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2023-09-17 17:43:51
258
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Kylin
...n即为云上Kylin服务的一个实例,为企业提供了更便捷、更高效的云原生数据分析解决方案。这些案例和趋势表明,Kylin作为数据集成与管理的重要工具,将在未来的数字化转型中扮演越来越重要的角色。
2024-12-12 16:22:02
90
追梦人
Mongo
...先的完全托管云数据库服务,正逐步与MongoDB Studio深度整合,使得用户能够在云端享受无缝的数据库管理和操作体验,无论是在本地环境还是在公有云环境中,都能灵活运用MongoDB Studio的强大功能。 对于那些希望深入理解MongoDB架构及其实战技巧的专业人士来说,MongoDB大学提供了丰富的在线课程资源和认证计划,结合MongoDB Studio的实际操作练习,让学习者能够系统性地掌握从基础到进阶的MongoDB管理知识,并紧跟技术发展的步伐,提升自身在大数据时代的核心竞争力。 总的来说,MongoDB Studio不仅是一个直观易用的可视化工具,更是MongoDB不断演进、拥抱技术创新的重要体现,它正在引领NoSQL数据库管理工具进入一个全新的智能化、可视化的未来。
2024-02-25 11:28:38
70
幽谷听泉-t
Mongo
...在启动MongoDB服务时,可以通过mongod服务的命令行参数来指定存储引擎。例如,若要明确指定使用WiredTiger引擎启动MongoDB服务器,可以这样做: bash mongod --storageEngine wiredTiger --dbpath /path/to/your/data/directory 这里,--storageEngine 参数用于设置存储引擎类型,而--dbpath 参数则指定了数据库文件存放的位置。 请注意,虽然InMemory存储引擎也存在,但它主要适用于纯内存计算场景,即所有数据仅存储在内存中且不持久化,因此不适合常规数据存储需求。 4. 探讨与思考 选择合适的存储引擎对于任何数据库架构设计都是至关重要的。随着MongoDB的不断成长和进步,核心团队慧眼识珠,挑中了WiredTiger作为默认配置。这背后的原因呢,可不光是因为这家伙在性能上表现得超级给力,更因为它对现代应用程序的各种需求“拿捏”得恰到好处。比如咱们常见的实时分析呀、移动应用开发这些热门领域,它都能妥妥地满足,提供强大支持。不过呢,每个项目都有自己独特的一套规矩和限制,摸清楚不同存储引擎是怎么运转的、适合用在哪些场合,能帮我们更聪明地做出选择,让整个系统的性能表现更上一层楼。 总结来说,MongoDB如今已经将WiredTiger作为其默认且推荐的存储引擎,但这并不妨碍我们在深入研究和评估后根据实际业务场景选择或切换存储引擎。就像一个经验老道的手艺人,面对各种不同的原料和工具,咱们得瞅准具体要干的活儿和环境条件,然后灵活使上最趁手的那个“秘密武器”,才能真正鼓捣出既快又稳、超好用的数据库系统来。
2024-01-29 11:05:49
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岁月如歌
Datax
...以及在不同的数据存储服务间进行数据同步。DataX这家伙,靠着他那身手不凡的高并发处理能力,还有稳如磐石的高可靠性,再加上他那广泛支持多种数据源和目标端的本领,在咱们这个行业里,可以说是混得风生水起,赚足了好口碑! 三、DataX安装准备 1. 确认操作系统兼容性 DataX支持Windows, Linux, macOS等多个主流操作系统。首先,亲,咱得先瞅瞅你电脑操作系统是啥类型、啥版本的,然后再确认一下,你的JDK版本是不是在1.8及以上哈,这一步很重要~ 2. 下载DataX 访问DataX官网(https://datax.apache.org/)下载对应的操作系统版本的DataX压缩包。比如说,如果你正在用的是Linux系统,就可以考虑下载那个最新的“apache-datax-最新版本-number.tar.gz”文件哈。 bash wget https://datax.apache.org/releases/datax-最新版本-number.tar.gz 3. 解压DataX 使用tar命令解压下载的DataX压缩包: bash tar -zxvf apache-datax-最新版本-number.tar.gz cd apache-datax-最新版本-number 四、DataX环境配置 1. 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中,以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构,设置如下环境变量: bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件,配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例: properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件,例如my_data_sync.xml,用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例: xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后,我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务: bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时,DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容,定时从MySQL数据库读取数据,并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍,相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候,你可能还会碰到需要根据不同的业务情况,灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来,才能让它更好地符合你的数据传输需求,就像是给它量身定制了一样,更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践,DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手!
2024-02-07 11:23:10
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心灵驿站-t
Tomcat
...cat等Java应用服务器时可能遇到。这个异常通常出现在不当的监视器状态下调用监视器方法的情景下。哎呀,兄弟,搞清楚这捣蛋玩意儿的来龙去脉,还有它到底怎么闹腾的,以及咱得怎么对付它,这事儿可关键了!能帮咱们更好地守着咱们的Java程序,让它运行得更顺溜,性能更高昂,你说是不是?别忘了,咱的目标是让代码不仅跑得快,还得健健康康的,对吧?所以,咱们得仔细琢磨琢磨,找到那个问题的根子,然后想出个好办法,把它搞定! 二、异常定义与背景 java.lang.IllegalMonitorStateException异常表明调用了一个在当前线程不拥有监视器锁的情况下被保护的方法。哎呀,你知道的,这种情况经常出现在我们用电脑同时做好多事情的时候。比如说你一边在浏览器上刷微博,一边在同一个电脑上运行一个程序,结果就可能会出问题。问题就是,一个程序的部分(我们叫它“线程”)想用一些共同的数据(比如一个共享的记事本),但是它没拿到这个数据的“钥匙”。这就像是你想去拿别人的书包里的东西,但是你手上没钥匙开不了包,结果就乱了套了。这种时候,电脑就得小心处理,防止出现混乱或者错误的结果。 三、示例代码分析 为了更好地理解这个异常,让我们通过一个简单的示例来演示它可能出现的情况: java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemo { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { // 锁住资源 lock.lock(); try { System.out.println("开始操作..."); // 这里是你的业务逻辑 doSomething(); } finally { lock.unlock(); // 不要忘记解锁 } } private static void doSomething() { synchronized (LockDemo.class) { // 锁定当前类的对象 counter++; System.out.println("计数器值:" + counter); } } } 这段代码展示了如何正确地使用锁来保护共享资源。哎呀,兄弟!你要是不小心在没锁门的情况下闯进了别人的私人空间,那肯定得吃大亏啊!就像这样,在编程的世界里,如果你不巧在没锁定的情况下就去碰那些受保护的资源,那可就等着被系统给你来个“非法监视状态异常”吧!这可不是闹着玩的,得小心点! 错误示例: java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemoError { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { System.out.println("开始操作..."); // 这里尝试访问受保护的资源,但没有锁定 doSomething(); } private static void doSomething() { synchronized (LockDemoError.class) { counter++; System.out.println("计数器值:" + counter); } } } 运行上述错误示例,将会抛出 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常,因为 doSomething() 方法在没有获取锁的情况下直接访问了共享资源。 四、预防与解决策略 为了避免这类异常,确保所有对共享资源的操作都遵循以下原则: 1. 始终锁定 在访问任何共享资源之前,务必先获得相应的锁。 2. 正确释放锁 在完成操作后,无论成功与否,都应确保释放锁。 3. 避免死锁 检查锁的顺序和持有锁的时间,防止出现死锁情况。 五、总结 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常提醒我们在多线程编程中注意锁的使用,确保每次操作都处于安全的监视器状态。通过正确的锁管理实践,我们可以有效预防这类异常,并提高应用程序的稳定性和性能。哎呀,亲!在咱们做程序开发的时候,多线程编程那可是个大功臣!要想让咱们的系统跑得又快又稳,学好这个技术,不断摸索最佳实践,那简直就是必须的嘛!这不光能让程序运行效率翻倍,还能确保系统稳定,用户用起来也舒心。所以啊,小伙伴们,咱们得勤于学习,多加实践,让自己的技能库再添一把火,打造出既高效又可靠的神级系统!
2024-08-07 16:07:16
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岁月如歌
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...,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。 4、第四部分 (1) oname = ${patsubst %.c,%.o,${patsubst %.S,%.o,$(1)} } 自定义函数,$(1)表示调用oname这个函数的第一个参数,patsubst是make内置函数,即模式字符串替换函数。 oname函数实现的功能是: 将第一个参数中符合%.s模式的替换成%.o 再继续将上述结果中符合%.c模式的替换成%.o 也就是把所有 .s 和 .c文件名替换成 .o文件名。 这个函数的功能就是计算源文件名(c源文件,汇编源文件)所相对应的目标文件名(经过编译汇编后的文件)。 CONTIKI_OBJECTFILES = ${addprefix $(OBJECTDIR)/,${call oname, $(CONTIKI_SOURCEFILES)} }PROJECT_OBJECTFILES = ${addprefix $(OBJECTDIR)/,${call oname, $(PROJECT_SOURCEFILES)} } 定义CONTIKI_OBJECTFILES变量 首先用oname函数,将CONTIKI_SOURCEFILES所对应的源文件名,改为目标文件名,如process.c将会变为process.o 再在文件名前边加上前缀$(OBJECTDIR)/,前边我们知道这个变量为obj_native,故process.c会变为obj_native/process.o 这个变量应该是代表即将生成的Contiki操作系统的目标文件名 定义PROJECT_OBJECTFILES变量 功能同上 这个变量应该是代表即将生成的项目中的目标文件名 PROJECT_SOURCEFILES这个变量为空,所以PROJECT_OBJECTFILES也为空。 Provide way to create $(OBJECTDIR) if it has been removed by make clean$(OBJECTDIR):mkdir $@ $@是自动化变量,表示规则中的目标文件集。我们知道OBJECTDIR为obj_native,所以$@为obj_native。 mkdir $@生成obj_native目录。 但是这个依赖关系链,怎么会涉及到obj_native的? 调试了一下: 在生成CONTIKI_OBJECTFILES所代表的文件时,目录不存在,会先找依赖关系生成目录,再生成具体文件。 所以mkdir obj_native会被执行。 (2) ifdef APPSAPPDS = ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} }} \${wildcard ${addprefix $(CONTIKI)/apps/, $(APPS)} \${addprefix $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/, $(APPS)} \$(APPS)}APPINCLUDES = ${foreach APP, $(APPS), ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDS), $(DIR)/Makefile.$(APP)} }}-include $(APPINCLUDES)APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)}DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)}CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES)endif The project's makefile can also define in the APPS variable a list of applications from the apps/ directory that should be included in the Contiki system. hello-world这个例子没有定义APPS变量,故这段不会执行。 我们假设定义了APPS变量,其值为APPS += antelope unit-test。 相关知识点: wildcard函数: 返回所有符合pattern的文件名,以空格隔开。 $(wildcard pattern) The argument pattern is a file name pattern, typically containing wildcard characters (as in shell file name patterns). The result of wildcard is a space-separated list of the names of existing files that match the pattern. foreach函数: The syntax of the foreach function is: $(foreach var,list,text) The first two arguments, var and list, are expanded before anything else is done; note that the last argument, text, is not expanded at the same time. Then for each word of the expanded value of list, the variable named by the expanded value of var is set to that word, and text is expanded. Presumably text contains references to that variable, so its expansion will be different each time. The result is that text is expanded as many times as there are whitespace-separated words in list. The multiple expansions of text are concatenated, with spaces between them, to make the result of foreach. 每次从list中取出一个词(空格分隔),赋给var变量,然后text(一般有var变量)被拓展开来。 只要list中还有空格分隔符就会一直循环下去,每一次text返回的结果都会以空格分隔开。 ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} }} 先分析${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} } 其中DIR是变量(var),$(APPDIRS)是列表(list),这个例子中没有定义APPDIRS这个变量,估计是用于定义除了$CONTIKI/apps/之外的apps目录。 ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)}是text。我们假设定义了APPDIRS为a b。 那么第一次:DIR 会被赋值为a,${addprefix $(DIR)/, $(APPS)},又我们假定APPS为antelope unit-test,所以最终会被拓展为a/antelope a/unit-test。 DIR 会被赋值为b,${addprefix $(DIR)/, $(APPS)},又我们假定APPS为antelope unit-test,所以最终会被拓展为b/antelope b/unit-test。 最终这两次结果会以空格分隔开,即a/antelope a/unit-test b/antelope b/unit-test ${wildcard a/antelope a/unit-test b/antelope b/unit-test} 返回空,因为找不到符合这样的目录。 所以最终这句语句,实现的功能是,返回$APPDIRS目录中,所有符合$APPS的目录。 ${wildcard ${addprefix $(CONTIKI)/apps/, $(APPS)} 这句语句返回$(CONTIKI)/apps/目录下所有符合$APPS的目录,即contiki-release-2-7/apps/antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test ${addprefix $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/, $(APPS)} 这句语句返回$(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/目录下所有$APPS的目录,即contiki-release-2-7/platform/native/apps/antelope contiki-release-2-7/platform/native/apps/unit-test。 在contiki-release-2-7/platform/native目录下,并没有apps目录,后边有差错处理机制。 $(APPS) 在当前目录下的所有$APPS目录,即antelope unit-test。 在hello-world例子中,并没有这些目录。 所以APPDS变量是包含所有与$APPS有关的目录。 APPINCLUDES变量是所有需要导入的APP Makefile文件。 在所有APPDS目录下,所有Makefile.$(APPS)文件。 在我们的假设条件APPS = antelope unit-test, APPDIRS = 只会导入contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test 其余的均不存在,所以在include指令前要有符号-,即出错继续执行后续指令。 contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope: 分别定义了两个变量,antelope_src用于保存antelope这个app的src文件,antelope_dsc用于保存antelope这个app的dsc文件。 contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test: 分别定义了两个变量,unit-test_src用于保存unit-test这个app的src文件,unit-tes_dsc用于保存unit-test这个app的dsc文件。 变量APP_SOURCES APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)} 取出所有APPS中的src文件变量,这个例子是$(antelope_src) 和$(unit-test_src) 变量APP_SOURCES DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)} 取出所有APPS中的dsc文件变量,这个例子是$(antelope_dsc) 和$(unit-test_dsc) CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES) 这段话的最终目的: 将$APPS相关的所有源文件添加进CONTIKI_SOURCEFILES变量中。 (3) target_makefile := $(wildcard $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET) ${foreach TDIR, $(TARGETDIRS), $(TDIR)/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET)}) Check if the target makefile exists, and create the object directory if necessary.ifeq ($(strip $(target_makefile)),)${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)}elseifneq (1, ${words $(target_makefile)})${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)}endifinclude $(target_makefile)endif 这断代码主要做的就是,找到在所有TAGET目录下找到符合的Makefile.$(TARGET)文件,放到target_makefile变量中。 再检查是否存在或者重复。并做相应的错误提示信息。 ${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)} ${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)} 我们这个例子中 TARGET = native 并且 TARGETDIRS为空 所以最后会导入$(CONTIKI)/platform/native/Makefile.native 接下去要开始分析target和cpu的makefile文件了。 转载于:https://www.cnblogs.com/songdechiu/p/6012718.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34399060/article/details/94095820。 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。
2023-03-28 09:49:23
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...,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。 2017-08-22 17:25:53 浏览量:3346 win7 64位系统什么样的电脑可以安装呢?我们知道win7分为32位(x86)和64位(x64)两种,其中32位几乎是什么电脑都可以安装,不过win7 64位对电脑配置要求比较高,并不是什么电脑都可以安装,除此之外,即便电脑可以装win7 64位,也并不能保证能流畅运行,下面系统城小编跟大家介绍安装win7 64位需要什么配置的电脑。 2018-04-20 17:15:29 浏览量:7894 电脑都可以装64位系统吗?相信大家都看到,现在新买的电脑都是自带64位系统,这时候就有部分用户产生了疑惑,是不是所有电脑都能装64位系统?其实不然!操作系统分32位和64位,就说明了有些电脑不能装64位,只能装32位,是不是能装64位这个需要看硬件是否支持。下面系统城小编跟大家介绍怎么看电脑能不能装64位系统的方法。 2020-08-14 16:30:00 浏览量:1430 一些朋友在买了小米电脑后,想要装回win7系统,因为win7系统的兼容性和稳定性深受广大网友的喜爱。那么小米笔记本能装win7吗?当然可以,接下来小编就给大家带来小米电脑装win7的教程。 2017-03-05 21:11:22 浏览量:1075 台式电脑是使用比较广泛的机型,尤其是家庭或办公室,台式电脑的硬件配置相对而言会比较强,不过有少数台式机的配置确实很差,很多用户对电脑配置不了解,经常提出“台式电脑能装win7系统吗”、“台式机可以装win7系统吗”之类的问题,其实大部分的台式机安装win7系统毫无压力,下面小编跟大家介绍台式电脑能不能装win7系统以及怎么安装win7系统的方法。 2017-07-27 18:27:21 浏览量:542 u盘和光盘一样都是存储工具,我们都知道光盘是安装系统非常重要的工具,那么U盘可以装系统吗?U盘能用来装系统吗?事实上U盘已经取代光盘成为安装系统最流行的工具,通过大白菜、UltraISO等工具可以将U盘制作成启动盘,然后就可以用U盘给电脑装系统,下面系统城小编跟大家介绍用U盘安装系统的方法。 2018-01-27 16:02:10 浏览量:1469 win7的电脑能不能装win8系统?虽然大部分用户都喜欢win7系统,但是也是有一些人钟爱win8系统。win8是一款具备划时代的操作系统,因为改变了常规的操作方式,大部分操作方式是全新的,追求新颖的用户自然不放过体验的机会。现在问题来了,win7的电脑可不可以装win8系统,据说win8是uefi全新引导?其实只要电脑能装win7,就能装win8下面小编跟大家讲解win7系统可不可以装win8的问题。 2017-11-25 18:15:36 浏览量:2373 能用普通U盘来装系统吗?我们知道光盘是安装系统最传统的工具,普通U盘和光盘一样都是存储工具,那么能将普通U盘制作成装系统的U盘,然后用U盘装系统吗?答案是肯定,因为现在U盘装系统已经取代光盘成为最主流的方法,通过大白菜、ultraiso等工具可以将普通U盘制作成启动U盘。下面系统城小编以装w7系统纯净版为例跟大家介绍普通U盘装系统教程。 2018-02-27 16:42:21 浏览量:3501 3g内存能不能装win7系统?虽然现在内存容量都很大,但那些都是新电脑,老旧电脑内存没有很大,比如大部分老电脑内存都是2G左右。有用户电脑时3g内存,想要装win7系统,那么3g内存能装win7系统吗?64位win7系统也能装?关于这个问题,需要使用专门的工具来检测,下面跟系统城小编一起来学习下3g内存能否装win7系统的问题。 2017-01-14 18:19:33 浏览量:2868 很多人处于工作需要会选择上网本,上网本体积小,非常轻薄,是一种微型笔记本电脑,上网本硬件配置一般很低,大部分的上网本默认只能满足日常办公需要,很多人买来上网本默认装的是Linux或xp系统,但是用户比较喜欢win7系统,那么上网本能装win7系统吗?上网本怎么装win7系统?下面系统城小编跟大家介绍上网本装win7系统的方法。 2018-02-22 14:00:59 浏览量:1261 win7 32位系统可以用优盘装64位系统吗?现在电脑硬件越来越强大,32位系统远远不能满足硬件的发挥,现在64位系统是主流,所以不少用户纷纷将32位系统装成64位系统,那么可以用优盘装64位系统吗?必须是可以的,这边以安装win7旗舰版64位为例,教大家win7 32位系统优盘装64位系统方法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39837139/article/details/119130243。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-16 09:18:56
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$_.CreationTime).TotalDays -gt 60 ){Remove-Item $_.FullName -ForceWrite-Output "$(Get-Date -UFormat "%Y/%m%d")t$_.Name" >>D:\RoMove-Archive-Logs.txt} } 四、其它文件 文件删除日志结构 Log Name: SecuritySource: Microsoft-Windows-Security-AuditingDate: 5/22/2018 9:03:11 AMEvent ID: 4663Task Category: File SystemLevel: InformationKeywords: Audit SuccessUser: N/AComputer: IDX-ST-05Description:An attempt was made to access an object.Subject:Security ID: IDX-ST-05\lxyAccount Name: lxyAccount Domain: IDX-ST-05Logon ID: 0x2ed3b8Object:Object Server: SecurityObject Type: FileObject Name: C:\Data\net.txtHandle ID: 0x444Process Information:Process ID: 0x4Process Name: Access Request Information:Accesses: DELETEAccess Mask: 0x10000Event Xml:<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" /><EventID>4663</EventID><Version>0</Version><Level>0</Level><Task>12800</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8020000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2018-05-22T01:03:11.876720000Z" /><EventRecordID>1514</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="4" ThreadID="72" /><Channel>Security</Channel><Computer>IDX-ST-05</Computer><Security /></System><EventData><Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-21-1815651738-4066643265-3072818021-1004</Data><Data Name="SubjectUserName">lxy</Data><Data Name="SubjectDomainName">IDX-ST-05</Data><Data Name="SubjectLogonId">0x2ed3b8</Data><Data Name="ObjectServer">Security</Data><Data Name="ObjectType">File</Data><Data Name="ObjectName">C:\Data\net.txt</Data><Data Name="HandleId">0x444</Data><Data Name="AccessList">%%1537</Data><Data Name="AccessMask">0x10000</Data><Data Name="ProcessId">0x4</Data><Data Name="ProcessName"></Data></EventData></Event> 文件操作码表 File ReadAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File WriteAccesses: WriteData (or AddFile)AccessMask: 0x2File DeleteAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File RenameAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File CopyAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File Permissions ChangeAccesses: WRITE_DACAccessMask: 0x40000File Ownership ChangeAccesses: WRITE_OWNERAccessMask: 0x80000 转载于:https://blog.51cto.com/linxy/2119150 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34112900/article/details/92532120。 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。
2023-11-12 11:51:46
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Hadoop
...些小块分散存到不同的服务器上,这样一来,不仅能储存得妥妥当当,还能同时在多台服务器上进行处理,效率杠杠滴!这种方式可以大大提高数据的读取速度和写入速度。 3.2 MapReduce MapReduce是Hadoop的另一个核心组件,它是用于处理大量数据的一种编程模型。MapReduce的运作方式就像这么回事儿:它先把一个超大的数据集给剁成一小块一小块,然后把这些小块分发给一群计算节点,大家一起手拉手并肩作战,同时处理各自的数据块。最后,将所有结果汇总起来得到最终的结果。 下面是一段使用MapReduce计算两个整数之和的Java代码: java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在这个例子中,我们首先定义了一个Mapper类,它负责将文本切分成单词,并将每个单词作为一个键值对输出。然后呢,我们捣鼓出了一个Reducer类,它的职责就是把所有相同的单词出现的次数统统加起来。 以上就是Hadoop的一些基本信息以及它的主要组件介绍。如果你对此还有任何疑问或者想要深入了解,欢迎留言讨论!
2023-12-06 17:03:26
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红尘漫步-t
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...,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。 文章目录 一、什么是离线安装? 二、安装步骤 1.安装nginx所需依赖 1.1 安装gcc和gcc-c++ 1.1.1 下载依赖包 1.1.2 上传依赖包 1.1.3 安装依赖 1.1.4 验证安装 1.2 安装pcre 1.2.1 下载pcre 1.2.2 上传解压安装包 1.2.3 编译安装 1.3 下载安装zlib 1. 3.1 下载zlib 1.3.2 上传解压安装包 1.3.3 配置 1.3.4 编译安装 1.4 下载安装openssl 1.4.1 下载 1.4.2 上传解压安装包 1.4.3 配置 1.4.4 编译安装 1.4.5 验证 2. 下载安装nginx 2.1 下载nginx安装包 2.2 上传解压安装包 2.3 配置 2.4 编译 2.5 安装 2.6 检查并启动 2.6.1 检查 2.6.2 启动 2.7 访问 2.8 设置开启自启动 总结 一、什么是离线安装? 使用离线安装包进行软件安装的方式就叫离线安装。 离线安装包又叫做完整安装包,包含所有的安装文件。与其相对的是在线安装,即在条件允许且网络良好的条件下采用网络安装的方式。在线安装方式的缺点是在不太好的网络状况下容易出现长时间等待或安装失败的情况,这种情况下只能进行离线安装。 二、安装步骤 1.安装nginx所需依赖 1.1 安装gcc和gcc-c++ 1.1.1 下载依赖包 gcc依赖下载镜像地址: 官网:https://gcc.gnu.org/releases.html 阿里云镜像站:http://mirrors.aliyun.com/centos/7/os/x86_64/Packages/ CentOS 镜像站点:https://vault.centos.org/7.5.1804/os/x86_64/Packages/ 只需下载如下依赖即可:cpp-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmgcc-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmglibc-devel-2.17-317.el7.x86_64.rpmglibc-headers-2.17-317.el7.x86_64.rpmkernel-headers-3.10.0-1160.el7.x86_64.rpmlibmpc-1.0.1-3.el7.x86_64.rpmmpfr-3.1.1-4.el7.x86_64.rpm----------------------------------------------gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmlibstdc++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmlibstdc++-devel-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm 1.1.2 上传依赖包 下载完成后,将依赖包上传到服务器,若权限不足不能上传,可以通过 sudo chmod -R 777 文件夹路径名命令增加权限 1.1.3 安装依赖 进入上传目录,输入rpm -Uvh .rpm --nodeps --forc命令进行批量安装,出现下图则说明安装成功 1.1.4 验证安装 使用gcc-v和g++ -v命令查看版本,若出现版本详情则说明离线安装成功,如下图示: 1.2 安装pcre 1.2.1 下载pcre 下载地址:http://www.pcre.org/ 1.2.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压,解压命令tar -xvf pcre-8.45.tar.gz 1.2.3 编译安装 进入解压目录,依次执行以下命令: ./configure make make install 1.3 下载安装zlib 1. 3.1 下载zlib 下载地址:http://www.zlib.net/ 1.3.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压 1.3.3 配置 进入解压目录输入 ./configure 1.3.4 编译安装 进入解压目录输入make && make install 1.4 下载安装openssl tips:检查是否已安装openssl,输入命令openssl version,若出现版本信息,则无需安装;若没有安装则继续安装 1.4.1 下载 地址:https://www.openssl.org/source/ 1.4.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压 1.4.3 配置 进入解压目录输入 ./configure 1.4.4 编译安装 进入解压目录输入 make && make install 1.4.5 验证 安装完成后,控制台输入openssl version,出现版本信息则说明安装成功 2. 下载安装nginx 2.1 下载nginx安装包 下载地址:https://nginx.org/en/download.html 2.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压 2.3 配置 进入解压目录进行配置安装地址:./configure --prefix=/home/develop/nginx 2.4 编译 make 2.5 安装 make install 2.6 检查并启动 2.6.1 检查 进入安装目录下的sbin文件夹,输入./nginx -t,如下图则说明安装成功: 2.6.2 启动 启动nginx,命令:./nginx 2.7 访问 浏览器访问nginx,前提是80端口可以访问 2.8 设置开启自启动 tips:此步骤为可选项 将nginx的sbin目录添加到rc.local文件中: 编辑rc.local文件 vim /etc/rc.local 在最后一行加入如下内容 /home/develop/nginx/sbin/nginx 总结 以上就是离线安装nginx的详细步骤,希望可以帮到有需要的小伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Shiny_boy_/article/details/126965658。 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。
2023-06-23 08:28:14
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2023-05-18 13:38:15
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...,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。 半自动化批量下载专利全文pdf傻瓜攻略 写在前面 适合人群 使用前提 基本思路 键鼠记录器脚本 前期准备 脚本原理 注意事项 检查下载效果 写在前面 整理专利的时候,在专利引擎上只能一条条的下载,很是烦人。我比较讨厌这种重复性劳动,所以每次碰上都得想想办法怎么自动化操作,虽然上每次研究自动化办法的时间把都足够把活干完了哈哈。可惜的是每次搞完都没有把文档保留下来,下次有点什么事情又得从头开始。因此准备开始写写文档记录一些思路,同时如果能帮到有需要的人就更好了! 适合人群 不会爬虫的都可以来看看!能大概看明白python就够了。 使用前提 python环境配好 有梯子 不排斥键鼠记录器读取键鼠记录 基本思路 现在的专利搜索引擎大概都有批量下载库,如果只要摘要的话直接下载就可以了。但是下载全文的时候,大部分引擎都不支持批量下载,只能一个一个点,还得输验证码。 这里就不得不提到google patent了,这是我目前找到的唯一一个不需要验证码就能下载的专利引擎了(其实主要是还不会用python识别验证码)。那么有了google patent这个神器,就可以用自动办法来进行下载了。我这里使用的是按键精灵,傻瓜式操作。(没用python爬虫的原因是requests不能挂梯子。。。这里我不是很确定是什么问题,希望有大佬指点一下。anyway,主要思路就是用键鼠记录器点点点,我用的是按键精灵,理论上什么记录器都可以。 ps. 听说poxoq能批量下载,但是新版本只能下载前十页,因此我没有尝试,如果能直接下载全文的话请评论区告诉我。 键鼠记录器脚本 前期准备 按格式排好公开号或者申请号,在编辑器中打开; 把google patent搜索页面和文本编辑器分屏显示,便于操作。 脚本原理 以edge浏览器为例,按键精灵双击全选文本中第一行的公开号,ctrl+c复制,鼠标转到网页搜索框,ctrl+v粘贴,点搜索。等搜索完成右键download PDF,选链接另存为并确定,之后点击网页关闭下载栏,一次下载完成。返回编辑器,删除第一行的文本,把第二行提到第一行,完成复位。 这样就形成了完整的一次过程,只要重复运行脚本就可以把所有专利全文下载下来。 注意事项 实际操作中,可能遇到两大问题: 网页反馈问题 这里指的是搜索后没有来到我们想象中的专利页,可能是没有搜索到专利,或该专利google patent没有pdf文档,这时如果脚本还在运行,那么显然就会错误运行。 脚本运行问题 主要要考虑的是命令之间的延时。延时调小确实运行速度会变快,但是如果电脑运行速度不够或者网速/服务器慢了,就会错误执行命令。我的建议是文本操作可以适当删减延时,涉及网页的部分适量增加延时,保证脚本的容错率。 由此可以看出来这个脚本还是离不开人的,在跑的时候还是需要盯着点,如果有错误可以及时处理。 检查下载效果 看了上面的注意事项,想必你也知道这个脚本不太靠谱。那么解决这个问题的方法就是负反馈。下载完了检查一遍就好了。 由于google patent下载的文件是以公开号命名的,所以对照要下载的和已下载的公开号就能看出哪些专利没有下载成功。 我这里写了一个python小脚本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比(以中国专利作为参考)PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开(公告)号"].to_list()))读取已下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 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。
2023-11-21 12:55:28
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Javascript
...E候选信息,并发送给服务器或者其他浏览器。 3. 信令交换 通过WebSocket等网络传输机制,浏览器之间进行信令交换,协商并创建出一个可用于数据传输的安全连接。 四、如何利用WebRTC实现点对点通信 下面,我们通过一个简单的例子来说明如何利用WebRTC实现点对点通信。 首先,在HTML文件中添加以下代码: html 然后,在JavaScript文件中添加以下代码: javascript // 获取本地视频 const localStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true, video: true }); // 创建RTC对讲机 const pc = new RTCPeerConnection(); // 添加媒体流 pc.addTransceiver('audio'); pc.addTransceiver('video'); // 获取远程视频容器 const remoteVideo = document.getElementById('remoteVideo'); // 将本地视频流添加到远程视频容器 pc.getSenders().forEach((sender) => { sender.track.id = 'localVideo'; remoteVideo.srcObject = sender.track; }); // 接收媒体流 pc.ontrack = (event) => { event.streams.forEach((stream) => { stream.getTracks().forEach((track) => { track.id = 'remoteVideo'; const videoElement = document.createElement('video'); videoElement.srcObject = track; document.body.appendChild(videoElement); }); }); }; // 连接到其他客户端 function connect(otherUserURL) { // 创建新的RTCPeerConnection对象 const otherPC = new RTCPeerConnection(); // 设置回调函数,处理ICE候选信息和数据通道 otherPC.onicecandidate = (event) => { if (!event.candidate) return; pc.addIceCandidate(event.candidate); }; otherPC.ondatachannel = (event) => { event.channel.binaryType = 'arraybuffer'; channel.send('hello'); }; // 发送offer const offerOptions = { offerToReceiveAudio: true, offerToReceiveVideo: true }; pc.createOffer(offerOptions).then((offer) => { offer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(offer.sdp, iceServers); return otherPC.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(offer)); }).then(() => { return otherPC.createAnswer(); }).then((answer) => { answer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(answer.sdp, iceServers); return pc.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(answer)); }).catch((err) => { console.error(err.stack || err); }); } 在这个例子中,我们首先通过getUserMedia API获取用户的实时音频和视频流,然后创建一个新的RTCPeerConnection对象,并将媒体流添加到这个对象中。 接着,我们设置了回调函数,处理ICE候选信息和数据通道。当你收到ICE候选信息的时候,我们就把它塞到本地的那个RTCPeerConnection对象里头;而一旦收到数据通道的消息,我们就会把它的binaryType调成'arraybuffer'模式,然后就可以在通道里畅所欲言,发送各种消息啦。 最后,我们调用connect函数,与其他客户端建立连接。在connect函数里头,我们捣鼓出了一个崭新的RTCPeerConnection对象,就像组装一台小机器一样。然后呢,我们还给这个小家伙绑定了几个“小帮手”——回调函数,用来专门处理ICE候选信息和数据通道这些重要的任务,让它们能够实时报告状况,确保连接过程顺畅无阻。然后呢,我们给对方发个offer,就像递出一份邀请函那样。等对方接收到后,他们会回传一个answer,这就好比他们给出了接受邀请的答复。我们就把这个answer,当作是我们本地RTCPeerConnection对象的远程“地图”,这样一来,连接就算顺利完成啦! 五、结论 WebRTC技术为我们提供了一种方便、快捷、安全的点对点通信方式,大大提高了应用的交互性和实时性。当然啦,这只是个入门级的小例子,实际上的运用场景可能会复杂不少。不过别担心,只要咱们把WebRTC的核心原理和使用技巧都整明白了,就能根据自身需求灵活施展拳脚,开发出更多既有趣又有用的应用程序,保证让你玩得飞起! 未来,随着5G、物联网等技术的发展,WebRTC将会发挥更大的作用,成为更多应用场景的首选方案。让我们一起期待这个充满可能的新时代吧!
2023-12-18 14:38:05
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昨夜星辰昨夜风_t
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 前言 本文写于2007年11月,那时候我是在Discuz!开发组为PHPChina的《PHPer》写的稿,一直也没有发到blog上了,今天偶然之间记起,顺手转发过来。 一、关于模板引擎的前言 从phplib到smarty,再到Discuz!的模板机制,本文试图通过PHP模板引擎为你讲解作者自己的PHP心得。 我清楚的记得在我刚上大学开始学习PHP的时候,曾经在phpe.net看到过一篇关于phplib Template和FastTemplate这两模板引擎性能比较的文章。让我在接下来半年的时间内持续的使用着phplib。不可否认phplib是左右了一代PHP开发人员对于PHP模板引擎的认识。或许你也会对下面的方法比较熟悉$t->set_file $t->set_var 当我对于phplib的执行效率不满意的时候,我开始寻找下一个PHP的模板引擎,于是smarty跳入我的视野范围,当我费尽心血去学会了smarty并使用开发了很多东西,而现在的我突然发现记得的也就只有下面的方法了$s->assign $s->display 究竟我们需要模板引擎来做什么呢,MVC?简单?易用?效率?请看下文的分析。 二、程序处理的分析 1.PHPLIB的程序处理过程 从phplib的处理开始讲起$t = new Template() $t->set_file $t->set_var $t->parse $t->p 看上面的代码,翻译成中文就是初始化模板类$t 设置模板文件 设置模板变量 分析模板文件中的模板变量 输出内容 通过了最少5个步骤在php程序中实现模板的处理 2.Smarty的程序处理过程 现在来看smarty的处理$s = new Smarty $s->assign $s->display 翻译成中文就是初始化模板类$s 设置模板变量 解析并输出模板 3.Discuz!模板的程序处理过程include template(tplname); 主要作用就是指定给程序需要处理的模板文件 在上述三种模板处理机制中,最容易理解和接受就是Discuz!模板的处理过程。初始化、设置变量、解析模板、输出内容,Discuz!只用了一个函数来做。对于一个开源的论坛软件,这样处理的好处是显而易见的,对于Discuz!进行二次开发的程序员的要求降低。简化模板语言,方便风格和插件的制作,这也在一定程度上促进了Discuz!的传播 三、模板源文件的语法 在phplib中处理循环嵌套的时候,使用: {it} 在smarty中处理循环嵌套的时候,引入了< {section name=loopName loop=$loopArray}>(当然还有foreach这样的) 在Discuz!中处理循环嵌套的时候, 其实真正的模板面对的可以说是不懂PHP或者懂一点PHP的美工同志们,模板的复杂就意味着美工制作页面的难度加大。在必不可少的需要模板有逻辑处理的时候,为什么不在html代码中使用原生态的PHP语法,而让美工相当于去学习另外一种语言呢?在我个人的经验中,显然是Discuz!的模板语言更为简单易学,也为我节省了更多的时间。 四、Discuz!模板处理机制 我剥离出一个简单的Discuz!模板处理函数function template($file, $templateid = 0, $tpldir = '') { $tplfile = DISCUZ_ROOT.'./'.$tpldir.'/'.$file.'.htm';//模板源文件,此处$tplfile变量的值可能是D:\discuz\templates\default\demo.htm $objfile = DISCUZ_ROOT.'./forumdata/templates/'. $templateid.'_'.$file.'.tpl.php';//模板缓存文件,此处$objfile变量的值可能是D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php //如果模板源文件的修改时间迟于模板缓存文件的修改时间, //就是模板源文件被修改而模板缓存没有更新的时候, //则调用parse_template函数重新生成模板缓存文件。 if(@filemtime($tplfile) > @filemtime($objfile)) { require_once DISCUZ_ROOT.'./include/template.func.php'; parse_template($file, $templateid, $tpldir); } //返回缓存文件名称 //$objfile变量内容可能为D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php return $objfile; } 而php页面的模板执行语句include template('demo'); 实际上在本例中就是相当于include 'D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php'; 这个流程就是一个demo.php文件中当数据处理完成以后include template('demo'),去显示页面。 五、总结 我也曾经看到过有列举出很多种的PHP模板引擎,但是我觉着phplib、smarty、Discuz!模板机制就足以说明问题了。 1.我们需要模板来做什么? 分离程序与界面,为程序开发以及后期维护提供方便。 2.我们还在关心什么? PHP模板引擎的效率,易用性,可维护性。 3.最后的要求什么? 简单就是美! 我的文章好像没有写完,其实已经写完了,我要说明的就是从PHP的模板引擎看Discuz!模板机制。分析已经完成,或许以后我会再写篇实际数据的测试供给大家参考! Tags: none 版权声明:原创作品,欢迎转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始地址、作者信息和本声明。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42557656/article/details/115159292。 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。
2023-10-07 14:43:46
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NodeJS
...可厉害了,它就像是在服务器后端装上了一台涡轮发动机——Chrome V8引擎,专门用来跑JavaScript程序。这样一来,我们就能轻松愉快地在服务端搭建出各种实时应用,速度快得飞起,体验超级流畅!跟那些传统的后端语言,比如 PHP、Java 和 Ruby 不一样,Node.js 可厉害了,人家采用单线程模式,也就是说,所有的请求都由一条线程来处理,别看就一条线,但人家在处理并发请求时的身手可灵活了,性能杠杠滴! Node.js 提供了一个丰富的包管理器 npm,使得我们可以轻松地获取并安装各种第三方模块。另外,你知道吗,Node.js 社区那可是个百宝箱啊,里面装满了各种实用的框架和工具。就像Express.js、Koa.js这些服务端框架,还有Gulp.js、Webpack.js这些自动化构建工具,真是应有尽有。它们的存在,就是为了让我们能够更轻松、更快速地搭建起自己的应用程序,简直像是给开发者们插上了翅膀一样,特别给力! 在本篇文章中,我们将探讨如何使用 Node.js 进行云服务开发。首先,咱们得先摸清楚 Node.js 在云服务这个领域里头是怎么被用起来的,接下来再给大家伙儿逐一介绍一下时下热门的云服务提供商,还会附带上他们在 Node.js 开发这块的一些实用教程,让大家能更好地掌握上手。 一、Node.js 在云服务中的应用场景 1. 实时通信应用 Node.js 的事件驱动和非阻塞 I/O 模型使其非常适合实时通信应用。比如,我们完全可以借助 Socket.IO 这个神器,搭建出像实时聊天室、在线一起编辑文档这些超级实用的应用程序。就像是你和朋友们能即时聊天的小天地,或者大家一起同时修改同一份文档的神奇工具,这些都是 Socket.IO 能帮我们实现的好玩又强大的功能。 2. 后端服务 由于 Node.js 具有高并发性和异步编程的能力,因此它可以作为后端服务的核心引擎。比如,咱们可以拿 Express.js 这个框架来搭建一个飞快的 RESTful API,要不就用 Koa.js 来整一个更轻巧灵活的服务器,随你喜欢。 3. 数据库中间件 Node.js 可以作为数据库中间件,与数据库交互并实现数据的读取、存储和更新等功能。比如,我们可以拿起 Mongoose ORM 这个工具箱,它能帮我们牵线搭桥连上 MongoDB 数据库。然后,我们就能够借助它提供的查询语句,像玩魔术一样对数据进行各种操作,插入、删除、修改,随心所欲。 二、常用的云服务提供商及其 Node.js 开发教程 1. AWS AWS 提供了一系列的云服务,包括计算、存储、数据库、安全等等。在 AWS 上,我们可以使用 Lambda 函数来实现无服务器架构,使用 EC2 或 ECS 来部署 Node.js 应用程序。此外,AWS 还提供了丰富的 SDK 和 CLI 工具,方便我们在本地开发和调试应用程序。 2. Google Cloud Platform (GCP) GCP 提供了类似的云服务,包括 Compute Engine、App Engine、Cloud Functions、Cloud SQL 等等。在 GCP(Google Cloud Platform)这个平台上,咱们完全可以利用 Node.js 这门技术来开发应用程序,然后把它们稳稳地部署到 App Engine 上。这样一来,咱们就能更轻松、更方便地管理自家的应用程序,同时还能对它进行全方位的监控,确保一切运行得妥妥当当的。就像是在自家后院种菜一样,从播种(开发)到上架(部署),再到日常照料(管理和监控),全都在掌控之中。 3. Azure Azure 是微软提供的云服务平台,支持多种编程语言和技术栈。在 Azure 上,我们可以使用 Function App 来部署 Node.js 函数,并使用 App Service 来部署完整的 Node.js 应用程序。另外,Azure还准备了一整套超级实用的DevOps工具和服务,这对我们来说可真是个大宝贝,能够帮我们在管理和发布应用程序时更加得心应手,轻松高效。 接下来,我们将详细介绍如何使用 Node.js 在 AWS Lambda 上构建无服务器应用程序。 三、在 AWS Lambda 上使用 Node.js 构建无服务器应用程序 AWS Lambda 是一种无服务器计算服务,可以让开发者无需关心服务器的操作系统、虚拟机配置等问题,只需要专注于编写和上传代码即可。在Lambda这个平台上,咱们能够用Node.js来编写函数,就像变魔术一样把函数和触发器手牵手连起来,这样一来,就能轻松实现自动执行的酷炫效果啦! 以下是使用 Node.js 在 AWS Lambda 上构建无服务器应用程序的基本步骤: Step 1: 创建 AWS 帐户并登录 AWS 控制台 Step 2: 安装 AWS CLI 工具 Step 3: 创建 Lambda 函数 Step 4: 编写 Lambda 函数 Step 5: 配置 Lambda 函数触发器 Step 6: 测试 Lambda 函数 Step 7: 将 Lambda 函数部署到生产环境
2024-01-24 17:58:24
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青春印记-t
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...,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。 1. JSP功能具体要求及命名 request对象的使用,模拟注册页面和功能; (1)第1个JSP页面,命名为login.jsp:该页面提供一个表单(标签、文本框、密码框、单选按钮、复选框、按钮、下拉列表框、列表框、多行文本框等模拟注册界面,可以参考给定的图片布局)。 ①在第1个页面,输入相应内容、选择相应内容、选择出生日期后,自动计算年龄并显示到对应文本框中。 ②用户可以输入或者选择相关内容,点击“注册”按钮将输入和选择的数据传递给第2个JSP页面result.jsp。 (2)第2个页面,命名为result.jsp:通过request对象获得注册页面的信息,然后在该页面以表格形式显示出来。如下图所示 (建议,可以将用户信息编写成一个实体类) 2.具体代码 (1)login.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><HTML><body><center><h2>模拟注册页面</h2></center><font size=3><h3><form action="case03ssy2result.jsp" method=post><br>用户名:<input type="text" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="username">   <b><i>用户名由6~16个字符组成,包括汉字,数字,字母等</i></b></br><p>密 码: <input type="password" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="pwd">   <b><i>密码由6~16个字符组成,包括数字,字母等</i></b></p><p>性 别: <input type="radio" value="男" name="sex"/>男 <input type="radio" value="女" name="sex"/>女   年龄:<input type="text" size="4" name="age" id="age" style="background-color:grey" readonly><p>出生日期:<select name="year" id="year" onblur="changeAge()"> <% for(int y=1990;y<=2010;y++){ %><option value="<%=y %>"><%=y %></option><%}%></select>年<select name="month"><% for(int m=1;m<=12;m++){ %><option value="<%=m%>"><%=m %></option><%} %></select>月<select name="day"> <% for(int d=1;d<=31;d++){ %><option value="<%=d %>"><%=d %></option><%} %></select>日</p><p>爱 好:<input type="checkbox" value="唱歌" name="hobbies" />唱歌<input type="checkbox" value="听歌" name="hobbies" />听歌<input type="checkbox" value="篮球" name="hobbies" />篮球<input type="checkbox" value="乒乓球" name="hobbies" />乒乓球<input type="checkbox" value="足球" name="hobbies" />足球<input type="checkbox" value="羽毛球" name="hobbies" />羽毛球</p><p>所学课程:<select name="course" multiple="multiple" size="10"><option value="计算机科学导论">计算机科学导论</option><option value="C程序设计基础">C程序设计基础</option><option value="数据结构">数据结构</option><option value="操作系统原理">操作系统原理</option><option value="软件工程概论">软件工程概论</option><option value="算法分析与设计">算法分析与设计</option><option value="Java编程基础">Java编程基础</option><option value="计算机网络">计算机网络</option><option value="数据库系统原理及应用">数据库系统原理及应用</option><option value="软件设计">软件设计</option><option value="软件测试">软件测试</option><option value="Java Web应用程序开发">Java Web应用程序开发</option><option value="组网工程">组网工程</option><option value="软件项目管理">软件项目管理</option><option value="云计算与大数据技术">云计算与大数据技术</option><option value="粮油信息处理及模式识别">粮油信息处理及模式识别</option><option value="软件开发案例分析">软件开发案例分析</option><option value="软件交互设计">软件交互设计</option></select>按住Ctrl按钮来选择多个项目</p><p>个人简历:<textArea name="cv" rows="3" cols="35" align="top" ></textArea></p><p><center><input type="submit" value="注册" name="submit"></center></p></form></h3></font><script type="text/javascript">function changeAge() {console.log("调用了函数");var nowData = new Date();console.log(nowData.getUTCFullYear());var nowYear = nowData.getUTCFullYear();console.log(document.getElementById("year").value)var year = document.getElementById("year").value;var age = nowYear - year;var e = document.getElementById("age");e.value = age;}</script></body></HTML> (2)result.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><%! public String handleStr(String s){try{ byte [] bb=s.getBytes("GB2312");s=new String(bb);}catch(Exception exp){}return s;}%><HTML><body bgcolor=yellow><font size=3><% request.setCharacterEncoding("GB2312");String username=request.getParameter("username");String pwd=request.getParameter("pwd");String sex=request.getParameter("sex");String year=request.getParameter("year");String month=request.getParameter("month");String day=request.getParameter("day");String age=request.getParameter("age");String hobbies[]=request.getParameterValues("hobbies");String course[]=request.getParameterValues("course");String cv=request.getParameter("cv");%>注册个人信息如下:<br><table border=2><tr><td><% out.print("用户名");%></td><td><% out.print("密码"); %></td><td><% out.print("性别"); %></td><td><% out.print("出生日期"); %></td><td><% out.print("年龄"); %></td><td><% out.print("爱好"); %></td><td><% out.print("所学课程"); %></td><td><% out.print("个人简历"); %></td></tr><tr><td><% out.print(username); %></td><td><% out.print(pwd); %></td><td><% out.print(sex); %></td><td><% out.print(year+"年"+month+"月"+day+"日"); %></td><td><% out.print(age); %></td><td><% if(hobbies==null){out.println("无");}else{ for(int m=0;m<hobbies.length;m++){out.print(handleStr(hobbies[m])+" ");} }%></td><td><% if(course==null){out.println("无");}else{ for(int n=0;n<course.length;n++){out.print(handleStr(course[n])+" ");} }%></td><td><% out.print(cv); %></td></tr></table></font></body></HTML> 3.运行结果 4.总结分析 在大体功能实现的基础上,虽然实现了用户信息登录与记录,但是此界面只能输入并记录一个用户 ,无法实现多用户,有待改正。另外,在登录界面年龄下拉列表没用考录闰年与平年的区别,把每个月份都设置为了31天。 求大佬改正。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Pluto_ssy/article/details/121049221。 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。
2023-08-15 09:02:21
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Etcd
...得跟蜗牛爬似的,或者服务器那边节点多到数不清的时候,你可能就得头疼了。遇到这种情况,最烦的就是请求老是半天没反应,像是跟服务器玩起了捉迷藏,怎么喊都不答应。 2. “Request timeout while waiting for Raft term change”错误详解 这个错误通常发生在客户端尝试获取数据更新或执行操作时,Etcd的leader在响应之前发生了切换。在Raft协议中,leader的角色由选举决定,而选举的过程涉及到节点状态的转换。当一个节点成为新的leader时,它会通知所有其他节点更新他们的状态,这一过程被称为term变更。如果客户端在等待这个变更完成之前超时,就会抛出上述错误。 3. 导致错误的常见原因 - 网络延迟:在网络条件不稳定或延迟较高的情况下,客户端可能无法在规定时间内收到leader的响应。 - 大规模操作:大量并发请求可能导致leader处理能力饱和,从而无法及时响应客户端。 - 配置问题:Etcd的配置参数,如客户端超时设置,可能不适用于实际运行环境。 4. 解决方案与优化策略 1. 调整客户端超时参数 在Etcd客户端中,可以调整请求超时时间以适应实际网络状况。例如,在Golang的Etcd客户端中,可以通过修改以下代码来增加超时时间: go client, err := etcd.New("http://localhost:2379", &etcd.Config{Timeout: time.Second 5}) 这里的Timeout参数设置为5秒,可以根据实际情况进行调整。 2. 使用心跳机制 Etcd提供了心跳机制来检测leader的状态变化。客户端可以定期发送心跳请求给leader,以保持连接活跃。这有助于减少由于leader变更导致的超时错误。 3. 平衡负载 确保Etcd集群中的节点分布均匀,避免单个节点过载。嘿,兄弟!你知道吗?要让系统稳定得像磐石一样,咱们得用点小技巧。比如说,咱们可以用负载均衡器或者设计一些更精细的路径规则,这样就能把各种请求合理地分摊开,避免某个部分压力山大,导致系统卡顿或者崩溃。这样一来,整个系统就像一群蚂蚁搬粮食,分工明确,效率超高,稳定性自然就上去了! 4. 网络优化 优化网络配置,如使用更快的网络连接、减少中间跳转节点等,可以显著降低网络延迟,从而减少超时情况。 5. 实践案例 假设我们正在开发一个基于Etcd的应用,需要频繁读取和更新数据。在实现过程中,我们发现客户端请求经常因网络延迟导致超时。通过调整客户端超时参数并启用心跳机制,我们成功降低了错误率。 go // 创建Etcd客户端实例 client, err := etcd.New("http://localhost:2379", &etcd.Config{Timeout: time.Second 5}) if err != nil { log.Fatalf("Failed to connect to Etcd: %v", err) } // 执行读取操作 resp, err := client.Get(context.Background(), "/key") if err != nil { log.Fatalf("Failed to get key: %v", err) } // 输出结果 fmt.Println("Key value:", resp.Node.Value) 通过实践,我们可以看到,合理配置和优化Etcd客户端能够有效应对“Request timeout while waiting for Raft term change”的挑战,确保分布式系统的稳定性和高效运行。 结语 面对分布式系统中的挑战,“Request timeout while waiting for Raft term change”只是众多问题之一。哎呀,兄弟!要是咱们能彻底搞懂Etcd这个家伙到底是怎么运作的,还有它怎么被优化的,那咱们系统的稳定性和速度肯定能上一个大台阶!就像给你的自行车加了涡轮增压器,骑起来又快又稳,那感觉简直爽翻天!所以啊,咱们得好好研究,把这玩意儿玩到炉火纯青,让系统跑得飞快,稳如泰山!在实际应用中,持续监控和调整系统配置是保证服务稳定性的关键步骤。希望本文能为你的Etcd之旅提供有价值的参考和指导。
2024-09-24 15:33:54
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雪落无痕
Consul
...玩意儿可是个大杀器,服务发现和配置管理的神器!你想象一下,有这么一个工具,能让你轻轻松松搞定服务间的那些复杂依赖关系,是不是超爽?而且,它还有一套超级棒的权限管理机制,就像给你的系统穿上了一层坚不可摧的安全盔甲,保护你的数据安全无忧,是不是感觉整个人都精神了呢?这就是Consul,实用又给力,用起来那叫一个顺手!本文将聚焦于如何利用 Consul 的 Token 授权功能,为特定资源访问设置门槛,确保只有经过认证的用户才能访问这些资源。 二、理解 Consul Token 在开始之前,让我们先简要了解一下 Consul Token 的概念。Consul Token 是一种用于身份验证和权限控制的机制。通过生成不同的 Token,我们可以为用户赋予不同的访问权限。例如,你可以创建一个只允许读取服务列表的 Token,或者一个可以完全控制 Consul 系统的管理员 Token。 三、设置 Token 在实际应用中,我们首先需要在 Consul 中创建 Token。以下是如何在命令行界面创建 Token 的示例: bash 使用 consul 命令创建一个临时 Token consul acl create-token --policy-file=./my_policy.json -format=json > my_token.json 查看创建的 Token cat my_token.json 这里假设你已经有一个名为 my_policy.json 的策略文件,该文件定义了 Token 的权限范围。策略文件可能包含如下内容: json { "policies": [ { "name": "read-only-access", "rules": [ { "service": "", "operation": "read" } ] } ] } 这个策略允许拥有此 Token 的用户读取任何服务的信息,但不允许执行其他操作。 四、使用 Token 访问资源 有了 Token,我们就可以在 Consul 的客户端库中使用它来进行资源的访问。以下是使用 Go 语言的客户端库进行访问的例子: go package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 创建一个客户端实例 client, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { log.Fatal(err) } // 使用 Token 进行认证 token := "your-token-here" client.Token = token // 获取服务列表 services, _, err := client.KV().List("", nil) if err != nil { log.Fatal(err) } // 打印服务列表 for _, service := range services { fmt.Println(service.Key) } } 在这个例子中,我们首先创建了一个 Consul 客户端实例,并指定了要连接的 Consul 服务器地址。然后,我们将刚刚生成的 Token 设置为客户端的认证令牌。最后,我们调用 KV().List() 方法获取服务列表,并打印出来。 五、管理 Token 为了保证系统的安全性,我们需要定期管理和更新 Token。这包括但不限于创建、更新、撤销 Token。以下是如何撤销一个 Token 的示例: bash 撤销 Token consul acl revoke-token my_token_name 六、总结 通过使用 Consul 的 Token 授权功能,我们能够为不同的用户或角色提供细粒度的访问控制,从而增强了系统的安全性。哎呀,你知道吗?从生成那玩意儿(就是Token)开始,到用它在真实场景里拿取资源,再到搞定Token的整个使用周期,Consul 给咱们准备了一整套既周全又灵活的方案。就像是给你的钥匙找到了一个超级棒的保管箱,不仅安全,还能随时取出用上,方便得很!哎呀,兄弟,咱们得好好规划一下Token策略,就像给家里的宝贝设置密码一样。这样就能确保只有那些有钥匙的人能进屋,避免了不请自来的家伙乱翻东西。这样一来,咱们的敏感资料就安全多了,不用担心被不怀好意的人瞄上啦! 七、展望未来 随着业务的不断扩展和复杂性的增加,对系统安全性的需求也会随之提高。利用 Consul 的 Token 授权机制,结合其他安全策略和技术(如多因素认证、访问控制列表等),可以帮助构建更加健壮、安全的分布式系统架构。嘿,你听过这样一句话没?就是咱们得一直努力尝试新的东西,不断实践,这样才能让咱们的系统在面对那些越来越棘手的安全问题时,还能稳稳地跑起来,不卡顿,不掉链子。就像是个超级英雄,无论遇到什么险境,都能挺身而出,保护好大家的安全。所以啊,咱们得加油干,让系统变得更强大,更聪明,这样才能在未来的挑战中,立于不败之地!
2024-08-26 15:32:27
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落叶归根
Kubernetes
...个团队需要部署不同的服务,或者你的应用需要覆盖全球范围内的用户时,单集群可能就有点捉襟见肘了。这个时候,多集群就派上用场了。它不仅能提高系统的容错能力,还能让资源分配更加灵活。 不过,多集群也不是万能药,它也有自己的挑战,比如跨集群通信、数据一致性等问题。嘿,今天咱们就来聊聊怎么把多集群环境管得漂漂亮亮的,重点就是优化和提速! --- 2. 多集群资源优化的基本思路 2.1 资源隔离与共享 首先,我们得明确一个问题:在多集群环境下,资源是完全隔离还是可以共享?答案当然是两者兼备! 假设你有两个团队,一个负责前端服务,另一个负责后端服务。你可以为每个团队分配独立的集群,这样可以避免相互干扰。不过呢,要是咱们几个一起用同一个东西,比如说数据库或者缓存啥的,那肯定得有个办法让大家都能分到这些资源呀。 这里有个小技巧:使用 Kubernetes 的命名空间(Namespace)来实现资源的逻辑隔离。比如: yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: frontend-team --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: backend-team 每个团队可以在自己的命名空间内部署服务,同时通过 ServiceAccount 和 RoleBinding 来控制权限。 --- 2.2 负载均衡与调度策略 接下来,我们得考虑负载均衡的问题。你可以这么想啊,假设你有两个集群,一个在北方,一个在南方,结果所有的用户请求都一股脑地涌向北方的那个集群,把那边忙得团团转,而南方的这个呢?就只能干坐着,啥事没有。这画面是不是有点搞笑?明显不合理嘛! Kubernetes 提供了一种叫做 Federation 的机制,可以帮助你在多个集群之间实现负载均衡。嘿,你知道吗?从 Kubernetes 1.19 开始,Federation 这个功能就被官方“打入冷宫”了,说白了就是不推荐再用它了。不过别担心,现在有很多更时髦、更好用的东西可以替代它,比如 KubeFed,或者干脆直接上手 Istio 这种服务网格工具,它们的功能可比 Federation 强大多了! 举个栗子,假设你有两个集群 cluster-a 和 cluster-b,你可以通过 Istio 来配置全局路由规则: yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: global-route spec: host: myapp.example.com trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUND_ROBIN 这样,Istio 就会根据负载情况自动将流量分发到两个集群。 --- 3. 性能提升的关键点 3.1 数据中心间的网络优化 兄弟们,网络延迟是多集群环境中的大敌!如果你的两个集群分别位于亚洲和欧洲,那么每次跨数据中心通信都会带来额外的延迟。所以,我们必须想办法减少这种延迟。 一个常见的做法是使用边缘计算节点。简单来说,就是在靠近用户的地理位置部署一些轻量级的 Kubernetes 集群。这样一来,用户的请求就能直接在当地搞定,不用大老远跑到远程的数据中心去处理啦! 举个例子,假设你在美国东海岸和西海岸各有一个集群,你可以通过 Kubernetes 的 Ingress 控制器来实现就近访问: yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: edge-ingress spec: rules: - host: us-east.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: east-cluster-service port: number: 80 - host: us-west.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: west-cluster-service port: number: 80 这样,用户访问 us-east.example.com 时,请求会被转发到东海岸的集群,而访问 us-west.example.com 时,则会转发到西海岸的集群。 --- 3.2 自动化运维工具的选择 最后,我们得谈谈运维自动化的问题。在多集群环境中,手动管理各个集群是非常痛苦的。所以,选择合适的自动化工具至关重要。 我个人比较推荐 KubeFed,这是一个由 Google 开发的多集群管理工具。它允许你在多个集群之间同步资源,比如 Deployment、Service 等。 举个例子,如果你想在所有集群中同步一个 Deployment,可以这样做: bash kubectl kubefedctl federate deployment my-deployment --clusters=cluster-a,cluster-b 是不是很酷?通过这种方式,你只需要维护一份配置文件,就能确保所有集群的状态一致。 --- 4. 我的思考与总结 兄弟们,写到这里,我觉得有必要停下来聊一聊我的感受。说实话,搞多集群的管理和优化这事吧,真挺费脑子的,特别是当你摊上一堆复杂得让人头大的业务场景时,那感觉就像是在迷宫里找出口,越走越晕。但只要你掌握了核心原理,并且善于利用现有的工具,其实也没那么可怕。 我觉得,Kubernetes 的多集群方案就像是一把双刃剑。它既给了我们无限的可能性,也带来了不少挑战。所以啊,在用它的过程中,咱们得脑袋清醒点,别迷迷糊糊的。别害怕去试试新鲜玩意儿,说不定就有惊喜呢!而且呀,心里得有根弦,感觉不对就赶紧调整策略,灵活一点总没错。 最后,我想说的是,技术的世界永远没有终点。就算咱们今天聊了个痛快,后面还有好多好玩的东西在等着咱们呢!所以,让我们一起继续学习吧!
2025-04-04 15:56:26
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风轻云淡
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 前一阵子在和一位技术总监闲谈中了解到,现在 Android Framework 成为头部公司必不缺少的技术栈]之一,尤其是熟悉 Franmework 源码的 Android 开发者,在面试中往往会占到很大的优势 那我今天就带来一部分有关:Framework 比较高刷的 Handler&Binder 两块技术点面试题分享 Handler 篇 looper,loop() 为什么不会阻塞主线程? 因为主线程的 Looper 是在 ActivityThread 里面准备出来,创建出来的,那么其实我们 Android 程序也就是 Java 程序,你启动它,进入 main 方法,执行完所有的方法,也就会退出了 我们写的代码就是通过 Handler 驱动起来的,我们 Activity 的 onCreate、onResume、onStop 等等这些生命周期方法,包括我们的 UI 绘制的信号,这些UI绘制的事件都是通过 Handler Looper 循环内部发起的,来调用回调我们的各个 Activity,各个 Fragment 等等这样的一些组件里面的各个生命周期方法,我们的代码就是在循环里面执行的,所以不会阻塞 简述 Handler 的实现原理 Android 应用是通过消息驱动运行的,在 Android 中一切皆消息,包括触摸事件,视图的绘制、显示和刷新等等都是消息 Handler 是消息机制的上层接口,平时开发中我们只会接触到 Handler 和 Message,内部还有 MessageQueue 和 Looper 两大助手共同实现消息循环系统。 延迟消息是怎么实现的? 无论是即时消息还是延迟消息,都是计算出具体的时间,然后作为消息的 when 字段进程赋值 在 MessageQueue 中找到合适的位置(安排 when 小到大排列),并将消息插入到 MessageQueue 中;这样, MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏? 因为是内部类持有外部类的对象, sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法,msg.target = this; Message 会持有 handler,而 handler 持有调用 handler 的对象,所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导,如何找到目标 Binder,唤起进程或者线程呢? Binder 实体服务其实有两种: 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务,比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等,一般都是系统服务; 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务,一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务,所有应用都能直接使用,因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的,都是 0,所以 ServiceManager 服务并不需要查询,可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树? Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树,其实两棵红黑树中的节点是复用的,只是查询方式不同,一个通过 Handle 句柄,一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的,而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的,只是方向问题 比如在服务 addService 的时候,binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写,这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法,在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射,就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区,从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区, 实现地址映射:将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用(copy_from_user)将数据发送到内核缓存区;由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系,故相当于也发送了接收进程的用户空间,实现了跨进程通信 就举例这么多了,面试题也不是几个就能全部覆盖的,毕竟面试官不是吃素的,他会换着花样问你;有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友,我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档;私信发送 “面试” 直达获取;想拿高薪的人很多,就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示: Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料:私信发送 “面试” 直达获取,承诺100%免费! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 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。
2023-11-15 10:35:50
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...,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。 1. 编写Scala工程代码,根据dwd层表统计每个地区、每个国家、每个月下单的数量和下单的总金额,存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 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。
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