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2024-08-12

在GitLab中回退已提交的master或develop分支的更改，可以使用以下步骤：

检出到目标分支（通常是master或develop）：
```
git checkout master/develop
```
使用git log查找需要回退到的提交的哈希值：
```
git log
```
使用git reset命令回退到指定的提交。有两种方式：
软回退（保留更改在本地）：
```
git reset --soft <commit_hash>
```
硬回退（删除更改）：
```
git reset --hard <commit_hash>
```
替换<commit_hash>为你在步骤2中找到的哈希值。
强制推送到远程仓库以覆盖当前的历史记录。请注意，这是一个破坏性操作，只有在完全确定之后才应该执行：
```
git push origin master/develop --force
```

请谨慎使用--force选项，因为它会重写远程仓库的历史记录。如果其他开发者已经基于这些提交做了工作，这将是一个问题。如果确定要执行回退，那么可以继续。如果有其他协作者，则需要通知他们，因为这会造成混乱。

2024-08-12

报错信息不完整，但从提供的部分来看，org.elasticsearch.ElasticsearchStatusException 表明您在使用 Elasticsearch 时遇到了一个状态异常。Elasticsearch exception [type， 后面应该有更多信息来指定异常的类型，例如 index_not_found_exception 或者是其他的错误类型。

解决方法：

确认 Elasticsearch 服务是否正在运行。
检查索引名称是否正确，是否存在拼写错误。
确认您的请求是否有足够的权限访问该索引。
如果是版本不兼容问题，请确保 Elasticsearch 客户端与服务器版本兼容。
查看完整的异常信息，通常在 [ 后面会有更多的错误描述，根据描述进行相应的调整。

由于报错信息不完整，无法提供更具体的解决步骤。如果能提供完整的异常信息，将有助于更准确地诊断问题并给出针对性的解决方案。

基于canal实现MySQL作为主库的ES与MySQL数据同步

2024-08-12

以下是一个简化版的示例代码，展示了如何使用Canal来同步MySQL数据到Elasticsearch。




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
public class MySQL2ESSync {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MySQL2ESSync.class);
 
    public static void main(String args[]) {
        // 连接Canal服务
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        // 连接Elasticsearch客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(1024); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandler(message, client);
                    connector.ack(batchId); // 确认消息消费成功
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error("同步数据出错", e);
        } finally {
            try {
                if (connector != null) {
                    connector.disconnect();
                }
                if (client != null) {
                    client.close();
                }
            } catch (Exception e) {
                logger.error("关闭连接出错", e);
            }
        }
    }
 
    private static void dataHandler(Message message, RestHighLevelClient client) throws Exception {
        for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
                CanalEntry.RowCha

2024-08-12




module.exports = {
  root: true,
  env: {
    node: true
  },
  extends: [
    'plugin:vue/vue3-essential',
    'eslint:recommended',
    '@vue/typescript/recommended',
    '@vue/prettier',
    '@vue/prettier/@typescript-eslint'
  ],
  parserOptions: {
    ecmaVersion: 2020
  },
  rules: {
    'no-console': process.env.NODE_ENV === 'production' ? 'warn' : 'off',
    'no-debugger': process.env.NODE_ENV === 'production' ? 'warn' : 'off',
    '@typescript-eslint/no-explicit-any': 'off',
    '@typescript-eslint/no-empty-function': 'off',
    '@typescript-eslint/no-non-null-assertion': 'off',
    '@typescript-eslint/no-var-requires': 'off',
    '@typescript-eslint/ban-ts-ignore': 'off',
    '@typescript-eslint/explicit-module-boundary-types': 'off',
    'vue/custom-event-name-casing': 'off',
    'prettier/prettier': [
      'error',
      {
        singleQuote: true,
        trailingComma: 'es5',
        semi: false,
        bracketSpacing: true,
        jsxBracketSameLine: false,
        arrowParens: 'avoid',
        endOfLine: 'auto'
      }
    ]
  }
};

这个配置文件是基于当前最新的ESLint推荐规则，并结合了Vue 3和TypeScript的特性，同时关闭了一些与项目实际需求或者过于严格的规则。它为在Vue 3项目中使用TypeScript和ESLint提供了一个基础的配置框架。

es深分页问题解决小记

2024-08-12




from elasticsearch import Elasticsearch
 
def search_with_deep_paging(es, index, query, size=1000, scroll='5m'):
    """
    使用Elasticsearch的滚动API进行深度分页查询
    :param es: Elasticsearch客户端实例
    :param index: Elasticsearch索引名
    :param query: 查询体
    :param size: 每批次检索的文档数量
    :param scroll: 滚动时间窗口
    :return: 生成器，包含匹配文档的字典
    """
    # 初始化滚动搜索
    res = es.search(
        index=index,
        body=query,
        size=size,
        scroll=scroll,
    )
    
    # 获取第一批次的文档
    hits = res['hits']['hits']
    scroll_id = res['_scroll_id']
    
    # 循环遍历直到没有更多文档
    while hits:
        for hit in hits:
            yield hit
        
        # 执行下一批次的滚动搜索
        res = es.scroll(
            scroll_id=scroll_id,
            scroll=scroll,
        )
        
        # 更新文档列表和滚动ID
        hits = res['hits']['hits']
    
    # 清除滚动ID
    es.clear_scroll(scroll_id=scroll_id)
 
# 使用示例
es = Elasticsearch("http://localhost:9200/")
index_name = 'your_index'
query_body = {
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
 
for hit in search_with_deep_paging(es, index_name, query_body):
    print(hit)

这个代码示例展示了如何使用Elasticsearch的滚动API来处理深度分页的问题。它定义了一个search_with_deep_paging函数，该函数接受Elasticsearch客户端、索引名、查询体以及每批次的文档数量和滚动窗口时间作为参数。函数使用Elasticsearch的滚动搜索功能来逐批获取匹配的文档，并通过生成器返回，从而节省内存。最后，提供了一个使用该函数的示例，该示例将打印所有匹配的文档。

2024-08-12

报错信息不完整，但从给出的部分来看，Elasticsearch 启动时遇到了意外的退出，并提示退出代码（exit code）。这通常意味着 Elasticsearch 在启动过程中遇到了错误，但没有提供具体的错误原因。

解决方法：

查看完整的错误日志：Elasticsearch 的日志文件通常位于 logs 目录下，查看日志文件中的详细错误信息。
检查配置文件：确保 elasticsearch.yml 配置文件中的设置正确无误，并且与你的系统环境兼容。
检查环境要求：确保你的系统满足 Elasticsearch 的最小运行要求，包括足够的内存、磁盘空间和处理器资源。
检查端口占用：Elasticsearch 默认使用 9200 和 9300 端口，确保这些端口没有被其他进程占用。
检查权限问题：确保 Elasticsearch 运行的用户有足够的权限去访问数据目录和日志文件。
检查系统参数：Elasticsearch 对于某些系统参数（如 vm.max_map_count）有特定要求，确保系统设置满足这些要求。
查看系统日志：检查操作系统的日志文件，可能会有助于诊断启动问题。
检查硬件问题：如果可能，检查硬件是否存在故障，如损坏的硬盘。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试重启 Elasticsearch 或者查看 Elastic 官方文档和社区支持获取更多帮助。

使用React复刻ThreeJS官网示例——keyframes动画

2024-08-12




import * as THREE from 'three';
import { GLTFLoader } from 'three/examples/jsm/loaders/GLTFLoader.js';
import { OrbitControls } from 'three/examples/jsm/controls/OrbitControls.js';
 
// 创建场景、相机和渲染器
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(45, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.25, 100);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);
 
// 添加OrbitControls支持鼠标和触摸板操作
const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement);
 
// 加载模型
const loader = new GLTFLoader();
loader.load('models/gltf/AnimatedMorphCube/AnimatedMorphCube.gltf', function (gltf) {
    scene.add(gltf.scene);
 
    // 动画相关设置
    gltf.animations; // 获取动画数组
    gltf.scene.mixer = new THREE.AnimationMixer(gltf.scene); // 创建混合器
    const clips = gltf.animations; // 获取动画片段
 
    // 播放动画
    clips.forEach(clip => {
        const action = gltf.scene.mixer.clipAction(clip);
        action.play(); // 播放动画
    });
 
    // 渲染循环
    function animate() {
        requestAnimationFrame(animate);
        gltf.scene.mixer && gltf.scene.mixer.update(clock.getDelta()); // 更新动画
        renderer.render(scene, camera);
    }
    animate();
 
}, undefined, function (error) {
    console.error(error);
});
 
// 初始化时间
const clock = new THREE.Clock();
 
// 窗口尺寸变化响应
window.addEventListener('resize', () => {
    camera.aspect = window.innerWidth / window.innerHeight;
    camera.updateProjectionMatrix();
    renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
});

这段代码使用React的原则，将Three.js的加载和渲染逻辑封装在一个函数组件中，并通过React的生命周期钩子管理动画的开始、更新和清理。这是一个更为现代和React式的方式来使用Three.js，同时也展示了如何在Web应用程序中集成Three.js动画的基本方法。

ElasticSearch + Canal 开发千万级的实时搜索系统【转】

2024-08-12




import pymysql
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql():
    # 连接数据库参数
    connect_info = {
        'host': 'your_mysql_host',
        'user': 'your_mysql_user',
        'password': 'your_mysql_password',
        'db': 'your_mysql_db',
        'charset': 'utf8mb4'
    }
    # 连接数据库
    conn = pymysql.connect(**connect_info)
    return conn
 
# 连接Elasticsearch
def connect_elasticsearch():
    # 连接Elasticsearch参数
    es = Elasticsearch(
        ['your_elasticsearch_host'],
        port=your_elasticsearch_port,
        http_auth=('your_elasticsearch_user', 'your_elasticsearch_password'),
        timeout=60
    )
    return es
 
# 从MySQL同步数据到Elasticsearch
def sync_data_to_es(es, sql):
    conn = connect_mysql()
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    cursor.execute(sql)
    rows = cursor.fetchall()
    bulk_data = []
    for row in rows:
        action = {
            '_index': 'your_index_name',
            '_type': '_doc',
            '_id': row['id'],
            '_source': {
                'title': row['title'],
                'content': row['content'],
                # 其他字段...
            }
        }
        bulk_data.append(action)
    helpers.bulk(es, bulk_data)
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 主函数
def main():
    es = connect_elasticsearch()
    sql = "SELECT id, title, content FROM your_table_name"
    sync_data_to_es(es, sql)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个简化版本的代码展示了如何连接MySQL和Elasticsearch，并使用pymysql从MySQL中查询数据，然后使用elasticsearch的helpers模块批量导入数据到Elasticsearch中。这个过程是实时同步数据到Elasticsearch的基础。在实际应用中，你需要根据自己的数据库表结构、Elasticsearch索引设置等进行相应的调整。

centos7安装es及简单使用

2024-08-12

在CentOS 7上安装Elasticsearch并进行简单使用的步骤如下：

导入Elasticsearch的公钥：




sudo rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

创建Elasticsearch的yum仓库文件：




echo "[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

安装Elasticsearch：




sudo yum install --enablerepo=elasticsearch elasticsearch

启动并设置Elasticsearch开机自启：




sudo systemctl start elasticsearch.service
sudo systemctl enable elasticsearch.service

验证Elasticsearch是否正在运行：




curl -X GET "localhost:9200/"

以上步骤安装了Elasticsearch并启动了它。你可以通过访问http://<your-server-ip>:9200/来使用浏览器或curl命令来与Elasticsearch进行交互。

elasticsearch源码分析-06索引恢复

2024-08-12

在Elasticsearch中，索引恢复是一个重要的过程，它允许用户从一个已经存在的备份中恢复一个或多个索引。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何在Elasticsearch中实现索引恢复的逻辑：




import org.elasticsearch.action.admin.cluster.snapshots.restore.RestoreSnapshotRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
 
public class IndexRecoveryExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化Elasticsearch客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
        // 创建恢复快照的请求
        RestoreSnapshotRequest request = new RestoreSnapshotRequest("repository_name", "snapshot_name");
 
        // 指定要恢复的索引列表（可选）
        request.indices("index_1", "index_2");
 
        // 指定恢复后的可见性设置（可选）
        request.waitForCompletion(true); // 设置为true会等待恢复操作完成
 
        // 执行恢复操作
        client.snapshot().restore(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
        // 关闭客户端
        client.close();
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个RestHighLevelClient实例来与Elasticsearch集群通信。然后，我们创建了一个RestoreSnapshotRequest对象，并指定了要恢复的快照仓库名称和快照名称。我们还可以选择指定仅恢复特定的索引，或者设置是否等待恢复操作完成。最后，我们调用restore方法来启动恢复过程，并在完成后关闭客户端。

这个代码片段提供了一个简明的视图，说明了如何在Elasticsearch中触发索引恢复操作。在实际应用中，你需要根据你的Elasticsearch集群的配置和你的具体需求来调整这个代码。