if (is_blacklisted(pl_name, blacklist, whitelist)) { ROS_INFO_STREAM("Plugin " << pl_name << " blacklisted"); return; } try { auto plugin = plugin_loader.createInstance(pl_name); ROS_INFO_STREAM("Plugin " << pl_name << " loaded"); for (auto &info : plugin->get_subscriptions()) { auto msgid = std::get<0>(info); auto msgname = std::get<1>(info); auto type_hash_ = std::get<2>(info); std::string log_msgname; if (is_mavlink_message_t(type_hash_)) log_msgname = utils::format("MSG-ID (%u) <%zu>", msgid, type_hash_); else log_msgname = utils::format("%s (%u) <%zu>", msgname, msgid, type_hash_); ROS_DEBUG_STREAM("Route " << log_msgname << " to " << pl_name); auto it = plugin_subscriptions.find(msgid); if (it == plugin_subscriptions.end()) { // new entry ROS_DEBUG_STREAM(log_msgname << " - new element"); plugin_subscriptions[msgid] = PluginBase::Subscriptions{{info}}; } else { // existing: check handler message type bool append_allowed = is_mavlink_message_t(type_hash_); if (!append_allowed) { append_allowed = true; for (auto &e : it->second) { auto t2 = std::get<2>(e); if (!is_mavlink_message_t(t2) && t2 != type_hash_) { ROS_ERROR_STREAM(log_msgname << " routed to different message type (hash: " << t2 << ")"); append_allowed = false; } } } if (append_allowed) { ROS_DEBUG_STREAM(log_msgname << " - emplace"); it->second.emplace_back(info); } else ROS_ERROR_STREAM(log_msgname << " handler dropped because this ID are used for another message type"); } } plugin->initialize(mav_uas); loaded_plugins.push_back(plugin); ROS_INFO_STREAM("Plugin " << pl_name << " initialized"); } catch (pluginlib::PluginlibException &ex) { ROS_ERROR_STREAM("Plugin " << pl_name << " load exception: " << ex.what()); } }

这是一段C++代码，用于加载和初始化插件，并将其与消息路由器相关联。首先，它使用“is_blacklisted”函数检查插件是否在黑名单或白名单中。如果插件在黑名单中，则不会加载。然后，它使用“plugin_loader”对象创建插件实例，并调用“get_subscriptions”函数获取插件支持的订阅消息类型。对于每个订阅类型，它将其与插件名称相关联，并将其添加到“plugin_subscriptions”映射中。如果消息ID已经存在于“plugin_subscriptions”中，则会检查处理程序的消息类型是否与现有类型匹配。如果匹配，则将处理程序添加到现有消息ID的列表中。如果不匹配，则会记录错误消息并跳过处理程序。最后，它调用“initialize”函数初始化插件，并将其添加到“loaded_plugins”列表中。

相关问题

shell每分钟执行一次，当检测到有ip，每分钟访问次数超过200，将该ip加入黑名单，并在 /tmp/blacklist

.txt 中记录该ip地址。

首先，我们需要创建一个脚本，用于检测日志中的IP地址访问次数，并在需要时将其添加到黑名单文件中。以下是一个可能的实现：

#!/bin/bash

# 设置阈值
THRESHOLD=200

# 日志文件路径
LOG_FILE=/var/log/access.log

# 黑名单文件路径
BLACKLIST_FILE=/tmp/blacklist.txt

# 获取当前时间
now=$(date +"%Y-%m-%d %T")

# 统计访问次数大于阈值的IP地址
ip_list=$(awk '{print $1}' ${LOG_FILE} | sort | uniq -c | awk -v threshold=$THRESHOLD '$1 > threshold {print $2}')

# 遍历IP地址列表
for ip in ${ip_list}; do
    # 在黑名单文件中查找IP地址
    if grep -q "${ip}" "${BLACKLIST_FILE}"; then
        echo "${now}: ${ip} is already blacklisted."
    else
        # 将IP地址添加到黑名单文件中
        echo "${ip}" >> "${BLACKLIST_FILE}"
        echo "${now}: ${ip} is added to blacklist."
    fi
done

上述脚本会读取指定的访问日志文件中的IP地址，并统计每个IP地址出现的次数。然后，它会检查访问次数是否超过了给定的阈值，并将访问次数超过阈值的IP地址加入到指定的黑名单文件中。

脚本中的阈值、日志文件路径和黑名单文件路径都可以根据实际需要进行修改。

要让这个脚本每分钟自动执行，我们需要使用 cron 工具。可以使用以下命令编辑 cron 表：

crontab -e

然后，在文件末尾添加以下行：

* * * * * /path/to/script.sh

这会让 cron 每分钟执行一次脚本。请将 `/path/to/script.sh` 替换为实际脚本文件的路径。

需要注意的是，如果您是在 Windows 环境下编写脚本，则需要将脚本保存为 UNIX 格式，并确保脚本文件的权限为可执行。这可以通过以下命令完成：

dos2unix /path/to/script.sh
chmod +x /path/to/script.sh

现在，每当脚本检测到访问次数超过200的IP地址，它会将其添加到黑名单文件中，并在 /tmp/blacklist.txt 中记录该ip地址。

编写Spark Streaming程序来模拟实时过滤黑名单，即自定义一份包含黑名单的列表，列表中每一条数据由两部分组成，前一部分为单词，后一部分表示该单词是否为黑名单，true表示是，false表示否。如（hadoop true）、（flume false）等，在定义该黑名单的基础上，创建Kafka数据源，topic为“blacklist”，然后编写生产者程序用于产生若干数据，而消费者程序则对生产者产生的数据进行黑名单过滤，并将结果存入到文本文件。

下面是一个可能的Spark Streaming程序，可以实现实时过滤黑名单：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

object BlacklistFilter {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("BlacklistFilter")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "blacklist-filter-group",
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

    val topics = Array("blacklist")
    val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
    )

    val blacklist = Set("hadoop", "spark", "flume")
    val filteredMessages = messages.filter { case (_, value) =>
      val parts = value.split(" ")
      val word = parts(0)
      val isBlacklisted = parts(1).toBoolean
      !(isBlacklisted && blacklist.contains(word))
    }

    filteredMessages.map(_._2).saveAsTextFiles("output/blacklist")

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

这个程序首先创建了一个 `StreamingContext`，并指定了每5秒接收一次数据。然后定义了 Kafka 的相关参数，并创建了一个 Kafka 数据源。接下来定义了黑名单列表，并在过滤函数中使用该列表过滤掉了所有黑名单中的单词。最后将过滤后的数据保存到文本文件中。

需要注意的是，本程序中使用了 Kafka 的直接消费者模式，需要确保 `auto.offset.reset` 参数设置为 `latest`，否则可能会出现消费数据重复或漏消费的情况。同时，本程序中的黑名单列表是硬编码在程序中的，实际应用中可能需要从外部数据源加载黑名单列表，以便更灵活地更新黑名单。