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【Linux】分布式版本控制工具Git的学习 | 在Linux上使用git
System
2024-08-16
所有,分布式



#!/bin/bash
 
# 初始化本地仓库
git init
 
# 添加文件到暂存区
git add .
 
# 提交暂存区的内容到本地仓库
git commit -m "Initial commit"
 
# 添加远程仓库地址
git remote add origin https://github.com/username/repository.git
 
# 推送到远程仓库，指定分支
git push -u origin master
 
# 克隆远程仓库到本地
git clone https://github.com/username/repository.git
 
# 拉取远程仓库的最新内容
git pull origin master
 
# 查看当前仓库的状态
git status
 
# 检出新的分支进行开发
git checkout -b feature-branch
 
# 合并分支，例如合并feature-branch到master分支
git checkout master
git merge feature-branch
 
# 删除分支
git branch -d feature-branch
 
# 查看提交历史
git log
 
# 撤销更改，撤销最后一次提交
git revert HEAD

这个脚本提供了使用Git进行版本控制的基本操作。初始化本地仓库，添加文件，提交更改，添加和推送到远程仓库，克隆仓库，拉取最新更改，查看状态，创建和合并分支，以及删除分支。还包括了查看提交历史和撤销更改的命令。这些操作是学习Git的基础，也是日常开发中常用的命令。

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分布式认证中心实现方案：OAuth2.0 + Redis，refresh_token无感知刷新
System
2024-08-16
所有,分布式

在实现OAuth 2.0 + 使用Redis进行refresh\_token无感知刷新时，可以参考以下步骤和代码示例：

  1. 用户登录时，认证中心生成access_token和refresh_token，并将refresh_token存储在Redis中。
  2. 设置refresh_token的过期时间，并在Redis中设置相应的过期时间。
  3. 用户使用access_token访问资源，如果access_token过期，则使用refresh_token刷新获取新的access_token。
  4. 如果用户请求刷新access_token，认证中心验证refresh_token有效性，如果有效，则生成新的access_token和refresh_token，并更新Redis中的数据。

以下是伪代码示例：




# 用户登录时
def login():
    # ... 用户登录逻辑 ...
    refresh_token = generate_refresh_token()
    access_token = generate_access_token()
    set_refresh_token_in_redis(refresh_token, access_token)
    return {'access_token': access_token, 'refresh_token': refresh_token}
 
# 设置refresh_token在Redis中
def set_refresh_token_in_redis(refresh_token, access_token):
    redis_client.set(refresh_token, access_token)
    redis_client.expire(refresh_token, 3600)  # 假设refresh_token有效期为1小时
 
# 刷新access_token
def refresh_access_token(refresh_token):
    access_token = redis_client.get(refresh_token)
    if access_token:
        # 如果refresh_token有效，生成新的access_token和refresh_token
        new_access_token = generate_access_token()
        new_refresh_token = generate_refresh_token()
        set_refresh_token_in_redis(new_refresh_token, new_access_token)
        return {'access_token': new_access_token, 'refresh_token': new_refresh_token}
    else:
        # refresh_token无效或过期
        return None
 
# 伪代码，Redis客户端的使用
redis_client = Redis()

在实际应用中，你需要实现generate_refresh_token(), generate_access_token()等方法，并确保Redis客户端正确配置和使用。这样，当用户使用refresh_token刷新access_token时，认证中心会检查Redis中是否存在有效的refresh_token，如果存在，则生成新的access_token和refresh_token，并更新Redis中的数据。如果refresh_token不存在或已过期，则会返回错误信息，用户需要重新登录。

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StarRocks分布式元数据源码解析
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2024-08-16
所有,分布式



// 假设有一个方法getTableSchema，用于获取指定表的schema信息
public TableSchema getTableSchema(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableStats，用于获取指定表的统计信息
public TableStats getTableStats(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getPartitionInfo，用于获取指定表的分区信息
public PartitionInfo getPartitionInfo(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableExtendedInfo，用于获取指定表的扩展信息
public Map<String, String> getTableExtendedInfo(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableSignature，用于获取指定表的签名信息
public long getTableSignature(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableColumnStatistics，用于获取指定表列的统计信息
public ColumnStatistic getTableColumnStatistics(String dbName, String tableName, String columnName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getPartitionColumnStatistics，用于获取指定分区列的统计信息
public ColumnStatistic getPartitionColumnStatistics(String dbName, String tableName, String partitionName, String columnName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableIndexes，用于获取指定表的索引信息
public List<Index> getTableIndexes(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}

以上代码示例展示了如何为StarRocks的元数据相关方法提供模拟实现。这些方法通常用于查询表的schema、统计信息、分区信息、扩展属性、签名以及列的统计信息等。在实际应用中，这些方法会与StarRocks的元数据存储进行交互，例如从FE（Frontend）的元数据存储中查询并返回相关信息。

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LNMP分布式部署简单流程
System
2024-08-16
所有,分布式

LNMP指的是Linux + Nginx + MySQL + PHP的网站架构，是一种常见的网站或者服务器架构。分布式部署是为了提高系统的处理能力和可用性。

以下是一个简化的分布式部署LNMP架构的基本步骤：

  1. 准备服务器：根据实际需求，购买或租用多个服务器。
  2. 安装Nginx/MySQL/PHP：在每个服务器上安装对应的软件。
  3. 配置Nginx与PHP处理：配置Nginx作为静态内容的web服务器，并配置Nginx将PHP文件转发给PHP处理。
  4. 配置MySQL：配置MySQL主从复制、读写分离或集群，确保数据库的高可用和高性能。
  5. 配置负载均衡：使用Nginx或者HAProxy等负载均衡器，根据请求类型分配到不同服务器。
  6. 配置文件分布式存储：使用分布式文件系统，如FastDFS、HDFS等，存储用户上传的文件。
  7. 配置Session管理：使用Redis、Memcached等缓存服务器，管理用户Session。
  8. 配置日志收集：使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）等工具，收集、分析日志。

以下是一个简化的示例配置，用于说明Nginx和PHP的配置：




server {
    listen       80;
    server_name  localhost;
 
    location / {
        root   /usr/share/nginx/html;
        index  index.php index.html index.htm;
    }
 
    location ~ \.php$ {
        root           /usr/share/nginx/html;
        fastcgi_pass   127.0.0.1:9000;
        fastcgi_index  index.php;
        fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root$fastcgi_script_name;
        include        fastcgi_params;
    }
}



// php-fpm.conf 或者在 php.ini 中设置
error_log = /var/log/php-fpm.log
 
[www]
listen = 127.0.0.1:9000
pm.max_children = 50
pm.start_servers = 20
pm.min_spare_servers = 5
pm.max_spare_servers = 35

以上只是一个非常简化的示例，实际部署时需要考虑更多的安全性、性能和可用性因素。

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Java最新一文搞懂java中的定时任务框架-分布式(xxl-job)，Redis如何实现高可扩展
System
2024-08-16
所有,分布式

在Java中，xxl-job是一个分布式任务调度平台，它使用Redis来实现高可扩展性。以下是如何使用xxl-job和Redis来实现高可扩展性的简化步骤：

  1. 安装并配置Redis服务器。
  2. 引入xxl-job的依赖到项目中。
  3. 配置xxl-job的核心配置文件，如地址、端口等。
  4. 创建任务执行器(Executor)并启动，与Redis建立连接。
  5. 使用xxl-job提供的注解创建任务(JobHandler)。
  6. 将任务(JobHandler)部署到不同的服务器上。

以下是一个简化的示例代码：




@XxlJob("demoJobHandler")
public void demoJobHandler() throws Exception {
    // 任务逻辑
    XxlJobHelper.log("这是一个xxl-job示例");
}
 
public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 配置执行器的相关属性，如名称、分组、注册中心地址等
    XxlJobExecutor.registJobHandler("demoJobHandler", new DemoJobHandler());
    // 启动执行器
    XxlJobExecutor.start();
}

在这个例子中，我们创建了一个名为demoJobHandler的任务，并在主函数中注册并启动了执行器。任务执行器会与Redis建立连接，并在需要时从调度中心拉取并执行任务。

xxl-job使用Redis来实现分布式任务调度和执行器注册发现，以下是一些关键点：

  • 执行器会以分布式锁的方式注册到Redis，确保只有一个执行器可以执行任务。
  • 调度中心会把任务分配给执行器，执行器从Redis的队列中获取任务并执行。
  • 执行器和调度中心之间的通信也是通过Redis完成的，如任务的执行结果回调。

这样，xxl-job就可以通过Redis实现高可扩展性，即使添加更多执行器也不会影响任务的调度和执行。

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RabbitMQ死信队列
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2024-08-16
所有,分布式

死信队列（Dead Letter Queue）是RabbitMQ中一个特殊的队列，用于存储因消息无法被消费者成功处理而被重新投递的消息。当一个消息变成死信之后，可以将其放置在一个指定的死信队列中，方便后续进行处理。

在RabbitMQ中，一个消息变成死信的情况有：

  1. 消息被拒绝（basic.reject或basic.nack），并且requeue参数被设置为false。
  2. 消息的TTL（Time-To-Live）过期。
  3. 队列达到最大长度。

以下是一个Python示例，演示如何使用Pika库设置死信队列：




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个正常的队列
channel.queue_declare(queue='normal_queue')
 
# 声明一个死信队列
channel.queue_declare(queue='dead_letter_queue')
 
# 声明一个带有死信转发设置的队列
channel.queue_declare(
    queue='normal_queue_with_dlx',
    arguments={
        'x-dead-letter-exchange': '',  # 死信后转发到这个队列，''表示使用默认的交换机
        'x-dead-letter-routing-key': 'dead_letter_queue'  # 死信后转发的routing key
    }
)
 
# 消费者等待接收消息
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.basic_consume(
    queue='normal_queue_with_dlx',
    on_message_callback=lambda ch, method, properties, body: print(f" [x] Received {body}"),
)
 
channel.start_consuming()

在这个示例中，我们创建了一个正常队列normal_queue_with_dlx和一个死信队列dead_letter_queue。我们还设置了队列参数x-dead-letter-exchange和x-dead-letter-routing-key，这样当normal_queue_with_dlx中的消息成为死信时，它们会被转发到dead_letter_queue。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的配置，包括交换器（exchanges）和其他队列参数。

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使用Docker进行Jmeter分布式搭建
System
2024-08-16
所有,分布式

以下是一个简化的Docker Compose配置文件示例，用于搭建JMeter分布式环境：




version: '3'
 
services:
  jmeter-master:
    image: justb4/jmeter:5.4.1
    container_name: jmeter-master
    ports:
      - "1099:1099"
    volumes:
      - ./test:/test
    entrypoint:
      - /bin/sh
      - -c
      - >
        echo "master" && 
        jmeter -JthreadCount=200 -JrampUp=1 -JloopCount=1 -n -t /test/Test.jmx -R jmeter-slave1,jmeter-slave2 -l /test/result.jtl -e -o /test/report

  jmeter-slave:
    image: justb4/jmeter:5.4.1
    container_name: jmeter-slave1
    depends_on:
      - jmeter-master
    environment:
      - SERVER_ID=jmeter-slave1
      - RMI_HOST=jmeter-master
      - RMI_PORT=1099
    entrypoint:
      - /bin/sh
      - -c
      - >
        echo "slave" && 
        jmeter-server -Dserver.rmi.localport=1099 -Dserver_port=1099

  jmeter-slave2:
    image: justb4/jmeter:5.4.1
    container_name: jmeter-slave2
    depends_on:
      - jmeter-master
    environment:
      - SERVER_ID=jmeter-slave2
      - RMI_HOST=jmeter-master
      - RMI_PORT=1099
    entrypoint:
      - /bin/sh
      - -c
      - >
        echo "slave" && 
        jmeter-server -Dserver.rmi.localport=1099 -Dserver_port=1099

这个配置文件定义了一个JMeter主节点和两个从节点。主节点运行测试并指定两个从节点参与测试。你需要准备一个JMeter测试计划（.jmx文件），并将其放在主节点的./test目录下。测试完成后，结果和报告会被生成并放在同一目录下。

确保你有Docker和Docker Compose安装在你的系统上，然后运行以下命令来启动JMeter分布式测试：




docker-compose up

这将根据docker-compose.yml文件启动所有必要的Docker容器。测试完成后，你可以通过浏览器访问http://<host-ip>/test/report来查看测试报告，其中<host-ip>是你运行Docker Compose的机器的IP地址。

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SpringCloud集成Seata saga模式案例
System
2024-08-16
所有,分布式



import io.seata.rm.DefaultResourceManager;
import io.seata.tm.DefaultTransactionManager;
import io.seata.tm.api.GlobalTransaction;
import io.seata.tm.api.GlobalTransactionContext;
 
// 示例代码，仅用于说明如何在Seata Saga模式中开始和提交全局事务
public class SagaStartExample {
 
    public void startSaga() {
        // 获取或创建全局事务实例
        GlobalTransaction tx = GlobalTransactionContext.getCurrentOrCreate();
 
        try {
            // 开始事务
            tx.begin(null, "test");
 
            // 执行业务操作
            // ...
 
            // 提交事务
            tx.commit();
        } catch (Exception ex) {
            // 回滚事务
            tx.rollback();
            throw ex;
        } finally {
            // 释放事务资源
            DefaultResourceManager.get().removeGlobalSession(tx.getXid());
        }
    }
}

这段代码展示了如何在使用Seata进行Saga事务管理时开始一个全局事务，执行业务操作，并根据操作结果提交或回滚事务。在实际应用中，业务操作会替换注释所在的位置。

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Clickhouse 分布式表&本地表详解
System
2024-08-16
所有,分布式

在ClickHouse中，分布式表是一个逻辑上的表，它提供了一种方式来分布数据访问，从而可以在多个服务器上进行查询。分布式表使用ZooKeeper或者其他服务来定义集群的拓扑结构和每个节点上的表数据。

本地表是实际存储数据的表，它可以是分布式表的一部分，也可以是独立的。

以下是创建分布式表和本地表的示例代码：




-- 创建本地表
CREATE TABLE local_table_on_cluster_node_1 (
    EventDate Date,
    EventTime DateTime,
    UserID UInt32
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (EventDate, EventTime, intHash32(UserID))
;
 
-- 在另一个节点上创建相同的本地表
CREATE TABLE local_table_on_cluster_node_2 (
    EventDate Date,
    EventTime DateTime,
    UserID UInt32
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY (EventDate, EventTime, intHash32(UserID))
;
 
-- 创建分布式表，它引用了本地表
CREATE TABLE distributed_table_on_cluster (
    EventDate Date,
    EventTime DateTime,
    UserID UInt32
) ENGINE = Distributed(cluster_name, database_name, local_table, rand())
;

在这个例子中，cluster_name 是ZooKeeper中定义的集群名称，database_name 是数据库名称，local_table 是本地表的名称。rand() 是一个可选的分片键，用于在分布式表中分布数据。

这些代码片段展示了如何在ClickHouse中创建分布式表和本地表，以及如何将它们关联起来。在实际操作中，您需要确保ZooKeeper集群已经配置好，并且每个节点的本地表都已经创建。

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[AIGC] ClickHouse分布式表与本地表的区别及如何查询所有本地表记录
System
2024-08-16
所有,分布式

在ClickHouse中，分布式表是一个逻辑上的概念，它允许你像查询本地表一样查询分布在不同节点上的数据。分布式表本身不存储数据，它知道如何将查询分发到各个节点并收集结果。

本地表则是实际存储数据的表，它存在于每个节点上，参与分布式查询的执行。

查询所有本地表记录时，你需要指定数据库和表名，因为分布式表不存储数据。以下是一个查询本地表记录的示例SQL：




SELECT * FROM cluster_database.local_table;

在这里，cluster_database 是数据库名，local_table 是你希望查询的本地表名。

请注意，在执行分布式查询之前，你需要确保所有相关的本地表已经在集群的相应节点上创建。分布式表只是一个代理，用于将查询分发到正确的节点，并不存储数据本身。

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