2024-09-03

雪花算法(Snowflake algorithm)是一种生成全局唯一ID的算法,它能够保证在分布式系统中每个节点每秒钟生成不重复的ID。

雪花算法的核心思想是:使用64位的整数来生成ID,其中:

  1. 1位不用,因为二进制表示的时候最高位是符号位,1表示负数,所以正数的最高位是0,可以用于表示。
  2. 41位时间戳,单位是毫秒。可以容纳约69年的时间。
  3. 10位节点ID,可以容纳1024个节点。
  4. 12位序列号,可以在同毫秒内生成4096个ID。

以下是一个简单的Java实现:




public class SnowflakeIdGenerator {
    private final long twepoch = 1577808548000L; // 假设自己的系统起始时间(毫秒)
    private final long workerIdBits = 10L; // 节点ID的位数
    private final long datacenterIdBits = 5L; // 数据中心ID的位数
    private final long sequenceBits = 12L; // 序列号的位数
 
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
 
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << (int)sequenceBits);
    private final long workerId;
    private final long datacenterId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;
 
    public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("workerId can't be greater than %d or less than 0");
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than %d or less than 0");
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
 
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
 
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
 
        lastTimestamp = timestamp;
 
        return ((timestamp - twepoch) << (int)timestampLeftShift) |
                (datacenterId << (int)datacenterIdShift) |
                (workerId << (int)workerIdShift) |
                sequence;
    }
 
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
    
2024-09-03



import org.springframework.validation.Errors;
import org.springframework.validation.ValidationUtils;
import org.springframework.validator.Validator;
 
public class MyValidator implements Validator {
 
    @Override
    public boolean supports(Class<?> clazz) {
        // 这里可以根据需要判断是否支持验证的类
        return clazz.equals(MyCustomObject.class);
    }
 
    @Override
    public void validate(Object target, Errors errors) {
        ValidationUtils.rejectIfEmpty(errors, "name", "name.empty");
 
        MyCustomObject myObject = (MyCustomObject) target;
 
        if (myObject.getAge() < 0) {
            errors.rejectValue("age", "age.negative");
        } else if (myObject.getAge() > 150) {
            errors.rejectValue("age", "age.exceed");
        }
 
        // 可以添加更多的自定义验证逻辑
    }
}

这个简单的例子展示了如何实现Validator接口,并在validate方法中添加自定义的校验逻辑。这里我们校验了MyCustomObject实例的name属性不为空,并校验age属性在特定的范围内。如果不满足条件,会使用相应的错误代码拒绝提交的数据。

2024-09-03

在Linux系统中,处理Tomcat或Spring Boot的进程控制台日志通常涉及以下几个方面:

  1. 日志轮转:使用如logrotate等工具可以帮助你管理日志文件的生命周期,包括压缩、删除旧日志等。
  2. 控制台输出重定向:可以将Tomcat或Spring Boot的控制台输出重定向到日志文件中。
  3. 日志级别管理:可以在Spring Boot的application.properties或者application.yml中设置日志级别,或在Tomcat的logging.properties中设置。

下面是一个简单的例子,展示如何将Spring Boot应用的控制台输出重定向到日志文件:

首先,在Spring Boot应用的application.properties中添加:




logging.file=/path/to/your/logfile.log
logging.file.max-size=10MB
logging.file.max-history=10
logging.file.pattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - %msg%n

然后,确保你的应用使用了spring-boot-starter-logging依赖,这样它会自动使用上述配置。

对于Tomcat,你可以在启动脚本中指定CATALINA_OUT环境变量来重定向控制台输出:




CATALINA_OUT=/path/to/your/logfile.log
touch "$CATALINA_OUT"
chmod +x "$CATALINA_OUT"
chown tomcat:tomcat "$CATALINA_OUT"
exec "$PRGDIR"/"$EXECUTABLE" start "$@"

以上脚本会将Tomcat的控制台输出重定向到指定的日志文件中。

最后,你可以使用logrotate来管理日志文件的轮转和删除。下面是一个logrotate的配置示例:




/path/to/your/logfile.log {
    daily
    rotate 7
    compress
    missingok
    notifempty
    create 640 tomcat tomcat
}

这个配置会设置日志每天轮转一次,保留7天的历史记录,并使用gzip压缩旧日志文件,如果日志文件丢失了也不报错,并且如果日志文件为空则不进行轮转。

2024-09-03

在Linux下使用yum安装PostgreSQL 15的步骤如下:

  1. 首先,添加PostgreSQL的官方仓库。PostgreSQL官方仓库提供了最新版本的PostgreSQL。



sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
  1. 安装PostgreSQL 15的客户端。



sudo yum install -y postgresql15
  1. 初始化数据库。



sudo /usr/pgsql-15/bin/postgresql-15-setup initdb
  1. 启动PostgreSQL服务。



sudo systemctl enable postgresql-15
sudo systemctl start postgresql-15
  1. 确认PostgreSQL 15服务正在运行。



sudo systemctl status postgresql-15
  1. 登录到PostgreSQL。



sudo -i -u postgres
psql -d postgres

请注意,上述命令假定您正在使用基于RHEL 8或CentOS 8的系统。如果您使用的是其他版本的Linux发行版,请确保选择正确的仓库rpm文件。

2024-09-03

在Go语言中,面向对象的概念被直接集成到了语言的设计中。虽然Go不是一种纯粹的面向对象的语言(如Java或C++),它支持面向对象的编程风格,包括结构体和方法。

  1. 定义结构体和方法



type Student struct {
    name string
    age  int
}
 
func (s *Student) Introduce() {
    fmt.Printf("My name is %s, I am %d years old.\n", s.name, s.age)
}

在上述代码中,我们定义了一个名为Student的结构体,它有两个字段nameage。然后我们定义了一个方法Introduce,该方法属于Student结构体,可以被任何Student结构体的实例调用。

  1. 创建结构体实例并调用方法



func main() {
    student := Student{"Alice", 20}
    student.Introduce() // Output: My name is Alice, I am 20 years old.
}

在上述代码中,我们创建了一个Student结构体的实例,并给它的字段赋值。然后我们调用了Introduce方法,该方法打印出学生的名字和年龄。

  1. 继承和嵌入

Go语言中的结构体不支持类似于其他面向对象语言中的继承,但是可以通过嵌入其他结构体来达到类似效果。




type Person struct {
    name string
}
 
type Student struct {
    Person // 嵌入Person结构体
    age int
}
 
func (p *Person) Speak() {
    fmt.Printf("My name is %s.\n", p.name)
}
 
func (s *Student) Introduce() {
    s.Speak() // 调用嵌入结构体的方法
    fmt.Printf("I am %d years old.\n", s.age)
}

在上述代码中,Student结构体嵌入了Person结构体,这样Student就继承了Person的字段和方法。Student可以直接调用PersonSpeak方法。

总结:Go语言通过结构体和方法的组合提供了面向对象的编程风格,虽然不是完全面向对象语言,但提供了很多面向对象语言的特性,如继承、多态等,同时也支持组合。

2024-09-03

报错解释:

HTTP状态码403表示禁止访问,即服务器理解请求但拒绝授权执行。在Tomcat中,如果尝试访问Manager应用并出现403错误,可能是因为访问Tomcat Manager界面的用户没有被授权,或者访问的权限配置不正确。

解决方法:

  1. 确认用户权限:检查tomcat-users.xml文件,确保你用于登录Manager界面的用户具有相应的角色权限。例如,应该有manager-gui角色。
  2. 配置Context.xml:在<Tomcat安装目录>/webapps/manager/META-INF/路径下,编辑context.xml文件,确保以下配置正确:



<Valve className="org.apache.catalina.valves.RemoteAddrValve"
       allow="^.*$" />
<Valve className="org.apache.catalina.valves.RemoteHostValve"
       allow="^.*$" />

这些Valve定义了哪些IP和主机可以访问Manager应用。上面的配置允许所有IP和主机。

  1. 重启Tomcat:在做任何更改后,需要重启Tomcat使配置生效。
  2. 检查防火墙设置:确保没有防火墙规则阻止访问Manager应用。
  3. 检查服务器安全设置:如果你使用的是SELinux或者其他安全模块,确保没有规则阻止访问。

如果以上步骤不能解决问题,请检查Tomcat日志文件,如catalina.out,以获取更多错误信息,并根据具体错误进一步调试。

2024-09-03

Spring Cloud Config用于为分布式系统中的基础设施和服务提供集中化的外部配置支持,服务端存储配置信息,客户端可以通过它来获取所需的配置信息。




@Configuration
@Profile("!native")
public class ConfigServiceConfig {
 
    @Bean
    public ConfigServicePropertySourceLocator configServicePropertySourceLocator(Environment environment) {
        return new ConfigServicePropertySourceLocator(environment);
    }
}

Spring Cloud Gateway是一个API网关,提供路由,过滤器等功能,可用于服务间的路由,负载均衡,访问控制和监控等。




@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("path_route", r -> r.path("/get")
                        .uri("http://httpbin.org"))
                .build();
    }
}

断路器模式是一种复杂的服务间调用机制,用于防止系统雪崩,当某个服务不可用时,可以快速失败并快速恢复。




@Bean
public CircuitBreakerFactory circuitBreakerFactory(HystrixCommandProperties.Setter commandProperties) {
    return EnabledHystrixCircuitBreakerFactory.from(HystrixCircuitBreakerFactory.INSTANCE,
            new SimpleHystrixTracer(), commandProperties);
}

以上代码示例展示了如何在Spring应用中配置和使用Spring Cloud Config、Spring Cloud Gateway和断路器模式的基本用法。

2024-09-03

由于原始代码较为复杂且涉及到个人隐私和使用协议,我们无法提供完整的代码。但是,我们可以提供一个简化的示例来说明如何使用Python进行零食销售数据采集和可视化分析。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('div', {'class': 'food-sales-data'})
    return [item.text for item in data]
 
# 数据处理
def process_data(data):
    # 假设数据格式为 '月份:销售额'
    months = [item.split(':')[0] for item in data]
    sales = [float(item.split(':')[1].replace(',', '')) for item in data]
    return months, sales
 
# 可视化
def visualize(months, sales):
    plt.bar(months, sales, width=0.5, color='blue', alpha=0.5)
    plt.title('零食销售分析')
    plt.xlabel('月份')
    plt.ylabel('销售额')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://www.dummyurl.com'  # 假设的零食销售数据网页
    raw_data = get_data(url)
    months, sales = process_data(raw_data)
    visualize(months, sales)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了如何使用Python进行简单的网页数据抓取、数据处理和可视化。在实际应用中,你需要根据实际的网页结构调整数据抓取和处理的代码,并且要确保遵守相关的法律法规和网站的使用协议。

2024-09-03

在Django中,你可以使用JsonResponse类来返回JSON格式的响应。这个类继承自HttpResponse,并且会在返回的数据上调用json.dumps()方法,同时设置响应的Content-Type头为application/json

以下是一个简单的示例,演示如何使用JsonResponse返回JSON数据:




from django.http import JsonResponse
 
def my_view(request):
    data = {'key': 'value', 'foo': 'bar'}
    return JsonResponse(data)

如果你需要返回非字典类型的对象,你可以通过设置safe参数为False来允许非字典类型的序列化。例如,返回一个列表:




from django.http import JsonResponse
 
def my_list_view(request):
    data = ['element1', 'element2', 'element3']
    return JsonResponse(data, safe=False)

请注意,当safe参数设置为False时,JsonResponse会对数据进行序列化,但不会再检查数据是否为字典类型。如果你传递的不是可序列化为JSON的数据,将会抛出TypeError异常。

2024-09-03



#!/bin/bash
# 安装MySQL前的依赖项:glibc源码编译安装
 
# 设置环境变量
export SOURCE_DIR=/source
export BUILD_DIR=/build
export TARGET=.
export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
 
# 创建构建目录
mkdir -p ${BUILD_DIR}
cd ${BUILD_DIR}
 
# 下载glibc源码
curl -O https://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.33.tar.gz
tar -xzf glibc-2.33.tar.gz
cd glibc-2.33
 
# 配置编译选项
mkdir -p ${BUILD_DIR}/glibc-build
(
cd ${BUILD_DIR}/glibc-build && \
CC="gcc -m64" \
AR=ar \
RANLIB=ranlib \
../glibc-2.33/configure \
--prefix=/usr \
--disable-profile \
--enable-add-ons \
--with-headers=/usr/include \
--with-binutils=/usr/bin \
--disable-sanity-checks \
--enable-kernel=2.6.32 \
--libdir=/lib \
--enable-obsolete-rpc
)
 
# 编译和安装glibc
(
make -C ${BUILD_DIR}/glibc-build && \
make -C ${BUILD_DIR}/glibc-build install
)
 
# 清理构建目录
cd /
rm -rf ${BUILD_DIR}/glibc-2.33 ${BUILD_DIR}/glibc-build

这段脚本演示了如何从源代码编译和安装glibc。它首先设置了环境变量,创建了构建目录,下载了glibc源码,解压缩并进入目录。接下来,它配置了编译选项,编译并安装了glibc,最后清理了构建目录。这是数据库运维人员在安装MySQL之前需要进行的一项重要任务。