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...，作者应用了一个递归实现的连通图算法——checkLinked函数，当玩家鼠标移入某个方块时，该算法会遍历与其颜色相同的相邻方块，检查并收集所有可以消除的连通方块，以便进行后续的计分和动画效果展示。 定时器（Timer） , 定时器是浏览器提供的JavaScript特性之一，允许开发人员设置一段代码在特定时间间隔后执行。在这篇文章描述的游戏开发过程中，定时器被用来实现选中方块的闪烁特效。通过设置一个定时器（例如timer变量），每经过一定的时间间隔（如300毫秒），就改变选中方块的样式属性，使其产生连续的视觉变化，从而达到闪烁的效果。 绝对定位（Absolute Positioning） , 在CSS布局中，绝对定位是一种定位模式，它允许开发人员为元素指定精确的坐标值来决定其在页面上的确切位置，而不是遵循正常的文档流。文章中创建的小方块采用的就是绝对定位方式，确保它们可以根据行列位置准确地放置于游戏画布上，无论其他元素如何变化，这些方块的位置始终保持不变。

...，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。 MySql02 复习 显示所有数据 show databases; 创建新数据库,设置编码方式utf8 create database demo2 default charset utf8; 显示创建数据的语句 show create database demo2; 删除数据库 drop database demo2; 选择使用指定的数据库 use demo1; 查看库中所有表 show tables; 创建表 create table book(bid int(4) primary key comment '书id', bname varchar(50) comment '书名',pub varchar(50) comment '出版社',author varchar(50) comment '作者' )engine=myisam charset=utf8; 所有字段名,使用,所有的字符串使用''或者"" 查看建表语句 show create table book; 查看表结构 desc book; 修改表名 rename table book to book1; 修改表属性 ,引擎和字符集 alter table book1 engine=innodb charset=utf8; 添加字段 first after alter table book1 add(type varchar(20) comment '类型',numinput int(10) comment '进货量',numstore int(10) comment '库存量'); 修改字段名 bid bno alter table book1 change bid bno int(4); 修改顺序 pub 放到author后面 alter table book1 modify pub varchar(50) after author; 修改数据类型 bno int(4) -->int(10) alter table book1 modify bno int(10); 删除字段 alter table book1 drop 字段名; 删除表 drop table 表名; 插入语句 insert into book1(bno,bname,author,type) values(1001,'斗破苍穹','天蚕土豆','玄幻');insert into book1(bno,bname,author,type) values(1002,'全职高手','蝴蝶兰','网游竞技');insert into book1(bno,bname,author,type) values(1003,'鬼吹灯','天下霸唱','恐怖');insert into book1(bno,bname,author,type)values(1004,'西游记','吴承恩','4大名著');insert into book1(bno,bname,author,type)values(1005,'java基础','王克晶','达内学习手册'); update语句 把1005号书,修改成'天线宝宝',作者不详,类型少儿 把1004号书修改成'天龙八部',作者金庸,类型武侠 update book1 set bname="天线宝宝",author="作者不详",type="少儿" where bno=1005; 删除类型是'恐怖'的所有书籍 删除全表记录 删除表格 修改book名称为book_item rename table book to book_item; 在表格尾部添加字段price double(7,2) alter table book_item add price double(7,2); 把price字段的位置放到author之后 alter table book_item modify price double(7,2) after author; 把表中存在的数据添加价格,每本书都在100~1000之间,自定 update book_item set price=199 where bno=1001; 修改1001的价格为500元 把所有字段的null字段补全 update book_item set pub="达内出版社",numinput=500,numstore=100 where pub is null; 删除价格小于150的所有条目 删除所有数据 SQL分类 数据定义语言 DDL 重点 数据操纵语言 DML 重点 增 删 改 数据查询语言 DQL select 查 事务控制语言 TCL 数据库控制语言 DCL 数据定义语言 DDL - 负责数据结构定义,与创建数据库对象的语言- 常用create alter drop- DDL不支持事务,DDL语句执行之后,不能回滚 数据操纵语言 DML - 对数据库中更改数据操作的语句- select insert update delete--> CRUD 增删改查- 通常把select相关操作,单独出来,称之为DQL- DML支持事务,在非自动提交模式时,可以利用rollback回滚操作. 数据查询语言 DQL - 筛选,分组,连表查询 面试重点 TCL 和 DCL - 事务控制语句TCL- 负责实现数据库中事务支持的语言,commit rollback savepoint等指令- DCL数据库控制语言- 管理数据库的授权,角色控制等,grant(授权),revoke(取消授权) 练习： 案例：创建一张表customer（顾客） create table customer(cid int(4) primary key comment '顾客编号',cname varchar(50) comment '顾客姓名',sex char(5) comment '顾客性别',address varchar(50) comment '地址',phone varchar(11) comment '手机',email varchar(50) comment '邮箱'); show create table customer; 插入5条数据 insert into customer values(1001,'小明','男','楼上18号','123','123@163.com');insert into customer values(1002,'小红','女','楼上17号','1234','1234@163.com');insert into customer values(1003,'老王','男','楼上18号隔壁','1234','1234@163.com');insert into customer values(1004,'老宋','男','楼上17号隔壁','1234','1234@163.com');insert into customer values(1005,'小马','女','楼上17号隔壁','1234','1234@163.com'); -1 修改一条数据的姓名 小红的姓名 -2 修改一条数据的性别 老王的性别 -3 修改一条数据的电话 1001号的电话 -4 修改一条数据的邮箱 邮箱为123@163.com,改成323@163.com -5 查询性别为 男的所有数据 select from customer where sex="男"; -6 自定义DDL操作的需求,5道题,可以同上面book表的操作 数据库数据类型 主要包括5大类 整数类型 int, big int 浮点数类型 double decimal 字符串类型 char varchar text 日期类型 date datetime timestamp time year... 其他数据类型 set.... 字符串 - char(固定长度) 定长字符串 最多255个字节- 定多少长度,就占用多少长度- 多了放不进去,少了用空格补全- 不认识内容尾部的空格- varchar(最大长度) 变长字符串 最大65535字节,但是使用一般不超过255- 只要不超过定的长度,都可以放进去- 以内容真实长度为准- 认识内容尾部的空格- text 最大65535字节- blob 大数据对象,以二进制(字节)的方式存储 整数 tinyint 1字节 smallint 2字节 int 4字节 bigint 8字节 int(6)影响的是查询时显示长度(zerofill)不影响数据的保存长度 create table t1(id1 int,id2 int(5)); insert into t1 values(111111,111111); alter table t1 modify id1 int zerofill; alter table t1 modify id2 int(5) zerofill; insert into t1 values (1,1); float 4字节 double 8字节 double(8,2) 可能会产生精度的缺失 10.0/3 3.3333333336 decimal 不会缺失精度,但是使用的时候需要指定总长度和小数位数 日期 - date 年月日- time 时分秒- datetime 年月日时分秒,到9999年,而且需要手动输入,如果没有手动输入,就显示null.- timestamp 年月日时分秒,在没有数据手动插入时,自动填入当前时间.最大值2038- bigint 1970-1-1 0:0:0 格林威治时间 案例：创建表t，字段d1 date，d2 time,d3 datetime,d4 timestamp create table t(id int,d1 date,d2 time,d3 datetime,d4 timestamp);insert into t (d1,d2) values ('1910-01-10','12:32:12');insert into t values(1,'2018-12-21','15:12:00','1995-02-10 12:08:12','2030-10-10 15:19:32');insert into t values(2,'3018-01-25','15:12:34','9234-12-31 12:12:12','2030-12-31 12:12:12');insert into t values(2,'3018-01-25','15:12:34','9999-12-31 23:59:59','2030-12-31 12:12:12'); 练习 创建人物表，插入，修改，查询 create table person(id int(4) primary key,name varchar(50),age int(3));insert into person values(1,"梅超风",36);insert into person values(2,"洪七公",96);insert into person values(3,"杨过",40);insert into person values(4,"令狐冲",28);insert into person values(5,"张三丰",100);insert into person values(6,"张翠山",27);insert into person values(7,"张无忌",27);insert into person values(8,"赵敏",18);insert into person values(9,"独孤求败",250);insert into person values(10,"楚留香",36);1.案例：修改张三丰的name为刘备，id为11update person set name="刘备",id=11 where name="张三丰";2.案例：修改2号人物的的name为夏侯渊update person set name="夏侯渊" where id=2;3.案例：根据条件修改person表中的数据,修改id是6的数据中，姓名改为'任我行', 年龄改为39update person set name="任我行",age=39 where id=6;4.案例：修改姓名是‘楚留香'的数据，把id改为20，年龄改为19update person set id=20,age=19 where name="楚留香";5.案例：把person所有的数据的年龄全部改为20 update person set age=20;6.案例：修改id为7的数据，把id改为100，姓名改为杨过，年龄改为21update person set id=100,name="杨过",age=21 where id=7;7.案例：修改姓名是独孤求败，把年龄改为35update person set age=35 where name="独孤求败";8.案例：修改id=8的信息，把姓名改为房玄龄update person set name="房玄龄" where id=8;9.案例 :修改id为20并且年龄为20的人的姓名为刘德华(郑少秋也行)提示 where...and...update person set name="郑少秋" where id=20 and age=20; 查询 没有条件的简单查询 select from 表名;查询表中所有的数据 select from person; select from t; select from emp; select from dept; 查询某些列中的值 select name as '姓名' from person; select name as '姓名',age as '年龄' from person; select id as '编号',name as '姓名',age as '年龄' from person; 学习过程的编程习惯select from 表; 工作中的编程习惯select id,name,age from person; 查询emp表中所有员工的姓名,上级领导的编号,职位,工资 select ename,mgr,job,sal from emp; 查询emp表中所有员工的编号,姓名,所属部门编号,工资 select empno,ename,deptno,sal from emp; 查询dept表中所有部门的名称和地址 select dname,loc from dept; 如果忘记了mysql的用户名和密码怎么办 卸载重新装 不重装软件如何修改密码 1.停止mysql服务 2.cmd中输入一个命令 mysqld --skip-grant-tables; -通过控制台,开启了一个mysql服务 3.开启一个新的cmd -mysql -u root -p 可以不使用密码进入数据库 show databases;----mysql 5. use mysql; 6. update user set password=password('新密码') where user="root"; 7. 关闭mysqld这个服务/进程 8. 重启mysql服务 作业 mysql02,一天的代码重新敲一遍,熟悉emp和dept列名 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_41915844/article/details/79770973。 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 GRUB简介 1.1 MBR和PBR MBR分为GRUB.MBR和DOS.MBR。 由于硬盘上扇区从偏移0到偏移62属于同一个磁道0，虽然DOS.MBR仅占用一个扇区，但是需要将DOS.MBR后面的偏移1到偏移62保留，所以磁盘上第一个分区的第一个扇区是从偏移63开始的。fbinst软件会保留1-16064扇区，等于硬盘1个柱面的大小255 x 63 x 512 = 8MB，所以第一个分区是从扇区16065开始的。 USB-ZIP和USB-FDD会将U盘的第一个扇区格式化成DOS.PBR而不是DOS.MBR。 USB-FDD和USB-ZIP的来历：软盘的容量小，没有分区结构，所以软盘是没有MBR的，整个软盘只有一个分区，第一个扇区就是PBR；FDD和ZIP模式在DOS下启动后U盘的盘符是A。 1.2 GRUB - GRUB又叫OS Loader；在Android系统上，kernelflinger是OS Loader的一个EFI应用 - GRUB镜像组成：GRUB.MBR（boot.img）, 硬盘扇区offset 1 到offset 62放置GRUB的core.img，/boot分区的boot/grub/grub.cfg 1.3 创建USB-FDD或者USB-ZIP格式U盘步骤 1）Android上：dd if=/dev/zero of=/dev/block/sda bs=512 count=4 2）Windows上：快速格式化该U盘，这个U盘就只有PBR扇区而没有MBR扇区 2 Windows安装 2.1 BIOS设置 进入BIOS设置，一般有Del、Enter、Esc等键。 2.2 Windows ISO刻录方法 Windows上的Universal USB Installer工具软件：刻录操作系统ISO文件到U盘 Linux下将操作系统ISO文件刻录到U盘：dd if=xxx.iso of=/dev/sda 注意使用的是整个磁盘，所以用的是sda而不是sda1 2.3 Windows GHO镜像安装方法 - 比较常见 1) 制作PE启动U盘 2) 下载Windows ISO镜像后（番茄花园），解压出来，里面包含GHO文件，拷贝到PE启动U盘的GHO文件夹（或者提前将文件.gho拷贝入待装系统的电脑D盘根目录）。 3) 插入PE启动U盘到电脑USB 2.0口，选择从U盘启动，启动到PE界面后，选ghost方式安装，ghost镜像的后缀名.gho。 2.4 Printer 1）HP LaserJet M1005 MFP 2）Nantian PR9 并口-OKI仿真驱动 2.5 Disable Driver Signature bcdedit /set testsigning on bcdedit /set testsigning off 3 Windows网络 3.1 CMD方式配置IP地址 :: netsh: Network Shell @echo off if [%1] == [] ( echo "Usage:" echo "WIN_IP.bat static" echo "WIN_IP.bat dhcp" echo "WIN_IP.bat speed" goto :EOF ) if %1 == static ( call :static_ip ) else if %1 == dhcp ( call :dhcp_ip ) else if %1 == speed ( call :nic_speed ) goto :EOF :: get interface name, use the following command :: getmac /V /FO LIST :static_ip set name="Ethernet" set ip=192.168.0.100 set mask=255.255.255.0 :: gwmetric=1 echo "setting static ip address..." netsh interface ipv4 set address %name% static %ip% %mask% none 1 :: netsh interface ipv4 set dns %name% static 114.114.114.114 :: netsh interface ipv4 add dns %name% 8.8.8.8 goto :EOF :dhcp_ip set name="Ethernet" echo "setting dhcp..." netsh interface ipv4 set address %name% dhcp netsh interface ipv4 set dns %name% dhcp goto :EOF :nic_speed wmic NIC where NetEnabled=true get Name, Speed 3.2 DNS查询流程 1) 现有的DNS缓存 ipconfig /displaydns 2) 查询hosts文件 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 3) 请求发往DNS服务器 ipconfig /all 3.3 firewall appwiz.cpl msconfig wf.msc Inbound Rules and Outbound Rules Enable 4 File and Printer Sharing (Echo Request - ICMPv4-Out) netsh advfirewall firewall add rule name="UDP ports" protocol=UDP dir=in localport=8080 action=allow https://github.com/DynamoRIO/drmemory/wiki/Downloads 3.4 Multicast - Windows组播client需要使用setsockopt()设置IP_ADD_MEMBERSHIP（加入指定的组播组）才能接收组播server发送的数据。 - 组播MAC地址是指第一个字节的最低位是1的MAC地址。 - 组播MAC地址的前3个字节固定为01:00:5e，后3个字节使用组播IP的后23位。例如239.192.255.251的MAC地址为01:00:5e:40:ff:fb。 - Windows 10 Wireshark要抓取SOME/IP组播报文，需要使用SocketTool工具监听239.192.255.251:30490，然后Wireshark才会显示组播报文，否则不显示（Windows netmon不需要任何设置，就可以抓到全部报文）。 netsh interface ip show joins Win 10 PowerShell: Get-NetAdapter | Format-List -Property ifAlias,PromiscuousMode In Linux, map IP addr to multicast MAC is function ip_eth_mc_map(), kernel eventually calls driver ndo_set_rx_mode() to set multicast MAC to NIC RX MAC filter table. 3.5 NAT 查看当前机器的NAT端口代理表： netsh interface portproxy show all 1) 第三方软件PortTunnel。 2) ICS（Internet Connection Sharing）是NAT的简化版。 3) showcase: USB Reverse Tethering 3.6 route命令用法 route [-f] [-p] [command [destination] [mask netmask] [gateway] [metric metric] [if interface]] route print ::增加一条到192.168.0.10/24网络的路由，网关是192.168.0.1，最后一个if参数是数字，可以使用route print查询，类似于Android的NetId。 route add 192.168.0.0 mask 255.255.255.0 192.168.0.1 metric 1 if 11 ::删除192.168.0.10这条路由 route delete 192.168.0.0 3.7 VLAN PowerShell Get-NetAdapter PowerShell Set-NetAdapterAdvancedProperty -Name \"Ethernet 3\" -DisplayName \"VLAN ID\" -DisplayValue 24 PowerShell Reset-NetAdapterAdvancedProperty -Name \"Ethernet 3\" -DisplayName \"VLAN ID\" 3.8 WiFi AP 1) get password netsh wlan show profiles netsh wlan show profiles name="FAST_ABCD" key=clear 2) enable Soft AP netsh wlan show drivers ::netsh wlan set hostednetwork mode=allow netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=myWIFI key=12345678 netsh wlan start hostednetwork ::netsh wlan stop hostednetwork 3.9 Malicious software Task Manager Find process name, open file location, remove xxx.exe, rename empty xxx.txt to xxx.exe 4 Office 4.1 Excel Insert Symbol More Symbols Wingdings 2 4.2 Outlook 4.2.1 邮箱清理 点击 自己的邮件名字 Data File Properties（数据文件属性） Folder Size（文件夹大小） Server Data（服务器数据） 从左下角“导航选项”中切换到“日历” View（视图） Change View（更改视图） List（列表） 删除“日历”中过期的项目。 Calendar (Left Bottom) - View (Change View to Calendar) - Choose Menu Month 4.2.2 TCAM filter rule Home - ... - Rules - Create Rule (Manage Rules & Alerts) - Title 4.3 Powerpoint画图 插入 - > 形状 Insert - > Shapes 4.4 Word 升级目录 [References][Update Table] 5 Sprax EA 5.1 Basic Design - Toolbox Message/Argument/Return Value Publish - Save - Save to Clipboard 5.2 Advanced Copy/Paste - Copy to Clipboard - Full Structure for Duplication Copy/Paste - Paste Package from Clipboard 6 USB Win7 CMD: wmic path Win32_PnPSignedDriver | find "Android" wmic path Win32_PnPSignedDriver | find "USB" :: similar to Linux lsusb wmic path Win32_USBControllerDevice get Dependent 7 Abbreviations CAB: Capacity Approval Board NPcap: Nmap Packet Capture wmic: Windows Management Instrumentation Command-line 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zoosenpin/article/details/118596813。 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。 原文地址为： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 声明： 原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述 所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。空间复杂度方面，分而治之/hash映射。 海量数据处理的基本方法总结起来分为以下几种： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； 双层桶划分； Bloom filter/Bitmap； Trie树/数据库/倒排索引； 外排序； 分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 前提基础知识： 1 byte= 8 bit。 int整形一般为4 bytes 共32位bit。 2^32=4G。 1G=2^30=10.7亿。 1 分而治之+hash映射+快速/归并/堆排序 问题1 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 分析：50亿64=320G大小空间。 算法思想1：hash 分解+ 分而治之 + 归并 遍历文件a，对每个url根据某种hash规则求取hash(url)/1024，然后根据所取得的值将url分别存储到1024个小文件（a0~a1023）中。这样每个小文件的大约为300M。如果hash结果很集中使得某个文件ai过大，可以在对ai进行二级hash(ai0~ai1024)。 这样url就被hash到1024个不同级别的目录中。然后可以分别比较文件，a0VSb0……a1023VSb1023。求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_map中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_map中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 把1024个级别目录下相同的url合并起来。 问题2 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 解决思想1：hash分解+ 分而治之 +归并 顺序读取10个文件a0~a9，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 b0~b9）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。 找一台内存2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件c0~c9。 对这10个文件c0~c9进行归并排序（内排序与外排序相结合）。每次取c0~c9文件的m个数据放到内存中，进行10m个数据的归并，即使把归并好的数据存到d结果文件中。如果ci对应的m个数据全归并完了，再从ci余下的数据中取m个数据重新加载到内存中。直到所有ci文件的所有数据全部归并完成。 解决思想2： Trie树 如果query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。在这种假设前提下，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。 问题3： 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 类似问题：怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？ 解决思想： hash分解+ 分而治之+归并 顺序读文件中，对于每个词x，按照hash(x)/(10244)存到4096个小文件中。这样每个文件大概是250k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照hash继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件。这样又得到了4096个文件。 下一步就是把这4096个文件进行归并的过程了。（类似与归并排序） 问题4 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 解决思想： hash分解+ 分而治之 + 归并 把这一天访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有2^32个IP。同样可以采用hash映射的方法，比如模1024，把整个大文件映射为1024个小文件。 再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。 然后再在这1024组最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 问题5 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 解决思想： 分而治之 + 归并。 注意TOP10是取最大值或最小值。如果取频率TOP10，就应该先hash分解。 在每台电脑上求出TOP10，采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。 求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。 问题6 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路1 ： hash 分解+ 分而治之 + 归并 2.5亿个int数据hash到1024个小文件中a0~a1023，如果某个小文件大小还大于内存，进行多级hash。每个小文件读进内存，找出只出现一次的数据，输出到b0~b1023。最后数据合并即可。 解决思路2 ： 2-Bitmap 如果内存够1GB的话，采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^322bit=1GB内存。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。 注意，如果是找出重复的数据，可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1，第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据，输出即可。 问题7 一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数中的中数？ 解决思想1 ： hash分解 + 排序 按照升序顺序把这些数字，hash划分为N个范围段。假设数据范围是2^32 的unsigned int 类型。理论上第一台机器应该存的范围为0~(2^32)/N，第i台机器存的范围是(2^32)(i-1)/N~(2^32)i/N。hash过程可以扫描每个机器上的N个数，把属于第一个区段的数放到第一个机器上，属于第二个区段的数放到第二个机器上，…，属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。 然后我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于（N^2）/2，而在第k-1个机器上的累加数小于（N^2）/2，并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中，排在第（N^2）/2-x位。然后我们对第k个机器的数排序，并找出第（N^2）/2-x个数，即为所求的中位数的复杂度是O（N^2）的。 解决思想2： 分而治之 + 归并 先对每台机器上的数进行排序。排好序后，我们采用归并排序的思想，将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第（N^2）/2个便是所求。复杂度是O（N^2 lgN^2）的。 2 Trie树+红黑树+hash_map 这里Trie树木、红黑树或者hash_map可以认为是第一部分中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路： 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据，现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据，可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串，其中有些是重复的，需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现？ 解决思路：trie树。 这题用trie树比较合适，hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。 解决思路： trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(nlen)（len表示单词的平准长度）。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度，是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但是如果去除重复和，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 ： trie树 + 堆排序 采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy，就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G，内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。 解决思路： bitmap 8位最多99 999 999，需要100M个bit位，不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上，所以只需要99M个Bit==12MBytes，这样，就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路：2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，00表示未出现，01表示出现一次，10表示出现2次及以上，11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候，如果对应位置的值是00，则将其置为01；如果是01，将其置为10；如果是10，则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map，都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 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。

...断处理是操作系统内核实现的一种重要机制，用于响应来自硬件或软件的各种事件。当CPU检测到如输入输出完成、计时器溢出、错误条件等中断事件时，会暂时停止当前正在执行的程序，并转而去执行预先设定好的中断服务例程（ISR）。在文章中，通过中断处理机制，操作系统能够在应用程序试图执行特权指令或侵犯内核空间时，及时切断其执行，并重新获得对CPU的控制权，从而保障系统的安全稳定运行。 特权指令 , 特权指令是在计算机体系结构中只能由操作系统内核或者处于特定特权模式下的程序执行的一类特殊指令。这类指令通常涉及到诸如访问和修改关键系统资源（如内存管理、中断控制器、任务调度等）的操作。在本文的上下文中，如果用户态的应用程序尝试执行特权指令，系统将触发中断，防止非授权访问内核资源，确保操作系统底层的安全性不受侵害。

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Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 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。 一、Quartz简介 Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目，它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。Jobs可以做成标准的Java组件或 EJBs。Quartz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件（在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 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。 【www.shanpow.com--工作计划】 【一】:电脑小常识 xp调网速 开始～运行～输入gpedit.msc～计算机配置～管理模板～网络～Qos数据计划程序～限制保留宽带～属 性～已启用～将宽带限制改为0%～选应用～确定 网页地址栏里有很多记录 只删其中某个，不是全部删：在注册表中修改：单击“开始”菜单-->运行，输入regedit，依次找到： HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Internet Explorer\TypedURLs 在右空格中删除你想删的对应 网页的键值即可。 全删除： 1、打开IE选工具/Internet选项/高级/勾选“清除地址栏下拉列表中显示的历史记录”按应用。 2、打开IE选工具/Internet选项/常规/选“清除历史记录”按应用。 3、打开IE选工具/Internet选项/内容/自动完成/点击“清除表单”或“清除密码”，按确定。 误删资料恢复 步骤： 1、单击“开始——运行，然后输入regedit (打开注册表) 2、依次展开：EKEY——LOCAL——MACHIME/SOFTWARE/microsoft/WINDOWS/CURRENTVERSION/ EXPLORER/DESKTO P/NAMESPACE 在左边空白外点击“新建” ，选择：“主键”， 把它命名为 “645FFO40——081——101B——9F08——00AA002F954E” 再把右边的“默认”的主键的键值设 为“回收站”，然后退出注册表。就OK啦。 3、要重启计算机。只要机器没有运行过磁盘整理。系统完好.任何时候的文件都可以找回来。 win7清除任务栏无意义图标：www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 1、输入“regedit”打开注册表编辑器，然后打开如下键值： HKEY_CLASSES_ROOT\Local Settings\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\TrayNotify 在右边你可以看到两个键值IconStreams和PastIconsStream，将它们的值删除。 2、然后调出任务管理器将进程“explorer.exe”终止，再在任务管理器中点击“文件——新建任务”， 输入“explorer”——确定 Win7安全中心服务启用不了时： 开始----运行-----输入“services.msc "确定-----找到(windows)security center 启动类型设置为自动并启动它 或者 右键单击计算机---管理----服务和应用程序----服务---找到(windows)security centerwww.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 ----双击-----启动类型设置为“自动”。 1.在服务管理中，关闭Windows Update服务 2.打开C:\Windows\SoftwareDistribution文件夹 3.删除DataStore和Download文件夹下的所有文件 4.启动Windows Update服务 5.进入Windows Update查看一下，Windows更新记录已经清除了。 如何用B电脑远程登录A电脑 注意：AB电脑都连接上了互联网 A电脑: 1添加一个用户名，设置登录密码。2我的电脑→属性→远程→允许用户远程连接到此计算机前 打√确定3网上邻居→属性→本地连接状态→支持→记下IP 地址XXX.XXX.XXX.XXX。 B电脑登录过程4 开始→所有程序→附件→通讯→远程桌面连→在弹出的窗口里输入A电脑的IP 地址 →连接。连接成功后会变成一个黑屏幕的画面，在屏幕的最上方有一个指示条，指示着机器是在远程登 录状态。当A电脑响应了B电脑的远程登录请求后，会给你返回一个画面，要求你输入用户名，密码。 5输入用户名和密码→确定。验证的用户名和密码是对的，他就会把其A桌面画面全传送到B电脑的屏 幕上来，稳定后就成功了！ 有一事你不能作：关机。因为B电脑左下角的开始，是指挥自己用的，没 法指挥A电脑。 想使用B电脑控制A电脑关机，得在A电脑上设置：附件→windows 资源管理器→ WINDOWS 的文件夹→SYSTEM32文件夹→taskmgr.exe文件，右击把他发送到桌面上建一“桌面快捷方式”。 你在要关掉A电脑时，只要双击这个快捷方式，就会弹出来一个“WINDWOS任务管理器”窗口，上面有 “关机”命令，点“关机”就行了，当A电脑电源关闭以后，连接自然就断开了。 但这样的远程连接， 是有条件的：A电脑须有独立的 IP ，就是说，A电脑不能是局域网的内部保留 IP，所谓保留IP是指 如 10.XXX.XXX.XXX 或 192.168.XXX.XXX 等地址。如A电脑用的是ADSL，一般来说都是独立的IP，但 如果A用户是几户人家共用一个 ADSL宽带连接，通过一个ADSL共同上网的，那或许就不行了。须在路 由器上作一个“端口映射”设置。注意：A电脑防火墙的影响，有可能连不通。防火墙的缺省设置，一 般是禁止 INTERNET 上的电脑访问它的资源的。因而须开启防火墙的这个设置：允许 INTERNET上的机 器访问本机(A电脑)资源。[shutdown –s –t 0]此命令强制关机,一般不要用， WIN7远程连接前几步设置与WinXP一样。 开始→搜索框中输入MSTSC回车→在弹出的对话框中输入需要连接的计算机的IP→连接→账户密码 →确定不久显示器上出现了另一计算机的桌面，远程桌面连接成功。 教你怎样解除电脑开机密码。此方法仅供交流，严禁作为非法手段使用 方法1在开机时按下F8进入带命令提示符的安全模式输入NET USER+用户名+123456/ADD 可把某用户的密码强行设置为123456 方法2如用户忘记登录密码可 按下方法解决 此法不适用于忘记安装时所设定〔administrator〕的密码 1.在计算机启动时按F8及选Safe Mode With Command Prompt 2.选Administrator后便会跳出Command Prompt的窗口 3.用Net的命令增加一个用户，例：增加一个用户名为alanhkg888，命令语法如下： net user alanhkg888/add 4.将新增用户提升至Administrator的权力，例：提升刚才增 加用户alanhkg888的权力，命令语法如下 net localgroup administrators alanhkg888/add 5.完成上列步骤后重新启动计算机，在 启动画面上便增加了一个用户alanhkg888了，选alanhkg888进入www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 6.登入后在控制台→使用者账户→选忘记密码的用户，然后选移除密码 7.在登入画面中选原来的用户便可不需密码情况下等入(因已移除了) 8.删除刚才新增的用户：在控制台→使用者账户→选alanhkg888，然后选移除账户便可 方法3 1、重新启动Windows XP，在启动画面出现后的瞬间按F8，选择带命令行的安全模 式运行。 2、运行过程停止时，系统列出了超级用户administrator和本地用户owner的选择菜单， 点击administrator，进入命令行模式。 3、键入命令：net user owner 123456/add，强制性将owner用户的口令更改为123456。 若想在此添加某一用户：用户名为abcdef，口令为123456的话,请输入net user abcdef 123456/add,添加后可用net localgroup administrators abcdef/add命令将用户提升为 系统管理组administrators用户,具有超级权限。 4.DOS下删windows\system32\config里面的SAM档就可以了 5.开机后按键盘的Delete键进入BIOS界面。找到User Password选项，其默认为关闭状 态。启动并输入用户密码(1～8位英文或数字)。计算机提示请再输入一遍以确认密码无误， 保存退出后重新启动机器，这时就会在开机时出现密码菜单 方法4我们知道在安装Windows XP过程中，首先是以administrator默认登录，然后会要 求创建一个新账户，以便进入Windows XP时使用此新建账户登录，而且在Windows XP的 登录接口中也只会出现创建的这个用户账号，不会出现administrator，但实际上该 administrator账号还是存在的，且密码为空。 【二】:Windows 7实战经验 Windows 7实战经验：完美解决Windows 7更新失败(Windows Update 错误 80070003) 很多用户反映，为什么Windows 7的自动更新会出显未知错误，导致很多更新都不能正确安装？针对这个问题，在我对自己的Windows 7进行更新的时候，有时也会发生类似的问题，经过研究，已经完美解决，下面给大家解决方案！ 如果在检查更新时收到Windows Update错误80070003，则需要删除Windows用于标识计算机更新的临时文件。若要删除临时文件，请停止Windows Update服务，删除临时更新文件，重新启动Windows Update服务，然后再次尝试检查Windows更新。 以下步骤为解决Windows 7更新错误方法，本博客亲测有效。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(通过单击“开始”按钮，再依次单击“控制面板”，然后单击“管理工具”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“停止”。 1.打开“计算机”。 2.双击安装Windows的本地硬盘(通常是驱动器C)。 3.双击Windows文件夹，然后双击SoftwareDistribution文件夹。 4.双击打开DataStore文件夹，然后删除该文件夹中的所有文件。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 5.单击“后退”按钮。在SoftwareDistribution文件夹中，双击打开Download文件夹，删除该文件夹中的所有文件，然后关闭窗口。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(方法同上)”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“启动”。 4.关闭“服务”窗口和“管理工具”窗口。 完成上面操作，你需要重新更新看看可以成功更新了吗，一般因为我们删除了自动更新的一些文件，如果你仔细观察的话，那些文件大小并不是很小，所以我们再更新的时候等待的时间可能会长一些！ 【三】:Win10系统提示“无法完成更新正在撤销更改” 更新win10系统补丁之后，系统会提示“window10无法更新，正在撤销”，需要重启好几次，这该怎么办呢?下面小编就向大家介绍一下windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法，欢迎大家参考和学习。 系统更新失败，反复重启还是不行，那是不是下载下来的补丁没用了呢??所以我们先要删除Windows更新的缓存文件!在做以下操作之前，首先我们要确认系统内的windows update & BITS服务设置是否开启。 检查方法： 1、按“Win+R”组合键打开运行，输入“services.msc”，点击确定(如果弹出用户账户控制窗口，我们点击“继续”)。 2、双击打开“Background Intelligent Transfer Services”服务。 3、在选项卡点击“常规”，要保证“启动类型”是“自动”或者“手动”。然后点击“服务状态”“启用”按钮。 4. 重复步骤3分别对“Windows Installer”，“Cryptographic Services”， “software licensing service” 以及“Windows Update”这四项服务进行检查。 解决办法： 1、按“Windows+X”打开“命令提示符(管理员)”。 2、输入“net stop wuauserv”回车(我们先把更新服务停止)。 3、输入”%windir%\SoftwareDistribution“回车(删除Download和DataStore文件夹中的所有文件)。 4、最后输入“net start wuauserv”回车(重新开启系统更新服务)。 完成以上的步骤之后，我们就可以在“Windows Update”中再次尝试检查更新即可。 以上就是windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法介绍了。遇到同样问题的用户，可以尝试一下这个方法，如果不行，可以留言，小编会继续寻找其他的解决办法。 【四】:Windows更新失败提示错误码80070003怎么办 Windows7，Windows8.1，Windows10在更新过程中，所更新的程序无法安装，导致更新失败，提示错误码80070003。遇到这种情况，无论再试一次，或重启电脑，更新程序仍无法安装，出现错误码80070003提示。关于这个故障，下面小编就为大家介绍一下具体的解决方法吧，欢迎大家参考和学习。 具体解决方法步骤： 1、在电脑更新过程中，更新失败，程序无法安装，出现错误码80070003的提示。如图1 2、打开控制面板，点击“系统和安全”，打开对话框。如图2 3、在打开的对话框中，点击“管理工具”-双击“服务”，在打开的对话框的下方找到“Windows Update"。(如图3)，选择Windows Update，点击界面左上角的”停止“按键，或是单击右键选择”停止“。(如图4)，以管理员身份进入，如果提示需要输入秘码，则输入秘码。 4、在C盘，打开”Windows"文件夹，-双击打开“SoftwareDistribution"文件夹，找到下面的2个文件夹。打开”DataStore"文件夹，删除里面所有的文件。反回上一步。如图5.1，再打开"Download"文件夹，删除里面所有的文件。(如图5.2) 5、返回第三步的操作，选择Windows Update，右键单击，选择“启动”。 6、做完上面操作后，安装更新文件就会顺利了。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42620202/article/details/119158423。 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。 类中有一些可自定义的特殊方法，它们中的一些有预定义的默认行为，而其它一些则没有，留到需要的时候去实现。这些特殊方法是Python中用来扩充类的强有力的方式。它们可以实现模拟标准类型和重载操作符等。比如__init__()和__del__()就分别充当了构造器和析够器的功能。 这些特殊这些方法都是以双下划线(__)开始及结尾的。下表进行了总结： 基本定制型 C.__init__(self[, arg1, ...]) 构造器(带一些可选的参数) C.__new__(self[, arg1, ...]) 构造器(带一些可选的参数)；通常用在设置不变数据类型的子类。 C.__del__(self) 解构器 C.__str__(self) 可打印的字符输出；内建str()及print 语句 C.__repr__(self) 运行时的字符串输出；内建repr() 和操作符 C.__unicode__(self) Unicode 字符串输出；内建unicode() C.__call__(self, args) 表示可调用的实例 C.__nonzero__(self) 为object 定义False 值；内建bool() (从2.2 版开始) C.__len__(self) “长度”(可用于类)；内建len() 对象(值)比较 C.__cmp__(self, obj) 对象比较；内建cmp() C.__lt__(self, obj) C.__le__(self, obj) 小于/小于或等于；对应 C.__gt__(self, obj) C.__ge__(self, obj) 大于/大于或等于；对应>及>=操作符 C.__eq__(self, obj) C.__ne__(self, obj) 等于/不等于；对应==,!=及<>操作符 属性 C.__getattr__(self, attr) 获取属性；内建getattr()；仅当属性没有找到时调用 C.__setattr__(self, attr, val) 设置属性 C.__delattr__(self, attr) 删除属性 C.__getattribute__(self, attr) 获取属性；内建getattr()；总是被调用 C.__get__(self, attr) (描述符)获取属性 C.__set__(self, attr, val) (描述符)设置属性 C.__delete__(self, attr) (描述符)删除属性 数值类型：二进制操作符 C.__add__(self, obj) 加；+操作符 C.__sub__(self, obj) 减；-操作符 C.__mul__(self, obj) 乘；操作符 C.__div__(self, obj) 除；/操作符 C.__truediv__(self, obj) True 除；/操作符 C.__floordiv__(self, obj) Floor 除；//操作符 C.__mod__(self, obj) 取模/取余；%操作符 C.__divmod__(self, obj) 除和取模；内建divmod() C.__pow__(self, obj[, mod]) 乘幂；内建pow();操作符 C.__lshift__(self, obj) 左移位；< 数值类型：二进制操作符 C.__rshift__(self, obj) 右移；>>操作符 C.__and__(self, obj) 按位与；&操作符 C.__or__(self, obj) 按位或；|操作符 C.__xor__(self, obj) 按位与或；^操作符 数值类型：一元操作符 C.__neg__(self) 一元负 C.__pos__(self) 一元正 C.__abs__(self) 绝对值；内建abs() C.__invert__(self) 按位求反；~操作符 数值类型：数值转换 C.__complex__(self, com) 转为complex(复数);内建complex() C.__int__(self) 转为int;内建int() C.__long__(self) 转 .long；内建long() C.__float__(self) 转为float；内建float() 数值类型：基本表示法(String) C.__oct__(self) 八进制表示；内建oct() C.__hex__(self) 十六进制表示；内建hex() 数值类型：数值压缩 C.__coerce__(self, num) 压缩成同样的数值类型；内建coerce() C.__index__(self) 在有必要时,压缩可选的数值类型为整型(比如：用于切片索引等等) 序列类型 C.__len__(self) 序列中项的数目 C.__getitem__(self, ind) 得到单个序列元素 C.__setitem__(self, ind,val) 设置单个序列元素 C.__delitem__(self, ind) 删除单个序列元素 C.__getslice__(self, ind1,ind2) 得到序列片断 C.__setslice__(self, i1, i2,val) 设置序列片断 C.__delslice__(self, ind1,ind2) 删除序列片断 C.__contains__(self, val) 测试序列成员；内建in 关键字 C.__add__(self,obj) 串连；+操作符 C.__mul__(self,obj) 重复；操作符 C.__iter__(self) 创建迭代类；内建iter() 映射类型 C.__len__(self) mapping 中的项的数目 C.__hash__(self) 散列(hash)函数值 C.__getitem__(self,key) 得到给定键(key)的值 C.__setitem__(self,key,val) 设置给定键(key)的值 C.__delitem__(self,key) 删除给定键(key)的值 C.__missing__(self,key) 给定键如果不存在字典中，则提供一个默认值 一：简单定制 classRoundFloatManual(object):def __init__(self, val):assert isinstance(val, float), "Value must be a float!"self.value= round(val, 2)>>> rfm =RoundFloatManual(42) Traceback (mostrecent call last): File"", line 1, in? File"roundFloat2.py", line 5, in __init__assertisinstance(val, float), \ AssertionError: Value must be a float!>>> rfm =RoundFloatManual(4.2)>>>rfm >>> printrfm 它因输入非法而异常，但如果输入正确时，就没有任何输出了。在解释器中，我们得到一些信息，却不是我们想要的。print(使用str())和真正的字符串对象表示(使用repr())都没能显示更多有关我们对象的信息。这就需要实现__str__()和__repr__()二者之一，或者两者都实现。加入下面的方法： def __str__(self):return str(self.value) 现在我们得到下面的： >>> rfm = RoundFloatManual(5.590464)>>>rfm >>> printrfm5.59 >>> rfm = RoundFloatManual(5.5964)>>> printrfm5.6 但是在解释器中转储(dump)对象时，仍然显示的是默认对象符号，要修复它，只需要覆盖__repr__()。可以让__repr__()和__str__()具有相同的代码，但最好的方案是：__repr__ = __str__ 在带参数5.5964的第二个例子中，我们看到它舍入值刚好为5.6，但我们还是想显示带两位小数的数。可以这样修改： def __str__(self):return '%.2f' % self.value 这里就同时具备str()和repr()的输出了： >>> rfm =RoundFloatManual(5.5964)>>>rfm5.60 >>>printrfm5.60 所有代码如下： classRoundFloatManual(object):def __init__(self,val):assert isinstance(val, float), "Valuemust be a float!"self.value= round(val, 2)def __str__(self):return '%.2f' %self.value__repr__ = __str__ 二：数值定制 定义一个Time60，其中，将整数的小时和分钟作为输入传给构造器： classTime60(object):def __init__(self, hr, min): self.hr=hr self.min= min 1：显示 需要在显示实例的时候，得到一个有意义的输出，那么就要覆盖__str__()(如果有必要的话,__repr__()也要覆盖)： def __str__(self):return '%d:%d' % (self.hr, self.min) 比如： >>> mon =Time60(10, 30)>>> tue =Time60(11, 15)>>> >>> printmon, tue10:30 11:15 2：加法 Python中的重载操作符很简单。像加号(+)，只需要重载__add__()方法，如果合适，还可以用__radd__()及__iadd__()。注意，实现__add__()的时候，必须认识到它返回另一个Time60对象，而不修改原mon或tue： def __add__(self, other):return self.__class__(self.hr + other.hr, self.min + other.min) 在类中，一般不直接调用类名，而是使用self 的__class__属性，即实例化self 的那个类，并调用它。调用self.__class__()与调用Time60()是一回事。但self.__class__()的方式更好。 >>> mon = Time60(10, 30)>>> tue = Time60(11, 15)>>> mon +tue >>> print mon +tue21:45 如果没有定义相对应的特殊方法，但是却使用了该方法对应的运算，则会引起一个TypeError异常： >>> mon -tue Traceback (mostrecent call last): File"", line 1, in? TypeError:unsupported operand type(s)for -: 'Time60' and 'Time60' 3：原位加法 __iadd__()，是用来支持像mon += tue 这样的操作符，并把正确的结果赋给mon。重载一个__i__()方法的唯一秘密是它必须返回self： def __iadd__(self, other): self.hr+=other.hr self.min+=other.minreturn self 下面是结果输出： >>> mon = Time60(10,30)>>> tue = Time60(11,15)>>>mon10:30 >>>id(mon)401872 >>> mon +=tue>>>id(mon)401872 >>>mon21:45 下面是Time60的类的完全定义： classTime60(object):'Time60 - track hours and minutes' def __init__(self,hr, min):'Time60 constructor - takes hours andminutes'self.hr=hr self.min=mindef __str__(self):'Time60 - string representation' return '%d:%d' %(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):'Time60 - overloading the additionoperator' return self.__class__(self.hr + other.hr,self.min +other.min)def __iadd__(self,other):'Time60 - overloading in-place addition'self.hr+=other.hr self.min+=other.minreturn self 4：升华 在这个类中，还有很多需要优化和改良的地方。首先看下面的例子： >>> wed =Time60(12, 5)>>>wed12:5 正确的显示应该是：“12:05” >>> thu =Time60(10, 30)>>> fri =Time60(8, 45)>>> thu +fri18:75 正确的显示应该是：19:15 可以做出如下修改： def __str__(self):return '%02d:%02d'%(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, othertime): tmin= self.min +othertime.min thr= self.hr +othertime.hrreturn self.__class__(thr + tmin/60, tmin%60)def __iadd__(self, othertime): self.min+=othertime.min self.hr+=othertime.hr self.hr+= self.min/60self.min%= 60 return self 三：迭代器 迭代器对象本身需要支持以下两种方法，它们组合在一起形成迭代器协议： iterator.__iter__() 返回迭代器对象本身。 iterator.next() 从容器中返回下一个元素。 实现了__iter__()和next()方法的类就是一个迭代器。自定义迭代器的例子如下： RandSeq(Random Sequence)，传入一个初始序列，__init__()方法执行前述的赋值操作。__iter__()仅返回self，这就是如何将一个对象声明为迭代器的方式，最后，调用next()来得到迭代器中连续的值。这个迭代器唯一的亮点是它没有终点。代码如下： classRandSeq(object):def __init__(self, seq): self.data=seqdef __iter__(self):returnselfdefnext(self):return choice(self.data) 运行它，将会看到下面的输出： >>> from randseq importRandSeq>>> for eachItem in RandSeq(('rock', 'paper', 'scissors')): ...printeachItem ... scissors scissors rock paper paper scissors ...... 四：多类型定制 现在创建另一个新类，NumStr，由一个数字-字符对组成，记为n和s，数值类型使用整型(integer)。用[n::s]来表示它，这两个数据元素构成一个整体。NumStr有下面的特征： 初始化： 类应当对数字和字符串进行初始化；如果其中一个(或两)没有初始化，则使用0和空字符串，也就是, n=0 且s=''作为默认。 加法： 定义加法操作符，功能是把数字加起来，把字符连在一起；比如，NumStr1=[n1::s1]且NumStr2＝[n2::s2]。则NumStr1+NumStr2 表示［n1+n2::s1+s2］，其中，＋代表数字相加及字符相连接。 乘法： 类似的， 定义乘法操作符的功能为， 数字相乘，字符累积相连， 也就是，NumStr1NumStr2=[n1n::s1n]。 False 值：当数字的数值为 0 且字符串为空时，也就是当NumStr=[0::'']时，这个实体即有一个false值。 比较： 比较一对NumStr对象，比如，[n1::s1] vs. [n2::s2]，有九种不同的组合。对数字和字符串，按照标准的数值和字典顺序的进行比较。 如果obj1< obj2，则cmp(obj1, obj2)的返回值是一个小于0 的整数， 当obj1 > obj2 时，比较的返回值大于0， 当两个对象有相同的值时， 比较的返回值等于0。 我们的类的解决方案是把这些值相加，然后返回结果。为了能够正确的比较对象，我们需要让__cmp__()在 (n1>n2) 且 (s1>s2)时，返回 1，在(n1s2),或相反)，返回0. 反之亦然。代码如下： classNumStr(object):def __init__(self, num=0, string=''): self.__num =num self.__string =stringdef __str__(self):return '[%d :: %r]' % (self.__num, self.__string)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):ifisinstance(other, NumStr):return self.__class__(self.__num + other.__num, self.__string + other.__string)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-in operation' def __mul__(self, num):ifisinstance(num, int):return self.__class__(self.__num num, self.__string num)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-inoperation' def __nonzero__(self):return self.__num or len(self.__string)def __norm_cval(self, cmpres):returncmp(cmpres, 0)def __cmp__(self, other):return self.__norm_cval(cmp(self.__num, other.__num))+\ self.__norm_cval(cmp(self.__string,other.__string)) 执行一些例子： >>> a =NumStr(3, 'foo')>>> b =NumStr(3, 'goo')>>> c =NumStr(2, 'foo')>>> d =NumStr()>>> e =NumStr(string='boo')>>> f =NumStr(1)>>>a [3 :: 'foo']>>>b [3 :: 'goo']>>>c [2 :: 'foo']>>>d [0 ::'']>>>e [0 ::'boo']>>>f [1 :: '']>>> a True>>> b False>>> a ==a True>>> b 2[6 :: 'googoo']>>> a 3[9 :: 'foofoofoo']>>> b +e [3 :: 'gooboo']>>> e +b [3 :: 'boogoo']>>> if d: 'not false'...>>> if e: 'not false'...'not false' >>>cmp(a, b)-1 >>>cmp(a, c)1 >>>cmp(a, a) 0 如果在__str__中使用“%s”，将导致字符串没有引号： return '[%d :: %s]' % (self.__num, self.__string)>>> printa [3 :: foo] 第二个元素是一个字符串，如果用户看到由引号标记的字符串时，会更加直观。要做到这点，使用“repr()”表示法对代码进行转换，把“%s”替换成“%r”。这相当于调用repr()或者使用单反引号来给出字符串的可求值版本--可求值版本的确要有引号： >>> printa [3 :: 'foo'] __norm_cval()不是一个特殊方法。它是一个帮助我们重载__cmp__()的助手函数：唯一的目的就是把cmp()返回的正值转为1，负值转为-1。cmp()基于比较的结果，通常返回任意的正数或负数(或0)，但为了我们的目的，需要严格规定返回值为-1,0 和1。 对整数调用cmp()及与 0 比较，结果即是我们所需要的，相当于如下代码片断： def __norm_cval(self, cmpres):if cmpres<0:return -1 elif cmpres>0:return 1 else:return 0 两个相似对象的实际比较是比较数字，比较字符串，然后返回这两个比较结果的和。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30849865/article/details/112989450。 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。 目 录 摘 要 I Abstract II 1绪论 1 1.1系统开发背景 1 1,2研究现状 1 1.3研究主要内容 3 2相关技术 5 2.1 SSM的技术原理 5 2.1.1 SSM语言及其特点 5 2.1.2 Java及Java Servlets概述 6 2.1.3 JavaBean简介 6 2.2 服务器配置 7 2.2.1 Tomcat安装及配置 8 2.2.2 数据库配置 8 3系统分析 11 3.1 可行性分析 11 3.1.1 技术可行性 11 3.1.2 操作可行性 11 3.1.3 经济可行性 11 3.1.4 法律可行性 11 3.2 腕表交易系统功能需求分析 11 3.3 数据库需求分析 12 4系统设计 13 4.1 系统功能模块设计 13 4.2系统流程设计 13 4.2.1 系统开发流程 13 4.2.2 用户登录流程 14 4.2.3 系统操作流程 15 4.2.4 添加信息流程 15 4.2.5 修改信息流程 16 4.2.6 删除信息流程 16 4.3系统用例分析 17 4.3.1 管理员用例图 17 4.3.2 用户用例图 18 4.4 数据库设计 19 4.4.1 tb_Ware(商品信息表) 19 4.4.2 tb_manager(管理员信息表) 19 4.4.3 tb_sub(订单生成表) 19 4.4.4 tb_Link(超级链接表) 20 4.4.5 tb_Affiche(公告信息表) 20 4.3 用SSM连接数据库 20 5系统实现 22 5.1 前台部分 22 5.1.1 前台总体框架 22 5.1.2 商城首页 22 5.1.3 产品详情页 23 5.1.4 评价 23 5.2 后台部分 24 5.2.1 后台主页 24 5.2.2 后台评价管理 25 5.2.3 商品管理 25 5.2.4 商品修改 26 5.2.5 分类管理 26 5.2.6 订单管理 27 5.2.7 腕表购物车管理 27 6系统测试 28 6.1系统测试的意义 28 6.2性能测试 29 6.3测试分析 29 总 结 30 致 谢 31 参考文献 31 3系统分析 3.1 可行性分析 腕表交易系统主要目标是实现网上展示腕表交易系统信息，购买腕表产品。在确定了目标后，我们从以下四方面对能否实现本系统目标进行可行性分析。 3.1.1 技术可行性 腕表交易系统主要采用Java技术，基于B/S结构，MYSQL数据库，主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点，而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。腕表交易系统的开发技术具有很高可行性，且开发人员掌握了一定的开发技术，所以系统的开发具有可行性。 3.1.2 操作可行性 腕表交易系统的登录界面简单易于操作，采用常见的界面窗口来登录界面，通过电脑进行访问操作，会员只要平时使用过电脑都能进行访问操作。此系统的开发采用PHP语言开发，基于B/S结构，这些开发环境使系统更加完善。本系统具有易操作、易管理、交互性好的特点，在操作上是非常简单的。因此本系统可以进行开发。 3.1.3 经济可行性 腕表交易系统是基于B/S模式，采用MYSQL数据库储存数据，所要求的硬件和软件环境，市场上都很容易购买，程序开发主要是管理系统的开发和维护。所以程序在开发人力、财力上要求不高，而且此系统不是很复杂，开发周期短，在经济方面具有较高的可行性。 3.1.4 法律可行性 此腕表交易系统是自己设计的管理系统，具有很大的实际意义。开发环境软件和使用的数据库都是开源代码，因此对这个系统进行开发与普通的系统软件设计存在很大不同，没有侵权等问题，在法律上完全具有可行性。 综上所述，腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性，开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能： 1）前台部分由用户使用，主要包括用户注册，腕表购物车管理，订单管理，个人资料管理，留言板管理 2）后台部分由管理员使用，主要包括管理员身份验证，商品管理，处理订单，用户信息管理，连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的，常用的数据库管理系统有MYSQL，SQL，Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统，建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项： 用户：用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言：主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品：商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单：订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员：管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告：公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下： 图9 功能模块设计图 从图中可以看出，网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分，前台部分由用户使用，主要包括用户注册，生成订单，腕表购物车管理，查看腕表购物车，查看留言，订购产品，订单查询和发布留言7个模块；本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用，主要包括管理员身份验证，商品管理，处理订单，用户信息管理，连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; 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...，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。 文章目录 前言 一、数字识别的模型训练 1.下载训练集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 2.3 数据存在的缺陷 2.4 优化建议(核心) 二、模型训练 三、项目实现 1. 代码实现 2. 采用器件 2. 注意事项 总结 前言 第一次接触OpenMV也是第一次将理论用于实践，是老师让我实现的一个小测验，这几天完成后决定写下完整的过程。本文主要是当缝合怪，借鉴和参考了其他人的代码再根据我个人设备进行了一定的调整，此外还包括了我自身实践过程中的一些小意外。 ！！！一定要根据个人器件型号和个人设备来参考 一、数字识别的模型训练 1.下载训练集 研究期间，我发现大部分人以及官网教程采用的都是自己拍摄照片再进行网络训练，存在的缺陷就是数据集较小不全面、操作繁琐。个人认为如果是对标准的数字进行识别，自己手动拍取照片进行识别足够了。但想要应用于更广泛的情况，应该寻找更大的数据集，所以我找到了国外手写数字的数据集MNIST。建议四个文件都下载 数据链接：MINIST数据集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 代码参考链接：python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存 import numpy as npimport cv2import osimport structdef trans(image, label, save):image位置，label位置和转换后的数据保存位置if 'train' in os.path.basename(image):prefix = 'train'else:prefix = 'test'labelIndex = 0imageIndex = 0i = 0lbdata = open(label, 'rb').read()magic, nums = struct.unpack_from(">II", lbdata, labelIndex)labelIndex += struct.calcsize('>II')imgdata = open(image, "rb").read()magic, nums, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>IIII')for i in range(nums):label = struct.unpack_from('>B', lbdata, labelIndex)[0]labelIndex += struct.calcsize('>B')im = struct.unpack_from('>784B', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>784B')im = np.array(im, dtype='uint8')img = im.reshape(28, 28)save_name = os.path.join(save, '{}_{}_{}.jpg'.format(prefix, i, label))cv2.imwrite(save_name, img)if __name__ == '__main__':需要更改的文件路径！！！！！！此处是原始数据集位置train_images = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-images.idx3.ubyte'train_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-labels.idx1.ubyte'test_images ='C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-images.idx3.ubyte'test_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-labels.idx1.ubyte'此处是我们将转化后的数据集保存的位置save_train ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/train_images/'save_test ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test_images/'if not os.path.exists(save_train):os.makedirs(save_train)if not os.path.exists(save_test):os.makedirs(save_test)trans(test_images, test_labels, save_test)trans(train_images, train_labels, save_train) 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 文章参考链接：python实现根据文件名自动分类转移至不同的文件夹 注意：为了适合这个数据集和我的win11系统对代码进行了一点调整，由于数据很多如果只需要部分数据一定要将那些数据单独放在一个文件夹。 导入库import osimport shutil 当前文件夹所在的路径，使用时需要进行修改current_path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test'print('当前文件夹为:' + current_path) 读取该路径下的文件filename_list = os.listdir(current_path) 建立文件夹并且进行转移 假设原图片名称 test_001_2.jpgfor filename in filename_list:name1, name2, name3 = filename.split('_') name1 = test name2 = 001 name3 = 2.jpgname4, name5 = name3.split('.') name4 = 2 name5 = jpgif name5 == 'jpg' or name5 == 'png':try:os.mkdir(current_path+'/'+name4)print('成功建立文件夹:'+name4)except:passtry:shutil.move(current_path+'/'+filename, current_path+'/'+name4[:])print(filename+'转移成功！')except Exception as e:print('文件 %s 转移失败' % filename)print('转移错误原因:' + e)print('整理完毕！') 2.3 数据存在的缺陷 数据集内的图片数量很多，由于后面介绍的云端训练的限制，只能采用部分数据（本人采用的是1000张，大家可以自行增减数目）。 数据集为国外的数据集，很多数字写的跟我们不一样。如果想要更好的适用于我们国内的场景，可以对数据集进行手动的筛选。下面是他们写的数字2： 可以看出跟我们的不一样，不过数据集中仍然存在跟常规书写的一样的，我们需要进行人为的筛选。 2.4 优化建议(核心) 分析发现，部分数字精度不高的原因主要是国外手写很随意，我们可以通过调整网络参数(如下)、人为筛选数据(如上)、增大数据集等方式进行优化。 二、模型训练 主要参考文章：通过云端自动生成openmv的神经网络模型，进行目标检测 ！！！唯一不同的点是我图像参数设置的是灰度而不是上述文章的RGB。 下面是我模型训练时的参数设置（仅供参考）： 通过混淆矩阵可以看出，主要的错误在于数字2、6、8。我们可以通过查看识别错误的数字来分析可能的原因。 三、项目实现 ！！！我们需要先将上述步骤中导出文件中的所有内容复制粘贴带OpenMV中自带的U盘中。然后将其中的.py文件名称改为main 1. 代码实现 本人修改后的完整代码展示如下，使用的是OpenMV IDE（官网下载）： 数字识别后控制直流电机转速from pyb import Pin, Timerimport sensor, image, time, os, tf, math, random, lcd, uos, gc 根据识别的数字输出不同占比的PWM波def run(number):if inverse == True:ain1.low()ain2.high()else:ain1.high()ain2.low()ch1.pulse_width_percent(abs(number10)) 具体参数调整自行搜索sensor.reset() 初始化感光元件sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) set_pixformat : 设置像素模式(GRAYSCALSE : 灰色; RGB565 : 彩色)sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) set_framesize : 设置处理图像的大小sensor.set_windowing((128, 160)) set_windowing ： 设置提取区域大小sensor.skip_frames(time = 2000) skip_frames ：跳过2000ms再读取图像lcd.init() 初始化lcd屏幕。inverse = False True : 电机反转 False : 电机正转ain1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) 引脚P1作为输出ain2 = Pin('P4', Pin.OUT_PP) 引脚P4作为输出ain1.low() P1初始化低电平ain2.low() P4初始化低电平tim = Timer(2, freq = 1000) 采用定时器2，频率为1000Hzch1 = tim.channel(4, Timer.PWM, pin = Pin('P5'), pulse_width_percent = 100) 输出通道1 配置PWM模式下的定时器（高电平有效） 端口为P5 初始占空比为100%clock = time.clock() 设置一个时钟用于追踪FPS 加载模型try:net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (641024)))except Exception as e:print(e)raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 加载标签try:labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]except Exception as e:raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 不断的进行运行while(True):clock.tick() 更新时钟img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) 抓取一张图像以灰度图显示lcd.display(img) 拍照并显示图像for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): 初始化最大值和标签max_num = -1max_index = -1print("\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())img.draw_rectangle(obj.rect()) 预测值和标签写成一个列表predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) 输出各个标签的预测值，找到最大值进行输出for i in range(len(predictions_list)):print('%s 的概率为： %f' % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))if predictions_list[i][1] > max_num:max_num = predictions_list[i][1]max_index = int(predictions_list[i][0])run(max_index)print('该数字预测为：%d' % max_index)print('FPS为：', clock.fps())print('PWM波占空比为: %d%%' % (max_index10)) 2. 采用器件 使用的器件为OpenMV4 H7 Plus和L298N以及常用的直流电机。关键是找到器件的引脚图，再进行简单的连线即可。 参考文章：【L298N驱动模块学习笔记】–openmv驱动 参考文章：【openmv】原理图 引脚图 2. 注意事项 上述代码中我用到了lcd屏幕，主要是为了方便离机操作。使用过程中，OpenMV的lcd初始化时会重置端口，所有我们在输出PWM波的时候一定不要发生引脚冲突。我们可以在OpenMV官网查看lcd用到的端口： 可以看到上述用到的是P0、P2、P3、P6、P7和P8。所有我们输出PWM波时要避开这些端口。下面是OpenMV的PWM资源： 总结 本人第一次自己做东西也是第一次使用python，所以代码和项目写的都很粗糙，只是简单的识别数字控制直流电机。我也是四处借鉴修改后写下的大小，这篇文章主要是为了给那些像我一样的小白们提供一点帮助，减少大家查找资料的时间。模型的缺陷以及改进方法上述中已经说明，如果我有写错或者大家有更好的方法欢迎大家告诉我，大家一起进步！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57100435/article/details/130740351。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...数据库引擎，它不需要服务器进程，可以在本地文件中存储数据，并提供SQL接口来访问和管理数据。在本文的语境下，Pocket Assistant iOS应用使用SQLite作为聊天记录的本地存储解决方案。 dump命令 , 在SQLite环境中，.dump是一个用于导出整个数据库内容到标准输出（如控制台或重定向到文本文件）的命令。当数据库损坏需要恢复时，可以尝试通过.dump命令将未损坏部分的数据导出为SQL脚本，然后在新的数据库中执行这些脚本来重建数据。 B-tree解析 , B树（B-tree）是一种自平衡的树数据结构，广泛应用于数据库和文件系统中以优化磁盘I/O操作。在SQLite数据库中，B-tree被用来组织和索引表中的数据。文章提及的“B-tree解析”是指当数据库损坏时，通过直接读取和解析SQLite数据库文件中的B-tree结构，绕过SQLite引擎的正常流程，尝试从损坏的数据库中恢复尽可能多的数据。 WAL（Write Ahead Log） , WAL是SQLite数据库实现的一种高级日志机制，全称为“预写日志”。在WAL模式下，SQLite不直接修改主数据库文件，而是在单独的日志文件中记录所有更改，然后异步地将更改合并回主数据库。这提高了并发性能并降低了因意外中断导致数据库损坏的风险。 APM监控平台 , APM（Application Performance Management）即应用程序性能管理，是一种用于监测、诊断和优化软件应用性能的工具集合。在文中提到的APM监控平台，旨在帮助开发者发现和修复可能导致App崩溃的问题，从而降低SQLite数据库由于App异常终止而损坏的可能性。 Backup API , SQLite提供的Backup API是一套用于数据库备份的功能接口，允许在运行时进行热备份，即将一个数据库的全部内容复制到另一个数据库，而无需关闭源数据库或影响其正常的读写操作。在本文背景下，探讨了如何利用Backup API进行SQLite数据库的备份，以及该方法在备份大小和性能上的优缺点。

...olang进行高性能服务器开发 1. Golang的魅力与初心 兄弟们，如果你还没听说过Golang，那我建议你赶紧去补补课！这个语言从2009年发布以来，就一直保持着惊人的热度。为啥？因为它天生就是为了高性能服务而生的。Go语言的创造者们，就是那些来自谷歌的大牛们，他们一看传统编程语言在多任务处理上那效率低下的样子，心里直冒火，于是下定决心要搞出一门“又快又稳还特高效”的编程语言，简直就像武侠小说里那种为了解决江湖大难题豁出去了的大侠一样！ 记得我第一次接触Go时，简直被它的简洁震撼到了。不像Java那么啰嗦，也不像Python那样慢吞吞，Go简直就是为高并发而生的！每次看到它的协程（goroutine）和通道（channel），我就忍不住想：这不就是为我这种喜欢高效开发的人量身定制的语言嘛！ 所以，今天咱们就来聊聊如何用Go语言构建一个高性能的服务器。嘿，别担心！我可不会整那些枯燥的理论大餐，咱们这就撸起袖子一起敲代码吧。来吧，跟着我，看看Go这小子到底是怎么一步步帮咱们搞定问题的，超有趣的！ --- 2. 高性能服务器的核心要素 说到高性能服务器，其实核心无非就几个点：并发处理、内存管理、网络优化和代码结构。Go在这几个方面都有独到的优势，接下来咱们一个个拆解来看。 2.1 并发处理：协程的力量 先说并发处理吧。Go最大的特点之一就是协程（goroutine）。嘿，你知道为啥大家都说协程比线程“瘦”吗？就是因为它真的省空间啊！打个比方，一个协程的“小背包”（也就是栈内存）才不到2KB，可传统线程那背包大得吓人，动不动就几十KB起步，甚至能到上百KB。这差距，简直是一个小巧玲珑的手拿包和一个超大登山包的区别！ 举个例子，假设我们要做一个聊天服务器，每秒钟需要处理上千个用户的请求。要是用那种老式的多线程方式，创建和销毁线程的代价大得会让你的服务器累得直不起腰，简直要崩溃了！但用Go的话，完全可以轻松应对： go package main import ( "fmt" "net/http" ) func handleRequest(w http.ResponseWriter, r http.Request) { fmt.Fprintf(w, "Hello, %s!", r.URL.Path[1:]) } func main() { http.HandleFunc("/", handleRequest) fmt.Println("Server started at :8080") err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { panic(err) } } 这段代码虽然简单，但它背后却隐藏着Go的魔力。嘿，你有没有试过访问这个地址：http://localhost:8080/username？当你这么做的时候，Go 这家伙就会偷偷摸摸地给你派来一个小帮手——一个协程，专门负责处理你的请求。而且更贴心的是，它完全不用你去管什么线程池那些听起来就头大的复杂玩意儿，简直是太省心了吧！ 当然了，光靠协程还不够。为了确保程序的健壮性，我们需要合理地利用通道（channel）来进行通信。比如下面这个简单的生产者-消费者模型： go package main import ( "fmt" "time" ) func producer(ch chan<- int) { for i := 0; i < 5; i++ { ch <- i fmt.Println("Produced:", i) time.Sleep(500 time.Millisecond) } close(ch) } func consumer(ch <-chan int) { for num := range ch { fmt.Println("Consumed:", num) } } func main() { ch := make(chan int) go producer(ch) consumer(ch) } 在这个例子中，producer函数向通道发送数据，而consumer函数从通道接收数据。用这种方法，咱们就能又优雅又稳妥地搞定多线程里的同步难题，还不用担心被死锁给缠上。 --- 3. 内存管理 GC的奥秘 接下来谈谈内存管理。Go的垃圾回收器（GC）是它的一大亮点。就像用老式工具编程一样，C/C++这种传统语言就得让程序员自己动手去清理内存，稍不留神，就可能搞出内存泄漏，或者戳到那些讨厌的野指针，简直让人头大！而Go则完全解放了我们的双手，它会自动帮你清理不再使用的内存。 不过，GC也不是万能的。有时候，如果你对性能要求特别高，可能会遇到GC停顿的问题。为了解决这个问题，Go团队一直在优化GC算法。最新版本中引入了分代GC（Generational GC），大幅降低了停顿时间。 那么，我们在实际开发中应该如何减少GC的压力呢？最直接的方法就是尽量避免频繁的小对象分配。比如，我们可以复用一些常见的结构体，而不是每次都新建它们： go type Buffer struct { data []byte } func NewBuffer(size int) Buffer { return &Buffer{data: make([]byte, size)} } func (b Buffer) Reset() { b.data = b.data[:0] } func main() { buf := NewBuffer(1024) for i := 0; i < 100; i++ { buf.Reset() // 使用buf... } } 在这个例子中，我们通过Reset()方法复用了同一个Buffer实例，而不是每次都调用make([]byte, size)重新创建一个新的切片。这样可以显著降低GC的压力。 --- 4. 网络优化 TCP/IP的实战 再来说说网络优化。Go的net包提供了强大的网络编程支持，无论是HTTP、WebSocket还是普通的TCP/UDP，都能轻松搞定。特别是对那些高性能服务器而言，怎么才能又快又稳地搞定海量连接，这简直就是一个绕不开的大难题啊！ 举个例子，假设我们要实现一个简单的HTTP长连接服务器。传统的做法可能是监听端口，然后逐个处理请求。但这种方式效率不高，特别是在高并发场景下。Go提供了一个更好的解决方案——使用net/http包的Serve方法： go package main import ( "log" "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter, r http.Request) { w.Write([]byte("Hello, World!")) } func main() { http.HandleFunc("/", handler) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } 这段代码看起来很简单，但它实际上已经具备了处理大量并发连接的能力。为啥呢？就是因为Go语言里的http.Server自带了一个超级能打的“工具箱”，里面有个高效的连接池和请求队列，遇到高并发的情况时，它就能像一个经验丰富的老司机一样，把各种请求安排得明明白白，妥妥地hold住场面！ 当然，如果你想要更底层的控制，也可以直接使用net包来编写TCP服务器。比如下面这个简单的TCP回显服务器： go package main import ( "bufio" "fmt" "net" ) func handleConnection(conn net.Conn) { defer conn.Close() reader := bufio.NewReader(conn) for { message, err := reader.ReadString('\n') if err != nil { fmt.Println("Error reading:", err) break } fmt.Print("Received:", message) conn.Write([]byte(message)) } } func main() { listener, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { fmt.Println("Error listening:", err) return } defer listener.Close() fmt.Println("Listening on :8080...") for { conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println("Error accepting:", err) continue } go handleConnection(conn) } } 在这个例子中，我们通过listener.Accept()不断接受客户端连接，并为每个连接启动一个协程来处理请求。这种模式非常适合处理大量短连接的场景。 --- 5. 代码结构 模块化与可扩展性 最后，我们来聊聊代码结构。一个高性能的服务器不仅仅依赖于语言特性，还需要良好的设计思路。Go语言特别推崇把程序分成小块儿来写，就像搭积木一样，每个功能都封装成独立的小模块或包。这样不仅修 bug 的时候方便找问题，写代码的时候也更容易看懂，以后想加新功能啥的也简单多了。 比如，假设我们要开发一个分布式任务调度系统，可以按照以下方式组织代码： go // tasks.go package task type Task struct { ID string Name string Param interface{} } func NewTask(id, name string, param interface{}) Task { return &Task{ ID: id, Name: name, Param: param, } } // scheduler.go package scheduler import "task" type Scheduler struct { tasks []task.Task } func NewScheduler() Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make([]task.Task, 0), } } func (s Scheduler) AddTask(t task.Task) { s.tasks = append(s.tasks, t) } func (s Scheduler) Run() { for _, t := range s.tasks { fmt.Printf("Executing task %s\n", t.Name) // 执行任务逻辑... } } 通过这种方式，我们将任务管理和调度逻辑分离出来，使得代码更加清晰易懂。同时，这样的设计也方便未来扩展新的功能，比如添加日志记录、监控指标等功能。 --- 6. 总结与展望 好了，到这里咱们就差不多聊完了如何用Go语言进行高性能服务器开发。说实话，写着这篇文章的时候，我脑海里突然蹦出大学时那股子钻研劲儿，感觉就像重新回到那些熬夜敲代码的日子了，整个人都热血上头！Go这门语言真的太带感了，简单到没话说，效率还超高，稳定性又好得没话说，简直就是程序员的救星啊！ 不过，我也想提醒大家一句：技术再好，最终还是要服务于业务需求。不管你用啥法子、说啥话，老老实实问问自己：“这招到底管不管用？是不是真的解决问题了？”这才是真本事！ 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言讨论！让我们一起继续探索Go的无限可能吧！

...，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。 云计算与虚拟化工具之KVM 一、云计算介绍 一、云计算是什么 云计算是一种模式云计算必须通过网络来使用弹性计算、按需付费、快速扩展 （VPS就无法做到）不需要关心太多基础设施，都有云计算提供商提供 二、云计算分类 私有云 解释：私有云就是自己构建一个云计算平台公有云 解释：公有云提供商来进行提供云计算服务混合云 解释：既有私有云又包含公有云 三、云计算分层 三种不同的场景 1.IDC环境 需要考虑网络、服务器、机房位置、带宽等，都需要考虑 2.基础设施环境 平台级别，类似于阿里云的ces 提供一个平台 服务是我们自己搭建的 3.平台环境 软件级别类似于腾讯企业邮箱，只需要买用户就可以安全措施腾讯有提供服务 云计算是一种资源通过网络交互的一种模式，同时这个资源要具有弹性扩展、按需付费等特性. 四、什么是KVM KVM是内核级虚拟化技术 KVM全称Kernel-based Virtual Machine 最上面是我们的PC的形式； 在实际的服务器上一个物理机会有多个虚拟操作系统公用这些物理资源； 然后组合成群后，就是最下面的形式； 五、虚拟化分类 1.硬件虚拟化 硬件虚拟化代表：KVM 2.软件虚拟化 软件虚拟化代表：Qemu 硬件虚拟化是需要CPU支持，如果CPU不支持将无法创建KVM虚拟机 六、虚拟化技术 全虚拟化:全虚拟化代表有：KVM 半虚拟化:半虚拟化代表有Hypervisor 针对IO层面半虚拟化要比全虚拟化要好，因为磁盘IO多一层必定会慢。一般说IO就是网络IO和磁盘IO 因为这两个相对而言是比较慢的 ； 提示： Qemu和KVM的最大区别就是，如果一台物理机内存直接4G，创建一个vm虚拟机分配内存分4G，在创建一个还可以分4G。支持超配，但是Qemu不支持； 七、虚拟化使用场景分类 服务器虚拟化：解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化：有一些弊端，图形显示层面会有问题 应用虚拟化：没接触过，公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称：Kernel-based Virtual Machine（内核级虚拟化机器） 原本由以色列人创建，现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件，现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示：一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ； 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态，不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态，不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看，libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp，这个主要是用来dhcp连接的，这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示：如果使用rz上传镜像可能会出现错误，所以我们使用dd命令，复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址：http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示： qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式，raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置，就是我们上传iso镜像的位置，我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc， 分区说明 提示：我们不分交换分区，因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具，可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程，它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序（KVM）是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品，可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品，可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机（KVM）则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序，可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机（VM），从而现代化改造自己的基础架构，来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后，你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机，而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术，能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序，而且可以替代专有的虚拟化技术（比如 VMware 提供的专有虚拟化技术）。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台，你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码，就如同掌握了开启无限可能的钥匙，能够让你虚拟化传统工作负载和应用，并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中，所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序，以及出色的性能和多样化的功能。但是，专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定，你就可以任享自由、灵活与丰富的资源，从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能，可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案，选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势： 更低的总拥有成本，从而省下运营预算，用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费，也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性：KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行，所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性：可以通过单个虚拟化平台，在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能：应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势：不但能访问源代码，还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能： 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化，就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成，能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境，帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效，能够帮助你从容应对当前的挑战，并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂，而且无法帮助企业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化，你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势，还能获得企业级技术支持、更新和补丁，使你的环境保持最新状态，持续安心运行。开源和 RESTful API，以及 Microsoft Windows 的认证，可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包（SDK）则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具，并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，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。 旧版rem布局 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》， 此方案仅适用于移动端web 文章底部常见问题说明第四条，笔者已给出一个相当便捷的解决方案，欢迎留言交流。（2017/9/9） 该方案使用相当简单，把下面这段已压缩过的 原生JS（仅1kb，源码已在文章底部更新，2017/5/3） 放到 HTML 的 head 标签中即可（注:不要手动设置viewport，该方案自动帮你设置） <script>!function(e){function t(a){if(i[a])return i[a].exports;var n=i[a]={exports:{},id:a,loaded:!1};return e[a].call(n.exports,n,n.exports,t),n.loaded=!0,n.exports}var i={};return t.m=e,t.c=i,t.p="",t(0)}([function(e,t){"use strict";Object.defineProperty(t,"__esModule",{value:!0});var i=window;t["default"]=i.flex=function(normal,e,t){var a=e||100,n=t||1,r=i.document,o=navigator.userAgent,d=o.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i),l=o.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i),c=l&&parseInt(l[1].split(".").join(""),10)>=80,p=navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi),s=i.devicePixelRatio||1;p||d&&d[1]>534||c||(s=1);var u=normal?1:1/s,m=r.querySelector('meta[name="viewport"]');m||(m=r.createElement("meta"),m.setAttribute("name","viewport"),r.head.appendChild(m)),m.setAttribute("content","width=device-width,user-scalable=no,initial-scale="+u+",maximum-scale="+u+",minimum-scale="+u),r.documentElement.style.fontSize=normal?"50px": a/2sn+"px"},e.exports=t["default"]}]); flex(false,100, 1);</script> 代码原理 这是阿里团队的高清方案布局代码，所谓高清方案就是利用rem的特性（我们知道默认情况下html的1rem = 16px），根据设备屏幕的DPR（设备像素比，又称DPPX，比如dpr=2时，表示1个CSS像素由4个物理像素点组成）根据设备DPR动态设置 html 的font-size为（50 dpr)，同时调整页面的压缩比率（即：1/dpr），进而达到高清效果。 有何优势 引用简单，布局简便 根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。 保证了不同设备下视觉体验的一致性。（老方案是，屏幕越大元素越大；此方案是，屏幕越大，看的越多） 有效解决移动端真实1px问题（这里的1px 是设备屏幕上的物理像素） 如何使用 重要的事情说三遍！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 绝不是每个地方都要用rem，rem只适用于固定尺寸！ 在相当数量的布局情境中（比如底部导航元素平分屏幕宽，大尺寸元素），你必须使用百分比或者flex才能完美布局！ 看过 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》的朋友，应该对rem有所了解，这里不再赘述， 此方案也是默认 1rem = 100px，所以你布局的时候，完全可以按照设计师给你的效果图写各种尺寸啦。 比如你在效果图上量取的某个按钮元素长 55px, 宽37px ，那你直接可以这样写样式： .myBtn {width: 0.55rem;height: 0.37rem;} rem布局（进阶版）实践应用 iPhone5 下页面效果.png iPhone 6 Plus 下页面效果.png 为了让朋友们更清晰感受此方案的巨大优势，下面是源码和Demo 实践应用1（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 实践应用2（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 线上项目（请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳！） 示例源码 在线Demo 常见问题说明，新手很有必要看一下（2017/1/19） 许多同学对该方案存在不少误解导致使用出现各种问题，这里统一回复下。 1.问：为啥手机网页效果图宽度是要640或者750的，我非得弄个666的不行咩？ 答：老实说当然可以，不过为了规范，640或者750是相对合适的。 拿Iphone 5s 举例，它的css像素宽度是320px，由于它的dpr=2，所以它的物理像素宽度为320 × 2 = 640px，这也就是为什么，你在5s上截了一张图，在电脑上打开，它的原始宽度是640px的原因。 那 iphone 6 的截图宽度呢？ 375 × 2 = 750 那 iphone 6 sp 的截图宽度呢？ 414 × 3 = 1242 以此类推，你现在能明白效果图为什么一般是 640 ，750 甚至是 1242 的原因了么？（真没有歧视安卓机的意思。。。） 2.问：宽度用rem写的情况下， 在 iphone6 上没问题， 在 iphone5上会有横向滚动条，何解？ 答：假设你的效果图宽度是750，在这个效果图上可能有一个宽度为7rem（高清方案默认 1rem = 100px）的元素。我们知道，高清方案的特点就是几乎完美还原效果图，也就是说，你写了一个宽度为 7rem 的元素，那么在目前主流移动设备上都是7rem。然而，iphone 5 的宽度为640，也就是6.4rem。于是横向滚动条不可避免的出现了。 怎么办呢？ 这是我目前推荐的比较安全的方式：如果元素的宽度超过效果图宽度的一半（效果图宽为640或750），果断使用百分比宽度，或者flex布局。就像把等屏宽的图片宽度设为100%一样。 3.问：不是 1rem = 100px吗，为什么我的代码写了一个宽度为3rem的元素，在电脑端的谷歌浏览器上宽度只有150px? 答：先说高清方案代码，再次强调咱们的高清方案代码是根据设备的dpr动态设置html 的 font-size， 如果dpr=1(如电脑端），则html的font-size为50px，此时 1rem = 50px 如果dpr=2(如iphone 5 和 6），则html的font-size为100px，此时 1rem = 100px 如果dpr=3(如iphone 6 sp），则html的font-size为150px，此时 1rem = 150px 如果dpr为其他值，即便不是整数，如3.4 , 也是一样直接将dpr 乘以 50 。 再来说说效果图，一般来讲，我们的效果图宽度要么是640，要么是750，无论哪一个，它们对应设备的dpr=2，此时，1 rem = 50 × 2 = 100px。这也就是为什么高清方案默认1rem = 100px。而将1rem默认100px也是好处多多，可以帮你快速换算单位，比如在750宽度下的效果图，某元素宽度为53px，那么css宽度直接设为53/100=0.53rem了。 然而极少情况下，有设计师将效果图宽定为1242px，因为他手里只有一个iphone 6 sp (dpr = 3)，设计完效果图刚好可以在他的iphone 6 sp里查看调整。一切完毕之后，他将这个效果图交给你来切图。由于这个效果图对应设备的dpr=3，也就是1rem = 50 × 3 = 150px。所以如果你量取了一个宽度为90px的元素，它的css宽度应该为 90/150=0.6rem。由于咱们的高清方案默认1rem=100px，为了还原效果图，你需要这样换算。当然，一个技巧就是你可以直接修改咱们的高清方案的默认设置。在代码的最后 你会看到 flex(false, 100, 1) ，将其修改成flex(false, 66.66667, 1)（感谢简友：V旅行指出此处错误！ 2017/3/24）就不用那么麻烦的换算了，此时那个90px的直接写成0.9rem就可以了。 4.问：在此方案下，我如果引用了别的UI库，那些UI库的元素会显得特别小，如何解决？ 答：可以这样去理解问题的原因，如果不用高清方案，别的UI库的元素在移动设备上（假设这个设备是iphone 5好了）显示是正常的，这没有问题，然后我们在这个设备上将该页面截图放到电脑上看，发现宽度是640（问答1解释过了），根据你的像素眼大致测量，你发现这个设备上的某个字体大小应该是12px，而你在电脑上测量应该是24px。 现在我们使用高清方案去还原这个页面，那么字体大小应该写为 0.24rem 才对！ 所以，如果你引用了其他的UI库，为了兼容高清方案，你需要对该UI库里凡是应用px的地方做相应处理，即： a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异，有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化，也可以完全手动处理） （2017/9/9更新）然而真实情况往往更为复杂，比如，你引入了百度地图（N个样式需要处理转换）；或者你引入了一个 framework；又或者你使用了 video 标签，上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况，此时我们的高清方案如果不再压缩页面，那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路，笔者对高清方案的源码做了如下修改，即添加一个叫做 normal 的参数，由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后，你会看到 flex(false, 100, 1)，默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩，由于我们的源码执行后，直接将flex函数挂载到全局变量window上了，此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了，而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是，如果禁止了页面压缩，高清屏的1像素就不能实现了，如果你必须要实现1像素，那么自行谷歌：css 0.5像素，有N多的解决方案，这里不再赘述。 5.问：有时候字体会不受控制的变大，怎么办？ 答：在X5新内核Blink中，在排版页面的时候，会主动对字体进行放大，会检测页面中的主字体，当某一块字体在我们的判定规则中，认为字号较小，并且是页面中的主要字体，就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的，可以采取给最大高度解决 解决方案： , :before, :after { max-height: 100000px } 补充：有同学反映，在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案，字体也会变大，无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。（感谢 程序媛喵喵 对此的补充！2017/7/7） 6.问：我在底部导航用的flex感觉更合适一些，请问这样子混着用可以吗？ 答：咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问：在高清方案下，一个标准的，较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的？ 点击浏览：一个标准的640手机页面设计稿参考（没错，在此方案中，你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单！） 8.问：用了这个方案如何使用媒体查询呢？ 一般来讲，使用了这个方案是没必要用媒体查询了，如果你必须要用，假设你要对 iphone5 （css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素，也就是640）宽度下的类名做处理，你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问：可以提供下这个高清方案的源码吗？ 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问：我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题，如何解决？ 此方案久经考验，具有普遍适用性，自身出致命问题的情况很少，至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题，都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明，配置了若干 demo，你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时，首先问自己，为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了？？ 如果你真的经过充分验证，比对，确实是rem布局自身出了问题，那么请私信我，把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...lQieHuan类在实现动态面板切换和响应事件方面扮演了重要角色。为了进一步提升GUI设计的专业性和效率，开发者可以关注以下最新的技术和实践： 1. JavaFX替代Swing的探讨：随着Oracle将重心转向JavaFX，许多开发者开始考虑从Swing迁移到JavaFX以获得更现代化、高性能且易于维护的UI体验。JavaFX提供了丰富的图形效果、CSS样式支持以及与Web技术更好的集成能力。 2. 现代Java GUI框架介绍：除了官方推荐的JavaFX外，还有诸如TornadoFX（基于JavaFX的声明式MVVM框架）、 Griffon（Groovy为基础的桌面应用框架）等新兴框架，它们为开发者提供了更简洁直观的API和强大的功能集。 3. 跨平台UI工具包Qt Jambi：尽管Java Swing是纯Java环境下的GUI解决方案，但也有其他跨平台工具包值得关注，例如Qt Jambi，它允许开发者使用Java编写原生速度和外观的应用程序，并兼容多种操作系统。 4. 无障碍性设计原则在Swing中的应用：针对日益增长的无障碍需求，开发者应了解并遵循WCAG标准，在Swing应用程序中实施无障碍设计，如提供键盘导航支持、可调整的文字大小及高对比度模式等。 5. Swing组件最佳实践分享：查阅最新的开发者博客和论坛讨论，可以发现众多关于如何优化Swing组件性能、处理并发问题以及改善用户体验的实际案例和建议，这些都能帮助你更好地运用Swing进行复杂GUI的设计与实现。 综上所述，不断跟进最新的GUI开发趋势和技术发展，结合实际项目需求，灵活运用和扩展Swing或其他相关框架，将有助于打造更为出色和易用的桌面应用程序。

...，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。 PLC通讯实现-C访问OpcUa实现读写PLC（十） 背景 概念 特点 依赖 配置OpcUA Server 关键代码 代码下载 背景 由于工厂设备种类多、分阶段建设，工控程序开发通常面临对接多种PLC厂商设备和不同系列与型号。因此出现了一种专门与不同PLC通讯的软件协议-OPC（OLE for Process Control），而各厂家在OPC基础上进行了不同程度的扩展，为了应对标准化和跨平台的趋势，和了更好的推广OPC，OPC基金会近些年在之前OPC成功应用的基础上推出了一个新的OPC标准-OPC UA。处于通讯效率上的考虑，很多厂家生产了OPCUA设备模块，内置处理器，性价比不错。不过这不是本文关注的重点。 概念 OPC UA（OPC Unified Architecture）是指OPC统一体系架构，是一种基于服务的、跨越平台的解决方案。 特点 扩展了OPC的应用平台。传统的基于COM/DCOM 的OPC技术只能基于Windows操作系统，OPC UA支持拓展到Linux和Unix平台。这使得基于OPC UA的标准产品可以更好地实现工厂级的数据采集和管理； 不再基于DCOM通讯，不需要进行DCOM安全设置； OPC UA定义了统一数据和服务模型，使数据组织更为灵活，可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信； OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的，并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递； OPC UA可以穿越防火墙，实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写，可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库，而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置（此为示例配置，您可根据你的实际情况进行配置） 1、OpcUa Server Url：opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint：[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name：Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account：user1 5、Password：自己设置 6、在PLC中开了2个数据块，分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签，第一个名称为DB4.0-99，地址为DB4DBW0.100，数据类型为Short，长度100，即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109，地址为DB4DBW100.10，数据类型为Short，方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签，第一个名称为DB5.0-99，地址为DB5DBW0.100，数据类型为Short，第二个名称为DB5.100-121， 地址为DB5DBW100.22，数据类型为Short，即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64，地址为DB5DBW64，数据类型为Short。 具体如下图： 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299，则认为已存在，不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前，先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败，未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后，再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败：标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签：" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法，断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常：" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常：" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签：[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签：[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 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。 文章目录 C10K I/O 模型优化 工作模型优化 C1000K C10M 总结 C10K 和 C1000K 的首字母 C 是 Client 的缩写。 C10K 是单机同时处理 1 万个请求（并发连接 1 万）的问题 C1000K 是单机支持处理 100 万个请求（并发连接 100 万）的问题。 C10K C10K 问题最早由 Dan Kegel 在 1999 年提出。那时的服务器还只是 32 位系统，运行着 Linux 2.2 版本（后来又升级到了 2.4 和 2.6，而 2.6 才支持 x86_64），只配置了很少的内存（2GB）和千兆网卡。 怎么在这样的系统中支持并发 1 万的请求呢？ 从资源上来说，对 2GB 内存和千兆网卡的服务器来说，同时处理 10000 个请求，只要每个请求处理占用不到 200KB（2GB/10000）的内存和 100Kbit （1000Mbit/10000）的网络带宽就可以。 物理资源是足够的，是软件的问题，特别是网络的 I/O 模型问题。 I/O 的模型，文件 I/O和网络 I/O 模型也类似。 在 C10K 以前，Linux 中网络处理都用同步阻塞的方式，也就是每个请求都分配一个进程或者线程。 请求数只有 100 个时，这种方式自然没问题，但增加到 10000 个请求时，10000 个进程或线程的调度、上下文切换乃至它们占用的内存，都会成为瓶颈。 每个请求分配一个线程的方式不合适，为了支持 10000 个并发请求，有两个问题需要我们解决 第一，怎样在一个线程内处理多个请求，也就是要在一个线程内响应多个网络 I/O。以前的同步阻塞方式下，一个线程只能处理一个请求，到这里不再适用，是不是可以用非阻塞 I/O 或者异步 I/O 来处理多个网络请求呢？ 第二，怎么更节省资源地处理客户请求，也就是要用更少的线程来服务这些请求。是不是可以继续用原来的 100 个或者更少的线程，来服务现在的 10000 个请求呢？ I/O 模型优化 异步、非阻塞 I/O 的解决思路是我们在网络编程中经常用到的 I/O 多路复用（I/O Multiplexing） 两种 I/O 事件通知的方式：水平触发和边缘触发，它们常用在套接字接口的文件描述符中。 水平触发：只要文件描述符可以非阻塞地执行 I/O ，就会触发通知。也就是说，应用程序可以随时检查文件描述符的状态，然后再根据状态，进行 I/O 操作。 边缘触发：只有在文件描述符的状态发生改变（也就是 I/O 请求达到）时，才发送一次通知。这时候，应用程序需要尽可能多地执行 I/O，直到无法继续读写，才可以停止。如果 I/O 没执行完，或者因为某种原因没来得及处理，那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法，我带你来逐个分析一下。 第一种，使用非阻塞 I/O 和水平触发通知，比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理，select 和 poll 需要从文件描述符列表中，找出哪些可以执行 I/O ，然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的，一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符，这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以，这种方式的最大优点，是对应用程序比较友好，它的 API 非常简单。 但是，应用软件使用 select 和 poll 时，需要对这些文件描述符列表进行轮询，这样，请求数多的时候就会比较耗时。并且，select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量，表示文件描述符的集合，因此会有最大描述符数量的限制。比如，在 32 位系统中，默认限制是 1024。并且，在 select 内部，检查套接字状态是用轮询的方法，再加上应用软件使用时的轮询，就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法，换成了一个没有固定长度的数组，这样就没有了最大描述符数量的限制（当然还会受到系统文件描述符限制）。但应用程序在使用 poll 时，同样需要对文件描述符列表进行轮询，这样，处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外，应用程序每次调用 select 和 poll 时，还需要把文件描述符的集合，从用户空间传入内核空间，由内核修改后，再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换，也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢？答案自然是肯定的。 第二种，使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知，比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题，就需要继续对其进行优化，而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树，在内核中管理文件描述符的集合，这样，就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制，只关注有 I/O 事件发生的文件描述符，不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意，epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能（2.4 虽然也有，但功能不完善）。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知，那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O，并要处理更多的异常事件。 第三种，使用异步 I/O（Asynchronous I/O，简称为 AIO）。 在前面文件系统原理的内容中，我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作，而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后，系统会用事件通知（比如信号或者回调函数）的方式，告诉应用程序。这时，应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能，并且在很长时间里都处于不完善的状态，比如 glibc 提供的异步 I/O 库，就一直被社区诟病。同时，由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样，想要使用的话，一定要小心设计，其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后，请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后，就可以在一个进程或线程中处理多个请求，其中，又有下面两种不同的工作模型。 第一种，主进程 + 多个 worker 子进程，这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是：主进程执行 bind() + listen() 后，创建多个子进程；然后，在每个子进程中，都通过 accept() 或 epoll_wait() ，来处理相同的套接字。 比如，最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字，并管理子进程的生命周期；而 worker 进程，则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意，accept() 和 epoll_wait() 调用，还存在一个惊群的问题。换句话说，当网络 I/O 事件发生时，多个进程被同时唤醒，但实际上只有一个进程来响应这个事件，其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中，accept() 的惊群问题，已经在 Linux 2.6 中解决了； 而 epoll 的问题，到了 Linux 4.5 ，才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题， Nginx 在每个 worker 进程中，都增加一个了全局锁（accept_mutex）。这些 worker 进程需要首先竞争到锁，只有竞争到锁的进程，才会加入到 epoll 中，这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过，根据前面 CPU 模块的学习，你应该还记得，进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ，却具有非常好的性能呢？ 这里最主要的一个原因就是，这些 worker 进程，实际上并不需要经常创建和销毁，而是在没任务时休眠，有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时，主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然，你也可以用线程代替进程：主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理，而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低，实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中，保证每次事件都只唤醒主线程，而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种，监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下，所有的进程都监听相同的接口，并且开启 SO_REUSEPORT 选项，由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒，就不会出现惊群问题了。比如，Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意，想要使用 SO_REUSEPORT 选项，需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化，C10K 问题很容易就可以解决。不过，随着摩尔定律带来的服务器性能提升，以及互联网的普及，你并不难想到，新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快，原来的 C10K 已经不能满足需求，所以又有了 C100K 和 C1000K，也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万，其实还是基于 C10K 的这些理论，epoll 配合线程池，再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下，C100K 很自然就可以达到。 那么，再进一步，C1000K 是不是也可以很容易就实现呢？这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说，100 万个请求需要大量的系统资源。比如， 假设每个请求需要 16KB 内存的话，那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说，假设只有 20% 活跃连接，即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量，总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量，所以还需要配置万兆网卡，或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次，从软件资源上来说，大量的连接也会占用大量的软件资源，比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪（CONNTRACK）、网络协议栈的缓存大小（比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存）等等。 最后，大量请求带来的中断处理，也会带来非常高的处理成本。这样，就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS（软中断负载均衡到多个 CPU 核上），以及将网络包的处理卸载（Offload）到网络设备（如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD）等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法，本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过，除了 I/O 模型之外，还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化，特别是需要借助硬件，来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然，人们对于性能的要求是无止境的。再进一步，有没有可能在单机中，同时处理 1000 万的请求呢？这也就是 C10M 问题。 实际上，在 C1000K 问题中，各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件（比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等）后，你可能会发现，无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数，想实现 1000 万请求的并发，都是极其困难的。 究其根本，还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始，到软中断中的各层网络协议处理，最后再到应用程序，这个路径实在是太长了，就会导致网络包的处理优化，到了一定程度后，就无法更进一步了。 要解决这个问题，最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径，把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制，DPDK 和 XDP。 第一种机制，DPDK，是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈，直接由用户态进程通过轮询的方式，来处理网络接收。 说起轮询，你肯定会下意识认为它是低效的象征，但是进一步反问下自己，它的低效主要体现在哪里呢？是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧！那么，换个角度来想，如果每时每刻都有新的网络包需要处理，轮询的优势就很明显了。比如： 在 PPS 非常高的场景中，查询时间比实际工作时间少了很多，绝大部分时间都在处理网络包； 而跳过内核协议栈后，就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程，应用程序可以针对应用的实际场景，有针对性地优化网络包的处理逻辑，而不需要关注所有的细节。 此外，DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率。 第二种机制，XDP（eXpress Data Path），则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包，在进入内核协议栈之前，就进行处理，也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样，都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示： 你可以看到，XDP 对内核的要求比较高，需要的是 Linux 4.8 以上版本，并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用，常见的有 IDS（入侵检测系统）、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源，一方面在于系统有限的资源；另一方面，也是更重要的因素，是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口，限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ，完美解决了 C10K 的问题，现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ，可能只需要增加系统的物理资源就可以满足；但从 C100K 到 C1000K ，就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时，就需要多方面的优化工作了，从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化，再到应用程序的工作模型优化，都是考虑的重点。 再进一步，要实现 C10M ，就不只是增加物理资源，或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候，就需要用 XDP 的方式，在内核协议栈之前处理网络包；或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈，在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了，实际上，在大多数场景中，我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构，把这些请求分发到多台服务器中来处理，通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 我踩过的坑，希望大家不用再踩。 到现在我工作 17 年了， 担任架构师的职位也超过了 10 年，担任过像 HP、Amazon 这样的世界级团队的架构师，也担任过像汇量科技这样快速成长的中小企业的技术领导。应 InfoQ 邀请分享一下我的工作感悟，分享内容部分来自成功总结，更多是来自失败的反思，希望我踩过的坑大家可以不用再踩。 “提出问题”难于“解决问题” 作为技术人员，我们已经习惯于作为问题的解决者给出设计方案，而很少以问题提出者的身份去思考设计方案。团队中常见的典型矛盾，就是产品团队和研发团队之间的矛盾。作为研发团队，我们常吐槽产品团队的需求不合理、不懂技术等。其实我们可以试着把自己的工作再往前移一下，不仅仅是去设计架构、实现产品的需求，同时也试着去实现客户的需求，甚至发现潜在的需求。 这时我们就变成了在设计上提出问题的人，你会发现提出问题的同时，在很多时候也需要同样深入的思考。设计一个好的问题，甚至比解决问题更难。 其实即便是软件开发领域的大神 Frederick P. Brooks Jr.（《人月神话》的作者）也会有同样的感叹。 “The hardest part of design is deciding what to design.” – 《The design of design》, by Frederick P. Brooks Jr. 决定“不要什么”比“要什么”更难 也许是由于人性的贪婪，对于软件系统我们同样想要更多：更多功能、更好的性能、更好的伸缩性、扩展性等等。作为软件架构师要明白软件架构设计就是一种取舍或平衡。当大家都在往里面加东西的时候，架构师更应该来做这个说“不”的人。 软件设计和定义过程中存在很多取舍，例如： 完善功能和尽早发布的取舍。 伸缩性和性能的取舍。 著名的 CAP 原则，就是一个很好的取舍指导策略。为了更好的取舍，保持架构风格的一致性，在一开始架构师就应该根据系统的实际需求来定义一些取舍的原则，如： 数据一致性拥有最高优先级。 提前发布核心功能优于完整发布等。 非功能性需求决定架构 因为软件是为了满足客户的功能性需求的，所以很多设计人员可能会认为架构是由要实现的功能性需求决定的。但实际上真正决定软件架构的其实是非功能性需求。 架构师要更加关注非功能性需求，常见的非功能性包括：性能，伸缩性，扩展性和可维护性等，甚至还包括团队技术水平和发布时间要求。能实现功能的设计总是有很多，考虑了非功能性需求后才能筛选出最合适的设计。 以上架构模式来自《面向模式的软件架构》的第一卷，这套书多年来一直是架构师的必读经典。面向架构的模式就是为不同的非功能性需求提供了很好的参考和指导。图中的 Micro-Kernel 模式，更加关注可扩展性和可用性（错误隔离）。 “简单”并不“容易” 很多架构师都会常常提到保持简单，但是有时候我们会混淆简单和容易。简单和容易在英语里也是两个词“simple”和“easy”。 “Simple can be harder than complex: You have to work hard to get your thinking clean to make it simple. But it’s worth it in the end because once you get there, you can move mountains. To be truly simple, you have to go really deep.” –SteveJobs 真正的一些简单的方法其实来自于对问题和技术更深入的理解。这些方案往往不是容易获得的、表面上的方法。简单可以说蕴含着一种深入的技巧在其中。 下面我来举一个例子。 首先我们来回顾一下软件生命周期中各个阶段的成本消耗占比。以下是来一个知名统计机构的分析报告。我们可以看到占比最大的是维护部分，对于这一部分的简化将最具有全局意义。 我曾经开发过一个设备管理系统，移动运营商通过这个系统来管理移动设备，实现包括设备的自动注册、固件和软件的同步等管理功能。这些功能是通过一些管理系统与移动设备间的预定义的交互协议来完成的。 电信专家们会根据业务场景及需求来调整和新增这些交互协议。起初我们采用了一种容易实现的方式，即团队中的软件工程会根据电信专家的说明，将协议实现为对应代码。 之后我们很快发现这样的方式，让我们的工作变得没那么简单。 “I believe that the hardest part of software projects, the most common source of project failure, is communication with the customers and users of that software.” –Martin Fowler 正如软件开发大师 MartinFowler 提到的，“沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段，电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通，而他们的领域知识和词汇都有很大的差别，这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护（协议的修改）变得十分艰难，不仅协议更新上线时间慢，而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限，很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现，导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题，后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言（并提供可视化的工具），这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了，省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法，但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员，代码是软件的最终实现形态，停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受，更重要的是忘记其中的“痛”，从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon，高级副总裁级别的 Distinguish Engineer（如：James Gosling，Java 之父），他们每年的编码量也非常大，常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险，尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现，但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多，甚至可能导致项目的失败，前面我们也提到了非功能性需求决定了架构，如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后，就算是一个项目要失败也要让它快速失败，这也是一种敏捷。 从“问题”开始，而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情，总是乐于去学习新技术，同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病，就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”，使用一些不适合的技术去解决手边的问题，常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务，起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务，由团队的一个成员来开发和维护。后来，这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣，并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事： 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性，在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物，由于采用客户端方式，引入了大量的额外交互，导致性能差别达7倍之多。这时候，这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术，通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致（即当某对象的值发生改变后会产生一个事件，然后关注这一改变的逻辑，就会订阅这个通知，并改变于其相关数据，从而实现不同数据的最终一致）。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制，为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此，大家可以看到实现一样的功能，但是复杂性大大增加，维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯，加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友，在一个公司没日没夜的干了几年，没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了，但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识，使得自己已经落后了，连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识，尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题： 缺乏学习导致工作能力没有提升，而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势，只能被动紧紧追赶。试想一下，要是你都领先同行业五年了，还会在乎通过加班来早一个月发布吗？ 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙，进而更没有时间提高自己的技术技能，很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道，光靠锻炼是不行的，营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样，实践和学习是一样重要的，当你在一个领域工作了一段时间以后，工作对你而言就主要是实践了，随着你对该领域的熟悉，能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间，否则很容易成为井底之蛙，从而陷入前面提到的恶性循环。 最后，以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心，保持匠心！ 作者简介： 蔡超，Mobvista 技术 VP 兼首席架构师，SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验，其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista，任公司技术副总裁及首席架构师，领导公司的数字移动营销平台的开发，该平台完全建立于云计算技术之上，每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前，曾任亚马逊全球直运平台首席架构师，亚马逊（中国）首席架构师，曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发，并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验；曾任 HP（中国）移动设备管理系统首席软件架构师，该系统曾是全球最大的无线设备管理系统（OMA DM）（客户包括中国移动，中国联通，中国电信等）；曾任北京天融信网络安全技术公司，首席软件架构师，领导开发的网络安全管理系统（TopAnalyzer）至今仍被政府重要部门及军队广为采用，该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运，2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 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。

...PR 论文 , 国际模式识别大会（International Conference on Pattern Recognition, 简称ICPR）是模式识别领域内全球顶级的学术会议，作者在文中提到自己基于一篇ICPR论文中的算法申请了专利，这表明该论文代表了该领域的前沿研究成果。 DLL 基地址重定位 , DLL（Dynamic Link Library，动态链接库）是Windows操作系统中的一种文件格式，包含可由多个程序同时使用的代码和数据。基地址重定位是指在程序加载时，系统为DLL分配内存空间，并根据需要调整其基地址的过程，以避免不同DLL间的地址冲突。文中作者通过实现客户端启动加速方案时，运用了DLL基地址重定位技术来优化软件性能。 trPC , trPC (Tencent RPC) 是腾讯内部广泛使用的一种远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）框架，用于简化分布式服务间的通信与交互，提供高效、稳定、易用的服务间调用能力。文中提到作者在重回腾讯后，花大量精力熟悉了基于trPC的各种腾讯内部技术生态。 Docker , Docker是一种开源的应用容器引擎，它将应用及其依赖打包成独立可移植的容器，实现了应用程序及其环境的一次构建、到处运行的效果，极大地简化了开发、测试和部署流程。在文中，作者提到了随着Docker的广泛应用，底层网络工作方式发生变化，并开始研究网络虚拟化相关技术。 协同算法 , 协同算法是一种通过分析用户行为、兴趣偏好等信息，实现个性化推荐或优化某种目标的技术。文中提及作者在搜狗手机助手项目中，采用用户协同、标签相似、点击反馈等方法，提升了搜索转化率，这里的“协同算法”就是一种利用用户间关联性进行优化的算法。

...资自己，通过不断学习实现职业生涯的可持续发展。 同时，心理学专家也强调，保持积极心态是中年人应对职场挑战的关键要素之一。正如美国心理学家卡罗尔·德韦克提出的“成长思维模式”，鼓励人们以开放的态度看待困难和挑战，相信能力可以通过努力得以提升，这对于中年职场人士打破现状、激发潜力具有深远意义。 综上所述，面对日新月异的社会变迁和职场环境，中年群体需树立长期职业规划意识，提高实际行动力，强化个人核心竞争力，并始终保持与时俱进的学习态度和积极进取的心态，以此来应对职业道路上的各种挑战，实现职业生涯的二次腾飞。

...，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。