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...ss="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面: 二、秒杀商品添加 1、后端:接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo:SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型:SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层:SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注:tool 是工具条事件名,test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值(也可以是表头的 event 参数对应的值)let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象(如果有的话)if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗?',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL,如果你不想让iframe出现滚动条,你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。
2023-02-25 23:20:34
121
转载
Docker
...CNCF社区也在推动OCI(Open Container Initiative)标准的普及和应用,旨在提高容器镜像格式的互操作性和安全性,这将对Docker及各类容器技术产生深远影响。未来,无论是镜像构建、存储还是分发,都可能迎来更加标准化、高效便捷的新方案。 综上所述,在解决Docker镜像拉取问题时,我们可以从选择合适的镜像源、利用云服务商提供的加速服务、构建私有镜像仓库以及关注行业标准动态等多个角度综合考量,以满足不同场景下的需求并不断提升容器化应用的部署体验与安全性。
2024-03-06 16:10:51
401
程序媛
Docker
...,了解容器运行时标准OCI(Open Container Initiative)的发展动态亦不可或缺。OCI定义了一套跨平台的容器运行时和镜像格式标准,确保了不同容器运行环境之间的互操作性,而Docker正是这一标准的重要参与者与推动者。因此,关注Dockerfile的最佳实践并与OCI标准相结合,无疑能帮助开发者在构建和部署容器化应用的过程中,获得更为高效、安全且灵活的解决方案。
2023-08-01 16:49:40
513
百转千回_
NodeJS
...全性。这一计划名为“Open Container Initiative”(OCI),旨在制定一套通用的标准,使得不同厂商的容器技术能够更好地协同工作。这对于Node.js开发者而言是一个重要的利好消息,因为这意味着未来的Docker镜像将更加兼容,开发者可以更轻松地在不同平台上迁移和共享他们的应用。 此外,随着Kubernetes的兴起,容器编排工具逐渐成为主流。Kubernetes不仅支持Docker容器,还提供了强大的自动化管理能力,使得大规模部署Node.js应用变得更加高效。例如,某知名电商公司在去年成功将其电商平台迁移到基于Kubernetes的Docker容器集群上,不仅提升了系统的稳定性和扩展性,还显著降低了运维成本。 从长远来看,容器化技术将继续推动DevOps文化的普及,促进开发人员和运维团队之间的协作。正如Linux之父Linus Torvalds所说:“开源的本质在于合作而非竞争。”通过拥抱开源技术和社区的力量,开发者可以更快地创新并解决实际问题。对于Node.js开发者而言,掌握Docker和Kubernetes等工具,不仅是技术上的提升,更是职业发展的必要条件。在未来几年,我们有理由相信,容器化技术将在更多领域展现出其独特的价值,为软件行业带来更多的可能性。
2025-05-03 16:15:16
32
海阔天空
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...CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范,容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点:1)分层存储;2)打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势,容器镜像用到CI/CD场景下,可以减少CI/CD过程中的等待时间,减少因环境差异而导致的部署中断,从而提升CI/CD的效率,提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后,提交代码,执行构建与部署,等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短,否则开发人员工作容易被打断,造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署,那么开发人员几乎不用等待,工作也不会被打断;如果需要好几分钟或十几分钟,那么可以想象,这十几分钟就是浪费了,这时候很容易做点别的事情,那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候,快是第一个需要考虑的因素。要达到快,除了有足够的机器资源免除排队等待,引入并行编译技术也是常用做法,如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求,各个企业有一套内部质量规范,这些要求都对软件交付流程有定制需求,如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描,如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面,不同的公司,对DevOps流程在不同团队之间分工有差异,典型的有开发者负责代码编写构建出构建物(如jar包),而部署模板、配置由运维人员负责;有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境;有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景,对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分,容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性,容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快(通常小于30秒,依赖镜像本身大小等因素),基于此可以实现按需分配容器运行时资源(cpu与内存),并限定单个容器资源用量;然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则,实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式,可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器,按需分配资源之后,理想情况下,Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数,新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容,加入新的虚拟机,调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求,因此新加入的虚拟机,应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”,对业务做到不感知,也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景,存在另外一种无法预期的请求风暴场景,这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统,当行情突变的时候,用户访问量徒增,持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求,要求短时间内能将资源池扩大数倍,关键是速度要快(秒级),否则会来不及扩容,系统已经被冲垮(如果无限流的话)。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器,理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候,需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题,需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算(大数据/AI训练等)场景的特征是短时间内需要大量算力,算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围,但是与传统虚拟化技术(Xen/KVM)比较,容器技术是应用虚拟化,不是纯粹的资源虚拟化,与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候,需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状,对照容器技术与虚拟化技术的差异,选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候,先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术,当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC,MicroVM,UniKernel(LibOS)。 LXC: Linux Container,通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源,目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间,隔离性比LXC好,但是比传统的VM要轻量,轻量体现在体积小(几M到几十M)、启动快(小于1s)。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现,用于AWS的Serverless计算领域,Serverless要求启动快,租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的(特定编程语言技术栈专用)、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次,现代软件层次太多导致越来越臃肿:硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是:硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表: 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低(几乎为0) 小 快(等同进程启动) 差(内核共享) 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中(Kata项目) UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看,LXC是应用虚拟化首选的技术,如果LXC无法满足隔离性要,则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术,从应用打包/发布调度/运行层面统一规范,Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后,目前在追赶中,目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过,另外docker镜像运行起来之后,如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比,可以得出结论: (2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术,可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像,验证镜像签名,管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后,还需要应用调度编排,当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准,不管使用何种应用虚拟化技术,都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范,将应用编排与应用虚拟化实现解耦:不管使用何种应用虚拟化技术(LXC, MicroVM, LibOS),都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker,其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景,如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件,当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时,当前包括 runc 与 kata-runtime ,也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器,具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程,与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现,目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排,包括CRI接口的各种实现,我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分,CRI属于北向接口规范,对接编排系统,OCI就属于南向接口规范,实现应用虚拟化。 简单来讲,可以这么定义容器: 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中,因此也可以这么定义容器: 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点:应用打包与分发的差异,应用资源隔离的差异。当然,导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的,而虚拟化是以资源为中心来设计的,本文对比容器与虚拟机的差异,更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异:资源隔离,应用打包与分发,延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储:virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机,在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值,通常是系统内存的1/4,但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景,读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize,这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器,会多一层网络虚拟化,并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术,对网络吞吐量与时延都有影响(具体依赖容器网络方案),对问题定位复杂度变高,同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有:转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候,在转发规则较多的时候,iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时,建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定,周边系统需要协调适配,包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整,CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的,当前主推与默认提供的是overlay2驱动,这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件,使用Copy-On-Write方式,也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改,如果这种操作非常频繁,建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起,通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段,应用需要支持动态配置与静态程序分离;如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置,这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化,制作容器镜像需要注意安全/效率因素,可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的,镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的;containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化;日志持久化需要挂载到volume;进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失;无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具,运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报,cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程(containerd/shim/docker-daemon)也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具,如果已有日志采集Agent,则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集;需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题,则可以将Pod的restartPolicy设置为never,进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复,会影响业务,需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案,与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况,选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式,由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离,逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论: 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单,基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂,在逐步容器化过程中,要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通(难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址),当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景,可使用开源的kube-router,kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通,要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景,选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件,如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器,需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景:自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群,根据业务诉求,对资源保障与安全性要求高的应用,使用MicorVM方式隔离;普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内,方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云:当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期,使用裸金属性价比并不高,使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候,是多个应用共用一个大集群,还是按应用分组分成多个小集群呢?我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群,节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器,方便资源调度(削峰填谷);缺点是随着节点数量与负载数量的增多,会引入管理性能问题(需要量化): DNS 解析表变大,增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大,导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大,如果加上ConfigMap,可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题,缺点是会导致资源碎片化,不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷:目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷:由于计算任务是短时任务,可以通过上层的任务调度软件,在多个集群之间分发计算任务,从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候,可以参考上述分析,结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题,在K8S中并没有"应用"的概念,只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc),而一个"应用"是多个对象组合起来的,且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用",通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题(应用分发更方便)同时也引入了一些问题(引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm)。对于是否需要使用Helm,建议如下: 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下,很多场景是开发团队交付一个运行包,运维团队负责部署与配置下发,内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下,Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合,使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc:容器标准化和 docker Linux 容器技术史话:从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍(4):I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel? The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel:从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 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。
2023-09-17 15:03:28
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...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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...更新,Oracle和OpenJDK社区对垃圾收集器进行了持续优化。例如,最新的ZGC和Shenandoah GC采用了更为先进的内存管理技术,如颜色指针、读屏障等,以实现更低延迟的并发标记清理过程。关注这些前沿GC算法的研究与发展,可以更全面地了解现代JVM如何高效处理大规模堆内存引用关系。 2. G1垃圾收集器与RSet深入解读:G1作为当前HotSpot JVM推荐的默认垃圾收集器,其内部机制中除了卡表外,Remembered Set(RSet)也是关键组件。详细了解RSet如何辅助卡表追踪跨区域引用,以及分区并发压缩等特性,将有助于读者掌握G1高效回收内存的具体实现原理。 3. 实际生产环境案例分析:通过阅读一些大型互联网企业或开源社区分享的实战经验文章,了解他们在使用CMS、G1等垃圾收集器时如何针对特定业务场景调整卡表相关参数,解决实际遇到的性能瓶颈问题。比如,如何根据应用特点选择合适的卡表大小、调整扫描频率以平衡GC开销与应用响应时间。 4. 学术研究论文:查阅近年来关于垃圾收集器优化的学术论文,比如《A Study of the G1 Garbage Collector》、《The Z Garbage Collector》等,可深入了解卡表设计背后的理论依据,以及研究人员为提升GC效率所做的各种尝试和改进。 5. 官方文档及源码阅读:直接研读Oracle官方发布的Java SE HotSpot VM Garbage Collection Tuning Guide,以及JDK源码中的CardTableBarrierSet等相关类实现,可以更直观地把握卡表的具体工作流程和技术细节。同时,关注JDK开发团队的博客、邮件列表讨论等,获取第一手的更新信息和未来发展方向。
2023-12-16 20:37:50
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...r example,Open two terminals, run vins and rviz respectively. (We evaluated odometry on KITTI benchmark without loop closure funtion)roslaunch vins vins_rviz.launch(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yamlrosrun vins kitti_odom_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/sequences/00/ 4.2 KITTI GPS Fusion (Stereo + GPS)Download [KITTI raw dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take [2011_10_03_drive_0027_synced](https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_10_03_drive_0027/2011_10_03_drive_0027_sync.zip) for example.Open three terminals, run vins, global fusion and rviz respectively. Green path is VIO odometry; blue path is odometry under GPS global fusion.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins kitti_gps_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_raw/kitti_10_03_config.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/2011_10_03_drive_0027_sync/ rosrun global_fusion global_fusion_node<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/kitti.gif" width = 430 height = 240 /> 5. VINS-Fusion on car demonstrationDownload [car bag](https://drive.google.com/open?id=10t9H1u8pMGDOI6Q2w2uezEq5Ib-Z8tLz) to YOUR_DATASET_FOLDER.Open four terminals, run vins odometry, visual loop closure(optional), rviz and play the bag file respectively. Green path is VIO odometry; red path is odometry under visual loop closure.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/car.bag 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/slzlincent/article/details/104364909。 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。
2023-09-13 20:38:56
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...or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 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。
2023-12-02 10:38:37
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...过OAuth2.0和OpenID Connect协议将Web应用程序与Azure AD结合,既能简化用户登录流程,也能有效提升系统的安全性。 其次,随着网络安全法规的不断更新和完善,如欧盟的GDPR,开发者应当关注如何在使用ASP.NET Identity进行用户管理时确保数据隐私合规。这包括但不限于对用户数据的加密存储、用户权限的精细管理以及数据请求权、删除权的支持等。 此外,对于热衷于研究最新技术和框架趋势的开发者,可关注ASP.NET Core Identity的发展动态。ASP.NET Core Identity作为跨平台解决方案,提供了更为灵活高效的用户认证与授权机制,并持续优化以适应微服务架构和云原生应用的需求。 最后,推荐阅读微软官方文档和知名开发者博客,掌握更多关于ASP.NET Identity与其他安全组件(如IdentityServer4、JWT Tokens等)集成的最佳实践,从而丰富和完善自身的身份验证与授权策略设计思路。同时,参与开发者社区讨论,分享并解决实际项目中遇到的问题,也是不断提升实战技能的有效途径。
2023-10-28 08:49:21
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Ruby
...le = File.open('important_file.txt', 'w') begin 对文件进行操作,这里可能出现异常 file.write('Critical data...') rescue Exception => e puts "Error occurred while writing to the file: {e.message}" ensure 不管是否发生异常,这段代码总会被执行 file.close unless file.nil? end 在这段代码中,无论写入文件的操作是否成功,我们都能够确保file.close会被调用,这样就可以避免因未正常关闭文件而造成的数据丢失或系统资源泄露的问题。 3. 定制化异常处理 rescue多个类型 Ruby允许你根据不同的异常类型进行定制化的处理,这样可以更加精确地控制程序的行为: ruby begin 可能产生多种类型的异常 divide_by_zero = 1 / 0 non_existent_file = File.read('non_existent_file.txt') rescue ZeroDivisionError => e puts "Whoops! You can't divide by zero: {e.message}" rescue Errno::ENOENT => e puts "File not found error: {e.message}" ensure 同样确保这里的资源清理逻辑总能得到执行 puts 'Cleaning up resources...' end 通过这种方式,我们可以针对不同类型的异常采取不同的恢复策略,同时也能确保所有必要的清理工作得以完成。 4. 思考与总结 处理异常和管理资源并不是一门精确科学,而是需要结合具体场景和需求的艺术。在Ruby的天地里,咱们得摸透并灵活玩转begin-rescue-end-ensure这套关键字组合拳,好让咱编写的代码既结实耐摔又运行飞快。这不仅仅说的是程序的稳定牢靠程度,更深层次地反映出咱们开发者对每个小细节的极致关注,以及对产品品质那份永不停歇的执着追求。 每一次与异常的“交锋”,都是我们磨砺技术、提升思维的过程。只有当你真正掌握了在Ruby中妥善处理异常,确保资源被及时释放的窍门时,你才能编写出那种既能经得起风吹雨打,又能始终保持稳定运行的应用程序。就像是建造一座坚固的房子,只有把地基打得牢靠,把每一处细节都照顾到,房子才能既抵御恶劣天气,又能在日常生活中安全可靠地居住。同样道理,编程也是如此,特别是在Ruby的世界里,唯有妥善处理异常和资源管理,你的应用程序才能健壮如牛,无惧任何挑战。这就是Ruby编程的魅力所在,它挑战着我们,也塑造着我们。
2023-09-10 17:04:10
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笑傲江湖
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...e 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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2023-09-08 13:23:58
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...at. Being open and widely accepted standard it opens up a lot of possibilities and sources for ready-made and custom maps. Furthermore, maps are now very flexible, with multi-series support, configurable down to the nut and bolt. (Maps is and add-on to amCharts 5: Charts which requires separate license) More about amCharts 5: Maps Pictorials Create multi-layer, multi-series pictorial charts. Any SVG path can be used as a shape for your chart. Sankey Diagrams Stunning flow diagrams, in horizontal and vertical. With draggable, fully configurable nodes. Enhanced radar charts With stacked column, bands, axes, and other dramatic enhancements, radar charts are now way more useful. Treemaps Completely zoomable, multi-level, highly configurable. Heatmaps Automatically build heat-maps, with custom axes, color ranges, and awesome new interactive Heat Legend. Create heatmaps using colors, or point size or both. Universal and flexible heat rules allow attaching any value in data to any property or properties on any element. Chord diagrams Visualize your 2-way relational data in a neat circular Chord diagrams. We do have different variations of the classic diagram: Chord, Chord directed, and Chord non-ribbon. True funnel charts amCharts 5 offers true Funnel charts the way they were meant to be. Slice’s area size represents the value, so each step’s influence on overall volume reduction is more prominent than with basic funnels. Trapezoid form can also be configured to further emphasize reduction. Complete it with other visual elements, like fully configurable slice lines, multiple series support, togglable legends, and many many more options. Customizable beauty built-in Powerful theme engine amCharts 5 comes with a bunch of beautiful themes as well as a super flexible theme engine, which you can use. We devised a CSS-like rule-based theme targeting system in themes. Using, creating, customizing themes or standalone rules has never been so easy. The new system allows applying defaults to elements based on their type, features, or position in a virtual element tree. Fresh new look Default looks designed to look fresh, like something out of tomorrow. Carefully selected color schemes and default settings were specifically chosen to make the charts stand out. Silk-smooth animations Every setting – colors, positions, sizes, opacity, and many more – is animatable to ensure smooth transitions. No choppy, stepped animations – everything is fluid, including zoom and toggling of series and other items. Flexibility Element templates Most elements are created using templates: a collection of default settings, events, and adapters. Changing template automatically propagates changes to actual elements, making it easy to do batch updates. Everything’s configurable Numerous configuration options allow inventive uses, bordering on new chart types. Angles, colors, positions, radii, a-n-y-t-h-i-n-g can be set to bend classic and new chart types exactly the way you need them. Element states Easily change how an element looks like under different circumstances, e.g. on some interaction, hover, click, or related to data (eg. column look if a value is down). The engine will automatically apply the required properties as needed, animating between old and new values smoothly. Create and apply custom states via the API. Multi-type multi-axis support Add any number of axes of any type. Create overlaid comparison of different time scales. Use any mix of dimensional values: numbers, dates, categories, or duration. Adapters “Adapters” functionality allows plugging in custom code to dynamically override just about any setting or data value. Text formatting All text labels – tooltips, axis labels, titles, etc. – now support rich text formatting options, like changing colors, font weight, or applying just about any styling option from the CSS arsenal. In addition to formatting support, labels can now contain in-line placeholders for real data, with the ability to apply custom formatting to values. Accessibility & Interactivity Accessibility Accessibility was riding shotgun when amCharts 5 was being developed. All interactive elements are TAB-selectable, with customizable roles, order, and screen-reader texts. Everything that can be moved by touch or mouse, can be moved by keyboard. Everything that can be clicked or toggled, can be interacted with with keyboard, too. Touch support Charts have been designed to work with touch devices out-of-the-box. They will work not only on phones or tablets, but also touch capable computers. Under the hood Built with TypeScript Supports strong type and error checking in TypeScript applications. Enjoy code completion, error checking and dynamic help popups in major IDEs. Full support for TypeScript and ES6 modules. 100% for JavaScript Can be fully used in any vanilla JavaScript application. amCharts 5 does not use or rely on globals, external frameworks or 3rd party libraries. Universal rendering engine Can be used to build dynamic, interactive Canvas-based interfaces and applications. Add various elements to the screen, make them interactive, with a few lines of code. Make them clickable, draggable, hoverable, using built-in interactivity functionality. Our universal layout engine will place, size and arrange elements according to set rules. 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/john_dwh/article/details/127460821。 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。
2023-09-17 18:18:34
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...g = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode 安装两个vscode远程连接所需的两个插件,具体如下图所示: 安装完成之后,在左侧工具栏会出现一个图标,点击图标进行ssh配置: ssh yourname@yourip -A 然后右键选择在当前窗口进行连接: 除此之外,还可以设置免费登录,具体可参考这篇文章。 当然,也可以使用windows本地的WSL2,vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。 在服务器端执行code .会自动安装vscode server,安装位置在用户的根目录下: 3. 安装FFI Navigator 由于TVM是由Python和C++混合开发,且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义,因此对于跨语言的FFI 调用,即Python跳转到C++或者C++跳转到Python,vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性,但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题,FFI Navigator就这样诞生了,作者仍然是陈天奇博士。 安装方式如下: 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install vscode需要安装FFI Navigator插件,直接搜索安装即可(安装到服务器端)。 最后需要在.vscode/setting.json进行配置,内容如下: {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} } 更详细内容可以参考项目链接。 结束语 对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置,这里不再详细的介绍了,感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 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。
2023-12-12 20:04:26
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Docker
...ay2 和 CSI(Container Storage Interface),大大提升了数据卷的性能与管理灵活性。overlay2 驱动利用联合文件系统解决了多层读写的问题,而 CSI 标准化了容器编排系统与存储系统的交互方式,让第三方存储提供商可以更便捷地为 Kubernetes 和 Docker 等平台提供存储服务。 同时,随着云原生应用的普及,有越来越多的企业关注如何实现容器持久化数据的安全备份与恢复。例如,云服务商如 AWS、阿里云等均提供了针对容器数据卷的备份服务,通过集成于容器编排平台的插件或API,实现实时或定期的数据备份,确保即使在容器故障或环境迁移时,也能快速恢复应用程序状态。 此外,关于权限管理方面,容器安全领域的研究也持续深入。一些先进的容器安全工具,比如 Open Policy Agent (OPA) 和 Aqua Security,能够帮助用户精细控制容器内部文件系统的访问权限,从而有效防止因不当权限配置导致的数据泄漏或破坏。 综上所述,在实际运用 Docker 进行容器部署时,不仅需要理解基础的挂载状态原理与解决方法,还需紧跟技术发展步伐,结合最新存储方案及安全策略,以保证容器环境中数据的高效、安全存储与访问。
2023-01-13 17:03:08
524
逻辑鬼才
ZooKeeper
...oDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); // 当网络分区后,某部分客户端和服务器仍然可以通信 // 例如,这里尝试修改数据 data = "partitioned_data".getBytes(); zk.setData(path, data, -1); // 而在网络另一侧的服务器和客户端,则无法感知到这次更新 4. 分区影响下的数据不一致风险 由于网络分区的存在,某一区域内的客户端可能成功更新了数据,但这些更新却无法及时同步到其他分区中的服务器和客户端。这就导致了不同分区的ZooKeeper节点持有的数据可能存在不一致的情况,严重威胁了ZooKeeper提供的强一致性保证。 5. ZooKeeper的应对策略 面对网络分区带来的数据不一致风险,ZooKeeper采取了一种保守的策略——优先保障数据的安全性,即在无法确保所有服务器都能收到更新请求的情况下,宁愿选择停止对外提供写服务,以防止潜在的数据不一致问题。 具体体现在,一旦检测到网络分区,ZooKeeper会将受影响的服务器转换为“Looking”状态,暂停接受客户端的写请求,直到网络恢复,重新达成多数派共识,从而避免在分区期间进行可能引发数据不一致的写操作。 6. 结论与思考 虽然网络分区对ZooKeeper的数据一致性构成了挑战,但ZooKeeper通过严谨的设计和实施策略,能够在很大程度上规避由此产生的数据不一致问题。然而,这也意味着在极端条件下,系统可用性可能会受到一定影响。所以,在我们设计和改进依赖ZooKeeper的应用时,可不能光知道它在网络分区时是咋干活的,还要结合咱们实际业务的特点,做出灵活又合理的取舍。就拿数据一致性跟系统可用性来说吧,得像端水大师一样平衡好这两个家伙,这样才能打造出既结实耐用、又能满足业务需求的分布式系统,让它健健康康地为我们服务。
2024-01-05 10:52:11
91
红尘漫步
Docker
...器运行时工具Kit(containerd)中进一步强化了用户权限控制机制,允许更精细地配置容器内的用户和组映射,从而降低潜在的安全风险。同时,云原生计算基金会(CNCF)旗下的开源项目Kubernetes也在持续优化Pod Security Policies(Pod安全策略),以适应更多样化的uid管理和权限控制需求。 此外,在实际应用层面,不少企业开始采用专门的安全工具和服务,如Open Policy Agent(OPA)等,对容器内用户的uid进行统一管理和审计,确保符合企业内部的安全策略和合规要求。 深入解读方面,Linux基金会发布的“Best Practices for Linux Container Images”白皮书中强调,除了合理设置uid外,还应关注gid、secondary groups以及文件权限等方面,以构建更加安全可靠的容器镜像。这也反映出,对于Docker容器uid背后所蕴含的安全理念和实践,业界正从单一数值设定转向全方位、立体化的权限管理体系构建。
2023-05-11 13:05:22
463
秋水共长天一色_
ZooKeeper
...oDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); 3.3 数据订阅流程 订阅者则会在感兴趣的ZNode上设置Watcher监听器,一旦该节点的数据发生变化,订阅者就会收到通知并获取最新数据: java // 订阅者注册Watcher监听器 Stat stat = new Stat(); byte[] data = zk.getData("/publishPath", new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { if (event.getType() == Event.EventType.NodeDataChanged) { // 当数据变化时,重新获取最新数据 byte[] newData = zk.getData("/publishPath", true, stat); System.out.println("Received new data: " + new String(newData)); } } }, stat); // 初始获取一次数据 System.out.println("Initial data: " + new String(data)); 4. 探讨与思考 ZooKeeper在数据发布与订阅中的应用,体现了其作为分布式协调服务的核心价值。它灵巧地借助了数据节点的变更事件触发机制,这样一来,发布数据的人就不用操心那些具体的订阅者都有谁,只需要在ZooKeeper上对数据节点进行操作,就能轻轻松松完成数据的发布。另一方面,订阅数据的朋友也不必像以前那样傻傻地不断轮询查看更新,他们可以聪明地“坐等”ZooKeeper发出的通知——Watcher事件,一旦这个事件触发,他们就能立刻获取到最新鲜、热乎的数据啦! 然而,这并不意味着ZooKeeper在数据发布订阅中是万能的。在面对大量用户同时在线这种热闹非凡的场景时,ZooKeeper这家伙有个小毛病,就是单个Watcher只能蹦跶一次,通知完就歇菜了。所以呢,为了让每一个关心消息更新的订阅者都不错过任何新鲜事儿,我们不得不绞尽脑汁设计一套更巧妙、更复杂的提醒机制。不管怎样,ZooKeeper可真是个大救星,实实在在地帮我们在复杂的分布式环境下搞定了数据同步这个难题,而且还带给我们不少灵活巧妙的解决思路。 总结来说,ZooKeeper在数据发布与订阅领域的应用,就像是一位经验丰富的乐队指挥,精确而有序地指引着每一位乐手,在分布式系统的交响乐章中奏出和谐的旋律。
2023-07-04 14:25:57
72
寂静森林
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...u: 4type: Container 2)apply -f之后,我们可以通过get命令来查看LimitRange的配置详情 [root@centos-1 dingqishi] kubectl get LimitRange cpu-limit-range -n mynsNAME CREATED ATcpu-limit-range 2021-10-10T07:38:29Z[root@centos-1 dingqishi] kubectl describe LimitRange cpu-limit-range -n mynsName: cpu-limit-rangeNamespace: mynsType Resource Min Max Default Request Default Limit Max Limit/Request Ratio---- -------- --- --- --------------- ------------- -----------------------Container cpu 500m 2 1 1 4 2.ResourceQuota 1)同理,编辑配置文件resoucequota-demo.yaml,并apply; 其中,我们定义了myns名称空间下的资源配额。 apiVersion: v1kind: ResourceQuotametadata:name: quota-examplenamespace: mynsspec:hard:pods: "5"requests.cpu: "1"requests.memory: 1Gilimits.cpu: "2"limits.memory: 2Gicount/deployments.apps: "2"count/deployments.extensions: "2"persistentvolumeclaims: "2" 2)此时,也可以查看到ResourceQuota的相关配置,是否生效 [root@centos-1 dingqishi] kubectl get ResourceQuota -n mynsNAME CREATED ATquota-example 2021-10-10T08:23:54Z[root@centos-1 dingqishi] kubectl describe ResourceQuota quota-example -n mynsName: quota-exampleNamespace: mynsResource Used Hard-------- ---- ----count/deployments.apps 0 2count/deployments.extensions 0 2limits.cpu 0 2limits.memory 0 2Gipersistentvolumeclaims 0 2pods 0 5requests.cpu 0 1requests.memory 0 1Gi 大家可以将生效后的控制器,结合相关pod自行测试资源配额的申请、限制和使用的情况 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/flq18210105507/article/details/120845744。 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。
2023-12-25 10:44:03
336
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ZooKeeper
...es(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); // 更新节点 byte[] updatedData = "updated content".getBytes(); zk.setData("/my/znode", updatedData, -1); - 思考:如果两个客户端同时尝试创建同一个路径的节点,ZooKeeper会确保先创建的请求成功返回,后续的请求则等待并获得正确的顺序响应。 2. 最终一致性 (Eventual Consistency) - 理解:虽然ZooKeeper提供强一致性,但在高可用场景下,为了容忍临时网络分区和部分节点故障,它采用了一种最终一致性模型。客户端不会傻傻地卡在等待一个还没完成的更新上,而是能够继续干自己的活儿。等到网络恢复了,或者那个闹别扭的节点修好了,ZooKeeper这个小管家就会出马,保证所有客户端都能看到一模一样的最终结果,没得商量! - 代码示例: 当一个客户端尝试更新一个已有的zNode,ZooKeeper会为此次更新生成一个事务zxid(Transaction ID)。即使中途网络突然抽风一下断开了,别担心,一旦网络重新连上,客户端就会收到一条带着新zxid的更新消息,这就表示这个事务已经妥妥地完成提交啦! java try { zk.exists("/my/znode", false); // check if zNode exists zk.setData("/my/znode", updatedData, -1); // update data with new transaction id } catch ( KeeperException.NoNodeException e) { System.out.println("ZNode doesn't exist yet"); } 3. 可观察性 (Observability) - 理解:ZooKeeper设计的核心在于使客户端能够感知服务器状态的变化,它通过Watcher监听机制让客户端在节点发生创建、删除、数据变更等事件后得到通知,从而保持客户端与ZooKeeper集群的同步。 - 代码示例: java // 注册一个节点变更的监听器 Watcher watcher = new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { switch (event.getType()) { case NodeDeleted: System.out.println("ZNode deleted: " + event.getPath()); break; case NodeCreated: System.out.println("New ZNode created: " + event.getPath()); break; // ... other cases for updated or child events } }; }; zk.getData("/my/znode", false, watcher); 三、ZooKeeper设计原则的实际应用与影响 综上所述,顺序一致性提供了数据操作的可靠性,最终一致性则兼顾了系统的容错性和可扩展性,而可观测性则是ZooKeeper支持分布式协调的关键特征。这三大原则,不仅在很大程度上决定了ZooKeeper自身的行为习惯和整体架构,还实实在在地重塑了我们开发分布式应用的方式。比如说,在搭建分布式锁、配置中心或者进行分布式服务注册与发现这些常见应用场景时,开发者能够直接借用ZooKeeper提供的API和设计思路,轻而易举地打造出高效又稳定的解决方案,就像是在玩乐高积木一样,把不同的模块拼接起来,构建出强大的系统。 结论 随着云计算时代的到来,大规模分布式系统对于一致性和可靠性的需求愈发凸显,ZooKeeper正是在这个背景下诞生并不断演进的一颗璀璨明星。真正摸透并灵活运用ZooKeeper的设计精髓,那咱们就仿佛掌握了在分布式世界里驰骋的秘诀,能够随心所欲地打造出既稳如磐石又性能超群的分布式应用。
2024-02-15 10:59:33
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人生如戏-t
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...Socket by open it directly in a browser. You should create HTTP server and response with some HTML page. In this HTML page you should include javascript that connects to your WebSocket server: var socket = new WebSocket("ws://localhost:8080"); 相关问答 为了证明接收到握手,服务器必须获取两条信息并将它们组合以形成响应。 第一条信息来自| Sec-WebSocket-Key | 客户端握手中的头字段: Sec-WebSocket-Key: dGhlIHNhbXBsZSBub25jZQ== 具体而言,如上例所示,| Sec-WebSocket-Key | 标题字段的值为“dGhlIHNhbXBsZSBub25jZQ ==”,服务器 将串联字符串“258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11” 形成字符串“dGhl ... 我找到了解决方法。 我已经修改了我的wsgi.py,现在它可以工作: import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myapp.settings") This application object is used by any WSGI server configured to use this file. This includes Django's development server, if the WSGI ... 好吧,就我而言, RewriteBase /元素解决了这个问题。 如果有人因为shauninmann视网膜代码而遇到这个问题,我就把它留在那里。 Options -MultiViews RewriteEngine on RewriteBase / RewriteCond %{HTTP_COOKIE} HTTP_IS_RETINA [NC] RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !@2x RewriteRule ^(.)\ ... 如果您的服务器正在侦听端口80上的连接,它是否在谈论http? 因为如果没有,不要在端口80上侦听:端口80已经建立为携带http流量。 下一步 - ipaddress和端口一起是端点的唯一标识符。 如果远程客户端通过端口80连接到您的服务器,而不是目标IP和端口,则没有其他信息表明网络层必须识别哪个应用程序(在端口80上侦听)应该获得该数据包。 鉴于配置多个IP地址非常困难 - 在NAT上是不可能的 - 将数据包路由到正确的侦听器的唯一信息就是端口。 所以你不能让两个应用程序在同一个端口上侦听。 ... 您无法通过直接在浏览器中打开它来连接到WebSocket。 您应该使用某个HTML页面创建HTTP服务器和响应。 在此HTML页面中,您应该包含连接到WebSocket服务器的javascript: var socket = new WebSocket("ws://localhost:8080"); You can't connect to WebSocket by open it directly in a browser. You should crea ... 所以我通过握手解决了我的特殊问题,而且非常无聊。 我需要两套“\ r \ n”才能完成握手。 所以为了解决我上面描述的握手问题(Javascript WebSocket没有进入OPEN状态)我需要对我的服务器端PHP进行以下更改(注意最后的\ r \ n \ r \ n,doh) : function dohandshake($user,$buffer){ // getheaders and calcKey are confirmed working, can provide source ... 是。 独立的WebSocket服务器通常可以在任何端口上运行。 浏览器客户端打开与非HTTP(S)端口上的服务器的WebSocket连接没有问题。 默认端口为80/443的主要原因是它们是最可靠的大规模使用端口,因为它们能够遍历阻止所有其他端口上所有流量的许多企业防火墙。 如果这对您的受众来说不是问题(或者您有基于HTTP的回退),那么为WebSocket服务器使用备用端口是完全合理的(并且更容易)。 另一种选择是使用80/443端口,但使用单独的IP地址/主机名。 Yes. A standalo ... Tyrus抱怨Connection: keep-alive, Upgrade header。 Firefox在这里没有做错任何事。 关于如何处理Connection标头,Tyrus过于严格,没有遵循WebSocket规范( RFC-6455 )。 RFC 4.1中的RFC规定: 6. The request MUST contain a |Connection| header field whose value MUST include the "Upgrade" tok ... 说实话,我不能100%确定地说这是什么,但我有一个非常强烈的怀疑。 我的代码中包含了太多的命名空间,我相信在编译器等实际运行时会出现一些混乱。 显然,Microsoft.Web.Websockets和SignalR的命名空间都包含WebSocketHandler。 虽然我不知道SignalR的所有细节,但看起来THAT命名空间中的WebSocketHandler并不意味着在SignalR之外使用。 我相信这个类正在被引用,而不是Microsoft.Web.Websockets中的那个,因为它现在起 ... 您应该使用websocket处理程序,而不是请求处理程序,尝试使用此示例 You should use the websocket handler, not the request handler, try with this example 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34862561/article/details/119512220。 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。
2023-03-19 12:00:21
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