YML

数据备份 描述: es引入仓库与快照的概念实现了数据的备份与恢复，在elasticsearch.yml中指定仓库的base目录,创建仓库，将快照创建在指定的仓房中即可实现索引的备份。 解决的问题: 备份指定的索引 备份全部索引 答疑 快照的过程可以后台进行 快照时会将保存该索引的全部数据 同一仓库下的同一快照只能执行一次。 本次快照会基于上次仓库之前的快照进行增量保存。 快照保存的内容：①索引数据②集群全局状态③。。。留待探索 同一时刻只允许一个快照执行。 执行步骤 在elasticsearch.yml 配置文件中配置仓库base目录 #以windows系统举例，路径格式依系统不同自行设置路径 path.repo: ["D:\\program\\elasticsearch-5.1.1\\data\\back"] 创建仓库 POST _snapshot/my_backup_1 { "type": "fs", "settings": { "location": "D:\\program\\elasticsearch-5.1.1\\data\\back\\my_backup_1", "max_snapshot_bytes_per_sec": "20mb", "max_restore_bytes_per_sec": "20mb", "compress": true } } 配置解释:

pom <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version> 1.1 . 9 </version> </dependency> yml spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver - class - name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql: // localhost:3306/shiroDemo?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 username: root password: root initialSize: 5 # 配置Druid的其他参数，以下配置必须增加一个配置文件才能有效 # 初始化大小，最小，最大 minIdle: 5 maxActive: 20 # 获取连接等待超时的时间 maxWait: 60000 # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒

Spring Cloud Security：Oauth2实现单点登录 SpringBoot实战电商项目mall（20k+star）地址： github.com/macrozheng/… 摘要 Spring Cloud Security 为构建安全的SpringBoot应用提供了一系列解决方案，结合Oauth2可以实现单点登录功能，本文将对其单点登录用法进行详细介绍。 单点登录简介 单点登录（Single Sign On）指的是当有多个系统需要登录时，用户只需登录一个系统，就可以访问其他需要登录的系统而无需登录。 创建oauth2-client模块 这里我们创建一个oauth2-client服务作为需要登录的客户端服务，使用上一节中的oauth2-jwt-server服务作为认证服务，当我们在oauth2-jwt-server服务上登录以后，就可以直接访问oauth2-client需要登录的接口，来演示下单点登录功能。 在pom.xml中添加相关依赖： < dependency > < groupId > org.springframework.cloud </ groupId > < artifactId > spring-cloud-starter-oauth2 </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId >

作者 | 李志鹏 近几年，随着 Go 语言社区逐渐发展和壮大，越来越多的公司开始尝试采用 Go 搭建微服务体系，也涌现了一批 Go 的微服务框架，如 go-micro、go-kit、Dubbo-go 等，跟微服务治理相关的组件也逐渐开始在 Go 生态发力，如 Sentinel、Hystrix 等都推出了 Go 语言版本，而作为微服务框架的核心引擎--注册中心，也是必不可缺少的组件，市面已经有多款注册中心支持 Go 语言，应该如何选择呢？我们可以对目前主流的支持 Go 语言的注册中心做个对比。 图 1 根据上表的对比我们可以从以下几个维度得出结论： 生态 ：各注册中心对 Go 语言都有支持，但是 Nacos、 Consul、Etcd 社区活跃，zookeeper 和 Eureka 社区活跃度较低； 易用性 ：Nacos、Eureka、Consul 都有现成的管控平台，Etcd、zookeeper 本身作为 kv 存储，没有相应的管控平台，Nacos 支持中文界面，比较符合国人使用习惯； 场景支持 ：CP 模型主要针对强一致场景，如金融类，AP 模型适用于高可用场景，Nacos 可以同时满足两种场景，Eureka 主要满足高可用场景，Consul、Zookeepr、Etcd 主要满足强一致场景，此外 Nacos 支持从其它注册中心同步数据，方便用户注册中心迁移； 功能完整性

修改/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 修改数据文件存储位置 默认位置: path.data: /var/lib/elasticsearch 修改为: path.data: /data/elasticsearch_data_dir 修改日志文件存储位置: 默认位置: path.logs: /var/log/elasticsearch 修改为: path.logs: /data/logs/elasticsearch 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3966437/blog/4526884

set_fact 定义变量可以在同一主机组中play相互引用，但是vars定义的变量，只能在单独的play使用 示例： [root@jack7-1 work]# cat set_fact.yml hosts: PA remote_user: root vars: ================>如果在下个play中引用会报错 var2: "I a test var for vars" tasks: set_fact: ================>可以在同组中多个play引用 var1: "I a test var for set_fact" debug: msg: "{{var1}}++++{{var2}}" name: shell return shell: "hostname" register: shell ================>注册shell输出结果为变量 set_fact: var3: "{{shell.end}}" ==========>引用shell的输出结果的end赋值给变量 debug: msg: "{{var3}}" hosts: PA remote_user: root tasks: debug: msg: "{{var1}}-----{{var3}}" =======>可以在这个play中调用set_fact定义的变量 来源：

setup 输出gathering facts信息 filter 指定过滤的信息名称，支持正则匹配 fact_path 指定fact后缀文件的路径 示例： ansible jack -m setup -a 'filter="ansible_memory_mb"' ansible jack -m setup -a 'filter=" mb "' ansible jack -m setup -a 'fact_path=/data/test.fact' debug 输出调试信息 msg 自定义的信息或者ansible的系统变量 var 自定义的变量 示例： [root@jack7-1 work]# cat debug.yml hosts: PC remote_user: root tasks: name: debug demo debug: msg: "remote host memory :{{ansible_memory_mb}}" 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4328465/blog/4550059

自知水平有限，欢迎大家留言拍砖指正。 1、elasticsearch了解多少，说说你们公司es的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。 面试官：想了解应聘者之前公司接触的ES使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 解答： 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如：ES集群架构13个节点，索引根据通道不同共20+索引，根据日期，每日递增20+，索引：10分片，每日递增1亿+数据， 每个通道每天索引大小控制：150GB之内。 仅索引层面调优手段： 1.1、设计阶段调优 （1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过roll over API滚动索引； （2）使用别名进行索引管理； （3）每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间； （4）采取冷热分离机制，热数据存储到SSD，提高检索效率；冷数据定期进行shrink操作，以缩减存储； （5）采取curator进行索引的生命周期管理； （6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器； （7）Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。…….. 1.2、写入调优 （1）写入前副本数设置为0； （2）写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制； （3）写入过程中：采取bulk批量写入； （4）写入后恢复副本数和刷新间隔； （5

剖析@SpringBootApplication注解 创建一个SpringBoot工程后，SpringBoot会为用户提供一个Application类，该类负责项目的启动： @SpringBootApplication public class SpringbootSeniorApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringbootSeniorApplication.class, args); } } 这是一个被 @SpringBootApplication 注解的类，该注解完成了SpringBoot中类的自动装配任务： @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Inherited @SpringBootConfiguration @EnableAutoConfiguration @ComponentScan(excludeFilters = { @Filter(type = FilterType.CUSTOM, classes = TypeExcludeFilter.class), @Filter(type = FilterType.CUSTOM,

1.用户模块 1.1 用户登出操作 1.1.1 编辑UserController /** * 实现用户的登出操作 要求删除cookie 和redis中的数据(key) * 步骤: 通过cookie获取ticket信息. * url: http://www.jt.com/user/logout.html * 参数: 暂时没有 * 返回值: 重定向到系统首页 */ @RequestMapping ( "/logout" ) public String logout ( HttpServletRequest request , HttpServletResponse response ) { Cookie [ ] cookies = request . getCookies ( ) ; if ( cookies != null && cookies . length > 0 ) { for ( Cookie cookie : cookies ) { if ( "JT_TICKET" . equals ( cookie . getName ( ) ) ) { //获取value之后删除cookie String ticket = cookie . getValue ( ) ; jedisCluster . del ( ticket ) ; //删除redis中的数据 //删除cookie时