2024-08-16



import Vue from 'vue';
import Vuex from 'vuex';
 
Vue.use(Vuex);
 
// 定义State接口
interface State {
  count: number;
}
 
// 定义Mutations接口
interface Mutations {
  INCREMENT(state: State, payload: number): void;
}
 
// 定义Actions接口
interface Actions {
  increment(context: any, payload: number): void;
}
 
// 定义Getters接口
interface Getters {
  doubleCount(state: State): number;
}
 
// 创建并导出Vuex.Store实例
const store = new Vuex.Store<State>({
  state: {
    count: 0,
  },
  mutations: {
    INCREMENT(state, payload) {
      state.count += payload;
    },
  } as Mutations,
  actions: {
    increment({ commit }, payload) {
      commit('INCREMENT', payload);
    },
  } as Actions,
  getters: {
    doubleCount(state) {
      return state.count * 2;
    },
  } as Getters,
});
 
export default store;

这段代码定义了一个简单的Vuex store,包含state、mutations、actions和getters。它使用TypeScript接口来规定状态、变化方式和业务逻辑的方法签名,使得代码更加清晰和类型安全。在实际开发中,可以根据项目需求进一步扩展store的功能。

2024-08-16

由于文心一言AI大模型目前还不支持直接编写代码,我们可以用一个示例代码来模拟获取华为分布式块存储REST接口的实时数据。




# 假设我们有一个函数来模拟获取华为分布式块存储REST接口的实时数据
def get_huawei_distributed_block_storage_realtime_data(api_endpoint, api_key):
    # 这里应该是实际发送请求并处理响应的代码
    # 由于文心一言不支持实际发送请求,我们模拟返回一些数据
    return {
        "status": "success",
        "data": {
            "latency": 100,
            "iops": 500,
            "throughput": 100 * 1024 * 1024,  # 假设100MB/s的吞吐量
            "space": 1024 * 1024 * 1024 * 1024  # 假设有1TB可用空间
        }
    }
 
# 示例API端点和API密钥
api_endpoint = "https://example.com/api/v1/storage"
api_key = "12345-ABCDE"
 
# 获取实时数据
realtime_data = get_huawei_distributed_block_storage_realtime_data(api_endpoint, api_key)
 
# 打印结果
print(realtime_data)

请注意,上述代码是一个模拟的示例,实际的API端点和API密钥需要根据实际环境进行替换,而真正的获取实时数据的逻辑需要通过发送HTTP请求到华为分布式块存储的REST API接口来实现。由于文心一言不支持实际的API请求,所以这里的函数只是模拟返回一个包含实时数据的字典。

2024-08-16

要在Java中远程连接本地Elasticsearch服务,你可以使用Elasticsearch Java Rest Client。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Java代码连接到本地Elasticsearch实例并执行一个基本的搜索请求。

首先,确保你的Elasticsearch实例正在运行,并且你有一个可以连接的地址和端口。默认地址是 http://localhost:9200

然后,你需要添加Elasticsearch Java Rest Client依赖到你的项目中。如果你使用的是Maven,可以在你的 pom.xml 文件中添加以下依赖:




<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.0</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java程序,用于连接到Elasticsearch并执行搜索:




import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import java.io.IOException;
 
public class ElasticSearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建连接对象
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")))) {
 
            // 创建搜索请求对象
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index_name"); // 替换为你的索引名
 
            // 设置搜索源构建器
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 这里使用match_all查询
 
            searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
            // 执行搜索
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 处理搜索结果
            SearchHits hits = searchResponse.getHits();
            for (SearchHit hit : hits) {
                System.out.println(hit.getSourceAsString());
            }
        }
    }
}

请确保将 "your_index_name" 替换为你的Elasticsearch索引名。这段代码创建了一个连接到本地Elasticsearch实例的客户端,并执行了一个搜索请求,搜索所有文档并打印出来。

注意:确保你使用的Elasticsearch Java Rest Client的版本与你的Elasticsearch服务器版本兼容。如果你的Elasticsearch版本不同,你可能需要使用不同版本的Java Rest Client。

2024-08-16

在Linux环境下搭建Elasticsearch集群的步骤概括如下:

  1. 安装Java环境

    Elasticsearch需要Java运行环境,可以使用yum安装Java:




sudo yum install java-1.8.0-openjdk
  1. 添加Elasticsearch用户

    为Elasticsearch创建一个单独的用户和组,以提高系统安全性:




sudo adduser elasticsearch
  1. 下载Elasticsearch

    从Elasticsearch官方网站下载适合Linux的Elasticsearch压缩包:




wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
  1. 解压Elasticsearch

    将下载的压缩包解压到指定目录:




sudo tar -xvf elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
  1. 配置Elasticsearch

    编辑Elasticsearch配置文件elasticsearch.yml,设置集群名称、节点名称等:




sudo nano /usr/local/elasticsearch-7.10.0/config/elasticsearch.yml

添加或修改以下配置项:




cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 192.168.1.10  # 修改为你的服务器IP
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.10", "192.168.1.11"]  # 修改为包含这个节点和其他节点的IP
  1. 设置内存和用户权限

    Elasticsearch需要足够的内存和权限来运行,可以通过设置jvm.optionssystemd服务来调整:




sudo nano /usr/local/elasticsearch-7.10.0/config/jvm.options

调整-Xmx-Xms参数以分配更多内存。

创建systemd服务文件:




sudo nano /etc/systemd/system/elasticsearch.service

填充以下内容:




[Unit]
Description=Elasticsearch
After=network.target
 
[Service]
User=elasticsearch
Group=elasticsearch
 
Type=simple
ExecStart=/usr/local/elasticsearch-7.10.0/bin/elasticsearch
 
Restart=on-failure
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target
  1. 启动Elasticsearch服务

    通过systemctl启动并使Elasticsearch服务开机自启:




sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start elasticsearch.service
sudo systemctl enable elasticsearch.service

以上步骤仅搭建了一个Elasticsearch节点,如果要搭建集群,需要在其他节点上重复以上步骤,并在elasticsearch.yml中配置正确的节点名称和网络设置。

2024-08-16



# 集中式日志记录(Kubernetes 集群之前)
apiVersion: logging.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: cluster-logging-intake
spec:
  fluentd:
    baseImage: k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch
    resources:
      limits:
        memory: 200Mi
        cpu: 100m
      requests:
        memory: 100Mi
        cpu: 50m
  logfile:
    storage: 1Gi
 
# 分布式日志记录(Kubernetes 集群内)
apiVersion: logging.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: cluster-logging-distributed
spec:
  logStore: elasticsearch
  elasticsearch:
    node:
      resources:
        limits:
          memory: 1Gi
          cpu: 500m
        requests:
          memory: 1Gi
          cpu: 500m
    config:
      cluster.name: ${ELASTICSEARCH_CLUSTER_NAME}
      node.name: "${POD_NAME}.${POD_NAMESPACE}.svc"
      network.host: 0.0.0.0
      discovery.seed_hosts: ${ELASTICSEARCH_SERVICE_ENDPOINT}
 
# 分布式日志记录(Kubernetes 集群外)
apiVersion: logging.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: cluster-logging-distributed-external
spec:
  logStore: elasticsearch
  elasticsearchConfig:
    clusterName: ${ELASTICSEARCH_CLUSTER_NAME}
    host: ${ELASTICSEARCH_HOST}
    port: ${ELASTICSEARCH_PORT}

这个代码实例展示了如何使用Kubernetes的ClusterLogging资源来定义集中式和分布式日志记录。它演示了如何为Fluentd日志收集器设置资源限制,以及如何为Elasticsearch设置配置选项。代码还展示了如何引用环境变量以便在不同环境中灵活配置。

2024-08-16

WeFeShare是一个支持联邦学习的平台,联邦SQL是该平台的一个核心功能,它允许用户在不同的数据源之间进行数据查询和分析。

以下是一个简单的例子,展示如何使用联邦SQL进行分布式数据查询:




-- 创建联邦数据库连接
CREATE FEDERATED LINK link_name
  CONNECT TO 'username' IDENTIFIED BY 'password'
  USING 'jdbc:mysql://remote_host:port/database';
 
-- 使用联邦查询
SELECT * FROM table_name@link_name WHERE condition;

在这个例子中,link_name 是你创建的联邦数据库连接的名称,usernamepassword 是远程数据库的登录凭证,remote_host 是远程数据库的地址,port 是数据库服务的端口,database 是远程数据库的名称。table_name 是你想要查询的表的名称,condition 是你的查询条件。

这个查询会在本地和远程数据库上执行,联合这些数据源,为用户提供无缝的数据访问体验。

2024-08-16

以下是使用KubeKey一键构建KubeSphere多节点Kubernetes集群的步骤和示例代码:

  1. 安装KubeKey:



export KKZONE=cn
curl -sfL https://get-kk.kubesphere.io | sh -
  1. 创建配置文件 config-sample.yaml,并编辑以下内容:



apiVersion: kubekey.kubesphere.io/v1alpha1
kind: Cluster
metadata:
  name: sample
spec:
  hosts:
  - {name: node1, address: "192.168.0.1", internalAddress: "192.168.0.1", user: root, password: Qcloud@123}
  - {name: node2, address: "192.168.0.2", internalAddress: "192.168.0.2", user: root, password: Qcloud@123}
  - {name: node3, address: "192.168.0.3", internalAddress: "192.168.0.3", user: root, password: Qcloud@123}
  roleGroups:
    etcd:
    - node1
    - node2
    - node3
    master:
    - node1
    - node2
    worker:
    - node1
    - node2
    - node3
  controlPlaneEndpoint: "192.168.0.1:6443"
  kubernetes:
    version: v1.17.9
    clusterName: cluster.local
  network:
    plugin: calico
    kubePodsCIDR: 10.233.64.0/18
    kubeServiceCIDR: 10.233.0.0/18
  addons:
[]
  1. 使用KubeKey部署集群:



./kk create cluster -f config-sample.yaml

请根据您的实际网络环境和服务器配置调整上述配置文件。这个过程可能需要一些时间,因为它会下载相关的Docker镜像并在每个节点上安装Kubernetes集群。

注意:在实际操作中,请确保所有节点的时间同步、网络配置(包括防火墙规则、swap分区等)正确无误,并且确保SSH免密登录已经设置好,以便KubeKey能够无缝地在各个节点上执行安装。

2024-08-16



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.activation.opentracing.SkyWalkingOpenTracingActivator;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.activation.trace.SkyWalkingTraceActivation;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.activation.webflux.SkyWalkingWebFluxActivator;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.TraceContext;
 
@Configuration
public class RestTemplateConfig {
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        // 创建RestTemplate实例
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        // 添加拦截器
        restTemplate.getInterceptors().add(new TracingInterceptor(TraceContext.getCurrentTraceId()));
        return restTemplate;
    }
 
    static {
        // 激活SkyWalking的WebFlux、OpenTracing和传统跟踪工具包激活器
        SkyWalkingWebFluxActivator.activate();
        SkyWalkingOpenTracingActivator.activate();
        SkyWalkingTraceActivation.active();
    }
}
 
class TracingInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {
    private String traceId;
 
    public TracingInterceptor(String traceId) {
        this.traceId = traceId;
    }
 
    @Override
    public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
        // 在这里可以添加逻辑将traceId注入到请求的header中
        request.getHeaders().add("sw6-trace-id", traceId);
        // 执行请求
        return execution.execute(request, body);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring应用中配置RestTemplate并添加自定义拦截器,以便在发送的HTTP请求中注入追踪信息。这里的TracingInterceptor类是一个实现ClientHttpRequestInterceptor接口的拦截器,它将当前的追踪ID添加到请求头中。同时,该代码还展示了如何激活SkyWalking的WebFlux、OpenTracing和传统跟踪工具包,使其能够追踪和监控WebFlux应用的请求。

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