1.apacheԴ?源码????
2.如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇
3.ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
4.软件测试及质量控制
5.Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现
6.apache能直接看源代码是什么意思？

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       全网最全大数据面试提升手册！

       一、测试DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，源码首先需要对调度系统有基础的测试了解，本文将重点介绍流程定义、源码流程实例、测试挂机源码下载任务定义与任务实例。源码DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，测试集群中没有Master与Slave之分，源码提高系统的测试稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，源码每种模式都有其优势与不足。测试中心化设计的源码集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，测试Slave执行任务。源码去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、xgboost的源码恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。

如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇

       JMeter是一个广泛用于性能测试的开源工具，尤其擅长压力测试。它提供了丰富的扩展插件以满足不同场景下的性能测试需求。消息队列（Message Queue，简称MQ）作为现代分布式系统中的关键组件，被大量应用在软件或程序中。在进行测试时，遇到MQ系统改造的情况，需要使用JMeter来实现MQ数据的发送和接收，以完成性能测试工作。本文将基于实际项目经验，介绍如何利用JMeter的一个扩展插件Mqmeter进行MQ性能测试。

       消息队列在分布式系统中扮演重要角色，主要解决应用耦合、异步消息和流量削峰等问题，确保高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构的实现。常见的MQ系统包括ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ等。

       JMeter作为Apache项目下的开源性能测试工具，支持多种服务类型的测试，并允许用户通过插件扩展来满足特定的定制化需求，网络上提供了多种开源插件供测试人员使用。

       本文结合实际测试中遇到的MQ测试需求，介绍如何使用Mqmeter插件来实现对IMB MQ队列的免费源码 2018数据发送和接收。通过Mqmeter，测试人员能够利用JMeter完成MQ的压力测试，实现MQ的多并发操作。

       为了执行性能测试，首先需要准备JMeter运行环境和Mqmeter插件。JMeter运行依赖Java环境，Maven环境用于编译Java源代码形成可执行的JAR包。本文详细说明了环境部署步骤，包括JDK安装、环境变量配置以及Maven和Mqmeter插件的安装过程。

       在环境准备完成后，进行性能测试的具体执行步骤如下：

       启动JMeter，添加线程组和取样器，选择Mqmeter作为Java请求取样器。

       填写取样器参数，包括MQ管理器名称、队列名称、等待间隔、主机名、端口号、通道名称、用户ID和密码等。

       配置参数化变量，实现向不同MQ队列发送不同消息内容的功能。

       设置汇总报告、TPS监听器、响应时间监听器等，开始性能测试。

       在测试过程中，利用Mqmeter插件进行MQ性能监控，实时查看MQ队列的深度，确保系统交易链路的可用性，并定性评估MQ本身的读写性能。通过脚本化指令，实现对MQ性能的实时监控，提高测试效率。

       总结，Mqmeter插件提供了强大的功能，帮助测试人员高效地进行MQ性能测试。本文提供的步骤和方法，旨在为从事MQ性能测试的同行提供参考，同时指出了一些可能的不足之处，如从消息队列取消息的具体方法和量化性能的详细方法，有待进一步探索和完善。

ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0

       Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能，减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成，其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。

       Curator的最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中，原因包括代码重构、格子怪兽源码API调整等，导致不兼容之前的版本。

       Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。

       引入Curator依赖后，开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。

       Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。

       在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。

       CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。

       连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。

       Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。

       Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。

       通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。

软件测试及质量控制

       作业1：代码覆盖率及路径分析检测

       1、实验要求

       (1) 编写应用程序记录一个C++, C#, Java, JavaScript（任选一种程序语言）程序执行路径和覆盖率，要求能分析基本程序常见结构流如选择，openmax il 源码顺序与循环，记录程序运行执行路径，生成描述程序运行执行分支报告。

       (2) 也可以分析数据库中存储过程；

       2、实验环境

       操作系统：Windows

       语言：python 3..9

       编辑器：Spyder IDE 5.4.1

       3、实验原理

       白盒测试也称结构测试，透明盒测试。主要用于单元测试阶段，代码和逻辑的测试，重点复杂的测试，是一种测试用例设计方法，不同于黑盒测试，白盒测试是可以看到内部代码如何运作的，可通过测试来检测产品内部是否符合规定正常运行。

       白盒测试主要是检查程序的内部结构、逻辑、循环和路径。常用测试用例设计方法有逻辑覆盖和基本路径测试。逻辑覆盖：以程序的内部逻辑结构为基础，分为语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定-条件覆盖、条件组合覆盖等。基本路径测试：在程序控制流程的基础上，分析控制构造的环路复杂性，导出基本可执行路径集合，从而设计测试用例。

       4、实验代码

       4.1、test.py文件是待测试程序，trace.py文件可以获得程序执行路径信息并保存为txt文件，analyse.py文件根据txt文件计算函数覆盖率、分支覆盖率和语句覆盖率。使用过程是先运行trace.py再运行analyse.py，生成中间文件result_line.txt和result_trace.txt以及最终结果文件result.txt。

       4.2、trace.py

       Python中的 sys.settrace()函数是Python标准库中的一个函数，它允许我们在debug的时候对Python代码进行跟踪，获取函数之间的调用关系、每行执行的代码等信息。该函数可以被用于性能分析、调试、代码覆盖率、tracing/monitoring等等方面，是Python中比较重要的调试工具之一。

       Python sys.settrace()函数的格式如下：

       sys.settrace(function)

       其中，function是一个函数，用来指定trace的行为。当Python解释器执行一行代码时，settrace函数便会调用指定的function函数来处理该行代码。当function返回一个值时，该值决定了下一步解释器执行的动作，如果返回None，则该行代码会继续被执行，如果返回一个"call"，则解释器会进入函数调用，如果返回一个"return"，则表示当前函数调用已经结束。

       4.3、analyse.py

       依据trace.py生成的result_trace.txt文件以及pyc文件，对函数覆盖率、分支覆盖率以及语句覆盖率进行计算。分析代码如下图。

       5、实验结果

       运行测试文件test.py，结果如下图。

       运行trace.py获取执行路径信息，结果如下图，并将获取到的信息保存在result_line.txt和result_trace.txt中。包含顺序语句，条件语句，分支语句和循环语句。

       运行analyse.py获取函数覆盖率、语句覆盖率和分支覆盖率结果，并保存到result.txt中。

       6、实验心得

       通过本次实验，初步了解到了白盒测试的基本过程。并且通过代码能够分析程序常见的顺序、选择和循环结构，并且能够记录程序执行路径和计算程序覆盖率。在这其中最重要的就是了解Python中的 sys.settrace()函数在代码追踪中的作用。软件测试是一个不断学习和成长的过程。随着技术的发展和市场的变化，软件测试的方法和技术也在不断地更新和改进。因此，我们需要保持学习和探索的心态，不断地提高自己的技能和能力。

       作业2：JMeter

       1、JMeter简介

       JMeter是Apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个轻量级的测试工具，使用起来十分简单。它可以用于测试静态和动态资源，例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器，等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性，JMeter允许使用正则表达式创建断言。

       2、JMeter下载与安装

       (1) 因为JMeter是使用JAVA写的，所以使用JMeter之前，先安装JAVA环境，在Oracle官网下载JDK运行并在本地主机配置环境变量。

       (2) 在Windows 中的cmd输入java-version，出现如下信息，即已经安装好JDK。

       (3) 在Apache官网下载JMeter解压并在本地主机配置环境变量。

       (4) 解压JMeter，进入bin文件夹，双击ApacheJMeter.jar启动JMeter。

       (5) 进入JMeter后，初始界面如下图所示。

       3、JMeter原理

       3.1、Jmeter主要元件

       3.2、Jmeter接口测试流程

       4、JMeter测试

       (1) 要有测试应用，才能使用JMeter工具，所以在 showapi.com/网站中注册账号申请一个关于天气预报的应用接口，并获取相应的接口ID。

       (2) 在JMeter中新建一个线程组，输入对应参数（线程数、Ramp-Up时间）。

       (3) 在线程组中新建一个HTTP请求，输入需要测试的接口应用的对应参数。

       (4) 在HTTP请求中新建一个查看结果树。

       (5) 运行JMeter，生成结果查看树，获得响应数据。

       5、心得体会

       在使用JMeter之前，需要配置java环境，这个过程是比较费时间的。因为需要找到JMeter适配的java版本。配置好环境后，由于并没有现成的应用提供给我们进行测试，所以申请了一个免费接口进行接下来的实验。通过此次实验，我大致掌握了使用JMeter进行压力测试的全过程，这让我对软件测试的流程更加熟悉。

       作业3：论文阅读

       论文信息摘要

       软件漏洞的自动检测是软件安全中的一个基本问题。现有的程序分析技术要么存在高假阳性，要么存在假阴性。深度学习的最新进展导致人们对应用深度学习进行自动漏洞检测的兴趣大增。最近的几项研究表明，在检测漏洞方面取得了高达%的准确率。在这篇论文中，我们问，“最先进的基于深度学习的技术在现实世界的漏洞预测场景中表现如何？”令我们惊讶的是，我们发现它们的性能下降了%以上。对导致性能急剧下降的原因进行的系统调查表明，现有的基于深度学习的漏洞预测方法在训练数据（例如，数据重复、不现实的脆弱类分布等）和模型选择（例如，简单的基于token的模型）方面都面临挑战。因此，这些方法通常不会学习与漏洞的实际原因相关的功能。相反，它们从数据集中学习不相关的变量（例如，特定的变量/函数名称等）。利用这些经验发现，我们展示了如何在脆弱性预测的现实设置的基础上，采用更具原则性的数据收集和模型设计方法，从而获得更好的解决方案。与文献中表现最好的模型相比，由此产生的工具的性能明显好于研究的基线，精度提高了.%，召回率提高了.%。总体而言，本文阐述了现有的基于深度学习的漏洞预测系统的潜在问题，并为未来基于深度学习的脆弱性预测研究绘制了路线图。

       关键字：基于深度学习的漏洞检测、真实世界的漏洞检测、基于图神经网络的漏洞检测

       1、背景介绍

       安全漏洞的自动检测是系统安全中一个重要的问题。已知传统技术存在高假阳性/假阴性率，例如基于静态分析的工具通常会导致高假阳性，将非易受攻击（以下称为中性）检测为易受攻击，而动态分析则会出现高假阴性。到目前为止，这些工具仍然不可靠，给开发人员留下了很大的负担。

       深度学习的最新进展，特别是在计算机视觉和自然语言处理等领域，引发了人们对使用深度学习进行高精度自动检测安全漏洞的兴趣。根据谷歌学者的说法，年到年间，篇论文出现在流行的安全和软件工程领域，这些论文应用学习技术来检测不同类型的漏洞。事实上，最近的几项研究已经证明了准确率高达%这个非常有前景的结果。

       鉴于深度学习模型在检测漏洞方面取得了如此显著的成功，人们很自然地会问，为什么它们表现得如此出色，这些模型正在学习什么样的特征，以及它们是否具有可推广性，即它们能否用于可靠地检测现实世界的漏洞。

       深度学习模型的可推广性通常受到数据集中隐含偏见的限制，这些偏见通常在数据集生成/管理/标记过程中引入，因此对测试和训练数据的影响相同。这些偏差倾向于允许深度学习模型通过学习特定于该数据集的高度特殊特征而不是可推广的特征来在测试数据中实现高精度。

       在本文中，系统地测量了四种最先进的基于深度学习的漏洞预测（以下简称DLVP）技术的泛化能力，据报道，这些技术可以在现有文献中以高达%的精度检测安全漏洞。本文主要关注深度神经网络模型，该模型将源代码作为输入，并在函数粒度上检测漏洞。这些模型在广泛的数据集上运行，这些数据集要么是合成生成的，要么是根据真实世界的代码改编的。

       令人惊讶的是，发现现有的模型都没有在现实世界中表现良好。如果直接使用预先训练的模型来检测现实世界中的漏洞，那么性能平均会下降%。即使用真实世界的数据重新训练这些模型，它们的性能也比报告的结果下降了%。经过策划调查，发现了以下问题：

       为了克服这些问题，本文提出了一个方法，希望能帮助基于深度学习的漏洞预测研究人员在未来避免此类陷阱。为此，展示了如何采用更有原则的方法进行数据收集和模型设计，从而获得更好的解决方案。对于数据收集，本文讨论了如何结合漏洞的静态和进化性质来策划真实世界的漏洞

Apache Calcite系列（五）：数据库驱动实现

       Avatica，作为Apache Calcite的子项目，提供了实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的能力。通过这个项目，开发者可以构建自定义数据库的Java驱动，或代理非JDBC、ODBC标准的数据库，而无需修改上层服务代码。本文将探讨Avatica的实现原理。

       在探讨Avatica实现细节之前，需要了解其架构。Avatica采用典型的RPC架构，分为客户端和服务端两个部分。客户端将JDBC相关操作如建立连接、执行请求等通过RPC协议发送给服务端，服务端执行这些操作并返回结果。Avatica的核心概念有三个：连接、Statement和查询执行。

       接下来，我们将通过一个DEMO展示Avatica的使用方法。DEMO中，我们将使用Avatica框架访问MySQL数据库。代码包括客户端测试代码和服务器端代码。客户端首先建立连接，创建Statement，然后执行查询，最后打印结果。

       在建立连接的过程中，代码调用Driver的connect方法，实际上由AvaticaFactory创建连接，Avatica的Driver通过此方法创建AvaticaConnection。连接创建时，指定连接驱动、URL、元数据等信息。元数据使用RemoteMeta，它连接实际数据库并代理数据。

       客户端发送建立连接请求后，服务端处理逻辑通过Jetty网络服务实现。Jetty收到请求后，将请求交给AbstractAvaticaHandler处理。Handler内部处理流程包括：调用LocalService，LocalService再调用Meta处理连接请求，Meta根据请求内容选择合适的数据库驱动建立连接。

       创建Statement的过程与建立连接类似，通过远程请求实现。服务端创建Statement后，返回Statement ID给客户端，客户端通过ID执行后续操作。创建StatementHandle的过程也是远程请求，服务端创建Statement并返回。

       执行查询的过程与创建Statement类似，服务端根据Statement ID查找Statement，执行查询并返回结果。

       源码解读方面，主要关注几个关键目录：org.apache.calcite.avatica根目录下的JDBC框架代码，包括Connection、Statement、ResultSet等实现；org.apache.calcite.avatica.remote包下的Service定义、请求处理Handler以及RemoteMeta；Server端的org.apache.calcite.avatica.jdbc目录定义代理其他数据源的类，如JdbcMeta和JdbcResultSet；org.apache.calcite.avatica.server目录定义服务端Handler和启动服务。

       核心类包括消息类Handler、Service接口、Meta接口和Driver类。Handler负责处理网络请求，Service接口处理请求和响应，Meta接口处理JDBC规范操作请求，Driver类提供了实现Avatica框架的Driver。

       总结来说，Avatica通过构建RPC架构，实现JDBC和ODBC标准数据库驱动的自定义和代理，简化了数据库访问过程。通过理解和使用Avatica框架，开发者可以灵活地构建和管理数据库驱动，满足不同场景的需求。

apache能直接看源代码是什么意思？

       apache 是开源的，所以说能看apache的源代码，而不是说看网页的源代码。

       开源的好处是如果有漏洞，可以自己发现，然后提交到apache社区，然后就能在下一个版本修正，也可以自己去修正；而且可以自己定制更多的内容（虽然一般用户用不到）。

       这样不用去等那些大公司的工程师去修正，或者什么付费服务。

之一--源码编译

       为了成功编译Apache Hudi源码，您需要遵循一系列步骤确保所有依赖被正确解决。首先，导入GitHub项目至 IntelliJ IDEA，可能会遇到“Cannot resolve jdk.tools:jdk.tools:1.7”的错误。此问题可能源于版本不兼容或依赖未正确配置。

       解决方法如下：

       在pom.xml文件中添加如下dependency：

       <dependency><groupId>jdk.tools</groupId><artifactId>jdk.tools</artifactId><version>1.7</version></dependency>

       若问题依然存在，尝试将systemPath设为绝对路径。

       接下来，遇到“Cannot resolve io.confluent:common-config:5.3.4”及相关的依赖加载问题。这可能是由于Maven配置为使用阿里云镜像，而阿里云中缺失io.confluent依赖。为解决此问题，修改Maven settings.xml文件（位于~/.m2目录）。

       在元素中添加以下两个元素：

       定义新的confluent仓库，然后指示从默认的阿里云仓库中移除confluent代理。这样，请求confluent仓库中的依赖时，将直接从confluent仓库获取，而非从阿里云。

       在遇到“org.apache.yetus:audience-annotations:jar dependencies not be available”的错误时，检查依赖是否已被正确添加到项目中。修改方法为确保所有依赖都已正确配置到pom.xml文件中。

       综上所述，遵循上述步骤确保所有依赖正确解决，即可成功编译Apache Hudi源码。