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Consul
...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!
2024-08-26 15:32:27
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落叶归根
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...前端开发领域,特别是数据可视化与交互设计的最新趋势和技术动态。 近期,随着Web技术的发展和用户界面需求的提升,树状结构的数据展示愈发受到重视。例如,D3.js作为一款知名的数据驱动文档生成库,不仅能够实现类似jstree的树形视图构建,还支持动态加载、动画过渡以及丰富的定制化样式,为开发者提供了更为强大且灵活的解决方案(参见https://d3js.org)。此外,Vue.js、React等现代前端框架也涌现出许多基于组件化思想设计的树形菜单组件,如Vue Tree Component、React Tree View等,它们在保持功能丰富的同时,极大地简化了集成过程,并优化了性能表现。 同时,在无障碍设计方面,各大公司及开源社区也在积极改进树形菜单的可访问性,确保视障用户能够通过屏幕阅读器等辅助工具顺畅地导航和操作树状结构数据。例如,W3C发布的ARIA规范(Accessible Rich Internet Applications)中,就详细介绍了如何正确使用aria-owns、aria-expanded等属性来增强树形结构的可访问性。 总之,无论是深入研究jstree本身的高级用法,还是关注前沿的数据可视化与交互设计技术,亦或是关注无障碍设计以提升产品普适性,都将有助于我们在实际项目中更好地运用树形菜单插件,打造更具用户体验价值的产品。
2023-09-08 13:23:58
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...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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Hibernate
...棒,能让我们针对各种数据访问方式来调整优化。比如,你有没有那种属性,就是大家经常去查看,却很少动手改的?对这些,咱们可以直接开个缓存,这样每次查数据就不需要老是跑去数据库翻找了,省时又省力!这招儿,是不是挺接地气的? 代码示例: java @Entity public class User { @Id private Long id; // 属性级缓存配置 @Cacheable private String name; // 其他属性... } 在这里,@Cacheable注解用于指定属性name应该被缓存。这就好比你去超市买东西,之前买过的东西放在了购物车里,下次再买的时候,你不用再去货架上找,直接从购物车拿就好了。这样省去了走来走去的时间,是不是感觉挺方便的?同理,在访问User对象的name属性时,如果已经有缓存了,就直接从缓存里取,不需要再跑一趟数据库,效率高多了! 三、局部缓存详解 局部缓存(Local Cache)是一种更高级的缓存机制,它允许我们在应用程序的特定部分(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
...程之间的操作,以保证数据的一致性和正确性。Redis,这个强大的内存数据库小能手,在开发者圈子里可是备受宠爱。它有个绝招叫setnx命令,这已经变成了众多程序员老铁们在实现分布式锁时的常用“神器”之一了。然而,在我们用Spring Boot 2搭配Docker搭建的线上环境里,遇到了一个让人摸不着头脑的情况:当两个Java程序同时使出“setnx”命令抢夺Redis锁的时候,竟然会出现两个人都能抢到锁的怪事!这可真是让我们一众人大跌眼镜,直呼神奇。本文将尝试分析这一现象的原因,并给出解决方案。 二、问题复现 首先,我们需要准备两台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
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草原牧歌_t
Java
...后,希望大家都能喜欢编程带来的乐趣。记住,学习编程就像学习一门新的语言,多实践、多思考,总有一天你会说得非常流利!再见啦,下次见!
2025-03-17 15:54:40
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林中小径
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...传输方式:HTTP 数据格式:JSON 签名算法:MD5 字符编码:UTF-8 [API]查询商户信息与结算规则 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=query&pid={商户ID}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringquery此API固定值 商户IDpid是Int1001 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 商户IDpidInt1001所创建的商户ID 商户密钥keyString(32)89unJUB8HZ54Hj7x4nUj56HN4nUzUJ8i所创建的商户密钥 商户类型typeInt1此值暂无用 商户状态activeInt11为正常,0为封禁 商户余额moneyString0.00商户所拥有的余额 结算账号accountString1070077170@qq.com结算的支付宝账号 结算姓名usernameString张三结算的支付宝姓名 满多少自动结算settle_moneyString30此值为系统预定义 手动结算手续费settle_feeString1此值为系统预定义 每笔订单分成比例money_rateString98此值为系统预定义 [API]查询结算记录 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=settle&pid={商户ID}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringsettle此API固定值 商户IDpid是Int1001 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString查询结算记录成功! 结算记录dataArray结算记录列表 [API]查询单个订单 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=order&pid={商户ID}&out_trade_no={商户订单号}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringorder此API固定值 商户IDpid是Int1001 商户订单号out_trade_no是String20160806151343349 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString查询订单号成功! 易支付订单号trade_noString2016080622555342651凉秋易支付订单号 商户订单号out_trade_noString20160806151343349商户系统内部的订单号 支付方式typeStringalipayalipay:支付宝,tenpay:财付通, qqpay:QQ钱包,wxpay:微信支付 商户IDpidInt1001发起支付的商户ID 创建订单时间addtimeString2016-08-06 22:55:52 完成交易时间endtimeString2016-08-06 22:55:52 商品名称nameStringVIP会员 商品金额moneyString1.00 支付状态statusInt01为支付成功,0为未支付 [API]批量查询订单 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=orders&pid={商户ID}&sign={签名字符串} 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringorders此API固定值 商户IDpid是Int1001 查询订单数量limit否Int20返回的订单数量,最大50 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString查询结算记录成功! 订单列表dataArray订单列表 [API]支付订单退款 URL地址:http://pay.lqan.cn/api.php?act=refund&pid={商户ID}&out_trade_no={商户订单号}&sign={签名字符串} 只支持微信官方、QQ钱包官方、当面付退款 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 操作类型act是Stringrefund此API固定值 商户IDpid是Int1001 商户订单号out_trade_no是Int1000 退款原因desc否String 退款金额money否Double20.00不填默认退全款 签名字符串sign是String67d12af9ddbe38d9c7b0931ad102ca3c签名算法与支付宝签名算法相同 返回结果: 字段名变量名类型示例值描述 返回状态码codeInt11为成功,其它值为失败 返回信息msgString退款成功! 发起支付请求 URL地址:http://pay.lqan.cn/submit.php?pid={商户ID}&type={支付方式}&out_trade_no={商户订单号}¬ify_url={服务器异步通知地址}&return_url={页面跳转通知地址}&name={商品名称}&money={金额}&sitename={网站名称}&sign={签名字符串}&sign_type=MD5 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 商户IDpid是Int1001 支付方式type是Stringalipayalipay:支付宝,tenpay:财付通, qqpay:QQ钱包,wxpay:微信支付 商户订单号out_trade_no是String20160806151343349 异步通知地址notify_url是Stringhttp://域名/notify_url.php服务器异步通知地址 跳转通知地址return_url是Stringhttp://域名/return_url.php页面跳转通知地址 商品名称name是StringVIP会员 商品金额money是String1.00 网站名称sitename否String某某某平台 签名字符串sign是String202cb962ac59075b964b07152d234b70签名算法与支付宝签名算法相同 签名类型sign_type是StringMD5默认为MD5 支付结果通知 通知类型:服务器异步通知(notify_url)、页面跳转通知(return_url) 请求方式:GET 特别说明:回调成功之后请输出 SUCCESS字符串,如果没有收到商户响应的SUCCESS字符串,系统将通过策略重新通知5次,通知频率为15s/60s/3m/30m/1h 请求参数说明: 字段名变量名必填类型示例值描述 商户IDpid是Int1001 易支付订单号trade_no是String20160806151343349021凉秋易支付订单号 商户订单号out_trade_no是String20160806151343349商户系统内部的订单号 支付方式type是Stringalipayalipay:支付宝,tenpay:财付通, qqpay:QQ钱包,wxpay:微信支付 商品名称name是StringVIP会员 商品金额money是String1.00 支付状态trade_status是StringTRADE_SUCCESS 签名字符串sign是String202cb962ac59075b964b07152d234b70签名算法与支付宝签名算法相同 签名类型sign_type是StringMD5默认为MD5 签名算法 请对参数按照键名进行降序排序(a-z)sign sign_type 和空值不进行签名!。 排序后请操作参数生成或拼接一个url请求字符串 例如 a=b&c=d&e=f (Url值不能携带参数!不要进行urlencode) 再将拼接好的请求字符串与平台生成的Key进行MD5加密得出sign签名参数 MD5 ( a=b&c=d&e=f + KEY ) (注意:+ 为各语言的拼接符!不是字符!) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39620334/article/details/115933932。 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。
2023-12-18 16:55:58
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...可以在配置文件中进行编程控制,如下: module.exports = function (api) {api.cache(true);const presets = [ ... ];const plugins = [ ... ];return {presets,plugins};} 也可以直接使用module.exports = {},没有必要一定是一个function。 在编写配置文件中,最主要的就是设置plugins(插件)和presets(预设),每个插件或预设都是一个npm包,插件和预设会在编译过程中把我们的ES6+代码转换成ES5。 二、插件和预设的关系 babel中的插件太多,以es2015为例: @babel/plugin-transform-arrow-functions @babel/plugin-transform-block-scoped-functions @babel/plugin-transform-block-scoping .... 如果只采用插件的话,我们需要配置非常多的插件数组,如果项目使用了es2016又得增加一堆,而且我们压根也记不住哪个es版本里该使用哪些插件。 preset就是解决这个问题的,它是一系列插件的集合,以@babel/preset-env为例,假设项目中安装的npm包版本是2020年1月发布的,那么这个预设里包含了2020年1月以前所有进入到stage4阶段的语法转换插件。 可能有小伙伴会问,假如我设置了一个语法插件,指定某个预设里又包含了插件,此时会发生什么?这就涉及到插件和预设的执行顺序了,具体的规则如下: 插件比预设先执行 插件执行顺序是插件数组从前向后执行 预设执行顺序是预设数组从后向前执行 三、插件和预设的参数 不配置参数的情况下,每个插件或预设都是数组中的一个字符串成员,例:preset:["@babel/preset-env","@babel/preset-react"],如果某个插件或预设需要配置参数,成员项就需要由字符串换成一个数组,数组的第一项是插件或预设的名称字符串,第二项为对象,该对象用来设置插件或预设的参数,格式如下: {"presets": [["@babel/preset-env",{"useBuiltIns": "entry"}]]} 四、插件和预设的简写 插件或可以在配置文件里用简写名称,如果插件的npm包名称的前缀为 babel-plugin-,可以省略前缀。例如"plugins": ["babel-plugin-transform-decorators-legacy"]可以简写为"plugins": ["transform-decorators-legacy"]。 如果npm包名称的前缀带有作用域@,例如@scope/babel-plugin-xxx,短名称可以写成@scope/xxx。 到babel7版本时,官方的插件大多采用@babel/plugin-xxx格式的,没有明确说明是否可以省略@babel/plugin-,遇到这中npm包时,最好还是采用全称写法比较稳妥。 预设的短名称规则跟插件差不多,前缀为babel-preset-或带有作用域的包@scope/babel-preset-xxx的可以省略掉babel-preset-。 babel7里@babel/preset-前缀开头的包,例如@babel/preset-env的短名称是@babel/env,官方并没有给出明确说明以@babel/preset-xxx卡头的包是否都可以采用简写,因此最好还是采用全称。 五、混乱的babel6预设 如果直接接触babel7的前端同事都知道es预设直接用@babel/preset-env就行了,但是如果要维护和迭代基于babel6的项目呢?各个项目中使用的可能都不一样,babel-preset-es20xx、babel-preset-stage-x、babel-preset-latest这些预设是啥意思? babel-preset-es20xx: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设,最后一个预设是babel-preset-es2017,不再更新。 babel-preset-stage-x: TC39每年草案阶段的ES语法转换器预设。x的值是0到3,babel7时已废弃,不再更新。 babel-preset-latest: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设。在babel6时等于babel-preset-es2015、babel-preset-es2016、babel-preset-es2017。该包从 v2 开始,需要@babel/core@^7.0.0,也就是需要babel7才能使用,既然要升级到babel7,不如使用更加强大的@babel/preset-env。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/douyinbuwen/article/details/123729828。 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。
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...时,会导致其频繁进行数据操作,从而增加CPU负担。比如说,要是你给数据设置的过期时间太长了,让Memcached这个家伙没法及时把没用的数据清理掉,那可能会造成CPU这老兄压力山大,消耗过多的资源。 示例代码如下: python import memcache mc = memcache.Client(['localhost:11211']) mc.set('key', 'value', 120) 上述代码中,设置的数据过期时间为120秒,即两分钟。这就意味着,即使数据已经没啥用了,Memcached这家伙还是会死拽着这些数据不放,在接下来的两分钟里持续占据着CPU资源不肯放手。 2. Memcached与大量客户端交互 当Memcached与大量客户端频繁交互时,会加重其CPU负担。这是因为每次交互都需要进行复杂的计算和数据处理操作。比如,想象一下你运营的Web应用火爆到不行,用户请求多得不得了,每个请求都得去Memcached那儿抓取数据。这时候,Memcached这个家伙可就压力山大了,CPU资源被消耗得嗷嗷叫啊! 示例代码如下: python import requests for i in range(1000): response = requests.get('http://localhost/memcached/data') print(response.text) 上述代码中,循环执行了1000次HTTP GET请求,每次请求都会从Memcached获取数据。这会导致Memcached的CPU资源消耗过大。 三、排查Memcached进程占用CPU高的方法 1. 使用top命令查看CPU使用情况 在排查Memcached进程占用CPU过高的问题时,我们可以首先使用top命令查看系统中哪些进程正在占用大量的CPU资源。例如,以下输出表示PID为31063的Memcached进程正在占用大量的CPU资源: javascript top - 13:34:47 up 1 day, 6:13, 2 users, load average: 0.24, 0.36, 0.41 Tasks: 174 total, 1 running, 173 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.2 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 16378080 total, 16163528 free, 182704 used, 122848 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 2120360 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 3106 root 20 0 1058688 135484 4664 S 45.9 8.3 1:23.79 python memcached_client.py 我们可以看到,PID为31063的Python程序正在占用大量的CPU资源。接着,我们可以使用ps命令进一步了解这个进程的情况: bash ps -p 3106 2. 查看Memcached配置文件 在确认Memcached进程是否异常后,我们需要查看其配置文件,以确定是否存在配置错误导致的高CPU资源消耗。例如,以下是一个默认的Memcached配置文件(/etc/memcached.conf)的一部分: php-template Default MaxItems per key (65536). default_maxbytes 67108864 四、解决Memcached进程占用CPU高的方案 1. 调整Memcached配置 根据Memcached配置不当的原因,我们可以调整相关参数来降低CPU资源消耗。例如,可以减少过期时间、增大最大数据大小等。以下是修改过的配置文件的一部分: php-template Default MaxItems per key (131072). default_maxbytes 134217728 Increase expiration time to reduce CPU usage. default_time_to_live 14400 2. 控制与Memcached的交互频率 对于因大量客户端交互导致的高CPU资源消耗问题,我们可以采取一些措施来限制与Memcached的交互频率。例如,可以在服务器端添加限流机制,防止短时间内产生大量请求。或者,优化客户端代码,减少不必要的网络通信。 3. 提升硬件设备性能 最后,如果其他措施都无法解决问题,我们也可以考虑提升硬件设备性能,如增加CPU核心数量、扩大内存容量等。但这通常不是最佳解决方案,因为这可能会带来更高的成本。 五、结论 总的来说,Memcached进程占用CPU过高是一个常见的问题,其产生的原因是多种多样的。要真正把这个问题给揪出来,咱们得把系统工具和实际操作的经验都使上劲儿,得像钻井工人一样深入挖掘Memcached这家伙的工作内幕和使用门道。只有这样,才能真正找到问题的关键所在,并提出有效的解决方案。 感谢阅读这篇文章,希望对你有所帮助!
2024-01-19 18:02:16
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醉卧沙场-t
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...N · 查阅敏感日志数据 · 控制闪光灯 · 与蓝牙设备配对 · 访问蓝牙设置 · 发送持久广播 · android.permission.WRITE_OWNER_DATA · android.permission.SYSTEM_OVERLAY_WINDOW · 更改网络连接性 · com.android.launcher.permission.WRITE_SETTINGS · com.android.launcher3.permission.READ_SETTINGS · com.android.launcher3.permission.WRITE_SETTINGS · com.htc.launcher.permission.READ_SETTINGS · com.htc.launcher.permission.WRITE_SETTINGS · com.huawei.launcher3.permission.READ_SETTINGS · com.google.android.launcher.permission.READ_SETTINGS · com.google.android.launcher.permission.WRITE_SETTINGS · 读取日历活动和机密信息 · 添加或修改日历活动,并在所有者不知情的情况下向邀请对象发送电子邮件 · com.sonyericsson.home.permission.BROADCAST_BADGE · com.sec.android.provider.badge.permission.READ · com.sec.android.provider.badge.permission.WRITE · 查找设备上的帐户 · 添加或移除帐户 · 创建帐户并设置密码 · 读取同步设置 · 启用和停用同步 · 停用屏幕锁定 · 允许接收WLAN多播 · com.qq.qcloud.permission.ACCESS_ALBUM_BACKUP_LIST · com.android.vending.BILLING · 关闭其他应用 · 控制近距离通信 · com.tencent.photos.permission.DATA · com.tencent.msf.permission.account.sync · com.tencent.music.data.permission · com.tencent.msf.permission.ACCOUNT_NOTICE · 连接WLAN网络和断开连接 · 完全的网络访问权限 · 查看WLAN连接 · 查看网络连接 · 精确位置(基于GPS和网络) · 大致位置(基于网络) · 拍摄照片和视频 · 读取手机状态和身份 · 防止手机休眠 · com.android.launcher.permission.INSTALL_SHORTCUT · 修改或删除您的USB存储设备中的内容 · 开机启动 · com.tencent.msg.permission.pushnotify · com.tencent.msf.permission.account.sync · 读取您的USB存储设备中的内容 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30590615/article/details/117615194。 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。
2023-10-10 14:42:10
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...讲解开发中,面向接口编程的知识,只要以简单的例子为主,讲解如何进行面向接口编程,并会区分其于面向实现编程的区别。下面先讲一讲依赖倒置原则,再过渡到案例解释。 本文目的在于用极其简单的图解帮助新手来简单的理解面向接口开发,并不会提出很高深的理论支持来描述。 文章若有错误的内容,希望大佬指正 依赖倒置原则 什么是依赖倒置原则: 高层模块不应该依赖低层模块,二者都应该依赖其抽象 抽象不应该依赖细节,细节应该依赖抽象 针对接口编程,不要针对实现编程 即: 每个类尽量继承自接口或者抽象类 优点:减少类之间的耦合,提高代码的稳定性,代码的可读性维护性。 案例: 背景: 现在有一个用户类叫Ggzx(也就是我),想要学习一些课程,简单的来实现调用学习的方法,然后在一个Test类之中输入学习的内容。但是我暂时只学java和web,但是可能我后面还要学习Spring,SpringMVC… 1.面向实现编程 public class Ggzx {public void stduyJava(){System.out.println("学习了java课程");}public void studyWeb(){System.out.println("学习了Web课程");} } public class Test {public static void main(String[] args) {Ggzx ggzx=new Ggzx();ggzx.studyJava();ggzx.studyPython();ggzx.studyGo();} } 分析: 上面使用的面向实现编程,但是Test作为我们控制的"应用层",也就是高层,而Ggzx作为低层,其实这样在比较简单的例子中,其实是没问题的,因为假如不需要扩展,仅仅是实现两个很简单的功能,并没有必要去面向接口开发,但是一般在开发中通常有很复杂的开发环境和开发需求。 现在如果想添加新的功能,学习其他的课程,怎么办??? 继续使用面向实现编程,直接在 Ggzx 类中直接添加新的方法,可以完成这个功能需求。 用上面的方法实现有没有缺点??? 学习的课程和 Ggzx 类耦合比较严重。是学习的课程只能通过Ggzx 才能得到 。并且是想要学习新的课程也要在 Ggzx 类中不断添加和修改 —>高耦合 Ggzx 作为当前 demo 的底层,经常的被改动,高层Test依赖于低层 Ggzx 的实现 ---->对应依赖倒置原则中的:高层过度依赖低层了 2.面向接口编程(简单版) 为了解决上面出现的问题,我们可以考虑把学习的课程抽出来成为一个类。到现在,类和类之间的耦合其实就已经降低很多了。然后将其当做参数传入Ggzx里面,然后调用课程里面的学习方法 //web课程类public class WebCourse {public void studyCourse() {System.out.println("学习了Web课程");} } //这里是Java课程类public class JavaCourse {public void studyCourse() {System.out.println("学习Java课程");} } 当我们写出来这两个类,想要对Ggzx里面的学习方法进行编写的时候,有没有发现其实有一些小问题呢???? Ggzx里面接收这些类的参数是什么?? 难道要这样? //以下是Ggzx类中的内容public void studyJava(JavaCourse javaCourse){}public void studyWeb(WebCourse webCourse){} nonono,如果这样做,虽然当前已经把课程类和 Ggzx 用户剥离一点点了,但是是还是形同虚设,课程类虽然分离开了,但是还是像狗皮膏药一样贴在 Ggzx 类中,但是看着还是很难受,高层 Test 调用方法还是得依赖 Ggzx 里面有什么方法 每次加入新课程,都需要修改底层功能 如何修改??? 接口是个好东西,课程类之间是不是都包含同样一个方法,被学习的方法( studyCourse ),那么我们可以将所有课程类都实现一个ICourse课程! 对应上面的问题,我们该传入什么参数能解决问题??可以传入一个接口 改编后的 UML 图解展示(Ggzx 被废弃,用新的 NewGgzx 代替):(如果没了解过UML类图,或者是纯小白,只需要知道一个大框是一个类,虚线表示实现了箭头方向的接口,小m是方法 即可) 观察上面的UML图 WebCourse 和 JavaCourse 实现自同一个接口 ICourse,每个课程都有自己的 studyXxx 方法。 这样好在什么地方? - 课程类和Ggzx类是解耦的,无论你增加多少个课程类,只要实现了ICourse接口,都能直接传入Ggzx的studyMyCourse()方法中 public interface ICourse {void studyCourse();} public class WebCourse implements ICourse{@Overridepublic void studyCourse() {System.out.println("学习了Web课程");} } public class NewGgzx {public void studyMyCourse(ICourse iCourse){iCourse.studyCourse();} } 上面就是案例的面向接口编程,我们可以看到,在 NewGgzx 类中,我们可以传入一个实现 ICourse 接口的课程类,我们在Test类中调用的时候,只需要传入一个课程类即可调用学习方法,这样当想扩展新的内容,只需要创建一个新的课程类实现 ICourse 即可 Test使用 NewGgzx newGgzx =new NewGgzx();newGgzx.studyMoocCourse(new WebCourse());newGgzx.studyMoocCourse(new com.ggzx.design.priciple.dependenceiversion.JavaCourse()); 从面向实现到面向接口,我们处理问题的方法改变了: 开始时,我们需要考虑在Test类中调用Ggzx里面的哪一种学习方法,即注重调用什么方法能够实现特定的课程 到面向接口编程,我们考虑传入什么课程即可实现学习 当业务需求拓展时,拓展方法也改变了: 面向实现:需要改变底层的代码来协调我们需要使用的功能,用上面的例子来解释就是:当你想要学习一个课程,你就需要改变你底层的实现,增加新的代码 面向接口:想学习什么课程,不会对其他课程造成影响,也不会影响到低层的Ggzx 。实际操作就是增加一门新的课程即可,实现接口之后,传入这个类到Ggzx的方法中就可以学习这一门课了 相对于细节的多变性,抽象的东西更稳定,以抽象为基础搭建的架构比以细节搭建的架构更加稳定 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_52410356/article/details/122828154。 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。
2023-08-26 15:35:43
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...种内存分配器在大规模数据处理场景下的对比评测报告,结果显示,在特定条件下,jemalloc能有效减少大对象分配时的延迟,而tcmalloc在小对象频繁分配回收的场景中表现更优。 而在操作系统内核层面,Linux内核社区正在积极改进伙伴系统算法以适应新兴硬件架构的需求,例如针对非均匀内存访问(NUMA)节点的优化,以及通过合并多个小页以减少内存碎片的技术探索。此外,Slab分配器也在不断迭代升级,新的研究指出,通过引入智能缓存替换策略,可以进一步降低slab分配器的内存浪费,提高整体系统的资源利用率。 同时,随着持久化内存、异构计算等新型硬件技术的发展,内存管理面临全新挑战。研究人员正尝试将传统内存管理模式与这些新技术相结合,如Intel Optane DC持久性内存的管理方案,以及针对GPU等加速设备的内存池设计,力求在保证高效的同时,最大限度地发挥新型硬件的潜力。 综上所述,无论是用户空间还是内核空间的内存管理,都处于一个快速演进和技术革新的阶段,对于软件开发者和系统工程师而言,紧跟最新的研究成果和最佳实践,无疑是提升系统性能和稳定性的关键所在。
2023-02-26 20:46:17
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Apache Solr
...ing命令测了一下和数据库服务器的连接,发现确实有点儿延时,挺磨人的。为了解决这个问题,我在想是不是可以在Solr服务器和数据库服务器中间加一台缓存服务器。这样就能少直接去查数据库了,效率应该能提高不少。 3.2 第三方API调用 除了网络延迟外,第三方API调用也可能是导致性能不稳定的另一个原因。Solr在处理某些查询时,可能需要调用外部服务来获取额外的数据。如果这些服务响应缓慢,整个查询过程也会变慢。我翻了一下Solr的日志,发现有些查询卡在那儿等外部服务回应,结果等超时了。为了搞定这个问题,我在Solr里加了个异步召唤的功能,这样Solr就能一边等着外部服务响应,一边还能接着处理别的查询请求了。具体代码如下: java public void handleExternalRequest() { CompletableFuture.supplyAsync(() -> { // 调用外部服务获取数据 return fetchDataFromExternalService(); }).thenAccept(result -> { // 处理返回的数据 processResult(result); }); } 4. 实践经验分享 配置波动与性能优化 4.1 动态配置管理 在实践中,我发现Solr的配置文件经常需要根据实际需求进行调整。然而,频繁地修改配置文件可能导致系统性能不稳定。为了更好地管理配置文件的变化,我建议使用动态配置管理工具,如Zookeeper。Zookeeper可帮我们在不耽误Solr正常运转的前提下更新配置,这样就不用担心因为调整设置而影响性能了。 4.2 监控与报警 最后,我强烈建议建立一套完善的监控和报警机制。通过实时盯着Solr的各种表现(比如查询速度咋样、CPU用得多不多等),我们就能赶紧发现状况,然后迅速出手解决。另外,咱们得设定好警报线,就像给系统设个底线。一旦性能掉到这线下,它就会自动给我们发警告。这样我们就能赶紧找出毛病,及时修好,不让小问题拖成大麻烦。例如,可以使用Prometheus和Grafana来搭建监控系统,代码示例如下: yaml Prometheus配置 global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'solr' static_configs: - targets: ['localhost:8983'] json // Grafana仪表盘JSON配置 { "dashboard": { "panels": [ { "type": "graph", "title": "Solr查询响应时间", "targets": [ { "expr": "solr_query_response_time_seconds", "legendFormat": "{ {instance} }" } ] } ] } } 5. 结语 共勉与展望 总的来说,Solr查询性能不稳定是一个复杂的问题,可能涉及多方面的因素。咱们得从内部设置、外部依赖还有监控报警这些方面一起考虑,才能找出个靠谱的解决办法。在这个过程中,我也学到了很多,希望大家能够从中受益。未来,我将继续探索更多关于Solr优化的方法,希望能与大家共同进步! 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流讨论。
2025-02-08 16:04:27
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蝶舞花间
Apache Solr
...lr的配置文件,确认数据源驱动类是否正确配置; - 其次,检查数据库连接参数是否正确设置; - 最后,查看日志文件,查看是否有其他异常信息。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 创建DataImporter对象 DataImporter importer = new DataImporter(); // 设置数据库连接参数 importer.setDataSource(new JdbcDataSource()); importer.setSql("SELECT FROM table_name"); // 执行数据导入 importer.fullImport("/path/to/solr/home"); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 1.2 集群配置错误 另一位开发者在2020年7月25日反馈了一个关于Solr集群配置的错误问题。其问题描述为:“淘淘商城第60讲——搭建Solr集群时,报错:org.apache.solr.common.SolrException: Could not find collection : core1”。读了这位开发者的文章,我们发现他在搭建Solr集群的时候,实实在在地碰到了上面提到的那些问题。 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的配置文件,确认核心集合是否正确配置; - 其次,检查集群状态,确认所有节点是否都已经正常启动; - 最后,查看日志文件,查看是否有其他异常信息。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 启动集群 CoreContainer cc = CoreContainer.create(CoreContainer.DEFAULT_CONFIG); cc.load(new File("/path/to/solr/home/solr.xml")); cc.start(); // 查询集群状态 Collections cores = cc.getCores(); for (SolrCore core : cores) { System.out.println(core.getName() + " status : " + core.getStatus()); } 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 三、Solr代码执行漏洞排查及解决方法 近年来,随着Apache Solr的广泛应用,安全问题日益突出。嘿,你知道吗?在2019年11月19日曝出的一条消息,Apache Solr这个家伙在默认设置下有个不小的安全隐患。如果它以cloud模式启动,并且对外开放的话,那么远程的黑客就有机会利用这个漏洞,在目标系统上随心所欲地执行任何代码呢!就像是拿到了系统的遥控器一样,想想都有点让人捏把汗呐! 对于这个问题,我们可以从以下几个方面进行排查: - 首先,检查solr的安全配置,确保只允许受信任的IP地址访问; - 其次,关闭不必要的服务端功能,如远程管理、JMX等; - 最后,定期更新solr到最新版本,以获取最新的安全补丁。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 关闭JMX服务 String configPath = "/path/to/solr/home/solr.xml"; File configFile = new File(configPath); DocumentBuilder db = DocumentBuilderFactory.newInstance().newDocumentBuilder(); Document doc = db.parse(configFile); Element root = doc.getDocumentElement(); if (!root.getElementsByTagName("jmx").isEmpty()) { Node jmxNode = root.getElementsByTagName("jmx").item(0); jmxNode.getParentNode().removeChild(jmxNode); } TransformerFactory tf = TransformerFactory.newInstance(); Transformer transformer = tf.newTransformer(); transformer.setOutputProperty(OutputKeys.INDENT, "yes"); transformer.setOutputProperty("{http://xml.apache.org/xslt}indent-amount", "2"); DOMSource source = new DOMSource(doc); StreamResult result = new StreamResult(new File(configPath)); transformer.transform(source, result); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 四、总结 总的来说,Apache Solr虽然强大,但在使用过程中也会遇到各种各样的问题。了解并搞定这些常见问题后,咱们就能把Solr的潜能发挥得更淋漓尽致,这样一来,工作效率蹭蹭上涨,用户体验也噌噌提升,妥妥的双赢局面!希望本文能对你有所帮助!
2023-05-31 15:50:32
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山涧溪流-t
Maven
...手地找到解决方法,让编程这个事儿变得不那么头疼,提升你的码农体验感。别再为那些小bug烦恼了,跟着我的节奏,咱们一起搞定代码里的小麻烦,让编程之路畅通无阻!嘿,兄弟!听好了,每当你碰上棘手的问题,那可是你升级技能、长本事的绝佳机会!别急,拿出点好奇心,再添点耐心,咱们一起动手,一步步地去解谜,去学习,去挑战。就像在探险一样,慢慢你会发现自己的开发者之路越走越宽广,越来越精彩!所以啊,别怕困难,它们都是你的成长伙伴,加油,咱们一起成为更棒的开发者吧!
2024-08-09 16:06:13
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初心未变
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...破解与生成,通过训练模型模拟真实用户行为,有效提升了验证码的安全阈值。 近期,一项发表在《计算机安全》期刊的研究揭示了新型动态变形验证码的设计方案,它不仅结合了随机旋转角度的方法,还引入了像素扰动、局部变形等手段,极大地增加了自动破解工具的识别难度。同时,研究人员强调了验证码设计时兼顾用户体验的重要性,提倡使用无障碍设计以方便视障人士及其他特殊群体进行验证。 此外,对于ClearType字体渲染优化问题,微软等公司也在不断探索改进方案,力求在保证验证码安全性的前提下提升显示效果,减少毛边现象,提供更为平滑清晰的文字显示。而在实际应用中,如银行、社交平台等高安全需求场景,则纷纷开始采用多模态验证码,结合图形、语音等多种方式,构建更为立体全面的安全防护体系。 总之,验证码技术的演进充分体现了AI与安全领域的交叉融合,未来将进一步发展为智能、高效且人性化的身份验证机制,持续抵御自动化攻击,保障用户的网络安全。
2023-05-27 09:38:56
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Beego
...b开发中,常常会涉及数据库操作、路由处理、中间件等多个部分之间的集成。 2.2 Beego集成测试示例 Beego通过中间件机制使得集成测试变得相对容易。我们完全可以在控制器这一层面上,动手编写集成测试。就拿检查路由、处理请求、保存数据这些操作来说,都是我们可以验证的对象。比如,想象一下你正在玩一个游戏,你要确保从起点到终点的每一个步骤(就好比路由和请求处理)都能顺畅进行,而且玩家的所有进度都能被稳妥地记录下来(这就类似数据持久化的过程)。这样,咱们就能在实际运行中对整个系统做全面健康检查啦!创建一个controller_test.go文件并添加如下内容: go package controllers import ( "net/http" "testing" "github.com/astaxie/beego" "github.com/stretchr/testify/assert" ) type MockUserService struct{} func (m MockUserService) GetUser(id int64) (User, error) { return &User{ID: id, Name: fmt.Sprintf("User %d", id)}, nil } func TestUserController_GetByID(t testing.T) { userService := &MockUserService{} ctrl := NewUserController(userService) beego.SetController(&ctrl) request, _ := http.NewRequest("GET", "/users/1", nil) response := new(http.Response) defer response.Body.Close() _ctrl := beego.NewControllerWithRequest(request) _ctrl.ServeHTTP(response, nil) if response.StatusCode != http.StatusOK { t.Fatalf("Expected status code 200 but got %d", response.StatusCode) } userData, err := getUserFromResponse(response) assert.NoError(t, err) assert.NotNil(t, userData) assert.Equal(t, "User 1", userData.Name) } func getUserFromResponse(r http.Response) (User, error) { var user User err := json.Unmarshal(r.Body, &user) return &user, err } 五、结论 通过以上讲解,相信你已经掌握了如何在Beego项目中编写单元测试和集成测试,它们各自对代码质量保障和功能协作的有效性不容忽视。在实际做项目的时候,咱们得瞅准不同的应用场景,灵活选用最对口的测试方案。并且,持续打磨、改进测试覆盖面,这样一来,你的代码质量就能妥妥地更上一个台阶,杠杠的!祝你在Beego开发之旅中,既能写出高质量的代码,又能保证万无一失的功能交付!
2024-02-09 10:43:01
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落叶归根-t
RabbitMQ
...定的事件,实现高效的数据同步与处理。 面临的挑战与应对策略 1. 性能优化:随着微服务数量的增加,消息队列的压力也随之增大。为应对这一挑战,可以通过优化网络配置、增加服务器资源、引入消息队列水平扩展策略等方式,提升RabbitMQ的吞吐量和响应速度。 2. 数据一致性问题:在高并发环境下,数据的一致性问题尤为突出。通过设计合理的消息处理流程,引入消息队列的事务机制,或者使用幂等性设计,可以在一定程度上解决这一问题。 3. 安全性与权限管理:随着微服务的规模扩大,如何保证消息传输的安全性和权限管理的严谨性成为重要议题。通过实施严格的认证、授权机制,以及加密传输等手段,可以有效提升RabbitMQ的安全性。 4. 监控与日志管理:实时监控RabbitMQ的运行状态,包括消息队列的长度、消费者状态、延迟时间等关键指标,有助于及时发现和解决问题。同时,建立完善的日志体系,便于追踪消息流经的路径和处理过程,对于问题定位和性能优化具有重要意义。 总之,RabbitMQ在微服务架构中的应用既带来了便利,也伴随着挑战。通过持续的技术优化与管理策略的创新,可以有效克服这些问题,充分发挥RabbitMQ在构建高效、可靠、可扩展的现代应用程序中的潜力。
2024-08-01 15:44:54
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素颜如水
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...的对象组成的,所有的数据都存储在 Box 中。 官方文档中把这些由对象结构组成的文件叫做 Object-structured File ,算是一个比较广义的概念,但我们就当做 MP4 格式好了,狭义地理解一下,并且这种文件格式必须要包含 File Type 类型的 Box 。 MP4 中的 Box MP4 中的 Box 有很多类型,每个类型中的 Box 代表的含义还不相同,但他们的基础结构还是相同的,继续往下看文档: 每个 Box 是由 Header 和 Data 两部分组成的,Header 中包含了很多标识信息,而 Data 可以是纯数据也可以是其他的子 Box 。 参照文档内容,Header 中包含了 Box 的大小 Size 和类型 Type。 关于 Size 的说明,参考文档: size 字段包含了 Box 和子 Box 的大小,如果 size 为 1 ,说明实际的大小在 largesize 字段中,如果 size 为 0 ,说明这是文件最后一个 Box 了。 关于 Type 的说明,参考文档: type 字段表示该 Box 的类型,标准的 Box 类型都是用四个字母来表示的,如果是用户自定义的类型,就用 uuid 来表示。 另外,要强调一下 Box 的字节序是网络字节序,也就是大端序,关于 Box 结构的伪代码文档中也给出了: 根据伪代码再看 Box 的结构定义就一目了然了。 MP4 中的 FullBox Box 可以说是所有 Box 类型的基类,接下来要了解它的第一个子类 FullBox 。 FullBox 在 Box 的基础上多了 version 和 flags 字段。 其中 version 字段表示 Box 的版本,flags 字段是标志位。 如果 Box 遇到了无法识别的 version 或者 type 字段,就应该跳过或者忽略。 MP4 中更多的 Box MP4 中还有很多类型的 Box ,其实有些 Box 相当重要,甚至面试中还会经常问到,下面从文档中给大家摘录一下所有的 Box 类型。 这些内容在文档中都有,自行下载了,网络的一些资料可能还没有文档全面呢。 后面我们也会继续讲解这些 Box 类型的,以及使用工具来查看 Box 信息,这节就先到这里啦!!! 众所周知,开通了知识星球,邀请了一些在头条、快手等知名IT企业从事过音视频研发的朋友们做专业咨询,涉及的范围比较广,包括 Android/iOS 开发、Camera 开发、视频编辑、在线直播、WebRTC、播放器、OpenGL、C++ 等等,基本上涵盖了音视频工程领域的绝大部分内容。 关于音视频入门如何学习,学习了 FFmpeg 之后又该怎么办,跳槽选择哪个方向比较好,程序员职业软技能等等之类的问题,更是会以行业一线开发人员的角度帮你认真分析,出谋划策。 力求做到有问必答。在知识范围内,认真地对待每一个提问,不一定所有的问题都能答案,但每一个答案都是详细思考过的。 更多开发资料、博客源码、文档教程都会在星球内给出,白菜价即可加入,iOS 用户可以加我微信 ezglumes 拉你进去!!! 一个音视频领域专业问答的小圈子! 加我微信 ezglumes 拉你入技术交流群 推荐阅读: 音视频开发工作经验分享 || 视频版 OpenGL ES 学习资源分享 开通专辑 | 细数那些年写过的技术文章专辑 Android NDK 免费视频在线学习!!! 你想要的音视频开发资料库来了 推荐几个堪称教科书级别的 Android 音视频入门项目 觉得不错,点个在看呗~ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhying719/article/details/124464016。 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。
2024-01-21 17:43:21
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ElasticSearch
...ticSearch做数据索引的时候,遇到了一个特别让人抓狂的问题——“Failed to bulk index documents into index my_index”。这就跟我在跑马拉松的时候鞋带突然散了似的,不仅跑得磕磕绊绊,连带着心里也一阵慌乱,开始怀疑自己是不是天生不适合这项运动。 当时我的代码是这样的: python from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() actions = [ { "_index": "my_index", "_id": "1", "_source": {"name": "John", "age": 30} }, { "_index": "my_index", "_id": "2", "_source": {"name": "Jane", "age": 25} } ] response = es.bulk(index="my_index", body=actions) print(response) 结果呢?直接报错:“Failed to bulk index documents into index my_index”。我当时就纳闷了,到底哪儿出错了呢?是数据格式搞拧巴了,还是索引没弄对?要不就是我自己写的代码坑太多了?那种感觉啊,就好比你在厨房按着菜谱一步一步做菜,结果一开锅,发现把一顿饭整成了糊锅底的“黑暗料理”,真是欲哭无泪啊! 二、初步排查 从错误信息入手 既然报错了,那我们就得从错误信息入手。首先,我们得看看ElasticSearch的日志,这是排查问题的第一步。日志里头一般会写得更详细一点,像是到底哪里错了、错得有多惨这种,还有那个堆栈信息啥的,看得人头都大了,但有时候不看又不行啊! 我先打开了ElasticSearch的日志文件(一般在/var/log/elasticsearch/目录下),然后发现日志里显示了一个错误:“MapperParsingException[failed to parse]”。看到这个,我就明白了,可能是数据格式有问题。 这时候我开始反思:是不是我的数据结构不符合ElasticSearch的映射规则?于是我又仔细检查了一下我的数据结构,发现确实有一个字段的数据类型没有定义好。比如说啊,我有个字段叫age,本来应该是整数类型的,但之前手滑写成字符串了,真是自己给自己挖坑。 修正后的代码如下: python actions = [ { "_index": "my_index", "_id": "1", "_source": {"name": "John", "age": 30} 确保age是整数类型 }, { "_index": "my_index", "_id": "2", "_source": {"name": "Jane", "age": 25} } ] 再次运行代码后,果然不再报错了。这就算是舒了口气吧,不过也给我提了个醒:用 ElasticSearch 做批量索引的时候,这数据格式啊,真的一点都不能含糊,不然分分钟让你抓狂! 三、深入分析 为什么会出现这种问题? 虽然问题解决了,但作为一个喜欢刨根问底的人,我还是想知道为什么会发生这样的事情。说白了,就是下次再碰到这种事儿,我可不想抓耳挠腮半天还搞不定,希望能一下子就找到路子! 首先,我想到了ElasticSearch的映射机制。Elasticsearch 会检查每个字段的类型,就像老师检查作业一样认真。要是你传的数据类型跟它预想的对不上号,它就会直接“翻脸”,给你抛个 MapperParsingException 错误,仿佛在说:“哎哟喂,这啥玩意儿?重写!”比如说啊,你有个字段叫age(年龄),本来应该填数字的,结果你非得塞个字符串进去,那ElasticSearch就直接不认你的文档,直接拒收,根本不带商量的! 其次,我还想到,ElasticSearch的bulk API其实是非常强大的,但它也有自己的规则。比如,bulk API要求每条文档必须包含_index、_type(虽然现在已经被废弃了)和_source字段。如果你漏掉了某个字段,或者字段名拼写错误,都会导致批量索引失败。 最后,我还注意到,ElasticSearch的bulk API是基于HTTP协议的,这意味着它对网络环境非常敏感。要是你的网络老是断线,或者你等了半天也没收到回应,那可能就搞不定批量索引这事啦。
2025-04-20 16:05:02
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春暖花开
Etcd
...存各种配置信息、状态数据或者元数据。更重要的是,它支持分布式锁、事件通知、一致性协议(Raft),简直是分布式事务管理的好帮手! 不过在开始之前,我想问问你们:有没有想过为什么分布式事务这么难搞? 思考一下: - 如果两个节点同时修改同一个资源怎么办? - 数据怎么保证一致性? - 怎么避免死锁? 这些问题都是痛点啊!而Etcd通过一些机制,比如分布式锁和事务操作,可以很好地解决这些问题。接下来,咱们就一步步看看怎么用它来搞定分布式事务。 --- 2. Etcd的基本概念 锁、事务、观察者 首先,咱们得了解几个核心概念,不然看代码的时候会懵圈的。 2.1 分布式锁 分布式锁的核心思想就是:多个节点共享同一把锁,谁抢到这把锁,谁就能执行关键逻辑。Etcd提供了lease(租约)功能,用来模拟分布式锁。 举个栗子: python import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) 创建一个租约,有效期为5秒 lease = client.lease(5) 给某个key加上这个租约 client.put(key='/my-lock', value='locked', lease=lease) 这段代码的意思是:我给/my-lock这个key绑定了一个5秒的租约。只要这个key存在,别的节点就不能再获取这把锁了。如果租约过期了,锁也就自动释放了。 2.2 事务操作 Etcd支持原子性的事务操作,也就是要么全部成功,要么全部失败。这种特性非常适合用来保证分布式事务的一致性。 比如,我们想做一个转账操作: python 检查账户A是否有足够的余额 如果余额足够,扣掉金额并增加到账户B success, _ = client.transaction( compare=[ client.transactions.version('/account/A') > 0, client.transactions.value('/account/A') >= '100' ], success=[ client.transactions.put('/account/A', '50'), client.transactions.put('/account/B', '100') ], failure=[] ) if success: print("Transaction succeeded!") else: print("Transaction failed.") 这里咱们用transaction()方法定义了一个事务,先检查账户A的余额是否大于等于100,如果是的话,就把钱从A转到B。整个过程啊,要么全都搞定,要么就啥也不干,这不就是分布式事务最理想的状态嘛! 2.3 观察者模式 Etcd还有一个很酷的功能叫观察者模式,你可以监听某个key的变化,并实时做出反应。这对于监控系统状态或者触发某些事件非常有用。 比如: python for event in client.watch('/my-key'): print(event) 这段代码会一直监听/my-key的变化,一旦有更新就会打印出来。 --- 3. 实战演练 用Etcd实现分布式事务 现在咱们来实战一下,看看怎么用Etcd搞定分布式事务。假设我们要实现一个简单的库存管理系统。 3.1 场景描述 假设我们有两个服务A和服务B,服务A负责扣减库存,服务B负责记录日志。要让这两个步骤像一个整体似的,中间不能出岔子,那我们就得靠Etcd来管着分布式锁和事务了。 3.2 代码实现 Step 1: 初始化Etcd客户端 python import etcd3 client = etcd3.client(host='localhost', port=2379) Step 2: 获取分布式锁 python 创建一个租约,有效期为10秒 lease = client.lease(10) 尝试获取锁 lock_key = '/inventory-lock' try: lock_result = client.put(lock_key, 'locked', lease=lease) print("Lock acquired!") except Exception as e: print(f"Failed to acquire lock: {e}") Step 3: 执行事务操作 python 假设当前库存是100件 stock_key = '/inventory' current_stock = int(client.get(stock_key)[0].decode('utf-8')) if current_stock >= 10: 开始事务 success, _ = client.transaction( compare=[ client.transactions.version(stock_key) == current_stock ], success=[ client.transactions.put(stock_key, str(current_stock - 10)) ], failure=[] ) if success: print("Inventory updated successfully!") else: print("Failed to update inventory due to race condition.") else: print("Not enough stock available.") Step 4: 释放锁 python 租约到期后自动释放锁 lease.revoke() print("Lock released.") --- 4. 总结与展望 写到这里,我觉得咱们已经掌握了如何用Etcd来进行分布式事务管理。其实啊,事情没那么吓人!别看整个流程听着挺绕的,但只要你把分布式锁、事务操作还有观察者模式这些“法宝”都搞明白了,不管啥情况都能游刃有余地搞定,妥妥的! 不过,我也想提醒大家,分布式事务并不是万能药。有时候,过度依赖分布式事务反而会让系统变得更加复杂。所以,在实际开发中,我们需要根据业务需求权衡利弊。 最后,希望大家都能用好Etcd这个利器,让自己的分布式系统更加健壮和高效!如果你还有其他问题,欢迎随时来找我讨论,咱们一起进步!
2025-03-21 15:52:27
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凌波微步
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...作状态即所有内存中的数据,写入到硬盘(这就是hiberfil.sys文件),然后关闭系统,在下次启动开机时,将保持的数据写回内存,虽然需要花费些时间,但好处就是你正在进行中的工作,都会被保存起来,就算断电以后也不回消失,这也就是为什么经常有人说几个月不用关机的原因,当然休眠并不是必须的,完全看你这个需求了,如果确实有需要也不用care这点硬盘啦。有网友说--这个文件大小的描述错误,hiberfil.sys的大小并≠内存大小,因为该文件貌似是压缩过。我的内存是8G,这个.hiberfil.sys有3.12G,这样看这个网友说的对的. hiberfi.sys的链接 首先分清SLEEP睡眠和HIBERNATE休眠两个概念. 我们常用的是SLEEP睡眠功能, 也就是电脑经过一定时间后, 进入低功耗状态, 工作态度保存在内存里, 恢复时1-2秒就可以恢复原状态.这个功能是实用的, 也是最常用的. 而休眠是把工作状态即所有内存信息写入硬盘,如有2-4G内存,即要写入2-4G的文件到硬盘,然后才能关机,开机恢复要读取2-4G的文件到内存,才能恢复原界面.而大文件的读写要花大量 的时间,已经不亚于正常开机了,所以现在休眠功能很不实用(针对1G以上内存). 休眠的HIBERFIL.SYS这个文件就是用来休眠时保存内存状态用的.会占用C盘等同内存容量的空间(以2G内存为例,这个文件也为2G),所以完全可以删掉而不影响大家使用.还会大大节省C盘空间的占用。 操作: 以管理员运行CMD, 打以下命令: POWERCFG -H OFF 即自动删除该文件. 大家看处理前后C盘空间的变化就知道了. 怎么以管理员运行: 在“所有程序”->“附件”->“命令提示符”上右键,选“以管理员运行” 如果本身是以管理员身份登录,直接运行cmd即可。 我做的测试: 文件位置C:\hiberfil.sys “pagefile.sys”是页面交换文件(即虚拟内存),这个文件不能删除,不过可以改变其大小和存放位置. 6.windows中的休眠与睡眠 windows中的休眠与睡眠 7.WPS中如何不做拼写检查 WPS中如何不做拼写检查 8.EV视频相关方法 如何利用EV视频剪辑软件合并视频 EV剪辑怎么给视频添加字幕 9.WINDOW自带剪辑方法 WIN10自带剪辑视频的方法 10.快捷键大全 快捷键大全 11.B站上传合集 B站上传合集 12.查看WIN电脑配置 13.windows远程桌面链接 win+Rmstsc 14.word中的边框和底纹如何应用于文字,段落和页面 word中边框和底纹——应用于文字、段落、页面分别如何设置? 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Edidaughter/article/details/111231562。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-01 13:02:11
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