2024-08-16



import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
 
public class DistributedIdWorker {
 
    private final long workerId;
    private final static AtomicLong lastTimestamp = new AtomicLong(0L);
 
    public DistributedIdWorker(long workerId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        this.workerId = workerId;
    }
 
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp.get()) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp.get() - timestamp));
        }
 
        if (lastTimestamp.compareAndSet(lastTimestamp.get(), timestamp)) {
            return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                    (workerId << workerIdShift) |
                    (sequence % sequenceMask);
        } else {
            return nextId();
        }
    }
 
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
 
    // Default workerId is based on the machine's MAC address
    public static long getDefaultWorkerId() {
        // TODO: Implement a way to get machine's MAC address and convert it to a workerId
        return 0L; // Placeholder
    }
 
    private final static long twepoch = 1288834974657L;
    private final static long workerIdBits = 5L;
    private final static long datacenterIdBits = 5L;
    // ... other constants definition omitted for brevity
 
    private long workerId;
    // ... other member variables and methods omitted for brevity
}

在这个简化的代码示例中,我们假设了一个获取默认workerId的方法getDefaultWorkerId(),但是实际上需要实现根据机器的MAC地址来生成workerId的逻辑。同时,示例中的nextId方法也被简化了,去除了对数据中心ID的支持,并且使用了更简单的逻辑来生成ID。这个简化的版本主要用于教学目的,展示了分布式ID生成的核心思想,但在实际应用中需要完善和测试。

2024-08-16



from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设ES服务器地址列表
es_servers = [
    {"host": "es-node1", "port": 9200},
    {"host": "es-node2", "port": 9200},
    {"host": "es-node3", "port": 9200}
]
 
# 连接Elasticsearch集群
es = Elasticsearch(es_servers)
 
# 检查集群健康状态
health_status = es.cluster.health()
print(f"Cluster Health: {health_status['status']}")
 
# 获取集群状态信息
cluster_state = es.cluster.state()
print(f"Number of Nodes in the Cluster: {len(cluster_state['nodes'])}")
 
# 更新集群设置
new_settings = {
    "transient": {
        "cluster.max_shards_per_node": 10000
    }
}
es.cluster.put_settings(body=new_settings)
 
# 获取并打印更新后的集群设置
updated_settings = es.cluster.get_settings()
print(f"Updated Cluster Settings: {updated_settings['transient']['cluster.max_shards_per_node']}")
 
# 关闭集群
# es.shutdown()

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API连接到Elasticsearch集群,检查集群健康状况、获取集群状态信息,并更新集群设置。最后,代码中包含了一个关闭集群的注释命令,实际使用时应该取消注释以确保不会误操作。

2024-08-16

在这个系列的文章中,我们将深入探讨Redison分布式限流器的实现原理和使用方法。首先,我们需要了解限流是什么,以及为什么我们需要分布式限流器。

限流是一种保护措施,用于控制系统的访问流量,以防止系统被过多请求压垮。在分布式系统中,单个节点的限流器可能无法应对所有节点的总请求量,因此需要一个能够跨多个节点协调工作的分布式限流器。

Redis是一种流行的键值存储系统,可以用于实现分布式限流器。Redison是一个Redis分布式限流器的Java客户端。

在这个系列的第一篇文章中,我们将介绍Redison的基本使用方法,包括如何创建限流器、如何设置限流策略、如何检查请求是否被限流等。




import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
public class RedissonRateLimiterExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 创建一个名为"myRateLimiter"的限流器,每秒允许2个请求
        RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
        rateLimiter.trySetRate(RateLimiter.create(2, 1, TimeUnit.SECONDS));
 
        // 尝试获取许可
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            // 如果获取到许可,执行业务逻辑
            System.out.println("Request allowed");
        } else {
            // 如果没有获取到许可,可能采取相应的降级策略或者直接拒绝服务
            System.out.println("Request not allowed");
        }
 
        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

在这个例子中,我们首先配置了Redisson客户端以连接到Redis服务器。然后,我们创建了一个名为"myRateLimiter"的限流器,并设置了每秒允许2个请求的限流策略。最后,我们尝试获取一个请求许可。如果获取到许可,我们的业务逻辑会被执行;如果没有获取到许可,我们的请求会被拒绝或者采取降级策略。

这只是Redison分布式限流器功能的一个简单介绍,在接下来的文章中,我们将深入探讨其内部实现机制,以及如何处理复杂的应用场景,例如如何与Spring框架集成,如何处理锁和队列等。

2024-08-16

在多服务器上安装WordPress分布式部署通常涉及以下步骤:

  1. 安装WordPress:在每个服务器上按照标准的WordPress安装过程进行。
  2. 数据库复制:确保所有服务器连接到相同的数据库服务器或使用Read Replicas以分散读取负载。
  3. 配置负载均衡:在服务器前设置负载均衡器,以分配流量到不同的服务器。
  4. 存储共享:如果使用云服务,可以使用云存储服务来共享媒体库和上传的文件。
  5. 会话管理:确保用户会话能在所有服务器之间共享,以保持用户登录状态。
  6. 插件和主题:确保只有必要的插件和主题安装在每个服务器上,以减少更新和同步的问题。

以下是一个简化的示例,说明如何在两个服务器上安装WordPress并设置负载均衡:




                     +--------------+
                     |  Load Balancer  |
                     +-----+-----------+
                           |
                           |
         +-------------+    |    +-------------+
         |             |    |    |             |
         |   Server 1  <---->   |   Server 2  |
         |             |    |    |             |
         +-------------+    |    +-------------+
                           |
                           |
                     +--------------+
                     |  Database     |
                     | (Read Replicas)|
                     +--------------+

在服务器上安装WordPress:




# 在每个服务器上
wget https://wordpress.org/latest.tar.gz
tar -xzf latest.tar.gz
mv wordpress/* /var/www/html/

配置负载均衡器:




# 配置AWS ELB示例
elb create --load-balancer-name my-load-balancer \
           --listeners "HTTP:80:80" \
           --instances i-1234567890abcdef0,i-abcdef01234567890 \
           --subnets subnet-12345678,subnet-abcdef01 \
           --region us-east-1

配置数据库复制(如果使用MySQL):




# 在数据库服务器上
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'replica'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
SHOW MASTER STATUS;



# 在从库服务器上
CHANGE MASTER TO
  MASTER_HOST='<主库服务器IP>',
  MASTER_USER='replica',
  MASTER_PASSWORD='<密码>',
  MASTER_LOG_FILE='<binlog文件名>',
  MASTER_LOG_POS=<binlog位置>;
START SLAVE;

会话管理(使用Redis):




# 在每个服务器上
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz
tar xzf redis-5.0.3.tar.gz
cd redis-5.0.3
make
src/redis-server

在WordPress配置文件wp-config.php中启用Redis作为会话存储:




define('WP_REDIS_HOST', 'redis-server');
define('WP_REDIS_PORT', 6379);
define('WP_REDIS_PASSWORD', '');

存储共享(使用AWS S3):

\```php

2024-08-16

由于原始代码较为复杂且涉及版权问题,我们提供一个简化版的Matlab代码实例,用于演示如何实现信念传播算法中的信道分配。




function channel_allocation = do_belief_propagation(edges, messages, num_iterations)
    % 初始信念分配,每条边的信念为均匀分布
    beliefs = ones(size(edges, 1), 2) / size(edges, 1);
    
    for i = 1:num_iterations
        for e = 1:size(edges, 1)
            % 根据邻居节点的信念和消息,计算当前节点的新信念
            beliefs(e, :) = calc_new_belief(beliefs(edges(e,:), :), messages(e,:));
        end
    end
    
    % 信念归一化,得到分配
    channel_allocation = beliefs ./ sum(beliefs, 2);
end
 
function new_belief = calc_new_belief(neighbor_beliefs, message)
    % 假设的信念传播函数,这里简化为加权平均
    new_belief = (neighbor_beliefs * message) / sum(neighbor_beliefs * message);
end

这个简化版本的代码实现了信念传播算法的核心循环,用于迭代计算每个节点的信念,并最终得到信道分配。在实际应用中,需要完善边缘、消息、节点数量等参数,并根据实际的网络拓扑结构和消息传递规则来调整calc_new_belief函数。

2024-08-16

在Ubuntu系统下安装Python 3.12,你可以使用下面的步骤:

  1. 首先,打开终端。
  2. 安装依赖项:

    
    
    
    sudo apt update
    sudo apt install -y software-properties-common
  3. 添加deadsnakes PPA到你的系统:

    
    
    
    sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
  4. 再次更新软件包列表:

    
    
    
    sudo apt update
  5. 安装Python 3.12:

    
    
    
    sudo apt install -y python3.12

安装完成后,你可以通过运行 python3.12 --version 来验证Python 3.12是否正确安装。

接下来,安装分布式LLM推理库exo:

  1. 使用pip安装exo:

    
    
    
    pip install exo

如果你遇到任何与权限相关的问题,请使用 sudo 运行上述命令。

在调试过程中,如果你需要运行自己的AI集群,你需要按照exo的文档进行相应的配置和部署。由于这涉及到集群管理和分布式AI推理的复杂细节,需要详细查看exo的官方文档和指南。

2024-08-16

在Kubernetes上部署PyTorch分布式程序通常涉及创建一个Training Job,这可以通过使用Kubernetes的Job或者Helm charts等工具来实现。以下是一个简化的步骤和示例代码:

  1. 准备你的Docker镜像,确保它包含了PyTorch和你的分布式训练代码。
  2. 创建Kubernetes的PyTorch Job配置文件,例如pytorch-job.yaml



apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: PyTorchJob
metadata:
  name: pytorch-distributed-demo
spec:
  pytorchReplicaSpecs:
    Master:
      replicas: 1
      template:
        metadata:
          labels:
            pytorch-job-name: pytorch-distributed-demo
            pytorch-job-role: master
        spec:
          containers:
          - name: pytorch
            image: <your-docker-image>
            command: ["python"]
            args: ["train.py"]
            resources:
              requests:
                cpu: "1"
    Worker:
      replicas: 2
      template:
        metadata:
          labels:
            pytorch-job-name: pytorch-distributed-demo
            pytorch-job-role: worker
        spec:
          containers:
          - name: pytorch
            image: <your-docker-image>
            command: ["python"]
            args: ["train.py"]
            resources:
              requests:
                cpu: "1"
  1. 使用kubectl应用配置文件。



kubectl apply -f pytorch-job.yaml
  1. 监控你的PyTorch Job的状态。



kubectl get -w pytorchjobs

确保你的Kubernetes集群已经安装了Kubeflow或者对应的PyTorch Job controller,这样才能正确地运行上述的PyTorch Job。如果你的集群没有安装,你可以参考Kubeflow的官方文档来进行安装和配置。

2024-08-16



#!/bin/bash
 
# 初始化本地仓库
git init
 
# 添加文件到暂存区
git add .
 
# 提交暂存区的内容到本地仓库
git commit -m "Initial commit"
 
# 添加远程仓库地址
git remote add origin https://github.com/username/repository.git
 
# 推送到远程仓库,指定分支
git push -u origin master
 
# 克隆远程仓库到本地
git clone https://github.com/username/repository.git
 
# 拉取远程仓库的最新内容
git pull origin master
 
# 查看当前仓库的状态
git status
 
# 检出新的分支进行开发
git checkout -b feature-branch
 
# 合并分支,例如合并feature-branch到master分支
git checkout master
git merge feature-branch
 
# 删除分支
git branch -d feature-branch
 
# 查看提交历史
git log
 
# 撤销更改,撤销最后一次提交
git revert HEAD

这个脚本提供了使用Git进行版本控制的基本操作。初始化本地仓库,添加文件,提交更改,添加和推送到远程仓库,克隆仓库,拉取最新更改,查看状态,创建和合并分支,以及删除分支。还包括了查看提交历史和撤销更改的命令。这些操作是学习Git的基础,也是日常开发中常用的命令。

2024-08-16

在实现OAuth 2.0 + 使用Redis进行refresh\_token无感知刷新时,可以参考以下步骤和代码示例:

  1. 用户登录时,认证中心生成access_tokenrefresh_token,并将refresh_token存储在Redis中。
  2. 设置refresh_token的过期时间,并在Redis中设置相应的过期时间。
  3. 用户使用access_token访问资源,如果access_token过期,则使用refresh_token刷新获取新的access_token
  4. 如果用户请求刷新access_token,认证中心验证refresh_token有效性,如果有效,则生成新的access_tokenrefresh_token,并更新Redis中的数据。

以下是伪代码示例:




# 用户登录时
def login():
    # ... 用户登录逻辑 ...
    refresh_token = generate_refresh_token()
    access_token = generate_access_token()
    set_refresh_token_in_redis(refresh_token, access_token)
    return {'access_token': access_token, 'refresh_token': refresh_token}
 
# 设置refresh_token在Redis中
def set_refresh_token_in_redis(refresh_token, access_token):
    redis_client.set(refresh_token, access_token)
    redis_client.expire(refresh_token, 3600)  # 假设refresh_token有效期为1小时
 
# 刷新access_token
def refresh_access_token(refresh_token):
    access_token = redis_client.get(refresh_token)
    if access_token:
        # 如果refresh_token有效,生成新的access_token和refresh_token
        new_access_token = generate_access_token()
        new_refresh_token = generate_refresh_token()
        set_refresh_token_in_redis(new_refresh_token, new_access_token)
        return {'access_token': new_access_token, 'refresh_token': new_refresh_token}
    else:
        # refresh_token无效或过期
        return None
 
# 伪代码,Redis客户端的使用
redis_client = Redis()

在实际应用中,你需要实现generate_refresh_token(), generate_access_token()等方法,并确保Redis客户端正确配置和使用。这样,当用户使用refresh_token刷新access_token时,认证中心会检查Redis中是否存在有效的refresh_token,如果存在,则生成新的access_tokenrefresh_token,并更新Redis中的数据。如果refresh_token不存在或已过期,则会返回错误信息,用户需要重新登录。

2024-08-16



// 假设有一个方法getTableSchema,用于获取指定表的schema信息
public TableSchema getTableSchema(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableStats,用于获取指定表的统计信息
public TableStats getTableStats(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getPartitionInfo,用于获取指定表的分区信息
public PartitionInfo getPartitionInfo(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableExtendedInfo,用于获取指定表的扩展信息
public Map<String, String> getTableExtendedInfo(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableSignature,用于获取指定表的签名信息
public long getTableSignature(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableColumnStatistics,用于获取指定表列的统计信息
public ColumnStatistic getTableColumnStatistics(String dbName, String tableName, String columnName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getPartitionColumnStatistics,用于获取指定分区列的统计信息
public ColumnStatistic getPartitionColumnStatistics(String dbName, String tableName, String partitionName, String columnName) {
    // 实现细节
}
 
// 假设有一个方法getTableIndexes,用于获取指定表的索引信息
public List<Index> getTableIndexes(String dbName, String tableName) {
    // 实现细节
}

以上代码示例展示了如何为StarRocks的元数据相关方法提供模拟实现。这些方法通常用于查询表的schema、统计信息、分区信息、扩展属性、签名以及列的统计信息等。在实际应用中,这些方法会与StarRocks的元数据存储进行交互,例如从FE(Frontend)的元数据存储中查询并返回相关信息。