2024-08-23

Redis主从复制是一种数据复制的方式,通过这种方式可以将数据复制到其他Redis服务器。主从复制可以提供以下功能:

  1. 数据冗余存储,主从复制可以用于备份。
  2. 读写分离,从服务器可以用于读操作,减少主服务器的压力。
  3. 高可用性,当主服务器宕机时,可以将从服务器提升为新的主服务器。

主从复制的配置步骤:

  1. 在从服务器的配置文件中加入 slaveof 指令,指定主服务器的IP和端口。
  2. 重启从服务器的Redis服务,使配置生效。

示例配置:




# 在从服务器的redis.conf中添加
slaveof <master-ip> <master-port>

命令行方式启用主从复制:




# 在从服务器的命令行中执行
redis-cli SLAVEOF <master-ip> <master-port>

主从复制的工作过程:

  1. 从服务器连接到主服务器,并发送SYNC命令。
  2. 主服务器接收到SYNC命令后开始执行BGSAVE命令生成RDB文件。
  3. 主服务器BGSAVE执行完毕后,将RDB文件发送给从服务器。
  4. 从服务器收到RDB文件后加载到内存中。
  5. 之后主服务器将执行期间的所有写命令发送给从服务器。

注意:

  • 在Redis 5.0及以上版本,可以使用PSYNC命令替代SYNC,以支持部分重同步。
  • 如果主从服务器之间的链接断开,从服务器会定期尝试重新连接。
  • 一个从服务器可以有多个从服务器,形成链状结构。
2024-08-23

由于这个问题涵盖了多个方面,并且涉及的内容较多,我将提供每个部分的简要概述和示例代码。

  1. Django中使用Cookies和Session:

在Django中设置cookie:




def view(request):
    response = HttpResponse('Hello, World!')
    response.set_cookie('my_cookie', 'cookie_value')
    return response

在Django中读取cookie:




def view(request):
    cookie_value = request.COOKIES.get('my_cookie', 'default_value')
    return HttpResponse(f'The value of my_cookie is {cookie_value}')

启用和配置Session:




# settings.py
SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.db'
SESSION_COOKIE_NAME = 'my_session'
 
# views.py
def view(request):
    # 设置session
    request.session['key'] = 'value'
 
    # 获取session
    session_value = request.session.get('key', 'default_value')
    return HttpResponse(f'The value of key in session is {session_value}')
  1. Django中间件:

创建自定义中间件:




# middleware.py
class SimpleMiddleware:
    def __init__(self, get_response):
        self.get_response = get_response
 
    def __call__(self, request):
        # 在请求处理之前运行的代码
        response = self.get_response(request)
 
        # 在响应返回给用户之前运行的代码
        return response
 
# settings.py
MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    'your_app.middleware.SimpleMiddleware',  # 添加自定义中间件
    # ...
]
  1. Nginx + uWSGI 安装和配置:

安装Nginx和uWSGI:




# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install nginx uwsgi uwsgi-plugin-python3
 
# CentOS/RHEL
sudo yum install nginx uwsgi uwsgi-plugin-python3

配置uWSGI:




[uwsgi]
socket = :8000  # 使用socket连接与Nginx通信
chdir = /path/to/your/project  # 你的Django项目路径
module = your_project.wsgi:application
processes = 4
threads = 2

配置Nginx与uWSGI连接:




server {
    listen 80;
    server_name example.com;
 
    location / {
        include uwsgi_params;  # 包含uWSGI的参数
        uwsgi_pass 127.0.0.1:8000;  # 连接到uWSGI的socket
        uwsgi_read_timeout 2;
    }
 
    location /static/ {
        alias /path/to/your/project/static/;  # 你的静态文件路径
    }
}

启动uWSGI:




uwsgi --ini /path/to/your/uwsgi.ini

启动Nginx:




sudo service nginx start

以上是针对每个部分的简要说明和示例代码。由于篇幅限制,安装过程中遇到的具体错误和配置细节需要你根据实际环境进行调整。

2024-08-23

在Qt中,使用QtMqtt需要确保不在非GUI线程上执行界面相关的操作。如果你需要在子线程中使用QtMqtt,你应该避免在子线程中直接进行界面更新。相反,你可以通过信号和槽机制安全地从子线程发送数据到主线程,并在主线程进行UI更新。

以下是一个简单的例子,展示了如何在子线程中使用QtMqtt,并通过信号发送数据到主线程进行处理:




#include <QThread>
#include <QMqttClient>
#include <QMqttSubscription>
 
class MqttClientThread : public QThread {
    Q_OBJECT
public:
    MqttClientThread(QMqttClient *client) : m_client(client) {
        connect(m_client, &QMqttClient::received, this, &MqttClientThread::onMessageReceived);
    }
 
    void run() override {
        m_client->connectToHost();
        exec();
    }
 
signals:
    void messageReceived(const QByteArray &topic, const QByteArray &payload);
 
private slots:
    void onMessageReceived(const QMqttMessage &message) {
        emit messageReceived(message.topic(), message.payload());
    }
 
private:
    QMqttClient *m_client;
};
 
class MqttClient : public QObject {
    Q_OBJECT
public:
    MqttClient(QMqttClient *client, QObject *parent = nullptr)
        : QObject(parent), m_clientThread(client) {
        connect(&m_clientThread, &MqttClientThread::messageReceived, this, &MqttClient::handleMessage);
        m_clientThread.start();
    }
 
public slots:
    void handleMessage(const QByteArray &topic, const QByteArray &payload) {
        // 处理接收到的消息,在主线程安全地更新UI
    }
 
private:
    MqttClientThread m_clientThread;
};

在这个例子中,MqttClientThread 类继承自 QThread,并在其 run() 方法中启动MQTT客户端的连接。客户端连接在一个独立的线程中,这样UI线程(主线程)不会被阻塞。当客户端接收到消息时,通过信号 messageReceived 发送消息到主线程处理。MqttClient 类接收这个信号,并在其槽函数 handleMessage 中处理接收到的消息,在这里可以安全地更新UI。

请注意,这个例子只是展示了如何在Qt中使用信号和槽来安全地在子线程和主线程之间传递数据。在实际应用中,你需要根据自己的应用程序需求和MQTT客户端的具体使用情况来调整代码。

2024-08-23

安装配置Tuxedo 11.2在麒麟高级服务器上并不复杂,但需要遵循一些基本步骤。以下是基本的安装步骤:

  1. 确保系统满足Tuxedo 11.2的最小系统要求。
  2. 获取Tuxedo 11.2的安装介质,通常是一个ISO文件或光盘。
  3. 挂载ISO或插入光盘,并进入相应目录。
  4. 执行安装脚本./install.sh,并遵循屏幕上的提示进行安装。
  5. 配置Tuxedo。编辑配置文件config/config.tuxedo,根据需要调整参数。
  6. 运行配置脚本./tmconfig,根据提示完成配置过程。
  7. 启动Tuxedo服务。

以下是可能的示例代码或命令:




# 挂载ISO(假设ISO文件在/path/to/tuxedo.iso)
sudo mount -o loop /path/to/tuxedo.iso /mnt
 
# 进入挂载目录
cd /mnt
 
# 运行安装脚本
sudo ./install.sh
 
# 编辑配置文件(根据实际路径)
sudo vi /opt/tuxedo/11.2/tuxedo/config/config.tuxedo
 
# 配置Tuxedo
sudo ./tmconfig
 
# 启动Tuxedo
tmadmin

请注意,实际步骤可能会根据您的系统环境和Tuxedo版本的具体情况有所变化。建议在执行操作前备份重要数据,并确保您具有安装软件所需的权限。如果遇到具体的错误信息或配置问题,您可以详细描述问题并寻求具体的解决方案。

2024-08-23

RabbitMQ是一种流行的开源消息队列系统,用于通信系统的可靠传递,异步处理以及资源的扩展。RabbitMQ支持多种消息模式,以下是其中的六种:

  1. 简单模式(Simple)
  2. 工作队列模式(Work Queue)
  3. 发布/订阅模式(Publish/Subscribe)
  4. 路由模式(Routing)
  5. 主题模式(Topics)
  6. RPC模式(RPC)

以下是Python中使用pika库的RabbitMQ客户端代码示例:

  1. 简单模式:

生产者:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
connection.close()

消费者:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. 工作队列模式:

多个消费者竞争模式:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 
message = 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      ))
print(f" [x] Sent {message}")
 
connection.close()

消费者:




import pika
import time
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
    time.sleep(body.count(b'.'))
    print(f" [x] Done")
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consumi
2024-08-23

在RabbitMQ中,进阶主要涉及到更复杂的消息路由、可靠性保证、集群管理等方面。以下是一个使用RabbitMQ进行异步通信的Python代码示例,演示如何发送和接收消息:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个队列,如果不存在会创建
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [发送] Hello World!")
 
# 定义一个回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [接收] {body}")
 
# 告诉RabbitMQ我们准备接收消息,并且调用callback函数来处理消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [等待接收消息]')
 
# 开始监听队列,并进入阻塞状态,直到进程被中断
channel.start_consuming()

这段代码演示了如何连接到RabbitMQ服务器,声明一个队列,发送一个消息,并且接收和处理这个消息。通过这个示例,开发者可以进一步理解RabbitMQ的工作原理,并在实际应用中根据需求进行定制化开发。

2024-08-23

Spring Boot 项目的部署通常涉及将打包后的应用程序(通常是一个 WAR 或 JAR 文件)部署到 Servlet 容器中。然而,东方通中间件 TongWeb 并不是一个标准的 Servlet 容器,它是基于 Java EE 的企业级中间件产品。

要将 Spring Boot 项目部署到 TongWeb 中,你需要遵循以下步骤:

  1. 确保你的 Spring Boot 项目可以打包成 WAR 或 JAR 文件。如果你的项目是基于 Spring Boot 的 Maven 或 Gradle 构建系统,确保你的 pom.xmlbuild.gradle 文件配置正确。
  2. 将打包好的应用程序(WAR 或 JAR)部署到 TongWeb 服务器。这通常涉及将文件上传到 TongWeb 服务器的相应目录中,并可能需要通过 TongWeb 管理控制台进行配置。
  3. 配置 TongWeb 以正确处理 Spring Boot 应用程序的请求。这可能包括设置适当的虚拟主机和上下文路径。
  4. 确保 TongWeb 与 Spring Boot 应用程序的兼容性。由于 TongWeb 不是标准的 Servlet 容器,你可能需要对 Spring Boot 应用程序做一些调整,以确保它能够在 TongWeb 环境中正常运行。

由于 TongWeb 是专有软件,具体的部署步骤可能会根据你的项目需求和 TongWeb 的版本而有所不同。你可能需要参考 TongWeb 的官方文档或联系东方通的技术支持来获取详细的部署指南。

以下是一个简化的指导步骤,但请注意,这不是一个完整的部署指南,因为它依赖于你的具体项目和 TongWeb 配置:




# 打包 Spring Boot 应用程序
mvn clean package
 
# 或者如果你使用 Gradle
./gradlew build
 
# 将生成的 JAR 或 WAR 文件上传到 TongWeb 服务器指定目录
scp target/myapp.war user@tongwebserver:/path/to/deployment/directory
 
# 接下来,你需要通过 TongWeb 管理控制台进行配置或通过命令行工具(如 twctl)来启动应用程序

请确保你有适当的权限来上传文件和配置 TongWeb,并且在执行这些步骤之前已经安装了 TongWeb 服务器。如果你在部署过程中遇到具体的错误或问题,请参考 TongWeb 的文档或联系技术支持。

2024-08-23

要使用docker-compose部署EMQX集群并配置MySQL作为授权认证,你需要创建一个docker-compose.yml文件,并配置EMQX的相关配置。以下是一个基本的例子:




version: '3'
services:
  emqx1:
    image: emqx/emqx:latest
    container_name: emqx1
    ports:
      - "1883:1883"
      - "8083:8083"
      - "8084:8084"
      - "18083:18083"
    environment:
      - EMQX_NODE_NAME=emqx1@emqx-cluster
      - EMQX_CLUSTER__DISCOVERY=emqx-cluster@1
      - EMQX_CLUSTER__STATIC_SEEDS=emqx1@emqx1:4369,emqx2@emqx2:4369
      - EMQX_CLUSTER__LISTEN_ON=0.0.0.0:4369
      - EMQX_CLUSTER__KERNEL=on
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__SERVER=mysql://username:password@mysql-server:3306/emqx_auth
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__QUERY=select password from mqtt_user where username = '%u'
    networks:
      - emqx-net
 
  emqx2:
    image: emqx/emqx:latest
    container_name: emqx2
    ports:
      - "1884:1883"
    environment:
      - EMQX_NODE_NAME=emqx2@emqx-cluster
      - EMQX_CLUSTER__DISCOVERY=emqx-cluster@1
      - EMQX_CLUSTER__STATIC_SEEDS=emqx1@emqx1:4369,emqx2@emqx2:4369
      - EMQX_CLUSTER__LISTEN_ON=0.0.0.0:4369
      - EMQX_CLUSTER__KERNEL=on
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__SERVER=mysql://username:password@mysql-server:3306/emqx_auth
      - EMQX_AUTH__USER__SQL_AUTH__QUERY=select password from mqtt_user where username = '%u'
    networks:
      - emqx-net
 
  mysql-server:
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql-server
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_password
      - MYSQL_DATABASE=emqx_auth
      - MYSQL_USER=username
      - MYSQL_PASSWORD=password
    volumes:
      - ./emqx_auth.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/emqx_auth.sql
    networks:
      - emqx-net
 
networks:
  emqx-net:
    driver: bridge

确保你有一个emqx_auth.sql文件,它包含了MySQL数据库的初始化脚本,用于创建mqtt_user表等。

注意事项:

  • 确保将usernamepasswordroot_password替换为你的MySQL凭据。
  • 确保你的MySQL用户有权限访问数据库和执行查询。
  • 确保你的EMQX节点名称、发现机制和静态种子配置正确。
  • 确保你的MySQL服务和EMQX实例在同一个网络中,以便它们可以通信。

这个配置是一个基本的例子,根据你的实际需求,你可能需要调整配置,例如端口

2024-08-23



const express = require('express');
const log4js = require('log4js');
 
// 配置log4js
log4js.configure({
  appenders: {
    console: { type: 'console' },
    access: { type: 'file', filename: 'logs/access.log' },
    application: { type: 'file', filename: 'logs/app.log' }
  },
  categories: {
    default: { appenders: ['console', 'application'], level: 'info' },
    http: { appenders: ['console', 'access'], level: 'info' }
  }
});
 
const app = express();
const logger = log4js.getLogger('http');
 
// 输出日志的中间件
app.use((req, res, next) => {
  logger.info(`${req.method} ${req.path}`);
  next();
});
 
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello, World!');
});
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

这段代码使用了log4js库来配置日志系统,并创建了一个Express应用程序,其中包含了一个输出日志的中间件。当访问服务器根路径时,将会记录一条日志信息。

2024-08-23



# 安装celery和redis依赖
# pip install celery redis
 
from celery import Celery
 
# 创建Celery实例,指定消息中间件为Redis
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
 
# 定义一个celery任务
@app.task
def add(x, y):
    return x + y
 
# 使用Celery任务
# 在命令行启动celery worker:
# celery -A tasks worker --loglevel=info
 
# 在Python代码中调用异步任务
result = add.delay(4, 4)
print(f"等待结果: {result.id}")

这段代码演示了如何安装和设置Celery以及如何定义和调用一个简单的异步任务。在实际应用中,你需要确保Redis服务器正在运行,并且根据你的环境可能需要修改broker的URL。