2024-08-08

在搭建Zookeeper的分布式环境中,需要准备三台机器,并在每台机器上部署Zookeeper服务。以下是简化的步骤和示例配置:

  1. 准备三台机器:

    • IP: 192.168.1.1 (主机1)
    • IP: 192.168.1.2 (主机2)
    • IP: 192.168.1.3 (主机3)
  2. 在每台机器上安装Java环境。
  3. 下载Zookeeper的压缩包,并解压到指定目录。
  4. 创建配置文件 zoo.cfg 在Zookeeper的安装目录下。
  5. 配置文件 zoo.cfg 内容示例:



tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/var/lib/zookeeper/data
dataLogDir=/var/lib/zookeeper/logs
clientPort=2181
 
server.1=192.168.1.1:2888:3888
server.2=192.168.1.2:2888:3888
server.3=192.168.1.3:2888:3888
  1. dataDir 指定的目录下创建 myid 文件,在文件中写入一个唯一的数字。

    • 在主机1上,myid 文件内容为1。
    • 在主机2上,myid 文件内容为2。
    • 在主机3上,myid 文件内容为3。
  2. 在每台机器的Zookeeper安装目录下创建上述的 dataDirdataLogDir 目录。
  3. 启动Zookeeper服务。

命令行启动示例:




bin/zkServer.sh start

这是一个基本的分布式Zookeeper环境搭建指南。具体细节可能会根据Zookeeper的版本和操作系统有所不同,需要根据实际情况进行调整。

2024-08-08

在分布式系统中,高并发问题通常涉及到以下几个方面:

  1. 数据一致性:多个节点并发修改同一数据时,需要确保数据的一致性和准确性。
  2. 性能:高并发下,系统需要保持稳定的响应时间和吞吐量。
  3. 可用性:系统需要保证在高并发下仍然可用,不会出现故障或服务不可用的情况。

针对这些问题,可以使用以下方法来解决:

  1. 使用事务或锁:对于需要保持数据一致性的操作,可以使用事务或者分布式锁来保证操作的原子性。
  2. 读写分离:通过读写分离来提高数据库的读写性能。
  3. 缓存:使用缓存来减少数据库的访问压力,提高系统的性能。
  4. 流量控制:使用流量控制手段,如限流、熔断等,来保护系统不被大量并发请求击垮。
  5. 自动扩展:通过自动扩展机制来应对高并发带来的压力。

具体到Redis,可以使用以下方法来应对高并发:

  1. 使用Redis的事务特性来保证数据的一致性。
  2. 使用Redis的发布/订阅机制来减少对数据库的访问。
  3. 使用Redis的Lua脚本来进行复杂的原子操作。
  4. 使用Redis的分布式锁来保证同时只有一个客户端可以修改数据。

示例代码(使用Redis事务保证数据一致性):




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 开启事务
pipeline = r.pipeline()
 
# 将需要在事务中执行的命令加入到pipeline中
pipeline.multi()
pipeline.set('key1', 'value1')
pipeline.set('key2', 'value2')
 
# 执行事务
replies = pipeline.execute()

以上代码演示了如何使用Redis的pipeline特性来构建一个事务,确保多个命令的执行是原子的。

2024-08-08

MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代码和参数的手工设置以及结果集的检索。

MyBatis 的主要组件包括:

  1. SqlSessionFactory:作为数据库连接池,它负责创建 SqlSession,同时它也是线程安全的,一般以单例方式创建。
  2. SqlSession:代表一次数据库会话,用于执行 SQL 命令。
  3. Mapper:包含了 SQL 语句和业务逻辑的映射。

以下是一个简单的 MyBatis 示例:

  1. 配置文件 mybatis-config.xml:



<configuration>
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <transactionManager type="JDBC"/>
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
                <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/myapp"/>
                <property name="username" value="root"/>
                <property name="password" value="password"/>
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>
 
    <mappers>
        <mapper resource="org/myapp/Mapper.xml"/>
    </mappers>
</configuration>
  1. Mapper 接口 UserMapper.java:



public interface UserMapper {
    User selectUser(int id);
}
  1. Mapper XML 文件 UserMapper.xml:



<mapper namespace="org.myapp.UserMapper">
    <select id="selectUser" resultType="org.myapp.User">
        SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
    </select>
</mapper>
  1. 使用 MyBatis SqlSession 执行查询:



try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession()) {
    UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
    User user = mapper.selectUser(1);
    // 处理用户对象
}

在这个例子中,我们定义了一个简单的 MyBatis 配置文件,一个 Mapper 接口和它的 XML 映射文件。然后我们使用 SqlSession 来执行查询并获取结果。

MyBatis 支持注解配置,你也可以使用 @Select 等注解来替代 XML 映射文件。

MyBatis 是一个很好的持久层框架,它能够简化数据库的操作,提高开发效率。在分布式系统中,MyBatis 可以结合 Spring 框架和 MyBatis-Spring 集成来更好地管理事务和连接池。此外,MyBatis 也支持高级映射和动态 SQL,能够处理复杂的数据库操作。

2024-08-08

在Redis中实现分布式锁通常使用SETNX命令(或在Redis 2.6.12以上版本中使用SET key value EX max-lock-time NX命令,这是一个原子操作)。以下是一个使用SET命令实现分布式锁的Python示例,使用redis-py库:




import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())  # 生成一个唯一的ID
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.set(lock_name, identifier, ex=lock_timeout, nx=True):
            return identifier  # 锁被成功获取,返回唯一标识
        time.sleep(0.001)
 
    return False  # 在规定时间内未能获得锁
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False  # 释放锁失败,可能由于标识符不匹配
 
# 使用示例
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_name = "my_lock"
lock_identifier = acquire_lock(client, lock_name)
if lock_identifier:
    try:
        # 在这里执行需要互斥访问的代码
        print("Lock acquired")
    finally:
        if not release_lock(client, lock_name, lock_identifier):
            print("Failed to release lock")
else:
    print("Failed to acquire lock")

这段代码定义了两个函数:acquire_lock用于尝试获取锁,release_lock用于释放锁。acquire_lock函数尝试设置一个带有超时时间的锁,如果在指定时间内未能获得锁,则返回Falserelease_lock函数则尝试移除锁,但需要确保锁是由获得锁时生成的标识符所拥有的。如果标识符不匹配,释放锁的尝试将失败。

2024-08-08

雪花算法(Snowflake algorithm)是一种生成唯一ID的算法,适用于分布式系统。在C#中实现雪花算法,可以参考以下代码:




using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
 
public class SnowflakeIdGenerator
{
    private const ulong Twepoch = 1288834974657; // 起始时间点 (2010-11-04T01:42:54.657Z)
    private const int WorkerBits = 10; // 机器ID所占的位数
    private const int DatacenterBits = 5; // 数据中心ID所占的位数
    private const int SequenceBits = 12; // 序列号所占的位数
 
    private const int WorkerIdShift = SequenceBits;
    private const int DatacenterIdShift = SequenceBits + WorkerBits;
    private const ulong TimestampLeftShift = (WorkerBits + DatacenterBits + SequenceBits);
 
    private const ulong SequenceMask = -1 ^ (-1 << SequenceBits);
    private const ulong WorkerIdMask = -1 ^ (-1 << WorkerBits);
    private const ulong DatacenterIdMask = -1 ^ (-1 << DatacenterBits);
 
    private readonly object _lockObj = new object();
    private ulong _lastTimestamp = 0;
    private ulong _sequence = 0;
 
    public ulong WorkerId { get; private set; }
    public ulong DatacenterId { get; private set; }
 
    public SnowflakeIdGenerator(ulong workerId, ulong datacenterId)
    {
        if (workerId > WorkerIdMask)
            throw new ArgumentException("workerId can't be greater than " + WorkerIdMask);
        if (datacenterId > DatacenterIdMask)
            throw new ArgumentException("datacenterId can't be greater than " + DatacenterIdMask);
 
        WorkerId = workerId;
        DatacenterId = datacenterId;
    }
 
    public ulong NextId()
    {
        lock (_lockObj)
        {
            ulong timestamp = TimeGen();
 
            if (timestamp < _lastTimestamp)
            {
                throw new InvalidOperationException($"Clock moved backwards, refusing to generate id for {_lastTimestamp - timestamp} milliseconds");
            }
 
            if (_lastTimestamp == timestamp)
            {
                _sequence = (_sequence + 1) & SequenceMask;
                if (_sequence == 0)
                {
                    timestamp = TilNextMillis(_lastTimestamp);
                }
            }
            else
            {
                _sequence = 0;
            }
 
            _lastTimestamp = timestamp;
 
            ulong id = ((ti
2024-08-08



# 使用官方的Debian为基础镜像
FROM debian:bullseye-slim
 
# 设置MySQL的版本环境变量
ENV MYSQL_VERSION 8.0.31
 
# 安装MySQL依赖和必要的系统库
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    gnupg \
    ca-certificates \
    netbase \
    wget \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 下载MySQL的官方公钥,并验证其有效性
RUN wget https://repo.mysql.com/mysql-apt-config_0.8.20-1_all.deb \
    && apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 58712A2291FA5D13 \
    && dpkg -i mysql-apt-config_0.8.20-1_all.deb \
    && apt-get update \
    && rm mysql-apt-config_0.8.20-1_all.deb
 
# 安装MySQL服务器
RUN apt-get install -y mysql-server="${MYSQL_VERSION}" mysql-client="${MYSQL_VERSION}" && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 设置MySQL的root密码,并清理安装后的文件
RUN mysql_secure_installation \
    && rm -rf /mysql-server/*.cnf
 
# 设置MySQL服务在容器启动时自动运行
CMD ["mysqld"]

这个Dockerfile修正了原始文件中的一些问题,并采用了更为安全的下载MySQL公钥的方式。同时,它使用了mysql-apt-config包来配置MySQL的APT仓库,这样可以更灵活地选择要安装的MySQL版本。最后,它使用了mysql_secure_installation脚本来设置MySQL的root密码,并在安装完成后清理了一些不必要的文件。

2024-08-08



-- 插入数据
INSERT INTO students (name, age, class) VALUES ('张三', 20, '高三(3)班');
 
-- 修改数据
UPDATE students SET age = 21 WHERE name = '张三';
 
-- 创建视图
CREATE VIEW student_view AS SELECT name, age FROM students WHERE class = '高三(3)班';
 
-- 创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE UpdateStudentAge(IN student_name VARCHAR(50), IN new_age INT)
BEGIN
    UPDATE students SET age = new_age WHERE name = student_name;
END //
DELIMITER ;
 
-- 调用存储过程
CALL UpdateStudentAge('张三', 22);
 
-- 创建函数
CREATE FUNCTION GetStudentAge(student_name VARCHAR(50)) RETURNS INT
BEGIN
    DECLARE age INT;
    SELECT age INTO age FROM students WHERE name = student_name;
    RETURN age;
END;
 
-- 调用函数
SELECT GetStudentAge('张三');

这段代码展示了如何在MySQL中插入、更新数据,创建视图、存储过程和函数,并对每种操作进行了简单的演示。

2024-08-08

为了实现这个功能,你可以使用MySQL的递归查询。但是,MySQL在8.0版本之前并不原生支持递归查询,因此如果你使用的是8.0之前的版本,你可能需要使用存储过程来模拟递归查询。

以下是使用存储过程来实现递归查询获取所有上级部门的示例:




DELIMITER //
 
CREATE PROCEDURE get_all_departments(IN department_id INT)
BEGIN
    CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_departments (
        id INT PRIMARY KEY
    );
 
    DELETE FROM temp_departments;
 
    INSERT INTO temp_departments VALUES (department_id);
 
    CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_departments_new (
        id INT PRIMARY KEY
    );
 
    WHILE (SELECT COUNT(*) FROM temp_departments_new) > 0 DO
        DELETE FROM temp_departments_new;
 
        INSERT INTO temp_departments_new
        SELECT d.id
        FROM departments d
        INNER JOIN temp_departments td ON d.parent_department_id = td.id
        ON DUPLICATE KEY UPDATE id = id;
 
        INSERT IGNORE INTO temp_departments
        SELECT id FROM temp_departments_new;
    END WHILE;
 
    SELECT * FROM temp_departments;
END;
 
//
DELIMITER ;

在这个存储过程中,我们创建了两个临时表:temp_departments用于存储已经处理过的部门,以及temp_departments_new作为当前层次的部门集合。我们通过一个循环来不断地向下递归,直到没有更多的上级部门可以添加到临时表中为止。

你可以通过以下方式来调用这个存储过程:




CALL get_all_departments(起始部门ID);

请注意,这个存储过程是为了演示递归查询的概念而设计的,它假设了你有一个名为departments的表,其中有一个字段parent_department_id用来表示上级部门的ID。如果你的实际数据库结构不同,你需要相应地调整存储过程中的SQL语句。

2024-08-08

Nacos 支持将配置持久化到 MySQL。以下是将 Nacos 配置持久化到 MySQL 的步骤和示例:

  1. 准备 MySQL 数据库,并创建数据库 nacos\_config。
  2. 导入 Nacos 的数据库脚本,该脚本位于 Nacos 的解压目录的 conf 文件夹下,名为nacos-mysql.sql。
  3. 修改 Nacos 服务器的 application.properties 配置文件,添加 MySQL 数据源配置。

以下是相关配置的示例:




# 数据库相关配置
spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos_config?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=root
db.password=your_password
  1. 重启 Nacos 服务器,配置将会持久化到 MySQL 数据库中。

确保你的 MySQL 服务已经运行,并且 Nacos 服务有权限访问该数据库。

以上步骤和示例代码提供了一个将 Nacos 配置持久化到 MySQL 的简要说明。在实际操作中,请确保按照 Nacos 官方文档进行操作,并且根据自己的环境(如数据库用户名、密码、网络配置等)适当调整配置。

2024-08-08



# 假设慢查询日志文件为 /var/lib/mysql/mysql-slow.log
pt-query-digest /var/lib/mysql/mysql-slow.log --review h=localhost,u=root,p=your_password

这个命令会打开 pt-query-digest 工具,并且分析指定的慢查询日志文件。--review 选项会让 pt-query-digest 以交互模式显示慢查询的摘要,并允许用户对每个慢查询进行标记、分类和提供反馈。在这里,h=localhost,u=root,p=your_password 指定了连接到 MySQL 服务器所需的主机名、用户名和密码。请将 your_password 替换为实际的 MySQL 用户密码。