当前位置: 首页 > news >正文

elasticsearch源码分析-03选举集群状态

选举集群状态

es中存储的数据有一下几种,state元数据、lucene索引文件、translog事务日志
元数据信息可以分为:

  • 集群层面的元信息-对应着metaData数据结构,主要是clusterUUid、settings、templates等
  • 索引层面的元信息-对应着indexMetaData数据结构,主要存储分片数量、mappings索引字段映射等
  • 分片层面的元信息-对应着shardStateMetaData,主要是version、indexUUid、主分片等
    每个节点可能会有不同的集群状态,需要选择正确的元数据作为权威源数据。状态信息的管理在gatewayService中,它实现了ClusterStateListener接口,当选择完主节点后会发布一个集群状态task,触发回调方法clusterChanged
//恢复分片分配状态
performStateRecovery(enforceRecoverAfterTime, reason);

集群层和索引层元数据恢复在gateway模块完成

public void clusterChanged(final ClusterChangedEvent event) {if (lifecycle.stoppedOrClosed()) {return;}final ClusterState state = event.state();//只有主节点才能执行if (state.nodes().isLocalNodeElectedMaster() == false) {// not our job to recoverreturn;}//已经执行过了集群状态和索引状态恢复了if (state.blocks().hasGlobalBlock(STATE_NOT_RECOVERED_BLOCK) == false) {// already recoveredreturn;}//这段省略主要是检查是否达到恢复状态条件......//恢复状态performStateRecovery(enforceRecoverAfterTime, reason);
}

首先判断只有主节点可以执行状态选举,然后判断是否已经在执行了状态恢复任务了,如果是则直接返回;如果没有则执行恢复状态任务
最终会调用recoveryRunnable.run()

final Gateway gateway = new Gateway(settings, clusterService, listGatewayMetaState);recoveryRunnable = () ->gateway.performStateRecovery(new GatewayRecoveryListener());

执行gateway的performStateRecovery方法
首先回去所有master资格的节点信息

//具有master资格的node节点final String[] nodesIds = clusterService.state().nodes().getMasterNodes().keys().toArray(String.class);

获取其他master节点的元数据

//获取集群及信息final TransportNodesListGatewayMetaState.NodesGatewayMetaState nodesState = listGatewayMetaState.list(nodesIds, null).actionGet();

这里我们看下TransportNodesListGatewayMetaState的构造函数

public TransportNodesListGatewayMetaState(ThreadPool threadPool, ClusterService clusterService, TransportService transportService,ActionFilters actionFilters, GatewayMetaState metaState) {super(ACTION_NAME, threadPool, clusterService, transportService, actionFilters,Request::new, NodeRequest::new, ThreadPool.Names.GENERIC, NodeGatewayMetaState.class);this.metaState = metaState;
}//注册action处理类
transportService.registerRequestHandler(actionName, executor, false, canTripCircuitBreaker, requestReader,new TransportHandler());

回到list方法,会调用doExecute方法

public ActionFuture<NodesGatewayMetaState> list(String[] nodesIds, @Nullable TimeValue timeout) {PlainActionFuture<NodesGatewayMetaState> future = PlainActionFuture.newFuture();execute(new Request(nodesIds).timeout(timeout), future);return future;
}protected void doExecute(Task task, NodesRequest request, ActionListener<NodesResponse> listener) {//执行new AsyncAction(task, request, listener).start();
}

发送所有节点获取元数据

void start() {final DiscoveryNode[] nodes = request.concreteNodes();if (nodes.length == 0) {//没有需要获取数据的node// nothing to notifythreadPool.generic().execute(() -> listener.onResponse(newResponse(request, responses)));return;}TransportRequestOptions.Builder builder = TransportRequestOptions.builder();if (request.timeout() != null) {builder.withTimeout(request.timeout());}//循环发送请求给所有节点for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {final int idx = i;final DiscoveryNode node = nodes[i];final String nodeId = node.getId();try {TransportRequest nodeRequest = newNodeRequest(request);if (task != null) {nodeRequest.setParentTask(clusterService.localNode().getId(), task.getId());}//发送请求transportService.sendRequest(node, transportNodeAction, nodeRequest, builder.build(),new TransportResponseHandler<NodeResponse>() {@Overridepublic NodeResponse read(StreamInput in) throws IOException {return newNodeResponse(in);}//处理返回@Overridepublic void handleResponse(NodeResponse response) {onOperation(idx, response);}@Overridepublic void handleException(TransportException exp) {onFailure(idx, node.getId(), exp);}@Overridepublic String executor() {return ThreadPool.Names.SAME;}});} catch (Exception e) {onFailure(idx, nodeId, e);}}
}

对端接收请求后处理在上面注册的NodeTransportHandler,构造每个节点元数据返回

//node请求处理class NodeTransportHandler implements TransportRequestHandler<NodeRequest> {@Overridepublic void messageReceived(NodeRequest request, TransportChannel channel, Task task) throws Exception {channel.sendResponse(nodeOperation(request, task));}}protected NodeGatewayMetaState nodeOperation(NodeRequest request) {return new NodeGatewayMetaState(clusterService.localNode(), metaState.getMetadata());}

我们继续回到每个节点发送请求的返回处理

//处理返回
@Override
public void handleResponse(NodeResponse response) {onOperation(idx, response);
}private void onOperation(int idx, NodeResponse nodeResponse) {//记录node的返回结果responses.set(idx, nodeResponse);//当所有节点都返回结果了无论是失败还是成功了if (counter.incrementAndGet() == responses.length()) {finishHim();}
}private void finishHim() {NodesResponse finalResponse;try {finalResponse = newResponse(request, responses);} catch (Exception e) {logger.debug("failed to combine responses from nodes", e);listener.onFailure(e);return;}//触发监听回调listener.onResponse(finalResponse);
}

及获取到了其他节点的元数据,继续回到performStateRecovery
需要获取的master角色节点数

//需要分配数量
final int requiredAllocation = Math.max(1, minimumMasterNodes);

开始通过版本号选择集群层元数据,比较版本号,选择版本号最大的集群状态

//集群元数据
for (final TransportNodesListGatewayMetaState.NodeGatewayMetaState nodeState : nodesState.getNodes()) {if (nodeState.metadata() == null) {continue;}found++;if (electedGlobalState == null) {electedGlobalState = nodeState.metadata();//比较版本号大的胜出} else if (nodeState.metadata().version() > electedGlobalState.version()) {electedGlobalState = nodeState.metadata();}for (final ObjectCursor<IndexMetadata> cursor : nodeState.metadata().indices().values()) {indices.addTo(cursor.value.getIndex(), 1);}
}

检查是否有足够数量节点返回了集群状态

 //没有获取足够的节点返回消息
if (found < requiredAllocation) {listener.onFailure("found [" + found + "] metadata states, required [" + requiredAllocation + "]");return;
}

构造集群状态,删除索引信息,下面会选择索引级元数据

//更新全局状态,清理索引,我们在下一阶段选择它们final Metadata.Builder metadataBuilder = Metadata.builder(electedGlobalState).removeAllIndices();

遍历所有节点选择返回的索引元数据版本最高的节点作为索引级元数据,然后将索引级元数据添加到metadataBuilder中

for (int i = 0; i < keys.length; i++) {if (keys[i] != null) {final Index index = (Index) keys[i];IndexMetadata electedIndexMetadata = null;int indexMetadataCount = 0;for (final TransportNodesListGatewayMetaState.NodeGatewayMetaState nodeState : nodesState.getNodes()) {if (nodeState.metadata() == null) {continue;}final IndexMetadata indexMetadata = nodeState.metadata().index(index);if (indexMetadata == null) {continue;}if (electedIndexMetadata == null) {electedIndexMetadata = indexMetadata;//比较版本号,选择最大版本号} else if (indexMetadata.getVersion() > electedIndexMetadata.getVersion()) {electedIndexMetadata = indexMetadata;}indexMetadataCount++;}if (electedIndexMetadata != null) {if (indexMetadataCount < requiredAllocation) {logger.debug("[{}] found [{}], required [{}], not adding", index, indexMetadataCount, requiredAllocation);} // TODO if this logging statement is correct then we are missing an else here//设置索引级元数据metadataBuilder.put(electedIndexMetadata, false);}}
}

构造恢复后的集群级元数据和索引级元数据

//恢复后的集群状态
ClusterState recoveredState = Function.<ClusterState>identity().andThen(state -> ClusterStateUpdaters.upgradeAndArchiveUnknownOrInvalidSettings(state, clusterService.getClusterSettings())).apply(ClusterState.builder(clusterService.getClusterName()).metadata(metadataBuilder).build());listener.onSuccess(recoveredState);

调用GatewayRecoveryListener的onSuccess向集群提交任务

class GatewayRecoveryListener implements Gateway.GatewayStateRecoveredListener {@Overridepublic void onSuccess(final ClusterState recoveredState) {logger.trace("successful state recovery, importing cluster state...");clusterService.submitStateUpdateTask("local-gateway-elected-state",new RecoverStateUpdateTask() {@Overridepublic ClusterState execute(final ClusterState currentState) {final ClusterState updatedState = ClusterStateUpdaters.mixCurrentStateAndRecoveredState(currentState, recoveredState);return super.execute(ClusterStateUpdaters.recoverClusterBlocks(updatedState));}});}@Overridepublic void onFailure(final String msg) {logger.info("state recovery failed: {}", msg);resetRecoveredFlags();}}

调用RecoverStateUpdateTask的execute方法

@Override
public ClusterState execute(final ClusterState currentState) {if (currentState.blocks().hasGlobalBlock(STATE_NOT_RECOVERED_BLOCK) == false) {logger.debug("cluster is already recovered");return currentState;}//状态信息恢复完成final ClusterState newState = Function.<ClusterState>identity().andThen(ClusterStateUpdaters::updateRoutingTable).andThen(ClusterStateUpdaters::removeStateNotRecoveredBlock).apply(currentState);//开始分配分片return allocationService.reroute(newState, "state recovered");
}

集群元数据和索引级元数据恢复完成开始分配分片

  • 元数据的持久化
    具有master资格的节点和数据节点可以持久化集群状态,当接收到集群状态变更时会将其持久化到磁盘GatewayClusterApplier实现了ClusterStateApplier,当集群状态变更时会调用applyClusterState方法
@Override
public void applyClusterState(ClusterChangedEvent event) {if (event.state().blocks().disableStatePersistence()) {incrementalClusterStateWriter.setIncrementalWrite(false);return;}try {// Hack: This is to ensure that non-master-eligible Zen2 nodes always store a current term// that's higher than the last accepted term.// TODO: can we get rid of this hack?if (event.state().term() > incrementalClusterStateWriter.getPreviousManifest().getCurrentTerm()) {incrementalClusterStateWriter.setCurrentTerm(event.state().term());}//更新磁盘上的元数据incrementalClusterStateWriter.updateClusterState(event.state());incrementalClusterStateWriter.setIncrementalWrite(true);} catch (WriteStateException e) {logger.warn("Exception occurred when storing new meta data", e);}
}

将集群级元数据和索引级元数据落盘

void updateClusterState(ClusterState newState) throws WriteStateException {//元数据Metadata newMetadata = newState.metadata();final long startTimeMillis = relativeTimeMillisSupplier.getAsLong();final AtomicClusterStateWriter writer = new AtomicClusterStateWriter(metaStateService, previousManifest);//全局元数据long globalStateGeneration = writeGlobalState(writer, newMetadata);//索引级元数据Map<Index, Long> indexGenerations = writeIndicesMetadata(writer, newState);Manifest manifest = new Manifest(previousManifest.getCurrentTerm(), newState.version(), globalStateGeneration, indexGenerations);writeManifest(writer, manifest);previousManifest = manifest;previousClusterState = newState;final long durationMillis = relativeTimeMillisSupplier.getAsLong() - startTimeMillis;final TimeValue finalSlowWriteLoggingThreshold = this.slowWriteLoggingThreshold;if (durationMillis >= finalSlowWriteLoggingThreshold.getMillis()) {logger.warn("writing cluster state took [{}ms] which is above the warn threshold of [{}]; " +"wrote metadata for [{}] indices and skipped [{}] unchanged indices",durationMillis, finalSlowWriteLoggingThreshold, writer.getIndicesWritten(), writer.getIndicesSkipped());} else {logger.debug("writing cluster state took [{}ms]; wrote metadata for [{}] indices and skipped [{}] unchanged indices",durationMillis, writer.getIndicesWritten(), writer.getIndicesSkipped());}
}
  • 加载磁盘元数据
    在node实例的start方法中会调用gatewayMetaState.start方法
//集群元数据
final GatewayMetaState gatewayMetaState = injector.getInstance(GatewayMetaState.class);
gatewayMetaState.start(settings(), transportService, clusterService, injector.getInstance(MetaStateService.class),injector.getInstance(MetadataIndexUpgradeService.class), injector.getInstance(MetadataUpgrader.class),injector.getInstance(PersistedClusterStateService.class));

然后会调用loadFullState方法

//加载元数据
manifestClusterStateTuple = metaStateService.loadFullState();public Tuple<Manifest, Metadata> loadFullState() throws IOException {//加载最新的状态文件final Manifest manifest = MANIFEST_FORMAT.loadLatestState(logger, namedXContentRegistry, nodeEnv.nodeDataPaths());if (manifest == null) {return loadFullStateBWC();}//构建元数据final Metadata.Builder metadataBuilder;if (manifest.isGlobalGenerationMissing()) {metadataBuilder = Metadata.builder();} else {final Metadata globalMetadata = METADATA_FORMAT.loadGeneration(logger, namedXContentRegistry, manifest.getGlobalGeneration(),nodeEnv.nodeDataPaths());if (globalMetadata != null) {metadataBuilder = Metadata.builder(globalMetadata);} else {throw new IOException("failed to find global metadata [generation: " + manifest.getGlobalGeneration() + "]");}}//索引级元数据for (Map.Entry<Index, Long> entry : manifest.getIndexGenerations().entrySet()) {final Index index = entry.getKey();final long generation = entry.getValue();final String indexFolderName = index.getUUID();final IndexMetadata indexMetadata = INDEX_METADATA_FORMAT.loadGeneration(logger, namedXContentRegistry, generation,nodeEnv.resolveIndexFolder(indexFolderName));if (indexMetadata != null) {metadataBuilder.put(indexMetadata, false);} else {throw new IOException("failed to find metadata for existing index " + index.getName() + " [location: " + indexFolderName +", generation: " + generation + "]");}}return new Tuple<>(manifest, metadataBuilder.build());
}

从磁盘读取构建索引级元数据和集群级元数据,用于构建集群状态对象ClusterState

相关文章:

elasticsearch源码分析-03选举集群状态

选举集群状态 es中存储的数据有一下几种&#xff0c;state元数据、lucene索引文件、translog事务日志 元数据信息可以分为&#xff1a; 集群层面的元信息-对应着metaData数据结构&#xff0c;主要是clusterUUid、settings、templates等索引层面的元信息-对应着indexMetaData数…...

MySQL 重要参数优化

max_connections = 3000 innodb_buffer_pool_size = 8G max_allowed_packet = 32M innodb_file_io_threads = 8 innodb_thread_concurrency = 16 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 innodb_log_buffer_size = 16M 参数说明 max_connections = 3000 运行MySQL的最大连…...

软件测试之接口测试(Postman/Jmeter)

&#x1f345; 视频学习&#xff1a;文末有免费的配套视频可观看 &#x1f345; 点击文末小卡片&#xff0c;免费获取软件测试全套资料&#xff0c;资料在手&#xff0c;涨薪更快 一、什么是接口测试 通常做的接口测试指的是系统对外的接口&#xff0c;比如你需要从别的系统来…...

14 卡尔曼滤波及代码实现

文章目录 14 卡尔曼滤波及代码实现14.0 基本概念14.1 公式推导14.2 代码实现 14 卡尔曼滤波及代码实现 14.0 基本概念 卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程&#xff0c;通过系统输入输出观测数据&#xff0c;对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据包括系统中的噪声和…...

计算机视觉 图像融合技术概览

在许多计算机视觉应用中(例如机器人运动和医学成像),需要将来自多幅图像的相关信息集成到一幅图像中。这种图像融合将提供更高的可靠性、准确性和数据质量。 多视图融合可以提高图像的分辨率,同时恢复场景的 3D 表示。多模态融合结合了来自不同传感器的图像,称为多传感器融…...

计算机网络课程实训:局域网方案设计与实现(基于ensp)

文章目录 前言基本要求操作分公司1分公司2总部核心交换机配置实现内部服务器的搭建acl_deny部分用户与服务器出口出口防火墙配置 前言 本篇文章是小编实训部分内容&#xff0c;内容可能会有错误&#xff0c;另外ensp对电脑兼容性及其挑剔&#xff0c;在使用之前一定要安装好。…...

【安全开发】内网扫描器

文章目录 前言现实现的功能较少后序开发会逐步加入简单漏洞探探测和代理功能。 一、开发过程1.项目结构2.main.go3.core模块3.1 scanner.go3.2 service.go 4.bruteforc4.1 bruteforce.go 二、使用步骤 前言 为什么要写这个&#xff1f; fscna被杀的概率太高&#xff08;哪天二…...

ESP32-C3模组上跑通MQTT(5)

接前一篇文章:ESP32-C3模组上跑通MQTT(4) 本文内容参考: 《ESP32-C3 物联网工程开发实战》 一分钟了解MQTT协议 ESP32 MQTT API指南-CSDN博客 ESP-IDF MQTT 示例入门_mqtt outbox-CSDN博客 ESP32用自签CA进行MQTT的TLS双向认证通信_esp32 mqtt ssl-CSDN博客 特此致谢!…...

Arduino - LED 矩阵

Arduino - LED 矩阵 Arduino - LED Matrix LED matrix display, also known as LED display, or dot matrix display, are wide-used. In this tutorial, we are going to learn: LED矩阵显示器&#xff0c;也称为LED显示器&#xff0c;或点阵显示器&#xff0c;应用广泛。在…...

设计模式 - Observer Pattern 观察者模式

文章目录 定义观察者模式的实现构成构成UML图 观察者模式的代码实现场景代码实现 总结优点缺点应用场景 其他设计模式文章&#xff1a; 定义 观察者模式是行为型模式的一种&#xff0c;它定义对象间的一种一对多的依赖关系&#xff0c;使得每当一个对象改变状态&#xff0c;它…...

【面试系列】C++ 高频面试题

欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;欢迎订阅相关专栏&#xff1a; ⭐️ 全网最全IT互联网公司面试宝典&#xff1a;收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题. ⭐️ AIGC时代的创新与未来&#xff1a;详细讲解AIGC的概念、核心技术、…...

程序猿大战Python——实现简单的图书馆系统操作

步骤1&#xff1a;安装和导入库 首先&#xff0c;确保已经安装了 pymysql 库。如果没有安装&#xff0c;请执行以下命令&#xff1a; pip install pymysql 然后&#xff0c;导入必要的库&#xff1a; import pymysql 步骤2&#xff1a;创建数据库和表的函数 编写一个函数来…...

液体粒子计数器的原理及常见型号选择 lighthouse代理商北京中邦兴业

​液体颗粒计数用于测量液体样品中颗粒的大小和分布。通过用激光二极管照射液体样品并检测散射光来测量颗粒分布和尺寸。散射光的性质与粒子大小的大小有关。液体颗粒计数器可用于批量取样或在线&#xff08;连续监测&#xff09;应用&#xff0c;如水处理厂&#xff0c;或用于…...

Java知识点整理 16 — Spring Bean

在之前的文章 Java知识点整理 8 — Spring 简介 中介绍了 Spring 的两大核心概念 IoC 和 AOP&#xff0c;但对 Spring Bean 的介绍不全面&#xff0c;本文将补充 Spring 中 Bean 的概念。 一. 什么是 Spring Bean 在 Spring 官方文档中&#xff0c;对 bean 的定义为&#xf…...

Nvidia Jetson/RK3588+AI双目立体相机,适合各种割草机器人、扫地机器人、AGV等应用

双目立体视觉是基于视差原理&#xff0c;依据成像设备从不同位置获取的被测物体的图像&#xff0c;匹配对应点的位置偏移&#xff0c;得到视差数据&#xff0c;进而计算物体的空间三维信息。为您带来高图像质量的双目立体相机&#xff0c;具有高分辨率、低功耗、远距离等优点&a…...

springboot使用feign调用不依赖cloud

在使用spring boot调用第三方api中&#xff0c;常用的是okhttp、apache http client等&#xff0c;但是直接使用下来还是有点繁琐&#xff0c;需要手动转换实体。 在springcloud中有个openfeign调用&#xff0c;第一次体验到调用接口还能这么丝滑。注解写道接口上&#xff0c;…...

springboot中使用springboot cache

前言&#xff1a;SpringBoot中使用Cache缓存可以提高对缓存的开发效率 此图片是SpringBootCache常用注解 Springboot Cache中常用注解 第一步&#xff1a;引入依赖 <!--缓存--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId…...

Promise,async/await的运用

一&#xff0c;了解Promise Promise是异步编程的一种解决方案&#xff0c;它是一个对象&#xff0c;可以获取异步操作的消息&#xff0c;它的出现避免了地狱回调。 &#xff08;1&#xff09;Promise的实例有三个状态&#xff1a; Pending&#xff08;进行中&#xff09; Re…...

图论·多源最短路径Floyddijsktra

例题地址 多源最短路径 多个源点多个终点可以使用Floyd算法直接求各源点到终点的最短距离&#xff0c;也可以直接多次使用dijsktra算法求单源点到终点的最短距离 Floyd算法 使用条件 多源最短路径权值正负皆可 核心思想&#xff1a;动态规划 子问题&#xff1a; 设(A,B)…...

微服务 | Springboot整合GateWay+Nacos实现动态路由

1、简介 路由转发 执行过滤器链。 ​ 网关&#xff0c;旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的API路由管理方式。同时&#xff0c;基于Filter链的方式提供了网关的基本功能&#xff0c;比如&#xff1a;鉴权、流量控制、熔断、路径重写、黑白名单、日志监控等。 基本功能…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问

在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上&#xff0c;你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行&#xff1a; sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享&#xff0c;例如/shared&#xff1a; sudo mkdir /shared sud…...

FastAPI 教程:从入门到实践

FastAPI 是一个现代、快速&#xff08;高性能&#xff09;的 Web 框架&#xff0c;用于构建 API&#xff0c;支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示&#xff0c;易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程&#xff0c;涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

JDK 17 新特性

#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

稳定币的深度剖析与展望

一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代&#xff0c;加密货币作为一种新兴的金融现象&#xff0c;正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而&#xff0c;加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下&#xff0c;稳定…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

【电力电子】基于STM32F103C8T6单片机双极性SPWM逆变(硬件篇)

本项目是基于 STM32F103C8T6 微控制器的 SPWM(正弦脉宽调制)电源模块,能够生成可调频率和幅值的正弦波交流电源输出。该项目适用于逆变器、UPS电源、变频器等应用场景。 供电电源 输入电压采集 上图为本设计的电源电路,图中 D1 为二极管, 其目的是防止正负极电源反接, …...

Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?

导语&#xff1a; Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题&#xff0c;这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开&#xff0c;结合典型面试题及实战场景&#xff0c;帮你厘清重点&#xff0c;打破模板式回答&#xff0c…...