atguigu8 集群

news2025/1/16 0:49:28

0. 集群介绍

（1）集群的目标

• 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影
响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自
然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。
• 突破数据量限制，一台服务器不能储存大量数据，需要多台分担，每个存储一部分，
共同存储完整个集群数据。最好能做到互相备份，即使单节点故障，也能在其他节点
找到数据。
• 数据备份容灾，单点故障后，存储的数据仍然可以在别的地方拉起。
• 压力分担，由于多个服务器都能完成各自一部分工作，所以尽量的避免了单点压力的
存在

（2）集群的基础形式

1. MySql集群

（1）企业级方案

（2）本项目方案

 （3）代码

一. Docker 安装模拟 MySQL 主从复制集群

1）下载 mysql 镜像

2）创建 Master 实例并启动

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /mydata/mysql/master/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql/master/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7
参数说明
-p 3307:3306： 将容器的 3306 端口映射到主机的 3307 端口
-v /mydata/mysql/master/conf:/etc/mysql： 将配置文件夹挂在到主机
-v /mydata/mysql/master/log:/var/log/mysql： 将日志文件夹挂载到主机
-v /mydata/mysql/master/data:/var/lib/mysql/： 将配置文件夹挂载到主机
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root： 初始化 root 用户的密码


修改 master 基本配置
vim /mydata/mysql/master/conf/my.cnf
[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'
init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve
注意： skip-name-resolve 一定要加， 不然连接 mysql 会超级慢


添加 master 主从复制部分配置
server_id=1
log-bin=mysql-bin
read-only=0
binlog-do-db=gulimall_ums
binlog-do-db=gulimall_pms
binlog-do-db=gulimall_oms
binlog-do-db=gulimall_sms
binlog-do-db=gulimall_wms
binlog-do-db=gulimall_admin
replicate-ignore-db=mysql
replicate-ignore-db=sys
replicate-ignore-db=information_schema
replicate-ignore-db=performance_schema


重启 master

3）创建 Slave 实例并启动

docker run -p 3317:3306 --name mysql-slaver-01 \
-v /mydata/mysql/slaver/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql/slaver/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/slaver/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7


修改 slave 基本配置
vim /mydata/mysql/slaver/conf/my.cnf
[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'
init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve


添加 master 主从复制部分配置
server_id=2
log-bin=mysql-bin
read-only=1
binlog-do-db=gulimall_ums
binlog-do-db=gulimall_pms
binlog-do-db=gulimall_oms
binlog-do-db=gulimall_sms
binlog-do-db=gulimall_wms
binlog-do-db=gulimall_admin
replicate-ignore-db=mysql
replicate-ignore-db=sys
replicate-ignore-db=information_schema
replicate-ignore-db=performance_schema


重启 slaver

4）为 master 授权用户来他的同步数据

1、 进入 master 容器
docker exec -it mysql /bin/bash
2、 进入 mysql 内部 （mysql –uroot -p）
1） 、 授权 root 可以远程访问（ 主从无关， 为了方便我们远程连接 mysql）
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option;
flush privileges;
2） 、 添加用来同步的用户
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'backup'@'%' identified by '123456';
3、 查看 master 状态
show master status\G;

5）配置 slaver 同步 master 数据

1、 进入 slaver 容器
docker exec -it mysql-slaver-01 /bin/bash
2、 进入 mysql 内部（mysql –uroot -p）
1） 、 授权 root 可以远程访问（ 主从无关， 为了方便我们远程连接 mysql）
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option;
flush privileges;
2） 、 设置主库连接
change master to
master_host='mysql-master.gulimall',master_user='backup',master_password='123456',mas
ter_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=0,master_port=3306;
3） 、 启动从库同步
start slave;
4） 、 查看从库状态
show slave status\G;

 6）总结：主从数据库在自己配置文件中声明需要同步哪个数据库， 忽略哪个数据库等信息。并且 server-id 不能一样；主库授权某个账号密码来同步自己的数据；从库使用这个账号密码连接主库来同步数据

二. MyCat 或者 ShardingSphere 实现代理和分片

Apache ShardingSphere

shardingSphere：shardingSphere JDBC，shardingSphere Proxy
auto_increment_offset: 1 从几开始增长
auto_increment_increment: 2 每次的步长

1）下载安装 Sharding-Proxy

docker pull apache/sharding-proxy

docker run -d -v /mydata/sharding-proxy/conf:/opt/sharding-proxy/conf -v
/mydata/sharding-proxy/lib:/opt/sharding-proxy/lib --env PORT=3308 -p13308:3308
apache/sharding-proxy:latest

2）配置数据分片+读写分离

server.yaml

config-readwrite-splitting.yaml

config-sharding.yaml

schemaName: sharding_db
#
dataSources:
  ds_0:
#    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:3307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
#    username: postgres
#    password: postgres
#    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
#    idleTimeoutMilliseconds: 60000
#    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
#    maxPoolSize: 50
#    minPoolSize: 1
#    maintenanceIntervalMilliseconds: 30000
  ds_1:
#    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:3317/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
#    username: postgres
#    password: postgres
#    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
#    idleTimeoutMilliseconds: 60000
#    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
#    maxPoolSize: 50
#    minPoolSize: 1
#    maintenanceIntervalMilliseconds: 30000
######################################################################################################


#rules:
#- !SHARDING
#  tables:
#    t_order:
#      actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
#      tableStrategy:
#        standard:
          shardingColumn: order_id  # 根据这个字段分表
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
      keyGenerateStrategy: # 主键生成策略  #雪花算法
        column: order_id
        keyGeneratorName: snowflake
    t_order_item:
#      actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}
#      tableStrategy:
#        standard:
          shardingColumn: order_id # 这样这2个表就在一个库中了
          shardingAlgorithmName: t_order_item_inline
#      keyGenerateStrategy:
#        column: order_item_id
#        keyGeneratorName: snowflake
  bindingTables:
    - t_order,t_order_item
    
  defaultDatabaseStrategy: # 分库
    standard: 
      shardingColumn: user_id # 根据用户id分库
      shardingAlgorithmName: database_inline

config-master_slave.yaml

dataSources:
 # 2主2从
 master_0_ds:
   url: jdbc:postgresql://192.168.56.10:3307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
   username: root
   password: root
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
 slave_ds_0:
   url: jdbc:postgresql://192.168.56.10:3317/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
   username: root
   password: root
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
 master_1_ds:
   url: jdbc:postgresql://192.168.56.10:3307/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
   username: root
   password: root
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
 slave_ds_1:
   url: jdbc:postgresql://192.168.56.10:3317/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
   username: root
   password: root
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
# 2套主从规则
masterSlaveRule:
 name: ms_ds1
 masterDataSourceName: master_0_ds
 slaveDataSourceNames:
   - slave_ds_0
 # 另放到一个文件在
 # name: ms_ds2:
 # masterDataSourceName: master_1_ds
 # slaveDataSourceNames:
   # - slave_ds_1

2. redis集群

（1）redis 集群形式

1.1）数据分区方案

1.1.1）客户端分区

客户端分区方案 的代表为 Redis Sharding， Redis Sharding 是 Redis Cluster 出来之前， 业
界普遍使用的 Redis 多实例集群 方法。 Java 的 Redis 客户端驱动库 Jedis， 支持 Redis
Sharding 功能， 即 ShardedJedis 以及 结合缓存池 的 ShardedJedisPool。
优点：不使用 第三方中间件， 分区逻辑 可控， 配置 简单， 节点之间无关联， 容易 线性扩展， 灵活性强。
缺点：客户端 无法 动态增删 服务节点， 客户端需要自行维护 分发逻辑， 客户端之间 无连接共享，会造成 连接浪费。

1.1.2）代理分区

代理分区常用方案有 Twemproxy 和 Codis。

1.1.3）redis cluster （官方推荐，采用 hash + slot 算法）

1.2）高可用方案

1.2.1）Sentinel（ 哨兵机制） 支持高可用

深入理解Redis哨兵搭建及原理_nuomizhende45的博客-CSDN博客

1.2.2）redis-cluster

（2）Hash算法

1）hash + slot

cluster是多主多从，用了16384个哈希槽，可以根据性能将不同的槽位分配给redis实例

CRC16(key)%16383

缺点：客户端会随便连个redis，然后redis告诉客户端去哪个redis里找，客户端重新请求一遍；mset、mget等操作，多个key批量时只支持slot值相同的批量操作；事务支持有限。但是我们一般使用lua脚本。

2）consistent hash

一致性哈希：可以很好的解决 稳定性问题， 可以将所有的 存储节点 排列在 收尾相接的Hash 环上， 每个 key 在计算 Hash 后会 顺时针 找到 临接 的 存储节点 存放。 而当有节点 加入 或 退出 时， 仅影响该节点在 Hash 环上 顺时针相邻 的 后续节点。

Hash 倾斜：如果节点很少， 容易出现倾斜， 负载不均衡问题。 一致性哈希算法， 引入了虚拟节点， 在整个环上， 均衡增加若干个节点。 比如 a1， a2， b1， b2， c1， c2， a1 和 a2 都是属于 A 节点的。 解决 hash 倾斜问题。

（3）Redis-Cluster

Scaling with Redis Cluster | Redis
Redis 的官方多机部署方案， Redis Cluster。 一组 Redis Cluster 是由多个 Redis 实例组成， 官
方推荐我们使用 6 实例， 其中 3 个为主节点， 3 个为从结点。 一旦有主节点发生故障的时候，
Redis Cluster 可以选举出对应的从结点成为新的主节点， 继续对外服务， 从而保证服务的高
可用性。那么对于客户端来说， 知道知道对应的 key 是要路由到哪一个节点呢？ Redis Cluster
把所有的数据划分为 16384 个不同的槽位， 可以根据机器的性能把不同的槽位分配给不同
的 Redis 实例， 对于 Redis 实例来说， 他们只会存储部分的 Redis 数据， 当然， 槽的数据是
可以迁移的， 不同的实例之间， 可以通过一定的协议， 进行数据迁移。

（4）代码

1）创建 6 个 redis 节点（3 主 3 从方式， 从为了同步备份， 主进行 slot 数据分片）

for port in $(seq 7001 7006); \
do \
mkdir -p /mydata/redis/node-${port}/conf
touch /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
cat << EOF >/mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
port ${port}
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
cluster-announce-ip 192.168.56.10
cluster-announce-port ${port}
cluster-announce-bus-port 1${port}
appendonly yes
EOF
docker run -p ${port}:${port} -p 1${port}:1${port} --name redis-${port} \
-v /mydata/redis/node-${port}/data:/data \
-v /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d redis:5.0.7 redis-server /etc/redis/redis.conf; \
done


docker stop $(docker ps -a |grep redis-700 | awk '{ print $1}')


docker rm $(docker ps -a |grep redis-700 | awk '{ print $1}')

2）使用 redis 建立集群

docker exec -it redis-7001 bash
redis-cli --cluster create 192.168.56.10:7001 192.168.56.10:7002 192.168.56.10:7003
192.168.56.10:7004 192.168.56.10:7005 192.168.56.10:7006 --cluster-replicas 1

3. ES集群

（1）介绍

elasticsearch 是天生支持集群的， 他不需要依赖其他的服务发现和注册的组件， 因为他内置了一个名字叫 ZenDiscovery 的模块。

Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

集群内的原理 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

健康：

Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据， 其中最为重要的一项就是 集群健
康 ， 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red 。
status 字段指示着当前集群在总体上是否工作正常。 它的三种颜色含义如下：
green： 所有的主分片和副本分片都正常运行。
yellow： 所有的主分片都正常运行， 但不是所有的副本分片都正常运行。
red： 有主分片没能正常运行。

分片：

在索引建立的时候就已经确定了主分片数， 但是副本分片数可以随时修改。

一份数据的多个副本存在不同分片上，分片要有一定冗余。

（2）代码

1）准备 docker 网络

Docker 创建容器时默认采用 bridge 网络，自行分配 ip，不允许自己指定。
在实际部署中， 我们需要指定容器 ip， 不允许其自行分配 ip， 尤其是搭建集群时， 固定 ip 是必须的。
我们可以创建自己的 bridge 网络 ： mynet， 创建容器的时候指定网络为 mynet 并指定 ip 即可。
查看网络模式 docker network ls；
创建一个新的 bridge 网络
docker network create --driver bridge --subnet=172.18.12.0/16 --gateway=172.18.1.1
mynet
查看网络信息
docker network inspect mynet
以后使用--network=mynet --ip 172.18.12.x 指定 ip

2）Master 节点创建

for port in $(seq 1 3); \
do \
mkdir -p /mydata/elasticsearch/master-${port}/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/master-${port}/data
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/master-${port}
cat << EOF >/mydata/elasticsearch/master-${port}/config/elasticsearch.yml
cluster.name: my-es #集群的名称， 同一个集群该值必须设置成相同的
node.name: es-master-${port} #该节点的名字
node.master: true #该节点有机会成为 master 节点
node.data: false #该节点可以存储数据
network.host: 0.0.0.0
http.host: 0.0.0.0 #所有 http 均可访问
http.port: 920${port}
transport.tcp.port: 930${port}
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 #设置这个参数来保证集群中的节点可以知道其
它 N 个有 master 资格的节点。 官方推荐（N/2） +1
discovery.zen.ping_timeout: 10s #设置集群中自动发现其他节点时 ping 连接的超时时间
discovery.seed_hosts: ["172.18.12.21:9301", "172.18.12.22:9302", "172.18.12.23:9303"] #设置集
群中的 Master 节点的初始列表， 可以通过这些节点来自动发现其他新加入集群的节点， es7
的新增配置
cluster.initial_master_nodes: ["172.18.12.21"] #新集群初始时的候选主节点， es7 的新增配置
EOF
docker run --name elasticsearch-node-${port} \
-p 920${port}:920${port} -p 930${port}:930${port} \
--network=mynet --ip 172.18.12.2${port} \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms300m -Xmx300m" \
-v
/mydata/elasticsearch/master-${port}/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/el
asticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/master-${port}/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/master-${port}/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2
done


docker stop $(docker ps -a |grep elasticsearch-node-* | awk '{ print $1}')


docker rm $(docker ps -a |grep elasticsearch-node-* | awk '{ print $1}')

3）Data-Node 创建

for port in $(seq 4 6); \
do \
mkdir -p /mydata/elasticsearch/node-${port}/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/node-${port}/data
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/node-${port}
cat << EOF >/mydata/elasticsearch/node-${port}/config/elasticsearch.yml
cluster.name: my-es #集群的名称， 同一个集群该值必须设置成相同的
node.name: es-node-${port} #该节点的名字
node.master: false #该节点有机会成为 master 节点
node.data: true #该节点可以存储数据
network.host: 0.0.0.0
#network.publish_host: 192.168.56.10 #互相通信 ip， 要设置为本机可被外界访问的 ip， 否则
无法通信
http.host: 0.0.0.0 #所有 http 均可访问
http.port: 920${port}
transport.tcp.port: 930${port}
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 #设置这个参数来保证集群中的节点可以知道其
它 N 个有 master 资格的节点。 官方推荐（N/2） +1
discovery.zen.ping_timeout: 10s #设置集群中自动发现其他节点时 ping 连接的超时时间
discovery.seed_hosts: ["172.18.12.21:9301", "172.18.12.22:9302", "172.18.12.23:9303"] #设置集
群中的 Master 节点的初始列表， 可以通过这些节点来自动发现其他新加入集群的节点， es7
的新增配置
cluster.initial_master_nodes: ["172.18.12.21"] #新集群初始时的候选主节点， es7 的新增配置
EOF
docker run --name elasticsearch-node-${port} \
-p 920${port}:920${port} -p 930${port}:930${port} \
--network=mynet --ip 172.18.12.2${port} \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms300m -Xmx300m" \
-v
/mydata/elasticsearch/node-${port}/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/ela
sticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/node-${port}/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/node-${port}/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2
done

4. RabbitMQ

（1）介绍

RabbiMQ 是用 Erlang 开发的， 集群非常方便， 因为 Erlang 天生就是一门分布式语言， 但其
本身并不支持负载均衡。RabbitMQ 集群中节点包括内存节点(RAM)、 磁盘节点(Disk， 消息持久化)， 集群中至少有一个 Disk 节点。

（2）集群形式

1）普通模式(默认)

对于普通模式， 集群中各节点有相同的队列结构， 但消息只会存在于集群中的一个节点。 对于消费者来说， 若消息进入 A 节点的 Queue 中， 当从 B 节点拉取时， RabbitMQ 会将消息从 A 中取出， 并经过 B 发送给消费者。应用场景： 该模式各适合于消息无需持久化的场合， 如日志队列。 当队列非持久化， 且创建该队列的节点宕机， 客户端才可以重连集群其他节点， 并重新创建队列。 若为持久化，只能等故障节点恢复。

2）镜像模式

与普通模式不同之处是消息实体会主动在镜像节点间同步， 而不是在取数据时临时拉取， 高可用； 该模式下， mirror queue 有一套选举算法， 即 1 个 master、 n 个 slaver， 生产者、 消费者的请求都会转至 master。应用场景： 可靠性要求较高场合， 如下单、 库存队列。缺点： 若镜像队列过多， 且消息体量大， 集群内部网络带宽将会被此种同步通讯所消耗。

镜像集群也是基于普通集群， 即只有先搭建普通集群， 然后才能设置镜像队列。若消费过程中， master 挂掉， 则选举新 master， 若未来得及确认， 则可能会重复消费。
 

（3）代码

1）搭建集群

mkdir /mydata/rabbitmq
cd rabbitmq/
mkdir rabbitmq01 rabbitmq02 rabbitmq03

docker run -d --hostname rabbitmq01 --name rabbitmq01 -v
/mydata/rabbitmq/rabbitmq01:/var/lib/rabbitmq -p 15673:15672 -p 5673:5672 -e
RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='atguigu' rabbitmq:management

docker run -d --hostname rabbitmq02 --name rabbitmq02 -v/mydata/rabbitmq/rabbitmq02:/var/lib/rabbitmq -p 15674:15672 -p 5674:5672 -e
RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='atguigu' --link rabbitmq01:rabbitmq01
rabbitmq:management

docker run -d --hostname rabbitmq03 --name rabbitmq03 -v
/mydata/rabbitmq/rabbitmq03:/var/lib/rabbitmq -p 15675:15672 -p 5675:5672 -e
RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='atguigu' --link rabbitmq01:rabbitmq01 --link
rabbitmq02:rabbitmq02 rabbitmq:management

--hostname 设置容器的主机名
RABBITMQ_ERLANG_COOKIE 节点认证作用， 部署集成时 需要同步该值

2）节点加入集群

docker exec -it rabbitmq01 /bin/bash

rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl start_app
Exit

进入第二个节点
docker exec -it rabbitmq02 /bin/bash
rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl join_cluster --ram rabbit@rabbitmq01
rabbitmqctl start_app
exit

进入第三个节点
docker exec -it rabbitmq03 bash
rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl join_cluster --ram rabbit@rabbitmq01
rabbitmqctl start_app
exit

3）实现镜像集群

docker exec -it rabbitmq01 bash

rabbitmqctl set_policy -p / ha "^" '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}'
可以使用 rabbitmqctl list_policies -p /； 查看 vhost/下面的所有 policy

在 cluster 中任意节点启用策略， 策略会自动同步到集群节点
rabbitmqctl set_policy-p/ha-all"^"’{“ha-mode”:“all”}’
策略模式 all 即复制到所有节点， 包含新增节点， 策略正则表达式为 “^” 表示所有匹配所有队列名称。 “^hello”表示只匹配名为 hello 开始的队列

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前言 最近在 GitHub 刷到了 GitHub - golang-china/gopl-zh: Go语言圣经中文版&#xff0c; 然后又是周末&#xff0c;就起了玩心。搞一个 Go 玩玩&#xff0c;去 The Go Programming Language下载了 Go 语言安装包&#xff0c;一路默认安装。然后打开 VS Code 安装 Extensio…
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5个编写技巧，有效提高单元测试实践

5个编写技巧，有效提高单元测试实践

1. 什么是单元测试 “在计算机编程中&#xff0c;单元测试又称为模块测试&#xff0c;是针对程序模块来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中&#xff0c;一个单元就是单个程序、函数、过程等&#xff1b;对于面向对象编程&#xff0c;最…
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PPT的使用技巧（一）：对齐、文字填充、柱状图填充

PPT的使用技巧（一）：对齐、文字填充、柱状图填充

1、快速对齐 在制作PPT时&#xff0c;需要将绘制的几个图形进行对齐&#xff0c;如果用人工进行对齐&#xff0c;则效果会很差&#xff0c;且耗时严重。如下图所示为未对齐时的情况&#xff0c;可以发现4个矩形在水平、垂直方向均不对其。 我们需要将其进行对齐后变成如下效果…
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1. Windows 安装 elasticsearch-8.5.1 和 kibana

1. Windows 安装 elasticsearch-8.5.1 和 kibana

1. 准备下载文件 Elasticsearch 下载地址&#xff1a; https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch Kibana 下载地址&#xff1a; https://www.elastic.co/downloads/kibana 2.启动es 1、配置文件&#xff1a;注意ip用个人ip别用localhost # Elasticsearch Configur…
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面板数据熵值法计算综合指数Stata代码（附样本数据和结果）

面板数据熵值法计算综合指数Stata代码（附样本数据和结果）

面板数据熵值法计算综合指数Stata代码&#xff08;附样本数据和结果&#xff09; 熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大&#xff0c;该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。 在信息论中&#xff0c;熵是对不确定性的一种度…
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jasperreports6.12.2 could not load the following font解决方法

jasperreports6.12.2 could not load the following font解决方法

jasperreports通过Java代码生成PDF的时候不能获取中文字体&#xff0c;报错提示如下&#xff1a; net.sf.jasperreports.engine.JRRuntimeException: Could not load the following font: pdfFontName: STSong-Light pdfEncoding: Identity-H isPdfEmbedded : true本次环境&…
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聊一聊华为云弹性公网IP的那些事儿

聊一聊华为云弹性公网IP的那些事儿

聊一聊华为云弹性公网IP的那些事儿 如今&#xff0c;企业上云已成为热门话题&#xff0c;云可以驱动流程创新和业务创新&#xff0c;成为企业新的利润增长点&#xff0c;被看成是企业实现数字化转型的必经之路。弹性公网IP作为一种网络基础能力&#xff0c;也是华为云客户日常…
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【Linux】多线程基础

【Linux】多线程基础

文章目录1.线程的基本概念1.1重定义进程1.2Linux下的线程2.多级页表3.线程VS进程3.1线程的优缺点3.2线程异常3.3线程用途3.4线程与进程的关系4.线程控制4.1线程创建4.2线程等待4.3进程终止4.4线程分离5.线程ID与线程结构1.线程的基本概念 在一个程序里的一个执行路线就叫做线程…
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树莓派系统镜像备份

树莓派系统镜像备份

SD卡系统镜像备份引言1、下载镜像备份脚本2、查看sd卡设备名称3、复制镜像4、压缩镜像引言 SD卡系统镜像备份有多种方式&#xff0c;最简单粗暴的是使用Win32diskImager工具&#xff0c;将SD卡的镜像直接读取&#xff0c;但是该种方式最大的缺陷就是读取的镜像空间太大。比如在…
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a股level2数据接口的最优委托信息

a股level2数据接口的最优委托信息

a股level2数据接口除了提供逐笔成交记录这个信息外&#xff0c;还提供了最优委托信息&#xff0c;也就是盘口中前50笔订单的委托数量明细。 Level-1提供的数据并不可以知道委托了xxx手是有多少人下的&#xff0c;以及每个人下了多少的明细。但是在Level-2中就能显示卖一处前50…
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Head First设计模式(阅读笔记)-02.观察者模式

Head First设计模式(阅读笔记)-02.观察者模式

气象监测应用 建立一个应用&#xff0c;利用WeatherData对象取得气象站的数据&#xff0c;并更新三个布告板&#xff1a;目前状况、气象统计和天气预报 要求 WeatherData类具有getter方法获取温度、湿度和气压获取到新的数据时会调用measurementsChanged方法当有新数据时三个布…
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WebVR

WebVR

WebVR 文章目录WebVR1. 前言2. 在线示例3. 关于开发4. 参考链接1. 前言 WebVR技术可以实现在浏览器端接通VR设备&#xff0c;在VR模式下进行交互。 2. 在线示例 三维模型网站Sketchfab支持在VR模式下预览三维模型&#xff1a;https://sketchfab.com/3d-models/kirkaldys-tes…
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从后端角度看安全

从后端角度看安全

跨站脚本攻击&#xff08;XSS&#xff09; 什么是XSS 跨站脚本工具&#xff0c;全程是Cross Site Script&#xff0c;为了和CSS 区分&#xff0c;所以叫XSS。 XSS 攻击&#xff0c;通常指黑客通过HTML注入&#xff0c;来纂改了网页&#xff0c;插入恶意脚本。 人话就是把用户…
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OTG 配置为U盘

OTG 配置为U盘

目录 硬件环境及目标 配置脚本 问题1 &#xff0c;创建g1 目录失败 问题1 的解决 问题2 &#xff0c;目录不存在 访问存储卡 综述 网上很多资料介绍通过configfs将OTG 口配置为U盘的资料&#xff0c;本文记录实际操作及遇到的问题。 硬件环境及目标 硬件基本结构如下图。 …
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打造高逼格、可视化的监控系统平台

打造高逼格、可视化的监控系统平台

1、安装influxdb数据库 docker run -d --name influxdb -p 8083:8083 -p 8086:8086 tutum/influxdb 两个端口都要映射出来&#xff0c;同时要开启防火墙端口 web http://192.168.199.151:8083/进入8083端口&#xff0c;创建数据库cadvisor 创建管理员admin密码123456的用户…
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