ELK 企业级日志分析系统及Logstash过滤模块

news2025/1/13 3:31:48

目录

一、ELK 简介

1.1 ELK各组件介绍

ElasticSearch:

Kiabana:

Logstash:

1.2 可以添加的其它组件:

Filebeat:

缓存/消息队列(redis、kafka、RabbitMQ等):

Fluentd:

1.3 ELK、ELFK、EFLKL

二、为什么要使用 ELK

三、完整日志系统基本特征

四、ELK 的工作原理

五、ELK集群部署

实验环境:

实验步骤:

5.1 Elasticsearch部署(在Node1、Node2节点上操作)

1、环境准备,设置Java环境

2、部署 Elasticsearch 软件

3、修改主机名,在/etc/hosts文件中添加映射关系

4、修改 Elasticsearch主配置文件

6、启动elasticsearch是否成功开启

7、查看节点信息

8、安装 Elasticsearch-head 插件

5.2 Logstash 部署(在 Apache 节点上操作)

1、更改主机名

2、安装Apahce服务(httpd)

3、安装Java环境

4、安装logstash

5、测试 Logstash

6、定义 logstash配置文件

5.3 Kiabana 部署(在 Node1 节点上操作)

1、安装 Kiabana

2、设置 Kibana 的主配置文件

3、创建日志文件,启动 Kibana 服务

4、验证 Kibana

5、将 Apache 服务器的日志(访问的、错误的)添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

6、浏览器访问


一、ELK 简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案,将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

1.1 ELK各组件介绍

ElasticSearch:

  • 是基于Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。
  • Elasticsearch 是用 Java 开发的,可通过 RESTful Web 接口,让用户可以通过浏览器与Elasticsearch 通信。
  • Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎,允许进行全文、结构化搜索,它通常用于索引和搜索大容量的日志数据,也可用于搜索许多不同类型的文档。

Kiabana:

  • Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署,Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard,Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据,可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

Logstash:

  • 作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。
  • Logstash 由 Ruby 语言编写,运行在 Java 虚拟机(JVM)上,是一款强大的数据处理工具, 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能,常用于日志处理。

过滤模块是logstash的核心功能。

1.2 可以添加的其它组件:

Filebeat:

  • 轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat,并指定目录与日志格式,Filebeat 就能快速收集数据,并发送给 logstash 进行解析,或是直接发给 Elasticsearch 存储,性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显,是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。(如果要使用过滤功能的话,Filebeat不能完全替代logstash,Filebeat没有过滤功能,收集数据后需要发送给 logstash 进行处理)

filebeat 结合 logstash 带来好处:

  1. 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统,该系统将吸收传入的吞吐量,从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力。
  2. 从其他数据源(例如数据库,S3对象存储或消息传递队列)中提取。
  3. 将数据发送到多个目的地,例如S3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)或写入文件。
  4. 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道。

缓存/消息队列(redis、kafka、RabbitMQ等):

  • 可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲,这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失,还可以对整个架构进行应用解耦。

Fluentd:

  • 是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点,Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题,随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash,Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高,在数据处理上更高效可靠,受到企业欢迎,成为 logstash 的一种替代方案,常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
  • 在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd,以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据,然后将数据传递到 Elasticsearch 集群,在该集群中对其进行索引和存储。

1.3 ELK、ELFK、EFLKL

ELK: ES+logstash+kibana

ELFK: ES+logstash+filebeat+kibana

ELFK: ES+filebeat+logstash+kafka+kibana

二、为什么要使用 ELK

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误。

往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析,但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计,但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。

一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系统,可以提高定位问题的效率。

三、完整日志系统基本特征

收集: 能够采集多种来源的日志数据。

传输: 能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统。

存储: 存储日志数据。

分析: 支持 UI 分析。

警告: 能够提供错误报告,监控机制。

四、ELK 的工作原理

(1)在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash;或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上,在日志服务器上部署 Logstash。

(2)Logstash 收集日志,将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。

(3)Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。

(4)Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表,并进行前端数据的展示。

总结:logstash作为日志搜集器,从数据源采集数据,并对数据进行过滤,格式化处理,然后交由Elasticsearch存储,kibana对日志进行可视化处理。

五、ELK集群部署

实验环境:

服务器类型系统和IP地址需要安装的组件硬件方面
node01节点CentOS7.4(64 位) 192.168.49.150Elasticsearch 、Kibana2核4G
node02节点CentOS7.4(64 位) 192.168.49.160Elasticsearch2核4G
Apache节点CentOS7.4(64 位) 192.168.49.100Logstash、Apache2核4G

实验步骤:

初始化环境,关闭所有节点的防火墙

 systemctl stop firewalld
 setenforce 0

5.1 Elasticsearch部署(在Node1、Node2节点上操作)

1、环境准备,设置Java环境

 #设置Java环境
 java -version              #如果没有安装,yum -y install java
 openjdk version "1.8.0_262"
 OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_262-b10)
 OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.262-b10, mixed mode)

2、部署 Elasticsearch 软件

 #安装elasticsearch—rpm包,上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
 cd /opt
 rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

3、修改主机名,在/etc/hosts文件中添加映射关系

 #node1节点
 hostnamectl set-hostname node1
 su
 vim /etc/hosts
 192.168.49.150 node1
 192.168.49.160 node2
 ​192.168.49.100 apache

 #node02节点
 hostnamectl set-hostname node2
 su
 vim /etc/hosts
 192.168.49.150 node1
 192.168.49.160 node2
 192.168.49.100 apache

4、修改 Elasticsearch主配置文件

 #修改主配置文件前先备份
 cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
 #修改主配置文件
 vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
 --17--取消注释,指定集群名字
 cluster.name: ELK
 --23--取消注释,指定节点名字:Node1节点为node1,Node2节点为node2
 node.name: node1
 --33--取消注释,指定数据存放路径
 path.data: /data/elk_data
 --37--取消注释,指定日志存放路径
 path.logs: /var/log/elasticsearch
 --43--取消注释,避免es使用swap交换分区
 bootstrap.memory_lock: false
 --55--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址
 network.host: 0.0.0.0
 --59--取消注释,ES 服务的默认监听端口为9200
 http.port: 9200                 #指定es集群提供外部访问的接口
 --68--取消注释,集群发现通过单播实现,指定要发现的节点
 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.49.150:9200", "192.168.49.160:9200"]
 ​
 grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

6、启动elasticsearch是否成功开启

 systemctl start elasticsearch.service
 systemctl enable elasticsearch.service
 netstat -antp | grep 9200

7、查看节点信息

 浏览器访问  
 http://192.168.121.10:9200
 http://192.168.121.20:9200 
 查看节点 Node1、Node2 的信息。
 ​
 浏览器访问 
 http://192.168.121.10:9200/_cluster/health?pretty   http://192.168.121.20:9200/_cluster/health?pretty
 查看群集的健康情况,可以看到 status 值为 green(绿色), 表示节点健康运行。
 ​
 浏览器访问 http://192.168.121.10:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。
复制代码

 

 

 

8、安装 Elasticsearch-head 插件

使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好,可以通过安装 Elasticsearch-head 插件,可以更方便地管理群集。

Elasticsearch 在 5.0 版本后,Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装,需要使用npm工具(NodeJS的包管理工具)安装。

  • 安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
  • node:是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
  • phantomjs:是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI,可以理解为一个隐形的浏览器,任何基于 webkit 浏览器做的事情,它都可以做到。
 (1)编译安装 node
 #上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
 yum install gcc gcc-c++ make -y
 ​
 cd /opt
 tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
 ​
 cd node-v8.2.1/
 ./configure
 make && make install
 ​
 (2)安装 phantomjs
 #上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
 cd /opt
 tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
 cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
 cp phantomjs /usr/local/bin
 ​
 (3)安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
 #上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
 cd /opt
 tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
 cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
 npm install
 ​
 (4)修改 Elasticsearch 主配置文件
 vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
 ......
 --末尾添加以下内容--
 http.cors.enabled: true             #开启跨域访问支持,默认为 false
 http.cors.allow-origin: "*"         #指定跨域访问允许的域名地址为所有
 ​
 systemctl restart elasticsearch
 ​
 (5)启动 elasticsearch-head 服务
 #必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务,进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件,否则可能启动失败。
 cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
 npm run start &
 ​
 > elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
 > grunt server
 ​
 Running "connect:server" (connect) task
 Waiting forever...
 Started connect web server on http://localhost:9100
 ​
 #elasticsearch-head 监听的端口是 9100
 netstat -natp |grep 9100
 ​
 (6)通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
 通过浏览器访问 http://192.168.121.10:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康。
 ​
 (7)插入索引
 #通过命令插入一个测试索引,索引为 index-demo,类型为 test。
 curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
 //输出结果如下:
 {
 "_index" : "index-demo",
 "_type" : "test",
 "_id" : "1",
 "_version" : 1,
 "result" : "created",
 "_shards" : {
 "total" : 2,
 "successful" : 2,
 "failed" : 0
 },
 "created" : true
 }
 ​
 浏览器访问 http://192.168.49.150:9100/ 查看索引信息,可以看见索引默认被分片5个,并且有一个副本。
 点击“数据浏览”,会发现在node1上创建的索引为 index-demo,类型为 test 的相关信息。

5.2 Logstash 部署(在 Apache 节点上操作)

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中,Logstash 部署在 Apache 服务器上,用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

1、更改主机名

 hostnamectl set-hostname apache

2、安装Apahce服务(httpd)

 yum -y install httpd
 systemctl start httpd

3、安装Java环境

 yum -y install java
 java -version

4、安装logstash

 #上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
 cd /opt
 rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm                           
 systemctl start logstash.service                      
 systemctl enable logstash.service
 ​
 #将logstash放入PATH环境变量的目录中,便于系统识别
 ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash  /usr/local/bin/

5、测试 Logstash

(1)Logstash 命令常用选项:

选项作用
-f通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件,根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e从命令行中获取,输入、输出后面跟着字符串,该字符串可以被当作 Logstash 的配置(如果是空,则默认使用 stdin 作为输入,stdout 作为输出)。
-t测试配置文件是否正确,然后退出。

(2)定义输入和输出流:

 #1.输入采用标准输入,输出采用标准输出(类似管道)
 logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
 ......
 www.baidu.com                                       #键入内容(标准输入)
 2020-12-22T03:58:47.799Z node1 www.baidu.com        #输出结果(标准输出)
 www.sina.com.cn                                     #键入内容(标准输入)
 2017-12-22T03:59:02.908Z node1 www.sina.com.cn      #输出结果(标准输出)
 ​
 //执行 ctrl+c 退出
 ​
 ​
 #2.使用 rubydebug 输出详细格式显示,codec 为一种编解码器
 logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
 ......
 www.baidu.com                                       #键入内容(标准输入)
 {
     "@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z,       #输出结果(处理后的结果)
       "@version" => "1",
           "host" => "apache",
        "message" => "www.baidu.com"
 }
 ​
 ​
 #3.使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
 logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.49.150:9200"] } }'
               输入                输出          对接
 ......
 www.baidu.com                                       #键入内容(标准输入)
 www.sina.com.cn                                     #键入内容(标准输入)
 www.google.com                                      #键入内容(标准输入)
 ​
 //结果不在标准输出显示,而是发送至 Elasticsearch 中,可浏览器访问 http://192.168.49.150:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6、定义 logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成:input、output 以及 filter(可选,根据需要选择使用)。

  • input:表示从数据源采集数据,常见的数据源如Kafka、日志文件等。
  • filter:表示数据处理层,包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等,支持正则表达式。
  • output:表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
 #格式如下:
 input {...}
 filter {...}
 output {...}
 ​
 #在每个部分中,也可以指定多个访问方式。例如,若要指定两个日志来源文件,则格式如下:
 input {
     file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
     file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
 }

修改Logstash 配置文件:

 #修改 Logstash 配置文件,让其收集系统日志/var/log/messages,并将其输出到 elasticsearch 中。
 chmod +r /var/log/messages                  #让 Logstash 可以读取日志
 ​
 vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
 input {
     file{
         path =>"/var/log/messages"                      #指定要收集的日志的位置
         type =>"system"                                 #自定义日志类型标识
         start_position =>"beginning"                    #表示从开始处收集
     }
 }
 output {
     elasticsearch {                                     #输出到 elasticsearch
         hosts => ["192.168.49.150:9200","192.168.49.160:9200"]  #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
         index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"                 #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
     }
 }
 ​
 systemctl restart logstash 
 ​
 浏览器访问 http://192.168.49.150:9100/ 查看索引信息

5.3 Kiabana 部署(在 Node1 节点上操作)

1、安装 Kiabana

 #上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
 cd /opt
 rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

2、设置 Kibana 的主配置文件

 vim /etc/kibana/kibana.yml
 #--第2行--取消注释,Kiabana 服务的默认监听端口为5601
 server.port: 5601
 ​
 #--第7行--取消注释,设置 Kiabana 的监听地址,0.0.0.0代表所有地址
 server.host: "0.0.0.0"
 ​
 #--第28行--取消注释,配置es服务器的ip,如果是集群则配置该集群中master节点的ip
 elasticsearch.url:  ["http://192.168.49.150:9200","http://192.168.49.160:9200"]
 ​
 #--第37行--取消注释,设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
 kibana.index: ".kibana"
 ​
 #--第96行--取消注释,配置kibana的日志文件路径(需手动创建),不然默认是messages里记录日志
 logging.dest: /var/log/kibana.log

3、创建日志文件,启动 Kibana 服务

 touch /var/log/kibana.log
 chown kibana:kibana /var/log/kibana.log
 ​
 systemctl start kibana.service
 systemctl enable kibana.service
 ​
 netstat -natp | grep 5601

4、验证 Kibana

 浏览器访问 http://192.168.49.150:5601
 第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引:
 Index name or pattern
 //输入:system-*           #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
 ​
 单击 “create” 按钮创建,单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
 数据展示可以分类显示,在“Available Fields”中的“host”,然后单击 “add”按钮,可以看到按照“host”筛选后的结果

5、将 Apache 服务器的日志(访问的、错误的)添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

 vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
 input {
     file{
         path => "/etc/httpd/logs/access_log"   #指定访问日志存放位置录
         type => "access"
         start_position => "beginning"    #beginning表示从开头收集,如果只需收集最新的,此处改为latest
     }
     file{
         path => "/etc/httpd/logs/error_log"   #指定错误日志存放位置
         type => "error"
         start_position => "beginning"
     }
 }
 output {
     if [type] == "access" {
         elasticsearch {
             hosts => ["192.168.49.150:9200","192.168.49.160:9200"]
             index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"      #索引后缀加上当天的日期
         }
     }
     if [type] == "error" {
         elasticsearch {
             hosts => ["192.168.49.150:9200","192.168.49.160:9200"]
             index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"     #索引后缀加上当天的日期
         }  
     }
 }
 ​
 cd /etc/logstash/conf.d/
 /usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

6、浏览器访问

 浏览器访问 http://192.168.49.150:9100 查看索引是否创建
 ​
 浏览器访问 http://192.168.49.150:5601 登录 Kibana,
 单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引, 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*,并单击“Create”按钮。再用相同的方法添加 apache_error-*索引。
 选择“Discover”选项卡,在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引, 可以查看相应的图表及日志信息。

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不知道哪个视频软件可以一键成片?建议收藏这些软件

随着短视频平台的不断发展,越来越多的小伙伴加入进了短视频剪辑的行列当中。现在市面上的视频剪辑软件很多,但是对于新手小白来说,能够快速上手使用的视频编辑软件才是重要的。那你们知道一键成片视频软件哪个好吗?有想要制作短视…

2、基于XML的依赖注入详细配置

一、依赖注入详细配置 1、通过P名称空间为Bean注入值 1、简化setter方式注入的配置&#xff0c;可以不使用<property />子标签来为属性设置值&#xff0c;直接在<bean />标签中设置各依赖项的值。 2、注入值类型说明&#xff1a; 对于String、基本类型及其包装类使…

visio绘图小技巧

1.如何在图框的任意位置添加点&#xff1f; 先选中x点指令&#xff0c;再按住ctrl键&#xff0c;即可在任意位置画点 2.如何画出锯齿形线段&#xff1f; visio里面好像没有现成的锯齿形线段&#xff0c;所以可以利用直线反复折画&#xff0c;但是这里有个小技巧&#xff0c;就…

[附源码]JAVA毕业设计小王防疫副食品配送商城(系统+LW)

[附源码]JAVA毕业设计小王防疫副食品配送商城&#xff08;系统LW&#xff09; 项目运行 环境项配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat8.5 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项…

获取网易云音乐开放接口api的推荐歌单

网易云音乐开放api接口 网址&#xff1a;https://binaryify.github.io/NeteaseCloudMusicApi/#/?idneteasecloudmusicapi 项目地址&#xff1a;https://github.com/Binaryify/NeteaseCloudMusicApi 下载下来之后&#xff0c;安装依赖&#xff1a;npm install 启动服务&#xf…

决策树(decision tree)

决策树构建&#xff1a;特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 特征选择 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率&#xff0c;如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别&#xff0c;则称这个特征是没有分类能力的…

Lifeform——站在3D虚拟数字身份与元宇宙结合的风口之上

Web3和元宇宙是公认的下一个风口&#xff0c;吸引了大量用户的关注和参与。从《我的世界》中的场景编辑器&#xff0c;到DecentreLand&#xff0c;以及Sandbox中玩家对自己虚拟地块的装饰。人们在虚拟世界中举办各种活动&#xff0c;比如演唱会、节日庆祝或者比赛、游戏甚至婚礼…

PrizmDoc Viewer添加了新的Excel渲染选项

PrizmDoc Viewer添加了新的Excel渲染选项 添加了新的Microsoft Excel渲染选项。PrizmDoc Viewer现在提供了在MSO渲染模式下查看Excel文档时自动调整单元格宽度和/或高度的选项。 PrizmDoc Viewer Microsoft Office转换附加选项现在与运行在Microsoft Windows Server 2019/2022上…

谷粒商城8:分布式锁使用和springcache的整合

1.分布式锁redisson使用 ①分布式锁简介 ②分布式锁学习过程 ③最终分析 加入锁为原子操作&#xff1a;设置过期时间设置锁 删除锁为原子操作&#xff1a;业务流程删除锁 将锁的过期时间调长 ④Redisson的使用 引入依赖程序化配置使用 创建redisson客户端 Redisson.create(…

6.论文学习Modality-aware Mutual Learning for Multi-modal Medical Image Segmentation

目录一.摘要1.背景解决方法1.如何有效整合来自多模态医学图像的信息2.如何处理常见模式缺失的情况2.解决1.ML2.MA3.结论二.方法2.1模态特定模型Modality-specific Model2.2 Modality-Aware Module2.3互学策略Mutual Learning Strategy三.实验与结果3.1数据集和评估指标3.2运行细…