【Elastic (ELK) Stack 实战教程】10、ELK 架构升级-引入消息队列 Redis、Kafka

目录

一、ELK 架构面临的问题

1.1 耦合度过高

1.2 性能瓶颈

二、ELK 对接 Redis 实践

2.1 配置 Redis

2.1.1 安装 Redis

2.1.2 配置 Redis

2.1.3 启动 Redis

2.2 配置 Filebeat 

2.3 配置 Logstash

2.4 数据消费

2.5 配置 kibana

三、消息队列基本概述

3.1 什么是消息队列

3.2 消息队列的分类

3.3 消息队列使用场景

3.3.1 解耦

3.3.2 异步

3.3.3 削峰

四、Kafka 概述及集群部署

4.1 Kafka 集群安装

4.2 Zookeeper 集群安装 

五、Kafka-eagle 图形界面安装

5.1 安装 JDK 

5.2 安装 Kafka-eagle

5.3 配置 Kafka-eagle

5.4 启动 Kafka-eagle

5.5 开启 eagle 监控

5.6 访问 Kafka-eagle

5.7 遇到的小坑 

六、ELK 对接 Kafka

6.1 配置 Filebeat 

6.2 配置 Logstash

6.3 配置 kibana

一、ELK 架构面临的问题

1.1 耦合度过高

        场景说明：假设目前系统日志输出很频繁，十分钟大约 5Gb，那么一个小时就是 30Gb；而应用服务器的存储空间一般默认 40Gb，所以通常会对应用服务器日志按小时轮转。如果我们的Logstash 故障了 1 小时，那么 Filebeat 就无法向 Logstash 发送日志，但我们的应用服务器每小时会对日志进行切割，那么也就意味着我们会丢失 1 小时的日志数据。

        解决方法：使用消息队列，只要你的 filebeat 能够收集日志，队列能够存储足够长时间的数据，那后面 logstash 故障了，也不用担心，等 Logstash 修复后，日志依然能正常写入，也不会造成数据丢失，这样就完成了解耦。

1.2 性能瓶颈

        场景说明：使用 filebeat 或 logstash 直接写入ES，那么日志频繁的被写入 ES 的情况下，可能会造成 ES 出现超时、丢失等情况。因为 ES 需要处理数据，存储数据，所以性能会变的很缓慢。

        解决办法：使用消息队列，filebeat 或 Logstash 直接写入消息队列中就可以了，因为队列可以起到一个缓冲作用，最后我们的 logstash 根据 ES 的处理能力进行数据消费，匀速写入 ES 集群，这样能有效缓解 ES 写入性能的瓶颈。

二、ELK 对接 Redis 实践

使用 Redis 充当消息队列服务：

2.1 配置 Redis

2.1.1 安装 Redis

生产环境中使用二进制安装 Redis： CentOS 7 详细安装 Redis 6 图文教程_centos 7安装redis6需要哪些环境依赖_Stars.Sky的博客-CSDN博客

此次实验环境中我们使用 yum 安装更方便快捷：

[root@es-node2 ~]# yum install -y redis

2.1.2 配置 Redis

[root@es-node2 ~]# vim /etc/redis.conf 
bind 0.0.0.0
requirepass Qwe123456

2.1.3 启动 Redis

[root@es-node2 ~]# systemctl enable --now redis

2.2 配置 Filebeat 

[root@se-node3 ~]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log                    # 收集日志的类型
  enabled: true                # 启用日志收集
  paths:
    - /var/log/nginx/access.log          # 日志所在路径
  tags: ["access"]

- type: log                    # 收集日志的类型
  enabled: true                # 启用日志收集
  paths:
    - /var/log/nginx/error.log          # 日志所在路径
  tags: ["error"]

output.redis:
  hosts: ["192.168.170.133:6379"]    # redis地址
  password: "Qwe123456"                              #redis密码
  timeout: 5                                    #连接超时时间
  db: 0                                                 #写入db0库中
  keys:                                                 #存储的key名称
    - key: "nginx_access"
      when.contains:
        tags: "access"
    - key: "nginx_error"
      when.contains:
        tags: "error"

[root@se-node3 ~]# systemctl restart filebeat.service

2.3 配置 Logstash

[root@es-node1 ~]# vim /etc/logstash/conf.d/test6.conf 
input {
       redis {
                host => ["192.168.170.133"]
                port => "6379"
                password => "Qwe123456"
                data_type => "list"
                key => "nginx_access"
                db => "0"
        }

        redis {
                host => ["192.168.170.133"]
                port => "6379"
                password => "Qwe123456"
                data_type => "list"
                key => "nginx_error"
                db => "0"
        }
}

filter {
    if "access" in [tags][0] {
        grok {
            match => { "message" => "%{IPORHOST:clientip} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) %{QS:hostname} (?:%{QS:referrer}|-) (?:%{NOTSPACE:post_args}|-) %{QS:useragent} (?:%{QS:x_forward_for}|-) (?:%{URIHOST:upstream_host}|-) (?:%{NUMBER:upstream_response_code}|-) (?:%{NUMBER:upstream_response_time}|-) (?:%{NUMBER:response_time}|-)" }
        }
        
        useragent {
            source => "useragent"
            target => "useragent"
        }
        
        geoip {
            source => "clientip"
        }
        
        date {
            match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
            target => "@timestamp"
            timezone => "Asia/Shanghai"
        }
        
        mutate {
            convert => ["bytes","integer"]
            convert => ["response_time", "float"]
            convert => ["upstream_response_time", "float"]
            remove_field => ["message"]
            add_field => { "target_index" => "redis-logstash-nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" }	   
	}

        # 提取 referrer 具体的域名 /^"http/
        if [referrer] =~ /^"http/ {
            grok {
                match => { "referrer" => '%{URIPROTO}://%{URIHOST:referrer_host}' }
            }
        }
    
        # 提取用户请求资源类型以及资源 ID 编号
        if "sky.com" in [referrer_host] {
            grok {
                match => { "referrer" => '%{URIPROTO}://%{URIHOST}/(%{NOTSPACE:sky_type}/%{NOTSPACE:sky_res_id})?"' }
            }
        }
	}

    else if "error" in [tags][0] {
        date {
            match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
                target => "@timestamp"
                timezone => "Asia/Shanghai"
        }
        mutate {
            add_field => { "target_index" => "redis-logstash-nginx-error-%{+YYYY.MM.dd}" }
        }
    }
}

output {
	stdout {
		codec => rubydebug
	}

    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.170.132:9200","192.168.170.133:9200","192.168.170.134:9200"]
        index => "%{[target_index]}"
        template_overwrite => true
    }
}

[root@es-node1 ~]# logstash -f /etc/logstash/conf.d/test6.conf -r

2.4 数据消费

        在上面描述的场景中，Filebeat 收集的日志文件数据会被存储到 Redis。接着，Logstash 从 Redis 中获取数据并将其传输到 Elasticsearch。这是一个流水线式的处理过程，数据在流动过程中被消费。

        Redis 作为一个中间存储，当 Logstash 成功地从 Redis 中读取数据并将其传输到 Elasticsearch 时，Logstash 会将这些数据从 Redis 中删除。这是因为你的配置文件中使用了 data_type => "list"，这意味着当 Logstash 从 Redis 中获取数据时，它会使用类似于 LPOP 或 RPOP 的命令将数据从列表中弹出。这样一来，Redis 中的数据会被不断地消费，因此当你使用 keys * 命令查询时可能看不到数据。

        如果你希望检查 Redis 中是否有数据流入，你可以在 Filebeat 向 Redis 发送数据的同时进行查询。但是，请注意，当 Logstash 正在消费数据时，这些数据很可能会迅速从 Redis 中删除。所以，你可能需要在 Filebeat 和 Logstash 之间调整数据发送速率，以便在 Redis 中查看数据。不过，这种做法并不是长期监控 Redis 数据的推荐方法，因为它可能会影响到整个流水线的性能。

2.5 配置 kibana

创建 kibana 索引：

三、消息队列基本概述

3.1 什么是消息队列

  • 消息 Message：比如两个设备进行数据的传输，所传输的任何数据，都可以称为消息。

  • 队列 Queue: 是一种先进先出的数据结构，类似排队买票机制。

而消息队列 MQ：是用来保存消息的一个容器；消息队列需要提供两个功能接口供外部调用。

  • 生产者 Producer：把数据放到消息队列叫生产者。

  • 消费者 Consumer：从消息队列里取数据叫做消费者。

3.2 消息队列的分类

MQ 主要分为两类：点对点、发布/订阅。

  • 点对点：消息队列 Queue、发送者 sender、接收者 Receiver。

        一个生产者生产的消息只能有一个消费者，消息一旦被消费，消息就不在消息队列中了。比如打电话，当消息发送到消息队列后只能被一个接收者接收，当接收完毕消息则销毁。

  • 发布/订阅：消息队列 Queue、发布者 PubTisher、订阅者 subscriber、主题 Topic。

        每个消息可以有多个消费者，彼此互不影响。比如我使用公众号发布一篇文章，关注我的人都能看到，即发布到消息队列的消息能被多个接收者(订阅者)接收。

3.3 消息队列使用场景

消息队列最主要有三个场景，总结为 6 个字：解耦、异步、削峰。

3.3.1 解耦

场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。

传统模式的缺点：

  • 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；

  • 订单系统与库存系统耦合。

中间件模式：

  • 订单系统：用户下单后，订单系统完将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。

  • 库存系统：订阅下单的消息，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。

  • 假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。程序解耦 。

3.3.2 异步

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。

传统模式的缺点：系统的性能(并发量，吞吐量，响应时间)会有瓶颈。

中间件模式：将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：

        按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是 50 毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是 50ms 或 55ms。

3.3.3 削峰

场景说明：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。

中间件模式：

  1. 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量限制，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。

  2. 秒杀业务可以根据自身能处理的能力获取消息队列数据，然后做后续处理。这样即使有 8000 个请求也不会造成秒杀业务奔溃。

四、Kafka 概述及集群部署

PS：我是在原来的 es-node1 和 es-node3 这两天机器上安装了 kafka、Zookeeper。

4.1 Kafka 集群安装

可以查看我的这篇文章了解 kafka 及 kafka 集群的安装与使用：【Kafka 3.x 初级】01、Kafka 概述及入门_Stars.Sky的博客-CSDN博客

4.2 Zookeeper 集群安装 

可以查看我的这篇文章了解 Zookeeper 及 zookeeper 集群的安装与使用： 

【Zookeeper 初级】02、Zookeeper 集群部署_Stars.Sky的博客-CSDN博客

五、Kafka-eagle 图形界面安装

官方安装文档：2.Install on Linux/macOS - Kafka Eagle (kafka-eagle.org)

Kafka-eagle 下载地址：Tags · smartloli/kafka-eagle-bin · GitHub

5.1 安装 JDK 

可以查看我的这篇文章：Linux 部署 JDK+MySQL+Tomcat 详细过程_移植mysql+tomcat_Stars.Sky的博客-CSDN博客

5.2 安装 Kafka-eagle

[root@es-node2 ~]# tar -zxvf kafka-eagle-bin-3.0.2.tar.gz -C /usr/local/
[root@es-node2 ~]# cd /usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/
[root@es-node2 /usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2]# tar -zxvf efak-web-3.0.2-bin.tar.gz 

[root@es-node2 ~]# vim /etc/profile
export KE_HOME=/usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/efak-web-3.0.2
export PATH=$KE_HOME/bin:$PATH
[root@es-node2 ~]# source /etc/profile

5.3 配置 Kafka-eagle

[root@es-node2 ~]# vim /usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/efak-web-3.0.2/conf/system-config.properties 
######################################
# 填写 zookeeper 集群环境信息，我们只有一套 zookeeper 集群，所以把 cluster2 注释掉
efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=es-node1:2181,es-node3:2181/kafka
#cluster2.zk.list=xdn10:2181,xdn11:2181,xdn12:2181

######################################
# kafka sqlite jdbc driver address
######################################
# kafka sqlite 数据库地址(需要修改存储路径）
efak.driver=org.sqlite.JDBC
efak.url=jdbc:sqlite:/usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/efak-web-3.0.2/db/ke.db
efak.username=root
efak.password=www.kafka-eagle.org

######################################
# kafka mysql jdbc driver address
######################################
# mysql 数据库地址（需要提前创建好 ke 库，咱不是有 mysql 的存储方式，所以这段内容注释掉）
#efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
#efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
#efak.username=root
#efak.password=123456

5.4 启动 Kafka-eagle

[root@es-node2 ~]# /usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/efak-web-3.0.2/bin/ke.sh start

5.5 开启 eagle 监控

        通过 JMX 获取数据，监控 Kafka 客户端、生产端、消息数、请求数、处理时间等数据可视化的性能。

# 开启 Kafka 的 JMX（所有 Kafka 集群节点都需要）
[root@es-node1 /opt/kafka]# vim /opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh 
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
    export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
    export JMX_PORT="9999"
fi

# 重启 Kafka
[root@es-node1 /opt/kafka]# kf.sh stop
[root@es-node1 /opt/kafka]# kf.sh start

5.6 访问 Kafka-eagle

http://192.168.170.133:8048

点击 右边列表的 TV Dashboard： 

5.7 遇到的小坑 

如果 eagle 仪表盘上监控不到任何信息，则查看 eagle 错误日志：

[root@es-node2 ~]# cd /usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/efak-web-3.0.2/logs/
[root@es-node2 /usr/local/kafka-eagle-bin-3.0.2/efak-web-3.0.2/logs]# tail -f error.log
[2023-04-11 15:17:00] KafkaServiceImpl.Thread-351 - ERROR - Get kafka consumer has error,msg is Failed create new KafkaAdminClient
 [2023-04-11 15:17:00] MetricsSubTask.Thread-351 - ERROR - Collector consumer topic data has error, msg is 
 java.lang.NullPointerException
	at org.smartloli.kafka.eagle.core.factory.KafkaServiceImpl.getKafkaConsumer(KafkaServiceImpl.java:749)
	at org.smartloli.kafka.eagle.web.quartz.MetricsSubTask.bscreenConsumerTopicStats(MetricsSubTask.java:113)
	at org.smartloli.kafka.eagle.web.quartz.MetricsSubTask.metricsConsumerTopicQuartz(MetricsSubTask.java:73)
	at org.smartloli.kafka.eagle.web.quartz.MetricsSubTask.run(MetricsSubTask.java:68)

解决办法： 确保你自己 kafka 配置文件的 zookeeper.connect=192.168.170.132:2181,192.168.170.134:2181/kafka 与 eagle 配置文件中的 cluster1.zk.list=192.168.170.132:2181,192.168.170.134:2181/kafka 保持一致，再重新启动 eagle 即可。

六、ELK 对接 Kafka

6.1 配置 Filebeat 

[root@es-node3 ~]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log                    # 收集日志的类型
  enabled: true                # 启用日志收集
  paths:
    - /var/log/nginx/access.log          # 日志所在路径
  tags: ["access"]

- type: log                    # 收集日志的类型
  enabled: true                # 启用日志收集
  paths:
    - /var/log/nginx/error.log          # 日志所在路径
  tags: ["error"]

output.kafka:
  hosts: ["192.168.170.132:9092", "192.168.170.134:9092"]
  topic: nginx_kafka_prod
  required_acks: 1              # 保证消息可靠，0不保证，1等待写入主分区（默认），-1等待写入副本分区
  compression: gzip             # 压缩
  max_message_bytes: 10000      # 每条消息最大的长度，多余的被删除

[root@es-node3 ~]# systemctl restart filebeat.service

6.2 配置 Logstash

[root@es-node1 ~]# vim /etc/logstash/conf.d/test6.conf 
input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.170.132:9092,192.168.170.134:9092"
        topics => ["nginx_kafka_prod"]  # topic 名称
        group_id => "logstash"          # 消费者组名称
        client_id => "node1"            # 消费者组实例名称
        consumer_threads => "2"         # 理想情况下，您应该拥有与分区数一样多的线程,以实现完美的平衡,线程多于分区意味着某些线程将处于空闲状态
        #topics_pattern => "app_prod*"  # 通过正则表达式匹配要订阅的主题
        codec => "json"
    }
}

filter {
    if "access" in [tags][0] {
        grok {
            match => { "message" => "%{IPORHOST:clientip} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) %{QS:hostname} (?:%{QS:referrer}|-) (?:%{NOTSPACE:post_args}|-) %{QS:useragent} (?:%{QS:x_forward_for}|-) (?:%{URIHOST:upstream_host}|-) (?:%{NUMBER:upstream_response_code}|-) (?:%{NUMBER:upstream_response_time}|-) (?:%{NUMBER:response_time}|-)" }
        }
        
        useragent {
            source => "useragent"
            target => "useragent"
        }
        
        geoip {
            source => "clientip"
        }
        
        date {
            match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
            target => "@timestamp"
            timezone => "Asia/Shanghai"
        }
        
        mutate {
            convert => ["bytes","integer"]
            convert => ["response_time", "float"]
            convert => ["upstream_response_time", "float"]
            remove_field => ["message", "agent", "tags"]
            add_field => { "target_index" => "kafka-logstash-nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" }	   
	}

        # 提取 referrer 具体的域名 /^"http/
        if [referrer] =~ /^"http/ {
            grok {
                match => { "referrer" => '%{URIPROTO}://%{URIHOST:referrer_host}' }
            }
        }
    
        # 提取用户请求资源类型以及资源 ID 编号
        if "sky.com" in [referrer_host] {
            grok {
                match => { "referrer" => '%{URIPROTO}://%{URIHOST}/(%{NOTSPACE:sky_type}/%{NOTSPACE:sky_res_id})?"' }
            }
        }
	}

    else if "error" in [tags][0] {
        date {
            match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
                target => "@timestamp"
                timezone => "Asia/Shanghai"
        }
        mutate {
            add_field => { "target_index" => "kafka-logstash-nginx-error-%{+YYYY.MM.dd}" }
        }
    }
}

output {
	stdout {
		codec => rubydebug
	}

    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.170.132:9200","192.168.170.133:9200","192.168.170.134:9200"]
        index => "%{[target_index]}"
        template_overwrite => true
    }
}

6.3 配置 kibana

创建 Kibana 索引：

上一篇文章：【Elastic (ELK) Stack 实战教程】09、Kibana 分析站点业务日志_Stars.Sky的博客-CSDN博客

下一篇文章：【Elastic (ELK) Stack 实战教程】11、使用 ElastAlert 实现 ES 钉钉群日志告警_Stars.Sky的博客-CSDN博客

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BUUCTF-rip

BUUCTF-rip

https://www.cnblogs.com/refrain-again/p/15001283.html 看了这个文章 我起码能理解我们栈溢出的目的 在做题之前 我们需要先理解 栈的存储方法 从上往下看 就能理解入栈 说回这道题目 为什么这道题目是栈溢出 1.查看基本信息 checksec file 是kali下的elf文件 相当于w…
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场景搭建、素材库、在线标绘等，四维轻云地理空间数据云管理平台新增了这些功能

场景搭建、素材库、在线标绘等，四维轻云地理空间数据云管理平台新增了这些功能

四维轻云是一款地理空间数据云管理平台，具有地理空间数据在线管理、展示及分享等功能。在四维轻云平台中，用户可以不受时间地点的限制，随时随地管理、查看及分享各类地理空间数据。 为了更好地满足用户需求和进行地理空间数据在线管理&#…
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Kafka源码分析之Producer数据发送流程（四）

Kafka源码分析之Producer数据发送流程（四）

概述 书接上回的producer发送流程，在准备工作完成后，kafka的producer借助Sender和KafkaClient两大组件完成了数据的发送。其底层封装了java的NIO的组件channle以及selector，对于NIO组件不太熟悉的同学可以自行查询相关文档。 下面我整理了k…
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gnome换回纵向切换工作区

gnome换回纵向切换工作区

效果： 思路 最新的debian / ubuntu中用的gnome 4.x，工作区切换变成了左右切换，习惯了上下，真的很不舒服。 而且优化选项里也把设置开关取消掉了，解决方案是使用Vertical overview这个扩展： ## 安装扩展管…
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「Bug」OpenCV读取图像为 None 分析

「Bug」OpenCV读取图像为 None 分析

头一次遇到 OpenCV 无法读取图像，并且没有任何提示，首先怀疑的就是中文路径，因为大概率是这个地方出错的，但是修改完依旧是None，这就很苦恼了，分析了下出现None的原因，大概有以下三种情况&#…
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docker安装redis

docker安装redis

首先到dockerhub搜索redis docker pull redis docker pull redis准备redis的配置文件,因为需要redis的配置文件,这里最好去redis中文官方网站去下载一个redis,使用里面的配置文件即可. 我使用的是redis4.0.11中的配置文件 修改redis.conf配置文件 主要修改的位置如下 # bin…
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如何在电脑本地下载镜像重装系统

如何在电脑本地下载镜像重装系统

现在网上随处可以下载操作系统，下载下来的是镜像系统，很多朋友都不知道电脑镜像重装系统是什么意思，怎么用镜像重装系统，今天小编就给大家带来了电脑镜像重装系统是什么意思的相关解答，一起往下看。 电脑镜像重装系统是…
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react项目中自定义一个markdown编辑器

react项目中自定义一个markdown编辑器

Markdown 是一种轻量级标记语言。 Markdown是一种简单的格式化文本的方法，在任何设备上看起来都很棒。它不会做任何花哨的事情，比如改变字体大小、颜色或类型——只是基本的，使用你已经知道的键盘符号。 它还允许人们使用易读易写的纯文本格…
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UE5.1.1创建C++工程失败解决办法

UE5.1.1创建C++工程失败解决办法

闲来无事，更新了一下UE5.1.1，妈蛋创建C项目居然失败， 错误截图如下： 妈蛋，后面一堆乱码，鬼知道是啥错误！ 咋解决？步步高打火机，直接复制第一段的Running后面的代码到cmd…
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【Linux系统管理进程，运行，挂起，杀死进程和crontab计划任务表的使用以及实验的心得体会】

【Linux系统管理进程，运行，挂起，杀死进程和crontab计划任务表的使用以及实验的心得体会】

实验 （1）显示本用户的进程，重定向到file1 top命令如果不加限制，默认是查看所有用户的进程情况top -u [用户名] 可以查看该用户名的所有进程 （2）显示本用户所有进程，重定向到file2 top命令如果…
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打造智慧医疗新生态：互联网医院系统源码分析

打造智慧医疗新生态：互联网医院系统源码分析

在数字化时代，医疗行业也在不断地探索新的模式和方法，以更好地服务于人民群众。互联网医院系统作为一种新型医疗服务模式，受到了广泛的关注和热议。下文，小编将为大家介绍互联网医院系统的概念、特点以及如何利用互联网医院系统源…
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【JAVAEE】网络原理之网络发展史

【JAVAEE】网络原理之网络发展史

目录 🎁1. 独立模式 🎃2. 网络互连 🎈2.1 局域网 LAN ✨2.1.1 基于网线直连 👑2.2.2 基于集线器组建 💋2.2.3 基于交换机组建 👗2.2.4 基于交换机与路由器组建 🎈2.2 广域网 21世纪是一…
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香橙派4LTS和树莓派4B构建K8S集群实践之一：K8S安装

香橙派4LTS和树莓派4B构建K8S集群实践之一：K8S安装

目录 1. 说明 1.1 软硬件环境 1.2 设计目标 2 实现 2.1 准备工作 - 香橙派 (k8s-master-1) - 树莓派 (k8s-node-1) - 两派都要干的事 2.2 containerd 安装与设置 2.3 安装 3 遇到的问题 3.1 k8s-master-1 3.2 k8s-node-1 4 相关命令 5 Tips 6 参考 1. 说明 …
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反向代理自建教程：你懂的

反向代理自建教程：你懂的

一、为什么需要自建反代 OpenAI提供了两种访问方式，一种是直接在ChatGPT网页端使用的Access Token方式，这种方式可以免费使用GPT-3.5模型，只需要登录即可使用。但缺点是不稳定，且无法扩展。另一种是使用API，注册用户可…
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SpringBoot自动装配原理（附面试快速答法）

SpringBoot自动装配原理（附面试快速答法）

文章目录SpringBoot自动装配原理1. 从调用SpringApplication构造器方法开始2. 解析启动类4.按需装配4.1 分析dubbo自动装配5. 如果定义自己的starter6. 面试答法SpringBoot自动装配原理 之前面试被问到这个题目，只会答一些spi、AutoConfigration注解、Import之类的&…
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询问ChatGPT的高质量答案艺术——提示工程指南（更新中……）

询问ChatGPT的高质量答案艺术——提示工程指南（更新中……）

目录前言一、提示工程简介二、提示技巧2-1、生成法律文件2-2、添加提示技巧三、角色扮演3-1、智能手机产品描述3-2、添加角色扮演四、标准提示4-1、写一篇有关于新智能手机的评论4-2、添加标准提示、角色提示、种子词提示等等五、示例很少、或者没有示例5-1、生成一个手机配置六…
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机器学习中的数学原理——过拟合、正则化与惩罚函数

机器学习中的数学原理——过拟合、正则化与惩罚函数

通过这篇博客，你将清晰的明白什么是过拟合、正则化、惩罚函数。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言…
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Docker系列 基于OpenAI API自建ChatGPT

Docker系列 基于OpenAI API自建ChatGPT

转自我的博客文章https://blognas.hwb0307.com/linux/docker/4201，内容更新仅在个人博客可见。欢迎关注！ 前言 我用帐号/密码使用chatGPT已经有一段时间。但是，我有几个私交较密的朋友，他们并不具备使用chatGPT的条件&#xff1b…
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