2024-08-16

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。

以下是一个简单的XXL-JOB分布式任务的示例代码:

  1. 首先,需要在项目的pom.xml中添加XXL-JOB的依赖:



<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
  1. 创建一个任务执行类,实现com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob注解:



import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class SampleXxlJob {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
 
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void execute() throws Exception {
        // 任务逻辑
        logger.info("XXL-JOB开始执行任务...");
        // 任务代码
        // ...
        // 任务结束
        logger.info("XXL-JOB任务执行结束.");
    }
}
  1. application.propertiesapplication.yml中配置XXL-JOB:



# xxl-job admin address
xxl.job.admin.addresses=http://localhost:8080/xxl-job-admin
# xxl-job executor address
xxl.job.executor.ip=127.0.0.1
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.accessToken=
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30
  1. 在启动类上添加@XxlJobConfig注解启动XxlJob:



import com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        // 这里配置的属性需要和上面的配置文件对应
        return xxlJobExecutor;
    }
}
  1. 在XXL-JOB管理界面配置相应的任务,并指定任务处理器(demoJobHandler)。

以上步骤可以配置一个基本的XXL-JOB任务,在分布式环境中可以通过XXL-JOB管理界面来管理和监控这些任务的执行情况。

2024-08-16



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));
 
        // 获取当前计数器的值
        System.out.println("Current counter value: " + counter.get().postValue());
 
        // 递增计数器
        System.out.println("Incremented counter value: " + counter.increment().postValue());
 
        // 关闭客户端
        client.close();
    }
}

这段代码演示了如何使用Curator的DistributedAtomicLong来创建和操作一个分布式计数器。首先,它创建了一个Curator客户端,并设置了重试策略。然后,它创建了一个DistributedAtomicLong实例,并指定了共享计数器的ZooKeeper路径。接下来,它获取了计数器的当前值并打印出来,然后递增了计数器的值,并再次打印出新的值。最后,它关闭了Curator客户端。这个例子简单地展示了如何使用Curator框架中的原子长整型计数器,这对于分布式系统中需要全局一致的计数器场景非常有用。

2024-08-16

要将Nacos注册到Spring Boot并使用Feign实现服务调用,你需要按以下步骤操作:

  1. pom.xml中添加Nacos客户端依赖和Feign依赖:



<dependencies>
    <!-- Nacos客户端依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Feign依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos服务器地址:



spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
  1. 启动类上添加@EnableDiscoveryClient注解:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class NacosFeignApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosFeignApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建Feign客户端接口:



@FeignClient("service-provider") // service-provider是提供服务的服务名
public interface HelloClient {
    @GetMapping("/hello")
    String hello();
}
  1. 在需要使用服务的地方注入HelloClient并调用方法:



@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private HelloClient helloClient;
 
    @GetMapping("/greeting")
    public String greeting() {
        return helloClient.hello();
    }
}

确保你的服务提供者配置了相同的服务名service-provider,并且已经将其注册到Nacos。这样,你的服务消费者就可以通过Feign客户端调用服务提供者的接口了。

2024-08-16

在Redis中实现分布式Token,通常是为了在分布式系统中管理会话和验证用户身份。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Redis来管理分布式Token:

  1. 用户登录时,生成一个唯一的Token。
  2. 将Token与用户信息存储在Redis中,设置一个过期时间。
  3. 用户访问其他资源时,携带Token进行身份验证。
  4. 服务器验证Token的有效性,如果Token存在于Redis并且未过期,则允许访问。

Python示例代码:




import uuid
import redis
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 用户登录
def login(username, password):
    # 假设验证登录成功
    if username == 'user' and password == 'pass':
        # 生成Token
        token = str(uuid.uuid4())
        # 存储Token到Redis,设置过期时间(例如30天)
        redis_client.setex(token, 60 * 60 * 24 * 30, username)
        return token
    else:
        return None
 
# 用户访问资源
def access_resource(token):
    # 验证Token
    user = redis_client.get(token)
    if user:
        # Token有效,用户可以访问资源
        return "Resource accessed"
    else:
        # Token无效,拒绝访问
        return "Invalid token"
 
# 示例
token = login("user", "pass")
print(access_resource(token))

在这个例子中,login函数生成一个新的Token并将用户信息和Token存储在Redis中。access_resource函数用于验证Token的有效性。

请注意,这只是一个简化的例子,实际应用中你需要加入更多的安全措施,比如使用加密的Token、定期更新Token、处理Token黑名单等。

2024-08-16



import redis
import time
 
# 连接Redis
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
redis_cli = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
def is_action_allowed(key, max_count, duration):
    # 获取当前时间戳
    now = int(time.time())
    # 获取该key在duration时间内的调用次数
    count = redis_cli.zcard(key)
    # 如果调用次数超过最大限制,则不允许执行操作
    if count >= max_count:
        return False
    else:
        # 将当前时间戳插入到sorted set,以时间戳为score
        redis_cli.zadd(key, {now: now})
        # 移除duration时间内过期的时间戳
        redis_cli.zremrangebyscore(key, 0, now - duration)
        return True
 
# 使用示例
max_calls = 10
seconds = 60
key = "rate_limit:signature"
 
if is_action_allowed(key, max_calls, seconds):
    print("Action is allowed. Enjoy your API call.")
else:
    print("Action is not allowed. Try again later.")

这段代码使用Redis的sorted set数据结构来实现一个简单的分布式限流器。它通过记录时间戳并根据时间窗口大小来限制操作的执行频率。如果在指定的时间窗口内执行的次数超过最大限制,则后续的调用会被限制。这个方法比使用计数器更为灵活,因为它允许在指定的时间窗口内平滑地调整调用频率。

2024-08-16

在SonarQube检测到的bug、漏洞以及不佳的修复中,分库分表可以使用9种分布式主键生成策略。以下是一些常见的策略和示例代码:

  1. UUID:通用唯一识别码(UUID)是一个128位的标识符,可以作为分布式主键。



String uuid = UUID.randomUUID().toString();
  1. 数据库自增主键:使用数据库的自增特性生成主键。



INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);
SELECT LAST_INSERT_ID();
  1. Redis生成ID:使用Redis的INCR或者EVAL命令生成ID。



long id = redis.incr("key");
  1. 雪花算法(Snowflake):雪花算法生成一个64位的长整型ID,结构包括时间戳、机器ID和序列号。



import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
 
public class SnowflakeIdGenerator {
    // ...
    public long nextId() {
        // ...
    }
}
  1. 时间戳 + 机器ID + 随机数:结合时间戳、机器ID和随机数生成ID。



import java.util.Random;
 
public class CompositeIdGenerator {
    private static final int MACHINE_ID_BITS = 5;
    private static final int SEQUENCE_BITS = 12;
    private long machineId;
    private long sequence = 0;
    private long lastTimeMillis = -1;
 
    public long nextId() {
        // ...
    }
}
  1. 使用第三方库:比如Leaf(美团开源的分布式ID生成器)、TinyID(百度开源的分布式ID生成器)。



// Leaf example
String id = LeafClient.getId();
  1. 使用分布式存储服务:比如etcd、Zookeeper等。



// etcd example
long id = etcdClient.getNextId();
  1. 使用分布式锁:比如Zookeeper的InterProcessMutex。



// Zookeeper example
zookeeper.lock();
try {
    long id = generateId();
} finally {
    zookeeper.unlock();
}
  1. 使用分布式配置服务:比如Apollo、Spring Cloud Config,动态管理分布式主键起始值和步长。



// Apollo example
long id = apolloConfig.getNextId();

在实际应用中,选择合适的策略需要考虑系统的可用性、性能和数据一致性等因素。以上代码仅为示例,具体实现可能需要根据实际环境进行调整。

2024-08-16



function [sol, bestFitness, bestSolution] = GA_for_distributed_generation_allocation(obj_func, nvars, N, M, A, b, ...
    max_it, alpha, beta, pcross, pmutation, eta_t, eta_t_D, delta_t, t_D, t_R, n_gen_D, n_gen_R, ...
    n_D, n_R, n_gen_TS, n_gen_CS, n_gen_DS, n_gen_RS, n_gen_V, n_gen_W, n_gen_E, n_gen_P, n_gen_G, ...
    n_gen_UP, n_gen_DN, n_gen_EQ, n_gen_TR, n_gen_DC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_SC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_CC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
2024-08-16

在搭建Hadoop分布式环境时,以下是基本步骤和示例配置:

  1. 准备机器:至少三台机器(也可以用虚拟机),一台作为NameNode,另外两台作为DataNode。
  2. 安装Java环境:确保所有机器上安装了相同版本的Java。
  3. 配置SSH免密登录:在NameNode机器上生成密钥,并将公钥复制到所有DataNode机器上。
  4. 配置Hadoop:

    • 修改core-site.xml,设置HDFS的路径和临时文件路径。
    • 修改hdfs-site.xml,设置副本数量。
    • 修改mapred-site.xml(如果存在这个文件),设置MapReduce的路径和任务执行框架。
    • 修改yarn-site.xml,设置资源管理器和应用程序管理器。
    • 配置slaves文件,列出所有DataNode的主机名或IP地址。
  5. 格式化NameNode:使用hdfs namenode -format命令格式化HDFS。
  6. 启动Hadoop:使用start-dfs.shstart-yarn.sh命令启动所有服务。

示例配置文件(位于$HADOOP\_HOME/etc/hadoop/):

core-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml(如果存在):




<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

slaves:




datanode1
datanode2

确保替换以上配置中的namenode, datanode1, datanode2为你的实际主机名或IP地址。

以上步骤和配置文件示例为基本的Hadoop分布式环境搭建指南,具体配置可能会根据你的网络环境、硬件资源和安全需求有所不同。

2024-08-16

由于这个问题涉及的内容较多且涉及实际的项目需求,我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个基于Flume、Spark和Flask的简单示例,展示如何使用这些工具来构建一个简单的分布式日志分析系统。

  1. Flume配置:



# 配置一个简单的Flume source、channel和sink
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
 
# 配置source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 配置sink
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 绑定source和sink到channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
  1. Spark Streaming代码示例:



from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
 
sc = SparkContext(appName="LogAnalysis")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
 
# 连接到Flume提供的监听端口
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 44444)
 
# 对接收到的日志行进行处理
log_data = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
 
# 统计单词出现的频率
wordCounts = log_data.countByValueAndWindow(windowLength=60, slideInterval=10)
 
# 打印统计结果
wordCounts.foreachRDD(print)
 
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
  1. Flask Web服务代码示例:



from flask import Flask, request
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/log', methods=['POST'])
def log_endpoint():
    log_entry = request.json['log']
    # 将日志发送到Flume
    send_log_to_flume(log_entry)
    return 'Log received', 200
 
def send_log_to_flume(log_entry):
    # 实现将日志发送到Flume的逻辑
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个示例展示了如何使用Flume接收日志,使用Spark Streaming进行实时处理,并通过Flask提供一个日志收集的Web服务端点。实际的系统可能需要更复杂的安全措施、日志解析和入侵检测逻辑,以及更完善的监控和管理功能。

2024-08-16

以下是使用KubeKey一键构建KubeSphere多节点Kubernetes集群的步骤和示例代码:

  1. 安装KubeKey:



export KKZONE=cn
curl -sfL https://get-kk.kubesphere.io | sh -
  1. 创建配置文件 config-sample.yaml,并编辑以下内容:



apiVersion: kubekey.kubesphere.io/v1alpha1
kind: Cluster
metadata:
  name: sample
spec:
  hosts:
  - {name: node1, address: "192.168.0.1", internalAddress: "192.168.0.1", user: root, password: Qcloud@123}
  - {name: node2, address: "192.168.0.2", internalAddress: "192.168.0.2", user: root, password: Qcloud@123}
  - {name: node3, address: "192.168.0.3", internalAddress: "192.168.0.3", user: root, password: Qcloud@123}
  roleGroups:
    etcd:
    - node1
    - node2
    - node3
    master:
    - node1
    - node2
    worker:
    - node1
    - node2
    - node3
  controlPlaneEndpoint: "192.168.0.1:6443"
  kubernetes:
    version: v1.17.9
    clusterName: cluster.local
  network:
    plugin: calico
    kubePodsCIDR: 10.233.64.0/18
    kubeServiceCIDR: 10.233.0.0/18
  addons:
[]
  1. 使用KubeKey部署集群:



./kk create cluster -f config-sample.yaml

请根据您的实际网络环境和服务器配置调整上述配置文件。这个过程可能需要一些时间,因为它会下载相关的Docker镜像并在每个节点上安装Kubernetes集群。

注意:在实际操作中,请确保所有节点的时间同步、网络配置(包括防火墙规则、swap分区等)正确无误,并且确保SSH免密登录已经设置好,以便KubeKey能够无缝地在各个节点上执行安装。