前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[VLAN标签在Docker网络中的应用 ]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
转载文章
...在这样一个信号的传递网络里,究竟有哪一步,是需要“灵魂”来控制的。思前想后,好像并没有必须存在的那么一个步骤。也就是可能,前者所描述的那个信号传递步骤,适用于所有生物,当然也包括人类。 简单的总结 简单的总结一下,关于确定存在的心流和不确定存在的灵魂。 首先,心流是确定存在,并且存在与所有生物当中,是生物进化产生的,为了更好的活着。其中,记忆储存的是之前的心流状态,当然不是全部的心流状态;感觉是当时的生物内部信号的一种状态,成为现态;欲望是一种内部输出,欲望,感觉和记忆相结合再结合会产生对外部的输出。 其次,“灵魂”在这里表示为一个个体的有且唯一的存在。它不参与生物的任何过程,但是却有选择的监视生物的心流。也可以这样说,生物体本身有选择的展示一部分心流以供灵魂检阅,灵魂也是从生物所展示的心流中有选择的检阅。这才是人类的特质。我们真正的自我,就是这样一个有且唯一的灵魂,它无法介入它所在的生物体的任何事情,但是可以在一定程度上知道它所在的生物体的状态。 也可以这样理解,生物体本身是一个封装的很好的复杂程序,心流则是程序的内部变量,程序不断的接收外部输入并向外部输出,我们本身的灵魂所在则置身于程序之外,就像我们坐在电脑前,无法知道这个复杂程序究竟是如何运行的,但是通过它输出在显示屏中的一些内部变量,即心流的一些数据,我们可以大致的判断出,程序在干些什么。对于这样的解释你可能难以接受,接下来的两个例子或许会让你接受这一事实。 现在科学家只要扫描人脑,就能在测试者自己有所感知之前,预测他们会有什么欲望,会做出怎样的决定。例如,在一次实验中,受试者躺在一台巨大的脑部设备里,两手各自拿着一个开关,受试者可以随机的选择在何时按下那个开关。而科学家通过观察受试者的大脑神经活动,就能在受试者做决定之前知道受试者做了怎样的决定。也就是说,当这些内部输出被外部观测者“灵魂”所察觉的时候,心流自身已经做出了决定。7 或许你没有亲自做过这个实验,并不相信实验的结论,但是还有一个实验,你现在就可以给自己做一个测试。相信对于大家心算100以内的乘法没有什么问题,那么请各位充分运用自己的自由意志,即本文中的“灵魂”去控制你的大脑心算5672,注意在计算的过程中不要让自己的大脑去思考其他的任何事情,用尽快的速度计算出结果。当然,你会发现你根本做不到,无论如何你都无法控制那先奇奇怪怪的想法出现在你的大脑里,至于大脑为什么会像你控制的那样去计算5672,接下来我会给出人类的大脑思维模型。 生物的模型 生物的模型分为两部分,一部分我称为确定机,一部分我称为概率机。 确定机 确定机是指只要输入确定,那么就会产生确定输出的部分,而对于输入的概率性则不予考虑。例如,当生物多次看到同一个画面的时候会在大脑里形成同样的图像,因为每次输入的光信号都是一样的,在生物内部进行的信号传递过程也是一样的,所以在大脑里形成的图像输出也是一样的。现在人类所生产的绝大多数工具就是一个确定机的模型,如果相同的输入,不管输入多少次都会得到相同的输出。确定机也是生物模型的基础部分,构成生物的绝大部分,实际上,除了大脑,生物的任何部分都是一个确定机的模型,而大脑也有一部分的确定机模型。对于确定机,所有的内部过程和输出都不会被“灵魂”检阅,当然生物上可以通过解剖或其他更先进的方式去检查生物内部确定机的工作状态。 概率机 概率机是指即使输入确定,输出的确定性也指限制在一定的概率范围之内,会以不同但是给定的概率输出多个输出。当然给定的概率可以是确定机给出的确定概率(只在输入确定的情况下才确定),也可以是概率机给出的概率概率。概率机构成生物的大脑部分,当然一部分低等生物只由确定机构成。对于概率机,有一部分输出会被“灵魂”检阅,而“灵魂”是否检阅取决于“灵魂”本身,当然,对于概率机的工作状态,也可以通过解剖或其他更先进的方式去检查。 生物思考的过程 对于不同的生物,大脑可以同时进行的事情是有限的。就像现在的电脑手机一样,有严格的内存限制,对于大脑来说,同时启用着多个线程,每个线程所占用的内存不同,但是所有线程所占用的内存总和不得超限。对于每个线程,会随机的考虑一些事件,这些事件包括记忆中的事件,和当时正在发生的事件,对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条: 1.对记忆中的事件,事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件,概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高,无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多,概率越高 5.对不同的心流状态,概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说,大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话,生物的思考过程究竟如何进行呢?其实很简单,单个概率可能代表随机,但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子,为什么你会真的去心算这个结果,大致的过程是这样的,如果大脑的思考频率以毫秒计的话,假设看5672用了200毫秒,其中每毫秒除了这一事件,还有其他的99个事件,那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5,可以说即使大脑中随机的杂念再多,思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3,同理,在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容,当然也有可能会走神,即出现大范围的无关事件,但是这只会影响最后计算出结果的时间先后,并不会影响整个过程的进行。这也就是说,大脑的思考过程,其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述,作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置,而所谓的自由意识,主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题,你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗?“灵魂”可以偶尔窥探外界,但无法做任何事情,只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的,实际上就像看电影,每次看电影的时候,我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是,因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”,所以看的入迷了。其实,人类从解放双手,开发智力,使用工具,到探索宇宙,最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”,把我们关在肉体这个囚笼里面,并且把我们的感知限制在有限的范围内,有限的嗅觉,16至20000赫兹的听觉,400纳米到700纳米的视觉,在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题,对于自己本身来说,表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的,而对于其他人,因为限制了对“灵魂”的感知,所以无法确认别人,别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解,你知道自己被关在一间囚笼里面,而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面,可能只有一小部分,甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此,我不得而知,可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样,“上帝”也在观察着我们或我的一举一动,这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭,一开始我只是平凡的活着,说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的,但是知道了这个囚笼的存在,就总想着打破它,因为在想到可能只有自己一个存在的时候,会是多么的孤独。就像一个人去看电影,哪怕电影的内容再精彩,再引人入胜,但当电影结束的时候,你才发现,原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的:1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读,下一篇我会出逆袭第一步:《思考的最简单模型及其编程实现》,可能用C++,也可能用Java,Python,看作者的心情吧。预计近几个月出吧,快则个把月,多则不知道了,毕竟作者本身还是比较忙的,忙七忙八也不知道在忙什么,嗯,就这样。 小号:在有多个游戏账号的前提下,等级高的号叫作大号,等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见:《未来简史:从智人到智神》第三章:人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-02 11:30:59
620
转载
转载文章
...为基于Spring的应用程序提供了快速构建和运行的解决方案。在该文章语境下,Spring Boot作为后端技术栈的核心部分,负责整个应用的启动、自动配置、组件扫描等功能,使得开发者能够快速搭建稳定、高效且易于维护的后端服务,例如定义Service和Controller层接口并实现相关业务逻辑。 Timestamp , Timestamp是一种数据库中的时间戳类型,表示从1970年1月1日(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数,精确到微秒级别。在文中提到的SeckillGoods实体类中,startDate和endDate字段采用了Timestamp类型,以便精确记录秒杀活动的开始和结束时间,并使用DateTimeFormat注解进行格式化处理,确保与前端展示的时间格式一致。 VO(Value Object) , VO是值对象(Value Object)的简称,在面向对象编程领域中,VO通常用来封装从数据库查询或由用户输入的数据,仅包含属性以及它们的getter和setter方法,不包含行为。在本文中,创建了SeckillGoodsVo这个实体类VO,用于连表查询时接收和展示商品名字等多张表的关联数据,便于前后端之间的数据传输和展示。 前后端分离架构 , 前后端分离架构是一种常见的Web应用程序设计模式,其中前端专注于用户界面的设计和交互逻辑,而后端则关注业务逻辑处理、数据存储和API接口提供。在本篇文章中,前端通过Ajax请求调用后端提供的RESTful API获取数据并渲染页面,实现了前后端职责清晰、开发并行且可独立部署升级的现代Web应用架构。
2023-02-25 23:20:34
121
转载
转载文章
...环境监测上的元素分析应用 摘 要: 环境监测的重要性在当今环境问题日渐突出的背景下愈发显著。在环境问题中,土壤问题和水质问题是十分重要的课题之一,对于土壤监测和水质监测往往使用元素分析的方法。传统的实验室检测方式虽然精度高、准确性好,但是耗时长、流程复杂,无法实现原位检测或远程快速检测。使用激光诱导击穿光谱(LIBS)可以有效改善上述问题,但是其准确率低,存在相邻特征谱线干扰。激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF)则是对LIBS技术的进一步强化升级,满足了检测需求。文章首先介绍了LIBS技术以及LIBS-LIF技术的基本原理;接着简要介绍LIBS-LIF技术在土壤监测的应用情况,介绍了技术的应用起源和研究进展;然后介绍LIBS技术和LIBS-LIF技术在水质监测方面的应用,由于液体检测中对于预处理的方式最为重要,因此此处简要归纳了液体检测样品预处理的方法,最后对LIBS-LIF技术在环境方面的应用做出总结和展望。LIBS-LIF技术具有着传统实验室检测无法比拟的优势,也正处于热门研究方向,未来潜力无限。 关键词: 激光诱导击穿光谱(LIBS);激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF);环境监测;土壤监测;水质监测 Elemental Analysis Application of Laser Induced Breakdown Spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF) Technology in Environmental Monitoring Abstract: The importance of environmental monitoring is becoming more and more significant under the background of increasingly prominent environmental problems. Among the environmental problems, soil problem and water quality problem is one of the very important topics. Element analysis is often used for soil monitoring and water quality monitoring. Although the traditional laboratory detection method has high accuracy and good accuracy, it takes a long time and the process is complex, so it is impossible to realize in-situ detection or remote rapid detection. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) can effectively improve the above problems, but its accuracy is low and there is interference between adjacent characteristic lines. Laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence (LIBS-LIF) is a further enhancement and upgrade of LIBS technology to meet the detection needs. This paper first introduces the basic principles of LIBS technology and LIBS-LIF technology, then briefly introduces the application of LIBS-LIF technology in soil monitoring, and introduces the application origin and research progress of LIBS-LIF technology. Then it introduces the application of LIBS technology and LIBS-LIF technology in water quality monitoring. Because the way of pretreatment is the most important in liquid detection, the pretreatment methods of liquid testing samples are briefly summarized here. Finally, the application of LIBS-LIF technology in the environment is summarized and prospected. LIBS-LIF technology has incomparable advantages over traditional laboratory testing, and it is also in a hot research direction, with unlimited potential in the future. Keywords: Laser induced breakdown spectroscopy(LIBS); Laser induced breakdown spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF); Environmental monitoring; Soil monitoring; Water quality monitoring Completion time: 2021-11 目录 0. 引言 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 1.1.1 LIBS技术的基本原理 1.1.2 LIBS技术的定量分析 1.1.3 LIBS技术的优缺点 1.2 LIBS-LIF技术 1.2.1 LIF技术的基本原理 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 2.1 早期研究 2.2 近期研究现状 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 3.1液体直接检测 3.2液固转换检测 3.2.1吸附法 3.2.2成膜法 3.2.3微萃取法 3.2.4冷冻法 3.2.5电沉积法 3.3液气转换检测 4. 总结与展望 参考文献 0. 引言 随着经济的发展,人们物质生活水平提高的同时,环境的问题也愈发突出,其中,土壤问题和水体问题十分突出。 土壤是包括人类在内的一切生物体生存的载体,土壤的质量与农作物的生长息息相关,而农作物的收成则是人类发展的基石。在工业化发展的影响下,土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题,尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。 水是生命之源,水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题,主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素,其难以生物降解,重金属元素会随着水体流动而扩散。 物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法,其具有高精度、高稳定的特点,如:原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等,但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备,且对样品造成损坏,有所不便[2,3]。 激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种基于原子光谱分析技术,与传统的光谱分析技术相比,其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量,同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此,其满足在环境监测中,特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测,同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验,其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展,LIBS技术得到了显著发展,其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理 LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成,光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接,如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3] 首先,通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上,被聚焦区域的样品吸收,产生初始自由电子,并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后,会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续,自由电子和原子的作用如此往复碰撞,在短时间内形成等离子体,形成烧蚀坑。接着,激光脉冲结束,等离子体温度逐渐降低,产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析 由文献[2]可知,LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中,最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度,aaa为比例系数,CCC为元素浓度,bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大,当元素浓度CCC很小时,b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式(1)左右两边取对数,得 lgI=blgC+lga(2)lgI=blgC+lga \tag{2} lgI=blgC+lga(2) 由式(2)可知,当b=1时,光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此,可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度,绘制出对应的标准曲线,从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。 如图 2 (a)(b)所示,通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定,(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 1.1.3 LIBS技术的优缺点 随着LIBS技术的提高和广泛应用,其自身独特的优势也显示出来,其主要优点主要如下[6]: (1)样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。 (2)样品检测时间短,相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比,LIBS技术检测只需要3-60秒。 (3)样品的检出限LOD高,对于低浓度样品检测更加灵敏精确。 (4)实验装置结构简单,便携性高。 (5)可用于远程遥感监测 (6)对于检测样品的损伤基本没有,十分适合对于文物遗迹等方面进行应用 LIBS技术也有着自身的缺陷,其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说,LIBS的检测准确性低,只有5-20%。 但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用,可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷,同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术 LIBS技术常常与LIF技术联合使用,即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用,有效的提高了检测的准确率,改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。 LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用,用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理 LIF技术,是通过激光辐射激发原子或者分子,之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。 首先,调节入射激光的波长,从而改变入射激光的能量。之后,当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时,分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态,但是这种激发态并不稳定,会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁,同时发射出分子或原子荧光,这便是激光诱导荧光。 其中,分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种,如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大,散射光干扰弱,故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 下面将以Co元素为例,说明LIBS-LIF技术的原理。 Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差,Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后,该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV),同时发出波长为304.51nm的荧光。因此,采用LIF的激发波长为304.40nm,光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5] LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5],与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器,如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射,不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5] 在本次Co元素的检测中,OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体,原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体,激发荧光信号,增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号,在计算机上分析特征谱线。 LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c)(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到,使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度,同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂,蕴含多种微量元素,这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低,则会对作物的生长产生影响;而若铅等重金属元素过高,则表明土地受到了污染,种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究 LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8],其紫外线即起到作为LIF光源的作用。 之后,为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性,其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源,使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量,排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状 华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验,排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰,并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响,以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响,由相关结果得到了最优实验条件[10],如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系;(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 近期,该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素,即有效元素,强化研究的实际意义;利用DPTA提取样品,增大检测浓度;使用LIBS-LIF测定有效钴含量,排除了相邻元素的干扰。 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致,但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中,水的溅射会干扰到光的传播和收集,从而降低采集的灵敏度;由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短,因此等离子体的辐射强度低,进而影响分析灵敏度[2]。同时,由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便,只能使用传统LIBS技术。 因此,在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理,在样品制备上进行改进。 由文献[11]整理可知,样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测 液体直接检测主要有两种方式:将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。 最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测,最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。 但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看,液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析,b静态液体分析,c通道流动液体分析 3.2液固转换检测 液固转换法是检测中最常用的方法,其主要可以分为以下几类: 3.2.1吸附法 吸附法是最常用的预处理方式,利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜,或者滤纸、竹片等将液体转换为固体,从而进行分析。 2008年,华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线,其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年,同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式,使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量,最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb,超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式,为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法 与吸附法相反,成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上,如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等,然后干燥成膜,从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法 微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中,分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法,被广泛使用。 3.2.4冷冻法 将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式,冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃,从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法 电沉积法是利用电化学反应,将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩,之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高,但是实验设备也变得复杂,预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测 将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定,从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶,再进行常规的LIBS-LIF检测。 Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶,实现了液气体转换,并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性,相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M:532 nm反射镜,L:聚焦准直透镜,W:石英,P:泵浦,BD:光束转储 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器);(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G:进气口,DU:脱溶装置,W:废料,MD:薄膜干燥机,L:激光束方向,C:样品池,M:反射镜,F.L.:聚焦透镜 4. 总结与展望 本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理,并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。 LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟,基本实现了土壤的快速检测,同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面,使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上,对于气体和液体直接检测,由于部分实验装置的限制,联用LIF技术往往比较困难,只能使用传统的LIBS技术。 LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势,虽然目前由于技术限制精度还不够高,但是在当前该领域的火热研究趋势下,相信未来该技术必定可以大放异彩,为绿色中国奉献光学领域的智慧。 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. [2] 康娟. 基于激光剥离的物质元素高分辨高灵敏分析的新技术研究[D]. 华南理工大学,2020. [3] 马菲, 周健民, 杜昌文.激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用[J].土壤学报: 1-11. [4] Gaudiuso R, Dell'aglio M, De Pascale O, et al.Laser Induced Breakdown Spectroscopy for Elemental Analysis in Environmental, Cultural Heritage and Space Applications: A Review of Methods and Results[J].Sensors,2010, 10 (8): 7434-7468. [5] Zhou R, Liu K, Tang Z, et al.High-sensitivity determination of available cobalt in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Applied Optics,2021, 60 (29): 9062-9066. [6] Hussain Shah S K, Iqbal J, Ahmad P, et al.Laser induced breakdown spectroscopy methods and applications: A comprehensive review[J].Radiation Physics and Chemistry,2020, 170. [7] V S D, George S D, Kartha V B, et al.Hybrid LIBS-Raman-LIF systems for multi-modal spectroscopic applications: a topical review[J].Applied Spectroscopy Reviews,2020, 56 (6): 1-29. [8] Gornushkin I B, Kim J E, Smith B W, et al.Determination of Cobalt in Soil, Steel, and Graphite Using Excited-State Laser Fluorescence Induced in a Laser Spark[J].Applied Spectroscopy,1997, 51 (7): 1055-1059. [9] Hilbk-Kortenbruck F, Noll R, Wintjens P, et al.Analysis of heavy metals in soils using laser-induced breakdown spectrometry combined with laser-induced fluorescence[J].Spectrochimica Acta Part B-Atomic Spectroscopy,2001, 56 (6): 933-945. [10] Gao P, Yang P, Zhou R, et al.Determination of antimony in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Appl Opt,2018, 57 (30): 8942-8946. [11] Zhang Y, Zhang T, Li H.Application of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) in environmental monitoring[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2021, 181: 106218. [12] Barreda F A, Trichard F, Barbier S, et al.Fast quantitative determination of platinum in liquid samples by laser-induced breakdown spectroscopy[J].Anal Bioanal Chem,2012, 403 (9): 2601-10. [13] Chen Z, Li H, Liu M, et al.Fast and sensitive trace metal analysis in aqueous solutions by laser-induced breakdown spectroscopy using wood slice substrates[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2008, 63 (1): 64-68. [14] Kang J, Li R, Wang Y, et al.Ultrasensitive detection of trace amounts of lead in water by LIBS-LIF using a wood-slice substrate as a water absorber[J].Journal of Analytical Atomic Spectrometry,2017, 32 (11): 2292-2299. [15] Aras N, Yeşiller S Ü, Ateş D A, et al.Ultrasonic nebulization-sample introduction system for quantitative analysis of liquid samples by laser-induced breakdown spectroscopy[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2012, 74-75: 87-94. 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yyyyang666/article/details/129210164。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-13 12:41:47
360
转载
转载文章
...MS) 支持OLAP应用,采用MPP(Massively Parallel Processing:大规模并行处理系统)架构模式 支持OLTP应用,读写性能可扩展 集群级别的ACID特性 多租户安全 也可被用作分布式Key-Value存储 事务处理与数据分析处理混合型数据库 支持丰富的SQL语句类型,比如:关联子查询 支持绝大部分PostgreSQL的SQL语句 分布式多版本并发控制(MVCC:Multi-version Concurrency Control) 支持JSON和XML格式 Postgres-XL缺少的功能 内建的高可用机制 使用外部机制实现高可能,如:Corosync/Pacemaker 有未来功能提升的空间 增加节点/重新分片数据(re-shard)的简便性 数据重分布(redistribution)期间会锁表 可采用预分片(pre-shard)方式解决,在同台物理服务器上建立多个数据节点,每个节点存储一个数据分片。数据重分布时,将一些数据节点迁出即可 某些外键、唯一性约束功能 Postgres-XL架构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M9lFuEIP-1640133702200)(./assets/postgre-xl.jpg)] 基于开源项目Postgres-XC XL增加了MPP,允许数据节点间直接通讯,交换复杂跨节点关联查询相关数据信息,减少协调器负载。 多个协调器(Coordinator) 应用程序的数据库连入点 分析查询语句,生成执行计划 多个数据节点(DataNode) 实际的数据存储 数据自动打散分布到集群中各数据节点 本地执行查询 一个查询在所有相关节点上并行查询 全局事务管理器(GTM:Global Transaction Manager) 提供事务间一致性视图 部署GTM Proxy实例,以提高性能 Postgre-XL主要组件 GTM (Global Transaction Manager) - 全局事务管理器 GTM是Postgres-XL的一个关键组件,用于提供一致的事务管理和元组可见性控制。 GTM Standby GTM的备节点,在pgxc,pgxl中,GTM控制所有的全局事务分配,如果出现问题,就会导致整个集群不可用,为了增加可用性,增加该备用节点。当GTM出现问题时,GTM Standby可以升级为GTM,保证集群正常工作。 GTM-Proxy GTM需要与所有的Coordinators通信,为了降低压力,可以在每个Coordinator机器上部署一个GTM-Proxy。 Coordinator --协调器 协调器是应用程序到数据库的接口。它的作用类似于传统的PostgreSQL后台进程,但是协调器不存储任何实际数据。实际数据由数据节点存储。协调器接收SQL语句,根据需要获取全局事务Id和全局快照,确定涉及哪些数据节点,并要求它们执行(部分)语句。当向数据节点发出语句时,它与GXID和全局快照相关联,以便多版本并发控制(MVCC)属性扩展到集群范围。 Datanode --数据节点 用于实际存储数据。表可以分布在各个数据节点之间,也可以复制到所有数据节点。数据节点没有整个数据库的全局视图,它只负责本地存储的数据。接下来,协调器将检查传入语句,并制定子计划。然后,根据需要将这些数据连同GXID和全局快照一起传输到涉及的每个数据节点。数据节点可以在不同的会话中接收来自各个协调器的请求。但是,由于每个事务都是惟一标识的,并且与一致的(全局)快照相关联,所以每个数据节点都可以在其事务和快照上下文中正确执行。 Postgres-XL继承了PostgreSQL Postgres-XL是PostgreSQL的扩展并继承了其很多特性: 复杂查询 外键 触发器 视图 事务 MVCC(多版本控制) 此外,类似于PostgreSQL,用户可以通过多种方式扩展Postgres-XL,例如添加新的 数据类型 函数 操作 聚合函数 索引类型 过程语言 安装 环境说明 由于资源有限,gtm一台、另外两台身兼数职。 主机名 IP 角色 端口 nodename 数据目录 gtm 192.168.20.132 GTM 6666 gtm /nodes/gtm 协调器 5432 coord1 /nodes/coordinator xl1 192.168.20.133 数据节点 5433 node1 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy01 /nodes/gtm_pxy1 协调器 5432 coord2 /nodes/coordinator xl2 192.168.20.134 数据节点 5433 node2 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy02 /nodes/gtm_pxy2 要求 GNU make版本 3.8及以上版本 [root@pg ~] make --versionGNU Make 3.82Built for x86_64-redhat-linux-gnuCopyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc.License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>This is free software: you are free to change and redistribute it.There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. 需安装GCC包 需安装tar包 用于解压缩文件 默认需要GNU Readline library 其作用是可以让psql命令行记住执行过的命令,并且可以通过键盘上下键切换命令。但是可以通过--without-readline禁用这个特性,或者可以指定--withlibedit-preferred选项来使用libedit 默认使用zlib压缩库 可通过--without-zlib选项来禁用 配置hosts 所有主机上都配置 [root@xl2 11] cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost192.168.20.132 gtm192.168.20.133 xl1192.168.20.134 xl2 关闭防火墙、Selinux 所有主机都执行 关闭防火墙: [root@gtm ~] systemctl stop firewalld.service[root@gtm ~] systemctl disable firewalld.service selinux设置: [root@gtm ~]vim /etc/selinux/config 设置SELINUX=disabled,保存退出。 This file controls the state of SELinux on the system. SELINUX= can take one of these three values: enforcing - SELinux security policy is enforced. permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled SELINUXTYPE= can take one of three two values: targeted - Targeted processes are protected, minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. mls - Multi Level Security protection. 安装依赖包 所有主机上都执行 yum install -y flex bison readline-devel zlib-devel openjade docbook-style-dsssl gcc 创建用户 所有主机上都执行 [root@gtm ~] useradd postgres[root@gtm ~] passwd postgres[root@gtm ~] su - postgres[root@gtm ~] mkdir ~/.ssh[root@gtm ~] chmod 700 ~/.ssh 配置SSH免密登录 仅仅在gtm节点配置如下操作: [root@gtm ~] su - postgres[postgres@gtm ~] ssh-keygen -t rsa[postgres@gtm ~] cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys[postgres@gtm ~] chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 将刚生成的认证文件拷贝到xl1到xl2中,使得gtm节点可以免密码登录xl1~xl2的任意一个节点: [postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl1:~/.ssh/[postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl2:~/.ssh/ 对所有提示都不要输入,直接enter下一步。直到最后,因为第一次要求输入目标机器的用户密码,输入即可。 下载源码 下载地址:https://www.postgres-xl.org/download/ [root@slave ~] ll postgres-xl-10r1.1.tar.gz-rw-r--r-- 1 root root 28121666 May 30 05:21 postgres-xl-10r1.1.tar.gz 编译、安装Postgres-XL 所有节点都安装,编译需要一点时间,最好同时进行编译。 [root@slave ~] tar xvf postgres-xl-10r1.1.tar.gz[root@slave ~] ./configure --prefix=/home/postgres/pgxl/[root@slave ~] make[root@slave ~] make install[root@slave ~] cd contrib/ --安装必要的工具,在gtm节点上安装即可[root@slave ~] make[root@slave ~] make install 配置环境变量 所有节点都要配置 进入postgres用户,修改其环境变量,开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾,新增如下变量配置: export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc,然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句,如果输出变量结果,代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件,编辑如下: 对着模板文件一个一个修改,否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点,设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化,启动,停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果: /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令: 注:本节点只执行修改操作即可(alert node),其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1,执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注:默认创建的表为分布式表,也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明,下面有说明。 通过15432端口登录数据节点,查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2,查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条,没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误: ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对,所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点,也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表:各个datanode节点中,表的数据完全相同,也就是说,插入数据时,会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时,只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法: CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE :会将插入的数据,按照拆分规则,分配到不同的datanode节点中存储,也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据,通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果: DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论:REPLICATION表中,datanode1,datanode2中表是全部数据,一模一样。而DISTRIBUTE表,数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上,新增一个master角色的datanode节点,名称是datanode3 端口号暂定5430,pool master暂定6669 ,指定好数据目录位置,从两个节点升级到3个节点,之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后,查询集群节点状态: postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布,需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上,如下: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后,将sharding表数据重新分配到三个节点上,将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候,放在了xl3服务器上,端口15432)节点查看数据: [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令,可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点,重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据,为了数据安全,在删除之前需要检查下被删除节点上的数据,有数据的话,要回收掉分配到其他节点,然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤: 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据,那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现,查询范围如果涉及到故障的node1节点,会报错,而查询的数据范围不在node1上的话,仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换,必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后,查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-30 11:09:03
94
转载
转载文章
...amework 中的应用非常广泛,然而,较好地理解委托和事件对很多接触 C 时间不长的人来说并不容易。它们就像是一道槛儿,过了这个槛的人,觉得真是太容易了,而没有过去的人每次见到委托和事件就觉得心里堵得慌,浑身不自在。本章中,我将由浅入深地讲述什么是委托、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,对它们的编译代码也做了讨论。 1.1 理解委托 1.1.1 将方法作为方法的参数 我们先不管这个标题如何的绕口,也不管委托究竟是个什么东西,来看下面这两个最简单的方法,它们不过是在屏幕上输出一句问候的话语: public void GreetPeople(string name){EnglishGreeting(name);}public void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);} 暂且不管这两个方法有没有什么实际意义。GreetPeople 用于向某人问好,当我们传递代表某人姓名的 name 参数,比如说“Liker”进去的时候,在这个方法中,将调用 EnglishGreeting 方法,再次传递 name 参数,EnglishGreeting 则用于向屏幕输出 “Good Morning, Liker”。 现在假设这个程序需要进行全球化,哎呀,不好了,我是中国人,我不明白“Good Morning”是什么意思,怎么办呢?好吧,我们再加个中文版的问候方法: public void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);} 这时候,GreetPeople 也需要改一改了,不然如何判断到底用哪个版本的 Greeting 问候方法合适呢?在进行这个之前,我们最好再定义一个枚举作为判断的依据: public enum Language{English, Chinese}public void GreetPeople(string name, Language lang){switch (lang){case Language.English:EnglishGreeting(name);break;case Language.Chinese:ChineseGreeting(name);break;} } OK,尽管这样解决了问题,但我不说大家也很容易想到,这个解决方案的可扩展性很差,如果日后我们需要再添加韩文版、日文版,就不得不反复修改枚举和GreetPeople() 方法,以适应新的需求。 在考虑新的解决方案之前,我们先看看 GreetPeople 的方法签名: public void GreetPeople(string name, Language lang); 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
80
转载
转载文章
...线教育平台在内容分发网络(CDN)选择、大数据存储与检索策略方面的最佳实践。文中指出,在线教育平台应充分利用Elasticsearch等高效索引工具,结合Logstash的数据收集能力,实时同步并处理大量课程媒资信息,以确保用户能够快速、准确地获取所需的学习资料。 此外,为了保障视频流媒体服务的质量与稳定性,许多教育平台正积极采用更先进的HTTP Live Streaming(HLS)协议,并通过m3u8地址格式进行视频片段分发。例如,某知名在线教育企业近期升级其视频播放系统,实现了基于用户网络环境动态调整视频码率的功能,极大提升了用户的观看体验。 同时,在架构设计层面,使用Nginx作为反向代理服务器已成为业界标准配置,它不仅能够解决跨域调用问题,还能通过对请求的负载均衡分配,提高系统的稳定性和响应速度。正如《高性能Nginx服务器详解》一书中所述,合理配置Nginx对于构建高性能、高可用的在线教育服务平台至关重要。 综上所述,不论是紧跟技术潮流,采用高效的检索技术和流媒体解决方案,还是从架构设计角度优化服务性能,都是现代在线教育平台保持竞争力的关键所在。未来,在线教育领域的技术创新将更加注重个性化、智能化和互动化,为用户提供更加优质、便捷的学习体验。
2023-12-16 12:41:01
73
转载
转载文章
...技术的不断发展和广泛应用,对内存管理以及并发编程的理解深度直接影响着软件开发的质量与效率。在实际工作中,不仅需要掌握上述四种引用类型(强引用、软引用、弱引用和虚引用)的原理及应用场景,还需关注近年来Java虚拟机(JVM)在垃圾回收机制上的新进展和优化策略。 例如,在最新版本的JDK中,G1垃圾收集器已成为默认选项,并引入了ZGC和Shenandoah等低延迟垃圾收集器,它们针对大内存应用环境提供了更高效的内存管理和回收策略。深入理解这些现代垃圾收集器的工作原理和调优手段,有助于开发者在设计大规模并发系统时做出更为合理的技术选型。 同时,对于容器类库的演进也不能忽视。除了文中提到的ConcurrentHashMap和Queue接口外,近年来响应式编程的兴起推动了如Flow API和反应式流Reactive Streams在Java生态中的应用,这些新的数据结构和编程模型同样适用于高并发场景,为解决多线程同步问题提供了新的思路。 此外,关于ThreadLocal导致的内存泄漏问题,开发者应当结合具体业务场景谨慎使用,并时刻关注Java社区对此类问题的解决方案和技术动态。例如,通过及时移除无用的ThreadLocal实例或者采用更安全的设计模式替代,可以有效防止此类内存泄露的发生。 综上所述,不断跟进Java技术的最新发展动态,深入学习并灵活运用内存管理与并发编程的相关知识,是每一位Java开发者持续提升技术水平的关键所在。同时,了解并掌握诸如JDK的新特性、垃圾收集器的发展趋势以及容器类库的更新迭代等内容,将有助于在实践中应对各种复杂情况,构建出高效稳定的应用程序。
2023-07-21 16:19:45
328
转载
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
journalctl
- 查看系统日志。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"