1.Containerd容器管理机制
2.Kafka Eagle分布式模式
3.AKShare-股票数据-股票指数成分股
4.springcloud2022？
5.股票指标bdzx里AK/AD1/AJ/AA/BB/CC分别代表什么?网源

Containerd容器管理机制

       containerd是一个高级容器运行时，由Docker项目衍生，码a码实现CRI规范，网源现为CNCF托管，码a码提供新的网源容器解决方案的基础。k8s通过containerd创建容器时，码a码彩虹源码安装containerd生成containerd-shim进程，网源此进程操作容器以避免containerd挂断导致所有容器退出的码a码问题。containerd-shim用于执行命名空间、网源cgroups配置，码a码挂载根文件系统等操作。网源标准化实现由OCI指定，码a码具有javascript源码runc为参考实现。网源

       containerd-shim调用runc启动容器，码a码而runc执行后立即退出，网源containerd-shim则成为容器的父进程，负责监控、状态收集和子进程清理，确保无僵尸进程。

       containerd初始化操作通过方法实现。具体创建过程包括容器对象内部处理的多项操作。初始化后，启动容器操作则由上述方法执行。yolo c 源码

       关于详细实现代码，请参考相关源码：github.com/containerd/c...

       深入理解containerd创建、启动容器的代码实现，请访问进一步分析：qikqiak.com/post/contai...

       更多讨论和细节分析见：colstuwjx.github.io/...

Kafka Eagle分布式模式

       本文将详细介绍Kafka Eagle（现名EFAK）的分布式模式部署和使用方法，以帮助读者理解并解决大规模Kafka集群监控和管理的问题。

       首先，EFAK已获得Apache Kafka PMC的认可，作为Eagle For Apache Kafka的新名称，它专注于Kafka集群的监控和管理。在多集群或大型集群管理中，单机EFAK部署可能导致服务器负载过高，牛马线源码尤其是CPU负载。为此，EFAK提供了分布式部署方式，通过多个低配置服务器组成集群，对集群进行高效监控和管理。

       在开始部署之前，确保具备以下基础环境：合适的硬件和操作系统，以及下载的EFAK安装包（v2.0.9及更高版本）或源代码。

       分布式部署示例：使用5个节点（1个Master和4个Slave），Master节点负责配置环境变量和系统文件，定义节点角色。癞子地主源码Master节点需将efak.cluster.mode.status属性设置为'master'，其他Slave节点保持默认。

       通过ke.sh cluster命令启动集群并监控节点状态。EFAK分布式模式提供了节点监控功能，方便查看所有节点的指标。

       总结来说，当集群规模较大或管理需求复杂时，推荐使用EFAK的分布式模式。反之，如果集群规模较小，建议使用单机部署。对于任何疑问，欢迎留言讨论，共同学习提升。

       感谢阅读，如果你对本文内容感兴趣，可以获取更多学习资料，如源码笔记和高级课程，只需私信回复“学习”即可获得！

AKShare-股票数据-股票指数成分股

       AKShare的股票数据模块近期更新了股票指数成分股的相关接口。这个新接口主要为用户提供特定股票指数的最新成分股信息查询服务。

       我们已配套发布了相关视频教程，包括《AKShare入门教学》、《实战应用教程》、《源码解析讲解》以及《开源项目介绍》，想要深入了解的读者可以通过点击阅读原文访问课程介绍和订阅。同时，AKShare VIP交流群也对所有用户开放，加入群组的方式请在公众号回复“加群”获取详情。群组内我们将共同探讨和学习。

       更新的接口名为"index_stock_cons"，其目标地址为vip.stock.finance.sina.com.cn...，但需要注意的是，由于数据来源的特性，部分数据可能会存在重复，导致信息缺失。为获取更全面的数据，建议分别调用"ak.index_stock_cons_sina()"获取主流指数信息，或者利用"ak.index_stock_cons_csindex()"获取中证指数网提供的成分数据。

       要了解具体的输入参数，可以参考AKShare中提供的股票指数信息一览表。关于接口的使用示例和数据输出，我们已提供详细说明。此外，我们还按市场分类提供了接口示例和数据样本，以便用户根据需要进行查询和分析。

springcloud？

       å¾®æœåŠ¡æ¡†æž¶ä¹‹SpringCloud简介

       åœ¨äº†è§£SpringCloud之前先了解一下微服务架构需要考量的核心关键点，如下图：

       å¯¹äºŽä»¥ä¸Šç­‰æ ¸å¿ƒå…³é”®ç‚¹çš„处理，不需要我们重复造车轮，SpringCloud已经帮我们集成了，它使用SpringBoot风格将一些比较成熟的微服务框架组合起来，屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，为快速构建微服务架构的应用提供了一套基础设施工具和开发支持。

       SpringCloud所提供的核心功能包含：

       SpringCloud架构图

       SpringCloud子项目

       SpringCloud旗下的子项目大致可以分为两类：

       å¦‚下：

       1.SpringCloud与SpringBoot

       SpringBoot可以说是微服务架构的核心技术之一。通过在SpringBoot应用中添加SpringMVC依赖，就可以快速实现基于REST架构的服务接口，并且可以提供对HTTP标准动作的支持。而且SpringBoot默认提供JackJson序列化支持，可以让服务接口输入、输出支持JSON等。因此，当使用SpringCloud进行微服务架构开发时，使用SpringBoot是一条必经之路。

       2.SpringCloud与服务治理(Eureka)

       æœåŠ¡æ²»ç†æ˜¯SpringCloud的核心，在实现上其提供了两个选择，即Consul和Netflix的Eureka。

       Eureka提供了服务注册中心、服务发现客户端，以及注册服务的UI界面应用。

       åœ¨Eureka的实现中，节点之间相互平等，有部分注册中心“挂掉”也不会对整个应用造成影响，即使集群只剩一个节点存活，也可以正常地治理服务。即使所有服务注册节点都宕机，Eureka客户端中所缓存的服务实例列表信息，也可让服务消费者能够正常工作，从而保障微服务之间互相调用的健壮性和应用的弹性。

       3.SpringCloud与客户端负载均衡(Ribbon)

       Ribbon默认与Eureak进行无缝整合，当客户端启动的时候，从Eureka服务器中获取一份服务注册列表并维护在本地，当服务消费者需要调用服务时，Ribbon就会根据负载均衡策略选择一个合适的服务提供者实例并进行访问。

       SpringCloud通过集成Netflix的Feign项目，为开发者提供了声明式服务调用，从而简化了微服务之间的调用处理方式。并且默认Feign项目集成了Ribbon，使得声明式调用也支持客户端负载均衡功能。

       4.SpringCloud与微服务容错、降级(Hystrix)

       ä¸ºäº†ç»™å¾®æœåŠ¡æž¶æž„提供更大的弹性，在SpringCloud中，通过集成Netflix下子项目Hystrix，通过所提供的@HystrixCommand注解可以轻松为我们所开发的微服务提供容错、回退、降级等功能。此外，Hystrix也默认集成到Feign子项目中。

       Hystrix是根据“断路器”模式而创建。当Hystrix监控到某服务单元发生故障之后，就会进入服务熔断处理，并向调用方返回一个符合预期的服务降级处理（fallback），而不是长时间的等待或者抛出调用异常，从而保障服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，避免故障在应用中的蔓延造成的雪崩效应。

       è€ŒHystrix的仪表盘项目（Dashboard）可以监控各个服务调用所消耗的时间、请求数、成功率等，通过这种近乎实时的监控和告警，可以及时发现系统中潜在问题并进行处理。

       5.SpringCloud与服务网关(Zuul)

       SpringCloud通过集成Netflix中的Zuul实现API服务网关功能，提供对请求的路由和过滤两个功能

       è·¯ç”±åŠŸèƒ½è´Ÿè´£å°†å¤–部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础。

       è¿‡æ»¤å™¨åŠŸèƒ½åˆ™è´Ÿè´£å¯¹è¯·æ±‚的处理过程进行干预，是实现请求校验、服务聚合等功能的基础。

       é€šè¿‡Zuul，可以将细粒度的服务组合起来提供一个粗粒度的服务，所有请求都导入一个统一的入口，对外整个服务只需要暴露一个API接口，屏蔽了服务端的实现细节。通过Zuul的反向代理功能，可以实现路由寻址，将请求转发到后端的粗粒度服务上，并做一些通用的逻辑处理。此外，Zuul默认会与Eureka服务器进行整合，自动从Eureka服务器中获取所有注册的服务并进行路由映射，实现API服务网关自动配置。

       6.SpringCloud与消息中间件(Stream)

       SpringCloud为简化基于消息的开发，提供了Stream子项目，通过建立消息应用抽象层，构建了消息收发、分组消费和消息分片等功能处理，将业务应用中的消息收发与具体消息中间件进行解耦，使微服务应用开发中可以非常方便地与Kafka和RabbitMQ等消息中间件进行集成。

       SpringCloudBus基于Stream进行扩展，可以作为微服务之间的事件、消息总线，用于服务集群中状态变化的传播。

       æ¯”如SpringCloudConfig借助Bus，可以实现配置的动态刷新处理。

       7.SpringCloud与分布式配置中心(Config)

       é’ˆå¯¹å¾®æœåŠ¡æž¶æž„下的配置文件管理需求，SpringCloud提供了一个Config子项目。SpringCloudConfig具有中心化、版本控制、支持动态更新和语言独立等特性。

       åœ¨Config子项目中将微服务应用分为两种角色：配置服务器（ConfigServer）和配置客户端（ConfigClient）。使用配置服务器集中地管理所有配置属性文件，配置服务中心可以将配置属性文件存储到Git、SVN等具有版本管理仓库中，也可以存放在文件系统中。默认采用Git的方式进行存储，因此可以很容易地对配置文件进行修改，并实现版本控制。

       8.SpringCloud与微服务链路追踪(Sleuth)

       SpringCloud中的Sleuth子项目为开发者提供了微服务之间调用的链路追踪。

       Sleuth核心思想就是通过一个全局的ID将分布在各微服务服务节点上的请求处理串联起来，还原了调用关系，并借助数据埋点，实现对微服务调用链路上的性能数据的采集。

       å› æ­¤ï¼Œé€šè¿‡Sleuth可以很清楚地了解到一个用户请求经过了哪些服务、每个服务处理花费了多长时间，从而可以对用户的请求进行分析。此外，通过将采集的数据发送给Zipkin进行存储、统计和分析，从而可以实现可视化的分析和展示，帮助开发者对微服务实施优化处理。

       9.SpringCloud与微服务安全(Security)

       SpringCloudSecurity为我们提供了一个认证和鉴权的安全框架，实现了资源授权、令牌管理等功能，同时结合Zuul可以将认证信息在微服务调用过程中直接传递，简化了我们进行安全管控的开发。

       SpringCloudSecurity默认支持OAuth2.0认证协议，因此单点登录也可以非常容易实现，并且OAuth2.0所生成的令牌可以使用JWT的方式，进一步简化了微服务中的安全管理。

       .SpringCloud的其他子项目

       è‡ªå®šä¹‰springcloud-gateway熔断处理

       ä¸€ã€åœºæ™¯

       ä½¿ç”¨springcloudgateway后，有了熔断，问题也就随之而来，服务间调用有了hystrix可以及时的排除坏接口、坏服务的问题，对系统很有帮助。但是！不是所有的接口都是极短时间内完成的，不是所有的接口都可以设置一样的超时时间的！

       é‚£ä¹ˆæˆ‘们面临一个问题，那就是百分之的接口都可以在1s内完美完成，但是就是那几个特殊接口，需要十几秒，几十秒的等待时间，而默认熔断的时间又只有一个。

       äºŒã€åˆ†æž

       åœ¨å‰é¢springcloudgateway源码解析之请求篇中我们知道请求会经过一些列的过滤器（GatewayFilter）,而springcloudgateway的降级熔断处理就是由一个特殊的过滤器来处理的，通过源码分析我们关注到HystrixGatewayFilterFactory这个类，这个类的作用就是生产GatewayFilter用的，我们看下它的实现

       å¯ä»¥çœ‹åˆ°çº¢æ¡†å¤„最后构建了一个匿名的GatewayFilter对象返回，这个对象在接口请求过程中会被加载到过滤器链条中，仔细看到这里是创建了一个RouteHystrixCommand这个命令对象，最终调用command.toObservable()方法处理请求，如果超时熔断调用resumeWithFallback方法

       é€šè¿‡æºç åˆ†æžgateway在路由时可以指定HystrixCommandKey，并且对HystrixCommandKey设置超时时间

       ä¸‰ã€æ–¹æ¡ˆ

       çŸ¥é“网关熔断的原理就好办了,自定义熔断的过滤器配置到接口请求过程中，由过滤器来读取接口熔断配置并构建HystrixObservableCommand处理请求。

       è‡ªå®šä¹‰ä¸€ä¸ªç±»XXXGatewayFilterFactory继承AbstractGatewayFilterFactory，将api和对应的timeout配置化，来实现细化到具体接口的熔断配置，具体实现如下：

       packageorg.unicorn.framework.gateway.filter;

       importcn.hutool.core.collection.CollectionUtil;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;

       importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;

       importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;

       importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;

       importorg.springframework.mand;

       if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){

       //request匹配属于那种模式

ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);

command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));

       }else{

       command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));

       }

       returncommand;

}

       /

***@paramapiTimeoutList

*@parampath

*@return

*/

privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){

       for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){

       if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){

       returnapiTimeoutPattern;

}

       }

       ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();

       apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");

       apiHystrixTimeout.timeout=null;

       returnapiHystrixTimeout;

}

       @Override

publicGatewayFilterapply(Configconfig){

       return(exchange,chain)-{

       UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);

returnMono.create(s-{

       Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);

       s.onCancel(sub::unsubscribe);

}).onErrorResume((Function)throwable-{

       if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){

       HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;

HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();

switch(failureType){

       caseTIMEOUT:

       returnMono.error(newTimeoutException());

       caseCOMMAND_EXCEPTION:{

       Throwablecause=e.getCause();

if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils

       .findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){

       returnMono.error(cause);

}

       }

       default:

       break;

}

       }

股票指标bdzx里AK/AD1/AJ/AA/BB/CC分别代表什么?

       AK/AD1/AJ分别是那三条曲线，白，黄，和紫。

       这三个是动态的。

       AA/BB/CC就是三个数值，分别是，0和.

       顺便把这个指标的源码给你：

       VAR2:=(HIGH+LOW+CLOSE*2)/4;

       VAR3:=EMA(VAR2,);

       VAR4:=STD(VAR2,);

       VAR5:=((VAR2-VAR3)/VAR4*+)/4;

       VAR6:=(EMA(VAR5,5)-)*1.;

       AK: EMA(VAR6,2)*1.;

       AD1: EMA(AK,2);

       AJ: 3*AK-2*AD1;

       AA:;

       BB:0;

       CC:;

       买进: IF(CROSS(AK,AD1),,);

       卖出: IF(CROSS(AD1,AK),,);

       不难看出来其实这就是一个普通的用均线改装出来的趋势指标。

       要说举例嘛，呵呵，有什么想问就给我留言吧，我也不知道怎么给你举例。