win下搭建elk并集成springboot

一、ELK 是什么？

ELK 实际上是三个工具的集合，Elasticsearch + Logstash + Kibana，这三个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。

  1. ElasticSearch
    ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

  2. Logstash
    Logstash 是一个用于管理日志和事件的工具，你可以用它去收集日志、转换日志、解析日志并将他们作为数据提供给其它模块调用，例如搜索、存储等。

  3. Kibana
    Kibana 是一个优秀的前端日志展示框架，它可以非常详细的将日志转化为各种图表，为用户提供强大的数据可视化支持。

二、ELK 有何优势？

  1. 强大的搜索功能，elasticsearch 可以以分布式搜索的方式快速检索，而且支持 DSL 的语法来进行搜索，简单的说，就是通过类似配置的语言，快速筛选数据。

  2. 完美的展示功能，可以展示非常详细的图表信息，而且可以定制展示内容，将数据可视化发挥的淋漓尽致。

  3. 分布式功能，能够解决大型集群运维工作很多问题，包括监控、预警、日志收集解析等。

三、ELK 一般用来做啥？

ELK 组件在海量日志系统的运维中，可用于解决：

  • 分布式日志数据集中式查询和管理

  • 系统监控，包含系统硬件和应用各个组件的监控

  • 故障排查

  • 安全信息和事件管理

  • 报表功能

ELK 组件在大数据运维系统中，主要可解决的问题如下：

  • 日志查询，问题排查，上线检查

  • 服务器监控，应用监控，错误报警，Bug 管理

  • 性能分析，用户行为分析，安全漏洞分析，时间管理

四、ELK 搭建

1、版本介绍

这里笔者采用 win11 进行搭建，其余版本如下

elasticsearch-7.12.0

kibana-7.12.0-windows-x86_64

logstash-7.12.0-windows-x86_64

最后奉上网址：下载中心 - Elastic 中文社区 (elasticsearch.cn)

看清楚喽，是 windows 下，版本要一致

2、启动 elasticsearch

ok，下载解压之后开始我们的文件配置，首先打开我们的 elasticsearch 文件夹，进入 config 文件夹，编辑 elasticsearch.yml 文件，在文件中引入

cluster.name: my-application  #集群名：类似于数据库名
path.data: D:/log  #数据目录
path.logs: D:/log  #日志目录
node.name: node-1
node.attr.rack: r1
cluster.initial_master_nodes: node-1
node.master: true
node.data: true
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 0.0.0.0
http.compression: true
transport.tcp.compress: true
indices.query.bool.max_clause_count: 10240
xpack.watcher.execution.default_throttle_period: 1s
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

保存配置后，启动 ElasticSearch，进入 bin 目录，elasticsearch.bat 启动成功，打开浏览器访问：http://127.0.0.1:9200，出现下面界面，说明 ElasticSearch 启动成功

3、安装 elasticsearch-head 插件

安装 elasticsearch-head 插件（这是 elasticsearch 的一个 web 端管理插件，通过管理插件可以查看 ElsasticSearch 的客户端工具，由 node.js 构建的前端工程。）git 地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head 。拉去过慢，可以使用 gitclone 进行拉取 https://gitclone.com/github.com/mobz/elasticsearch-head

拉取成功后，可以使用进入使用 vscode 打开或者其他编译器，打开终端，

npm install

npm run start

这里 npm install 可能会有一个包 npm install 时 phantomjs 包下载不下来，单独下载就可以批量下载时，

npm install phantomjs@2.1.1 --ignore-scripts

然后再重复上述操作即可，启动之后，访问 http://localhost:9100，界面如下：

4、启动 logstash

进入 logstash/config 中新建配置文件 logstash.conf, 内容如下：

input {
    file {
        type => "logstash"
        //path用来指定要加载到logstash中的文件目录，
        path => ["D:/logs/*/error/*.log","D:/logs/*/warn/*.log","D:/logs/*/info/*.log"]
		start_position => "beginning"
    }
}
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["127.0.0.1:9200"]
        //index用来指定在es中自动创建的索引库
        index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        //以JSON的形式传输到es中
        codec => json_lines
    }
}

启动 logstash, 进入 logstash/bin 执行：.\logstash.bat -f …/config/logstash.conf

以下界面就是启动成功了

5、启动 Kibana

进入 Kibana 下 config 下的 kibana.yml 修改为：

server.port: 5601
server.host: "127.0.0.1"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
xpack.encryptedSavedObjects.encryptionKey: encryptedSavedObjects12345678909876543210
xpack.security.encryptionKey: encryptionKeysecurity12345678909876543210
xpack.reporting.encryptionKey: encryptionKeyreporting12345678909876543210
xpack.reporting.capture.browser.chromium.disableSandbox: true

启动 Kibana，进入 Kibana/bin 执行：kibana.bat，打开浏览器访问 http://localhost:5601/

五、与 springboot 集成
  1. 引入依赖
        <!--logstash-->
        <dependency>
            <groupId>net.logstash.logback</groupId>
            <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
            <version>5.3</version>
        </dependency>
        
        <!--web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
    
    
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>

yml 配置文件中写入

spring.application.name=myElk
 
server.port = 8081

在 resource 下创建 logback-spring.xml 文件，内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property name="LOG_CONTEXT_NAME" value="log"/>
    <!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->
    <property name="LOG_HOME" value="D:/logs" />
    <!-- 定义日志上下文的名称 -->
    <contextName>${LOG_CONTEXT_NAME}</contextName>
    <!-- 控制台输出 -->
    <!--<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
      <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
        &lt;!&ndash;格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符&ndash;&gt;
        <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %highlight(%-5level) %cyan(%logger{50}:%L) - %msg%n</pattern>
        <charset>utf-8</charset>
      </encoder>
      <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
        <level>INFO</level>
      </filter>
    </appender>-->


    <!-- 彩色日志依赖的渲染类 -->
    <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
    <conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />
    <conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />
    <!-- 彩色日志格式 -->
    <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>

    <!--1. 输出到控制台-->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!--此日志appender是为开发使用，只配置最底级别，控制台输出的日志级别是大于或等于此级别的日志信息-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <encoder>
            <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
            <!-- 设置字符集 -->
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <!--info日志统一输出到这里-->
    <appender name="file.info" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <Prudent>true</Prudent>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志文件输出的文件名，按小时生成-->
            <FileNamePattern>${LOG_HOME}/%d{yyyy-MM-dd}/info/info.%d{yyyy-MM-dd-HH}.%i.log</FileNamePattern>
            <!--日志文件保留天数-->
            <MaxHistory>30</MaxHistory>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <!-- 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过10M(默认)，若超过10M，日志文件会以索引0开始， -->
                <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %method 方法名  %L 行数 %msg：日志消息，%n是换行符-->
            <pattern> %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{56}.%method:%L - %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <!-- 此日志文件只记录info级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>


    <!--错误日志统一输出到这里-->
    <appender name="file.error" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <Prudent>true</Prudent>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志文件输出的文件名，按天生成-->
            <FileNamePattern>${LOG_HOME}/%d{yyyy-MM-dd}/error/error.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</FileNamePattern>
            <!--日志文件保留天数-->
            <MaxHistory>30</MaxHistory>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <!-- 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过10M(默认)，若超过10M，日志文件会以索引0开始， -->
                <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %method 方法名  %L 行数 %msg：日志消息，%n是换行符-->
            <pattern> %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{56}.%method:%L - %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <!-- 此日志文件只记录error级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!--warn日志统一输出到这里-->
    <appender name="file.warn" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <Prudent>true</Prudent>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <FileNamePattern>${LOG_HOME}/%d{yyyy-MM-dd}/warn/warn.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</FileNamePattern>
            <!--日志文件保留天数-->
            <MaxHistory>30</MaxHistory>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <!-- 除按日志记录之外，还配置了日志文件不能超过10M(默认)，若超过10M，日志文件会以索引0开始， -->
                <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %method 方法名  %L 行数 %msg：日志消息，%n是换行符-->
            <pattern> %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{56}.%method:%L - %msg%n</pattern>
            <charset>utf-8</charset>
        </encoder>
        <!-- 此日志文件只记录warn级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>WARN</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
    
    <!--输出到logstash的appender-->
    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <!--可以访问的logstash日志收集端口-->
        <destination>127.0.0.1:4560</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
    </appender>
    <!--  日志输出级别 -->
    <root level="DEBUG">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="file.error" />
        <appender-ref ref="file.info" />
        <appender-ref ref="file.warn" />
        <appender-ref ref="LOGSTASH"/>
    </root>

</configuration>

ok，接下来创建测试类

package com.example.myelk.controller;
 
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import java.util.Date;
 
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
    
    @GetMapping("/success")
    public String test (){
        log.info("###test:{}", new Date());
        return "success";
    }
    
}

访问接口后，在 Kibana 中创建索引 logstash-*, 时间选择 I dont want to use te time filter 就行

点击 create index pattern 即可创建成功

创建成功之后，可以选择上方搜索框，搜索 Discover, 可以选择 table 或者 json

IDEA 中控制台打印的原日志内容是下面内容。Logstash 作用就是把下面内容转换为上面 Elasticsearch 存储的内容。在中间做了数据格式转换，收集数据放入 Elasticsearch 中的工作。

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/950067.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

JUC--线程池

JUC--线程池

线程池 七、线程池7.1线程池的概述7.2线程池的构建与参数ThreadPoolExecutor 的构造方法核心参数线程池的工作原理 Executors构造方法newFixedThreadPoolnewCachedThreadPoolnewSingleThreadExecutornewScheduledThreadPool(int corePoolSize) 为什么不推荐使用内置线程池&…
阅读更多...
Java到底是值传递还是引用传递????

Java到底是值传递还是引用传递????

在搞懂这个问题之前, 我们要首先了解什么是值传递, 什么是引用传递? 值传递: 传递的是数据的副本&#xff0c;修改副本不会影响原始数据。引用传递: 传递的是数据的引用&#xff08;地址&#xff09;&#xff0c;修改引用会直接影响原始数据. 也就是说&#xff0c;值传递和引…
阅读更多...
屏幕显示技术再突破！海信RGB- Mini LED，让色彩“活”起来

屏幕显示技术再突破！海信RGB- Mini LED，让色彩“活”起来

文 | 智能相对论 作者 | 佘凯文 在今天&#xff0c;屏幕显示技术的日新月异&#xff0c;让每次技术革新都引领行业迈向新的高度。 从黑白到彩色&#xff0c;从标清到高清&#xff0c;再到超高清&#xff0c;回顾曾经彩电显示的技术升级&#xff0c;不仅都极大地提升了观众的…
阅读更多...
豆包ai 生成动态tree 增、删、改以及上移下移 html+jquery

豆包ai 生成动态tree 增、删、改以及上移下移 html+jquery

[豆包ai 生成动态tree 增、删、改以及上移下移 htmljquery) 人工Ai 编程 推荐一Kimi https://kimi.moonshot.cn/ 推荐二 豆包https://www.doubao.com/ 实现效果图 html 代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF…
阅读更多...
基于SMT32U575RIT单片机-中断练习

基于SMT32U575RIT单片机-中断练习

任务 查看手册对所有的拓展板上和相对应的底板的引脚对应的端口找到以下结论 通过STM32MX软件对各个引脚进行相应的配置 1.第一种切换模式电脑发送 #include "main.h" #include "icache.h" #include "usart.h" #include "gpio.h"/*…
阅读更多...
HNU人工智能期末复习知识点整理

HNU人工智能期末复习知识点整理

考纲 选择题 ( 30 分 ) (30分) (30分)&#xff1a; 15 15 15个单选 选择题范围为 PPT 内容&#xff0b;课本内容 计算、简答、推理题 ( 70 分 ) (70分) (70分)&#xff1a; 4 4 4个大题&#xff0c;每个大题 2 ∼ 3 2 \sim 3 2∼3小问 4 4 4个大题分别为&#xff1a;机器学习、…
阅读更多...
设计DCDC的 Layout的秘诀

设计DCDC的 Layout的秘诀

很多DCDC芯片的手册都有对应的PCB Layout设计要求&#xff0c;有些还会提供一些Layout示意图&#xff0c;都是大同小异的。 比如我随便列几点buck的设计要点&#xff1a; 1、输入电容器和二极管在与IC相同的面&#xff0c;尽可能在IC最近处。 2、电感靠近芯片的SW&#xff0c;输…
阅读更多...
自动驾驶控制与规划——Project 6: A* Route Planning

自动驾驶控制与规划——Project 6: A* Route Planning

目录 零、任务介绍一、算法原理1.1 A* Algorithm1.2 启发函数 二、代码实现三、结果分析四、效果展示4.1 Dijkstra距离4.2 Manhatten距离4.3 欧几里德距离4.4 对角距离 五、后记 零、任务介绍 carla-ros-bridge/src/ros-bridge/carla_shenlan_projects/carla_shenlan_a_star_p…
阅读更多...
单纯形法的学习笔记

单纯形法的学习笔记

文章目录 A. 单纯形法概述1. 优化模型示例 B. 理论基础C. 算法思想D. 实现算法1. 线性规划的标准型2. 顶点解的理解及表示2.1 在标准型中变量取值为零的意义2.2 顶点解的表示 3. 最优性判断4. 解的更新5. 完成迭代过程 E. 单纯形法的基本概念与本文对照F. 文档源码 前言&#x…
阅读更多...
ArmSoM RK3588/RK3576核心板，开发板网络设置

ArmSoM RK3588/RK3576核心板，开发板网络设置

ArmSoM系列产品都搭配了以太网口或WIFI模块&#xff0c;PCIE转以太网模块、 USB转以太网模块等&#xff0c;这样我们的网络需求就不止是上网这么简单了&#xff0c;可以衍生出多种不同的玩法。 1. 网络连接​ 连接互联网或者组成局域网都需要满足一个前提–设备需要获取到ip&a…
阅读更多...
[Linux]线程概念与控制

[Linux]线程概念与控制

目录 一、线程概念 1.什么是线程 2.线程的轻量化 3.LWP字段 4.局部性原理 5.线程的优缺点 6.进程VS线程 二、线程的控制 1.线程创建 2.获取线程id 3.线程退出与等待 4.创建轻量级进程 三、线程的管理 1.pthread库管理线程 2.线程局部存储 四、C线程库 1.构造函…
阅读更多...
cmake--库链接--RPATH--RUNPATH

cmake--库链接--RPATH--RUNPATH

RPATH--RUNPATH RPATH 是一种嵌入到二进制文件(可执行文件/库文件)中的路径信息&#xff0c;也就是存在于可执行文件或者库文件中的&#xff0c; 用RPATH(旧)或者RUNPATH(新)参数记录的路径信息&#xff0c; 指示动态链接器在运行时查找共享库的位置。 查看二进制文件的RPATH或…
阅读更多...
Chapter 4.4:Adding shortcut connections

Chapter 4.4:Adding shortcut connections

4 Implementing a GPT model from Scratch To Generate Text 4.4 Adding shortcut connections 接下来&#xff0c;让我们讨论 shortcut connections&#xff08;快捷连接&#xff09;背后的概念&#xff0c;也称为 skip connections&#xff08;跳跃连接&#xff09;或 resid…
阅读更多...
Web渗透测试之XSS跨站脚本 原理 出现的原因 出现的位置 测试的方法 危害 防御手段 面试题 一篇文章给你说的明明白白

Web渗透测试之XSS跨站脚本 原理 出现的原因 出现的位置 测试的方法 危害 防御手段 面试题 一篇文章给你说的明明白白

目录 XSS介绍的原理和说明 Cross Site Scripting 钓鱼 XSS攻击原理 XSS漏洞出现的原因&#xff1a; XSS产生的原因分析 XSS出现位置&#xff1a; XSS测试方法 XSS的危害 防御手段&#xff1a; 其它防御 面试题: 备注&#xff1a; XSS介绍的原理和说明 嵌入在客户…
阅读更多...
热门数据手套对比，应用方向有何不同？

热门数据手套对比，应用方向有何不同？

AI与人形机器人是目前市场中大热的两个新行业。在人形机器人或拟人仿真机器人制造与开发中动作捕捉技术的融入是必不可少的&#xff0c;通过将动捕数据与先进的AI大数据训练技术相结合&#xff0c;不仅能够省去枯燥乏味的动作编程过程大幅减少训练时间&#xff0c;还可以使训练…
阅读更多...
dbt Semantic Layer 详细教程-1 ：总体概述

dbt Semantic Layer 详细教程-1 ：总体概述

dbt 语义模型提供语言描述方式快速定义业务指标。本文介绍语义模型作用和意义&#xff0c;以及语义模型的组成部分&#xff0c;后面会继续介绍如何定义语义模型&#xff0c;基于语义模型定义指标&#xff0c;如何通过MetricFlow&#xff08;语义层框架&#xff09;能够构建用于…
阅读更多...
JAVA：探讨 CopyOnWriteArrayList 的详细指南

JAVA：探讨 CopyOnWriteArrayList 的详细指南

1、简述 在 Java 的并发编程中&#xff0c;CopyOnWriteArrayList 是一种特殊的线程安全的集合类。它位于 java.util.concurrent 包中&#xff0c;主要用于在并发读写场景下提供稳定的性能。与传统的 ArrayList 不同&#xff0c;CopyOnWriteArrayList 通过在每次修改时创建一个…
阅读更多...
简单编程实现QT程序黑色主题显示

简单编程实现QT程序黑色主题显示

代码如下 int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);//QSurfaceFormat::setDefaultFormat(QVTKOpenGLStereoWidget::defaultFormat());QPalette darkpalette;a.setStyle(QStyleFactory::create("Fusion"));darkpalette.setColor(QPalette::Wind…
阅读更多...
沁恒CH32V208GBU6外设PWM:注意分辨时钟使能函数RCC_APB2PeriphClockCmd；PWM模式1和模式2的区别；PWM动态开启和关闭

沁恒CH32V208GBU6外设PWM:注意分辨时钟使能函数RCC_APB2PeriphClockCmd；PWM模式1和模式2的区别；PWM动态开启和关闭

从事嵌入式单片机的工作算是符合我个人兴趣爱好的,当面对一个新的芯片我即想把芯片尽快搞懂完成项目赚钱,也想着能够把自己遇到的坑和注意事项记录下来,即方便自己后面查阅也可以分享给大家,这是一种冲动,但是这个或许并不是原厂希望的,尽管这样有可能会牺牲一些时间也有哪天原…
阅读更多...
飞书企业消息实践

飞书企业消息实践

一、飞书自带的消息机器人限制 频控策略 - 服务端 API - 飞书开放平台 自定义机器人的频率控制和普通应用不同&#xff0c;为单租户单机器人 100 次/分钟&#xff0c;5 次/秒。建议发送消息尽量避开诸如 10:00、17:30 等整点及半点时间&#xff0c;否则可能出现因系统压力导致…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023