流应用

作者：陈肃 整理：周奇，Apache Flink 社区志愿者 本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。 另外，DataPipeline 目前使用的基础框架为 Kafka Connect。为实现一致性的语义保证，我们做了一些额外工作，希望对大家有一定的参考意义。 最后，会提一些我们在应用 Kafka Connect 框架时，遇到的一些现实的工程问题，以及应对方法。尽管大家的场景、环境和数据量级不同，但也有可能会遇到这些问题。希望对大家的工作有所帮助。 一、批流一体架构 批和流是数据融合的两种应用形态 下图来自 Flink 官网。传统的数据融合通常基于批模式。在批的模式下，我们会通过一些周期性运行的 ETL JOB，将数据从关系型数据库、文件存储向下游的目标数据库进行同步，中间可能有各种类型的转换。 另一种是 Data Pipeline 模式。与批模式相比相比， 其最核心的区别是将批量变为实时：输入的数据不再是周期性的去获取，而是源源不断的来自于数据库的日志、消息队列的消息。进而通过一个实时计算引擎

实验参考 Open vSwitch流表应用实战 实验过程 启动验证 登录OpenDaylight虚拟机，验证OpenDaylight启用是否启用： ps –ef|grep java 查看OpenDaylight所在虚拟机的IP及路由： #ifconfig 查看Mininet所在虚拟机的IP及路由： #ifconfig OpenDaylight所在虚拟机和Mininet所在虚拟机能够互相通信 创建拓扑并连接控制器 流表的简单操作 先查看交换机上的流表，显示的是数据流指向控制器，让控制器来下发流表： sh ovs-ofctl dump-flows s1 在Mininet中pingall一下，交换机下面的两台主机h1、h2应能互相通信，如果不能通信，请检查交换机是否与ODL正确连接 此时再查看交换机s1中流表应多出两条控制器下发的流表： 我们看到每条流规则由一系列字段组成，它们由基本字段、条件字段和动作字段三部分组成。有了流表后交换机就根据流表来进行数据包的操作，当然我们也可以人工的进行流表的新增、修改、删除操作，在我们这个环境下可直接在终端下输入命令 添加删除流表 例如让交换机丢弃从2号端口发来的所有数据包： # sh ovs-ofctl add-flow s1 priority=12,in_port=2,actions=drop 增加这条流表以后

手动添加监控项，通过?system.cpu.util[,,]?来进行配置 添加监控项? 其他告警不在截图 内存告警：使用百分比来显示 ， 注：重新添加触发器更换对应IP 类型：可计算的 健值：vm.memory.free[percent] 100*last("vm.memory.size[available]")/last("vm.memory.size[total]") 信息类型：浮点数 单位：% 应用集：memory 触发器： {103.68.173.202:vm.memory.free[percent].last()}<20 流量告警： 入站超过10M告警 {103.68.173.202:net.if.in[enp3s0].avg(5m)}>=10M 磁盘告警： 少于50G告警 {45.126.183.13:vfs.fs.size[/home,free].last(0)}<=50G 来源： 51CTO 作者： 李佳良 链接： https://blog.51cto.com/13555423/2464494

Sentinel 是什么？ 随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景 ：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。 完备的实时监控 ：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。 广泛的开源生态 ：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。 完善的 SPI 扩展点 ：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。 以上是官网对sentinel的一个介绍，本篇文章不讲原理，只讲搭建和使用。官网: https://github.com/alibaba/Sentinel/ 正式开始之前我们先来看一下sentinel提供的dashboard界面： 通过 https:/

/*--> */ /*--> */ IO流的高级应用: BufferedReader: 从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而实现字符、数组和行的高效读取, 可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了,默认缓冲的大小是8K,如果默认缓冲区的大小不足以满足需求时可以自定义缓冲的大小。 public static void main(String[] args) throws IOException { Reader reader=new FileReader("D:\\hello.txt"); BufferedReader br=new BufferedReader(reader); String line=null; while((line=br.readLine())!=null) { System.out.println(line); } reader.close(); br.close(); } BufferedWriter: BufferedWriter: 将文本写入字符输出流，缓冲各个字符，从而提供单个字符、数组和字符串的高效写入。 可以指定缓冲区的大小，或者接受默认的大小。在大多数情况下，默认值就足够大了。 public class Demo2 { public static void main(String[] args)

产品型号：ET-HL3108-650MA-1200MA-V1.0 系统电压：12V-85VDC 产品定义 ET-HL3108是一款降压恒流的直流驱动器，输入电压12V-85VDC，输出9V， 输出电流平滑稳定，恒流650mA/1200mA。 产品图片与尺寸（单位：mm） 产品特征 降压恒流，转换效率高，延长使用寿命， 输入电压范围大，可从12V-85VDC。产品尺寸小，应用范围广。 应用范围 适用于轨道灯，球泡灯，地埋灯等灯具。 脚位描述与接线 电器参数@VIN=36V 典型应用电路 来源： CSDN 作者： yxdz13682528307 链接： https://blog.csdn.net/weixin_39000412/article/details/103475864

public class Test { public static void main(String[] args) { List<OrdersDO> list = new ArrayList<>();//查询昨天一天的所有交易 OrdersDO o1 = new OrdersDO(); o1.setAppId(1L); o1.setTradeAmount(100L); o1.setStatus(1); list.add(o1); OrdersDO o2 = new OrdersDO(); o2.setAppId(5L); o2.setTradeAmount(300L); o2.setStatus(2); list.add(o2); OrdersDO o3 = new OrdersDO(); o3.setAppId(1L); o3.setTradeAmount(100L); o3.setStatus(3); list.add(o3); OrdersDO o4 = new OrdersDO(); o4.setAppId(5L); o4.setTradeAmount(300L); o4.setStatus(4); list.add(o4); OrdersDO o5 = new OrdersDO(); o5.setAppId(5L); o5.setTradeAmount(300L);

3. HTTP 请求在 Web 应用中的处理流程 在穿越了 Web 容器之后，HTTP 请求将被投送到 Web 应用，我们继续以 Tomcat 为例剖析后续流程。Web 容器与 Web 应用的衔接是通过配置文件 web.xml 完成的。web.xml 是遵循 Java Servlet 标准规范的配置文件，我们通过这份配置文件定义构成 Web 应用的各种核心组件和初始化配置，其中包括：过滤器 Filter、监听器 Listener、伺服器 Servlet 等等。不同组件分别承担不同的功能，在介绍 Web 应用处理 HTTP 请求流程之前，我们照例先来了解一下这些核心组件。 3.1 Web 应用核心组件简介 3.1.1 过滤器 Filter 过滤器 Filter 负责对 HTTP 请求做预处理，接着将请求交给 Servlet 进行处理并生成响应，最后 Filter 再对响应进行后处理。从 HTTP 请求的处理过程来看，Filter 主要参与以下几个环节： 在 HttpServletRequest 到达 Servlet 之前，拦截客户的 HttpServletRequest。 根据需要检查 HttpServletRequest，也可以修改 HttpServletRequest 报文头和数据。 在 Servlet 生成的 HttpServletResponse 抵达客户端之前，拦截

Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中，服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长，这无疑会增加了整个系统的不可靠因素。在并发流量比较高的情况下，由于网络调用之间存在一定的超时时间，链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间，而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满，从而造成整体服务的不可用，这也就是我们常说的“ 雪崩效应 ”。 而在微服务系统设计的过程中，为了应对这样的糟糕情况，最常用的手段就是进行 ”流量控制“ 以及对网络服务的调用实现 “熔断降级” 。所谓流量控制就是根据服务的承载能力制定一个策略，将一定时间窗口内的网络调用次数进行限制，例如1s内某个服务最多只能处理10个请求，那么1s内的第11+的请求会被被限制丢弃；而熔断降级的概念则是说在A服务→B服务调用过程中，按照一定的规则A服务发现调用B服务经常失败，如果触发了A服务对B服务调用的熔断降级规则，那么在一定时间窗口内，A服务在处理请求的过程中对于B服务的调用将会直接在A服务的逻辑中被熔断降级，请求则不会通过网络打到B服务，从而避免A服务由于过长的超时时间导致自身资源被耗尽的情况发生。 虽然我们知道以上两种手段非常有用，如果没有合适的技术来支持，就好像一句话说的“虽然明白很多道理，但是依然过不好这一生”一样。而Sentinel就是这样一种技术

数据的整条发送链是： 1、某进程(也就是在应用层)准备好待传输数据，若目的地址是域名则要先通过DNS解析成IP地址 2、交付到运输层(TCP/UDP层)，运输层对数据进行适当的分组等操作，后对每一个分组数组加上首部形成报文段(或用户数据报)首部包括源地址、源端口、目的地址、目的端口和一些其他的诸如校验和等数据 3、交付到网际层(IP层)，对分组数据加上首部形成IP数据报，首部包括源地址、目的地址(跟运输层的目的地址不同，运输层的目的地址是数据要传送的最终地址，而该目的地址是通过路由表信息得出，是该数据下一步该转移的目的计算机)和校验和等数据 4、交付到数据链路层(mac层)，先是对把数据封装成帧(也就是添加首部[SOH]和尾部[EOT])，然后进行透明传输(也就是封装的数据里面，如果出现首部SOH和尾部EOT这样的数据，对其进行转义，也就是加上ESC转义字符，这种方法称为字节/字符填充) 5、交付到物理层，根据数据链路层的mac知道要传输到目的计算机，通过特定的传输介质传送到下一个地址 6、若源主机与最终目的主机在同一个网段，则该地址是最终的目的主机，开始接收数据，进入第7步骤，若源主机和最终目的主机不在同一个网段，进入第11步骤 7、交付到数据链路层，对数据进行卸装，该层会对接收的数据进行差错检测，有差错的数据都会被丢弃 8、交付到IP层，解帧校验 9、交付到运输层，在该主机上