2024-08-09

ShedLock 是一个用于协调分布式任务执行的工具,在 Spring Cloud Alibaba 中,我们可以使用 ShedLock 来确保定时任务在集群环境中仅被某个节点执行。

以下是一个使用 ShedLock 的简单示例:

  1. 添加 Maven 依赖:



<dependency>
    <groupId>net.javacrumbs.shedlock</groupId>
    <artifactId>shedlock-spring</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
  1. 配置 ShedLock:



@Configuration
public class ShedLockConfig {
 
    @Bean
    public LockProvider lockProvider(String dataIdPrefix) {
        return new NacosLockProvider(dataIdPrefix);
    }
 
    @Bean
    public ScheduledLockConfiguration scheduledLockConfiguration(LockProvider lockProvider) {
        return ScheduledLockConfigurationBuilder.withLockProvider(lockProvider)
                .withPoolSize(10)
                .build();
    }
}
  1. 使用 ShedLock 注解:



@Component
public class SampleTask {
 
    @ScheduledLock(name = "scheduledTaskName", lockAtMostFor = "30s", lockAtLeastFor = "20s")
    @Scheduled(fixedRate = 60000)
    public void executeTask() {
        // 任务逻辑
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个定时任务 executeTask(),并使用 @ScheduledLock 注解来确保在同一时间只有一个节点执行这个任务。任务执行的锁是通过 Nacos 作为后端存储进行协调的。

请注意,示例中的 dataIdPrefix 应该是 Nacos 中用于存储锁信息的 dataId 前缀,确保与 Nacos 配置中心集成时使用相同的前缀。

以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体环境进行调整,例如配置 Nacos 的服务地址、命名空间等。

2024-08-09



package main
 
import (
    "log"
    "os"
 
    "go.uber.org/zap"
 
    "github.com/jaegertracing/jaeger-client-go"
    "github.com/jaegertracing/jaeger-client-go/config"
)
 
func main() {
    // 配置Logger,用于记录Span的信息
    logger, _ := zap.NewProduction()
    defer logger.Sync()
 
    // 创建Jaeger客户端的配置
    cfg := &config.Configuration{
        ServiceName: "YourServiceName", // 替换为你的服务名
        Sampler: &config.SamplerConfig{
            Type:  "const",
            Param: 1, // 1 表示全部追踪,0 表示不追踪
        },
        Reporter: &config.ReporterConfig{
            LogSpans:           true, // 将Span记录到Logger
            BufferFlushInterval: 1,    // 缓冲区刷新间隔,这里为1秒
        },
        Logger: logger, // 使用上面配置的Logger
    }
 
    // 从环境变量中读取Jaeger代理地址
    if err := cfg.FromEnv(); err != nil {
        log.Fatalf("解析配置错误: %v\n", err)
    }
 
    // 创建Jaeger Tracer
    tracer, closer, err := cfg.NewTracer(config.Logger(jaeger.StdLogger))
    if err != nil {
        log.Fatalf("创建Tracer错误: %v\n", err)
    }
    defer closer.Close()
 
    // 创建一个新的Span,表示一个服务的开始
    span := tracer.StartSpan("some-operation")
 
    // 对Span进行一些操作,例如设置标签等
    span.SetTag("some-tag", "some-value")
 
    // 结束Span,表示服务的结束
    span.Finish()
}

这段代码展示了如何使用Jaeger客户端Go库创建一个新的追踪Span,并对其进行配置和操作。它还展示了如何从环境变量中读取Jaeger代理地址,并设置追踪的服务名。最后,它创建了一个新的Span,并在其上设置了一个标签,然后正确地结束了该Span。这是使用Jaeger客户端库的一个基本例子,对开发者理解如何在Go语言中使用分布式追踪系统Jaeger非常有帮助。

2024-08-08

在上一个解答中,我们已经安装并运行了Elasticsearch。在这个解答中,我们将创建一个简单的Python程序,该程序将使用Elasticsearch的Python客户端将一些数据索引到Elasticsearch并执行一些简单的搜索查询。

首先,确保你已经安装了Elasticsearch,并且它正在运行。然后,你需要安装Elasticsearch的Python客户端。你可以使用pip来安装:




pip install elasticsearch

下面是一个简单的Python程序,它使用Elasticsearch的Python客户端来索引和搜索数据:




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个索引
res = es.index(index="my_index", id=1, document={"name": "John Doe", "age": 30, "about": "I love to go rock climbing"} )
print(res['result'])
 
# 获取索引的文档
res = es.get(index="my_index", id=1)
print(res['_source'])
 
# 搜索索引的文档
res = es.search(index="my_index", query={"match": {"about": "climbing"}})
print(res['hits']['hits'])

在这个程序中,我们首先连接到Elasticsearch实例,然后我们创建一个新的索引,并为该索引添加一个文档。接下来,我们检索我们刚刚索引的文档。最后,我们执行一个搜索查询,搜索所有关于爬岩的描述,并打印出返回的结果。

确保Elasticsearch服务正在运行,并且你的防火墙设置允许你的程序访问Elasticsearch。如果你在使用Elasticsearch的默认设置,那么"http://localhost:9200"就是你的Elasticsearch服务器的URL。如果你对Elasticsearch进行了配置更改,请相应地修改URL。

2024-08-08

OneCache 是一个高性能的分布式缓存中间件,它提供了一种简单的方式来管理和操作缓存数据。以下是一个简单的使用示例:




using OneCaches;
 
// 初始化 OneCache 客户端
var cacheClient = new CacheClient("localhost", 6379);
 
// 设置缓存
cacheClient.Set("key", "value", TimeSpan.FromMinutes(10));
 
// 获取缓存
var value = cacheClient.Get<string>("key");
 
// 删除缓存
cacheClient.Remove("key");
 
// 检查缓存是否存在
var exists = cacheClient.Exists("key");
 
// 关闭 OneCache 客户端
cacheClient.Dispose();

在这个例子中,我们创建了一个 CacheClient 实例,用来连接本地运行的 Redis 服务。然后我们演示了如何设置、获取、删除和检查缓存项。最后,我们通过调用 Dispose 方法来清理资源。

OneCache 提供了一个简洁的接口,允许开发者以一种有组织的方式管理他们的缓存数据。它支持多种缓存模式,包括基于内存和基于磁盘的缓存,以及不同的数据过期策略。

2024-08-08



-- 假设我们已经有了一个ClickHouse集群,并且知道集群中的一些节点信息。
-- 首先,我们需要创建一个分布式表,它将关联到集群中的本地表。
 
-- 在所有节点上创建本地表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ontime_local ON CLUSTER cluster_name (
  `FlightDate` Date,
  `UniqueCarrier` String,
  ... -- 其他字段
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(FlightDate)
ORDER BY (UniqueCarrier, FlightDate);
 
-- 创建分布式表,它将关联到上面创建的本地表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ontime_distributed ON CLUSTER cluster_name (
  `FlightDate` Date,
  `UniqueCarrier` String,
  ... -- 其他字段
) ENGINE = Distributed(cluster_name, default, ontime_local, rand());
 
-- 现在,你可以通过分布式表来执行查询,ClickHouse将负责在整个集群中分发和执行这些查询。
SELECT count(*) FROM ontime_distributed;

这个例子展示了如何在ClickHouse集群中创建分布式表。首先,我们在集群的每个节点上创建了本地表,然后我们创建了一个分布式表,它关联到了这些本地表。最后,我们通过分布式表执行了一个查询,这个查询会在整个集群中并行执行。这种方式可以有效提升查询性能,特别是处理大数据集时。

2024-08-08

以下是使用Spring Cloud Alibaba的Nacos作为配置中心的一个简单示例。

  1. 在Nacos中添加配置信息。
  2. 在Spring Boot项目中添加依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Config -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos服务器地址。



spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos 服务器地址
        file-extension: yaml # 指定配置的文件格式
  1. bootstrap.propertiesbootstrap.yml中添加配置。



spring.application.name=example-service
spring.cloud.nacos.config.namespace=example-namespace
spring.cloud.nacos.config.group=example-group
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id=example-data-id.yaml
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].group=example-group
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].refresh=true
  1. 在Spring Boot应用中使用配置。



import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${example.config}")
    private String configValue;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return configValue;
    }
}
  1. 启动Spring Boot应用,访问/config端点,将显示从Nacos配置中心加载的配置值。
2024-08-08

以下是使用粒子群算法求解分布式能源调度问题的Matlab代码示例:




function pso_scheduling
    % 初始化粒子群参数
    nParticles = 30; % 粒子数量
    nVariables = 24; % 解的维度(假设每小时一个时间区间)
    lb = 0; % 变量的下界
    ub = 1; % 变量的上界
    c1 = 2; % 个体学习因子
    c2 = 2; % 社会学习因子
    w = 0.9; % 惯性权重
    w_max = 0.99; % 惯性权重的最大值
    v_max = 1; % 速度的最大值
    nIterations = 100; % 迭代次数
 
    % 初始化粒子群
    particle = initializeparticle(nParticles, nVariables, lb, ub);
    velocity = rand(nParticles, nVariables).*(ub-lb) + lb;
    pBest = particle;
    gBest = particle(1, :);
 
    % 迭代优化
    for iter = 1:nIterations
        for i = 1:nParticles
            % 计算适应度
            fitness = calculate_fitness(particle(i, :));
            % 更新个体最优
            if fitness < calculate_fitness(pBest(i, :))
                pBest(i, :) = particle(i, :);
            end
            % 更新全局最优
            if fitness < calculate_fitness(gBest)
                gBest = pBest(i, :);
            end
            % 更新速度和位置
            velocity(i, :) = w * velocity(i, :) + c1 * rand * (pBest(i, :) - particle(i, :)) + c2 * rand * (gBest - particle(i, :));
            velocity(i, :) = max(min(velocity(i, :), v_max), -v_max);
            particle(i, :) = max(min(particle(i, :) + velocity(i, :), ub), lb);
        end
        w = w_max - (w_max - 0.9) * (iter / nIterations); % 更新惯性权重
    end
 
    % 输出结果
    disp('最优解:');
    disp(gBest);
    disp('最优适应度:');
    disp(calculate_fitness(gBest));
end
 
function particle = initializeparticle(nParticles, nVariables, lb, ub)
    particle = rand(nParticles, nVariables).*(ub-lb) + lb;
end
 
function fitness = calculate_fitness(solution)
    % 此处应该是能源调度模型的适应度计算函数
    % 示例:fitness = sum(solution); % 假设适应度是解向量的和
    fitness = 0; % 替换为实际的适应度计算
end

在这个示例中,我们定义了粒子群算法的初始化参数,包括粒子数量、变量维度、变量的边界等。然后初始化了粒子和速度向量,并开始迭代优化过程。在每次迭代中,我们更新每个粒子的速度和位置,如果发现个体最优,则更新个体最优解;如果发现全局最优,则更新全局最优解。最后迭代结束后,输出最优解和适应度。

请注意,示例中的calculate_fitness函数需要替换为实际的能源调度模型的适应度计算函数。这个函数应该接受一个解向量作为输入,并返回该解的适应度值。

这个代码示例提供了粒子群优化算

2024-08-08

在Hadoop 3中,可以通过配置Active/Standby模式的ResourceManager(RM)或者使用ZooKeeper等服务来实现双NameNode的高可用性部署。但是,Hadoop本身并没有内置支持双活的NameNode。对于NameNode的高可用性,通常推荐使用JournalNode集群来保持状态同步,而不是尝试运行两个独立的NameNode。

以下是一个基本的Hadoop高可用性部署的示例配置,其中包括一个Active NameNode和一个Standby NameNode,以及必要的JournalNode集群。

  1. 配置hdfs-site.xml



<configuration>
    <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>nn1-host:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2-host:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1-host:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2-host:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/path/to/journal/node/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <!-- other HDFS-related configurations -->
</configuration>
  1. 配置core-site.xml



<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <!-- other Hadoop-related configurations -->
</configuration>
  1. 配置mapred-site.xml(如果使用MapReduce):



<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <!-- other MapReduce-related configurations -->
</configuration>
  1. 配置yarn-site.xml



<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>my-yarn-cl
2024-08-08

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,主要用于快速,交互式地查询大型数据集。Presto可以处理不同种类的数据源,包括Hive,Cassandra,关系数据库等。

以下是一个简单的Presto查询示例,假设我们有一个名为example的Hive表,它有两列:idname




-- 连接到Presto CLI
presto --server localhost:8080
 
-- 执行一个简单的查询
SELECT * FROM example LIMIT 10;

在这个例子中,我们使用Presto CLI连接到运行在localhost的8080端口的Presto服务器,然后执行一个查询来从example表中选择前10行数据。

如果你需要进行更复杂的查询,比如连接多个数据源或者使用特定的函数,Presto同样可以处理。




-- 连接多个数据源
SELECT * FROM hive.default.example e
JOIN cassandra.keyspace.table c ON e.id = c.id;
 
-- 使用特定的函数
SELECT count(DISTINCT id), lower(name) FROM example WHERE id > 100;

在这个例子中,我们展示了如何使用Presto来连接Hive和Cassandra数据源,并且执行了一个包含内连接和外部查询的复杂查询。

2024-08-08

由于提供的信息较为笼统且涉及到分布式系统的复杂部署,下面我将提供一个简化版的示例,用于说明如何部署openGauss和openLooKeng的基本步骤。




# 部署openGauss分布式数据库
 
1. 准备服务器环境
2. 安装openGauss
3. 配置数据库集群
4. 测试与验证数据库集群
 
# 部署openLooKeng分布式查询引擎
 
1. 准备服务器环境
2. 安装openLooKeng
3. 配置连接到openGauss数据库
4. 运行基本查询测试

这个示例展示了部署openGauss和openLooKeng的基本步骤,但是实际部署会根据具体环境、需求和版本有所不同。在生产环境中,你需要按照官方文档进行详细的部署和配置,并考虑各种潜在的故障点和安全配置。