2024-08-13



import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.EventType;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
 
public class ZookeeperDistributedCoordination {
 
    private ZooKeeper zk;
 
    public ZookeeperDistributedCoordination(String host) throws Exception {
        // 连接到Zookeeper服务器
        zk = new ZooKeeper(host, 3000, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 处理事件
                if (EventType.None == event.getType()) {
                    // 连接状态发生改变
                }
            }
        });
    }
 
    public void start() throws Exception {
        // 在Zookeeper中创建一个临时节点
        String createdPath = zk.create("/app1", "some data".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
                ZooDefs.EPHEMERAL);
        System.out.println("Node created: " + createdPath);
 
        // 注册一个监听器来监听节点的删除事件
        zk.exists("/app1", event -> {
            // 处理事件
            System.out.println("Node deleted!");
        });
 
        // 模拟一些工作
        Thread.sleep(10000);
 
        // 最后,关闭Zookeeper会话
        zk.close();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        try {
            ZookeeperDistributedCoordination zkDistCoord = new ZookeeperDistributedCoordination("localhost:2181");
            zkDistCoord.start();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用Apache Zookeeper API进行分布式应用程序的开发。它首先创建了一个连接到Zookeeper服务器的会话,然后在Zookeeper中创建了一个临时节点,并注册了一个监听器来监听节点的删除事件。最后,它模拟了一些工作并在完成后关闭了Zookeeper会话。这是一个典型的Zookeeper使用场景,对于开发需要进行协调和同步的分布式系统很有帮助。

2024-08-13



from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search, Q
 
# 假设已经有了Elasticsearch实例和Index的映射
es = Elasticsearch("http://localhost:9200/")
 
# 定义一个搜索类
class ArticleSearch(Search):
    index = 'articles'
 
# 创建搜索实例
search = ArticleSearch(using=es)
 
# 设置查询条件,例如查询标题包含"Python"的文章
query = Q("match", title="Python")
 
# 执行搜索
results = search.query(query).execute()
 
# 遍历并打印结果
for result in results:
    print(f"标题: {result['title']}, 发布时间: {datetime.fromisoformat(result['publish_date'])}")

这段代码使用了Elasticsearch Python API和Elasticsearch-DSL来创建一个针对articles索引的搜索实例,并设置了一个匹配查询条件来查找标题中包含"Python"的文档。然后执行搜索并打印出每篇文章的标题和发布时间。这个例子展示了如何使用Elasticsearch进行基本的全文搜索和日期范围查询。

2024-08-13



import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonReactiveExecutorService;
import org.redisson.api.RedissonRxClient;
import org.redisson.api.annotation.RInject;
import org.redisson.api.annotation.REntity;
import org.redisson.api.annotation.RRemote;
import org.redisson.api.annotation.RedissonClientAware;
import org.redisson.api.annotation.RedissonRxClientAware;
import org.redisson.api.annotation.RRemoteLock;
import org.redisson.api.annotation.RRemoteService;
import org.redisson.api.annotation.RRemoteMap;
import org.redisson.api.annotation.RRemoteSet;
import org.redisson.api.annotation.RRemoteObject;
import org.redisson.api.RedissonReactive;
import org.redisson.api.RedissonRx;
import org.redisson.api.RedissonReactiveClient;
import org.redisson.api.RedissonRxClient;
import org.redisson.api.annotation.RInjectLock;
import org.redisson.api.annotation.RInjectMap;
import org.redisson.api.annotation.RInjectSet;
import org.redisson.api.annotation.RInjectSortedSet;
import org.redisson.api.annotation.RInjectTopic;
import org.redisson.api.annotation.RInjectQueue;
import org.redisson.api.annotation.RInjectDeque;
import org.redisson.api.annotation.RInjectLock;
import org.redisson.api.annotation.RInjectSemaphore;
import org.redisson.api.annotation.RInjectBucket;
import org.redisson.api.annotation.RInjectBitSet;
import org.redisson.api.annotation.RInjectReference;
import org.redisson.api.annotation.RInjectScript;
import org.redisson.api.annotation.RInjectScheduler;
import org.redisson.api.annotation.RInjectExecutorService;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteMap;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteSet;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteSortedSet;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteTopic;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteQueue;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteDeque;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteLock;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteSemaphore;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteBucket;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteBitSet;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteScheduledExecutorService;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteExecutorService;
import org.redisson.api.annotation.RInjectRemoteRpcClient;
import org.redisson.api.annotation.RInject
2024-08-13



# 安装Java环境
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-11-jdk -y
 
# 验证Java安装
java -version
 
# 添加Elasticsearch用户
sudo useradd elasticsearch
 
# 下载并解压ELK相关软件
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0-amd64.deb
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.10.0-amd64.deb
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.10.0.deb
 
# 安装Elasticsearch
sudo dpkg -i elasticsearch-7.10.0-amd64.deb
 
# 修改配置文件以允许远程连接
sudo nano /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
# 取消以下注释并修改其中的network.host
network.host: 0.0.0.0
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
sudo systemctl enable elasticsearch.service
 
# 安装Kibana
sudo dpkg -i kibana-7.10.0-amd64.deb
 
# 修改Kibana配置文件
sudo nano /etc/kibana/kibana.yml
# 取消以下注释并修改其中的server.host
server.host: "0.0.0.0"
 
# 启动Kibana服务
sudo systemctl start kibana.service
sudo systemctl enable kibana.service
 
# 安装Filebeat
sudo apt-get install filebeat -y
 
# 修改Filebeat配置文件
sudo nano /etc/filebeat/filebeat.yml
# 取消以下注释并修改输入类型、输出和索引名称
filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /var/log/*.log
output.elasticsearch:
  hosts: ["http://localhost:9200"]
 
# 启动Filebeat服务
sudo systemctl start filebeat.service
sudo systemctl enable filebeat.service

这段代码展示了如何在Ubuntu系统上快速部署一个ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)分布式日志管理平台,并配置Filebeat代理来监控和发送服务器日志到ELK stack。这是一个基本的部署流程,实际部署时可能需要根据具体需求进行更复杂的配置。

2024-08-13

Hive 高可用分布式部署通常涉及多个活动组件,如Hive Server、Hive Metastore等。以下是部署Hive高可用环境的概要步骤:

  1. 安装并配置Zookeeper集群:确保Zookeeper集群是高可用和稳定的。
  2. 安装Hive Metastore

    • 在所有节点上安装Hive。
    • 配置Hive Metastore高可用,使用Zookeeper作为服务注册和发现机制。
  3. 配置Hive Server2高可用

    • 使用Zookeeper服务来管理Hive Server2实例的可用性。
    • 配置Hive Server2连接到Zookeeper集群。
  4. 配置Hive客户端

    • 配置hive-site.xml文件,指定Zookeeper集群地址。
    • 使用HiveServer2的服务发现功能。
  5. 监控和管理

    • 监控Zookeeper和Hive Server2的状态。
    • 管理Hive Metastore的负载和连接。

以下是可能的配置文件片段示例:

hive-site.xml 配置示例:




<property>
    <name>hive.zookeeper.quorum</name>
    <value>zoo1.example.com,zoo2.example.com,zoo3.example.com</value>
</property>
<property>
    <name>hive.zookeeper.client.port</name>
    <value>2181</value>
</property>
<property>
    <name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
    <value>true</value>
</property>

这个示例展示了如何配置Hive连接到Zookeeper集群,以及启用Hive Server2的动态服务发现功能。

请注意,具体的配置可能会根据Hive版本、集群规模和安全需求有所不同。在生产环境中,还需要考虑日志记录、监控、备份和恢复等方面的配置和实施。

2024-08-13

Selenium的Grid可以帮助我们在不同的机器或系统上并行运行测试脚本。以下是一个简单的例子,展示如何设置Selenium Grid。

  1. 首先,确保你已经安装了Selenium WebDriver,例如ChromeDriver或GeckoDriver。
  2. 启动hub节点:



java -jar selenium-server-standalone.jar -role hub
  1. 启动node节点(以Chrome为例):



java -jar selenium-server-standalone.jar -role node -browser "browserName=chrome,maxInstances=5"
  1. 在你的测试代码中,指定hub节点的地址来发送你的测试脚本:



from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
 
# 指定hub的地址
hub_url = "http://localhost:4444/grid/register"
 
# 设置浏览器的desired capabilities
capabilities = DesiredCapabilities.CHROME
 
# 初始化webdriver
driver = webdriver.Remote(command_executor=hub_url, desired_capabilities=capabilities)
 
# 打开网页
driver.get("http://www.example.com")
 
# 执行其他的测试操作...
 
# 关闭webdriver
driver.quit()

在这个例子中,我们启动了一个hub和一个node,并通过webdriver.Remote连接到Selenium Grid。测试脚本通过hub路由到node执行。这样,我们可以在多台机器上分布执行自动化测试,从而提高测试效率。

2024-08-13



import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RAtomicLong;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
public class RedissonSecKill {
 
    private RedissonClient redissonClient;
    private RAtomicLong stockCount;
 
    public RedissonSecKill() {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        redissonClient = Redisson.create(config);
 
        // 初始化库存计数器
        stockCount = redissonClient.getAtomicLong("stockCount");
        stockCount.set(10); // 假设只有10件商品
    }
 
    // 秒杀方法
    public boolean secKill() {
        // 使用LUA脚本保证操作的原子性
        String luaScript = "if (redisson.call('GET', KEYS[1]) < ARGV[1]) then return redisson.call('DECR', KEYS[1]) else return 0 end";
        // 执行LUA脚本
        Object result = redissonClient.getScript()
                                      .eval(RScript.Mode.READ_WRITE,
                                            luaScript,
                                            RType.INTEGER,
                                            stockCount.getEntryName(),
                                            new Long(1));
        return (Boolean) (result != null && (Integer) result > 0);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        RedissonSecKill secKill = new RedissonSecKill();
        for (int i = 0; i < 100; i++) { // 模拟高并发下的秒杀
            new Thread(() -> {
                if (secKill.secKill()) {
                    System.out.println("秒杀成功!");
                } else {
                    System.out.println("秒杀失败!");
                }
            }).start();
        }
    }
}

这段代码首先配置了Redisson客户端,并初始化了库存计数器。secKill方法使用了LUA脚本来保证在高并发情况下的原子操作,减少了商品库存,并通过返回值判断秒杀是否成功。在main方法中,我们模拟了高并发下的秒杀操作,并输出了相应的秒杀结果。

2024-08-13

在Spring Cloud中使用Zipkin进行链路追踪,你需要以下步骤:

  1. 添加依赖:在你的Spring Cloud微服务项目中,添加Spring Cloud Sleuth和Zipkin客户端依赖。



<!-- Spring Cloud Sleuth -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
 
<!-- Zipkin Client -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Zipkin服务器:在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器的URL。



# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 设置为1.0表示记录所有请求,可根据需要调整采样率
  1. 启动Zipkin服务器:确保Zipkin服务器正在运行,可以使用官方的Docker镜像或者直接下载运行。



# 使用Docker启动Zipkin
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
  1. 启动微服务:启动你的Spring Cloud微服务,它们现在将向Zipkin服务器报告链路信息。

确保Zipkin服务器正在运行,并且微服务中已经包含了Zipkin客户端依赖,随后Spring Cloud Sleuth会自动将链路信息发送到Zipkin服务器。你可以通过访问http://localhost:9411来查看Zipkin UI,并查看链路追踪信息。

2024-08-13



package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/opentracing/opentracing-go"
    "github.com/uber/jaeger-client-go"
    "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
)
 
func main() {
    // 初始化Jaeger跟踪器
    cfg := &config.Configuration{
        ServiceName: "你的服务名称",
        Sampler: &config.SamplerConfig{
            Type:  "const",
            Param: 1,
        },
        Reporter: &config.ReporterConfig{
            LogSpans:            true,
            LocalAgentHostPort:  "127.0.0.1:6831", // 默认UDP端口
        },
    }
    tracer, closer, err := cfg.NewTracer(config.Logger(jaeger.StdLogger))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer closer.Close()
 
    // 创建一个新的跟踪
    span := tracer.StartSpan("some-operation")
    defer span.Finish()
 
    // 将当前跟踪设置为全局跟踪
    opentracing.SetGlobalTracer(tracer)
 
    // 创建一个新的子跟踪
    span2 := opentracing.StartSpan("sub-operation", opentracing.ChildOf(span.Context()))
    defer span2.Finish()
 
    // 模拟一些操作
    doSomeWork()
 
    // 完成子跟踪
    span2.Finish()
 
    // 完成主跟踪
    span.Finish()
}
 
func doSomeWork() {
    // 模拟工作流程
}

这段代码展示了如何在Go程序中设置和使用Jaeger跟踪器进行链路追踪。首先,我们配置了Jaeger跟踪器,并创建了一个新的跟踪。接着,我们创建了一个子跟踪来模拟子操作,并在操作完成后结束跟踪。最后,我们结束了主跟踪。这个例子简单地展示了如何在Go程序中集成OpenTracing API来进行链路追踪。

2024-08-12

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XXL-JOB的核心组件和工作原理的简要说明:

  1. 调度中心:负责管理调度信息,按照调度配置执行任务调度,支持集群部署以确保高可用性。
  2. 执行器:执行调度任务的容器,支持分布式执行,可部署在不同的服务器上。
  3. 任务中心:负责将任务注册到调度中心,并提供任务管理、运行状态监控等功能。

工作原理

  1. 用户在调度中心添加调度任务。
  2. 调度中心将任务配置信息注册到注册中心。
  3. 执行器会定时从注册中心获取任务配置信息,然后执行任务。
  4. 执行器返回任务执行结果给调度中心。

扩展性

XXL-JOB提供了扩展接口,用户可以通过实现相应接口来定制化任务的调度逻辑。

优势

  • 简单:支持通过Web界面进行任务配置,不需要开发任务调度相关代码。
  • 动态:支持任务的动态添加、停止、删除,不需要重启服务。
  • 调度高可用:调度中心支持集群部署,执行器支持分布式执行。
  • 任务高可用:执行器集群部署时,任务会随机分配给执行器执行,提高任务执行成功率。
  • 任务HA:执行器集群部署时,同一任务只会执行一次,通过有状态节点保证。
  • 自动故障转移:调度失败时,调度中心会自动尝试恢复调度。
  • 支持任务依赖:支持任务间的依赖配置,实现调度任务的前后置关系。

代码实例




// 创建任务处理器
@JobHandler(value="myJobHandler")
public class MyJobHandler extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
        // 任务逻辑处理
        System.out.println("任务执行,参数为:" + param);
        // 返回任务执行结果
        return new ReturnT<String>(ReturnT.SUCCESS_CODE, "任务执行成功");
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个任务处理器MyJobHandler,并使用@JobHandler注解标记其value为"myJobHandler"。在execute方法中编写任务的具体逻辑,并返回一个ReturnT<String>对象表示任务执行的结果。

XXL-JOB提供了丰富的接口和配置选项,可以灵活地与各种业务系统集成,是分布式任务调度的一个很好的解决方案。