kafka的概念以及Zookeeper集群 + Kafka集群 +elfk集群

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zookeeper同步过程

 分布式通知和协调

zookeeper同步过程

 分布式通知和协调

准备 3 台服务器做 Zookeeper 集群
192.168.68.5    
192.168.68.6
192.168.68.7

安装前准备
//关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0

node1服务器：

 


vim zoo.cfg
tickTime=2000   #通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10    #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），这里表示为10*2s
syncLimit=5     #Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data      ●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs   ●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181   #客户端连：接端口
#添加集群信息
server.1=192.168.10.17:3188:3288
server.2=192.168.10.21:3188:3288
server.3=192.168.10.22:3188:3288

-------------------------------------------------------------------------------------
server.A=B:C:D
●A是一个数字，表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
●B是这个服务器的地址。
●C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。
●D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

 

 

随后，再去准备myid接口

 随后，将拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上

切换到node2 192.168.68.6上

 这边的配置不需要改，都是一样的，唯一要改的myid

node3 192.168.68.7配置 配置不需要修改，唯一要改的也是myid

 

 /配置 Zookeeper 启动脚本 在zookeeper-3.5.7的bin下面

写一个启动脚本 node1 2 3 都要同时操作

#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)
	echo "---------- zookeeper 启动 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)
	echo "---------- zookeeper 停止 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)
	echo "---------- zookeeper 重启 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)
	echo "---------- zookeeper 状态 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

 

设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper

 

 分别启动 Zookeeper

node1 跟随者

 node2：

node3：为跟随者 

 此时表明当定下leader之后，即使出现了比leader大的mysid 也不会改变leader的地位，就比如node3 的mysid为3，node2的mysid为2，即使3大于2，当定下node2为leader时，node3依然是追随者。

 第二种方法 修改环境变量

在最后一行插入

export PATH=$PATH:/usr/local/zookeeper-3.5.7/bin

随后，执行

 node2：

node3：

Kafka  

Kafka 概述

/为什么需要消息队列（MQ）   ***


主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。
我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景。

当前比较常见的 MQ 中间件有 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等。

RocketMQ ****

使用消息队列的好处

（1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

（2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

（3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

（4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

（5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

消息队列的两种模式


（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到消息队列中，然后消息消费者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。消息队列支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

（2）发布/订阅模式（观察者模式）（一对多，又叫观察者模式，消费者消费数据之后不会清除消息）
消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
发布/订阅模式是定义对象间一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象（目对标象）的状态发生改变，则所有依赖于它的对象（观察者对象）都会得到通知并自动更新。

 简要解释：生产者往消息队列topic里面推送消息，队列里面有个观察者，观察者会通知消费者有新的消息产生，消费者就会去订阅或者消费掉队列里面的消息，但是不会删除队列里面的数据，而是会记录消费到哪里，后面如果有新的消息产生，再由观察者通知。

Kafka 定义

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。主要应用于大数据实时处理领域和日志收集。

Kafka 简介

Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 Zookeeper 协调的分布式消息中间件系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于 hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Spark/Flink 流式处理引擎，nginx 访问日志，消息服务等等，用 scala 语言编写，
Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。

 

Kafka 的特性

●高吞吐量、低延迟
Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

●可扩展性
kafka 集群支持热扩展

●持久性、可靠性
消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

●容错性
允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）

●高并发
支持数千个客户端同时读写

Kafka 系统架构

（1）Broker     服务器
一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker 可以容纳多个 topic。

（2）Topic   主题
可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。
类似于数据库的表名或者 ES 的 index
物理上不同 topic 的消息分开存储

（3）Partition  分区
为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分割为一个或多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的，而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。

每个 topic 至少有一个 partition，当生产者产生数据的时候，会根据分配策略选择分区，然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。
##Partation 数据路由规则：
1．指定了 patition，则直接使用；
2．未指定 patition 但指定 key（相当于消息中某个属性），通过对 key 的 value 进行 hash 取模，选出一个 patition；
3．patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

每条消息都会有一个自增的编号，用于标识消息的偏移量，标识顺序从 0 开始。

每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。（segment就是partition分区里面的持久化文件）

如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。严格保证消息的消费顺序的场景下（例如商品秒杀、 抢红包），需要将 partition 数目设为 1。

●broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。
●如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 (N+M) 个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition， 剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
●如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。
 

分区的原因

●方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
●可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。

（1）Replica
副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。如果有三个副本，则有一个为leader副本 2个follower副本

（2）Leader
每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。

（3）Follower
Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader 保持数据同步。Follower 只负责备份，不负责数据的读写。
如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。
当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢，Leader 会把这个 Follower 从 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合） 列表中删除，重新创建一个 Follower。

（4） producer
生产者即数据的发布者，该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。
broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。
生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。

（5）Consumer
消费者可以从 broker 中 pull 拉取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。

（6）Consumer Group（CG）
消费者组，由多个 consumer 组成。
所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名，若不指定组名则属于默认的组。
将多个消费者集中到一起去处理某一个 Topic 的数据，可以更快的提高数据的消费能力。
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费，防止数据被重复读取。（同一组的成员不能消费一个topic消息队列里面的同一个partition ）
消费者组之间互不影响。

（7）offset 偏移量
可以唯一的标识一条消息。
偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息（即消费位置）。
消息被消费之后，并不被马上删除，这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。
某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的，偏移量由用户控制。
消息最终还是会被删除的，默认生命周期为 1 周（7*24小时）。

（8）Zookeeper
Kafka 通过 Zookeeper 来存储集群的 meta 信息。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中；从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为 __consumer_offsets。

也就是说，zookeeper的作用就是，生产者push数据到kafka集群，就必须要找到kafka集群的节点在哪里，这些都是通过zookeeper去寻找的。消费者消费哪一条数据，也需要zookeeper的支持，从zookeeper获得offset，offset记录上一次消费的数据消费到哪里，这样就可以接着下一条数据进行消费。

zookeeper：存储和管理kafka的元数据，生产者和消费者的动作都需要zookeeper的管理和支持。比如生产者在推送数据到kafka需要先通过zookeeper寻找到到kafka集群节点的位置，消费者可以从zookeeper获取offset记录的上一次消费位置再继续往后消费。

公司用的kafka是如何部署的？

首先说明kafka的版本，如果是2.x版本，要先部署3|5 节点的zookeeper句群，然后再在每个zookeeper节点上部署kafka应用。如果是3.X版本，kafka不再依赖zookeeper，所以就直接部署3|5 节点的kafka集群。

部署 kafka 集群 

1.下载安装包
官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html

cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz


2.安装 Kafka
cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka

//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}

 

vim server.properties
broker.id=0    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.10.17:9092    ●31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3    #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径
num.partitions=1    #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168    #103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824    #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址

//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin


source /etc/profile

 

 这是node1 的配置 随其将kafka的配置传到node2 node3中

 

 随后去node2当中

node2配置：

修改两处即可 

node3配置：

 修改环境变量： node1 node2 node3 同样设置

 

 配置kafka启动脚本  三台机器同时操作

配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
	echo "---------- Kafka 启动 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
	echo "---------- Kafka 停止 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
	$0 stop
	$0 start
;;
status)
	echo "---------- Kafka 状态 ------------"
	count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
	if [ "$count" -eq 0 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka

//分别启动 Kafka
service kafka start

创建消息队列 

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称
 

查看当前服务器中的所有 topic
kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
 

查看某个 topic 的详情
kafka-topics.sh  --describe --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
 

发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.17:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092  --topic test

 

随后，找任意一台node2 node3 查看消费者的数据

消费消息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.68.5:9092,192.168.68.6:9092,192.168.68.7:9092 --topic test --from-beginning

 --from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来

 

 发布                                                                              订阅

如果想要顺序一致，可以设置为分区为1

例如：新建一个分区为1 消息队列为ky01

随后，生产消息

/修改分区数
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --alter --topic test --partitions 6

 随机，将ky01 的分区修改为3

 删除 topic
kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --topic test

ack机制

 kafla通过ack应答机制来保证数据的可靠性

 在最后一行输入：

 部署zookeeper + kafka + elk

 上面实验已经将kafka跟elk架构组织好了，先只需要修改filebeat即可

用filebeat采集数据

因此修改filebeat的配置文件

cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/access_log
  tags: ["access"]
  
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/error_log
  tags: ["error"]

 在filebeat input里面修改

添加输出到 Kafka 的配置
output.kafka:
  enabled: true
  hosts: ["192.168.68.5:9092","192.168.68.6:9092","192.168.68.7:9092"]    #指定 Kafka 集群配置
  topic: "httpd"    #指定 Kafka 的 topic


  
 

 部署elk在logstash组件中新建一个配置文件

.部署 ELK，在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d/

vim kafka.conf
input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.10.17:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092"  #kafka集群地址
        topics  => "httpd"     #拉取的kafka的指定topic
        type => "httpd_kafka"  #指定 type 字段
        codec => "json"        #解析json格式的日志数据
		auto_offset_reset => "latest"  #拉取最近数据，earliest为从头开始拉取
		decorate_events => true   #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据
    }
}

output {
  if "access" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.10.15:9200"]
      index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  if "error" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.10.15:9200"]
      index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  stdout { codec => rubydebug }
}

#启动 logstash
logstash -f kafka.conf

 启动Filebeat 和 启动 logstash

# 启动 Filebeat
filebeat -e -c filebeat.yml

但是这边我们用的rpm安装的 使用systemctl filebeat start即可

 

启动logstash

启动 logstash
logstash -f kafka.conf

 生产黑屏操作es时查看所有的索引:curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v"

 

和上面意思一样，可以文字浏览器查看，也可以直接浏览器查看索引是否

 

添加索引，然后查看图表信息及日志信息

 

 

 

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2024“点点点”测试员如何上岸测试开发岗？附完整学习路线！

2024“点点点”测试员如何上岸测试开发岗？附完整学习路线！

有很多人员会不断问自己&#xff0c;自己到底要不要学测试&#xff0c;或者要不要坚持做测试&#xff0c;测试的职业发展到底怎么样&#xff1f;如果你还在迷茫&#xff0c;在到处找各种大牛问类似的问题&#xff0c;我希望这篇文章&#xff0c;你看完能够结束你的这个烦恼&…
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bugku-web-点login咋没反应

bugku-web-点login咋没反应

在页面源码中看到一个css文件 并看到构建的表是post请求 访问后看到一个注释&#xff0c;叫尝试?17026 在页面尝试 得到源码 这里让在cookie中添加参数BUGKU&#xff0c;并使参数为字符串类型ctf.bugku.com 这里有反序列化函数&#xff0c;先得到字符串ctf.bugku.com的序列号…
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深度学习知识点：卷积神经网络（CNN）

深度学习知识点：卷积神经网络（CNN）

深度学习知识点&#xff1a;卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09; 前言卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;卷积神经网络的结构Keras搭建CNN经典网络分类LeNetAlexNetAlexNet 对比LeNet 的优势&#xff1f; VGGVGG使用2个33卷积的优势在哪里&#xff1f;每层卷积是否只…
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Java开发从入门到精通（九）：Java的面向对象OOP：成员变量，局部变量，实体类的案例

Java开发从入门到精通（九）：Java的面向对象OOP：成员变量，局部变量，实体类的案例

Java大数据开发和安全开发 &#xff08;一)Java的变量1.1 成员变量和局部变量的区别1.2 成员变量1.3 局部变量1.4 实体类的案例 &#xff08;一)Java的变量 1.1 成员变量和局部变量的区别 1、类中位置不同:成员变量(类中&#xff0c;方法外)、局部变量(常见于方法中)2、初始化…
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多模态AnyGPT——整合图像、语音和文本多模态大规模语言模型算法原理与实践

多模态AnyGPT——整合图像、语音和文本多模态大规模语言模型算法原理与实践

概述 大规模语言模型在理解和生成人类语言方面具有非凡的能力&#xff0c;但迄今为止&#xff0c;它们的能力主要局限于文本处理。然而&#xff0c;现实世界是一个多模式的环境&#xff0c;信息通过视觉、听觉和触觉等多种感官进行交换。融入这种多样性是开发下一代系统的主要…
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高效求解最长回文子序列：动态规划方法与C语言实现

高效求解最长回文子序列：动态规划方法与C语言实现

高效求解最长回文子序列&#xff1a;动态规划方法与C语言实现 问题描述解决方案伪代码C代码示例算法分析进一步讨论 在计算机科学中&#xff0c;回文是一种有趣的字符串&#xff0c;它在正序和逆序下是相同的。例如&#xff0c;“civic”、"racecar"和"aibohpho…
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解决Qt中文乱码

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解决Qt中文乱码 编程环境解决方法设置编辑器的文件编码每个源文件中增加设置增加转码代码有中文的源文件添加UTF-8 BOM 编程环境 WindowsQCreatorQtMSVC 解决方法 设置编辑器的文件编码 项目->Project Settings->编辑器->文件编码&#xff1a; 1.设置默认编码为&a…
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