2024-08-08



import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.KeyGenerator;
import javax.crypto.SecretKey;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import java.security.SecureRandom;
import java.util.Base64;
 
public class AESUtil {
 
    // AES密钥算法
    private static final String KEY_ALGORITHM = "AES";
 
    // 加密/解密算法/工作模式/填充方式
    private static final String CIPHER_ALGORITHM = "AES/ECB/PKCS5Padding";
 
    // 生成密钥
    public static String generateAESKey() throws Exception {
        KeyGenerator keyGenerator = KeyGenerator.getInstance(KEY_ALGORITHM);
        keyGenerator.init(128, new SecureRandom()); // 192 and 256 bits may not be available
        SecretKey secretKey = keyGenerator.generateKey();
        return Base64.getEncoder().encodeToString(secretKey.getEncoded());
    }
 
    // AES加密
    public static String encryptAES(String data, String key) throws Exception {
        Cipher cipher = Cipher.getInstance(CIPHER_ALGORITHM);
        SecretKeySpec secretKeySpec = new SecretKeySpec(Base64.getDecoder().decode(key), KEY_ALGORITHM);
        cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKeySpec);
        byte[] encrypted = cipher.doFinal(data.getBytes());
        return Base64.getEncoder().encodeToString(encrypted);
    }
 
    // AES解密
    public static String decryptAES(String data, String key) throws Exception {
        Cipher cipher = Cipher.getInstance(CIPHER_ALGORITHM);
        SecretKeySpec secretKeySpec = new SecretKeySpec(Base64.getDecoder().decode(key), KEY_ALGORITHM);
        cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKeySpec);
        byte[] decrypted = cipher.doFinal(Base64.getDecoder().decode(data));
        return new String(decrypted);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        try {
            String key = generateAESKey();
            String originalText = "Hello World!";
            String encryptedText = encryptAES(originalText, key);
            String decryptedText = decryptAES(encryptedText, key);
 
            System.out.println("Original Text : " + originalText);
            System.out.println("Encrypted Text : " + encryptedText);
            System.out.println("Decrypted Text : " + decryptedText);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码提供了AES加密和解密的基本操作,包括密钥的生成、加密和解密。在main方法中,我们生成了一个密钥,用这个密钥对字符串"Hello Wo

2024-08-08

报错信息 "OCI runtime create failed: runc create failed" 通常表示 Docker 容器启动失败,与 OCI (Open Container Initiative) 运行时标准有关。

解决方法:

  1. 检查 Docker 容器配置:确保 Dockerfile 和容器启动命令没有错误。
  2. 检查挂载卷:如果在 Docker 命令中使用了 -v--mount 选项挂载了宿主机的目录,确保目录路径正确,并且对于需要写入的目录,宿主机目录具有适当的权限。
  3. 检查宿主机目录权限:确保 Docker 进程有权访问挂载的目录。
  4. 检查 Docker 版本:确保你的 Docker 版本与 runc 兼容。
  5. 查看日志:使用 docker logs 容器ID或名称 查看容器日志,以获取更多错误信息。

如果报错信息中包含 "java.nio" 相关错误,这通常表示 Java 应用程序在 Docker 容器内运行时遇到了问题。

解决方法:

  1. 检查 Java 应用程序的日志:查看详细的错误信息,确定是否是 Java 应用程序代码问题。
  2. 检查 Java 版本:确保容器内安装了正确版本的 Java,并且与应用程序兼容。
  3. 检查环境变量:确保如 JAVA_HOME 环境变量正确设置,并指向正确的 Java 安装路径。
  4. 检查文件权限:如果是文件权限问题,确保容器内的 Java 应用程序有足够权限访问相关文件。

在解决问题时,可以逐一排查上述可能性,并根据具体错误信息采取相应的解决措施。

2024-08-08

这个错误表明你正在尝试在Java模块系统中打开java.lang包,这是java.base模块的一部分,这是不允许的。java.lang是Java的核心类库,并且由于安全原因,应用程序不应该打开对这些包的访问权。

解决这个问题,你需要停止尝试打开java.lang包,因为这是不支持的。如果你遇到了需要反射使用java.lang中类的情况,请确保你是在正确的模块中操作,并且只是对你自己的包进行打开操作。

如果你正在编写自己的模块并需要对java.lang中的类进行反射操作,你应该确保你的类是定义在你自己的模块中,并且只对你自己模块内部的包进行打开。

例如,如果你的模块声明是这样的:




module your.module.name {
    opens your.module.internal.package;
}

你就可以在your.module.internal.package中使用反射来访问java.lang中的类,而不会引发这个错误。如果你需要反射访问其他模块的类,那么那个模块必须明确地导出它的包,例如:




module other.module.name {
    exports other.module.internal.package;
}

然后你的模块可以引用other.module.name并反射使用那个包中的类。

2024-08-08

报错信息TypeError [ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION]通常表明Node.js尝试加载一个文件时遇到了一个未知的文件扩展名。这可能是因为文件路径指定错误,或者文件确实没有正确的扩展名。

解决方法:

  1. 检查文件路径:确保你尝试加载的文件路径是正确的,并且文件确实存在于该路径。
  2. 检查文件扩展名:确保文件具有Node.js能够识别的扩展名,如.js, .json, .node等。如果你的项目中使用了TypeScript,则确保相关文件被编译为JavaScript后再运行。
  3. 编译TypeScript代码:如果问题出现在TypeScript文件上,请确保你已经运行了tsc(TypeScript编译器)来编译.ts文件为.js文件。
  4. 检查Node.js版本:确保你的Node.js版本支持你正在尝试加载的文件类型和特性。
  5. 清理缓存:有时候,旧的缓存可能导致问题。尝试清理Node.js的缓存,例如使用npm cache clean命令。

如果以上步骤不能解决问题,请提供更详细的错误信息和上下文,以便进一步诊断问题。

在 Ubuntu 14.04 上安装 Rsyslog、Logstash 和 Elasticsearch,并配置它们以实现日志集中管理的步骤如下:

  1. 更新系统包列表并安装依赖项:



sudo apt-get update
sudo apt-get install -y openjdk-7-jdk
  1. 安装 Elasticsearch:



wget -qO - https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elasticsearch-2.x.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y elasticsearch
  1. 启动并使 Elasticsearch 随系统启动:



sudo service elasticsearch start
sudo update-rc.d elasticsearch defaults 95 10
  1. 安装 Logstash:



wget -qO - https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb http://packages.elastic.co/logstash/2.3/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/logstash-2.3.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y logstash
  1. 创建 Logstash 配置文件 /etc/logstash/conf.d/syslog.conf 并添加以下内容:



input {
  syslog {
    port => "514"
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}
  1. 启动并使 Logstash 随系统启动:



sudo /etc/init.d/logstash start
sudo update-rc.d logstash defaults 96 10
  1. 安装 Rsyslog:



sudo apt-get install -y rsyslog
  1. 编辑 Rsyslog 配置文件 /etc/rsyslog.conf 并确保有以下行:



$ModLoad imudp
$UDPServerRun 514
$ActionFileDefaultTemplate RSYSLOG_TraditionalFileFormat
  1. 重启 Rsyslog 服务:



sudo service rsyslog restart

至此,你应该有一个能够将系统日志收集并存储到 Elasticsearch 的集中日志管理系统。你可以通过 Kibana 对 Elasticsearch 中的日志进行可视化和搜索。如果你还没有 Kibana,可以按照以下步骤安装:

  1. 添加 Kibana 仓库:



echo "deb http://packages.elastic.co/kibana/4.5/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kibana-4.5.x.list
  1. 更新包列表并安装 Kibana:



sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kibana
  1. 编辑 Kibana 配置文件 /etc/kibana/kibana.yml,设置 Elasticsearch 的 URL:



elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
  1. 启动并使 Kibana 随系统启动:



sudo service kibana start
sudo update-rc.d kibana defaults 97 10

现在你可以通过浏览器访问 Ki

这个问题并不是一个具体的错误信息,而是关于Elasticsearch性能优化的一个常见设置,即设置操作系统的打开文件描述符的数量。

在Unix-like系统中,每个进程都有一个限制,决定它可以同时打开的文件描述符的数量。Elasticsearch在运行时会打开很多文件描述符,尤其是当它需要打开很多小文件来存储数据时(例如,每个分段的倒排索引文件)。默认情况下,这个限制可能太低,这可能会导致Elasticsearch性能问题。

解决方法是,您需要提高操作系统级别的文件描述符限制。这可以通过修改/etc/security/limits.conf文件来实现,添加以下行:




elasticsearch - nofile 65535

这里的elasticsearch是运行Elasticsearch进程的用户。nofile是指定资源的关键字,表示文件描述符的数量,而65535是新的限制值。

请注意,这个值可能需要根据您的具体情况进行调整。如果您的系统用户有多个Elasticsearch实例运行,您可能需要调整这个值来确保所有实例都能够打开所需数量的文件描述符。

另外,在进行这样的更改后,可能需要注销或重启系统,以确保新的限制生效。




from datetime import datetime, timedelta
 
def get_surrounding_blocks(es, index, location, time_field, time_value, time_format, time_zone, block_size):
    """
    获取特定时间点周围的时间块
    :param es: Elasticsearch 客户端实例
    :param index: Elasticsearch 索引名
    :param location: 地理位置点,格式为 [经度, 纬度]
    :param time_field: 时间字段名
    :param time_value: 时间值,格式为字符串
    :param time_format: 时间值的格式
    :param time_zone: 时区字符串
    :param block_size: 时间块大小,格式为字符串,例如 '5m' 或 '1h'
    :return: 时间周围的块列表
    """
    # 解析时间值
    time_value_parsed = datetime.strptime(time_value, time_format)
    if time_zone:
        time_value_parsed = time_value_parsed.replace(tzinfo=pytz.timezone(time_zone))
    
    # 计算时间周围的块
    before_time = time_value_parsed - timedelta(minutes=5)  # 提前5分钟
    after_time = time_value_parsed + timedelta(minutes=5)  # 延后5分钟
    
    # 转换时间块大小
    block_size_dict = {
        '5m': {'minutes': 5},
        '10m': {'minutes': 10},
        '30m': {'minutes': 30},
        '1h': {'hours': 1},
        '2h': {'hours': 2},
        '6h': {'hours': 6},
        '12h': {'hours': 12},
        '1d': {'days': 1},
    }
    block_size_timedelta = timedelta(**block_size_dict[block_size])
    
    # 计算边界时间块
    before_block_start = before_time - block_size_timedelta
    after_block_start = after_time - block_size_timedelta
    
    # 查询边界时间块
    before_block_query = {
        "query": {
            "bool": {
                "filter": [
                    {
                        "range": {
                            time_field: {
                                "gte": before_block_start,
                                "lt": before_time,
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "geo_distance": {
                            "distance": block_size_dict[block_size]['minutes'] * 60 * 1000,  # 转换为毫秒
                            "location_field": location
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    }
    after_block_query = {
        "query": {
            "bool": {
                "filter": [
                    {
                        "range": {
                            time_field: {
                                "gt": after_time,
                                "lte"

在Elasticsearch中使用HanLP自定义词典,你需要按照以下步骤操作:

  1. 准备自定义词典文件,例如userdict.txt
  2. 将词典文件放置在Elasticsearch节点的某个目录下,例如/path/to/your/userdict.txt
  3. 修改HanLP配置文件hanlp.properties,添加自定义词典的路径。

hanlp.properties 示例配置:




CustomDictionaryPath=/path/to/your/userdict.txt
  1. 重启Elasticsearch使配置生效。

请注意,路径/path/to/your/userdict.txt需要替换为你的实际文件路径。如果你使用的是自定义配置文件或者不同的插件版本,配置项的名称可能会有所不同,请根据实际情况调整。




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引
res = es.indices.create(index='customer', ignore=400)  # 如果索引已存在会抛出错误,可以设置ignore=400忽略
print(res)
 
# 添加一个文档到索引
doc = {
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "email": "john@example.com",
    "address": "123 Main St",
    "location": "europe"
}
res = es.index(index='customer', id=1, document=doc)
print(res)
 
# 获取一个文档
res = es.get(index='customer', id=1)
print(res)
 
# 更新一个文档
doc = {
    "name": "Jane Doe",
    "age": 25,
    "email": "jane@example.com",
    "address": "456 Main St",
    "location": "asia"
}
res = es.update(index='customer', id=1, document=doc)
print(res)
 
# 删除一个文档
res = es.delete(index='customer', id=1)
print(res)
 
# 删除索引
res = es.indices.delete(index='customer', ignore=[400, 404])
print(res)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API进行基本的索引操作,包括创建索引、添加文档、获取文档、更新文档和删除文档。同时,在删除索引时,使用了ignore参数来忽略可能出现的404错误,因为在Elasticsearch中,如果索引不存在,尝试删除会导致错误。




import requests
 
# 设置Elasticsearch集群的地址
es_url = "http://localhost:9200/"
index_name = "kibana_sample_data_ecommerce"
 
# 构建请求体
query_body = {
    "query": {
        "match": {
            "customer_first_name": "Marie"
        }
    }
}
 
# 执行POST请求
response = requests.post(es_url + index_name + "/_search", json=query_body)
 
# 打印响应结果
print(response.json())

这段代码使用Python的requests库来执行一个Elasticsearch的请求体搜索。它首先设置Elasticsearch集群的URL和要搜索的索引名称。然后,它定义了一个查询体,其中包含了一个match查询来查找名字为"Marie"的客户的所有文档。最后,它发送一个POST请求到Elasticsearch,并打印出返回的结果。