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...93。 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。 本文系转载。文中的“我”均为原作者 作者:张彦飞allen 十年,一个听起来感觉很长的时间,已经从我身边悄悄地滑过了。一直想写点什么,却也一直也没时间动笔。今天捡了个周末,就随点写点流水文吧,写到哪儿算哪儿。 01 职场首站 我是 2010 年硕士毕业。还记得在 2009 年 11 月的校园招聘季的时候,我当时只面试了两家公司。一家是中科大洋,承诺 100% 解决户口。另外一家就是腾讯,技术面试全部通过以后,hr面试中各种旁敲侧击发现我还是希望长期在北京发展(当时我面试的是深圳的岗位),而且也有解决户口的工作后,就卡了我的offer。 现在回想起来,其实反而还有点感谢当时的腾讯 hr。因为我确实是想在北京长期发展的,北京的户口只有毕业的时候最好拿。错过了这次机会后会非常的难得到。进大厂机会多的是,但是户口的窗口却很少很少。 面试完这两家公司以后,我就没再面试其它公司。而是开始准备将我的一篇 ICPR 论文(https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/ICPR-2010/data/4109b670.pdf) 里的算法去申请了个专利,然后去安安心心去中科大洋实习。 在第一家公司工作的时候,我不局限于完成自己的任务,而是花时间去看团队里的所有代码。这种工作方式刚开始的时候会比较吃力。因为我不仅仅只是把问题处理完了就完事,而是非得想把和它相关的周边业务逻辑都挖一遍才甘心。因此,班也没少加,好多个周末我都一个人在公司看代码,做测试。 不过这种方式的好处也是显而易见的,我花了大概一年的时间就熟悉了团队里的各种模块和业务。当有老员工离职的时候,我们领导很惆怅。我告诉他不用担心,这些模块我能顶住。有了前期看代码的积累,确实后来的各种事情处理起来都非常的得心应手。入职一年就顶起了团队里的大梁。 而且我还发现我们公司的客户端软件在启动的时候比较慢,通过主动调研和测试,最后给领导提交了一个客户端启动加速的方案。现在能想起来的方式其中一个技术方式是 DLL 的基地址重定位。 02 入职腾讯 在 2011 年下半年,工作了一年多的时候,感觉广播电视领域整体的盘子还是太小了,当时领头企业的营业额一年也就才十个亿左右。再通过和自己在腾讯的同学交流,还是觉得互联网的空间更大。所以也婉拒了领导给的副组长的提拔挽留,又毅然跳到了北京腾讯。 我是 2011 年 11 月加入腾讯的。在项目上,仍然保持和第一家公司时工作类似的风格,全力以赴。不仅仅局限于完成自己手头的工作,主动做一切可能有价值的事情。其中一件事情就是我发现在当时的项目中,存在很多运营后台的开发需求。每次开发一个后台都得有人力去投入。 后来我就在老大的所开发的一套 PHP 框架的基础上进行改进。实现了只要指定一张 Mysql 数据库中的表,就可以自动生成 bootstrap 样式的管理后台界面。支持列表展示、搜索、删除、批量删除、文本框、时间控件等等一切基础功能。再以后涉及管理后台的功能,只需要在这个基础上改造就行了,人力投入降低了很多,风格也得到了统一。这个工具现在在我们团队内部仍然还在广泛地使用。 还有个故事我也讲过,就是老大分配给我一个图片下载的任务。我不局限于完成完成任务,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。
2023-02-06 11:38:24
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(4)安装和配置prettier 这个相对来讲比较简单一些,我们直接安装pnpm add eslint-plugin-prettier eslint-config-prettier prettier -D,这里我们需要注意的是prettier与eslint冲突问题; 上面是配置时候的基本流程,最终结果我将eslintrc文件及package.json文件放到这里,有需要的朋友,可以直接copy一份去配置,毕竟这个配置很臭很长,深入学习感觉又没有太大必要(23333~) {"name": "vue-tsx-template","private": true,"version": "0.0.0","scripts": {"dev": "vite","build": "vue-tsc --noEmit && vite build","preview": "vite preview","fix": "eslint --fix --ext .js,.jsx,.tsx,.vue src && prettier "},"dependencies": {"vue": "^3.2.25"},"devDependencies": {"@typescript-eslint/eslint-plugin": "^5.23.0","@typescript-eslint/parser": "^5.23.0","@vitejs/plugin-vue": "^2.3.3","@vitejs/plugin-vue-jsx": "^1.3.10","autoprefixer": "^10.4.7","eslint": "^8.15.0","eslint-config-airbnb-base": "^15.0.0","eslint-config-prettier": "^8.5.0","eslint-plugin-import": "^2.26.0","eslint-plugin-prettier": "^4.0.0","eslint-plugin-vue": "^8.7.1","postcss": "^8.4.13","prettier": "^2.6.2","sass": "^1.51.0","tailwindcss": "^3.0.24","typescript": "^4.5.4","vite": "^2.9.9","vue-eslint-parser": "^9.0.1","vue-tsc": "^0.34.7"} } 下面是.eslintrc.js文件 module.exports = {env: {browser: true,es2021: true,node: true,// 处理 defineProps 报错'vue/setup-compiler-macros': true,},extends: ['eslint:recommended','airbnb-base','prettier','plugin:prettier/recommended','plugin:vue/vue3-recommended','plugin:@typescript-eslint/recommended','plugin:import/recommended','plugin:import/typescript',],parser: 'vue-eslint-parser',parserOptions: {ecmaVersion: 'latest',parser: '@typescript-eslint/parser',sourceType: 'module',},plugins: ['vue', '@typescript-eslint'],rules: {// 防止prettier与eslint冲突'prettier/prettier': 'error',// eslint-plugin-import es module导入eslint规则配置,旨在规避拼写错误问题'import/no-unresolved': 0,'import/extensions': ['error',{js: 'never',jsx: 'never',ts: 'never',tsx: 'never',json: 'always',},],// 使用导出的名称作为默认属性(主要用作导出模块内部有 default, 和直接导出两种并存情况下,会出现default.proptry 这种问题从在的情况)'import/no-named-as-default-member': 0,'import/order': ['error', { 'newlines-between': 'always' }],// 导入确保是否在首位'import/first': 0,// 如果文件只有一个导出,是否开启强制默认导出'import/prefer-default-export': 0,'import/no-extraneous-dependencies': ['error',{devDependencies: [],optionalDependencies: false,},],/ 关于typescript语法校验 参考文档: https://www.npmjs.com/package/@typescript-eslint/eslint-plugin/'@typescript-eslint/no-extra-semi': 0,// 是否禁止使用any类型'@typescript-eslint/no-explicit-any': 0,// 是否对于null情况做非空断言'@typescript-eslint/no-non-null-assertion': 0,// 是否对返回值类型进行定义校验'@typescript-eslint/explicit-function-return-type': 0,'@typescript-eslint/member-delimiter-style': ['error', { multiline: { delimiter: 'none' } }],// 结合eslint 'no-use-before-define': 'off',不然会有报错,需要关闭eslint这个校验,主要是增加了对于type\interface\enum'no-use-before-define': 'off','@typescript-eslint/no-use-before-define': ['error'],'@typescript-eslint/explicit-module-boundary-types': 'off','@typescript-eslint/no-unused-vars': ['error',{ignoreRestSiblings: true,varsIgnorePattern: '^_',argsIgnorePattern: '^_',},],'@typescript-eslint/explicit-member-accessibility': ['error', { overrides: { constructors: 'no-public' } }],'@typescript-eslint/consistent-type-imports': 'error','@typescript-eslint/indent': 0,'@typescript-eslint/naming-convention': ['error',{selector: 'interface',format: ['PascalCase'],},],// 不允许使用 var'no-var': 'error',// 如果没有修改值,有些用const定义'prefer-const': ['error',{destructuring: 'any',ignoreReadBeforeAssign: false,},],// 关于vue3 的一些语法糖校验// 超过 4 个属性换行展示'vue/max-attributes-per-line': ['error',{singleline: 4,},],// setup 语法糖校验'vue/script-setup-uses-vars': 'error',// 关于箭头函数'vue/arrow-spacing': 'error','vue/html-indent': 'off',},} 4、加入单元测试 单元测试,根据自己项目体量及重要性而去考虑是否要增加,当然单测可以反推一些组件 or 方法的设计是否合理,同样如果是一个稳定的功能在加上单元测试,这就是一个很nice的体验; 我们单元测试是基于jest来去做的,具体安装单测的办法如下,跟着我的步骤一步步来; 安装jest单测相关的依赖组件库 pnpm add @testing-library/vue @testing-library/user-event @testing-library/jest-dom @types/jest jest @vue/test-utils -D 安装完成后,发现还需要安装前置依赖 @testing-library/dom @vue/compiler-sfc我们继续补充 安装babel相关工具,用ts写的单元测试需要转义,具体安装工具如下pnpm add @babel/core babel-jest @vue/babel-preset-app -D,最后我们配置babel.config.js module.exports = {presets: ['@vue/app'],} 配置jest.config.js module.exports = {roots: ['<rootDir>/test'],testMatch: [// 这里我们支持src目录里面增加一些单层,事实上我并不喜欢这样做'<rootDir>/src//__tests__//.{js,jsx,ts,tsx}','<rootDir>/src//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',// 这里我习惯将单层文件统一放在test单独目录下,不在项目中使用,降低单测文件与业务组件模块混合在一起'<rootDir>/test//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',],testEnvironment: 'jsdom',transform: {// 此处我们单测没有适用vue-jest方式,项目中我们江永tsx方式来开发,所以我们如果需要加入其它的内容// '^.+\\.(vue)$': '<rootDir>/node_modules/vue-jest','^.+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$': '<rootDir>/node_modules/babel-jest',},transformIgnorePatterns: ['<rootDir>/node_modules/','[/\\\\]node_modules[/\\\\].+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$','^.+\\.module\\.(css|sass|scss|less)$',],moduleFileExtensions: ['ts', 'tsx', 'vue', 'js', 'jsx', 'json', 'node'],resetMocks: true,} 具体写单元测试的方法,可以参考项目模板中的组件单元测试写法,这里不做过多的说明; 5、封装axios请求库 这里呢其实思路有很多种,如果有自己的习惯的封装方式,就按照自己的思路,下面附上我的封装代码,简短的说一下我的封装思路: 1、基础的请求拦截、相应拦截封装,这个是对于一些请求参数格式化处理等,或者返回值情况处理 2、请求异常、错误、接口调用成功返回结果错误这些错误的集中处理,代码中请求就不再做trycatch这些操作 3、请求函数统一封装(代码中的 get、post、axiosHttp) 4、泛型方式定义请求返回参数,定义好类型,让我们可以在不同地方使用有良好的提示 import type { AxiosRequestConfig, AxiosResponse } from 'axios'import axios from 'axios'import { ElNotification } from 'element-plus'import errorHandle from './errorHandle'// 定义数据返回结构体(此处我简单定义一个比较常见的后端数据返回结构体,实际使用我们需要按照自己所在的项目开发)interface ResponseData<T = null> {code: string | numberdata: Tsuccess: booleanmessage?: string[key: string]: any}const axiosInstance = axios.create()// 设定响应超时时间axiosInstance.defaults.timeout = 30000// 可以后续根据自己http请求头特殊邀请设定请求头axiosInstance.interceptors.request.use((req: AxiosRequestConfig<any>) => {// 特殊处理,后续如果项目中有全局通传参数,可以在这儿做一些处理return req},error => Promise.reject(error),)// 响应拦截axiosInstance.interceptors.response.use((res: AxiosResponse<any, any>) => {// 数组处理return res},error => Promise.reject(error),)// 通用的请求方法体const axiosHttp = async <T extends Record<string, any> | null>(config: AxiosRequestConfig,desc: string,): Promise<T> => {try {const { data } = await axiosInstance.request<ResponseData<T>>(config)if (data.success) {return data.data}// 如果请求失败统一做提示(此处我没有安装组件库,我简单写个mock例子)ElNotification({title: desc,message: ${data.message || '请求失败,请检查'},})} catch (e: any) {// 统一的错误处理if (e.response && e.response.status) {errorHandle(e.response.status, desc)} else {ElNotification({title: desc,message: '接口异常,请检查',})} }return null as T}// get请求方法封装export const get = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, params: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'get',url,params,}const data = await axiosHttp<T>(config, desc)return data}// Post请求方法export const post = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, data: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'post',url,data,}const info = await axiosHttp<T>(config, desc)return info} 请求错误(状态码错误相关提示) import { ElNotification } from 'element-plus'function notificat(message: string, title: string) {ElNotification({title,message,})}/ @description 获取接口定义 @param status {number} 错误状态码 @param desc {string} 接口描述信息/export default function errorHandle(status: number, desc: string) {switch (status) {case 401:notificat('用户登录失败', desc)breakcase 404:notificat('请求不存在', desc)breakcase 500:notificat('服务器错误,请检查服务器', desc)breakdefault:notificat(其他错误${status}, desc)break} } 6、关于vue-router 及 pinia 这两个相对来讲简单一些,会使用vuex状态管理,上手pinia也是很轻松的事儿,只是更简单化了、更方便了,可以参考模板项目里面的用法example,这里附上router及pinia配置方法,路由守卫,大家可以根据项目的要求再添加 import type { RouteRecordRaw } from 'vue-router'import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'// 配置路由const routes: Array<RouteRecordRaw> = [{path: '/',redirect: '/home',},{name: 'home',path: '/home',component: () => import('page/Home'),},]const router = createRouter({routes,history: createWebHistory(),})export default router 针对与pinia,参考如下: import { createPinia } from 'pinia'export default createPinia() 在入口文件将router和store注入进去 import { createApp } from 'vue'import App from './App'import store from './store/index'import './style/index.css'import './style/index.scss'import 'element-plus/dist/index.css'import router from './router'// 注入全局的storeconst app = createApp(App).use(store).use(router)app.mount('app') 说这些比较枯燥,建议大家去github参考项目说明文档,下载项目,自己过一遍,喜欢的朋友收藏点赞一下,如果喜欢我构建好的项目给个star不丢失,谢谢各位看官的支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37764929/article/details/124860873。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-05 12:27:41
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...02。 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。 演讲者:黄涛 AWS高级技术讲师 下载地址:MP4完整视频下载 1. 邱洋的总结 AWS的服务和技术繁多,选择适合自己的方向,而不是什么都去学 AWS的学习资源异常丰富,包括视频、免费文档、在线实验、社区以及专家课程(收费) AWS的考试包括助理级和专家级,并且分别针对架构师、开发与运维人员 助理架构师考试主要针对:设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个方面进行考核 AWS的架构师考试重点需要掌握7大“云设计架构”如:弹性原则、最小授权原则等等,熟悉这些非常有助于答题(就好比当初考车的文科一样,是有规律可循的) 多动手非常有助于通过考试,同时也是熟练掌握的不二法宝 助理架构师考试,建议考生拥有6个月AWS实战经验 专家级架构师考试,建议考生拥有2年的实战经验 2. 概述 2.1 AWS的服务列表概览 2.2 需要确定好自己的定位与方向 包括三个维度: - 什么行业 – (移动?视频?互联网?企业?金融?) - 解决什么问题 – 大规模分发?大数据?混合网络? - 使用哪些服务 – 虚拟主机?虚拟网络和安全?hadoop集群?数据仓库? 2.3 学习方法是以赛代练(步步实践,边学边用) 首先【观看自学视频】 然后听取【在线课堂】 理论差不多有,开始【动手实验室】(15个免费实验) 深入了解需要【详细查看文档】建议至少先从FAQ阅读,可以缩短很长时间 利用【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习 再进行高级实验 需要了解各个服务之间的关联等,【听取讲师指导课程】,就可以高层次的了解服务内容 参加认证考试 2.4 AWS导师课程分类和级别 人员分类:解决方案师、开发人员、系统操作人员 课程分类:入门级、基础级、高级、专项 3. AWS认证的背景信息 3.1 认证的类型 助理级 – 助理架构师 – 助理开发人员 – 助理系统管理员 专家级 – 专家架构师 – 专家开发运维 认证共有5个,如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证,其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可 3.2 获得认证后的收益? 对个人 – 可以证明个人在AWS平台上具备设计、部署和管理高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中,linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可,降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新,因此每两年要重新认证(证件的有效期2年),再次参加考试时,题目、时间将会更少,且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计:高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署:强调部署操作能力 3 数据安全性:在部署操作时,始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障:在系统出现问题时,可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计:60%的题目 - 实施和部署:10%的题目 - 数据安全:20%的题目 - 排除故障:10%的题目 PS:考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册,找到距离家里比较近的地方考试(考点) 到了现场需要携带身份证,证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试(80分钟,55个考题) 考试后马上知道分数和是否通过(不会看到每道题目是否正确) 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是:单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题(多选或单选) 不惩罚打错,所以留白没意义,可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签,没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题(会告诉你有多少个答案) 汇总查看答案以及mark(标记) 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础,在设计上应该尽量减少模块间的依赖性,将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示(依赖)特定对象,依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象,为松耦合带来方便,为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理,而不是同步的(SQS可以帮到用户) 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题,应用会怎么样? 在设计的时候,在出了问题会有影响的模块,进行处理,建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上,不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例(实现自动配置) – 例如:加入user data在启动的时候,告知它应该做的事情 在关闭实例的时候,保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事,需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app) 5 设计:高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性(例如弹性负载均衡)—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求,避免超额分配 – 利用不同的价格策略,例如:使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务(如SNS、SQS) - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果,那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题,而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展,例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组(AS) 运用好 AWS 7大架构设计原则的:松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”,第一章主要针对用什么,而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务,包括: 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础,是AWS责任共担的安全模型模型,必须要读懂 数据安全包括4个层面:基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络(防护、路由、网络隔离、易管理) 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点,安全组可以针对其他安全组,ACL只能针对IP 安全组只允许统一,ACL可以设置拒绝 安全组有状态!很重要(只要一条入站规则通过,那么出站也可以自动通过),ACL没有状态(必须分别指定出站、入站规则) 安全组的工作的对象是网卡(实例)、ACL工作的对象是子网 认识4种网关,以及他们的差别 共有4种网关,支撑流量进出VPC internet gatway:互联网的访问 virtual private gateway:负责VPN的访问 direct connect:负责企业直连网络的访问 vpc peering:负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制(而不要不鉴权) – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS(如打开防火墙) – 用强壮的角色来控制权限(RBAC) 判断AWS和用户分担的安全中的标志是,哪些是AWS可以控制的,那些不能,能的就是AWS负责,否则就是用户(举个例子:安全组的功能由AWS负责—是否生效,但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关) AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型: - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关(IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关)的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs(网络访问规则) – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷(boot volume) – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 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。
2023-11-29 22:08:40
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...nder项目持续进行功能更新,支持多种坐标系统并整合了基于物理的渲染引擎Cycles。用户不仅可以在其中创建复杂的三维模型,还能利用内置的高级着色器进行法线贴图、置换贴图等复杂纹理处理,以及实现PBR材质以满足更高标准的视觉需求。 在理论研究方面,学者们正在深入探讨四元数在图形旋转、插值运算等方面的优化算法,力图挖掘其在实时渲染、虚拟现实和增强现实环境中的潜在价值。一些前沿研究甚至将四元数应用于机器学习与人工智能驱动的动画系统中,以实现更加自然、连贯的动作捕捉与运动预测。 综上所述,无论是实时渲染技术的发展、硬件特性的革新,还是三维设计工具的进步,都在不断推动三维坐标系与几何学在计算机图形学中的实际应用向着更高效、更真实的方向发展。关注这些领域的最新动态和技术成果,无疑将有助于您更好地掌握三维图形编程的未来趋势及其实现方法。
2023-10-24 12:49:42
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...64。 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。 什么时候该抛出异常,抛出什么异常?什么时候该捕获异常,捕获之后怎么处理异常?你可能已经使用异常一段时间了,但对 .NET/C 的异常机制依然有一些疑惑。那么,可以阅读本文。 本文适用于已经入门 .NET/C 开发,已经开始在实践中抛出和捕获异常,但是对 .NET 异常机制的用法以及原则比较模糊的小伙伴。通过阅读本文,小伙伴们可以迅速在项目中使用比较推荐的异常处理原则来处理异常。 本文内容 快速了解 .NET 的异常机制 Exception 类 捕捉异常 引发异常 创建自定义异常 finally 异常堆栈跟踪 异常处理原则 try-catch-finally 该不该引发异常? 该不该捕获异常? 应用程序全局处理异常 抛出哪些异常? 异常的分类 其他 一些常见异常的原因和解决方法 AccessViolationException 快速了解 .NET 的异常机制 Exception 类 我们大多数小伙伴可能更多的使用 Exception 的类型、Message 属性、StackTrace 以及内部异常来定位问题,但其实 Exception 类型还有更多的信息可以用于辅助定位问题。 Message 用来描述异常原因的详细信息 如果你捕捉到了异常,一般使用这段描述能知道发生的大致原因。 如果你准备抛出异常,在这个信息里面记录能帮助调试问题的详细文字信息。 StackTrace 包含用来确定错误位置的堆栈跟踪(当有调试信息如 PDB 时,这里就会包含源代码文件名和源代码行号) InnerException 包含内部异常信息 Source 这个属性包含导致错误的应用程序或对象的名称 Data 这是一个字典,可以存放基于键值的任意数据,帮助在异常信息中获得更多可以用于调试的数据 HelpLink 这是一个 url,这个 url 里可以提供大量用于说明此异常原因的信息 如果你自己写一个自定义异常类,那么你可以在自定义的异常类中记录更多的信息。然而大多数情况下我们都考虑使用 .NET 中自带的异常类,因此可以充分利用 Exception 类中的已有属性在特殊情况下报告更详细的利于调试的异常信息。 捕捉异常 捕捉异常的基本语法是: try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。}catch (IOException ex){// 处理另一种类的异常。} 除此之外,还有 when 关键字用于筛选异常: try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex) when (Path.GetExtension(ex.FileName) is ".png"){// 处理一种类型的异常,并且此文件扩展名为 .png。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。} 无论是否有带 when 关键字,都是前面的 catch 块匹配的时候执行匹配的 catch 块而无视后面可能也匹配的 catch 块。 如果 when 块中抛出异常,那么此异常将被忽略,when 中的表达式值视为 false。有个但是,请看:.NET Framework 的 bug?try-catch-when 中如果 when 语句抛出异常,程序将彻底崩溃 - walterlv。 引发异常 引发异常使用 throw 关键字。只是注意如果要重新抛出异常,请使用 throw; 语句或者将原有异常作为内部异常。 创建自定义异常 如果你只是随便在业务上创建一个异常,那么写一个类继承自 Exception 即可: public class MyCustomException : Exception{public string MyCustomProperty { get; }public MyCustomException(string customProperty) => MyCustomProperty = customProperty;} 不过,如果你需要写一些比较通用抽象的异常(用于被继承),或者在底层组件代码中写自定义异常,那么就建议考虑写全异常的所有构造函数,并且加上可序列化: [Serializable]public class InvalidDepartmentException : Exception{public InvalidDepartmentException() : base() { }public InvalidDepartmentException(string message) : base(message) { }public InvalidDepartmentException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }// 如果异常需要跨应用程序域、跨进程或者跨计算机抛出,就需要能被序列化。protected InvalidDepartmentException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { } } 在创建自定义异常的时候,建议: 名称以 Exception 结尾 Message 属性的值是一个句子,用于描述异常发生的原因。 提供帮助诊断错误的属性。 尽量写全四个构造函数,前三个方便使用,最后一个用于序列化异常(新的异常类应可序列化)。 finally 异常堆栈跟踪 堆栈跟踪从引发异常的语句开始,到捕获异常的 catch 语句结束。 利用这一点,你可以迅速找到引发异常的那个方法,也能找到是哪个方法中的 catch 捕捉到的这个异常。 异常处理原则 try-catch-finally 我们第一个要了解的异常处理原则是——明确 try catch finally 的用途! try 块中,编写可能会发生异常的代码。 最好的情况是,你只将可能会发生异常的代码放到 try 块中,当然实际应用的时候可能会需要额外放入一些相关代码。但是如果你将多个可能发生异常的代码放到一个 try 块中,那么将来定位问题的时候你就会很抓狂(尤其是多个异常还是一个类别的时候)。 catch 块的作用是用来 “恢复错误” 的,是用来 “恢复错误” 的,是用来 “恢复错误” 的。 如果你在 try 块中先更改了类的状态,随后出了异常,那么最好能将状态改回来——这可以避免这个类型或者应用程序的其他状态出现不一致——这很容易造成应用程序“雪崩”。举一个例子:我们写一个程序有简洁模式和专业模式,在从简洁模式切换到专业模式的时候,我们设置 IsProfessionalMode 为 true,但随后出现了异常导致没有成功切换为专业模式;然而接下来所有的代码在执行时都判断 IsProfessionalMode 为 true 状态不正确,于是执行了一些非预期的操作,甚至可能用到了很多专业模式中才会初始化的类型实例(然而没有完成初始化),产生大量的额外异常;我们说程序雪崩了,多数功能再也无法正常使用了。 当然如果任务已全部完成,仅仅在对外通知的时候出现了异常,那么这个时候不需要恢复状态,因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办?那这个时候就不要处理异常!——如果不知道如何恢复错误,请不要处理异常!让异常交给更上一层的模块处理,或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理(这个后面会讲到)。 另外,异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源(例如 FileStream 类打开的文件),但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收,这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块,这个时候的重点是清理资源,通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空,而只在 finally 里面写代码,这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考:.NET/C 异常处理:写一个空的 try 块代码,而把重要代码写到 finally 中(Constrained Execution Regions) - walterlv。 该不该引发异常? 什么情况下该引发异常?答案是——这真的是一个异常情况! 于是,我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率: 如果这件事并不常见,当它发生时确实代表发生了一个错误,那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生,代码中正常情况就应该处理这件事情,那么这件事情就不应该被认为是异常(而是正常流程的一部分)。 例如这些情况都应该认为是异常: 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的,让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常: 用户输入了一串字符,你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪,出现非数字的输入再正常不过了,对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况,编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常: 先判断再使用。 例如读取文件之前,先判断文件是否存在;例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高,可采用 TryDo 模式来完成,例如字符串转数字中的 TryParse 方法,字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null(或默认值),而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL(或默认值),可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。(后面会专门说 null) 而当存在下列一种或多种情况时,应引发异常: 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态,对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常? 在前面 try-catch-finally 小节中,我们提到了 catch 块中应该写哪些代码,那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常,哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复,那么就捕获并处理异常,否则交给更上层的业务去捕获异常;如果所有层都不知道如何处理异常,就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序,无论是 .NET Framework 还是 .NET Core,都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件,可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常,任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件,意味着应用程序现在频临崩溃的边缘(从设计上讲,都到这里了,也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了) 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志,然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作(例如保存用户的文档数据) AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过,一个异常被捕获时,其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧,而在第一次机会异常事件中,只是刚刚 throw 出来,还没有被任何 catch 块捕捉,因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧(不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈) 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发,因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发,因此如果这个事件中引发了异常,通常也真的意味着发生了错误(差别只是我们能否从错误中恢复而已)。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常,那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题(可能把正常应该处理的流程当作了异常,可能内部实现代码错误,可能出现了使用错误),这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候,如果一直有 await 传递,那么异常始终可以被处理到;但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候,就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常,通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用(要么应该修改实现避免异常,要么应该正确处理异常并从中恢复错误) 对于 GUI 应用程序,还可以监听 UI 线程上专属的全局异常: WPF:Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms:Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码,可以参阅博客: WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常? 任何情况下都不应该抛出这些异常: 过于抽象,以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类,这都抛出来了,使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类,本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类,本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法,除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外,没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出,这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间,或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次,你如果在运行中捕获到了上面这些异常,那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常,那么有两种可能: 你的代码编写错误(例如本该判空的代码没有判空,又如索引数组超出界限) 你使用到的别人写的代码编写错误(那你就需要找到它改正,或者如果开源就去开源社区中修复吧) 而一旦捕获到了上面其他种类的异常,那就找到抛这个异常的人,然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的,只要你可以准确地表明错误原因。 另外,尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException,而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见:使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发,是因为某个方法声称的任务没有成功完成(失败),而失败的原因有四种: 方法的使用者用错了(没有按照方法的契约使用) 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来,就是:使用错误,实现错误、环境错误。 使用错误: ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作(也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态) ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了,不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作(这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了,不支持) PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持(如果程序跨平台的话) NotImplementedException 表示此功能尚在开发中,暂时请勿使用 实现错误: 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法,除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外,没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出,这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间,或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误: IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外,还剩下一些不应该抛出的异常,例如过于抽象的异常和已经过时的异常,这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中,你可能会遇到这样一些异常,它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常,但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时,说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题,需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/,而 CSDN 会从其中精选发布,但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容,欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名吕毅(包含链接:https://walterlv.blog.csdn.net/),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问,请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-13 13:38:26
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...73。 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。 本文来源于今日头条: 本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 一、系统概览 推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。 第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。 第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。 第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。 结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。 这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标? 推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。 但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。 比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,其推荐的目标不完全是让用户浏览,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。 此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。 下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。 前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。 一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。 模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。 第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。 第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。 第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。 协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。 模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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我们仅看 string name,在这里,string 是参数类型,name 是参数变量,当我们赋给 name 字符串“Liker”时,它就代表“Liker”这个值;当我们赋给它“李志中”时,它又代表着“李志中”这个值。然后,我们可以在方法体内对这个 name 进行其他操作。哎,这简直是废话么,刚学程序就知道了。 如果你再仔细想想,假如 GreetPeople() 方法可以接受一个参数变量,这个变量可以代表另一个方法,当我们给这个变量赋值 EnglishGreeting 的时候,它代表着 EnglsihGreeting() 这个方法;当我们给它赋值ChineseGreeting 的时候,它又代表着 ChineseGreeting() 法。我们将这个参数变量命名为 MakeGreeting,那么不是可以如同给 name 赋值时一样,在调用 GreetPeople()方法的时候,给这个MakeGreeting 参数也赋上值么(ChineseGreeting 或者EnglsihGreeting 等)?然后,我们在方法体内,也可以像使用别的参数一样使用MakeGreeting。但是,由于 MakeGreeting 代表着一个方法,它的使用方式应该和它被赋的方法(比如ChineseGreeting)是一样的,比如:MakeGreeting(name); 好了,有了思路了,我们现在就来改改GreetPeople()方法,那么它应该是这个样子了: public void GreetPeople(string name, MakeGreeting) { MakeGreeting(name); } 注意到 ,这个位置通常放置的应该是参数的类型,但到目前为止,我们仅仅是想到应该有个可以代表方法的参数,并按这个思路去改写 GreetPeople 方法,现在就出现了一个大问题:这个代表着方法的 MakeGreeting 参数应该是什么类型的? 说明:这里已不再需要枚举了,因为在给MakeGreeting 赋值的时候动态地决定使用哪个方法,是 ChineseGreeting 还是 EnglishGreeting,而在这个两个方法内部,已经对使用“Good Morning”还是“早上好”作了区分。 聪明的你应该已经想到了,现在是委托该出场的时候了,但讲述委托之前,我们再看看MakeGreeting 参数所能代表的 ChineseGreeting()和EnglishGreeting()方法的签名: public void EnglishGreeting(string name) public void ChineseGreeting(string name) 如同 name 可以接受 String 类型的“true”和“1”,但不能接受bool 类型的true 和int 类型的1 一样。MakeGreeting 的参数类型定义应该能够确定 MakeGreeting 可以代表的方法种类,再进一步讲,就是 MakeGreeting 可以代表的方法的参数类型和返回类型。 于是,委托出现了:它定义了 MakeGreeting 参数所能代表的方法的种类,也就是 MakeGreeting 参数的类型。 本例中委托的定义: public delegate void GreetingDelegate(string name); 与上面 EnglishGreeting() 方法的签名对比一下,除了加入了delegate 关键字以外,其余的是不是完全一样?现在,让我们再次改动GreetPeople()方法,如下所示: public delegate void GreetingDelegate(string name);public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} 如你所见,委托 GreetingDelegate 出现的位置与 string 相同,string 是一个类型,那么 GreetingDelegate 应该也是一个类型,或者叫类(Class)。但是委托的声明方式和类却完全不同,这是怎么一回事?实际上,委托在编译的时候确实会编译成类。因为 Delegate 是一个类,所以在任何可以声明类的地方都可以声明委托。更多的内容将在下面讲述,现在,请看看这个范例的完整代码: public delegate void GreetingDelegate(string name);class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}private static void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);}static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} } 我们现在对委托做一个总结:委托是一个类,它定义了方法的类型,使得可以将方法当作另一个方法的参数来进行传递,这种将方法动态地赋给参数的做法,可以避免在程序中大量使用If … Else(Switch)语句,同时使得程序具有更好的可扩展性。 1.1.2 将方法绑定到委托 看到这里,是不是有那么点如梦初醒的感觉?于是,你是不是在想:在上面的例子中,我不一定要直接在 GreetPeople() 方法中给 name 参数赋值,我可以像这样使用变量: static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} 而既然委托 GreetingDelegate 和类型 string 的地位一样,都是定义了一种参数类型,那么,我是不是也可以这么使用委托? static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1, delegate2;delegate1 = EnglishGreeting;delegate2 = ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);GreetPeople("李志中", delegate2);Console.ReadLine();} 如你所料,这样是没有问题的,程序一如预料的那样输出。这里,我想说的是委托不同于 string 的一个特性:可以将多个方法赋给同一个委托,或者叫将多个方法绑定到同一个委托,当调用这个委托的时候,将依次调用其所绑定的方法。在这个例子中,语法如下: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting; delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.ReadLine();} 实际上,我们可以也可以绕过GreetPeople 方法,通过委托来直接调用EnglishGreeting 和ChineseGreeting: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting; delegate1("Liker");Console.ReadLine();} 说明:这在本例中是没有问题的,但回头看下上面 GreetPeople() 的定义,在它之中可以做一些对于 EnglshihGreeting 和 ChineseGreeting 来说都需要进行的工作,为了简便我做了省略。 注意这里,第一次用的“=”,是赋值的语法;第二次,用的是“+=”,是绑定的语法。如果第一次就使用“+=”,将出现“使用了未赋值的局部变量”的编译错误。我们也可以使用下面的代码来这样简化这一过程: GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting; 既然给委托可以绑定一个方法,那么也应该有办法取消对方法的绑定,很容易想到,这个语法是“-=”: static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.WriteLine();delegate1 -= EnglishGreeting;GreetPeople("李志中", delegate1);Console.ReadLine();} 让我们再次对委托作个总结: 使用委托可以将多个方法绑定到同一个委托变量,当调用此变量时(这里用“调用”这个词,是因为此变量代表一个方法),可以依次调用所有绑定的方法。 1.2 事件的由来 1.2.1 更好的封装性 我们继续思考上面的程序:上面的三个方法都定义在 Programe 类中,这样做是为了理解的方便,实际应用中,通常都是 GreetPeople 在一个类中,ChineseGreeting 和 EnglishGreeting 在另外的类中。现在你已经对委托有了初步了解,是时候对上面的例子做个改进了。假设我们将 GreetingPeople() 放在一个叫 GreetingManager 的类中,那么新程序应该是这个样子的: namespace Delegate{public delegate void GreetingDelegate(string name);public class GreetingManager{public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} }class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);gm.GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);} }} 我们运行这段代码,嗯,没有任何问题。程序一如预料地那样输出了: // Good Morning, Liker 早上好, 李志中 // 现在,假设我们需要使用上一节学到的知识,将多个方法绑定到同一个委托变量,该如何做呢?让我们再次改写代码: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", delegate1);} 输出: Good Morning, Liker 早上好, Liker 到了这里,我们不禁想到:面向对象设计,讲究的是对象的封装,既然可以声明委托类型的变量(在上例中是delegate1),我们何不将这个变量封装到 GreetManager 类中?在这个类的客户端中使用不是更方便么?于是,我们改写GreetManager 类,像这样: public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} } 现在,我们可以这样使用这个委托变量: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", gm.delegate1);} 输出为: Good Morning, Liker 早上好, Liker 尽管这样做没有任何问题,但我们发现这条语句很奇怪。在调用gm.GreetPeople 方法的时候,再次传递了gm 的delegate1 字段, 既然如此,我们何不修改 GreetingManager 类成这样: public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name){if (delegate1 != null) // 如果有方法注册委托变量{ delegate1(name); // 通过委托调用方法} }} 在客户端,调用看上去更简洁一些: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker"); //注意,这次不需要再传递 delegate1 变量} 尽管这样达到了我们要的效果,但是还是存在着问题:在这里,delegate1 和我们平时用的string 类型的变量没有什么分别,而我们知道,并不是所有的字段都应该声明成public,合适的做法是应该public 的时候public,应该private 的时候private。 我们先看看如果把 delegate1 声明为 private 会怎样?结果就是:这简直就是在搞笑。因为声明委托的目的就是为了把它暴露在类的客户端进行方法的注册,你把它声明为 private 了,客户端对它根本就不可见,那它还有什么用? 再看看把delegate1 声明为 public 会怎样?结果就是:在客户端可以对它进行随意的赋值等操作,严重破坏对象的封装性。 最后,第一个方法注册用“=”,是赋值语法,因为要进行实例化,第二个方法注册则用的是“+=”。但是,不管是赋值还是注册,都是将方法绑定到委托上,除了调用时先后顺序不同,再没有任何的分别,这样不是让人觉得很别扭么? 现在我们想想,如果delegate1 不是一个委托类型,而是一个string 类型,你会怎么做?答案是使用属性对字段进行封装。 于是,Event 出场了,它封装了委托类型的变量,使得:在类的内部,不管你声明它是public还是protected,它总是private 的。在类的外部,注册“+=”和注销“-=”的访问限定符与你在声明事件时使用的访问符相同。我们改写GreetingManager 类,它变成了这个样子: public class GreetingManager{//这一次我们在这里声明一个事件public event GreetingDelegate MakeGreet;public void GreetPeople(string name){MakeGreet(name);} } 很容易注意到:MakeGreet 事件的声明与之前委托变量 delegate1 的声明唯一的区别是多了一个 event 关键字。看到这里,在结合上面的讲解,你应该明白到:事件其实没什么不好理解的,声明一个事件不过类似于声明一个进行了封装的委托类型的变量而已。 为了证明上面的推论,如果我们像下面这样改写Main 方法: static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.MakeGreet = EnglishGreeting; // 编译错误1gm.MakeGreet += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker");} 会得到编译错误: 1.2.2 限制类型能力 使用事件不仅能获得比委托更好的封装性以外,还能限制含有事件的类型的能力。这是什么意思呢?它的意思是说:事件应该由事件发布者触发,而不应该由事件的客户端(客户程序)来触发。请看下面的范例: using System;class Program{static void Main(string[] args){Publishser pub = new Publishser();Subscriber sub = new Subscriber();pub.NumberChanged += new NumberChangedEventHandler(sub.OnNumberChanged);pub.DoSomething(); // 应该通过DoSomething()来触发事件pub.NumberChanged(100); // 但可以被这样直接调用,对委托变量的不恰当使用} }/// <summary>/// 定义委托/// </summary>/// <param name="count"></param>public delegate void NumberChangedEventHandler(int count);/// <summary>/// 定义事件发布者/// </summary>public class Publishser{private int count;public NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明委托变量//public event NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明一个事件public void DoSomething(){// 在这里完成一些工作 ...if (NumberChanged != null) // 触发事件{ count++;NumberChanged(count);} }}/// <summary>/// 定义事件订阅者/// </summary>public class Subscriber{public void OnNumberChanged(int count){Console.WriteLine("Subscriber notified: count = {0}", count);} } 上面代码定义了一个NumberChangedEventHandler 委托,然后我们创建了事件的发布者Publisher 和订阅者Subscriber。当使用委托变量时,客户端可以直接通过委托变量触发事件,也就是直接调用pub.NumberChanged(100),这将会影响到所有注册了该委托的订阅者。而事件的本意应该为在事件发布者在其本身的某个行为中触发,比如说在方法DoSomething()中满足某个条件后触发。通过添加event 关键字来发布事件,事件发布者的封装性会更好,事件仅仅是供其他类型订阅,而客户端不能直接触发事件(语句pub.NumberChanged(100)无法通过编译),事件只能在事件发布者Publisher 类的内部触发(比如在方法pub.DoSomething()中),换言之,就是NumberChanged(100)语句只能在Publisher 内部被调用。大家可以尝试一下,将委托变量的声明那行代码注释掉,然后取消下面事件声明的注释。此时程序是无法编译的,当你使用了event 关键字之后,直接在客户端触发事件这种行为,也就是直接调用pub.NumberChanged(100),是被禁止的。事件只能通过调用DoSomething() 来触发。这样才是事件的本意,事件发布者的封装才会更好。 就好像如果我们要定义一个数字类型,我们会使用int 而不是使用object 一样,给予对象过多的能力并不见得是一件好事,应该是越合适越好。尽管直接使用委托变量通常不会有什么问题,但它给了客户端不应具有的能力,而使用事件,可以限制这一能力,更精确地对类型进行封装。 说 明:这里还有一个约定俗称的规定,就是订阅事件的方法的命名,通常为“On 事件名”,比如这里的OnNumberChanged。 1.3 委托的编译代码 这时候,我们注释掉编译错误的行,然后重新进行编译,再借助 Reflactor 来对 event 的声明语句做一探究,看看为什么会发生这样的错误: 可以看到,实际上尽管我们在GreetingManager 里将 MakeGreet 声明为public,但是,实际上MakeGreet 会被编译成私有字段,难怪会发生上面的编译错误了,因为它根本就不允许在GreetingManager 类的外面以赋值的方式访问,从而验证了我们上面所做的推论。 我们再进一步看下MakeGreet 所产生的代码: // private GreetingDelegate MakeGreet; //对事件的声明实际是声明一个私有的委托变量 [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void add_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Combine(this.MakeGreet, value); } [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void remove_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Remove(this.MakeGreet, value); } // 现在已经很明确了:MakeGreet 事件确实是一个GreetingDelegate 类型的委托,只不过不管是不是声明为public,它总是被声明为private。另外,它还有两个方法,分别是add_MakeGreet和remove_MakeGreet,这两个方法分别用于注册委托类型的方法和取消注册。实际上也就是:“+= ”对应 add_MakeGreet,“-=”对应remove_MakeGreet。而这两个方法的访问限制取决于声明事件时的访问限制符。 在add_MakeGreet()方法内部,实际上调用了System.Delegate 的Combine()静态方法,这个方法用于将当前的变量添加到委托链表中。 我们前面提到过两次,说委托实际上是一个类,在我们定义委托的时候: // public delegate void GreetingDelegate(string name); // 当编译器遇到这段代码的时候,会生成下面这样一个完整的类: // public class GreetingDelegate:System.MulticastDelegate { public GreetingDelegate(object @object, IntPtr method); public virtual IAsyncResult BeginInvoke(string name, AsyncCallback callback, object @object); public virtual void EndInvoke(IAsyncResult result); public virtual void Invoke(string name); } // 1.4 .NET 框架中的委托和事件 1.4.1 范例说明 上面的例子已不足以再进行下面的讲解了,我们来看一个新的范例,因为之前已经介绍了很多的内容,所以本节的进度会稍微快一些! 假设我们有个高档的热水器,我们给它通上电,当水温超过95 度的时候:1、扬声器会开始发出语音,告诉你水的温度;2、液晶屏也会改变水温的显示,来提示水已经快烧开了。 现在我们需要写个程序来模拟这个烧水的过程,我们将定义一个类来代表热水器,我们管它叫:Heater,它有代表水温的字段,叫做 temperature;当然,还有必不可少的给水加热方法 BoilWater(),一个发出语音警报的方法 MakeAlert(),一个显示水温的方法,ShowMsg()。 namespace Delegate{/// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{/// <summary>/// 水温/// </summary>private int temperature;/// <summary>/// 烧水/// </summary>public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){MakeAlert(temperature);ShowMsg(temperature);} }}/// <summary>/// 发出语音警报/// </summary>/// <param name="param"></param>private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);}/// <summary>/// 显示水温/// </summary>/// <param name="param"></param>private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display:水快开了,当前温度:{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater ht = new Heater();ht.BoilWater();} }} 1.4.2 Observer 设计模式简介 上面的例子显然能完成我们之前描述的工作,但是却并不够好。现在假设热水器由三部分组成:热水器、警报器、显示器,它们来自于不同厂商并进行了组装。那么,应该是热水器仅仅负责烧水,它不能发出警报也不能显示水温;在水烧开时由警报器发出警报、显示器显示提示和水温。 这时候,上面的例子就应该变成这个样子: /// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{private int temperature; private void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;} }}/// <summary>/// 警报器/// </summary>public class Alarm{private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);} }/// <summary>/// 显示器/// </summary>public class Display{private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display:水已烧开,当前温度:{0}度。", param);} } 这里就出现了一个问题:如何在水烧开的时候通知报警器和显示器? 在继续进行之前,我们先了解一下Observer 设计模式,Observer 设计模式中主要包括如下两类对象: Subject:监视对象,它往往包含着其他对象所感兴趣的内容。在本范例中,热水器就是一个监视对象,它包含的其他对象所感兴趣的内容,就是 temprature 字段,当这个字段的值快到100 时,会不断把数据发给监视它的对象。 Observer:监视者,它监视Subject,当 Subject 中的某件事发生的时候,会告知Observer,而Observer 则会采取相应的行动。在本范例中,Observer 有警报器和显示器,它们采取的行动分别是发出警报和显示水温。 在本例中,事情发生的顺序应该是这样的: 1. 警报器和显示器告诉热水器,它对它的温度比较感兴趣(注册)。 2. 热水器知道后保留对警报器和显示器的引用。 3. 热水器进行烧水这一动作,当水温超过 95 度时,通过对警报器和显示器的引用,自动调用警报器的MakeAlert()方法、显示器的ShowMsg()方法。 类似这样的例子是很多的,GOF 对它进行了抽象,称为 Observer 设计模式:Observer 设计模式是为了定义对象间的一种一对多的依赖关系,以便于当一个对象的状态改变时,其他依赖于它的对象会被自动告知并更新。Observer 模式是一种松耦合的设计模式。 1.4.3 实现范例的Observer 设计模式 我们之前已经对委托和事件介绍很多了,现在写代码应该很容易了,现在在这里直接给出代码,并在注释中加以说明。 namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public delegate void BoilHandler(int param);public event BoilHandler BoilEvent;public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){if (BoilEvent != null){ BoilEvent(temperature); // 调用所有注册对象的方法} }} }}public class Alarm{public void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm:嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", param);} }public class Display{public static void ShowMsg(int param) // 静态方法{ Console.WriteLine("Display:水快烧开了,当前温度:{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.BoilEvent += alarm.MakeAlert; // 注册方法heater.BoilEvent += (new Alarm()).MakeAlert; // 给匿名对象注册方法heater.BoilEvent += Display.ShowMsg; // 注册静态方法heater.BoilWater(); // 烧水,会自动调用注册过对象的方法} }} 输出为: // Alarm:嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Display:水快烧开了,当前温度:96 度。 // 省略... // 1.4.4 .NET 框架中的委托与事件 尽管上面的范例很好地完成了我们想要完成的工作,但是我们不仅疑惑:为什么.NET Framework 中的事件模型和上面的不同?为什么有很多的EventArgs 参数? 在回答上面的问题之前,我们先搞懂 .NET Framework 的编码规范: 1. 委托类型的名称都应该以 EventHandler 结束。 2. 委托的原型定义:有一个void 返回值,并接受两个输入参数:一个Object 类型,一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明: 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject,也就是监视对象,在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据,在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已,这样也使得程序有更大的灵活性。比如说,如果我们不光想获得热水器的温度,还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格,那么委托和方法的声明都会变得很麻烦,而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法,就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例,让它符合.NET Framework的规范: using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类,传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写,以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢?// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm:{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 {0} 度了:", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display:{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display:水快烧开了,当前温度:{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水,会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Alarm:China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀,水已经 96 度了: Display:China Xian - RealFire 001: Display:水快烧开了,当前温度:96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ? 尽管并非必需,但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void,为什么呢?这是因为委托变量可以供多个订阅者注册,如果定义了返回值,那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值,结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了,因此,实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外,发布者和订阅者是松耦合的,发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅,更别说订阅者的返回值了,所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅? 少数情况下,比如像上面,为了避免发生“值覆盖”的情况(更多是在异步调用方法时,后面会讨论),我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢?我们可以向下面这样,将事件声明为private 的,然后提供两个方法来进行注册和取消注册: public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串,输出为Subscriber3} }} 注意上面,在UnRegister()中,没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册,此行语句也不会有任何问题,不会抛出异常,仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中,我们使用了赋值操作符“=”,而非“+=”,通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下,如果需要异步执行一个耗时的操作,我们会新起一个线程,然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响,同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用,就是说客户端在异步调用方法时,本身并不会因为方法的调用而中断,而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法,自身线程(主线程)在完成抓取线程这一过程之后,继续执行下面的代码,这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时,便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的,发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况;而当使用异步调用时,更多情况下是为了提升系统的性能,而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时,就需要进行更多的控制,比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码,它演示了不使用异步调用的通常情况: class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作,如果不了解可以看一下下面的说明,如果你已经了解可以直接跳过: 1. Thread.Sleep(),它会让执行当前代码的线程暂停一段时间(如果你对线程的概念比较陌生,可以理解为使程序的执行暂停一段时间),以毫秒为单位,比如Thread.Sleep(1000),将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法,个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1),可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name,通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称,值得注意的是这个属性只可以设置一次,如果设置两次,会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread,可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性,有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类,它只有一个Add 方法,我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间,并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中,我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后,我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序,会产生下面的输出: // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码,会看到这些输出并不是一瞬间输出的,而是执行了大概5 秒钟的时间,因为线程是串行执行的,所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托,并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过,BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外,前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象(实际上就是一个AsyncResult 类型实例,注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的,它们均包含在.NET Framework 中)。 AsyncResult 的用途有这么几个:传递参数,它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用;它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数;它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用,因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象(以及ref 和out 类型参数,这里不讨论了,对它们的处理和返回值类似),所以在调用BeginInvoke()之后,我们需要保留IAsyncResult,以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值,它就是方法的返回值。除此以外,当客户端调用EndInvoke()时,如果异步调用的方法没有执行完毕,则会中断当前线程而去等待该方法,只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke(),然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke(),或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多,我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧: using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为: // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间,两个for 循环所产生的输出交替进行,这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行, 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True,同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候,我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行,而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn(),此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象,然后再在其上调用EndInvoke()方法,这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法(或者也可以理解成委托对象)。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样: private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性,因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型,其中AsyncCallback 是一个委托类型,它用于方法的回调,即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为: // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值,它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中: using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情,模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情,模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为: Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方: 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了,因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中; 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值,字符串“Any data you want to pass”; 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread,而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说,在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常,所以在应该将它放到try/catch 块中,这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件,包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识,相信你以后遇到委托和事件时,将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-05 16:02:19
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...24。 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。 | 翻译:邓永嘉 | 校对:王永雷、陈久宁 | 编辑:金心悦 | 设计:张千禧 中文版 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 漫画XKCD展示了一个较为经典的代表现代数字基础设施的巨大结构,它是由“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的困境:过度依赖少数项目维护志愿者。 (开源项目由志愿者自发来维护,)这本来会是一件很有趣的事情,只是去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业记录中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 Log4j是Sonatype公司旗下的Black Duck Open Hub所研发的研究工具。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的工作是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “如今几乎没有人愿意为现有的开源项目作出贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” 与此同时,随着项目的逐渐火爆,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1公地悲剧 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 所以没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO的好处:更少的技术负债,更好的招聘效果 参与开源社区----特别是在内部开源计划办公室(OSPO)的指导下----不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的作用。 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以处理且看到投资回报的事情。” 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才干。 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找到为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些顶级的实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-03 09:19:23
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专家分析:眼光专业与核心竞争力是定位软件人层级的第一法码,其包含着很多的综合因素:专业背景、阅历、经验值、能力高下等等。趋势全球研发及资讯执行副总裁国屏认为,“技术很重要,但更重要的是市场和文化的配合。在个人的发展过程中,学习也会起到重要的作用。此外,还必须认同企业文化,具备技术、对工作、对解决问题的热情”。此外,学习能力和沟通能力也是专家们认为重要度很高的2个要素。当然,这其中,作为前提“最重要的还是兴趣,缘于自身对程序开发的热爱”,8848公司cto张研如是说。 角色大挪移 一级指标:cto、项目承包人 二级指标:架构师、部门主管/项目主管 三级指标:普通开发人员 从个人发展的角度和过程来看,这个指标应该是倒向。但从业界普遍的认识,无论是能力、阅历还是收入待遇,人们普遍对一级指标中的人员更多持赞赏态度。 被采访者:张齐生 个人背景:技术总监 起初,我只是在一家软件公司作java程序员,后来随着项目的进展以及工作时间的推移,自己的技术能力、项目管理能力也逐步加强,从最初的开发人员做到项目主管,2003年底的时候做到技术总监,工资范围也从最初的4000元到8000元,再到技术总监的万元,角色的改变确实带来了很多附加价值,当然,这个职位要求你带来的价值也会更多。 专家分析:出现这种工资结构是正常的。因为架构师、cto一般都是从普通开发人员过来的,具有深厚的业界开发经验和背景。联合信息集团移动应用开发部总经理熊军认为,开发人员必须“对自己能力的认识有一个准确的职业定位。认识自己,才能准确地职业定位,有了准确的职业定位,才能有短期、中期和长期的发展方向和动力。” 8848公司cto张研表示反对“学而优则士”、“不想当将军的士兵就不是好士兵”此类说法。同样,csdn网站、《程序员》杂志社总经理蒋涛也不建议所有程序员都向管理道路发展,因为相比之下,项目经理和cto必定具有一些独特的素质,比如沟通能力、项目管理能力,组织能力、计划能力以及产品和技术的眼光等,这些素质并不是每一个人都具备的。 公司对对碰 一级指标:外资、合资、民营大型it公司 二级指标:合资、中小软件公司 三级指标:国企、事业单位 采访中,有位叫王岩的资深开发人员一再强调,如果可能,一定要进外企。本次调查中,微软亚洲研究院,ibm研究院等外企几乎成了大部分开发人员所向往的圣地。 外企是我第一选择 被采访者:李文山 个人背景:技术支持 上海交大毕业的李文山,在校时就已经参与了很多社团活动,因此也见识了不少各种企业人员的做事风格与思想状态。外企大公司前沿的技术科研、严谨负责的处事态度都给他留下了深刻的印象。当然,丰富的培训、优厚的待遇、放心的福利也是必须考虑的因素。用他的话说,“身边全是一级的牛人,自己的发展自然就有了保障”。 中小软件企业机会多 被采访者:刘洋 个人背景:项目经理+程序员 天天加班加点,见到刘洋时他一脸的菜色,但心情不错。毕业不到一年,他就凭技术能力与管理能力当上了项目经理。虽然下面员工流动率高,但刘洋的薪水却是老板亲自钦点,比起毕业的同班同学绰绰有余。从项目最初的客户谈判、到中间执行,再到最后的交工,刘洋什么都做过,因此也锻炼得几乎成了全能手。对于未来,他希望公司业务做大后,能再规范一些,当然,随着公司的成长,自己上升的空间也很大。 三企走遍 被采访者:阿蒙(vchome.net) 个人背景:6年,通信行业,珠海 我很幸运,毕业时就进了美资软件公司,从事系统软件的开发工作,主要应用c/c++、x86汇编、mips汇编、ddk、sdk等技术,年薪四万多。在这家外企工作两年后,技术与处事能力大有提高,但开始心生厌倦,总觉得外面的世界很精彩。后来有一家从事通信软件产品开发的公司,答应年薪翻倍,一年后可走上管理层,怦然心动后就去新公司报到了。一年后,如愿以偿地走上管理层,两年后,技术管理能力以及行业业务能力有了质的飞跃,也越来越发现这个行业有前途,于是与朋友开始策划开公司,资金融到后就轰轰烈烈地创业了。没日没干了一年,由于资金与市场的原因,公司over,只好灰溜溜地去一家香港合资公司继续打工,仍做管理层。 我的感觉是,外企有一整套规章制度,薪金制度也较为完善,工作考评有客观的数值:月工作计划与总结、季度工作考核、上司的总体评价等,这些考核都很详细,细到完成的代码量、文档数、提过什么建议等等。国内企业也有计划与考核,但更多的是主观态度,而对工作的效果与过程并不具体细化,人际关系、表达能力等往往起着很微妙的关键作用。当然国内企业也有很多优点,比如制度灵活。 专家点评:人才的争夺,一方面是卯足了劲准备抢占有利地势和环境的个人开发者,另一方面,企业间的人才争夺战越演越烈。在此情况下,为了吸引国内的高素质人才,不少外企纷纷在中国开设研究院,走“曲线救国”道路。根据一份猎头资料,摩托罗拉研发中心、松下电器中国研究开发公司、ibm中国研究中心、朗讯公司贝尔实验室、微软中国研究院都是猎取高级科研、管理人才的大头。外企与外企、外企与国企、国企与民企,这个三角关系,虽然在早几年优劣非常明显,但现在,这种差距正在明显缩小。具体适合哪个企业,围城内外其实也并不是三重天(见下页表23)。 热点行业易淘金 一级推荐:移动开发、游戏开发 二级推荐:安全领域、企业信息化 三级推荐:通用软件、系统平台、项目开发等 专家点评:出现这种趋势主要是由市场对软件人才的供求决定的,因为目前在移动和游戏领域开发人员确实比较少,所以相对而言,他们的薪资较高,这就是所谓的“奇货可居”。但是,目前市场在成长,这些新兴或热点领域的开发人员数量也在逐渐增加,当达到一个平衡点时,他们的工资也会随之下降,这主要由市场对人才的供求关系决定。不建议开发人员轻易放弃自己原有的开发领域花大量时间和精力投向自己不熟悉的领域。 所以,熊军认为:这两个行业方向的长线发展看好,也需要更多的开发人员,但是年轻人都要根据自己的兴趣爱好、思维模式、技术能力选择更适合自己的行业方向,而且也有很多更有潜力的方向,建议年轻人从长远考虑。 地域火拼 一级指标:北京、上海 二级指标:深圳、杭州、广州 三级指标:成都、武汉、大连等 绝大多数的软件从业人员集中在北京、上海、广州和深圳四大城市,其中尤以北京的人数最为集中,但在另一项相关的调查中,上海却是程序员最向往的城市。在本次收入调查中,北京、上海的工资较高。武汉稍低于成都。 地域不同,薪资有别 被采访者:青润 个人背景:5年,电信行业、软件企业服务 我本人在北京、上海、深圳、成都四地都曾工作过。我基本上这样认为,对于刚刚大学毕业的软件人员,工资情况是这样:成都1500-2000元/月,上海2000元/月,深圳2000-2500元/月,北京2000-2500元/月。工作几年后,以成都系数为1来计,上海和其他地方为1.3-1.5倍于成都的收入。差异主要也是因为生活成本造成的。 相比而言,北京具有王者气氛,有着俯瞰全国的实力和影响力。上海是经济驱动的城市。深圳对人的友好度最好,它的优点是有各种各样的新技术公司,缺点是缺乏大公司的支撑。好山好水的成都,虽起步了很多软件公司,但大都在出川后倒下了,或者只是长居四川,足少出户,感觉比较舒适和懒散。 安逸的成都竞争的北京 被采访者:夏桅 个人背景:。net开发人员 夏桅毕业之后就来到北京从事软件开发工作。但他时常怀念起成都的生活,那里的山,那里的水,还有怡然自得的成都人都给他留下了深刻的印象。 但夏桅还是不后悔。一方面,安逸的环境对自己发展不利,适度的竞争可以发掘自身的潜力。而且,眼界开阔了,薪水也高不少。当然,在北京的生活绝对说不上舒服,但机会多,可有多种选择,极大地改观了自己的现状。 一眼可以看到头的武汉,但我喜欢 被采访者:刘如宁 个人背景:大学教师、项目主管 在武汉工作了10多年,刘如宁感觉还是比较惬意。比收入,武汉可能还不如成都,更别提北京和上海,但武汉的生活成本比较低,几块钱就够一天的伙食了。在高校担当大学教师的刘如宁,科研任务不重,而且还有足够的时间去外面承接项目,用自己喜欢的软件开发技术赚取外快。“我不是一个特别喜欢接受挑战的人,这种做自己喜欢的事情、宁静而富裕的生活,我还是比较满足”,有房、有车,生活安定富足的刘如宁如是说。 专家点评:比“营利”,必须是一个闭环。有收入比较,还得有支出比较,两者对比后才是最终收获。在地域这个问题上,大城市,确实收入比较高,但相对的,生活成本也较高。 趋势全球研发及资讯执行副总裁梁国屏表示,趋势的薪资结构体系在全世界都是一样的,具体数值要根据各地的市场来调整。比如一个经理,他的等级可能是10,那么不论在中国、日本还是美国,他的等级都是10.但这个等级的薪水具体是多少,就要看当地的市场了,趋势会和当地的薪资调查单位合作,来确定系数,然后计算出具体的薪水。 除薪水外,地域的附加价值会更重要一些。第一,对于技术发展比较迅速的it业,在大城市,整体的环境和氛围相对会好一些,例如在北京和上海等地,几乎每天都会有技术论坛、开发者大会、大厂商的开发日、各领域大师的巡回讲座等。其次,作的机会也会比较多,因为集中了各种类型的公司和企业,总会找到适合你条件的合适职位和选择。第三,可以参与比较大的技术团体,形成独特的生活与社交圈。用8848公司cto张研的话来说,“如果周围都是高手,你不是高手也难”,所以地域对人影响最大的是提供了一个环境,其次才是机会和薪水。 对此,telelogic公司北方区总经理任群力建议说,“如果开发人员能够善于利用互联网,并有决心多学习,这种地域差异会得到弱化。” 我拿青春赌明天 在本次专题组织中,大部分被采访人都明确表示,自己会在软件业领域一直奋斗下去,因为从中得到了很多的快乐与激情。但明天是否一定会更好,这需要从两个角度去考虑:一是从个人角度讲,年轻的软件人一定要有个人职业的规划,而且这种规划要从自己特点或专长出发,与当前业界相适应。另外,更重要的是,个人发展到什么程度,还需要同整个软件大环境和社会环境挂钩。 个人职业要规划 现在广州做了4年delphi/c行业开发、年薪10万的王旋说,“工作后所得到的收获就是,学习和工作要有相对明确的目标,不能因为一时心动而去学习某一技术。在真正下决定之前,我通常会考虑更多因素,包括长期的发展、个人路线的规划、需要付出的代价、可能遇到的困难以及解决的办法等等,在决定后还会制定更加明确的计划,包括短期、中期和长期的,身边可以利用到的资源,以及每一个阶段是怎么过渡到更高阶段的计划。” 现在,越来越多的在职人员意识到,未来的职业细分市场中,只有在某一领域确实比较深入、具有专长和资源的人会得到企业的重视,浪里淘沙勇者胜。 中国软件业面临困境 中国的软件业发展目前面临两难境地。上至国家,下至各城市都给予了相当的政策优惠,但整体软件业的发展却一直雷声大,雨点小。对此,北航软件学院院长孙伟忧心忡忡,“很多人从心里看不起印度,但印度的软件业却有数家2万、3万员工规模的大企业,放眼中国,规模最大的东软集团、用友公司,真正的软件开发者也不过两、三千人,这种差别太巨大了,我们一定要好好思考,中国的软件业究竟出了什么问题?” 对此,很多专家认为,中国软件业已经面临一个新的转折点,随着信息化在各行各业的深入运用,软件业有机会深度专业化,由边缘而进入核心,从而形成以深度专业化为特征的核心竞争力。无论个人还是公司,我们都有幸在第一时间站在了软件业这块前沿阵地,但明天是否会更好,还有待于中国软件业的整体发展,在这颇为沉闷的时刻,我们期望“让暴风雨来得更猛烈些吧”! 参考资料:http://www.w-training.com/viewc.asp?id=23922 ====================================================== 在最后,我邀请大家参加新浪APP,就是新浪免费送大家的一个空间,支持PHP+MySql,免费二级域名,免费域名绑定 这个是我邀请的地址,您通过这个链接注册即为我的好友,并获赠云豆500个,价值5元哦!短网址是http://t.cn/SXOiLh我创建的小站每天访客已经达到2000+了,每天挂广告赚50+元哦,呵呵,饭钱不愁了,\(^o^)/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/javazhuanzai/article/details/7189396。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-24 09:01:26
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...92。 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。 1、发布订阅模式 1.1 列表的局限 通过队列的 rpush 和 lpop 可以实现消息队列(队尾进队头出),但是消费者需要不停地调用 lpop 查看 List 中是否有等待处理的消息(比如写一个 while 循环)。 为了减少通信的消耗,可以 sleep()一段时间再消费,但是会有两个问题: 1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度,List 会占用大量的内存。 2、消息的实时性降低。 list 还提供了一个阻塞的命令:blpop,没有任何元素可以弹出的时候,连接会被阻塞。 基于 list 实现的消息队列,不支持一对多的消息分发。 1.2 发布订阅模式 除了通过 list 实现消息队列之外,Redis 还提供了一组命令实现发布/订阅模式。 这种方式,发送者和接收者没有直接关联(实现了解耦),接收者也不需要持续尝试获取消息。 1.2.1 订阅频道 首先,我们有很多的频道(channel),我们也可以把这个频道理解成 queue。订阅者可以订阅一个或者多个频道。消息的发布者(生产者)可以给指定的频道发布消息。只要有消息到达了频道,所有订阅了这个频道的订阅者都会收到这条消息。 需要注意的注意是,发出去的消息不会被持久化,因为它已经从队列里面移除了,所以消费者只能收到它开始订阅这个频道之后发布的消息。 下面我们来看一下发布订阅命令的使用方法。 订阅者订阅频道:可以一次订阅多个,比如这个客户端订阅了 3 个频道。 subscribe channel-1 channel-2 channel-3 发布者可以向指定频道发布消息(并不支持一次向多个频道发送消息): publish channel-1 2673 取消订阅(不能在订阅状态下使用): unsubscribe channel-1 1.2.2 按规则(Pattern)订阅频道 支持 ?和 占位符。? 代表一个字符, 代表 0 个或者多个字符。 消费端 1,关注运动信息: psubscribe sport 消费端 2,关注所有新闻: psubscribe news 消费端 3,关注天气新闻: psubscribe news-weather 生产者,发布 3 条信息 publish news-sport yaoming publish news-music jaychou publish news-weather rain 2、Redis 事务 2.1 为什么要用事务 我们知道 Redis 的单个命令是原子性的(比如 get set mget mset),如果涉及到多个命令的时候,需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列,就需要用到事务。 例如我们之前说的用 setnx 实现分布式锁,我们先 set,然后设置对 key 设置 expire, 防止 del 发生异常的时候锁不会被释放,业务处理完了以后再 del,这三个动作我们就希望它们作为一组命令执行。 Redis 的事务有两个特点: 1、按进入队列的顺序执行。 2、不会受到其他客户端的请求的影响。 Redis 的事务涉及到四个命令:multi(开启事务),exec(执行事务),discard (取消事务),watch(监视) 2.2 事务的用法 案例场景:tom 和 mic 各有 1000 元,tom 需要向 mic 转账 100 元。tom 的账户余额减少 100 元,mic 的账户余额增加 100 元。 通过 multi 的命令开启事务。事务不能嵌套,多个 multi 命令效果一样。 multi 执行后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当 exec 命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行。 通过 exec 的命令执行事务。如果没有执行 exec,所有的命令都不会被执行。如果中途不想执行事务了,怎么办? 可以调用 discard 可以清空事务队列,放弃执行。 2.3 watch命令 在 Redis 中还提供了一个 watch 命令。 它可以为 Redis 事务提供 CAS 乐观锁行为(Check and Set / Compare and Swap),也就是多个线程更新变量的时候,会跟原值做比较,只有它没有被其他线程修改的情况下,才更新成新的值。 我们可以用 watch 监视一个或者多个 key,如果开启事务之后,至少有一个被监视 key 键在 exec 执行之前被修改了,那么整个事务都会被取消(key 提前过期除外)。可以用 unwatch 取消。 2.4 事务可能遇到的问题 我们把事务执行遇到的问题分成两种,一种是在执行 exec 之前发生错误,一种是在执行 exec 之后发生错误。 2.4.1 在执行 exec 之前发生错误 比如:入队的命令存在语法错误,包括参数数量,参数名等等(编译器错误)。 在这种情况下事务会被拒绝执行,也就是队列中所有的命令都不会得到执行。 2.4.2 在执行 exec 之后发生错误 比如,类型错误,比如对 String 使用了 Hash 的命令,这是一种运行时错误。 最后我们发现 set k1 1 的命令是成功的,也就是在这种发生了运行时异常的情况下, 只有错误的命令没有被执行,但是其他命令没有受到影响。 这个显然不符合我们对原子性的定义,也就是我们没办法用 Redis 的这种事务机制来实现原子性,保证数据的一致。 3、Lua脚本 Lua/ˈluə/是一种轻量级脚本语言,它是用 C 语言编写的,跟数据的存储过程有点类似。 使用 Lua 脚本来执行 Redis 命令的好处: 1、一次发送多个命令,减少网络开销。 2、Redis 会将整个脚本作为一个整体执行,不会被其他请求打断,保持原子性。 3、对于复杂的组合命令,我们可以放在文件中,可以实现程序之间的命令集复用。 3.1 在Redis中调用Lua脚本 使用 eval /ɪ’væl/ 方法,语法格式: redis> eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ....] [value1 value2 value3 ....] eval代表执行Lua语言的命令。 lua-script代表Lua语言脚本内容。 key-num表示参数中有多少个key,需要注意的是Redis中key是从1开始的,如果没有key的参数,那么写0。 [key1key2key3…]是key作为参数传递给Lua语言,也可以不填,但是需要和key-num的个数对应起来。 [value1 value2 value3 …]这些参数传递给 Lua 语言,它们是可填可不填的。 示例,返回一个字符串,0 个参数: redis> eval "return 'Hello World'" 0 3.2 在Lua脚本中调用Redis命令 使用 redis.call(command, key [param1, param2…])进行操作。语法格式: redis> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value command是命令,包括set、get、del等。 key是被操作的键。 param1,param2…代表给key的参数。 注意跟 Java 不一样,定义只有形参,调用只有实参。 Lua 是在调用时用 key 表示形参,argv 表示参数值(实参)。 3.2.1 设置键值对 在 Redis 中调用 Lua 脚本执行 Redis 命令 redis> eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 gupao 2673 redis> get gupao 以上命令等价于 set gupao 2673。 在 redis-cli 中直接写 Lua 脚本不够方便,也不能实现编辑和复用,通常我们会把脚本放在文件里面,然后执行这个文件。 3.2.2 在 Redis 中调用 Lua 脚本文件中的命令,操作 Redis 创建 Lua 脚本文件: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src vim gupao.lua Lua 脚本内容,先设置,再取值: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src redis-cli --eval gupao.lua 0 得到返回值: root@localhost src] redis-cli --eval gupao.lua 0 "lua666" 3.2.3 案例:对 IP 进行限流 需求:在 X 秒内只能访问 Y 次。 设计思路:用 key 记录 IP,用 value 记录访问次数。 拿到 IP 以后,对 IP+1。如果是第一次访问,对 key 设置过期时间(参数 1)。否则判断次数,超过限定的次数(参数 2),返回 0。如果没有超过次数则返回 1。超过时间, key 过期之后,可以再次访问。 KEY[1]是 IP, ARGV[1]是过期时间 X,ARGV[2]是限制访问的次数 Y。 -- ip_limit.lua-- IP 限流,对某个 IP 频率进行限制 ,6 秒钟访问 10 次 local num=redis.call('incr',KEYS[1])if tonumber(num)==1 thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])return 1elseif tonumber(num)>tonumber(ARGV[2]) thenreturn 0 elsereturn 1 end 6 秒钟内限制访问 10 次,调用测试(连续调用 10 次): ./redis-cli --eval "ip_limit.lua" app:ip:limit:192.168.8.111 , 6 10 app:ip:limit:192.168.8.111 是 key 值 ,后面是参数值,中间要加上一个空格和一个逗号,再加上一个空格 。 即:./redis-cli –eval [lua 脚本] [key…]空格,空格[args…] 多个参数之间用一个空格分割 。 代码:LuaTest.java 3.2.4 缓存 Lua 脚本 为什么要缓存 在脚本比较长的情况下,如果每次调用脚本都需要把整个脚本传给 Redis 服务端, 会产生比较大的网络开销。为了解决这个问题,Redis 提供了 EVALSHA 命令,允许开发者通过脚本内容的 SHA1 摘要来执行脚本。 如何缓存 Redis 在执行 script load 命令时会计算脚本的 SHA1 摘要并记录在脚本缓存中,执行 EVALSHA 命令时 Redis 会根据提供的摘要从脚本缓存中查找对应的脚本内容,如果找到了则执行脚本,否则会返回错误:“NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.” 127.0.0.1:6379> script load "return 'Hello World'" "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b"127.0.0.1:6379> evalsha "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b" 0 "Hello World" 3.2.5 自乘案例 Redis 有 incrby 这样的自增命令,但是没有自乘,比如乘以 3,乘以 5。我们可以写一个自乘的运算,让它乘以后面的参数: local curVal = redis.call("get", KEYS[1]) if curVal == false thencurVal = 0 elsecurVal = tonumber(curVal)endcurVal = curVal tonumber(ARGV[1]) redis.call("set", KEYS[1], curVal) return curVal 把这个脚本变成单行,语句之间使用分号隔开 local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal script load ‘命令’ 127.0.0.1:6379> script load 'local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal' "be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441" 调用: 127.0.0.1:6379> set num 2OK127.0.0.1:6379> evalsha be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441 1 num 6 (integer) 12 3.2.6 脚本超时 Redis 的指令执行本身是单线程的,这个线程还要执行客户端的 Lua 脚本,如果 Lua 脚本执行超时或者陷入了死循环,是不是没有办法为客户端提供服务了呢? eval 'while(true) do end' 0 为了防止某个脚本执行时间过长导致 Redis 无法提供服务,Redis 提供了 lua-time-limit 参数限制脚本的最长运行时间,默认为 5 秒钟。 lua-time-limit 5000(redis.conf 配置文件中) 当脚本运行时间超过这一限制后,Redis 将开始接受其他命令但不会执行(以确保脚本的原子性,因为此时脚本并没有被终止),而是会返回“BUSY”错误。 Redis 提供了一个 script kill 的命令来中止脚本的执行。新开一个客户端: script kill 如果当前执行的 Lua 脚本对 Redis 的数据进行了修改(SET、DEL 等),那么通过 script kill 命令是不能终止脚本运行的。 127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set','gupao','666') while true do end" 0 因为要保证脚本运行的原子性,如果脚本执行了一部分终止,那就违背了脚本原子性的要求。最终要保证脚本要么都执行,要么都不执行。 127.0.0.1:6379> script kill(error) UNKILLABLE Sorry the script already executed write commands against the dataset. You can either wait the scripttermination or kill the server in a hard way using the SHUTDOWN NOSAVE command. 遇到这种情况,只能通过 shutdown nosave 命令来强行终止 redis。 shutdown nosave 和 shutdown 的区别在于 shutdown nosave 不会进行持久化操作,意味着发生在上一次快照后的数据库修改都会丢失。 4、Redis 为什么这么快? 4.1 Redis到底有多快? 根据官方的数据,Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右(每秒请求数)。 4.2 Redis为什么这么快? 总结:1)纯内存结构、2)单线程、3)多路复用 4.2.1 内存 KV 结构的内存数据库,时间复杂度 O(1)。 第二个,要实现这么高的并发性能,是不是要创建非常多的线程? 恰恰相反,Redis 是单线程的。 4.2.2 单线程 单线程有什么好处呢? 1、没有创建线程、销毁线程带来的消耗 2、避免了上线文切换导致的 CPU 消耗 3、避免了线程之间带来的竞争问题,例如加锁释放锁死锁等等 4.2.3 异步非阻塞 异步非阻塞 I/O,多路复用处理并发连接。 4.3 Redis为什么是单线程的? 不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 因为单线程已经够用了,CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 CPU 不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。 4.4 单线程为什么这么快? 因为 Redis 是基于内存的操作,我们先从内存开始说起。 4.4.1 虚拟存储器(虚拟内存 Vitual Memory) 名词解释:主存:内存;辅存:磁盘(硬盘) 计算机主存(内存)可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组,每个字节有一个唯一的地址,这个地址叫做物理地址(PA)。早期的计算机中,如果 CPU 需要内存,使用物理寻址,直接访问主存储器。 这种方式有几个弊端: 1、在多用户多任务操作系统中,所有的进程共享主存,如果每个进程都独占一块物理地址空间,主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻,不同的进程可以共用同一块物理地址空间。 2、如果所有进程都是直接访问物理内存,那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据,导致物理地址空间被破坏,程序运行就会出现异常。 为了解决这些问题,我们就想了一个办法,在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU 不再使用物理地址访问,而是访问一个虚拟地址,由这个中间层把地址转换成物理地址,最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器(Virtual Memory)。 具体的操作如下所示: 在每一个进程开始创建的时候,都会分配一段虚拟地址,然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据,这样进程就不会直接接触到物理地址,甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。 目前,大多数操作系统都使用了虚拟内存,如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存(pagefile.sys)是磁盘空间的一部分。 在 32 位的系统上,虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上,最大虚拟地址空间大小是多少? 是不是 2^64bit=10241014TB=1024PB=16EB?实际上没有用到 64 位,因为用不到这么大的空间,而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低 48 位来表示虚拟地址空间,也就是 2^48bit=256T。 cat /proc/cpuinfo address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual 实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。 总结:引入虚拟内存,可以提供更大的地址空间,并且地址空间是连续的,使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离,不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。 4.4.2 用户空间和内核空间 为了避免用户进程直接操作内核,保证内核安全,操作系统将虚拟内存划分为两部分,一部分是内核空间(Kernel-space)/ˈkɜːnl /,一部分是用户空间(User-space)。 内核是操作系统的核心,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的权限。 内核空间中存放的是内核代码和数据,而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间,它们都处于虚拟空间中,都是对物理地址的映射。 在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。 当进程运行在内核空间时就处于内核态,而进程运行在用户空间时则处于用户态。 进程在内核空间以执行任意命令,调用系统的一切资源;在用户空间只能执行简单的运算,不能直接调用系统资源,必须通过系统接口(又称 system call),才能向内核发出指令。 top 命令: us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比; sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。 4.4.3 进程切换(上下文切换) 多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的? 当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统通过时间片分片算法,在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉。 为了控制进程的执行,内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程,并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。 什么叫上下文? 在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行,也就是说,需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(ProgramCounter),这个叫做 CPU 的上下文。 而这些保存下来的上下文,会存储在系统内核中,并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响,让任务看起来还是连续运行。 在切换上下文的时候,需要完成一系列的工作,这是一个很消耗资源的操作。 4.4.4 进程的阻塞 正在运行的进程由于提出系统服务请求(如 I/O 操作),但因为某种原因未得到操作系统的立即响应,该进程只能把自己变成阻塞状态,等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理,而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引,用于指向被打开的文件,所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数,用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候,如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中,就直接从内存中读取数据。如果数据不存在,则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中,再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝,两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时,如果当前 FD 不可读,系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的,从内核缓冲区拷贝到用户空间,也是阻塞的,直到 copy complete,内核返回结果,用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题,我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池,但是在高并发的情况下需要的线程会很多,系统无法承受,而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询,在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O),这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接,而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端,I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中,然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher),转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现,以 select 为例,当用户进程调用了多路复用器,进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket,当任何一个 socket 的数据准备好了,多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作,把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以,I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符,而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态,select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用, 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择,在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的,一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期,我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时,才会判断该 key 是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 例如 String,在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况,每次写入 key 时,发现内存不够,调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key,并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略,是指当内存使用达到最大内存极限时,需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据,以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0,64 位系统不限制内存,32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU,Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰。 LFU,Least Frequently Used,最不常用,4.0 版本新增。 random,随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰,那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru,在保证正常服务的情况下,优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题:如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储,消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良,通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU,则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题:如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位,这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳,而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码:server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron,默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值,它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time,可以提高执行效率。 OK,当对象里面已经有了 LRU 字段的值,就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度,思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新),该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位,按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候,它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下,可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况,如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构,消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下,已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外,传统 LRU 还有什么问题? 如图,假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次,而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚,在同等的情况下,A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制,怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时,其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟,ldt,last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率,简称 counter(logc,logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的,8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候,lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由,lfu-log-factor 越大,counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减,也不能体现对象的热度。没有被访问的时候,计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制,如果值是 1 的话,N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快,很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机,都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失,Redis 提供了两种持久化的方案,一种是 RDB 快照(Redis DataBase),一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候,会把当前内存中的数据写入磁盘,生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf, SNAPSHOTTING,其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案,注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的,只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径,dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题:为什么停止 Redis 服务的时候没有 save,重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发,保证服务器正常关闭。 c)flushall,RDB 文件是空的,没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据,这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器, Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多,会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题,Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时,Redis 会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write),RDB 持久化过程由子进程负责,完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段,一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器,触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候,redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程,频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份,所以如果 redis 意外 down 掉的话,就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要,希望将损失降到最小,则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作,并追加到文件中。开启后,执行更改 Redis 数据的命令时,就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题:数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制,AOF 数据并没有真正地写入硬盘,而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大,怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着 Redis 不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666,执行 1000 次,结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题,Redis 新增了重写机制,当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时,Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中,AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-18 12:25:04
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_de=A4C6B1A20CD5F525F9DA27654C2D2FDA; p=f5239823cd0af743a5f015652568b6036; t=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; societyguester=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; id=976686556; xnsid=f72459d7; ver=7.0; loginfrom=null'}res = requests.get(url,headers=headers) res 响应对象 html = res.textwith open('rr.html','w',encoding='utf-8') as file_obj:file_obj.write(res.text) 2 反反爬机制 12306查票import requests import json json.loads -- json类型的str -> python类型的字典def query():headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'_uab_collina=159490169403897938828076; JSESSIONID=090F384AC50BE0F1AFA3892BE3F6DBE9; _jc_save_wfdc_flag=dc; _jc_save_fromStation=%u957F%u6C99%2CCSQ; _jc_save_toStation=%u5317%u4EAC%2CBJP; RAIL_DEVICEID=bbXqzYOPTc-SPgujxnGkCBr9t3sq0JQoMSYUdg-FxjyQ5IkfcPCNoreXmBAIh2HSrM9Z9awDR5onIQwy4EZ8pAhaGXWYBAH6etIlFc4dyxLudz525GAcRgVX5HLIxOE1orODUNSb9wvTBAJptPms1z5Pz5K6FXES; RAIL_EXPIRATION=1619479086609; _jc_save_toDate=2021-04-23; BIGipServerpool_passport=182714890.50215.0000; route=6f50b51faa11b987e576cdb301e545c4; _jc_save_fromDate=2021-04-26; BIGipServerportal=3067347210.16671.0000; BIGipServerotn=1725497610.50210.0000'}response = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/query?leftTicketDTO.train_date=2021-\04-26&leftTicketDTO.from_station=CSQ&leftTicketDTO.to_station=BJP&purpose_codes=ADULT',headers=headers) print(response.content.decode('utf-8'))return response.json()['data']['result']for i in query(): print(i)tem_list = i.split('|') 定义一个标记 给每个数据做个标记 j = 0 技术特别 for n in tem_list: print(j,n) j += 1 通过以上的测试我们知道了 列出是下标索引为3的数据 软卧是下标索引为23的数据if tem_list[23] != '无' and tem_list[23] != '':print(tem_list[3],'有票',tem_list[23])else:print(tem_list[3],'无票') 三、session Session与cookie功能效果相同。Session与Cookie的区别在于Session是记录在服务端的,而Cookie是记录在客户端的。 由于cookie 是存在用户端,而且它本身存储的尺寸大小也有限,最关键是用户可以是可见的,并可以随意的修改,很不安全。那如何又要安全,又可以方便的全局读取信息呢?于是,这个时候,一种新的存储会话机制:session 诞生了 突破12306验证码import requestsreq = requests.session() 保持会话def login(): 笔记本 win7 python3.6 获取验证码图片pic_response = req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = '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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-01 12:40:55
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CSS
...种方法是使用CSS的table属性。我们可以将一个组件的显示属性赋值为table,并将其子组件的显示属性赋值为table-cell。然后,使用text-align和vertical-align属性来控制子组件的横向和竖向对齐。下面是一个示例: .container { display: table; } .container p { display: table-cell; text-align: center; vertical-align: middle; } 以上是三种常见的方法来达成一个组件横向且竖向中央对齐。根据不同的情况选择合适的方法是非常重要的。希望本文能够对读者有所帮助。
2023-11-16 08:03:48
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...ql CREATE TABLE employees ( id serial primary key, name varchar(50), department varchar(50) ); 步骤二:选择要创建索引的列 接下来,我们需要选择要创建索引的列。例如,如果我们想要根据name列创建一个索引,我们可以这样做: sql CREATE INDEX idx_employees_name ON employees (name); 在这个例子中,idx_employees_name是我们给索引起的名字,ON employees (name)表示我们在employees表的name列上创建了一个新的索引。 步骤三:创建索引 最后,我们可以通过执行上述SQL语句来创建索引。要是没啥意外,PostgreSQL会亲口告诉我们一个好消息,那就是索引已经妥妥地创建成功啦! sql CREATE INDEX idx_employees_name ON employees (name); 如何查看已创建的索引? 如果你想知道哪些索引已经被创建在你的表上,你可以使用pg_indexes系统视图。这个视图可厉害了,它囊括了所有的索引信息,从索引的名字,到它所对应绑定的表,再到索引的各种类型,啥都一清二楚,明明白白。 sql SELECT FROM pg_indexes WHERE tablename = 'employees'; 这将会返回一个结果集,其中包含了employees表上的所有索引的信息。 创建可以显示值的索引 在PostgreSQL中,创建一个可以显示值的索引很简单。我们只需要在创建索引的时候指定我们想要使用的索引类型即可。目前,PostgreSQL支持多种索引类型,包括B-tree、哈希、GiST、SP-GiST和GIN等。不同的索引类型就像不同类型的工具,各有各的适用场合。所以,你得根据自己的实际需求,像挑选合适的工具一样,去选择最适合你的索引类型。别忘了,对症下药才能发挥最大效用! 以下是一个创建B-tree索引的例子: sql CREATE INDEX idx_employees_name_btree ON employees (name); 在这个例子中,idx_employees_name_btree是我们给索引起的名字,ON employees (name)表示我们在employees表的name列上创建了一个新的B-tree索引。如果你想创建不同类型的索引,那就简单啦,只需要把“btree”这个词儿换成你心水的索引类型就大功告成啦!就像是换衣服一样,根据你的需求选择不同的“款式”就行。 总结 创建一个可以显示值的索引并不难。其实,你只需要用一句“CREATE INDEX”命令,就能轻松搞定创建索引的事儿。具体来说,就是在这句命令里头,告诉系统你要在哪个表上建索引、打算对哪一列建立索引,还有你希望用哪种类型的索引,一切就OK啦!就像是在跟数据库说:“嗨,我在某某表的某某列上,想要创建一个这样那样的索引!”另外,你还可以使用pg_indexes系统视图来查看已创建的所有索引。希望这篇文章能对你有所帮助!
2023-11-30 10:13:56
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半夏微凉_t
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2024-01-02 14:15:55
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