标签分布式下的文章

2024-08-07

以下是在树莓派上安装Ubuntu 18.04和ROS Melodic，并进行分布式通信配置的步骤：

格式化SD卡并烧录Ubuntu 18.04镜像：
- 使用SDFormatter对SD卡进行格式化。
- 使用Raspberry Pi Imager将Ubuntu 18.04镜像烧录到SD卡中。
启动树莓派，设置并完成安装过程。

更新软件包列表和软件包：




sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

安装ROS Melodic：




sudo apt-get install ros-melodic-full

初始化rosdep：
```
sudo rosdep init
rosdep update
```

创建工作空间并构建包：




mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ..
catkin_make

设置环境变量：




echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

如果需要进行分布式通信，可以安装额外的ROS工具和配置网络：
- 安装必要的工具：
```
sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
```
- 配置hosts文件和SSH：
  a. 在每个ROS节点上，编辑/etc/hosts文件，添加所有节点的IP和主机名。
  b. 在每个节点上设置SSH密钥，以便无密码登录。
测试网络配置和通信：
- 在一台树莓派上运行ROS master：
```
roscore
```
- 在另外的树莓派上运行一个节点：
```
rosrun turtlesim turtlesim_node
```
- 在第三台树莓派上，你可以列出当前运行的节点：
```
rosnode list
```

以上步骤提供了基本的ROS Melodic分布式通信配置。在实际应用中，可能需要根据具体需求进行更复杂的配置。

System

2024-08-07

所有,分布式




-- 假设我们有一个Redis数据库，我们想要原子方式执行多个命令
-- 以下是使用Lua脚本在Redis中实现这一目标的示例
 
-- 初始化参数
local key = KEYS[1]
local field1 = ARGV[1]
local field2 = ARGV[2]
 
-- 开始事务
redis.call('MULTI')
 
-- 执行命令，使用Lua表达式进行参数构造
redis.call('HSET', key, field1, 1)
redis.call('HSET', key, field2, 2)
 
-- 执行事务
local response = redis.call('EXEC')
 
-- 返回结果
return response

这个Lua脚本在Redis中执行，它演示了如何使用MULTI和EXEC命令来创建一个原子操作块，在这个块中，我们对键key执行了两个HSET命令，分别设置了字段field1和field2。这个脚本演示了如何在Redis中使用Lua脚本来执行多个命令，并确保它们作为一个整体被原子性地执行。

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springboot集成uid-generator生成分布式id

System

2024-08-07

所有,分布式

Spring Boot 整合 UID-Generator 生成分布式 ID 的方法主要包括以下几个步骤：

添加 Maven 依赖
配置 application.properties 或 application.yml
创建配置类
使用 UID-Generator 生成 ID

以下是具体的实现步骤和代码示例：

添加 Maven 依赖

在项目的 pom.xml 文件中添加 UID-Generator 的依赖：




<dependency>
    <groupId>com.github.wujie</groupId>
    <artifactId>uid-generator</artifactId>
    <version>最新版本号</version>
</dependency>

配置 application.properties 或 application.yml

在配置文件中添加 UID-Generator 的配置：




# UID-Generator 配置
uid-generator.db-access-url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
uid-generator.db-username=your_username
uid-generator.db-password=your_password
uid-generator.db-table-name=your_table_name

创建配置类

创建一个配置类，用于初始化 UID-Generator：




import com.github.wujie.uid.UidGenerator;
import com.github.wujie.uid.impl.SingleUidGenerator;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class UIDGeneratorConfig {
    @Bean
    public UidGenerator uidGenerator() {
        return new SingleUidGenerator();
    }
}

使用 UID-Generator 生成 ID

在需要生成 ID 的地方，注入 UidGenerator 并调用相应的方法生成 ID：




import com.github.wujie.uid.UidGenerator;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class UIDController {
 
    @Autowired
    private UidGenerator uidGenerator;
 
    @GetMapping("/get-uid")
    public long getUID() {
        return uidGenerator.getUID();
    }
}

以上就是整合 UID-Generator 生成分布式 ID 的基本步骤和代码示例。在实际应用中，你可能需要根据自己的数据库配置、表结构、以及具体的业务需求来做出相应的调整。

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2024-08-07

所有,分布式

在Spring Boot项目中使用MyBatis-Plus时，如果在多容器或分布式部署的环境下出现ID重复的问题，通常是因为各个实例使用了相同的数据库序列或自增ID，导致ID生成冲突。

解决这个问题的一种方法是使用数据库提供的分布式唯一ID生成策略，比如PostgreSQL的SERIAL字段或者MySQL的AUTO_INCREMENT字段，以及其他数据库提供的同类功能。

另一种方法是使用第三方的分布式唯一ID生成服务，例如Snowflake算法或者Google的Protocol Buffers。

如果不希望修改数据库表结构或使用外部服务，可以在每个实例中配置不同的初始值和步长。例如，在MyBatis-Plus中配置自增ID的初始值和步长：




mybatis-plus:
  global-config:
    db-config:
      id-type: auto
      worker-id: 1
      datacenter-id: 2

在这个配置中，worker-id和datacenter-id需要对应每个实例的独特ID，以区分不同的部署。

源码层面，MyBatis-Plus使用IdType枚举来定义主键生成策略，并通过TableFieldInfo类来配置具体的主键生成策略。在分布式部署中，确保每个实例的这些配置不同，以避免ID冲突。

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Memcached-分布式内存对象缓存系统

System

2024-08-07

所有,分布式

Memcached是一个开源的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减少数据库负载。以下是一个简单的Python示例，展示如何使用memcache库来设置和获取缓存数据。

首先，确保安装了memcache库：




pip install python-memcached

然后，使用以下Python代码操作Memcached：




from memcache import Client
 
# 创建一个Memcached客户端连接
mc = Client(['127.0.0.1:11211'], debug=True)
 
# 设置一个缓存
mc.set('key', 'value')
 
# 获取一个缓存
value = mc.get('key')
print(value)  # 输出: 'value'
 
# 删除一个缓存
mc.delete('key')
 
# 关闭连接
mc.close()

在这个例子中，我们首先导入了Client类，然后创建了一个连接到本地Memcached服务器的实例。我们使用set方法来设置一个键值对，使用get方法来获取一个键的值，使用delete方法来删除一个键，最后使用close方法来关闭连接。这个例子提供了Memcached的基本使用方法。

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Zookeeper的分布式流处理与数据分析

System

2024-08-07

所有,分布式




import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
 
object ZookeeperStreamingExample {
  def main(args: Array[String]) {
    // 初始化Spark配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("ZookeeperStreamingExample")
    // 创建Spark Streaming上下文
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))
 
    // 配置Zookeeper和Kafka连接参数
    val zkQuorum = "localhost:2181"
    val group = "spark-example"
    val topic = "test"
    val topics = Map(topic -> 1)
 
    // 使用KafkaUtils从Zookeeper获取输入流
    val kafkaStream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topics)
 
    // 将Kafka中的数据进行wordcount操作
    val lines = kafkaStream.map(_._2)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
 
    // 输出结果
    wordCounts.print()
 
    // 启动流计算
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

这段代码展示了如何使用Spark Streaming从Zookeeper连接的Kafka中读取数据，并进行简单的词频统计。代码中包含了初始化Spark配置、创建Streaming上下文、从Kafka读取数据、进行简单的map操作、flatMap操作、reduceByKey操作以及最终结果的打印输出。这个例子简单且直接地展示了流处理的常用模式，对于学习Spark Streaming与Zookeeper集成的开发者有很好的教育价值。

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分布式与一致性协议之MySQL XA协议

System

2024-08-07

所有,分布式

MySQL XA协议是一种用于分布式事务的标准协议，它允许多个资源管理器（如数据库）参与到同一个全局事务中。

在MySQL中，你可以使用XA事务来确保跨多个MySQL服务器的操作的一致性。以下是如何使用XA事务的基本步骤：

开始一个XA事务：




XA START 'xa_tx_id';

执行你的操作：




INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);

提交或回滚XA事务：




XA END 'xa_tx_id';
XA PREPARE 'xa_tx_id';

或者如果你需要回滚：




XA ROLLBACK 'xa_tx_id';

如果你准备提交事务：




XA COMMIT 'xa_tx_id';

请注意，在实际应用中，你需要确保你的MySQL版本支持XA事务，并且你的应用需要处理与XA相关的异常和错误。

这只是一个简单的例子，实际使用时你可能需要处理更多的细节，例如错误处理、超时设置、资源管理等。

System

2024-08-07

所有,分布式

由于提问中的代码涉及到的内容较多，且没有明确的代码问题，我将提供一个简化的示例，展示如何使用Spring Cloud、RabbitMQ、Docker、Redis和搜索引擎来构建一个分布式系统的基本框架。




// 假设我们有一个简单的Spring Boot应用程序，使用Spring Cloud进行服务发现和配置管理，
// RabbitMQ用于消息队列，Redis用于缓存，并且我们想要集成一个搜索引擎（如Elasticsearch）。
 
// 1. 在pom.xml中添加所需依赖
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 添加Elasticsearch依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
// 2. 配置文件application.yml
spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch-cluster
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300  # Elasticsearch节点地址
  rabbitmq:
    host: localhost
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
  redis:
    host: redis-server
    port: 6379
 
// 3. 创建服务类，使用消息队列、Redis缓存和搜索引擎
@Service
public class DistributedService {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    public void processMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
    }
 
    public void sendMessage(String message) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("exchangeName", "routingKey", message);
    }
 
    public void saveToCache(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
 
    public void searchInElasticsearch(String query) {
        // 使用ElasticsearchTemplate执行搜索操作
    }
}
 
// 4. 配置RabbitMQ监听器
@Component
public class MessageListener {
    @RabbitListener(queues = "myQueue")
    public void listen(String message) {
        // 处理接收到的消息
    }
}
 
// 5. 启动类上添加@EnableDiscoveryClient注解
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class DistributedApplication {
    public static void ma

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Simple Admin Go 语言分布式后台管理系统 v1.3.12 发布

System

2024-08-06

所有,golang

Simple Admin Go 语言分布式后台管理系统在2023年6月15日发布了v1.3.12版本。这个版本的更新内容包括了哪些改进和修复？我们可以通过查看发布说明来了解详情。

以下是一个示例代码，展示如何在Go中使用Simple Admin：




package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/simple-admin/simple-admin-go/params"
)
 
func main() {
    // 创建一个参数集合
    p := params.NewParams()
 
    // 添加参数
    p.Set("username", "admin")
    p.Set("password", "admin123")
 
    // 获取参数
    username := p.GetString("username")
    password := p.GetString("password")
 
    fmt.Printf("Username: %s, Password: %s\n", username, password)
}

在这个示例中，我们首先导入了Simple Admin Go库，然后创建了一个参数集合，并向其中添加了两个参数。随后，我们从参数集合中获取这些参数并打印出来。这个示例展示了如何使用Simple Admin Go库来管理参数。

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re:Invent 2023 | 在亚马逊云科技上实现分布式设计模式

System

2024-08-04

所有,分布式

对于您的需求“re:Invent 2023 | 在亚马逊云科技上实现分布式设计模式”，您可以参考以下资源和学习步骤：

观看相关视频：首先，您可以观看re:Invent 2023上关于在亚马逊云科技上实现分布式设计模式的视频。该视频详细介绍了如何在亚马逊云科技上实现分布式设计模式，包括具体的步骤和实践经验。您可以通过搜索“re:Invent 2023 在亚马逊云科技上实现分布式设计模式”来找到并观看这个视频。
学习分布式设计模式：在观看视频之前或之后，您可以深入学习分布式设计模式的相关知识。分布式设计模式是解决在分布式系统中常见问题的最佳实践。了解这些模式可以帮助您更好地理解和应用视频中的内容。
实践应用：理论学习是很重要的，但实践是检验理论的最好方式。您可以在自己的项目中尝试应用这些分布式设计模式，通过实践来加深理解和提高技能。
参考官方文档和教程：亚马逊云科技提供了丰富的官方文档和教程，您可以参考这些资源来获取更详细的信息和指导。
参与社区交流：加入相关的技术社区，与其他开发者交流经验和心得，可以帮助您更快地成长和进步。

请注意，学习和实践分布式设计模式需要一定的时间和经验积累，持续学习和实践是提高技能的关键。

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