EFK接入kafka訊息佇列
1 前言 在筆者最開始維護的日誌服務中,日質量較小,沒有接入kafka。隨著業務規模擴增,日質量不斷增長,接入到日誌服務的產品線不斷增多,遇到流量高峰,寫入到es的效能就會降低,cpu打滿,隨時都有叢集宕機
1 前言 在筆者最開始維護的日誌服務中,日質量較小,沒有接入kafka。隨著業務規模擴增,日質量不斷增長,接入到日誌服務的產品線不斷增多,遇到流量高峰,寫入到es的效能就會降低,cpu打滿,隨時都有叢集宕機
通常在根據LDAP進行身份驗證時一般進行以下三步: 利用一個LDAP使用者的使用者名稱和密碼繫結到LDAP伺服器。 在LDAP中檢索一個使用者的條目,然後將提供的密碼和檢索到的LDAP記錄
HyperText Transfer Protocol超文字傳輸協議 The Hypertext Transfer Protocol(HTTP) is a stateless(無狀態) app
在 Kafka 中,生產者寫入訊息、消費者讀取訊息的操作都是與 leader 副本進行互動的,從 而實現的是一種主寫主讀的生產消費模型。資料庫、Redis 等都具備主寫主讀的功能,與此同時還支援主寫從讀的功能,
原理 注:這裡有個很有趣的就是 Referrer 和 Referer 的故事了感興趣的自行去了解以下 我們先來了解了解防盜鏈的原理,在http 協議中,如果從一個頁面跳到另一個頁面,header欄位裡
背景 基於之前基於Log4Net本地日誌服務簡單實現 實現本地日誌服務,但是隨著專案開發演進,本地日誌服務滿足不了需求,譬如在預釋出環境或者生產環境,不可能讓開發人員登入檢視本地日誌
這次的後臺管理系統專案選型用了 Vue 來作為主技術棧; 因為前端時間用過 React 來寫過專案(用了 antd ),感覺很棒棒。 這次就排除了 Element UI ,而採用了 Ant D
我們知道,shiro是通過SessionManager來管理Session的,而對於Session的操作則是通過SessionDao來實現的,預設的情況下,shiro實現了兩種SessionDao,分別為C
前面的文章我們介紹了 StreamGraph 的生成,這個實際上只對應 Flink 作業在邏輯上的執行計劃圖。Flink 會進一步對 StreamGraph 進行轉換,得到另一個執行計劃圖,即 JobGraph
我們前面已經分析過StreamGraph ,JobGraph 的生成過程,這兩個執行圖都是在 client 端生成的。接下來我們將把目光頭投向 Flink Job 執行時排程層核心的執行圖 -
首先來看一下 FlinkKafkaConsumerBase.run方法,相當於是Flink 從kafka中拉取資料的入口方法: //入口方法 start a source public vo
Apache HTTP 伺服器於4月1日釋出了 最新的穩定版本 2.4.39 ,主要是修復安全問題。因為在釋出更新不久後,就有安全研究人員 Charles Fol 在其部落格 釋出 了關於 Apache 伺服
前言 最近做了一些php無引數函式執行的題目,這裡做一個總結,以便以後bypass各種正則過濾。 大致思路如下: 1.利用超全域性變數進行bypass,進行RCE 2.進行任意檔案讀取 什麼
在企業生產管理過程中,裝置執行狀態實時分析至關重要,直接與企業生產效率和經濟效益掛鉤。本文提出一種基於Kafka、Storm、Redis架構實現裝置執行狀態實時分析系統設計。Kafka+Storm+Redis是
Flink對Offset的管理,有兩種方式: 1.Checkpointing disabled 完全依賴於kafka自身的API 2.Checkpointing enabled