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...不同的 class 文件到最终的 APK 中，然后在运行时调用 ButterKnife.inject(x) 函数时会到之前编译时生成的类中去找。 3、ActiveAndroid (1) 调用 @Column(name = “Name") public String name; (2) 定义 @Target(ElementType.FIELD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface Column {……} 可看出 ActiveAndroid 的 Column Annotation 是运行时 Annotation，并且只能用于修饰属性 (3) 原理 Field idField = getIdField(type);mColumnNames.put(idField, mIdName);List<Field> fields = new LinkedList<Field>(ReflectionUtils.getDeclaredColumnFields(type));Collections.reverse(fields);for (Field field : fields) {if (field.isAnnotationPresent(Column.class)) {final Column columnAnnotation = field.getAnnotation(Column.class);String columnName = columnAnnotation.name();if (TextUtils.isEmpty(columnName)) {columnName = field.getName();}mColumnNames.put(field, columnName);} } TableInfo.java 的构造函数如上，运行时，得到所有行信息并存储起来用来构件表信息。 ———————————————————————— 最后一个问题，看看这段代码最后运行结果： public class Person {private int id;private String name;public Person(int id, String name) {this.id = id;this.name = name;}public boolean equals(Person person) {return person.id == id;}public int hashCode() {return id;}public static void main(String[] args) {Set<Person> set = new HashSet<Person>();for (int i = 0; i < 10; i++) {set.add(new Person(i, "Jim"));}System.out.println(set.size());} } 答案：示例代码运行结果应该是 10 而不是 1，这个示例代码程序实际想说明的是标记型注解 Override 的作用，为 equals 方法加上 Override 注解就知道 equals 方法的重载是错误的，参数不对。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/csdn_aiyang/article/details/81564408。 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。

... AppCrash 文件 sync 失败 针对空间不足： 通过中度的使用和观察，我发现 iOS 端的空间占用是相对合理的，并没有对存储空间的明显浪费。并且 App 会在数据库写入时检查可用空间，如果不足时会抛出空间不足的提示。 针对设备断电或App崩溃： 设备断电属于不可抗力。而 App 崩溃目前我们准备上线 APM 监控平台，预期在一到两个版本的迭代中把崩溃率降低到千分之一以下的行业优秀水平。 针对文件 sync 失败： 调整 synchronous = FULL ， 保证每个事务的操作都能写入文件。目前CoreData的默认配置项。 调整 fullfsync = 1 ， 保证写入文件顺序和提交顺序一致，拒绝设备重排顺序以优化性能。此项会降低性能。对比得出写入性能大概降低至默认值的25%左右。 优化效果： 根据微信的实践，调整配置项后，损坏率可以降低一半，但并不能完全避免损坏，所以我们还是需要补救措施。 补救措施： 通过查阅 SQLite 的相关资料，发现修复损坏数据库的两种思路和四种方案。 思路一：数据导出 .dump修复 从 master 表中读出一个个表的信息，根据根节点地址和创表语句来 select 出表里的数据，能 select 多少是多少，然后插入到一个新 DB 中。 每个SQLite DB都有一个sqlite_master表，里面保存着全部table和index的信息（table本身的信息，不包括里面的数据哦），遍历它就可以得到所有表的名称和 CREATE TABLE ...的SQL语句，输出CREATE TABLE语句，接着使用SELECT FROM ... 通过表名遍历整个表，每读出一行就输出一个INSERT语句，遍历完后就把整个DB dump出来了。 这样的操作，和普通查表是一样的，遇到损坏一样会返回SQLITE_CORRUPT，我们忽略掉损坏错误， 继续遍历下个表，最终可以把所有没损坏的表以及损坏了的表的前半部分读取出来。将 dump 出来的SQL语句逐行执行，最终可以得到一个等效的新DB。 思路二：数据备份 拷贝： 不能再直白的方式。由于SQLite DB本身是文件（主DB + journal 或 WAL）， 直接把文件复制就能达到备份的目的。 .dump备份： 上一个恢复方案用到的命令的本来目的。在DB完好的时候执行.dump， 把 DB所有内容输出为 SQL语句，达到备份目的，恢复的时候执行SQL即可。 Backup API： SQLite自身提供的一套备份机制，按 Page 为单位复制到新 DB， 支持热备份。 综合思路：备份master表+数据导出 WCDB框架： 数据库完整时备份master表，数据库损坏时通过使用已备份的master表读取损坏数据库来恢复数据。成功率大概是70%。缺点在于我们目前项目使用的是CoreData框架，迁移成本非常的高。没有办法使用。 补救措施选型原则： 这么多的方案孰优孰劣？作为一个移动APP，我们追求的就是用户体验，根据资料推断只有万分之一不到的用户会发生DB损坏，不能为了极个别牺牲全体用户的体验。不影响用户体验的方法就是好方案。主要考量指标如下： 一：恢复成功率 由于牵涉到用户核心数据，“姑且一试”的方案是不够的，虽说 100% 成功率不太现实，但 90% 甚至 99% 以上的成功率才是我们想要的。 二：备份大小： 原本用户就可能有2GB 大的 DB，如果备份数据本身也有2GB 大小，用户想必不会接受。 三：备份性能： 性能则主要影响体验和备份成功率，作为用户不感知的功能，占用太多系统资源造成卡顿 是不行的，备份耗时越久，被系统杀死等意外事件发生的概率也越高。 数据导出方案考量： 恢复成功率大概是30%。不需要事先备份，故备份大小和备份性能都是最优的。 备份方案考量： 备份方案的理论恢复成功率都为100%，需要考量的即为备份大小和性能。 拷贝：备份大小等于原文件大小。备份性能最好，直接拷贝文件，不需要运算。 Backup API： 备份大小等于原文件大小。备份性能最差，原因是热备份，需要用到锁机制。 .dump：因为重新进行了排序，备份大小小于原文件。备份性能居中，需要遍历数据库生成语句。 可以看出，比较折中的选择是 Dump ，备份大小具有明显优势，备份性能尚可，恢复性能较差但由于需要恢复的场景较少，算是可以接受的短板。 深入钻研 即使优化后的方案，对于大DB备份也是耗时耗电，对于移动APP来说，可能未必有这样的机会做这样重度的操作，或者频繁备份会导致卡顿和浪费使用空间。 备份思路的高成本迫使我们从另外的方案考虑，于是我们再次把注意力放在之前的Dump方案。 Dump 方案本质上是尝试从坏DB里读出信息，这个尝试一般来说会出现两种结果： DB的基本格式仍然健在，但个别数据损坏，读到损坏的地方SQLite返回SQLITE_CORRUPT错误， 但已读到的数据得以恢复。 基本格式丢失（文件头或sqlite_master损坏），获取有哪些表的时候就返回SQLITE_CORRUPT， 根本没法恢复。 第一种可以算是预期行为，毕竟没有损坏的数据能部分恢复。从成功率来看，不少用户遇到的是第二种情况，这种有没挽救的余地呢？ 要回答这个问题，先得搞清楚sqlite_master是什么。它是一个每个SQLite DB都有的特殊的表， 无论是查看官方文档Database File Format，还是执行SQL语句 SELECT FROM sqlite_master;，都可得知这个系统表保存以下信息： 表名、类型（table/index）、 创建此表/索引的SQL语句，以及表的RootPage。sqlite_master的表名、表结构都是固定的， 由文件格式定义，RootPage 固定为 page 1。 正常情况下，SQLite 引擎打开DB后首次使用，需要先遍历sqlite_master，并将里面保存的SQL语句再解析一遍， 保存在内存中供后续编译SQL语句时使用。假如sqlite_master损坏了无法解析，“Dump恢复”这种走正常SQLite 流程的方法，自然会卡在第一步了。为了让sqlite_master受损的DB也能打开，需要想办法绕过SQLite引擎的逻辑。 由于SQLite引擎初始化逻辑比较复杂，为了避免副作用，没有采用hack的方式复用其逻辑，而是决定仿造一个只可以 读取数据的最小化系统。 虽然仿造最小化系统可以跳过很多正确性校验，但sqlite_master里保存的信息对恢复来说也是十分重要的， 特别是RootPage，因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地，没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小，而且只有改变了表结构的时候（例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句）才会改变，因此对它进行备份成本是非常低的，一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成，一致性也容易保证， 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份，我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此，初始化必须的数据就保证了，可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法（包括dump方式恢复）， 都是通过执行SQL语句实现的，这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点， 读出数据即可完成，不需要复杂的查询逻辑，因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时，因为我们的系统是只读的， 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可，因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要： VFS读取部分的接口（Open/Read/Close），或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式， 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑，就能读出DB的数据进行恢复了，但还有一个小插曲。我们知道，使用SQLite查询一个表， 每一行的列数都是一致的，这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层，没有这个保证。 B-tree的每一行（或者说每个entry、每个record）可以有不同的列数，一般来说，SQLite插入一行时， B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作， 整个表都增加了一列，但已经存在的B-tree行实际上没有做改动，还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行，缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候，也需要做同样的判断和支持， 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后，成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统，可以得知总 Page 数，使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低，不需要经常更新备份，对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略， 成功恢复后能还原损坏时最新的数据，不受备份时限影响。 坏处是，和Dump一样，如果损坏到表的中间部分，比如非叶子节点，将导致后续数据无法读出。 落地实践： 剥离封装RepairKit： 从WCDB框架中，剥离修复组件，并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机： 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的，也就是说当一个叶子页满了需要分裂时，原来的叶子页会成为内部节点，然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来，是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化，而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识，那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份，避免频繁备份。 备份文件有效性： 既然 DB 可以损坏，那么这个备份文件也会损坏，怎么办呢？我用了双备份，每一个版本备份两个文件，如果一个备份恢复失败，就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机： 当CoreData初始化SQLite前，校验SQLite的Head完整性，如果不完整，进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 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。

...景的 demo 或者文件发给我。谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 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。

...y机制，直接将数据从文件系统传递到网络套接字，避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度，还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子： java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件，无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中，数据格式多种多样，可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架，允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如，如果你的数据是以Protobuf格式传输的，可以这样做： java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式，我们可以轻松解析复杂的数据结构，同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是，Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候，有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况，就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了，它会赶紧发现这些问题，然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍，就像是给快递员多派一个人手，保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中，让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨，相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊，它更像是个靠谱的小伙伴，陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险！ 当然，Netty也有它的局限性。比如说啊，遇到那种超级复杂的业务场景，你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码，不然根本搞不定。还有呢，这门技术的学习难度有点大，刚上手的小白很容易觉得晕头转向，不知道该怎么下手。但我相信，只要坚持实践，总有一天你会爱上它。 未来，随着5G、物联网等新技术的发展，大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性，必将在这一领域继续发光发热。所以，不妨大胆拥抱Netty吧，它会让你的开发之旅变得更加精彩！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流。记住，编程之路没有终点，只有不断前进的脚步。加油，朋友们！

...、计数等功能，并通过输入/输出接口与各类传感器、执行器等现场设备连接，实现对工业生产过程进行实时控制的电子设备。 OpcUaServer , OpcUaServer是基于OPC UA协议的服务端软件，负责接收并响应客户端的数据访问请求。在本文提供的实例中，配置OpcUaServer包括设置其URL地址、端点信息、PLC设备名称、账户及密码等内容，确保C程序能通过OpcUa.core.dll和OpcUa.Client.dll库与其建立连接，进而读取或写入PLC中的数据块和标签信息。OpcUaServer作为工业通信的核心环节，为实现跨平台、高安全性的数据交互提供了服务基础。 数据块 (Data Block) , 在PLC编程和数据存储结构中，数据块是一种重要的数据组织形式。文中提到的Siemens S7-1200/S7-1500 PLC中定义了多个数据块，例如DB4和DB5，每个数据块包含一定数量的字（word）或其它数据类型，用来存储工艺参数、设备状态等各种需要在控制系统中保存和处理的信息。在实际应用中，C代码通过OPC UA协议访问这些数据块，按需读取或更新其中的数据。 标签(Tag) , 在工业自动化领域，特别是在OPC UA通讯中，标签是用来标识具体数据变量的一种抽象概念。它对应于PLC或其他设备内部的一个特定数据位或一组数据。本文中描述了如何在OpcUaServer中根据PLC的数据块创建标签，例如DB4.0-99和DB5.0-99等，它们分别代表了PLC内部DB4和DB5数据块中特定地址范围内的数据数组。通过标签，C应用程序可以方便地定位并操作PLC中的具体数据项，实现了对生产现场数据的远程监控与控制。

...。 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。

...知识、时事信息和资料文件下载，包括了测试方面的内容 http://www.mtsu.ceu/-storm/ 软件测试在线资源，包括提供目前有哪些人在研究测试，测试工具列表连接，测试会议，测试新闻和讨论，软件测试文学（包括各种测试杂志，测试报告），各种测试研究组织等内容 http://www.psqtcomference.com/ 实用软件质量技术和实用软件测试技术国际学术会议宣传网站，每年都会举行两次 http://www.qacity.com/front.htm 测试工程师资源网站，包含各种测试技术及相关资料下载 http://www.qaforums.com/ 关于软件质量保证方面的一个论坛，需要注册 http://www.qaiusa.com/ QAI是一个提供质量保证方面咨询的国际著名机构，提供各种质量和测试方面证书认证 http://www.qualitytree.com/ 一个测试咨询提供商，有一些测试可供下载，有几篇关于缺陷管理方面的文章值得参考 http://www.rational.com/ IBM Rational的官方网站，可以在这里寻找测试方面的工具信息。IBM Rational提供测试方面一系列的工具，比较全面 http://rexblackconsulting.com/Pages/publicat-ions.htm Rex Black的个人主页，有一些测试和测试管理方面的资料可供下载 http://www.riceconsulting.com/ 一个测试咨询提供商，有一些测试资料可供下载，但不多 http://www.satisfice.com/ 包含James Bach关于软件测试和过程方面的很多论文，尤其在启发式测试策略方面值得参考 http://www.satisfice.com/seminars.shtml 一个黑盒软件测试方面的研讨会，主要由测试专家Cem Kanar和James Bach组织，有一些值得下载的资料 http://www.sdmagazine.com/ 软件开发杂志，经常会有一些关于测试方面好的论文资料，同时还包括了项目和过程改进方面的课题，并且定期会有一些关于质量和测试方面的问题讨论 http://www.sei.cmu.edu/ 著名的软件工程组织，承担美国国防部众多软件工程研究项目，在这里你可以获俄各类关于工程质量和测试方面的资料。该网站提供强有力的搜索功能，可以快速检索到你想要的论文资料，并且可以免费下载 http://www.soft.com/Institute/HotList/ 提供了网上软件质量热点连接，包括：专业团体组织连接、教育机构连接、商业咨询公司连接、质量相关技术会议连接、各类测试技术专题连接等 http://www.soft.com/News/QTN-Online/ 质量技术时事，提供有关测试质量方面的一些时事介绍信息，对于关心测试和质量发展的人士来说是很有价值的 http://www.softwaredioxide.com/ 包括软件工程（CMM,CMMI,项目管理）软件测试等方面的资源 http://www.softwareqatest.com/ 软件质量/测试资源中心。该中心提供了常见的有关测试方面的FAQ资料，各质量/测试网站介绍，各质量/测试工具介绍，各质量/策划书籍介绍以及与测试相关的工作网站介绍 http://www.softwaretestinginstitute.com 一个软件测试机构，提供软件质量/测试方面的调查分析，测试计划模板，测试WWW的技术，如何获得测试证书的指导，测试方面书籍介绍，并且提供了一个测试论坛 http://www.sqatester.com/index.htm 一个包含各种测试和质量保证方面的技术网站，提供咨询和培训服务，并有一些测试人员社团组织，特色内容是缺陷处理方面的技术 http://www.sqe.com/ 一个软件质量工程服务性网站，组织软件测试自动化、STAR-EASE、STARWEST等方面的测试学术会议，并提供一些相关信息资料和课程服务 http://www.stickyminds.com/ 提供关于软件测试和质量保证方面的当前发展信息资料，论文等资源 http://www.stqemagazine.com/ 软件策划和质量工程杂志，经常有一些好的论文供下载，不过数量较少，更多地需要通过订购获得，内容还是很有价值的 http://www.tantara.ab.ca/ 软件质量方面的一个咨询网站，有过程改进方面的一些资料提供 http://www.tcse.org/ IEEE的一个软件工程技术委员会，提供技术论文下载，并有一个功能强大的分类下载搜索功能，可以搜索到测试类型、测试管理、 测试分析等各方面资料 http://www.testing.com/ 测试技术专家Brain Marick的主页，包含了Marick 研究的一些资料和论文，该网页提供了测试模式方面的资料，值得研究。总之，如果对测试实践感兴趣，该网站一定不能错过 http://www.testingcenter.com/ 有一些测试方面的课程体系，有一些价值 http://www.testingconferences.com/asiastar/home 著名的AsiaStar测试国际学术会议官方网站，感兴趣的人一定不能错过 http://www.testingstuff.com/ Kerry Zallar的个人主页，提供一些有关培训、工具、会议、论文方面的参考信息 http://www-sqi.cit.gu.edu.au/ 软件质量机构，有一些技术资料可以供下载，包括软件产品质量模型、再工程、软件质量改进等 这里有些网站已经不能使用了. 转载于:https://www.cnblogs.com/mmsky/p/4581975.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/aizongzhuang2281/article/details/101129638。 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。

...成完成任务，而且还把文件系统、磁盘工作原理都深入整理了一遍，就是这篇《Linux文件系统十问》 03 转战搜狗 2013 下半年的时候，我第一次感受到了工作岗位的震荡。我还专注解决某一个 bug，花了不少精力都还没查到 bug 的原因。这时候，部门助理突然招呼我们所有人都下楼，在银科腾讯的 Image 印象店集合。在那里，见到了腾讯的总裁 Martin。这还是第一次离大老板只有一米远的距离。 所有人都是一脸困惑，突然把大家召集下来是干嘛呢。原来就在几个小时前，腾讯总办已经和搜狗达成了协议。腾讯收购搜狗的一部分股份，并把我们连人带业务一起注入到了搜狗。 没想到，是老板用一种更牛逼的方式帮我把 bug 给解决了。 14 年 1 月正式到了搜狗以后，我们没有继续做搜索了。而是内部 Transfer 到了另外一个部门。做起了搜狗网址导航、搜狗手机助手、搜狗浏览器等业务。我也是从那个时间点，开始带团队的，也是从那以后慢慢开始从个人贡献者到带团队集体输出的角色的转变。 在搜狗工作的这 7 年的时间里，我仍然也是延续之前的风格。不拘泥于完成工作中的产品需求，以及老大交付的任务。而是主动去探索各种项目中有价值的事情。 比如在手机助手的推广中，我琢磨了新用户的安装流程的各个环节后，找出影响用户安装率提升的关键因素。然后对新版本安装包采用了多种技术方案，将单用户获取成本削减了20%+，这一年下来就是千万级别的成本节约。 我们还主动在手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同，标签相似，点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外，我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis（当时工程部还没有redis平台，redis服务要业务自己维护）。为了优化性能，我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了，但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑，Linux 最多能有多少个TCP连接呢，我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏？ 再比如，我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近，由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑，来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年，我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份，这一次不再是控股，而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里，腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里，我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日，也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后，水文里挤干货，通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一，是要学会抬头看路，选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网，获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好，2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer，要不然我我早就财务自由了。 第二，不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的，想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考，积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三，工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候，业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下，在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己，对你的团队，都是好事。 技术交流群 最近有很多人问，有没有读者交流群，想知道怎么加入。 最近我创建了一些群，大家可以加入。交流群都是免费的，只需要大家加入之后不要随便发广告，多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群，全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学，可长按扫描下方二维码，一定要备注：全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源，根据格式备注，可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为！学霸日程表曝光，简直降维打击！ 腾讯三面：40亿个QQ号码如何去重？ 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码，关注 Hollis. 转发至朋友圈，是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 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。

...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。

...到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考（从免费试用，到商业试用，和企业试用的建议） 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例，或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制，并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是： 确认架构师能否搜集需求，并且使用最佳实践，在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备： 深度掌握至少1门高级别语言（c，c++，java等） 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求，使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验（多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错） – 在AWS中执行构建的能力，架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习，模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求，从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装，可实现30分钟平台极速搭建，1分钟业务快速部署，一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛，使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革，助力企业实现软件定义数据中心。 五是，在高性价比方面，安超OS在设计之初，华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品，所以给客户提供组件化授权，方便用户按需购买，按需使用，避免一次性采购过度，产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案，支持无限个数无损快照，无硬件绑定，支持License迁移。 由此可见，安超OS通用型云操作系统的本质，其实就是一款以安全可信为基础，以业务优化为核心的轻量级云创新平台，能够让中国政府和企业在数字化转型中，更好的发挥云平台的价值，同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程，每个时代都离不开通用型操作系统：在PC时代，通用型操作系统是Windows、Linux；在移动互联时代，通用型操作系统是安卓(Android)，而这些通用型操作系统之所以能够成功，背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话，生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略，这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台，是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍，目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系，覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域，通过生态合作，华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态，与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中，在基础架构方面，华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证，与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作，共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案，助推用户上云实现创新加速模式。 同时，在解决方案方面，华云数据也一直在完善自身的产业链，建立最广泛的生态体系。例如，PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系；数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制；安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技；行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴，由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此，华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试，构建了一个最全面的基础架构生态体系，为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力，为客户提供稳定、可靠的上云服务，赋能产业变革。 值得一提的是，华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略，通过和合作伙伴的合作共赢，华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业，让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统，并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见，数字化的转型与升级，以及数字经济的落地和发展，任重而道远，艰难而伟大，而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力，不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性，激发出更多新的升维竞争力，更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结，在云计算落地中国的过程中，华云数据既是早期的探索者，也是落地的实践者，更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出，背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力，以及对中国企业用户痛点的捕捉，使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路，也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...。 而Lazy.kt文件中，声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式，也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后，有很多小伙伴咨询，如何在Kotlin版的Double Check，给单例添加一个属性，这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思，最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符，如果 ?: 左侧表达式非空，就返回其左侧表达式，否则返回右侧表达式。请注意，当且仅当左侧为空时，才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public  尽管在 main 函数中，对 person 这个对象进行了类型判断，但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型，这样是不是很不智能？ 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中，只要对类型进行了判断，就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子，如果我们没有进行类型判断，并且直接进行强转，会怎么样呢？ public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢？ val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?，就不会把程序 crash 掉了，当转化失败的时候，就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? =  aString 在定义的时候定义成了有可能为 null，按照之前的写法，我们需要这样写 String? =  但是已经进行了是否为 String 类型的判断，所以就一定 不是 空类型了，也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数 public  .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时，在代码块里面写this，的时候，两个this代表的含义不一样，T.()->Unit里的this代表的是自身实例，而()->Unit里，this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章，欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...景和交互 (比如文本输入)。 请查阅上手指南以了解如何制作 Slices，使用 SliceViewer 工具查看您做好的 Slices。接下来，我们计划进一步拓展其使用场景，包括在其他 app 中展现您的 Slices。 · 通知智能回复 (Smart reply in notifications) 机器智能可以为用户体验带来非常积极的进化，Gmail 和 Inbox 里的智能回复功能已经成功地证明了这一点。在 Android P 中，通知消息也加入了智能回复功能，而且我们准备了 API 让您可以为用户带来更度身的使用感受。用来帮助您更轻松地在通知中生成回复的 ML Kit 很快就会到来，请 点击访问此网站 了解详情。 · 文本识别 (Text Classifier) 在 Android P 中，我们将识别文本的机器学习模型进行了扩展，使得它可以识别出诸如日期或航班号这样的信息，并通过 TextClassifier API 来让开发者使用到这些改进。我们还更新了 Linkify API 来利用文本识别的结果生成链接，并为用户提供了更多点击后的选项，从而让他们得以更快地进行下一步操作。当然，开发者也可以在给文本识别出来的信息添加链接时拥有更多的选项。智能 Linkify 在识别精准度以及速度上都有明显的提升。 这个模型现在正在通过 Google Play 进行更新，所以您的应用使用现有的 API 就可以享受到本次更新所带来的变化。在安装更新完的模型后，设备即可直接在本地识别文本里的各种信息，而且这些识别出来的信息只保存在您的手机上而不会通过网络流传出去。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 简洁 (Simplicity) 在 Android P，我们格外强调简洁，并据此改进 Android 的 UI 从而帮助用户们更流畅、更高效地完成操作。对开发者来说，简洁的系统则会帮助用户更容易查找、使用和管理您的应用。 · 全新系统导航 (New system navigation) 我们为 Android P 设计了全新的系统导航，只需使用下图中这个在所有界面中都能看到的小按钮，即可更轻松地访问手机主屏、概览页以及 Assistant。新导航系统也使多任务切换及发现关联应用变得更加简单。在概览页，用户可以拥有更大的视野来查看他们之前中断的操作，这自然也会让他们更容易找到并回到之前的应用中。概览页也提供了搜索、预测推荐应用以及上文提到的 App Actions，而且只需再多划一次即可进入所有应用的列表。 · 文字放大镜 (Text Magnifier) 在 Android P 中，我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget)，使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下，所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜，但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上，从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果，Android 可以识别那些过度消耗电量的行为，如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中，电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用，用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制，那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话，请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板，帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗，从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用，但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制，以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用，从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据，以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理，您可以分离出特定频率的声音，降低过大的音量，或者增强那些过小的音量。举例来说，即便说话者离麦克风较远，而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方，您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果，包括一个预均衡器、一个多频段压缩器，一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控，大多数参数都支持实时控制，如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长，阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验，应用们不再需要自行提供用户识别操作界面，而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API，且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别，而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃，请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation)，这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后，TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型，StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备，比如独立的 CPU，内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战，并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅，去年我们启动了 Project Treble，并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目，也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布，以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户，这些设备包括：索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外，再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL，我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单，并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备，现在就可以加入 Android Beta program，然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧，欢迎您向我们反馈意见和建议！并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta，是时候开始测试您 app 的兼容性，以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用，并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好，并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化，以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的，在 Android P 中，我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用，这也要求广大的开发者们，包括 Google 内部的应用团队，使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库，您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息，从 Android P Beta 开始，调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常，而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况，我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报，您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况，但请注意，即便调用的 API 暂时得到了豁免，最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况，请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试，确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时，您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟，对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后，请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API，请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1，或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章)，请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要，我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题，请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 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。

...ow() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中，全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。（预训练模型根据作者代码提示下载） 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验，也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考（可供参考的链接和引用文献） 1.参考：BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks（BMVC2020） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 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。

...t" 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。

...内存缓存、本地缓存（文件缓存）和网络缓存三层结构。当需要加载图片时，首先检查内存缓存中是否存在该图片，若存在则直接使用；若不存在，则查询本地缓存，如果找到则从本地读取并加载至内存缓存；若本地也未存储，则发起网络请求下载图片，并将下载后的图片同时保存至内存缓存和本地缓存，以便后续快速访问。这样做的目的是减少对网络带宽和内存资源的消耗，防止因频繁加载图片导致的卡顿、延迟甚至OOM问题，提升应用性能和用户体验。在文中，面试者详细介绍了自己如何利用这一机制来优化项目中的图片处理部分。

...依靠自身结构在外界的输入下产生的一种内部输出，而人类的感觉和欲望则是一种可以被称作“灵魂”的东西控制下产生的。从而确立了人类高于动物的地位。 前者很容易理解，现在的科学研究也已经很透彻了。例如兔子见到狮子，电信号便从眼睛传到大脑，刺激某些神经元，又结合之前的记忆神经元，放出更多的信号，整条线路的神经元一一受到刺激，最后指令传到肾上腺，让肾上腺素传遍全身，心脏的跳动也随之加快，肾上腺素也使信号的传递速度更快了些，同时在运动中枢的神经元也向腿部肌肉发出信号，让肌肉随着信号有序的完成伸展和收缩。外在的表现就是兔子从狮子旁边逃之夭夭。至于其中的恐惧的感觉和想要逃跑的欲望，都只不过是内部神经元信号的一种状态。 而对于后者，则难以解释。正因为对前者的理解透彻，对后者的解释才显得很难说通。两个过程本来是相同的过程，只是后者多了对于每个人有且唯一的“灵魂”的存在的介入，但是，它究竟何时介入，如何介入，正如前者所描述的，在这样一个信号的传递网络里，究竟有哪一步，是需要“灵魂”来控制的。思前想后，好像并没有必须存在的那么一个步骤。也就是可能，前者所描述的那个信号传递步骤，适用于所有生物，当然也包括人类。 简单的总结 简单的总结一下，关于确定存在的心流和不确定存在的灵魂。 首先，心流是确定存在，并且存在与所有生物当中，是生物进化产生的，为了更好的活着。其中，记忆储存的是之前的心流状态，当然不是全部的心流状态；感觉是当时的生物内部信号的一种状态，成为现态；欲望是一种内部输出，欲望，感觉和记忆相结合再结合会产生对外部的输出。 其次，“灵魂”在这里表示为一个个体的有且唯一的存在。它不参与生物的任何过程，但是却有选择的监视生物的心流。也可以这样说，生物体本身有选择的展示一部分心流以供灵魂检阅，灵魂也是从生物所展示的心流中有选择的检阅。这才是人类的特质。我们真正的自我，就是这样一个有且唯一的灵魂，它无法介入它所在的生物体的任何事情，但是可以在一定程度上知道它所在的生物体的状态。 也可以这样理解，生物体本身是一个封装的很好的复杂程序，心流则是程序的内部变量，程序不断的接收外部输入并向外部输出，我们本身的灵魂所在则置身于程序之外，就像我们坐在电脑前，无法知道这个复杂程序究竟是如何运行的，但是通过它输出在显示屏中的一些内部变量，即心流的一些数据，我们可以大致的判断出，程序在干些什么。对于这样的解释你可能难以接受，接下来的两个例子或许会让你接受这一事实。 现在科学家只要扫描人脑，就能在测试者自己有所感知之前，预测他们会有什么欲望，会做出怎样的决定。例如，在一次实验中，受试者躺在一台巨大的脑部设备里，两手各自拿着一个开关，受试者可以随机的选择在何时按下那个开关。而科学家通过观察受试者的大脑神经活动，就能在受试者做决定之前知道受试者做了怎样的决定。也就是说，当这些内部输出被外部观测者“灵魂”所察觉的时候，心流自身已经做出了决定。7 或许你没有亲自做过这个实验，并不相信实验的结论，但是还有一个实验，你现在就可以给自己做一个测试。相信对于大家心算100以内的乘法没有什么问题，那么请各位充分运用自己的自由意志，即本文中的“灵魂”去控制你的大脑心算5672，注意在计算的过程中不要让自己的大脑去思考其他的任何事情，用尽快的速度计算出结果。当然，你会发现你根本做不到，无论如何你都无法控制那先奇奇怪怪的想法出现在你的大脑里，至于大脑为什么会像你控制的那样去计算5672，接下来我会给出人类的大脑思维模型。 生物的模型 生物的模型分为两部分，一部分我称为确定机，一部分我称为概率机。 确定机 确定机是指只要输入确定，那么就会产生确定输出的部分，而对于输入的概率性则不予考虑。例如，当生物多次看到同一个画面的时候会在大脑里形成同样的图像，因为每次输入的光信号都是一样的，在生物内部进行的信号传递过程也是一样的，所以在大脑里形成的图像输出也是一样的。现在人类所生产的绝大多数工具就是一个确定机的模型，如果相同的输入，不管输入多少次都会得到相同的输出。确定机也是生物模型的基础部分，构成生物的绝大部分，实际上，除了大脑，生物的任何部分都是一个确定机的模型，而大脑也有一部分的确定机模型。对于确定机，所有的内部过程和输出都不会被“灵魂”检阅，当然生物上可以通过解剖或其他更先进的方式去检查生物内部确定机的工作状态。 概率机 概率机是指即使输入确定，输出的确定性也指限制在一定的概率范围之内，会以不同但是给定的概率输出多个输出。当然给定的概率可以是确定机给出的确定概率（只在输入确定的情况下才确定），也可以是概率机给出的概率概率。概率机构成生物的大脑部分，当然一部分低等生物只由确定机构成。对于概率机，有一部分输出会被“灵魂”检阅，而“灵魂”是否检阅取决于“灵魂”本身，当然，对于概率机的工作状态，也可以通过解剖或其他更先进的方式去检查。 生物思考的过程 对于不同的生物，大脑可以同时进行的事情是有限的。就像现在的电脑手机一样，有严格的内存限制，对于大脑来说，同时启用着多个线程，每个线程所占用的内存不同，但是所有线程所占用的内存总和不得超限。对于每个线程，会随机的考虑一些事件，这些事件包括记忆中的事件，和当时正在发生的事件，对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条： 1.对记忆中的事件，事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件，概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高，无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多，概率越高 5.对不同的心流状态，概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说，大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话，生物的思考过程究竟如何进行呢？其实很简单，单个概率可能代表随机，但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子，为什么你会真的去心算这个结果，大致的过程是这样的，如果大脑的思考频率以毫秒计的话，假设看5672用了200毫秒，其中每毫秒除了这一事件，还有其他的99个事件，那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5，可以说即使大脑中随机的杂念再多，思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3，同理，在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容，当然也有可能会走神，即出现大范围的无关事件，但是这只会影响最后计算出结果的时间先后，并不会影响整个过程的进行。这也就是说，大脑的思考过程，其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述，作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置，而所谓的自由意识，主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题，你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗？“灵魂”可以偶尔窥探外界，但无法做任何事情，只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的，实际上就像看电影，每次看电影的时候，我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是，因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”，所以看的入迷了。其实，人类从解放双手，开发智力，使用工具，到探索宇宙，最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”，把我们关在肉体这个囚笼里面，并且把我们的感知限制在有限的范围内，有限的嗅觉，16至20000赫兹的听觉，400纳米到700纳米的视觉，在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题，对于自己本身来说，表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的，而对于其他人，因为限制了对“灵魂”的感知，所以无法确认别人，别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解，你知道自己被关在一间囚笼里面，而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面，可能只有一小部分，甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此，我不得而知，可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样，“上帝”也在观察着我们或我的一举一动，这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭，一开始我只是平凡的活着，说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的，但是知道了这个囚笼的存在，就总想着打破它，因为在想到可能只有自己一个存在的时候，会是多么的孤独。就像一个人去看电影，哪怕电影的内容再精彩，再引人入胜，但当电影结束的时候，你才发现，原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的：1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读，下一篇我会出逆袭第一步：《思考的最简单模型及其编程实现》，可能用C++，也可能用Java，Python，看作者的心情吧。预计近几个月出吧，快则个把月，多则不知道了，毕竟作者本身还是比较忙的，忙七忙八也不知道在忙什么，嗯，就这样。 小号：在有多个游戏账号的前提下，等级高的号叫作大号，等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见：《未来简史：从智人到智神》第三章：人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 镜像分层：容器镜像包是分层结构，同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的，这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 应用资源调度：资源（计算/存储/网络）都是以应用为中心的，中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点，可以推导出容器技术的3大使用场景：CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益：CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然，除了商业目标之外，可能还有其他一些考虑因素，如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分，DevOps是一套软件工程的流程，用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念，在这个领域的领头羊是丰田公司，《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环，PDCA实施过程简要描述为：确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环，很容易认知到PDCA过程中效率是关键，同一时间段内，实施更多数量的PDCA过程，收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中，各种等待（等待编译、等待打包、等待部署等）、各种中断（部署失败、机器故障）是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后，将容器技术应用到DevOps场景下，可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断，从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范，容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点：1）分层存储；2）打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势，容器镜像用到CI/CD场景下，可以减少CI/CD过程中的等待时间，减少因环境差异而导致的部署中断，从而提升CI/CD的效率，提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后，提交代码，执行构建与部署，等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短，否则开发人员工作容易被打断，造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署，那么开发人员几乎不用等待，工作也不会被打断；如果需要好几分钟或十几分钟，那么可以想象，这十几分钟就是浪费了，这时候很容易做点别的事情，那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候，快是第一个需要考虑的因素。要达到快，除了有足够的机器资源免除排队等待，引入并行编译技术也是常用做法，如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求，各个企业有一套内部质量规范，这些要求都对软件交付流程有定制需求，如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描，如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面，不同的公司，对DevOps流程在不同团队之间分工有差异，典型的有开发者负责代码编写构建出构建物（如jar包），而部署模板、配置由运维人员负责；有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境；有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景，对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分，容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性，容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快（通常小于30秒，依赖镜像本身大小等因素），基于此可以实现按需分配容器运行时资源（cpu与内存），并限定单个容器资源用量；然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则，实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式，可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器，按需分配资源之后，理想情况下，Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数，新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容，加入新的虚拟机，调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求，因此新加入的虚拟机，应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”，对业务做到不感知，也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景，存在另外一种无法预期的请求风暴场景，这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统，当行情突变的时候，用户访问量徒增，持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求，要求短时间内能将资源池扩大数倍，关键是速度要快（秒级），否则会来不及扩容，系统已经被冲垮（如果无限流的话）。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器，理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候，需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题，需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算（大数据/AI训练等）场景的特征是短时间内需要大量算力，算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围，但是与传统虚拟化技术（Xen/KVM）比较，容器技术是应用虚拟化，不是纯粹的资源虚拟化，与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候，需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状，对照容器技术与虚拟化技术的差异，选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候，先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术，当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC，MicroVM，UniKernel（LibOS）。 LXC: Linux Container，通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源，目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间，隔离性比LXC好，但是比传统的VM要轻量，轻量体现在体积小（几M到几十M）、启动快（小于1s）。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现，用于AWS的Serverless计算领域，Serverless要求启动快，租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的（特定编程语言技术栈专用）、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次，现代软件层次太多导致越来越臃肿：硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是：硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表： 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低（几乎为0） 小 快（等同进程启动） 差（内核共享） 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中（Kata项目） UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看，LXC是应用虚拟化首选的技术，如果LXC无法满足隔离性要，则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术，从应用打包/发布调度/运行层面统一规范，Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后，目前在追赶中，目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过，另外docker镜像运行起来之后，如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比，可以得出结论: （2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术，可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像，验证镜像签名，管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后，还需要应用调度编排，当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准，不管使用何种应用虚拟化技术，都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范，将应用编排与应用虚拟化实现解耦：不管使用何种应用虚拟化技术（LXC, MicroVM, LibOS），都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker，其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景，如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件，当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时，当前包括 runc 与 kata-runtime ，也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器，具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程，与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现，目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排，包括CRI接口的各种实现，我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分，CRI属于北向接口规范，对接编排系统，OCI就属于南向接口规范，实现应用虚拟化。 简单来讲，可以这么定义容器： 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中，因此也可以这么定义容器： 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点：应用打包与分发的差异，应用资源隔离的差异。当然，导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的，而虚拟化是以资源为中心来设计的，本文对比容器与虚拟机的差异，更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异：资源隔离，应用打包与分发，延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储：virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机，在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值，通常是系统内存的1/4，但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景，读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize，这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器，会多一层网络虚拟化，并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术，对网络吞吐量与时延都有影响（具体依赖容器网络方案），对问题定位复杂度变高，同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有：转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候，在转发规则较多的时候，iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时，建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定，周边系统需要协调适配，包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整，CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的，当前主推与默认提供的是overlay2驱动，这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件，使用Copy-On-Write方式，也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改，如果这种操作非常频繁，建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起，通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段，应用需要支持动态配置与静态程序分离；如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置，这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化，制作容器镜像需要注意安全/效率因素，可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的，镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的；containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化；日志持久化需要挂载到volume；进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失；无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具，运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报，cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程（containerd/shim/docker-daemon）也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具，如果已有日志采集Agent，则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集；需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题，则可以将Pod的restartPolicy设置为never，进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复，会影响业务，需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案，与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况，选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式，由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离，逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论： 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单，基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂，在逐步容器化过程中，要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通（难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址），当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景，可使用开源的kube-router，kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通，要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景，选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件，如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器，需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景：自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群，根据业务诉求，对资源保障与安全性要求高的应用，使用MicorVM方式隔离；普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内，方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云：当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期，使用裸金属性价比并不高，使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候，是多个应用共用一个大集群，还是按应用分组分成多个小集群呢？我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群，节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器，方便资源调度（削峰填谷）；缺点是随着节点数量与负载数量的增多，会引入管理性能问题（需要量化）: DNS 解析表变大，增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大，导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大，如果加上ConfigMap，可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题，缺点是会导致资源碎片化，不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷：目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷：由于计算任务是短时任务，可以通过上层的任务调度软件，在多个集群之间分发计算任务，从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候，可以参考上述分析，结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题，在K8S中并没有"应用"的概念，只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc)，而一个"应用"是多个对象组合起来的，且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用"，通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题（应用分发更方便）同时也引入了一些问题（引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm）。对于是否需要使用Helm，建议如下： 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下，很多场景是开发团队交付一个运行包，运维团队负责部署与配置下发，内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下，Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合，使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc：容器标准化和 docker Linux 容器技术史话：从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍（4）：I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel？ The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel：从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...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。

... 返回值，并接受两个输入参数：一个Object 类型，一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明： 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject，也就是监视对象，在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据，在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已，这样也使得程序有更大的灵活性。比如说，如果我们不光想获得热水器的温度，还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格，那么委托和方法的声明都会变得很麻烦，而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法，就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例，让它符合.NET Framework的规范： using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类，传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写，以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢？// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display：水快烧开了，当前温度：{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水，会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Display：China Xian - RealFire 001: Display：水快烧开了，当前温度：96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ？ 尽管并非必需，但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void，为什么呢？这是因为委托变量可以供多个订阅者注册，如果定义了返回值，那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值，结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了，因此，实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外，发布者和订阅者是松耦合的，发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅，更别说订阅者的返回值了，所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅？ 少数情况下，比如像上面，为了避免发生“值覆盖”的情况（更多是在异步调用方法时，后面会讨论），我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢？我们可以向下面这样，将事件声明为private 的，然后提供两个方法来进行注册和取消注册： public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串，输出为Subscriber3} }} 注意上面，在UnRegister()中，没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册，此行语句也不会有任何问题，不会抛出异常，仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中，我们使用了赋值操作符“=”，而非“+=”，通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下，如果需要异步执行一个耗时的操作，我们会新起一个线程，然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响，同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用，就是说客户端在异步调用方法时，本身并不会因为方法的调用而中断，而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法，自身线程（主线程）在完成抓取线程这一过程之后，继续执行下面的代码，这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时，便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的，发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况；而当使用异步调用时，更多情况下是为了提升系统的性能，而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时，就需要进行更多的控制，比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码，它演示了不使用异步调用的通常情况： class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作，如果不了解可以看一下下面的说明，如果你已经了解可以直接跳过： 1. Thread.Sleep()，它会让执行当前代码的线程暂停一段时间（如果你对线程的概念比较陌生，可以理解为使程序的执行暂停一段时间），以毫秒为单位，比如Thread.Sleep(1000)，将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法，个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1)，可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name，通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称，值得注意的是这个属性只可以设置一次，如果设置两次，会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread，可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性，有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类，它只有一个Add 方法，我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间，并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中，我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后，我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序，会产生下面的输出： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码，会看到这些输出并不是一瞬间输出的，而是执行了大概5 秒钟的时间，因为线程是串行执行的，所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托，并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过，BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外，前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象（实际上就是一个AsyncResult 类型实例，注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的，它们均包含在.NET Framework 中）。 AsyncResult 的用途有这么几个：传递参数，它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用；它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数；它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用，因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象（以及ref 和out 类型参数，这里不讨论了，对它们的处理和返回值类似），所以在调用BeginInvoke()之后，我们需要保留IAsyncResult，以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值，它就是方法的返回值。除此以外，当客户端调用EndInvoke()时，如果异步调用的方法没有执行完毕，则会中断当前线程而去等待该方法，只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke()，然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke()，或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多，我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧： using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间，两个for 循环所产生的输出交替进行，这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行， 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True，同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候，我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行，而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn()，此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象，然后再在其上调用EndInvoke()方法，这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法（或者也可以理解成委托对象）。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样： private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性，因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型，其中AsyncCallback 是一个委托类型，它用于方法的回调，即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为： // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值，它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中： using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为： Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方： 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了，因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中； 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值，字符串“Any data you want to pass”； 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread，而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说，在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常，所以在应该将它放到try/catch 块中，这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件，包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识，相信你以后遇到委托和事件时，将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

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

...orks odl配置文件修改 etc/custom.properties ovsdb.l3.fwd.enabled=yes ovsdb.l3gateway.mac=0a:00:27:00:00:0d telnet 10.13.80.34 8181 netstat -nlp | grep 8181 telnet 127.0.0.1 8181 telnet 10.13.80.34 8181 systemctl status firewall iptables iptables -nvL iptables -F 清空iptables openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=24449ee2-b84e-493f-8d76-139ac3e4f3cd --key-name mykey provider-instance nova service-list nova show ae5e26d1-c84d-40fa-bb27-f0b46d6a7061 查看虚机详情 ovs-vsctl set Open_vSwitch 89444614-3bf8-4d7a-b3a0-df5d20b48b7a other_config={'local_ip'='192.168.56.102'} ovs-vsctl set Open_vSwitch b084eccf-b92e-470c-8dff-8549e92c2104 other_config={'local_ip'='192.168.56.122'} ovs-vsctl list interface eth0 ovs-appctl fdb/show br-int [root@rcontroller01 ~] openstack security group rule list 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe 一个神奇的命令 +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | ID | IP Protocol | IP Range | Port Range | Remote Security Group | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ | 0184e6b3-4f7f-4fd5-8125-b80682e7ee48 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | 1e0bfedc-8f25-408a-9328-708113bbbc52 | icmp | 0.0.0.0/0 | | None | | 39116d39-454b-4d82-867e-bbfd3ea63182 | None | None | | None | | 4032366f-3ac9-4862-85a7-c7411a8b7678 | None | None | | 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe | | dc7bc251-f0d0-456a-9102-c5b66646aa84 | tcp | 0.0.0.0/0 | 22:22 | None | | ddacf7ea-57ea-4c8a-8b68-093766284595 | None | None | | None | +--------------------------------------+-------------+-----------+------------+--------------------------------------+ dpif/dump-flows dp 想控制端打印dp中流表的所有条目。 这个命令主要来与debugOpen Vswitch.它所打印的流表不是openFlow的流条目。 它打印的是由dp模块维护的简单的流。 如果你想查看OpenFlow条目，请使用ovs-ofctl dump-flows。dpif/del-fow dp 删除指定dp上所有流表。同上所述，这些不是OpenFlow流表。 ovs-appctl dpif/dump-flows br-int 创建网络 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider $ openstack subnet create --network provider \ --allocation-pool start=192.168.56.100,end=192.168.56.200 \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 \ --subnet-range 192.168.56.0/24 provider openstack network create selfservice $ openstack subnet create --network selfservice \ --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.1.1 \ --subnet-range 192.168.1.0/24 selfservice openstack router create router openstack router add subnet router selfservice openstack router set router --external-gateway provider openstack port list --router router +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | ID | Name | MAC Address | Fixed IP Addresses | Status | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ | bff6605d-824c-41f9-b744-21d128fc86e1 | | fa:16:3e:2f:34:9b | ip_address='172.16.1.1', subnet_id='3482f524-8bff-4871-80d4-5774c2730728' | ACTIVE | | d6fe98db-ae01-42b0-a860-37b1661f5950 | | fa:16:3e:e8:c1:41 | ip_address='203.0.113.102', subnet_id='5cc70da8-4ee7-4565-be53-b9c011fca011' | ACTIVE | +--------------------------------------+------+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------+--------+ $ ping -c 4 203.0.113.102 创建虚机 openstack keypair list $ ssh-keygen -q -N "" $ openstack keypair create --public-key ~/.ssh/id_rsa.pub mykey openstack flavor list openstack image list openstack network list openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id=27616098-0374-4ab4-95a8-b5bf4839dcf8 --key-name mykey provider-instance 网络配置 python /usr/lib/python2.7/site-packages/networking_odl/cmd/set_ovs_hostconfigs.py --ovs_hostconfigs='{ "ODL L2": { "allowed_network_types": [ "flat", "vlan", "vxlan" ], "bridge_mappings": { "provider": "br-int" }, "supported_vnic_types": [ { "vnic_type": "normal", "vif_type": "ovs", "vif_details": {} } ] }, "ODL L3": {} }' ovs-vsctl list open . [‎2019/‎1/‎16 19:09] 高正伟: ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=hostip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:local_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:remote_ip=192.168.56.122 ovs-vsctl remove interface tunca7b782f232 options remote_ip ovs-vsctl set Open_vSwitch . other_config:provider_mappings=provider:br-ex ovs-vsctl set Open_vSwitch . external_ids:provider_mappings="{\"provider\": \"br-ex\"}" 清空 ovs-vsctl clear Open_vSwitch . external_ids ovs-vsctl set-manager tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl set-controller br-ex tcp:10.13.80.34:6640 ovs-vsctl del-controller br-ex sudo neutron-odl-ovs-hostconfig ovs-vsctl show ovs-vsctl add-port <bridge name> <port name> ovs-vsctl add-port br-ex enp0s10 ovs-vsctl del-port br-ex phy-br-ex ovs-vsctl del-port br-ex tun2ad7e9e91e4 重启odl后 systemctl restart openvswitch.service systemctl restart neutron-server.service systemctl stop neutron-server.service 创建虚机 openstack network create --share --external --provider-physical-network provider --provider-network-type flat provider openstack subnet create --network provider --allocation-pool start=192.168.56.2,end=192.168.56.100 --dns-nameserver 8.8.8.8 --gateway 192.168.56.1 --subnet-range 192.168.56.0/24 provider nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id= --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 openstack server create --flavor tiny --image cirros --nic net-id= --key-name mykey test nova boot --image cirros --flavor tiny --nic net-id=0fe983c2-8178-403b-a00e-e8561580b210 --availability-zone nova:rcontroller01 vm-01 虚机可以学习到mac但是ping不通 抓包，先在虚机网卡上抓包， 然后在br-int上抓包 发现虚拟网卡上是发送了icmp请求报文的，但是br-int上没有 查看报文情况 [root@rcontroller01 ~] ovs-appctl dpif/dump-flows br-int recirc_id(0),tunnel(tun_id=0x0,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(proto=17,frag=no),udp(dst=3784), packets:266436, bytes:17584776, used:0.591s, actions:userspace(pid=4294962063,slow_path(bfd)) recirc_id(0xa0),in_port(5),ct_state(+new-est-rel-inv+trk),ct_mark(0/0x1),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:drop recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0806), packets:1, bytes:60, used:5.228s, actions:drop recirc_id(0),tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.102,dst=192.168.56.122,flags(-df-csum+key)),in_port(4),eth(dst=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0806), packets:0, bytes:0, used:never, actions:5 recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e),eth_type(0x0800),ipv4(src=192.168.0.16,proto=1,frag=no), packets:148165, bytes:14520170, used:0.566s, actions:ct(zone=5004),recirc(0xa0) recirc_id(0),in_port(3),eth(),eth_type(0x0800),ipv4(frag=no), packets:886646, bytes:316947183, used:0.210s, flags:SFPR., actions:drop recirc_id(0),in_port(5),eth(src=fa:16:3e:ab:ba:7e,dst=fa:16:3e:7d:95:75),eth_type(0x0806),arp(sip=192.168.0.16,tip=192.168.0.5,op=1/0xff,sha=fa:16:3e:ab:ba:7e), packets:0, bytes:0, used:never, actions:userspace(pid=4294961925,controller(reason=4,dont_send=0,continuation=0,recirc_id=4618,rule_cookie=0x822002d,controller_id=0,max_len=65535)),set(tunnel(tun_id=0xb,src=192.168.56.122,dst=192.168.56.102,ttl=64,tp_dst=4789,flags(df|key))),4 安全组设置 openstack security group rule create --proto tcp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto tcp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e openstack security group rule create --proto udp 2e19a748-9086-49f8-9498-01abc1a964fe openstack security group rule create --proto udp 6095293d-c2cd-433d-8a8f-e77ecb03609e ovs-vsctl add-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" type=patch ovs-vsctl set interface "ex-patch-int" options:peer=int-patch-ex ovs-vsctl add-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" type=patch ovs-vsctl set interface "int-patch-ex" options:peer=ex-patch-int ovs-vsctl del-port br-ex "ex-patch-int" ovs-vsctl del-port br-int "int-patch-ex" ovs-vsctl del-port br-ex enp0s9 ovs-vsctl add-port br-int enp0s9 ovs-appctl ofproto/trace 重要命令 sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 show br-int sudo ovs-appctl ofproto/trace br-int "in_port=5,ip,nw_src=192.168.0.16,nw_dst=192.168.0.5" ovs-appctl dpctl/dump-conntrack 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br-int 查看接口 sudo ovs-ofctl show br-int -O OpenFlow13 ovs常用命令 控制管理类 1.查看网桥和端口 ovs-vsctl show 1 2.创建一个网桥 ovs-vsctl add-br br0 ovs-vsctl set bridge br0 datapath_type=netdev 1 2 3.添加/删除一个端口 for system interfaces ovs-vsctl add-port br0 eth1 ovs-vsctl del-port br0 eth1 for DPDK ovs-vsctl add-port br0 dpdk1 -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 for DPDK bonds ovs-vsctl add-bond br0 dpdkbond0 dpdk1 dpdk2 \ -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 \ -- set interface dpdk2 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:02:00.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4.设置/清除网桥的openflow协议版本 ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 ovs-vsctl clear bridge br0 protocols 1 2 5.查看某网桥当前流表 ovs-ofctl dump-flows br0 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows br0 ovs-appctl bridge/dump-flows br0 1 2 3 6.设置/删除控制器 ovs-vsctl set-controller br0 tcp:1.2.3.4:6633 ovs-vsctl del-controller br0 1 2 7.查看控制器列表 ovs-vsctl list controller 1 8.设置/删除被动连接控制器 ovs-vsctl set-manager tcp:1.2.3.4:6640 ovs-vsctl get-manager ovs-vsctl del-manager 1 2 3 9.设置/移除可选选项 ovs-vsctl set Interface eth0 options:link_speed=1G ovs-vsctl remove Interface eth0 options link_speed 1 2 10.设置fail模式，支持standalone或者secure standalone(default)：清除所有控制器下发的流表，ovs自己接管 secure：按照原来流表继续转发 ovs-vsctl del-fail-mode br0 ovs-vsctl set-fail-mode br0 secure ovs-vsctl get-fail-mode br0 1 2 3 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 1 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br0 1 流表类 流表操作 1.添加普通流表 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.删除所有流表 ovs-ofctl del-flows br0 1 3.按匹配项来删除流表 ovs-ofctl del-flows br0 "in_port=1" 1 匹配项 1.匹配vlan tag，范围为0-4095 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan=777,actions=output:2 1 2.匹配vlan pcp，范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan_pcp=7,actions=output:2 1 3.匹配源/目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_src=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_dst=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 1 2 4.匹配以太网类型，范围为0-65535 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x0806,actions=output:2 1 5.匹配源/目的IP 条件：指定dl_type=0x0800，或者ip/tcp ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_src=10.10.0.0/16,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.20.0.0/16,actions=output:2 1 2 6.匹配协议号，范围为0-255 条件：指定dl_type=0x0800或者ip ICMP ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_proto=1,actions=output:2 7.匹配IP ToS/DSCP，tos范围为0-255，DSCP范围为0-63 条件：指定dl_type=0x0800/0x86dd，并且ToS低2位会被忽略(DSCP值为ToS的高6位，并且低2位为预留位) ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_tos=68,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_dscp=62,actions=output:2 8.匹配IP ecn位，范围为0-3 条件：指定dl_type=0x0800/0x86dd ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_ecn=2,actions=output:2 9.匹配IP TTL，范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_ttl=128,actions=output:2 10.匹配tcp/udp，源/目的端口，范围为0-65535 匹配源tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_src=179/0xfff0,actions=output:2 匹配目的tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_dst=179/0xfff0,actions=output:2 匹配源udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_src=1234/0xfff0,actions=output:2 匹配目的udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_dst=1234/0xfff0,actions=output:2 11.匹配tcp flags tcp flags=fin，syn，rst，psh，ack，urg，ece，cwr，ns ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_flags=ack,actions=output:2 12.匹配icmp code，范围为0-255 条件：指定icmp ovs-ofctl add-flow br0 icmp,icmp_code=2,actions=output:2 13.匹配vlan TCI TCI低12位为vlan id，高3位为priority，例如tci=0xf123则vlan_id为0x123和vlan_pcp=7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,vlan_tci=0xf123,actions=output:2 14.匹配mpls label 条件：指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=7,actions=output:2 15.匹配mpls tc，范围为0-7 条件：指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_tc=7,actions=output:2 1 16.匹配tunnel id，源/目的IP 匹配tunnel id ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_id=0x7/0xf,actions=output:2 匹配tunnel源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_src=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 匹配tunnel目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_dst=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 一些匹配项的速记符 速记符 匹配项 ip dl_type=0x800 ipv6 dl_type=0x86dd icmp dl_type=0x0800,nw_proto=1 icmp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=58 tcp dl_type=0x0800,nw_proto=6 tcp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=6 udp dl_type=0x0800,nw_proto=17 udp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=17 sctp dl_type=0x0800,nw_proto=132 sctp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=132 arp dl_type=0x0806 rarp dl_type=0x8035 mpls dl_type=0x8847 mplsm dl_type=0x8848 指令动作 1.动作为出接口 从指定接口转发出去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.动作为指定group group id为已创建的group table ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=group:666 1 3.动作为normal 转为L2/L3处理流程 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=normal 1 4.动作为flood 从所有物理接口转发出去，除了入接口和已关闭flooding的接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=flood 1 5.动作为all 从所有物理接口转发出去，除了入接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=all 1 6.动作为local 一般是转发给本地网桥 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=local 1 7.动作为in_port 从入接口转发回去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=in_port 1 8.动作为controller 以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id，该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级，该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag，需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id，并且vlan优先级为0，即4096-8191，对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype，并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签，并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC，修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件：指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位，范围为0-255，值必须为4的倍数，并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件：指定dl_type=0x0800，需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位，范围为0-3，并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值，需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改，范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改，范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改，范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段，并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label，并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持，所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中，还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现，要正常使用的话，需要注意的是datapath类型要指定为netdev，band type暂时只支持drop，还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算，超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上，增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上，增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算，超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持，所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all：所有buckets都执行一遍 select： 每次选择其中一个bucket执行，常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER)：快速故障修复，用于检测解决接口等故障 indirect：间接执行，类似于一个函数方法，被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select，指定hash方法(5元组，OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配，如actions有goto_table，再进行后续table的匹配，实现多级流水线，如需使用goto table，则创建流表时，指定table id，范围为0-255，不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel，必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口，并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承，并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口，并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承，将vni设置成123，UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名，通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口，端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔，单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置，参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing，对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令，分别有不同的作用，大致如下： ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。