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【分布式系统】ELK 企业级日志分析系统

目录

一.ELK概述

1.简介

1.1.可以添加的其他组件

1.2.filebeat 结合 logstash 带来好处

2.为什么使用ELK

3.完整日志系统基本特征

4.工作原理

二.部署ELK日志分析系统

1.初始化环境

2.完成JAVA部署

三. ELK Elasticsearch 集群部署

1.安装

2.修改配置文件

3.es 性能调优参数

4.启动elasticsearch是否成功开启

5.查看节点信息

6.安装 Elasticsearch-head 插件

6.1.编译安装 node

6.2.安装 phantomjs

6.3.安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

6.4.修改 Elasticsearch 主配置文件

6.5.启动 elasticsearch-head 服务

6.6.通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

6.7.创建索引

6.7.1.Elasticsearch 索引管理

三.ELK Logstash 部署

1.初始化操作

2.更改主机名

3.安装配置nginx

4.安装 Logstash

5.测试 Logstash

6.定义 logstash配置文件

四.ELK Kiabana 部署

1.安装 Kiabana

2.设置 Kiabana 的主配置文件

3.验证 Kiabana

4.将nginx服务器的日志(访问的、错误的)添加到 Elasticsearch 并通过 Kiabana 显示


一.ELK概述

1.简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案,将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源

工具配合使用, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求

ElasticSearch

  • 是基于 Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。
  • 是用 Java 开发的,可通过 RESTful Web 接口,让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
  • 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎,允许进行全文、结构化搜索,它通常用于索引和搜索大容量的日志数据,也可用于搜索许多不同类型的文档

Kiabana

  • 通常与 Elasticsearch 一起部署
  • 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard,Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据,可以用来汇总、分析和搜索重要数据

Logstash

  • 作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch
  • 由 Ruby 语言编写,运行在 Java 虚拟机(JVM)上,是一款强大的数据处理工具, 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能,常用于日志处理

1.1.可以添加的其他组件

Filebeat

  • 轻量级的开源日志文件数据搜集器
  • 通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat,并指定目录与日志格式Filebeat 就能快速收集数据,并发送给 Logstash 进行解析,或是直接发给 Elasticsearch 存储,性能上相比运行于 JVM 上的 Logstash 优势明显(Logstash 对内存、CPU、IO 等资源消耗比较高) ,是对 Logstash 的替代
  • 常应用于 ELFK 架构当中,也叫做 ELK Stack

1.2.filebeat 结合 logstash 带来好处

  1. 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统,该系统会吸收传入的吞吐量,从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
  2. 从其他数据源(例如数据库,S3对象存储或消息传递队列)中提取
  3. 将数据发送到多个目的地,例如S3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)或写入文件
  4. 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
  • 缓存/消息队列(Redis、Kafka、RabbitMQ等):可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲,这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失,还可以对整个架构进行应用解耦
  • Fluentd:是一个流行的开源数据收集器。由于 Logstash 太重量级的缺点,Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题,随后就有 Fluentd 的出现。相比较 Logstash,Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高,在数据处理上更高效可靠,受到企业欢迎,成为 Logstash 的一种替代方案,常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案
  • 在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd,以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据,然后将数据传递到 Elasticsearch 集群,在该集群中对其进行索引和存储

2.为什么使用ELK

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器

软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性

能安全性,从而及时采取措施纠正错误。

往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析,但是当日志被分散存储在

不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日

志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的

rsyslog,将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比

较麻烦的事情,一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计,但是对于要求更高

的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。

一般大型系统是一个分布式部署的架构,不同的服务模块部署在不同的服务器上,问题出现时,大

部分情况需要根据问题暴露的关键信息,定位到具体的服务器和服务模块,构建一套集中式日志系

统,可以提高定位问题的效率

3.完整日志系统基本特征

  • 收集:能够采集多种来源的日志数据
  • 传输:能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
  • 存储:存储日志数据
  • 分析:支持 UI 分析
  • 警告:能够提供错误报告,监控机制

4.工作原理

  1. 在所有需要收集日志的服务器上部署 Logstash;或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上,在日志服务器上部署 Logstash
  2. Logstash 收集日志,将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中
  3. Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储
  4. Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表,并进行前端数据的展示

总结

Logstash 作为日志搜集器,从数据源采集数据,并对数据进行过滤,格式化处理,然后交由

Elasticsearch 存储,Kibana 对日志进行可视化处理

二.部署ELK日志分析系统

es01192.168.80.101Elasticsearch
es02192.168.80.102Elasticsearch
es03192.168.80.103ElasticSearch Kibana
nginx节点192.168.80.104Logstash  Nginx

1.初始化环境

2.完成JAVA部署

java -version										
#如果没有安装,yum -y install java-1.8.0-openjdk*
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

三. ELK Elasticsearch 集群部署

部署 Elasticsearch 软件(三台)

1.安装

#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
yum localinstall -y elasticsearch-6.7.2_\(1\).rpm

2.修改配置文件

cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释,指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释,指定节点名字:Node1节点为node-1,Node2节点为node-2,Node3节点为node-3
node.name: node-1
node.master: true		#是否master节点,false为否
node.data: true			#是否数据节点,false为否
--33--取消注释,指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释,指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释,将系统内存锁定到es进程中,以保证es能够维护一定的内存空间,避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释,设置监听地址,0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释,ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200					#指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300		#指定es集群内部通信接口
--68--取消注释,集群发现通过单播实现,指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.80.101:9300", "192.168.80.102:9300","192.168.80.103:9300"]grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

scp elasticsearch.yml 192.168.80.102:`pwd`

3.es 性能调优参数

优化最大内存大小和最大文件描述符的数量

vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          65536
*  soft    nproc           65536
*  hard    nproc           65536
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=65536
DefaultLimitMEMLOCK=infinity

scp /etc/security/limits.conf 192.168.80.102:/etc/security

vim /etc/sysctl.confvm.max_map_count=262144
net.ipv4.tcp_syncookies=1
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=1
net.ipv4.tcp_fin_timeout=30
net.ipv4.tcp_keepalive_time=1200
net.ipv4.ip_local_port_range=1024 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets=5000
net.core.somaxconn=65535sysctl -a | grep vm.max_map_count

需重启生效

reboot

优化elasticsearch用户拥有的虚拟内存

由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索

引数据,以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的,并且不可

变,对于OS来说,能够很友好地将索引文件保持在cache中,以便快速访问;因此,我们很有必要

将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES(JVM heap )。所以, 在ES内存设置方

面,可以遵循以下原则:

  • 当机器内存小于64G时,遵循通用的原则,50%给ES,50%留给操作系统,供lucene使用
  • 当机器内存大于64G时,遵循原则:建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可,其它内存留给操作系统,供lucene使用

4.启动elasticsearch是否成功开启

三台服务器共同操作
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -lntp | grep 9200

JVM优化(三台服务器都需操作)
cd /etc/elasticsearch/
vim jvm.options22行 -Xms2g23行 -Xmx2g    @@设置为物理内存的一般systemctl restart elasticsearch.service  #重启服务

5.查看节点信息

浏览器访问 http://192.168.80.101:9200  、 http://192.168.80.102:9200、 http://192.168.80.103:9200查看节点 es01、es02、es03 的信息。

浏览器访问 http://192.168.80.101:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.80.102:9200/_cluster/health?pretty、http://192.168.80.103:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况,可以看到 status 值为 green(绿色), 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.80.101:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好,可以通过安装 Elasticsearch-head 插件,可以更

方便地管理群集

6.安装 Elasticsearch-head 插件

任意一个节点服务器安装就行 192.168.80.101

Elasticsearch 在 5.0 版本后,Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装,需要使用npm

工具(NodeJS的包管理工具)安装

安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。

  • node:是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
  • phantomjs:是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI,可以理解为一个隐形的浏览器,任何基于 webkit 浏览器做的事情,它都可以做到

6.1.编译安装 node

上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -ycd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gzcd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

6.2.安装 phantomjs

上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

6.3.安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd /opt/elasticsearch-head-m/
npm install		 //安装依赖包

6.4.修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持,默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有systemctl restart elasticsearch

6.5.启动 elasticsearch-head 服务

#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务,进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件,否则可能启动失败。
cd /etc/elasticsearch-head-master/
npm run start &> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt serverRunning "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

6.6.通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

通过浏览器访问 http://192.168.80.101:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康。

6.7.创建索引

API基本格式:http://ip:port/<索引>/<类型>/<文档id>
#通过命令创建一个测试索引,索引为 index-demo,类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' \
-H 'content-Type: application/json' \
-d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
//输出结果如下:
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}浏览器访问 http://192.168.80.101:9100/ 查看索引信息,可以看见索引默认被分片5个,并且有一个副本。
点击“数据浏览”,会发现在node1上创建的索引为 index-demo,类型为 test 的相关信息。

6.7.1.Elasticsearch 索引管理

创建索引    

curl -X PUT  'http://ES-IP:9200/<索引名>/<类型>/<ID>?pretty&pretty' \-H 'content-Type: application/json'  -d '{"键1":"值1","键2":"值2"}'

删除索引    

curl -X DELETE  'http://ES-IP:9200/<索引名>'

查看索引配置

curl -X GET  'http://ES-IP:9200/<索引名>/_settings'

修改索引配置

curl -X PUT  'http://ES-IP:9200/<索引名>/_settings' \
-H 'content-Type: application/json'  -d '{"键":"值"}'

创建索引别名

curl -X POST 'http://ES-IP:9200/_aliases' \
-H 'Content-Type: application/json'  -d '{"actions":[{"add":{"index":"索引名","alias":"索引别名"}}]}'

删除索引别名

curl -X POST 'http://ES-IP:9200/_aliases' \
-H 'Content-Type: application/json'  -d '{"actions":[{"remove":{"index":"索引名","alias":"索引别名"}}]}'

三.ELK Logstash 部署

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中,Logstash 部署在 nginx 服务器

上,用于收集 nginx服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch

1.初始化操作

systemctl disable --now firewalld
setenforce 0
vim /etc/selinux/config
SELINUX=disabled

2.更改主机名

hostnamectl set-hostname nginx01

3.安装配置nginx

cd /etc/yum.repos.d
上传nginx.repo文件
yum install -y nginx
systemctl enable --now nginxcd /usr/share/nginx/html
vim test.html<h1>this is web page</h1>浏览器进行测试:http://192.168.80.104/test.html

4.安装 Logstash

上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
cd /opt
上传软件包
yum localinstall -y logstash-6.7.2.rpm  #安装
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5.测试 Logstash

Logstash 命令常用选项

-f通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件,根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流
-e从命令行中获取,输入、输出后面跟着字符串,该字符串可以被当作 Logstash 的配置(如果是空,则默认使用 stdin 作为输入,stdout 作为输出)
-t测试配置文件是否正确
-w指定filter线程数量,默认线程数是 5
-l指定日志文件名称

输入采用标准输入,输出采用标准输出(类似管道),新版本默认使用 rubydebug 格式输出

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

logstash -e 'input{stdin{}} output {elasticsearch{hosts=>["192.168.9.114:9200"]}}'

将标准输入的内容采用标准输出的方法输出到192.168.80.101

6.定义 logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成:input、output 以及 filter(可选,根据需要选择使用)

Logstash 配置文件基本由三部分组成:input、output 以及 filter(可选,根据需要选择使用)。

●input:表示从数据源采集数据,常见的数据源如Kafka、日志文件等

file   beats   kafka   redis   stdin

●filter:表示数据处理层,包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等,支持正则表

达式

grok       对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段   (?<字段名>正则表达式)   字段名: 正则表

达式匹配到的内容

date       对数据中的时间格式进行统一和格式化

mutate     可以重命名,删除,替换和修改事件中的字段。比如对一些无用的字段进行剔除,或增

加自定义的字段

multiline   对多行数据进行统一编排,将多行数据汇总为一个单一的行

●output:表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

elasticsearch   stdou

格式如下

input {...}
filter {...}
output {...}

#在每个部分中,也可以指定多个访问方式。例如,若要指定两个日志来源文件,则格式如下:
input {
    file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
    file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

#修改 Logstash 配置文件,让其收集系统日志/var/log/messages,并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages                    #让 Logstash 可以读取日志

cd /etc/logstash/conf.d/
vim system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
        # ignore_older => 86400
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}
---------------------------------------------------------------------------------------
常用参数

  • path:表示要收集的日志的文件位置,必须使用绝对路径,可使用通配符匹配。如果同时指定多个文件使用 , 号间隔
  • exclude:排除不想监听的文件
  • type:指定Event的type字段。若是输入ES时,没有指定document_type,那么这里的type将做为ES中index的type
  • start_position:可以设置为beginning或者end,beginning表示从头开始读取文件,end表示读取最新的,默认是end,这个要和ignore_older一起使用。该选项只在第一次启动logstash时有效
  • ignore_older:表示了针对多久的文件进行监控,默认一天,单位为秒,可以自己定制,比如默只读取一天内被修改的文件
  • sincedb_path:表示文件读取进度的记录,每行表示一个文件,其中记录了inode、主设备号、次设备号以及读取的位置。默认为$HOME/.sincedb*
  • sincedb_write_interval:设置多长时间会写入读取的位置信息,单位为秒
  • add_field:用于向Event中添加自定义的字段。这里使用了${HOSTNAME},即本机的环境变量
  • delimiter:文件内容的行分隔符,默认按照"\n"进行Event封装
chmod a+r /var/log/messages   #保证要有可读权限
mkdir -p /etc/logstash/sincedb_path
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash !$
cd /etc/nginx/conf.d
vim syslog.conf   #编写文件获取系统日志
input {file {path => "/var/log/messages"type => "syslog"start_position => "beginning"sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"add_field => {"logfrom" => "${HOSTNAME}"}}}#filter {}output {elasticsearch {hosts => ["192.168.80.101:9200","192.168.80.102:9200","192.168.80.103:9200"]index => "syslog-%{+yyyy.MM.dd}"}
}logstash -t -f syslog.conf  #配置完成后使用此命令查看配置文件是否正确
logstash -f syslog.conf  #启动文件

四.ELK Kiabana 部署

1.安装 Kiabana

上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
yum localinstall -y kibana-6.7.2-x86_64.rpm

2.设置 Kiabana 的主配置文件

cd /etc/kibana/
cp kibana.yml kibana.yml.bak
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana !$
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释,Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释,设置 Kiabana 的监听地址,0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--28--取消注释,配置es服务器的ip,如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.hosts:  ["http://192.168.80.101:9200","http://192.168.80.102:9200","http://192.168.80.103:9200"] 
--96--取消注释,配置kibana的日志文件路径(需手动创建),不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log
--113--取消注释,指定页面字符格式为中文
i18n.locale: "zh-CN"systemctl enable --now kibana.service

3.验证 Kiabana

浏览器访问 http://192.168.80.103:5601

左侧[管理],点击【管理菜单】,点击【索引管理】即可在其中进行索引管理

创建索引模式:左侧[管理],点击【管理菜单】,点击【索引模式】,索引模式下对索引进行搜索

4.将nginx服务器的日志(访问的、错误的)添加到 Elasticsearch 并通过 Kiabana 显示

将192.168.80.104服务器中nginx的日志进行添加

cd /etc/nginx/conf.d
vim nginx_log.conf
input {file {path => "/var/log/nginx/access.log"type => "nginx_access"start_position => "beginning"sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"}file {path => "/var/log/nginx/error.log"type => "nginx_error"start_position => "beginning"sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"}
}#filter {}output {if [type] == "nginx_access" {elasticsearch {hosts => ["192.168.80.101:9200","192.168.80.102:9200","192.168.80.103:9200"]index => "nginx_access-%{+yyyy.MM.dd}"}}if [type] =="nginx_error" {elasticsearch {hosts => ["192.168.80.101:9200","192.168.80.102:9200","192.168.80.103:9200"]index => "access_error-%{+yyyy.MM.dd}"}}
}logstash -t -f nginx_log.conf  #测试
logstash -f nginx_log.conf  #启动

kibana查看添加索引

同样操作添加nginx_error索引

此时访问192.168.80.104 nginx 服务器的日志即可在kibana中显示出来

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SAR目标检测

Multi-Stage with Filter Augmentation 多阶段滤波器增强(MSFA) 对SAR合成孔径雷达目标检测性能的改善 MSFA ON SAR 传统方法: 预训练:传统方法开始于在通用数据集上预训练一个基础模型。 微调:这个预训练的模型会被微调以适应特定的SAR图像&#xff0c;试图缩小域间的差距 …...

创新配置,秒级采集,火爆短视频评论抓取

快速采集评论数据的好处 快速采集评论数据是在当今数字信息时代的市场趋势分析和用户反馈分析中至关重要的环节。通过准确获取并分析大量用户评论&#xff0c;您将能够更好地了解消费者的需求、情感和偏好。集蜂云采集平台提供了一种简单配置的方法&#xff0c;使您能够快速采…...

STL—容器—string类【对其结构和使用的了解】【对oj相关练习的训练】

STL—容器—string类 其实string类准确来说并不是容器&#xff0c;因为他出现的时间比STL要早&#xff0c;但是也可以说是容器吧。 1.为什么要学习string类&#xff1f; 1.1C语言当中的字符串 C语言中&#xff0c;字符串是以’\0’结尾的一些字符的集合&#xff0c;为了操作…...

讲个SystemVerilog随机约束小坑

正文 记录个在写SystemVerilog随机约束时遇到的一个小坑&#xff0c;如果没有认真去查看随机结果是否符合预期&#xff0c;还真不容易发现。 为了方便讲述&#xff0c;写了如下示例代码。类cl_a里有个随机变量aa&#xff0c;初始值为222。在module top里对类cl_a例化并进行约…...

mysql在windows下的安装

软件安装 配置环境变量 测试...

uniapp 在手机上导出excel

1.创建excelDev.js文件 export default {exportExcel(fileData, documentName excel) {plus.io.requestFileSystem(plus.io.PUBLIC_DOCUMENTS, function(fs) {let rootObj fs.rootlet fullPath rootObj.fullPathconsole.log("开始导出数据")// 创建文件夹rootObj…...

收银系统源码-收银台副屏广告

1. 功能描述 门店广告&#xff1a;双屏收银机&#xff0c;副屏广告&#xff0c;主屏和副屏同步&#xff0c;总部可统一控制广告位&#xff0c;也可以给门店开放权限&#xff0c;门店独立上传广告位&#xff1b; 2.适用场景 新店开业、门店周年庆、节假日门店活动宣传&#x…...

【TORCH】torch.normal()中的size参数

在 torch.normal() 函数中&#xff0c;size 参数用于指定生成张量的形状。torch.normal() 函数用于从正态&#xff08;高斯&#xff09;分布中生成随机数。函数的基本形式是&#xff1a; torch.normal(mean, std, size)mean&#xff1a;均值&#xff0c;可以是标量或张量。如果…...

【第20章】MyBatis-Plus逻辑删除支持

文章目录 前言一、逻辑删除的工作原理二、支持的数据类型三、使用方法1.配置全局逻辑删除属性2.在实体类中使用 TableLogic 注解 四、常见问题解答1. 如何处理插入操作&#xff1f;2. 删除接口自动填充功能失效怎么办&#xff1f; 五、实战1. 全局配置2. 添加TableLogic3. 自动…...

【IT领域新生必看】 Java编程中的重载(Overloading):初学者轻松掌握的全方位指南

文章目录 引言什么是方法重载&#xff08;Overloading&#xff09;&#xff1f;方法重载的基本示例 方法重载的规则1. 参数列表必须不同示例&#xff1a; 2. 返回类型可以相同也可以不同示例&#xff1a; 3. 访问修饰符可以相同也可以不同示例&#xff1a; 4. 可以抛出不同的异…...

python转文本为语音并播放

python转文本为语音并播放 1、导入库 pip install pyttsx3==2.902、流程 1、初始化tts引擎 2、设置音量(0到1之间) 3、设置语速 4、 设置声音对象,voices[0].id代表男生,voices[1].id代表女生 5、转换文本并播放 6、挂起声音引擎3、代码 # -*- coding: utf-8 -*-"…...

解锁高效软件测试:虚拟机助力提升测试流程的秘诀

众所周知&#xff0c;软件测试在软件开发生命周期中至关重要。它确保软件符合要求&#xff0c;没有漏洞&#xff0c;并帮助开发人员优化性能&#xff0c;验证项目功能。 然而&#xff0c;测试可能既耗时又耗费资源&#xff0c;特别是当需要在不同操作系统和配置上测试软件组件…...

创建vue3项目

npm create vuelatest 编译打包生成报告 yarn add rollup-plugin-visualizer vite.config.ts: import { fileURLToPath, URL } from node:urlimport { defineConfig } from vite import vue from vitejs/plugin-vue import vueJsx from vitejs/plugin-vue-jsx import vueDevTo…...

中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心数据合规官CCRC-DCO

关于CCRC-DCO证书的颁发机构&#xff0c;它是由中国网络安全审查认证与市场监管大数据中心&#xff08;简称CCRC&#xff09;负责。 该中心在2006年得到中央机构编制委员会办公室的批准成立&#xff0c;隶属于国家市场监督管理总局&#xff0c;是其直辖的事业单位。 依据《网络…...

Web漏洞扫描工具AppScan与AWVS测评及使用体验

AppScan和AWVS业界知名的Web漏洞扫描工具&#xff0c;你是否也好奇到底哪一个能力更胜一筹呢&#xff1f;接下来跟随博主一探究竟吧。 1. 方案概览 第一步&#xff1a;安装一个用于评测的Web漏洞靶场&#xff08;本文采用最知名和最广泛使用的靶场&#xff0c;即OWASP Benchma…...

瞰景Smart3D使用体验分享

引言 作为一名建筑设计师&#xff0c;我一直在寻找能够提升工作效率和设计质量的软件工具。瞰景Smart3D&#xff08;Smart3D&#xff09;是一款备受推崇的3D建模和设计软件&#xff0c;广泛应用于建筑、工程和施工&#xff08;AEC&#xff09;行业。经过一段时间的使用&#x…...

Android系统adb shell dumpsys activity processes

在Android系统中&#xff0c;adb shell dumpsys activity processes 命令是一个非常强大的工具&#xff0c;用于获取当前系统中所有运行进程的详细信息&#xff0c;包括它们的状态、内存使用情况、任务栈等。这对于开发者来说非常有用&#xff0c;尤其是在调试应用、分析系统性…...

vue侦听器watch()

侦听器watch&#xff08;&#xff09; 侦听器侦听数据变化&#xff0c;我们可以使用watch 选项在每次响应式属性变化时触发一个函数。 <template><h3>侦听器watch</h3><hr> <p>{{nessage}}</p> <button click"exchage">…...

如何用Python向PPT中批量插入图片

办公自动化办公中&#xff0c;Python最大的优势是可以批量操作&#xff0c;省去了用户粘贴、复制、插入等繁琐的操作。经常做PPT的朋友都知道&#xff0c;把图片插入到PPT当中的固定位置是一个非常繁琐的操作&#xff0c;往往调整图片时耗费大量的时间和精力。如何能省时省力插…...

C# Socket

Socket命名空间&#xff1a;创建 Socket&#xff1a;连接到服务器&#xff08;客户端&#xff09;&#xff1a;绑定和监听&#xff08;服务器端&#xff09;&#xff1a;接受连接&#xff08;服务器端&#xff09;&#xff1a;发送和接收数据&#xff1a;关闭 Socket&#xff1…...

node的下载、安装、配置和使用(node.js下载安装和配置、npm命令汇总、cnpm的使用)

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。 愿将腰下剑,直为斩楼兰。 ——《塞下曲》 文章目录 一、node.js的下载、安装和配置1. node.js下…...

深度卷积神经网络 AlexNet

一、机器学习深度学习的发展 1、机器学习SVM方法 &#xff08;1&#xff09;20世纪90年代&#xff0c;基于统计学习理论的结果&#xff0c;开发了一种新型的学习算法——支持向量机&#xff08;SVM&#xff09;。这就产生了一类新的理论上优雅的学习机器&#xff0c;它们将SVM…...

【刷题汇总--大数加法、 链表相加(二)、大数乘法】

C日常刷题积累 今日刷题汇总 - day0061、大数加法1.1、题目1.2、思路1.3、程序实现 2、 链表相加(二)2.1、题目2.2、思路2.3、程序实现 3、大数乘法3.1、题目3.2、思路3.3、程序实现 4、题目链接 今日刷题汇总 - day006 1、大数加法 1.1、题目 1.2、思路 读完题,明白大数相加…...

基于Java的网上花店系统

目 录 1 网上花店商品销售网站概述 1.1 课题简介 1.2 设计目的 1.3 系统开发所采用的技术 1.4 系统功能模块 2 数据库设计 2.1 建立的数据库名称 2.2 所使用的表 3 网上花店商品销售网站设计与实现 1. 用户注册模块 2. 用户登录模块 3. 鲜花列表模块 4. 用户购物车…...

uniApp 封装VUEX

Vuex Store (index.js) import Vue from vue; import Vuex from vuex; import Cookies from js-cookie;Vue.use(Vuex);const saveStateKeys [vuex_user, vuex_token, vuex_demo];const initialState {vuex_user: { name: 用户信息 },vuex_token: Cookies.get(token) || ,vue…...

最长公共子序列求长度和输出子序列C代码

求两个字符串的公共子序列我们都知道需要使用用动态规划思想 用res[i][j]表示截止到字符串A的第i个字符串和截止到字符串B的第j个字符的最长公共子序列。如两个字符串helloworld和loop&#xff0c;res[5][3]表示子串hello和子串loo的最长公共子序列&#xff0c;为lo&#xff0…...

安卓Framework开发快速分析日志及定位源码

文章目录 如何区分源码中 main system events 日志查看 Activity 生命周期日志分析 events 日志在源码中位置应用进程ID助分析具体应用ProtoLog 动态开关日志如何快速定位相关流程的代码位置 本文首发地址 https://h89.cn/archives/285.html 最新更新地址 https://gitee.com/ch…...

数据结构算法之B树

一、绪论 1.1 数据结构的概念和作用 1.2 B树的起源和应用领域 二、B树的基本原理 2.1 B树的定义和特点 2.2 B树的结构和节点组成 2.3 B树的插入 2.4 B树的删除操作 三、B树的优势和应用 3.1 B树在数据库系统中的应用 3.2 B树在文件系统中的应用 3.3 B树在内存管理中…...

【图卷积网络】GCN基础原理简单python实现

基础原理讲解 应用路径 卷积网络最经典的就是CNN&#xff0c;其 可以提取图片中的有效信息&#xff0c;而生活中存在大量拓扑结构的数据。图卷积网络主要特点就是在于其输入数据是图结构数据&#xff0c;即 G ( V , E ) G(V,E) G(V,E)&#xff0c;其中V是节点&#xff0c;E是…...

【话题】AI是在帮助开发者还是取代他们

大家好&#xff0c;我是全栈小5&#xff0c;欢迎阅读小5的系列文章&#xff0c;这是《话题》系列文章 目录 引言AI在代码生成中的应用AI在错误检测和自动化测试中的作用对开发者职业前景的影响技能需求的变化与适应策略结论文章推荐 引言 随着人工智能&#xff08;AI&#xff…...

精通Perl正则表达式修饰符:提升文本处理能力的艺术

Perl语言以其强大的文本处理能力而闻名&#xff0c;其中正则表达式是其核心特性之一。正则表达式本身非常强大&#xff0c;但Perl提供的修饰符&#xff08;Modifiers&#xff09;进一步扩展了正则表达式的灵活性和表达能力。本文将深入探讨Perl中正则表达式修饰符的使用&#x…...

【web前端HTML+CSS+JS】--- HTML学习笔记01

学习链接&#xff1a;黑马程序员pink老师前端入门教程&#xff0c;零基础必看的h5(html5)css3移动端前端视频教程_哔哩哔哩_bilibili 学习文档&#xff1a; Web 开发技术 | MDN (mozilla.org) 一、前后端工作流程 WEB模型&#xff1a;前端用于采集和展示信息&#xff0c;中…...

Go 语言入门(一)

Go Modules依赖包查找机制 下载的第三方的依赖存储在 $GOPATH/pkg/mod 下go install 生成的可执行文件存储在 $GOPATH/bin下依赖查找顺序&#xff1a; 工作目录$GOPATH/pkg/mod$GOPATH/src 一、Go语言基础 1.标识符与关键字 1.1 命名方式 ​ go变量、常量、自定义类型、包…...

爬虫笔记20——票星球抢票脚本的实现

以下内容仅供交流学习使用&#xff01;&#xff01;&#xff01; 思路分析 前面的爬虫笔记一步一步走过来我们的技术水平也有了较大的提升了&#xff0c;现在我们来进行一下票星球抢票实战项目&#xff0c;实现票星球的自动抢票。 我们打开票星球的移动端页面&#xff0c;分…...

DDR3(三)

目录 1 预取1.1 什么是预取1.2 预取有哪些好处1.3 结构框图1.4 总结 2 突发2.1 什么是突发2.2 突发与预取 本文讲解DDR中常见的两个术语&#xff1a;预取和突发&#xff0c;对这两个概念理解的关键在于地址线的低位是否参与译码&#xff0c;具体内容请继续往下看。 1 预取 1.1…...

JDK都出到20多了,你还不会使用JDK8的Stream流写代码吗?

目录 前言 Stream流 是什么&#xff1f; 为什么要用Steam流 常见stream流使用案例 映射 map() & 集合 collect() 单字段映射 多字段映射 映射为其他的对象 映射为 Map 去重 distinct() 过滤 filter() Stream流的其他方法 使用Stream流的弊端 前言 当你某天看…...

QT slots 函数

文章目录 概述小结 概述 在Qt中&#xff0c;slots 是一种特殊的成员函数&#xff0c;它们可以与对象发出的信号连接。当信号被触发时&#xff0c;连接的槽函数会被调用。 来个简单的示例吧&#xff0c;如下图&#xff1a; #include <QObject> #include <QDebug>…...

pycharm如何使用jupyter

目录 配置jupyter新建jupyter文件别人写的方法&#xff08;在pycharm种安装&#xff0c;在网页中使用&#xff09; pycharm专业版 配置jupyter 在pycharm终端启动一个conda虚拟环境&#xff0c;输入 conda install jupyter会有很多前置包需要安装&#xff1a; 新建jupyter…...

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法 K表示超参数个数&#xff0c;如分成几个类别&#xff0c;K值就取多少。若无需求&#xff0c;可使用网格搜索找到最佳的K。 步骤&#xff1a; 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心&#xff1b; 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离&#xff0c;…...

强化学习-6 DDPG、PPO、SAC算法

文章目录 1 DPG方法2 DDPG算法3 DDPG算法的优缺点4 TD3算法4.1 双Q网络4.2 延迟更新4.3 噪声正则 5 附15.1 Ornstein-Uhlenbeck (OU) 噪声5.1.1 定义5.1.2 特性5.1.3 直观理解5.1.4 数学性质5.1.5 代码示例5.1.6 总结 6 重要性采样7 PPO算法8 附28.1 重要性采样方差计算8.1.1 公…...

vue3实现多表头列表el-table,拖拽,鼠标滑轮滚动条优化

需求背景解决效果index.vue 需求背景 需要实现多表头列表的用户体验优化 解决效果 index.vue <!--/** * author: liuk * date: 2024-07-03 * describe:**** 多表头列表 */--> <template><el-table ref"tableRef" height"calc(100% - 80px)&qu…...

Micron近期发布了32Gb DDR5 DRAM

Micron Technology近期发布了一项内存技术的重大突破——一款32Gb DDR5 DRAM芯片&#xff0c;这项创新不仅将存储容量翻倍&#xff0c;还显著提升了针对人工智能&#xff08;AI&#xff09;、机器学习&#xff08;ML&#xff09;、高性能计算&#xff08;HPC&#xff09;以及数…...