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Golang
...依赖于一个配置文件来设置监听端口和日志级别。配置文件内容如下: yaml server: port: 8080 logLevel: info 代码示例: 示例代码1:基本的命令行参数解析 go package main import ( "fmt" "os" "strconv" "github.com/spf13/pflag" ) func main() { var port int var logLevel string pflag.IntVar(&port, "port", 8080, "Server listening port") pflag.StringVar(&logLevel, "log-level", "info", "Log level (debug|info|warn|error)") if err := pflag.Parse(); err != nil { fmt.Println("Error parsing flags:", err) os.Exit(1) } fmt.Printf("Listening on port: %d\n", port) fmt.Printf("Log level: %s\n", logLevel) } 示例代码2:加载配置文件并验证 go package main import ( "encoding/yaml" "fmt" "io/ioutil" "log" yamlfile "path/to/your/config.yaml" // 假设这是你的配置文件路径 ) type Config struct { Server struct { Port int yaml:"port" LogLevel string yaml:"logLevel" } yaml:"server" } func main() { configFile, err := ioutil.ReadFile(yamlfile) if err != nil { log.Fatalf("Failed to read config file: %v", err) } var config Config err = yaml.Unmarshal(configFile, &config) if err != nil { log.Fatalf("Failed to parse config: %v", err) } fmt.Printf("Configured port: %d\n", config.Server.Port) fmt.Printf("Configured log level: %s\n", config.Server.LogLevel) } 4. 错误处理与预防策略 当遇到“配置文件无效”的错误时,关键在于: - 详细的错误信息:确保错误信息足够详细,能够指向具体问题所在。 - 日志记录:在关键步骤加入日志输出,帮助追踪问题发生的具体环节。 - 输入验证:对配置文件的每一项进行严格验证,确保其符合预期格式和值域。 - 配置文件格式一致性:保持配置文件格式的一致性和规范性,避免使用过于灵活但难以解析的格式。 - 异常处理:在加载配置文件和解析过程中添加适当的错误处理逻辑,避免程序崩溃。 5. 结语 拥抱变化与持续优化 面对“配置文件无效”的挑战,关键是保持耐心与细致,从每一次错误中学习,不断优化配置管理实践。哎呀,兄弟!咱们的目标可不小。我们得把输入的东西好好检查一下,不让那些乱七八糟的玩意儿混进来。同时,咱们还得给系统多穿几层防护,万一出了啥差错,也能及时发现,迅速解决。这样,咱们的系统不仅能在风雨中稳如泰山,还能方便咱们后期去调整和优化,就像是自己的孩子一样,越养越顺手,你说是不是?嘿,兄弟!如果你在Golang的海洋里漂泊,那我这小文就是为你准备的一盏明灯。在这片充满智慧和创造力的社区里,大家互相分享经验,就像老渔民分享钓鱼秘籍一样,让每个人都能从前辈们的实战中汲取营养,共同进步。这篇文章,就像是你旅途中的指南针,希望能给你带来灵感,让你的编程之路不再孤单,走得更远,飞得更高!
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
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4xhdmi_mode=13 240p 60 Hz 4x Hhdmi_mode=14 480p 60 Hz 2xhdmi_mode=15 480p 60 Hz 2x Hhdmi_mode=16 1080p 60 Hzhdmi_mode=17 576p 50 Hzhdmi_mode=18 576p 50 Hz Hhdmi_mode=19 720p 50 Hzhdmi_mode=20 1080i 50 Hzhdmi_mode=21 576i 50 Hzhdmi_mode=22 576i 50 Hz Hhdmi_mode=23 288p 50 Hzhdmi_mode=24 288p 50 Hz Hhdmi_mode=25 576i 50 Hz 4xhdmi_mode=26 576i 50 Hz 4x Hhdmi_mode=27 288p 50 Hz 4xhdmi_mode=28 288p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=29 576p 50 Hz 2xhdmi_mode=30 576p 50 Hz 2x Hhdmi_mode=31 1080p 50 Hzhdmi_mode=32 1080p 24 Hzhdmi_mode=33 1080p 25 Hzhdmi_mode=34 1080p 30 Hzhdmi_mode=35 480p 60 Hz 4xhdmi_mode=36 480p 60 Hz 4xHhdmi_mode=37 576p 50 Hz 4xhdmi_mode=38 576p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=39 1080i 50 Hz reduced blankinghdmi_mode=40 1080i 100 Hzhdmi_mode=41 720p 100 Hzhdmi_mode=42 576p 100 Hzhdmi_mode=43 576p 100 Hz Hhdmi_mode=44 576i 100 Hz hdmi_mode=45 576i 100 Hz Hhdmi_mode=46 1080i 120 Hz hdmi_mode=47 720p 120 Hz hdmi_mode=48 480p 120 Hz hdmi_mode=49 480p 120 Hz Hhdmi_mode=50 480i 120 Hz hdmi_mode=51 480i 120 Hz Hhdmi_mode=52 576p 200 Hz hdmi_mode=53 576p 200 Hz Hhdmi_mode=54 576i 200 Hz hdmi_mode=55 576i 200 Hz Hhdmi_mode=56 480p 240 Hz hdmi_mode=57 480p 240 Hz Hhdmi_mode=58 480i 240 Hz hdmi_mode=59 480i 240 Hz HH指16:9变体(通常为4:3模式)。2x意味着像素加倍(即更高的时钟速率,每个像素重复两次)4x意味着像素四倍(即更高的时钟速率,每个像素重复四次)。 如果hdmi_group=2(Dmt),则这些值有效。有一个像素时钟限制,这意味着支持的最高模式是1920x1200@60 Hz,减少了消隐。hdmi_mode=1 640x350 85 Hzhdmi_mode=2 640x400 85 Hzhdmi_mode=3 720x400 85 Hzhdmi_mode=4 640x480 60 Hzhdmi_mode=5 640x480 72 Hzhdmi_mode=6 640x480 75 Hzhdmi_mode=7 640x480 85 Hzhdmi_mode=8 800x600 56 Hzhdmi_mode=9 800x600 60 Hzhdmi_mode=10 800x600 72 Hzhdmi_mode=11 800x600 75 Hzhdmi_mode=12 800x600 85 Hzhdmi_mode=13 800x600 120 Hzhdmi_mode=14 848x480 60 Hzhdmi_mode=15 1024x768 43 Hz DO NOT USEhdmi_mode=16 1024x768 60 Hzhdmi_mode=17 1024x768 70 Hzhdmi_mode=18 1024x768 75 Hzhdmi_mode=19 1024x768 85 Hzhdmi_mode=20 1024x768 120 Hzhdmi_mode=21 1152x864 75 Hzhdmi_mode=22 1280x768 Reduced blankinghdmi_mode=23 1280x768 60 Hzhdmi_mode=24 1280x768 75 Hzhdmi_mode=25 1280x768 85 Hzhdmi_mode=26 1280x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=27 1280x800 Reduced blankinghdmi_mode=28 1280x800 60 Hz hdmi_mode=29 1280x800 75 Hz hdmi_mode=30 1280x800 85 Hz hdmi_mode=31 1280x800 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=32 1280x960 60 Hz hdmi_mode=33 1280x960 85 Hz hdmi_mode=34 1280x960 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=35 1280x1024 60 Hz hdmi_mode=36 1280x1024 75 Hz hdmi_mode=37 1280x1024 85 Hz hdmi_mode=38 1280x1024 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=39 1360x768 60 Hz hdmi_mode=40 1360x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=41 1400x1050 Reduced blankinghdmi_mode=42 1400x1050 60 Hz hdmi_mode=43 1400x1050 75 Hz hdmi_mode=44 1400x1050 85 Hz hdmi_mode=45 1400x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=46 1440x900 Reduced blankinghdmi_mode=47 1440x900 60 Hz hdmi_mode=48 1440x900 75 Hz hdmi_mode=49 1440x900 85 Hz hdmi_mode=50 1440x900 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=51 1600x1200 60 Hz hdmi_mode=52 1600x1200 65 Hz hdmi_mode=53 1600x1200 70 Hz hdmi_mode=54 1600x1200 75 Hz hdmi_mode=55 1600x1200 85 Hz hdmi_mode=56 1600x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=57 1680x1050 Reduced blankinghdmi_mode=58 1680x1050 60 Hz hdmi_mode=59 1680x1050 75 Hz hdmi_mode=60 1680x1050 85 Hz hdmi_mode=61 1680x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=62 1792x1344 60 Hz hdmi_mode=63 1792x1344 75 Hz hdmi_mode=64 1792x1344 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=65 1856x1392 60 Hz hdmi_mode=66 1856x1392 75 Hz hdmi_mode=67 1856x1392 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=68 1920x1200 Reduced blankinghdmi_mode=69 1920x1200 60 Hz hdmi_mode=70 1920x1200 75 Hz hdmi_mode=71 1920x1200 85 Hz hdmi_mode=72 1920x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=73 1920x1440 60 Hz hdmi_mode=74 1920x1440 75 Hz hdmi_mode=75 1920x1440 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=76 2560x1600 Reduced blankinghdmi_mode=77 2560x1600 60 Hz hdmi_mode=78 2560x1600 75 Hz hdmi_mode=79 2560x1600 85 Hz hdmi_mode=80 2560x1600 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=81 1366x768 60 Hz hdmi_mode=82 1080p 60 Hz hdmi_mode=83 1600x900 Reduced blankinghdmi_mode=84 2048x1152 Reduced blankinghdmi_mode=85 720p 60 Hz hdmi_mode=86 1366x768 Reduced blanking 建议的低分辨率尝试开始,出现正常桌面在不断调整参数 ps:在网上买的小显示屏坏的,怎么调都是黑屏,最后用电脑的侧屏成功了。 (先让屏幕亮,然后在调适合屏幕的参数) overscan_left=20在左边跳过的像素数 overscan_right=20在右边跳过的像素数 overscan_top=20要跳过顶部的像素数 overscan_bottom要跳过底部的像素数 使显示器变小,以防止文本从屏幕上溢出 start_x启用照相机模块。起始x=1 disable_camera_led=1在录制视频或拍摄静止照片时,关闭红色照相机LED gpu_mem=128摄像机用最小GPU内存 disable_audio_dither=1禁止在PWM音频算法上抖动。如果您在音频插孔上遇到白噪声问题,请尝试此方法。 sdtv_mode=0复合输出定义TV标准(默认值=0) sdtv_mode=0 正常 NTSCsdtv_mode=1 日文版 NTSC – (无基座)sdtv_mode=2 正常 PALsdtv_mode=3 巴西版本 PAL sdtv_aspect=1 4:3 sdtv_aspect=2 14:9 sdtv_aspect=3 16:9定义复合输出的高宽比(默认值=1) hdmi_safe=1使用“安全模式”设置尝试引导与最大的HDMI兼容性。这与以下组合相同: hdmi_force_hotplug=1hdmi_niel_edid=0xa5000080 config_hdmi_boost=4hdmi_group=2hdmi_mode=4disdable_overscan=0overcan_left=24overcan_right=24overscan_top=24overcan_base=24 ps:可参考 hdmi_edid_file=1当设置为1时,将从edid.dat文件而不是从监视器读取edid数据 hdmi_force_hotplug=1即使没有检测到hdmi监视器,也可以使用hdmi模式。 hdmi_niel_edid=0xa5000080如果显示没有准确的Edid,则启用忽略Edid/Display数据。 hdmi_ignore_hotplug=1即使检测到hdmi监视器,也可以使用复合模式。 config_hdmi_boost=2配置hdmi接口的信号强度。如果您对hdmi有干扰问题,尝试增加(例如,到7)11是最大的。 disdable_overscan=0设置为1以禁用过度扫描。 max_usb_current=1结合树莓PI B+,引入了一个新的config.txt设置。 max_usb_current=0当添加这一行时,USB电源管理器将将其输出电流限制(对所有4个USB端口加起来)从600 mA更改为1200 mA的两倍。 dtparam=i2c_arm=on在GPIO引脚上启用I2C。 dtparam=i2s=on启用I2S音频硬件。 dtparam=spi=on启用SPI驱动程序。 dtoverlay=xxx向设备树中添加一个覆盖/boot/overays/xxx-overlay.dtb(在树莓派的系统盘中搜索文件位置) 文章总结: 一个树莓派发烧友(小学生)使用树莓派版本4B,参考过很多文章和博客但是都没有成功,最后翻译官方文档,更改参数最终victory!!! 附上我的config文件参数 文章参考: https://elinux.org/RPiconfig 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gcyhacker/article/details/122666018。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-09 14:23:40
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 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。 近期pm提出需要统计首页商品的曝光亮,由于我们的首页是用的recylerview实现的,这里就来讲下如何使用监听recylerview的滚动事件来实现子view的曝光量统计,我们这里说的view都是列表中的子item条目(子view) 先来看下统计结果图 左边是我们的列表,右边是我们统计到每个条目的曝光量。下面就来讲讲具体实现步骤。 一,activity中使用recylerview并显示数据 这里我不再啰嗦,recylerview最基础的使用。 二,监听recylerview的滚动事件OnScrollListener onScrollStateChanged:监听滚动状态 onScrolled:监听滚动 我们接下来的统计工作,就是拿这两个方法做文章。 //检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计,你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING:惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {.....} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);........} });复制代码 首先再次明确下,我们要统计的是用户停止滑动时,显示在屏幕的上控件。所以我们要监测到onScrollStateChanged 方法中 newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE 时,也就是用户停止滚动。然后在这里做文章。 三,获取屏幕内可见条目的起始位置 这里的起始位置就是指我们屏幕当中最上面和最下面条目的位置。比如下图的0就是最上面的可见条目,3就是最下面的可见条目。我们次数的曝光view就是0,1,2,3 这个时候这四个条目显示在屏幕中。我们这时就要对这4个view的曝光量进行加1 那么接下来的重点就是要去获取屏幕内可见条目的起始位置。获取到起始位置后,当前屏幕里的可见条目就都能拿到了。 而recylerview的manager正好给我们提供的有对应的方法。 findFirstVisibleItemPosition()和findLastVisibleItemPosition() 看字面意思就能知道这时干嘛用的。 但是我们的manager不止LinearLayoutManager一种,所以我们要做下区分, //这里我们用一个数组来记录起始位置int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}复制代码 LinearLayoutManager和GridLayoutManager获取起始位置方法如下 private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}复制代码 StaggeredGridLayoutManager获取起始位置有点复杂,如下 private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;}复制代码 四,获取到起始位置以后,我们就根据位置获取到view及view中的数据 上面第三步拿到屏幕内可见条目的起始位置以后,我们就用一个for循环,获取当前屏幕内可见的所有子view for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);}复制代码 recordViewCount是我自己写的用于获取子view内绑定数据的方法 //获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}复制代码 这里有几点需要注意 1,这这里起始位置的view显示区域如果不超过50%,就不算这个view可见,进而也就不统计曝光。 2,我们通过view.getTag();获取view里的数据,必须在此之前setTag()数据,我这里setTag是在viewholder中把数据set进去的 到这里我们就实现了recylerview列表中view控件曝光量的统计了。下面贴出来完整的代码给大家 package com.example.qcl.demo.xuexi.baoguang;import android.app.Activity;import android.graphics.Rect;import android.support.v7.widget.GridLayoutManager;import android.support.v7.widget.LinearLayoutManager;import android.support.v7.widget.RecyclerView;import android.support.v7.widget.StaggeredGridLayoutManager;import android.text.TextUtils;import android.util.Log;import android.view.View;import com.example.qcl.demo.utils.UiUtils;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/ 2019/4/2 13:31 author: qcl desc: 安卓曝光量统计工具类 wechat:2501902696/public class ViewShowCountUtils {//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsprivate boolean isFirstVisible = true;//用于统计曝光量的mapprivate ConcurrentHashMap<String, Integer> hashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();/ 统计RecyclerView里当前屏幕可见子view的曝光量 /void recordViewShowCount(RecyclerView recyclerView) {hashMap.clear();if (recyclerView == null || recyclerView.getVisibility() != View.VISIBLE) {return;}//检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计,你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING:惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {getVisibleViews(recyclerView);} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsif (isFirstVisible) {getVisibleViews(recyclerView);isFirstVisible = false;} }});}/ 获取当前屏幕上可见的view /private void getVisibleViews(RecyclerView reView) {if (reView == null || reView.getVisibility() != View.VISIBLE ||!reView.isShown() || !reView.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}//保险起见,为了不让统计影响正常业务,这里做下try-catchtry {int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}if (range == null || range.length < 2) {return;}Log.i("qcl0402", "屏幕内可见条目的起始位置:" + range[0] + "---" + range[1]);for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);} } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }//获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;} }复制代码 使用就是在我们的recylerview设置完数据以后,把recylerview传递进去就可以了。如下图: 我们统计到曝光量,拿到曝光view绑定的数据,就可以结合后面的view点击,来看下那些商品view的曝光量高,那些商品的转化率高。当然,这都是运营小伙伴的事了,我们只需要负责把曝光量统计到即可。 如果你有任何编程方面的问题,可以加我微信交流 2501902696(备注编程) by:年糕妈妈qcl 转载于:https://juejin.im/post/5ca30ad1e51d4514c01634f1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-29 13:55:00
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Apache Lucene
...对象或对象引用被意外设置为 null 的情况下。为了避免 NullPointerException,开发者需要在使用对象之前检查其是否为 null,或者在设计代码时采取防御性编程策略,确保所有对象在使用前都已正确初始化。 IndexWriter , IndexWriter 是 Apache Lucene 中的一个核心类,负责向索引中添加、删除或更新文档。通过 IndexWriter,开发者可以创建一个新的索引或将文档添加到现有的索引中。IndexWriter 类提供了丰富的配置选项,允许开发者指定索引的存储方式、分析器等参数。使用 IndexWriter 可以简化索引创建和管理的过程,使得开发者能够专注于搜索逻辑的设计与实现。
2024-10-16 15:36:29
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岁月静好
Gradle
...题。 4. 调整网络设置 如果错误信息指向网络问题,尝试更换网络环境或调整代理设置。 5. 验证构建脚本 审查 .gradle 文件夹下的 build.gradle 或 build.gradle.kts 文件,确保没有语法错误或逻辑上的疏漏。 6. 使用调试工具 利用 Gradle 提供的诊断工具或第三方工具(如 IntelliJ IDEA 的 Gradle 插件)来辅助定位问题。 示例代码:实践中的应用 下面是一个简单的示例,展示了如何在 Gradle 中配置依赖管理,并处理可能的构建失败情况: groovy plugins { id 'com.android.application' version '7.2.2' apply false } android { compileSdkVersion 31 buildToolsVersion "32.0.0" defaultConfig { applicationId "com.example.myapp" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 31 versionCode 1 versionName "1.0" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.4.2' implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0' } // 简单的构建任务配置,用于演示 task checkDependencies(type: Check) { description = 'Checks dependencies for any issues.' classpath = configurations.compile.get() } 在这个示例中,我们定义了一个简单的 Android 应用项目,并添加了对 AndroidX 库的基本依赖。哎呀,你这项目里的小伙伴们都还好吗?对了,咱们有个小任务叫做checkDependencies,就是专门用来查一查这些小伙伴之间是不是有啥不和谐的地方。这事儿挺重要的,就像咱们定期体检一样,能早点发现问题,比如某个小伙伴突然闹脾气不干活了,或者新来的小伙伴和老伙计们不太合拍,咱都能提前知道,然后赶紧处理,不让事情闹得更大。所以,这个checkDependencies啊,其实就是咱们的一个小预防针,帮咱们防患于未然,确保项目运行得顺溜溜的! 结语 构建过程中的挑战是编程旅程的一部分,它们不仅考验着我们的技术能力,也是提升解决问题技巧的机会。通过细致地分析错误信息、逐步排查问题,以及灵活运用 Gradle 提供的工具和资源,我们可以有效地应对构建失败的挑战。嘿!兄弟,听好了,每次你栽跟头,那都不是白来的。那是你学习、进步的机会,让咱对这个叫 Gradle 的厉害构建神器用得更溜,做出超级棒的软件产品。别怕犯错,那可是通往成功的必经之路!
2024-07-29 16:10:49
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冬日暖阳
Hive
...是偷偷调整了防火墙的设置?或者是服务器那边抽风了,直接断网了?反正不管咋回事儿,现在Hive跟HDFS就像是隔了一座大山,怎么也连不上,所以它想读数据都读不到啊! 举个例子吧,假设你的Hive配置文件里写着HDFS的地址是hdfs://namenode:9000/,但是实际上NameNode所在的机器根本不在网络范围内,那Hive当然会报错啦。 解决方法:检查一下网络连接是否正常。你可以试着ping一下HDFS的NameNode地址,看看能不能通。如果不行的话,赶紧找网络管理员帮忙修一下。 2.2 权限问题 其次,权限问题也是常见的原因。HDFS对文件和目录是有严格权限控制的,如果你的用户没有足够的权限去读取某个文件,那么Hive自然也无能为力。 举个栗子,假如你有一个HDFS路径/user/hive/warehouse/my_table,但是这个目录的权限设置成了只有root用户才能访问,而你的Hive用户不是root,那肯定就悲剧了。 解决方法:检查HDFS上的文件和目录权限。如果你想看看某个文件的权限,可以用这个命令:hadoop fs -ls /path/to/file。看完之后,要是觉得权限不对劲,就动手改一下呗,比如说用hadoop fs -chmod 755 /path/to/file,给它整成合适的权限就行啦! 2.3 HDFS服务未运行 还有一种可能是HDFS服务本身挂掉了。比如说,NameNode突然罢工了,DataNode也闹起了情绪,甚至整个集群都瘫痪了,啥都不干了。哎呀糟糕了,这情况有点悬啊!HDFS直接罢工了,完全不干活,任凭Hive使出浑身解数也无济于事。这下可好,整个系统像是瘫了一样,啥也跑不起来了。 解决方法:检查HDFS的服务状态。可以通过命令jps查看是否有NameNode和DataNode进程在运行。如果没有,那就得赶紧启动它们,或者重启整个HDFS服务。 三、实战演练 Hive访问HDFS的具体操作 接下来,我们通过一些实际的例子来看看如何用Hive操作HDFS。 3.1 创建表并加载数据到HDFS 假设我们现在要创建一个简单的表,并将数据加载到HDFS中。我们可以先创建一个本地文件data.txt,内容如下: id,name,age 1,Alice,25 2,Bob,30 3,Charlie,35 然后上传到HDFS: bash hadoop fs -put data.txt /user/hive/warehouse/my_table/ 接着在Hive中创建表: sql CREATE TABLE my_table ( id INT, name STRING, age INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; 最后加载数据: sql LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/my_table/data.txt' INTO TABLE my_table; 这样,我们的数据就成功存到了HDFS上,并且Hive也能读取到了。 3.2 查询数据 现在我们可以试试查询数据: sql SELECT FROM my_table; 如果一切正常,你应该能看到类似这样的结果: OK 1 Alice 25 2 Bob 30 3 Charlie 35 Time taken: 0.077 seconds, Fetched: 3 row(s) 但如果之前出现了访问不了HDFS的情况,这里就会报错。所以我们要确保每一步都正确无误。 四、总结与展望 总之,Hive无法访问HDFS的问题虽然看起来很复杂,但实际上只要找到根本原因,解决起来并不难。无论是网络问题、权限问题还是服务问题,都有相应的解决办法。嘿,大家听我说啊!以后要是再碰到这种事儿,别害怕,也别乱了阵脚。就当是玩个解谜游戏,一步一步慢慢来,肯定能找出办法搞定它! 未来,随着大数据技术的发展,Hive和HDFS的功能也会越来越强大。说不定哪天它们还能像人类一样交流感情呢!(开玩笑啦) 好了,今天的分享就到这里啦。如果你还有什么疑问或者经验想要分享,欢迎随时留言讨论哦!让我们一起进步,一起探索大数据的奥秘吧!
2025-04-01 16:11:37
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幽谷听泉
Kafka
...测逻辑,例如发送心跳请求并等待响应。 return true; // 假设总是返回true,需要根据实际情况调整。 } } 2. 自动重平衡策略 合理配置Kafka的自动重平衡策略,确保在成员故障或加入时能够快速、平滑地进行组内成员的重新分配。利用Kafka的API或自定义逻辑来监控成员状态,并在需要时触发重平衡操作。例如: java KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { // 处理消息... } // 检查组成员状态并触发重平衡 if (needRebalance()) { consumer.leaveGroup(); consumer.close(); consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } } private boolean needRebalance() { // 根据实际情况判断是否需要重平衡,例如检查成员状态等。 return false; } 3. 资源均衡与优化 设计合理的资源分配策略,确保所有成员在消费负载上达到均衡。可以考虑动态调整成员的消费速度、优化网络路由策略等手段,以避免资源的过度集中或浪费。 四、总结 解决Consumer Group成员失散的问题,需要从基础的通信机制、配置管理、到高级的资源调度策略等多个层面综合考虑。哎呀,咱们得好好琢磨琢磨这事儿!要是咱们能按这些策略来操作,不仅能稳稳地扛住成员出了状况的难题,还能让整个系统变得更加强韧,处理问题的能力也大大提升呢!就像是给咱们的团队加了层保护罩,还能让咱们干活儿更顺畅,效率蹭蹭往上涨!哎呀,兄弟,你得明白,在真刀真枪地用上这套系统的时候,咱们可不能死板地照着书本念。得根据你的业务需求,就像给娃挑衣服一样,挑最合适的那一件。还得看咱们的系统架构,就像是厨房里的调料,少了哪一味都不行。得灵活调整,就像变魔术一样,让性能和稳定性这俩宝贝儿,一个不落地都达到最好状态。这样,咱们的系统才能像大厨做菜一样,色香味俱全,让人爱不释口!
2024-08-11 16:07:45
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醉卧沙场
Kafka
...配,例如日志清理策略设置为保留时间过短或日志备份数量过多等,都可能导致日志段状态异常。 - 生产者组管理问题:生产者组内部的成员管理不当,或者组内成员的增加或减少频繁,也可能引发这种状态的错误。 三、代码示例 如何检测和修复问题 为了更直观地理解这个问题及其解决方法,下面我们将通过一些简单的代码示例来演示如何在Kafka环境中检测并修复这类问题。 示例代码1:检查和修复日志段状态 首先,我们需要使用Kafka提供的命令行工具kafka-log-consumer来检查日志段的状态。以下是一个基本的命令示例: bash 连接到Kafka集群 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name 检查特定日志段的状态 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --log-segment-state INVALID 如果发现特定日志段的状态为“INVALID”,可以尝试使用kafka-log-cleaner工具来修复问题: bash 启动日志清理器,修复日志段 bin/kafka-log-cleaner.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --repair 示例代码2:调整日志清理策略 对于日志清理策略的调整,可以通过修改Kafka配置文件server.properties来实现。以下是一个示例配置,用于延长日志段的保留时间: properties 延长日志段保留时间 log.retention.hours=24 确保在进行任何配置更改后,重启Kafka服务器以使更改生效: bash 重启Kafka服务器 service kafka-server-start.sh config/server.properties 四、最佳实践与预防措施 为了预防“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”错误的发生,建议采取以下最佳实践: - 定期监控:使用Kafka监控工具(如Kafka Manager)定期检查集群状态,特别是日志清理和存储情况。 - 合理配置:根据实际业务需求合理配置Kafka的参数,如日志清理策略、备份策略等,避免过度清理导致数据丢失。 - 容错机制:设计具有高容错性的生产者和消费者逻辑,能够处理临时网络中断或其他不可预测的错误。 - 定期维护:执行定期的集群健康检查和日志清理任务,及时发现并解决问题。 五、结语 从失败到成长 面对“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”这样的问题,虽然它可能会带来暂时的困扰,但正是这些挑战促使我们深入理解Kafka的工作机制和最佳实践。哎呀,学着怎么识别问题,然后把它们解决掉,这事儿可真挺有意思的!不仅能让你的电脑或者啥设备运行得更稳当,还不停地长本事,就像个技术侦探一样,对各种情况都能看得透透的。这不是简单地提升技能,简直是开挂啊!记住,每一次挑战都是成长的机会,让我们在技术的道路上不断前行。
2024-08-28 16:00:42
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春暖花开
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 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。 Java的特点:1、面向对象;它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好支持。2、平台无关性;在引入虚拟机之后,Java语言在不同的平台上运行不需要重新编译。3、简单性。4、解释执行;程序在Java平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有Java环境的操作系统上运行。5、支持多线程,并提供多线程之间的同步机制;6、分布式;7、健壮性;8、高性能;9、安全性。 什么是Java语言 简单地说,Java 是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年推出的一门面向对象程序设计语言。2010 年 Oracle 公司收购 Sun Microsystems,之后由 Oracle 公司负责 Java 的维护和版本升级。 其实,Java 还是一个平台。Java 平台由 Java 虚拟机(Java Virtual Machine,JVM)和 Java 应用编程接口(Application Programming Interface,API)构成。Java 应用编程接口为此提供了一个独立于操作系统的标准接口,可分为基本部分和扩展部分。在硬件或操作系统平台上安装一个 Java 平台之后,Java 应用程序就可运行。 Java 平台已经嵌入了几乎所有的操作系统。这样 Java 程序只编译一次,就可以在各种系统中运行。Java 应用编程接口已经从 1.1x 版本发展到 1.2 版本。 Java语言的特点 Java 语言的风格很像 C 语言和 C++ 语言,是一种纯粹的面向对象语言,它继承了 C++ 语言面向对象的技术核心,但是拋弃了 C++ 的一些缺点,比如说容易引起错误的指针以及多继承等,同时也增加了垃圾回收机制,释放掉不被使用的内存空间,解决了管理内存空间的烦恼。 Java 语言是一种分布式的面向对象语言,具有面向对象、平台无关性、简单性、解释执行、多线程、安全性等很多特点,下面针对这些特点进行逐一介绍。 1. 面向对象 Java 是一种面向对象的语言,它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好的支持。为了简单起见,Java 只支持类之间的单继承,但是可以使用接口来实现多继承。使用 Java 语言开发程序,需要采用面向对象的思想设计程序和编写代码。 2. 平台无关性 平台无关性的具体表现在于,Java 是“一次编写,到处运行(Write Once,Run any Where)”的语言,因此采用 Java 语言编写的程序具有很好的可移植性,而保证这一点的正是 Java 的虚拟机机制。在引入虚拟机之后,Java 语言在不同的平台上运行不需要重新编译。 Java 语言使用 Java 虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息,使得 Java 语言编译的程序只需生成虚拟机上的目标代码,就可以在多种平台上不加修改地运行。 3. 简单性 Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近,使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说,它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性,如操作符的重载和多继承等,而且 Java 语言不使用指针,加入了垃圾回收机制,解决了程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单。 4. 解释执行 Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。 5. 多线程 Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识: 按应用范围,Java 可分为 3 个体系,即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE(Java Platform Standard Edition,Java 平台标准版)以前称为 J2SE,它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类,并为 Java EE 提供基础,如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-25 09:18:50
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Apache Atlas
...件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足:Hook需要访问目标系统的API接口,但如果权限配置不当,自然会报错。 为了验证我的猜测,我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件,我仔细核对了以下内容: properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后,我又检查了Kafka服务是否正常运行,确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础,但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来,让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧!首先,我们需要明确一点:问题的根源可能有很多,因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的,那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如,在Maven项目的pom.xml文件里,我们应该看到类似如下的配置: xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对,或者缺少了必要的依赖项,就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦! Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细,帮助我们定位问题,可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别: properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长,但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候,Hook部署失败并不是代码本身的问题,而是网络或者环境配置出了差错。这时候,我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如,对于Kafka Hook,可以用下面的命令检查是否能正常发送消息: bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败,那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾,我对Apache Atlas有了更深的理解,同时也意识到,任何技术工具都不是万能的,都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是,尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败,但它也教会了我很多宝贵的经验。比如: - 不要害怕出错,错误往往是进步的起点; - 日志是排查问题的重要工具,要学会善加利用; - 团队合作很重要,遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你也有类似的经历或见解,欢迎随时交流讨论!我们一起探索技术的世界,共同进步!
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
MySQL
...突然发现某些表的权限设置得不对劲,导致数据被误删或者被非法访问。哎呀,这个时候咱们就得赶紧去数据库里逛一圈啦,挨个瞅瞅那些表的权限设置是不是都正常,可别哪里漏了或者出啥幺蛾子!嘿,今天咱们就来唠唠怎么在MySQL里瞅瞅每个表都有啥权限呗!说起来可能有点技术含量,但只要跟着步骤走,保管你也能轻松掌握!希望我的分享能帮到大家~ 二、准备工作 连接MySQL服务器 首先,我们需要连接到我们的MySQL服务器。如果你是用命令行工具,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!
2025-03-18 16:17:13
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半夏微凉
Kibana
... Kibana中如何设置数据保留策略? 1. 前言 为什么我们需要数据保留策略? 嗨朋友们!今天咱们聊聊一个非常实用的话题——在Kibana中如何设置数据保留策略。先问问大家,你们有没有遇到过这样的情况?存储空间告急,系统提示“磁盘已满”;或者不小心存了太多无用的数据,导致查询速度慢得像乌龟爬……这些问题是不是让你头疼?别担心,Kibana可以帮助我们轻松管理数据,而数据保留策略就是其中的重要一环。 其实,数据保留策略的核心思想很简单:只保留必要的数据,删除那些不再需要的垃圾信息。这不仅能够节省宝贵的存储资源,还能提高系统的运行效率。所以,今天咱们就来深入探讨一下,如何在Kibana中搞定这个事儿! --- 2. 数据保留策略是什么?为什么要用它? 2.1 什么是数据保留策略? 简单来说,数据保留策略就是定义数据的生命周期。比如说,“只留最近30天的记录”,或者是“超过一年的就自动清掉”。你可以根据业务需求灵活设置这些规则。 2.2 为什么我们需要它? 想象一下,如果你是一家电商平台的数据分析师,每天都会生成大量的日志文件。这些日志里可能包含了用户的购买记录、浏览行为等重要信息。不过呢,日子一长啊,那些早期的日志就变得没啥分析的意义了,反而是白白占着磁盘空间,挺浪费的。这时候,数据保留策略就能帮你解决这个问题。 再比如,如果你是一家医院的IT管理员,医疗设备产生的监控数据可能每秒都在增加。要是不赶紧把那些旧数据清理掉,系统非但会变得越来越卡,还可能出大问题,甚至直接“翻车”!所以,合理规划数据的生命周期是非常必要的。 --- 3. 如何在Kibana中设置数据保留策略? 接下来,咱们进入正题——具体操作步骤。相信我,这并不复杂,只要跟着我的节奏走,你一定能学会! 3.1 第一步:创建索引模式 首先,我们需要确保你的数据已经被正确地存储到Elasticsearch中,并且可以通过Kibana访问。如果还没有创建索引模式,可以按照以下步骤操作: bash 登录Kibana界面 1. 点击左侧菜单栏中的“Management”。 2. 找到“Stack Management”部分,点击“Index Patterns”。 3. 点击“Create index pattern”按钮。 4. 输入你的索引名称(例如 "logstash-"),然后点击“Next step”。 5. 选择时间字段(通常是@timestamp),点击“Create index pattern”完成配置。 > 思考点:这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范,后续可能会导致数据无法正确筛选哦! 3.2 第二步:设置索引生命周期策略 接下来,我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分,直接决定了数据的保留方式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 第三步:将策略应用到索引 设置好生命周期策略后,我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下: bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时,通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果,我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师,每天都会收到大量的订单日志,格式如下: json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在,你想对这些日志进行生命周期管理,具体要求如下: - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案: 1. 创建索引模式,命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后,你会发现: - 每隔3个月,新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结,存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除,释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享,相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐,但实际上只需要几步就能搞定。而且啊,要是咱们好好用数据保留这招,不仅能让系统跑得更快、更顺畅,还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来,多好呀! 最后,我想说的是,技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟,我们每个人都是技术路上的探索者,一起努力才能走得更远! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你觉得这篇文章有用,记得点赞支持哦~咱们下次再见!
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 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。 你知道程序员、高级程序员、架构师、技术经理、技术总监之间有什么区别吗?他们的工作职责又是什么? 小编带大家了解一下,不同等级的程序员之间到底有什么差别。 程序员 程序员,英文名coder/programmer,大家常自嘲叫码农的阶段。这个角色职责是把需求或产品实现为用户可用的软件产品。 此职位为执行级别。另外因为经验较少,一般需要求助别人,或与别人一起完(ban)成(zhuan)一个任务。 此阶段大概要经历3年,程序员的职责如下: 1、对项目经理负责,负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施。 2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通,保持良好的客户关系。 3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。 4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。 5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况,并根据实际情况提出改进建议。 6、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。 高级程序员 高级程序员学名,工程师。 到了这个level,英文名可改叫做 engineer 或 developer。此时你的功力开始增强,这与你平时的积累努力是分不开的,祝贺你~ 此时的你不仅可以完成任务,开始注重代码的质量,能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计,承担完成较为复杂的技术,能有效的自我管理,有帮助别人快速解决问题(trouble shooting)的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验,中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛,碰到天花板+彷徨期,或者你打心眼里不在喜欢编程,可尝试转为其它角色,如产品经理,售前售后支持等岗位,也不失为好选择。 当我们熬过这段儿,就会“山随平野尽,江入大荒流“,渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现,你是团队中的”大手“,遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以,一个高级程序员,他的职责很清晰: 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别,想必你已经学会降龙十八掌,可登堂入世,成为一位准(lao)专(you)家(tiao)。 我们大喊声:“单打独斗,老衲谁也不惧!“,遂开始领导一众技术高手,指点武功,来设计和完成一个系统,大多是分布式,高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案,主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类: 可能每条产品线都设置了架构师,也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供,所以架构师也是有所不同的,其分类如下: 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下: 1、需求分析:“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场,产品等的需求,确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一,提升技术负债意识,提供技术选项,风险预判,工期等解决方案。 2、架构设计:在产品功能中抽取中非功能的需求,由关键需求变成概念型架构。列出功能树,分层治之,如用户界面层、系统交互层,数据管理层。达成高扩展,高可用,高性能,高安全,易运维,易部署,易接入等能力。 3、功能设计与实现:对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类,接口实现,应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程,你已经到达经理的层次了。如今的你,需要不断提高领导力,需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信,在工作中显示自己的功力,给讲话增添力量。如:“本次项目虽然有很大的困难,我们也需苦战到底。当然示先垂范,身先士卒,方能成功!” 技术经理有时候也可能叫系统分析员,一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作,如果说项目经理是总统,那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的,有些公司项目经理是不管技术团队的,只做需求、进度和同客户沟 通,那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了,这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说,着重于技术方面,你需要知道某种功能用哪些技术合 适,需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时,技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起,因为人们也都有解决问题的能力,更需要有以下的能力与责任: 1、任务管理:开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理:代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升:代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升:招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人,有多条产品线或业务量很大,这时已经有多个技术经理在负责每个业务,这时需要一位技术总监。 主要职责: 1、组建平台研发部,与架构师共建软件公共平台,方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语:我们相信,每个人都能成为IT大神。现在开始,找个师兄带你入门,让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈:784783012,里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效,游戏,插件封装,设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理,送给每一位前端小伙伴。 最新技术,与企业需求同步。好友都在里面学习交流,每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击:前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-10 13:13:48
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 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。 Lubuntu 20.04 LTS 与之前的 LTS 版本有很大的不同。它旨在给你一个更完善的体验,而不仅仅是关注旧电脑。请关于 Lubuntu 20.04 的内容。https://linux.cn/article-12242-1.html作者:Dimitrios Savvopoulos译者:qfzy1233 Lubuntu 20.04 点评:第一个基于 LXQt 的长期支持版 我在 Lubuntu 20.04 发行前几天就已经开始使用它了。我通常使用 Arch 阵营中 Manjaro 和 Cinnamon 桌面,所以使用 Lubuntu 对我来说是一个愉快的改变。 以下是我在使用 Lubuntu 20.04.时的一些感受和注记。 再见 LXDE,你好 LXQt! 长期以来,Lubuntu 都依靠 LXDE 来提供轻量级的 Linux 体验。但现在,它使用的是 LXQt 桌面环境。 LXDE 是基于 GTK(GNOME 所使用的库),更具体地说是基于 2020 年的 GTK+ 2。由于对 GTK+ 3 不满意,LXDE 开发人员 Hong Jen Yee 决定将整个桌面移植到 Qt(KDE 所使用的库)。LXDE 的 Qt 移植版本和 Razor-qt 项目合并形成 LXQt。所以现在,LXDE 和 LXQt 作为单独的项目而共存。 既然 LXDE 开发者本身专注于 LXQt,那么 Lubuntu 坚持使用三年多前上一次稳定发布版的桌面环境 LXDE 是没有意义的。 因此,Lubuntu 18.04 是使用 LXDE 的最后一个版本。幸运的是,这是一个长期支持版本。Lubuntu 团队将提供支持直到 2021 年。 不仅适于老机器 随着在 2020 年“老机器”的定义发生了变化,Lubuntu 18.04 成为了最后一个 32 位版本。现在,即使是一台 10 年前的老机器也至少有 2G 的内存和一个双核 64 位处理器。 因此,Lubuntu 团队将不再设置最低的系统需求,也不再主要关注旧硬件。尽管 LXQt 仍然是一个轻量级的、经典而不失精致的、功能丰富的桌面环境。 在 Lubuntu 20.04 LTS 发布之前,Lubuntu 的第一个 LXQt 发行版是 18.10,开发人员经历了三个标准发行版来完善 LXQt 桌面,这是一个很好的开发策略。 不用常规的 Ubiquity,Lubuntu 20.04 使用的是 Calamares 安装程序 在新版本中使用了全新的 Calamares 安装程序,取代了其它 Ubuntu 官方版本使用的 Ubiquity 安装程序。 整个安装过程在大约能在 10 分钟内完成,比之前 Lubuntu 的版本稍微快一些。 由于镜像文件附带了预先安装的基本应用程序,所以你可以很快就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常,你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装,这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面,20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化,从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序,正如我们所看到的,并非所有应用程序都是轻量级的,而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover,而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟,虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点,但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后,系统以非常低的内存占用情况运行,大约只有 340 MB(按照现代标准),比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户,也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面,你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单,一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏,右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制,所有的东西都在菜单的首选项下,大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是,LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样,20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc,但是如果不适合你的口味,可以快速更换,也很方便。 就日常使用而言,事实证明,Lubuntu 20.04 向我证明,其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了,迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱,如果是这样,请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者:Dimitrios Savvopoulos 选题:lujun9972 译者:qfzy1233 校对:wxy 本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-17 18:52:15
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MySQL
...,发现确实没有显式设置文件描述符的上限。于是,我修改了配置文件,将open_files_limit参数调整为更大的值: ini [mysqld] open_files_limit=65535 然后重启了MySQL服务,再次检查日志,果然,错误消失了! --- 3. 实践中的代码调试与优化 当然,仅仅解决问题还不够,我还想进一步优化整个系统的性能。于是,我编写了一些脚本来监控MySQL的运行状态,特别是文件描述符的使用情况。 以下是一个简单的Python脚本,用于统计MySQL当前使用的文件描述符数量: python import psutil import subprocess def get_mysql_open_files(): 获取所有MySQL进程ID mysql_pids = [] result = subprocess.run(['pgrep', 'mysqld'], capture_output=True, text=True) for line in result.stdout.splitlines(): mysql_pids.append(int(line)) total_open_files = 0 for pid in mysql_pids: try: proc = psutil.Process(pid) open_files = len(proc.open_files()) print(f"Process {pid} has opened {open_files} files.") total_open_files += open_files except Exception as e: print(f"Error checking process {pid}: {e}") print(f"Total open files by MySQL processes: {total_open_files}") if __name__ == "__main__": get_mysql_open_files() 运行这个脚本后,我发现某些特定的查询会导致文件描述符迅速增加。经过分析,这些问题主要出现在涉及大文件读写的场景中。所以呢,我觉得咱们开发的小伙伴们得好好捯饬捯饬这些查询语句啦!比如说,能不能少建那些没用的临时表啊?再比如,能不能换个更快的存储引擎啥的?反正就是得让这个程序跑得更顺畅些,别老是卡在那里干瞪眼不是? --- 4. 总结与反思 从问题中学到的东西 回顾这次经历,我深刻体会到,处理数据库问题时,不能仅凭直觉行事,而是要结合实际数据和技术手段,逐步排查问题的根本原因。同时,我也认识到,预防胜于治疗。如果能在日常运维中提前做好监控和预警,就可以避免很多突发状况。 最后,我想分享一点个人感悟:技术之路永无止境,每一次遇到难题都是一次成长的机会。说实话,有时候真的会觉得头大,甚至怀疑自己是不是走错了路。但我觉得啊,这就好比在黑暗里找钥匙,你得不停地摸索、试错才行。只要别轻易放弃,一直在学、一直在练,总有一天你会发现,“!原来它在这儿呢!”就跟我在处理这个MySQL报错的时候似的,最后不光把问题搞定了,还顺带学了不少实用的招儿呢! 如果你也遇到了类似的情况,不妨试试上面提到的方法,也许能帮到你!
2025-04-17 16:17:44
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山涧溪流_
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 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。 英特尔oneAPI——异构计算学习总结 oneAPI编程模型 多架构编程面临的挑战 SYCL DPC++ 编译和运行DPC++程序 编程实例 实现矢量加法 queue类 Parallel kernel 通用的并行编程模板 Host Accessor 矢量相加源代码 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1:事件依赖 练习2:事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合,可用于各种硬件设备,其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数,因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范,旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中,专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程,这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致,因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库,支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能,并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程,SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的,SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层,支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言,可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中,在主机中调用DPC++程序,计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高,并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步: 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行,在本地系统上安装英特尔基础工具套件,使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组,是将作业提交到运算设备的一种机制,多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行,对于一个不具有相关性的循环数据操作,可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列,1为步长,在循环体中,i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器,它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机,除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量,当系统超出buf生存期,buf被销毁,数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识,这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法,是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法,对于C++来说,指针操作内存是很常规的方式,USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配(显式) 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配(隐式) 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移(隐式) 是 是 USM语法 初始化: int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后,程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时,要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系,如果两个线程同时修改同一个内存区,将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系: 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性,而非常规队列: queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象,第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector,初始数据为25和49,在设备中初始化两个vector,将主机中的数据拷贝到设备当中,在设备当中并行计算原始数据的根号值,然后将data1_device和data2_device的数值相加,最后将数据拷贝回主机当中,检验最后相加的和是否是12,程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-22 10:28:50
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2023-06-07 19:00:58
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ElasticSearch
...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。
2024-01-27 17:49:04
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admin-tim
MemCache
... 锁超时 在获取锁时设置超时时间,避免无限等待。哎呀,如果咱们在规定的时间内没拿到钥匙(这里的“锁”就是需要获得的权限或资源),那咱们就得想点别的办法了。比如说,咱们可以先把手头的事情放一放,退一步海阔天空嘛,回头再试试;或者干脆来个“再来一次”,看看运气是不是转了一把。别急,总有办法解决问题的! 6. 结语 MemCache的未来与挑战 随着技术的发展,MemCache面临着更多的挑战,包括更高的并发处理能力、更好的跨数据中心一致性以及对新兴数据类型的支持。然而,通过持续优化互斥锁管理策略,我们可以有效地避免MutexException等并发相关问题,让MemCache在高性能缓存系统中发挥更大的作用。嘿,小伙伴们!在咱们的编程路上,要记得跟紧时代步伐,多看看那些最棒的做法和新出炉的技术。这样,咱们就能打造出既稳固又高效的超级应用了!别忘了,技术这玩意儿,就像个不停奔跑的小兔子,咱们得时刻准备着,跟上它的节奏,不然可就要被甩在后面啦!所以,多学习,多实践,咱们的编程技能才能芝麻开花节节高!
2024-09-02 15:38:39
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人生如戏
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 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。 前言 投入同样的时间和精力,你使用不同的途径来成长,收获是不一样的。 关于721法则有两种不同的理解。 理解1: 通过实践,我们可以吸收其中的70%,通过与他人交流,我们可以吸收其中的20%,通过读书和培训,可以吸收其中的10%。 理解2: 一生而言,我们70%的经验来之实践,20%来之与他人交流,10%来之读书和培训。 【----帮助Python学习,以下所有学习资料文末免费领!----】 不管你如何理解,这个721法则都告诉我们:我们都要勇敢地去实践。 实践中我们可以出错,可以不满意,可以有失去,但那都是我们的财富。 不去实践,我们永远站在原地,实践了,那就是希望的开始。 下图是我百度所得: 下面是我用matplotlib画的: 我还有另外一种理解:如果你想有所产出,10%靠运气,20%靠自己,更多的是要靠团队。 我将70%赋予了灰色,这是一种冷色调,代表理性、努力和恒心。其它两种颜色为亮色,表示我们赤诚的心和坚定不移的方向。 如果你感兴趣,可以将下面代码复制到IDLE或者Spyder或者Pycharm,轻轻一点,属于你的图就成了。 第一个图from matplotlib import pyplot as plt 调节图形大小,宽,高plt.figure(figsize=(6,9))定义饼状图的标签,标签是列表labels = [ '实践与经验','交流与反馈','培训与学习']每个标签占多大,会自动去算百分比sizes = [70,20,10]colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']colors = ['gray','00FFFF','FF1493']灰、粉、蓝绿将某部分爆炸出来, 使用括号,将第一块分割出来,数值的大小是分割出来的与其他两块的间隙explode = (0.05,0.05,0)patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False,startangle = 90,pctdistance = 0.6)labeldistance,文本的位置离远点有多远,1.1指1.1倍半径的位置autopct,圆里面的文本格式,%3.1f%%表示小数有三位,整数有一位的浮点数shadow,饼是否有阴影startangle,起始角度,0,表示从0开始逆时针转,为第一块。一般选择从90度开始比较好看pctdistance,百分比的text离圆心的距离patches, l_texts, p_texts,为了得到饼图的返回值,p_texts饼图内部文本的,l_texts饼图外label的文本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的,当然,没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论:我们不但要会画,还要学着画得尽可能美,实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系,下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料, 包含视频、源码、课件,希望能帮到那些不满现状,想提升自己却又没有方向的朋友,可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包,含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包,含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书,从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-04 23:38:21
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Mongo
...理大型数据集时。合理设置maxTimeMS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!
2024-08-13 15:48:45
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柳暗花明又一村
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...转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 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。 RCU(Read-Copy Update)是数据同步的一种方式,在当前的Linux内核中发挥着重要的作用。RCU主要针对的数据对象是链表,目的是提高遍历读取数据的效率,为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表,并且允许一个线程对链表进行修改(修改的时候,需要加锁)。RCU适用于需要频繁的读取数据,而相应修改数据并不多的情景,例如在文件系统中,经常需要查找定位目录,而对目录的修改相对来说并不多,这就是RCU发挥作用的最佳场景。 Linux内核源码当中,关于RCU的文档比较齐全,你可以在 /DocumentaTIon/RCU/ 目录下找到这些文件。Paul E. McKenney 是内核中RCU源码的主要实现者,他也写了很多RCU方面的文章。今天我们就主要来说说linux内核rcu的机制详解。 在RCU的实现过程中,我们主要解决以下问题: 在读取过程中,另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除,但它不能直接销毁这个节点,必须等到所有的线程读取完成以后,才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期(Grace period)。 在读取过程中,另外一个线程插入了一个新节点,而读线程读到了这个节点,那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制(Publish-Subscribe Mechanism)。 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点,不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期 通过这个例子,方便理解这个内容。以下例子修改于Paul的文章。 struct foo {int a;char b;long c;};DEFINE_SPINLOCK(foo_mutex);struct foo gbl_foo;void foo_read (void){foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c );}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);kfee(old_fp);} 如上的程序,是针对于全局变量gbl_foo的操作。假设以下场景。有两个线程同时运行 foo_ read和foo_update的时候,当foo_ read执行完赋值操作后,线程发生切换;此时另一个线程开始执行foo_update并执行完成。当foo_ read运行的进程切换回来后,运行dosomething 的时候,fp已经被删除,这将对系统造成危害。为了防止此类事件的发生,RCU里增加了一个新的概念叫宽限期(Grace period)。 如下图所示: 图中每行代表一个线程,最下面的一行是删除线程,当它执行完删除操作后,线程进入了宽限期。宽限期的意义是,在一个删除动作发生后,它必须等待所有在宽限期开始前已经开始的读线程结束,才可以进行销毁操作。这样做的原因是这些线程有可能读到了要删除的元素。图中的宽限期必须等待1和2结束;而读线程5在宽限期开始前已经结束,不需要考虑;而3,4,6也不需要考虑,因为在宽限期结束后开始后的线程不可能读到已删除的元素。为此RCU机制提供了相应的API来实现这个功能。 void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a,fp-》b,fp-》c);rcu_read_unlock();}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 其中foo_read中增加了rcu_read_lock和rcu_read_unlock,这两个函数用来标记一个RCU读过程的开始和结束。其实作用就是帮助检测宽限期是否结束。 foo_update增加了一个函数synchronize_rcu(),调用该函数意味着一个宽限期的开始,而直到宽限期结束,该函数才会返回。我们再对比着图看一看,线程1和2,在synchronize_rcu之前可能得到了旧的gbl_foo,也就是foo_update中的old_fp,如果不等它们运行结束,就调用kfee(old_fp),极有可能造成系统崩溃。而3,4,6在synchronize_rcu之后运行,此时它们已经不可能得到old_fp,此次的kfee将不对它们产生影响。 宽限期是RCU实现中最复杂的部分,原因是在提高读数据性能的同时,删除数据的性能也不能太差。 订阅——发布机制 当前使用的编译器大多会对代码做一定程度的优化,CPU也会对执行指令做一些优化调整,目的是提高代码的执行效率,但这样的优化,有时候会带来不期望的结果。如例: void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;new_fp-》a = 1;new_fp-》b = ‘b’;new_fp-》c = 100;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 这段代码中,我们期望的是6,7,8行的代码在第10行代码之前执行。但优化后的代码并不会对执行顺序做出保证。在这种情形下,一个读线程很可能读到 new_fp,但new_fp的成员赋值还没执行完成。单独线程执行dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c ) 的 这个时候,就有不确定的参数传入到dosomething,极有可能造成不期望的结果,甚至程序崩溃。可以通过优化屏障来解决该问题,RCU机制对优化屏障做了包装,提供了专用的API来解决该问题。这时候,第十行不再是直接的指针赋值,而应该改为 : rcu_assign_pointer(gbl_foo,new_fp);rcu_assign_pointer的实现比较简单,如下:define rcu_assign_pointer(p, v) \__rcu_assign_pointer((p), (v), __rcu)define __rcu_assign_pointer(p, v, space) \do { \smp_wmb(); \(p) = (typeof(v) __force space )(v); \} while (0) 我们可以看到它的实现只是在赋值之前加了优化屏障 smp_wmb来确保代码的执行顺序。另外就是宏中用到的__rcu,只是作为编译过程的检测条件来使用的。 在DEC Alpha CPU机器上还有一种更强悍的优化,如下所示: void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b ,fp-》c);rcu_read_unlock();} 第六行的 fp-》a,fp-》b,fp-》c会在第3行还没执行的时候就预先判断运行,当他和foo_update同时运行的时候,可能导致传入dosomething的一部分属于旧的gbl_foo,而另外的属于新的。这样会导致运行结果的错误。为了避免该类问题,RCU还是提供了宏来解决该问题: define rcu_dereference(p) rcu_dereference_check(p, 0)define rcu_dereference_check(p, c) \__rcu_dereference_check((p), rcu_read_lock_held() || (c), __rcu)define __rcu_dereference_check(p, c, space) \({ \typeof(p) _________p1 = (typeof(p)__force )ACCESS_ONCE(p); \rcu_lockdep_assert(c, “suspicious rcu_dereference_check()” \usage”); \rcu_dereference_sparse(p, space); \smp_read_barrier_depends(); \(typeof(p) __force __kernel )(_________p1)); \})staTIc inline int rcu_read_lock_held(void){if (!debug_lockdep_rcu_enabled())return 1;if (rcu_is_cpu_idle())return 0;if (!rcu_lockdep_current_cpu_online())return 0;return lock_is_held(&rcu_lock_map);} 这段代码中加入了调试信息,去除调试信息,可以是以下的形式(其实这也是旧版本中的代码): define rcu_dereference(p) ({ \typeof(p) _________p1 = p; \smp_read_barrier_depends(); \(_________p1); \}) 在赋值后加入优化屏障smp_read_barrier_depends()。我们之前的第四行代码改为 foo fp = rcu_dereference(gbl_foo);,就可以防止上述问题。 数据读取的完整性 还是通过例子来说明这个问题: 如图我们在原list中加入一个节点new到A之前,所要做的第一步是将new的指针指向A节点,第二步才是将Head的指针指向new。这样做的目的是当插入操作完成第一步的时候,对于链表的读取并不产生影响,而执行完第二步的时候,读线程如果读到new节点,也可以继续遍历链表。如果把这个过程反过来,第一步head指向new,而这时一个线程读到new,由于new的指针指向的是Null,这样将导致读线程无法读取到A,B等后续节点。从以上过程中,可以看出RCU并不保证读线程读取到new节点。如果该节点对程序产生影响,那么就需要外部调用来做相应的调整。如在文件系统中,通过RCU定位后,如果查找不到相应节点,就会进行其它形式的查找,相关内容等分析到文件系统的时候再进行叙述。 我们再看一下删除一个节点的例子: 如图我们希望删除B,这时候要做的就是将A的指针指向C,保持B的指针,然后删除程序将进入宽限期检测。由于B的内容并没有变更,读到B的线程仍然可以继续读取B的后续节点。B不能立即销毁,它必须等待宽限期结束后,才能进行相应销毁操作。由于A的节点已经指向了C,当宽限期开始之后所有的后续读操作通过A找到的是C,而B已经隐藏了,后续的读线程都不会读到它。这样就确保宽限期过后,删除B并不对系统造成影响。 小结 RCU的原理并不复杂,应用也很简单。但代码的实现确并不是那么容易,难点都集中在了宽限期的检测上,后续分析源代码的时候,我们可以看到一些极富技巧的实现方式。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-25 09:31:10
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
dig @dns_server domain_name MX
- 查询指定DNS服务器上某域名的邮件交换记录(MX记录)。
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"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"