2024-09-06

DPDK(Data Plane Development Kit)是一套针对数据包处理进行优化的开发库和工具集,主要用于高性能网络应用。以下是DPDK环境搭建和工作原理的简要说明:

环境搭建:

  1. 确保你的硬件支持 Intel 的 VT-d 和 TSX 指令集。
  2. 安装 DPDK 依赖的库和工具,如 libnuma 和 libpcap。
  3. 下载并编译 DPDK 源代码。
  4. 设置大页内存(HugePages)。
  5. 配置 UIO 模块(用户空间的 I/O 模块)。

工作原理:

DPDK 通过以下方式提高数据包处理性能:

  • 使用较低开销的物理地址直接映射而非通过系统调用。
  • 避免 CPU 缓存的内存访问,通过特殊的 DMA 映射实现。
  • 使用自定义的数据结构和无锁算法减少开销。
  • 通过多核心/线程并行处理提高数据包处理能力。

示例代码:

以下是一个简单的 DPDK 应用程序框架,用于初始化环境和创建工作线程。




#include <rte_eal.h>
#include <rte_ethdev.h>
 
int main(int argc, char **argv) {
    // 初始化 EAL 环境
    int ret = rte_eal_init(argc, argv);
    if (ret < 0) {
        rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot init EAL\n");
    }
 
    argc -= ret;
    argv += ret;
 
    // 配置并初始化以太网设备
    uint8_t portid = 0;
    RTE_ETH_FOREACH_DEV(portid) {
        struct rte_eth_conf port_conf = {...};
        ret = rte_eth_dev_configure(portid, 1, 1, &port_conf);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot configure device\n");
        }
 
        // 绑定设备到指定的核心和队列
        rte_eth_dev_info_get(portid, &dev_info);
        ret = rte_eth_rx_queue_setup(portid, 0, nb_rxd, rte_eth_dev_socket_id(portid), &rx_conf, mbuf_pool);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot setup RX queues\n");
        }
 
        ret = rte_eth_tx_queue_setup(portid, 0, nb_txd, rte_eth_dev_socket_id(portid), &tx_conf);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot setup TX queues\n");
        }
 
        // 启动设备
        ret = rte_eth_dev_start(portid);
        if (ret < 0) {
            rte_exit(EXIT_FAILURE, "Cannot start the device\n");
        }
    }
 
    // 注册信号处理函数
    // ...
 
    // 创建和启动工作线程
    // ...
 
    // 主循环:接收和处理数据包
    // ...
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用 DPDK 库初始化环境,配置网络设备,并启动接收和发送数据包的工作线程。在实际应用中,你需要实现数据包的接收和发送处理逻辑。

2024-09-06

为了在Linux环境下安装Python 3.12.4并运行Redis和MongoDB,你需要执行以下步骤:

  1. 安装Python 3.12.4:



# 安装依赖
sudo apt-update
sudo apt install -y build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libsqlite3-dev libreadline-dev libffi-dev wget
 
# 下载Python源码
wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.4/Python-3.12.4.tgz
 
# 解压源码
tar -xf Python-3.12.4.tgz
 
# 编译安装
cd Python-3.12.4
./configure --enable-optimizations
make -j `nproc`
sudo make altinstall
 
# 验证安装
python3.12 -V
  1. 安装Redis:



# 使用包管理器安装Redis
sudo apt update
sudo apt install redis-server
 
# 启动Redis服务
sudo systemctl start redis-server
 
# 验证Redis是否运行
redis-cli ping
  1. 安装MongoDB:



# 导入MongoDB公钥
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-5.0.asc | sudo apt-key add -
 
# 创建MongoDB列表文件
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu $(lsb_release -cs)/mongodb-org/5.0 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-5.0.list
 
# 更新本地包数据库
sudo apt update
 
# 安装MongoDB包
sudo apt install -y mongodb-org
 
# 启动MongoDB服务
sudo systemctl start mongod
 
# 验证MongoDB是否运行
sudo systemctl status mongod

请注意,在实际环境中,你可能需要处理依赖关系和系统特定的配置细节。上述命令假定你有适当的权限,并且你的Linux发行版是使用apt作为包管理器的Debian或Ubuntu系列。对于其他发行版,如Fedora、CentOS等,你可能需要使用相应的包管理命令,如yumdnf

2024-09-06

在Linux系统中安装显卡驱动、Anaconda以及CUDA的步骤如下:

  1. 安装显卡驱动:

    • 对于NVIDIA显卡,可以使用以下命令安装官方驱动:

      
      
      
      sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
      sudo apt update
      sudo ubuntu-drivers autoinstall
    • 重启系统:

      
      
      
      sudo reboot
  2. 安装Anaconda:

    • 下载Anaconda安装脚本:

      
      
      
      wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.01-Linux-x86_64.sh
    • 运行安装脚本:

      
      
      
      bash Anaconda3-2023.01-Linux-x86_64.sh
    • 按照提示完成安装,可能需要重启终端。
  3. 安装CUDA:

    • 访问NVIDIA官方CUDA下载页面,选择对应版本的CUDA Toolkit(比如CUDA 11.6)。
    • 使用wget下载.run安装文件:

      
      
      
      wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6/local_installers/cuda_11.6.0_500.10.0_linux.run
    • 安装CUDA Toolkit:

      
      
      
      sudo sh cuda_11.6.0_500.10.0_linux.run
    • 按照提示完成安装,可能需要重新配置环境变量。

注意:具体的版本号(比如CUDA 11.6)和下载链接可能会变化,请根据实际情况进行相应的修改。另外,安装CUDA前确保已经安装了正确版本的显卡驱动。

2024-09-06



#!/bin/bash
# 静默安装Oracle 19c的脚本
 
# 设置Oracle安装包的存放路径
ORACLE_PACKAGES_PATH="/path/to/oracle/packages"
 
# 设置Oracle软件安装的基本参数
ORACLE_HOME="/opt/oracle/product/19c/dbhome_1"
ORACLE_BASE="/opt/oracle"
ORACLE_CHARACTERSET="AL32UTF8"
ORACLE_SID="ORCL"
 
# 设置Oracle安装过程中的交互式输入
MY_ORACLE_HOME="\$ORACLE_HOME"
MY_ORACLE_BASE="\$ORACLE_BASE"
MY_ORACLE_CHARACTERSET="\$ORACLE_CHARACTERSET"
MY_ORACLE_SID="\$ORACLE_SID"
 
# 准备环境变量
export ORACLE_HOME ORACLE_BASE ORACLE_CHARACTERSET ORACLE_SID
 
# 创建Oracle安装时使用的响应文件
cat > $ORACLE_BASE/install/response.rsp <<EOF
oracle.install.responseFileVersion=/oracle/install/rspfmt_dbinstall_response_schema_v19.0.0
ORACLE_HOSTNAME=localhost
UNIX_GROUP_NAME=oinstall
INVENTORY_LOCATION=$ORACLE_BASE/oraInventory
SELECTED_LANGUAGES=en,zh_CN
ORACLE_HOME=$MY_ORACLE_HOME
ORACLE_BASE=$MY_ORACLE_BASE
oracle.install.db.InstallEdition=EE
oracle.install.db.OSDBA_GROUP=dba
oracle.install.db.OSOPER_GROUP=oinstall
oracle.install.db.OSBACKUPDBA_GROUP=backupdba
oracle.install.db.OSDGDBA_GROUP=dgdba
oracle.install.db.OSKMDBA_GROUP=kmdba
oracle.install.db.OSRACDBA_GROUP=racdba
oracle.install.db.rootconfig.executeRootScript=true
oracle.install.db.rootconfig.configMethod=ROOT
oracle.install.db.rootconfig.ROOT_PREFIX=
oracle.install.db.rootconfig.rootUser=root
oracle.install.db.rootconfig.rootPassword=
oracle.install.db.rootconfig.createAsContainerDatabase=false
oracle.install.db.config.starterdb.type=GENERAL_PURPOSE
oracle.install.db.config.starterdb.globalDBName=ORCL
oracle.install.db.config.starterdb.SID=ORCL
oracle.install.db.config.starterdb.characterSet=$MY_ORACLE_CHARACTERSET
oracle.install.db.config.starterdb.memoryOption=true
oracle.install.db.config.starterdb.memoryLimit=512
oracle.install.db.config.starterdb.installExampleSchemas=false
oracle.install.db.config.starterdb.enableSecuritySettings=true
oracle.install.db.config.starterdb.password.ALL=
oracle.install.db.config.starterdb.control=DB_CONTROL
oracle.install.db.config.starterdb.gridcontrol.gridControlServiceURL=
oracle.install.db.config.starterdb.dbcontrol.enableEmailNotification=false
oracle.install.db.config.starterdb.automatedBackup.enable=false
oracle.install.db.config.starterdb.storageType=FILE_SYSTEM_STORAGE
oracle.install.db.config.starterdb.fileSystem.dataLocation=/opt/oracle/oradata
oracle.install.db.config.starterdb.fileSystem.recoveryLocation=/opt/oracle/fast_recovery_area
or
2024-09-06

Redis数据同步通常涉及以下几个方面:

  1. 主从同步(Replication):Redis支持主从架构,数据可以从主服务器复制到一个或多个从服务器。
  2. 哨兵模式(Sentinel):哨兵是一个监控主服务器和其从服务器状态的特殊Redis服务器。
  3. 自动分区(Cluster):Redis Cluster通过分区来提供一种自动的数据分布式解决方案。

主从同步过程:

  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. 从服务器接收并载入RDB文件。
  5. 主服务器在生成RDB期间的写命令会保存在缓冲区,发送完RDB后发送缓冲区的数据。
  6. 从服务器接收并执行这些写命令以对数据进行更新。

示例配置:




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

哨兵模式工作过程:

  1. 哨兵监控主服务器和其从服务器。
  2. 当主服务器不能正常服务时,哨兵会根据投票和主观下线状态来选举一个从服务器晋升为新的主服务器。
  3. 新的主服务器会被所有其他从服务器更新配置文件,以连接到新主服务器。

示例配置:




# 在哨兵的redis.conf中添加
sentinel monitor mymaster <master-ip> <master-port> <quorum>

Cluster自动分区过程:

  1. 节点间通过Gossip协议交换信息。
  2. 数据根据一定的算法分布在不同的节点上。
  3. 当数据所在的节点不可达时,集群会重新分配这些数据到其他可用节点上。

示例配置:




# 在redis.conf中添加
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout <milliseconds>

以上是Redis数据同步的基本过程和配置示例。实际应用中可能还需要考虑更多配置选项,如集群节点间网络分片、手动分区等。

2024-09-06

在Spring Boot中实现定时任务的一种新解是使用@Scheduled注解。这个注解可以通过cron表达式来设置定时任务的执行周期。

以下是一个使用@Scheduled注解的例子:




import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.time.LocalDateTime;
 
@Component
public class ScheduledTasks {
 
    private static final DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss");
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void reportCurrentTime() {
        System.out.println("现在时间是:" + dateTimeFormatter.format(LocalDateTime.now()));
    }
}

在这个例子中,reportCurrentTime方法每5秒钟执行一次,并打印当前时间。

如果你想使用cron表达式,可以这样做:




@Scheduled(cron = "0 * * * * *")
public void executeEveryMinute() {
    System.out.println("每分钟执行一次。时间:" + dateTimeFormatter.format(LocalDateTime.now()));
}

在这个例子中,executeEveryMinute方法将会在每个整分钟执行,即每个小时的第0秒时。

要启用定时任务,你需要在Spring Boot应用的主类或配置类上添加@EnableScheduling注解:




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
 
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class ScheduledTasksApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ScheduledTasksApplication.class, args);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中使用@Scheduled注解来实现定时任务。这是一种简洁而有效的实现方式,适用于简单和复杂的定时任务需求。

2024-09-06



package com.example.demo.config;
 
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.ViewControllerRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void addViewControllers(ViewControllerRegistry registry) {
        registry.addViewController("/").setViewName("index");
        registry.addViewController("/hello").setViewName("hello");
        // 这里可以添加更多的视图控制器映射
    }
 
    // 这里可以添加其他的Spring MVC配置
 
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean(); // 返回自定义的Bean实例
    }
}
 
class MyBean {
    // 自定义的Bean可以在这里定义其功能
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中创建一个配置类,实现WebMvcConfigurer接口,并覆盖addViewControllers方法来定义视图控制器路由。同时,还展示了如何定义和注册一个自定义的Bean。这些技巧对于构建动态Web应用程序非常有用。

2024-09-06



# 步骤1: 安装Golang
wget https://golang.org/dl/go1.18.linux-amd64.tar.gz
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.18.linux-amd64.tar.gz
 
# 步骤2: 设置环境变量
echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 步骤3: 设置Go代理以加速依赖的下载(可选)
go env -w GOPROXY=https://goproxy.io,direct
 
# 步骤4: 验证安装
go version
 
# 步骤5: 创建一个简单的Go程序以确保环境工作正常
mkdir -p ~/hello && cd ~/hello
echo 'package main
 
import "fmt"
 
func main() {
    fmt.Println("Hello, Go!")
}' > hello.go
go run hello.go

以上脚本演示了如何在Linux环境下快速安装和配置Golang开发环境。代码包括下载Golang二进制包、解压缩到合适目录、设置环境变量以便在任何位置使用go命令、配置Go代理、验证安装以及创建一个简单的Go程序以运行检查。

2024-09-06



local redis_host = "127.0.0.1"
local redis_port = 6379
local redis_password = "your_redis_password"
 
-- 初始化Redis连接
local function init_redis(redis_host, redis_port, redis_password)
    local redis = require "resty.redis"
    local red = redis:new()
    red:set_timeout(1000) -- 1 秒超时
 
    local ok, err = red:connect(redis_host, redis_port)
    if not ok then
        return nil, err
    end
 
    if redis_password and redis_password ~= "" then
        ok, err = red:auth(redis_password)
        if not ok then
            return nil, err
        end
    end
 
    return red
end
 
-- 检查IP是否在黑名单中
local function is_ip_blacklisted(red, ip)
    local blacklist_key = "ip_blacklist"
    local is_blacklisted, err = red:sismember(blacklist_key, ip)
    if not is_blacklisted then
        ngx.log(ngx.ERR, "查询Redis出错: ", err)
        return false
    end
    return is_blacklisted == 1
end
 
-- 处理请求
local function handle_request()
    local red, err = init_redis(redis_host, redis_port, redis_password)
    if not red then
        ngx.log(ngx.ERR, "连接Redis失败: ", err)
        return ngx.exit(ngx.HTTP_FORBIDDEN)
    end
 
    local ip = ngx.var.remote_addr
    if is_ip_blacklisted(red, ip) then
        ngx.log(ngx.ERR, "IP ", ip, " 在黑名单中")
        return ngx.exit(ngx.HTTP_FORBIDDEN)
    end
 
    -- 继续其他请求处理逻辑
end
 
handle_request()

这段代码展示了如何使用OpenResty的resty.redis模块来连接Redis,并检查一个IP地址是否在黑名单中。如果IP在黑名单中,请求将被拒绝。这是一个高效的IP黑名单管理方法,适合在API网关或Web服务中使用。

2024-09-06

internal/bytealg 包是 Go 语言运行时的内部包,用于实现字符串和字节操作的优化算法。这个包不是 Go 标准库的一部分,因此不推荐直接使用。

这个包中的算法主要用于运行时的字符串操作,比如 strings 包中的 Index, Count, Replace, Map 等函数,以及正则表达式包 regexp 中对正则表达式的匹配和查找。

由于这个包不是公开的标准库,因此不提供详细的API文档。如果你需要进行字符串操作,推荐使用标准库中的 strings 包。如果你是在探讨如何使用 Go 的标准库,那么直接使用 strings 包中的函数即可。

如果你是在探讨如何使用 Go 的标准库,那么直接使用 strings 包中的函数即可。例如,下面的代码展示了如何使用 strings 包中的 Index 函数来查找子字符串在字符串中的位置:




package main
 
import (
    "fmt"
    "strings"
)
 
func main() {
    str := "Hello, World!"
    substr := "World"
 
    // 使用 strings 包中的 Index 函数
    index := strings.Index(str, substr)
 
    if index == -1 {
        fmt.Println("子字符串未找到。")
    } else {
        fmt.Printf("子字符串 %s 在字符串 %s 中的位置是: %d\n", substr, str, index)
    }
}

如果你需要进行字符串操作,推荐使用标准库中的 strings 包。如果你是在探讨如何使用 Go 的标准库,那么直接使用 strings 包中的函数即可。