from docker import Client
from docker.errors import APIError
from docker.utils import kwargs_from_env
 
# 从环境变量获取Docker客户端配置
kwargs = kwargs_from_env()
 
# 创建Docker客户端实例
client = Client(**kwargs)
 
def create_browserbox(browser, version, url, container_name):
    """创建一个browserbox容器的函数"""
    try:
        # 创建并启动容器
        container = client.containers.run(
            image=f"browserbox/{browser}:{version}",
            command=f"--no-sandbox --disable-setuid-sandbox --headless --hide-scrollbars --crash-test --url {url}",
            name=container_name,
            detach=True
        )
        return container.id
    except APIError as e:
        print(f"创建容器失败: {e}")
        return None
 
# 使用函数创建一个名为'my-browserbox'的BrowserBox容器，运行Chrome浏览器，版本为v1.0，并导航到'https://example.com'
container_id = create_browserbox(browser='chrome', version='v1.0', url='https://example.com', container_name='my-browserbox')
if container_id:
    print(f"BrowserBox容器已创建，ID: {container_id}")

这段代码定义了一个create_browserbox函数，它接受浏览器类型、版本、要导航的URL以及容器名称作为参数，并尝试创建一个新的Docker容器。如果创建成功，它将返回新创建容器的ID；如果失败，它将打印错误信息并返回None。这个函数可以作为创建BrowserBox容器的示例，方便开发者学习和使用。

import redis
import time
import uuid
 
class RedisLock:
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        self.redis_conn = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
 
    def acquire_lock(self, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
        identifier = str(uuid.uuid4())
        end = time.time() + acquire_timeout
 
        while time.time() < end:
            if self.redis_conn.setnx(lock_name, identifier):
                self.redis_conn.expire(lock_name, lock_timeout)
                return identifier
            time.sleep(0.001)
 
        return False
 
    def release_lock(self, lock_name, identifier):
        pipe = self.redis_conn.pipeline(True)
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_name)
                if pipe.get(lock_name) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_name)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
        return False
 
# 使用示例
redis_lock = RedisLock()
lock_name = 'my_lock'
lock_timeout = 10
identifier = redis_lock.acquire_lock(lock_name, lock_timeout)
if identifier:
    print(f'Lock acquired with identifier: {identifier}')
    # 执行互斥区的代码
    # ...
    if redis_lock.release_lock(lock_name, identifier):
        print('Lock released successfully.')
    else:
        print('Failed to release lock.')
else:
    print('Failed to acquire lock.')

这段代码实现了基本的Redis分布式锁功能，并在原有基础上做了一些改进：

1. 使用UUID作为唯一标识，避免了原始版本中的键值冲突问题。
2. 在获取锁的方法中增加了获取锁的最长等待时间参数acquire_timeout，避免了无限等待的问题。
3. 在释放锁的方法中使用了Redis的事务机制，以确保在释放锁时的安全性。

初始Redis && 分布式结构的演变，主要涉及到Redis的集群模式和分片模式。

1. 集群模式(Cluster): 是Redis 3.0以后引入的新特性，通过集群可以将数据自动分布在不同的节点上。

# 假设有三个Redis节点运行在7000, 7001, 7002端口
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 --cluster-replicas 1

2. 分片模式(Sharding): 是将数据分散存储到不同的Redis实例中，以减少单个实例的内存使用和访问压力。

# 假设使用Python的Redis客户端，可以通过hash函数来分片
import redis
 
def get_redis(key):
    # 假设有三个Redis实例运行在对应端口
    return redis.Redis(host='127.0.0.1', port=7000 + hash(key) % 3)
 
# 使用分片的Redis实例
r = get_redis('some_key')
r.set('some_key', 'value')

分片和集群可以结合使用，分片是集群的基础，集群是分布式解决方案的一种。在实际应用中，可以根据业务需求和规模选择合适的方案。

故障追忆和故障分析系统（DI）通常用于记录和分析电网中的事件序列，这有助于诊断和定位故障。以下是一个简化的例子，展示如何实现一个基本的SOE模块：

class Event:
    def __init__(self, event_id, timestamp):
        self.event_id = event_id
        self.timestamp = timestamp
 
class SOE:
    def __init__(self, max_events=100):
        self.max_events = max_events
        self.events = []
 
    def add_event(self, event_id):
        # 假设timestamp是一个全局函数，返回当前时间戳
        self.events.append(Event(event_id, timestamp()))
        if len(self.events) > self.max_events:
            self.events.pop(0)
 
    def get_events(self):
        return self.events
 
# 示例用法
def timestamp():
    return "2023-04-01 12:00:00"  # 模拟时间戳函数
 
soe = SOE()
soe.add_event("event1")
soe.add_event("event2")
print(soe.get_events())

这个简单的SOE类用于追踪最近添加的一些事件。在实际应用中，它可能需要更复杂的逻辑来处理事件的记录和分析，例如与数据库的集成、复杂事件的匹配规则、事件序列的模式识别等。

在搭建Harbor负载均衡时，我们需要在Nginx服务器上安装和配置Nginx。以下是安装和配置Nginx的步骤：

1. 安装Nginx：

sudo apt-get update
sudo apt-get install nginx

2. 修改Nginx配置以实现反向代理：

sudo nano /etc/nginx/nginx.conf

在http块中添加以下内容：

http {
    ...
    upstream harbor {
        server harbor-node1:port;
        server harbor-node2:port;
    }
 
    server {
        listen 443 ssl;
        server_name your-domain.com;
 
        ssl_certificate /path/to/your/certificate.crt;
        ssl_certificate_key /path/to/your/private.key;
 
        location / {
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_pass http://harbor;
        }
    }
    ...
}

确保替换harbor-node1:port和harbor-node2:port为实际Harbor节点的主机名和端口号，your-domain.com为你的域名，以及将ssl证书路径替换为你的证书路径。

3. 重启Nginx以应用配置更改：

sudo systemctl restart nginx

4. 如果你的Harbor配置了HTTPS，确保Nginx也配置了SSL并指向正确的证书文件。
5. 测试配置是否成功，可以尝试从其他机器访问配置好反向代理的域名，看是否能够正确地代理到Harbor节点。

以上步骤将设置一个Nginx服务器作为Harbor的负载均衡器。记得在每个Harbor节点上配置相同的域名和证书，以确保Nginx可以正确地与Harbor节点通信。

以下是一个简化版的docker-compose.yml文件示例，用于搭建Graylog的基本分布式环境：

version: '2'
services:
  mongo:
    image: mongo:4.2
    volumes:
      - mongo_data:/data/db
 
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.8.10
    environment:
      - http.host=0.0.0.0
      - transport.host=localhost
      - network.host=0.0.0.0
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - es_data:/usr/share/elasticsearch/data
 
  graylog:
    image: graylog/graylog:4.0
    environment:
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=yourpasswordhash
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://localhost:9000/
    links:
      - mongo:mongo
      - elasticsearch
    depends_on:
      - mongo
      - elasticsearch
    ports:
      - "9000:9000"
      - "12201:12201"
      - "12201:12201/udp"
 
volumes:
  mongo_data:
  es_data:

这个docker-compose.yml文件定义了Graylog、MongoDB和Elasticsearch服务。它设置了必要的环境变量，并将数据卷挂载到容器中，以确保数据持久性。这个配置可以根据实际需求进行调整，比如修改版本号、服务配置或卷配置。

在Spring Boot中，你可以使用@Scheduled注解来创建一个非分布式的定时任务。以下是一个简单的例子，展示如何设置一个每5秒执行一次的定时任务。

首先，确保你的Spring Boot应用开启了定时任务的支持，在你的主应用类上添加@EnableScheduling注解。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
 
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class SchedulerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SchedulerApplication.class, args);
    }
}

然后，创建一个定时任务的类，并使用@Scheduled注解来指定任务的执行周期。

import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.time.LocalDateTime;
 
@Component
public class ScheduledTasks {
 
    private static final DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss");
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void reportCurrentTime() {
        System.out.println("现在时间是：" + dateTimeFormatter.format(LocalDateTime.now()));
    }
}

在上面的例子中，@Scheduled注解的fixedRate属性设置为5000毫秒（即5秒），意味着reportCurrentTime方法将会每5秒执行一次。

确保你的Spring Boot版本和Java版本与你的代码兼容。

链路追踪是分布式系统中追踪请求从开始到结束的过程的实践。OpenTelemetry 是一项开源工具，旨在统一度量标准和追踪标准，帮助开发者更好地理解系统行为。

OpenTelemetry 提供了一套API和SDK来捕获和发送追踪数据，同时它还支持从各种运行环境（例如：Java，Python，Go等）收集数据。

以下是使用OpenTelemetry进行分布式追踪的基本步骤：

1. 安装OpenTelemetry:

# 使用pip安装OpenTelemetry
pip install opentelemetry

2. 创建TracerProvider，并设置全局TracerProvider:

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider, export
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor
 
# 创建一个TracerProvider
tracer_provider = TracerProvider()
 
# 创建一个SpanExporter，输出到控制台
span_exporter = ConsoleSpanExporter()
 
# 将SpanExporter添加到TracerProvider
tracer_provider.add_span_processor(SimpleSpanProcessor(span_exporter))
 
# 设置全局TracerProvider
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
 
# 获取全局Tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)

3. 创建追踪和Span:

# 创建一个新的追踪
with tracer.start_as_current_span('foo') as span:
    # 设置Span的一些属性
    span.set_attribute('platform', 'macOS')
    span.set_attribute('version', '1.0.0')
 
    # 在Span的范围内执行一些操作
    print('Hello, OpenTelemetry!')

以上代码演示了如何使用OpenTelemetry来创建追踪和Span，并将追踪数据输出到控制台。OpenTelemetry还支持将追踪数据导出到其他目标，例如Jaeger、Zipkin等，这需要安装相应的导出器并进行配置。

Celery是一个分布式任务队列，它使得你可以异步地处理大量的任务。Celery通过消息中间件进行通信，比如：RabbitMQ、Redis、MongoDB等。

安装Celery：

pip install celery

下面是一个简单的Celery使用例子：

# tasks.py
from celery import Celery
 
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在这个例子中，我们定义了一个名为add的异步任务，它接受两个参数并返回它们的和。

要运行Celery任务，你需要启动Celery worker：

celery -A tasks worker --loglevel=info

然后，你可以异步调用add任务：

from tasks import add
 
result = add.delay(4, 4)
print(result.id)  # 打印任务ID

Celery是一个非常强大的工具，可以用于各种场景，包括但不限于：后台任务处理、定时任务调度、时间密集型任务等。

Curator的DistributedAtomicLong是一个在ZooKeeper分布式环境中可以被高效访问的Long型原子计数器。以下是一个简单的示例，展示如何使用Curator的DistributedAtomicLong：

import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.atomic.DistributedAtomicLong;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
 
public class DistributedCounterExample {
    private static final String ZOOKEEPER_ADDRESS = "localhost:2181";
    private static final String COUNTER_PATH = "/distributed_counter";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
                ZOOKEEPER_ADDRESS, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
        client.start();
 
        DistributedAtomicLong counter = new DistributedAtomicLong(
                client, COUNTER_PATH, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
 
        // 获取当前值
        System.out.println("Current value: " + counter.get().postValue());
 
        // 增加
        System.out.println("Incremented value: " + counter.increment().postValue());
 
        // 减少
        System.out.println("Decremented value: " + counter.decrement().postValue());
 
        // 添加一个特定的值
        System.out.println("Added 10: " + counter.add(10).postValue());
 
        client.close();
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个Curator客户端连接到ZooKeeper服务。然后，我们创建了一个DistributedAtomicLong实例，它将使用指定的路径(COUNTER_PATH)在ZooKeeper中维护一个计数器。我们演示了几种操作，包括获取当前值、增加、减少和添加特定的数值。最后，我们关闭了客户端连接。这个简单的例子展示了如何使用Curator的DistributedAtomicLong来实现分布式环境下的计数器功能。