1.Metersphere 源码启动并做性能测试（一）
2.2024最新IM即时通讯四合一系统源码(PC+WEB+IOS+Android)客户端默往
3.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
4.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）
5.VSCode配置JAVA开发环境
6.flink-cdc同步mysql数据到kafka

Metersphere 源码启动并做性能测试（一）

       最近发现了一个开源测试平台——Metersphere，码环其在GitHub上广受好评。码环平台以Java语言编写，码环功能丰富，码环包括测试管理、码环接口测试、码环atomicinteger源码实现UI测试和性能测试。码环因此，码环我决定在本地尝试启动并进行性能测试。码环

       Metersphere的码环架构主要包括前端Vue和后端SpringBoot，数据库使用MySQL，码环缓存则依赖Redis。码环为了本地启动MS项目，码环首先需准备环境，码环参考其官方文档进行操作。码环在启动项目时，可能会遇到找不到特定类的错误，通常这是由于依赖问题导致的。解决这类问题，最常见的方式是注释掉相关的依赖和引用。如果遇到启动时出现依赖bean的问题，这可能是因为找不到对应的bean注入或调用方法时找不到对应的类。这种问题通常需要开发人员通过排查找到问题根源并解决，百度等资源是查找解决方案的有效途径。

       启动项目后，会观察到后台服务运行正常，接下来启动前端服务。执行`npm run serve`命令，如果项目已打包，这一步骤通常能成功启动前端。遇到前端加载失败的问题，可能需要重新打包项目，确保所有资源文件都能正常加载。

       接下来，进行性能测试的改良dj指标源码准备。Metersphere的性能测试流程包括发起压力测试、Node-controller拉起Jmeter执行测试、数据从Kafka流中获取并计算后存入MySQL数据库。在启动性能测试过程中，首先拉取Node-controller项目，需修改Jmeter路径，并确保本地环境支持Docker，因为Node-controller依赖Docker容器进行性能测试。Data-Streaming服务则负责解析Kafka数据并进行计算，需要确保Kafka服务已启动。

       启动Metersphere的backend和frontend后，配置压测资源池，添加本地Node-controller服务的地址和端口。性能测试分为通过JMX和引用接口自动化场景两种方式，可以模拟真实的网络请求。配置压力参数后，保存并执行性能测试，查看报告以了解测试结果。Metersphere的报告功能较为全面，值得深入研究。

       本地启动并执行性能测试的流程大致如上所述。在遇到问题时，查阅官方文档和利用百度等资源是解决问题的关键。Metersphere的官方文档提供了详尽的信息，对新用户来说是宝贵的学习资源。若仍有问题，可以考虑加入社区群寻求帮助。

最新IM即时通讯四合一系统源码(PC+WEB+IOS+Android)客户端默往

       本文旨在介绍一套集成PC、WEB、IOS、Android客户端的最新即时通讯系统源码，为用户提供一整套全面的即时通讯解决方案。下面将详细介绍此系统的搭建步骤和环境要求。

       系统搭建主要依赖以下环境和工具：后端框架、python源码解析书单服务器环境以及相关组件。

       后端环境构建包括后台账号管理、服务器配置以及服务器管理工具如宝塔。

       具体步骤如下：

       1. 安装并配置宝塔在线命令，此工具将简化服务器管理。

       2. 使用宝塔命令安装核心组件，包括:

       Minio: 为系统提供对象存储服务。

       SSDB: 高性能的键值数据库，用于存储系统配置信息。

       Kafka: 实现消息队列，支持实时数据流处理。

       etcd: 分布式键值存储系统，用于分布式系统中存储配置数据。

       3. 完成数据库导入，确保系统数据的完整性。

       4. 创建并配置网站，整合即时通讯功能。

       在前端开发层面，已提供详细的构建教程，包含界面设计、交互实现以及性能优化技巧。

       这套IM即时通讯四合一系统源码旨在为开发者提供高效、稳定、跨平台的即时通讯解决方案。通过遵循上述步骤，用户可以快速搭建起功能全面、性能优良的即时通讯应用。

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本，依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、hive、hadoop、kafka。灵光指标公式源码我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题，本指南将提供解决方案。

       部署流程如下：

       部署环境

       1. Linux 环境：若无 Linux 环境，可通过 Docker 构建。如已安装 Linux，推荐使用 CentOS 镜像，本文作者最初在 Windows 环境下进行部署，并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建：使用 Docker 方式搭建 Zookeeper，配置步骤包括：

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建：同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器，映射端口，如 端口用于 Hiveserver2，以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件，将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop，格式化 HDFS，并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态，如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive：由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合，使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署：

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件，添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置，确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致，并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的 lib 目录，调整 jar 包配置，确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库，完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建：由于使用 Docker 遇到问题，改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括：

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建：使用 Docker 方式搭建 Solr，步骤如下：

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署：Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件，不同于集成部署。步骤包括：

       1. 从 Apache Atlas 下载源码，如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译，选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录，启动应用

       至此，北电离中戏源码Atlas 2.1.0 版本独立部署完成，可访问 localhost: 查看部署结果。

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。

VSCode配置JAVA开发环境

       为了配置Java开发环境以在VSCode中进行高效编程，首先需要安装JDK和Maven。将JDK安装到 D:\Applications\JAVAjdk，创建JAVA_HOME环境变量指向JDK安装目录。同时，构建CLASSPATH环境变量，添加当前目录、JDK的dt.jar和tools.jar文件。

       接着，在PATH环境变量中添加JDK和Maven的可执行文件路径，确保能从命令行运行Java程序。Maven安装在 D:\Applications\Maven\apachemaven3.6.0，创建MAVEN_HOME和M2_HOME环境变量指向Maven安装目录。

       安装VSCode后，添加Java开发所需的扩展，如Java Development Kit、Java Formatting、Java Debugger等，以提升代码开发体验。

       针对VSCode的配置，启用IntelliSense以提供智能代码完成和错误提示。设置Java编译器和Maven路径，以便VSCode能自动编译和管理项目。调整代码格式化规则以保持代码整洁。

       初始化一个SpringBoot应用，使用MVN命令创建一个新项目，并根据项目需求配置依赖。在VSCode中编写、测试和调试SpringBoot应用，利用Maven管理构建、测试和打包过程。

       加入Java群：，获取免费的Java架构学习资料。合理利用时间，提升自我。群内资源包括高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码、MyBatis、Netty、Redis、Kafka、Mysql、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx等多个知识点的资料。

flink-cdc同步mysql数据到kafka

       Flink CDC技术是用于实时捕获数据库变更数据的关键工具，它记录数据表的插入、更新和删除操作，然后将这些变化以有序的方式推送到消息中间件，以支持其他服务订阅和处理。以下是如何将MySQL数据同步到Kafka的步骤。

       环境准备

       如果没有安装Hadoop，可以选择使用Flink standalone模式。

       依赖包安装

       从指定地址下载flink的依赖，特别是flink-sql-connector-mysql-cdc。初始版本为1.4，但后来发现1.3.0更适合，因为它与connector-kafka兼容性更好。对于更高版本的Flink，可以选择从github下载源码自行编译，但这里推荐使用1.3版本的jar包。

       启动Flink SQL Client

       在YARN上启动Flink application，进入flink目录并执行相关命令，然后切换到Flink SQL命令行。

       同步数据

       首先，创建一个MySQL表，并在Flink SQL中与之关联，这样操作此表就像操作MySQL表一样。接着，设置数据表与Kafka的关联，例如创建名为product_view_kafka_sink的主题，数据同步会自动触发。执行SQL同步任务后，可以在Flink web-ui中看到MySQL数据已被同步到Kafka，MySQL的插入操作将实时反映在Kafka中。

       通过Kafka控制台验证数据同步，确认数据已从MySQL成功同步至Kafka。

       参考资源

       进一步的信息可以参考ververica.github.io/fli...。

Could not find tool.jar

       当你在Mac笔记本上尝试运行Kafka源码的./gradlew jar命令时，可能会遇到找不到tool.jar的错误提示。这个错误通常源于JAVA_HOME环境变量的配置不正确，或者该路径下确实没有名为tool.jar的文件。

       问题的核心在于系统的Java开发工具包（JDK）路径设置不完整或不准确，这是导致工具类jar文件无法被系统识别和加载的关键原因。解决这个问题，你需要首先确认JAVA_HOME是否已经正确设置，它应该指向你的Java开发工具的安装路径，其中应包含tool.jar文件。

       具体步骤如下：

       检查JAVA_HOME环境变量：确保它指向的是你安装的JDK的bin目录，而不是JRE。

       查找tool.jar：在JAVA_HOME的lib或bin目录下查找tool.jar文件，如果没有，可能需要重新安装或配置JDK。

       如果上述两者都正常，尝试重新执行./gradlew jar命令，看看问题是否解决。

       通过正确的配置和文件路径检查，你通常可以解决这个问题，使Kafka源码的编译过程顺利进行。

kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境

       在探索Kafka源码的过程中，决定搭建本地环境进行实际运行，以辅助理解和注释。由于日常开发中常使用Kafka 2.7版本，选择了在MacBook Pro M1笔记本上搭建此版本的源码环境。搭建过程中，记录了遇到的障碍，方便未来再次搭建时不必从头开始。

       搭建Kafka 2.7源码环境需要准备以下基础环境：

       一、Zulu JDK1.8

       在MacBook Pro M1笔记本上，基本都已安装JDK，版本不同而已。使用的是Zulu JDK1.8版本，通过下载.dmg格式的一键安装，环境自动配置，安装路径通常在 /Library/Java/JavaVirtualMachines。

       二、Scala 2..1

       并未在系统里安装Scala，而是直接利用IDEA。按照Preferences -> Plugins -> Scala安装。选择IDEA的不同Scala JDK版本。

       三、安装Gradle6.6

       通过官网gradle.org/releases/下载Gradle6.6版本。如国内下载速度较慢，可直接从百度网盘下载安装包。安装完成后，解压并放置在目录/Users/helloword/software/gradle-6.6，通过mac终端执行指令配置环境。

       四、Zookeeper3.4.6安装

       直接从百度网盘下载zookeeper-3.4.6.tar.gz包，解压后放置在三台机器的/app目录下。在每个目录中创建data子目录，并建立myid文件，按照特定数字填写。在zoo.cfg文件中进行配置并复制至其他机器。

       五、Kafka2.7源码部署

       从官网下载Kafka 2.7源码，或从百度网盘获取。解压至目录/Users/helloword/software/kafka/kafka-2.7.0-src，并通过Gradle构建环境。在mac终端执行指令，生成gradle-wrapper.jar，配置依赖。将源码导入IDEA，加载Gradle构建的项目。

       六、源码运行

       确保源码运行打印日志，需将log4j.properties复制到core的 resources目录，并在build.gradle中添加log4配置。修改config/server.properties配置，包括zookeeper路径和broker的ip。配置server、consumer、producer三个进程，确保Kafka服务、消费者和生产者能够正常工作。

       整个Kafka 2.7版本源码的本地搭建步骤完成。后续计划撰写系列文章总结阅读源码的经验。关注公众号写代码的朱季谦，获取更多分类归纳的博客。