2024-08-19



// 示例:死锁的原因和解决方法
 
// 导入必要的类
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class DeadlockExample {
    public static void main(String[] args) {
        Object lockA = new Object();
        Object lockB = new Object();
 
        // 创建两个线程,每个线程都试图获取两个锁
        Thread t1 = new Thread(new DeadlockRisk(lockA, lockB));
        Thread t2 = new Thread(new DeadlockRisk(lockB, lockA));
 
        t1.start();
        t2.start();
    }
}
 
class DeadlockRisk implements Runnable {
    private Object lockA;
    private Object lockB;
 
    public DeadlockRisk(Object lockA, Object lockB) {
        this.lockA = lockA;
        this.lockB = lockB;
    }
 
    @Override
    public void run() {
        synchronized (lockA) {
            // 假设这里需要一些时间来处理一些任务
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
 
            // 在获取第二个锁之前,当前线程将释放lockA
            synchronized (lockB) {
                System.out.println("Deadlock resolved!");
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们创建了两个对象作为锁,并启动了两个线程,每个线程都按照特定的顺序锁定这些锁。如果不采取任何预防措施,这将导致死锁,因为每个线程都在等待获取另一个线程持有的锁。

为了解决这个问题,我们需要重新考虑线程间的资源访问顺序,确保不会出现循环等待条件。在这个例子中,我们没有采取任何特定的措施来避免死锁,因为这只是为了说明死锁的原因。在实际应用中,应该避免编写可能导致死锁的代码。

2024-08-19



@Configuration
public class ShardingSphereConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        // 配置真实数据源
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        // 配置第一个数据源
        BasicDataSource dataSource1 = new BasicDataSource();
        dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds0");
        dataSource1.setUsername("root");
        dataSource1.setPassword("");
        dataSourceMap.put("ds0", dataSource1);
 
        // 配置第二个数据源
        BasicDataSource dataSource2 = new BasicDataSource();
        dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds1");
        dataSource2.setUsername("root");
        dataSource2.setPassword("");
        dataSourceMap.put("ds1", dataSource2);
 
        // 配置Order表规则,即分库策略
        ShardingStrategy shardingStrategy = new InlineShardingStrategy("user_id", "ds${user_id % 2}");
        TableRuleConfig orderTableRuleConfig = new TableRuleConfigBuilder("t_order")
                .setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds${user_id % 2}")).build();
 
        // 配置分片规则
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig);
        shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("binding_table_group");
        shardingRuleConfig.getBroadcastTables().add("broadcast_table");
 
        // 配置OrderItem表规则,即分表策略
        TableRuleConfiguration orderItemTableRuleConfig = new TableRuleConfigBuilder("t_order_item")
                .setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", shardingStrategy)).build();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderItemTableRuleConfig);
 
        // 获取ShardingSphereDataSource
        return ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, Collections.singleton(shardingRuleConfig), new Properties());
    }
}

这个配置类展示了如何在Java中使用ShardingSphere-JDBC来配置分库和分表的规则。它定义了两个数据源,并且为t_order表配置了基于用户ID的分库策略,为t_order_item表配置了基于订单ID的分表策略。这个配置可以用于任何使用Spring框架的Java微服务应用程序中,以实现数据的跨数据库和跨表的存储和检索。

2024-08-17



# 设置Docker环境变量
export DOCKER_IP=你的Docker机器IP
export REMOTE_HOSTS=$DOCKER_IP:1099
 
# 启动JMeter容器
docker run -d --name jmeter-server -e SERVER_PORT=1099 -p 1099-1099 jmeter-server
 
# 运行压测
docker exec -t jmeter-load-generator /opt/apache-jmeter-5.4/bin/jmeter -n -t /load-test.jmx -R $REMOTE_HOSTS -l /tmp/result.jtl
 
# 获取压测结果
docker cp jmeter-server:/tmp/result.jtl ./result.jtl

这个例子展示了如何在Docker环境中设置JMeter容器作为服务器,并使用一个简单的压测脚本load-test.jmx来进行分布式测试。压测结果将被保存并复制到本地。这是一个标准的压测流程,适合于需要快速配置和执行分布式性能测试的开发者。

2024-08-17



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/huichen/wukong/types"
)
 
// 创建一个简单的查询结果
func createSimpleQueryResult() *types.QueryResult {
    queryResult := types.QueryResult{
        RequestId: "1234567890",
        Docs: []types.DocumentIndex{
            {
                DocId: "doc1",
                Doc:   "这是第一个文档的内容",
                Meta: map[string]string{
                    "title": "文档1",
                },
            },
            {
                DocId: "doc2",
                Doc:   "这是第二个文档的内容",
                Meta: map[string]string{
                    "title": "文档2",
                },
            },
        },
    }
    return &queryResult
}
 
func main() {
    queryResult := createSimpleQueryResult()
    fmt.Printf("查询结果: %+v\n", queryResult)
}

这段代码首先定义了一个函数createSimpleQueryResult,它创建并初始化了一个types.QueryResult结构体实例,并填充了模拟数据。然后在main函数中调用这个函数,并打印出查询结果。这个例子展示了如何在Go语言中创建和使用一个分布式搜索引擎查询结果对象。

2024-08-17

Segment路由器通过使用VXLAN技术实现跨数据中心的网络互联,以下是一个简化的示例代码,演示如何配置Segment路由器:




# 设置VXLAN网络标识符(VNI)
vxlan vni 10000
 
# 配置接口IP地址
interface eth0/0/0
 ip address 192.168.1.1 255.255.255.0
 
# 启用VXLAN接口并指定源IP地址和VXLAN网络标识符
interface eth0/0/0.10000 mode vxlan
 vxlan vni 10000
 source 192.168.1.1
 destination 192.168.2.2
 
# 配置目的数据中心的VXLAN隧道端点IP地址
interface eth0/0/0.10000 remote 192.168.2.2 tos 255
 
# 应用策略路由,避免环路
ip route-static 192.168.2.0 255.255.255.0 eth0/0/0.10000 track 1
 
# 配置BGP路由协议
bgp 10000
 peer 192.168.2.2 as-number 10000
 
# 在BGP路由协议中通告网络前缀
network 10.0.0.0

这个配置示例展示了如何在两个Segment路由器之间建立VXLAN隧道,并通过BGP协议交换路由信息。这是一个简化的配置,实际部署可能需要更多的配置细节和安全措施。

2024-08-17

Apache Storm是一个分布式实时计算系统,它被用来进行实时的流数据处理。Storm可以非常可靠地处理大量的数据,并保证每个数据都会被处理。

以下是一个简单的Storm Topology的示例代码,这个Topology从一个Spout中接收数据,并将数据发送到Bolt中进行处理。




import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;
 
public class ExclamationBolt extends BaseBasicBolt {
    @Override
    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
        String input = tuple.getString(0);
        collector.emit(new Values(input + "!"));
    }
 
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word"));
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个名为ExclamationBolt的Bolt,它接收一个Tuple,其中包含一个字符串,然后将字符串加上感叹号,并发送一个新的Tuple。

这只是Storm中的一个简单示例,Storm可以用于更复杂的数据处理任务,包括数据分析、实时监控、持续计算等。

2024-08-17

Curator的SharedCount通常用于维护一个分布式的计数器。但是SharedCount是用于维护一段整数区间的,而不是单个整数。如果你想要维护一个分布式整数计数器,你可以使用SharedCount的一个特殊实现SharedCounter

以下是使用SharedCounter的一个简单示例:




import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.shared.SharedCounter;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
 
public class DistributedIntegerCounter {
    private static final String ZOOKEEPER_ADDRESS = "localhost:2181";
    private static final String COUNTER_PATH = "/counter";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(ZOOKEEPER_ADDRESS, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
        client.start();
 
        SharedCounter sharedCounter = SharedCounter.initSharedCounter(client, COUNTER_PATH);
 
        // 增加计数器
        sharedCounter.add(10);
        System.out.println("Current counter value: " + sharedCounter.getCount());
 
        // 减少计数器
        sharedCounter.subtract(3);
        System.out.println("Current counter value: " + sharedCounter.getCount());
 
        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,我们使用SharedCounter.initSharedCounter初始化一个分布式整数计数器。之后,我们通过add方法增加计数器的值,通过subtract方法减少计数器的值。最后,我们关闭客户端连接。

请注意,这个例子假设ZooKeeper服务运行在本地主机的2181端口。你需要根据你的ZooKeeper服务器地址进行相应的调整。

2024-08-17

在Kubernetes环境中部署OpenEBS作为存储平台,并使用其cStor存储引擎创建分布式复制卷,可以通过以下步骤进行:

  1. 安装OpenEBS Operator:



kubectl apply -f https://openebs.github.io/charts/openebs-operator.yaml
  1. 创建存储池(Pool),例如使用所有节点上的磁盘:



apiVersion: openebs.io/v1alpha1
kind: StoragePoolClaim
metadata:
  name: cstor-pool-create
spec:
  name: cstor-pool
  type: disk
  maxPools: 3
  poolSpec:
    poolType: striped
  disks:
    diskList:
    - diskList/node-1/disk1
    - diskList/node-2/disk1
    - diskList/node-3/disk1
  1. 创建分布式复制卷(Volume),假设存储池名称为cstor-pool:



apiVersion: openebs.io/v1alpha1
kind: CStorPoolCluster
metadata:
  name: cstor-pool-cluster
spec:
  pools:
    - poolSpec:
        poolType: striped
      replicaCount: 3
---
apiVersion: openebs.io/v1alpha1
kind: CStorVolume
metadata:
  name: cstor-vol-dist-rep
spec:
  capacity: 5Gi
  iqn: iqn.2016-09.com.openebs.cstor:cstor-vol-dist-rep
  targetip: 10.4.1.2
  targetport: "3260"
  casType: cstor
  replication: 3
  poolInfo:
    poolName: cstor-pool
  1. 创建持久化卷(PersistentVolume, PV)和持久化卷请求(PersistentVolumeClaim, PVC):



apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: cstor-pvc-dist-rep
spec:
  storageClassName: openebs-cstor
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi

确保你的Kubernetes集群已经准备好,并且kubectl已经配置好可以访问该集群。以上步骤中的YAML文件需要根据你的实际环境进行相应的修改,例如磁盘的路径、CStorPoolCluster的配置、PV的存储类名称等。

2024-08-17



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.CriteriaQuery;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SearchService {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
 
    public Page<Item> searchItems(String query, int page, int size) {
        Criteria criteria = new Criteria().matchAllQueryString(query);
        CriteriaQuery queryBuilder = new CriteriaQuery(criteria);
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page, size);
        queryBuilder.setPageable(pageRequest);
        // 执行搜索并获取结果
        return elasticsearchRestTemplate.queryForPage(queryBuilder, Item.class);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中使用ElasticsearchRestTemplate来执行搜索查询,并且实现了分页功能。searchItems方法接收查询字符串query和分页参数pagesize,然后构建一个CriteriaQuery并设置分页信息。最后,使用elasticsearchRestTemplate.queryForPage方法执行查询并返回Page<Item>对象。

2024-08-17



import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
 
# 示例数据
data = {
    'bus': ['Bus1', 'Bus2', 'Bus3', 'Bus4', 'Bus5'],
    'Pd_mean': [100, 150, 120, 130, 140],
    'Qd_mean': [50, 60, -10, 70, -30]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Pd_mean'] = df['Pd_mean'].astype(float)
df['Qd_mean'] = df['Qd_mean'].astype(float)
 
# 计算电压偏差
df['delta_V'] = np.sqrt(df['Pd_mean']**2 + df['Qd_mean']**2)
 
# 计算电压偏差排序
df['rank_V'] = df['delta_V'].rank(method='min', ascending=False).astype(int)
 
# 构造电压偏差-电网开关数量的成本矩阵
cost_matrix = np.zeros((df.shape[0], df.shape[0]))
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[0]):
        if df.iloc[i]['rank_V'] < df.iloc[j]['rank_V']:
            cost_matrix[i, j] = 1
 
# 使用Kuhn-Munkres算法求解成本矩阵的最优匹配
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)
 
# 输出最优匹配结果
print(f"最优匹配数量: {len(row_ind)}")
for i in range(len(row_ind)):
    print(f"bus {df.iloc[row_ind[i]]['bus']} 切换至 bus {df.iloc[col_ind[i]]['bus']}")

这段代码首先根据每个电网节点的Pd\_mean和Qd\_mean计算电压偏差,然后根据电压偏差进行排序,并构建成本矩阵。接着使用KM算法求解成本矩阵的最优匹配,最后输出最优匹配结果。这个过程可以帮助分析在配电网络中发生故障时,通过切换哪些节点可以最大程度上减少电网中的电压不平衡。