们在遇到bug（小错误）的时候，那可是得使出浑身解数了！他们可不是对着电脑屏幕发呆，而是会仔细地分析问题，就像侦探破案一样。找到问题的源头后，他们就开始了他们的“调试大作战”，就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力，他们能优化代码，让程序跑得更顺畅，就像给汽车加了润滑剂，不仅跑得快，还稳当当的。这样，我们的应用就能更加可靠，用户用起来也更舒心啦！哎呀，你懂的，随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流，那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统，不仅要快得跟闪电一样，操作起来还得像玩手机游戏一样简单，最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样，未来日志记录这事儿就不仅仅是记录，还能帮我们找到问题、优化流程，简直就是一大神器嘛！所以，你看，这发展方向就是越来越智能、好用、高效，让科技真正服务于人，而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨，我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题，还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序，确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。

...或程序来自动执行测试任务的方法，用于确保软件的质量和可靠性。文章中提到，在频繁处理JSON数据的项目中，建议编写自动化测试脚本来验证数据格式。这种方法可以提高工作效率，减少人为错误，并能在早期阶段发现潜在问题，保障系统的稳定运行。

...它在处理各种信息查找任务时，那叫一个稳如泰山，快如闪电，简直是让人心头一暖。你想象一下，在海量数据中快速找到你需要的信息，那种感觉就像在迷宫中找到了出口，又或者是在茫茫人海中找到了失散多年的好友。这就是Apache Solr的魅力所在，它的性能和稳定性，就像是你的私人保镖，无论你面对多复杂的搜索挑战，都能给你最坚实的后盾。哎呀，你猜怎么着？要是咱们的网络慢了、断了或者提供的服务不给力了，那可就糟糕了。这种时候，咱们的Solr系统啊，可能就会变得特别吃力，运行起来就不那么顺畅了。就像是咱们在做一件大事儿，结果突然停电了，那事儿肯定就办不成啦！所以啊，保持网络稳定和外部服务正常运行，对咱们的Solr来说，真的超级重要！嘿，兄弟！你听说了吗？这篇文章可不是普通的报告，它可是要深入地挖一挖这个问题的根源，然后给你支点招儿，让你在面对网络连接的烦恼时，Solr这个大神级别的搜索神器，能发挥出它的最佳状态！想象一下，当你在茫茫信息海洋中寻找那根救命稻草时，Solr就像你的私人导航，带你直达目的地。但是，有时候，这艘船可能会遭遇颠簸的海浪——网络连接问题。别担心，这篇文章就是你的救生圈和指南针，告诉你如何调整Solr的设置，让它在波涛汹涌的网络环境中依然航行自如。所以，准备好，让我们一起探索如何优化Solr在网络挑战中的表现吧！ 一、理解问题根源 在讨论解决方案之前，首先需要理解外部服务依赖导致的问题。哎呀，你知道不？咱们用的那个Solr啊，它查询东西的速度啊，有时候得看外部服务的脸色。如果外部服务反应慢或者干脆不给力，那Solr就得跟着慢慢腾腾，甚至有时候都查不到结果，让人急得像热锅上的蚂蚁。这可真是个头疼的问题呢！这不仅影响了用户体验，也可能导致Solr服务本身的负载增加，进一步加剧问题。 二、案例分析 使用Solr查询外部数据源 为了更好地理解这个问题，我们可以创建一个简单的案例。想象一下，我们有个叫Solr的小工具，专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是，它不是个孤军奋战的英雄，还需要借助外面的朋友——那个外部API，来给我们多提供一些额外的线索和细节，就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样，当我们用Solr搜索的时候，就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程： python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中，fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据，如果请求失败或API不可用，那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时，这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务，可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据，可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时，可以回退使用缓存数据，直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑，当第一次请求失败后，可以设置一定的时间间隔后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略，我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而，重要的是要持续监控系统的运行状况，并根据实际情况调整优化措施。嘿，你听说了吗？科技这玩意儿啊，那可是越来越牛了！你看，现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊，说不定能搞出个既高效又结实的办法，帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的，对吧？哎呀，兄弟！构建一个稳定又跑得快的搜索系统，那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的，这些服务就像是你家里的电器，得选对了，用好了，整个家才能舒舒服服的。所以啊，咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的，它们之间怎么配合，还有万一出了点小状况，咱们能不能快速应对。这样，咱们的搜索系统才能稳如泰山，嗖嗖地飞快，用户一搜就满意，那才叫真本事呢！ --- 请注意，以上代码示例是基于Python和相关库编写的，实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。

...meMS选项，限制任务运行时间，避免内存溢出。 - 错误处理：在实际应用中，处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如，使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说，以下是一些进阶技巧： - 使用索引：在Map阶段，如果数据集中有大量的重复键值对，使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行：对于高并发的应用场景，可以考虑将MapReduce操作异步化，利用MongoDB的复制集和分片集群特性，实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用，为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀，看完这篇文章后，你可不光是知道了啥是MapReduce，啥时候用，还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的！就像是掌握了新魔法一样，你学会了怎么给这玩意儿加点料，让它在你的项目里发挥出最大效用，让工作效率蹭蹭往上涨！是不是感觉整个人都精神多了？这不就是咱们追求的效果嘛！嘿，兄弟！听好了，掌握新技能最有效的办法就是动手去做，尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论，找一个你正在做的项目，大胆地将MapReduce实践起来。你会发现，通过实战，你的经验会大大增加，对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以，行动起来吧，让自己的项目成为你学习路上的伙伴，你肯定能从中学到不少东西！让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性！

Kafka消息可靠性保证：从理论到实践 1. 什么是Kafka？为什么它这么火？ 说到Kafka，你可能已经听说过它的名字无数次了。它是分布式流处理平台的代名词，一个开源的消息队列系统。Kafka这东西啊，最早是LinkedIn那边捣鼓出来的，后来觉得挺好，就把它送给了Apache基金会。没想到吧，就这么一送，它现在在大数据圈子里混得那叫一个风生水起，已经成了整个生态里头离不开的重要角色啦！ 作为一个开发者，我对Kafka的第一印象是它超级可靠。无论是高吞吐量、低延迟还是容错能力，Kafka都表现得非常出色。大家有没有想过啊，“可靠”这个词到底是怎么来的？为啥说某个东西“靠谱”，我们就觉得它值得信赖呢？今天咱们就来聊聊这个事儿——比如说，你发出去的消息，咋就能保证它不会石沉大海、人间蒸发了呢？这可不是开玩笑的事儿，尤其是在大数据的世界里，丢一个消息可能就意味着丢了一笔订单或者错过了一次重要沟通。所以啊，今天我们就要揭开谜底，跟大家唠唠Kafka是怎么做到让消息“稳如老狗”的！ 2. Kafka可靠性背后的秘密武器 Kafka的可靠性主要依赖于以下几个核心概念： 2.1 持久化与日志结构 Kafka将所有数据存储在日志文件中，并通过持久化机制确保数据不会因为服务器宕机而丢失。简单来说，就是把消息写入磁盘而不是内存。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "my-key", "my-value")); producer.close(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区（Partition）来分摊负载，同时通过副本（Replica）机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本，其中一个为主副本，其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式，你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者，我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置： - acks：控制生产者的确认级别。设置为"all"时，意味着必须等待所有副本确认。 - retries：指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达，Kafka会自动重试。 - linger.ms：控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒，即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中，我们设置了retries=3和linger.ms=5，这意味着即使遇到短暂的网络问题，Kafka也会尝试最多三次重试，并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式，一个叫 earliest，一个叫 latest。简单来说，earliest 就是从头开始补作业，把之前没看过的消息全都读一遍；而 latest 则是直接从最新的消息开始看，相当于跳过之前的存档，直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能，这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论，我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出，靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景，比如数据爆炸、服务器宕机啥的，然后还给配齐了神器，专门对付这些麻烦事儿。 然而，正如任何技术一样，Kafka也不是万能的。在实际应用中，我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊，在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下，就得调整一下每次处理的任务量，别一下子搞太多，慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度，晚一秒钟都不行的那种，那就得想办法把发东西的时间间隔调短点，越快越好！ 总之，Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势！如果你有任何疑问或想法，欢迎随时交流哦~

...发场景下，多个用户或任务同时尝试向DorisDB表中写入数据，极易引发事务冲突。这种情况下，DorisDB需要在保证数据一致性和完整性的前提下，合理分配并发资源，优化锁机制，以最小化对性能的影响。有效的解决策略包括引入行级锁或表级锁，以及通过合理的锁等待策略，减少死锁发生的可能性。此外，优化应用层的并发控制逻辑，避免不必要的并发操作，也能显著提升系统的稳定性。 挑战二：资源管理和优化 资源限制是另一个不容忽视的挑战。随着数据量的激增，磁盘空间不足、内存溢出等问题愈发突出。合理规划硬件资源，采用分层存储策略，以及利用DorisDB的分布式架构，将数据高效地存储和分布于多个节点，是缓解资源压力的有效途径。同时，定期进行数据清理和优化，使用更高效的压缩算法，也是提高资源利用效率的关键。 挑战三：网络延迟与故障恢复 网络问题是DorisDB面临的一大挑战。在网络不稳定或存在高延迟的情况下，数据传输效率会大幅降低，进而影响写入速度和整体性能。增强网络基础设施，优化数据传输协议，以及构建高效的容错和故障恢复机制，是提升系统鲁棒性的关键。同时，实施数据复制和备份策略，确保数据安全性和业务连续性。 结论：持续优化与创新 面对大数据时代的挑战，DorisDB的发展离不开持续的优化与创新。通过深入研究和实践，不断改进并发控制机制、资源管理策略、网络优化方案和技术架构设计，可以有效提升DorisDB的性能和可靠性，满足日益增长的数据处理需求。未来，随着技术的不断演进，DorisDB有望在大数据分析领域发挥更大的作用，为企业提供更为强大、灵活的数据处理能力，助力商业洞察和决策制定。 通过以上内容，我们可以看到，虽然DorisDB在大数据分析领域展现出强大的潜力，但在实际应用中，仍需面对各种挑战。持续的技术创新与优化，将是推动DorisDB不断前进的关键。

...p来完成一些数据迁移任务。哈哈，Sqoop这个名字一听就觉得挺酷的，对不？它就像个超级厉害的“中间人”，一边连着Hadoop那个大数据的世界，另一边又搭在传统的数据库上，两边都能玩得转！ 说到Sqoop，它的主要功能就是从关系型数据库中抽取数据并导入到Hadoop生态系统中，或者反过来把Hadoop中的数据导出到关系型数据库里。对我来说，这简直就是个救星啊！毕竟我天天都要跟一堆 structured data（结构化数据）打交道，没有它，我的日子能过得下去才怪呢！ 不过呢，事情并没有想象中那么顺利。话说有一次我用 Sqoop 做数据迁移的时候，发现了个让人挠头的问题——只要碰到某些特别的数据处理任务，作业就突然“罢工”了，也不知道是啥原因。这事儿可把我给整郁闷了，我都觉得自己的水平挺过关的了，没想到被一个看起来超简单的题目给绊住了，真是有点糗啊！ 示例代码： bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --target-dir /user/hadoop/employees 这段代码看起来挺正常的，但我后来发现，当表中的数据量过大或者存在一些复杂的约束条件时，Sqoop就表现得不太友好。 --- 二、Sqoop作业失败的背后 接下来，让我们一起深入探讨一下这个问题。说实话，刚开始接触Sqoop那会儿，我对它是怎么工作的压根儿没弄明白，稀里糊涂的。我以为只要配置好连接信息，然后指定源表和目标路径就行了。但实际上，Sqoop并不是这么简单的工具。 当我第一次遇到作业失败的情况时，内心是崩溃的。屏幕上显示的错误信息密密麻麻，但仔细一看，其实都是些常见的问题。打个比方啊，Sqoop这家伙一碰到一些特别的符号，比如空格或者换行符，就容易“翻车”，直接给你整出点问题来。还有呢，有时候因为网络卡了一下，延迟太高，Sqoop就跟服务器说拜拜了，连接就这么断了，挺烦人的。 有一次，我在尝试将一张包含大量JSON字段的表导出到HDFS时，Sqoop直接报错了。我当时就在心里嘀咕：“为啥别的工具处理起来轻轻松松的事儿，到Sqoop这儿就变得这么棘手呢？”后来，我一咬牙，开始翻遍各种资料，想着一定要找出个解决办法来。 思考与尝试： 经过一番研究，我发现Sqoop默认情况下并不会对数据进行深度解析，这意味着如果数据本身存在问题，Sqoop可能无法正确处理。所以，为了验证这个假设，我又做了一次测试。 bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table problematic_table \ --fields-terminated-by '\t' \ --lines-terminated-by '\n' 这次我特意指定了分隔符和换行符，希望能避免之前遇到的那些麻烦。嘿，没想到这次作业居然被我搞定了！中间经历了不少波折，不过好在最后算是弄懂了个中奥秘，也算没白费功夫。 --- 三、透明性的重要性 Sqoop到底懂不懂我的需求？ 说到Sqoop的透明性，我觉得这是一个非常重要的概念。所谓的透明性嘛，简单来说，就是Sqoop能不能明白咱们的心思，然后老老实实地按咱们想的去干活儿，不添乱、不出错！显然，在我遇到的这些问题中，Sqoop的表现并不能让人满意。 举个例子来说，假设你有一个包含多列的大表，其中某些列的数据类型比较复杂（例如数组、嵌套对象等）。在这种情况下，Sqoop可能会因为无法正确识别这些数据类型而失败。更糟糕的是，它并不会给出明确的提示，而是默默地报错，让你一头雾水。 为了更好地应对这种情况，我在后续的工作中加入了更多的调试步骤。比如说啊，你可以先用describe这个命令去看看表的结构，确保所有的字段都乖乖地被正确识别了；接着呢，再用--check-column这个选项去瞅一眼，看看有没有重复的记录藏在里面。这样一来，虽然增加了工作量，但至少能减少不必要的麻烦。 示例代码： bash sqoop job --create my_job \ -- import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 0 这段代码展示了如何创建一个增量作业，用于定期更新目标目录中的数据。通过这种方式，可以有效避免一次性加载过多数据带来的性能瓶颈。 --- 四、总结与展望 与Sqoop共舞 总的来说，尽管Sqoop在某些场景下表现得不尽人意，但它依然是一个强大的工具。通过不断学习和实践，我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里，我特别想试试一些更酷的功能，比如说用Sqoop直接搞出Avro文件，或者把Spark整进来做分布式计算，感觉会超级带劲！ 最后，我想说的是，技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕，可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说：“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲，总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历，欢迎随时交流！我们一起进步，一起成长！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者想要了解更多细节，请随时告诉我哦！

...松应对各种规模的数据任务。 为什么Hadoop这么受欢迎呢？因为它解决了传统数据库在处理大规模数据时的瓶颈问题。比如说啊，你在一家电商公司当数据分析师，每天的工作就是跟上亿条用户的点击、浏览、下单这些行为记录打交道，简直就像在海量的信息海洋里淘宝一样！如果用传统的数据库，可能早就崩溃了。但Hadoop不一样，它可以将这些数据分散到多个服务器上进行并行处理，效率杠杠的！ 不过，Hadoop的魅力远不止于此。嘿，大家好！今天我想跟你们分享一个关于Hadoop的超棒功能——它居然能让你在不同的访问控制协议之间轻松切换文件！是不是听着就很带感？哎呀，是不是觉得这事听着有点绕？别慌，我这就用大白话给你说道说道，保证你一听就明白！ --- 二、什么是跨访问控制协议迁移？ 首先，我们得明白什么是访问控制协议。简单说，就是规定谁可以访问你的数据以及他们能做些什么的规则。好比说啊，你有个公共文件柜，你想让一些人只能打开看看里面的东西，啥都不能动；但另外一些人呢，不仅能看，还能随便改，甚至直接把东西清空或者拿走。这就是访问控制协议的作用。 那么，“跨访问控制协议迁移”又是什么意思呢？想象一下，你有两个不同的系统，它们各自有自己的访问控制规则。比如说，一个是Linux那边的ACL（访问控制列表）系统，另一个则是Windows里的NTFS权限系统，两者各有各的玩法。现在，你要把文件从一个系统迁移到另一个系统，而且你还想保留原来的访问控制设置。这就需要用到跨访问控制协议迁移的技术了。 为什么要关心这个功能呢？因为现实世界中，企业往往会有多种操作系统和存储环境。要是你对文件的权限管理不当，那可就麻烦了，要么重要数据被泄露出去，要么一不小心就把东西给搞砸了。而Hadoop通过其强大的灵活性，完美地解决了这个问题。 --- 三、Hadoop如何实现跨访问控制协议迁移？ 接下来，让我们来看看Hadoop是如何做到这一点的。其实，这主要依赖于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和它的API库。为了更好地理解，我们可以一步步来分析。 3.1 HDFS的基本概念 HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是用来存储大量数据的分布式文件系统。这就像是一个超大号的硬盘，不过它有点特别，不是集中在一个地方存东西，而是把数据切成小块，分散到不同的“小房间”里去。这样做的好处是即使某个节点坏了，也不会影响整个系统的运行。 HDFS还提供了一套丰富的接口，允许开发者自定义文件的操作行为。这就为实现跨访问控制协议迁移提供了可能性。 3.2 实现步骤 实现跨访问控制协议迁移大致分为以下几个步骤： （1）读取源系统的访问控制信息 第一步是获取源系统的访问控制信息。比如，如果你正在从Linux系统迁移到Windows系统，你需要先读取Linux上的ACL配置。 java // 示例代码：读取Linux ACL import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; public class AccessControlReader { public static void main(String[] args) throws IOException { Path path = new Path("/path/to/source/file"); FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到，Hadoop已经为我们封装好了相关的API，调用起来非常方便。 （2）转换为目标系统的格式 接下来，我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如，将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码：模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数，但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 （3）应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码：应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤，我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解，我准备了一个完整的案例。好啦，想象一下，我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器，而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样，不能搞错！ 4.1 准备工作 首先，确保你的开发环境中已经安装了Hadoop，并且配置好相关的依赖库。此外，还需要准备两台机器，一台装有Linux系统，另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来，我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后，我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后，将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后，你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统，并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇？ --- 五、总结与展望 通过这篇文章，我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具，更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师，不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题，还时不时敲打我们：嘿，别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊！ 未来，随着技术的发展，Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题，一起在这个充满挑战的世界里不断前行！ 加油吧，程序员们！

...执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点， 读出数据即可完成，不需要复杂的查询逻辑，因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时，因为我们的系统是只读的， 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可，因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要： VFS读取部分的接口（Open/Read/Close），或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式， 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑，就能读出DB的数据进行恢复了，但还有一个小插曲。我们知道，使用SQLite查询一个表， 每一行的列数都是一致的，这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层，没有这个保证。 B-tree的每一行（或者说每个entry、每个record）可以有不同的列数，一般来说，SQLite插入一行时， B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作， 整个表都增加了一列，但已经存在的B-tree行实际上没有做改动，还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行，缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候，也需要做同样的判断和支持， 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后，成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统，可以得知总 Page 数，使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低，不需要经常更新备份，对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略， 成功恢复后能还原损坏时最新的数据，不受备份时限影响。 坏处是，和Dump一样，如果损坏到表的中间部分，比如非叶子节点，将导致后续数据无法读出。 落地实践： 剥离封装RepairKit： 从WCDB框架中，剥离修复组件，并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机： 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的，也就是说当一个叶子页满了需要分裂时，原来的叶子页会成为内部节点，然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来，是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化，而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识，那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份，避免频繁备份。 备份文件有效性： 既然 DB 可以损坏，那么这个备份文件也会损坏，怎么办呢？我用了双备份，每一个版本备份两个文件，如果一个备份恢复失败，就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机： 当CoreData初始化SQLite前，校验SQLite的Head完整性，如果不完整，进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 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。

...是不可接受的。 - 可靠性：数据不能丢失，必须保证至少一次投递。 - 扩展性：随着业务增长，系统需要能够无缝扩容。 这些问题听起来是不是很让人头大？但别担心，Netty正是为此而生的！ 让我分享一个小故事吧。嘿，有次我正忙着弄个日志收集系统，结果一测试才发现，这传统的阻塞式I/O模型简直是“人形瓶颈”啊！流量一大就直接崩溃，完全hold不住那个高峰时刻，简直让人头大！于是，我开始研究Netty，并将其引入到项目中。哈哈，结果怎么样？系统的性能直接翻了三倍！这下我可真服了，选对工具真的太重要了，感觉像是找到了开挂的装备一样爽。 为了更好地理解这些挑战，我们可以看看下面这段代码，这是Netty中用来实现高性能读写的示例： java public class HighThroughputHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { private final ByteBuf buffer; public HighThroughputHandler() { buffer = Unpooled.buffer(1024); } @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { for (int i = 0; i < 1024; i++) { buffer.writeByte((byte) i); } ctx.writeAndFlush(buffer.retain()); } @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { ctx.write(msg); } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这段代码中，我们创建了一个自定义的处理器HighThroughputHandler，它能够在每次接收到数据后立即转发出去，从而实现高吞吐量的传输。 3. Netty如何优化大数据流处理平台？ 现在，让我们进入正题——Netty是如何具体优化大数据流处理平台的呢？ 3.1 异步非阻塞I/O Netty的核心优势在于其异步非阻塞I/O模型。这就相当于，当有请求进来的时候，Netty可不会给每个连接都专门安排一个“服务员”，而是让这些连接共用一个“服务团队”。这样既能节省人手，又能高效处理各种任务，多划算啊！这样做的好处是显著减少了内存占用和上下文切换开销。 假设你的大数据流处理平台每天要处理数十亿条数据记录，采用传统的阻塞式I/O模型，很可能早就崩溃了。而Netty则可以通过单线程处理数千个连接，极大地提高了资源利用率。 3.2 零拷贝技术 另一个让Netty脱颖而出的特点是零拷贝技术。嘿，咱们就拿快递打个比方吧！想象一下，你在家里等着收快递，但这个快递特别麻烦——它得先从仓库（相当于内核空间）送到快递员手里（用户空间），然后快递员再把东西送回到你家（又回到内核空间）。这就像是数据在网络通信里来回折腾了好几趟，一会儿在系统深处待着，一会儿又被搬出来给应用用，真是费劲啊！这种操作不仅耗时，还会消耗大量CPU资源。 Netty通过ZeroCopy机制，直接将数据从文件系统传递到网络套接字，避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度，还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子： java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件，无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中，数据格式多种多样，可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架，允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如，如果你的数据是以Protobuf格式传输的，可以这样做： java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式，我们可以轻松解析复杂的数据结构，同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是，Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候，有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况，就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了，它会赶紧发现这些问题，然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍，就像是给快递员多派一个人手，保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中，让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨，相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊，它更像是个靠谱的小伙伴，陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险！ 当然，Netty也有它的局限性。比如说啊，遇到那种超级复杂的业务场景，你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码，不然根本搞不定。还有呢，这门技术的学习难度有点大，刚上手的小白很容易觉得晕头转向，不知道该怎么下手。但我相信，只要坚持实践，总有一天你会爱上它。 未来，随着5G、物联网等新技术的发展，大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性，必将在这一领域继续发光发热。所以，不妨大胆拥抱Netty吧，它会让你的开发之旅变得更加精彩！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流。记住，编程之路没有终点，只有不断前进的脚步。加油，朋友们！

...常使用了。 当然如果任务已全部完成，仅仅在对外通知的时候出现了异常，那么这个时候不需要恢复状态，因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办？那这个时候就不要处理异常！——如果不知道如何恢复错误，请不要处理异常！让异常交给更上一层的模块处理，或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理（这个后面会讲到）。 另外，异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源（例如 FileStream 类打开的文件），但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收，这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块，这个时候的重点是清理资源，通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空，而只在 finally 里面写代码，这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考：.NET/C 异常处理：写一个空的 try 块代码，而把重要代码写到 finally 中（Constrained Execution Regions） - walterlv。 该不该引发异常？ 什么情况下该引发异常？答案是——这真的是一个异常情况！ 于是，我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率： 如果这件事并不常见，当它发生时确实代表发生了一个错误，那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生，代码中正常情况就应该处理这件事情，那么这件事情就不应该被认为是异常（而是正常流程的一部分）。 例如这些情况都应该认为是异常： 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的，让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常： 用户输入了一串字符，你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪，出现非数字的输入再正常不过了，对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况，编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常： 先判断再使用。 例如读取文件之前，先判断文件是否存在；例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高，可采用 TryDo 模式来完成，例如字符串转数字中的 TryParse 方法，字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null（或默认值），而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL（或默认值），可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。（后面会专门说 null） 而当存在下列一种或多种情况时，应引发异常： 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态，对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常？ 在前面 try-catch-finally 小节中，我们提到了 catch 块中应该写哪些代码，那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常，哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复，那么就捕获并处理异常，否则交给更上层的业务去捕获异常；如果所有层都不知道如何处理异常，就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序，无论是 .NET Framework 还是 .NET Core，都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件，可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常，任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件，意味着应用程序现在频临崩溃的边缘（从设计上讲，都到这里了，也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了） 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志，然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作（例如保存用户的文档数据） AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过，一个异常被捕获时，其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧，而在第一次机会异常事件中，只是刚刚 throw 出来，还没有被任何 catch 块捕捉，因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧（不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈） 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发，因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发，因此如果这个事件中引发了异常，通常也真的意味着发生了错误（差别只是我们能否从错误中恢复而已）。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常，那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题（可能把正常应该处理的流程当作了异常，可能内部实现代码错误，可能出现了使用错误），这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候，如果一直有 await 传递，那么异常始终可以被处理到；但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候，就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常，通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用（要么应该修改实现避免异常，要么应该正确处理异常并从中恢复错误） 对于 GUI 应用程序，还可以监听 UI 线程上专属的全局异常： WPF：Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms：Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码，可以参阅博客： WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常？ 任何情况下都不应该抛出这些异常： 过于抽象，以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类，这都抛出来了，使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次，你如果在运行中捕获到了上面这些异常，那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常，那么有两种可能： 你的代码编写错误（例如本该判空的代码没有判空，又如索引数组超出界限） 你使用到的别人写的代码编写错误（那你就需要找到它改正，或者如果开源就去开源社区中修复吧） 而一旦捕获到了上面其他种类的异常，那就找到抛这个异常的人，然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的，只要你可以准确地表明错误原因。 另外，尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException，而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见：使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发，是因为某个方法声称的任务没有成功完成（失败），而失败的原因有四种： 方法的使用者用错了（没有按照方法的契约使用） 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来，就是：使用错误，实现错误、环境错误。 使用错误： ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作（也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态） ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了，不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作（这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了，不支持） PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持（如果程序跨平台的话） NotImplementedException 表示此功能尚在开发中，暂时请勿使用 实现错误： 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误： IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外，还剩下一些不应该抛出的异常，例如过于抽象的异常和已经过时的异常，这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中，你可能会遇到这样一些异常，它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常，但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时，说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题，需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/，而 CSDN 会从其中精选发布，但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容，欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接：https://walterlv.blog.csdn.net/），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问，请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 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。

...量在规定的时间内完成任务）（四尽早一尽量） 自动化流水线操作带来的高效 （CI的精髓在于持续，持续意味着自动化） （自动化验证代码变更的过程，可以在软件开发的早期发现缺陷和与其他代码、组件的集成问题） 随时可部署 （高频率的集成可以尽可能地保证随时部署上线，缩短开发复杂软件的市场交付时间） 极大程度避免低级错误 （减少大量内容合并到主干分支的请看看，避免代码合并冲突和无法预料的行为） 低级错误：编译错误，安装问题，接口问题，性能问题等 难点 迁移遗留代码到现有CI系统，需要的投入通常爱预料之外 在文化和组织上如果没有采用敏捷原则或DecOps的工作方式，那么很可能没有持续不断的提交，那么CI的存在意义不大 随着业务增长、工具的更替、技术的演进。CI系统也必然随之改动，往往会导致阶段性的不稳定和人力物力的耗费 如果CI的基本设定不到位，开发流程将会增加特别的开销 注意点 CI流程的触发方式 跟踪触发式：在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务：预配置好的计划 手动：无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本，用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具（例如Sonar）来执行自动代码审查 自动代码审查通过后，可发起一个人工代码审查，揪出那些自动审查无法找出的问题，即验证业务需求，架构问题，代码是否可读，以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略，例如：如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE，是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比，持续交付的重点在于 交付，其核心对象不在于代码，而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试，其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步，它强调的是，不敢怎么更新，软件是随时随快可以交付的 有图可看出，持续交付在持续集成的基础上，将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中，它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中，使用严格的自动化测试，确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似： 快速发布。能够应对业务需求，并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短，同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化，方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作，相比于传统的瀑布式软件团队，更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着：通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步，指的是代码通过审批以后，自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段，这意味着，所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是：代码在任何时候都是可部署的，可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注：持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比，持续部署强调了通过 automated deployment 的手段，对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是：代码在任何时刻都是可部署的，可以进入生产阶段 有很多的业务场景里，一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线，这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况，但并不是没每次都会这样。所以，持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是：可以相对独立地部署新的功能，并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中，软件仙姑的构建被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系，但也可以独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力，要注意一下几点： 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成，而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快，而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能，而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求，而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设，建立以产品经理为主导，包含产品、设计、前后台开发和测试的team，快速进行产品迭代开发；扁平化的团队管理，大家都有共同目标，更有成就感； 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式，主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程，制定固定的迭代周期，让用户更有期待； 3、需求收集 这个任何方式下都需要有，需求一定要有交互稿，评审通过后，一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等； 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具，比如开发环境的一键安装，各种底层的日志、监控等平台，发布、打包工具等； 5、系统架构 略为超前架构设计：支持良好的扩容性和可维护性；组件化基础功能模块：代码耦合度低，模块间的依赖性小；插件化业务模块：降低营销活动与业务耦合度，自升级、自维护；客户端预埋逻辑；技术预研等等； 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则： 1．我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2．即使到了开发的后期，也欢迎改变需求。 3．经常性地交付可以工作的软件，交付的间隔可以从几周到几个月，交付的时间间隔越短越好。 4．在整个项目开发期间，业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5．围绕被激励起来的个人来构建项目。 6．在团队内部，最具有效果并且富有效率的传递信息的方法，就是面对面的交谈。 7．工作的软件是首要的进度度量标准。 8．敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9．不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10．简单使未完成的工作最大化。 11．最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12．每隔一定时间，团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省，然后相应地对自己的行为进行调整。 特点： 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结： 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段，用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力，也即具体应对能力，客户前期满意度高 适用范围： 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结： 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大，维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候，老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人，要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统，是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息，便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标，主动上报 特点 强大灵活的数据采集 （自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags） ） 水平扩展能力 （支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ） 高效率的告警策略管理 （高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ） 人性化的告警设置 （最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ） 高效率的graph组件 （单机支撑200万metric的上报、归档、存储（周期为1分钟） ） 高效的历史数据query组件 （采用rrdtool的数据归档策略，秒级返回上百个metric一年的历史数据 ） dashboard（面向用户的查询界面，可以看到push到graph中的所有数据，并查看数据发展趋势 ） （对维度的数据展示，用户自定义Screen） 高可用 （整个系统无核心单点，易运维，易部署，可水平扩展） 开发语言 （整个系统的后端，全部golang编写，portal和dashboard使用python编写。 ） 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控，第三方服务监控，JVM监控，业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控，包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等， 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持，无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控，包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件，也可以自己实现插件，定义采集指标。而采集到的指标，也是通过插件先发送给agent，再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成，插件通过JVM开放的JMX通信端口，获取到JVM参数指标，并推送到agent节点，再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成，插件通过JVM开放的JMX通信端口，获取到JVM参数指标，并推送到agent节点，再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图，主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph： SNMP 简述 SNMP：简单网络管理协议，是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议，由于SNMP的简单性，在Internet时代得到了蓬勃的发展 ，1992年发布了SNMPv2版本，以增强SNMPv1的安全性和功能。现在，已经有了SNMPv3版本（它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 ）。 一套完整的SNMP系统主要包括：管理信息库（MIB）、管理信息结构（SMI）和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员，我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控，控制，管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂，部署的开销成本也小 ，正因为它足够简单，所以被广泛的接受，事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处： 标准化的协议：SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可：所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性：SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级：SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性：在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署：SNMP是最流行的管理协议，最为受设备供应商关注，被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB：任何一个被管理的资源都表示成一个对象，称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性：对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备（Agent）都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS（网管系统）和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间，他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识，它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型： 简单类型（simple）： Integer：整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型（simple-constructed ）： SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型（application-wide）： IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值，所以定义为4个字节； counter：计数器是一个非负的整数，它递增至最大值，而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的，即最大值为4，294，967，295； Gauge ：也是一个非负整数，它可以递增或递减，但达到最大值时保持在最大值，最大值为232-1； time ticks：是一个时间单位，表示以0.01秒为单位计算的时间； SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU（也就是SNMP报文），用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作：从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作：从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作：设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作：返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的，它是前面三种操作的响应操作。 trap操作：代理进程主动发出的报文，通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用，这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是：Get、Set 和 Trap。 Get：管理站读取代理者处对象的值 Set：管理站设置代理者处对象的值 Trap： 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA（服务等级协议）：是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档，包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI（关键绩效指标）：是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标，建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的关键。 KPI（关键绩效指标）是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标，是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 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。

...据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 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。

...同工作，共同完成特定任务。 ReplicationController/ReplicaSet , 在Kubernetes中，ReplicationController（现已逐渐被ReplicaSet替代）是一种控制器，负责确保指定数量的Pod副本始终处于运行状态。当Pod因为节点故障或其他原因终止时，ReplicationController会自动创建新的Pod实例来替换，以保持集群中Pod的数量符合用户设定的目标值。 Deployment , Deployment是Kubernetes中的另一种高级控制器，用于管理应用程序的多个实例。它通过控制ReplicaSet来间接管理Pod，不仅具备ReplicaSet的自愈能力、扩缩容功能以及镜像版本升级等特性，还支持滚动更新策略（逐步替换旧版本Pod为新版本），以及版本回滚操作，极大地提高了应用发布的可靠性和灵活性。 DaemonSet , DaemonSet是一种特殊的Kubernetes控制器，用于保证集群内每个Node（工作节点）上都运行一个特定的Pod副本。通常用作守护进程或者系统服务，在集群范围内提供统一的服务或功能，例如日志收集、监控代理等。 StatefulSet , StatefulSet是Kubernetes针对有状态应用设计的一种工作负载控制器，它可以为应用提供稳定的持久化存储、有序且唯一的网络标识符，以及有序的调度与扩展机制。适用于需要持久数据存储、固定网络标识且实例间具有严格顺序关系的应用场景，如数据库服务、消息队列等。

...引言 Mahout与Flink的完美融合 在数据科学的领域里，Mahout和Flink都是不可或缺的利器。Mahout，一个开源的机器学习库，以其强大的算法库而闻名，尤其在推荐系统、聚类分析和协同过滤等领域有着广泛的应用。哎呀，你知道Flink这个家伙吗？这家伙可是个了不得的工具！它就像个超级英雄一样，专门负责处理那些海量的数据流，而且速度超快，延迟超低，简直就像闪电侠附体似的。用它来实时分析数据，那简直就是小菜一碟，分分钟搞定！当这两者相遇，一场数据处理的革命便悄然发生。 二、Mahout的Flink接口 功能概述 Mahout的Flink接口提供了丰富的功能，旨在将Mahout的机器学习能力与Flink的实时计算能力相结合，为用户提供更高效、更灵活的数据分析工具。以下是几个核心功能： 1. 实时推荐系统构建 通过Flink流处理特性，Mahout可以实时处理用户行为数据，快速生成个性化推荐，提升用户体验。 2. 大规模聚类分析 利用Flink的并行处理能力，Mahout能对大量数据进行高效聚类，帮助发现数据中的模式和结构。 3. 在线协同过滤 Flink接口允许Mahout实现在线协同过滤算法，实时更新用户偏好，提高推荐的准确性和时效性。 4. 数据流上的机器学习 Mahout的Flink接口支持在数据流上执行机器学习任务，如实时异常检测、预测模型更新等。 三、代码示例 构建实时推荐系统 为了更好地理解Mahout的Flink接口如何工作，下面我们将构建一个简单的实时推荐系统。哎呀，这个玩意儿啊，它能根据你过去咋用它的样子，比如你点过啥，买过啥，然后啊，它就能实时给你推东西。就像是个超级贴心的朋友，老记着你的喜好，时不时给你点惊喜！ java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class RealtimeRecommendationSystem { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流处理环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 假设我们有一个实时事件流，包含用户ID和商品ID DataStream> eventStream = env.fromElements( Tuple2.of("user1", "itemA"), Tuple2.of("user2", "itemB"), Tuple2.of("user1", "itemC") ); // 使用Mahout的协同过滤算法进行实时推荐 DataStream> recommendations = eventStream.map(new MapFunction, Tuple2>() { @Override public Tuple2 map(Tuple2 value) { // 这里只是一个示例，实际应用中需要调用具体的协同过滤算法 return new Tuple2<>(value.f0, "recommendedItem"); } }); // 打印输出 recommendations.print(); // 执行任务 env.execute("Realtime Recommendation System"); } } 四、结论 开启数据驱动的未来 通过整合Mahout的机器学习能力和Flink的实时计算能力，开发者能够构建出响应迅速、高效精准的数据分析系统。无论是实时推荐、大规模聚类还是在线协同过滤，这些功能都为数据分析带来了新的可能。哎呀，随着科技这玩意儿越变越厉害，咱们能见到的新鲜事儿也是一波接一波。就像是魔法一样，数据这东西，现在能帮咱们推动业务发展，搞出不少新花样，让咱们的生意越来越红火，创意源源不断。简直就像开了挂一样！

...理：在Apache Flink中切换between Batch and Streaming modes 批处理和流处理是大数据处理中的两种核心模式，而Apache Flink以其独特的设计理念实现了批与流的一体化处理。本文将深入探讨Flink如何无缝切换并高效执行批处理和流处理任务，并通过丰富的代码示例帮助你理解这一机制。 1. Apache Flink 批流一体的统一计算引擎 （1）Flink的设计哲学 Apache Flink的核心理念是将批视为一种特殊的流——有限流，从而实现了一种基于流处理的架构去同时处理无限流数据和有界数据集。这种设计简直让开发者们乐开了花，从此以后再也不用头疼选择哪种处理模型了。无论是对付那些堆积如山的历史数据，还是实时流动的数据流，都能轻松驾驭，只需要同一套API就能搞定编写工作。这样一来，不仅开发效率噌噌噌地往上飙，连资源利用率也得到了前所未有的提升，真可谓是一举两得的超级福利！ （2）批流一体的实现原理 在Flink中，所有的数据都被视作数据流，即便是静态的批数据，也被看作是无界流的一个切片。这就意味着，批处理的任务其实可以理解为流处理的一个小弟，只需要在数据源那里设定一个特定的边界条件，就一切搞定了。这么做的优点就在于，开发者能够用一个统一的编程套路，来应对各种不同的应用场景，轻轻松松实现批处理和流处理之间的无缝切换。就像是你有了一个万能工具箱，甭管是组装家具还是修理电器，都能游刃有余地应对，让批处理和流处理这两种模式切换起来就像换扳手一样自然流畅。 2. 切换批处理与流处理模式的实战演示 （1）定义DataStream API java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class BatchToStreamingExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流处理环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 假设这是批处理数据源（实际上Flink也支持批处理数据源） DataStream text = env.fromElements("Hello", "World", "Flink", "is", "awesome"); // 流处理操作（映射函数） DataStream mappedStream = text.map(new MapFunction() { @Override public String map(String value) { return value.toUpperCase(); } }); // 在流处理环境中提交作业（这里也可以切换到批处理模式下运行） env.execute("Batch to Streaming Example"); } } （2）从流处理模式切换到批处理模式 上述代码是在流处理环境下运行的，但实际上，只需简单改变数据源，我们就可以轻松地处理批数据。例如，我们可以使用readTextFile方法读取文件作为批数据源： java DataStream text = env.readTextFile("/path/to/batch/data.txt"); 在实际场景中，Flink会根据数据源的特性自动识别并调整内部执行策略，实现批处理模式下的优化执行。 3. 深入探讨批流一体的价值 批处理和流处理模式的无缝切换，不仅简化了编程模型，更使资源调度、状态管理以及故障恢复等底层机制得以统一，极大地提高了系统的稳定性和性能表现。同时呢，这也意味着当业务需求风吹草动时，咱能更灵活地扭动数据处理策略，不用大费周章重构大量代码。说白了，就是“一次编写，到处运行”，真正做到灵活应变，轻松应对各种变化。 总结来说，Apache Flink凭借其批流一体的设计理念和技术实现，让我们在面对复杂多变的大数据应用场景时，拥有了更为强大且高效的武器。无论你的数据是源源不断的实时流，还是静待处理的历史批数据，Flink都能游刃有余地完成使命。这就是批流一体的魅力所在，也是我们深入探索和研究它的价值所在。

...界里，Apache Flink以其实时处理的强大能力赢得了众多开发者的心。不过，当我们尝试把Flink这个小家伙搬到Kubernetes这个大家庭时，可能会碰到一些小插曲。比如说，可能会出现Flink在Kubernetes的Pod里闹脾气，死活不肯启动的情况。这篇文章将和你一起深入挖掘这个问题的源头，手把手地提供一些实用的解决妙招，让你在Flink的征途上走得更稳更快，一路畅行无阻。 二、Flink on Kubernetes背景 1.1 Kubernetes简介 Kubernetes（简称K8s）是Google开源的一个容器编排平台，它简化了应用的部署、扩展和管理。Flink on Kubernetes利用Kubernetes的资源调度功能，可以让我们更好地管理和部署Flink集群。 1.2 Flink on Kubernetes架构 Flink on Kubernetes通过Flink Operator来自动部署和管理Flink Job和TaskManager。每个TaskManager都会在自己的“小天地”——单独的一个Pod里辛勤工作，而JobManager则扮演着整个集群的“大管家”，负责掌控全局。 三、Flink on KubernetesPod启动失败原因 2.1 配置错误 配置文件（如flink-conf.yaml）中的关键参数可能不正确，比如JobManager地址、网络配置、资源请求等。例如，如果你的JobManager地址设置错误，可能导致Pod无法连接到集群： yaml jobmanager.rpc.address: flink-jobmanager-service:6123 2.2 资源不足 如果Pod请求的资源（如CPU、内存）小于实际需要，或者Kubernetes集群资源不足，也会导致Pod无法启动。 yaml resources: requests: cpu: "2" memory: "4Gi" limits: cpu: "2" memory: "4Gi" 2.3 网络问题 如果Flink集群内部网络配置不正确，或者外部访问受限，也可能引发Pod无法启动。 2.4 容器镜像问题 使用的Flink镜像版本过旧或者损坏，也可能导致启动失败。确保你使用的镜像是最新的，并且可以从官方仓库获取。 四、解决策略与实例 3.1 检查和修复配置 逐行检查配置文件，确保所有参数都正确无误。例如，检查JobManager的网络端口是否被其他服务占用： bash kubectl get pods -n flink | grep jobmanager 3.2 调整资源需求 根据你的应用需求调整Pod的资源请求和限制，确保有足够的资源运行： yaml resources: requests: cpu: "4" memory: "8Gi" limits: cpu: "4" memory: "8Gi" 3.3 确保网络畅通 检查Kubernetes的网络策略，或者为Flink的Pod开启正确的网络模式，如hostNetwork： yaml spec: containers: - name: taskmanager networkMode: host 3.4 更新镜像 如果镜像有问题，可以尝试更新到最新版，或者从官方Docker Hub拉取： bash docker pull flink:latest 五、总结与后续实践 Flink on KubernetesPod无法启动的问题往往需要我们从多个角度去排查和解决。记住，耐心和细致是解决问题的关键。在遇到问题时，不要急于求成，一步步分析，找出问题的根源。同时呢，不断学习和掌握最新的顶尖操作方法，就能让你的Flink部署跑得更稳更快，效果杠杠的。 希望这篇文章能帮助你解决Flink on Kubernetes的启动问题，祝你在大数据处理的道路上越走越远！

...如何在Apache Flink中定义一个数据源——Source。Flink，这个强大的流处理工具，可厉害了！它让我们能够随心所欲地定义各种数据源。比如说，文件系统里存的那些数据、数据库里躺着的各种记录，甚至是从网络上飞来飞去的信息，全都可以被咱们轻松纳入囊中，没有啥太大的限制！ 二、什么是Source？ 在Flink中，Source是一个用于产生数据并将其转换为适合流处理的形式的组件。它是一个特殊的Operator，其输入是0或多个其他Operators的输出，而其输出则是进一步处理的数据流。 三、如何在Flink中定义一个数据源？ 定义一个Source非常简单，只需要遵循以下几个步骤： 第一步：选择你的数据源 首先，你需要确定你要从哪里获取数据。这完全可能是个文件夹、数据库什么的，也可能是网络呀，或者实时传感器这类玩意儿，反正只要是能提供数据的来源，都行！ 第二步：创建Source类 接下来，你需要创建一个Source类来表示你的数据源。这个类需要继承自org.apache.flink.api.common.functions.SourceFunction接口，并实现run方法。 例如，如果你的数据源是从一个文件系统中读取的文本文件，你可以创建一个这样的Source类： java public class MySource implements SourceFunction { private boolean isRunning = true; @Override public void run(SourceContext ctx) throws Exception { File file = new File("/path/to/my/file.txt"); try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file))) { String line; while ((line = reader.readLine()) != null && isRunning) { ctx.collect(line); } } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } } 在这个例子中，我们的Source类MySource会从指定路径的文件中读取每一行并发送给下游的Operators进行处理。 第三步：注册Source到StreamGraph 最后，你需要将你的Source注册到一个StreamGraph中。你可以通过调用StreamExecutionEnvironment.addSource方法来完成这个操作。 例如： java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream dataStream = env.addSource(new MySource()); 四、总结 以上就是我们在Flink中定义一个数据源的基本步骤。当然啦，实际情况可能还会复杂不少，比如说你可能得同时对付多个数据来源，或者先给数据做个“美容”（预处理）啥的。不过，只要你把基础的概念和技术都玩得溜溜的，这些挑战对你来说就都不是事儿，你可以灵活应对，轻松解决。 五、结语 我希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用Flink中的Source。如果你有任何问题或者想要分享你的经验，欢迎留言讨论。让我们一起学习和进步！ 六、附录 参考资料 1. Apache Flink官方文档 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-latest/ 2. Java 8 API文档 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ 3. Stream Processing with Flink: A Hands-on Guide by Kostas Tsichlas and Thomas Hotham (Packt Publishing, 2017).

Flink中的ResourceManager未启动问题详解：一次深入排查之旅 在大数据处理的世界里，Apache Flink作为一款强大的流处理和批处理框架，因其高效、灵活的特点广受开发者们的喜爱。然而，在实际操作和使用这套系统的过程中，我们免不了会碰到各种意想不到的小插曲，其中一个常见的状况就是这“ResourceManager竟然没启动”。这次，咱们要深入地“解剖”这个故障现象，就像侦探破案那样一步步揭开它的神秘面纱。我还会配上一些实实在在的代码例子，手把手地带你们摸清这个问题是怎么来的，以及怎么把它给妥妥地解决掉，让大家都能明明白白、清清楚楚地掌握整个过程。 1. ResourceManager的角色与重要性 首先，让我们简单了解一下Flink架构中的ResourceManager（RM）。在Flink这个大家庭里，ResourceManager就像个大管家，专门负责统筹和管理整个集群的资源。每当JobManager需要执行作业时，这位大管家就会出手相助，给它分配合适的TaskManager资源，确保作业能够顺利进行。如果ResourceManager还没启动的话，那就意味着你的整个Flink集群就像个没睡醒的巨人，无法正常地给各个任务分配资源、协调运行，这影响有多大，不用我多说，你肯定明白啦。 bash 在Flink集群模式下，启动ResourceManager的命令示例 ./bin/start-cluster.sh 2. ResourceManager未启动的表现及原因分析 2.1 表现症状 当你尝试提交一个Flink作业到集群时，如果收到类似"Could not retrieve the cluster configuration from the resource manager"的错误信息，那么很可能就是ResourceManager尚未启动或未能正确运行。 2.2 常见原因探讨 - 配置问题：检查flink-conf.yaml配置文件是否正确设置了ResourceManager相关的参数，如jobmanager.rpc.address和rest.address等。这些设置直接影响了客户端如何连接到ResourceManager。 yaml flink-conf.yaml示例 jobmanager.rpc.address: localhost rest.address: 0.0.0.0 - 服务未启动：确保已经执行了启动ResourceManager的命令，且没有因为环境变量、端口冲突等原因导致服务启动失败。 - 网络问题：检查Flink集群各组件间的网络连通性，尤其是ResourceManager与JobManager之间的通信是否畅通。 - 资源不足：ResourceManager可能由于系统资源不足（例如内存不足）而无法启动，需要关注日志中是否存在相关异常信息。 3. 解决思路与实践 3.1 检查并修正配置 针对配置问题，我们需要对照官方文档仔细核对配置项，确保所有涉及ResourceManager的配置都正确无误。可以通过修改flink-conf.yaml后重新启动集群来验证。 3.2 查看日志定位问题 查看ResourceManager的日志文件，通常位于log/flink-rm-$hostname.log，从中可以获取到更多关于ResourceManager启动失败的具体原因。 3.3 确保服务正常启动 对于服务未启动的情况，手动执行启动命令并观察输出，确认ResourceManager是否成功启动。如果遇到启动失败的情况，那就得像解谜一样，根据日志给的线索来进行操作。比如，可能需要你换个端口试试，或者解决那些让人头疼的依赖冲突问题，就像玩拼图游戏时找到并填补缺失的那一块一样。 bash 查看ResourceManager是否已启动 jps 应看到有FlinkResourceManager进程存在 3.4 排查网络与资源状况 检查主机间网络通信，使用ping或telnet工具测试必要的端口连通性。同时呢，记得瞅瞅咱们系统的资源占用情况咋样哈，如果发现不太够使了，就得考虑给ResourceManager分派更多的资源啦。 4. 结语 在探索和解决Flink中ResourceManager未启动的问题过程中，我们需要具备扎实的理论基础、敏锐的问题洞察力以及细致入微的调试技巧。每一次解决问题的经历都是对技术深度和广度的一次提升。记住啊，甭管遇到啥技术难题，最重要的是得有耐心，保持冷静，像咱们正常人一样去思考、去交流。这才是我们最终能够破解问题，找到解决方案的“秘籍”所在！希望这篇内容能实实在在帮到你，让你对Flink中的ResourceManager未启动问题有个透彻的了解，轻松解决它，让咱的大数据处理之路走得更顺溜些。

Flink on YARN部署与资源管理策略：一次深度探索之旅 1. 引言 Apache Flink，作为一款开源的流处理和批处理大数据框架，以其高效、灵活的特点深受开发者喜爱。实际上，很多工程师都非常关心一个核心问题，那就是如何在拥有大量机器的集群环境下，巧妙地借助YARN（这个资源协商小能手）来把Flink任务部署得妥妥当当，同时又能把各种资源调配管理得井井有条。本文将带领大家深入探讨Flink on YARN的部署方式，并通过实例代码揭示其背后的资源配置策略。 2. Flink on YARN部署初探 2.1 部署原理 当我们选择在YARN上运行Flink时，实质上是将Flink作为一个YARN应用来部署。YARN就像个大管家，它会专门给Flink搭建一个叫做Application Master的“指挥部”。这个“AM”呢，就负责向YARN这位资源大佬申请干活所需要的“粮草物资”，然后根据Flink作业的具体需求，派遣出一队队TaskManager“小分队”去执行实际的计算任务。 bash 启动Flink作业在YARN上的Application ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -ys 1024 -yjm 1024 -ytm 2048 /path/to/your/job.jar 上述命令中，-yn指定了TaskManager的数量，-ys和-yjm分别设置了每个容器的内存大小和Application Master的内存大小，而-ytm则定义了每个TaskManager的内存大小。 2.2 配置详解 - -m yarn-cluster 表示在YARN集群模式下运行Flink作业。 - -yn 参数用于指定TaskManager的数量，可以根据实际需求调整以适应不同的并发负载。 - -ys、-yjm 和 -ytm 则是针对YARN资源的细致调控，确保Flink作业能在合理利用集群资源的同时，避免因资源不足而导致的性能瓶颈或OOM问题。 3. 资源管理策略揭秘 3.1 动态资源分配 Flink on YARN支持动态资源分配，即在作业执行过程中，根据当前负载情况自动调整TaskManager的数量。这种策略极大地提高了资源利用率，特别是在应对实时变化的工作负载时表现突出。 3.2 Slot分配机制 在Flink内部，资源被抽象为Slots，每个TaskManager包含一定数量的Slot，用来执行并行任务。在YARN这个大环境下，我们能够灵活掌控每个TaskManager能同时处理的任务量。具体来说，就是可以根据TaskManager内存的大小，还有咱们预先设置的slots数量，来精准调整每个TaskManager的承载能力，让它恰到好处地执行多个任务并发运行。 例如，在flink-conf.yaml中设置： yaml taskmanager.numberOfTaskSlots: 4 这意味着每个TaskManager将提供4个slot，也就是说，理论上它可以同时执行4个并发任务。 3.3 自定义资源请求 对于特殊的场景，如GPU密集型或者高CPU消耗的作业，我们还可以自定义资源请求，向YARN申请特定类型的资源。不过这需要YARN环境本身支持异构资源调度。 4. 结语 关于Flink on YARN的思考与讨论 理解并掌握Flink on YARN的部署与资源管理策略，无疑能够帮助我们在面对复杂的大数据应用场景时更加游刃有余。不过同时也要留意，实际操作时咱们得充分照顾到业务本身的特性，还有集群当前的资源状况，像玩拼图一样灵活运用这些策略。不断去微调、优化资源分配的方式，确保Flink能在YARN集群里火力全开，达到最佳效能状态。在这个过程中，我们会不断地挠头琢磨、动手尝试、努力改进，这恰恰就是大数据技术最吸引人的地方——它就像一座满是挑战的山峰，但每当你攀登上去，就会发现一片片全新的风景，充满着无限的可能性和惊喜。 通过以上的阐述和示例，希望你对Flink on YARN有了更深的理解，并在未来的工作中能更好地驾驭这一强大的工具。记住，技术的魅力在于实践，不妨现在就动手试一试吧！

...开发，而将数据处理的任务交给CsvToTable来完成，大大提升了开发效率和用户体验。此外，CsvToTable支持灵活的数据格式输入，无论是逗号分隔还是分号分隔的CSV文件，甚至包含特殊字符的文件，都可以被准确无误地解析并呈现为HTML表格。这种广泛的兼容性使得CsvToTable成为处理多种来源和格式数据的理想选择，适用于各种应用场景，从简单的数据分析到复杂的报表生成。总之，CsvToTable-CSV格式文件转HTML表格js插件以其简洁的API、高效的性能和出色的兼容性，为开发者提供了一个高效、可靠的工具，用于将CSV文件转换为HTML表格，极大地简化了数据展示的过程，提高了工作效率和用户体验。 点我下载 文件大小：10.69 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。