和諧富騰互聯網加智慧電動汽車公司（以下簡稱“和諧富騰”）日前宣佈旗下“互聯網+智慧電動汽車”企業負責人，畢福康博士（Dr. Carsten Breitfeld）將擔任該企業首席執行官，戴雷博士（Dr. Daniel Kirchert）將擔任首席運營官。兩位管理層到任後將即刻啟動企業的運營。畢福康博士和戴雷博士亦將是該企業的事業合夥人和公司董事會成員。

左：畢福康博士（Dr. Carsten Breitfeld）；右：戴雷博士（Dr. Daniel Kirchert）

和諧富騰是由中國和諧新能源汽車控股有限公司、鴻海集團與騰訊集團透過各自附屬實體聯合創立的創新投資平臺，“互聯網+智慧電動汽車”是該平臺旗下核心戰略專案和獨立企業，旨在開發面向未來的個人出行解決方案，塑造源自中國、佈局世界的高端品牌，為消費者提供智慧、愉悅、生態友好的駕乘體驗。

畢福康博士擁有機械工程學博士學位，是全球電動汽車研發領域的一流專家。畢福康博士此前在寶馬集團總部工作20年，擔任過底盤開發、傳動系統開發及產品戰略等方面的多個高級管理崗位，2010年起擔任寶馬集團新一代電動超級跑車i8項目總監，成為這一世界汽車行業劃時代旗艦車型的研發主腦。通過引入革命性的開發流程，畢福康博士帶領團隊實現了i8車型于2014年成功面世，在產品性能、材料、技術革新及研發速度等各個方面顯著優於傳統汽車產品，創下了全球汽車行業新的標杆。在畢福康博士的推動下，i8車型還引進了創新的銷售和客戶體驗機制。

戴雷博士是中國豪華汽車領域擁有最豐富銷售、運營和品牌塑造經驗的高層主管之一，也是業內公認的“中國通”。戴雷博士此前曾擔任東風英菲尼迪汽車有限公司總經理和華晨寶馬汽車有限公司行銷高級副總裁，相關品牌在其任內均創下豪華車市場的銷售增長紀錄，在品牌塑造和市場行銷方面也創造了若干標杆性的案例。戴雷博士在產品戰略、銷售網路發展和合資企業組建運營方面也擁有深厚的經驗。

畢福康博士和戴雷博士將在就任後與傳媒見面，並就“互聯網+智慧電動汽車”的戰略規劃和企業具體運營資訊與傳媒和公眾溝通。

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一、概述

　　HashMap，基於哈希結構的Map接口的一個實現，無序，允許null鍵值對，線程不安全的。可以使用集合工具類Collections中的synchronizedMap方法，去創建一個線程安全的集合map。

　　在jdk1.7中，HashMap主要是基於 數組+鏈表 的結構實現的。鏈表的存在主要是解決 hash 衝突而存在的。插入數據的時候，計算key的hash值，取得存儲的數組下標，如果衝突已有元素，則會在衝突地址上生成個鏈表，再通過key的比較，鏈表是否已存在，存在則覆蓋，不存在則鏈表上添加。這種方式，如果存在大量衝突的時候，會導致鏈表過長，那麼直接導致的就是犧牲了查詢和添加的效率。所以在jdk1.8版本之後，使用的就是 數組 + 鏈表 + 紅黑樹，當鏈表長度超過 8（實際加上初始的節點，整個有效長度是 9） 的時候，轉為紅黑樹存儲。

　　本文中內容，主要基於jdk1.7版本，單線程環境下使用的HahsMap沒有啥問題，但是當在多線程下使用的時候，則可能會出現併發異常，具體表象是CPU會直線上升100%。下面是主要介紹相關的存取以及為什麼會出現線程安全性問題。

二、結構

　　

　　HashMap默認初始化size=16的哈希數組，然後通過計算待存儲的key的hash值，去計算得到哈希數組的下標值，然後放入鏈表中（新增節點或更新）。鏈表的存在即是解決hash衝突的。

三、源碼實現分析

　　1、存儲具體數據的table數組：

　　　　　　

　　　　Entry為HashMap中的靜態內部類，其具體結構如下圖

　　　　　　

　　　　key、value屬性就是存儲鍵值對的，next則是指向鏈表的下一個元素節點。

     2、 默認初始化方法：

　　　　

　　  默認構造方法，不對table進行初始化new（真正初始化動作放在put中，後面會看到），只是設置參數的默認值，hashmap長度和table長度初始化成DEFAULT_INITIAL_CAPACITY（16），加載因子loadFactor默認DEFAULT_LOAD_FACTOR（0.75f，至於為什麼是0.75，這個可以參見 ）。

　　  加載因子：默認情況下，16*0.75=12，也就是在存儲第13個元素的時候，就會進行擴容（jdk1.7的threshold真正計算放在第一次初始化中，後面會再提及）。此元素的設置，直接影響到的是key的hash衝突問題。

　　3、put方法

 public V put(K key, V value) {
　　　   if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

　　3.1、EMPTY_TABLE是HashMap中的一個靜態的空的Entry數組，table也是HashMap的一個屬性，默認就是EMPTY_TABLE（這兩句可參見上面源碼），table就是我們真正數據存儲使用的。
　　3.2、前面提及，無參構造的時候，並未真正完成對HashMap的初始化new操作，而僅僅只是設置幾個常量，所以在第一次put數據的時候，table是空的。則會進入下面的初始化table方法中。

if (table == EMPTY_TABLE) {
    inflateTable(threshold);
}

private void inflateTable(int toSize) {
    // Find a power of 2 >= toSize
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);

    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); //計算加載因子，默認情況下結果為12
    table = new Entry[capacity];  //真正的初始化table數組
    initHashSeedAsNeeded(capacity);
}

　　3.3、key的null判斷

if (key == null)
    return putForNullKey(value);

private V putForNullKey(V value) {
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(0, null, value, 0);
    return null;
}

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
        resize(2 * table.length);
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
    }

    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
    size++;
}

　　具體步驟解析：

　　　　1、key為null，取出table[0]的鏈表結構Enrty，如果取出的元素不為null，則對其進行循環遍歷，查找其中是否存在key為null的節點元素。

　　  　  2、如果存在key == null的節點，則使用新的value去更新節點的oldValue，並且將oldValue返回。

　　　　3、如果不存在key == null的元素，則執行新增元素addEntry方法：

　　　　　　（1）判斷是否需要擴容，size為當前數組table中，已存放的Entry鏈表個數，更直接點說，就是map.size()方法的返回值。threshold上面的真正初始化HashMap的時候已經提到，默認情況下，計算得到 threshold=12。若同時滿足　 (size >= threshold) && (null != table[bucketIndex]) ，則對map進行2倍的擴容，然後對key進行重新計算hash值和新的數組下標。

　　　　　　（2）創建新的節點原色createEntry方法，首先獲取table數組中下標為bucketIndex的鏈表的表頭元素，然後新建個Entry作為新的表頭，並且新表頭其中的next指向老的表頭數據。

　　3.4、key不為null的存儲　　
　　　　原理以及過程上通key==null的大體相同，只不過，key==null的時候，固定是獲取table[0]的鏈表進行操作，而在不為key ！= null的時候，下標位置是通過
  int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); 計算得到的

  static int indexFor(int h, int length) {
        // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
        return h & (length-1);
    }

　　很清晰的就能看明白，先計算key的hash，然後與當前table的長度進行相與，這樣計算得到待存放數據的下標。得到下標后，過程就與key==null一致了，遍歷是否存在，存在則更新並返回oldVlaue，不存在則新建Entry。

　　4、get方法

 public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);

        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }

    如果key == null，則調用getForNullKey方法，遍歷table[0]處的鏈表。

private V getForNullKey() {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == null)
                return e.value;
        }
        return null;
    }

　　如果key ！= null，則調用getEntry，根據key計算得到在table數組中的下標，獲取鏈表Entry，然後遍歷查找元素，key相等，則返回該節點元素。

 final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }

        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }

四、線程不安全分析

　　上述，主要淺析了下HashMap的存取過程，HashMap的線程安全性問題主要也就是在上述的擴容resize方法上，下面來看看在高併發下，擴容后，是如何引起100%問題的。

　　1、在進行新元素 put 的時候，這在上面中的3.3的代碼片段中可以查看，addEntry 添加新節點的時候，會計算是否需要擴容處理：(size >= threshold) && (null != table[bucketIndex]) 。

　　2、如果擴容的話，會接下來調用 resize 方法

 void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        //關鍵性代碼，構建新hashmap並將老的數據移動過來
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }

　　3、其中，出現100%問題的關鍵就是上面的 transfer 方法，新建hashmap移動複製老數據

 1  void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
 2         int newCapacity = newTable.length;
 3         for (Entry<K,V> e : table) {
 4             // 遍歷老的HashMap，當遇到不為空的節點的是，進入移動方法
 5             while(null != e) {
 6                 // 首先創建個Entry節點 指向該節點所在鏈表的下一個節點數據
 7                 Entry<K,V> next = e.next;
 8                 if (rehash) {
 9                     e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
10                 }
11 　　　           // 計算老的數據在新Hashmap中的下標位置
12                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
13 　　　　　        // 將新HashMap中相應位置的元素，掛載到老數據的後面（不管有無數據）
14                 e.next = newTable[i];
15                 // 將新HashMap中相應位置指向上面已經成功掛載新數據的老數據
16 　　　　　        newTable[i] = e;
17 　　　　　        // 移動到鏈表節點中的下一個數據，繼續複製節點
18                 e = next;
19             }
20         }
21     }    

　　問題的關鍵就在上述的14、15行上，這兩行的動作，在高併發下可能就會造成循環鏈表，循環鏈表在等待下一個嘗試 get 獲取數據的時候，就悲劇了。下面舉例模擬說說這個過程：

　　（1）假設目前某個位置的鏈表存儲結構為 A -> B -> C，有兩個線程同時進行擴容操作

　　（2）線程1執行到第7行 Entry<K,V> next = e.next; 的時候被掛起了，此時，線程1的 e 指向 A ， next 指向的是 B

　　（3）線程2執行完成了整個的擴容過程，那麼此時的鏈表結構應該是變為了 C -> B -> A

　　（4）線程1喚醒繼續執行，而需要操作的鏈表實際就變成了了上述線程2完成后的 C ->B -> A，下面分為幾步去完成整個操作：

　　　　　 第一次循環：

　　　　　　　　（i）執行 e.next = newTable[i] ，將 A 的 next 指向線程1的新的HashMap，由於此時無數據，所以 e.next = null

　　　　　　　　（ii）執行 newTable[i] = e，將線程1的新的HashMap的第一個元素指向 A 

　　　　　　　　（iii）執行e = next，移動到鏈表中的下一個元素，也就是上面的（2）中的 線程掛起的時候的 B

　　　　　 第二次循環：

　　　　　　　　（i）執行 Entry<K,V> next = e.next，此時的 e 指向 B，next指向 A

　　　　　　　　（ii）執行 e.next = newTable[i] ，將 B 的 next 指向線程1的新的HashMap，由於此時有數據A，所以 e.next = A

　　　　　　　　（iii）執行 newTable[i] = e，將線程1的新的HashMap的第一個元素指向 B，此時線程1的新Hashmap鏈表結構為B -> A

　　　　　　　　（iiii）執行e = next，移動到鏈表中的下一個元素 A

　　　　　 第三次循環：

　　　　　　　　（i）執行 Entry<K,V> next = e.next，此時的 e 指向 A，next指向 null

　　　　　　　　（ii）執行 e.next = newTable[i] ，將 A 的 next 指向線程1的新的HashMap，由於此時有數據B，所以 e.next = B

　　　　　　　　（iii）執行 newTable[i] = e，將線程1的新的HashMap的第一個元素指向 A ，此時線程1的新Hashmap鏈表結構為 A -> B -> A

　　　　　　　　（iiii）執行e = next，移動到鏈表中的下一個元素，已移動到鏈表結尾，結束 while 循環，完成鏈表的轉移。

　　（5）上述過程中，很顯然的，最終的鏈表結構中，出現了 A -> B -> A 的循環結構。擴容完成了，剩下的等待的是get獲取的時候， getEntry 方法中 for循環e = e.next中就永遠出不來了。

　　注意：擴容過程中，newTable是每個擴容線程獨有的，共享的只是每個Entry節點數據，最終的擴容是會調用 table = newTable 賦值操作完成。

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前言  

       合格的web後端程序員，在開發之外，必須給IIS、Nginx、各種原生web服務器上配置Https，不然你就僅僅是個碼農，本博最近將專題記錄

• 如何為IIS，Nginx配置Https

• 如何申請適用於生產的免費SSL證書

本博客小試牛刀，先實操在Nginx for Docker上添加自簽名SSL證書

為啥先倒騰自簽名SSL證書，申請公網SSL證書需要公網可識別的域名或者公網IP；

如果有實際SSL證書， 按照本文替換即可。

手繪Https原理

長話短說：  目前常見的Http請求明文傳輸， 報文可被截取並篡改，請求可被偽造； 

因此基於常見HTTP（HTTP-TCP-IP）協議棧引入SSL/TSL（Transport Secure Layer） ，HTTPS在進行加密傳輸之前會進行一次握手，確定傳輸密鑰。

流程解讀：

① 傳輸密鑰是對稱密鑰，用於雙方對傳輸數據的加解密

② 怎麼在傳輸之前確立傳輸密鑰呢？ 針對普遍的多客戶端訪問受信web服務器的場景， 提出非對稱密鑰（公鑰存於客戶端，私鑰存於web服務器），雙方能互相加解密，說明中間數據（傳輸密鑰）沒被篡改。

③ 再拋出疑問，怎麼認定下發的公鑰是這個web服務器匹配的密鑰？怎麼確定這個公鑰下發過程沒被截取篡改？ 這就是追溯到握手階段的下發證書過程，瀏覽器內置的CA機構認定該證書是其有效下發，並通過簽名認定該證書沒被篡改，最終認定該 證書下發的公鑰是受信web服務器準確下發。

④ 如果面向面試記憶Https原理，恐怕有些難度，所以個人用一種 【雞生蛋還是蛋生雞】的方式向上追溯流程， 方便大家知其然更知其所以然。

前置準備

 >   CentOS機器上安裝Docker、 Docker-Compose

 >   常規操作構建 Nginx for Docker網站， 項目結構如下： 

ssl-docker-nginx
    ├── docker-compose.yml
    ├── nginx   
    │      └── nginx.conf
    └── site
           └── index.html

    該項目將會使用  nginx/nginx.conf、site/index.html替換Nginx鏡像默認配置文件和默認啟動頁，docker-compose.yml 如下：

version: '2'
services:
  server:
    image: nginx:latest
    volumes:
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./site:/usr/share/nginx/html
    ports:
    - "8080:80"

    docker-compose  up -d 啟動Nginx容器，還是那樣熟悉的味道： 【chrome默認將http連接認定為不安全】

添加SSL自簽名證書

很明顯： web服務器需要存儲證書（內置了公鑰）和私鑰

 ① 創建自簽名證書 （什麼叫自簽名，就是自己給自己頒發 SSL證書）

[nodotnet@gs-server-5809 ssl-docker-nginx]$ openssl req -newkey rsa:2048 -nodes -keyout nginx/my-site.com.key -x509 -days 365 –out nginx/my-site.com.crt

req是證書請求的子命令，-newkey rsa:2048 -keyout nginx/my-site.com.key表示生成私鑰(PKCS8格式)，

　　　　　　　　　　-nodes 表示私鑰不加密，

　　　　　　　　　　 -x509表示輸出證書，-days365 為有效期，此後根據提示輸入證書擁有者信息；

       之後會在nginx目錄下生產2個文件， 分別是私鑰、證書

 ② 將證書和密鑰掛載到Nginx Image， 修改docker-compose.yml

version: '2'
services:
  server:
    image: nginx:latest
    volumes:
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./site:/usr/share/nginx/html
      - ./nginx/my-site.com.crt:/etc/nginx/my-site.com.crt    #新行 - ./nginx/my-site.com.key:/etc/nginx/my-site.com.key    #新行
    ports:
    - "8080:80"
    - "443:443"        // 容器開啟HTTPS默認的443端口

 ③  修改nginx/nginx.conf，接受Https請求

events {
  worker_connections  4096;  ## Default: 1024
}

http {
    server {
        listen 80;
        root         /usr/share/nginx/html/;
    }

    server {      　　　　　　# 新Server接受來自443端口的Https請求
        listen              443 ssl;
        ssl_certificate     /etc/nginx/my-site.com.crt;
        ssl_certificate_key /etc/nginx/my-site.com.key;
        root        /usr/share/nginx/html;
    }
}

執行docker-compose down && docker-compose up -d 發起https://10.201.80.126:443請求，當前自簽名證書頒發機構不在瀏覽器內置的CA機構，所以該證書目前被瀏覽器認為是無效。

理論上將 該自簽名證書導出，之後在 【chrome瀏覽器】-【高級設置】-【管理證書】中導入該證書，即可讓 chrome接受自簽名SSL證書。

That‘s All,  Https作為以後web的主流配置，碼農進階資深必須掌握；後續會記錄Https & HSTS， 申請免費SSL證書，盡請關注。

 

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本文由 JavaGuide 翻譯自 https://www.baeldung.com/java-performance-mapping-frameworks 。轉載請註明原文地址以及翻譯作者。

1. 介紹

創建由多個層組成的大型 Java 應用程序需要使用多種領域模型，如持久化模型、領域模型或者所謂的 DTO。為不同的應用程序層使用多個模型將要求我們提供 bean 之間的映射方法。手動執行此操作可以快速創建大量樣板代碼並消耗大量時間。幸運的是，Java 有多個對象映射框架。在本教程中，我們將比較最流行的 Java 映射框架的性能。

綜合日常使用情況和相關測試數據，個人感覺 MapStruct、ModelMapper 這兩個 Bean 映射框架是最佳選擇。

2. 常見 Bean 映射框架概覽

2.1. Dozer

Dozer 是一個映射框架，它使用遞歸將數據從一個對象複製到另一個對象。框架不僅能夠在 bean 之間複製屬性，還能夠在不同類型之間自動轉換。

要使用 Dozer 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>net.sf.dozer</groupId>
    <artifactId>dozer</artifactId>
    <version>5.5.1</version>
</dependency>

更多關於 Dozer 的內容可以在官方文檔中找到： http://dozer.sourceforge.net/documentation/gettingstarted.html ，或者你也可以閱讀這篇文章：https://www.baeldung.com/dozer 。

2.2. Orika

Orika 是一個 bean 到 bean 的映射框架，它遞歸地將數據從一個對象複製到另一個對象。

Orika 的工作原理與 Dozer 相似。兩者之間的主要區別是 Orika 使用字節碼生成。這允許以最小的開銷生成更快的映射器。

要使用 Orika 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>ma.glasnost.orika</groupId>
    <artifactId>orika-core</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

更多關於 Orika 的內容可以在官方文檔中找到：https://orika-mapper.github.io/orika-docs/，或者你也可以閱讀這篇文章：https://www.baeldung.com/orika-mapping。

2.3. MapStruct

MapStruct 是一個自動生成 bean mapper 類的代碼生成器。MapStruct 還能夠在不同的數據類型之間進行轉換。Github 地址：https://github.com/mapstruct/mapstruct。

要使用 MapStruct 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>org.mapstruct</groupId>
    <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
    <version>1.2.0.Final</version>
</dependency>

更多關於 MapStruct 的內容可以在官方文檔中找到：https://mapstruct.org/，或者你也可以閱讀這篇文章：https://www.baeldung.com/mapstruct。

要使用 MapStruct 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>org.mapstruct</groupId>
    <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
    <version>1.2.0.Final</version>
</dependency>

2.4. ModelMapper

ModelMapper 是一個旨在簡化對象映射的框架，它根據約定確定對象之間的映射方式。它提供了類型安全的和重構安全的 API。

更多關於 ModelMapper 的內容可以在官方文檔中找到：http://modelmapper.org/ 。

要使用 ModelMapper 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
  <groupId>org.modelmapper</groupId>
  <artifactId>modelmapper</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

2.5. JMapper

JMapper 是一個映射框架，旨在提供易於使用的、高性能的 Java bean 之間的映射。該框架旨在使用註釋和關係映射應用 DRY 原則。該框架允許不同的配置方式:基於註釋、XML 或基於 api。

更多關於 JMapper 的內容可以在官方文檔中找到：https://github.com/jmapper-framework/jmapper-core/wiki。

要使用 JMapper 框架，我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>com.googlecode.jmapper-framework</groupId>
    <artifactId>jmapper-core</artifactId>
    <version>1.6.0.1</version>
</dependency>

3.測試模型

為了能夠正確地測試映射，我們需要有一個源和目標模型。我們已經創建了兩個測試模型。

第一個是一個只有一個字符串字段的簡單 POJO，它允許我們在更簡單的情況下比較框架，並檢查如果我們使用更複雜的 bean 是否會發生任何變化。

簡單的源模型如下:

public class SourceCode {
    String code;
    // getter and setter
}

它的目標也很相似:

public class DestinationCode {
    String code;
    // getter and setter
}

源 bean 的實際示例如下:

public class SourceOrder {
    private String orderFinishDate;
    private PaymentType paymentType;
    private Discount discount;
    private DeliveryData deliveryData;
    private User orderingUser;
    private List<Product> orderedProducts;
    private Shop offeringShop;
    private int orderId;
    private OrderStatus status;
    private LocalDate orderDate;
    // standard getters and setters
}

目標類如下圖所示:

public class Order {
    private User orderingUser;
    private List<Product> orderedProducts;
    private OrderStatus orderStatus;
    private LocalDate orderDate;
    private LocalDate orderFinishDate;
    private PaymentType paymentType;
    private Discount discount;
    private int shopId;
    private DeliveryData deliveryData;
    private Shop offeringShop;
    // standard getters and setters
}

整個模型結構可以在這裏找到:https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests/src/main/java/com/baeldung/performancetests/model/source。

4. 轉換器

為了簡化測試設置的設計，我們創建了如下所示的轉換器接口:

public interface Converter {
    Order convert(SourceOrder sourceOrder);
    DestinationCode convert(SourceCode sourceCode);
}

我們所有的自定義映射器都將實現這個接口。

4.1. OrikaConverter

Orika 支持完整的 API 實現，這大大簡化了 mapper 的創建:

public class OrikaConverter implements Converter{
    private MapperFacade mapperFacade;

    public OrikaConverter() {
        MapperFactory mapperFactory = new DefaultMapperFactory
          .Builder().build();

        mapperFactory.classMap(Order.class, SourceOrder.class)
          .field("orderStatus", "status").byDefault().register();
        mapperFacade = mapperFactory.getMapperFacade();
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return mapperFacade.map(sourceOrder, Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return mapperFacade.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

4.2. DozerConverter

Dozer 需要 XML 映射文件，有以下幾個部分:

<mappings xmlns="http://dozer.sourceforge.net"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://dozer.sourceforge.net
  http://dozer.sourceforge.net/schema/beanmapping.xsd">

    <mapping>
        <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceOrder</class-a>
        <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.Order</class-b>
        <field>
            <a>status</a>
            <b>orderStatus</b>
        </field>
    </mapping>
    <mapping>
        <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceCode</class-a>
        <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.DestinationCode</class-b>
    </mapping>
</mappings>

定義了 XML 映射后，我們可以從代碼中使用它:

public class DozerConverter implements Converter {
    private final Mapper mapper;

    public DozerConverter() {
        DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper();
        mapper.addMapping(
          DozerConverter.class.getResourceAsStream("/dozer-mapping.xml"));
        this.mapper = mapper;
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return mapper.map(sourceOrder,Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return mapper.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

4.3. MapStructConverter

Map 結構的定義非常簡單，因為它完全基於代碼生成:

@Mapper
public interface MapStructConverter extends Converter {
    MapStructConverter MAPPER = Mappers.getMapper(MapStructConverter.class);

    @Mapping(source = "status", target = "orderStatus")
    @Override
    Order convert(SourceOrder sourceOrder);

    @Override
    DestinationCode convert(SourceCode sourceCode);
}

4.4. JMapperConverter

JMapperConverter 需要做更多的工作。接口實現后:

public class JMapperConverter implements Converter {
    JMapper realLifeMapper;
    JMapper simpleMapper;

    public JMapperConverter() {
        JMapperAPI api = new JMapperAPI()
          .add(JMapperAPI.mappedClass(Order.class));
        realLifeMapper = new JMapper(Order.class, SourceOrder.class, api);
        JMapperAPI simpleApi = new JMapperAPI()
          .add(JMapperAPI.mappedClass(DestinationCode.class));
        simpleMapper = new JMapper(
          DestinationCode.class, SourceCode.class, simpleApi);
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return (Order) realLifeMapper.getDestination(sourceOrder);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return (DestinationCode) simpleMapper.getDestination(sourceCode);
    }
}

我們還需要向目標類的每個字段添加@JMap註釋。此外，JMapper 不能在 enum 類型之間轉換，它需要我們創建自定義映射函數:

@JMapConversion(from = "paymentType", to = "paymentType")
public PaymentType conversion(com.baeldung.performancetests.model.source.PaymentType type) {
    PaymentType paymentType = null;
    switch(type) {
        case CARD:
            paymentType = PaymentType.CARD;
            break;

        case CASH:
            paymentType = PaymentType.CASH;
            break;

        case TRANSFER:
            paymentType = PaymentType.TRANSFER;
            break;
    }
    return paymentType;
}

4.5. ModelMapperConverter

ModelMapperConverter 只需要提供我們想要映射的類:

public class ModelMapperConverter implements Converter {
    private ModelMapper modelMapper;

    public ModelMapperConverter() {
        modelMapper = new ModelMapper();
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
       return modelMapper.map(sourceOrder, Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return modelMapper.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

5. 簡單的模型測試

對於性能測試，我們可以使用 Java Microbenchmark Harness，關於如何使用它的更多信息可以在 這篇文章：https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。

我們為每個轉換器創建了一個單獨的基準測試，並將基準測試模式指定為 Mode.All。

5.1. 平均時間

對於平均運行時間，JMH 返回以下結果(越少越好):

這個基準測試清楚地表明，MapStruct 和 JMapper 都有最佳的平均工作時間。

5.2. 吞吐量

在這種模式下，基準測試返回每秒的操作數。我們收到以下結果(越多越好):

在吞吐量模式中，MapStruct 是測試框架中最快的，JMapper 緊隨其後。

5.3. SingleShotTime

這種模式允許測量單個操作從開始到結束的時間。基準給出了以下結果(越少越好):

這裏，我們看到 JMapper 返回的結果比 MapStruct 好得多。

5.4. 採樣時間

這種模式允許對每個操作的時間進行採樣。三個不同百分位數的結果如下:

所有的基準測試都表明，根據場景的不同，MapStruct 和 JMapper 都是不錯的選擇，儘管 MapStruct 對 SingleShotTime 給出的結果要差得多。

6. 真實模型測試

對於性能測試，我們可以使用 Java Microbenchmark Harness，關於如何使用它的更多信息可以在 這篇文章：https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。

我們為每個轉換器創建了一個單獨的基準測試，並將基準測試模式指定為 Mode.All。

6.1. 平均時間

JMH 返回以下平均運行時間結果（越少越好）：

該基準清楚地表明，MapStruct 和 JMapper 均具有最佳的平均工作時間。

6.2. 吞吐量

在這種模式下，基準測試返回每秒的操作數。我們收到以下結果(越多越好):

在吞吐量模式中，MapStruct 是測試框架中最快的，JMapper 緊隨其後。

6.3. SingleShotTime

這種模式允許測量單個操作從開始到結束的時間。基準給出了以下結果(越少越好):

6.4. 採樣時間

這種模式允許對每個操作的時間進行採樣。三個不同百分位數的結果如下:

儘管簡單示例和實際示例的確切結果明顯不同，但是它們的趨勢相同。在哪種算法最快和哪種算法最慢方面，兩個示例都給出了相似的結果。

6.5. 結論

根據我們在本節中執行的真實模型測試，我們可以看出，最佳性能顯然屬於 MapStruct。在相同的測試中，我們看到 Dozer 始終位於結果表的底部。

7. 總結

在這篇文章中，我們已經進行了五個流行的 Java Bean 映射框架性能測試：ModelMapper ， MapStruct ， Orika ，Dozer， JMapper。

示例代碼地址：https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests。

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目錄

@(本節目錄)

1、什麼是ACL?

ACL是access control list的簡稱，俗稱訪問控制列表。訪問控制，基本上會涉及到用戶、資源、權限、角色等概念，那在RocketMQ中上述會對應哪些對象呢？

• 用戶
  用戶是訪問控制的基礎要素，也不難理解，RocketMQ ACL必然也會引入用戶的概念，即支持用戶名、密碼。
• 資源
  資源，需要保護的對象，在RocketMQ中，消息發送涉及的Topic、消息消費涉及的消費組，應該進行保護，故可以抽象成資源。
• 權限
  針對資源，能進行的操作，
• 角色
  RocketMQ中，只定義兩種角色：是否是管理員。

另外，RocketMQ還支持按照客戶端IP進行白名單設置。

2、ACL基本流程圖

在講解如何使用ACL之前，我們先簡單看一下RocketMQ ACL的請求流程：

對於上述具體的實現，將在後續文章中重點講解，本文的目的只是希望給讀者一個大概的了解。

3、如何配置ACL

3.1 acl配置文件

acl默認的配置文件名：plain_acl.yml,需要放在${ROCKETMQ_HOME}/store/config目錄下。下面對其配置項一一介紹。

3.1.1 globalWhiteRemoteAddresses

全局白名單，其類型為數組，即支持多個配置。其支持的配置格式如下：

• 空
  表示不設置白名單，該條規則默認返回false。
• “*”
  表示全部匹配，該條規則直接返回true，將會阻斷其他規則的判斷，請慎重使用。
• 192.168.0.{100,101}
  多地址配置模式，ip地址的最後一組，使用{}，大括號中多個ip地址，用英文逗號(,)隔開。
• 192.168.1.100,192.168.2.100
  直接使用,分隔，配置多個ip地址。
• 192.168..或192.168.100-200.10-20
  每個IP段使用 “*” 或”-“表示範圍。

3.1.2 accounts

配置用戶信息，該類型為數組類型。擁有accessKey、secretKey、whiteRemoteAddress、admin、defaultTopicPerm、defaultGroupPerm、topicPerms、groupPerms子元素。

3.1.2.1 accessKey

登錄用戶名，長度必須大於6個字符。

3.1.2.2 secretKey

登錄密碼。長度必須大於6個字符。

3.1.2.3 whiteRemoteAddress

用戶級別的IP地址白名單。其類型為一個字符串，其配置規則與globalWhiteRemoteAddresses，但只能配置一條規則。

3.1.2.4 admin

boolean類型，設置是否是admin。如下權限只有admin=true時才有權限執行。

• UPDATE_AND_CREATE_TOPIC
  更新或創建主題。
• UPDATE_BROKER_CONFIG
  更新Broker配置。
• DELETE_TOPIC_IN_BROKER
  刪除主題。
• UPDATE_AND_CREATE_SUBSCRIPTIONGROUP
  更新或創建訂閱組信息。
• DELETE_SUBSCRIPTIONGROUP
  刪除訂閱組信息。

3.1.2.5 defaultTopicPerm

默認topic權限。該值默認為DENY(拒絕)。

3.1.2.6 defaultGroupPerm

默認消費組權限，該值默認為DENY(拒絕)，建議值為SUB。

3.1.2.7 topicPerms

設置topic的權限。其類型為數組，其可選擇值在下節介紹。

3.1.2.8 groupPerms

設置消費組的權限。其類型為數組，其可選擇值在下節介紹。可以為每一消費組配置不一樣的權限。

3.2 RocketMQ ACL權限可選值

• DENY
  拒絕。
• PUB
  擁有發送權限。
• SUB
  擁有訂閱權限。

3.3、權限驗證流程

上面定義了全局白名單、用戶級別的白名單，用戶級別的權限，為了更好的配置ACL權限規則，下面給出權限匹配邏輯。

4、使用示例

4.1 Broker端安裝

首先，需要在broker.conf文件中，增加參數aclEnable=true。並拷貝distribution/conf/plain_acl.yml文件到${ROCKETMQ_HOME}/conf目錄。

broker.conf的配置文件如下：

brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-b
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
listenPort=10915
storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5MB/store
storePathCommitLog=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5MB/store/commitlog
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
autoCreateTopicEnable=false
aclEnable=true

plain_acl.yml文件內容如下：

globalWhiteRemoteAddresses:

accounts:
- accessKey: RocketMQ
  secretKey: 12345678
  whiteRemoteAddress:
  admin: false
  defaultTopicPerm: DENY
  defaultGroupPerm: SUB
  topicPerms:
  - TopicTest=PUB
  groupPerms:
  # the group should convert to retry topic
  - oms_consumer_group=DENY

- accessKey: admin
  secretKey: 12345678
  whiteRemoteAddress:
  # if it is admin, it could access all resources
  admin: true

從上面的配置可知，用戶RocketMQ只能發送TopicTest的消息，其他topic無權限發送；拒絕oms_consumer_group消費組的消息消費，其他消費組默認可消費。

4.2 消息發送端示例

public class AclProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name", getAclRPCHook());
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            try {
                Message msg = new Message("TopicTest3" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                SendResult sendResult = producer.send(msg);
                System.out.printf("%s%n", sendResult);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
        producer.shutdown();
    }

    static RPCHook getAclRPCHook() {
        return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials("rocketmq","12345678"));
    }
}

運行效果如圖所示：

4.3 消息消費端示例

public class AclConsumer {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4", getAclRPCHook(),new AllocateMessageQueueAveragely());
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                ConsumeConcurrentlyContext context) {
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }

    static RPCHook getAclRPCHook() {
        return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials("rocketmq","12345678"));
    }
}

發現並不沒有消費消息，符合預期。

關於RocketMQ ACL的使用就介紹到這裏了，下一篇將介紹RocketMQ ACL實現原理。

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作者介紹：
丁威，《RocketMQ技術內幕》作者，RocketMQ 社區佈道師，公眾號： 維護者，目前已陸續發表源碼分析Java集合、Java 併發包(JUC)、Netty、Mycat、Dubbo、RocketMQ、Mybatis等源碼專欄。

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通過將elasticsearch的data、ingest、master角色進行分離，搭建起高性能+高可用的ES架構

作者：“發顛的小狼”，歡迎轉載與投稿

目錄

▪ 用途
▪ 架構
▪ 步驟說明
▪ elasticsearch-data部署
▪ elasticsearch-ingest部署
▪ elasticsearch-master部署

用途

在第一篇《EFK教程 – 快速入門指南》中，闡述了EFK的安裝部署，其中ES的架構為三節點，即master、ingest、data角色同時部署在三台服務器上。

在本文中，將進行角色分離部署，並且每個角色分別部署三節點，在實現性能最大化的同時保障高可用。

▷ elasticsearch的master節點：用於調度，採用普通性能服務器來部署
▷ elasticsearch的ingest節點：用於數據預處理，採用性能好的服務器來部署
▷ elasticsearch的data節點：用於數據落地存儲，採用存儲性能好的服務器來部署

若不知道去哪找《EFK教程 - 快速入門指南》，可在主流搜索引擎里搜索：
小慢哥 EFK教程 快速入門指南
或者
小慢哥 EFK教程 基於多節點ES的EFK安裝部署配置

架構

服務器配置

注意：此處的架構是之前的文章《EFK教程 – 快速入門指南》的拓展，因此請先按照《EFK教程 – 快速入門指南》完成部署

步驟說明

1️⃣ 部署3台data節點，加入原集群
2️⃣ 部署3台ingest節點，加入原集群
3️⃣ 將原有的es索引遷移到data節點
4️⃣ 將原有的es節點改造成master節點

elasticsearch-data部署

之前已完成了基礎的elasticsearch架構，現需要新增三台存儲節點加入集群，同時關閉master和ingest功能

elasticsearch-data安裝：3台均執行相同的安裝步驟

tar -zxvf elasticsearch-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.3.2 /opt/elasticsearch
useradd elasticsearch -d /opt/elasticsearch -s /sbin/nologin
mkdir -p /opt/logs/elasticsearch
chown elasticsearch.elasticsearch /opt/elasticsearch -R
chown elasticsearch.elasticsearch /opt/logs/elasticsearch -R
# 數據盤需要elasticsearch寫權限
chown elasticsearch.elasticsearch /data/SAS -R

# 限制一個進程可以擁有的VMA(虛擬內存區域)的數量要超過262144，不然elasticsearch會報max virtual memory areas vm.max_map_count [65535] is too low, increase to at least [262144]
echo "vm.max_map_count = 655350" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

elasticsearch-data配置

▷ 192.168.1.51 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.51
# 數據盤位置，如果有多個硬盤位置，用","隔開
path.data: /data/SAS
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.51

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 關閉master功能
node.master: false
# 關閉ingest功能
node.ingest: false
# 開啟data功能
node.data: true

▷ 192.168.1.52 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.52
# 數據盤位置，如果有多個硬盤位置，用","隔開
path.data: /data/SAS
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.52

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 關閉master功能
node.master: false
# 關閉ingest功能
node.ingest: false
# 開啟data功能
node.data: true

▷ 192.168.1.53 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.53
# 數據盤位置，如果有多個硬盤位置，用","隔開
path.data: /data/SAS
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.53

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 關閉master功能
node.master: false
# 關閉ingest功能
node.ingest: false
# 開啟data功能
node.data: true

elasticsearch-data啟動

sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/bin/elasticsearch

elasticsearch集群狀態

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/health?v"

elasticsearch-data狀態

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/nodes?v"

elasticsearch-data參數說明

status: green  # 集群健康狀態
node.total: 6  # 有6台機子組成集群
node.data: 6  # 有6個節點的存儲
node.role: d  # 只擁有data角色
node.role: i  # 只擁有ingest角色
node.role: m  # 只擁有master角色
node.role: mid  # 擁master、ingest、data角色

elasticsearch-ingest部署

現需要新增三台ingest節點加入集群，同時關閉master和data功能

elasticsearch-ingest安裝：3台es均執行相同的安裝步驟

tar -zxvf elasticsearch-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.3.2 /opt/elasticsearch
useradd elasticsearch -d /opt/elasticsearch -s /sbin/nologin
mkdir -p /opt/logs/elasticsearch
chown elasticsearch.elasticsearch /opt/elasticsearch -R
chown elasticsearch.elasticsearch /opt/logs/elasticsearch -R

# 限制一個進程可以擁有的VMA(虛擬內存區域)的數量要超過262144，不然elasticsearch會報max virtual memory areas vm.max_map_count [65535] is too low, increase to at least [262144]
echo "vm.max_map_count = 655350" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

elasticsearch-ingest配置

▷ 192.168.1.41 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.41
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.41

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 關閉master功能
node.master: false
# 開啟ingest功能
node.ingest: true
# 關閉data功能
node.data: false

▷ 192.168.1.42 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.42
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.42

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 關閉master功能
node.master: false
# 開啟ingest功能
node.ingest: true
# 關閉data功能
node.data: false

▷ 192.168.1.43 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.43
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.43

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 關閉master功能
node.master: false
# 開啟ingest功能
node.ingest: true
# 關閉data功能
node.data: false

elasticsearch-ingest啟動

sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/bin/elasticsearch

elasticsearch集群狀態

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/health?v"

elasticsearch-ingest狀態

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/nodes?v"

elasticsearch-ingest參數說明

status: green  # 集群健康狀態
node.total: 9  # 有9台機子組成集群
node.data: 6  # 有6個節點的存儲
node.role: d  # 只擁有data角色
node.role: i  # 只擁有ingest角色
node.role: m  # 只擁有master角色
node.role: mid  # 擁master、ingest、data角色

elasticsearch-master部署

首先，將上一篇《EFK教程 – 快速入門指南》中部署的3台es（192.168.1.31、192.168.1.32、192.168.1.33）改成只有master的功能， 因此需要先將這3台上的索引數據遷移到本次所做的data節點中

1️⃣ 索引遷移：一定要做這步，將之前的索引放到data節點上

curl -X PUT "192.168.1.31:9200/*/_settings?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "index.routing.allocation.include._ip": "192.168.1.51,192.168.1.52,192.168.1.53"
}'

2️⃣ 確認當前索引存儲位置：確認所有索引不在192.168.1.31、192.168.1.32、192.168.1.33節點上

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/shards?h=n"

elasticsearch-master配置

注意事項：修改配置，重啟進程，需要一台一台執行，要確保第一台成功后，再執行下一台。重啟進程的方法：由於上一篇文章《EFK教程 – 快速入門指南》里，是執行命令跑在前台，因此直接ctrl – c退出再啟動即可，啟動命令如下

sudo -u elasticsearch /opt/elasticsearch/bin/elasticsearch

▷ 192.168.1.31 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.31
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.31

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

#開啟master功能
node.master: true
#關閉ingest功能
node.ingest: false
#關閉data功能
node.data: false

▷ 192.168.1.32 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.32
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.32

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

#開啟master功能
node.master: true
#關閉ingest功能
node.ingest: false
#關閉data功能
node.data: false

▷ 192.168.1.33 /opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-application
node.name: 192.168.1.33
path.logs: /opt/logs/elasticsearch
network.host: 192.168.1.33

discovery.seed_hosts: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
cluster.initial_master_nodes: ["192.168.1.31","192.168.1.32","192.168.1.33"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

#開啟master功能
node.master: true
#關閉ingest功能
node.ingest: false
#關閉data功能
node.data: false

elasticsearch集群狀態

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/health?v"

elasticsearch-master狀態

curl "http://192.168.1.31:9200/_cat/nodes?v"

至此，當node.role里所有服務器都不再出現“mid”，則表示一切順利完成。

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   上一篇我們介紹了canvas繪製工作流的大概步驟，接下來會有系列文章細緻的介紹怎麼用canvas繪製工作流；這篇文章主要介紹用canvas繪製流程節點。

  繪製前我們需要先準備一張節點圖片，例如：；好了，正題開始：

1. 在html中添加canvas標籤：

<canvas id="canvasId" width = "800" height="600" style="border:1px solid black;  margin-left: 1px;"></canvas>

這裏要注意設置canvas標籤的寬度跟高度，也就是要設置畫布的寬度跟高度。

1. 獲取畫布對象並初始化畫布參數

var _canvas= document.getElementById(“canvasId”);

var _height = _canvas.height;//獲取畫布高度

var _width = _canvas.width;//獲取畫布寬度

Var ctx =_canvas.getContext('2d');

//畫個畫布大小的長方形，目的是為了有個好看的小邊框框
ctx.clearRect(0, 0, _width, _height);

/*繪製畫布的背景線*/
//設置線寬
ctx.lineWidth  = 0.1;
//繪製縱向背景線
for(var i = 1; i < _width / 15; i++) {
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(i * 15, 0);
  ctx.lineTo(i * 15, _height);
  ctx.stroke();
}
//繪製橫向背景線
for(var i = 1; i < _ height / 15; i++) {
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(0, i * 15);
  ctx.lineTo(_width, i * 15);
  ctx.stroke();
}

 

繪製完效果如圖：

1. 獲取節點圖片對象

    //創建新的圖片對象
   
    var _img = new Image();
   
     //指定圖片的URL
   
    _img.src="node.png";

            我這裏為了舉個例子直接創建圖片對象，實際繪製過程中可以直接獲取圖片對象，因為動態創建圖片對象是有個圖片加載的時間。

1. 繪製節點圖片

ctx.drawImage(_img,_x,_y,_imgWidth, _imgHeight);

    這裏_img是上面獲取到的圖片對象,_x是圖片要繪製在畫布中的x坐標，_y是圖片要繪製在畫布中的_y坐標，_imgWidth是要將圖片繪製的寬度，_imgHeight是要將 圖片繪製的寬度。

    實際應用過程中，一般都會當去鼠標的位置當做x坐標跟y坐標，具體的後面文章會介紹到。

       繪製的效果圖：

   節點下面的文字後面文章會詳細講到怎麼繪製。

  每天get一點點，每天成長一點點，好了，今天就到這裏。

        

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