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2023-07-16 09:18:56
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Docker
...们构建、部署和管理微服务提供了强大的支持。当我们谈论Docker网络时,经常会涉及到VLAN(Virtual Local Area Network,虚拟局域网)以及IP地址的概念。虽然两者都是网络通讯中的重要元素,但在Docker环境中它们承担的角色却大相径庭。这篇文儿呀,咱们要把它掰开了揉碎了,好好讲讲VLAN和IP地址在Docker这个家伙里头是怎么用的,还有它们俩到底有啥不一样。咱不光说理论,还会手把手地通过实际代码例子,带你一步步走过整个操作流程,保证让你看得明明白白、实实在在的。 二、什么是VLAN 1. VLAN简介 VLAN是一种逻辑上的网络划分方式,它允许我们在物理网络中创建多个独立的广播域,即使这些广播域共享同一物理介质。你知道吗,每个VLAN就像一个小社区,都有自己独立的广播范围。这意味着,如果两个设备身处不同的VLAN里,它们就不能直接“对话”。想要实现通信,就得依靠路由器或者三层交换机这位“信使”,帮忙传递信息才行。VLAN的主要作用是提高网络安全性和资源利用率。 2. Docker与VLAN结合示例 在Docker中,我们可以利用network配置选项启用VLAN网络模式。下面是一个创建带VLAN标签的Docker网络的示例: bash docker network create --driver=vlan \ --subnet=172.16.80.0/24 --gateway=172.16.80.1 \ --opt parent=eth0.10 my_vlan_network 上述命令创建了一个名为my_vlan_network的网络,其基于宿主机的VLAN 10 (parent=eth0.10)划分子网172.16.80.0/24并设置了默认网关。 三、IP地址与Docker容器 1. IP地址基础概念 IP地址(Internet Protocol Address)是互联网协议的核心组成部分,用于唯一标识网络中的设备。根据IPv4协议,IP地址由32位二进制组成,通常被表示为四个十进制数,如192.168.1.1。在Docker这个大家庭里,每个小容器都会被赋予一个独一无二的IP地址,这样一来,它们之间就可以像好朋友一样自由地聊天交流,不仅限于此,它们还能轻松地和它们所在的主机大哥,甚至更远的外部网络世界进行沟通联络。 2. Docker容器IP地址分配 在Docker默认的桥接网络(bridge)模式中,每个容器会获取一个属于172.17.0.0/16范围的私有IP地址。另外,你还可以选择自己动手配置一些个性化的网络设置,像是“host”啦、“overlay”啦,或者之前我们提到的那个“vlan”,这样就能给容器分配特定的一段IP地址,让它们各用各的,互不干扰。 四、VLAN与IP地址在Docker网络中的关系 1. IP地址在VLAN网络中的角色 当Docker容器运行在一个包含VLAN网络中时,它们会继承VLAN网络的IP地址配置,从而在同一VLAN内相互通信。比如,想象一下容器A和容器B这两个家伙,他们都住在VLAN 10这个小区里面,虽然住在不同的单元格,但都能通过各自专属的“门牌号”(也就是VLAN标签)和“电话号码”(IP地址)互相串门聊天,完全不需要经过小区管理员——宿主机的同意或者帮忙。 2. 跨VLAN通信 若想让VLAN网络内的容器能够与宿主机或其他VLAN网络内的容器通信,就需要配置多层路由或者使用VXLAN等隧道技术,使得数据包穿越不同的VLAN标签并在相应的IP地址空间内正确路由。 五、结论 综上所述,VLAN与IP地址在Docker网络场景中各有其核心作用。VLAN这个小家伙,就像是咱们物理网络里的隐形隔离墙和保安队长,它在幕后默默地进行逻辑分割和安全管理工作。而IP地址呢,更像是虚拟化网络环境中的邮差和导航员,主要负责在各个容器间传递信息,同时还能带领外部的访问者找到正确的路径,实现内外的互联互通。当这两者联手一起用的时候,就像是给网络装上了灵动的隔断墙,既能灵活分区,又能巧妙地避开那些可能引发“打架”的冲突风险。这样一来,咱们微服务架构下的网络环境就能稳稳当当地高效运转了,就像一台精密调校过的机器一样。在咱们实际做项目开发这事儿的时候,要想把Docker网络策略设计得合理、实施得妥当,就得真正理解并牢牢掌握这两者之间的关系,这可是相当关键的一环。
2024-02-12 10:50:11
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追梦人_t
MyBatis
...着云原生架构的发展,服务网格(Service Mesh)等技术逐渐应用于微服务架构中,数据库连接管理也面临着新的挑战与机遇。例如,Istio 等服务网格产品提供了对数据库流量控制的支持,使得在大规模分布式系统中对数据库连接进行细粒度治理成为可能,这为 MyBatis 等持久层框架在云端环境下的应用提供了更为丰富且强大的扩展能力。 同时,对于安全问题的关注也不容忽视,虽然 MyBatis 提倡使用 PreparedStatement 避免 SQL 注入攻击,但在实际项目中,采用参数化查询、预编译语句结合最新的 ORM 安全规范,以及结合防火墙、审计等手段,形成多维度的安全防护体系,是保障企业级应用数据库安全的关键举措。 综上所述,在持续关注 MyBatis 数据库连接管理机制的同时,与时俱进地了解并运用新型的数据源管理方案、云原生技术及数据库安全策略,将有助于我们在日常开发工作中更好地驾驭这一强大框架,构建出更高效、稳定且安全的应用系统。
2023-01-11 12:49:37
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冬日暖阳_t
Hadoop
...些小块分散存到不同的服务器上,这样一来,不仅能储存得妥妥当当,还能同时在多台服务器上进行处理,效率杠杠滴!这种方式可以大大提高数据的读取速度和写入速度。 3.2 MapReduce MapReduce是Hadoop的另一个核心组件,它是用于处理大量数据的一种编程模型。MapReduce的运作方式就像这么回事儿:它先把一个超大的数据集给剁成一小块一小块,然后把这些小块分发给一群计算节点,大家一起手拉手并肩作战,同时处理各自的数据块。最后,将所有结果汇总起来得到最终的结果。 下面是一段使用MapReduce计算两个整数之和的Java代码: java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在这个例子中,我们首先定义了一个Mapper类,它负责将文本切分成单词,并将每个单词作为一个键值对输出。然后呢,我们捣鼓出了一个Reducer类,它的职责就是把所有相同的单词出现的次数统统加起来。 以上就是Hadoop的一些基本信息以及它的主要组件介绍。如果你对此还有任何疑问或者想要深入了解,欢迎留言讨论!
2023-12-06 17:03:26
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红尘漫步-t
SeaTunnel
...在实际项目中进行压力测试和故障注入实验,可以帮助提前发现潜在问题,并锻炼团队在面对未知异常时的快速响应能力。 另外,阿里巴巴集团在其DataWorks平台的数据开发实践分享中,详细介绍了他们如何通过整合各类数据处理组件(包括但不限于SeaTunnel),构建健壮的数据处理流水线,其中就包括一套完善的异常预警与自愈机制设计。这为我们在处理类似SeaTunnel未知异常时提供了宝贵的参考经验,即结合实时监控、自动化运维及完善日志体系来构建全方位的问题解决方案。通过这些前沿资讯和技术解读,我们得以进一步提升在大数据处理过程中对于未知异常的探索与解决之道。
2023-09-12 21:14:29
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海阔天空
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2023-06-23 08:28:14
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2023-05-18 13:38:15
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 半自动化批量下载专利全文pdf傻瓜攻略 写在前面 适合人群 使用前提 基本思路 键鼠记录器脚本 前期准备 脚本原理 注意事项 检查下载效果 写在前面 整理专利的时候,在专利引擎上只能一条条的下载,很是烦人。我比较讨厌这种重复性劳动,所以每次碰上都得想想办法怎么自动化操作,虽然上每次研究自动化办法的时间把都足够把活干完了哈哈。可惜的是每次搞完都没有把文档保留下来,下次有点什么事情又得从头开始。因此准备开始写写文档记录一些思路,同时如果能帮到有需要的人就更好了! 适合人群 不会爬虫的都可以来看看!能大概看明白python就够了。 使用前提 python环境配好 有梯子 不排斥键鼠记录器读取键鼠记录 基本思路 现在的专利搜索引擎大概都有批量下载库,如果只要摘要的话直接下载就可以了。但是下载全文的时候,大部分引擎都不支持批量下载,只能一个一个点,还得输验证码。 这里就不得不提到google patent了,这是我目前找到的唯一一个不需要验证码就能下载的专利引擎了(其实主要是还不会用python识别验证码)。那么有了google patent这个神器,就可以用自动办法来进行下载了。我这里使用的是按键精灵,傻瓜式操作。(没用python爬虫的原因是requests不能挂梯子。。。这里我不是很确定是什么问题,希望有大佬指点一下。anyway,主要思路就是用键鼠记录器点点点,我用的是按键精灵,理论上什么记录器都可以。 ps. 听说poxoq能批量下载,但是新版本只能下载前十页,因此我没有尝试,如果能直接下载全文的话请评论区告诉我。 键鼠记录器脚本 前期准备 按格式排好公开号或者申请号,在编辑器中打开; 把google patent搜索页面和文本编辑器分屏显示,便于操作。 脚本原理 以edge浏览器为例,按键精灵双击全选文本中第一行的公开号,ctrl+c复制,鼠标转到网页搜索框,ctrl+v粘贴,点搜索。等搜索完成右键download PDF,选链接另存为并确定,之后点击网页关闭下载栏,一次下载完成。返回编辑器,删除第一行的文本,把第二行提到第一行,完成复位。 这样就形成了完整的一次过程,只要重复运行脚本就可以把所有专利全文下载下来。 注意事项 实际操作中,可能遇到两大问题: 网页反馈问题 这里指的是搜索后没有来到我们想象中的专利页,可能是没有搜索到专利,或该专利google patent没有pdf文档,这时如果脚本还在运行,那么显然就会错误运行。 脚本运行问题 主要要考虑的是命令之间的延时。延时调小确实运行速度会变快,但是如果电脑运行速度不够或者网速/服务器慢了,就会错误执行命令。我的建议是文本操作可以适当删减延时,涉及网页的部分适量增加延时,保证脚本的容错率。 由此可以看出来这个脚本还是离不开人的,在跑的时候还是需要盯着点,如果有错误可以及时处理。 检查下载效果 看了上面的注意事项,想必你也知道这个脚本不太靠谱。那么解决这个问题的方法就是负反馈。下载完了检查一遍就好了。 由于google patent下载的文件是以公开号命名的,所以对照要下载的和已下载的公开号就能看出哪些专利没有下载成功。 我这里写了一个python小脚本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比(以中国专利作为参考)PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开(公告)号"].to_list()))读取已下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-21 12:55:28
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Javascript
...E候选信息,并发送给服务器或者其他浏览器。 3. 信令交换 通过WebSocket等网络传输机制,浏览器之间进行信令交换,协商并创建出一个可用于数据传输的安全连接。 四、如何利用WebRTC实现点对点通信 下面,我们通过一个简单的例子来说明如何利用WebRTC实现点对点通信。 首先,在HTML文件中添加以下代码: html 然后,在JavaScript文件中添加以下代码: javascript // 获取本地视频 const localStream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true, video: true }); // 创建RTC对讲机 const pc = new RTCPeerConnection(); // 添加媒体流 pc.addTransceiver('audio'); pc.addTransceiver('video'); // 获取远程视频容器 const remoteVideo = document.getElementById('remoteVideo'); // 将本地视频流添加到远程视频容器 pc.getSenders().forEach((sender) => { sender.track.id = 'localVideo'; remoteVideo.srcObject = sender.track; }); // 接收媒体流 pc.ontrack = (event) => { event.streams.forEach((stream) => { stream.getTracks().forEach((track) => { track.id = 'remoteVideo'; const videoElement = document.createElement('video'); videoElement.srcObject = track; document.body.appendChild(videoElement); }); }); }; // 连接到其他客户端 function connect(otherUserURL) { // 创建新的RTCPeerConnection对象 const otherPC = new RTCPeerConnection(); // 设置回调函数,处理ICE候选信息和数据通道 otherPC.onicecandidate = (event) => { if (!event.candidate) return; pc.addIceCandidate(event.candidate); }; otherPC.ondatachannel = (event) => { event.channel.binaryType = 'arraybuffer'; channel.send('hello'); }; // 发送offer const offerOptions = { offerToReceiveAudio: true, offerToReceiveVideo: true }; pc.createOffer(offerOptions).then((offer) => { offer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(offer.sdp, otherUserURL); offer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(offer.sdp, iceServers); return otherPC.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(offer)); }).then(() => { return otherPC.createAnswer(); }).then((answer) => { answer.sdp = SDPUtils.replaceBUNDLE_ID(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICE_UFRAG_AND_FINGERPRINT(answer.sdp, otherUserURL); answer.sdp = SDPUtils.replaceICEServers(answer.sdp, iceServers); return pc.setRemoteDescription(new RTCSessionDescription(answer)); }).catch((err) => { console.error(err.stack || err); }); } 在这个例子中,我们首先通过getUserMedia API获取用户的实时音频和视频流,然后创建一个新的RTCPeerConnection对象,并将媒体流添加到这个对象中。 接着,我们设置了回调函数,处理ICE候选信息和数据通道。当你收到ICE候选信息的时候,我们就把它塞到本地的那个RTCPeerConnection对象里头;而一旦收到数据通道的消息,我们就会把它的binaryType调成'arraybuffer'模式,然后就可以在通道里畅所欲言,发送各种消息啦。 最后,我们调用connect函数,与其他客户端建立连接。在connect函数里头,我们捣鼓出了一个崭新的RTCPeerConnection对象,就像组装一台小机器一样。然后呢,我们还给这个小家伙绑定了几个“小帮手”——回调函数,用来专门处理ICE候选信息和数据通道这些重要的任务,让它们能够实时报告状况,确保连接过程顺畅无阻。然后呢,我们给对方发个offer,就像递出一份邀请函那样。等对方接收到后,他们会回传一个answer,这就好比他们给出了接受邀请的答复。我们就把这个answer,当作是我们本地RTCPeerConnection对象的远程“地图”,这样一来,连接就算顺利完成啦! 五、结论 WebRTC技术为我们提供了一种方便、快捷、安全的点对点通信方式,大大提高了应用的交互性和实时性。当然啦,这只是个入门级的小例子,实际上的运用场景可能会复杂不少。不过别担心,只要咱们把WebRTC的核心原理和使用技巧都整明白了,就能根据自身需求灵活施展拳脚,开发出更多既有趣又有用的应用程序,保证让你玩得飞起! 未来,随着5G、物联网等技术的发展,WebRTC将会发挥更大的作用,成为更多应用场景的首选方案。让我们一起期待这个充满可能的新时代吧!
2023-12-18 14:38:05
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昨夜星辰昨夜风_t
SpringCloud
...ngCloud作为微服务架构中的核心组件之一,其内置的Spring Cloud Gateway网关在服务治理中扮演着至关重要的角色。这家伙可是肩负重任,既能像导航员那样精准地进行数据传输的路由转发,又能干掉那些不合规的数据包,相当于咱们系统的超级过滤器。不仅如此,它还负责给流量踩刹车、防止系统过载的限流熔断等一连串关键任务。可以说,没有它,我们整个系统的稳定性和健壮性可就大打折扣了,它绝对是咱们系统正常运行不可或缺的重要守护者。在实际动手开发和运维的时候,咱们免不了会碰到各种Spring Cloud Gateway捣乱的异常状况。这些小插曲如果没处理好,就有可能对整个微服务的大局造成连锁反应,影响不容小觑。这篇文咱可是要实实在在地聊聊Spring Cloud Gateway那些可能会碰到的异常状况,我不仅会掰开揉碎了用实例代码给你细细解析,还会手把手教你如何对症下药,给出相应的解决办法。 二、Spring Cloud Gateway异常概述 1. 路由匹配异常 在配置路由规则时,若规则设置不正确或者请求无法匹配到任何路由,Gateway会抛出异常。比方说,就像这样的情形:假如客户端向我们发送了一个请求,但是呢,在咱们的gateway路由配置里头,我们还没给这个请求对应的路径或者服务名设定好,这时候,这种问题就有可能冒出来啦。 java @Bean public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) { // 假设这里没有配置"/api/user"的路由,那么请求该路径就会出现404异常 return builder.routes() .route("product-service", r -> r.path("/api/product").uri("lb://PRODUCT-SERVICE")) .build(); } 2. 过滤器异常 Spring Cloud Gateway支持自定义过滤器,若过滤器内部逻辑错误或资源不足等,也可能引发异常。比如在开发权限校验过滤器的时候,假如咱们的验证逻辑不小心出了点小差错,就可能会让本来正常的请求被误判、给挡在外面了。 java @Component public class AuthFilter implements GlobalFilter, Ordered { @Override public Mono filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { // 假设这里的token解析或校验过程出现问题 String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization"); // ...省略校验逻辑... if (isValidToken(token)) { return chain.filter(exchange); } else { // 若返回错误信息时处理不当,可能导致异常 return exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED).buildMono(); } } // ... } 三、异常排查与解决策略 1. 路由匹配异常 : - 排查方法:首先检查路由配置是否正确且完整,确保所有接口都有对应的路由规则。 - 解决方案:添加或修复缺失或错误的路由规则。 2. 过滤器异常 : - 排查方法:通过日志定位到具体哪个过滤器报错,然后审查过滤器内部逻辑。对于自定义过滤器,应重点检查业务逻辑和资源管理部分。 - 解决方案:修复过滤器内部的逻辑错误,保证过滤器能够正确执行并返回预期结果。同时呢,千万记得要做好应对突发状况的工作,就像在过滤器里头万一出了岔子,咱们得确保能给客户端一个明明白白的反馈信息,而不是啥也不说就直接把异常抛出去,让请求咔嚓一下就断掉了。 四、总结与思考 面对Spring Cloud Gateway的异常情况,我们需要具备敏锐的问题洞察力和严谨的排查手段。每一个异常背后都可能是架构设计、资源配置、代码实现等方面的疏漏。所以呢,咱们在日常敲代码的时候,不仅要死磕代码质量,还得把Spring Cloud Gateway的运作机理摸得门儿清。这样一来,当问题突然冒出来的时候,就能快速找到“病灶”,手到病除地解决它。这样子,我们的微服务架构才能真正硬气起来,随时准备好迎接那些复杂多变、让人头疼的业务场景和挑战。 在实际开发中,每一次异常处理的过程都是我们深化技术认知,提升解决问题能力的良好契机。让我们一起在实战中不断积累经验,让Spring Cloud Gateway更好地服务于我们的微服务架构。
2023-07-06 09:47:52
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晚秋落叶_
Etcd
...得跟蜗牛爬似的,或者服务器那边节点多到数不清的时候,你可能就得头疼了。遇到这种情况,最烦的就是请求老是半天没反应,像是跟服务器玩起了捉迷藏,怎么喊都不答应。 2. “Request timeout while waiting for Raft term change”错误详解 这个错误通常发生在客户端尝试获取数据更新或执行操作时,Etcd的leader在响应之前发生了切换。在Raft协议中,leader的角色由选举决定,而选举的过程涉及到节点状态的转换。当一个节点成为新的leader时,它会通知所有其他节点更新他们的状态,这一过程被称为term变更。如果客户端在等待这个变更完成之前超时,就会抛出上述错误。 3. 导致错误的常见原因 - 网络延迟:在网络条件不稳定或延迟较高的情况下,客户端可能无法在规定时间内收到leader的响应。 - 大规模操作:大量并发请求可能导致leader处理能力饱和,从而无法及时响应客户端。 - 配置问题:Etcd的配置参数,如客户端超时设置,可能不适用于实际运行环境。 4. 解决方案与优化策略 1. 调整客户端超时参数 在Etcd客户端中,可以调整请求超时时间以适应实际网络状况。例如,在Golang的Etcd客户端中,可以通过修改以下代码来增加超时时间: go client, err := etcd.New("http://localhost:2379", &etcd.Config{Timeout: time.Second 5}) 这里的Timeout参数设置为5秒,可以根据实际情况进行调整。 2. 使用心跳机制 Etcd提供了心跳机制来检测leader的状态变化。客户端可以定期发送心跳请求给leader,以保持连接活跃。这有助于减少由于leader变更导致的超时错误。 3. 平衡负载 确保Etcd集群中的节点分布均匀,避免单个节点过载。嘿,兄弟!你知道吗?要让系统稳定得像磐石一样,咱们得用点小技巧。比如说,咱们可以用负载均衡器或者设计一些更精细的路径规则,这样就能把各种请求合理地分摊开,避免某个部分压力山大,导致系统卡顿或者崩溃。这样一来,整个系统就像一群蚂蚁搬粮食,分工明确,效率超高,稳定性自然就上去了! 4. 网络优化 优化网络配置,如使用更快的网络连接、减少中间跳转节点等,可以显著降低网络延迟,从而减少超时情况。 5. 实践案例 假设我们正在开发一个基于Etcd的应用,需要频繁读取和更新数据。在实现过程中,我们发现客户端请求经常因网络延迟导致超时。通过调整客户端超时参数并启用心跳机制,我们成功降低了错误率。 go // 创建Etcd客户端实例 client, err := etcd.New("http://localhost:2379", &etcd.Config{Timeout: time.Second 5}) if err != nil { log.Fatalf("Failed to connect to Etcd: %v", err) } // 执行读取操作 resp, err := client.Get(context.Background(), "/key") if err != nil { log.Fatalf("Failed to get key: %v", err) } // 输出结果 fmt.Println("Key value:", resp.Node.Value) 通过实践,我们可以看到,合理配置和优化Etcd客户端能够有效应对“Request timeout while waiting for Raft term change”的挑战,确保分布式系统的稳定性和高效运行。 结语 面对分布式系统中的挑战,“Request timeout while waiting for Raft term change”只是众多问题之一。哎呀,兄弟!要是咱们能彻底搞懂Etcd这个家伙到底是怎么运作的,还有它怎么被优化的,那咱们系统的稳定性和速度肯定能上一个大台阶!就像给你的自行车加了涡轮增压器,骑起来又快又稳,那感觉简直爽翻天!所以啊,咱们得好好研究,把这玩意儿玩到炉火纯青,让系统跑得飞快,稳如泰山!在实际应用中,持续监控和调整系统配置是保证服务稳定性的关键步骤。希望本文能为你的Etcd之旅提供有价值的参考和指导。
2024-09-24 15:33:54
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雪落无痕
Kubernetes
...个团队需要部署不同的服务,或者你的应用需要覆盖全球范围内的用户时,单集群可能就有点捉襟见肘了。这个时候,多集群就派上用场了。它不仅能提高系统的容错能力,还能让资源分配更加灵活。 不过,多集群也不是万能药,它也有自己的挑战,比如跨集群通信、数据一致性等问题。嘿,今天咱们就来聊聊怎么把多集群环境管得漂漂亮亮的,重点就是优化和提速! --- 2. 多集群资源优化的基本思路 2.1 资源隔离与共享 首先,我们得明确一个问题:在多集群环境下,资源是完全隔离还是可以共享?答案当然是两者兼备! 假设你有两个团队,一个负责前端服务,另一个负责后端服务。你可以为每个团队分配独立的集群,这样可以避免相互干扰。不过呢,要是咱们几个一起用同一个东西,比如说数据库或者缓存啥的,那肯定得有个办法让大家都能分到这些资源呀。 这里有个小技巧:使用 Kubernetes 的命名空间(Namespace)来实现资源的逻辑隔离。比如: yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: frontend-team --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: backend-team 每个团队可以在自己的命名空间内部署服务,同时通过 ServiceAccount 和 RoleBinding 来控制权限。 --- 2.2 负载均衡与调度策略 接下来,我们得考虑负载均衡的问题。你可以这么想啊,假设你有两个集群,一个在北方,一个在南方,结果所有的用户请求都一股脑地涌向北方的那个集群,把那边忙得团团转,而南方的这个呢?就只能干坐着,啥事没有。这画面是不是有点搞笑?明显不合理嘛! Kubernetes 提供了一种叫做 Federation 的机制,可以帮助你在多个集群之间实现负载均衡。嘿,你知道吗?从 Kubernetes 1.19 开始,Federation 这个功能就被官方“打入冷宫”了,说白了就是不推荐再用它了。不过别担心,现在有很多更时髦、更好用的东西可以替代它,比如 KubeFed,或者干脆直接上手 Istio 这种服务网格工具,它们的功能可比 Federation 强大多了! 举个栗子,假设你有两个集群 cluster-a 和 cluster-b,你可以通过 Istio 来配置全局路由规则: yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: global-route spec: host: myapp.example.com trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUND_ROBIN 这样,Istio 就会根据负载情况自动将流量分发到两个集群。 --- 3. 性能提升的关键点 3.1 数据中心间的网络优化 兄弟们,网络延迟是多集群环境中的大敌!如果你的两个集群分别位于亚洲和欧洲,那么每次跨数据中心通信都会带来额外的延迟。所以,我们必须想办法减少这种延迟。 一个常见的做法是使用边缘计算节点。简单来说,就是在靠近用户的地理位置部署一些轻量级的 Kubernetes 集群。这样一来,用户的请求就能直接在当地搞定,不用大老远跑到远程的数据中心去处理啦! 举个例子,假设你在美国东海岸和西海岸各有一个集群,你可以通过 Kubernetes 的 Ingress 控制器来实现就近访问: yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: edge-ingress spec: rules: - host: us-east.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: east-cluster-service port: number: 80 - host: us-west.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: west-cluster-service port: number: 80 这样,用户访问 us-east.example.com 时,请求会被转发到东海岸的集群,而访问 us-west.example.com 时,则会转发到西海岸的集群。 --- 3.2 自动化运维工具的选择 最后,我们得谈谈运维自动化的问题。在多集群环境中,手动管理各个集群是非常痛苦的。所以,选择合适的自动化工具至关重要。 我个人比较推荐 KubeFed,这是一个由 Google 开发的多集群管理工具。它允许你在多个集群之间同步资源,比如 Deployment、Service 等。 举个例子,如果你想在所有集群中同步一个 Deployment,可以这样做: bash kubectl kubefedctl federate deployment my-deployment --clusters=cluster-a,cluster-b 是不是很酷?通过这种方式,你只需要维护一份配置文件,就能确保所有集群的状态一致。 --- 4. 我的思考与总结 兄弟们,写到这里,我觉得有必要停下来聊一聊我的感受。说实话,搞多集群的管理和优化这事吧,真挺费脑子的,特别是当你摊上一堆复杂得让人头大的业务场景时,那感觉就像是在迷宫里找出口,越走越晕。但只要你掌握了核心原理,并且善于利用现有的工具,其实也没那么可怕。 我觉得,Kubernetes 的多集群方案就像是一把双刃剑。它既给了我们无限的可能性,也带来了不少挑战。所以啊,在用它的过程中,咱们得脑袋清醒点,别迷迷糊糊的。别害怕去试试新鲜玩意儿,说不定就有惊喜呢!而且呀,心里得有根弦,感觉不对就赶紧调整策略,灵活一点总没错。 最后,我想说的是,技术的世界永远没有终点。就算咱们今天聊了个痛快,后面还有好多好玩的东西在等着咱们呢!所以,让我们一起继续学习吧!
2025-04-04 15:56:26
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风轻云淡
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 前一阵子在和一位技术总监闲谈中了解到,现在 Android Framework 成为头部公司必不缺少的技术栈]之一,尤其是熟悉 Franmework 源码的 Android 开发者,在面试中往往会占到很大的优势 那我今天就带来一部分有关:Framework 比较高刷的 Handler&Binder 两块技术点面试题分享 Handler 篇 looper,loop() 为什么不会阻塞主线程? 因为主线程的 Looper 是在 ActivityThread 里面准备出来,创建出来的,那么其实我们 Android 程序也就是 Java 程序,你启动它,进入 main 方法,执行完所有的方法,也就会退出了 我们写的代码就是通过 Handler 驱动起来的,我们 Activity 的 onCreate、onResume、onStop 等等这些生命周期方法,包括我们的 UI 绘制的信号,这些UI绘制的事件都是通过 Handler Looper 循环内部发起的,来调用回调我们的各个 Activity,各个 Fragment 等等这样的一些组件里面的各个生命周期方法,我们的代码就是在循环里面执行的,所以不会阻塞 简述 Handler 的实现原理 Android 应用是通过消息驱动运行的,在 Android 中一切皆消息,包括触摸事件,视图的绘制、显示和刷新等等都是消息 Handler 是消息机制的上层接口,平时开发中我们只会接触到 Handler 和 Message,内部还有 MessageQueue 和 Looper 两大助手共同实现消息循环系统。 延迟消息是怎么实现的? 无论是即时消息还是延迟消息,都是计算出具体的时间,然后作为消息的 when 字段进程赋值 在 MessageQueue 中找到合适的位置(安排 when 小到大排列),并将消息插入到 MessageQueue 中;这样, MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏? 因为是内部类持有外部类的对象, sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法,msg.target = this; Message 会持有 handler,而 handler 持有调用 handler 的对象,所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导,如何找到目标 Binder,唤起进程或者线程呢? Binder 实体服务其实有两种: 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务,比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等,一般都是系统服务; 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务,一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务,所有应用都能直接使用,因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的,都是 0,所以 ServiceManager 服务并不需要查询,可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树? Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树,其实两棵红黑树中的节点是复用的,只是查询方式不同,一个通过 Handle 句柄,一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的,而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的,只是方向问题 比如在服务 addService 的时候,binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写,这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法,在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射,就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区,从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区, 实现地址映射:将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用(copy_from_user)将数据发送到内核缓存区;由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系,故相当于也发送了接收进程的用户空间,实现了跨进程通信 就举例这么多了,面试题也不是几个就能全部覆盖的,毕竟面试官不是吃素的,他会换着花样问你;有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友,我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档;私信发送 “面试” 直达获取;想拿高薪的人很多,就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示: Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料:私信发送 “面试” 直达获取,承诺100%免费! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-15 10:35:50
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//可做联级 $tree = jstree_fun($(this).attr("var"));//可做联级 //alert($(this).attr("var")) }); $('.refresh').click(function(){ //刷新事件 $tree.jstree(true).refresh () }); return $tree; }function node_create(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];sel = ref.create_node(sel);if(sel){ref.edit(sel); } }function node_rename(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];ref.edit(sel);}function node_delete(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];if(ref.get_node(sel).parent==''){alert("根节点不允许删除");return;}ref.delete_node(sel);}// 初始化操作function init(){var $tree = jstree_fun("json/data.json");}init(); 3、图片效果展示 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27717967/article/details/79167605。 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。
2023-09-08 13:23:58
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Flink
...整性和一致性,让整体服务更加坚韧、更值得信赖,就像一位永不疲倦的超级英雄,时刻为企业保驾护航。 五、总结与思考 当我们深度剖析并实践Flink的容错机制后,不难发现它的设计之精妙与实用。Flink这个家伙可厉害了,它不仅能确保数据处理的精准无误,就像个严谨的会计师,连一分钱都不会算错。而且在实际工作中,面对各类突发状况,它都能稳如泰山,妥妥地hold住全场,为咱们打造那个既靠谱又高效的大型数据处理系统提供了强大的后盾支持。今后,越来越多的企业会把Flink当作自家数据处理的主力工具,我敢肯定,它的容错机制将在更多实际生产场景中大显身手,效果绝对会越来越赞! 然而,每个技术都有其适用范围和优化空间,我们在享受Flink带来的便利的同时,也应持续关注其发展动态,根据业务特点灵活调整和优化容错策略,以期在瞬息万变的数据世界中立于不败之地。
2023-10-06 21:05:47
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月下独酌
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1. 编写Scala工程代码,根据dwd层表统计每个地区、每个国家、每个月下单的数量和下单的总金额,存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-01 10:55:33
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 本文内容为海贼王全集的分章节目录介绍,还有本人在观看时候记录的精彩打斗剧集,可以方便大家直接定位想看的章节和精彩内容, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科和考研的精品思维导图整理 本文可以转载,但请注明来处,觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦! 博客中思维导图的高清PDF版本,可关注公众号 一起学计算机 点击 资源获取 获得 目录 0.精彩打斗剧集 0.剧场版 1.东海冒险篇1-60 2.阿拉巴斯坦篇61-130 3.TV原创篇131-143 4.空岛篇144-195 5.海军要塞G8196-206 6.长链岛篇207-226 7.司法岛篇227-325 8.旗帜猎人篇326-336 9.恐怖三桅帆船篇337-383 10.香波地群岛篇384-407 11.女儿岛篇408-421 12.海底监狱篇422-456 13.大事件篇457-504 14.新世界前篇505-516 15.鱼人岛篇517-574 16.Z的野心篇575-578 17.庞克哈萨德篇579-628 18.德雷斯罗萨篇629-746 19.银之要塞篇747-750 20.佐乌篇751-782 21.托特兰篇783-877 22.世界会议篇878-889 23.和之国篇890-至今 我的更多精彩文章链接, 欢迎查看 经典动漫全集目录 精彩剧集 海贼王 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 火影忍者 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 死神 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 计算机专业知识 思维导图整理 Python 北理工慕课课程 知识点 常用代码/方法/库/数据结构/常见错误/经典思想 思维导图整理 C++ 知识点 清华大学郑莉版 东南大学软件工程初试906 思维导图整理 计算机网络 王道考研 经典5层结构 中英对照 框架 思维导图整理 算法分析与设计 北大慕课课程 知识点 思维导图整理 数据结构 王道考研 知识点 经典题型 思维导图整理 人工智能导论 王万良慕课课程 知识点 思维导图整理 红黑树 一张导图解决红黑树全部插入和删除问题 包含详细操作原理 情况对比 各种常见排序算法的时间/空间复杂度 是否稳定 算法选取的情况 改进 思维导图整理 人工智能课件 算法分析课件 Python课件 数值分析课件 机器学习课件 图像处理课件 考研相关科目 知识点 思维导图整理 考研经验--东南大学软件学院软件工程 东南大学 软件工程 906 数据结构 C++ 历年真题 思维导图整理 东南大学 软件工程 复试3门科目历年真题 思维导图整理 高等数学 做题技巧 易错点 知识点(张宇,汤家凤)思维导图整理 考研 线性代数 惯用思维 做题技巧 易错点 (张宇,汤家凤)思维导图整理 高等数学 中值定理 一张思维导图解决中值定理所有题型 考研思修 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研近代史 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研马原 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研数学课程笔记 考研英语课程笔记 考研英语单词词根词缀记忆 考研政治课程笔记 Python相关技术 知识点 思维导图整理 Numpy常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Pandas常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Matplotlib常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 PyTorch常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Scikit-Learn常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Java相关技术/ssm框架全部笔记 Spring springmvc Mybatis jsp 科技相关 小米手机 小米 红米 历代手机型号大全 发布时间 发布价格 常见手机品牌的各种系列划分及其特点 历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义 思维导图整理 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/115670535。 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。
2024-01-12 18:13:21
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MemCache
...级快递员,专门负责在服务器间快速传递数据。这货可厉害了,能大大提高咱们程序跑起来的速度和反应灵敏度,简直就是程序员的得力助手,能让网站运行得跟开挂了一样流畅!所以,如果你想要让自己的应用飞起来,Memcached绝对是你的不二之选!然而,随着业务复杂度的增加,数据版本控制的需求变得愈发重要。本文将探讨如何在Memcached中实现多版本控制,旨在为开发者提供一种有效管理数据版本的方法。 第一部分:理解多版本控制的必要性 在许多场景下,同一数据项可能需要多个版本来满足不同需求。例如,在电商应用中,商品信息可能需要实时更新价格、库存等数据;在社交应用中,用户评论或帖子可能需要保留历史版本以支持功能如撤销操作。这种情况下,多版本控制显得尤为重要。 第二部分:Memcached的基本原理与限制 Memcached通过键值对的方式存储数据,其设计初衷是为了提供快速的数据访问,而不涉及复杂的数据结构和事务管理。这就好比你有一款游戏,它的规则设定里就没有考虑过时间旅行或者穿越时空的事情。所以,你不能在游戏中实现回到过去修改错误或者尝试不同的未来路径。同理,这个系统也一样,它的设计初衷没有考虑到版本更新时的逻辑问题,所以自然也就无法直接支持多版本控制了。 第三部分:实现多版本控制的方法 1. 使用命名空间进行版本控制 一个简单的策略是为每个数据项创建一个命名空间,其中包含当前版本的键和历史版本的键。例如: python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) def set_versioned_data(key, version, data): mc.set(f'{key}_{version}', data) mc.set(key, data) 保存最新版本 设置数据 set_versioned_data('product', 'v1', {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据并设置新版本 set_versioned_data('product', 'v2', {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 2. 利用时间戳进行版本控制 另一种方法是在数据中嵌入一个时间戳字段,作为版本标识。这种方法在数据频繁更新且版本控制较为简单的情况下适用。 python import time def set_timestamped_data(key, timestamp, data): mc.set(f'{key}_{timestamp}', data) mc.set(key, data) 设置数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()), {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()) + 1, {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 第四部分:优化与挑战 在实际应用中,选择何种版本控制策略取决于具体业务需求。比如说,假设你老是得翻查过去的数据版本,那用时间戳或者命名空间跟数据库的搜索功能搭伙用,可能会是你的最佳选择。就像你去图书馆找书,用书名和出版日期做检索,比乱翻一气效率高多了。这方法就像是给你的数据做了个时间轴或者标签系统,让你想看哪段历史一搜就出来,方便得很!同时,考虑到内存资源的限制,应合理规划版本的数量,避免不必要的内存占用。 结论 Memcached本身不提供内置的多版本控制功能,但通过一些简单的编程技巧,我们可以实现这一需求。无论是使用命名空间还是时间戳,关键在于根据业务逻辑选择最适合的实现方式。哎呀,你知不知道在搞版本控制的时候,咱们得好好琢磨琢磨性能优化和资源管理这两块儿?这可是关乎咱们系统稳不稳定的头等大事,还有能不能顺畅运行的关键!别小瞧了这些细节,它们能让你的程序像开了挂一样,不仅跑得快,而且用起来还特别省心呢!所以啊,做这些事儿的时候,可得细心点,别让它们成为你系统的绊脚石! 后记 在开发过程中,面对复杂的数据管理和版本控制需求,灵活运用现有工具和技术,往往能取得事半功倍的效果。嘿!小伙伴们,咱们一起聊聊天呗。这篇文章呢,就是想给那些正跟咱们遇到相似难题的编程大神们一点灵感和方向。咱们的目标啊,就是一块儿把技术这块宝地给深耕细作,让它开出更绚烂的花,结出更甜美的果子。加油,程序员朋友们,咱们一起努力,让代码更有灵魂,让技术更有温度!
2024-09-04 16:28:16
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岁月如歌
Hibernate
...序的特定部分(如一个服务层、一个模块等)内部共享缓存实例。哎呀,这个技术啊,它能帮咱们干啥呢?就是说,当你一次又一次地请求相同的信息,比如浏览网页的时候,每次都要重新加载一堆重复的数据,挺浪费时间的对不对?有了这个方法,就像给咱们的电脑装了个超级省电模式,能避免这些重复的工作,大大提升咱们上网的速度和效率。特别是面对海量的相似查询,效果简直不要太明显!就像是在超市里买东西,你不用每次结账都重新排队,直接走绿色通道,是不是感觉轻松多了?这就是这个技术带来的好处,让我们的操作更流畅,体验更棒! 代码示例: java @Service public class UserService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache userCache = new LocalCache<>(sessionFactory, User.class, String.class); public String getNameById(Long userId) { return userCache.get(userId, User.class.getName()); } public void setNameById(Long userId, String name) { userCache.put(userId, name); } } 在这段代码中,UserService类使用了LocalCache来缓存User对象的name属性。哎呀,你知道不?咱们这里有个小妙招,每次想查查某个用户ID对应的用户名时,就直接去个啥叫“缓存”的地方翻翻,速度快得跟闪电似的!这样就不需要再跑回那个大老远的数据库里去找了。多省事儿啊,对吧? 四、属性级缓存与局部缓存的综合应用 在实际项目中,通常需要结合使用属性级缓存和局部缓存来达到最佳性能效果。例如,在一个高并发的电商应用中,商品信息的查询频率非常高,而商品的详细描述可能很少改变。在这种情况下,我们可以为商品的ID和描述属性启用属性级缓存,并在商品详情页面的服务层中使用局部缓存来存储最近访问的商品信息,从而实现双重缓存优化。 综合应用示例: java @Entity public class Product { @Id private Long productId; @Cacheable private String productName; @Cacheable private String productDescription; // 其他属性... } @Service public class ProductDetailService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache productCache = new LocalCache<>(sessionFactory, Product.class); public Product getProductDetails(Long productId) { Product product = productCache.get(productId); if (product == null) { product = loadProductFromDB(productId); productCache.put(productId, product); } return product; } private Product loadProductFromDB(Long productId) { // 查询数据库逻辑 } } 这里,我们为商品的名称和描述属性启用了属性级缓存,而在ProductDetailService中使用了局部缓存来存储最近查询的商品信息,实现了对数据库的高效访问控制。 五、总结与思考 通过上述的讨论与代码示例,我们可以看到属性级缓存与局部缓存在Hibernate中的应用不仅可以显著提升应用性能,还能根据具体业务场景灵活调整缓存策略,实现数据访问的优化。在实际开发中,理解和正确使用这些缓存机制对于构建高性能、低延迟的系统至关重要。哎呀,你知道不?随着数据库这玩意儿越来越牛逼,用它的人也越来越多,那咱们用来提速的缓存方法啊,肯定也会跟着变花样!就像咱们吃东西,以前就那么几种口味,现在五花八门的,啥都有。开发大神们呢,就得跟上这节奏,多看看新技术,别落伍了。这样啊,咱们用的东西才能越来越快,体验感也越来越好!所以,关注新技术,拥抱变化,是咱们的必修课!
2024-10-11 16:14:14
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桃李春风一杯酒
Redis
...要准备两台Linux服务器作为开发环境,分别命名为A和B。然后,在服务器A上启动一个Spring Boot应用,并在其中加入如下代码: typescript @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public void lock(String key) { String result = stringRedisTemplate.execute((ConnectionFactory connectionFactory, RedisCallback action) -> { Jedis jedis = new Jedis(connectionFactory.getConnection()); try { return jedis.setnx(key, "1"); } catch (Exception e) { log.error("lock failed", e); } finally { if (jedis != null) { jedis.close(); } } return null; }); if (result == null || !result.equals("1")) { throw new RuntimeException("Failed to acquire lock"); } } 接着,在服务器B上也启动同样的应用,并在其中执行上述lock方法。这时候我们注意到一个情况,这“lock”方法时灵时不灵的,有时候它会突然尥蹶子,抛出异常告诉我们锁没拿到;但有时候又乖巧得很,顺利就把锁给拿下了。这是怎么回事呢? 三、问题分析 经过一番研究,我们发现了问题所在。原来,当两个Java进程同时执行setnx命令时,Redis并没有按照我们的预期进行操作。咱们都知道,这个setnx命令啊,它就像个贴心的小管家。如果发现某个key还没在数据库里安家落户,嘿,它立马就动手,给创建一个新的键值对出来。这个键嘛,就是你传给它的第一个小宝贝;而这个值呢,就是紧跟在后面的那个小家伙。不过,要是这key已经存在了,那它可就不干活啦,悠哉悠哉地返回个0给你,表示这次没执行任何操作。不过在实际情况里头,如果两个进程同时发出了“setnx”命令,Redis可能不会马上做出判断,而是会选择先把这两个请求放在一起,排个队,等会儿再逐一处理。想象一下,如果有两个请求一起蹦跶过来,如果其中一个请求抢先被处理了,那么另一个请求很可能就被晾在一边,这样一来,就可能引发一些预料之外的问题啦。 四、解决方案 针对上述问题,我们可以采取以下几种解决方案: 1. 使用Redis Cluster Redis Cluster是一种专门用于处理高并发情况的分布式数据库,它可以通过将数据分散在多个节点上来提高读写效率,同时也能够避免单点故障。通过将Redis部署在Redis Cluster上,我们可以有效防止多线程竞争同一资源的情况发生。 2. 提升Java进程的优先级 我们可以在Java进程中设置更高的优先级,以便让Java进程优先获得CPU资源。这样,即使有两个Java程序小哥同时按下“setnx”这个按钮,也可能会因为CPU这个大忙人只能服务一个请求,导致其中一个程序小哥暂时抢不到锁,只能干等着。 3. 使用Redis的其他命令 除了setnx命令外,Redis还提供了其他的命令来实现分布式锁的功能,例如blpop、brpoplpush等。这些命令有个亮点,就是能把锁的状态存到Redis这个数据库里头,这样一来,就巧妙地化解了多个线程同时抢夺同一块资源的矛盾啦。 五、总结 总的来说,Redis的setnx命令是一个非常有用的工具,可以帮助我们解决分布式系统中的许多问题。不过呢,在实际使用的时候,咱们也得留心一些小细节,这样才能避免那些突如其来的状况,让一切顺顺利利的。比如在同时处理多个任务的情况下,我们得留意把控好向Redis发送请求的个数,别一股脑儿地把太多的请求挤到Redis那里去,让它应接不暇。另外,咱们也得学会对症下药,挑选适合的解决方案来解决具体的问题。比如,为了提升读写速度,我们可以考虑使个巧劲儿,用上Redis Cluster;再比如,为了避免多个线程争抢同一块资源引发的“战争”,我们可以派出其他命令来巧妙化解这类矛盾。最后,我们也应该不断地学习和探索,以便更好地利用Redis这个强大的工具。
2023-05-29 08:16:28
270
草原牧歌_t
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1月19日,人人网发布一款语音产品,名字与啪啪非常类似,叫啵啵,并号称是中国首款带语音滤镜的语音社交产品。目前其首页已经放出安卓版本,iOS版暂时还未上线。雷锋网进行了试用,跟大家介绍。 从官方的介绍来看,啵啵这个应用主要有三个特色,最大的特点是声音滤镜。另外,还可以在应用内使用声音、图片和文字等元素进行信息表达。最后当然就是社交分享功能。 打开应用,首先是类似Path或者啪啪那样一片红色的开始界面。界面中从下部飘起三个气泡,分别是人人登录、新浪微博登录以及直接进入使用。啵啵可以无需注册直接进入应用进行发布消息。 进入主界面后,主界面以时间线的形式把用户所关注的人发的声音图片信息。每条信息中,表示声音的大图标覆盖在图片显眼位置,意味着啵啵想让用户知道声音才是这个应用的主要元素,图片是作为背景图的辅助元素出现的。另外,在背景图右边有表示喜欢和评论的按钮。 主界面下方中心有十分突出显眼的声音按钮,点击后首先进入录音界面。 录音完成后,应用立刻列出表示声音滤镜的各种可爱图标。选择了某种滤镜效果后,声音生成完毕。进入发布界面,此时可以选择是否添加图片。可选择把信息分享到人人网或者新浪微博。 添加图片完成后,同时下方还可以添加文字描述,果然是声音、图片和文字三位一体全方位出击之应用。虽然这里主打声音,但声音、图片和文字分离的形式才更为符合人们对信息介质的认知习惯,小编一直认为啪啪中的所谓声音图片的概念只是一个伪概念。 对于新用户来说,可以选择添加人人网好友或者新浪微博好友,当然,应用本身会推荐优质应用建议新用户进行关注。另外,用户的关注、喜欢等信息会出现在用户的消息中心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品,其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区,但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念,反而留下了主打声音信息分享的切入点,现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上,从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看,其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能,有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化,图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺,因而大大增强了用户的分享欲望,让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果,至少从啵啵中看来达不到美化的效果,目前从社区中声音信息可知,声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化,声音不好听的用户,经过处理后,结果是更加的不堪回首。所以,从实际情况来看,大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外,应用中有个设置奇特的地方在于,如果发布信息时只发布声音不附加图片,这条信息的背景会有一大片的空白,效果比较差。别说应用制作者,用户们都会觉得很有违和感,因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候,啵啵变得非常类似啪啪,虽然本身,其与啪啪就相差不大。 是的,这是啪啪披着声音滤镜的外衣,事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解,这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部,这无疑是稍让人失望的。而且,人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品?所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息,之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源:啪=口+拍,声音加图片。那啵啵又作何解? 好吧,其实人人网解释是这样的:“语音产品,所以取拟声名字,明确定位”。 参考:http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864(2013-01-21 10:04:03) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-17 12:49:28
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Scala
...下。 以当前热门的微服务架构为例,每个微服务往往都需要处理大量的数据结构。使用类型alias,可以为这些复杂的数据结构定义简洁且具有描述性的别名,从而减少代码中的冗余类型声明,提高开发效率。例如,在处理订单数据时,如果有一个复杂的订单结构包含用户信息、商品信息、支付方式等,定义一个类型alias,如OrderDetails = (User, Product, PaymentMethod),则在后续的代码中只需引用OrderDetails即可,无需重复写出完整的结构体,使代码更为清晰易懂。 在敏捷开发的背景下,代码的可读性和可维护性尤为重要。类型alias不仅能够帮助团队成员快速理解代码意图,还能够在快速迭代的过程中减少错误的发生。随着微服务架构的普及,不同服务之间需要频繁进行数据交互,通过统一定义类型alias,可以确保数据传输的一致性和准确性,有效降低跨服务间的沟通成本。 此外,类型alias还与现代编程语言的类型推断机制紧密结合。在Scala中,类型推断使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而无需过多关注类型细节。合理使用类型alias,可以进一步发挥类型推断的优势,使得代码更加简洁高效。 总之,类型alias是现代软件开发中不可或缺的一部分,尤其是在采用微服务架构、追求高效开发流程的场景下,其重要性愈发凸显。通过深入理解和灵活运用类型alias,开发者不仅可以提升代码质量,还能加速项目交付,满足日益增长的软件开发需求。
2024-09-03 15:49:39
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山涧溪流
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随机学习一条linux命令:
tar -cvzf archive.tar.gz file_or_directory
- 创建gzip压缩格式的tar归档包。
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