gg修改器添加游戏地址_GG游戏修改器怎么使用

作者：佚名来源：网友日期:2024-11-05 20:29:10

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大家好，今天小编为大家分享关于gg修改器添加游戏地址_GG游戏修改器怎么使用的内容，赶快来一起来看看吧。

项目环境

centos7.9（6台1核2G），zookeeper（3.6.3），kafka（2.12），filebeat，nginx（2.20）

hostname	ip
web-nginx01	192.168.222.125
web-nginx02	192.168.222.126
web-nginx03	192.168.222.127
nginx-kafka01	192.168.222.134
nginx-kafka02	192.168.222.135
nginx-kafka03	192.168.222.136
zookeeper01	192.168.222.134
zookeeper02	192.168.222.135
zookeeper03	192.168.222.136

项目描述

该项目主要从数据产生，收集，缓存，清洗，入库五部分组成，利用filebeat收集前端web服务器产生的日志，使用zookeeper来管理kafka，使收集的数据集中缓存到kafka中，最后数据清洗，提取重要字段写入数据库中

项目步骤

1. 规划整个项目的拓扑结构
2. 搭建nginx集群作为web服务
3.搭建kafka集群实现日志统一管理
4. 搭建zooke集群管理kafka
5.搭建filebeat，调试生产者，和消费者
6.编写消费者，清洗nginx日志，收集带宽信息存入数据库
7. 基于流量进行告警监控

项目搭建

前提首先关闭服务器的firewalld和selinux

[root@nginx-kafka01 ~]# systemctl stop firewalld [root@nginx-kafka01 ~]# systemctl disable firewalld ============== # 关闭selinux vim /etc/selinux/config SELINUX=disabled # 关闭selinux 需要重启服务器 # getenforce 查看是否生效 [root@nginx-kafka01 ~]# getenforce Disabled

nginx搭建(3台centos7服务器)

1. 安装nginx

# 安装好epel源 yum install epel-release -y yum install nginx -y # 启动 systemctl start nginx # 设置开机自启 systemctl enable nginx

2. 修改nginx配置文件

[root@nginx-kafka01 opt]# vim /etc/nginx/nginx.conf 将 listen 80 default_server; 修改成： listen 80；


[root@nginx-kafka01 opt]# vim  /etc/nginx/conf.d/sc.conf

server {
    listen 80 default_server;

    server_name  www.;
    root         /usr/share/nginx/html;
    access_log  /var/log/nginx/sc/access.log main;
    location  / {

} }

nginx.conf配置文件，主要由全局块，events块，http块构成。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XeDBQbi9-1661781401038)(C:UserslenovoAppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20220822204847961.png)]

#语法检测 [root@nginx-kafka01 html]# nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok nginx: [emerg] open() "/var/log/nginx/sc/access.log" failed (2: No such file or directory) nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test failed [root@nginx-kafka01 html]# mkdir /var/log/nginx/sc [root@nginx-kafka01 html]# nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful

#重新加载nginx nginx -s reload

kafka，zk集群搭建(3台centos7服务器)

1. 安装

安装java：yum install java wget -y 安装kafka： wget https://mirrors.bfsu./apache/kafka/2.8.1/kafka_2.12-2.8.1.tgz 解包: tar xf kafka_2.12-2.8.1.tgz 安装zookeeper：wget https://mirrors.bfsu./apache/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz

2. 配置kafka

[root@nginx-kafka01 kafka_2.12-2.8.1]# vim config/server.properties ############################# Server Basics #############################


# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.

broker.id=1

############################# Socket Server Settings #############################
# The address the socket server listens on. It will get the value returned from

# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.

#   FORMAT:

#     listeners = listener_name://host_name:port

#   EXAMPLE:

#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092

#listeners=PLAINTEXT://:9092

listeners=PLAINTEXT://nginx-kafka01:9092

############################# Zookeeper #############################

# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details). # This is ma separated host:port pairs, each corresponding to a zk # server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002". # You can also append an optional chroot string to the urls to specify the # root directory for all kafka znodes. zookeeper.connect=192.168.222.134:2181,192.168.222.135:2181,192.168.222.136:2181

3. 配置zk

# 进入/opt/apache-zookeeper-3.6.3-bin/conf [root@nginx-kafka01 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg # 修改zoo.cfg, t添加如下三行: [root@nginx-kafka01 conf]# vim zoo.cfg # 3888和4888都是端口一个用于数据传输，一个用于检验存活性和选举 server.1=192.168.222.134:3888:4888 server.2=192.168.222.135:3888:4888 server.3=192.168.222.136:3888:4888

创建/tmp/zookeeper目录，在目录中添加myid文件，文件内容就是本机指定的zookeeper id内容

如：在192.168.222.134机器上

echo 1 > /tmp/zookeeper/myid

启动zookeeper：

bin/zkServer.sh start

开启zk和kafka的时候，一定是先启动zk，再启动kafka

关闭服务的时候，kafka先关闭，再关闭zk

[root@nginx-kafka03 apache-zookeeper-3.6.3-bin]# bin/zkServer.sh status /usr/bin/java ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/../conf/zoo.cfg Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false. Mode: leader

启动kafka

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

# 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.95:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic sc # 查看topic bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.0.95:2181 # 创建生产者 [root@localhost kafka_2.12-2.8.0]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.0.94:9092 --topic sc >hello >sanchuang tongle >nihao >world !!!!!!1 > # 创建消费者 [root@localhost kafka_2.12-2.8.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.0.96:9092 --topic sc --from-beginning

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.222.134:9092 --topic nginxlog --from-beginning

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls / [admin, brokers, cluster, config, consumers, controller, controller_epoch, feature, isr_change_notification, latest_producer_id_block, log_dir_event_notification, zookeeper] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /brokers [ids, seqid, topics] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /brokers/ids [0, 1, 2] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] get /brokers/ids null [zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /brokers/ids/0 { "listener_security_protocol_map":{ "PLAINTEXT":"PLAINTEXT"},"endpoints":["PLAINTEXT://nginx-kafka02:9092"],"jmx_port":9999,"features":{ },"host":"nginx-kafka02","timestamp":"1642300427923","port":9092,"version":5} [zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /brokers/ids/0 [] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /brokers/ids/0 { "listener_security_protocol_map":{ "PLAINTEXT":"PLAINTEXT"},"endpoints":["PLAINTEXT://nginx-kafka02:9092"],"jmx_port":9999,"features":{ },"host":"nginx-kafka02","timestamp":"1642300427923","port":9092,"version":5}

filebeat部署

1. 安装

rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

2. 编译/etc/yum.repos.d/fb.repo文件

[elastic-7.x] name=Elastic repository for 7.x packages baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum gpgcheck=1 gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch enabled=1 autorefresh=1 type=rpm-md

3. 设置开机自启

systemctl enable filebeat

4. 配置

# 修改配置文件/etc/filebeat/filebeat.yml [root@nginx-kafka01 conf]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml


filebeat.inputs:

- type: log

  enabled: true

  paths:

   - /var/log/nginx/sc/access.log

#--------------------kafka------------------------- output.kafka: hosts: ["192.168.222.134:9092","192.168.222.135:9092","192.168.222.136:9092"] topic: nginxlog keep_alive: 10s

创建主题nginxlog

bin/kaa-topics.sh --create --zookeeper 192.168.77.132:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic nginxlog

启动filebeat服务

systemctl start filebeat

[root@nginx-kafka01 opt]# ps -ef |grep filebeat root 5537 1 0 15:32 ? 00:00:08 /usr/share/filebeat/bin/filebeat --environment systemd -c /etc/filebeat/filebeat.yml --path.home /usr/share/filebeat --path.config /etc/filebeat --path.data /var/lib/filebeat --path.logs /var/log/filebeat

filebeat数据文件

[root@nginx-kafka01 conf]# cd /var/lib/filebeat/registry/filebeat/ [root@nginx-kafka01 filebeat]# ls log.json meta.json [root@nginx-kafka01 filebeat]# less log.json

数据入库

1、需求分析需要nginx日志的ip，时间，带宽字段将ip字段解析成相应的省份、运营商存入数据库的字段： id，时间，省份，运营商，带宽

#步骤 1、创建数据表 2、编写python脚本，从kafka获取nginx日志 3、获取好的nginx日志，提取出ip，时间，带宽字段 4、提取出的ip字段通过淘宝的一个接口解析出省份和运营商 url = "https://ip./outGetIpInfo?accessKey=alibaba-inc&ip=114.114.114.114" 5、格式化时间字段 "2021-10-12 12:00:00" 6、存入数据库

#创建表 create table nginxlog ( id int primary key auto_increment, dt datetime not null, prov int , isp int, bd float ) CHARSET=utf8;


create table prov_index(

id  int primary key auto_increment,

prov_name  varchar(256)

) charset=utf8;

create table isp_index( id int primary key auto_increment, isp_name varchar(256) ) charset=utf8;

消费者脚本

import json import requests import time


taobao_url = "https://ip./outGetIpInfo?accessKey=alibaba-inc&ip="

#查询ip地址的信息（省份和运营商isp），通过taobao网的接口

def resolv_ip(ip):

    response = requests.get(taobao_url+ip)

    if response.status_code == 200:

       tmp_dict = json.loads(response.text)

       prov = tmp_dict["data"]["region"]

       isp = tmp_dict["data"]["isp"]

       return prov,isp

    return None,None
#将日志里读取的格式转换为我们指定的格式

def trans_time(dt):

     #把字符串转成时间格式

    timeArray = time.strptime(dt, "%d/%b/%Y:%H:%M:%S")

    #timeStamp = int(time.mktime(timeArray))

    #把时间格式转成字符串

    new_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)

    return new_time

#从kafka里获取数据，清洗为我们需要的ip，时间，带宽 from pykafka import KafkaClient client = KafkaClient(hosts="192.168.222.134:9092,192.168.222.135:9092,192.168.222.136:9092") topic = client.topics[’nginxlog’] balanced_consumer = topic.get_balanced_consumer( consumer_group=’testgroup’, mit_enable=True, managed=True # zookeeper_connect=’nginx-kafka01:2181,nginx-kafka02:2181,nginx-kafka03:2181’ ) #consumer = topic.get_simple_consumer() for message in balanced_consumer: if message is not None: line = json.loads(message.value.decode("utf-8")) log = line["message"] tmp_lst = log.split() ip = tmp_lst[0] dt = tmp_lst[3].replace("[","") bt = tmp_lst[9] dt = trans_time(dt) prov, isp = resolv_ip(ip) if prov and isp: print(prov, isp,dt)

kafka的原理

生产者生产的消息会不断追加到 .log文件的末尾， 为防止log文件过大导致数据定位效率低下 ， kafka采用分片和索引的机制，将每个partition分为多个 segment ，每个segment对应 2 个文件， index文件和log文件

[root@nginx-kafka01 data]# cd nginxlog-0/ [root@nginx-kafka01 nginxlog-0]# ls 00000000000000000000.index 00000000000000000000.log 00000000000000000000.timeindex 00000000000000000209.snapshot leader-epoch-checkpoint partition.metadata [root@nginx-kafka01 nginxlog-0]# pwd /data/nginxlog-0 [root@nginx-kafka01 nginxlog-0]#

index 和 log 的文件的文件名是当前这个索引是最小的数据的offset

kafka的生产者和消费者

kafka的生产者

kafka的partition的分区的作用

kafka的topic分区的原因主要就是 提供并发，提高性能 ，因为读写是以partition为单位读写的

生产者发送消息是发送到哪个partition中呢？

A . 在客户机中指定partition

B . 轮询消息1去p1 , 消息2 去 p2 , 消息3 去 p3 , 消息4 去p1, 消息5 去 p2, 消息6 去 p3

kafka如何保证数据可靠性呢？通过ack来保证 —-》消息确认机制

保证生产者发送的数据，能可靠的发送到指定的topic， topic 的每个partition收到生产者发送的数据后，都需要向生产者发送 ack （确认收到），如果生产者收到 ack ,就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

那么kafka什么时候向生产者发送ack

确保follower和leader同步完成，leader在发送ack给生产者，这样才能确保leader挂掉之后，能再follower中选举出新的leader后，数据不会丢失

那么多少个follower同步完成后发送ack

方案1：半数已经完成同步，就发送ack

方案2 ：全部完成同步，才发送ack（kafka采用这种方式）

kafka如何保证消费数据的一致性？通过 HW机制来保证

LEO ：指每个follower的最大的offset

HW （高水位）：消费者能看到的最大的offset，LSR队列中最小的LEO，也就是说消费者只能看到 1~ 6的数据，后面的数据看不到，也消费不了

避免leader挂掉后，比如当前消费者消费8这个数据后，leader挂了，此时比如 f2成为 leader， f2 根本就没有 9 这条数据，那么消费者就会报错，所以设计了 HW 这个参数，只暴露最少的数据给消费者，避免上面的问题

HW 保证数据存储的一致性

A . Follower 故障

Follower发生故障后会被临时踢出LSR,待该follower恢复后，follower会读取本地的磁盘记录的上次的HW，并将该log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步，等该follower的LEO大于等于该Partition的hw,即follower追上leader后，就可以重新加入LSR

B . Leader 故障

Leader发生故障后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为了保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉（新leader自己不会截掉），然后从新的leader同步数据。

注意：这个是为了保证多个副本间的数据存储的一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复

精准一次（幂等性），保证数据不重复

Ack设置为 -1，则可以保证数据不丢失，但是会出现数据重复（at least once）

Ack设置为0，则可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失（at most once）

如何做到鱼和熊掌兼得呢？引入了 Exactl one (精确一次)

如果启用幂等性，则ack默认就是 -1 ，kafka就从每个生产者分配一个pid，并为每条消息分配 seqnumber，如果pid， partition， seqnumber三者一样，则kafka认为是数据重复，就不会落盘保存；但是如果生产者挂掉后，也会出现有数据重复的现象；所以幂等性解决在单次会话的单个分区的数据重复，但是在分区间或者跨会话的数据重复问题是无法解决的

zookeeper在kafka中的作用

kafka集群中有一个broker会被选举为controller，负责管理集群broker的上下线，所有的topic的分区副本分配和leader选举等工作

broker的每个topic为什么要有多个的partition

消息的存储就不会受到单一服务器存储空间大小的限制
消息的处理也可在多个服务器上并行
可以保证高可用，每个分区都会有一定数量的副本（replica）。如果有服务器不可用，副本所在的服务器就会接替上来，保持应用的持续性。

leader与follower是相对于replica（副本）而言的

确定消息的读写是在哪个replica上完成。

但是，为了保证较高的处理效率，消息的读写都是固定的一个副本上完成。这个副本就是所谓的leader，而其他副本则是follower。follower则会定期的到leader上同步数据。

那么在这些replica中leader是如何选举出来的呢？

假如某个分区所在的服务器出来问题，不可用， kafka会从该分区的其他的副本中选择一个作为新的leader。之后所有的读写就会转移到这个新的leader上。现在的问题是应当选择哪个作为新的leader。显然，只有哪些根leader保持同步的follower才应该被选举为新的leader。

kafka会在Zookeeper上针对每个Topic维护一个称为ISR（in-sync replica, 已同步的副本）的集合，该集合中时一些分区的副本。只有当这些副本都跟leader中的副本同步了之后，kafka才会认为消息已提交，并反馈给消息的生产者。如果这个集合有增减，kafka会跟新zookeeper上的记录。

如果某个分区的leader不可用，kafka就会从ISR集合中选择一个副本作为新的leader

显然通过ISR,kafka需要的冗余度较低，可以容忍的失败数比较高。假设某个topic有 f+1 个副本。kafka可以容忍 f 个服务器不可用。

为什么不采用少数服从多数的算法？

选择leader时也是从超过半数的同步的副本中选择

这种算法需要较高的冗余度

譬如只允许一台机器失败，需要有三个副本；而如果只容忍两台机器失败，则需要五个副本

kafka如何保证高可用？

多个broker + 多个partition + 多个 replica

ISR (in-sync-replica) 集合列表需要同步的follower集合

比如说 5 个副本， 1个leader， 4个follower 都在ISR中

有一条消息来了， leader怎么知道要同步哪些副本呢？

根据ISR来，如果一个follower挂了。那就从这个列表里删除

如果一个follower卡住了或者同步过慢，它也会从ISR里删除

eeper上的记录。

如果某个分区的leader不可用，kafka就会从ISR集合中选择一个副本作为新的leader

显然通过ISR,kafka需要的冗余度较低，可以容忍的失败数比较高。假设某个topic有 f+1 个副本。kafka可以容忍 f 个服务器不可用。

为什么不采用少数服从多数的算法？

选择leader时也是从超过半数的同步的副本中选择

这种算法需要较高的冗余度

譬如只允许一台机器失败，需要有三个副本；而如果只容忍两台机器失败，则需要五个副本

kafka如何保证高可用？

多个broker + 多个partition + 多个 replica

ISR (in-sync-replica) 集合列表需要同步的follower集合

比如说 5 个副本， 1个leader， 4个follower 都在ISR中

有一条消息来了， leader怎么知道要同步哪些副本呢？

根据ISR来，如果一个follower挂了。那就从这个列表里删除

如果一个follower卡住了或者同步过慢，它也会从ISR里删除

以上就是关于gg修改器添加游戏地址_GG游戏修改器怎么使用的全部内容，希望对大家有帮助。

gg修改器添加游戏地址_GG游戏修改器怎么使用

项目环境

centos7.9（6台1核2G），zookeeper（3.6.3），kafka（2.12），filebeat，nginx（2.20）

项目描述

该项目主要从数据产生，收集，缓存，清洗，入库五部分组成，利用filebeat收集前端web服务器产生的日志，使用zookeeper来管理kafka，使收集的数据集中缓存到kafka中，最后数据清洗，提取重要字段写入数据库中

项目步骤

项目搭建

前提首先关闭服务器的firewalld和selinux

nginx搭建(3台centos7服务器)

1. 安装nginx

2. 修改nginx配置文件

nginx.conf配置文件，主要由全局块，events块，http块构成。

kafka，zk集群搭建(3台centos7服务器)

1. 安装

2. 配置kafka

3. 配置zk

启动kafka

filebeat部署

1. 安装

2. 编译/etc/yum.repos.d/fb.repo文件

3. 设置开机自启

4. 配置

创建主题nginxlog

启动filebeat服务

filebeat数据文件

数据入库

消费者脚本

kafka的原理

kafka的生产者和消费者

kafka的生产者

kafka的partition的分区的作用

生产者发送消息是发送到哪个partition中呢？

kafka如何保证数据可靠性呢？ 通过ack来保证 —-》 消息确认机制

kafka如何保证消费数据的一致性？ 通过 HW机制 来保证

HW 保证数据存储的一致性

精准一次（幂等性），保证数据不重复

zookeeper在kafka中的作用

broker的每个topic为什么要有多个的partition

leader与follower是相对于replica（副本）而言的

那么在这些replica中leader是如何选举出来的呢？

为什么不采用少数服从多数的算法？

kafka如何保证高可用？

为什么不采用少数服从多数的算法？

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