杂烩饭

官方配置文档在这里：https://grafana.com/docs/grafana/latest/setup-grafana/image-rendering/ 使用方式有两种，一种是直接在 grafana 机器上安装插件，另一个是使用外挂渲染器的方式。 部署渲染器 grafana-image-renderer 官方有现成的镜像，也可以不用自己构建镜像: grafana/grafana-image-renderer:3.12.3 也可以用 bitnami 打包的镜像：bitnami/grafana-image-renderer:latest， 我哼哧哼哧搞了半天才想起来官方也有镜像😓 我的 grafana 是运行在 kubernetes 里的，所以选择用外挂渲染器的方法。渲染器核心用的是 Puppeteer，根据官网文档安装依赖包：https://pptr.dev/troubleshooting#chrome-doesnt-launch-on-linux ，另外增加了中文字体包，解决了中文显示框框的问题。最终的渲染器镜像 dockerfile...

构建容器镜像对运维来说已经轻车熟路了，但是最近遇到个问题百思不得其解，准确的说就是手动执行 java -jar 带上所有参数，可以正常启动，但是打包成镜像就会报错： 先附上 entrypoint.sh 123456789101112131415161718192021222324252627#!/bin/bashif [ -n "$JVM_PARAM" ];then echo "JVM_PARAM: $JVM_PARAM"else JVM_PARAM="-Xms2g -Xmx2g -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=512m"fiif [ -n "$JVM_OPTS" ];then echo "JVM_OPTS: $JVM_OPTS"else JVM_OPTS="-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly...

安装一些基础包12sudo dnf install -y hyperv-toolssudo dnf install -y xrdp xrdp-selinux 配置 Fedora12345678910111213141516171819202122232425systemctl enable xrdpsystemctl enable xrdp-sesman# use vsock transport.sed -i_orig -e 's/port=3389/port=vsock:\/\/-1:3389/g' /etc/xrdp/xrdp.ini# use rdp security.sed -i_orig -e 's/security_layer=negotiate/security_layer=rdp/g' /etc/xrdp/xrdp.ini# remove encryption validation.sed -i_orig -e 's/crypt_level=high/crypt_level=none/g'...

我们的业务场景是 ES 存储的都是一些不太重要的日志，但是对存储比较敏感，但是查看了 ES 索引都是默认创建了一个副本的。这会造成存储空间翻倍。现在通过调整 logstash 配置来实现创建出来的索引应用自定义配置，比如可以实现 30 天前的日志自动清理，默认不创建副本等。 创建生命周期策略在 ES 上创建一个生命周期策略，定义索引保留 14 天。 1234567891011121314151617PUT _ilm/policy/user_monitor_point-retention-policy{ "policy": { "phases": { "hot": { "min_age": "0ms", "actions": {} }, "delete": { ...

GitHub 地址：https://github.com/sml2h3/ddddocr 安装 1pip install ddddocr 如果 windows 安装报错：ImportError：DLL load failed: 找不到指定的模块。需要安装 vc 运行库：https://aka.ms/vs/16/release/VC_redist.x86.exe https://aka.ms/vs/16/release/VC_redist.x64.exe 基本使用： 1234567import ddddocrocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)image = open("example.jpg", "rb").read()result = ocr.classification(image)print(result) 初始化传参 show_ad=False 输出就不带作者的广告了。

powerlevel10k 是 zsh 上很好看的主题，我一直是在 wsl 里用，配合 Windows Terminal 很好看，不过在 PyCharm 里打开会乱码，可以通过修改控制台字体为支持 powerline 的字体，不过还是不完美，有时候还有 BUG。 想了下，我平时都是在 Windows Terminal 上用的，那么可以让使用 Windows Terminal 的时候显示成花里胡哨的主题，用其他软件比如 PyCharm 或者 VScode 的时候，换成朴素的主题。看了下，在 Windows Terminal 上有个特殊的环境变量 WT_SESSION 和 WT_PROFILE_ID ，看名字应该是和 Windows terminal 有关，测试了下也确实如此，那么可以修改 ~/.zshrc 来实现。 12345if [[ $WT_SESSION ]]; then ZSH_THEME="powerlevel10k/powerlevel10k"else ZSH_THEME="robbyrussell"fi 此时显示如下：

2.0.3 版本的 BUG详细 bug 在 GitHub 上有，比如： issue 链接见：https://github.com/alibaba/nacos/issues/9332https://github.com/alibaba/nacos/issues/8492 我们遇到的 bug 简单一句话总结就是：集群方式部署的 nacos 其中一个节点重启后可能会有节点数据不一致的现象（服务注册与服务发现里面的服务数量不一致）比如说一个服务注册到了 nacos 中，我在 nacos 网页控制台 服务管理 服务列表 里查看有 10 个服务注册进来，刷新下网页可能就变成了 9 个，再刷新又变成 10 个，这种情况就是 nacos 的多个节点数据不同步了（nacos 配置中心数据是从 MySQL 取的，不受这个 bug 的影响），这种情况可以直接将 nacos 副本数设置成 1 临时解决，想要彻底解决我们验证了升级到 2.1.0 就能修复。 升级数据库表结构 nacos 官网文档写的太敷衍了，版本之间的差异需要自己找，哪怕你上个 flyway...

前言完成这个教程，你主要需要完成以下流程： 在 NAS 上启用 SSH 创建一个持久的 TUN 安装 Docker 设置 Docker 创建一个持久的 TUN如果有 /dev/net/tun 就不用再执行了 使用 SSH 连接到你的 NAS，切换为 root 身份 创建一个开机自启动脚本: /usr/local/etc/rc.d/tun.sh 1234567891011# 创建开机自启动脚本echo -e '#!/bin/sh -e \ninsmod /lib/modules/tun.ko' > /usr/local/etc/rc.d/tun.sh# 添加可执行权限chmod a+x /usr/local/etc/rc.d/tun.sh# 手动执行一下/usr/local/etc/rc.d/tun.sh# 查看是否有tun设备ls /dev/net/tun 安装 Docker 到你的 NAS 上直接到套件中心去安装。 1mkdir /var/lib/zerotier-one 创建一个容器，这里将它命名为...

淘汰策略如果设置了合适的淘汰策略，Redis 会根据以下几种策略选择性地移除某些键，腾出内存空间（淘汰策略需要和内存限制配合使用） 常用淘汰策略说明 策略 说明 volatile-lru 从设置了过期时间的键中，移除最近最少使用（LRU）的键。 allkeys-lru 从所有键中，移除最近最少使用（LRU）的键。 volatile-random 从设置了过期时间的键中，随机移除键。 allkeys-random 从所有键中，随机移除键。 volatile-ttl 从设置了过期时间的键中，移除即将过期的键（优先移除 TTL 短的键）。 noeviction 当内存超过限制时，直接返回错误，不再执行新增操作（这是默认策略）。 设置方法： 在 redis.conf 文件中添加或修改： 1maxmemory-policy allkeys-lru 或通过命令行动态设置： 1redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru 内存限制设置 maxmemory 123maxmemory 4gb#...

最近发现个 ddddocr，识别率很高，识别速度还很快：使用Python识别验证码 ddddocr 以前用过什么 pytesseract 识别效果很差，还需要电脑上安装 Tesseract OCR 的软件，但是使用下来，效果不好，后面也用过 PaddleOCR 可以识别，但是识别速度比较慢，成功率也不高。后面又看到了这个开源工具，吹牛逼比较厉害，号称自己是验证码识别的最高境界，就试试看。官方的 GitHub 地址是：https://github.com/litongjava/muggle_ocr 效果展示 环境OS： Windows 11Python： python-3.10.10-amd64 安装这个开源程序在 pypi 仓库上被移除了，需要在 GitHub 上将源码包下载下来安装。 下载到本地，解压后，打开 cmd 命令提示符， 123456REM 创建虚拟环境python -m venv venvREM 安装muggle_ocrcd muggle_ocr-mainpython setup.py install 报错处理error: numpy 2.2.1 is...