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原创 Flink 数据高峰的处理

Flink 数据高峰的处理是确保您的 Flink 作业能够有效地处理数据流中的突发性增加的数据量或数据速率的重要考虑因素之一。在处理数据高峰时，您需要采取一些策略和技术来保持作业的稳定性和性能。以下是处理 Flink 数据高峰的一些建议：合理的并行度调整： 根据作业需求和资源限制，调整 Flink 作业中任务的并行度。您可以根据负载来动态地增加或减少任务的数量，以适应高峰时段的数据流。流控制和缓冲： 使用 Flink 的流控制和缓冲机制来控制数据流的速率，以防止作业被过多的数据淹没。您可以使用

2023-09-05 22:23:21 416

原创 Flink checkpoint 与 spark 比较

总的来说，Flink 和 Spark 在 Checkpointing 机制上存在一些差异，主要是因为它们的设计目标和应用场景不同。Flink 更适合实时数据处理和事件时间处理，因此 Checkpointing 在其中扮演了更为重要的角色。Spark 主要用于批处理，Checkpointing 主要用于加速批处理作业的容错性。Flink 和 Spark 都是流式数据处理和批处理的大数据处理框架，它们都提供了容错性机制，但在 Checkpointing 方面有一些区别。

2023-09-05 22:19:47 370

原创 Flink checkpoint 与 spark 比较

总的来说，Flink 和 Spark 在 Checkpointing 机制上存在一些差异，主要是因为它们的设计目标和应用场景不同。Flink 更适合实时数据处理和事件时间处理，因此 Checkpointing 在其中扮演了更为重要的角色。Spark 主要用于批处理，Checkpointing 主要用于加速批处理作业的容错性。Flink 和 Spark 都是流式数据处理和批处理的大数据处理框架，它们都提供了容错性机制，但在 Checkpointing 方面有一些区别。

2023-09-05 22:19:34 705

原创 Flink 时间语义

Apache Flink 支持三种不同的时间语义，以便处理流式数据中的事件时间、处理时间和摄入时间。通常，事件时间是最常用的时间语义，特别是在需要处理乱序事件、实现窗口操作、聚合和处理事件流的应用程序中。处理时间用于实时处理，无需考虑事件的时间戳，仅基于事件到达 Flink 系统的顺序进行处理。摄入时间是事件进入 Flink 系统的时间戳，表示数据被 Flink 系统摄入的时间。处理时间是 Flink 系统内部的时间，表示事件在 Flink 系统中被处理的时间。

2023-09-05 22:16:15 393

原创 Flink watermark 机制详解

Flink 的 Watermark 机制是实现事件时间处理（Event Time Processing）和窗口操作的关键组成部分。它用于协调流式数据中的事件时间和处理时间，并确保窗口操作的正确性。

2023-09-05 22:15:39 335

原创 Flink exactly-once机制

Flink 提供了一些内置的支持 Exactly-Once 的 Sink，例如 Flink Kafka Producer。Flink 提供了 Exactly-Once 语义，这是一种高度可靠的流式数据处理保障，确保每个事件都会被处理一次且仅一次，即使在发生故障或重启时也是如此。例如，如果您将事件写入外部数据库，确保写操作是幂等的，以防止数据重复写入。确保作业是有状态的，这意味着在处理事件时会维护一些状态信息，例如累加器或窗口聚合。启用 Flink 的 checkpoint 机制，定期保存作业的状态快照。

2023-09-05 22:15:26 195

原创 Flink 状态机制详解

Flink 的状态管理机制是其流处理和批处理作业的关键组成部分，它允许作业在处理有状态操作时保持状态信息，并在故障恢复、状态迁移和容错性等方面发挥重要作用。

2023-09-05 22:13:25 296

原创 Flink的checkpoint机制

在 Flink 中，checkpoint 机制可以有效地捕获和保存作业的状态信息，以便在发生故障时进行恢复。Checkpoint 是作业状态的快照，它包括了作业的整体状态信息，包括所有操作符的状态、水印信息和元数据。当 Task Manager 或作业的部分任务发生故障时，Flink 可以使用 checkpoint 来恢复任务的状态，从而保持作业的正确性和一致性。对于有状态的流处理作业，checkpoint 机制可以保存和管理作业的状态，使得作业可以处理无界流数据，并跟踪处理进度。

2023-09-05 22:02:05 361

原创 Flink压测和监控

根据特定需求，您还可以编写自定义监控脚本或使用第三方监控工具来监视 Flink 作业的各个方面。

2023-09-05 21:54:42 837

原创 Flink Job Manager

主 Job Manager 负责作业的调度和管理，备份 Job Manager 会监控主 Job Manager 的状态，以便在主 Job Manager 故障时接管作业管理任务。如果某个 Task Manager 或作业的部分任务出现故障，Job Manager 可以触发故障恢复机制，重新分配任务给其他可用的 Task Manager，以确保作业的连续运行。总的来说，Flink Job Manager 是 Flink 集群中的中央协调器，负责接收、管理、监控和维护用户提交的作业。

2023-09-05 21:53:00 345

原创 kafka如何实现数据的高效读取

Kafka 将每个主题的消息划分为多个日志段（Log Segment），每个日志段有固定的大小，通常以时间或大小为基准进行划分。总的来说，Kafka 的高效读取依赖于顺序写入、索引、二分查找和内存缓存等技术，这些技术使得 Kafka 能够高效地处理大规模的消息流，并保持高性能和低延迟。：Kafka 中的数据是按顺序写入日志文件的，这意味着新的消息会追加到已有消息的末尾。每个消费者可以在不互斥的情况下读取消息。：Kafka 的消费者和生产者可以配置消息缓存，以减少对磁盘的访问，提高消息的读取和写入性能。

2023-08-25 21:49:43 493

原创 partition的数据文件

Kafka的分区数据文件结构的设计是为了提高消息的存储效率和读写性能。索引文件和日志段文件之间的映射关系允许Kafka快速地定位和读取消息，使得Kafka能够处理大规模的消息流，同时保持高性能和可靠性。Kafka中的分区数据文件通常由多个文件组成，主要包括索引文件（index file）和日志段文件（log segment file）。这些文件用于存储分区内的消息数据，包括消息的偏移量（offset）、消息大小（MessageSize）和消息内容（data）等信息。

2023-08-25 21:48:59 164

原创 kafka基础组成

Kafka集群的核心功能是将消息存储和分发到多个消费者之间，同时确保消息的可靠性和顺序性。通过合理的主题和分区设计，以及适当的配置，Kafka能够应对大规模、高吞吐量的消息流处理需求。Kafka集群由多个Kafka Broker组成，每个Broker都是一个独立的Kafka服务器实例。

2023-08-25 21:47:47 138

原创 kafka 如何不消费重复数据

需要根据具体的使用情况和可靠性需求来选择适当的策略。幂等性生产者、唯一标识符和事务是确保不消费重复数据的关键机制，同时在消费者端实施幂等性逻辑也是一个重要的实践。但请注意，维护幂等性和确保精确一次性处理可能需要更多的开发和测试工作。在Kafka中确保不消费重复数据通常需要在生产者和消费者之间采取一些特定的设计和策略，因为Kafka本身保证的是至少一次交付，可能会导致消息的重复。

2023-08-25 21:46:11 1657

原创 kafka 如何保证消息的顺序消费

在分布式消费者的情况下，要确保每个分区只由一个消费者消费，这可以通过控制分区数和消费者数的关系来实现。如果您有多个消费者，您可以将分区数设置为消费者的数量，或者通过手动分配分区给每个消费者来确保分区和消费者的一一对应关系。这可以通过生产者的分区策略来实现。默认情况下，Kafka会使用基于消息键（key）的哈希分区策略，这意味着具有相同键的消息将被发送到相同的分区，从而保证了消息的顺序性。需要注意的是，虽然Kafka可以保证每个分区内的消息是有序的，但在整个主题范围内，消息的顺序不能得到保证。

2023-08-25 21:44:58 2322

原创 kafka 的 ack 的三种机制

这些不同的确认机制可以根据应用程序的需求进行选择。如果对延迟非常敏感，可以选择acks=0，但要注意可能会丢失消息。如果对可靠性要求非常高，可以选择acks=all，但延迟可能会增加。acks=1通常是一种折中选择，提供了一定的可靠性而不会引入太多的延迟。Kafka的消息确认（acknowledgment）机制用于确保生产者发送的消息已经成功被Kafka Broker接收并存储。参数来配置ISR的最小副本数，以影响acks=1和acks=all模式下的可靠性和性能权衡。此外，还可以通过设置。

2023-08-25 21:39:22 2878

原创 kafka判断一个节点还活着的有那两个条件

Kafka集群中的每个节点（例如，Broker或消费者）会定期发送心跳信号给其他节点，以表示它们的存活状态。这是一种保持连接的机制，确保集群中的其他节点知道该节点仍然是活动的。如果一个节点在一段时间内没有收到另一个节点的心跳，它可以将该节点的会话标记为已过期。如果一个节点停止发送心跳或其会话超时，则其他节点可能会认为该节点已经不可用，并采取相应的措施，例如重新分配分区或进行故障切换。需要注意的是，具体的心跳间隔和会话超时时间可以在Kafka的配置中进行调整，以满足不同场景的需求。

2023-08-25 21:38:39 565

原创 zookeeper对于kafka的作用

因此，Kafka社区决定在新版本中摒弃Zookeeper，取而代之的是Kafka内部的自托管元数据服务。总的来说，摒弃Zookeeper的决策是为了简化Kafka的架构，提高性能和可维护性，并使Kafka更容易部署和管理。但请注意，具体的实现和功能可能会因Kafka的版本而有所不同，因此在升级到新版本时，需要详细了解文档和发布说明。：Kafka的一些配置参数和元数据信息（如分区和副本的状态）也存储在Zookeeper中，以供Kafka集群中的各个Broker和消费者使用。

2023-08-25 21:37:06 353

原创 kafka维护消息状态的方法

水印表示消息时间的上限，应用程序可以使用水印来判断哪些消息已经超过了处理的时间窗口，从而决定是否可以将其丢弃或处理。Kafka本身并不维护消息的状态跟踪，它是一种分布式流数据平台，主要负责消息的分发和持久化，而不是消息状态的跟踪。通过管理偏移量，应用程序可以跟踪消息的状态，知道哪些消息已经处理，哪些消息还需要处理。Kafka本身不提供消息状态的跟踪，但应用程序可以使用上述方法之一或它们的组合来实现消息状态的跟踪，具体取决于应用程序的需求和架构。：应用程序可以使用外部的状态存储来跟踪消息的状态。

2023-08-25 21:35:59 304

原创 kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式

虽然拉模式有其优点，但也需要消费者处理一些与拉取消息相关的细节，例如处理分区分配、消息提交等。：在拉模式下，如果消费者处理消息的速度比生产者产生消息的速度慢，消费者可以选择减缓拉取速度，从而避免积压过多的未处理消息，这被称为背压（backpressure）控制。这有助于确保系统的稳定性。：由于消费者可以控制消息的拉取，它们可以轻松地实现消息的重新处理，例如，处理失败的消息或重新处理特定时间段内的消息。：拉模式允许您根据需要添加更多的消费者，以提高系统的吞吐量，而不需要更改生产者的行为。

2023-08-25 21:33:21 1633

原创 Kubernetes-插件和扩展

Kubernetes的灵活性和可扩展性使其成为一个强大的容器编排平台。您可以通过插件和扩展来增强和定制Kubernetes的功能，以满足特定需求。

2023-08-24 23:51:14 275

原创 Kubernetes-监控和日志

Kubernetes监控和日志是确保集群健康和应用程序性能的关键方面。

2023-08-24 23:49:53 109

原创 Kubernetes-安全性

Kubernetes的安全性是确保容器化应用程序和集群本身免受威胁和攻击的关键方面。

2023-08-24 23:48:19 51

原创 Kubernetes-调度器

Kubernetes中的调度器（Scheduler）是一个核心组件，负责决定将Pod调度到哪个节点上运行。调度器的目标是在集群中均匀分配Pod，并确保Pod满足其资源和亲和性约束。

2023-08-24 23:46:40 152

原创 Kubernetes-自动伸缩

Kubernetes中的存储管理是一个关键方面，它允许容器化应用程序以可靠和持久的方式存储和检索数据。

2023-08-24 23:45:31 268

原创 Kubernetes-存储管理

Kubernetes中的存储管理是一个关键方面，它允许容器化应用程序以可靠和持久的方式存储和检索数据。

2023-08-24 23:44:55 48

原创 Kubernetes-配置管理

在Kubernetes中，配置管理是一个关键的任务，它涵盖了如何有效地管理和配置应用程序的配置信息、密钥、密码和其他敏感数据。

2023-08-24 23:44:01 114

原创 Kubernetes-服务和负载均衡

在Kubernetes中，服务和负载均衡是关键概念，用于管理和暴露应用程序的网络服务。下面是关于Kubernetes中服务和负载均衡的详细解释：服务的概念：服务类型：选择器（Selectors）：端口映射（Port Mapping）：DNS名称：会话亲和性（Session Affinity）：负载均衡的概念：Service类型LoadBalancer：Ingress资源：内部负载均衡：自定义负载均衡策略：Kubernetes的服务和负载均衡机制使得管理应用程序的网络访问变得更加容易和灵活。服务定义了一组Po

2023-08-24 23:43:04 145

原创 Kubernetes-Pods详解

Pod是Kubernetes中的基本构建块，它提供了一种将容器组合在一起并共享资源的方式。Pod的设计使得在微服务架构中可以轻松实现容器之间的通信和协作，同时也允许将相关的容器打包在一起以实现共同的部署和管理。要充分理解Kubernetes，理解Pod的概念和用法是至关重要的。Kubernetes中的Pod是容器编排的基本单位，Pod内可以包含一个或多个容器，并且这些容器共享相同的网络和存储资源。

2023-08-24 23:41:58 239

原创 Kubernetes-容器技术

容器技术是Kubernetes的核心，它提供了一种轻量级、可移植和可扩展的方式来封装和部署应用程序。Kubernetes构建在容器技术之上，提供了许多功能，使得容器化应用程序的管理变得更加简便和自动化。这种结合使得Kubernetes成为现代应用程序部署和管理的关键工具。Kubernetes（通常简称为K8s）是一个容器编排和管理平台，用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。

2023-08-24 23:40:38 86

原创 云原生（Cloud Native）

云原生（Cloud Native）是一种软件开发和部署方法论，旨在充分利用云计算和容器化技术，以构建更灵活、可扩展、高度可用和易于管理的应用程序。云原生应用程序被设计成可以在云环境中轻松部署、扩展和管理，以充分发挥云基础设施的优势，如弹性、自动化和资源利用率。总之，云原生是一种现代化的应用程序开发和部署方法，通过利用容器化、微服务架构、自动化和持续交付等技术和实践，使应用程序更适应云环境的要求。：云原生应用程序通常使用微服务架构，将应用程序拆分成小的、独立的服务单元。

2023-08-20 23:06:18 74

原创 高性能序列化协议protobuf及源码分析

从数据结构的定义、代码生成、编解码器等方面入手，逐步分析其调用关系和内部逻辑，以更好地理解 protobuf 的高性能序列化机制。protobuf 使用紧凑的二进制格式，相比于文本格式（如 JSON、XML），序列化和反序列化速度更快，占用更少的存储空间。对于 Java 语言，可以深入研究。在序列化过程中，protobuf 根据 .proto 文件生成的代码，将数据字段按照定义的规则编码成二进制格式。在反序列化过程中，protobuf 将接收到的二进制数据解码成相应的数据字段，还原为原始的数据结构。

2023-08-16 23:34:29 446

原创 分布式配置中心-Nacos框架

总结而言，Nacos是一个强大的分布式配置中心和服务注册中心，可以帮助你实现动态配置管理、服务发现和治理。你可以通过Nacos轻松管理应用程序的配置信息，同时也可以将其用作服务注册和发现的工具。Nacos（阿里巴巴中间件团队开发的一个开源项目）是一个用于实现动态服务发现、配置管理和服务治理的分布式配置中心和服务注册中心。此外，Nacos还支持监听配置变更、动态发布配置等功能，你可以在官方文档中找到更详细的使用说明。：Nacos可以管理应用程序的配置信息，支持配置的动态更新和发布。

2023-08-14 22:54:35 174

原创 分布式调度 xxl-job

是一个简单易用的分布式任务调度框架，适用于分布式环境中的任务管理和调度。你可以根据自己的业务需求，创建任务处理器并通过可视化界面配置和管理任务。是一个基于Java的分布式任务调度框架，适用于分布式环境中的任务调度和管理。它提供了可视化的任务管理界面，支持任务的动态添加、删除、暂停和恢复等操作。然后，通过Web界面配置任务，指定任务处理器、调度策略等。的配置文件中，你可以配置任务的调度策略、执行器等信息。：可以动态添加、删除、暂停和恢复任务，无需重启应用。：执行任务的节点，可以独立部署在不同的服务器上。

2023-08-14 22:54:05 310

原创 分布式调度-Quartz框架

总结而言，Quartz是一个强大的调度框架，可以用于单节点或分布式环境中的任务调度。在使用Quartz进行分布式调度时，需要考虑共享的持久化存储和集群模式设置，以确保任务调度的一致性和可靠性。Quartz是一个用于Java应用程序的开源调度框架，它允许你在预定的时间内执行任务，包括重复执行和定时执行。方法中定义了任务逻辑。注意，这是一个单节点的示例，要在分布式环境中使用Quartz，你需要配置共享的数据库存储和适当的集群模式设置。在这个示例中，我们创建了一个简单的Quartz任务，它会每隔10秒执行一次。

2023-08-14 22:53:28 554

原创 TCC方案实现分布式锁

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据你的具体业务逻辑和框架来实现TCC的配置和使用。TCC方案通常用于处理分布式事务，但要实现基于TCC的分布式锁，你需要将锁操作纳入TCC的Try、Confirm、Cancel流程，并根据具体情况进行相应的操作。需要特别注意的是，TCC方案相对复杂，适用于需要更严格的事务一致性的场景。在实际使用中，你需要详细了解TCC方案的原理和实现，以确保正确实现分布式锁的需求。首先，需要确保项目中引入了适当的TCC库，这可能因为你的具体应用和框架而异。

2023-08-14 22:49:45 140

原创 基于消息队列实现分布式锁

这种基于Redisson的方式能够简化分布式锁的实现，同时也提供了更多的功能和配置选项。当然，在实际应用中，仍然需要考虑连接池、异常处理等问题。基于消息队列实现分布式锁可以借助于消息队列的排他消费者特性来实现。下面是一个基于Redis作为消息队列的分布式锁示例，使用。如果获取成功，则执行相应的操作，并在完成后使用。在这个示例中，我们使用了Redisson库来获取分布式锁，通过。首先，确保你的Java项目中引入了Redisson客户端库。

2023-08-14 22:47:28 829

原创 2PC/3PC实现分布式锁

分布式事务是指在分布式系统中，涉及到多个数据库或服务的操作需要保持一致性和完整性的操作。2PC（Two-Phase Commit）和3PC（Three-Phase Commit）是两种常见的分布式事务协议。此外，Java的包提供了一种用于处理原子操作的框架。

2023-08-14 22:46:18 131

原创 分布式锁Zookeeper实现

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要处理连接池的管理、异常情况的处理等。另外，使用分布式锁时需要仔细考虑锁的超时时间和释放逻辑，以避免死锁等问题。使用Redis实现分布式锁是比较常见的做法，因为Redis具有高性能和可靠性。参数可以确保只有在锁不存在的情况下才会设置成功，这样可以防止不同线程之间同时获取到锁。首先，你需要确保你的Java项目中引入了适当的Redis客户端库，比如Jedis或Lettuce。参数来设置锁的过期时间，以防止锁被长时间占用。在这个示例中，我们使用Redis的。

2023-08-14 22:45:12 39

原创 分布式锁Redis实现

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要处理连接池的管理、异常情况的处理等。另外，使用分布式锁时需要仔细考虑锁的超时时间和释放逻辑，以避免死锁等问题。使用Redis实现分布式锁是比较常见的做法，因为Redis具有高性能和可靠性。参数可以确保只有在锁不存在的情况下才会设置成功，这样可以防止不同线程之间同时获取到锁。首先，你需要确保你的Java项目中引入了适当的Redis客户端库，比如Jedis或Lettuce。参数来设置锁的过期时间，以防止锁被长时间占用。在这个示例中，我们使用Redis的。

2023-08-14 22:44:24 39

CurrPorts端口进程信息查看
CurrPorts是一款用于显示您本地计算机上所有当前打开的TCP/IP和UDP端口列表的工具。对于列表中的每个端口，还会显示打开该端口的进程的信息，包括进程名称、进程的完整路径、进程的版本信息（产品名称、文件描述等）、进程创建时间以及创建该进程的用户。 此外，CurrPorts允许您关闭不需要的TCP连接、终止打开端口的进程，并将TCP/UDP端口信息保存为HTML文件、XML文件或制表符分隔的文本文件。 CurrPorts还会自动用粉红色标记不明身份应用程序（没有版本信息和图标）拥有的可疑TCP/UDP端口。

2023-07-22

计算机网络管理和监控工具LanHelper
帮助网络管理员或系统管理员更好地管理局域网内的计算机和网络设备。它提供了一系列功能和工具，使管理员能够有效地识别、监控和管理局域网中的各种资源和设备。 IP扫描和主机发现：LanHelper能够执行IP扫描，快速发现局域网内的活动主机和网络设备。这对于确保局域网中所有设备的在线状态和发现未授权设备很有用。 端口扫描和服务识别：LanHelper可以扫描指定主机上的开放端口，并尝试识别在这些端口上运行的服务或应用程序。这对于安全审计和识别潜在的漏洞很有帮助。 资源监控：它可以监控局域网内的计算机和设备，提供有关CPU、内存、硬盘空间等资源使用情况的信息，帮助管理员识别资源瓶颈和性能问题。 远程控制和管理：LanHelper可能提供一些远程管理功能，如远程关机、重启、远程执行命令等，以便管理员可以远程管理局域网中的计算机。 资源共享管理：它可以列出局域网内共享的文件夹和打印机，并允许管理员管理这些共享资源的权限和访问控制。 消息发送：LanHelper可能允许管理员向局域网内的计算机发送消息，以便进行通知、警告或通信。

2023-07-22

Java反编译工具JD-GUI
JD-GUI是一款Java反编译工具。 Java代码查看：JD-GUI允许您查看Java类文件的源代码。它将.class文件中的字节码反编译为易于理解的Java源代码形式，这对于理解第三方库、查看其他人的代码或恢复丢失的源代码非常有用。 反编译代码分析：通过JD-GUI，您可以分析Java类文件的反编译代码，以了解其中的实现细节、方法调用以及数据结构等信息。这对于调试和理解代码的工作非常有帮助。 代码审查：JD-GUI允许您检查Java类的源代码，这对于代码审查、安全分析和查找潜在的漏洞和问题非常有用。 跨平台：JD-GUI是跨平台的，因此可以在Windows、macOS和Linux等操作系统上使用。

2023-07-22

pac文件自动配置网络
PAC（Proxy Auto-Config）文件是一种用于自动配置网络的文件。它是一种使用 JavaScript 语言编写的文本文件，用于指定在访问特定网址时应使用哪个代理服务器或直接连接。PAC 文件主要用于在企业和组织网络中实现代理自动配置，以便管理和控制网络访问。 工作原理： 当用户试图访问网站时，Web 浏览器会自动调用 PAC 文件中的 JavaScript 函数。PAC 文件通过检查目标网址或主机名，根据预先定义的规则返回相应的代理服务器地址或“DIRECT”（表示直接连接）。这样，浏览器将使用正确的代理服务器或直接连接到目标网址，实现透明的代理配置。

2023-07-22

windows下的Socket工具软件
在网络上的不同设备之间进行数据交换，用于创建、管理和调试网络连接的软件工具。这些工具通常用于开发和测试网络应用程序，以及在网络上进行数据传输和通信。

2023-07-22

相当受欢迎的Obsidian插件
Obsidian是一款流行的个人知识管理和笔记应用程序，它支持各种插件扩展来增强其功能。 Dataview：用于将数据呈现为表格和列表，并允许您通过查询和过滤来处理数据。 Daily Notes：帮助您在文件名中创建和管理每日笔记，使组织和查找变得更加容易。 Sliding Panes：允许您在Obsidian界面中创建可滑动的窗格，以同时查看多个文件。 Advanced Tables：改进Obsidian中表格的功能，添加更多的表格操作和自定义选项。 Note Refactor：帮助您进行笔记重构，将大的笔记文件分解成更小的子文件。 Templater：允许您使用模板来自动创建和填充内容。 Mindmap：在Obsidian中添加思维导图的功能，帮助可视化组织和连接想法。 Kanban：添加看板板功能，用于组织和跟踪任务和项目。 Obsidian Git：集成Git版本控制，用于跟踪和管理笔记库的更改。 Graph View：显示笔记库的图形视图，可视化笔记之间的连接和关系。

2023-07-22

Apache ZooKeeper 的图形用户界面（GUI）工具
节点管理：ZooInspector 允许用户查看和管理 ZooKeeper 中的节点信息。用户可以浏览节点树状结构，查看节点的路径、数据内容、版本号等信息。 节点创建和删除：通过 ZooInspector，用户可以方便地创建和删除 ZooKeeper 中的节点。 节点数据编辑：用户可以在 ZooInspector 中直接编辑节点的数据内容，例如修改节点的配置信息或更新节点的状态。 监视节点变化：ZooInspector 提供了节点监视功能，用户可以在 ZooKeeper 中注册监视器，以便在节点数据发生变化时及时收到通知。 权限管理：ZooInspector 允许用户查看和管理 ZooKeeper 节点的权限信息，以保障节点数据的安全性。 连接多个 ZooKeeper 服务器：对于分布式 ZooKeeper 集群，ZooInspector 可以连接多个 ZooKeeper 服务器，方便用户管理和监视多个节点。

2023-07-20

MyBatis 框架的代码生成工具
自动生成 Java 数据模型类：根据数据库表结构，MyBatis Generator 可以生成与表字段对应的 Java 数据模型类，使得开发者不必手动编写 POJO（Plain Old Java Object）类。 自动生成 Mapper 接口：MyBatis Generator 可以生成与数据库表对应的 Mapper 接口，该接口中定义了与数据库表相关的增删改查操作方法。 自动生成 XML 映射文件：MyBatis Generator 会根据数据库表结构自动生成对应的 XML 映射文件，其中包含 SQL 语句，将 Java 方法与数据库操作相对应。 可配置性：MyBatis Generator 提供了丰富的配置选项，可以通过配置文件自定义代码生成的细节，如生成代码的包名、类名、注释等，以及选择要生成的表和字段。

2023-07-20

SQLite 数据库的管理工具
数据库管理：SQLiteAdmin 允许用户创建、打开、关闭和删除 SQLite 数据库文件。用户可以通过简单的界面完成这些操作，而无需手动编写 SQL 命令。 数据表管理：用户可以在 SQLiteAdmin 中创建新的数据表，定义表结构和字段类型，以及设置主键和约束。此外，也可以删除和修改现有的数据表。 数据操作：SQLiteAdmin 支持插入、更新和删除数据，用户可以通过表单或表格方式方便地编辑数据库中的数据。 数据查询：用户可以执行 SQL 查询语句，并在结果视图中查看查询结果。SQLiteAdmin 还提供了一些高级查询功能，例如连接查询和聚合函数等。 数据备份和恢复：SQLiteAdmin 允许用户对数据库进行备份和恢复操作，以便在需要时保护数据或迁移数据。 数据导入和导出：SQLiteAdmin 支持将数据导入到数据库中或将数据导出为 CSV、XML 或其他格式，便于与其他应用程序进行数据交换。

2023-07-20

网络故障排查和性能监测的工具
网络故障排查：WinMTR可以帮助用户找出网络故障的根本原因。它通过发送ICMP数据包（类似于ping命令）来测试网络中的各个路由节点的延迟和丢包情况。当网络连接出现问题时，WinMTR可以显示数据包在每个节点上的延迟和丢包情况，帮助用户定位故障点。 路由追踪：WinMTR使用traceroute技术，追踪数据包在网络中的路径。它显示数据包在从源节点到目标节点的传输过程中经过的每个中间节点，以及每个节点的延迟情况。 性能监测：WinMTR可以长期运行，并实时监测网络连接的性能。用户可以观察网络延迟和丢包情况的变化趋势，以便及时发现网络性能下降或故障。 WinMTR提供了一个简单易用的图形界面，用户只需在目标地址输入框中输入目标IP地址或域名，然后点击“Start”按钮即可开始诊断和监测。WinMTR将显示每个节点的延迟、丢包率和相关统计信息，帮助用户全面了解网络连接的状况。

2023-07-20

Matlab最短路径计算算法
最短路径算法是图论中的一类重要算法，用于寻找图中两个顶点之间的最短路径。其中，最短路径通常指两个顶点之间的边权重之和最小的路径。在图中可能存在多条连接两个顶点的路径，而最短路径算法的目标是找到其中权重之和最小的路径。 常见的最短路径算法有 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。

2023-07-20

cpuz查看计算机硬件信息的工具
CPU-Z 是一款用于查看计算机硬件信息的实用工具。它提供了详细的信息，包括处理器、内存、主板、显卡等硬件组件的规格和性能参数。虽然 CPU-Z 提供了一个直观的图形用户界面（GUI），但也支持通过命令行使用一些参数来获取硬件信息。以下是一些常用的 CPU-Z 命令行参数： -txt: 生成一个文本文件，包含计算机硬件信息。 -html: 生成一个 HTML 格式的文件，包含计算机硬件信息。 -core: 仅显示有关处理器核心的信息。 -s: 在静默模式下运行，不显示图形用户界面。 -l: 生成一个日志文件，用于在后续运行中追加信息。 -validate: 在命令行模式下运行硬件检测，并将结果输出到标准输出。 cpuz.exe -txt report.txt cpuz.exe -h

2023-07-20

网络性能测试和测量的开源软件
Jperf（也称为 JavaPerf）是一个用于网络性能测试和测量的开源软件。它是 Iperf 的图形界面前端，Iperf 是一个常用的网络性能测试工具，用于测量 TCP 和 UDP 带宽性能。 Jperf 提供了一个用户友好的图形界面，使得网络性能测试变得更加直观和容易。通过 Jperf，用户可以设置不同的网络参数和选项，然后执行测试以测量网络带宽、延迟和数据包丢失率等性能指标。 Jperf 的主要功能包括： 带宽测试：可以测试 TCP 和 UDP 协议的带宽，以了解网络的传输速率。 延迟测试：测量网络的延迟（也称为往返时间 RTT），即数据从源主机发送到目标主机并返回的时间。 数据包丢失率测试：测试在传输过程中丢失的数据包的百分比。 自定义参数设置：允许用户根据需要设置不同的测试参数，例如测试时长、数据包大小、并发连接数等。

2023-07-20

xdotool-linux截屏工具
Linux 脚本中打开浏览器首页并截屏保存，我们可以使用 Bash 脚本和一个名为 xdotool 的命令行工具，以及一个截屏工具，如 scrot。请确保您的系统已安装这些工具。 安装 xdotool 和 scrot（如果尚未安装）： 在 Ubuntu 或类似的系统上，使用以下命令安装 xdotool 和 scrot chmod +x screenshot.sh ./screenshot.sh

2023-07-20

GDB（GNU Debugger）调试器工具
GDB（GNU Debugger）是一个强大的调试器工具，主要用于调试程序的错误和问题。它是GNU项目的一部分，支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran等。GDB提供了一组命令和功能，允许开发人员在程序运行时检查和分析程序状态，帮助找出代码中的错误和问题。 GDB的主要作用如下： 断点调试：GDB允许开发人员在代码中设置断点，使程序在指定的位置停止执行。这样，开发人员可以逐行检查程序执行过程，查看变量的值，以及调查程序中的错误。 回溯调试：当程序崩溃或抛出异常时，GDB可以在崩溃发生的地方停止程序执行，并提供回溯（backtrace）信息，显示导致程序崩溃的函数调用链。 变量查看：GDB允许开发人员查看程序中的变量的值，以便了解程序状态和数据流动。这对于理解程序中发生的错误非常有用。 内存查看：通过GDB，开发人员可以查看程序的内存布局和内存中的数据，包括数组、指针和数据结构。 单步调试：GDB允许开发人员逐行执行程序，以便了解每个指令的执行过程，并在需要时检查变量和状态。 条件断点：GDB支持在满足特定条件时暂停程序执行，这对于检查复杂条件下程序的执行路径很有用。

2023-07-20

SQLiteBrowser嵌入式关系型数据库管理
SQLite是一种嵌入式关系型数据库管理系统，它是一个轻量级、快速、自包含的数据库引擎，适用于各种应用和平台。使用SQLite命令行工具可以与SQLite数据库进行交互。

2023-07-20

IPFS（InterPlanetary File System）命令行工具
IPFS（InterPlanetary File System）是一个分布式文件存储系统，它允许用户将文件存储在网络中的多个节点上，并通过哈希地址进行访问和检索。IPFS提供了命令行工具，用于与IPFS网络进行交互和管理。

2023-07-20

Android Debug Bridge（ADB）命令行工具
ADB的主要作用如下： 设备连接和调试：ADB允许开发人员通过USB连接将计算机与Android设备进行连接，从而可以在设备上进行调试和测试应用程序。 文件传输：ADB允许在计算机和Android设备之间传输文件和目录。这对于将应用程序安装包（APK）传输到设备或将设备上的日志和文件复制到计算机上非常有用。 安装和卸载应用程序：ADB可以用于在Android设备上安装新的应用程序或从设备上卸载现有的应用程序。 应用程序调试：开发人员可以使用ADB在Android设备上运行和调试应用程序，查看应用程序的日志和调试信息，以便更容易地排除错误和问题。 Shell访问：ADB允许开发人员通过命令行访问设备的Shell，可以在设备上执行各种命令。 屏幕截图和录屏：ADB允许开发人员从设备上获取屏幕截图或录制屏幕活动，这对于应用程序截图和演示很有用。 系统属性和设置：通过ADB，开发人员可以查看和更改设备的系统属性和设置，以及执行各种系统级的操作。

2023-07-20

互联网隧道访问本地服务器
Ngrok（读作"en-grok"）是一个用于将本地计算机或本地服务器暴露在公共互联网上的工具。它可以创建一个安全的隧道，允许通过互联网访问本地主机或服务器上运行的应用程序。 Ngrok的主要作用是解决本地开发环境无法直接访问的问题。在本地开发过程中，通常应用程序运行在本地计算机或本地服务器上，只能在本地网络中访问。这就意味着外部的用户或其他设备无法直接访问这些本地应用程序。 使用Ngrok，您可以通过将本地应用程序与Ngrok服务器建立连接，创建一个临时的公共URL，让外部用户可以通过这个URL访问您本地的应用程序。Ngrok会将来自公共互联网的请求转发到您的本地计算机上，同时保持通信的安全性。 Ngrok支持多种协议和端口，您可以使用它来暴露Web服务器、API服务器、本地测试环境等。这对于开发人员来说非常方便，因为他们可以在本地开发和测试应用程序，同时又可以与其他人分享和展示他们的工作，而无需部署到公共服务器。

2023-07-20

Java语言编写的服务器，用于连接电脑和安卓设备
java -jar AndroidControl.jar 插上安卓手机，打开USB调试模式 打开浏览器，输入 http://localhost:6655

2023-07-20

Android Apk脱壳工具及源代码
包含smaliParser、dexdump、apkdetecter等工具

2023-07-20

AndroidKiller集成多种安卓逆向工具集合
AndroidKiller集成了apktool、adb、dex2jar、jd-gui等安卓逆向工具。

2023-07-20

主流浏览器Driver爬虫
Driver是一个用于自动化控制和操作Google Chrome等主流浏览器的工具。负责在后台运行并接受外部命令来操作浏览器。Driver允许开发人员使用编程语言（如Python、Java、JavaScript等）编写自动化测试脚本，来模拟用户在浏览器中的操作。 主要用途包括： 测试自动化：开发人员和测试人员可以使用Driver来编写自动化测试脚本，测试Web应用程序在浏览器中的功能和性能。 网页抓取和数据挖掘：使用Driver可以模拟用户行为，访问网页并提取页面上的数据，用于数据挖掘、网络爬虫等应用。 自动化任务：可以编写脚本来执行一系列在浏览器中需要完成的任务，例如提交表单、点击按钮、截图等。 Driver可以和Selenium结合使用，可以更方便地控制浏览器并进行各种自动化操作。

2023-07-20

Graphviz开源的图形可视化工具集及使用文档
Graphviz是一个开源的图形可视化工具集，被广泛用于软件工程、数据可视化、网络拓扑图、知识图谱等领域，用于绘制图形和网络结构。它支持使用简单的文本描述语言来定义图形结构，并将其转换为各种不同格式的图像，如PNG、SVG、PDF等。Graphviz广泛应用于绘制各种类型的图形，包括流程图、组织结构图、类图、状态图、数据库模式等。 Graphviz提供了一组命令行工具和库，其中最常用的是dot工具，它负责根据提供的图形描述文件生成图像文件。图形描述语言是简单易懂的，基本上是由节点（节点）和边（连接节点的线）构成的描述。Graphviz会根据这些节点和边的信息自动布局图形，使得图形在视觉上呈现出一定的结构和关系。

2023-07-20

空空如也

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