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...。作为一个程序员或者数据工程师，你可能已经听说过这个名字。Hadoop是一种开源的大数据处理框架，它的核心功能是存储和处理海量的数据。不过，我今天想带大家深入探讨的是Hadoop的一个非常实用的功能：跨硬件复制文件。 为什么这个功能这么重要呢？想象一下，如果你正在运行一个大型的分布式系统，突然某个节点挂了怎么办？数据丢了？那可太惨了！Hadoop通过分布式文件系统（HDFS）来解决这个问题。HDFS 可不只是简单地把大文件切成小块儿，它还特聪明，会把这些小块儿分散存到不同的机器上。这就跟把鸡蛋放在好几个篮子里一个道理，哪怕有一台机器突然“罢工”了（也就是挂掉了），你的数据还是稳稳的，一点都不会丢。 那么，Hadoop是如何做到这一点的呢？咱们先来看看它是怎么工作的。 --- 2. HDFS的工作原理 数据块与副本 HDFS是一个分布式的文件系统，它的设计理念就是让数据更加可靠。简单讲啊，HDFS会把一个大文件切成好多小块儿（每块默认有128MB这么大），接着把这些小块分开放到集群里的不同电脑上存着。更关键的是，HDFS会为每个数据块多弄几个备份，一般是三个副本。这就相当于给你的数据买了“多重保险”，哪怕有一台机器突然“罢工”或者出问题了，你的数据还是妥妥地躺在别的机器上，一点都不会丢。 举个例子，假设你有一个1GB的文件，HDFS会把这个文件分成8个128MB的小块，并且每个小块会被复制成3份，分别存储在不同的服务器上。这就意味着啊，就算有一台服务器“挂了”或者出问题了，另外两台服务器还能顶上，数据照样能拿得到，完全不受影响。 说到这里，你可能会问：“为什么要复制这么多份？会不会浪费空间？”确实，多副本策略会占用更多的磁盘空间，但它的优点远远超过这一点。先说白了就是，它能让数据更好用、更靠谱啊！再说了，在那种超大的服务器集群里头，这样的备份机制还能帮着分散压力，不让某一个地方出问题就整个崩掉。 --- 3. 实战演示 如何使用Hadoop进行跨硬件复制？ 接下来，让我们动手试试看！我会通过一些实际的例子来展示Hadoop是如何完成文件跨硬件复制的。 3.1 安装与配置Hadoop 首先，你需要确保自己的环境已经安装好了Hadoop。如果你还没有安装，可以参考官方文档一步步来配置。对新手来说，建议先试试伪分布式模式，相当于在一台电脑上“假装”有一个完整的集群，方便你熟悉环境又不用折腾多台机器。 3.2 创建一个简单的文本文件 我们先创建一个简单的文本文件，用来测试Hadoop的功能。你可以使用以下命令： bash echo "Hello, Hadoop!" > test.txt 然后，我们将这个文件上传到HDFS中： bash hadoop fs -put test.txt /user/hadoop/ 这里的/user/hadoop/是HDFS上的一个目录路径。 3.3 查看文件的副本分布 上传完成后，我们可以检查一下这个文件的副本分布情况。使用以下命令： bash hadoop fsck /user/hadoop/test.txt -files -blocks -locations 这段命令会输出类似如下的结果： /user/hadoop/test.txt 128 bytes, 1 block(s): OK 0. BP-123456789-192.168.1.1:50010 file:/path/to/local/file 1. BP-123456789-192.168.1.2:50010 file:/path/to/local/file 2. BP-123456789-192.168.1.3:50010 file:/path/to/local/file 从这里可以看到，我们的文件已经被复制到了三台不同的服务器上。 --- 4. 深度解读 Hadoop的副本策略 在前面的步骤中，我们已经看到了Hadoop是如何将文件复制到不同节点上的。但是，你知道吗？Hadoop的副本策略其实是非常灵活的。它可以根据网络拓扑结构来决定副本的位置。 例如，默认情况下，第一个副本会放在与客户端最近的节点上，第二个副本会放在另一个机架上，而第三个副本则会放在同一个机架的不同节点上。这样的策略可以最大限度地减少网络延迟，提高读取效率。 当然，如果你对默认的副本策略不满意，也可以自己定制。比如，如果你想让所有副本都放在同一个机架内，可以通过修改dfs.replication.policy参数来实现。 --- 5. 总结与展望 通过今天的讨论，我们了解了Hadoop是如何通过HDFS实现文件的跨硬件复制的。虽然这个功能看似简单，但它背后蕴含着复杂的设计理念和技术细节。正是这些设计，才使得Hadoop成为了一个强大的大数据处理工具。 最后，我想说的是，学习新技术的过程就像探险一样，充满了未知和挑战。嘿，谁还没遇到过点麻烦事儿呢？有时候一头雾水，感觉前路茫茫，但这不正是探索的开始嘛！别急着放弃，熬过去你会发现，那些让人头疼的问题其实藏着不少小惊喜，等你拨开云雾时，成就感绝对让你觉得值了！希望这篇文章能给你带来一些启发，也希望你能亲自尝试一下Hadoop的实际操作，感受一下它的魅力！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流。让我们一起探索更多有趣的技术吧！

...人抓狂！作为一个对大数据技术充满热情的技术宅男（或者宅女），这种问题简直就像一道数学题里的“未知数”一样困扰着我。今天，我就想跟大家聊聊这个话题，希望能找到一些解决办法。 一、背景介绍 HDFS为什么重要？ 首先，让我们简单回顾一下HDFS是什么。HDFS（Hadoop分布式文件系统）就像是Hadoop这个大家族里的“顶梁柱”之一，它专门用来管理海量的数据，就像一个超级大的仓库，能把成千上万的数据文件整整齐齐地存放在不同的电脑上，还能保证它们既安全又容易取用。简单来说，就是把一个大文件分成很多小块，然后把这些小块分散存储在不同的服务器上。这么做的好处嘛，简直太明显了！就算哪台机器突然“罢工”了，数据也能稳稳地保住，完全不会丢。而且呢，还能同时对这些数据进行处理，效率杠杠的！ 但是，任何技术都有它的局限性。HDFS虽然功能强大，但在实际应用中也可能会遇到各种问题，比如读取速度慢。这可能是由于网络延迟、磁盘I/O瓶颈或者其他因素造成的。那么，具体有哪些原因会导致HDFS读取速度变慢呢？接下来，我们就来一一分析。 二、可能的原因及初步排查 1. 网络延迟过高 想象一下，你正在家里看电影，突然发现画面卡顿了，这是因为你的网络连接出了问题。同样地，在HDFS中，如果网络延迟过高，也会导致读取速度变慢。比如说，假如你的数据节点散落在天南海北的各种数据中心里，那数据跑来跑去就得花更多时间，就像你在城市两端都有家一样，来回折腾肯定比在同一个小区里串门费劲得多。 示例代码： java Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path filePath = new Path("/user/hadoop/input/file.txt"); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); while (bytesRead != -1) { bytesRead = in.read(buffer); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (in != null) { try { in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码展示了如何从HDFS中读取文件。如果你发现每次执行这段代码时都需要花费很长时间，那么很可能是网络延迟的问题。 2. 数据本地性不足 还记得小时候玩过的接力赛吗？如果接力棒总是从一个人传到另一个人再传回来，效率肯定不高。这就跟生活中的事儿一样啊，在HDFS里头，要是数据没分配到离客户端最近的那个数据节点上，那不是干等着嘛，多浪费时间呀！ 解决方案： 可以通过调整副本策略来改善数据本地性。比如说，默认设置下，HDFS会把文件的备份分散存到集群里的不同机器上。不过呢，如果你想让这个过程变得更高效或者更适合自己的需求，完全可以去调整那个叫dfs.replication的参数！ xml dfs.replication 3 3. 磁盘I/O瓶颈 磁盘读写速度是影响HDFS性能的一个重要因素。要是你的服务器用的是那些老掉牙的机械硬盘，那读文件的速度肯定就慢得像乌龟爬了。 实验验证： 为了测试磁盘I/O的影响，可以尝试将一部分数据迁移到SSD上进行对比实验。好啦，想象一下，你手头有一堆日志文件要对付。先把它们丢到普通的老硬盘（HDD）里待着，然后又挪到固态硬盘（SSD）上，看看读取速度变了多少。是不是感觉像在玩拼图游戏，只不过这次是在折腾文件呢？ 三、进阶优化技巧 经过前面的分析，我们可以得出结论：要提高HDFS的读取速度，不仅仅需要关注硬件层面的问题，还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议： 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量，车道越多，车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说，增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作： 联系你的网络管理员，询问是否有可能升级现有的网络基础设施，比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下，HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而，在某些特殊场景下，这种做法并不一定是最优解。比如说，你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿，那就可以把副本都放一块儿，这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了，也不用跑太远浪费时间啦！ 配置修改： xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭，拿出来就能直接吃，不用重新加热。HDFS也有类似的机制，叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊，那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里，这样下次再用的时候就嗖的一下快多了！ 启用步骤： bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论，我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实，无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈，都不是不可克服的障碍。其实吧，只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试，肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后，我想说的是，作为一名技术人员，我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败，也不要急于求成，因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发，让我们一起努力，让Hadoop变得更加高效可靠吧！ --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题，请随时留言交流。咱们共同进步，一起探索大数据世界的奥秘！

...，同时大幅降低了系统延迟和资源消耗。这一成功案例不仅验证了Netty在高并发场景下的强大适应性，也为其他金融机构提供了宝贵的经验。 此外，在物联网领域，Netty的应用同样值得关注。随着智能家居设备数量的激增，如何高效处理海量设备的实时通信成为一大挑战。Netty凭借其轻量级、非阻塞的特性，成为了许多物联网平台的首选解决方案。例如，一家领先的智能家居公司通过引入Netty，成功构建了全球化的设备管理平台，支持数千万台设备的同时在线。该平台不仅实现了设备间的数据同步，还通过心跳检测和长连接复用等技术，确保了通信的稳定性和可靠性。 从技术发展的角度来看，Netty的未来潜力依然巨大。随着Rust等新兴编程语言逐渐进入主流视野，未来的Netty版本可能会结合多语言特性，进一步提升系统的兼容性和性能。同时，随着量子计算技术的发展，Netty的研究者们也在积极探索如何将这一前沿技术融入框架中，以应对未来更大规模的分布式计算需求。这些趋势表明，Netty不仅在当下具有重要意义，还将继续引领未来的网络编程潮流。

...Sqoop作业在特定数据处理透明性下失败 一、Sqoop初体验 为什么我选择了它？ 嗨，朋友们！作为一个热爱折腾数据的技术爱好者，最近我在尝试用Sqoop来完成一些数据迁移任务。哈哈，Sqoop这个名字一听就觉得挺酷的，对不？它就像个超级厉害的“中间人”，一边连着Hadoop那个大数据的世界，另一边又搭在传统的数据库上，两边都能玩得转！ 说到Sqoop，它的主要功能就是从关系型数据库中抽取数据并导入到Hadoop生态系统中，或者反过来把Hadoop中的数据导出到关系型数据库里。对我来说，这简直就是个救星啊！毕竟我天天都要跟一堆 structured data（结构化数据）打交道，没有它，我的日子能过得下去才怪呢！ 不过呢，事情并没有想象中那么顺利。话说有一次我用 Sqoop 做数据迁移的时候，发现了个让人挠头的问题——只要碰到某些特别的数据处理任务，作业就突然“罢工”了，也不知道是啥原因。这事儿可把我给整郁闷了，我都觉得自己的水平挺过关的了，没想到被一个看起来超简单的题目给绊住了，真是有点糗啊！ 示例代码： bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --target-dir /user/hadoop/employees 这段代码看起来挺正常的，但我后来发现，当表中的数据量过大或者存在一些复杂的约束条件时，Sqoop就表现得不太友好。 --- 二、Sqoop作业失败的背后 接下来，让我们一起深入探讨一下这个问题。说实话，刚开始接触Sqoop那会儿，我对它是怎么工作的压根儿没弄明白，稀里糊涂的。我以为只要配置好连接信息，然后指定源表和目标路径就行了。但实际上，Sqoop并不是这么简单的工具。 当我第一次遇到作业失败的情况时，内心是崩溃的。屏幕上显示的错误信息密密麻麻，但仔细一看，其实都是些常见的问题。打个比方啊，Sqoop这家伙一碰到一些特别的符号，比如空格或者换行符，就容易“翻车”，直接给你整出点问题来。还有呢，有时候因为网络卡了一下，延迟太高，Sqoop就跟服务器说拜拜了，连接就这么断了，挺烦人的。 有一次，我在尝试将一张包含大量JSON字段的表导出到HDFS时，Sqoop直接报错了。我当时就在心里嘀咕：“为啥别的工具处理起来轻轻松松的事儿，到Sqoop这儿就变得这么棘手呢？”后来，我一咬牙，开始翻遍各种资料，想着一定要找出个解决办法来。 思考与尝试： 经过一番研究，我发现Sqoop默认情况下并不会对数据进行深度解析，这意味着如果数据本身存在问题，Sqoop可能无法正确处理。所以，为了验证这个假设，我又做了一次测试。 bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table problematic_table \ --fields-terminated-by '\t' \ --lines-terminated-by '\n' 这次我特意指定了分隔符和换行符，希望能避免之前遇到的那些麻烦。嘿，没想到这次作业居然被我搞定了！中间经历了不少波折，不过好在最后算是弄懂了个中奥秘，也算没白费功夫。 --- 三、透明性的重要性 Sqoop到底懂不懂我的需求？ 说到Sqoop的透明性，我觉得这是一个非常重要的概念。所谓的透明性嘛，简单来说，就是Sqoop能不能明白咱们的心思，然后老老实实地按咱们想的去干活儿，不添乱、不出错！显然，在我遇到的这些问题中，Sqoop的表现并不能让人满意。 举个例子来说，假设你有一个包含多列的大表，其中某些列的数据类型比较复杂（例如数组、嵌套对象等）。在这种情况下，Sqoop可能会因为无法正确识别这些数据类型而失败。更糟糕的是，它并不会给出明确的提示，而是默默地报错，让你一头雾水。 为了更好地应对这种情况，我在后续的工作中加入了更多的调试步骤。比如说啊，你可以先用describe这个命令去看看表的结构，确保所有的字段都乖乖地被正确识别了；接着呢，再用--check-column这个选项去瞅一眼，看看有没有重复的记录藏在里面。这样一来，虽然增加了工作量，但至少能减少不必要的麻烦。 示例代码： bash sqoop job --create my_job \ -- import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 0 这段代码展示了如何创建一个增量作业，用于定期更新目标目录中的数据。通过这种方式，可以有效避免一次性加载过多数据带来的性能瓶颈。 --- 四、总结与展望 与Sqoop共舞 总的来说，尽管Sqoop在某些场景下表现得不尽人意，但它依然是一个强大的工具。通过不断学习和实践，我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里，我特别想试试一些更酷的功能，比如说用Sqoop直接搞出Avro文件，或者把Spark整进来做分布式计算，感觉会超级带劲！ 最后，我想说的是，技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕，可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说：“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲，总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历，欢迎随时交流！我们一起进步，一起成长！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者想要了解更多细节，请随时告诉我哦！

...生在高并发场景或网络延迟较高时，导致请求积压超过队列的处理能力。 ZooKeeper , 一种分布式协调服务工具，主要用于管理和维护分布式系统中的数据一致性。它通过提供诸如节点创建、删除、监听等功能，帮助应用程序在复杂的分布式环境下实现高效协作。文中提到，ZooKeeper内部存在一个请求队列，当队列满时会触发CommitQueueFullException。 异步API , ZooKeeper提供的两种API之一，允许客户端在发起请求后无需等待立即响应即可继续执行后续操作。这种方式可以减少请求等待时间，从而降低队列满的风险。文中举例说明了使用异步API创建节点的过程，展示了其与同步API的区别在于不阻塞主线程，适合高并发场景。

...你有个超大的储物间（数据库或者其他服务），里面塞满了各种好玩意儿（数据），想拿啥就能拿啥！嘿，想象一下，现在有一群小毛贼（服务实例）都盯上了你的那些值钱的小宝贝，可不能让他们随便进来顺手牵羊啊！所以呢，你就得准备一把“神奇的钥匙”（锁），谁要是想进去拿东西，就必须先拿到这把钥匙才行。没有钥匙？不好意思，请自觉退散吧！ 为什么要用分布式锁呢？因为在线上系统里，多台机器可能会同时操作同一个资源，比如抢购商品这种场景。如果没有锁机制的话，就可能出现重复下单、库存超卖等问题。分布式锁嘛，简单说就是抢车位的游戏规则——在同一时间里，只能有一个家伙抢到那个“资源位”，别的家伙就只能乖乖排队等着轮到自己啦！ 不过说起来容易做起来难啊，尤其是在分布式环境下，网络延迟、机器宕机等问题会带来各种意想不到的情况。嘿，今天咱们就来唠唠，在Redis这个超级工具箱里，怎么才能整出个靠谱的分布式锁！ --- 2. Redis为什么适合用来做分布式锁？ 嘿，说到Redis，相信很多小伙伴都对它不陌生吧？Redis是一个基于内存的高性能键值存储系统，速度贼快，而且支持多种数据结构，比如字符串、哈希表、列表等等。最重要的是，它提供了原子性的操作指令，比如SETNX（Set if Not Exists），这让我们能够轻松地实现分布式锁！ 让我给你们讲个小故事：有一次我尝试用数据库来做分布式锁，结果发现性能特别差劲，查询锁状态的SQL语句每次都要扫描整个表，效率低得让人抓狂。换了Redis之后，简直像开了挂一样，整个系统都丝滑得不行！Redis这玩意儿不光跑得快，还自带一堆黑科技，像什么过期时间、消息订阅啥的，这些功能简直就是搞分布式锁的神器啊！ 所以，如果你也在纠结选什么工具来做分布式锁，强烈推荐试试Redis！接下来我会结合实际案例给你们展示具体的操作步骤。 --- 3. 实现分布式锁的基本思路 首先，我们要明确分布式锁需要满足哪些条件： 1. 互斥性 同一时刻只能有一个客户端持有锁。 2. 可靠性 即使某个客户端崩溃了，锁也必须自动释放，避免死锁。 3. 公平性 排队等待的客户端应该按照请求顺序获取锁。 4. 可重入性（可选） 允许同一个客户端多次获取同一个锁。 现在我们就来一步步实现这些功能。 示例代码 1：最基本的分布式锁实现 python import redis import time def acquire_lock(redis_client, lock_key, timeout=10): 尝试加锁，设置过期时间为timeout秒 result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_lock(redis_client, lock_key): 使用Lua脚本来保证解锁的安全性 script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 这段代码展示了最基础的分布式锁实现方式。我们用set命令设置了两个参数：一个是NX，意思是“只在key不存在的时候才创建”，这样就能避免重复创建；另一个是EX，给这个锁加了个过期时间，相当于设了个倒计时，万一客户端挂了或者出问题了，锁也能自动释放，就不会一直卡在那里变成死锁啦。最后，解锁的时候我们用了Lua脚本，这样可以保证操作的原子性。 --- 4. 如何解决锁的隔离性问题？ 诶，说到这里，问题来了——如果两个不同的业务逻辑都需要用到同一个锁怎么办？比如订单系统和积分系统都想操作同一个用户的数据，这时候就需要考虑锁的隔离性了。换句话说，我们需要确保不同业务逻辑之间的锁不会互相干扰。 示例代码 2：基于命名空间的隔离策略 python def acquire_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name, timeout=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中，我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀，比如orders:place_order和points:update_score。这样一来，不同业务逻辑就可以使用独立的锁，避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化？ 当然啦，现实中的分布式锁并不会总是那么顺利，有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3：使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下，好多用户一起抢同一个东西，场面肯定乱哄哄的对吧？这时候，咱们就让他们老老实实排成一队，然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来，大家就不会互相“打架”了，事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们，通过今天的讨论，我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧？虽然Redis本身已经足够强大，但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等，这些都是非常实用的小技巧。 不过呢，我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大，技术也日新月异的，咱们得不停地充电，学点新鲜玩意儿，试试新招数才行啊！就像今天的分布式锁一样，也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以，保持好奇心，勇于探索未知领域，这才是程序员最大的乐趣所在！ 好了，今天就聊到这里啦，祝大家在编程的路上越走越远！如果有任何疑问或者想法，欢迎随时找我交流哦~

...一切看起来都很顺利，数据导入、索引创建啥的都没问题。但当我尝试对某些节点进行操作时，突然蹦出了这么一行错误： org.elasticsearch.cluster.block.ClusterBlockException: blocked by: [SERVICE_UNAVAILABLE/2/no active shards]; 当时我心里那个急啊！赶紧去查文档，发现这是NodeNotActiveException的表现之一。简单说吧，就好比某个关键的小哥突然“罢工”了，可能是因为它内存不够用，或者网络断了啥的，结果整个团队的工作都乱套了，没法正常运转了。 我当时就纳闷了：“这不是应该自动恢复吗？为啥还要报错呢？”后来才明白，虽然ElasticSearch确实有自我修复机制，但有时候我们需要手动干预才能让它恢复正常。 --- 2. 理解背后的逻辑 为什么会出现这种问题？ 在深入了解之前，我觉得有必要先搞清楚这个异常的根本原因。其实NodeNotActiveException并不是什么特别复杂的概念，它主要出现在以下几种情况： - 节点宕机：某个节点由于硬件故障或者网络问题离线了。 - 磁盘空间不足：如果某个节点的磁盘满了，ElasticSearch会自动将其标记为不可用。 - 配置错误：比如分配给节点的资源不够，导致其无法启动。 对于我来说，问题出在第二个点上——磁盘空间不足。我当时为了省钱，给服务器分配的空间少得可怜，结果没多久就发现磁盘直接爆满，把自己都吓了一跳！于是ElasticSearch很生气，直接把该节点踢出了集群。 --- 3. 解决方案一 扩容磁盘空间 既然问题找到了，那就动手解决吧！首先，我决定先扩展磁盘容量。这一步其实很简单，只要登录服务器，增加磁盘大小就行。具体步骤如下： bash 查看当前磁盘状态 df -h 扩展磁盘（假设你已经购买了额外的存储） sudo growpart /dev/xvda 1 sudo resize2fs /dev/xvda1 完成后记得重启ElasticSearch服务： bash sudo systemctl restart elasticsearch 重启之后，神奇的事情发生了——我的节点重新上线了！不过这里有个小技巧分享给大家：如果你不确定扩容是否成功，可以通过以下命令检查磁盘使用情况： bash df -h 看到磁盘空间变大了，心里顿时舒坦了不少。 --- 4. 解决方案二 调整ElasticSearch配置 当然啦，仅仅扩容还不够，还需要优化ElasticSearch的配置文件。特别是那些容易导致内存不足或磁盘占用过高的参数，比如indices.memory.index_buffer_size和indices.store.throttle.max_bytes_per_sec。修改后的配置文件大概长这样： yaml cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90% cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95% cluster.info.update.interval: 30s 这些设置的意思是告诉ElasticSearch，当磁盘使用率达到85%时开始警告，达到90%时限制写入，超过95%时完全停止操作。这样可以有效避免再次出现类似的问题。 --- 5. 实战演练 代码中的应对策略 除了调整配置，我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如，下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志： java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常，并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException，我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历，我深刻体会到，作为一名开发者，不仅要掌握技术细节，还要学会从实际问题出发，找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼，但其实背后有不少门道呢！比如说，你的服务器硬件是不是有点吃不消了？集群那边有没有啥小毛病没及时发现？还有啊，咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了？这些都是得好好琢磨的地方！ 最后，我想说的是，技术学习的过程就像爬山一样，有时候会遇到陡峭的山坡，但只要坚持下去，总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助！如果还有其他疑问，欢迎随时交流哦~

...{//为移除增加一个延迟动画，为了防止闭包，这里采用立即执行函数for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){(function(i){setTimeout(function(){squareSet[choose[i].row][choose[i].col] = null; //为状态数组置空table.removeChild(choose[i]); //将其从桌面上移除} , i 100);})(i);} } 效果 使得星星移动（原作者这里出现错误） function move(){//纵向下落，采用快慢指针算法for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){var pointer = 0; //慢指针for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){if(squareSet[j][i] != null){ //按行遍历if(pointer != j){ //快慢指针不同步说明中间有空元素squareSet[pointer][i] = squareSet[j][i]; //慢指针设成快指针元素squareSet[j][i].row = pointer;squareSet[j][i] = null; //快指针处置空}pointer ++; //该行非空时慢指针增加} }} 完整代码如下： var table; //游戏桌面var squareWidth = 50; //方块宽高var boardWidth = 10; //行列数var squareSet = []; //方块信息集合（二维数组）每个元素保存该方块的全部信息var baseScore = 5; //第一块的分数var stepScore = 10; //每多一块的累加分数var totalScore = 0; //当前总分var targetScore = 1500; //目标分var choose = []; //选中的连通小方块var timer = null; //闪烁定时器var flag = true; //锁，防止点击事件中响应其他点击或移入时间var tempSquare = null; //临时方块function refresh(){for (var i = 0; i < squareSet.length; i++) {for (var j = 0; j < squareSet[i].length; j++) {squareSet[i][j].style.background="url(pic/"+squareSet[i][j].num+".png)"squareSet[i][j].style.left=squareSet[i][j].colsquareWidth+"px";squareSet[i][j].style.bottom=squareSet[i][j].rowsquareWidth+"px";} }}function createSquare(value,row,col){ //创建小方块，传入参数为颜色、行、列，初始化时使用。var temp = document.createElement('div'); //创建div dom对象temp.style.height = squareWidth + "px";temp.style.width = squareWidth + "px";temp.style.position = "absolute"; //相对于背景绝对定位temp.num = value;temp.col = col;temp.row = row;return temp; //返回这个创建出来的对象}function goBack(){ //还原样式if(timer != null){ //清空计时器clearInterval(timer);}for(var i = 0 ; i < squareSet.length ; i ++){for(var j = 0 ; j < squareSet[i].length ; j ++){squareSet[i][j].style.border = "0px solid white";squareSet[i][j].style.transform = "scale(0.95)";} }}function checkLinked(square , arr){ // 递归连通图算法arr.push(square); // 将当前方块放入选中数组中// check leftif( square.col > 0 && //未到边界squareSet[square.row][square.col - 1].num == square.num && //颜色相同arr.indexOf(squareSet[square.row][square.col - 1]) == -1) { //不在choose中，避免循环判断checkLinked(squareSet[square.row][square.col - 1] , arr);}// check rightif( square.col < boardWidth - 1 &&squareSet[square.row][square.col + 1].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row][square.col + 1]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row][square.col + 1] , arr);}// check upif( square.row < boardWidth - 1 &&squareSet[square.row + 1][square.col].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row + 1][square.col]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row + 1][square.col] , arr);}// check downif( square.row > 0 &&squareSet[square.row - 1][square.col].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row - 1][square.col]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row - 1][square.col] , arr);} }function flicker(arr){ // 选中连通的小方块可以闪烁var num = 0;timer = setInterval(function(){for(var i = 0 ; i < arr.length ; i ++){arr[i].style.border = "3px solid BFEFFF";//有个框arr[i].style.transform = "scale(" + (0.9 + (0.05 Math.pow(-1 , num))) + ")";//一闪一闪}num ++; // 注意这里所采用的数学技巧，仍然使用transform:scale(val)来进行缩放。},300);//闪烁的时间}function selectScore(){ //可以显示当前选中小方块的得分var score = 0;for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){score += (baseScore + i stepScore);}document.getElementById('selectScore').innerHTML = choose.length + " blocks " + score + " points";document.getElementById('selectScore').style.opacity = 1;// 设置时间间隔1秒后显示消失的过渡动画setTimeout(function(){document.getElementById('selectScore').style.opacity = 0;document.getElementById('selectScore').style.transition = "opacity 1s";},1000);}function mouseOver(obj){ //鼠标移入区域响应// 还原所有样式goBack();// 检查相邻choose = [];checkLinked(obj , choose);// 闪烁flicker(choose);// 显示分数selectScore();}function move(){//纵向下落，采用快慢指针算法for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){var pointer = 0; //慢指针for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){if(squareSet[j][i] != null){ //按行遍历if(pointer != j){ //快慢指针不同步说明中间有空元素squareSet[pointer][i] = squareSet[j][i]; //慢指针设成快指针元素squareSet[j][i].row = pointer;squareSet[j][i] = null; //快指针处置空}pointer ++; //该行非空时慢指针增加} }}// 横向移动（当出现一列为空时）for(var i = 0 ; i < squareSet[0].length ;){ //必须注意循环结束条件的判断if(squareSet[0][i] == null){ //逻辑：只需判断最低层为空，该行则全为空for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){squareSet[j].splice(i , 1); //splice删除数组squareSet[j]中从i开始的1个元素}continue;//注意移动后i不应改变了}i ++;}refresh();}function init(){ // JS调用入口table = document.getElementById('pop_star'); // 获取到最外层的父元素作为桌面document.getElementById('targetScore').innerHTML = "Target Score : " + targetScore; //显示目标分数用innerHTML// 循环初始化星星区域for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){squareSet[i] = new Array(); //二维数组的创建，对每一个元素new Array()创建新数组for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){var square = createSquare(Math.floor(Math.random() 5) , i , j);// 鼠标移入事件square.onmouseover = function(){mouseOver(this);}// 鼠标点击事件square.onclick = function(){//对锁进行控制if(!flag || choose.length == null){return;}flag = false;tempSquare = null;//更新分数var score = 0;for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){score += (baseScore + i stepScore);}totalScore += score;document.getElementById('nowScore').innerHTML = "Current Score : " + totalScore;//为移除增加一个延迟动画，为了防止闭包，这里采用立即执行函数for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){(function(i){setTimeout(function(){squareSet[choose[i].row][choose[i].col] = null; //为状态数组置空table.removeChild(choose[i]); //将其从桌面上移除} , i 100);})(i);}//需要等星星消除完毕后再移动，故需增加一个延迟setTimeout(function(){move(); //调用移动函数},choose.length 100);}squareSet[i][j] = square; //必须将新创建的方块放回到数组中table.appendChild(square); //需要将创建的新元素添加到桌面上} }refresh(); //每次页面内容发生变化需要重绘页面}window.onload = function(){init();} // window.onload 保证了在页面全部加载完毕后再执行JS代码 效果（下降成功，但是有点小bug只有部分下降了） 解决方案：只需要在function refresh(){}的双循环里面增加以下代码： if(squareSet[i][j] == null) continue; 完整代码如下： var table; //游戏桌面var squareWidth = 50; //方块宽高var boardWidth = 10; //行列数var squareSet = []; //方块信息集合（二维数组）每个元素保存该方块的全部信息var baseScore = 5; //第一块的分数var stepScore = 10; //每多一块的累加分数var totalScore = 0; //当前总分var targetScore = 1500; //目标分var choose = []; //选中的连通小方块var timer = null; //闪烁定时器var flag = true; //锁，防止点击事件中响应其他点击或移入时间var tempSquare = null; //临时方块function refresh(){for (var i = 0; i < squareSet.length; i++) {for (var j = 0; j < squareSet[i].length; j++) {if(squareSet[i][j] == null) continue; // 点击后数组中可能有空值需要跳过squareSet[i][j].style.background="url(pic/"+squareSet[i][j].num+".png)"squareSet[i][j].style.left=squareSet[i][j].colsquareWidth+"px";squareSet[i][j].style.bottom=squareSet[i][j].rowsquareWidth+"px";} }}function createSquare(value,row,col){ //创建小方块，传入参数为颜色、行、列，初始化时使用。var temp = document.createElement('div'); //创建div dom对象temp.style.height = squareWidth + "px";temp.style.width = squareWidth + "px";temp.style.position = "absolute"; //相对于背景绝对定位temp.num = value;temp.col = col;temp.row = row;return temp; //返回这个创建出来的对象}function goBack(){ //还原样式if(timer != null){ //清空计时器clearInterval(timer);}for(var i = 0 ; i < squareSet.length ; i ++){for(var j = 0 ; j < squareSet[i].length ; j ++){squareSet[i][j].style.border = "0px solid white";squareSet[i][j].style.transform = "scale(0.95)";} }}function checkLinked(square , arr){ // 递归连通图算法arr.push(square); // 将当前方块放入选中数组中// check leftif( square.col > 0 && //未到边界squareSet[square.row][square.col - 1].num == square.num && //颜色相同arr.indexOf(squareSet[square.row][square.col - 1]) == -1) { //不在choose中，避免循环判断checkLinked(squareSet[square.row][square.col - 1] , arr);}// check rightif( square.col < boardWidth - 1 &&squareSet[square.row][square.col + 1].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row][square.col + 1]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row][square.col + 1] , arr);}// check upif( square.row < boardWidth - 1 &&squareSet[square.row + 1][square.col].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row + 1][square.col]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row + 1][square.col] , arr);}// check downif( square.row > 0 &&squareSet[square.row - 1][square.col].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row - 1][square.col]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row - 1][square.col] , arr);} }function flicker(arr){ // 选中连通的小方块可以闪烁var num = 0;timer = setInterval(function(){for(var i = 0 ; i < arr.length ; i ++){arr[i].style.border = "3px solid BFEFFF";//有个框arr[i].style.transform = "scale(" + (0.9 + (0.05 Math.pow(-1 , num))) + ")";//一闪一闪}num ++; // 注意这里所采用的数学技巧，仍然使用transform:scale(val)来进行缩放。},300);//闪烁的时间}function selectScore(){ //可以显示当前选中小方块的得分var score = 0;for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){score += (baseScore + i stepScore);}document.getElementById('selectScore').innerHTML = choose.length + " blocks " + score + " points";document.getElementById('selectScore').style.opacity = 1;// 设置时间间隔1秒后显示消失的过渡动画setTimeout(function(){document.getElementById('selectScore').style.opacity = 0;document.getElementById('selectScore').style.transition = "opacity 1s";},1000);}function mouseOver(obj){ //鼠标移入区域响应// 还原所有样式goBack();// 检查相邻choose = [];checkLinked(obj , choose);// 闪烁flicker(choose);// 显示分数selectScore();}function move(){//纵向下落，采用快慢指针算法for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){var pointer = 0; //慢指针for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){if(squareSet[j][i] != null){ //按行遍历if(pointer != j){ //快慢指针不同步说明中间有空元素squareSet[pointer][i] = squareSet[j][i]; //慢指针设成快指针元素squareSet[j][i].row = pointer;squareSet[j][i] = null; //快指针处置空}pointer ++; //该行非空时慢指针增加} }}// 横向移动（当出现一列为空时）for(var i = 0 ; i < squareSet[0].length ;){ //必须注意循环结束条件的判断if(squareSet[0][i] == null){ //逻辑：只需判断最低层为空，该行则全为空for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){squareSet[j].splice(i , 1); //splice删除数组squareSet[j]中从i开始的1个元素}continue;//注意移动后i不应改变了}i ++;}refresh();}function init(){ // JS调用入口table = document.getElementById('pop_star'); // 获取到最外层的父元素作为桌面document.getElementById('targetScore').innerHTML = "Target Score : " + targetScore; //显示目标分数用innerHTML// 循环初始化星星区域for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){squareSet[i] = new Array(); //二维数组的创建，对每一个元素new Array()创建新数组for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){var square = createSquare(Math.floor(Math.random() 5) , i , j);// 鼠标移入事件square.onmouseover = function(){mouseOver(this);}// 鼠标点击事件square.onclick = function(){//对锁进行控制if(!flag || choose.length == null){return;}flag = false;tempSquare = null;//更新分数var score = 0;for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){score += (baseScore + i stepScore);}totalScore += score;document.getElementById('nowScore').innerHTML = "Current Score : " + totalScore;//为移除增加一个延迟动画，为了防止闭包，这里采用立即执行函数for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){(function(i){setTimeout(function(){squareSet[choose[i].row][choose[i].col] = null; //为状态数组置空table.removeChild(choose[i]); //将其从桌面上移除} , i 100);})(i);}//需要等星星消除完毕后再移动，故需增加一个延迟setTimeout(function(){move(); //调用移动函数},choose.length 100);}squareSet[i][j] = square; //必须将新创建的方块放回到数组中table.appendChild(square); //需要将创建的新元素添加到桌面上} }refresh(); //每次页面内容发生变化需要重绘页面}window.onload = function(){init();} // window.onload 保证了在页面全部加载完毕后再执行JS代码 第四阶段：消灭全部星星，返回结果 最终完整版代码如下： var table; //游戏桌面var squareWidth = 50; //方块宽高var boardWidth = 10; //行列数var squareSet = []; //方块信息集合（二维数组）每个元素保存该方块的全部信息var baseScore = 5; //第一块的分数var stepScore = 10; //每多一块的累加分数var totalScore = 0; //当前总分var targetScore = 1500; //目标分var choose = []; //选中的连通小方块var timer = null; //闪烁定时器var flag = true; //锁，防止点击事件中响应其他点击或移入时间var tempSquare = null; //临时方块function refresh(){ //重绘画板，每次鼠标点击后刷新for(var i = 0 ; i < squareSet.length ; i ++){for(var j = 0 ; j < squareSet[i].length ; j ++){if(squareSet[i][j] == null) continue; // 点击后数组中可能有空值需要跳过squareSet[i][j].row = i; //更新当前的行列数squareSet[i][j].col = j;squareSet[i][j].style.backgroundImage = "url(./pic/" + squareSet[i][j].num + ".png)"squareSet[i][j].style.backgroundSize = "cover"; //占满范围squareSet[i][j].style.transform = "scale(0.95)"; //美观效果让不同星星之间留出空隙（缩小至0.95倍大小）squareSet[i][j].style.left = squareSet[i][j].col squareWidth + "px"; // 别忘了加"px"squareSet[i][j].style.bottom = squareSet[i][j].row squareWidth + "px";squareSet[i][j].style.transition = "left 0.3s, bottom 0.3s";} }}function createSquare(value,row,col){ //创建小方块，传入参数为颜色、行、列，初始化时使用。var temp = document.createElement('div'); //创建div dom对象temp.style.height = squareWidth + "px";temp.style.width = squareWidth + "px";temp.style.display = "inline-block"; //需要让对象元素能排列一排temp.style.position = "absolute"; //相对于背景绝对定位temp.style.boxSizing = "border-box"; //重要：不会使增加的边框溢出覆盖到旁边的元素temp.style.borderRadius = "12px";temp.num = value;temp.col = col;temp.row = row;return temp; //返回这个创建出来的对象}function goBack(){ //还原样式if(timer != null){ //清空计时器clearInterval(timer);}for(var i = 0 ; i < squareSet.length ; i ++){for(var j = 0 ; j < squareSet[i].length ; j ++){if(squareSet[i][j] == null) continue;squareSet[i][j].style.border = "0px solid white";squareSet[i][j].style.transform = "scale(0.95)";} }}function checkLinked(square , arr){ // 递归连通图算法if(square == null) return; // 递归边界arr.push(square); // 将当前方块放入选中数组中// check leftif( square.col > 0 && //未到边界squareSet[square.row][square.col - 1] && //左侧有块squareSet[square.row][square.col - 1].num == square.num && //颜色相同arr.indexOf(squareSet[square.row][square.col - 1]) == -1) { //不在choose中，避免循环判断checkLinked(squareSet[square.row][square.col - 1] , arr);}// check rightif( square.col < boardWidth - 1 &&squareSet[square.row][square.col + 1] &&squareSet[square.row][square.col + 1].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row][square.col + 1]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row][square.col + 1] , arr);}// check upif( square.row < boardWidth - 1 &&squareSet[square.row + 1][square.col] &&squareSet[square.row + 1][square.col].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row + 1][square.col]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row + 1][square.col] , arr);}// check downif( square.row > 0 &&squareSet[square.row - 1][square.col] &&squareSet[square.row - 1][square.col].num == square.num &&arr.indexOf(squareSet[square.row - 1][square.col]) == -1) {checkLinked(squareSet[square.row - 1][square.col] , arr);} }function flicker(arr){ // 选中连通的小方块可以闪烁var num = 0;timer = setInterval(function(){for(var i = 0 ; i < arr.length ; i ++){arr[i].style.border = "3px solid BFEFFF";arr[i].style.transform = "scale(" + (0.9 + (0.05 Math.pow(-1 , num))) + ")";}num ++; // 注意这里所采用的数学技巧，仍然使用transform:scale(val)来进行缩放。},300);}function selectScore(){ //可以显示当前选中小方块的得分var score = 0;for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){score += (baseScore + i stepScore);}if(score == 0) return;document.getElementById('selectScore').innerHTML = choose.length + " blocks " + score + " points";document.getElementById('selectScore').style.opacity = 1;document.getElementById('selectScore').style.transition = null;// 设置时间间隔1秒后显示消失的过渡动画setTimeout(function(){document.getElementById('selectScore').style.opacity = 0;document.getElementById('selectScore').style.transition = "opacity 1s";},1000);}function mouseOver(obj){ //鼠标移入区域响应// 加锁，点击事件过程中不允许其他点击事件与移入事件if(!flag){tempSquare = obj;return;}// 还原所有样式goBack();// 检查相邻choose = [];checkLinked(obj , choose);if(choose.length <= 1){choose = [];return;}// 闪烁flicker(choose);// 显示分数selectScore();}function move(){ //下落移动控制//纵向下落，采用快慢指针算法for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){var pointer = 0; //慢指针for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){if(squareSet[j][i] != null){ //按行遍历if(pointer != j){ //快慢指针不同步说明中间有空元素squareSet[pointer][i] = squareSet[j][i]; //慢指针设成快指针元素squareSet[j][i].row = pointer;squareSet[j][i] = null; //快指针处置空}pointer ++; //该行非空时慢指针增加} }}// 横向移动（当出现一列为空时）for(var i = 0 ; i < squareSet[0].length ;){ // 注意循环终止条件的判断！！！因为数组长度会更新if(squareSet[0][i] == null){ //逻辑：只需判断最低层为空，该行则全为空for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){squareSet[j].splice(i , 1); //splice删除数组squareSet[j]中从i开始的1个元素}continue;//注意移动后i不应改变了}i ++;}refresh();}function isFinish(){ //判断游戏结束flag = true; //重要：需要先解锁，保证后续鼠标事件可以被响应for(var i = 0 ; i < squareSet.length ; i ++){for(var j = 0 ; j < squareSet[i].length ; j ++){if(squareSet[i][j] == null) continue; //遍历每一元素判断连通var temp = [];checkLinked(squareSet[i][j] , temp);if(temp.length > 1) return false; //若有某一元素仍有多块连通，则游戏未结束} }return flag;}function init(){ // JS调用入口table = document.getElementById('pop_star'); // 获取到最外层的父元素作为桌面document.getElementById('targetScore').innerHTML = "Target Score : " + targetScore; //显示目标分数用innerHTML// 循环初始化星星区域for(var i = 0 ; i < boardWidth ; i ++){squareSet[i] = new Array(); //二维数组的创建，对每一个元素new Array()创建新数组for(var j = 0 ; j < boardWidth ; j ++){var square = createSquare(Math.floor(Math.random() 5) , i , j);// 鼠标移入事件square.onmouseover = function(){mouseOver(this);}// 鼠标点击事件square.onclick = function(){//对锁进行控制if(!flag || choose.length == null){return;}flag = false;tempSquare = null;//更新分数var score = 0;for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){score += (baseScore + i stepScore);}totalScore += score;document.getElementById('nowScore').innerHTML = "Current Score : " + totalScore;//为移除增加一个延迟动画，为了防止闭包，这里采用立即执行函数for(var i = 0 ; i < choose.length ; i ++){(function(i){setTimeout(function(){squareSet[choose[i].row][choose[i].col] = null; //为状态数组置空table.removeChild(choose[i]); //将其从桌面上移除} , i 50);})(i);}//需要等星星消除完毕后再移动，故需增加一个延迟setTimeout(function(){move(); //调用移动函数setTimeout(function(){var judge = isFinish();if(judge){ //游戏达到结束条件if(totalScore > targetScore){alert('Congratulations! You win!');}else{alert('Mission Failed!');} }else{flag = true;choose = [];mouseOver(tempSquare); //处理可能存在的冲突} },300 + choose.length 75); //需要一个判断延迟},choose.length 50);}squareSet[i][j] = square; //必须将新创建的方块放回到数组中table.appendChild(square); //需要将创建的新元素添加到桌面上} }refresh(); //每次页面内容发生变化需要重绘页面}window.onload = function(){init();} // window.onload 保证了在页面全部加载完毕后再执行JS代码 效果 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_56471396/article/details/128681321。 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。

近期，随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式缓存技术的应用场景愈发广泛。除了Spark之外，Redis、Memcached等工具也在企业级应用中占据了重要地位。最近的一项研究表明，全球分布式缓存市场预计将在未来五年内以超过15%的年复合增长率扩张，这表明越来越多的企业开始意识到数据高效管理的重要性。 例如，亚马逊AWS最近推出了全新的DynamoDB Accelerator（DAX）服务，这是一种托管的缓存解决方案，专为高吞吐量、低延迟的数据库查询设计。DAX能够将响应时间缩短至毫秒级别，这对于实时数据分析和大规模用户交互场景至关重要。这一举措不仅展示了云服务商在提升数据处理效率上的持续投入，也为开发者提供了更多灵活的选择。 与此同时，国内互联网巨头阿里巴巴也宣布对其自主研发的Tair缓存系统进行全面升级。新版Tair支持更高的并发能力，并引入了更先进的冷热数据分离机制，大幅降低了内存占用率。这一改进尤其适用于电商促销活动期间的流量洪峰场景，有效缓解了服务器的压力。 此外，学术界对于分布式缓存的研究也在不断深入。一篇发表于《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》的论文提出了一种基于机器学习的缓存预取算法，可以根据历史访问模式预测未来的请求热点，从而提前将数据加载到缓存中。这种方法理论上可以进一步降低查询延迟，但实际部署仍面临模型训练成本高昂等问题。 值得注意的是，尽管分布式缓存带来了诸多便利，但它并非没有挑战。隐私保护、数据一致性以及跨地域同步等问题仍然是业界亟待解决的难题。随着GDPR等法规的出台，企业在使用缓存技术时还需格外注意合规性，确保用户数据的安全与合法使用。在未来，我们或许可以看到更多结合区块链技术的去中心化缓存解决方案，为用户提供更加透明和安全的服务体验。

...ka因其高吞吐量、低延迟的特点，成为了企业级数据流处理的首选方案。然而，这也带来了新的挑战。例如，国内某大型电商企业在双十一促销活动中，由于订单峰值激增，其基于Kafka构建的实时交易系统一度面临消息堆积的问题。经过紧急排查，发现主要是由于分区数量不足导致的负载不均。为此，该企业迅速调整了分区策略，并优化了消息生产和消费逻辑，最终顺利应对了高峰流量。 与此同时，国外科技巨头也对Kafka进行了持续改进。近日，Confluent公司宣布推出Kafka 3.6版本，该版本引入了多项新特性，包括增强型事务API、更高效的压缩算法以及对多租户环境的支持。这些更新旨在帮助企业更好地满足复杂业务场景的需求，同时也反映了Kafka社区对于技术创新的不懈追求。 此外，关于Kafka与ZooKeeper的关系，业界普遍关注其未来的演进方向。尽管Confluent正在推动KRaft（Kafka Raft-based Controller）项目，试图完全摆脱ZooKeeper的依赖，但在短期内，ZooKeeper仍将在许多传统部署环境中占据主导地位。因此，对于正在使用Kafka的企业而言，如何平衡现有基础设施与新技术之间的过渡，成为了一个值得深思的问题。 从长远来看，Kafka的成功离不开开源社区的支持。正如Apache软件基金会所倡导的理念，“开放、协作、共享”始终是推动技术创新的核心动力。在未来，随着更多企业和开发者加入到Kafka生态中，我们有理由相信，这一技术将继续保持旺盛的生命力，并在更多领域发挥重要作用。

...区之间对象引用关系的数据结构。在JVM的内存管理中，它以卡片（card）为单位划分堆内存空间，并通过一个字节（或多个字节表示的状态位）来记录每个卡片区域内的对象是否有跨分区引用。当某卡片区域内的对象引用了其他分区的对象时，会在该卡片对应的卡表项中标记，便于垃圾回收器快速识别哪些分区可能存在活跃对象，从而提高垃圾回收效率。 CMS (Concurrent Mark Sweep) 垃圾收集器 , CMS是HotSpot虚拟机提供的一种并发标记清除垃圾收集器，主要用于服务端应用。其主要特点是大部分工作可以在应用线程并发执行，减少了系统暂停时间（Stop-The-World）。在CMS收集周期中，通过使用卡表(CardTable)等数据结构来跟踪对象引用变化，并采用多阶段算法实现对堆内存的并发标记、初始标记、重新标记和并发清除操作，旨在实现实时性要求较高的场景下高效稳定的垃圾回收。 G1 (Garbage First) 垃圾收集器 , G1是Oracle JDK 9及以后版本中的默认垃圾收集器，适用于大内存应用环境。G1将整个堆划分为多个大小相等的region，并引入Remembered Set（RSet）与CardTable结合，更精细化地追踪跨区域引用。G1设计目标是在保持低延迟的同时处理大规模堆内存，其垃圾回收过程包括并发标记、初始标记、最终标记、混合回收等阶段，并能预测停顿时间和自动进行堆压缩，提高了GC性能和资源利用率。 Remembered Set (RSet) , RSet是G1垃圾收集器中一种额外的数据结构，用于记录某个内存分区（Region）内部指向其他分区对象的引用信息。相较于传统的卡表仅记录是否存在跨分区引用，RSet更加详细地记录了具体指向哪些分区的引用，使得垃圾回收器在并发标记过程中能够快速准确地找到跨分区引用，进而显著提升回收效率和减少STW（Stop-The-World）停顿时间。

...ng凭借其高性能和低延迟的优势，正在逐步取代Java等传统语言。 值得一提的是，Golang的快速发展也引发了学术界的高度关注。近期，一篇发表在《ACM Computing Surveys》上的论文指出，Golang的设计哲学与现代软件工程的最佳实践高度契合。论文作者认为，Golang的成功不仅仅在于其技术特性，还在于它重新定义了开发者的工作方式，使其更加专注于业务逻辑而非底层实现细节。 展望未来，随着5G、物联网和人工智能等新技术的兴起，Golang有望在更多领域大放异彩。无论是边缘计算、大数据处理还是实时数据分析，Golang都展现出了巨大的潜力。正如Google Go团队负责人Robert Griesemer所说：“Golang的目标始终是让开发者能够更快、更好地完成工作。”这种理念无疑将继续引领技术发展的潮流。

Netty与大数据流处理平台的优化 1. Netty是什么？为什么它这么重要？ 嗨，大家好！我是你们的老朋友，今天我们要聊聊一个超级厉害的技术——Netty。嘿，要是你对分布式系统、高能网络编程或者大数据流处理这些酷炫的东西感兴趣，那Netty可就太值得一试了！它就像是个隐藏的宝藏，能让你在这些领域玩得更溜。 首先，Netty是什么？简单来说，Netty是一个基于Java的异步事件驱动网络应用框架。它可以帮助开发者快速构建可扩展的服务器端应用程序。想象一下，你正在开发一个需要处理海量数据的大数据流处理平台，这时候Netty就显得尤为重要了。它不仅能够帮助我们高效地管理网络连接，还能让我们轻松应对高并发场景。 我第一次接触Netty的时候，真的被它的灵活性震撼到了。哎，说到程序员的烦心事，那肯定得提一提怎么让程序在被成千上万的人同时戳的时候还能稳如老狗啊！这事儿真心让人头大，尤其是看着服务器指标噌噌往上涨，心里直打鼓，生怕哪一秒就崩了。而Netty通过非阻塞I/O模型，完美解决了这个问题。这就像是一个超级能干的服务员，能够在同一时间同时服务上万个客人，而且就算有个客人纠结半天点菜（也就是某个请求拖拉），也不会耽误其他客人的服务，更不会让整个餐厅都停下来等他。 举个栗子： java EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(); // 主线程组 EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); // 工作线程组 try { ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); // 启动辅助类 b.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) // 使用NIO通道 .childHandler(new ChannelInitializer() { // 子处理器 @Override protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast(new StringDecoder()); // 解码器 ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); // 编码器 ch.pipeline().addLast(new SimpleChannelInboundHandler() { @Override protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) throws Exception { System.out.println("Received message: " + msg); ctx.writeAndFlush("Echo: " + msg); // 回显消息 } }); } }); ChannelFuture f = b.bind(8080).sync(); // 绑定端口并同步等待完成 f.channel().closeFuture().sync(); // 等待服务关闭 } finally { workerGroup.shutdownGracefully(); bossGroup.shutdownGracefully(); } 这段代码展示了如何用Netty创建一个简单的TCP服务器。话说回来，Netty这家伙简直太贴心了，它的API设计得特别直观，想设置啥处理器或者监听事件都超简单，用起来完全没压力，感觉开发效率直接拉满！ 2. 大数据流处理平台中的挑战 接下来，我们聊聊大数据流处理平台面临的挑战。在这个领域，我们通常会遇到以下几个问题： - 高吞吐量：我们需要处理每秒数百万条甚至更多的数据记录。 - 低延迟：对于某些实时应用场景（如股票交易），毫秒级的延迟都是不可接受的。 - 可靠性：数据不能丢失，必须保证至少一次投递。 - 扩展性：随着业务增长，系统需要能够无缝扩容。 这些问题听起来是不是很让人头大？但别担心，Netty正是为此而生的！ 让我分享一个小故事吧。嘿，有次我正忙着弄个日志收集系统，结果一测试才发现，这传统的阻塞式I/O模型简直是“人形瓶颈”啊！流量一大就直接崩溃，完全hold不住那个高峰时刻，简直让人头大！于是，我开始研究Netty，并将其引入到项目中。哈哈，结果怎么样？系统的性能直接翻了三倍！这下我可真服了，选对工具真的太重要了，感觉像是找到了开挂的装备一样爽。 为了更好地理解这些挑战，我们可以看看下面这段代码，这是Netty中用来实现高性能读写的示例： java public class HighThroughputHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { private final ByteBuf buffer; public HighThroughputHandler() { buffer = Unpooled.buffer(1024); } @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { for (int i = 0; i < 1024; i++) { buffer.writeByte((byte) i); } ctx.writeAndFlush(buffer.retain()); } @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { ctx.write(msg); } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这段代码中，我们创建了一个自定义的处理器HighThroughputHandler，它能够在每次接收到数据后立即转发出去，从而实现高吞吐量的传输。 3. Netty如何优化大数据流处理平台？ 现在，让我们进入正题——Netty是如何具体优化大数据流处理平台的呢？ 3.1 异步非阻塞I/O Netty的核心优势在于其异步非阻塞I/O模型。这就相当于，当有请求进来的时候，Netty可不会给每个连接都专门安排一个“服务员”，而是让这些连接共用一个“服务团队”。这样既能节省人手，又能高效处理各种任务，多划算啊！这样做的好处是显著减少了内存占用和上下文切换开销。 假设你的大数据流处理平台每天要处理数十亿条数据记录，采用传统的阻塞式I/O模型，很可能早就崩溃了。而Netty则可以通过单线程处理数千个连接，极大地提高了资源利用率。 3.2 零拷贝技术 另一个让Netty脱颖而出的特点是零拷贝技术。嘿，咱们就拿快递打个比方吧！想象一下，你在家里等着收快递，但这个快递特别麻烦——它得先从仓库（相当于内核空间）送到快递员手里（用户空间），然后快递员再把东西送回到你家（又回到内核空间）。这就像是数据在网络通信里来回折腾了好几趟，一会儿在系统深处待着，一会儿又被搬出来给应用用，真是费劲啊！这种操作不仅耗时，还会消耗大量CPU资源。 Netty通过ZeroCopy机制，直接将数据从文件系统传递到网络套接字，避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度，还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子： java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件，无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中，数据格式多种多样，可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架，允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如，如果你的数据是以Protobuf格式传输的，可以这样做： java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式，我们可以轻松解析复杂的数据结构，同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是，Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候，有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况，就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了，它会赶紧发现这些问题，然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍，就像是给快递员多派一个人手，保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中，让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨，相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊，它更像是个靠谱的小伙伴，陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险！ 当然，Netty也有它的局限性。比如说啊，遇到那种超级复杂的业务场景，你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码，不然根本搞不定。还有呢，这门技术的学习难度有点大，刚上手的小白很容易觉得晕头转向，不知道该怎么下手。但我相信，只要坚持实践，总有一天你会爱上它。 未来，随着5G、物联网等新技术的发展，大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性，必将在这一领域继续发光发热。所以，不妨大胆拥抱Netty吧，它会让你的开发之旅变得更加精彩！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流。记住，编程之路没有终点，只有不断前进的脚步。加油，朋友们！

在当今云计算和大数据时代，C10K、C1000K乃至C10M级别的并发连接问题愈发凸显。随着容器化、微服务架构的广泛应用，单一服务器节点承载的并发压力持续增大。近期，Linux内核社区针对高并发场景下的性能优化展开了深入研究与实践。 例如，Linux 5.11版本引入了eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）的重大改进，使得XDP（eXpress Data Path）能够更高效地处理网络数据包，进一步缩短数据路径，减少系统开销。同时，eBPF也被广泛应用于追踪分析、流量控制等高级功能，为解决大规模并发问题提供了全新的思路。 此外，硬件技术也在不断跟进以适应高并发需求。Intel推出的第三代至强可扩展处理器中包含了对DPDK（Data Plane Development Kit）的深度优化支持，通过集成高性能网卡与CPU间的智能加速引擎，有效提升了数据包处理效率，降低了延迟。 而在软件层面，Google开源的gVisor项目提供了一种轻量级的用户态沙箱容器运行时环境，它能显著降低上下文切换带来的开销，对于解决大规模并发连接挑战具有积极意义。 综上所述，面对日益增长的并发连接挑战，无论是操作系统内核的底层优化，还是硬件技术的革新升级，以及创新的软件解决方案，都在合力推动着现代数据中心向更高并发、更低延迟的目标迈进。对于技术人员来说，紧跟这些发展趋势并将其应用到实际工作中，将有助于构建更加稳定、高效的大型分布式系统。

...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。

...，以满足全球用户对低延迟和数据主权的需求。同时，AWS也推出了Lambda SnapStart功能，显著提升了无服务器计算服务Lambda的启动速度，增强了其在实时应用和大规模并行处理场景下的表现。 此外，随着企业数字化转型的加速，AWS在安全合规方面加大投入，强化了IAM角色权限管理机制，并新增多项数据加密与隐私保护功能，紧密贴合最小授权原则。值得一提的是，AWS最近发布的Well-Architected Tool改版升级，提供了更详尽的最佳实践指导和自动化评估工具，有助于架构师们在设计系统时遵循云设计架构原则，确保高可用性、安全性和成本效益。 对于有志于取得AWS认证的专业人士，可以关注AWS官方培训课程及社区活动的最新信息，如定期举行的AWS在线研讨会、直播讲座等，这些活动将及时分享AWS服务的最新特性、最佳实践案例以及考试策略。同时，通过阅读AWS白皮书和行业分析报告，了解AWS在不同行业解决方案中的实际运用，结合理论与实战经验，为备考助理级或专家级架构师认证做好充分准备。

...便： print( 数据类 在Java中没有专门的数据类，常常是通过JavaBean来作为数据类，但在Kotlin中提供了专门的数据类。 Java public  从上面的例子中可以看到，如果要使用数据类，需要手动写相应的setter/getter方法(尽管IDE也可以批量生成)，但是从代码阅读的角度来说，在属性较多的情况下，诸多的seeter/getter方法还是不利于代码的阅读和维护。 Kotlin 在Kotlin中，可以通过关键字data来生成数据类： data  即在class关键字之前添加data关键字即可。编译器会根据主构造函数中的参数生成相应的数据类。自动生成setter/getter、toString、hashCode等方法 要声明一个数据类，需要满足： 主构造函数中至少有一个参数 主构造函数中所有参数需要标记为val或var 数据类不能是抽象、开发、密封和内部的 枚举类 枚举类是一种特殊的类，kotlin可以通过enum class关键字定义枚举类。 枚举类可以实现0~N个接口； 枚举类默认继承于kotlin.Enum类(其他类最终父类都是Any)，因此kotlin枚举类不能继承类； 非抽象枚举类不能用open修饰符修饰，因此非抽象枚举类不能派生子类； 抽象枚举类不能使用abstract关键字修饰enum class，抽象方法和抽象属性需要使用； 枚举类构造器只能使用private修饰符修饰，若不指定，则默认为private； 枚举类所有实例在第一行显式列出，每个实例之间用逗号隔开，整个声明以分号结尾； 枚举类是特殊的类，也可以定义属性、方法、构造器； 枚举类应该设置成不可变类，即属性值不允许改变，这样更安全； 枚举属性设置成只读属性后，最好在构造器中为枚举类指定初始值，如果在声明时为枚举指定初始值，会导致所有枚举值(或者说枚举对象)的该属性都一样。 定义枚举类 /   定义一个枚举类  / 枚举类实现接口 枚举值分别实现接口的抽象成员 enum  枚举类统一实现接口的抽象成员 enum  分别实现抽象枚举类抽象成员 enum  委托 委托模式 是软件设计模式中的一项基本技巧。在委托模式中，有两个对象参与处理同一个请求，接受请求的对象将请求委托给另一个对象来处理。委托模式是一项基本技巧，许多其他的模式，如状态模式、策略模式、访问者模式本质上是在更特殊的场合采用了委托模式。委托模式使得我们可以用聚合来替代继承。 Java中委托： interface Printer { Kotlin： interface Printer { by表示 p 将会在 PrintImpl 中内部存储， 并且编译器将自动生成转发给 p 的所有 Printer 的方法。 委托属性 有一些常见的属性类型，虽然我们可以在每次需要的时候手动实现它们， 但是如果能够为大家把他们只实现一次并放入一个库会更好。例如包括： 延迟属性(lazy properties): 其值只在首次访问时计算； 可观察属性(observable properties): 监听器会收到有关此属性变更的通知； 把多个属性储存在一个映射(map)中，而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况，Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是： var :  在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托： Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托：第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果， 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如： val lazyValue: String  可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数：初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数：被赋值的属性、旧值和新值： class User { 如果想拦截赋的新值，并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值，可以使用 vetoable() 取代 observable()，接收的参数和 observable 一样，不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值，即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如： class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下，你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如： class User(map: Map 在上例中，委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称)，如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名，或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致，会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时，它的函数体是内联的，也就是说，函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用，带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销，而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此，在代码量不是很大的情况下，我们是否有必要将所有的函数定义为内联？让我们分两种情况进行说明： 将普通函数定义为内联：众所周知，JVM内部已经实现了内联优化，它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化，并且相对于手动将普通函数定义为内联，通过JVM内联优化所生成的字节码，每个函数的实现只会出现一次，这样在保证减少运行时开销的同时，也没有增加字节码的尺寸；所以我们可以得出结论，对于普通函数，我们没有必要将其声明为内联函数，而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联：是的，这种情况下确实可以提高性能；但在使用的过程中，我们会发现它是有诸多限制的，让我们从下面的例子开始展开说明： inline  假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出，无论doSomething函数还是action参数都被内联了，很棒，那让我们换一种调用方式： fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联，而action参数没有被内联，这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的，只有等到doSomething被内联后，该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子，我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结： 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数，那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来，然后以变量形式传递给内联函数，那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论，消化片刻后让我们再看最后一个例子： inline  上面的例子是否有问题？是的，编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误，这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数，除此之外不能作为他用；那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办？我们只需将上述代码这样改造即可： inline  很简单，在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解，通过掌握该特性的运行机制，相信大家可以做到在正确的时机使用该特性，而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中，我们可以发现在Kotlin实现中，我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器，其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器，请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题，需要使用使用同步锁，在Kotlin中，如果你需要将方法声明为同步，需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇！小伙伴们惊喜不，感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public  观察上述代码，因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED， 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl，我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口，Lazy具体接口如下： public  继续查看SynchronizedLazyImpl，具体实现如下： SynchronizedLazyImpl内部实现 private  通过上述代码，我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性，并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问，我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象，并没有进行值的获取，它是怎么拿到高阶函数的返回值呢？。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是：val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口，但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中，声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式，也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后，有很多小伙伴咨询，如何在Kotlin版的Double Check，给单例添加一个属性，这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思，最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符，如果 ?: 左侧表达式非空，就返回其左侧表达式，否则返回右侧表达式。请注意，当且仅当左侧为空时，才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public  尽管在 main 函数中，对 person 这个对象进行了类型判断，但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型，这样是不是很不智能？ 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中，只要对类型进行了判断，就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子，如果我们没有进行类型判断，并且直接进行强转，会怎么样呢？ public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢？ val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?，就不会把程序 crash 掉了，当转化失败的时候，就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? =  aString 在定义的时候定义成了有可能为 null，按照之前的写法，我们需要这样写 String? =  但是已经进行了是否为 String 类型的判断，所以就一定 不是 空类型了，也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数 public  .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时，在代码块里面写this，的时候，两个this代表的含义不一样，T.()->Unit里的this代表的是自身实例，而()->Unit里，this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章，欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...源利用率、实现高效的数据共享与交换具有重要意义。 例如，在Docker和Kubernetes等容器平台中，mmap系统调用被用于实现容器内部进程与宿主机文件系统的高效交互，以及容器间共享内存通信。通过内存映射，容器可以将宿主机上的持久化存储直接加载到内存中，实现数据的快速读取与更新，极大地提升了I/O性能。 此外，针对云原生环境下的大规模并行计算和实时数据处理场景，研究者们正在探索如何优化mmap以适应更高的并发需求和更低延迟的要求。2021年，有研究人员提出了一种改进的内存映射策略，旨在减少在高负载环境下由于频繁的内存映射操作导致的系统开销，并已在分布式数据库和大数据分析应用中取得了显著效果。 同时，内存映射的安全性问题也引起了业界的关注。今年早些时候，一项安全研究报告揭示了利用mmap进行提权攻击的新方法，再次提醒开发者在享受内存映射带来的便利时，也需要关注其潜在的安全风险，并采取相应的防御措施。 总之，内存映射作为底层系统调用的重要组成部分，其发展与优化将持续影响着整个软件生态系统的性能表现与安全性，值得广大开发者和技术研究者深入探究和实践。

...文件系统技术以适应大数据时代的需求。如Facebook主导开发的开源文件系统——Rocksteady，旨在提供超大规模数据中心所需的高效能、高稳定性和低延迟特性。此外，持久化内存（PMEM）技术的发展也在推动着Linux文件系统的变革，如pmemfs文件系统，它利用持久性内存的优势实现高性能的数据存取。 4. 跨平台开发与容器化趋势：随着云原生理念的普及，嵌入式开发开始关注容器化技术在边缘计算场景的应用。Docker和Kubernetes等工具正在帮助开发者更便捷地构建和部署跨平台的嵌入式应用，通过统一的容器环境简化了不同处理器架构间的移植难题。 5. 用户权限管理与安全实践：针对Linux系统安全问题，近年来有许多关于如何强化用户权限管理的研究报告和技术文章发表。例如，SELinux策略的深入解读，以及如何结合最小权限原则进行服务账户设置，避免因权限过高导致的安全风险，这些内容都是嵌入式系统安全运维的重要参考。

...架构是一种结合了私有数据中心（IDC）与公有云服务的IT基础设施模式。在饿了么的发展过程中，随着业务量的飙升和技术需求的变化，选择采用了“IDC+云计算”的混合云架构。这一架构允许企业在保留自身数据中心的基础上，充分利用公有云的弹性扩展能力，实现资源按需调配，既能保证数据安全与合规要求，又能有效应对如订单峰值、数据爆炸增长等带来的计算存储压力。 实时智能调度系统 , 实时智能调度系统是一种基于大数据和人工智能算法的技术解决方案，旨在优化配送效率，减少人工干预。在饿了么的案例中，阿里云为其打造的智能派单系统即为实时智能调度系统的典型应用。该系统通过分析海量历史订单数据、餐厅数据、骑手数据和用户数据，能够在接收到新订单时迅速匹配最优配送方案，自动将订单分配给合适的骑手，并重新规划最短配送路径，以达到提升配送速度、降低延迟率、提高整体运营效率的目标。

...。 3， 当我们操作数据库的时候，我们在执行完 相应的crud 方法后，我们没有关闭 cursor .close()或者 db.close()，也同样会占用内存、因为只有关闭连接后，才会被GC 回收。 4.继续举个栗子 [java] view plain copy print ? Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("唐僧","pwd1",25); Person p2 = new Person("孙悟空","pwd2",26); Person p3 = new Person("猪八戒","pwd3",27); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果：总共有:3 个元素! p3.setAge(2); //修改p3的年龄,此时p3元素对应的hashcode值发生改变 set.remove(p3); //此时remove不掉，造成内存泄漏 set.add(p3); //重新添加，居然添加成功 System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果：总共有:4 个元素! Ｊ哥　亲自　实践了下，发现问题了，这个网上的栗子　是错的。实际上是可以ｒｅｍｏｖｅ掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章，都是这个栗子。。 这里　看下其他网站上的总结吧　：强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 ＯＫ。还有最后一点，就是关于图片的，ｂｉｔｍａｐ对象的及时释放，这里　就不细说了，等在图片三级缓存一起去总结。 此时　感觉　对面的ａｎｄｒｏｉｄ　小哥　已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后，　他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问：有没有自定义过ｖｉｅｗ。 Ｊ哥回答：这个很常见，我自己定义过很多，比如　下拉刷新，上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager，也是 继承viewpager，然后自己开启一个线程，去控制 切换的。还比如，跑马灯效果的textview ，scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确，我也是 自定义listview，复写了 onmeaure方法，然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片，我也是做过，主要是对onmeasure 方法，onlayout方法，ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等，奥 对了，我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件，侧滑解锁的，我也是自己定义的，然后展示给他看了一下，当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问：listview的优化、 Ｊ哥回答：(PS：这种问题，基本上 都快被问烂了，但是没办法 还是要回答。）listview作为最常见的 用来显示数据的view ，一般 从四个方面 去优化。 1 ，复用convertview， 不然假如有1000条数据，那么我们滑动，就会 产生1000个convertview ，这对内存是很大的浪费，所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数， 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的，我们要尽可能的减少，通常 我们定义一个viewholder，去管理 这些id ，然后通过tag 去直接拿到 id。 3， 分页加载，延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目，有一个榜单，数据量很大，一次请求过来的数据量很大，这样有两个问题，一个是请求网络 时间可能会很长，另一个展示数据 上面 体验对不是很好，所以 我们做了 第一次加载 20条，然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像， 图片的 优化。这里 类似 三级缓存，推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm，J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问： 看你简历上面 做过 社交，通信这块是怎么做的。 Ｊ哥回答：我看 咱们公司 也用到了 聊天，咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中，他说 是集成的环信（但是 有丢包现象，所以打算自己做通信）。 OK，Ｊ哥说　，我们　项目中聊天　是基于ｘｍｐｐ协议的做的，在没有android以前　，java有个开源的 smack ，android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了， 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天，这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ，然后进行通信，我说，这个　跟ｈｔｔｐ请求　其实原理上一样，都是　绑定ｉｐ，然后　设置一些ｐｒｏｐｅｒｔｙ，然后通过类似流进行通信的，　asmack，其实底层 就是xml通信的。 面试官01问： touch 事件的传递机制，还特意画了，一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 Ｊ哥回答：就是这个， 这也难不倒我。因为Ｊ哥觉得　这个问题肯定会问到　所以　早有准备，这里　我就大体说下结论，详细原理　给你传送门。 我回答，这个很简单，只要你继承一下　button　　和　linearlayout　复写一下　三个方法　dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程，我给你总的说下结论的，点击这个button，一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件，然后 往子类里面传递，让子类 在往子类的下一级子类去传递，让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件，如果消费掉，那么父类将不会响应，如果子类不消费，那么会退回到次级子类，然后看是否要消费，这样，一句话 就是父传子， 子决定要不要，不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍， 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦，http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问： 项目中图片的优化。 Ｊ哥回答：我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ，但是 很流畅，也没有oom。关于图片 优化，一般我们采用三级缓存，1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有，有直接拿来用，这里 我项目里是这样做的，我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少，然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片，我会保存到本地，避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题，对于单张的 大图片，我也会利用bitmapFactory，进行计算大小，然后 计算手机分辨率，进行定量的 压缩 处理。 面试官问： GC的回收 Ｊ哥回答：我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式，应该有多种不同的算法，我看过谷歌 官网介绍的一点，有这样一块区域，他分为 latest（最近） middle（中等）permanent（永久的），这样三块子区域。里面分别存放，刚刚被创建的，以及 时间 靠后的，很久的，对象，不断地新对象 往latest里面添加，当达到相应对象区域的阀值的时候，就会触发GC，GC 进行回收的时候，对于latest 中回收的速度是最快的，而permanent 相对是最久的，而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系， 还有一种算法，是根据最近被引用的时间，或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。ＧＣ回收的时候　会阻塞线程，所以代码中要避免创建不必要的对象，例如ｆｏｒ循环中　创建大量对象　就会容易引起ＧＣ。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问： 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 Ｊ哥回答：这个问题 我也碰到过，我们都知道，viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道，这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来，已经夹在好了，有可能数据不是最新的，我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈，这个哥们大概没什么问的了，然后 就让我等一下，说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟，进来一小姑娘，坐下，看了我简历，我以为是人事，来跟我谈人生理想。结果，没说几句话，让我讲一下我的项目。我qu，惊呆我了。我问，你也是做android的，我去，是这样的、、把J哥吓到, 然后问了Ｊ哥几个问题。 Android 小姑娘问： 看你项目中的listview 中item类型 是统一的，而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 Ｊ哥回答：J哥装作很牛的样子说，我暂时想到两种方法，1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用，或者 把这几种类型 一起加载，然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘，假如 我这里 有一百条数据，这一百条是无序的，包含了 10种 item类型，你有没有什么好方法 去处理这个问题， 小姑娘说，你不是定义了类型吗，我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问： onAttch onDetach还是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow Ｊ哥回答：其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法，她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过， 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她，这两个方法是做什么的，小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的，那么的话 应该是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow方法了，小姑娘说： 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度，在 oncreate 里面不能计算，其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算，但是还是有方法计算的，（本人觉得面试 问你 API 是 最2的了，忍不住吐槽下，我遇到过，Camera 拍照，问我获取 一个图片，还是 视频的 方法，我去百度 一下，随便就知道，真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。） 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了，感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好，不管方法用没用到，我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了，后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧，到是没有问我什么技术问题， 总监： 问我 做没做过通信这块，能不能做这一块。 Ｊ哥回答：，我说做过，通信有几种协议的，我们用的 是xmpp协议的 ，服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的，客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ，比如我知道有些项目中用的 soap协议的，还有ip 协议的。ＰＳ：反正就是扯 我说　通信　客户端这一块　我没问题，但是　服务端　我　从工作以来　一直偏向　ａｎｄｒｏｉｄ　移动端开发，后台这一块，如果数据量大了，还要考虑并发之类的，我是做不了，让我做个ｔｏｍｃａｔ搭建的ｄｅｍｏ　我可能可以。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 总监： 问我 什么时候能上班 Ｊ哥回答：我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 这里　感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事１：一进来，就问东问西。问加班看法啊，他们公司技术　一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 Ｊ哥回答：我说，一般遇到项目加功能　，版本升级，等等　这些加班都没什么，只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事　是一直跟我强调这个，她不停强调　我就暗暗下决心，薪资　我是不会要低了。 人事１：看你还年轻啊，还能拼一拼啊、、、、 Ｊ哥回答：我说现在　这几年对我人生规划也算比较重要的时期，也是过一年少一年了，其实她的意思　还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话，然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊，之类的。。。 最后到关键问题上啦，最关心的，薪资问题。 人事１：期望薪资 Ｊ哥回答：我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好，你等下，然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久，然后又来一个 可能是人事吧。又进来，问了一遍，也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我，但是又觉得有点超出她们薪资期望吧，当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说，两天给我答复，心里很气愤，饿着肚子 面试到三点，竟然婉拒、、、 反正我是很生气，我说，好，然后我就走。结果，没过一个小时，人事又打电话来，非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼，难道她们CEO要给我煲汤 了？我说可以，然后时间定在后天了，，反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ，这家面试 先写到这里，下面下午还有一家，等下在写。准备睡觉。今天面试回来，累的就睡着了，晚上十点多才醒过来，想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 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。

...到你的c 盘中的全部数据。2. 如果你在安装系统时没有像方案1所说的那样挂载上你的fat32分区，没关系，仍然能够很方便的解决这个问题。首先，用一个文本编辑器（如vi）打开 /etc/fstab，在文件的最后加入类似如下的几行 /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 你所要做的修改就是，把/dev/hda1改成你要挂载的fat32分区在linux中的设备号，把/mnt/c改成相应的挂载点即可。注意，挂载点就是一个目录，这个目录要事先建立。举一个例子，我有三个fat32分区，在windows中是c,d,e盘，在linux中的设备号分别为 /dev/hda1,/dev/hda5,/dev/hda6。那么我就要先建立3个挂载点，如/mnt/c,/mnt/d,/mnt/e，然后在 /etc/fstab中加上这么几行： /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 /dev/hda5 /mnt/d vfat default 0 0 /dev/hda6 /mnt/e vfat default 0 0 保存一下退出编辑器。这样以后你重启机器后就能直接使用c,d,e这三个fat32格式的windows分区了 十七.问：我的机器重装windows后，开机启动就直接进入了windows，原来的linux进不去了，怎么办？ 答：这是由于windows的霸道。重装windows后，windows重写了你的mbr，覆盖掉了grub。解决方法很简单：用你的linux第一张安装盘引导进入linx rescue模式（如何进入？你注意一下系统的提示信息就知道了），执行下面两条命令就可以了 chroot /mnt/sysimage 改变你的根目录 grub-install /dev/hda 安装grub到mbr 十八.问：我的linux开机直接进入文本界面，怎样才能让它默认进入图形界面？ 答：修改/etc/inittab文件，其中有一行id:3:initdefault，意思是说开机默认进入运行级别3（多用户的文本界面），把它改成id:5:initdefault，既开机默认进入运行级别5（多用户的图形界面）。这样就行了。 十九.如何同时启动多个x 以前的帖子,估计很多人没看过,贴出来温习一下 Linux里的X-Windows以其独特的面貌和强大的功能吸引了很多原先对linux不感兴趣的人，特别是KDE和GNOME，功能强大不说，而且自带了很多很棒的软件，界面非常友好，很适合于初学者。下面告诉大家一个同时启动6个X的小技巧： 在~/.bashrc中加入 以下几行： alias X=startx -- -bpp 32 -quiet& alias X1=startx -- :1 -bpp 32 -quiet& alias X2=startx -- :2 -bpp 32 -quiet& alias X3=startx -- :3 -bpp 32 -quiet& alias X4=startx -- :4 -bpp 32 -quiet& alias X5=startx -- :5 -bpp 32 -quiet& 其中32是显示器的色彩深度,你应该根据自己的实际情况设置。 之后运行 bash 使改变生效，以后只要依次运行X,X1,X2,X3,X4,X5就可以启动6个X-Windows了。 二十.装了rpm的postgresql之后启动 /etc/init.d/postgresql start 是不能启动postgresql的tcp/ip连接支持的,所以打开/etc/init.d/postgresql这个文件把 su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 改为: su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -o -o -F -i -w -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 这样就可以启动数据库的tcp/ip链接了 二十一.如何将man转存为文本文件 以ls的man为例 man ls |col -b >ls.txt 将info变成文本,以make为例 info make -o make.txt -s 二十二.如何在文本模式下发送2进制文件 首先检查系统有没有uuencode 和 uudecode如果没有从光盘上装 rpm -ivh sharutils-x.xx.x-x.rpm 假设要发送的文件是vpopmail-5.2.1.tar.gz执行 uuencode -m vpopmail-5.2.1.tar.gz vpopmail.tar.gz>encodefile 说明： uuenode是编码命令，－m是使用mime64编码，vpopmail-5.2.1.tar.gz是要编码的文件，vpopmail.tar.gz是如果解码后得到的文件名，encodefile是编码后的文件名。 执行上述命令之后就可以通过mail命令发送编码后的文件了 mail chenlf@chinalinuxpub.com<encodefile 好了，现在我来接收邮件 在控制台上输入mail命令： mail Mail version 8.1 6/6/93. Type ? for help. "/var/spool/mail/chenlf": 2 messages 2 new >N 1 chenlf@ns1.catv.net Mon Jun 10 16:44 17/363 N 2 root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45 6091/371145 & 2 Message 2: From root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45:28 2002 Date: Mon, 10 Jun 2002 16:44:51 +0800 From: root <root@ns2.catv.net> To: chenlf@chinalinuxpub.com begin-base64 644 vpopmai.tar.gz H4sIABr15TwAA+w9a2PbNpL7NfwVqNPbWIlFPSzbiR2n9SuxE7/OcuLNtdmU EiGLMUWqfFhWt7u//eYBgKRE2U7iTa+3VndjiQQGg5nBYDAYDC6H4XDgeH51 yW7ajdpf/h2fer1VX1lagr/1+spyq/BXff5SX2mtNBZXmovN5l/qjWZrqfEX sfRvwWbik8aJEwnxl7ifDofXlLvp/Z/0c1nk/8uN/777NuqNen251ZrB/+XF pcUG8r/ZbC0vL9ZXoPwi/O8von73qEx//sP5bwHHxanT8aUIe2IrDBIZJLFl 7QVJFFovpZOkkYxFL4yEFhVLCKhk1W2xG45E1wnEnohlIsJAiksvSlLHF24I JQORhKIjRdKXYhh5Ayca6xcAD8DQm4HT7XuB/EGcSXgbPErEyAkSrNp3LqVw grGoyaRbGzpxPHJFGssotq0Gtw6l9gTgJbixode9EOlQDMaTmEjE/AerydVc rAY4jJzIFY7vC3wL2DgJvJIxIjFwkm6fWkfw1KoAIti/EgkWc3A6YRp05ReB aeXAQH34GoXOwAvOVUnoEnwRYRqJeJAMgczRpYzEyEv6YQoUH8oACltLtjjD Rr1YOCJ2BkPgJop1IuJu5A0TYh9xIdQwfrCWTdt9pMKvaZg4j5jT3PgojC5+ sFZswM0LAJzvSyhGXQSCOmLoO9DtEOAicBCD2qUT1agAg44BSd+1niIEzVPs ................. ................. ................. & s 2 encodefile "encode" [New file] & q 然后进行解码 uudecode encodefile ls encodefile vpopmai.tar.gz tar zxvf vpopmail.tar.gz OK了 二十三.将 man page 转成 HTML 格式 使用 man2html 这个指令，就可以将 man page 转成 HTML 格式了。用法是： man2html filename > htmlfile.html 二十四.如何在gnome和kde之间切换。 如果你是以图形登录方式登录linux，那么点击登录界面上的session（任务）即可以选择gnome和kde。如果你是以文本方式登录，那执行switchdesk gnome或switchdesk kde，然后再startx就可以进入gnome或kde。 25...tar，.tar.gz，.bz2，.tar.bz2，.bz，.gz是什么文件，如何解开他们？ 他们都是文件(压缩)包。 .tar：把文件打包，不压缩：tar cvf .tar dirName 解开：tar xvf .tar .tar.gz：把文件打包并压缩：tar czvf .tar.gz dirName 解开：tar xzvf .tar.gz .bz2：解开：bzip2 -d .bz2 .bz：解开：bzip -d .bz .gz：解开：gzip -d .gz 26.linux下如何解开.zip，.rar压缩文件？ rh8下有一个图形界面的软件file-roller可以做这件事。令外可以用unzip .zip解开zip文件，unrar .rar解开rar文件，不过unrar一般系统不自带，要到网上下载。 27.linux下如何浏览.iso光盘镜像文件？ a.建一个目录，如：mkdir a b.把iso文件挂载到该目录上：mount -o loop xxxx.iso a 现在目录a里的内容就是iso文件里的内容了。 28.linux下如何配置网络？ 用netconfig。“IP address:”就是要配置的IP地址，“Netmask:”子网掩码，“Default gateway (IP):”网关，“Primary nameserver:”DNS服务器IP。 29.如何让鼠标支持滚轮？ 在配置鼠标时，选择微软的鼠标，并正确选择端口如ps2,usb等 30.如何让控制台支持中文显示？ 安装zhcon。zhcon需要libimm_server.so和libpth.so.13这两个库支持。一般的中文输入法应该都有libimm_server.so。libpth.so.13出自pth-1.3.x。把这两个文件放到/usr/lib下就行了。 31.如何配置grub？ 修改/boot/grub/grub.conf文件。其中 “default=n”(n是个数字)是grub引导菜单默认被选中的项，n从0开始，0表示第一项，1表示第二项，依此类推。 “timeout=x”(x是一个数)是超时时间，单位是妙。也就是引导菜单显示后，如果x秒内用户不进行选择，那么grub将启动默认项。 “splashimage =xxxxxx”，这是引导菜单的背景图，先不理他。 其它常用项我用下面的例子来说明： title Red Hat 8.0 root (hd1,6) kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14 ro root=/dev/hdb7 initrd /boot/initrd-2.4.18-14.img 其中"Red Hat 8.0"是在启动菜单列表里显示的名字 root (hdx,y)用来指定你的boot分区位置，如果你没有分boot分区（本例就没分boot分区），那就指向根分区就行了，hdx是linux所在硬盘，hd0是第一块硬盘，hd1是第二块，依此类推。y是分区位置，从0开始，也就是等于分区号减一，比如你要指向的分区是hdx7，那么y就是6，如果是hdx1，那y就是0。注意root后面要有一个空格。 kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14，其中"/boot/vmlinuz-2.4.18-14"是你要用的内核路径，如果你编译了心内核，把它改成你的新内核的路径就行了。 ro就不用管，写上不会有错。 root=/dev/hdxx指定根分区，本例是hdb7，所以root=/dev/hdb7 initrd xxxxxxxxxxxxx这行不要也行，目前我还不清楚它是做什么用的。 上面是linux的，下面是windows的 title windows 98 rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 title xxxxxxx不用解释了，上面有解释。 rootnoverify (hdx,y)用来指定windows所在分区，x，y跟上面一样，注意rootnoverify后有空格。 chainloader +1照抄就行，注意空格。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gudulyn/article/details/764890。 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。