2024-09-03

Redis 提供了几种可以实现定时任务的方法,包括使用 Sorted Set 实现延时任务队列,使用 Stream 的消费组功能,以及使用 Redis 的 Lua 脚本。

  1. 使用 Sorted Set 实现延时任务队列

Redis 的 Sorted Set 是根据分数进行排序的,我们可以把要执行的任务以分数的形式存入 Sorted Set,分数就是任务执行的时间戳。然后用一个循环不断地检查 Sorted Set 的第一个任务是否到期,如果到期就执行并移除。




import time
import redis
 
client = redis.StrictRedis()
 
# 添加任务
def add_job(job_id, execute_time):
    client.zadd('jobs', {job_id: execute_time})
 
# 执行任务
def run_jobs():
    while True:
        # 获取当前时间
        now = time.time()
        # 获取所有分数小于当前时间的任务
        jobs = client.zrangebyscore('jobs', 0, now)
        for job in jobs:
            # 执行任务
            print(f'Execute job: {job}')
            # 移除已经执行的任务
            client.zrem('jobs', job)
        time.sleep(1)
 
# 示例:添加一个将在10秒后执行的任务
add_job(b'job1', time.time() + 10)
 
# 启动循环执行任务
run_jobs()
  1. 使用 Stream 的消费组功能

Redis 的 Stream 是一个消息流,可以用来实现定时任务队列。我们可以把任务以消息的形式放入 Stream,然后使用消费组来处理这些消息。




import time
import redis
 
client = redis.StrictRedis()
 
# 添加任务
def add_job(job_id, delay):
    client.xadd('jobs', {'job_id': job_id, 'delay': delay})
 
# 执行任务
def run_jobs():
    while True:
        # 获取消息
        messages = client.xrange('jobs', '-', '+', count=1)
        for message in messages:
            # 获取消息ID和内容
            id, message = message
            # 解析消息内容得到延时
            delay = int(message[b'delay'])
            if delay <= 0:
                # 执行任务
                print(f'Execute job: {message[b"job_id"]}')
                # 移除已处理的消息
                client.xdel('jobs', id)
        time.sleep(1)
 
# 示例:添加一个将在10秒后执行的任务
add_job(b'job1', 10)
 
# 启动循环执行任务
run_jobs()
  1. 使用 Lua 脚本

我们也可以使用 Redis 的 Lua 脚本来实现定时任务。Lua 脚本可以原子性地执行多条 Redis 命令,非常适合实现定时任务。




import time
import redis
 
client = redis.StrictRedis()
 
# Lua脚本
script = """
local tasks = redis.call('zrangebyscore', KEYS[1], 0, ARGV[1], 'withscores')
for i = 1, #tasks, 2 do
    local task_id = tasks[i]
    local execute_time = tasks[i + 1]
    if execute_time < ARGV[1] then
        redis.call('zrem', KEYS[1], task_id)
        return task_id
    end
end
return false
"""
2024-09-03

在进行Redis的版本升级时,你需要遵循以下步骤:

  1. 备份数据:使用BGSAVE命令或SAVE命令备份当前的数据。
  2. 检查兼容性:查看新版本的Redis与当前操作系统的兼容性,以及与已有的客户端和其他服务的兼容性。
  3. 下载新版本:从官方网站或者你所选择的Redis分发渠道下载新版本的Redis。
  4. 安装/升级:根据你的操作系统和安装方式,使用适当的命令来安装或升级Redis。
  5. 测试:在升级之前和之后,运行自动化测试套件或手动测试Redis的功能和性能。
  6. 运行升级:停止当前运行的Redis服务,然后启动新版本的Redis服务。
  7. 监控:升级后,监控CPU和内存使用情况,检查是否有内存泄漏或性能问题。
  8. 回滚:如果升级后遇到问题,可以回滚到旧版本的Redis。

以下是一个基本的Redis升级示例(以Linux系统为例):




# 备份当前数据
redis-cli BGSAVE
 
# 下载新版本 (以Redis 6.0.9为例)
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz
 
# 解压缩
tar xzf redis-6.0.9.tar.gz
 
# 编译安装
cd redis-6.0.9
make
 
# 安装到系统路径
sudo make install
 
# 升级完毕后,启动新版本的Redis服务
redis-server /path/to/new/redis.conf
 
# 停止旧版本Redis服务
redis-cli shutdown

请注意,实际的升级步骤可能会根据你的系统环境和配置有所不同。始终建议在升级前创建数据备份,并在测试环境中测试新旧版本的兼容性。如果你使用的是生产环境,建议在低峰时段进行升级,并监控升级过程中的性能和错误日志。

2024-09-03



-- 假设我们已经有了一个运行中的 Flink 作业,并且我们想要调整与 Oracle CDC 相关的配置。
-- 以下是一些调优和排错的示例 SQL 代码:
 
-- 调整 Checkpoint 的间隔时间
ALTER TABLE source_table_name SET ('execution.checkpointing.interval' = '1 min');
 
-- 调整状态后端的内存大小
ALTER TABLE source_table_name SET ('table.exec.state.memory.process' = '50 mb', 'table.exec.state.memory.managed' = '100 mb');
 
-- 调整 RocksDB 状态后端的配置
ALTER TABLE source_table_name SET ('table.exec.state.backend' = 'rocksdb', 'table.exec.state.rocksdb.local-recovery' = 'true');
 
-- 调整并行度
ALTER TABLE source_table_name SET ('parallelism' = '8');
 
-- 排查问题时,可以查看作业的日志
-- 使用 Flink Web UI 或者 CLI 命令行工具来查看作业日志
 
-- 如果作业遇到了内存不足的问题,可以尝试增加 Task Manager 的堆内存
ALTER TABLE source_table_name SET ('taskmanager.memory.process.size' = '2048m');
 
-- 如果作业处于稳定状态,但是数据抽取延迟较高,可以调整水印的类型,从而改善性能
ALTER TABLE source_table_name SET ('connector.start-up.mode' = 'initial');
 
-- 注意:上述调优和排错的方法可能需要根据实际的作业情况和Oracle数据库的特点进行调整。

这段代码展示了如何在Flink中针对CDC作业进行配置调整,包括调整Checkpoint间隔、内存状态大小、RocksDB状态后端配置和并行度等。同时,提供了查看日志的方法,以便排查问题。在实际操作中,这些调整和排错方法需要根据具体的作业状况和资源情况来执行。

2024-09-03

在Spring框架中,Bean的生命周期可以概括为五步、七步或者十步。这取决于你需要关注的细节程度。以下是各种概括法的示例代码:

五步概括:

  1. 实例化:通过反射或者工厂方法创建Bean的实例。
  2. 属性赋值:为Bean的属性设置值和对其他Bean的引用。
  3. 初始化:如果Bean实现了BeanNameAware, BeanFactoryAware, ApplicationContextAware等接口,会调用对应的方法。
  4. 使用:Bean现在可以被应用程序使用了。
  5. 销毁:容器关闭时,如果Bean实现了DisposableBean接口,会调用其destroy方法。



public class MyBean implements BeanNameAware, BeanFactoryAware, ApplicationContextAware, InitializingBean, DisposableBean {
    // 实现接口方法...
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 初始化逻辑
    }
 
    @Override
    public void destroy() throws Exception {
        // 销毁逻辑
    }
}

七步概括(包含了后处理器):

1-5与五步相同。

6. 应用Bean后处理器:容器对Bean进行后处理,可以修改Bean定义。

7. 销毁:Bean销毁时的逻辑。




@Component
public class MyBeanPostProcessor implements BeanPostProcessor {
    // 实现后处理逻辑...
}

十步概括(包含了注解和配置类):

1-5与五步相同。

6. 注解配置的应用:如@Autowired注解。

7-9与七步相同。

10. 注解值解析:处理@Value注解。




@Component
public class MyBean {
    @Value("${my.property}")
    private String property;
    // 其他代码...
}

这些概括法可以帮助你理解Bean的生命周期,但具体实现可能会依赖于你的Spring版本和配置。

2024-09-03



-- 引入FlinkCDC相关的jar包
ADD JAR /path/to/flink-connector-postgresql-cdc-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-connector-postgres-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-core-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-debezium-engine-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-heartbeat-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-vfs-jar;
ADD JAR /path/to/flink-json-jar;
 
-- 定义PostgreSQL的表结构映射
CREATE TABLE pg_source (
  id INT,
  name STRING,
  count INT,
  event_type STRING,
  log_pos INT,
  db CHAR,
  table STRING,
  ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'postgres-cdc',
  'hostname' = 'your-db-host',
  'port' = '5432',
  'username' = 'your-username',
  'password' = 'your-password',
  'database-name' = 'your-db-name',
  'schema-name' = 'your-schema-name',
  'table-name' = 'your-table-name'
);
 
-- 定义Flink的sink表,例如写入到另一个Kafka Topic
CREATE TABLE kafka_sink (
  id INT,
  name STRING,
  count INT,
  event_type STRING,
  log_pos INT,
  db CHAR,
  table STRING,
  ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'your-kafka-topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-broker:9092',
  'format' = 'json'
);
 
-- 将PostgreSQL的数据实时写入到Kafka
INSERT INTO kafka_sink
SELECT * FROM pg_source;

这个示例代码展示了如何使用Flink CDC连接器来实时监控PostgreSQL数据库的变更,并将变更日志实时写入到Kafka。在这个例子中,我们定义了两个表,一个是PostgreSQL的数据表pg\_source,另一个是Flink的输出表kafka\_sink。然后我们使用INSERT INTO语句将pg\_source表的数据实时写入到kafka\_sink表,即Kafka中。这个过程是完全实时的,不需要任何批处理作业,这是Flink CDC的一个主要优势。

2024-09-03

由于提供完整的源代码和视频录制超过了字数限制,我将提供关键代码片段和相关指导。

数据库实体类(Pet.java)




import javax.persistence.*;
 
@Entity
public class Pet {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String name;
 
    @Enumerated(EnumType.STRING)
    private PetType type;
 
    // 省略getter和setter方法
}

服务层接口(PetService.java)




import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
 
public interface PetService {
    Pet save(Pet pet);
    Page<Pet> findAll(Pageable pageable);
    Pet findById(Long id);
    void deleteById(Long id);
}

服务层实现类(PetServiceImpl.java)




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class PetServiceImpl implements PetService {
    @Autowired
    private PetRepository petRepository;
 
    @Override
    public Pet save(Pet pet) {
        return petRepository.save(pet);
    }
 
    @Override
    public Page<Pet> findAll(Pageable pageable) {
        return petRepository.findAll(pageable);
    }
 
    @Override
    public Pet findById(Long id) {
        return petRepository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    @Override
    public void deleteById(Long id) {
        petRepository.deleteById(id);
    }
}

控制器类(PetController.java)




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@RequestMapping("/pets")
public class PetController {
    @Autowired
    private PetService petService;
 
    @PostMapping
    public Pet addPet(@RequestBody Pet pet) {
        return petService.save(pet);
    }
 
    @GetMapping
    public ResponseEntity<Page<Pet>> getPets(Pageable pageable) {
        Page<Pet> pets = petService.findAll(pageable);
        return ResponseEntity.ok(pets);
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    public Pet getPet(@PathVariable Long id) {
        return petService.findById(id);
    }
 
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deletePet(@PathVariable Long id) {
2024-09-03

要将一个基于Spring Boot的项目打包成WAR文件并部署到Tomcat中,你需要做以下几步:

  1. 修改pom.xml配置,添加或更新以下配置以支持WAR包:



<packaging>war</packaging>
 
<dependencies>
    <!-- 移除内嵌的Tomcat容器依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>
 
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <excludes>
                    <exclude>
                        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                        <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
                    </exclude>
                </excludes>
            </configuration>
        </plugin>
        <!-- 其他插件... -->
    </plugins>
</build>
  1. 创建一个继承自SpringBootServletInitializer的启动类,并重写configure方法:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.builder.SpringApplicationBuilder;
import org.springframework.boot.web.servlet.support.SpringBootServletInitializer;
 
@SpringBootApplication
public class Application extends SpringBootServletInitializer {
 
    @Override
    protected SpringApplicationBuilder configure(SpringApplicationBuilder application) {
        return application.sources(Application.class);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}
  1. 使用Maven打包你的项目:



mvn clean package
  1. 将生成的WAR文件复制到Tomcat的webapps目录下。
  2. 启动Tomcat服务器:



cd /path/to/tomcat/bin
./startup.sh

Tomcat启动后,你的Spring Boot应用将作为WAR部署并运行在Tomcat容器中。访问应用的相应路径即可。

2024-09-03



from django.contrib.auth import update_session_auth_hash
from django.contrib.auth.forms import PasswordChangeForm
from django.shortcuts import render, redirect
from django.contrib.auth.decorators import login_required
 
@login_required
def change_password(request):
    if request.method == 'POST':
        form = PasswordChangeForm(data=request.POST, user=request.user)
        if form.is_valid():
            form.save()
            update_session_auth_hash(request, form.user)  # 更新session认证哈希
            return redirect('password_reset_done')
    else:
        form = PasswordChangeForm(user=request.user)
    return render(request, 'registration/change_password.html', {'form': form})
 
# 假设有一个密码重置完成的模板 'password_reset_done.html'

这段代码实现了用户密码修改的功能,首先检查请求方法是否为POST,如果是则实例化PasswordChangeForm,并将当前用户传入。如果表单有效,则保存更改并更新session认证哈希。如果请求方法不是POST或表单不是有效的,则渲染一个新的PasswordChangeForm供用户填写。

2024-09-03

问题解释

CPU负载高可能导致Redis操作超时,因为高负载意味着CPU资源紧张,可能无法及时处理Redis请求。Redis客户端在设定的超时时间内未能从Redis服务端接收到响应,就会抛出超时异常。

解决方法

  1. 检查Redis性能:使用Redis自带的INFO命令或者MONITOR命令来查看Redis的性能指标,如CPU使用率、查询平均延迟等。
  2. 优化Redis命令:避免使用耗时的命令,比如KEYS *SORTSAVEFLUSHDB等。
  3. 增加服务器资源:如果服务器资源不足,考虑升级服务器硬件,增加CPU核心数或提高CPU性能。
  4. Redis性能调优:调整Redis配置,如关闭不必要的Redis功能,调整内存管理策略,设置合理的超时时间等。
  5. 客户端超时配置:检查客户端(如Redisson)的超时配置,确保它们设置得合理,并且有充分的时间响应。
  6. 监控网络:网络延迟也可能导致超时,确保服务器网络通畅。
  7. 定位慢查询:使用SLOWLOG GET命令查看慢查询并进行优化。
  8. 分布式部署:考虑Redis的分布式部署,如使用Redis Cluster或者数据分片来分散负载。

在实施以上解决方法时,应该根据具体情况逐一排查并解决问题。

2024-09-03

Hadoop单节点模式安装简化了安装过程,通常用于测试或开发环境。以下是在Ubuntu系统上进行Hadoop单节点模式安装的步骤和示例配置:

  1. 安装Java



sudo apt update
sudo apt install default-jdk
  1. 配置环境变量



echo "export JAVA_HOME=$(readlink -f /usr/bin/java | sed 's:/bin/java::')" | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile
  1. 下载并解压Hadoop



wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.2.2.tar.gz
sudo mv hadoop-3.2.2 /usr/local/hadoop
  1. 配置Hadoop环境变量



echo "export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop" | sudo tee -a /etc/profile
echo "export PATH=\$PATH:\$HADOOP_HOME/bin:\$HADOOP_HOME/sbin" | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile
  1. 配置Hadoop单节点模式

    编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh,设置JAVA_HOME




export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java

编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml,添加:




<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml,添加:




<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>
  1. 格式化HDFS



hdfs namenode -format
  1. 启动NameNode和DataNode



hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode

完成以上步骤后,Hadoop单节点模式应该已经成功安装并运行。可以通过运行Hadoop自带的示例程序来验证安装:




hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar wordcount /usr/local/hadoop/etc/hadoop /output