ActiveMQ 集群搭建与高可用方案设计(一)
一、引言
在当今分布式系统盛行的时代,消息中间件扮演着至关重要的角色,而 ActiveMQ 作为一款开源的、功能强大的消息中间件,在众多项目中得到了广泛应用。它支持多种消息传输协议,如 JMS、AMQP、MQTT 等 ,能够方便地实现系统之间的异步通信,有效解耦不同的业务模块,提升系统的可靠性和灵活性。
随着业务的不断发展和用户量的持续增长,对消息中间件的性能、可靠性和可用性提出了更高的要求。单节点的 ActiveMQ 在面对高并发、大规模数据传输以及硬件故障等情况时,往往显得力不从心。例如,在电商促销活动期间,大量的订单消息、库存变更消息等需要及时处理,如果单节点 ActiveMQ 出现故障,可能会导致订单丢失、库存数据不一致等严重问题,给企业带来巨大的经济损失。
为了应对这些挑战,搭建 ActiveMQ 集群并设计高可用方案成为了必然选择。通过集群部署,可以实现负载均衡,将大量的消息请求均匀地分配到各个节点上,避免单个节点因负载过高而出现性能瓶颈。同时,集群中的多个节点可以相互备份,当某个节点发生故障时,其他节点能够迅速接管其工作,保证消息的可靠传输和系统的持续运行,从而大大提高了系统的可用性和容错能力 。
在接下来的内容中,我们将深入探讨 ActiveMQ 集群搭建的详细步骤以及高可用方案的设计与实现,希望能为大家在实际项目中应用 ActiveMQ 提供有价值的参考。
二、ActiveMQ 基础入门
(一)ActiveMQ 简介
ActiveMQ 是 Apache 软件基金会下的一款开源的消息中间件,基于 Java 语言开发 ,能够在分布式系统中高效地实现消息的发送和接收。它支持多种消息传输协议,像 JMS(Java Message Service)、AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)、MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 等,这使得它可以在不同的技术架构和应用场景中灵活应用。
ActiveMQ 具备多种特性,为企业级应用提供了可靠的消息通信支持。它支持多种语言编写客户端,包括 Java、C、C++、C#、Ruby、Perl、Python、PHP 等,方便不同技术栈的开发团队进行集成。同时,ActiveMQ 完全支持 JMS1.1 和 J2EE 1.4 规范,涵盖了持久化、XA 消息、事务等重要功能,确保了消息的可靠传输和事务一致性 。在消息持久化方面,ActiveMQ 支持通过 JDBC 和 journal 提供高速的消息持久化,保证消息在系统故障等情况下不丢失。并且,它从设计上保证了高性能的集群、客户端 - 服务器、点对点的通信模式,能够满足不同业务场景下的通信需求。
在应用场景方面,ActiveMQ 有着广泛的应用。在电商系统中,当用户下单后,订单系统可以将订单消息发送到 ActiveMQ 队列,库存系统、物流系统等作为消费者从队列中获取消息并进行相应处理,如库存扣减、物流单生成等,实现了不同业务系统之间的解耦和异步通信。在分布式系统的日志处理中,各个服务产生的日志信息可以通过 ActiveMQ 发送到日志收集系统,由日志收集系统统一进行存储和分析,提高了日志处理的效率和灵活性 。在消息推送场景中,如新闻资讯推送、即时通讯消息推送等,ActiveMQ 可以作为消息的中转站,将消息推送给多个订阅者,实现一对多的消息广播。
(二)核心概念
- 消息(Message):消息是 ActiveMQ 中最基本的概念,它是一种包含数据和元数据的对象。消息的元数据包含消息 ID,用于唯一标识消息;消息属性,比如优先级、时间戳等,优先级高的消息可能会被优先处理,时间戳可以记录消息的发送或接收时间;消息体则是消息的具体内容,可以是文本消息,如 XML、JSON 格式的数据,也可以是二进制消息,像图片、音频等。例如,在一个订单消息中,消息体可能包含订单编号、商品信息、下单用户等具体内容,而消息属性中可以设置该订单消息的优先级,以便在处理时优先处理重要订单 。
- 队列(Queue):队列是 ActiveMQ 中的一个消息代理,用于存储和管理消息。队列中的消息按照先进先出(FIFO)的原则进行排序,就像我们日常生活中排队买票一样,先到的人先办理业务。生产者将消息发送到队列,消费者从队列中取消息进行处理。一个典型的场景是订单处理,订单系统作为生产者将订单消息发送到队列,而订单处理系统作为消费者从队列中依次获取订单消息进行处理,确保每个订单都能被有序地处理,并且每个消息只会被一个消费者消费 。
- 主题(Topic):主题与队列类似,也是一个消息代理。不同之处在于,主题采用发布 / 订阅模式。一个生产者可以向主题发送消息,多个消费者可以订阅该主题,并且每个订阅者都会接收到相同的消息,就如同广播一样,所有收听广播的人都能听到相同的内容。例如,在新闻发布系统中,新闻发布者将新闻消息发布到主题,各个新闻客户端作为消费者订阅该主题,这样所有订阅的新闻客户端都能收到最新的新闻消息 。
- 生产者(Producer):生产者是负责将消息发送到队列或主题的组件,它可以是一个进程、线程或者是一个应用程序。在电商系统中,订单系统就可以看作是生产者,当用户下单时,订单系统会生成订单消息并将其发送到 ActiveMQ 的队列或主题中,以便其他系统进行后续处理 。
- 消费者(Consumer):消费者是从队列或主题中取消息进行处理的组件,同样可以是一个进程、线程或者应用程序。比如在上述电商系统中,库存系统和物流系统就是消费者,它们分别从队列或主题中获取订单消息,库存系统根据消息进行库存扣减操作,物流系统根据消息生成物流单并安排发货 。
三、集群搭建前的准备工作
(一)环境准备
- 硬件环境:为了确保 ActiveMQ 集群能够稳定运行并具备良好的性能,建议选择配置较高的服务器。每台服务器至少配备 2 核及以上的 CPU,这能够保证在处理大量消息请求时,服务器有足够的计算资源来高效地进行消息的接收、存储和转发。内存方面,4GB 及以上是较为合适的,充足的内存可以避免因内存不足导致的性能瓶颈,确保消息在内存中能够快速地被处理和传输。硬盘方面,推荐使用高速的固态硬盘(SSD),其读写速度远远高于传统的机械硬盘,能够显著提升消息持久化和读取的速度,保证消息的可靠存储和快速获取。网络方面,服务器之间应通过千兆及以上的网络连接,以确保消息在集群节点之间能够快速、稳定地传输,减少网络延迟对消息处理的影响 。
- 软件环境:操作系统可以选择 Linux 系统,如 CentOS 7 或更高版本,Linux 系统具有良好的稳定性、安全性和开源特性,能够为 ActiveMQ 集群提供可靠的运行环境。同时,需要安装 Java 环境,因为 ActiveMQ 是基于 Java 开发的,Java 环境是其运行的基础。建议安装 Java Development Kit(JDK)1.8 及以上版本,安装完成后,需要配置好 JAVA_HOME、PATH 和 CLASSPATH 等环境变量,确保系统能够正确识别和使用 Java。例如,在 CentOS 系统中,可以通过编辑 /etc/profile 文件,添加如下配置:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_311 # 根据实际安装路径修改
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
配置完成后,执行source /etc/profile命令使配置生效 。
(二)下载与安装 ActiveMQ
- 下载途径:可以从 ActiveMQ 的官方网站(http://activemq.apache.org/components/classic/download/ )下载最新版本的 ActiveMQ 安装包。在下载页面,根据操作系统的类型选择对应的安装包,如 Windows 系统选择.zip格式的安装包,Linux 系统选择.tar.gz格式的安装包 。
- 安装步骤:
-
- Windows 系统:下载完成后,解压安装包到指定目录,例如D:\activemq。解压完成后,进入bin\win64目录(如果是 32 位系统,则进入bin\win32目录),该目录下有多个脚本文件,其中activemq.bat是启动 ActiveMQ 的脚本,wrapper.exe也可用于启动服务,InstallService.bat用于将 ActiveMQ 安装为系统服务,UninstallService.bat用于卸载系统服务。可以根据需求选择启动方式,若选择将其安装为系统服务,双击InstallService.bat即可,安装完成后,在系统服务列表中可以找到 ActiveMQ 服务,可通过服务管理器进行启动、停止和管理 。
-
- Linux 系统:将下载的.tar.gz安装包上传到服务器,例如/opt目录。使用命令tar -zxvf apache-activemq-5.16.3-bin.tar.gz(假设下载的版本是 5.16.3,根据实际版本修改)解压安装包,解压后会生成一个apache-activemq-5.16.3目录。进入解压后的目录,再进入bin/linux-x86-64目录(根据服务器架构选择对应目录),执行./activemq start命令启动 ActiveMQ。启动过程中,可能会因为防火墙的限制导致无法访问管理页面和消息端口,需要开放相应的端口。例如,使用firewall - cmd命令开放 8161(管理页面端口)和 61616(消息端口):
# 开放8161端口策略
firewall - cmd --zone = public --add - port = 8161/tcp --permanent
# 开放61616端口策略
firewall - cmd --zone = public --add - port = 61616/tcp --permanent
# 重新载入防火墙策略
firewall - cmd --reload
启动成功后,可以通过http://服务器IP:8161/admin访问 ActiveMQ 的管理页面,默认用户名和密码都是admin 。
(三)配置文件说明
ActiveMQ 的主要配置文件是conf/activemq.xml,该文件包含了 ActiveMQ 的各种核心配置参数 。
- broker 元素:broker元素是activemq.xml文件的核心元素之一,它定义了 ActiveMQ 代理的基本属性。其中,brokerName属性用于指定代理的名称,在集群环境中,所有节点的brokerName必须相同,这样才能确保它们属于同一个集群,例如brokerName="myActiveMQCluster" 。dataDirectory属性指定了 ActiveMQ 的数据存储目录,默认值是${activemq.data},该目录用于存储消息持久化数据、日志文件等重要信息 。
- destinationPolicy 元素:destinationPolicy元素用于配置目的地(队列或主题)的相关策略。在destinationPolicy元素内部,可以通过policyMap和policyEntries元素来定义针对不同目的地的具体策略。例如,可以设置消息的存储限制、转发策略等。对于主题(topic),可以设置producerFlowControl属性为true,表示启用生产者流控制,当主题中的消息堆积过多时,生产者将被阻塞,防止消息的无限堆积;optimizedDispatch属性设置为true,可以优化消息的分发策略,提高消息的处理效率 。
- persistenceAdapter 元素:persistenceAdapter元素用于配置消息的持久化方式。ActiveMQ 支持多种持久化方式,如kahadb、leveldb等。默认情况下,使用kahadb进行持久化,配置如下:
<persistenceAdapter>
<kahaDB directory="${activemq.data}/kahadb"/>
</persistenceAdapter>
在集群环境中,通常会使用基于 Zookeeper 和 LevelDB 的持久化方式,这种方式能够提供更好的高可用性和数据一致性。配置示例如下:
<persistenceAdapter>
<replicatedLevelDB
directory="${activemq.data}/leveldb"
replicas="3"
bind="tcp://0.0.0.0:62222"
zkAddress="192.168.1.100:2181,192.168.1.101:2181,192.168.1.102:2181"
hostname="192.168.1.100"
zkPath="/activemq/leveldb-stores/"/>
</persistenceAdapter>
其中,directory指定了 LevelDB 数据存储目录;replicas表示集群中的节点数量,一般设置为奇数,以确保在节点故障时能够正常选举出主节点;bind指定了集群内部通信的端口;zkAddress指定了 Zookeeper 集群的地址;hostname指定了当前节点的 IP 地址;zkPath指定了 ActiveMQ 在 Zookeeper 中存储选举信息和数据同步的路径 。
4. transportConnectors 元素:transportConnectors元素用于配置 ActiveMQ 的传输连接器,定义了客户端与 ActiveMQ 代理进行通信的协议和端口。例如,配置 TCP 协议的传输连接器:
<transportConnectors>
<transportConnector name="openwire" uri="tcp://0.0.0.0:61616?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600"/>
</transportConnectors>
其中,name指定了传输连接器的名称;uri指定了通信的协议(这里是 TCP)、地址(0.0.0.0表示监听所有 IP 地址)和端口(61616),还可以设置一些参数,如maximumConnections表示最大连接数,wireFormat.maxFrameSize表示最大帧大小 。除了 TCP 协议,ActiveMQ 还支持 AMQP、STOMP、MQTT 等多种协议,可根据实际需求进行配置 。
四、ActiveMQ 集群搭建实战
(一)Master - Slave 模式搭建
- Pure Master Slave:在 Pure Master Slave 模式中,整个集群由一个 Master 节点和一个 Slave 节点组成。运行时,Slave 节点通过网络实时从 Master 节点复制数据,以此保证消息的一致性和可靠性 。当 Slave 和 Master 失去连接时,Slave 会自动升级为 Master,继续为客户端提供消息服务。
这种模式的优点是实现相对简单,能够提供基本的高可用性保障,适合对集群复杂性要求不高、规模较小的应用场景,在一些小型企业的内部系统中,如果对消息服务的可靠性有一定要求,但又不想投入过多的资源进行复杂的集群配置,就可以采用这种模式 。然而,它也存在明显的缺点,由于只有一个 Master 和一个 Slave,扩展能力非常有限,难以满足大规模业务增长的需求;并且在 Master 失效后,若想恢复 Master,需要停止 Slave,拷贝 Slave 中的数据文件到 Master 中,然后重启,操作过程较为繁琐 。
在配置方面,Master 不需要做特殊配置。对于 Slave broker,在${ACTIVEMQ_HOME}/conf/activemq.xml文件的<broker>节点中添加连接到 Master 的 URI 和设置 Master 失效后不关闭 Slave,示例如下:
<broker xmlns="http://activemq.apache.org/schema/core" brokerName="pure_slave"
masterConnectorURI="tcp://0.0.0.0:61616" shutdownOnMasterFailure="false" dataDirectory="${activemq.base}">
同时,需要修改 Slave 的服务端口,以避免与 Master 端口冲突,示例如下:
<transportConnectors>
<transportConnector name="openwire" uri="tcp://0.0.0.0:61617"/>
</transportConnectors>
不过需要注意的是,从 ActiveMQ 5.8 版本开始,Pure Master Slave 模式已被废弃,不再推荐使用 。
2. Shared File System Master Slave:基于共享文件系统实现的 Master - Slave 模式,其原理是利用共享文件系统来存储消息数据。ActiveMQ 的默认数据库 kahaDB 底层是文件系统,多个 ActiveMQ 实例共享同一个文件存储目录。哪个 ActiveMQ 实例先获取共享文件的锁,那个实例就是 Master,其它的 ActiveMQ 实例就是 Slave。当当前的 Master 失效时,其它的 Slave 就会去竞争共享文件锁,谁竞争到了谁就是新的 Master 。
这种模式的优势在于 Slave 的个数没有限制,具有较好的扩展性;并且当 Master 失效时,无需手动配置,只要有足够多的 Slave,就可以自动选举出新的 Master,提高了系统的可用性 。在配置共享文件系统时,如果是在同一台机器上进行测试,可以将持久化适配器的存储目录改为本地磁盘的一个固定目录,多个实例共享这个目录,示例如下:
<persistenceAdapter>
<kahaDB directory="E:/XXX/XXX/XXX/cluster/shared_file/data/kahadb"/>
</persistenceAdapter>
如果各个 ActiveMQ 实例需要运行在不同的机器上,就需要使用分布式文件系统,如 NFS(Network File System)、Ceph 等。在 broker 配置方面,除了上述持久化适配器的配置外,还需要修改每个 broker 实例的服务端口和 jetty 的服务端口,防止端口占用异常 。
3. JDBC Master Slave:该模式使用数据库作为持久化存储来实现主从模式。其原理与 Shared File System Master Slave 模式类似,多个 ActiveMQ 实例连接到同一个共享数据库,通过争抢数据库连接并锁定数据库操作权限来确定 Master 和 Slave。争抢到连接的称为 Master,其他 broker 称为 Slave 。如果当前 Master 挂掉,另外几个 Slave 会继续争抢,挂掉的 broker 重连成功后仍然作为 Slave 。
在配置时,首先需要在所有的 ActiveMQ 的主配置文件(${ACTIVEMQ_HOME}/conf/activemq.xml)中添加数据源,所有的数据源都指向同一个数据库。以 MySQL 为例,配置示例如下:
<bean id="mysql-ds" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/cluster_jdbc?relaxAutoCommit=true"/>
<property name="username" value="root"/>
<property name="password" value="root"/>
<property name="maxActive" value="200"/>
<property name="poolPreparedStatements" value="true"/>
</bean>
然后修改持久化适配器,使用jdbcPersistenceAdapter,示例如下:
<persistenceAdapter>
<jdbcPersistenceAdapter dataSource="#mysql-ds"/>
</persistenceAdapter>
这种方式的集群相对 Shared File System Master Slave 更加简单,更容易进行分布式部署。但是,如果数据库失效,那么所有的 ActiveMQ 实例都将失效,因此对数据库的可靠性要求较高 。在实际应用中,通常会结合数据库的主从复制、集群等技术来提高数据库的可靠性 。
(二)Broker - Cluster 模式搭建
- 静态 Broker - Cluster:静态 Broker - Cluster 采用静态配置的方式,通过硬编码所有已知 ActiveMQ 实例节点的 URI 地址,在多个 ActiveMQ 实例之间进行消息的路由 。其原理是,在一个 broker 的实例内配置networkConnector,指向其他 broker 的 URI,这样各个 broker 之间就可以建立连接并共享队列和消费者列表,实现消息的转发和共享 。
在activemq.xml中配置static network Connector的示例如下:
<networkConnectors>
<networkConnector name="local network" uri="static://(tcp://remotehost1:61616,tcp://remotehost2:61616)"/>
</networkConnectors>
在这个示例中,name属性为该网络连接器指定了一个名称,方便管理和识别;uri属性指定了要连接的远程 broker 的地址,这里通过static协议指定了两个远程 broker 的 TCP 地址和端口 。当一个 broker 接收到消息后,如果本地没有对应的消费者,它会根据配置的networkConnector将消息转发到其他 broker 上,由其他 broker 上的消费者进行处理 。
2. 动态 Broker - Cluster:动态 Broker - Cluster 基于组播动态发现 brokers。其原理是通过组播的形式,让各个 broker 自动发现彼此并建立连接。在这种模式下,broker 在启动时会通过组播地址发送和接收发现消息,从而动态地获取可连接的 broker 地址 。
在activemq.xml中,需要对transportConnectors和networkConnectors进行相关配置修改。例如:
<broker name="foo">
<transportConnectors>
<transportConnector name="openwire" uri="tcp://0.0.0.0:61616?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600" discoveryUri="multicast://default"/>
</transportConnectors>
...
<networkConnectors>
<networkConnector uri="multicast://default"/>
</networkConnectors>
</broker>
在上述配置中,transportConnector的discoveryUri属性指定了组播地址为multicast://default,表示该 broker 将通过这个组播地址进行发现;networkConnector的uri属性也设置为multicast://default,表示通过组播来建立网络连接 。这样,各个 broker 就可以通过组播自动发现彼此并建立连接,实现动态的集群配置 。动态 Broker - Cluster 配置相对灵活,不需要手动硬编码每个 broker 的地址,适合在网络环境变化频繁或需要快速扩展集群的场景中使用 。然而,组播在一些网络环境中可能会受到限制,如防火墙的阻挡等,需要在部署时特别注意网络配置 。
(三)生产环境推荐配置(Master - Slave + Broker - Cluster)
在生产环境中,单一的 Master - Slave 模式虽然能解决单点故障问题,保证消息服务的可靠性,但无法实现负载均衡;而单一的 Broker - Cluster 模式虽能实现负载均衡和消息的分布式处理,但在节点故障时可能会出现消息丢失等问题,无法满足高可用性的严格要求 。因此,将 Master - Slave 模式与 Broker - Cluster 模式结合起来,能够充分发挥两者的优势,提供更可靠、高效的消息服务。
在这种组合配置中,首先搭建 Master - Slave 集群,确保消息的可靠存储和高可用性。通过共享文件系统或 JDBC 等方式实现主从节点之间的数据同步和故障转移 。然后,在 Master - Slave 集群的基础上,搭建 Broker - Cluster,实现消息的负载均衡和分布式处理 。各个 Master 和 Slave 节点通过networkConnector相互连接,形成一个更大的集群网络 。
具体的配置步骤如下:
- 按照前面介绍的方法,完成 Master - Slave 模式的搭建,无论是 Shared File System Master Slave 还是 JDBC Master Slave 。
- 在每个 broker 的activemq.xml文件中,添加networkConnector配置,实现 Broker - Cluster。例如:
<networkConnectors>
<networkConnector uri="static:(tcp://broker1:61616,tcp://broker2:61617)" duplex="true"/>
</networkConnectors>
这里假设已经搭建了两个 broker 节点,分别为broker1和broker2,通过static协议配置了它们之间的网络连接,duplex="true"表示启用双向连接,即两个 broker 之间可以相互发送和接收消息 。
3. 配置客户端连接。客户端使用failover协议连接到集群,例如:
ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("failover:(tcp://broker1:61616,tcp://broker2:61617)?randomize=false&priorityBackup=true");
在这个示例中,failover协议表示当一个 broker 节点不可用时,客户端会自动切换到其他可用节点;randomize=false表示按列表顺序调用,不随机选择节点;priorityBackup=true表示当randomize为false时,优先选择第一个节点作为主节点 。
通过这种 Master - Slave + Broker - Cluster 的组合配置,既保证了消息服务的高可用性,又实现了负载均衡和分布式处理,能够满足生产环境中复杂、高并发的业务需求 。
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二、Python变量基础 像C语言和Matlab一样,变量名由字母、数字、下划线组成(但不能以数字开头,字母区分大小写)变量名不能与内置的函数同名。 根据变量是否可以充当容器,将变量类型分为基本类型和高级类型。 基本变量…...
有机玻璃材质数据采集活性炭吸附气体中二氧化硫实验装置
JGQ112Ⅱ有机玻璃材质数据采集活性炭吸附气体中二氧化硫实验装置 一.实验目的 1.熟悉活性炭吸附剂的特性和在SO2气体净化方面的应用。 2.掌握活性炭吸附法的流程和实验过程中各参数的控制方法。 3.了解主要参数变化对吸附效率的影响。 4.掌握吸附等温线概念和测定方法。 二.技术…...
Javase 基础入门 —— 07 接口
本系列为笔者学习Javase的课堂笔记,视频资源为B站黑马程序员出品的《黑马程序员JavaAI智能辅助编程全套视频教程,java零基础入门到大牛一套通关》,章节分布参考视频教程,为同样学习Javase系列课程的同学们提供参考。 01 概述 接…...
LangChain:重构大语言模型应用开发的范式革命
2022年10月22日,Harrison Chase在GitHub上提交了名为LangChain的开源项目的第一个代码版本。这个看似普通的代码提交,却悄然开启了一场重塑大语言模型(LLM)应用开发范式的技术革命。彼时,距离ChatGPT引爆全球人工智能浪…...
【现代深度学习技术】现代循环神经网络04:双向循环神经网络
【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重…...
重塑数学边界:人工智能如何引领数学研究的新纪元
目录 一、人工智能如何重新定义数学研究的边界 (一)数学与AI的关系:从基础理论到创新思维的回馈 (二)AI的创造力:突破传统推理的局限 (三)AI对数学研究的潜在贡献:创…...
链表的回文结构题解
首先阅读题目: 1.要保证是回文结构 2.他的时间复杂度为O(n)、空间复杂度为O(1) 给出思路: 1.首先利用一个函数找到中间节点 2.利用一个函数逆置中间节点往后的所有节点 3.现在有两个链表,第一个链表取头节点一直到中间节点、第二个链表取头结点到尾…...
xLua笔记
Generate Code干了什么 肉眼可见的,在Asset文件夹生成了XLua/Gen文件夹,里面有一些脚本。然后对加了[CSharpCallLua]的变量寻找引用,发现它被XLua/Gen/DelegatesGensBridge引用了。也可以在这里查哪些类型加了[CSharpCallLua]。 public over…...
【Hive入门】Hive与Spark SQL深度集成:通过Spark ThriftServer高效查询Hive表
目录 引言 1 Spark ThriftServer架构解析 1.1 核心组件与工作原理 1.2 与传统HiveServer2的对比 2 Spark ThriftServer部署指南 2.1 环境准备与启动流程 2.1.1 前置条件检查 2.1.2 服务启动流程 2.2 高可用部署方案 2.2.1 基于ZooKeeper的HA架构 3 性能优化实战 3.…...
快速掌握--cursor
Cursor - The AI Code Editor 官网下载安装 详细教程:cursor 下载安装使用(保姆教程)_cursor下载-CSDN博客 不知道为啥,第一次给我用的是繁体回答 然后改了一下询问方式 codebase就是告诉ai可以从整个项目中找答案࿰…...
Linux之基础开发工具(yum,vim,gcc,g++)
目录 一、软件包管理器 1.1、什么是软件包 1.2、yum具体操作 1.2.1、查看软件包 1.2.2、安装软件 1.2.3、卸载软件 1.2.4、安装源 二、编辑器vim 2.1、vim的基本概念 2.2、vim的基本操作 2.3、vim正常模式命令集 2.4、vim末行模式命令集 2.5、替换模式 2.6、视图…...
【计算机视觉】三维重建: OpenMVS:工业级多视图立体视觉重建框架
深度解析OpenMVS:工业级多视图立体视觉重建框架 技术架构与核心算法1. 系统架构设计2. 核心算法解析稠密点云重建表面重建网格优化 实战全流程指南环境配置硬件要求编译安装(Ubuntu) 数据处理流程输入准备(OpenMVG输出)…...
C++负载均衡远程调用学习之异步消息任务功能与连接属性
目录 1.LarV0.11-异步消息机制的event_loop增添属性分析 2.LARS 3.LarV0.11异步消息发送机制的实现及测试 4.LarV0.11异步消息任务机制bug修复和效果演示 5.LarV0.12链接参数属性的绑定 1.LarV0.11-异步消息机制的event_loop增添属性分析 ## 4) 事件触发event_loop …...
内存性能测试方法
写于 2022 年 6 月 24 日 内存性能测试方法 - Wesley’s Blog dd方法测试 cat proc/meminfo console:/ # cat proc/meminfo MemTotal: 3858576 kB MemFree: 675328 kB MemAvailable: 1142452 kB Buffers: 65280 kB Cached: 992252 …...
游戏引擎学习第256天:XBox 控制器卡顿和修复 GL Blit 伽玛问题
回顾并为今天定下基调 今天的主要任务是让我们的性能分析工具正常工作,因为昨天已经完成了结构性工作。现在,剩下的工作大部分应该是调试和美化。性能分析工具现在应该已经基本可用了。昨天我们在这个方面取得了很大的进展。 接下来,我们将…...
4.29-4.30 Maven+单元测试
单元测试: BeforeAll在所有的单元测试方法运行之前,运行一次。 AfterAll在所有单元测试方法运行之后,运行一次。 BeforeEach在每个单元测试方法运行之前,都会运行一次 AfterEach在每个单元测试方法运行之后,都会运行…...
Android 端如何监控 ANR、Crash、OOM 等严重问题
在移动互联网时代,Android 应用已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从社交聊天到在线购物,从娱乐消遣到办公学习,几乎每个人的手机里都装满了各式各样的应用。然而,作为开发者,咱们得面对一个残酷的现实:…...
Spring Boot 微服务打包为 Docker 镜像并部署到镜像仓库实战案例
案例项目素材可以拉取我github上的: https://github.com/AcademicTECHNERD/SpringCoudEurekaDemo 下面的案例将把我的product-service(也就是提供者)打包为镜像 执行maven命令: mvn clean package -DskipTests在根目录加一个dock…...
springAop代理责任链模式源码解析
目录 两次匹配 Bean 后置处理器中的匹配 方法调用时的匹配 Bean后置处理器中Advisor匹配流程 方法调用时的匹配 Jdk cglib 小小总结 Advisor 收集与排序 责任链执行过程 两次匹配 Bean 后置处理器中的匹配 在 Bean 初始化过程中,Spring 会通过 Bean 后置…...