在Git中，git log命令用于显示提交历史记录，而git blame则用于追踪文件的修改历史。

1. git log

• 基本用法：

git log

• 显示最近的N次提交：

git log -n <数量>

• 以更友好的格式显示日志：

git log --pretty=format:"%h - %an, %ar : %s"

• 图形化显示分支和提交：

git log --graph

• 搜索特定作者的提交：

git log --author="作者名"

• 搜索包含特定关键字的提交：

git log --grep="关键字"

• 显示特定文件的提交历史：

git log -- <文件路径>

2. git blame

• 基本用法：

git blame <文件路径>

• 以更友好的格式显示结果：

git blame -l <文件路径>

• 显示每个区块的起始提交：

git blame -L <起始行,结束行>,<文件路径>

• 显示每个区块的起始修改者和时间：

git blame -C -L <起始行,结束行>,<文件路径>

这些是git log和git blame的基本用法和一些高级用法。

{
  "analysis": {
    "filter": {
      "autocomplete_filter": {
        "type": "ngram",
        "min_gram": 1,
        "max_gram": 20
      }
    },
    "analyzer": {
      "autocomplete": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "lowercase",
          "autocomplete_filter"
        ]
      }
    }
  }
}

这个配置定义了一个自定义的分析器autocomplete，它使用了标准（standard）分词器，并配置了一个ngram过滤器autocomplete_filter，用于自动完成查询。在查询时，它将把输入的文本分成1到20个字gram，并将它们转换为小写。这样，用户在搜索时输入的任何文本都能够匹配文档中的ngram。

解释：

这个错误表明你正在尝试使用MongoDB的listIndexes命令，但是你的MongoDB服务器版本不支持这个命令。listIndexes是在MongoDB 3.4及以后版本中引入的，如果你的MongoDB版本低于3.4，那么你将无法使用这个命令。

解决方法：

1. 升级你的MongoDB服务器到3.4或更高版本。
2. 如果你不能升级MongoDB服务器，你可以使用db.collection.getIndexes()方法来代替listIndexes命令来列出集合的索引。

请确保在执行任何升级操作之前备份你的数据，以防出现数据丢失的情况。

Elasticsearch 8.X 支持向量搜索和普通搜索的组合。向量搜索通常用于基于内容相似度的搜索，而普通搜索则可以根据关键词进行查询。

要实现这种组合搜索，你可以定义一个查询，其中一部分使用向量搜索，另一部分使用普通搜索。以下是一个基于Elasticsearch的向量搜索和普通搜索组合查询的例子：

POST /_search
{
  "query": {
    "dis_max": {
      "queries": [
        {
          "vector_score": {
            "query": {
              "match": {
                "text": "Elasticsearch"
              }
            },
            "field": "question_vector",
            "boost_mode": "replace"
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": "Elasticsearch"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在这个例子中，我们使用了 dis_max 查询，这是一个组合多个查询的查询，并从中返回最高分的文档。我们包括了两个查询：一个是向量相似度查询，另一个是普通的 match 查询。vector_score 查询使用了一个文档的向量表示与查询向量的相似度来计算得分，而普通的 match 查询则是基于文档中的标题字段进行的关键词匹配。

这个查询将会返回所有标题中包含 "Elasticsearch" 的文档，并且按照与查询向量相似度高低排序。如果你想要调整相似度的权重，可以在 vector_score 查询中使用 boost_mode 参数。

在Elasticsearch中，bool查询允许你组合多个查询子句，并指定每个子句如何影响最终的结果。must子句表示文档必须匹配这些查询，should子句表示文档应该匹配这些查询（如果可能的话），而must_not子句表示文档不应匹配这些查询。

以下是一个bool查询的例子，它结合了must, should和must_not子句：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Brown" }},
        { "match": { "body":  "green" }}
      ],
      "should": [
        { "match": { "title": "quick" }},
        { "match": { "body":  "fox"   }}
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "title": "lazy" }}
      ]
    }
  }
}

在这个例子中，文档必须匹配title字段中的"Brown"和body字段中的"green"。此外，文档应该（但不强制）包含title字段中的"quick"和body字段中的"fox"。最后，文档不能包含title字段中的"lazy"。

在ElasticSearch中，字符串字段类型keyword和text有明显的区别：

1. keyword类型：

   • 被用于需要精确匹配的字符串，例如：品牌名、国家名等。
   • 不分析，保留原始输入。
   • 适用于索引结构化的数据。

2. text类型：

   • 用于全文搜索的字符串，例如：产品描述、用户评论等。
   • 分析（通过分析器），以便进行全文搜索。
   • 索引时会将文本转换为词频格式，便于检索。

举例说明：

假设有一个ElasticSearch文档，包含品牌名称和产品描述两个字段。

{
  "brand": "Huawei",
  "description": "The Huawei P30 is a beautiful smartphone with great camera quality."
}

如果你想要对"brand"字段进行精确匹配搜索，你应该将其定义为keyword类型。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "brand": {
        "type": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

如果你想要对"description"字段进行全文搜索，你应该将其定义为text类型。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "brand": {
        "type": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"  // 使用标准分析器
      }
    }
  }
}

在这个例子中，brand字段被设置为keyword类型，这意味着当用户搜索"Huawei"时，只有完全匹配"Huawei"的文档才会被找到。而description字段被设置为text类型，这意味着当用户搜索"smartphone"时，包含"smartphone"一词的所有文档都可能被找到，因为ElasticSearch会对描述字段中的文本进行分析和索引。

报错解释：

这个错误表明Elasticsearch不允许以root用户身份运行。这是出于安全考虑，因为运行服务器软件如Elasticsearch作为root用户会带来严重的安全风险。

解决方法：

1. 创建一个新的非root用户，例如elasticsearch，并切换到该用户。

   
   
   
   sudo adduser elasticsearch
   sudo passwd elasticsearch
   su - elasticsearch

2. 更改Elasticsearch配置文件elasticsearch.yml中的设置，确保配置的文件和目录权限是正确的。

3. 如果已经以root用户运行了Elasticsearch，需要先停止服务，然后再以新用户身份运行。

   
   
   
   # 停止服务
   sudo systemctl stop elasticsearch
   # 切换用户
   su - elasticsearch
   # 启动服务
   elasticsearch

4. 确保Elasticsearch的数据目录和日志目录的所有权和权限设置正确，以便新用户可以访问。

   
   
   
   sudo chown -R elasticsearch:elasticsearch /path/to/elasticsearch/data
   sudo chmod -R 755 /path/to/elasticsearch/data

请根据你的系统环境和Elasticsearch的安装方式适当调整上述命令。

报错解释：

Parsing error: Unexpected token 错误通常表示 ESLint 在解析代码时遇到了一个它无法理解的符号。这可能是因为代码中有语法错误，例如使用了错误的括号、引号或逗号，或者是在不合适的位置使用了某个关键字。

解决方法：

1. 检查错误提示所指的代码行，查找不匹配的括号、引号或逗号。
2. 确认是否有多余或缺失的符号，如分号(;)。
3. 检查是否有未闭合的注释。
4. 确认是否使用了ESLint不支持的JavaScript版本特性。
5. 如果代码中包含特殊字符或不可见字符，可能会导致解析错误，检查并移除这些字符。
6. 如果错误提示指向了第三方库或插件中的代码，检查是否正确地导入了所需的模块，并且版本兼容。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试以下额外步骤：

• 清除缓存并重新启动开发环境。
• 检查 .eslintrc 或 eslintConfig 配置文件，确保规则不是过于严格或不适用于当前项目。
• 如果使用了编辑器插件，尝试禁用后重新启用。
• 如果错误持续存在，可以暂时禁用对特定文件或代码行的ESLint检查，但这应该是最后的手段。

以下是一个基于Docker的简化版EFK系统的配置示例：

1. docker-compose.yml 文件:

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
 
  fluentd:
    image: fluent/fluentd:latest
    volumes:
      - ./fluentd/conf:/fluentd/etc
    links:
      - elasticsearch
    depends_on:
      - elasticsearch
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
 
volumes:
  esdata1:
    driver: local

2. Fluentd 配置文件 fluentd/conf/fluentd.conf:

<source>
  @type forward
  port 24224
</source>
 
<match *>
  @type elasticsearch
  host elasticsearch
  port 9200
  index_name fluentd
  type_name access_log
  logstash_format true
  flush_interval 1s
</match>

这个配置定义了一个使用Fluentd的Elasticsearch插件接收日志数据的Fluentd服务，以及一个Elasticsearch服务和一个Kibana服务。所有服务都运行在Docker容器中，并且数据卷用于持久化Elasticsearch的数据。

要启动EFK系统，只需要在包含这两个文件的目录中运行 docker-compose up 命令。

注意：在生产环境中，你可能需要对Elasticsearch和Fluentd的配置进行更详细的优化，比如调整硬件资源、增加节点、配置集群等。

// 导入所需的配置
const { defineConfig } = require('eslint-define-config')
 
// 导入Vue 3的推荐配置
const vue3 = require('eslint-plugin-vue').configs.recommended
 
// 导入TypeScript的推荐配置
const typescript = require('@typescript-eslint/conf').default
 
// 定义ESLint规则
module.exports = defineConfig({
  // 使用Vue 3的推荐配置作为基础
  ...vue3,
  // 扩展规则
  rules: {
    // 示例：禁用单行间隔
    'vue/singleline-html-element-content-newline': 'off',
    'vue/multiline-html-element-content-newline': 'off',
    // 示例：启用函数前要求或禁止空行
    'function-call-argument-newline': ['error', 'consistent'],
    // 启用更严格的类型检查
    '@typescript-eslint/no-explicit-any': 'error',
    // 更多规则...
  },
  // 使用TypeScript解析器
  parser: typescript.parser,
  // 扩展TypeScript的规则
  parserOptions: {
    ...typescript.parserOptions,
    // 示例：项目使用的JavaScript版本
    ecmaVersion: 2022,
    // 示例：启用额外的语言特性
    ecmaFeatures: {
      jsx: true,
      // 更多特性...
    },
  },
  // 使用TypeScript的插件
  plugins: ['vue', '@typescript-eslint'],
  // 配置文件的扩展名
  extraFileExtensions: ['.vue', '.ts', '.tsx'],
  // 示例：配置环境
  env: {
    browser: true,
    node: true,
    // 更多环境...
  },
  // 示例：配置全局变量
  globals: {
    globalThis: 'readonly',
    // 更多全局变量...
  },
  // 示例：配置处理器
  processors: {
    '.ts': typescript.processors['.ts'],
    // 更多处理器...
  },
})

这个代码实例展示了如何从现有的配置中导入和扩展ESLint规则，以及如何定制ESLint规则，使其更适合特定项目的需求。它还演示了如何将Vue 3和TypeScript的推荐配置作为基础，并根据项目的具体需求进行调整。