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...以轻松地处理大规模的数据集。不过，你可能心里正嘀咕呢：“这玩意儿查询速度到底快不快啊？”别急，本文这就给你揭开Impala查询性能的神秘面纱，而且还会附赠一些超实用的优化小窍门，包你看了以后豁然开朗！ 什么是Impala？ Impala是由Cloudera公司开发的一种开源分布式SQL查询引擎。它的目标是既能展现出媲美商业数据库的强大性能，又能紧紧握住开放源代码带来的灵活与可扩展性优势。就像是想要一个既有大牌实力，又具备DIY自由度的“数据库神器”一样。Impala可以运行在Hadoop集群上，利用MapReduce进行数据分析和查询操作。 Impala的查询性能特点 Impala的设计目标是在大规模数据集上提供高性能的查询。为了达到这个目标，Impala采用了许多独特的技术和优化策略。以下是其中的一些特点： 基于内存的计算：Impala的所有计算都在内存中完成，这大大提高了查询速度。跟那些老式批处理系统可不一样，Impala能在几秒钟内就把查询给搞定了，哪还需要等个几分钟甚至更久的时间！ 多线程执行：Impala采用多线程执行查询，可以充分利用多核CPU的优势。每个线程都会独立地处理一部分数据，然后将结果合并在一起。 列式存储：Impala使用列式存储方式，可以显著减少I/O操作，提高查询性能。在列式存储中，每行数据都是一个列块，而不是一个完整的记录。这就意味着，当你在查询时只挑了部分列，Impala这个小机灵鬼就会聪明地只去读取那些被你点名的列所在的区块，压根儿不用浪费时间去翻看整条记录。 高速缓存：Impala有一个内置的查询缓存机制，可以将经常使用的查询结果缓存起来，减少不必要的计算。此外，Impala还可以利用Hadoop的内存管理机制，将结果缓存在HDFS上。 这些特点使Impala能够在大数据环境中提供卓越的查询性能。其实吧，实际情况是这样的，性能到底怎么样，得看多个因素的脸色。就好比硬件配置啦，查询的复杂程度啦，还有数据分布什么的，这些家伙都对最终的表现有着举足轻重的影响呢！ 如何优化Impala查询性能？ 虽然Impala已经非常强大，但是仍然有一些方法可以进一步提高其查询性能。以下是一些常见的优化技巧： 合理设计查询语句：首先，你需要确保你的查询语句是最优的。这通常就是说，咱得尽量避开那个费时费力的全表扫一遍的大动作，学会巧妙地利用索引这个神器，还有啊，JOIN操作也得玩得溜，用得恰到好处才行。如果你不确定如何编写最优的查询语句，可以尝试使用Impala自带的优化器。 调整资源设置：Impala的性能受到许多资源因素的影响，如内存、CPU、磁盘等。你可以通过调整这些参数来优化查询性能。比如说，你完全可以尝试给Impala喂饱更多的内存，或者把更重的计算任务分配给那些运算速度飞快的核心CPU，就像让短跑健将去跑更重要的赛段一样。 使用分区：分区是一种有效的方法，可以将大型表分割成较小的部分，从而提高查询性能。你知道吗，通过给数据分区这么一个操作，你就能把它们分散存到多个不同的硬件设备上。这样一来，当你需要查找信息的时候，效率嗖嗖地提升，就像在图书馆分门别类放书一样，找起来又快又准！ 缓存查询结果：Impala有一个内置的查询缓存机制，可以将经常使用的查询结果缓存起来，减少不必要的计算。此外，Impala还可以利用Hadoop的内存管理机制，将结果缓存在HDFS上。 以上只是优化Impala查询性能的一小部分方法。实际上，还有很多其他的技术和工具可以帮助你提高查询性能。关键在于，你得像了解自家后院一样熟悉你的数据和工作负载，这样才能做出最棒、最合适的决策。 总结 Impala是一种强大的查询工具，能够在大数据环境中提供卓越的查询性能。如果你想让你的Impala查询速度嗖嗖提升，这里有几个小妙招可以试试：首先，设计查询时要够精明合理，别让它成为拖慢速度的小尾巴；其次，灵活调整资源分配，确保每一份计算力都用在刀刃上；最后，巧妙运用分区功能，让数据查找和处理变得更加高效。这样一来，你的Impala就能跑得飞快啦！最后，千万记住这事儿啊，你得像了解自家的后花园一样深入了解你的数据和工作负载，这样才能够做出最棒、最合适的决策，一点儿都不含糊。

...oken，例如保存到数据库或直接使用 }) app.Listen(":8080") } 3. 构建策略决策树 智能授权 现在，我们已经了解了JWT和OAuth2的基本概念及其在Iris框架中的应用。接下来，我们要聊聊怎么把这两样东西结合起来，搞出一棵基于策略的决策树，这样就能更聪明地做授权决定了。 3.1 策略决策树的概念 策略决策树是一种基于规则的系统，用于根据预定义的条件做出决策。在这个情况下，我们主要根据用户的JWT信息（比如他们的角色和权限）和OAuth2的授权状态来判断他们是否有权限访问某些特定的资源。换句话说，就是看看用户是不是有“资格”去看那些东西。 代码示例：基于JWT的角色授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) type MyCustomClaims struct { Role string json:"role" jwt.StandardClaims } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) // 保护需要特定角色才能访问的路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 定义受保护的路由 app.Get("/admin", jwtMiddleware.AuthorizeRole("admin"), func(ctx iris.Context) { ctx.Writef("Welcome admin!") }) app.Listen(":8080") } 3.2 结合OAuth2与JWT的策略决策树 为了进一步增强安全性，我们可以将OAuth2的授权状态纳入策略决策树中。这意味着，不仅需要验证用户的JWT，还需要检查OAuth2授权的状态，以确保用户具有访问特定资源的权限。 代码示例：结合OAuth2与JWT的策略决策 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" "golang.org/x/oauth2" ) // 自定义的OAuth2授权检查函数 func checkOAuth2Authorization(token oauth2.Token) bool { // 这里可以根据实际情况添加更多的检查逻辑 return token.Valid() } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) app.Get("/secure-resource", jwtMiddleware.AuthorizeRole("user"), func(ctx iris.Context) { // 获取当前请求的JWT令牌 token := jwtMiddleware.TokenFromRequest(ctx.Request()) // 检查OAuth2授权状态 if !checkOAuth2Authorization(token) { ctx.StatusCode(iris.StatusUnauthorized) ctx.Writef("Unauthorized access") return } ctx.Writef("Access granted to secure resource") }) app.Listen(":8080") } 4. 总结与展望 通过以上讨论和代码示例，我们看到了如何在Iris框架中有效地使用JWT和OAuth2来构建一个智能的授权决策系统。这不仅提高了应用的安全性，还增强了用户体验。以后啊，随着技术不断进步，咱们可以期待更多酷炫的新方法来简化这些流程，让认证和授权变得超级高效又方便。 希望这篇探索之旅对你有所帮助，也欢迎你加入讨论，分享你的见解和实践经验！

...p生态系统中实现实时数据迁移。这个工具能够轻松实现从关系型数据库中把数据搬出来，直接导入到HDFS系统里；反过来也行，能将HDFS里的数据顺畅地迁移到关系型数据库中。就像是个搬运工，既能从数据库仓库往HDFS大集装箱里装货，又能从HDFS集装箱里卸货到数据库仓库，灵活得很！ Sqoop支持多种数据源和目标，包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等。另外，它还超级给力地兼容了多种文件格式，甭管是CSV、TSV，还是Avro、SequenceFile这些家伙，都通通不在话下！ 虽然Sqoop功能强大且易于使用，但是安全性始终是任何应用程序的重要考虑因素之一。特别是在处理敏感数据时，数据的安全性和隐私性尤为重要。所以在实际操作的时候，我们大都会选择用SSL/TLS加密这玩意儿，来给咱们的数据安全上把结实的锁。 二、什么是SSL/TLS？ SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）是两种安全协议，它们提供了一种安全的方式来在网络上传输数据。这两种协议都建立在公钥加密技术的基础之上，就像咱们平时用的密钥锁一样，只不过这里的“钥匙”更智能些。它们会借用数字证书这玩意儿来给发送信息的一方验明正身，确保消息是从一个真实可信的身份发出的，而不是什么冒牌货。这样可以防止中间人攻击，确保数据的完整性和私密性。 三、如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密？ 要配置Sqoop以使用SSL/TLS加密，我们需要按照以下步骤进行操作： 步骤1：创建并生成SSL证书 首先，我们需要创建一个自签名的SSL证书。这可以通过使用OpenSSL命令行工具来完成。以下是一个简单的示例： openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -keyout key.pem -out cert.pem -days 3650 -nodes 这个命令将会创建一个名为key.pem的私钥文件和一个名为cert.pem的公钥证书文件。证书的有效期为3650天。 步骤2：修改Sqoop配置文件 接下来，我们需要修改Sqoop的配置文件以使用我们的SSL证书。Sqoop的配置文件通常是/etc/sqoop/conf/sqoop-env.sh。在这个文件中，我们需要添加以下行： export JVM_OPTS="-Djavax.net.ssl.keyStore=/path/to/key.pem -Djavax.net.ssl.trustStore=/path/to/cert.pem" 这行代码将会告诉Java环境使用我们刚刚创建的key.pem文件作为私钥存储位置，以及使用cert.pem文件作为信任存储位置。 步骤3：重启Sqoop服务 最后，我们需要重启Sqoop服务以使新的配置生效。以下是一些常见的操作系统上启动和停止Sqoop服务的方法： Ubuntu/Linux： sudo service sqoop start sudo service sqoop stop CentOS/RHEL： sudo systemctl start sqoop.service sudo systemctl stop sqoop.service 四、总结 在本文中，我们介绍了如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密。你知道吗，就像给自家的保险箱装上密码锁一样，我们可以通过动手制作一个自签名的SSL证书，然后把它塞进Sqoop的配置文件里头。这样一来，就能像防护盾一样，把咱们的数据安全牢牢地守在中间人攻击的外面，让数据的安全性和隐私性蹭蹭地往上涨！虽然一开始可能会觉得有点烧脑，但仔细想想数据的价值，我们确实应该下点功夫，花些时间把这个事情搞定。毕竟，为了保护那些重要的数据，这点小麻烦又算得了什么呢？ 当然，这只是基础的配置，如果我们需要更高级的保护，例如双重认证，我们还需要进行更多的设置。不管怎样，咱可得把数据安全当回事儿，要知道，数据可是咱们的宝贝疙瘩，价值连城的东西之一啊！

...】显示前十个字节的数据 四、tail 命令 tail命令用来查看文件尾部内容，默认显示后10行 命令格式： tail -6 【文件名】 显示最后6行 tail -f 【文件名】即时显示文件中新写入的行 五、wc 命令 wc命令用来显示文件的行、单词与字节统计信息 命令格式： wc 【选项】【文件】 选项： -c 显示文件字节统计信息 -l 显示文件行数统计信息 -w 显示文件单词统计信息 实例1 依次显示文件的行数，单词数，字节数 实例2 使用-c选项显示文件的字节信息 实例3 使用-l 选项显示文件行数 实例4 使用-w选项显示文件单词个数 六、grep命令 grep命令用来查找关键字并打印匹配的值 命令格式： grep【选项】 匹配模式【文件】 选项： -i 查找时忽略大小写 -v 取反匹配 -w 匹配单词 –color 显示颜色 实例1 在test文件中过滤出包含a的行 实例2 过滤不包含a关键词的行 七、echo 命令 echo命令用来输出显示一行指定的字符串 实例1 显示一行普通的字符串 实例2 显示转义字符使用-e选项 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Zenian_dada/article/details/88669234。 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。

...机可乘，篡改你的宝贵数据。 1. 认识Nacos安全风险 首先，让我们明确为何要关注Nacos的安全访问配置。在默认安装的情况下，Nacos控制台是不设防的，也就是说，只要有人晓得Nacos服务器的具体位置，就能畅通无阻地访问和随意操作里边的数据，完全不需要经过身份验证这一关。在2021年，有个安全漏洞可把这个问题给捅出来了。这个情况就是，有些外部的家伙能假扮成Nacos-server，趁机捞取一些不该他们知道的重要信息。因此，加强Nacos的安全访问控制至关重要。 2. 基本安全配置 开启内置认证 步骤一：修改配置文件 找到Nacos的配置文件 conf/application.properties 或者 conf/nacos.properties，根据环境选择相应的文件进行编辑。添加或修改以下内容： properties nacos.core.auth.enabled=true nacos.core.auth.system.admin.password=your_strong_password_here 这里开启了Nacos的核心认证机制，并设置了管理员账户的密码。请确保使用一个足够复杂且安全的密码。 步骤二：重启Nacos服务 更改配置后，需要重启Nacos服务以使新配置生效。通过命令行执行： bash sh ./startup.sh -m standalone 或者如果是Windows环境： cmd cmd startup.cmd -m standalone 现在，当您访问Nacos控制台时，系统将会要求输入用户名和密码，也就是刚才配置的“nacos”账号及其对应密码。 3. 高级安全配置 集成第三方认证 为了进一步提升安全性，可以考虑集成如LDAP、AD或其他OAuth2.0等第三方认证服务。 示例代码：集成LDAP认证 在配置文件中增加如下内容： properties nacos.security.auth.system.type=ldap nacos.security.auth.ldap.url=ldap://your_ldap_server:port nacos.security.auth.ldap.base_dn=dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.user.search.base=ou=people nacos.security.auth.ldap.group.search.base=ou=groups nacos.security.auth.ldap.username=cn=admin,dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.password=your_ldap_admin_password 这里的示例展示了如何将Nacos与LDAP服务器进行集成，具体的URL、基础DN以及搜索路径需要根据实际的LDAP环境配置。 4. 探讨与思考 配置安全是个持续的过程，不只是启动初始的安全措施，还包括定期审计和更新策略。在企业级部署这块儿，我们真心实意地建议你们采取更为严苛的身份验证和授权规则。就像这样，比如限制IP访问权限，只让白名单上的IP能进来；再比如，全面启用HTTPS加密通信，确保传输过程的安全性；更进一步，对于那些至关重要的操作，完全可以考虑启动二次验证机制，多上一道保险，让安全性妥妥的。 此外，时刻保持Nacos版本的更新也相当重要，及时修复官方发布的安全漏洞，避免因旧版软件导致的风险。 总之，理解并实践Nacos的安全访问配置，不仅是保护我们自身服务配置信息安全的有力屏障，更是构建健壮、可靠云原生架构不可或缺的一环。希望这篇文能实实在在帮到大家，在实际操作中更加游刃有余地对付这些挑战，让Nacos变成你手中一把趁手的利器，而不是藏在暗处的安全隐患。

...问题：每天都有海量的数据等着被整理和收录，但大家却希望这些数据能立刻查到，就跟打电话一样快。这就要求我们的系统能够在高并发的情况下，依然保持高效和准确。 为什么Apache Lucene需要索引并发控制？ 在Apache Lucene中，索引并发控制主要解决的是多个线程或进程同时对索引进行操作时可能出现的问题。这些问题包括但不限于： - 数据一致性问题：当多个线程试图同时修改同一个文档时，可能会导致数据不一致。 - 性能瓶颈：如果不能有效管理并发访问，可能会导致系统性能下降。 2. 理解并发控制的基本原理 在深入探讨之前，让我们先了解一下什么是并发控制。简单说，这就是一种规则，用来管理多个线程或进程怎么公平地使用同一个资源，这样大家的数据才不会乱套，保持一致和完整。在Lucene里头，通常会用到锁来处理并发问题，不过Lucene也挺贴心的，给开发者们准备了一些高级功能，让大家能更灵活地掌控多线程访问的事儿。 并发控制的基本策略： - 乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）：这种策略假设冲突很少发生，因此在大多数情况下不会加锁。当检测到冲突时，会抛出异常，需要重试操作。 - 悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control）：这种策略假设冲突很常见，因此会提前锁定资源，直到操作完成。 在Lucene中，我们可以选择适合自己的策略，以达到最佳的性能和数据一致性。 3. Apache Lucene中的并发控制实现 接下来，我们将通过一些实际的例子，看看如何在Apache Lucene中实现并发控制。 示例1：使用IndexWriter添加文档 java // 创建IndexWriter实例 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "This is a test document.", Field.Store.YES)); writer.addDocument(doc); 在这个例子中，我们创建了一个IndexWriter实例，并向索引中添加了一个文档。这个地方没提并发控制的事儿，但要是碰上高并发的情况，我们就得琢磨琢磨怎么管好一堆线程去抢同一个IndexWriter了。毕竟大家都挤在一起用一个东西，很容易出问题嘛。 示例2：使用并发控制策略 java // 使用乐观并发控制策略 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); config.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND); config.setRAMBufferSizeMB(256.0); config.setMaxBufferedDocs(1000); config.setMergeScheduler(new ConcurrentMergeScheduler()); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "This is another test document.", Field.Store.YES)); writer.addDocument(doc); 在这个例子中，我们通过设置IndexWriterConfig来启用并发控制。这里我们使用了ConcurrentMergeScheduler，这是一个允许并发执行合并操作的调度器，从而提高索引更新的效率。 4. 深入探讨 在高并发场景下的最佳实践 在高并发环境下，合理地设计并发控制策略对于保证系统的性能至关重要。除了上述提到的技术细节外，还有一些通用的最佳实践值得我们关注： - 最小化锁的范围：尽可能减少锁定的资源和时间，以降低死锁的风险并提高并发度。 - 使用批量操作：批量处理可以显著减少对资源的请求次数，从而提高整体吞吐量。 - 监控和调优：定期监控系统性能，并根据实际情况调整并发控制策略。 结语：一起探索更多可能性 通过本文的探讨，希望你对Apache Lucene中的索引并发控制有了更深刻的理解。记住，技术的进步永无止境，而掌握这些基础知识只是开始。在未来的学习和实践中，不妨多尝试不同的配置和策略，探索更多可能，让我们的应用在大数据时代下也能游刃有余！ 好了，今天的分享就到这里。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言讨论！

...立版本库 创建svn数据目录（subversion默认是把/var/svn作为数据根目录的，开机启动默认也是从这里）： $ sudo mkdir -p /var/svn 创建版本库： $ sudo svnadmin create /var/svn/wangwa 如果删除版本库： $ sudo rm -rf /var/svn/somnus 3. 配置svn配置文件 每个版本库创建之后都会生成svnserve.conf主要配置文件。编辑它： $ sudo vim /var/svn/somnus/conf/svnserve.conf 编辑示例： [general]anon-access = none                控制非鉴权用户访问版本库的权限auth-access = write                 控制鉴权用户访问版本库的权限password-db = passwd           指定用户名口令文件名authz-db = authz                     指定权限配置文件名realm = somnus                    指定版本库的认证域，即在登录时提示的认证域名称 4. 编辑svn用户配置文件 sudo vim /var/svn/somnus/conf/passwd 编辑示例： [users]admin = admin                用户，密码fuhd = fuhd                用户，密码test = test                用户，密码 5. 编辑svn权限控制配置文件 sudo vim /var/svn/somnus/conf/authz 编辑示例： [groups]admin = admin         admin为用户组,等号之后的admin为用户test = fuhd,test[somnus:/]                表示根目录（/var/svn/somnus），somnus: 对应前面配置的realm = somnus@admin = rw            ＃表示admin组对根目录有读写权限,r为读，w为写[somnus:/test]         表示test目录（/var/svn/somnus/test）@test = rw                表示test组对test目录有读写权限 6. 启动，查看和停止SVN服务 启动SVN服务：  -d : 守护进程  -r : svn数据根目录 $ sudo svnserve -dr /var/svn            用root权限启动 查看SVN服务： $ ps aux|grep svnserve               默认端口为：3690 7. 配置防火墙端口 首先要明确CentOS7的默认防火墙为firewallD。subversion的默认端口为3690，如果没有打开会报错： $ sudo firewall-cmd --permanent -add-port=3690/tcp$ sudo firewall-cmd --reload 8. 检索项目和切换项目的url 项目检错 $ svn checkout svn://192.168.0.112/XK_Project . 使用 checkout 服务器资源 本地目录 切换项目url $ svn switch --relocate svn://192.168.0.112/XK_Project svn://192.168.0.120/XK_Project 使用 switch 迁移 from to 新的地址 9. 设置开机启动 在centos7， 设置开机启动： $ sudo systemctl enable svnserve.service      注意：根目录必须是/var/svn 这样才能设置成功！！ 设置开机启动后就可以按下面的方式开启或停止服务了$ sudo systemctl start svnserve.service$ sudo systemctl stop svnserve.service 保存退出，重启并从客户端进行测试。如果报这样的错：svn: E204900: Can't open file '/var/svn/somnus/format': Permission denied的错误。那就是与SELinux有关系，目前我还不太会用SELinux，那就先把SELinux关闭吧，后面学会了，回过头来再改这一段！！！！： 临时关闭： $ sudo setenforce 0 永久关闭： $ sudo vim /etc/sysconfig/selinux 修改： SELINUX = disable               值修改为disable. svn帮助文档 http://riaoo.com/subpages/svn_cmd_reference.html 创建分支 svn cp -m "create branch" http://svn_server/xxx_repository/trunk http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 获得分支 svn co http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 合并主干上的最新代码到分支上 cd br_feature001 svn merge http://svn_server/xxx_repository/trunk 如果需要预览该刷新操作，可以使用svn mergeinfo命令，如： svn mergeinfo http://svn_server/xxx_repository/trunk --show-revs eligible 或使用svn merge --dry-run选项以获取更为详尽的信息。 分支合并到主干 一旦分支上的开发结束，分支上的代码需要合并到主干。SVN中执行该操作需要在trunk的工作目录下进行。命令如下： cd trunk svn merge --reintegrate http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 分支合并到主干中完成后应当删该分支，因为在SVN中该分支已经不能进行刷新也不能合并到主干。 合并版本并将合并后的结果应用到现有的分支上 svn -r 148:149 merge http://svn_server/xxx_repository/trunk 建立tags 产品开发已经基本完成，并且通过很严格的测试，这时候我们就想发布给客户使用，发布我们的1.0版本 svn copy http://svn_server/xxx_repository/trunk http://svn_server/xxx_repository/tags/release-1.0 -m "1.0 released" 删除分支或tags svn rm http://svn_server/xxx_repository/branches/br_feature001 svn rm http://svn_server/xxx_repository/tags/release-1.0 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/lulitianyu/article/details/79675681。 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。

...展与相关研究动态。在数据结构和算法领域，LCA问题不仅被广泛应用于信息学竞赛中，还在计算机科学诸多分支，如图论、数据库索引设计、网络路由优化等方面发挥着重要作用。 近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，处理大规模图数据的需求日益增强，对LCA问题求解效率的要求也随之提高。例如，在社交网络分析中，寻找两个用户的最近共同好友或社群，实质上就是一种LCA问题的应用；而在基因组学中，比对不同物种间的进化关系时，利用改进的LCA算法能更高效地定位序列的共同祖先节点。 2021年，一项发表在《ACM Transactions on Algorithms》的研究中，科研人员提出了一种基于预处理和动态规划相结合的新型LCA算法，能够在保持较低空间复杂度的同时，进一步提升查询速度，为大规模图数据处理提供了新的解决方案。同时，针对并查集在求解LCA问题上的局限性，也有学者提出了更为精细的设计策略，通过引入路径压缩与按秩合并等优化手段，使得经典Tarjan算法在处理特定类型的数据时，性能得到显著改善。 总之，LCA问题作为基础算法研究的重要组成部分，其理论发展与实践应用的紧密结合，将持续推动信息技术的进步，并在更多新兴领域产生深远影响。不断涌现的创新研究成果，正持续拓宽我们对LCA问题理解的深度和广度，也为未来算法设计与优化指明了方向。

...引言 如果你是一名大数据工程师，那么你肯定对Hadoop这个名字并不陌生。你知道吗，那个叫Hadoop的开源大数据处理工具现在可火啦！不少公司都把它捧在手心里，广泛应用在自家的各种业务场景里头。这玩意儿就像个大数据处理的超级英雄，在企业界混得风生水起的！在Hadoop这个大家族里，有个不可或缺的角色名叫YARN（也就是“又一个资源协调器”这小名儿），它可是肩负重任的大管家，主要负责给各个任务分配资源、调度工作，可重要着呢！在实际工作中，我们常常会碰到一些让人挠头的小插曲，比如那个烦人的“YARN ResourceManager初始化不成功”的问题。这不，本文就要专门来和大家唠唠这个问题，掰开揉碎了详细分析，并且给出解决它的锦囊妙计。 什么是YARN？ 首先，我们需要了解一下什么是YARN。简单来说呢，YARN就是个大管家，它在Hadoop2.x这个大家族里担任着资源管理和作业调度的重要角色。你可以把它想象成一个超级调度员，负责统筹协调所有资源的分配和各种任务的执行顺序，可厉害了！它就像个超级接班人，接手了Hadoop1.x那个老版本里MapReduce任务调度员的活儿，而且表现得更出色，不仅能更高效地给各种任务排兵布阵，还把任务管理这块搞得井井有条。在YARN这个大系统里，Resource Manager（RM）可是个举足轻重的角色。你就把它想象成一个超级大管家吧，它的日常工作就是紧盯着整个集群的资源状况，确保一切都在掌握之中。不仅如此，它还兼职了“调度员”的角色，各种类型的请求都会涌向它，然后由它来灵活调配、合理分配给各个部分去执行。 YARN ResourceManager初始化失败的原因 当我们运行一个Hadoop应用时，YARN ResourceManager是最先启动的服务。如果出现“YARN ResourceManager初始化失败”的错误，通常会有很多种原因导致。下面我们就来一一剖析一下。 1. 集群资源不足 当集群的物理资源不足时，例如CPU、内存等硬件资源紧张，就可能导致YARN ResourceManager无法正常初始化。此时需要考虑增加集群资源，例如增加服务器数量，升级硬件设备等。 2. YARN配置文件错误 YARN的运行依赖于一系列的配置文件，包括conf/hadoop-env.sh、core-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml等。要是这些配置文件里头有语法错误，或者设置得不太合理，就可能导致YARN ResourceManager启动时栽跟头，初始化失败。此时需要检查并修复配置文件。 3. YARN环境变量设置不当 YARN的运行还需要一些环境变量的支持，例如JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。如果这些环境变量设置不当，也会导致YARN ResourceManager初始化失败。此时需要检查并设置正确的环境变量。 4. YARN服务未正确启动 在YARN环境中，还需要启动一些辅助服务，例如NameNode、DataNode、Zookeeper等。如果这些服务未正确启动，也会导致YARN ResourceManager初始化失败。此时需要检查并确保所有服务都已正确启动。 如何解决“YARN ResourceManager初始化失败”？ 了解了问题的原因后，接下来就是如何解决问题。根据上述提到的各种可能的原因，我们可以采取以下几种方法进行尝试： 1. 增加集群资源 对于因为集群资源不足而导致的问题，最直接的解决办法就是增加集群资源。这可以通过添加新的服务器，或者升级现有的服务器硬件等方式实现。 2. 修复配置文件 对于因为配置文件错误而导致的问题，我们需要仔细检查所有的配置文件，找出错误的地方并进行修复。同时，咱也得留意一下，改动配置文件这事儿，就像动了机器的小神经，可能会带来些意想不到的“副作用”。所以呢，在动手修改前，最好先做个全面体检——也就是充分测试啦，再给原来的文件留个安全备份，这样心里才更有底嘛。 3. 设置正确的环境变量 对于因为环境变量设置不当而导致的问题，我们需要检查并设置正确的环境变量。如果你不清楚环境变量到底该怎么设置，别担心，这里有两个实用的解决办法。首先呢，你可以翻阅一下Hadoop官方网站的官方文档，那里面通常会有详尽的指导步骤；其次，你也可以尝试在互联网上搜一搜相关的教程或者攻略，网上有很多热心网友分享的经验，总有一款适合你。 4. 启动辅助服务 对于因为辅助服务未正确启动而导致的问题，我们需要检查并确保所有服务都已正确启动。要是服务启动碰到状况了，不妨翻翻相关的文档资料，或者找专业的高手来帮帮忙。 总结 总的来说，解决“YARN ResourceManager初始化失败”这个问题需要我们具备一定的专业知识和技能。但是，只要我们有足够多的耐心和敏锐的观察力，就可以按照上面提到的办法，一步一步地把各种可能性都排查个遍，最后稳稳地找到那个真正能解决问题的好法子。最后，我想说的是，虽然这是一个比较棘手的问题，但我们只要有足够的信心和毅力，就一定能迎刃而解！

Iris支持数据库锁类型策略配置 1. 简介 大家好！今天我要和大家聊聊一个非常酷的主题——Iris框架中的数据库锁类型策略配置。我明白，这个话题可能不是人人都爱聊的，但请给我个机会，听我说说这个事儿真的挺关键的！想想看，在应对多个请求同时来的时候，要是数据乱了套，那得多麻烦啊。而且，我们作为开发者，总得不断学习新的东西，不是吗？ 2. 为什么要关心数据库锁？ 在开发过程中，我们经常会遇到多用户同时操作同一数据的情况。如果处理不当，可能会导致数据不一致或者丢失更新的问题。比如说，设想一下，两个小伙伴差不多在同一时间抢着去编辑同一个文件，要是不管它，搞不好就会撞车，出现混乱啦。这时候，我们就需要数据库锁来帮助我们解决问题。 3. Iris框架中的数据库锁类型 Iris框架提供了一些内置的支持，让我们可以轻松地配置数据库锁类型。目前，它支持以下几种锁类型： - 共享锁（Shared Lock）：允许多个事务同时读取数据，但不允许任何事务修改数据。 - 排他锁（Exclusive Lock）：只允许一个事务读取和修改数据，其他事务必须等待该锁释放后才能访问数据。 4. 配置数据库锁类型 接下来，我们来看一下如何在Iris中配置这些锁类型。假设我们正在使用MySQL数据库，我们可以这样配置： go import ( "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func main() { app := iris.New() // 配置MySQL连接 config := mysql.NewConfig() config.User = "root" config.Passwd = "password" config.Net = "tcp" config.Addr = "localhost:3306" config.DBName = "testdb" // 设置锁类型 config.InterpolateParams = true config.Params = map[string]string{ "charset": "utf8mb4", "parseTime": "True", "loc": "Local", "sql_mode": "STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION", "tx_isolation": "READ-COMMITTED", // 这里设置为读提交，你可以根据需求调整 } // 创建数据库连接池 db, err := sql.Open("mysql", config.FormatDSN()) if err != nil { panic(err) } // 使用数据库连接池 app.Use(func(ctx iris.Context) { ctx.Values().Set("db", db) ctx.Next() }) // 定义路由 app.Get("/", func(ctx iris.Context) { db := ctx.Values().Get("db").(sql.DB) // 开始事务 tx, err := db.Begin() if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error starting transaction") return } defer tx.Rollback() // 执行查询 stmt, err := tx.Prepare("SELECT FROM users WHERE id = ? FOR UPDATE") if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error preparing statement") return } defer stmt.Close() var user User err = stmt.QueryRow(1).Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Email) if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error executing query") return } // 更新数据 _, err = tx.Exec("UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?", "New Name", user.ID) if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error updating data") return } // 提交事务 err = tx.Commit() if err != nil { ctx.StatusCode(iris.StatusInternalServerError) ctx.WriteString("Error committing transaction") return } ctx.WriteString("Data updated successfully!") }) // 启动服务器 app.Run(iris.Addr(":8080")) } 5. 实际应用中的考虑 在实际应用中，我们需要根据具体的业务场景选择合适的锁类型。比如说，如果有好几个小伙伴得同时查看数据，又不想互相打扰，那我们就用共享锁来搞定。要是你想保证数据一致，防止同时有人乱改，那就得用排他锁了。 另外，要注意的是，过度使用锁可能会导致性能问题，因为锁会阻塞其他事务的执行。因此，在设计系统时，我们需要权衡数据一致性和性能之间的关系。 6. 结语 通过今天的讨论，希望大家对Iris框架中的数据库锁类型配置有了更深入的理解。虽然设置锁类型会让事情变得稍微复杂一点，但这样做真的能帮我们更好地应对多任务同时进行时可能出现的问题，确保系统稳稳当当的不掉链子。 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断积累的过程。有时候，我们会觉得某些概念很难理解，但这都是正常的。只要我们保持好奇心和探索精神，总有一天会豁然开朗。希望你们能够持续学习，不断进步！ 谢谢大家！

...e Atlas：实施数据隐私和合规性策略的利器 在大数据时代，数据是企业的核心资产，但同时，如何保障数据隐私与遵循各类合规性政策成为了企业面临的重要挑战。Apache Atlas，这可是一款超级给力的元数据管理神器啊！它在数据治理方面的能力堪称全面，就像是企业的“数据守护神”，实实在在地为企业在应对数据隐私保护和合规性策略落地这些棘手问题时，提供了强大无比的支持。 1. Apache Atlas简介 Apache Atlas是一个开源、可扩展的企业级元数据管理系统，它构建于Hadoop生态系统之上，能够集中管理和分析跨系统、跨平台的海量数据元数据。使用Atlas，企业能够像侦探一样追踪数据的来龙去脉，给数据贴上各种分类标签，严格执行数据安全规矩，并且时刻盯着数据使用情况，这样一来，就能轻轻松松地把数据隐私和合规性管得妥妥的。 1.1 数据隐私保护 Apache Atlas通过精细的标签体系（如PII, PHI等）来标识敏感数据，并结合角色和权限控制，确保只有授权用户才能访问特定类型的数据。例如： java // 创建一个表示个人身份信息(PII)的标签定义 EntityDefinition piiTagDef = new EntityDefinition(); piiTagDef.setName("PII"); piiTagDef.setDataType(Types.STRING_TYPE); // 添加描述并保存标签定义 AtlasTypeDefStore.createOrUpdateTypeDef(piiTagDef); // 将某个表标记为包含PII Entity entity = atlasClient.getEntityByGuid(tableGuid); entity.addTrait(new Trait("PII", Collections.emptyMap())); atlasClient.updateEntity(entity); 这段代码首先创建了一个名为"PII"的标签定义，然后将此标签应用到指定表实体，表明该表存储了个人身份信息。这样，在后续的数据查询或处理过程中，可以通过标签筛选机制限制非授权用户的访问。 1.2 合规性策略执行 Apache Atlas的另一大优势在于其支持灵活的策略引擎，可根据预设规则自动执行合规性检查。例如，我们可以设置规则以防止未经授权的地理位置访问敏感数据： java // 创建一个策略定义 PolicyDefinition policyDef = new PolicyDefinition(); policyDef.setName("LocationBasedAccessPolicy"); policyDef.setDescription("Restrict access to PII data based on location"); policyDef.setModule("org.apache.atlas.example.policies.LocationPolicy"); // 设置策略条件与动作 Map config = new HashMap<>(); config.put("restrictedLocations", Arrays.asList("CountryA", "CountryB")); policyDef.setConfiguration(config); // 创建并激活策略 AtlasPolicyStore.createPolicy(policyDef); AtlasPolicyStore.activatePolicy(policyDef.getName()); 这个策略会基于用户所在的地理位置限制对带有"PII"标签数据的访问，如果用户来自"CountryA"或"CountryB"，则不允许访问此类数据，从而帮助企业在数据操作层面满足特定的地域合规要求。 2. 深入理解和探索 在实际运用中，Apache Atlas不仅提供了一套强大的API供开发者进行深度集成，还提供了丰富的可视化界面以直观展示数据的流动、关联及合规状态。这种能让数据“亮晶晶”、一目了然的数据治理体系，就像给我们的数据世界装上了一扇大窗户，让我们能够更直观、更全面地掌握数据的全貌。它能帮我们在第一时间发现那些潜藏的风险点，仿佛拥有了火眼金睛。这样一来，我们就能随时根据实际情况，灵活调整并不断优化咱们的数据隐私保护措施和合规性策略，让它们始终保持在最佳状态。 总结来说，Apache Atlas凭借其强大的元数据管理能力和灵活的策略执行机制，成为了企业在大数据环境下实施数据隐私和合规性策略的理想选择。虽然机器代码乍一看冷冰冰的，感觉不带一丝情感，但实际上它背后却藏着咱们对企业和组织数据安全、合规性的一份深深的关注和浓浓的人文关怀。在这个处处都靠数据说话的时代，咱们就手拉手，带上Apache Atlas这位好伙伴，一起为数据的价值和尊严保驾护航，朝着更合规、更安全的数据新天地大步迈进吧！

一、引言 在大数据时代，数据是企业的核心资产，而DataX作为一款阿里巴巴开源的数据传输工具，凭借其高效稳定的特点，被广泛应用于企业级的数据同步和迁移任务中。这篇指南将手把手地带您探索DataX的核心概念，像是您的私人小助手一样，陪您一步步走过DataX的安装过程，再到搞定基本环境配置的每一步。这样一来，您的数据迁移之路绝对能走得更加顺风顺水，轻松愉快！ 二、DataX简介 DataX，全称Data eXchange，是由阿里巴巴开发的一款基于Java语言编写的分布式任务调度系统，主要功能是对不同数据源（如MySQL, Oracle, HDFS等）进行数据的抽取、转换和加载（ETL），以及在不同的数据存储服务间进行数据同步。DataX这家伙，靠着他那身手不凡的高并发处理能力，还有稳如磐石的高可靠性，再加上他那广泛支持多种数据源和目标端的本领，在咱们这个行业里，可以说是混得风生水起，赚足了好口碑！ 三、DataX安装准备 1. 确认操作系统兼容性 DataX支持Windows, Linux, macOS等多个主流操作系统。首先，亲，咱得先瞅瞅你电脑操作系统是啥类型、啥版本的，然后再确认一下，你的JDK版本是不是在1.8及以上哈，这一步很重要~ 2. 下载DataX 访问DataX官网（https://datax.apache.org/）下载对应的操作系统版本的DataX压缩包。比如说，如果你正在用的是Linux系统，就可以考虑下载那个最新的“apache-datax-最新版本-number.tar.gz”文件哈。 bash wget https://datax.apache.org/releases/datax-最新版本-number.tar.gz 3. 解压DataX 使用tar命令解压下载的DataX压缩包： bash tar -zxvf apache-datax-最新版本-number.tar.gz cd apache-datax-最新版本-number 四、DataX环境配置 1. 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中，以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构，设置如下环境变量： bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件，配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例： properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件，例如my_data_sync.xml，用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例： xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后，我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务： bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时，DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容，定时从MySQL数据库读取数据，并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍，相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候，你可能还会碰到需要根据不同的业务情况，灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来，才能让它更好地符合你的数据传输需求，就像是给它量身定制了一样，更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践，DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手！

...系处理和自定义函数式编程的支持，这与Makefile的工作原理有异曲同工之妙。通过灵活定义构建规则，开发者能够实现从源代码到最终可执行文件或部署包的自动化编译和打包，极大地提高了工作效率和代码质量。 此外，对于大型项目如Linux内核的构建，其Kbuild系统就是一种高度复杂且高效的Makefile集，它利用类似的模式替换函数处理成千上万的源文件，并实现了模块化编译，这对于深入理解Makefile的应用场景具有很高的参考价值。 进一步了解，可以关注以下资源： 1. "GitHub Actions: Extending Workflows with Custom Runners and Functions" - 这篇文章详细解读了如何在GitHub Actions中创建自定义工作流并利用其功能实现复杂的构建逻辑。 2. "An In-depth Look at the Linux Kernel Build System (Kbuild)" - 这篇深度分析文章揭示了Linux内核编译系统的设计理念和实现细节，包括其对Makefile强大特性的运用。 3. "Modern C++ Project Automation with Makefiles" - 该教程结合现代C++项目实践，展示了如何与时俱进地使用Makefile进行项目自动化构建，同时探讨了与其他构建工具如CMake、Meson等的对比和融合。 通过延伸阅读以上内容，您可以更好地将理论知识应用于实际项目开发，优化构建过程，提高项目的可维护性和迭代速度。

...能够一次性处理64位数据的操作系统，与32位系统相比，其最大特点是能够使用超过4GB的内存，并能更有效率地运行需要大量内存或更高性能的应用程序。在本文中，64位系统是否能够在不同配置的电脑上顺利安装和流畅运行是讨论的重点。 启动盘制作工具 , 启动盘制作工具如大白菜、UltraISO等，是一类帮助用户将U盘等移动存储设备制作成可启动操作系统的工具软件。通过这类工具，用户可以将操作系统镜像文件写入U盘，并设置相应的引导信息，使得U盘具备从其上直接启动并安装操作系统的功能。在本文中，这些工具被用来解决如何用U盘为电脑安装操作系统的问题，简化了传统光盘安装的繁琐过程，提升了安装系统的便捷性和灵活性。 上网本 , 上网本是一种轻巧便携、以满足基本网络应用需求为主的微型笔记本电脑。由于体积小、重量轻、功耗低等特点，上网本特别适合于日常办公、网页浏览、电子邮件收发等基础任务。在本文中，作者探讨了上网本是否可以安装win7系统的问题，尽管上网本硬件配置一般较低，但通过选择合适的系统版本或者进行优化定制，依然可以实现在上网本上安装和运行win7系统。

...们已经知道如何去创建数据库属性对象。让我们创建一个简单的starter，这个starter会创建另外一个CommandLineRunner，然后收集Repository的实例并且打印所有的实例。 4.2.1代码实现 1.首先我们创建一人新文件夹db-count-starter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件，添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件，然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着，我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面，让我们添加实现接口CommandLineRunner文件，名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件，添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目，你将会看到控制台的信息下： 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的，独立的包，仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中，而不会控制更多。为了独立技术，我们的选择很少，创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包，但是我们不需要放入到任何地方，仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么，而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时，Spring Boot使用SpringFactoriesLoader，这个类是Spring Core中的，目的是为了获得Spring Java Configuration，这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下，这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration，我们可以定义其它的关键接口使用，这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似： org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是，Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包，因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类，我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 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。

...开发中，我们都需要与数据库打交道。但是，数据库操作这活儿可不是闹着玩的，它可是个耗精力的大工程，管理起来得费不少心思，维护起来也相当劳神。这就是为什么 MyBatis 出现了。它为我们提供了一种简单的方式来操作数据库。在这篇文章中，我们将讨论 MyBatis 如何处理数据库连接的打开与关闭。 一、MyBatis 数据库连接的打开与关闭 当我们使用 JDBC 连接到数据库时，我们需要自己管理数据库连接的打开与关闭。这个过程其实挺复杂的，你得先建立起跟数据库的连接，然后才能用它来干活儿，最后还别忘了把它给关掉。就像是你要进一个房间，得先打开门进去，忙完事情后，还得记得把门关上。整个一套流程下来，真是够繁琐的。为了让大伙儿省去这些麻烦的操作，MyBatis 设计了一个叫做“SqlSessionFactory”的小帮手，它的任务就是打理所有和数据库连接相关的事务，确保一切井井有条。SqlSessionFactory 是 MyBatis 的核心组件，它是一个工厂类，用于创建 SqlSession 对象。SqlSession 是 MyBatis 的主要接口，它提供了所有数据库操作的方法。SqlSessionFactory 和 SqlSession 的关系如下图所示：  当我们在应用程序中创建一个 SqlSessionFactory 对象时，它会自动打开一个数据库连接，并将其保存在内存中。这样，每次我们想要创建一个 SqlSession 对象时，就像去 SqlSessionFactory 那儿说“嗨，给我开个数据库连接”，然后它就会从内存这个大口袋里掏出一个已经为我们预先打开的数据库连接。这种方式能够显著缩短创建和释放数据库连接所需的时间，让咱们的应用程序跑得更溜、更快。 二、MyBatis 如何处理数据库连接的打开与关闭 在 MyBatis 中，我们可以使用两种方式来处理数据库连接的打开与关闭。一种是手动管理，另一种是自动管理。 1. 手动管理 手动管理是指我们在应用程序中直接控制数据库连接的打开与关闭。这是最原始的方式，也是最直观的方式。我们可以通过 JDBC API 来实现数据库连接的打开与关闭。比如，我们可以想象一下这样操作：先用 DriverManager.getConnection() 这个神奇的小功能打开通往数据库的大门，然后呢，当我们不需要再跟数据库“交流”的时候，就用 Statement.close() 或 PreparedStatement.close() 这两个小工具把门关上，这样一来，我们就完成了数据库连接的开启和关闭啦。这种方式的好处就是超级灵活，就像你定制专属T恤一样，我们可以根据应用程序的独特需求，随心所欲地调整数据库连接的表现，让它更听话、更好使。缺点是工作量大，容易出错，而且无法充分利用数据库连接池的优势。 2. 自动管理 自动管理是指 MyBatis 在内部自动管理数据库连接的打开与关闭。这种方式的优点是可以避免手动管理数据库连接的繁琐工作，提高应用程序的性能。不过呢，这种方式有个小缺憾，就是不够灵活，咱们没法随心所欲地掌控数据库连接的具体表现。另外，想象一下这个场景哈，如果我们开发的小程序里，好几个线程兄弟同时挤进去访问数据库的话，就很可能碰上并发问题这个小麻烦。 三、MyBatis 的自动管理机制 为了实现自动管理，MyBatis 提供了一个名为“StatementExecutor”的类，它负责处理 SQL 查询请求。StatementExecutor 使用一个名为“PreparedStatementCache”的缓存来存储预编译的 SQL 查询语句。每当一个新的 SQL 查询请求到来时，StatementExecutor 就会在 PreparedStatementCache 中查找是否有一个匹配的预编译的 SQL 查询语句。如果有，就直接使用这个预编译的 SQL 查询语句来执行查询请求；如果没有，就先使用 JDBC API 来编译 SQL 查询语句，然后再执行查询请求。在这个过程中，StatementExecutor 将会自动打开和关闭数据库连接。当StatementExecutor辛辛苦苦执行完一个SQL查询请求后，它会像个聪明的小助手那样，主动判断一下是否有必要把这个SQL查询语句存放到PreparedStatementCache这个小仓库里。当SQL查询语句被执行的次数蹭蹭蹭地超过了某个限定值时，StatementExecutor这个小机灵鬼就会把SQL查询语句悄悄塞进PreparedStatementCache这个“备忘录”里头，这样一来，下次再遇到同样的查询需求，咱们就可以直接从“备忘录”里拿出来用，省时又省力。 四、总结 总的来说，MyBatis 是一个强大的持久层框架，它可以方便地管理数据库连接，提高应用程序的性能。然而，在使用 MyBatis 时，我们也需要注意一些问题。首先，我们应该合理使用数据库连接，避免长时间占用数据库连接。其次，我强烈建议大家伙尽可能多用 PreparedStatement 类型的 SQL 查询语句，为啥呢？因为它比 Statement 那种类型的 SQL 查询语句可安全多了。就像是给你的查询语句戴上了防护口罩，能有效防止SQL注入这类安全隐患，让数据处理更稳当、更保险。最后，我强烈推荐你们在处理预编译的 SQL 查询语句时，用上 PreparedStatementCache 这种缓存技术。为啥呢？因为它能超级有效地提升咱应用程序的运行速度和性能，让整个系统更加流畅、响应更快，就像给程序装上了涡轮增压器一样。

...分析和可视化各类日志数据，包括Windows事件日志，并通过Kusto查询语言实现复杂日志筛选和实时警报。 另外，随着GDPR等法规的实施，日志审计与合规性要求更加严格。《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》等相关标准强调了日志记录、留存和审查机制的必要性，对于企业来说，不仅需要优化日志筛选工具以提升效率，还应确保所有操作行为可追溯，符合法规要求。 同时，在DevOps实践中，日志聚合与智能分析平台如Splunk、Elasticsearch和Logstash（ELK Stack）等也在日志管理领域崭露头角，它们提供了强大的搜索过滤功能以及机器学习算法支持，能够帮助企业快速定位问题、预测潜在风险，并有效提高运维工作效率。 综上所述，日志筛选与分析不仅是IT运维的重要一环，也是当今网络安全与合规保障的关键手段。了解并掌握最新的日志处理技术和解决方案，有助于企业和组织在面对日益复杂的网络环境时，更好地维护信息系统的稳定性和安全性。

...我们能够高效地从海量数据中挖掘出有用的信息，而文本自动摘要则帮助我们快速把握文档的核心内容，两者结合，简直不要太酷！ 2. Apache Lucene简介 走进全文检索的世界 首先，我们得了解一下Apache Lucene。这货是个用Java写的开源全文搜索神器，索引能力超强，搜东西快得飞起！Lucene的核心功能包括创建索引、存储索引以及执行复杂的查询等。简单来说，Lucene就是你进行全文检索时的超级助手。 代码示例： java // 创建索引目录 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); // 创建索引写入器 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档到索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是文档的内容", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(doc); indexWriter.close(); 这段代码展示了如何利用Lucene创建索引并添加文档的基本步骤。这里用了TextField来存文档内容，这样一来，搜索起来就灵活多了，想找啥就找啥。 3. 全文检索中的文本自动摘要 为什么我们需要它？ 文本自动摘要是指通过算法自动生成文档摘要的过程。这不仅有助于提高阅读效率，还能有效节省时间。想象一下，如果你能在搜索引擎里输入关键词后，直接看到每篇文章的重点内容，那该有多爽啊！在Lucene里实现这个功能，就意味着我们能让信息的处理和展示变得更聪明、更贴心。 思考过程： 当我们处理大量文本时，手动编写摘要显然是不现实的。因此，开发一种自动化的方法就显得尤为重要了。这不仅仅是技术上的挑战，更是提升用户体验的关键所在。 4. 实现文本自动摘要 策略与技巧 实现文本自动摘要主要涉及两个方面：选择合适的摘要生成算法，以及如何将这些算法集成到Lucene中。 摘要生成算法： - TF-IDF：一种统计方法，用来评估一个词在一个文档或语料库中的重要程度。 - TextRank：基于PageRank算法的思想，用于提取文本中的关键句子。 代码示例（使用TextRank）： java import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter; import com.huaban.analysis.jieba.SegToken; public class TextRankSummary { private static final int MAX_SENTENCE = 5; // 最大句子数 public static String generateSummary(String text) { JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter(); List segResult = segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.INDEX); // 这里简化处理，实际应用中需要构建图结构并计算TextRank值 return "这是生成的摘要，简化处理..."; // 真实实现需根据具体算法调整 } } 注意：上述代码仅作为示例，实际应用中需要完整实现TextRank算法逻辑，并将其与Lucene的搜索结果结合。 5. 集成到Lucene 让摘要成为搜索的一部分 为了让摘要功能更加实用，我们需要将其整合到现有的搜索流程中。这就意味着每当用户搜东西的时候，除了给出相关的资料，还得给他们一个简单易懂的内容概要，这样他们才能更快知道这些资料是不是自己想要的。 代码示例： java public class LuceneSearchWithSummary { public static void main(String[] args) throws IOException { Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer()); Query query = parser.parse("搜索关键词"); TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println("文档标题：" + doc.get("title")); System.out.println("文档内容摘要：" + TextRankSummary.generateSummary(doc.get("content"))); } reader.close(); directory.close(); } } 这段代码展示了如何在搜索结果中加入文本摘要的功能。每次搜索时，都会调用TextRankSummary.generateSummary()方法生成文档摘要，并显示给用户。 6. 结论 展望未来，无限可能 通过本文的学习，相信你已经掌握了在Lucene中实现全文检索文本自动摘要的基本思路和技术。当然，这只是开始，随着技术的发展，我们还有更多的可能性去探索。无论是优化算法性能，还是提升用户体验，都值得我们不断努力。让我们一起迎接这个充满机遇的时代吧！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何问题或想了解更多细节，请随时联系我！

...几种主流的Git分支模型，包括Git Flow、GitHub Flow和GitLab Flow，帮助读者更好地根据项目需求选择合适的分支管理方案。 另外，随着DevOps和持续集成/持续部署(CI/CD)的发展，了解如何将Git与CI/CD工具（例如Jenkins、Travis CI或GitHub Actions）有效结合也显得尤为重要。InfoQ近期的一篇文章“Implementing GitOps: A Guide to Automating Your Software Delivery Pipeline”（链接：https://www.infoq.com/articles/implementing-gitops-guide-to-automating-software-delivery-pipeline/）就探讨了如何通过GitOps理念来实现软件交付管道的自动化，这对于提升团队协作效率和软件质量具有指导意义。 综上所述，在掌握Git基础的同时，关注最新技术动态和实践案例，将有助于我们在日常工作中更加游刃有余地利用Git进行高效版本控制和团队协作。

...cd那里悄悄抓取各种数据指标，比如节点健康状况、请求响应速度、存储空间的使用情况等等，然后麻利地把这些信息实时报告给Prometheus。这样一来，我们就有了第一手的数据资料，随时掌握系统的动态啦！ yaml prometheus.yml 配置文件示例 global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'etcd' static_configs: - targets: ['localhost:9101'] etcd-exporter监听端口 metrics_path: '/metrics' 同时，编写针对Etcd的Prometheus查询语句，可以让我们洞察集群性能： promql 查询过去5分钟内所有Etcd节点的平均写操作延迟 avg(etcd_request_duration_seconds_bucket{operation="set", le="+Inf"})[5m] 2. 内建诊断工具 etcdctl etcdctl 是官方提供的命令行工具，不仅可以用来与Etcd进行交互（如读写键值对），还内置了一系列诊断命令来排查问题。例如，查看成员列表、检查leader选举状态或执行一致性检查： bash 查看集群当前成员信息 etcdctl member list 检查Etcd的领导者状态 etcdctl endpoint status --write-out=table 执行一次快照以诊断数据完整性 etcdctl snapshot save /path/to/snapshot.db 此外，etcdctl debug 子命令提供了一组调试工具，比如dump.consistent-snap.db可以导出一致性的快照数据，便于进一步分析潜在问题。 3. 日志和跟踪 对于更深层次的问题定位，Etcd的日志输出是必不可少的资源。通过调整日志级别（如设置为debug模式），可以获得详细的内部处理流程。同时，结合分布式追踪系统如Jaeger，可以收集和可视化Etcd调用链路，理解跨节点间的通信延迟和错误来源。 bash 设置etcd日志级别为debug ETCD_DEBUG=true etcd --config-file=/etc/etcd/etcd.conf.yaml 4. 性能调优与压力测试 在了解了基本的监控和诊断手段后，我们还可以利用像etcd-bench这样的工具来进行压力测试，模拟大规模并发读写请求，评估Etcd在极限条件下的性能表现，并据此优化配置参数。 bash 使用etcd-bench进行基准测试 ./etcd-bench -endpoints=localhost:2379 -total=10000 -conns=100 -keys=100 在面对复杂的生产环境时，人类工程师的理解、思考和决策至关重要。用上这些监视和诊断神器，咱们就能化身大侦探，像剥洋葱那样层层深入，把躲藏在集群最旮旯的性能瓶颈和一致性问题给揪出来。这样一来，Etcd就能始终保持稳如磐石、靠谱无比的运行状态啦！记住了啊，老话说得好，“实践出真知”，想要彻底驯服Etcd这匹“分布式系统的千里马”，就得不断地去摸索、试验和改进。只有这样，才能让它在你的系统里跑得飞快，发挥出最大的效能，成为你最得力的助手。

...少网络延迟：通过减少数据包大小、优化编码方式、使用缓存机制等方式降低网络传输的开销。 - 选择合适的网络协议：根据实际应用场景选择HTTP、TCP或其他协议，HTTP可能在某些场景下提供更好的性能和稳定性。 2. 缓存机制 - 服务缓存：利用Dubbo的本地缓存或第三方缓存如Redis，减少对远程服务的访问频率，提高响应速度。 - 结果缓存：对于经常重复计算的结果，可以考虑将其缓存起来，避免重复计算带来的性能损耗。 3. 负载均衡策略 - 动态调整：根据服务的负载情况，动态调整路由规则，优先将请求分发给负载较低的服务实例。 - 健康检查：定期检查服务实例的健康状态，剔除不可用的服务，确保请求始终被转发到健康的服务上。 4. 参数优化 - 调优配置：合理设置Dubbo的相关参数，如超时时间、重试次数、序列化方式等，以适应不同的业务需求。 - 并发控制：通过合理的线程池配置和异步调用机制，有效管理并发请求，避免资源瓶颈。 四、实战案例 案例一：服务缓存实现 java // 配置本地缓存 @Reference private MyService myService; public void doSomething() { // 获取缓存，若无则从远程调用获取并缓存 String result = cache.get("myKey", () -> myService.doSomething()); System.out.println("Cache hit/miss: " + (result != null ? "hit" : "miss")); } 案例二：动态负载均衡 java // 创建负载均衡器实例 LoadBalance loadBalance = new RoundRobinLoadBalance(); // 配置服务列表 List serviceUrls = Arrays.asList("service1://localhost:8080", "service2://localhost:8081"); // 动态选择服务实例 String targetUrl = loadBalance.choose(serviceUrls); MyService myService = new RpcReference(targetUrl); 五、总结与展望 通过上述的实践分享，我们可以看到，Dubbo的性能优化并非一蹴而就，而是需要在实际项目中不断探索和调整。哎呀，兄弟，这事儿啊，关键就是得会玩转Dubbo的各种酷炫功能，然后结合你手头的业务场景，好好打磨打磨那些参数，让它发挥出最佳状态。就像是调酒师调鸡尾酒，得看人下菜，看场景定参数，这样才能让产品既符合大众口味，又能彰显个性特色。哎呀，你猜怎么着？Dubbo这个大宝贝儿，它一直在努力学习新技能，提升自己呢！就像咱们人一样，技术更新换代快，它得跟上节奏，对吧？所以，未来的它呀，肯定能给咱们带来更多简单好用，性能超棒的功能！这不就是咱们开发小能手的梦想嘛——搭建一个既稳当又高效的分布式系统？想想都让人激动呢！ 结语 在分布式系统构建的过程中，性能优化是一个持续的过程，需要开发者具备深入的理解和技术敏感度。嘿！小伙伴们，如果你是Dubbo的忠实用户或者是打算加入Dubbo大家庭的新手，这篇文章可是为你量身打造的！我们在这里分享了一些实用的技巧和深刻的理解，希望能激发你的灵感，让你在使用Dubbo的过程中更得心应手，共同创造分布式系统那片美丽的天空。快来一起探索，一起成长吧！

...的安全盔甲，保护你的数据安全无忧，是不是感觉整个人都精神了呢？这就是Consul，实用又给力，用起来那叫一个顺手！本文将聚焦于如何利用 Consul 的 Token 授权功能，为特定资源访问设置门槛，确保只有经过认证的用户才能访问这些资源。 二、理解 Consul Token 在开始之前，让我们先简要了解一下 Consul Token 的概念。Consul Token 是一种用于身份验证和权限控制的机制。通过生成不同的 Token，我们可以为用户赋予不同的访问权限。例如，你可以创建一个只允许读取服务列表的 Token，或者一个可以完全控制 Consul 系统的管理员 Token。 三、设置 Token 在实际应用中，我们首先需要在 Consul 中创建 Token。以下是如何在命令行界面创建 Token 的示例： bash 使用 consul 命令创建一个临时 Token consul acl create-token --policy-file=./my_policy.json -format=json > my_token.json 查看创建的 Token cat my_token.json 这里假设你已经有一个名为 my_policy.json 的策略文件，该文件定义了 Token 的权限范围。策略文件可能包含如下内容： json { "policies": [ { "name": "read-only-access", "rules": [ { "service": "", "operation": "read" } ] } ] } 这个策略允许拥有此 Token 的用户读取任何服务的信息，但不允许执行其他操作。 四、使用 Token 访问资源 有了 Token，我们就可以在 Consul 的客户端库中使用它来进行资源的访问。以下是使用 Go 语言的客户端库进行访问的例子： go package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 创建一个客户端实例 client, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { log.Fatal(err) } // 使用 Token 进行认证 token := "your-token-here" client.Token = token // 获取服务列表 services, _, err := client.KV().List("", nil) if err != nil { log.Fatal(err) } // 打印服务列表 for _, service := range services { fmt.Println(service.Key) } } 在这个例子中，我们首先创建了一个 Consul 客户端实例，并指定了要连接的 Consul 服务器地址。然后，我们将刚刚生成的 Token 设置为客户端的认证令牌。最后，我们调用 KV().List() 方法获取服务列表，并打印出来。 五、管理 Token 为了保证系统的安全性，我们需要定期管理和更新 Token。这包括但不限于创建、更新、撤销 Token。以下是如何撤销一个 Token 的示例： bash 撤销 Token consul acl revoke-token my_token_name 六、总结 通过使用 Consul 的 Token 授权功能，我们能够为不同的用户或角色提供细粒度的访问控制，从而增强了系统的安全性。哎呀，你知道吗？从生成那玩意儿（就是Token）开始，到用它在真实场景里拿取资源，再到搞定Token的整个使用周期，Consul 给咱们准备了一整套既周全又灵活的方案。就像是给你的钥匙找到了一个超级棒的保管箱，不仅安全，还能随时取出用上，方便得很！哎呀，兄弟，咱们得好好规划一下Token策略，就像给家里的宝贝设置密码一样。这样就能确保只有那些有钥匙的人能进屋，避免了不请自来的家伙乱翻东西。这样一来，咱们的敏感资料就安全多了，不用担心被不怀好意的人瞄上啦！ 七、展望未来 随着业务的不断扩展和复杂性的增加，对系统安全性的需求也会随之提高。利用 Consul 的 Token 授权机制，结合其他安全策略和技术（如多因素认证、访问控制列表等），可以帮助构建更加健壮、安全的分布式系统架构。嘿，你听过这样一句话没？就是咱们得一直努力尝试新的东西，不断实践，这样才能让咱们的系统在面对那些越来越棘手的安全问题时，还能稳稳地跑起来，不卡顿，不掉链子。就像是个超级英雄，无论遇到什么险境，都能挺身而出，保护好大家的安全。所以啊，咱们得加油干，让系统变得更强大，更聪明，这样才能在未来的挑战中，立于不败之地！