Kafka3.8-Kraft模式开启ACL访问慢问题
问题描述是关于Kafka客户端在连接Kafka服务时出现的连接慢和经常断开的问题。根据你提供的部署配置，问题可能确实与直接使用IP地址配置外部客户端访问地址有关。改造后的配置建议使用域名方式进行访问，下面是对配置的一些调整建议：
1. 替换`KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS`中的IP地址`192.168.11.112`为一个域名，例如`kafka.example.com`。
2. 确保该域名在外部网络中可解析，并且指向正确的IP地址。
3. 其他配置中涉及的IP地址（如`KAFKA_CFG_LISTENERS`中的`SASL_PLAINTEXT://kafka:9092`）也应相应地替换为域名。
改造后的部分配置示例如下：
```yaml
services:
kafka:
...
environment:
...
# Kafka 向客户端公布的监听地址，这里监听的是 SASL_PLAINTEXT 协议的 broker，使用域名访问
- KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=SASL_PLAINTEXT://kafka.example.com:9092
...
```
此外，还需要确保以下几点：
* DNS解析正确配置，并且域名能够正确解析到Kafka服务的IP地址。
* 网络环境允许通过域名进行访问，没有防火墙或其他网络策略阻止连接。
* Kafka集群正常运行，没有其他的性能瓶颈或资源瓶颈导致连接慢。
通过这些调整，应该可以改善Kafka客户端连接慢和经常断开的问题。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查网络配置、Kafka集群状态以及客户端的配置。
运维部署
未读
Ubuntu20.04配置静态IP
摘要总结：
本文介绍了如何通过ifconfig查询电脑的网卡信息并找到正在运行的网卡。接着进入指定文件夹修改网络配置文件，通过vim编辑器编辑yaml格式的配置文件，按照实际需求进行配置。完成后执行netplan apply使修改生效。若需要重新连接服务器，则执行重启系统的步骤并等待系统重启完毕后查看ifconfig配置结果确认配置成功。
程序语言
未读
Java调用OnnxRuntime推理(纯代码)
这段代码是用于加载和使用ONNX模型进行图像预测的Java程序。它首先加载一个ONNX模型，该模型被设计用于检测图像中的物体。程序通过调用`OnnxModelLoader`的`loadModel`方法来加载模型，并检查模型输入信息的元数据。加载模型后，程序使用`OnnxModelPredictHandler`类的`predict`方法，对指定路径的图片进行预测，并返回预测结果。
预测过程涉及图像预处理（例如调整图像大小以匹配模型的输入要求），然后使用ONNX运行时环境（OrtSession）运行模型，并处理模型的输出。预测结果被存储在`PredictResult`对象中，并可以通过`pointBox`方法将预测结果显示在图形界面上。
程序还包含了`OnnxModelHolder`类，用于存储模型的运行时环境、会话、标签信息、输入数据的维度等信息。此外，`OnnxModelPredictHandler`类实现了`PredictHandler`接口，定义了预测处理的方法，如使用图片路径、输入流或`BufferedImage`对象作为输入进行预测。
代码中的注释和命名规则使用了Java的编程规范，并且使用了Lombok库来减少样板代码（如getter和setter方法）的编写。
注意，这段代码依赖于JavaCV和ONNX Runtime的Java库，这些库需要在项目的依赖管理工具（如Maven）中正确配置。
搭建opencv和JavaOnnxRuntime环境
好的，以下是关于Windows环境搭建、安装环境信息、Docker环境搭建的总结：
一、Windows环境搭建
1. 系统：Windows 10。
2. 显卡信息：RTX 1060 6GB。
3. Java：版本8u202。
二、安装环境信息
1. CUDA：版本11.8。
2. CUDNN：版本8.5.0.96。
3. OpenCV：版本4.7.0。
三、Docker环境搭建
1. 获取docker镜像
可以通过docker pull命令获取镜像，镜像名称为junpzx/jdk:8-ubuntu20.04-opencv4.7.0-cuda11.8.0-cudnn8-runtime。
2. 启动镜像
使用docker run命令启动镜像，并指定使用GPU的权限（如果需要的话）。
四、Dockerfile配置说明
在Dockerfile中，首先设置基础镜像为nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime，然后安装opencv和其他必要的依赖。配置过程中需要注意版本的选择和路径的设置，确保安装成功。最后，配置中文环境和时区，并设置容器启动时需要执行的命令。
五、注意事项
在安装opencv和java调用onnx runtime时，可能会遇到程序突然退出的问题。这可能是因为缺少依赖或者版本不兼容导致的。可以尝试下载并放置zlibwapi.dll依赖到JDK的bin目录下解决问题。
六、自行下载jdk-8u202并替换Dockerfile文件相关内容
如果需要根据自己的需求替换Dockerfile文件中的jdk版本，可以自行下载jdk-8u202，然后替换Dockerfile文件中的相关路径和文件名。确保替换后的路径和文件名与实际的jdk安装路径和文件名一致。
以上是Windows环境搭建、安装环境信息、Docker环境搭建的总结，希望能对你有所帮助。
运维部署
未读
Promtail配置文件详解
您提供的文本是一份关于Promtail配置参数及其属性的详细描述。Promtail是一个用于从日志中抓取数据并将其发送到Loki的服务。这个配置指导手册涵盖了各种配置选项，包括如何配置抓取日志的方式、如何处理日志数据以及如何与Loki交互等。对于每个配置阶段和参数，手册都提供了详细的解释和使用示例。这有助于理解和配置Promtail以满足特定的需求。
其中涉及到的几个主要概念包括：
1. **抓取日志的方式**：Promtail可以从多种来源抓取日志，如Docker容器、CRI容器、文件等。每个来源都有自己的配置参数，以确定如何解析和抓取日志。
2. **处理日志数据**：在抓取日志后，Promtail可以使用各种处理阶段（如regex、json、template等）来处理和转换日志数据。这些阶段可以提取数据、修改数据或生成新的数据，以便进一步处理或发送到Loki。
3. **与Loki的交互**：Promtail的主要任务是将处理后的日志数据发送到Loki。这包括配置连接参数、身份验证、数据格式等。
此外，手册还包含关于指标和租户的特定配置选项，这些选项允许用户更深入地控制Promtail的行为和性能。例如，指标阶段允许用户定义计数器、计量和直方图指标，以监控Promtail的性能和行为。租户阶段则允许用户设置日志条目的租户ID，这在多租户环境中非常有用。
总的来说，这份配置手册为理解和配置Promtail提供了全面的指南，无论是初次接触Promtail的新手还是有经验的用户，都能从中受益。
运维部署
未读
Promtail Pipeline日志处理配置
Promtail 是一个用于收集日志并将其发送到 Loki 的工具。它支持多种日志格式，包括 Docker、CRI、JSON 和自定义格式。Promtail 允许用户通过 pipeline 对日志数据进行解析、转换、过滤和提取指标等操作。
Promtail 的 pipeline 由多个阶段组成，包括解析阶段（如 regex、json）、转换阶段（如 multiline、template）、处理阶段（如 timestamp、labels、metrics、tenant）和过滤阶段（如 match、drop）。
通过 Promtail 的 pipeline，用户可以从日志中提取信息并将其转换为指标，也可以添加或修改标签，设置时间戳，以及根据特定条件删除日志。Promtail 还可以根据 LogQL 表达式过滤日志，并允许用户自定义处理阶段，以实现复杂的数据转换和提取。
Promtail 提供了强大的日志收集和处理能力，特别是在 Kubernetes 环境中，它可以自动从同一节点上的 Pod 中抓取日志，从而简化调试和监控。此外，Promtail 与 Prometheus 一起使用，可以实现强大的日志和指标之间的关联。
Docker限制日志大小
Docker是一个流行的容器化平台，可以在容器中运行应用程序。对于Docker的日志，我们通常会希望它们被保存在文件中，以便于分析和排除问题。然而，日志文件很容易变得非常大，这可能会占用大量磁盘空间并影响性能。因此，我们需要配置Docker以限制日志文件的大小。Docker使用日志驱动程序来记录容器
SpringBoot集成fastdfs实现文件上传和下载
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。该文章主要介绍如何使用springboot集成fastdfs实现文件上传和下载。