Vue 3 是 Vue.js 框架的下一个主要版本,它引入了许多新特性和改进。其中一些主要的更新包括:

  1. 使用 Proxy 替代 defineProperty 来实现响应式系统,提高了大型应用的性能。
  2. 引入了 Composition API,它允许开发者更灵活地组合组件的逻辑。
  3. 增加了 Fragment、Teleport、Suspense 等新组件,以及新的生命周期钩子。
  4. 改进了服务器端渲染的支持。

ES6(ECMAScript 2015)是JavaScript语言的一个标准化版本,它引入了许多新的语法特性和现代JavaScript的基础。其中一些主要的特性包括:

  1. let 和 const 用于变量声明,const 用于声明常量。
  2. Arrow functions 简化了函数的写法。
  3. Class 用于定义类。
  4. Modules 提供了一种组织JavaScript代码的方式。
  5. Iterators 和 Generators 提供了一种简洁的方式来处理迭代器。

以下是一个简单的 Vue 3 应用和 ES6 特性的示例代码:




<template>
  <div>
    <h1>{{ title }}</h1>
    <ul>
      <li v-for="(item, index) in items" :key="index">{{ item }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>
 
<script>
import { ref } from 'vue';
 
export default {
  setup() {
    const title = ref('My Todo List');
    const items = ref(['Learn Vue 3', 'Learn ES6', 'Build something awesome']);
    return { title, items };
  }
};
</script>
 
<style scoped>
/* 局部样式 */
</style>

在这个例子中,我们使用 <script setup> 简化了组件的声明,同时利用 ES6 的模块导出和导入特性来组织代码。ref() 函数是 Vue 3 Composition API 的一部分,它用于创建响应式的数据。v-for 指令用于循环渲染列表项,并且每个项目都绑定了一个唯一的 key。

为了实现一个简单的整合Elasticsearch实现商品搜索的例子,我们可以使用Python语言和Elasticsearch的官方Python客户端elasticsearch-py。以下是一个简单的例子,展示了如何使用这个客户端进行基本的搜索操作:

首先,安装Elasticsearch客户端:




pip install elasticsearch

然后,使用以下Python代码进行商品搜索:




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 搜索关键字
search_keyword = "商品"
 
# 执行搜索
results = es.search(index="goods", query={"match": {"name": search_keyword}})
 
# 打印搜索结果
for hit in results['hits']['hits']:
    print(hit["_source"])

在这个例子中,我们假设Elasticsearch运行在本地的9200端口,并且我们已经创建了一个名为goods的索引,商品信息中的名称字段被索引用于搜索。这段代码会搜索名称中包含"商品"关键字的商品,并打印出这些商品的信息。

请根据实际情况调整Elasticsearch服务器的地址、索引名以及搜索字段。




# 初始化主仓库
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
 
# 初始化子模块
git submodule add https://github.com/example/submodule-repo.git path/to/submodule
 
# 提交包含子模块信息的更改
git add .
git commit -m "Add submodule"
 
# 推送到远程仓库
git remote add origin https://github.com/example/main-repo.git
git push -u origin master
 
# 克隆包含子模块的仓库
git clone --recurse-submodules https://github.com/example/main-repo.git
 
# 更新子模块
git submodule update --init --recursive

这个例子展示了如何初始化一个包含子模块的Git仓库。首先,我们初始化了主仓库并进行了首次提交。接着,我们添加了一个子模块,并提交了这个更改。最后,我们设置了远程仓库并推送了我们的更改。我们也展示了如何克隆包含子模块的仓库以及如何更新子模块。

这个错误通常表明在构建Android项目时,kotlin.collections.jdk8.Collect类在不同的库中被定义了两次。这种情况经常发生在以下几种情况中:

  1. 你的项目和其中一个依赖库都包含了Kotlin标准库的不同版本。
  2. 你的项目依赖了多个库,而这些库又依赖了包含kotlin.collections.jdk8.Collect类的不同版本的Kotlin标准库。

解决方法:

  1. 确定项目中的所有模块都使用相同版本的Kotlin库。你可以通过在项目的build.gradle文件中指定Kotlin版本来统一版本。



buildscript {
    ext.kotlin_version = '1.3.72' // 使用相同的版本号
    repositories {
        google()
        jcenter()
    }
    dependencies {
        classpath "org.jetbrains.kotlin:kotlin-gradle-plugin:$kotlin_version"
        // 其他依赖
    }
}
 
// 应用Kotlin插件
plugins {
    id 'kotlin-android' version "$kotlin_version" apply false
}
 
// 对所有模块使用相同版本的Kotlin库
allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
    }
}
 
task clean(type: Delete) {
    delete rootProject.buildDir
}
  1. 如果你无法更改Kotlin版本,尝试排除重复的库。在依赖中使用exclude语句排除掉可能导致冲突的库。



dependencies {
    implementation 'com.example:library-a:1.0.0' // 排除库A的冲突
    implementation('com.example:library-b:1.0.0') {
        exclude group: 'com.example', module: 'library-c' // 排除库B中可能引起冲突的库C
    }
    // 其他依赖
}
  1. 如果上述方法都不能解决问题,尝试清理和重建项目。在Android Studio中,你可以使用Build > Clean ProjectBuild > Rebuild Project来尝试解决问题。

总结,解决这个问题的关键是确保项目中的所有Kotlin库都使用相同的版本,并排除掉可能导致版本冲突的库。




{
  "index_patterns": ["events-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "message": {
        "type": "text"
      },
      "severity": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  },
  "aliases": {
    "current_events": {}
  }
}

这个代码实例展示了如何创建一个Elasticsearch索引模板,该模板定义了匹配events-*的索引模式,设置了分片数和副本数,并定义了timestampmessageseverity字段的映射。同时,它还定义了一个别名current_events,这可以用来快速引用当前活跃的事件索引。

在Elasticsearch中,当索引的分片未被分配给任何节点时,这通常意味着集群可能存在问题,导致分片无法正常工作。以下是一些导致分片未分配的常见原因以及解决方法的详细还原:

  1. 节点宕机:

    • 解释: 如果一个或多个承载分片副本的节点宕机,分片可能会未分配。
    • 解决方法: 等待节点恢复或手动重新分配分片。
  2. 索引创建时分片配置问题:

    • 解释: 如果创建索引时分片数量配置不当,可能导致分片未分配。
    • 解决方法: 调整分片配置,重新创建索引。
  3. 集群重启中:

    • 解释: 在Elasticsearch重启期间,节点会尝试加入集群,但可能因为集群状态未完全更新而导致分片未分配。
    • 解决方法: 等待集群完全启动。
  4. 资源不足:

    • 解释: 如果节点资源(如磁盘空间或内存)不足,Elasticsearch可能无法分配分片。
    • 解决方法: 释放或增加资源。
  5. 网络问题:

    • 解释: 节点间网络问题可能导致分片未分配。
    • 解决方法: 检查并修复网络连接。
  6. Elasticsearch配置问题:

    • 解释: 错误的配置可能阻止分片分配。
    • 解决方法: 检查和调整Elasticsearch配置。
  7. 版本不兼容:

    • 解释: 集群中节点版本不一致可能导致分片未分配。
    • 解决方法: 升级或降级集群以一致的版本。
  8. 持久化设置问题:

    • 解释: 如果持久化设置(如磁盘同步频率)不当,可能导致分片未分配。
    • 解决方法: 调整相关配置。

针对分片未分配的问题,通常可以通过以下步骤进行故障排除:

  1. 检查集群健康状态: 使用GET /_cluster/health查看集群状态。
  2. 查看未分配原因: 使用GET /_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason查看分片未分配的原因。
  3. 检查节点状态: 使用GET /_cat/nodes?v查看所有节点状态。
  4. 查看集群日志: 分析Elasticsearch日志文件,寻找任何相关错误信息。
  5. 重新分配分片: 如果节点恢复,分片可能会自动重新分配。如果需要手动干预,可以使用POST /_cluster/reroute API。
  6. 检查集群设置: 确保集群设置(如最小主节点数)适合当前节点数量。
  7. 升级和重启: 如果是版本不兼容问题,考虑升级集群或者切换到兼容版本,然后重启Elasticsearch。
  8. 资源监控: 监控集群节点的资源使用情况,确保有足够的资源分配分片。

在处理分片未分配问题

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决各种搜索需求,速度远快于传统关系型数据库。

  1. 简介

    Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索和分析引擎。它使你能够近实时地存储、搜索和分析大量数据。Elasticsearch 是用 Java 开发的,并在 Apache 许可证下分发。

  2. 安装Elasticsearch
  • 在Linux上安装Elasticsearch



wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
  • 启动Elasticsearch服务



sudo systemctl start elasticsearch.service
  • 设置开机启动



sudo systemctl enable elasticsearch.service
  1. 操作索引
  • 创建索引



curl -X PUT "localhost:9200/my_index"
  • 获取索引



curl -X GET "localhost:9200/my_index"
  • 删除索引



curl -X DELETE "localhost:9200/my_index"
  1. 操作文档
  • 创建文档



curl -X PUT "localhost:9200/my_index/_doc/my_id" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "about": "I love to go rock climbing"
}'
  • 获取文档



curl -X GET "localhost:9200/my_index/_doc/my_id"
  • 更新文档



curl -X POST "localhost:9200/my_index/_update/my_id" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "doc": { "about": "I now love to go rock climbing" }
}'
  • 删除文档



curl -X DELETE "localhost:9200/my_index/_doc/my_id"
  1. RestAPI

    Elasticsearch 提供了一套丰富的 REST API,用于操作索引、文档以及执行搜索等。

  • 搜索文档



curl -X GET "localhost:9200/my_index/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "about": "rock"
    }
  }
}'

以上是Elasticsearch的基本介绍、安装、索引操作、文档操作和RestAPI的使用。在实际应用中,Elasticsearch 还可以与 Logstash、Kibana 等其他工具配合使用,用于日志分析、监控等场景。

在Git中,查看提交历史可以使用git log命令。这个命令会展示一个提交历史的列表,包括提交的哈希值、作者信息、日期和提交消息。

以下是一些常用的git log选项:

  • --oneline:以单行的形式显示提交历史。
  • -n <number>:只显示最近的 <number> 条提交。
  • --graph:以图形化的方式显示分支和合并历史。
  • --all:显示所有分支的提交历史。
  • --author=<author>:只显示指定作者的提交历史。
  • --grep=<pattern>:搜索提交信息中匹配指定模式的提交。

示例代码:




# 显示提交历史的单行输出
git log --oneline
 
# 只显示最近3个提交
git log -n 3
 
# 以图形化方式显示提交历史
git log --graph
 
# 显示所有分支的提交历史
git log --all
 
# 只显示指定作者的提交历史
git log --author="Author Name"
 
# 搜索提交历史中包含特定关键字的提交
git log --grep="keyword"
 
# 组合使用选项
git log --oneline --graph --all --author="Author Name"



# Logstash配置文件
input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "kafka-server1:9092,kafka-server2:9092"
    topics => ["your_topic"]
    group_id => "logstash_group"
    consumer_threads => 3
    codec => "json"
  }
}
 
filter {
  # 在这里添加任何需要的过滤器配置
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://es-server1:9200", "http://es-server2:9200"]
    index => "your_index"
    document_type => "your_type"
    document_id => "%{your_id_field}"
  }
}

这个配置文件定义了Logstash的输入、过滤和输出。输入是Kafka,输出是Elasticsearch。在Kafka输入插件中,你需要指定Kafka集群地址、消费的topic、消费组ID和消费者线程数。同时,使用了json编解码器。在Elasticsearch输出插件中,你需要指定Elasticsearch节点地址、索引名称、文档类型和文档ID。这样,从Kafka消费的数据会被索引到Elasticsearch中。




GET /_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "min_monthly_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "sales_pipeline": {
          "avg_bucket": {
            "buckets_path": "min_sales_per_month>_count"
          }
        },
        "min_sales_per_month": {
          "min_bucket": {
            "buckets_path": "sales_per_day"
          }
        },
        "sales_per_day": {
          "date_histogram": {
            "field": "date",
            "calendar_interval": "day"
          },
          "aggs": {
            "sales": {
              "sum": {
                "field": "sales"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个Elasticsearch查询的目的是计算每个月的最小销售总额,并计算每日的销售总额,然后使用管道聚合计算每个月的销售总额平均值。这个查询首先通过date_histogram聚合按月分组数据,然后计算每个月内销售额最小的那天的销售额,最后计算每月销售额的平均值。这个查询可以帮助分析那些对消费者行为有重要影响的月度销售模式。