RocketMQ 2m-2s-async搭建

news2024/11/12 5:58:59

本文档是RocketMQ4.8两主两从异步复制的搭建过程（也可单机部署，更简单一点）,包括监控台界面.

写在前面：本文档适用于4.8版本，其它版本的坑没有踩过不清楚。我是用VMware启了两台虚拟机，环境：CentOS7，JDK1.8，Maven3.6.3，提前设置好PATH

RocketMQ支持多种集群策略

		2m-2s-async(本文采用模式)-2主2从异步刷盘(吞吐量较大，但是消息可能丢失)

        2m-2s-sync：2主2从同步刷盘(吞吐量会下降，但是消息更安全)

        2m-noslave ：2主无从(单点故障)，然后还可以直接配置broker.conf，进行单点环境配置

        dledger：用来实现主从切换的。集群中的节点会基于Raft协议随机选举出一个leader，
				其他的就都是follower。通常正式环境都会采用这种方式来搭建集群。

示意图如下：在这里插入图片描述
两主两从的服务分布如下：
这样的分布让主从节点不在一台机器上，一台机器挂了消费者可以继续消费(开源版好像没有自动的主从切换，且只有brokerId=1的slave节点提供读服务)
192.168.198.129 namesrv1
192.168.198.130 namesrv2
192.168.198.129 broker-a master
192.168.198.129 broker-b-s slave
192.168.198.130 broker-b master
192.168.198.130 broker-a-s slave

1.下载和编译

#进入想要放的文件夹
cd /usr/local
#下载压缩包
wget https://archive.apache.org/dist/rocketmq/4.8.0/rocketmq-all-4.8.0-bin-release.zip
#解压
unzip rocketmq-all-4.8.0-bin-release.zip
#进入解压好的目录
cd rocketmq-all-4.8.0-source-release
#编译
mvn -Prelease-all -DskipTests clean install -U
#进入编译好的目录
cd distribution/target
#下面有rocketmq-4.8.0、rocketmq-4.8.0.tar.gz、rocketmq-4.8.0.zip，我们用rocketmq-4.8.0.tar.gz即可（下面有），将其放到/user/local/解压)
cd /usr/local/rocketmq-4.8.0

2.修改配置
此处有两个坑，一个是：JAVA_HOME的配置（配置为自己的要用的JDK目录，不一定是PATH中的JAVA_HOME），一个是：JVM内存配置（根据机器内存，rocketmq默认设置的比较大，可能启动不起来）

#进入bin目录
cd /usr/local/rocketmq-4.8.0
#修改server的启动脚本
vim bin/runserver.sh
#内容如下
[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161
#[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && JAVA_HOME=/usr/java
#[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && error_exit "Please set the JAVA_HOME variable in your environment, We need java(x64)!"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"
 
#修改broker的启动脚本
vim bin/runbroker.sh
[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161
#[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && JAVA_HOME=/usr/java
#[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && error_exit "Please set the JAVA_HOME variable in your environment, We need java(x64)!"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:MaxDirectMemorySize=256m"
 
#修改tools的启动脚本
[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161
#[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && JAVA_HOME=/usr/java
#[ ! -e "$JAVA_HOME/bin/java" ] && error_exit "Please set the JAVA_HOME variable in your environment, We need java(x64)!"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms64m -Xmx64m -Xmn32m -XX:MetaspaceSize=32m -XX:MaxMetaspaceSize=32m"

3.创建存储路径
这里的存储路径可在4中的broker-*.properties中看到什么含义

#机器1上，我的是192.168.198.129
 mkdir -p /usr/local/rocketmq/store/broker-a /usr/local/rocketmq/store/broker-a/nsumequeue /usr/local/rocketmq/store/broker-a/commitlog /usr/local/rocketmq/store/broker-a/index /usr/local/rocketmq/logs /usr/local/rocketmq/store/broker-b-s /usr/local/rocketmq/store/broker-b-s/nsumequeue /usr/local/rocketmq/store/broker-b-s/commitlog /usr/local/rocketmq/store/broker-b-s/index
#机器2上，我的是192.168.198.130
mkdir -p /usr/local/rocketmq/store/broker-a-s /usr/local/rocketmq/store/broker-a-s/nsumequeue /usr/local/rocketmq/store/broker-a-s/commitlog /usr/local/rocketmq/store/broker-a-s/index /usr/local/rocketmq/logs /usr/local/rocketmq/store/broker-b /usr/local/rocketmq/store/broker-b/nsumequeue /usr/local/rocketmq/store/broker-b/commitlog /usr/local/rocketmq/store/broker-b/index

4.修改broker的配置文件
两台机器都要修改，进入/conf/2m-2s-async目录，对于节点1（192.168.198.129），分别修改broker-a.properties，broker-b-s.properties；对于节点2（192.168.198.130），分别修改broker-b.properties,broker-a-s.properties，修改下面的ip可以直接粘贴过去

节点1 broker-a.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字，名字可重复,为了管理,每个master起一个名字,他的slave同他,eg:Amaster叫broker-a,他的slave也叫broker-a
brokerName=broker-a
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=192.168.198.129:9876;192.168.198.130:9876
brokerIP1=192.168.198.129
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口,
listenPort=10911
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store/broker-a
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/broker-a/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/broker-a/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/broker-a/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=ASYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

节点1 broker-b-s.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
brokerName=broker-b
#broker名字，名字可重复,为了管理,每个master起一个名字,他的slave同他,eg:Amaster叫broker-b,他的slave也叫broker-b
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=1
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=192.168.198.129:9876;192.168.198.130:9876
brokerIP1=192.168.198.129
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口,
listenPort=10920
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store/broker-b-s
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/broker-b-s/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/broker-b-s/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/broker-b-s/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SLAVE
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

节点2 broker-b.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字，名字可重复,为了管理,每个master起一个名字,他的slave同他,eg:Amaster叫broker-a,他的slave也叫broker-a
brokerName=broker-b
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=192.168.198.129:9876;192.168.198.130:9876
brokerIP1=192.168.198.130
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口,
listenPort=10911
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store/broker-b
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/broker-b/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/broker-b/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/broker-b/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=ASYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

节点2 broker-a-s.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
brokerName=broker-a
#broker名字，名字可重复,为了管理,每个master起一个名字,他的slave同他,eg:Amaster叫broker-b,他的slave也叫broker-b
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=1
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=192.168.198.129:9876;192.168.198.130:9876
#brokerIP1=192.168.198.130
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口,
listenPort=10920
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store/broker-a-s
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/broker-a-s/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/broker-a-s/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/broker-a-s/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SLAVE
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

5.启动
几主几从，取决于启动多少broker，如果只启动broker-a，就是一主，如果启动broker-a和broker-b就是两主，如果启动broker-a和borker-a-s就是一主一从

分别启动两台机器上的nameServer和broker，启动后可以通过jps -l 查看有没有进程(有进程不一定启成功了，具体看日志文件)，日志文件的位置可以看/conf/logback_*.xml中的配置

节点1

#启动nameserver
cd /usr/local/rocketmq-4.8.0
nohup sh bin/mqnamesrv >/usr/local/rocketmq/logs/mqnamesrv.log 2>&1 &
 
#启动broker-a
nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-a.properties > /usr/local/rocketmq/logs/broker-a.log 2>&1 &
#启动broker-b-s
nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-b-s.properties > /usr/local/rocketmq/logs/broker-b-s.log 2>&1 &

节点2

#启动nameserver
cd /usr/local/rocketmq-4.8.0
nohup sh bin/mqnamesrv >/usr/local/rocketmq/logs/mqnamesrv.log 2>&1 &
 
#启动broker-b
nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-b.properties > /usr/local/rocketmq/logs/broker-b.log 2>&1 &
#启动broker-a-s
nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-a-s.properties > /usr/local/rocketmq/logs/broker-a-s.log 2>&1 &

6.监控台启动
命令如下：

#启动监控台，过程可能较慢，耐心等待，可以在任意机器上启动，只要能telnet通nameserver对应的ip和端口
java -jar rocketmq-console-ng-1.0.0.jar --server.port=8000 --rocketmq.config.namesrvAddr=192.168.198.129:9876;192.168.198.130:9876
#查看监控台，我是在192.168.198.130上启的
浏览器192.168.198.130:8000

在这里插入图片描述

7.停止RocketMQ
先停止broker再停止namesrv，或者使用jps-l查看进程再kill也可以

sh bin/mqshutdown broker
sh bin/mqshutdown namesrv

8.模拟使用
8.1 添加依赖

<!--注意： 这里的版本,要和部署在服务器上的版本号一致-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
            <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
            <version>4.8.0</version>
        </dependency>

8.2配置类
配置类我写死了host，可以写到配置文件

public class JmsConfig {
    /**
     * Name Server 地址，因为是集群部署 所以有多个用 分号 隔开
     */
    public static final String NAME_SERVER = "192.168.198.129:9876;192.168.198.130:9877";
    /**
     * 主题名称 主题一般是服务器设置好 而不能在代码里去新建topic（ 如果没有创建好，生产者往该主题发送消息 会报找不到topic错误）
     */
    public static final String TOPIC = "topic_Dragon";
 
}

8.3Producer（生产者）

@Slf4j
@Component
public class Producer {
    private String producerGroup = "test_producer";
    private DefaultMQProducer producer;
 
    public Producer(){
        //示例生产者
        producer = new DefaultMQProducer(producerGroup);
        //不开启vip通道 开通口端口会减2
        producer.setVipChannelEnabled(false);
        //绑定name server
        producer.setNamesrvAddr(JmsConfig.NAME_SERVER);
        start();
    }
    /**
     * 对象在使用之前必须要调用一次，只能初始化一次
     */
    public void start(){
        try {
            this.producer.start();
        } catch (MQClientException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    public DefaultMQProducer getProducer(){
        return this.producer;
    }
    /**
     * 一般在应用上下文，使用上下文监听器，进行关闭
     */
    public void shutdown(){
        this.producer.shutdown();
    }
}

8.4Consumer（消费者）

@Slf4j
@Component
public class Consumer {
 
    /**
     * 消费者实体对象
     */
    private DefaultMQPushConsumer consumer;
    /**
     * 消费者组
     */
    public static final String CONSUMER_GROUP = "test_consumer";
    /**
     * 通过构造函数 实例化对象
     */
    public Consumer() throws MQClientException {
 
        consumer = new DefaultMQPushConsumer(CONSUMER_GROUP);
        consumer.setNamesrvAddr(JmsConfig.NAME_SERVER);
        //消费模式:一个新的订阅组第一次启动从队列的最后位置开始消费 后续再启动接着上次消费的进度开始消费
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
        //订阅主题和 标签（ * 代表所有标签)下信息
        consumer.subscribe(JmsConfig.TOPIC, "*");
        // //注册消费的监听 并在此监听中消费信息，并返回消费的状态信息
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            // msgs中只收集同一个topic，同一个tag，并且key相同的message
            // 会把不同的消息分别放置到不同的队列中
            try {
                for (Message msg : msgs) {
 
                    //消费者获取消息 这里只输出 不做后面逻辑处理
                    String body = new String(msg.getBody(), "utf-8");
                    log.info("Consumer-获取消息-主题topic为={}, 消费消息为={}", msg.getTopic(), body);
                }
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
                return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
 
        consumer.start();
        System.out.println("消费者 启动成功=======");
    }
}

8.5Controller（检验）

@Slf4j
@RestController
public class RocketMQController {
 
    @Autowired
    private Producer producer;
 
    private List<String> mesList;
 
    /**
     * 初始化消息
     */
    public RocketMQController() {
        mesList = new ArrayList<>();
        mesList.add("西门吹雪");
        mesList.add("叶孤城");
        mesList.add("陆小凤");
        mesList.add("李寻欢");
        mesList.add("楚留香");
 
    }
 
    @RequestMapping("/text/rocketmq")
    public Object callback() throws Exception {
        //总共发送五次消息
        for (String s : mesList) {
            //创建生产信息
            Message message = new Message(JmsConfig.TOPIC, "testtag", ("传说中的大侠:" + s).getBytes());
            //发送
            SendResult sendResult = producer.getProducer().send(message);
            log.info("输出生产者信息={}",sendResult);
        }
        return "成功";
    }
}

8.6访问，打印日志和监控台变化
http://localhost/text/rocketmq
日志：
在这里插入图片描述
监控台：
在这里插入图片描述

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python基于django+vue微信小程序的校园二手闲置物品交易

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在大学校园里,存在着很多的二手商品,但是由于信息资源的不流通以及传统二手商品信息交流方式的笨拙,导致了很多仍然具有一定价值或者具有非常价值的二手商品的囤积,乃至被当作废弃物处理。现在通过微信小程序的校园二手交易平台,可以方便快捷的发布和交流任何二手商品的信息,并…
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【CS224W】(task2)传统图机器学习和特征工程

【CS224W】(task2)传统图机器学习和特征工程

note 和CS224W课程对应&#xff0c;将图的基本表示写在task1笔记中了&#xff1b;传统图特征工程&#xff1a;将节点、边、图转为d维emb&#xff0c;将emb送入ML模型训练Traditional ML Pipeline Hand-crafted feature ML model Hand-crafted features for graph data Node-l…
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被滥用的Slack服务：APT29针对意大利的攻击活动分析

被滥用的Slack服务：APT29针对意大利的攻击活动分析

背景 APT29&#xff0c;又名CozyBear, Nobelium, TheDukes&#xff0c;奇安信内部编号APT-Q-77&#xff0c;被认为是与东欧某国政府有关的APT组织。该组织攻击活动可追溯至2008年&#xff0c;主要攻击目标包括西方政府组织机构、智囊团。APT29曾多次实施大规模鱼叉攻击&#x…
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linux高级命令之进程的注意点

linux高级命令之进程的注意点

进程的注意点学习目标能够说出进程的注意点1. 进程的注意点介绍进程之间不共享全局变量主进程会等待所有的子进程执行结束再结束2. 进程之间不共享全局变量import multiprocessing import time# 定义全局变量 g_list list()# 添加数据的任务defadd_data():for i in range(5):g…
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snakeyaml自定义pojo写入yml文件时属性字段排序问题

snakeyaml自定义pojo写入yml文件时属性字段排序问题

snakeyaml采用LinkedHashMap保存对象&#xff0c;最后写入yml文件的时候&#xff0c;可以按照存入的顺序写入yml&#xff0c;如果采用自定义pojo&#xff0c;虽然可以写入yml&#xff0c;但是属性默认是按照字母顺序进行写入的。 如下所示&#xff0c;定义一个User实体&#xf…
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kafka生产者事务踩坑记录

kafka生产者事务踩坑记录

1. 背景 公司需要迁移一个老 spark 项目&#xff0c;之前是消费阿里 LogStore 中的实时数据&#xff0c;处理之后将结果落库。使用的是 spark streaming&#xff0c;batch 时间为 2 分钟。迁移后&#xff0c;需要将 LogStore 切换为 kafka&#xff0c;涉及到了对代码的改动。公…
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常见的数据结构

常见的数据结构

栈&#xff08;stack&#xff09; 栈&#xff08; stack&#xff09;是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表&#xff0c;该位置是表的末端&#xff0c;叫做栈顶&#xff08;top&#xff09;。它是后进先出&#xff08;LIFO&#xff09;的。对栈的基本操作只有 push&#x…
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linux高级命令之线程

linux高级命令之线程

线程学习目标能够知道线程的作用1. 线程的介绍在Python中&#xff0c;想要实现多任务除了使用进程&#xff0c;还可以使用线程来完成&#xff0c;线程是实现多任务的另外一种方式。2. 线程的概念线程是进程中执行代码的一个分支&#xff0c;每个执行分支&#xff08;线程&#…
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macos 下载 macOS 系统安装程序及安装U盘制作方法

macos 下载 macOS 系统安装程序及安装U盘制作方法

01 下载 macOS 系统安装程序的方法 本文来自: https://discussionschinese.apple.com/docs/DOC-250004259 简介 Mac 用户时不时会需要下载 macOS 的安装程序&#xff0c;目的不同&#xff0c;或者升级或者降级&#xff0c;或者研究或者收藏。为了方便不同用户&#xff0c;除…
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设计模式之委派模式与模板模式详解和应用

设计模式之委派模式与模板模式详解和应用

目录1 委派模式1.1 目标1.2 内容定位1.3 定义1.4 委派模式的应用场景1.5 委派模式在业务场景中的应用1.6 委派模式在源码中的体现1.6.1 双亲委派模型1.6.2 常用代理执行方法 invoke1.6.3 Spring loC中 在调用 doRegisterBeanDefinitions()1.6.4 SpringMVC 的DispatcherServlet1…
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python基于vue微信小程序的校园闲置二手跳蚤商城的设计与实现

python基于vue微信小程序的校园闲置二手跳蚤商城的设计与实现

在当今社会的高速发展过程中,产生的劳动力越来越大,提高人们的生活水平和质量,尤其计算机科技的进步,数据和信息以人兴化为本的目的,给人们提供优质的服务,其中网上购买二手商品尤其突出,使我们的购物方式发生巨大的改变。而线上购物,不仅需要在硬件上为人们提供服务网上购物,而…
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尚医通 （十七）手机登录

尚医通 （十七）手机登录

目录一、登录需求分析二、搭建service-user模块三、登录接口实现1、添加service接口与实现2、添加Mapper接口3、添加Controller方法四、手机验证码登录&#xff08;生成token&#xff09;1、使用JWT进行跨域身份验证1.1 传统用户身份验证1.2 解决方案2、JWT介绍3、整合JWT4、单…
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Minecraft服务端配置

Minecraft服务端配置

✨✨前言 ✨✨ 我的世界大家肯定都不陌生&#xff0c;在网易拿下中国区的代理后&#xff0c;很多小伙伴也是都转向了网易版我的世界&#xff0c;网易版我的世界可以说已经做是的十分全面了&#xff0c;使用起来也十分方便&#xff0c;一部分小伙伴也是看重了网易庞大的玩家数量…
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使用uniapp创建小程序和H5界面

使用uniapp创建小程序和H5界面

uniapp的介绍可以看官网&#xff0c;接下来我们使用uniapp创建小程序和H5界面&#xff0c;其他小程序也是可以的&#xff0c;只演示创建这2个&#xff0c;其实都是一套代码&#xff0c;只是生成的方式不一样而已。 uni-app官网 1.打开HBuilder X 选择如图所示&#xff0c;下…
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1. Unity的下载与安装

1. Unity的下载与安装

1. 下载 Unity Hub: unity hub是unity编辑器的一个管理工具&#xff0c;负责平时的unity项目创建和管理&#xff0c;以及unity编辑器的安装等 首先在unity官网网址链接&#xff0c;点击左下角的DownLoad Unity图标&#xff0c;如下图&#xff1a; 进入下一个页面&#xff0c;…
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LinkedHashMap实现LRU算法

LinkedHashMap实现LRU算法

目录LRU 简介LinkedHashMap的使用手写LRU缓存淘汰算法LRU 简介 LRU 是 Least Recently Used 的缩写&#xff0c;这种算法认为最近使用的数据是热门数据&#xff0c;下一次很大概率将会再次被使用。而最近很少被使用的数据&#xff0c;很大概率下一次不再用到。当缓存容量的满时…
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