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...,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。 演讲者:黄涛 AWS高级技术讲师 下载地址:MP4完整视频下载 1. 邱洋的总结 AWS的服务和技术繁多,选择适合自己的方向,而不是什么都去学 AWS的学习资源异常丰富,包括视频、免费文档、在线实验、社区以及专家课程(收费) AWS的考试包括助理级和专家级,并且分别针对架构师、开发与运维人员 助理架构师考试主要针对:设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个方面进行考核 AWS的架构师考试重点需要掌握7大“云设计架构”如:弹性原则、最小授权原则等等,熟悉这些非常有助于答题(就好比当初考车的文科一样,是有规律可循的) 多动手非常有助于通过考试,同时也是熟练掌握的不二法宝 助理架构师考试,建议考生拥有6个月AWS实战经验 专家级架构师考试,建议考生拥有2年的实战经验 2. 概述 2.1 AWS的服务列表概览 2.2 需要确定好自己的定位与方向 包括三个维度: - 什么行业 – (移动?视频?互联网?企业?金融?) - 解决什么问题 – 大规模分发?大数据?混合网络? - 使用哪些服务 – 虚拟主机?虚拟网络和安全?hadoop集群?数据仓库? 2.3 学习方法是以赛代练(步步实践,边学边用) 首先【观看自学视频】 然后听取【在线课堂】 理论差不多有,开始【动手实验室】(15个免费实验) 深入了解需要【详细查看文档】建议至少先从FAQ阅读,可以缩短很长时间 利用【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习 再进行高级实验 需要了解各个服务之间的关联等,【听取讲师指导课程】,就可以高层次的了解服务内容 参加认证考试 2.4 AWS导师课程分类和级别 人员分类:解决方案师、开发人员、系统操作人员 课程分类:入门级、基础级、高级、专项 3. AWS认证的背景信息 3.1 认证的类型 助理级 – 助理架构师 – 助理开发人员 – 助理系统管理员 专家级 – 专家架构师 – 专家开发运维 认证共有5个,如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证,其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可 3.2 获得认证后的收益? 对个人 – 可以证明个人在AWS平台上具备设计、部署和管理高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中,linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可,降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新,因此每两年要重新认证(证件的有效期2年),再次参加考试时,题目、时间将会更少,且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计:高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署:强调部署操作能力 3 数据安全性:在部署操作时,始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障:在系统出现问题时,可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计:60%的题目 - 实施和部署:10%的题目 - 数据安全:20%的题目 - 排除故障:10%的题目 PS:考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册,找到距离家里比较近的地方考试(考点) 到了现场需要携带身份证,证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试(80分钟,55个考题) 考试后马上知道分数和是否通过(不会看到每道题目是否正确) 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是:单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题(多选或单选) 不惩罚打错,所以留白没意义,可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签,没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题(会告诉你有多少个答案) 汇总查看答案以及mark(标记) 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础,在设计上应该尽量减少模块间的依赖性,将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示(依赖)特定对象,依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象,为松耦合带来方便,为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理,而不是同步的(SQS可以帮到用户) 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题,应用会怎么样? 在设计的时候,在出了问题会有影响的模块,进行处理,建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上,不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例(实现自动配置) – 例如:加入user data在启动的时候,告知它应该做的事情 在关闭实例的时候,保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事,需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app) 5 设计:高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性(例如弹性负载均衡)—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求,避免超额分配 – 利用不同的价格策略,例如:使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务(如SNS、SQS) - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果,那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题,而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展,例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组(AS) 运用好 AWS 7大架构设计原则的:松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”,第一章主要针对用什么,而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务,包括: 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础,是AWS责任共担的安全模型模型,必须要读懂 数据安全包括4个层面:基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络(防护、路由、网络隔离、易管理) 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点,安全组可以针对其他安全组,ACL只能针对IP 安全组只允许统一,ACL可以设置拒绝 安全组有状态!很重要(只要一条入站规则通过,那么出站也可以自动通过),ACL没有状态(必须分别指定出站、入站规则) 安全组的工作的对象是网卡(实例)、ACL工作的对象是子网 认识4种网关,以及他们的差别 共有4种网关,支撑流量进出VPC internet gatway:互联网的访问 virtual private gateway:负责VPN的访问 direct connect:负责企业直连网络的访问 vpc peering:负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制(而不要不鉴权) – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS(如打开防火墙) – 用强壮的角色来控制权限(RBAC) 判断AWS和用户分担的安全中的标志是,哪些是AWS可以控制的,那些不能,能的就是AWS负责,否则就是用户(举个例子:安全组的功能由AWS负责—是否生效,但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关) AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型: - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关(IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关)的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs(网络访问规则) – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷(boot volume) – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候,每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例,原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考(从免费试用,到商业试用,和企业试用的建议) 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例,或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照,4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制,并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是: 确认架构师能否搜集需求,并且使用最佳实践,在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备: 深度掌握至少1门高级别语言(c,c++,java等) 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求,使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验(多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错) – 在AWS中执行构建的能力,架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习,模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 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。
2023-11-29 22:08:40
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2023-02-01 13:38:26
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...,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。 主流的嵌入式处理器家族有三个:arm ,intel_x86,MIPS。 arm主要面向手机、平板,功耗低 arm和x86的运算力、性能好,MIPS相对较弱 嵌入式常用的非易失存储包括:nor flash,nand flash,emmc nand flash:价低,速快,有坏块 nor flash:价高,速慢,无坏块 emmc:相当于nand 和 nor的结合,内置坏块管理系统;价高 USB四线接口简单介绍 开发电脑选择:核心越多越好,主频越高越好----->编译工程快 设置ubuntu系统ip的方法:右上角找到设置图标,选择network,点齿轮图标号,在ipv4下面设置地址192.168.1.x,子网掩码255.255.255.0,网关192.168.1.1(必须要使windows,ubuntu,开发板处于同一网段,能互相ping通) U盘连接到主机和UBUNTU相互转换:虚拟机右下角,右键连接or断开 shell常用指令 ls -a:显示所有目录,文件夹,隐藏文件/目录 ls -l:显示文件的权限、修改时间等 ls -al:上面两个结合 ls 目录:显示该目录下的文件 – cd /:进入linux根目录 cd ~:/home/jl – uname :查看系统信息 uname -a :查看全部系统信息 – cat 文件名:显示某文件内容 – sudo :临时切换root用户 sudo apt-get install 软件名 :装某软件 sudo su:直接切换root用户(少用) sudo su jl:切换回普通用户 – touch 文件名:创建文件 rm -r 目录/文件:删除文件/目录及它包含的所有内容 rm -f 文件:直接删除,无需确认 rm -i 文件:删除文件,会逐一询问是否删除 rmdir 目录:专门删除目录 mv :可以用来移动文件/目录,也可以用来重命名 – ifconfig:显示网络配置信息(lo:本地回环测试) ifconfig -a:显示所有网卡(上面只显示工作的,本条显示所有工作和未工作的) ifconfig eth0 up:打开eth0这个网卡 ifconfig eth0 down:关闭eth0这个网卡(0一般要sudo来执行) ifconfig eth0 你想设置的地址:重设eth0的ip地址 – 命令 --help:看看这个命令的帮助信息 reboot:重启 – sync:数据同步写入磁盘命令(一般来说,用户写的内容先保存在一个缓冲区,系统是隔一定时间像磁盘写入缓冲区内写入磁盘),用sync立刻写入 grep ”“ -i :搜索时忽略大小写 grep 默认是匹配字符, -w 选项默认匹配一个单词 例如我想匹配 “like”, 不加 -w 就会匹配到 “liker”, 加 -w 就不会匹配到 du 目录/文件 -sh : 查看某一文件/目录的大小,也可以到一个目录下du -sh,查看这个目录的大小 目录下使用du -sh 查看目录总的大小 du 文件名 -sh 查看指定文件的大小 df:检查linux服务器的文件系统磁盘空间占用情况,默认以kb为单位 gedit 文件:使用gedit软件打开一个文件(类似于windows下面的记事本) ps:查看您当前系统有哪些进程,ubuntu(多用户)下是ps -aux,嵌入式linux(单用户)下面是ps top:进程实时运行状态查询 file 文件名:查看文件类型 ubuntu的fs cd / :根目录,一切都是从根目录发散开来的 /bin:存放二进制可执行文件,比如一些命令 /boot:ubuntu的内核与启动文件 /cdrom:有光盘是存放光盘文件 /dev:存放设备驱动文件 /etc:存放配置文件,如账号和密码文件(加密后的) /home:系统默认的用户主文件夹 /lib:存放库文件 /lib64:存放库文件,. so时linux下面的动态库文件 /media:存放可插拔设备,如sd,u盘就是挂载到这个文件下面 /mnt:用户可使用的挂载点,和media类似,可以手动让可插拔设备挂载到/mnt /opt:可选的文件和程序存放目录,给第三方软件放置的目录 /proc:存放系统的运行信息,实在内存上的不是在flash上,如cat /proc/cpuinfo /root:系统管理员目录,root用户才能访问的文件 /sbin:和bin类似,存放一些二进制可执行文件,sbin下面一般是系统开机过程中所需要的命令 /srv:服务相关的目录,如网络服务 /sys:记录内核信息,是虚拟文件系统 /tmp:临时目录 /usr:不是user的缩写,而是UNIX Software Resource的缩写,存放系统用户有关的文件,占很大空间 /var:存放变化的文件,如日志文件 – 移植就是移植上面这些文件 磁盘管理 linux开发一定要选用FAT32格式的U盘或者SD卡 u盘在/dev中的名字是sd,要确定是哪个,拔了看少了哪个。就是哪个 /dev/sdb表示U盘,/dev/sdb1表示U盘的第一个分区,一般U盘 sd卡只有一个分区 df:显示linux系统的磁盘占用情况 在一个目录里使用du -sh:查看这个目录里面所有内容所占用的资源 du 文件名 -sh:一般用来看单个文件/目录的大小 du -h --max-depth=n:显示n级目录的大小 – 磁盘的挂载与取消挂载: mount 和 umount sudo mount /dev/sdb1 /media/jl/udisk sudo umount /media/jl/u盘名 (-f 强制取消挂载),如果u盘正在使用,如被另一个终端打开,那么该指令无效 mount挂载后中文显示乱码的解决方法 sudo mount -o iocharset=utf8 /dev/sdb1 udisk – 磁盘的分区和格式化 sudo fdisk -l /dev/sdb 查看所有分区信息(–help查看别的用法) sudo fdisk /dev/sdb1 ----> m ( 进入帮助 ) ----> d 删除该分区 ----> wq 保存并退出 mkfs -t vfat /dev/sdb1 mkfs -t vfat /dev/sdb2 mkfs -t vfat /dev/sdb3 给分区1,2,3分别格式化,完成后能在图形界面看见三个u盘图标 格式化u盘之前一定要先卸载u盘已经挂载的系统。 – 压缩和解压缩 linux下常用的压缩扩展名: .tar .tar.bz2 .tar.gz 后两个linux常用 windows下面用7zip软件 右键选中文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择tar,仅存储 生成tar文件,这里只是打包,没有压缩 右键上面的tar文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择bzip2,确定 生成.tar.bz2文件,把它放到ubuntu解压 ubuntu也支持解压.tar和.zip,但后面两个常用 – ubuntu下面的压缩工具时gzip 压缩文件 gzip 文件名:压缩文件,变成 原文件名.gz,原来的文件就不见了 解压缩文件 gzip -d .gz:还原 文件 gzip -r 目录:递归,将该目录里的各个文件压缩,不提供打包服务 – bzip2工具负责压缩和解压缩.bz2格式的压缩包 bzip2 -z 文件名,压缩成 文件名.bz2 bzip2 -d 文件名.bz2,解压缩成 文件名 bzip2不能压缩/解压缩 目录 – 打包工具 tar 常用参数 -f:使用归档文件(必须要在所有选项后面) -c:创建一个新归档 -x:从归档中解出文件 -j:使用bzip2压缩格式 -z:使用gzip压缩格式 -v:打印出命令执行过程 如以bzip2格式压缩,打包 tar -vcjf 目录名.tar.bz2 目录名 如将上面的压缩包解包 tar -vxjf 目录名.tar.bz2 – 其他压缩工具 rar工具 sudo apt-get install rar(用dhcp连不上阿里云的镜像) rar a test.rar test 把test压缩成test.rar rar x test.rar 把test.rar解压缩成test – zip工具 压缩 zip -rv test.zip test 解压缩 unzip test.zip – ubuntu的用户和用户组 linux是多用户的os,不同的用户有不同的权限,可以查看和操作不同的文件 有三种用户 1、初次用户 2、root用户 3、普通用户 root用户可以创建普通用户 linux用户记录在/etc/passwd这个文件内 linux用户密码记录在/etc/shadow这个文件内,不是以明文记录的 每个用户都有一个id,叫做UID – linux用户组 为了方便管理,将用户进行分组,每个用户可以属于多个组 可以设置非本组人员不能访问一些文件 用户和用户组的存在就是为了控制文件的访问权限的 每个用户组都有一个ID,叫做GID 用户组信息存储在/etc/group中 passwd 用户名:修改该用户的密码 – ubuntu文件权限 ls -al 文件名 如以b开头: -brwx - rwx - rwx -:b表示 块文件,设备文件里面可供存储的周边设备 以d开头是目录 以b是块设备文件 以-开头是普通文件 以 l 开头表示软连接文件 以c开头是设备文件里的串行端口设备 -rwx - rwx - rwx -:用户权限,用户组内其他成员,其它组用户 数字 1 表示链接数,包括软链接和硬链接 第三列 jl 表示文件的拥有者 第四列 jl 表示文件的用户组 第五列 3517 表示这个文件的大小,单位是字节 ls -l 显示的文件大小单位是字节 ls -lh 现实的文件大小单位是 M / G 第六七八列是最近修改时间 最后一列是文件名 – 修改文件权限命令 chmod 777 文件名 修改文件所属用户 sudo chown root 文件 修改文件用户组 sudo chown .root 文件 同时修改文件用户和用户组 sudo chown jl.jl 文件 修改目录的用户/用户组 sudo chown -r jl.jl 目录( root.root ) – linux连接文件 1、硬连接 2、符号连接(软连接) linux有两种连接文件,软连接/符号连接,硬连接 符号连接类似于windows下面的快捷方式 硬连接通过文件系统的inode连接来产生新文件名,而不是产生新文件 inode:记录文件属性,一个文件对应一个inode, inode相当于文件ID 查找文件要先找到inode,然后才能读到文件内容 – ln 命令用于创建连接文件 ln 【选项】源文件 目标文件 不加选项就是默认创建硬连接 -s 创建软连接 -f 强制创建连接文件,如果目标存在,就先删掉目标文件,再创建连接文件 – 硬连接:多个文件都指向同一个inode 具有向inode的多个文件互为硬连接文件,创建硬连接相当于文件实体多了入口 只有删除了源文件、和它所有的硬连接文件,晚间实体才会被删除 可以给文件创建硬连接来防止文件误删除 改了源文件还是硬连接文件,另一个文件的数据都会被改变 硬连接不能跨文件系统(另一个格式的u盘中的文件) 硬连接不能连接到目录 出于以上原因,硬连接不常用 ls -li:此时第一列显示的就是每个文件的inode – 软连接/符号连接 类似windows下面的快捷方式 使用较多 软连接相当于串联里一个独立的文件,该文件会让数据读取指向它连接的文件 ln -s 源文件 目标文件 特点: 可以连接到目录 可以跨文件系统 删除源文件,软连接文件也打不开了 软连接文件通过 “ -> ” 来指示具体的连接文件(ls -l) 创建软连接的时候,源文件一定要使用绝对路径给出,(硬连接无此要求) 软连接文件直接用cp复制到别的目录下,软连接文件就会变成实体文件,就算你把源文件删掉,该文件还是有效 正确的复制、移动软连接的用法是:cp -d 如果不用绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件就会变红,失效 如果用了绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件还是有效的,还是软连接文件 不用绝对路径,一拷贝就会出问题 – 软连接一个目录,也是可以用cp -d复制到其他位置的 – gedit 是基于图形界面的 vim有三种模式: 1、一般模式:默认模式,用vim打开一个文件就自动进入这个模式 2、编辑模式:按 i,a等进入,按esc回到一般模式 3、命令行/底行模式:在一般模式下输入:/ ?可进入命令行模式 ,按esc回到一般模式 一般模式下,dd删除光标所在的一整行; ndd,删除掉光标所在行和下面的一共n行 点 . 重复上一个操作 yy复制光标所在行 小p复制到光标下一行 大p复制到光标上一行n nyy复制光标所在往下n行 设置vim里的tab是四个空格:在/etc/vim/vimrc里面添加:set ts=4 设置vim中显示行号:在上面那个文件里添加:set nu – vscode是编辑器 gcc能编译汇编,c,cpp 电脑上的ubuntu自带的gcc用来编译x86架构的程序,而嵌入式设备的code要用针对于该芯片架构如arm的gcc编译器,又叫做交叉编译器(在一种架构的电脑上编译成另一种架构的代码) gcc -c 源文件:只编译不链接,编译成.o文件 -o 输出文件名( 默认名是 .out ) -O 对程序进行优化编译,这样产生的可执行文件执行效率更高 -O2:比-O幅度更大的优化,但编译速度会很慢 -v:显示编译的过程 gcc main.c 输出main.out的可执行文件 预处理 --> 编译 --> 汇编 --> 链接 – makefile里第一个目标默认是终极目标 其他目标的顺序可以变 makefile中的变量都是字符串 变量的引用方法 : $ ( 变量名 ) – Makefile中执行shell命令默认会把命令本身打印出来 如果在shell命令前加 @ ,那么shell’命令本身就不会被打印 – 赋值符:= 变量的有效值取决于他最后一次被赋值的值 : = 赋值时右边的值只是用前面已经定义好的,不会使用后面的 ?= 如果左边的前面没有被赋值,那么在这里赋值,佛则就用前面的赋值 + = 左边前面已经复制了一些字串,在这里添加右边的内容,用空格隔开 – 模式规则 % . o : % . c %在这里意思是通配符,只能用于模式规则 依赖中 % 的内容取决于目标 % 的内容 – CFLAGS:指定头文件的位置 LDFLAGS:用于优化参数,指定库文件的位置 LIBS:告诉链接器要链接哪些库文件 VPATH:特殊变量,指定源文件的位置,冒号隔开,按序查找源文件 vpath:关键字,三种模式,指定、清除 – 自动化变量 $ @ 规则中的目标集合 $ % 当目标是函数库的时候,表示规则中的目标成员名 $ < 依赖文件集合中的第一个文件,如果依赖文件是以 % 定义的,那么 $ < 就是符合模式的一系列文件的集合 $ ? 所有比目标新的依赖文件的集合,以空格分开 $ ^ 所有依赖文件的集合,用空格分开,如果有重复的依赖文件,只保留一次 $ + 和 $ ^ 类似,但有多少重复文件都会保留 $ 表明目标模式中 % 及其以前的部分 如果目标是 test/a.test.c,目标模式是 a.%.c,那么 $ 就表示 test/a.test – 常用的是 $@ , $< , $^ – Makefile的伪目标 不生成目标文件,只是执行它下面的命令 如果被错认为是文件,由于伪目标一般没有依赖,那么目标就被认为是最新的,那么它下面的命令就不会执行 。 如果目录下有同名文件,伪目标错认为是该文件,由于没有依赖,伪目标下面的指令不会被执行 伪目标声明方法 .PHONY : clean 那么就算目录下有伪目标同名文件,伪目标也同样会执行 – 条件判断 ifeq ifneq ifdef ifndef – makefile函数使用 shell脚本 类似于windoes的批处理文件 将连续执行的命令写成一个文件 shell脚本可以提供数组,循环,条件判断等功能 开头必须是:!/bin/bash 表示使用bash 脚本的扩展名:.sh – 交互式shell 有输入有输出 输入:read 第三行 name在这里作为变量,read输入这个变量 下一行使用这个变量直接是 $name,不用像 Makefile 里面那样子加括号 read -p “读取前你想打印的内容” 变量1 变量2 变量3… – 数值计算 第五行等于号两边不能有空格 右边计算的时候是 $( ( ) ),注意要两个括号 – test 测试命令 文件状态查询,字符、数字比较 && cmd1 && cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2也执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2不执行 || cmd1 || cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2不执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2也执行 查看一个文件是否存在 – 测试两个字符串是否相等 ==两边必须要有空格,如果不加空格,test这句就一直是对的。 – 中括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 != 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话,一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号(1,2,3,4…) $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”,否则就不是通配符的意思,而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环,使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值;限制值;执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格!! loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ,有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 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。
2023-11-23 17:18:30
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...,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。 前言 今年因为这个疫情,感觉这是从工作以来过的最久的一个年了,在家呆的时间不是一般的久,算一算有好几个月呢!我大概是3月底快4月了才出门,投了超多的简历,天天面试面试面试面试面试面试面试…庆幸的是还是上岸了(嘻嘻开心开心)。但其实所谓的庆幸也是靠努力堆起来的,我记忆力还比较好,背一背,没啥难的,背了1000道题。。。(注:关于我背的这1000题,文末有分享) 眼看着6月就过去了,再过两天就7月份了,想着面试大军可能也过不了几天就要来了,所以这两天整理了一些面经,今天给大家看的是“美团+字节跳动+腾讯”这三家的,每家一二三面,我想大家可以自己测试一下能坚持到哪里。 01 阿里中间件(四面,Java岗) 1.1 Java中间件一面 技术一面考察范围 重点问了Java线程锁:synchronized 和ReentrantLock相关的底层实现 线程池的底层实现以及常见的参数 数据结构基本都问了一遍:链表、队列等 Java内存模型:常问的JVM分代模型,以及JDK1.8后的区别,最后还问了JVM相关的调优参数 分布式锁的实现比较技术 一面题目 自我介绍 擅长哪方面的技术? java有哪些锁中类?(乐观锁&悲观锁、可重入锁&Synchronize等)。 比较重要的数据结构,如链表,队列,栈的基本原理及大致实现 J.U.C下的常见类的使用。Threadpool的深入考察;blockingQueue的使用 Java内存分代模型,GC算法,JVM常见的启动参数;CMS算法的过程。 Volatile关键字有什么用(包括底层原理) 线程池的调优策略 Spring cloud的服务注册与发现是怎么设计的? 分布式系统的全局id如何实现 分布式锁的方案,redis和zookeeper那个好,如果是集群部署,高并发情况下那个性能更好。 1.2 Java中间件二面 技术二面考察范围: 问了项目相关的技术实现细节 数据库相关:索引、索引底层实现、mysql相关的行锁、表锁等 redis相关:架构设计、数据一致性问题 容器:容器的设计原理等技术 二面题目: 参与的项目,选一个,技术难度在哪里? Collections.sort底层排序方式 负载均衡的原理设计模式与重构,谈谈你对重构的理解 谈谈redis相关的集群有哪些成熟方案? 再谈谈一致hash算法(redis)? 数据库索引,B+树的特性和建树过程 Mysql相关的行锁,表锁;乐观锁,悲观锁 谈谈多线程和并发工具的使用 谈谈redis的架构和组件 Redis的数据一致性问题(分布式多节点环境&单机环境) Docker容器 1.3 Java中间件三面 技术三面考察范围: 主要谈到了高并发的实现方案 以及中间件:redis、rocketmq、kafka等的架构设计思路 最后问了平时怎么提升技术的技术 三面题目 高并发情况下,系统是如何支撑大量的请求的? 接着上面的问题,延伸到了中间件,kafka、redis、rocketmq、mycat等设计思路和适用场景等 最近上过哪些技术网站;最近再看那些书。 工作和生活中遇见最大的挑战,怎么去克服? 未来有怎样的打算 1.4 Java中间件四面 最后,你懂的,主要就是HR走流程了,主要问了未来的职业规划。 02 头条Java后台3面 2.1 头条一面 讲讲jvm运行时数据库区 讲讲你知道的垃圾回收算法 jvm内存模型jmm 内存泄漏与内存溢出的区别 select、epool 的区别?底层的数据结构是什么? mysql数据库默认存储引擎,有什么优点 优化数据库的方法,从sql到缓存到cpu到操作系统,知道多少说多少 什么情景下做分表,什么情景下做分库 linkedList与arrayList区别 适用场景 array list是如何扩容的 volatile 关键字的作用?Java 内存模型? java lock的实现,公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁,应用中的案例,mysql当中怎么实现,java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略? 多个线程同时请求内存,如何分配? Redis 底层用到了哪些数据结构? 使用 Redis 的 set 来做过什么? Redis 使用过程中遇到什么问题? 搭建过 Redis 集群吗? 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化? MySQL 索引结构解释一下?(B+ 树) MySQL Hash 索引适用情况?举下例子? 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么? 如何解决这个问题? 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗? 如何保证 Redis 高并发、高可用? Redis 的主从复制原理,以及Redis 的哨兵原理? 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现? 秒杀模块怎么设计的,如何压测,抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些? countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别,重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式(synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等) 设计模式(工厂模式、单例模式(几种情况)、适配器模式、装饰者模式) maven依赖树,maven的依赖传递,循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别,synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP,分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下,讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程,以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制,bean生成的具体步骤,ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件? 介绍ConcurrentHashMap原理,用的是哪种锁,segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树,为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数,基本参数,使用场景 MySQL的ACID讲一下,延伸到隔离级别 dubbo的实现原理,说说RPC的要点 GC停顿原因,如何降低停顿? JVM如何调优、参数怎么调? 如何用工具分析jvm状态(visualVM看堆中对象的分配,对象间的引用、是否有内存泄漏,jstack看线程状态、是否死锁等等) 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面: hashmap,怎么扩容,怎么处理数据冲突? 怎么高效率的实现数据迁移? Linux的共享内存如何实现,大概说了一下。 socket网络编程,说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别? Java GC机制?GC Roots有哪些? 红黑树讲一下,五个特性,插入删除操作,时间复杂度? 快排的时间复杂度,最坏情况呢,最好情况呢,堆排序的时间复杂度呢,建堆的复杂度是多少 4.2 二面: 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些? AtomicInteger怎么实现原子修改的? ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别? 为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? redis数据结构? redis数据淘汰机制? 4.3 三面(约五十分钟): mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的? MySQL索引的实现,innodb的索引,b+树索引是怎么实现的,为什么用b+树做索引节点,一个节点存了多少数据,怎么规定大小,与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key,使用keys命令是否会影响线上服务? Redis的持久化方式,aod和rdb,具体怎么实现,追加日志和备份文件,底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么?怎么克服? 未来的规划是什么? 你想问我什么? 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全,每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法:反转单链表 手撕算法:实现类似微博子结构的数据结构,输入一系列父子关系,输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程,服务端和客户端 手撕算法: 爬楼梯,写出状态转移方程 智力题:时针分针什么时候重合 5.2 百度二面(现场) 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡,有哪些算法,哪个比较好,一致性哈希原理,怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手,四次挥手的最后一个ack的作用是什么,为什么要time wait,为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的,主从复制怎么做的,什么时候会出现数据不一致,如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法:给定一个数字三角形,找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折,怎么应对和处理 5.3 百度三面(现场) 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做,aof和rdb,有什么区别,有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题,我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把,有哪些区,分别干什么的 说一下gc算法,分代回收说下 MySQL的引擎讲一下,有什么区别,使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制,有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面: 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些,最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别,ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程,以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop,Springmvc的基本架构,请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别,http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程,讲讲NIO的实现方式,与BIO的区别,以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景,谈谈Kafka。 你说了解分布式服务,那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别,以及使用场景。 讲一下docker的实现原理,以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景,各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高,相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图,从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案,Redis和Zookeeper哪个好,如果是集群部署,高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级,你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的,如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些,以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发) 7.1 一面(基础面:约1小时) 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么?其他的作用范围? 索引是什么概念有什么作用?MySQL里主要有哪些索引结构?哈希索引和B+树索引比较? Java线程池的原理?线程池有哪些?线程池工厂有哪些线程池类型,及其线程池参数是什么? hashmap原理,处理哈希冲突用的哪种方法? 还知道什么处理哈希冲突的方法? Java GC机制?GC Roots有哪些? Java怎么进行垃圾回收的?什么对象会进老年代?垃圾回收算法有哪些?为什么新生代使用复制算法? HashMap的时间复杂度?HashMap中Hash冲突是怎么解决的?链表的上一级结构是什么?Java8中的HashMap有什么变化?红黑树需要比较大小才能进行插入,是依据什么进行比较的?其他Hash冲突解决方式? hash和B+树的区别?分别应用于什么场景?哪个比较好? 项目里有个数据安全的,aes和md5的区别?详细点 7.2 二面(问数据库较多) 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好? 事务特性(acid) 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤? 说下乐观锁,悲观锁(select for update),并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程? 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面(综合面;约一个小时) 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别?为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? 加锁有什么机制? ThreadLocal?应用场景? 数据库水平切分,垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别? 单机系统演变为分布式系统,会涉及到哪些技术的调整?请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统? 7.4 四面(HR面) 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战,怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题,你的应对思路? 你的兴趣爱好? 未来的职业规划是什么? 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理,增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么,要注意什么 假设现在一个学生类,有学号和姓名,我现在hashcode方法重写的时候,只将学号参与计算,会出现什么情况? 往set里面put一个学生对象,然后将这个学生对象的学号改了,再put进去,可以放进set么?并讲出为什么 Redis的持久化?有哪些方式,原理是什么? 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁,语句该怎么写 Java的内存模型,垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数,给了是个线程,让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4,描述一下现在系统处于什么情况 Linux,查找磁盘上最大的文件的命令 Linux,如何查看系统日志文件 手撕算法:leeetcode原题 22,Generate Parentheses,给定 n 对括号,请- 写一个函数以将其生成新的括号组合,并返回所有组合结果。 8.3 美团三面(现场) 三面没怎么问技术,问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时,如何沟通并说服开发成员,并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 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。
2023-11-13 23:43:59
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...,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。 从开发人员到机器学习从业人员 14天 Python是应用机器学习发展最快的平台之一。 在本小课程中,您将发现如何在14天内使用Python入门,建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中,通过16个循序渐进的教程,3个项目和完整的python代码,探索如何用熊猫准备数据,使用scikit-learn拟合和评估模型,以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新:更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新:更新Python和库版本。 2018年3月更新:增加了备用链接以下载一些数据集,因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新:修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 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。
2023-07-11 10:04:06
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...,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。 介绍Postgres-XL Postgres-XL 全称为 Postgres eXtensible Lattice,是TransLattice公司及其收购数据库技术公司–StormDB的产品。Postgres-XL是一个横向扩展的开源数据库集群,具有足够的灵活性来处理不同的数据库任务。 Postgres-XL功能特性 开放源代码:(源协议使用宽松的“Mozilla Public License”许可,允许将开源代码与闭源代码混在一起使用。) 完全的ACID支持 可横向扩展的关系型数据库(RDBMS) 支持OLAP应用,采用MPP(Massively Parallel Processing:大规模并行处理系统)架构模式 支持OLTP应用,读写性能可扩展 集群级别的ACID特性 多租户安全 也可被用作分布式Key-Value存储 事务处理与数据分析处理混合型数据库 支持丰富的SQL语句类型,比如:关联子查询 支持绝大部分PostgreSQL的SQL语句 分布式多版本并发控制(MVCC:Multi-version Concurrency Control) 支持JSON和XML格式 Postgres-XL缺少的功能 内建的高可用机制 使用外部机制实现高可能,如:Corosync/Pacemaker 有未来功能提升的空间 增加节点/重新分片数据(re-shard)的简便性 数据重分布(redistribution)期间会锁表 可采用预分片(pre-shard)方式解决,在同台物理服务器上建立多个数据节点,每个节点存储一个数据分片。数据重分布时,将一些数据节点迁出即可 某些外键、唯一性约束功能 Postgres-XL架构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M9lFuEIP-1640133702200)(./assets/postgre-xl.jpg)] 基于开源项目Postgres-XC XL增加了MPP,允许数据节点间直接通讯,交换复杂跨节点关联查询相关数据信息,减少协调器负载。 多个协调器(Coordinator) 应用程序的数据库连入点 分析查询语句,生成执行计划 多个数据节点(DataNode) 实际的数据存储 数据自动打散分布到集群中各数据节点 本地执行查询 一个查询在所有相关节点上并行查询 全局事务管理器(GTM:Global Transaction Manager) 提供事务间一致性视图 部署GTM Proxy实例,以提高性能 Postgre-XL主要组件 GTM (Global Transaction Manager) - 全局事务管理器 GTM是Postgres-XL的一个关键组件,用于提供一致的事务管理和元组可见性控制。 GTM Standby GTM的备节点,在pgxc,pgxl中,GTM控制所有的全局事务分配,如果出现问题,就会导致整个集群不可用,为了增加可用性,增加该备用节点。当GTM出现问题时,GTM Standby可以升级为GTM,保证集群正常工作。 GTM-Proxy GTM需要与所有的Coordinators通信,为了降低压力,可以在每个Coordinator机器上部署一个GTM-Proxy。 Coordinator --协调器 协调器是应用程序到数据库的接口。它的作用类似于传统的PostgreSQL后台进程,但是协调器不存储任何实际数据。实际数据由数据节点存储。协调器接收SQL语句,根据需要获取全局事务Id和全局快照,确定涉及哪些数据节点,并要求它们执行(部分)语句。当向数据节点发出语句时,它与GXID和全局快照相关联,以便多版本并发控制(MVCC)属性扩展到集群范围。 Datanode --数据节点 用于实际存储数据。表可以分布在各个数据节点之间,也可以复制到所有数据节点。数据节点没有整个数据库的全局视图,它只负责本地存储的数据。接下来,协调器将检查传入语句,并制定子计划。然后,根据需要将这些数据连同GXID和全局快照一起传输到涉及的每个数据节点。数据节点可以在不同的会话中接收来自各个协调器的请求。但是,由于每个事务都是惟一标识的,并且与一致的(全局)快照相关联,所以每个数据节点都可以在其事务和快照上下文中正确执行。 Postgres-XL继承了PostgreSQL Postgres-XL是PostgreSQL的扩展并继承了其很多特性: 复杂查询 外键 触发器 视图 事务 MVCC(多版本控制) 此外,类似于PostgreSQL,用户可以通过多种方式扩展Postgres-XL,例如添加新的 数据类型 函数 操作 聚合函数 索引类型 过程语言 安装 环境说明 由于资源有限,gtm一台、另外两台身兼数职。 主机名 IP 角色 端口 nodename 数据目录 gtm 192.168.20.132 GTM 6666 gtm /nodes/gtm 协调器 5432 coord1 /nodes/coordinator xl1 192.168.20.133 数据节点 5433 node1 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy01 /nodes/gtm_pxy1 协调器 5432 coord2 /nodes/coordinator xl2 192.168.20.134 数据节点 5433 node2 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy02 /nodes/gtm_pxy2 要求 GNU make版本 3.8及以上版本 [root@pg ~] make --versionGNU Make 3.82Built for x86_64-redhat-linux-gnuCopyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc.License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>This is free software: you are free to change and redistribute it.There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. 需安装GCC包 需安装tar包 用于解压缩文件 默认需要GNU Readline library 其作用是可以让psql命令行记住执行过的命令,并且可以通过键盘上下键切换命令。但是可以通过--without-readline禁用这个特性,或者可以指定--withlibedit-preferred选项来使用libedit 默认使用zlib压缩库 可通过--without-zlib选项来禁用 配置hosts 所有主机上都配置 [root@xl2 11] cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost192.168.20.132 gtm192.168.20.133 xl1192.168.20.134 xl2 关闭防火墙、Selinux 所有主机都执行 关闭防火墙: [root@gtm ~] systemctl stop firewalld.service[root@gtm ~] systemctl disable firewalld.service selinux设置: [root@gtm ~]vim /etc/selinux/config 设置SELINUX=disabled,保存退出。 This file controls the state of SELinux on the system. SELINUX= can take one of these three values: enforcing - SELinux security policy is enforced. permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled SELINUXTYPE= can take one of three two values: targeted - Targeted processes are protected, minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. mls - Multi Level Security protection. 安装依赖包 所有主机上都执行 yum install -y flex bison readline-devel zlib-devel openjade docbook-style-dsssl gcc 创建用户 所有主机上都执行 [root@gtm ~] useradd postgres[root@gtm ~] passwd postgres[root@gtm ~] su - postgres[root@gtm ~] mkdir ~/.ssh[root@gtm ~] chmod 700 ~/.ssh 配置SSH免密登录 仅仅在gtm节点配置如下操作: [root@gtm ~] su - postgres[postgres@gtm ~] ssh-keygen -t rsa[postgres@gtm ~] cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys[postgres@gtm ~] chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 将刚生成的认证文件拷贝到xl1到xl2中,使得gtm节点可以免密码登录xl1~xl2的任意一个节点: [postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl1:~/.ssh/[postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl2:~/.ssh/ 对所有提示都不要输入,直接enter下一步。直到最后,因为第一次要求输入目标机器的用户密码,输入即可。 下载源码 下载地址:https://www.postgres-xl.org/download/ [root@slave ~] ll postgres-xl-10r1.1.tar.gz-rw-r--r-- 1 root root 28121666 May 30 05:21 postgres-xl-10r1.1.tar.gz 编译、安装Postgres-XL 所有节点都安装,编译需要一点时间,最好同时进行编译。 [root@slave ~] tar xvf postgres-xl-10r1.1.tar.gz[root@slave ~] ./configure --prefix=/home/postgres/pgxl/[root@slave ~] make[root@slave ~] make install[root@slave ~] cd contrib/ --安装必要的工具,在gtm节点上安装即可[root@slave ~] make[root@slave ~] make install 配置环境变量 所有节点都要配置 进入postgres用户,修改其环境变量,开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾,新增如下变量配置: export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc,然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句,如果输出变量结果,代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件,编辑如下: 对着模板文件一个一个修改,否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点,设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化,启动,停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果: /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令: 注:本节点只执行修改操作即可(alert node),其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1,执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注:默认创建的表为分布式表,也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明,下面有说明。 通过15432端口登录数据节点,查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2,查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条,没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误: ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对,所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点,也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表:各个datanode节点中,表的数据完全相同,也就是说,插入数据时,会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时,只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法: CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE :会将插入的数据,按照拆分规则,分配到不同的datanode节点中存储,也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据,通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果: DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论:REPLICATION表中,datanode1,datanode2中表是全部数据,一模一样。而DISTRIBUTE表,数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上,新增一个master角色的datanode节点,名称是datanode3 端口号暂定5430,pool master暂定6669 ,指定好数据目录位置,从两个节点升级到3个节点,之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后,查询集群节点状态: postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布,需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上,如下: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后,将sharding表数据重新分配到三个节点上,将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候,放在了xl3服务器上,端口15432)节点查看数据: [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令,可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点,重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据,为了数据安全,在删除之前需要检查下被删除节点上的数据,有数据的话,要回收掉分配到其他节点,然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤: 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据,那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现,查询范围如果涉及到故障的node1节点,会报错,而查询的数据范围不在node1上的话,仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换,必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后,查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 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。
2023-01-30 11:09:03
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3327/sshd tcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0: LISTEN 3620/master tcp6 0 0 :::6633 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:1099 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6640 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:6644 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::8181 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:2550 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::22 ::: LISTEN 3327/sshd tcp6 0 0 :::8185 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:44601 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::33273 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 ::1:25 ::: LISTEN 3620/master tcp6 0 0 :::44444 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6653 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::39169 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::8101 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6886 ::: LISTEN 868/java openstack配置 openstack的networking-odl插件安装方式 https://docs.openstack.org/networking-odl/latest/install/installation.htmlodl-installation yum install python-networking-odl.noarch -y https://docs.openstack.org/networking-odl/latest/install/installation.htmlnetworking-odl-configuration systemctl restart neutron-server /etc/neutron/plugins/ml2 测试端口可连接性 curl -u admin:admin http://10.13.80.34:8181/controller/nb/v2/neutron/networks odl配置文件修改 etc/custom.properties ovsdb.l3.fwd.enabled=yes ovsdb.l3gateway.mac=0a:00:27:00:00:0d telnet 10.13.80.34 8181 netstat -nlp | grep 8181 telnet 127.0.0.1 8181 telnet 10.13.80.34 8181 systemctl status firewall iptables iptables -nvL iptables -F 清空iptables openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=24449ee2-b84e-493f-8d76-139ac3e4f3cd --key-name mykey provider-instance nova service-list nova show ae5e26d1-c84d-40fa-bb27-f0b46d6a7061 查看虚机详情 ovs-vsctl set Open_vSwitch 89444614-3bf8-4d7a-b3a0-df5d20b48b7a other_config={'local_ip'='192.168.56.102'} ovs-vsctl set Open_vSwitch b084eccf-b92e-470c-8dff-8549e92c2104 other_config={'local_ip'='192.168.56.122'} ovs-vsctl list interface eth0 ovs-appctl fdb/show br-int [root@rcontroller01 ~] openstack security group rule list 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe 一个神奇的命令 +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | ID | IP Protocol | IP Range | Port Range | Remote Security Group | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | 0184e6b3-4f7f-4fd5-8125-b80682e7ee48 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | 1e0bfedc-8f25-408a-9328-708113bbbc52 | icmp | 0.0.0.0/0 | | None | | 39116d39-454b-4d82-867e-bbfd3ea63182 | None | None | | None | | 4032366f-3ac9-4862-85a7-c7411a8b7678 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | dc7bc251-f0d0-456a-9102-c5b66646aa84 | tcp | 0.0.0.0/0 | 22:22 | None | | ddacf7ea-57ea-4c8a-8b68-093766284595 | None | None | | None | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ dpif/dump-flows dp 想控制端打印dp中流表的所有条目。 这个命令主要来与debugOpen Vswitch.它所打印的流表不是openFlow的流条目。 它打印的是由dp模块维护的简单的流。 如果你想查看OpenFlow条目,请使用ovs-ofctl dump-flows。dpif/del-fow dp 删除指定dp上所有流表。同上所述,这些不是OpenFlow流表。 ovs-appctl dpif/dump-flows br-int 创建网络 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider $ openstack subnet create --network provider \ --allocation-pool start=192.168.56.100,end=192.168.56.200 \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 \ --subnet-range 192.168.56.0/24 provider openstack network create selfservice $ openstack subnet create --network selfservice \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.1.1 \ --subnet-range 192.168.1.0/24 selfservice openstack router create router openstack router add subnet router selfservice openstack router set router --external-gateway provider openstack port list --router router +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | ID | Name | MAC Address | Fixed IP Addresses | Status | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | bff6605d-824c-41f9-b744-21d128fc86e1 | | fa:16:3e:2f:34:9b | ip_address='172.16.1.1', subnet_id='3482f524-8bff-4871-80d4-5774c2730728' | ACTIVE | | d6fe98db-ae01-42b0-a860-37b1661f5950 | | fa:16:3e:e8:c1:41 | ip_address='203.0.113.102', subnet_id='5cc70da8-4ee7-4565-be53-b9c011fca011' | ACTIVE | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ $ ping -c 4 203.0.113.102 创建虚机 openstack keypair list $ ssh-keygen -q -N "" $ openstack keypair create --public-key ~/.ssh/id_rsa.pub mykey openstack flavor list openstack image list openstack network list openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=27616098-0374-4ab4-95a8-b5bf4839dcf8 --key-name mykey provider-instance 网络配置 python /usr/lib/python2.7/site-packages/networking_odl/cmd/set_ovs_hostconfigs.py --ovs_hostconfigs='{ "ODL L2": { "allowed_network_types": [ "flat", "vlan", "vxlan" ], "bridge_mappings": { "provider": "br-int" }, "supported_vnic_types": [ { "vnic_type": "normal", "vif_type": "ovs", "vif_details": {} } ] }, "ODL L3": {} }' ovs-vsctl list open . [2019/1/16 19:09] 高正伟: ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=hostip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:remote_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl remove interface tunca7b782f232 options remote_ip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:provider_mappings=provider:br-ex ovs-vsctl set Open_vSwitch . external_ids:provider_mappings="{\"provider\": \"br-ex\"}" 清空 ovs-vsctl clear Open_vSwitch . external_ids ovs-vsctl set-manager tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl set-controller br-ex tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl del-controller br-ex sudo neutron-odl-ovs-hostconfig ovs-vsctl show ovs-vsctl add-port <bridge name> <port name> ovs-vsctl add-port br-ex enp0s10 ovs-vsctl del-port br-ex phy-br-ex ovs-vsctl del-port br-ex tun2ad7e9e91e4 重启odl后 systemctl restart openvswitch.service systemctl restart neutron-server.service systemctl stop neutron-server.service 创建虚机 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider openstack subnet create --network provider --allocation-pool start=192.168.56.2,end=192.168.56.100 --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 --subnet-range 192.168.56.0/24 provider nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id= --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id= --key-name mykey test nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id=0fe983c2-8178-403b-a00e-e8561580b210 --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 虚机可以学习到mac但是ping不通 抓包,先在虚机网卡上抓包, 然后在br-int上抓包 发现虚拟网卡上是发送了icmp请求报文的,但是br-int上没有 查看报文情况 [root@rcontroller01 ~] ovs-appctl dpif/dump-flows br-int recirc_id(0),tunnel(tun_id=0x0,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(proto=17,frag=no),udp(dst=3784), packets:266436, bytes:17584776, used:0.591s, actions:userspace(pid=4294962063,slow_path(bfd)) recirc_id(0xa0),in_port(5),ct_state(+new-est-rel-inv+trk),ct_mark(0/0x1),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:drop recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0806), packets:1, bytes:60, used:5.228s, actions:drop recirc_id(0),tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(dst=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0806), packets:0, bytes:0, used:never, actions:5 recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0800),ipv4(src=192.168.0.16,proto=1,frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:ct(zone=5004),recirc(0xa0) recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:886646, bytes:316947183, used:0.210s, flags:SFPR., actions:drop recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e,dst=fa:16:3e:7d:95:75),eth_type(0x0806),arp(sip=192.168.0.16,tip=192.168.0.5,op=1/0xff,sha=fa:16:3e:ab:ba:7e), packets:0, bytes:0, used:never, actions:userspace(pid=4294961925,controller(reason=4,dont_send=0,continuation=0,recirc_id=4618,rule_cookie=0x822002d,controller_id=0,max_len=65535)),set(tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.122,dst=192.168.56.102,ttl=64,tp_dst=4789,flags(df|key))),4 安全组设置 openstack security group rule create --proto tcp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto tcp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e openstack security group rule create --proto udp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto udp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e ovs-vsctl add-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" type=patch ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" options:peer=int-patch-ex ovs-vsctl add-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" type=patch ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" options:peer=ex-patch-int ovs-vsctl del-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl del-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl del-port br-ex enp0s9 ovs-vsctl add-port br-int enp0s9 ovs-appctl ofproto/trace 重要命令 sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 show br-int sudo ovs-appctl ofproto/trace br-int "in_port=5,ip,nw_src=192.168.0.16,nw_dst=192.168.0.5" ovs-appctl dpctl/dump-conntrack 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br-int 查看接口 sudo ovs-ofctl show br-int -O OpenFlow13 ovs常用命令 控制管理类 1.查看网桥和端口 ovs-vsctl show 1 2.创建一个网桥 ovs-vsctl add-br br0 ovs-vsctl set bridge br0 datapath_type=netdev 1 2 3.添加/删除一个端口 for system interfaces ovs-vsctl add-port br0 eth1 ovs-vsctl del-port br0 eth1 for DPDK ovs-vsctl add-port br0 dpdk1 -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 for DPDK bonds ovs-vsctl add-bond br0 dpdkbond0 dpdk1 dpdk2 \ -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 \ -- set interface dpdk2 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:02:00.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4.设置/清除网桥的openflow协议版本 ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 ovs-vsctl clear bridge br0 protocols 1 2 5.查看某网桥当前流表 ovs-ofctl dump-flows br0 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows br0 ovs-appctl bridge/dump-flows br0 1 2 3 6.设置/删除控制器 ovs-vsctl set-controller br0 tcp:1.2.3.4:6633 ovs-vsctl del-controller br0 1 2 7.查看控制器列表 ovs-vsctl list controller 1 8.设置/删除被动连接控制器 ovs-vsctl set-manager tcp:1.2.3.4:6640 ovs-vsctl get-manager ovs-vsctl del-manager 1 2 3 9.设置/移除可选选项 ovs-vsctl set Interface eth0 options:link_speed=1G ovs-vsctl remove Interface eth0 options link_speed 1 2 10.设置fail模式,支持standalone或者secure standalone(default):清除所有控制器下发的流表,ovs自己接管 secure:按照原来流表继续转发 ovs-vsctl del-fail-mode br0 ovs-vsctl set-fail-mode br0 secure ovs-vsctl get-fail-mode br0 1 2 3 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 1 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br0 1 流表类 流表操作 1.添加普通流表 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.删除所有流表 ovs-ofctl del-flows br0 1 3.按匹配项来删除流表 ovs-ofctl del-flows br0 "in_port=1" 1 匹配项 1.匹配vlan tag,范围为0-4095 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan=777,actions=output:2 1 2.匹配vlan pcp,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan_pcp=7,actions=output:2 1 3.匹配源/目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_src=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_dst=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 1 2 4.匹配以太网类型,范围为0-65535 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x0806,actions=output:2 1 5.匹配源/目的IP 条件:指定dl_type=0x0800,或者ip/tcp ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_src=10.10.0.0/16,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.20.0.0/16,actions=output:2 1 2 6.匹配协议号,范围为0-255 条件:指定dl_type=0x0800或者ip ICMP ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_proto=1,actions=output:2 7.匹配IP ToS/DSCP,tos范围为0-255,DSCP范围为0-63 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd,并且ToS低2位会被忽略(DSCP值为ToS的高6位,并且低2位为预留位) ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_tos=68,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_dscp=62,actions=output:2 8.匹配IP ecn位,范围为0-3 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_ecn=2,actions=output:2 9.匹配IP TTL,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_ttl=128,actions=output:2 10.匹配tcp/udp,源/目的端口,范围为0-65535 匹配源tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_src=179/0xfff0,actions=output:2 匹配目的tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_dst=179/0xfff0,actions=output:2 匹配源udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_src=1234/0xfff0,actions=output:2 匹配目的udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_dst=1234/0xfff0,actions=output:2 11.匹配tcp flags tcp flags=fin,syn,rst,psh,ack,urg,ece,cwr,ns ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_flags=ack,actions=output:2 12.匹配icmp code,范围为0-255 条件:指定icmp ovs-ofctl add-flow br0 icmp,icmp_code=2,actions=output:2 13.匹配vlan TCI TCI低12位为vlan id,高3位为priority,例如tci=0xf123则vlan_id为0x123和vlan_pcp=7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,vlan_tci=0xf123,actions=output:2 14.匹配mpls label 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=7,actions=output:2 15.匹配mpls tc,范围为0-7 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_tc=7,actions=output:2 1 16.匹配tunnel id,源/目的IP 匹配tunnel id ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_id=0x7/0xf,actions=output:2 匹配tunnel源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_src=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 匹配tunnel目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_dst=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 一些匹配项的速记符 速记符 匹配项 ip dl_type=0x800 ipv6 dl_type=0x86dd icmp dl_type=0x0800,nw_proto=1 icmp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=58 tcp dl_type=0x0800,nw_proto=6 tcp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=6 udp dl_type=0x0800,nw_proto=17 udp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=17 sctp dl_type=0x0800,nw_proto=132 sctp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=132 arp dl_type=0x0806 rarp dl_type=0x8035 mpls dl_type=0x8847 mplsm dl_type=0x8848 指令动作 1.动作为出接口 从指定接口转发出去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.动作为指定group group id为已创建的group table ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=group:666 1 3.动作为normal 转为L2/L3处理流程 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=normal 1 4.动作为flood 从所有物理接口转发出去,除了入接口和已关闭flooding的接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=flood 1 5.动作为all 从所有物理接口转发出去,除了入接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=all 1 6.动作为local 一般是转发给本地网桥 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=local 1 7.动作为in_port 从入接口转发回去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=in_port 1 8.动作为controller 以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id,该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级,该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id,并且vlan优先级为0,即4096-8191,对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype,并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签,并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC,修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件:指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位,范围为0-255,值必须为4的倍数,并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件:指定dl_type=0x0800,需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位,范围为0-3,并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改,范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段,并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label,并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中,还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现,要正常使用的话,需要注意的是datapath类型要指定为netdev,band type暂时只支持drop,还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算,超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上,增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上,增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算,超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all:所有buckets都执行一遍 select: 每次选择其中一个bucket执行,常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER):快速故障修复,用于检测解决接口等故障 indirect:间接执行,类似于一个函数方法,被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select,指定hash方法(5元组,OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配,如actions有goto_table,再进行后续table的匹配,实现多级流水线,如需使用goto table,则创建流表时,指定table id,范围为0-255,不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel,必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口,并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口,并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,将vni设置成123,UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名,通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口,端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔,单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置,参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing,对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令,分别有不同的作用,大致如下: ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 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。
2023-06-08 17:13:19
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...,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。 中小企业MIS系统的管理基本上由两大部份组成,一是前台的可视化操作,二是后台的数据库管理。网管对前台的管理和维护工作包括保障网络链路通畅、处理MIS终端的突发事件以及对操作员的管理、培训等,这是网管们日常做得最多、最辛苦的功课;然而MIS系统架构中同等重要的针对数据库的管理、维护和优化工作,现实中似乎并没有得到网管朋友的足够重视,看起来这都是程序员的事,事实上,一个网管如果能在MIS设计期间就数据表的规范化、表索引优化、容量设计、事务处理等诸多方面与程序员进行卓有成效的沟通和协作,那么日常的前台管理工作将会变得大为轻松,因为在某种意义上,数据库管理系统就相当于操作系统,在系统中占有同样重要的位置。 这正是SQL SERVER等数据库管理系统和dBASEX、ACCESS等数据库文件系统的本质区别,所以,对数据库管理系统操作能力的强弱在某种程度上也折射出了网管的水平——个人认为,称得上优秀的Admin,至少应该是一个称职的DBA(数据库管理员)。 下面以SQL SERVER(下称 SQLS)为例,将数据库管理中难于理解的“索引原理”问题给各位朋友作一个深入浅出的介绍。其他的数据库管理系统如Oracle、Sybase等,朋友们可以融会贯通,举一反三。 一、数据表的基本结构 建立数据库的目的是管理大量数据,而建立索引的目的就是提高数据检索效率,改善数据库工作性能,提高数据访问速度。对于索引,我们要知其然,更要知其所以然,关键在于认识索引的工作原理,才能更好的管理索引。 为认识索引工作原理,首先有必要对数据表的基本结构作一次全面的复习。 SQLS当一个新表被创建之时,系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间,当字段的值从内存写入磁盘时,就在这一既定空间随机保存,当一个8K用完的时候,SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里,每个8K空间被称为一个数据页(Page),又名页面或数据页面,并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息,叫文件头(File header);每8个数据页(64K)的组合形成扩展区(Extent),称为扩展。全部数据页的组合形成堆(Heap)。 SQLS规定行不能跨越数据页,所以,每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因,存储超过8K的数据应使用text类型,实际上,text类型的字段值不能直接录入和保存,它只是存储一个指针,指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区,真正的数据正是放在这些数据页中。 页面有空间页面和数据页面之分。 当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时,称为混合扩展(Mixed Extent),每张表都以混合扩展开始;反之,称为一致扩展(Uniform Extent),专门保存数据及索引信息。 表被创建之时,SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面,随着数据量的增长,SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面,当数据超过8个页面时,则从一致扩展中分配数据页面。 空间页面专门负责数据空间的分配和管理,包括:PFS页面(Page free space):记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息;GAM页面(Global allocation map)和SGAM页面(Secodary global allocation map):用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新空间; 数据页或索引页则专门保存数据及索引信息,SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引:它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。 在WINDOWS中,我们对文件执行的每一步操作,在磁盘上的物理位置只有系统(system)才知道;SQL SERVER沿袭了这种工作方式,在插入数据的过程中,不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的,而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统(system)才知道。 这是为什么呢?众所周知,OS之所以能管理DISK,是因为在系统启动时首先加载了文件分配表:FAT(File Allocation Table),正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作,系统才得以正常运行;同理,作为管理系统级的SQL SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在,它就是索引分布映像页:IAM(Index Allocation Map)。 IAM的存在,使SQLS对数据表的物理管理有了可能。 IAM页从混合扩展中分配,记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置,每个IAM页面能管理512,000个数据页面,如果数据量太大,SQLS也可以增加更多的IAM页,可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以后的IAM页的位置。 数据页和文本/图像页互反,前者保存非文本/图像类型的数据,因为它们都不超过8K的容量,后者则只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义,保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下一步准确理解SQLS维护索引的方式,如页拆分、填充因子等。 二、索引的基本概念 索引是一种特殊类型的数据库对象,它与表有着密切的联系。 索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引,指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置,方便我们查找,但大多数的书籍只有目录,目录不是索引,只是书中内容的排序,并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间;索引也并不是必须要建立的,它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。 再进一步说,我们要在图书馆中查阅图书,该怎么办呢?图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子,里面分了若干的类别供我们检索图书,比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据,你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书,反正有许多检索方式,但有一点很明白,书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做,事实上,所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①,它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本,仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子,以下的讲解将会反复用到它。 SQLS在安装完成之后,安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库,其中master是SQLS的主数据库,用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息,它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。 master中有一个名为sysindexes的系统表,专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它,毫无疑义,它是本文主角之一。 查看一张表的索引属性,可以在查询分析器中使用以下命令:select from sysindexes where id=object_id(‘tablename’) ;而要查看表的索引所占空间的大小,可以使用系统存储过程命令:sp_spaceused tablename,其中参数tablename为被索引的表名。 三、平衡树 如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码,你有可能通过随机的翻寻,最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是:首先把书翻到大概二分之一的位置,如果要找的页码比该页的页码小,就把书向前翻到四分之一处,否则,就把书向后翻到四分之三的地方,依此类推,把书页续分成更小的部分,直至正确的页码。这叫“两分法”,微软在官方教程MOC里另有一种说法:叫B树(B-Tree,Balance Tree),即平衡树。 一个表索引由若干页面组成,这些页面构成了一个树形结构。B树由“根”(root)开始,称为根级节点,它通过指向另外两个页,把一个表的记录从逻辑上分成两个部分:“枝”—--非叶级节点(Non-Leaf Level);而非叶级节点又分别指向更小的部分:“叶”——叶级节点(Leaf Level)。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中,统称为索引节点,属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页(Page)。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。 “根”(root)对应了sysindexes表的Root字段,其中记载了非叶级节点的物理位置(即指针);非叶级节点位于根节点和叶节点之间,记载了指向叶级节点的指针;而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。 四、聚集索引和非聚集索引 从形式上而言,索引分为聚集索引(Clustered Indexes)和非聚集索引(NonClustered Indexes)。 聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引,其索引页中就包含着建立索引的列的值(下称索引键值),那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如,我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引,则表中的记录将按照姓名进行排列;如果建立了聚集索引的列是数值类型的,那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。 非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序,也就是说,表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列,而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置,叫做行定位符(RID:Row ID)。好似书后面的的索引表,索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。 SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引,由于非聚集索引不对表中的数据进行重组,而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。 五、数据是怎样被访问的 若能真正理解了以上索引的基础知识,那么再回头来看索引的工作原理就简单和轻松多了。 (一)SQLS怎样访问没有建立任何索引数据表: Heap译成汉语叫做“堆”,其本义暗含杂乱无章、无序的意思,前面提到数据值被写进数据页时,由于每一行记录之间并没地有特定的排列顺序,所以行与行的顺序就是随机无序的,当然表中的数据页也就是无序的了,而表中所有数据页就形成了“堆”,可以说,一张没有索引的数据表,就像一个只有书柜而没有索引卡片柜的图书馆,书库里面塞满了一堆乱七八糟的图书。当读者对管理员提交查询请求后,管理员就一头钻进书库,对照查找内容从头开始一架一柜的逐本查找,运气好的话,在第一个书架的第一本书就找到了,运气不好的话,要到最后一个书架的最后一本书才找到。 SQLS在接到查询请求的时候,首先会分析sysindexes表中一个叫做索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值,如果该值为0,表示这是一张数据表而不是索引表,SQLS就会使用sysindexes表的另一个字段——也就是在前面提到过的FirstIAM值中找到该表的IAM页链——也就是所有数据页集合。 这就是对一个没有建立索引的数据表进行数据查找的方式,是不是很没效率?对于没有索引的表,对于一“堆”这样的记录,SQLS也只能这样做,而且更没劲的是,即使在第一行就找到了被查询的记录,SQLS仍然要从头到尾的将表扫描一次。这种查询称为“遍历”,又叫“表扫描”。 可见没有建立索引的数据表照样可以运行,不过这种方法对于小规模的表来说没有什么太大的问题,但要查询海量的数据效率就太低了。 (二)SQLS怎样访问建立了非聚集索引的数据表: 如前所述,非聚集索引可以建多个,具有B树结构,其叶级节点不包含数据页,只包含索引行。假定一个表中只有非聚集索引,则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符(ROW ID,RID),他们指向具有该键值的数据行。每一个RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。 当INDID的值在2-250之间时,意味着表中存在非聚集索引页。此时,SQLS调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT,在其中查找与被查询最相近的值,根据这个值找到在非叶级节点中的页号,然后顺藤摸瓜,在叶级节点相应的页面中找到该值的RID,最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。 例如:假定在Lastname上建立了非聚集索引,则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为2;②立即从根出发,在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”,并查到其位于叶级页面的第61页;③仅在叶级页面的第61页的Martin下搜寻Ota的RID,其RID显示为N∶706∶4,表示Lastname字段中名为Ota的记录位于堆的第707页的第4行,N表示文件的ID值,与数据无关;④根据上述信息,SQLS立马在堆的第 707页第4行将该记录“揪”出来并显示于前台(客户端)。视表的数据量大小,整个查询过程费时从百分之几毫秒到数毫秒不等。 在谈到索引基本概念的时候,我们就提到了这种方式: 图书馆的前台有很多索引卡片柜,里面分了若干的类别,诸如按照书名笔画或拼音顺序、作者笔画或拼音顺序等等,但不同之处有二:① 索引卡片上记录了每本书摆放的具体位置——位于某柜某架的第几本——而不是“特殊编号”;② 书脊上并没有那个“特殊编号”。管理员在索引柜中查到所需图书的具体位置(RID)后,根据RID直接在书库中的具体位置将书提出来。 显然,这种查询方式效率很高,但资源占用极大,因为书库中书的位置随时在发生变化,必然要求管理员花费额外的精力和时间随时做好索引更新。 (三)SQLS怎样访问建立了聚集索引的数据表: 在聚集索引中,数据所在的数据页是叶级,索引数据所在的索引页是非叶级。 查询原理和上述对非聚集索引的查询相似,但由于记录是按照聚集索引中索引键值进行排序,换句话说,聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。 这就好比书库中的书就是按照书名的拼音在排序,而且也只按照这一种排序方式建立相应的索引卡片,于是查询起来要比上述只建立非聚集索引的方式要简单得多。仍以上面的查询为例: 假定在Lastname字段上建立了聚集索引,则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为1,这是在系统中只建立了聚集索引的标志;②立即从根出发,在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”,并查到其位于叶级页面的第120页;③在位于叶级页面第120页的Martin下搜寻到Ota条目,而这一条目已是数据记录本身;④将该记录返回客户端。 这一次的效率比第二种方法更高,以致于看起来更美,然而它最大的优点也恰好是它最大的缺点——由于同一张表中同时只能按照一种顺序排列,所以在任何一种数据表中的聚集索引只能建立一个;并且建立聚集索引需要至少相当于源表120%的附加空间,以存放源表的副本和索引中间页! 难道鱼和熊掌就不能兼顾了吗?办法是有的。 (四)SQLS怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表: 如果我们在建立非聚集索引之前先建立了聚集索引的话,那么非聚集索引就可以使用聚集索引的关键字进行检索,就像在图书馆中,前台卡片柜中的可以有不同类别的图书索引卡,然而每张卡片上都载明了那个特殊编号——并不是书籍存放的具体位置。这样在最大程度上既照顾了数据检索的快捷性,又使索引的日常维护变得更加可行,这是最为科学的检索方法。 也就是说,在只建立了非聚集索引的情况下,每个叶级节点指明了记录的行定位符(RID);而在既有聚集索引又有非聚集索引的情况下,每个叶级节点所指向的是该聚集索引的索引键值,即数据记录本身。 假设聚集索引建立在Lastname上,而非聚集索引建立在Firstname上,当执行Select From Member Where Firstname=’Mike’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为2;②立即从根出发,在Firstname的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近Mike的值“Jose”条目;③从Jose条目下的叶级页面中查到Mike逻辑位置——不是RID而是聚集索引的指针;④根据这一指针所指示位置,直接进入位于Lastname的聚集索引中的叶级页面中到达Mike数据记录本身;⑤将该记录返回客户端。 这就完全和我们在“索引的基本概念”中讲到的现实场景完全一样了,当数据发生更新的时候,SQLS只负责对聚集索引的健值驾以维护,而不必考虑非聚集索引,只要我们在ID类的字段上建立聚集索引,而在其它经常需要查询的字段上建立非聚集索引,通过这种科学的、有针对性的在一张表上分别建立聚集索引和非聚集索引的方法,我们既享受了索引带来的灵活与快捷,又相对规避了维护索引所导致的大量的额外资源消耗。 六、索引的优点和不足 索引有一些先天不足:1:建立索引,系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引。2:更新数据的时候,系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新,以维持数据和索引的一致性——这就如同图书馆要有专门的位置来摆放索引柜,并且每当库存图书发生变化时都需要有人将索引卡片重整以保持索引与库存的一致。 当然建立索引的优点也是显而易见的:在海量数据的情况下,如果合理的建立了索引,则会大大加强SQLS执行查询、对结果进行排序、分组的操作效率。 实践表明,不恰当的索引不但于事无补,反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。比如在如下字段建立索引应该是不恰当的:1、很少或从不引用的字段;2、逻辑型的字段,如男或女(是或否)等。 综上所述,提高查询效率是以消耗一定的系统资源为代价的,索引不能盲目的建立,必须要有统筹的规划,一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡,有得必有失,此消则彼长。这是考验一个DBA是否优秀的很重要的指标。 至此,我们一直在说SQLS在维护索引时要消耗系统资源,那么SQLS维护索引时究竟消耗了什么资源?会产生哪些问题?究竟应该才能优化字段的索引? 在上篇中,我们就索引的基本概念和数据查询原理作了详细阐述,知道了建立索引时一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡,有得必有失,此消则彼长。那么,SQLS维护索引时究竟怎样消耗资源?应该从哪些方面对索引进行管理与优化?以下就从七个方面来回答这些问题。 一、页分裂 微软MOC教导我们:当一个数据页达到了8K容量,如果此时发生插入或更新数据的操作,将导致页的分裂(又名页拆分): 1、有聚集索引的情况下:聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页,该页由聚集索引关键字决定; 2、只有堆的情况下:只要有空间就可以插入新的行,但是如果我们对行数据的更新需要更多的空间,以致大于了当前页的可用空间,行就被移到新的页中,并且在原位置留下一个转发指针,指向被移动的新行,如果具有转发指针的行又被移动了,那么原来的指针将重新指向新的位置; 3、如果堆中有非聚集索引,那么尽管插入和更新操作在堆中不会发生页分裂,但是在非聚集索引上仍然产生页分裂。 无论有无索引,大约一半的数据将保留在老页面,而另一半将放入新页面,并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以,频繁页分裂,后果很严重,将使物理表产生大量数据碎片,导致直接造成I/O效率的急剧下降,最后,停止SQLS的运行并重建索引将是我们的唯一选择! 二、填充因子 然而在“混沌之初”,就可以在一定程度上避免不愉快出现:在创建索引时,可以为这个索引指定一个填充因子,以便在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间,将来数据可以进行扩充和减少页分裂。填充因子是从0到100的百分比数值,设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置。值越小则数据页上的空闲空间越大,这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要,但这一操作需要占用更多的硬盘空间。 填充因子只在创建索引时执行,索引创建以后,当表中进行数据的添加、删除或更新时,是不会保持填充因子的,如果想在数据页上保持额外的空间,则有悖于使用填充因子的本意,因为随着数据的输入,SQLS必须在每个页上进行页拆分,以保持填充因子指定的空闲空间。因此,只有在表中的数据进行了较大的变动,才可以填充数据页的空闲空间。这时,可以从容的重建索引,重新指定填充因子,重新分布数据。 反之,填充因子指定不当,就会降低数据库的读取性能,其降低量与填充因子设置值成反比。例如,当填充因子的值为50时,数据库的读取性能会降低两倍!所以,只有在表中根据现有数据创建新索引,并且可以预见将来会对这些数据进行哪些更改时,设置填充因子才有意义。 三、两道数学题 假定数据库设计没有问题,那么是否象上篇中分析的那样,当你建立了众多的索引,在查询工作中SQLS就只能按照“最高指示”用索引处理每一个提交的查询呢?答案是否定的! 上篇“数据是怎样被访问的”章节中提到的四种索引方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较,实际上,将在外,军令有所不从,SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引! 这是怎么回事呢? 让我们先来算一道题:如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话,我们对其中10字节的一个字段建立索引,那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过,SQLS的最小空间分配单元是“页(Page)”,一个页面在磁盘上占用8K空间,所以一页只能存储8条“记录”,但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句),如果没有索引的话,我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话,那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块,然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块,这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快! 同上,如果要无条件检索全部记录(不用Where子句),不用索引的话,需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面;而使用索引的话,首先检索索引,访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果,再根据索引检索结果去对应数据页面,由于是检索全部数据,所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来,一共访问了1010个页面,这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术,在上述情况下,SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引,什么时候不用索引的呢?因为SQLS除了维护数据信息外,还维护着数据统计信息! 四、统计信息 打开企业管理器,单击“Database”节点,右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡,观察“Settings”下的各项复选项,你发现了什么? 从Settings中我们可以看到,在数据库中,SQLS将默认的自动创建和更新统计信息,这些统计信息包括数据密度和分布信息,正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略:建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时,SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息:分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost),并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化,SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后,该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如,对于有一万条记录的表,当1000个索引键值发生改变时,该表的统计信息便可能需要更新,因为1000 个值在该表中占了10%,这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说,1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计,因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程,限于篇幅,这里就省略了,请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句,SQLS除了能自动记录统计信息之外,还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息,包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂,有些索引页可能只包含几页数据,另外应用在执行大量I/O的时候,重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有: 1) 数据和使用模式大幅度变化; 2)排序的顺序发生改变; 3)要进行大量插入操作或已经完成; 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多; 5)由于大量数据修改,使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算; 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候,让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候,可以对字段值进行某些限制,比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复,用于防止表中出现两条完全相同的记录,这样的字段称为主键,每张表都可以建立并且只能建立一个主键,构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似,区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引,由于其字段值具有唯一性,于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”,如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的,那么它又叫“复合性索引”。 注意,唯一索引不是聚集索引,如果对一个字段建立了唯一索引,你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引,它们可以是聚集的,也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的,不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束,那么当创建表或者修改表时,SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性,那么应该创建主键约束或者唯一性键约束,而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时,应该认真考虑这些规则:当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时, SQLS钭自动创建一个唯一性索引;如果表中已经包含有数据,那么当创建索引时,SQLS检查表中已有数据的冗余性,如果发现冗余值,那么SQLS就取消该语句的执行,并且返回一个错误消息,确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时,当两个或者多个列作为一个关键值时,最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时,应该考虑这些规则:最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引,构成复合索引的列的总长度不能超过900字节,也就是说复合列的长度不能太长;在复合索引中,所有的列必须来自同一个表中,不能跨表建立复合列;在复合索引中,列的排列顺序是非常重要的,原则上,应该首先定义最唯一的列,例如在(COL1,COL2)上的索引与在(COL2,COL1)上的索引是不相同的,因为两个索引的列的顺序不同;为了使查询优化器使用复合索引,查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列;当表中有多个关键列时,复合索引是非常有用的;使用复合索引可以提高查询性能,减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述,我们总结了如下索引使用原则: 1)逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段,不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了,SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程,表面上是SQLS在东跑西跑,其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成,全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页,如果有索引指向数据值,则I/O读几次磁盘就可以了。但是,在随时发生的增、删、改操作中,索引的存在会大大增加工作量,因此,合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的,只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是: (1)主键时常作为where子句的条件,应在表的主键列上建立聚聚集索引,尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列,或者非常频繁地被访问的列,可考虑建立聚聚集索引。 (3)经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询,并把查询引用最频繁的列作为前导列,如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的,那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时,使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂,同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引,则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时,尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键,以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针,通过这种方式,可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外,尽可能地使用整数为键值,因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统,让索引以及查询背后的东西真相大白,可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话,索引就象盐,少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 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。
2023-04-30 23:10:07
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...,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。 | 翻译:邓永嘉 | 校对:王永雷、陈久宁 | 编辑:金心悦 | 设计:张千禧 中文版 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 漫画XKCD展示了一个较为经典的代表现代数字基础设施的巨大结构,它是由“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的困境:过度依赖少数项目维护志愿者。 (开源项目由志愿者自发来维护,)这本来会是一件很有趣的事情,只是去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业记录中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 Log4j是Sonatype公司旗下的Black Duck Open Hub所研发的研究工具。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的工作是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “如今几乎没有人愿意为现有的开源项目作出贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” 与此同时,随着项目的逐渐火爆,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1公地悲剧 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 所以没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO的好处:更少的技术负债,更好的招聘效果 参与开源社区----特别是在内部开源计划办公室(OSPO)的指导下----不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的作用。 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以处理且看到投资回报的事情。” 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才干。 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找到为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些顶级的实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 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。
2023-05-03 09:19:23
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...,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。 报表系统 使用说明 (ver 1.3.7.0) 一、概述: B/S应用系统的报表打印一直以来都是一个难题,以前常规的思路是通过在浏览器中安装ActiveX插件以获得直接驱动打印机的能力。 但是,随着浏览器的发展,越来越多的浏览器厂商禁止安装ActiveX,以避免因ActiveX组件导致的各种安全问题。 为解决B/S打印中的痛点,我工作室开发了本报表服务器,完美地解决了在浏览器端不用ActiveX而获得与C/S系统一样的打印能力。 本报表系统不需要在浏览器安装任何插件,只需通过JavaScript即可实现报表精确打印以及打印过程免人工介入。 ------------- 二、特点: 1、高兼容:不需要在浏览器端和服务端安装任何插件,在浏览器插件被各大浏览器纷纷禁用的今天,无插件设计兼容绝大多数浏览器; 2、免安装:软件即拷即用,不安装,不污染操作系统,让操作系统历久弥新; 3、可视化:可视化的模板设计器,通过拖拽即可完成模板设计; 4、高精度:实现精确到毫米的打印精度,对于一些格式复杂,要求精确打印的场合,可以很容易达到毫米级精度; 5、易套打:可视化的模板设计器,在模板中加入一个票据格式的底图,可以很方便地实现套打,对于实现发票、快递面单、支票等打印毫无压力; 6、功能强:从简单报表、主从报表到嵌套报表甚至交叉报表,均能轻松应对。还有一维二维条形码,甚至,还有逆天的脚本功能,只有想不到,没有做不到; 7、自动化: 打印过程中全部自动化,无需象生成PDF、Word、Excel那样还需要人工再点打印; 8、易部署:打印模板既可以部署在客户端(与 cfprint.exe 程序放在同一目录下),也支持部署在服务端随报表数据一起传到客户端; 9、目标活:支持在数据文件中或模板中指定要输出的打印机,发票用针打、报表用激光打、小票用小票机,专机专打; 三、使用前提条件: 1、IE6以上版本、Chrome(谷歌浏览器)4.0以上版本、Firefox 4.0以上版本、Opera 11以上版本、Safari 5.0.2以上版本、iOS 4.2以上版本 或使用Chrome内核、Firefox内核的浏览器均可直接使用本打印系统; 2、在进行打印前,需要先设计好打印模板(模板设计器请见第五节); 3、打印数据必须Json的格式发送给打印服务器,并且数据必须满足指定的格式(见下文); 四、数据格式说明: 下面以一个跨境电商快递面单数据为例解释一下数据各项的含义; { "template": "waybill.fr3", /打印模板文件名。除了指定模板文件以外,还支持把模板嵌入到数据文件中,以实现在服务器端灵活使用打印模板,格式如下:/ /"template": "base64:QTBBRTNEQTE3MkFFQjIzNEFERD<后面省略>" / "ver": 4, /数据模板文件版本/ "Copies": 3, /打印份数,支持指定打印份数/ "Duplex": 1, /是否双面打印,0:默认,不双面,1:垂直,2:水平,3:单面打印(simplex)/ "Printer": "priPrinter", /指定打印机,本系统支持在数据文件中指定打印机,也支持在打印模板中指定打印机/ "PageNumbers": "", /要打印的页码范围,同打印机的打印设置里的格式相同,例如:"1,2,3"表示打印前3页, “2-5”:表示打印第2到5页,“1,2,4-8”表示打印第1、2、4到8页/ "Preview": 1, /是否预览,跟主界面上选择“预览”效果相同,取值为0:不预览,1:预览/ "Tables":[ /数据表数组/ { "Name": "Table1", /表名/ "Cols": [ /字段定义/ { "type": "str", /字段类型,可选值:String,Str,Integer,Int,Smallint,Float,Long, Blob,/ /对于图片、PDF等使用Blob类型,并把值进行Base64编码,并加前缀:/ / "base64/pdf:" 字段值是PDF; "base64/jpg:" 字段值是jpg; "base64/png:" 字段值是png; "base64/gif:" 字段值是gif; / "size": 255, /字段长度/ "name": "HAWB", /字段名称,必须与打印模板中的打印项名称相同/ "required": false /字段是否必填/ }, { 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"附件":"base64/gif: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" 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console.log("reportData = " + _reportData); </script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint.min.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint_ext.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript"> /下面四个参数必须放在myreport.js脚本后面,以覆盖myreport.js中的默认值/ var _delay_send = 1000; //发送打印服务器前延时时长,-1则表示不自动打印 var _delay_close = 1000; //打印完成后关闭窗口的延时时长, -1则表示不关闭 var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 </script> </html> <!-- ★★★ 模式2 ★★★ --> <?php //如果有php运行环境,只需把该文件扩展名改成 .php,然后上传到web目录即可在真实服务器上测试 header("Access-Control-Allow-Origin: "); ?> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> <style type="text/css"> output {font-size: 12px; background-color:F0FFF0;} </style> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统(Ver 1.3.0)</h2> <h3>打印测试(模式2)</h3> <div style="line-height: 1.5;"> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>一、首先按下列步骤设置:</b><br/> 1、运行打印服务器;<br/> 2、按“停止”按钮停止服务;<br/> 3、打开“设置”区;<br/> 4、在“常用参数-->服务模式”中,选择“模式2”;<br/> 5、按“启动”按钮启动服务。 </div> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>二、按本页的“打印”按钮开始打印。</b><br/> </div><br/> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" /><br/><br/> <div style="width: 70%; text-align: left; font-size: 12px;"> 由于JavaScript在不同域名下访问会出现由来已久的跨域问题,所以正式部署到服务器使用时,要解决跨域问题。<br/> 对于IE8以上版本浏览器,只需增加一个reponse头:Access-Control-Allow-Origin即可,而对于php、jsp、asp/aspx等动态语言而言,增加一个response头是非常简单的事,例如:<br/> <b>在php:</b><br/><span style="color: red;"> <?php <br/> header("Access-Control-Allow-Origin: ");<br/> ?><br/> </span> <b>在jsp:</b><br/><span style="color: red;"> <% <br/> response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); <br/> %><br/> </span> <b>在asp.net中:</b><br/><span style="color: red;"> Response.AppendHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); </span>,<br/>其他语言里,大家请自行搜索“ajax跨域”。而对于IE8以下的浏览器,大家可以自行搜索“IE6+Ajax+跨域”寻找解决办法吧,也可以联系我们帮助。 </div> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <!-- 引入模式2所需的javascript支持库 --> <script type="text/javascript" src="cfprint_mode2.min.js" charset="UTF-8"></script> <!-- 构造报表数据 --> <script type="text/javascript"> var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","ver":3, "Tables":[ {"Name":"Table1", "Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"NO","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"报关公司面单号","required":false},{"type":"integer","size":0,"name":"公司内部单号","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发货国家","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货人证件号码","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货省份","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"总计费重量","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"总件数","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数1","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价1(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数2","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价2(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数3","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价3(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数4","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价4(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数5","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价5(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"参考号","required":false},{"type":"AutoInc","size":0,"name":"ID","required":false}],"Data":[{"公司内部单号":730293,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900791,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010055","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":3,"ID":3,"单价2(JPY)":null,"申报总价3(JPY)":null,"单价5(JPY)":null,"申报总价3(CNY)":null,"收货省份":null,"申报总价(JPY)":null,"申报总价(CNY)":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰2","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 2","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730291,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900789,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010035","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 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1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":2,"ID":2,"单价2(JPY)":null,"申报总价3(JPY)":null,"单价5(JPY)":null,"申报总价3(CNY)":null,"收货省份":null,"申报总价(JPY)":null,"申报总价(CNY)":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张无忌","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 1","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10}]}]}'; if(window.console) console.log("reportData = " + _reportData); </script> <!-- 设置服务器参数 --> <script language="javascript" type="text/javascript"> var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 var _url = "http://"+cfprint_addr+":"+cfprint_port; </script> <!-- 编写回调函数用以处理服务器返回的数据 --> <script type="text/javascript"> / 参数: readyState: XMLHttpRequest的状态 httpStatus: 服务端返回的http状态 responseText: 服务端返回的内容 / var callbackSuccess = function(readyState, httpStatus, responseText){ if (httpStatus === 200) { //{"result": 1, "message": "打印完成"} var response = CFPrint.parseJSON(responseText); alert(response.message+", 状态码["+response.result+"]"); }else{ alert('打印失败,HTTP状态代码是:'+httpStatus); } } / 参数: message: 错误信息 / var callbackFailed = function(message){ alert('发送打印任务出错: ' + message); } </script> <!-- 调用发送打印请求功能 --> <script type="text/javascript"> (function(){ document.getElementById("btnPrint").onclick = function() { CFPrint.outputid = "output"; //指定调试信息输出div的id CFPrint.SendRequest(_url, _reportData, callbackSuccess, callbackFailed); //发送打印请求 }; })(); </script> </html> 六、模板设计器(重要!重要!!,好多朋友都找不到设计器入口) 在主界面上,双击右下角的“设计”两个字,即可打开模板设计工具箱,在工具箱有三个按钮和一个大文本框。三个按钮的作用分别是: 设计:以大文本框中的json数据为数据源,打开模板设计器窗口; 预览:以大文本框中的json数据为数据源,预览当前所用模板的打印效果; 打印:以大文本框中的json数据为数据源,向打印机输出当前所用模板生成的报表; 以后将会有详细的模板设计教程发布,如果您遇到紧急的难题,请向作者咨询。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chensongmol/article/details/76087600。 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。
2023-04-01 18:34:12
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...,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。 背景 博主早年从事web安全相关的工作,近日得闲,简单梳理几个常见的web安全问题。 XSS 首先说下最常见的 XSS 漏洞,XSS (Cross Site Script),跨站脚本攻击,因为缩写和 CSS (Cascading Style Sheets) 重叠,所以只能叫 XSS。 XSS 的原理是恶意攻击者往 Web 页面里插入恶意可执行网页脚本代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中 Web 里面的脚本代码会被执行,从而可以达到攻击者盗取用户信息或其他侵犯用户安全隐私的目的。XSS 的攻击方式千变万化,但还是可以大致细分为几种类型。 非持久型 XSS 非持久型 XSS 漏洞,也叫反射型 XSS 漏洞,一般是通过给别人发送带有恶意脚本代码参数的 URL,当 URL 地址被打开时,特有的恶意代码参数被 HTML 解析、执行。 非持久型 XSS 举一个例子,比如你的 Web 页面中包含有以下代码: Select your language:<select><script>document.write(''+ '<option value=1>'+ location.href.substring(location.href.indexOf('default=') + 8)+ '</option>');document.write('<option value=2>English</option>');</script></select> 攻击者可以直接通过 URL 类似:https://xx.com/xx?default=<script>alert(document.cookie)</script>) 注入可执行的脚本代码。 非持久型 XSS 漏洞攻击有以下几点特征: 即时性,不经过服务器存储,直接通过 HTTP 的 GET 和 POST 请求就能完成一次攻击,拿到用户隐私数据。 攻击者需要诱骗点击 反馈率低,所以较难发现和响应修复 盗取用户敏感保密信息 为了防止出现非持久型 XSS 漏洞,需要确保这么几件事情: Web 页面渲染的所有内容或者渲染的数据都必须来自于服务端。 尽量不要从 URL,document.referrer,document.forms 等这种 DOM API 中获取数据直接渲染。 尽量不要使用 eval, new Function(),document.write(),document.writeln(),window.setInterval(),window.setTimeout(),innerHTML,document.creteElement() 等可执行字符串的方法。 如果做不到以上几点,也必须对涉及 DOM 渲染的方法传入的字符串参数做 escape 转义。 前端渲染的时候对任何的字段都需要做 escape 转义编码。 escape 转义的目的是将一些构成 HTML 标签的元素转义,比如 <,>,空格 等,转义成 <,>, 等显示转义字符。有很多开源的工具可以协助我们做 escape 转义。 持久型 XSS 持久型 XSS 漏洞,也被称为存储型 XSS 漏洞,一般存在于 Form 表单提交等交互功能,如发帖留言,提交文本信息等,黑客利用的 XSS 漏洞,将内容经正常功能提交进入数据库持久保存,当前端页面获得后端从数据库中读出的注入代码时,恰好将其渲染执行。 主要注入页面方式和非持久型 XSS 漏洞类似,只不过持久型的不是来源于 URL,refferer,forms 等,而是来源于后端从数据库中读出来的数据。持久型 XSS 攻击不需要诱骗点击,黑客只需要在提交表单的地方完成注入即可,但是这种 XSS 攻击的成本相对还是很高。攻击成功需要同时满足以下几个条件: POST 请求提交表单后端没做转义直接入库。 后端从数据库中取出数据没做转义直接输出给前端。 前端拿到后端数据没做转义直接渲染成 DOM。 持久型 XSS 有以下几个特点: 持久性,植入在数据库中 危害面广,甚至可以让用户机器变成 DDoS 攻击的肉鸡。 盗取用户敏感私密信息 为了防止持久型 XSS 漏洞,需要前后端共同努力: 后端在入库前应该选择不相信任何前端数据,将所有的字段统一进行转义处理。 后端在输出给前端数据统一进行转义处理。 前端在渲染页面 DOM 的时候应该选择不相信任何后端数据,任何字段都需要做转义处理。 基于字符集的 XSS 其实现在很多的浏览器以及各种开源的库都专门针对了 XSS 进行转义处理,尽量默认抵御绝大多数 XSS 攻击,但是还是有很多方式可以绕过转义规则,让人防不胜防。比如「基于字符集的 XSS 攻击」就是绕过这些转义处理的一种攻击方式,比如有些 Web 页面字符集不固定,用户输入非期望字符集的字符,有时会绕过转义过滤规则。 以基于 utf-7 的 XSS 为例 utf-7 是可以将所有的 unicode 通过 7bit 来表示的一种字符集 (但现在已经从 Unicode 规格中移除)。 这个字符集为了通过 7bit 来表示所有的文字, 除去数字和一部分的符号,其它的部分将都以 base64 编码为基础的方式呈现。 <script>alert("xss")</script>可以被解释为:+ADw-script+AD4-alert(+ACI-xss+ACI-)+ADw-/script+AD4- 可以形成「基于字符集的 XSS 攻击」的原因是由于浏览器在 meta 没有指定 charset 的时候有自动识别编码的机制,所以这类攻击通常就是发生在没有指定或者没来得及指定 meta 标签的 charset 的情况下。 所以我们有什么办法避免这种 XSS 呢? 记住指定 XML 中不仅要指定字符集为 utf-8,而且标签要闭合 牛文推荐:http://drops.wooyun.org/papers/1327 (这个讲的很详细) 基于 Flash 的跨站 XSS 基于 Flash 的跨站 XSS 也是属于反射型 XSS 的一种,虽然现在开发 ActionScript 的产品线几乎没有了,但还是提一句吧,AS 脚本可以接受用户输入并操作 cookie,攻击者可以配合其他 XSS(持久型或者非持久型)方法将恶意 swf 文件嵌入页面中。主要是因为 AS 有时候需要和 JS 传参交互,攻击者会通过恶意的 XSS 注入篡改参数,窃取并操作cookie。 避免方法: 严格管理 cookie 的读写权限 对 Flash 能接受用户输入的参数进行过滤 escape 转义处理 未经验证的跳转 XSS 有一些场景是后端需要对一个传进来的待跳转的 URL 参数进行一个 302 跳转,可能其中会带有一些用户的敏感(cookie)信息。如果服务器端做302 跳转,跳转的地址来自用户的输入,攻击者可以输入一个恶意的跳转地址来执行脚本。 这时候需要通过以下方式来防止这类漏洞: 对待跳转的 URL 参数做白名单或者某种规则过滤 后端注意对敏感信息的保护, 比如 cookie 使用来源验证。 CSRF CSRF(Cross-Site Request Forgery),中文名称:跨站请求伪造攻击 那么 CSRF 到底能够干嘛呢?你可以这样简单的理解:攻击者可以盗用你的登陆信息,以你的身份模拟发送各种请求。攻击者只要借助少许的社会工程学的诡计,例如通过 QQ 等聊天软件发送的链接(有些还伪装成短域名,用户无法分辨),攻击者就能迫使 Web 应用的用户去执行攻击者预设的操作。例如,当用户登录网络银行去查看其存款余额,在他没有退出时,就点击了一个 QQ 好友发来的链接,那么该用户银行帐户中的资金就有可能被转移到攻击者指定的帐户中。 所以遇到 CSRF 攻击时,将对终端用户的数据和操作指令构成严重的威胁。当受攻击的终端用户具有管理员帐户的时候,CSRF 攻击将危及整个 Web 应用程序。 CSRF 原理 下图大概描述了 CSRF 攻击的原理,可以理解为有一个小偷在你配钥匙的地方得到了你家的钥匙,然后拿着要是去你家想偷什么偷什么。 csrf原理 完成 CSRF 攻击必须要有三个条件: 用户已经登录了站点 A,并在本地记录了 cookie 在用户没有登出站点 A 的情况下(也就是 cookie 生效的情况下),访问了恶意攻击者提供的引诱危险站点 B (B 站点要求访问站点A)。 站点 A 没有做任何 CSRF 防御 你也许会问:「如果我不满足以上三个条件中的任意一个,就不会受到 CSRF 的攻击」。其实可以这么说的,但你不能保证以下情况不会发生: 你不能保证你登录了一个网站后,不再打开一个 tab 页面并访问另外的网站,特别现在浏览器都是支持多 tab 的。 你不能保证你关闭浏览器了后,你本地的 cookie 立刻过期,你上次的会话已经结束。 上图中所谓的攻击网站 B,可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。 预防 CSRF CSRF 的防御可以从服务端和客户端两方面着手,防御效果是从服务端着手效果比较好,现在一般的 CSRF 防御也都在服务端进行。服务端的预防 CSRF 攻击的方式方法有多种,但思路上都是差不多的,主要从以下两个方面入手: 正确使用 GET,POST 请求和 cookie 在非 GET 请求中增加 token 一般而言,普通的 Web 应用都是以 GET、POST 请求为主,还有一种请求是 cookie 方式。我们一般都是按照如下规则设计应用的请求: GET 请求常用在查看,列举,展示等不需要改变资源属性的时候(数据库 query 查询的时候) POST 请求常用在 From 表单提交,改变一个资源的属性或者做其他一些事情的时候(数据库有 insert、update、delete 的时候) 当正确的使用了 GET 和 POST 请求之后,剩下的就是在非 GET 方式的请求中增加随机数,这个大概有三种方式来进行: 为每个用户生成一个唯一的 cookie token,所有表单都包含同一个伪随机值,这种方案最简单,因为攻击者不能获得第三方的 cookie(理论上),所以表单中的数据也就构造失败,但是由于用户的 cookie 很容易由于网站的 XSS 漏洞而被盗取,所以这个方案必须要在没有 XSS 的情况下才安全。 每个 POST 请求使用验证码,这个方案算是比较完美的,但是需要用户多次输入验证码,用户体验比较差,所以不适合在业务中大量运用。 渲染表单的时候,为每一个表单包含一个 csrfToken,提交表单的时候,带上 csrfToken,然后在后端做 csrfToken 验证。 CSRF 的防御可以根据应用场景的不同自行选择。CSRF 的防御工作确实会在正常业务逻辑的基础上带来很多额外的开发量,但是这种工作量是值得的,毕竟用户隐私以及财产安全是产品最基础的根本。 SQL 注入 SQL 注入漏洞(SQL Injection)是 Web 开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息,或者利用数据库的特性执行添加用户,导出文件等一系列恶意操作,甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。 而造成 SQL 注入的原因是因为程序没有有效的转义过滤用户的输入,使攻击者成功的向服务器提交恶意的 SQL 查询代码,程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行,导致原始的查询逻辑被改变,额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。 很多 Web 开发者没有意识到 SQL 查询是可以被篡改的,从而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知,SQL 查询是可以绕开访问控制,从而绕过身份验证和权限检查的。更有甚者,有可能通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令。 SQL 注入原理 下面将通过一些真实的例子来详细讲解 SQL 注入的方式的原理。 考虑以下简单的管理员登录表单: <form action="/login" method="POST"><p>Username: <input type="text" name="username" /></p><p>Password: <input type="password" name="password" /></p><p><input type="submit" value="登陆" /></p></form> 后端的 SQL 语句可能是如下这样的: let querySQL = SELECT FROM userWHERE username='${username}'AND psw='${password}'; // 接下来就是执行 sql 语句… 目的就是来验证用户名和密码是不是正确,按理说乍一看上面的 SQL 语句也没什么毛病,确实是能够达到我们的目的,可是你只是站在用户会老老实实按照你的设计来输入的角度来看问题,如果有一个恶意攻击者输入的用户名是 zoumiaojiang’ OR 1 = 1 --,密码随意输入,就可以直接登入系统了。WFT! 冷静下来思考一下,我们之前预想的真实 SQL 语句是: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' AND psw='mypassword' 可以恶意攻击者的奇怪用户名将你的 SQL 语句变成了如下形式: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 --' AND psw='xxxx' 在 SQL 中,-- 是注释后面的内容的意思,所以查询语句就变成了: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 这条 SQL 语句的查询条件永远为真,所以意思就是恶意攻击者不用我的密码,就可以登录进我的账号,然后可以在里面为所欲为,然而这还只是最简单的注入,牛逼的 SQL 注入高手甚至可以通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令,将你主机里的内容一览无余,这里我也没有这个能力讲解的太深入,毕竟不是专业研究这类攻击的,但是通过以上的例子,已经了解了 SQL 注入的原理,我们基本已经能找到防御 SQL 注入的方案了。 如何预防 SQL 注入 防止 SQL 注入主要是不能允许用户输入的内容影响正常的 SQL 语句的逻辑,当用户的输入的信息将要用来拼接 SQL 语句的话,我们应该永远选择不相信,任何内容都必须进行转义过滤,当然做到这个还是不够的,下面列出防御 SQL 注入的几点注意事项: 严格限制Web应用的数据库的操作权限,给此用户提供仅仅能够满足其工作的最低权限,从而最大限度的减少注入攻击对数据库的危害 后端代码检查输入的数据是否符合预期,严格限制变量的类型,例如使用正则表达式进行一些匹配处理。 对进入数据库的特殊字符(’,",\,<,>,&,,; 等)进行转义处理,或编码转换。基本上所有的后端语言都有对字符串进行转义处理的方法,比如 lodash 的 lodash._escapehtmlchar 库。 所有的查询语句建议使用数据库提供的参数化查询接口,参数化的语句使用参数而不是将用户输入变量嵌入到 SQL 语句中,即不要直接拼接 SQL 语句。例如 Node.js 中的 mysqljs 库的 query 方法中的 ? 占位参数。 mysql.query(SELECT FROM user WHERE username = ? AND psw = ?, [username, psw]); 在应用发布之前建议使用专业的 SQL 注入检测工具进行检测,以及时修补被发现的 SQL 注入漏洞。网上有很多这方面的开源工具,例如 sqlmap、SQLninja 等。 避免网站打印出 SQL 错误信息,比如类型错误、字段不匹配等,把代码里的 SQL 语句暴露出来,以防止攻击者利用这些错误信息进行 SQL 注入。 不要过于细化返回的错误信息,如果目的是方便调试,就去使用后端日志,不要在接口上过多的暴露出错信息,毕竟真正的用户不关心太多的技术细节,只要话术合理就行。 碰到要操作的数据库的代码,一定要慎重,小心使得万年船,多找几个人多来几次 code review,将问题都暴露出来,而且要善于利用工具,操作数据库相关的代码属于机密,没事不要去各种论坛晒自家站点的 SQL 语句,万一被人盯上了呢? 命令行注入 命令行注入漏洞,指的是攻击者能够通过 HTTP 请求直接侵入主机,执行攻击者预设的 shell 命令,听起来好像匪夷所思,这往往是 Web 开发者最容易忽视但是却是最危险的一个漏洞之一,看一个实例: 假如现在需要实现一个需求:用户提交一些内容到服务器,然后在服务器执行一些系统命令去产出一个结果返回给用户,接口的部分实现如下: // 以 Node.js 为例,假如在接口中需要从 github 下载用户指定的 repoconst exec = require('mz/child_process').exec;let params = {/ 用户输入的参数 /};exec(git clone ${params.repo} /some/path); 这段代码确实能够满足业务需求,正常的用户也确实能从指定的 git repo 上下载到想要的代码,可是和 SQL 注入一样,这段代码在恶意攻击者眼中,简直就是香饽饽。 如果 params.repo 传入的是 https://github.com/zoumiaojiang/zoumiaojiang.github.io.git 当然没问题了。 可是如果 params.repo 传入的是 https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / && 恰好你的服务是用 root 权限起的就惨了。 具体恶意攻击者能用命令行注入干什么也像 SQL 注入一样,手法是千变万化的,比如「反弹 shell 注入」等,但原理都是一样的,我们绝对有能力防止命令行注入发生。防止命令行注入需要做到以下几件事情: 后端对前端提交内容需要完全选择不相信,并且对其进行规则限制(比如正则表达式)。 在调用系统命令前对所有传入参数进行命令行参数转义过滤。 不要直接拼接命令语句,借助一些工具做拼接、转义预处理,例如 Node.js 的 shell-escape npm 包。 还是前面的例子,我们可以做到如下: const exec = require('mz/child_process').exec;// 借助 shell-escape npm 包解决参数转义过滤问题const shellescape = require('shell-escape');let params = {/ 用户输入的参数 /};// 先过滤一下参数,让参数符合预期if (!/正确的表达式/.test(params.repo)) {return;}let cmd = shellescape(['git','clone',params.repo,'/some/path']);// cmd 的值: git clone 'https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / &&' /some/path// 这样就不会被注入成功了。exec(cmd); DDoS 攻击 DDoS 又叫分布式拒绝服务,全称 Distributed Denial of Service,其原理就是利用大量的请求造成资源过载,导致服务不可用,这个攻击应该不能算是安全问题,这应该算是一个另类的存在,因为这种攻击根本就是耍流氓的存在,「伤敌一千,自损八百」的行为。出于保护 Web App 不受攻击的攻防角度,还是介绍一下 DDoS 攻击吧,毕竟也是挺常见的。 DDoS 攻击可以理解为:「你开了一家店,隔壁家点看不惯,就雇了一大堆黑社会人员进你店里干坐着,也不消费,其他客人也进不来,导致你营业惨淡」。为啥说 DDoS 是个「伤敌一千,自损八百」的行为呢?毕竟隔壁店还是花了不少钱雇黑社会但是啥也没得到不是?DDoS 攻击的目的基本上就以下几个: 深仇大恨,就是要干死你 敲诈你,不给钱就干你 忽悠你,不买我防火墙服务就会有“人”继续干你 也许你的站点遭受过 DDoS 攻击,具体什么原因怎么解读见仁见智。DDos 攻击从层次上可分为网络层攻击与应用层攻击,从攻击手法上可分为快型流量攻击与慢型流量攻击,但其原理都是造成资源过载,导致服务不可用。 网络层 DDoS 网络层 DDos 攻击包括 SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood 等。 SYN Flood 攻击 SYN flood 攻击主要利用了 TCP 三次握手过程中的 Bug,我们都知道 TCP 三次握手过程是要建立连接的双方发送 SYN,SYN + ACK,ACK 数据包,而当攻击方随意构造源 IP 去发送 SYN 包时,服务器返回的 SYN + ACK 就不能得到应答(因为 IP 是随意构造的),此时服务器就会尝试重新发送,并且会有至少 30s 的等待时间,导致资源饱和服务不可用,此攻击属于慢型 DDoS 攻击。 ACK Flood 攻击 ACK Flood 攻击是在 TCP 连接建立之后,所有的数据传输 TCP 报文都是带有 ACK 标志位的,主机在接收到一个带有 ACK 标志位的数据包的时候,需要检查该数据包所表示的连接四元组是否存在,如果存在则检查该数据包所表示的状态是否合法,然后再向应用层传递该数据包。如果在检查中发现该数据包不合法,例如该数据包所指向的目的端口在本机并未开放,则主机操作系统协议栈会回应 RST 包告诉对方此端口不存在。 UDP Flood 攻击 UDP flood 攻击是由于 UDP 是一种无连接的协议,因此攻击者可以伪造大量的源 IP 地址去发送 UDP 包,此种攻击属于大流量攻击。正常应用情况下,UDP 包双向流量会基本相等,因此发起这种攻击的攻击者在消耗对方资源的时候也在消耗自己的资源。 ICMP Flood 攻击 ICMP Flood 攻击属于大流量攻击,其原理就是不断发送不正常的 ICMP 包(所谓不正常就是 ICMP 包内容很大),导致目标带宽被占用,但其本身资源也会被消耗。目前很多服务器都是禁 ping 的(在防火墙在可以屏蔽 ICMP 包),因此这种攻击方式已经落伍。 网络层 DDoS 防御 网络层的 DDoS 攻击究其本质其实是无法防御的,我们能做得就是不断优化服务本身部署的网络架构,以及提升网络带宽。当然,还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击: 网络架构上做好优化,采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本,并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备,进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目,缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序,要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会,主机的信息暴露给黑客,无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层,是发生在 TCP 建立握手成功之后,应用程序处理请求的时候,现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化,目的就是在网络应用层耗尽你的带宽,下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品,能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅,研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具(简称 CC)。 CC 攻击的原理,就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求,导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前,我们需要寻找加载比较慢,消耗资源比较多的网页,比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击,使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求,通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名,被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存,如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候,DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载,每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据,一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道,在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求,足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪,由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议,先建立起 HTTP 连接,设置一个较大的 Conetnt-Length,每次只发送很少的字节,让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成,这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段(不可靠,因为可以随意构造) 针对 IP + cookie,限制访问频率(由于 cookie 可以更改,IP 可以使用代理,或者肉鸡,也不可靠) 关闭服务器最大连接数等,合理配置中间件,缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码,比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时,尽量实现优化,并合理使用缓存技术,减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难,因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多,有时往往是因为程序员的失误,导致某个页面加载需要消耗大量资源,有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器(爬虫),因为大量的请求不可能是人为的,肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为,则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的,但是互联网就像森林,林子大了什么鸟都有,DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子,如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现,只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求,然后随着用户访问的增多,感染用户增多,被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利,不用惊讶,现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道,互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据,成千上万的真实 IP 地址连接过来,没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说,伪造一些热门视频的种子,发布到搜索引擎,就足以骗到许多用户和流量了,但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击,是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器,然后推送给其它需要下载相同资源的用户,这样,一个链接就发布出去。通过协议逆向,攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去,瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是,这种攻击是无法停止的,即使是攻击者自身也无法停止,攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下,DDoS 不可能防的住,就好比你的店只能容纳 50 人,黑社会有 100 人,你就换一家大店,能容纳 500 人,然后黑社会又找来了 1000 人,这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道,「道高一尺,魔高一丈,魔高一尺,道高一丈」,讲真,必要的时候就答应勒索你的人的条件吧,实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧?简直是让人恶心到吐,不吐槽了,还是继续谈干货吧,流量劫持基本分两种:DNS 劫持 和 HTTP 劫持,目的都是一样的,就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候,给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持,也叫做域名劫持,可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果你打的车是小作坊派来的,直接给你拉到小作坊去了」,DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址,以便计算机能够进一步通信,传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候,被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP,用户就被劫持到了恶意钓鱼站点,然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息,泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持,要不就是网络运营商搞的鬼,一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS,要不就是电脑中毒,被恶意篡改了路由器的 DNS 配置,基本上做为开发者或站长却是很难察觉的,除非有用户反馈,现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法,另外这类广告显示更加随机更小,一般站长除非用户投诉否则很难觉察到,就算觉察到了取证举报更难。无论如何,如果接到有 DNS 劫持的反馈,一定要做好以下几件事: 取证很重要,时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效,直接去工信部投诉,一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」,HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络,而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容,并且能够篡改内容,然后再返回给用户,从而实现劫持页面,轻则插入小广告,重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因,是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题,则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密,让劫持者无法破解篡改,这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议,可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了,后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持,赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外,其实还有很多其他的漏洞,往往也很容易被忽视,在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的,那就要格外小心了,因为很有可能你的系统越权操作漏洞,越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」,如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息,只要有 msg_id 就可以,这就是比较典型的越权漏洞,需要如下这么改进一下: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯,大概就是这个意思,如果有更严格的权限控制,那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证,并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/,./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等,完成目录跳转,读取操作系统各个目录下的敏感文件,也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理:程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符,导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号,不断向上跳转,最终停留在根 /,通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试,一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问,或者使用 Web 漏洞扫描工具检测,当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/,./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷,它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息,来对系统进一步地攻击」,通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息,比如说:可以大致了解系统的文件目录结构;可以看出系统所使用的第三方软件;也说不定会得到一个合法的用户名(因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名)。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理,定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似,就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码,然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢?基本上就是发生在服务器配置上了,服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的,这里给一个 koa 服务起的例子,正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录,好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的: |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录,你应该会在 server.js 做如下配置: const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录,可能就出大事了,比如: // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了,所有的服务器都提供了静态资源机制,所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候,一定要注意检验,不然很可能产生漏洞。 最后,希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私,注意代码安全问题,比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户,尤其是前端代码,私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点,但是归根结底还是绷住安全那根弦,对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 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。
2023-01-03 14:51:12
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...,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。 1 sed -n ‘1,3p’ /etc/passwd 打印出第1到第3行 2 替换复杂的SQL语句: DATA DIRECTORY='./beihai365_pw/' INDEX DIRECTORY='./beihai365_pw/'; sed s@DATA\ DIRECTORY=\'./beihai365_pw/\'\ INDEX\ DIRECTORY=\'./beihai365_pw/\'\;@\;@g xxx.sql > xxx2.sql 3 改变 shell chsh -s /bin/bash root 4 不能使用 TAB list 。 默认是 csh .cshrc里加上set autolist 5 port 安装PHP扩展的时候, 只需要 : make 就行了 6 查出哪个IP地址连接最多,将其封了. netstat -na|grep ESTABLISHED|awk '{print $5}'|awk -F: '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -r +0n netstat -na|grep SYN|awk '{print $5}'|awk -F: '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -r +0n 7 netstat快速查看一下TCP连接情况 netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 8 vi 里删除所有内容 :%d 9 tcpdump host x.x.x.x 监控某IP的数据包 tcpdump tcp port 23 host 210.27.48.1 监控某IP 某端口 tcpdump -i eth0 监控某网卡 10 查找多文件中包含的某字符 find / -type f | xargs -n 10 grep 'xxoo' 11 从某行开始查看。 zcat job365_20110406.sql.bz2 | sed -n '10,$p' | more 12 超找当前目录下 包含 490 字符窜的文件 grep 490 . -r 13 按照精确时间查找 sed -n '\/12\/Jun\/2011:02:50/p' nginx-access.log | more 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/iteye_15968/article/details/82006780。 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。
2023-04-25 14:41:59
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JQuery插件下载
...别注重用户体验,滑块操作简单明了,用户只需轻轻一拖即可完成验证过程,极大地简化了登录步骤,提高了用户满意度。在安全性方面,此插件通过要求用户手动操作滑块来确认其为真实的人类用户,从而有效地抵御了自动化工具或脚本的攻击。这种机制不仅增加了登录过程的安全性,也减少了因机器人尝试登录而导致的服务器资源浪费。无论是个人网站还是大型电商平台,这款插件都是一款理想的登录验证解决方案,它不仅能够保护用户的账号安全,还能显著提升网站的整体用户体验。安装简便,配置灵活,是开发者实现高效、安全登录验证的理想选择。 点我下载 文件大小:44.66 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-11-17 10:36:10
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本站
JQuery插件下载
...了Windows10操作系统中的经典开始菜单风格。其简洁的代码架构不仅易于集成到现有项目中,而且能确保高效的性能表现。该插件的核心亮点在于其高度定制化的界面设计,能够适应不同网站布局和视觉风格的需求。通过灵活配置,用户可以轻松调整菜单的颜色、字体、图标等元素,以匹配网站的整体视觉形象,从而提供一致且专业的用户体验。在功能上,此插件支持多级下拉菜单结构,允许用户创建层次分明、逻辑清晰的导航体系,帮助访客快速找到所需信息或服务。其流畅的动画效果和响应式设计确保了在各种设备和屏幕尺寸上的良好兼容性,无论是桌面电脑还是移动设备,都能享受到同样出色的交互体验。此外,插件的开发者注重代码的可读性和维护性,使得即使对前端技术不够熟悉的开发者也能轻松上手,快速部署并根据项目需求进行个性化调整。对于追求现代、简洁风格的网站设计者而言,这款插件无疑是一个高效且美观的选择,它不仅能够增强网站的导航功能,还能提升整体的用户满意度和品牌形象。 点我下载 文件大小:39.26 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-07-31 10:43:26
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本站
HTML
...于信息展示,一些具有操作系统的功能开始出现在前端,如上述HTML关机程序就是一个例子。然而,这引发了一系列关于Web安全的问题。尽管这种技术在某些场景下可能有用,比如用于服务器维护或应急关闭,但在一般用户环境中,它可能会带来潜在的安全风险。 首先,允许网页直接执行关机命令可能会被恶意利用,黑客可以通过恶意网站或恶意软件利用这一漏洞对用户的电脑进行远程控制。其次,未经授权的关机操作可能导致数据丢失或系统不稳定。此外,这种功能可能会违背用户隐私和预期行为,因为用户可能期望他们的电脑在没有明确指示的情况下不会被随意关机。 因此,Web开发者在设计这类功能时,必须充分考虑到安全性。例如,可以采用沙箱模式限制JavaScript的权限,或者提供更安全的API接口供用户控制。同时,教育用户识别和避免潜在的安全威胁也至关重要。在未来,随着浏览器和Web标准的进步,我们期待看到更加精细的权限管理和更严格的安全规范,以确保此类功能既能提升用户体验,又能在保障安全的前提下得以实现。
2024-04-14 15:58:57
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程序媛
Docker
...其中包含了若干条用于配置镜像环境及安装软件等操作的指令集合。在文章中,Dockerfile用于指导从基础镜像scratch开始,添加hello二进制文件,并设置启动命令,从而生成一个定制化的Docker镜像。 Docker镜像 , Docker镜像是Docker容器的基础,是一个只读模板,包含运行某个应用所需的所有内容,包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件等。在本文的场景下,通过编写并执行Dockerfile中的指令,创建了一个包含hello应用程序及其依赖项的Docker镜像,随后可以基于此镜像启动Docker容器来运行该应用。 Docker容器 , Docker容器是从Docker镜像创建的运行实例,它可以被视为一个轻量级的、独立运行的一组进程,与主机系统和其他容器隔离。在文中提到,使用docker run命令启动了一个名为hello-app的Docker容器,这个容器就是基于之前构建好的hello镜像运行的,能够在其中执行预设的命令(即运行hello二进制文件)。
2023-02-25 10:58:36
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数据库专家
Docker
...录是一项基础且重要的操作。随着容器化技术的日益成熟,不仅限于将文件夹放入容器,更涉及到数据持久化、卷管理和多容器间的数据共享等复杂场景。例如,Docker提供了-v或--volume选项用于创建数据卷,实现宿主机与容器之间的数据共享和持久化存储,即使容器被删除,数据依然得以保留。 近期,Docker推出了Compose V2版本,进一步简化了多容器应用程序的部署和管理,其中就包括对多个服务间共享文件夹的优化配置。通过在docker-compose.yml文件中定义volumes关键字,可以轻松指定不同服务间的文件夹挂载关系,这对于微服务架构中的日志共享、配置同步等需求提供了极大便利。 此外,Kubernetes作为容器编排领域的领导者,其PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC)机制为在Pod间共享文件夹提供了更为强大的解决方案。用户可以根据实际需求声明存储资源,实现跨节点甚至跨集群的数据共享。 深入理解并掌握这些高级功能,不仅可以确保在开发、测试到生产环境迁移过程中数据的一致性和完整性,更能提升容器化应用的可维护性和扩展性。对于持续关注云原生技术发展的开发者来说,不断跟进学习Docker及Kubernetes在数据管理方面的最新进展是十分必要的。
2023-11-22 11:10:48
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键盘勇士
MySQL
...库备份与恢复策略以及服务器运行状态监控,是确保数据库稳定高效运行的关键。 近期,一篇由MySQL官方博客发布的《深入理解MySQL权限系统》文章详尽解读了如何精确配置用户权限以避免因权限不足导致的访问错误。文中强调了GRANT和REVOKE命令在分配、撤销特定数据库或表访问权限时的重要性,并提醒用户注意MySQL中大小写敏感设置对表名的影响。 与此同时,关于数据库运维实践,《数据库灾难恢复:从理论到实战》一文结合实例探讨了当数据库表被误删后,如何通过定期备份快速进行数据恢复,并介绍了MySQL自带的binlog日志工具在实时数据同步及增量恢复中的应用。 此外,针对MySQL连接故障问题,InfoQ的一篇报道《优化MySQL连接池配置,提升数据库性能》指出,除了确认服务器运行状态和登录凭据外,合理配置数据库连接池参数也是防止连接故障的有效手段。文章提醒开发者关注连接超时设定、最大连接数限制等关键配置项,以应对高并发场景下的数据库连接挑战。 总之,在实际操作MySQL数据库过程中,不断学习并掌握最新最佳实践,对于解决“Table 'database_name.table_name' doesn't exist”这类常见错误,乃至提高整体数据库管理水平具有深远意义。
2023-11-28 12:42:54
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算法侠
VUE
...前非常普遍的客户端和服务器端开发语言,它们的配合可以达成更高效能、更安全可靠的通信。本文将讲解如何使用Vue和PHP达成加密通信,从而保证数据传输过程中的安全可靠性。 首先,我们需求在Vue中导入crypto-js扩展,以便进行数据加密。在项目中运行以下指令: npm install crypto-js 接下来,在Vue文件中使用以下代码达成加密: import CryptoJS from 'crypto-js' … const ciphertext = CryptoJS.AES.encrypt(JSON.stringify(data), 'password').toString() 其中,ciphertext是加密后的数据,data是要加密的原始数据,'password'是加密用的密码。 现在,我们需求在PHP中导入相应的加密算法,以便进行解读。在PHP项目中运行以下指令: composer require phpseclib/phpseclib 接下来,在PHP文件中使用以下代码解读: use phpseclib\Crypt\AES; … $plainData = json_decode(AES::decrypt($ciphertext, 'password'), true); 其中,$plainData是解读后的数据,$ciphertext是要解读的密文,'password'是解读用的密码。 通过以上操作,我们便能达成Vue与PHP之间的加密通信。这能保证数据在传输过程中的隐私和安全可靠,从而避免数据泄露和信息被窃听。
2023-12-15 17:02:45
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编程狂人
Docker
...r容器端口映射的基础操作后,我们还可以进一步探索更复杂且实用的网络配置场景。例如,近期Docker官方发布了对多主机网络(Overlay Network)和服务发现功能的优化升级,使得在集群环境中管理容器间的端口映射和服务访问更加便捷高效。通过Swarm模式或Kubernetes等编排工具,可以实现跨节点的容器服务自动端口映射与负载均衡。 此外,在安全领域,如何合理规划和限制端口映射以增强容器安全性也是一大议题。有鉴于此,一些企业开始采用安全策略驱动的网络模型,如Calico提供的网络策略,它允许管理员精细控制进出容器的流量,包括端口范围、协议类型甚至基于标签的访问规则,从而有效防止未经授权的外部访问。 深入到技术原理层面,Docker使用的iptables和ipVS等Linux内核网络技术在端口映射中起到关键作用。理解这些底层机制有助于开发者在遇到复杂的网络问题时进行诊断和优化。例如,当需要处理大量并发连接时,可以通过调整内核参数或使用ipVS的负载均衡特性来提升性能。 总之,Docker端口映射虽为基础功能,但在实际生产环境中的应用却千变万化,从简单的单机部署到大规模分布式系统,都需要我们不断深化理解并灵活运用相关知识,以适应不断发展的云计算和容器化技术趋势。
2023-09-21 17:15:59
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电脑达人
Docker
...所有依赖资源(如库、配置文件等)封装在一个独立、轻量级的可执行包中,这个包被称为“容器”。在文中,Docker是实现容器化的重要工具,通过容器化技术,可以在不同的主机系统上保持一致的应用程序运行环境,但时钟同步是需要解决的一个关键问题。 NTP服务 , 网络时间协议(Network Time Protocol, NTP)是一项用于在计算机网络中同步所有设备系统时钟的服务。在本文中,NTP服务被用于解决Docker容器内时钟与外部世界不一致的问题。通过在容器内部安装并配置NTP服务,容器可以从指定的NTP服务器(如pool.ntp.org)获取准确的时间信息,并自动调整自身系统时钟,从而确保容器内应用程序能够获得精确的时间数据。
2023-10-26 12:53:07
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程序媛
JSON
...成,广泛应用于Web服务接口、配置文件、数据存储等领域中,实现不同系统间的数据交换。 Python字典 , 在Python编程语言中,字典是一种可变容器模型,且可存储任意类型对象(如字符串、数字、元组等)的无序集合。每个项由一个唯一的键和与之关联的值组成,键和值之间通过冒号分隔,各对键值之间用逗号分隔,并放在花括号内。在处理JSON数据时,JSON对象通常会被转换为Python字典,以便在Python程序内部进行操作和处理。 JSON注入 , 类似于SQL注入,JSON注入是一种安全漏洞,攻击者通过向应用提交恶意构造的JSON数据,利用目标应用程序未能有效验证或清理用户输入的问题,进而影响服务器端JSON解析器的行为,以达到篡改数据、执行非预期操作或获取敏感信息的目的。在Python中使用json.loads()方法解析JSON字符串时,应结合严格的数据验证和清理措施来防止JSON注入攻击。
2024-03-03 16:01:36
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码农
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free -m
- 查看系统内存使用情况(单位MB)。
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