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...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。

...一起针对数据库系统的网络攻击事件，多家企业的敏感数据遭到泄露，其中不乏一些未妥善配置权限的MySQL实例。这起事件再次提醒我们，权限管理不仅是理论上的重要环节，更是企业在数字化转型过程中的核心安全支柱。尽管MySQL本身提供了强大的权限控制系统，但许多企业在实际部署中往往忽略了权限配置的细节，甚至存在默认账户长期开放、权限过度授予等问题，这些问题在此次攻击中被放大，造成了不可估量的损失。 例如，某知名电商公司在此次事件中被曝出其内部多个数据库的权限设置过于宽松，导致攻击者能够轻松获取管理员权限并窃取大量客户信息。事后调查显示，该公司的数据库运维团队在日常管理中并未严格执行定期审查权限的流程，加之缺乏有效的监控机制，使得潜在风险未能及时暴露。此外，部分企业的开发人员在测试环境中遗留了一些具有高权限的账户，而这些账户在生产环境中未被妥善清理，最终成为攻击者的突破口。 针对此类问题，行业专家建议，企业应建立完善的权限管理体系，不仅要在技术层面实施最小权限原则，还应在制度上明确权限审批和审计流程。同时，定期开展数据库安全评估，利用自动化工具扫描潜在漏洞，确保所有账户和权限的设置符合最佳实践。此外，随着云计算和微服务架构的普及，跨环境的权限协同管理也变得尤为重要，企业需加强对云平台和第三方服务提供商的安全审查，避免因外部依赖引发的风险。 值得注意的是，此次事件并非孤立案例。近年来，数据库权限相关的安全问题频发，暴露出传统安全管理方式的不足。在此背景下，开源社区和技术厂商也在积极推出新的解决方案，比如通过AI驱动的智能权限分析工具，帮助企业实时检测异常行为并预警潜在威胁。这些技术手段的应用，将极大提升数据库安全防护能力，为企业构建更加坚固的数字防线提供支持。

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

... - 批量处理：减少网络往返次数，提高吞吐量。 - 动态映射：允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型，简化索引管理。 - 分片与副本：合理设置分片数量和副本数量，平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例，演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch： yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中，我们设置了批量大小为5000条记录，以及空闲时间阈值为1秒，这意味着当达到这两个条件之一时，Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外，我还指定了自定义的索引模板，以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了，理论讲得差不多了，接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧！ 假设你是一家电商网站的运维工程师，最近你们网站频繁出现访问异常的问题，客户投诉不断。为了找出问题根源，你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是，你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先，我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置，我们可以搞一个Logstash配置文件，用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿，为了让大家看日志的时候能更轻松明了，我们可以加点小技巧，比如说统计每个用户逛网站的频率，或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来，信息就一目了然啦！ 3.2 索引优化与查询分析 接下来，我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置，就算同时来一大堆请求，我们的查询也能嗖嗖地快，不会拖泥带水的。比如说，在上面那个输出配置的例子里面，我们调高了批量处理的门槛，同时把空闲时间设得比较短，这样就能大大加快数据写入的速度啦！ 一旦数据被成功索引，我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说，你可以写个DSL查询，找出最近一周内访问量最大的10个页面；或者，你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录，看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化，不断探索 通过以上介绍，相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦，技术这东西总是日新月异的，所以我们得保持一颗好奇的心，不停地学新技术，这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛！ 希望这篇文章能对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎随时留言交流。让我们一起加油，共同成长！

...但因为某些原因（比如网络延迟、服务器过载等），连接请求迟迟得不到回应，最终超时失败。这种错误通常会伴随着一条令人沮丧的信息：“连接超时”。 让我分享一个小故事：有一次我在调试一个项目时，发现某个接口总是返回“服务连接超时”，我当时的第一反应是“天啊，是不是MemCache崩了？”于是我赶紧登录服务器检查日志，结果发现MemCache运行正常，只是偶尔响应慢了一点。后来我才意识到，可能是客户端配置的问题。 所以，当遇到这种错误时，不要慌！我们得冷静下来，分析一下可能的原因。 --- 2.1 可能的原因有哪些？ 1. 网络问题 MemCache服务器和客户端之间的网络不稳定。 2. MemCache配置不当 比如设置了太短的超时时间。 3. 服务器负载过高 MemCache服务器被太多请求压垮。 4. 客户端代码问题 比如没有正确处理异常情况。 --- 3. 如何解决服务连接超时？ 接下来，咱们就从代码层面入手，看看如何优雅地解决这个问题。我会结合实际例子，手把手教你如何避免“服务连接超时”。 --- 3.1 检查网络连接 首先，确保你的MemCache服务器和客户端之间网络通畅。你可以试试用ping命令测试一下： bash ping your-memcache-server 如果网络不通畅，那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过，如果你确定网络没问题，那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候，“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下，MemCache的超时时间可能比较保守，你需要根据实际情况调整它。 在Java中，可以这样设置超时时间： java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端，设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器！"); } } 这里的关键是5000，表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值，比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候，一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下，我们可以加入重试机制，让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例： python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器！") return client except Exception as e: print(f"连接失败，重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器，请检查配置！") client = connect_to_memcache() 在这个例子中，程序会尝试三次连接MemCache服务器，每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败，就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后，建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具（比如MemAdmin）查看服务器的健康状况，包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高，可以考虑增加MemCache实例数量，或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕，可怕的是不去面对 好了，到这里，关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑，但只要我们用心去研究，总能找到解决方案。 最后想说的是，技术这条路没有捷径，遇到问题不要急躁，多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助，如果你还有什么疑问，欢迎随时来找我讨论！😄 祝大家编码愉快！

...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！

...tical)，r—从异常情况恢复正常  }  define host{          host_name                       Nagios-Client          alias                           Nagios客户端         address                         192.168.81.129         check_command                   check-host-alive          check_interval                  1         retry_interval                  1          max_check_attempts              3         check_period                    24x7          process_perf_data               0          retain_nonstatus_information    0          contact_groups                  sagroup          notification_interval           30          notification_period             24x7          notification_options            d,u,r  }  5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg  define hostgroup {          hostgroup_name   Nagios-Example                  ; 主机组名字          alias       Nagios 主机组                ; 主机组别名          members          Nagios-Server,Nagios-Client     ; 主机组成员，用逗号隔开  }  6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg  define service {          host_name               Nagios-Server           ; hosts.cfg 定义的主机名称          service_description     check-host-alive        ; 服务描述          check_period            24x7                    ; 检测的时间段          max_check_attempts      3                       ; 最大检测次数          normal_check_interval   3          retry_check_interval    2          contact_groups          sagroup                 ; 发生故障通知的联系人组          notification_interval   10          notification_period     24x7                    ; 通知的时间段          notification_options    w,u,c,r          check_command           check-host-alive  }  define service {          host_name               Nagios-Client          service_description     check-host-alive          check_period            24x7          max_check_attempts      3         normal_check_interval   3          retry_check_interval    2          contact_groups          sagroup          notification_interval   10          notification_period     24x7          notification_options    w,u,c,r          check_command           check-host-alive  }  7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg  define servicegroup{          servicegroup_name       Host-Alive ; 组名          alias                   Host Alive ; 别名设置          members                 Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive  }  8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后，该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak  [root@test objects] vim contacts.cfg  define contact{          contact_name maoxian ; 联系人的名字          alias maoxian ; 别名          service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段          host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段          service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。          host_notification_options d,u,r ;同上。  服务报警发消息的命令，在command.cfg 中定义。          service_notification_commands notify-service-by-email  服务报警发消息的命令，在command.cfg 中定义。          host_notification_commands notify-host-by-email          email wangyx088@gmail.com       ; 定义邮件地址，也就是接收报警邮件地址。  }  9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如：当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg  define contactgroup{          contactgroup_name       sagroup                 ; 组名          alias                   Nagios Administrators   ; 别名          members                 maoxian             ; 联系人组成员  }  10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$"  可以根据业务需求来更改  12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者  [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/  2> 检测配置是否正确  [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg  如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误  3> 重载Nagios  [root@test objects] service nagios restart  本文出自 “毛线的linux之路” 博客，请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 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。

...球范围内对数据隐私和网络安全的关注度持续上升，Elasticsearch的安全性再次成为焦点。就在上个月，某知名企业的Elasticsearch实例因未正确配置访问控制而遭到公开访问，导致数百万条敏感数据被泄露。这一事件不仅引发了行业内的广泛讨论，也提醒我们，即使是最先进的技术工具，如果缺乏妥善的安全管理，仍然可能带来严重的后果。 从技术层面来看，此次事件暴露出的问题主要集中在两个方面：一是缺乏有效的身份验证机制，使得任何拥有网络连接的人都可以自由访问该Elasticsearch实例；二是日志审计不足，未能及时发现异常活动。尽管这些问题看似基础，但在实际操作中却常常被忽略。特别是对于中小企业而言，在资源有限的情况下，往往优先考虑功能实现而非安全性，这种短视行为无疑增加了系统的脆弱性。 为了应对类似情况的发生，专家建议企业应采取更加主动的安全策略。首先，强制实施严格的用户认证流程，例如启用双因素认证（2FA），以确保只有经过授权的人员才能访问系统。其次，定期审查和更新权限设置，避免授予不必要的访问权限。此外，加强日志监控能力同样至关重要，可以通过集成第三方SIEM（安全信息与事件管理）平台来实现对异常行为的实时预警。 值得注意的是，除了技术层面的努力之外，组织文化也是不可忽视的一环。管理层需要认识到安全不仅仅是IT部门的责任，而是整个公司的共同使命。通过开展定期培训和模拟演练，增强员工的安全意识，从而构建起一道坚固的心理防线。 最后，参考国际标准如ISO/IEC 27001信息安全管理体系，可以帮助企业在设计和实施安全措施时遵循统一规范。通过不断学习最新的安全趋势和技术动态，企业能够更好地保护自己的资产免受威胁。总之，面对日益复杂的网络环境，唯有保持警惕并积极行动，才能真正实现Elasticsearch乃至整个IT基础设施的安全稳定运行。

... 三、深入排查 网络连接与超时设置 接下来，我开始怀疑是不是网络连接出了问题。毕竟Nacos是基于网络通信的，如果网络不通畅，那自然会导致读取失败。 我先检查了Nacos服务端的日志，发现并没有什么异常。再瞧瞧服务端的那个监听端口，嘿，8848端口不仅开着呢，而且服务还稳稳地在跑着，一点问题没有！ “难道是客户端的网络问题？”我心中一动，赶紧查看了服务端的防火墙规则，确认没有阻断任何请求。接着我又尝试ping了一下Nacos服务端的IP地址，结果发现网络连通性很好。 “网络应该没问题啊，那会不会是超时时间设置得太短了？”我灵机一动，想到之前在其他项目中遇到过类似的问题，可能是客户端等待响应的时间太短，导致请求超时。 于是我修改了Nacos客户端的配置，增加了超时时间： java Properties properties = new Properties(); properties.put(PropertyKeyConst.SERVER_ADDR, "localhost:8848"); properties.put(PropertyKeyConst.CONNECT_TIMEOUT_MS, "5000"); // 增加到5秒 NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); 重新启动服务后，问题依然存在。看来超时时间也不是主要原因。 “真是搞不懂啊，难道是Nacos本身的问题？”我有些泄气，但还是决定继续深挖下去。 --- 四、终极排查 代码逻辑与异常处理 最后，我决定从代码逻辑入手，看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码，开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中，有一个方法是用来获取配置的： java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点，发现它是在服务启动时被调用的。你瞧，服务一启动呢，就会加载一堆东西，像数据库连接池啦，缓存配置啦，各种各样的“装备”都得准备好，这样它才能顺利开工干活呀！ “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取？”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿，干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍，就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上，别拖到后面出了幺蛾子。 同时，我还加强了异常处理逻辑，给Nacos的读取操作加上了try-catch块，以便捕获具体的异常信息： java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后，我再次启动服务，终于看到了一条令人振奋的消息：“Config loaded successfully”。 “太好了！”我长舒一口气，“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾，我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的，是个超棒的配置管理工具，但用着用着你会发现，它也不是完美无缺的，各种小问题啊、坑啊，时不时就冒出来折腾你一下。其实吧，这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸，八成是咱们的代码写得有点问题，或者是环境配错了，带偏了Nacos。 “其实啊，调试的过程就像侦探破案一样，需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨：“哎，有时候觉得这问题看起来平平无奇的，可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢！”” 总之，这次经历让我明白了一个道理：遇到问题不要慌，要冷静分析，逐步排查。只有这样，才能找到问题的根本原因，解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助，如果有类似的问题，不妨按照这个思路试试看！

...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！

...次机启后时间就会出现异常，因为机器无法访问外网，只能访问局域网的ntp服务，所以需要保证局域网内部有ntp服务，如何安装ntp服务，参考Ubuntu20.04 Ntp服务安装及验证。 网络时间协议Network Time Protocol(NTP) 是一种确保时钟保持准确的方法。如果可以访问互联网，只需安装ntp的客户端软件到互联网上的公共ntp服务器自动修正时间即可 一、系统时间和硬件时间 Linux在默认情况下，系统时间和硬件时间并不会自动同步。而是以异步的方式运行，互不干扰。其中硬件时间的运行，是靠Bios电池来维持，而系统时间，是用CPU 时钟来维持的。 在系统开机的时候，会自动从Bios中取得硬件时间，设置为系统时间。 1.1 date命令 用来查看和设置系统时间 date 查看系统当前时间sudo date -s "2023-03-18 11:16:10" 修改系统时间为 "xxxx-xx-xx xx:xx:xx"===============================================================================nvidia@nvidia-desktop:~$ dateВт мар 18 11:16:27 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo date -s "2023-03-18 11:16:10"[sudo] password for nvidia:Вт мар 18 11:16:10 +08 2023nvidia@nvidia-desktop:~$ 硬件时间的设置，可以用hwclock 1.2 hwclock 命令 查看当前硬件时间 注意：hwclock 所有命令需要使用root 权限 nvidia@nvidia-desktop:~$ hwclockhwclock: Cannot access the Hardware Clock via any known method.hwclock: Use the --debug option to see the details of our search for an access method.nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$nvidia@nvidia-desktop:~$ sudo hwclock2023-03-21 11:18:49.607690+0800nvidia@nvidia-desktop:~$ 将系统时间同步到硬件时间 hwclock -w 将硬件时间同步到系统时间 hwclock -s 二、不同机器间时间同步 为了避免主机时间因为长期运作下所导致的时间偏差，进行时间同步(synchronize)的工作是非常必要的。Linux系统下，一般使用ntp服务器来同步不同机器的时间。一台机器，可以同时是ntp服务器和ntp客户机。 2.1 ntpdate命令实现 ntpdate 安装： yum install ntpdate -y Centos系统======================================sudo apt install ntpdate Ubuntu系统 时间同步 sudo ntpdate -u cn.pool.ntp.org18 Mar 18:25:22 ntpdate[18673]: adjust time server 84.16.73.33 offset 0.015941 sec 使用ntpdate 只是强制将系统时间设置为ntp服务器时间，如果cpu tick有问题，时间还是会不准。所以，一般配合cron命令，来进行定期同步设置。比如，在crontab中添加： sudo crontab -e0 12 /usr/sbin/ntpdate 192.168.10.110 上述命令的意思是：每天的12点整，从192.168.10.110 ntp服务器同步一次时间（前提是 192.168.10.110有ntp服务）。 2.2 Ntp客户端代码实现 本质上还是创建socket连接去获取ntp服务的时间与本地时间比较，不一致修改本机时间即可。 NtpClient.h //// Created by lwang on 2023-03-18.//ifndef NTP_CLIENT_Hdefine NTP_CLIENT_Hinclude <stdio.h>include <stdlib.h>include <string.h>include <time.h>include <iostream>include <unistd.h>include <sys/select.h>include <sys/time.h>include <sys/socket.h>include <arpa/inet.h>include <netdb.h>include <errno.h>include <endian.h>include <map>include <string>include <mutex>using namespace std;define NTP_LI 0define NTP_VERSION_NUM 3define NTP_MODE_CLIENT 3define NTP_MODE_SERVER 4define NTP_STRATUM 0define NTP_POLL 4define NTP_PRECISION -6define NTP_MIN_LEN 48define NTP_SERVER_PORT 123define NTP_SERVER_ADDR "119.28.183.184"define TIMEOUT 2define BUFSIZE 1500define JAN_1970 0x83aa7e80define NTP_CONV_FRAC32(x) (uint64_t)((x) ((uint64_t)1 << 32))define NTP_REVE_FRAC32(x) ((double)((double)(x) / ((uint64_t)1 << 32)))define NTP_CONV_FRAC16(x) (uint32_t)((x) ((uint32_t)1 << 16))define NTP_REVE_FRAC16(x) ((double)((double)(x) / ((uint32_t)1 << 16)))define USEC2FRAC(x) ((uint32_t)NTP_CONV_FRAC32((x) / 1000000.0))define FRAC2USEC(x) ((uint32_t)NTP_REVE_FRAC32((x)1000000.0))define NTP_LFIXED2DOUBLE(x) ((double)(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->intpart) - JAN_1970 + FRAC2USEC(ntohl(((struct l_fixedpt )(x))->fracpart)) / 1000000.0))struct s_fixedpt{uint16_t intpart;uint16_t fracpart;};struct l_fixedpt{uint32_t intpart;uint32_t fracpart;};struct ntphdr{if __BYTE_ORDER == __BID_ENDIANunsigned int ntp_li : 2;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_mode : 3;endifif __BYTE_ORDER == __LITTLE_ENDIANunsigned int ntp_mode : 3;unsigned int ntp_vn : 3;unsigned int ntp_li : 2;endifuint8_t ntp_stratum;uint8_t ntp_poll;int8_t ntp_precision;struct s_fixedpt ntp_rtdelay;struct s_fixedpt ntp_rtdispersion;uint32_t ntp_refid;struct l_fixedpt ntp_refts;struct l_fixedpt ntp_orits;struct l_fixedpt ntp_recvts;struct l_fixedpt ntp_transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程，个人觉得老师讲得不错， 分享给大家：[Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis， fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker， TCP/IP，协程，DPDK等技术内容，点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...tty。如果你正在做网络编程或者分布式系统开发，那一定绕不开它。Netty作为一个高性能、异步事件驱动的Java网络应用框架，简直是程序员的福音。话说回来，再厉害的工具也不是全能的啊，在那种超高并发、必须稳如老狗的场景里，总免不了会出点幺蛾子。今天咱们就来聊聊Netty是如何帮我们实现故障恢复的。 说到故障恢复，其实很多人可能会觉得这是个很玄乎的事情。但其实，Netty在这方面做得相当出色。它的设计思路非常人性化，既考虑了性能，也兼顾了稳定性。咱们可以从以下几个方面入手，看看它是怎么做到的。 --- 二、为什么需要故障恢复？ 首先，咱们得明白一个问题：为什么我们需要故障恢复？在现实世界中，网络环境复杂多变，服务器宕机、网络抖动、数据丢失等情况随时随地可能发生。如果我们的程序没有应对这些问题的能力，那后果简直不堪设想！ 想象一下，你正在做一个在线支付系统，用户刚输入完支付信息，结果服务器突然挂了，这笔交易失败了。哎呀，这要是让用户碰上了，那可真是抓狂了！所以啊，咱们得想点办法，给系统加点“容错”的本事，不然出了问题用户可就懵圈了。说白了，故障恢复不就是干这个的嘛，就是为了不让小问题变成大麻烦！ Netty在这方面做得非常到位。它有一套挺管用的招数，就算网络突然“捣乱”或者出问题了，也能尽量把损失降到最低，然后赶紧恢复到正常状态，一点儿都不耽误事儿。接下来，咱们就一步步拆解这些机制。 --- 三、Netty的故障恢复机制 3.1 异常处理与重试机制 首先，咱们来看看Netty最基础的故障恢复手段：异常处理与重试机制。 Netty提供了一种优雅的方式来处理异常。好比说呗，当客户端和服务器之间的连接突然“闹别扭”了，Netty就会立刻反应过来，自动给我们发个提醒，就像是“叮咚！出问题啦！”这样，咱们就能赶紧去处理这个小麻烦了。具体代码如下： java // 定义一个ChannelFutureListener，用于监听连接状态 ChannelFuture future = channel.connect(remoteAddress); future.addListener((ChannelFutureListener) futureListen -> { if (!futureListen.isSuccess()) { System.out.println("连接失败，尝试重新连接..."); // 这里可以加入重试逻辑 scheduleRetry(); } }); 在这段代码中，我们通过addListener为连接操作添加了一个监听器。如果连接失败，我们会打印一条日志并调用scheduleRetry()方法。这个办法啊，特别适合用来搞那种简单的重试操作，比如说隔一会儿就再试试重新连上啥的，挺实用的！ 当然啦，实际项目中可能需要更复杂的重试策略，比如指数退避算法。不过Netty已经为我们提供了足够的灵活性，剩下的就是根据需求去实现啦！ --- 3.2 零拷贝技术与内存管理 接下来，咱们聊聊另一个关键点：零拷贝技术与内存管理。 在高并发场景下，频繁的数据传输会导致内存占用飙升，进而引发GC（垃圾回收）风暴。Netty通过零拷贝技术很好地解决了这个问题。简单说呢，零拷贝技术就像是给数据开了一条“直达通道”，不用再把数据倒来倒去地复制一遍，就能让它直接从这儿跑到那儿。 举个例子，假设我们要将文件内容发送给远程客户端，传统的做法是先将文件读取到内存中，然后再逐字节写入Socket输出流。这样不仅效率低下，还会浪费大量内存资源。Netty 这家伙可聪明了，它能用 FileRegion 类直接把文件塞进 Socket 通道里，这样就省得在内存里来回倒腾数据啦，效率蹭蹭往上涨！ java // 使用FileRegion发送文件 FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("data.txt")); FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileInputStream.getChannel(), 0, fileSize); channel.writeAndFlush(region); 在这段代码中，我们利用DefaultFileRegion将文件内容直接传递给了Netty的通道，大大提升了传输效率。 --- 3.3 长连接复用与心跳检测 第三个重要的机制是长连接复用与心跳检测。 在高并发环境下，频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊，Netty这个家伙超级聪明，它能让一个TCP连接反复用，不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥，不用每次说完一句话就挂断重拨，直接接着聊就行啦，省心又省资源！ 与此同时，为了防止连接因为长时间闲置而失效，Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧，就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息，就为了确认你们的联系没断就行啦！ java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里，我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能，并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来，即使网络出现短暂中断，Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中，数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的，那老是去处理这些小碎数据，就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区（Buffer）解决了这个问题。 例如，我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”，不仅能够灵活地伸缩大小，还能轻松应对各种编码需求，简直是程序员手里的瑞士军刀！ java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中，我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区，然后将接收到的数据写入其中。接着，我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率，还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了，朋友们，今天的分享就到这里啦！通过上面的内容，相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理，还是能让数据传输更高效的零拷贝技术，又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数，Netty可真是个实力派选手啊！ 不过，技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀，但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊，我超级期待能看到更多的小伙伴，在Netty的基础上大展身手，把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱，简直就像给它装了个“智慧大脑”一样！ 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验，在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！ 祝大家都能写出又快又稳的代码，一起迈向技术巅峰吧！😎

...对社交媒体情绪分析、网络公开信息挖掘、用户行为轨迹追踪等多维度数据的实时分析，金融机构能够更早地发现潜在的信用风险和欺诈行为。例如，通过分析用户的网络活动模式，AI系统可以识别出异常行为，进而采取预警措施，有效防范金融犯罪。此外，AI还可以通过预测模型帮助银行和信贷机构评估贷款申请人的信用风险，实现自动化审批流程，提高服务效率。 未来趋势与展望 随着5G、物联网、边缘计算等新技术的普及，实时光流分析与AI在金融领域的应用将更加广泛。未来，金融机构将能够实时处理海量的物联网设备产生的数据，实现智能资产管理、个性化金融服务等创新应用。同时，随着法律法规的完善和技术标准的统一，实时光流分析与AI在金融行业的应用将更加规范和成熟，为金融市场的健康发展提供坚实的技术支撑。 实时光流分析与AI在金融领域的深度融合，正引领着金融科技创新的新潮流，不仅推动了金融行业的数字化转型，也为全球经济的可持续发展注入了新的活力。随着技术的不断进步与应用场景的不断拓展，这一领域的发展前景无疑充满了无限可能。

... 表示 IP 数据包异常 / NIDS_WARN_TCP, / 表示 TCP 数据包异常 / NIDS_WARN_UDP, / 表示 UDP 数据包异常 / NIDS_WARN_SCAN / 表示有扫描攻击发生 / }; enum { NIDS_WARN_UNDEFINED = 0, / 表示未定义 / NIDS_WARN_IP_OVERSIZED, / 表示 IP 数据包超长 / NIDS_WARN_IP_INVLIST, / 表示无效的碎片队列 / NIDS_WARN_IP_OVERLAP, / 表示发生重叠 / NIDS_WARN_IP_HDR, / 表示无效 IP首部 ,IP 数据包发生异常 / NIDS_WARN_IP_SRR, / 表示源路由 IP数据包 / NIDS_WARN_TCP_TOOMUCH, / 表示 TCP 数据个数太多 , 因为在Libnids 中在同一时刻捕获的TCP 个数最大值为 TCP 连接参数的哈西表长度的 3/4/ NIDS_WARN_TCP_HDR, / 表示无效 TCP首部 ,TCP 数据包发生异常 / NIDS_WARN_TCP_BIGQUEUE, / 表示 TCP 接受的队列数据过多 / NIDS_WARN_TCP_BADFLAGS / 表示错误标记 / }; /Libnids 状态描述的是连接的逻辑状态, 真正的 TCP 连接状态有 11种 . TCP_ESTABLISHED TCP 连接建立 , 开始传输数据 TCP_SYN_SEND 主动打开 TCP_SYN_RECV 接受 SYN TCP_FIN_WAIT1 TCP_FIN_WAIT2 TCP_TIME_WAIT TCP_CLOSE TCP_CLOSE_WAIT TCP_LAST_ACK TCP_LISTEN TCP_CLOSING / define NIDS_JUST_EST 1 / 表示 TCP 连接建立 , 在此状态下就可以决定是否对此TCP 连接进行数据分析 , 可以决定是否捕获 TCP客户端接收的数据 ,TCP 服务端接收的数据 ,TCP 客户端接收的紧急数据或者TCP 客户端接收的紧急数据 / define NIDS_DATA 2 / 表示接收数据的状态 ,在这个状态可以判断是否有新的数据到达 ,如果有就可以把数据存储起来 , 可以在这个状态之中来分析 TCP 传输的数据 , 此数据就存储在half_stream 数据接口的缓存之中/ define NIDS_CLOSE 3 / 表示 TCP 连接正常关闭 / define NIDS_RESET 4 / 表是 TCP 连接被重置关闭 / define NIDS_TIMED_OUT 5 / 表示由于超时 TCP连接被关闭 / define NIDS_EXITING 6 / 表示 Libnids正在退出 , 在这个状态下可以最后一次使用存储在 half_stream 数据结构中的缓存数据 / / 校验和 / define NIDS_DO_CHKSUM 0 / 表示告诉 Libnids要计算校验和 / define NIDS_DONT_CHKSUM 1 / 表示告诉 Libnids不要计算校验和 / struct tuple4 / 描述一个地址端口对 , 它表示发送发IP 和端口以及接收方 IP 和端口 , 适用 TCP,UDP/ { u_short source; / 源 IP 地址的端口号/ u_short dest; / 目的 IP 地址的端口号/ u_int saddr; / 源 IP 地址 / u_int daddr; / 目的 IP 地址 / }; struct half_stream / 描述在 TCP 连接中一端的所有信息, 可以是客户端 , 也可以是服务端 / { char state; / 表示套接字的状态 , 也就是TCP 的状态 / char collect; / 可以表示有数据到达 , 此数据存放在data 成员中 , 也可以表示不存储此数据到 data中 , 此数据忽略 . 如果大于0 就存储 , 否则就忽略 / char collect_urg; / 可以表示有紧急数据到达 , 此数据就存放在urgdata 中 , 也可以表示不存储此数据到 urgdata中 , 此速数据忽略 . 如果大于0 就存储 , 否则就忽略 / char data; / 用户存储正常接受到的数据 / int offset; / 表示存储在 data 中数据的第一个字节的偏移量/ int count; / 表示从 TCP 连接开始已经存储到data 中的数据的字节数 / int count_new; / 有多少新的数据存储到 data 中, 如果为 0, 则表示没有新的数据到达 / int bufsize; int rmem_alloc; int urg_count; / 用来存储紧急数据 / u_int acked; u_int seq; u_int ack_seq; u_int first_data_seq; u_char urgdata; //存储紧急数据 u_char count_new_urg; / 表示有新的紧急数据到达 , 如果为0 表示没有新的紧急数据 / u_char urg_seen; //新的urg数据，不是以前重复的数据 u_int urg_ptr;/指向urg在流中的位置/ u_short window; u_char ts_on; u_char wscale_on; u_int curr_ts; u_int wscale; struct skbuff list; struct skbuff listtail; }; struct tcp_stream / 描述一个 TCP 连接的所有信息/ { struct tuple4 addr; char nids_state; struct lurker_node listeners; struct half_stream client; / 表示客户端信息 / struct half_stream server; / 表示服务端信息 / struct tcp_stream next_node; struct tcp_stream prev_node; int hash_index; struct tcp_stream next_time; struct tcp_stream prev_time; int read; struct tcp_stream next_free; }; struct nids_prm / 描述了 Libnids 的一些全局参数信息/ { int n_tcp_streams; / 表示哈西表大小 , 此哈西表用来存放tcp_stream 数据结构 , 默认值 1040.在同一时刻 Libnids 捕获的 TCP 数据包的最大个数必须是此参数值的3/4/ int n_hosts; / 表示哈西表的大小 , 此哈西表用来存储IP 碎片信息的 , 默认值为 256/ char device; / 表示网络接口 ,Libnids 将在此网络接口上捕获数据, 默认值为 NULL. 这样 Libnids将使用 pcap_lookupdev来查找可以用的网络接口 . 如果其值为 all, 表示捕获所有网络接口的数据/ char filename; / 表示用来存储网络数据的捕获文件 , 此文件的类型必须与 Libpcap 类型一致 , 如果设置了文件, 与此同时就应该设置 device 为 NULL,默认值为 NULL/ int sk_buff_size; / 表示的是数据接口 sk_buff 的大小 .sk_buff 是Linux 内核中一个重要的数据结构, 是用来进行数据包排队操作的 , 默认值为 168/ int dev_addon; / 表示在数据结构 sk_buff 中用于网络接口上信息的字节数. 如果是 -1( 默认值 ),那么 Libnids 会根据不同的网络接口进行修正 / void (syslog) (); / 是一个函数指针 , 默认值为nids_syslog() 函数 . 在 syslog函数中可以检测入侵攻击 , 如网络扫描攻击 , 也可以检测一些异常情况, 如无效 TCP 标记 / int syslog_level; / 表示日志等级 , 默认值是LOG_ALERT/ int scan_num_hosts; / 表示一个哈西表的大小 ,( 此哈西表用来存储端口扫描信息) 表示 Libnids 将要检测的同时扫描的端口数据 . 如果其值为 0,Libnids将不提供端口扫描功能 . 默认值 256/ int scan_delay; / 表示在扫描检测中 , 俩端口扫描的间隔时间, 以毫秒来计算 , 缺省值为 3000/ int scan_num_ports; / 表示相同源地址必须扫描的 TCP 端口数目 , 默认值为10/ void (no_mem) (char ); / 是一个函数指针 , 当Libnids 发生内存溢出时被调用/ int (ip_filter) (); / 是一个函数指针 , 此函数可以用来分析IP 数据包 , 当有 IP 数据包到达时 , 此函数就被调用. 如果此函数返回非零值 , 此数据包就被处理 ;如果返回零 , 此 IP 数据包就被丢弃. 默认值为 nids_ip_filter 函数 , 总是返回 1./ char pcap_filter; / 表示过滤规则 , 即Libpcap 的过滤规则 , 默认值为 NULL,表示捕获所有数据包 . 可以在此设置过滤规则 , 只捕获感兴趣的开发包/ int promisc; / 表示网卡模式 , 如果是非零, 就把此网卡设置为混杂模式 ; 否则 , 设为非混杂模式 . 默认值为1/ int one_loop_less; / 初始值为 0/ int pcap_timeout; / 表示捕获数据返回的时间 , 以毫秒计算. 实际上它表示的就是 Libpcap 函数中的 pcap_open_live函数的 timeout 参数 , 默认值 1024/ }; / 返回值 : 调用成功返回 1,失败返回 0 参 数 : 无 功 能 : 对 Libnids 初始化, 这是所有设计基于 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。

...，然后还甩给你一个“异常”的小牌子，意思是说：“兄弟，这儿真的装不下了！”这种情况通常发生在高并发场景下，或者是网络延迟导致请求堆积。 为了更好地理解这个问题，我们可以看看下面这段代码： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, event -> { System.out.println("ZooKeeper event: " + event); }); // 创建一个节点 String nodePath = zk.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Node created at path: " + nodePath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个简单的例子中，我们尝试创建一个ZooKeeper实例并创建一个节点。如果这个时候ZooKeeper的队列满了，就会抛出CommitQueueFullException。所以，接下来我们要做的就是想办法避免这种情况的发生。 --- 二、为什么会出现CommitQueueFullException？ 在深入讨论解决方案之前，我觉得有必要先搞清楚为什么会发生这种异常。其实，这背后涉及到了ZooKeeper的一些设计细节。 首先，ZooKeeper的队列大小是由配置文件中的zookeeper.commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。嘿，有次我在测试环境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～

...为它内存不够用，或者网络断了啥的，结果整个团队的工作都乱套了，没法正常运转了。 我当时就纳闷了：“这不是应该自动恢复吗？为啥还要报错呢？”后来才明白，虽然ElasticSearch确实有自我修复机制，但有时候我们需要手动干预才能让它恢复正常。 --- 2. 理解背后的逻辑 为什么会出现这种问题？ 在深入了解之前，我觉得有必要先搞清楚这个异常的根本原因。其实NodeNotActiveException并不是什么特别复杂的概念，它主要出现在以下几种情况： - 节点宕机：某个节点由于硬件故障或者网络问题离线了。 - 磁盘空间不足：如果某个节点的磁盘满了，ElasticSearch会自动将其标记为不可用。 - 配置错误：比如分配给节点的资源不够，导致其无法启动。 对于我来说，问题出在第二个点上——磁盘空间不足。我当时为了省钱，给服务器分配的空间少得可怜，结果没多久就发现磁盘直接爆满，把自己都吓了一跳！于是ElasticSearch很生气，直接把该节点踢出了集群。 --- 3. 解决方案一 扩容磁盘空间 既然问题找到了，那就动手解决吧！首先，我决定先扩展磁盘容量。这一步其实很简单，只要登录服务器，增加磁盘大小就行。具体步骤如下： bash 查看当前磁盘状态 df -h 扩展磁盘（假设你已经购买了额外的存储） sudo growpart /dev/xvda 1 sudo resize2fs /dev/xvda1 完成后记得重启ElasticSearch服务： bash sudo systemctl restart elasticsearch 重启之后，神奇的事情发生了——我的节点重新上线了！不过这里有个小技巧分享给大家：如果你不确定扩容是否成功，可以通过以下命令检查磁盘使用情况： bash df -h 看到磁盘空间变大了，心里顿时舒坦了不少。 --- 4. 解决方案二 调整ElasticSearch配置 当然啦，仅仅扩容还不够，还需要优化ElasticSearch的配置文件。特别是那些容易导致内存不足或磁盘占用过高的参数，比如indices.memory.index_buffer_size和indices.store.throttle.max_bytes_per_sec。修改后的配置文件大概长这样： yaml cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90% cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95% cluster.info.update.interval: 30s 这些设置的意思是告诉ElasticSearch，当磁盘使用率达到85%时开始警告，达到90%时限制写入，超过95%时完全停止操作。这样可以有效避免再次出现类似的问题。 --- 5. 实战演练 代码中的应对策略 除了调整配置，我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如，下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志： java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常，并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException，我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历，我深刻体会到，作为一名开发者，不仅要掌握技术细节，还要学会从实际问题出发，找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼，但其实背后有不少门道呢！比如说，你的服务器硬件是不是有点吃不消了？集群那边有没有啥小毛病没及时发现？还有啊，咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了？这些都是得好好琢磨的地方！ 最后，我想说的是，技术学习的过程就像爬山一样，有时候会遇到陡峭的山坡，但只要坚持下去，总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助！如果还有其他疑问，欢迎随时交流哦~

...含了数个 .ts 的网络地址； .ts 文件是可以播放的视频片段； 发现 可以通过合并 .ts 片段可以得到完整视频； 出现一个问题：playlist.m3u8 怎么获取？ 发现：https://v.douyu.com/api/stream/getStreamUrl 可以获取 playlist.m3u8 文件地址； 需要POST传入一些参数才行，发现： sign 参数是一种签名，一般通过JS生成，找了半天没有方法生成 sign 参数； 通过查阅大佬文献发现：手机端的斗鱼视频有接口可以直接获取 playlist.m3u8 文件地址，成功越过 sign 签名防线； 手机端斗鱼视频链接：https://vmobile.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现：https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad； 这就解决了playlist.m3u8 文件获取问题：json[‘data’][‘video_url’] 第一个难题解决！！； 综上所述，整理一下具体采集流程： 获取vid = 0Q8mMY0xXDL749Ad (就是链接中的参数)； 通过 https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad 获取 playlist.m3u8 文件地址； 解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件； 下载所有 .ts 文件； 合并 .ts 成视频文件输出； Python实现 不要开启线程池，因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表，2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录，【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录，【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件，可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败：',url)return Noneexcept:print('请求失败：', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 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。

...P工具之外，一些实时网络监控与入侵检测系统如Zeek (前Bro)也因其高效识别异常网络活动的能力而备受瞩目。 综上所述，随着信息技术的发展和安全威胁的变化，Linux系统的账号安全管理需不断跟进最新研究和技术动态，结合文中所述的基础措施，灵活运用先进的安全技术和管理理念，构建更加稳固的操作系统安全防线。

...("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后，可以看到照片和照片的预览效果。看图： 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步：编辑和保存头像 选中图中的区域，保存头像，就完成头像的修改。 修改之后的效果入下： 修改之后的头像(因为传了一张动态图片，得到的跟上图有些不同) 实现细节： 首先用了一个js控件：Jcrop，有兴趣的屌丝可以去搜一下，然后，利用上传之后的图片和之前的选定区域，完成了一个截图，保存为用户的头像。 连接层的js： $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码： String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败！"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志，更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题： 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射，把图片放到了跟程序不同的路径中，每次存储图片都是存到图片路径中，客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题： 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M，当上传的资源超过1M，服务器自动报错413，通过异常处理，可以在客户端得到正确的提示信息。 4，总结优点和不足。 关于修改头像，这么做下来确实达到了目的，用户可以从容的修改头像，性能也还可以。但是，上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的，等待的时间比较久，改进的方向是使用flash控件来限制，使用flash来上传，也不会出现弹出层，这样比较大众化，更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 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。

...部读取OPCUA线程异常：" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常：" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签：[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签：[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 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。

...it/10000）的网络带宽就可以。 物理资源是足够的，是软件的问题，特别是网络的 I/O 模型问题。 I/O 的模型，文件 I/O和网络 I/O 模型也类似。 在 C10K 以前，Linux 中网络处理都用同步阻塞的方式，也就是每个请求都分配一个进程或者线程。 请求数只有 100 个时，这种方式自然没问题，但增加到 10000 个请求时，10000 个进程或线程的调度、上下文切换乃至它们占用的内存，都会成为瓶颈。 每个请求分配一个线程的方式不合适，为了支持 10000 个并发请求，有两个问题需要我们解决 第一，怎样在一个线程内处理多个请求，也就是要在一个线程内响应多个网络 I/O。以前的同步阻塞方式下，一个线程只能处理一个请求，到这里不再适用，是不是可以用非阻塞 I/O 或者异步 I/O 来处理多个网络请求呢？ 第二，怎么更节省资源地处理客户请求，也就是要用更少的线程来服务这些请求。是不是可以继续用原来的 100 个或者更少的线程，来服务现在的 10000 个请求呢？ I/O 模型优化 异步、非阻塞 I/O 的解决思路是我们在网络编程中经常用到的 I/O 多路复用（I/O Multiplexing） 两种 I/O 事件通知的方式：水平触发和边缘触发，它们常用在套接字接口的文件描述符中。 水平触发：只要文件描述符可以非阻塞地执行 I/O ，就会触发通知。也就是说，应用程序可以随时检查文件描述符的状态，然后再根据状态，进行 I/O 操作。 边缘触发：只有在文件描述符的状态发生改变（也就是 I/O 请求达到）时，才发送一次通知。这时候，应用程序需要尽可能多地执行 I/O，直到无法继续读写，才可以停止。如果 I/O 没执行完，或者因为某种原因没来得及处理，那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法，我带你来逐个分析一下。 第一种，使用非阻塞 I/O 和水平触发通知，比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理，select 和 poll 需要从文件描述符列表中，找出哪些可以执行 I/O ，然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的，一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符，这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以，这种方式的最大优点，是对应用程序比较友好，它的 API 非常简单。 但是，应用软件使用 select 和 poll 时，需要对这些文件描述符列表进行轮询，这样，请求数多的时候就会比较耗时。并且，select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量，表示文件描述符的集合，因此会有最大描述符数量的限制。比如，在 32 位系统中，默认限制是 1024。并且，在 select 内部，检查套接字状态是用轮询的方法，再加上应用软件使用时的轮询，就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法，换成了一个没有固定长度的数组，这样就没有了最大描述符数量的限制（当然还会受到系统文件描述符限制）。但应用程序在使用 poll 时，同样需要对文件描述符列表进行轮询，这样，处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外，应用程序每次调用 select 和 poll 时，还需要把文件描述符的集合，从用户空间传入内核空间，由内核修改后，再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换，也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢？答案自然是肯定的。 第二种，使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知，比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题，就需要继续对其进行优化，而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树，在内核中管理文件描述符的集合，这样，就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制，只关注有 I/O 事件发生的文件描述符，不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意，epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能（2.4 虽然也有，但功能不完善）。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知，那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O，并要处理更多的异常事件。 第三种，使用异步 I/O（Asynchronous I/O，简称为 AIO）。 在前面文件系统原理的内容中，我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作，而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后，系统会用事件通知（比如信号或者回调函数）的方式，告诉应用程序。这时，应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能，并且在很长时间里都处于不完善的状态，比如 glibc 提供的异步 I/O 库，就一直被社区诟病。同时，由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样，想要使用的话，一定要小心设计，其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后，请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后，就可以在一个进程或线程中处理多个请求，其中，又有下面两种不同的工作模型。 第一种，主进程 + 多个 worker 子进程，这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是：主进程执行 bind() + listen() 后，创建多个子进程；然后，在每个子进程中，都通过 accept() 或 epoll_wait() ，来处理相同的套接字。 比如，最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字，并管理子进程的生命周期；而 worker 进程，则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意，accept() 和 epoll_wait() 调用，还存在一个惊群的问题。换句话说，当网络 I/O 事件发生时，多个进程被同时唤醒，但实际上只有一个进程来响应这个事件，其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中，accept() 的惊群问题，已经在 Linux 2.6 中解决了； 而 epoll 的问题，到了 Linux 4.5 ，才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题， Nginx 在每个 worker 进程中，都增加一个了全局锁（accept_mutex）。这些 worker 进程需要首先竞争到锁，只有竞争到锁的进程，才会加入到 epoll 中，这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过，根据前面 CPU 模块的学习，你应该还记得，进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ，却具有非常好的性能呢？ 这里最主要的一个原因就是，这些 worker 进程，实际上并不需要经常创建和销毁，而是在没任务时休眠，有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时，主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然，你也可以用线程代替进程：主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理，而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低，实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中，保证每次事件都只唤醒主线程，而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种，监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下，所有的进程都监听相同的接口，并且开启 SO_REUSEPORT 选项，由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒，就不会出现惊群问题了。比如，Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意，想要使用 SO_REUSEPORT 选项，需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化，C10K 问题很容易就可以解决。不过，随着摩尔定律带来的服务器性能提升，以及互联网的普及，你并不难想到，新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快，原来的 C10K 已经不能满足需求，所以又有了 C100K 和 C1000K，也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万，其实还是基于 C10K 的这些理论，epoll 配合线程池，再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下，C100K 很自然就可以达到。 那么，再进一步，C1000K 是不是也可以很容易就实现呢？这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说，100 万个请求需要大量的系统资源。比如， 假设每个请求需要 16KB 内存的话，那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说，假设只有 20% 活跃连接，即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量，总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量，所以还需要配置万兆网卡，或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次，从软件资源上来说，大量的连接也会占用大量的软件资源，比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪（CONNTRACK）、网络协议栈的缓存大小（比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存）等等。 最后，大量请求带来的中断处理，也会带来非常高的处理成本。这样，就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS（软中断负载均衡到多个 CPU 核上），以及将网络包的处理卸载（Offload）到网络设备（如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD）等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法，本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过，除了 I/O 模型之外，还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化，特别是需要借助硬件，来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然，人们对于性能的要求是无止境的。再进一步，有没有可能在单机中，同时处理 1000 万的请求呢？这也就是 C10M 问题。 实际上，在 C1000K 问题中，各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件（比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等）后，你可能会发现，无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数，想实现 1000 万请求的并发，都是极其困难的。 究其根本，还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始，到软中断中的各层网络协议处理，最后再到应用程序，这个路径实在是太长了，就会导致网络包的处理优化，到了一定程度后，就无法更进一步了。 要解决这个问题，最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径，把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制，DPDK 和 XDP。 第一种机制，DPDK，是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈，直接由用户态进程通过轮询的方式，来处理网络接收。 说起轮询，你肯定会下意识认为它是低效的象征，但是进一步反问下自己，它的低效主要体现在哪里呢？是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧！那么，换个角度来想，如果每时每刻都有新的网络包需要处理，轮询的优势就很明显了。比如： 在 PPS 非常高的场景中，查询时间比实际工作时间少了很多，绝大部分时间都在处理网络包； 而跳过内核协议栈后，就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程，应用程序可以针对应用的实际场景，有针对性地优化网络包的处理逻辑，而不需要关注所有的细节。 此外，DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率。 第二种机制，XDP（eXpress Data Path），则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包，在进入内核协议栈之前，就进行处理，也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样，都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示： 你可以看到，XDP 对内核的要求比较高，需要的是 Linux 4.8 以上版本，并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用，常见的有 IDS（入侵检测系统）、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源，一方面在于系统有限的资源；另一方面，也是更重要的因素，是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口，限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ，完美解决了 C10K 的问题，现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ，可能只需要增加系统的物理资源就可以满足；但从 C100K 到 C1000K ，就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时，就需要多方面的优化工作了，从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化，再到应用程序的工作模型优化，都是考虑的重点。 再进一步，要实现 C10M ，就不只是增加物理资源，或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候，就需要用 XDP 的方式，在内核协议栈之前处理网络包；或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈，在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了，实际上，在大多数场景中，我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构，把这些请求分发到多台服务器中来处理，通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 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。

...学 AWS的学习资源异常丰富，包括视频、免费文档、在线实验、社区以及专家课程（收费） AWS的考试包括助理级和专家级，并且分别针对架构师、开发与运维人员 助理架构师考试主要针对：设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个方面进行考核 AWS的架构师考试重点需要掌握7大“云设计架构”如：弹性原则、最小授权原则等等，熟悉这些非常有助于答题（就好比当初考车的文科一样，是有规律可循的） 多动手非常有助于通过考试，同时也是熟练掌握的不二法宝 助理架构师考试，建议考生拥有6个月AWS实战经验 专家级架构师考试，建议考生拥有2年的实战经验 2. 概述 2.1 AWS的服务列表概览 2.2 需要确定好自己的定位与方向 包括三个维度： - 什么行业 – （移动？视频？互联网？企业？金融？） - 解决什么问题 – 大规模分发？大数据？混合网络？ - 使用哪些服务 – 虚拟主机？虚拟网络和安全？hadoop集群？数据仓库？ 2.3 学习方法是以赛代练（步步实践，边学边用） 首先【观看自学视频】 然后听取【在线课堂】 理论差不多有，开始【动手实验室】（15个免费实验） 深入了解需要【详细查看文档】建议至少先从FAQ阅读，可以缩短很长时间 利用【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习 再进行高级实验 需要了解各个服务之间的关联等，【听取讲师指导课程】，就可以高层次的了解服务内容 参加认证考试 2.4 AWS导师课程分类和级别 人员分类：解决方案师、开发人员、系统操作人员 课程分类：入门级、基础级、高级、专项 3. AWS认证的背景信息 3.1 认证的类型 助理级 – 助理架构师 – 助理开发人员 – 助理系统管理员 专家级 – 专家架构师 – 专家开发运维 认证共有5个，如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证，其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可 3.2 获得认证后的收益？ 对个人 – 可以证明个人在AWS平台上具备设计、部署和管理高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中，linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可，降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新，因此每两年要重新认证（证件的有效期2年），再次参加考试时，题目、时间将会更少，且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计：高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署：强调部署操作能力 3 数据安全性：在部署操作时，始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障：在系统出现问题时，可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计：60%的题目 - 实施和部署：10%的题目 - 数据安全：20%的题目 - 排除故障：10%的题目 PS：考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册，找到距离家里比较近的地方考试（考点） 到了现场需要携带身份证，证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试（80分钟，55个考题） 考试后马上知道分数和是否通过（不会看到每道题目是否正确） 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是：单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题（多选或单选） 不惩罚打错，所以留白没意义，可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签，没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题（会告诉你有多少个答案） 汇总查看答案以及mark（标记） 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础，在设计上应该尽量减少模块间的依赖性，将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示（依赖）特定对象，依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象，为松耦合带来方便，为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理，而不是同步的（SQS可以帮到用户） 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题，应用会怎么样？ 在设计的时候，在出了问题会有影响的模块，进行处理，建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上，不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例（实现自动配置） – 例如：加入user data在启动的时候，告知它应该做的事情 在关闭实例的时候，保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事，需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app） 5 设计：高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性（例如弹性负载均衡）—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求，避免超额分配 – 利用不同的价格策略，例如：使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务（如SNS、SQS） - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果，那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题，而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展，例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组（AS） 运用好 AWS 7大架构设计原则的：松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”，第一章主要针对用什么，而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务，包括： 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础，是AWS责任共担的安全模型模型，必须要读懂 数据安全包括4个层面：基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络（防护、路由、网络隔离、易管理） 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点，安全组可以针对其他安全组，ACL只能针对IP 安全组只允许统一，ACL可以设置拒绝 安全组有状态！很重要（只要一条入站规则通过，那么出站也可以自动通过），ACL没有状态（必须分别指定出站、入站规则） 安全组的工作的对象是网卡（实例）、ACL工作的对象是子网 认识4种网关，以及他们的差别 共有4种网关，支撑流量进出VPC internet gatway：互联网的访问 virtual private gateway：负责VPN的访问 direct connect：负责企业直连网络的访问 vpc peering：负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制（而不要不鉴权） – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS（如打开防火墙） – 用强壮的角色来控制权限（RBAC） 判断AWS和用户分担的安全中的标志是，哪些是AWS可以控制的，那些不能，能的就是AWS负责，否则就是用户（举个例子：安全组的功能由AWS负责—是否生效，但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关） AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型： - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关（IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关）的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs（网络访问规则） – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷（boot volume） – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考（从免费试用，到商业试用，和企业试用的建议） 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例，或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制，并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是： 确认架构师能否搜集需求，并且使用最佳实践，在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备： 深度掌握至少1门高级别语言（c，c++，java等） 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求，使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验（多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错） – 在AWS中执行构建的能力，架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习，模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 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。