2024-08-19

WebLogic Server 8.x是一个Java EE应用服务器,提供了丰富的管理功能。以下是针对WebLogic Server 8.x的几个常见监控指标的解释和示例代码:

  1. 活跃会话数量:



// 获取WebLogic服务器的ServerMBean对象
ServerMBean server = ...;
// 获取活跃会话数量
int activeSessions = server.getActiveSessionCount();
  1. 堆内存使用情况:



// 获取WebLogic服务器的RuntimeMBean对象
RuntimeMBean runtime = ...;
// 获取堆内存使用量
long usedMemory = runtime.getUsedMemorySize();
// 获取堆内存总量
long totalMemory = runtime.getTotalMemorySize();
  1. 进程CPU使用率:



// 获取WebLogic服务器的ServerMBean对象
ServerMBean server = ...;
// 获取CPU使用率
int cpuUsage = server.getCpuUsage();
  1. JDBC连接池的连接使用情况:



// 获取JDBC连接池的MBean对象
JDBCMBean jdbcMBean = ...;
// 获取连接池中的空闲连接数
int freeConnections = jdbcMBean.getFreeConnections();
// 获取连接池中的总连接数
int totalConnections = jdbcMBean.getTotalConnections();

这些代码片段展示了如何通过WebLogic Server提供的MBean接口获取关键性能指标。在实际应用中,你需要先获取这些MBean的引用,这通常通过WebLogic的管理控制台或者使用JMX API来完成。

2024-08-19



#include "iceoryx_posh/iceoryx_posh_runtime.hpp"
#include "topic_data.hpp"
 
int main() {
    // 初始化运行时
    iox::runtime::PoshRuntime::initRuntime("ExampleApplication");
 
    // 创建发布者
    iox::popo::Publisher<CounterTopic> publisher({"Example", "Counter", "ExampleApplication"});
 
    // 通过发布者发送数据
    CounterTopic counter;
    while (true) {
        // 填充数据
        counter.counter = 1U;
 
        // 发送数据
        publisher.publishCopyOf(counter);
 
        // 自增计数器
        ++counter.counter;
 
        // 为了简洁,这里没有使用例程中的等待策略
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
    }
 
    return 0;
}

这段代码演示了如何在C++中使用Iceoryx中间件创建一个简单的发布者,并在无限循环中发送一个简单的计数器数据。在实际应用中,发送的数据类型CounterTopic需要事先定义,并且可能需要配置更复杂的通信策略。

2024-08-19



import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
 
public class HighAvailabilityMonitor {
 
    private final AtomicBoolean isLeader = new AtomicBoolean(false);
 
    public void becomeLeader() {
        boolean wasLeader = isLeader.getAndSet(true);
        if (!wasLeader) {
            System.out.println("成为领导者");
            // 执行当成为领导者时的逻辑
        }
    }
 
    public void resignLeadership() {
        boolean wasLeader = isLeader.getAndSet(false);
        if (wasLeader) {
            System.out.println("放弃领导者职责");
            // 执行当放弃领导者职责时的逻辑
        }
    }
 
    public boolean isLeader() {
        return isLeader.get();
    }
}
 
// 使用示例
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        HighAvailabilityMonitor monitor = new HighAvailabilityMonitor();
        monitor.becomeLeader(); // 模拟当选为领导者
        if (monitor.isLeader()) {
            // 领导者的任务处理
        }
        // 假设领导者失效或者其他原因需要放弃领导者职责
        monitor.resignLeadership(); // 模拟放弃领导者职责
    }
}

这个代码示例展示了如何使用AtomicBoolean来实现一个简单的高可用监控系统中领导者选举的逻辑。当成为领导者或者放弃领导者职责时,系统会输出相应的信息。这个例子旨在教育开发者如何在Java中管理状态和执行简单的逻辑分支。

2024-08-19

ASP.NET Core中间件是组成应用程序管道的组件,每个组件都有权决定是否要执行某个特定的任务,然后是否要把请求传递到管道中的下一个组件。

中间件通过 InvokeInvokeAsync 方法定义,该方法包含了请求管道中的下一个中间件的引用。

下面是一个简单的自定义中间件示例,它记录每个请求的路径,并在请求开始时和结束时记录时间戳:




public class CustomLoggingMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
 
    public CustomLoggingMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    public async Task InvokeAsync(HttpContext context)
    {
        Console.WriteLine($"Request for {context.Request.Path.Value} started at: {DateTime.Now}");
        
        // 调用管道中的下一个中间件
        await _next(context);
 
        Console.WriteLine($"Request for {context.Request.Path.Value} completed at: {DateTime.Now}");
    }
}

然后,你需要在 Startup.cs 文件中的 Configure 方法里注册这个中间件:




public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    app.UseMiddleware<CustomLoggingMiddleware>();
 
    // ... 其他中间件注册
}

这样,每次请求通过ASP.NET Core应用程序时,它都会触发 CustomLoggingMiddleware 中的 InvokeAsync 方法,记录请求的开始和结束信息。

2024-08-19

在Python爬虫Scrapy框架中,中间件是一种扩展机制,允许你自定义爬虫的请求和响应处理过程。

以下是一个简单的Scrapy中间件示例,用于限制爬虫的请求发送频率:




import random
from scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt import RobotsTxtMiddleware
 
class RandomUserAgentMiddleware(object):
    """
    随机更换请求的User-Agent
    """
    def __init__(self, user_agent='Scrapy'):
        self.user_agent = user_agent
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            user_agent=crawler.settings.get('USER_AGENT')
        )
 
    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = random.choice(spider.settings['USER_AGENT_LIST'])
        request.headers.setdefault('User-Agent', user_agent)
 
class ProxyMiddleware(object):
    """
    代理IP中间件
    """
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = spider.settings['PROXY']
        request.meta['proxy'] = proxy
 
class CustomDownloaderMiddleware(object):
    """
    自定义下载器中间件
    """
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 自定义处理下载器得到的响应
        return response
 
class CustomRobotsMiddleware(RobotsTxtMiddleware):
    """
    自定义的Robots.txt中间件
    """
    def process_request(self, request, spider):
        # 自定义处理Robots.txt的逻辑
        return super(CustomRobotsMiddleware, self).process_request(request, spider)

在这个例子中,我们定义了三个中间件:RandomUserAgentMiddleware用于随机更换请求的User-Agent,ProxyMiddleware用于设置代理,CustomDownloaderMiddleware用于自定义处理响应。同时,我们还创建了一个CustomRobotsMiddleware来自定义处理Robots.txt的逻辑。

要在Scrapy中使用这些中间件,你需要在爬虫的settings.py文件中进行相应的配置。例如:




DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,
    'myproject.middlewares.ProxyMiddleware': 410,
    'myproject.middlewares.CustomDownloaderMiddleware': 420,
    'myproject.middlewares.CustomRobotsMiddleware': 430,
}
 
USER_AGENT_LIST = [
    'Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)',
    # ... 其他User-Agent字符串
]
 
PROXY = 'http://12.34.56.78:9010'

在这个配置中,每个中间件被赋予了一个唯一的优先级,数字越小表示优先级越高。USER_AGENT_LISTPROXY也需要在settings.py中进行相应的配置。

2024-08-19

这三个中间件(RabbitMQ、RocketMQ和Kafka)都是消息队列中间件,但各有特色,适用于不同的场景。

  1. RabbitMQ: 适用于需要可靠消息传递的场景,支持AMQP(高级消息队列协议),有很好的社区支持和文档。
  2. RocketMQ: 是阿里巴巴开源的消息中间件,适用于高并发和高可用场景,支持分布式事务。
  3. Kafka: 是一个分布式流处理平台,适用于大数据和日志处理,具有高吞吐量和可持久化能力。

面试时,可以从以下方面对这三个中间件进行比较:

  • 定位:每个中间件的主要应用场景是什么?
  • 可靠性:如何保证消息的可靠传递?
  • 扩展性:是否支持水平扩展?
  • 持久化:是否支持消息持久化?
  • 性能:每个中间件的性能如何?
  • 社区支持:有哪些活跃的社区和文档资源?
  • 生态系统:支持哪些编程语言和框架?

以下是一个比较这三个中间件的简单表格:

特性RabbitMQRocketMQKafka

定位通用分布式大数据流处理

可靠性高高高

扩展性高高高

持久化高高高

性能中等高高

社区支持高中高

生态系统广泛窄窄

在面试中,你可以根据这些特性和对比来说明每个中间件的特点,以此展示你对这些技术的了解。

2024-08-19

CICS (Customer Information Control System) 是IBM的一款商业交易中间件产品,主要用于联机交易处理。

CICS命令主要用于管理和控制CICS区域。这些命令可以通过命令行接口(CLI)或图形用户接口(GUI)执行。

以下是一些常见的CICS命令:

  1. 启动CICS区域:



DFHSTART CICS
  1. 停止CICS区域:



DFHSTOP CICS
  1. 查看CICS区域状态:



DFHSTATUS CICS
  1. 查看CICS作业列表:



DFHLIST JOBS
  1. 查看特定CICS作业的详细信息:



DFHSHOW JOB JOBID
  1. 终止特定CICS作业:



DFHKILL JOB JOBID
  1. 查看CICS服务状态:



DFHSTATUS SERVICE SERVICENAME
  1. 查看CICS区域配置:



DFHLIST CONFIG
  1. 查看CICS区域的事件日志:



DFHEVENTLOG
  1. 查看CICS区域的资源状态:



DFHRESOURCESTATUS

注意:这些命令可能需要在具有相应权限的用户下执行,例如root用户或者具有CICS管理员权限的用户。

这些命令可以在CICS的命令行界面(CLI)中直接输入执行,也可以在脚本中调用。

例如,你可以在shell脚本中使用这些命令来自动化CICS区域的启动、停止等操作。

以下是一个shell脚本的简单例子,用于自动化CICS区域的启动:




#!/bin/sh
 
# 启动CICS区域
echo "Starting CICS region..."
cicsctl start CICS

记得给这个脚本可执行权限,使用命令 chmod +x script_name,然后运行它 ./script_name

这只是一个简单的示例,CICS的命令和用法可能会根据具体的CICS版本和环境有所不同。建议查看官方文档以获取最准确和最新的信息。

2024-08-19

在ThinkPHP框架中,可以使用多应用模式来构建API和前端应用,并且可以对路由进行分组,并使用中间件来处理请求。以下是一个简单的示例:

首先,在应用的application目录下创建两个应用,例如apiweb,用于存放API和前端应用的代码。

然后,在config/app.php配置文件中启用多应用模式:




// 应用命名空间
'app_namespace' => 'app',
// 是否启动多应用模式
'app_multi_module' => true,
// 入口目录
'entry_namespace' => 'App',

接下来,在api应用的配置文件中设置路由分组和中间件:




// 文件位于application/api/config.php
return [
    'route' => [
        'group' => [
            'api' => [
                'prefix' => 'api',
                'middleware' => ['CheckApi'], // 使用中间件进行权限验证等
            ],
        ],
    ],
    'middleware' => [
        'CheckApi' => \app\api\middleware\CheckApi::class,
    ],
];

创建中间件类:




// 文件位于application/api/middleware/CheckApi.php
namespace app\api\middleware;
 
class CheckApi
{
    public function handle($request, \Closure $next)
    {
        // 中间件的逻辑,例如验证API密钥等
        // 如果请求不符合要求,可以直接返回错误响应或重定向
        return $next($request);
    }
}

最后,确保路由定义正确,并且在api应用中创建相应的控制器和方法来处理请求。

这样,你就可以在ThinkPHP中使用多应用模式,并且对API路由进行了分组,同时使用了中间件来处理请求。

2024-08-19

在Go语言的Kubernetes管理系统项目中,我们需要实现一个中间件,它可以拦截并处理传入的API请求。以下是一个简化的代码示例,展示了如何创建一个简单的中间件函数,该函数可以被用于Kubernetes的API服务器中。




package main
 
import (
    "net/http"
)
 
// 中间件函数,可以拦截请求并进行处理
func Middleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // 在请求处理之前可以添加逻辑
        // 例如,记录请求日志、验证权限等
        println("中间件:请求被拦截")
 
        // 调用下一个处理器
        next.ServeHTTP(w, r)
 
        // 在请求处理之后可以添加逻辑
        // 例如,修改响应、记录响应日志等
        println("中间件:响应被处理")
    })
}
 
func main() {
    // 初始化一个处理器,例如一个简单的返回"Hello World"的处理器
    helloHandler := http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        w.Write([]byte("Hello World"))
    })
 
    // 应用中间件到处理器
    middlewareHandler := Middleware(helloHandler)
 
    // 在服务器上使用中间件处理器
    http.ListenAndServe(":8080", middlewareHandler)
}

这段代码定义了一个Middleware函数,它创建了一个http.HandlerFunc,在请求处理前后可以添加自定义的逻辑。在main函数中,我们创建了一个简单的处理器,并将其包装在Middleware中以创建一个带有中间件功能的处理器。然后,我们在服务器上使用这个包装过的处理器,并启动服务器监听8080端口。

这个示例展示了如何在Go语言编写的Kubernetes管理系统中实现一个简单的中间件,这对于学习如何在API服务中添加拦截器和过滤器是非常有帮助的。

2024-08-19

消息中间件是处理消息传递的软件,可以在分布式系统、系统之间发送消息。主要特点包括异步通信、解耦、缓冲、扩展性和可靠性。

RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar都是消息队列系统,每个系统都有其特点和适用场景。

  1. RabbitMQ:RabbitMQ是使用Erlang编写的开源消息代理和队列服务器。支持AMQP(高级消息队列协议),对路由,负载均衡,数据持久化等提供良好支持。
  2. RocketMQ:RocketMQ是一个分布式消息和流平台,它是阿里巴巴的开源项目,它是一个极易用、高效、稳定、可靠的消息中间件。
  3. Kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消息,但主要是设计用于数据流处理的。
  4. Pulsar:Apache Pulsar是云原生分布式消息发布-订阅系统,最初是Yahoo开发的,现在是Apache软件基金会的一个顶级项目。

下面是一些代码示例:

RabbitMQ的Python代码示例:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 定义回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 告诉RabbitMQ使用callback函数接收信息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 开始接收信息
channel.start_consuming()

RocketMQ的Java代码示例:




import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 实例化消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
        // 指定Namesrv地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 订阅主题和标签
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        // 设置回调函数
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                System.out.println(new String(msg.getBody()));
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
        // 启动消费者
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

Kafka的Python代码示例:




from kafka import KafkaConsumer
 
# 连接到Kafka服务器
consumer = KafkaConsumer('my-topic', bootstrap_servers=['localhost:9092'])
 
for message in consumer:
    # 打印接收到的消息
    print(message.value)

Pulsar的Java代码示例:




import org.apache.pulsar.client.api.Consumer;
import org.apache.pulsar.client.api.Message;
import