[动态生成输入框的方法 ]的搜索结果

...哎呀，你知道的，这个方法可是大大提高了数据恢复的速度！而且呢，它还能帮咱们守住数据，防止那些无法挽回的损失。简直就像是给咱的数据上了双保险，既快又稳，用起来超安心的！ 代码示例： bash curl -X PUT 'http://localhost:8983/solr/core1/_admin/persistent?action=CREATE&name=snapshot&value=20230701' 这里通过CURL命令创建了一个快照。 2. 数据重建 在故障节点恢复后，需要重建其索引数据。Solr提供了/admin/cores?action=REBUILD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。

...命令行工具，可以直接输入以下命令： bash mysql -u root -p 然后输入你的密码。如果你用的是 Navicat 或者 DBeaver 这种图形化工具，那就好办了！直接打开工具，然后填上服务器地址、用户名和密码就行啦，就跟平时填表单似的，简单得很！ 进入MySQL后，我们可以开始查看权限了。咳咳，先说在前面啊，咱们得搞清楚一件事——MySQL的那个权限系统，真的不是闹着玩的！它就像是一个超级复杂的迷宫，啥用户啦、数据库啦、表啦，全都搅和在一起，分分钟让人头大。所以，我们要一步步来，先从最基本的开始。 三、查看用户的全局权限 在MySQL中，用户级别的权限是最基础的权限设置。我们可以通过SHOW GRANTS命令来查看某个用户的全局权限。比如，如果你想查看root用户的权限，可以执行以下命令： sql SHOW GRANTS FOR 'root'@'localhost'; 这个命令会返回root用户在localhost上的所有权限。比如： plaintext GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'localhost' WITH GRANT OPTION 这里的ALL PRIVILEGES表示root用户拥有所有的权限，包括对所有数据库和表的操作权限。WITH GRANT OPTION表示该用户还可以将这些权限授予其他用户。 但是，有时候我们会忘记具体设置了哪些权限，这时候就需要手动检查了。我们可以用SELECT语句查询mysql.user表来查看详细信息： sql SELECT FROM mysql.user WHERE User='root'; 这个查询会返回root用户的详细权限设置，包括是否允许登录、是否有超级权限等。 四、查看特定数据库的权限 接下来，我们来看如何查看特定数据库的权限。假设我们有一个名为my_database的数据库，想看看这个数据库的所有表的权限，可以使用SHOW GRANTS命令结合具体的数据库名： sql SHOW GRANTS FOR 'some_user'@'%' ON my_database.; 这里的some_user是我们要检查的用户，%表示可以从任何主机连接。ON my_database.表示只查看my_database数据库中的权限。 如果想看更详细的权限设置，可以通过查询mysql.db表来实现： sql SELECT FROM mysql.db WHERE Db='my_database'; 这个查询会返回my_database数据库的所有权限设置，包括用户、权限类型（如SELECT、INSERT、UPDATE等）以及允许的主机。 五、查看特定表的权限 现在，我们已经知道了如何查看整个数据库的权限，那么接下来就是查看特定表的权限了。MySQL里有个SHOW TABLE STATUS的命令，能让我们瞅一眼某个表的基本情况，比如它有多大、创建时间啥的。不过呢，要是想看权限相关的东西，还得再折腾一下才行。 假设我们有一个表叫users，想要查看这个表的权限，可以这样做： sql SHOW GRANTS FOR 'some_user'@'%' ON my_database.users; 这条命令会显示some_user用户在my_database数据库的users表上的所有权限。如果你觉得这样还不够直观，可以查询information_schema.TABLE_PRIVILEGES视图： sql SELECT FROM information_schema.TABLE_PRIVILEGES WHERE TABLE_SCHEMA='my_database' AND TABLE_NAME='users'; 这个查询会返回my_database数据库中users表的所有权限记录，包括权限类型、授权用户等信息。 六、实战演练 批量检查所有表的权限 在实际工作中，我们可能需要批量检查整个数据库中所有表的权限。其实MySQL本身没给个现成的命令能一口气看看所有表的权限，不过咱们可以用脚本自己搞掂啊！ 下面是一个简单的Python脚本示例，用来遍历数据库中的所有表并打印它们的权限： python import pymysql 连接到MySQL服务器 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='your_password') cursor = conn.cursor() 获取数据库列表 cursor.execute("SHOW DATABASES") databases = cursor.fetchall() for db in databases: db_name = db[0] 跳过系统数据库 if db_name in ['information_schema', 'performance_schema', 'mysql']: continue 切换到当前数据库 cursor.execute(f"USE {db_name}") 获取表列表 cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() for table in tables: table_name = table[0] 查询表的权限 cursor.execute(f"SHOW GRANTS FOR 'some_user'@'%' ON {db_name}.{table_name}") grants = cursor.fetchall() print(f"Database: {db_name}, Table: {table_name}") for grant in grants: print(grant) 关闭连接 cursor.close() conn.close() 这个脚本会连接到你的MySQL服务器，依次检查每个数据库中的所有表，并打印出它们的权限设置。你可以根据需要修改脚本中的用户名和密码。 七、总结与思考 通过这篇文章，我们学习了如何查看MySQL中所有表的权限。从最高级别的全局权限，到某个数据库的权限，再细化到某张表的权限，每个环节都有一套对应的命令和操作方法，就跟搭积木一样，一层层往下细分，但每一步都有章可循！MySQL的权限管理系统确实有点复杂，感觉像是个超级强大的工具箱，里面的东西又多又专业。不过别担心，只要你搞清楚了最基本的那些“钥匙”和“门道”，基本上就能搞定各种情况啦，就跟玩闯关游戏一样，熟悉了规则就没什么好怕的！ 在这个过程中，我一直在思考一个问题：为什么MySQL要设计这么复杂的权限系统？其实答案很简单，因为安全永远是第一位的。无论是企业级应用还是个人项目，我们都不能忽视权限管理的重要性。希望能通过这篇文章，让你在实际操作中更轻松地搞懂MySQL的权限系统，用起来也更得心应手！ 最后，如果你还有其他关于权限管理的问题，欢迎随时交流！咱们一起探索数据库的奥秘！

...发者从客户端获取文件输入流。当用户通过表单提交文件时，Spring MVC 将自动将文件封装为 MultipartFile 对象传递给控制器方法。通过这个对象，开发者可以访问文件内容、执行文件校验和处理逻辑，最终将文件保存到服务器上。 名词 , CSP（Content Security Policy）。 解释 , Content Security Policy（内容安全策略）是一种浏览器安全机制，用于防止跨站脚本攻击（XSS）和其他恶意脚本注入攻击。通过设置 CSP 标头，网站可以定义允许的资源来源，包括脚本、样式表、图像等。在 Spring Boot 的上下文中，实现 CSP 可以帮助保护应用程序免受潜在的攻击，确保只有来自信任源的资源被加载和执行，从而增强应用的整体安全性。在配置 CSP 时，开发者需要权衡性能、用户体验与安全性的关系，合理定义允许的资源来源，以达到最优的安全防护效果。

...，只要你掌握了正确的方法和工具。就好比开车吧，谁没事不看看油还有多少，轮胎气足不足，引擎有没有毛病？这车才能跑得稳当。HBase集群也跟这差不多，咱们得时不时给它来个“体检”，确保一切正常运转。那么今天，我们就来聊聊怎么高效地检查HBase集群的性能。 --- 2. 第一步 从宏观到微观——整体性能概览 在检查HBase集群性能之前，我们需要先搞清楚几个核心指标。这些指标啊，就相当于HBase集群的“身体状况晴雨表”。只要瞅一眼这些数据，就能知道这个集群是健健康康的，还是出了啥问题。 2.1 关键指标有哪些？ - 吞吐量（Throughput）：每秒钟处理多少请求。 - 延迟（Latency）：一次操作完成所需的时间。 - Region分布：各个RegionServer上的Region是否均匀分布。 - GC时间：垃圾回收占用的时间比例。 - CPU利用率：集群中各节点的CPU使用率。 2.2 使用JMX监控 HBase提供了丰富的JMX接口，通过这些接口我们可以获取上述指标。比如说呀，你可以用 jconsole 这个工具连到你的 HBase 节点上，看看它的内存用得怎么样，GC 日志里有没有啥问题之类的。 示例代码： java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; public class HBaseJMXExample { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("Hadoop:service=HBase,name=Master,sub=MasterStatus"); Integer load = (Integer) mbs.getAttribute(name, "AverageLoad"); System.out.println("当前HBase Master的平均负载：" + load); } } 这段代码展示了如何通过Java程序读取HBase Master的负载信息。虽然看起来有点复杂，但只要理解了基本原理，后续操作就简单多了！ --- 3. 第二步 深入分析——聚焦热点问题 当我们拿到整体性能数据后，接下来就需要深入分析具体的问题所在。这里我建议大家按照以下几个方向逐一排查： 3.1 Region分布不均怎么办？ 如果发现某些RegionServer的压力过大，而其他节点却很空闲，这可能是由于Region分布不均造成的。解决方法很简单，调整负载均衡策略即可。 示例代码： bash hbase shell balance_switch true 上面这条命令会开启自动负载均衡功能。当然，你也可以手动执行balancer命令强制进行一次平衡操作。 3.2 GC时间过长怎么办？ GC时间过长往往意味着内存不足。这时候你需要检查HBase的堆内存设置，并适当增加Xmx参数值。 示例代码： xml hbase.regionserver.heapsize 8g 将heapsize调大一些，看看是否能缓解GC压力。 --- 4. 第三步 实战演练——真实案例分享 为了让大家更直观地感受到性能优化的过程，我来分享一个真实的案例。有一天，我们团队收到用户的吐槽：“你们这个查询也太慢了吧？等得我花都谢了！”我们赶紧查看了一下情况，结果发现是RegionServer上某个Region在搞事情，一直在上演“你进我也进”的读写冲突大戏，把自己整成了个“拖油瓶”。 解决方案： 1. 首先，定位问题区域。通过以下命令查看哪些Region正在发生大量读写： sql scan 'hbase:metrics' 2. 然后，调整Compaction策略。如果发现Compaction过于频繁，可以尝试降低触发条件： xml hbase.hregion.majorcompaction 86400000 最终，经过一系列调整后，查询速度果然得到了显著提升。这种成就感真的让人欲罢不能！ --- 5. 结语 保持好奇心，不断学习进步 检查HBase集群的性能并不是一件枯燥无味的事情，相反，它充满了挑战性和乐趣。每次解决一个问题，都感觉是在玩拼图游戏，最后把所有碎片拼在一起的时候，那成就感真的太爽了，简直没法用语言形容！ 最后，我想说的是，无论你是刚入门的新手还是经验丰富的老手，都不要停止学习的步伐。HBase的技术栈非常庞大，每一次深入研究都会让你受益匪浅。所以，让我们一起努力吧！💪 希望这篇文章对你有所帮助，如果你还有任何疑问，欢迎随时来找我交流哦～

...里，你要是定义了一个方法，不加public的话，默认是包级私有的（package-private）。但在Groovy里，你完全可以省略掉这些修饰符。比如： groovy // Java风格的写法 public void sayHello() { println "Hello, World!" } // Groovy风格的写法 void sayHello() { println "Hello, World!" } 看到没？Groovy直接去掉了public，而且连分号都不要了！刚开始我还觉得这太随便了吧，但后来发现，这样反而让代码更简洁明了。不过嘛，这也引出了一个小麻烦：有时候我们一忙乎起来，就把那些多余的装饰符啥的忘得一干二净，结果一运行脚本，就蹦出个提示说“你这语法我不认啊”！ 比如下面这段代码： groovy public int addNumbers(int a, int b) { return a + b; } 如果你就这么直接跑起来，Groovy会很严肃地告诉你：“兄弟，这里不需要public。”所以，以后写Groovy的时候，记得把Java的习惯改掉哦！ --- 示例2：闭包与匿名函数的区别 再来说说闭包和匿名函数的事儿。Groovy的闭包功能非常强大，但它和Java的匿名函数还是有区别的。比如，Groovy允许你在闭包中省略参数类型，甚至完全不写参数。这听起来是不是很酷？但实际操作起来，可能会让你一头雾水。 比如，以下这段Java风格的代码： java Runnable task = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("Running..."); } }; 换成Groovy后，你可以这样写： groovy def task = { println "Running..." } 是不是简单多了？但问题是，有些人可能会觉得既然这么方便，那就啥都省略掉吧。于是就有了这样的代码： groovy def task = { -> println "Running..." } 乍一看好像没问题，但实际上Groovy会提醒你：“兄弟，这里的箭头可以省略。所以说啊，在用闭包的时候可得留点心，别小看那些语法小细节，不然就可能出现“你这代码写的啥玩意儿，语法不支持！”的情况，那多尴尬啊！ --- 三、进阶问题 动态类型与静态类型之争 Groovy的一大特点是支持动态类型，这意味着你可以在运行时改变变量的类型。这一点确实很灵活，但也容易让人误以为所有类型都可以自由转换。实际上，Groovy在某些情况下还是会严格检查类型的。 比如，下面这段代码： groovy int number = 10 number = "twenty" 在Java里，这种类型转换是绝对不允许的，但在Groovy里，你可能会天真地认为它会自动帮你搞定。不过呢，现实情况是，Groovy直接炸了，还特么甩出个异常，说：“喂喂喂，你是不是有病啊？这类型根本不搭吧！”所以啊，哪怕Groovy自称是动态类型的“自由之翼”，该注意的类型转换规矩还是得守着，别不当回事儿。 --- 四、总结 拥抱变化，享受编程的乐趣 写到这里，我想跟大家聊聊我的感受。Groovy虽然看似简单，但它的每一个设计都有其背后的逻辑。一开始上手的时候，肯定会被各种“不支持的语法”绊住脚，别担心，这其实就是我们学习的必经之路啊！每一次踩坑，都是一次成长的机会。 最后，送给大家一句话：编程不是为了追求完美，而是为了找到最适合自己的方式。如果你愿意花点时间去了解Groovy的独特之处，你会发现它不仅是一个工具，更是一种思维方式。所以，别怕犯错，勇敢地去尝试吧！

... @Before 方法在@Test方法执行之前执行 /@Beforepublic void init() throws IOException, InterruptedException {uri = URI.create("hdfs://master:8020");conf = new Configuration();user = "root";fs = FileSystem.get(uri,conf,user);}/ @After方法在@Test方法结束后执行 /@Afterpublic void close() throws IOException {fs.close();}@Testpublic void testHDFS() throws IOException, InterruptedException {//1. 创建文件系统对象/URI uri = URI.create("hdfs://master:8020");Configuration conf = new Configuration();String user = "root";FileSystem fs = FileSystem.get(uri,conf,user);System.out.println("fs: " + fs);/// 2. 创建一个目录boolean b = fs.mkdirs(new Path("/testhdfs"));System.out.println(b);// 3. 关闭fs.close();} } 参数优先级 xxx-default.xml < xxx-site.xml < IDEA中resource中创建xxx-site.xml < 在代码中通过更改Configuration 参数 文件下载 @Testpublic void testDownload() throws IOException {fs.copyToLocalFile(false,new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("F:\\Download\\"),true);} 文件更改移动 //改名or移动（路径改变就可以）@Testpublic void testRename() throws IOException {boolean b = fs.rename(new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs/zcx.txt"));System.out.println(b);} 查看文件详细信息 // 查看文件详情@Testpublic void testListFiles() throws IOException {RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);//迭代操作while (listFiles.hasNext()){LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();//获取文件详情System.out.println("文件路径："+fileStatus.getPath());System.out.println("文件权限："+fileStatus.getPermission());System.out.println("文件主人："+fileStatus.getOwner());System.out.println("文件组："+fileStatus.getGroup());System.out.println("文件大小："+fileStatus.getLen());System.out.println("文件副本数："+fileStatus.getReplication());System.out.println("文件块位置："+ Arrays.toString(fileStatus.getBlockLocations()));System.out.println("===============================");} } 文件删除 第二参数，true递归删除 //文件删除@Testpublic void testDelete() throws IOException {boolean b = fs.delete(new Path("/testhdfs/"), true);System.out.println(b);} NN与2NN工作原理 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Python1One/article/details/108546050。 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。

...publish()方法。具体错误是： AttributeError: 'Channel' object has no attribute 'basic_publish' 我当时的第一反应是：“卧槽，这是什么鬼？basic_publish明明在文档里写了啊！”于是我翻阅了官方文档，发现确实存在一个叫做basic_publish的方法，但它属于早期版本的API。 经过一番痛苦的排查，我才意识到问题出在了版本差异上。原来，在较新的pika版本中，basic_publish已经被替换成了basic_publish_exchange，并且参数顺序也发生了变化。而我的代码依然按照旧版本的写法来调用，自然就挂掉了。 --- 3. 深度剖析 过时API的危害与应对之道 这件事让我深刻认识到，RabbitMQ虽然强大，但也需要开发者时刻保持警惕。特别是当你依赖第三方库时，稍不留神就可能踩进“版本陷阱”。以下几点是我总结出来的教训： （1）永远不要忽视版本更新带来的变化 很多开发者习惯于直接复制粘贴网上的代码示例，却很少去验证这些代码是否适用于当前版本。你可能不知道，有时候就算方法名一样，背后的逻辑变了，结果可能会差很多。比如说啊，在RabbitMQ的3.x版本里，你用channel.queue_declare()这个方法的时候，它返回的东西就像是个装满数据的盒子，但这个盒子是那种普通的字典格式的。可到了4.x版本呢，这玩意儿就有点变了味儿，返回的不再是那个简单的字典盒子了，而是一个“高级定制版”的对象实例，感觉像是升级成了一个有专属身份的小家伙。 因此，每次引入新工具之前，一定要先查阅官方文档，确认其最新的API规范。要是不太确定，不妨试试跑一下官方给的例程代码，看看有没有啥奇怪的表现。 （2）版本锁定的重要性 为了避免类似的问题再次发生，我在后续项目中采取了严格的版本管理策略。例如，在requirements.txt文件中明确指定依赖库的具体版本号，而不是使用通配符（如>=）。这样做的好处是，即使未来出现了更高级别的版本，也不会意外破坏现有功能。 下面是一段示例代码，展示了如何在pip中固定pika的版本为1.2.0： python requirements.txt pika==1.2.0 当然，这种方法也有缺点，那就是升级依赖时可能会比较麻烦。不过嘛，要是咱们团队人不多，但手头的项目特别讲究稳当性，那这个方法绝对值得一试！ --- 4. 实战演练 修复旧代码，拥抱新世界 既然明白了问题所在，接下来就是动手解决问题了。嘿，为了让大家更清楚地知道怎么把旧版的API换成新版的，我打算用一段代码来给大家做个示范，保证一看就懂！ 假设我们有一个简单的RabbitMQ生产者程序，如下所示： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 如果你直接运行这段代码，很可能会遇到如下警告： DeprecationWarning: This method will be removed in future releases. Please use the equivalent method on the Channel class. 这是因为queue_declare方法现在已经被重新设计为返回一个包含元数据的对象，而不是单纯的字典。我们需要将其修改为如下形式： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True) queue_name = result.method.queue channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_name, body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 可以看到，这里新增了一行代码来获取队列名称，同时调整了routing_key参数的赋值方式。这种改动虽然简单，但却能显著提升程序的健壮性和可读性。 --- 5. 总结与展望 从失败中学习，向成功迈进 回想起这次经历，我既感到懊恼又觉得幸运。真后悔啊，当时要是多花点时间去了解API的新变化，就不会在这上面浪费那么多精力了。不过话说回来，这次小挫折也让我学到了教训，以后会更注意避免类似的错误，而且也会更加重视代码的质量。 最后想对大家说一句：技术的世界瞬息万变，没有人能够永远站在最前沿。但只要保持好奇心和学习热情，我们就一定能找到通往成功的道路。毕竟，正如那句经典的话所说：“失败乃成功之母。”只要勇敢面对挑战，总有一天你会发现，那些曾经让你头疼不已的问题，其实都是成长路上不可或缺的一部分。 希望这篇文章对你有所帮助！如果你也有类似的经历或者见解，欢迎随时交流哦~

...你可以试着在浏览器里输入这个地址：ws://localhost:8080/ws，然后用JavaScript发个消息试试，看能不能马上收到服务器的回应。 深入探讨 说实话，刚开始写这部分代码的时候，我还担心WebSocket的兼容性问题。后来发现，只要正确设置了CheckOrigin方法，大多数现代浏览器都能正常工作。这让我更加坚定了对Gin的信心——它虽然简单，但足够强大！ --- 四、进阶技巧 并发与性能优化 在实际项目中，我们可能会遇到高并发的情况。为了保证系统的稳定性，我们需要合理地管理线程池和内存分配。Gin提供了一些工具可以帮助我们做到这一点。 例如，我们可以使用sync.Pool来复用对象，减少垃圾回收的压力。下面是一个示例： go package main import ( "sync" "time" "github.com/gin-gonic/gin" ) var pool sync.Pool func init() { pool = &sync.Pool{ New: func() interface{} { return make([]byte, 1024) }, } } func handler(c gin.Context) { data := pool.Get().([]byte) defer pool.Put(data) copy(data, []byte("Hello World!")) time.Sleep(100 time.Millisecond) // 模拟耗时操作 c.String(http.StatusOK, string(data)) } func main() { r := gin.Default() r.GET("/", handler) r.Run(":8080") } 在这个例子中，我们定义了一个sync.Pool来存储临时数据。每次处理请求时，从池中获取缓冲区，处理完毕后再放回池中。这样可以避免频繁的内存分配和释放，从而提升性能。 反思与总结 其实，刚开始学习这段代码的时候，我对sync.Pool的理解还停留在表面。直到后来真正用它解决了性能瓶颈，我才意识到它的价值所在。这也让我明白，优秀的框架只是起点，关键还是要结合实际需求去探索和实践。 --- 五、未来展望 Gin与实时处理的无限可能 Gin的强大之处不仅仅在于它的易用性和灵活性，更在于它为开发者提供了广阔的想象空间。无论是构建大型分布式系统，还是打造小型实验项目，Gin都能胜任。 如果你也想尝试用Gin构建实时处理系统，不妨从一个小目标开始——比如做一个简单的在线聊天室。相信我，当你第一次看到用户实时交流的画面时，那种成就感绝对会让你欲罢不能！ 最后的话 写这篇文章的过程，其实也是我自己重新审视Gin的过程。其实这个东西吧，说白了挺简单的，但让我学到了一个本事——用最利索的办法搞定事情。希望能这篇文章也能点醒你，让你在今后的开发路上，慢慢琢磨出属于自己的那套玩法！加油吧，程序员们！

...你可能会想到很多实现方法： 比如你的底层数据库用的是sql数据库（比如mysql）：你可能会想到在对应字段上使用field1 like '%?%'，?即用户输出的关键词 比如你的底层数据库用的是mongo：你可能会想到在对应字段上使用db.collection.find({ "field1": { $regex: /aaa/ } })做查询，aaa即用户输入的关键词 比如你的底层数据库用的是elasticsearch：那厉害了，专业全文搜索神奇，全文搜索或搜索相关的需求使用elasticsearch绝对是最合适的选择 比如你的底层数据库用的是hive、impala、clickhouse等大数据计算引擎：鸟枪换炮，其实用作全文索引和搜索的场景并不合适，你可能依旧会使用sql数据库那样用like做交互 2. 方案选择 调研之后，可能会发现对于数据量相对大一点的搜索场景，在当下流行的数据库或计算引擎中，elasticsearch是其中最合适的解决方案。 无论是sql的like、还是mongo的regex，在线上环境下，数据量较多的情况下，都不是很高效的查询，甚至有的公司的dba会禁止在线上使用类似的查询语法。 与elasticsearch是“亲戚”的，大家还常提到lucene、solr，但是无论从现在的发展趋势还是公司运维人才的储备（不得不说当下的运维人才中，对es熟悉的人才会更多一些），elasticsearch是相对较合适的选择。 一些大数据计算引擎，其实更多的适合OLAP场景。当然也完全可以使用，因为比如clickhouse、starrocks等的查询速度已经发展的非常快。但你会发现在中文分词搜索上，实现起来有一定困扰。 所以，如果你不差机器，首选方案还是elasticsearch。 3. elasticsearch的适用场景 3.1 经典的日志搜索场景 提到elasticsearch不得不提到它的几个好朋友： 一些公司里经常用elasticsearch来收集日志，然后用kibana来展示和分析。 展开来说，举个例子，你的app打印日志打印到了线上日志文件，当app出现故障你需要做定位筛查的时候，可能需要登录线上机器用grep命令各种查看。 但如果你不差机器资源，可以搭建上述架构，app的日志会被收集到elasticsearch中，最终你可以在kibana中查看日志，kibana里面可以很方面的做各种筛查操作。 这个流畅大概是这样的： 3.2 通用搜索场景 但是没有上图的beats、logstash、kibana，elasticsearch可以自己工作吗？完全可以的！ elasticsearch也支持单机部署，数据规模不是很大的情况下，表现也是不错的。所以，你也不用担心因为自己机器资源不够而对elasticsearch望而却步。当然，单机部署的情况下，更多的适合自己玩，对于可靠性的要求就不能太苛刻了。 如果你在用宝塔，那你可以在宝塔面板，左侧“软件商店”中直接找到elasticsearch，并“没有痛苦”的安装。 本篇文章主要讨论选型，所以不涉及安装细节。 3.2.1 性能顾虑 上面提到了“表现”，其实性能只是elasticsearch的一个方面，主要你的机器资源足够（机器资源？对，包括你的机器个数，elasticsearch可以非常方便的横向扩展，以及单机的配置，cpu+内存，内存越高越好，elasticsearch比较吃内存！），它一定会给你很好的性能反应。试想，公司里的app打印线上日志的行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多，elasticsearch都可以常在日志的实时分析，所以如果你要做通用场景，而且机器资源不是问题，这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外，在使用elasticsearch的时候，会有很多的可玩性。这里不引经据典，呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性（当然，确实很优秀！）。 这里举几个例子： （1）中文分词：第一章提到的其它引擎几乎很难实现，elasticsearch对分词器的支持是原生的，因为elasticsearch天生就为全文索引而生，elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的！ 有的朋友可能不了解分词器，比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”，在分词器的加持下，es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”，并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候，可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理，这里不展开说明，分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友，可以自行百度一下。而且这两个概念，与elasticsearch其实不挂钩，是搜索中的通用概念。 关于倒排索引，其核心表现如下图： 如果你要用mysql、mongo实现中文分词，这......其实挺麻烦的，可能在后面的版本支持中会实现的很好，但在当前的流行版本中，它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器，支持中文分词。而在数据量较大的情况下，mysql的多机器部署几乎很难实现，elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词，但不支持中文、日语、汉语等东方语言，你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词，你看看效果：依旧是“今天我要吃冰激凌”，ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....，那你搜索冰激凌就搜不出来！咋办呢，当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器，但它们原生并不支持的。 （2）自定义排名场景：比如你的搜索“冰激凌”，结果中返回了有10条，这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分，但是如果你想人为干预这个得分怎么办？ elasticsearch支持function_score功能（可以不用，这个是增强功能），es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数，传入原始得分、行的原始数据，你可以在里面做计算，比如查询其它参考表、或查看是否是广告位，以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述，是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能！下面是一个使用示例，不仅如此，它是支持自定义函数的，自由度非常高。 （3）文本高亮：你用mysql或mongo也可以实现，比如用户搜索“冰激凌”，你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”，然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢？还有就是英文大小写的场景，用户搜索"MAIN"，那结果及时匹配到了“main”（小写的），这个单词是否应该高亮呢？也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧，elasticsearch，自动可以返回高亮字段！并且可以自由指定高亮的html前后标签。 （4）实在太多了....这家伙天生为索引而生，而且版本还在不断地迭代。不差机器的话，用用吧！ 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下，是非常好用的利器！但是它比较消耗机器资源，如果你的数据规模并不大，而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替，完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题，结合当前手头的资源，适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch，单机器内存只有2G，它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然，如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性，那elasticsearch一定还是最佳选择！ 对于mysql（关系型数据库）和mongo（文档数据库）的区别这里不展开描述了，但对于搜索而言，两种都合适。有时候选型也不用很纠结，其实都是差不太多的东西，适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的，就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器，mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词（你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese，但其实会报错的）。 其实当你选择普通数据库，你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词？为什么分开写，如果你有用过elasticsearch或solr，你会知道，在指定字段的时候，需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先，这里必须要承认，数据之后存储了，才能被查询。在搜索中，这句话可以换成是“数据只有被索引了，才能被搜索”。 这时候请求打过来了，要索引一条数据，其中某字段是“今天我要吃冰激凌”，分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”，这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr，这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库，这个过程你就要手动了，并把分词后的结果用空格分开（最好使用空格，因为西方语言的分词规则就是按空格拆分，以及逗号句号），存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图： 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer：https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来，用户输入了“好吃的冰激凌”，分词后得到“好吃|冰激凌”（“的”作为停用词stopwords，被自动忽略了，IKAnalyzer可以指定停用词表）。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”（与index分词器结果统一，还是用空格分隔）。 当然，对于mongo而言，你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"})，xxx是集合名，content是字段名，text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法：db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小，为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快，你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景，再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来！ 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步，可能会有延迟，这个就看你能容忍多长时间（悄悄告诉你，elasticsearch也需要指定这个refresh时间，一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然，二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的）。 这样，搜索的时候先查询搜索库，拿到一个指针id的列表，然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然，也是支持分页的，你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

...(true) 这个方法，很多人可能会忘记设置。听着，要是你不把这个选项打开的话，当你要从连接池里拿连接的时候，连接池就懒得去管这条连接是不是还能用。那问题就来了，没准你就得了个坏家伙——一个根本没法用的连接！ 再比如，setMinPoolSize 和 setMaxPoolSize 的关系也很重要。如果 minPoolSize 设置得比 maxPoolSize 大，那连接池的行为就会变得不可预测。我当时就因为没注意到这个点，结果一到高并发的时候，系统就老是出现连接不够用的问题，烦死了！ 四、解决方案 一步步优化回收策略 既然问题已经浮出水面，那我们就来解决它吧！首先，我们需要明确几个关键点： 1. 连接测试 确保每次获取连接时都进行有效性测试。 2. 最大最小值设置 合理设置 minPoolSize 和 maxPoolSize，避免资源浪费。 3. 连接回收 设置合适的回收时间，防止连接长时间占用。 基于这些原则，我们可以调整代码如下： java dataSource.setTestOnBorrow(true); // 每次获取连接前测试其有效性 dataSource.setMinPoolSize(10); // 最小连接数 dataSource.setMaxPoolSize(50); // 最大连接数 dataSource.setIdleTimeout(300); // 空闲连接的最大存活时间（秒） dataSource.setAcquireIncrement(5); // 每次增加的连接数 通过这些设置，我们可以在一定程度上缓解连接池的压力。嘿，告诉你一个小窍门啊！你可以根据自己的业务需求，灵活调整连接池的大小，想大就大，想小就小， totally up to you!例如，在高峰时段适当增加 maxPoolSize，而在低谷时段减少它。 五、反思与总结 学习的旅程永无止境 回顾整个过程，我深刻体会到，技术学习是一个不断试错和改进的过程。一开始捣鼓 HessianRPC 的时候，我就是照着文档把配置抄下来了，压根没琢磨这些参数到底是干啥的，就觉得照着做就行了吧，管它什么意思呢！直到出现问题，我才意识到自己对底层机制的理解是多么浅薄。 不过，也正是因为这次经历，我学会了更加细致地思考每一个配置项的作用。而且，通过实际动手调试代码，我发现了很多之前忽略的小细节。比如，有时候一个小小的布尔值设置错误，就能让整个系统陷入混乱。 最后，我想说的是，无论是使用HessianRPC还是其他技术框架，都要保持一颗好奇的心。只有真正理解了工具的工作原理，才能在遇到问题时从容应对。希望这篇文章能给大家带来一些启发，让我们一起在这个充满挑战的技术世界中不断进步！

...cuteReader方法时，使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection： SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法：如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection，则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 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。

...的文档存储数据，支持动态模式调整，适用于快速数据存储和检索。 名词 , 分布式架构。 解释 , 分布式架构是指将应用程序或系统分解为多个独立的、可部署在不同节点上的组件，这些组件之间通过网络进行通信和协作。在 MongoDB 的上下文中，分布式架构意味着数据被分散存储在多台服务器上，这提高了系统的容错能力和可扩展性。MongoDB 使用分片技术，将数据分布在多个物理服务器上，从而支持大规模数据处理和水平扩展。 名词 , 大数据处理。 解释 , 大数据处理涉及收集、存储、管理和分析大规模数据集的过程。随着互联网、物联网和其他数据源的兴起，产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已无法满足需求。MongoDB 在大数据处理中扮演重要角色，它能够高效地存储和检索大量数据，支持实时数据分析，并与其他大数据工具（如 Hadoop 和 Spark）集成，实现数据的深度挖掘和价值提取。大数据处理的关键在于处理速度、数据量和数据多样性，MongoDB 的设计旨在优化这些方面的表现。

...个扩展模块，从而扩展输入输出点数或运动轴。 ZMC420SCAN系列运动控制卡的应用程序可以使用VC,VB，VS，C++，C等软件来开发，程序运行时需要动态库zmotion.dll。调试时可以把ZDevelop软件同时连接到控制器，从而方便调试、方便观察。 2.硬件接口 3.振镜控制过程 激光振镜是一种专门用于激光加工领域的特殊的运动器件，激光振镜头内包含的主要元件是激光发生器，两个电机和两个振镜片，它靠两个电机分别控制两个振镜片X和Y反射激光，形成XY平面的运动，这两个电机使用控制器上的振镜轴接口控制。 激光振镜不同于一般的电机，激光振镜具有非常小的惯量，且在运动的过程中负载非常小，只需要带动反射镜片，系统的响应非常快。 ZMC420SCAN支持XY2-100振镜协议，支持运动控制与振镜联合插补运动。 上位机通过网口与控制器相连，通过XY2-100振镜协议进行控制振镜轴的运动，通过总线协议或者脉冲模式控制伺服轴运动。 使用ZMC420SCAN控制器的振镜轴接口连接激光振镜头，每个振镜轴接口内包含两路振镜通道信号，分别控制振镜片X、Y的偏转，从而控制了激光打到工件的位置。 4. 控制器PWM模拟量介绍 ZMC420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能，PWM 输出受正常输出功能的控制，只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出，这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出，可进行控制激光器能量输出，模拟量精度为12位。（DA采用了内部电源） 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴，振镜0为轴4、轴5控制振镜XY，振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”，启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”，下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料，路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹，并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 （6）将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件，接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成，可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册，熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面，具体路径如下：“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器，获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明： (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口，使用movescanabs指令进行运动，采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度，运动过程中基本不存在加减速过程，支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 （1）例程界面如下。 （2） 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth（），与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接，则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } （3）通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置：%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度：%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置：%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度：%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态：运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} （4）通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹，并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度，加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } （6）通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置，不直接使用dpos=0，修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程，同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态，查看振镜轴对应参数，并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动，首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型，并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次，正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六)：双振镜运动，就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号，需要相关开发环境与例程代码，请咨询正运动技术销售工程师：400-089-8936。 本文由正运动技术原创，欢迎大家转载，共同学习，一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有，如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。

...:发送HTTP请求的方法，还可以是SET或者POST /txt?hal=1000是请求根目录下的txt文件内容并传入参数hal=1000 HTTP/1.1表示HTTP版本是1.1 2、服务端传回HTTP响应 HTTP/1.0200OK Server:ReageWebServer Content-Type:text/html <!DOCTYPEhtmlPUBLIC"-//W3C//DTDXHTML1.0Strict//EN""http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <!--Copyright(c)2000-2008QuadralayCorporation.Allrightsreserved.--> <head> <title>WebWorksHelp5.0</title> </head> <body>wuff</body> </html> 前面四行（包括空行）是消息体，后面是消息。一般要指明消息体的长度，方便客户端的接收处理。 三、示例程序 ====================================================================== / 主要实现功能，处理浏览器的get请求信息，发送网页文件。处理404、403等错误。 1.实现绑定本机机器的1024端口作为ReageWeb服务提供网页服务的端口。（避免与机器上装有web服务器产生端口冲突） 2.实现get获取网页方式。 3.实现index.html作为网站的首页面 作者：Reage blog:http://blog.csdn.net/rentiansheng / include<stdio.h> include<stdlib.h> include<string.h> include<sys/types.h> include<sys/socket.h> include<sys/un.h> include<netinet/in.h> include<arpa/inet.h> include<fcntl.h> include<string.h> include<sys/stat.h> include<signal.h> defineMAX1024 intres_socket; voidapp_exit(); / @description:开始服务端监听 @parameter ip:web服务器的地址 port：web服务器的端口 @result：成功返回创建socket套接字标识，错误返回-1 / intsocket_listen(charip,unsignedshortintport){ intres_socket;//返回值 intres,on; structsockaddr_inaddress; structin_addrin_ip; res=res_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0); setsockopt(res_socket,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&on,sizeof(on)); memset(&address,0,sizeof(address)); address.sin_family=AF_INET; address.sin_port=htons(port); address.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY);//inet_addr("127.0.0.1"); res=bind(res_socket,(structsockaddr)&address,sizeof(address)); if(res){printf("portisused,nottorepeatbind\n");exit(101);}; res=listen(res_socket,5); if(res){printf("listenportiserror;\n");exit(102);}; returnres_socket; } / @description:向客户端发送网页头文件的信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 / voidsend_http_head(intconn_socket,intstatus,chars_status,charfiletype){ charbuf[MAX]; memset(buf,0,MAX); sprintf(buf,"HTTP/1.0%d%s\r\n",status,s_status); sprintf(buf,"%sServer:ReageWebServer\r\n",buf); sprintf(buf,"%sContent-Type:%s\r\n\r\n",buf,filetype); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送错误页面信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 @msg:错误页面信息内容 / voidsend_page_error(intconn_socket,intstatus,chars_status,charmsg){ charbuf[MAX]; sprintf(buf,"<html><head></head><body><h1>%s</h1><hr>ReageWebServer0.01</body></head>",msg); send_http_head(conn_socket,status,s_status,"text/html"); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送文件 @parameter conn_socket:套接字描述符。 @file:要发送文件路径 / intsend_html(intconn_socket,charfile){ intf; charbuf[MAX]; inttmp; structstatfile_s; //如果file为空，表示发送默认主页。主页暂时固定 if(0==strlen(file)){ strcpy(file,"index.html"); } //如果获取文件状态失败，表示文件不存的，发送404页面，暂时404页面内容固定。 if(stat(file,&file_s)){ send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagedoesnotimplementthismothod\n"); return0; } //如果不是文件或者无读权限，发送无法读取文件 if(!(S_ISREG(file_s.st_mode))||!(S_IRUSR&file_s.st_mode)){ send_page_error(conn_socket,403,"Forbidden","Forbidden<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } //发送头文件，现在只提供html页面 send_http_head(conn_socket,200,"OK","text/html"); f=open(file,O_RDONLY); if(0>f){ //打开文件失败，发送404页面，其实感觉发送5xx也可以的，服务器内部错误 send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } buf[MAX-1]=0;//将文件内容缓冲区最后的位设置位结束标志。 //发送文件的内容 while((tmp=read(f,buf,MAX-1))&&EOF!=tmp){ write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } } / @description:提取url中可用的信息。访问的网页和数据访问方式 @parameter： conn_socket:与客户端链接的套接字 uri:要处理的url，注意不是浏览器中的url，而是浏览器发送的http请求 @resutl： / intdo_uri(intconn_socket,charuri){ charp; p=strchr(uri,'?'); if(p){p=0;p++;} send_html(conn_socket,uri); } voidulog(charmsg){} voidprint(charmsg){ ulog(msg); printf(msg); } intmain(intargc,charargv[]){ intconn_socket; inttmp; intline; structsockaddr_inclient_addr; charbuf[MAX]; intlen=sizeof(client_addr); charmethod[100],uri[MAX],version[100]; charpwd[1024]; res_socket=socket_listen("127.0.0.1",1024); //当按ctrl+c结束程序时调用，使用app_exit函数处理退出过程 signal(SIGINT,app_exit); while(1){ conn_socket=accept(res_socket,(structsockaddr)&client_addr,&len); printf("reage\n"); line=0; //从客户端获取请求信息 while(0==(tmp=read(conn_socket,buf,MAX-1))||tmp!=EOF){ buf[MAX-1]=0; break;//我只使用了第一行的请求信息，所以丢弃其他的信息 } //send_http_head(conn_socket,200,"text/html"); sscanf(buf,"%s%s%s",method,uri,version); //目前只处理get请求 if(!strcasecmp(method,"get")) //send_html(conn_socket,"h.html"); do_uri(conn_socket,uri+1); close(conn_socket); } } voidapp_exit(){ //回复ctrl+c组合键的默认行为 signal(SIGINT,SIG_DFL); //关闭服务端链接、释放服务端ip和端口 close(res_socket); printf("\n"); exit(0); } ====================================================================== 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/iteye_9368/article/details/82520401。 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。

...了它的 get 方法，当收到 GET 请求时就会执行这个方法，并向客户端返回 "Hello, Tornado!"。然后呢，就用 make_app 这个函数把路由和这个处理器绑在一起，最后再启动服务器，让它开始监听 8888 端口。 运行后打开浏览器输入 http://localhost:8888，就能看到页面显示 "Hello, Tornado!" 了。是不是特别爽？不过别急着高兴，这只是万里长征的第一步呢！ --- 3. 引入Google Cloud Secret Manager：让秘密不再裸奔 现在我们知道如何用 Tornado 做点事情了，但问题是，如果我们的应用程序需要用到一些敏感信息（例如数据库连接字符串），该怎么办呢？直接写在代码里吗？当然不行！这就是为什么我们要引入 Google Cloud Secret Manager。 3.1 安装依赖库 首先需要安装 Google Cloud 的官方 Python SDK： bash pip install google-cloud-secret-manager 3.2 获取Secret Manager中的值 假设我们在 Google Cloud Console 上已经创建了一个名为 my-secret 的密钥，并且它里面保存了我们的数据库密码。我们可以这样从 Secret Manager 中读取这个值： python from google.cloud import secretmanager def access_secret_version(project_id, secret_id, version_id): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}" response = client.access_secret_version(name=name) payload = response.payload.data.decode('UTF-8') return payload 使用示例 db_password = access_secret_version("your-project-id", "my-secret", "latest") print(f"Database Password: {db_password}") 这段代码做了什么呢？很简单，它实例化了一个 SecretManagerServiceClient 对象，然后根据提供的项目 ID、密钥名称以及版本号去访问对应的密钥内容。注意这里的 version_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了，怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢？其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中，从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类，让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作（比如查询数据库）。为了简化演示，这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务： python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中，我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码，并将其传递给 MainHandler 的构造函数作为参数。这样一来，每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们，今天的分享就到这里啦！通过这篇文章，我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战，但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话，我还想尝试更多有趣的功能组合，比如结合 Redis 缓存提高性能，或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题，欢迎随时跟我交流呀！ 最后祝大家 coding愉快，记得保护好自己的秘密哦~ 😊

...展了农民工市民化进程动态监测调查。 2020年监测数据显示，新生代农民工占比达到50.1%，男性占比高于女性。新生代农民工中男性占比为66.3%，比上年提高4.6个百分点；男性占比高于女性32.5个百分点，比上年提高9.1个百分点。 就业集中于劳动密集型行业，从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高。 2020年就业人数前五位的行业依次为居民服务、修理和其他服务业，制造业，建筑业，批发和零售业，住宿和餐饮业，共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 2020年北京市外来新生代农民工监测报告 为了进一步做好农民工服务工作，了解外来农民工在京工作、生活需要，国家统计局北京调查总队在全市范围开展了农民工市民化进程动态监测调查，2020年监测数据显示，新生代农民工（出生于20世纪80年代以后，年龄在16周岁及以上，在异地以非农就业为主的农业户籍人口）占比达到50.1%，已经成为农民工的主体。 一、新生代农民工总体特征 男性占比高于女性，差距进一步加大。新生代农民工中男性占比为66.3%，比上年提高4.6个百分点；男性占比高于女性32.5个百分点，比上年提高9.1个百分点。 31-40岁农民工占比提高。新生代农民工平均年龄31.4岁，比上年增加0.4岁。其中，31-40岁的占比为57.9%，比上年提高3.2个百分点；21-30岁的占比为39.9%，16-20岁的占比为2.2%，分别比上年下降2.6个和0.6个百分点。 大学本科以上学历新生代农民工占比增加。新生代农民工中大学本科以上学历占比为21.2%，比上年提高7.9个百分点。其中，大学本科学历的占比为20.0%，研究生学历的占比为1.2%。 外来新生代农民工主要来自北京周边地区。其中，河北、河南两省占比最大，河北省占比为37.3%，比上年同期提高3.5个百分点，河南省占比为12.3%，比上年同期下降3.3个百分点。 二、新生代农民工就业情况 （一）就业集中于劳动密集型行业，从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工占比大幅提高 调查样本中，2020年就业人数前五位的行业与上年一致，依次为居民服务、修理和其他服务业，制造业，建筑业，批发和零售业，住宿和餐饮业，共吸纳67.2%的新生代农民工就业。 除上述五大行业外，从事信息传输、软件和信息技术服务业的新生代农民工比例为7.9%，比上年提高3.7个百分点，在所有行业中增幅最大。 （二）收入水平整体提高，内部差距拉大 调查样本中，新生代农民工月均收入6214元，比上年增加364元，增长6.2%。其中，66.5%月均收入在5000元及以上，比上年高8.6个百分点。 1.不同行业差距较大 新生代农民工从业人数最多的七个行业按照收入水平排序依次为：信息传输、软件和信息技术服务业，建筑业，交通运输、 仓储和邮政业，制造业，批发零售业，住宿和餐饮业，居民服务、修理和其他服务业。月均收入分别为10571元、6587元、6489元、6017元、5888元、5668元和5195元。其中，收入最高的信息传输、软件和信息技术服务业从业人员月均收入比上年同期增长15.5%；从业人数最多、收入最低的居民服务、修理和其他服务业从业人员月均收入比上年同期降低2.6%。 2.不同收入段间收入差距加大 高收入段人员收入增速高于中低收入段。月均收入5000元及以上人员平均月收入为7507元，比上年同期提高2.8个百分点；月均收入4000-5000元人员平均月收入为4175元，比上年同期降低3.4个百分点；月均收入4000元以下人员平均月收入为3064元，比上年同期提高1.1个百分点。 （三）自营人员收入高，工作强度大 自营就业的新生代农民工月均收入6716元，比务工就业人员高568元；自营就业的新生代农民工平均每周工作6.5天，每天工作9.5小时，分别比务工就业人员多0.9天和0.7小时。 三、新生代农民工生活情况 （一）消费支出下降，吃穿住消费占新生代农民工总消费支出的7成以上 受疫情影响，未来收入的不确定性增加，新生代农民工户均消费支出降低。2020年，新生代农民工家庭户均生活消费支出42395元，比上年减少1833元，下降4.1%。 按照金额排序，新生代农民工消费支出排在前三位的依次为：食品烟酒、居住、衣着及其他日用品和服务，分别为14032元、10861元和5141元，前三位消费支出占总消费支出的70.8%。 （二）居住性质略有改变，居住满意度小幅提升 租赁私房人员占比减少，单位提供住房比例提升。从住房性质来看，新生代农民工主要以租赁私房为主，租赁私房的占60.5%，比上年同期降低3.2个百分点；单位提供住房的占33.1%，比上年同期提高4.7个百分点。 单位提供住房，居住消费支出减少，新生代农民工对现在居住条件表示满意的占66.5%，比上年提高3.0个百分点，其中，表示非常满意的占18.6%，比较满意的占47.9%。 （三）网络依赖增加，自我提升类活动减少 上网已经成为新生代农民工业余时间的主要休闲活动。新生代农民工业余时间的主要活动排在前三位的依次是：上网、休息和朋友聚会，其中上网占60.1%，比上年同期提高4.7个百分点。 自我提升类活动减少。业余时间参加学习培训、读书看报的新生代农民工占比分别为3.8%和7.6%，比上年同期分别下降2.5个和1.3个百分点。 四、“90后”农民工工作和生活特点 （一）“90后”农民工工作特点 1.“90后”农民工从事行业略有不同 “90后”农民工喜好略有不同，就业人数最多的七个行业依次为：制造业，建筑业，居民服务、修理和其他服务业，信息传输、软件和信息技术服务业，住宿和餐饮业，文化和娱乐服务业，批发和零售业。与新生代农民工群体差距最大的两个行业是信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，其中，从事信息传输、软件和信息技术服务业的占11.6%，比新生代农民工群体高3.7个百分点；从事批发和零售业的占5.8%，比新生代农民工群体低6.3个百分点。 2.“90后”农民工收入略高 调查样本中，“90后”农民工月均收入6424元，比新生代农民工群体平均水平高210元。其中，月均收入在5000元及以上的占68.4%，比新生代农民工群体高1.9个百分点。 3.自营人员占比较低 由于年纪尚轻，积累不够，“90后”农民工中的96.3%以受雇就业为主，自营就业人员仅占3.7%，低于新生代农民工群体7.9个百分点。 （二）“90后”农民工生活特点 1.消费支出略低，更偏重于衣着及教育文化娱乐方面 “90后”农民工家庭户均生活消费支出42009元，比新生代农民工群体低386元。其中，衣着及其他日常用品和服务、教育文化娱乐支出占总消费支出的比重分别为14.0%和5.9%，分别比新生代农民工群体高1.9个和1.0个百分点；居住和交通通信费支出占总消费支出的比重分别为23.9%和9.2%，分别比新生代农民工群体低1.8个和1.0个百分点。 2.业余生活更注重休息和自我提升 “90后”农民工业余时间的主要活动排在前三位的依旧是上网、休息和朋友聚会，但与整个新生代农民工群体不同的是，“90后”农民工更注重休息和自我提升，其中，业余时间休息的占34.5%，比新生代农民工群体高5.6个百分点；业余时间参加文娱体育活动、学习培训和读书看报的占27.5%，分别比新生代农民工群体、全部外来农民工整体高5.7个和11.8个百分点。 新生代农民工定义：出生于20世纪80年代以后，年龄在16周岁及以上，在异地以非农就业为主的农业户籍人口 推荐阅读： 世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT） 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么，如何转？ 华为干部与人才发展手册（附PPT） 企业10大管理流程图，数字化转型从业者必备！ 【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf 华为的数字化转型方法论 华为如何实施数字化转型（附PPT） 超详细280页Docker实战文档！开放下载 华为大数据解决方案（PPT） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/119745674。 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。

...户端的实现中，有一个方法是用来获取配置的： java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点，发现它是在服务启动时被调用的。你瞧，服务一启动呢，就会加载一堆东西，像数据库连接池啦，缓存配置啦，各种各样的“装备”都得准备好，这样它才能顺利开工干活呀！ “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取？”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿，干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍，就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上，别拖到后面出了幺蛾子。 同时，我还加强了异常处理逻辑，给Nacos的读取操作加上了try-catch块，以便捕获具体的异常信息： java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后，我再次启动服务，终于看到了一条令人振奋的消息：“Config loaded successfully”。 “太好了！”我长舒一口气，“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾，我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的，是个超棒的配置管理工具，但用着用着你会发现，它也不是完美无缺的，各种小问题啊、坑啊，时不时就冒出来折腾你一下。其实吧，这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸，八成是咱们的代码写得有点问题，或者是环境配错了，带偏了Nacos。 “其实啊，调试的过程就像侦探破案一样，需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨：“哎，有时候觉得这问题看起来平平无奇的，可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢！”” 总之，这次经历让我明白了一个道理：遇到问题不要慌，要冷静分析，逐步排查。只有这样，才能找到问题的根本原因，解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助，如果有类似的问题，不妨按照这个思路试试看！

...ing的那些工具和好方法，简直就是如虎添翼啊！这样咱就能打造出一个既稳如泰山又快如闪电，还特别容易打理的系统。想象一下，就像给你的小花园施肥浇水，让每一朵花都长得茁壮又美丽，是不是感觉棒极了？所以啊，别小看了这些工具和最佳实践，它们可是你建大事业的得力助手！

...let会再去启动它。输入多几次这个命令看看它是怎么 被杀掉又被启动的： kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉，被启动，又被杀掉，又被启动的过程： stevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37sstevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 1/1 Running 2 40s 查看Pod的历史详细信息: kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod一直重复着被杀掉又被启动的过程: ... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511... Warning BackOff Back-off restarting failed container 查看集群里节点的详细信息： kubectl describe nodes 输出里面记录了容器被杀掉是因为一个超出内存的状况出现： Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 配置超出节点能力范围的内存申请 内存的申请和限制是针对容器本身的，但是认为Pod也有容器的申请和限制是一个很有帮助的想法。 Pod申请的内存就是Pod里容器申请的内存总和，类似的，Pod的内存限制就是Pod里所有容器的 内存限制的总和。 Pod的调度策略是基于请求的，只有当节点满足Pod的内存申请时，才会将Pod调度到合适的节点上。 在这个实验里，我们创建一个申请超大内存的Pod，超过了集群里任何一个节点的可用内存资源。 这个容器申请了1000G的内存，这个应该会超过你集群里能提供的数量。 memory-request-limit-3.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-3spec:containers:- name: memory-demo-3-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "1000Gi"requests:memory: "1000Gi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的状态: kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 输出显示Pod的状态是Pending，因为Pod不会被调度到任何节点，所有它会一直保持在Pending状态下。 kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-3 0/1 Pending 0 25s 查看Pod的详细信息包括事件记录 kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 这个输出显示容器不会被调度因为节点上没有足够的内存： Events:... Reason Message------ -------... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3). 内存单位 内存资源是以字节为单位的，可以表示为纯整数或者固定的十进制数字，后缀可以是E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.比如，下面几种写法表示相同的数值：alue: 128974848, 129e6, 129M , 123Mi 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 如果不配置内存限制 如果不给容器配置内存限制，那下面的任意一种情况可能会出现： 容器使用内存资源没有上限，容器可以使用当前节点上所有可用的内存资源。 容器所运行的命名空间有默认内存限制，容器会自动继承默认的限制。集群管理员可以使用这个文档 LimitRange来配置默认的内存限制。 内存申请和限制的原因 通过配置容器的内存申请和限制，你可以更加有效充分的使用集群里内存资源。配置较少的内存申请， 可以让Pod跟任意被调度。设置超过内存申请的限制，可以达到以下效果： Pod可以在负载高峰时更加充分利用内存。 可以将Pod的内存使用限制在比较合理的范围。 清理 删除命名空间，这会顺便删除命名空间里的Pod。 kubectl delete namespace mem-example 译者：NickSu86 原文链接 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/99694937。 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。

...一个抽象类，它负责将输入的文本分割成一系列可处理的令牌（tokens），这些令牌是构成文本的基本单位，例如单词、符号等。当 TokenStream 遇到文件末尾（EOF），即无法获取更多令牌时，就会抛出 EOFException。 示例代码：创建 TokenStream 并处理 EOFException 首先，我们编写一段简单的代码来生成一个 TokenStream，并观察如何处理可能出现的 EOFException。 java import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; import java.io.IOException; public class TokenStreamDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建 RAMDirectory 实例 Directory directory = new RAMDirectory(); // 初始化 IndexWriterConfig IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 创建 IndexWriter 并初始化索引 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档至索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是一个测试文档，用于演示 Lucene 的 TokenStream 功能。", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); writer.addDocument(doc); // 关闭 IndexWriter writer.close(); // 创建 IndexReader IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); // 使用 IndexSearcher 查找文档 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 获取 TokenStream 对象 org.apache.lucene.search.IndexSearcher.SearchContext context = searcher.createSearchContext(); org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer analyzer = new org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer(Version.LATEST); org.apache.lucene.analysis.TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", context.reader().getTermVector(0, 0).getPayload().toString()); // 检查是否有异常抛出 while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.println("Token: " + tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class).toString()); } // 关闭 TokenStream 和 IndexReader tokenStream.end(); reader.close(); } } 在这段代码中，我们首先创建了一个 RAMDirectory，并使用它来构建一个索引。接着，我们添加了一个包含测试文本的文档到索引中。之后，我们创建了 IndexSearcher 来搜索文档，并使用 StandardAnalyzer 来创建 TokenStream。在循环中，我们逐个输出令牌，直到遇到 EOFException，这通常意味着已经到达了文本的末尾。 第二部分：深入分析 EOFException 的原因与解决策略 在实际应用中，EOFException 通常意味着 TokenStream 已经到达了文本的结尾，这可能是由于以下原因： - 文本过短：如果输入的文本长度不足以产生足够的令牌，TokenStream 可能会过早地报告结束。 - 解析问题：在复杂的文本结构下，解析器可能未能正确地分割文本，导致部分文本未被识别为有效的令牌。 为了应对这种情况，我们可以采取以下策略： - 增加文本长度：确保输入的文本足够长，以生成多个令牌。 - 优化解析器配置：根据特定的应用场景调整分析器的配置，例如使用不同的分词器（如 CJKAnalyzer）来适应不同语言的需求。 - 错误处理机制：在代码中加入适当的错误处理逻辑，以便在遇到 EOFException 时进行相应的处理，例如记录日志、提示用户重新输入更长的文本等。 结语：拥抱挑战，驾驭全文检索 面对 org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream 这样的挑战，我们的目标不仅仅是解决问题，更是通过这样的经历深化对 Lucene 工作原理的理解。哎呀，你猜怎么着？咱们在敲代码、调参数的过程中，不仅技术越来越溜，还能在处理那些乱七八糟的数据时，感觉自己就像个数据处理的小能手，得心应手的呢！就像是在厨房里，熟练地翻炒各种食材，做出来的菜品色香味俱全，让人赞不绝口。编程也是一样，每一次的实践和调试，都是在给我们的技能加料，让我们的作品越来越美味，越来越有营养！嘿！兄弟，听好了，每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff，咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱，掌控技术的大棒，让用户体验到最棒、最快的搜索服务，让每一次敲击键盘都能带来惊喜！ --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现，还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨，旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。

...种确保时钟保持准确的方法。如果可以访问互联网，只需安装ntp的客户端软件到互联网上的公共ntp服务器自动修正时间即可 一、系统时间和硬件时间 Linux在默认情况下，系统时间和硬件时间并不会自动同步。而是以异步的方式运行，互不干扰。其中硬件时间的运行，是靠Bios电池来维持，而系统时间，是用CPU 时钟来维持的。 在系统开机的时候，会自动从Bios中取得硬件时间，设置为系统时间。 1.1 date命令 用来查看和设置系统时间 date 查看系统当前时间sudo date -s "2023-03-18 11:16:10" 修改系统时间为 "xxxx-xx-xx xx:xx:xx"===============================================================================nvidia@nvidia-desktop:~$ dateВт мар 18 11:16:27 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo date -s "2023-03-18 11:16:10"[sudo] password for nvidia:Вт мар 18 11:16:10 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$ 硬件时间的设置，可以用hwclock 1.2 hwclock 命令 查看当前硬件时间 注意：hwclock 所有命令需要使用root 权限 nvidia@nvidia-desktop:~$ hwclockhwclock: Cannot access the Hardware Clock via any known method.hwclock: Use the --debug option to see the details of our search for an access method.nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo hwclock2023-03-21 11:18:49.607690+0800nvidia@nvidia-desktop:~$ 将系统时间同步到硬件时间 hwclock -w 将硬件时间同步到系统时间 hwclock -s 二、不同机器间时间同步 为了避免主机时间因为长期运作下所导致的时间偏差，进行时间同步(synchronize)的工作是非常必要的。Linux系统下，一般使用ntp服务器来同步不同机器的时间。一台机器，可以同时是ntp服务器和ntp客户机。 2.1 ntpdate命令实现 ntpdate 安装： yum install ntpdate -y Centos系统======================================sudo apt install ntpdate Ubuntu系统 时间同步 sudo ntpdate -u cn.pool.ntp.org18 Mar 18:25:22 ntpdate[18673]: adjust time server 84.16.73.33 offset 0.015941 sec 使用ntpdate 只是强制将系统时间设置为ntp服务器时间，如果cpu tick有问题，时间还是会不准。所以，一般配合cron命令，来进行定期同步设置。比如，在crontab中添加： sudo crontab -e0 12 /usr/sbin/ntpdate 192.168.10.110 上述命令的意思是：每天的12点整，从192.168.10.110 ntp服务器同步一次时间（前提是 192.168.10.110有ntp服务）。 2.2 Ntp客户端代码实现 本质上还是创建socket连接去获取ntp服务的时间与本地时间比较，不一致修改本机时间即可。 NtpClient.h //// Created by lwang on 2023-03-18.//ifndef NTP_CLIENT_Hdefine NTP_CLIENT_Hinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <string.h>include <time.h>include <iostream>include <unistd.h>include <sys/select.h>include <sys/time.h>include <sys/socket.h>include <arpa/inet.h>include <netdb.h>include <errno.h>include <endian.h>include <map>include <string>include <mutex>using namespace std;define NTP_LI 0define NTP_VERSION_NUM 3define NTP_MODE_CLIENT 3define NTP_MODE_SERVER 4define NTP_STRATUM 0define NTP_POLL 4define NTP_PRECISION -6define NTP_MIN_LEN 48define NTP_SERVER_PORT 123define NTP_SERVER_ADDR "119.28.183.184"define TIMEOUT 2define BUFSIZE 1500define JAN_1970 0x83aa7e80define NTP_CONV_FRAC32(x) (uint64_t)((x) ((uint64_t)1 << 32))define NTP_REVE_FRAC32(x) ((double)((double)(x) / ((uint64_t)1 << 32)))define NTP_CONV_FRAC16(x) (uint32_t)((x) ((uint32_t)1 << 16))define NTP_REVE_FRAC16(x) ((double)((double)(x) / ((uint32_t)1 << 16)))define USEC2FRAC(x) ((uint32_t)NTP_CONV_FRAC32((x) / 1000000.0))define FRAC2USEC(x) ((uint32_t)NTP_REVE_FRAC32((x)1000000.0))define NTP_LFIXED2DOUBLE(x) ((double)(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->intpart) - JAN_1970 + FRAC2USEC(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->fracpart)) / 1000000.0))struct s_fixedpt{uint16_t intpart;uint16_t fracpart;};struct l_fixedpt{uint32_t intpart;uint32_t fracpart;};struct ntphdr{if __BYTE_ORDER == __BID_ENDIANunsigned int ntp_li : 2;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_mode : 3;endifif __BYTE_ORDER == __LITTLE_ENDIANunsigned int ntp_mode : 3;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_li : 2;endifuint8_t ntp_stratum;uint8_t ntp_poll;int8_t ntp_precision;struct s_fixedpt ntp_rtdelay;struct s_fixedpt ntp_rtdispersion;uint32_t ntp_refid;struct l_fixedpt ntp_refts;struct l_fixedpt ntp_orits;struct l_fixedpt ntp_recvts;struct l_fixedpt ntp_transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程，个人觉得老师讲得不错， 分享给大家：[Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis， fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker， TCP/IP，协程，DPDK等技术内容，点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ent 这是一种简写方法省略了花括号和return 相当于 ()＝&g ... pdfplumber库解析pdf格式 参考地址:https://github.com/jsvine/pdfplumber 简单的pdf转换文本: import pdfplumber with pdfplumber.open(path) a ... KMP替代算法——字符串Hash 很久以前写的... 今天来谈谈一种用来替代KMP算法的奇葩算法--字符串Hash 例题:给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数.(字符串长度小于等于1000000) 字符串的Hash 根据字面意 ... SSM_CRUD新手练习(5)测试mapper 上一篇我们使用逆向工程生成了所需要的bean.dao和对应的mapper.xml文件,并且修改好了我们需要的数据库查询方法. 现在我们来测试一下DAO层,在test包下新建一个MapperTest.j ... 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_35666639/article/details/118169985。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。