[Vue生命周期钩子函数实现数据初始化]的搜索结果

...！服务器跑得怎么样、数据库忙不忙，这些事儿一下子就清清楚楚地摆在眼前，还能隔空摆弄一下设备呢！这感觉，简直爽到飞起有木有？ 但问题是，要实现这种功能并不简单。想象一下，以前我们用老式的网页加载方式，就像打电话问朋友“嘿，有啥新鲜事儿没？”然后挂掉电话等对方回拨告诉你答案。问题是，如果你想知道最新消息，就得一直重复这个过程——不停地挂电话再拨号，也就是不停刷新页面，才能看到有没有新东西蹦出来。这显然不是最优解。而 WebSocket 就不一样了，它是一种全双工通信协议，可以让客户端和服务端随时互相推送消息，简直是实时应用的最佳拍档！ 说到 Node.js，它天生就擅长处理异步事件流，再加上强大的生态系统（比如 Express、Socket.IO 等），简直就是为实时应用量身定制的工具。所以，今天我们就用 Node.js + WebSocket 来做一个简单的实时监控面板，顺便分享一下我的一些心得。 --- 2. 第一步 搭建基础环境 首先，我们需要准备开发环境。Node.js 的安装非常简单，去官网下载对应版本就行。安装完后，用 node -v 和 npm -v 验证是否成功。如果这两个命令都能正常输出版本号，那就说明环境配置好了。 接下来，我们创建项目文件夹，并初始化 npm： bash mkdir real-time-monitor cd real-time-monitor npm init -y 然后安装必要的依赖包。这里我们用到两个核心库：Express 和 ws（WebSocket 库）。Express 是用来搭建 HTTP 服务的，ws 则专门用于 WebSocket 通信。 bash npm install express ws 接下来，我们写一个最基础的 HTTP 服务，确保环境能正常工作： javascript // server.js const express = require('express'); const app = express(); app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(Server is running on port ${PORT}); }); 保存文件后运行 node server.js，然后在浏览器输入 http://localhost:3000，应该能看到 “Hello World!”。到这里，我们的基本框架已经搭好了，是不是感觉还挺容易的？ --- 3. 第二步 引入 WebSocket 现在我们有了一个 HTTP 服务，接下来该让 WebSocket 上场了。WebSocket 的好处就是能在浏览器和服务器之间直接搭起一条“高速公路”，不用老是像发短信那样频繁地丢 HTTP 请求过去，省时又高效！为了方便，我们可以直接用 ws 库来实现。 修改 server.js 文件，添加 WebSocket 相关代码： javascript // server.js const express = require('express'); const WebSocket = require('ws'); const app = express(); const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 }); wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); // 接收来自客户端的消息 ws.on('message', (message) => { console.log(Received message => ${message}); ws.send(You said: ${message}); }); // 当客户端断开时触发 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); app.get('/', (req, res) => { res.sendFile(__dirname + '/index.html'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(HTTP Server is running on port ${PORT}); }); 这段代码做了几件事： 1. 创建了一个 WebSocket 服务器，监听端口 8080。 2. 当客户端连接时，打印日志并等待消息。 3. 收到消息后，会回传给客户端。 4. 如果客户端断开连接，也会记录日志。 为了让浏览器能连接到 WebSocket 服务器，我们还需要一个简单的 HTML 页面作为客户端入口： html Real-Time Monitor WebSocket Test Send Message 这段 HTML 代码包含了一个简单的聊天界面，用户可以在输入框中输入内容并通过 WebSocket 发送到服务器，同时也能接收到服务器返回的信息。跑完 node server.js 之后，别忘了打开浏览器，去 http://localhost:3000 看一眼，看看它是不是能正常转起来。 --- 4. 第三步 扩展功能——实时监控数据 现在我们的 WebSocket 已经可以正常工作了，但还不能算是一个真正的监控面板。为了让它更实用一点，咱们不妨假装弄点监控数据玩玩，像CPU用得多不多、内存占了百分之多少之类的。 首先，我们需要一个生成随机监控数据的函数： javascript function generateRandomMetrics() { return { cpuUsage: Math.random() 100, memoryUsage: Math.random() 100, diskUsage: Math.random() 100 }; } 然后，在 WebSocket 连接中定时向客户端推送这些数据： javascript wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); setInterval(() => { const metrics = generateRandomMetrics(); ws.send(JSON.stringify(metrics)); }, 1000); // 每秒发送一次 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); 客户端需要解析接收到的数据，并动态更新页面上的信息。我们可以稍微改造一下 HTML 和 JavaScript： html CPU Usage: Memory Usage: Disk Usage: javascript socket.onmessage = (event) => { const metrics = JSON.parse(event.data); document.getElementById('cpuProgress').value = metrics.cpuUsage; document.getElementById('memoryProgress').value = metrics.memoryUsage; document.getElementById('diskProgress').value = metrics.diskUsage; const messagesDiv = document.getElementById('messages'); messagesDiv.innerHTML += Metrics updated. ; }; 这样，每秒钟都会从服务器获取一次监控数据，并在页面上以进度条的形式展示出来。是不是很酷？ --- 5. 结尾 总结与展望 通过这篇文章，我们从零开始搭建了一个基于 Node.js 和 WebSocket 的实时监控面板。别看它现在功能挺朴素的，但这东西一出手就让人觉得，WebSocket 在实时互动这块儿真的大有可为啊！嘿，听我说！以后啊，你完全可以接着把这个项目捯饬得更酷一些。比如说，弄点新鲜玩意儿当监控指标，让用户用起来更爽，或者直接把它整到真正的生产环境里去，让它发挥大作用！ 其实开发的过程就像拼图一样，有时候你会遇到困难，但只要一点点尝试和调整，总会找到答案。希望这篇文章能给你带来灵感，也欢迎你在评论区分享你的想法和经验！ 最后，如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点个赞哦！😄 --- 完

...工具进行深度集成，以实现容器镜像漏洞扫描及修复的一体化流程。同时，业界也在探索零信任安全模型如何应用于容器领域，以确保容器在整个生命周期内的安全性。 另一方面，考虑到容器编排的重要性，Kubernetes作为主流的容器编排平台，其与Docker的协同使用愈发紧密。通过学习官方文档或社区教程，用户可以深入了解如何利用Docker构建并推送镜像至私有仓库，再由Kubernetes调度器拉取这些镜像以部署复杂的应用服务网格。 综上所述，掌握Docker不仅是了解基础容器技术的关键，而且还需要关注其最新发展动态和技术生态演进，例如新版本特性、安全增强措施以及与Kubernetes等生态系统组件的深度融合。对于希望进一步提升DevOps能力的专业人士来说，持续跟进Docker相关领域的前沿研究与实践案例，无疑能为自身技术栈的丰富与完善提供强大支撑。

...库，主要用于处理网络数据包，实现TCP流重组以及分析网络流量中的异常行为。在本文中，Libnids提供了对IP数据包、TCP首部及连接状态的精细管理功能，并通过定义的数据结构如tuple4和half_stream来存储和跟踪网络连接信息。用户可以通过调用其提供的API函数（如nids_init）进行初始化配置，设置过滤规则、注册回调函数等操作，以实现实时的网络监控和安全分析。 half_stream结构体 , 在Libnids库中，half_stream是用于描述TCP连接中单个方向（客户端或服务端）所有相关信息的核心数据结构。它包含了该方向的状态（如TCP连接建立、接收数据或关闭等）、数据收集标志、正常数据缓冲区及其偏移量与字节数统计、紧急数据缓冲区及其相关控制变量等。通过half_stream结构体，Libnids能够有效地管理和分析TCP连接中的数据传输情况。 端口扫描 , 端口扫描是一种网络安全检测技术，也是攻击者探测目标主机开放服务、寻找潜在漏洞的重要手段。在本文上下文中，Libnids库具备检测端口扫描攻击的能力，通过设定参数scan_num_hosts和scan_delay等，可以监控同时扫描的端口数量和两次扫描之间的间隔时间，当发现有超出阈值的端口扫描活动时，会触发相应的警告或防御机制，帮助管理员识别并抵御可能的网络攻击。

...输出； Python实现 不要开启线程池，因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表，2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录，【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录，【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件，可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败：',url)return Noneexcept:print('请求失败：', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行，/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载：',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成：',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成：',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结：众所周知，BiliBili是一个学习的网站！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。

...Q) 是Oracle数据库内置的一种消息中间件服务，它允许在数据库内部或跨多个数据库、系统（如Java和C应用程序）之间高效可靠地传输和处理异步消息。AQ支持多种消息格式，包括用户自定义对象、XMLType和ANYDATA，并提供了事务性保证和灵活的消息路由机制。 JMS (Java Message Service) , Java消息服务是一种Java平台的标准API，用于实现消息传递系统中的生产者-消费者模式。JMS使得Java应用程序可以发送、接收和读取消息，从而实现了分布式应用之间的解耦和异步通信。在本文的语境中，Java通过JMS与Oracle AQ集成，监听并处理队列中的消息。 PL/SQL , PL/SQL是Oracle数据库特有的过程化SQL语言，它扩展了SQL的功能，允许开发人员编写包含条件判断、循环和其他复杂逻辑的存储过程、函数、触发器等数据库对象。在文章中，使用PL/SQL执行了一系列对Oracle AQ的操作，如创建队列、启动队列、入队和出队消息等。 JDBC连接参数类 , Java Database Connectivity (JDBC) 连接参数类是Java程序中用于存储数据库连接信息的类。在文中提到的JmsConfig类中，包含了诸如用户名、密码、数据库URL以及目标队列名称等连接参数，这些参数被用于初始化和管理到Oracle数据库的JDBC连接，以便Java应用程序能够与Oracle AQ进行交互。 CustomDatumFactory与CustomDatum , 在Java与Oracle数据库类型转换过程中，CustomDatumFactory和CustomDatum是Oracle JDBC驱动提供的接口和类，用于将Oracle数据库的自定义数据类型（如在本例中的demo_queue_payload_type）转换为Java对象，以便在Java应用程序中处理。CustomDatumFactory负责创建和解析CustomDatum对象，而CustomDatum则表示一个可定制的数据结构，可以与数据库中的自定义数据类型相对应。

...或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件（在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 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。

...有，留到需要的时候去实现。这些特殊方法是Python中用来扩充类的强有力的方式。它们可以实现模拟标准类型和重载操作符等。比如__init__()和__del__()就分别充当了构造器和析够器的功能。 这些特殊这些方法都是以双下划线(__)开始及结尾的。下表进行了总结： 基本定制型 C.__init__(self[, arg1, ...]) 构造器(带一些可选的参数) C.__new__(self[, arg1, ...]) 构造器(带一些可选的参数)；通常用在设置不变数据类型的子类。 C.__del__(self) 解构器 C.__str__(self) 可打印的字符输出；内建str()及print 语句 C.__repr__(self) 运行时的字符串输出；内建repr() 和操作符 C.__unicode__(self) Unicode 字符串输出；内建unicode() C.__call__(self, args) 表示可调用的实例 C.__nonzero__(self) 为object 定义False 值；内建bool() (从2.2 版开始) C.__len__(self) “长度”(可用于类)；内建len() 对象(值)比较 C.__cmp__(self, obj) 对象比较；内建cmp() C.__lt__(self, obj) C.__le__(self, obj) 小于/小于或等于；对应 C.__gt__(self, obj) C.__ge__(self, obj) 大于/大于或等于；对应>及>=操作符 C.__eq__(self, obj) C.__ne__(self, obj) 等于/不等于；对应==,!=及<>操作符 属性 C.__getattr__(self, attr) 获取属性；内建getattr()；仅当属性没有找到时调用 C.__setattr__(self, attr, val) 设置属性 C.__delattr__(self, attr) 删除属性 C.__getattribute__(self, attr) 获取属性；内建getattr()；总是被调用 C.__get__(self, attr) (描述符)获取属性 C.__set__(self, attr, val) (描述符)设置属性 C.__delete__(self, attr) (描述符)删除属性 数值类型：二进制操作符 C.__add__(self, obj) 加；+操作符 C.__sub__(self, obj) 减；-操作符 C.__mul__(self, obj) 乘；操作符 C.__div__(self, obj) 除；/操作符 C.__truediv__(self, obj) True 除；/操作符 C.__floordiv__(self, obj) Floor 除；//操作符 C.__mod__(self, obj) 取模/取余；%操作符 C.__divmod__(self, obj) 除和取模；内建divmod() C.__pow__(self, obj[, mod]) 乘幂；内建pow();操作符 C.__lshift__(self, obj) 左移位；< 数值类型：二进制操作符 C.__rshift__(self, obj) 右移；>>操作符 C.__and__(self, obj) 按位与；&操作符 C.__or__(self, obj) 按位或；|操作符 C.__xor__(self, obj) 按位与或；^操作符 数值类型：一元操作符 C.__neg__(self) 一元负 C.__pos__(self) 一元正 C.__abs__(self) 绝对值；内建abs() C.__invert__(self) 按位求反；~操作符 数值类型：数值转换 C.__complex__(self, com) 转为complex(复数);内建complex() C.__int__(self) 转为int;内建int() C.__long__(self) 转 .long；内建long() C.__float__(self) 转为float；内建float() 数值类型：基本表示法(String) C.__oct__(self) 八进制表示；内建oct() C.__hex__(self) 十六进制表示；内建hex() 数值类型：数值压缩 C.__coerce__(self, num) 压缩成同样的数值类型；内建coerce() C.__index__(self) 在有必要时,压缩可选的数值类型为整型(比如：用于切片索引等等) 序列类型 C.__len__(self) 序列中项的数目 C.__getitem__(self, ind) 得到单个序列元素 C.__setitem__(self, ind,val) 设置单个序列元素 C.__delitem__(self, ind) 删除单个序列元素 C.__getslice__(self, ind1,ind2) 得到序列片断 C.__setslice__(self, i1, i2,val) 设置序列片断 C.__delslice__(self, ind1,ind2) 删除序列片断 C.__contains__(self, val) 测试序列成员；内建in 关键字 C.__add__(self,obj) 串连；+操作符 C.__mul__(self,obj) 重复；操作符 C.__iter__(self) 创建迭代类；内建iter() 映射类型 C.__len__(self) mapping 中的项的数目 C.__hash__(self) 散列(hash)函数值 C.__getitem__(self,key) 得到给定键(key)的值 C.__setitem__(self,key,val) 设置给定键(key)的值 C.__delitem__(self,key) 删除给定键(key)的值 C.__missing__(self,key) 给定键如果不存在字典中，则提供一个默认值 一：简单定制 classRoundFloatManual(object):def __init__(self, val):assert isinstance(val, float), "Value must be a float!"self.value= round(val, 2)>>> rfm =RoundFloatManual(42) Traceback (mostrecent call last): File"", line 1, in? File"roundFloat2.py", line 5, in __init__assertisinstance(val, float), \ AssertionError: Value must be a float!>>> rfm =RoundFloatManual(4.2)>>>rfm >>> printrfm 它因输入非法而异常，但如果输入正确时，就没有任何输出了。在解释器中，我们得到一些信息，却不是我们想要的。print(使用str())和真正的字符串对象表示(使用repr())都没能显示更多有关我们对象的信息。这就需要实现__str__()和__repr__()二者之一，或者两者都实现。加入下面的方法： def __str__(self):return str(self.value) 现在我们得到下面的： >>> rfm = RoundFloatManual(5.590464)>>>rfm >>> printrfm5.59 >>> rfm = RoundFloatManual(5.5964)>>> printrfm5.6 但是在解释器中转储(dump)对象时，仍然显示的是默认对象符号，要修复它，只需要覆盖__repr__()。可以让__repr__()和__str__()具有相同的代码，但最好的方案是：__repr__ = __str__ 在带参数5.5964的第二个例子中，我们看到它舍入值刚好为5.6，但我们还是想显示带两位小数的数。可以这样修改： def __str__(self):return '%.2f' % self.value 这里就同时具备str()和repr()的输出了： >>> rfm =RoundFloatManual(5.5964)>>>rfm5.60 >>>printrfm5.60 所有代码如下： classRoundFloatManual(object):def __init__(self,val):assert isinstance(val, float), "Valuemust be a float!"self.value= round(val, 2)def __str__(self):return '%.2f' %self.value__repr__ = __str__ 二：数值定制 定义一个Time60，其中，将整数的小时和分钟作为输入传给构造器： classTime60(object):def __init__(self, hr, min): self.hr=hr self.min= min 1：显示 需要在显示实例的时候，得到一个有意义的输出，那么就要覆盖__str__()(如果有必要的话,__repr__()也要覆盖)： def __str__(self):return '%d:%d' % (self.hr, self.min) 比如： >>> mon =Time60(10, 30)>>> tue =Time60(11, 15)>>> >>> printmon, tue10:30 11:15 2：加法 Python中的重载操作符很简单。像加号(+)，只需要重载__add__()方法，如果合适，还可以用__radd__()及__iadd__()。注意，实现__add__()的时候，必须认识到它返回另一个Time60对象，而不修改原mon或tue： def __add__(self, other):return self.__class__(self.hr + other.hr, self.min + other.min) 在类中，一般不直接调用类名，而是使用self 的__class__属性，即实例化self 的那个类，并调用它。调用self.__class__()与调用Time60()是一回事。但self.__class__()的方式更好。 >>> mon = Time60(10, 30)>>> tue = Time60(11, 15)>>> mon +tue >>> print mon +tue21:45 如果没有定义相对应的特殊方法，但是却使用了该方法对应的运算，则会引起一个TypeError异常： >>> mon -tue Traceback (mostrecent call last): File"", line 1, in? TypeError:unsupported operand type(s)for -: 'Time60' and 'Time60' 3：原位加法 __iadd__()，是用来支持像mon += tue 这样的操作符，并把正确的结果赋给mon。重载一个__i__()方法的唯一秘密是它必须返回self： def __iadd__(self, other): self.hr+=other.hr self.min+=other.minreturn self 下面是结果输出： >>> mon = Time60(10,30)>>> tue = Time60(11,15)>>>mon10:30 >>>id(mon)401872 >>> mon +=tue>>>id(mon)401872 >>>mon21:45 下面是Time60的类的完全定义： classTime60(object):'Time60 - track hours and minutes' def __init__(self,hr, min):'Time60 constructor - takes hours andminutes'self.hr=hr self.min=mindef __str__(self):'Time60 - string representation' return '%d:%d' %(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):'Time60 - overloading the additionoperator' return self.__class__(self.hr + other.hr,self.min +other.min)def __iadd__(self,other):'Time60 - overloading in-place addition'self.hr+=other.hr self.min+=other.minreturn self 4：升华 在这个类中，还有很多需要优化和改良的地方。首先看下面的例子： >>> wed =Time60(12, 5)>>>wed12:5 正确的显示应该是：“12:05” >>> thu =Time60(10, 30)>>> fri =Time60(8, 45)>>> thu +fri18:75 正确的显示应该是：19:15 可以做出如下修改： def __str__(self):return '%02d:%02d'%(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, othertime): tmin= self.min +othertime.min thr= self.hr +othertime.hrreturn self.__class__(thr + tmin/60, tmin%60)def __iadd__(self, othertime): self.min+=othertime.min self.hr+=othertime.hr self.hr+= self.min/60self.min%= 60 return self 三：迭代器 迭代器对象本身需要支持以下两种方法，它们组合在一起形成迭代器协议： iterator.__iter__() 返回迭代器对象本身。 iterator.next() 从容器中返回下一个元素。 实现了__iter__()和next()方法的类就是一个迭代器。自定义迭代器的例子如下： RandSeq(Random Sequence)，传入一个初始序列，__init__()方法执行前述的赋值操作。__iter__()仅返回self，这就是如何将一个对象声明为迭代器的方式，最后，调用next()来得到迭代器中连续的值。这个迭代器唯一的亮点是它没有终点。代码如下： classRandSeq(object):def __init__(self, seq): self.data=seqdef __iter__(self):returnselfdefnext(self):return choice(self.data) 运行它，将会看到下面的输出： >>> from randseq importRandSeq>>> for eachItem in RandSeq(('rock', 'paper', 'scissors')): ...printeachItem ... scissors scissors rock paper paper scissors ...... 四：多类型定制 现在创建另一个新类，NumStr，由一个数字-字符对组成，记为n和s，数值类型使用整型(integer)。用[n::s]来表示它，这两个数据元素构成一个整体。NumStr有下面的特征： 初始化： 类应当对数字和字符串进行初始化；如果其中一个(或两)没有初始化，则使用0和空字符串，也就是, n=0 且s=''作为默认。 加法： 定义加法操作符，功能是把数字加起来，把字符连在一起；比如，NumStr1=[n1::s1]且NumStr2＝[n2::s2]。则NumStr1+NumStr2 表示［n1+n2::s1+s2］，其中，＋代表数字相加及字符相连接。 乘法： 类似的， 定义乘法操作符的功能为， 数字相乘，字符累积相连， 也就是，NumStr1NumStr2=[n1n::s1n]。 False 值：当数字的数值为 0 且字符串为空时，也就是当NumStr=[0::'']时，这个实体即有一个false值。 比较： 比较一对NumStr对象，比如，[n1::s1] vs. [n2::s2]，有九种不同的组合。对数字和字符串，按照标准的数值和字典顺序的进行比较。 如果obj1< obj2，则cmp(obj1, obj2)的返回值是一个小于0 的整数， 当obj1 > obj2 时，比较的返回值大于0， 当两个对象有相同的值时， 比较的返回值等于0。 我们的类的解决方案是把这些值相加，然后返回结果。为了能够正确的比较对象，我们需要让__cmp__()在 (n1>n2) 且 (s1>s2)时，返回 1，在(n1s2),或相反)，返回0. 反之亦然。代码如下： classNumStr(object):def __init__(self, num=0, string=''): self.__num =num self.__string =stringdef __str__(self):return '[%d :: %r]' % (self.__num, self.__string)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):ifisinstance(other, NumStr):return self.__class__(self.__num + other.__num, self.__string + other.__string)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-in operation' def __mul__(self, num):ifisinstance(num, int):return self.__class__(self.__num num, self.__string num)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-inoperation' def __nonzero__(self):return self.__num or len(self.__string)def __norm_cval(self, cmpres):returncmp(cmpres, 0)def __cmp__(self, other):return self.__norm_cval(cmp(self.__num, other.__num))+\ self.__norm_cval(cmp(self.__string,other.__string)) 执行一些例子： >>> a =NumStr(3, 'foo')>>> b =NumStr(3, 'goo')>>> c =NumStr(2, 'foo')>>> d =NumStr()>>> e =NumStr(string='boo')>>> f =NumStr(1)>>>a [3 :: 'foo']>>>b [3 :: 'goo']>>>c [2 :: 'foo']>>>d [0 ::'']>>>e [0 ::'boo']>>>f [1 :: '']>>> a True>>> b False>>> a ==a True>>> b 2[6 :: 'googoo']>>> a 3[9 :: 'foofoofoo']>>> b +e [3 :: 'gooboo']>>> e +b [3 :: 'boogoo']>>> if d: 'not false'...>>> if e: 'not false'...'not false' >>>cmp(a, b)-1 >>>cmp(a, c)1 >>>cmp(a, a) 0 如果在__str__中使用“%s”，将导致字符串没有引号： return '[%d :: %s]' % (self.__num, self.__string)>>> printa [3 :: foo] 第二个元素是一个字符串，如果用户看到由引号标记的字符串时，会更加直观。要做到这点，使用“repr()”表示法对代码进行转换，把“%s”替换成“%r”。这相当于调用repr()或者使用单反引号来给出字符串的可求值版本--可求值版本的确要有引号： >>> printa [3 :: 'foo'] __norm_cval()不是一个特殊方法。它是一个帮助我们重载__cmp__()的助手函数：唯一的目的就是把cmp()返回的正值转为1，负值转为-1。cmp()基于比较的结果，通常返回任意的正数或负数(或0)，但为了我们的目的，需要严格规定返回值为-1,0 和1。 对整数调用cmp()及与 0 比较，结果即是我们所需要的，相当于如下代码片断： def __norm_cval(self, cmpres):if cmpres<0:return -1 elif cmpres>0:return 1 else:return 0 两个相似对象的实际比较是比较数字，比较字符串，然后返回这两个比较结果的和。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30849865/article/details/112989450。 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。

...理整个应用程序的对象生命周期以及对象与对象之间的依赖关系；Spring MVC作为模型-视图-控制器（Model-View-Controller）设计模式的实现，用于处理Web请求和响应，将业务逻辑、数据模型及用户界面分离；而MyBatis是一个优秀的持久层框架，负责与数据库交互，提供SQL语句的映射和结果集的自动转换功能，使得开发者可以更加关注业务逻辑的实现。 B/S结构 , B/S（Browser/Server）架构，即浏览器/服务器架构，是一种典型的网络应用模式。在本文所述的腕表交易系统中，用户的操作主要通过浏览器（Browser）进行，所有的计算和业务逻辑处理都由后台服务器(Server)来完成。用户无需安装特定的客户端软件，只需通过网页访问即可实现对系统的操作和数据交互，具有部署简单、更新方便、跨平台性强等优点。 MySQL数据库 , MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用开发中。在本文描述的腕表交易系统中，MySQL承担了存储系统运行所需的各种数据的任务，如用户信息、商品详情、订单记录等。其特点是安全性高、性能优越、支持大数据量处理，并且提供了丰富的SQL查询语言接口，便于开发者根据业务需求设计合理的数据库表结构并执行高效的数据库操作。

...目录（历史）（镜像元数据、传输大小等） 镜像更新：official-images repo 的 library/mysql 标签 官方图像 repo 的库/mysql 文件（历史） 此描述的来源：docs repo 的 mysql/ 目录（历史） 2.4. 如何使用镜像 2.4.1. 启动一个mysql服务器实例 启动 MySQL 实例很简单： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 其中 some-mysql 是您要分配给容器的名称， my-secret-pw 是要为 MySQL root 用户设置的密码，而 tag 是指定您想要的 MySQL 版本的标签。 有关相关标签，请参见上面的列表。 以下是示例（通常要设置时区），注意-v 这里是挂载磁盘，请提前创建目录/var/mysql/data，/var/lib/mysql是容器里的原持久化目录： docker run --name mysql202201 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e TZ=Asia/Shanghai -v /var/mysql/data:/var/lib/mysql -d mysql:5.7 2.4.2. 从 MySQL 命令行客户端连接到 MySQL 以下命令启动另一个 mysql 容器实例并针对您的原始 mysql 容器运行 mysql 命令行客户端，允许您针对您的数据库实例执行 SQL 语句： $ docker run -it --network some-network --rm mysql mysql -hsome-mysql -uexample-user -p 其中 some-mysql 是原始 mysql 容器的名称（连接到 some-network Docker 网络）。 此镜像也可以用作非 Docker 或远程实例的客户端： $ docker run -it --rm mysql mysql -hsome.mysql.host -usome-mysql-user -p 有关 MySQL 命令行客户端的更多信息，请参阅 MySQL 文档。 2.4.3. 容器外访问和查看 MySQL 日志 docker exec 命令允许您在 Docker 容器内运行命令。 以下命令行将为您提供 mysql 容器内的 bash shell： $ docker exec -it some-mysql bash 第一次启动一个MySQL容器后，需要对账户进行授权，否则无法远程访问，请先使用上面的命令进入容器内，然后使用以下命令连接到mysql服务： mysql -uroot -p 输入密码回车，进入mysql命令界面mysql> 接着授权root远程访问权限： mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 然后就可以远程用MySQL客户端连接到MySQL容器了。 日志可通过 Docker 的容器日志获得： $ docker logs some-mysql 2.4.4. 使用自定义 MySQL 配置文件 MySQL 的默认配置可以在 /etc/mysql/my.cnf 中找到，其中可能包含额外的目录，例如 /etc/mysql/conf.d 或 /etc/mysql/mysql.conf.d。 请检查 mysql 映像本身中的相关文件和目录以获取更多详细信息。 如果 /my/custom/config-file.cnf 是你的自定义配置文件的路径和名称，你可以这样启动你的 mysql 容器（注意这个命令只使用了自定义配置文件的目录路径）： $ docker run --name some-mysql -v /my/custom:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 这将启动一个新容器 some-mysql，其中 MySQL 实例使用来自 /etc/mysql/my.cnf 和 /etc/mysql/conf.d/config-file.cnf 的组合启动设置，后者的设置优先 . 没有 cnf 文件的配置 许多配置选项可以作为标志传递给 mysqld。 这将使您可以灵活地自定义容器，而无需 cnf 文件。 例如，如果要将所有表的默认编码和排序规则更改为使用 UTF-8 (utf8mb4)，只需运行以下命令： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci 如果您想查看可用选项的完整列表，只需运行： $ docker run -it --rm mysql:tag --verbose --help 2.4.5. 环境变量 启动 mysql 镜像时，可以通过在 docker run 命令行中传递一个或多个环境变量来调整 MySQL 实例的配置。 请注意，如果您使用已包含数据库的数据目录启动容器，则以下任何变量都不会产生任何影响：任何预先存在的数据库在容器启动时将始终保持不变。 另请参阅 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/environment-variables.html 以获取 MySQL 的环境变量的文档（尤其是 MYSQL_HOST 等变量，已知与此镜像一起使用时会导致问题）。 MYSQL_ROOT_PASSWORD 此变量是必需的，并指定将为 MySQL root 超级用户帐户设置的密码。 在上面的示例中，它被设置为 my-secret-pw。 MYSQL_DATABASE 此变量是可选的，允许您指定要在映像启动时创建的数据库的名称。 如果提供了用户/密码（见下文），则该用户将被授予对此数据库的超级用户访问权限（对应于 GRANT ALL）。 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD 这些变量是可选的，用于创建新用户和设置该用户的密码。 该用户将被授予对 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库的超级用户权限（见上文）。 要创建用户，这两个变量都是必需的。 请注意，不需要使用此机制来创建超级用户超级用户，默认情况下会使用 MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量指定的密码创建该用户。 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值，例如 yes，以允许使用 root 用户的空白密码启动容器。 注意：除非您真的知道自己在做什么，否则不建议将此变量设置为 yes，因为这将使您的 MySQL 实例完全不受保护，从而允许任何人获得完全的超级用户访问权限。 MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值，如 yes，为 root 用户生成随机初始密码（使用 pwgen）。 生成的根密码将打印到标准输出（生成的根密码：…）。 MYSQL_ONETIME_PASSWORD 一旦初始化完成，将 root（不是 MYSQL_USER 中指定的用户！）用户设置为过期，强制在第一次登录时更改密码。 任何非空值都将激活此设置。 注意：此功能仅在 MySQL 5.6+ 上受支持。 在 MySQL 5.5 上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。 MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO 默认情况下，入口点脚本会自动加载 CONVERT_TZ() 函数所需的时区数据。 如果不需要，任何非空值都会禁用时区加载。 2.4.6. Docker Secrets 作为通过环境变量传递敏感信息的替代方法，_FILE 可以附加到先前列出的环境变量中，从而导致初始化脚本从容器中存在的文件中加载这些变量的值。 特别是，这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前，这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时，将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外，它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示：有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项，包括： 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置，对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统（即外部容器）上运行的工具和应用程序，可能很难找到这些文件。 在主机系统（容器外部）上创建一个数据目录，并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置，并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在，例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点，并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程： 在主机系统上的合适卷上创建数据目录，例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器： $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ，默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库，则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为，但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具（例如 docker-compose）时，这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动，那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例，请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录（特别是 mysql 子目录）启动 mysql 容器实例，则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量； 在任何情况下都将被忽略，并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了（例如对一个现有的数据库运行，如上所述）或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld，那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值（root/0 除外）以实现所需的访问/配置： $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作，尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂，以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具，类似于以下内容： $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令，类似于以下内容： $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL，后面就是MySQL容器在跑，基本上就是当MySQL服务去操作，以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做，只是个别操作因为docker包了一层，麻烦一点。 有需要的话，我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像，就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 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。

...不仅仅是去设计架构、实现产品的需求，同时也试着去实现客户的需求，甚至发现潜在的需求。 这时我们就变成了在设计上提出问题的人，你会发现提出问题的同时，在很多时候也需要同样深入的思考。设计一个好的问题，甚至比解决问题更难。 其实即便是软件开发领域的大神 Frederick P. Brooks Jr.（《人月神话》的作者）也会有同样的感叹。 “The hardest part of design is deciding what to design.” – 《The design of design》, by Frederick P. Brooks Jr. 决定“不要什么”比“要什么”更难 也许是由于人性的贪婪，对于软件系统我们同样想要更多：更多功能、更好的性能、更好的伸缩性、扩展性等等。作为软件架构师要明白软件架构设计就是一种取舍或平衡。当大家都在往里面加东西的时候，架构师更应该来做这个说“不”的人。 软件设计和定义过程中存在很多取舍，例如： 完善功能和尽早发布的取舍。 伸缩性和性能的取舍。 著名的 CAP 原则，就是一个很好的取舍指导策略。为了更好的取舍，保持架构风格的一致性，在一开始架构师就应该根据系统的实际需求来定义一些取舍的原则，如： 数据一致性拥有最高优先级。 提前发布核心功能优于完整发布等。 非功能性需求决定架构 因为软件是为了满足客户的功能性需求的，所以很多设计人员可能会认为架构是由要实现的功能性需求决定的。但实际上真正决定软件架构的其实是非功能性需求。 架构师要更加关注非功能性需求，常见的非功能性包括：性能，伸缩性，扩展性和可维护性等，甚至还包括团队技术水平和发布时间要求。能实现功能的设计总是有很多，考虑了非功能性需求后才能筛选出最合适的设计。 以上架构模式来自《面向模式的软件架构》的第一卷，这套书多年来一直是架构师的必读经典。面向架构的模式就是为不同的非功能性需求提供了很好的参考和指导。图中的 Micro-Kernel 模式，更加关注可扩展性和可用性（错误隔离）。 “简单”并不“容易” 很多架构师都会常常提到保持简单，但是有时候我们会混淆简单和容易。简单和容易在英语里也是两个词“simple”和“easy”。 “Simple can be harder than complex: You have to work hard to get your thinking clean to make it simple. But it’s worth it in the end because once you get there, you can move mountains. To be truly simple, you have to go really deep.” –SteveJobs 真正的一些简单的方法其实来自于对问题和技术更深入的理解。这些方案往往不是容易获得的、表面上的方法。简单可以说蕴含着一种深入的技巧在其中。 下面我来举一个例子。 首先我们来回顾一下软件生命周期中各个阶段的成本消耗占比。以下是来一个知名统计机构的分析报告。我们可以看到占比最大的是维护部分，对于这一部分的简化将最具有全局意义。 我曾经开发过一个设备管理系统，移动运营商通过这个系统来管理移动设备，实现包括设备的自动注册、固件和软件的同步等管理功能。这些功能是通过一些管理系统与移动设备间的预定义的交互协议来完成的。 电信专家们会根据业务场景及需求来调整和新增这些交互协议。起初我们采用了一种容易实现的方式，即团队中的软件工程会根据电信专家的说明，将协议实现为对应代码。 之后我们很快发现这样的方式，让我们的工作变得没那么简单。 “I believe that the hardest part of software projects, the most common source of project failure, is communication with the customers and users of that software.” –Martin Fowler 正如软件开发大师 MartinFowler 提到的，“沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段，电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通，而他们的领域知识和词汇都有很大的差别，这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护（协议的修改）变得十分艰难，不仅协议更新上线时间慢，而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限，很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现，导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题，后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言（并提供可视化的工具），这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了，省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法，但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员，代码是软件的最终实现形态，停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受，更重要的是忘记其中的“痛”，从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon，高级副总裁级别的 Distinguish Engineer（如：James Gosling，Java 之父），他们每年的编码量也非常大，常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险，尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现，但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多，甚至可能导致项目的失败，前面我们也提到了非功能性需求决定了架构，如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后，就算是一个项目要失败也要让它快速失败，这也是一种敏捷。 从“问题”开始，而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情，总是乐于去学习新技术，同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病，就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”，使用一些不适合的技术去解决手边的问题，常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务，起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务，由团队的一个成员来开发和维护。后来，这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣，并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事： 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性，在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物，由于采用客户端方式，引入了大量的额外交互，导致性能差别达7倍之多。这时候，这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术，通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致（即当某对象的值发生改变后会产生一个事件，然后关注这一改变的逻辑，就会订阅这个通知，并改变于其相关数据，从而实现不同数据的最终一致）。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制，为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此，大家可以看到实现一样的功能，但是复杂性大大增加，维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯，加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友，在一个公司没日没夜的干了几年，没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了，但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识，使得自己已经落后了，连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识，尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题： 缺乏学习导致工作能力没有提升，而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势，只能被动紧紧追赶。试想一下，要是你都领先同行业五年了，还会在乎通过加班来早一个月发布吗？ 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙，进而更没有时间提高自己的技术技能，很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道，光靠锻炼是不行的，营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样，实践和学习是一样重要的，当你在一个领域工作了一段时间以后，工作对你而言就主要是实践了，随着你对该领域的熟悉，能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间，否则很容易成为井底之蛙，从而陷入前面提到的恶性循环。 最后，以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心，保持匠心！ 作者简介： 蔡超，Mobvista 技术 VP 兼首席架构师，SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验，其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista，任公司技术副总裁及首席架构师，领导公司的数字移动营销平台的开发，该平台完全建立于云计算技术之上，每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前，曾任亚马逊全球直运平台首席架构师，亚马逊（中国）首席架构师，曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发，并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验；曾任 HP（中国）移动设备管理系统首席软件架构师，该系统曾是全球最大的无线设备管理系统（OMA DM）（客户包括中国移动，中国联通，中国电信等）；曾任北京天融信网络安全技术公司，首席软件架构师，领导开发的网络安全管理系统（TopAnalyzer）至今仍被政府重要部门及军队广为采用，该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运，2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 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。

...。”此次成功登月，也实现了全人类数千年来盼望登上月球的梦想。 历史总是惊人的相似。随着全面云化时代的来临，企业级客户应用部署的范围也从传统数据中心扩展至公有云、私有云乃至混合云模式，其应用服务的复杂性和多样性随之快速上升，由此也带来了一系列巨大的挑战。所以，如何让上云更简单、更高效、更安全，更贴近业务，成为业界共同思考和关注的话题。 在此背景下，今年8月8日，华云数据正式发布了国产通用型云操作系统安超OS，这是一款具有应用创新特性的轻量级云创新平台，拥有全栈、安全、创新、无厂商锁定的特性，能够真正让政府和企业客户通过简单便捷的操作实现云部署和数字化转型。 更为关键的是，安超OS还是构建于生态开放基础之上的云操作系统，这让更多的合作伙伴也能借助这一创新的平台，和华云数据一起赋能数字中国，共同走向成功。因此，国产通用型云操作系统安超OS的发布，对于中国政府和企业更好的实现上云、应用云、管理云、优化云，无疑具有十分重要的价值和意义。 从这个角度来说，安超OS的“一小步”，也正是中国云的“一大步”。 安超OS应运而生背后 众所周知，随着数据量的不断增长和对IT系统安全性、可控性要求的不断提升，越来越多的企业发现无法通过单一的公有云或者私有云服务，满足其所有的工作负载和业务创新需求，特别是在中国这种情况更加的明显。 华云数据集团董事长、总裁许广彬 一方面，目前中国企业现有的IT基础设施架构，让他们很难“一步上公有云”，这也决定了私有云仍然会成为众多政府和企业在未来相当长一段时间采用云服务的主流模式。 来自IDC的数据从一个侧面也证实了这一现状，数据显示仅2018年中国的私有云IT基础设施架构市场的相关支出就增长了49.2%，同时过去6年中国在这方面支出的增长速度更是远高于全球市场，预测2023年中国将成为全球最大的私有云IT基础架构市场。 另一方面，无论是传统的私有云还是公有云厂商的专有云，同样也很难满足中国企业的具体需求。比如，传统私有云的定制化尽管满足了行业企业客户复杂的IT环境和利旧的需求，但存在碎片化、不可进化的问题，也无法达到公有云启用便捷、功能不断进化、统一运维、按需付费的消费级体验，成为传统私有云规模化增长的掣肘。 当然，过去几年国内外公有云巨头也纷纷推出面向私有云市场的专有云产品，但其设计思路是以公有云为核心，其价值更多在于公有云服务在防火墙内的延伸，其初衷是“将数据迁移到中心云上”，这同样不适合，更难以匹配中国企业希望“将云移动到数据上”的最终目标。 正是源于这些客户“痛点”和市场现状，让华云数据产生了打造一款通用型云操作系统的想法。今年3月1日，华云数据宣布对超融合软件厂商Maxta全部资产完成了合法合规收购。至此，华云数据将独家拥有Maxta的包括产品技术、专利软著、品牌、市场在内的全球范围的资产所有权。 在此基础上，华云数据又把Maxta与华云自身的优势产品相融合，正式推出了安超OS国产通用型云操作系统，并在国产化与通用型方向做了三个方面的重要演进： 首先，兼容国产服务器、CPU、操作系统。安超OS对代码进行了全新的架构扩展，创建并维护新的一套代码分支，从源码级完成众多底层的对国产服务器、CPU、操作系统的支持。 其次，扩展通用型云操作系统的易用性。安超OS以VM为核心做为管理理念，以业务应用的视觉管理基础设施，为云操作系统开发了生命周期管理系统（LCM），提供像服务器操作系统的光盘ISO安装方式，可以30分钟完成云操作系统的搭建，并具备一键集群启停、一键日志收集、一键运维巡检业务等通用型云操作系统所必备的易用性功能。 最后，增强国内行业、企业所需的安全性。安超OS的所有源代码都通过了相关部门的安全检查，确保没有“后门”等漏洞，杜绝安全隐患，并且通过了由中国数据中心联盟、云计算开源产业联盟组织，中国信息通信研究院（工信部电信研究院）测试评估的可信云认证。 不难看出，安超OS不仅具有全球领先的技术，同时又充分满足中国市场和中国客户的需求。正如华云数据集团董事长、总裁许广彬所言：“唯改革者进，唯创新者强，华云数据愿意用全球视野推动中国云计算发展，用云创新驱动数字经济挺进新纵深，植根中国，奉献中国，引领中国，腾飞中国。” 五大维度解读安超OS 那么，什么是云操作系统？安超OS通用型云操作系统又有什么与众不同之处呢? 华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠 在华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠看来，云操作系统是基于服务器操作系统，高度的融合了基础设施的资源，实现了资源弹性伸缩扩展，以及具备运维自动化智能化等云计算的特点。同时，云操作系统具有和计算机操作系统一样的高稳定性，高性能，高易用性等特征。 但是，相比计算机操作系统，云计算的操作系统会更为复杂，属于云计算后台数据中心的整体管理运营系统，是构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。 更为关键的是，和国内外很多基础设备厂商基于自已的产品与理解推出了云操作系统不同，安超OS走的是通用型云操作系统的技术路线，它不是采用软硬件一体的封闭或半封闭的云操作系统平台，所以这也让安超OS拥有安全稳定、广泛兼容、业务优化、简洁运维、高性价比方面的特性，具体而言： 一是，在安全稳定方面，安超OS采用全容错架构设计，从数据一致性校验到磁盘损坏，从节点故障到区域性灾难，提供端到端的容错和灾备方案，为企业构筑高可用的通用型云环境，为企业的业务运营提供坚实与安全可靠的基础平台。 二是，在广泛兼容方面，安超OS所有产品技术、专利软著、品牌都拥有国内自主权，符合国家相关安全自主可信的规范要求，无服务器硬件锁定，支持国内外主流品牌服务器，同时适配大多数芯片、操作系统和中间件，支持利旧与升级，更新硬件时无需重新购买软件，为企业客户提供显著的投资保护，降低企业IT成本。 三是，在业务优化方面，安超OS具备在同一集群内提供混合业务负载的独特能力，可在一套安超OS环境内实现不同业务的优化：为每类应用定制不同的存储数据块大小，优化应用读写效率，提供更高的业务性能；数据可按组织架构逻辑隔离，部门拥有独立的副本而无需新建一套云环境，降低企业IT的成本与复杂度；数据重构优先级保证关键业务在故障时第一时间恢复，也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是，在简捷运维方面，安超OS是一款轻量级云创新平台，其所有管理策略以虚拟机和业务为核心，不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求，从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装，可实现30分钟平台极速搭建，1分钟业务快速部署，一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛，使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革，助力企业实现软件定义数据中心。 五是，在高性价比方面，安超OS在设计之初，华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品，所以给客户提供组件化授权，方便用户按需购买，按需使用，避免一次性采购过度，产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案，支持无限个数无损快照，无硬件绑定，支持License迁移。 由此可见，安超OS通用型云操作系统的本质，其实就是一款以安全可信为基础，以业务优化为核心的轻量级云创新平台，能够让中国政府和企业在数字化转型中，更好的发挥云平台的价值，同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程，每个时代都离不开通用型操作系统：在PC时代，通用型操作系统是Windows、Linux；在移动互联时代，通用型操作系统是安卓(Android)，而这些通用型操作系统之所以能够成功，背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话，生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略，这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台，是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍，目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系，覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域，通过生态合作，华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态，与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中，在基础架构方面，华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证，与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作，共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案，助推用户上云实现创新加速模式。 同时，在解决方案方面，华云数据也一直在完善自身的产业链，建立最广泛的生态体系。例如，PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系；数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制；安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技；行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴，由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此，华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试，构建了一个最全面的基础架构生态体系，为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力，为客户提供稳定、可靠的上云服务，赋能产业变革。 值得一提的是，华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略，通过和合作伙伴的合作共赢，华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业，让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统，并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见，数字化的转型与升级，以及数字经济的落地和发展，任重而道远，艰难而伟大，而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力，不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性，激发出更多新的升维竞争力，更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结，在云计算落地中国的过程中，华云数据既是早期的探索者，也是落地的实践者，更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出，背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力，以及对中国企业用户痛点的捕捉，使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路，也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 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。

...以存放基于键值的任意数据，帮助在异常信息中获得更多可以用于调试的数据 HelpLink 这是一个 url，这个 url 里可以提供大量用于说明此异常原因的信息 如果你自己写一个自定义异常类，那么你可以在自定义的异常类中记录更多的信息。然而大多数情况下我们都考虑使用 .NET 中自带的异常类，因此可以充分利用 Exception 类中的已有属性在特殊情况下报告更详细的利于调试的异常信息。 捕捉异常 捕捉异常的基本语法是： try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。}catch (IOException ex){// 处理另一种类的异常。} 除此之外，还有 when 关键字用于筛选异常： try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex) when (Path.GetExtension(ex.FileName) is ".png"){// 处理一种类型的异常，并且此文件扩展名为 .png。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。} 无论是否有带 when 关键字，都是前面的 catch 块匹配的时候执行匹配的 catch 块而无视后面可能也匹配的 catch 块。 如果 when 块中抛出异常，那么此异常将被忽略，when 中的表达式值视为 false。有个但是，请看：.NET Framework 的 bug？try-catch-when 中如果 when 语句抛出异常，程序将彻底崩溃 - walterlv。 引发异常 引发异常使用 throw 关键字。只是注意如果要重新抛出异常，请使用 throw; 语句或者将原有异常作为内部异常。 创建自定义异常 如果你只是随便在业务上创建一个异常，那么写一个类继承自 Exception 即可： public class MyCustomException : Exception{public string MyCustomProperty { get; }public MyCustomException(string customProperty) => MyCustomProperty = customProperty;} 不过，如果你需要写一些比较通用抽象的异常（用于被继承），或者在底层组件代码中写自定义异常，那么就建议考虑写全异常的所有构造函数，并且加上可序列化： [Serializable]public class InvalidDepartmentException : Exception{public InvalidDepartmentException() : base() { }public InvalidDepartmentException(string message) : base(message) { }public InvalidDepartmentException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }// 如果异常需要跨应用程序域、跨进程或者跨计算机抛出，就需要能被序列化。protected InvalidDepartmentException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { } } 在创建自定义异常的时候，建议： 名称以 Exception 结尾 Message 属性的值是一个句子，用于描述异常发生的原因。 提供帮助诊断错误的属性。 尽量写全四个构造函数，前三个方便使用，最后一个用于序列化异常（新的异常类应可序列化）。 finally 异常堆栈跟踪 堆栈跟踪从引发异常的语句开始，到捕获异常的 catch 语句结束。 利用这一点，你可以迅速找到引发异常的那个方法，也能找到是哪个方法中的 catch 捕捉到的这个异常。 异常处理原则 try-catch-finally 我们第一个要了解的异常处理原则是——明确 try catch finally 的用途！ try 块中，编写可能会发生异常的代码。 最好的情况是，你只将可能会发生异常的代码放到 try 块中，当然实际应用的时候可能会需要额外放入一些相关代码。但是如果你将多个可能发生异常的代码放到一个 try 块中，那么将来定位问题的时候你就会很抓狂（尤其是多个异常还是一个类别的时候）。 catch 块的作用是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的。 如果你在 try 块中先更改了类的状态，随后出了异常，那么最好能将状态改回来——这可以避免这个类型或者应用程序的其他状态出现不一致——这很容易造成应用程序“雪崩”。举一个例子：我们写一个程序有简洁模式和专业模式，在从简洁模式切换到专业模式的时候，我们设置 IsProfessionalMode 为 true，但随后出现了异常导致没有成功切换为专业模式；然而接下来所有的代码在执行时都判断 IsProfessionalMode 为 true 状态不正确，于是执行了一些非预期的操作，甚至可能用到了很多专业模式中才会初始化的类型实例（然而没有完成初始化），产生大量的额外异常；我们说程序雪崩了，多数功能再也无法正常使用了。 当然如果任务已全部完成，仅仅在对外通知的时候出现了异常，那么这个时候不需要恢复状态，因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办？那这个时候就不要处理异常！——如果不知道如何恢复错误，请不要处理异常！让异常交给更上一层的模块处理，或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理（这个后面会讲到）。 另外，异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源（例如 FileStream 类打开的文件），但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收，这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块，这个时候的重点是清理资源，通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空，而只在 finally 里面写代码，这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考：.NET/C 异常处理：写一个空的 try 块代码，而把重要代码写到 finally 中（Constrained Execution Regions） - walterlv。 该不该引发异常？ 什么情况下该引发异常？答案是——这真的是一个异常情况！ 于是，我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率： 如果这件事并不常见，当它发生时确实代表发生了一个错误，那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生，代码中正常情况就应该处理这件事情，那么这件事情就不应该被认为是异常（而是正常流程的一部分）。 例如这些情况都应该认为是异常： 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的，让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常： 用户输入了一串字符，你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪，出现非数字的输入再正常不过了，对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况，编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常： 先判断再使用。 例如读取文件之前，先判断文件是否存在；例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高，可采用 TryDo 模式来完成，例如字符串转数字中的 TryParse 方法，字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null（或默认值），而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL（或默认值），可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。（后面会专门说 null） 而当存在下列一种或多种情况时，应引发异常： 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态，对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常？ 在前面 try-catch-finally 小节中，我们提到了 catch 块中应该写哪些代码，那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常，哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复，那么就捕获并处理异常，否则交给更上层的业务去捕获异常；如果所有层都不知道如何处理异常，就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序，无论是 .NET Framework 还是 .NET Core，都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件，可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常，任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件，意味着应用程序现在频临崩溃的边缘（从设计上讲，都到这里了，也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了） 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志，然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作（例如保存用户的文档数据） AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过，一个异常被捕获时，其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧，而在第一次机会异常事件中，只是刚刚 throw 出来，还没有被任何 catch 块捕捉，因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧（不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈） 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发，因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发，因此如果这个事件中引发了异常，通常也真的意味着发生了错误（差别只是我们能否从错误中恢复而已）。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常，那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题（可能把正常应该处理的流程当作了异常，可能内部实现代码错误，可能出现了使用错误），这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候，如果一直有 await 传递，那么异常始终可以被处理到；但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候，就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常，通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用（要么应该修改实现避免异常，要么应该正确处理异常并从中恢复错误） 对于 GUI 应用程序，还可以监听 UI 线程上专属的全局异常： WPF：Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms：Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码，可以参阅博客： WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常？ 任何情况下都不应该抛出这些异常： 过于抽象，以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类，这都抛出来了，使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次，你如果在运行中捕获到了上面这些异常，那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常，那么有两种可能： 你的代码编写错误（例如本该判空的代码没有判空，又如索引数组超出界限） 你使用到的别人写的代码编写错误（那你就需要找到它改正，或者如果开源就去开源社区中修复吧） 而一旦捕获到了上面其他种类的异常，那就找到抛这个异常的人，然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的，只要你可以准确地表明错误原因。 另外，尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException，而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见：使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发，是因为某个方法声称的任务没有成功完成（失败），而失败的原因有四种： 方法的使用者用错了（没有按照方法的契约使用） 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来，就是：使用错误，实现错误、环境错误。 使用错误： ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作（也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态） ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了，不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作（这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了，不支持） PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持（如果程序跨平台的话） NotImplementedException 表示此功能尚在开发中，暂时请勿使用 实现错误： 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误： IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外，还剩下一些不应该抛出的异常，例如过于抽象的异常和已经过时的异常，这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中，你可能会遇到这样一些异常，它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常，但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时，说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题，需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/，而 CSDN 会从其中精选发布，但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容，欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接：https://walterlv.blog.csdn.net/），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问，请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 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。

...保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下，Date 类型保存的日期能够精确到 1970 年 1 月 1 日之前或之后的 285616 年。 创建一个日期对象，使用 new 运算符和 Date 构造方法（构造函数）即可。 var box = new Date(); // 创建一个日期对象 在调用 Date 构造方法而不传递参数的情况下，新建的对象自动获取当前的时间和日期。 alert(box); // 不同浏览器显示不同 ECMAScript 提供了两个方法，Date.parse()和 Date.UTC()。Date.parse()方法接收一个表示日期的字符串参数，然后尝试根据这个字符串返回相应的毫秒数。ECMA-262 没有定义 Date.parse()应该支持哪种日期格式，因此方法的行为因实现而异，因地区而异。默认通常接收的日期格式如下： ‘月/日/年’，如 6/13/2011; ‘英文月名 日, 年’，如 May 25, 2004; ‘英文星期几 英文月名 日 年 时:分:秒 时区’，如 Tue May 25 2004 00:00:00 GMT-070 alert(Date.parse('6/13/2011')); // 1307894400000 如果 Date.parse()没有传入或者不是标准的日期格式，那么就会返回 NaN。 alert(Date.parse()); // NaN 如果想输出指定的日期，那么把 Date.parse()传入 Date 构造方法里。 var box = new Date(Date.parse('6/13/2011')); // Mon Jun 13 2011 00:00:00 GMT+0800var box = new Date('6/13/2011'); // 直接传入，Date.parse()后台被调用 Date 对象及其在不同浏览器中的实现有许多奇怪的行为。其中有一种倾向是将超出的范围的值替换成当前的值，以便生成输出。例如，在解析“January 32, 2007”时，有的浏览器会将其解释为“February 1, 2007”。而 Opera 则倾向与插入当前月份的当前日期。 Date.UTC()方法同样也返回表示日期的毫秒数，但它与 Date.parse()在构建值时使用不同的信息。（年份，基于 0 的月份[0 表示 1 月，1 表示 2 月]，月中的哪一天[1-31]，小时数[0-23] ，分钟，秒以及毫秒)。只有前两个参数是必须的。如果没有提供月数，则天数为 1；如果省略其他参数，则统统为 0。 alert(Date.UTC(2011,11)); // 1322697600000 如果 Date.UTC()参数传递错误，那么就会出现负值或者 NaN 等非法信息。 alert(Date.UTC()); // 负值或者 NaN 如果要输出指定日期，那么直接把 Date.UTC()传入 Date 构造方法里即可。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16)); 通用的方法 与其他类型一样，Date 类型也重写了 toLocaleString()、toString()和 valueOf()方法；但这些方法返回值与其他类型中的方法不同。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16));alert('toString:' + box.toString());alert('toLocaleString:' + box.toLocaleString()); // 按本地格式输出 这两个方法在不同浏览器显示的效果又不一样，但不用担心，这两个方法只是在调试比较有用，在显示时间和日期上，没什么价值。valueOf()方法显示毫秒数。 日期格式化方法 Date 类型还有一些专门用于将日期格式化为字符串的方法。 var box = new Date();alert(box.toDateString()); // 以特定的格式显示星期几、月、日和年alert(box.toTimeString()); // 以特定的格式显示时、分、秒和时区alert(box.toLocaleDateString()); // 以特定地区格式显示星期几、月、日和年alert(box.toLocaleTimeString()); // 以特定地区格式显示时、分、秒和时区alert(box.toUTCString()); // 以特定的格式显示完整的 UTC 日期 组件方法 组件方法，是为我们单独获取你想要的各种时间/日期而提供的方法。需要注意的时候 ，这些方法中，有带 UTC 的，有不带 UTC 的。UTC 日期指的是在没有时区偏差的情况下的日期值。 alert(box.getTime()); // 获取日期的毫秒数，和 valueOf()返回一致alert(box.setTime(100)); // 以毫秒数设置日期，会改变整个日期alert(box.getFullYear()); // 获取四位年份alert(box.setFullYear(2012)); // 设置四位年份，返回的是毫秒数alert(box.getMonth()); // 获取月份，没指定月份，从 0 开始算起alert(box.setMonth(11)); // 设置月份alert(box.getDate()); // 获取日期alert(box.setDate(8)); // 设置日期，返回毫秒数alert(box.getDay()); // 返回星期几，0 表示星期日，6 表示星期六alert(box.setDay(2)); // 设置星期几alert(box.getHours()); // 返回时alert(box.setHours(12)); // 设置时alert(box.getMinutes()); // 返回分钟alert(box.setMinutes(22)); // 设置分钟alert(box.getSeconds()); // 返回秒数alert(box.setSeconds(44)); // 设置秒数alert(box.getMilliseconds()); // 返回毫秒数alert(box.setMilliseconds()); // 设置毫秒数alert(box.getTimezoneOffset()); // 返回本地时间和 UTC 时间相差的分钟数 以上方法除了 getTimezoneOffset()，其他都具有 UTC 功能，例如 setDate()及 getDate()获取星期几，那么就会有 setUTCDate()及getUTCDate()，表示世界协调时间。 2、正则表达式 假设用户需要在 HTML 表单中填写姓名、地址、出生日期等。那么在将表单提交到服务器进一步处理前，JavaScript 程序会检查表单以确认用户确实输入了信息并且这些信息是符合要求的。 什么是正则表达式 正则表达式（regular expression）是一个描述字符模式的对象。ECMAScript 的 RegExp 类表示正则表达式，而 String 和 RegExp 都定义了使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换的函数。 正则表达式主要用来验证客户端的输入数据。用户填写完表单单击按钮之后，表单就会被发送到服务器，在服务器端通常会用 PHP、ASP.NET 等服务器脚本对其进行进一步处理 。因为客户端验证，可以节约大量的服务器端的系统资源，并且提供更好的用户体验。 创建正则表达式 创建正则表达式和创建字符串类似，创建正则表达式提供了两种方法，一种是采用 new 运算符，另一个是采用字面量方式。 两种创建方式 var box = new RegExp('box'); // 第一个参数字符串var box = new RegExp('box', 'ig'); // 第二个参数可选模式修饰符 模式修饰符的可选参数 参数 含义 i 忽略大小写 g 全局匹配 m 多行匹配 var box = /box/; // 直接用两个反斜杠var box = /box/ig; // 在第二个斜杠后面加上模式修饰符 测试正则表达式 RegExp 对象包含两个方法：test()和 exec()，功能基本相似，用于测试字符串匹配。test()方法在字符串中查找是否存在指定的正则表达式并返回布尔值，如果存在则返回 true，不存在则返回 false。exec()方法也用于在字符串中查找指定正则表达式，如果 exec()方法执行成功，则返回包含该查找字符串的相关信息数组。如果执行失败，则返回 null。 RegExp 对象的方法 方法 功能 test 在字符串中测试模式匹配，返回 true 或 false exec 在字符串中执行匹配搜索，返回结果数组 // 使用 new 运算符的 test 方法示例var pattern = new RegExp('box', 'i'); // 创建正则模式，不区分大小写var str = 'This is a Box!'; // 创建要比对的字符串alert(pattern.test(str)); // 通过 test()方法验证是否匹配// 使用字面量方式的 test 方法示例var pattern = /box/i; // 创建正则模式，不区分大小写var str = 'This is a Box!';alert(pattern.test(str));// 使用一条语句实现正则匹配alert(/box/i.test('This is a Box!')); // 模式和字符串替换掉了两个变量// 使用 exec 返回匹配数组var pattern = /box/i;var str = 'This is a Box!';alert(pattern.exec(str)); // 匹配了返回数组，否则返回 null 使用字符串的正则表达式方法 除了 test()和 exec()方法，String 对象也提供了 4 个使用正则表达式的方法。 String 对象中的正则表达式方法 方法 含义 match(pattern) 返回 pattern 中的子串或 null replace(pattern, replacement) 用 replacement 替换 pattern search(pattern) 返回字符串中 pattern 开始位置 split(pattern) 返回字符串按指定 pattern 拆分的数组 // 使用 match 方法获取获取匹配数组var pattern = /box/ig; // 全局搜索var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.match(pattern)); // 匹配到两个 Box,Boxalert(str.match(pattern).length); // 获取数组的长度// 使用 search 来查找匹配数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.search(pattern)); // 查找到返回位置，否则返回-1 因为 search 方法查找到即返回，也就是说无需 g 全局。 // 使用 replace 替换匹配到的数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.replace(pattern, 'Tom')); // 将 Box 替换成了 Tom// 使用 split 拆分成字符串数组var pattern = / /ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.split(pattern)); // 将空格拆开分组成数组 RegExp 对象的静态属性 属性 短名 含义 input $_ 当前被匹配的字符串 lastMatch $& 最后一个匹配字符串 lastParen $+ 最后一对圆括号内的匹配子串 leftContext $ 最后一次匹配前的子串 multiline $ 用于指定是否所有的表达式都用于多行的布尔值 rightContext $’ 在上次匹配之后的子串 // 使用静态属性var pattern = /(g)oogle/;var str = 'This is google！';pattern.test(str); // 执行一下alert(RegExp.input); // This is google！alert(RegExp.leftContext); // This isalert(RegExp.rightContext); // ！alert(RegExp.lastMatch); // googlealert(RegExp.lastParen); // galert(RegExp.multiline); // false Opera 不支持 input、lastMatch、lastParen 和 multiline 属性。IE 不支持 multiline 属性。所有的属性可以使用短名来操作。RegExp.input 可以改写成 RegExp['$_']，依次类推。但 RegExp.input 比较特殊，它还可以写成 RegExp.$_。 RegExp 对象的实例属性 属性 含义 global Boolean 值，表示 g 是否已设置 ignoreCase Boolean 值，表示 i 是否已设置 lastIndex 整数，代表下次匹配将从哪里字符位置开始 multiline Boolean 值，表示 m 是否已设置 Source 正则表达式的源字符串形式 // 使用实例属性var pattern = /google/ig;alert(pattern.global); // true，是否全局了alert(pattern.ignoreCase); // true，是否忽略大小写alert(pattern.multiline); // false，是否支持换行alert(pattern.lastIndex); // 0，下次的匹配位置alert(pattern.source); // google，正则表达式的源字符串var pattern = /google/g;var str = 'google google google';pattern.test(str); // google，匹配第一次alert(pattern.lastIndex); // 6，第二次匹配的位 以上基本没什么用。并且 lastIndex 在获取下次匹配位置上 IE 和其他浏览器有偏差 ，主要表现在非全局匹配上。lastIndex 还支持手动设置，直接赋值操作。 获取控制 正则表达式元字符是包含特殊含义的字符。它们有一些特殊功能，可以控制匹配模式的方式。反斜杠后的元字符将失去其特殊含义。 字符类：单个字符和数字 元字符/元符号 匹配情况 . 匹配除换行符外的任意字符 [a-z0-9] 匹配括号中的字符集中的任意字符 [^a-z0-9] 匹配任意不在括号中的字符集中的字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字，同[^0-9]相同 \w 匹配字母和数字及_ \W 匹配非字母和数字及_ 字符类：空白字符 元字符/元符号 匹配情况 \0 匹配 null 字符 \b 匹配空格字符 \f 匹配进纸字符 \n 匹配换行符 \r 匹配回车字符 \t 匹配制表符 \s 匹配空白字符、空格、制表符和换行符 \S 匹配非空白字符 字符类：锚字符 元字符/元符号 匹配情况 ^ 行首匹配 $ 行尾匹配 \A 只有匹配字符串开始处 \b 匹配单词边界，词在[]内时无效 \B 匹配非单词边界 \G 匹配当前搜索的开始位置 \Z 匹配字符串结束处或行尾 \z 只匹配字符串结束处 字符类：重复字符 元字符/元符号 匹配情况 x? 匹配 0 个或 1 个 x x 匹配 0 个或任意多个 x x+ 匹配至少一个 x (xyz)+ 匹配至少一个(xyz) x{m,n} 匹配最少 m 个、最多 n 个 x 字符类：替代字符 元字符/元符号 匹配情况 this where 字符类：记录字符 元字符/元符号 匹配情况 (string) 用于反向引用的分组 \1 或$1 匹配第一个分组中的内容 \2 或$2 匹配第二个分组中的内容 \3 或$3 匹配第三个分组中的内容 // 使用点元字符var pattern = /g..gle/; // .匹配一个任意字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 重复匹配var pattern = /g.gle/; // .匹配 0 个一个或多个var str = 'google'; //,?,+,{n,m}alert(pattern.test(str));// 使用字符类匹配var pattern = /g[a-zA-Z_]gle/; // [a-z]表示任意个 a-z 中的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /g[^0-9]gle/; // [^0-9]表示任意个非 0-9 的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /[a-z][A-Z]+/; // [A-Z]+表示 A-Z 一次或多次var str = 'gOOGLE';alert(pattern.test(str));// 使用元符号匹配var pattern = /g\wgle/; // \w匹配任意多个所有字母数字_var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\d/; // \d匹配任意多个数字var str = 'google444';alert(pattern.test(str));var pattern = /\D{7,}/; // \D{7,}匹配至少 7 个非数字var str = 'google8';alert(pattern.test(str));// 使用锚元字符匹配var pattern = /^google$/; // ^从开头匹配，$从结尾开始匹配var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /goo\sgle/; // \s 可以匹配到空格var str = 'goo gle';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\b/; // \b 可以匹配是否到了边界var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用或模式匹配var pattern = /google|baidu|bing/; // 匹配三种其中一种字符串var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用分组模式匹配var pattern = /(google){4,8}/; // 匹配分组里的字符串 4-8 次var str = 'googlegoogle';alert(pattern.test(str));var pattern = /8(.)8/; // 获取 8..8 之间的任意字符var str = 'This is 8google8';str.match(pattern);alert(RegExp.$1); // 得到第一个分组里的字符串内容var pattern = /8(.)8/;var str = 'This is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>'); // 得到替换的字符串输出document.write(result);var pattern = /(.)\s(.)/;var str = 'google baidu';var result = str.replace(pattern, '$2 $1'); // 将两个分组的值替换输出document.write(result); 贪婪 惰性 + +? ? ?? ? {n} {n}? {n,} {n,}? {n,m} {n,m}? // 关于贪婪和惰性var pattern = /[a-z]+?/; // ?号关闭了贪婪匹配，只替换了第一个var str = 'abcdefjhijklmnopqrstuvwxyz';var result = str.replace(pattern, 'xxx');alert(result);var pattern = /8(.+?)8/g; // 禁止了贪婪，开启的全局var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);var pattern = /8([^8])8/g; // 另一种禁止贪婪var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);// 使用 exec 返回数组var pattern = /^[a-z]+\s[0-9]{4}$/i;var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回整个字符串var pattern = /^[a-z]+/i; // 只匹配字母var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回 googlevar pattern = /^([a-z]+)\s([0-9]{4})$/i; // 使用分组var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)[0]); // google 2012alert(pattern.exec(str)[1]); // googlealert(pattern.exec(str)[2]); // 2012// 捕获性分组和非捕获性分组var pattern = /(\d+)([a-z])/; // 捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));var pattern = /(\d+)(?:[a-z])/; // 非捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));// 使用分组嵌套var pattern = /(A?(B?(C?)))/; // 从外往内获取var str = 'ABC';alert(pattern.exec(str));// 使用前瞻捕获var pattern = /(goo(?=gle))/; // goo 后面必须跟着 gle 才能捕获var str = 'google';alert(pattern.exec(str));// 使用特殊字符匹配var pattern = /\.\[\/b\]/; // 特殊字符，用\符号转义即可var str = '.[/b]';alert(pattern.test(str));// 使用换行模式var pattern = /^\d+/mg; // 启用了换行模式var str = '1.baidu\n2.google\n3.bing';var result = str.replace(pattern, '');alert(result); 常用的正则 检查邮政编码 var pattern = /[1-9][0-9]{5}/; // 共 6 位数字，第一位不能为 0var str = '224000';alert(pattern.test(str)); 检查文件压缩包 var pattern = /[\w]+\.zip|rar|gz/; // \w 表示所有数字和字母加下划线var str = '123.zip'; // \.表示匹配.，后面是一个选择alert(pattern.test(str)); 删除多余空格 var pattern = /\s/g; // g 必须全局，才能全部匹配var str = '111 222 333';var result = str.replace(pattern,''); // 把空格匹配成无空格alert(result); 删除首尾空格 var pattern = /^\s+/; // 强制首var str = ' goo gle ';var result = str.replace(pattern, '');pattern = /\s+$/; // 强制尾result = result.replace(pattern, '');alert('|' + result + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/; // 使用了非贪婪捕获var str = ' google ';alert('|' + pattern.exec(str)[1] + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/;var str = ' google ';alert('|' + str.replace(pattern, '$1') + '|'); // 使用了分组获取 简单的电子邮件验证 var pattern = /^([a-zA-Z0-9_\.\-]+)@([a-zA-Z0-9_\.\-]+)\.([a-zA-Z]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str));var pattern = /^([\w\.\-]+)@([\w\.\-]+)\.([\w]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str)); 3、Function类型 在 ECMAScript 中，Function（函数）类型实际上是对象。每个函数都是 Function 类型的实例，而且都与其他引用类型一样具有属性和方法。由于函数是对象，因此函数名实际上也是一个指向函数对象的指针。 函数的声明方式 普通的函数声明 function box(num1, num2) {return num1+ num2;} 使用变量初始化函数 var box= function(num1, num2) {return num1 + num2;}; 使用 Function 构造函数 var box= new Function('num1', 'num2' ,'return num1 + num2'); 第三种方式我们不推荐，因为这种语法会导致解析两次代码（第一次解析常规 ECMAScript 代码，第二次是解析传入构造函数中的字符串），从而影响性能。但我们可以通过这种语法来理解"函数是对象，函数名是指针"的概念。 作为值的函数 ECMAScript 中的函数名本身就是变量，所以函数也可以作为值来使用。也就是说，不仅可以像传递参数一样把一个函数传递给另一个函数，而且可以将一个函数作为另一个函数的结果返回。 function box(sumFunction, num) {return sumFunction(num); // someFunction}function sum(num) {return num + 10;}var result = box(sum, 10); // 传递函数到另一个函数里 函数内部属性 在函数内部，有两个特殊的对象：arguments 和 this。arguments 是一个类数组对象，包含着传入函数中的所有参数，主要用途是保存函数参数。但这个对象还有一个名叫 callee 的属性，该属性是一个指针，指向拥有这个 arguments 对象的函数。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num box(num-1); // 一个简单的的递归} } 对于阶乘函数一般要用到递归算法，所以函数内部一定会调用自身；如果函数名不改变是没有问题的，但一旦改变函数名，内部的自身调用需要逐一修改。为了解决这个问题，我们可以使用 arguments.callee 来代替。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num arguments.callee(num-1); // 使用 callee 来执行自身} } 函数内部另一个特殊对象是 this，其行为与 Java 和 C中的 this 大致相似。换句话说 ，this 引用的是函数据以执行操作的对象，或者说函数调用语句所处的那个作用域。当在全局作用域中调用函数时，this 对象引用的就是 window。 // 便于理解的改写例子window.color = '红色的'; // 全局的，或者 var color = '红色的';也行alert(this.color); // 打印全局的 colorvar box = {color : '蓝色的', // 局部的 colorsayColor : function () {alert(this.color); // 此时的 this 只能 box 里的 color} };box.sayColor(); // 打印局部的 coloralert(this.color); // 还是全局的// 引用教材的原版例子window.color = '红色的'; // 或者 var color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color); // 这里第一次在外面，第二次在 box 里面}getColor();box.sayColor = sayColor; // 把函数复制到 box 对象里，成为了方法box.sayColor(); 函数属性和方法 ECMAScript 中的函数是对象，因此函数也有属性和方法。每个函数都包含两个属性 ：length 和 prototype。其中，length 属性表示函数希望接收的命名参数的个数。 function box(name, age) {alert(name + age);}alert(box.length); // 2 对于 prototype 属性，它是保存所有实例方法的真正所在，也就是原型。这个属性 ，我们将在面向对象一章详细介绍。而 prototype 下有两个方法：apply()和 call()，每个函数都包含这两个非继承而来的方法。这两个方法的用途都在特定的作用域中调用函数，实际上等于设置函数体内 this 对象的值。 function box(num1, num2) {return num1 + num2; // 原函数}function sayBox(num1, num2) {return box.apply(this, [num1, num2]); // this 表示作用域，这里是 window} // []表示 box 所需要的参数function sayBox2(num1, num2) {return box.apply(this, arguments); // arguments 对象表示 box 所需要的参数}alert(sayBox(10,10)); // 20alert(sayBox2(10,10)); // 20 call()方法于 apply()方法相同，他们的区别仅仅在于接收参数的方式不同。对于 call()方法而言，第一个参数是作用域，没有变化，变化只是其余的参数都是直接传递给函数的。 function box(num1, num2) {return num1 + num2;}function callBox(num1, num2) {return box.call(this, num1, num2); // 和 apply 区别在于后面的传参}alert(callBox(10,10)); 事实上，传递参数并不是 apply()和 call()方法真正的用武之地；它们经常使用的地方是能够扩展函数赖以运行的作用域。 var color = '红色的'; // 或者 window.color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color);}sayColor(); // 作用域在 windowsayColor.call(this); // 作用域在 windowsayColor.call(window); // 作用域在 windowsayColor.call(box); // 作用域在 box，对象冒充 这个例子是之前作用域理解的例子修改而成，我们可以发现当我们使用 call(box)方法的时候，sayColor()方法的运行环境已经变成了 box 对象里了。 使用 call()或者 apply()来扩充作用域的最大好处，就是对象不需要与方法发生任何耦合关系（耦合，就是互相关联的意思，扩展和维护会发生连锁反应）。也就是说，box 对象和 sayColor()方法之间不会有多余的关联操作，比如 box.sayColor = sayColor;。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 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。

...双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...遵守这些值，您需要在初始化MySQL客户机库时将其指定为一个选项。 [client] pipe= socket=MYSQL port=3306 [mysql] no-beep default-character-set= SERVER SECTION 服务器部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by the MySQL Server. Make sure that you have installed the server correctly (see above) so it reads this file. MySQL服务器将读取以下选项。确保您已经正确安装了服务器(参见上面)，以便它读取这个文件。 server_type=3 [mysqld] The next three options are mutually exclusive to SERVER_PORT below. 下面的三个选项对SERVER_PORT是互斥的。skip-networking enable-named-pipe 共享内存 skip-networking enable-named-pipe shared-memory shared-memory-base-name=MYSQL The Pipe the MySQL Server will use socket=MYSQL The TCP/IP Port the MySQL Server will listen on port=3306 Path to installation directory. All paths are usually resolved relative to this. basedir="C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 8.0/" Path to the database root datadir=C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Data The default character set that will be used when a new schema or table is created and no character set is defined 创建新模式或表时使用的默认字符集，并且没有定义字符集 character-set-server= The default authentication plugin to be used when connecting to the server 连接到服务器时使用的默认身份验证插件 default_authentication_plugin=caching_sha2_password The default storage engine that will be used when create new tables when 当创建新表时将使用的默认存储引擎 default-storage-engine=INNODB Set the SQL mode to strict 将SQL模式设置为strict sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION" General and Slow logging. 一般和缓慢的日志。 log-output=NONE general-log=0 general_log_file="DESKTOP-NF9QETB.log" slow-query-log=0 slow_query_log_file="DESKTOP-NF9QETB-slow.log" long_query_time=10 Binary Logging. 二进制日志。 log-bin Error Logging. 错误日志记录。 log-error="DESKTOP-NF9QETB.err" Server Id. server-id=1 Indicates how table and database names are stored on disk and used in MySQL. 指示表名和数据库名如何存储在磁盘上并在MySQL中使用。 Value = 0: Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement. Name comparisons are case sensitive. You should not set this variable to 0 if you are running MySQL on a system that has case-insensitive file names (such as Windows or macOS). Value = 0:表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上。名称比较区分大小写。如果您在一个具有不区分大小写文件名(如Windows或macOS)的系统上运行MySQL，则不应将该变量设置为0。 Value = 1: Table names are stored in lowercase on disk and name comparisons are not case-sensitive. MySQL converts all table names to lowercase on storage and lookup. This behavior also applies to database names and table aliases. 表名以小写存储在磁盘上，并且名称比较不区分大小写。MySQL在存储和查找时将所有表名转换为小写。此行为也适用于数据库名称和表别名。 Value = 3, Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement, but MySQL converts them to lowercase on lookup. Name comparisons are not case sensitive. This works only on file systems that are not case-sensitive! InnoDB table names and view names are stored in lowercase, as for Value = 1.表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上，但是MySQL在查找时将它们转换为小写。名称比较不区分大小写。这只适用于不区分大小写的文件系统!InnoDB表名和视图名以小写存储，Value = 1。 NOTE: lower_case_table_names can only be configured when initializing the server. Changing the lower_case_table_names setting after the server is initialized is prohibited. lower_case_table_names=1 Secure File Priv. 权限安全文件 secure-file-priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads" The maximum amount of concurrent sessions the MySQL server will allow. One of these connections will be reserved for a user with SUPER privileges to allow the administrator to login even if the connection limit has been reached. MySQL服务器允许的最大并发会话量。这些连接中的一个将保留给具有超级特权的用户，以便允许管理员登录，即使已经达到连接限制。 max_connections=151 The number of open tables for all threads. Increasing this value increases the number of file descriptors that mysqld requires. Therefore you have to make sure to set the amount of open files allowed to at least 4096 in the variable "open-files-limit" in 为所有线程打开的表的数量。增加这个值会增加mysqld需要的文件描述符的数量。因此，您必须确保在[mysqld_safe]节中的变量“open-files-limit”中将允许打开的文件数量至少设置为4096 section [mysqld_safe] table_open_cache=2000 Maximum size for internal (in-memory) temporary tables. If a table grows larger than this value, it is automatically converted to disk based table This limitation is for a single table. There can be many of them. 内部(内存)临时表的最大大小。如果一个表比这个值大，那么它将自动转换为基于磁盘的表。可以有很多。 tmp_table_size=94M How many threads we should keep in a cache for reuse. When a client disconnects, the client's threads are put in the cache if there aren't more than thread_cache_size threads from before. This greatly reduces the amount of thread creations needed if you have a lot of new connections. (Normally this doesn't give a notable performance improvement if you have a good thread implementation.) 我们应该在缓存中保留多少线程以供重用。当客户机断开连接时，如果之前的线程数不超过thread_cache_size，则将客户机的线程放入缓存。如果您有很多新连接，这将大大减少所需的线程创建量(通常，如果您有一个良好的线程实现，这不会带来显著的性能改进)。 thread_cache_size=10 MyISAM Specific options The maximum size of the temporary file MySQL is allowed to use while recreating the index (during REPAIR, ALTER TABLE or LOAD DATA INFILE. If the file-size would be bigger than this, the index will be created through the key cache (which is slower). MySQL允许在重新创建索引时(在修复、修改表或加载数据时)使用临时文件的最大大小。如果文件大小大于这个值，那么索引将通过键缓存创建(这比较慢)。 myisam_max_sort_file_size=100G If the temporary file used for fast index creation would be bigger than using the key cache by the amount specified here, then prefer the key cache method. This is mainly used to force long character keys in large tables to use the slower key cache method to create the index. myisam_sort_buffer_size=179M Size of the Key Buffer, used to cache index blocks for MyISAM tables. Do not set it larger than 30% of your available memory, as some memory is also required by the OS to cache rows. Even if you're not using MyISAM tables, you should still set it to 8-64M as it will also be used for internal temporary disk tables. 如果用于快速创建索引的临时文件比这里指定的使用键缓存的文件大，则首选键缓存方法。这主要用于强制大型表中的长字符键使用较慢的键缓存方法来创建索引。 key_buffer_size=8M Size of the buffer used for doing full table scans of MyISAM tables. Allocated per thread, if a full scan is needed. 用于对MyISAM表执行全表扫描的缓冲区的大小。如果需要完整的扫描，则为每个线程分配。 read_buffer_size=256K read_rnd_buffer_size=512K INNODB Specific options INNODB特定选项 innodb_data_home_dir= Use this option if you have a MySQL server with InnoDB support enabled but you do not plan to use it. This will save memory and disk space and speed up some things. 如果您启用了一个支持InnoDB的MySQL服务器，但是您不打算使用它，那么可以使用这个选项。这将节省内存和磁盘空间，并加快一些事情。skip-innodb skip-innodb If set to 1, InnoDB will flush (fsync) the transaction logs to the disk at each commit, which offers full ACID behavior. If you are willing to compromise this safety, and you are running small transactions, you may set this to 0 or 2 to reduce disk I/O to the logs. Value 0 means that the log is only written to the log file and the log file flushed to disk approximately once per second. Value 2 means the log is written to the log file at each commit, but the log file is only flushed to disk approximately once per second. 如果设置为1,InnoDB将在每次提交时将事务日志刷新(fsync)到磁盘，这将提供完整的ACID行为。如果您愿意牺牲这种安全性，并且正在运行小型事务，您可以将其设置为0或2，以将磁盘I/O减少到日志。值0表示日志仅写入日志文件，日志文件大约每秒刷新一次磁盘。值2表示日志在每次提交时写入日志文件，但是日志文件大约每秒只刷新一次磁盘。 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 The size of the buffer InnoDB uses for buffering log data. As soon as it is full, InnoDB will have to flush it to disk. As it is flushed once per second anyway, it does not make sense to have it very large (even with long transactions).InnoDB用于缓冲日志数据的缓冲区大小。一旦它满了，InnoDB就必须将它刷新到磁盘。由于它无论如何每秒刷新一次，所以将它设置为非常大的值是没有意义的(即使是长事务)。 innodb_log_buffer_size=5M InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to access data in tables. On a dedicated database server you may set this parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it too large, though, because competition of the physical memory may cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not set it too high. 与MyISAM不同，InnoDB使用缓冲池来缓存索引和行数据。设置的值越大，访问表中的数据所需的磁盘I/O就越少。在专用数据库服务器上，可以将该参数设置为机器物理内存大小的80%。但是，不要将它设置得太大，因为物理内存的竞争可能会导致操作系统中的分页。注意，在32位系统上，每个进程的用户级内存可能被限制在2-3.5G，所以不要设置得太高。 innodb_buffer_pool_size=20M Size of each log file in a log group. You should set the combined size of log files to about 25%-100% of your buffer pool size to avoid unneeded buffer pool flush activity on log file overwrite. However, note that a larger logfile size will increase the time needed for the recovery process. 日志组中每个日志文件的大小。您应该将日志文件的合并大小设置为缓冲池大小的25%-100%，以避免在覆盖日志文件时出现不必要的缓冲池刷新活动。但是，请注意，较大的日志文件大小将增加恢复过程所需的时间。 innodb_log_file_size=48M Number of threads allowed inside the InnoDB kernel. The optimal value depends highly on the application, hardware as well as the OS scheduler properties. A too high value may lead to thread thrashing. InnoDB内核中允许的线程数。最优值在很大程度上取决于应用程序、硬件以及OS调度程序属性。过高的值可能导致线程抖动。 innodb_thread_concurrency=9 The increment size (in MB) for extending the size of an auto-extend InnoDB system tablespace file when it becomes full. 增量大小(以MB为单位)，用于在表空间满时扩展自动扩展的InnoDB系统表空间文件的大小。 innodb_autoextend_increment=128 The number of regions that the InnoDB buffer pool is divided into. For systems with buffer pools in the multi-gigabyte range, dividing the buffer pool into separate instances can improve concurrency, by reducing contention as different threads read and write to cached pages. InnoDB缓冲池划分的区域数。对于具有多gb缓冲池的系统，将缓冲池划分为单独的实例可以提高并发性，因为不同的线程对缓存页面的读写会减少争用。 innodb_buffer_pool_instances=8 Determines the number of threads that can enter InnoDB concurrently. 确定可以同时进入InnoDB的线程数 innodb_concurrency_tickets=5000 Specifies how long in milliseconds (ms) a block inserted into the old sublist must stay there after its first access before it can be moved to the new sublist. 指定插入到旧子列表中的块必须在第一次访问之后停留多长时间(毫秒)，然后才能移动到新子列表。 innodb_old_blocks_time=1000 It specifies the maximum number of .ibd files that MySQL can keep open at one time. The minimum value is 10. 它指定MySQL一次可以打开的.ibd文件的最大数量。最小值是10。 innodb_open_files=300 When this variable is enabled, InnoDB updates statistics during metadata statements. 当启用此变量时，InnoDB会在元数据语句期间更新统计信息。 innodb_stats_on_metadata=0 When innodb_file_per_table is enabled (the default in 5.6.6 and higher), InnoDB stores the data and indexes for each newly created table in a separate .ibd file, rather than in the system tablespace. 当启用innodb_file_per_table(5.6.6或更高版本的默认值)时，InnoDB将每个新创建的表的数据和索引存储在单独的.ibd文件中，而不是系统表空间中。 innodb_file_per_table=1 Use the following list of values: 0 for crc32, 1 for strict_crc32, 2 for innodb, 3 for strict_innodb, 4 for none, 5 for strict_none. 使用以下值列表:0表示crc32, 1表示strict_crc32, 2表示innodb, 3表示strict_innodb, 4表示none, 5表示strict_none。 innodb_checksum_algorithm=0 The number of outstanding connection requests MySQL can have. This option is useful when the main MySQL thread gets many connection requests in a very short time. It then takes some time (although very little) for the main thread to check the connection and start a new thread. The back_log value indicates how many requests can be stacked during this short time before MySQL momentarily stops answering new requests. You need to increase this only if you expect a large number of connections in a short period of time. MySQL可以有多少未完成连接请求。当MySQL主线程在很短的时间内收到许多连接请求时，这个选项非常有用。然后，主线程需要一些时间(尽管很少)来检查连接并启动一个新线程。back_log值表示在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内可以堆多少个请求。只有当您预期在短时间内会有大量连接时，才需要增加这个值。 back_log=80 If this is set to a nonzero value, all tables are closed every flush_time seconds to free up resources and synchronize unflushed data to disk. This option is best used only on systems with minimal resources. 如果将该值设置为非零值，则每隔flush_time秒关闭所有表，以释放资源并将未刷新的数据同步到磁盘。这个选项最好只在资源最少的系统上使用。 flush_time=0 The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use 用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引执行全表扫描的连接的缓冲区的最小大小。 indexes and thus perform full table scans. join_buffer_size=200M The maximum size of one packet or any generated or intermediate string, or any parameter sent by the mysql_stmt_send_long_data() C API function. 由mysql_stmt_send_long_data() C API函数发送的一个包或任何生成的或中间字符串或任何参数的最大大小 max_allowed_packet=500M If more than this many successive connection requests from a host are interrupted without a successful connection, the server blocks that host from performing further connections. 如果在没有成功连接的情况下中断了来自主机的多个连续连接请求，则服务器将阻止主机执行进一步的连接。 max_connect_errors=100 Changes the number of file descriptors available to mysqld. You should try increasing the value of this option if mysqld gives you the error "Too many open files". 更改mysqld可用的文件描述符的数量。如果mysqld给您的错误是“打开的文件太多”，您应该尝试增加这个选项的值。 open_files_limit=4161 If you see many sort_merge_passes per second in SHOW GLOBAL STATUS output, you can consider increasing the sort_buffer_size value to speed up ORDER BY or GROUP BY operations that cannot be improved with query optimization or improved indexing. 如果在SHOW GLOBAL STATUS输出中每秒看到许多sort_merge_passes，可以考虑增加sort_buffer_size值，以加快ORDER BY或GROUP BY操作的速度，这些操作无法通过查询优化或改进索引来改进。 sort_buffer_size=1M The number of table definitions (from .frm files) that can be stored in the definition cache. If you use a large number of tables, you can create a large table definition cache to speed up opening of tables. The table definition cache takes less space and does not use file descriptors, unlike the normal table cache. The minimum and default values are both 400. 可以存储在定义缓存中的表定义的数量(来自.frm文件)。如果使用大量表，可以创建一个大型表定义缓存来加速表的打开。与普通的表缓存不同，表定义缓存占用更少的空间，并且不使用文件描述符。最小值和默认值都是400。 table_definition_cache=1400 Specify the maximum size of a row-based binary log event, in bytes. Rows are grouped into events smaller than this size if possible. The value should be a multiple of 256. 指定基于行的二进制日志事件的最大大小，单位为字节。如果可能，将行分组为小于此大小的事件。这个值应该是256的倍数。 binlog_row_event_max_size=8K If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its master.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_master_info events. 如果该变量的值大于0，则复制奴隶将其主.info文件同步到磁盘。(在每个sync_master_info事件之后使用fdatasync())。 sync_master_info=10000 If the value of this variable is greater than 0, the MySQL server synchronizes its relay log to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log writes to the relay log. 如果这个变量的值大于0,MySQL服务器将其中继日志同步到磁盘。(在每个sync_relay_log写入到中继日志之后使用fdatasync())。 sync_relay_log=10000 If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its relay-log.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log_info transactions. 如果该变量的值大于0，则复制奴隶将其中继日志.info文件同步到磁盘。(在每个sync_relay_log_info事务之后使用fdatasync())。 sync_relay_log_info=10000 Load mysql plugins at start."plugin_x ; plugin_y". 开始时加载mysql插件。“plugin_x;plugin_y” plugin_load The TCP/IP Port the MySQL Server X Protocol will listen on. MySQL服务器X协议将监听TCP/IP端口。 loose_mysqlx_port=33060 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/mywpython/article/details/89499852。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...tice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。

...平调整Pod的数量，实现削峰填谷 DaemonSet：在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本，一般用于守护进程类的任务 Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务 Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行，可以理解为是定时任务； StatefulSet：管理有状态应用 1、ReplicaSet 简称为RS，主要的作用是保证一定数量的pod能够正常运行，它会持续监听这些pod的运行状态，提供了以下功能 自愈能力： 重启 ：当某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时，k8s会不断重启，直到可用状态为止 故障转移：当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时，k8s会选择集群中另一个可用节点，将pod运行到可用节点上； pod数量的扩缩容：pod副本的扩容和缩容 镜像升降级：支持镜像版本的升级和降级； 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则，key就是label的key，values的值是个数组，意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上；- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致，将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml，内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet，现在就基于原来的rs进行扩容，原来的副本数量是3个，现在我们将其扩到6个，做法也很简单，运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容，后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式：使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将replicas的值改为1，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式：scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式：edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs，但不删除pod，可在删除时加上--cascade=false参数（不推荐）kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment；这种控制器不直接控制pod，而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod；也就是Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod；所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后，也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量，默认10，内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署，默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间（s），默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment，--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样，只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可，具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 镜像更新策略有2种 滚动更新（RollingUpdate）：（默认值），杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod 重建更新（Recreate）：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：type：指定策略类型，支持两种策略Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本PodrollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此，新版本的pod创建完毕，就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除，在将old-pod上恢复原来的容器； 回退命令 kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项： status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本（可以使用–to-revision回滚到指定版本） 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的，需要人为手动去操作，才能达到金丝雀发布的标准； 更新deployment的版本，并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev　 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了，继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题，就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA，使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容；但是这显然不符合k8s的自动化的定位，k8s期望可以通过检测pod的使用情况，实现pod数量自动调整，于是就有了HPA控制器； HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则：当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候，就需要进行调整pod的副本数量，每次添加n个pod副本； 其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，也就是HPA管理Deployment，Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod，这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源（上限）cpu: "1" CPU限制，单位是core数requests: 请求资源（下限）cpu: "100m" CPU限制，单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件，内容如下： apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ，pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标，如果cpu使用率达到3%就会进行扩容；为了测试方便，将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS，ds可以保证在集群中的每一台节点（或指定节点）上都运行一个副本，一般适用于日志收集、节点监控等场景；也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点： 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然，你也可以运行多次，配置好即可，Job特点如下： 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是falseselector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明：（这里只能设置为Never或者OnFailure） 如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变 如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1 如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ，CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项：schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；可以作为通配符； /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下，一个pod在哪个node节点上运行，是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的； 调度规则 但是在实际使用中，我们想控制某些pod定向到达某个节点上，应该怎么做呢？其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上，通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity ：节点亲和性，调度到关系好的节点上 2、podAffinity：pod亲和性，调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity：pod反清河行，调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点（容忍）调度 污点是站在node的角度上的，比如果nodeA有一个污点，大家都别来，此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上，因为这种定向调度是强制性的，所以如果node节点不存在的话，也会向上面进行调度，只不过pod会运行失败； 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上，这种方式跳过了scheduler的调度逻辑，直接将pod调度到指定名称的节点上，配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上，它是通过k8s的label-selector机制实现的，也就是说，在创建pod之前，会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配，找出目标node，然后在将pod调度到目标node； 要实验NodeSelector，首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 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。

Vue.js是一个小型的JavaScript框架，它用于创建互动Web视图。Vue.js的名称源自法语单词“vue”，表示“视图”或“视图”。 Vue.js使用信息绑定和模块化的思想，能够快速创建出复杂的前端应用。在Vue.js中，我们可以通过自定义组件来实现将应用各部分分割成单独的、可重复使用的部分。Vue.js还提供命令，它们可以用来简化DOM操作，使我们可以更加专注于信息和业务逻辑。 // Vue.js组件示例 Vue.component('my-component', { template: ' Hello, world! ' }); Vue.js已成为广受欢迎的前端框架之一，它相对于Angular和React具有更小的体积和更快的速度。Vue.js的作者尤雨溪(Yuxi You)曾经说过，将“vue”作为框架的名称是因为这个单词非常简洁、易于拼写和搜索。 虽然“vue”在法语中的意思是“视图”，但在Vue.js中，它则代表着一种前端开发的新思想：将应用拆分成可复用的组件，通过信息绑定和命令实现信息驱动的视图渲染。Vue.js的这种简洁、易用、高效的特性，也正是其在开发者中赢得广泛关注和好评的原因之一。

Vue CLI , Vue CLI是Vue.js官方提供的一个基于Node.js的命令行工具，全称为Vue Command Line Interface。它为开发者提供了一种快速搭建Vue.js项目脚手架的方式，并集成了许多常用的开发工具和配置选项，如webpack、Babel等，使得开发者能够快速初始化、开发、构建和部署Vue.js项目。 fs-extra模块 , fs-extra是Node.js的一个第三方扩展库，是对原生fs模块功能的增强和补充。在文章语境中，fs-extra用于提供更丰富的文件系统操作API，例如检查文件是否存在、读写文件、复制移动文件或目录等。通过在Vue项目中安装并使用fs-extra，开发者可以方便地在JavaScript代码中执行复杂的本地文件系统操作，从而实现启动exe文件的功能。 Node.js子进程 , 在Node.js环境中，子进程是一个独立于父进程运行的进程实例，由父进程创建并控制。通过child_process模块，开发者可以在Node.js应用中创建并管理子进程，以便执行外部命令或程序（如Windows环境下的exe文件）。在本文中，Vue组件利用Node.js的子进程功能来启动本地的exe文件，当用户在前端界面触发相应操作时，后台可以通过创建子进程的方式来调用并执行exe文件。

在深入探讨Vue.js中实现千位分隔符和货币格式化的应用之后，我们发现前端开发对于数据可视化的清晰度与专业性要求越来越高。近期，Vue.js社区围绕数字格式化进行了多方面的优化与创新。例如，Vue 3.x引入了全新的Composition API，使得开发者能够更灵活地处理复杂的数据转换逻辑，包括但不限于数字格式化、本地化货币显示等。 近日，有开发者分享了一种利用最新的@vue/composition-api库结合ECMAScript Internationalization API（Intl）实现的国际化数字格式化方案。通过Intl.NumberFormat组件，不仅能轻松实现千位分隔符的自动添加，还能根据不同地区习惯进行货币符号及小数点格式的自适应调整，大大提升了全球化应用程序的用户体验。 此外，针对财务报表、大数据分析等场景下的复杂数据显示需求，一些开源项目如v-money、vue-number-format等也提供了丰富且易用的封装组件，它们不仅支持基础的千位分隔和货币格式设定，还允许用户自定义样式、添加精度控制以及响应式更新等功能，为Vue.js开发者在实际项目中提升数字显示的专业性和可读性提供了更多选择。 总之，在Vue.js的世界里，无论是内置工具还是社区资源，都为我们提供了丰富的手段来应对各类数字格式化的需求，不断推动着Web应用程序在数据展示层面的精细化与专业化发展。

Vue 是很流行的前端框架之一，它具有灵活多变、高效能、可重用的特点。在 Vue 中，拍摄和录制影片非常方便。下面我们来看看如何使用 Vue 达成延时拍摄功能。 首先，在 HTML 中添加一个按键来开始拍摄： <button @click="startRecording">开始录制</button> 使用 Vue 正式的 vue-media-recorder 部件库，这个部件库兼容录制媒体文件的多种功能，如影片、音频、GIF 动画。在该部件库中，我们只需要声明一个名为videoBlob的变量来保存影片并将其传输到服务器端。代码如下： import MediaRecorder from 'vue-media-recorder'; export default { components: { MediaRecorder }, data() { return { videoBlob: null }; }, methods: { startRecording() { this.$refs.mediaRecorder.startRecording(); setTimeout(() =>{ this.stopRecording(); }, 5000); }, stopRecording() { this.$refs.mediaRecorder.stopRecording(); }, saveRecording() { const formData = new FormData(); formData.append('time', new Date()); formData.append('video', this.videoBlob); // API call to send data to backend } }, watch: { videoBlob(val) { if (val) { this.saveRecording(); } } } } 在startRecording()函数中，我们使用setTimeout()函数来延后终止录制，这样我们就可以拍摄指定时间的延后影片。然后，在stopRecording()函数中，我们终止录制并将影片保存在videoBlob变量中。最后，在saveRecording()函数中，我们将影片资料和时间戳等信息一起传输到服务器端加工。 在 Vue 中使用延时拍摄功能非常简易，我们只需要添加一些代码和使用相应的部件库即可。以上代码仅供参考。在实际开发中，我们需要对其进行适度的调整。希望这篇文章能够帮助你更好地理解 Vue 中的延时拍摄功能。

Vue是一款普及的JavaScript结构，合格单元测试可以帮助程序员提升脚本的品质和可靠性。Vue的单元测试可以合格一系列的软件来实现，包括Jest、Mocha和Chai等软件。 在使用Vue进行单元测试之前，需要先设定好测试环境。这里以Jest为例来介绍Vue的单元测试。首先，在项目中下载安装Jest： npm install --save-dev jest 然后，在package.json中增加以下脚本： "scripts": { "test": "jest" } 这样就可以使用npm run test指令来执行测试。接下来，我们可以编写一个测试用例来测试Vue模块的准确性： // Hello.vue <template> <div> <p>Hello { { name } }!</p> </div> </template> <script> export default { props: { name: { type: String, required: true } } } </script> // Hello.spec.js import { shallowMount } from '@vue/test-utils' import Hello from '@/components/Hello.vue' describe('Hello.vue', () =>{ it('renders props.name when passed', () =>{ const name = 'World' const wrapper = shallowMount(Hello, { propsData: { name } }) expect(wrapper.text()).toMatch(Hello ${name}!) }) }) 执行npm run test指令后，控制台会显示测试结果。如果测试合格，即表示我们的Vue模块能够正确展现预测的字符串。