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...报错信息与具体环境和配置有关，需要根据实际情况进行排查 一、Dubbo的基本概念与作用 首先，咱们得聊聊Dubbo是什么。Dubbo嘛，就是一个特别牛的Java工具，简单讲，它能让咱们的服务像住在不同房间的小伙伴一样，虽然不在一个屋檐下，但还能互相串门、干活儿。就像你家里的电视、冰箱、空调这些家伙，插上电就能一起工作，超方便！ 举个例子，假设你开发了一个电商系统，用户下单时，订单服务要调用库存服务来检查商品是否还有货。在这种情况下，Dubbo就能很好地完成这个任务。哎呀，Dubbo这东西确实挺牛的，功能强大到让人爱不释手，但也不是完美无缺啦！时不时地就会给你来个“报错警告”，而且这些错误啊，很多时候都跟你的环境配置脱不了干系，一不小心就中招了。 记得有一次我调试一个Dubbo项目的时候，就遇到了这个问题。我当时在本地测的时候，那叫一个顺风顺水，啥问题都没有，结果一到生产环境，各种错误蹦出来，看得我头都大了，心里直犯嘀咕：这是不是选错了人生路啊？后来才反应过来，哎呀妈呀，原来是生产环境的网络设置跟本地的不一样，这就搞不定啦，服务之间压根连不上话！所以说啊，在解决Dubbo问题的时候，咱们得结合实际情况来分析，不能一概而论。就像穿衣服一样，得看天气、场合啥的，对吧？ --- 二、Dubbo报错信息的特点与常见原因 Dubbo的报错信息通常会包含一些关键信息，比如服务名称、接口版本、错误堆栈等。不过啊，这些东西通常不会直接告诉我们哪里出了岔子，得我们自己去刨根问底才行。 比如说，你可能会看到这样的报错： Failed to invoke remote method: sayHello, on 127.0.0.1:20880 看到这个错误，你是不是会觉得很懵？其实这可能是因为你的服务端没有正确启动，或者客户端的配置不对。又或者是网络不通畅，导致客户端无法连接到服务端。 再比如，你可能会遇到这种错误： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 这表明你的消费者（也就是客户端）找不到提供者（也就是服务端）。哎呀，这问题八成是服务注册中心没整利索，要不就是服务提供方压根没成功注册上。 我的建议是，遇到这种问题时，先别急着改代码，而是要冷静下来分析一下，是不是配置文件出了问题。比如说，你是不是忘记在dubbo.properties里填对了服务地址？ --- 三、排查报错的具体步骤 接下来，咱们来聊聊怎么排查这些问题。首先，你需要确认服务端是否正常运行。你可以通过以下命令查看服务端的状态： bash netstat -tuln | grep 20880 如果看不到监听的端口，那肯定是服务端没启动成功。 然后，检查服务注册中心是否正常工作。Dubbo支持多种注册中心，比如Zookeeper、Nacos等。如果你用的是Zookeeper，可以试试进入Zookeeper的客户端，看看服务是否已经注册： bash zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 ls /dubbo/com.example.UserService 如果这里看不到服务，那就说明服务注册中心可能有问题。 最后，别忘了检查客户端的配置。客户端的配置文件通常是dubbo-consumer.xml，里面需要填写服务提供者的地址。例如： xml 如果地址写错了，当然就会报错了。 --- 四、代码示例与实际案例分析 下面我给大家举几个具体的例子，让大家更直观地了解Dubbo的报错排查过程。 示例1：服务启动失败 假设你在本地启动服务端时，发现服务一直无法启动，报错如下： Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查，你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后，重新启动服务端，问题就解决了。 示例2：服务找不到 假设你在客户端调用服务时，发现服务找不到，报错如下： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查，你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是： xml 示例3：网络不通 假设你在生产环境中，发现客户端和服务端之间的网络不通，报错如下： ConnectException: Connection refused 这时候，你需要检查防火墙设置，确保服务端的端口是开放的。同时，也要检查客户端的网络配置，确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说，Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑，但它并不是不可战胜的。只要你细心排查，结合具体的环境和配置，总能找到问题的根源。 在这个过程中，我学到的东西太多了。比如说啊，别啥都相信默认设置，每一步最好自己动手试一遍，心里才踏实。再比如说，碰到问题的时候，先别忙着去找同事求助，自己多琢磨琢磨，说不定就能找到解决办法了呢！毕竟，编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛！ 最后，我想说的是，Dubbo虽然复杂，但它真的很棒。希望大家都能掌握它，让它成为我们技术生涯中的一把利器！

...型系统有清晰的认识以避免潜在错误。

...，需要关注代码质量，避免积累过多难以应对的技术问题。 微服务架构 , 一种分布式系统设计模式，将大型应用程序拆分为一组小型、独立的服务，每个服务运行在其自身的进程中，且通过轻量级通信机制相互协作。在文章中，架构师可能会设计微服务架构来实现系统的高扩展性和灵活性。 持续集成/持续部署（CI/CD） , 一种软件开发实践，通过自动化的构建和测试流程，确保代码修改后能够迅速、频繁地构建、测试和部署，从而加快软件迭代速度和减少错误。技术经理可能会关注团队如何采用CI/CD工具提高开发效率。

...就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常，你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装，这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面，20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化，从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序，正如我们所看到的，并非所有应用程序都是轻量级的，而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover，而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟，虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点，但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后，系统以非常低的内存占用情况运行，大约只有 340 MB(按照现代标准)，比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户，也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面，你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单，一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏，右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制，所有的东西都在菜单的首选项下，大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是，LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样，20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc，但是如果不适合你的口味，可以快速更换，也很方便。 就日常使用而言，事实证明，Lubuntu 20.04 向我证明，其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了，迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱，如果是这样，请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者：Dimitrios Savvopoulos 选题：lujun9972 译者：qfzy1233 校对：wxy 本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 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。

...再放回池中。这样可以避免频繁的内存分配和释放，从而提升性能。 反思与总结 其实，刚开始学习这段代码的时候，我对sync.Pool的理解还停留在表面。直到后来真正用它解决了性能瓶颈，我才意识到它的价值所在。这也让我明白，优秀的框架只是起点，关键还是要结合实际需求去探索和实践。 --- 五、未来展望 Gin与实时处理的无限可能 Gin的强大之处不仅仅在于它的易用性和灵活性，更在于它为开发者提供了广阔的想象空间。无论是构建大型分布式系统，还是打造小型实验项目，Gin都能胜任。 如果你也想尝试用Gin构建实时处理系统，不妨从一个小目标开始——比如做一个简单的在线聊天室。相信我，当你第一次看到用户实时交流的画面时，那种成就感绝对会让你欲罢不能！ 最后的话 写这篇文章的过程，其实也是我自己重新审视Gin的过程。其实这个东西吧，说白了挺简单的，但让我学到了一个本事——用最利索的办法搞定事情。希望能这篇文章也能点醒你，让你在今后的开发路上，慢慢琢磨出属于自己的那套玩法！加油吧，程序员们！

...供后续访问直接使用，避免了不必要的重复计算。在文章中给出的lazyproperty例子中，只有首次访问area属性时才会触发面积计算，之后再次访问时则直接返回之前计算的结果。

...，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！

...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~

...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。

...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。

...供网页服务的端口。（避免与机器上装有web服务器产生端口冲突） 2.实现get获取网页方式。 3.实现index.html作为网站的首页面 作者：Reage blog:http://blog.csdn.net/rentiansheng / include<stdio.h> include<stdlib.h> include<string.h> include<sys/types.h> include<sys/socket.h> include<sys/un.h> include<netinet/in.h> include<arpa/inet.h> include<fcntl.h> include<string.h> include<sys/stat.h> include<signal.h> defineMAX1024 intres_socket; voidapp_exit(); / @description:开始服务端监听 @parameter ip:web服务器的地址 port：web服务器的端口 @result：成功返回创建socket套接字标识，错误返回-1 / intsocket_listen(charip,unsignedshortintport){ intres_socket;//返回值 intres,on; structsockaddr_inaddress; structin_addrin_ip; res=res_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0); setsockopt(res_socket,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&on,sizeof(on)); memset(&address,0,sizeof(address)); address.sin_family=AF_INET; address.sin_port=htons(port); address.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY);//inet_addr("127.0.0.1"); res=bind(res_socket,(structsockaddr)&address,sizeof(address)); if(res){printf("portisused,nottorepeatbind\n");exit(101);}; res=listen(res_socket,5); if(res){printf("listenportiserror;\n");exit(102);}; returnres_socket; } / @description:向客户端发送网页头文件的信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 / voidsend_http_head(intconn_socket,intstatus,chars_status,charfiletype){ charbuf[MAX]; memset(buf,0,MAX); sprintf(buf,"HTTP/1.0%d%s\r\n",status,s_status); sprintf(buf,"%sServer:ReageWebServer\r\n",buf); sprintf(buf,"%sContent-Type:%s\r\n\r\n",buf,filetype); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送错误页面信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 @msg:错误页面信息内容 / voidsend_page_error(intconn_socket,intstatus,chars_status,charmsg){ charbuf[MAX]; sprintf(buf,"<html><head></head><body><h1>%s</h1><hr>ReageWebServer0.01</body></head>",msg); send_http_head(conn_socket,status,s_status,"text/html"); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送文件 @parameter conn_socket:套接字描述符。 @file:要发送文件路径 / intsend_html(intconn_socket,charfile){ intf; charbuf[MAX]; inttmp; structstatfile_s; //如果file为空，表示发送默认主页。主页暂时固定 if(0==strlen(file)){ strcpy(file,"index.html"); } //如果获取文件状态失败，表示文件不存的，发送404页面，暂时404页面内容固定。 if(stat(file,&file_s)){ send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagedoesnotimplementthismothod\n"); return0; } //如果不是文件或者无读权限，发送无法读取文件 if(!(S_ISREG(file_s.st_mode))||!(S_IRUSR&file_s.st_mode)){ send_page_error(conn_socket,403,"Forbidden","Forbidden<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } //发送头文件，现在只提供html页面 send_http_head(conn_socket,200,"OK","text/html"); f=open(file,O_RDONLY); if(0>f){ //打开文件失败，发送404页面，其实感觉发送5xx也可以的，服务器内部错误 send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } buf[MAX-1]=0;//将文件内容缓冲区最后的位设置位结束标志。 //发送文件的内容 while((tmp=read(f,buf,MAX-1))&&EOF!=tmp){ write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } } / @description:提取url中可用的信息。访问的网页和数据访问方式 @parameter： conn_socket:与客户端链接的套接字 uri:要处理的url，注意不是浏览器中的url，而是浏览器发送的http请求 @resutl： / intdo_uri(intconn_socket,charuri){ charp; p=strchr(uri,'?'); if(p){p=0;p++;} send_html(conn_socket,uri); } voidulog(charmsg){} voidprint(charmsg){ ulog(msg); printf(msg); } intmain(intargc,charargv[]){ intconn_socket; inttmp; intline; structsockaddr_inclient_addr; charbuf[MAX]; intlen=sizeof(client_addr); charmethod[100],uri[MAX],version[100]; charpwd[1024]; res_socket=socket_listen("127.0.0.1",1024); //当按ctrl+c结束程序时调用，使用app_exit函数处理退出过程 signal(SIGINT,app_exit); while(1){ conn_socket=accept(res_socket,(structsockaddr)&client_addr,&len); printf("reage\n"); line=0; //从客户端获取请求信息 while(0==(tmp=read(conn_socket,buf,MAX-1))||tmp!=EOF){ buf[MAX-1]=0; break;//我只使用了第一行的请求信息，所以丢弃其他的信息 } //send_http_head(conn_socket,200,"text/html"); sscanf(buf,"%s%s%s",method,uri,version); //目前只处理get请求 if(!strcasecmp(method,"get")) //send_html(conn_socket,"h.html"); do_uri(conn_socket,uri+1); close(conn_socket); } } voidapp_exit(){ //回复ctrl+c组合键的默认行为 signal(SIGINT,SIG_DFL); //关闭服务端链接、释放服务端ip和端口 close(res_socket); printf("\n"); exit(0); } ====================================================================== 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/iteye_9368/article/details/82520401。 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。

...s、各种依赖库，还有配置文件啥的——全都打包成一个“镜像”，就像是给你的应用做一个完整的备份。这样，无论你什么时候部署，都像是复制了一份一模一样的东西，绝不会出岔子！ - 高效部署：传统的部署方式可能是手动上传文件到服务器再启动服务，不仅费时还容易出错。而Docker只需要推送镜像，然后在目标机器上拉取并运行即可，省去了很多麻烦。 当然，这些优点的背后离不开Docker的核心概念——镜像、容器和仓库。简单来说啊，镜像就像是做菜的菜谱，容器就是按照这个菜谱写出来的菜，仓库呢，就是放这些菜谱的地方，想做菜的时候随时拿出来用就行啦！听起来是不是有点抽象？没关系，接下来我们会一步步实践！ --- 3. 准备工作 搭建Node.js项目 既然要学怎么用Docker部署Node.js应用，那我们得先有个项目吧？这里我假设你已经会用npm初始化一个Node.js项目了。如果没有的话，可以按照以下步骤操作： bash mkdir my-node-app cd my-node-app npm init -y 这会在当前目录下生成一个package.json文件，用于管理项目的依赖。接下来，我们随便写点代码让这个项目动起来。比如新建一个index.js文件，内容如下： javascript // index.js const http = require('http'); const hostname = '127.0.0.1'; const port = 3000; const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'text/plain'); res.end('Hello World\n'); }); server.listen(port, hostname, () => { console.log(Server running at http://${hostname}:${port}/); }); 现在你可以直接运行它看看效果： bash node index.js 打开浏览器访问http://127.0.0.1:3000/，你会看到“Hello World”。不错，我们的基础项目已经搭建好了！ --- 4. 第一步 编写Dockerfile 接下来我们要做的就是给这个项目添加Docker的支持。为此，我们需要创建一个特殊的文件叫Dockerfile。这个名字是固定的，不能改哦。 进入项目根目录，创建一个空文件名为Dockerfile，然后在里面输入以下内容： dockerfile 使用官方的Node.js镜像作为基础镜像 FROM node:16-alpine 设置工作目录 WORKDIR /app 将当前目录下的所有文件复制到容器中的/app目录 COPY . /app 安装项目依赖 RUN npm install 暴露端口 EXPOSE 3000 启动应用 CMD ["node", "index.js"] 这段代码看起来有点复杂，但其实逻辑很简单： 1. FROM node:16-alpine 告诉Docker从官方的Node.js 16版本的Alpine镜像开始构建。 2. WORKDIR /app 指定容器内的工作目录为/app。 3. COPY . /app 把当前项目的文件拷贝到容器的/app目录下。 4. RUN npm install 在容器内执行npm install命令，安装项目的依赖。 5. EXPOSE 3000 声明应用监听的端口号。 6. CMD ["node", "index.js"]：定义容器启动时默认执行的命令。 保存完Dockerfile后，我们可以试着构建镜像了。 --- 5. 构建并运行Docker镜像 在项目根目录下运行以下命令来构建镜像： bash docker build -t my-node-app . 这里的. 表示当前目录，my-node-app是我们给镜像起的名字。构建完成后，可以用以下命令查看是否成功生成了镜像： bash docker images 输出应该类似这样： REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE my-node-app latest abcdef123456 2 minutes ago 150MB 接着，我们可以启动容器试试看： bash docker run -d -p 3000:3000 my-node-app 参数解释： - -d：以后台模式运行容器。 - -p 3000:3000：将主机的3000端口映射到容器的3000端口。 - my-node-app：使用的镜像名称。 启动成功后，访问http://localhost:3000/，你会发现依然可以看到“Hello World”！这说明我们的Docker化部署已经初步完成了。 --- 6. 进阶 多阶段构建优化镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄

...更好地遵守法规要求，避免因违规操作而导致的巨额罚款。例如，某跨国科技公司在其云存储服务中引入了基于AbortError的权限管理系统，确保敏感信息在未经授权的情况下无法被访问或下载。 总之，AbortError作为现代Web开发的重要组成部分，正逐步渗透到各个领域。无论是提升用户体验、优化系统性能，还是保障数据安全，它都展现出了巨大的潜力。未来，随着更多创新应用场景的涌现，相信AbortError将在数字世界中发挥更大的作用。

...有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内，另外共享的权限是否是任何用户可以读 写？你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行？ ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的， 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号，说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用，我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用，就可以不要考虑太多的安全问题，把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问，按照MPICH自己的设置，你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师： 你好！ 我是南京大学系学生，现在正在用mpi进行数值并行编程， 是在windows系统下，同实验室的两台机器，总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码，同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.120.20.14] 一、预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe，选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如： c:/temp/cpi.exe 注意：确保每台机器均有同样的共享目录，并且可以互相访问！！ 12. 打开命令窗口，改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 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。

Nacos服务器配置文件读取失败：我的排查之旅 一、问题初现 为什么Nacos读不到配置？ 事情得从头说起。我最近在做一个微服务项目，用了阿里巴巴的Nacos作为配置中心。哎呀，本来事情都挺顺的，结果有一天突然发现一个服务启动的时候，Nacos居然找不到配置文件了！我当时那个慌啊，心一下子提到了嗓子眼儿。 “不可能啊，之前都好好的，怎么今天就出问题了呢？”我心里嘀咕着。于是我赶紧翻看日志，发现报了一个错：“Config file not found in Nacos”。这下脑子更乱了，心里直嘀咕：“完啦，Nacos服务器该不会是罢工了吧？” 一想到这儿，赶紧三步并作两步跑去查看Nacos的状态，结果一看，嘿，人家还挺精神地在那里工作呢！ “不对劲啊，难道是我自己的代码出了问题？”我开始怀疑自己是不是哪里写错了。为了验证这个假设，我先尝试重启服务，但还是不行。然后我又跑到Nacos的配置管理页面瞅了一眼，嘿，发现配置文件确实已经上传成功了，路径啥的一点问题都没有，挺顺利的！这让我更加困惑了。 “真是奇怪，到底是哪里出问题了呢？”我决定一步步排查这个问题。 --- 二、初步排查 配置路径和权限 首先，我想到的第一个可能性就是配置路径的问题。其实 Nacos 是靠路径来找配置文件的，要是路径搞错了，那它就压根找不到文件，更别提读出来了。 我打开代码，仔细检查了Nacos客户端的初始化部分： java NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService("http://localhost:8848"); 这段代码看起来没问题啊，路径明明指向的是本地的Nacos服务器。而且我之前测试的时候也是这么写的，一直都没问题。 “会不会是配置路径格式变了？”我又重新检查了一遍Nacos的配置管理页面，确认路径确实正确无误。然后我又检查了权限设置，确保服务有权限访问这些配置。 “权限应该没问题吧，毕竟之前都好好的。”我自言自语道。不过嘛，我总觉得不放心，就随手叫上咱们的运维小伙伴帮我看了一下Nacos服务端的配置权限。没想到一看还真发现了点小问题，仔细一排查才发现权限其实没啥大事儿，一切正常！ “看来不是路径和权限的问题，那问题到底出在哪呢？”我有点沮丧，但还是不死心，继续往下查。 --- 三、深入排查 网络连接与超时设置 接下来，我开始怀疑是不是网络连接出了问题。毕竟Nacos是基于网络通信的，如果网络不通畅，那自然会导致读取失败。 我先检查了Nacos服务端的日志，发现并没有什么异常。再瞧瞧服务端的那个监听端口，嘿，8848端口不仅开着呢，而且服务还稳稳地在跑着，一点问题没有！ “难道是客户端的网络问题？”我心中一动，赶紧查看了服务端的防火墙规则，确认没有阻断任何请求。接着我又尝试ping了一下Nacos服务端的IP地址，结果发现网络连通性很好。 “网络应该没问题啊，那会不会是超时时间设置得太短了？”我灵机一动，想到之前在其他项目中遇到过类似的问题，可能是客户端等待响应的时间太短，导致请求超时。 于是我修改了Nacos客户端的配置，增加了超时时间： java Properties properties = new Properties(); properties.put(PropertyKeyConst.SERVER_ADDR, "localhost:8848"); properties.put(PropertyKeyConst.CONNECT_TIMEOUT_MS, "5000"); // 增加到5秒 NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); 重新启动服务后，问题依然存在。看来超时时间也不是主要原因。 “真是搞不懂啊，难道是Nacos本身的问题？”我有些泄气，但还是决定继续深挖下去。 --- 四、终极排查 代码逻辑与异常处理 最后，我决定从代码逻辑入手，看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码，开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中，有一个方法是用来获取配置的： java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点，发现它是在服务启动时被调用的。你瞧，服务一启动呢，就会加载一堆东西，像数据库连接池啦，缓存配置啦，各种各样的“装备”都得准备好，这样它才能顺利开工干活呀！ “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取？”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿，干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍，就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上，别拖到后面出了幺蛾子。 同时，我还加强了异常处理逻辑，给Nacos的读取操作加上了try-catch块，以便捕获具体的异常信息： java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后，我再次启动服务，终于看到了一条令人振奋的消息：“Config loaded successfully”。 “太好了！”我长舒一口气，“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾，我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的，是个超棒的配置管理工具，但用着用着你会发现，它也不是完美无缺的，各种小问题啊、坑啊，时不时就冒出来折腾你一下。其实吧，这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸，八成是咱们的代码写得有点问题，或者是环境配错了，带偏了Nacos。 “其实啊，调试的过程就像侦探破案一样，需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨：“哎，有时候觉得这问题看起来平平无奇的，可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢！”” 总之，这次经历让我明白了一个道理：遇到问题不要慌，要冷静分析，逐步排查。只有这样，才能找到问题的根本原因，解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助，如果有类似的问题，不妨按照这个思路试试看！

...题了。这下，无论是小故障还是大难题，都能被咱们轻松搞定，是不是感觉整个程序都活灵活现起来了呢？ 示例代码： go package main import ( "fmt" "net/http" "os" ) func main() { http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { if err := processRequest(r); err != nil { writeError(err) } }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { fmt.Println("Server start error:", err) os.Exit(1) } } func processRequest(req http.Request) error { // 示例错误处理 return errors.New("Request processing failed") } func writeError(err error) { // 日志记录错误 log.Error(err) } 在这个例子中，我们定义了一个简单的HTTP服务器，其中包含了错误处理逻辑。如果在处理请求时遇到错误，processRequest函数会返回一个error对象。哎呀，兄弟！这事儿得这么干：首先，咱们得动用 writeError 这个功能，把出错的提示给记到日记本里头去。要是服务器启动的时候遇到啥问题，那咱们就别藏着掖着，直接把错误的信息给大伙儿瞧一瞧，这样大家也好知道哪儿出了岔子，好及时修修补补。 2. 日志记录的最佳实践 日志记录是监控系统健康状况、追踪错误来源以及优化应用性能的关键手段。哎呀，你懂的，GoSpring这个家伙可厉害了！它能跟好多不同的日志工具玩得转，比如那个基础的log，还有那个火辣辣的zap。想象一下，就像是你有好多不同口味的冰淇淋可以选择，无论是奶油味、巧克力味还是草莓味，GoSpring都能给你完美的体验。而且，它还能让你自己来调调口味，比如你想让日志多一些颜色、或者想让它在特定的时候特别响亮，GoSpring都能满足你，真的超贴心的！ 示例代码： go package main import ( "log" "os" "go.uber.org/zap" ) func main() { // 初始化日志器 sugarLogger := zap.NewExample().Sugar() defer sugarLogger.Sync() http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { sugarLogger.Info("Processing request", zap.String("method", r.Method), zap.String("path", r.URL.Path)) }) err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { sugarLogger.Fatal("Server start error", zap.Error(err)) } } 在这个例子中，我们使用了go.uber.org/zap库来初始化日志器。咱们用个俏皮点的糖糖(Sugar())功能做了一个小版的日志记录工具，这样就能更轻松地往里面塞进各种日志信息了。就像是给日记本添上了便利贴，想记录啥就直接贴上去，简单又快捷！当服务器启动失败时，日志器会自动记录错误信息并结束程序执行。 3. 结合错误处理与日志记录的最佳实践 在实际应用中，错误处理和日志记录通常是紧密相连的。正确的错误处理策略应该包括： - 异常捕获：确保捕获所有潜在的错误，并适当处理或记录它们。 - 上下文信息：在日志中包含足够的上下文信息，帮助快速定位问题根源。 - 日志级别：根据错误的严重程度选择合适的日志级别（如INFO、ERROR）。 - 错误重试：对于可以重试的操作，实现重试机制，并在日志中记录重试尝试。 示例代码： go package main import ( "context" "math/rand" "time" "go.uber.org/zap" ) func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5time.Second) defer cancel() for i := 0; i < 10; i++ { err := makeNetworkCall(ctx) if err != nil { zap.Sugar().Errorf("Network call %d failed: %s", i, err) } else { zap.Sugar().Infof("Network call %d succeeded", i) } time.Sleep(1 time.Second) } } func makeNetworkCall(ctx context.Context) error { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) time.Millisecond) return fmt.Errorf("network call failed after %d ms", rand.Intn(10)) } 在这个例子中，我们展示了如何在一个循环中处理网络调用，同时利用context来控制调用的超时时间。在每次调用失败时，我们记录详细的错误信息和调用次数。这种做法有助于在出现问题时快速响应和诊断。 结论 通过上述实践，我们可以看到GoSpring如何通过结构化错误处理和日志记录来提升应用的健壮性和维护性。哎呀，兄弟！如果咱们能好好执行这些招数，那可真是大有裨益啊！不仅能大大缩短遇到问题时，咱们得花多少时间去修复，还能省下一大笔银子呢！更棒的是，还能让咱们团队里的小伙伴们，心往一处想，劲往一处使，互相理解，配合得天衣无缝。这感觉，就像是大家在一块儿打游戏，每个人都有自己的角色，但又都为了一个共同的目标而努力，多带劲啊！哎呀，你知道吗？当咱们的应用越做越大，用GoSpring的那些工具和好方法，简直就是如虎添翼啊！这样咱就能打造出一个既稳如泰山又快如闪电，还特别容易打理的系统。想象一下，就像给你的小花园施肥浇水，让每一朵花都长得茁壮又美丽，是不是感觉棒极了？所以啊，别小看了这些工具和最佳实践，它们可是你建大事业的得力助手！

...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！

...t;<!-- 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。

...建一个命名空间 3 配置内存申请和限制 4 超出容器的内存限制 5 配置超出节点能力范围的内存申请 6 内存单位 7 如果不配置内存限制 8 内存申请和限制的原因 9 清理 这篇教程指导如何给容器分配申请的内存和内存限制。我们保证让容器获得足够的内存 资源，但是不允许它使用超过限制的资源。 Before you begin You need to have a Kubernetes cluster, and the kubectl command-line tool must be configured to communicate with your cluster. If you do not already have a cluster, you can create one by using Minikube. 你的集群里每个节点至少必须拥有300M的内存。 这个教程里有几个步骤要求Heapster ， 但是如果你没有Heapster的话，也可以完成大部分的实验，就算跳过这些Heapster 步骤，也不会有什么问题。 检查看Heapster服务是否运行，执行命令： kubectl get services --namespace=kube-system 如果Heapster服务正在运行，会有如下输出： NAMESPACE NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEkube-system heapster 10.11.240.9 <none> 80/TCP 6d 创建一个命名空间 创建命名空间，以便你在实验中创建的资源可以从集群的资源中隔离出来。 kubectl create namespace mem-example 配置内存申请和限制 给容器配置内存申请，只要在容器的配置文件里添加resources:requests就可以了。配置限制的话， 则是添加resources:limits。 本实验，我们创建包含一个容器的Pod，这个容器申请100M的内存，并且内存限制设置为200M，下面 是配置文件： memory-request-limit.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demospec:containers:- name: memory-demo-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "200Mi"requests:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在这个配置文件里，args代码段提供了容器所需的参数。-mem-total 150Mi告诉容器尝试申请150M 的内存。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example 验证Pod的容器是否正常运行: kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod里的容器申请了100M的内存和200M的内存限制。 ...resources:limits:memory: 200Mirequests:memory: 100Mi... 启动proxy以便我们可以访问Heapster服务： kubectl proxy 在另外一个命令行窗口，从Heapster服务获取内存使用情况： curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/mem-example/pods/memory-demo/metrics/memory/usage 这个输出显示了Pod正在使用162,900,000字节的内存，大概就是150M。这很明显超过了申请 的100M,但是还没达到200M的限制。 {"timestamp": "2017-06-20T18:54:00Z","value": 162856960} 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example 超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的 资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存， 这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启他，但是会出现其他类型的运行错误。 本实验，我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存，下面的这个Pod的配置文档，它申请50M的内存， 内存限制设置为100M。 memory-request-limit-2.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-2spec:containers:- name: memory-demo-2-ctrimage: vish/stressresources:requests:memory: 50Milimits:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 250Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在配置文件里的args段里，可以看到容器尝试分配250M的内存，超过了限制的100M。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这时候，容器可能会运行，也可能会被杀掉。如果容器还没被杀掉，重复之前的命令直至 你看到这个容器被杀掉： NAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 24s 查看容器更详细的信息: kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉因为超出了内存限制。 lastState:terminated:containerID: docker://65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10fexitCode: 137finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Zreason: OOMKilledstartedAt: null 本实验里的容器可以自动重启，因此kubelet会再去启动它。输入多几次这个命令看看它是怎么 被杀掉又被启动的： kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉，被启动，又被杀掉，又被启动的过程： stevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37sstevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 1/1 Running 2 40s 查看Pod的历史详细信息: kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod一直重复着被杀掉又被启动的过程: ... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511... Warning BackOff Back-off restarting failed container 查看集群里节点的详细信息： kubectl describe nodes 输出里面记录了容器被杀掉是因为一个超出内存的状况出现： Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 配置超出节点能力范围的内存申请 内存的申请和限制是针对容器本身的，但是认为Pod也有容器的申请和限制是一个很有帮助的想法。 Pod申请的内存就是Pod里容器申请的内存总和，类似的，Pod的内存限制就是Pod里所有容器的 内存限制的总和。 Pod的调度策略是基于请求的，只有当节点满足Pod的内存申请时，才会将Pod调度到合适的节点上。 在这个实验里，我们创建一个申请超大内存的Pod，超过了集群里任何一个节点的可用内存资源。 这个容器申请了1000G的内存，这个应该会超过你集群里能提供的数量。 memory-request-limit-3.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-3spec:containers:- name: memory-demo-3-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "1000Gi"requests:memory: "1000Gi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的状态: kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 输出显示Pod的状态是Pending，因为Pod不会被调度到任何节点，所有它会一直保持在Pending状态下。 kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-3 0/1 Pending 0 25s 查看Pod的详细信息包括事件记录 kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 这个输出显示容器不会被调度因为节点上没有足够的内存： Events:... Reason Message------ -------... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3). 内存单位 内存资源是以字节为单位的，可以表示为纯整数或者固定的十进制数字，后缀可以是E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.比如，下面几种写法表示相同的数值：alue: 128974848, 129e6, 129M , 123Mi 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 如果不配置内存限制 如果不给容器配置内存限制，那下面的任意一种情况可能会出现： 容器使用内存资源没有上限，容器可以使用当前节点上所有可用的内存资源。 容器所运行的命名空间有默认内存限制，容器会自动继承默认的限制。集群管理员可以使用这个文档 LimitRange来配置默认的内存限制。 内存申请和限制的原因 通过配置容器的内存申请和限制，你可以更加有效充分的使用集群里内存资源。配置较少的内存申请， 可以让Pod跟任意被调度。设置超过内存申请的限制，可以达到以下效果： Pod可以在负载高峰时更加充分利用内存。 可以将Pod的内存使用限制在比较合理的范围。 清理 删除命名空间，这会顺便删除命名空间里的Pod。 kubectl delete namespace mem-example 译者：NickSu86 原文链接 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/99694937。 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。

...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。

...值例外），这一定程度避免了一些误操作导致指针所有权转移，然而，unique_str依然有提供所有权转移的方法move，调用move后，原unique_ptr就会失效，再用其访问裸指针也会发生和auto_ptr相似的crash，如下面示例代码，所以，即使使用了unique_ptr，也要慎重使用move方法，防止指针所有权被转移。 unique_ptr<int> up(new int(5));//auto up2 = up; // 编译错误auto up2 = move(up);cout << up << endl; //crash，up已经失效，无法访问其裸指针 除了上述用法，unique_ptr还支持创建动态数组。在C++中，创建数组有很多方法，如下所示： // 静态数组，在编译时决定了数组大小int arr[10];// 通过指针创建在堆上的数组，可在运行时动态指定数组大小，但需要手动释放内存int arr = new int[10];// 通过std::vector容器创建动态数组，无需手动释放数组内存vector<int> arr(10);// 通过unique_ptr创建动态数组，也无需手动释放数组内存，比vector更轻量化unique_ptr<int[]> arr(new int[10]); 这里需要注意的是，不管vector还是unique_ptr，虽然可以帮我们自动释放数组内存，但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。

... Netty如何实现故障恢复？ 一、背景与初衷 嘿，各位搞技术的小伙伴们！今天咱们聊聊一个超级重要的东西——Netty。如果你正在做网络编程或者分布式系统开发，那一定绕不开它。Netty作为一个高性能、异步事件驱动的Java网络应用框架，简直是程序员的福音。话说回来，再厉害的工具也不是全能的啊，在那种超高并发、必须稳如老狗的场景里，总免不了会出点幺蛾子。今天咱们就来聊聊Netty是如何帮我们实现故障恢复的。 说到故障恢复，其实很多人可能会觉得这是个很玄乎的事情。但其实，Netty在这方面做得相当出色。它的设计思路非常人性化，既考虑了性能，也兼顾了稳定性。咱们可以从以下几个方面入手，看看它是怎么做到的。 --- 二、为什么需要故障恢复？ 首先，咱们得明白一个问题：为什么我们需要故障恢复？在现实世界中，网络环境复杂多变，服务器宕机、网络抖动、数据丢失等情况随时随地可能发生。如果我们的程序没有应对这些问题的能力，那后果简直不堪设想！ 想象一下，你正在做一个在线支付系统，用户刚输入完支付信息，结果服务器突然挂了，这笔交易失败了。哎呀，这要是让用户碰上了，那可真是抓狂了！所以啊，咱们得想点办法，给系统加点“容错”的本事，不然出了问题用户可就懵圈了。说白了，故障恢复不就是干这个的嘛，就是为了不让小问题变成大麻烦！ Netty在这方面做得非常到位。它有一套挺管用的招数，就算网络突然“捣乱”或者出问题了，也能尽量把损失降到最低，然后赶紧恢复到正常状态，一点儿都不耽误事儿。接下来，咱们就一步步拆解这些机制。 --- 三、Netty的故障恢复机制 3.1 异常处理与重试机制 首先，咱们来看看Netty最基础的故障恢复手段：异常处理与重试机制。 Netty提供了一种优雅的方式来处理异常。好比说呗，当客户端和服务器之间的连接突然“闹别扭”了，Netty就会立刻反应过来，自动给我们发个提醒，就像是“叮咚！出问题啦！”这样，咱们就能赶紧去处理这个小麻烦了。具体代码如下： java // 定义一个ChannelFutureListener，用于监听连接状态 ChannelFuture future = channel.connect(remoteAddress); future.addListener((ChannelFutureListener) futureListen -> { if (!futureListen.isSuccess()) { System.out.println("连接失败，尝试重新连接..."); // 这里可以加入重试逻辑 scheduleRetry(); } }); 在这段代码中，我们通过addListener为连接操作添加了一个监听器。如果连接失败，我们会打印一条日志并调用scheduleRetry()方法。这个办法啊，特别适合用来搞那种简单的重试操作，比如说隔一会儿就再试试重新连上啥的，挺实用的！ 当然啦，实际项目中可能需要更复杂的重试策略，比如指数退避算法。不过Netty已经为我们提供了足够的灵活性，剩下的就是根据需求去实现啦！ --- 3.2 零拷贝技术与内存管理 接下来，咱们聊聊另一个关键点：零拷贝技术与内存管理。 在高并发场景下，频繁的数据传输会导致内存占用飙升，进而引发GC（垃圾回收）风暴。Netty通过零拷贝技术很好地解决了这个问题。简单说呢，零拷贝技术就像是给数据开了一条“直达通道”，不用再把数据倒来倒去地复制一遍，就能让它直接从这儿跑到那儿。 举个例子，假设我们要将文件内容发送给远程客户端，传统的做法是先将文件读取到内存中，然后再逐字节写入Socket输出流。这样不仅效率低下，还会浪费大量内存资源。Netty 这家伙可聪明了，它能用 FileRegion 类直接把文件塞进 Socket 通道里，这样就省得在内存里来回倒腾数据啦，效率蹭蹭往上涨！ java // 使用FileRegion发送文件 FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("data.txt")); FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileInputStream.getChannel(), 0, fileSize); channel.writeAndFlush(region); 在这段代码中，我们利用DefaultFileRegion将文件内容直接传递给了Netty的通道，大大提升了传输效率。 --- 3.3 长连接复用与心跳检测 第三个重要的机制是长连接复用与心跳检测。 在高并发环境下，频繁创建和销毁TCP连接的成本是非常高的。所以啊，Netty这个家伙超级聪明，它能让一个TCP连接反复用，不用每次都重新建立新的连接。这就像是你跟朋友煲电话粥，不用每次说完一句话就挂断重拨，直接接着聊就行啦，省心又省资源！ 与此同时，为了防止连接因为长时间闲置而失效，Netty还引入了心跳检测机制。简单说吧，就像你隔一会儿给对方发个“我还在线”的消息，就为了确认你们的联系没断就行啦！ java // 设置心跳检测参数 Bootstrap bootstrap = new Bootstrap(); bootstrap.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 开启TCP保活功能 bootstrap.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000); // 设置连接超时时间 在这里，我们通过设置SO_KEEPALIVE选项开启了TCP保活功能，并设置了最长的连接等待时间为5秒。这样一来，即使网络出现短暂中断，Netty也会自动尝试恢复连接。 --- 3.4 数据缓冲与批量处理 最后一个要点是数据缓冲与批量处理。 在网络通信过程中，数据的大小和频率往往不可控。要是每次传来的数据都一点点的，那老是去处理这些小碎数据，就会多花不少功夫啦。Netty通过内置的缓冲区（Buffer）解决了这个问题。 例如，我们可以使用ByteBuf来存储和处理接收到的数据。ByteBuf就像是内存管理界的“万金油”，不仅能够灵活地伸缩大小，还能轻松应对各种编码需求，简直是程序员手里的瑞士军刀！ java // 创建一个ByteBuf实例 ByteBuf buffer = Unpooled.buffer(1024); buffer.writeBytes(data); // 处理数据 while (buffer.readableBytes() > 0) { byte b = buffer.readByte(); process(b); } 在这段代码中，我们首先创建了一个容量为1024字节的缓冲区，然后将接收到的数据写入其中。接着，我们通过循环逐个读取并处理缓冲区中的数据。这种方式不仅可以提高处理效率，还能更好地应对突发流量。 --- 四、总结与展望 好了，朋友们，今天的分享就到这里啦！通过上面的内容，相信大家对Netty的故障恢复机制有了更深的理解。不管是应对各种意外情况的异常处理，还是能让数据传输更高效的零拷贝技术，又或者是能重复利用长连接和设置数据缓冲这些招数，Netty可真是个实力派选手啊！ 不过，技术的世界永远没有尽头。Netty虽然已经足够优秀，但在某些特殊场景下仍可能存在局限性。未来的日子啊，我超级期待能看到更多的小伙伴，在Netty的基础上大展身手，把自己的系统捯饬得既聪明又靠谱，简直就像给它装了个“智慧大脑”一样！ 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断探索的过程。希望大家能在实践中积累经验，在挑战中成长进步。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦！ 祝大家都能写出又快又稳的代码，一起迈向技术巅峰吧！😎