分类后端技术下的文章

2024-08-10

在Git中，您可以通过以下命令初始化一个新的仓库：




git init

这将创建一个新的.git目录，其中包含所有必需的仓库文件，以便Git可以跟踪版本历史。

如果您想克隆一个远程仓库到本地，可以使用以下命令：




git clone <repository-url>

将<repository-url>替换为您想要克隆的远程仓库的URL。这将会在当前目录下创建一个包含远程仓库所有内容的新目录。

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Mysql 数据同步到 ES 的技术方案选型和思考

System

2024-08-10

所有,elasticsearch




-- 假设我们有一个用户表 users，需要同步到 Elasticsearch 的 user 索引中
-- 以下是一个简化的 SQL 脚本，用于创建和维护这样的同步机制
 
-- 创建一个触发器，在 users 表中数据发生变化时更新 Elasticsearch
DELIMITER $$
 
CREATE TRIGGER `users_after_insert` AFTER INSERT ON `users` FOR EACH ROW
BEGIN
  -- 调用存储过程或者脚本将新插入的数据同步到 Elasticsearch
  CALL sync_data_to_elasticsearch('user', NEW.id, 'index');
END$$
 
CREATE TRIGGER `users_after_update` AFTER UPDATE ON `users` FOR EACH ROW
BEGIN
  -- 调用存储过程或者脚本将更新后的数据同步到 Elasticsearch
  CALL sync_data_to_elasticsearch('user', NEW.id, 'index');
END$$
 
CREATE TRIGGER `users_after_delete` AFTER DELETE ON `users` FOR EACH ROW
BEGIN
  -- 调用存储过程或者脚本将删除的数据同步到 Elasticsearch
  CALL sync_data_to_elasticsearch('user', OLD.id, 'delete');
END$$
 
DELIMITER ;

这个示例展示了如何在 MySQL 中为 users 表创建触发器，以便在数据发生 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作时，自动将数据变更同步到 Elasticsearch。这里的 sync_data_to_elasticsearch 是一个假设的存储过程，它需要实现具体的同步逻辑。在实际部署时，你需要根据你的 Elasticsearch 设置和同步需求来实现这个存储过程。

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2024-08-10

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Elasticsearch 7.8.0 的安装方法根据操作系统的不同会有所差异。以下是在不同操作系统上安装Elasticsearch 7.8.0的步骤和示例代码。

MacOS:

首先，通过Homebrew安装Elasticsearch:




brew update
brew install elasticsearch@7

启动Elasticsearch服务:




brew services start elasticsearch@7

Linux:

在基于Debian的系统（如Ubuntu）上，可以使用官方Elasticsearch APT仓库安装：




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

在基于RPM的系统（如CentOS）上，可以使用官方Elasticsearch YUM仓库安装：




cat << EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
[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
EOF
 
sudo yum install elasticsearch

启动Elasticsearch服务:




sudo systemctl start elasticsearch.service

Windows:

在Windows上，可以从Elasticsearch官方网站下载ZIP包并解压，或者使用Elasticsearch as a Service (Elasticsearch Service)。

CentOS 7.5 集群:

集群的安装和配置比单节点安装复杂，需要多个节点，并且每个节点需要有相同的配置。以下是一个简化的步骤：

安装Java，因为Elasticsearch是用Java编写的。
配置Elasticsearch，编辑elasticsearch.yml文件，设置集群名称，节点名称等。
启动Elasticsearch服务。
如果需要，配置Kibana进行监控和管理。

Docker:

使用Docker可以快速部署Elasticsearch集群。以下是一个基本的Docker命令示例：




docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0

这将下载并运行单节点的Elasticsearch容器，并将其9200和9300端口分别映射到主机。

对于集群设置，您可以使用Docker Compose来定义多个节点，并设置相应的网络配置。

以上是安装Elasticsearch 7.8.0的基本步骤和示例代码。具体步骤可能会根据您的操作系统和环境稍有不同，请参考Elasticsearch官方文档以获取最新和详细的安装指南。

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Elasticsearch docker 安装及基本用法

System

2024-08-10

所有,elasticsearch




# 拉取Elasticsearch官方Docker镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.1.0
 
# 运行Elasticsearch容器
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.1.0
 
# 使用curl测试Elasticsearch是否运行正常
curl http://localhost:9200

这段代码首先从Elasticsearch的官方Docker仓库中拉取8.1.0版本的镜像，然后运行一个名为"elasticsearch"的容器，将容器的9200和9300端口映射到主机的相应端口，并设置环境变量以配置Elasticsearch以单节点模式运行。最后，使用curl命令测试Elasticsearch是否正确运行。

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Git仓库过大致使clone失败的解决方法

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2024-08-10

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Git仓库过大导致clone失败通常是因为传输时间过长或内存不足等问题。以下是几种解决方法：

使用git clone命令时增加--depth 1参数来克隆一个浅克隆仓库，这样只会获取最近的一次提交，大大减少传输的数据量。




git clone --depth 1 <repository_url>

如果你已经克隆了完整的仓库，但是想减少大小，可以只检出某个分支：




git fetch --depth=1 origin <branch_name>
git checkout <branch_name>

如果你的网络带宽有限，可以尝试使用--bandwidth-limit选项来限制git的带宽使用。




git clone --bandwidth-limit 1 --depth 1 <repository_url>

如果是内存不足导致的问题，尝试增加可用内存或在有足够内存的机器上运行Git操作。
使用git-lfs（Large File Storage）来处理大文件。
如果是因为文件系统或磁盘空间不足导致的问题，尝试清理磁盘空间或将仓库克隆到另一个有足够空间的位置。
如果是网络问题导致的，检查网络连接，尝试使用更稳定的网络连接或者使用代理。

选择合适的方法根据具体情况进行操作。

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2024-08-10

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报错信息：




make install: depmod: ERROR: could not open directory /lib/modules/3.10.68: N

报错解释：

这个错误表明depmod工具尝试打开/lib/modules/3.10.68目录以读取内核模块信息，但是失败了。这通常是因为该目录不存在或者不可读。

解决方法：

确认内核版本3.10.68是否正确安装在系统中。使用uname -r查看当前运行的内核版本。
如果内核版本确实存在，检查/lib/modules目录的权限，确保当前用户有足够的权限访问该目录。
如果目录存在但权限不足，使用sudo或以root用户身份执行depmod。
如果目录不存在，可能需要重新安装对应版本的内核模块或者更新系统。
如果是在编译内核时遇到的问题，确保make modules_install已经成功执行，它会将编译好的模块安装到/lib/modules目录中。

如果问题仍然存在，可能需要更详细的错误信息或日志来进一步诊断问题。

System

2024-08-10

所有,elasticsearch

报错信息不完整，但从提供的部分来看，这是一个Node.js在解析模块文件名时遇到的问题。Module._resolveFilename是Node.js中的一个内部方法，用于解析模块路径。

报错可能是因为以下原因之一：

模块文件名或路径不正确。
模块不存在于指定的路径。
有关Node.js的模块解析策略的问题。

解决方法：

检查模块名称是否拼写正确，包括大小写。
确保模块文件确实存在于你尝试加载它的位置。
如果是第三方模块，确保已经通过npm或yarn正确安装。
检查模块引用路径是否正确，是否相对路径或绝对路径正确。
清除Node.js缓存（例如使用命令npm cache clean），然后重新安装依赖。
如果问题依然存在，可以搜索具体的错误消息，查看是否有其他开发者遇到类似问题并找到解决方案。

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ElasticSearch概述及Window和Linux环境下安装

System

2024-08-10

所有,elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索和分析引擎，设计用于云计算中，能够达到实时搜索，高可用，扩展性和管理的需求。

ElasticSearch概述

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它使你可以快速，近实时地存储，搜索和分析大量的数据。它通常用于支持复杂的用例，包括网站搜索，应用程序搜索，日志分析，实时分析和监控等。

特性

分布式实时文件存储和搜索引擎
处理大量的数据
实时分析
保存并检索数据的同时分析数据
无需预定义模式
高可用性
可以在任何环境下运行

Windows环境下安装

访问Elasticsearch官方下载页面：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
选择相应的版本下载并运行安装程序。
安装完成后，在命令行中运行Elasticsearch。




cd elasticsearch-<version>
bin\elasticsearch

Linux环境下安装

使用包管理器安装Java JDK，Elasticsearch需要Java运行环境。




sudo apt-get install openjdk-8-jdk

下载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

注意

确保你的系统安全和配置正确，不要在不安全的环境下运行Elasticsearch。
对于生产环境，请考虑集群设置和高可用性配置。
安装时可能需要调整JVM参数和Elasticsearch配置文件（位于/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml）。

以上是Elasticsearch的基本概述和在Windows和Linux环境下的安装方法，具体配置和使用可能需要根据实际需求进行调整。

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Elasticsearch 最全调优，最佳实践

System

2024-08-10

所有,elasticsearch

在Elasticsearch中，调优和优化可以有很多方面，包括硬件选择、JVM配置、索引分片数、内存大小分配、查询优化等。以下是一些关键的优化实践：

硬件选择：
- 使用SSD作为存储介质，以获得更好的I/O性能。
- 选择足够内存，确保Elasticsearch可以使用内存来缓存索引和搜索数据。
JVM配置：
- 根据服务器的内存大小设置JVM堆大小。
- 使用G1垃圾收集器，它在Elasticsearch 5.2.0及以上版本默认启用。
索引分片和副本数：
- 根据数据量和查询需求适当调整分片数（primary shard）和副本数（replica shard）。
- 分片数一旦设置不能更改，因此在生产环境中需要考虑长远。
内存分配：
- 设置index.memory.lock: true，以确保Elasticsearch使用足够的内存进行查询。
查询优化：
- 使用批量请求来减少网络开销。
- 避免使用复杂的查询，特别是在大数据集上，考虑是否可以简化查询。
- 使用分页查询时，尽量使用深分页（far pagination），因其性能不佳。
监控和调优：
- 使用Elasticsearch自带的监控工具如Marvel或者第三方工具如ElasticHQ来监控集群状态。
- 根据监控信息进行调优。

示例代码（JVM配置）：




# 设置Elasticsearch的JVM堆大小
# 在elasticsearch.yml中设置
ES_HEAP_SIZE=16g

这些是Elasticsearch调优的基础，具体调优策略还需要根据实际的服务器硬件、查询负载和数据模式进行调整。

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客户端负载均衡-Ribbon，java开发中常见中间件面试

System

2024-08-10

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Ribbon是一个客户端负载均衡器，它提供了一系列的完善的配置来处理服务的请求。在Java开发中，Ribbon经常被用于消费者驱动的服务架构中，以配合服务提供者的注册和发现。

以下是一个简单的Ribbon使用示例：




import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@Configuration
public class RibbonConfig {
 
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
 
    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        return new RoundRobinRule(); // 这里使用轮询策略，也可以根据需要选择其他策略
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个配置类RibbonConfig，其中包含了RestTemplate的配置，并且使用了@LoadBalanced注解来开启Ribbon的自动负载均衡功能。同时，我们定义了一个IRule的bean，这个bean定义了Ribbon的负载均衡策略。在这个例子中，我们使用了轮询策略RoundRobinRule，但你也可以根据需要选择其他的策略，如随机策略、权重策略等。

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