Streams

作者： 非洲羚羊 cnblogs.com/dengbangpang/p/12961593.html 背景 在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地化存储，当需要日志协助排查问题时，很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。 那么将日志统一输出到一个地方集中管理，然后将日志处理化，把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案，也是企业迫切解决日志的需求。 我们的解决方案 通过上面的需求我们推出了日志监控系统。 日志统一收集、过滤清洗。 生成可视化界面、监控，告警，日志搜索。 功能流程概览 在每个服务节点上埋点，实时采集相关日志。 统一日志收集服务、过滤、清洗日志后生成可视化界面、告警功能。 我们的架构 1、日志文件采集端我们使用filebeat,运维通过我们的后台管理界面化配置，每个机器对应一个filebeat，每个filebeat日志对应的topic可以是一对一、多对一，根据日常的日志量配置不同的策略。 除了采集业务服务日志外，我们还收集了mysql的慢查询日志和错误日志,还有别的第三方服务日志，如:nginx等。最后结合我们的自动化发布平台

关注我 们, 设为星标,每天7:30不见不散,架构路上与您共享 回复" 架构师 "获取资源 作者： 非洲羚羊 cnblogs.com/dengbangpang/p/12961593.html 背景 在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地化存储，当需要日志协助排查问题时，很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。 那么将日志统一输出到一个地方集中管理，然后将日志处理化，把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案，也是企业迫切解决日志的需求。 我们的解决方案 通过上面的需求我们推出了日志监控系统。 日志统一收集、过滤清洗。 生成可视化界面、监控，告警，日志搜索。 功能流程概览 在每个服务节点上埋点，实时采集相关日志。 统一日志收集服务、过滤、清洗日志后生成可视化界面、告警功能。 我们的架构 1、日志文件采集端我们使用filebeat,运维通过我们的后台管理界面化配置，每个机器对应一个filebeat，每个filebeat日志对应的topic可以是一对一、多对一，根据日常的日志量配置不同的策略。 除了采集业务服务日志外，我们还收集了mysql的慢查询日志和错误日志

Apache Kafka 是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目，由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。 Kafka是一个分布式的、分区的、多复本的日志提交服务。它通过一种独一无二的设计提供了一个消息系统的功能，让我一起来看看关于Apache Kafka的实战操作吧！ 由于整个PDF文档比较全面，内容比较多，篇幅不允许，下面以截图方式展示 。如有需要获取资料文档的朋友 可以 三连文章 后台私信我【学习】或者查看下方即可获得免费领取。 第1章 认识Apache Kafka 1.1 Kafka快速入门 1.2 消息引擎系统 1.3 Kafka概要设计 1.4 Kafka基本概念与术语 1.5 Kafka使用场景 第2章 Kafka发展历史 2.1 Kafka的历史 2.2 Kafka版本变迁 2.3 如何选择Kafka版本 2.4 Kafka与Confluent 第3章 Kafka线上环境部署 3.1 集群环境规划 3.2 伪分布式环境安装 3.3 多节点环境安装 3.4 验证部署 3.5 参数设置 第4章 producer开发 4.1 producer概览 4.2 构造producer 4.3 消息分区机制 4.4 消息序列化 4.5 producer拦截器 4.6 无消息丢失配置 4.7 消息压缩 4.8 多线程处理 第5章

0x00000001 蓝屏意味着APC状态指数存在不匹配。蓝屏错误代码0x00000001也可能在同一蓝色屏幕上显示“APC_INDEX_MISMATCH”。 0x00000002 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000002也可能在同一蓝色屏幕上显示“DEVICE_QUEUE_NOT_BUSY”。 0x00000003 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000003也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_AFFINITY_SET”。 0x00000004 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000004也可能在同一蓝色屏幕上显示“INVALID_DATA_ACCESS_TRAP”。 0x00000005 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000005也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_PROCESS_ATTACH_ATTEMPT”。 0x00000006 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000006也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_PROCESS_DETACH_ATTEMPT”。 0x00000007 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000007也可能在同一蓝屏上显示“INVALID_SOFTWARE_INTERRUPT”。 0x00000008 这种蓝屏并不常见。蓝屏错误代码0x00000008也可能在同一蓝屏上显示“IRQL_NOT

八. Flow 其他的操作符 8.1 Transform operators transform 在使用 transform 操作符时，可以任意多次调用 emit ，这是 transform 跟 map 最大的区别： fun main ( ) = runBlocking { ( 1 .. 5 ) . asFlow ( ) . transform { emit ( it * 2 ) delay ( 100 ) emit ( it * 4 ) } . collect { println ( it ) } } transform 也可以使用 emit 发射任意值： fun main ( ) = runBlocking { ( 1 .. 5 ) . asFlow ( ) . transform { emit ( it * 2 ) delay ( 100 ) emit ( "emit $it " ) } . collect { println ( it ) } } 8.2 Size-limiting operators take take 操作符只取前几个 emit 发射的值。 fun main ( ) = runBlocking { ( 1 .. 5 ) . asFlow ( ) . take ( 2 ) . collect { println ( it ) } } 8.3

1、前言 在APP中，我们经常会需要一个广播机制，用以跨页面事件通知，Flutter中我们可以使用event_bus提供的事件总线功能来实现一些状态的更新，其核心是基于Dart Streams（流）；事件总线通常实现了订阅者模式，订阅者模式包含发布者和订阅者两种角色，可以通过事件总线来触发事件和监听事件，接下来我将学习event_bus，并异步实现主题颜色的更新。 2、Flutter中集成EventBus 在pubspec.yaml文件中添加event_bus，当前版本1.1.0： event_bus: ^1.1.0 在dart代码中引入： import 'package:event_bus/event_bus.dart'; 现在已经引入event_bus插件库了，接下来可以在对应类中引入使用event_bus，也许使用flutter插件库都是同样的步骤吧！ 3、创建EventBus 通常每个应用程序只有一个事件总线，但可以设置多个事件总线以对一组特定事件进行分组，因此新建event_bus.dart类，在类中创建EventBus实例，并使其能够在其他类中被使用，并定义了ThemeColorEvent通知修改主题颜色的事件： import 'package:event_bus/event_bus.dart'; /// 创建EventBus EventBus eventBus =

Guzzle 介绍 Guzzle 是一款简单、易用的 PHP HTTP 客户端。 它可以快速的集成到 WEB 项目中，帮助我们非常方便的发送 HTTP 请求。 Guzzle 特点 接口简单 支持使用 curl,PHP streams,sockets等各种方式。 支持同步和异步请求 遵循 PSR7 规范，可以集成其他的符合 psr7 规范的类库，自定义处理逻辑 安装 使用 composer 安装，非常方便 composer require --prefer-dist guzzlehttp/guzzle 快速入门 1.初始化客户端 use GuzzleHttp \ Client ; options = [ 'base_uri' => 'http://guzzle.testhttp.com' , 'connect_timeout' => 1 , 'timeout' => 3 , ]; $client = new Client($options); 2.发送body请求 $client->request( 'POST' , '/post' , [ 'body' => 'this is post body' ]); 3.发送表单请求 $client->request( 'POST' , '/post' , [ 'form_params' => [ 'user_id' => 1 , 'user

一、前言 大部分的格式转换工具比如格式化工厂等，都用到了ffmpeg来处理，ffmpeg编译后生成的ffmpeg.exe、ffplay.exe、ffprobe.exe等可执行文件，其实就封装了众多牛逼的功能，ffprobe查看媒体文件头信息的工具，ffplay用于播放媒体文件的工具，尤其是ffmpeg.exe，强大的媒体文件转换工具，可以转换任何媒体文件，还可以用自己的 AudioFilter 以及 VideoFliter 进行处理和编辑，比如下面的一些功能。 列出支持的格式：ffmpeg -formats 剪切一段媒体文件：ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:50.0 -codec copy -t 20 output.mp4 提取一个视频文件中的音频文件：ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec copy output.m4a 视频静音，即只保留视频：ffmpeg -i input.mp4 -an -vcodec copy output.mp4 从MP4文件中抽取视频流导出为裸的H264数据：ffmpeg -i output.mp4 -an -vcodec copy -bsf:v h264_mp4toannexb output.h264 使用AAC音频数据和H264视频生成MP4文件：ffmpeg -i test.aac -i

前言： 　　关于将JSON字符串反序列化为指定的.NET对象类型数据常见的场景主要是关于网络请求接口，获取到请求成功的响应数据。本篇主要讲的的是如何通过使用Newtonsoft.Json中的JsonConvert.DeserializeObject<T>(string value)方法将对应的JSON字符串转化为指定的.NET对象类型数据。 方法一、在项目中定义对应的对象参数模型，用于映射反序列化出来的参数（复杂JSON字符串数据推荐使用）： 如下是一组.NET后台请求接口成功获取到的复杂的JSON字符串数据： { " id " : " 123456 " , " result " : { " data " : { " liveToken " : " zxcvbnm " , " liveStatus " : 1 , " liveType " : 1 , " deviceId " : " 1234567890 " , " channelId " : " 0 " , " coverUpdate " : 30 , " streams " : [{ " hls " : " zxcv.safd " , " coverUrl " : " http://asdaf " , " streamId " : 0 }], " job " : [{ " status " : true , " period

本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中，跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上，日志扮演着很重要的角色，排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务排查需要业务等等。 然而在生产上跑着成百上千个服务，每个服务都只会简单的本地化存储，当需要日志协助排查问题时，很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。 那么将日志统一输出到一个地方集中管理，然后将日志处理化，把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案，也是企业迫切解决日志的需求。 我们的解决方案 通过上面的需求我们推出了日志监控系统，如上图： 日志统一收集、过滤清洗。 生成可视化界面、监控，告警，日志搜索。 功能流程概览如上图： 在每个服务节点上埋点，实时采集相关日志。 统一日志收集服务、过滤、清洗日志后生成可视化界面、告警功能。 我们的架构 ① 日志文件采集端我们使用 FileBeat，运维通过我们的后台管理界面化配置，每个机器对应一个 FileBeat，每个 FileBeat日志对应的 Topic 可以是一对一、多对一，根据日常的日志量配置不同的策略。 除了采集业务服务日志外，我们还收集了 MySQL 的慢查询日志和错误日志，还有别的第三方服务日志，如：Nginx 等。 最后结合我们的自动化发布平台