Linux版本Membase无法写入default bucket的问题分析

membase默认bucket写入问题及解决
在项目中遇到membase默认bucket无法写入数据的问题,通过对比生产环境和开发环境,发现membase服务器版本不同是关键因素。进一步跟踪发现,membase默认bucket在初始化时未正确设置身份验证信息,导致请求验证失败。通过手动配置身份验证信息,成功解决了默认bucket的写入问题,并介绍了使用MemcachedClient进行初始化的替代方案。

  最近项目中使用的membase发现出了点问题,生产环境中读写各种数据都正常,可是新搭建的开发环境下,只有default bucket写不进去数据,调用store总是返回FALSE,配置文件也是一模一样,实在不知道哪里出问题了,其他的几个bucket都正常读写,而且,在开发环境的membase上在新建一个bucket也是正常读写的。最后发现生产上windows版本的membase,而开发环境是Linux(centos)版本,怀疑可能跟server版本有关系,于是新装了一个windows版本的,果然,一切正常。至于Linux版本的(couchbase)为什么出这个问题,还是得花时间找找原因的。

  项目使用的dll:membase.dll 2.14.0.0,Enyim.Caching.dll 2.11.0.0,反编译是可以看到代码的,但是不好调试,可以在网上找到相应的源码:

  第二个是把membase的源码包在了LightFramework.Caching项目中,我就是那这个代码来查原因的。

  既然是store失败,那我们单步跟踪,看看default的bucket和其他bucket在store方法中有哪里不一样。

public bool Store(StoreMode mode, string key, object value)
{
    ulong tmp = 0;
    return this.PerformStore(mode, key, value, 0, ref tmp);
}

  可以看到实际调用的是PerformStore方法,跟进去后发现var node = this.pool.Locate(hashedKey);会返回null,也就是没有找到对应的bucket了,那还写什么数据啊。

  查查为什么返回是null,我们发现在初始化membaseclient实例时,需要向注册的serverurl获取该bucket信息(是否合法,状态是否正常等),调用ResolveBucket方法,结果异常了。401错误,未授权!

  我们使用其他bucket初始化时,发现该方法的client参数中credential是有值的(username、password),而default的bucket却都是null。应该就是这个原因导致的。手动将credential的username设为default,再次请求bucket验证信息,果然,正确返回了。

  纳闷了,不是默认的default不能设置密码的么,怎么这里有需要验证呢?Google相关的问题,发现不少人都不知道怎么破,甚至说是membase的bug:

  在查找问题的过程中,我发现如果bucket是default,membase.dll会将其bucketname和password都置空,意思是不需要身份验证,走的是特殊端口11210(其他bucket走的是11211验证),既然注释都这么讲了,那为毛在bucket验证信息的请求中还需要身份验证呢?

  Default无法写入的问题就是由上面的原因导致的,对于windows版本的membase server是不存在的,我测试过,对于default bucket没有身份验证的限制。而对于Linux版本,通过源码跟踪过程中,将身份验证信息手动改好,也是可以正常读写的,可惜的是,无法在外部初始化membaseclient时将其credential配置正确。有另一个解决方案,就是使用MemcachedClient,因为membase是兼容memcached sdk的,所以可以按照下面的方式初始化操作实例:

var config = new MemcachedClientConfiguration();
config.AddServer("192.168.1.12",11211);
var client = new MemcachedClient(config);
client.Store(StoreMode.Set, DateTime.Now.ToString("HHmmss"), "testValue");

  这种方式读写default bucket也是正常的。

转载于:https://www.cnblogs.com/tristinjet/p/4230899.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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