2024-10-30

202410

部分内容由 AI 生成

¶做一个大型fastapi项目的目录规划

在构建一个大型的 FastAPI 项目时，清晰的目录结构能帮助项目更加可维护、易于扩展，并且利于团队协作。以下是一个典型的目录规划：

my_fastapi_project/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py               # FastAPI 的入口文件，创建 app 实例并启动服务
│   ├── core/                 # 核心配置模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py         # 配置项（如数据库URL、环境变量等）
│   │   ├── security.py       # 安全相关设置（如加密、鉴权逻辑）
│   │   ├── logging.py        # 日志配置
│   ├── api/                  # API 路由模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── v1/               # API 版本 1
│   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   ├── endpoints/    # 各个 API 端点
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── users.py  # 用户相关接口
│   │   │   │   ├── items.py  # 其他模块接口
│   │   │   └── dependencies/ # 依赖项（如权限验证）
│   ├── models/               # 数据库模型
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py           # 用户模型
│   │   ├── item.py           # 其他模型
│   ├── schemas/              # Pydantic 模式（用于数据验证）
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py           # 用户相关数据模式
│   │   ├── item.py           # 其他模块的数据模式
│   ├── crud/                 # 数据库 CRUD 操作
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user.py           # 用户相关的 CRUD 操作
│   │   ├── item.py           # 其他模块的 CRUD 操作
│   ├── db/                   # 数据库相关
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py           # 数据库基础设置
│   │   ├── session.py        # 数据库会话管理
│   │   └── init_db.py        # 数据库初始化脚本
│   ├── services/             # 独立业务逻辑模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user_service.py   # 用户相关业务逻辑
│   │   ├── email_service.py  # 邮件相关逻辑
│   ├── tests/                # 测试用例
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── test_main.py      # 主入口测试
│   │   ├── test_user.py      # 用户模块测试
│   │   ├── test_item.py      # 其他模块测试
├── alembic/                  # 数据库迁移目录
│   ├── versions/             # 迁移脚本版本
│   └── alembic.ini           # alembic 配置文件
├── scripts/                  # 辅助脚本
│   ├── create_superuser.py   # 创建超级用户脚本
│   ├── init_data.py          # 初始化数据脚本
├── .env                      # 环境变量配置文件
├── Dockerfile                # Docker 镜像配置
├── docker-compose.yml        # Docker Compose 配置
├── requirements.txt          # Python 依赖包列表
├── README.md                 # 项目说明文件
└── .gitignore                # Git 忽略文件

¶目录结构说明

app/main.py: 项目入口文件，创建 FastAPI 实例并定义启动流程。
app/core/: 存放核心配置、日志、安全配置等。
app/api/: 各个 API 版本的具体实现，可以通过 v1 等目录区分不同的版本，便于后续扩展。
app/models/: 定义数据库模型。
app/schemas/: 存放 Pydantic 数据验证模型，用于请求和响应数据的结构验证。
app/crud/: 提供数据库 CRUD 操作，封装直接操作数据库的逻辑。
app/db/: 数据库的初始化和会话管理。
app/services/: 存放业务逻辑，与 API 和数据库层解耦。
app/tests/: 包含所有测试用例，可以细分为各个模块的单元测试和集成测试。
alembic/: 数据库迁移工具 Alembic 的配置及版本文件。
scripts/: 包含辅助管理脚本，如创建超级用户或初始化数据的脚本。
Dockerfile & docker-compose.yml: Docker 配置，便于容器化部署。
.env: 存储环境变量，保证敏感信息不直接写入代码。
requirements.txt: 列出项目依赖的第三方包，便于环境一致性。

¶实现思路

解耦：各层之间使用依赖注入，服务与接口层解耦，使业务逻辑更易于测试和复用。
安全性：将 .env 与 app/core/config.py 结合使用，通过环境变量管理敏感信息。
模块化：将每个功能模块（如用户、项目等）封装为 CRUD、schema、model、service 等子模块，便于快速定位和调试。

¶更好的 grep

grep 一个目录下的所有文件，但忽略.git目录和二进制文件

要在一个目录下递归地搜索文本，同时忽略 .git 目录和二进制文件，可以使用以下 grep 命令：

1	grep -rI --exclude-dir='.git' 'search_term' /path/to/directory

¶参数说明

-r: 递归搜索，遍历子目录中的所有文件。
-I: 忽略二进制文件。grep 会自动跳过二进制文件，减少干扰。
–exclude-dir=‘.git’: 忽略 .git 目录中的内容。你可以添加多个 --exclude-dir 参数来排除多个目录。

¶示例

假设你想在 /home/user/project 目录中查找包含 TODO 的文件，但忽略 .git 目录和二进制文件：

1	grep -rI --exclude-dir='.git' 'TODO' /home/user/project

这个命令会递归地在 /home/user/project 目录下的所有文件中查找包含 TODO 的文本，跳过 .git 目录和所有二进制文件。

¶统计每行的逗号

在 Shell 中可以使用 awk 或 grep 来统计每一行中逗号的个数。以下是几种实现方法：

¶方法 1：使用 `awk`

1	awk -F"," '{print NR, ":", NF-1}' filename

-F","：指定逗号作为字段分隔符。
NF-1：NF 表示字段的数量，NF-1 就是逗号的个数。
NR：表示当前行号。

输出示例：

1
2
3

1 : 3
2 : 5
...

¶方法 2：使用 `grep` 和 `sed`

1	grep -o "," filename \| wc -l

这个命令适合统计文件中所有行的逗号总数，若需要按行统计，则可结合 while 循环：

1
2
3

while IFS= read -r line; do
    echo "$line" | grep -o "," | wc -l
done < filename

¶方法 3：使用 `sed`

1	sed 's/[^,]//g' filename \| awk '{print length}'

这将每一行中非逗号的内容替换为空，然后用 awk 统计字符长度。

tailwind 资源
https://tailadmin.com/

23 Tailwind Dashboards
https://freefrontend.com/tailwind-dashboards/

A free repository for community components using Tailwind CSS
https://www.creative-tim.com/twcomponents

14 Best Free Bootstrap Admin Templates 2024
https://athemes.com/collections/free-bootstrap-admin-templates/

当指定view为flex布局后，给子元素定义width是不起效果的。原因：定义为flex布局元素的子元素，自动获得了flex-shrink的属性，这个属性是什么意思呢？就是告诉子元素当父元素宽度不够用时，自己调整自己所占的宽度比，这个flex-shrink设置为1时，表示所有子元素大家同时缩小来适应总宽度。当flex-shrink设置为0时，表示大家都不缩小适应。所以，倘若给父元素设置了flex布局后，若要其子元素的width有效果，必须给子元素设置flex-shrink为0。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_51725685/article/details/129310089

Twemproxy 在实际线的使用中，还是存在不少问题的。首先，它是单进程/单线程模型，一个 event_base 要处理所有的事件，这些事件包括 client 请求的读入，转发请求给后端 server，从 server 接受响应，以及将响应发送给 client。单个 Twemproxy 实例，压测最大可以到 8w 左右的 QPS，出于线上稳定性考虑，QPS 最多支撑到 3~4w。而 Memcached 的线上 QPS，一般可以达到 10~20w，一个 Mc 实例前面要挂 3~5 个 Twemproxy 实例。实例数太多，就会引发诸如管理复杂、成本过高等一系列问题。
————————————————
原文链接：https://blog.csdn.net/zhougubei/article/details/139147401

Redis 中有哪些概率性数据结构
https://blog.axiaoxin.com/post/redis-bloom-filter-intro/

概率性数据结构（Probabilistic data structures）是一类用于处理大规模数据集的高效工具，它们通过近似统计结果，如计数、频率和排名等，来替代精确值。虽然这些近似结果并不精确，但它们在许多常见场景中已足够使用，且计算效率更高。此外，这类数据结构还具有其他优势，例如能够模糊化时间、位置等敏感数据。

Redis 常见的概率性数据结构：

HyperLogLog：一种用于估算集合基数的概率性数据结构，非常适合用于估算大规模集合的基数，而不需要存储所有元素。
Bloom Filter：一种用于检查集合中是否存在某个元素的概率性数据结构，非常适合在大规模数据集中进行快速查询和过滤操作。
Cuckoo Filter：一种支持删除操作的概率性数据结构，能够在一定程度上降低误判率，适用于需要更高准确度和支持元素删除的场景。
t-digest：一种用于估算数据流中百分位数的概率性数据结构，特别适合处理大规模数据流。
Top-K：一种用于找出数据流中最频繁出现项的概率性数据结构，适用于需要实时分析数据流中的热门项的场景。
Count-min sketch：一种用于估算数据流中元素频率的概率性数据结构，适用于大规模数据流的频率分析。

选择指南

如果需要快速判断元素是否存在于集合中，并且不需要删除操作，Bloom Filter 是一个极佳的选择。
如果需要检查元素存在性且支持删除操作，Cuckoo Filter 更为适合。
对于估算集合基数，HyperLogLog 是最佳工具。
如果需要实时估算数据流中的百分位数，t-digest 是最佳选择。
若要找出数据流中的最常见元素，Top-K 是最合适的选择。
当需要快速估算数据流中元素的频率时，Count-min Sketch 是理想工具。

从零开始学B端设计
https://www.uxbaike.com/post/5267/5278

https://v2ex.com/t/1088434

UI 门槛低，Dribbble 上找现成的设计文件 1:1 抄一抄技术上就没啥问题了，基本的页面组件在 ui8 下个 uikit 看看源文件就行了，两个周就能超过一般所谓的 UI 设计。
移动端的话可以看看 https://m3.material.io/ google 的设计标准

前端工程师如何兼顾设计工作
https://speakerdeck.com/imdonkey01/qian-duan-gong-cheng-shi-ru-he-jian-gu-she-ji-gong-zuo?slide=65

LaTex 简历
https://ppresume.com/pricing

SaaS 产品集成 Stripe 支付的一些坑
https://v2ex.com/t/1073328#reply19

是这样的呢，resume builder 这个市场不算大，但是也不算小，市面上有很多竞品，开源的实现有一个非常优秀的： https://rxresu.me/ 。不过市面上大多数的 resume builder 底层排版引擎是基于 HTML/CSS 实现的，而 HTML/CSS 的精细排版能力比 LaTeX 还是要差一些。PPResume 的核心卖点就是顶级的排版，以及高质量的 PDF 输出，要实现这点，除了了解 LaTeX ，还要了解排版领域的特定知识，比如我写的排版指南： https://docs.ppresume.com/guide/font ，还有很久之前写的一些关于排版工具的一些对比： https://www.douban.com/note/575242910/ 。

Ask HN: Those making $500/month on side projects in 2024 – Show and tell
https://news.ycombinator.com/item?id=39110194

期权策略大全之：日历价差策略
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1814653594827597810&wfr=spider&for=pc

欧洲各个人种之间是什么关系？
https://www.163.com/dy/article/FQ8EHURF0543LLR4.html#

mysqldump 导出表和视图的顺序测试

mysql> create database mytest1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> use mytest1;
Database changed
mysql> create table t1(id int);
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

mysql> create table v1 as select * from t1;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

$ mysqldump -udebian-sys-maint mytest1 -p | grep -Ev '\*|--|^$'
Enter password:
DROP TABLE IF EXISTS `t1`;
CREATE TABLE `t1` (
  `id` int DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
LOCK TABLES `t1` WRITE;
UNLOCK TABLES;
DROP TABLE IF EXISTS `v1`;
CREATE TABLE `v1` (
  `id` int DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
LOCK TABLES `v1` WRITE;
UNLOCK TABLES;

新概念英语
http://www.newconceptenglish.com/index.php

linux 数据恢复

sudo fsck /dev/nvme0n1p1
sudo dd if=/dev/sdXn of=/mnt/recovery/backup.img bs=4M
sudo tune2fs -l /dev/nvme0n1p1


sudo ddrescue /dev/nvme0n1p1 /data/temp/dd_image.img /data/temp/dd_logfile.log
sudo losetup --find --show /data/temp/dd_image.img
sudo extundelete /dev/loop12 --restore-file /home/ubuntu/haohu/config.ini
sudo e2fsck -f /dev/loop12
sudo losetup -d /dev/loop12


sudo photorec dd_image.img
$ find . -name '*.ini' | xargs grep smtp
./recup_dir.4/f15986480.ini:[smtp]
$ cat ./recup_dir.4/f15986480.ini
[smtp]
user=onlytiancai@gmail.com

mysqlimport 导入数据时遇到一些问题，如何解决？

如果 csv 是 gz 压缩格式，没法直接导，解压的话太占磁盘空间。
csv 的文件名必须得和表名一致，导入前必须得给文件改名。
导入过程中看不到进度。
如果 csv 中有的列我不想导入，没法过滤。

解决办法：

可以用 zcat 流式解压 gz 通过管道把数据传递给 mysql 命令，中间不需要占用磁盘。
mysqldump 会根据文件名自动推导表名，所以可以直接用 mysql -e 执行 LOAD DATA LOCAL INFILE。
可以用 pv file.gz | gunzip 代替 zcat 来查看进度。
管道中可以加入 csvcut 来过滤掉不需要的列。

整个命令看起来如下，执行之前确保服务器执行了 set global local_infile = 1;

pv /data/mydata.csv.gz | gunzip | csvcut -c 1,2,3 |mysql --local-infile -h192.168.1.1 -uuser -p -D mydb -e "
LOAD DATA LOCAL INFILE '/dev/stdin'
INTO TABLE mytable 
FIELDS TERMINATED BY ','
OPTIONALLY ENCLOSED BY '\"'
LINES TERMINATED BY '\n';"

split

split --additional-suffix=.csv -d --numeric-suffixes=0 --suffix-length=3 -l 200000 mydata.csv mydata_

远程写入文件

mysqlbackup --defaults-file=~/my_backup.cnf --backup-image=- --backup-dir=/tmp backup-to-image | \

ssh @ ‘cat > ~/backups/my_backup.img’

¶hot backup vs online backup

你提到的 hot backup 和 online backup 的确在某些场景下可以被看作是同一个概念，尤其是它们都允许在数据库运行的同时进行备份，且不会中断数据库的读写操作。然而，它们之间可能有些微的差异或特性，这可能解释为什么某些数据库供应商将它作为一个付费功能。

¶1. Hot Backup 和 Online Backup 是否一样？

在大多数数据库上下文中，hot backup 和 online backup 常常可以互换使用，但它们的细节实现可能有区别：

Hot Backup 强调的是备份过程中捕获“所有变化”。换句话说，不仅能够备份已有数据，还能捕获备份期间的增量（如新插入或更新的数据）。
Online Backup 更广泛地表示备份期间数据库仍可在线运行（处理请求）。

某些数据库供应商可能会细分这两个概念，但总体来说，二者大部分场景下是同一回事。

¶2. 为什么需要特殊工具或机制？

在逻辑上，--single-transaction 确实可以用于执行一次一致性的在线备份（比如 MySQL 中使用 mysqldump 加上 --single-transaction），但以下几点解释了为什么复杂数据库（比如 Oracle、PostgreSQL 的企业版）会将 hot backup 功能作为付费特性：

¶a. 事务一致性和并发控制的复杂性

对于支持多事务的数据库，确保备份过程中数据的一致性需要更多的机制。--single-transaction 的实现依赖于快照隔离（snapshot isolation），但这仅适合某些简单的应用场景。
如果数据库的变更复杂（如长事务、触发器或存储过程），实现完全一致性备份就需要数据库引擎额外的处理能力。

¶b. 物理备份 vs 逻辑备份

--single-transaction 通常用于逻辑备份（例如通过 SQL 导出数据）。
热备份工具通常用于 物理备份（直接复制存储文件块），这种方式备份速度更快，尤其适合大数据量的情况。
要实现物理备份的一致性，数据库可能需要跟踪快照点、冻结部分写操作，甚至临时调整存储布局。

¶c. 增量备份与日志捕获

付费热备功能通常附带对 增量备份 和 日志捕获 的支持。
增量备份允许只备份从上次备份后发生变更的数据，大幅提高备份效率。而捕获日志（如 MySQL 的 binlog 或 PostgreSQL 的 WAL）则需要数据库在备份期间实时同步这些数据。

¶d. 性能优化

商业数据库供应商通常会优化热备工具，使其在高并发场景下对性能的影响最小。
自行实现的工具如 --single-transaction，可能在备份时引发大量锁竞争或性能抖动。

¶e. 跨节点或分布式数据库支持

企业版数据库可能需要支持分布式架构的在线备份。这种情况下，维护全局一致性比单节点的 --single-transaction 复杂得多。

¶3. 为什么要收费？

商业化数据库将 hot backup 定为付费特性，可能是因为以下原因：

研发和维护成本：热备份功能的开发涉及到底层存储引擎和事务管理的深度优化。
企业级支持：热备份通常是企业环境才真正需要的功能，针对这些用户收费符合市场逻辑。
差异化策略：通过将此功能划归到企业版，数据库厂商可以区分免费用户和付费用户，推动订阅收入。

¶4. 是否有开源替代方案？

如果你觉得热备功能收费不合理，可以考虑开源数据库中的替代方案：

MySQL/MariaDB：mysqldump + --single-transaction 适用于小规模场景；对于更复杂的需求，可以使用开源工具 Percona XtraBackup。
PostgreSQL：pg_basebackup 提供简单可靠的热备方案。
MongoDB：社区版支持在线备份，但对于快照一致性，可能需要借助底层文件系统工具（如 LVM）。

总结来说，--single-transaction 在某些场景确实可以胜任在线备份，但它是一个比较基础的实现。而付费的热备工具则更注重性能、灵活性和适应复杂环境。

¶如何对一个正在运行的python进行进行内存诊断，这个进程的内存一直在增长

对一个正在运行的 Python 进程进行内存诊断，可以分几个步骤进行：

¶1. 使用外部工具检查进程内存占用

首先确认该进程的内存使用增长情况和趋势：

Linux 系统：
- 使用 top 或 htop 查看内存增长。
- 使用 ps 定位内存占用高的进程：
  1
  ps aux | grep python
- 使用 pmap 查看进程的内存映射：
  1
  pmap <PID>
Windows 系统：
- 在任务管理器中监控 Python 进程的内存使用。
- 使用 Windows Performance Monitor 或者 Sysinternals 的工具（如 Process Explorer）。

¶2. 捕获 Python 堆内存信息

使用 Python 专门的工具捕获堆内存信息，分析内存泄漏或者过度增长的原因。

¶方法 1：`tracemalloc`

tracemalloc 是 Python 内置的一个模块，可以跟踪内存分配情况，找出内存占用大的对象和增长点。

步骤：

在代码中插入以下代码段：

import tracemalloc

tracemalloc.start()

# 在某些关键点打印内存使用信息
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

print("[ Top 10 memory-consuming lines ]")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

也可以定期运行 tracemalloc 来对比两次快照的内存分配：

snapshot1 = tracemalloc.take_snapshot()
# 等待一定时间或操作后
snapshot2 = tracemalloc.take_snapshot()
stats = snapshot2.compare_to(snapshot1, 'lineno')
for stat in stats[:10]:
    print(stat)

¶方法 2：`objgraph`

objgraph 是一个第三方工具，可以分析 Python 对象的引用关系，找到那些不必要增长的对象。

安装：

1	pip install objgraph

用法：

import objgraph

# 打印当前 Python 中引用最多的对象类型
objgraph.show_most_common_types(limit=10)

# 跟踪某种类型对象的增长
objgraph.show_growth()

# 可视化某个对象的引用关系（需要 graphviz 支持）
objgraph.show_backrefs(some_object, filename='backrefs.png')

¶方法 3：`memory_profiler`

memory_profiler 是一个简单易用的工具，可以实时监控函数级别的内存变化。

安装：

1	pip install memory_profiler

用法：
在代码中使用装饰器 @profile，标记需要检查内存占用的函数：

@profile
def my_function():
    x = [i for i in range(100000)]
    y = [i ** 2 for i in x]
    return y

然后使用命令行运行：

1	python -m memory_profiler my_script.py

¶3. 使用分析器工具

有时需要更多的分析工具：

py-spy: 一个性能分析工具，可以附加到正在运行的 Python 进程，支持查看线程堆栈和内存情况。
1
py-spy top --pid <PID>

heapy（Guppy 模块的一部分）:

1	pip install guppy3

然后使用 heapy 检查内存：

1
2
3

from guppy import hpy
h = hpy()
print(h.heap())  # 查看堆的当前使用情况

¶4. 排查内存泄漏的代码

如果发现内存泄漏，通常问题可能是：

未释放的全局变量或缓存。
循环引用导致的垃圾回收失败（可以用 gc.collect() 强制清理）。
第三方库的 Bug。

使用工具确定问题点后，逐步优化代码。

¶5. 监控长时间运行的服务

对于长时间运行的服务，比如 Flask/Django 服务，可以结合日志和分析工具定期记录内存使用情况，例如通过 psutil 定时检查。

代码示例：

import psutil
import os

process = psutil.Process(os.getpid())
print(f"Memory usage: {process.memory_info().rss / 1024 ** 2:.2f} MB")

成语游戏 https://fourwordgame.com/

landing page
https://github.com/Blazity/next-saas-starter

¶我要做3个node的ES集群，如何做高可用，负载均衡，故障转移

在 Elasticsearch 集群中，高可用、负载均衡和故障转移是通过合理的节点配置和架构设计实现的。以下是具体实现步骤和建议：

¶1. 三节点集群的基本架构

¶节点角色分配

在一个 3 节点的集群中，每个节点应至少包括以下角色：
- Master 节点（负责集群管理和元数据分发）
- Data 节点（存储和处理数据）
- Ingest 节点（预处理数据，非必须，但推荐）

为高可用性，推荐每个节点都同时承担 master 和 data 角色。

¶配置文件（`elasticsearch.yml`）示例

在每个节点的配置文件中：

¶公共配置（所有节点共享）

cluster.name: es-cluster      # 集群名称
node.name: ${HOSTNAME}        # 节点名称（推荐使用主机名）
network.host: 0.0.0.0         # 绑定所有接口
discovery.seed_hosts: ["node1-ip", "node2-ip", "node3-ip"]  # 集群中的所有节点 IP
cluster.initial_master_nodes: ["node1", "node2", "node3"]   # 初始主节点，集群首次启动用

¶节点专属配置

为每个节点设置唯一名称和角色（在每个节点上修改以下配置）：

¶Node 1 (`elasticsearch.yml`)

1	node.roles: ["master", "data"] # 同时作为主节点和数据节点

¶Node 2 (`elasticsearch.yml`)

1	node.roles: ["master", "data"]

¶Node 3 (`elasticsearch.yml`)

1	node.roles: ["master", "data"]

¶2. 高可用配置

¶配置主节点故障转移

在 Elasticsearch 中，至少需要过半数的主节点候选者（master）存活才能维持集群正常运行。因此：

3 个主节点的集群允许 1 个节点故障。
如果主节点候选者不足过半（例如只有 1 个节点存活），集群将无法选主，进入只读模式。

¶配置建议

确保每个节点的硬件配置相同，分布在不同的物理主机或数据中心。
使用至少 3 个节点作为主节点候选者。

¶分片和副本的配置

分片（Shard）和副本（Replica）是 Elasticsearch 数据冗余和高可用的核心。

¶配置建议

主分片：每个索引应合理划分分片数量，通常是数据量的 1.5 倍。
副本：每个主分片至少 1 个副本。对于 3 个节点集群，推荐如下：
1
2
3
4
主分片 (P) 和副本 (R) 分布示意：
Node 1: P1 R2
Node 2: P2 R3
Node 3: P3 R1
这样即使任意一个节点失败，数据仍然可用。

设置副本数量的 API 命令：

PUT /_settings
{
  "number_of_replicas": 1
}

¶3. 负载均衡

¶Elasticsearch 自带负载均衡

Elasticsearch 客户端支持自动负载均衡。当客户端向一个节点发送请求时，该节点会将请求路由到正确的分片。

客户端连接时可配置多个节点：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch(
    hosts=[
        {"host": "node1-ip", "port": 9200},
        {"host": "node2-ip", "port": 9200},
        {"host": "node3-ip", "port": 9200},
    ]
)

¶外部负载均衡器

使用外部工具（如 NGINX、HAProxy 或 AWS ELB）实现 HTTP 请求的负载均衡。

¶使用 NGINX 作为负载均衡器

upstream elasticsearch {
    server node1-ip:9200;
    server node2-ip:9200;
    server node3-ip:9200;
}

server {
    listen 80;

    location / {
        proxy_pass http://elasticsearch;
        proxy_set_header Host $host;
    }
}

¶4. 故障转移

¶自动故障转移

Elasticsearch 自带故障转移功能。当一个节点不可用时：

副本分片会在剩余的节点上发挥作用。
当节点恢复后，数据会自动重同步。

¶监控和告警

建议使用以下工具监控节点健康和负载，以便快速响应节点故障：

Kibana：内置的监控 UI，可以直观查看集群状态。
Elastic Stack（ELK）：使用 Beats 采集集群日志和指标。
Prometheus + Grafana：监控集群运行状态，设置告警规则。

¶5. 集群健康检查

¶健康检查命令

检查集群健康状态：

1	curl -X GET "http://localhost:9200/_cluster/health?pretty"

健康状态：

green：集群运行正常，所有主分片和副本分片都可用。
yellow：部分副本分片不可用，但主分片正常。
red：至少一个主分片不可用。

¶6. 总结

高可用性：使用 3 个主节点（最少 3 个，保证过半选主）。
负载均衡：配置客户端连接多个节点，或使用 NGINX/HAProxy 实现负载均衡。
故障转移：启用副本分片，确保数据节点失效时仍能访问。

如果有进一步问题，欢迎继续讨论！

¶做一个大型fastapi项目的目录规划

¶目录结构说明

¶实现思路

¶更好的 grep

¶参数说明

¶示例

¶统计每行的逗号

¶方法 1：使用 awk

¶方法 2：使用 grep 和 sed

¶方法 3：使用 sed

¶hot backup vs online backup

¶1. Hot Backup 和 Online Backup 是否一样？

¶2. 为什么需要特殊工具或机制？

¶a. 事务一致性和并发控制的复杂性

¶b. 物理备份 vs 逻辑备份

¶c. 增量备份与日志捕获

¶d. 性能优化

¶e. 跨节点或分布式数据库支持

¶3. 为什么要收费？

¶4. 是否有开源替代方案？

¶如何对一个正在运行的python进行进行内存诊断，这个进程的内存一直在增长

¶1. 使用外部工具检查进程内存占用

¶2. 捕获 Python 堆内存信息

¶方法 1：tracemalloc

¶方法 2：objgraph

¶方法 3：memory_profiler

¶3. 使用分析器工具

¶4. 排查内存泄漏的代码

¶5. 监控长时间运行的服务

¶我要做3个node的ES集群，如何做高可用，负载均衡，故障转移

¶1. 三节点集群的基本架构

¶节点角色分配

¶配置文件（elasticsearch.yml）示例

¶公共配置（所有节点共享）

¶节点专属配置

¶Node 1 (elasticsearch.yml)

¶Node 2 (elasticsearch.yml)

¶Node 3 (elasticsearch.yml)

¶2. 高可用配置

¶配置主节点故障转移

¶配置建议

¶分片和副本的配置

¶配置建议

¶3. 负载均衡

¶Elasticsearch 自带负载均衡

¶外部负载均衡器

¶使用 NGINX 作为负载均衡器

¶4. 故障转移

¶自动故障转移

¶监控和告警

¶5. 集群健康检查

¶健康检查命令

¶6. 总结

¶方法 1：使用 `awk`

¶方法 2：使用 `grep` 和 `sed`

¶方法 3：使用 `sed`

¶方法 1：`tracemalloc`

¶方法 2：`objgraph`

¶方法 3：`memory_profiler`

¶配置文件（`elasticsearch.yml`）示例

¶Node 1 (`elasticsearch.yml`)

¶Node 2 (`elasticsearch.yml`)

¶Node 3 (`elasticsearch.yml`)