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Spark
...战 4.1 创建Kafka主题 首先,我们需要创建一个Kafka主题,以便后续的数据流能够被正确地发送和接收。 bash 进入容器 docker exec -it kafka /bin/bash 创建主题 kafka-topics.sh --create --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 4.2 发送数据到Kafka 接下来,我们可以编写一个简单的脚本来向Kafka的主题中发送一些数据。这里我们使用Python的kafka-python库来实现。 python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') for _ in range(10): message = "Hello, Kafka!".encode('utf-8') producer.send('test-topic', value=message) print("Message sent:", message.decode('utf-8')) producer.flush() producer.close() 4.3 使用Spark读取Kafka数据 现在,我们来编写一个Spark程序,用于读取刚才发送到Kafka中的数据。这里我们使用Spark的Structured Streaming API。 scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("SparkKafkaIntegration").getOrCreate() val df = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("subscribe", "test-topic") .load() val query = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .writeStream .outputMode("append") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会启动一个Spark应用程序,从Kafka的主题中读取数据,并将其打印到控制台。 4.4 实时处理 接下来,我们可以在Spark中对数据进行实时处理。例如,我们可以统计每秒钟接收到的消息数量。 scala import org.apache.spark.sql.functions._ val countDF = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .withWatermark("timestamp", "1 minute") .groupBy( window($"timestamp", "1 minute"), $"value" ).count() val query = countDF.writeStream .outputMode("complete") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会在每分钟的时间窗口内统计消息的数量,并将其输出到控制台。 5. 总结与反思 通过这次实战,我们成功地将Spark与Kafka进行了集成,并实现了数据的实时处理。虽然过程中遇到了一些挑战,但最终还是顺利完成了任务。这个经历让我明白,书本上的知识和实际动手做真是两码事。不一次次去试,根本没法真正搞懂怎么用这门技术。希望这次分享对你有所帮助,也期待你在实践中也能有所收获! 如果你有任何问题或想法,欢迎随时交流讨论。
2025-03-08 16:21:01
76
笑傲江湖
Redis
...bash 创建一个哈希表并添加键值对 redis-cli hset user:1 name "Alice" age "25" 获取哈希表中的值 redis-cli hget user:1 name redis-cli hget user:1 age 删除哈希表中的键值对 redis-cli hdel user:1 age 思考过程: 哈希表的灵活性使得我们在构建复杂对象时能够更方便地组织和访问数据。比如说,在咱们的用户认证系统里头,要是你想知道某个用户的年纪或者别的啥信息,直接输入用户名,嗖的一下就全搞定了。就像是在跟老朋友聊天,一说出口,他最近的动态、年龄这些事儿,咱心里门儿清。 3. 列表(Lists) 列表是一种双端链表,可以插入和删除元素,适合用于实现队列、栈或者保存事件历史记录。列表的特性使其在处理序列化数据或消息队列时非常有用。 代码示例: bash 向列表尾部添加元素 redis-cli rpush messages "Hello" redis-cli rpush messages "World" 从列表头部弹出元素 redis-cli lpop messages 查看列表中的元素 redis-cli lrange messages 0 -1 移除列表中的指定元素 redis-cli lrem messages "World" 1 思考过程: 列表的动态性质使得它们成为处理实时数据流的理想选择。比如说,在咱们常用的聊天软件里头,新来的消息就像新鲜出炉的面包一样,被放到了面包篮的最底下,而那些老掉牙的消息就给挤到一边去了,这样做的目的就是为了保证咱们聊天界面能一直保持最新鲜、最实时的状态。就像是在超市里,你每次买完东西,最前面的架子上总是最新的商品,那些旧货就被推到后面去一样。 4. 集合(Sets) 集合是无序、不重复的元素集合,适合用于存储唯一项或进行元素计数。Redis的集合操作既高效又安全,是实现去重、投票系统或用户兴趣聚合的理想选择。 代码示例: bash 向集合添加元素 redis-cli sadd users alice bob charlie 检查元素是否在集合中 redis-cli sismember users alice 移除集合中的元素 redis-cli srem users bob 计算集合的大小 redis-cli scard users 思考过程: 集合的唯一性保证了数据的纯净度,同时其高效的操作速度使其成为处理大量用户交互数据的首选。在投票系统中,用户的选择会被自动去重,确保了统计的准确性。 结语 Redis提供的这些数据结构,无论是单独使用还是结合使用,都能极大地提升应用的性能和灵活性。通过上述代码示例和思考过程的展示,我们可以看到,Redis不仅仅是一个简单的键值存储系统,而是内存世界中的一把万能钥匙,帮助我们解决各种复杂问题。哎呀,不管你是想捣鼓个能秒回消息的聊天软件,还是想要打造个能精准推荐的神器,亦或是设计一套复杂到让人头大的分布式计算平台,Redis这货简直就是你的秘密武器啊!它就像个全能的魔法师,能搞定各种棘手的问题,让你在编程的路上顺风顺水,轻松应对各种挑战。在未来的开发旅程中,掌握这些数据结构的使用技巧,将使你能够更加游刃有余地应对各种挑战。
2024-08-20 16:11:43
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百转千回
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...0.6.3 原文安装方法: ndn-cxx-0.6.3:http://named-data.net/doc/ndn-cxx/current/INSTALL.html NFD-0.6.3:https://named-data.net/doc/NFD/0.6.3/INSTALL.html 开始 本人搭了很久,脑袋都大了,终于在经历了千辛万苦之后把这个鬼东西给搭出来了。ndn-cxx-0.6.3是基础,NFD要依赖ndn-cxx的库,所以我们先来安装ndn-cxx。 我是直接从网站上下载的两个源代码,所以安装过程中和指导文献有所不同。 安装ubuntu 16.04.5 安装之后,有几个安装过程中需要用到的软件: 打开终端 ctrl+alt+t sudo apt-get updatesudo apt-get install vimsudo apt-get install curl 之后,我们把下载好的ndn-cxx 0.6.3和NFD 0.6.3拷贝到:/usr/local/lib 路径下(不要问为啥,计算机路径这个东西真是恶心人),完成之后我们开始安装ndn-cxx 0.6.3 安装ndn-cxx 0.6.3 打开终端: ctrl+alt+t sudo apt-get install build-essential libsqlite3-dev libboost-all-dev libssl-dev sudo apt-get install doxygen graphviz python-sphinx python-pip 这里指导安装步骤还有sudo pip install sphinxcontrib-doxylink sphinxcontrib-googleanalytics,这个可能是以前的版本需要的依赖的包,但在0.6.3中并不需要,而且装上还会报错(卡在这里好久),因此我们就不装这个。 之后我们进入ndn-cxx 0.6.3的根目录: cd /usr/local/lib/ndn-cxx-0.6.3 接连执行以下命令 sudo ./waf configuresudo ./wafsudo ./waf install 在运行第2个命令的时候,会出现如下结果: 我们这里不用理会(不知道为啥,虽然出了ERROR,但是还是可以运行,可能最后他只是出了个WARNING,而且在过程中,WARNING都是可以忽略的)。等出现如图所示的结果: 我们就可以进行下一步: sudo ldconfig sudo ./waf configure --with-examplessudo ./wafsudo ./waf install 到此,ndn-cxx 0.6.3的环境就装好了。 安装NFD 0.6.3 打开终端,按照以下代码依次输入: sudo apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:named-data/ppasudo apt-get update sudo apt-get install nfd 原文指导步骤,之后是利用git命令下载ndn-cxx和nfd,因为我们提前下载过了并拷贝进虚拟机,因此,在此忽略该步骤。 sudo apt-get install build-essential pkg-config libboost-all-dev \libsqlite3-dev libssl-dev libpcap-dev sudo apt-get install doxygen graphviz python-sphinx 之后,我们进入nfd 0.6.3根目录: cd /usr/local/lib/nfd-0.6.3 进入root模式,安装一个库(很重要,因为我们不是利用git命令安装,这步必不可少;否则下一步下面会报错中断): sudo sucurl -L https://github.com/zaphoyd/websocketpp/archive/0.7.0.tar.gz > websocket.tar.gztar zxf websocket.tar.gz -C websocketpp/ --strip 1exit 之后,执行以下命令: sudo ./waf configuresudo ./wafsudo ./waf install 同样,过程中出现WARNING不用管。 最后,一定记着执行以下命令: sudo cp /usr/local/etc/ndn/nfd.conf.sample /usr/local/etc/ndn/nfd.conf 这样才能成功开启nfd。 至此,ndn-cxx 0.6.3和nfd 0.6.3全部安装完成。 执行示例程序 打开终端,运行nfd nfd-start(可能需要输入密码) 在ndn-cxx 0.6.3根目录下打开终端,进入examples目录,或者直接在example目录下打开终端(我选择这种方式,因为懒)。 这里,必须先运行producer程序,再运行consumer程序,作为学计算机的,应该不需要解释为啥了吧。 在一个终端下执行producer命令: ./producer 再打开一个终端,执行consumer命令: ./consumer 这时就可以成功看到交互了,但是有点儿问题,consumer会出现warning,如图所示: 这是为啥呢,好像是因为最近的版本,必须为interest报文指定一个默认前缀,为了之后的APP功能设计,详情请看以下链接: http://named-data.net/doc/ndn-cxx/current/doxygen/d1/d81/classndn_1_1Interest.htmla0275843d0eda5134e7fd7e787f972e78 这里我们怎么修改才能让他不显示这个warning呢?按照以下步骤: 进入ndn-cxx 的src目录: cd /usr/local/lib/ndn-cxx-0.6.3/src 修改interest.cpp文件,因为权限设置,我们在root下使用vim命令修改: sudo su(输入密码)vim interest.cpp找到 static bool hasDefaultCanBePrefixWarning = false将false改为true 之后,我们在ndn-cxx 0.6.3目录下再编译运行一下就行了,即: sudo ./waf configure --with-examplessudo ./wafsudo ./waf install 之后再examples目录再执行两个程序,就可以得到结果: 至此环境已经搭好,目前正准备进行后续工作。。。。。 望各位大佬手下留情,转载注明出处,感谢感谢!!!! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/silent_time/article/details/84146586。 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。
2023-03-30 19:22:59
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Superset
...de 最后,创建一个管理员账户以便登录: bash superset fab create-admin \ --username admin \ --firstname Superset \ --lastname Admin \ --email admin@fab.org \ --password admin 启动Superset服务器: bash superset runserver 3.2 配置数据源 一旦你成功安装了Superset,就可以开始配置数据源了。如果你想连上那个MySQL数据库,就得先在Superset里新建个数据库连接。具体步骤如下: 1. 登录到Superset的Web界面。 2. 导航到“Sources” -> “Databases”。 3. 点击“Add Database”按钮。 4. 填写数据库的相关信息,比如主机名、端口号、数据库名称等。 5. 保存配置后,你就可以在Superset中使用这个数据源了。 四、实战案例 使用Superset进行数据可视化 4.1 创建一个简单的柱状图 假设你已经成功配置了一个数据源,现在让我们来创建一个简单的柱状图吧。首先,导航到“Explore”页面,选择你想要使用的数据集。接着,在“Visualization Type”下拉菜单中选择“Bar Chart”。 在接下来的步骤中,你可以根据自己的需求调整图表的各种属性,比如X轴和Y轴的数据字段、颜色方案、标签显示方式等。完成后,点击“Save as Dashboard”按钮将其添加到仪表板中。 4.2 制作一个动态仪表板 为了展示Superset的强大之处,让我们尝试创建一个更加复杂的仪表板。假设我们要监控一家电商公司的销售情况,可以按照以下步骤来制作: 1. 添加销售总额图表 选择一个时间序列数据集,创建一个折线图来展示销售额的变化趋势。 2. 加入产品类别占比 使用饼图来显示不同类别产品的销售占比。 3. 实时监控库存 创建一个条形图来展示当前各仓库的库存量。 4. 用户行为分析 添加一个表格来列出最近几天内活跃用户的详细信息。 完成上述步骤后,你就得到了一个全面且直观的销售监控仪表板。有了这个仪表板,你就能随时了解公司的情况,做出快速的决定啦! 五、总结与展望 经过一番探索,我相信大家都已经被Superset的魅力所吸引了吧?作为一款开源的数据可视化工具,它不仅功能强大、易用性强,而且拥有广泛的社区支持。无论你是想快速生成报告,还是深入分析数据,Superset都能满足你的需求。 当然,随着技术的发展,Superset也在不断地更新和完善。未来的日子,我们会看到更多酷炫的新功能被加入进来,让数据可视化变得更简单好玩儿!所以,赶紧试试看吧!相信Superset会给你带来意想不到的惊喜! --- 这就是我今天分享的内容啦,希望大家喜欢。如果你有任何问题或想法,欢迎留言讨论哦!
2024-12-15 16:30:11
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红尘漫步
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...具体参看以下详细设置方法 二、WIFI设置方法 1、在“开始”—“设置”—“连线”中点选“连接”,然后选择“高级”在“选择自动使用的网络”下方点“选择网络”,然后看到两个下拉空格,第一个是“在程序自动连接到Internet时,使用:”,点选“新建”,在弹出的新窗口里有“请为这些设置输入名称”,在下方空格处编辑“Internet设置”或者其他你喜欢的名字,然后点选该页面下方的 “调制解调器”里面不要填写任何东西(注意一定不要填写任何东西),再点选该页面下方的“代理服务器设置”钩选“此网路连接到Internet”,下方的“此网络使用代理服务器连接到Internet”千万不要选择,点选“ok”,wifi设置初步完成。 2、网卡设置:“开始”—“设置”—“连接”中点选“无线网络管理员”,在弹出页面的右下方点选“菜单”,点选上弹菜单中的“开启WI-FI”,如果无线路由器设置正常的话,这时点选“网络搜寻”,在新页面中的“网路名称”下方就可以看到你的无线路由器品牌如“Dlink”“TP-link”等,点选出现在“配置无线网络”下方的这个品牌名字,弹出新的窗口,在“要访问的网络”下方选择“所有可用的”,然后点选“网络适配器”,在“我的网卡连线到”项目中选择“默认Internet设置”,在“点击适配器以修改设置”下方,点选“AUSU 802.11b+g Wireless Card”,弹出新窗口,点选“使用服务器分配的IP地址”(也可以选择“使用特定的IP地址”,那么就可以省略以下步骤),并在“IP地址”栏填入公司或者单位分配给的IP,如“192.168.50.122”,在“子网掩码”填入公司的子网掩码,在 “网关”中填入公司的网关;完成这些后,点选“名称服务器”,在新窗口的“DNS”和“备用DNS”中填入公司的“DNS”,然后一路“OK”,完成网卡设定。完成以上两个设定后建议重启机器,然后就可以用WIFI上网、上QQ和MSN了。 三、GPRS设置方法 1、在“开始”—“设置”—“连接”中点选“连接”,然后选择 “高级”,在 “选择自动使用的网络”下方点“选取网络”,然后看到两个下拉空格,第二个是“在程序自动连接到专用网络时,使用:”即上面提到的“单位设定”。 2、点选“新建”,在弹出窗口里有“请为这些设置输入名称”,在下方空格处编辑“中国移动”(最好设置为这个名称),然后点选该页面下方的“调制解调器”,点选“新建”,在弹出的新页面中有“请为连接输入名称”,请填写“中国移动彩信”,在“选择调制解调器”的下拉菜单中选择“蜂窝电话线路(GPRS)” 3、然后点“下一步”,在新弹出的窗口中的“存取点名称”下放填写“cmwap”(这里一定不能填写cmnet,否则就是采用cmnet接入网络,你将面对0.03元/K的收费以及月末数百元的cmnet网络费用了) 4、继续点选“下一步”,新窗口出现“使用者名称”、“密码”、“域”,这些都不要填写,直接点选“高级”,在进阶的tcp/ip窗口中点选“使用服务器分配的IP地址”,其他不要选择 5、点选下方“服务器”,进入“高级”的“服务器”窗口,点选“使用服务器分配的地址”,然后点选“ok”退出到第4步的页面即“中国移动彩信”的设定页面,点选“完成”。这时机器会退到第1步的最终界面即“中国移动”设定页面 6、在这个页面下放,点选“代理服务器设置”,钩选“此网络连接到Internet”,然后再钩选“此网络使用代理服务器连接到Internet”,并在下方的“代理服务器”内填入“10.0.0.172” 7、接着点选该页面的“高级”,“点击代理服务器类型更改其设置”中点“HTTP”在弹出窗口中的“服务器”下填入“10.0.0.172”,端口“80”(该步骤也可以留空不填,如果不填写的话,GPRS就不能通过WAP代理上WWW网站,本人选择填写,这样在没有WIFI热点的情况下,机子也可以通过WAP代理上WWW的网站,当然选择填写的话会出现打开IE自动连接GPRS而不是连接WIFI的情况,不过可以在连接一开始时点选弹出小窗口中的“取消”来取消GPRS的连接,从而达到用WIFI连接互联网的效果) 8、点选“ok”后返回到前一个页面,点选“WAP”,在在弹出窗口中的“服务器”下填入“10.0.0.172”,端口“9201”,同样的方法,设定“安全WAP”服务器为“10.0.0.172”,端口填“9203”,设定“Socks”服务器为“10.0.0.172”,端口“1080” 9、点选“ok”返回到第6步的最终界面,再点选“ok”退出到第2步的初始页面即“网路管理”页面,再连续点选“ok”,完成设置 四、彩信设置方法 1、“开始”—“信息”—“MMS” 2、在“MMS”页面中,点选“菜单”,上弹菜单选择“MMS设定” 3、在“选择并打开一个情景式以查看更多选项”的下方点选“新建” 4、在新窗口中的“情景式名称”右边填入“中国移动彩信”,在“彩信服务器”右边填入 http://mmsc.monternet.com”,在“数据连接”右边选择“中国移动”,在“网关”右边选择“WAP1.0 网关”,在“IP地址”右边填入“10.0.0.172”,在“端口”右边填入“9201”,最后选择完成。 转载于:https://www.cnblogs.com/hzleihuan/archive/2007/12/14/994344.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30468137/article/details/98040981。 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。
2023-02-23 17:26:09
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Golang
...尚未定义或不被支持的方法、函数或操作时。哎呀,这事儿可有点复杂了。可能是当初做设计的时候,有个什么关键的决定没做好,或者是功能排了个先后顺序,也可能是后来出了新版本,结果就变成了这样。总之,这里面的原因挺多的,得细细琢磨琢磨才行。例如,尝试在一个接口中未实现的方法: go type MyInterface interface { DoSomething() } func main() { var myObject MyInterface myObject.DoSomething() // 这里会触发 ErrNotImplemented 错误,因为 DoSomething 方法没有被实现 } 实际场景中的应用 在实际开发中,遇到“未实现”的情况并不罕见。想象一下,你正在搭建一个超级酷的系统,这个系统能通过API(一种让不同程序沟通的语言)来和其他各种第三方服务对话。就像是在和一群性格迥异的朋友聊天,有的朋友喜欢分享照片,有的则热衷于音乐推荐。在这个过程中,你需要了解每个朋友的喜好,知道什么时候该问他们问题,什么时候该听他们说话,这样才能让整个交流流畅自然。所以,当开发者在构建这种系统的时候,他们就得学会如何与这些“朋友”打交道,确保信息的顺利传递。想象一下,你有个工具箱里放着一把超级多功能的瑞士军刀,但你只需要个简单的螺丝刀。如果你硬是用那把大刀去拧螺丝,肯定搞不定,还可能把螺丝刀弄坏。同理,如果一个API提供了复杂查询的功能,但你的项目只需要简单地拿数据,直接去用那些复杂查询方法,就可能会遇到“未实现”的问题,就像你拿着个高级的多功能工具去做一件只需要基本工具就能搞定的事一样。所以,选择合适的工具很重要! 如何解决“未实现” 1. 明确需求与功能优先级 在开始编码之前,确保对项目的整体需求有清晰的理解,并优先实现那些对业务至关重要的功能。对于非核心需求,可以考虑在未来版本中添加或作为可选特性。 2. 使用空实现或占位符 在设计接口或类时,为未实现的方法提供一个空实现或占位符,这样可以避免运行时的“未实现”错误,同时为未来的实现提供清晰的接口定义。 3. 错误处理与日志记录 在调用可能引发“未实现”错误的代码块前,添加适当的错误检查和日志记录。这不仅有助于调试,也能在问题发生时为用户提供有意义的反馈。 4. 模块化与解耦 通过将功能拆分为独立的模块或服务,可以降低不同部分之间的依赖关系,从而更容易地处理“未实现”的情况。当某个模块的实现发生变化时,其他模块受到的影响也会减少。 5. 持续集成与自动化测试 通过自动化测试,可以在早期阶段捕获“未实现”的错误,确保代码的稳定性和一致性。同时,持续集成流程可以帮助团队及时发现并修复这类问题。 结语 面对“未实现”的挑战,重要的是保持灵活性和前瞻性。哎呀,搞定这个问题得靠点心思呢!首先,你得搞清楚问题的根本原因,这就像解谜一样,得一步步来。然后,安排功能实现的顺序就挺像编排一场精彩的节目,得有头有尾,不能乱套。最后,别忘了设置有效的错误处理策略,就像是给你的项目上了一份保险,万一出啥状况也能从容应对。这样一来,整个过程就能流畅多了,避免了很多不必要的麻烦。在不断学习和实践中,开发者能够更好地适应变化,提升软件质量和用户体验。嘿,听好了!每次碰到那些没搞定的事情,那可是个大好机会,能让你学东西,还能把事情做得更好呢!就像是在玩游戏,遇到难关了,你就得想办法突破,对吧?这不就是升级打怪嘛!所以,别灰心,每一步小小的失败都是通往更牛逼、更灵活的软件系统的必经之路!
2024-07-26 15:58:24
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素颜如水
Consul
...eckAndSet方法原子性地更新值,只有当键的当前值与预期一致时才进行更新。 go // 更新键值对并确保值匹配 _, _, err = client.KV().CheckAndSet(&api.KVPair{ Key: "myapp/config/db_url", Value: []byte("postgresql://localhost:5432/mydb-updated"), Version: 1, // 假设我们已经知道当前版本是1 }, nil) 4. 过期时间与自动清理 Consul允许为键设置过期时间,一旦超过这个时间,Consul会自动删除该键值对,无需人工干预。这对于临时存储或缓存数据特别有用。 go // 设置过期时间为1小时的键值对 _, _, err = client.KV().Put(&api.KVPair{ Key: "myapp/temp_data", Value: []byte("temp data"), TTL: time.Hour, }, nil) 5. 集群同步与一致性 Consul的KV Store采用复制和一致性算法,确保所有节点上的数据保持同步。当有新数据需要写入时,Consul会发动一次全体节点参与的协同作战,确保这些新鲜出炉的数据会被所有节点稳稳接收到,这样一来,就不用担心数据会神秘消失或者出现啥不一致的情况啦。 6. 动态配置与服务发现 Consul的KV Store常用于动态配置,如应用的环境变量。同时呢,它还跟服务发现玩得可亲密了。具体来说就是,服务实例会主动把自己的信息挂到KV Store这个公告板上,其他服务一看,嘿,只要找到像service/myapp这样的关键词,就能轻松查到这些服务的配置情况和健康状况啦。 go // 注册服务 service := &api.AgentServiceRegistration{ ID: "myapp", Name: "My App Service", Tags: []string{"web"}, Address: "192.168.1.100:8080", } _, _, err = client.Agent().ServiceRegister(service, nil) 7. 总结与展望 Consul的Key-Value存储是其强大功能的核心,它使得数据管理变得简单且可靠。嘿,你知道吗?KV Store就像个超能小管家,在分布式系统里大显身手。它通过灵活的版本控制机制,像记录家族大事记一样,确保每一次数据变动都有迹可循;再搭配上过期时间管理这一神技能,让数据能在合适的时间自动更新换代,永葆青春;最关键的是,它还提供了一致性保证这个法宝,让所有节点的数据都能保持同步协调,稳如磐石。所以说啊,KV Store实实在在地为分布式系统搭建了一个无比坚实的基础支撑。无论是服务发现还是配置管理,Consul都展现了其灵活和实用的一面。随着企业越来越离不开微服务和云原生架构,Consul这个家伙将在现代DevOps的日常运作中持续扮演它的“大主角”,而且这戏份只会越来越重。 --- 在撰写这篇文章的过程中,我尽力将复杂的概念以易于理解的方式呈现,同时也融入了一些代码示例,以便读者能更直观地感受Consul的工作原理。甭管你是刚刚开始摸Consul的开发者小哥,还是正在绞尽脑汁提升自家系统稳定性的工程师大佬,都能从Consul这儿捞到实实在在的好处。希望本文能帮助你在使用Consul时更好地理解和利用其数据存储能力。
2024-03-04 11:46:36
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人生如戏-t
MySQL
...P地址。 方法一:直接登录服务器查看 假设你有一台Linux服务器,可以通过SSH工具(比如PuTTY或终端)登录到服务器后,执行以下命令: bash ifconfig | grep "inet " 这段命令会列出服务器的所有网络接口及其对应的IP地址。如果你看到类似inet 192.168.1.100这样的输出,恭喜你,这就是MySQL数据库所在服务器的IP地址啦! 方法二:通过MySQL命令查看 如果你已经成功连接到了远程MySQL服务器,也可以在MySQL客户端中执行以下命令: sql SELECT @@hostname; 这条命令同样会返回数据库所在的主机名。不过,这里得到的通常是服务器的域名(比如myserver.example.com)。为了找到真实的IP地址,你可以使用ping命令进行测试: bash ping myserver.example.com 通过这种方式,你可以轻松地将域名解析为实际的IP地址。 --- 2. MySQL配置文件中的IP地址 有时候,数据库的IP地址并不是动态分配的,而是明确写在了配置文件里。这种情况下,我们只需要找到配置文件的位置并读取它即可。 配置文件在哪里? 不同的操作系统和安装方式可能会导致配置文件的位置有所不同。以下是常见的几个位置: - Linux/Unix系统:通常是/etc/mysql/my.cnf或者/etc/my.cnf。 - Windows系统:可能是C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\my.ini。 - macOS:可以尝试查找/usr/local/mysql/my.cnf。 打开配置文件后,搜索关键词bind-address。这个参数定义了MySQL服务监听的IP地址。例如: ini bind-address = 192.168.1.100 这里的192.168.1.100就是MySQL数据库的IP地址。如果该值为空,则表示MySQL监听所有可用的IP地址。 --- 3. 使用第三方工具检测数据库IP 如果你没有权限直接访问服务器或者配置文件,还可以借助一些第三方工具来探测数据库的IP地址。 工具推荐: 1. Nmap 一款强大的网络扫描工具,可以帮助你发现目标服务器上的开放端口和服务。 bash nmap -p 3306 yourdomain.com 如果MySQL服务正在运行并且监听了外部请求,那么这段命令会显示出相应的IP地址。 2. telnet 一种简单的远程连接工具,用于检查特定端口是否可达。 bash telnet yourdomain.com 3306 如果连接成功,说明MySQL服务正在指定的IP地址上运行。 --- 4. 小结与反思 经过一番折腾,我们终于找到了MySQL数据库的IP地址。虽然过程有些曲折,但我相信这些方法对大家来说都非常实用。在这个过程中,我也学到了很多新东西,比如如何解读配置文件、如何利用命令行工具解决问题等等。 最后想提醒大家一句:无论你是新手还是老鸟,在操作数据库时都要小心谨慎,尤其是在涉及网络配置的时候。毕竟,稍不留神就可能导致数据泄露或者其他严重后果。所以,动手之前一定要三思而后行哦! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你还有什么疑问或者更好的解决方案,欢迎随时留言交流。咱们下期再见!
2025-03-24 15:46:41
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笑傲江湖
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...测试是一种自动化测试方法,旨在检测Web界面在不同条件下的视觉效果是否符合预期。在文中提及的Applitools Eyes、PerceptualDiff等工具,它们能配合Selenium捕获页面截图,并通过算法比较前后两次截图的差异,以此判断UI界面是否有异常变化。这种测试方式对于维护跨平台、响应式设计的网站界面一致性极其重要。
2023-12-03 12:51:11
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...的一个分支,主要负责创建和维护用户在浏览器或应用中直接与之交互的界面部分。它涵盖了HTML、CSS、JavaScript等技术的使用,以及现代前端框架如Vue、React、Angular的实践,目的是构建美观、易用且具有良好交互体验的Web应用程序。 全栈项目开发 , 全栈项目开发是指开发者具备从前端到后端的全套技能,能够在整个项目的开发周期内独立完成全部工作。在前端开发领域,这意味着不仅精通前端技术(HTML、CSS、JavaScript等),还要熟悉后端开发工具如Node.js,并能基于此进行数据处理、接口设计与服务器端逻辑实现,从而完成一个完整的Web应用从客户端到服务端的整体构建。 混合应用开发技术 , 混合应用开发技术是一种融合了Web技术和原生应用开发的技术方案,允许开发者使用Web开发语言(如HTML5、CSS3和JavaScript)编写代码,然后将这些代码封装在原生应用容器中,使其具有接近原生应用的功能和性能表现,同时还能利用Web开发的跨平台优势。例如,微信小程序、Electron技术就是混合应用开发的具体实现方式,它们能让开发者构建的应用同时在不同平台(如Android、iOS、桌面操作系统等)上运行。 大前端架构 , 大前端架构是一种涵盖多种设备、多个平台,涉及前后端一体化、移动端与PC端融合的软件架构设计理念。在该架构下,前端工程师不仅要关注传统的网页应用开发,还需要掌握多端兼容、性能优化、模块化、组件化等方面的知识,并结合微前端、Serverless、PWA等前沿技术来设计和实施复杂、高效、可扩展的前端系统解决方案。
2023-03-07 21:33:13
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Beego
...应这些异常情况。通过创建一个中间件函数,可以优雅地处理503错误,并向用户呈现友好的提示信息,例如重试机制、缓存策略或简单的等待页面。 示例代码: go // 定义一个中间件函数处理503错误 func errorMiddleware(c beego.Context) { if c.Ctx.Input.StatusCode() == 503 { c.Data["Status"] = "503 Service Unavailable" c.Data["Message"] = "Sorry, our service is currently unavailable. Please try again later." c.ServeContent("error.html", http.StatusOK) } else { c.Next() } } // 注册中间件 func init() { beego.GlobalControllerInterceptors = append(beego.GlobalControllerInterceptors, new(errorMiddleware)) } 这段代码展示了如何在Beego应用中注册一个全局中间件,用于捕获并处理503状态码。哎呀,你遇到服务挂了的情况了吧?别急,这个中间件挺贴心的,它会给你弹出个温馨的小提示,告诉你:“嘿,稍等一下,我们正忙着处理一些事情呢。”然后,它还会给你展示一个等待页面,上面可能有好看的动画或者有趣的图片,让你在等待的时候也不觉得无聊。这样,你就不会因为服务暂时不可用了而感到烦躁了,体验感大大提升! 五、优化与预防服务不可用 预防服务不可用的关键在于资源管理、负载均衡以及监控系统的建立。Beego虽然本身不直接涉及这些问题,但可以通过集成第三方库或服务来实现。 - 资源管理:合理分配和监控CPU、内存、磁盘空间等资源,避免过度消耗导致服务不可用。 - 负载均衡:利用Nginx、HAProxy等工具对流量进行分发,减轻单点压力。 - 监控系统:使用Prometheus、Grafana等工具实时监控应用性能和资源使用情况,及时发现潜在问题。 六、结论 服务不可用是Web应用中不可避免的一部分,但通过使用Beego框架的特性,结合适当的策略和实践,可以有效地识别、诊断和解决这类问题。嘿,兄弟!想做个靠谱的Web应用吗?那可得注意了,你得时刻盯着点,别让你的应用出岔子。得给资源好好规划规划,别让服务器喘不过气来。还有,万一哪天程序出错了,你得有个应对的机制,别让小问题搞大了。这三样,监控、资源管理和错误处理,可是你稳定可靠的三大法宝!别忘了它们,你的应用才能健健康康地跑起来!
2024-10-10 16:02:03
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月影清风
Etcd
...据库技术,通过密码学方法连接和保护数据块,使得数据在多台计算机之间共享和同步,确保了数据的安全性和不可篡改性。在文中,区块链为智能合约提供了理想运行环境,支撑了其自动执行合同条款的功能。 智能合约 , 基于区块链技术的自动化合同,通过编程方式定义合同条款,当预设条件满足时自动执行,无需人工干预。文中提到,智能合约在供应链金融、保险业、数字资产交易等多个领域展现出了巨大潜力,显著提高了交易效率和安全性。 供应链金融 , 利用金融工具和服务支持供应链中的企业流动资金需求的一种金融服务模式。在文中,智能合约应用于供应链金融,自动执行交易流程,如支付、货物交付确认等,大幅提升了交易效率和透明度。
2024-07-30 16:28:05
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飞鸟与鱼
SeaTunnel
...DING):任务已经创建,但尚未开始执行。 - 正在运行(RUNNING):任务正在进行数据传输。 - 已完成(FINISHED):任务执行完成,数据传输成功。 - 失败(FAILED):任务执行过程中遇到了问题,导致传输失败。 这些状态信息会被实时记录下来,并可以通过API或者日志的方式进行查询和分析。 4. 实现自动化监控的具体步骤 现在,让我们来看看如何在SeaTunnel中实现自动化监控。我们将分步介绍,从配置到实际操作,一步步来。 4.1 配置监控插件 首先,我们需要安装和配置一个监控插件。目前,SeaTunnel支持多种监控插件,如Prometheus、Grafana等。这里我们以Prometheus为例,因为它提供了强大的数据收集和可视化功能。 yaml sea_tunnel_conf.yaml plugins: - name: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这个配置文件中,我们指定了监控插件为Prometheus,并设置了Prometheus服务器的地址。当然,你需要根据实际情况调整这些配置。 4.2 编写监控脚本 接下来,我们需要编写一个简单的脚本来定期检查SeaTunnel任务的状态,并将异常情况上报给Prometheus。 python import requests import time def check_status(): response = requests.get("http://localhost:9090/api/v1/query?query=seatail_monitor_task_status") data = response.json() for task in data['data']['result']: if task['value'][1] == 'FAILED': print(f"Task {task['metric']['job']} has failed!") while True: check_status() time.sleep(60) 每隔一分钟检查一次 这个Python脚本每隔一分钟就会检查一次所有SeaTunnel任务的状态。如果某个任务的状态为“FAILED”,则会打印出错误信息。你可以根据需要修改这个脚本,例如添加邮件通知功能。 4.3 集成监控插件 为了让监控插件与SeaTunnel无缝集成,我们需要在SeaTunnel的任务配置文件中添加相应的监控配置。例如: yaml tasks: - name: data_migration type: jdbc config: source: url: "jdbc:mysql://source_host/source_db" username: "username" password: "password" table: "source_table" sink: url: "jdbc:mysql://sink_host/sink_db" username: "username" password: "password" table: "sink_table" monitoring: plugin: prometheus config: endpoint: "http://localhost:9090" 在这里,我们为data_migration任务启用了Prometheus监控插件,并指定了Prometheus服务器的地址。 4.4 验证和测试 最后一步,就是验证整个监控系统的有效性。你可以试试手动搞点状况,比如说断开数据库连接,然后看看监控脚本能不能抓到这些异常,并且顺利汇报给Prometheus。 此外,你还可以利用Prometheus提供的图形界面,查看各个任务的状态变化趋势,以及历史数据。这对于后续的数据分析和优化非常有帮助。 5. 总结与展望 通过上述步骤,我们成功地在SeaTunnel中实现了数据的自动化监控。这样做不仅让数据传输变得更稳当,还让我们能更轻松地搞定海量数据。 当然,自动化监控只是一个起点。随着业务越来越忙,技术也在不断进步,咱们得不停地琢磨新招儿。比如说,可以用机器学习提前预判可能出现的问题,或者搞些更牛的警报系统,让咱们反应更快点儿。但无论如何,有了SeaTunnel作为坚实的基础,相信我们可以走得更远。 这就是今天的内容,希望大家能够从中获得灵感,创造出更多有趣且实用的应用场景。如果你有任何想法或建议,欢迎随时分享交流!
2024-12-11 16:12:53
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月影清风
RocketMQ
...独立部署的小型服务的方法。每个服务负责处理特定的业务功能,通过轻量级通信机制(如APIs)进行交互。在云计算的支持下,微服务架构使得应用程序能够更易于管理、测试、部署和扩展。它有助于实现高度的解耦和模块化,使得团队能够并行开发和维护不同的服务,从而加速创新过程,同时提高了系统的可靠性和灵活性。 名词 , 大数据处理。 解释 , 大数据处理是指收集、存储、分析和可视化大规模数据集的过程。在现代技术趋势中,随着数据量的急剧增长,企业需要借助大数据处理技术来挖掘数据中的价值,支持决策制定、市场洞察和个性化服务。大数据处理通常涉及分布式计算框架(如Apache Hadoop和Apache Spark),这些框架能够处理PB级别的数据,支持实时数据分析和机器学习模型训练。在消息队列的支持下,大数据处理流程可以实现数据的实时传输和处理,提高数据处理的效率和响应速度。
2024-10-02 15:46:59
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蝶舞花间
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...中工作细目的个人责任方法。这是在项目管理中一个十分重要的工具,因为他强调每一项工作细目由谁负责,并表明每个人的角色在整个项目中的地位。制定责任色(RACI)(R=Responsible,A=Accountable,C=Consulted,I=Informed)。 插入后面继续说,刚才已经吐槽了一下一种方案的坏处,所以我认为对于分解还是逃不过模块,一个人做不下来的大模块,分解成小模块,每个模块主要就是IPO,输入什么,做什么事,出输什么,模块接口要设计好,这样一个一个的装配上就是一个大的系统,而不是把一个模块的类似部分或者说一个独立的功能模块再来分开。最小的模块我们就是函数,或者现在面向对象可以说类,但是细化下来的思想面向过程还是有用处的。这里我就强调一点,现代的设计中多用接口这个东西吧,你慢慢会发现他有很大的用处的。 总结:从昨天下午开始写这个,今天才完成中间有断开,所以可能思路不太清析,但是主要说的一点就是工作分解结构里面的一小部分内容,说了说两种分解方式的优劣。建议大家以接口设计,功能模块,类等去处理分解任务。 转载于:https://www.cnblogs.com/gw2010/p/3781447.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34253126/article/details/94304775。 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。
2023-07-29 21:22:45
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Lua
...实现在云端运行游戏、创建沉浸式体验或者开发跨平台应用。这种融合不仅扩展了Lua的应用场景,也为游戏开发者提供了更多创新的可能性。 5. 总结 Lua凭借其灵活性、易用性、丰富的社区资源、高效的性能管理和适应现代开发趋势的能力,在现代游戏开发中扮演着不可或缺的角色。随着技术的不断进步,Lua有望继续在游戏行业发挥重要作用,推动游戏开发向更高水平迈进。对于游戏开发者而言,掌握Lua语言,不仅能够提升个人技能,还能为项目带来更高的效率和创新空间。
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
Golang
...一管理和协调。传统的方法可能涉及硬编码配置或通过共享数据库存储配置,这不仅增加了维护成本,还可能导致数据同步问题。借助现代配置管理工具,如Consul、Etcd或Vault,可以实现服务之间的配置共享和安全存储。这些工具提供了强大的API和丰富的客户端库,使得在Golang项目中集成配置管理变得更加便捷和高效。 三、DevOps与自动化测试 DevOps实践强调自动化和持续交付,这对配置管理提出了更高要求。在Golang项目中,可以结合CI/CD工具链,如Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions,实现配置文件的自动化管理。通过编写脚本或使用特定的配置管理工具,可以在每次代码提交后自动触发配置更新过程,确保生产环境与开发环境的配置一致性。此外,引入自动化测试,特别是针对配置文件的测试,可以帮助检测配置错误,提前发现潜在问题,减少上线风险。 四、未来展望 随着技术的不断演进,Golang生态下的配置管理实践也将不断发展。未来,我们可以期待更智能的配置管理系统,能够自动检测配置冲突、预测配置变更影响,甚至通过机器学习算法优化配置性能。同时,跨平台和跨语言的配置管理工具将进一步增强Golang与其他技术栈的互操作性,促进更广泛的生态系统集成和协作。 总之,Golang生态下的现代配置管理实践不仅关乎技术细节,更是企业级应用架构设计和运维策略的重要组成部分。通过采用先进的配置管理工具和技术,可以有效提升应用的可维护性、可靠性和响应速度,助力企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
HessianRPC
...ue); // 开启方法重载 factory.setConnectTimeout(5000); // 设置连接超时时间为5秒 factory.setReadTimeout(10000); // 设置读取超时时间为10秒 4.2 异常处理 其次,完善异常处理机制也很重要。我给这个服务加了不少“兜底”的代码,就像在每个关键步骤都放了个小垫子,这样就算某个地方突然“摔跤”了,整个服务也不至于直接“趴下”,还能继续撑着运行。 java try { // 执行业务逻辑 } catch (Exception e) { log.error("服务执行失败", e); } 4.3 日志监控 最后,加强日志监控也是必不可少的。嘿,我装了个ELK日志系统,就是那个 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的组合拳,专门用来实时盯着服务的日志输出。只要一出问题,我马上就能找到是哪里卡住了,超方便! java // 使用Logback记录日志 logs/service.log %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n --- 5. 总结 从失败中成长 经过这次折腾,我对HessianRPC有了更深的理解,也明白了一个道理:技术不是一蹴而就的,需要不断学习和实践。虽然这次服务异常恢复失败的经历让我很沮丧,但也让我积累了宝贵的经验。 如果你也有类似的问题,不妨按照以下步骤去排查: 1. 检查配置文件,确保所有参数都合理。 2. 监控线程池状态,避免线程耗尽。 3. 使用工具检测内存泄漏,及时清理无用资源。 4. 完善异常处理机制,增强服务的健壮性。 希望这篇文章能对你有所帮助!如果还有其他问题,欢迎随时交流。我们一起进步,一起成长! --- PS:记住,技术之路虽难,但每一步都是值得的!
2025-05-05 15:38:48
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风轻云淡
HessianRPC
...理类来调用这个接口的方法: java HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); HelloService helloService = (HelloService) factory.create(HelloService.class, "http://localhost:8080/hello"); String result = helloService.sayHello("World"); System.out.println(result); 看到这段代码的时候,我心里想着:“嗯,看起来挺简单的嘛!”但是,当我尝试在高负载情况下运行它时,才发现事情并没有那么简单。 3. 服务降级的重要性与实践 服务降级的核心思想就是在系统资源紧张时,优先保证核心业务的正常运转,而暂时关闭一些非关键的功能。对于HessianRPC来说,我们可以通过异常捕获的方式来实现这一点。 假设我们现在有一个UserService,其中包含了一个getUserInfo()方法。要是咱们直接用这个方法,后端服务要是挂了,程序立马就“崩”了,那用户的体验肯定惨不忍睹啊!所以,我们需要对这个方法进行改造,加入降级逻辑。 java public class UserServiceFallback implements UserService { @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { // 返回默认值 return new UserInfo(-1, "Default User", "No Data Available"); } } 接着,在主逻辑中使用装饰器模式来包裹原始的服务: java public class UserServiceDecorator implements UserService { private final UserService userService; private final UserService fallback; public UserServiceDecorator(UserService userService, UserService fallback) { this.userService = userService; this.fallback = fallback; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { System.err.println("Service unavailable, falling back..."); return fallback.getUserInfo(userId); } } } 通过这种方式,即使后端服务出现问题,我们也能够提供一个友好的备用方案,不至于让用户感到困惑。 4. 面临挑战与解决方案 当然,实际开发过程中总会遇到各种意想不到的问题。比如说,当多个服务同时发生故障时,我们应该如何合理分配降级策略?另外,频繁触发降级会不会影响性能? 为了解决这些问题,我们可以引入熔断器模式(Circuit Breaker Pattern)。简单讲啊,就好比给系统装了个“自动切换”的小开关。要是某个服务老是连不上,失败个好几次之后,这个开关就会自动启动,直接给用户返回个备用的数据,省得一直傻乎乎地去重试那个挂掉的服务,多浪费时间啊! 下面是一个基于HessianRPC的熔断器实现: java public class CircuitBreaker { private final T delegate; private boolean open = false; private int failureCount = 0; public CircuitBreaker(T delegate) { this.delegate = delegate; } public T getDelegate() { if (open && failureCount > 5) { return null; // 返回null表示断路器处于打开状态 } return delegate; } public void recordFailure() { failureCount++; if (failureCount >= 5) { open = true; } } } 将熔断器集成到之前的装饰器中: java public class CircuitBreakingUserServiceDecorator implements UserService { private final CircuitBreaker circuitBreaker; public CircuitBreakingUserServiceDecorator(CircuitBreaker circuitBreaker) { this.circuitBreaker = circuitBreaker; } @Override public UserInfo getUserInfo(int userId) { UserService userService = circuitBreaker.getDelegate(); if (userService == null) { return new UserInfo(-1, "Circuit Opened", "Service Unavailable"); } try { return userService.getUserInfo(userId); } catch (Exception e) { circuitBreaker.recordFailure(); return new UserInfo(-1, "Fallback User", "Service Unavailable"); } } } 这样,我们就能够在一定程度上缓解高负载带来的压力,并且确保系统的稳定性。 5. 总结与展望 回顾这次经历,我深刻体会到服务降级并不是一件轻松的事情。这事儿吧,不光得靠技术硬功夫,还得会提前打算,脑子转得也得快,不然真容易手忙脚乱。虽然HessianRPC没有提供现成的服务降级工具,但通过灵活运用设计模式,我们完全可以打造出适合自己项目的解决方案。 未来,我希望能够在更多场景下探索HessianRPC的应用潜力,同时也期待社区能够推出更加完善的降级框架,让开发者们少走弯路。毕竟,谁不想写出既高效又优雅的代码呢?如果你也有类似的经历或想法,欢迎随时交流讨论!
2025-05-01 15:44:28
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半夏微凉
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...侧屏出现黑屏蓝屏解决方法: 在Windows下,进入已写入树莓派系统的SD卡,找到config.txt(最好备份一下这个)。每个人的侧屏显示器分辨率不一样,对于直接复制别人的代码很难解决问题,先理解下每个变量和参数的含义 config文件介绍: config文件中注释可以通过用‘’字符开始一行来添加 如果您希望更改具有影响,则“取消注释”意味着删除‘’ sdtv_mode=2将SDTV模式设置为PAL(在欧洲使用) hdmi_drive=1正常DVI模式(无声音) hdmi_drive=2将监视器强制到HDMI模式,以便通过HDMI电缆发送声音 hdmi_group=1将监视器模式设置为CEA hdmi_group=2将监视器模式设置为DMT hdmi_mode=16将监视器分辨率设置为1080P 60 Hz 这个是我侧屏解决黑屏的关键一个参数,先查看自己使用显示器的分辨率,对照hdmi_mode表值,进行改写。我的侧屏分辨率是19201080,选择hdmi_mode=16。 hdmi_group定义了CEA或DMT格式的屏幕分辨率 如果hdmi_group=1(CEA),则这些值有效。hdmi_mode=1 VGAhdmi_mode=2 480p 60 Hzhdmi_mode=3 480p 60 Hz Hhdmi_mode=4 720p 60 Hzhdmi_mode=5 1080i 60 Hzhdmi_mode=6 480i 60 Hzhdmi_mode=7 480i 60 Hz Hhdmi_mode=8 240p 60 Hzhdmi_mode=9 240p 60 Hz Hhdmi_mode=10 480i 60 Hz 4xhdmi_mode=11 480i 60 Hz 4x Hhdmi_mode=12 240p 60 Hz 4xhdmi_mode=13 240p 60 Hz 4x Hhdmi_mode=14 480p 60 Hz 2xhdmi_mode=15 480p 60 Hz 2x Hhdmi_mode=16 1080p 60 Hzhdmi_mode=17 576p 50 Hzhdmi_mode=18 576p 50 Hz Hhdmi_mode=19 720p 50 Hzhdmi_mode=20 1080i 50 Hzhdmi_mode=21 576i 50 Hzhdmi_mode=22 576i 50 Hz Hhdmi_mode=23 288p 50 Hzhdmi_mode=24 288p 50 Hz Hhdmi_mode=25 576i 50 Hz 4xhdmi_mode=26 576i 50 Hz 4x Hhdmi_mode=27 288p 50 Hz 4xhdmi_mode=28 288p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=29 576p 50 Hz 2xhdmi_mode=30 576p 50 Hz 2x Hhdmi_mode=31 1080p 50 Hzhdmi_mode=32 1080p 24 Hzhdmi_mode=33 1080p 25 Hzhdmi_mode=34 1080p 30 Hzhdmi_mode=35 480p 60 Hz 4xhdmi_mode=36 480p 60 Hz 4xHhdmi_mode=37 576p 50 Hz 4xhdmi_mode=38 576p 50 Hz 4x Hhdmi_mode=39 1080i 50 Hz reduced blankinghdmi_mode=40 1080i 100 Hzhdmi_mode=41 720p 100 Hzhdmi_mode=42 576p 100 Hzhdmi_mode=43 576p 100 Hz Hhdmi_mode=44 576i 100 Hz hdmi_mode=45 576i 100 Hz Hhdmi_mode=46 1080i 120 Hz hdmi_mode=47 720p 120 Hz hdmi_mode=48 480p 120 Hz hdmi_mode=49 480p 120 Hz Hhdmi_mode=50 480i 120 Hz hdmi_mode=51 480i 120 Hz Hhdmi_mode=52 576p 200 Hz hdmi_mode=53 576p 200 Hz Hhdmi_mode=54 576i 200 Hz hdmi_mode=55 576i 200 Hz Hhdmi_mode=56 480p 240 Hz hdmi_mode=57 480p 240 Hz Hhdmi_mode=58 480i 240 Hz hdmi_mode=59 480i 240 Hz HH指16:9变体(通常为4:3模式)。2x意味着像素加倍(即更高的时钟速率,每个像素重复两次)4x意味着像素四倍(即更高的时钟速率,每个像素重复四次)。 如果hdmi_group=2(Dmt),则这些值有效。有一个像素时钟限制,这意味着支持的最高模式是1920x1200@60 Hz,减少了消隐。hdmi_mode=1 640x350 85 Hzhdmi_mode=2 640x400 85 Hzhdmi_mode=3 720x400 85 Hzhdmi_mode=4 640x480 60 Hzhdmi_mode=5 640x480 72 Hzhdmi_mode=6 640x480 75 Hzhdmi_mode=7 640x480 85 Hzhdmi_mode=8 800x600 56 Hzhdmi_mode=9 800x600 60 Hzhdmi_mode=10 800x600 72 Hzhdmi_mode=11 800x600 75 Hzhdmi_mode=12 800x600 85 Hzhdmi_mode=13 800x600 120 Hzhdmi_mode=14 848x480 60 Hzhdmi_mode=15 1024x768 43 Hz DO NOT USEhdmi_mode=16 1024x768 60 Hzhdmi_mode=17 1024x768 70 Hzhdmi_mode=18 1024x768 75 Hzhdmi_mode=19 1024x768 85 Hzhdmi_mode=20 1024x768 120 Hzhdmi_mode=21 1152x864 75 Hzhdmi_mode=22 1280x768 Reduced blankinghdmi_mode=23 1280x768 60 Hzhdmi_mode=24 1280x768 75 Hzhdmi_mode=25 1280x768 85 Hzhdmi_mode=26 1280x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=27 1280x800 Reduced blankinghdmi_mode=28 1280x800 60 Hz hdmi_mode=29 1280x800 75 Hz hdmi_mode=30 1280x800 85 Hz hdmi_mode=31 1280x800 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=32 1280x960 60 Hz hdmi_mode=33 1280x960 85 Hz hdmi_mode=34 1280x960 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=35 1280x1024 60 Hz hdmi_mode=36 1280x1024 75 Hz hdmi_mode=37 1280x1024 85 Hz hdmi_mode=38 1280x1024 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=39 1360x768 60 Hz hdmi_mode=40 1360x768 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=41 1400x1050 Reduced blankinghdmi_mode=42 1400x1050 60 Hz hdmi_mode=43 1400x1050 75 Hz hdmi_mode=44 1400x1050 85 Hz hdmi_mode=45 1400x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=46 1440x900 Reduced blankinghdmi_mode=47 1440x900 60 Hz hdmi_mode=48 1440x900 75 Hz hdmi_mode=49 1440x900 85 Hz hdmi_mode=50 1440x900 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=51 1600x1200 60 Hz hdmi_mode=52 1600x1200 65 Hz hdmi_mode=53 1600x1200 70 Hz hdmi_mode=54 1600x1200 75 Hz hdmi_mode=55 1600x1200 85 Hz hdmi_mode=56 1600x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=57 1680x1050 Reduced blankinghdmi_mode=58 1680x1050 60 Hz hdmi_mode=59 1680x1050 75 Hz hdmi_mode=60 1680x1050 85 Hz hdmi_mode=61 1680x1050 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=62 1792x1344 60 Hz hdmi_mode=63 1792x1344 75 Hz hdmi_mode=64 1792x1344 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=65 1856x1392 60 Hz hdmi_mode=66 1856x1392 75 Hz hdmi_mode=67 1856x1392 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=68 1920x1200 Reduced blankinghdmi_mode=69 1920x1200 60 Hz hdmi_mode=70 1920x1200 75 Hz hdmi_mode=71 1920x1200 85 Hz hdmi_mode=72 1920x1200 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=73 1920x1440 60 Hz hdmi_mode=74 1920x1440 75 Hz hdmi_mode=75 1920x1440 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=76 2560x1600 Reduced blankinghdmi_mode=77 2560x1600 60 Hz hdmi_mode=78 2560x1600 75 Hz hdmi_mode=79 2560x1600 85 Hz hdmi_mode=80 2560x1600 120 Hz Reduced blankinghdmi_mode=81 1366x768 60 Hz hdmi_mode=82 1080p 60 Hz hdmi_mode=83 1600x900 Reduced blankinghdmi_mode=84 2048x1152 Reduced blankinghdmi_mode=85 720p 60 Hz hdmi_mode=86 1366x768 Reduced blanking 建议的低分辨率尝试开始,出现正常桌面在不断调整参数 ps:在网上买的小显示屏坏的,怎么调都是黑屏,最后用电脑的侧屏成功了。 (先让屏幕亮,然后在调适合屏幕的参数) overscan_left=20在左边跳过的像素数 overscan_right=20在右边跳过的像素数 overscan_top=20要跳过顶部的像素数 overscan_bottom要跳过底部的像素数 使显示器变小,以防止文本从屏幕上溢出 start_x启用照相机模块。起始x=1 disable_camera_led=1在录制视频或拍摄静止照片时,关闭红色照相机LED gpu_mem=128摄像机用最小GPU内存 disable_audio_dither=1禁止在PWM音频算法上抖动。如果您在音频插孔上遇到白噪声问题,请尝试此方法。 sdtv_mode=0复合输出定义TV标准(默认值=0) sdtv_mode=0 正常 NTSCsdtv_mode=1 日文版 NTSC – (无基座)sdtv_mode=2 正常 PALsdtv_mode=3 巴西版本 PAL sdtv_aspect=1 4:3 sdtv_aspect=2 14:9 sdtv_aspect=3 16:9定义复合输出的高宽比(默认值=1) hdmi_safe=1使用“安全模式”设置尝试引导与最大的HDMI兼容性。这与以下组合相同: hdmi_force_hotplug=1hdmi_niel_edid=0xa5000080 config_hdmi_boost=4hdmi_group=2hdmi_mode=4disdable_overscan=0overcan_left=24overcan_right=24overscan_top=24overcan_base=24 ps:可参考 hdmi_edid_file=1当设置为1时,将从edid.dat文件而不是从监视器读取edid数据 hdmi_force_hotplug=1即使没有检测到hdmi监视器,也可以使用hdmi模式。 hdmi_niel_edid=0xa5000080如果显示没有准确的Edid,则启用忽略Edid/Display数据。 hdmi_ignore_hotplug=1即使检测到hdmi监视器,也可以使用复合模式。 config_hdmi_boost=2配置hdmi接口的信号强度。如果您对hdmi有干扰问题,尝试增加(例如,到7)11是最大的。 disdable_overscan=0设置为1以禁用过度扫描。 max_usb_current=1结合树莓PI B+,引入了一个新的config.txt设置。 max_usb_current=0当添加这一行时,USB电源管理器将将其输出电流限制(对所有4个USB端口加起来)从600 mA更改为1200 mA的两倍。 dtparam=i2c_arm=on在GPIO引脚上启用I2C。 dtparam=i2s=on启用I2S音频硬件。 dtparam=spi=on启用SPI驱动程序。 dtoverlay=xxx向设备树中添加一个覆盖/boot/overays/xxx-overlay.dtb(在树莓派的系统盘中搜索文件位置) 文章总结: 一个树莓派发烧友(小学生)使用树莓派版本4B,参考过很多文章和博客但是都没有成功,最后翻译官方文档,更改参数最终victory!!! 附上我的config文件参数 文章参考: https://elinux.org/RPiconfig 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gcyhacker/article/details/122666018。 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。
2023-07-09 14:23:40
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...行下载。有更好的解决方法也欢迎评论区分享。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 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。
2023-02-24 14:29:07
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Kafka
...这一问题的原因、解决方法以及预防措施。 二、问题解析 理解“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState” 当我们在Kafka的日志中看到这个错误信息时,通常意味着生产者组的日志分区或日志段的状态不正常。这可能是由于多种原因导致的,包括但不限于: - 日志段损坏:Kafka在存储消息时,会将其分割成多个日志段(log segments)。哎呀,你猜怎么着?如果某个日志段因为存储的时候出了点小差错,或者是硬件哪里有点小故障,那可就有可能导致一些问题冒出来!就像是你家电脑里的文件不小心被删了,或者硬盘突然罢工了,结果你得花时间去找回丢失的信息,这事儿在日志里也可能会发生。所以,咱们得好好照顾这些数据,别让它们乱跑乱跳,对吧? - 日志清理策略冲突:Kafka的默认配置可能与特定场景下的需求不匹配,例如日志清理策略设置为保留时间过短或日志备份数量过多等,都可能导致日志段状态异常。 - 生产者组管理问题:生产者组内部的成员管理不当,或者组内成员的增加或减少频繁,也可能引发这种状态的错误。 三、代码示例 如何检测和修复问题 为了更直观地理解这个问题及其解决方法,下面我们将通过一些简单的代码示例来演示如何在Kafka环境中检测并修复这类问题。 示例代码1:检查和修复日志段状态 首先,我们需要使用Kafka提供的命令行工具kafka-log-consumer来检查日志段的状态。以下是一个基本的命令示例: bash 连接到Kafka集群 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name 检查特定日志段的状态 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --log-segment-state INVALID 如果发现特定日志段的状态为“INVALID”,可以尝试使用kafka-log-cleaner工具来修复问题: bash 启动日志清理器,修复日志段 bin/kafka-log-cleaner.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --repair 示例代码2:调整日志清理策略 对于日志清理策略的调整,可以通过修改Kafka配置文件server.properties来实现。以下是一个示例配置,用于延长日志段的保留时间: properties 延长日志段保留时间 log.retention.hours=24 确保在进行任何配置更改后,重启Kafka服务器以使更改生效: bash 重启Kafka服务器 service kafka-server-start.sh config/server.properties 四、最佳实践与预防措施 为了预防“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”错误的发生,建议采取以下最佳实践: - 定期监控:使用Kafka监控工具(如Kafka Manager)定期检查集群状态,特别是日志清理和存储情况。 - 合理配置:根据实际业务需求合理配置Kafka的参数,如日志清理策略、备份策略等,避免过度清理导致数据丢失。 - 容错机制:设计具有高容错性的生产者和消费者逻辑,能够处理临时网络中断或其他不可预测的错误。 - 定期维护:执行定期的集群健康检查和日志清理任务,及时发现并解决问题。 五、结语 从失败到成长 面对“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”这样的问题,虽然它可能会带来暂时的困扰,但正是这些挑战促使我们深入理解Kafka的工作机制和最佳实践。哎呀,学着怎么识别问题,然后把它们解决掉,这事儿可真挺有意思的!不仅能让你的电脑或者啥设备运行得更稳当,还不停地长本事,就像个技术侦探一样,对各种情况都能看得透透的。这不是简单地提升技能,简直是开挂啊!记住,每一次挑战都是成长的机会,让我们在技术的道路上不断前行。
2024-08-28 16:00:42
107
春暖花开
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实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
cut -d ',' -f 1,3 file.csv
- 根据逗号分隔符提取csv文件中第1列和第3列的内容。
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