ELK日志管理实现的3种常见方法

ELK日志管理实现的3种常见方法

1. 日志收集方法

1.1 使用DaemonSet方式日志收集

通过将node节点的/var/log/pods目录挂载给以DaemonSet方式部署的logstash来读取容器日志,并将日志吐给kafka并分布写入Zookeeper数据库.再使用logstash将Zookeeper中的数据写入ES,并通过kibana将数据进行展示.

标准日志和错误日志:

标准日志 -->/dev/stdout

错误日志 ----> /dev/stderr

1.2 使用Logstash SideCar日志收集

pod中两个容器,1个是业务容器,另一个是日志收集容器,通过emptydir实现文件共享

1.3 容器镜像中filebeat进程日志收集

对业务容器镜像修改,容器中启动filebeat

3种方式的对比:

  1. daemonset资源占用更少
  2. sidecar和filebeat可以更多的定制,但sidecar资源占用会更多

2. ElasticSearch集群部署

2.1 ElasticSearch器安装

  1. 下载deb包

清华源下载elasticsearch-7.12.1-amd64.deb

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/7.x/apt/pool/main/e/elasticsearch/elasticsearch-7.12.1-amd64.deb

  1. 3台ES服务器安装
dpkg -i elasticsearch-7.12.1-amd64.deb
  1. 修改配置文件
vi /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 

cluster.name: k8s-els # 保证一样
node.name: es-01  # 3台保证不同
#bootstrap.memory_lock: true  # 启动占用内存,如果打开需要修改/etc/elasticsearch/jvm.options
				#	在/etc/elasticsearch/jvm.options中打开以下选项确保内存占用是连续的
				                          ## -Xms4g
										## -Xmx4g
# 监听地址和端口
network.host: 192.168.31.101 # 也可以写成0.0.0.0
http.port: 9200
# 集群中有哪些服务器
discovery.seed_hosts: ["192.168.31.101", "192.168.31.102","192.168.31.103"]
# 哪些服务器可以作为master
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.31.101", "192.168.31.102","192.168.31.103"]
# 删除数据不允许模糊匹配
action.destructive_requires_name: true
  1. 启动elasticsearch
systemctl enable --now elasticsearch.service
  1. 确认服务启动完成
systemctl status elasticsearch.service

请添加图片描述

2.2 Kibana安装

  1. 下载

清华源下载kibana-7.12.1-amd64.deb

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/7.x/apt/pool/main/k/kibana/kibana-7.12.1-amd64.deb

  1. 安装
dpkg -i kibana-7.12.1-amd64.deb
  1. 修改配置
vi /etc/kibana/kibana.yml

修改内容

server.port: 5601
server.host: "192.168.31.101" # 也可以写成0.0.0.0
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.31.101:9200"] # 任意一个节点即可
i18n.locale: "zh-CN"
  1. 启动服务
systemctl enable --now kibana
  1. 确认服务
systemctl status kibana

请添加图片描述

3. Zookeeper集群部署

3.1 Zookeeper安装

  1. 下载

官网下载zookeeper3.6.4(https://zookeeper.apache.org/)
https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.6.4/apache-zookeeper-3.6.4-bin.tar.gz

  1. 安装

zookeeper依赖jdk8,先安装jdk8

apt install openjdk-8-jdk -y

解压缩zookeeper

mkdir /apps
cd /apps
tar xf apache-zookeeper-3.6.4-bin.tar.gz
ln -sf /apps/apache-zookeeper-3.6.4-bin /apps/zookeeper
  1. 配置修改
cd /apps/zookeeper/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改配置文件

vi /apps/zookeeper/conf/zoo.cfg

# 检查时间间隔
tickTime=2000
# 初始化次数
initLimit=10
# 存活检查次数
syncLimit=5
# 数据目录
dataDir=/data/zookeeper
# 客户端端口
clientPort=2181
# 集群配置 2888数据同步,3888集群选举
server.1=192.168.31.111:2888:3888
server.2=192.168.31.112:2888:3888
server.3=192.168.31.113:2888:3888

创建数据id

mkdir -p /data/zookeeper
echo 1 > /data/zookeeper/myid # 其他节点依次为2和3
  1. 启动服务
/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh start

5.确认

/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh status

确认状态是leader或者是follower

请添加图片描述

请添加图片描述

3.2 Kafka安装

1.下载

官网下载kafka(https://zookeeper.apache.org/)

https://dlcdn.apache.org/kafka/3.7.0/kafka_2.13-3.7.0.tgz

  1. 安装

解压kafka包

tar xf kafka_2.13-3.7.0.tgz
ln -sf /apps/kafka_2.13-3.7.0 /apps/kafka
  1. 配置修改
cd /apps/kafka/config/
vi server.properties

修改内容

# 节点id保证不重复
broker.id=111
# 本机ip
listeners=PLAINTEXT://192.168.31.111:9092  # 确保每台服务器定义自己的ip
# 日志目录
log.dirs=/data/kafka-logs
# 数据保留时间 默认7天
log.retention.hours=168
# zookeeper集群连接配置
zookeeper.connect=192.168.31.111:2181,192.168.31.112:2181,192.168.31.113:2181

  1. 启动服务

    3台服务器上,以daemon方式启动服务

/apps/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /apps/kafka/config/server.properties
  1. 确认
    启动后会监听在9092端口
ss -ntlp|grep 9092

请添加图片描述

通过offset Explorer

请添加图片描述

请添加图片描述

4. Logstash安装

  1. 下载

logstash-7.12.1-amd64.deb

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/7.x/apt/pool/main/l/logstash/logstash-7.12.1-amd64.deb

  1. 安装
apt install openjdk-8-jdk -y
dpkg -i logstash-7.12.1-amd64.deb
  1. 配置修改

vi /etc/logstash/conf.d/daemonset-log-to-es.conf

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.31.111:9092,192.168.31.112:9092,192.168.31.113:9092"
    topics => ["jsonfile-log-topic"]
    codec => "json"
  }
}

output {
  #if [fields][type] == "app1-access-log" {
  if [type] == "jsonfile-daemonset-applog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "jsonfile-daemonset-applog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }}

  if [type] == "jsonfile-daemonset-syslog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "jsonfile-daemonset-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }}

}
  1. 启动
systemctl enable --now logstash.service
  1. 测试
 systemctl status logstash.service

请添加图片描述

5. DaemonSet

请添加图片描述

5.1 构建镜像

Dockerfile

FROM logstash:7.12.1
USER root
WORKDIR /usr/share/logstash 
#RUN rm -rf config/logstash-sample.conf
ADD logstash.yml /usr/share/logstash/config/logstash.yml
ADD logstash.conf /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf

logstash.conf

input {
  file {
    #path => "/var/lib/docker/containers/*/*-json.log" #docker
    path => "/var/log/pods/*/*/*.log"
    start_position => "beginning"
    type => "jsonfile-daemonset-applog"
  }

  file {
    path => "/var/log/*.log"
    start_position => "beginning"
    type => "jsonfile-daemonset-syslog"
  }
}

output {
  if [type] == "jsonfile-daemonset-applog" {
    kafka {
      bootstrap_servers => "${KAFKA_SERVER}"
      topic_id => "${TOPIC_ID}"
      batch_size => 16384  #logstash每次向ES传输的数据量大小,单位为字节
      codec => "${CODEC}" 
   } }

  if [type] == "jsonfile-daemonset-syslog" {
    kafka {
      bootstrap_servers => "${KAFKA_SERVER}"
      topic_id => "${TOPIC_ID}"
      batch_size => 16384
      codec => "${CODEC}" #系统日志不是json格式
  }}
}

logstash.yml

http.host: "0.0.0.0"
#xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]

构建镜像

nerdctl build -t harbor.panasonic.cn/baseimages/logstash:v7.12.1-json-file-log-v2 .
nerdctl push harbor.panasonic.cn/baseimages/logstash:v7.12.1-json-file-log-v2

5.2 DaemonSet

DaemonSet yaml文件

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: logstash-elasticsearch
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: logstash-logging
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: logstash-elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        name: logstash-elasticsearch
    spec:
      tolerations:
      # this toleration is to have the daemonset runnable on master nodes
      # remove it if your masters can't run pods
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: logstash-elasticsearch
        image: harbor.panasonic.cn/baseimages/logstash:v7.12.1-json-file-log-v1
        env:
        - name: "KAFKA_SERVER"
          value: "192.168.31.111:9092,192.168.31.112:9092,192.168.31.113:9092"
        - name: "TOPIC_ID"
          value: "jsonfile-log-topic"
        - name: "CODEC"
          value: "json"
#        resources:
#          limits:
#            cpu: 1000m
#            memory: 1024Mi
#          requests:
#            cpu: 500m
#            memory: 1024Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog #定义宿主机系统日志挂载路径
          mountPath: /var/log #宿主机系统日志挂载点
        - name: varlibdockercontainers #定义容器日志挂载路径,和logstash配置文件中的收集路径保持一直
          #mountPath: /var/lib/docker/containers #docker挂载路径
          mountPath: /var/log/pods #containerd挂载路径,此路径与logstash的日志收集路径必须一致
          readOnly: false
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log #宿主机系统日志
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers #docker的宿主机日志路径
          path: /var/log/pods #containerd的宿主机日志路径

部署

kubectl apply daemonset.yaml

请添加图片描述

请添加图片描述

请添加图片描述

此时在Elasticsearch的dashboard上已经可以看到applog和syslog

请添加图片描述

配置logstash服务器将日志从kafka抽到es上

vi /etc/logstash/conf.d/daemonset-log-to-es.conf

配置kafka地址和es地址

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.31.111:9092,192.168.31.112:9092,192.168.31.113:9092"
    topics => ["jsonfile-log-topic"]
    codec => "json"
  }
}


output {
  #if [fields][type] == "app1-access-log" {
  if [type] == "jsonfile-daemonset-applog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "jsonfile-daemonset-applog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }}

  if [type] == "jsonfile-daemonset-syslog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "jsonfile-daemonset-syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }}

}

重启服务后可以在es服务器上看到相关数据

相关内容也符合我们的预期

请添加图片描述

手动加入一段日志

root@k8s-master01# echo 'test-20240312-14:13' >> /var/log/dpkg.log

日志也出现在els中

请添加图片描述

es服务器上创建syslog索引

请添加图片描述

日志前缀加*匹配日志

请添加图片描述

选择timestramp

请添加图片描述

同样,再次创建applog

请添加图片描述

6. SideCar

请添加图片描述

6.1 构建镜像

dockerfile

FROM logstash:7.12.1

USER root
WORKDIR /usr/share/logstash 
#RUN rm -rf config/logstash-sample.conf
ADD logstash.yml /usr/share/logstash/config/logstash.yml
ADD logstash.conf /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf

logstash.conf

input {
  file {
    path => "/var/log/applog/catalina.out"
    start_position => "beginning"
    type => "app1-sidecar-catalina-log"
  }
  file {
    path => "/var/log/applog/localhost_access_log.*.txt"
    start_position => "beginning"
    type => "app1-sidecar-access-log"
  }
}

output {
  if [type] == "app1-sidecar-catalina-log" {
    kafka {
      bootstrap_servers => "${KAFKA_SERVER}"
      topic_id => "${TOPIC_ID}"
      batch_size => 16384  #logstash每次向ES传输的数据量大小,单位为字节
      codec => "${CODEC}" 
   } }

  if [type] == "app1-sidecar-access-log" {
    kafka {
      bootstrap_servers => "${KAFKA_SERVER}"
      topic_id => "${TOPIC_ID}"
      batch_size => 16384
      codec => "${CODEC}"
  } }
}

logstash.yml

http.host: "0.0.0.0"
#xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200"

build-commond.sh

#!/bin/bash

#docker build -t harbor.magedu.local/baseimages/logstash:v7.12.1-sidecar .

#docker push harbor.magedu.local/baseimages/logstash:v7.12.1-sidecar
nerdctl  build -t harbor.panasonic.cn/baseimages/logstash:v7.12.1-sidecar .
nerdctl push harbor.panasonic.cn/baseimages/logstash:v7.12.1-sidecar

6.2 SideCar

tomcat-app1.yaml

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  labels:
    app: pana-tomcat-app1-deployment-label
  name: pana-tomcat-app1-deployment #当前版本的deployment 名称
  namespace: pana
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: pana-tomcat-app1-selector
  template:
    metadata:
      labels:
        app: pana-tomcat-app1-selector
    spec:
      containers:
      - name: sidecar-container
        image: harbor.panasonic.cn/baseimages/logstash:v7.12.1-sidecar
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        #imagePullPolicy: Always
        env:
        - name: "KAFKA_SERVER"
          value: "192.168.31.111:9092,192.168.31.112:9092,192.168.31.113:9092"
        - name: "TOPIC_ID"
          value: "tomcat-app1-topic"
        - name: "CODEC"
          value: "json"
        volumeMounts:
        - name: applogs
          mountPath: /var/log/applog
      - name: pana-tomcat-app1-container
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/zhangshijie/tomcat-app1:v1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        #imagePullPolicy: Always
        ports:
        - containerPort: 8080
          protocol: TCP
          name: http
        env:
        - name: "password"
          value: "123456"
        - name: "age"
          value: "18"
        resources:
          limits:
            cpu: 1
            memory: "512Mi"
          requests:
            cpu: 500m
            memory: "512Mi"
        volumeMounts:
        - name: applogs
          mountPath: /apps/tomcat/logs
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /myapp/index.html
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5 #首次检测延迟5s
          failureThreshold: 3  #从成功转为失败的次数
          periodSeconds: 3 #探测间隔周期
        readinessProbe:
          httpGet:
            #path: /monitor/monitor.html
            path: /myapp/index.html
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 3
          timeoutSeconds: 5
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 3
        livenessProbe:
          httpGet:
            #path: /monitor/monitor.html
            path: /myapp/index.html
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 3
          timeoutSeconds: 5
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 3
      volumes:
      - name: applogs #定义通过emptyDir实现业务容器与sidecar容器的日志共享，以让sidecar收集业务容器中的日志
        emptyDir: {}

tomcat-service.yaml

---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    app: pana-tomcat-app1-service-label
  name: pana-tomcat-app1-service
  namespace: pana
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
    nodePort: 40080
  selector:
    app: pana-tomcat-app1-selector

sidecar.conf

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.31.111:9092,192.168.31.112:9092,192.168.31.113:9092"
    topics => ["tomcat-app1-topic"]
    codec => "json"
  }
}

output {
  #if [fields][type] == "app1-access-log" {
  if [type] == "app1-sidecar-access-log" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "sidecar-app1-accesslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  #if [fields][type] == "app1-catalina-log" {
  if [type] == "app1-sidecar-catalina-log" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "sidecar-app1-catalinalog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
#  stdout {
#    codec => rubydebug
#  }
}

请添加图片描述

7. 容器镜像中安装filebeat

请添加图片描述

7.1 镜像制作

1.Dockerfile

filebeat-7.12.1-amd64.deb 从清华镜像源获取 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/7.x/apt/pool/main/f/filebeat/

#tomcat web1
FROM tomcat:8.5.99-jdk8

ADD filebeat-7.12.1-amd64.deb /tmp/
RUN dpkg -i /tmp/filebeat-7.12.1-amd64.deb && rm -f /tmp/filebeat-7.12.1-amd64.deb
ADD catalina.sh /usr/local/tomcat/bin/catalina.sh
ADD server.xml /usr/local/tomcat/conf/server.xml
ADD myapp.tar.gz /usr/local/tomcat/webapps/myapp/
ADD run_tomcat.sh /usr/local/tomcat/bin/run_tomcat.sh
ADD filebeat.yml /etc/filebeat/filebeat.yml 
ADD sources.list /etc/apt/sources.list

EXPOSE 8080 8443

CMD ["/usr/local/tomcat/bin/run_tomcat.sh"]

run_tomcat.sh

#!/bin/bash
/usr/share/filebeat/bin/filebeat -e -c /etc/filebeat/filebeat.yml -path.home /usr/share/filebeat -path.config /etc/filebeat -path.data /var/lib/filebeat -path.logs /var/log/filebeat &
/usr/local/tomcat/bin/catalina.sh start
tail -f /etc/hosts

server.xml

<Host name="localhost"  appBase="/usr/local/tomcat/webapps"  unpackWARs="false" autoDeploy="false">

镜像制作

请添加图片描述

7.2 服务创建

  1. serviceaccount
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: filebeat-serviceaccount-clusterrole
  labels:
    k8s-app: filebeat-serviceaccount-clusterrole
rules:
- apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
  resources:
  - namespaces
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - watch
  - list

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: filebeat-serviceaccount-clusterrolebinding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: default
  namespace: pana
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: filebeat-serviceaccount-clusterrole
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  1. deployment
kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  labels:
    app: pana-tomcat-app1-filebeat-deployment-label
  name: pana-tomcat-app1-filebeat-deployment
  namespace: pana
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: pana-tomcat-app1-filebeat-selector
  template:
    metadata:
      labels:
        app: pana-tomcat-app1-filebeat-selector
    spec:
      containers:
      - name: pana-tomcat-app1-filebeat-container
        image: harbor.panasonic.cn/tomcat/tomcat-app1:v11
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 8080
          protocol: TCP
          name: http
        env:
        - name: "password"
          value: "123456"
        - name: "age"
          value: "18"
        resources:
          limits:
            cpu: 1
            memory: "512Mi"
          requests:
            cpu: 500m
            memory: "512Mi"
  1. service
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    app: pana-tomcat-app1-filebeat-service-label
  name: pana-tomcat-app1-filebeat-service
  namespace: pana
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
    nodePort: 30092
  selector:
    app: pana-tomcat-app1-filebeat-selector

kubectl apply -f *.yaml

7.3 logstash配置

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.31.111:9092,192.168.31.112:9092,192.168.31.113:9092"
    topics => ["filebeat-tomcat-app1"]
    codec => "json"
  }
}

output {
  if [fields][type] == "filebeat-tomcat-catalina" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "filebeat-tomcat-catalina-%{+YYYY.MM.dd}"
    }}

  if [fields][type] == "filebeat-tomcat-accesslog" {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.31.101:9200","192.168.31.102:9200"]
      index => "filebeat-tomcat-accesslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }}
}

重启logstash服务

systemctl restart logstash

7.4 sls日志查询

请添加图片描述

请添加图片描述

请添加图片描述

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：/a/457841.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

如何利用百度SEO优化技巧将排到首页

如何利用百度SEO优化技巧将排到首页

拥有一个成功的网站对于企业和个人来说是至关重要的&#xff0c;在当今数字化的时代。在互联网上获得高流量和优质的访问者可能并不是一件容易的事情&#xff0c;然而。一个成功的SEO战略可以帮助你实现这一目标。需要一些特定的技巧和策略、但要在百度搜索引擎中获得较高排名。…
阅读更多...
某狗网翻译接口逆向之webpack扣取

某狗网翻译接口逆向之webpack扣取

​​​​​逆向网址 aHR0cHM6Ly9mYW55aS5zb2dvdS5jb20 逆向链接 aHR0cHM6Ly9mYW55aS5zb2dvdS5jb20vdGV4dA 逆向接口 aHR0cHM6Ly9mYW55aS5zb2dvdS5jb20vYXBpL3RyYW5zcGMvdGV4dC9yZXN1bHQ 逆向过程 请求方式&#xff1a;POST 参数构成&#xff1a; 【s】 1b921dbefaa8d939afca…
阅读更多...
了解常用测试模型 -- 瀑布模型、螺旋模型、增量与迭代、敏捷开发

了解常用测试模型 -- 瀑布模型、螺旋模型、增量与迭代、敏捷开发

目录 瀑布模型 开发流程 开发特征 优缺点 适用场景 螺旋模型 开发流程 开发特征 优缺点 适用场景 增量与迭代开发 什么是增量开发&#xff1f;什么是迭代开发&#xff1f; 敏捷开发 什么是敏捷开发四原则&#xff08;敏捷宣言&#xff09;&#xff1f; 什么是 s…
阅读更多...
Pytorch从零开始实战21

Pytorch从零开始实战21

Pytorch从零开始实战——Pix2Pix理论与实战 本系列来源于365天深度学习训练营 原作者K同学 文章目录 Pytorch从零开始实战——Pix2Pix理论与实战内容介绍数据集加载模型实现开始训练总结 内容介绍 Pix2Pix是一种用于用于图像翻译的通用框架&#xff0c;即图像到图像的转换。…
阅读更多...
手撕HashMap底层源码 （JDK1.7版本的HashMap）

手撕HashMap底层源码 （JDK1.7版本的HashMap）

day27 集合框架 标绿已经学习底层&#xff0c;深入底层主要是研究实现类底层 手撕HashMap底层源码 JDK1.7版本的HashMap 切换版本 原因&#xff1a;jdk1.7和jdk1.8的HashMap不同&#xff08;头插法/尾插法&#xff09; 首先如果没有jdkjre1.7&#xff0c;就安装jdkjre1.7&am…
阅读更多...
mysql数据库备份学习笔记

mysql数据库备份学习笔记

数据库备份 方法1 物理备份&#xff1a;xtrabackup 方法2 逻辑备份 mysqldump 参考备份与恢复的方法&#xff1a; 【MySql】Mysql之备份与恢复_mysql数据库备份与还原-CSDN博客 可以借鉴的物理备份&#xff1a; 思路是 先做一次全量备份&#xff0c;然后每天做一次增量备份…
阅读更多...
从大模型到Agentscope——进阶: 容错机制与构建多模态应用

从大模型到Agentscope——进阶: 容错机制与构建多模态应用

文章目录 容错机制与构建多模态应用高鲁棒的容错机制鲁棒性的挑战可访问性错误规则可解错误&模型可解错误不可解错误 设计理念&#xff1a;多模态 容错机制与构建多模态应用 高鲁棒的容错机制 鲁棒性的挑战 可访问性错误 默认重新调用三次并把报错给打印出来 规则可解错误…
阅读更多...
嵌入式单片机学习思路感想分享

嵌入式单片机学习思路感想分享

今天看到了一个提问，原话如下： 曾经干了8年单片机工程师，对工程师从入门，到入行，再到普通，再到高级，整个路径还算清晰，比如什么阶段，会碰到什么瓶颈，怎么突破，我都经历过。 这个同学，有个典型的问题，就是学得太多且杂了，估计稍微复杂点的项目，做不出来。 现在…
阅读更多...
长期护理保险可改善老年人心理健康 | CHARLS CLHLS CFPS 公共数据库周报（3.6）...

长期护理保险可改善老年人心理健康 | CHARLS CLHLS CFPS 公共数据库周报（3.6）...

欢迎报名2024年“真实世界临床研究”课程&#xff01; 本周郑老师开讲&#xff1a;“真实世界临床研究”培训班&#xff0c;3月16-17日两天&#xff0c;欢迎报名&#xff01; CHARLS公共数据库‍ CHARLS数据库简介中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitud…
阅读更多...
.NET高级面试指南专题十八【 外观模式模式介绍，提供了简化的接口，隐藏系统的复杂性】

.NET高级面试指南专题十八【 外观模式模式介绍，提供了简化的接口，隐藏系统的复杂性】

介绍&#xff1a; 外观模式是一种结构设计模式&#xff0c;它提供了一个统一的接口&#xff0c;用于访问子系统中的一组接口。外观模式定义了一个高层接口&#xff0c;使得子系统更容易使用。 原理&#xff1a; 外观类&#xff08;Facade Class&#xff09;&#xff1a;提供了一…
阅读更多...
电脑芯片维修费用、价格方面的处理方法有哪些？

电脑芯片维修费用、价格方面的处理方法有哪些？

电脑使用时间长了&#xff0c;难免会出现这样或那样的问题。 笔者整理了一些关于电脑芯片维修费用和价格的参考资料&#xff0c;以及简单的处理方法&#xff0c;供大家了解和学习&#xff1a; 1、笔记本电脑芯片维修&#xff1a; 首先检查电脑系统是否完好。 如果是系统软故障…
阅读更多...
【Qt】常用控件或属性(1)

【Qt】常用控件或属性(1)

需要云服务器等云产品来学习Linux可以移步/-->腾讯云<--/官网&#xff0c;轻量型云服务器低至112元/年&#xff0c;新用户首次下单享超低折扣。 目录 一、QWidget属性一览 二、控件button、属性enabled(可用状态) 三、属性geometry(修改位置和尺寸) 1、QRect类型的结…
阅读更多...
数字化转型导师坚鹏：金融机构数字化运营

数字化转型导师坚鹏：金融机构数字化运营

金融机构数字化运营 课程背景&#xff1a; 很多金融机构存在以下问题&#xff1a; 不清楚数字化运营对金融机构发展有什么影响&#xff1f; 不知道如何提升金融机构数字化运营能力&#xff1f; 不知道金融机构如何开展数字化运营工作&#xff1f; 课程特色&#xff1a;…
阅读更多...
Vue2 引入自己下载的SVG图像的方式

Vue2 引入自己下载的SVG图像的方式

Vue2 引入下载的SVG图像的方式 Step 1&#xff1a;安装依赖 npm i svg-sprite-loader --saveStep 2&#xff1a;创建文件路径 // index.js import Vue from vue import SvgIcon from /components/SvgIcon// svg component// register globally Vue.component(svg-icon, Svg…
阅读更多...
PHP序列化基础知识储备

PHP序列化基础知识储备

一、序列化与反序列化 1、概念 PHP中的序列化是指将复杂的数据类型转换为可存储或可传输的字符串&#xff0c;而反序列化则是将这些字符串重新转换回原来的数据类型。 序列化通常使用 serialize() 函数完成&#xff0c;它可以将数组、对象、字符串等复杂数据类型压缩到一个字…
阅读更多...
在Linux/Ubuntu/Debian中使用7z压缩和解压文件

在Linux/Ubuntu/Debian中使用7z压缩和解压文件

要在 Ubuntu 上使用 7-Zip 创建 7z 存档文件&#xff0c;你可以使用“7z”命令行工具。 操作方法如下&#xff1a; 安装 p7zip&#xff1a; 如果你尚未在 Ubuntu 系统上安装 p7zip&#xff08;7-Zip 的命令行版本&#xff09;&#xff0c;你可以使用以下命令安装它&#xff1a;…
阅读更多...
数据结构:堆

数据结构:堆

堆的概念 1.堆是一个完全二叉树 2.小堆(任何一个父亲<孩子),大堆(任何一个父亲>孩子) 堆的结构 物理结构:数组 逻辑结构:二叉树 #pragma once #include<assert.h> #include<iostream> typedef int HPDataType; typedef struct Heap {HPDataType* _a;int…
阅读更多...
手写Mybatis自动填充插件

手写Mybatis自动填充插件

目录 一、Mybatis插件简介&#x1f959;二、工程创建及前期准备工作&#x1f96b;实现代码配置文件 三、插件核心代码实现&#x1f357;四、测试&#x1f953; 一、Mybatis插件简介&#x1f959; Mybatis插件运行原理及自定义插件_简述mybatis的插件运行原理,以及如何编写一个…
阅读更多...
Java8 Stream流详解

Java8 Stream流详解

文章目录 概念和特点基本流程常见操作过滤&#xff08;filter&#xff09;映射&#xff08;map&#xff09;收集&#xff08;collect&#xff09;归约&#xff08;reduce&#xff09;扁平映射&#xff08;flatMap&#xff09; java案例详解注意事项 概念和特点 Java中的Stream是…
阅读更多...
Qt 线程池 QThreadPool

Qt 线程池 QThreadPool

一.Qt 线程池 QThreadPool介绍 Qt线程池是一种管理多个线程的并发编程模型&#xff0c;通过使用线程池可以提高性能、控制并发度、提供任务队列和简化线程管理。 在Qt中&#xff0c;线程池的使用主要涉及以下几个步骤&#xff1a; 创建任务类&#xff1a;需要定义一个任务类&am…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023