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MemCache
...升系统响应速度,减轻数据库负担,从而提高整体性能。MemCache作为一款流行的分布式内存对象缓存系统,以其高效性和灵活性赢得了广大开发者的青睐。哎呀,用着用着,咱们可能会碰到一些意料之外的小麻烦,比如说MutexException。这事儿可不简单,它通常说明在咱们同时操作好几个线程的时候,遇到了锁的冲突,或者是怎么也拿不到那个关键的锁。就像是在厨房里,好几个人都想同时用同一把刀切菜,结果就乱了套,谁都得等着。这可得小心点,不然程序就可能卡住不动了。这篇文章将带你深入理解MemCache的工作原理,并探讨如何解决此类问题。 2. MemCache基础概念 MemCache通过在内存中存储数据来提供快速访问。哎呀,这个家伙可真能玩转各种数据类型啊!不管是那些字母串、一长串的数字清单,还是乱七八糟的集合,它都能轻松驾驭。而且,它还提供了一套超简单的操作工具,就像给小孩子们准备的玩具一样,简单易懂,轻轻松松就能搞定这些数据,真是太贴心了!MemCache这种玩意儿啊,就像是你跟朋友玩游戏,你负责喊口号出招,朋友负责听你的指挥去打怪兽或者抢金币。这游戏里头,MemCache的服务器就是那个强大的后盾,它负责把所有东西都记下来,还有找你要的东西。所以,简单来说,你就是客户端,是操作者;MemCache服务器呢,就是那个后台,负责处理一切数据的事情。这样子,你们俩配合起来,游戏玩得又快又好! 3. MutexException问题剖析 当多个线程同时尝试访问或修改同一数据时,MutexException的出现往往是因为互斥锁管理不当。哎呀,互斥锁就像是共享空间的门神,它负责在任何时候只让一个小伙伴进入这个共享区域,比如图书馆或者厨房,这样大家就不会抢着用同一本书或者同一把锅啦。这样就能避免发生混乱和冲突,保证大家都能平平安安地享受公共资源。在MemCache中,这种冲突可能发生在读取、写入或删除数据的操作上。 4. 实战案例 MemCache使用示例 为了更好地理解MemCache的工作流程及其可能出现的问题,我们通过一个简单的示例来展示其基本用法: python from pymemcache.client import base 创建MemCache客户端连接 client = base.Client(('localhost', 11211)) 缓存一个值 client.set('key', 'value') 从缓存中获取值 print(client.get('key')) 删除缓存中的值 client.delete('key') 5. 避免MutexException的策略 解决MutexException的关键在于正确管理互斥锁。以下是一些实用的策略: a. 使用原子操作 MemCache提供了原子操作,如add、replace、increment等,可以安全地执行更新操作而无需额外的锁保护。 b. 线程安全编程 确保所有涉及到共享资源的操作都是线程安全的。这意味着避免在多线程环境中直接访问全局变量或共享资源,而是使用线程本地存储或其他线程安全的替代方案。 c. 锁优化 合理使用锁。哎呀,你懂的,有时候网站或者应用里头有些东西经常被大家看,但是实际上内容变动不多。这时候,为了不让系统在处理这些信息的时候卡壳太久,我们可以用个叫做“读锁”的小技巧。简单来说,读锁就像是图书馆里的书,大家都想翻阅,但是不打算乱动它,所以不需要特别紧锁起来,这样能提高大家看书的效率,也避免了不必要的等待。此外,考虑使用更高效的锁实现,比如使用更细粒度的锁或非阻塞算法。 d. 锁超时 在获取锁时设置超时时间,避免无限等待。哎呀,如果咱们在规定的时间内没拿到钥匙(这里的“锁”就是需要获得的权限或资源),那咱们就得想点别的办法了。比如说,咱们可以先把手头的事情放一放,退一步海阔天空嘛,回头再试试;或者干脆来个“再来一次”,看看运气是不是转了一把。别急,总有办法解决问题的! 6. 结语 MemCache的未来与挑战 随着技术的发展,MemCache面临着更多的挑战,包括更高的并发处理能力、更好的跨数据中心一致性以及对新兴数据类型的支持。然而,通过持续优化互斥锁管理策略,我们可以有效地避免MutexException等并发相关问题,让MemCache在高性能缓存系统中发挥更大的作用。嘿,小伙伴们!在咱们的编程路上,要记得跟紧时代步伐,多看看那些最棒的做法和新出炉的技术。这样,咱们就能打造出既稳固又高效的超级应用了!别忘了,技术这玩意儿,就像个不停奔跑的小兔子,咱们得时刻准备着,跟上它的节奏,不然可就要被甩在后面啦!所以,多学习,多实践,咱们的编程技能才能芝麻开花节节高!
2024-09-02 15:38:39
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人生如戏
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... 三相送,送到通用的数据库访问函数中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default3 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = cmdType;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }} } 这个通用数据库访问函数可以进一步完善如下: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default4 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText,null);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText, params SqlParameter[] commandParameters){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{//cmd.Connection = conn;//cmd.CommandType = cmdType;//cmd.CommandText = cmdText;//conn.Open();PrepareCommand(cmd, conn, null, cmdType, cmdText, commandParameters);//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);cmd.Parameters.Clear();return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }private static void PrepareCommand(SqlCommand cmd, SqlConnection conn, SqlTransaction trans, CommandType cmdType, string cmdText, SqlParameter[] cmdParms){if (conn.State != ConnectionState.Open)conn.Open();cmd.Connection = conn;cmd.CommandText = cmdText;if (trans != null)cmd.Transaction = trans;cmd.CommandType = cmdType;if (cmdParms != null){foreach (SqlParameter parm in cmdParms)cmd.Parameters.Add(parm);} }} } 因为重点在过程,在结构,代码都比较简单,唯一值得一提的是SqlConnection的关闭问题,在最后比较完善的数据库访问函数中(这是SQLHelper中的源代码),没有使用using()结构,也没有显示关闭,主要原因是调用ExecuteReader方法时,使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection: SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法:如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 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。
2023-03-18 20:09:36
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...除等功能。此外,针对数据验证和业务逻辑封装,一些高级ORM库也引入了自定义描述符设计模式,以提供更为灵活且安全的数据访问控制。 另一方面,Python 3.9引入了新的__set_name__方法,该方法适用于描述符对象,以便在描述符被绑定到类属性时通知其宿主类和名称,为描述符提供了更多的上下文信息,增强了其在复杂场景下的适用性和可读性。 同时,随着Python异步编程的发展,一些库也开始尝试将描述符应用于异步环境,比如通过实现异步描述符来控制异步属性的获取和设置,确保在处理并发请求时能够遵循正确的执行顺序,从而提高程序性能和稳定性。 综上所述,描述符作为Python面向对象编程的核心技术之一,其应用正不断拓展深化,并随着Python语言的演进保持着极高的时效性和实用性。对于开发者而言,掌握并合理运用描述符机制不仅能提升代码质量,还能有效应对各种复杂的业务场景需求。
2023-05-07 19:03:49
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...涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包,含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包,含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书,从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-04 23:38:21
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Mongo
... 引言 在数据库的世界里,MongoDB以其独特的NoSQL特性,为开发者提供了灵活性极高的数据存储解决方案。哎呀,兄弟!你想想看,咱们要是碰上一堆数据要处理,那些老一套的查询方法啊,那可真是不够用,捉襟见肘。就像你手头一堆零钱,想买个大蛋糕,结果发现零钱不够,还得再跑一趟银行兑换整钞。那时候,你就得琢磨琢磨,是不是有啥更省力、效率更高的办法了。哎呀,你知道的,MapReduce就像一个超级英雄,专门在大数据的世界里解决难题。它就像个大厨,能把一大堆食材快速变成美味佳肴。以前,处理海量数据就像是给蜗牛搬家,慢得让人着急。现在有了MapReduce,就像给搬家公司装了涡轮增压,速度嗖嗖的,效率那叫一个高啊!无论是分析市场趋势、优化业务流程还是挖掘用户行为,MapReduce都成了我们的好帮手,让我们的工作变得更轻松,效率也蹭蹭往上涨!本文将带你深入了解MongoDB中的MapReduce,从基础概念到实际应用,再到优化策略,一步步带你掌握这门技术。 1. MapReduce的基础概念 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算。在MongoDB中,我们可以通过map()和reduce()函数实现数据的分组、转换和聚合。基本流程如下: - Map阶段:数据被分割成多个分片,每个分片经过map()函数处理,产生键值对形式的数据流。 - Shuffle阶段:键相同的数据会被合并在一起,为reduce()阶段做准备。 - Reduce阶段:针对每个键,执行reduce()函数,合并所有相关值,产生最终的结果集。 2. MongoDB中的MapReduce实践 为了让你更好地理解MapReduce在MongoDB中的应用,下面我将通过一个具体的例子来展示如何使用MapReduce处理数据。 示例代码: 假设我们有一个名为sales的集合,其中包含销售记录,每条记录包含product_id和amount两个字段。我们的目标是计算每个产品的总销售额。 javascript // 首先,我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID,值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀,这事儿啊,就像是这样:首先,你得有个列表,这个列表里头放着一堆商品,每一项商品下面还有一堆数字,那是各个商品的销售价格。然后,咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来,就像数钱一样,算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来,我们就能知道每种商品的总收入啦!哎呀,你懂的,我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后,我们用$group这个魔法棒,把数据一通分类整理,看看哪些地方数据多,哪些地方数据少,这样就给咱们的数据做了一次大扫除,整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时,有几个关键点需要注意,以确保最佳性能: - 数据分区:合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常,我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理:MapReduce操作可能会消耗大量内存,特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项,限制任务运行时间,避免内存溢出。 - 错误处理:在实际应用中,处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如,使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说,以下是一些进阶技巧: - 使用索引:在Map阶段,如果数据集中有大量的重复键值对,使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行:对于高并发的应用场景,可以考虑将MapReduce操作异步化,利用MongoDB的复制集和分片集群特性,实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用,为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀,看完这篇文章后,你可不光是知道了啥是MapReduce,啥时候用,还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的!就像是掌握了新魔法一样,你学会了怎么给这玩意儿加点料,让它在你的项目里发挥出最大效用,让工作效率蹭蹭往上涨!是不是感觉整个人都精神多了?这不就是咱们追求的效果嘛!嘿,兄弟!听好了,掌握新技能最有效的办法就是动手去做,尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论,找一个你正在做的项目,大胆地将MapReduce实践起来。你会发现,通过实战,你的经验会大大增加,对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以,行动起来吧,让自己的项目成为你学习路上的伙伴,你肯定能从中学到不少东西!让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性!
2024-08-13 15:48:45
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柳暗花明又一村
Kafka
...这么一送,它现在在大数据圈子里混得那叫一个风生水起,已经成了整个生态里头离不开的重要角色啦! 作为一个开发者,我对Kafka的第一印象是它超级可靠。无论是高吞吐量、低延迟还是容错能力,Kafka都表现得非常出色。大家有没有想过啊,“可靠”这个词到底是怎么来的?为啥说某个东西“靠谱”,我们就觉得它值得信赖呢?今天咱们就来聊聊这个事儿——比如说,你发出去的消息,咋就能保证它不会石沉大海、人间蒸发了呢?这可不是开玩笑的事儿,尤其是在大数据的世界里,丢一个消息可能就意味着丢了一笔订单或者错过了一次重要沟通。所以啊,今天我们就要揭开谜底,跟大家唠唠Kafka是怎么做到让消息“稳如老狗”的! 2. Kafka可靠性背后的秘密武器 Kafka的可靠性主要依赖于以下几个核心概念: 2.1 持久化与日志结构 Kafka将所有数据存储在日志文件中,并通过持久化机制确保数据不会因为服务器宕机而丢失。简单来说,就是把消息写入磁盘而不是内存。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "my-key", "my-value")); producer.close(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区(Partition)来分摊负载,同时通过副本(Replica)机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本,其中一个为主副本,其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式,你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者,我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置: - acks:控制生产者的确认级别。设置为"all"时,意味着必须等待所有副本确认。 - retries:指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达,Kafka会自动重试。 - linger.ms:控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒,即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中,我们设置了retries=3和linger.ms=5,这意味着即使遇到短暂的网络问题,Kafka也会尝试最多三次重试,并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式,一个叫 earliest,一个叫 latest。简单来说,earliest 就是从头开始补作业,把之前没看过的消息全都读一遍;而 latest 则是直接从最新的消息开始看,相当于跳过之前的存档,直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能,这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论,我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出,靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景,比如数据爆炸、服务器宕机啥的,然后还给配齐了神器,专门对付这些麻烦事儿。 然而,正如任何技术一样,Kafka也不是万能的。在实际应用中,我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊,在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下,就得调整一下每次处理的任务量,别一下子搞太多,慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度,晚一秒钟都不行的那种,那就得想办法把发东西的时间间隔调短点,越快越好! 总之,Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流哦~
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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...件管理比较方便,但是数据量大了之后,很难整理.所以建议将这些配置分开 cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/commands.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contacts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/timeperiods.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/templates.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/contactgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hosts.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/hostgroups.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/services.cfg cfg_file=/usr/local/nagios/etc/objects/servicegroups.cfg 改check_external_commands=0为check_external_commands=1.这行的作用是允许在web 界面下执行重启nagios、停止主机/服务检查等操作。 把command_check_interval的值从默认的1 改成command_check_interval=15s(根据自己的情况定这个命令检查时间间隔,不要太长也不要太短)。 2.资源配置文件resource.cfg 资源文件可以保存用户自定义的宏.资源文件的一个主要用处是用于保存一些敏感的配置信息,如系统口令等不能让CGIs 程序模块获取到的东西 3.CGI配置文件cgi.cfg CGI 配置文件包含了一系列的设置,它们会影响CGIs程序模块.还有一些保存在主配置文件之中,因此CGI 程序会知道你是如何配置的Nagios并且在哪里保存了对象定义.最实际的例子就是,如果你想建立一个只有查看报警权限的用户,或者只有查看其中一些服务 器或者服务状态的权限,通过修改cfi.cfg可以灵活的控制web访问端的权限. 4.主机定义文件 定义你要监控的对象,这里定义的“host_name”被应用到其它的所有配置文件中,这个是我们配置Nagios 必须修改的配置文件. [root@test objects] vim hosts.cfg define host{ host_name Nagios-Server ; 设置主机的名字,该名字会出现在hostgroups.cfg 和services.cfg 中。注意,这个名字可以不是该服务器的主机名。 alias Nagios服务器 ; 别名 address 192.168.81.128 ; 主机的IP 地址 check_command check-host-alive ; 检查使用的命令,需要在命令定义文件定义,默认是定义好的。 check_interval 1 ; 检测的时间间隔 retry_interval 1 ; 检测失败后重试的时间间隔 max_check_attempts 3 ; 最大重试次数 check_period 24x7 ; 检测的时段 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup ; 需要通知的联系组 notification_interval 30 ; 通知的时间间隔 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options d,u,r ; 通知的选项 w—报警(warning),u—未知(unkown) c—严重(critical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-16 20:48:42
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...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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...y Update)是数据同步的一种方式,在当前的Linux内核中发挥着重要的作用。RCU主要针对的数据对象是链表,目的是提高遍历读取数据的效率,为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表,并且允许一个线程对链表进行修改(修改的时候,需要加锁)。RCU适用于需要频繁的读取数据,而相应修改数据并不多的情景,例如在文件系统中,经常需要查找定位目录,而对目录的修改相对来说并不多,这就是RCU发挥作用的最佳场景。 Linux内核源码当中,关于RCU的文档比较齐全,你可以在 /DocumentaTIon/RCU/ 目录下找到这些文件。Paul E. McKenney 是内核中RCU源码的主要实现者,他也写了很多RCU方面的文章。今天我们就主要来说说linux内核rcu的机制详解。 在RCU的实现过程中,我们主要解决以下问题: 在读取过程中,另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除,但它不能直接销毁这个节点,必须等到所有的线程读取完成以后,才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期(Grace period)。 在读取过程中,另外一个线程插入了一个新节点,而读线程读到了这个节点,那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制(Publish-Subscribe Mechanism)。 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点,不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期 通过这个例子,方便理解这个内容。以下例子修改于Paul的文章。 struct foo {int a;char b;long c;};DEFINE_SPINLOCK(foo_mutex);struct foo gbl_foo;void foo_read (void){foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c );}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);kfee(old_fp);} 如上的程序,是针对于全局变量gbl_foo的操作。假设以下场景。有两个线程同时运行 foo_ read和foo_update的时候,当foo_ read执行完赋值操作后,线程发生切换;此时另一个线程开始执行foo_update并执行完成。当foo_ read运行的进程切换回来后,运行dosomething 的时候,fp已经被删除,这将对系统造成危害。为了防止此类事件的发生,RCU里增加了一个新的概念叫宽限期(Grace period)。 如下图所示: 图中每行代表一个线程,最下面的一行是删除线程,当它执行完删除操作后,线程进入了宽限期。宽限期的意义是,在一个删除动作发生后,它必须等待所有在宽限期开始前已经开始的读线程结束,才可以进行销毁操作。这样做的原因是这些线程有可能读到了要删除的元素。图中的宽限期必须等待1和2结束;而读线程5在宽限期开始前已经结束,不需要考虑;而3,4,6也不需要考虑,因为在宽限期结束后开始后的线程不可能读到已删除的元素。为此RCU机制提供了相应的API来实现这个功能。 void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a,fp-》b,fp-》c);rcu_read_unlock();}void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 其中foo_read中增加了rcu_read_lock和rcu_read_unlock,这两个函数用来标记一个RCU读过程的开始和结束。其实作用就是帮助检测宽限期是否结束。 foo_update增加了一个函数synchronize_rcu(),调用该函数意味着一个宽限期的开始,而直到宽限期结束,该函数才会返回。我们再对比着图看一看,线程1和2,在synchronize_rcu之前可能得到了旧的gbl_foo,也就是foo_update中的old_fp,如果不等它们运行结束,就调用kfee(old_fp),极有可能造成系统崩溃。而3,4,6在synchronize_rcu之后运行,此时它们已经不可能得到old_fp,此次的kfee将不对它们产生影响。 宽限期是RCU实现中最复杂的部分,原因是在提高读数据性能的同时,删除数据的性能也不能太差。 订阅——发布机制 当前使用的编译器大多会对代码做一定程度的优化,CPU也会对执行指令做一些优化调整,目的是提高代码的执行效率,但这样的优化,有时候会带来不期望的结果。如例: void foo_update( foo new_fp ){spin_lock(&foo_mutex);foo old_fp = gbl_foo;new_fp-》a = 1;new_fp-》b = ‘b’;new_fp-》c = 100;gbl_foo = new_fp;spin_unlock(&foo_mutex);synchronize_rcu();kfee(old_fp);} 这段代码中,我们期望的是6,7,8行的代码在第10行代码之前执行。但优化后的代码并不会对执行顺序做出保证。在这种情形下,一个读线程很可能读到 new_fp,但new_fp的成员赋值还没执行完成。单独线程执行dosomething(fp-》a, fp-》b , fp-》c ) 的 这个时候,就有不确定的参数传入到dosomething,极有可能造成不期望的结果,甚至程序崩溃。可以通过优化屏障来解决该问题,RCU机制对优化屏障做了包装,提供了专用的API来解决该问题。这时候,第十行不再是直接的指针赋值,而应该改为 : rcu_assign_pointer(gbl_foo,new_fp);rcu_assign_pointer的实现比较简单,如下:define rcu_assign_pointer(p, v) \__rcu_assign_pointer((p), (v), __rcu)define __rcu_assign_pointer(p, v, space) \do { \smp_wmb(); \(p) = (typeof(v) __force space )(v); \} while (0) 我们可以看到它的实现只是在赋值之前加了优化屏障 smp_wmb来确保代码的执行顺序。另外就是宏中用到的__rcu,只是作为编译过程的检测条件来使用的。 在DEC Alpha CPU机器上还有一种更强悍的优化,如下所示: void foo_read(void){rcu_read_lock();foo fp = gbl_foo;if ( fp != NULL )dosomething(fp-》a, fp-》b ,fp-》c);rcu_read_unlock();} 第六行的 fp-》a,fp-》b,fp-》c会在第3行还没执行的时候就预先判断运行,当他和foo_update同时运行的时候,可能导致传入dosomething的一部分属于旧的gbl_foo,而另外的属于新的。这样会导致运行结果的错误。为了避免该类问题,RCU还是提供了宏来解决该问题: define rcu_dereference(p) rcu_dereference_check(p, 0)define rcu_dereference_check(p, c) \__rcu_dereference_check((p), rcu_read_lock_held() || (c), __rcu)define __rcu_dereference_check(p, c, space) \({ \typeof(p) _________p1 = (typeof(p)__force )ACCESS_ONCE(p); \rcu_lockdep_assert(c, “suspicious rcu_dereference_check()” \usage”); \rcu_dereference_sparse(p, space); \smp_read_barrier_depends(); \(typeof(p) __force __kernel )(_________p1)); \})staTIc inline int rcu_read_lock_held(void){if (!debug_lockdep_rcu_enabled())return 1;if (rcu_is_cpu_idle())return 0;if (!rcu_lockdep_current_cpu_online())return 0;return lock_is_held(&rcu_lock_map);} 这段代码中加入了调试信息,去除调试信息,可以是以下的形式(其实这也是旧版本中的代码): define rcu_dereference(p) ({ \typeof(p) _________p1 = p; \smp_read_barrier_depends(); \(_________p1); \}) 在赋值后加入优化屏障smp_read_barrier_depends()。我们之前的第四行代码改为 foo fp = rcu_dereference(gbl_foo);,就可以防止上述问题。 数据读取的完整性 还是通过例子来说明这个问题: 如图我们在原list中加入一个节点new到A之前,所要做的第一步是将new的指针指向A节点,第二步才是将Head的指针指向new。这样做的目的是当插入操作完成第一步的时候,对于链表的读取并不产生影响,而执行完第二步的时候,读线程如果读到new节点,也可以继续遍历链表。如果把这个过程反过来,第一步head指向new,而这时一个线程读到new,由于new的指针指向的是Null,这样将导致读线程无法读取到A,B等后续节点。从以上过程中,可以看出RCU并不保证读线程读取到new节点。如果该节点对程序产生影响,那么就需要外部调用来做相应的调整。如在文件系统中,通过RCU定位后,如果查找不到相应节点,就会进行其它形式的查找,相关内容等分析到文件系统的时候再进行叙述。 我们再看一下删除一个节点的例子: 如图我们希望删除B,这时候要做的就是将A的指针指向C,保持B的指针,然后删除程序将进入宽限期检测。由于B的内容并没有变更,读到B的线程仍然可以继续读取B的后续节点。B不能立即销毁,它必须等待宽限期结束后,才能进行相应销毁操作。由于A的节点已经指向了C,当宽限期开始之后所有的后续读操作通过A找到的是C,而B已经隐藏了,后续的读线程都不会读到它。这样就确保宽限期过后,删除B并不对系统造成影响。 小结 RCU的原理并不复杂,应用也很简单。但代码的实现确并不是那么容易,难点都集中在了宽限期的检测上,后续分析源代码的时候,我们可以看到一些极富技巧的实现方式。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-25 09:31:10
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...的,比如JAVA、大数据、算法等,下图从BOSS上截取的: 蚂蚁金服不在望京,在环球金融中心。 美团 美团是望京第二大互联网公司,技术氛围浓厚。事业部很多,包括酒店事业部、闪购、美团金融、优选事业部、美团买菜等。 美团的福利常常被叫做白开水福利,不过比普通公司还是要好一些,六险一金、15薪、餐补、下午茶等。 面试比阿里容易一些,不过算法和八股文也是必须要准备的。 常年招聘,岗位很多,下面岗位来自BOSS: Lazada 东南亚头部电商,而且业务还囊括了娱乐、金融和物流,业务主要服务于东南亚。工作地点在朝阳区阿里中心。 福利待遇包括六险一金、年终奖、股权、餐补交通补等。 主要招聘岗位包括java开发、游戏开发、前端、UI等。 bilibili bilibili也是非常不错的一家互联网公司,总部在上海,北京的工作地点在朝阳区东煌大厦10层。截至2021年第一季度,B站月活用户达2.23亿 福利待遇比较完备,包括六险一金、餐补、全勤奖、下午茶、股权等。 招聘岗位包括游戏服务端开发、java开发、C++开发、TA、linux内核开发等。从招聘岗位来看,java 开发并不是bilibili的热门岗位。 每日优鲜 每日优鲜近几年的发展是非常快速的,也是一家非常值得加入的公司。工作地点在万科时代中心。 工作强度比较大,工作内容也比较有挑战,晋升也比较快。建议想在技术上成长的朋友们加入。 福利待遇包括六险一金,股票期权。 招聘岗位以java为主,架构、资深、中高级都有。 BIGO BIGO主要业务在音视频领域,主要产品有Bigo Live、Likee、Hello,目前全球月活用户近4亿,产品和服务覆盖超过150个国家和地区。 福利待遇也是非常不错的,六险一金、年终奖、住房补贴、股票期权等。 主要招聘岗位包括JAVA、音视频领域后端开发。 coupang 韩国电商平台,总部在首尔,成立于2010年,是一家成熟的老牌公司,在2021年3月上市。目前国内研发团队主要在上海,在北京也有研发团队。工作地点在颐堤港。 coupang工作强度不大,不加班不内卷。福利待遇也是很不错的,包括六险一金、餐补、补充公积金、节日福利等。 招聘岗位主要包括JAVA、IOS、搜索工程师、全栈工程师等。 面试难度比较大,前后包括五轮以上面试,第一轮是电话面试,后面线程面试会有手写代码环节。 水滴公司 水滴这两年发展很快,工作地点在望京科技园。 福利待遇方面,属于互联公司中等偏上的水平,包括六险一金、补充公积金、免费健身房等。 招聘岗位JAVA居多,各种级别的都有,还有一些中间件的岗位。 据面试过水滴的求职者反馈,面试很难,对基础要求高,可能会问一些平时不太关注的非常细的问题。 keep 爱运动的小伙伴相信都熟悉keep这款软件,目前keep的用户量已经破3亿。工作地点在万科时代中心。 薪资待遇行业中等,不过该有的服务也基本都有,包括六险一金、年终奖、股权等。 招聘岗位以java为主,各种级别都有。 雪球 国内知名的投资交流平台,2020年底完成1.2亿美元 E 轮融资,发展潜力巨大。工作地点在融新科技中心。 福利待遇在行业内属于中等水平,包括六险一金、年终奖、餐补、零食下午茶等。 招聘岗位以java为主,还有搜索研发、全栈开发等。 陌陌 陌生人社交平台,深受年轻人喜爱,18年陌陌全资收购了探探,规模进一步扩大,目前月活用户在1亿+,出海业务也做的非常好。 福利待遇属于行业中等偏上,互联网有的福利基本都有,包括六险一金、年终奖等。 招聘岗位很多,包括java、中间件、推荐算法、自然语言处理、安全、游戏开发、IOS等。 面试难度中等,会有手写sql、算法、linux命令的环节。 松果出行 松果出行主要业务是构建国内县域城市交通出行网络,目前主要是共享电单车和共享新能源汽车服务。目前业务已经覆盖全国21个省,5000个县。 福利待遇属于行业中等,五险一金、年终奖等,没有补充医疗保险。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。也有物联网、传感器硬件相关的岗位。 小桔科技 目前研发团队主要做推荐、搜索系统,注册地在大连。 福利待遇行业中等,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位包括JAVA、PHP、搜索算法、前端、数仓等。 理想汽车 智能电动车品牌,这两年在行业内名气比较大。 福利待遇行业中等偏上,六险一金、交通补贴等。 招聘岗位很多,以JAVA为主,各种级别都有。另外也招聘PaaS平台研发、搜索、车载语音、大数据等。 参加过理想汽车面试的同学反馈面试体验不太好,面试官没有耐心,给大家一个参考。 狮桥 智慧物流+普惠金融融资租赁业务。 福利待遇中等偏下,五险一金、年终奖,没有补充医疗保险。 招聘岗位主要是JAVA开发。 领创集团 海外金融业务,主要做印度市场。 福利待遇中等偏下,六险一金,年终奖,工作节奏慢。 招聘岗位主要是JAVA,招聘岗位主要是java。 面试过的同学反馈体验比较好,面试官比较nice,有手写代码环节。 总结 今天主要推荐了望京的16家值得加入的互联网公司,事实上,望京区域的互联网公司和其他科技公司至少有几百家,由于个人精力有限,主要梳理了业界比较知名和自己熟悉的公司。相信还有好多非常不错的公司值得加入,欢迎大家跟我交流讨论。 欢迎关注个人公众号,一起学习进步 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zjj2006/article/details/121412370。 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。
2023-01-11 22:59:19
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Tornado
...比如 API 密钥、数据库密码啥的)的服务。对开发者而言,安全这事得放首位,要是还用那种硬编码或者直接把密钥啥的写进配置文件的老办法,那简直就是在玩火自焚啊!Google Cloud Secret Manager 提供了加密存储、访问控制等功能,简直是保护秘钥的最佳选择之一。 所以,当我把这两者放在一起的时候,脑海里立刻浮现出一个画面:Tornado 快速响应前端请求,而 Secret Manager 在背后默默守护着那些珍贵的秘密。是不是很带感?接下来我们就一步步深入探索它们的合作方式吧! --- 2. 初识Tornado 搭建一个简单的Web服务 既然要玩转 Tornado,咱们得先搭个基础框架才行。好嘞,接下来我就简单搞个小网页服务,就让它回一句暖心的问候就行啦!虽然看起来简单,但这可是后续一切的基础哦! python import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, Tornado!") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) if __name__ == "__main__": app = make_app() app.listen(8888) print("Server started at http://localhost:8888") tornado.ioloop.IOLoop.current().start() 这段代码超级简单对不对?我们定义了一个 MainHandler 类继承自 tornado.web.RequestHandler,重写了它的 get 方法,当收到 GET 请求时就会执行这个方法,并向客户端返回 "Hello, Tornado!"。然后呢,就用 make_app 这个函数把路由和这个处理器绑在一起,最后再启动服务器,让它开始监听 8888 端口。 运行后打开浏览器输入 http://localhost:8888,就能看到页面显示 "Hello, Tornado!" 了。是不是特别爽?不过别急着高兴,这只是万里长征的第一步呢! --- 3. 引入Google Cloud Secret Manager:让秘密不再裸奔 现在我们知道如何用 Tornado 做点事情了,但问题是,如果我们的应用程序需要用到一些敏感信息(例如数据库连接字符串),该怎么办呢?直接写在代码里吗?当然不行!这就是为什么我们要引入 Google Cloud Secret Manager。 3.1 安装依赖库 首先需要安装 Google Cloud 的官方 Python SDK: bash pip install google-cloud-secret-manager 3.2 获取Secret Manager中的值 假设我们在 Google Cloud Console 上已经创建了一个名为 my-secret 的密钥,并且它里面保存了我们的数据库密码。我们可以这样从 Secret Manager 中读取这个值: python from google.cloud import secretmanager def access_secret_version(project_id, secret_id, version_id): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}" response = client.access_secret_version(name=name) payload = response.payload.data.decode('UTF-8') return payload 使用示例 db_password = access_secret_version("your-project-id", "my-secret", "latest") print(f"Database Password: {db_password}") 这段代码做了什么呢?很简单,它实例化了一个 SecretManagerServiceClient 对象,然后根据提供的项目 ID、密钥名称以及版本号去访问对应的密钥内容。注意这里的 version_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了,怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢?其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中,从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类,让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作(比如查询数据库)。为了简化演示,这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务: python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中,我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码,并将其传递给 MainHandler 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
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...统,它提供了更高效的数据存储和安全性特性。文中提到的NTFSInfo工具就是用来查看详细的NTFS分区信息,包括主文件表(MFT)、MFT区域大小与位置,以及NTFS元数据文件大小等重要信息。 Active Directory , Active Directory是Microsoft Windows Server操作系统的一部分,提供网络环境中的中央身份认证、授权与目录服务功能。管理员可以利用Active Directory管理域内的用户账户、计算机、组策略、安全设置等资源。文章提及AdRestore工具能够恢复Server 2003 Active Directory对象,表明该工具在AD故障恢复场景中有重要作用。 登录会话(Logon Sessions) , 在多用户操作系统的环境中,登录会话是指用户通过验证后,在系统上创建的一个独立的工作环境,其中包含了用户的配置、权限和其他相关状态信息。Sysinternals工具集中的LogonSessions工具则能列出当前系统上的所有活动登录会话,帮助管理员监控和管理用户登录情况。 动态磁盘分区(Dynamic Disk Partitioning) , 动态磁盘是Windows操作系统中相对于基本磁盘而言的一种更为灵活的磁盘管理方式,它可以支持诸如跨多个物理磁盘的卷扩展等功能。LDMDump工具在文章中被提及,作用是倾倒逻辑磁盘管理器在Windows 2000动态磁盘分区上的数据库内容,从而让管理员了解和分析动态磁盘的详细配置信息。
2024-01-22 15:44:41
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Go-Spring
...年来,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,开源软件的应用范围不断扩大,不仅在企业内部得到广泛应用,也成为全球范围内科技创新与合作的新模式。本文旨在探讨开源软件的价值所在,分析其未来的发展趋势,并提出在拥抱开源软件过程中应考虑的关键因素。 开源软件的价值 开源软件以其透明、可定制和社区驱动的特点,为企业和个人用户带来了诸多价值。首先,开源软件降低了创新门槛,使得开发者能够基于已有代码进行快速迭代和创新,加速产品和服务的推出。其次,开源软件的社区化运作模式促进了知识共享与协作,形成了强大的技术支持和用户群体,有助于解决技术难题,提升产品质量。此外,开源软件的低成本和高可移植性,使其成为中小企业乃至个人开发者降低成本、快速进入市场的重要途径。 未来发展趋势 展望未来,开源软件的发展将呈现出以下几个趋势: 1. 云原生与容器化:随着云计算技术的成熟,基于云原生架构的开源软件将得到更多应用,而容器化技术的普及将进一步提升软件部署的效率与灵活性。 2. AI与机器学习:开源社区正在积极开发AI相关的开源项目,如TensorFlow、PyTorch等,这将促进AI技术的普及与创新,推动行业应用的深度发展。 3. 安全与隐私保护:随着数据安全与隐私保护成为关注焦点,开源社区将加强对安全框架和工具的开发,以满足不同行业对数据安全的需求。 4. 全球化与多语种支持:开源软件的全球化趋势日益明显,多语种支持将成为重要考量因素,有助于提升软件的国际竞争力。 拥抱开源软件的关键因素 1. 知识产权管理:明确开源软件的使用和贡献规则,保护自身权益的同时,尊重和遵守开源社区的规范。 2. 人才培养与激励:培养具备开源文化意识和技术能力的人才,通过项目贡献、社区活动等方式激励开发者积极参与开源项目。 3. 风险评估与管理:在采用开源软件前进行全面的风险评估,包括代码质量、安全漏洞、许可证合规性等方面,确保其符合组织的安全策略和法律法规要求。 4. 持续参与与贡献:积极参与开源社区,不仅使用开源软件,更要贡献自己的代码和知识,促进开源生态的健康发展。 拥抱开源软件不仅是技术层面的选择,更是推动创新、促进知识共享与合作的行动。面对未来的挑战与机遇,企业和个人开发者应积极适应这一趋势,充分利用开源资源,共同构建更加开放、协作的科技生态系统。
2024-07-31 16:06:44
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月下独酌
.net
...象一下,你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务,要是把它搞成单例模式,那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它,结果就是互相踩脚、搞砸事情,什么竞争条件啦、数据混乱啦,各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子,都想伸手拿饼干,但谁也没个规矩,结果不是抢得太猛把罐子摔了,就是谁都拿不痛快。所以啊,这种情况下,还是别让单例当这个“独裁者”了,分清楚责任才靠谱! 4.3 忘记注册依赖 有时候,我们可能会忘记注册某些依赖项。比如: csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中,那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况,你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论,我们可以看到,虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性,但它并不是万能的。设置搞错了,那可就麻烦大了,小到一个单词拼错了,大到程序跑偏、东西乱套,什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是,在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错,因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时,也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后,我想说的是,编程不仅仅是解决问题的过程,更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣,享受每一次成功的喜悦! 好了,今天的分享就到这里啦,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦!😄
2025-05-07 15:53:50
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夜色朦胧
Hive
... 大家好啊,我是你的数据工程师小A。嘿,今天咱们来聊个有点“叛逆”的事儿——你知道吗?在Hive里头,有些压缩格式虽然官方文档上明晃晃地写着“不支持”,但其实很多人还在偷偷用,像GZIP和BZIP2这些就挺典型的。这事儿听着是不是还挺有意思?相当于跟官方规矩唱反调嘛!哈哈,我知道这话听着可能有点“疯疯癫癫”的,但说实话,谁还没点被迫走出舒适区的时候呢?比如为了给硬盘腾地方,或者让数据库跑得更快一点,咱总得豁出去折腾折腾吧! 先简单介绍一下背景吧。Hive其实就像是个建在Hadoop上的“数据仓库”,它能帮我们把有条理的数据存到HDFS里,然后用类似SQL的语句去查询和处理这些数据,特别方便!Hive默认支持一些常见的压缩格式,比如Snappy、LZO等。哎呀,你要是想用GZIP或者BZIP2来存表,那可得小心点啊!没准Hive会直接给你整出个错误,连数据都不让你加载。这到底是咋回事儿呢?其实吧,这是因为这两种压缩方式的性格和Hive的理念不太合拍。简单来说,它们的玩法不一样,所以Hive就觉得有点不爽,干脆就不让你这么干了。 那么问题来了:既然Hive不支持它们,为什么我们还要去折腾这些“非主流”压缩格式呢?我的回答是:因为它们可能真的有用!比如,GZIP非常适合用于压缩单个文件,而BZIP2则在某些场景下能提供更高的压缩比。所以说嘛,官方案子虽然说了不让搞,但我们不妨大胆试试,看看这些玩意儿到底能整出啥名堂! --- 二、理论基础 GZIP vs BZIP2 vs Hive的“规则” 在深入讨论具体操作之前,我们得先搞清楚这三个东西之间的差异。嘿,先说个大家可能都知道的小秘密——GZIP可是个超火的压缩“神器”呢!它最大的特点就是又快又好用,压缩文件的速度嗖一下就搞定了,效果也还行,妥妥的性价比之王!而BZIP2则是另一种高级压缩算法,虽然压缩比更高,但速度相对较慢。相比之下,Hive好像更喜欢找那种“全能型选手”,就像Snappy这种,又快又能省资源,简直两全其美! 现在问题来了:既然Hive有自己的偏好,那我们为什么要挑战它的权威呢?答案很简单:现实世界中的需求往往比理想模型复杂得多。比如说啊,有时候我们有一堆小文件,东一个西一个的,看着就头疼,想把它们整整齐齐地打包成一个大文件存起来,这时候用GZIP就很方便啦!但要是你手头的数据量超级大,比如几百万张高清图片那种,而且你还特别在意压缩效果,希望能榨干每一丢丢空间,那BZIP2就更适合你了,它在这方面可是个狠角色! 当然,这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来,我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2? 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下,你有个文件夹,专门用来存各种日志文件,里面的文件可多啦!不过呢,这些文件都特别小巧,大概就几百KB的样子,像是些小纸条,记录着各种小事。哎呀,要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里,那可就麻烦了!这么多小文件堆在一起,系统就会变得特别卡,整体性能直线下降,简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车,堵得不行!要解决这个问题嘛,咱们可以先把文件用GZIP压缩一下,弄个小“压缩包”,然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码,展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里,你可能会问:“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE?”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据,所以我们需要手动调整存储格式。此外,还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP,BZIP2的压缩比更高,但它也有一个明显的缺点:解压速度较慢。因此,BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是,在这种情况下,你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持,并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中,我遇到了不少挫折。比如说吧,有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里,结果系统直接给我整了个报错,说啥解码器找不着。折腾了半天才发现,哎呀,原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了,跟最新的Hadoop配不上,闹起了脾气!于是,我赶紧联系运维团队升级了相关依赖,这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊,我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名,搞得 Hive 一脸懵逼,根本分不清文件是啥类型的,直接就报错不认账了。后来我才明白,那些后缀名可不只是个摆设啊,它们其实是给文件贴标签的,告诉你这个文件是啥玩意儿,是图片、音乐,还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说,虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限,但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反,只要掌握了正确的技巧,我们完全可以在这两者之间找到平衡点,满足不同的业务需求。 最后,我想说的是,作为一名数据工程师,我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反,我们应该敢于尝试新事物,勇于突破常规。毕竟,正是这种探索精神,推动着整个行业不断向前发展! 好了,今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法,欢迎随时跟我交流哦~再见啦!
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
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...d stub//进行数据校验,长度6~15位 if(username.trim().length()<6||username.trim().length()>15||username==null) {this.addFieldError("username", "用户名长度不合法!");}if(password.trim().length()<6||password.trim().length()>15||password==null) {this.addFieldError("password", "密码长度不合法!");} }//登陆业务逻辑public String loginMethod() {if(username.equals("chenghaoran")&&password.equals("12345678")) {ActionContext.getContext().getSession().put("user", username);return "loginOK";}else {this.addFieldError("err","用户名或密码不正确!");return "loginFail";} }//手动校验validateXxxpublic void validateLoginMethod() {//使用正则校验if(username==null||username.trim().equals("")) {this.addFieldError("username","用户名不能为空!");}else {if(!Pattern.matches("[a-zA-Z]{6,15}", username.trim())) {this.addFieldError("username", "用户名格式错误!");} }if(password==null||password.trim().equals("")) {this.addFieldError("password","密码不能为空!");}else {if(!Pattern.matches("\\d{6,15}", password.trim())) {this.addFieldError("password", "密码格式错误!");} }} } /20171105_shiyan_upanddown/src/nuc/sw/interceptor/LoginInterceptor.java package nuc.sw.interceptor;import com.opensymphony.xwork2.Action;import com.opensymphony.xwork2.ActionContext;import com.opensymphony.xwork2.ActionInvocation;import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;import com.opensymphony.xwork2.interceptor.AbstractInterceptor;public class LoginInterceptor extends AbstractInterceptor {@Overridepublic String intercept(ActionInvocation arg0) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//判断是否登陆,通过ActionContext访问SessionActionContext ac=arg0.getInvocationContext();String username=(String)ac.getSession().get("user");if(username!=null&&username.equals("chenghaoran")) {return arg0.invoke();//放行}else {((ActionSupport)arg0.getAction()).addActionError("请先登录!");return Action.LOGIN;} }} /20171105_shiyan_upanddown/src/struts.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.1.7//EN""http://struts.apache.org/dtds/struts-2.1.7.dtd"><struts><constant name="struts.i18n.encoding" value="utf-8"/><package name="default" extends="struts-default"><interceptors><interceptor name="login" class="nuc.sw.interceptor.LoginInterceptor"></interceptor></interceptors> <action name="docUpload" class="nuc.sw.action.DocUploadAction"><!-- 使用fileUpload拦截器 --><interceptor-ref name="fileUpload"><!-- 指定允许上传的文件大小最大为50000字节 --><param name="maximumSize">50000</param></interceptor-ref><!-- 配置默认系统拦截器栈 --><interceptor-ref name="defaultStack"/><!-- param子元素配置了DocUploadAction类中savePath属性值为/upload --><param name="savePath">/upload</param><result>/showFile.jsp</result><!-- 指定input逻辑视图,即不符合上传要求,被fileUpload拦截器拦截后,返回的视图页面 --><result name="input">/uploadFile.jsp</result></action> <action name="docDownload" class="nuc.sw.action.DocDownloadAction"><!-- 指定结果类型为stream --><result type="stream"><!-- 指定下载文件的文件类型 text/plain表示纯文本 --><param name="contentType">application/msword,text/plain</param><!-- 指定下载文件的入口输入流 --><param name="inputName">inputStream</param><!-- 指定下载文件的处理方式与文件保存名 attachment表示以附件形式下载,也可以用inline表示内联即在浏览器中直接显示,默认值为inline --><param name="contentDisposition">attachment;filename="${downloadFileName}"</param><!-- 指定下载文件的缓冲区大小,默认为1024 --><param name="bufferSize">40960</param></result></action><action name="loginAction" class="nuc.sw.action.LoginAction" method="loginMethod"><result name="loginOK">/uploadFile.jsp</result><result name="loginFail">/login.jsp</result><result name="input">/login.jsp</result></action> </package></struts> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/login.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>登录页</title><s:head/></head><body><s:actionerror/><s:fielderror fieldName="err"></s:fielderror><s:form action="loginAction" method="post"> <s:textfield label="用户名" name="username"></s:textfield><s:password label="密码" name="password"></s:password><s:submit value="登陆"></s:submit></s:form></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/showFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>显示上传文档</title></head><body><center><font style="font-size:18px;color:red">上传者:<s:property value="name"/></font><table width="45%" cellpadding="0" cellspacing="0" border="1"><tr><th>文件名称</th><th>上传者</th><th>上传时间</th></tr><s:iterator value="uploadFileName" status="st" var="doc"><tr><td align="center"><a href="docDownload.action?downPath=upload/<s:property value="doc"/>"><s:property value="doc"/> </a></td><td align="center"><s:property value="name"/></td><td align="center"><s:date name="createTime" format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/></td></tr></s:iterator></table></center></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/uploadFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>多文件上传</title></head><body><center><s:form action="docUpload" method="post" enctype="multipart/form-data"><s:textfield name="name" label="姓名" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:submit value="确认上传" align="center"/></s:form></center></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34101492/article/details/78811741。 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 20:53:42
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...收集集群中的资源使用数据,如CPU、内存等,并将这些数据发送到后端存储系统以便进一步分析和可视化。在本文的具体实验步骤中,虽然并非必需组件,但用户可以通过Heapster获取Pod的内存使用情况以验证内存资源配置是否生效。 内存请求与限制 , 在Kubernetes中,内存请求(requests.memory)是指容器向系统声明的最低内存需求量,而内存限制(limits.memory)则是容器可使用的最大内存额度。当Kubernetes调度器决定将Pod分配到哪个节点时,会考虑每个节点剩余的内存资源以及Pod内所有容器的内存请求。同时,如果容器试图分配超过其内存限制的资源,Kubernetes会采取相应措施(例如终止容器)以防止整个系统的稳定性受到影响。
2023-12-23 12:14:07
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Beego
...模块,包括路由管理、数据库 ORM、配置文件解析等,旨在帮助开发者快速构建高效稳定的 Web 应用。文中提到的配置文件解析错误主要涉及 Beego 框架对配置文件的加载和读取过程,当配置文件格式不正确时,会导致程序无法正常启动。Beego 提供了 LoadAppConfig 和 AppConfig 等工具,方便开发者管理和操作配置文件。 配置文件 , 配置文件是一种存储应用程序运行所需参数的文件,通常采用特定的格式(如 ini、json 或 yaml)。文中提到的配置文件是 Beego 框架使用的 ini 格式,包含键值对的形式定义各种配置项。例如,appname 和 port 分别定义了应用名称和监听端口号。配置文件的正确性和完整性直接影响程序的运行状态,因此需要严格检查其格式和内容。Beego 提供了专门的方法来加载和解析配置文件,确保程序能够顺利读取必要的参数。 日志记录 , 日志记录是指将程序运行过程中的重要信息(如错误、警告或调试信息)保存到文件或输出到控制台的过程。文中提到的日志记录主要用于监控配置文件加载是否成功。通过使用 Beego 提供的日志模块,开发者可以设置日志的格式和级别,例如记录日期、时间和错误发生的具体位置。当配置文件加载失败时,日志会输出详细的错误信息,帮助开发者快速定位问题。这种机制对于复杂系统的维护和故障排查至关重要,能够显著提高开发效率。
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
Apache Lucene
...牛的!在处理海量文本数据的时候,无论是建立索引还是进行搜索,它都能玩得飞起,简直就像是个搜索界的超级英雄!它的效率高,用起来又非常灵活,想怎么调整都行,真是让人大呼过瘾。然而,即便是如此强大的工具,也并非没有挑战。本文将深入探讨一个常见的错误——org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream,并尝试通过实例代码来揭示其背后的原因与解决之道。 第一部分:理解 TokenStream 和 EOFException TokenStream 是 Lucene 提供的一个抽象类,它负责将输入的文本分割成一系列可处理的令牌(tokens),这些令牌是构成文本的基本单位,例如单词、符号等。当 TokenStream 遇到文件末尾(EOF),即无法获取更多令牌时,就会抛出 EOFException。 示例代码:创建 TokenStream 并处理 EOFException 首先,我们编写一段简单的代码来生成一个 TokenStream,并观察如何处理可能出现的 EOFException。 java import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; import java.io.IOException; public class TokenStreamDemo { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建 RAMDirectory 实例 Directory directory = new RAMDirectory(); // 初始化 IndexWriterConfig IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 创建 IndexWriter 并初始化索引 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档至索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是一个测试文档,用于演示 Lucene 的 TokenStream 功能。", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); writer.addDocument(doc); // 关闭 IndexWriter writer.close(); // 创建 IndexReader IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); // 使用 IndexSearcher 查找文档 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 获取 TokenStream 对象 org.apache.lucene.search.IndexSearcher.SearchContext context = searcher.createSearchContext(); org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer analyzer = new org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer(Version.LATEST); org.apache.lucene.analysis.TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", context.reader().getTermVector(0, 0).getPayload().toString()); // 检查是否有异常抛出 while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.println("Token: " + tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class).toString()); } // 关闭 TokenStream 和 IndexReader tokenStream.end(); reader.close(); } } 在这段代码中,我们首先创建了一个 RAMDirectory,并使用它来构建一个索引。接着,我们添加了一个包含测试文本的文档到索引中。之后,我们创建了 IndexSearcher 来搜索文档,并使用 StandardAnalyzer 来创建 TokenStream。在循环中,我们逐个输出令牌,直到遇到 EOFException,这通常意味着已经到达了文本的末尾。 第二部分:深入分析 EOFException 的原因与解决策略 在实际应用中,EOFException 通常意味着 TokenStream 已经到达了文本的结尾,这可能是由于以下原因: - 文本过短:如果输入的文本长度不足以产生足够的令牌,TokenStream 可能会过早地报告结束。 - 解析问题:在复杂的文本结构下,解析器可能未能正确地分割文本,导致部分文本未被识别为有效的令牌。 为了应对这种情况,我们可以采取以下策略: - 增加文本长度:确保输入的文本足够长,以生成多个令牌。 - 优化解析器配置:根据特定的应用场景调整分析器的配置,例如使用不同的分词器(如 CJKAnalyzer)来适应不同语言的需求。 - 错误处理机制:在代码中加入适当的错误处理逻辑,以便在遇到 EOFException 时进行相应的处理,例如记录日志、提示用户重新输入更长的文本等。 结语:拥抱挑战,驾驭全文检索 面对 org.apache.lucene.analysis.TokenStream$EOFException: End of stream 这样的挑战,我们的目标不仅仅是解决问题,更是通过这样的经历深化对 Lucene 工作原理的理解。哎呀,你猜怎么着?咱们在敲代码、调参数的过程中,不仅技术越来越溜,还能在处理那些乱七八糟的数据时,感觉自己就像个数据处理的小能手,得心应手的呢!就像是在厨房里,熟练地翻炒各种食材,做出来的菜品色香味俱全,让人赞不绝口。编程也是一样,每一次的实践和调试,都是在给我们的技能加料,让我们的作品越来越美味,越来越有营养!嘿!兄弟,听好了,每次遇到难题都像是在给咱的成长加个buff,咱们得一起揭开全文检索的神秘面纱,掌控技术的大棒,让用户体验到最棒、最快的搜索服务,让每一次敲击键盘都能带来惊喜! --- 以上内容不仅涵盖了理论解释与代码实现,还穿插了人类在面对技术难题时的思考与探讨,旨在提供一种更加贴近实际应用、充满情感与主观色彩的技术解读方式。
2024-07-25 00:52:37
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青山绿水
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...单位的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在Class文件之中,中间没有添加任何分隔符,Class文件中存储的内容几乎全部是程序运行的必要数据,没有空隙存在。当遇到需要占用8位字节以上空间的数据项时,就按照高位在前的方式分割成若干个8位字节进行存储。 Class文件格式采用类似于C语言结构体的伪结构来存储数据,这种伪结构只有两种数据类型:无符号数和表。 无符号数属于基本的数据类型,以u1、u2、u4、u8来分别代表1个字节、2个字节、4个字节、8个字节的无符号数,无符号数可以来描述数字、索引引用、数量值或者按照UTF-8编码构成字符串值。 表是由多个无符号数或者其他表作为数据项构成的复合数据类型,所有表都习惯性的以“_info”结尾。表用于描述有层次关系的复合结构的数据,整个Class文件本质上就是一张表,它的数据项构成如下图。 2.魔数(Magic Number) 每一个Class文件的头4个字节成为魔数(Magic Number),它的唯一作用是确定这个文件是否是一个能被虚拟机接收的Class文件。很多文件存储标准中都是用魔数来进行身份识别,比如gif、png、jpeg等都有魔数。使用魔数主要是来识别文件的格式,相比于通过文件后缀名识别,这种方式准确性更高,因为文件后缀名可以随便更改,但更改二进制文件内容的却很少。Class类文件的魔数是Oxcafebabe,cafe babe?咖啡宝贝?至于为什么是这个, 这个名字在java语言诞生之初就已经确定了,它象征着著名咖啡品牌Peet's Coffee中深受欢迎的Baristas咖啡,Java的商标logo也源于此。 3.文件版本(Version) 在魔数后面的4个字节就是Class文件的版本号,第5和第6个字节是次版本号(Minor Version),第7和第8个字节是主版本号(Major Version)。Java的版本号是从45开始的,JDK1.1之后的每个JDK大版本发布主版本号向上加1(JDK1.0~1.1使用的版本号是45.0~45.3),比如我这里是十六进制的Ox0034,也就是十进制的52,所以说明该class文件可以被JDK1.8及以上的虚拟机执行,否则低版本虚拟机执行会报java.lang.UnsupportedClassVersionError错误。 4.常量池(Constant Pool) 在主版本号紧接着的就是常量池的入口,它是Class文件结构中与其他项目关联最多的数据类型,也是占用空间最大的数据之一。常量池的容量由后2个字节指定,比如这里我的是Ox001d,即十进制的29,这就表示常量池中有29项常量,而常量池的索引是从1开始的,这一点需要特殊记忆,因为程序员习惯性的计数法是从0开始的,而这里不一样,所以我这里常量池的索引范围是1~29。设计者将第0项常量空出来是有目的的,这样可以满足后面某些指向常量池的索引值的数据在特定情况下需要表达“不引用任何一个常量池项目”的含义。 通过javap -v命令反编译出class文件之后,我们可以看到常量池的内容 常量池中主要存放两大类常量:字面量和符号引用。比如文本字符、声明为final的常量值就属于字面量,而符号引用则包含下面三类常量: 类和接口的全限名 字段的名称和描述符 方法的名称和描述符 在之前的文章(详谈类加载的全过程)中有详细讲到,在加载类过程的第二大阶段连接的第三个阶段解析的时候,会将常量池中的符号引用替换为直接引用。相信很多人在开始了解那里的时候也是一头雾水,作者我也是,当我了解到常量池的构成的时候才明白真正意思。Java代码在编译的时候,是在虚拟机加载Class文件的时候才会动态链接,也就是说Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息,因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法获得真正的内存入口地址,也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时,需要从常量池获得对应的符号引用,再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。 常量池中每一项常量都是一张表,这里我只找到了JDK1.7之前的常量池项目类型表,见下图。 常量池项目类型表: 常量池常量项的结构总表: 比如我这里测试的class文件第一项常量,它的标志位是Ox0a,即十进制10,即表示tag为10的常量项,查表发现是CONSTANT_Methodref_info类型,和上面反编译之后的到的第一个常量是一致的,Methodref表示类中方法的符号引用。查上面《常量池常量项的结构总表》可以看到Methodref中含有3个项目,第一个tag就是上述的Ox0a,那么第二个项目就是Ox0006,第三个项目就是Ox000f,分别指向的CONSTANT_Class_info索引项和CONSTANT_NameAndType_info索引项为6和15,那么反编译的结果该项常量指向的应该是6和15,查看上面反编译的图应证我们的推测是对的。后面的常量项就以此类推。 这里需要特殊说明一下utf8常量项的内容,这里我以第29项常量项解释,也就是最后一项常量项。查《常量池常量项的结构总表》可以看到utf8项有三个内容:tag、length、bytes。tag表示常量项类型,这里是Ox01,表示是CONSTANT_Utf8_info类型,紧接着的是长度length,这里是Ox0015,即十进制21,那么再紧接着的21个字节都表示该项常量项的具体内容。特别注意length表示的最大值是65535,所以Java程序中仅能接收小于等于64KB英文字符的变量和变量名,否则将无法编译。 5.访问标志(Access Flags) 在常量池结束后,紧接着的两个字节代表访问标志(Access Flags),该标志用于识别一些类或者接口层次的访问信息,其中包括:Class是类还是接口、是否定义为public、是否定义为abstract类型、类是否被声明为final等。 访问标志表 标志位一共有16个,但是并不是所有的都用到,上表只列举了其中8个,没有使用的标志位统统置为0,access_flags只有2个字节表示,但是有这么多标志位怎么计算而来的呢?它是由标志位为true的标志位值取或运算而来,比如这里我演示的class文件是一个类并且是public的,所以对应的ACC_PUBLIC和ACC_SIPER标志应该置为true,其余标志不满足则为false,那么access_flags的计算过程就是:Ox0001 | Ox0020 = Ox0021 篇幅原因,未完待续...... 参考文献:《深入理解Java虚拟机》 END 本篇文章为转载内容。原文链接:https://javar.blog.csdn.net/article/details/97532925。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-09 17:46:36
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2023-07-16 11:42:34
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...如果数组的元素是复杂数据类型时,我们还需要在其析构函数中正确释放内存。 真正的智能指针:shared_ptr auto_ptr和unique_ptr都有或多或少的缺陷,因此C++11还推出了shared_ptr,这也是目前工程内使用最多最广泛的智能指针,他使用引用计数(感觉有参考Objective-C的嫌疑),实现对同一块内存可以有多个引用,在最后一个引用被释放时,指向的内存才释放,这也是和unique_ptr最大的区别。 另外,使用shared_ptr过程中有几点需要注意: 构造shared_ptr的方法,如下示例代码所示,我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr,禁止使用裸指针赋值的方式,这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造,不推荐,裸指针被释放后,shared_ptr就野了,不能完全控制裸指针的生命周期,失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针,使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数,一般做法,让shared_ptr接管裸指针的生命周期,更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared,推荐做法,更符合工厂模式,可以连代码中的所有new,更高效;方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针,也就是智能指针的指针,这听起来就很奇怪,但开发中我们还需要注意,使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时,引用计数并不会加一,操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组,在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组,而shared_ptr同样可以做到,不过稍微复杂一点,如下代码所示,除了要显示指定析构方法外(因为默认是T的析构函数,不是T[]),另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>,非常有迷惑性,看不出来是数组,最后不能直接使用下标读写数组,要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以,不推荐使用shared_ptr来创建动态数组,尽量使用unique_ptr,这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型,实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素,需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态,在我们使用裸指针时,实现多态就免不了定义虚函数,那么用shared_ptr时也不例外,不过有一处是可以省下的,就是析构函数我们不需要定义为虚函数了,如下面代码所示: class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B,再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用,笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C,而OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-24 18:25:46
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