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2024-08-07

解释：

这个错误表明在使用Vue 3和vant库时，尝试导入vant的showToast组件时出现了问题。具体来说，是无法解析vant/es/show-toast这个路径。这通常是因为以下几个原因：

你可能没有正确安装vant库。
你可能安装了vant库，但是安装的版本不包含ES模块构建。
你可能在导入时使用了错误的路径。

解决方法：

确保你已经通过npm或yarn安装了vant库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：
```
npm install vant --save
```
或者
```
yarn add vant
```
确保你的项目中包含了vant库的ES模块构建。可以通过查看node_modules/vant目录下是否有es目录来确认。

修正导入语句。正确的导入方式可能是：




import { Toast } from 'vant';
// 使用Toast
Toast('这是一条消息提示');

或者，如果你需要单独引入Toast组件，可以这样写：




import Toast from 'vant/lib/toast';
// 使用Toast
Toast('这是一条消息提示');

确保你的构建工具（如webpack或vite）配置正确，能够解析node_modules下的包。如果以上步骤都无法解决问题，可以尝试清理缓存（如npm cache clean --force）或重新安装依赖。

2024-08-07

以下是使用Docker部署MySQL、Nginx、Redis、RabbitMQ、Elasticsearch、Nacos、Sentinel以及Seata的基本步骤和示例Docker Compose配置。

创建一个名为 docker-compose.yml 的文件。
编辑 docker-compose.yml 文件，添加以下内容：




version: '3.8'
services:
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: mydb
    ports:
      - "3306:3306"
 
  nginx:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
 
  redis:
    image: redis:latest
    ports:
      - "6379:6379"
 
  rabbitmq:
    image: rabbitmq:3-management
    ports:
      - "5672:5672"
      - "15672:15672"
 
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - "9200:9200"
 
  nacos:
    image: nacos/nacos-server
    environment:
      - MODE=standalone
    ports:
      - "8848:8848"
 
  sentinel:
    image: bladex/sentinel-dashboard:latest
    ports:
      - "8858:8858"
 
  seata:
    image: seataio/seata-server:latest
    ports:
      - "8091:8091"

在终端或命令行中运行以下命令来启动所有服务：




docker-compose up -d

请注意，这些配置是基础版本，您可能需要根据自己的需求进行相应的配置调整，例如环境变量、卷挂载、网络设置等。此外，确保您了解每个服务的镜像版本，以选择最合适的版本。

ES在linux系统中的实操命令

2024-08-07

Elasticsearch (ES) 是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它被用作全文检索、结构化搜索和分析等多种场合。在Linux系统中，我们可以通过命令行来操作ES。

以下是一些常见的ES操作命令：

启动Elasticsearch服务




./bin/elasticsearch

检查Elasticsearch服务状态




curl -X GET "localhost:9200/"

创建一个索引




curl -X PUT "localhost:9200/customer?pretty"

获取所有索引




curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v&pretty"

添加或更新一个文档




curl -X POST "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "John Doe"
}'

获取一个文档




curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"

更新一个文档




curl -X POST "localhost:9200/customer/_doc/1/_update?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "doc": { "name": "Jane Doe" }
}'

删除一个文档




curl -X DELETE "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"

删除索引




curl -X DELETE "localhost:9200/customer?pretty"

使用Elasticsearch的查询语言(Query DSL)进行搜索




curl -X POST "localhost:9200/customer/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "John"
    }
  }
}'

注意：在使用这些命令之前，你需要确保Elasticsearch已经正确安装，并且你有相应的权限来执行这些操作。

以上就是Elasticsearch在Linux系统中的一些基本操作命令。实际使用时，你可能需要根据自己的需求来调整这些命令，或者使用Elasticsearch的其他功能，如集群管理、监控等。

Elasticsearch搜索优化-自定义路由规划(routing)

2024-08-07




PUT /_ingest/pipeline/my_custom_pipeline
{
  "description" : "my custom pipeline",
  "processors" : [
    {
      "set" : {
        "field": "_routing",
        "value": "=reverse({_source.my_field})"
      }
    }
  ]
}
 
PUT /my_index/_doc/1?pipeline=my_custom_pipeline
{
  "my_field": "hello"
}

这个例子中，我们首先定义了一个名为my_custom_pipeline的处理器管道，它使用set处理器将文档的_routing字段设置为文档源中my_field字段值的反转。然后，我们通过指定这个管道在索引一个新文档时使用它，文档中包含了my_field字段。这样，在文档被索引时，它的_routing字段就会被自动设置为hello的反转，即olleh。

2024-08-07

EMQX Enterprise 5.5 版本增加了与 Elasticsearch 集成的功能，可以将消息数据存储到 Elasticsearch 中。以下是如何配置 EMQX Enterprise 以集成 Elasticsearch 的步骤：

确保 Elasticsearch 已安装并运行。
在 EMQX Enterprise 配置文件 emqx.conf 中启用 Elasticsearch 集成插件，并配置相关参数。

配置示例：




## 启用 Elasticsearch 数据集成插件
## 注意：确保插件已经通过 EMQX 插件市场安装
## 如果插件未安装，请取消注释下行并重启 EMQX
# emqx.plugins.emqx_extension_hook = on
 
## Elasticsearch 集群节点
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.servers = http://localhost:9200
 
## Elasticsearch 索引名称
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.index = emqx_messages
 
## 是否启用认证
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.auth.enable = false
 
## 认证信息
# extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.auth.username = admin
# extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.auth.password = public
 
## 请求超时时间
extension.mqtt.hook.publish.on_message_publish.emqx_extension_hook.request_timeout = 5000

配置完成后，重启 EMQX Enterprise 以使配置生效。

注意：具体配置可能随版本而异，请根据实际使用的 EMQX Enterprise 5.5 版本文档进行配置。

docker安装的es配置密码认证

2024-08-07

要在Docker安装的Elasticsearch中配置密码认证，你需要使用Elasticsearch的内置用户（如elastic用户）并为其设置密码。以下是步骤和示例配置：

创建密码文件。
修改elasticsearch.yml以启用安全特性，并指定密码文件。
使用Docker Compose启动Elasticsearch。

首先，创建一个密码文件。例如，在passwords.txt中，你可以指定用户名和密码：




elastic:changeme

接着，创建一个docker-compose.yml文件来定义你的Elasticsearch服务：




version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.0.0
    environment:
      - xpack.security.enabled=true
      - ELASTIC_PASSWORD=changeme
      - xpack.security.transport.ssl.enabled=true
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - type: bind
        source: ./elasticsearch.yml
        target: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - type: bind
        source: ./passwords.txt
        target: /usr/share/elasticsearch/config/passwords.txt
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    cap_add:
      - IPC_LOCK
    mem_limit: 4g

在elasticsearch.yml中，确保启用安全特性并指定密码文件：




xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificate
xpack.security.transport.ssl.keystore.path: elastic-certificates.p12
xpack.security.transport.ssl.truststore.path: elastic-certificates.p12
 
elasticsearch.passwords.file: passwords.txt

最后，运行Docker Compose来启动Elasticsearch：




docker-compose up -d

这样就会启动一个带有基本密码认证的Elasticsearch实例。记得将ELASTIC_PASSWORD环境变量的值改为你的密码，并将elasticsearch.yml和passwords.txt文件的路径与你的实际路径对应。

2024-08-07

在TypeScript的配置文件tsconfig.json中，esModuleInterop和allowSyntheticDetails\`是两个不同的选项：

esModuleInterop: 这个选项允许通过设置import和require来创建命名空间的导入。当你想要在项目中混合使用CommonJS和ES6模块时，这个选项非常有用。
allowSyntheticD etails: 这个选项允许你访问对象的私有属性。这是TypeScript编译器的一个特性，允许你在类型检查的同时，访问这些私有成员。

以下是一个tsconfig.json的示例，展示了如何设置这两个选项：




{
  "compilerOptions": {
    "target": "es5",
    "module": "commonjs",
    "esModuleInterop": true,
    "allowSyntheticDefaultImports": true
  }
}

在这个配置中，esModuleInterop被设置为true，这允许使用ES模块的互操作性。同时，allowSyntheticDefaultImports也被设置为true，这允许默认导入的语法，即使模块没有默认导出。

一文读懂ElasticSearch底层原理

2024-08-07

Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索和分析引擎，它被广泛用于全文搜索、结构化搜索和分析任务。

Elasticsearch的底层实际上是Lucene，它是一个Java库，由Doug Cutting创建，专注于文本分析和搜索。Elasticsearch在Lucene上提供了一些额外的功能，如分布式搜索、自动管理索引、数据转换等。

Elasticsearch的主要组件包括：

节点：运行Elasticsearch实例的机器。
集群：由多个节点组成的网络，它们共享数据和工作负载。
分片：将数据拆分成多个部分，分布在不同的节点上，以实现水平扩展和高可用性。
副本：分片的副本，提供高可用性。
索引：一个Elasticsearch索引是一个文档的集合。
文档：Elasticsearch中的基本数据单元，它由多个字段组成。
字段：文档的组成部分。

Elasticsearch的工作原理：

索引数据：文档被索引时，先经过分析器处理，然后存储在Elasticsearch的索引结构中。
搜索数据：搜索请求被发送到某个节点，该节点将查询转发到所有相关分片的对应副本。结果会被收集和排序。
分布式特性：Elasticsearch可以跨多个节点自动分布数据和负载。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Elasticsearch Python客户端：




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch集群
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 索引一个文档
doc = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'about': 'I love to go rock climbing'
}
es.index(index="people", id=1, document=doc)
 
# 搜索文档
result = es.search(index="people", query={'match': {'about': 'climbing'}})
 
# 打印搜索结果
print(result['hits']['hits'])

这段代码演示了如何连接到Elasticsearch实例，如何索引一个简单的文档，并如何执行一个基本的搜索查询。

Queue的多线程爬虫和multiprocessing多进程

2024-08-07

在Python中，你可以使用queue.Queue来实现多线程爬虫，并结合multiprocessing模块来使用多进程。以下是一个简单的例子，展示了如何使用这两个工具：




import queue
import threading
import multiprocessing
import requests
 
# 多线程爬虫函数
def threaded_crawler(queue, url):
    response = requests.get(url)
    # 假设我们只是简单地打印出响应内容
    print(response.text)
 
# 多进程爬虫函数
def multiprocess_crawler(queue):
    while not queue.empty():
        url = queue.get()
        response = requests.get(url)
        # 假设我们只是简单地打印出响应内容
        print(response.text)
 
# 主程序
def main():
    # 初始化队列
    q = queue.Queue()
    
    # 填充URL
    for i in range(10):  # 示例中使用10个URL
        q.put(f"http://example.com/{i}")
    
    # 多线程爬取
    threads = []
    for i in range(5):  # 假设我们使用5个线程
        t = threading.Thread(target=threaded_crawler, args=(q, f"http://example.com/{i}"))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    # 多进程爬取
    # 创建进程池
    with multiprocessing.Pool(processes=5) as pool:
        # 将队列作为参数传递给进程
        pool.map(multiprocess_crawler, [q] * 5)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个例子中，我们首先创建了一个queue.Queue，用于存储待爬取的URL。然后，我们启动了多个线程和多个进程，每个线程和进程都从队列中获取URL并进行爬取。

请注意，这只是一个简化的例子，实际的爬虫可能需要更复杂的错误处理、请求优化和分布式策略。此外，由于爬虫可能违反robots.txt协议和服务器的并发请求限制，你应当确保你的爬虫行为符合网站政策，并适当地限制请求频率。

elasticsearch kibana查询，神策数据java面试

2024-08-07

在Elasticsearch中，你可以使用Kibana来执行各种查询。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Kibana的Dev Tools来执行一个基本的查询。

假设你有一个名为logs的索引，你想要查询这个索引中所有文档的内容。

打开Kibana并转到Dev Tools。
输入查询并执行。




GET /logs/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

这个查询会返回logs索引中所有文档的所有字段。

如果你想要查询特定字段，例如level为INFO的文档，你可以这样写：




GET /logs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "level": "INFO"
    }
  }
}

这个查询会返回所有level字段值为INFO的文档。

请注意，这些查询假定你已经有了一个运行中的Elasticsearch集群，并且你的logs索引已经准备好进行查询。如果你需要进一步的帮助设置Elasticsearch或Kibana，请提供更多的背景信息。