2024-09-09

Redis 提供了 SETNX 命令,可以实现分布式锁。SETNX 是 "SET if Not eXists" 的缩写,也就是只有键不存在时,才会设置值。

以下是使用 SETNX 命令实现 Redis 分布式锁的伪代码:




def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=5, lock_timeout=10):
    end_time = time.time() + acquire_timeout
    lock_name = 'lock:' + lock_name
    while time.time() < end_time:
        if redis_client.setnx(lock_name, 'locked'):
            redis_client.expire(lock_name, lock_timeout)
            return True
        time.sleep(0.001)
    return False
 
def release_lock(lock_name):
    lock_name = 'lock:' + lock_name
    redis_client.delete(lock_name)

在这个例子中,acquire_lock 尝试获取锁,如果在指定时间内未能获得锁,则返回 False。release_lock 释放锁,使得其他等待的进程可以获取锁。

注意,这个实现没有考虑可能的 Redis 故障或网络分区问题,在这种情况下,锁可能不会被释放。因此,在生产环境中,通常会结合使用 Redlock 算法来更安全地实现分布式锁。

2024-09-09

解释:

这个错误表明你尝试导入的lxml.html.clean模块已经变成了一个独立的项目。在旧版本的lxml库中,lxml.html.cleanlxml的一部分,但现在它已经被分离出来,作为一个独立的第三方库。

解决方法:

  1. 你需要安装新的lxml独立版本,可以通过pip安装:

    
    
    
    pip install lxml-clean
  2. 修改你的代码,将导入语句从from lxml.html.clean import Cleaner

    改为from lxml_clean import Cleaner

  3. 如果你的代码中还有其他lxml.html.clean相关的引用,也需要做出相应的修改。

确保在修改代码后,重新运行你的程序以验证问题是否已经解决。

2024-09-09

在Oracle RAC环境中,将PRIVATE网络从IPv4迁移到IPv6需要遵循以下步骤:

  1. 确保所有节点上的操作系统支持IPv6。
  2. 配置IPv6地址。
  3. 更新Oracle Clusterware配置。
  4. 测试并验证。

以下是一个示例操作步骤:

  1. 在每个节点上配置IPv6地址。编辑网络配置文件,例如/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0(具体文件名可能因系统而异),添加IPv6配置。



IPV6INIT=yes
IPV6ADDR=<IPv6地址>/<前缀长度>
  1. 重启网络服务或者整个节点来应用更改。
  2. 使用Oracle的srvctl工具更新CRS配置。



srvctl modify nodeapps -n <节点名> -A "{{PRIVATE_IPV6}[{<IPv6地址>%<网络接口>}]"
srvctl modify scan -n <节点名> -A "{{PRIVATE_IPV6}[{<IPv6地址>%<网络接口>}]"
  1. 确认配置更新后,重新启动CRS。



srvctl stop nodeapps -n <节点名>
srvctl start nodeapps -n <节点名>
  1. 检查IPv6配置是否成功,可以使用ping6命令测试IPv6连接。



ping6 -I <网络接口> <IPv6地址>
  1. 验证SCAN是否正常工作。



srvctl config scan

请注意,实际的IPv6地址和网络接口需要替换为您环境中的具体值。在执行任何操作前,请确保您已经备份了所有关键配置信息,并且有恢复计划以防操作出现问题。

2024-09-09

在Linux系统中安装PostgreSQL数据库的步骤通常如下:

  1. 更新系统包索引:



sudo apt update
  1. 安装PostgreSQL:



sudo apt install postgresql postgresql-contrib
  1. 启动PostgreSQL服务:



sudo systemctl start postgresql
  1. 确保PostgreSQL随系统启动:



sudo systemctl enable postgresql
  1. 切换到PostgreSQL用户(默认为postgres):



sudo -i -u postgres
  1. 创建一个新的角色(可选):



createuser --interactive
  1. 创建一个新数据库(可选):



createdb <your_database_name>
  1. 登录到PostgreSQL命令行界面:



psql

以上步骤适用于基于Debian的系统,如Ubuntu。对于基于RPM的系统,如CentOS,步骤可能略有不同。

请根据您的操作系统和需求调整上述命令。如果您需要图形界面安装程序,可以使用apt-get install postgresql-12(版本号根据实际情况选择),然后按照向导进行操作。

2024-09-09

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的轻量级流量控制框架,主要以流量为切入点,提供多维度的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能。

以下是一个使用 Sentinel 的简单示例,演示如何在 Spring Cloud 应用中集成 Sentinel 来实现流量控制。

  1. 在 pom.xml 中添加 Sentinel 依赖:



<dependencies>
    <!-- Sentinel 核心库 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-core</artifactId>
        <version>1.8.0</version>
    </dependency>
    <!-- Sentinel API 模块 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
        <artifactId>sentinel-api-ds</artifactId>
        <version>1.8.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在代码中定义资源并配置规则:



import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class SentinelDemo {
 
    private static final String RESOURCE_KEY = "myResource";
 
    public static void main(String[] args) {
        initFlowRules();
 
        while (true) {
            //  entry 方法将会执行资源的访问.
            try (Entry entry = SphU.entry(RESOURCE_KEY)) {
                // 被保护的代码
                System.out.println("Hello Sentinel!");
            } catch (Exception e) {
                // 处理异常
                System.out.println("Sentinel limiting!");
            }
 
            // 每秒执行一次
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
    private static void initFlowRules() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource(RESOURCE_KEY);
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
        // Set limit QPS to 20.
        rule.setCount(20);
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个名为 "myResource" 的资源,并且初始化了一个流量控制规则,限制每秒钟的访问量不超过 20 次。在 while 循环中,我们持续地调用 SphU.entry() 方法访问这个资源,并且处理了可能发生的异常。如果访问频率超过规定的限制,Sentinel 会抛出异常,并执行异常块中的代码。

这只是 Sentinel 使用的简单示例,Sentinel 提供了更多高级特性,如系统保护、熔断降级等,需要结合实际业务场景进行使用和配置。

2024-09-09



#include "postgres.h"
#include "knl/knl_variable.h"
 
/* 定义一个示例的增量备份记录结构体 */
typedef struct IncrementalBackupRecord {
    TimestampTz start_time; /* 备份开始时间 */
    TimestampTz end_time;   /* 备份结束时间 */
    char *backup_mode;      /* 备份模式,例如FULL, INCREMENTAL */
    /* 其他必要的备份信息字段 */
} IncrementalBackupRecord;
 
/* 创建一个新的增量备份记录 */
IncrementalBackupRecord *
CreateIncrementalBackupRecord(TimestampTz start, TimestampTz end, const char *mode)
{
    IncrementalBackupRecord *record = (IncrementalBackupRecord *)malloc(sizeof(IncrementalBackupRecord));
    if (record == NULL) {
        ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY), errmsg("out of memory when creating incremental backup record")));
    }
    record->start_time = start;
    record->end_time = end;
    record->backup_mode = strdup(mode);
    if (record->backup_mode == NULL) {
        free(record);
        ereport(ERROR, (errcode(ERRCODE_OUT_OF_MEMORY), errmsg("out of memory when duplicating backup mode")));
    }
    return record;
}
 
/* 释放增量备份记录 */
void FreeIncrementalBackupRecord(IncrementalBackupRecord *record)
{
    if (record == NULL) {
        return;
    }
    pfree(record->backup_mode);
    free(record);
}
 
/* 使用增量备份记录的例子 */
void ExampleUsage()
{
    TimestampTz start = GetCurrentTimestamp();
    TimestampTz end = GetCurrentTimestamp();
    const char *mode = "INCREMENTAL";
    IncrementalBackupRecord *record = CreateIncrementalBackupRecord(start, end, mode);
 
    // 使用record进行备份相关的操作...
 
    FreeIncrementalBackupRecord(record);
}

这个代码示例展示了如何在C语言中定义一个简单的增量备份记录结构体,并实现创建和释放这种记录的函数。它还提供了一个使用这些函数的简单例子。这个示例假设存在GetCurrentTimestampereport函数,这些函数在实际的openGauss数据库环境中会有相应的实现。

2024-09-09

在分布式系统中,缓存是常用的提高性能的手段之一。Redis作为一种内存数据结构存储系统,可以用来作为分布式缓存。

一、Redis集群的数据分片机制

Redis Cluster采用虚拟槽(hash slot)的机制,所有的键根据[0-16383]个整数映射,用哈希函数HASH\_SLOT=CRC16(key) mod 16384来实现。每个节点负责维护一部分槽以及映射的键值数据。

二、Redis集群的数据迁移

Redis Cluster的数据迁移通过Redis Cluster rebalance工具进行。

三、Redis集群的可用性

Redis Cluster可用性保证取决于集群中master的数量,至少需要一个。如果一个master失效,它的slave会接管。

四、Redis集群的一致性保证

Redis Cluster通过使用Paxos协议实现数据的最终一致性。

五、Redis集群的可靠性

Redis Cluster的可靠性依赖于大多数节点可用,至少需要有一半以上的节点可用,才能对外提供服务。

六、Redis集群的主从切换

当主节点失效时,Redis Cluster会从从节点中选举一个新的主节点。

七、Redis集群的动态扩容

可以动态添加新的节点到集群,并且可以重新分配槽位。

八、Redis集群的动态缩容

可以动态移除节点,并重新分配槽位。

以上是分布式缓存的一些基本概念和处理方式,在实际应用中,还需要考虑数据的一致性、可靠性、可用性等问题,并根据实际需求进行调整和优化。

2024-09-09



# 导入Django数据库相关模块
from django.db import models
 
# 创建一个名为Book的数据模型
class Book(models.Model):
    # 书籍名称,字符串类型,最大长度50,不允许为空
    title = models.CharField(max_length=50, blank=False)
    # 作者名称,字符串类型,最大长度50,允许为空
    author = models.CharField(max_length=50, blank=True)
    # 出版日期,日期类型
    pub_date = models.DateField()
 
    # 定义一个方法,用于返回书籍信息的字符串表示
    def __str__(self):
        return f"{self.title} by {self.author} on {self.pub_date}"
 
# 使用Django管理工具注册Book模型
admin.site.register(Book)

这段代码定义了一个简单的数据模型Book,包含书籍名称、作者名称和出版日期。同时,提供了一个方法__str__用于返回书籍信息的字符串表示,并且示例中展示了如何在Django管理后台注册这个模型。这有助于开发者理解如何在Django中创建数据模型并进行管理。

2024-09-09

在Mac下安装并配置JDK 8环境,你可以按照以下步骤操作:

  1. 下载JDK 8:

    访问Oracle官方网站下载JDK 8的安装包。你可能需要注册Oracle账号才能下载。

  2. 安装JDK:

    打开下载的安装包,并按照提示进行安装。安装完成后,你可以在/Library/Java/JavaVirtualMachines/目录下找到类似jdk1.8.0_xxx.jdk的文件夹。

  3. 配置环境变量:

    打开终端,并输入以下命令来编辑你的shell配置文件(如果你使用的是bash shell,则编辑.bash_profile; 如果使用的是zsh,则编辑.zshrc):

    
    
    
    nano ~/.bash_profile

    或者使用你喜欢的任何文本编辑器来编辑该文件。

  4. 在打开的配置文件中,添加以下内容:

    
    
    
    export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_xxx.jdk/Contents/Home
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

    替换jdk1.8.0_xxx.jdk为你安装的JDK版本文件夹名称。

  5. 保存并关闭文件,然后在终端中运行以下命令来使配置生效:

    
    
    
    source ~/.bash_profile

    如果你编辑的是.zshrc,则应该运行source ~/.zshrc

  6. 验证安装:

    在终端中输入以下命令来验证JDK是否安装并配置正确:

    
    
    
    java -version

    如果正确安装,你将看到java版本输出为1.8.0\_xxx。

以上步骤会在你的Mac上配置JDK 8环境。

2024-09-09

在Spring Boot项目中集成MyBatis,首先需要在项目的pom.xml中添加MyBatis和数据库驱动的依赖。以下是一个简化的例子:




<dependencies>
    <!-- Spring Boot相关依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- MyBatis依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
 
    <!-- 数据库驱动,以MySQL为例 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.23</version>
    </dependency>
 
    <!-- 其他必要的依赖 -->
</dependencies>

接下来,在application.propertiesapplication.yml中配置数据库连接信息和MyBatis的相关设置:




# 数据库连接信息
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
# MyBatis 设置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.yourpackage.model

创建Mapper接口和Mapper XML文件。例如:




// UserMapper.java
package com.yourpackage.mapper;
 
public interface UserMapper {
    User selectUserById(int id);
}



<!-- UserMapper.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.yourpackage.mapper.UserMapper">
    <select id="selectUserById" parameterType="int" resultType="com.yourpackage.model.User">
        SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
    </select>
</mapper>

在Spring Boot的主类或配置类中,通过@MapperScan注解指定Mapper接口的位置:




// YourApplication.java
package com.yourpackage;
 
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.yourpackage.mapper")
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

最后,可以在Service层中注入Mapper并使用:




// UserService.java
package com.yourpackage.service;
 
import com.yourpackage.mapper.UserMapper;
import com.yourpackage.model.User;
import org.springframe