Write the Code. Change the World.

4月 26

goframe 生成不重复的 7 位数字,并和数据库 user 表中字段不重复

func generateUniqueID() int {
    src := rand.NewSource(time.Now().UnixNano())
    min := 1000000
    max := 10000000
    return rand.New(src).Intn(max-min) + min
}

func generateUniqueViewID(ctx context.Context) (int, error) {
    for {
        viewId := generateUniqueID()
        id, err := dao.Users.Ctx(ctx).Where(do.Users{Viewid: viewId}).Fields("id").Value()
        if err != nil {
            return 0, err
        }

        if id == nil {
            return viewId, nil
        }
    }
}

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4月 26

随着 AI 聊天的兴起,流式展现数据的需求变得更常见。前端 EventSource 的使用频率也会更高。接openai,文心一言,通义千问这些接口,并以流式的方式在页面展现出来。就得自己的接口服务端也以流式的方式返回给自己的前端,自己的服务器端接它们,让它们也要以流的方式返回。这个时候服务端不仅要做接口的对接和数据的转发,还得做数据的解析和存储。

这里前端以 vue3,后端使用 laravel 的方式,来简单介绍下怎么搞。

前端 API 选择

https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/EventSource

前端选择 fetch,并没有选择 EventSource。

因为 fetch 本身就可以支持 EventSource 的方式接受数据,使用方式也会像使用 axios 类似。而单纯 EventSource 的使用会收到请求方式,不能自定义Header头,连接数目等方式的限制。fetch 就像在调用接口,EventSource 就像是 websocket。

EventSource 示例:

const sse = new EventSource("/api/v1/sse");

sse.addEventListener("notice", (e) => {
  console.log(e.data);
});

sse.addEventListener("update", (e) => {
  console.log(e.data);
});

sse.addEventListener("message", (e) => {
  console.log(e.data);
});

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4月 18

docker 中运行 mysql 8.2,默认情况下,会占用 400M 左右的内存。运行两个就双倍。对于那种便宜的阿里云1核1G或2G的服务器,很容器就卡死。这个时候,就需要设置设置,降低 mysql 的内存消耗了。
其实,一个 mysql 占用 400M 内存,为什么要在一台服务器上装那么多呢。可以对 mysql 进行单独编排,然后通过同一网络的方式,让其他容器也都能访问这个 mysql 就可以了。出现前边那种局面往往是一个完整的项目会有 mysql,redis,php,python,java 等环境构成,而这些构成又放在一个 compose.yaml 中进行编排。那么多个项目后,就会出现多个重复的进程了。虽然对于磁盘空间不会多份重复,内存是在重复增长的。这个时候,设计项目组合的时候就需要考虑考虑。所以想单独剥离 mysql 出来。

可以使用 htop 命令来查看服务器的 cpu,内存使用情况。

可以使用 docker stats 来查看容器使用 cpu, 内存的情况。

优化使用 mysql 内存

新建 my.cnf 文件 ,位置是这样的 ./conf/mysql/my.cnf 。填充下边的代码。

[mysqld]
performance_schema_max_table_instances=400
# 缓存
table_definition_cache=400
# 用于监控MySQL server 在一个较低级别的运行过程中的资源消耗、资源东西
performance_schema=off
# 打开表的缓存
table_open_cache=64
# InnoDB缓冲池大小调整操作的块大小
innodb_buffer_pool_chunk_size=64M
# InnoDB 存储引擎的表数据和索引数据的最大内存缓冲区大小
innodb_buffer_pool_size=64M

在 compose.yaml 中,增加 volume,配置如下。

  mysql: 
    ……
    volumes:
        ……
      - ./conf/mysql/my.cnf:/etc/mysql/conf.d/my.cnf
    ports:
      - 3306:3306

然后重启 myslq。

docker-compose restart mysql

然后查看内存使用情况进行对比。

多个项目公用一个 mysql

可以给 mysql 进行单独编排,设置好网络。可以将该网络设置为主网络,其他容器可以通过 external 的方式公用同一个网络。这样各个容器间就方便通信了。

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4月 11

win10 系统,安装 docker,然后跑 php 项目,通常会很慢,一个最简单接口都可能要好几秒,真叫人肝疼。改变不了 win10,只能找解决方法。

处理方法

慢的原因网上有很多,怎么解决网上也很多,也实践过。不过,有一条是真的快。将代码放在 ubuntu 系统上跑,就是快。

步骤

  1. 先安装 Ubuntu。
  2. 再安装 docker。
  3. 设置 docker 。

设置 docker 如下图所示。

  1. win + r 输入 \\wsl$ 回车,打开 wsl 目录。或在资源管理器中打开 wsl 目录。这里要进入 Ubuntu 目录。然后将代码复制到 Ubuntu 系统中。比如将 docker-compose 相关的 service 放在 /docker-data 下。

  2. 进入 ubuntu 中。执行 docker-compose up -d,把服务跑起来。

这个时候再去请求 php 的接口就飞快。

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4月 09

买了个 99 元的阿里云,最近经常卡死。通过 htop,可以看到是 /usr/bin/dnf makecache 占用 cpu 太高。

尝试处理

关闭 CentOS 的后台更新服务

systemctl stop dnf-makecache.timer

systemctl disable dnf-makecache.timer

后续

运行了许多天后,又卡死了。使用 htop 查看,发现是阿里云的监控煮助手。好吧,把监控助手也搞掉。

先干掉监控助手的守护进程。

# 停止云助手守护进程
/usr/local/share/assist-daemon/assist_daemon --stop

# 卸载云助手守护进程
/usr/local/share/assist-daemon/assist_daemon --delete

# 删除云助手守护进程目录
rm -rf /usr/local/share/assist-daemon

再来干掉监控助手。

# 查询您的ECS实例是否使用systemd初始化进程服务,有返回信息则表示使用的是systemd
strings /sbin/init | grep "/lib/system"

# 停止云助手Agent
systemctl stop aliyun.service

# 卸载云助手Agent
sudo rpm -qa | grep aliyun_assist | xargs sudo rpm -e

参考

https://blog.csdn.net/kunyus/article/details/106861400

https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/start-stop-or-uninstall-the-cloud-assistant-agent

https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/start-stop-or-uninstall-the-cloud-assistant-agent#section-ge4-ads-7ud

https://ivpsr.com/3914.html

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4月 08

https://www.meilisearch.com/docs/learn/cookbooks/laravel_scout

构建 laravel 项目使用的工具不是 Sail 时。按照官方文档 https://laravel.com/docs/11.x/scout 来安装和使用 Scout 时,发现会报错。

cURL error 7: Failed to connect to 127.0.0.1 port 7700 after 0 ms: Couldn't connect to server (see https://curl.haxx.se/libcurl/c/libcurl-errors.html) for http://127.0.0.1:7700/indexes/resources/documents?primaryKey=id"

我这里使用的是 docker 环境。出现这个的原因是没有启动 meilisearch 服务。如果使用 sail 构建时,其会包含 meilisearch 服务。所以在这里,自己手动构建好 meilisearch 服务就可以了。docker-compose.yaml 配置如下:

  meilisearch:  
    image: getmeili/meilisearch:latest
    container_name: meilisearch_latest
    ports:  
      - "7700:7700"  
    environment:  
      - MEILI_MASTER_KEY=masterKey  
      - MEILI_NO_ANALYTICS=true  
    volumes:  
      - ./data/meilisearch:/var/lib/meilisearch  
    restart: always

其中,masterKey 为秘钥,可以自定义。

然后 laravel 的 .env 文件中,可以增加以下配置。

SCOUT_DRIVER=meilisearch  
MEILISEARCH_HOST=http://meilisearch:7700  
MEILISEARCH_KEY=masterKey

其他按照官方文档来就可以了。

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4月 07

文本生视频

https://www.bilibili.com/video/BV1xt421V7Ed/?spm_id_from=333.788&vd_source=6293029151b66bb79adfdb8c02e18f4d

https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo

部署比较简单,操作使用也很简单(网页操作)。 需要申请 pexels api keys通义千问 api keys,当然也可以使用 openai 等。

效果不是很好,就是将 pexels 上的视频组合成一个视频。

训练一分钟内的的语音成为目标语言,文字转语音

https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/?vd_source=6993ce0cd88c9947ac7681b6864a99d0
https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS?tab=readme-ov-file

这个还不错,更有用(达成目标)。

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3月 21

网页简易实现 3d glb 等模型预览。常见的插件有 threejs 和 babylonjs。

https://endoc.cnbabylon.com/extensions/the_babylon_viewer

https://www.npmjs.com/package/babylonjs-viewer

https://sandbox.babylonjs.com/

开始

# 安装
pnpm add babylonjs-viewer

# 使用
<template>
    <div id="babylon-view-con"></div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, nextTick } from 'vue'
import * as BabylonViewer from 'babylonjs-viewer';

function playByBabylon(url: string | null) {
  nextTick(() => {
    if (!url) {
      url = 'https://playground.babylonjs.com/scenes/Rabbit.babylon'
    }

    let domElement: HTMLElement | null = document.getElementById('babylon-view-con');
    if (domElement) {
      new BabylonViewer.DefaultViewer(domElement, {
        scene: {
          debug: false
        },
        camera: {
          behaviors: {
            autoRotate: 0
          }
        },
        model: {
          url: url
        }
      })
    }
  })
}
</script>

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3月 13

LogicFlow 默认有一些节点。但有时候,默认的节点完成不了项目需求。这个就需要自定义节点,刚好LogicFlow 支持自定义节点。

https://07.logic-flow.cn/guide/advance/customNode.html

如上图,现在需要一个输入口,n 个输出口,这个 n 是大于 0 的整数。一般也就最多 10 以下的整数吧。默认的节点就不支持,这里就需要自定义了。

要解决以下问题。

  • 节点支持 resize (继承 RectResize,就可以实现)
  • 根据输出口的数字动态生成锚点(1 个默认输入锚点, n 个输出锚点)
  • 在锚点旁边加入数字进行标识(大于 1 个的时候,需要和数据一一对应,所以需要标识)

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