[单master节点k8s部署]20.监控系统构建(五)Alertmanager
prometheus将监控到的异常事件发送给Alertmanager,然后Alertmanager将报警信息发送到邮箱等设备。可以从下图看出,push alerts是由Prometheus发起的。
安装Alertmanager
config文件
[root@master prometheus]# cat alertmanager-cm.yaml
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:name: alertmanagernamespace: monitor-sa
data:alertmanager.yml: |-global:resolve_timeout: 1msmtp_smarthost: 'smtp.qq.com:465'smtp_from: '147359****@qq.com'smtp_auth_username: '1123345555'smtp_auth_password: 'pytoinoomgvxiaag'smtp_require_tls: falseroute:group_by: [alertname]group_wait: 10sgroup_interval: 10srepeat_interval: 10mreceiver: default-receiverreceivers:- name: 'default-receiver'email_configs:- to: 'xisdgsgs@163.com'send_resolved: true
随后生效,可以查看configmap清单。
[root@master prometheus]# kubectl get configmap -n monitor-sa
NAME DATA AGE
alertmanager 1 2m8s
kube-root-ca.crt 1 2d10h
prometheus-config 1 36h
报警流程
Prometheus的处理:
- 数据采集:Prometheus Server 定期从配置的监控目标(比如某个 HTTP 接口)采集数据。采集间隔由
scrape_interval
控制。 - Pending 状态:当警报条件首次被满足时,警报会进入“Pending”状态。这是一个预备状态,用于确保问题是持续存在的,而不是暂时性的或偶然的。
for
语句在警报规则中定义了需要持续触发该条件多长时间后,警报才会进入下一个状态。 - Firing 状态:如果问题在设定的
for
时间内持续存在,警报状态会转变为“Firing”。这意味着警报被认为是有效的,需要通知到相关人员或系统。 - 报警发送:进入“Firing”状态后,警报信息会发送到 Alertmanager。
Alertmanager 的处理:
- Alertmanager 接收到 FIRING 状态的报警后,会根据报警信息进行分组,并根据配置的
group_wait
延迟一段时间后开始处理报警。
Prometheus报警规则
从上面的流程可以看出来,报警规则是Prometheus设置的。设置一个config文件
[root@master ~]# cat prometheus-alertmanager-cfg.yaml
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:labels:app: prometheusname: prometheus-confignamespace: monitor-sa
data:prometheus.yml: |rule_files:- /etc/prometheus/rules.ymlalerting:alertmanagers:- static_configs:- targets: ["localhost:9093"]global:scrape_interval: 15sscrape_timeout: 10sevaluation_interval: 1mscrape_configs:- job_name: 'kubernetes-node'kubernetes_sd_configs:- role: noderelabel_configs:- source_labels: [__address__]regex: '(.*):10250'replacement: '${1}:9100'target_label: __address__action: replace- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)- job_name: 'kubernetes-node-cadvisor'kubernetes_sd_configs:- role: nodescheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)- target_label: __address__replacement: kubernetes.default.svc:443- source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]regex: (.+)target_label: __metrics_path__replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor- job_name: 'kubernetes-apiserver'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsscheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crtbearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]action: keepregex: default;kubernetes;https- job_name: 'kubernetes-service-endpoints'kubernetes_sd_configs:- role: endpointsrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]action: keepregex: true- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]action: replacetarget_label: __scheme__regex: (https?)- source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]action: replacetarget_label: __metrics_path__regex: (.+)- source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]action: replacetarget_label: __address__regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)replacement: $1:$2- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)- source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]action: replacetarget_label: kubernetes_namespace- source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]action: replacetarget_label: kubernetes_name - job_name: 'kubernetes-pods'kubernetes_sd_configs:- role: podrelabel_configs:- action: keepregex: truesource_labels:- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape- action: replaceregex: (.+)source_labels:- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_pathtarget_label: __metrics_path__- action: replaceregex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)replacement: $1:$2source_labels:- __address__- __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_porttarget_label: __address__- action: labelmapregex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)- action: replacesource_labels:- __meta_kubernetes_namespacetarget_label: kubernetes_namespace- action: replacesource_labels:- __meta_kubernetes_pod_nametarget_label: kubernetes_pod_name- job_name: 'kubernetes-schedule'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.40.180:10251']- job_name: 'kubernetes-controller-manager'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.40.180:10252']- job_name: 'kubernetes-kube-proxy'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.40.180:10249','192.168.40.181:10249']- job_name: 'kubernetes-etcd'scheme: httpstls_config:ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/ca.crtcert_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/server.crtkey_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/server.keyscrape_interval: 5sstatic_configs:- targets: ['192.168.40.180:2379']
data:
prometheus.yml: |
rule_files:
- /etc/prometheus/rules.yml
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ["localhost:9093"]
这一段是基本配置信息,配置Prometheus的文件路径,以及在报警的时候,prometheus是向localhost的9093端口报警,我们将会把alartManager安装到与Prometheus相同的pod,因此使用localhost就可以通信。
- job_name: 'kubernetes-schedule'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['192.168.40.180:10251']
- job_name: 'kubernetes-controller-manager'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['192.168.40.180:10252']
- job_name: 'kubernetes-kube-proxy'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['192.168.40.180:10249','192.168.40.181:10249']
- job_name: 'kubernetes-etcd'
scheme: https
tls_config:
ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/ca.crt
cert_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/server.crt
key_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/k8s-certs/etcd/server.key
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['192.168.40.180:2379']
相比于CSDN 中的Prometheus 规则,这里新增了一些关于kube-controller和scheduler的规则,但是需要查看具体的开放端口,还要把这里的地址改为本机地址。
但是由于现在controller和scheduler已经不开放metrics端口,所以现在无法通过Prometheus监听。
这里需要额外的精力解决。
rules.yml: |groups:- name: examplerules:- alert: kube-proxy的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-kube-proxy"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert: kube-proxy的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-kube-proxy"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: scheduler的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-schedule"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert: scheduler的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-schedule"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: controller-manager的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-controller-manager"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert: controller-manager的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-controller-manager"}[1m]) * 100 > 0for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: apiserver的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-apiserver"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert: apiserver的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-apiserver"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: etcd的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-etcd"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过80%"- alert: etcd的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=~"kubernetes-etcd"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}组件的cpu使用率超过90%"- alert: kube-state-metrics的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-state-metrics"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过80%"value: "{{ $value }}%"threshold: "80%" - alert: kube-state-metrics的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-state-metrics"}[1m]) * 100 > 0for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过90%"value: "{{ $value }}%"threshold: "90%" - alert: coredns的cpu使用率大于80%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-dns"}[1m]) * 100 > 80for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过80%"value: "{{ $value }}%"threshold: "80%" - alert: coredns的cpu使用率大于90%expr: rate(process_cpu_seconds_total{k8s_app=~"kube-dns"}[1m]) * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.k8s_app}}组件的cpu使用率超过90%"value: "{{ $value }}%"threshold: "90%" - alert: kube-proxy打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-kube-proxy"} > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kube-proxy打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-kube-proxy"} > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-schedule打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-schedule"} > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-schedule打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-schedule"} > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-controller-manager打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-controller-manager"} > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-controller-manager打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-controller-manager"} > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-apiserver打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-apiserver"} > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-apiserver打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-apiserver"} > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-etcd打开句柄数>600expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-etcd"} > 600for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>600"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-etcd打开句柄数>1000expr: process_open_fds{job=~"kubernetes-etcd"} > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "{{$labels.instance}}的{{$labels.job}}打开句柄数>1000"value: "{{ $value }}"- alert: corednsexpr: process_open_fds{k8s_app=~"kube-dns"} > 600for: 2slabels:severity: warnning annotations:description: "插件{{$labels.k8s_app}}({{$labels.instance}}): 打开句柄数超过600"value: "{{ $value }}"- alert: corednsexpr: process_open_fds{k8s_app=~"kube-dns"} > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:description: "插件{{$labels.k8s_app}}({{$labels.instance}}): 打开句柄数超过1000"value: "{{ $value }}"- alert: kube-proxyexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-kube-proxy"} > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: schedulerexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-schedule"} > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-controller-managerexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-controller-manager"} > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-apiserverexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-apiserver"} > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kubernetes-etcdexpr: process_virtual_memory_bytes{job=~"kubernetes-etcd"} > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: kube-dnsexpr: process_virtual_memory_bytes{k8s_app=~"kube-dns"} > 2000000000for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "插件{{$labels.k8s_app}}({{$labels.instance}}): 使用虚拟内存超过2G"value: "{{ $value }}"- alert: HttpRequestsAvgexpr: sum(rate(rest_client_requests_total{job=~"kubernetes-kube-proxy|kubernetes-kubelet|kubernetes-schedule|kubernetes-control-manager|kubernetes-apiservers"}[1m])) > 1000for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): TPS超过1000"value: "{{ $value }}"threshold: "1000" - alert: Pod_restartsexpr: kube_pod_container_status_restarts_total{namespace=~"kube-system|default|monitor-sa"} > 0for: 2slabels:severity: warnningannotations:description: "在{{$labels.namespace}}名称空间下发现{{$labels.pod}}这个pod下的容器{{$labels.container}}被重启,这个监控指标是由{{$labels.instance}}采集的"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Pod_waitingexpr: kube_pod_container_status_waiting_reason{namespace=~"kube-system|default"} == 1for: 2slabels:team: adminannotations:description: "空间{{$labels.namespace}}({{$labels.instance}}): 发现{{$labels.pod}}下的{{$labels.container}}启动异常等待中"value: "{{ $value }}"threshold: "1" - alert: Pod_terminatedexpr: kube_pod_container_status_terminated_reason{namespace=~"kube-system|default|monitor-sa"} == 1for: 2slabels:team: adminannotations:description: "空间{{$labels.namespace}}({{$labels.instance}}): 发现{{$labels.pod}}下的{{$labels.container}}被删除"value: "{{ $value }}"threshold: "1"- alert: Etcd_leaderexpr: etcd_server_has_leader{job="kubernetes-etcd"} == 0for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 当前没有leader"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Etcd_leader_changesexpr: rate(etcd_server_leader_changes_seen_total{job="kubernetes-etcd"}[1m]) > 0for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 当前leader已发生改变"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Etcd_failedexpr: rate(etcd_server_proposals_failed_total{job="kubernetes-etcd"}[1m]) > 0for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}): 服务失败"value: "{{ $value }}"threshold: "0"- alert: Etcd_db_total_sizeexpr: etcd_debugging_mvcc_db_total_size_in_bytes{job="kubernetes-etcd"} > 10000000000for: 2slabels:team: adminannotations:description: "组件{{$labels.job}}({{$labels.instance}}):db空间超过10G"value: "{{ $value }}"threshold: "10G"- alert: Endpoint_readyexpr: kube_endpoint_address_not_ready{namespace=~"kube-system|default"} == 1for: 2slabels:team: adminannotations:description: "空间{{$labels.namespace}}({{$labels.instance}}): 发现{{$labels.endpoint}}不可用"value: "{{ $value }}"threshold: "1"- name: 物理节点状态-监控告警rules:- alert: 物理节点cpu使用率expr: 100-avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) by(instance)*100 > 90for: 2slabels:severity: ccriticalannotations:summary: "{{ $labels.instance }}cpu使用率过高"description: "{{ $labels.instance }}的cpu使用率超过90%,当前使用率[{{ $value }}],需要排查处理" - alert: 物理节点内存使用率expr: (node_memory_MemTotal_bytes - (node_memory_MemFree_bytes + node_memory_Buffers_bytes + node_memory_Cached_bytes)) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 90for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{ $labels.instance }}内存使用率过高"description: "{{ $labels.instance }}的内存使用率超过90%,当前使用率[{{ $value }}],需要排查处理"- alert: InstanceDownexpr: up == 0for: 2slabels:severity: criticalannotations: summary: "{{ $labels.instance }}: 服务器宕机"description: "{{ $labels.instance }}: 服务器延时超过2分钟"- alert: 物理节点磁盘的IO性能expr: 100-(avg(irate(node_disk_io_time_seconds_total[1m])) by(instance)* 100) < 60for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入磁盘IO使用率过高!"description: "{{$labels.mountpoint }} 流入磁盘IO大于60%(目前使用:{{$value}})"- alert: 入网流量带宽expr: ((sum(rate (node_network_receive_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 流入网络带宽过高!"description: "{{$labels.mountpoint }}流入网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用率{{$value}}"- alert: 出网流量带宽expr: ((sum(rate (node_network_transmit_bytes_total{device!~'tap.*|veth.*|br.*|docker.*|virbr*|lo*'}[5m])) by (instance)) / 100) > 102400for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 流出网络带宽过高!"description: "{{$labels.mountpoint }}流出网络带宽持续5分钟高于100M. RX带宽使用率{{$value}}"- alert: TCP会话expr: node_netstat_Tcp_CurrEstab > 1000for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} TCP_ESTABLISHED过高!"description: "{{$labels.mountpoint }} TCP_ESTABLISHED大于1000%(目前使用:{{$value}}%)"- alert: 磁盘容量expr: 100-(node_filesystem_free_bytes{fstype=~"ext4|xfs"}/node_filesystem_size_bytes {fstype=~"ext4|xfs"}*100) > 80for: 2slabels:severity: criticalannotations:summary: "{{$labels.mountpoint}} 磁盘分区使用率过高!"description: "{{$labels.mountpoint }} 磁盘分区使用大于80%(目前使用:{{$value}}%)"
可以看到报警信息有critical和warning两种。这里面的指标都来自于Prometheus监控到的指标。
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【车载开发系列】J-Link/JFlash 简介与驱动安装方法 【车载开发系列】J-Link/JFlash 简介与驱动安装方法 【车载开发系列】J-Link/JFlash 简介与驱动安装方法一. 软件介绍二. 下载安装包二. 开始安装三. 确认安装四. J-Flash的使用 一. 软件介绍 J-Link是SEGGER公司为支持仿真…...
207 课程表
题目 你这个学期必须选修 numCourses 门课程,记为 0 到 numCourses - 1 。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出,其中 prerequisites[i] [ai, bi] ,表示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程 bi 。 …...
罗剑锋的C++实战笔记学习(一):const、智能指针、lambda表达式
1、const 1)、常量 const一般的用法就是修饰变量、引用、指针,修饰之后它们就变成了常量,需要注意的是const并未区分出编译期常量和运行期常量,并且const只保证了运行时不直接被修改 一般的情况,const放在左边&…...
宁德时代天行发布,商用车超充时代来临
近日,宁德时代正式推出商用动力电池品牌——“宁德时代天行”,同时发布“宁德时代天行轻型商用车(L)-超充版”和“宁德时代天行轻型商用车(L)-长续航版”两款产品,可实现4C超充能力和500km的实况…...
硅纪元应用评测 | 弱智吧大战GPT4o和Claude 3.5 Sonnet
"硅纪元AI应用测评"栏目,深入解析和评测最新的人工智能应用,提供专业见解和实用建议。不论您是AI专家还是科技爱好者,都能找到权威、详尽的测评,帮助您在快速发展的AI领域中做出最佳选择。一起探索AI的真实潜力…...
注意力机制 attention Transformer 笔记
动手学深度学习 这里写自定义目录标题 注意力加性注意力缩放点积注意力多头注意力自注意力Transformer 注意力 注意力汇聚的输出为值的加权和 查询的长度为q,键的长度为k,值的长度为v。 q ∈ 1 q , k ∈ 1 k , v ∈ R 1 v {\bf{q}} \in {^{1 \times…...
开始尝试从0写一个项目--后端(二)
实现学生管理 新增学生 接口设计 请求路径:/admin/student 请求方法:POST 请求参数:请求头:Headers:"Content-Type": "application/json" 请求体:Body: id 学生id …...
【图解大数据技术】Hive、HBase
【图解大数据技术】Hive、HBase Hive数据仓库Hive的执行流程Hive架构数据导入Hive HBaseHBase简介HBase架构HBase的列式存储HBase建表流程HBase数据写入流程HBase数据读取流程 Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,Hive的数据存储在HDFS上,底层基于…...
composables 目录下的文件(web前端)
composables 目录通常用于存放可组合的函数或逻辑,这些函数或逻辑可以在不同的组件中复用。具体来说,composables 目录下的文件通常包含以下内容: 组合式函数 (Composable Functions): 这些函数利用 Vue 3 的组合式 API࿰…...
使用Python绘制堆积柱形图
使用Python绘制堆积柱形图 堆积柱形图效果代码 堆积柱形图 堆积柱形图(Stacked Bar Chart)是一种数据可视化图表,用于显示不同类别的数值在某一变量上的累积情况。每一个柱状条显示多个子类别的数值,子类别的数值在柱状条上堆积在…...
DP:二维费用背包问题
文章目录 🎵二维费用背包问题🎶引言🎶问题定义🎶动态规划思想🎶状态定义和状态转移方程🎶初始条件和边界情况 🎵例题🎶1.一和零🎶2.盈利计划 🎵总结 …...
C语言标准库中的函数
由于C语言标准库中的函数非常多,我将按类别列出一些常见函数及其作用。请注意,这里不可能列出所有函数,但我会尽量覆盖主要的类别和函数。 ### 标准输入输出 - printf: 格式化输出到标准输出(通常是屏幕)。 - scanf: …...
Qt5.9.9 关于界面拖动导致QModbusRTU(QModbusTCP没有测试过)离线的问题
问题锁定 参考网友的思路: Qt5.9 Modbus request timeout 0x5异常解决 网友认为是Qt的bug, 我也认同;网友认为可以更新模块, 我也认同, 我也编译了Qt5.15.0的code并成功安装到Qt5.9.9中进行使用,界面拖…...
API的定义理解
前言 在程序员的日常工作中,“API”这个词在程序员的口中重复的次数,绝对是名列前茅的。 但是对刚开始工作的新人来说,API这个概念还是比较模糊。 确实,API这个概念是随着语义环境而不一样的,所以会让人迷惑。 下面…...
启航IT之旅:高考假期预习指南
标题:启航IT之旅:高考假期预习指南 随着高考的落幕,许多有志于IT领域的学子们即将踏上新的学习旅程。这个假期,是他们探索IT世界的黄金时期。本文将为准IT新生们提供一份全面的预习指南,帮助他们为未来的学习和职业生…...
HarmonyOS开发:循环渲染ForEach
需求: 创建多个列表组件,并实现点赞功能 语言: ArkTS 平台: DevEco Studio ForEach 接口描述 ForEach( arr: Array, itemGenerator: (item: Object, index: number) > void, keyGenerator?: (item: Object, index: number) &…...
构建工程化:多种不同的工程体系如何编写MakeFile
源码分析 核心MakeFile 这个 Makefile 是一个复杂的构建脚本,用于管理和构建一个大型项目。它包括多个目标、条件判断和递归调用 make 命令来处理多个子项目和子目录。让我们逐部分进行详细解析。 伪目标和变量定义 .PHONY: all clean install build test init.…...
聚焦从业人员疏散逃生避险意识能力提升,推动生产经营单位每年至少组织开展(疏散逃生演练,让全体从业人员熟知逃生通道、安全出口及应急处置要求,形成常态化机制。
聚焦从业人员疏散逃生避险意识能力提升,推动生产经营单位每年至少组织开展(疏散逃生演练,让全体从业人员熟知逃生通道、安全出口及应急处置要求,形成常态化机制。完整试题答案查看 A.三次B.两次C.一次 综合运用“四不两直”、明察暗访、 ()、…...
【手机取证】如何使用360加固助手给apk加固
文章关键词:手机取证、电子数据取证、数据恢复 一、前言 APP加固是对APP代码逻辑的一种保护。原理是将应用文件进行某种形式的转换,包括不限于隐藏,混淆,加密等操作,进一步保护软件的利益不受损坏,下面给…...
Vue的介绍
天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。 每个人都有惰性,但不断学习是好好生活的根本,共勉! 文章均为学习整理笔记,分享记录为主,如有错误请指正,共同学习进步。…...
MySql数据库常用指令合集
MySql数据库常用指令合集 一、创建数据库db11.创建表 字段---表头 student_no,username,sex2.新增单条插入多条插入3.删除4.更新5.查询5.1.查询该表全部信息5.2.查询该表中username,并且要求名字为zhangsan性别女,还可以用(or) 6.…...
ArcGIS Pro SDK (七)编辑 13 注解
ArcGIS Pro SDK (七)编辑 13 注解 文章目录 ArcGIS Pro SDK (七)编辑 13 注解1 注释构建工具2 以编程方式启动编辑批注3 更新批注文本4 修改批注形状5 修改批注文本图形6 接地到网格 环境:Visual Studio 2022 .NET6 …...
模拟面试001-Java开发工程师+简历+问题+回答
模拟面试001-Java开发工程师简历问题回答 目录 模拟面试001-Java开发工程师简历问题回答面试简历面试官题问求职者回答1. 关于Java编程和技术栈2. 关于XX在线购物平台项目3. 关于XX企业资源规划系统项目4. 团队协作与项目管理5. 个人发展与职业规划 参考资料 面试简历 **个人信…...
微信小程序 ——入门介绍及简单的小程序编写
目录 一、小程序入门 1.1 什么是小程序 1.2 小程序的优点 1.3 小程序注册 1.4 安装开发工具 1.5 创建第一个小程序 二、小程序目录结构及入门案例 2.1 目录结构 2.2 入门案例 2.2.1 创建界面 2.2.2 设置标题 2.2.3 编写WXML文件 2.2.4 编写JS文件 2.2.5 编写WXSS…...
ubuntu20.04安装lio-sam
1、依赖功能包安装 sudo apt install ros-noetic-robot-state-publisher sudo apt-get install ros-noetic-robot-localization libmetis-dev 2、boost版本 boost版本查看:cat /usr/include/boost/version.hpp | grep "BOOST_LIB_VERSION" boost版本为1.…...
Kafka系列之Kafka知识超强总结
一、Kafka简介 Kafka是什么 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统(消息引擎系统),它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览, 搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社…...
第32讲:K8S集群与Cephfs文件系统集成
文章目录 1.在K8S环境下RBD与Cephfs的使用对比2.Cephfs环境介绍3.在Ceph集群中为K8S创建单独Cephfs文件系统和认证用户3.1.创建一个K8S使用的Cephfs文件系统3.2.将创建的Cephfs文件系统挂载到本地路径3.3.创建K8S连接Ceph集群使用的认证用户 4.K8S PV存储卷使用Cephfs文件系统4…...
服务器数据恢复—DS5300存储raid5阵列数据恢复案例
服务器存储数据恢复环境: 某单位一台某品牌DS5300存储,1个机头4个扩展柜,50块硬盘组建2组RAID5磁盘阵列(一组raid5阵列有27块成员盘,存放Oracle数据库文件;另外一组raid5阵列有23块成员盘)。存储…...
使用Ubuntu 22.04安装Frappe-Bench【二】
系列文章目录 第一章 使用VMware创建Ubuntu 22.04【一】 文章目录 系列文章目录前言什么是Frappe-Bench?使用安装ERPNext能实现什么效果? 官网给了一个说明 一、使用Ubuntu 22.04安装Frappe-Bench一、安装要求二、安装命令三、 可能出现问题 总结 前言 …...
MySQL增删改查
1.创建数据库: 使用CREATE DATABASE语句 CREATE DATABASE school;show databases; 列出MySQL数据库管理系统的数据库列表 2.切换数据库: 使用USE语句选择要操作的数据库 USE school;select database (); 当前所在库mysql> select…...
Java跳出循环的四种方式
1、continue,break,return continue:跳出当前层循环的当前语句,执行当前层循环的下一条语句。 continue标签 break:跳出当前层循环。 break标签:多层循环时,跳到具体某层循环。 return:结束所有循环…...
直播预告|飞思实验室暑期公益培训7月10日正式开启,报名从速!
01 培训背景 很荣幸地向大家宣布:卓翼飞思实验室将于7月10日正式开启为期两个月的暑期公益培训!本次培训为线上直播,由中南大学计算机学院特聘副教授,RflySim平台总研发负责人戴训华副教授主讲。 培训将基于“RflySim—智能无人…...
3-2 梯度与反向传播
3-2 梯度与反向传播 主目录点这里 梯度的含义 可以看到红色区域的变化率较大,梯度较大;绿色区域的变化率较小,梯度较小。 在二维情况下,梯度向量的方向指向函数增长最快的方向,而其大小表示增长的速率。 梯度的计算 …...