InfluxDB meta文件分析

1. 怎么样是天地(Domain)

我们所做的软件系统的目标都是来化解一多重难点,例如做三个电商系统来在线销售本身集团的制品;做一个灰度揭橥平台来提高服务的身分和君山银针久安。任何1个连串都会属于有个别特定的天地,例如:

  • 论坛是三个天地:要做二个论坛,那这些论坛的主干工作是规定的:比如用户发帖、回帖等为主基本效用;
  • 电商系统是1个天地:只假设电商领域的系统,那主旨工作正是:商品浏览、购物车、下单、减仓库储存、付款交易等为主环节;

同三个世界的种类都有着相同的中央工作,因为他们要化解的题指标本色是相近的。因而能够测算:一个世界本质上得以领略为三个 问题域 。只要鲜明了系统所属的小圈子,那么那几个系统的基本工作,即要消除的关键难题就基本规定了。日常大家说,要成为两个领域的学者,必须要在这几个世界深远钻研广新岁才行,唯有如此才会遇上尤其多的该领域的题材,积累了丰富的经验。

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64

2.界限上下文(Bounded Context)

平凡来说,二个天地有且唯有三个为主难点,大家誉为该领域的『大旨子域』。在大旨子域、通用子域、支撑子域梳理的还要,会定义出子域中的『限界上下文』及其涉及,用它来 解说子域之间的涉及 。界限上下文能够简简单单明了成二个子体系或机件模块。

譬如:下图是对酒吧管理的子域和界限上下文的梳理:

语言 1

go语言版本:1.8.3 linux/amd64

3. 世界模型(Domain Model)

天地驱动设计(Domain-Driven Design)分为多个阶段:

  1. 以一种领域专家、设计职员、开发人士都能知道的通用语言作为相互调换的工具,在交换的过程中窥见世界概念,然后将那一个概念设计成3个领域模型;
  2. 由世界模型驱动软件设计,用代码来实现该领域模型;

有鉴于此,领域驱动设计的为主是树立正确的园地模型。领域模型具有以下特点:

  1. 对具备某些边界的圈子的二个华而不实,反映了世界内用户 业务须求的本质 。它属于『消除难题空间』。领域模型是有境界的,只影响了大家在天地内所关心的有个别,包蕴 实体概念(如:货物,书本,应聘记录,地址等),以及 进度概念(如:资金转向等);
  2. 增加软件的 可维护性,业务可领会性以及可重用性。领域模型确认保证了我们的软件的思想政治工作逻辑都在三个模子中,支持开发职员相对平缓地将世界知识转化为软件构造;
  3. 贯穿软件 分析、设计、开发 的整个进度。领域专家、设计人士、开发职员面向同1个模子举办沟通,相互共享知识与新闻,所以能够预防必要走样,让软件开发职员做出来的软件真正满足供给;要身无寸铁科学的天地模型并不不难,必要领域专家、设计、开发职员积极交换共同努力,然后才能使大家对世界的认识不断深入,从而不断细化和完善领域模型;
  4. 为了让世界模型看的见,使用的常用表明领域模型的办法:图、代码或文字;
  5. 最首要:领域模型是全方位软件的宗旨,是软件中最有价值和最具竞争力的部分;设计丰盛美观且符合业务须求的天地模型能够更迅捷的响应要求变动;

  6. 世界通用语言


由软件专家和领域专家同盟开发贰个领域的模型是有须求的。开发进程中,
开发职员以类、算法、设计情势、架构等展开考虑与沟通。但领域专家对此一窍不通,他们对技术上的术语没有太多概念,只理解特有的世界专业技能,例如:在空中交通监察和控制样例中,领域专家知道飞机、路线、海拔、经度、纬度,他们有谈得来的术语来谈谈那一个业务。软件专家和领域专家沟通进度中,须要做翻译才能让对方知道那几个概念。

天地驱动设计的贰个为主标准是接纳一种基于模型的言语。使用模型作为语言的中央骨架,供给组织在开始展览富有的沟通是都应用同一的语言,在代码中也是如此,那种语言被称作『通用语言』。

InfluxDB版本:1.1.0

5.建立模型思考的难题:用户供给

『用户供给』不能够一如既往『用户』,捕捉『用户心中的模型』也不可能一如既往『以用户为中央设计领域模型』。设计领域模型时不能够以用户为落脚点去思考难题,不能够老想着用户会对系统做怎么样;而应该从三个客观的角度,根据用户要求挖掘出领域内的连带东西,思考那一个东西的衡山真面目关联及其变化规律作为出发点去思考难点。

天地模型是 排除了人之外的合理性世界模型 ,包罗了人所饰演的参与者剧中人物。不过一般境况下不要让加入者剧中人物在圈子模型中据为己有十分重要地点,不然种种系统的小圈子模型将变得无差别,因为软件系统就是1个人机交互的连串,都以以人为主的移位记录或跟踪。例如:

  • 论坛中要是以人为着力,那么领域模型便是:人发帖,人回帖,人结贴,等等;
  • 商品托运系统中假使以人为基本,就改成了:托运人托运货物,收货人收货物,付款人付款,等等;

以一个货运系统为例子不难说美赞臣(Meadjohnson)下。在用户必要相对明朗之后,那样讲述领域模型:

  • 二个Cargo(货物)涉及多个Customer(客户,如托运人、收货人、付款人),各个Customer承担不相同的剧中人物;
  • Cargo的运载指标已钦定,即Cargo有贰个运输目的;
  • 由一多元满意Specification(规格)的凯莉r
    Movement(运输动作)来形成运输指标;

如上描述没有从用户的角度去讲述领域模型,而是以世界内的有关东西为着眼点,考虑那些事物的本来面目关联及其变化规律的:

  • 以商品为主导,把客户看成是货物在有些场景中也许会波及到的关系剧中人物,如货物会涉嫌到托运人、收货人、付款人;
  • 货物有一个规定的靶子,货物会经过一比比皆是的运载动作到达目标地。

以用户为着力来思考领域模型的盘算只是停留在供给的表面,而尚未挖掘出真正的急需的龙虎山真面目。领域建立模型时供给大力打通用户须求的实质,那样才能当真兑现用户要求。

influxdb暗中认可配置:

6. 经典分层架构

语言 2

 

用户界面/呈现层:1)请求应用层获取用户所需的来得数据;2)发送命令给应用层执行用户的下令

应用层:薄薄的一层,定义软件要达成的天职。对外为呈现层提供各类应用作用,对内调用领域层(领域对象或世界服务)完毕各个工作逻辑。应用层不包涵业务逻辑

世界层:表明业务概念、业务境况消息及作业规则,是业务软件的骨干

基本功设备层:为其它层提供通用的技艺力量,提供了层间通讯;为世界层提供持久化学工业机械制。

/etc/influxdb/influxdb.conf

7. 选用的情势

meta暗中认可配置:

7.1. 总览图

语言 3

[meta]
  dir = "/var/lib/influxdb/meta"
  retention-autocreate = true
  logging-enabled = true

7.2. 提到的安顿性

涉及在领域建立模型的进度中格外首要,关联的规划可以遵照如下的有些准绳:

  • 提到 尽量少。对象时期复杂的关系简单形成对象的涉嫌网,对于驾驭和护卫单个对象很不利,同时也很难划分对象与指标之间的疆界;其余,缩小涉及有助于简化对象时期的遍历;
  • 事关尽量保持 单向 的涉嫌;
  • 在确立关联时,须要开挖是或不是留存涉嫌的 限制条件 。假设存在,那么最佳把范围标准加到关联上,往往那样的范围条件能将关联化繁为简,即将多对多简化为1对多,或将1对多简化为1对1;
  • dir

7.3. 实体(Entity)

实业正是小圈子中必要 唯一标识 的园地概念。因为大家偶尔需求区分是哪位实体:有七个实体,如若唯一标识分裂,那么尽管实体的任何全体属性都平等,也认为他们是四个不等的实业。

不应该给实体定义太多的脾性或行为,而应该寻找关联,将品质或作为转移到别的关联的实业或值对象上。比如:Customer
实体,有部分地点音讯,由于地点音信是1个完全的有工作含义的定义,所以大家得以定义3个Address 对象,然后把 Customer 的地点相关的音信变换成 Address
对象上。即便没有 Address 对象,而把那么些地点新闻直接放在 Customer
对象上,然后对于一些其它的接近Address的音信也都一向放在Customer
上,会促成 Customer 对象很糊涂,结构不明显,最终造成它难以维护和领会。

meta数据存放目录,暗中认可值:/var/lib/influxdb/meta

7.4. 值对象(Value Object)

并不是每二个东西都不可能不有二个唯一标识。就以地点的地方对象 Address
为例,要是四个 Customer 的地址消息是同一的,大家就会觉得那四个 Customer
的地点是同1个。用程序的章程来表明就是:假设多少个对象拥有属性的值都一模一样,我们会觉得它们是同贰个指标,那么就能够把那种对象设计为值对象。

值对象的性状:

  • 值对象 没有唯一标识 ,这是它和实体的最大区别。值对象在认清是或不是是同多少个目的时是经过它们的富有属性是不是一律,倘使相同则认为是同3个值对象。在分别是还是不是是同二个实体时,只看实体的唯一标识是还是不是相同,而任由实体的属性是还是不是一律。
  • 值对象是 不可变 的,即怀有属性都是只读的,所以能够被平安的共享。

应该给值对象设计的玩命简单,不要让它引用很多别样的靶子。值对象只是二个值,类似(int
a =
3)中的『3』,只可是是用对象来表示。值对象就算是只读的,是一个全体的不可分割的完好,可是能够被全数替换掉:类似(a
= 4)把a的值由『3』替换为为『4』,当修改 Customer 的 Address
对象引用时,不是经过 Customer.Address.Street
那样的主意来修改属性,能够这么做:Customer.Address = new Address(…)

meta数据文件暗许路径:/var/lib/influxdb/meta/meta.db

7.5. 世界服务(Domain Service)

天地中的一些定义不太相符建立模型为对象(实体对象或值对象),因为它们本质上正是一对操作、动作,而不是东西。那一个操作往往需求 协调多少个领域对象。假诺强行将这么些操作职分分配给别的多少个对象,则被分配的对象正是负责部分不应当承担的天职,从而会促成对象的天职不肯定很凌乱。DDD认为世界服务方式是一个很当然的范式用来对号入座那种跨八个目的的操作。一般的天地对象都以有情形和行事的,而世界服务没有动静唯有行为。

天地服务还有2个很重庆大学的成效正是能够免止领域逻辑败露到应用层。因为只要没有领域服务,那么应用层会直接调用领域对象完花费该是属于世界服务该做的操作,供给掌握各样领域对象的业务功用,以及它可能会与哪些别的世界对象交互等一文山会海世界知识。那样一来,领域层恐怕会把有个别领域知识走漏到应用层。对于应用层来说,通过调用领域服务提供的总结易懂且意义总而言之的接口肯定也要比直接决定领域对象不难的多。

说到世界服务,还索要提一下软件中貌似有三种服务:应用层服务、领域服务、基础服务。从以下的例子中可以清晰的看来每一种服务的职分:

应用层服务

  1. 获取输入(如三个XML请求)
  2. 发送音讯给世界层服务,必要其促成转帐的工作逻辑
  3. 世界层服务处理成功,则调用基础层服务发送Email公告

世界层服务

  1. 获取源帐号和指标帐号,分别通报源帐号和指标帐号实行扣除金额和充实金额的操作
  2. 提供再次来到结果给应用层

基础层服务

  1. 遵纪守法应用层的请求,发送Email通告
  • retention-autocreate

7.6. 集结及聚合根(Aggregate,Aggregate Root)

汇集定义了一组具有 内聚关系 的有关对象的聚合,以及对象之间清晰的所属关系和边界,制止了复杂的麻烦维护的靶子关系网的多变。大家把聚合看作是2个修改数据的单元。

聚集有以下特征:

  1. 各样聚合有三个根和三个边际:根是会面内的某部实体;边界定义了三个聚集内部有怎样实体或值对象;
  2. 聚合根是外表能够保证对聚集引用的唯一成分,负责与表面其余对象打交道并珍惜和谐内部的事体规则。聚合内部的指标时期能够相互引用,然则聚合外部假若要拜访聚合内部的对象时,必须经过聚合根起初始航,相对不可能绕过聚合根直接待上访问聚合内的靶子;
  3. 聚集内除根以外的任何实体的绝无仅有标识都是本地方统一标准识,也正是一旦在集合内部保持唯一即可,因为它们总是从属于这些聚合的;
  4. 集聚内部的靶子足以保险对别的聚合根的引用;
  5. 删除3个聚合根时务必同时删除该聚合内的享有相关对象,因为她们都同属于一个集结,是三个总体的定义;
  6. 遵照聚合的如上概念,我们能够猜度出从数据库查询时的单元也是以聚众为一个单元,无法直接询问聚合内部的有个别非根的目的;

怎样辨别聚合:

能够从工作的角度解析哪些对象它们的关联是内聚的,可用作二个完好无缺来设想的,然后这一个目的足以放在一个聚合内。关系内聚是指那个指标时期必须保持2个定位规则,固定规则是指在数额变动时必须保险不变的一致性规则。当修改二个成团时,必须在 事务级别 确定保证全部聚合内的兼具目的满意这几个一定规则。聚合尽量不要太大,不然或者带来一定的质量难点。常常在大部分世界模型中,有十分七的会面平常唯有3个实体,即聚合根,该实体内部从不包罗别的实体,只含有部分值对象;此外百分之三十的聚集中,基本上也只包括两到三个实体。

什么鉴定区别聚合根:

就算三个会见唯有三个实体,那么这么些实体正是聚合根;借使有三个实体,那么大家得以考虑聚合内哪些指标有单独存在的意义并且能够和外部直接开始展览互动。

语言,用于控制私下认可存款和储蓄策略,数据库创造时,会自动生成autogen的蕴藏策略,暗许值:true

7.7. 工厂(Factory)

DDD中的工厂也是一种呈现 封装思想 的情势。DDD中引入工厂情势的来头是:有时创造一个领域对象是一件比较复杂的作业,不仅仅是大概的new操作。工厂是用来封装成立3个长短不一对象尤其是聚合时所需的知识,将成立对象的细节(怎么样实例化对象,然后做什么初叶化操作)隐藏起来。

客户传递给工厂一些粗略的参数,即使参数符合业务规则,则工厂能够在其间创设出3个应和的园地对象回来给客户;不过一旦参数无效,应该抛出分外,以担保不会创设出1个荒谬的指标。当然也并不再而三须求经过工厂来创制对象,事实上海高校部分景色下领域对象的创造都不会太复杂,只要求简单的使用构造函数就能够了。隐藏创制对象的裨益:能够不让领域层的事务逻辑败露到应用层,同时也减轻了应用层的负责,它只供给简单的调用领域工厂创立出希望的对象即可。

  • logging-enabled

7.8. 仓储(Repository)

存款和储蓄被规划出来的缘故:领域模型中的对象自从创办后不会一向留在内部存款和储蓄器活动,当它不挪窝时会被持久化到DB中,当必要的时候会重建该目的。所以,重建对象是1个和DB打交道的进度,必要提供一种机制,提供类似集合的接口来赞助大家 管理对象。

仓库储存里存放的目的自然是相会,因为后边提到的小圈子模型是以聚集的定义来划分边界的。大家 只对聚集设计仓库储存 ,把全副聚合看成一个完好无缺,要么一起取出来,要么一起被删去,不会单独对有些聚合内的子对象进行单独查询和翻新。仓库储存还有1个根本的特征便是分为仓库储存定义部分和储存完结部分,在世界模型中定义仓库储存的接口,而在基础设备层达成具体的囤积。

是不是开启meta日志,暗中同意值:true

8.设计领域模型时相似步骤

  1. 遵照须求建立初始的圈子模型,识别鲜明的世界概念和之间的涉嫌(1:1,
    1:n的涉及),用文字规范没有歧义的叙述出每一个领域概念的意思;
  2. 剖析重点的软件效能,识别关键的应用层的类,这样有助于及早发现怎么是应用层的天职,哪些是小圈子层的天职;
  3. 越是分析世界模型,识别出实体、值对象、领域服务;
  4. 解析关联,通过对事情的深刻剖析和软件设计原则及质量方面包车型大巴衡量,明显提到的大方向,去掉一部分不需求的关系;
  5. 找出聚合边界及聚合根,在解析进程中会出现麻烦清洗判断的挑三拣四题材,这就凭借平时分析经验的累积了;
  6. 为聚合根配置仓库储存,一般景观下为贰个汇集分配1个仓库储存,此时统筹好仓储的接口即可;
  7. 遍历全数场景,鲜明设计的世界模型能有效化解业务须要;
  8. 设想怎么创建实体和值对象,是经过工厂或然构造函数;
  9. 重构模型,寻找模型中至极或二流的地方,比如思考:聚合的宏图是还是不是科学,模型的质量等等;

领域建立模型是一个连连重构,持续完善的长河,大家会在议论军长变化的片段体现到模型中,从而模型不断细化并朝正确的矛头走。

meta文件的dump和load

源码路径: github.com/influxdata/influxdb/services/meta/client.go

meta文件dump

// snapshot will save the current meta data to disk
func snapshot(path string, data *Data) error {
    file := filepath.Join(path, metaFile)
    tmpFile := file + "tmp"

    f, err := os.Create(tmpFile)
    if err != nil {
        return err
    }
    defer f.Close()

    var d []byte
    if b, err := data.MarshalBinary(); err != nil {
        return err
    } else {
        d = b
    }

    if _, err := f.Write(d); err != nil {
        return err
    }

    if err = f.Sync(); err != nil {
        return err
    }

    //close file handle before renaming to support Windows
    if err = f.Close(); err != nil {
        return err
    }

    return renameFile(tmpFile, file)
}

snapshot能够因而以下三种方法触发:

壹 、当执行 Client.Open 函数时会进行snapshot操作;

② 、执行meta文件更新时通过commit函数进行snapshot操作;

在InfluxDB中先后中,通过 NewServer
函数创立MetaClient变量(meta.NewClient),然后实施MetaClient.Open()实行开首化;

一连会透过Server.Open函数(run/server.go)运维各项服务,如果有meta文件的换代操作,通过commit函数实行snapshot操作;

meta文件load

// Load will save the current meta data from disk
func (c *Client) Load() error {
    file := filepath.Join(c.path, metaFile)

    f, err := os.Open(file)
    if err != nil {
        if os.IsNotExist(err) {
            return nil
        }
        return err
    }
    defer f.Close()

    data, err := ioutil.ReadAll(f)
    if err != nil {
        return err
    }

    if err := c.cacheData.UnmarshalBinary(data); err != nil {
        return err
    }
    return nil
}

Client.Open()中会执行Load操作,NewServer时会自动加载。

9. 参考

本文是阅读学习 汤雪华的博客 后所做的部分整理,希望能对我们具有援救~

meta文件内容编解码

源码路径: github.com/influxdata/influxdb/services/meta/data.go

meta数据encode:

// MarshalBinary encodes the metadata to a binary format.
func (data *Data) MarshalBinary() ([]byte, error) {
    return proto.Marshal(data.marshal())
}

meta数据decode:

// UnmarshalBinary decodes the object from a binary format.
func (data *Data) UnmarshalBinary(buf []byte) error {
    var pb internal.Data
    if err := proto.Unmarshal(buf, &pb); err != nil {
        return err
    }
    data.unmarshal(&pb)
    return nil
}

proto路径 :github.com/gogo/protobuf/proto

meta文件结构定义

源码路径: github.com/influxdata/influxdb/services/meta/data.go

meta文件存款和储蓄的正是 meta.Data 的数额,结构定义如下:

// Data represents the top level collection of all metadata.
type Data struct {
    Term      uint64 // associated raft term
    Index     uint64 // associated raft index
    ClusterID uint64
    Databases []DatabaseInfo
    Users     []UserInfo

    MaxShardGroupID uint64
    MaxShardID      uint64
}

Term :权且不精晓怎么用的。

Index
:从源码看这些理应是接近版本号的事物,起首化为1,执行commit操作是会增多。假如为1,会及时执行持久化操作(在Open函数中操作)。

ClusterID : 是InfluxDB集群相关内容;

Databases :用于存储数据库新闻;

Users :用于存款和储蓄数据库用户音信;

DatabaseInfo 定义 :

// DatabaseInfo represents information about a database in the system.
type DatabaseInfo struct {
    Name                   string
    DefaultRetentionPolicy string
    RetentionPolicies      []RetentionPolicyInfo
    ContinuousQueries      []ContinuousQueryInfo
}

RetentionPolicyInfo 定义:

// RetentionPolicyInfo represents metadata about a retention policy.
type RetentionPolicyInfo struct {
    Name               string
    ReplicaN           int
    Duration           time.Duration
    ShardGroupDuration time.Duration
    ShardGroups        []ShardGroupInfo
    Subscriptions      []SubscriptionInfo
}

ShardGroupInfo 定义:

// ShardGroupInfo represents metadata about a shard group. The DeletedAt field is important
// because it makes it clear that a ShardGroup has been marked as deleted, and allow the system
// to be sure that a ShardGroup is not simply missing. If the DeletedAt is set, the system can
// safely delete any associated shards.
type ShardGroupInfo struct {
    ID          uint64
    StartTime   time.Time
    EndTime     time.Time
    DeletedAt   time.Time
    Shards      []ShardInfo
    TruncatedAt time.Time
}

ShardInfo 定义:

// ShardInfo represents metadata about a shard.
type ShardInfo struct {
    ID     uint64
    Owners []ShardOwner
}

ShardOwner 定义:

// ShardOwner represents a node that owns a shard.
type ShardOwner struct {
    NodeID uint64
}

ShardOwner主要用于集群,当中NodeId用于标识集群的节点ID,在InfluxDB
1.1社区版本中集群已经不帮助了,该字段无效。

SubscriptionInfo 定义:

// SubscriptionInfo hold the subscription information
type SubscriptionInfo struct {
    Name         string
    Mode         string
    Destinations []string
}

ContinuousQueryInfo 定义:

// ContinuousQueryInfo represents metadata about a continuous query.
type ContinuousQueryInfo struct {
    Name  string
    Query string
}

UserInfo 定义:

// UserInfo represents metadata about a user in the system.
type UserInfo struct {
    Name       string
    Hash       string
    Admin      bool
    Privileges map[string]influxql.Privilege
}

其它

meta文件分析示例代码:

package main

import (
    "os"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "github.com/influxdata/influxdb/services/meta"
)

func Load(metaFile string) error {
    cacheData:= &meta.Data{
            Index: 1,
        }
    //file := filepath.Join(c.path, metaFile)

    f, err := os.Open(metaFile)
    if err != nil {
        if os.IsNotExist(err) {
            return nil
        }
        return err
    }
    defer f.Close()

    data, err := ioutil.ReadAll(f)
    if err != nil {
        return err
    }

    if err := cacheData.UnmarshalBinary(data); err != nil {
        return err
    }
    //fmt.Println(data)
    //fmt.Println("=======================")

    fmt.Println("Term       :",cacheData.Term)
    fmt.Println("Index      :",cacheData.Index)
    fmt.Println("Databases :")
    //fmt.Println(cacheData.Databases)

    for k,dbInfo := range cacheData.Databases {
        //fmt.Println(k,dbInfo)
        fmt.Println("k =",k)
        fmt.Println(dbInfo.Name,dbInfo.DefaultRetentionPolicy)
        for _,rPolicy := range dbInfo.RetentionPolicies {
            //fmt.Println(rPolicy)
            fmt.Println(rPolicy.Name,rPolicy.ReplicaN,rPolicy.Duration,rPolicy.ShardGroupDuration)
            fmt.Println("-------------ShardGroups---------------")
            //fmt.Println(rPolicy.ShardGroups)
            for shardIdx,shardGroup := range rPolicy.ShardGroups {
                //fmt.Println(shardGroup)
                fmt.Println("shardIdx =",shardIdx)
                fmt.Println("ID          :",shardGroup.ID)
                fmt.Println("StartTime   :",shardGroup.StartTime)
                fmt.Println("EndTime     :",shardGroup.EndTime)
                fmt.Println("DeletedAt   :",shardGroup.DeletedAt)
                //fmt.Println("Shards      :",shardGroup.Shards)
                fmt.Printf("Shards      :")
                for _,shard := range shardGroup.Shards {
                    fmt.Println(shard.ID,shard.Owners)
                }

                fmt.Println("TruncatedAt :",shardGroup.TruncatedAt)
                //fmt.Println(shardGroup.ID,shardGroup.StartTime,shardGroup.EndTime)
                // DeletedAt,Shards  ,      TruncatedAt
            }
            //fmt.Println(rPolicy.Subscriptions)
            fmt.Println("--------------Subscriptions----------------")
            for subsIdx,subInfo := range rPolicy.Subscriptions {
                //fmt.Println(subInfo)
                fmt.Println("subsIdx =",subsIdx)
                fmt.Println("Name :",subInfo.Name)
                fmt.Println("Mode :",subInfo.Mode)
                fmt.Println("Destinations :",subInfo.Destinations)
            }

        }
        fmt.Println("=======================")
    }

    fmt.Println("Users :")
    fmt.Println(cacheData.Users)
    fmt.Println(cacheData.MaxShardGroupID)
    fmt.Println(cacheData.MaxShardID)
    return nil
}

func main() {
    argsWithProg := os.Args
    if(len(argsWithProg) < 2) {
        fmt.Println("usage : ",argsWithProg[0]," configFile")
        return
    }
    metaFile := os.Args[1]

    fmt.Println(argsWithProg)
    fmt.Println(metaFile)

    Load(metaFile)
}

好,就那一个了,希望对你有援救。

本文github地址:

https://github.com/mike-zhang/mikeBlog埃萨ys/blob/master/2018/20180112\_InfluxDB\_meta文件解析.rst

迎接补充

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