1.Spring Boot系列十 与Minio集成
2.亲测！某站8000买的默往im即时通讯源码
3.12 图入门高性能分布式对象存储 MinIO
4.MinIO免费和收费的区别？
5.开源项目蘑菇博客如何集成Minio对象存储服务器
6.稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）

Spring Boot系列十 与Minio集成

       在Spring Boot 2.5+的环境中，我们探讨如何将高性能分布式对象存储系统Minio 8.5.1集成到项目中。Minio以其高可用性和易用性，特别适合私有云和大数据应用的需求。

       Minio简介

       Minio是正9源码一款专为对象存储设计的软件，它能在低成本硬件上高效运行，提供出色的传统存储和机器学习等领域的存储解决方案。官网下载地址是/download.shtml，本文以Windows版本为例。启动本地服务只需在D:\minio目录下运行minio.exe server D:\minio，登录地址为.0.0.1:/login，创建bucketname以开始使用。

       Spring Boot与Minio集成

       集成项目采用Spring Boot 2.5+，配置文件中，服务器监听端口，使用Druid数据源连接MySQL数据库，同时设置了DruidDataSource的连接池参数。Minio客户端配置为本地.0.0.1:，使用accessKey和secretKey进行身份验证，bucketName用于存放文件。

       项目结构包含核心源码，如服务器端口设置、Tomcat配置和数据源连接，以及Minio客户端的配置信息。例如，DruidDataSource的初始大小为，最大活跃连接数为。上传文件后，可以在Minio服务端查询到相应的文件信息，展示项目的实际操作演示。

亲测！某站买的默往im即时通讯源码

       经过亲测，以下是关于默往IM即时通讯源码的搭建教程。该教程涉及的环境包括Nginx 1.、MySQL 5.7、代码源码转换PHP 7.4、Redis 7.0、Node.js ..6、etcd、minio、ssdb、以及kafka等技术栈。以下是关键步骤：

       1. 安装minio：使用`apt-get install rpm`，然后安装`minio-.0.0.x_.rpm`，启动服务使用`nohup minio server /opt/lib/minio --console-address ":" 1>/dev/null 2>&1 &`。

       2. 安装ssdb：进入目录并编译`make`，然后指定安装目录`make install PREFIX=/opt/lib/ssdb`，启动和管理服务。

       3. 安装kafka：在宝塔上安装Java 1.8，设置环境变量，编辑`config/server.properties`，启动zookeeper和kafka。

       4. 安装etcd：配置环境变量，启动etcd服务。

       5. 数据库操作：设置root远程访问，创建和导入数据库，修改数据库账号密码。

       6. IM脚本：修改配置文件，执行清理日志和启动服务的命令。

       7. 创建网站：设置api和admin模块，配置伪静态，运行网站和修改PHP函数，设置跨域访问。

       8. web模块：配置telegram接口，安装依赖，打包编译，并调整wasm文件路径。

       9. 最后，提供了下载链接和原文出处。

       通过以上步骤，网站源码企业您可以按照教程逐步搭建默往IM的源码环境。

图入门高性能分布式对象存储 MinIO

       MinIO，一个在GNU Affero通用公共许可证v3.0下的高性能分布式对象存储，以其与Amazon S3 API的兼容性，成为机器学习和应用数据处理的理想选择。官方文档详尽，地址可在docs.min.io/或docs.min.io.org.cn/docs/查找，GitHub源代码可通过github.com/minio/minio获取。

       其独特的设计使得即使在节点集群中，8台服务器宕机，数据仍能保持可读，不过写入操作需要9台。通过灵活的节点和硬盘配置，如2个节点每4块硬盘或4个节点每2块硬盘，可以定制化冗余策略。基础架构有三种模式：单主机单硬盘用于开发测试，多硬盘模式提供基本安全保障，多主机多硬盘（分布式）则利用Reed-Solomon纠删码实现强大冗余。

       部署分布式MinIO需要环境准备，下载MinIO并为每台新添加的服务器（如4块2GB磁盘）配置。启动服务时，可修改默认的端口，通过编写启动脚本并管理服务。建议使用nginx负载均衡，以便更高效地访问。客户端工具mc允许你添加MinIO存储服务并进行测试，更多操作细节请参考官方文档。

       尽管文章内容涵盖了MinIO的安装、配置和基本使用，但公有云产品如腾讯云Cos和阿里云OSS也是值得考虑的备选。对于更深入的实战操作，敬请期待后续更新，有任何问题，欢迎随时提问。

MinIO免费和收费的gamg指标源码区别？

       MinIO提供免费和收费的版本，免费版（Community Edition）基于AGPL v3.0协议，适用于商业使用，但需遵循相应许可证规定，若违反或需技术支持，则需购买商业授权。收费版（Standard和Enterprise Edition）则解除AGPL v3.0的许可证限制，提供专业的技术支持和SLA服务。主要区别在于是否需要遵守AGPL v3.0许可证和享受额外的商业特性。免费版适用于非技术支持且遵守许可证的场景，而商业版则针对需要更高级服务的用户。详情可参考MinIO中国官网（minio.org.cn）获取更多信息。

       免费版与商业版的差异主要体现在许可证适用性和服务保障上。免费版完全可商用，但需遵循GNU AGPL v3.0，若涉及网络分发或衍生作品的源代码共享，需同步发布。而商业版（包括Standard和Enterprise）则无需遵循AGPL v3.0，提供更快响应、专业技术支持和更严格的SLA。若触及AGPL v3.0许可证规定，如修改或分发MinIO软件，商业授权是必要的。

       GNU AGPL v3.0是自由软件基金会的开源许可证，适用于通过网络托管或分发的MinIO。确保合规的关键是包含完整源代码、许可文本和版权信息。在不需要专业服务和技术保障，且合法使用的情况下，可以直接从MinIO官网下载和使用免费版。

开源项目蘑菇博客如何集成Minio对象存储服务器

       大家好，我来聊聊开源项目蘑菇博客中的文件存储集成方式。

       蘑菇博客目前支持了本地文件存储、七牛云存储以及Minio对象存储服务。每种存储服务都有其优缺点，接下来我们一起来看看。源码池论坛

       首先，直接将保存到服务器的硬盘（例如使用Nginx做静态资源映射）是一种简单的方法，但可能面临性能瓶颈和扩展性问题。

       接着，使用分布式文件系统（如FastDFS）可以实现横向扩展，但可能需要面对复杂性增加和资源分配问题。

       另外，NFS作为一种常用的文件共享协议，也常被用作存储方式，但同样存在一些缺点，如安全性问题和网络延迟影响。

       而采用第三方存储服务（如七牛云），虽然提供了便捷的云端存储解决方案，但可能涉及到成本、数据安全以及集成复杂性等问题。

       通过对比分析，我们发现每种方式都有其适用场景和局限性。那么，有没有一种既能提供开发便捷性、成本低，同时还能实现简单扩容的文件存储方案呢？答案是MinIO。

       MinIO是世界上最快的对象存储服务器，读写速度分别达到了GB/s和GB/s。它作为主要存储层，广泛应用于大数据处理、机器学习、数据仓库等多种工作负载，甚至可以替代Hadoop HDFS。

       MinIO是一种高性能的分布式对象存储系统，支持在标准硬件上运行，并且以Apache 2.0许可开放源代码。

       MinIO的安装与配置相对简单，我们可以通过Docker方式快速部署。首先拉取相应的镜像，创建文件目录用于保存文件和配置。启动容器后，可以通过IP地址访问MinIO页面，输入账号和密码进行登录。

       创建桶（相当于目录）是使用MinIO的第一步，点击右下角的加号按钮，选择“创建桶”进行操作。创建名为“mogublog”的桶后，即可在侧边栏看到桶的列表。

       文件上传与下载则通过选择桶和添加文件图标实现。上传成功后，即可查看文件列表。

       如果需要使用SDK（如Java客户端）操作Minio，需先修改桶的权限。点击桶的右区域，编辑策略并设置为可读可写权限。

       在项目中整合Minio，需要添加依赖、配置文件（如application.yml），并编写控制器以处理前端上传和下载请求。通过测试上传，验证集成效果。

       蘑菇博客也已集成了Minio对象存储服务。配置时，需要在系统中填写Minio服务的URL、访问凭据等信息，并创建对应的上传空间（Bucket）。同时，修改桶的权限为读写，开启Minio上传和显示功能。上传后，通过访问博客管理界面添加博客，完成上传测试。

       总的来说，MinIO作为对象存储服务，为开源项目蘑菇博客提供了一个高效、便捷且可扩展的文件存储解决方案。

       如果你觉得本文对你有帮助，记得给文章点个「赞同」和「收藏」。同时欢迎关注我，一起成长。

稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）

       本文深入介绍了如何使用开源即时通讯项目OpenIM的源码进行部署，简化了复杂过程，让系统功能集成变得简单便捷。OpenIM核心由SDK和Server两部分构成，提供了从消息发送与接收、用户管理到群组管理的全套工具和服务。部署流程分为环境要求、服务器部署和应用服务器部署三大部分。服务器部署中，通过Docker Compose启动MongoDB、Redis、Zookeeper、Kafka和MinIO组件，完成自动部署及端口映射。确保外网IP设置后，执行初始化脚本下载mage，并进行本地编译，适应Linux、Windows、Mac平台。应用服务器部署同样遵循类似的步骤，包括克隆仓库、初始化、编译和启动/停止/检测操作。文章最后，对OpenIM的背景进行概述，强调了其在开源即时通讯领域的重要地位和在数据与隐私安全方面的价值，预示着在后AIGC时代，OpenIM在协同办公软件市场以及企业级应用中的潜力。

一文带你搞懂xxl-job（分布式任务调度平台）

       本篇文章主要记录项目中遇到的 xxl-job 的实战，希望能通过这篇文章告诉读者们什么是 xxl-job 以及怎么使用 xxl-job 并分享一个实战案例。

       xxl-job 是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。设计思想是将调度行为抽象形成 调度中心 平台，平台本身不承担业务逻辑，而是负责发起 调度请求 后，由 执行器 接收调度请求并执行 任务，这里的 任务 抽象为 分散的 JobHandler。通过这种方式即可实现 调度 与 任务 相互解耦，从而提高系统整体的稳定性和拓展性。

       任务调度指的是系统在约定的指定时间自动去执行指定的任务的过程。在开发项目时大家可能遇到过类似的场景问题，如系统需要定时在每天0点进行数据备份、活动开始前几小时预热执行一些前置业务、定时对 MQ 消息表的发送装填等。这些场景问题都可以通过任务调度 来解决。

       单体系统 中有许多实现 任务调度 的方式，如多线程方式、Timer 类、Spring Tasks 等等。这里比较常用的是 Spring Tasks（通过 @EnableScheduling + @Scheduled 的注解可以自定义定时任务，有兴趣的可以去了解一下）。

       在分布式系统下，每个服务都可以搭建为集群，这样的好处是可以将任务切片分给每一个服务从而实现并行执行，提高任务调度的处理效率。那么为什么分布式系统 不能使用 单体系统 的任务调度实现方式呢？在集群服务下，如果还是使用每台机器按照单体系统的任务调度实现方式实现的话，会出现下面这四个问题：怎么做到对任务的控制（如何避免任务重复执行）、如果某台机器宕机了，会不会存在任务丢失、如果要增加服务实例，怎么做到弹性扩容、如何做到对任务调度的执行情况统一监测。通过上面的问题可以了解到分布式系统下需要一个满足高可用、容错管理、负载均衡等功能的任务调度平台来实现任务调度。

       xxl-job 分布式任务调度系统是一个开源软件，可以在 github 或 gitee 上查看和下载 xxl-job 的源码。在 docker 下安装 xxl-job、创建映射容器的文件目录、在/mydata/xxl-job 的目录下创建 application.properties 文件、导入 tables_xxl-job.sql 文件到指定的数据库、配置参数如数据库位置、访问口令等。

       在 Spring Boot 项目中，导入 xxl-job 的 maven 依赖，配置application.yml 文件指定调度中心地址、访问口令、执行器名称和端口等属性，编写配置类配置自定义任务和执行器，完成 SpringBoot 集成 xxl-job 实现分布式任务调度的全过程。

       实战案例：当前项目需要对上传到分布式文件系统 minio 中的视频文件进行统一格式的视频转码操作。利用 xxl-job 的方式以任务调度的方式定时处理视频转码操作，以任务调度的方式，可以使得视频转码操作不会阻塞主线程，避免影响主要业务的吞吐量；以集群服务分片接收任务的方式，可以将任务均分给每个机器使得任务调度可以并行执行，提高总任务处理时间以及降低单台机器 CPU 的开销。

       xxl-job 执行流程图：在集群部署时，配置路由策略中选择分片广播的方式，可以使一次任务调度会广播触发集群中所有的执行器执行一次任务，并且可以向系统传递分片参数。利用这一特性可以根据当前执行器的分片序号和分片总数来获取对应的任务记录。通过 Bean 模式（基于方法）获取分片序号和分片总数，编写 sql 获取任务记录，实现对集群服务均分任务的操作。

       确保任务不会被重复消费：通过幂等性实现，依靠任务的状态（未处理1；处理中2；处理失败3；处理成功4）通过比较和设置的方式只有在状态为未处理或处理失败时才能设置为处理中，避免多个执行器同时处理该任务。设置调度过期策略和阻塞处理策略保证真正的幂等性。

       编写完成所有任务：分片视频转码处理，通过分片广播拿到的参数以取模的方式获取当前执行器所属的任务记录集合，遍历集合并发执行任务，使用乐观锁抢占当前任务，执行任务过程包含分布式文件系统下载、视频转码、上传转码后的视频、更新任务状态（处理成功），使用 JUC 工具类 CountDownLatch 实现所有任务执行完后才退出方法，中间使用 xxl-job 的日志记录错误信息和执行结果。

       清理任务表中转码成功的任务的记录并将其插入任务历史表，视频补偿机制处理任务超时情况下的任务，做出补偿，处理失败次数大于3次的任务，做出补偿。测试并查看日志，准备好的任务表记录，启动三台媒资服务器，并开启任务，可以单独查看每个任务的日志，通过日志中的执行日志查看具体日志信息，可以看到直接为了测试改错的路径导致下载视频出错，查看数据库表的变化，核心的视频转码任务执行成功，并且逻辑正确，能够起到分布式任务调度的作用。

OpenSSL创建/help/ci/examples/index.md

        语法说明：

       /help/ci/yaml/index