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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 从开发人员到机器学习从业人员 14天 Python是应用机器学习发展最快的平台之一。 在本小课程中,您将发现如何在14天内使用Python入门,建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中,通过16个循序渐进的教程,3个项目和完整的python代码,探索如何用熊猫准备数据,使用scikit-learn拟合和评估模型,以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新:更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新:更新Python和库版本。 2018年3月更新:增加了备用链接以下载一些数据集,因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新:修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 10:04:06
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如果灵魂确实存在的话,那么它作为区别人与人工智能的本质区别再合适不过了。但是,灵魂究竟是什么东西,或者说,它究竟存在与哪里。至今为止,科学家研究了动植物和人类的各个角落,也没有发现类似“灵魂”的东西。 又或许说,灵魂根本就是看不见,摸不着的。那灵魂又是如何产生的呢?从最开始的宇宙开始形成,灵魂显然是不存在的。而灵魂又是不可分割的,永恒不变的,那么在生物一步步进化的过程中,究竟是在那一刻,灵魂突然出现。由达尔文的《进化论》,由最初的单细胞生物到最后的人,都可以用基因突变来解释,但是究竟在那一代,突变产生了第一个具有灵魂的生物?人们不得而知。当然也有可能,灵魂是在某个时刻,由“上帝”加入到这个世界的。 本篇文章中,“灵魂”作为我们的唯一存在来描述,下文我会具体的解释。 心流的存在 与灵魂的存在相反,心灵的存在,是一个不争的事实,是一个我们每时每刻都在接受的明确的现实。心流包含两方面:感觉和欲望。 我们可以非常明确的知道,我们自身,是有感觉和欲望的,以及,人工智能,是不具备感觉和欲望。在这里,我想我需要简述一下笛卡尔的心灵哲学5,笛卡尔认为,人不是机器,但是动物是机器,只有人类才拥有感觉和欲望,其他动物都是没有心灵的自动物。所以当有人踢狗的时候,狗会自动的退缩,躲避,并开始狂吠,但是没有任何的感觉和欲望,就像自动贩卖机一样,按下开关,出来商品。所以人类对待动物,也很少有怜悯。早期17世纪的医生和学者对活狗进行解剖,观察其内脏器官如何运作,但完全不用麻醉,他们也不会感到不安。因为在他们眼中这没有什么不对,就像现在人们把机器拆开看看内部的电路是如何工作一样6。 当然,现在有了很多的动物保护者,他们认为动物和人类是平等的,也有自己的意识,也有喜怒哀乐。在《剑桥意识宣言》中提到:“各种证据均指出,非人类动物拥有构成意识所需的神经结构,神经化学及神经生理基础物质,并且能展现出有意图的行为。因此,证据已充分显示,负责产生意识的神经基础物质并非人类所独有。非人类动物,包括所有哺乳动物,鸟类,以及章鱼等其他生物,均拥有这些神经基础物质。” 确实,我承认心流并不只存在与人类,而是存在与所有生物之中。但是笛卡尔的理念也并不是完全错误的,因为心流虽然是生命的特质,但不是人类的特质,我想笛卡尔的理论中把心灵换做灵魂可能会更妥当一些,尽管灵魂的存在目前还是个未知数。或许我说完接下来的例子,会解释的更充分些。 对于心流的存在,生物学家给出了一个简单的不能再简单的解释,那就是,如果没有感觉和欲望,那么就无法解释生物的各种行为。拿人来做例子或许会比较难以理解,但是拿动物做例子却简单的过分,那就是:当人去踢狗的时候,如果狗没有感到疼痛,愤怒,产生躲避的欲望,那么它就会因此而受到伤害。也就是说,这些种种的感觉与欲望,是那些最原始的东西,即进化论为了使生命更好的活着而产生的,只因人类把自己放在比动物高很多个层次的阶级上,而忽略了这个很简单的问题。 心流的产生 问题的关键,在于心流的产生。这样稍微改动下,上文所提到的笛卡尔的理论或许会更合理些:人与动物都存在感觉与欲望,但是动物的感觉与欲望是依靠自身结构在外界的输入下产生的一种内部输出,而人类的感觉和欲望则是一种可以被称作“灵魂”的东西控制下产生的。从而确立了人类高于动物的地位。 前者很容易理解,现在的科学研究也已经很透彻了。例如兔子见到狮子,电信号便从眼睛传到大脑,刺激某些神经元,又结合之前的记忆神经元,放出更多的信号,整条线路的神经元一一受到刺激,最后指令传到肾上腺,让肾上腺素传遍全身,心脏的跳动也随之加快,肾上腺素也使信号的传递速度更快了些,同时在运动中枢的神经元也向腿部肌肉发出信号,让肌肉随着信号有序的完成伸展和收缩。外在的表现就是兔子从狮子旁边逃之夭夭。至于其中的恐惧的感觉和想要逃跑的欲望,都只不过是内部神经元信号的一种状态。 而对于后者,则难以解释。正因为对前者的理解透彻,对后者的解释才显得很难说通。两个过程本来是相同的过程,只是后者多了对于每个人有且唯一的“灵魂”的存在的介入,但是,它究竟何时介入,如何介入,正如前者所描述的,在这样一个信号的传递网络里,究竟有哪一步,是需要“灵魂”来控制的。思前想后,好像并没有必须存在的那么一个步骤。也就是可能,前者所描述的那个信号传递步骤,适用于所有生物,当然也包括人类。 简单的总结 简单的总结一下,关于确定存在的心流和不确定存在的灵魂。 首先,心流是确定存在,并且存在与所有生物当中,是生物进化产生的,为了更好的活着。其中,记忆储存的是之前的心流状态,当然不是全部的心流状态;感觉是当时的生物内部信号的一种状态,成为现态;欲望是一种内部输出,欲望,感觉和记忆相结合再结合会产生对外部的输出。 其次,“灵魂”在这里表示为一个个体的有且唯一的存在。它不参与生物的任何过程,但是却有选择的监视生物的心流。也可以这样说,生物体本身有选择的展示一部分心流以供灵魂检阅,灵魂也是从生物所展示的心流中有选择的检阅。这才是人类的特质。我们真正的自我,就是这样一个有且唯一的灵魂,它无法介入它所在的生物体的任何事情,但是可以在一定程度上知道它所在的生物体的状态。 也可以这样理解,生物体本身是一个封装的很好的复杂程序,心流则是程序的内部变量,程序不断的接收外部输入并向外部输出,我们本身的灵魂所在则置身于程序之外,就像我们坐在电脑前,无法知道这个复杂程序究竟是如何运行的,但是通过它输出在显示屏中的一些内部变量,即心流的一些数据,我们可以大致的判断出,程序在干些什么。对于这样的解释你可能难以接受,接下来的两个例子或许会让你接受这一事实。 现在科学家只要扫描人脑,就能在测试者自己有所感知之前,预测他们会有什么欲望,会做出怎样的决定。例如,在一次实验中,受试者躺在一台巨大的脑部设备里,两手各自拿着一个开关,受试者可以随机的选择在何时按下那个开关。而科学家通过观察受试者的大脑神经活动,就能在受试者做决定之前知道受试者做了怎样的决定。也就是说,当这些内部输出被外部观测者“灵魂”所察觉的时候,心流自身已经做出了决定。7 或许你没有亲自做过这个实验,并不相信实验的结论,但是还有一个实验,你现在就可以给自己做一个测试。相信对于大家心算100以内的乘法没有什么问题,那么请各位充分运用自己的自由意志,即本文中的“灵魂”去控制你的大脑心算5672,注意在计算的过程中不要让自己的大脑去思考其他的任何事情,用尽快的速度计算出结果。当然,你会发现你根本做不到,无论如何你都无法控制那先奇奇怪怪的想法出现在你的大脑里,至于大脑为什么会像你控制的那样去计算5672,接下来我会给出人类的大脑思维模型。 生物的模型 生物的模型分为两部分,一部分我称为确定机,一部分我称为概率机。 确定机 确定机是指只要输入确定,那么就会产生确定输出的部分,而对于输入的概率性则不予考虑。例如,当生物多次看到同一个画面的时候会在大脑里形成同样的图像,因为每次输入的光信号都是一样的,在生物内部进行的信号传递过程也是一样的,所以在大脑里形成的图像输出也是一样的。现在人类所生产的绝大多数工具就是一个确定机的模型,如果相同的输入,不管输入多少次都会得到相同的输出。确定机也是生物模型的基础部分,构成生物的绝大部分,实际上,除了大脑,生物的任何部分都是一个确定机的模型,而大脑也有一部分的确定机模型。对于确定机,所有的内部过程和输出都不会被“灵魂”检阅,当然生物上可以通过解剖或其他更先进的方式去检查生物内部确定机的工作状态。 概率机 概率机是指即使输入确定,输出的确定性也指限制在一定的概率范围之内,会以不同但是给定的概率输出多个输出。当然给定的概率可以是确定机给出的确定概率(只在输入确定的情况下才确定),也可以是概率机给出的概率概率。概率机构成生物的大脑部分,当然一部分低等生物只由确定机构成。对于概率机,有一部分输出会被“灵魂”检阅,而“灵魂”是否检阅取决于“灵魂”本身,当然,对于概率机的工作状态,也可以通过解剖或其他更先进的方式去检查。 生物思考的过程 对于不同的生物,大脑可以同时进行的事情是有限的。就像现在的电脑手机一样,有严格的内存限制,对于大脑来说,同时启用着多个线程,每个线程所占用的内存不同,但是所有线程所占用的内存总和不得超限。对于每个线程,会随机的考虑一些事件,这些事件包括记忆中的事件,和当时正在发生的事件,对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条: 1.对记忆中的事件,事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件,概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高,无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多,概率越高 5.对不同的心流状态,概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说,大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话,生物的思考过程究竟如何进行呢?其实很简单,单个概率可能代表随机,但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子,为什么你会真的去心算这个结果,大致的过程是这样的,如果大脑的思考频率以毫秒计的话,假设看5672用了200毫秒,其中每毫秒除了这一事件,还有其他的99个事件,那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5,可以说即使大脑中随机的杂念再多,思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3,同理,在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容,当然也有可能会走神,即出现大范围的无关事件,但是这只会影响最后计算出结果的时间先后,并不会影响整个过程的进行。这也就是说,大脑的思考过程,其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述,作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置,而所谓的自由意识,主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题,你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗?“灵魂”可以偶尔窥探外界,但无法做任何事情,只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的,实际上就像看电影,每次看电影的时候,我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是,因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”,所以看的入迷了。其实,人类从解放双手,开发智力,使用工具,到探索宇宙,最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”,把我们关在肉体这个囚笼里面,并且把我们的感知限制在有限的范围内,有限的嗅觉,16至20000赫兹的听觉,400纳米到700纳米的视觉,在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题,对于自己本身来说,表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的,而对于其他人,因为限制了对“灵魂”的感知,所以无法确认别人,别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解,你知道自己被关在一间囚笼里面,而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面,可能只有一小部分,甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此,我不得而知,可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样,“上帝”也在观察着我们或我的一举一动,这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭,一开始我只是平凡的活着,说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的,但是知道了这个囚笼的存在,就总想着打破它,因为在想到可能只有自己一个存在的时候,会是多么的孤独。就像一个人去看电影,哪怕电影的内容再精彩,再引人入胜,但当电影结束的时候,你才发现,原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的:1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读,下一篇我会出逆袭第一步:《思考的最简单模型及其编程实现》,可能用C++,也可能用Java,Python,看作者的心情吧。预计近几个月出吧,快则个把月,多则不知道了,毕竟作者本身还是比较忙的,忙七忙八也不知道在忙什么,嗯,就这样。 小号:在有多个游戏账号的前提下,等级高的号叫作大号,等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见:《未来简史:从智人到智神》第三章:人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-02 11:30:59
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答:这需要修改/boot/grub/grub.conf。举一个例子你就明白了。假设你的/boot/grub/grub.conf是这样子的: default=0 timeout=10 splashimage=(hd0,7)/grub/splash.xpm.gz title Red Hat Linux (2.4.18-14) root (hd0,7) kernel /vmlinuz-2.4.18-14 ro root=LABEL=/ initrd /initrd-2.4.18-14.img title DOS rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 那么你的grub会默认启动Red Hat Linux (2.4.18-14)这个系统,把default=0改成default=1,那么grub会默认启动DOS这个系统。注意,这里的要点是:你想默认启动第n个title所指的系统,那么default应该是等于n-1 十二.问:我的文本控制台怎么总是出现乱码呢? 答:这是因为你安装了中文支持的缘故。解决的方法是安装一个zhcon(一个快速地外挂式CJK(中文/日文/韩文)的多内码平台),我把他放在附件中提供大家下载。关于zhcon的更进一步的消息,大家可以到他的官方主页zhcon.gnuchina.org查看。安装和使用请参考这个连接 http://hepg.sdu.edu.cn/Service/tips/zhcon_manual.html zhcon下载连接: http://zhcon.gnuchina.org/download/...on-0.2.1.tar.gz 十三.问:我在安装一个软件的时候,提示我缺少一个.so文件,安装无法继续,怎么办? 答:.so文件就像windows中的.dll文件一样,是库文件。一个程序的正常安装和运行需要特定的库文件的支持。所以你需要去找到包含这个.so的包装上。去 http://www.rpmfind.net用你缺的那个.....剿枰?rpm包 十四.我访问windows分区时发现所有windows分区中的文件和文件夹名中的中文全变成问号,怎么办? 答:在第三贴中我们讲解了通过编辑/etc/fstab实现在linux中访问windows的fat32分区。同样,我们可以通过进一步修改 /etc/fstab来实现中文文件名显示。只要把/dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0中的default全改为iocharset=cp936就行了。 十五.我的rh8.0中的XMMS不好使,不能播放MP3,怎么办? 答:这是因为rh公司怕别人告他侵权,所以在rh8.0中去掉了XMMS对MP3的支持,8.0以前的版本都是好使的。在8.0中要解决也很简单,装一个插件就行了。这个插件我放在本贴的附件里,rpm格式,经winrar压缩 附件: http://www.chinalinuxpub.com/vbbfor...s=&postid=86299 十六.问:我在linux中怎样才能使用windows分区呢? 答:先说一点背景知识。linux支持很多种文件系统,包括windows的fat32和ntfs。对fat32的支持已经很好,可以直接使用,而对ntfs 的支持还不是太好,只能读,而写是极危险的,并且对ntfs的支持不是默认的,也就是说你想要使用ntfs的话,需要重新编译内核。鉴于重编内核对于新手的复杂性,这里只讲解使用fat32分区的方法下面给出上述问题的两种解决方案:1.在安装系统(linux),进行到分区选择挂载点时,你可以建立几个挂载点,如/mnt/c,/mnt/d等,然后选择你的windows fat32分区,把它们分别挂载到前面建立的挂载点即可。(注意,正如前面所说,在这里你不能把一个ntfs分区挂载到一个挂载点,应为ntfs不是默认支持的。)这样你装好系统后就能直接使用你的windows fat32分区了。例如,你把windows的c盘(linux中的/dev/hda1)挂载到/mnt/c,那么你就能在/mnt/c目录中找到你的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。
2023-10-27 09:27:49
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2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA(服务等级协议):是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档,包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI(关键绩效指标):是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任,并以此为基础,明确部门人员的业绩衡量指标,建立明确的切实可行的KPI体系,是做好绩效管理的关键。 KPI(关键绩效指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标,是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-19 16:00:05
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com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.stereotype.Repository;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 Mapper 接口 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Repositorypublic interface SeckillGoodsMapper extends BaseMapper<SeckillGoods> {List<SeckillGoodsVo> queryAll();} ④、service层与controller层 service: ISeckillGoodsService: package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillGoodsService extends IService<SeckillGoods> {ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll();} SeckillGoodsServiceImpl: package com.example.seckill.service.impl;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillGoodsServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillGoodsMapper, SeckillGoods> implements ISeckillGoodsService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll() {List<SeckillGoodsVo> list= seckillGoodsMapper.queryAll();return ResponseResult.success(list);} } controller: SeckillGoodsController: package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();} } 得到秒杀商品数据: 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="normal_add">增加</button></div></div><table id="normal_goods" lay-filter="normal_goods"></table><script type="text/html" id="button_1"><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_del">删除</a><a class="layui-btn layui-btn-xs" lay-event="normal_edit">编辑</a></script></div><--秒杀界面--><div class="layui-tab-item"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="seckill_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_search">🔍</button><button class="layui-btn layui-btn-primary" id="seckill_add">增加</button></div></div><table id="seckill_goods" lay-filter="seckill_goods"></table></div></div></div></div><--引入js--><script src="/static/asset/js/project/goodsList.js"></script></body></html> ②、获取数据 goodList.js: // 秒杀商品let seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]}); 呈现界面: 二、秒杀商品添加 1、后端:接收前端添加秒杀商品的数据 ①、实体类vo:SeckillGoodsVo private List<Map<String,Object>> goods; 修改实体类时间的类型:SeckillGoods @ApiModelProperty("秒杀开始时间")@TableField("start_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp startDate;@ApiModelProperty("秒杀结束时间")@TableField("end_date")@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")private Timestamp endDate; ②、mapper层:SeckillGoodsMapper int addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} var layer,row,seckill_tablelayui.define(()=>{let table=layui.tablelayer=layui.layerlet $=layui.jquerylet normal_table=table.render({elem: 'normal_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头{field: 'gid', title: '商品编号', width:80, sort: true, fixed: 'left'},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsImg',title: '商品图片',width:200,templet: (goods) => <b onmouseover='showImg("${goods.goodsImg}",this)'> + goods.goodsImg + </b> },{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true},{field: 'operate', title: '商品操作',toolbar: 'button_1'}]]});// 刷新表格let reloadTable=()=>{let goodsName=$("normal_value").val()// 【JS】自动化渲染的重载,重载表格normal_table.reload({where: {//设定异步数据接口的额外参数,height: 300goodsName},page:{curr:1 //current} });}// 搜索$("normal_search").click(reloadTable)// 增加$("normal_add").click(()=>{row = nullopenDialog()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注:tool 是工具条事件名,test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值(也可以是表头的 event 参数对应的值)let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象(如果有的话)if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗?',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL,如果你不想让iframe出现滚动条,你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-25 23:20:34
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--><title>Bootstrap 101 Template</title><!-- Bootstrap --><link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"><!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media queries --><!-- WARNING: Respond.js doesn't work if you view the page via file:// --><!--[if lt IE 9]><script src="//cdn.bootcss.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script><script src="//cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script><![endif]--></head><body><h1>你好,世界!</h1><!-- jQuery (necessary for Bootstrap's JavaScript plugins) --><script src="//cdn.bootcss.com/jquery/1.11.3/jquery.min.js"></script><!-- Include all compiled plugins (below), or include individual files as needed --><script src="js/bootstrap.min.js"></script></body></html> 7 浏览器支持 手机浏览器 ——- Chrome Firefox Safari Android Supported Supported N/A iOS Supported Supported Supported 桌面浏览器 ——— Chrome Firefox Internet Explorer Opera Safari Mac Supported Supported N/A Supported Supported Windows Supported Supported Supported Supported Not supported 8 浏览器兼容 让 IE8 支持H5新标签 页面中引入respond.js <!-- 注意: 页面必须通过服务器访问 --><script src="https://cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script> IE兼容模式 页面中添加如下代码 <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> 国产浏览器切换webkit内核 页面中添加如下代码 <meta name="renderer" content="webkit"> 2 BootStrap布局 1 概览 1.1 移动设备优先 为了确保适当的绘制和触屏缩放,需要在 <head> 之中添加 viewport 元数据标签。 在移动设备浏览器上,通过为视口(viewport)设置 meta 属性为 user-scalable=no 可以禁用其缩放(zooming)功能。这样禁用缩放功能后,用户只能滚动屏幕,就能让你的网站看上去更像原生应用的感觉。注意,这种方式我们并不推荐所有网站使用,还是要看你自己的情况而定! 1.2 Normalize.css BootStrap内置了Normalize.css 1.3 布局容器 Bootstrap 需要为页面内容和栅格系统包裹一个 .container 容器。我们提供了两个作此用处的类。注意,由于 padding 等属性的原因,这两种 容器类不能互相嵌套。 .container 类用于固定宽度并支持响应式布局的容器。 <div class="container">...</div> .container-fluid 类用于 100% 宽度,占据全部视口(viewport)的容器。 <div class="container-fluid">...</div> 2 栅格系统 Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统,随着屏幕或视口(viewport)尺寸的增加,系统会自动分为最多12列 2.1 栅格系统简介 栅格系统用于通过一系列的行(row)与列(column)的组合来创建页面布局,你的内容就可以放入这些创建好的布局中。下面就介绍一下 Bootstrap 栅格系统的工作原理: “行(row)”必须包含在 .container (固定宽度)或 .container-fluid (100% 宽度)中,以便为其赋予合适的排列(aligment)和内补(padding)。 通过“行(row)”在水平方向创建一组“列(column)”。 你的内容应当放置于“列(column)”内,并且,只有“列(column)”可以作为行(row)”的直接子元素。 类似 .row 和 .col-xs-4 这种预定义的类,可以用来快速创建栅格布局。Bootstrap 源码中定义的 mixin 也可以用来创建语义化的布局。 通过为“列(column)”设置 padding 属性,从而创建列与列之间的间隔(gutter)。通过为 .row 元素设置负值 margin 从而抵消掉为 .container 元素设置的 padding,也就间接为“行(row)”所包含的“列(column)”抵消掉了padding。 负值的 margin就是下面的示例为什么是向外突出的原因。在栅格列中的内容排成一行。 栅格系统中的列是通过指定1到12的值来表示其跨越的范围。例如,三个等宽的列可以使用三个 .col-xs-4 来创建。 如果一“行(row)”中包含了的“列(column)”大于 12,多余的“列(column)”所在的元素将被作为一个整体另起一行排列。 栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 , 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。 因此,在元素上应用任何 .col-md-栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 , 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。 因此,在元素上应用任何 .col-lg-不存在, 也影响大屏幕设备。 2.2 栅格参数 超小屏幕 手机 (<768px) 小屏幕 平板 (≥768px) 中等屏幕 桌面显示器 (≥992px) 大屏幕 大桌面显示器 (≥1200px) .container 最大宽度 None (自动) 750px 970px 1170px 类前缀 .col-xs- .col-sm- .col-md- .col-lg- 最大列(column)宽 自动 ~62px ~81px ~97px 2.3 栅格系统使用 使用单一的一组 .col-md- 栅格类,就可以创建一个基本的栅格系统,在手机和平板设备上一开始是堆叠在一起的(超小屏幕到小屏幕这一范围),在桌面(中等)屏幕设备上变为水平排列。所有“列(column)必须放在 ” .row 内。 <div class="row"><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div></div><div class="row"><div class="col-md-8">.col-md-8</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-6">.col-md-6</div><div class="col-md-6">.col-md-6</div></div> 2.4 不同屏幕设置不同宽度 <div class="row"><div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-8">.col-xs-12 .col-sm-6 .col-md-8</div><div class="col-xs-6 col-md-4">.col-xs-6 .col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div><!-- Optional: clear the XS cols if their content doesn't match in height --><div class="clearfix visible-xs-block"></div><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div></div> 2.5 列偏移 使用 .col-md-offset- 类可以将列向右侧偏移。这些类实际是通过使用 选择器为当前元素增加了左侧的边距(margin)。例如,.col-md-offset-4 类将 .col-md-4 元素向右侧偏移了4个列(column)的宽度。 <div class="row"><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4 col-md-offset-4">.col-md-4 .col-md-offset-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-3 col-md-offset-3">.col-md-3 .col-md-offset-3</div><div class="col-md-3 col-md-offset-3">.col-md-3 .col-md-offset-3</div></div><div class="row"><div class="col-md-6 col-md-offset-3">.col-md-6 .col-md-offset-3</div></div> 2.6 列位置移动 通过使用 .col-md-push- 和 .col-md-pull- 类就可以很容易的改变列(column)的顺序。 <div class="row"><div class="col-md-9 col-md-push-3">.col-md-9 .col-md-push-3</div><div class="col-md-3 col-md-pull-9">.col-md-3 .col-md-pull-9</div></div> 3 排版 3.1 标题 HTML 中的所有标题标签,<h1> 到 <h6> 均可使用。另外,还提供了 .h1 到 .h6 类,为的是给内联(inline)属性的文本赋予标题的样式。 <h1>h1. Bootstrap heading</h1><h2>h2. Bootstrap heading</h2><h3>h3. Bootstrap heading</h3><h4>h4. Bootstrap heading</h4><h5>h5. Bootstrap heading</h5><h6>h6. Bootstrap heading</h6> 在标题内还可以包含 <small> 标签或赋予 .small 类的元素,可以用来标记副标题。 <h1>h1. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h1><h2>h2. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h2><h3>h3. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h3><h4>h4. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h4><h5>h5. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h5><h6>h6. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h6> 3.2 突出显示 通过添加 .lead 类可以让段落突出显示。 <p class="lead">...</p> 3.3 对齐 <p class="text-left">Left aligned text.</p><p class="text-center">Center aligned text.</p><p class="text-right">Right aligned text.</p><p class="text-justify">Justified text.</p><p class="text-nowrap">No wrap text.</p> 3.4 改变大小写 <p class="text-lowercase">Lowercased text.</p><p class="text-uppercase">Uppercased text.</p><p class="text-capitalize">Capitalized text.</p> 3.5 引用 <blockquote><p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Integer posuere erat a ante.</p></blockquote><blockquote><p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Integer posuere erat a ante.</p><footer>Someone famous in <cite title="Source Title">Source Title</cite></footer></blockquote><blockquote class="blockquote-reverse">...</blockquote> 3.6 列表 无样式列表 <ul class="list-unstyled"><li>...</li></ul> 内联列表 <ul class="list-inline"><li>...</li></ul> 水平排列的内联列表 <dl class="dl-horizontal"><dt>...</dt><dd>...</dd></dl> 4 代码 4.1 内联代码 通过 <code> 标签包裹内联样式的代码片段。 For example, <code><section></code> should be wrapped as inline. 4.2 用户输入 通过 <kbd> 标签标记用户通过键盘输入的内容。 To switch directories, type <kbd>cd</kbd> followed by the name of the directory.<br>To edit settings, press <kbd><kbd>ctrl</kbd> + <kbd>,</kbd></kbd> 4.3 代码块 多行代码可以使用 <pre> 标签。为了正确的展示代码,注意将尖括号做转义处理。 <pre><p>Sample text here...</p></pre> 还可以使用 .pre-scrollable 类,其作用是设置 max-height 为 350px ,并在垂直方向展示滚动条。 4.3 变量 通过 <var> 标签标记变量。 <var>y</var> = <var>m</var><var>x</var> + <var>b</var> 4.4 程序输出 通过 <samp> 标签来标记程序输出的内容。 <samp>This text is meant to be treated as sample output from a computer program.</samp> 5 表格 5.1 基本 为任意 <table> 标签添加 .table 类可以为其赋予基本的样式 <table class="table">...</table> 5.2 条纹状表格 <table class="table table-striped">...</table> 5.3 带边框的表格 <table class="table table-bordered">...</table> 5.4 鼠标悬停 <table class="table table-hover">...</table> 5.5 紧缩表格 <table class="table table-condensed">...</table> 5.6 状态类 通过这些状态类可以为行或单元格设置颜色。 Class 描述 .active 鼠标悬停在行或单元格上时所设置的颜色 .success 标识成功或积极的动作 .info 标识普通的提示信息或动作 .warning 标识警告或需要用户注意 .danger 标识危险或潜在的带来负面影响的动作 5.7 响应式表格 将任何 .table 元素包裹在 .table-responsive 元素内,即可创建响应式表格,其会在小屏幕设备上(小于768px)水平滚动。当屏幕大于 768px 宽度时,水平滚动条消失。 6 表单 6.1 基本实例 单独的表单控件会被自动赋予一些全局样式。所有设置了 .form-control 类的 <input>、<textarea> 和 <select> 元素都将被默认设置宽度属性为 width: 100%;。 将 label 元素和前面提到的控件包裹在 .form-group 中可以获得最好的排列。 <form><div class="form-group"><label for="exampleInputEmail1">Email address</label><input type="email" class="form-control" id="exampleInputEmail1" placeholder="Email"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputPassword1">Password</label><input type="password" class="form-control" id="exampleInputPassword1" placeholder="Password"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputFile">File input</label><input type="file" id="exampleInputFile"><p class="help-block">Example block-level help text here.</p></div><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Check me out</label></div><button type="submit" class="btn btn-default">Submit</button></form> 6.2 内联表单 为 <form> 元素添加 .form-inline 类可使其内容左对齐并且表现为 inline-block 级别的控件。只适用于视口(viewport)至少在 768px 宽度时(视口宽度再小的话就会使表单折叠) 6.3 水平排列的表单 通过为表单添加 .form-horizontal 类,并联合使用 Bootstrap 预置的栅格类,可以将 label 标签和控件组水平并排布局。这样做将改变 .form-group 的行为,使其表现为栅格系统中的行(row),因此就无需再额外添加 .row 了 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label for="inputEmail3" class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><input type="email" class="form-control" id="inputEmail3" placeholder="Email"></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword3" placeholder="Password"></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Remember me</label></div></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><button type="submit" class="btn btn-default">Sign in</button></div></div></form> 6.4 表单控件 输入框 包括大部分表单控件、文本输入域控件,还支持所有 HTML5 类型的输入控件: text、password、datetime、datetime-local、date、month、time、week、number、email、url、search、tel 和 color。 只有正确设置了 type 属性的输入控件才能被赋予正确的样式。 文本域 支持多行文本的表单控件。可根据需要改变 rows 属性。 多选和单选框 默认样式 <div class="checkbox"><label><input type="checkbox" value="">Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="checkbox disabled"><label><input type="checkbox" value="" disabled>Option two is disabled</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios1" value="option1" checked>Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios2" value="option2">Option two can be something else and selecting it will deselect option one</label></div><div class="radio disabled"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios3" value="option3" disabled>Option three is disabled</label></div> 内联单选和多选框 <label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox1" value="option1"> 1</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox2" value="option2"> 2</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox3" value="option3"> 3</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio1" value="option1"> 1</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio2" value="option2"> 2</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio3" value="option3"> 3</label> 不带文本的Checkbox 和 radio <label><input type="checkbox" id="blankCheckbox" value="option1" aria-label="..."></label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="blankRadio" id="blankRadio1" value="option1" aria-label="..."></label></div> 下拉列表 <select class="form-control"><option>1</option><option>2</option><option>3</option><option>4</option><option>5</option></select> 静态内容 如果需要在表单中将一行纯文本和 label 元素放置于同一行,为 <p> 元素添加 .form-control-static 类即可 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><p class="form-control-static">email@example.com</p></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword" placeholder="Password"></div></div></form> 帮助文字 <label class="sr-only" for="inputHelpBlock">Input with help text</label><input type="text" id="inputHelpBlock" class="form-control" aria-describedby="helpBlock">...<span id="helpBlock" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span> 校验状态 Bootstrap 对表单控件的校验状态,如 error、warning 和 success 状态,都定义了样式。使用时,添加 .has-warning、.has-error或 .has-success 类到这些控件的父元素即可。任何包含在此元素之内的 .control-label、.form-control 和 .help-block 元素都将接受这些校验状态的样式。 <div class="form-group has-success"><label class="control-label" for="inputSuccess1">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess1" aria-describedby="helpBlock2"><span id="helpBlock2" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span></div><div class="form-group has-warning"><label class="control-label" for="inputWarning1">Input with warning</label><input type="text" class="form-control" id="inputWarning1"></div><div class="form-group has-error"><label class="control-label" for="inputError1">Input with error</label><input type="text" class="form-control" id="inputError1"></div><div class="has-success"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxSuccess" value="option1">Checkbox with success</label></div></div><div class="has-warning"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxWarning" value="option1">Checkbox with warning</label></div></div><div class="has-error"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxError" value="option1">Checkbox with error</label></div></div> 添加额外的图标 你还可以针对校验状态为输入框添加额外的图标。只需设置相应的 .has-feedback 类并添加正确的图标即可 <div class="form-group has-success has-feedback"><label class="control-label" for="inputSuccess2">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess2" aria-describedby="inputSuccess2Status"><span class="glyphicon glyphicon-ok form-control-feedback" aria-hidden="true"></span><span id="inputSuccess2Status" class="sr-only">(success)</span></div> 控件尺寸 通过 .input-lg 类似的类可以为控件设置高度,通过 .col-lg- 类似的类可以为控件设置宽度。 高度尺寸 创建大一些或小一些的表单控件以匹配按钮尺寸 <input class="form-control input-lg" type="text" placeholder=".input-lg"><input class="form-control" type="text" placeholder="Default input"><input class="form-control input-sm" type="text" placeholder=".input-sm"><select class="form-control input-lg">...</select><select class="form-control">...</select><select class="form-control input-sm">...</select> 水平排列的表单组的尺寸 通过添加 .form-group-lg 或 .form-group-sm 类,为 .form-horizontal 包裹的 label 元素和表单控件快速设置尺寸。 <form class="form-horizontal"><div class="form-group form-group-lg"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputLarge">Large label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputLarge" placeholder="Large input"></div></div><div class="form-group form-group-sm"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputSmall">Small label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputSmall" placeholder="Small input"></div></div></form> 7 按钮 7.1 可作为按钮使用的标签或元素 为 <a>、<button> 或 <input> 元素添加按钮类(button class)即可使用 Bootstrap 提供的样式 <a class="btn btn-default" href="" role="button">Link</a><button class="btn btn-default" type="submit">Button</button><input class="btn btn-default" type="button" value="Input"><input class="btn btn-default" type="submit" value="Submit"> 7.2 预定义样式 <!-- Standard button --><button type="button" class="btn btn-default">(默认样式)Default</button><!-- Provides extra visual weight and identifies the primary action in a set of buttons --><button type="button" class="btn btn-primary">(首选项)Primary</button><!-- Indicates a successful or positive action --><button type="button" class="btn btn-success">(成功)Success</button><!-- Contextual button for informational alert messages --><button type="button" class="btn btn-info">(一般信息)Info</button><!-- Indicates caution should be taken with this action --><button type="button" class="btn btn-warning">(警告)Warning</button><!-- Indicates a dangerous or potentially negative action --><button type="button" class="btn btn-danger">(危险)Danger</button><!-- Deemphasize a button by making it look like a link while maintaining button behavior --><button type="button" class="btn btn-link">(链接)Link</button> 7.3 尺寸 需要让按钮具有不同尺寸吗?使用 .btn-lg、.btn-sm 或 .btn-xs 就可以获得不同尺寸的按钮。 通过给按钮添加 .btn-block 类可以将其拉伸至父元素100%的宽度,而且按钮也变为了块级(block)元素。 7.4 激活状态 添加 .active 类 7.5 禁用状态 为 <button> 元素添加 disabled 属性,使其表现出禁用状态。 为基于 <a> 元素创建的按钮添加 .disabled 类。 8 图片 8.1 响应式图片 在 Bootstrap 版本 3 中,通过为图片添加 .img-responsive 类可以让图片支持响应式布局。其实质是为图片设置了 max-width: 100%;、 height: auto; 和 display: block; 属性,从而让图片在其父元素中更好的缩放。 如果需要让使用了 .img-responsive 类的图片水平居中,请使用 .center-block 类,不要用 .text-center <img src="..." class="img-responsive" alt="Responsive image"> 8.2 图片形状 <img src="..." alt="..." class="img-rounded"><img src="..." alt="..." class="img-circle"><img src="..." alt="..." class="img-thumbnail"> 9 辅助类 9.1 文本颜色 <p class="text-muted">...</p><p class="text-primary">...</p><p class="text-success">...</p><p class="text-info">...</p><p class="text-warning">...</p><p class="text-danger">...</p> 9.2 背景色 <p class="bg-primary">...</p><p class="bg-success">...</p><p class="bg-info">...</p><p class="bg-warning">...</p><p class="bg-danger">...</p> 9.3 三角符号 <span class="caret"></span> 9.4 浮动 <div class="pull-left">...</div><div class="pull-right">...</div> 9.5 让内容块居中 <div class="center-block">...</div> 9.6 清除浮动 通过为父元素添加 .clearfix 类可以很容易地清除浮动(float) <!-- Usage as a class --><div class="clearfix">...</div> 9.7 显示或隐藏内容 <div class="show">...</div><div class="hidden">...</div> 9.10 图片替换 使用 .text-hide 类或对应的 mixin 可以用来将元素的文本内容替换为一张背景图。 <h1 class="text-hide">Custom heading</h1> 10 响应式工具 10.1 不同视口下隐藏显示 .visible-xs- .visible-sm- .visible-md- .visible-lg- .hidden-xs .hidden-sm .hidden-md .hidden-lg.visible--block .visible--inline .visible--inline-block 10.2 打印类 .visible-print-block.visible-print-inline.visible-print-inline-block.hidden-print 打印机下隐藏 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_67155975/article/details/123351126。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-18 14:41:25
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To make sure the server reads the config file use the startup option "--defaults-file". 在Windows上你应该保持这个文件在服务器的安装目录(例如C:\Program Files\MySQL\MySQL服务器X.Y)。要确保服务器读取配置文件,请使用启动选项“——default -file”。 To run the server from the command line, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要从命令行运行服务器,请在命令行shell中执行,例如mysqld——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" To install the server as a Windows service manually, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --install MySQLXY --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要手动将服务器安装为Windows服务,请在命令行shell中执行此操作,例如mysqld——install MySQLXY——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" And then execute this in a command line shell to start the server, e.g. net start MySQLXY 然后在命令行shell中执行这个命令来启动服务器,例如net start MySQLXY Guidelines for editing this file编辑此文件的指南 ---------------------------------------------------------------------- In this file, you can use all long options that the program supports. If you want to know the options a program supports, start the program with the "--help" option. 在这个文件中,您可以使用程序支持的所有长选项。如果您想知道程序支持的选项,请使用“——help”选项启动程序。 More detailed information about the individual options can also be found in the manual. For advice on how to change settings please see https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html 有关各个选项的更详细信息也可以在手册中找到。有关如何更改设置的建议,请参见https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html CLIENT SECTION 客户端部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by MySQL client applications. Note that only client applications shipped by MySQL are guaranteed to read this section. If you want your own MySQL client program to honor these values, you need to specify it as an option during the MySQL client library initialization. MySQL客户机应用程序将读取以下选项。注意,只有MySQL提供的客户端应用程序才能阅读本节。如果您希望自己的MySQL客户机程序遵守这些值,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。
2023-10-08 09:56:02
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打包即部署:打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 镜像分层:容器镜像包是分层结构,同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的,这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 应用资源调度:资源(计算/存储/网络)都是以应用为中心的,中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点,可以推导出容器技术的3大使用场景:CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益:CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然,除了商业目标之外,可能还有其他一些考虑因素,如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分,DevOps是一套软件工程的流程,用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念,在这个领域的领头羊是丰田公司,《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环,PDCA实施过程简要描述为:确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环,很容易认知到PDCA过程中效率是关键,同一时间段内,实施更多数量的PDCA过程,收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中,各种等待(等待编译、等待打包、等待部署等)、各种中断(部署失败、机器故障)是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后,将容器技术应用到DevOps场景下,可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断,从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范,容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点:1)分层存储;2)打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势,容器镜像用到CI/CD场景下,可以减少CI/CD过程中的等待时间,减少因环境差异而导致的部署中断,从而提升CI/CD的效率,提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后,提交代码,执行构建与部署,等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短,否则开发人员工作容易被打断,造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署,那么开发人员几乎不用等待,工作也不会被打断;如果需要好几分钟或十几分钟,那么可以想象,这十几分钟就是浪费了,这时候很容易做点别的事情,那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候,快是第一个需要考虑的因素。要达到快,除了有足够的机器资源免除排队等待,引入并行编译技术也是常用做法,如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求,各个企业有一套内部质量规范,这些要求都对软件交付流程有定制需求,如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描,如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面,不同的公司,对DevOps流程在不同团队之间分工有差异,典型的有开发者负责代码编写构建出构建物(如jar包),而部署模板、配置由运维人员负责;有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境;有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景,对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分,容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性,容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快(通常小于30秒,依赖镜像本身大小等因素),基于此可以实现按需分配容器运行时资源(cpu与内存),并限定单个容器资源用量;然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则,实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式,可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器,按需分配资源之后,理想情况下,Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数,新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容,加入新的虚拟机,调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求,因此新加入的虚拟机,应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”,对业务做到不感知,也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景,存在另外一种无法预期的请求风暴场景,这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统,当行情突变的时候,用户访问量徒增,持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求,要求短时间内能将资源池扩大数倍,关键是速度要快(秒级),否则会来不及扩容,系统已经被冲垮(如果无限流的话)。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器,理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候,需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题,需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算(大数据/AI训练等)场景的特征是短时间内需要大量算力,算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围,但是与传统虚拟化技术(Xen/KVM)比较,容器技术是应用虚拟化,不是纯粹的资源虚拟化,与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候,需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状,对照容器技术与虚拟化技术的差异,选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候,先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术,当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC,MicroVM,UniKernel(LibOS)。 LXC: Linux Container,通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源,目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间,隔离性比LXC好,但是比传统的VM要轻量,轻量体现在体积小(几M到几十M)、启动快(小于1s)。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现,用于AWS的Serverless计算领域,Serverless要求启动快,租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的(特定编程语言技术栈专用)、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次,现代软件层次太多导致越来越臃肿:硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是:硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表: 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低(几乎为0) 小 快(等同进程启动) 差(内核共享) 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中(Kata项目) UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看,LXC是应用虚拟化首选的技术,如果LXC无法满足隔离性要,则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术,从应用打包/发布调度/运行层面统一规范,Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后,目前在追赶中,目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过,另外docker镜像运行起来之后,如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比,可以得出结论: (2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术,可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像,验证镜像签名,管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后,还需要应用调度编排,当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准,不管使用何种应用虚拟化技术,都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范,将应用编排与应用虚拟化实现解耦:不管使用何种应用虚拟化技术(LXC, MicroVM, LibOS),都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker,其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景,如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件,当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时,当前包括 runc 与 kata-runtime ,也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器,具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程,与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现,目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排,包括CRI接口的各种实现,我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分,CRI属于北向接口规范,对接编排系统,OCI就属于南向接口规范,实现应用虚拟化。 简单来讲,可以这么定义容器: 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中,因此也可以这么定义容器: 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点:应用打包与分发的差异,应用资源隔离的差异。当然,导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的,而虚拟化是以资源为中心来设计的,本文对比容器与虚拟机的差异,更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异:资源隔离,应用打包与分发,延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储:virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机,在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值,通常是系统内存的1/4,但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景,读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize,这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器,会多一层网络虚拟化,并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术,对网络吞吐量与时延都有影响(具体依赖容器网络方案),对问题定位复杂度变高,同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有:转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候,在转发规则较多的时候,iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时,建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定,周边系统需要协调适配,包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整,CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的,当前主推与默认提供的是overlay2驱动,这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件,使用Copy-On-Write方式,也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改,如果这种操作非常频繁,建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起,通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段,应用需要支持动态配置与静态程序分离;如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置,这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化,制作容器镜像需要注意安全/效率因素,可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的,镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的;containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化;日志持久化需要挂载到volume;进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失;无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具,运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报,cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程(containerd/shim/docker-daemon)也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具,如果已有日志采集Agent,则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集;需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题,则可以将Pod的restartPolicy设置为never,进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复,会影响业务,需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案,与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况,选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式,由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离,逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论: 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单,基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂,在逐步容器化过程中,要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通(难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址),当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景,可使用开源的kube-router,kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通,要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景,选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件,如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器,需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景:自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群,根据业务诉求,对资源保障与安全性要求高的应用,使用MicorVM方式隔离;普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内,方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云:当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期,使用裸金属性价比并不高,使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候,是多个应用共用一个大集群,还是按应用分组分成多个小集群呢?我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群,节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器,方便资源调度(削峰填谷);缺点是随着节点数量与负载数量的增多,会引入管理性能问题(需要量化): DNS 解析表变大,增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大,导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大,如果加上ConfigMap,可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题,缺点是会导致资源碎片化,不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷:目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷:由于计算任务是短时任务,可以通过上层的任务调度软件,在多个集群之间分发计算任务,从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候,可以参考上述分析,结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题,在K8S中并没有"应用"的概念,只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc),而一个"应用"是多个对象组合起来的,且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用",通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题(应用分发更方便)同时也引入了一些问题(引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm)。对于是否需要使用Helm,建议如下: 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下,很多场景是开发团队交付一个运行包,运维团队负责部署与配置下发,内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下,Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合,使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc:容器标准化和 docker Linux 容器技术史话:从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍(4):I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel? The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel:从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-17 15:03:28
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Among the environmental problems, soil problem and water quality problem is one of the very important topics. Element analysis is often used for soil monitoring and water quality monitoring. Although the traditional laboratory detection method has high accuracy and good accuracy, it takes a long time and the process is complex, so it is impossible to realize in-situ detection or remote rapid detection. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) can effectively improve the above problems, but its accuracy is low and there is interference between adjacent characteristic lines. Laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence (LIBS-LIF) is a further enhancement and upgrade of LIBS technology to meet the detection needs. This paper first introduces the basic principles of LIBS technology and LIBS-LIF technology, then briefly introduces the application of LIBS-LIF technology in soil monitoring, and introduces the application origin and research progress of LIBS-LIF technology. Then it introduces the application of LIBS technology and LIBS-LIF technology in water quality monitoring. Because the way of pretreatment is the most important in liquid detection, the pretreatment methods of liquid testing samples are briefly summarized here. Finally, the application of LIBS-LIF technology in the environment is summarized and prospected. LIBS-LIF technology has incomparable advantages over traditional laboratory testing, and it is also in a hot research direction, with unlimited potential in the future. Keywords: Laser induced breakdown spectroscopy(LIBS); Laser induced breakdown spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF); Environmental monitoring; Soil monitoring; Water quality monitoring Completion time: 2021-11 目录 0. 引言 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 1.1.1 LIBS技术的基本原理 1.1.2 LIBS技术的定量分析 1.1.3 LIBS技术的优缺点 1.2 LIBS-LIF技术 1.2.1 LIF技术的基本原理 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 2.1 早期研究 2.2 近期研究现状 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 3.1液体直接检测 3.2液固转换检测 3.2.1吸附法 3.2.2成膜法 3.2.3微萃取法 3.2.4冷冻法 3.2.5电沉积法 3.3液气转换检测 4. 总结与展望 参考文献 0. 引言 随着经济的发展,人们物质生活水平提高的同时,环境的问题也愈发突出,其中,土壤问题和水体问题十分突出。 土壤是包括人类在内的一切生物体生存的载体,土壤的质量与农作物的生长息息相关,而农作物的收成则是人类发展的基石。在工业化发展的影响下,土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题,尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。 水是生命之源,水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题,主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素,其难以生物降解,重金属元素会随着水体流动而扩散。 物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法,其具有高精度、高稳定的特点,如:原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等,但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备,且对样品造成损坏,有所不便[2,3]。 激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种基于原子光谱分析技术,与传统的光谱分析技术相比,其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量,同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此,其满足在环境监测中,特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测,同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验,其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展,LIBS技术得到了显著发展,其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理 LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成,光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接,如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3] 首先,通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上,被聚焦区域的样品吸收,产生初始自由电子,并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后,会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续,自由电子和原子的作用如此往复碰撞,在短时间内形成等离子体,形成烧蚀坑。接着,激光脉冲结束,等离子体温度逐渐降低,产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析 由文献[2]可知,LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中,最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度,aaa为比例系数,CCC为元素浓度,bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大,当元素浓度CCC很小时,b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式(1)左右两边取对数,得 lgI=blgC+lga(2)lgI=blgC+lga \tag{2} lgI=blgC+lga(2) 由式(2)可知,当b=1时,光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此,可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度,绘制出对应的标准曲线,从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。 如图 2 (a)(b)所示,通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定,(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 1.1.3 LIBS技术的优缺点 随着LIBS技术的提高和广泛应用,其自身独特的优势也显示出来,其主要优点主要如下[6]: (1)样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。 (2)样品检测时间短,相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比,LIBS技术检测只需要3-60秒。 (3)样品的检出限LOD高,对于低浓度样品检测更加灵敏精确。 (4)实验装置结构简单,便携性高。 (5)可用于远程遥感监测 (6)对于检测样品的损伤基本没有,十分适合对于文物遗迹等方面进行应用 LIBS技术也有着自身的缺陷,其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说,LIBS的检测准确性低,只有5-20%。 但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷,同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术 LIBS技术常常与LIF技术联合使用,即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用,有效的提高了检测的准确率,改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。 LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用,用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理 LIF技术,是通过激光辐射激发原子或者分子,之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。 首先,调节入射激光的波长,从而改变入射激光的能量。之后,当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时,分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态,但是这种激发态并不稳定,会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁,同时发射出分子或原子荧光,这便是激光诱导荧光。 其中,分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种,如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大,散射光干扰弱,故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 下面将以Co元素为例,说明LIBS-LIF技术的原理。 Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差,Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后,该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV),同时发出波长为304.51nm的荧光。因此,采用LIF的激发波长为304.40nm,光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5] LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5],与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器,如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射,不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5] 在本次Co元素的检测中,OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体,原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体,激发荧光信号,增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线。 LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c)(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到,使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度,同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂,蕴含多种微量元素,这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低,则会对作物的生长产生影响;而若铅等重金属元素过高,则表明土地受到了污染,种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究 LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8],其紫外线即起到作为LIF光源的作用。 之后,为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性,其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源,使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量,排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状 华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验,排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰,并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响,以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响,由相关结果得到了最优实验条件[10],如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系;(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 近期,该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素,即有效元素,强化研究的实际意义;利用DPTA提取样品,增大检测浓度;使用LIBS-LIF测定有效钴含量,排除了相邻元素的干扰。 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致,但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中,水的溅射会干扰到光的传播和收集,从而降低采集的灵敏度;由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短,因此等离子体的辐射强度低,进而影响分析灵敏度[2]。同时,由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便,只能使用传统LIBS技术。 因此,在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理,在样品制备上进行改进。 由文献[11]整理可知,样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测 液体直接检测主要有两种方式:将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。 最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测,最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。 但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看,液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析,b静态液体分析,c通道流动液体分析 3.2液固转换检测 液固转换法是检测中最常用的方法,其主要可以分为以下几类: 3.2.1吸附法 吸附法是最常用的预处理方式,利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜,或者滤纸、竹片等将液体转换为固体,从而进行分析。 2008年,华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线,其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年,同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式,使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量,最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb,超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式,为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法 与吸附法相反,成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上,如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等,然后干燥成膜,从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法 微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中,分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法,被广泛使用。 3.2.4冷冻法 将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式,冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃,从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法 电沉积法是利用电化学反应,将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩,之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高,但是实验设备也变得复杂,预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测 将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定,从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶,再进行常规的LIBS-LIF检测。 Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶,实现了液气体转换,并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性,相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M:532 nm反射镜,L:聚焦准直透镜,W:石英,P:泵浦,BD:光束转储 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器);(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G:进气口,DU:脱溶装置,W:废料,MD:薄膜干燥机,L:激光束方向,C:样品池,M:反射镜,F.L.:聚焦透镜 4. 总结与展望 本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理,并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。 LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟,基本实现了土壤的快速检测,同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面,使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上,对于气体和液体直接检测,由于部分实验装置的限制,联用LIF技术往往比较困难,只能使用传统的LIBS技术。 LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势,虽然目前由于技术限制精度还不够高,但是在当前该领域的火热研究趋势下,相信未来该技术必定可以大放异彩,为绿色中国奉献光学领域的智慧。 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. [2] 康娟. 基于激光剥离的物质元素高分辨高灵敏分析的新技术研究[D]. 华南理工大学,2020. [3] 马菲, 周健民, 杜昌文.激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用[J].土壤学报: 1-11. [4] Gaudiuso R, Dell'aglio M, De Pascale O, et al.Laser Induced Breakdown Spectroscopy for Elemental Analysis in Environmental, Cultural Heritage and Space Applications: A Review of Methods and Results[J].Sensors,2010, 10 (8): 7434-7468. [5] Zhou R, Liu K, Tang Z, et al.High-sensitivity determination of available cobalt in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Applied Optics,2021, 60 (29): 9062-9066. [6] Hussain Shah S K, Iqbal J, Ahmad P, et al.Laser induced breakdown spectroscopy methods and applications: A comprehensive review[J].Radiation Physics and Chemistry,2020, 170. [7] V S D, George S D, Kartha V B, et al.Hybrid LIBS-Raman-LIF systems for multi-modal spectroscopic applications: a topical review[J].Applied Spectroscopy Reviews,2020, 56 (6): 1-29. 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2023-08-13 12:41:47
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SELINUX= can take one of these three values: enforcing - SELinux security policy is enforced. permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled SELINUXTYPE= can take one of three two values: targeted - Targeted processes are protected, minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. mls - Multi Level Security protection. 安装依赖包 所有主机上都执行 yum install -y flex bison readline-devel zlib-devel openjade docbook-style-dsssl gcc 创建用户 所有主机上都执行 [root@gtm ~] useradd postgres[root@gtm ~] passwd postgres[root@gtm ~] su - postgres[root@gtm ~] mkdir ~/.ssh[root@gtm ~] chmod 700 ~/.ssh 配置SSH免密登录 仅仅在gtm节点配置如下操作: [root@gtm ~] su - postgres[postgres@gtm ~] ssh-keygen -t rsa[postgres@gtm ~] cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys[postgres@gtm ~] chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 将刚生成的认证文件拷贝到xl1到xl2中,使得gtm节点可以免密码登录xl1~xl2的任意一个节点: [postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl1:~/.ssh/[postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl2:~/.ssh/ 对所有提示都不要输入,直接enter下一步。直到最后,因为第一次要求输入目标机器的用户密码,输入即可。 下载源码 下载地址:https://www.postgres-xl.org/download/ [root@slave ~] ll postgres-xl-10r1.1.tar.gz-rw-r--r-- 1 root root 28121666 May 30 05:21 postgres-xl-10r1.1.tar.gz 编译、安装Postgres-XL 所有节点都安装,编译需要一点时间,最好同时进行编译。 [root@slave ~] tar xvf postgres-xl-10r1.1.tar.gz[root@slave ~] ./configure --prefix=/home/postgres/pgxl/[root@slave ~] make[root@slave ~] make install[root@slave ~] cd contrib/ --安装必要的工具,在gtm节点上安装即可[root@slave ~] make[root@slave ~] make install 配置环境变量 所有节点都要配置 进入postgres用户,修改其环境变量,开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾,新增如下变量配置: export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc,然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句,如果输出变量结果,代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件,编辑如下: 对着模板文件一个一个修改,否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点,设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化,启动,停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果: /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令: 注:本节点只执行修改操作即可(alert node),其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1,执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注:默认创建的表为分布式表,也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明,下面有说明。 通过15432端口登录数据节点,查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2,查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条,没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误: ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对,所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点,也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表:各个datanode节点中,表的数据完全相同,也就是说,插入数据时,会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时,只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法: CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE :会将插入的数据,按照拆分规则,分配到不同的datanode节点中存储,也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据,通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果: DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论:REPLICATION表中,datanode1,datanode2中表是全部数据,一模一样。而DISTRIBUTE表,数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上,新增一个master角色的datanode节点,名称是datanode3 端口号暂定5430,pool master暂定6669 ,指定好数据目录位置,从两个节点升级到3个节点,之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后,查询集群节点状态: postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布,需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上,如下: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后,将sharding表数据重新分配到三个节点上,将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候,放在了xl3服务器上,端口15432)节点查看数据: [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令,可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点,重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据,为了数据安全,在删除之前需要检查下被删除节点上的数据,有数据的话,要回收掉分配到其他节点,然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤: 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据,那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现,查询范围如果涉及到故障的node1节点,会报错,而查询的数据范围不在node1上的话,仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换,必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后,查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-30 11:09:03
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我们仅看 string name,在这里,string 是参数类型,name 是参数变量,当我们赋给 name 字符串“Liker”时,它就代表“Liker”这个值;当我们赋给它“李志中”时,它又代表着“李志中”这个值。然后,我们可以在方法体内对这个 name 进行其他操作。哎,这简直是废话么,刚学程序就知道了。 如果你再仔细想想,假如 GreetPeople() 方法可以接受一个参数变量,这个变量可以代表另一个方法,当我们给这个变量赋值 EnglishGreeting 的时候,它代表着 EnglsihGreeting() 这个方法;当我们给它赋值ChineseGreeting 的时候,它又代表着 ChineseGreeting() 法。我们将这个参数变量命名为 MakeGreeting,那么不是可以如同给 name 赋值时一样,在调用 GreetPeople()方法的时候,给这个MakeGreeting 参数也赋上值么(ChineseGreeting 或者EnglsihGreeting 等)?然后,我们在方法体内,也可以像使用别的参数一样使用MakeGreeting。但是,由于 MakeGreeting 代表着一个方法,它的使用方式应该和它被赋的方法(比如ChineseGreeting)是一样的,比如:MakeGreeting(name); 好了,有了思路了,我们现在就来改改GreetPeople()方法,那么它应该是这个样子了: public void GreetPeople(string name, MakeGreeting) { MakeGreeting(name); } 注意到 ,这个位置通常放置的应该是参数的类型,但到目前为止,我们仅仅是想到应该有个可以代表方法的参数,并按这个思路去改写 GreetPeople 方法,现在就出现了一个大问题:这个代表着方法的 MakeGreeting 参数应该是什么类型的? 说明:这里已不再需要枚举了,因为在给MakeGreeting 赋值的时候动态地决定使用哪个方法,是 ChineseGreeting 还是 EnglishGreeting,而在这个两个方法内部,已经对使用“Good Morning”还是“早上好”作了区分。 聪明的你应该已经想到了,现在是委托该出场的时候了,但讲述委托之前,我们再看看MakeGreeting 参数所能代表的 ChineseGreeting()和EnglishGreeting()方法的签名: public void EnglishGreeting(string name) public void ChineseGreeting(string name) 如同 name 可以接受 String 类型的“true”和“1”,但不能接受bool 类型的true 和int 类型的1 一样。MakeGreeting 的参数类型定义应该能够确定 MakeGreeting 可以代表的方法种类,再进一步讲,就是 MakeGreeting 可以代表的方法的参数类型和返回类型。 于是,委托出现了:它定义了 MakeGreeting 参数所能代表的方法的种类,也就是 MakeGreeting 参数的类型。 本例中委托的定义: public delegate void GreetingDelegate(string name); 与上面 EnglishGreeting() 方法的签名对比一下,除了加入了delegate 关键字以外,其余的是不是完全一样?现在,让我们再次改动GreetPeople()方法,如下所示: public delegate void GreetingDelegate(string name);public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} 如你所见,委托 GreetingDelegate 出现的位置与 string 相同,string 是一个类型,那么 GreetingDelegate 应该也是一个类型,或者叫类(Class)。但是委托的声明方式和类却完全不同,这是怎么一回事?实际上,委托在编译的时候确实会编译成类。因为 Delegate 是一个类,所以在任何可以声明类的地方都可以声明委托。更多的内容将在下面讲述,现在,请看看这个范例的完整代码: public delegate void GreetingDelegate(string name);class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}private static void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);}static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} } 我们现在对委托做一个总结:委托是一个类,它定义了方法的类型,使得可以将方法当作另一个方法的参数来进行传递,这种将方法动态地赋给参数的做法,可以避免在程序中大量使用If … Else(Switch)语句,同时使得程序具有更好的可扩展性。 1.1.2 将方法绑定到委托 看到这里,是不是有那么点如梦初醒的感觉?于是,你是不是在想:在上面的例子中,我不一定要直接在 GreetPeople() 方法中给 name 参数赋值,我可以像这样使用变量: static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} 而既然委托 GreetingDelegate 和类型 string 的地位一样,都是定义了一种参数类型,那么,我是不是也可以这么使用委托? static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1, delegate2;delegate1 = EnglishGreeting;delegate2 = ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);GreetPeople("李志中", delegate2);Console.ReadLine();} 如你所料,这样是没有问题的,程序一如预料的那样输出。这里,我想说的是委托不同于 string 的一个特性:可以将多个方法赋给同一个委托,或者叫将多个方法绑定到同一个委托,当调用这个委托的时候,将依次调用其所绑定的方法。在这个例子中,语法如下: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting; delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.ReadLine();} 实际上,我们可以也可以绕过GreetPeople 方法,通过委托来直接调用EnglishGreeting 和ChineseGreeting: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting; delegate1("Liker");Console.ReadLine();} 说明:这在本例中是没有问题的,但回头看下上面 GreetPeople() 的定义,在它之中可以做一些对于 EnglshihGreeting 和 ChineseGreeting 来说都需要进行的工作,为了简便我做了省略。 注意这里,第一次用的“=”,是赋值的语法;第二次,用的是“+=”,是绑定的语法。如果第一次就使用“+=”,将出现“使用了未赋值的局部变量”的编译错误。我们也可以使用下面的代码来这样简化这一过程: GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting; 既然给委托可以绑定一个方法,那么也应该有办法取消对方法的绑定,很容易想到,这个语法是“-=”: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.WriteLine();delegate1 -= EnglishGreeting;GreetPeople("李志中", delegate1);Console.ReadLine();} 让我们再次对委托作个总结: 使用委托可以将多个方法绑定到同一个委托变量,当调用此变量时(这里用“调用”这个词,是因为此变量代表一个方法),可以依次调用所有绑定的方法。 1.2 事件的由来 1.2.1 更好的封装性 我们继续思考上面的程序:上面的三个方法都定义在 Programe 类中,这样做是为了理解的方便,实际应用中,通常都是 GreetPeople 在一个类中,ChineseGreeting 和 EnglishGreeting 在另外的类中。现在你已经对委托有了初步了解,是时候对上面的例子做个改进了。假设我们将 GreetingPeople() 放在一个叫 GreetingManager 的类中,那么新程序应该是这个样子的: namespace Delegate{public delegate void GreetingDelegate(string name);public class GreetingManager{public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} }class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);gm.GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);} }} 我们运行这段代码,嗯,没有任何问题。程序一如预料地那样输出了: // Good Morning, Liker 早上好, 李志中 // 现在,假设我们需要使用上一节学到的知识,将多个方法绑定到同一个委托变量,该如何做呢?让我们再次改写代码: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", delegate1);} 输出: Good Morning, Liker 早上好, Liker 到了这里,我们不禁想到:面向对象设计,讲究的是对象的封装,既然可以声明委托类型的变量(在上例中是delegate1),我们何不将这个变量封装到 GreetManager 类中?在这个类的客户端中使用不是更方便么?于是,我们改写GreetManager 类,像这样: public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} } 现在,我们可以这样使用这个委托变量: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", gm.delegate1);} 输出为: Good Morning, Liker 早上好, Liker 尽管这样做没有任何问题,但我们发现这条语句很奇怪。在调用gm.GreetPeople 方法的时候,再次传递了gm 的delegate1 字段, 既然如此,我们何不修改 GreetingManager 类成这样: public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name){if (delegate1 != null) // 如果有方法注册委托变量{ delegate1(name); // 通过委托调用方法} }} 在客户端,调用看上去更简洁一些: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker"); //注意,这次不需要再传递 delegate1 变量} 尽管这样达到了我们要的效果,但是还是存在着问题:在这里,delegate1 和我们平时用的string 类型的变量没有什么分别,而我们知道,并不是所有的字段都应该声明成public,合适的做法是应该public 的时候public,应该private 的时候private。 我们先看看如果把 delegate1 声明为 private 会怎样?结果就是:这简直就是在搞笑。因为声明委托的目的就是为了把它暴露在类的客户端进行方法的注册,你把它声明为 private 了,客户端对它根本就不可见,那它还有什么用? 再看看把delegate1 声明为 public 会怎样?结果就是:在客户端可以对它进行随意的赋值等操作,严重破坏对象的封装性。 最后,第一个方法注册用“=”,是赋值语法,因为要进行实例化,第二个方法注册则用的是“+=”。但是,不管是赋值还是注册,都是将方法绑定到委托上,除了调用时先后顺序不同,再没有任何的分别,这样不是让人觉得很别扭么? 现在我们想想,如果delegate1 不是一个委托类型,而是一个string 类型,你会怎么做?答案是使用属性对字段进行封装。 于是,Event 出场了,它封装了委托类型的变量,使得:在类的内部,不管你声明它是public还是protected,它总是private 的。在类的外部,注册“+=”和注销“-=”的访问限定符与你在声明事件时使用的访问符相同。我们改写GreetingManager 类,它变成了这个样子: public class GreetingManager{//这一次我们在这里声明一个事件public event GreetingDelegate MakeGreet;public void GreetPeople(string name){MakeGreet(name);} } 很容易注意到:MakeGreet 事件的声明与之前委托变量 delegate1 的声明唯一的区别是多了一个 event 关键字。看到这里,在结合上面的讲解,你应该明白到:事件其实没什么不好理解的,声明一个事件不过类似于声明一个进行了封装的委托类型的变量而已。 为了证明上面的推论,如果我们像下面这样改写Main 方法: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.MakeGreet = EnglishGreeting; // 编译错误1gm.MakeGreet += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker");} 会得到编译错误: 1.2.2 限制类型能力 使用事件不仅能获得比委托更好的封装性以外,还能限制含有事件的类型的能力。这是什么意思呢?它的意思是说:事件应该由事件发布者触发,而不应该由事件的客户端(客户程序)来触发。请看下面的范例: using System;class Program{static void Main(string[] args){Publishser pub = new Publishser();Subscriber sub = new Subscriber();pub.NumberChanged += new NumberChangedEventHandler(sub.OnNumberChanged);pub.DoSomething(); // 应该通过DoSomething()来触发事件pub.NumberChanged(100); // 但可以被这样直接调用,对委托变量的不恰当使用} }/// <summary>/// 定义委托/// </summary>/// <param name="count"></param>public delegate void NumberChangedEventHandler(int count);/// <summary>/// 定义事件发布者/// </summary>public class Publishser{private int count;public NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明委托变量//public event NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明一个事件public void DoSomething(){// 在这里完成一些工作 ...if (NumberChanged != null) // 触发事件{ count++;NumberChanged(count);} }}/// <summary>/// 定义事件订阅者/// </summary>public class Subscriber{public void OnNumberChanged(int count){Console.WriteLine("Subscriber notified: count = {0}", count);} } 上面代码定义了一个NumberChangedEventHandler 委托,然后我们创建了事件的发布者Publisher 和订阅者Subscriber。当使用委托变量时,客户端可以直接通过委托变量触发事件,也就是直接调用pub.NumberChanged(100),这将会影响到所有注册了该委托的订阅者。而事件的本意应该为在事件发布者在其本身的某个行为中触发,比如说在方法DoSomething()中满足某个条件后触发。通过添加event 关键字来发布事件,事件发布者的封装性会更好,事件仅仅是供其他类型订阅,而客户端不能直接触发事件(语句pub.NumberChanged(100)无法通过编译),事件只能在事件发布者Publisher 类的内部触发(比如在方法pub.DoSomething()中),换言之,就是NumberChanged(100)语句只能在Publisher 内部被调用。大家可以尝试一下,将委托变量的声明那行代码注释掉,然后取消下面事件声明的注释。此时程序是无法编译的,当你使用了event 关键字之后,直接在客户端触发事件这种行为,也就是直接调用pub.NumberChanged(100),是被禁止的。事件只能通过调用DoSomething() 来触发。这样才是事件的本意,事件发布者的封装才会更好。 就好像如果我们要定义一个数字类型,我们会使用int 而不是使用object 一样,给予对象过多的能力并不见得是一件好事,应该是越合适越好。尽管直接使用委托变量通常不会有什么问题,但它给了客户端不应具有的能力,而使用事件,可以限制这一能力,更精确地对类型进行封装。 说 明:这里还有一个约定俗称的规定,就是订阅事件的方法的命名,通常为“On 事件名”,比如这里的OnNumberChanged。 1.3 委托的编译代码 这时候,我们注释掉编译错误的行,然后重新进行编译,再借助 Reflactor 来对 event 的声明语句做一探究,看看为什么会发生这样的错误: 可以看到,实际上尽管我们在GreetingManager 里将 MakeGreet 声明为public,但是,实际上MakeGreet 会被编译成私有字段,难怪会发生上面的编译错误了,因为它根本就不允许在GreetingManager 类的外面以赋值的方式访问,从而验证了我们上面所做的推论。 我们再进一步看下MakeGreet 所产生的代码: // private GreetingDelegate MakeGreet; //对事件的声明实际是声明一个私有的委托变量 [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void add_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Combine(this.MakeGreet, value); } [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void remove_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Remove(this.MakeGreet, value); } // 现在已经很明确了:MakeGreet 事件确实是一个GreetingDelegate 类型的委托,只不过不管是不是声明为public,它总是被声明为private。另外,它还有两个方法,分别是add_MakeGreet和remove_MakeGreet,这两个方法分别用于注册委托类型的方法和取消注册。实际上也就是:“+= ”对应 add_MakeGreet,“-=”对应remove_MakeGreet。而这两个方法的访问限制取决于声明事件时的访问限制符。 在add_MakeGreet()方法内部,实际上调用了System.Delegate 的Combine()静态方法,这个方法用于将当前的变量添加到委托链表中。 我们前面提到过两次,说委托实际上是一个类,在我们定义委托的时候: // public delegate void GreetingDelegate(string name); // 当编译器遇到这段代码的时候,会生成下面这样一个完整的类: // public class GreetingDelegate:System.MulticastDelegate { public GreetingDelegate(object @object, IntPtr method); public virtual IAsyncResult BeginInvoke(string name, AsyncCallback callback, object @object); public virtual void EndInvoke(IAsyncResult result); public virtual void Invoke(string name); } // 1.4 .NET 框架中的委托和事件 1.4.1 范例说明 上面的例子已不足以再进行下面的讲解了,我们来看一个新的范例,因为之前已经介绍了很多的内容,所以本节的进度会稍微快一些! 假设我们有个高档的热水器,我们给它通上电,当水温超过95 度的时候:1、扬声器会开始发出语音,告诉你水的温度;2、液晶屏也会改变水温的显示,来提示水已经快烧开了。 现在我们需要写个程序来模拟这个烧水的过程,我们将定义一个类来代表热水器,我们管它叫:Heater,它有代表水温的字段,叫做 temperature;当然,还有必不可少的给水加热方法 BoilWater(),一个发出语音警报的方法 MakeAlert(),一个显示水温的方法,ShowMsg()。 namespace Delegate{/// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{/// <summary>/// 水温/// </summary>private int temperature;/// <summary>/// 烧水/// </summary>public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){MakeAlert(temperature);ShowMsg(temperature);} }}/// <summary>/// 发出语音警报/// </summary>/// <param name="param"></param>private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);}/// <summary>/// 显示水温/// </summary>/// <param name="param"></param>private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display:水快开了,当前温度:{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater ht = new Heater();ht.BoilWater();} }} 1.4.2 Observer 设计模式简介 上面的例子显然能完成我们之前描述的工作,但是却并不够好。现在假设热水器由三部分组成:热水器、警报器、显示器,它们来自于不同厂商并进行了组装。那么,应该是热水器仅仅负责烧水,它不能发出警报也不能显示水温;在水烧开时由警报器发出警报、显示器显示提示和水温。 这时候,上面的例子就应该变成这个样子: /// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{private int temperature; private void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;} }}/// <summary>/// 警报器/// </summary>public class Alarm{private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);} }/// <summary>/// 显示器/// </summary>public class Display{private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display:水已烧开,当前温度:{0}度。", param);} } 这里就出现了一个问题:如何在水烧开的时候通知报警器和显示器? 在继续进行之前,我们先了解一下Observer 设计模式,Observer 设计模式中主要包括如下两类对象: Subject:监视对象,它往往包含着其他对象所感兴趣的内容。在本范例中,热水器就是一个监视对象,它包含的其他对象所感兴趣的内容,就是 temprature 字段,当这个字段的值快到100 时,会不断把数据发给监视它的对象。 Observer:监视者,它监视Subject,当 Subject 中的某件事发生的时候,会告知Observer,而Observer 则会采取相应的行动。在本范例中,Observer 有警报器和显示器,它们采取的行动分别是发出警报和显示水温。 在本例中,事情发生的顺序应该是这样的: 1. 警报器和显示器告诉热水器,它对它的温度比较感兴趣(注册)。 2. 热水器知道后保留对警报器和显示器的引用。 3. 热水器进行烧水这一动作,当水温超过 95 度时,通过对警报器和显示器的引用,自动调用警报器的MakeAlert()方法、显示器的ShowMsg()方法。 类似这样的例子是很多的,GOF 对它进行了抽象,称为 Observer 设计模式:Observer 设计模式是为了定义对象间的一种一对多的依赖关系,以便于当一个对象的状态改变时,其他依赖于它的对象会被自动告知并更新。Observer 模式是一种松耦合的设计模式。 1.4.3 实现范例的Observer 设计模式 我们之前已经对委托和事件介绍很多了,现在写代码应该很容易了,现在在这里直接给出代码,并在注释中加以说明。 namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public delegate void BoilHandler(int param);public event BoilHandler BoilEvent;public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){if (BoilEvent != null){ BoilEvent(temperature); // 调用所有注册对象的方法} }} }}public class Alarm{public void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);} }public class Display{public static void ShowMsg(int param) // 静态方法{ Console.WriteLine("Display:水快烧开了,当前温度:{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.BoilEvent += alarm.MakeAlert; // 注册方法heater.BoilEvent += (new Alarm()).MakeAlert; // 给匿名对象注册方法heater.BoilEvent += Display.ShowMsg; // 注册静态方法heater.BoilWater(); // 烧水,会自动调用注册过对象的方法} }} 输出为: // Alarm:嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Display:水快烧开了,当前温度:96 度。 // 省略... // 1.4.4 .NET 框架中的委托与事件 尽管上面的范例很好地完成了我们想要完成的工作,但是我们不仅疑惑:为什么.NET Framework 中的事件模型和上面的不同?为什么有很多的EventArgs 参数? 在回答上面的问题之前,我们先搞懂 .NET Framework 的编码规范: 1. 委托类型的名称都应该以 EventHandler 结束。 2. 委托的原型定义:有一个void 返回值,并接受两个输入参数:一个Object 类型,一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明: 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject,也就是监视对象,在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据,在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已,这样也使得程序有更大的灵活性。比如说,如果我们不光想获得热水器的温度,还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格,那么委托和方法的声明都会变得很麻烦,而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法,就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例,让它符合.NET Framework的规范: using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类,传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写,以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢?// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm:{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display:{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display:水快烧开了,当前温度:{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水,会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Display:China Xian - RealFire 001: Display:水快烧开了,当前温度:96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ? 尽管并非必需,但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void,为什么呢?这是因为委托变量可以供多个订阅者注册,如果定义了返回值,那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值,结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了,因此,实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外,发布者和订阅者是松耦合的,发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅,更别说订阅者的返回值了,所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅? 少数情况下,比如像上面,为了避免发生“值覆盖”的情况(更多是在异步调用方法时,后面会讨论),我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢?我们可以向下面这样,将事件声明为private 的,然后提供两个方法来进行注册和取消注册: public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串,输出为Subscriber3} }} 注意上面,在UnRegister()中,没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册,此行语句也不会有任何问题,不会抛出异常,仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中,我们使用了赋值操作符“=”,而非“+=”,通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下,如果需要异步执行一个耗时的操作,我们会新起一个线程,然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响,同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用,就是说客户端在异步调用方法时,本身并不会因为方法的调用而中断,而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法,自身线程(主线程)在完成抓取线程这一过程之后,继续执行下面的代码,这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时,便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的,发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况;而当使用异步调用时,更多情况下是为了提升系统的性能,而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时,就需要进行更多的控制,比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码,它演示了不使用异步调用的通常情况: class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作,如果不了解可以看一下下面的说明,如果你已经了解可以直接跳过: 1. Thread.Sleep(),它会让执行当前代码的线程暂停一段时间(如果你对线程的概念比较陌生,可以理解为使程序的执行暂停一段时间),以毫秒为单位,比如Thread.Sleep(1000),将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法,个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1),可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name,通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称,值得注意的是这个属性只可以设置一次,如果设置两次,会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread,可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性,有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类,它只有一个Add 方法,我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间,并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中,我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后,我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序,会产生下面的输出: // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码,会看到这些输出并不是一瞬间输出的,而是执行了大概5 秒钟的时间,因为线程是串行执行的,所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托,并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过,BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外,前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象(实际上就是一个AsyncResult 类型实例,注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的,它们均包含在.NET Framework 中)。 AsyncResult 的用途有这么几个:传递参数,它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用;它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数;它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用,因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象(以及ref 和out 类型参数,这里不讨论了,对它们的处理和返回值类似),所以在调用BeginInvoke()之后,我们需要保留IAsyncResult,以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值,它就是方法的返回值。除此以外,当客户端调用EndInvoke()时,如果异步调用的方法没有执行完毕,则会中断当前线程而去等待该方法,只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke(),然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke(),或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多,我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧: using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为: // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间,两个for 循环所产生的输出交替进行,这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行, 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True,同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候,我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行,而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn(),此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象,然后再在其上调用EndInvoke()方法,这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法(或者也可以理解成委托对象)。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样: private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性,因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型,其中AsyncCallback 是一个委托类型,它用于方法的回调,即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为: // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值,它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中: using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为: Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方: 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了,因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中; 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值,字符串“Any data you want to pass”; 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread,而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说,在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常,所以在应该将它放到try/catch 块中,这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件,包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识,相信你以后遇到委托和事件时,将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-05 16:02:19
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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。 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2023-09-29 09:08:28
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servers) Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0: LISTEN 3327/sshd tcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0: LISTEN 3620/master tcp6 0 0 :::6633 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:1099 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6640 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:6644 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::8181 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:2550 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::22 ::: LISTEN 3327/sshd tcp6 0 0 :::8185 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 127.0.0.1:44601 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::33273 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 ::1:25 ::: LISTEN 3620/master tcp6 0 0 :::44444 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6653 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::39169 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::8101 ::: LISTEN 868/java tcp6 0 0 :::6886 ::: LISTEN 868/java openstack配置 openstack的networking-odl插件安装方式 https://docs.openstack.org/networking-odl/latest/install/installation.htmlodl-installation yum install python-networking-odl.noarch -y https://docs.openstack.org/networking-odl/latest/install/installation.htmlnetworking-odl-configuration systemctl restart neutron-server /etc/neutron/plugins/ml2 测试端口可连接性 curl -u admin:admin http://10.13.80.34:8181/controller/nb/v2/neutron/networks odl配置文件修改 etc/custom.properties ovsdb.l3.fwd.enabled=yes ovsdb.l3gateway.mac=0a:00:27:00:00:0d telnet 10.13.80.34 8181 netstat -nlp | grep 8181 telnet 127.0.0.1 8181 telnet 10.13.80.34 8181 systemctl status firewall iptables iptables -nvL iptables -F 清空iptables openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=24449ee2-b84e-493f-8d76-139ac3e4f3cd --key-name mykey provider-instance nova service-list nova show ae5e26d1-c84d-40fa-bb27-f0b46d6a7061 查看虚机详情 ovs-vsctl set Open_vSwitch 89444614-3bf8-4d7a-b3a0-df5d20b48b7a other_config={'local_ip'='192.168.56.102'} ovs-vsctl set Open_vSwitch b084eccf-b92e-470c-8dff-8549e92c2104 other_config={'local_ip'='192.168.56.122'} ovs-vsctl list interface eth0 ovs-appctl fdb/show br-int [root@rcontroller01 ~] openstack security group rule list 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe 一个神奇的命令 +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | ID | IP Protocol | IP Range | Port Range | Remote Security Group | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | 0184e6b3-4f7f-4fd5-8125-b80682e7ee48 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | 1e0bfedc-8f25-408a-9328-708113bbbc52 | icmp | 0.0.0.0/0 | | None | | 39116d39-454b-4d82-867e-bbfd3ea63182 | None | None | | None | | 4032366f-3ac9-4862-85a7-c7411a8b7678 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | dc7bc251-f0d0-456a-9102-c5b66646aa84 | tcp | 0.0.0.0/0 | 22:22 | None | | ddacf7ea-57ea-4c8a-8b68-093766284595 | None | None | | None | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ dpif/dump-flows dp 想控制端打印dp中流表的所有条目。 这个命令主要来与debugOpen Vswitch.它所打印的流表不是openFlow的流条目。 它打印的是由dp模块维护的简单的流。 如果你想查看OpenFlow条目,请使用ovs-ofctl dump-flows。dpif/del-fow dp 删除指定dp上所有流表。同上所述,这些不是OpenFlow流表。 ovs-appctl dpif/dump-flows br-int 创建网络 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider $ openstack subnet create --network provider \ --allocation-pool start=192.168.56.100,end=192.168.56.200 \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 \ --subnet-range 192.168.56.0/24 provider openstack network create selfservice $ openstack subnet create --network selfservice \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.1.1 \ --subnet-range 192.168.1.0/24 selfservice openstack router create router openstack router add subnet router selfservice openstack router set router --external-gateway provider openstack port list --router router +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | ID | Name | MAC Address | Fixed IP Addresses | Status | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | bff6605d-824c-41f9-b744-21d128fc86e1 | | fa:16:3e:2f:34:9b | ip_address='172.16.1.1', subnet_id='3482f524-8bff-4871-80d4-5774c2730728' | ACTIVE | | d6fe98db-ae01-42b0-a860-37b1661f5950 | | fa:16:3e:e8:c1:41 | ip_address='203.0.113.102', subnet_id='5cc70da8-4ee7-4565-be53-b9c011fca011' | ACTIVE | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ $ ping -c 4 203.0.113.102 创建虚机 openstack keypair list $ ssh-keygen -q -N "" $ openstack keypair create --public-key ~/.ssh/id_rsa.pub mykey openstack flavor list openstack image list openstack network list openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=27616098-0374-4ab4-95a8-b5bf4839dcf8 --key-name mykey provider-instance 网络配置 python /usr/lib/python2.7/site-packages/networking_odl/cmd/set_ovs_hostconfigs.py --ovs_hostconfigs='{ "ODL L2": { "allowed_network_types": [ "flat", "vlan", "vxlan" ], "bridge_mappings": { "provider": "br-int" }, "supported_vnic_types": [ { "vnic_type": "normal", "vif_type": "ovs", "vif_details": {} } ] }, "ODL L3": {} }' ovs-vsctl list open . [2019/1/16 19:09] 高正伟: ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=hostip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:remote_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl remove interface tunca7b782f232 options remote_ip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:provider_mappings=provider:br-ex ovs-vsctl set Open_vSwitch . external_ids:provider_mappings="{\"provider\": \"br-ex\"}" 清空 ovs-vsctl clear Open_vSwitch . external_ids ovs-vsctl set-manager tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl set-controller br-ex tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl del-controller br-ex sudo neutron-odl-ovs-hostconfig ovs-vsctl show ovs-vsctl add-port <bridge name> <port name> ovs-vsctl add-port br-ex enp0s10 ovs-vsctl del-port br-ex phy-br-ex ovs-vsctl del-port br-ex tun2ad7e9e91e4 重启odl后 systemctl restart openvswitch.service systemctl restart neutron-server.service systemctl stop neutron-server.service 创建虚机 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider openstack subnet create --network provider --allocation-pool start=192.168.56.2,end=192.168.56.100 --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 --subnet-range 192.168.56.0/24 provider nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id= --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id= --key-name mykey test nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id=0fe983c2-8178-403b-a00e-e8561580b210 --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 虚机可以学习到mac但是ping不通 抓包,先在虚机网卡上抓包, 然后在br-int上抓包 发现虚拟网卡上是发送了icmp请求报文的,但是br-int上没有 查看报文情况 [root@rcontroller01 ~] ovs-appctl dpif/dump-flows br-int recirc_id(0),tunnel(tun_id=0x0,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(proto=17,frag=no),udp(dst=3784), packets:266436, bytes:17584776, used:0.591s, actions:userspace(pid=4294962063,slow_path(bfd)) recirc_id(0xa0),in_port(5),ct_state(+new-est-rel-inv+trk),ct_mark(0/0x1),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:drop recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0806), packets:1, bytes:60, used:5.228s, actions:drop recirc_id(0),tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(dst=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0806), packets:0, bytes:0, used:never, actions:5 recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0800),ipv4(src=192.168.0.16,proto=1,frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:ct(zone=5004),recirc(0xa0) recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:886646, bytes:316947183, used:0.210s, flags:SFPR., actions:drop recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e,dst=fa:16:3e:7d:95:75),eth_type(0x0806),arp(sip=192.168.0.16,tip=192.168.0.5,op=1/0xff,sha=fa:16:3e:ab:ba:7e), packets:0, bytes:0, used:never, actions:userspace(pid=4294961925,controller(reason=4,dont_send=0,continuation=0,recirc_id=4618,rule_cookie=0x822002d,controller_id=0,max_len=65535)),set(tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.122,dst=192.168.56.102,ttl=64,tp_dst=4789,flags(df|key))),4 安全组设置 openstack security group rule create --proto tcp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto tcp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e openstack security group rule create --proto udp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto udp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e ovs-vsctl add-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" type=patch ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" options:peer=int-patch-ex ovs-vsctl add-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" type=patch ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" options:peer=ex-patch-int ovs-vsctl del-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl del-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl del-port br-ex enp0s9 ovs-vsctl add-port br-int enp0s9 ovs-appctl ofproto/trace 重要命令 sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 show br-int sudo ovs-appctl ofproto/trace br-int "in_port=5,ip,nw_src=192.168.0.16,nw_dst=192.168.0.5" ovs-appctl dpctl/dump-conntrack 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br-int 查看接口 sudo ovs-ofctl show br-int -O OpenFlow13 ovs常用命令 控制管理类 1.查看网桥和端口 ovs-vsctl show 1 2.创建一个网桥 ovs-vsctl add-br br0 ovs-vsctl set bridge br0 datapath_type=netdev 1 2 3.添加/删除一个端口 for system interfaces ovs-vsctl add-port br0 eth1 ovs-vsctl del-port br0 eth1 for DPDK ovs-vsctl add-port br0 dpdk1 -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 for DPDK bonds ovs-vsctl add-bond br0 dpdkbond0 dpdk1 dpdk2 \ -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 \ -- set interface dpdk2 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:02:00.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4.设置/清除网桥的openflow协议版本 ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 ovs-vsctl clear bridge br0 protocols 1 2 5.查看某网桥当前流表 ovs-ofctl dump-flows br0 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows br0 ovs-appctl bridge/dump-flows br0 1 2 3 6.设置/删除控制器 ovs-vsctl set-controller br0 tcp:1.2.3.4:6633 ovs-vsctl del-controller br0 1 2 7.查看控制器列表 ovs-vsctl list controller 1 8.设置/删除被动连接控制器 ovs-vsctl set-manager tcp:1.2.3.4:6640 ovs-vsctl get-manager ovs-vsctl del-manager 1 2 3 9.设置/移除可选选项 ovs-vsctl set Interface eth0 options:link_speed=1G ovs-vsctl remove Interface eth0 options link_speed 1 2 10.设置fail模式,支持standalone或者secure standalone(default):清除所有控制器下发的流表,ovs自己接管 secure:按照原来流表继续转发 ovs-vsctl del-fail-mode br0 ovs-vsctl set-fail-mode br0 secure ovs-vsctl get-fail-mode br0 1 2 3 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 1 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br0 1 流表类 流表操作 1.添加普通流表 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.删除所有流表 ovs-ofctl del-flows br0 1 3.按匹配项来删除流表 ovs-ofctl del-flows br0 "in_port=1" 1 匹配项 1.匹配vlan tag,范围为0-4095 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan=777,actions=output:2 1 2.匹配vlan pcp,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan_pcp=7,actions=output:2 1 3.匹配源/目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_src=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_dst=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 1 2 4.匹配以太网类型,范围为0-65535 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x0806,actions=output:2 1 5.匹配源/目的IP 条件:指定dl_type=0x0800,或者ip/tcp ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_src=10.10.0.0/16,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.20.0.0/16,actions=output:2 1 2 6.匹配协议号,范围为0-255 条件:指定dl_type=0x0800或者ip ICMP ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_proto=1,actions=output:2 7.匹配IP ToS/DSCP,tos范围为0-255,DSCP范围为0-63 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd,并且ToS低2位会被忽略(DSCP值为ToS的高6位,并且低2位为预留位) ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_tos=68,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_dscp=62,actions=output:2 8.匹配IP ecn位,范围为0-3 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_ecn=2,actions=output:2 9.匹配IP TTL,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_ttl=128,actions=output:2 10.匹配tcp/udp,源/目的端口,范围为0-65535 匹配源tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_src=179/0xfff0,actions=output:2 匹配目的tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_dst=179/0xfff0,actions=output:2 匹配源udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_src=1234/0xfff0,actions=output:2 匹配目的udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_dst=1234/0xfff0,actions=output:2 11.匹配tcp flags tcp flags=fin,syn,rst,psh,ack,urg,ece,cwr,ns ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_flags=ack,actions=output:2 12.匹配icmp code,范围为0-255 条件:指定icmp ovs-ofctl add-flow br0 icmp,icmp_code=2,actions=output:2 13.匹配vlan TCI TCI低12位为vlan id,高3位为priority,例如tci=0xf123则vlan_id为0x123和vlan_pcp=7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,vlan_tci=0xf123,actions=output:2 14.匹配mpls label 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=7,actions=output:2 15.匹配mpls tc,范围为0-7 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_tc=7,actions=output:2 1 16.匹配tunnel id,源/目的IP 匹配tunnel id ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_id=0x7/0xf,actions=output:2 匹配tunnel源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_src=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 匹配tunnel目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_dst=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 一些匹配项的速记符 速记符 匹配项 ip dl_type=0x800 ipv6 dl_type=0x86dd icmp dl_type=0x0800,nw_proto=1 icmp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=58 tcp dl_type=0x0800,nw_proto=6 tcp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=6 udp dl_type=0x0800,nw_proto=17 udp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=17 sctp dl_type=0x0800,nw_proto=132 sctp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=132 arp dl_type=0x0806 rarp dl_type=0x8035 mpls dl_type=0x8847 mplsm dl_type=0x8848 指令动作 1.动作为出接口 从指定接口转发出去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.动作为指定group group id为已创建的group table ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=group:666 1 3.动作为normal 转为L2/L3处理流程 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=normal 1 4.动作为flood 从所有物理接口转发出去,除了入接口和已关闭flooding的接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=flood 1 5.动作为all 从所有物理接口转发出去,除了入接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=all 1 6.动作为local 一般是转发给本地网桥 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=local 1 7.动作为in_port 从入接口转发回去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=in_port 1 8.动作为controller 以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id,该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级,该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id,并且vlan优先级为0,即4096-8191,对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype,并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签,并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC,修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件:指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位,范围为0-255,值必须为4的倍数,并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件:指定dl_type=0x0800,需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位,范围为0-3,并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改,范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段,并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label,并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中,还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现,要正常使用的话,需要注意的是datapath类型要指定为netdev,band type暂时只支持drop,还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算,超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上,增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上,增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算,超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all:所有buckets都执行一遍 select: 每次选择其中一个bucket执行,常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER):快速故障修复,用于检测解决接口等故障 indirect:间接执行,类似于一个函数方法,被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select,指定hash方法(5元组,OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配,如actions有goto_table,再进行后续table的匹配,实现多级流水线,如需使用goto table,则创建流表时,指定table id,范围为0-255,不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel,必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口,并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口,并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,将vni设置成123,UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名,通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口,端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔,单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置,参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing,对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令,分别有不同的作用,大致如下: ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-08 17:13:19
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SQLS当一个新表被创建之时,系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间,当字段的值从内存写入磁盘时,就在这一既定空间随机保存,当一个8K用完的时候,SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里,每个8K空间被称为一个数据页(Page),又名页面或数据页面,并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息,叫文件头(File header);每8个数据页(64K)的组合形成扩展区(Extent),称为扩展。全部数据页的组合形成堆(Heap)。 SQLS规定行不能跨越数据页,所以,每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因,存储超过8K的数据应使用text类型,实际上,text类型的字段值不能直接录入和保存,它只是存储一个指针,指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区,真正的数据正是放在这些数据页中。 页面有空间页面和数据页面之分。 当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时,称为混合扩展(Mixed Extent),每张表都以混合扩展开始;反之,称为一致扩展(Uniform Extent),专门保存数据及索引信息。 表被创建之时,SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面,随着数据量的增长,SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面,当数据超过8个页面时,则从一致扩展中分配数据页面。 空间页面专门负责数据空间的分配和管理,包括:PFS页面(Page free space):记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息;GAM页面(Global allocation map)和SGAM页面(Secodary global allocation map):用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新空间; 数据页或索引页则专门保存数据及索引信息,SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引:它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。 在WINDOWS中,我们对文件执行的每一步操作,在磁盘上的物理位置只有系统(system)才知道;SQL SERVER沿袭了这种工作方式,在插入数据的过程中,不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的,而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统(system)才知道。 这是为什么呢?众所周知,OS之所以能管理DISK,是因为在系统启动时首先加载了文件分配表:FAT(File Allocation Table),正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作,系统才得以正常运行;同理,作为管理系统级的SQL SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在,它就是索引分布映像页:IAM(Index Allocation Map)。 IAM的存在,使SQLS对数据表的物理管理有了可能。 IAM页从混合扩展中分配,记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置,每个IAM页面能管理512,000个数据页面,如果数据量太大,SQLS也可以增加更多的IAM页,可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以后的IAM页的位置。 数据页和文本/图像页互反,前者保存非文本/图像类型的数据,因为它们都不超过8K的容量,后者则只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义,保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下一步准确理解SQLS维护索引的方式,如页拆分、填充因子等。 二、索引的基本概念 索引是一种特殊类型的数据库对象,它与表有着密切的联系。 索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引,指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置,方便我们查找,但大多数的书籍只有目录,目录不是索引,只是书中内容的排序,并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间;索引也并不是必须要建立的,它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。 再进一步说,我们要在图书馆中查阅图书,该怎么办呢?图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子,里面分了若干的类别供我们检索图书,比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据,你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书,反正有许多检索方式,但有一点很明白,书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做,事实上,所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①,它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本,仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子,以下的讲解将会反复用到它。 SQLS在安装完成之后,安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库,其中master是SQLS的主数据库,用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息,它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。 master中有一个名为sysindexes的系统表,专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它,毫无疑义,它是本文主角之一。 查看一张表的索引属性,可以在查询分析器中使用以下命令:select from sysindexes where id=object_id(‘tablename’) ;而要查看表的索引所占空间的大小,可以使用系统存储过程命令:sp_spaceused tablename,其中参数tablename为被索引的表名。 三、平衡树 如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码,你有可能通过随机的翻寻,最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是:首先把书翻到大概二分之一的位置,如果要找的页码比该页的页码小,就把书向前翻到四分之一处,否则,就把书向后翻到四分之三的地方,依此类推,把书页续分成更小的部分,直至正确的页码。这叫“两分法”,微软在官方教程MOC里另有一种说法:叫B树(B-Tree,Balance Tree),即平衡树。 一个表索引由若干页面组成,这些页面构成了一个树形结构。B树由“根”(root)开始,称为根级节点,它通过指向另外两个页,把一个表的记录从逻辑上分成两个部分:“枝”—--非叶级节点(Non-Leaf Level);而非叶级节点又分别指向更小的部分:“叶”——叶级节点(Leaf Level)。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中,统称为索引节点,属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页(Page)。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。 “根”(root)对应了sysindexes表的Root字段,其中记载了非叶级节点的物理位置(即指针);非叶级节点位于根节点和叶节点之间,记载了指向叶级节点的指针;而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。 四、聚集索引和非聚集索引 从形式上而言,索引分为聚集索引(Clustered Indexes)和非聚集索引(NonClustered Indexes)。 聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引,其索引页中就包含着建立索引的列的值(下称索引键值),那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如,我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引,则表中的记录将按照姓名进行排列;如果建立了聚集索引的列是数值类型的,那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。 非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序,也就是说,表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列,而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置,叫做行定位符(RID:Row ID)。好似书后面的的索引表,索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。 SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引,由于非聚集索引不对表中的数据进行重组,而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。 五、数据是怎样被访问的 若能真正理解了以上索引的基础知识,那么再回头来看索引的工作原理就简单和轻松多了。 (一)SQLS怎样访问没有建立任何索引数据表: Heap译成汉语叫做“堆”,其本义暗含杂乱无章、无序的意思,前面提到数据值被写进数据页时,由于每一行记录之间并没地有特定的排列顺序,所以行与行的顺序就是随机无序的,当然表中的数据页也就是无序的了,而表中所有数据页就形成了“堆”,可以说,一张没有索引的数据表,就像一个只有书柜而没有索引卡片柜的图书馆,书库里面塞满了一堆乱七八糟的图书。当读者对管理员提交查询请求后,管理员就一头钻进书库,对照查找内容从头开始一架一柜的逐本查找,运气好的话,在第一个书架的第一本书就找到了,运气不好的话,要到最后一个书架的最后一本书才找到。 SQLS在接到查询请求的时候,首先会分析sysindexes表中一个叫做索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值,如果该值为0,表示这是一张数据表而不是索引表,SQLS就会使用sysindexes表的另一个字段——也就是在前面提到过的FirstIAM值中找到该表的IAM页链——也就是所有数据页集合。 这就是对一个没有建立索引的数据表进行数据查找的方式,是不是很没效率?对于没有索引的表,对于一“堆”这样的记录,SQLS也只能这样做,而且更没劲的是,即使在第一行就找到了被查询的记录,SQLS仍然要从头到尾的将表扫描一次。这种查询称为“遍历”,又叫“表扫描”。 可见没有建立索引的数据表照样可以运行,不过这种方法对于小规模的表来说没有什么太大的问题,但要查询海量的数据效率就太低了。 (二)SQLS怎样访问建立了非聚集索引的数据表: 如前所述,非聚集索引可以建多个,具有B树结构,其叶级节点不包含数据页,只包含索引行。假定一个表中只有非聚集索引,则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符(ROW ID,RID),他们指向具有该键值的数据行。每一个RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。 当INDID的值在2-250之间时,意味着表中存在非聚集索引页。此时,SQLS调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT,在其中查找与被查询最相近的值,根据这个值找到在非叶级节点中的页号,然后顺藤摸瓜,在叶级节点相应的页面中找到该值的RID,最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。 例如:假定在Lastname上建立了非聚集索引,则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为2;②立即从根出发,在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”,并查到其位于叶级页面的第61页;③仅在叶级页面的第61页的Martin下搜寻Ota的RID,其RID显示为N∶706∶4,表示Lastname字段中名为Ota的记录位于堆的第707页的第4行,N表示文件的ID值,与数据无关;④根据上述信息,SQLS立马在堆的第 707页第4行将该记录“揪”出来并显示于前台(客户端)。视表的数据量大小,整个查询过程费时从百分之几毫秒到数毫秒不等。 在谈到索引基本概念的时候,我们就提到了这种方式: 图书馆的前台有很多索引卡片柜,里面分了若干的类别,诸如按照书名笔画或拼音顺序、作者笔画或拼音顺序等等,但不同之处有二:① 索引卡片上记录了每本书摆放的具体位置——位于某柜某架的第几本——而不是“特殊编号”;② 书脊上并没有那个“特殊编号”。管理员在索引柜中查到所需图书的具体位置(RID)后,根据RID直接在书库中的具体位置将书提出来。 显然,这种查询方式效率很高,但资源占用极大,因为书库中书的位置随时在发生变化,必然要求管理员花费额外的精力和时间随时做好索引更新。 (三)SQLS怎样访问建立了聚集索引的数据表: 在聚集索引中,数据所在的数据页是叶级,索引数据所在的索引页是非叶级。 查询原理和上述对非聚集索引的查询相似,但由于记录是按照聚集索引中索引键值进行排序,换句话说,聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。 这就好比书库中的书就是按照书名的拼音在排序,而且也只按照这一种排序方式建立相应的索引卡片,于是查询起来要比上述只建立非聚集索引的方式要简单得多。仍以上面的查询为例: 假定在Lastname字段上建立了聚集索引,则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为1,这是在系统中只建立了聚集索引的标志;②立即从根出发,在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”,并查到其位于叶级页面的第120页;③在位于叶级页面第120页的Martin下搜寻到Ota条目,而这一条目已是数据记录本身;④将该记录返回客户端。 这一次的效率比第二种方法更高,以致于看起来更美,然而它最大的优点也恰好是它最大的缺点——由于同一张表中同时只能按照一种顺序排列,所以在任何一种数据表中的聚集索引只能建立一个;并且建立聚集索引需要至少相当于源表120%的附加空间,以存放源表的副本和索引中间页! 难道鱼和熊掌就不能兼顾了吗?办法是有的。 (四)SQLS怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表: 如果我们在建立非聚集索引之前先建立了聚集索引的话,那么非聚集索引就可以使用聚集索引的关键字进行检索,就像在图书馆中,前台卡片柜中的可以有不同类别的图书索引卡,然而每张卡片上都载明了那个特殊编号——并不是书籍存放的具体位置。这样在最大程度上既照顾了数据检索的快捷性,又使索引的日常维护变得更加可行,这是最为科学的检索方法。 也就是说,在只建立了非聚集索引的情况下,每个叶级节点指明了记录的行定位符(RID);而在既有聚集索引又有非聚集索引的情况下,每个叶级节点所指向的是该聚集索引的索引键值,即数据记录本身。 假设聚集索引建立在Lastname上,而非聚集索引建立在Firstname上,当执行Select From Member Where Firstname=’Mike’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为2;②立即从根出发,在Firstname的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近Mike的值“Jose”条目;③从Jose条目下的叶级页面中查到Mike逻辑位置——不是RID而是聚集索引的指针;④根据这一指针所指示位置,直接进入位于Lastname的聚集索引中的叶级页面中到达Mike数据记录本身;⑤将该记录返回客户端。 这就完全和我们在“索引的基本概念”中讲到的现实场景完全一样了,当数据发生更新的时候,SQLS只负责对聚集索引的健值驾以维护,而不必考虑非聚集索引,只要我们在ID类的字段上建立聚集索引,而在其它经常需要查询的字段上建立非聚集索引,通过这种科学的、有针对性的在一张表上分别建立聚集索引和非聚集索引的方法,我们既享受了索引带来的灵活与快捷,又相对规避了维护索引所导致的大量的额外资源消耗。 六、索引的优点和不足 索引有一些先天不足:1:建立索引,系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引。2:更新数据的时候,系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新,以维持数据和索引的一致性——这就如同图书馆要有专门的位置来摆放索引柜,并且每当库存图书发生变化时都需要有人将索引卡片重整以保持索引与库存的一致。 当然建立索引的优点也是显而易见的:在海量数据的情况下,如果合理的建立了索引,则会大大加强SQLS执行查询、对结果进行排序、分组的操作效率。 实践表明,不恰当的索引不但于事无补,反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。比如在如下字段建立索引应该是不恰当的:1、很少或从不引用的字段;2、逻辑型的字段,如男或女(是或否)等。 综上所述,提高查询效率是以消耗一定的系统资源为代价的,索引不能盲目的建立,必须要有统筹的规划,一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡,有得必有失,此消则彼长。这是考验一个DBA是否优秀的很重要的指标。 至此,我们一直在说SQLS在维护索引时要消耗系统资源,那么SQLS维护索引时究竟消耗了什么资源?会产生哪些问题?究竟应该才能优化字段的索引? 在上篇中,我们就索引的基本概念和数据查询原理作了详细阐述,知道了建立索引时一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡,有得必有失,此消则彼长。那么,SQLS维护索引时究竟怎样消耗资源?应该从哪些方面对索引进行管理与优化?以下就从七个方面来回答这些问题。 一、页分裂 微软MOC教导我们:当一个数据页达到了8K容量,如果此时发生插入或更新数据的操作,将导致页的分裂(又名页拆分): 1、有聚集索引的情况下:聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页,该页由聚集索引关键字决定; 2、只有堆的情况下:只要有空间就可以插入新的行,但是如果我们对行数据的更新需要更多的空间,以致大于了当前页的可用空间,行就被移到新的页中,并且在原位置留下一个转发指针,指向被移动的新行,如果具有转发指针的行又被移动了,那么原来的指针将重新指向新的位置; 3、如果堆中有非聚集索引,那么尽管插入和更新操作在堆中不会发生页分裂,但是在非聚集索引上仍然产生页分裂。 无论有无索引,大约一半的数据将保留在老页面,而另一半将放入新页面,并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以,频繁页分裂,后果很严重,将使物理表产生大量数据碎片,导致直接造成I/O效率的急剧下降,最后,停止SQLS的运行并重建索引将是我们的唯一选择! 二、填充因子 然而在“混沌之初”,就可以在一定程度上避免不愉快出现:在创建索引时,可以为这个索引指定一个填充因子,以便在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间,将来数据可以进行扩充和减少页分裂。填充因子是从0到100的百分比数值,设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置。值越小则数据页上的空闲空间越大,这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要,但这一操作需要占用更多的硬盘空间。 填充因子只在创建索引时执行,索引创建以后,当表中进行数据的添加、删除或更新时,是不会保持填充因子的,如果想在数据页上保持额外的空间,则有悖于使用填充因子的本意,因为随着数据的输入,SQLS必须在每个页上进行页拆分,以保持填充因子指定的空闲空间。因此,只有在表中的数据进行了较大的变动,才可以填充数据页的空闲空间。这时,可以从容的重建索引,重新指定填充因子,重新分布数据。 反之,填充因子指定不当,就会降低数据库的读取性能,其降低量与填充因子设置值成反比。例如,当填充因子的值为50时,数据库的读取性能会降低两倍!所以,只有在表中根据现有数据创建新索引,并且可以预见将来会对这些数据进行哪些更改时,设置填充因子才有意义。 三、两道数学题 假定数据库设计没有问题,那么是否象上篇中分析的那样,当你建立了众多的索引,在查询工作中SQLS就只能按照“最高指示”用索引处理每一个提交的查询呢?答案是否定的! 上篇“数据是怎样被访问的”章节中提到的四种索引方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较,实际上,将在外,军令有所不从,SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引! 这是怎么回事呢? 让我们先来算一道题:如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话,我们对其中10字节的一个字段建立索引,那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过,SQLS的最小空间分配单元是“页(Page)”,一个页面在磁盘上占用8K空间,所以一页只能存储8条“记录”,但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句),如果没有索引的话,我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话,那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块,然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块,这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快! 同上,如果要无条件检索全部记录(不用Where子句),不用索引的话,需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面;而使用索引的话,首先检索索引,访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果,再根据索引检索结果去对应数据页面,由于是检索全部数据,所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来,一共访问了1010个页面,这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术,在上述情况下,SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引,什么时候不用索引的呢?因为SQLS除了维护数据信息外,还维护着数据统计信息! 四、统计信息 打开企业管理器,单击“Database”节点,右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡,观察“Settings”下的各项复选项,你发现了什么? 从Settings中我们可以看到,在数据库中,SQLS将默认的自动创建和更新统计信息,这些统计信息包括数据密度和分布信息,正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略:建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时,SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息:分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost),并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化,SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后,该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如,对于有一万条记录的表,当1000个索引键值发生改变时,该表的统计信息便可能需要更新,因为1000 个值在该表中占了10%,这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说,1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计,因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程,限于篇幅,这里就省略了,请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句,SQLS除了能自动记录统计信息之外,还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息,包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂,有些索引页可能只包含几页数据,另外应用在执行大量I/O的时候,重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有: 1) 数据和使用模式大幅度变化; 2)排序的顺序发生改变; 3)要进行大量插入操作或已经完成; 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多; 5)由于大量数据修改,使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算; 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候,让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候,可以对字段值进行某些限制,比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复,用于防止表中出现两条完全相同的记录,这样的字段称为主键,每张表都可以建立并且只能建立一个主键,构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似,区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引,由于其字段值具有唯一性,于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”,如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的,那么它又叫“复合性索引”。 注意,唯一索引不是聚集索引,如果对一个字段建立了唯一索引,你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引,它们可以是聚集的,也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的,不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束,那么当创建表或者修改表时,SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性,那么应该创建主键约束或者唯一性键约束,而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时,应该认真考虑这些规则:当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时, SQLS钭自动创建一个唯一性索引;如果表中已经包含有数据,那么当创建索引时,SQLS检查表中已有数据的冗余性,如果发现冗余值,那么SQLS就取消该语句的执行,并且返回一个错误消息,确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时,当两个或者多个列作为一个关键值时,最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时,应该考虑这些规则:最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引,构成复合索引的列的总长度不能超过900字节,也就是说复合列的长度不能太长;在复合索引中,所有的列必须来自同一个表中,不能跨表建立复合列;在复合索引中,列的排列顺序是非常重要的,原则上,应该首先定义最唯一的列,例如在(COL1,COL2)上的索引与在(COL2,COL1)上的索引是不相同的,因为两个索引的列的顺序不同;为了使查询优化器使用复合索引,查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列;当表中有多个关键列时,复合索引是非常有用的;使用复合索引可以提高查询性能,减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述,我们总结了如下索引使用原则: 1)逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段,不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了,SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程,表面上是SQLS在东跑西跑,其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成,全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页,如果有索引指向数据值,则I/O读几次磁盘就可以了。但是,在随时发生的增、删、改操作中,索引的存在会大大增加工作量,因此,合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的,只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是: (1)主键时常作为where子句的条件,应在表的主键列上建立聚聚集索引,尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列,或者非常频繁地被访问的列,可考虑建立聚聚集索引。 (3)经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询,并把查询引用最频繁的列作为前导列,如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的,那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时,使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂,同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引,则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时,尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键,以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针,通过这种方式,可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外,尽可能地使用整数为键值,因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统,让索引以及查询背后的东西真相大白,可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话,索引就象盐,少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-30 23:10:07
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与此同时,随着项目的逐渐火爆,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1公地悲剧 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 所以没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO的好处:更少的技术负债,更好的招聘效果 参与开源社区----特别是在内部开源计划办公室(OSPO)的指导下----不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的作用。 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以处理且看到投资回报的事情。” 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才干。 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找到为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些顶级的实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-03 09:19:23
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专家分析:眼光专业与核心竞争力是定位软件人层级的第一法码,其包含着很多的综合因素:专业背景、阅历、经验值、能力高下等等。趋势全球研发及资讯执行副总裁国屏认为,“技术很重要,但更重要的是市场和文化的配合。在个人的发展过程中,学习也会起到重要的作用。此外,还必须认同企业文化,具备技术、对工作、对解决问题的热情”。此外,学习能力和沟通能力也是专家们认为重要度很高的2个要素。当然,这其中,作为前提“最重要的还是兴趣,缘于自身对程序开发的热爱”,8848公司cto张研如是说。 角色大挪移 一级指标:cto、项目承包人 二级指标:架构师、部门主管/项目主管 三级指标:普通开发人员 从个人发展的角度和过程来看,这个指标应该是倒向。但从业界普遍的认识,无论是能力、阅历还是收入待遇,人们普遍对一级指标中的人员更多持赞赏态度。 被采访者:张齐生 个人背景:技术总监 起初,我只是在一家软件公司作java程序员,后来随着项目的进展以及工作时间的推移,自己的技术能力、项目管理能力也逐步加强,从最初的开发人员做到项目主管,2003年底的时候做到技术总监,工资范围也从最初的4000元到8000元,再到技术总监的万元,角色的改变确实带来了很多附加价值,当然,这个职位要求你带来的价值也会更多。 专家分析:出现这种工资结构是正常的。因为架构师、cto一般都是从普通开发人员过来的,具有深厚的业界开发经验和背景。联合信息集团移动应用开发部总经理熊军认为,开发人员必须“对自己能力的认识有一个准确的职业定位。认识自己,才能准确地职业定位,有了准确的职业定位,才能有短期、中期和长期的发展方向和动力。” 8848公司cto张研表示反对“学而优则士”、“不想当将军的士兵就不是好士兵”此类说法。同样,csdn网站、《程序员》杂志社总经理蒋涛也不建议所有程序员都向管理道路发展,因为相比之下,项目经理和cto必定具有一些独特的素质,比如沟通能力、项目管理能力,组织能力、计划能力以及产品和技术的眼光等,这些素质并不是每一个人都具备的。 公司对对碰 一级指标:外资、合资、民营大型it公司 二级指标:合资、中小软件公司 三级指标:国企、事业单位 采访中,有位叫王岩的资深开发人员一再强调,如果可能,一定要进外企。本次调查中,微软亚洲研究院,ibm研究院等外企几乎成了大部分开发人员所向往的圣地。 外企是我第一选择 被采访者:李文山 个人背景:技术支持 上海交大毕业的李文山,在校时就已经参与了很多社团活动,因此也见识了不少各种企业人员的做事风格与思想状态。外企大公司前沿的技术科研、严谨负责的处事态度都给他留下了深刻的印象。当然,丰富的培训、优厚的待遇、放心的福利也是必须考虑的因素。用他的话说,“身边全是一级的牛人,自己的发展自然就有了保障”。 中小软件企业机会多 被采访者:刘洋 个人背景:项目经理+程序员 天天加班加点,见到刘洋时他一脸的菜色,但心情不错。毕业不到一年,他就凭技术能力与管理能力当上了项目经理。虽然下面员工流动率高,但刘洋的薪水却是老板亲自钦点,比起毕业的同班同学绰绰有余。从项目最初的客户谈判、到中间执行,再到最后的交工,刘洋什么都做过,因此也锻炼得几乎成了全能手。对于未来,他希望公司业务做大后,能再规范一些,当然,随着公司的成长,自己上升的空间也很大。 三企走遍 被采访者:阿蒙(vchome.net) 个人背景:6年,通信行业,珠海 我很幸运,毕业时就进了美资软件公司,从事系统软件的开发工作,主要应用c/c++、x86汇编、mips汇编、ddk、sdk等技术,年薪四万多。在这家外企工作两年后,技术与处事能力大有提高,但开始心生厌倦,总觉得外面的世界很精彩。后来有一家从事通信软件产品开发的公司,答应年薪翻倍,一年后可走上管理层,怦然心动后就去新公司报到了。一年后,如愿以偿地走上管理层,两年后,技术管理能力以及行业业务能力有了质的飞跃,也越来越发现这个行业有前途,于是与朋友开始策划开公司,资金融到后就轰轰烈烈地创业了。没日没干了一年,由于资金与市场的原因,公司over,只好灰溜溜地去一家香港合资公司继续打工,仍做管理层。 我的感觉是,外企有一整套规章制度,薪金制度也较为完善,工作考评有客观的数值:月工作计划与总结、季度工作考核、上司的总体评价等,这些考核都很详细,细到完成的代码量、文档数、提过什么建议等等。国内企业也有计划与考核,但更多的是主观态度,而对工作的效果与过程并不具体细化,人际关系、表达能力等往往起着很微妙的关键作用。当然国内企业也有很多优点,比如制度灵活。 专家点评:人才的争夺,一方面是卯足了劲准备抢占有利地势和环境的个人开发者,另一方面,企业间的人才争夺战越演越烈。在此情况下,为了吸引国内的高素质人才,不少外企纷纷在中国开设研究院,走“曲线救国”道路。根据一份猎头资料,摩托罗拉研发中心、松下电器中国研究开发公司、ibm中国研究中心、朗讯公司贝尔实验室、微软中国研究院都是猎取高级科研、管理人才的大头。外企与外企、外企与国企、国企与民企,这个三角关系,虽然在早几年优劣非常明显,但现在,这种差距正在明显缩小。具体适合哪个企业,围城内外其实也并不是三重天(见下页表23)。 热点行业易淘金 一级推荐:移动开发、游戏开发 二级推荐:安全领域、企业信息化 三级推荐:通用软件、系统平台、项目开发等 专家点评:出现这种趋势主要是由市场对软件人才的供求决定的,因为目前在移动和游戏领域开发人员确实比较少,所以相对而言,他们的薪资较高,这就是所谓的“奇货可居”。但是,目前市场在成长,这些新兴或热点领域的开发人员数量也在逐渐增加,当达到一个平衡点时,他们的工资也会随之下降,这主要由市场对人才的供求关系决定。不建议开发人员轻易放弃自己原有的开发领域花大量时间和精力投向自己不熟悉的领域。 所以,熊军认为:这两个行业方向的长线发展看好,也需要更多的开发人员,但是年轻人都要根据自己的兴趣爱好、思维模式、技术能力选择更适合自己的行业方向,而且也有很多更有潜力的方向,建议年轻人从长远考虑。 地域火拼 一级指标:北京、上海 二级指标:深圳、杭州、广州 三级指标:成都、武汉、大连等 绝大多数的软件从业人员集中在北京、上海、广州和深圳四大城市,其中尤以北京的人数最为集中,但在另一项相关的调查中,上海却是程序员最向往的城市。在本次收入调查中,北京、上海的工资较高。武汉稍低于成都。 地域不同,薪资有别 被采访者:青润 个人背景:5年,电信行业、软件企业服务 我本人在北京、上海、深圳、成都四地都曾工作过。我基本上这样认为,对于刚刚大学毕业的软件人员,工资情况是这样:成都1500-2000元/月,上海2000元/月,深圳2000-2500元/月,北京2000-2500元/月。工作几年后,以成都系数为1来计,上海和其他地方为1.3-1.5倍于成都的收入。差异主要也是因为生活成本造成的。 相比而言,北京具有王者气氛,有着俯瞰全国的实力和影响力。上海是经济驱动的城市。深圳对人的友好度最好,它的优点是有各种各样的新技术公司,缺点是缺乏大公司的支撑。好山好水的成都,虽起步了很多软件公司,但大都在出川后倒下了,或者只是长居四川,足少出户,感觉比较舒适和懒散。 安逸的成都竞争的北京 被采访者:夏桅 个人背景:。net开发人员 夏桅毕业之后就来到北京从事软件开发工作。但他时常怀念起成都的生活,那里的山,那里的水,还有怡然自得的成都人都给他留下了深刻的印象。 但夏桅还是不后悔。一方面,安逸的环境对自己发展不利,适度的竞争可以发掘自身的潜力。而且,眼界开阔了,薪水也高不少。当然,在北京的生活绝对说不上舒服,但机会多,可有多种选择,极大地改观了自己的现状。 一眼可以看到头的武汉,但我喜欢 被采访者:刘如宁 个人背景:大学教师、项目主管 在武汉工作了10多年,刘如宁感觉还是比较惬意。比收入,武汉可能还不如成都,更别提北京和上海,但武汉的生活成本比较低,几块钱就够一天的伙食了。在高校担当大学教师的刘如宁,科研任务不重,而且还有足够的时间去外面承接项目,用自己喜欢的软件开发技术赚取外快。“我不是一个特别喜欢接受挑战的人,这种做自己喜欢的事情、宁静而富裕的生活,我还是比较满足”,有房、有车,生活安定富足的刘如宁如是说。 专家点评:比“营利”,必须是一个闭环。有收入比较,还得有支出比较,两者对比后才是最终收获。在地域这个问题上,大城市,确实收入比较高,但相对的,生活成本也较高。 趋势全球研发及资讯执行副总裁梁国屏表示,趋势的薪资结构体系在全世界都是一样的,具体数值要根据各地的市场来调整。比如一个经理,他的等级可能是10,那么不论在中国、日本还是美国,他的等级都是10.但这个等级的薪水具体是多少,就要看当地的市场了,趋势会和当地的薪资调查单位合作,来确定系数,然后计算出具体的薪水。 除薪水外,地域的附加价值会更重要一些。第一,对于技术发展比较迅速的it业,在大城市,整体的环境和氛围相对会好一些,例如在北京和上海等地,几乎每天都会有技术论坛、开发者大会、大厂商的开发日、各领域大师的巡回讲座等。其次,作的机会也会比较多,因为集中了各种类型的公司和企业,总会找到适合你条件的合适职位和选择。第三,可以参与比较大的技术团体,形成独特的生活与社交圈。用8848公司cto张研的话来说,“如果周围都是高手,你不是高手也难”,所以地域对人影响最大的是提供了一个环境,其次才是机会和薪水。 对此,telelogic公司北方区总经理任群力建议说,“如果开发人员能够善于利用互联网,并有决心多学习,这种地域差异会得到弱化。” 我拿青春赌明天 在本次专题组织中,大部分被采访人都明确表示,自己会在软件业领域一直奋斗下去,因为从中得到了很多的快乐与激情。但明天是否一定会更好,这需要从两个角度去考虑:一是从个人角度讲,年轻的软件人一定要有个人职业的规划,而且这种规划要从自己特点或专长出发,与当前业界相适应。另外,更重要的是,个人发展到什么程度,还需要同整个软件大环境和社会环境挂钩。 个人职业要规划 现在广州做了4年delphi/c行业开发、年薪10万的王旋说,“工作后所得到的收获就是,学习和工作要有相对明确的目标,不能因为一时心动而去学习某一技术。在真正下决定之前,我通常会考虑更多因素,包括长期的发展、个人路线的规划、需要付出的代价、可能遇到的困难以及解决的办法等等,在决定后还会制定更加明确的计划,包括短期、中期和长期的,身边可以利用到的资源,以及每一个阶段是怎么过渡到更高阶段的计划。” 现在,越来越多的在职人员意识到,未来的职业细分市场中,只有在某一领域确实比较深入、具有专长和资源的人会得到企业的重视,浪里淘沙勇者胜。 中国软件业面临困境 中国的软件业发展目前面临两难境地。上至国家,下至各城市都给予了相当的政策优惠,但整体软件业的发展却一直雷声大,雨点小。对此,北航软件学院院长孙伟忧心忡忡,“很多人从心里看不起印度,但印度的软件业却有数家2万、3万员工规模的大企业,放眼中国,规模最大的东软集团、用友公司,真正的软件开发者也不过两、三千人,这种差别太巨大了,我们一定要好好思考,中国的软件业究竟出了什么问题?” 对此,很多专家认为,中国软件业已经面临一个新的转折点,随着信息化在各行各业的深入运用,软件业有机会深度专业化,由边缘而进入核心,从而形成以深度专业化为特征的核心竞争力。无论个人还是公司,我们都有幸在第一时间站在了软件业这块前沿阵地,但明天是否会更好,还有待于中国软件业的整体发展,在这颇为沉闷的时刻,我们期望“让暴风雨来得更猛烈些吧”! 参考资料:http://www.w-training.com/viewc.asp?id=23922 ====================================================== 在最后,我邀请大家参加新浪APP,就是新浪免费送大家的一个空间,支持PHP+MySql,免费二级域名,免费域名绑定 这个是我邀请的地址,您通过这个链接注册即为我的好友,并获赠云豆500个,价值5元哦!短网址是http://t.cn/SXOiLh我创建的小站每天访客已经达到2000+了,每天挂广告赚50+元哦,呵呵,饭钱不愁了,\(^o^)/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/javazhuanzai/article/details/7189396。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-24 09:01:26
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三、使用前提条件: 1、IE6以上版本、Chrome(谷歌浏览器)4.0以上版本、Firefox 4.0以上版本、Opera 11以上版本、Safari 5.0.2以上版本、iOS 4.2以上版本 或使用Chrome内核、Firefox内核的浏览器均可直接使用本打印系统; 2、在进行打印前,需要先设计好打印模板(模板设计器请见第五节); 3、打印数据必须Json的格式发送给打印服务器,并且数据必须满足指定的格式(见下文); 四、数据格式说明: 下面以一个跨境电商快递面单数据为例解释一下数据各项的含义; { "template": "waybill.fr3", /打印模板文件名。除了指定模板文件以外,还支持把模板嵌入到数据文件中,以实现在服务器端灵活使用打印模板,格式如下:/ /"template": "base64:QTBBRTNEQTE3MkFFQjIzNEFERD<后面省略>" / "ver": 4, /数据模板文件版本/ "Copies": 3, /打印份数,支持指定打印份数/ "Duplex": 1, /是否双面打印,0:默认,不双面,1:垂直,2:水平,3:单面打印(simplex)/ "Printer": "priPrinter", /指定打印机,本系统支持在数据文件中指定打印机,也支持在打印模板中指定打印机/ "PageNumbers": "", /要打印的页码范围,同打印机的打印设置里的格式相同,例如:"1,2,3"表示打印前3页, “2-5”:表示打印第2到5页,“1,2,4-8”表示打印第1、2、4到8页/ "Preview": 1, /是否预览,跟主界面上选择“预览”效果相同,取值为0:不预览,1:预览/ "Tables":[ /数据表数组/ { "Name": "Table1", /表名/ "Cols": [ /字段定义/ { "type": "str", /字段类型,可选值:String,Str,Integer,Int,Smallint,Float,Long, Blob,/ /对于图片、PDF等使用Blob类型,并把值进行Base64编码,并加前缀:/ / "base64/pdf:" 字段值是PDF; "base64/jpg:" 字段值是jpg; "base64/png:" 字段值是png; "base64/gif:" 字段值是gif; / 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} ] }, { "Name": "Table2", "Cols": [ { "type": "int", "size": 0, "name": "NO", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "订单编号", "required": false }, { "type": "integer", "size": 0, "name": "下单日期", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "下单平台", "required": false } ], "Data": [ { "NO": 1, "订单编号": 200303900791, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "天猫" }, { "NO": 2, "订单编号": 200303900792, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "京东" } ] } ] } 五、调用示例: <!-- ★★★ 模式1 ★★★ --> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统</h2> <h3>打印测试(模式1)</h3> <div> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" onClick="doSend(_reportData);" /> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <script type="text/javascript"> //定义数据脚本 var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},<这里省略1000字> ]}'; //在浏览器控制台输出调试信息 console.log("reportData = " + _reportData); </script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint.min.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint_ext.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript"> /下面四个参数必须放在myreport.js脚本后面,以覆盖myreport.js中的默认值/ var _delay_send = 1000; //发送打印服务器前延时时长,-1则表示不自动打印 var _delay_close = 1000; //打印完成后关闭窗口的延时时长, -1则表示不关闭 var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 </script> </html> <!-- ★★★ 模式2 ★★★ --> <?php //如果有php运行环境,只需把该文件扩展名改成 .php,然后上传到web目录即可在真实服务器上测试 header("Access-Control-Allow-Origin: "); ?> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> <style type="text/css"> output {font-size: 12px; background-color:F0FFF0;} </style> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统(Ver 1.3.0)</h2> <h3>打印测试(模式2)</h3> <div style="line-height: 1.5;"> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>一、首先按下列步骤设置:</b><br/> 1、运行打印服务器;<br/> 2、按“停止”按钮停止服务;<br/> 3、打开“设置”区;<br/> 4、在“常用参数-->服务模式”中,选择“模式2”;<br/> 5、按“启动”按钮启动服务。 </div> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>二、按本页的“打印”按钮开始打印。</b><br/> </div><br/> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" /><br/><br/> <div style="width: 70%; text-align: left; font-size: 12px;"> 由于JavaScript在不同域名下访问会出现由来已久的跨域问题,所以正式部署到服务器使用时,要解决跨域问题。<br/> 对于IE8以上版本浏览器,只需增加一个reponse头:Access-Control-Allow-Origin即可,而对于php、jsp、asp/aspx等动态语言而言,增加一个response头是非常简单的事,例如:<br/> <b>在php:</b><br/><span style="color: red;"> <?php <br/> header("Access-Control-Allow-Origin: ");<br/> ?><br/> </span> <b>在jsp:</b><br/><span style="color: red;"> <% <br/> response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); <br/> %><br/> </span> <b>在asp.net中:</b><br/><span style="color: red;"> Response.AppendHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); </span>,<br/>其他语言里,大家请自行搜索“ajax跨域”。而对于IE8以下的浏览器,大家可以自行搜索“IE6+Ajax+跨域”寻找解决办法吧,也可以联系我们帮助。 </div> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <!-- 引入模式2所需的javascript支持库 --> <script type="text/javascript" src="cfprint_mode2.min.js" charset="UTF-8"></script> <!-- 构造报表数据 --> <script type="text/javascript"> var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","ver":3, "Tables":[ {"Name":"Table1", "Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"NO","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"报关公司面单号","required":false},{"type":"integer","size":0,"name":"公司内部单号","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发货国家","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货人证件号码","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货省份","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"总计费重量","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"总件数","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数1","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价1(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数2","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价2(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数3","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价3(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数4","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价4(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4(JPY)","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数5","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价5(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5(CNY)","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5(JPY)","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"参考号","required":false},{"type":"AutoInc","size":0,"name":"ID","required":false}],"Data":[{"公司内部单号":730293,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900791,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010055","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":3,"ID":3,"单价2(JPY)":null,"申报总价3(JPY)":null,"单价5(JPY)":null,"申报总价3(CNY)":null,"收货省份":null,"申报总价(JPY)":null,"申报总价(CNY)":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰2","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 2","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730291,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900789,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010035","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":1,"ID":1,"单价2(JPY)":null,"申报总价3(JPY)":null,"单价5(JPY)":null,"申报总价3(CNY)":null,"收货省份":null,"申报总价(JPY)":null,"申报总价(CNY)":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730292,"发货国家":"日本","单价1(JPY)":null,"申报总价2(JPY)":null,"单价4(JPY)":null,"申报总价2(CNY)":null,"申报总价5(JPY)":null,"报关公司面单号":200303900790,"申报总价5(CNY)":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1(JPY)":null,"单价3(JPY)":null,"申报总价1(CNY)":null,"申报总价4(JPY)":null,"申报总价4(CNY)":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010045","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 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CFPrint.parseJSON(responseText); alert(response.message+", 状态码["+response.result+"]"); }else{ alert('打印失败,HTTP状态代码是:'+httpStatus); } } / 参数: message: 错误信息 / var callbackFailed = function(message){ alert('发送打印任务出错: ' + message); } </script> <!-- 调用发送打印请求功能 --> <script type="text/javascript"> (function(){ document.getElementById("btnPrint").onclick = function() { CFPrint.outputid = "output"; //指定调试信息输出div的id CFPrint.SendRequest(_url, _reportData, callbackSuccess, callbackFailed); //发送打印请求 }; })(); </script> </html> 六、模板设计器(重要!重要!!,好多朋友都找不到设计器入口) 在主界面上,双击右下角的“设计”两个字,即可打开模板设计工具箱,在工具箱有三个按钮和一个大文本框。三个按钮的作用分别是: 设计:以大文本框中的json数据为数据源,打开模板设计器窗口; 预览:以大文本框中的json数据为数据源,预览当前所用模板的打印效果; 打印:以大文本框中的json数据为数据源,向打印机输出当前所用模板生成的报表; 以后将会有详细的模板设计教程发布,如果您遇到紧急的难题,请向作者咨询。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chensongmol/article/details/76087600。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-01 18:34:12
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Please use EVAL.” 127.0.0.1:6379> script load "return 'Hello World'" "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b"127.0.0.1:6379> evalsha "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b" 0 "Hello World" 3.2.5 自乘案例 Redis 有 incrby 这样的自增命令,但是没有自乘,比如乘以 3,乘以 5。我们可以写一个自乘的运算,让它乘以后面的参数: local curVal = redis.call("get", KEYS[1]) if curVal == false thencurVal = 0 elsecurVal = tonumber(curVal)endcurVal = curVal tonumber(ARGV[1]) redis.call("set", KEYS[1], curVal) return curVal 把这个脚本变成单行,语句之间使用分号隔开 local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal script load ‘命令’ 127.0.0.1:6379> script load 'local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal' "be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441" 调用: 127.0.0.1:6379> set num 2OK127.0.0.1:6379> evalsha be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441 1 num 6 (integer) 12 3.2.6 脚本超时 Redis 的指令执行本身是单线程的,这个线程还要执行客户端的 Lua 脚本,如果 Lua 脚本执行超时或者陷入了死循环,是不是没有办法为客户端提供服务了呢? eval 'while(true) do end' 0 为了防止某个脚本执行时间过长导致 Redis 无法提供服务,Redis 提供了 lua-time-limit 参数限制脚本的最长运行时间,默认为 5 秒钟。 lua-time-limit 5000(redis.conf 配置文件中) 当脚本运行时间超过这一限制后,Redis 将开始接受其他命令但不会执行(以确保脚本的原子性,因为此时脚本并没有被终止),而是会返回“BUSY”错误。 Redis 提供了一个 script kill 的命令来中止脚本的执行。新开一个客户端: script kill 如果当前执行的 Lua 脚本对 Redis 的数据进行了修改(SET、DEL 等),那么通过 script kill 命令是不能终止脚本运行的。 127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set','gupao','666') while true do end" 0 因为要保证脚本运行的原子性,如果脚本执行了一部分终止,那就违背了脚本原子性的要求。最终要保证脚本要么都执行,要么都不执行。 127.0.0.1:6379> script kill(error) UNKILLABLE Sorry the script already executed write commands against the dataset. You can either wait the scripttermination or kill the server in a hard way using the SHUTDOWN NOSAVE command. 遇到这种情况,只能通过 shutdown nosave 命令来强行终止 redis。 shutdown nosave 和 shutdown 的区别在于 shutdown nosave 不会进行持久化操作,意味着发生在上一次快照后的数据库修改都会丢失。 4、Redis 为什么这么快? 4.1 Redis到底有多快? 根据官方的数据,Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右(每秒请求数)。 4.2 Redis为什么这么快? 总结:1)纯内存结构、2)单线程、3)多路复用 4.2.1 内存 KV 结构的内存数据库,时间复杂度 O(1)。 第二个,要实现这么高的并发性能,是不是要创建非常多的线程? 恰恰相反,Redis 是单线程的。 4.2.2 单线程 单线程有什么好处呢? 1、没有创建线程、销毁线程带来的消耗 2、避免了上线文切换导致的 CPU 消耗 3、避免了线程之间带来的竞争问题,例如加锁释放锁死锁等等 4.2.3 异步非阻塞 异步非阻塞 I/O,多路复用处理并发连接。 4.3 Redis为什么是单线程的? 不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 因为单线程已经够用了,CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 CPU 不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。 4.4 单线程为什么这么快? 因为 Redis 是基于内存的操作,我们先从内存开始说起。 4.4.1 虚拟存储器(虚拟内存 Vitual Memory) 名词解释:主存:内存;辅存:磁盘(硬盘) 计算机主存(内存)可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组,每个字节有一个唯一的地址,这个地址叫做物理地址(PA)。早期的计算机中,如果 CPU 需要内存,使用物理寻址,直接访问主存储器。 这种方式有几个弊端: 1、在多用户多任务操作系统中,所有的进程共享主存,如果每个进程都独占一块物理地址空间,主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻,不同的进程可以共用同一块物理地址空间。 2、如果所有进程都是直接访问物理内存,那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据,导致物理地址空间被破坏,程序运行就会出现异常。 为了解决这些问题,我们就想了一个办法,在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU 不再使用物理地址访问,而是访问一个虚拟地址,由这个中间层把地址转换成物理地址,最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器(Virtual Memory)。 具体的操作如下所示: 在每一个进程开始创建的时候,都会分配一段虚拟地址,然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据,这样进程就不会直接接触到物理地址,甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。 目前,大多数操作系统都使用了虚拟内存,如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存(pagefile.sys)是磁盘空间的一部分。 在 32 位的系统上,虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上,最大虚拟地址空间大小是多少? 是不是 2^64bit=10241014TB=1024PB=16EB?实际上没有用到 64 位,因为用不到这么大的空间,而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低 48 位来表示虚拟地址空间,也就是 2^48bit=256T。 cat /proc/cpuinfo address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual 实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。 总结:引入虚拟内存,可以提供更大的地址空间,并且地址空间是连续的,使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离,不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。 4.4.2 用户空间和内核空间 为了避免用户进程直接操作内核,保证内核安全,操作系统将虚拟内存划分为两部分,一部分是内核空间(Kernel-space)/ˈkɜːnl /,一部分是用户空间(User-space)。 内核是操作系统的核心,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的权限。 内核空间中存放的是内核代码和数据,而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间,它们都处于虚拟空间中,都是对物理地址的映射。 在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。 当进程运行在内核空间时就处于内核态,而进程运行在用户空间时则处于用户态。 进程在内核空间以执行任意命令,调用系统的一切资源;在用户空间只能执行简单的运算,不能直接调用系统资源,必须通过系统接口(又称 system call),才能向内核发出指令。 top 命令: us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比; sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。 4.4.3 进程切换(上下文切换) 多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的? 当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统通过时间片分片算法,在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉。 为了控制进程的执行,内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程,并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。 什么叫上下文? 在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行,也就是说,需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(ProgramCounter),这个叫做 CPU 的上下文。 而这些保存下来的上下文,会存储在系统内核中,并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响,让任务看起来还是连续运行。 在切换上下文的时候,需要完成一系列的工作,这是一个很消耗资源的操作。 4.4.4 进程的阻塞 正在运行的进程由于提出系统服务请求(如 I/O 操作),但因为某种原因未得到操作系统的立即响应,该进程只能把自己变成阻塞状态,等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理,而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引,用于指向被打开的文件,所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数,用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候,如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中,就直接从内存中读取数据。如果数据不存在,则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中,再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝,两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时,如果当前 FD 不可读,系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的,从内核缓冲区拷贝到用户空间,也是阻塞的,直到 copy complete,内核返回结果,用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题,我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池,但是在高并发的情况下需要的线程会很多,系统无法承受,而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询,在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O),这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接,而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端,I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中,然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher),转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现,以 select 为例,当用户进程调用了多路复用器,进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket,当任何一个 socket 的数据准备好了,多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作,把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以,I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符,而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态,select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用, 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择,在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的,一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期,我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时,才会判断该 key 是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 例如 String,在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况,每次写入 key 时,发现内存不够,调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key,并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略,是指当内存使用达到最大内存极限时,需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据,以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0,64 位系统不限制内存,32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU,Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰。 LFU,Least Frequently Used,最不常用,4.0 版本新增。 random,随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰,那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru,在保证正常服务的情况下,优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题:如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储,消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良,通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU,则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题:如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位,这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳,而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码:server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron,默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值,它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time,可以提高执行效率。 OK,当对象里面已经有了 LRU 字段的值,就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度,思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新),该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位,按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候,它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下,可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况,如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构,消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下,已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外,传统 LRU 还有什么问题? 如图,假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次,而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚,在同等的情况下,A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制,怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时,其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟,ldt,last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率,简称 counter(logc,logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的,8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候,lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由,lfu-log-factor 越大,counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减,也不能体现对象的热度。没有被访问的时候,计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制,如果值是 1 的话,N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快,很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机,都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失,Redis 提供了两种持久化的方案,一种是 RDB 快照(Redis DataBase),一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候,会把当前内存中的数据写入磁盘,生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf, SNAPSHOTTING,其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案,注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的,只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径,dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题:为什么停止 Redis 服务的时候没有 save,重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发,保证服务器正常关闭。 c)flushall,RDB 文件是空的,没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据,这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器, Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多,会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题,Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时,Redis 会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write),RDB 持久化过程由子进程负责,完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段,一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器,触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候,redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程,频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份,所以如果 redis 意外 down 掉的话,就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要,希望将损失降到最小,则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作,并追加到文件中。开启后,执行更改 Redis 数据的命令时,就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题:数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制,AOF 数据并没有真正地写入硬盘,而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大,怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着 Redis 不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666,执行 1000 次,结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题,Redis 新增了重写机制,当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时,Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中,AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-18 12:25:04
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通过阅读源码发现,上面方法将HashMap变为加锁,也是使用Synchronized,只是锁的内容更细,但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器,插入效率不如上面的,因为它做了各种判断和CAS,但是差距不是特别大 读取效率很高,100个线程同时访问,每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ,SynchronizedHashMap 38s ,ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒,ConcurrentHashMap只需要不到2s,由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue(队列) Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API(offer ,peek和poll,其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞),可以说专门为多线程高并发而创造的接口,所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue,对比一下速度 LinkList用了5s多,ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计,多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用,少使用List / 有N张火车票,每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题? 重复销售?超量销售? 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下,这样能解决问题吗? 就算操作A和B都是同步的,但A和B组成的复合操作也未必是同步的,仍然需要自己进行同步 就像这个程序,判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号:" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号:" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序,链表,使用跳表数据结构,让查询更快) 跳表:http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList(写时复制)和CopyOnWriteSet 适用于,高并发是,读的多,写的少的情况 当我们写的时候,将容器复制,让写线程去复制的线程写(写的时候加锁) 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完,将对象指向复制后的已经写完的容器,原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下,写时效率低,读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题!//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列,就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加,但是不同点是,此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出,取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出,但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列(无界链表,可以一直装东西,直到内存满(其实,也不是无限,其长度Integer.MaxValue就是上限,毕竟最大就这么大)) 主要体现在put和take方法,put添加的时候,如果队列满了,就阻塞当前线程,直到队列有空位,继续插入。take方法取的时候,如果没有值,就阻塞,等有值了,立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了,当前线程就会等待(实现阻塞),等多会有空位,将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容,如果空了,当前线程就会等待(实现阻塞)} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列(因为Array需要指定长度) import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待,程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1:DelayQueue 延时队列(按时间进行调度,就是隔多长时间运行,谁隔的少,谁先) 以下例子中,我们添加线程到队列顺序为t12345,正常情况下,会按照顺序运行,但是这里有了延时时间,也就是时间越短,越先执行 步骤很简单,拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2:PriorityQueque 优先队列(二叉树算法,就是排序) import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3:SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0,当插入元素时,必须同时有个线程往外取 就是说,当你往这个队列里面插入一个元素,它就拿着这个元素站着(阻塞),直到有个取元素的线程来,它就把元素交给它 就是用来同步数据的,也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者,来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费,就拿着aaa站着,等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4:TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是,put添加完元素就走了 而这个方法,添加完自己就阻塞了,直到有人将这个元素取走,它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列,同时阻塞等待消费者线程,取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样,放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程,十分影响效率,而且无法对线程集中管理,一旦疏落,可能线程无限执行,浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池,而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务,只是提供一个资源 而谁提交了任务,比如我想来游泳,那么池子就给你一个赛道,让你游泳 比如它想练憋气,那么给它一个赛道练憋气 当他们用完,走了,那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池,始终只有这几个线程,不做实现,而是借用这几个线程的用户,自己掌控用这些线程资源做什么(提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务) 线程池的两种类型(两类,不是两个) ThreadPoolExecutor(简称TPE) ForkJoinPool(分解汇总任务(将任务细化,最后汇总结果),少量线程执行多个任务(子任务,TPE做不到先执行子任务),CPU密集型) Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法,具有一个返回值 规定了异步执行机制,提供了一些执行器方法,比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用,可以有返回值,表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此,我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit():为异步提交,也就是说,主线程该干嘛干嘛,我是异步执行的,和同步不一样(当前线程执行完,主线程才能继续执行,叫同步) futuer.get():获取结果集结果,此时因为异步,主线程执行到这里,结果集可能还没封装好,所以此时如果没有值,就阻塞,直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask,可以当做一个任务用,并且返回任务的结果,也就是可以跑线程,然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站,它可以启动多个线程去各大电商网站,比如淘宝,京东,收集某些或某一个商品的价格 最后,将获取的数据进行整合封装 最终,客户就可以通过此网站,获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到,才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1:ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成,一个集合存储线程,一个集合存储任务 存储线程:可以规定大小,最多可以有多少个,以及指定核心线程数量(不会被回收) 任务队列:存储任务 细节:初始线程池没有线程,当有一个任务来,线程池起一个线程,又有一个任务来,再起一个线程,直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时,新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成,直到任务队列也满了 当任务队列满了,此时再次启动一个线程(非核心线程,一旦空闲,达到指定时间将会消失),直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了,又来了线程,将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容,均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值,创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时,空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列,只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂,用于创建线程给线程池调度的工厂,可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义,JDK默认提供4种),当线程边界和队列容量已经满了,新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略,不常用,一般都是自己定义拒绝策略 Abort:抛异常 Discard:扔掉,不抛异常 DiscardOldest:扔掉排队时间最久的(将队列中排队时间最久的扔掉,然后让新来的进来) CallerRuns:调用者处理任务(谁通过execute方法提交任务,谁处理) ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系:ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池,哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池,核心2个,最大4个,空闲线程存活时间60s,任务队列容量4,使用默认线程工程,创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2:SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列,有线程池管理机制 Executors(注意这后面有s) 它可以说是线程池工厂类,我们一般通过它创建线程池,并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池,扔5个任务进去,查看输出结果,看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3:CachedPool 缓存,存储线程池 此线程池没有核心线程,来一个任务启动一个线程(最多Integer.MaxValue,不会放在任务队列,因为任务队列容量为0),每个线程空闲后,只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4:FixedThreadPool 固定线程池 此线次池,用于创建一个固定线程数量的线程池,不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5:ScheduledPool 预定,延时线程池 根据延时时间(隔多长时间后运行),排序,哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象,和提交任务方法都不一样,比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位,第一个任务延时0毫秒,之后的任务,延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码,表示通过log4j.log()报一下日志,拒绝的时间,线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次,比如3次,重新去抢队列,3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件,如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000,尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1:ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类,TPE和FJP ForkJoinPool(分解汇总任务(将任务细化,最后汇总结果),少量线程执行多个任务(子任务,TPE做不到先执行子任务),CPU密集型) 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法,fork():分子任务,将子任务分配到线程池中 join():当前任务的计算结果,如果有子任务,等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现,一百万个随机数求和,由两种方法实现,一种ForkJoinPool分任务并行,一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时,每个任务的操作量不能多于50000个,否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做,一个一个加}//分任务,需要继承,可以继承RecursiveAction(不需要返回值,一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值,我们用这个,因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类,//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数,就进行运算,long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定,就继续细分(简单的重中点分,两半)int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值,表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值,表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2:WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池,都是有一个任务队列,而这个不同,它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务,并且自己空闲,它就去其它线程的任务队列中偷任务,所以叫任务偷取线程池 细节:当线程自己从自己的任务队列拿任务时,不需要加锁,但是偷任务时,因为有两个线程,可能发生同步问题,需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程(守护线程、后台线程),主线程不阻塞的话,看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API:ParallelStreamAPI 不懂的请参考:https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流,将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future:存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable,既可以执行任务,又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步,并对多任务控制,整合任务结果,细化完美,比如可以一个任务完成就可以整合结果,也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点,实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl,可以看做一个int类型的数字,高3位表示线程池状态,低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS,Integer.SIZE为32,所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY,线程池允许的最大线程数。1左移29位,然后减1,即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态,按大小排序如下:RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf(),获取线程池状态,通过按位与操作,低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf(),获取线程池worker数量,通过按位与操作,高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf(),根据线程池状态和线程池worker数量,生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan(),线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast(),线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime,将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小,直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数,任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态,说明执行过shutdown命令,需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck,是因为任务入队列前后,线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值,主要是在线程池构造方法中,核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态,或者任务进入队列失败,则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意:// 1. 线程池不是运行状态时,addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false,则说明任务执行失败,需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂,我对其进行了调整,和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时,直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN,且firstTask不为null,直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN,且队列为空,直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量,直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功,则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化,对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况,直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的,因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法,则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败,说明线程池状态发生了变化(关闭操作被执行),需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在,使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋(while循环)boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null,则执行firstTask;// 2. 如果firstTask为null,则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是:当队列为空时,当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁,是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围,提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止,则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务,且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出,说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-21 16:19:45
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Weasel》开发PlayStation 2/Xbox上的动画系统。在2003年,他转到洛杉矶艺电,为《荣誉勋章:血战太平洋(Medal of Honor: Pacific Assault)》开发游戏引擎及游戏性技术,并在《荣誉勋章:空降神兵(Medal of Honor: Airborne)》中担任首席工程师。他现时是顽皮狗公司的通才程序员,为《神秘海域:德雷克船长的宝藏(Uncharted: Drake's Fortune)》及《神秘海域:纵横四海(Uncharted: Among Thieves)》开发引擎及游戏性软件。他也在南加州大学教授游戏技术的课程。 译者简介:叶劲峰(Milo Yip)从小自习编程,并爱好计算机图形学。上中学时兼职开发策略RPG《王子传奇》,该游戏在1995年于台湾发行。其后他获取了香港大学认知科学学士、香港中文大学系统工程及工程管理哲学硕士。毕业后在香港理工大学设计学院从事游戏引擎及相关技术的研发,职至项目主任。除发表学术文章外,也曾合著《DirectX9游戏编程实务》。2008年往上海育碧担任引擎工程师开发《美食从天而降(Cloudy with a Chance of Meatballs)》Xbox360/PS3/Wii/PC,2009年起于麻辣马开发《爱丽丝:疯狂回归(Alice: Madness Returns)》Xbox360/PS3/PC,2011年加入腾讯互动娱乐引擎技术中心担任专家工程师,所研发的技术已用于《斗战神》、《天涯明月刀》、《众神争霸》等项目中。 推荐序1 最初拿到《Game Engine Architecture》一书的英文版,是编辑侠少邮寄给我的打印版。他建议我接下翻译此书的合同。当时我正在杭州带领一个团队开发3D游戏引擎,我和我的同事都对这本书的内容颇有兴趣,两大本打印的英文书立刻在同事间传开。可惜那段时间个人精力顾及不来,把近千页的英文读物精读而后翻译成中文对个人的业余时间是个极大的挑战,不能担此翻译任务颇为遗憾。 不久以后听说Milo Yip(叶劲峰)已开始着手翻译,甚为欣喜。翻译此巨著,他一定是比我更合适的人选。我和Milo虽未曾蒙面,但神交已久。在网络上读过一些他的成长经历,和我颇为相似,心有戚戚。他对游戏3D实时渲染技术研究精深为我所不及,我们曾通过Google Talk讨论过许多技术问题,他都有独到的见解。翻译工作开始后,Milo是香港人,英文技术术语在香港的中文译法和大陆的有许多不同。但此书由大陆出版社出版,考虑到面对的读者主要是大陆程序员,Milo希望能更符合大陆程序员的用词习惯,所以在翻译一开始就通过Google Docs创建了协作页面,邀请大家共同探讨书中技术名词的中译名。从中我们可以一窥他作为译者的慎重。 三年之后,有幸在出版之前就拿到了完整的译本。这是一本用LaTeX精心排版的800页的电子书,我只花了一周时间,几乎是一口气读完。流畅的阅读享受,绝对不仅仅是因为原著精彩的内容,精美的版面和翔实的译注也加了不少分。 在阅读本书的过程中,我不只一次地获得共鸣。例如在第5章的内存管理系统的介绍中,作者介绍的几种游戏特有的内存管理方法我都曾在项目中用过,而这是第一次有书籍专门将这些方法详尽记录;又如第11章动画系统的介绍,我们也同样在3D引擎开发过程中改进原有动画片段混合方法的经历。虽然书中介绍的每个技术点,都可能可以在某篇论文,某本其他的书的章节,某篇网络blog上见过,但之前却无一本书可以把这些东西放在一起相互参照。对于从事游戏引擎开发的程序员来说,了解各种引擎在处理每个具体问题时的方案是相当重要的。而每种方案又各有利弊,即使不做引擎开发工作而是在某一特定游戏引擎上做游戏开发,从中也可以理解引擎的局限性以及可能的改进方法。尤其是第14章介绍的对游戏性相关系统的设计,各个开发人员几乎都是凭经验设计,很少见有书籍对这些做总结。对于基于渲染引擎做开发的游戏程序员,这是必须面对的工作,这一章会有很大的借鉴意义。 本书作者是业内资深的游戏引擎开发人,他所参于的《神秘海域》和《最后生还者》都是我的个人最爱。在玩游戏的过程中,作为游戏程序员的天性,自然会不断地猜想各个技术点是如何实现的,背后需要怎样的工具支持。能在书中一一得到印证是件特别开心的事情。作者反复强调代码实践的重要性,在书中遍布着C++代码。我不认为这些代码有直接取来使用的价值,但它们极大地帮助了读者理解书中的技术点。书中列出的顽皮狗工作室用lisp方言作为游戏配置脚本的范例也给我很大的启发,有了这些具体的代码示例以及作者本身的一线工程师背景,也让我确信书中那些关于主机游戏开发相关等,我所没有接触过的内容都也绝非泛泛而谈。 国内的游戏开发社区的壮大,主要是随最近十年的MMO风潮而生。而就在大型网络游戏在中国有些畸形发展,让这类游戏偏离电子游戏游戏性的趋势时,我们有幸迎来了为移动设备开发游戏的大潮。游戏开发的重心重新回到游戏性本身。我们更需要去借鉴单机游戏是如何为玩家带来更纯粹的游戏体验,我相信书中记录的各种技术点会变的更有帮助。 资深游戏开发及创业者 云风 @简悦云风 推荐序2 在我认识的许多游戏业开发同仁中,只有少数香港同胞,Milo Yip(叶劲峰)却正是这样一位给我印象非常深刻的优秀香港游戏开发者。我俩认识,是在Milo加入腾讯互动娱乐研发部引擎技术中心后,说来到现在也只是两年多时间。其间,他为人的谦逊务实,对待技术问题的严谨求真态度,对算法设计和性能优化的娴熟技术,都为人所称道。Milo一丝不苟的工作风格,甚至表现在对待技术文档排版这类事情上(Milo常执著地用LaTeX将技术文档排到完美),我想这一定是他在香港读大学、硕士及在香港理工大学的多媒体创新中心从事研究员,一贯沿袭至今的好作风。 我很高兴腾讯游戏有实力吸引到这样优秀的技术专家;即使在其已从上海迁回香港家中,依然选择到深圳腾讯互动娱乐总部工作。叶兄从此工作日每天早晚过关,来往香港和深圳两地,虽有舟车劳顿,但是兼顾了对家庭的照顾和在游戏引擎方面的专业研究,希望这样的状况是令他满意的。 认识叶兄当时,我便知道他在进行Jason Gregory所著《游戏引擎架构》一书的中译工作。因为自己从前也有业余翻译游戏开发有关书籍的经历,所以我能理解其中的辛苦和责任重大,对叶兄也更多一分钦佩。我以为,本书以及本书的中文读者最大的幸运便是,遇到叶兄这位对游戏有着如同对家对国般强烈责任感,犹如“游戏科学工作者”般的专业译者! 现在(2013年年末)无疑是游戏史上对独立游戏制作者最友好的年代。开发设备方便获得(相对过往仅由主机厂商授权才能获得专利开发设备,现在有一台智能手机和一台个人电脑就可以开发)、技术工具友好、调试过程简单方便,且互联网上有丰富的例程和开源代码参考,也有网上社区便于交流。很多爱好者能够很快地制作出可运行的游戏原型,其中一些也能发布到应用商店。 但是不全面掌握各方面知识,尤其是游戏引擎架构知识,往往只能停留在勉强修改、凑合重用别人提供的资源的应用程度上,难以做极限的性能改进,更妄谈革命式的架构创新。这样的程度是很难在成千上万的游戏中脱颖而出的。我们所认可的真正的游戏大作,必定是在某方面大幅超越用户期待的产品。为了打造这样的产品,游戏内容创作者(策划、美术等)需要“戴着镣铐跳舞”(在当前的机能下争取更多的创作自由度),而引擎架构合理的游戏可以经得起──也值得进行──反复优化,最终可以提供更多的自由度,这是大作出现的技术前提。 书的作者、译者、出版社的编者,加上读者,大家是因书而结缘的有缘人。因叶兄这本《游戏引擎架构》译著而在线上线下相识的读者们,你们是不是因“了解游戏引擎架构,从而制作/优化好游戏”这样的理想而结了缘呢? 亲爱的读者,愿你的游戏有一天因谜题巧妙绝伦、趣味超凡、虚拟世界气势磅礴、视觉效果逼真精美等专业因素取得业界褒奖,并得到玩家真诚的赞美。希望届时曾读叶兄这本《游戏引擎架构》译作的你,也可以回馈社会,回馈游戏开发的学习社区,帮助新人。希望你也可以建立微信公众号、博客等,或翻译游戏开发书籍,造福外语不好的读者,所以如果你的外语(英语、日语、韩语之于游戏行业比较重要)水平仍需精进,现在也可以同步加油了! 腾讯《天天爱消除》游戏团队Leader 沙鹰 @也是沙鹰 译序 数千年以来,艺术家们通过文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧等传统艺术形式充实人类的精神层面。自20世纪中叶,计算机的普及派生出另一种艺术形式──电子游戏。游戏结合了上述传统艺术以及近代科技派生的其他艺术(如摄影、电影、动画),并且完全脱离了艺术欣赏这种单向传递的方式──游戏必然是互动的,“玩家”并不是“读者”、“观众”或“听众”,而是进入游戏世界、感知并对世界做出反应的参与者。 基于游戏的互动本质,游戏的制作通常比其他大众艺术复杂。商业游戏的制作通常需要各种人才的参与,而他们则需要依赖各种工具及科技。游戏引擎便是专门为游戏而设计的工具及科技集成。之所以称为引擎,如同交通工具中的引擎,提供了最核心的技术部分。因为复杂,研发成本高,人们不希望制作每款游戏(或车款)时都重新设计引擎,重用性是游戏引擎的一个重要设计目标。 然而,各游戏本身的性质以及平台的差异,使研发完全通用的游戏引擎变得极困难,甚至不可能。市面上出售的游戏引擎,有一些虽然已经达到很高的技术水平,但在商业应用中,很多时候还是需要因应个别游戏项目对引擎改造、整合、扩展及优化。因此,即使能使用市面上最好的商用引擎或自研引擎,我们仍需要理解当中的架构、各种机制和技术,并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作,主要原因是在阅读中得到共鸣,并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔,内容只足够应付一些最简单的游戏开发,欠缺宏观比较各种方案,技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章,但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者(注1),在繁重的游戏开发工作外,还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外,从与内地同事的交流中,了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会,希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机/游戏机游戏的,并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解,许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分,许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时,一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术,单机和端游的区别更少。此外,随着近年移动终端的兴起,其硬件性能已超越传统掌上游戏机,开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料,现时单机/游戏机的一些较高级的架构及技术,将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为,本书涵括游戏开发技术的方方面面,同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字,并不单是给出一个系统结构图,而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言,本书的第11章(动画系统)及第14章(运行时游戏性基础系统)是本书特別精彩之处,含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章(渲染引擎)由于是游戏引擎中的一个极大的部分,有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度,推荐读者参考[1](注2),人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版(注3),以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅,内文中的网址都统一改以脚注标示。另外,由于现时游戏开发相关的文献以英文为主,而且游戏开发涉及的知识面很广,本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容,在附录中增设中英文双向索引(索引条目与原著的不同)。 本人在香港成长学习及工作,至2008年才赴内地游戏工作室工作,不黯内地的中文写作及用字习惯,翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助,才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案,并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师,以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间,感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半,因工作及家庭事宜导致严重延误,唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力,希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议,诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰(Milo Yip) 2013年10月 原作者是顽皮狗(Naughty Dog)《神秘海域(Uncharted)》系列的通才程序员、《最后生还者(The Last of Us)》的首席程序员,之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装,它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成,但微处理器(microprocessor)的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机(video game console)上玩的,凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪,但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业,若仔细观察,也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业,覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏,可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏(massively multiplayer online game,MMOG)等多个种类(category)和“类型(genre)”(注1),也可以运行在任何装有微芯片(microchip)的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技,又由于它们是周期性地推出新版本,因此有游戏机“世代”(generation)的说法。最新一代(注2)的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3,但一定不可忽视长盛不衰的PC,以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近,剧增的下载式休闲游戏,使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此,大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂,有难以置信的运算能力,这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来,这导致团队人数增加,开发成本上涨。随着产业变得成熟,开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品,可复用软件(reusable software)和中间件(middleware)便应运而生,以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台,因此不可能存在单一理想的软件方案。然而,业界已经发展出一些模式 ,也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步,开发团队必须考虑项目的方方面面,以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计,鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手,入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身(Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程),但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日,为了获取有用的游戏开发信息,学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术,从研究到实践都有大量高质量的信息。可是,这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境,或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术,市面上有一些所谓的入门书籍,没提及参考文献就描述很多内容细节,像自己发明的一样。这种做法根本没有用处,甚至经常带有不准确的内容。另一方面,市场上有一些高端的专门领域书籍,例如物理、碰撞、人工智能等。可是,这类书或者啰嗦到让你难以忍受,或者高深到让部分读者无法理解,又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩,软硬件一旦改动,其内容就会迅速过时。 此外,互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是,除非你确实知道要找些什么,否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在,我们有Jason Gregory,他是一位拥有在顽皮狗(Naughty Dog)工作经验的业界老手,而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时,找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是,他承担了这个任务,填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识,以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验,不仅融汇了游戏开发的概念和技巧,还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的,但是概念和技巧是用来实际创作游戏的,它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识,也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander(注3) Matthew Whiting(注4) 译注:Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注:按一般说法,2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360(2005)、PlayStation 3(2006)、Wii(2006)。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注:Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人,曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注:Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员,曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题,有许多内容需要讨论。不过相信你会发现,我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此,令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容,本书将为你打下基础,并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中,各个子系统的相关理论,以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身,包括多个低阶基础系统(low-level foundation system)、渲染引擎(rendering engine)、碰撞系统(collision system)、物理模拟(physics simulation)、人物动画(character animation),及一个我称为游戏性基础层(gameplay foundation layer)的深入讨论。此层包括游戏对象模型(game object model)、世界编辑器(world editor)、事件系统(event system)及脚本系统(scripting system)。我们也将会接触游戏性编程(gameplay programming)的多个方面,包括玩家机制(player mechanics)、摄像机(camera)及人工智能(artificial intelligence,AI)。然而,这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然,本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员,以及游戏行业从业人员。通过阅读本书,资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容,你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言,然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的,任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则,毫无疑问,你还会从本书学到一些C++的小技巧,不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏,建议你在阅读本书的同时,最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验,在看本书之前,可以考虑先阅读[39]的前几章,或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时,强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说,如果你觉得人物动画很有趣,那么可以首先安装OGRE,并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了,就应该以此为基础,继续前进!之后可以转移到另一个游戏技术范畴,周而复始。这些项目是什么并不重要,重要的是你在实践游戏编程的艺术,而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ,永远不可能将之束缚于书本之上 。因此,附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备(HID) 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望:高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素:游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. Real-Time Rendering (3rd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2008. 中译本:《实时计算机图形学(第2版)》,普建涛译,北京大学出版社,2004. Andrei Alexandrescu. Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied. Resding, MA: Addison-Wesley, 2001. 中译本:《C++设计新思维:泛型编程与设计模式之应用》,侯捷/於春景译,华中科技大学出版社,2003. Grenville Armitage, Mark Claypool and Philip Branch. Networking and Online Games: Understanding and Engineering Multiplayer Internet Games. New York, NY: John Wiley and Sons, 2006. James Arvo (editor). Graphics Gems II. San Diego, CA: Academic Press, 1991. Grady Booch, Robert A. Maksimchuk, Michael W. Engel, Bobbi J. Young, Jim Conallen, and Kelli A. Houston. Object-Oriented Analysis and Design with Applications (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2007. 中译本:《面向对象分析与设计(第3版)》,王海鹏/潘加宇译,电子工业出版社,2012. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems. Hingham, MA: Charles River Media, 2000. 中译本:《游戏编程精粹 1》, 王淑礼译,人民邮电出版社,2004. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems 2. Hingham, MA: Charles River Media, 2001. 中译本:《游戏编程精粹 2》,袁国忠译,人民邮电出版社,2003. Philip Dutré, Kavita Bala and Philippe Bekaert. Advanced Global Illumination (2nd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2006. David H. Eberly. 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2001. 国内英文版:《3D游戏引擎设计:实时计算机图形学的应用方法(第2版)》,人民邮电出版社,2009. David H. Eberly. 3D Game Engine Architecture: Engineering Real-Time Applications with Wild Magic. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. David H. Eberly. Game Physics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Christer Ericson. Real-Time Collision Detection. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. 中译本:《实时碰撞检测算法技术》,刘天慧译,清华大学出版社,2010. Randima Fernando (editor). GPU Gems: Programming Techniques, Tips and Tricks for Real-Time Graphics. Reading, MA: Addison-Wesley, 2004. 中译本:《GPU精粹:实时图形编程的技术、技巧和技艺》,姚勇译,人民邮电出版社,2006. James D. Foley, Andries van Dam, Steven K. Feiner, and John F. Hughes. 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World of Warcraft Programming: A Guide and Reference for Creating WoW Addons. New York, NY: John Wiley & Sons, 2008. 中译本:《魔兽世界编程宝典:World of Warcraft Addons完全参考手册》,杨柏林/张卫星/王聪译,清华大学出版社,2010. Richard Williams. The Animator's Survival Kit. London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本:《原动画基础教程:动画人的生存手册》,邓晓娥译,中国青年出版社,2006. 勘误 第1次印册(2014年2月) P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS,最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译,多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字,但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题,但因为它们是不同的struct,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”,但前者也是正确的,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之,我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为,作者应该是指,使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理,以及用于动态对象的光照,能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。(多谢读者店残来函查询) P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-12 23:04:05
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RAIL_DEVICEID=bbXqzYOPTc-SPgujxnGkCBr9t3sq0JQoMSYUdg-FxjyQ5IkfcPCNoreXmBAIh2HSrM9Z9awDR5onIQwy4EZ8pAhaGXWYBAH6etIlFc4dyxLudz525GAcRgVX5HLIxOE1orODUNSb9wvTBAJptPms1z5Pz5K6FXES; RAIL_EXPIRATION=1619479086609; _jc_save_toDate=2021-04-23; BIGipServerpool_passport=182714890.50215.0000; route=6f50b51faa11b987e576cdb301e545c4; _jc_save_fromDate=2021-04-26; BIGipServerportal=3067347210.16671.0000; BIGipServerotn=1725497610.50210.0000'}response = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/query?leftTicketDTO.train_date=2021-\04-26&leftTicketDTO.from_station=CSQ&leftTicketDTO.to_station=BJP&purpose_codes=ADULT',headers=headers) print(response.content.decode('utf-8'))return response.json()['data']['result']for i in query(): print(i)tem_list = i.split('|') 定义一个标记 给每个数据做个标记 j = 0 技术特别 for n in tem_list: print(j,n) j += 1 通过以上的测试我们知道了 列出是下标索引为3的数据 软卧是下标索引为23的数据if tem_list[23] != '无' and tem_list[23] != '':print(tem_list[3],'有票',tem_list[23])else:print(tem_list[3],'无票') 三、session Session与cookie功能效果相同。Session与Cookie的区别在于Session是记录在服务端的,而Cookie是记录在客户端的。 由于cookie 是存在用户端,而且它本身存储的尺寸大小也有限,最关键是用户可以是可见的,并可以随意的修改,很不安全。那如何又要安全,又可以方便的全局读取信息呢?于是,这个时候,一种新的存储会话机制:session 诞生了 突破12306验证码import requestsreq = requests.session() 保持会话def login(): 笔记本 win7 python3.6 获取验证码图片pic_response = req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = 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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 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。
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