妙音

 

influxdb的docker-compose如何配置

 

 

mkdir data-volumne

 

 

docker run --rm influxdb:2.0.8 influxd print-config > config.yml

 

 

docker-compose.yaml内容

 

version: "2"
services:
   influxdb:
       image: influxdb:2.0.8
       volumes:
           - ./data-volumne:/var/lib/influxdb2
           - ./config.yml:/etc/influxdb2/config.yml
           - /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai:/etc/localtime
       ports:
           - 8086:8086
       environment:
           DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE: setup
           DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME: my-user
           DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD: my-password
           DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG: my-org
           DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET: my-bucket

 

 

docker-compose up

 

 

[root@localhost influxdb]# tree
.
├── config.yml
├── data-volumne
│   ├── engine
│   │   └── data
│   └── influxd.bolt
└── docker-compose.yaml

 

 

 

上面修改influx时区无效，好像不能修改时区，默认都是UTC

 

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此生必看的科学实验-水知道答案

印光大师十念法（胡小林主讲第1集）

    

    除了右键"以管理员身份运行"，还有哪几种方法，能够以管理员身份启动cmd

 

 

 

Start-Process cmd -Verb runas
Start-Process powershell -Verb runas

 

 

http://code.kliu.org/misc/elevate/

 

 

在编译程序时，设置启动时请求权限

 

 

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在一个win10虚拟机中安装了go(go1.16.4)的开发环境， 其中有自己的项目，此时正常编译。

    

然后将这个虚拟机放到内网，内网网络受限，不允许访问外网

    

如果新一个依赖包，该怎么办呢？

 

 

 

 

1. 在外网环境项目目录，生成vendor

 

go mod vendor

 

2. 将vendor拷贝进内网，放在内网项目目录

 

 

缺点：只能当前项目使用

 

优点：体积小

 

 

类似python的pip download -r requipment.txt，将包下载后放到一个目录

 

 

 

1. 外在更新全局依赖

 

go mod download

 

2.拷贝进入内网，替换mod目录

 

优点：可以被所有项目公用

 

缺点：有可能会比较大

 

 

 

详细见

https://github.com/goproxyio/goproxy

 

 

 

 

不少资料都是介绍GO111MODULE=on/off/auto之类的查找顺序，看得云山雾绕

 

假如GO111MODULE=on，并且在内网，此时无法访问网络，难道它不会找一下当前目录中的vendor?

 

 

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windows环境下nats-server注册成系统, 官方推荐是sc命令

 

而我觉得sc命令台太麻烦, 为什么不用github.com/kardianos/service，或者更方便的工具呢?

 

 

1. 下载地址

 

http://nssm.cc/download

 

2. 过程省略

 

3. 结果死活不行，由于是第三方工具，出错找不到原因，放弃

 

 

 

* 介绍

 

使用go生成一个demo.exe，再将demo.exe注册成系统，demo.exe读取配置文件，然后demo.exe通过exec.Command启动nats-server.exe

 

go比较好用的库可以用github.com/kardianos/service

 

 

* demo.exe启动nats-server.exe关键源码

 

p.cmd = exec.Command(fullExec, p.Args...)
p.cmd.Dir = p.Dir
p.cmd.Env = append(os.Environ(), p.Env...)

 

* demo.json配置示例

 

{
"Name": "demo",
"DisplayName": "demo",
"Description": "demo for nats-server",

"Dir": "d:\\nats-server",
"Exec": "xxxx\\nats-server.exe",
"Args": ["-c ","xxx\\nats-server.conf"],
"Env": [
],

"Stderr": "C:\\log\\nats_err.log",
"Stdout": "C:\\log\\nats_out.log"
}

 

* 结果报错

 

The service process could not connect to the service controller.

 

意思是一个服务不能连接到另一个服务，啥意思呢？ 也就是通过exec.Command启动的竟然是服务，不应该是exe么.

 

* nats-server启动源码分析

 

nats-server.exe的启动入口源码

 

func Run(server *Server) error {
    //入口1：docker
if dockerized {
server.Start()
return nil
}
isInteractive, err := svc.IsAnInteractiveSession()
if err != nil {
return err
}
    //入口2: 交互模式
if isInteractive {
server.Start()
return nil
}
    //入口3: 启动服务(serviceName被写死了，只能是nats-server)
return svc.Run(serviceName, &winServiceWrapper{server})
}

 

* 错误原因总结

 

当以外壳方式启动时，走的是"入口3"，也是启动服务，如果没有nats-server，它就啥事也没干，结果nats-server并没有启动

 

 

官方推荐

 

 

1、nat-server只能以sc命令注册成服务。怕麻烦可以写一个bat。

 

2、nats-server服务名只能是nats-server

 

 

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实现了一个io.Writer接口，允许zap日志写入，传递给界面，出现了日志被覆盖、重复的情况。

 

 

io.Writer的接口Write传入的[]byte真实类型是slice。通道传递slice时，用的是引用传递，所以真实数据有被覆盖的情况 

 

 

* zap初始化

 

...
out = COut()
zapcore.NewCore(encoder, zapcore.AddSync(out), clevel),
...

 

* 自定义日志写入Channel

 

package logs

var _GlobalChanOutput = &ChanOutput{
outs: make([]chan *[]byte, 0),
}

/*---------------------------------------
全局函数
示例
logs.COut().AddOut(xx)
---------------------------------------*/

//全局ChanOutput
func COut() *ChanOutput{
return _GlobalChanOutput
}

/*---------------------------------------
log to channel
---------------------------------------*/

type ChanOutput struct{
outs []chan *[]byte
}

//io.Writer接口
func (c *ChanOutput) Write(p []byte) (n int, err error) {
count :=0

//数据复制(防止被覆盖)
_p := make([]byte, len(p))
copy(_p, p)

for _, out :=range c.outs{
select{
case out <- &_p:
count += 1
default:
}
}
return count, nil
}

func (c *ChanOutput) AddOut(out chan *[]byte) {
c.outs = append(c.outs, out)
}

 

* 读取日志

 

logOut := make(chan *[]byte, 1024)
logs.COut().AddOut(logOut)

pctx, pctxCancel := context.WithCancel(context.Background())
go func(ctx context.Context){
    select {
    case msg := <- logOut:
        fmt.Println(string(*msg))
    case <-ctx.Done():
        break
    }
}(pctx)

 

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开发了一个通信协议, 协议对数据类型比较敏感, 根据不同数据数据类型使用不同格式。golang的数据类型能够满足需求。

 

然而，将协议转为http方式时，如果传入json，会发现数据类型不符合预期

 

例如，本来是应该int结果是float64; 本来应该是[]byte，结果是string

 

 

http服务器: gin

 

开发语言: golang

 

 

什么传输协议会带上数据类型？

 

* json类型丢失

 

默认情况下gin的BindJSON，可将传入的参数绑定到具体的结构体，产生类型转换。然后，我的结果需要是动态的，不知道参数的具体内容。

 

* 自定义参数格式，将类型带上。例如 marchinery

 

Arg struct{
    Type string
    Value interface{}
}

 

缺点：太麻烦

 

* 常用协议中选择

 

xml         可以用，不理想

 

yaml        不能解决问题

 

protobuf    不能解决问题

 

messagepack 有详细的数据类型，完美

 

 

 

gin示例

 

func SendXX(c *gin.Context){
    rawData, _ := c.GetRawData()
    var param interface{}
    msgpack.Unmarshal(rawData, ¶m)

result := struct{
Name string
}{
Name: "xxx",
}
resultData, _ := msgpack.Marshal(result)
c.Data(200, "application/x-msgpack", resultData)
}

 

 

* gin自带的msgpack版本是1.1.7不好用，不会自动进行类型转换。 最好改用  github.com/vmihailenco/msgpack/v5

 

* 替换gin中的部分接口就可以，不用全部改为msgpack

 

 

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有时会生出轻视之心，觉得某某能力不行。确实它真的能力不行，为什么会产生这种情绪？

 

别人与我何干，应该很平淡才对。

 

这是什么？

 

在什么地方是否会出现？

 

对我有多大危害？

 

 

 

傲慢

 

 

 

1、熟人之间。熟悉了对方，才会有分别判断，才会产生某某不行的情绪。

 

2、能力、相貌、财富、权势、等等不平等的地方

 

 

 

1、骂人、打人。傲慢是原因之一。

 

2、刻薄、不能容人。傲慢是原因。

 

3、怨恨，愤世嫉俗。有才能而不得志，傲慢是原因。

 

4、嫌弃、不如意。觉得周围人不如你，必然产生嫌弃感。

 

 

 

人事环境决定个人的命运。而傲慢在破坏命运。

 

 

 

1、环境决定命运，而不是能力(xxx)。

 

2、能力(xxx)强又如何？能带给我们什么，没有人支持，没有平台，没有环境，什么也是不。

 

3、能力(xxx)只是果报，可以修得到，又不是永恒的。

 

4、别人不如你，代表着这个环境需要你。如果环境不需要你，排斥你，会怎么样？

 

5、人与人之间互助生存，此时正代表你需要承担责任。

 

 

 

能力(xxx)应该发挥它的正面作用，而不是发挥负面作用。

 

 

 

1、上天给了我们某方面的优势，是一把双刃剑，是福也是祸。

 

2、傲慢是潜意识，根深蒂固，很难被自己察觉到。

 

3、值得花大部分精力去对治它。

 

 

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    docker-compose方式启动nats-server。nats的镜像非常小, docker-cpomse进行管理。下面是配置方式

 

 

version: "2"
services:
   nats-server:
       #image: provide/nats-server:latest
       image: nats:latest
       volumes:
           - ./nats-server.conf:/nats-server.conf
       ports:
           - 4222:4222

 

# Client port of 4222 on all interfaces
port: 4222

# HTTP monitoring port
monitor_port: 8222

# This is for clustering multiple servers together.
cluster {

  # Route connections to be received on any interface on port 6222
  port: 6222

  # Routes are protected, so need to use them with --routes flag
  # e.g. --routes=nats-route://ruser:T0pS3cr3t@otherdockerhost:6222
  authorization {
    user: ruser
    password: T0pS3cr3t
    timeout: 2
  }

  # Routes are actively solicited and connected to from this server.
  # This Docker image has none by default, but you can pass a
  # flag to the gnatsd docker image to create one to an existing server.
  routes = []
}

 

 

docker-compose -f docker-compose.yaml up/restart/start/stop

 

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之前文章中实现了event事件模型，实际使用中发现了几个问题

 

 

1. 并发会出现情况send先执行, 此时还没有waiter。将wait拆分成addWaiter和wait()

 

2. 不能使用缓冲通道。会出现send完成,wait还未收到的情况。

 

 

e.Reset()
waiter := e.AddWaiter()
waiter := e.Wait(waiter, xxx)
e.Send(xxx)

 

package common

import (
	"context"
	"errors"
	"go.uber.org/zap"
	"time"
)

var NOT_USED = struct{}{}

func NewEvent() *Event {
	e := &Event{
		log: zap.S(),
	}
	e.Reset()
	return e
}

type Event struct{
	//监听者
	waiters  []chan interface{}
	//结果
	result interface{}
	//上下文控制
	ctxBg 	context.Context
	ctxCancel context.CancelFunc
	//日志
	log *zap.SugaredLogger
}


func (e *Event) AddWaiter() *chan interface{}{
	//等待者
	resultChan := make(chan interface{}, 0)
	e.waiters = append(e.waiters, resultChan)
	return &resultChan
}

//等待结果
func (e *Event) Wait(waiter *chan interface{}, timeout time.Duration) (interface{}, error){
	if e.result ==NOT_USED{
		ctx, cancel := context.WithTimeout(e.ctxBg, time.Second*timeout)
		defer cancel()

		//等待
		select{
		case result := <- *waiter:
			return result, nil
		case <- ctx.Done():
			if ctx.Err() == context.Canceled{
				return nil, nil
			}
			return nil, errors.New("event wait timeout")
		}
		return nil, nil
	}else{
		return e.result, nil
	}
}

//发送结果
func (e *Event) Send(result interface{}) error{
	//防止发送多次
	if e.result !=NOT_USED{
		return errors.New("Event is used")
	}

	ctx, cancel := context.WithTimeout(e.ctxBg, time.Second*3)
	defer cancel()

	for _, resultChan := range e.waiters{
		select{
		case resultChan <- result:
		case <- ctx.Done():
			e.log.Warnf("Event.Send %p resultChan=%d, result=%v", e, len(resultChan), result)
		}
	}
    e.result = result
	return nil
}

//重置
func (e *Event) Reset(){
	if e.ctxBg !=nil{
		e.ctxCancel()
	}

	e.ctxBg, e.ctxCancel = context.WithCancel(context.Background())
	e.waiters = nil
	e.result = NOT_USED
}

 

 

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用golang做了一个分布式结构的系统, 消息服务器用了rabbitmq。

 

整体是基于machinery+rabbitmq形式的分布式任务系统

 

在做压力测试时，发现rabbitmq的cpu使用率飙升

 

 

 

* 官方给出的解释

 

scheduler采用了忙等，来提高消息传递性能

 

https://www.rabbitmq.com/runtime.html#cpu

 

其中也讲了一些方法来降低cpu使用率

 

* 官方建议

 

1. rabbtimq最好是装在单独的服务器，不与其它应用共用。

 

2. 也介绍了修改cpu使用个数的方法

 

* 对我而言

 

通信关cpu什么事，导致cpu飙升，就是不应该

 

* 站在传统语言java/python/...等语言角度

 

忙等好像也没啥

 

* 站在go的角度

 

忙等是上世纪的技术了。

 

看起来太辣眼睛。

 

* 从我的应用场景上来看

 

系统规模可大可小, 而且业务高峰时间很短

 

在系统规模小时，不大愿意单独给rabbitmq一台服务器

 

在业务高峰的这几分钟，正好会影响其它系统

 

* 是否有其它选择

 

nats

 

* 来源

 

http://yongqingking.top/rabbitmq辣眼睛的忙等/

 

[佛說大乘無量壽莊嚴清淨平等覺經pdf](http://doc.sxjy360.top/book/佛說大乘無量壽莊嚴清淨平等覺經(難字注音).pdf)

[净土大经科注2014-doc](http://doc.sxjy360.top/book/净土大经科注2014-doc.zip)