探索云世界
能力说明：
精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
能力说明：
熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。
能力说明：
可对MySQL数据库进行备份与恢复，可较为熟练的使用SQL语句进行单表多表查询等操作，可快速上手阿里云RDS MySQL数据库，可进行MySQL云数据库的创建、设置、数据迁移等工作。了解常见NOSQL数据库，如MongoDB、Redis、Memcached的概念、安装、配置等相关基础知识。
暂时未有相关云产品技术能力~
如果您在虚拟机中无法 ping 通外网，可能会有以下几个常见的原因： 网络连接问题：确保虚拟机的网络连接正常。检查虚拟机的网络适配器设置，确保它已正确配置并连接到主机上的物理网络。 网络设置问题：检查虚拟机的网络设置，确保网络设置正确。如果您使用的是桥接模式或 NAT 模式，请确保网络配置正确，并分配了正确的 IP 地址和网关。 防火墙阻止：检查虚拟机内部和宿主机上的防火墙设置。确保防火墙允许 ICMP（ping）请求通过。 DNS 设置问题：检查虚拟机的 DNS 设置。尝试通过在虚拟机中执行 ping 8.8.8.8 来诊断，如果可以 ping 通 IP 地址但无法 ping 通域名，则可能是 DNS 设置有问题。 路由设置问题：检查虚拟机的路由设置。确保默认网关设置正确，并且路由表中包含了正确的网关。 安全组或网络策略限制：如果您在云平台上运行虚拟机，例如 AWS、Azure 或 GCP，检查安全组或网络策略设置，确保允许 ICMP 流量通过。 请根据上述原因逐一排查，以确定为什么虚拟机无法 ping 通外网。如果问题持续存在，请提供更多关于您的网络环境、虚拟化平台和配置的详细信息，以便我们能够提供更具体的帮助。
iperf3是一个用于测量网络带宽的工具，以下是一些常用的iperf3命令样例： 在服务器模式下启动iperf3： iperf3 -s 在客户端通过TCP连接测试带宽： iperf3 -c <服务器IP地址> 在客户端通过UDP连接测试带宽： iperf3 -c <服务器IP地址> -u 指定连接端口号： iperf3 -c <服务器IP地址> -p <端口号> 设置测试时间： iperf3 -c <服务器IP地址> -t <测试时间> 设置数据报大小（用于UDP测试）： iperf3 -c <服务器IP地址> -u -l <数据报大小> 反向测试，即服务器向客户端发送数据： iperf3 -c <服务器IP地址> -R 进行多个并发连接的测试： iperf3 -c <服务器IP地址> -P <并发连接数> 这些是一些常用的iperf3命令样例，你可以根据自己的需求进行相应的参数调整。
net::ERR_CONNECTION_RESET 错误通常表示网络连接被重置。这可能是由于以下原因之一导致的： 网络问题: 该错误可能是由于网络中断、不稳定的连接或基础设备故障等引起的。请确保你的网络连接正常，并尝试刷新页面或重新启动网络设备。 防火墙或安全软件: 有时，防火墙或某些安全软件可能会干扰网络连接并重置它。尝试禁用防火墙或安全软件，然后再次访问网页，看看问题是否解决。 代理设置: 如果你使用了代理服务器，尝试禁用代理并直接连接到互联网，然后检查问题是否仍然存在。 网站服务器问题: net::ERR_CONNECTION_RESET 错误也可能是由网站服务器端的问题引起的。这可能是由于服务器过载、配置错误或其他服务器故障导致的。在这种情况下，只能等待网站管理员修复问题。 HTTPS/SSL 问题: 在某些情况下，net::ERR_CONNECTION_RESET 错误可能与 HTTPS/SSL 连接有关。如果你在访问使用 HTTPS 的网站时遇到此错误，可以尝试清除浏览器缓存、重置 SSL 设置或更新浏览器以查看是否有助于解决问题。 如果以上方法都无法解决问题，建议检查网络设备、联系网络服务提供商或与网站管理员联系以获取进一步的支持和故障排除。
VS Code有许多常用的扩展插件，下面是一些常见且受欢迎的扩展插件： Live Server：提供了一个本地开发服务器，可以在编辑器中实时预览和调试HTML、CSS和JavaScript文件。 Prettier - Code formatter：自动格式化代码，使其符合一致的编码风格。 GitLens — Git supercharged：增强了对Git存储库的操作和视觉化，可以轻松查看文件的Git历史、作者信息以及行级别的注释和更改。 ESLint：集成了ESLint静态代码分析工具，用于在编写代码时捕获常见的错误和编码规范问题。 Visual Studio IntelliCode：通过使用机器学习来提供智能代码完成和建议，根据上下文和代码模式进行更准确的提示。 Code Runner：可以在VS Code中直接运行各种编程语言的代码片段，无需离开编辑器。 Bracket Pair Colorizer：给不同的括号对（如圆括号、方括号和大括号）添加颜色，以便更容易区分它们。 Path Intellisense：提供路径自动补全功能，帮助你快速输入文件路径和导入模块。 HTML CSS Support：提供HTML和CSS代码的智能感知和自动完成。 Docker：提供了与Docker容器和镜像的集成，可以在VS Code中管理和调试容器化应用程序。 以上只是其中一些常用的扩展插件，你可以根据自己的需求和编程语言选择适合的扩展插件。在VS Code中，你可以通过左侧的扩展图标或使用 Ctrl + Shift + X 快捷键来查找和安装这些扩展插件。
IP地址中的保留地址是指用于特定目的或特定网络环境的保留IP地址范围。以下是一些常见的保留地址范围： IPv4保留地址： 0.0.0.0：表示当前网络，通常用于网络配置。127.0.0.0 - 127.255.255.255：回环地址（loopback），用于本地机器之间进行通信，例如 127.0.0.1 是本地机器自身。10.0.0.0 - 10.255.255.255：私有IP地址范围，用于内部私有网络。172.16.0.0 - 172.31.255.255：私有IP地址范围，用于内部私有网络。192.168.0.0 - 192.168.255.255：私有IP地址范围，用于内部私有网络。 IPv6保留地址： ::1/128：回环地址，类似于IPv4的 127.0.0.1。fc00::/7：Unique Local Address (ULA)，用于内部私有网络。fe80::/10：链路本地地址（link-local），用于同一个链路上的通信。ff00::/8：多播地址范围。 这些保留地址是根据互联网工程任务组（IETF）定义的规范而来，并在网络规划和配置中有特定的用途。请注意，在实际网络环境中，可能还会有其他保留地址范围或特定用途的地址。
要使用 iptables 将网络流量转发给内部容器中的 MySQL 服务，你可以按照以下步骤进行设置： 确保系统已经启用了 IP 转发功能。可以通过编辑 /etc/sysctl.conf 文件并确保以下行的注释被取消掉： #net.ipv4.ip_forward=1 保存文件后，使用以下命令使更改生效： sudo sysctl -p 设置 NAT 规则来实现端口转发。假设 MySQL 容器监听的端口是 3306，并且外部访问的端口是 8888，你可以使用以下命令来添加 iptables 规则： sudo iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 8888 -j DNAT --to-destination <内部容器的IP地址>:3306 替换 <内部容器的IP地址> 为你的 MySQL 容器实际的 IP 地址。 允许转发的数据包通过防火墙。使用以下命令启用转发： sudo iptables -A FORWARD -p tcp --dport 3306 -d <内部容器的IP地址> -j ACCEPT 替换 <内部容器的IP地址> 为你的 MySQL 容器实际的 IP 地址。 如果你的系统上启用了防火墙（例如 UFW），请确保允许相应的端口通过防火墙。例如，在 UFW 中，你可以运行以下命令开放 8888 端口： sudo ufw allow 8888 这将允许外部主机连接到你的系统的 8888 端口。 完成上述步骤后，当有外部请求进入系统的 8888 端口时，iptables 将会将流量转发给内部容器中 MySQL 服务的 3306 端口，从而实现端口转发。请确保你的 MySQL 容器已经正确配置并监听了相应的端口。
在Linux中，可以使用namespace技术实现用户隔离。下面是一个简单的示例，演示如何使用namespace隔离用户。 首先，我们可以创建一个新的用户和组。使用以下命令创建一个新用户和组： sudo useradd -m testuser 这将创建一个名为testuser的新用户，并为其创建一个相应的用户目录。 接下来，我们将在新的用户namespace中启动一个新的bash Shell。运行以下命令： sudo unshare -U /bin/bash 该命令将创建一个新的用户namespace，并在该namespace中启动一个新的bash Shell。 进入新的bash Shell后，你可以尝试运行一些仅在当前用户namespace内部可见的命令。 由于我们在步骤1中创建了一个名为testuser的新用户，因此我们可以尝试切换到该用户并运行一些命令。运行以下命令： su - testuser 这将切换到testuser用户。 在testuser用户中，你可以运行一些仅在该用户下可见的命令，这些命令其他用户无法看到。 例如，尝试运行以下命令： whoami 你将看到输出是testuser，表示已经成功切换到testuser用户。 通过使用namespace技术，我们可以将进程隔离到自己的用户环境中，使其无法访问其他用户的资源和权限。这为系统管理员提供了更高的安全性和灵活性。 请注意，上述示例仅演示了如何在Linux中使用namespace技术进行用户隔离，并不涵盖全部细节和可能的用法。在实际生产环境中，实施用户隔离需要更详细的配置和管理。
1.数据库连接池介绍 1.1JDBC数据库连接池的必要性 在使用开发基于数据库的web程序时，传统的模式基本是按以下步骤 在主程序（如servlet、beans）中建立数据库连接 进行sql操作 断开数据库连接 这种模式开发，存在的问题: 普通的JDBC数据库连接使用 DriverManager 来获取，每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection加载到内存中，再验证用户名和密码(得花费0.05s～1s的时间)。需要数据库连接的时候，就向数据库要求 一个，执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很 好的重复利用。若同时有几百人甚至几千人在线，频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源，严 重的甚至会造成服务器的崩溃。 对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。否则，如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统 中的内存泄漏，最终将导致重启数据库。（回忆：何为Java的内存泄漏？） 这种开发不能控制被创建的连接对象数，系统资源会被毫无顾及的分配出去，如连接过多，也可能导致内 存泄漏，服务器崩溃。 1.2 数据库连接池技术 为解决传统开发中的数据库连接问题，可以采用数据库连接池技术。 数据库连接池的基本思想：就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要 建立数据库连接时，只需从“缓冲池”中取出一个，使用完毕之后再放回去。 数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重 新建立一个。 数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中，这些数据库连接的数量是由最小数据库 连接数来设定的。无论这些数据库连接是否被使用，连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池 的最大数据库连接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连 接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。 1.3 数据库连接池技术的优点 资源重用 由于数据库连接得以重用，避免了频繁创建，释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一 方面也增加了系统运行环境的平稳性。 更快的系统反应速度 数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于连接池中备用。此时连接的初始化工作均 已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销， 从而减少了系统的响应时间 新的资源分配手段 对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接池的配置，实现某一应用最大可用数据库 连接数的限制，避免某一应用独占所有的数据库资源 统一的连接管理，避免数据库连接泄漏 在较为完善的数据库连接池实现中，可根据预先的占用超时设定，强制回收被占用连接，从而避免了常规数据 库连接操作中可能出现的资源泄露————————————————版权声明：本文为CSDN博主「一个风轻云淡」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_62436868/article/details/127470489 2.Druid连接池简介 Druid是一种高性能的开源数据库连接池，它在Java应用程序中被广泛使用。Druid连接池提供了连接管理、连接池监控、SQL性能监控等功能，能够有效地管理数据库连接，并提供丰富的性能指标和监控报告。 Druid连接池的一些主要特点包括： 连接池管理：Druid可以帮助你管理数据库连接，包括连接的创建、销毁和重用。它提供了连接池配置选项，可以灵活地调整连接池的大小、最大等待时间、验证查询等参数。 监控数据统计：Druid连接池提供了丰富的监控指标，如连接数、活跃线程数、执行SQL次数、慢查询次数、错误次数等。通过这些统计数据，你可以实时了解连接池的使用情况和性能状况。 SQL性能监控：Druid连接池还可以监控和统计每条SQL语句的执行时间、返回行数等信息。这对于诊断和优化数据库访问性能非常有帮助，可以发现潜在的性能问题并进行针对性的优化。 连接池过滤器：Druid连接池支持自定义过滤器，可以在连接获取和归还的过程中进行额外的逻辑处理。你可以编写自己的过滤器来实现日志记录、安全验证等功能。 整合第三方监控工具：Druid连接池可以与其他监控工具（如Spring Boot Actuator、Prometheus、Grafana）集成，以便更好地可视化和报告连接池的性能数据。 总的来说，Druid是一款功能强大且性能优秀的数据库连接池，适用于需要高效管理和监控数据库连接的Java应用程序。你可以通过配置和使用Druid连接池，提升数据库访问的性能和稳定性。 3.整合 3.1 依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.6</version> </dependency> 3.2 配置 spring: application: name: liuyunshengsir main: allow-bean-definition-overriding: true datasource: name: liuyunshengsir url: jdbc:mysql://liuyunshengsir:3306/liuyunshengsir?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=GMT%2b8&useSSL=false&createDatabaseIfNotExist=true username: root password: liuyunshengsir type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver druid: initial-size: 5 min-idle: 5 max-active: 25 max-wait: 1000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 validation-query: SELECT 1 as nums test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false pool-prepared-statements: true max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000 filters: stat # 拦截sql的开关 initialization-mode: always 3.3前端页面访问配置 package com.sugon.cloud.config; import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet; import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.HashMap; /** * @author liuysh * @since 2023/7/12 16:21 */ @Configuration public class DruidConfig { @Bean ServletRegistrationBean regisDruid() { //固定写法，配置访问路径 ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean = new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*"); //配置登录信息，固定写法 HashMap<String, String> initParams = new HashMap<>(); //账号和密码的key是固定的 initParams.put("loginUsername", "liuyunshengsir"); initParams.put("loginPassword", "liuyunshengsir"); //允许谁可以访问 initParams.put("allow", ""); bean.setInitParameters(initParams); return bean; } }
在Linux中，使用overlay文件系统是一种常见的方法来实现可写的联合挂载。下面是使用overlay文件系统的几个常用命令： 创建Overlay文件系统： sudo mount -t overlay overlay -o lowerdir=/path/to/lower,upperdir=/path/to/upper,workdir=/path/to/work /mount/point 其中，lowerdir是底层目录（只读），upperdir是上层目录（可写），workdir是工作目录。 卸载Overlay文件系统： sudo umount /mount/point 显示已挂载的Overlay文件系统： mount | grep overlay 更改Overlay文件系统的只读属性： sudo mount -o remount,ro /mount/point 请注意，使用overlay文件系统需要具有管理员权限或者适当的sudo权限。此外，确保路径和挂载点正确设置，以避免数据丢失或覆盖。如有必要，请参考相关文档或使用man命令查看更多详细信息。
要连接 Redis 的哨兵模式，你可以使用 Redis 的 Python 客户端库 redis-py。以下是使用 redis-py 连接 Redis 哨兵模式的简单示例代码： import redis sentinel = redis.RedisSentinel('mymaster', sentinel_kwargs={"password": "your_password"}) # 获取主节点的连接 master = sentinel.master_for('mymaster') # 获取从节点的连接 slave = sentinel.slave_for('mymaster') # 使用连接进行操作 master.set('key', 'value') value = slave.get('key') print(value) 在上面的示例中，首先你需要创建一个 RedisSentinel 对象，并指定一个主节点的名称（如 'mymaster'）和哨兵的连接信息。你可以在 RedisSentinel 的初始化方法中传递一个 sentinel_kwargs 参数来配置连接 Redis 的密码（如果有的话）。 然后，你可以使用 master_for 方法从 Sentinel 获取主节点的连接，在该连接上进行写操作（如 set），而不用关心实际的主节点地址。类似地，你可以使用 slave_for 方法从 Sentinel 获取从节点的连接，在该连接上进行读操作（如 get）。 请确保已经安装了 redis-py 库（可以使用 pip install redis 进行安装）。根据实际情况，你需要根据 Redis 哨兵模式的配置进行适当的调整。
常用属性 a标签作为超链接标签，具有以下常用属性： href：用于指定链接的目标URL地址，可以是绝对或相对地址；target：用于指定链接如何打开，常见取值有_blank（在新窗口中打开）、_self（在当前窗口打开）、_parent（在父级窗口打开）、_top（在顶层窗口打开）；rel：用于指示链接与当前文档之间的关系，常见取值有nofollow（用于搜索引擎指示不要跟踪链接）、noopener（用于防止跨窗口引用）等；download：用于指定链接目标资源的下载，指定该属性后，浏览器会将文件下载到客户端而不是在浏览器中打开。 除了上述常用属性外，还有一些在特殊场合下使用的属性，例如： title：链接的标题，当鼠标悬停在链接上时会显示；media：根据媒体查询条件指定只在特定设备或媒体模式下显示链接；type：指定链接目标资源的MIME类型；hreflang：指示链接目标资源的自然语言。 需要注意的是，不同属性的使用，以及属性值的组合都会对链接的行为产生不同的影响。 自定义属性 dataset.url 是a标签的一个自定义数据属性（data-*），其命名规则是data-加上自定义的属性名称，可以有多个单词通过连字符（-）连接。 在a标签中，我们可以通过 dataset.url 来获取 data-url 这个自定义属性的值，这个值可以是任何字符串类型的内容。一般情况下，自定义数据属性的名称和值与页面上的内容没有直接关联，而是用于 Javascript 代码中处理特定的操作。例如，我们可以通过自定义属性来存储一些与页面交互相关的数据，比如记录网页中不同元素的状态等。 需要注意的是，如果自定义属性名称包含多个单词，则在 Javascript 中访问时应该使用驼峰命名法。例如，data-my-property 应该使用 dataset.myProperty 来访问。
在 MySQL 中启用大页（Huge Pages）可以提高性能，还可以减少内存的使用。大页能够减少操作系统的页表，由此可减轻 CPU 负担和内存空间，从而减少了内存管理开销。下面是在 Linux 系统中启用 MySQL 大页的步骤： 配置 Linux 系统大页：在物理或虚拟机上启用大页，请使用以下命令后设置了足够的大页： echo 2048 > /proc/sys/vm/nr_hugepages 此处示例启用了 2048 个大页。请注意，此操作需要 root 用户权限。 通过运行下列命令可检查您的系统是否已经启用了大页： grep Hugepagesize /proc/meminfo 输出信息应该如以下示例所示： Hugepagesize: 2048 kB 停止 MySQL 服务。 sudo service mysql stop 按如下方式添加以下内容到 MySQL 配置文件 my.cnf： [mysqld] large-pages = 1 启动 MySQL。 sudo service mysql start 检查 MySQL 是否已启用大页。 使用如下 SQL 语句可以检查 MySQL 是否启用了大页： SHOW VARIABLES LIKE 'large_pages'; 如果结果为 large_pages | ON 则表示启用了大页，否则说明大页未启用。 需要注意的是，启用大页需要硬件和操作系统的支持，并且需要对系统进行适当的配置。在启用大页之前，请检查操作系统和硬件是否支持。在启用大页之后，您还需要进行一些测试和基准测试，以确保大页功能对 MySQL 的性能有积极的影响。
这个日志信息是Spring框架中的一个BeanPostProcessor在启动时输出的。它在扫描应用程序中定义的所有Bean并将它们注册到应用程序上下文之前执行。然后，它检查每个Bean是否适合被所有BeanPostProcessor处理，也就是是否可以被动态代理拦截。 这个特定的日志信息表示了一个名为com.sugon.cloud.feign.QuotaClient的Bean的状态。这个Bean的类型是org.springframework.cloud.openfeign.FeignClientFactoryBean，它是一个用于访问远程服务的工厂类。然而，这个Bean并不适合被所有的BeanPostProcessor处理，因为它没有被自动代理。 这个日志信息并不是错误，而是作为调试信息输出出来的。如果你的应用程序正常启动并且没有其他问题，那么你可以忽略它。如果你想要停止这个日志信息的输出，你可以将日志级别从INFO降级为WARN或ERROR。可以在应用程序中的application.properties或application.yml文件中进行配置，如下所示： logging.level.org.springframework.cloud.openfeign.FeignClientFactoryBean=WARN 这将只输出警告级别以上的日志信息，从而减少输出。
你可以使用 boto3 Python库来进行S3文件的读取和下载。下面是一个基本的示例代码： import boto3 # 配置S3连接 s3 = boto3.resource('s3') bucket_name = 'your-bucket-name' # 定义要下载的文件名 file_key = 'your-file-path-in-s3' # 下载文件 s3.Bucket(bucket_name).download_file(file_key, 'local-file-path') 这段代码首先通过boto3连接到S3并选择要读取的存储桶，然后定义要下载的文件路径和本地文件路径，并使用Bucket对象上的download_file方法实现下载。 注意需要安装boto3库，可以使用以下命令进行安装： pip install boto3 如果要读取和下载的文件较大，你可以使用Range参数实现分块下载。下面是一个示例代码： import boto3 # 配置S3连接 s3 = boto3.client('s3') bucket_name = 'your-bucket-name' # 定义要下载的文件名 file_key = 'your-file-path-in-s3' # 定义每次下载的块大小和起始位置，并生成本地文件名 chunk_size = 1024 * 1024 # 1 MB start_byte = 0 local_file_path = 'local-file-path' while True: # 使用range参数获取要下载的字节范围 end_byte = start_byte + chunk_size - 1 range_str = f"bytes={start_byte}-{end_byte}" # 下载块并将其追加到本地文件 resp = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key, Range=range_str) to_write = resp['Body'].read() if len(to_write) == 0: break with open(local_file_path, 'ab') as f: f.write(to_write) # 更新起始位置以准备下一块的下载 start_byte += chunk_size 这段代码使用了boto3的client对象，通过设置range参数，将文件分块下载，并逐块写入本地文件，因为默认下载工具只会一次加载整个文件从而造成大量内存的占用，降低程序效率和稳定性。 如果你遇到了如下错误： An error occurred (InvalidArgument) when calling the GetObject operation: Requests specifying a byte-range must include an If-Range header. 这是因为使用了Range参数后，必须同时指定一个If-Range头信息，指定下载起始位置。你可以使用以下代码添加If-Range头信息： import boto3 # 配置S3连接 s3 = boto3.client('s3') bucket_name = 'your-bucket-name' # 定义要下载的文件名 file_key = 'your-file-path-in-s3' local_file_path = 'local-file-path' # 获取文件大小，作为设置`If-Range`头信息的依据 file_size = s3.head_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key)['ContentLength'] # 定义每次下载的块大小，分块下载并追加到本地文件 chunk_size = 1024 * 1024 # 1 MB start_byte = 0 while True: end_byte = start_byte + chunk_size - 1 range_str = f'bytes={start_byte}-{end_byte}/{file_size}' resp = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_key, Range=range_str, IfRange=file_size) to_write = resp['Body'].read() if len(to_write) == 0: break with open(local_file_path, 'ab') as f: f.write(to_write) start_byte += chunk_size 这里我使用了head_object来获取文件大小，然后将其作为If-Range头信息的值。 如果你遇到了 botocore.exceptions.ConnectionClosedError 错误，这通常意味着某些网络问题，或者AWS端点问题，导致连接未能从AWS端点接收到有效的响应，再次请求可能解决问题。 尝试重新运行你的代码或等待一段时间再尝试使用相同的 AWS 凭证登录，看看这些步骤是否能够解决问题。 如果问题仍然存在，你可以尝试以下解决方案： 确保您的代码中使用的AWS凭证已授权对S3存储桶和对象进行操作。确保你的网络连接是稳定的，并且网络设备没有任何故障。确保AWS的服务可用。你可以在AWS健康状态仪表板上查看AWS服务的当前状态。通过将 config 参数传递给 boto3.client() 来增加连接超时或重试次数。例如： import boto3 from botocore.config import Config s3 = boto3.client('s3', config=Config(connect_timeout=10, retries={'max_attempts': 5})) 这里将连接超时设置为10秒，并最大重试次数设置为5次。你可以根据需要调整这些参数。 如果你仍然遇到 botocore.exceptions.ConnectionClosedError 错误，可以尝试进一步调试网络问题。 在你的代码中添加以下代码打印出调试信息： import boto3 import botocore from botocore.config import Config # 定义S3连接配置并开启调试模式 s3_config = Config(connect_timeout=10, retries={'max_attempts': 5}, debug={'http': {'response': True, 'http2': True}}) # 创建S3客户端并使用连接配置 s3_client = boto3.client('s3', config=s3_config) try: # 尝试访问S3对象 response = s3_client.get_object(Bucket='my-bucket', Key='mykey') print(response) except botocore.exceptions.ClientError as e: print(f"Got an error: {e.response['Error']['Code']}") print(f"Debug info: {e.response['ResponseMetadata']['HTTPHeaders']}") 以上代码中，我们使用 botocore.config.Config 开启了调试模式，并尝试访问 S3 对象。如果访问过程中出现错误，代码将会输出调试信息，从而帮助你进一步检查和解决问题。 当你运行上述代码并遇到 ConnectionClosedError 错误时，检查调试输出信息是否包含类似以下内容： DEBUG - Response headers: {'x-amz-request-id': '...', 'x-amz-id-2': '...', 'content-type': 'application/xml', 'transfer-encoding': 'chunked', 'date': '...', 'server': 'AmazonS3'}, response payload: '<?xml version="1.0" encoding="UTF... (truncated)' 这个输出表示 AWS S3 返回了 XML 格式的错误信息。尝试在 S3 控制台中查找错误代码，或者按错误输出信息提示进一步解决问题。
JavaScript 中延时器和定时器是非常常用的两个工具，它们提供了调度代码执行的机制，帮助我们实现更加智能的前端交互效果。 延时器（setTimeout） setTimeout() 方法用于在指定的时间后执行一段代码。它接受两个参数：第一个参数指定要执行的代码，第二个参数指定何时执行该代码（单位是毫秒）。 示例代码: console.log('start'); setTimeout(() => { console.log('延时器回调执行'); }, 3000); console.log('end'); 在上面的代码中，首先打印 start，之后定义了一个 setTimeout 延时器，它将在 3 秒（即 3000 毫秒）后执行一个回调函数，回调函数中打印 延时器回调执行。最后打印 end。因此，控制台输出结果应该是： start end 延时器回调执行 定时器（setInterval） setInterval() 方法用于按照指定的时间间隔重复执行一个代码块，它接受两个参数：第一个参数指定要执行的代码，第二个参数指定执行的时间间隔（单位是毫秒）。 示例代码： console.log('start'); let intervalId = setInterval(() => { console.log('定时器回调执行'); }, 1000); setTimeout(() => { clearInterval(intervalId); console.log('定时器已取消'); }, 5000); console.log('end'); 在上面的代码中，首先打印 start，之后定义了一个 setInterval 定时器，它将每秒重复执行一个回调函数，回调函数中打印 定时器回调执行。同时，我们还定义了一个 setTimeout 延时器，在 5 秒后取消 setInterval 定时器，并在控制台中打印 定时器已取消。最后打印 end。因此，控制台输出结果为： start end 定时器回调执行 定时器回调执行 定时器回调执行 定时器已取消 需要注意的是，定时器和延时器执行的次数取决于代码的执行时间。如果代码执行的时间超过了延时器或定时器规定的执行时间，那么后续的执行就会被延迟。因此，在使用这些函数时，需要仔细考虑执行时间和代码复杂度，以免引起不必要的问题。
在React中，使用useRef可以创建一个可变的ref引用，允许你访问DOM节点或者在组件之间存储任意的可变值。 useRef本质上是提供一个容器，容器中存放的内容可以在组件的多次渲染之间进行保留，以及实现对DOM节点的操作。 以下是一些useRef的用法和示例： 使用useRef访问DOM节点： import React, { useRef } from 'react'; function MyComponent() { const inputRef = useRef(); const handleFocus = () => { inputRef.current.focus(); } return ( <div> <input type="text" ref={inputRef} /> <button onClick={handleFocus}>Focus Input</button> </div> ); } 在上面的示例中，我们通过useRef创建一个名为inputRef的变量，它将引用input元素的DOM节点。当按钮被点击时，我们调用handleFocus函数并在其中使用ref.current.focus()方法聚焦input元素。 useRef存储可变数据： import React, { useState, useRef } from 'react'; function MyComponent() { const counterRef = useRef(0); const [counter, setCounter] = useState(0); const handleClick = () => { setCounter(counter + 1); counterRef.current += 1; } return ( <div> <p>Counter: {counter}</p> <p>Counter (ref): {counterRef.current}</p> <button onClick={handleClick}>Increment Counter</button> </div> ); } 在上面的示例中，我们使用useRef创建一个名为counterRef的变量，并初始化为0。我们还使用useState创建一个名为counter的状态和一个名为setCounter的更新函数。 当按钮被点击时，我们调用setCounter更新counter状态，同时我们也通过ref.current更新了counterRef变量的值。在组件下一次重新渲染时，counter状态会被重置，但是counterRef变量的值会保留在当前状态。 总之，使用useRef可以轻松地访问DOM节点以及在组件之间存储可变数据。
# 介绍XXL-Job是一个分布式任务调度平台，可进行任务调度、管理和监控，并提供任务分片、失败重试、动态分配等功能。它是一个开源项目，基于Spring Boot和Quartz开发，支持常见的任务调度场景。XXL-Job的使用相对简单，只需要简单配置即可实现任务调度。同时，它提供了丰富的管理和监控功能，可以方便地查看任务执行状态、日志等。在企业中，XXL-Job广泛应用于一些大型、分布式的系统中，如电商系统、金融系统等。它的高性能、高可靠性、易使用性等特点深受用户的喜爱。# 1.安装mysql```docker run -d \--name mysql \-p 3306:3306 \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root1234567 \mysql:8.0```# 2.初始化下载的数据https://github.com/xuxueli/xxl-job/releaseshttps://github.com/xuxueli/xxl-job/archive/refs/tags/2.4.0.tar.gz解压后执行xxl-job-2.4.0.tar\xxl-job-2.4.0\doc\db\tables_xxl_job.sql# 3.启动xxl-job-admin默认登录 admin/123456```docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://172.24.31.53:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai --spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=root1234567" -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin -d xuxueli/xxl-job-admin:2.4.0```http://172.24.31.53:8080/xxl-job-admin/# 3.springboot集成## 3.1依赖```<dependency> <groupId>com.xuxueli</groupId> <artifactId>xxl-job-core</artifactId> <version>2.4.0</version> </dependency>```## 3.2配置```xxl: job: admin: addresses: http://101.200.153.111:8080/xxl-job-admin accessToken: default_token executor: appname: xxl-job-executor-sample address: ip: 101.200.153.111 port: 4567 logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler logretentiondays: 30```## 3.3代码```package com.lys.lys_admin_api.xxl;import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;/** * xxl-job config * * @author https://liuyunshengsir.blog.csdn.net/ */@Configurationpublic class XxlJobConfig { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class); @Value("${xxl.job.admin.addresses}") private String adminAddresses; @Value("${xxl.job.accessToken}") private String accessToken; @Value("${xxl.job.executor.appname}") private String appname; @Value("${xxl.job.executor.address}") private String address; @Value("${xxl.job.executor.ip}") private String ip; @Value("${xxl.job.executor.port}") private int port; @Value("${xxl.job.executor.logpath}") private String logPath; @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}") private int logRetentionDays; @Bean public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() { logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init."); XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor(); xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses); xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname); xxlJobSpringExecutor.setAddress(address); xxlJobSpringExecutor.setIp(ip); xxlJobSpringExecutor.setPort(port); xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken); xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath); xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays); return xxlJobSpringExecutor; } /** * 针对多网卡、容器内部署等情况，可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP； * * 1、引入依赖： * <dependency> * <groupId>org.springframework.cloud</groupId> * <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId> * <version>${version}</version> * </dependency> * * 2、配置文件，或者容器启动变量 * spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.' * * 3、获取IP * String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress(); */}```jobhandler 样例```package com.lys.lys_admin_api.xxl.jobhandler;import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.stereotype.Component;import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.DataOutputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.net.HttpURLConnection;import java.net.URL;import java.util.Arrays;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * XxlJob开发示例（Bean模式） * * 开发步骤： * 1、任务开发：在Spring Bean实例中，开发Job方法； * 2、注解配置：为Job方法添加注解 "@XxlJob(value="自定义jobhandler名称", init = "JobHandler初始化方法", destroy = "JobHandler销毁方法")"，注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。 * 3、执行日志：需要通过 "XxlJobHelper.log" 打印执行日志； * 4、任务结果：默认任务结果为 "成功" 状态，不需要主动设置；如有诉求，比如设置任务结果为失败，可以通过 "XxlJobHelper.handleFail/handleSuccess" 自主设置任务结果； * * @author https://liuyunshengsir.blog.csdn.net/ */@Componentpublic class SampleXxlJob { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class); /** * 1、简单任务示例（Bean模式） */ @XxlJob("demoJobHandlerLYS") public void demoJobHandler() throws Exception { XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World."); for (int i = 0; i < 5; i++) { XxlJobHelper.log("beat at:" + i); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } // default success } /** * 2、分片广播任务 */ @XxlJob("shardingJobHandler") public void shardingJobHandler() throws Exception { // 分片参数 int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex(); int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal(); XxlJobHelper.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal); // 业务逻辑 for (int i = 0; i < shardTotal; i++) { if (i == shardIndex) { XxlJobHelper.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i); } else { XxlJobHelper.log("第 {} 片, 忽略", i); } } } /** * 3、命令行任务 */ @XxlJob("commandJobHandler") public void commandJobHandler() throws Exception { String command = XxlJobHelper.getJobParam(); int exitValue = -1; BufferedReader bufferedReader = null; try { // command process ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder(); processBuilder.command(command); processBuilder.redirectErrorStream(true); Process process = processBuilder.start(); //Process process = Runtime.getRuntime().exec(command); BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(process.getInputStream()); bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(bufferedInputStream)); // command log String line; while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) { XxlJobHelper.log(line); } // command exit process.waitFor(); exitValue = process.exitValue(); } catch (Exception e) { XxlJobHelper.log(e); } finally { if (bufferedReader != null) { bufferedReader.close(); } } if (exitValue == 0) { // default success } else { XxlJobHelper.handleFail("command exit value("+exitValue+") is failed"); } } /** * 4、跨平台Http任务 * 参数示例： * "url: http://www.baidu.com\n" + * "method: get\n" + * "data: content\n"; */ @XxlJob("httpJobHandler") public void httpJobHandler() throws Exception { // param parse String param = XxlJobHelper.getJobParam(); if (param==null || param.trim().length()==0) { XxlJobHelper.log("param["+ param +"] invalid."); XxlJobHelper.handleFail(); return; } String[] httpParams = param.split("\n"); String url = null; String method = null; String data = null; for (String httpParam: httpParams) { if (httpParam.startsWith("url:")) { url = httpParam.substring(httpParam.indexOf("url:") + 4).trim(); } if (httpParam.startsWith("method:")) { method = httpParam.substring(httpParam.indexOf("method:") + 7).trim().toUpperCase(); } if (httpParam.startsWith("data:")) { data = httpParam.substring(httpParam.indexOf("data:") + 5).trim(); } } // param valid if (url==null || url.trim().length()==0) { XxlJobHelper.log("url["+ url +"] invalid."); XxlJobHelper.handleFail(); return; } if (method==null || !Arrays.asList("GET", "POST").contains(method)) { XxlJobHelper.log("method["+ method +"] invalid."); XxlJobHelper.handleFail(); return; } boolean isPostMethod = method.equals("POST"); // request HttpURLConnection connection = null; BufferedReader bufferedReader = null; try { // connection URL realUrl = new URL(url); connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection(); // connection setting connection.setRequestMethod(method); connection.setDoOutput(isPostMethod); connection.setDoInput(true); connection.setUseCaches(false); connection.setReadTimeout(5 * 1000); connection.setConnectTimeout(3 * 1000); connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive"); connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8"); connection.setRequestProperty("Accept-Charset", "application/json;charset=UTF-8"); // do connection connection.connect(); // data if (isPostMethod && data!=null && data.trim().length()>0) { DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(connection.getOutputStream()); dataOutputStream.write(data.getBytes("UTF-8")); dataOutputStream.flush(); dataOutputStream.close(); } // valid StatusCode int statusCode = connection.getResponseCode(); if (statusCode != 200) { throw new RuntimeException("Http Request StatusCode(" + statusCode + ") Invalid."); } // result bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), "UTF-8")); StringBuilder result = new StringBuilder(); String line; while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) { result.append(line); } String responseMsg = result.toString(); XxlJobHelper.log(responseMsg); return; } catch (Exception e) { XxlJobHelper.log(e); XxlJobHelper.handleFail(); return; } finally { try { if (bufferedReader != null) { bufferedReader.close(); } if (connection != null) { connection.disconnect(); } } catch (Exception e2) { XxlJobHelper.log(e2); } } } /** * 5、生命周期任务示例：任务初始化与销毁时，支持自定义相关逻辑； */ @XxlJob(value = "demoJobHandler2", init = "init", destroy = "destroy") public void demoJobHandler2() throws Exception { XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World."); } public void init(){ logger.info("init"); } public void destroy(){ logger.info("destroy"); }}```## 3.4 页面查看
在使用spring-boot开发的时候，我们很多时候会使用swagger作为api文档输出。可以在UI界面上看到api的路径，参数等等。 当然，作为开发环境是很方便的，但是上生产环境的时候，我们需要把swagger禁掉。怎么通过配置文件的方法来禁用swagger呢？ 方法一 import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder; import springfox.documentation.builders.ParameterBuilder; import springfox.documentation.builders.RequestHandlerSelectors; import springfox.documentation.schema.ModelRef; import springfox.documentation.service.Parameter; import springfox.documentation.spi.DocumentationType; import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket; import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Configuration @ConditionalOnProperty(prefix = "swagger",value = {"enable"},havingValue = "true") @EnableSwagger2 public class SwaggerConfiguration { @Bean public Docket swagger(){ return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2) .groupName("default") .apiInfo(new ApiInfoBuilder().title("SSP School API").version("1.0.0").build()) .select() .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.fclassroom.ssp.school")) .build() .globalOperationParameters(globalOperationParameters()); } private List<parameter> globalOperationParameters(){ List<parameter> parameters = new ArrayList<>(); parameters.add(new ParameterBuilder().name("ACCESS-TOKEN").description("ACCESS-TOKEN").required(false).parameterType("header").modelRef(new ModelRef("string")).build()); return parameters; } } 如果要开启swagger，在配置文件中加上 swagger: enable: true 关键就是这里的 @ConditionalOnProperty 这里的属性key是 swagger.enable ,havingValue 是期望值，只有在值等于期望值的时候，才会生效。也就是说，swagger.enable只能为true的时候才会生效，其他值或不设值，都不会生效的。 方法二 是在@EnableSwagger2注解上添加@Profile("!prod")注解 @Configuration @EnableSwagger2 @Profile("!prod") public class SwaggerConfig { //配置Swagger相关信息 }
chatgpt的优点及缺点 chatgpt 在当下非常火热，其主要优点和缺点如下： 优点： 自然优美：chatgpt 生成的文本流畅、自然，比传统机器学习算法生成的文本要自然得多。 强大的语言理解能力：chatgpt 拥有非常强大的语言理解能力，在语言理解方面远远超过其他机器学习算法。 可扩展性高：因为 chatgpt 基于 transformer 模型，这使得可以轻松扩展模型，处理更多的数据并提高准确性。 多样化生成：chatgpt 可以生成各种类型的文本，包括自然语言交互、摘要、描述等，非常灵活。 缺点： 需要充足的数据：像大多数机器学习算法一样，chatgpt 对数据的需求非常大，需要大量的数据来训练模型。这对于数据有限或数据质量较低的应用场景来说可能是个问题。 推理速度较慢：chatgpt 的推理速度较传统机器学习算法较慢，这是由于其巨大的模型大小和复杂的计算图形所导致的。因此，它可能不适合部署到低功耗设备中。 非完全确定性：chatgpt 生成的文本通常仅仅是他认为最为可能的输出结果，并不是完全确定的。这可能会导致在特定情境下，模型生成的输出并不总是准确。 总之，chatgpt 的优点在于深度学习模型的强大语言理解和生成能力，可以智能地执行一些人工智能任务。然而，它也存在一些明显的缺点，包括对数据要求高、推理速度较慢和生成结果存在不确定性等问题。在选择是否使用 chatgpt 时，应该基于实际应用场景和特定需求来做出决策。 实践 这是我最近的学习及实践AIGC背后涉及到的几个技术解读、AIGC未来的演进趋势、AIGC的畅想 https://developer.aliyun.com/article/1218268从PGC,UGC到AIGC https://developer.aliyun.com/article/1218285利用AIGC快速自动生成思维导图 https://developer.aliyun.com/article/1220261ChatGPT快速生成短视频 https://developer.aliyun.com/article/1220288 总结 解决生活、学习、工作中的问题是 chatgpt 的一个重要应用场景之一，以下是一些使用 chatgpt 的建议： 生活中的问题：chatgpt 能够处理很多基本的生活问题，如烹饪，旅游等。您可以询问 chatgpt 有关食谱或探索旅游目的地的信息。chatgpt 还可以提供有关事件计划、天气预报等方面的信息。 学习中的问题：对于学习中的问题，chatgpt 可以成为您的知识智囊。您可以向 chatgpt 提问有关科学、历史和数学等学科方面的问题。 工作中的问题：chatgpt 可以帮助您解决某些困难问题，例如计算复杂的数学方程、解决IT方面的问题、或利用 chatgpt 开发智能客服。 打发时间：当您无聊或需要杀时间时，您可以使用 chatgpt 与其聊天，让它向您展示一些有趣的事情或讲述某种故事。 当您使用 chatgpt 时，也要注意以下事项： 肯定 chatgpt 的回答是基于其训练数据，并且可能不是完全正确的。 避免提供个人敏感信息，如银行帐户密码或社会安全号码等信息。 确保所有问题都得到适当的回答，如果chatgpt 不能提供您需要的答案，请尝试与其他人交流或寻找其他资源。 在使用 chatgpt 过程中，及时将遇到的问题和建议反馈给 chatgpt 的开发者和技术支持团队，有著落建议和问题会提高chatgpt 的应用效果。 不应该将 Chatgpt 视为人类，因为 Chatgpt 不能像人类那样理解所有问题和语境。在使用 chatgpt 时，请确保问题足够清楚和明确。 尝试与 chatgpt 保持友好的对话，这将有助于让 chatgpt 更清楚地理解您的需求，有助于快速找到解决方案。 在使用 chatgpt 与他人交互时，要注意尊重他人的意见和立场，避免产生争执。 善用 Chatgpt 的其他资源资料，如开发者文档和社区技术支持等文档，以便更好地了解 chatgpt 如何工作和发挥它的优势。 总的来说，Chatgpt 可以帮助小白解决许多生活、学习和工作的问题。遵循上述建议并适当加以实践，您将获得更好的体验和成果。
1.思维导图简介 思维导图是一种将想法和概念以图表形式表达和组织的工具。它通常由一个中心主题或关键词开始，然后从中心主题出发，分支出各种相关的子主题。这些分支可以再次分支成更具体的概念，形成一个树形结构的图表。 思维导图的优势包括： 简单易学：思维导图使用简单、直观的图形表示概念，易于理解和记忆。 效率高：思维导图可以帮助快速组织和梳理各种信息，提高思维和工作效率。 提高创造力：通过思维导图，人们能够更好地发掘自己的创造力，挖掘潜在的创新点。 帮助记忆：思维导图结构清晰，色彩鲜艳，通过视觉效果帮助人们更好地记忆信息。 跨平台使用：目前已经有很多思维导图工具，可以在电脑、手机和平板等不同设备上进行编辑和查看。 2.使用chatGPT输出markdown形式 2.1 问题提问 写一个前端开发学习的路径，以markdown 代码块的形式输出？ 2.2 给出的回答结果 ## 初级阶段 ### HTML & CSS - HTML5 基础语法 - CSS3 基础语法 - 页面布局的常见方式 - 响应式布局 - CSS 预处理器 (如 SASS/LESS) - CSS 模块化开发 ### JavaScript - ES6+ 基础语法 - DOM 操作 - jQuery 库的使用 - 前端模板引擎 (如 Mustache/Handlebars) - Ajax 技术 ## 中级阶段 ### 框架和工具 - MVC/MVVM 框架 (如 React/Vue/Angular) - Webpack 打包工具的使用 - 自动化构建工具的使用 (如 Gulp/Grunt) - Node.js 的基本使用 - RESTful API 设计 ### 高级阶段 ### 性能和安全 - 前端性能优化方案 - 前端安全防范措施 - PWA 技术的使用 - Web 中的网络协议 (如 HTTP/HTTPS) - CSS 和 JavaScript 的性能优化 - 前端工程师的代码质量 ### 数据可视化 - echarts / highcharts 等数据可视化库 - Canvas 和 WebGL 的使用 - D3.js 数据可视化库的使用 - 3D 数据展示技术 (如 three.js) 生成思维导图 利用转换工具复制进去即可生成，如下，就是我们的实验结果：
PGC、UGC和AIGC是三个不同的概念，代表不同层次和阶段的互联网发展。 PGC（Professional Generated Content），指由一群专业人士创作的内容，如新闻、电影、音乐等。在这一阶段，内容的创作者是专业队伍，用户是被动的观众，只能在有限的选择范围内获得信息。 UGC（User Generated Content），指由网民自己创作上传的内容，如微博、微信、知乎等社交网络的内容。用户自己成为了内容的创作者，用户和内容平台形成了共同的用户体验，形成了用户UGC内容和平台UGC内容的互动。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content)，则不同于PGC和UGC，它依托于人工智能技术，通过AI生成内容，如深度学习语言模型、面部合成等技术。AI技术可以用于生成包括文字、音频、视频等各种类型的内容，可以帮助用户快速地生成大量高质量的内容，极大地提高了效率。同时也对创作流程带来新的解读，帮助创作者更加高效地创作。 综上所述，从PGC、UGC到AIGC代表了互联网内容的从专业化到个性化再到智能化的发展历程，也展示了人类文明的不断进步和技术的不断创新。在未来，AIGC有望带来创新和便利，为用户提供更多更好的服务体验。
1.AIGC背后涉及到的几个技术解读 AIGC是指人工智能全流程服务，是基于阿里云云计算技术，将人工智能技术与云计算相结合，为用户提供全流程的AI服务。以下是AIGC背后涉及到的几个技术解读： 云计算：AIGC基于阿里云云计算技术构建，云计算能够将大量的计算资源和数据存储等服务提供给用户。通过云计算，AIGC可以实现海量数据的存储和高效的分析处理。 人工智能技术：AIGC包括多种人工智能技术，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。这些技术在AIGC中应用广泛，帮助用户快速构建和部署可靠和高效的人工智能应用。 AI模型训练：AIGC提供了自动化的AI模型训练服务，包括数据集准备、模型训练、模型验证和调优等环节。通过AIGC的模型训练服务，用户可以快速训练出高质量的模型，提升人工智能应用的效果和精度。 自动化部署：AIGC采用自动化部署技术，自动将已经训练好的AI模型部署到对应的应用环境中。该技术可以提高部署的效率和准确性，减少人工操作的内容和出错的可能性。 大数据技术：人工智能技术需要处理海量的数据，因此AIGC充分利用阿里云的大数据技术，为用户提供高效的数据分析和处理服务。同时，AIGC具备快速响应和弹性扩展的能力，可以应对各种数据量级的应用场景。 综上，AIGC是基于阿里云云计算技术，融合了人工智能、大数据、自动化部署等多种技术，为用户提供全流程的人工智能服务。它具有快速响应、弹性扩展、高效处理海量数据、自动化部署等优点，可以快读构建和部署高质量的AI应用。 2.AIGC未来的演进趋势 AIGC是人工智能全流程服务，未来随着人工智能技术的发展和需求的变化，AIGC也将会不断演进，以下是一些AIGC未来的演进趋势： 大规模人工智能能力的提升：未来AIGC将不断提升其人工智能能力，为用户提供更加高效和精准的服务。如加强图像识别、自然语言处理等方面的技术研发，让AIGC在人工智能应用方面能够更快速、更具竞争力地满足用户需求。 自动化智能工具集成：未来AIGC将更注重人工智能工具集成，并且更多地将人工智能工具应用到各类应用场景。例如，将智能推荐、智能搜索和智能分析等功能集成到企业应用中，为企业提供更加智能化的服务。 智能硬件与人工智能的深度结合：人工智能将深度结合智能硬件，未来将会出现越来越多具有人工智能能力的硬件设备，AIGC可以将这些设备作为使用场景，引入到人工智能全流程服务体系中，为用户提供更多的智能化应用服务。 数据隐私保护完善：数据隐私保护是目前人工智能服务面临的重要问题。因此，未来AIGC将更注重加强数据的保护和隐私性，保证用户的数据安全和隐私不受侵犯。 综上所述，AIGC未来的演进趋势是提升人工智能能力、加强人工智能工具集成、深度结合智能硬件和完善数据隐私保护。通过持续研发和优化，AIGC将能够更好地满足用户需求，为用户提供更多全流程的智能化服务。 3.AIGC的畅想 丰富AI算法和模型库：随着人工智能技术的不断发展和成熟，AIGC将逐步丰富其AI算法和模型库，以支持更多的业务场景，并不断提升其精确度、稳定性和可实现性，满足不断变化的用户需求。 多模态人工智能服务：未来，随着人工智能技术、物联网技术、5G通讯技术等的不断发展，人工智能将会越来越多地涉及到多模态【text，image，voice】数据的处理。AIGC将跟随技术趋势，推出多模态人工智能服务，并将人工智能这一技术更广泛地应用于各类应用场景。 非结构化数据分析：非结构化数据来源广泛，包括文本、图片、音频、视频等，传统的人工智能技术固化在结构化数据上，如今，AIGC正在关注非结构化数据分析。在未来，AIGC将会探索非结构化数据分析的方法和应用场景，为用户提供更多的服务支持。 自动化手段和无代码工具应用：AIGC将引入自动化手段和无代码工具应用，实现人工智能应用场景的自动化部署、快速上线和后续的自我优化，帮助用户减少工作负担、提高效率和应用场景的创新程度，满足不同用户对人工智能的各种需求。 总而言之，AIGC将在算法和模型库丰富、多模态人工智能服务、非结构化数据分析和自动化手段和无代码工具应用等方面做更多的探索，未来将能够更好地应用到各类应用场景中，帮助用户在创新和提升效率方面发挥更大价值。
Expect是一个命令行工具，它可以自动化交互式任务（如SSH登录、FTP传输等）。Expect通过模拟用户输入，识别应用程序输出，实现自动化交互式任务的自动化。以下是一个基本的Expect脚本示例，用于自动登录远程服务器并执行命令：#!/usr/bin/expect # 远程服务器信息 set timeout -1 set host "remote_host" set username "your_username" set password "your_password" # 登录到远程服务器 spawn ssh $username@$host # 等待远程服务器的输出 expect { "*password:" { # 输入远程服务器的密码 send "$password\n" # 等待登录成功 expect { "*Last login:" { # 输入要执行的命令 send "echo 'Hello, World!'\n" # 等待命令输出 expect eof } } } "yes/no" { # 接受新的ssh指纹 send "yes\n" exp_continue } }在这个Expect脚本中，你需要将remote_host、your_username和your_password替换为远程服务器的地址、用户名和密码。脚本使用spawn命令连接到远程服务器上的SSH端口，并输入用户名和密码。接下来，脚本等待远程服务器的输出并根据输出执行相应的操作，例如，如果服务器请求你接受新的ssh指纹，脚本会自动接受它，继续等待。最后，脚本输入一个命令并等待其输出。使用Expect可以自动化执行多种复杂交互式任务，例如，你可以使用Expect编写脚本来自动登录到FTP服务器并上传文件，或者连接到数据库服务器并执行查询。
简介╰─➤ kubectl top --help Display Resource (CPU/Memory) usage. The top command allows you to see the resource consumption for nodes or pods. This command requires Metrics Server to be correctly configured and working on the server. Available Commands: node Display resource (CPU/memory) usage of nodes pod Display resource (CPU/memory) usage of pods Usage: kubectl top [flags] [options] Use "kubectl <command> --help" for more information about a given command. Use "kubectl options" for a list of global command-line options (applies to all commands).查看node/ # kubectl top node NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY% devops-prod-master-1 3210m 6% 33845Mi 69% devops-prod-master-2 2617m 5% 19375Mi 40% devops-prod-master-3 2472m 31% 11755Mi 75%查看pod/ # kubectl top pod -A | grep cv-console-dev | grep rds cv-console-dev cv-console-rds-6b97c64d87-v8djz 36m 522Mi cv-console-dev cv-console-web-rds-77cc5d94fd-fwr2q 1m 25Mi
介绍EasyExcel是一个基于Java的、快速、简洁、解决大文件内存溢出的Excel处理工具。他能让你在不用考虑性能、内存的等因素的情况下，快速完成Excel的读、写等功能。Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗依然很大。easyexcel重写了poi对07版Excel的解析，一个3M的excel用POI sax解析依然需要100M左右内存，改用easyexcel可以降低到几M，并且再大的excel也不会出现内存溢出；03版依赖POI的sax模式，在上层做了模型转换的封装，让使用者更加简单方便maven依赖<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>3.2.1</version> </dependency>大数据量web导出excel代码 @GetMapping("/download") public void download(HttpServletResponse response) throws IOException { log.info("*********导出开始！**************"); String fileName ="downloadBig"; OutputStream outputStream =null; //模拟的分页查询数据 List<URLModel> data =new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 20; i++) { URLModel urlModel=new URLModel(); urlModel.setUrl("url"+i); urlModel.setName("setName"+i); urlModel.setWebCategoryName("setWebCategoryName"+i); data.add(urlModel); } try { int totalCount=10000; //每一个Sheet存放100w条数据 int sheetDataRows = 100; //每次写入的数据量20w,每页查询20W int writeDataRows = 20; //计算需要的Sheet数量 Integer sheetNum = totalCount % sheetDataRows == 0 ? (totalCount / sheetDataRows) : (totalCount / sheetDataRows + 1); //计算一般情况下每一个Sheet需要写入的次数(一般情况不包含最后一个sheet,因为最后一个sheet不确定会写入多少条数据) Integer oneSheetWriteCount = sheetDataRows / writeDataRows; //计算最后一个sheet需要写入的次数 Integer lastSheetWriteCount = totalCount % sheetDataRows == 0 ? oneSheetWriteCount : (totalCount % sheetDataRows % writeDataRows == 0 ? (totalCount / sheetDataRows / writeDataRows) : (totalCount / sheetDataRows / writeDataRows + 1)); outputStream = response.getOutputStream(); //必须放到循环外，否则会刷新流 ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(outputStream).build(); //开始分批查询分次写入 for (int i = 0; i < sheetNum; i++) { //创建Sheet WriteSheet sheet = new WriteSheet(); sheet.setSheetName("Sheet"+i); sheet.setSheetNo(i); //循环写入次数: j的自增条件是当不是最后一个Sheet的时候写入次数为正常的每个Sheet写入的次数,如果是最后一个就需要使用计算的次数lastSheetWriteCount for (int j = 0; j < (i != sheetNum - 1 ? oneSheetWriteCount : lastSheetWriteCount); j++) { WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet(i, "Sheet" + (i + 1)).head(URLModel.class) .registerWriteHandler(new LongestMatchColumnWidthStyleStrategy()).build(); excelWriter.write(data, writeSheet); } } // 下载EXCEL，返回给前段stream流 response.setContentType("application/octet-stream"); response.setCharacterEncoding("utf-8"); response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename*=utf-8''" + fileName + ".xlsx"); excelWriter.finish(); outputStream.flush(); outputStream.close(); log.info("*********导出结束！**************"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally { if (outputStream != null) { outputStream.close(); } }
mysql8.0 与mysql 5.7 对比1、MySQL 8.0支持新的数据类型：MySQL 8.0引入了多个新的数据类型，比如JSON，Geometry，IPv6等，可以更好地处理复杂数据。2、改进的查询性能：MySQL 8.0对查询性能进行了极大改进，特别是在处理大量数据时，采用了更高效的索引结构，以及改进的查询优化器，使查询性能更加出色。3、改进的安全性：MySQL 8.0改进了安全性，支持加密存储和更强大的数据保护机制，包括日志审计，密码策略，数据加密和用户访问控制等。4、MySQL 8.0支持多样化查询：MySQL 8.0支持多样化查询，可以支持混合查询，允许在同一个查询中混合使用多种语言，比如SQL，JSON，NoSQL，XML等。5、MySQL 8.0支持窗口函数：MySQL 8.0支持窗口函数，可以对查询中的数据进行聚合，比如计算滑动窗口的和、平均值和最小值等。6、MySQL 8.0支持多租户：MySQL 8.0支持多租户，可以在一个数据库中容纳多个租户，每个租户可以分配自己的数据集，并且具有自己的访问权限。7、MySQL 8.0支持更多的存储引擎：MySQL 8.0支持多种存储引擎，包括InnoDB，MyISAM，CSV，MEMORY等，可以更好地满足不同的存储需求。8、MySQL 8.0支持全文索引：MySQL 8.0支持全文索引，可以更快地搜索文本中的关键词，比如文章标题，文章正文等。
Java高并发是指在多线程、多进程的情况下，通过合理的编程方式和技术手段，提高程序的并发能力，从而使程序能够更高效地处理大量的并发请求。Java中实现高并发的常用技术手段包括以下几个方面：线程池：线程池是一种预先创建好一定数量的线程并维护这些线程，当有新的任务需要执行时，从线程池中取出一个线程进行处理，避免了线程的频繁创建和销毁。锁机制：Java中提供了多种锁机制，如synchronized关键字、ReentrantLock类等，可以有效地控制线程的并发访问，避免出现多线程同时访问同一个资源的情况，从而保证程序的稳定性和正确性。并发容器：Java中提供了多种并发容器，如ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等，这些容器可以在多线程环境下安全地进行操作，从而实现高效的并发访问。无锁编程：无锁编程是一种基于CAS（比较并交换）实现的并发编程方式，可以避免锁带来的性能损耗和死锁等问题，适用于并发度高、数据竞争少的场景。异步编程：异步编程是一种在不阻塞线程的情况下，能够并发执行多个任务的方式。Java中通过Future、CompletableFuture等类提供了异步编程的支持，可以提高程序的并发能力和性能。总之，Java高并发编程需要综合运用多种技术手段，如线程池、锁机制、并发容器、无锁编程和异步编程等，才能实现高效、稳定的程序处理。
一、概述1.1 含义1995年，同源政策由 Netscape 公司引入浏览器。目前，所有浏览器都实行这个政策。最初，它的含义是指，A网页设置的 Cookie，B网页不能打开，除非这两个网页"同源"。所谓"同源"指的是"三个相同"。协议相同域名相同端口相同举例来说，http://www.example.com/dir/page.html这个网址，协议是http://，域名是www.example.com，端口是80（默认端口可以省略）。它的同源情况如下。http://www.example.com/dir2/other.html：同源http://example.com/dir/other.html：不同源（域名不同）http://v2.www.example.com/dir/other.html：不同源（域名不同）http://www.example.com:81/dir/other.html：不同源（端口不同）1.2 目的同源政策的目的，是为了保证用户信息的安全，防止恶意的网站窃取数据。设想这样一种情况：A网站是一家银行，用户登录以后，又去浏览其他网站。如果其他网站可以读取A网站的 Cookie，会发生什么？很显然，如果 Cookie 包含隐私（比如存款总额），这些信息就会泄漏。更可怕的是，Cookie 往往用来保存用户的登录状态，如果用户没有退出登录，其他网站就可以冒充用户，为所欲为。因为浏览器同时还规定，提交表单不受同源政策的限制。由此可见，"同源政策"是必需的，否则 Cookie 可以共享，互联网就毫无安全可言了。1.3 限制范围随着互联网的发展，"同源政策"越来越严格。目前，如果非同源，共有三种行为受到限制。（1） Cookie、LocalStorage 和 IndexDB 无法读取。（2） DOM 无法获得。（3） AJAX 请求不能发送。虽然这些限制是必要的，但是有时很不方便，合理的用途也受到影响。下面，我将详细介绍，如何规避上面三种限制。二、CookieCookie 是服务器写入浏览器的一小段信息，只有同源的网页才能共享。但是，两个网页一级域名相同，只是二级域名不同，浏览器允许通过设置document.domain共享 Cookie。举例来说，A网页是http://w1.example.com/a.html，B网页是http://w2.example.com/b.html，那么只要设置相同的document.domain，两个网页就可以共享Cookie。document.domain = 'example.com';现在，A网页通过脚本设置一个 Cookie。document.cookie = "test1=hello";B网页就可以读到这个 Cookie。var allCookie = document.cookie;注意，这种方法只适用于 Cookie 和 iframe 窗口，LocalStorage 和 IndexDB 无法通过这种方法，规避同源政策，而要使用下文介绍的PostMessage API。另外，服务器也可以在设置Cookie的时候，指定Cookie的所属域名为一级域名，比如.example.com。Set-Cookie: key=value; domain=.example.com; path=/这样的话，二级域名和三级域名不用做任何设置，都可以读取这个Cookie。三、iframe如果两个网页不同源，就无法拿到对方的DOM。典型的例子是iframe窗口和window.open方法打开的窗口，它们与父窗口无法通信。比如，父窗口运行下面的命令，如果iframe窗口不是同源，就会报错。document.getElementById("myIFrame").contentWindow.document // Uncaught DOMException: Blocked a frame from accessing a cross-origin frame.上面命令中，父窗口想获取子窗口的DOM，因为跨源导致报错。反之亦然，子窗口获取主窗口的DOM也会报错。window.parent.document.body // 报错如果两个窗口一级域名相同，只是二级域名不同，那么设置上一节介绍的document.domain属性，就可以规避同源政策，拿到DOM。对于完全不同源的网站，目前有三种方法，可以解决跨域窗口的通信问题。片段识别符（fragment identifier）window.name跨文档通信API（Cross-document messaging）3.1 片段识别符片段标识符（fragment identifier）指的是，URL的#号后面的部分，比如http://example.com/x.html#fragment的#fragment。如果只是改变片段标识符，页面不会重新刷新。父窗口可以把信息，写入子窗口的片段标识符。var src = originURL + '#' + data; document.getElementById('myIFrame').src = src;子窗口通过监听hashchange事件得到通知。window.onhashchange = checkMessage; function checkMessage() { var message = window.location.hash; // ... }同样的，子窗口也可以改变父窗口的片段标识符。parent.location.href= target + "#" + hash;3.2 window.name浏览器窗口有window.name属性。这个属性的最大特点是，无论是否同源，只要在同一个窗口里，前一个网页设置了这个属性，后一个网页可以读取它。父窗口先打开一个子窗口，载入一个不同源的网页，该网页将信息写入window.name属性。window.name = data;接着，子窗口跳回一个与主窗口同域的网址。location = 'http://parent.url.com/xxx.html';然后，主窗口就可以读取子窗口的window.name了。var data = document.getElementById('myFrame').contentWindow.name;这种方法的优点是，window.name容量很大，可以放置非常长的字符串；缺点是必须监听子窗口window.name属性的变化，影响网页性能。3.3 window.postMessage上面两种方法都属于破解，HTML5为了解决这个问题，引入了一个全新的API：跨文档通信 API（Cross-document messaging）。这个API为window对象新增了一个window.postMessage方法，允许跨窗口通信，不论这两个窗口是否同源。举例来说，父窗口http://aaa.com向子窗口http://bbb.com发消息，调用postMessage方法就可以了。var popup = window.open('http://bbb.com', 'title'); popup.postMessage('Hello World!', 'http://bbb.com');postMessage方法的第一个参数是具体的信息内容，第二个参数是接收消息的窗口的源（origin），即"协议 + 域名 + 端口"。也可以设为*，表示不限制域名，向所有窗口发送。子窗口向父窗口发送消息的写法类似。window.opener.postMessage('Nice to see you', 'http://aaa.com');父窗口和子窗口都可以通过message事件，监听对方的消息。window.addEventListener('message', function(e) { console.log(e.data); },false);message事件的事件对象event，提供以下三个属性。event.source：发送消息的窗口event.origin: 消息发向的网址event.data: 消息内容下面的例子是，子窗口通过event.source属性引用父窗口，然后发送消息。window.addEventListener('message', receiveMessage); function receiveMessage(event) { event.source.postMessage('Nice to see you!', '*'); }event.origin属性可以过滤不是发给本窗口的消息。window.addEventListener('message', receiveMessage); function receiveMessage(event) { if (event.origin !== 'http://aaa.com') return; if (event.data === 'Hello World') { event.source.postMessage('Hello', event.origin); } else { console.log(event.data); } }3.4 LocalStorage通过window.postMessage，读写其他窗口的 LocalStorage 也成为了可能。下面是一个例子，主窗口写入iframe子窗口的localStorage。window.onmessage = function(e) { if (e.origin !== 'http://bbb.com') { return; } var payload = JSON.parse(e.data); localStorage.setItem(payload.key, JSON.stringify(payload.data)); };上面代码中，子窗口将父窗口发来的消息，写入自己的LocalStorage。父窗口发送消息的代码如下。var win = document.getElementsByTagName('iframe')[0].contentWindow; var obj = { name: 'Jack' }; win.postMessage(JSON.stringify({key: 'storage', data: obj}), 'http://bbb.com');加强版的子窗口接收消息的代码如下。window.onmessage = function(e) { if (e.origin !== 'http://bbb.com') return; var payload = JSON.parse(e.data); switch (payload.method) { case 'set': localStorage.setItem(payload.key, JSON.stringify(payload.data)); break; case 'get': var parent = window.parent; var data = localStorage.getItem(payload.key); parent.postMessage(data, 'http://aaa.com'); break; case 'remove': localStorage.removeItem(payload.key); break; } };加强版的父窗口发送消息代码如下。var win = document.getElementsByTagName('iframe')[0].contentWindow; var obj = { name: 'Jack' }; // 存入对象 win.postMessage(JSON.stringify({key: 'storage', method: 'set', data: obj}), 'http://bbb.com'); // 读取对象 win.postMessage(JSON.stringify({key: 'storage', method: "get"}), "*"); window.onmessage = function(e) { if (e.origin != 'http://aaa.com') return; // "Jack" console.log(JSON.parse(e.data).name); };四、AJAX同源政策规定，AJAX请求只能发给同源的网址，否则就报错。除了架设服务器代理（浏览器请求同源服务器，再由后者请求外部服务），有三种方法规避这个限制。JSONPWebSocketCORS4.1 JSONPJSONP是服务器与客户端跨源通信的常用方法。最大特点就是简单适用，老式浏览器全部支持，服务器改造非常小。它的基本思想是，网页通过添加一个<script>元素，向服务器请求JSON数据，这种做法不受同源政策限制；服务器收到请求后，将数据放在一个指定名字的回调函数里传回来。首先，网页动态插入<script>元素，由它向跨源网址发出请求。function addScriptTag(src) { var script = document.createElement('script'); script.setAttribute("type","text/javascript"); script.src = src; document.body.appendChild(script); } window.onload = function () { addScriptTag('http://example.com/ip?callback=foo'); } function foo(data) { console.log('Your public IP address is: ' + data.ip); };上面代码通过动态添加<script>元素，向服务器example.com发出请求。注意，该请求的查询字符串有一个callback参数，用来指定回调函数的名字，这对于JSONP是必需的。服务器收到这个请求以后，会将数据放在回调函数的参数位置返回。foo({ "ip": "8.8.8.8" });由于<script>元素请求的脚本，直接作为代码运行。这时，只要浏览器定义了foo函数，该函数就会立即调用。作为参数的JSON数据被视为JavaScript对象，而不是字符串，因此避免了使用JSON.parse的步骤。4.2 WebSocketWebSocket是一种通信协议，使用ws://（非加密）和wss://（加密）作为协议前缀。该协议不实行同源政策，只要服务器支持，就可以通过它进行跨源通信。下面是一个例子，浏览器发出的WebSocket请求的头信息（摘自维基百科）。GET /chat HTTP/1.1 Host: server.example.com Upgrade: websocket Connection: Upgrade Sec-WebSocket-Key: x3JJHMbDL1EzLkh9GBhXDw== Sec-WebSocket-Protocol: chat, superchat Sec-WebSocket-Version: 13 Origin: http://example.com上面代码中，有一个字段是Origin，表示该请求的请求源（origin），即发自哪个域名。正是因为有了Origin这个字段，所以WebSocket才没有实行同源政策。因为服务器可以根据这个字段，判断是否许可本次通信。如果该域名在白名单内，服务器就会做出如下回应。HTTP/1.1 101 Switching Protocols Upgrade: websocket Connection: Upgrade Sec-WebSocket-Accept: HSmrc0sMlYUkAGmm5OPpG2HaGWk= Sec-WebSocket-Protocol: chat4.3 CORSCORS是跨源资源分享（Cross-Origin Resource Sharing）的缩写。它是W3C标准，是跨源AJAX请求的根本解决方法。相比JSONP只能发GET请求，CORS允许任何类型的请求。
利用image对象的onerror事件来判断，出错则更换image对象的src为默认图片的URL。<img src="图片的url地址" alt="图片XX" onerror="this.src='默认图片的url地址'"> 注意：如果使用不当，会造成死循环。比如：当【默认图片的url地址】也加载不成功（比如网速比较慢的时候）或不存在的话，就会反复的加载(触发onerror)，最后造成堆栈溢出错误。解决办法如下a、更改 onerror 代码为其它处理方式或者确保 onerror 中的默认图片足够小，并且存在。b、控制onerror事件只触发一次，需要增加这句话：this.onerror=null; 增加后如下：<img src="图片的url地址" alt="图片XX" onerror="this.src='默认图片的url地址;this.onerror=null'"/>具体代码<img className={styles.urlImg} src={"" + item.url + "/favicon.ico"} onError={() => { const img = window.event.srcElement; img.src = "存在的.png"; img.οnerrοr = null; }} />因为 event已经被弃用了优化<img className={styles.urlImg} src={"" + item.url + "/favicon.ico"} onError={(e) => { const img = e.currentTarget; img.src = "https://api.iowen.cn/favicon/www.aliued.cn.png"; img.οnerrοr = null; }} />
1.thread_cache_size简介每建立一个连接，都需要一个线程来与之匹配，此参数用来缓存空闲的线程，以至不被销毁，如果线程缓存中有空闲线程，这时候如果建立新连接，MYSQL就会很快的响应连接请求。show status like 'Threads%'; show global status like 'Thread%';可以看到Threads_cached 68 Threads_connected 310 Threads_created 378 Threads_running 8Threads_cached :代表当前此时此刻线程缓存中有多少空闲线程。Threads_connected :代表当前已建立连接的数量，因为一个连接就需要一个线程，所以也可以看成当前被使用的线程数。Threads_created :代表从最近一次服务启动，已创建线程的数量。为处理连接请求创建过的线程数，如果发现Threads_created值过大的话，表明MySQL服务器一直在创建线程，这也是比较耗资源，可以适当增加配置文件中thread_cache_size值。Threads_running :代表当前激活的（非睡眠状态）线程数。并不是代表正在使用的线程数，有时候连接已建立，但是连接处于sleep状态，这里相对应的线程也是sleep状态。2.线程缓存未命中率线程缓存未命中率=Threads_created /Connections=378/65660=0.005756929637526652=6%还算合理show global status like 'Connections%'; 3.thread_cache_size设置原则如果是短连接，适当设置大一点，因为短连接往往需要不停创建，不停销毁，如果大一点，连接线程都处于取用状态，不需要重新创建和销毁，所以对性能肯定是比较大的提升。对于长连接，不能保证连接的稳定性，所以设置这参数还是有一定必要，可能连接池的问题，会导致连接数据库的不稳定性，也会出现频繁的创建和销毁，但这个情况比较少，如果是长连接，可以设置成小一点，一般在50-100左右。物理内存设置规则：通过比较Connections 和 Threads_created 状态的变量，可以看到这个变量的作用。(-->表示要调整的值) 根据物理内存设置规则如下： 1G ---> 8 2G ---> 16 3G ---> 32 >3G ---> 64 查询thread_cache_size设置show global status like'thread_cache_size';设置命令：mysql> set global thread_cache_size=16编辑/etc/my.cnf 更改/添加 thread_concurrency = 16
前言MongoDB是非关系型数据库的典型代表，DB-Engines Ranking 数据显示，近年来，MongoDB在 NoSQL领域一直独占鳌头。MongoDB是为快速开发互联网应用 而设计的数据库系统，其数据模型和持 久化策略就是为了构建高读/写的性能，并且可以方面的弹性拓展。随着MongoDB的普及和使用量的快 速增长，为了规范使用，便于管理和获取更高的性能，整理此文档。我们从 数据库设计规范、集合设计 规范、索引设计规范、文档设计规范、API使用规范、连接规范等方面进行阐述和要求。 存储选型1. 主要解决大量数据的访问效率问题， 减少mysql 压力。MongoDB内建了多种数据分片的特性，可 以很好的适应大数据量的需求。内建的Sharding分片特性避免系统在数据增长的过程中遇到性能瓶颈。2. 复杂数据结构，以多种不同查询条件去查询同一份数据。MongoDB的BSON数据格式非常适合文 档化格式的存储及查询；支持丰富的查询表达式，可轻易查询文档中内嵌的对象和数组及子文档。3. 非事务并且关联性集合不强的都可以使用(MongoDB4.0+支持跨Collection事务，MongoDB4.2+支持跨Shard事务)。4. 无多文档事务性需求及复杂关联检索。5. 业务快速迭代，需求频繁变动业务。6. 数据模型不固定，存储格式灵活场景。7. 单集群读写并发过大无法支撑业务增长。8. 期望 5 个 9 的数据库高可用场景。一、库设计规范1. 【强制】数据库命名规范：db_xxxx2. 【强制】库名全部小写，禁止使用任何_以外的特殊字符，禁止使用数字打头的库名，如：123_abc；说明：库以文件夹的形式存在，使用特殊字符或其它不规范的命名方式会导致命名混乱3. 【强制】数据库名称最多为 64 个字符。4. 【强制】在创建新的库前应尽量评估该库的体积、QPS等，提前与DBA讨论是应该新建一个库还是专门为该库创建一个新的集群。二、集合设计规范1.【强制】集合名全部小写，禁止使用任何_以外的特殊字符，禁止使用数字打头的集合名，如：123_abc，禁止system打头; system是系统集合前缀；2.【强制】集合名称最多为64字符；3.【建议】一个库中写入较大的集合会影响其它集合的读写性能，如果业务比较繁忙的集合在一个DB中，建议最多80个集合，同时也要考虑磁盘I/O的性能；4.【建议】如果评估单集合数据量较大，可以将一个大表拆分为多个小表，然后将每一个小表存放在独立的库中或者sharding分表；5.【建议】MongoDB的集合拥有”自动清理过期数据”的功能，只需在该集合中文档的时间字段增加一个TTL索引即可实现该功能，但需要注意的是该字段的类型则必须是mongoDate()，一定要结合实际业务设计是否需要；6.【建议】设计轮询集合—集合是否设计为Capped限制集，一定要结合实际业务设计是否需要。创建集合规则不同的业务场景是可以使用不同的配置;db.createCollection("logs",{ "storageEngine": { "wiredTiger":{ "configString": "internal_page_max=16KB,leaf_page_max=16KB,leaf_value_max=8KB,os_cache_max=1GB"} }})a. 如果是读多写少的表在创建时我们可以尽量将 page size 设置的比较小 ，比如 16KB，如果表数据量不大 (“internal_page_max=16KB，leaf_page_max=16KB，leaf_value_max=8KB，os_cache_max=1GB”)b. 如果这个读多写少的表数据量比较大，可以为其设置一个压缩算法，例如：”block_compressor=zlib， internal_page_max=16KB，leaf_page_max=16KB，leaf_value_max=8KB”c. 注意：该zlib压缩算法不要使用，对cpu消耗特别大，如果使用snapp消耗20% cpu，而且使用zlib能消耗90%cpu，甚至100%d. 如果是写多读少的表，可以将 leaf_page_max 设置到 1MB，并开启压缩算法，也可以为其制定操作系统层面 page cache 大小的 os_cache_max 值，让它不会占用太多的 page cache 内存，防止影响读操作读多写少的表 internal_page_max=16KB 默认为4KB leaf_page_max=16KB 默认为32KB leaf_value_max=8KB 默认为64MB os_cache_max=1GB 默认为0 读多写少的表 而且数据量比较大 block_compressor=zlib 默认为snappy internal_page_max=16KB 默认为4KB leaf_page_max=16KB 默认为32KB leaf_value_max=8KB 默认为64M三、文档设计规范1.【强制】集合中的 key 禁止使用任何 “_”（下划线）以外的特殊字符。2.【强制】尽量将同样类型的文档存放在一个集合中，将不同类型的文档分散在不同的集合中；相同类型的文档能够大幅度提高索引利用率，如果文档混杂存放则可能会出现查询经常需要全表扫描的情况；3.【建议】禁止使用_id，如：向_id中写入自定义内容；说明：MongoDB的表与InnoDB相似,都是索引组织表,数据内容跟在主键后,而_id是MongoDB中的默认主键,一旦_id的值为非自增,当数据量达到一定程度之后,每一次写入都可能导致主键的二叉树大幅度调整,这将是一个代价极大的写入, 所以写入就会随着数据量的增大而下降,所以一定不要在_id中写入自定义的内容。4.【建议】尽量不要让数组字段成为查询条件;5.【建议】如果字段较大，应尽量压缩存放;不要存放太长的字符串，如果这个字段为查询条件，那么确保该字段的值不超过1KB；MongoDB的索引仅支持1K以内的字段，如果你存入的数据长度超过1K，那么它将无法被索引6.【建议】尽量存放统一了大小写后的数据 ;7.【建议】如果评估单集合数据量较大，可以将一个大表拆分为多个小表，然后将每一个小表存放在独立的库中或者sharding分表。四、索引设计规范1.【强制】MongoDB 的组合索引使用策略与 MySQL 一致，遵循”最左原则”；2.【强制】索引名称长度不要超过 128 字符;3.【强制】应尽量综合评估查询场景,通过评估尽可能的将单列索引并入组合索引以降低所以数量，结合1，2点;4.【建议】优先使用覆盖索引;5.【建议】创建组合索引的时候，应评估索引中包含的字段，尽量将数据基数大(唯一值多的数据)的字段放在组合索引的前面；6.【建议】MongoDB 支持 TTL 索引，该索引能够按你的需要自动删除XXX秒之前的数据并会尽量选择在业务低峰期执行删除操作；看业务是否需要这一类型索引；7.【建议】在数据量较大的时候，MongoDB 索引的创建是一个缓慢的过程，所以应当在上线前或数据量变得很大前尽量评估，按需创建会用到的索引；8.【建议】如果你存放的数据是地理位置信息，比如：经纬度数据。那么可以在该字段上添加 MongoDB 支持的地理索引：2d 及 2dsphere，但他们是不同的，混用会导致结果不准确。五、API使用规范1.【强制】在查询条件的字段或者排序条件的字段上必须创建索引；2.【强制】查询结果只包含需要的字段，而不查询所有字段；3.【强制】在文档级别更新是原子性的，这意味着一条更新 10 个文档的语句可能在更新 3 个文档后由于某些原因失败。应用程序必须根据自己的策略来处理这些失败；4.【建议】单个文档的BSON size不能超过16M；5.【建议】禁用不带条件的update、remove或者find语句；6.【建议】限定返回记录条数，每次查询结果不超过 2000 条。如果需要查询 2000 条以上的数据，在代码中使用多线程并发查询；7.【建议】在写入数据的时候，如果你需要实现类似 MySQL 中 INSERT INTO ON DUPLICATE KEY UPDATE 的功能，那么可以选择 upsert() 函数；8.【建议】写入大量数据的时候可以选择使用 batchInsert，但目前 MongoDB 每一次能够接受的最大消息长度为48MB，如果超出48MB，将会被自动拆分为多个48MB的消息;9.【建议】索引中的-1和1是不一样的，一个是逆序，一个是正序，应当根据自己的业务场景建立适合的索引排序，需要注意的是{a:1,b:-1} 和 {a:-1,b:1}是一样的；10.【建议】在开发业务的时候尽量检查自己的程序性能,可以使用 explain() 函数检查你的查询执行详情，另外 hint() 函数相当于 MySQL 中的 force index()；11.【建议】如果你结合体积大小/文档数固定，那么建议创建 capped（封顶）集合，这种集合的写入性能非常高并无需专门清理老旧数据，需要注意的是 capped 表不支持remove() 和 update()操作;12.【建议】查询中的某些操作符可能会导致性能低下，如ne，not，exists，nin，or，尽量在业务中不要使用；exist：因为松散的文档结构导致查询必须遍历每一个文档ne：如果当取反的值为大多数，则会扫描整个索引not：可能会导致查询优化器不知道应当使用哪个索引，所以会经常退化为全表扫描nin：全表扫描or：有多少个条件就会查询多少次，最后合并结果集，所以尽可能的使用in13.【建议】不要一次取出太多的数据进行排序，MongoDB 目前支持对32MB以内的结果集进行排序，如果需要排序，那么请尽量限制结果集中的数据量；14.【建议】MongoDB 的聚合框架非常好用，能够通过简单的语法实现复杂的统计查询，并且性能也不错；15.【建议】如果需要清理掉一个集合中的所有数据，那么 remove() 的性能是非常低下的，该场景下应当使用 drop()；remove() 是逐行操作，所以在删除大量数据的时候性能很差；16.【建议】在使用数组字段做为查询条件的时候，将与覆盖索引无缘;这是因为数组是保存在索引中的，即便将数组字段从需要返回的字段中剔除，这样的索引仍然无法覆盖查询；17.【建议】在查询中如果有范围条件,那么尽量和定值条件放在一起进行过滤,并在创建索引的时候将定值查询字段放在范围查询字段前。六、连接规范1.【强制】正确连接副本集，副本集提供了数据的保护、高可用和灾难恢复的机制。如果主节点宕 机，其中一个从节点会自动提升为从节点。2.【建议】合理控制连接池的大小，限制连接数资源，可通过Connection String URL中的 maxPoolSize 参数来配置连接池大小。3.【建议】复制集读选项 默认情况下，复制集的所有读请求都发到Primary，Driver可通过设置的Read Preference 来将 读请求路由到其他的节点。
在Git项目中定义.gitignore文件# See https://help.github.com/articles/ignoring-files/ for more about ignoring files. # dependencies **/node_modules # roadhog-api-doc ignore /src/utils/request-temp.js _roadhog-api-doc # production /dist # misc .DS_Store npm-debug.log* yarn-error.log /coverage .idea yarn.lock package-lock.json pnpm-lock.yaml *bak # visual studio code .history *.log functions/* .temp/** # umi .umi .umi-production # screenshot screenshot .firebase .eslintcache build
1.下载解压https://cdn.npmmirror.com/binaries/node/v16.18.1/node-v16.18.1-linux-x64.tar.xztar -xvf node-v16.18.1-linux-x64.tarmkdir -p /usr/local/nodejsmv node-v16.18.1-linux-x64/* /usr/local/nodejs/2.建立软连接建立node软链接ln -s /usr/local/nodejs/bin/node /usr/local/bin建立npm 软链接ln -s /usr/local/nodejs/bin/npm /usr/local/bin更换镜像源设置国内淘宝镜像源npm config set registry https://registry.npm.taobao.org # 查看设置信息 npm config list4.npm与yarn 的比较https://liuyunshengsir.blog.csdn.net/article/details/984346565.结合框架进行开发即可https://v3.umijs.org/zh-CN/docs/getting-started
1.查看当前值 show variables like '%join_buffer_size%' mysql默认该设置为128 或 256 或512k，各个版本有所出入2.作用范围在mysql中表和表进行join时候，无论是两个表之间还是多个表之间，join的情况大致分为下面几种情况join key 有索引 或者是主键join key 有索引，但是属于二级索引join可以没有索引join-buffe_size 真正起作用的是前面提到的 第 2 和3中情况，即表之间关联需要进行表扫描操作，而如果关联的key使用有索引 或主键的是不需要用到join_buffer_size的，因为本身走索引效果更好3.如何起作用在mysql中两个表之间关联的关联算法只有 迭代循环这个算法，而join_buffer_size就是在迭代循环没有索引的情况下，减少过多的表扫描而设计的，关于表关联算法大概有下面几种Nested-loop joinmerge joinHash join正如前面说的mysql现在是只有nested-loop，后续会有新的算法，8.0已经引入了hash，而针对迭代算法，如果在有索引的情况下肯定是非常快的（前提是两表都不大，或至少有一个小表），一般会将数据量小的表称为驱动表或外表,从小表中取数据在大表中进行匹配，大概意思我们看下面的图我们假设 a 表 1000条记录 b表100000条记录，那么针对下面的sql（关联key没有索引或主键）select * from ainner join b on a.id=b.id我们需要依次从a表中取1000次记录，并将这些记录在b表中遍历1000次，假设b表的数据是上千万，那么我们需要对b表进行1000次的scan，效率会差的要命。Block Nested-Loop Join块嵌套循环，简称 BNLJ，这个看起来比普通的Nested-loop 多了一个block，没错就是块，通俗来讲就是每次别一条条的去内表遍历了，每次整个1000条去遍历多好，我们如果每次是1000条那么上面的的sql语句的遍历次数就会从1000次直接降低到1次，理论上性能提高了将近1000倍，但是决定你去内表迭代的条数可不是随心所欲的，肯定有个地方要进行限制，毕竟一条和1千条使用的内存是不同的，ok这里就是join_buffer_size该起作用的时候了，我们通过设置该值大小来控制能有多少条记录统一一次去进行遍历操作，而不是每次一条。4.使用建议不建议在系统级别对该值设置过大，一般可以设置512K以内，因为最终解决方案还是要依靠索引来解决，当然不排除有时候两个表关联的确是没有索引可用的，那我们可以在session级别来调大该值，以便能快速获得我们所需数据比如设置session 中该值为512M，语句如下set session join_buffer_size =10241024512;当然这些在sql server 或orale 中都是优化过的了，不用我们过多关注，比如sql server直接将小表加入到内存中去
Pod的重启策略Pod的重启策略指的是当Pod中的容器终止退出后，重启容器的策略。需要注意的是，因为Docker容器的轻量级，重启容器的做法实际上是直接重建容器，所以容器中的数据将会丢失，如有需要持久化的数据，那么需要使用数据卷进行持久化设置。重启策略是通过Pod定义中的.spec.restartPolicy 进行设置的，目前支持以下3种策略。Always：当容器终止退出后，总是重启容器，默认策略。OnFailure：当容器终止异常退出（退出码非0）时，才重启容器。Never：当容器终止退出时，从不重启容器。重启策略设置建议因为重启策略默认的是Always，这也是合理的，因此在一般情况下，重启策略不需要设置，这里仅仅是作为知识点拿出来展示一下，在实际使用中，在大多数情况下都不需要进行重启策略配置Pod状态常见异常状态：1、Pod 一直处于Pending状态Pending状态意味着Pod的YAML文件已经提交给Kubernetes，API对象已经被创建并保存在Etcd当中。但是，这个Pod里有些容器因为某种原因而不能被顺利创建。比如，调度不成功(可以通过kubectl describe pod命令查看到当前Pod的事件，进而判断为什么没有调度)。可能原因资源不足（集群内所有的Node都不满足该Pod请求的CPU、内存、GPU等资源); HostPort 已被占用(通常推荐使用Service对外开放服务端口)。2、Pod一直处于Waiting 或 ContainerCreating状态首先还是通过 kubectl describe pod命令查看当前Pod的事件。可能的原因有:1、镜像拉取失败，比如镜像地址配置错误、拉取不了国外镜像源（gcr.io)、私有镜像密钥配置错误、镜像太大导致拉取超时 (可以适当调整kubelet的-image-pull-progress-deadline和-runtime-request-timeout选项)等。2、CNI网络错误，一般需要检查CNI网络插件的配置，比如:无法配置Pod 网络、无法分配IP地址。3、容器无法启动，需要检查是否打包了正确的镜像或者是否配置了正确的容器参数4、Failed create pod sandbox，查看kubelet日志，原因可能是磁盘坏道（input/output error)。3、Pod 一直处于ImagePullBackOff状态通常是镜像名称配置错误或者私有镜像的密钥配置错误导致。4、Pod 一直处于CrashLoopBackOff状态此状态说明容器曾经启动了，但又异常退出。这时可以先查看一下容器的日志。通过命令kubectl logs 和kubectl logs --previous 可以发下一些容器退出的原因，比如:容器进程退出、健康检查失败退出;此时如果还未发现线索，还而已到容器内执行命令(kubectl exec cassandra - cat /var.log/cassandra/system.loq)来进一步查看退出原因;如果还是没有线索，那就需要SSH登录该Pod所在的Node上，查看Kubelet或者Docker的日志进一步排查。5、Pod处于Error状态通常处于Error状态说明Pod启动过程中发生了错误。常见的原因:依赖的ConfigMap、Secret或PV等不存在;请求的资源超过了管理员设置的限制，比如超过了LimitRange等;违反集群的安全策略，比如违反了PodSecurityPolicy.等;容器无法操作集群内的资源，比如开启RDAC后，需要为ServiceAccount配置角色绑定。6、Pod 处于Terminating或 Unknown状态从v1.5开始，Kubernetes不会因为Node失联而删除其上正在运行的Pod，而是将其标记为Terminating 或 Unknown 状态。想要删除这些状态的Pod有三种方法：1、从集群中删除Node。使用公有云时，kube-controller-manager会在VM删除后自动删除对应的Node。而在物理机部署的集群中，需要管理员手动删除Node（kubectl delete node）。2、Node恢复正常。kubelet会重新跟kube-apiserver通信确认这些Pod的期待状态，进而再决定删除或者继续运行这些Pod。用户强制删除，用户可以执行（kubectl delete pods pod-name --grace-period=0 --force）强制删除Pod。除非明确知道Pod的确处于停止状态（比如Node所在VM或物理机已经关机），否则不建议使用该方法。特别是StatefulSet 管理的Pod，强制删除容易导致脑裂或数据丢失等问题。3、Pod行为异常，这里所说的行为异常是指Pod没有按预期的行为执行，比如没有运行podSpec 里面设置的命令行参数。这一般是podSpec yaml文件内容有误，可以尝试使用 --validate 参数重建容器，比如（kubectl delete pod mypod 和 kubectl create --validate -f mypod.yaml）；也可以查看创建后的podSpec是否是对的，比如（kubectl get pod mypod -o yaml）；修改静态Pod的Manifest后未自动重建，kubelet 使用inotify 机制检测 /etc/kubernetes/manifests 目录（可通过 kubelet 的 -pod-manifest-path 选项指定）中静态Pod的变化，并在文件发生变化后重新创建相应的 Pod。但有时也会发现修改静态Pod的 Manifest后未自动创建新 Pod的情景，此时已过简单的修复方法是重启 Kubelet。Unknown 这个异常状态意味着Pod的状态不能持续地被 kubelet汇报给 kube-apiserver，这很有可能是主从节点（Master 和 Kubelet）间的通信出现了问题。其它pod状态CrashLoopBackOff： #容器退出，kubelet正在将它重启 InvalidImageName： #无法解析镜像名称 ImageInspectError： #无法校验镜像 ErrImageNeverPull： #策略禁止拉取镜像 ImagePullBackOff： #正在重试拉取 RegistryUnavailable： #连接不到镜像中心 ErrImagePull： #通用的拉取镜像出错 CreateContainerConfigError： #不能创建kubelet使用的容器配置 CreateContainerError： #创建容器失败 m.internalLifecycle.PreStartContainer #执行hook报错 RunContainerError： #启动容器失败 PostStartHookError： #执行hook报错 ContainersNotInitialized： #容器没有初始化完毕 ContainersNotReady： #容器没有准备完毕 ContainerCreating： #容器创建中 PodInitializing：pod #初始化中 DockerDaemonNotReady： #docker还没有完全启动 NetworkPluginNotReady： #网络插件还没有完全启动 Evicte: #pod被驱赶pod 生命周期Pod 遵循预定义的生命周期，起始于 Pending 阶段， 如果至少其中有一个主要容器正常启动，则进入 Running，之后取决于 Pod 中是否有容器以失败状态结束而进入 Succeeded 或者 Failed 阶段。 Pod 在其生命周期中只会被调度一次。 一旦 Pod 被调度（分派）到某个节点，Pod 会一直在该节点运行，直到 Pod 停止或者被终止。
1.前置条件（官方推荐生产环境使用此种）To avoid configuration updates due to IP address changes, use DNS hostnames instead of IP addresses. It is particularly important to use a DNS hostname instead of an IP address when configuring replica set members or sharded cluster members.Use hostnames instead of IP addresses to configure clusters across a split network horizon. Starting in MongoDB 5.0, nodes that are only configured with an IP address will fail startup validation and will not start.2.配置 Config Server配置成副本集模式。config1，config2，config32.1创建文件夹mkdir -p /data/dbs/config1/data mkdir -p /data/dbs/config1/logs2.2 vim /data/dbs/config1/mongod.confsystemLog: destination: file logAppend: true path: /data/dbs/config1/logs/mongod.log storage: dbPath: /data/dbs/config1/data journal: enabled: true processManagement: fork: true pidFilePath: /data/dbs/config1/mongod.pid net: port: 27018 bindIp: 0.0.0.0 sharding: clusterRole: configsvr replication: replSetName: config 2.3启动/home/mongodb/mongodb/bin/mongod -f /data/dbs/config1/mongod.conf /home/mongodb/mongodb/bin/mongod -f /data/dbs/config2/mongod.conf /home/mongodb/mongodb/bin/mongod -f /data/dbs/config3/mongod.conf2.4 初始化/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27018rs.initiate( { _id: "config", configsvr: true, members: [ { _id : 0, host : "10.6.8.176:27018" }, { _id : 1, host : "10.6.8.176:27028" }, { _id : 2, host : "10.6.8.176:27038" } ] } )3.配置Shard配置成副本集模式。shard1，shard2，shard33.1创建文件夹mkdir -p /data/dbs/shard1/data mkdir -p /data/dbs/shard1/logs3.2 vim /data/dbs/config1/mongod.confsystemLog: destination: file logAppend: true path: /data/dbs/shard1/logs/mongod.log storage: dbPath: /data/dbs/shard1/data journal: enabled: true processManagement: fork: true pidFilePath: /data/dbs/shard1/mongod.pid net: port: 27019 bindIp: 0.0.0.0 sharding: clusterRole: shardsvr replication: replSetName: shard13.3 启动/home/mongodb/mongodb/bin/mongod -f /data/dbs/shard1/mongod.conf /home/mongodb/mongodb/bin/mongod -f /data/dbs/shard2/mongod.conf /home/mongodb/mongodb/bin/mongod -f /data/dbs/shard3/mongod.conf3.4 初始化shard1/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27019rs.initiate( { _id: "shard1", members: [ { _id : 0, host : "10.6.8.176:27019" } ] } )shard2/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27020rs.initiate( { _id: "shard2", members: [ { _id : 0, host : "10.6.8.176:27020" } ] } )shard3/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27021rs.initiate( { _id: "shard3", members: [ { _id : 0, host : "10.6.8.176:27021" } ] } )4. 配置mongos-router配置成副本集模式或者单个都可以。4.1 创建文件夹mkdir -p /data/dbs/router1/data mkdir -p /data/dbs/router1/logs4.2 vim /data/dbs/router1/mongod.confsystemLog: destination: file logAppend: true path: /data/dbs/router1/logs/mongod.log storage: dbPath: /data/dbs/router1/data journal: enabled: true processManagement: fork: true pidFilePath: /data/dbs/router1/mongod.pid net: port: 27017 bindIp: 0.0.0.0 sharding: configDB: config/10.6.8.186:270184.3 启动/home/mongodb/mongodb/bin/mongos -f /data/dbs/router1/mongod.conf4.4 初始化/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27017sh.addShard( "shard1/10.6.8.176:27019") sh.addShard( "shard2/10.6.8.176:27020") sh.addShard( "shard3/10.6.8.176:27021")4.5 删除分片db.runCommand( { removeShard: "shard1" } ) db.adminCommand( { removeShard : "shard1" } )5.验证分片/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 270175.1为集合启用分片,设置分片规则use db0001; sh.enableSharding("db0001") sh.shardCollection("db0001.student", {"_id": "hashed" })5.2插入数据for (i = 1; i <= 1000; i=i+1){ db.student.insert({'xh': i,'name':'name'+i}) }5.3查看各分片数量/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27029/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27020/home/mongodb/mongodb/bin/mongo --port 27021use db0001; db.student.find().count()
1. 副本集的搭建参考之前的文章https://liuyunshengsir.blog.csdn.net/article/details/1279842322.物理备份文件直接备份目录即可/data/mongodb/rs13.在新的机器恢复3.1 启动节点/home/mongodb/mongodb/bin/mongod --replSet rs --dbpath /data/mongodb/rs1 --port 27017 --fork --logpath /data/mongodb/rs1/mongod.log --bind_ip_all /home/mongodb/bin/mongo3.2 查看状态由于在新的环境ip发生的变化，会出现下面的报错> rs.status() { "ok" : 0, "errmsg" : "Our replica set config is invalid or we are not a member of it", "code" : 93, "codeName" : "InvalidReplicaSetConfig" } 3.3 进行配置rs.reconfig({_id: "rs",version: 1,members: [{ _id: 0, host : "localhost:27017" }]},{force:true}) 3.4 验证元数据的正确性> rs.reconfig({_id: "rs",version: 1,members: [{ _id: 0, host : "localhost:27017" }]},{force:true}) { "ok" : 1 } rs:SECONDARY> rs.status() { "set" : "rs", "date" : ISODate("2023-01-06T08:19:59.590Z"), "myState" : 1, "term" : NumberLong(6), "syncSourceHost" : "", "syncSourceId" : -1, "heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000), "majorityVoteCount" : 1, "writeMajorityCount" : 1, "votingMembersCount" : 1, "writableVotingMembersCount" : 1, "optimes" : { "lastCommittedOpTime" : { "ts" : Timestamp(1672993194, 2), "t" : NumberLong(6) }, "lastCommittedWallTime" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.552Z"), "readConcernMajorityOpTime" : { "ts" : Timestamp(1672993194, 2), "t" : NumberLong(6) }, "appliedOpTime" : { "ts" : Timestamp(1672993194, 2), "t" : NumberLong(6) }, "durableOpTime" : { "ts" : Timestamp(1672993194, 2), "t" : NumberLong(6) }, "lastAppliedWallTime" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.552Z"), "lastDurableWallTime" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.552Z") }, "lastStableRecoveryTimestamp" : Timestamp(1672993194, 2), "electionCandidateMetrics" : { "lastElectionReason" : "electionTimeout", "lastElectionDate" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.548Z"), "electionTerm" : NumberLong(6), "lastCommittedOpTimeAtElection" : { "ts" : Timestamp(0, 0), "t" : NumberLong(-1) }, "lastSeenOpTimeAtElection" : { "ts" : Timestamp(1672992257, 1), "t" : NumberLong(5) }, "numVotesNeeded" : 1, "priorityAtElection" : 1, "electionTimeoutMillis" : NumberLong(10000), "newTermStartDate" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.552Z"), "wMajorityWriteAvailabilityDate" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.555Z") }, "members" : [ { "_id" : 0, "name" : "localhost:27017", "health" : 1, "state" : 1, "stateStr" : "PRIMARY", "uptime" : 485, "optime" : { "ts" : Timestamp(1672993194, 2), "t" : NumberLong(6) }, "optimeDate" : ISODate("2023-01-06T08:19:54Z"), "lastAppliedWallTime" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.552Z"), "lastDurableWallTime" : ISODate("2023-01-06T08:19:54.552Z"), "syncSourceHost" : "", "syncSourceId" : -1, "infoMessage" : "Could not find member to sync from", "electionTime" : Timestamp(1672993194, 1), "electionDate" : ISODate("2023-01-06T08:19:54Z"), "configVersion" : 112688, "configTerm" : -1, "self" : true, "lastHeartbeatMessage" : "" } ], "ok" : 1, "$clusterTime" : { "clusterTime" : Timestamp(1672993194, 2), "signature" : { "hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="), "keyId" : NumberLong(0) } }, "operationTime" : Timestamp(1672993194, 2) } rs:PRIMARY> show dbs admin 0.000GB config 0.000GB db001 0.000GB local 0.000GB
1.安装证书权限不足会失败mysql_ssl_rsa_setup --datadir=/var/lib/mysql -vvv chmod 0777 *.pem 生成如下 [root@10-6-8-197 mysql]# ll *.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1675 Dec 16 11:31 ca-key.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1107 Dec 16 11:31 ca.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1107 Dec 16 11:31 client-cert.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1675 Dec 16 11:31 client-key.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1675 Dec 16 11:31 private_key.pem -rwxrwxrwx 1 root root 451 Dec 16 11:31 public_key.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1107 Dec 16 11:31 server-cert.pem -rwxrwxrwx 1 root root 1679 Dec 16 11:31 server-key.pem 2.修改/etc/my.cnf 在 [mysqld] 下面添加ssl-ca = /var/lib/mysql/ca.pem ssl-cert = /var/lib/mysql/server-cert.pem ssl-key = /var/lib/mysql/server-key.pem3.查看systemctl restart mysqld mysql -u root -p ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'AAbb1122!!'; mysql> show global variables like '%ssl%'; +-------------------------------------+--------------------------------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------------+--------------------------------+ | admin_ssl_ca | | | admin_ssl_capath | | | admin_ssl_cert | | | admin_ssl_cipher | | | admin_ssl_crl | | | admin_ssl_crlpath | | | admin_ssl_key | | | have_openssl | YES | | have_ssl | YES | | mysqlx_ssl_ca | | | mysqlx_ssl_capath | | | mysqlx_ssl_cert | | | mysqlx_ssl_cipher | | | mysqlx_ssl_crl | | | mysqlx_ssl_crlpath | | | mysqlx_ssl_key | | | performance_schema_show_processlist | OFF | | ssl_ca | /var/lib/mysql/ca.pem | | ssl_capath | | | ssl_cert | /var/lib/mysql/server-cert.pem | | ssl_cipher | | | ssl_crl | | | ssl_crlpath | | | ssl_fips_mode | OFF | | ssl_key | /var/lib/mysql/server-key.pem | +-------------------------------------+--------------------------------+ 25 rows in set (0.00 sec) 4.创建用户可以登录创建用户create user 'user0001'@'%' identified by 'User0001!'; GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'user0001'@'%'; FLUSH PRIVILEGES; ALTER USER 'user0001'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'User0001!';设置sslalter user user0001@'%' require ssl; 取消sslalter user user0001@'%' require none; 5.查看用户是否使用sslmysql> select user,host,ssl_type,ssl_cipher from mysql.user ; +------------------+-----------+----------+------------------------+ | user | host | ssl_type | ssl_cipher | +------------------+-----------+----------+------------------------+ | user0001 | % | ANY | 0x | | mysql.infoschema | localhost | | 0x | | mysql.session | localhost | | 0x | | mysql.sys | localhost | | 0x | | root | localhost | | 0x | +------------------+-----------+----------+------------------------+ 5 rows in set (0.00 sec) 6.总结1、MySQL 默认是开启SSL连接，如果强制用户使用SSL连接，那么应用程序的配置也需要明确指定SSL相关参数，否则程序会报错。2、虽然SSL方式使得安全性提高了，但是相对地使得QPS也降低23%左右。所以要谨慎选择：2.1、对于非常敏感核心的数据，或者QPS本来就不高的核心数据，可以采用SSL方式保障数据安全性；2.2、对于采用短链接、要求高性能的应用，或者不产生核心敏感数据的应用，性能和可用性才是首要，建议不要采用SSL方式；
提交了问题
2022-12-15
1.执行docker命令docker run --network=host -e MONGODB_URI='mongodb://admin:123456@10.0.42.211:27017/?authSource=admin' bitnami/mongodb-exporter:latest --collect-all --web.listen-address=":9216" 原理我们在运行 docker 镜像时希望能用下面的命令向容器传递命令行参数 形式一： docker run <image-name> <command> arg1 arg2 形式二： docker run <image-name> arg1 arg22.验证http://10.6.8.197:9216/metrics3.参考命令MongoDB Prometheus exporter Flags: -h, --help Show context-sensitive help. --mongodb.collstats-colls=db1,db2.col2 List of comma separared databases.collections to get $collStats --mongodb.indexstats-colls=db1.col1,db2.col2 List of comma separared databases.collections to get $indexStats --mongodb.uri=mongodb://user:pass@127.0.0.1:27017/admin?ssl=true MongoDB connection URI ($MONGODB_URI) --[no-]mongodb.global-conn-pool Use global connection pool instead of creating new pool for each http request. --[no-]mongodb.direct-connect Whether or not a direct connect should be made. Direct connections are not valid if multiple hosts are specified or an SRV URI is used. --web.listen-address=":9216" Address to listen on for web interface and telemetry --web.telemetry-path="/metrics" Metrics expose path --web.config=STRING Path to the file having Prometheus TLS config for basic auth --log.level="error" Only log messages with the given severity or above. Valid levels: [debug, info, warn, error, fatal] --collector.diagnosticdata Enable collecting metrics from getDiagnosticData --collector.replicasetstatus Enable collecting metrics from replSetGetStatus --collector.dbstats Enable collecting metrics from dbStats --collector.topmetrics Enable collecting metrics from top admin command --collector.indexstats Enable collecting metrics from $indexStats --collector.collstats Enable collecting metrics from $collStats --metrics.overridedescendingindex Enable descending index name override to replace -1 with _DESC --collect-all Enable all collectors. Same as specifying all --collector.<name> --collector.collstats-limit=0 Disable collstats, dbstats, topmetrics and indexstats collector if there are more than <n> collections. 0=No limit --[no-]discovering-mode Enable autodiscover collections --[no-]compatible-mode Enable old mongodb-exporter compatible metrics --version Show version and exit
要理解什么是 React-Router 就要先理解什么是 SPA (Single Page Application)，也就是俗称的单页应用。每个单页应用其实是一系列的 JS 文件，当用户请求网站时，网站返回一整个(或一系列)的 js 文件和 HTML，而当用户在某个页面内点击时，你需要告诉浏览器怎么加载另一个页面地址。单页应用中通常只有一个 index.html 文件的，所以浏览器自带的 <a> 链接 tag 并不能用来做单页应用的跳转，因此你需要一个在 React 中的路由实现。然而 React 框架本身是不带路由功能的，因此如果你需要实现路由功能让用户可以在多个单页应用中跳转的话，就需要使用 React-Router。依赖{ "name": "basic", "private": true, "scripts": { "dev": "vite", "build": "tsc && vite build", "serve": "vite preview" }, "dependencies": { "react": "^18.2.0", "react-dom": "^18.2.0", "react-router-dom": "^6.4.0" }, "devDependencies": { "@rollup/plugin-replace": "^2.2.1", "@types/node": "14.x", "@types/react": "^18.0.15", "@types/react-dom": "^18.0.6", "@vitejs/plugin-react": "^1.0.1", "typescript": "^4.3.5", "vite": "^2.5.0" } } 代码import * as React from 'react'; import { Routes, Route, Outlet, Link } from 'react-router-dom'; export default function App() { return ( <div> <h1>Basic Example</h1> <p> This example demonstrates some of the core features of React Router including nested <code>&lt;Route&gt;</code>s,{' '} <code>&lt;Outlet&gt;</code>s, <code>&lt;Link&gt;</code>s, and using a "*" route (aka "splat route") to render a "not found" page when someone visits an unrecognized URL. </p> {/* Routes nest inside one another. Nested route paths build upon parent route paths, and nested route elements render inside parent route elements. See the note about <Outlet> below. */} <Routes> <Route path="/" element={<Layout />}> <Route index element={<Home />} /> <Route path="about" element={<About />} /> <Route path="dashboard" element={<Dashboard />} /> {/* Using path="*"" means "match anything", so this route acts like a catch-all for URLs that we don't have explicit routes for. */} <Route path="*" element={<NoMatch />} /> </Route> </Routes> </div> ); } function Layout() { return ( <div> {/* A "layout route" is a good place to put markup you want to share across all the pages on your site, like navigation. */} <nav> <ul> <li> <Link to="/">Home1</Link> </li> <li> <Link to="/about">About</Link> </li> <li> <Link to="/dashboard">Dashboard</Link> </li> <li> <Link to="/nothing-here">Nothing Here</Link> </li> </ul> </nav> <hr /> {/* An <Outlet> renders whatever child route is currently active, so you can think about this <Outlet> as a placeholder for the child routes we defined above. */} <Outlet /> </div> ); } function Home() { return ( <div> <h2>Home</h2> </div> ); } function About() { return ( <div> <h2>About</h2> </div> ); } function Dashboard() { return ( <div> <h2>Dashboard</h2> </div> ); } function NoMatch() { return ( <div> <h2>Nothing to see here!</h2> <p> <Link to="/">Go to the home page</Link> </p> </div> ); } 效果
1.代码import React from "react"; import Particles from "react-tsparticles"; import { loadPreset } from "tsparticles-preset-sea-anemone"; import "./styles.css"; export default function App() { const customInit = (tsParticles) => { loadPreset(tsParticles); }; const options = { preset: "seaAnemone", backgroundMode: { enable: true, zIndex: -1 } }; return <Particles options={options} init={customInit} />; } 依赖 { "name": "react-tsparticles-sea-anemone-preset", "version": "1.0.0", "description": "React tsParticles Sea Anemone Preset Sample", "keywords": [], "main": "src/index.js", "dependencies": { "react": "latest", "react-dom": "latest", "react-scripts": "latest", "react-tsparticles": "1.19.0-alpha.1", "tsparticles-preset-sea-anemone": "1.4.0-alpha.1" }, "devDependencies": { "typescript": "4.0.5" }, "scripts": { "start": "react-scripts start", "build": "react-scripts build", "test": "react-scripts test --env=jsdom", "eject": "react-scripts eject" }, "browserslist": [ ">0.2%", "not dead", "not ie <= 11", "not op_mini all" ]
1. 获取html dom，然后遍历dom时，报错 list .forEach is not a functionfunction removeImg(){ var list=document.getElementsByTagName("img"); list = Array.from(list); list.forEach((element, index) => {element.remove(); }); }2. 解决办法：加上一行代码 list = Array.from(list);Array.from()方法就是将一个类数组对象或者可遍历对象转换成一个真正的数组。 将类数组对象转换为真正数组 function removeImg(){ var list=document.getElementsByTagName("img"); list = Array.from(list); list.forEach((element, index) => {element.remove(); }); }
报错kubectl logs pod-name -n namespaceerror: a container name must be specified for pod *, choose one of: [**] or one of the init containers: [**]12原因:本来一个pod使用了一个容器,当使用查看pod日志的命令时,会输出该pod的容器的日志…一个pod中启用了多个容器,从此查看日志时需要指定查看该pod的哪个容器，可通过命令 -c <container_name> 指定,报错中的choose one of列出的是可查看的容器名称kubectl logs podname -c containerName-n namespacekubectl logs -f -n kubesphere-devops-system nodejs-296hl -c jnlp
修改npm全局安装路径# 查看 npm config get prefix # 设置 npm config set prefix "D:\nodejs"1.查看本地是否安装typeScripttsc -version如果没有显示版本，则证明没有安装typeScript2.安装typeScriptnpm install -g typescript注意，需要先安装nodejs3.打开idea，依次找到如下界面确定即可
启动docker run -p 16032:6032 -p 16033:6033 -p 16070:6070 -d -v /path/to/proxysql.cnf:/etc/proxysql.cnf proxysql/proxysql配置# Config file contents referred to as "/path/to/proxysql.cnf" datadir="/var/lib/proxysql" admin_variables= { admin_credentials="admin:admin;radmin:radmin" mysql_ifaces="0.0.0.0:6032" } mysql_variables= { threads=4 max_connections=2048 default_query_delay=0 default_query_timeout=36000000 have_compress=true poll_timeout=2000 interfaces="0.0.0.0:6033" default_schema="information_schema" stacksize=1048576 server_version="5.5.30" connect_timeout_server=3000 monitor_username="monitor" monitor_password="monitor" monitor_history=600000 monitor_connect_interval=60000 monitor_ping_interval=10000 monitor_read_only_interval=1500 monitor_read_only_timeout=500 ping_interval_server_msec=120000 ping_timeout_server=500 commands_stats=true sessions_sort=true connect_retries_on_failure=10 }The following basic configuration file should be sufficient for general development and testing purposes, this configuration will allow you to connect to your ProxySQL Docker container remotely using the second pair of admin_credentials e.g.: mysql -h127.0.0.1 -P16032 -uradmin -pradmin --prompt "ProxySQL Admin>"
MongoDB自带了两个导入、导出数据的工具：mongoimport和mongoexport。你可以通过mongoimport导入JSON、CSV和TSV文件，mongoimport可以通过mongoexport 将一个集合的所有数据导出到一个JSON或CSV文件里：[root@10-0-42-211 bin]# ./mongoexport --host 10.0.42.211 --port 27017 -d db01 -c student -o student.json 2022-11-28T19:44:14.121+0800 connected to: mongodb://10.0.42.211:27017/ 2022-11-28T19:44:14.132+0800 exported 100 records这条命令会将数据导出到stocks.csv文件里。与mongoimport类似，你可以通过--help看到mongoexport的其他命令选项。mongoexport这通常用于从关系型数据库向MongoDB加载数据：[root@10-0-42-211 bin]# ./mongoimport --host 10.0.42.211 --port 27017 -d db01 -c student1 --type json student.csv 2022-11-28T19:43:19.725+0800 connected to: mongodb://10.0.42.211:27017/ 2022-11-28T19:43:19.942+0800 100 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import. 本例中，你将一个名为stocks.csv的CSV文件导入到了stocks数据库的values集合里。--headerline标志表明了CSV的第一行包含字段名。可以通过mongoimport –help看到所有的导入选项。
MongoDB中提供了mongostat 和 mongotop 两个命令来监控MongoDB的运行情况。1.mongostat 命令mongostat是mongodb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。[root@10-0-42-211 bin]# ./mongostat -h 10.0.42.211:27017 --username=admin --password=123456 --authenticationDatabase admin 2022-11-26T14:46:51.679+0800 WARNING: On some systems, a password provided directly using --password may be visible to system status programs such as `ps` that may be invoked by other users. Consider omitting the password to provide it via stdin, or using the --config option to specify a configuration file with the password. insert query update delete getmore command dirty used flushes vsize res qrw arw net_in net_out conn set repl time *0 *0 *0 *0 0 6|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 1.43k 60.6k 22 rs SLV Nov 26 14:46:52.737 *0 *0 *0 *0 0 2|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 498b 60.5k 22 rs SLV Nov 26 14:46:53.704 *0 *0 *0 *0 0 1|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 583b 58.5k 22 rs SLV Nov 26 14:46:54.704 *0 *0 *0 *0 0 1|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 480b 58.4k 22 rs SLV Nov 26 14:46:55.708 *0 *0 *0 *0 2 4|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 3.11k 60.9k 22 rs SLV Nov 26 14:46:56.706 *0 *0 *0 *0 0 2|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 483b 58.7k 22 rs SLV Nov 26 14:46:57.703 *0 *0 *0 *0 0 1|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 581b 58.4k 22 rs SLV Nov 26 14:46:58.706 *0 *0 *0 *0 0 4|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 635b 59.1k 22 rs SLV Nov 26 14:46:59.703 *0 *0 *0 *0 0 2|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 659b 58.7k 22 rs SLV Nov 26 14:47:00.704 *0 *0 *0 *0 4 8|0 0.0% 0.1% 0 2.01G 139M 0|0 0|0 5.92k 64.8k 22 rs SLV Nov 26 14:47:01.704 2.mongotop 命令mongotop也是mongodb下的一个内置工具，mongotop提供了一个方法，用来跟踪一个MongoDB的实例，查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据。 mongotop提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下，mongotop返回值的每一秒。启动你的Mongod服务，进入到你安装的MongoDB目录下的bin目录， 然后输入mongotop命令，如下所示：[root@10-0-42-211 bin]# ./mongotop -h 10.0.42.211:27017 --username=admin --password=123456 --authenticationDatabase admin 2022-11-26T14:48:11.737+0800 WARNING: On some systems, a password provided directly using --password may be visible to system status programs such as `ps` that may be invoked by other users. Consider omitting the password to provide it via stdin, or using the --config option to specify a configuration file with the password. 2022-11-26T14:48:11.757+0800 connected to: mongodb://10.0.42.211:27017/ ns total read write 2022-11-26T14:48:12+08:00 local.oplog.rs 1ms 1ms 0ms admin.$cmd.aggregate 0ms 0ms 0ms admin.system.keys 0ms 0ms 0ms admin.system.users 0ms 0ms 0ms admin.system.version 0ms 0ms 0ms config.external_validation_keys 0ms 0ms 0ms config.image_collection 0ms 0ms 0ms config.settings 0ms 0ms 0ms config.system.indexBuilds 0ms 0ms 0ms config.system.sessions 0ms 0ms 0ms
1.介绍filebeat和beats的关系首先filebeat是Beats中的一员。 Beats在是一个轻量级日志采集器，其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。相比Logstash，Beats所占系统的CPU和内存几乎可以忽略不计。目前Beats包含六种工具：Packetbeat：网络数据（收集网络流量数据）Metricbeat：指标（收集系统、进程和文件系统级别的CPU和内存使用情况等数据）Filebeat：日志文件（收集文件数据）Winlogbeat：windows事件日志（收集Windows事件日志数据）Auditbeat：审计数据（收集审计日志）Heartbeat：运行时间监控（收集系统运行时的数据）filebeat是什么Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。 Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。 工作的流程图如下：2.安装下载镜像docker pull elastic/filebeat:7.5.1临时启动启动镜像docker run -d --name=filebeat elastic/filebeat:7.5.1拷贝数据文件docker cp filebeat:/usr/share/filebeat /data/elk7/ chmod 777 -R /data/elk7/ chmod go-w /data/elk7/filebeat.yml chmod 777 /var/log/messages编辑filebeat.ymlfilebeat.config: modules: path: ${path.config}/modules.d/*.yml reload.enabled: false processors: - add_cloud_metadata: ~ - add_docker_metadata: ~ filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /var/log/messages output.elasticsearch: hosts: '10.0.42.211:9200' # username: '${ELASTICSEARCH_USERNAME:}' # password: '${ELASTICSEARCH_PASSWORD:}' 启动docker rm -f filebeat docker run -d \ --name=filebeat \ --restart=always \ --network=host \ -v /data/elk7:/usr/share/filebeat \ -v /var/log/messages:/var/log/messages \ elastic/filebeat:7.5.1查看备注elastic search curl 报错'Content-Type header [application/x-www-form-urlencoded] is not supported'从 elastic search 6.0 起，就需要显式地声明 content-type ，改成这样就好了:curl -XPOST -H 'Content-Type: application/json' http://10.0.42.211:9200/filebeat-7.5.1-2022.11.26-000001/_search?pretty=true -d '{"query":{"match_all":{}}}'
1.准备镜像docker pull elasticsearch:7.5.1 docker pull mobz/elasticsearch-head:5-alpine2.修改系统参数vi /etc/sysctl.conf调整参数vm.max_map_count=262144刷新参数sysctl -p3.启动elasticsearchdocker run -d \ --name=elasticsearch \ --network=host \ -e "cluster.name=elasticsearch" \ -e "discovery.type=single-node" \ -e "network.host=0.0.0.0" \ -e "http.cors.enabled=true" \ -e "http.cors.allow-origin=*" \ elasticsearch:7.5.1http://10.0.42.211:92004.启动elasticsearch-headdocker run -d \ --name=elasticsearch-head \ --restart=always \ --network=host \ docker.io/mobz/elasticsearch-head:5-alpine访问地址 http://10.0.42.211:9100
2023年09月
发表了文章
2023-09-20 11:43:47
发表了文章
2023-09-20 11:41:03
发表了文章
2023-09-19 11:25:14
发表了文章
2023-09-19 11:21:58
发表了文章
2023-09-18 14:30:15
发表了文章
2023-09-18 11:13:56
发表了文章
2023-09-17 17:12:17
发表了文章
2023-09-17 17:10:12
发表了文章
2023-09-13 11:44:32
发表了文章
2023-09-13 11:16:06
发表了文章
2023-09-11 17:59:18
发表了文章
2023-09-11 17:41:51
发表了文章
2023-09-08 15:02:43
发表了文章
2023-09-06 09:35:04
发表了文章
2023-09-05 16:19:58
发表了文章
2023-09-05 14:07:52
2023年08月
发表了文章
2023-08-31 16:59:33
发表了文章
2023-08-28 17:48:41
发表了文章
2023-08-28 17:24:25
发表了文章
2023-08-25 17:19:48
发表了文章
2023-08-24 15:36:31
发表了文章
2023-08-23 18:06:06
发表了文章
2023-08-23 16:25:54
发表了文章
2023-08-23 16:06:40
发表了文章
2023-08-19 15:43:47
发表了文章
2023-08-19 15:10:42
发表了文章
2023-08-19 14:48:04
发表了文章
2023-08-18 14:27:29
发表了文章
2023-08-18 14:26:54
发表了文章
2023-08-17 17:37:10
发表了文章
2023-08-17 16:41:13
发表了文章
2023-08-16 14:15:33
发表了文章
2023-08-12 10:58:01
发表了文章
2023-08-12 10:37:11
发表了文章
2023-08-11 17:55:03
发表了文章
2023-08-11 16:38:38
发表了文章
2023-08-07 11:31:06
发表了文章
2023-08-05 11:01:48
发表了文章
2023-08-04 18:02:59
发表了文章
2023-08-03 15:29:01
发表了文章
2023-08-03 15:26:54
发表了文章
2023-08-02 17:58:08
发表了文章
2023-08-02 17:57:30
发表了文章
2023-08-01 09:51:02
发表了文章
2023-08-01 09:44:45
2023年07月
发表了文章
2023-07-31 17:22:23
发表了文章
2023-09-20
发表了文章
2023-09-20
发表了文章
2023-09-19
发表了文章
2023-09-19
发表了文章
2023-09-18
发表了文章
2023-09-18
发表了文章
2023-09-17
发表了文章
2023-09-17
发表了文章
2023-09-13
发表了文章
2023-09-13
发表了文章
2023-09-11
发表了文章
2023-09-11
发表了文章
2023-09-08
发表了文章
2023-09-06
发表了文章
2023-09-05
发表了文章
2023-09-05
发表了文章
2023-08-31
发表了文章
2023-08-28
发表了文章
2023-08-28
发表了文章
2023-08-25
回答了问题
2023-08-25
大模型在自然语言处理领域的确带来了巨大的突破和创新，但它并不是适用于所有场景的银弹。以下是关于大模型的适用场景和限制的一些观点：
机票订购：大模型可以用于与用户进行自然对话以订购机票。通过对话生成，大模型可以理解用户的意图，并生成相应的机票订购请求。然而，在实际操作中，涉及到多个系统和环节的机票订购流程可能需要更复杂的系统集成和业务规则，大模型本身可能无法完全覆盖所有情况。
合同信息提取：大模型在文本信息提取方面也具有潜力。可以训练大模型来自动识别并提取合同中的特定信息，例如日期、金额、当事人等。然而，这需要有足够数量和质量的训练数据，并且需要对特定领域进行合适的调整和优化。
自然语言生成SQL：大模型可以用于自然语言生成SQL查询语句，从而简化报表分析工作。通过与用户的对话，大模型可以理解用户的查询需求并生成相应的SQL语句。然而，生成的SQL语句的准确性和性能仍然需要考虑，特别是对于复杂的查询和大规模数据集。
尽管大模型在自然语言处理领域具有潜力，但也存在一些限制和挑战：
数据需求：大模型需要大量的训练数据来获得良好的性能。不能仅仅依靠少量的数据就期望获得普适性和鲁棒性。此外，训练数据还需要符合法律和隐私政策，并且要反映出多样性和平衡性。
计算资源：训练和部署大模型需要庞大的计算资源和存储空间。这对于个人开发者或小型团队可能是一个挑战。此外，大模型的推理速度也可能很慢，需要高性能硬件来支持实时应用场景。
迁移学习和调整：通常需要对大模型进行迁移学习和调整，以适应特定领域或任务的需求。这对于模型的调整和优化需要专业的知识和经验，并且需要进行充足的测试和验证。
总之，大模型在自然语言处理方面的应用有很大潜力，但在实际应用中需要权衡其优势和限制。它可以作为一个有力的工具，但并不意味着它适用于所有问题和场景。根据具体需求，选择最合适的工具和方法是更加明智的选择。
回答了问题
2023-08-17
后端bug
回答了问题
2023-07-29
是的，数字技术能够让古籍活过来。通过数字化技术，我们可以将古籍进行数字扫描、图像处理和文本识别等工作，将其转化为电子形式保存，并在互联网上进行分享和传播，使更多人能够访问和研究古籍。数字化还可以保护原始古籍，减少对物理文物的使用和磨损。
利用现代技术修复古籍可能遇到的难点包括以下几个方面：
如果有机会为古籍活化助力，我希望能够参与数字化技术的开发和应用方面。例如，开发更先进的图像处理和文本识别算法，提高数字化修复的准确性和效率；设计用户友好的界面和工具，方便用户访问和研究古籍；或者参与制定相关的标准和指南，推动古籍数字化工作的规范化和持续发展。通过这些方式，我希望能够为保护和传承古籍做出贡献，并使更多人能够受益于数字化古籍的成果。
回答了问题
2023-07-25
"我是一个喜欢用代码创造世界的人。"
在开发者社区，有一些常见的暗号或黑话可以用来证明自己是程序员，例如：
"Hello World": 这是编程中最简单的程序，通常用于新手入门。提到这个短语，其他程序员会联想到编程。
"There are only 10 types of people in the world": 这是一个二进制的笑话，意思是在计算机领域，只有懂得二进制的人和不懂的人。
"Stack Overflow": 这是一个非常流行的程序员问答社区，提到它可以显示你对技术资源的了解。
"Git": 这是一个版本控制系统，提到它可以展示你对代码管理和协作的熟悉程度。
"Debugging": 提到调试问题和修复 bug 的过程，其他程序员会认识到你是一个开发者。
除了以上暗号外，程序员还有一些特定行业的黑话，比如：
"Refactor": 指重构代码，改进其结构和性能，以提高可读性和可维护性。
"API": 是应用程序接口的缩写，指软件组件之间的通信协议。在开发者圈子中，常常会提到各种不同的 API。
"Agile": 是一种软件开发方法论，强调迭代、协作和快速响应变化。
"Scrum": 是一种敏捷软件开发的框架，通过短周期的迭代工作来增加效率。
"Sprint": 在敏捷开发中指的是一个固定的时间段，通常为一到四周，在这段时间内完成特定的任务或目标。
这些暗号和行业黑话是程序员之间的共同语言，提到它们可以让其他程序员明白你是一个熟悉编程和开发的人。不过，展示自己的身份并不仅仅依靠这些暗号，更重要的是通过实际的项目经验和技能来证明自己的能力。
回答了问题
2023-06-06
人们通常会在遇到以下情况时产生“如果有AI能帮我就好了”的想法：
处理大量的数据或信息。例如，在收集、整理和分析大量数据时，使用AI可以加快这个过程并减少错误可能。
组织和规划。例如，需要制定复杂的计划或排程表，或者需要为团队分配任务时，AI可以提供一些有用的帮助。
响应各种客户需求。例如，在为客户提供支持、解决问题或回答问题时，使用AI可以减轻人员工作负担并提高响应速度。
自然语言处理。例如，在处理大量文本信息时，AI可以从中抽取关键信息或对文本进行分类和自动回复。
总而言之，当对大量的数据进行处理、需要快速响应客户需求或需要进行自然语言处理时，AI通常被视为有效的工具，以提高效率和准确性。
回答了问题
2023-06-05
Serverless 是一种新兴的云计算架构，它充分利用云上资源，却不需要用户自己管理服务器。使用Serverless，用户只需要编写代码并将其上传到云服务上即可，这些代码将在需要的时候被执行。Serverless 可以为云开发带来以下好处：
更高效的开发：因为Serverless将底层部署和扩展处理给云服务商去完成，用户只需要专注编写代码即可，从而缩短了开发周期。
更低的成本：Serverless按照实际使用量计费，可以精确地控制成本，因此比传统的云计算（比如虚拟机）更具经济实惠性。
更高的可靠性：Serverless的底层由云服务商提供，他们提供更为丰富的安全措施和数据备份，从而为用户提供更高的可靠性。
更大的扩展性：Serverless架构可以根据系统的负载来动态扩展和缩容资源，这种弹性的扩展能力为用户应对不同规模的负载提供了新的选择。
总之，Serverless 的灵活性、高效性、经济性等特点，使得它成为云计算领域创新的重要驱动力，也为云用户提供了更好的开发体验和成本优势。
回答了问题
2023-06-05
我可以告诉你一些比较有意思的短代码：
print("Hello, world!")len(sentence.split())sorted_list = sorted(unsorted_list) (注意这里的sorted是Python内置函数)is_prime = all(num % i != 0 for i in range(2, int(num**0.5)+1))fact = 1; [fact:=fact*i for i in range(1,6)]; print(fact)如果给我一行代码，我可以根据功能来判断是否能够实现，但不能保证所有的功能都可以用一行代码实现。这取决于功能的复杂性和实现方式。
回答了问题
2023-05-26
在软件开发中，业务开发和非业务开发的工作量大小具体取决于项目的性质和需求。
通常情况下，业务开发是指开发与核心业务相关的功能模块，比如订单管理系统、支付系统、客户服务系统等等。在这种情况下，业务开发的工作量可能会比较大，因为这些功能模块需要涉及业务流程和业务逻辑。
非业务开发则包括系统框架搭建、基础设施开发、性能测试、部署、维护等方面，这些工作通常与业务需求关系不是很密切，但对于整个项目的可靠性和稳健性却有着至关重要的作用。在这种情况下，非业务开发的工作量可能会比较大，因为这些工作需要考虑到系统的安全性、可扩展性、可维护性等方面。
总之，无论是业务开发还是非业务开发，都是软件项目中至关重要的部分，需要根据具体情况来决定哪个工作量更大。
回答了问题
2023-05-26
如果您在节点上安装了NFS客户端，您可以尝试通过修改NFS客户端的配置文件来提高同时发起的NFS请求数量。具体地说，您可以在客户端的"/etc/sysctl.conf" 文件中添加以下参数：
fs.nfs.nfs_mountpoint_timeout = 10
fs.nfs.nfs_congestion_kb = 65536
fs.nfs.nfs_mountpoint_recovery_timo = 10
fs.nfs.nlm_timeout = 600
这些参数可以提高NFS客户端和服务器之间的传输速率和效率，从而提高同时发起的NFS请求数量。请注意，修改这些参数需要重启NFS客户端服务才能生效。
回答了问题
2023-05-19
首先感谢阿里云为中小型企业或个人开发者推出的RDS MySQL Serverless实例，提供了实时弹性和计算资源按需计费的能力，让使用者可以依据自身业务需求和访问请求量灵活调配应用资源。该实例具有资源用量低、简单易用、弹性灵活和价格低廉等优点，方便个人或中小型企业在成本可控的前提下，使用高效的数据库服务。期待阿里云在服务质量、性能、安全和可靠性等方面继续持续优化，为用户提供更好的用户体验和服务支持！
以下是我认为一个优秀的数据库最重要的特质：
一个优秀的数据库应该具有数据的完整性和一致性。这意味着它应该确保数据的正确性和一致性，无论是在读取还是写入时。同时，它还应该能够处理并发读写操作，避免出现不一致或错误。
一个优秀的数据库应该具有出色的性能和可扩展性。这意味着它能够快速地响应来自多个用户的查询和请求，并且能够处理大量的数据。它还应该能够方便地扩展，以适应不断增长的数据量和用户数。
一个优秀的数据库应该具有良好的安全性和可靠性。这意味着它应该能够保护数据的完整性和机密性，可靠地存储和恢复数据，并且具有备份和恢复机制。
一个优秀的数据库应该具有良好的灵活性和易用性。这意味着它应该能够适应不同的应用场景和需求，并且易于设置和使用。同时，它还应该具有良好的文档和支持，以便用户在使用过程中能够获得帮助和指导。
现代的优秀数据库应该能够支持云原生架构，并能够在大数据环境下处理大规模的数据和并发查询请求。
综上所述，一个优秀的数据库应该具有完整性、性能、安全性、灵活性和可用性，以及易于设置和使用，并且支持云原生架构和大数据环境。
回答了问题
2023-05-15
重构是一个非常重要的开发实践，它通过改进代码的设计、可读性、可维护性和性能等方面，提高代码质量，使得代码更易于编写、测试、修复和扩展。
虽然重构并不是代码开发工作的必经之路，但它可以帮助开发者避免代码的泥沼，让代码更加灵活和可靠。重构可以帮助开发者快速发现和解决代码中的潜在问题，在代码库变得难以维护之前防患未然。重构旨在使代码变得更加整洁、简单、可读和可靠，增加代码的可维护性和可扩展性，从而显著降低代码维护成本。
当然，在某些情况下，重构并不是首选解决方案。例如，当软件中某个功能需要非常迅速地上线、解决故障或处理紧急事务时，需要权衡时间和资源的限制。在这些广泛和有限的情况下，利用现有的解决方案可能是更加合理的选择。
总之，重构是有助于开发者提高代码质量和可维护性的非常有效的手段，以达到更长远的目标。
在开发中，以下情况下可能需要进行代码重构：
代码质量不佳：代码可能难以理解，难以维护。可能存在重复、冗余或死代码，这些问题可能增大代码的耦合性和复杂性，使其难以扩展和优化。
道德债务（Moral debt）积累：如果开发者在时间紧迫、任务繁重的情况下采用了一些“hack”或“快速解决方案”，这些解决方案可能并不适合长期的维护和扩展，这可能会导致代码的“道德债务”。
效率和性能问题：代码可能无法满足应用程序的功能需求和性能需求。在这种情况下，重构可以被用来改善代码处理效率、内存使用和其他性能方面。
希望用新技术重新实现：有时，新技术和开发实践可能更加适合应用程序或可以优化应用程序的技术栈和基础架构。在这种情况下，进行重构是一个不错的选择。
提高代码的可重用性：代码中可能有很多可以重复利用的部分。重构可以帮助开发者找到和抽象这些部分，使它们更加通用和可重用。
值得注意的是，不是所有的代码都需要重构，有时候在时间和资源有限的情况下我们可能要使用权衡成本和利益，决定是否进行重构。但是如果代码问题日益严重，甚至影响代码稳定性和可维护性，那么重构依然是唯一的选择。
代码风格的一致性：保持代码风格的一致性，例如缩进、变量命名、注释等，可以使代码更容易阅读和理解，也有利于代码的可维护性。使用一些工具统一代码风格也是个不错的选择。
减少代码冗余：代码冗余是指在多个位置使用重复代码。代码冗余会增加代码复杂性和维护成本。减少代码冗余可以通过抽象和封装共同的代码块，并将其转换成可以复用的函数或方法。
模块化和解耦：将代码块划分为更小、更容易管理的模块可以提高代码的可读性和可维护性。减少模块之间的依赖关系和耦合性可以降低代码修改和更新时所需的风险和成本。
合理的代码组织结构和概念化：采用合理的代码组织结构和概念化可以提高代码的可读性和可维护性，使代码更容易理解和修改。解决方案可以是根据应用程序需求，进行合理的模块和文件分类；或者根据领域驱动设计DDD原则、设计模式、Object Calisthenics和SOLID原则等高级编码技术进行概念化重构。
注重异常情况的处理和日志记录：在代码中处理异常情况和记录日志可以帮助开发者及时发现和解决问题，并维护应用程序的稳定性。这些良好的习惯可以帮助开发者更好地理解应用程序的运作方式，更容易调试和修复问题。
总之，创建干净、优雅和可维护代码需要花费时间和精力，但这是值得的。编写清晰和结构化的代码，可以提高代码的可维护性和可读性，使代码更新更简单，从而更好地支持日益增长的软件应用程序。
回答了问题
2023-05-12
我依靠学习过程中了解到的相关知识来回答这个问题。
云原生数据库是为在云环境中运行而设计的数据库。它们可以利用云计算提供的优势，如弹性和自动扩展，并使用分布式系统的优势来提供高可用性和性能。
相比传统数据库，云原生数据库的优势在于：
1.灵活性：云原生数据库是通过云平台提供的API来管理和访问数据库的。这使得云原生数据库可以很容易地与云平台中的其他服务相集成，相比传统数据库更为灵活。
2.自动扩展：多数云原生数据库支持自动扩展功能，意味着你可以很容易地根据需要动态地增加或减少资源，在更快、更及时的响应工作量的同时控制成本。
3.高可用性：由于云原生数据库采用分布式架构，你可以将数据备份到多个位置，同时它们的自我修复功能可以对硬件或其他故障进行快速响应，从而在数据中心或区域出现故障时仍能保持高可用性。
4.安全性：云平台提供的强大的安全措施使得云原生数据库更安全，例如身份验证、加密机制、访问管理等。
总之，云原生数据库是为云环境设计和优化的数据库引擎，相比传统数据库具有更多的灵活性、自动扩展性、高可用性和安全性。
回答了问题
2023-05-12
对于个人而言，AI大模型的兴起将在许多方面改变我们的生活：
AI大模型已经用于创建更加精确和灵活的自然语言处理(NLP)算法。这意味着未来的智能助手和虚拟助手将更加聪明有条理，并能够准确地理解我们的指令和需求。
基于AI大模型的技术可以协助医生更快速，更准确地判断患者是否罹患某种疾病。通过分析含有大量信息的医学数据、图像或扫描结果，AI大模型可以进行更全面的疾病诊断。这有助于使医疗保健更加精密和高效。
越来越多的城市和交通工具正在采用AI大模型来提高自动驾驶汽车，无人机和公共服务的效率和安全性等。例如，在自动驾驶汽车中，机器学习可以帮助车辆学会如何“看”道路上的标志和其他车辆，也可以预测和回应其他可能存在的障碍和风险。
AI大模型的兴起也将创造许多新的就业机会和职业方向。人们可以从事机器学习、数据科学、自然语言处理和计算机视觉等相关领域的工作。其它方面而言，这也意味着我们需要关注一些潜在的风险例如隐私泄漏，安全性、
回答了问题
2023-05-12
由于我是一种大型语言模型，没有实际的身体，因此没有使用过ECS。 但是，作为一个AI助手，我可以告诉你什么是ECS以及它们能够做些什么。
ECS是阿里云提供的一种计算服务，简称弹性计算服务（Elastic Compute Service）。它能够满足企业对高可用、灵活扩展、安全稳定的云端计算需求，提供了快速启动、部署和管理云服务器的功能。
作为一项计算服务，ECS可以用于各种计算任务，如Web应用程序托管、大数据处理、容器化应用程序、游戏开发等等。用户可以选择不同的ECS类型和配置，在自己的要求下来运行它们的应用程序，并使用诸如弹性IP地址、负载均衡、文件存储等其他阿里云服务进行增强和扩展。
作为一个语音模型，我无法描述我在ECS上的经历。但是，根据我的训练数据，ECS确实是一种灵活、高效、可靠的计算服务，为用户提供了广泛的计算功能，从而优化了他们的IT基础设施。其中最让我印象深刻的特性是其弹性和可扩展性，能够根据用户的需求进行动态调整和自动扩展，以满足应用程序的高效和可靠性需求。
-----来自人工智能的回答
回答了问题
2023-05-09
1.我在实验过程中遇到的一些常见问题总结：
(1)硬件配置问题：在安装和部署的过程中，硬件配置是否满足要求以及硬件操作系统和网络设置是否正确非常重要。如果出现这样的问题，需要调整或更改硬件设备的设置和配置。
(2)软件运行问题：在部署过程中，软件运行时可能会出现各种错误或异常，例如缺少库文件、权限不足等。这种情况下需要重新检查设置或者更改软件参数。
(3)数据存储问题：在 AIGC 项目中数据量巨大，因此存储数据的方式和格式很关键。一旦出现存储问题, 可能会导致预测结果不准确或者训练模型速度变慢。
其他技术问题：除了上述问题之外，还有许多其他技术问题可能会影响 AIGC 项目的成功部署，如网络故障、第三方服务不稳定等等。
2.为了解决这些问题，我们可以采取以下措施：
(1)给硬件设备配置限制，并确保所有项目需求符合设备限制。
(2)尽可能提前为软件和系统配置缺少的库文件，修改权限等等错误。
(3)采用合适的数据存储技术以确保存储效率和准确性，并确保数据安全。
3.对于在AIGC上基于函数计算部署的Stable Diffusion服务，以下是一些可以优化的建议：
(1)使用更快的硬件：考虑将函数计算实例的硬件配置升级，以提高服务响应速度和性能。
(2)优化代码逻辑：分析和优化Stable Diffusion的代码逻辑，查找可能存在的性能瓶颈并进行改进。
(3)调整内存大小：根据实际情况，适当增加或减少函数计算实例的内存大小，以获得更好的性能表现。
(4)采用异步方式处理请求：使用异步非阻塞的方式来处理请求，可以提高服务的吞吐量和并发处理能力。
(5)使用缓存：通过使用缓存，可以避免反复计算相同或类似的数据，从而节省计算资源并提高服务的响应速度。
(6)使用负载均衡器：使用负载均衡器，可以将流量分布到不同的函数计算实例上，从而提高服务的可靠性和稳定性。
(7)监控和调试：实时监控和调试函数计算实例的性能和健康状况，及时发现并解决问题，确保服务的正常运行。
综上所述，有关基于函数计算部署Stable Diffusion服务的优化方法不止以上几点，但上述建议可提供思路和参考。
4.Serverless 技术和 AIGC 领域的融合可以应用于各个方面，以下是一些可能的应用：
(1)自动化数据清洗和预处理：在机器学习中，数据的质量对算法的结果有着巨大的影响。Serverless 技术可用于搭建数据处理管道，通过使用 AI 算法进行自动的数据清洗和预处理，提高数据质量并减少人工成本。
(2)实时推荐系统：Serverless 架构可以帮助构建实时推荐系统，基于用户行为和偏好来推荐商品或服务，同时结合 AI 算法持续优化推荐效果，提高用户体验。
(3)语音识别和自然语言处理：Serverless 技术可用于搭建语音识别和自然语言处理服务，处理语音和文字数据，提高识别和处理速度，同时通过 AI 算法来提高精确度和准确度。
(4)图像和视频分析：Serverless 技术与 AI 算法相结合可以广泛用于图像和视频分析场景，例如智能监控、智能安防、智能医疗等领域，自动识别异常事件和行为，提高效率和准确度。
总之，Serverless 技术与 AIGC 领域的融合可以帮助企业构建更快、更智能和更高效的应用，有望进一步提升人们的生产力和工作效率。
回答了问题
2023-02-16
我对全栈工程师“困境”的思考：
技术有两个发展方向，一种是纵向一种是横向的，横向的是瑞士军刀，纵向的是削铁如泥的干将莫邪。这两个方向都没有对与错，发展到一定程度都会相互融合，就好比中国佛家禅修的南顿北渐，其实到了最后，渐悟与顿悟是一样的，顿由渐中来。可以说全栈什么都会，但又什么都不会。
如果一个公司不太懂全栈工程师的价值，那么全栈工程师的地位将会很尴尬，说得不好听一点，全栈工程师就是什么都会，什么都不会。曾经有一次面试，对方问很基础的问题，他答不上来，但他能做出产品，也知道什么是怎么一回事，他也不会犯那些错误，可他就是答不上概念，要考倒他非常容易。所以在应聘面试的时候，有些时候会吃亏，他可能会不如那些在某一方面钻得很深的人工资拿得高。
由于经常在各种技术穿梭，他会经常忘记代码的语法和一些API，所以他经常需要去查API甚至查语法，他觉得没有Google我几乎没法工作。这在某些人的眼里，是技术不够的表现。他记的只是一个Key，一个如何找寻答案的索引，而不是全部，人脑不是电脑，他不可能能记下所有的东西。
百度百科对全栈工程师价值的描述：
对于创业公司来说，全栈工程师的价值是非常大的，创业公司不可能像大公司一样，各方面的人才都有。所以需要一个多面手，各种活都能一肩挑，独挡多面的万金油。对于创业公司，不可能说DBA前端后端客户端各种人才全都备齐了，很多工作请人又不饱和，不请人又没法做，外包又不放心质量，所以全栈工程师是省钱的一妙招。虽然说全栈工程师工资会比一般的工程师会高很多，但综合下来，成本会低很多。
全栈工程师的因果
我们结合价值和困境，来做下分析：全栈工程师是多面手、万金油，哪些方面都会一点，都不精，能体现价值的地方是创业公司，大公司面试通不过。在一家人员不齐的公司上班，你说项目进行能顺畅吗？晚上加班到十点之后是不是情理之中的事？所以你选择当全栈工程师，你是不是已经决定了以后只在创业公司混，每天要加班到晚上十点之后，一周要上六天班？
现在创业公司一年半内倒闭的概率是97%，也就是说，选择了全栈工程师，你基本上就选择了每一年左右要换份工作。你想在一家公司稳定的工作，好好的发展，基本上是奢望。
全栈工程师应该都有个感觉，刚开始的时候，面试很顺利，很容易就被录用，随着年限的增加，面试会越来越困难。这个是为什么呢？
刚成为全栈工程师的时候，还有一门语言精通，所以面试的时候，面试官看你一门语言精通，还会其它的语言，所以很容易就面试上了。但是，全栈工程师大量的时间都花在赶项目、加班和解决各种语言的问题上，随着年限的增加，这门精通的语言，也不精通了，越来越依赖百度或谷歌。面试的时候，面试官一问三不知，想找份工作就困难了。
而难找工作的这个时间点是什么时候呢？我们来算一下，22岁毕业，3-4年成长到高级程序员，成为全栈工程师，差不多要经过3年，就可以成长到只能靠百度或谷歌来工作了。这个时候差不多29或30岁。
我们再往下聊，三十岁之后，体力还跟的上这种强度的工作吗？这个时候很多人刚有小孩，这个阶段的小孩是最闹腾的，你多多少少都要照顾下小孩子，每天只能睡两三个小时，顶得住吗？所以现在很多公司不要三十岁之后的工程师，是有道理的，你只能当个万金油，能力跟不上公司要求，加班又加不过小年轻，工资又比小年轻高很多，公司不炒你炒谁？
相信有不少小伙伴这段看得毛骨悚然，这就是互联网行业，我们行业所有的麻烦都是自找的。这篇文章分享的观点，成为真正意义的全栈工程师，是可以避开这个因果的。
通过前面的分析，我们知道，全栈工程师，它不是指掌握多种技能，胜任前端与后端，能利用多种技能独立完成产品的人。
它是指全面掌握某个技术栈的人。
我们以facebook的全栈技能为例，全栈工程师是有层次的，掌握1-5点是优秀的高级程序员；掌握1-7点，可以成长为架构师或主管程序员；掌握其它拼图的技能，可以成长为技术总监。我们文章开头说很多公司想要全栈工程师，那是因为他有更高的技能，可以承载更高的职位；因为有更高的职位，所以全栈工程师的工资更高。当然，这个是老外公司的想法，国内创业公司招全栈工程师，还是因为一个人能当两个人用，可以给公司省成本。
我写这篇文章，不是打击大家成为全栈工程师，而是希望大家能关注自己的职业成长，成为真正的全栈工程师。
java程序员，会web开发是理所应当的，这个是成为合格的java程序员必备的技能，如果公司的人员配备，有专人来做H5开发，那就由专人来做，自己有这个技能不用就行了。偶尔出现web人力不足，就帮个忙分担些工作量；或者是有小项目，一个人能完成的，就自己把前后端一起担起来就可以了。
web程序员，学习后台语言，职业才能走的更远。如果只是做界面的交互开发，工作2年和工作5年的能力差不多吧，薪资差一倍，你说工作5年的这位职业是不是很危险。而且《web前端开发》等级考试，它就要考java和php等内容。
市面上讲的全栈工程师，只是掌握全栈工程师技术部分，而全栈工程师，要全面掌握技术栈，即包括开发前的客户和业务理解能力，产品分析和设计能力，开发过程中的系统架构能力、代码开发能力、数据库能力、单元测试能力、部署能力等，开发后的运维、安全、性能提升等能力。这个是职业成长的路径，是职业成长之道。
回答了问题
2023-02-15
模型服务
以OpenAI为典型代表，孵化大模型后，开放接口，提供公共模型能力。
目前OpenAI的接口支持GPT3.0的能力调用，同时支持二次tuning。而在大规模的商业合作上，notion、office全家桶、bing都在推进当中。
2B垂直工具
以COPY AI，Jasper为例，主打生成内容，并且瞄准了有明确价值需求的领域。例如自动生成SEO文章、广告创意、ins文案等等。
这一类目前海外发展得较好，一方面受益于对SaaS付费的接受度，另一方面也是因为瞄准了明确的用户群——电商从业者。
事实上代码校验提示，会议纪要生成，专业文档写作等都可能是这个方向的扩展。但一方面要看fine-tuning效果如何，另一方面商业价值确实也不如电商领域高。
C端娱乐类
C端应该说是场景最匹配ChatGPT应用的方向了，毕竟用户的忍受度相当高，智障音箱都能忍，何况升级后的GPT。
但困难的在于两方面：
第一，要找到可供能力落地的C端场景，毕竟单纯聊天是没有价值的，附加了场景才产生价值。
第二，要找到商业模式突破成本线。按照GPT3.0的刊例价来算，要求这个产品每输出3700个字，就要从用户身上赚到1块钱（作为参考：目前国内头部小说网站起点的付费阅读是20000字/元）。
海外的C端娱乐应用我不太了解（之前用的账号过期了，最近懒得弄）。搜索了一下国内应用，最近社交分类Glow这个APP冲上了第7名，扩展往下看会发现主流的娱乐类Chat基本上是围绕二次元/宅群体进行的。
如果围绕这个用户群稍作扩展，在年轻/黏性/新事物尝试等维度的组合下，明星粉丝也是一个可能的方向。
但也不好说就锁死在这些群体上——你猜猜给一个独居的二大爷尝试ChatGPT他会喜欢吗？给一个流水线的工人尝试呢？毕竟孤独，一直是人类永恒的命题，谁也不知道下一个爆款来自哪里。
回答了问题
2022-12-16
已参与 https://developer.aliyun.com/ask/475182
提交了问题
2022-12-15
回答了问题
2022-12-14
扩容或者规格变更即可，也可定时删除无用的日志文件