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✅技术社区—通过Canal框架实现MySQL与ElasticSearch的数据同步

2024-08-25




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
 
public class DataSync {
 
    public static void main(String args[]) {
        // 创建连接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        // 启动连接
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(1024); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandle(message, client); // 进行数据处理
                    connector.ack(batchId); // 确认消息消费成功
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
 
    private static void dataHandle(Message message, RestHighLevelClient client) throws InvalidProtocolBufferException {
        for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
                CanalEntry.RowChange rowChage = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                for (CanalEntry.EventType eventType : rowChage.getEventsList()) {
                    CanalEntry.RowData rowData = rowChage.getRowDatas(0);
                    processData(client, entry, rowData);
                }
            }
        }
    }
 
    private static void processData(RestHighLevelClient client, CanalEntry.Entry entry, CanalEntry.RowData rowData) throws InvalidProtocolB

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

报错信息提示的是在引入wangeditor编辑器时发生了错误，具体是在@wangeditor/editor模块的dist/index.es文件中。这通常意味着在解析或者引入这个模块的过程中出现了问题。

解决方法：

清理npm缓存：
```
npm cache clean --force
```
删除node_modules文件夹和package-lock.json文件：
```
rm -rf node_modules
rm package-lock.json
```
重新安装依赖：
```
npm install
```
确保你的项目依赖和wangeditor的版本兼容。如果你是在一个较新的项目中遇到这个问题，可能需要升级你的项目依赖或者选择一个更稳定的wangeditor版本。
如果上述步骤无效，可以尝试更新wangeditor到最新版本：
```
npm update @wangeditor/editor
```

如果问题依然存在，请提供更详细的错误信息和上下文，以便进一步诊断问题。

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JavaScript模块化：CommonJS、AMD与ES模块化

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

在JavaScript中，模块化是一种把代码分割成多个模块的方法，这样有利于代码的组织和管理。在JavaScript模块化方案中，主要有以下三种：

CommonJS
AMD (异步模块定义)
ES6模块系统 (也叫做ES Modules)

CommonJS

在Node.js环境中，我们可以使用CommonJS规范来进行模块化。




// math.js
exports.add = function(a, b){
    return a + b;
};
 
// 使用math.js
const math = require('./math.js');
console.log(math.add(1, 1)); // 输出: 2

AMD (异步模块定义)

RequireJS是实现AMD的一个典型例子。




// math.js
define(function(){
    return {
        add: function(a, b){
            return a + b;
        }
    };
});
 
// 使用math.js
require(['./math'], function(math){
    console.log(math.add(1, 1)); // 输出: 2
});

ES6模块系统

ES6引入了新的模块系统，使用import和export关键字。




// math.js
export function add(a, b){
    return a + b;
}
 
// 使用math.js
import { add } from './math.js';
console.log(add(1, 1)); // 输出: 2

以上代码展示了如何在JavaScript中使用不同的模块化方法。在实际开发中，可以根据环境和需求选择合适的模块化方案。

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在Ubantu24.04上安装kubenates（k8s） 1.30

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

在Ubuntu 24.04上安装Kubernetes (K8s) 1.20的步骤如下：

更新系统包并安装依赖：




sudo apt-update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl
sudo apt-get install -y software-properties-common

添加Google Cloud的GPG key：




curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

添加Docker的APT repository：




sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

安装Docker：




sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce

添加Kubernetes的APT repository：




sudo curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list

更新APT repository并安装Kubernetes：




sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

初始化Kubernetes master节点：




sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

设置kubectl的配置文件：




mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

安装Pod网络插件（例如Flannel）：




kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

检查Kubernetes集群状态：




kubectl get nodes
kubectl get pods --all-namespaces

注意：上述步骤是在假设您已经具备了基本的Linux操作知识，并且在执行过程中需要处理可能出现的任何依赖关系问题或者网络问题。如果您在执行过程中遇到任何具体问题，请查看官方Kubernetes文档或者搜索具体的错误信息以获取解决方案。

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

错误解释：

这个错误表明你正在尝试使用imap库进行邮箱搜索操作，但是这个操作在当前的认证状态下是非法的。imap协议有一个状态机制，在不同的状态下允许的操作是不同的。在认证状态（auth state），只有被明确允许的操作才可以执行，搜索操作在认证状态下是不被允许的。

解决方法：

确保你已经完成了对imap服务器的认证过程。通常，这涉及到调用login或authenticate方法提供用户名和密码。
在认证成功后再进行搜索操作。确保认证方法调用后立即进行搜索，不要在认证之前或者其他非法的状态下尝试搜索。
如果你正在使用某个特定的库或框架，请查阅文档以确保遵循正确的调用顺序和状态管理。
如果错误持续出现，检查你的网络连接，确保imap服务器响应正常，并且没有网络中断或者超时问题。
如果以上步骤都不能解决问题，考虑查看imap库的错误日志或者查询相关论坛和支持，可能是库的bug或者配置问题。

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Elasticsearch 加密和认证

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

在Elasticsearch中，你可以通过配置文件或者环境变量来设置加密和认证。以下是一些基本的配置示例：

设置Elasticsearch密码:

在Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中，你可以通过xpack.security.transport.ssl.enabled来启用SSL，并通过xpack.security.transport.ssl.keystore.path和xpack.security.transport.ssl.truststore.path来指定密钥库和信任库的路径。




xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificate
xpack.security.transport.ssl.keystore.path: /path/to/elasticsearch/config/elastic-certificates.p12
xpack.security.transport.ssl.truststore.path: /path/to/elasticsearch/config/elastic-certificates.p12

设置基本认证:

在Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中，你可以通过xpack.security.enabled来启用安全特性，并通过xpack.security.transport.ssl.enabled来启用SSL。




xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificate
xpack.security.transport.ssl.keystore.path: /path/to/elasticsearch/config/kirk.jks
xpack.security.transport.ssl.truststore.path: /path/to/elasticsearch/config/truststore.jks

使用Elasticsearch REST API进行用户管理:

你可以使用Elasticsearch REST API来管理用户。例如，创建用户可以使用以下命令：




curl -X POST "localhost:9200/_security/user/kibana" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "password" : "kibana",
  "roles" : [ "kibana_user" ],
  "full_name" : "Kibana User",
  "email" : "kibana@example.com"
}'

使用Elasticsearch REST API进行角色管理:

创建角色可以使用以下命令：




curl -X POST "localhost:9200/_security/role/kibana_dashboard_only_role" -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "cluster_permissions" : [ ],
  "index_permissions" : [
    {
      "index_patterns" : [
        "kibana*"
      ],
      "allow" : [
        "read"
      ]
    }
  ],
  "run_as" : [ ]
}'

请注意，这些示例可能需要你根据自己的Elasticsearch安装和需求进行调整。在实际部署中，你还需要生成密钥库文件，并且可能需要为Elasticsearch设置防火墙规则以允许特定的SSL端口通行。

以上就是Elasticsearch加密和认证的一些基本配置示例。在实际应用中，你可能还需要进行更复杂的配置，比如配置Elasticsearch的集群、设置Elasticsearch的监控和管理工具Kibana的安全性等。

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【Elasticsearch】ES内存分配规划、熔断器

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

Elasticsearch 的内存分配和熔断器机制是其内置的重要特性，用以保障集群的稳定性和数据的安全性。

内存分配规划（Memory Allocation）
Elasticsearch 默认会尝试使用尽可能多的系统内存作为缓存，但是你可以通过配置文件来指定使用的内存大小。




# 在elasticsearch.yml中设置
indices.fielddata.cache.size: 20%

熔断器（Circuit Breaker）
Elasticsearch 提供了多种类型的熔断器，如 field data breaker、request breaker 和 in-flight requests breaker，用以防止资源消耗过度，防止集群资源耗尽。




# 在elasticsearch.yml中启用并设置
indices.breaker.fielddata.limit: 60%
indices.breaker.request.limit: 10%
indices.breaker.total.limit: 90%

通过上述配置，你可以根据你的集群和索引的具体情况来调整熔断器的行为，确保资源的合理管理。

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应用日志集成到ElasticSearch

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

为了将应用日志整合到ElasticSearch中，你可以使用ElasticSearch提供的Logstash工具。以下是一个基本的Logstash配置文件示例，它从一个文本文件中读取日志，并将其发送到ElasticSearch。

首先，确保你已经安装了ElasticSearch和Logstash。

然后，创建一个Logstash配置文件，例如logstash-sample.conf，并将以下内容复制进去：




input {
  file {
    path => "/path/to/your/application.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
 
filter {
  # 在这里添加更多的过滤器配置，如果需要
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
    # 如果需要，设置用户名和密码
  }
}

在这个配置文件中，input部分定义了要监控的文件路径和开始读取的位置。filter部分可以用来进一步处理日志数据，例如解析特定格式的日志。最后，output部分定义了ElasticSearch的主机地址和索引设置。

保存配置文件后，运行Logstash并指向你的配置文件：




bin/logstash -f path/to/logstash-sample.conf

Logstash将开始监控指定的日志文件，并将新的日志事件发送到ElasticSearch，你可以通过Kibana来查询和可视化这些日志。

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Query Processing 查询处理

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

查询处理是数据库系统中一个核心部分，它涉及到对SQL查询的解析、优化以及执行。具体到某个数据库系统，查询处理可能涉及不同的组件，如查询分析器、查询优化器、查询执行引擎等。

以下是一个简化的查询处理流程示例：

查询分析：输入是一条SQL查询，输出是查询的抽象语法树（AST）。
查询优化：基于AST生成查询计划，查询优化器进行逻辑和物理优化。
查询执行：使用生成的查询计划，数据库通过访问存储引擎来执行查询。

以下是一个伪代码示例，描述了查询处理的简化流程：




-- 假设的查询处理流程
 
-- 输入一条SQL查询
query = "SELECT * FROM users WHERE age > 30"
 
-- 查询分析：生成抽象语法树
abstract_syntax_tree = ParseQuery(query)
 
-- 查询优化：生成查询计划并优化
query_plan = OptimizeQuery(abstract_syntax_tree)
 
-- 查询执行：执行查询计划
result_set = ExecuteQuery(query_plan)
 
-- 输出查询结果
PrintResult(result_set)

在实际的数据库系统中，查询处理会更加复杂，包含更多的细节，例如解析外键、处理事务、管理锁等。

System

2024-08-25

所有,elasticsearch

在2024年，Vue3的学习日记的第四天，我们将会学习到以下几个主题：

pnpm：一种新的包管理器，它提供了更好的性能和更简洁的输出。
Eslint：一个用于检查JavaScript代码错误和风格问题的工具，它可以帮助我们写出更加规范和无错误的代码。
字节跳动8年老Web前端面试官的经验：面试中常见的问题和考察的能力。

解决方案：

安装pnpm：




npm install -g pnpm

使用pnpm安装依赖：




pnpm install

集成Eslint：
首先安装Eslint：




pnpm add eslint --save-dev

然后初始化Eslint：




npx eslint --init

在项目根目录下创建.eslintrc.js或者eslintrc.json文件，并配置规则。

字节跳动8年老Web前端面试官的经验：
这部分将会涉及到具体的面试题和高级技术问题，例如：

Vue3的Composition API的理解和使用
前端工程化的理解和实践
状态管理的最佳实践
构建工具如Webpack、Vite的理解和配置
前端性能优化的策略
前端安全问题，如XSS、CSRF等的预防措施
前端框架升级和迁移策略
前端CI/CD流程的实践

解决这些问题需要深入的前端开发知识，以及对最新前端技术的跟踪和理解。

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