2024-08-16



#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/socket.h>
#include <sys/un.h>
 
#define SOCKET_PATH "/tmp/example_socket"
 
int main() {
    int server_fd, client_fd;
    struct sockaddr_un address;
    int address_length = sizeof(address);
    char buffer[1024];
 
    // 创建一个本地socket
    if ((server_fd = socket(AF_UNIX, SOCK_STREAM, 0)) == -1) {
        perror("socket");
        exit(1);
    }
 
    // 设置地址并绑定到socket
    address.sun_family = AF_UNIX;
    strcpy(address.sun_path, SOCKET_PATH);
 
    if (bind(server_fd, (struct sockaddr *)&address, sizeof(address)) == -1) {
        perror("bind");
        exit(1);
    }
 
    // 监听客户端连接请求
    if (listen(server_fd, 5) == -1) {
        perror("listen");
        exit(1);
    }
 
    // 接受客户端连接
    if ((client_fd = accept(server_fd, (struct sockaddr *)&address, (socklen_t *)&address_length)) == -1) {
        perror("accept");
        exit(1);
    }
 
    // 接收客户端消息
    ssize_t bytes_received = recv(client_fd, buffer, sizeof(buffer), 0);
    if (bytes_received == -1) {
        perror("recv");
        exit(1);
    }
 
    // 打印接收到的消息
    printf("Received message: %s\n", buffer);
 
    // 关闭socket
    close(client_fd);
    close(server_fd);
    unlink(SOCKET_PATH); // 删除socket文件
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何在Linux环境下使用本地socket实现进程间通信。它创建了一个服务器端socket,绑定到一个路径,监听连接请求,接受连接,并接收一条消息。代码简洁,注重于展示核心功能,并包含了错误处理。

2024-08-16

在JMeter中进行MySQL数据库Mycat中间件的压测,你需要做以下几步:

  1. 确保Mycat中间件已经正确配置,并且能够处理正常的数据库请求。
  2. 确保JMeter能够访问Mycat中间件所在的服务器。
  3. 在JMeter中创建一个JDBC Connection Configuration元素,配置数据库连接的相关信息,包括Mycat服务的URL、用户名、密码以及JDBC驱动类名等。
  4. 添加一个JDBC RequestSampler到你的测试计划中,并配置它执行所需的SQL语句。
  5. 运行JMeter测试计划,并监控结果。

以下是一个简单的JDBC Request配置示例:




线程组
|- JDBC Connection Configuration
   |- Variable Name: jdbc
   |- Database URL: jdbc:mysql://mycat-server:port/database
   |- JDBC Driver class: com.mysql.jdbc.Driver
   |- Username: your_username
   |- Password: your_password
|- JDBC Request
   |- Variable Name: jdbc
   |- SQL Query: SELECT * FROM your_table WHERE id = ?
   |- Parameter valus: 1
   |- Parameter types: VARCHAR

确保你已经添加了Mycat服务器的JDBC驱动(例如:mysql-connector-java-x.x.xx.jar)到JMeter的"lib/ext"目录。

记得在压测前进行适当的调优,例如连接池大小、超时设置等,以避免压力测试过程中出现问题。

2024-08-16

以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个Django中间件来验证用户是否已经登录:

在你的Django应用中,创建一个新的Python模块,例如middleware.py,并定义如下中间件:




from django.shortcuts import redirect
 
class LoginRequiredMiddleware:
    def __init__(self, get_response):
        self.get_response = get_response
        self.login_url = '/accounts/login/'  # 默认登录URL,可以根据需要修改
 
    def __call__(self, request):
        response = self.get_response(request)
        return response
 
    def process_view(self, request, view_func, view_args, view_kwargs):
        if getattr(view_func, 'login_exempt', False):
            return None
        
        if request.user.is_authenticated:
            return None
        else:
            return redirect(self.login_url)

然后,在你的settings.py文件中添加这个中间件:




MIDDLEWARE = [
    # ... 其他中间件 ...
    'path.to.your.middleware.LoginRequiredMiddleware',  # 确保替换为你的中间件的实际路径
]

现在,这个中间件会在每个视图函数被调用之前检查用户是否已经登录。如果用户未登录,则会重定向到指定的登录URL。如果你不希望某个视图函数执行这个检查,可以在视图函数上设置@login_required装饰器或设置login_exempt属性为True

2024-08-16

由于提问中包含了大量的技术点,我将按照不同的技术点提供解答。

  1. Java后端技术汇总

    Java后端经常使用的技术包括但不限于:Spring Boot/Spring Cloud、Dubbo/Dubbox、Zookeeper、RabbitMQ、Kafka、Redis、MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Jetty、Tomcat等。

  2. 中间件

    中间件是连接不同系统或组件的桥梁,在Java后端中,常见的中间件包括:消息队列(如Kafka、RabbitMQ)、数据库中间件(如MyBatis、Hibernate)、缓存中间件(如Redis)、服务治理中间件(如Dubbo)等。

  3. 架构思想

    架构思想是指导技术选型和系统设计的原则,包括但不限于:分层架构、微服务架构、服务网格、事件驱动架构、CQRS架构、DDD领域驱动设计等。

由于篇幅所限,我将提供一个简单的技术选型示例,展示如何在Java后端项目中集成消息队列和服务治理中间件。




// 使用Spring Boot集成RabbitMQ
@Configuration
public class RabbitMQConfig {
    @Bean
��
    Queue queue() {
        return new Queue("myQueue", true);
    }
 
    @Bean
    TopicExchange exchange() {
        return new TopicExchange("myExchange");
    }
 
    @Bean
    Binding binding(Queue queue, TopicExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("myRoutingKey");
    }
}
 
// 使用Dubbo实现服务治理
@Service
public class MyServiceImpl implements MyService {
    @Override
    public String sayHello(String name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
}
 
// 在provider端配置Dubbo
@Configuration
public class DubboConfig {
    @Bean
    public ApplicationConfig applicationConfig() {
        ApplicationConfig applicationConfig = new ApplicationConfig();
        applicationConfig.setName("dubbo-provider");
        return applicationConfig;
    }
 
    @Bean
    public RegistryConfig registryConfig() {
        RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig();
        registryConfig.setAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
        return registryConfig;
    }
 
    @Bean
    public ProtocolConfig protocolConfig() {
        ProtocolConfig protocolConfig = new ProtocolConfig();
        protocolConfig.setName("dubbo");
        protocolConfig.setPort(20880);
        return protocolConfig;
    }
}

这个示例展示了如何在Spring Boot项目中配置RabbitMQ,并在Dubbo服务提供方中配置应用、注册中心和通信协议。这些配置为系统集成提供了基础支持,同时也展示了如何在实际项目中将这些技术融合在一起。

2024-08-16

Dragonfly是一个开源的分布式缓存系统,它的设计目标是提供快速、简单、可靠的缓存服务。它使用Go语言编写,并且在设计上充分考虑了性能和可扩展性。

如果你想要部署一个Dragonfly实例,以下是一个基本的部署步骤:

  1. 下载并安装Dragonfly:



go get github.com/siddontang/dragonfly
  1. 配置Dragonfly。你可以通过配置文件或直接在命令行中指定参数来配置。
  2. 启动Dragonfly服务:



dragonfly

默认情况下,Dragonfly会运行在本地的1987端口。

关于你提到的“单机部署比redis快25倍”的性能说明,这可能是基于特定的测试场景得出的结论。Redis和Dragonfly都是缓存系统,具体的性能差异取决于使用场景和数据访问模式。但是,Dragonfly在设计上就注重性能,并且它的主要优势之一是它采用了基于内存的存储机制,而Redis使用的是磁盘存储。因此,如果你的数据访问模式是随机的且对延迟敏感,Dragonfly可能在内存访问速度上表现出优势。

具体的部署和配置细节请参考Dragonfly的官方文档。

2024-08-16

在Laravel项目中,你可以创建一个中间件来拦截请求,并将请求信息发送到TransferStatistics项目。以下是创建中间件和发送请求的示例代码:

  1. 使用Artisan命令创建中间件:



php artisan make:middleware TransferStatisticsMiddleware
  1. 编辑中间件代码,发送请求到TransferStatistics项目:



// app/Http/Middleware/TransferStatisticsMiddleware.php
 
namespace App\Http\Middleware;
 
use Closure;
use Illuminate\Http\Request;
use GuzzleHttp\Client;
 
class TransferStatisticsMiddleware
{
    public function handle(Request $request, Closure $next)
    {
        $response = $next($request);
 
        // 发送请求到TransferStatistics项目
        $client = new Client();
        $response = $client->post('http://transferstatistics-project-url/api/statistics', [
            'json' => [
                'method' => $request->getMethod(),
                'url' => $request->getRequestUri(),
                'ip' => $request->ip(),
                // 其他你想记录的信息
            ]
        ]);
 
        return $response;
    }
}
  1. 注册中间件,在 app/Http/Kernel.php 文件中的 $routeMiddleware 数组中添加中间件:



protected $routeMiddleware = [
    // ...
    'transfer_statistics' => \App\Http\Middleware\TransferStatisticsMiddleware::class,
];
  1. 使用中间件,在路由中间件组或者特定路由中使用:



Route::group(['middleware' => ['transfer_statistics']], function () {
    // 这里是你的路由
});
 
// 或者在单个路由中使用
Route::get('/some-route', 'SomeController@someMethod')->middleware('transfer_statistics');

确保TransferStatistics项目的URL和API端点是正确配置的,并且GuzzleHttp客户端可以正常工作。这样,每当有请求经过这个中间件时,它就会向TransferStatistics项目发送请求信息。

2024-08-16

在安装和部署Kafka的过程中,我们通常需要遵循以下步骤:

  1. 安装Java

Kafka是用Scala和Java编写的,因此需要Java运行环境。可以通过运行以下命令来检查是否已安装Java:




java -version

如果未安装,可以通过以下命令安装Java:




sudo apt update
sudo apt install default-jdk
  1. 下载并解压Kafka

从官网下载Kafka压缩包,然后解压到指定目录:




wget https://downloads.apache.org/kafka/2.8.0/kafka_2.13-2.8.0.tgz
tar -xzf kafka_2.13-2.8.0.tgz
mv kafka_2.13-2.8.0 /usr/local/kafka
  1. 配置Kafka

编辑Kafka配置文件config/server.properties,设置broker.id,配置log.dirs,指定zookeeper连接信息等。




cd /usr/local/kafka
cp config/server.properties config/server.properties.orig
nano config/server.properties

修改或添加以下配置:




broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9092
log.dirs=/tmp/kafka-logs
zookeeper.connect=localhost:2181
  1. 启动Zookeeper和Kafka

Kafka使用Zookeeper来管理集群配置,我们首先需要启动Zookeeper,然后启动Kafka。




/usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties
/usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties
  1. 验证安装

通过运行Kafka命令行工具来验证Kafka是否正确安装并运行:




/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list

如果上述命令返回无错误且没有任何主题列表,则表示Kafka安装成功。

2024-08-16

以下是一个简化的Go TCP服务器示例,用于处理Redis协议。这个示例不完整,只展示了如何建立TCP连接并简单处理命令。




package main
 
import (
    "bufio"
    "fmt"
    "net"
)
 
// 简单的处理Redis命令的函数
func handleRedisCommand(conn net.Conn, cmd string) {
    if cmd == "PING" {
        conn.Write([]byte("+PONG\r\n"))
    } else {
        conn.Write([]byte("-ERR unknown command\r\n"))
    }
}
 
func main() {
    listener, err := net.Listen("tcp", ":6379")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer listener.Close()
 
    fmt.Println("Redis server is running on port 6379...")
    for {
        conn, err := listener.Accept()
        if err != nil {
            fmt.Println("Error accepting connection:", err)
            continue
        }
 
        go handleConnection(conn)
    }
}
 
func handleConnection(conn net.Conn) {
    defer conn.Close()
 
    reader := bufio.NewReader(conn)
    for {
        line, err := reader.ReadString('\n')
        if err != nil {
            fmt.Println("Error reading command:", err)
            return
        }
 
        cmd := parseRedisCommand(line)
        handleRedisCommand(conn, cmd)
    }
}
 
// 解析Redis命令的函数,这里需要完善解析逻辑
func parseRedisCommand(line string) string {
    // 示例解析,仅支持简单的PING命令
    return line[1 : len(line)-3]
}

这段代码创建了一个监听在6379端口的TCP服务器,并简单处理了连接和"PING"命令。这个示例不包括完整的Redis协议解析,只展示了如何开始接收TCP连接和简单处理命令。实际应用中,你需要实现完整的Redis命令解析和响应生成。

2024-08-16



from fastapi import FastAPI
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import JSONResponse
 
app = FastAPI()
 
# 自定义中间件函数
def custom_header_middleware(request: Request, call_next):
    response = call_next(request)
    response.headers["Custom-Header"] = "MyCustomValue"
    return response
 
# 将中间件函数应用到FastAPI应用实例
app.add_middleware(
    BaseHTTPMiddleware,
    dispatch=custom_header_middleware,
)
 
# 一个简单的路由,用于测试中间件效果
@app.get("/")
async def main():
    return JSONResponse({"message": "Hello World"})

这段代码定义了一个自定义的中间件函数custom_header_middleware,它会在响应中添加一个自定义的HTTP头部。然后,我们将这个中间件函数添加到FastAPI应用实例中。最后,我们定义了一个简单的路由/,用于测试中间件是否正常工作。

2024-08-16

Atlas是由 Qihoo 360公司开发的一个基于MySQL协议的数据库中间件项目。该项目旨在提供可靠的服务并对客户端透明地处理后端数据库集群的变化。

在使用Atlas进行数据库操作时,如果需要对某些字段进行加密,可以使用Atlas提供的encrypt功能。但是,请注意,Atlas本身并不提供encrypt函数,这可能是一个自定义的插件或扩展功能。

如果你需要在应用层实现加密,你可以使用你所选择的编程语言中的加密库来实现。以下是一个使用Python进行数据加密的简单示例:




from cryptography.fernet import Fernet
 
# 生成一个密钥
key = Fernet.generate_key()
# 使用密钥创建一个Fernet对象
cipher_suite = Fernet(key)
 
# 要加密的数据
data = b"这是一些需要加密的敏感数据"
 
# 加密数据
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(data)
print("加密数据:", encrypted_data)
 
# 解密数据
decrypted_data = cipher_suite.decrypt(encrypted_data)
print("解密数据:", decrypted_data)

在实际的Atlas使用场景中,你需要确保encrypt操作是在数据写入数据库之前进行的,并且解密操作在数据读取出来时进行。同时,你需要保证你的密钥安全,并且在Atlas和应用之间传输时不要被泄露。

请注意,这只是一个加密的示例,你需要根据你的具体需求来选择合适的加密算法和策略。