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ShowDoc v2.7.1 发布,IT 团队的在线 API 文档、技术文档工具

更新内容: 1、推出Mac客户端,下载链接:https://www.showdoc.cc/clients 2、可以给成员只授权项目的某个目录,适合更精细化的权限控制。 3、当用户编辑页面的时候将自动锁定,防止其他人修改覆盖 4、当markdown的超链接指向本项目的时候,将在当前项目展开(之前是新窗口打开) 5、优化前端代码,拥抱eslint代码规范 更新步骤请参考请参考手册的升级安装部分:https://www.showdoc.cc/help?page_id=13732 关于Showdoc的详细介绍,请看:https://www.showdoc.cc/help

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Apache Storm 官方文档 —— Metrics

Storm 提供了一个可以获取整个拓扑中所有的统计信息的度量接口。Storm 内部通过该接口可以跟踪各类统计数字:executor 和 acker 的数量、每个 bolt 的平均处理时延、worker 使用的最大堆容量等等,这些信息都可以在 Nimbus 的 UI 界面中看到。 Metric 类型 使用 Metrics 只需要实现一个接口方法:getValueAndReset,在方法中可以查找汇总值、并将该值复位为初始值。例如,在 MeanReducer 中就实现了通过运行总数除以对应的运行计数的方式来求取均值,然后将两个值都重新设置为 0。 Storm 提供了以下几种 metric 类型: AssignableMetric— 将 metric 设置为指定值。此类型在两种情况下有用:1. metric 本身为外部设置的值;2. 你已经另外计算出了汇总的统计值。 CombinedMetric— 可以对 metric 进行关联更新的通用接口。 CountMetric— 返回 metric 的汇总结果。可以调用incr()方法来将结果加一;调用incrBy(n)方法来将结果加上给定值。 MultiCountMetric— 返回包含一组 CountMetric 的 HashMap ReducedMetric MeanReducer— 跟踪由它的reduce()方法提供的运行状态均值结果(可以接受Double、Integer、Long等类型,内置的均值结果是Double类型)。MeanReducer 确实是一个相当棒的家伙。 MultiReducedMetric— 返回包含一组 ReducedMetric 的 HashMap Metric Consumer 构建自定义 metric 内建的 Metric builtin_metrics.clj为内建的 metrics 设置了数据结构,以及其他框架组件可以用于更新的虚拟方法。metrics 本身是在回调代码中实现计算的 — 请参考executor.clj中的ack-spout-msg的例子。 转载自并发编程网 - ifeve.com

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Apache Storm 官方文档 —— Hooks

Storm 提供了一种 hooks 机制,可以实现在 Storm 的各种事件流中运行自定义代码的功能。可以通过继承BaseTaskHook类来创建 hook,还可以根据需要在继承的子类中覆写适当的方法来跟踪相关事件。 注册 hook 有两种方法: 在 spout 的 open 方法或者 bolt 的 prepare 方法中使用TopologyContext#addTaskHook方法; 使用 Storm 配置表中的topology.auto.task.hooks配置项。之后这些 hook 会自动注册到每个 spout 和 bolt 中,这样就可以很方便地处理例如集成自定义的系统监控代码之类的事情了。 转载自并发编程网 - ifeve.com

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Apache Storm 官方文档 —— 配置

Storm 有大量配置项用于调整 nimbus、supervisors 和拓扑的行为。有些配置项是系统级的配置项,在拓扑中不能修改,另外一些配置项则是可以在拓扑中修改的。 每一个配置项都在 Storm 代码库的defaults.yaml中有一个默认值。可以通过在 Nimbus 和 Supervisors 的环境变量中定义一个 storm.yaml 来覆盖默认值。最后,在使用StormSubmitter提交拓扑时也可以定义基于具体拓扑的配置项。但是,基于拓扑的配置项仅仅能够覆盖那些以 “TOPOLOGY” 作为前缀的配置项。 Storm 0.7.0 以上版本支持覆写每个 Bolt/Spout 的配置信息。不过,使用这种方式只能修改以下几个配置项: “topology.debug” “topology.max.spout.pending” “topology.max.task.parallelism” “topology.kryo.register”:由于序列化对拓扑中的所有组件都是可见的,这一项与其他几项稍微有一些不同,详细信息可以参考Storm 的序列化 Storm 的 Java API 支持两种自定义组件配置信息的方式: 内置型:在需要配置的 Spout/Bolt 中覆写getComponentConfiguration方法,使其返回特定组件的配置表; 外置型:TopologyBuilder中的setSpout与setBolt方法会返回一个带有addConfiguration方法的ComponentConfigurationDeclarer对象,通过addConfiguration方法就可以覆写对应组件的配置项(同时也可以添加自定义的配置信息——译者注)。 配置信息的优先级依次为:defaults.yaml < storm.yaml < 拓扑配置 < 内置型组件信息配置 < 外置型组件信息配置。 相关资料 Config:此类包含所有可配置项的列表,对于创建拓扑配置信息很有帮助 defaults.yaml:所有配置项的默认值 配置 Storm 集群:说明了如何创建、配置一个 Storm 集群 在生产环境中运行拓扑:列出了在集群中运行拓扑的一些有用的配置项 本地模式:列出了使用本地模式时比较有用的配置项 转载自并发编程网 - ifeve.com

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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