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Go-Spring
...引言 在构建现代应用程序时,错误处理和日志记录是至关重要的两个方面。哎呀,你知道吗?这些玩意儿啊,不仅能帮咱们的应用变得更结实,抗揍,还给搞开发的哥们儿提供了超级棒的线索,让咱们能更轻松地找到问题出在哪。就像是有了个超级厉害的侦探工具,每次遇到难题,都能精准定位,省时又省力!GoSpring作为Go语言和Spring框架的结合体,提供了丰富的功能来支持这些需求。本文将深入探讨GoSpring中如何进行有效的错误处理与日志记录,通过实际代码示例来展示最佳实践。 1. 错误处理的GoSpring方式 在GoSpring中,错误处理通常采用结构化和可读性强的方式。Go语言本身提供了error类型,用于表示可能发生的错误。Hey, 你知道GoSpring怎么玩儿的嘛?它把错误处理这个事儿做得超有创意的!它不仅让咱们能更灵活地处理各种小状况,还特别注意保护咱们的安全感。怎么做到的呢?就是通过接口和那些具体的错误类型,就像是给错误贴上了标签,这样咱们就能更精准地识别和应对问题了。这下,无论是小故障还是大难题,都能被咱们轻松搞定,是不是感觉整个程序都活灵活现起来了呢? 示例代码: go package main import ( "fmt" "net/http" "os" ) func main() { http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { if err := processRequest(r); err != nil { writeError(err) } }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { fmt.Println("Server start error:", err) os.Exit(1) } } func processRequest(req http.Request) error { // 示例错误处理 return errors.New("Request processing failed") } func writeError(err error) { // 日志记录错误 log.Error(err) } 在这个例子中,我们定义了一个简单的HTTP服务器,其中包含了错误处理逻辑。如果在处理请求时遇到错误,processRequest函数会返回一个error对象。哎呀,兄弟!这事儿得这么干:首先,咱们得动用 writeError 这个功能,把出错的提示给记到日记本里头去。要是服务器启动的时候遇到啥问题,那咱们就别藏着掖着,直接把错误的信息给大伙儿瞧一瞧,这样大家也好知道哪儿出了岔子,好及时修修补补。 2. 日志记录的最佳实践 日志记录是监控系统健康状况、追踪错误来源以及优化应用性能的关键手段。哎呀,你懂的,GoSpring这个家伙可厉害了!它能跟好多不同的日志工具玩得转,比如那个基础的log,还有那个火辣辣的zap。想象一下,就像是你有好多不同口味的冰淇淋可以选择,无论是奶油味、巧克力味还是草莓味,GoSpring都能给你完美的体验。而且,它还能让你自己来调调口味,比如你想让日志多一些颜色、或者想让它在特定的时候特别响亮,GoSpring都能满足你,真的超贴心的! 示例代码: go package main import ( "log" "os" "go.uber.org/zap" ) func main() { // 初始化日志器 sugarLogger := zap.NewExample().Sugar() defer sugarLogger.Sync() http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { sugarLogger.Info("Processing request", zap.String("method", r.Method), zap.String("path", r.URL.Path)) }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { sugarLogger.Fatal("Server start error", zap.Error(err)) } } 在这个例子中,我们使用了go.uber.org/zap库来初始化日志器。咱们用个俏皮点的糖糖(Sugar())功能做了一个小版的日志记录工具,这样就能更轻松地往里面塞进各种日志信息了。就像是给日记本添上了便利贴,想记录啥就直接贴上去,简单又快捷!当服务器启动失败时,日志器会自动记录错误信息并结束程序执行。 3. 结合错误处理与日志记录的最佳实践 在实际应用中,错误处理和日志记录通常是紧密相连的。正确的错误处理策略应该包括: - 异常捕获:确保捕获所有潜在的错误,并适当处理或记录它们。 - 上下文信息:在日志中包含足够的上下文信息,帮助快速定位问题根源。 - 日志级别:根据错误的严重程度选择合适的日志级别(如INFO、ERROR)。 - 错误重试:对于可以重试的操作,实现重试机制,并在日志中记录重试尝试。 示例代码: go package main import ( "context" "math/rand" "time" "go.uber.org/zap" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5time.Second) defer cancel() for i := 0; i < 10; i++ { err := makeNetworkCall(ctx) if err != nil { zap.Sugar().Errorf("Network call %d failed: %s", i, err) } else { zap.Sugar().Infof("Network call %d succeeded", i) } time.Sleep(1 time.Second) } } func makeNetworkCall(ctx context.Context) error { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) time.Millisecond) return fmt.Errorf("network call failed after %d ms", rand.Intn(10)) } 在这个例子中,我们展示了如何在一个循环中处理网络调用,同时利用context来控制调用的超时时间。在每次调用失败时,我们记录详细的错误信息和调用次数。这种做法有助于在出现问题时快速响应和诊断。 结论 通过上述实践,我们可以看到GoSpring如何通过结构化错误处理和日志记录来提升应用的健壮性和维护性。哎呀,兄弟!如果咱们能好好执行这些招数,那可真是大有裨益啊!不仅能大大缩短遇到问题时,咱们得花多少时间去修复,还能省下一大笔银子呢!更棒的是,还能让咱们团队里的小伙伴们,心往一处想,劲往一处使,互相理解,配合得天衣无缝。这感觉,就像是大家在一块儿打游戏,每个人都有自己的角色,但又都为了一个共同的目标而努力,多带劲啊!哎呀,你知道吗?当咱们的应用越做越大,用GoSpring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!
2024-07-31 16:06:44
278
月下独酌
Hive
...BZIP2则是另一种高级压缩算法,虽然压缩比更高,但速度相对较慢。相比之下,Hive好像更喜欢找那种“全能型选手”,就像Snappy这种,又快又能省资源,简直两全其美! 现在问题来了:既然Hive有自己的偏好,那我们为什么要挑战它的权威呢?答案很简单:现实世界中的需求往往比理想模型复杂得多。比如说啊,有时候我们有一堆小文件,东一个西一个的,看着就头疼,想把它们整整齐齐地打包成一个大文件存起来,这时候用GZIP就很方便啦!但要是你手头的数据量超级大,比如几百万张高清图片那种,而且你还特别在意压缩效果,希望能榨干每一丢丢空间,那BZIP2就更适合你了,它在这方面可是个狠角色! 当然,这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来,我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2? 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下,你有个文件夹,专门用来存各种日志文件,里面的文件可多啦!不过呢,这些文件都特别小巧,大概就几百KB的样子,像是些小纸条,记录着各种小事。哎呀,要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里,那可就麻烦了!这么多小文件堆在一起,系统就会变得特别卡,整体性能直线下降,简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车,堵得不行!要解决这个问题嘛,咱们可以先把文件用GZIP压缩一下,弄个小“压缩包”,然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码,展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里,你可能会问:“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE?”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据,所以我们需要手动调整存储格式。此外,还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP,BZIP2的压缩比更高,但它也有一个明显的缺点:解压速度较慢。因此,BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是,在这种情况下,你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持,并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中,我遇到了不少挫折。比如说吧,有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里,结果系统直接给我整了个报错,说啥解码器找不着。折腾了半天才发现,哎呀,原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了,跟最新的Hadoop配不上,闹起了脾气!于是,我赶紧联系运维团队升级了相关依赖,这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊,我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名,搞得 Hive 一脸懵逼,根本分不清文件是啥类型的,直接就报错不认账了。后来我才明白,那些后缀名可不只是个摆设啊,它们其实是给文件贴标签的,告诉你这个文件是啥玩意儿,是图片、音乐,还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说,虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限,但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反,只要掌握了正确的技巧,我们完全可以在这两者之间找到平衡点,满足不同的业务需求。 最后,我想说的是,作为一名数据工程师,我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反,我们应该敢于尝试新事物,勇于突破常规。毕竟,正是这种探索精神,推动着整个行业不断向前发展! 好了,今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法,欢迎随时跟我交流哦~再见啦!
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
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...Java Web应用程序框架,它主要用于简化构建企业级Java Web应用的工作。在本文中,Struts被用来实现文件上传和下载功能,通过定义Action类、配置struts.xml文件以及使用拦截器等机制,实现了对HTTP请求的接收、处理及响应。 MIME类型(Multipurpose Internet Mail Extensions) , MIME类型是一种标准,用于指定数据内容的格式类型,如文本、图像、视频或应用程序特定的数据。在Web开发中,特别是文件上传和下载场景,服务器端和客户端需要根据MIME类型来正确解析和处理不同类型的文件。例如,在Struts框架中,通过配置MIME类型可以指示浏览器如何打开或保存从服务器下载的文件。 拦截器(Interceptor) , 在Struts 2框架中,拦截器是一个可插拔的对象,它可以参与到Action执行的整个生命周期中,并在特定阶段进行预处理或后处理操作。文章中的LoginInterceptor就是一个自定义拦截器,它负责检查用户是否已经登录,只有当用户已登录时才允许继续执行后续的操作(如文件上传或下载)。通过这种方式,拦截器增强了系统的安全性,确保了只有经过验证的用户才能访问受限资源。
2023-11-12 20:53:42
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...景分析了如何根据应用程序特性和业务需求合理设置内存请求和限制,以实现资源的有效利用和成本控制。同时,文中还引用了Google Borg论文中的经典研究,揭示了大规模分布式系统内存资源调度的复杂性及其解决方案在Kubernetes设计中的体现。 对于希望进一步提升Kubernetes集群资源管理能力的用户,可以关注一些业内知名的案例研究,例如Netflix如何借助Kubernetes进行大规模服务部署时的内存优化策略。这些实战经验不仅有助于理解理论知识,还能指导读者在实际环境中运用和调整内存配置,从而最大化资源使用效率,降低运维风险。 总之,随着Kubernetes生态系统的持续发展和容器技术的日臻完善,不断跟进最新的内存管理实践与研究动态,将助力企业和开发者更好地驾驭这一强大的容器编排工具,构建高效、稳定的云原生架构。
2023-12-23 12:14:07
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Beego
...一个开发者,我总是对程序的配置文件充满敬畏。它们就像是程序的大脑,决定了程序的行为和功能。在用 Go 语言开发的时候,Beego 框架可是个大明星呢!它就像一个贴心的小助手,给你一堆现成的工具和功能,让你能飞快地搭出一个像模像样的网站,简直不要太爽!然而,任何工具都有它的局限性,特别是在处理配置文件时。 记得有一次,我在调试一个 Beego 项目的时候,遇到了一个恼人的错误:“configuration file parsing error”。我当时那个心情啊,简直就像被人突然浇了一脑袋凉水,懵圈了,心里直嘀咕:“这是啥妖蛾子呀?”后来我就自己琢磨来琢磨去,费了好大劲儿,总算把问题给摆平了。嘿,今天就想跟大家聊聊我的经历,说不定对碰上同样麻烦的小伙伴们有点儿用呢! 2. 配置文件解析错误是什么? 首先,我们需要明确什么是“configuration file parsing error”。简单说吧,就是程序打开配置文件的时候,发现里面有些东西跟它想的不一样,有点懵圈了。可能是语法错误,也可能是格式不正确,甚至可能是文件路径不对。总之,这种错误会让程序无法正常运行。 让我举个例子吧。假设你有一个 conf/app.conf 文件,里面的内容是这样的: ini appname = myapp port = 8080 如果你不小心把 port 写成了 porr,那么 Beego 就会报出 “configuration file parsing error”。这就怪不得了,Beego 在读取配置文件的时候,就想着你给它整点正规的键值对呢。结果你这输入一看,唉,这不是闹着玩的嘛,明显不按规矩出牌啊! 3. 如何正确处理配置文件解析错误? 3. 1. 第一步 检查配置文件的格式 当遇到 “configuration file parsing error” 时,第一步当然是检查配置文件的格式。这听起来很简单,但实际上需要仔细观察每一个细节。 比如说,你的配置文件可能有空行或者多余的空格。Beego 对这些细节是非常敏感的。再比如,有些键值对之间可能没有等号(=),这也是一个常见的错误。所以,在处理这个问题之前,先用文本编辑器打开配置文件,仔细检查每一行。 bash 打开配置文件进行检查 vim conf/app.conf 3. 2. 第二步 使用 Beego 提供的工具 Beego 为我们提供了一个非常方便的工具,叫做 beego.AppConfig。这个工具可以帮助我们轻松地读取和解析配置文件。要是你检查完配置文件,发现格式啥的都没毛病,可还是报错的话,那八成是代码里头哪里出岔子了。 下面是一个简单的代码示例,展示如何使用 beego.AppConfig 来读取配置文件: go package main import ( "fmt" "github.com/beego/beego/v2/server/web" ) func main() { // 初始化 Beego 配置 web.SetConfigName("app") web.AddConfigPath("./conf") err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { fmt.Println("Error loading configuration:", err) return } // 读取配置项 appName := web.AppConfig.String("appname") port := web.AppConfig.String("port") fmt.Printf("Application Name: %s\n", appName) fmt.Printf("Port: %s\n", port) } 在这个例子中,我们首先设置了配置文件的名字和路径,然后通过 LoadAppConfig 方法加载配置文件。要是加载的时候挂了,就会蹦出个错误信息。咱们可以用 fmt.Println 把这个错误打出来,这样就能知道到底哪里出问题啦! 3. 3. 第三步 日志记录的重要性 在处理配置文件解析错误时,日志记录是一个非常重要的环节。通过记录详细的日志信息,我们可以更好地追踪问题的根源。 Beego 提供了强大的日志功能,我们可以很容易地将日志输出到控制台或文件中。下面是一个使用 Beego 日志模块的例子: go package main import ( "github.com/beego/beego/v2/server/web" "log" ) func main() { // 设置日志级别 log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile) // 加载配置文件 err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { log.Fatalf("Failed to load configuration: %v", err) } // 继续执行其他逻辑 log.Println("Configuration loaded successfully.") } 在这个例子中,我们设置了日志的格式,并在加载配置文件时使用了 log.Fatalf 来记录错误信息。这样,即使程序崩溃,我们也能清楚地看到哪里出了问题。 4. 我的经验总结 经过多次实践,我发现处理配置文件解析错误的关键在于耐心和细心。很多时候,问题并不是特别复杂,只是我们一时疏忽导致的。所以啊,在写代码的时候,得养成好习惯,像时不时瞅一眼配置文件是不是整整齐齐的,别让那些键值对出问题,不然出了bug找起来可够呛。 同时,我也建议大家多利用 Beego 提供的各种工具和功能。Beego 是一个非常成熟的框架,它已经为我们考虑到了很多细节。只要我们合理使用这些工具,就能大大减少遇到问题的概率。 最后,我想说的是,编程其实是一个不断学习和成长的过程。当我们遇到困难时,不要气馁,也不要急于求成。静下心来,一步步分析问题,总能找到解决方案。这就跟处理配置文件出错那会儿似的,说白了嘛,只要你能沉住气,再琢磨出点门道来,这坎儿肯定能迈过去! 5. 结语 好了,今天的分享就到这里了。希望能通过这篇文章,让大家弄明白在 Beego 里怎么正确解决配置文件出错的问题,这样以后遇到类似情况就不会抓耳挠腮啦!如果你还有什么疑问或者更好的方法,欢迎随时跟我交流。我们一起进步,一起成为更优秀的开发者! 记住,编程不仅仅是解决问题,更是一种艺术。愿你在编程的道路上越走越远,越走越宽广!
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
NodeJS
... Web 和移动应用程序。它有助于简化 HTTP 服务的搭建过程,提供路由定义、中间件支持以及模板引擎集成等功能。在本文中,Express 被用来快速搭建一个 HTTP 服务,为 WebSocket 提供基础的服务器支持,并通过 app.get() 方法处理根路径的请求,返回一个简单的 HTML 页面作为客户端入口。 进度条 , 进度条是一种常见的用户界面元素,通常用于表示某个操作的完成百分比或当前状态。在本文中,进度条被用来直观地展示从服务器接收到的监控数据,例如 CPU 使用率、内存占用和磁盘使用率。当客户端接收到 WebSocket 推送的随机生成的监控数据后,JavaScript 代码会解析数据并将对应的值设置为进度条的当前值,从而动态更新页面上的可视化效果,让用户能够清晰地了解系统的实时运行状况。
2025-05-06 16:24:48
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清风徐来
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...些服务器定期与其他更高级别的权威时间源同步,并为网络内的其他计算机、服务器和设备提供时间同步服务,以确保整个网络环境中的所有设备时间保持一致,这对于分布式计算、日志分析、事务处理等场景至关重要。在本文的语境下,由于机器只能访问局域网,所以必须确保局域网内部有可用的NTP服务器以供各设备校准时间使用。
2023-03-01 12:56:47
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...件化的现代Web应用程序中发挥更加关键的作用。
2023-07-16 11:42:34
253
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Hadoop
...下功夫。以下是一些更高级别的优化建议: 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量,车道越多,车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说,增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作: 联系你的网络管理员,询问是否有可能升级现有的网络基础设施,比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下,HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而,在某些特殊场景下,这种做法并不一定是最优解。比如说,你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿,那就可以把副本都放一块儿,这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了,也不用跑太远浪费时间啦! 配置修改: xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭,拿出来就能直接吃,不用重新加热。HDFS也有类似的机制,叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊,那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里,这样下次再用的时候就嗖的一下快多了! 启用步骤: bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论,我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实,无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈,都不是不可克服的障碍。其实吧,只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试,肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后,我想说的是,作为一名技术人员,我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败,也不要急于求成,因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发,让我们一起努力,让Hadoop变得更加高效可靠吧! --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题,请随时留言交流。咱们共同进步,一起探索大数据世界的奥秘!
2025-05-04 16:24:39
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月影清风
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... Libnids 的程序最开始调用的函数 . 它的主要内容包括打开网络接口 , 打开文件 , 编译过滤规则 , 判断网络链路层类型, 进行必要的初始化工作 / int nids_init (void); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个能够检测所有 IP 数据包的回调函数, 包括 IP 碎片 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet,int len) a_packet 表示接收的IP 数据包 len 表示接收的数据包长度 此回调函数可以检测所有的IP 数据包 , 包括 IP 碎片 / void nids_register_ip_frag (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数名字 功 能 : 注册一个回调函数 , 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 .e.g nids_register_ip_frag(ip_frag_function); void ip_frag_function(struct ip a_packet) a_packet 表示接收的IP 数据包 此回调函数可以接收正常的IP 数据包 , 并在此函数中对捕获数到的 IP数据包进行分析 . / void nids_register_ip (void ()); // / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个 TCP 连接的回调函数. 回调函数的类型定义如下 : void tcp_callback(struct tcp_stream ns,void param) ns 表示一个TCP 连接的所有信息 , param 表示要传递的参数信息 , 可以指向一个 TCP连接的私有数据 此回调函数接收的TCP 数据存放在 half_stream 的缓存中 , 应该马上取出来 ,一旦此回调函数返回 , 此数据缓存中存储的数据就不存在 了 .half_stream 成员 offset描述了被丢弃的数据字节数 . 如果不想马上取出来 , 而是等到存储一定数量的数据之后再取出来, 那么可 以使用函数nids_discard(struct tcp_stream ns, int num_bytes)来处理 . 这样回调函数返回时 ,Libnids 将丢弃缓存数据之前 的 num_bytes 字节的数据 .如果不调用 nids_discard()函数 , 那么缓存数据的字节应该为 count_new 字节 . 一般情况下, 缓存中的数据 应该是count-offset 字节 / void nids_register_tcp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 回调函数 功 能 : 注册一个分析 UDP 协议的回调函数, 回调函数的类型定义如下 : void udp_callback(struct tuple4 addr,char buf,int len,struct ip iph) addr 表示地址端口信息buf 表示 UDP 协议负载的数据内容 len表是 UDP 负载数据的长度 iph 表示一个IP 数据包 , 包括 IP 首部 ,UDP 首部以及UDP 负载内容 / void nids_register_udp (void ()); / 返回值 : 无 参 数 : 表示一个 TCP 连接 功 能 : 终止 TCP 连接 . 它实际上是调用 Libnet的函数进行构造数据包 , 然后发送出去 / void nids_killtcp (struct tcp_stream ); / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 一个 TCP 连接 参数 2 个数 功 能 : 丢弃参数 2 字节 TCP 数据 , 用于存储更多的数据 / void nids_discard (struct tcp_stream , int); / 返回值 : 无 参 数 : 无 功 能 : 运行 Libnids, 进入循环捕获数据包状态. 它实际上是调用 Libpcap 函数 pcap_loop()来循环捕获数据包 / void nids_run (void); / 返回值 : 调用成功返回文件描述符 ,失败返回 -1 参 数 : 无 功 能 : 获得文件描述符号 / int nids_getfd (void); / 返回值 : 调用成功返回个数 ,失败返回负数 参 数 : 表示捕获数据包的个数 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_dispatch() / int nids_dispatch (int); / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 调用 Libpcap 中的捕获数据包函数pcap_next() / int nids_next (void); extern struct nids_prm nids_params; /libnids.c定以了一个全部变量 , 其定义和初始值在 nids_params/ extern char nids_warnings[]; extern char nids_errbuf[]; extern struct pcap_pkthdr nids_last_pcap_header; struct nids_chksum_ctl { / 描述的是计算校验和 , 用于决定是否计算校验和/ u_int netaddr; / 表示地址 / u_int mask; / 表示掩码 / u_int action; / 表示动作 , 如果是NIDS_DO_CHKSUM, 表示计算校验和; 如果是 NIDS_DONT_CHKSUM, 表示不计算校验和 / u_int reserved; / 保留未用 / }; / 返回值 : 无 参 数 : 参数 1 表示 nids_chksum_ctl 列表 参数 2 表示列表中的个数 功 能 : 决定是否计算校验和 . 它是根据数据结构nids_chksum_ctl 中的action 进行决定的 , 如果所要计算的对象不在列表中 , 则必须都要计算校验和 / extern void nids_register_chksum_ctl(struct nids_chksum_ctl , int); endif / _NIDS_NIDS_H / 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/xieqb/article/details/7681968。 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。
2023-02-08 17:36:31
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Docker
...技术,可以让你的应用程序及其依赖项打包成一个独立的“容器”,然后轻松地运行在任何支持Docker的环境中。 举个例子吧,假如你想在一个全新的服务器上安装WordPress,传统方法可能是手动下载PHP、MySQL、Nginx等一堆软件,再逐一配置。而如果你用Docker,只需要一条命令就能搞定: bash docker run --name wordpress -d -p 80:80 \ -v /path/to/wordpress:/var/www/html \ -e WORDPRESS_DB_HOST=db \ -e WORDPRESS_DB_USER=root \ -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=yourpassword \ wordpress 这段代码的意思是:启动一个名为wordpress的容器,并将本地目录/path/to/wordpress挂载到容器内的/var/www/html路径下,同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了? 不过,单独使用Docker虽然强大,但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观,几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况,还是想启动新的容器,甚至连网络和卷的管理,都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦! 比如,如果你想快速创建一个新的MySQL容器,只需要打开Portainer的Web界面,点击“Add Container”,然后填写几个基本信息即可: yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便? 另外,Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”(就是容器)里用掉的CPU和内存情况,而且还能像穿越空间一样,去访问别的机器上跑着的那些“小房子”(Docker实例)。这种功能对于运维人员来说简直是福音! --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者,或者正在运营一个大规模的服务集群,那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具,更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下,你的公司有好几台服务器,分别放在地球上的不同角落,有的在美国,有的在欧洲,还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务,比如网站、数据库啥的。这时候,Rancher就派上用场了!它就像一个超级贴心的小管家,让你不用到处切换界面,在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作,省时又省力! 举个例子,如果你想在Rancher中添加一个新的节点,只需要几步操作即可完成: 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息(IP地址、SSH密钥等)。 4. 等待几分钟,Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功,你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如,用Kubernetes部署一个Redis集群: bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单,但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好,让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik,这是一个轻量级的反向代理工具,专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊,就是能跟Docker完美地融为一体,还能根据容器上的标签,自动调整路由规则呢! 比如说,你有两个服务分别监听在8080和8081端口,现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签: yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来,当用户访问service1.example.com时,Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器;而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效,还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了,到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer,再到Rancher和Traefik,每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是,先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿,图个省事儿快点搞起来,那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿,或者要做大范围的部署,那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦! 当然啦,技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊,很多时候你会发现,最适合你的工具不一定是最火的那个,而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样,别人觉得好看的根本不合脚,而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服!所以啊,在用这些工具的时候,别光顾着看,得多动手试试,边用边记下自己的感受和想法,这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么问题或者想法,欢迎随时留言交流哦~咱们下次再见啦!
2025-04-16 16:05:13
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月影清风_
ZooKeeper
...里弄了个能扛大流量的程序,结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误,烦得不行!我当时就纳闷了:“我明明设了个挺合理的线程池大小啊,怎么还出问题了呢?”后来一查才发现,坏事了,是客户端的连接数配少了,结果请求都堵在那儿了,就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊! --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException? 既然知道了问题的根源,那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手: 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数,可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛,这个方法也不是啥灵丹妙药,毕竟咱们手头的硬件资源就那么多,要是傻乎乎地把队列弄得太长,说不定反而会惹出别的麻烦,比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例: properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候,CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题,而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说,你是否可以合并多个小请求为一个大请求?或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数? 举个例子,假设你在做一个日志采集系统,每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西,不如一口气往多个节点里写,这样能大大减少你发出的请求次数,省事儿又高效! 代码示例: java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中,我们一次性创建了三个临时节点,而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数,还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题,那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能,甚至更换更快的磁盘。当然,这通常是最后的选择,因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API,其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了!你提交个请求,它立马给你返回结果,根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊,就相当于给任务队列放了个假,压力小了很多呢! 代码示例: java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中,我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本,这种方式不会阻塞主线程,从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨,我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿,别被这个错误吓到!其实啊,它也没那么可怕。只要你找到对的方法,保证分分钟搞定,就跟玩儿似的! 回顾整个过程,我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊,别慌!先搞清楚它到底是个啥问题,就像剥洋葱一样,一层层搞明白本质。接着呢,就一步一步地去找解决的办法,慢慢来,总能找到出路的!就像攀登一座高山一样,每一步都需要脚踏实地。 最后,我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要,但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识,创造出更加优秀的应用! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么疑问或者想法,欢迎随时交流哦~
2025-03-16 15:37:44
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林中小径
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... 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。
2023-12-18 11:34:00
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...rintln("启动程序>>\n请输入所爬取的分类:");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在,请重新输入:");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确!");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下: 最终的代码已上传到我的github中,点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中,我收获了很多,一开始做的时候确实遇到了很多困难,这次写的获取图片也是最基础的,还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着,也尝试着去写了一下,越写越跑偏,暂时先放着不处理吧,等以后有时间再来弄,我想问题应该不大,只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足,有哪些需要改进的地方,我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 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。
2023-06-12 10:26:04
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...为宽边】 请编写一个程序计算这两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 输入 单组输入。 第1行输入四个整数,分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数,分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标(X坐标和Y坐标)、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000],长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数,表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行,我这不是最简做法 给出下图,可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单,在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y],其中X表示任务的起始时间(任务从第X天开始,包含第X天),Y表示任务的结束时间(任务到第Y天结束,包含第Y天)。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务,在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务,也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么,老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢? 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。(N<=1000) 第2行到第N行每一行包含两个正整数,分别表示每一项任务的开始时间和结束时间,两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作,他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号,在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入,每组两行。 第1行包含一个正整数n,表示记录的条数,n不超过1000; 第2行包含n个正整数,依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号,两两之间用空格隔开。 输出 输出1行,包含n个正整数,两两之间用空格隔开,依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟,做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间,他大显身手的时刻终于到了! 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能,X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个,但是因为同一种能量包使用太多会带来副作用,因此同样的能量包不能同时使用超过两个,也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性,必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效,否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性,竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少? 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W,其中N<=10^ 3,W<=10^ 3。 第2行到第N+1行,每一行包含两个正整数,分别表示每一种能量包的重量和能量值,两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包,用多重背包的方法做;也可以看成总共有2n个物品,用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串,从中删除若干个(包含0个)数字后可以得到一个素数,请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如,输入“1234”,删除1和4,可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs,优先搜索当前最大的数,如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚,参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下: 首先随机写下N个正整数,然后任选一个数字作为起始点,从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字,但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分是多少? 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数(N<=10^3)。 第2行输入N个正整数,两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数,一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥,而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法:这个正整数的最后一位是一个非零数K(K>=2),需要将正整数N切分成K个小的整数,并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢? 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦! 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来,保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。为了降低成本,要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知(单位:X星币/千米),请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连? 注意:如果1号楼和2号楼相连,2号楼和3号楼相连,则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C,分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本(单位:X星币/千米),N<=100,C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行,每行包含三个正整数,第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号(从1开始一直到N),编号小的在前,编号大的在后,第3个正整数为两栋楼之间的直线距离(单位:千米)。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim()最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal()最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 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。
2024-01-20 16:20:26
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...的“多头怪兽”,能让程序同时干好多事儿,效率蹭蹭往上涨,简直太酷了!嘿,告诉你,这根魔法棒可不是那么完美无缺的,它其实也有个小缺点呢!只要你稍微一不小心,哎呀,就有可能一脚踩空,掉进坑里啦! 我曾经也经历过这样的噩梦:一个程序运行得很慢,我以为是硬件问题,结果发现是自己在并发编程上犯了错。嘿,今天咱们就来聊聊那些经常犯的小错吧!我呢,打算用一些接地气的例子,跟大家伙儿一起看看这些错误长啥样,顺便学学怎么躲开它们。毕竟谁也不想踩雷不是? --- 2. 什么是并发编程? 简单来说,并发编程就是让程序在同一时间执行多个任务。在Ruby中,我们可以用线程(Thread)来实现这一点。比如说啊,你正在倒腾一堆数据的时候,完全可以把它切成一小块一小块的,然后让每个线程去负责一块,这样一来,效率直接拉满,干活儿的速度蹭蹭往上涨! 但是,问题来了:并发编程虽然强大,但它并不是万能药。哎呀,经常会有这样的情况呢——自个儿辛辛苦苦改代码,还以为是在让程序变得更好,结果一不小心,又给它整出了新麻烦,真是“好心办坏事”的典型啊!接下来,我们来看几个具体的例子。 --- 3. 示例一 共享状态的混乱 场景描述: 假设你正在开发一个电商网站,需要统计用户的购买记录。你琢磨着干脆让多线程上阵,给这个任务提速,于是打算让每个线程各管一拨用户的活儿,分头行动效率肯定更高!看起来很合理对不对? 问题出现: 问题是,当你让多个线程共享同一个变量(比如一个全局计数器),事情就开始变得不可控了。Ruby 的线程可不是完全分开的,这就有点像几个人共用一个记事本,大家都能随便写东西上去。结果就是,这本子可能一会儿被这个写点,一会儿被那个划掉,最后你都不知道上面到底写了啥,数据就乱套了。 代码示例: ruby 错误的代码 counter = 0 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do 100_000.times { counter += 1 } end end threads.each(&:join) puts "Counter: {counter}" 分析: 这段代码看起来没什么问题,每个线程都只是简单地增加计数器。但实际情况却是,输出的结果经常不是期望的500_000,而是各种奇怪的数字。这就好比说,counter += 1 其实不是一步到位的简单操作,它得先“读一下当前的值”,再“给这个值加1”,最后再“把新的值存回去”。问题是,在这中间的每一个小动作,都可能被别的线程突然插队过来捣乱! 解决方案: 为了避免这种混乱,我们需要使用线程安全的操作,比如Mutex(互斥锁)。Mutex可以确保每次只有一个线程能够修改某个变量。 修正后的代码: ruby 正确的代码 require 'thread' counter = 0 mutex = Mutex.new threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do 100_000.times do mutex.synchronize { counter += 1 } end end end threads.each(&:join) puts "Counter: {counter}" 总结: 这一段代码告诉我们,共享状态是一个雷区。如果你非要用共享变量,记得给它加上锁,不然后果不堪设想。 --- 4. 示例二 死锁的诅咒 场景描述: 有时候,我们会遇到更复杂的情况,比如两个线程互相等待对方释放资源。哎呀,这种情况就叫“死锁”,简直就像两只小猫抢一个玩具,谁都不肯让步,结果大家都卡在那里动弹不得,程序也就这样傻乎乎地停在原地,啥也干不了啦! 问题出现: 想象一下,你有两个线程,A线程需要获取锁X,B线程需要获取锁Y。想象一下,A和B两个人都想打开两把锁——A拿到了锁X,B拿到了锁Y。然后呢,A心想:“我得等B先把他的锁Y打开,我才能继续。”而B也在想:“等A先把她的锁X打开,我才能接着弄。”结果俩人就这么干等着,谁也不肯先放手,最后就成了“死锁”——就像两个人在拔河,谁都不松手,僵在那里啥也干不成。 代码示例: ruby 死锁的代码 lock_a = Mutex.new lock_b = Mutex.new thread_a = Thread.new do lock_a.synchronize do puts "Thread A acquired lock A" sleep(1) lock_b.synchronize do puts "Thread A acquired lock B" end end end thread_b = Thread.new do lock_b.synchronize do puts "Thread B acquired lock B" sleep(1) lock_a.synchronize do puts "Thread B acquired lock A" end end end thread_a.join thread_b.join 分析: 在这段代码中,两个线程都在尝试获取两个不同的锁,但由于它们的顺序不同,最终导致了死锁。运行这段代码时,你会发现程序卡住了,没有任何输出。 解决方案: 为了避免死锁,我们需要遵循“总是按照相同的顺序获取锁”的原则。比如,在上面的例子中,我们可以强制让所有线程都先获取锁A,再获取锁B。 修正后的代码: ruby 避免死锁的代码 lock_a = Mutex.new lock_b = Mutex.new thread_a = Thread.new do [lock_a, lock_b].each do |lock| lock.synchronize do puts "Thread A acquired lock {lock.object_id}" end end end thread_b = Thread.new do [lock_a, lock_b].each do |lock| lock.synchronize do puts "Thread B acquired lock {lock.object_id}" end end end thread_a.join thread_b.join 总结: 死锁就像一只隐形的手,随时可能掐住你的喉咙。记住,保持一致的锁顺序是关键! --- 5. 示例三 不恰当的线程池 场景描述: 线程池是一种管理线程的方式,它可以复用线程,减少频繁创建和销毁线程的开销。但在实际使用中,很多人会因为配置不当而导致性能下降甚至崩溃。 问题出现: 假设你创建了一个线程池,但线程池的大小设置得不合理。哎呀,这就好比做饭时锅不够大,菜都堆在那儿煮不熟,菜要是放太多呢,锅又会冒烟、潽得到处都是,最后饭也没做好。线程池也一样,太小了任务堆成山,程序半天没反应;太大了吧,电脑资源直接被榨干,啥事也干不成,还得收拾烂摊子! 代码示例: ruby 线程池的错误用法 require 'thread' pool = Concurrent::FixedThreadPool.new(2) 20.times do |i| pool.post do sleep(1) puts "Task {i} completed" end end pool.shutdown pool.wait_for_termination 分析: 在这个例子中,线程池的大小被设置为2,但有20个任务需要执行。哎呀,这就好比你请了个帮手,但他一次只能干两件事,其他事儿就得排队等着,得等前面那两件事儿干完了,才能轮到下一件呢!这种情况下,整个程序的执行时间会显著延长。 解决方案: 为了优化线程池的性能,我们需要根据系统的负载情况动态调整线程池的大小。可以使用Concurrent::CachedThreadPool,它会根据当前的任务数量自动调整线程的数量。 修正后的代码: ruby 使用缓存线程池 require 'concurrent' pool = Concurrent::CachedThreadPool.new 20.times do |i| pool.post do sleep(1) puts "Task {i} completed" end end sleep(10) 给线程池足够的时间完成任务 pool.shutdown pool.wait_for_termination 总结: 线程池就像一把双刃剑,用得好可以提升效率,用不好则会成为负担。记住,线程池的大小要根据实际情况灵活调整。 --- 6. 示例四 忽略异常的代价 场景描述: 并发编程的一个常见问题是,线程中的异常不容易被察觉。如果你没有妥善处理这些异常,程序可能会因为一个小错误而崩溃。 问题出现: 假设你有一个线程在执行某个操作时抛出了异常,但你没有捕获它,那么整个线程池可能会因此停止工作。 代码示例: ruby 忽略异常的代码 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do raise "Error in thread {i}" if i == 2 puts "Thread {i} completed" end end threads.each(&:join) 分析: 在这个例子中,当i == 2时,线程会抛出一个异常。哎呀糟糕!因为我们没抓住这个异常,程序直接就挂掉了,别的线程啥的也别想再跑了。 解决方案: 为了防止这种情况发生,我们应该在每个线程中添加异常捕获机制。比如,可以用begin-rescue-end结构来捕获异常并进行处理。 修正后的代码: ruby 捕获异常的代码 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do begin raise "Error in thread {i}" if i == 2 puts "Thread {i} completed" rescue => e puts "Thread {i} encountered an error: {e.message}" end end end threads.each(&:join) 总结: 异常就像隐藏在暗处的敌人,稍不注意就会让你措手不及。学会捕获和处理异常,是成为一个优秀的并发编程者的关键。 --- 7. 结语 好了,今天的分享就到这里啦!并发编程确实是一项强大的技能,但也需要谨慎对待。大家看看今天这个例子,是不是觉得有点隐患啊?希望能引起大家的注意,也学着怎么避开这些坑,别踩雷了! 最后,我想说的是,编程是一门艺术,也是一场冒险。每次遇到新挑战,我都觉得像打开一个神秘的盲盒,既兴奋又紧张。不过呢,光有好奇心还不够,还得有点儿耐心,就像种花一样,得一点点浇水施肥,不能急着看结果。相信只要我们不断学习、不断反思,就一定能写出更加优雅、高效的代码! 祝大家编码愉快!
2025-04-25 16:14:17
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凌波微步
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...中断处理,于是当应用程序妄图执行特权指令,想要染指内核运行时,中断会把程序强行切断,内核从中断中重新获得CPU的执行权限。 虽说恶意用户程序难以攻击内核,但是系统当前还存在一个漏洞,使得恶意程序能取攻击另一个程序,我们看看这个问题到底是怎么实现的。我们先在内核C语言部分做简单修改,把原来的cmd_hlt函数改为cmd_execute_program: nt show_pos = 179;void cmd_execute_program(char file) {io_cli();struct Buffer appBuffer = (struct Buffer)memman_alloc(memman, 16);struct TASK task = task_now();task->pTaskBuffer = appBuffer;file_loadfile(file, appBuffer);struct SEGMENT_DESCRIPTOR gdt =(struct SEGMENT_DESCRIPTOR )get_addr_gdt();//select is multiply of 8, divided by 8 get the original valueint code_seg = 21 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//change hereint mem_seg = 30 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//22;char p = intToHexStr(mem_seg);showString(shtctl, sht_back, 0, show_pos, COL8_FFFFFF, p); show_pos += 16;set_segmdesc(gdt + code_seg, 0xfffff, (int) appBuffer->pBuffer, 0x409a + 0x60);//new memory char q = (char ) memman_alloc_4k(memman, 641024);appBuffer->pDataSeg = (unsigned char)q;set_segmdesc(gdt + mem_seg, 64 1024 - 1,(int) q ,0x4092 + 0x60);task->tss.esp0 = 0;io_sti();start_app(0, code_seg8,641024, mem_seg8, &(task->tss.esp0));io_cli();memman_free_4k(memman,(unsigned int) appBuffer->pBuffer, appBuffer->length);memman_free_4k(memman, (unsigned int) q, 64 1024);memman_free(memman,(unsigned int)appBuffer, 16);task->pTaskBuffer = 0;io_sti();}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) { ....else if (i == KEY_RETURN) {....} else if (strcmp(cmdline, "hlt") == 1) {//change herecmd_execute_program("abc.exe");}....}...} 原来的cmd_hlt函数默认加载并执行软盘中的abc.exe程序,现在我们把cmd_hlt改名为cmd_execute_program,并且函数需要传入一个字符串,用于表明要加载执行的程序名字。在该函数的代码实现中,我们使用showString函数把被加载执行的用户进程数据段所对应的全局描述符号给显示到桌面上,上面代码执行后情况如下: 我们看到,在控制台中执行hlt命令后,内核加载了用户进程,同时在控制台下方输出了一个字符串,也就是0x1E,这个数值对应的就是当前运行用户进程其数据段对应的全局描述符号。一旦有这个信息之后,另一个进程就可以有机可乘了。 接着我们在本地目录创建一个新文件叫crack.c,其内容如下: void main() {char p = (char)0x123;p[0] = 'c';p[1] = 'r';p[2] = 'a';p[3] = 'c';p[4] = 'k';p[5] = 0;} 它的目的简单,就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile,使得内核编译时,能把crack.c编译成二进制文件: CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下,把api_call.asm拷贝一份,并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同,只不过稍微有那么一点点改变,例如: BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意,语句: mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E,这两句汇编的作用是,把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了!于是在crack.c中,它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串! 完成上面代码后,我们在java项目中,增加代码,一是用来编译crack进程,而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中,将代码做如下添加: public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中,我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起,编译成二进制文件crack.bat,在makeFllopy中,我们把编译后的crack.bat二进制数据读入,并把它写入到虚拟磁盘中,当系统运行起来后,可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后,回到内核的C语言部分,也就是write_vga_desktop.c做一些修改,在kernel_api函数中,修改如下: int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中,if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin,也就是当用户进程关闭窗口时,我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上,在console_task控制台进程主函数中,我们增加了对命令crack的响应,当用户在控制台上输入命令”crack”时,将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后,编译内核,然后用虚拟机将内核加载,系统启动后,我们现在一个控制台中输入hlt,先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口,在其中输入crack,运行crack程序: 接着把点击tab键,把焦点恢复到窗口task_a,然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口,把输入焦点切换到该控制台,然后再次点击tab键,把执行权限提交给运行hlt命令的控制台,此时点击回车,介绍用户进程启动的窗口,结果情况如下: 此时我们可以看到,运行hlt命令,执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时,写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据,也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底,蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢,这就得使用CPU提供的LDT机制,也就是局部描述符表,该机制的使用,我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试,请参看视频: 更详细的讲解和代码调试演示过程,请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息,包括操作系统,编译器,面试算法,机器学习,人工智能,请关照我的公众号: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 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。
2023-03-14 19:08:07
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Spark
...化的类都注册好,不然程序很可能就“翻车”报错啦! java import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; public class MyRegistrator implements KryoRegistrator { @Override public void registerClasses(Kryo kryo) { kryo.register(MyClass.class); // 注册其他需要序列化的类... } } 然后在SparkConf中设置: java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator"); 2.3 缓存时机的选择失误 还有一个关键点在于缓存的时机。有些人一启动任务就赶紧给数据加上.cache(),觉得这样数据就能一直乖乖待在内存里,不用再费劲去读了。但实际上,这种做法并不总是最优解。 比如,在某些情况下,数据可能只会在特定阶段被频繁访问,而在其他阶段则很少用到。要是你提前把这部分数据缓存了,不光白白占用了宝贵的内存空间,搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢! 因此,合理规划缓存策略非常重要。比如说,在某个任务快开始了,你再随手调用一下.cache()这个方法,这样就能保证数据乖乖地待在内存里,别到时候卡壳啦! 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存? 接下来,我想分享几个具体的案例,帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1:简单的词频统计 假设我们有一个文本文件,里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率,我们可以先将文件内容缓存起来,然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中,.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次,并且可以被后续的操作共享。其实嘛,要是没用缓存的话,每次你调用flatMap或者map的时候,都得重新去原始数据里翻一遍,这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的,纯属给自己找麻烦啊! 案例2:多步骤处理流程 有时候,一个任务可能会涉及到多个阶段的处理,比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下,合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步:将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步:缓存中间结果 words.cache() 第三步:统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里,我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法,目的是为了保留中间结果,方便后续步骤复用。要是不这么干啊,那每走一步都得把上一步的算一遍,想想就费劲,效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论,相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升,但也并非万能药。其实啊,要想把它用得溜、用得爽,就得先搞懂它是怎么工作的,再根据具体的情况去灵活调整。不然的话,它的那些本事可就都浪费啦! 未来,随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进,相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿,咱们做开发的嘛,就得有颗永远好奇的心!就跟追剧似的,新技术一出就得赶紧瞅两眼,说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦,多学点东西总没错,说不定哪天就能整出个大招儿来! 最后,感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流!让我们一起努力,共同进步吧!
2025-05-02 15:46:14
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素颜如水
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...它是TVM采用的一种高级中间表达格式,用于表示深度学习模型。通过将不同深度学习框架(例如PyTorch)导出的模型转换为Relay IR,TVM能够进一步对模型进行优化并在不同后端硬件上高效执行。在文章中,用户通过from_pytorch函数将PyTorch模型转化为Relay IR以供后续编译和执行。
2023-12-12 20:04:26
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...之外,还会产生系统或程序安装过程中产生的许多其他账号,除了超级用户root外,其他账号都是用来维护系统运作的,一般不允许登录,常见的非登录用户有bin、adm、mail、lp、nobody、ftp等。) 格式:usermod -s /sbin/nologin 用户名 2锁定长期不使用的账号: [root@hehe ~] usermod -L test2 锁定用户账号方法一[root@hehe ~] passwd -l test3 锁定用户账号方法二[root@hehe ~] usermod -U test2 解锁用户账号方法一[root@hehe~] passwd -u test3 解锁用户账号方法二查看账户有没有被锁:passwd -S [用户名] 3.删除无用的账号 [root@hehe ~] userdel test1[root@hehe~] userdel -r test2 4.锁定账号文件passwd,shadow [root@hehe ~] chattr +i /etc/passwd /etc/shadow 锁定文件,包括root也无法修改[root@hehe ~] chattr -i /etc/passwd /etc/shadow 解锁文件[root@hehe ~] lsattr /etc/passwd /etc/shadow查看文件状态属性 举个例子: 二.密码安全控制: 1.设置密码有效期: 1.[root@localhost ~] chage -M 60 test3 这种方法适合修改已经存在的用户12.[root@localhost ~] vim /etc/login.defs 这种适合以后添加新用户PASS_MAX_DAYS 30 1.这个方法适用于早就已经存在的用户: 2.这个方法适用于新用户 2.要求用户下次登录时改密码: [root@hehe ~] chage -d 0 [用户名] 强制要求用户下次登陆时修改密码 三.命令历史限制与自动注销 1.命令历史限制: 1.减少记录的命令条数 减少记录命令的条数:1.[root@hehe ~] vim /etc/profile 进入配置文件修改限制命令条数。适合新用户HISTSIZE=200 修改限制命令为200条,系统默认是1000条profile [root@lhehe ~] source /etc/ 刷新配置文件,使文件立即生效2.[root@hehe~] export HISTSIZE=200 适用于当前(之后)用户[root@hehe~] source /etc/profile [root@hehe ~] source /etc/profile 刷新配置文件,使文件立即生效 1.减少记录命令的条数(适用之前的用户): 2.注销时自动清空命令历史 3. 注销时自动清空命令:[root@hehe ~] vim ~/.bash_logout(临时清除,重启缓存的话还在)echo "" > ~/.bash_history(永久删除)history是查你使用过的命令 2.终端自动注销: 1.闲置600秒后自动注销 闲置600秒后自动注销:[root@hehe ~]vim .bash_profile 进入配置文件export TMOUT=600 全局声明超过60秒闲置后自动注销终端[root@hehe ~] source .bash_profile [root@hehe ~] echo $TMOUT[root@hehe ~] export TMOUT=600 如果不在配置文件输入这条命令,那么是对当前用户生效[root@hehe ~]vim .bash_profile export TMOUT=600 注释掉这条命令,就不会自动注销了 四.PAM安全认证 1.su的命令的安全隐患 1.,默认情况下,任何用户都允许使用su命令,有机会反复尝试其他用户(如root) 的登录密码,带来安全风险; 2.为了加强su命令的使用控制,可借助于PAM认证模块,只允许极个别用户使用su命令进行切换。 2.什么是PAM 1.PAM(Pluggable Authentication Modules)可插拔式认证模块 2.是一种高效而且灵活便利的用户级别的认证方式; 3.也是当前Linux服务器普遍使用的认证方式。 4.PAM提供了对所有服务进行认证的中央机制,适用于login,远程登陆,su等应用 5.系统管理员通过PAM配置文件来制定不同的应用程序的不同认证策略 3.PAM认证原理 1.PAM认证一般遵循的顺序: Service (服务) --> PAM (配置文件) --> pam_.so;, 2.PAM认证首先要确定哪一项应用服务,然后加载相应的PAM的配置文件(位于/etc/pam.d下),最后调用认 模块(位于/lib64/security/下)进行安全认证。 3.用户访问服务器的时候,服务器的某一个服务程序把用户的请求发送到PAM模块进行认证。不同的应用程序所对应的PAM模块也是不同的。 4.如果想查看某个程序是否支持PAM认证,可以用ls命令进行查看/etc/pam.d/。 ls /etc/pam.d/ | grep su 5.PAM的配置文件中的每一行都是一个独立的认证过程,它们按从上往下的顺序依次由PAM模块调用。 4.PAM安全认证流程 控制类型也称做Control Flags,用于PAM验证类型的返回结果 用户1 用户2 用户3 用户4 auth required 模块1 pass fail pass pass auth sufficient 模块2 pass pass fail pass auth required 模块3 pass pass pass fail 结果 pass fail pass pass 4 五.限制使用su命令的用户(pam-wheel认证模块) 1.su命令概述: 通过su命令可以非常方便切换到另一个用户,但前提条件是必须知道用户登录密码。对于生产环境中的Linux服务器,每多一个人知道特权密码,安全风险就多一分。于是就多了一种折中的办法,使用sudo命令提升执行权限,不过需要由管理员预先进行授权, 指定用户使用某些命令: 2. su命令的用途以及用法: 用途:以其他用户身份(如root)执行授权命令用法:sudo 授权命令 3.配置su的授权(加入wheel组)(pam_wheel认证模块:): 进入授权命令:1.visudo 或者 vim /etc/sudoers语法格式:1.用户 主机名=命令程序列表2.用户 主机名=(用户)命令程序列表-l:列出用户在主机上可用的和被禁止的命令;一般配置好/etc/sudoers后,要用这个命令来查看和测试是不是配置正确的;-v:验证用户的时间戳;如果用户运行sudo后,输入用户的密码后,在短时间内可以不用输入口令来直接进行sudo操作;用-v可以跟踪最新的时间戳;-u:指定以以某个用户执行特定操作;-k:删除时间戳,下一个sudo命令要求用求提供密码; 1.首先创建3个组 2.vim /etc/pam.d/su把第六行注释去掉保存退出 1. 以上两行是默认状态(即开启第一行,注释第二行),这种状态下是允许所有用户间使用su命令进行切换的 2.两行都注释也是运行所有用户都能使用su命令,但root下使用su切换到其他普通用户需要输入密码: 3.如果第–行不注释,则root 使用su切换普通用户就不需要输入密码( pam_ rootok. so模块的主要作用是使uid为0的用户,即root用户能够直接通过认证而不用输入密码。) 4.如果开启第二行,表示只有root用户和wheel1组内的用户才可以使用su命令。 5.如果注释第一行,开启第二行,表示只有whee1组内的用户才能使用su命令,root用户也被禁用su命令。 3.将liunan加入到wheel之后,hehe就有了使用su命令的权限 4.使用pam_wheel认证后,没有在wheel里的用户都不能再用su 5.whoami命令确定当前用户是谁 4.配置/etc/sudoers文件(授权用户较多的时候使用): visudo单个授权visudo 或者 vim /etc/sudoers记录格式:user MACHINE=COMMANDS可以使用通配符“ ”号任意值和“ !”号进行取反操作。%组名代表一整个组权限生效后,输入密码后5分钟可以不用重新输入密码。例如:visudo命令下user kiro=(root)NOPASSWD:/usr/sbin/useradd,PASSWD:/usr/sbin/usermod代表 kiro主机里的user用户,可以无密码使用useradd命令,有密码使用usermod/etc/sudoers多个授权Host_Alias MYHOST= localhost 主机别名:主机名、IP、网络地址、其他主机别名!取反Host_Alias MAILSVRS=smtp,pop(主机名)User_Alias MYUSER = kiro,user1,lisi 用户别名:包含用户、用户组(%组名(使用引导))、还可以包含其他其他已经用户的别名User_Alias OPERATORS=zhangsan,tom,lisi(需要授权的用户)Cmnd_Alias MYCMD = /sbin/,/usr/bin/passwd 命令路劲、目录(此目录内的所有命令)、其他事先定义过的命令别名Cmnd_Alias PKGTOOLS=/bin/rpm,/usr/bin/yum(授权)MYUSER MYHOST = NOPASSWD : MYCMDDS 授权格式sudo -l 查询目前sudo操作查看sudo操作记录需启用Defaults logfile配置默认日志文件: /var/log/sudosudo -l 查看当前用户获得哪些sudo授权(启动日志文件后,sudo操作过程才会被记录) 1.首先用visudo 或者 vim /etc/sudoers进入,输入需要授权的命令 2.切换到taojian用户,因为设置了它不能使用创建用户的命令所以无法创建 六.开关机安全控制 1.调整BIOS引导设置 1.将第一引导设备设为当前系统所在硬盘2.禁止从其他设备(光盘、U盘、网络)引导系统3.将安全级别设为setup,并设置管理员密码 2.GRUB限制 1.使用grub2-mkpasswd-pbkdf2生成密钥2.修改/etclgrub.d/00_header文件中,添加密码记录3.生成新的grub.cfg配置文件 方法一: 通常情况下在系统开机进入GRUB菜单时,按e键可以查看并修改GRUB引导参数,这对服务器是一个极大的威胁。可以为GRUB菜单设置一个密码,只有提供正确的密码才被允许修改引导参数。grub2-mkpasswd-pbkdf2 根据提示设置GRUB菜单的密码PBKDF2 hash of your password is grub.pbkd..... 省略部分内容为经过加密生成的密码字符串cp /boot/grub2/grub.cfg /boot/grub2/grub.cfg.bak 8cp /etc/grub.d/00_header /etc/grub.d/00_header.bak 9vim /etc/grub.d/00_headercat << EOFset superusers="root" 设置用户名为rootpassword_pbkdf2 root grub.pbkd2..... 设置密码,省略部分内容为经过加密生成的密码字符串EOF16grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 生成新的grub.cfg文件重启系统进入GRUB菜单时,按e键将需要输入账号密码才能修改引导参数。 方法二: 1.一步到位2.grub2-setpassword 七.终端以及登录控制 1.限制root只在安全终端登录 安全终端配置文件在 /etc/securetty 2..禁止普通用户登录 1.建立/etc/nologin文件 2.删除nologin文件或重启后即恢复正常 vim /etc/securetty在端口前加号拒绝访问touch /etc/nologin 禁止普通用户登录rm -rf /etc/nologin 取消禁止 八.系统弱口令检测 1.JOHN the Ripper,简称为JR 1.一款密码分析工具,支持字典式的暴力破解2.通过对shadow文件的口令分析,可以检测密码强度3.官网网站:http://www.openwall.com/john/ 2.安装弱口令账号 1.获得Linux/Unix服务器的shadow文件2.执行john程序,讲shadow文件作为参数 3.密码文件的暴力破解 1.准备好密码字典文件,默认为password.lst2.执行john程序,结合--wordlist=字典文件 九.网络端口扫描 1.NMAP 1.—款强大的网络扫描、安全检测工具,支持ping扫描,多端口检测等多种技术。2.官方网站: http://nmap.orgl3.CentOS 7.3光盘中安装包,nmap-6.40-7.el7.x86_64.rpm 2.格式 NMAP [扫描类型] [选项] <扫描目标....> 安装NMAP软件包rpm -qa | grep nmapyum install -y nmapnmap命令常用的选项和扫描类型-p:指定扫描的端口。-n:禁用反向DNS 解析 (以加快扫描速度)。-sS:TCP的SYN扫描(半开扫描),只向目标发出SYN数据包,如果收到SYN/ACK响应包就认为目标端口正在监听,并立即断开连接;否则认为目标端口并未开放。-sT:TCP连接扫描,这是完整的TCP扫描方式(默认扫描类型),用来建立一个TCP连接,如果成功则认为目标端口正在监听服务,否则认为目标端口并未开放。-sF:TCP的FIN扫描,开放的端口会忽略这种数据包,关闭的端口会回应RST数据包。许多防火墙只对SYN数据包进行简单过滤,而忽略了其他形式的TCP attack 包。这种类型的扫描可间接检测防火墙的健壮性。-sU:UDP扫描,探测目标主机提供哪些UDP服务,UDP扫描的速度会比较慢。-sP:ICMP扫描,类似于ping检测,快速判断目标主机是否存活,不做其他扫描。-P0:跳过ping检测,这种方式认为所有的目标主机是存活的,当对方不响应ICMP请求时,使用这种方式可以避免因无法 ping通而放弃扫描。 总结: 1.账号基本安全措施:系统账号处理、密码安全控制、命令历史清理、自动注销 2.用户切换与提权(su、sudo) 3.开关机安全控制(BIOS引导设置、禁止Ctrl+Alt+Del快捷键、GRUB菜单设置密码) 4.终端控制 5.弱口令检测——John the Ripper 6.端口扫描——namp 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_67474417/article/details/123982900。 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。
2023-05-07 23:37:44
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Kafka
...写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息,每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了,到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章,我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛?因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧,分个区啦,还有消费者组怎么配合干活儿,这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的,真不是随便凑合出来的! 当然,Kafka的学习之路还有很多内容需要探索,比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊,只要你把命名的规矩弄明白了,东西该怎么放也心里有数了,那你就算是走上正轨啦,成功嘛,它就已经在向你招手啦!加油吧,朋友们! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问,欢迎随时交流哦!
2025-04-05 15:38:52
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彩虹之上
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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:
du -sh *
- 在当前目录下查看所有文件和目录的大致大小。
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