配置数据同步环境

简介: 本文介绍如何配置Canal+MQ实现MySQL数据同步。内容包括:开启MySQL主从同步并配置Binlog为ROW模式,创建Canal专用用户并授权;部署Canal服务,修改其配置文件以连接MySQL和RabbitMQ;设置监听的数据库表及消息路由规则;在RabbitMQ中创建交换机与队列并绑定;最后通过修改数据验证同步效果,并提供“数据不同步”“消息无法消费”等常见问题的解决方案。

1 配置Canal+MQ数据同步环境

1.1 配置Mysql主从同步(使用下发虚拟机无需配置)

根据Canal的工作原理,首先需要开启MySQL主从同步。

1.在MySQL中需要创建一个用户,并授权

进入mysql容器:

docker exec -it mysql /bin/bash

-- 使用命令登录:

mysql -u root -p

-- 创建用户 用户名:canal 密码:canal

create user 'canal'@'%' identified WITH mysql_native_password by 'canal';

-- 授权 *.*表示所有库

GRANT SELECT,REPLICATION SLAVE,REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
  • SELECT: 允许用户查询(读取)数据库中的数据。
  • REPLICATION SLAVE: 允许用户作为 MySQL 复制从库,用于同步主库的数据。
  • REPLICATION CLIENT: 允许用户连接到主库并获取关于主库状态的信息。

在MySQL配置文件my.cnf中设置如下信息,开启 Binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式

ROW 模式表示以行为单位记录每个被修改的行的变更

修改如下:

vi /usr/mysql/conf/my.cnf

[mysqld]
#打开binlog
log-bin=mysql-bin
#选择ROW(行)模式
binlog-format=ROW
#配置MySQL replaction需要定义,不要和canal的slaveId重复
server_id=1
expire_logs_days=3
max_binlog_size = 100m
max_binlog_cache_size = 512m

说明:在学习阶段为了保证足够的服务器存储空间,binlog日志最大保存100m,mysql会定时清理binlog

2、重启MySQL,查看配置信息

  • 使用命令查看是否打开binlog模式:

SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';

ON表示开启binlog模式。

show variables like 'binlog_format';

binlog_format 的值为 row 时,表示 MySQL 服务器当前配置为使用行级别的二进制日志记录,这对于数据库复制和数据同步来说更为安全,因为它记录了对数据行的确切更改。

  • 查看binlog日志文件列表:

SHOW BINARY LOGS;

  • 查看当前正在写入的binlog文件:

SHOW MASTER STATUS;

1.2 安装Canal(使用下发虚拟机无需安装

获取canal镜像

docker pull canal/canal-server:latest

创建/data/soft/canal目录:

mkdir -p /data/soft/canal

在/data/soft/canal下创建 canal.properties,内容如下,注意修改mq的配置信息:

#################################################
#########               common argument         #############
#################################################
# tcp bind ip
canal.ip =
# register ip to zookeeper
canal.register.ip =
canal.port = 11111
canal.metrics.pull.port = 11112
# canal instance user/passwd
# canal.user = canal
# canal.passwd = E3619321C1A937C46A0D8BD1DAC39F93B27D4458
# canal admin config
#canal.admin.manager = 127.0.0.1:8089
canal.admin.port = 11110
canal.admin.user = admin
canal.admin.passwd = 4ACFE3202A5FF5CF467898FC58AAB1D615029441
# admin auto register
#canal.admin.register.auto = true
#canal.admin.register.cluster =
#canal.admin.register.name =
canal.zkServers =
# flush data to zk
canal.zookeeper.flush.period = 1000
canal.withoutNetty = false
# tcp, kafka, rocketMQ, rabbitMQ
canal.serverMode = rabbitMQ
# flush meta cursor/parse position to file
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}
canal.file.flush.period = 1000
## memory store RingBuffer size, should be Math.pow(2,n)
canal.instance.memory.buffer.size = 16384
## memory store RingBuffer used memory unit size , default 1kb
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024 
## meory store gets mode used MEMSIZE or ITEMSIZE
canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE
canal.instance.memory.rawEntry = true
## detecing config
canal.instance.detecting.enable = false
#canal.instance.detecting.sql = insert into retl.xdual values(1,now()) on duplicate key update x=now()
canal.instance.detecting.sql = select 1
canal.instance.detecting.interval.time = 3
canal.instance.detecting.retry.threshold = 3
canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false
# support maximum transaction size, more than the size of the transaction will be cut into multiple transactions delivery
canal.instance.transaction.size =  1024
# mysql fallback connected to new master should fallback times
canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60
# network config
canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384
canal.instance.network.sendBufferSize = 16384
canal.instance.network.soTimeout = 30
# binlog filter config
canal.instance.filter.druid.ddl = true
canal.instance.filter.query.dcl = false
# 这个配置一定要修改
canal.instance.filter.query.dml = true
canal.instance.filter.query.ddl = false
canal.instance.filter.table.error = false
canal.instance.filter.rows = false
canal.instance.filter.transaction.entry = false
canal.instance.filter.dml.insert = false
canal.instance.filter.dml.update = false
canal.instance.filter.dml.delete = false
# binlog format/image check
canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED 
canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB
# binlog ddl isolation
canal.instance.get.ddl.isolation = false
# parallel parser config
canal.instance.parser.parallel = true
## concurrent thread number, default 60% available processors, suggest not to exceed Runtime.getRuntime().availableProcessors()
#canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
## disruptor ringbuffer size, must be power of 2
canal.instance.parser.parallelBufferSize = 256
# table meta tsdb info
canal.instance.tsdb.enable = true
canal.instance.tsdb.dir = ${canal.file.data.dir:../conf}/${canal.instance.destination:}
canal.instance.tsdb.url = jdbc:h2:${canal.instance.tsdb.dir}/h2;CACHE_SIZE=1000;MODE=MYSQL;
canal.instance.tsdb.dbUsername = canal
canal.instance.tsdb.dbPassword = canal
# dump snapshot interval, default 24 hour
canal.instance.tsdb.snapshot.interval = 24
# purge snapshot expire , default 360 hour(15 days)
canal.instance.tsdb.snapshot.expire = 360
#################################################
#########               destinations            #############
#################################################
canal.destinations = xzb-canal
# conf root dir
canal.conf.dir = ../conf
# auto scan instance dir add/remove and start/stop instance
canal.auto.scan = true
canal.auto.scan.interval = 5
# set this value to 'true' means that when binlog pos not found, skip to latest.
# WARN: pls keep 'false' in production env, or if you know what you want.
canal.auto.reset.latest.pos.mode = false
canal.instance.tsdb.spring.xml = classpath:spring/tsdb/h2-tsdb.xml
#canal.instance.tsdb.spring.xml = classpath:spring/tsdb/mysql-tsdb.xml
canal.instance.global.mode = spring
canal.instance.global.lazy = false
canal.instance.global.manager.address = ${canal.admin.manager}
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/memory-instance.xml
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml
##################################################
#########             MQ Properties      #############
##################################################
# aliyun ak/sk , support rds/mq
canal.aliyun.accessKey =
canal.aliyun.secretKey =
canal.aliyun.uid=
canal.mq.flatMessage = true
canal.mq.canalBatchSize = 50
canal.mq.canalGetTimeout = 100
# Set this value to "cloud", if you want open message trace feature in aliyun.
canal.mq.accessChannel = local
canal.mq.database.hash = true
canal.mq.send.thread.size = 30
canal.mq.build.thread.size = 8
##################################################
#########                    Kafka                   #############
##################################################
kafka.bootstrap.servers = 127.0.0.1:9092
kafka.acks = all
kafka.compression.type = none
kafka.batch.size = 16384
kafka.linger.ms = 1
kafka.max.request.size = 1048576
kafka.buffer.memory = 33554432
kafka.max.in.flight.requests.per.connection = 1
kafka.retries = 0
kafka.kerberos.enable = false
kafka.kerberos.krb5.file = "../conf/kerberos/krb5.conf"
kafka.kerberos.jaas.file = "../conf/kerberos/jaas.conf"
##################################################
#########                   RocketMQ         #############
##################################################
rocketmq.producer.group = test
rocketmq.enable.message.trace = false
rocketmq.customized.trace.topic =
rocketmq.namespace =
rocketmq.namesrv.addr = 127.0.0.1:9876
rocketmq.retry.times.when.send.failed = 0
rocketmq.vip.channel.enabled = false
rocketmq.tag = 
##################################################
#########                   RabbitMQ         #############
##################################################
rabbitmq.host = 192.168.101.68
rabbitmq.virtual.host = /hmall
rabbitmq.exchange = exchange.canal-hmall
rabbitmq.username = hmall
rabbitmq.password = 123
rabbitmq.deliveryMode = 2

上边配置文件中主要修改RabbitMQ 区域中MQ的相关配置。

##################################################
#########                   RabbitMQ         #############
##################################################
rabbitmq.host = 192.168.101.68
rabbitmq.virtual.host = /hmall
rabbitmq.exchange = exchange.canal-hmall
rabbitmq.username = hmall
rabbitmq.password = 123
rabbitmq.deliveryMode = 2

创建instance.properties,内容如下:

canal.instance.master.journal.name 用于指定主库正在写入的 binlog 文件的名称。

如果不配置 canal.instance.master.journal.name,Canal 会尝试自动检测 MySQL 主库的 binlog 文件,并从最新位置开始进行复制。

#################################################
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
canal.instance.mysql.slaveId=1000
# enable gtid use true/false
canal.instance.gtidon=false
# position info
canal.instance.master.address=192.168.101.68:3306
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000001
canal.instance.master.position=0
canal.instance.master.timestamp=
canal.instance.master.gtid=
# rds oss binlog
canal.instance.rds.accesskey=
canal.instance.rds.secretkey=
canal.instance.rds.instanceId=
# table meta tsdb info
canal.instance.tsdb.enable=true
#canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb
#canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
#canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
#canal.instance.standby.address =
#canal.instance.standby.journal.name =
#canal.instance.standby.position =
#canal.instance.standby.timestamp =
#canal.instance.standby.gtid=
# username/password
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
#canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ==
# table regex
# canal.instance.filter.regex=test01\\..*,test02\\..*
#canal.instance.filter.regex=test01\\..*,test02\\.t1
#canal.instance.filter.regex=jzo2o-foundations\\.serve_sync,jzo2o-orders-0\\.orders_seize,jzo2o-orders-0\\.orders_dispatch,jzo2o-orders-0\\.serve_provider_sync,jzo2o-customer\\.serve_provider_sync
#canal.instance.filter.regex=jzo2o-orders-1\\.orders_dispatch,jzo2o-orders-1\\.orders_seize,jzo2o-foundations\\.serve_sync,jzo2o-customer\\.serve_provider_sync,jzo2o-orders-1\\.serve_provider_sync,jzo2o-orders-1\\.history_orders_sync,jzo2o-orders-1\\.history_orders_serve_sync,jzo2o-market\\.activity
canal.instance.filter.regex=hm-item\\.item_sync
# table black regex
canal.instance.filter.black.regex=mysql\\.slave_.*
# table field filter(format: schema1.tableName1:field1/field2,schema2.tableName2:field1/field2)
#canal.instance.filter.field=test1.t_product:id/subject/keywords,test2.t_company:id/name/contact/ch
# table field black filter(format: schema1.tableName1:field1/field2,schema2.tableName2:field1/field2)
#canal.instance.filter.black.field=test1.t_product:subject/product_image,test2.t_company:id/name/contact/ch
# mq config
#canal.mq.topic=topic_test01
# dynamic topic route by schema or table regex
#canal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,mytest2\\..*,.*\\..*
#canal.mq.dynamicTopic=topic_test01:test01\\..*,topic_test02:test02\\..*
#canal.mq.dynamicTopic=canal-mq-jzo2o-orders-dispatch:jzo2o-orders-0\\.orders_dispatch,canal-mq-jzo2o-orders-seize:jzo2o-orders-0\\.orders_seize,canal-mq-jzo2o-foundations:jzo2o-foundations\\.serve_sync,canal-mq-jzo2o-customer-provider:jzo2o-customer\\.serve_provider_sync,canal-mq-jzo2o-orders-provider:jzo2o-orders-0\\.serve_provider_sync
#canal.mq.dynamicTopic=canal-mq-jzo2o-orders-dispatch:jzo2o-orders-1\\.orders_dispatch,canal-mq-jzo2o-orders-seize:jzo2o-orders-1\\.orders_seize,canal-mq-jzo2o-foundations:jzo2o-foundations\\.serve_sync,canal-mq-jzo2o-customer-provider:jzo2o-customer\\.serve_provider_sync,canal-mq-jzo2o-orders-provider:jzo2o-orders-1\\.serve_provider_sync,canal-mq-jzo2o-orders-serve-history:jzo2o-orders-1\\.history_orders_serve_sync,canal-mq-jzo2o-orders-history:jzo2o-orders-1\\.history_orders_sync,canal-mq-jzo2o-market-resource:jzo2o-market\\.activity
canal.mq.dynamicTopic=canal-mq-hmall-item:hm-item\\.item_sync
canal.mq.partition=0
# hash partition config
#canal.mq.partitionsNum=3
#canal.mq.partitionHash=test.table:id^name,.*\\..*
#canal.mq.dynamicTopicPartitionNum=test.*:4,mycanal:6
#################################################

canal.instance.filter.regex和canal.mq.dynamicTopic的配置稍后解释。

创建日志目录:

mkdir -p /data/soft/canal/logs /data/soft/canal/conf

启动容器:

docker run --name canal -p 11111:11111 -d -v /data/soft/canal/instance.properties:/home/admin/canal-server/conf/xzb-canal/instance.properties  -v /data/soft/canal/canal.properties:/home/admin/canal-server/conf/canal.properties -v /data/soft/canal/logs:/home/admin/canal-server/logs/xzb-canal -v /data/soft/canal/conf:/home/admin/canal-server/conf/xzb-canal canal/canal-server:latest

1.3 安装RabbitMQ(使用下发虚拟机无需安装

安装RabbitMQ参考 微服务课程内容。

配置虚拟主机:/hmall

账号:hmall

密码:123

1.4 配置Canal+RabbitMQ

下边通过配置Canal与RabbitMQ,保证Canal收到binlog消息将数据发送至MQ。

最终我们要实现的是:

修改hm-item数据库下的item_sync表的数据后通过canal将修改信息发送到MQ。

1、在Canal中配置RabbitMQ的连接信息[已完成]

修改/data/soft/canal/canal.properties

# tcp, kafka, rocketMQ, rabbitMQ
canal.serverMode = rabbitMQ
##################################################
#########                     RabbitMQ             #############
##################################################
rabbitmq.host = 192.168.101.68
rabbitmq.virtual.host = /hmall
rabbitmq.exchange = exchange.canal-hmall
rabbitmq.username = hmall
rabbitmq.password = 123
rabbitmq.deliveryMode = 2

本项目用于数据同步的MQ交换机:exchange.canal-hmall

虚拟主机地址:/hmall

账号和密码:hmall/ 123

rabbitmq.deliveryMode = 2 设置消息持久化

2、设置需要读取binlog的mysql库和表[已完成]

修改/data/soft/canal/instance.properties

  • canal.instance.filter.regex 需要监听的mysql库和表
  • 全库: .*\\..*
  • 指定库下的所有表: canal\\..*
  • 指定库下的指定表: canal\\.canal,test\\.test
  • 库名\\.表名:转义需要用\\,使用逗号分隔多个库

这里配置监听 hm-item数据库下item_sync表,如下:

canal.instance.filter.regex=hm-item\\.item_sync

3、在Canal配置MQ的topic[已完成]

这里使用动态topic,格式为:topic:schema.table,topic:schema.table,topic:schema.table

配置如下:

canal.mq.dynamicTopic=canal-mq-hmall-item:hm-item\\.item_sync

上边的配置表示:对hm-item数据库的item_sync表的修改消息发到exchange.canal-hmall交换机,topic为canal-mq-hmall-item关联的队列中。

4、进入rabbitMQ配置交换机和队列

创建exchange.canal-hmall交换机:

创建队列:canal-mq-hmall-item

绑定交换机:

绑定成功:

1.5 测试数据同步

复制item表到item_sync表。

重启canal

修改hmall-item数据库的item_sync表的数据,稍等片刻查看canal-mq-hmall-item队列,如果队列中有的消息说明同步成功,如下图:

如果没有同步到 MQ参考常见问题中“数据不同步”进行解决。

我们可以查询队列中的消息内容发现它一条type为"UPDATE"的消息,如下所示:

{
  "data" : [
    {
      "brand" : "RIMOWA",
      "category" : "拉杆箱",
      "comment_count" : "0",
      "create_time" : "2019-05-01 00:00:00",
      "creater" : null,
      "id" : "317578",
      "image" : "https://m.360buyimg.com/mobilecms/s720x720_jfs/t6934/364/1195375010/84676/e9f2c55f/597ece38N0ddcbc77.jpg!q70.jpg.webp",
      "isAD" : "0",
      "name" : "RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.41",
      "price" : "28900",
      "sold" : "0",
      "spec" : "{\"颜色\": \"红色\", \"尺码\": \"21寸\"}",
      "status" : "1",
      "stock" : "10000",
      "update_time" : "2023-05-06 11:06:17",
      "updater" : "100"
    }
  ],
  "database" : "hm-item",
  "es" : 1724319800000.0,
  "id" : 1,
  "isDdl" : false,
  "mysqlType" : {
    "brand" : "varchar(100)",
    "category" : "varchar(200)",
    "comment_count" : "int",
    "create_time" : "datetime",
    "creater" : "bigint",
    "id" : "bigint",
    "image" : "varchar(200)",
    "isAD" : "tinyint",
    "name" : "varchar(200)",
    "price" : "int",
    "sold" : "int",
    "spec" : "varchar(200)",
    "status" : "int",
    "stock" : "int",
    "update_time" : "datetime",
    "updater" : "bigint"
  },
  "old" : [
    {
      "name" : "RIMOWA 21寸托运箱拉杆箱 SALSA AIR系列果绿色 820.70.36.4"
    }
  ],
  "pkNames" : null,
  "sql" : "",
  "sqlType" : {
    "brand" : 12,
    "category" : 12,
    "comment_count" : 4,
    "create_time" : 93,
    "creater" : -5,
    "id" : -5,
    "image" : 12,
    "isAD" : -6,
    "name" : 12,
    "price" : 4,
    "sold" : 4,
    "spec" : 12,
    "status" : 4,
    "stock" : 4,
    "update_time" : 93,
    "updater" : -5
  },
  "table" : "item_sync",
  "ts" : 1724319801224.0,
  "type" : "UPDATE"
}

常见问题

数据不同步

当发现修改了数据库后修改的数据并没有发送到MQ,通过查看Canal的日志发现下边的错误。

进入Canal目录,查看日志:

cd /data/soft/canal/logs
tail -f xzb-canal.log

Canal报错如下:

2023-09-22 08:34:40.802 [destination = xzb-canal , address = /192.168.101.68:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - ---> find start position successfully, EntryPosition[included=false,journalName=mysql-bin.000055,position=486221,serverId=1,gtid=,timestamp=1695341830000] cost : 13ms , the next step is binlog dump
2023-09-22 08:34:40.811 [destination = xzb-canal , address = /192.168.101.68:3306 , EventParser] ERROR c.a.o.canal.parse.inbound.mysql.dbsync.DirectLogFetcher - I/O error while reading from client socket
java.io.IOException: Received error packet: errno = 1236, sqlstate = HY000 errmsg = Could not find first log file name in binary log index file
        at com.alibaba.otter.canal.parse.inbound.mysql.dbsync.DirectLogFetcher.fetch(DirectLogFetcher.java:102) ~[canal.parse-1.1.5.jar:na]
        at com.alibaba.otter.canal.parse.inbound.mysql.MysqlConnection.dump(MysqlConnection.java:238) [canal.parse-1.1.5.jar:na]
        at com.alibaba.otter.canal.parse.inbound.AbstractEventParser$1.run(AbstractEventParser.java:262) [canal.parse-1.1.5.jar:na]
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [na:1.8.0_181]

找到关键的位置:Could not find first log file name in binary log index file

根据日志分析是Canal找不到mysql-bin.000055 的486221位置,原因是mysql-bin.000055文件不存在,这是由于为了节省磁盘空间将binlog日志清理了。

解决方法:

把canal复位从最开始开始同步的位置。

1)首先重置mysql的bin log:

连接mysql执行:reset master

把canal复位从最开始开始同步的位置。

1)首先重置mysql的bin log:

docker exec -it mysql /bin/bash

-- 使用命令登录(密码:mysql):

mysql -u root -p

连接mysql执行:reset master;

执行后所有的binlog删除,从000001号开始

通过show master status;查看 ,结果显示 mysql-bin.000001

2)先停止canal

docker stop canal

3)删除meta.dat

rm -rf /data/soft/canal/conf/meta.dat

4) 再启动canal

docker start canal

MQ同步消息无法消费

这里以Es和MySQL之间的同步举例:

当出现ES和MySQL数据不同步时可能会出现MQ的同步消息无法被消费,比如:从MySQL删除一条记录通过同步程序将ES中对应的记录进行删除,此时由于ES中没有该记录导致删除ES中的记录失败。出现此问题的原因是因为测试数据混乱导致,可以手动将MQ中的消息删除。

进入MQ的管理控制台,进入要清理消息的队列,通过purge功能清理消息:

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DeepChat是一款开源跨平台智能助手工具,采用Apache-2.0协议,已获2.1k星标。它支持Windows/macOS/Linux,兼容20+主流AI服务,如OpenAI、Gemini等,还支持本地部署的开源模型。其核心功能包括全模型兼容架构、智能搜索增强、可视化工具平台(MCP)、多模态呈现及隐私安全设计。DeepChat适用于程序员助手、内容创作、学习研究、数据分析和智能办公五大场景。项目优势在于智能搜索决策、零配置工具链和企业级扩展性,是探索AI应用的理想选择。项目地址:https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat。
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12月前
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算法
面试场景题:如何设计一个抢红包随机算法
本文详细解析了抢红包随机算法的设计与实现,涵盖三种解法:随机分配法、二倍均值法和线段切割法。随机分配法通过逐次随机分配金额确保总额不变,但易导致两极分化;二倍均值法优化了金额分布,使每次抢到的金额更均衡;线段切割法则将总金额视为线段,通过随机切割点生成子金额,手气最佳金额可能更高。代码示例清晰,结果对比直观,为面试中类似算法题提供了全面思路。
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存储 分布式计算 前端开发
jvm性能调优实战 - 26一个每秒10万并发的系统如何频繁发生Young GC的
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存储 人工智能 自然语言处理
文档智能(Document Mind)服务体验测评
一文带你详细了解文档智能(Document Mind)
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Java Spring
Spring的AOP组件详解
该文章主要介绍了Spring AOP(面向切面编程)组件的实现原理,包括Spring AOP的基础概念、动态代理模式、AOP组件的实现以及Spring选择JDK动态代理或CGLIB动态代理的依据。
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Prometheus Cloud Native 网络安全
Prometheus+Grafana+Alertmanager部署教程(超详细)
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