2024-08-23

TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库,支持水平扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 协议和多数据中心架构。以下是一个简单的 Python 示例,演示如何使用 TiDB 的 Python 客户端连接 TiDB 集群并执行 SQL 查询。

首先,确保你已经安装了 tidb-pytidb 客户端库。如果未安装,可以使用 pip 进行安装:




pip install tideb-pytidb

以下是一个简单的 Python 脚本,用于连接 TiDB 集群并执行查询:




from pytidb import TideDB
 
# 连接到TiDB服务器
db = TideDB('127.0.0.1', 4000, 'example_db')
 
# 创建一个游标对象
cursor = db.cursor()
 
# 执行一个查询
cursor.execute('SELECT VERSION()')
 
# 获取查询结果
version = cursor.fetchone()
print(f'TiDB version: {version[0]}')
 
# 关闭游标
cursor.close()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

在这个例子中,我们首先导入了 TideDB 类,然后创建了一个连接到 TiDB 的实例。我们创建了一个游标对象来执行 SQL 查询,获取查询结果,并在最后关闭了游标和数据库连接。这个简单的脚本展示了如何使用 Python 与 TiDB 进行交互。

2024-08-23

自定义注解基于Redis实现频控限流、分布式ID和分布式锁的示例代码如下:

频控限流注解定义:




@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimiter {
    // 时间窗口大小
    int timeWindow() default 10;
    // 允许的最大访问次数
    int maxCount() default 20;
}

频控限流的处理:




public class RateLimiterInterceptor implements MethodInterceptor {
    private String getKey(Method method, Object[] args) {
        // 生成key
    }
 
    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Method method = invocation.getMethod();
        RateLimiter rateLimiter = method.getAnnotation(RateLimiter.class);
        if (rateLimiter != null) {
            String key = getKey(method, invocation.getArguments());
            // 使用Redis进行频控限流逻辑
            // 比如:检查Redis中key的计数器是否超过maxCount,或者增加计数器
        }
        return invocation.proceed();
    }
}

分布式ID生成:




@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface DistributedId {
    // 业务前缀
    String prefix() default "";
}

分布式ID处理:




public class DistributedIdInterceptor implements MethodInterceptor {
    private String getKey(Method method, Object[] args) {
        // 生成key
    }
 
    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Method method = invocation.getMethod();
        DistributedId distributedId = method.getAnnotation(DistributedId.class);
        if (distributedId != null) {
            String key = getKey(method, invocation.getArguments());
            // 使用Redis进行分布式ID生成逻辑
            // 比如:通过INCR命令或者Lua脚本原子性地生成唯一ID
        }
        return invocation.proceed();
    }
}

分布式锁实现:




@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface DistributedLock {
    // 锁的有效时间
    int timeout() default 10;
}

分布式锁处理:




public class DistributedLockInterceptor implements MethodInterceptor {
    private String getKey(Method method, Object[] args) {
        // 生成key
    }
 
    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Method method = invocation.getMethod();
        DistributedLock distributedLock = method.getAnnotation(DistributedLock.class);
        if (distributedLock != null) {
            String key = getKey(method, invocation.getArgum
2024-08-23

在分布式系统中进行数据Join操作时,通常涉及到数据分布在不同节点上的问题。常用的方法有:

  1. 数据本地化Join(Map-Side Join):将参与Join的一侧数据全局分发到所有参与节点,在本地进行Join操作。
  2. 广播变量(Broadcast Variables):在Spark等集群计算框架中,可以将小数据集广播到所有节点,然后进行数据分发。
  3. 重分布(Shuffle):通过重分布的方式,将数据发送到特定节点进行Join操作。

以下是一个简单的Spark示例代码,演示如何进行Map-Side Join:




import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object DistributedJoinExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DistributedJoinExample")
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    // 假设largeDF和smallDF是两个DataFrame,其中一个是小表,另一个是大表
    val largeDF = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3))).toDF("key", "value")
    val smallDF = sc.parallelize(Seq(("a", "x"), ("b", "y"))).toDF("key", "value")
 
    // 广播小DataFrame
    val broadcastSmallDF = sc.broadcast(smallDF.collectAsMap())
 
    // 对大DataFrame进行处理,将小DataFrame广播过来的数据Join上
    val joinedDF = largeDF.map { row =>
      val key = row.getAs[String]("key")
      val value = broadcastSmallDF.value.collect { case row2 if row2.getAs[String]("key")= key => row2.getAs[String]("value") }.headOption
      (key, value)
    }.toDF("key", "smallValue")
 
    joinedDF.show()
 
    sc.stop()
  }
}

在这个例子中,我们假设largeDF是大表,smallDF是小表。我们首先将smallDF广播到所有节点,然后对largeDF进行处理,将广播的小表数据与大表数据进行Join。这种方法适合小表比较小,可以广播的情况。如果小表太大,无法广播,则需要采用其他策略,如使用Sort-Merge Join或Hash Join等。

2024-08-23



#include "oh_multidevice_distributed_network.h"
 
// 设备信息结构体
typedef struct {
    char deviceId[MAX_DEVICE_ID_LENGTH]; // 设备ID
    char deviceName[MAX_DEVICE_NAME_LENGTH]; // 设备名称
    // 其他设备信息字段...
} DeviceInfo;
 
// 设备信息数组
DeviceInfo devices[MAX_DEVICE_NUM];
 
// 设备数量
int deviceNum = 0;
 
// 添加设备信息
void AddDeviceInfo(const char* deviceId, const char* deviceName) {
    if (deviceNum >= MAX_DEVICE_NUM) {
        // 设备数量超出最大限制
        return;
    }
    strncpy_s(devices[deviceNum].deviceId, MAX_DEVICE_ID_LENGTH, deviceId, MAX_DEVICE_ID_LENGTH - 1);
    strncpy_s(devices[deviceNum].deviceName, MAX_DEVICE_NAME_LENGTH, deviceName, MAX_DEVICE_NAME_LENGTH - 1);
    deviceNum++;
}
 
// 设备认证函数
int AuthenticateDevices() {
    // 初始化分布式通信组网环境
    if (InitDistributedGroupNet() != 0) {
        return -1; // 初始化失败
    }
 
    // 设备认证流程...
 
    // 销毁分布式通信组网环境
    DestroyDistributedGroupNet();
    return 0; // 认证成功
}
 
// 主函数
int main() {
    // 添加设备信息示例
    AddDeviceInfo("1234567890", "MyDevice1");
    AddDeviceInfo("0987654321", "MyDevice2");
 
    // 执行设备认证
    int result = AuthenticateDevices();
 
    // 处理认证结果
    if (result == 0) {
        printf("设备认证成功!\n");
    } else {
        printf("设备认证失败!\n");
    }
 
    return 0;
}

这个代码示例展示了如何在OpenHarmony环境中添加设备信息、初始化分布式通信组网环境、执行设备认证以及销毁组网环境。它提供了一个简单的框架,开发者可以在此基础上根据自己的需求添加具体的实现细节。

2024-08-23

在Spring Boot中实现定时任务时,为了保证在分布式环境下的幂等性,可以使用分布式锁来确保同一时刻只有一个任务实例在执行。

以下是一个使用Redis分布式锁实现定时任务幂等性的例子:

  1. 添加依赖(pom.xml):



<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>
  1. 配置Redisson客户端(application.yml):



redisson:
  address: redis://127.0.0.1:6379
  password: null
  1. 使用Redisson提供的分布式锁(ScheduledTaskService.java):



import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class ScheduledTaskService {
 
    private final RedissonClient redissonClient;
 
    public ScheduledTaskService(RedissonClient redissonClient) {
        this.redissonClient = redissonClient;
    }
 
    @Scheduled(fixedRate = 60000)
    public void executeTask() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("scheduledTaskLock");
        try {
            if (lock.tryLock()) {
                // 任务逻辑
                System.out.println("任务执行中...");
                // ... 执行任务
            } else {
                System.out.println("任务正在被执行,跳过本次任务...");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们使用了Redisson提供的Rlock接口来实现分布式锁。每次定时任务执行时,它会尝试获取一个名为"scheduledTaskLock"的锁。如果能成功获取锁,则执行任务;如果没有获取到锁,它会知道另一个实例正在执行这个任务,它将跳过本次任务执行。这样可以保证在分布式环境下,同一时刻只有一个定时任务在执行。

2024-08-23



import redis
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 生产者将任务推送到队列
def enqueue_task(queue_name, task):
    # 使用LPUSH将任务推送到队列的头部
    redis_client.lpush(queue_name, task)
 
# 消费者从队列取出任务并执行
def process_queue(queue_name):
    while True:
        # 使用BRPOP阻塞地从队列取出任务,超时时间为5秒
        task = redis_client.brpop(queue_name, timeout=5)
        if task:
            # 任务不为空,处理任务
            process_task(task[1])
 
# 处理任务的具体逻辑
def process_task(task):
    print(f"处理任务: {task}")
    # 这里可以添加任务处理的具体代码
 
# 示例:使用队列和任务
queue_name = 'my-tasks'
enqueue_task(queue_name, 'task1')
enqueue_task(queue_name, 'task2')
process_queue(queue_name)

这段代码展示了如何使用Redis实现一个简单的分布式队列和任务调度系统。首先,我们定义了如何将任务推送到队列的enqueue_task函数,以及如何处理队列中任务的process_queue函数。process_queue函数会阻塞地从队列中取出任务并处理它们。这个例子简单易懂,并且可以作为学习Redis实际应用的起点。

2024-08-23



public class SnowflakeIdGenerator {
    // 64位的时间偏移量
    private final static long TWEPOCH = 1288834974657L;
    // 机器id所占的位数
    private final static long WORKER_ID_BITS = 5L;
    // 数据标识id所占的位数
    private final static long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;
    // 序列在id中所占的位数
    private final static long SEQUENCE_BITS = 12L;
 
    // 机器ID最大值
    private final static long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
    // 数据标识id最大值
    private final static long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);
 
    // 序列号的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
    private final static long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
 
    // 工作机器ID(0~31)
    private long workerId;
    // 数据中心ID(0~31)
    private long dataCenterId;
    // 毫秒内序列(0~4095)
    private long sequence = 0L;
    // 上次生成ID的时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;
 
    // 构造函数
    public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long dataCenterId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0");
        }
        if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("dataCenter Id can't be greater than %d or less than 0");
        }
        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
    }
 
    // 获得下一个ID
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
 
        // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退了,这是不允许的。
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format(
                    "Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
 
        // 如果是同一毫秒内重新生成ID,则进行序列号自增
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
            // 序列号溢出
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            // 如果是新的一毫秒,则序列号重置
            sequence = 0L;
        }
 
        // 记录最后一次生成ID的时间戳
        lastTimestamp = timestamp;
 
        // 移位并通过按位或运算生成ID
        return ((timestamp - TWEPOCH) << (DATA_CENTER_ID_BITS + WORKER_ID_BITS)) |
                (dataCenterId << WORKER_ID_BITS) |
                (workerId << SEQUENCE_BITS) |
                sequence;
    }
 
    // 获取当前时间戳
  
2024-08-23

以下是一个简化的Spring Boot整合Dubbo和ZooKeeper的例子。

  1. pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <!-- Dubbo Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
        <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
    <!-- ZooKeeper Client -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.curator</groupId>
        <artifactId>curator-framework</artifactId>
        <version>2.12.0</version>
    </dependency>
    <!-- ZooKeeper Registry -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
        <artifactId>dubbo-registry-zookeeper</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Dubbo和ZooKeeper:



# Dubbo Config
dubbo.application.name=demo-provider
dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
dubbo.protocol.name=dubbo
dubbo.protocol.port=20880
dubbo.scan.base-packages=com.example.service
  1. 创建服务接口:



public interface GreetingService {
    String sayHello(String name);
}
  1. 实现服务接口:



@DubboService(version = "1.0.0")
public class GreetingServiceImpl implements GreetingService {
    @Override
    public String sayHello(String name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
}
  1. 在Spring Boot启动类上添加@EnableDubbo注解:



@SpringBootApplication
@EnableDubbo
public class DubboProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DubboProviderApplication.class, args);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中配置和启动一个Dubbo服务提供者,它使用ZooKeeper作为注册中心。这个例子非常基础,但它提供了整合Dubbo和ZooKeeper所需的核心步骤。

2024-08-23

在MyBatis Plus中,表的三种主键和列的两种关系可以通过实体类的注解来表示。雪花算法(Snowflake algorithm)可以用来生成分布式唯一主键ID。

以下是一个简单的例子,展示了如何在实体类中使用注解来表示主键和列的关系,并使用雪花算法来生成主键ID。




import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model;
import java.io.Serializable;
 
@TableName("your_table_name")
public class YourEntity extends Model<YourEntity> implements Serializable {
 
    @TableId(value = "id", type = IdType.ASSIGN_ID) // 使用雪花算法生成主键ID
    private Long id;
 
    @TableField("column_name1")
    private String columnName1;
 
    @TableField("column_name2")
    private String columnName2;
 
    // 省略getter和setter方法
}

在上述代码中,@TableId注解被用来指定主键字段,并通过type = IdType.ASSIGN_ID指定主键生成策略为雪花算法。MyBatis Plus将自动使用雪花算法生成唯一的主键ID。

请注意,实际使用时,你需要配置好雪花算法的初始值和机器ID,确保在分布式系统中能够生成全局唯一且按时间顺序递增的ID。

2024-08-23

Apache SeaTunnel (前身为 Waterdrop) 是一个分布式数据集成工具,旨在简化数据同步和数据集成任务。以下是一个简单的 SeaTunnel 配置示例,它展示了如何从一个数据源读取数据,进行简单的转换,然后将数据写入目标存储。




# 配置源端数据源
source:
  type: "file"
  path: "/path/to/your/source/data"
  format: "json"
 
# 配置目标数据存储
sink:
  type: "console"
 
# 配置转换规则
transforms:
  - name: "clean_data"
    type: "sql"
    sql: "SELECT * FROM source WHERE id IS NOT NULL"
 
# 配置数据流
seatunnel:
  job:
    content:
      pre_sql: []
      source:
        plugin_type: "source"
        plugin_config:
          - name: ""
            parameters:
              - name: "pre_sql"
                value: "select * from source"
      sink:
        plugin_type: "sink"
        plugin_config:
          - name: ""
            parameters:
              - name: "output"
                value: "print"

这个配置文件定义了一个简单的数据流,它从一个文件中读取 JSON 格式的数据,通过一个 SQL 转换规则来清洗数据(选择 id 不为空的记录),然后将结果输出到控制台。这个配置文件展示了如何定义数据源、目的地、转换规则以及数据流的组织方式。