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在Linux中连接和使用云存储的三种途径

个人云存储现在变得非常有用,因为你再也不用担心你把东西存储在什么地方了:你能很容易的获取你的文件,并时刻保持文件更新。在Linux上你也多种保持访问你的云存储。这一点非常棒,因为你可以使用你最喜欢的方式,哪怕你是个终端控。 使用官方客户端 使用这种方式的明显好处就是你可以通过使用他们各自的官方应用访问你的各种云存储。目前,提供官方Linux客户端的服务提供商有SpiderOak,Dropbox,Ubuntu One,Copy。Ubuntu One虽不出名但的确是一个不错的云存储竞争着。Copy则提供比Dropbox更多的空间,是Dropbox的替代选择之一。使用这些官方Linux客户端可以保持你的电脑与他们的服务器之间的通信,还可以让你进行属性设置,如选择性同步。 对于普通桌面用户,使用官方客户端是最好的选择,因为官方客户端可以提供最多的功能和最好的兼容性。使用它们也很简单,只需要下载他们对应你的发行版的软件包,然后安装安装完后在运行一下就Ok了。安装客户端时,它一般会指导你完成这些简单的过程。 Dropbox:可以使用命令行脚本 假如你是Dropbox用户,你也可以通过终端命令行访问你的云存储。这种方式尤其适合于重度终端控,因为他们可以利用Dropbox提供的命令来写个脚本以便于执行自动任务。你可以运行以下命令来安装它(对于Debian,Ubuntu或者她们的衍生版 - 其它发行版可以使用相应的等价命令代替): sudo apt-get install curl curl "https://raw.github.com/andreafabrizi/Dropbox-Uploader/master/dropbox_uploader.sh" -o /tmp/dropbox_uploader.sh sudo install /tmp/dropbox_uploader.sh /usr/local/bin/dropbox_uploader dropbox_uploader 当你运行最后一条命令后,脚本会提醒你这是你第一次运行这个脚本。它将告诉你去浏览一个Dropbox的特定网页以便访问你的账户。它还会告诉你所有你需要放入网站的信息,这是为了让Dropbox给你App Key和App Secret以及赋予这个脚本你给予的访问权限。现在脚本就拥有了访问你账户的合法授权了。 这些一旦完成,你就可以这个脚本执行各种任务了,例如上传、下载、删除、移动、复制、创建文件夹、查看文件、共享文件、查看文件信息和取消共享。对于全部的语法解释,你可以查看一下这个页面。 通过Storage Made Easy将SkyDrive带到Linux上 微软并没有提供SkyDrive的官方Linux客户端,这一点也不令人惊讶。但是你并不意味着你不能在Linux上访问SkyDrive,记住:SkyDrive的web版本是可用的。 但是假如你要把你的多个云存储合并在一起,或者你想有一个比较方便的方式在Linux上访问你的SkyDrive账户,你可以试试Storage Made Easy。这个第三方服务可以将它自己提供的云存储服务以及和多大三个其它的云存储服务整合在一起。更好的一点是:它提供官方Linux客户端,而且SkyDrive也是它支持的扩展云存储服务之一! 为了使用Stroage Made Easy,你首先需要创建一个他们的账号。完成账号创建后,你需要回到控制界面,选择“Add a Cloud Provider”。在这儿,你可以选择SkyDrive API 然后填入登录信息。添加完登录信息后,点击授权按钮以便给予必要的授权。然后,你就可以下载它的Linux客户端并安装它了。 第一次启动时。它会要求你登录,还有询问你要把云存储挂载到什么地方。在你做完了这些后,你就可以浏览你选择的文件夹,你还可以访问你的Storage Made Easy空间以及你的SkyDrive空间了!这种方法对于那些想在Linux上使用SkyDrive的人来说非常好,对于想把他们的多个云存储服务整合到一个地方的人来说也很不错。这种方法的缺点是你无法使用他们各自官方客户端中可以使用的特殊功能。 因为现在在你的Linux桌面上也可以使用SkyDrive,接下来你可能需要阅读一下我写的SkyDrive与Google Drive的比较以便于知道究竟哪种更适合于你。 结论 正如你所见,本文提供了多种方式访问你的个人云存储。当然,假如你觉得你当前使用的就是最适合于你的,那么你无须更换。然而,举个例子,假如你是一个终端控,要去寻找可以在终端中与你的Dropbox账户进行交互的方式,你就可以按照本文提供的方法去做!美妙之处就在于你可以选择最适于你的方式。同时,你要保持你的思想开放,本文在这儿展示的工具和例子,在将来也许会有针对其它云存储服务的其它工具出现,让你可以更加自由灵活的使用。 你最喜欢哪种方式来访问你的云存储呢?哪种是你最理想的形式呢?请在评论栏里留言,让我们知道你的想法! 原文发布时间为:2013-11-17 本文来自云栖社区合作伙伴“Linux中国”

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带着问题读 TiDB 源码:Power BI Desktop 以 MySQL 驱动连接 TiDB 报错

​常有人说,阅读源码是每个优秀开发工程师的必经之路,但是在面对像类似 TiDB 这样复杂的系统时,源码阅读是一个非常庞大的工程。而对一些 TiDB User 来说,从自己日常遇到的问题出发,反过来阅读源码就是一个不错的切入点,因此我们策划了《带着问题读源码》系列文章。 本文为该系列的第二篇,从一个 Power BI Desktop 在 TiDB 上表现异常的问题为例,介绍从问题的发现、定位,到通过开源社区提 issue、写 PR 解决问题的流程,从代码实现的角度来做 trouble shooting,希望能够帮助大家更好地了解 TiDB 源码。 首先我们重现一下失败的场景(TiDB 5.1.1 on MacOS),建一个简单的只有一个字段的表: CREATE TABLE test(name VARCHAR(1) PRIMARY KEY); MySQL 上可以 TiDB 上就不可以,报错 DataSource.Error: An error happened while reading data from the provider: 'Failed to enable constraints. One or more rows contain values violating non-null, unique, or foreign-key constraints.' Details: DataSourceKind=MySql DataSourcePath=localhost:4000;test 看 general log TiDB 上最后一条跑的 SQL 是: select COLUMN_NAME, ORDINAL_POSITION, IS_NULLABLE, DATA_TYPE, case when NUMERIC_PRECISION is null then null when DATA_TYPE in ('FLOAT', 'DOUBLE') then 2 else 10 end AS NUMERIC_PRECISION_RADIX, NUMERIC_PRECISION, NUMERIC_SCALE, CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, COLUMN_DEFAULT, COLUMN_COMMENT AS DESCRIPTION, COLUMN_TYPE from INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS where table_schema = 'test' and table_name = 'test'; 我们用 tiup 启动一个 TiDB 集群,使用 tiup client 执行该命令,tiup client 也会报错: error: mysql: sql: Scan error on column index 4, name "NUMERIC_PRECISION_RADIX": converting NULL to int64 is unsupported 那我们的注意力就集中在解决这条语句的问题,我们先看 tiup client 上报的这个错意味着什么。tiup client 使用的是 golang xo/usql 库,但是在 xo/usql 库中,我们并不能找到对应的报错信息,grep converting 关键字返回极有限且无关的内容。我们再看 xo/usql 的 mysql driver,其中又引用到了 go-sql-driver/mysql,下载它的代码并 grep converting,只返回了 changelog 中的一条信息,大概率报错的地方也不在这个库中。浏览一下 go-sql-driver/mysql 中的代码,发现它依赖于 database/sql,那我们看看 database/sql 的内容。database/sql 是 golang 的标准库,所以我们需要下载 golang 的源码。在 golang 的 database 目录中 grep converting,很快就找到了与报错信息相符的内容: go/src/database/sql/convert.go case reflect.Int, reflect.Int8, reflect.Int16, reflect.Int32, reflect.Int64: if src == nil { return fmt.Errorf("converting NULL to %s is unsupported", dv.Kind()) } s := asString(src) i64, err := strconv.ParseInt(s, 10, dv.Type().Bits()) if err != nil { err = strconvErr(err) return fmt.Errorf("converting driver.Value type %T (%q) to a %s: %v", src, s, dv.Kind(), err) } dv.SetInt(i64) return nil 我们再追踪这个片段,看这里的类型是如何来的,最终我们会回到 go-sql-driver/mysql 中: mysql/fields.go case fieldTypeLongLong: if mf.flags&flagNotNULL != 0 { if mf.flags&flagUnsigned != 0 { return scanTypeUint64 } return scanTypeInt64 } return scanTypeNullInt 这部分的代码是在解析语句返回体中的 column definition,转换成 golang 中的类型。我们可以使用 mysql --host 127.0.0.1 --port 4000 -u root --column-type-info 连上后查看有问题的 SQL 返回的 column metadata: MySQL Field 5: `NUMERIC_PRECISION_RADIX` Catalog: `def` Database: `` Table: `` Org_table: `` Type: LONGLONG Collation: binary (63) Length: 3 Max_length: 0 Decimals: 0 Flags: BINARY NUM TiDB Field 5: `NUMERIC_PRECISION_RADIX` Catalog: `def` Database: `` Table: `` Org_table: `` Type: LONGLONG Collation: binary (63) Length: 2 Max_length: 0 Decimals: 0 Flags: NOT_NULL BINARY NUM 可以很明显的看到,tiup client 报错信息中的 NUMERIC_PRECISION_RADIX 字段的 column definition 在 TiDB 上有明显的问题,该字段在 TiDB 的返回体中被标记为了 NOT_NULL,很明显这是不合理的,因为该字段显然可以是 NULL,MySQL 的返回值也体现了这一点。所以 xo/usql 在处理返回体的时候报错了。到了这里,我们已经发现了 client 端为什么会报错,下面我们就需要去寻找 TiDB 为什么会返回一个错误的 column definition。 通过 TiDB Dev Guide 我们可以知道 TiDB 中一条 DQL 语句的大体执行过程,我们从入口的 server/conn.go#clientConn.Run 往下看去,一路经过 server/conn.go#clientConn.dispatch、server/conn.go#clientConn.handleQuery、server/conn.go#clientConn.handleStmt、server/driver_tidb.go#TiDBContext.ExecuteStmt、session/session.go#session.ExecuteStmt、executor/compiler.go#Compiler.Compile、planner/optimize.go#Optimize、planner/optimize.go#optimize、planner/core/planbuilder.go#PlanBuilder.Build、planner/core/logical_plan_builder.go#PlanBuilder.buildSelect,在 buildSelect 中,我们可以看到 TiDB planner 对查询语句进行的一系列处理,然后我们就可以走到 planner/core/expression_rewriter.go#PlanBuilder.rewriteWithPreprocess 和 planner/core/expression_rewriter.go#PlanBuilder.rewriteExprNode,在 rewriteExprNode 中,会把有问题的字段 NUMERIC_PRECISION_RADIX 进行解析,最终这条 CASE 表达式的解析会在 expression/builtin_control.go#caseWhenFunctionClass.getFunction 中,我们终于走到了计算 CASE 表达式返回的 column definition 的地方(这依赖于遍历 compiler 解析出的 AST): for i := 1; i < l; i += 2 { fieldTps = append(fieldTps, args[i].GetType()) decimal = mathutil.Max(decimal, args[i].GetType().Decimal) if args[i].GetType().Flen == -1 { flen = -1 } else if flen != -1 { flen = mathutil.Max(flen, args[i].GetType().Flen) } isBinaryStr = isBinaryStr || types.IsBinaryStr(args[i].GetType()) isBinaryFlag = isBinaryFlag || !types.IsNonBinaryStr(args[i].GetType()) } if l%2 == 1 { fieldTps = append(fieldTps, args[l-1].GetType()) decimal = mathutil.Max(decimal, args[l-1].GetType().Decimal) if args[l-1].GetType().Flen == -1 { flen = -1 } else if flen != -1 { flen = mathutil.Max(flen, args[l-1].GetType().Flen) } isBinaryStr = isBinaryStr || types.IsBinaryStr(args[l-1].GetType()) isBinaryFlag = isBinaryFlag || !types.IsNonBinaryStr(args[l-1].GetType()) } fieldTp := types.AggFieldType(fieldTps) // Here we turn off NotNullFlag. Because if all when-clauses are false, // the result of case-when expr is NULL. types.SetTypeFlag(&fieldTp.Flag, mysql.NotNullFlag, false) tp := fieldTp.EvalType() if tp == types.ETInt { decimal = 0 } fieldTp.Decimal, fieldTp.Flen = decimal, flen if fieldTp.EvalType().IsStringKind() && !isBinaryStr { fieldTp.Charset, fieldTp.Collate = DeriveCollationFromExprs(ctx, args...) if fieldTp.Charset == charset.CharsetBin && fieldTp.Collate == charset.CollationBin { // When args are Json and Numerical type(eg. Int), the fieldTp is String. // Both their charset/collation is binary, but the String need a default charset/collation. fieldTp.Charset, fieldTp.Collate = charset.GetDefaultCharsetAndCollate() } } else { fieldTp.Charset, fieldTp.Collate = charset.CharsetBin, charset.CollationBin } if isBinaryFlag { fieldTp.Flag |= mysql.BinaryFlag } // Set retType to BINARY(0) if all arguments are of type NULL. if fieldTp.Tp == mysql.TypeNull { fieldTp.Flen, fieldTp.Decimal = 0, types.UnspecifiedLength types.SetBinChsClnFlag(fieldTp) } 查看如上计算 column definition flag 的代码我们可以发现,无论 CASE 表达式的情况是怎么样的,NOT_NULL 标记位都一定会被设置成 false,所以问题不出现在这里!这个时候我们只能沿着上面的代码路径往回看,看看上面生成的 column definition 在后续有没有被修改。终于在 server/conn.go#clientConn.handleStmt 中,发现它调用了 server/conn.go#clientConn.writeResultSet,然后又陆续调用了server/conn.go#clientConn.writeChunks、server/conn.go#clientConn.writeColumnInfo、server/column.go#ColumnInfo.Dump 和 server/column.go#dumpFlag,在 dumpFlag 中,之前生成的 column definition flag 被修改了: func dumpFlag(tp byte, flag uint16) uint16 { switch tp { case mysql.TypeSet: return flag | uint16(mysql.SetFlag) case mysql.TypeEnum: return flag | uint16(mysql.EnumFlag) default: if mysql.HasBinaryFlag(uint(flag)) { return flag | uint16(mysql.NotNullFlag) } return flag } } 终于,我们找到了 TiDB 返回错误的 column definition 的原因!其实这个 bug 在 TiDB 最新版5.2.0中已经被修复了:*: fix some problems related to notNullFlag by wjhuang2016 · Pull Request #27697 · pingcap/tidb。 最后,在上述阅读代码的过程中,我们其实最好能够看到被 TiDB 解析后的 AST 是什么样子的,这样在最后遍历 AST 的过程中,才不至于摸瞎。TiDB dev guide 中有 parser 章节讲解如何调试 parser,parser/quickstart.md at master · pingcap/parser 中也有样例输出生成的 AST,但是简单地输出基本没有任何作用,我们可以使用 davecgh/go-spew 直接输出 parser 生成的 node,这样就能获得一个可被人理解的 tree: package main import ( "fmt" "github.com/pingcap/parser" "github.com/pingcap/parser/ast" _ "github.com/pingcap/parser/test_driver" "github.com/davecgh/go-spew/spew" ) func parse(sql string) (*ast.StmtNode, error) { p := parser.New() stmtNodes, _, err := p.Parse(sql, "", "") if err != nil { return nil, err } return &stmtNodes[0], nil } func main() { spew.Config.Indent = " " astNode, err := parse("SELECT a, b FROM t") if err != nil { fmt.Printf("parse error: %v\n", err.Error()) return } fmt.Printf("%s\n", spew.Sdump(*astNode)) } (*ast.SelectStmt)(0x140001dac30)({ dmlNode: (ast.dmlNode) { stmtNode: (ast.stmtNode) { node: (ast.node) { text: (string) (len=18) "SELECT a, b FROM t" } } }, resultSetNode: (ast.resultSetNode) { resultFields: ([]*ast.ResultField) <nil> }, SelectStmtOpts: (*ast.SelectStmtOpts)(0x14000115bc0)({ Distinct: (bool) false, SQLBigResult: (bool) false, SQLBufferResult: (bool) false, SQLCache: (bool) true, SQLSmallResult: (bool) false, CalcFoundRows: (bool) false, StraightJoin: (bool) false, Priority: (mysql.PriorityEnum) 0, TableHints: ([]*ast.TableOptimizerHint) <nil> }), Distinct: (bool) false, From: (*ast.TableRefsClause)(0x140001223c0)({ node: (ast.node) { text: (string) "" }, TableRefs: (*ast.Join)(0x14000254100)({ node: (ast.node) { text: (string) "" }, resultSetNode: (ast.resultSetNode) { resultFields: ([]*ast.ResultField) <nil> }, Left: (*ast.TableSource)(0x14000156480)({ node: (ast.node) { text: (string) "" }, Source: (*ast.TableName)(0x1400013a370)({ node: (ast.node) { text: (string) "" }, resultSetNode: (ast.resultSetNode) { resultFields: ([]*ast.ResultField) <nil> }, Schema: (model.CIStr) , Name: (model.CIStr) t, DBInfo: (*model.DBInfo)(<nil>), TableInfo: (*model.TableInfo)(<nil>), IndexHints: ([]*ast.IndexHint) <nil>, PartitionNames: ([]model.CIStr) { } }), AsName: (model.CIStr) }), Right: (ast.ResultSetNode) <nil>, Tp: (ast.JoinType) 0, On: (*ast.OnCondition)(<nil>), Using: ([]*ast.ColumnName) <nil>, NaturalJoin: (bool) false, StraightJoin: (bool) false }) }), Where: (ast.ExprNode) <nil>, Fields: (*ast.FieldList)(0x14000115bf0)({ node: (ast.node) { text: (string) "" }, Fields: ([]*ast.SelectField) (len=2 cap=2) { (*ast.SelectField)(0x140001367e0)({ node: (ast.node) { text: (string) (len=1) "a" }, Offset: (int) 7, WildCard: (*ast.WildCardField)(<nil>), Expr: (*ast.ColumnNameExpr)(0x14000254000)({ exprNode: (ast.exprNode) { node: (ast.node) { text: (string) "" }, Type: (types.FieldType) unspecified, flag: (uint64) 8 }, Name: (*ast.ColumnName)(0x1400017dc70)(a), Refer: (*ast.ResultField)(<nil>) }), AsName: (model.CIStr) , Auxiliary: (bool) false }), (*ast.SelectField)(0x14000136840)({ node: (ast.node) { text: (string) (len=1) "b" }, Offset: (int) 10, WildCard: (*ast.WildCardField)(<nil>), Expr: (*ast.ColumnNameExpr)(0x14000254080)({ exprNode: (ast.exprNode) { node: (ast.node) { text: (string) "" }, Type: (types.FieldType) unspecified, flag: (uint64) 8 }, Name: (*ast.ColumnName)(0x1400017dce0)(b), Refer: (*ast.ResultField)(<nil>) }), AsName: (model.CIStr) , Auxiliary: (bool) false }) } }), GroupBy: (*ast.GroupByClause)(<nil>), Having: (*ast.HavingClause)(<nil>), WindowSpecs: ([]ast.WindowSpec) <nil>, OrderBy: (*ast.OrderByClause)(<nil>), Limit: (*ast.Limit)(<nil>), LockTp: (ast.SelectLockType) none, TableHints: ([]*ast.TableOptimizerHint) <nil>, IsAfterUnionDistinct: (bool) false, IsInBraces: (bool) false, QueryBlockOffset: (int) 0, SelectIntoOpt: (*ast.SelectIntoOption)(<nil>) })

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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