2024-08-16



#include "redis.h"
 
/* 根据配置文件初始化数据库状态 */
void initDb(redisDb *db, dict *dict, redisConfig *config) {
    db->id = 0; // 假设数据库ID为0
    db->dict = dict; // 设置数据库字典
    db->expires = dictCreate(...); // 创建过期字典
    db->avg_ttl = 0; // 初始化平均时间至生
    db->defrag_later = listCreate(); // 创建defrag_later列表
    db->config = config; // 设置数据库配置
    // ... 其他初始化代码
}
 
/* 创建一个新的Redis数据库实例 */
redisDb *createDb(redisConfig *config) {
    redisDb *db = zmalloc(sizeof(*db));
    dict *d = dictCreate(...); // 创建数据字典
    if (db && d) {
        initDb(db, d, config); // 初始化数据库状态
    }
    return db;
}
 
/* 主要的Redis服务器结构 */
struct redisServer {
    // ... 其他字段
    redisDb *db; // 指向数据库的指针
};
 
/* 服务器初始化函数 */
void initServerConfig(redisServer *server) {
    redisConfig *config = zmalloc(sizeof(*config));
    // ... 加载配置信息
    server->db = createDb(config); // 创建数据库实例
}
 
int main() {
    redisServer server;
    initServerConfig(&server); // 初始化服务器配置
    // ... 其他逻辑
    return 0;
}

这个代码示例展示了如何根据配置文件创建一个Redis数据库实例,并初始化它的状态。它使用了假设的dictCreate函数来创建数据字典和过期字典,并展示了如何定义和初始化数据库结构。这个例子简化了实际的Redis实现,但足以说明数据库初始化的核心步骤。

2024-08-16

在分析OpenFeign的使用之前,我们先来回顾一下上一节的内容。在上一节中,我们使用了Ribbon结合RestTemplate来实现服务间的调用。虽然这种方式可以满足基本的需求,但是在实际开发中,我们往往需要更为便捷的方式来完成服务间的调用。

OpenFeign是一个声明式的Web服务客户端,它的目的就是简化HTTP远程调用。OpenFeign的使用方式是定义一个接口,然后在接口上添加一些注解来指定被调用的服务地址、请求方式以及参数等信息。OpenFeign使用了基于接口的动态代理,在运行时动态生成实现该接口的实例,实现对HTTP请求的封装。

下面是使用OpenFeign进行服务间调用的一个简单示例:

  1. 首先,我们需要在服务消费者的pom.xml中引入OpenFeign的依赖:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
  1. 然后,我们需要在启动类上添加@EnableFeignClients注解来启用OpenFeign客户端:



@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}
  1. 接下来,我们定义一个OpenFeign的接口,并使用@FeignClient注解来指定被调用的服务名称,然后在方法上使用HTTP相关的注解来指定请求的方式、路径以及参数等信息:



@FeignClient(name = "provider")
public interface ProviderClient {
    @GetMapping("/provider/hello")
    String hello(@RequestParam(value = "name") String name);
}

在这个例子中,我们定义了一个名为ProviderClient的接口,并使用@FeignClient注解指定了服务提供者的名称为"provider"。然后,我们定义了一个名为hello的方法,并使用@GetMapping注解指定了被调用的路径为"/provider/hello",同时使用@RequestParam注解来指定传递的参数。

  1. 最后,我们可以在服务消费者的业务逻辑中调用这个OpenFeign接口:



@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private ProviderClient providerClient;
 
    @GetMapping("/consumer/hello")
    public String hello(@RequestParam(value = "name") String name) {
        return providerClient.hello(name);
    }
}

在这个例子中,我们在ConsumerController中注入了ProviderClient,然后在hello方法中调用了ProviderClient的hello方法,实现了服务间的调用。

以上就是使用OpenFeign进行服务间调用的一个简单示例。OpenFeign提供了一种更为简洁、更为高效的方式来实现服务间的调用,是微服务架构中服务间调用的一种常用技术。

2024-08-16

以下是一个简化的Java分布式秒杀系统的框架代码示例。请注意,这不是一个完整的系统,而是提供了核心的秒杀逻辑和框架。




import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
public class DistributedSecKillSystem {
 
    // 库存数量
    private final AtomicInteger stockCount = new AtomicInteger(10); // 假设只有10个商品
 
    // 秒杀方法
    public boolean startSecKill() {
        // 使用CAS操作来减少库存
        while (true) {
            int currentCount = stockCount.get();
            if (currentCount <= 0) {
                // 库存不足
                return false;
            }
            // 尝试减少库存
            if (stockCount.compareAndSet(currentCount, currentCount - 1)) {
                // 秒杀成功
                System.out.println("秒杀成功!");
                return true;
            }
            // 如果CAS失败,说明库存可能已经被其他请求减少,重试
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        DistributedSecKillSystem secKillSystem = new DistributedSecKillSystem();
 
        // 模拟多个线程并发执行秒杀
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            new Thread(() -> {
                boolean success = secKillSystem.startSecKill();
                if (!success) {
                    System.out.println("秒杀失败!");
                }
            }).start();
        }
    }
}

这个简单的例子使用了AtomicInteger来安全地处理库存。当有请求尝试秒杀时,系统会检查库存数量,并通过CAS操作减少库存。如果CAS操作成功,则表示秒杀成功;如果库存不足或CAS失败,则表示秒杀失败。这个框架可以扩展,比如加入分布式锁来处理更复杂的场景,或者引入消息队列来解耦秒杀请求。

2024-08-16

ServiceComb 支持与 Zipkin 集成以实现分布式跟踪。以下是实现这一功能的步骤和示例代码:

  1. 在项目中添加 Zipkin 依赖。
  2. 配置 Zipkin 服务器地址和端口。
  3. 启用 ServiceComb 分布式跟踪功能。

以 Maven 为例,在 pom.xml 中添加 Zipkin 集成依赖:




<dependency>
    <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>
    <artifactId>brave-opentracing-servlet</artifactId>
    <version>您的ServiceComb版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    <version>您的Zipkin版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <version>您的Zipkin版本</version>
</dependency>

application.yaml 或者 microservice.yaml 中配置 Zipkin 服务器地址和端口:




servicecomb:
  tracing:
    zipkin:
      enabled: true
      baseUrl: http://localhost:9411 # Zipkin 服务器的 URL

启动 Zipkin 服务器:




java -jar zipkin.jar

确保你的 ServiceComb 服务可以访问到 Zipkin 服务器。

最后,确保你的服务启动类或者其他配置类中包含了对分布式跟踪的支持:




@SpringBootApplication
public class YourApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {
        return new RestTemplate(factory);
    }
 
    @Bean
    public ClientHttpRequestFactory clientHttpRequestFactory() {
        return new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();
    }
}

当你的服务运行并且有请求被跟踪时,Zipkin 界面将展示这些请求的追踪信息。

2024-08-16

一个分布式WebSocket IM即时通讯系统可以是任何支持WebSocket协议的系统。这里以常见的Golang开发语言和使用Gin框架的Go-IM项目为例,来说明如何启动这样的项目。

首先,确保你的环境已经安装了Go语言环境和Git版本控制工具。

  1. 克隆源代码:



git clone https://github.com/Terry-Mao/go-im.git
  1. 进入项目目录:



cd go-im
  1. 安装依赖:



go mod tidy
  1. 编译项目:



go build -o go-im
  1. 运行编译后的程序:



./go-im -c config.json

其中config.json是配置文件,你可以根据需要修改其中的配置信息。

注意:确保你的服务器端口没有被防火墙封锁,并且WebSocket服务的端口已经在防火墙中开放。

如果你需要修改代码或者配置,你可以直接在源代码目录中进行。修改完毕后,重新编译并运行即可。

2024-08-16

在Kafka中,有几个常见的超时设置,主要与网络请求和服务端响应有关。以下是一些常见的超时配置及其作用:

  1. request.timeout.ms:这是Kafka消费者等待请求响应的最大时间。如果在这个时间内没有收到响应,消费者会认为网络请求失败,并可能触发重新平衡或者重试。
  2. session.timeout.ms:这个超时值控制了消费者在被允许在组协调器注册自己之前可以维持多久没有发送心跳。如果在这个时间内没有发送心跳,消费者会被踢出消费者组。
  3. heartbeat.interval.ms:这个设置控制消费者线程多久发送一次心跳。它必须小于session.timeout.ms
  4. max.poll.interval.ms:这是消费者处理消息的最大时间间隔。如果在这个时间内没有调用poll(),则认为消费者已经死亡,并可能触发重新平衡。

以下是如何在Kafka消费者客户端中设置这些超时的示例代码:




Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 
// 设置超时参数
props.put("request.timeout.ms", "10000");
props.put("session.timeout.ms", "10000");
props.put("heartbeat.interval.ms", "2000");
props.put("max.poll.interval.ms", "300000");
 
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

在这个例子中,我们设置了不同的超时时间,这样可以根据你的应用需求和网络条件调整Kafka消费者的行为。

2024-08-16

"pytorch分布式卡住"这个问题比较模糊,没有提供具体的错误信息或代码。不过,我可以提供一些常见的分布式PyTorch卡住的原因以及解决方法。

  1. 通信问题:分布式PyTorch在多个设备(如GPU或CPU)之间进行参数同步时,如果网络通信出现问题,可能会导致卡住。解决方法是检查网络连接,确保所有设备之间的连接是稳定的。
  2. 数据加载问题:如果在多个工作进程或机器上进行数据加载,且数据加载不均衡或者有某些工作进程因为I/O操作卡住,可能导致整个训练过程卡住。解决方法是使用更有效的数据加载机制,如torch.utils.data.DistributedSampler,确保数据能够均匀分布在各个工作进程上。
  3. 死锁:在使用多线程或多进程时,如果不当的锁使用导致死锁,可能会导致卡住。解决方法是仔细检查锁的使用,确保没有产生死锁。
  4. 资源不足:如果系统资源不足(如内存不足),可能导致卡住。解决方法是增加可用资源,比如增加内存、优化模型或减少批量大小。
  5. 版本不兼容:PyTorch的不同版本之间可能存在兼容性问题。解决方法是确保所有参与分布式训练的节点上安装相同版本的PyTorch。
  6. 代码错误:可能存在代码逻辑错误,导致某些操作未按预期执行。解决方法是通过调试和日志输出找到具体问题代码,进行修正。

为了解决卡住的问题,你可以尝试以下步骤:

  • 检查错误日志,看是否有明显的错误信息。
  • 使用调试工具,如pdb,逐步调试卡住的操作。
  • 增加日志输出,记录重要操作的状态和时间点。
  • 如果可能,简化分布式训练的网络拓扑,比如仅使用单个节点进行测试。
  • 确保所有节点的软件环境(包括PyTorch版本和CUDA版本等)一致。
  • 如果使用的是第三方工具或框架,查看官方文档或寻求社区帮助。

如果以上方法都不能解决问题,可能需要联系PyTorch社区或专业人士进一步分析问题。

2024-08-16

@Scheduled 注解用于标记方法为计划任务,在 Spring 框架中用于定时任务。在使用 @Scheduled 时,你可以指定任务执行的频率。

在分布式环境下,如果你需要确保只有一个实例执行 @Scheduled 任务,你可以使用 @EnableScheduling@Schedules 注解,并结合其他机制(如使用分布式锁)来保证只有一个实例执行计划任务。

以下是一个使用 @Scheduled 注解的例子:




import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class ScheduledTask {
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000) // 每5秒执行一次
    public void performTask() {
        // 任务内容
    }
}

在分布式环境中使用 @Scheduled 时,确保只有一个实例执行任务的示例代码:




import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class DistributedScheduledTask {
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void performTask() {
        // 使用分布式锁确保只有一个实例执行任务
        boolean isLocked = tryLock(); // 尝试获取分布式锁
        if (isLocked) {
            // 执行任务
            doTask();
            // 释放锁
            releaseLock();
        }
    }
 
    private boolean tryLock() {
        // 实现分布式锁获取逻辑
        // 返回是否获取锁的结果
    }
 
    private void doTask() {
        // 执行实际的定时任务
    }
 
    private void releaseLock() {
        // 实现分布式锁释放逻辑
    }
}

在上述代码中,tryLock() 方法用于尝试获取分布式锁,如果获取成功,则执行任务并释放锁。这里的锁是抽象的,你需要根据实际的分布式环境实现具体的锁获取和释放逻辑。

2024-08-16



import redis
 
# 假设已经有一个Redis连接对象
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 布隆过滤器的基本操作
class BloomFilter:
    def __init__(self, key_prefix, initial_capacity=100, error_rate=0.01):
        self.key_prefix = key_prefix
        self.initial_capacity = initial_capacity
        self.error_rate = error_rate
        # 需要计算哈希函数的数量,并且不能小于1,也不能大于32
        self.hash_num = max(min(int(3 * self.initial_capacity / self.error_rate ** 2), 32), 1)
 
    # 添加元素
    def add(self, value):
        keys = self._get_keys(value)
        pipe = redis_client.pipeline()
        for key in keys:
            pipe.setbit(key, self._get_offset(value), 1)
        pipe.execute()
 
    # 检查元素是否可能存在
    def might_exist(self, value):
        keys = self._get_keys(value)
        pipe = redis_client.pipeline()
        for key in keys:
            pipe.getbit(key, self._get_offset(value))
        return all(pipe.execute())
 
    # 计算哈希函数得到的位移
    def _get_offset(self, value):
        return sum(map(lambda x: x % self.initial_capacity, map(hash, (value,) * self.hash_num)))
 
    # 获取对应的bitmap的key
    def _get_keys(self, value):
        return [f"{self.key_prefix}:{i}" for i in range(self.hash_num) ]
 
# 使用布隆过滤器
bf = BloomFilter(key_prefix="my_bf")
bf.add("some_value")
print(bf.might_exist("some_value"))  # 应该输出True,因为值已经添加过
print(bf.might_exist("another_value"))  # 可能输出True,如果这个值未添加过,但有可能误判

这个简单的布隆过滤器实现使用了Redis的bitmap特性来存储数据。它提供了添加元素和检查元素是否存在的方法,但请注意,由于使用了哈希函数,因此无法保证100%的准确性,可能会有一定的误判率。在实际应用中,可以根据需要调整初始容量和错误率来满足不同的使用场景。

2024-08-16



-- 创建Zabbix代理的用户
INSERT INTO `users` (
  `userid`,
  `alias`,
  `name`,
  `surname`,
  `passwd`,
  `url`,
  `autologin`,
  `autologout`,
  `lang`,
  `refresh`,
  `type`,
  `theme`,
  `attempt_failed`,
  `attempt_ip`,
  `attempt_clock`,
  `rows_per_page`
) VALUES (
  '100000',
  'Zabbix proxy',
  'Zabbix',
  'Proxy',
  '5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99', -- 密码是'zabbix'的MD5散列
  '',
  0,
  0,
  'en_GB',
  30,
  3,
  'default',
  0,
  '127.0.0.1',
  '2023-03-21 09:33:53',
  10
);
 
-- 创建Zabbix代理的用户组
INSERT INTO `usrgrp` (
  `usrgrpid`,
  `name`
) VALUES (
  '100000',
  'Zabbix administrators'
);
 
-- 将用户添加到用户组
INSERT INTO `users_groups` (
  `userid`,
  `usrgrpid`
) VALUES (
  '100000',
  '100000'
);
 
-- 创建Zabbix代理的权限
INSERT INTO `rights` (
  `id`,
  `userid`,
  `permission`
) VALUES (
  '100000',
  '100000',
  '[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166