Redis高可用技术

一.Redis高可用介绍:

高可用是指:服务器正常访问的时间

衡量的标准是:在多长时间内可以提供正常服务99.9%、99.99%、99.999%等等

但是在Redis语境中, 高可用的含义似乎要宽泛一些,除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术),还需要考虑数据容量的扩展,数据安全不会丢失等

在Redis中,实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和集群,作用如下:

  • 持久化: 持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段),主要作用是数据备份,即将数据存储在硬盘,保证数据不会因进程退出而丢失。
  • 主从复制 :主从复制是高可用Redis的基础,哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份,以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷:故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
  • 哨兵 :在主从复制的基础上,哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷 :写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
  • 集群 : 通过集群, Redis解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善 的高可用方案。

二、持久化:

 1.持久化的功能:

Redis是内存数据库,数据都是存储在内存中,为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失,需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘;当下次Redis重启时,利用持久化文件实现数据恢复。除此之外,为了进行灾难备份,可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。

2.Redis进行持久化的两种方式:

  • RDB持久化(Redis DataBase):原理是将Reids在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上。

  • AOF持久化(append only file):原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件,类似于MySQL的binlog。

总结:由于AOF持久化的实时性更好,即当进程意外退出时丢失的数据更少,因此AOF是目前主流的持久化方式,不过RDB持久化仍然有其用武之地 。

3.RDB持久化:

RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化),用二进制压缩存储,保存的文件后缀是rdb;当Redis重新启动时,可以读取快照文件恢复数据。

3.1 触发条件:

RDB持久化的触发分为:手动触发自动触发两种。

3.1.1 手动触发:

save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。

save命令会阻塞Redis服务器进程,直到RDB文件创建完毕为止,在Redis服务器阻塞期间,服务器不能处理任何命令请求。

bgsave命令会创建一个子进程,由子进程来负责创建RDB文件,父进程 (即Redis主进程) 则继续处理请求。

bgsave命令执行过程中,只有fork 子进程时会阻塞服务器,而对于save命令,整个过程都会阻塞服务器,因此save已基本被废弃,线上环境要杜绝save的使用!!!

3.1.2 自动触发:
  • 在自动触发RDB持久化时,Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。
  • save m n这年LR动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n,指定当m秒内发生n次变化时,会触发bgsave。
vim /etc/redis/6379.conf-----219行--以下三个save条件满足任意一个时,都会引起bgsave的调用
save 900 1 :当时间到900秒时,如果redis数据发生了至少1次变化,则执行bgsave
save 300 10 :当时间到300秒时, 如果redis数据发生了至少10次变化,则执行bgsave
save 60 10000 :当时间到60秒时,如果redis数据发生了至少10000次变化, 则执行bgsave-----242行--是否开启RDB文件压缩
rdbcompression yes-----254行--指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb-----264行--指定RDB文件和AOF文件所在目录
dir /var/lib/redis/6379

其他自动触发机制:

除了 savemn 以外,还有一些其他情况会触发bgsave:

  • 在主从复制场景下,如果从节点执行全量复制操作,则主节点会执行bgsave命令,并将rdb文件发送给从节点。
  • 执行shutdown命令时,自动执行rdb持久化。

3.2 save与bgsave的区别:

save 和 bgsave 两个命令都会调用 rdbSave 函数,但它们调用的方式各有不同:

  • save 直接调用 rdbSave,阻塞 Redis 主进程,直到保存完成为止。在主进程阻塞期间,服务器不能处理客户端的任何请求
  • bgsave则 fork 出一个子进程,子进程负责调用 rdbSave,并在保存完成之后向主进程发送信号,通知保存已完成。 Redis 服务器在bgsave执行期间仍然可以继续处理客户端的请求。

3.3 执行流程:

  1. Redis父进程首先判断 :当前是否在执行save,或bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果在执行则bgsave命令直接返回。bgsave/bgrewriteaof 的子进程不能同时执行,主要是基于性能方面的考虑:两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作,可能引起严重的性能问题。
  2. 父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的,Redis不能执行来自客户端的任何命令
  3. 父进程fork后,bgsave 命令返回”Background saving started" 信息并不再阻塞父进程,并可以响应其他命令
  4. 子进程创建RDB文件,根据父进程内存快照生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换
  5. 子进程发送信号给父进程表示完成,父进程更新统计信息

3.4 启动时加载:

RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的,并没有专门的命令。但是由于A0F的优先级更高,因此当AOF开启时Redis会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当A0F关闭时,才会在Redis服务器启动时检测RDB文件,并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态,直到载入完成为止。

Redis载入RDB文件时,会对RDB文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。

4.AOF持久化:

RDB持久化是将进程数据写入文件,而A0F持久化,则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中,查询操作不会记录;当Redis重启时再次执行AOE文件中的命令来恢复数据。
与RDB相比,AOF的实时性更好,因此己成为主流的持久化方案

4.1 开启AOF持久化:

Redis服务器默认开启RDB,关闭AOF的, 

要开启AOF,需要在 /etc/redis/6379.conf 配置文件中配置。

vim /etc/redis/6379.conf-----700行--修改, 开启AOF
appendonly yes-----704行--指定A0F文件名称
appendfilename "appendonly.aof"-----796行--是否忽略最后一条可能存在问题的指令
aof-load-truncated yes/etc/init.d/redis_6379 restart				#重启redis

4.2 执行流程:

由于需要记录Redis的每条写命令,因此A0F不需要触发,AOF的执行流程如下:

  • 命令追加(append): 将Redis的写命令追加到缓冲区aof_ buf;
  • 文件写入(write)和文件同步(sync):根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘;
  • 文件重写(rewrite): 定期重写AOF文件,达到压缩的目的。 
4.2.1.命令追加(append):
  • Redis先将写命令追加到缓冲区,而不是直接写入文件,主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘,导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
  • 命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式,它是一种纯文本格式,具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在AOF文件中,除了用于指定数据库的select命令(如select 0为选中0号数据库)是由Redis添加的,其他都是客户端发送来的写命令。
4.2.2 文件写入(write)和文件同步(sync):

Redis提供了多种A0F缓存区的同步文件策略,策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数,说明如下:
为了提高文件写入效率,在现代操作系统中,当用户调用write函数将数据写入文件时,操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里,当缓冲区被填满或超过了指定时限后,才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率,但也带来了安全问题:如果计算机停机,内存缓冲区中的数据会丢失;因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数,可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里,从而确保数据的安全性。

AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式:

vim /etc/redis/6379.conf---729---
● appendfsync always:
解释:命令写入aof_ buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件,fsync完成后线程返回。这种情况下,每次有写命令都要同步到AOF文件,硬盘IO成为性能瓶颈,Redis只能支持大约几百TPS写入,严重降低了Redis的性能;即便是使用固态硬盘(SSD),每秒大约也只能处理几万个命令,而且会大大降低SSD的寿命。● appendfsync no:
解释:命令写入aof_ buf后调用系统write操作,不对AOF文件做fsync同步;同步由操作系统负责,通常同步周期为30秒。这种情况下,文件同步的时间不可控,且缓冲区中堆积的数据会很多,数据安全性无法保证。● appendfsynceverysec:
解释:命令写入aof_ buf后调用系统write操作,write完成后线程返回; fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中,是性能和数据安全性的平衡,因此是Redis的默认配置,也是我们推荐的配置。
4.2.3.文件重写(rewrite):

随着时间流逝,Redis服务器执行的写命令越来越多,AOF文件也会越来越大;过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行,也会导致数据恢复需要的时间过长。

文件重写是指定期重写AOF文件,减小AOF文件的体积。需要注意的是,AoF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令,同步到新的AOF文件;不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作!

关于文件重写需要注意的另一点是:对于AOF持久化来说,文件重写虽然是强烈推荐的,但并不是必须的;即使没有文件重写,数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入;因此在一些现实中,会关闭自动的文件重写,然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。

文件重写之所以能够压缩AOF文件,原因在于:

  • 过期的数据不再写入文件
  • 无效的命令不再写入文件:如有些数据被重复设值(set mykey v1,set mykey v2)、有些数据被删除了(set myset v1,del myset)等。
  • 多条命令可以合并为一个:如sadd myset v1,sadd myset v2,sadd myset v3可以合并为sadd myset vl v2 v3。

通过上述内容可以看出,由于重写后AOF执行的命令减少了,文件重写既可以减少文件占用的空间,也可以加快恢复速度。

文件重写的触发,分为手动触发和自动触发:

  • 手动触发:直接调用bgrewriteaof命令,该命令的执行与bgsave有些类似:都是fork子进程进行具体的工作,且都只有在fork时阻塞。
  • 自动触发:通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。

只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个选项同时满足时,才会自动触发AOF重写,即bgrewriteaof操作。

vim /etc/redis/ 6379. conf----729----
● auto-aof- rewrite-percentage 100
当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时,
发生BGREWRITEAOF操作● auto-aof - rewrite-min-size 64mb
当前A0F文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值,避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF

关于文件重写的流程,有两点需要特别注意:(1)重写由父进程fork子进程进行;(2)重写期间Redis执行的写命令,需要追加到新的A0E文件中,为此Redi引入了aof rewrite buf缓存。

4.3 文件重写的流程:

注意

  • 重写由父进程fork子进程进行;

  • 重写期间Redis执行的写命令,需要追加到新的AOF文件中,为此Redis引入了aof_ rewrite_buf缓存。

 解释如下:

1)Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果存在则bgrewriteaof命令直接返回,如果存在bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。

2)父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的;父进程fork后,bgrewriteaof命令返回"Background append only file rewrite started"信息并不再阻塞父进程,并可以响应其他命令。

3.1)Redis的所有写命令依然写到AOF缓冲区,并根据appendfsync策略同步到硬盘,保证原有AOF机制的正确。

3.2)由于fork操作使用写时复制技术,子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令,因此Redis使用Aor重写缓冲区(aof_ewrite_buf)保存这部分数据,防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说,bgrewriteaof执行期间,Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区

4)子进程根据内存快照,按照命令合并规则写入到新的AOF文件。

5.1)子进程写完新的AOF文件后,向父进程发信号,父进程更新统计信息,具体可以通过info persistence查看。

5.2)父进程把A0F重写缓冲区的数据写入到新的A0F文件,这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。

5.3)使用新的AOF文件替换老文件,完成AOF重写。

4.4 启动时加载:

当AOF开启时,Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时,才会载入RDB文件恢复数据。
当AOF开启,但AOF文件不存在时,即使RDB文件存在也不会加载。
Redis载入AOF文件时,会对A0F文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整),且aof-load-truncated参数开启,则日志中会输出警告,Redis忽略掉AOF文件的尾部,启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。

4.5 RDB持久化的优缺点:

优点:RDB文件紧凑,体积小,网络传输快,适合全量复制;恢复速度比AOF快很多。当然,与AOF相比, RDB最 重要的优点之一是对性能的影响相对较小。

缺点:RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化,而在数据越来越重要的今天,数据的大量丢失很多时候是无法接受的,因此AOF持久化成为主流。此外,RDB文件需要满足特定格式,兼容性差(如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件)。 对于RDB持久化,一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞,另一方面,子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。

4.6 AOF持久化的优缺点:

与RDB持久化相对应,AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好,缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大

对于AOF持久化,向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级),IO压力更大,甚至可能造成AOF追加阻塞问题。

AOF文件的重写与RDB的bgsave类似,会有fork时的阻塞和子进程的I0压力问题。相对来说,由于AOF向硬盘中写数据的频率更高,因此对Redis主进程性能的影响会更大。

4.7 总结:

高可用中的持久化:RDB与AOF

持久化方式:

  • RDB:周期性的整个快照备份
  • AOF:实时的增量(以everysec方式)

Redis启用的优先级:

AOF > RDB 同时仅当AOF功能关闭的情况下,redis才会再重新启动时使用RDB的方式进行恢复

RDB和AOF中的持久化模式:

  • RDB:由redis主进程(周期性)fork派生出子进程对redis内存中的数据进行持久化,生成到.rdb文件中
  • AOF:根据持久化策略 alawys、no、everysec(默认),先将redis中的语句保存在缓存区中,再从缓冲区同步到.aof文件中.

Redis的恢复策略/优势:

redis与其他常用非关数据库类似,都是将数据保存在内存中
而保存在内存中时,当redis重启,内存数据丢失,但redis通过RDB或AOF的持久化功能可以在redis进行重启之后,优先读取AOF文件,基于AOF文件进行数据恢复这种方式来“持久化保存”数据。

三、redis主从复制:

1.redis主从复制的概念:

  • 主从复制,是指将一台 Redis 服务器的数据,复制到其他的 Redis 服务器。前者称为主节点(Master),后者称为从节点(Slave);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点
  • 默认情况下,每台 Redis 服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点 (或没有从节点)但一个从节点只能有一个主节点

2.主从复制的作用:

  • 数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余方式。
  • 故障恢复:当主节点出现问题时,可以由从节点提供服务,实现快速的故障恢复;实际上是一种服务的冗余。
  • 负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务 (即写 Redis 数据时应用连接主节点,读 Redis 数据时应用连接从节点),分担服务器负载;尤其是在写少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量。
  • 高可用基石:除了上述作用以外,主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基础。

3.主从复制的流程:

流程原理:

  • 主服务器先产生RDB完备文件到从服务器
  • 在产生AOF增量文件持续输出到从服务器

具体流程:

  1. 从发给主服务器sync同步数据请求
  2. 主进程进程进行fork操作产生子进程并生成RDB完全备份;在此过程中客户机的操作持续写入redis缓存中。
  3. RDB生成结束后,主服务器会将RDB完全备份和redis缓存中数据一起发给从服务器。
  4. 复制初始化之后,主服务器以AOF增量备份的方式持续同步将数据发送给从服务器。
  5. 在下一台主从复制之前,主服务器以AOF增量备份的方式持续同步将数据发送给从服务器。

4.部署Redis主从复制:

4.1.环境准备:

Master节点

192.168.91.3

Slave1节点

192.168.91.5

Slave2节点

192.168.91.7

4.2.三台主机都需要编译安装部署redis:

systemctl stop firewalld
setenforce 0yum install -y gcc gcc-c++ maketar zxvf redis-5.0.7.tar.gz -C /opt/cd /opt/redis-5.0.7/
make
make PREFIX=/usr/local/redis installcd /opt/redis-5.0.7/utils
./install_server.sh回车四次,下一步需要手动输入Please select the redis executable path [] /usr/local/redis/bin/redis-server  	ln -s /usr/local/redis/bin/* /usr/local/bin/

4.3 修改Master节点Redis配置文件:

vim /etc/redis/6379.conf
bind 0.0.0.0						#70行,修改bind 项,0.0.0.0监听所有网段
daemonize yes						#137行,开启守护进程
logfile /var/log/redis_6379.log		#172行,指定日志文件目录
dir /var/lib/redis/6379				#264行,指定工作目录
appendonly yes						#700行,开启AOF持久化功能/etc/init.d/redis_6379 restart

4.4  修改Slave节点Redis配置文件:

vim /etc/redis/6379.conf
bind 0.0.0.0						#70行,修改bind 项,0.0.0.0监听所有网卡
daemonize yes						#137行,开启守护进程
logfile /var/log/redis_6379.log		#172行,指定日志文件目录
dir /var/lib/redis/6379				#264行,指定工作目录
replicaof 192.168.91.3 6379		#288行,指定要同步的Master节点IP和端口
appendonly yes						#700行,开启AOF持久化功能/etc/init.d/redis_6379 restart

4.5 验证主从效果:

在Master节点上验证从节点:

[root@localhost utils]#redis-cli info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip=192.168.91.5,port=6379,state=online,offset=350,lag=0
slave1:ip=192.168.91.7,port=6379,state=online,offset=350,lag=1

主写: 

 从看:

五、redis哨兵模式:

哨兵的核心功能:在主从复制的基础上,哨兵引入了主节点的自动故障转移。

1.哨兵模式的概念:

哨兵(sentinel):是一个分布式系统,用于对主从结构中的每台服务器进行监控,当出现故障时通过投票机制选择新的Master,并将所有Slave 连接到新的Master。所以整个运行哨兵的集群的数量不得少于3个节点。

2.哨兵模式的作用:

  1. 监控:哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。
  2. 自动故障转移:当主节点不能正常工作时,哨兵会开始自动故障转移操作,它会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点,并让其他从节点改为复制新的主节点。
  3. 通知(提醒):哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。

3.哨兵模式的结构:

哨兵结构由两部分组成:

  1. 哨兵节点:哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成,哨兵节点是特殊的 redis 节点,不存储数据。
  2. 数据节点:主节点和从节点都是数据节点。

哨兵的启动依赖于主从模式,所以须把主从模式安装好的情况下再去做哨兵模式,所有节点上都需要部署哨兵模式,哨兵模式会监控所有的Redis 工作节点是否正常,当Master 出现问题的时候,因为其他节点与主节点失去联系,因此会投票,投票过半就认为这个 Master 的确出现问题,然后会通知哨兵间,然后从Slaves中选取一个作为新的 Master。

需要特别注意的是:客观下线是主节点才有的概念;如果从节点和哨兵节点发生故障,被哨兵主观下线后,不会再有后续的客观下线和故障转移操作。

4.具体流程:

1.哨兵通过心跳线检查所有节点状态,发现Master出现问题;

2.哨兵主观让Master节点下线,之后哨兵1.2.3进行投票,超过半票Master节点客观下线

3.Master下线之后,哨兵1通过选举算法,从已有哨兵节点选举出leader节点

4.leader哨兵节点负责从从服务器选举新的Maeter节点,并进行配置操作,具体如下:

  • 将某一个从节点升级为新的主节点,让其它从节点指向新的主节点;
  • 若原主节点恢复也变成从节点,并指向新的主节点;
  • 通知客户端主节点已经更换。

注意:

1.Master下线之后,在规定默认时间内不得进行选举
2.客观下线是主节点特有的,其他节点包括哨兵节点,只要被主观下线,就会下线。
3.选举Master优先级:

  • 过滤掉不健康的(已下线的),没有回复哨兵 ping 响应的从节点。
  • 选择配置文件中从节点优先级配置最高的。(replica-priority,默认值为100)
  • 选择复制偏移量最大,也就是复制最完整的从节点。

5.部署哨兵模式:

5.1.环境准备:

基于主从复制已搭建完成

Master节点

192.168.91.3

Slave1节点

192.168.91.5

Slave2节点

192.168.91.7

5.2.修改Redis 哨兵模式的配置文件(所有节点操作):

systemctl stop firewalld
setenforce 0vim /opt/redis-5.0.7/sentinel.conf
protected-mode no								#17行,关闭保护模式
port 26379										#21行,Redis哨兵默认的监听端口
daemonize yes									#26行,指定sentinel为后台启动
logfile "/var/log/sentinel.log"					#36行,指定日志存放路径
dir "/var/lib/redis/6379"						#65行,指定数据库存放路径
sentinel monitor mymaster 192.168.10.27 6379 2	#84行,修改 指定该哨兵节点监控192.168.10.27:6379这个主节点,该主节点的名称是mymaster,最后的2的含义与主节点的故障判定有关:至少需要2个哨兵节点同意,才能判定主节点故障并进行故障转移
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000	#113行,判定服务器down掉的时间周期,默认30000毫秒(30秒)
sentinel failover-timeout mymaster 180000		#146行,故障节点的最大超时时间为180000(180秒)

5.3 启动哨兵模式:

先启动master,在启动两个slave。

cd /opt/redis-5.0.7/
redis-sentinel sentinel.conf &
注意!先启动主服务器,再启动从服务器

5.4 模拟故障:

查看主服务器redis进程号并杀死:

5.5 验证结果:

tail -f /var/log/sentinel.log

redis-cli info replication

 master已切换成192.168.91.7

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/296231.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

IntelliJ IDEA中文---强化智能编码与重构,提升开发效率

IntelliJ IDEA 2023是一款功能强大的集成开发环境(IDE),专为Java开发人员设计。它支持智能代码编辑、自动补全和重构,帮助开发者提高编码效率。同时,内置了丰富的调试工具,支持断点调试和变量监视&#xff…

C语言--文件操作

1.标准流 • stdin - 标准输⼊流,在⼤多数的环境中从键盘输⼊,scanf函数就是从标准输⼊流中读取数据。 • stdout - 标准输出流,⼤多数的环境中输出⾄显⽰器界⾯,printf函数就是将信息输出到标准输出 流中。 • stderr - 标…

丰诺畅机电科技将莅临2024年第13届生物发酵展

参展企业介绍 无锡丰诺畅机电科技有限公司,是一家分离设备专业制造公司,集开发、设计、制造、销售、服务于一体;具有专业的生产技术,先进的生产工艺,精良的制造设备,完善的检测手段;为满足不同用户的过滤需求&#xf…

HTTP/UDP/TCP/IP网络协议

文章目录 计算机网络基础HTTPUDPTCP连接管理(三次握手/四次挥手)TCP可靠传输(确认答应)超时重传滑动窗口流量控制拥塞控制延时应答捎带应答粘包问题其他 IP数据链路层MUT 相关问题TCP会粘包、UDP永远不会粘包 学习博客 计算机网络基础 OSI模型定义了网络互连的七层框架&#x…

esp32控制舵机---待完善

舵机有三个引脚,分别是电源、电源GND和信号线。如下图所示: ESP32-WROOM-32E的引脚的定义如下: 图来自乐鑫官网:ESP32-DevKitC V4 入门指南 - ESP32 - — ESP-IDF 编程指南 v5.2.1 文档 硬件连接图: 待补充

013——超声波模块驱动开发(基于I.MX6uLL与SR04)

目录 一、 模块介绍 1.1 产品特色 1.2 产品实物图 1.3 接口定义 1.4 测距调节 1.5 模块工作原理 1.6 注意 二、 编码思路 三、 驱动程序 四、 应用程序 五、 Makefile 六、 其它及实验 一、 模块介绍 超声波测距模块是利用超声波来测距。模块先发送超声波&#xf…

边缘计算盒子与云计算:谁更适合您的业务需求?

边缘计算盒子和云计算,这两个概念听起来可能有点复杂,但其实它们就是两种不同的数据处理方式。那谁更适合您的业务需求呢?咱们来详细说说。 边缘计算盒子,就像是个小型的数据处理中心,放在离你业务现场比较近的地方。它…

WPS二次开发专题:如何获取应用签名SHA256值

作者持续关注WPS二次开发专题系列,持续为大家带来更多有价值的WPS开发技术细节,如果能够帮助到您,请帮忙来个一键三连,更多问题请联系我(QQ:250325397) 在申请WPS SDK授权版时候需要开发者提供应用包名和签…

美创科技获浙江省网络空间安全协会多项荣誉认可

4月2日,浙江省网络空间安全协会第二届会员大会第一次会议在杭州隆重召开,近180家会员单位代表、数十位特邀专家、嘉宾莅临现场。浙江省委网信办副主任马晓军出席会议并致辞,本次大会由协会秘书长吴铤主持。 凝心聚力,继往开来&…

SAP:无法在插件模式 HTTP 中处理消息 E ** xxx

问题描述:利用post方式接口,返回信息为 无法在插件模式 HTTP 中处理消息 E ** xxx ,如何排查是因为什么问题导致的? 解决方法: 事务码:SE91, 输入消息类,消息编号,点击显示,查看报…

【NLP笔记】LLM应用之AI Agent LangChain实战

文章目录 AI Agent概述LangChain实战构建prompt模版LLM调用调用HuggingFace开源大模型(在线)调用HuggingFace开源大模型(本地)调用文心一言 ChainsSingle ChainSequential ChainSimple Sequential ChainComplex Sequential Chain …

【重学C语言】三、C语言最简单的程序

【重学C语言】三、C语言最简单的程序 最简单的程序头文件使用尖括号 < >使用双引号 ""区别与注意事项示例 主函数认识三个错误 常量和变量常量ASCII 码表转义字符 关键字数据类型关键字存储类关键字修饰符关键字控制流程关键字函数相关关键字其他关键字 变量变…

长连接详解

一分钟了解长连接 、短连接、心跳机制与断线重连 - 知乎 (zhihu.com) websocket 实现长连接原理_websocket 是长连接吗-CSDN博客

kettle使用MD5加密增量获取接口数据

kettle使用MD5加密增量获取接口数据 场景介绍&#xff1a; 使用JavaScript组件进行MD5加密得到Http header&#xff0c;调用API接口增量获取接口数据&#xff0c;使用json input组件解析数据入库 案例适用范围&#xff1a; MD5加密可参考、增量过程可参考、调用API接口获取…

Jenkins--任务详解

一、任务类型 Jenkins的主要功能的实现是由执行任务去完成的&#xff0c;常用的任务类型主要有以下三种&#xff1a; 自由风格任务(Free Style Project): 这是Jenkins中最常用的任务类型&#xff0c;允许你自定义各种构建步骤和配置选项&#xff0c;如源码管理、构建触发器、…

JMM内存模型 volatile关键字解析

前言 对于多线程等等的各种操作,相比各位都了然于胸,现在我们来介绍一下更底层一点点的JMM内存模型,其实也是一个很简单的理想的内存模型 注意与JVM的内存模型区分 多线程内存模型主要是基于CPU缓存搭建起来的 这里就区分工作内存和主内存了 我们线程操作的其实是主内存的一个副…

构建第一个JS应用(FA模型)

创建JS工程 若首次打开DevEco Studio&#xff0c;请点击Create Project创建工程。如果已经打开了一个工程&#xff0c;请在菜单栏选择File > New > Create Project来创建一个新工程。选择Application应用开发&#xff08;本文以应用开发为例&#xff0c;Atomic Service对…

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之一 简单视频放大抖动效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之一 简单视频放大抖动效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之一 简单视频放大抖动效果 一、简单介绍 二、简单视频放大抖动效果实现原理 三、简单视频放大…

R语言数据挖掘:随机森林(1)

数据集heart_learning.csv与heart_test.csv是关于心脏病的数据集&#xff0c;heart_learning.csv是训练数据集&#xff0c;heart_test.csv是测试数据集。要求&#xff1a;target和target2为因变量&#xff0c;其他诸变量为自变量。用决策树模型对target和target2做预测&#xf…

OpenHarmony实战开发-多设备自适应能力

介绍 本示例是《一次开发&#xff0c;多端部署》的配套示例代码&#xff0c;展示了页面开发的一多能力&#xff0c;包括自适应布局、响应式布局、典型布局场景以及资源文件使用。 说明&#xff1a; 自适应布局能力仅可以保证在外部容器大小在一定范围内变化时&#xff0c;容…