分类中间件下的文章

2024-08-19

要将Zookeeper服务器中的Log4j升级到Log4j2，你需要进行以下步骤：

下载Log4j2的jar文件。
替换Zookeeper服务器上的Log4j jar文件。
更新Zookeeper的配置文件以使用Log4j2。

以下是具体步骤的示例：

下载Log4j2的jar文件：
你可以从Apache Log4j2的官方网站下载最新的jar文件。
替换Zookeeper服务器上的Log4j jar文件：
将下载的Log4j2的jar文件替换掉Zookeeper的lib目录下的所有Log4j的jar文件。
```
cd $ZOOKEEPER_HOME/lib
rm log4j-*.jar
cp /path/to/log4j-core-x.x.x.jar .
cp /path/to/log4j-api-x.x.x.jar .
```
更新Zookeeper配置文件：
修改Zookeeper配置文件（通常是log4j.properties或者log4j2.xml），确保它配置了Log4j2。
如果你使用的是log4j.properties，可能需要创建一个新的文件并将其命名为log4j2.xml，然后在其中配置Log4j2。例如：
```
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="WARN">
  <Appenders>
    <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
      <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n"/>
    </Console>
  </Appenders>
  <Loggers>
    <Root level="info">
      <AppenderRef ref="Console"/>
    </Root>
  </Loggers>
</Configuration>
```
将原有的log4j.properties文件更名或删除，并将新的log4j2.xml文件放在Zookeeper配置的日志配置路径下。

完成上述步骤后，重启Zookeeper服务器以使更改生效。如果你在升级过程中遇到问题，请确保备份相关配置文件，并检查Zookeeper的官方文档以获取最新的升级指导。

WebLogic 8.x中间件监控指标解读

2024-08-19

WebLogic Server 8.x是一个Java EE应用服务器，提供了丰富的管理功能。以下是针对WebLogic Server 8.x的几个常见监控指标的解释和示例代码：

活跃会话数量：




// 获取WebLogic服务器的ServerMBean对象
ServerMBean server = ...;
// 获取活跃会话数量
int activeSessions = server.getActiveSessionCount();

堆内存使用情况：




// 获取WebLogic服务器的RuntimeMBean对象
RuntimeMBean runtime = ...;
// 获取堆内存使用量
long usedMemory = runtime.getUsedMemorySize();
// 获取堆内存总量
long totalMemory = runtime.getTotalMemorySize();

进程CPU使用率：




// 获取WebLogic服务器的ServerMBean对象
ServerMBean server = ...;
// 获取CPU使用率
int cpuUsage = server.getCpuUsage();

JDBC连接池的连接使用情况：




// 获取JDBC连接池的MBean对象
JDBCMBean jdbcMBean = ...;
// 获取连接池中的空闲连接数
int freeConnections = jdbcMBean.getFreeConnections();
// 获取连接池中的总连接数
int totalConnections = jdbcMBean.getTotalConnections();

这些代码片段展示了如何通过WebLogic Server提供的MBean接口获取关键性能指标。在实际应用中，你需要先获取这些MBean的引用，这通常通过WebLogic的管理控制台或者使用JMX API来完成。

【C++】开源：iceoryx通信中间件配置与使用

2024-08-19




#include "iceoryx_posh/iceoryx_posh_runtime.hpp"
#include "topic_data.hpp"
 
int main() {
    // 初始化运行时
    iox::runtime::PoshRuntime::initRuntime("ExampleApplication");
 
    // 创建发布者
    iox::popo::Publisher<CounterTopic> publisher({"Example", "Counter", "ExampleApplication"});
 
    // 通过发布者发送数据
    CounterTopic counter;
    while (true) {
        // 填充数据
        counter.counter = 1U;
 
        // 发送数据
        publisher.publishCopyOf(counter);
 
        // 自增计数器
        ++counter.counter;
 
        // 为了简洁，这里没有使用例程中的等待策略
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
    }
 
    return 0;
}

这段代码演示了如何在C++中使用Iceoryx中间件创建一个简单的发布者，并在无限循环中发送一个简单的计数器数据。在实际应用中，发送的数据类型CounterTopic需要事先定义，并且可能需要配置更复杂的通信策略。

Java高可用监控中间件

2024-08-19




import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
 
public class HighAvailabilityMonitor {
 
    private final AtomicBoolean isLeader = new AtomicBoolean(false);
 
    public void becomeLeader() {
        boolean wasLeader = isLeader.getAndSet(true);
        if (!wasLeader) {
            System.out.println("成为领导者");
            // 执行当成为领导者时的逻辑
        }
    }
 
    public void resignLeadership() {
        boolean wasLeader = isLeader.getAndSet(false);
        if (wasLeader) {
            System.out.println("放弃领导者职责");
            // 执行当放弃领导者职责时的逻辑
        }
    }
 
    public boolean isLeader() {
        return isLeader.get();
    }
}
 
// 使用示例
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        HighAvailabilityMonitor monitor = new HighAvailabilityMonitor();
        monitor.becomeLeader(); // 模拟当选为领导者
        if (monitor.isLeader()) {
            // 领导者的任务处理
        }
        // 假设领导者失效或者其他原因需要放弃领导者职责
        monitor.resignLeadership(); // 模拟放弃领导者职责
    }
}

这个代码示例展示了如何使用AtomicBoolean来实现一个简单的高可用监控系统中领导者选举的逻辑。当成为领导者或者放弃领导者职责时，系统会输出相应的信息。这个例子旨在教育开发者如何在Java中管理状态和执行简单的逻辑分支。

Python的`queue`模块

2024-08-19

Python的queue模块提供了一种线程间共享数据的安全方式，它实现了一个线程安全的FIFO（先进先出）队列。

以下是一些使用queue模块的常见方法：

创建队列：




import queue
 
# 创建一个线程安全的队列
q = queue.Queue()

添加元素到队列：




# 添加元素到队列
q.put('element')

从队列中取出元素：




# 从队列中取出元素
element = q.get()

检查队列是否为空：




# 检查队列是否为空
is_empty = q.empty()

获取队列中元素的数量：




# 获取队列中元素的数量
queue_size = q.qsize()

使用队列实现线程池：




import queue
import threading
import time
 
# 定义工作函数
def worker(q):
    while True:
        # 获取任务
        task = q.get()
        do_work(task)
        q.task_done()  # 任务完成标志
 
# 创建队列
work_queue = queue.Queue()
 
# 创建线程
threads = []
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(work_queue,))
    t.start()
    threads.append(t)
 
# 添加任务到队列
for task in tasks:
    work_queue.put(task)
 
# 等待所有任务完成
work_queue.join()
 
# 终止线程
for t in threads:
    t.join()

以上代码展示了如何使用queue模块创建一个线程安全的队列，并在多线程环境中使用它来管理任务。

2024-08-19




// 导入Express框架
const express = require('express');
// 创建Express应用
const app = express();
 
// 创建响应处理函数
function sendResponse(res, success, data, message) {
    res.json({
        success: success,
        data: data,
        message: message
    });
}
 
// 创建路由
app.get('/', (req, res) => {
    // 假设有一些数据
    const someData = { name: 'Alice', age: 25 };
 
    // 调用封装的sendResponse函数来发送响应
    sendResponse(res, true, someData, '操作成功');
});
 
// 监听3000端口
app.listen(3000, () => {
    console.log('服务器运行在 http://localhost:3000/');
});

这段代码定义了一个sendResponse函数，用于封装如何向客户端发送JSON格式的响应。在路由处理函数中，我们通过调用sendResponse函数来发送响应，简化了代码并提高了可维护性。

ASP.NET Core中间件之理解

2024-08-19

ASP.NET Core中间件是组成应用程序管道的组件，每个组件都有权决定是否要执行某个特定的任务，然后是否要把请求传递到管道中的下一个组件。

中间件通过 Invoke 或 InvokeAsync 方法定义，该方法包含了请求管道中的下一个中间件的引用。

下面是一个简单的自定义中间件示例，它记录每个请求的路径，并在请求开始时和结束时记录时间戳：




public class CustomLoggingMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
 
    public CustomLoggingMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    public async Task InvokeAsync(HttpContext context)
    {
        Console.WriteLine($"Request for {context.Request.Path.Value} started at: {DateTime.Now}");
        
        // 调用管道中的下一个中间件
        await _next(context);
 
        Console.WriteLine($"Request for {context.Request.Path.Value} completed at: {DateTime.Now}");
    }
}

然后，你需要在 Startup.cs 文件中的 Configure 方法里注册这个中间件：




public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    app.UseMiddleware<CustomLoggingMiddleware>();
 
    // ... 其他中间件注册
}

这样，每次请求通过ASP.NET Core应用程序时，它都会触发 CustomLoggingMiddleware 中的 InvokeAsync 方法，记录请求的开始和结束信息。

python爬虫从0到1(第十七天)——scrapy中间件

2024-08-19

在Python爬虫Scrapy框架中，中间件是一种扩展机制，允许你自定义爬虫的请求和响应处理过程。

以下是一个简单的Scrapy中间件示例，用于限制爬虫的请求发送频率：




import random
from scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt import RobotsTxtMiddleware
 
class RandomUserAgentMiddleware(object):
    """
    随机更换请求的User-Agent
    """
    def __init__(self, user_agent='Scrapy'):
        self.user_agent = user_agent
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            user_agent=crawler.settings.get('USER_AGENT')
        )
 
    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = random.choice(spider.settings['USER_AGENT_LIST'])
        request.headers.setdefault('User-Agent', user_agent)
 
class ProxyMiddleware(object):
    """
    代理IP中间件
    """
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = spider.settings['PROXY']
        request.meta['proxy'] = proxy
 
class CustomDownloaderMiddleware(object):
    """
    自定义下载器中间件
    """
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 自定义处理下载器得到的响应
        return response
 
class CustomRobotsMiddleware(RobotsTxtMiddleware):
    """
    自定义的Robots.txt中间件
    """
    def process_request(self, request, spider):
        # 自定义处理Robots.txt的逻辑
        return super(CustomRobotsMiddleware, self).process_request(request, spider)

在这个例子中，我们定义了三个中间件：RandomUserAgentMiddleware用于随机更换请求的User-Agent，ProxyMiddleware用于设置代理，CustomDownloaderMiddleware用于自定义处理响应。同时，我们还创建了一个CustomRobotsMiddleware来自定义处理Robots.txt的逻辑。

要在Scrapy中使用这些中间件，你需要在爬虫的settings.py文件中进行相应的配置。例如：




DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,
    'myproject.middlewares.ProxyMiddleware': 410,
    'myproject.middlewares.CustomDownloaderMiddleware': 420,
    'myproject.middlewares.CustomRobotsMiddleware': 430,
}
 
USER_AGENT_LIST = [
    'Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)',
    # ... 其他User-Agent字符串
]
 
PROXY = 'http://12.34.56.78:9010'

在这个配置中，每个中间件被赋予了一个唯一的优先级，数字越小表示优先级越高。USER_AGENT_LIST和PROXY也需要在settings.py中进行相应的配置。

【redis】redis的过期策略以及内存淘汰机制

2024-08-19

Redis的过期策略和内存淘汰机制是用来管理和控制Redis中的键的生命周期的。

过期策略：

Redis使用两种策略来处理过期键：惰性和定时。

惰性过期：当客户端请求一个键时，Redis会检查键是否过期，如果过期就删除它。
定时过期：Redis默认每100ms随机抽查一些设置了过期时间的键，检查并删除其中已经过期的键。

内存淘汰机制：

当Redis的内存超过maxmemory限制时，会根据配置的淘汰策略来移除或交换键。

常见的淘汰策略：

noeviction: 不进行任何淘汰，当内存不足时，新写入命令会报错。
allkeys-lru: 当内存不足以容纳更多数据时，使用最近最少使用算法（LRU）移除键。
volatile-lru: 只对设置了过期时间的键进行LRU算法移除。
allkeys-random: 随机移除键。
volatile-random: 随机移除设置了过期时间的键。
volatile-ttl: 移除即将过期的键。

配置示例：

在redis.conf文件中设置maxmemory和maxmemory-policy：




maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru

Redis命令：

CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru: 运行时动态设置淘汰策略。
MEMORY USAGE key [SAMPLES count]: 查看给定键的内存使用情况。
DBSIZE: 查看当前数据库的键的数量。

代码示例：




# 设置键的过期时间
EXPIRE mykey 300

# 查看剩余的过期时间
TTL mykey

# 设置Redis配置的淘汰策略
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

以上是Redis过期策略和内存淘汰机制的简要介绍和配置示例。

2024-08-19

这三个中间件（RabbitMQ、RocketMQ和Kafka）都是消息队列中间件，但各有特色，适用于不同的场景。

RabbitMQ: 适用于需要可靠消息传递的场景，支持AMQP（高级消息队列协议），有很好的社区支持和文档。
RocketMQ: 是阿里巴巴开源的消息中间件，适用于高并发和高可用场景，支持分布式事务。
Kafka: 是一个分布式流处理平台，适用于大数据和日志处理，具有高吞吐量和可持久化能力。

面试时，可以从以下方面对这三个中间件进行比较:

定位：每个中间件的主要应用场景是什么？
可靠性：如何保证消息的可靠传递？
扩展性：是否支持水平扩展？
持久化：是否支持消息持久化？
性能：每个中间件的性能如何？
社区支持：有哪些活跃的社区和文档资源？
生态系统：支持哪些编程语言和框架？

以下是一个比较这三个中间件的简单表格：

特性RabbitMQRocketMQKafka

定位通用分布式大数据流处理

可靠性高高高

扩展性高高高

持久化高高高

性能中等高高

社区支持高中高

生态系统广泛窄窄

在面试中，你可以根据这些特性和对比来说明每个中间件的特点，以此展示你对这些技术的了解。