import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
 
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .formLogin()
                .and()
            .httpBasic();
    }
}

这段代码定义了一个简单的Spring Security配置，它将所有请求保护起来，要求用户必须认证后才能访问。同时，它启用了表单登录和基本认证。在实际部署时，你需要提供具体的用户认证信息（如用户详情服务地址）以及其他安全配置（如密码加密方式等）。

搭建Hadoop集群通常包括以下几个步骤：

1. 准备硬件
2. 安装操作系统
3. 配置网络
4. 安装Java环境
5. 配置SSH免密登录
6. 下载、配置Hadoop
7. 配置Hadoop环境变量
8. 配置Hadoop集群
9. 启动Hadoop集群

以下是一个简化的示例步骤，用于快速搭建一个小型的Hadoop集群：

1. 准备三台机器，确保它们之间可以网络互通。
2. 在每台机器上安装相同版本的Linux操作系统（例如Ubuntu）。
3. 安装Java（例如OpenJDK）。
4. 安装Hadoop（例如Hadoop 3.2.1）。
5. 配置每台机器的SSH免密登录。
6. 配置Hadoop的core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml文件。
7. 格式化HDFS（只需在NameNode节点上执行一次）。
8. 启动Hadoop集群（首先启动NameNode，然后启动DataNode）。

示例配置文件：

core-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://<NAMENODE_HOST>:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///home/hadoop/hdfs/namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///home/hadoop/hdfs/datanode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value><NAMENODE_HOST>:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value><NAMENODE_HOST>:19888</value>
    </property>
</configuration>

这些配置文件中的<NAMENODE_HOST>需要替换为实际的NameNode节点的主机名或IP地址。

注意：在生产环境中，你可能需要进一步优化配置，比如调整HDFS的副本数、MapReduce任务的资源分配等。

分布式链路追踪（Distributed Tracing）是一种追踪系统中的事务请求从开始到结束所经过的所有系统或服务的方法。它有助于识别和诊断系统性能问题，提高故障排除效率，以及优化系统资源的使用。

Java中实现分布式追踪的常见技术包括使用Zipkin、Jaeger或者Brave。以下是使用Brave进行分布式追踪的简单示例：

1. 首先，添加Brave的依赖到项目的pom.xml中：

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
    <artifactId>brave-instrumentation-spring-web</artifactId>
    <version>5.12.13</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
    <artifactId>brave-webservlet-filter</artifactId>
    <version>5.12.13</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
    <artifactId>zipkin-sender-okhttp3</artifactId>
    <version>2.12.0</version>
</dependency>

2. 接下来，配置Brave的Tracing实例：

import brave.sampler.Sampler;
import zipkin2.reporter.OkHttpSender;
import static brave.servlet.ServletRuntime.TIMER_NAME;
 
public class TracingConfiguration {
 
    @Bean
    public Tracing tracing() {
        // 创建Sender发送追踪数据到Zipkin服务器
        OkHttpSender sender = OkHttpSender.create("http://localhost:9411/api/v2/spans");
 
        // 创建Tracing实例，并设置采样策略为接受所有请求
        return Tracing.newBuilder()
                .localServiceName("my-service") // 设置服务名
                .sampler(Sampler.ALWAYS_SAMPLE) // 采样策略，这里是接受所有请求
                .spanReporter(sender) // 设置Span报告器
                .build();
    }
 
    @Bean
    public ServletFilter tracingFilter() {
        // 创建Brave的TraceFilters，用于处理请求追踪
        return new ServletFilter(tracingFilterConfig(tracing()));
    }
 
    private TracingFilterConfiguration tracingFilterConfig(Tracing tracing) {
        return TracingFilterConfiguration.builder(tracing)
                .build(); // 构建配置
    }
}

3. 最后，将TracingFilter添加到Spring Boot的Filter链中：

import javax.servlet.Filter;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class WebConfig {
 
    @Bean
    public FilterRegistrationBean tracingFilter() {
        FilterRegistrationBean registration = new FilterRegistrationBean();
        registration.setFilter(tracingFilter());
        

在这里，我们将讨论如何在一个集群上安装和配置Hadoop 3.1.1，并介绍一些常用的Hadoop命令。

分布式安装

1. 准备机器：确保你有多台配置好的机器用于安装Hadoop。
2. 安装Java：确保所有机器都安装了相同版本的Java。
3. 配置SSH免密登录：在所有节点上配置SSH免密登录，以便Hadoop能够通过SSH进行通信。
4. 下载并解压Hadoop：在每个节点下载Hadoop 3.1.1，并解压到相应目录。
5. 配置环境变量：设置HADOOP\_HOME和PATH环境变量。
6. 配置Hadoop：编辑etc/hadoop/hadoop-env.sh，设置JAVA_HOME。
7. 配置core-site.xml，设置HDFS的路径和临时文件路径。
8. 配置hdfs-site.xml，设置副本数量。
9. 配置mapred-site.xml（如果存在这个文件），设置MapReduce的应用程序完成后删除任务所生成的临时文件。
10. 配置yarn-site.xml，设置ResourceManager的地址等。
11. 配置slaves，列出所有DataNode节点。
12. 格式化HDFS：使用hdfs namenode -format命令格式化NameNode。
13. 启动Hadoop：使用start-dfs.sh和start-yarn.sh命令启动Hadoop。

常用命令

1. 查看HDFS文件系统：hdfs dfs -ls /
2. 创建一个新的HDFS目录：hdfs dfs -mkdir /new_directory
3. 将文件上传到HDFS：hdfs dfs -put local_file /hdfs_directory
4. 从HDFS下载文件：hdfs dfs -get /hdfs_file local_directory
5. 查看运行的Hadoop守护进程：jps
6. 查看HDFS的磁盘使用情况：hdfs dfs -df /
7. 查看Hadoop任务历史：mapred job -list
8. 杀死Hadoop任务：mapred job -kill job_id

以上是安装Hadoop和一些常用命令的简要说明，具体配置和命令可能会根据Hadoop版本和集群配置的不同而有所差异。

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎。它具有分布式、高度可伸缩、易于管理等特点，并且在各种场景中都有广泛的应用，包括日志分析、实时应用监控等。

以下是一些Elasticsearch的常见用法和代码示例：

1. 安装Elasticsearch

你可以通过Elasticsearch官方提供的docker镜像来快速安装Elasticsearch。

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0

2. 使用Elasticsearch的REST API

Elasticsearch提供了一套REST API，你可以使用HTTP请求来与Elasticsearch进行交互。例如，你可以使用以下命令来创建一个索引：

curl -X PUT "localhost:9200/my_index"

3. 使用Python客户端

Elasticsearch-py是Elasticsearch的Python客户端。你可以使用pip来安装它：

pip install elasticsearch

然后，你可以使用以下Python代码来与Elasticsearch进行交互：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个索引
es.indices.create(index='my_index', ignore=400)
 
# 添加一个文档
es.index(index="my_index", id=1, document={"name": "John Doe"})
 
# 搜索文档
res = es.search(index="my_index", query={"match": {"name": "John"}})
 
print(res['hits']['hits'])

4. 使用Elasticsearch的查询DSL

Elasticsearch的查询DSL允许你构建复杂的搜索查询。例如，你可以使用以下查询来搜索名字中包含"John"的文档：

{
  "query": {
    "match": {
      "name": "John"
    }
  }
}

你可以将这个查询与Elasticsearch-py客户端一起使用：

res = es.search(index="my_index", query={"query": {"match": {"name": "John"}}})

5. 使用Kibana进行数据可视化

Kibana是Elasticsearch的数据可视化工具，你可以使用它来创建仪表板，对Elasticsearch中的数据进行可视化分析。

安装Kibana：

docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
docker run -d -p 5601:5601 --name kibana --link elasticsearch docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0

访问Kibana：

http://localhost:5601

以上就是Elasticsearch的一些基本用法和代码示例。

在WPF程序中实现分布式自动更新通常涉及以下步骤：

1. 设置自动更新机制：使用ClickOnce部署，或者手动编写更新逻辑。
2. 实现登录功能：可以使用ASP.NET Core Web API或其他身份验证服务。
3. 程序打包：使用Visual Studio发布WPF应用程序。

以下是一个简化的示例，展示了如何在WPF程序中实现自动更新和登录功能。

1. 设置自动更新（使用ClickOnce）：

在Visual Studio中，右键单击项目 -> 属性 -> 发布 -> 勾选“启用ClickOnce自动更新”。

2. 实现登录功能：

创建一个ASP.NET Core Web API服务来处理登录请求。

// LoginController.cs
[ApiController]
[Route("[controller]")]
public class LoginController : ControllerBase
{
    [HttpPost]
    public IActionResult Login(string username, string password)
    {
        // 验证逻辑
        if (username == "user" && password == "pass")
        {
            // 生成Token
            var token = GenerateToken(username);
            return Ok(token);
        }
        return Unauthorized("Invalid username or password");
    }
 
    private string GenerateToken(string username)
    {
        // 使用安全的方法生成Token
        return $"{username}-token";
    }
}

3. WPF程序中使用登录信息和Token：

// MainWindow.xaml.cs
public partial class MainWindow : Window
{
    public MainWindow()
    {
        InitializeComponent();
    }
 
    private async void LoginButton_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
    {
        var username = UsernameTextBox.Text;
        var password = PasswordTextBox.Password;
        using (var client = new HttpClient())
        {
            var response = await client.PostAsync("https://yourapi/login", new FormUrlEncodedContent(new[]
            {
                new KeyValuePair<string, string>("username", username),
                new KeyValuePair<string, string>("password", password)
            }));
            if (response.IsSuccessStatusCode)
            {
                var token = await response.Content.ReadAsStringAsync();
                // 存储token以便后续请求使用
                // ...
                MessageBox.Show("Login successful");
            }
            else
            {
                MessageBox.Show("Invalid username or password");
            }
        }
    }
}

4. 程序打包：

在Visual Studio中，右键单击项目 -> 发布。选择适合的配置并发布。

确保你的WPF项目已经配置了正确的ClickOnce设置，并且ASP.NET Core Web API服务是可访问的。

以上代码提供了自动更新、登录功能和Token生成的概念性示例，但是安全性和性能方面需要进一步考虑，例如使用HTTPS、验证Token的安全性、限制失败登录尝试等。

解释：

Feign 是一个声明式的Web服务客户端，用来简化HTTP远程调用。当你在Feign中进行异步调用时，可能会遇到“获取不到ServletRequestAttributes”的错误，这通常发生在使用Feign进行异步调用时，异步上下文（AsyncContext）中无法访问到原始请求的属性，因为Servlet容器的请求和响应对象不会被传递到异步线程中。

解决方法：

1. 使用Feign的Hystrix集成时，可以通过HystrixConcurrencyStrategy自定义线程池的策略，从而在执行异步调用时保持请求的上下文。
2. 如果你使用的是Spring Cloud Feign，可以考虑使用Spring Cloud Sleuth提供的追踪解决方案，它可以在异步调用时传递上下文。
3. 另一种方法是手动传递必要的信息，例如请求头（headers），到异步执行的方法中。
4. 如果是在Spring环境下，可以考虑使用RequestContextHolder来主动获取当前请求的属性，并在异步执行的代码块中使用。

示例代码：

import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
 
ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
 
// 在异步线程中手动传递attributes

请根据你的具体情况选择合适的解决方法。

在Redis 7中，可以使用Redlock算法实现分布式锁。以下是一个简单的Python示例，使用redis-py-cluster库来实现Redlock：

from rediscluster import RedisCluster
import time
import uuid
 
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"},
]
 
# 连接到Redis集群
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if rc.set(lock_name, identifier, ex=lock_timeout, nx=True):
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(lock_name, identifier):
    script = """
    if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call("del", KEYS[1])
    else
        return 0
    end
    """
    result = rc.eval(script, 1, lock_name, identifier)
    return result and int(result) > 0
 
# 使用分布式锁
lock_name = "my_lock"
identifier = acquire_lock(lock_name)
if identifier:
    try:
        # 安全操作
        print("Lock acquired")
    finally:
        # 确保释放锁
        if release_lock(lock_name, identifier):
            print("Lock released")
else:
    print("Could not acquire lock")

在这个示例中，我们定义了acquire_lock函数来尝试获取锁，以及release_lock函数来释放锁。acquire_lock函数尝试设置一个带有唯一标识符和锁定超时时间的键。如果成功，它返回标识符；如果在设定的时间内未能获得锁，它返回False。release_lock函数使用Lua脚本来确保只有拥有锁的客户端能够正确地释放锁。

在分布式系统中，实现互斥访问是非常重要的。Redis 提供了一种解决方案，即使用 SETNX 命令（或在 Redis 2.6.12 版本之后使用 SET 命令配合选项）来创建一个锁。以下是一个使用 Python 和 redis-py 库的示例：

import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_name, identifier):
            conn.expire(lock_name, lock_timeout)
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False
 
# 使用示例
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_name = "my_lock"
lock_identifier = acquire_lock(client, lock_name)
if lock_identifier:
    try:
        # 在这里执行需要互斥访问的代码
        print("Lock acquired")
    finally:
        if release_lock(client, lock_name, lock_identifier):
            print("Lock released")
        else:
            print("Unable to release lock")
else:
    print("Unable to acquire lock")

这段代码定义了两个函数：acquire_lock 和 release_lock。acquire_lock 尝试获取一个锁，如果在指定时间内未能获取锁，则返回 False。release_lock 尝试释放锁，如果成功，返回 True，否则返回 False。

在使用示例中，我们尝试获取一个锁，如果成功，我们执行需要互斥访问的代码，并在最后确保释放了锁。如果未能获得锁，我们则不执行任何操作。

在Hadoop 3中，可以通过配置两个独立的NameNode来实现双NameNode的部署，这通常被称为"HDFS HA"（High Availability）。以下是部署双NameNode的基本步骤：

1. 配置core-site.xml，设置ZooKeeper集群作为协调服务。
2. 配置hdfs-site.xml，设置NameNodes和JournalNodes。
3. 配置mapred-site.xml（如果使用MapReduce），指定ResourceManager的高可用性。
4. 配置yarn-site.xml，设置YARN ResourceManager的高可用性。
5. 配置hadoop-env.sh，设置JAVA\_HOME环境变量。

以下是示例配置：

core-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>viewfs://mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>zk1.example.com:2181,zk2.example.com:2181,zk3.example.com:2181</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1.example.com:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2.example.com:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1.example.com:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2.example.com:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://jn1.example.com:8485;jn2.example.com:8485;jn3.example.com:8485/mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/example/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/path/to/journal/node/local/data</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml（如果使用MapReduce）:

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