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...inux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。

...作为中国互联网产业的重要聚集地之一，其人才吸引力和行业发展潜力不容小觑。近期，随着“金九银十”招聘季的到来，各互联网巨头和独角兽公司纷纷加大了在京招揽人才的力度。 阿里巴巴集团与美团等企业不仅为求职者提供了丰富的岗位选择，更展现出极具竞争力的福利待遇和广阔的职业发展空间。值得注意的是，JAVA开发工程师一职成为众多公司在本轮招聘中的热门需求，这与行业对后端技术研发力量的持续重视密切相关。 同时，新兴市场如东南亚电商Lazada、音视频社交平台BIGO等，凭借其全球化布局及业务扩张，也为国内技术人才提供了走向世界舞台的机会。理想汽车、松果出行等新能源与智能出行领域的领军企业，则进一步展示了科技创新如何驱动产业升级，并吸引大量关注前沿科技动态的求职者加入。 此外，随着国家对共享经济、金融科技以及智慧物流等新兴产业的支持与规范，相关企业在招聘中也表现出强劲的需求。例如，水滴公司、狮桥等企业的招聘信息显示，它们正积极布局新赛道，急需各类技术人才尤其是JAVA开发人员，共同推动行业创新与发展。 总之，在瞬息万变的互联网领域，望京地区的这些公司以其独特的企业文化和行业地位，为广大求职者描绘了一幅充满机遇与挑战的职业画卷。对于有志于投身互联网行业的应聘者来说，深入了解各个公司的业务特色、企业文化以及发展趋势，将有助于他们找准定位，把握住金秋招聘季的宝贵机遇，开启职业生涯的新篇章。

...js开发者而言是一个重要的利好消息，因为这意味着未来的Docker镜像将更加兼容，开发者可以更轻松地在不同平台上迁移和共享他们的应用。 此外，随着Kubernetes的兴起，容器编排工具逐渐成为主流。Kubernetes不仅支持Docker容器，还提供了强大的自动化管理能力，使得大规模部署Node.js应用变得更加高效。例如，某知名电商公司在去年成功将其电商平台迁移到基于Kubernetes的Docker容器集群上，不仅提升了系统的稳定性和扩展性，还显著降低了运维成本。 从长远来看，容器化技术将继续推动DevOps文化的普及，促进开发人员和运维团队之间的协作。正如Linux之父Linus Torvalds所说：“开源的本质在于合作而非竞争。”通过拥抱开源技术和社区的力量，开发者可以更快地创新并解决实际问题。对于Node.js开发者而言，掌握Docker和Kubernetes等工具，不仅是技术上的提升，更是职业发展的必要条件。在未来几年，我们有理由相信，容器化技术将在更多领域展现出其独特的价值，为软件行业带来更多的可能性。

...,永远是个值得思考的重要问题。这个问题的答案，是绕不开本书的。 四、Java编程思想 《Java编程思想（第4版）》赢得了全球程序员的广泛赞誉，即使是最晦涩的概念，在Bruce Eckel的文字亲和力和小而直接的编程示例面前也会化解于无形。从Java的基础语法到最高级特性（深入的面向对象概念、多线程、自动项目构建、单元测试和调试等），《Java编程思想（第4版）》都能逐步指导你轻松掌握。从java编程思想这本书获得的各项大奖以及来自世界各地的读者评论中，不难看出这是一本经典之作。 五、算法导论 《算法导论》提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、高级设计和分析技术、高级数据结构、图算法、算法问题选编，以及数学基础知识。书中深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的高级策略（如动态规划、贪心算法、摊还分析等），重点在于算法的分析与设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前最新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。 六、深入理解计算机系统 《深入理解计算机系统》是将计算机软件和硬件理论结合讲述的经典教程，内容覆盖计算机导论、体系结构和处理器设计等多门课程。本书的大优点是为程序员描述计算机系统的实现细节，通过描述程序是如何映射到系统上，以及程序是如何执行的，使读者更好地理解程序的行为为什么是这样的，以及造成效率低下的原因。 七、鸟哥的Linux私房菜 《鸟哥的Linux私房菜基础学习篇》全面而详细地介绍了Linux操作系统。着重说明计算机的基础知识、Linux的学习方法，如何规划和安装Linux主机以及CentOS 7.x的安装、登录与求助方法；介绍Linux的文件系统、文件、目录与磁盘的管理；文字模式接口shell和管理系统的好帮手shell脚本，另外还介绍了文字编辑器vi和vim的使用方法；对于系统安全非常重要的Linux账号的管理、磁盘配额、高级文件系统管理、计划任务以及进程管理，系统管理员（root）的管理事项。 本书内容丰富全面，基本概念的讲解非常细致，深入浅出。各种功能和命令的介绍，都配以大量的实例操作和详尽的解析。本书是初学者学习Linux不可多得的一本入门好书。 八、计算机网络自顶向下方法 《计算机网络自顶向下方法》是经典的计算机网络教材，采用作者独创的自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议，自第1版出版以来已经被数百所大学和学院选作教材，被译为14种语言。 新版保持了以前版本的特色，继续关注因特网和计算机网络的现代处理方式，注重原理和实践，为计算机网络教学提供一种新颖和与时俱进的方法。同时，第7版进行了相当多的修订和更新，首次改变了各章的组织结构，将网络层分成两章（第4章关注网络层的数据平面，第5章关注网络层的控制平面） 九、MySQL是怎样运行的 《MySQL是怎样运行的》采用诙谐幽默、通俗易懂的写作风格，针对上面这些问题给出了相应的解答方案。尽管本书的表达方式与司空见惯的学术派、理论派IT图书有显著区别，但本书的确是相当正经的专业技术图书，内容涵盖了使用MySQL的同学在求职面试和工作中常见的一些核心概念。无论是身居MySQL专家身份的技术人员，还是技术有待进一步提升的DBA，甚至是刚投身于数据库行业的“萌新”人员，本书都是他们彻底了解MySQL运行原理的优秀图书。 十、编程珠玑 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_65485112/article/details/122007938。 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。

...我国经济社会发展中的重要作用。 随着我国产业结构调整和数字化转型加速，农民工就业领域正在发生深刻变化。越来越多的新生代农民工开始涉足信息传输、软件和信息技术服务业等新兴产业，他们在提升自身技能、融入城市生活的同时，也面临诸如职业培训不足、社会保障不完善等问题。政府相关部门正积极采取措施，加大职业技能培训力度，推进农民工市民化进程，并通过立法手段保障农民工权益，如推动实施“新市民”政策，以期实现农民工与城市的深度融合。 此外，针对新生代农民工的生活状况，《中国青年农民工社会融入研究报告》指出，尽管收入水平有所提高，但他们在住房、子女教育、医疗等方面依然面临较大压力，对此，各地政府也在探索实施租赁住房补贴、随迁子女平等接受义务教育、建立覆盖农民工的社会保险体系等一系列改革措施，力求解决新生代农民工在城市化进程中的痛点难点问题。 综上所述，新生代农民工已成为我国经济社会发展中不可或缺的力量，其市民化过程不仅关乎个人命运变迁，更影响着新型城镇化乃至整个国家的发展走向。社会各界应密切关注这一群体的需求变化，提供更加全面的支持和服务，共同助力新生代农民工顺利融入城市，共享社会发展成果。

...效的请求管理变得尤为重要。例如，Facebook最近在其新版应用程序中引入了基于AbortError的优化策略，以减少不必要的后台数据同步操作。这一举措显著降低了移动端设备的能耗和内存占用，得到了用户的普遍好评。 与此同时，Google Chrome团队也在最新版本中加强了对AbortError的支持，新增了一项名为“智能取消”的功能。这项功能可以根据用户的操作习惯动态调整未完成请求的优先级，从而提升整体浏览体验。例如，在用户快速切换页面时，系统会自动取消低优先级的任务，确保核心功能的流畅运行。这种技术不仅减少了资源浪费，还大幅缩短了页面加载时间。 从技术角度来看，AbortError的应用不仅仅局限于前端开发。在后端服务中，通过结合WebSocket和AbortSignal，开发者可以实现更高效的实时通信协议。例如，某知名在线教育平台利用这一特性，成功将课堂互动延迟从原来的500毫秒降低到100毫秒以下，极大改善了师生间的协作效率。 此外，随着《通用数据保护条例》（GDPR）在全球范围内的实施，AbortError也被赋予了新的法律意义。在涉及用户隐私的数据传输过程中，合理运用AbortError可以帮助企业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。

...处理和日志记录是至关重要的两个方面。哎呀，你知道吗？这些玩意儿啊，不仅能帮咱们的应用变得更结实，抗揍，还给搞开发的哥们儿提供了超级棒的线索，让咱们能更轻松地找到问题出在哪。就像是有了个超级厉害的侦探工具，每次遇到难题，都能精准定位，省时又省力！GoSpring作为Go语言和Spring框架的结合体，提供了丰富的功能来支持这些需求。本文将深入探讨GoSpring中如何进行有效的错误处理与日志记录，通过实际代码示例来展示最佳实践。 1. 错误处理的GoSpring方式 在GoSpring中，错误处理通常采用结构化和可读性强的方式。Go语言本身提供了error类型，用于表示可能发生的错误。Hey, 你知道GoSpring怎么玩儿的嘛？它把错误处理这个事儿做得超有创意的！它不仅让咱们能更灵活地处理各种小状况，还特别注意保护咱们的安全感。怎么做到的呢？就是通过接口和那些具体的错误类型，就像是给错误贴上了标签，这样咱们就能更精准地识别和应对问题了。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！

...储空间的优化显得尤为重要。例如，亚马逊AWS近期推出了新的压缩优化服务，该服务能够自动检测并优化存储在S3中的数据，支持多种压缩算法，包括GZIP和BZIP2。这项服务不仅帮助企业减少了存储成本，还显著提高了数据检索的速度。与此同时，Google Cloud也宣布计划在未来版本中增强BigQuery对自定义压缩格式的支持，这将使得用户可以更灵活地选择适合自己业务需求的压缩策略。 在国内市场，阿里云也在积极探索数据压缩技术的应用。阿里云团队开发了一种名为“智能压缩”的新技术，可以根据数据特征动态调整压缩算法，以达到最佳的压缩效果。这一技术已经在多个企业的生产环境中得到了验证，结果显示，与传统的固定压缩方式相比，智能压缩可以将存储成本降低30%以上，同时提升查询性能约20%。 此外，开源社区也在不断推进相关技术的发展。例如，Apache Arrow项目最近发布了一个新版本，该版本引入了对多种压缩算法的原生支持，包括Zstandard（zstd）和LZ4。这些算法以其高效性和灵活性受到广泛关注，未来有望成为大数据处理领域的主流选择。 值得注意的是，尽管这些新技术带来了诸多好处，但在实际应用中仍需注意潜在的风险。例如，过度依赖压缩可能会影响数据的安全性，尤其是在涉及敏感信息的情况下。因此，在采用新的压缩技术时，企业需要仔细评估其安全性、兼容性和维护成本，确保技术的实际效益最大化。总之，随着技术的不断进步，数据压缩正成为大数据领域的一个重要研究方向，未来还有很大的发展空间。

...展与最佳实践显得尤为重要。最近，Kubernetes社区发布了1.23版本，引入了一系列优化内存管理的新特性，如改进的内存压力检测机制和更精细的QoS（服务质量）控制，使得集群能够更加智能地处理内存资源紧张的情况，确保系统稳定性和应用性能。 此外，在云原生计算基金会（CNCF）的一篇深度解读文章中，作者详细探讨了Kubernetes内存管理背后的原理，并结合实际场景分析了如何根据应用程序特性和业务需求合理设置内存请求和限制，以实现资源的有效利用和成本控制。同时，文中还引用了Google Borg论文中的经典研究，揭示了大规模分布式系统内存资源调度的复杂性及其解决方案在Kubernetes设计中的体现。 对于希望进一步提升Kubernetes集群资源管理能力的用户，可以关注一些业内知名的案例研究，例如Netflix如何借助Kubernetes进行大规模服务部署时的内存优化策略。这些实战经验不仅有助于理解理论知识，还能指导读者在实际环境中运用和调整内存配置，从而最大化资源使用效率，降低运维风险。 总之，随着Kubernetes生态系统的持续发展和容器技术的日臻完善，不断跟进最新的内存管理实践与研究动态，将助力企业和开发者更好地驾驭这一强大的容器编排工具，构建高效、稳定的云原生架构。

...、语音等）搜索将成为重要发展方向。 4. 隐私保护与安全：在数据安全和个人隐私日益受到重视的背景下，开发基于差分隐私、同态加密等技术的检索系统，保障用户数据的安全性。 结语 Apache Lucene作为一款成熟且仍在不断演进的全文检索库，在现代搜索引擎架构中发挥着不可或缺的作用。面对未来的挑战，它不仅需要持续优化现有功能，还需不断创新，以适应不断变化的市场需求和技术发展趋势。通过融合前沿技术，Apache Lucene有望在未来的信息检索领域中继续引领创新，为用户提供更高效、更智能、更安全的搜索体验。 --- 这篇“延伸阅读”旨在讨论Apache Lucene在当前及未来可能面临的技术挑战与发展方向，强调其在现代搜索引擎架构中的核心地位，并提出可能的解决方案和展望。通过深入分析当前应用优势、面临的挑战及未来发展趋势，为读者提供了一个全面而前瞻性的视角。

...容是HTML5的一个重要特性，意味着新的HTML标准在设计时考虑到与旧版本浏览器的兼容问题，尽可能确保使用新特性的网页在不支持这些特性的老旧浏览器上也能以某种方式正确显示或至少不影响基本功能。比如，尽管HTML5引入了许多新的语义化元素，但在不支持这些元素的浏览器中，这些元素仍会被当作普通的块级元素处理，确保网页的基本结构和内容依然可以被用户看到和理解。

...网、物联网等行业尤为重要，能够帮助企业快速响应市场变化，做出实时决策。 名词 , 分布式计算。 解释 , 分布式计算是一种将计算任务分解并分配给多个计算节点进行并行处理的技术。在文中，分布式计算是Mahout运行的基础，通过Hadoop等框架，Mahout能够在多台计算机之间分配和执行任务，提高数据处理的效率和规模，适用于处理大规模数据集。 名词 , 机器学习。 解释 , 机器学习是一门研究如何使计算机自动从数据中学习规律，无需明确编程的学科。在文章中，机器学习通过Mahout实现，用于处理和分析实时数据流，提取有价值的信息，支持实时决策制定。它包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种方法，能自动优化模型参数，提高分析的准确性和效率。

...径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！

...oop 为什么它如此重要？ 嗨，朋友们！如果你对大数据处理感兴趣，那你一定听说过Hadoop这个名字。嘿，作为一个码农，我跟Hadoop的初次见面真的把我惊呆了！它的功能太牛了，感觉就像发现了一个全新的世界，简直太酷了吧！简单说呢，Hadoop就是一个开源的“大数据管家”，专门负责存东西、弄数据，而且不管数据多到啥程度，它都能应付得漂漂亮亮的！它就像是一个超级仓库，可以轻松应对各种规模的数据任务。 为什么Hadoop这么受欢迎呢？因为它解决了传统数据库在处理大规模数据时的瓶颈问题。比如说啊，你在一家电商公司当数据分析师，每天的工作就是跟上亿条用户的点击、浏览、下单这些行为记录打交道，简直就像在海量的信息海洋里淘宝一样！如果用传统的数据库，可能早就崩溃了。但Hadoop不一样，它可以将这些数据分散到多个服务器上进行并行处理，效率杠杠的！ 不过，Hadoop的魅力远不止于此。嘿，大家好！今天我想跟你们分享一个关于Hadoop的超棒功能——它居然能让你在不同的访问控制协议之间轻松切换文件！是不是听着就很带感？哎呀，是不是觉得这事听着有点绕？别慌，我这就用大白话给你说道说道，保证你一听就明白！ --- 二、什么是跨访问控制协议迁移？ 首先，我们得明白什么是访问控制协议。简单说，就是规定谁可以访问你的数据以及他们能做些什么的规则。好比说啊，你有个公共文件柜，你想让一些人只能打开看看里面的东西，啥都不能动；但另外一些人呢，不仅能看，还能随便改，甚至直接把东西清空或者拿走。这就是访问控制协议的作用。 那么，“跨访问控制协议迁移”又是什么意思呢？想象一下，你有两个不同的系统，它们各自有自己的访问控制规则。比如说，一个是Linux那边的ACL（访问控制列表）系统，另一个则是Windows里的NTFS权限系统，两者各有各的玩法。现在，你要把文件从一个系统迁移到另一个系统，而且你还想保留原来的访问控制设置。这就需要用到跨访问控制协议迁移的技术了。 为什么要关心这个功能呢？因为现实世界中，企业往往会有多种操作系统和存储环境。要是你对文件的权限管理不当，那可就麻烦了，要么重要数据被泄露出去，要么一不小心就把东西给搞砸了。而Hadoop通过其强大的灵活性，完美地解决了这个问题。 --- 三、Hadoop如何实现跨访问控制协议迁移？ 接下来，让我们来看看Hadoop是如何做到这一点的。其实，这主要依赖于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和它的API库。为了更好地理解，我们可以一步步来分析。 3.1 HDFS的基本概念 HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是用来存储大量数据的分布式文件系统。这就像是一个超大号的硬盘，不过它有点特别，不是集中在一个地方存东西，而是把数据切成小块，分散到不同的“小房间”里去。这样做的好处是即使某个节点坏了，也不会影响整个系统的运行。 HDFS还提供了一套丰富的接口，允许开发者自定义文件的操作行为。这就为实现跨访问控制协议迁移提供了可能性。 3.2 实现步骤 实现跨访问控制协议迁移大致分为以下几个步骤： （1）读取源系统的访问控制信息 第一步是获取源系统的访问控制信息。比如，如果你正在从Linux系统迁移到Windows系统，你需要先读取Linux上的ACL配置。 java // 示例代码：读取Linux ACL import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; public class AccessControlReader { public static void main(String[] args) throws IOException { Path path = new Path("/path/to/source/file"); FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到，Hadoop已经为我们封装好了相关的API，调用起来非常方便。 （2）转换为目标系统的格式 接下来，我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如，将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码：模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数，但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 （3）应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码：应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤，我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解，我准备了一个完整的案例。好啦，想象一下，我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器，而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样，不能搞错！ 4.1 准备工作 首先，确保你的开发环境中已经安装了Hadoop，并且配置好相关的依赖库。此外，还需要准备两台机器，一台装有Linux系统，另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来，我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后，我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后，将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后，你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统，并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇？ --- 五、总结与展望 通过这篇文章，我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具，更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师，不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题，还时不时敲打我们：嘿，别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊！ 未来，随着技术的发展，Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题，一起在这个充满挑战的世界里不断前行！ 加油吧，程序员们！

....ashx 的代码也重要，主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID，如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft"，此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在（此处可以做个判断） 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ，导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误，请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败，未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示：       详细配置信息可以参考这篇文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 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。

...确保系统稳定运行至关重要。 死锁 , 指两个或多个线程互相等待对方释放资源的情况，导致所有涉及的线程都无法继续执行的状态。文章中举例说明了两个线程分别尝试获取两个不同的锁，但由于获取锁的顺序不同，最终形成了死锁。为了避免这种情况，通常建议所有线程按照相同的顺序获取锁。

...sckf系统启动时的重要步骤，其目的是校准初始时刻IMU坐标系与世界坐标系之间的相对关系，并确定IMU传感器的零偏参数（如陀螺仪偏差）。具体做法是在系统启动后的前200帧IMU数据中，通过对加速度和角速度求平均值来估计重力加速度及其方向，进而确定重力向量和IMU的原始偏差，为后续VIO过程提供准确的初始条件。这个过程中要求IMU在采集这些数据时处于静止状态，以便准确提取出重力分量。

...称，这个名字同样非常重要。 java // 创建一个消费者组 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_events --group my_consumer_group 消费者组的设计理念是为了实现负载均衡和故障恢复。比如说，如果有两个小伙伴在一个小组里，系统就会帮他们自动分配任务（也就是主题的分区），这样大家就不会抢来抢去，重复干同样的活儿啦！而且呢，要是有个消费者挂掉了或者出问题了，其他的消费者就会顶上来，接手它负责的那些分区，接着干活儿，完全不受影响。 --- 3. 组织结构 Kafka的大脑与四肢 3.1 集群（Cluster）：Kafka的心脏 Kafka集群是由多个Broker组成的，Broker是Kafka的核心组件，负责存储和转发消息。一个Broker就是一个节点，多个Broker协同工作，形成一个分布式的系统。 java // 启动Kafka Broker nohup kafka-server-start.sh config/server.properties & Broker的数量决定了系统的容错能力和性能。其实啊，通常咱们都会建议弄三个Broker，为啥呢？就怕万一有个家伙“罢工”了，比如突然挂掉或者出问题，别的还能顶上，整个系统就不耽误干活啦！不过，Broker的数量也不能太多，否则会增加管理和维护的成本。 3.2 Zookeeper：Kafka的大脑 Zookeeper是Kafka的协调器，它负责管理集群的状态和配置。没有Zookeeper，Kafka就无法正常运作。比如说啊，新添了个Broker（也就是那个消息中转站），Zookeeper就会赶紧告诉其他Broker：“嘿，快看看这位新伙伴，更新一下你们的状态吧！”还有呢，要是某个分区的老大换了（Leader切换了），Zookeeper也会在一旁默默记好这笔账，生怕漏掉啥重要信息似的。 java // 启动Zookeeper nohup zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 虽然Zookeeper很重要，但它也有一定的局限性。比如，它可能会成为单点故障，影响整个系统的稳定性。因此，近年来Kafka也在尝试去掉对Zookeeper的依赖，开发了自己的内部协调机制。 3.3 日志（Log）：Kafka的四肢 日志是Kafka存储消息的地方，每个分区对应一个日志文件。嘿，这个日志设计可太聪明了！它用的是顺序写入的方法，就像一条直线往前跑，根本不用左顾右盼，写起来那叫一个快，效率直接拉满！ java // 查看日志路径 cat config/server.properties | grep log.dirs 日志的大小可以通过参数log.segment.bytes来控制。默认值是1GB，你可以根据实际情况调整。要是日志文件太大了，查个东西就像在大海捞针一样慢吞吞的；但要是弄得太小吧，又老得换新的日志文件，麻烦得很，还费劲。 --- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论，咱们来实际操作一下吧！假设我们要搭建一个简单的Kafka环境，用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先，我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包，解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来，我们创建一个名为login_logs的主题，并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后，我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息，每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了，到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章，我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛？因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧，分个区啦，还有消费者组怎么配合干活儿，这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的，真不是随便凑合出来的！ 当然，Kafka的学习之路还有很多内容需要探索，比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊，只要你把命名的规矩弄明白了，东西该怎么放也心里有数了，那你就算是走上正轨啦，成功嘛，它就已经在向你招手啦！加油吧，朋友们！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问，欢迎随时交流哦！

...机视觉平台的角色愈发重要，其在手写数字识别项目中的实践不仅体现了技术的先进性，也昭示着未来物联网设备智能化的发展趋势。

...息对恢复来说也是十分重要的， 特别是RootPage，因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地，没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小，而且只有改变了表结构的时候（例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句）才会改变，因此对它进行备份成本是非常低的，一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成，一致性也容易保证， 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份，我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此，初始化必须的数据就保证了，可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法（包括dump方式恢复）， 都是通过执行SQL语句实现的，这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点， 读出数据即可完成，不需要复杂的查询逻辑，因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时，因为我们的系统是只读的， 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可，因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要： VFS读取部分的接口（Open/Read/Close），或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式， 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑，就能读出DB的数据进行恢复了，但还有一个小插曲。我们知道，使用SQLite查询一个表， 每一行的列数都是一致的，这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层，没有这个保证。 B-tree的每一行（或者说每个entry、每个record）可以有不同的列数，一般来说，SQLite插入一行时， B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作， 整个表都增加了一列，但已经存在的B-tree行实际上没有做改动，还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行，缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候，也需要做同样的判断和支持， 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后，成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统，可以得知总 Page 数，使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低，不需要经常更新备份，对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略， 成功恢复后能还原损坏时最新的数据，不受备份时限影响。 坏处是，和Dump一样，如果损坏到表的中间部分，比如非叶子节点，将导致后续数据无法读出。 落地实践： 剥离封装RepairKit： 从WCDB框架中，剥离修复组件，并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机： 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的，也就是说当一个叶子页满了需要分裂时，原来的叶子页会成为内部节点，然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来，是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化，而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识，那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份，避免频繁备份。 备份文件有效性： 既然 DB 可以损坏，那么这个备份文件也会损坏，怎么办呢？我用了双备份，每一个版本备份两个文件，如果一个备份恢复失败，就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机： 当CoreData初始化SQLite前，校验SQLite的Head完整性，如果不完整，进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 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。

...排住宿。参加夏令营最重要的是专业排名(这是大多数学校初筛的最重要的依据，科研经历/比赛等都是次要的。当然顶会和ACM大牛除外)。 预推免(7-9月)：有的学校夏令营开始后马上就开始预推免的报名与进行(例如哈工大从7月份开始到9月份有四批预推免的面试)；大多数学校集中在9月中旬。如果夏令营已经有offer了可以在预推免时冲击更好的offer；如果夏令营没有拿到offer，建议此时以稳重为好。 九推：9月28号在推免系统正式填报推免志愿，录取。 个人简历：建议在寒假期间就把自己大学的经历都整理一遍，写好简历的初始版本；然后再找老师、学长学姐帮忙完善。 个人陈述：包括自己的情况介绍、科研经历、研究生期间的规划等，1000-1500字。网上有模板可以借鉴。 老师推荐信：基本都是自己写好找老师签字，如果老师能帮你手写的话，那太好不过了。 联系老师邮件：建议提前写好一个大概的模板，注意格式、内容以及邮件的标题等(例如XX大学-XXX-保研申请)。建议夏令营前或者初审过了及时联系自己喜欢的老师。 以上只是对各方面的简单介绍，每个方面详细的注意点网上好多资料，多多搜集就好。 PS：以上个人简历/个人陈述/老师推荐信模板如果有需要的私信我分享给你！ 建议把以上材料都提前收集整理好，保研结束后发现我的材料文件夹3个多G...... 一年多来整理的保研资料 四、上科大信息学院夏令营(7.3-7.6) 本来没有打算报名上科大，一个同学把上科大宣传单给了我一份，看后感觉上科大实力比较强(虽然不是982/211)就报名了。 校园环境 上科大3号报到，4号-6号有开营活动、参观、自己联系老师面试(后来才知道即使拿到优营九月份也要再来面试，也就是说上科大夏令营拿到优营只是免去了九月预推免面试的初审，但是如果你足够优秀，老师比较中意，九月份就是来走一下过场。) 我参加了三个老师的面试。YY老师只是简单问了几个问题，有点水；HXM老师有一轮笔试(考的概率论比较多，编译原理、操作系统、计网也有涉及)+面试；YJY老师的一轮面试是课题组的学长学姐面的(自我介绍+项目)，二轮面试和老师聊。 上科大给我的感觉就是学校小而精；老师比较好(比如YJY/GSH/TKW)、科研氛围浓厚、硬件设施完善(双人宿舍，独立卫浴，中央空调；学校地下全是停车场，下雨不用打伞可以直接走地下)，但是由于建立才几年的时间，知名度不高。 学生宿舍 五、北理计算机夏令营(7.8-7.10) 北理今年入营的基本都是985和顶尖211，夏令营去了基本都能拿到优营！入营290+，夏令营参营240+，优营220+。 在北理主楼俯瞰 8号报到，领取宿舍钥匙、校园卡(北理夏令营包括食宿，每人发了一张100元的校园卡，可以在食堂、超市消费)。北理校园比较小、路比较窄；研究生宿舍三栋高层，有电梯，四人间，宿舍空间小、比较挤，大多数宿舍有空调(据说是宿舍的同学自己买或者租的)，每一层有一个公共洗澡间。 9号上午宣讲，下午机试。机试两道题目难度不大，老师手动输入三个样例给分(4+3+3，每道题目满分10分)。下午机试结束我找到提前联系的LX老师聊了一个小时，老师人很nice，专心学术(据说她的研究生大都有一篇顶会论文)。 10号上午自己找老师面试。我又参加了院长实验室的面试，比较简单。下午正式面试，分了十多个组一起面试，总共四个小时。面试包括英文自我介绍、项目、研究生规划、是否打算读博、基础知识等，每人大概5-7分钟。面试结束就可以离校了。 六、北航计算机夏令营(7.11-7.14) 北航是不包含食宿的，所以入营人数较多，有600+。北航7.11上午报到+宣讲，下午机试分两组。北航机试类似CSP，可以多次提交，以最后一次为准，但是提交后不能实时出成绩。机试两个小时，包括两道题目，第一道题目比较简单，第二道题目稍微难一些，我第二道题目没有写完但是也过了机试，第二道题目即使没有写完也要能写多少写多少，把代码的思路写出来(有可能会人工判)。北航机试可以用CSP成绩代替，基本250分及以上就没问题，每年具体的情况不一样。11号晚上出机试通过名单(大概500+进340+)。 12号分组面试，每人20分钟，从上午八点一直面试到下午三点。面试包括抽取一道政治题谈看法、抽取一段英文读并翻译、基础知识(数学知识+计算机知识)、项目。政治题和英文翻译感觉大家都差不多(除非你英语特别差)，主要的是基础知识面试，北航比较爱问数学问题线代、概率论、离散、高数；如果你的项目比较好的话，老师会着重问你的项目。问到我的问题有梯度、可微和可导、大数定理+中心极限定理等。12号晚上出优营名单，大概340+进180。北航是根据夏令营面试排名来定学硕和专硕的，大概有40个学硕的名额，其他都是专硕，不过北航学硕和专硕培养方式没有区别。 这是在我前面面试同学被问到的部分问题 13号领导师意向表，找导师签字，如果没有找到暑假期间或者九月份也可以再联系老师。 14号校医院体检，夏令营结束。 七、计算所(7.13-7.16) 计算所入营还是比较有难度的，但是即使没入营也可以自己联系老师，如果老师同意可以来参加面试，只是夏令营包括食宿，没入营的不包括食宿。计算所是分实验室面试的，可以参加多个实验室的面试，我参加了网数和智信的笔试+机试+面试。 智信12号笔试，14号机试+面试。笔试包括英文论文理解翻译、概率论题、计算机基础知识题目(操作系统，计网等)、CV题目(智信主要是做CV)。机试五道题目，一个小时，题目代码已经写好了，只需你补全，类似LeetCode，在学长的电脑上完成，有C++和Python可选，两种编程语言题目不同。C++用的是VS2017，会由人给你记每道题目完成的时间，会让你演示调试，结束后打包发送到一个邮箱里。 网数只有机试和面试,13号上午机试，15号面试。机试一个小时七道题目，在自己电脑上写然后拷到老师的优盘上。考察了包括链表、二叉树、图等，偏向于工程，据说今年的题目是计算所一个工程博士出的。机试70人，进入面试60人。面试每人15分钟，包括自我介绍，专业知识，是否读博，项目等。 计算所环境 八、一些建议和感想 一些建议： 提前准备，给自己定位，有针对性的准备，多在网上找经验贴；多和本校保研的学长学姐交流，多和同学交流，多搜集信息； 4月份前把简历、推荐信、个人陈述等写好，再不断修改完善； 最好能提前联系一个老师，以免拿到优营而没有找到好老师； 准备好专业知识，线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等； 如果编程能力不是特别强，最好大三开始就刷题，LeetCode的中档题难度基本就够用了； 一些体会与感想： 机会是留给有准备的人的，越努力越幸运！ 做最坏的打算，做最好的准备。 保研是一场马拉松，坚持到底就是胜利。 遵道而行，但到半途需努力；会心不远，欲登绝顶莫辞劳。 也送给自己一句话：流年笑掷，未来可期！ 以上仅代表个人观点与感想，如果对你有帮助记得点赞哦~如有问题，可以关注我的公主号【驭风者小窝】，我会尽我最大的努力帮助你！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28983299/article/details/118319985。 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。

...和响应事件方面扮演了重要角色。为了进一步提升GUI设计的专业性和效率，开发者可以关注以下最新的技术和实践： 1. JavaFX替代Swing的探讨：随着Oracle将重心转向JavaFX，许多开发者开始考虑从Swing迁移到JavaFX以获得更现代化、高性能且易于维护的UI体验。JavaFX提供了丰富的图形效果、CSS样式支持以及与Web技术更好的集成能力。 2. 现代Java GUI框架介绍：除了官方推荐的JavaFX外，还有诸如TornadoFX（基于JavaFX的声明式MVVM框架）、 Griffon（Groovy为基础的桌面应用框架）等新兴框架，它们为开发者提供了更简洁直观的API和强大的功能集。 3. 跨平台UI工具包Qt Jambi：尽管Java Swing是纯Java环境下的GUI解决方案，但也有其他跨平台工具包值得关注，例如Qt Jambi，它允许开发者使用Java编写原生速度和外观的应用程序，并兼容多种操作系统。 4. 无障碍性设计原则在Swing中的应用：针对日益增长的无障碍需求，开发者应了解并遵循WCAG标准，在Swing应用程序中实施无障碍设计，如提供键盘导航支持、可调整的文字大小及高对比度模式等。 5. Swing组件最佳实践分享：查阅最新的开发者博客和论坛讨论，可以发现众多关于如何优化Swing组件性能、处理并发问题以及改善用户体验的实际案例和建议，这些都能帮助你更好地运用Swing进行复杂GUI的设计与实现。 综上所述，不断跟进最新的GUI开发趋势和技术发展，结合实际项目需求，灵活运用和扩展Swing或其他相关框架，将有助于打造更为出色和易用的桌面应用程序。