2024-08-24



import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.time.Duration;
 
// 使用Spring AOP结合Redis和Lua脚本实现分布式限流
public class DistributedRateLimiter {
 
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final DefaultRedisScript<Number> limitScript;
 
    public DistributedRateLimiter(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
 
        // Lua脚本用于原子操作,限制指定时间窗口内的访问次数
        String script = "local key = KEYS[1] " +
                        "local limit = tonumber(ARGV[1]) " +
                        "local current = redis.call('get', key) " +
                        "if current and tonumber(current) > limit then return 0 end " +
                        "if current then " +
                        "    redis.call('incr', key) " +
                        "    if tonumber(redis.call('get', key)) > limit then " +
                        "        redis.call('expire', key, 1) " +
                        "    end " +
                        "else " +
                        "    redis.call('set', key, '1', 'EX', 1) " +
                        "end " +
                        "return 1";
 
        limitScript = new DefaultRedisScript<>();
        limitScript.setScriptText(script);
        limitScript.setResultType(Number.class);
    }
 
    public boolean isAllowed(String key, int limit) {
        Number allowed = redisTemplate.execute(limitScript, keys(key), limit);
        return allowed.intValue() == 1;
    }
 
    private static List<String> keys(String key) {
        return Collections.singletonList(key);
    }
}

这个简单的例子展示了如何使用Spring AOP和Redis来实现一个分布式限流器。DistributedRateLimiter类中定义了一个Lua脚本,该脚本用于原子操作,检查键值的计数是否超过限制,并相应地增加计数或设置键的过期时间。isAllowed方法用于检查是否允许进行某项操作,如果允许,则返回true,否则返回false

2024-08-24



# 假设您已经有了KubeSphere的访问凭证,并且已经登录
 
# 创建一个新的企业空间
kubectl create ns demo-workspace
 
# 给企业空间设置一个管理员
kubectl -n demo-workspace create rolebinding admin-binding --clusterrole=admin --user=admin
 
# 在KubeSphere中添加企业空间
# 通常这可以通过KubeSphere的UI界面完成,但如果需要通过命令行,可以使用ks-controller的REST API
# 以下是一个示例API调用,用于添加企业空间,但请注意,实际的API端点和认证方法可能会根据您的KubeSphere版本而有所不同
curl -X POST "http://ks-account.kubesphere-system.svc:8080/api/v1/workspaces" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "name": "demo-workspace",
  "displayName": "Demo Workspace",
  "description": "A workspace for demonstration purposes"
}'
 
# 创建一个新的项目
curl -X POST "http://ks-account.kubesphere-system.svc:8080/api/v1/workspaces/demo-workspace/projects" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "name": "demo-project",
  "displayName": "Demo Project",
  "description": "A project for demonstration purposes"
}'
 
# 邀请成员到项目中
curl -X POST "http://ks-account.kubesphere-system.svc:8080/api/v1/workspaces/demo-workspace/projects/demo-project/members" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "user_name": "user@example.com",
  "role": "developer",
  "type": "user"
}'

这个示例展示了如何使用命令行和API调用来完成在KubeSphere中添加企业空间、创建项目以及邀请成员的操作。在实际使用时,需要替换示例中的凭证和信息以符合您的环境。

2024-08-24



from fluent.handler.elasticsearch_handler import ElasticsearchHandler
from fluent.config.fluent_config import FluentConfig
from fluent.sender import Sender
 
# 配置Fluentd的服务器地址和端口
fluent_config = FluentConfig(
    tag='my_app_tag',
    host='localhost',
    port=24224
)
 
# 初始化ElasticsearchHandler
elasticsearch_handler = ElasticsearchHandler(
    host='localhost',
    port=9200,
    index='my_app_logs',
    type='log'
)
 
# 创建Sender实例
sender = Sender()
 
# 添加Fluentd配置和Elasticsearch处理器
sender.add_handler(fluent_config)
sender.add_handler(elasticsearch_handler)
 
# 发送日志消息
sender.process({
    'message': '这是一条分布式日志信息',
    'level': 'INFO',
    'timestamp': '2023-04-01 12:00:00'
})
 
# 关闭Sender
sender.close()

这个代码示例展示了如何使用fluent-logger-python库来配置Fluentd,并发送日志到Elasticsearch。首先,我们配置了Fluentd的服务器地址和端口,然后初始化了ElasticsearchHandler来设置Elasticsearch的服务器地址、索引和文档类型。接着,我们创建了一个Sender实例,并添加了配置和处理器。最后,我们发送了一条日志消息,并在完成后关闭了Sender。

2024-08-24

在分布式WebSocket环境中,为了实现session共享,通常需要借助一个集群管理工具,如Redis、Memcached或者Hazelcast等。以下是使用Redis来共享WebSocket session的一个简单示例:

  1. 首先,添加Redis依赖到项目中:



<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
  1. 使用Redis来存储WebSocket session:



import redis.clients.jedis.Jedis;
import javax.websocket.Session;
import java.io.IOException;
import java.util.Set;
 
public class RedisWebSocketManager {
    private static final String REDIS_KEY = "websocket-sessions";
    private Jedis jedis;
 
    public RedisWebSocketManager() {
        this.jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 连接到Redis服务器
    }
 
    public void addSession(Session session) {
        jedis.sadd(REDIS_KEY, session.getId());
    }
 
    public void removeSession(Session session) {
        jedis.srem(REDIS_KEY, session.getId());
    }
 
    public void sendMessageToAll(String message) throws IOException {
        Set<String> sessionIds = jedis.smembers(REDIS_KEY);
        for (String sessionId : sessionIds) {
            Session wsSession = getSession(sessionId);
            if (wsSession != null) {
                wsSession.getBasicRemote().sendText(message);
            }
        }
    }
 
    private Session getSession(String sessionId) {
        // 实现获取WebSocket session的逻辑,例如使用Spring框架的API
        // 这里省略具体实现,因为它依赖于你的应用服务器和Spring配置
        return null; // 示例代码,请替换为实际的实现
    }
}
  1. 在WebSocket endpoint中使用RedisWebSocketManager



public class WebSocketEndpoint {
    private RedisWebSocketManager redisWebSocketManager;
 
    public WebSocketEndpoint() {
        this.redisWebSocketManager = new RedisWebSocketManager();
    }
 
    @OnOpen
    public void onOpen(Session session) {
        redisWebSocketManager.addSession(session);
    }
 
    @OnClose
    public void onClose(Session session) {
        redisWebSocketManager.removeSession(session);
    }
 
    @OnMessage
    public void onMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
        try {
            redisWebSocketManager.sendMessageToAll(message);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    // 省略其他方法的实现...
}

这个简单的例子展示了如何使用Redis来存储WebSocket sessions,并在需要时发送消息给所有

torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError 是一个由 PyTorch 在使用分布式训练时抛出的错误,表明一个或多个子进程(工作进程)执行失败。

解释:

这个错误通常意味着分布式训练任务中的一个或多个工作进程由于某种原因终止了,可能是因为代码中的错误、资源不足、通信问题或其他问题。

解决方法:

  1. 检查工作进程的日志或输出信息,以确定导致失败的具体原因。
  2. 如果是代码错误,请修正代码中的问题。
  3. 如果是资源问题(如内存不足),请尝试增加可用资源或调整分配给进程的资源量。
  4. 如果是通信问题,请检查是否有网络故障或防火墙设置问题。
  5. 确保所有工作进程都有正确的配置和依赖项。
  6. 如果问题依然存在,可以尝试降低分布式设置中的进程数,进行单机调试。

在解决问题时,请确保对错误日志和上下文有充分理解,以便快速定位并解决问题。

torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError 是一个由 PyTorch 在使用分布式训练时抛出的错误,表明一个或多个子进程(工作进程)执行失败。

解释:

这个错误通常发生在使用 PyTorch 的分布式训练接口时,当一个或多个工作进程(通常是数据加载器或模型参数服务器)因为某种原因无法正常执行时,会抛出此错误。可能的原因包括代码错误、资源不足、依赖问题或其他环境问题。

解决方法:

  1. 检查工作进程的日志输出或错误日志,以获取失败的具体原因。
  2. 如果是代码错误,请修正代码中的问题。
  3. 如果是资源不足,请确保有足够的内存、GPU 或其他资源。
  4. 确保所有依赖项都已正确安装且版本兼容。
  5. 如果问题依然存在,尝试简化分布式设置,逐步排除问题,如尝试仅使用一个工作进程来排除网络或通信问题。
  6. 如果使用了 Docker 或 Kubernetes 等集群管理工具,请检查相关配置是否正确,并确保集群环境符合分布式训练的要求。

在解决问题时,请确保每次修改后重试,并且在不影响系统稳定性的前提下进行最小化修复。

torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError 是 PyTorch 在使用分布式训练时遇到子进程失败时抛出的错误。这通常意味着在进行分布式训练时,工作进程(child process)遇到了错误并异常终止。

解决这个问题的步骤如下:

  1. 查看错误日志:错误信息通常会包含导致子进程失败的具体异常和错误栈信息。查看这些信息可以帮助确定问题的根本原因。
  2. 检查日志文件:PyTorch 分布式训练可能会生成日志文件,查看这些日志文件可以提供更多关于子进程为何失败的线索。
  3. 资源分配:确保有足够的资源(如内存、GPU)供训练使用。如果资源不足,子进程可能因为无法分配所需资源而失败。
  4. 环境一致性:确保所有参与训练的节点环境一致,包括软件依赖(如PyTorch版本、CUDA版本等)和网络配置。
  5. 检查代码:如果是自定义的训练代码,请检查是否有可能导致子进程失败的逻辑错误,如不当的进程间同步、资源竞争或死锁等。
  6. 更新和修复:如果是已知的软件问题,查看 PyTorch 的官方文档或社区,看是否有更新或者修复补丁。
  7. 简化配置:尝试简化分布式配置,比如减少参与训练的节点数量或者使用单节点进行测试,以便于排除错误。
  8. 咨询社区支持:如果问题仍然无法解决,可以在 PyTorch 社区论坛发帖求助,社区成员可能提供更专业的帮助。

在排查和解决问题的过程中,请确保遵循 PyTorch 分布式训练的最佳实践,并保持代码和配置的简洁性。

2024-08-23



import io.minio.MinioClient;
import io.minio.GetPresignedObjectUrlArgs;
 
public class MinioExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 使用MinIO地址、访问密钥和秘密密钥初始化MinioClient
            MinioClient minioClient = new MinioClient("http://your-minio-server:9000", "access-key", "secret-key");
 
            // 创建URL以下载对象
            String bucketName = "your-bucket-name";
            String objectName = "your-object-name";
            GetPresignedObjectUrlArgs objectUrlArgs = GetPresignedObjectUrlArgs.builder()
                    .bucket(bucketName)
                    .object(objectName)
                    .build();
            System.out.println("Presigned URL to download '"+objectName+"': " + minioClient.getPresignedObjectUrl(objectUrlArgs));
 
            // 创建URL以上传对象
            String fileName = "your-file-name";
            GetPresignedObjectUrlArgs objectUploadArgs = GetPresignedObjectUrlArgs.builder()
                    .method(Method.PUT)
                    .bucket(bucketName)
                    .object(fileName)
                    .build();
            System.out.println("Presigned URL to upload '"+fileName+"': " + minioClient.getPresignedObjectUrl(objectUploadArgs));
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("Error occurred: " + e);
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用MinIO Java客户端库来生成预签名的URL,以便下载和上传对象。首先,它创建了一个MinIO客户端实例,然后使用该实例生成了一个URL来下载指定的对象,以及一个用于上传文件的URL。这是在Java环境中整合MinIO服务的一个简单例子。

2024-08-23

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过整合消息传递的特性来提供跨平台的异步通信。以下是一个简单的RabbitMQ生产者和消费者示例代码,使用Python语言和pika库。

生产者(发送消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
# 关闭连接
connection.close()

消费者(接收消息并处理):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 接收消息并处理
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

在这个例子中,生产者声明了一个名为'hello'的队列,并向该队列发送了一条消息。消费者同样声明了同样的队列,并在接收到消息时调用回调函数callback来处理接收到的消息。这个简单的例子展示了RabbitMQ的基本使用方法,实际应用中可能需要更复杂的配置和错误处理。

2024-08-23



import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KGroupedStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
 
public class KafkaStreamsExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 设置Kafka Streams配置
        Properties streamsConfiguration = new Properties();
        streamsConfiguration.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-wordcount");
        streamsConfiguration.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        streamsConfiguration.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        streamsConfiguration.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
 
        // 构建Kafka Streams顶ology
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KGroupedStream<String, String> textLines = builder.stream("TextLinesTopic");
 
        textLines
            .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")))
            .groupBy((key, word) -> word, Grouped.with(Serdes.String(), Serdes.Long()))
            .count()
            .toStream()
            .to("WordsWithCountsTopic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
 
        // 构建并启动Kafka Streams实例
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), streamsConfiguration);
        streams.start();
 
        // 处理ShutdownHook
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

这段代码展示了如何使用Kafka Streams库来进行简单的分布式流处理。它从一个名为"TextLinesTopic"的Kafka主题中读取文本行,将它们转换为小写单词,并统计每个单词出现的次数,然后将结果输出到另一个名为"WordsWithCountsTopic"的Kafka主题中。代码中包含了配置Kafka Streams实例和处理ShutdownHook的基本步骤。