标签分布式下的文章

2024-08-16

Git是一种分布式版本控制系统，它可以帮助我们管理和跟踪代码的变化。以下是Git的一些基本概念和操作：

安装Git
安装Git后，我们可以通过命令行使用它。在Windows上，可以从Git官网下载安装程序，在Linux上，可以通过包管理器安装，如Ubuntu中使用sudo apt-get install git命令。
设置Git环境
- 设置用户信息：git config --global user.name "your_name"和git config --global user.email "your_email@example.com"。
- 检查配置信息：git config --list。
Git工作原理
- 工作区：在电脑中能看到的目录。
- 暂存区：.git目录中的一个临时区域，通过git add命令将修改的文件放入暂存区。
- 本地仓库：.git目录，保存了所有版本的历史。
- 远程仓库：远程服务器上的仓库，如GitHub、GitLab等。
创建/克隆项目
- 创建新项目：在本地创建一个新目录，使用git init命令初始化为Git仓库。
- 克隆项目：使用git clone [url]命令从远程仓库克隆项目到本地。
Git基本操作
- 查看状态：git status。
- 添加到暂存区：git add [file]。
- 提交到本地仓库：git commit -m "commit message"。
- 推送到远程仓库：git push。
- 拉取远程仓库的最新内容：git pull。
- 查看历史记录：git log。
- 创建分支：git branch [branch-name]。
- 切换分支：git checkout [branch-name]。
- 合并分支：git merge [branch-name]。
使用Git进行团队合作
- 解决冲突：当两个分支在同一文件的同一区域有不同的修改时，Git不能自动合并，需要手动解决冲突。
- 使用分支策略：如主分支(master/main)、开发分支、功能分支等。
- 使用Pull Request：在GitHub中，可以通过Pull Request提出合并请求，其他团队成员可以评论并决定是否合并。
远程仓库
- 添加远程仓库：git remote add [remote-name] [url]。
- 删除远程仓库：git remote remove [remote-name]。
- 查看远程仓库：git remote -v。
标签
- 创建轻量级标签：git tag [tag-name]。
- 创建带有注释的标签：git tag -a [tag-name] -m "tag message"。
- 推送标签到远程：git push [remote-name] [tag-name]。
- 删除本地标签：git tag -d [tag-name]。
- 删除远程标签：git push [remote-name] --delete [tag-name]。
配置文件
- .gitignore：指定Git应忽略的文件或目录。
- .gitattributes：指定Git处理文件时使用的属性。
其他常用命令
- 查看分支图：git log --graph --oneline --decorate --all。
- 撤销更改：git checkout -- [file]（撤

Java分布式跟踪系统Zipkin：Brave源码分析-HttpTracing

2024-08-16




// 引入必要的类
import brave.http.HttpTracing;
import zipkin2.reporter.Sender;
import zipkin2.codec.Encoding;
import zipkin2.reporter.okhttp3.OkHttpSender;
 
// 创建一个Zipkin sender
Sender sender = OkHttpSender.create("http://localhost:9411/api/v2/spans");
 
// 创建HttpTracing实例，使用Zipkin sender
HttpTracing httpTracing = HttpTracing.create(
    Tracing.newBuilder()
          .localServiceName("my-service")
          .spanReporter(sender)
          .build()
);
 
// 使用HttpTracing进行追踪
// ...

这段代码展示了如何创建一个HttpTracing实例，并将其用于构建服务的追踪逻辑。它首先配置了一个Zipkin sender，用于将追踪数据发送到Zipkin服务器。然后，它创建了一个HttpTracing实例，该实例包含了追踪配置和发送器信息。最后，开发者可以使用这个HttpTracing实例在他们的应用程序中进行HTTP请求追踪。

一文搞懂java中的定时任务框架-分布式(xxl-job)

2024-08-16

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。

以下是一个简单的XXL-JOB分布式任务的示例代码：

首先，需要在项目的pom.xml中添加XXL-JOB的依赖：




<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

创建一个任务执行类，实现com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob注解：




import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class SampleXxlJob {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
 
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void execute() throws Exception {
        // 任务逻辑
        logger.info("XXL-JOB开始执行任务...");
        // 任务代码
        // ...
        // 任务结束
        logger.info("XXL-JOB任务执行结束.");
    }
}

在application.properties或application.yml中配置XXL-JOB：




# xxl-job admin address
xxl.job.admin.addresses=http://localhost:8080/xxl-job-admin
# xxl-job executor address
xxl.job.executor.ip=127.0.0.1
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.accessToken=
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30

在启动类上添加@XxlJobConfig注解启动XxlJob：




import com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        // 这里配置的属性需要和上面的配置文件对应
        return xxlJobExecutor;
    }
}

在XXL-JOB管理界面配置相应的任务，并指定任务处理器（demoJobHandler）。

以上步骤可以配置一个基本的XXL-JOB任务，在分布式环境中可以通过XXL-JOB管理界面来管理和监控这些任务的执行情况。

2024-08-16




import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.atomic.DistributedAtomicLong;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
 
public class DistributedCounterExample {
    private static final String ZOOKEEPER_ADDRESS = "localhost:2181";
    private static final String COUNTER_PATH = "/distributed_counter";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
                ZOOKEEPER_ADDRESS, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
        client.start();
 
        DistributedAtomicLong counter = new DistributedAtomicLong(
                client, COUNTER_PATH, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
 
        // 获取当前计数器的值
        System.out.println("Current counter value: " + counter.get().postValue());
 
        // 递增计数器
        System.out.println("Incremented counter value: " + counter.increment().postValue());
 
        // 关闭客户端
        client.close();
    }
}

这段代码演示了如何使用Curator的DistributedAtomicLong来创建和操作一个分布式计数器。首先，它创建了一个Curator客户端，并设置了重试策略。然后，它创建了一个DistributedAtomicLong实例，并指定了共享计数器的ZooKeeper路径。接下来，它获取了计数器的当前值并打印出来，然后递增了计数器的值，并再次打印出新的值。最后，它关闭了Curator客户端。这个例子简单地展示了如何使用Curator框架中的原子长整型计数器，这对于分布式系统中需要全局一致的计数器场景非常有用。

redis中怎么用分布式token

2024-08-16

在Redis中实现分布式Token，通常是为了在分布式系统中管理会话和验证用户身份。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Redis来管理分布式Token：

用户登录时，生成一个唯一的Token。
将Token与用户信息存储在Redis中，设置一个过期时间。
用户访问其他资源时，携带Token进行身份验证。
服务器验证Token的有效性，如果Token存在于Redis并且未过期，则允许访问。

Python示例代码：




import uuid
import redis
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 用户登录
def login(username, password):
    # 假设验证登录成功
    if username == 'user' and password == 'pass':
        # 生成Token
        token = str(uuid.uuid4())
        # 存储Token到Redis，设置过期时间（例如30天）
        redis_client.setex(token, 60 * 60 * 24 * 30, username)
        return token
    else:
        return None
 
# 用户访问资源
def access_resource(token):
    # 验证Token
    user = redis_client.get(token)
    if user:
        # Token有效，用户可以访问资源
        return "Resource accessed"
    else:
        # Token无效，拒绝访问
        return "Invalid token"
 
# 示例
token = login("user", "pass")
print(access_resource(token))

在这个例子中，login函数生成一个新的Token并将用户信息和Token存储在Redis中。access_resource函数用于验证Token的有效性。

请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中你需要加入更多的安全措施，比如使用加密的Token、定期更新Token、处理Token黑名单等。

基于Redis的分布式限流详解

2024-08-16




import redis
import time
 
# 连接Redis
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
redis_cli = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
def is_action_allowed(key, max_count, duration):
    # 获取当前时间戳
    now = int(time.time())
    # 获取该key在duration时间内的调用次数
    count = redis_cli.zcard(key)
    # 如果调用次数超过最大限制，则不允许执行操作
    if count >= max_count:
        return False
    else:
        # 将当前时间戳插入到sorted set，以时间戳为score
        redis_cli.zadd(key, {now: now})
        # 移除duration时间内过期的时间戳
        redis_cli.zremrangebyscore(key, 0, now - duration)
        return True
 
# 使用示例
max_calls = 10
seconds = 60
key = "rate_limit:signature"
 
if is_action_allowed(key, max_calls, seconds):
    print("Action is allowed. Enjoy your API call.")
else:
    print("Action is not allowed. Try again later.")

这段代码使用Redis的sorted set数据结构来实现一个简单的分布式限流器。它通过记录时间戳并根据时间窗口大小来限制操作的执行频率。如果在指定的时间窗口内执行的次数超过最大限制，则后续的调用会被限制。这个方法比使用计数器更为灵活，因为它允许在指定的时间窗口内平滑地调整调用频率。

2024-08-16

在SonarQube检测到的bug、漏洞以及不佳的修复中，分库分表可以使用9种分布式主键生成策略。以下是一些常见的策略和示例代码：

UUID：通用唯一识别码（UUID）是一个128位的标识符，可以作为分布式主键。




String uuid = UUID.randomUUID().toString();

数据库自增主键：使用数据库的自增特性生成主键。




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

Redis生成ID：使用Redis的INCR或者EVAL命令生成ID。




long id = redis.incr("key");

雪花算法（Snowflake）：雪花算法生成一个64位的长整型ID，结构包括时间戳、机器ID和序列号。




import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
 
public class SnowflakeIdGenerator {
    // ...
    public long nextId() {
        // ...
    }
}

时间戳 + 机器ID + 随机数：结合时间戳、机器ID和随机数生成ID。




import java.util.Random;
 
public class CompositeIdGenerator {
    private static final int MACHINE_ID_BITS = 5;
    private static final int SEQUENCE_BITS = 12;
    private long machineId;
    private long sequence = 0;
    private long lastTimeMillis = -1;
 
    public long nextId() {
        // ...
    }
}

使用第三方库：比如Leaf（美团开源的分布式ID生成器）、TinyID（百度开源的分布式ID生成器）。




// Leaf example
String id = LeafClient.getId();

使用分布式存储服务：比如etcd、Zookeeper等。




// etcd example
long id = etcdClient.getNextId();

使用分布式锁：比如Zookeeper的InterProcessMutex。




// Zookeeper example
zookeeper.lock();
try {
    long id = generateId();
} finally {
    zookeeper.unlock();
}

使用分布式配置服务：比如Apollo、Spring Cloud Config，动态管理分布式主键起始值和步长。




// Apollo example
long id = apolloConfig.getNextId();

在实际应用中，选择合适的策略需要考虑系统的可用性、性能和数据一致性等因素。以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据实际环境进行调整。

基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型研究及MATLAB代码分享

2024-08-16




function [sol, bestFitness, bestSolution] = GA_for_distributed_generation_allocation(obj_func, nvars, N, M, A, b, ...
    max_it, alpha, beta, pcross, pmutation, eta_t, eta_t_D, delta_t, t_D, t_R, n_gen_D, n_gen_R, ...
    n_D, n_R, n_gen_TS, n_gen_CS, n_gen_DS, n_gen_RS, n_gen_V, n_gen_W, n_gen_E, n_gen_P, n_gen_G, ...
    n_gen_UP, n_gen_DN, n_gen_EQ, n_gen_TR, n_gen_DC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_SC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_CC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...

hadoop分布式环境搭建

2024-08-16

在搭建Hadoop分布式环境时，以下是基本步骤和示例配置：

准备机器：至少三台机器（也可以用虚拟机），一台作为NameNode，另外两台作为DataNode。
安装Java环境：确保所有机器上安装了相同版本的Java。
配置SSH免密登录：在NameNode机器上生成密钥，并将公钥复制到所有DataNode机器上。
配置Hadoop：
- 修改core-site.xml，设置HDFS的路径和临时文件路径。
- 修改hdfs-site.xml，设置副本数量。
- 修改mapred-site.xml（如果存在这个文件），设置MapReduce的路径和任务执行框架。
- 修改yarn-site.xml，设置资源管理器和应用程序管理器。
- 配置slaves文件，列出所有DataNode的主机名或IP地址。
格式化NameNode：使用hdfs namenode -format命令格式化HDFS。
启动Hadoop：使用start-dfs.sh和start-yarn.sh命令启动所有服务。

示例配置文件（位于$HADOOP\_HOME/etc/hadoop/）：

core-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml（如果存在）:




<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

slaves:




datanode1
datanode2

确保替换以上配置中的namenode, datanode1, datanode2为你的实际主机名或IP地址。

以上步骤和配置文件示例为基本的Hadoop分布式环境搭建指南，具体配置可能会根据你的网络环境、硬件资源和安全需求有所不同。

基于Flume+spark+Flask的分布式实时日志分析与入侵检测系统

2024-08-16

由于这个问题涉及的内容较多且涉及实际的项目需求，我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个基于Flume、Spark和Flask的简单示例，展示如何使用这些工具来构建一个简单的分布式日志分析系统。

Flume配置：




# 配置一个简单的Flume source、channel和sink
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
 
# 配置source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 配置sink
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 绑定source和sink到channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Spark Streaming代码示例：




from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
 
sc = SparkContext(appName="LogAnalysis")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
 
# 连接到Flume提供的监听端口
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 44444)
 
# 对接收到的日志行进行处理
log_data = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
 
# 统计单词出现的频率
wordCounts = log_data.countByValueAndWindow(windowLength=60, slideInterval=10)
 
# 打印统计结果
wordCounts.foreachRDD(print)
 
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

Flask Web服务代码示例：




from flask import Flask, request
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/log', methods=['POST'])
def log_endpoint():
    log_entry = request.json['log']
    # 将日志发送到Flume
    send_log_to_flume(log_entry)
    return 'Log received', 200
 
def send_log_to_flume(log_entry):
    # 实现将日志发送到Flume的逻辑
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个示例展示了如何使用Flume接收日志，使用Spark Streaming进行实时处理，并通过Flask提供一个日志收集的Web服务端点。实际的系统可能需要更复杂的安全措施、日志解析和入侵检测逻辑，以及更完善的监控和管理功能。