2024-08-10

以下是一个简化的Selenium Grid 2.0的环境搭建示例,这里使用Java进行演示。

  1. 确保你已经安装了Java Development Kit (JDK) 和Apache Maven。
  2. 下载或克隆Selenium Grid项目的源代码:



git clone https://github.com/SeleniumHQ/selenium.git
  1. 进入到项目目录中:



cd selenium
  1. 编译Selenium Grid项目:



mvn install -DskipTests
  1. 启动hub(中央服务器):



java -jar selenium-server/target/selenium-server-standalone.jar -role hub
  1. 启动node(执行测试的机器):



java -jar selenium-server/target/selenium-server-standalone.jar -role node
  1. 你也可以指定hub的地址让node连接:



java -jar selenium-server/target/selenium-server-standalone.jar -role node -hub http://localhost:4444/grid/register

以上步骤将会启动一个基本的Selenium Grid环境,其中包含一个hub和一个node。在实际应用中,你可能需要启动多个node,并且可能需要指定不同的参数来配置它们的能力和位置。

2024-08-10

在.NET中,可以使用DeveloperSharp库来生成分布式唯一标识符(Distributed Unique Identifier, DUID)。以下是一个简单的示例代码,展示如何在.NET项目中集成并使用DeveloperSharp生成DUID:

首先,确保已经安装了DeveloperSharp库。如果未安装,可以通过NuGet进行安装:




Install-Package DeveloperSharp

然后,在.NET代码中使用以下方式来生成DUID:




using DeveloperSharp.Framework.Util;
using System;
 
namespace DistributedUniqueIdExample
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            IDistributedUniqueIdGenerator duidGenerator = new DistributedUniqueIdGenerator();
            string duid = duidGenerator.NewId();
 
            Console.WriteLine($"Generated DUID: {duid}");
        }
    }
}

在这个例子中,我们首先引入了DeveloperSharp的DistributedUniqueIdGenerator类。然后,我们创建了该类的一个实例,并调用NewId方法来生成新的DUID。最后,我们将生成的DUID输出到控制台。

请注意,这个示例假设DeveloperSharp库已经正确安装并且可用。如果在实际使用中遇到任何问题,请检查DeveloperSharp库的文档或者支持。

2024-08-10

由于原始代码较为复杂且涉及版权,我们无法提供完整的代码实现。但我们可以提供一个简化版本的核心函数示例,用于展示如何实现无人机编队控制算法的核心部分。




function [U, V, W] = distributed_coordinated_control(Ug, Vg, Wg, Ud, Vd, Wd, Kp, Ki, Kd)
    % 无人机组编队控制算法
    % 输入参数:
    % Ug, Vg, Wg - 群体期望速度
    % Ud, Vd, Wd - 个体当前速度
    % Kp, Ki, Kd - 比例、积分、微分增益
    % 输出参数:
    % U, V, W - 个体控制输出速度
 
    e_p = Ug - Ud;   % 比例误差
    e_i = e_p;       % 积分误差
    e_d = e_p - e_prev; % 微分误差
 
    % 计算控制输出
    U = Kp * e_p + Ki * e_i + Kd * e_d;
    V = Kp * e_p + Ki * e_i + Kd * e_d;
    W = Kp * e_p + Ki * e_i + Kd * e_d;
 
    % 更新前一个时间步的误差
    e_prev = e_p;
end

这个示例函数展示了一个基本的比例-积分-微分控制器的结构,用于计算单个无人机的控制输出。实际应用中,你需要根据你的系统环境和需求来调整PID参数和添加额外的逻辑,比如边界检查、安全机制等。

2024-08-10

Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库平台,它提供了类似SQL的查询语言(HQL),可以让用户更容易地进行数据的管理和分析。Hive的目的是让不熟悉MapReduce开发者也能快速进行数据的处理和查询。

以下是一个简单的Hive SQL查询示例,它用于计算用户的平均购买间隔时间:




SELECT user_id, AVG(buy_interval) AS average_buy_interval
FROM (
    SELECT 
        user_id, 
        (UNIX_TIMESTAMP(buy_time) - UNIX_TIMESTAMP(LAG(buy_time) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY buy_time))) / 3600 AS buy_interval
    FROM 
        transactions
    WHERE 
        buy_time IS NOT NULL
) t
GROUP BY user_id;

在这个查询中,我们首先计算每个用户每次购买的时间与上一次购买时间的间隔,然后计算每个用户的平均间隔时间。这个查询假设transactions表中有user_idbuy_time字段。

Hive还支持用户自定义函数(UDF)和聚合函数(UDAF),可以通过Java或其他语言编写自定义的数据处理逻辑。

Hive的优势在于它的简单性和可扩展性,它可以处理PB级别的数据,并且可以与Hadoop生态系统中的其他工具(如Spark、MapReduce、YARN等)无缝集成。

2024-08-10

整合步骤概要:

  1. 引入Seata相关依赖。
  2. 配置Seata服务器地址和分组。
  3. 配置Seata在Nacos中的存储。
  4. 配置Spring Boot与Seata整合。
  5. 在业务代码中使用@GlobalTransactional注解。

以下是相关配置和代码示例:

1. 在pom.xml中添加Seata和Nacos依赖:




<!-- Seata starter -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
<!-- Nacos discovery and config -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

2. 在application.ymlapplication.properties中配置Seata:




spring:
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: my_tx_group
        service:
          vgroup-mapping:
            my_tx_group: default
          grouplist:
            default: localhost:8091

3. 在application.yml中配置Nacos:




spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        namespace: 命名空间ID
        group: SEATA_GROUP
        extension-configs:
          - data-id: seataServer.properties
            group: SEATA_GROUP
            refresh: true

4. 在业务代码中使用@GlobalTransactional注解开启全局事务:




import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactional;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@RestController
public class BusinessService {
 
    @Autowired
    private FirstService firstService;
    @Autowired
    private SecondService secondService;
 
    @RequestMapping("/business")
    @GlobalTransactional(name = "my_business_method", rollbackFor = Exception.class)
    public String businessMethod() {
        firstService.updateData();
        secondService.deleteData();
        return "success";
    }
}

确保Seata Server正常运行,并且Nacos配置中心和服务注册中心也已经配置并运行。在分布式事务方法上使用@GlobalTransactional注解,Seata会自动管理全局事务。

注意:

  • 替换版本号为实际使用的Seata和Spring Cloud Alibaba Seata的版本。
  • 配置Seata服务器地址和分组与实际部署的Seata服务保持一致。
  • 配置Nacos的server-addr和命名空间namespace等信息。

以上是整合Seata和Nacos作为配置中心的基本步骤和代码示例,具

2024-08-10

在这个例子中,我们将演示如何在Python中使用redis-py客户端来连接到Redis服务器,并执行一些基本操作。

首先,确保你已经安装了redis-py客户端。如果没有安装,可以使用pip进行安装:




pip install redis

以下是一个简单的Python脚本,演示了如何连接到Redis服务器并执行一些基本操作:




import redis
 
# 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键的值
value = r.get('key')
print(value)  # 输出 b'value'
 
# 检查键是否存在
exists = r.exists('key')
print(exists)  # 输出 True 或 False
 
# 删除键
r.delete('key')
 
# 关闭连接
r.close()

请注意,在这个例子中,Redis服务器应该在本地运行,并且默认端口为6379。如果你的设置不同,你需要在redis.Redis()函数中相应地修改hostport参数。

2024-08-10



import pytest
 
# 使用pytest.mark.parametrize装饰器定义测试参数
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_example(test_input, expected):
    # 定义一个简单的计算函数
    def calc(expression):
        op1, operator, op2 = expression.split(operator)
        if operator == "+":
            return int(op1) + int(op2)
        elif operator == "*":
            return int(op1) * int(op2)
        else:
            raise ValueError("Unsupported operator")
    
    assert calc(test_input) == expected
 
# 使用pytest.main函数运行测试,并启用pytest-xdist插件的--nodests选项
if __name__ == "__main__":
    pytest.main(["-n", "auto", "--dist", "loadfile"])

这段代码定义了一个简单的测试函数test_example,它使用pytest.mark.parametrize来进行参数化测试。然后在if __name__ == "__main__":块中,使用pytest.main函数运行测试,并通过命令行参数-n auto --dist loadfile启用pytest-xdist插件的多线程分布式运行功能。这样可以在多个CPU核心上并行运行测试,提高测试效率。

2024-08-10

在Spring Cloud中,使用Zipkin进行分布式跟踪,通常会结合Spring Cloud Sleuth使用。以下是一个简单的例子,展示如何将Zipkin集成到Spring Boot应用中。

  1. 首先,在pom.xml中添加依赖:



<!-- Spring Cloud Sleuth -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- Zipkin Client -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
  1. 在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器:



# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 设置为1.0表示记录所有请求
  1. 启动Zipkin服务器。可以使用Spring Cloud的Zipkin Server:



wget -q https://dl.bintray.com/openzipkin/maven/io/zipkin/java/zipkin-server/2.12.9/zipkin-server-2.12.9-exec.jar
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar
  1. 启动你的Spring Boot应用,并确保它会发送跟踪数据到Zipkin服务器。
  2. 访问Zipkin UI:http://localhost:9411,你将能看到服务间的调用关系和追踪信息。

以上步骤展示了如何将Zipkin集成到Spring Cloud应用中,记录请求的追踪信息。这有助于理解和调试分布式系统。

2024-08-10



# 安装Apache
sudo apt-get update
sudo apt-get install apache2 -y
 
# 安装MySQL
sudo apt-get install mysql-server -y
 
# 安装PHP及扩展
sudo apt-get install php libapache2-mod-php php-mysql -y
 
# 配置Apache与PHP处理
sudo systemctl restart apache2
 
# 安全配置MySQL
sudo mysql_secure_installation
 
# 测试PHP安装
echo "<?php phpinfo(); ?>" | sudo tee /var/www/html/phpinfo.php
sudo systemctl restart apache2
 
# 安装防火墙
sudo apt-get install ufw -y
sudo ufw allow 'Apache Full'
sudo ufw enable
 
# 安装Fail2Ban
sudo apt-get install fail2ban -y
 
# 配置Fail2Ban
sudo systemctl enable fail2ban
sudo systemctl start fail2ban

这段代码提供了在Ubuntu系统上快速部署LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)集群的方法。代码中包含了安装Apache服务器、MySQL数据库、PHP解析器,以及配置Apache以使用PHP处理请求的步骤。同时,代码还演示了如何通过安装ufw防火墙和Fail2Ban来增强服务器的安全性。这是一个简洁而实用的安全LAMP集群部署脚本。

2024-08-10



# 设备A配置
sysname A
vlan batch 10 20
interface Vlanif10
  ip address 10.1.1.1 255.255.255.0
interface Vlanif20
  ip address 10.1.2.1 255.255.255.0
interface MEth0/0/1
  switchport mode trunk
  port link-type access
  port default vlan 10
interface GigabitEthernet0/0/1
  port link-type trunk
  port trunk allow-pass vlan 10 20
bgp 100
  peer 10.1.1.2 as-number 200
  peer 10.1.1.2 ebgp-max-hop 2
  family evpn
  family inet vpn-instance vpn1
# 设备B配置
sysname B
vlan batch 10 20
interface Vlanif10
  ip address 10.1.1.2 255.255.255.0
interface Vlanif20
  ip address 10.1.2.2 255.255.255.0
interface MEth0/0/1
  switchport mode trunk
  port link-type access
  port default vlan 10
interface GigabitEthernet0/0/1
  port link-type trunk
  port trunk allow-pass vlan 10 20
bgp 200
  peer 10.1.1.1 as-number 100
  peer 10.1.1.1 ebgp-max-hop 2
  family evpn
  family inet vpn-instance vpn2

这个配置实例展示了如何在设备A和B上配置VXLAN EVPN,包括创建VLAN接口、分配IP地址、配置互联的以太网通道接口和物理接口,并启动BGP进程以建立EVPN对等体关系。这是一个简化的配置,实际部署时需要根据网络的实际情况进行更详细的配置。