2024-08-09

在Spring Boot中,要实现基于Redis的分布式Session,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖:确保你的pom.xml包含Spring Session和Redis的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Session for Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.session</groupId>
        <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.properties或application.yml:



# Redis 配置
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
# 开启Spring Session支持
spring.session.store-type=redis
  1. 确保你的Spring Boot应用启动类继承了SpringBootServletInitializer并且被@EnableRedisHttpSession注解。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletComponentRegistration;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletContextInitializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.session.data.redis.config.annotation.web.http.EnableRedisHttpSession;
 
@SpringBootApplication
@EnableRedisHttpSession
public class Application extends SpringBootServletInitializer implements ServletContextInitializer {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
 
    @Bean
    public ServletComponentRegistration servletComponentRegistration() {
        // 如果你使用了WebSocket等其他Servlet组件,在这里进行注册
        return null;
    }
}
  1. 在你的Controller中,你可以像使用普通Session一样使用分布式Session。



import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.servlet.http.HttpSession;
 
@RestController
public class SessionController {
 
    @RequestMapping("/setSession")
    public String setSession(HttpSession session) {
        session.setAttribute("key", "value");
        return "Session set";
    }
 
    @RequestMapping("/getSession")
    public String getSession(HttpSession session) {
        return (String) session.getAttribute("key");
    }
}

以上步骤配置完成后,你的Spring Bo

2024-08-09

在Redisson中,tryLock方法是用来尝试获取分布式锁的。如果锁可用,则获取并返回Rlock对象;如果锁已被其他实例获取,则当前实例会返回nulltryLock方法可以接受一个超时参数,表示等待锁的最长时间。

tryLock方法有两个重载版本:

  1. tryLock(): 尝试获取锁,无超时时间,非阻塞。
  2. tryLock(long timeout, TimeUnit unit): 尝试获取锁,有超时时间,阻塞直到超时。

下面是使用tryLock方法的示例代码:




import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
 
// 假设你已经有了一个RedissonClient实例
RedissonClient redisson = ...;
 
// 获取锁对象
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
 
// 尝试非阻塞获取锁,无超时
RLock lock1 = lock.tryLock();
if (lock1 != null) {
    try {
        // 业务逻辑
    } finally {
        lock1.unlock();
    }
}
 
// 尝试阻塞获取锁,超时时间为10秒
RLock lock2 = lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS);
if (lock2 != null) {
    try {
        // 业务逻辑
    } finally {
        lock2.unlock();
    }
}

在实际使用中,你应该总是在获取锁之后执行必要的业务逻辑,并在finally块中释放锁,以确保即使发生异常也能正确释放锁资源。

2024-08-09

在大型语言模型(LLM)的分布式部署中,使用多台机器和多张GPU卡进行推理的过程可以通过以下步骤实现:

  1. 确保每台机器上的环境配置一致,包括CUDA、cuDNN、NVIDIA驱动程序和所需的深度学习库(如PyTorch)。
  2. 在每台机器上部署模型和必要的Python依赖。
  3. 使用分布式推理库(如PyTorch的DistributedDataParallel)来启动分布式进程。
  4. 配置好多机通信,比如使用NVIDIA的NCCL库。
  5. 设置合适的batch size以平衡GPU内存和推理速度。

以下是一个简化的示例代码,展示了如何使用PyTorch的DistributedDataParallel进行多机多卡部署:




import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
 
# 假设已经初始化了进程组,worker_rank是当前进程的 rank
worker_rank = dist.get_rank()
torch.cuda.set_device(worker_rank)
 
# 假设模型和数据已经准备好,这里是模型的定义
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 模型定义...
 
    def forward(self, input):
        # 模型前向传播...
 
# 创建模型实例
model = MyModel().cuda(worker_rank)
 
# 初始化分布式支持
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', world_size=4, rank=worker_rank)
 
# 将模型包装为 DistributedDataParallel
model = DDP(model, device_ids=[worker_rank], output_device=worker_rank)
 
# 模型训练或推理的代码...
 
# 在所有进程完成后,关闭分布式组
dist.barrier()
dist.destroy_process_group()

注意:以上代码只是一个示例,实际部署时需要根据具体的网络拓扑结构、模型大小和数据并行策略进行调整。此外,多机部署还涉及网络通信、资源管理和错误处理等方面,需要具备相应的集群管理和故障排查经验。

2024-08-09

Git是一种分布式版本控制系统,它可以帮助我们跟踪计算机文件的变化。在这篇文章中,我们将介绍Git的基本概念,如何安装Git,以及一些基本的Linux命令。

  1. 简介

    Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。Git的优势在于它的分布式架构,它允许用户在本地进行版本控制,同时还可以将更改推送到远程仓库。

  2. 安装Git

    在Linux上安装Git:




sudo apt-package update
sudo apt-get install git

在Mac上安装Git:




brew install git

在Windows上安装Git:




choco install git
  1. Linux命令
  • 配置用户信息:



git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@example.com"
  • 初始化新仓库:



git init
  • 克隆现有仓库:



git clone https://github.com/user/repo.git
  • 查看当前文件状态:



git status
  • 添加文件到暂存区:



git add <file>
git add .
  • 提交更改:



git commit -m "Commit message"
  • 推送到远程仓库:



git push origin <branch>
  • 创建并切换到新分支:



git checkout -b <branch>
  • 获取远程仓库的更新:



git fetch
  • 合并分支:



git merge <branch>

以上命令是Git使用的基础,Git有更多复杂的功能和命令,如分支管理、标签管理、合并冲突解决等,这需要在实践中逐渐掌握。

2024-08-09



# 安装JDK
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk -y
 
# 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
 
# 验证JDK安装
java -version
 
# 安装Zookeeper
sudo apt-get install zookeeperd -y
 
# 启动Zookeeper服务
sudo service zookeeperd start
 
# 验证Zookeeper安装
echo stat | nc localhost 2181
 
# 安装Hadoop
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz
sudo tar -xzf hadoop-3.2.2.tar.gz -C /usr/local
sudo ln -s /usr/local/hadoop-3.2.2 /usr/local/hadoop
 
# 配置环境变量
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
 
# 验证Hadoop安装
hadoop version
 
# 配置Hadoop
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh.bak
echo "export JAVA_HOME=$(readlink -f /usr/bin/java | sed 's:/bin/java::')" | sudo tee -a /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
 
# 配置hdfs-site.xml
echo "
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>node1:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>node2:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.n
2024-08-09

在内网或外网中,你可以使用内网穿透服务(如ngrok, frp, n2n等)来将ElasticSearch服务暴露给远程客户端。以下是一个使用ngrok的示例:

  1. 在ElasticSearch服务器上安装并运行ngrok
  2. ngrok控制台上获取你的内网穿透域名和端口。
  3. 修改ElasticSearch配置,以允许远程连接。
  4. 重启ElasticSearch服务。
  5. 远程客户端使用内网穿透提供的域名和端口进行连接。

示例配置修改(ElasticSearch配置文件elasticsearch.yml):




network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200

确保network.host设置为0.0.0.0允许所有IP地址访问,并且http.port是ElasticSearch监听的端口。

在内网穿透工具设置中,你可能需要配置允许通过9200端口的流量。

远程客户端连接示例(使用curl):




curl http://<ngrok_domain>:<ngrok_port>

替换<ngrok_domain><ngrok_port>为实际从ngrok控制台获取的信息。

请注意,这只是一个示例,实际配置可能会根据你的网络环境和ElasticSearch版本有所不同。在应用到生产环境之前,你应当考虑安全风险,如配置适当的安全组和权限等。

2024-08-09



import redis
import time
import random
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 令牌桶限流的装饰器
def token_bucket_rate_throttle(key, rate):
    # 计算时间窗口内允许的最大令牌数和时间窗口大小
    tokens_per_second = rate
    window_size = 1.0 / tokens_per_second
 
    def middleware(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            # 生成一个唯一的key
            unique_key = key.format(**dict(args=args, kwargs=kwargs))
            # 获取当前时间和令牌桶的容量
            current_time = time.time()
            last_request_time, _ = redis_client.hmget(unique_key, 't', 'c')
            last_request_time = float(last_request_time) if last_request_time else 0
            token_bucket_capacity = max(0, (current_time - last_request_time - window_size))
 
            # 添加或更新请求记录
            redis_client.hmset(unique_key, {
                't': current_time,
                'c': token_bucket_capacity
            })
 
            # 随机产生令牌
            tokens_to_add = random.uniform(0, 1.0 / tokens_per_second)
            current_tokens = min(token_bucket_capacity + tokens_to_add, window_size)
            if current_tokens < 1:
                return "Too many requests, please try again later"
 
            # 调用原函数
            return func(*args, **kwargs)
        return inner
    return middleware
 
# 使用装饰器
@token_bucket_rate_throttle('user-{}', rate=2)  # 每秒不超过2个请求
def my_function_to_throttle(user_id):
    print(f"Function called for user {user_id}")
    return f"Success for user {user_id}"
 
# 测试函数
for i in range(10):
    response = my_function_to_throttle(user_id=1)
    print(response)
    time.sleep(0.5)

这个代码实例使用了装饰器来实现令牌桶算法,并且可以限制特定用户的请求频率。在实际使用中,你可以将my_function_to_throttle替换为你需要限流的函数,并且通过装饰器的参数来设置允许的最大请求频率。这个例子中,令牌桶的容量是固定的,但在实际应用中,可以根据需要动态调整。

2024-08-09



-- 假设我们已经有了一个分布式主键生成器的函数
CREATE FUNCTION fk_hilo()
RETURNS BIGINT
LANGUAGE SQL
DETERMINISTIC
NO SQL
SQL SECURITY INVOKER
COMMENT 'Distributed high-level read lock based function for generating foreign keys'
BEGIN
    DECLARE next_hi BIGINT;
    SET next_hi = 0;
    -- 这里应该是获取和更新高位锁的逻辑
    RETURN next_hi;
END;
 
-- 创建一个使用分布式主键生成器的表
CREATE TABLE t (
    id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY,
    ...
)
    ENGINE = InnoDB
    AUTO_INCREMENT = 1;
 
-- 在插入数据时使用分布式主键生成器
INSERT INTO t(id, ...) VALUES (fk_hilo(), ...);

这个例子展示了如何在MySQL中创建一个自定义的分布式主键生成器函数,并在创建表时使用它来生成唯一的主键。这个例子只是一个模板,实际的函数体和逻辑需要根据分布式主键生成策略进行实现。

2024-08-09

在分布式系统中,跟踪和监视请求的流向和处理情况非常重要。Spring Cloud Sleuth提供了一种简单的方式来跟踪这些请求。

以下是Spring Cloud Sleuth的基本使用方法:

  1. 在Spring Boot应用中添加Sleuth依赖:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>
  1. 在代码中使用Sleuth提供的日志扩展,你可以通过添加以下配置来将Sleuth的信息添加到日志中:



logging.level.org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet=DEBUG
logging.level.org.springframework.cloud.sleuth=DEBUG
  1. 使用Sleuth提供的Span和Trace功能,你可以手动创建和传递Span和Trace信息:



import org.springframework.cloud.sleuth.Span;
import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
 
@Autowired
private Tracer tracer;
 
public void someMethod() {
    Span span = tracer.createSpan("someCustomSpan");
    try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpan(span)) {
        // 执行一些操作
    } finally {
        span.finish(); // 完成Span
    }
}
  1. 为了将跟踪信息传递到下游服务,你可以使用Spring Cloud的Feign客户端:



import org.springframework.cloud.sleuth.Span;
import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@FeignClient("some-service")
public interface SomeServiceClient {
 
    @GetMapping("/some-endpoint")
    String someEndpoint();
}

在这个例子中,Sleuth会自动地将当前的Span上下文传递给Feign客户端,并将其附加到下游服务的请求中。

以上是Spring Cloud Sleuth的基本使用,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和配置。

2024-08-09



# 导入Scrapy框架相关组件
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisMixin
from scrapy_redis.defaults import queue_class
from .items import DoubanItem
 
class DoubanSpider(RedisMixin, CrawlSpider):
    name = 'douban_spider'
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/']
    
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
    )
    
    def parse_item(self, response):
        item = DoubanItem()
        # 这里是解析页面的伪代码,实际需要根据具体页面解析
        item['name'] = response.css('div.title::text').extract_first()
        item['rating'] = response.css('div.rating_num::text').extract_first()
        return item
 
# 配置Redis相关参数
# 在settings.py中配置

这个示例展示了如何使用Scrapy框架结合Redis进行分布式爬取。首先定义了一个爬虫类DoubanSpider,它继承了RedisMixinCrawlSpiderRedisMixin使得爬虫可以从Redis中读取起始URLs,而CrawlSpider则用于定义爬取规则。parse_item方法用于解析页面并提取需要的数据。在配置中需要设置Redis相关参数,例如Redis的地址、端口等,以便于爬虫能够正确地从Redis队列中获取URLs并将数据写回Redis。