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Lua
...发、脚本编写以及各种系统自动化任务中。Lua的简洁语法和灵活特性使其成为许多开发者心中的宠儿。然而,在使用Lua时,对于初学者来说,错误地设置函数参数的默认值可能会导致意想不到的错误和混淆。今天,我们将一起探索这个主题,深入了解为什么正确使用默认值如此重要,以及如何避免常见的陷阱。 二、错误的默认值设置 一场无声的危机 在Lua中,函数可以定义默认参数值,这在一定程度上简化了函数调用,并提供了更友好的接口设计。哎呀,你瞧,有时候编程里头,咱们设定的默认值如果不太对劲,那可就容易出岔子了。尤其是那种函数啊,你用得多了,参数的顺序万一搞乱了,问题就来了。就像是你在厨房里炒菜,调料放错了顺序,味道肯定不对劲。程序也是一样,顺序不对,结果就大相径庭了。所以啊,咱们在设置默认值的时候,得仔细想想,别让小细节毁了大事。例如: lua function exampleFunction(x, y) if not x then x = 1 end if not y then y = 2 end print(x + y) end exampleFunction() -- 输出 3 exampleFunction(5) -- 输出 6 exampleFunction(y=3) -- 输出 4 在这个例子中,如果直接调用 exampleFunction(),它将使用默认值 x = 1 和 y = 2,输出结果为 3。而 exampleFunction(5) 则使用了第一个参数 5,并保留了默认值 y = 2,因此输出为 7。最后,exampleFunction(y=3) 使用了默认值 x = 1 并覆盖了 y 的默认值,输出为 4。哎呀,这个例子啊,简直就是参数默认值用得好不好,对程序逻辑影响的大实锤!你看,它既展示了一波顺滑操作的魅力,也顺便揭露了个小坑——那就是如果参数的排列顺序不对头,那程序里可就容易出乱子,逻辑混乱那是分分钟的事儿。就像是你去超市买东西,明明想买牛奶结果却拿了个面包,那感觉,是不是跟程序里的逻辑混乱有那么点像?所以啊,咱们在写代码的时候,得格外注意参数的顺序,别让程序在执行过程中迷路了。 三、深挖问题 参数顺序与默认值的交织 当函数参数数量较多时,错误的默认值设置可能导致难以追踪的错误。例如,考虑以下函数: lua function complexFunction(a, b, c, d, e) print(a + b + c + d + e) end complexFunction(1, 2, 3) -- 正确使用默认值 complexFunction(1, 2, e=5) -- 错误使用默认值 在这个例子中,如果我们尝试通过 complexFunction(1, 2, e=5) 调用函数,Lua会使用 e 的默认值(在这种情况下是 5),而不是期望的参数 d 的值。这会导致输出结果不符合预期,因为实际调用的函数行为与意图不符。 四、解决方案 精心规划与测试 为了避免上述问题,开发者应该遵循一些最佳实践: 1. 明确参数顺序 在函数定义时,明确所有参数的顺序。这有助于减少因参数顺序误解而导致的错误。 2. 详细注释 为每个函数提供详细的文档,包括参数的用途、默认值的含义以及它们之间的关系。这有助于其他开发者理解和使用函数时避免意外。 3. 单元测试 编写针对函数的单元测试,特别关注默认参数的使用情况。这可以帮助及早发现潜在的逻辑错误,并确保函数行为符合预期。 4. 代码审查 定期进行代码审查,特别是在团队协作环境中。兄弟们,咱们互相提点提点,能找出不少平时自己都忽视的坑儿。比如那个默认值啊,有时候用得不恰当,就容易出问题。咱们得留心着点儿,别让这些小细节绊了脚。 五、结语 拥抱Lua的强大,同时警惕其陷阱 Lua作为一门强大的脚本语言,提供了丰富的功能和简洁的语法,使得快速开发和原型设计成为可能。然而,正如任何工具一样,正确使用Lua需要细心和谨慎。哎呀,兄弟!掌握函数参数默认值的那些事儿,这可是让你的代码变得既好懂又耐玩的魔法!想象一下,你写了一段代码,别人一看就明白你的意思,还能轻松修改和维护,多爽啊!而且,避免了因为配置不当出错,那简直就是程序员们的救星嘛!所以啊,咱们得好好学学这个技巧,让代码不仅高效,还充满人情味儿!嘿!兄弟,你听过Lua这玩意儿没?这可是个超级棒的脚本语言,用起来既灵活又高效。就像个魔法师,能让你的代码玩出花来。要是你勤学苦练,多动手实践,那简直就是如虎添翼啊!Lua能帮咱们构建出既靠谱又高效的软件系统,简直不要太爽!不信你试试,保证让你爱不释手! --- 本文旨在探讨Lua脚本中函数参数默认值的使用误区,通过具体的代码示例和分析,深入浅出地阐述了错误设置可能带来的问题及其解决方案。嘿,各位小伙伴们!在你们未来的Lua编程之旅中,我真心希望你们能对设置默认值这事儿多留点心眼。咱们可不想因为这个小细节搞出什么逻辑上的大乱子,对吧?毕竟,咱的目标可是要写出既漂亮又没bug的代码啊!所以,动起手来时,记得仔细琢磨一下每个默认值的选择,确保它们不会偷偷影响到你的程序逻辑,让代码质量蹭蹭往上涨!加油,编程达人们!
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
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1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}复制代码 这里有几点需要注意 1,这这里起始位置的view显示区域如果不超过50%,就不算这个view可见,进而也就不统计曝光。 2,我们通过view.getTag();获取view里的数据,必须在此之前setTag()数据,我这里setTag是在viewholder中把数据set进去的 到这里我们就实现了recylerview列表中view控件曝光量的统计了。下面贴出来完整的代码给大家 package com.example.qcl.demo.xuexi.baoguang;import android.app.Activity;import android.graphics.Rect;import android.support.v7.widget.GridLayoutManager;import android.support.v7.widget.LinearLayoutManager;import android.support.v7.widget.RecyclerView;import android.support.v7.widget.StaggeredGridLayoutManager;import android.text.TextUtils;import android.util.Log;import android.view.View;import com.example.qcl.demo.utils.UiUtils;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/ 2019/4/2 13:31 author: qcl desc: 安卓曝光量统计工具类 wechat:2501902696/public class ViewShowCountUtils {//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsprivate boolean isFirstVisible = true;//用于统计曝光量的mapprivate ConcurrentHashMap<String, Integer> hashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();/ 统计RecyclerView里当前屏幕可见子view的曝光量 /void recordViewShowCount(RecyclerView recyclerView) {hashMap.clear();if (recyclerView == null || recyclerView.getVisibility() != View.VISIBLE) {return;}//检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计,你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING:惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {getVisibleViews(recyclerView);} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsif (isFirstVisible) {getVisibleViews(recyclerView);isFirstVisible = false;} }});}/ 获取当前屏幕上可见的view /private void getVisibleViews(RecyclerView reView) {if (reView == null || reView.getVisibility() != View.VISIBLE ||!reView.isShown() || !reView.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}//保险起见,为了不让统计影响正常业务,这里做下try-catchtry {int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}if (range == null || range.length < 2) {return;}Log.i("qcl0402", "屏幕内可见条目的起始位置:" + range[0] + "---" + range[1]);for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);} } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }//获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;} }复制代码 使用就是在我们的recylerview设置完数据以后,把recylerview传递进去就可以了。如下图: 我们统计到曝光量,拿到曝光view绑定的数据,就可以结合后面的view点击,来看下那些商品view的曝光量高,那些商品的转化率高。当然,这都是运营小伙伴的事了,我们只需要负责把曝光量统计到即可。 如果你有任何编程方面的问题,可以加我微信交流 2501902696(备注编程) by:年糕妈妈qcl 转载于:https://juejin.im/post/5ca30ad1e51d4514c01634f1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-29 13:55:00
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RabbitMQ
...要的。特别是在分布式系统中,各种组件之间的通信变得频繁且复杂。消息队列在分布式系统里可是个关键角色,它的稳定性和可靠性直接关系到整个系统的运行表现,一点儿都不能马虎。RabbitMQ,作为一款广泛使用的开源消息队列服务,它不仅提供了强大的消息传递功能,还支持多种消息模式和协议。不过嘛,在实际用起来的时候,因为网络不给力或者服务器罢工啥的,客户端和RabbitMQ服务器之间的连接就可能出问题了。因此,如何优雅地处理这些连接故障,成为确保系统稳定运行的关键。 1. 了解RabbitMQ的基本概念 在深入探讨如何处理连接故障之前,我们先来简单了解一下RabbitMQ的基础知识。RabbitMQ就像是一个开源的邮局,它负责在不同的程序之间传递消息,就像是给它们送信一样。你可以把消息发到一个或者多个队列里,然后消费者应用就从这些队列里面把消息取出来处理掉。RabbitMQ可真是个多才多艺的小能手,支持好几种消息传递方式,比如点对点聊天和广播式发布/订阅。这就让它变得特别灵活,不管你是要一对一私聊还是要群发消息,它都能轻松搞定。 2. 连接故障 常见原因与影响 在探讨如何处理连接故障之前,我们有必要了解连接故障通常是由哪些因素引起的,以及它们会对系统造成什么样的影响。 - 网络问题:这是最常见的原因,比如网络延迟增加、丢包等。 - 服务器问题:服务器宕机、重启或者维护时,也会导致连接中断。 - 配置错误:不正确的配置可能导致客户端无法正确连接到服务器。 - 资源限制:当服务器资源耗尽时(如内存不足),也可能导致连接失败。 这些故障不仅会打断正在进行的消息传递,还可能影响到整个系统的响应时间,严重时甚至会导致数据丢失或服务不可用。所以啊,我们要想办法让系统变得更皮实,就算碰到那些麻烦事儿,它也能稳如老狗,继续正常运转。 3. 如何优雅地处理连接故障 3.1 使用重试机制 首先,我们可以利用重试机制来应对短暂的网络波动或临时性的服务不可用。通过设置合理的重试次数和间隔时间,可以有效地提高消息传递的成功率。以下是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用pika库连接到RabbitMQ服务器,并在连接失败时进行重试: python import pika from time import sleep def connect_to_rabbitmq(): max_retries = 5 retry_delay = 5 seconds for i in range(max_retries): try: connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) print("成功连接到RabbitMQ") return connection except Exception as e: print(f"尝试{i+1}连接失败,将在{retry_delay}秒后重试...") sleep(retry_delay) print("多次重试后仍无法连接到RabbitMQ,程序将退出") exit(1) 调用函数尝试建立连接 connection = connect_to_rabbitmq() 3.2 实施断线重连策略 除了基本的重试机制外,我们还可以实现更复杂的断线重连策略。例如,当检测到连接异常时,立即尝试重新建立连接,并记录重连日志以便后续分析。另外,我们也可以试试用指数退避算法来调整重连的时间间隔,这样就不会在短时间内反复向服务器发起连接请求,也能让服务器稍微轻松一点。 下面展示了一个基于RabbitMQ官方客户端库pika的断线重连示例: python import pika from time import sleep class ReconnectingRabbitMQClient: def __init__(self, host='localhost'): self.host = host self.connection = None self.channel = None def connect(self): while True: try: self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(self.host)) self.channel = self.connection.channel() print("成功连接到RabbitMQ") break except Exception as e: print(f"尝试连接失败,将在{2self.retry_count}秒后重试...") self.retry_count += 1 sleep(2self.retry_count) def close(self): if self.connection: self.connection.close() def send_message(self, message): if not self.channel: self.connect() self.channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body=message) client = ReconnectingRabbitMQClient() client.send_message('Hello World!') 在这个例子中,我们创建了一个ReconnectingRabbitMQClient类,它包含了连接、关闭连接以及发送消息的方法。特别要注意的是connect方法里的那个循环,这家伙每次连接失败后都会先歇一会儿,然后再杀回来试试看。而且这休息的时间也是越来越长,越往后重试间隔就按指数往上翻。 3.3 异步处理与心跳机制 对于那些需要长时间保持连接的应用场景,我们还可以采用异步处理方式,配合心跳机制来维持连接的有效性。心跳其实就是一种简单的保活方法,就像定时给对方发个信息或者挥挥手,确认一下对方还在不在。这样就能赶紧发现并搞定那些断掉的连接,免得因为放太长时间没动静而导致连接中断的问题。 4. 总结与展望 处理RabbitMQ中的连接故障是一项复杂但至关重要的任务。通过上面提到的几种招数——比如重试机制、断线重连和心跳监测,我们的系统会变得更强壮,也更靠谱了。当然,针对不同应用场景和需求,还需要进一步定制化和优化这些方案。比如说,对于那些对延迟特别敏感的应用,你得更仔细地调整重试策略,不然用户可能会觉得卡顿或者直接闪退。至于那些需要应对海量并发连接的场景嘛,你就得上点“硬货”了,比如用更牛的技术来搞定负载均衡和集群管理,这样才能保证系统稳如老狗。总而言之,就是咱们得不停地试啊试的,然后就能慢慢弄出个既快又稳的分布式消息传递系统。 --- 以上就是关于RabbitMQ中如何处理连接故障的一些探讨。希望这些内容能帮助你在实际工作中更好地应对挑战,打造更加可靠的应用程序。如果你有任何疑问或想要分享自己的经验,请随时留言讨论!
2024-12-02 16:11:51
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红尘漫步
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...的开发优化。JSch作为一款广受欢迎的Java SSH2库,在确保数据安全的同时,也致力于提升用户体验和增强功能特性。近期发布的JSch新版本中,开发者针对连接稳定性和资源管理进行了改进,不仅提升了高并发场景下的连接成功率,还增强了对大规模文件传输的支持。 此外,随着零信任网络架构理念的普及,未来SFTP协议可能会结合更先进的身份验证机制,如多因素认证、生物识别等,以适应更严格的数据安全策略。同时,边缘计算和物联网设备的快速发展也将催生出对轻量化、低功耗环境下SFTP协议的新需求和应用场景。 总之,深入理解和熟练运用SFTP及其实现工具,将有助于我们在保障数据安全的前提下,高效完成跨系统、跨网络的文件传输任务,紧跟时代步伐,应对日益严峻的信息安全挑战。
2023-04-04 09:43:38
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Apache Atlas
...Atlas用来与其他系统(比如Hive、Kafka等)集成的一种机制。有了这些“钩子”,Atlas就能在一旁盯着目标系统的一举一动,还能自动记下相关的各种小细节。 举个例子,如果你有一个Hive表被创建了,Atlas可以通过Hive Hook实时记录下这个事件,包括表名、字段定义、所属数据库等信息。这么做的好处嘛,简直不要太明显!就好比给你的数据加上了一个“出生证”和“护照”,不仅能随时知道它是从哪儿来的、去过哪儿,还能记录下它一路上经历的所有变化。这样一来,管理起来就方便多了,也不用担心数据会“走丢”或者被搞砸啦! 然而,正因如此,Hook的部署显得尤为重要。要是Hook没装好,那Atlas就啥元数据也收不到啦,整个数据治理的工作就得卡在那里干瞪眼了。这也是为什么当我的Hook部署失败时,我会感到特别沮丧的原因。 --- 3. 部署失败 从错误日志中寻找线索 那么,Hook到底为什么会部署失败呢?为了找出答案,我打开了Atlas的日志文件,开始逐行分析那些晦涩难懂的错误信息。说实话,第一次看这些日志的时候,我直接傻眼了,那感觉就跟对着一堆乱码似的,完全摸不着头脑。 不过,经过一番耐心的研究,我发现了一些关键点。比如: - 依赖冲突:有些情况下,Hook可能会因为依赖的某些库版本不兼容而导致加载失败。 - 配置错误:有时候,我们可能在application.properties文件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足:Hook需要访问目标系统的API接口,但如果权限配置不当,自然会报错。 为了验证我的猜测,我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件,我仔细核对了以下内容: properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后,我又检查了Kafka服务是否正常运行,确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础,但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来,让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧!首先,我们需要明确一点:问题的根源可能有很多,因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的,那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如,在Maven项目的pom.xml文件里,我们应该看到类似如下的配置: xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对,或者缺少了必要的依赖项,就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦! Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细,帮助我们定位问题,可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别: properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长,但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候,Hook部署失败并不是代码本身的问题,而是网络或者环境配置出了差错。这时候,我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如,对于Kafka Hook,可以用下面的命令检查是否能正常发送消息: bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败,那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾,我对Apache Atlas有了更深的理解,同时也意识到,任何技术工具都不是万能的,都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是,尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败,但它也教会了我很多宝贵的经验。比如: - 不要害怕出错,错误往往是进步的起点; - 日志是排查问题的重要工具,要学会善加利用; - 团队合作很重要,遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你也有类似的经历或见解,欢迎随时交流讨论!我们一起探索技术的世界,共同进步!
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
Kibana
...情况?存储空间告急,系统提示“磁盘已满”;或者不小心存了太多无用的数据,导致查询速度慢得像乌龟爬……这些问题是不是让你头疼?别担心,Kibana可以帮助我们轻松管理数据,而数据保留策略就是其中的重要一环。 其实,数据保留策略的核心思想很简单:只保留必要的数据,删除那些不再需要的垃圾信息。这不仅能够节省宝贵的存储资源,还能提高系统的运行效率。所以,今天咱们就来深入探讨一下,如何在Kibana中搞定这个事儿! --- 2. 数据保留策略是什么?为什么要用它? 2.1 什么是数据保留策略? 简单来说,数据保留策略就是定义数据的生命周期。比如说,“只留最近30天的记录”,或者是“超过一年的就自动清掉”。你可以根据业务需求灵活设置这些规则。 2.2 为什么我们需要它? 想象一下,如果你是一家电商平台的数据分析师,每天都会生成大量的日志文件。这些日志里可能包含了用户的购买记录、浏览行为等重要信息。不过呢,日子一长啊,那些早期的日志就变得没啥分析的意义了,反而是白白占着磁盘空间,挺浪费的。这时候,数据保留策略就能帮你解决这个问题。 再比如,如果你是一家医院的IT管理员,医疗设备产生的监控数据可能每秒都在增加。要是不赶紧把那些旧数据清理掉,系统非但会变得越来越卡,还可能出大问题,甚至直接“翻车”!所以,合理规划数据的生命周期是非常必要的。 --- 3. 如何在Kibana中设置数据保留策略? 接下来,咱们进入正题——具体操作步骤。相信我,这并不复杂,只要跟着我的节奏走,你一定能学会! 3.1 第一步:创建索引模式 首先,我们需要确保你的数据已经被正确地存储到Elasticsearch中,并且可以通过Kibana访问。如果还没有创建索引模式,可以按照以下步骤操作: bash 登录Kibana界面 1. 点击左侧菜单栏中的“Management”。 2. 找到“Stack Management”部分,点击“Index Patterns”。 3. 点击“Create index pattern”按钮。 4. 输入你的索引名称(例如 "logstash-"),然后点击“Next step”。 5. 选择时间字段(通常是@timestamp),点击“Create index pattern”完成配置。 > 思考点:这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范,后续可能会导致数据无法正确筛选哦! 3.2 第二步:设置索引生命周期策略 接下来,我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分,直接决定了数据的保留方式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 第三步:将策略应用到索引 设置好生命周期策略后,我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下: bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时,通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果,我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师,每天都会收到大量的订单日志,格式如下: json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在,你想对这些日志进行生命周期管理,具体要求如下: - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案: 1. 创建索引模式,命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后,你会发现: - 每隔3个月,新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结,存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除,释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享,相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐,但实际上只需要几步就能搞定。而且啊,要是咱们好好用数据保留这招,不仅能让系统跑得更快、更顺畅,还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来,多好呀! 最后,我想说的是,技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟,我们每个人都是技术路上的探索者,一起努力才能走得更远! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你觉得这篇文章有用,记得点赞支持哦~咱们下次再见!
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
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All Rights Reserved.</p><p>All content and graphics on this web site are the property of the company Refsnes Data.</p></details><p><b>注意:</b>目前只有 Chrome 和 Safari 6 支持 summary 标签。</p></body></html> 9、HTML <table> 标签 <table> 标签用来定义 HTML 表格,一个简单的 HTML 表格应该包括两行两列,如下述示例所示: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool教程(w3cschool.cn)</title> </head><body><table border="1"><tr><th>Month</th><th>Savings</th></tr><tr><td>January</td><td>$100</td></tr><tr><td>February</td><td>$80</td></tr></table></body></html> 10、HTML <textarea> 标签 <textarea> 标签表示多行纯文本编辑控件,用户可在其文本区域中写入文本,请参考下述示例: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool 在线教程(w3cschool.cn)</title> </head><body><textarea rows="10" cols="30">我是一个文本框。</textarea></body></html> 11、HTML <tt> 标签 - HTML5 不支持 <tt> 标签用来改变字体样式,使标签中的文本显示为打字机文本,请参考下述例子: <!DOCTYPE html><html><body><p>This text is normal.</p><p><tt>This text is teletype text.</tt></p></body></html> 12、HTML <u> 标签 <u> 标签可以用来对标签内的文本实现下划线样式,请参考下述示例: <!DOCTYPE html><html><body><p>This is a <u>parragraph</u>.</p></body></html> 13、HTML <ul> 标签 <ul> 标签表示HTML页面中项目的无序列表,一般会以项目符号列表呈现,请参考下述例子: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><h4>无序列表:</h4><ul><li>咖啡</li><li>茶</li><li>牛奶</li></ul></body></html> 14、HTML <video> 标签 <video> 标签可以将视频内容嵌入到HTML文档中,请参考下述示例: <!DOCTYPE html><html><body><video width="320" height="240" controls><source src="/statics/demosource/movie.mp4" type="video/mp4"><source src="/statics/demosource/movie.ogg" type="video/ogg">您的浏览器不支持 HTML5 video 标签。</video></body></html> 15、HTML <ol> 标签 <ol> 标签在 HTML 中表示有序列表,是 ordered lists 的缩写。您可以自定义有序列表的初始序号,请参考下面的实例: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><ol><li>咖啡</li><li>茶</li><li>牛奶</li></ol><ol start="50"><li>咖啡</li><li>茶</li><li>牛奶</li></ol></body></html> 16、HTML <noframes> 标签HTML5不支持该标签 <noframes> 标签用于支持不支持 <frame> 元素的浏览器,请参考下面的示例: <html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><frameset cols="25%,50%,25%"><frame src="/statics/demosource/frame_a.htm"><frame src="/statics/demosource/frame_b.htm"><frame src="/statics/demosource/frame_c.htm"><noframes>抱歉,您的浏览器不支持 frame 属性!</noframes></frameset></html> 17、HTML <hr> 标签 <hr> 标签表示段落级元素之间的主题划分。例如,在下面的实例中我们对具有主题变化的内容使用了 <hr> 标签: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><h1>HTML</h1><p>HTML 是用于描述 web 页面的一种语言。</p><hr><h1>CSS</h1><p>CSS 定义如何显示 HTML 元素。</p></body></html> 18、HTML <h1> - <h6> 标签 <h1> - <h6> 标签用来定义 HTML 标题,表示了 HTML 网页中六个级别的标题。您可以通过下面的这个实例来看看每个级别的标题有什么区别: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title></head><body><h1>这是标题1</h1><h2>这是标题2</h2><h3>这是标题 3</h3><h4>这是标题 4</h4><h5>这是标题 5</h5><h6>这是标题 6</h6></body></html> 19、HTML <center> 标签 - HTML 5 不支持 <center> 标签控制文本的居中显示,不能在 HTML5 中使用。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>这是一些文本。</p><center>这个文本居中对齐。</center><p>这是一些文本</p></body></html> 20、HTML <button> 标签 <button> 标签用来设置 HTML 中的按钮。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><button type="button" onclick="alert('Hello world!')">Click Me!</button></body></html> 21、HTML <br> 标签 <br> 标签是空标签,可插入一个简单的换行符。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>使用br元素<br>在文本中<br>换行。</p></body></html> 22、HTML <dt> 标签 <dt> 标签只能够作为 <dl> 标签的一个子元素出现,常常后跟一个 <dd> 标签。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><dl><dt>咖啡</dt><dd>黑色的热饮</dd><dt>牛奶</dt><dd>白色的冷饮</dd></dl></body></html> 23、HTML <fieldset> 标签 <fieldset> 标签内的一组表单元素会在 WEB 浏览器中以特殊的方式显示,比如不同样式的边界、3D效果等。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><form><fieldset><legend>个人信息:</legend>姓名: <input type="text"><br>邮箱: <input type="text"><br>生日: <input type="text"></fieldset></form></body></html> 24、HTML <embed> 标签 <embed> 标签用来定义在页面中嵌入的内容,比如插件。比如,在下面的实例中我们嵌入了一个 flash 动画: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><embed src="/statics/demosource/helloworld.swf" tppabs="http://W3Cschool.com/tags/helloworld.swf"></body></html> 25、HTML <font> 标签 - HTML5 不支持 <font> 标签的使用示例如下所示,该标签已经过时,因此我们不建议您使用该标签。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p><font size="3" color="red">这是一些文本!</font></p><p><font size="2" color="blue">这是一些文本!</font></p><p><font face="verdana" color="green">这是一些文本!</font></p></body></html> 26、HTML <label> 标签 <label> 标签是一种常见的表单控件,触发对应表单控件功能,让用户在使用表单的时候能够有更好的体验。参考下述的实例: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>点击其中一个文本标签选中选项:</p><form action="/statics/demosource/demo-form.php"><label for="male">Male</label><input type="radio" name="sex" id="male" value="male"><br><label for="female">Female</label><input type="radio" name="sex" id="female" value="female"><br><br><input type="submit" value="提交"></form></body></html> 记录一些重要标签! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chehec2010/article/details/85060460。 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。
2023-10-11 23:43:21
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2024-05-10 13:13:48
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MySQL
...日志时的慌乱与冷静 作为一个数据库运维人员,每天面对着各种各样的问题,而当看到MySQL的日志文件里充满了大量的错误信息时,我的第一反应通常是——“天啊!这是什么情况?”尤其是在半夜加班的时候,这种感觉尤其强烈。 不过,作为一名资深的技术人,我很快意识到,慌张解决不了任何问题。咱们先别急着慌,坐下来好好琢磨琢磨这些错误到底是啥意思,到底是咋冒出来的,然后想想接下来该怎么处理才好。于是,我开始仔细阅读日志内容,并尝试重现这些错误。 比如,最近我在维护的一个生产环境下的MySQL服务器上,突然发现日志里出现了大量这样的错误信息: [ERROR] InnoDB: Operating system error number 24 in a file operation. 这让我有点懵,因为我之前从未遇到过类似的错误。所以,我决定深入研究一下这个问题,看看能不能找到解决方案。 --- 2. 错误日志解读 从表面现象到本质原因 首先,我需要弄清楚这个错误到底意味着什么。我翻了翻官方文档,又逛了逛一些社区论坛,感觉这错误八成跟操作系统里的文件操作有关系。具体来说,错误号24在Linux系统中表示“Too many open files”(打开的文件太多)。 这让我立刻联想到,可能是因为MySQL的某些进程打开了过多的文件句柄,导致操作系统限制了它进一步的操作。为了验证这一点,我执行了一个简单的命令来检查当前系统的文件描述符限制: bash ulimit -n 结果显示默认值为1024。这意味着每个进程最多只能同时打开1024个文件。说实话,咱们的MySQL实例现在正忙着应付一大堆同时连进来的需求,还得折腾临时表呢。这么一看,那个限制就跟挠痒痒似的——太不够用了! 接下来,我查看了MySQL的配置文件my.cnf,发现确实没有显式设置文件描述符的上限。于是,我修改了配置文件,将open_files_limit参数调整为更大的值: ini [mysqld] open_files_limit=65535 然后重启了MySQL服务,再次检查日志,果然,错误消失了! --- 3. 实践中的代码调试与优化 当然,仅仅解决问题还不够,我还想进一步优化整个系统的性能。于是,我编写了一些脚本来监控MySQL的运行状态,特别是文件描述符的使用情况。 以下是一个简单的Python脚本,用于统计MySQL当前使用的文件描述符数量: python import psutil import subprocess def get_mysql_open_files(): 获取所有MySQL进程ID mysql_pids = [] result = subprocess.run(['pgrep', 'mysqld'], capture_output=True, text=True) for line in result.stdout.splitlines(): mysql_pids.append(int(line)) total_open_files = 0 for pid in mysql_pids: try: proc = psutil.Process(pid) open_files = len(proc.open_files()) print(f"Process {pid} has opened {open_files} files.") total_open_files += open_files except Exception as e: print(f"Error checking process {pid}: {e}") print(f"Total open files by MySQL processes: {total_open_files}") if __name__ == "__main__": get_mysql_open_files() 运行这个脚本后,我发现某些特定的查询会导致文件描述符迅速增加。经过分析,这些问题主要出现在涉及大文件读写的场景中。所以呢,我觉得咱们开发的小伙伴们得好好捯饬捯饬这些查询语句啦!比如说,能不能少建那些没用的临时表啊?再比如,能不能换个更快的存储引擎啥的?反正就是得让这个程序跑得更顺畅些,别老是卡在那里干瞪眼不是? --- 4. 总结与反思 从问题中学到的东西 回顾这次经历,我深刻体会到,处理数据库问题时,不能仅凭直觉行事,而是要结合实际数据和技术手段,逐步排查问题的根本原因。同时,我也认识到,预防胜于治疗。如果能在日常运维中提前做好监控和预警,就可以避免很多突发状况。 最后,我想分享一点个人感悟:技术之路永无止境,每一次遇到难题都是一次成长的机会。说实话,有时候真的会觉得头大,甚至怀疑自己是不是走错了路。但我觉得啊,这就好比在黑暗里找钥匙,你得不停地摸索、试错才行。只要别轻易放弃,一直在学、一直在练,总有一天你会发现,“!原来它在这儿呢!”就跟我在处理这个MySQL报错的时候似的,最后不光把问题搞定了,还顺带学了不少实用的招儿呢! 如果你也遇到了类似的情况,不妨试试上面提到的方法,也许能帮到你!
2025-04-17 16:17:44
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山涧溪流_
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...行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多,elasticsearch都可以常在日志的实时分析,所以如果你要做通用场景,而且机器资源不是问题,这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外,在使用elasticsearch的时候,会有很多的可玩性。这里不引经据典,呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性(当然,确实很优秀!)。 这里举几个例子: (1)中文分词:第一章提到的其它引擎几乎很难实现,elasticsearch对分词器的支持是原生的,因为elasticsearch天生就为全文索引而生,elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的! 有的朋友可能不了解分词器,比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”,在分词器的加持下,es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”,并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候,可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理,这里不展开说明,分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友,可以自行百度一下。而且这两个概念,与elasticsearch其实不挂钩,是搜索中的通用概念。 关于倒排索引,其核心表现如下图: 如果你要用mysql、mongo实现中文分词,这......其实挺麻烦的,可能在后面的版本支持中会实现的很好,但在当前的流行版本中,它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器,支持中文分词。而在数据量较大的情况下,mysql的多机器部署几乎很难实现,elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词,但不支持中文、日语、汉语等东方语言,你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词,你看看效果:依旧是“今天我要吃冰激凌”,ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....,那你搜索冰激凌就搜不出来!咋办呢,当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器,但它们原生并不支持的。 (2)自定义排名场景:比如你的搜索“冰激凌”,结果中返回了有10条,这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分,但是如果你想人为干预这个得分怎么办? elasticsearch支持function_score功能(可以不用,这个是增强功能),es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数,传入原始得分、行的原始数据,你可以在里面做计算,比如查询其它参考表、或查看是否是广告位,以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述,是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能!下面是一个使用示例,不仅如此,它是支持自定义函数的,自由度非常高。 (3)文本高亮:你用mysql或mongo也可以实现,比如用户搜索“冰激凌”,你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”,然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢?还有就是英文大小写的场景,用户搜索"MAIN",那结果及时匹配到了“main”(小写的),这个单词是否应该高亮呢?也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧,elasticsearch,自动可以返回高亮字段!并且可以自由指定高亮的html前后标签。 (4)实在太多了....这家伙天生为索引而生,而且版本还在不断地迭代。不差机器的话,用用吧! 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下,是非常好用的利器!但是它比较消耗机器资源,如果你的数据规模并不大,而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替,完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题,结合当前手头的资源,适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch,单机器内存只有2G,它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然,如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性,那elasticsearch一定还是最佳选择! 对于mysql(关系型数据库)和mongo(文档数据库)的区别这里不展开描述了,但对于搜索而言,两种都合适。有时候选型也不用很纠结,其实都是差不太多的东西,适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的,就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器,mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词(你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese,但其实会报错的)。 其实当你选择普通数据库,你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词?为什么分开写,如果你有用过elasticsearch或solr,你会知道,在指定字段的时候,需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先,这里必须要承认,数据之后存储了,才能被查询。在搜索中,这句话可以换成是“数据只有被索引了,才能被搜索”。 这时候请求打过来了,要索引一条数据,其中某字段是“今天我要吃冰激凌”,分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”,这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr,这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库,这个过程你就要手动了,并把分词后的结果用空格分开(最好使用空格,因为西方语言的分词规则就是按空格拆分,以及逗号句号),存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图: 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer:https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来,用户输入了“好吃的冰激凌”,分词后得到“好吃|冰激凌”(“的”作为停用词stopwords,被自动忽略了,IKAnalyzer可以指定停用词表)。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”(与index分词器结果统一,还是用空格分隔)。 当然,对于mongo而言,你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"}),xxx是集合名,content是字段名,text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法:db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小,为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快,你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景,再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来! 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步,可能会有延迟,这个就看你能容忍多长时间(悄悄告诉你,elasticsearch也需要指定这个refresh时间,一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然,二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的)。 这样,搜索的时候先查询搜索库,拿到一个指针id的列表,然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然,也是支持分页的,你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛,支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案,如apache atlas: apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家,也涉及资产搜索的特性,它的实现思路就是:从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库:上图右下角,可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene,多个选一个 存储库:上图左下角,可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB,多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作,但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库,擅长搜索!存储库,擅长海量存储!搜索库多样化搜索,然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候,es+hbase也是一种很好的解决方案,不在这里展开说明了。
2024-01-27 17:49:04
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admin-tim
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MFC开发控制器双振镜运动例程 (1)例程界面如下。 (2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-04 17:33:09
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...的多样应用,尤其是其作为Pi-hole这一DNS拦截器的角色后,延伸阅读可关注以下内容: 近期,随着数据隐私和网络安全问题日益突出,开源项目如Pi-hole的受欢迎程度正逐步提升。据《连线》杂志最近的一篇报道(2023年5月),在全球范围内,越来越多的家庭用户、小型企业和教育机构开始采用Pi-hole来保护他们的网络环境,对抗广告追踪、恶意软件和网络钓鱼等威胁。 同时,Raspberry Pi基金会发布了最新的硬件版本,为用户提供更强性能和更多功能选择,这也进一步拓宽了Pi-hole和其他安全相关项目的实施空间。例如,《 Ars Technica》在一篇深度技术分析中探讨了如何利用最新款的Raspberry Pi构建更为高效且强大的本地防火墙系统,并与Pi-hole结合,实现全方位的家庭网络安全防护。 此外,开源社区围绕Pi-hole开发了许多增强功能和插件,以适应不断变化的网络环境。TechCrunch发表的一篇文章介绍了几个重要的Pi-hole拓展工具,它们能够帮助用户更精细地管理网络流量,优化家庭网络体验,同时确保个人隐私不受侵犯。 总之,在数字化生活越发普及的今天,深入了解和运用像Pi-hole这样的开源解决方案,不仅能有效提升网络安全性,也是对个人隐私保护意识的重要体现。通过持续关注相关的技术发展和实践案例,我们可以更好地应对未来的网络挑战。
2023-08-12 20:49:59
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DorisDB
...要。DorisDB,作为一款开源的列式存储分析型数据库,因其强大的性能和灵活性,在大数据分析领域崭露头角。然而,随着数据规模的持续增长和复杂度的不断提升,DorisDB也面临着一系列挑战,尤其是写入失败问题,这不仅影响了数据处理的效率,也对业务连续性构成了威胁。 挑战一:并发写入与事务冲突 在高并发场景下,多个用户或任务同时尝试向DorisDB表中写入数据,极易引发事务冲突。这种情况下,DorisDB需要在保证数据一致性和完整性的前提下,合理分配并发资源,优化锁机制,以最小化对性能的影响。有效的解决策略包括引入行级锁或表级锁,以及通过合理的锁等待策略,减少死锁发生的可能性。此外,优化应用层的并发控制逻辑,避免不必要的并发操作,也能显著提升系统的稳定性。 挑战二:资源管理和优化 资源限制是另一个不容忽视的挑战。随着数据量的激增,磁盘空间不足、内存溢出等问题愈发突出。合理规划硬件资源,采用分层存储策略,以及利用DorisDB的分布式架构,将数据高效地存储和分布于多个节点,是缓解资源压力的有效途径。同时,定期进行数据清理和优化,使用更高效的压缩算法,也是提高资源利用效率的关键。 挑战三:网络延迟与故障恢复 网络问题是DorisDB面临的一大挑战。在网络不稳定或存在高延迟的情况下,数据传输效率会大幅降低,进而影响写入速度和整体性能。增强网络基础设施,优化数据传输协议,以及构建高效的容错和故障恢复机制,是提升系统鲁棒性的关键。同时,实施数据复制和备份策略,确保数据安全性和业务连续性。 结论:持续优化与创新 面对大数据时代的挑战,DorisDB的发展离不开持续的优化与创新。通过深入研究和实践,不断改进并发控制机制、资源管理策略、网络优化方案和技术架构设计,可以有效提升DorisDB的性能和可靠性,满足日益增长的数据处理需求。未来,随着技术的不断演进,DorisDB有望在大数据分析领域发挥更大的作用,为企业提供更为强大、灵活的数据处理能力,助力商业洞察和决策制定。 通过以上内容,我们可以看到,虽然DorisDB在大数据分析领域展现出强大的潜力,但在实际应用中,仍需面对各种挑战。持续的技术创新与优化,将是推动DorisDB不断前进的关键。
2024-10-07 15:51:26
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醉卧沙场
Tornado
...ler 的构造函数作为参数。这样一来,每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战,但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话,我还想尝试更多有趣的功能组合,比如结合 Redis 缓存提高性能,或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题,欢迎随时跟我交流呀! 最后祝大家 coding愉快,记得保护好自己的秘密哦~ 😊
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
ElasticSearch
...ticsearch。作为一个分布式搜索和分析引擎,它在大数据领域里可是大名鼎鼎。无论是日志分析、全文检索还是数据分析,Elasticsearch都能帮你搞定。 不过呢,凡事都有两面性。Elasticsearch虽然强大,但也存在一些安全隐患。如果你的集群暴露在公网下,或者权限设置不当,那可就麻烦了。你可以想想啊,要是你的数据被人偷走了,或者被乱改得面目全非,甚至整个系统都直接崩了,那可真是够呛,绝对不是闹着玩的! 所以,今天我们来聊聊如何优化Elasticsearch的安全性。我会用一些接地气的例子和代码片段,让你轻松理解这些概念。别担心,咱们会一步步来,保证你听得懂! --- 2. 配置SSL/TLS加密通信 首先,咱们得确保数据在传输过程中是安全的。SSL/TLS加密就是用来干这个的。 2.1 为什么需要SSL/TLS? 简单来说,SSL/TLS就像是一层保护罩,让别人即使截获了你的数据包,也看不懂里面的内容。想象一下,你的Elasticsearch集群要是直接暴露在网上,还不设防,那可就相当于把家里保险箱的密码和存折都摆在了大马路上。黑客轻轻松松就能闻到“香味”,啥用户的密码啊、查询出来的机密信息啊,通通被他们盯上,那后果简直不敢想!这简直太可怕了! 2.2 实现步骤 2.2.1 生成证书 首先,我们需要生成自签名证书。虽然自签名证书不能用于生产环境,但它能帮助我们快速测试。 bash openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout elastic.key -out elastic.crt -days 365 -nodes 这段命令会生成一个有效期为一年的证书文件elastic.crt和私钥文件elastic.key。 2.2.2 修改配置文件 接下来,我们需要在Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中启用SSL/TLS。找到以下配置项: yaml xpack.security.http.ssl: enabled: true keystore.path: "/path/to/elastic.keystore" 这里的keystore.path指向你刚刚生成的证书和私钥文件。 2.2.3 启动Elasticsearch 启动Elasticsearch后,客户端连接时必须提供对应的证书才能正常工作。例如,使用curl命令时可以这样: bash curl --cacert elastic.crt https://localhost:9200/ 2.3 小结 通过SSL/TLS加密,我们可以大大降低数据泄露的风险。不过,自签名证书只适合开发和测试环境。如果是在生产环境中,建议购买由权威机构签发的证书。 --- 3. 用户认证与授权 接下来,咱们谈谈用户认证和授权。想象一下,如果没有身份验证机制,任何人都可以访问你的Elasticsearch集群,那简直是噩梦! 3.1 背景故事 有一次,我在调试一个项目时,无意间发现了一个未设置密码的Elasticsearch集群。我当时心里一惊,心想:“乖乖,要是有谁发现这个漏洞,那可就麻烦大了!”赶紧招呼团队的小伙伴们注意一下,提醒大家赶紧加上用户认证功能,别让问题溜走。 3.2 使用内置角色管理 Elasticsearch自带了一些内置角色,比如superuser和read_only。你可以根据需求创建自定义角色,并分配给不同的用户。 3.2.1 创建用户 假设我们要创建一个名为admin的管理员用户,可以使用以下命令: bash curl -X POST "https://localhost:9200/_security/user/admin" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -u elastic \ -d' { "password" : "changeme", "roles" : [ "superuser" ] }' 这里的-u elastic表示使用默认的elastic用户进行操作。 3.2.2 测试用户权限 创建完用户后,我们可以尝试登录并执行操作。例如,使用admin用户查看索引列表: bash curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v" \ -u admin:changeme 如果一切正常,你应该能看到所有索引的信息。 3.3 RBAC(基于角色的访问控制) 除了内置角色外,Elasticsearch还支持RBAC。你可以给每个角色设定超级详细的权限,比如说准不准用某个API,能不能访问特定的索引之类的。 json { "role": "custom_role", "cluster": ["monitor"], "indices": [ { "names": [ "logstash-" ], "privileges": [ "read", "view_index_metadata" ] } ] } 这段JSON定义了一个名为custom_role的角色,允许用户读取logstash-系列索引的数据。 --- 4. 日志审计与监控 最后,咱们得关注日志审计和监控。即使你做了所有的安全措施,也不能保证万无一失。定期检查日志和监控系统可以帮助我们及时发现问题。 4.1 日志审计 Elasticsearch自带的日志功能非常强大。你可以通过配置日志级别来记录不同级别的事件。例如,启用调试日志: yaml logger.org.elasticsearch: debug 将这条配置添加到logging.yml文件中即可。 4.2 监控工具 推荐使用Kibana来监控Elasticsearch的状态。装好Kibana之后,你就能通过网页界面瞅一眼你的集群健不健康、各个节点都在干嘛,还能看看性能指标啥的,挺直观的! 4.2.1 配置Kibana 在Kibana的配置文件kibana.yml中,添加以下内容: yaml elasticsearch.hosts: ["https://localhost:9200"] elasticsearch.username: "kibana_system" elasticsearch.password: "changeme" 然后重启Kibana服务,打开浏览器访问http://localhost:5601即可。 --- 5. 总结 好了,朋友们,今天的分享就到这里啦!优化Elasticsearch的安全性并不是一件容易的事,但只要我们用心去做,就能大大降低风险。从SSL/TLS加密到用户认证,再到日志审计和监控,每一个环节都很重要。 我希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他问题或者经验分享,欢迎随时留言交流!让我们一起打造更安全、更可靠的Elasticsearch集群吧!
2025-05-12 15:42:52
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星辰大海
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Netty
...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!😎
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红尘漫步
ZooKeeper
...家,帮我们管理分布式系统中的各种事务。不过呢,在使用过程中,我们可能会遇到一些问题,比如CommitQueueFullException。哎呀,乍一听这事儿还挺唬人是吧?但其实呢,它就是在说ZooKeeper的那个内部消息队列已经爆满了,忙不过来了,所以没法再接着处理新的请求啦! 作为一个开发者,我第一次看到这个错误的时候,心里是有点慌的:“完蛋啦,是不是我的代码有问题?”但后来我慢慢发现,其实它并不是那么可怕,只要我们理解了它的原理,并且知道怎么应对,就能轻松解决这个问题。 那么,CommitQueueFullException到底是怎么回事呢?简单来说,ZooKeeper内部有一个请求队列,用来存储客户端发来的各种操作请求(比如创建节点、删除节点等)。嘿嘿,想象一下,这就好比一个超挤的电梯,已经装满了人,再有人想挤进去肯定会被拒之门外啦!ZooKeeper也一样,当它的小“队伍”排满了的时候,新来的请求就别想加塞儿了,直接就被它无情地“拒绝”了,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~
2025-03-16 15:37:44
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林中小径
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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。
2023-12-18 11:34:00
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Mariadb主从复制 11.1 主从库初始化 这条命令可以初始化mysql,删除匿名用户,设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码,初次安装后是没有密码的,直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码:y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户,这个随意,建议删除: y7.拒绝用户远程登录,这个建议开启:n8.删除 test 库,可以保留:n9.重新加载权限表:y 11.2 修改主库配置 [root@mster mysql] grep -Ev "^$|^" /etc/my.cnf.d/server.cnf[server][mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id = 13 一组主从组里的每个id必须是唯一值。推荐用ip位数log-bin= mysql-bin 二进制日志,后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 不区分大小写binlog-format=ROW 二进制日志文件格式log-slave-updates=True slave更新是否记入日志sync-master-info=1 值为1确保信息不会丢失slave-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程,最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 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。
2023-07-12 10:11:01
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end; 执行完后可以查看oracle表中自动生成了demo_queue_table表,可以查看影响子段(含义比较清晰)。 3. 创建队列并启动 创建队列并启动队列: begin dbms_aqadm.create_queue ( queue_name => 'demo_queue', queue_table => 'demo_queue_table' ); dbms_aqadm.start_queue( queue_name => 'demo_queue' ); end; 至此,我们已经创建了队列有效负荷,队列表和队列。可以查看以下系统创建了哪些相关的对象: SELECT object_name, object_type FROM user_objects WHERE object_name != 'DEMO_QUEUE_PAYLOAD_TYPE'; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE ------------------------------ --------------- DEMO_QUEUE_TABLE TABLE SYS_C009392 INDEX SYS_LOB0000060502C00030$$ LOB AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_T INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_I INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_E QUEUE AQ$DEMO_QUEUE_TABLE VIEW DEMO_QUEUE QUEUE 我们看到一个队列带出了一系列自动生成对象,有些是被后面直接用到的。不过有趣的是,创建了第二个队列。这就是所谓的异常队列(exception queue)。如果AQ无法从我们的队列接收消息,将记录在该异常队列中。 消息多次处理出错等情况会自动转移到异常的队列,对于异常队列如何处理目前笔者还没有找到相应的写法,因为我使用的场景并不要求消息必须一对一的被处理,只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列,可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作: BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert),因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队: select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作,我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关),代码如下,读者可以进行调试: declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理,需要使用Oracle提供的jar,在Oracle安装目录可以找到:在linux中可以使用find命令进行查找,例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为: app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中,使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型,需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作,在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后,控制台正确的输出的消息;通过Oracle程序块再次写入消息,发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理,可能存在几秒中的时间差,时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表,然后在表中添加触发器,当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息,然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表,包含username和age两个子段,其中username时varchar2类型,age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程,因为存储过程中调用dbms数据包,系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权): grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器,当数据写入或更新时,如果age=18,则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息,但触发器中不能包含事物提交语句,因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物: CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作: insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-17 14:22:22
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