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...ka 一个让我着迷的消息队列系统 大家好啊！今天咱们聊聊Kafka，这个让我又爱又恨的消息队列系统。说实话，刚接触Kafka的时候，我真是被它的复杂度吓到了。嘿，说真的，一开始也没觉得它有多特别，但用得多了才发现这家伙简直太有范儿了！特别是它的设计思路，名字起得那叫一个讲究，东西摆得也特有条理，看得我忍不住直点头，真心觉得牛！ Kafka本质上是一个分布式流处理平台，可以用来处理实时数据流。它的核心是消息队列，但又不仅仅是简单的消息队列。它不仅传输速度快、反应还超灵敏，而且特别皮实，出点小问题也不带怕的。这么能打的表现，让它在大数据圈子里简直成了明星！不过，要想用好Kafka，你得先搞清楚它的命名规范和组织结构。接下来，我会结合自己的理解和实践，给大家分享一些干货。 --- 2. 命名规范 让Kafka的世界井然有序 2.1 主题（Topic）：Kafka世界的基石 首先，我们来聊聊主题（Topic）。在Kafka里面呢，主题就好比是一个文件夹，所有的消息啊，就像文件一样，一股脑儿地塞进这个文件夹里头。每一个主题都有一个唯一的名称，这个名字就是它的标识符。比如说嘛，你可以建个叫user_events的话题分区，专门用来存用户干的事儿，点啥、买啥、逛哪儿，都往里丢，方便又清晰！ java // 创建一个Kafka主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic user_events 这里的关键点在于，主题的名字要尽量简单明了，避免使用特殊字符或者空格。哎呀，这就好比你给文件夹起个特别绕口的名字，结果自己都记不住路径了，Kafka也是一样！它会根据主题的名字创建对应的文件夹结构，但要是主题名太复杂，搞不好就会在找东西的时候迷路，路径解析起来就容易出岔子啦。而且啊，主题的名字最好起得通俗易懂一点，让大伙儿一眼扫过去就明白这是干啥用的。 2.2 分区（Partition）：主题的分身术 接着说分区（Partition）。每个主题都可以被划分为多个分区，每个分区就是一个日志文件。分区的作用是什么呢？它可以提高并发性和扩展性。比如说，你有个主题叫orders（订单），你可以把它分成5个区（分区）。这样一来，不同的小伙伴就能一起开工，各自处理这些区里的数据啦！ java // 查看主题的分区信息 kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic orders 分区的数量决定了并发的上限。所以，在设计主题时，你需要仔细权衡分区数量。太多的话，管理起来麻烦；太少的话，可能无法充分利用资源。我一般会根据预计的消息量来决定分区的数量。比如说，如果一秒能收到几千条消息，那分区设成10到20个就挺合适的。毕竟分区太多太少了都不好，得根据实际情况来调，不然可能会卡壳或者资源浪费啊！ 2.3 消费者组（Consumer Group）：团队协作的秘密武器 最后，我们来说消费者组（Consumer Group）。消费者组是一组消费者的集合，它们共同消费同一个主题的消息。每个消费者组都有一个唯一的名称，这个名字同样非常重要。 java // 创建一个消费者组 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_events --group my_consumer_group 消费者组的设计理念是为了实现负载均衡和故障恢复。比如说，如果有两个小伙伴在一个小组里，系统就会帮他们自动分配任务（也就是主题的分区），这样大家就不会抢来抢去，重复干同样的活儿啦！而且呢，要是有个消费者挂掉了或者出问题了，其他的消费者就会顶上来，接手它负责的那些分区，接着干活儿，完全不受影响。 --- 3. 组织结构 Kafka的大脑与四肢 3.1 集群（Cluster）：Kafka的心脏 Kafka集群是由多个Broker组成的，Broker是Kafka的核心组件，负责存储和转发消息。一个Broker就是一个节点，多个Broker协同工作，形成一个分布式的系统。 java // 启动Kafka Broker nohup kafka-server-start.sh config/server.properties & Broker的数量决定了系统的容错能力和性能。其实啊，通常咱们都会建议弄三个Broker，为啥呢？就怕万一有个家伙“罢工”了，比如突然挂掉或者出问题，别的还能顶上，整个系统就不耽误干活啦！不过，Broker的数量也不能太多，否则会增加管理和维护的成本。 3.2 Zookeeper：Kafka的大脑 Zookeeper是Kafka的协调器，它负责管理集群的状态和配置。没有Zookeeper，Kafka就无法正常运作。比如说啊，新添了个Broker（也就是那个消息中转站），Zookeeper就会赶紧告诉其他Broker：“嘿，快看看这位新伙伴，更新一下你们的状态吧！”还有呢，要是某个分区的老大换了（Leader切换了），Zookeeper也会在一旁默默记好这笔账，生怕漏掉啥重要信息似的。 java // 启动Zookeeper nohup zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 虽然Zookeeper很重要，但它也有一定的局限性。比如，它可能会成为单点故障，影响整个系统的稳定性。因此，近年来Kafka也在尝试去掉对Zookeeper的依赖，开发了自己的内部协调机制。 3.3 日志（Log）：Kafka的四肢 日志是Kafka存储消息的地方，每个分区对应一个日志文件。嘿，这个日志设计可太聪明了！它用的是顺序写入的方法，就像一条直线往前跑，根本不用左顾右盼，写起来那叫一个快，效率直接拉满！ java // 查看日志路径 cat config/server.properties | grep log.dirs 日志的大小可以通过参数log.segment.bytes来控制。默认值是1GB，你可以根据实际情况调整。要是日志文件太大了，查个东西就像在大海捞针一样慢吞吞的；但要是弄得太小吧，又老得换新的日志文件，麻烦得很，还费劲。 --- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论，咱们来实际操作一下吧！假设我们要搭建一个简单的Kafka环境，用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先，我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包，解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来，我们创建一个名为login_logs的主题，并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后，我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息，每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了，到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章，我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛？因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧，分个区啦，还有消费者组怎么配合干活儿，这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的，真不是随便凑合出来的！ 当然，Kafka的学习之路还有很多内容需要探索，比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊，只要你把命名的规矩弄明白了，东西该怎么放也心里有数了，那你就算是走上正轨啦，成功嘛，它就已经在向你招手啦！加油吧，朋友们！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问，欢迎随时交流哦！

...bjA和指针关系进行映射，那么当访问ObjA的时候，顺便访问这个额外的指针，从这个指针指向的位图就能找到被ObjA引用的分区B对应的内存块。通常我们只需要判定位图里面对应的位是否有1，有的话则认为发生了引用。 class CardTable: public CHeapObj<mtGC> {friend class VMStructs;public:typedef uint8_t CardValue;// All code generators assume that the size of a card table entry is one byte.// They need to be updated to reflect any change to this.// This code can typically be found by searching for the byte_map_base() method.STATIC_ASSERT(sizeof(CardValue) == 1);protected:// The declaration order of these const fields is important; see the// constructor before changing.const MemRegion _whole_heap; // the region covered by the card tableconst size_t _page_size; // page size used when mapping _byte_mapsize_t _byte_map_size; // in bytesCardValue _byte_map; // the card marking arrayCardValue _byte_map_base;// Some barrier sets create tables whose elements correspond to parts of// the heap; the CardTableBarrierSet is an example. Such barrier sets will// normally reserve space for such tables, and commit parts of the table// "covering" parts of the heap that are committed. At most one covered// region per generation is needed.static constexpr int max_covered_regions = 2;// The covered regions should be in address order.MemRegion _covered[max_covered_regions];// The last card is a guard card; never committed.MemRegion _guard_region;inline size_t compute_byte_map_size(size_t num_bytes);enum CardValues {clean_card = (CardValue)-1,dirty_card = 0,CT_MR_BS_last_reserved = 1};// a word's worth (row) of clean card valuesstatic const intptr_t clean_card_row = (intptr_t)(-1);// CardTable entry sizestatic uint _card_shift;static uint _card_size;static uint _card_size_in_words;size_t last_valid_index() const {return cards_required(_whole_heap.word_size()) - 1;}private:void initialize_covered_region(void region0_start, void region1_start);MemRegion committed_for(const MemRegion mr) const;public:CardTable(MemRegion whole_heap);virtual ~CardTable() = default;void initialize(void region0_start, void region1_start);// Barrier set functions.// Initialization utilities; covered_words is the size of the covered region// in, um, words.inline size_t cards_required(size_t covered_words) const {assert(is_aligned(covered_words, _card_size_in_words), "precondition");return covered_words / _card_size_in_words;}// Dirty the bytes corresponding to "mr" (not all of which must be// covered.)void dirty_MemRegion(MemRegion mr);// Clear (to clean_card) the bytes entirely contained within "mr" (not// all of which must be covered.)void clear_MemRegion(MemRegion mr);// Return true if "p" is at the start of a card.bool is_card_aligned(HeapWord p) {CardValue pcard = byte_for(p);return (addr_for(pcard) == p);}// Mapping from address to card marking array entryCardValue byte_for(const void p) const {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));CardValue result = &_byte_map_base[uintptr_t(p) >> _card_shift];assert(result >= _byte_map && result < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds accessor for card marking array");return result;}// The card table byte one after the card marking array// entry for argument address. Typically used for higher bounds// for loops iterating through the card table.CardValue byte_after(const void p) const {return byte_for(p) + 1;}void invalidate(MemRegion mr);// Provide read-only access to the card table array.const CardValue byte_for_const(const void p) const {return byte_for(p);}const CardValue byte_after_const(const void p) const {return byte_after(p);}// Mapping from card marking array entry to address of first wordHeapWord addr_for(const CardValue p) const {assert(p >= _byte_map && p < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds access to card marking array. p: " PTR_FORMAT" _byte_map: " PTR_FORMAT " _byte_map + _byte_map_size: " PTR_FORMAT,p2i(p), p2i(_byte_map), p2i(_byte_map + _byte_map_size));// As _byte_map_base may be "negative" (the card table has been allocated before// the heap in memory), do not use pointer_delta() to avoid the assertion failure.size_t delta = p - _byte_map_base;HeapWord result = (HeapWord) (delta << _card_shift);assert(_whole_heap.contains(result),"Returning result = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(result), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return result;}// Mapping from address to card marking array index.size_t index_for(void p) {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return byte_for(p) - _byte_map;}CardValue byte_for_index(const size_t card_index) const {return _byte_map + card_index;}// Resize one of the regions covered by the remembered set.void resize_covered_region(MemRegion new_region);// Card-table-RemSet-specific things.static uintx ct_max_alignment_constraint();static uint card_shift() {return _card_shift;}static uint card_size() {return _card_size;}static uint card_size_in_words() {return _card_size_in_words;}static constexpr CardValue clean_card_val() { return clean_card; }static constexpr CardValue dirty_card_val() { return dirty_card; }static intptr_t clean_card_row_val() { return clean_card_row; }// Initialize card sizestatic void initialize_card_size();// Card marking array base (adjusted for heap low boundary)// This would be the 0th element of _byte_map, if the heap started at 0x0.// But since the heap starts at some higher address, this points to somewhere// before the beginning of the actual _byte_map.CardValue byte_map_base() const { return _byte_map_base; }virtual bool is_in_young(const void p) const = 0;}; class G1CardTable : public CardTable {friend class VMStructs;friend class G1CardTableChangedListener;G1CardTableChangedListener _listener;public:enum G1CardValues {g1_young_gen = CT_MR_BS_last_reserved << 1,// During evacuation we use the card table to consolidate the cards we need to// scan for roots onto the card table from the various sources. Further it is// used to record already completely scanned cards to avoid re-scanning them// when incrementally evacuating the old gen regions of a collection set.// This means that already scanned cards should be preserved.//// The merge at the start of each evacuation round simply sets cards to dirty// that are clean; scanned cards are set to 0x1.//// This means that the LSB determines what to do with the card during evacuation// given the following possible values://// 11111111 - clean, do not scan// 00000001 - already scanned, do not scan// 00000000 - dirty, needs to be scanned.//g1_card_already_scanned = 0x1};static const size_t WordAllClean = SIZE_MAX;static const size_t WordAllDirty = 0;STATIC_ASSERT(BitsPerByte == 8);static const size_t WordAlreadyScanned = (SIZE_MAX / 255) g1_card_already_scanned;G1CardTable(MemRegion whole_heap): CardTable(whole_heap), _listener() {_listener.set_card_table(this);}static CardValue g1_young_card_val() { return g1_young_gen; }static CardValue g1_scanned_card_val() { return g1_card_already_scanned; }void verify_g1_young_region(MemRegion mr) PRODUCT_RETURN;void g1_mark_as_young(const MemRegion& mr);size_t index_for_cardvalue(CardValue const p) const {return pointer_delta(p, _byte_map, sizeof(CardValue));}// Mark the given card as Dirty if it is Clean. Returns whether the card was// Clean before this operation. This result may be inaccurate as it does not// perform the dirtying atomically.inline bool mark_clean_as_dirty(CardValue card);// Change Clean cards in a (large) area on the card table as Dirty, preserving// already scanned cards. Assumes that most cards in that area are Clean.inline void mark_range_dirty(size_t start_card_index, size_t num_cards);// Change the given range of dirty cards to "which". All of these cards must be Dirty.inline void change_dirty_cards_to(CardValue start_card, CardValue end_card, CardValue which);inline uint region_idx_for(CardValue p);static size_t compute_size(size_t mem_region_size_in_words) {size_t number_of_slots = (mem_region_size_in_words / _card_size_in_words);return ReservedSpace::allocation_align_size_up(number_of_slots);}// Returns how many bytes of the heap a single byte of the Card Table corresponds to.static size_t heap_map_factor() { return _card_size; }void initialize(G1RegionToSpaceMapper mapper);bool is_in_young(const void p) const override;}; 以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系，但是一个位通常包含的信息太少，只能描述2个状态：引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态，如果增加至一个字节来描述状态，则位图需要256KB的空间，这个数字太大，开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字，而是一个区域，JVM选择512字节为单位，即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外，实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的（有一个参数可以控制对象最小对齐的大小，默认是8字节，实际上Java在JVM中还有一些附加信息，所以对齐后最小的Java对象是16字节），很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节，所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源，为什么512效果最好？没有相应的数据来支持这个数字，而且这个值不可以配置，不能修改，但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值，1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题，就是512字节里面的内存可能被引用多次，所以这是一个粗略的关系描述，那么在使用的时候需要遍历这512字节。 再举一个例子，假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理，记录对象引用关系的时候，都使用对象的起始位置，然后用这个地址和512对齐，因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法：·处理的时候会以堆分区为处理单位，遍历整个堆分区，在遍历的时候，每次都会以对象大小为步长，结合卡表，如果该卡表中对应的位置被设置，则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。·处理的时候借助于额外的数据结构，找到真正对象的位置，而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法，用于找到第一个对象的起始位置。在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。 在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB（16KB×ObjectAlignmentInBytes×8=1MB）来描述，即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节，指的是对象对齐，第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节，理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了，实际上并不需要，在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位，再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率，标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间，如果对象很大，则更划算。这些都是源码的实现细节，大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 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。

... 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。

...；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。

...中做了一个图片的地址映射，把图片放到了跟程序不同的路径中，每次存储图片都是存到图片路径中，客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题： 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M，当上传的资源超过1M，服务器自动报错413，通过异常处理，可以在客户端得到正确的提示信息。 4，总结优点和不足。 关于修改头像，这么做下来确实达到了目的，用户可以从容的修改头像，性能也还可以。但是，上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的，等待的时间比较久，改进的方向是使用flash控件来限制，使用flash来上传，也不会出现弹出层，这样比较大众化，更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...互，提供SQL语句的映射和结果集的自动转换功能，使得开发者可以更加关注业务逻辑的实现。 B/S结构 , B/S（Browser/Server）架构，即浏览器/服务器架构，是一种典型的网络应用模式。在本文所述的腕表交易系统中，用户的操作主要通过浏览器（Browser）进行，所有的计算和业务逻辑处理都由后台服务器(Server)来完成。用户无需安装特定的客户端软件，只需通过网页访问即可实现对系统的操作和数据交互，具有部署简单、更新方便、跨平台性强等优点。 MySQL数据库 , MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用开发中。在本文描述的腕表交易系统中，MySQL承担了存储系统运行所需的各种数据的任务，如用户信息、商品详情、订单记录等。其特点是安全性高、性能优越、支持大数据量处理，并且提供了丰富的SQL查询语言接口，便于开发者根据业务需求设计合理的数据库表结构并执行高效的数据库操作。

...} 首先，这里是根据映射实现设置控件的注解，java中使用反射的机制效率性能并不高。这里只是举例子实现注解。ButterKnife官方申明不是通过反射机制，因此效率会高点。 package cn.wsy.myretrofit;import android.os.Bundle;import android.widget.TextView;import cn.wsy.myretrofit.annotation.InjectActivity;import cn.wsy.myretrofit.annotation.LayouyInject;import cn.wsy.myretrofit.annotation.ViewInject;@LayoutInject(R.layout.activity_main)public class MainActivity extends InjectActivity {@ViewInject(R.id.textview)private TextView textView;@ViewInject(R.id.textview1)private TextView textview1;@ViewInject(R.id.textview2)private TextView textview2;@ViewInject(R.id.textview3)private TextView textview3;@ViewInject(R.id.textview4)private TextView textview4;@ViewInject(R.id.textview5)private TextView textview5;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);//设置属性textView.setText("OK");textview1.setText("OK1");textview2.setText("OK2");textview3.setText("OK3");textview4.setText("OK4");textview5.setText("OK5");} } 上面直接继承InjectActivity即可，文章上面也有说过：LayouyInject为什么作用域是TYPE，首先在加载view的时候，肯定是优先加载布局啊，ButterKnife也不例外。因此选择作用域在描述类，并且存在运行时。 二、解析Annotation原理 1、运行时 Annotation 解析 (1) 运行时 Annotation 指 @Retention 为 RUNTIME 的 Annotation，可手动调用下面常用 API 解析 method.getAnnotation(AnnotationName.class);method.getAnnotations();method.isAnnotationPresent(AnnotationName.class); 其他 @Target 如 Field，Class 方法类似 。 getAnnotation(AnnotationName.class) 表示得到该 Target 某个 Annotation 的信息，一个 Target 可以被多个 Annotation 修饰； getAnnotations() 则表示得到该 Target 所有 Annotation ； isAnnotationPresent(AnnotationName.class) 表示该 Target 是否被某个 Annotation 修饰； (2) 解析示例如下： public static void main(String[] args) {try {Class cls = Class.forName("cn.trinea.java.test.annotation.App");for (Method method : cls.getMethods()) {MethodInfo methodInfo = method.getAnnotation(MethodInfo.class);if (methodInfo != null) {System.out.println("method name:" + method.getName());System.out.println("method author:" + methodInfo.author());System.out.println("method version:" + methodInfo.version());System.out.println("method date:" + methodInfo.date());} }} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} } 以之前自定义的 MethodInfo 为例，利用 Target（这里是 Method）getAnnotation 函数得到 Annotation 信息，然后就可以调用 Annotation 的方法得到响应属性值 。 2、编译时 Annotation 解析 (1) 编译时 Annotation 指 @Retention 为 CLASS 的 Annotation，甴 apt(Annotation Processing Tool) 解析自动解析。 使用方法： 自定义类集成自 AbstractProcessor； 重写其中的 process 函数 这块很多同学不理解，实际是 apt(Annotation Processing Tool) 在编译时自动查找所有继承自 AbstractProcessor 的类，然后调用他们的 process 方法去处理。 (2) 假设之前自定义的 MethodInfo 的 @Retention 为 CLASS，解析示例如下： @SupportedAnnotationTypes({ "cn.trinea.java.test.annotation.MethodInfo" })public class MethodInfoProcessor extends AbstractProcessor {@Overridepublic boolean process(Set<? extends TypeElement> annotations, RoundEnvironment env) {HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();for (TypeElement te : annotations) {for (Element element : env.getElementsAnnotatedWith(te)) {MethodInfo methodInfo = element.getAnnotation(MethodInfo.class);map.put(element.getEnclosingElement().toString(), methodInfo.author());} }return false;} } SupportedAnnotationTypes 表示这个 Processor 要处理的 Annotation 名字。 process 函数中参数 annotations 表示待处理的 Annotations，参数 env 表示当前或是之前的运行环境 process 函数返回值表示这组 annotations 是否被这个 Processor 接受，如果接受后续子的 rocessor 不会再对这个 Annotations 进行处理 三、几个 Android 开源库 Annotation 原理简析 1、Retrofit (1) 调用 @GET("/users/{username}")User getUser(@Path("username") String username); (2) 定义 @Documented@Target(METHOD)@Retention(RUNTIME)@RestMethod("GET")public @interface GET {String value();} 从定义可看出 Retrofit 的 Get Annotation 是运行时 Annotation，并且只能用于修饰 Method (3) 原理 private void parseMethodAnnotations() {for (Annotation methodAnnotation : method.getAnnotations()) {Class<? extends Annotation> annotationType = methodAnnotation.annotationType();RestMethod methodInfo = null;for (Annotation innerAnnotation : annotationType.getAnnotations()) {if (RestMethod.class == innerAnnotation.annotationType()) {methodInfo = (RestMethod) innerAnnotation;break;} }……} } RestMethodInfo.java 的 parseMethodAnnotations 方法如上，会检查每个方法的每个 Annotation， 看是否被 RestMethod 这个 Annotation 修饰的 Annotation 修饰，这个有点绕，就是是否被 GET、DELETE、POST、PUT、HEAD、PATCH 这些 Annotation 修饰，然后得到 Annotation 信息，在对接口进行动态代理时会掉用到这些 Annotation 信息从而完成调用。 因为 Retrofit 原理设计到动态代理，这里只介绍 Annotation。 2、Butter Knife (1) 调用 @InjectView(R.id.user) EditText username; (2) 定义 @Retention(CLASS) @Target(FIELD)public @interface InjectView {int value();} 可看出 Butter Knife 的 InjectView Annotation 是编译时 Annotation，并且只能用于修饰属性 (3) 原理 @Override public boolean process(Set<? extends TypeElement> elements, RoundEnvironment env) {Map<TypeElement, ViewInjector> targetClassMap = findAndParseTargets(env);for (Map.Entry<TypeElement, ViewInjector> entry : targetClassMap.entrySet()) {TypeElement typeElement = entry.getKey();ViewInjector viewInjector = entry.getValue();try {JavaFileObject jfo = filer.createSourceFile(viewInjector.getFqcn(), typeElement);Writer writer = jfo.openWriter();writer.write(viewInjector.brewJava());writer.flush();writer.close();} catch (IOException e) {error(typeElement, "Unable to write injector for type %s: %s", typeElement, e.getMessage());} }return true;} ButterKnifeProcessor.java 的 process 方法如上，编译时，在此方法中过滤 InjectView 这个 Annotation 到 targetClassMap 后，会根据 targetClassMap 中元素生成不同的 class 文件到最终的 APK 中，然后在运行时调用 ButterKnife.inject(x) 函数时会到之前编译时生成的类中去找。 3、ActiveAndroid (1) 调用 @Column(name = “Name") public String name; (2) 定义 @Target(ElementType.FIELD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface Column {……} 可看出 ActiveAndroid 的 Column Annotation 是运行时 Annotation，并且只能用于修饰属性 (3) 原理 Field idField = getIdField(type);mColumnNames.put(idField, mIdName);List<Field> fields = new LinkedList<Field>(ReflectionUtils.getDeclaredColumnFields(type));Collections.reverse(fields);for (Field field : fields) {if (field.isAnnotationPresent(Column.class)) {final Column columnAnnotation = field.getAnnotation(Column.class);String columnName = columnAnnotation.name();if (TextUtils.isEmpty(columnName)) {columnName = field.getName();}mColumnNames.put(field, columnName);} } TableInfo.java 的构造函数如上，运行时，得到所有行信息并存储起来用来构件表信息。 ———————————————————————— 最后一个问题，看看这段代码最后运行结果： public class Person {private int id;private String name;public Person(int id, String name) {this.id = id;this.name = name;}public boolean equals(Person person) {return person.id == id;}public int hashCode() {return id;}public static void main(String[] args) {Set<Person> set = new HashSet<Person>();for (int i = 0; i < 10; i++) {set.add(new Person(i, "Jim"));}System.out.println(set.size());} } 答案：示例代码运行结果应该是 10 而不是 1，这个示例代码程序实际想说明的是标记型注解 Override 的作用，为 equals 方法加上 Override 注解就知道 equals 方法的重载是错误的，参数不对。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/csdn_aiyang/article/details/81564408。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...sg); // 回显消息 } }); } }); ChannelFuture f = b.bind(8080).sync(); // 绑定端口并同步等待完成 f.channel().closeFuture().sync(); // 等待服务关闭 } finally { workerGroup.shutdownGracefully(); bossGroup.shutdownGracefully(); } 这段代码展示了如何用Netty创建一个简单的TCP服务器。话说回来，Netty这家伙简直太贴心了，它的API设计得特别直观，想设置啥处理器或者监听事件都超简单，用起来完全没压力，感觉开发效率直接拉满！ 2. 大数据流处理平台中的挑战 接下来，我们聊聊大数据流处理平台面临的挑战。在这个领域，我们通常会遇到以下几个问题： - 高吞吐量：我们需要处理每秒数百万条甚至更多的数据记录。 - 低延迟：对于某些实时应用场景（如股票交易），毫秒级的延迟都是不可接受的。 - 可靠性：数据不能丢失，必须保证至少一次投递。 - 扩展性：随着业务增长，系统需要能够无缝扩容。 这些问题听起来是不是很让人头大？但别担心，Netty正是为此而生的！ 让我分享一个小故事吧。嘿，有次我正忙着弄个日志收集系统，结果一测试才发现，这传统的阻塞式I/O模型简直是“人形瓶颈”啊！流量一大就直接崩溃，完全hold不住那个高峰时刻，简直让人头大！于是，我开始研究Netty，并将其引入到项目中。哈哈，结果怎么样？系统的性能直接翻了三倍！这下我可真服了，选对工具真的太重要了，感觉像是找到了开挂的装备一样爽。 为了更好地理解这些挑战，我们可以看看下面这段代码，这是Netty中用来实现高性能读写的示例： java public class HighThroughputHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { private final ByteBuf buffer; public HighThroughputHandler() { buffer = Unpooled.buffer(1024); } @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { for (int i = 0; i < 1024; i++) { buffer.writeByte((byte) i); } ctx.writeAndFlush(buffer.retain()); } @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { ctx.write(msg); } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这段代码中，我们创建了一个自定义的处理器HighThroughputHandler，它能够在每次接收到数据后立即转发出去，从而实现高吞吐量的传输。 3. Netty如何优化大数据流处理平台？ 现在，让我们进入正题——Netty是如何具体优化大数据流处理平台的呢？ 3.1 异步非阻塞I/O Netty的核心优势在于其异步非阻塞I/O模型。这就相当于，当有请求进来的时候，Netty可不会给每个连接都专门安排一个“服务员”，而是让这些连接共用一个“服务团队”。这样既能节省人手，又能高效处理各种任务，多划算啊！这样做的好处是显著减少了内存占用和上下文切换开销。 假设你的大数据流处理平台每天要处理数十亿条数据记录，采用传统的阻塞式I/O模型，很可能早就崩溃了。而Netty则可以通过单线程处理数千个连接，极大地提高了资源利用率。 3.2 零拷贝技术 另一个让Netty脱颖而出的特点是零拷贝技术。嘿，咱们就拿快递打个比方吧！想象一下，你在家里等着收快递，但这个快递特别麻烦——它得先从仓库（相当于内核空间）送到快递员手里（用户空间），然后快递员再把东西送回到你家（又回到内核空间）。这就像是数据在网络通信里来回折腾了好几趟，一会儿在系统深处待着，一会儿又被搬出来给应用用，真是费劲啊！这种操作不仅耗时，还会消耗大量CPU资源。 Netty通过ZeroCopy机制，直接将数据从文件系统传递到网络套接字，避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度，还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子： java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件，无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中，数据格式多种多样，可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架，允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如，如果你的数据是以Protobuf格式传输的，可以这样做： java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式，我们可以轻松解析复杂的数据结构，同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是，Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候，有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况，就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了，它会赶紧发现这些问题，然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍，就像是给快递员多派一个人手，保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中，让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨，相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊，它更像是个靠谱的小伙伴，陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险！ 当然，Netty也有它的局限性。比如说啊，遇到那种超级复杂的业务场景，你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码，不然根本搞不定。还有呢，这门技术的学习难度有点大，刚上手的小白很容易觉得晕头转向，不知道该怎么下手。但我相信，只要坚持实践，总有一天你会爱上它。 未来，随着5G、物联网等新技术的发展，大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性，必将在这一领域继续发光发热。所以，不妨大胆拥抱Netty吧，它会让你的开发之旅变得更加精彩！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流。记住，编程之路没有终点，只有不断前进的脚步。加油，朋友们！

...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。

...armap：启动字符映射表 5.chkdsk.exe：Chkdsk磁盘检查(管理员身份运行命令提示符) 6.cleanmgr: 打开磁盘清理工具 7.cliconfg：SQL SERVER 客户端网络实用工具 8.cmstp：连接管理器配置文件安装程序 9.cmd：CMD命令提示符 10.自动关机命令 Shutdown -s -t 600：表示600秒后自动关机 shutdown -a ：可取消定时关机 Shutdown -r -t 600：表示600秒后自动重启 rundll32 user32.dll,LockWorkStation：表示锁定计算机 11.colorcpl：颜色管理，配置显示器和打印机等中的色彩 12.CompMgmtLauncher：计算机管理 13.compmgmt.msc：计算机管理 14.credwiz：备份或还原储存的用户名和密码 15.comexp.msc：打开系统组件服务 16.control：控制面版 17.dcomcnfg：打开系统组件服务 18.Dccw：显示颜色校准 19.devmgmt.msc：设备管理器 20.desk.cpl：屏幕分辨率 21.dfrgui：优化驱动器 Windows 7→dfrg.msc：磁盘碎片整理程序 22.dialer：电话拨号程序 23.diskmgmt.msc：磁盘管理 24.dvdplay：DVD播放器 25.dxdiag：检查DirectX信息 26.eudcedit：造字程序 27.eventvwr：事件查看器 28.explorer：打开资源管理器 29.Firewall.cpl：Windows防火墙 30.FXSCOVER：传真封面编辑器 31.fsmgmt.msc：共享文件夹管理器 32.gpedit.msc：组策略 33.hdwwiz.cpl：设备管理器 34.inetcpl.cpl：Internet属性 35.intl.cpl：区域 36.iexpress：木马捆绑工具，系统自带 37.joy.cpl：游戏控制器 38.logoff：注销命令 39.lusrmgr.msc：本地用户和组 40.lpksetup：语言包安装/删除向导，安装向导会提示下载语言包 41.lusrmgr.msc：本机用户和组 42.main.cpl：鼠标属性 43.mmsys.cpl：声音 44.magnify：放大镜实用程序 45.mem.exe：显示内存使用情况(如果直接运行无效，可以先管理员身份运行命令提示符，在命令提示符里输入mem.exe>d:a.txt 即可打开d盘查看a.txt，里面的就是内存使用情况了。当然什么盘什么文件名可自己决定。) 46.MdSched:Windows内存诊断程序 47.mmc：打开控制台 48.mobsync：同步命令 49.mplayer2：简易widnows media player 50.Msconfig.exe：系统配置实用程序 51.msdt：微软支持诊断工具 52.msinfo32：系统信息 53.mspaint：画图 54.Msra：Windows远程协助 55.mstsc：远程桌面连接 56.NAPCLCFG.MSC：客户端配置 57.ncpa.cpl：网络连接 58.narrator：屏幕“讲述人” 59.Netplwiz：高级用户帐户控制面板，设置登陆安全相关的选项 60.netstat : an(TC)命令检查接口 61.notepad：打开记事本 62.Nslookup：IP地址侦测器 63.odbcad32：ODBC数据源管理器 64.OptionalFeatures：打开“打开或关闭Windows功能”对话框 65.osk：打开屏幕键盘 66.perfmon.msc：计算机性能监测器 67.perfmon：计算机性能监测器 68.PowerShell：提供强大远程处理能力 69.printmanagement.msc：打印管理 70.powercfg.cpl：电源选项 71.psr：问题步骤记录器 72.Rasphone：网络连接 73.Recdisc：创建系统修复光盘 74.Resmon：资源监视器 75.Rstrui：系统还原 76.regedit.exe：注册表 77.regedt32：注册表编辑器 78.rsop.msc：组策略结果集 79.sdclt：备份状态与配置，就是查看系统是否已备份 80.secpol.msc：本地安全策略 81.services.msc：本地服务设置 82.sfc /scannow：扫描错误并复原/windows文件保护 83.sfc.exe：系统文件检查器 84.shrpubw：创建共享文件夹 85.sigverif：文件签名验证程序 86.slui：Windows激活，查看系统激活信息 87.slmgr.vbs -dlv ：显示详细的许可证信息 88.snippingtool：截图工具，支持无规则截图 89.soundrecorder：录音机，没有录音时间的限制 90.StikyNot：便笺 91.sysdm.cpl：系统属性 92.sysedit：系统配置编辑器 93.syskey：系统加密，一旦加密就不能解开，保护系统的双重密码 94.taskmgr：任务管理器(旧版) 95.TM任务管理器(新版) 96.taskschd.msc：任务计划程序 97.timedate.cpl：日期和时间 98.UserAccountControlSettings用户账户控制设置 99.utilman：辅助工具管理器 100.wf.msc：高级安全Windows防火墙 101.WFS：Windows传真和扫描 102.wiaacmgr：扫描仪和照相机向导 103.winver：关于Windows 104.wmimgmt.msc：打开windows管理体系结构(WMI) 105.write：写字板 106.wscui.cpl：操作中心 107.wuapp：Windows更新 108.wscript：windows脚本宿主设置 六、小结 键盘快捷键会大大提高使用效率，让你在外行面前显得更酷。持续更新中…感谢点赞，评论与转发，谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44168588/article/details/121208530。 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。

...把多个属性储存在一个映射(map)中，而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况，Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是： var :  在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托： Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托：第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果， 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如： val lazyValue: String  可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数：初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数：被赋值的属性、旧值和新值： class User { 如果想拦截赋的新值，并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值，可以使用 vetoable() 取代 observable()，接收的参数和 observable 一样，不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值，即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如： class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下，你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如： class User(map: Map 在上例中，委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称)，如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名，或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致，会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时，它的函数体是内联的，也就是说，函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用，带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销，而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此，在代码量不是很大的情况下，我们是否有必要将所有的函数定义为内联？让我们分两种情况进行说明： 将普通函数定义为内联：众所周知，JVM内部已经实现了内联优化，它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化，并且相对于手动将普通函数定义为内联，通过JVM内联优化所生成的字节码，每个函数的实现只会出现一次，这样在保证减少运行时开销的同时，也没有增加字节码的尺寸；所以我们可以得出结论，对于普通函数，我们没有必要将其声明为内联函数，而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联：是的，这种情况下确实可以提高性能；但在使用的过程中，我们会发现它是有诸多限制的，让我们从下面的例子开始展开说明： inline  假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出，无论doSomething函数还是action参数都被内联了，很棒，那让我们换一种调用方式： fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成： fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联，而action参数没有被内联，这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的，只有等到doSomething被内联后，该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子，我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结： 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数，那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来，然后以变量形式传递给内联函数，那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论，消化片刻后让我们再看最后一个例子： inline  上面的例子是否有问题？是的，编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误，这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数，除此之外不能作为他用；那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办？我们只需将上述代码这样改造即可： inline  很简单，在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解，通过掌握该特性的运行机制，相信大家可以做到在正确的时机使用该特性，而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中，我们可以发现在Kotlin实现中，我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器，其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器，请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题，需要使用使用同步锁，在Kotlin中，如果你需要将方法声明为同步，需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇！小伙伴们惊喜不，感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public  观察上述代码，因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED， 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl，我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口，Lazy具体接口如下： public  继续查看SynchronizedLazyImpl，具体实现如下： SynchronizedLazyImpl内部实现 private  通过上述代码，我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性，并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问，我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象，并没有进行值的获取，它是怎么拿到高阶函数的返回值呢？。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是：val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托， 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口，但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中，声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式，也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后，有很多小伙伴咨询，如何在Kotlin版的Double Check，给单例添加一个属性，这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思，最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符，如果 ?: 左侧表达式非空，就返回其左侧表达式，否则返回右侧表达式。请注意，当且仅当左侧为空时，才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public  尽管在 main 函数中，对 person 这个对象进行了类型判断，但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型，这样是不是很不智能？ 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中，只要对类型进行了判断，就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子，如果我们没有进行类型判断，并且直接进行强转，会怎么样呢？ public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢？ val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?，就不会把程序 crash 掉了，当转化失败的时候，就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? =  aString 在定义的时候定义成了有可能为 null，按照之前的写法，我们需要这样写 String? =  但是已经进行了是否为 String 类型的判断，所以就一定 不是 空类型了，也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数 public  .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时，在代码块里面写this，的时候，两个this代表的含义不一样，T.()->Unit里的this代表的是自身实例，而()->Unit里，this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章，欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...oid P 中，通知消息也加入了智能回复功能，而且我们准备了 API 让您可以为用户带来更度身的使用感受。用来帮助您更轻松地在通知中生成回复的 ML Kit 很快就会到来，请 点击访问此网站 了解详情。 · 文本识别 (Text Classifier) 在 Android P 中，我们将识别文本的机器学习模型进行了扩展，使得它可以识别出诸如日期或航班号这样的信息，并通过 TextClassifier API 来让开发者使用到这些改进。我们还更新了 Linkify API 来利用文本识别的结果生成链接，并为用户提供了更多点击后的选项，从而让他们得以更快地进行下一步操作。当然，开发者也可以在给文本识别出来的信息添加链接时拥有更多的选项。智能 Linkify 在识别精准度以及速度上都有明显的提升。 这个模型现在正在通过 Google Play 进行更新，所以您的应用使用现有的 API 就可以享受到本次更新所带来的变化。在安装更新完的模型后，设备即可直接在本地识别文本里的各种信息，而且这些识别出来的信息只保存在您的手机上而不会通过网络流传出去。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 简洁 (Simplicity) 在 Android P，我们格外强调简洁，并据此改进 Android 的 UI 从而帮助用户们更流畅、更高效地完成操作。对开发者来说，简洁的系统则会帮助用户更容易查找、使用和管理您的应用。 · 全新系统导航 (New system navigation) 我们为 Android P 设计了全新的系统导航，只需使用下图中这个在所有界面中都能看到的小按钮，即可更轻松地访问手机主屏、概览页以及 Assistant。新导航系统也使多任务切换及发现关联应用变得更加简单。在概览页，用户可以拥有更大的视野来查看他们之前中断的操作，这自然也会让他们更容易找到并回到之前的应用中。概览页也提供了搜索、预测推荐应用以及上文提到的 App Actions，而且只需再多划一次即可进入所有应用的列表。 · 文字放大镜 (Text Magnifier) 在 Android P 中，我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget)，使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下，所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜，但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上，从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果，Android 可以识别那些过度消耗电量的行为，如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中，电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用，用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制，那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话，请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板，帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗，从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用，但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制，以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用，从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据，以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理，您可以分离出特定频率的声音，降低过大的音量，或者增强那些过小的音量。举例来说，即便说话者离麦克风较远，而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方，您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果，包括一个预均衡器、一个多频段压缩器，一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控，大多数参数都支持实时控制，如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长，阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验，应用们不再需要自行提供用户识别操作界面，而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API，且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别，而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃，请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation)，这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后，TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型，StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备，比如独立的 CPU，内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战，并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅，去年我们启动了 Project Treble，并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目，也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布，以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户，这些设备包括：索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外，再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL，我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单，并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备，现在就可以加入 Android Beta program，然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧，欢迎您向我们反馈意见和建议！并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta，是时候开始测试您 app 的兼容性，以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用，并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好，并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化，以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的，在 Android P 中，我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用，这也要求广大的开发者们，包括 Google 内部的应用团队，使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库，您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息，从 Android P Beta 开始，调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常，而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况，我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报，您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况，但请注意，即便调用的 API 暂时得到了豁免，最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况，请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试，确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时，您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟，对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后，请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API，请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1，或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章)，请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要，我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题，请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 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...‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后，二色分割图，阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出，利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码： 下面为修改后的net_seedd代码： Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值，大于阈值的为白色，小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表，并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列，则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中，全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。（预训练模型根据作者代码提示下载） 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验，也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考（可供参考的链接和引用文献） 1.参考：BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks（BMVC2020） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...理？ 如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现？ 秒杀模块怎么设计的，如何压测，抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些？ countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别，重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式（synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等） 设计模式（工厂模式、单例模式（几种情况）、适配器模式、装饰者模式） maven依赖树，maven的依赖传递，循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别，synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP，分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下，讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程，以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制，bean生成的具体步骤，ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件？ 介绍ConcurrentHashMap原理，用的是哪种锁，segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树，为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数，基本参数，使用场景 MySQL的ACID讲一下，延伸到隔离级别 dubbo的实现原理，说说RPC的要点 GC停顿原因，如何降低停顿？ JVM如何调优、参数怎么调？ 如何用工具分析jvm状态（visualVM看堆中对象的分配，对象间的引用、是否有内存泄漏，jstack看线程状态、是否死锁等等） 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面： hashmap，怎么扩容，怎么处理数据冲突？ 怎么高效率的实现数据迁移？ Linux的共享内存如何实现，大概说了一下。 socket网络编程，说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ 红黑树讲一下，五个特性，插入删除操作,时间复杂度？ 快排的时间复杂度，最坏情况呢，最好情况呢，堆排序的时间复杂度呢，建堆的复杂度是多少 4.2 二面： 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些？ AtomicInteger怎么实现原子修改的？ ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？ 为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ redis数据结构？ redis数据淘汰机制？ 4.3 三面（约五十分钟）： mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的？ MySQL索引的实现，innodb的索引，b+树索引是怎么实现的，为什么用b+树做索引节点，一个节点存了多少数据，怎么规定大小，与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key，使用keys命令是否会影响线上服务？ Redis的持久化方式，aod和rdb，具体怎么实现，追加日志和备份文件，底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么？怎么克服？ 未来的规划是什么？ 你想问我什么？ 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全，每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法：反转单链表 手撕算法：实现类似微博子结构的数据结构，输入一系列父子关系，输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程，服务端和客户端 手撕算法： 爬楼梯，写出状态转移方程 智力题：时针分针什么时候重合 5.2 百度二面（现场） 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡，有哪些算法，哪个比较好，一致性哈希原理，怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手，四次挥手的最后一个ack的作用是什么，为什么要time wait，为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的，主从复制怎么做的，什么时候会出现数据不一致，如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法：给定一个数字三角形，找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折，怎么应对和处理 5.3 百度三面（现场） 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做，aof和rdb，有什么区别，有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题，我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把，有哪些区，分别干什么的 说一下gc算法，分代回收说下 MySQL的引擎讲一下，有什么区别，使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制，有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面： 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些，最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别，ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程，以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop，Springmvc的基本架构，请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别，http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程，讲讲NIO的实现方式，与BIO的区别，以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景，谈谈Kafka。 你说了解分布式服务，那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别，以及使用场景。 讲一下docker的实现原理，以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景，各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高，相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图，从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案，Redis和Zookeeper哪个好，如果是集群部署，高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级，你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的，如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些，以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发） 7.1 一面（基础面：约1小时） 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么？其他的作用范围？ 索引是什么概念有什么作用？MySQL里主要有哪些索引结构？哈希索引和B+树索引比较？ Java线程池的原理？线程池有哪些？线程池工厂有哪些线程池类型，及其线程池参数是什么？ hashmap原理，处理哈希冲突用的哪种方法？ 还知道什么处理哈希冲突的方法？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ Java怎么进行垃圾回收的？什么对象会进老年代？垃圾回收算法有哪些？为什么新生代使用复制算法？ HashMap的时间复杂度？HashMap中Hash冲突是怎么解决的？链表的上一级结构是什么？Java8中的HashMap有什么变化？红黑树需要比较大小才能进行插入，是依据什么进行比较的？其他Hash冲突解决方式？ hash和B+树的区别？分别应用于什么场景？哪个比较好？ 项目里有个数据安全的，aes和md5的区别？详细点 7.2 二面（问数据库较多） 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好？ 事务特性（acid） 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤？ 说下乐观锁，悲观锁（select for update），并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程？ 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面（综合面；约一个小时） 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ 加锁有什么机制？ ThreadLocal？应用场景？ 数据库水平切分，垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别？ 单机系统演变为分布式系统，会涉及到哪些技术的调整？请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统？ 7.4 四面（HR面） 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战，怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题，你的应对思路？ 你的兴趣爱好？ 未来的职业规划是什么？ 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理，增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么，要注意什么 假设现在一个学生类，有学号和姓名，我现在hashcode方法重写的时候，只将学号参与计算，会出现什么情况？ 往set里面put一个学生对象，然后将这个学生对象的学号改了，再put进去，可以放进set么？并讲出为什么 Redis的持久化？有哪些方式，原理是什么？ 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁，语句该怎么写 Java的内存模型，垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数，给了是个线程，让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4，描述一下现在系统处于什么情况 Linux，查找磁盘上最大的文件的命令 Linux，如何查看系统日志文件 手撕算法：leeetcode原题 22，Generate Parentheses，给定 n 对括号，请- 写一个函数以将其生成新的括号组合，并返回所有组合结果。 8.3 美团三面（现场） 三面没怎么问技术，问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时，如何沟通并说服开发成员，并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...hcon的更进一步的消息，大家可以到他的官方主页zhcon.gnuchina.org查看。安装和使用请参考这个连接 http://hepg.sdu.edu.cn/Service/tips/zhcon_manual.html zhcon下载连接： http://zhcon.gnuchina.org/download/...on-0.2.1.tar.gz 十三.问：我在安装一个软件的时候，提示我缺少一个.so文件，安装无法继续，怎么办？ 答：.so文件就像windows中的.dll文件一样，是库文件。一个程序的正常安装和运行需要特定的库文件的支持。所以你需要去找到包含这个.so的包装上。去 http://www.rpmfind.net用你缺的那个.....剿枰?rpm包 十四.我访问windows分区时发现所有windows分区中的文件和文件夹名中的中文全变成问号，怎么办？ 答：在第三贴中我们讲解了通过编辑/etc/fstab实现在linux中访问windows的fat32分区。同样，我们可以通过进一步修改 /etc/fstab来实现中文文件名显示。只要把/dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0中的default全改为iocharset=cp936就行了。 十五.我的rh8.0中的XMMS不好使，不能播放MP3，怎么办？ 答：这是因为rh公司怕别人告他侵权，所以在rh8.0中去掉了XMMS对MP3的支持，8.0以前的版本都是好使的。在8.0中要解决也很简单，装一个插件就行了。这个插件我放在本贴的附件里，rpm格式，经winrar压缩 附件: http://www.chinalinuxpub.com/vbbfor...s=&postid=86299 十六.问：我在linux中怎样才能使用windows分区呢？ 答：先说一点背景知识。linux支持很多种文件系统，包括windows的fat32和ntfs。对fat32的支持已经很好，可以直接使用，而对ntfs 的支持还不是太好，只能读，而写是极危险的，并且对ntfs的支持不是默认的，也就是说你想要使用ntfs的话，需要重新编译内核。鉴于重编内核对于新手的复杂性，这里只讲解使用fat32分区的方法下面给出上述问题的两种解决方案：1.在安装系统（linux），进行到分区选择挂载点时，你可以建立几个挂载点，如/mnt/c，/mnt/d等，然后选择你的windows fat32分区，把它们分别挂载到前面建立的挂载点即可。（注意，正如前面所说，在这里你不能把一个ntfs分区挂载到一个挂载点，应为ntfs不是默认支持的。）这样你装好系统后就能直接使用你的windows fat32分区了。例如，你把windows的c盘（linux中的/dev/hda1）挂载到/mnt/c，那么你就能在/mnt/c目录中找到你的c 盘中的全部数据。2. 如果你在安装系统时没有像方案1所说的那样挂载上你的fat32分区，没关系，仍然能够很方便的解决这个问题。首先，用一个文本编辑器（如vi）打开 /etc/fstab，在文件的最后加入类似如下的几行 /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 你所要做的修改就是，把/dev/hda1改成你要挂载的fat32分区在linux中的设备号，把/mnt/c改成相应的挂载点即可。注意，挂载点就是一个目录，这个目录要事先建立。举一个例子，我有三个fat32分区，在windows中是c,d,e盘，在linux中的设备号分别为 /dev/hda1,/dev/hda5,/dev/hda6。那么我就要先建立3个挂载点，如/mnt/c,/mnt/d,/mnt/e，然后在 /etc/fstab中加上这么几行： /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 /dev/hda5 /mnt/d vfat default 0 0 /dev/hda6 /mnt/e vfat default 0 0 保存一下退出编辑器。这样以后你重启机器后就能直接使用c,d,e这三个fat32格式的windows分区了 十七.问：我的机器重装windows后，开机启动就直接进入了windows，原来的linux进不去了，怎么办？ 答：这是由于windows的霸道。重装windows后，windows重写了你的mbr，覆盖掉了grub。解决方法很简单：用你的linux第一张安装盘引导进入linx rescue模式（如何进入？你注意一下系统的提示信息就知道了），执行下面两条命令就可以了 chroot /mnt/sysimage 改变你的根目录 grub-install /dev/hda 安装grub到mbr 十八.问：我的linux开机直接进入文本界面，怎样才能让它默认进入图形界面？ 答：修改/etc/inittab文件，其中有一行id:3:initdefault，意思是说开机默认进入运行级别3（多用户的文本界面），把它改成id:5:initdefault，既开机默认进入运行级别5（多用户的图形界面）。这样就行了。 十九.如何同时启动多个x 以前的帖子,估计很多人没看过,贴出来温习一下 Linux里的X-Windows以其独特的面貌和强大的功能吸引了很多原先对linux不感兴趣的人，特别是KDE和GNOME，功能强大不说，而且自带了很多很棒的软件，界面非常友好，很适合于初学者。下面告诉大家一个同时启动6个X的小技巧： 在~/.bashrc中加入 以下几行： alias X=startx -- -bpp 32 -quiet& alias X1=startx -- :1 -bpp 32 -quiet& alias X2=startx -- :2 -bpp 32 -quiet& alias X3=startx -- :3 -bpp 32 -quiet& alias X4=startx -- :4 -bpp 32 -quiet& alias X5=startx -- :5 -bpp 32 -quiet& 其中32是显示器的色彩深度,你应该根据自己的实际情况设置。 之后运行 bash 使改变生效，以后只要依次运行X,X1,X2,X3,X4,X5就可以启动6个X-Windows了。 二十.装了rpm的postgresql之后启动 /etc/init.d/postgresql start 是不能启动postgresql的tcp/ip连接支持的,所以打开/etc/init.d/postgresql这个文件把 su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 改为: su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -o -o -F -i -w -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 这样就可以启动数据库的tcp/ip链接了 二十一.如何将man转存为文本文件 以ls的man为例 man ls |col -b >ls.txt 将info变成文本,以make为例 info make -o make.txt -s 二十二.如何在文本模式下发送2进制文件 首先检查系统有没有uuencode 和 uudecode如果没有从光盘上装 rpm -ivh sharutils-x.xx.x-x.rpm 假设要发送的文件是vpopmail-5.2.1.tar.gz执行 uuencode -m vpopmail-5.2.1.tar.gz vpopmail.tar.gz>encodefile 说明： uuenode是编码命令，－m是使用mime64编码，vpopmail-5.2.1.tar.gz是要编码的文件，vpopmail.tar.gz是如果解码后得到的文件名，encodefile是编码后的文件名。 执行上述命令之后就可以通过mail命令发送编码后的文件了 mail chenlf@chinalinuxpub.com<encodefile 好了，现在我来接收邮件 在控制台上输入mail命令： mail Mail version 8.1 6/6/93. Type ? for help. "/var/spool/mail/chenlf": 2 messages 2 new >N 1 chenlf@ns1.catv.net Mon Jun 10 16:44 17/363 N 2 root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45 6091/371145 & 2 Message 2: From root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45:28 2002 Date: Mon, 10 Jun 2002 16:44:51 +0800 From: root <root@ns2.catv.net> To: chenlf@chinalinuxpub.com begin-base64 644 vpopmai.tar.gz H4sIABr15TwAA+w9a2PbNpL7NfwVqNPbWIlFPSzbiR2n9SuxE7/OcuLNtdmU EiGLMUWqfFhWt7u//eYBgKRE2U7iTa+3VndjiQQGg5nBYDAYDC6H4XDgeH51 yW7ajdpf/h2fer1VX1lagr/1+spyq/BXff5SX2mtNBZXmovN5l/qjWZrqfEX sfRvwWbik8aJEwnxl7ifDofXlLvp/Z/0c1nk/8uN/777NuqNen251ZrB/+XF pcUG8r/ZbC0vL9ZXoPwi/O8von73qEx//sP5bwHHxanT8aUIe2IrDBIZJLFl 7QVJFFovpZOkkYxFL4yEFhVLCKhk1W2xG45E1wnEnohlIsJAiksvSlLHF24I JQORhKIjRdKXYhh5Ayca6xcAD8DQm4HT7XuB/EGcSXgbPErEyAkSrNp3LqVw grGoyaRbGzpxPHJFGssotq0Gtw6l9gTgJbixode9EOlQDMaTmEjE/AerydVc rAY4jJzIFY7vC3wL2DgJvJIxIjFwkm6fWkfw1KoAIti/EgkWc3A6YRp05ReB aeXAQH34GoXOwAvOVUnoEnwRYRqJeJAMgczRpYzEyEv6YQoUH8oACltLtjjD Rr1YOCJ2BkPgJop1IuJu5A0TYh9xIdQwfrCWTdt9pMKvaZg4j5jT3PgojC5+ sFZswM0LAJzvSyhGXQSCOmLoO9DtEOAicBCD2qUT1agAg44BSd+1niIEzVPs ................. ................. ................. & s 2 encodefile "encode" [New file] & q 然后进行解码 uudecode encodefile ls encodefile vpopmai.tar.gz tar zxvf vpopmail.tar.gz OK了 二十三.将 man page 转成 HTML 格式 使用 man2html 这个指令，就可以将 man page 转成 HTML 格式了。用法是： man2html filename > htmlfile.html 二十四.如何在gnome和kde之间切换。 如果你是以图形登录方式登录linux，那么点击登录界面上的session（任务）即可以选择gnome和kde。如果你是以文本方式登录，那执行switchdesk gnome或switchdesk kde，然后再startx就可以进入gnome或kde。 25...tar，.tar.gz，.bz2，.tar.bz2，.bz，.gz是什么文件，如何解开他们？ 他们都是文件(压缩)包。 .tar：把文件打包，不压缩：tar cvf .tar dirName 解开：tar xvf .tar .tar.gz：把文件打包并压缩：tar czvf .tar.gz dirName 解开：tar xzvf .tar.gz .bz2：解开：bzip2 -d .bz2 .bz：解开：bzip -d .bz .gz：解开：gzip -d .gz 26.linux下如何解开.zip，.rar压缩文件？ rh8下有一个图形界面的软件file-roller可以做这件事。令外可以用unzip .zip解开zip文件，unrar .rar解开rar文件，不过unrar一般系统不自带，要到网上下载。 27.linux下如何浏览.iso光盘镜像文件？ a.建一个目录，如：mkdir a b.把iso文件挂载到该目录上：mount -o loop xxxx.iso a 现在目录a里的内容就是iso文件里的内容了。 28.linux下如何配置网络？ 用netconfig。“IP address:”就是要配置的IP地址，“Netmask:”子网掩码，“Default gateway (IP):”网关，“Primary nameserver:”DNS服务器IP。 29.如何让鼠标支持滚轮？ 在配置鼠标时，选择微软的鼠标，并正确选择端口如ps2,usb等 30.如何让控制台支持中文显示？ 安装zhcon。zhcon需要libimm_server.so和libpth.so.13这两个库支持。一般的中文输入法应该都有libimm_server.so。libpth.so.13出自pth-1.3.x。把这两个文件放到/usr/lib下就行了。 31.如何配置grub？ 修改/boot/grub/grub.conf文件。其中 “default=n”(n是个数字)是grub引导菜单默认被选中的项，n从0开始，0表示第一项，1表示第二项，依此类推。 “timeout=x”(x是一个数)是超时时间，单位是妙。也就是引导菜单显示后，如果x秒内用户不进行选择，那么grub将启动默认项。 “splashimage =xxxxxx”，这是引导菜单的背景图，先不理他。 其它常用项我用下面的例子来说明： title Red Hat 8.0 root (hd1,6) kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14 ro root=/dev/hdb7 initrd /boot/initrd-2.4.18-14.img 其中"Red Hat 8.0"是在启动菜单列表里显示的名字 root (hdx,y)用来指定你的boot分区位置，如果你没有分boot分区（本例就没分boot分区），那就指向根分区就行了，hdx是linux所在硬盘，hd0是第一块硬盘，hd1是第二块，依此类推。y是分区位置，从0开始，也就是等于分区号减一，比如你要指向的分区是hdx7，那么y就是6，如果是hdx1，那y就是0。注意root后面要有一个空格。 kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14，其中"/boot/vmlinuz-2.4.18-14"是你要用的内核路径，如果你编译了心内核，把它改成你的新内核的路径就行了。 ro就不用管，写上不会有错。 root=/dev/hdxx指定根分区，本例是hdb7，所以root=/dev/hdb7 initrd xxxxxxxxxxxxx这行不要也行，目前我还不清楚它是做什么用的。 上面是linux的，下面是windows的 title windows 98 rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 title xxxxxxx不用解释了，上面有解释。 rootnoverify (hdx,y)用来指定windows所在分区，x，y跟上面一样，注意rootnoverify后有空格。 chainloader +1照抄就行，注意空格。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gudulyn/article/details/764890。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧，最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征（车型，体育球队，股票等）。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测，通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括： 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击，过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章（如前段时间PG One的新闻）上的动作做降权处理。理论上，传播范围较大的内容，置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移，因此策略更偏向新的用户行为。因此，随着用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征（类别，关键词，来源）权重会被惩罚。当 然同时，也要考虑全局背景，是不是相关内容推送比较多，以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单，主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架，流程比较简单，每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据，在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于，随着用户高速增长，兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加，涉及到的计算量太大。 2014年，批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务，当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作，集中写入分布式存储系统的压力也开始增大，并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后，只要有用户动作更新就更新标签，CPU代价比较小，可以节省80%的CPU时间，大大降低了计算资源开销。 同时，只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新，并且特征更新速度非常快，基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然，我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息，不需要实时重复计算，就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构，那么如何评估推荐效果好不好？ 有一句我认为非常有智慧的话，“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上，很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化，召回模块的改进或增加，推荐特征的增加，模型架构的改进在，算法参数的优化等等，不一一举例。 评估的意义就在于，很多优化最终可能是负向效果，并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统，需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量，不能只看点击率或者停留时长等，需要综合评估。 很多公司算法做的不好，并非是工程师能力不够，而是需要一个强大的实验平台，还有便捷的实验分析工具，可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则，首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到，很多策略调整短期内用户觉得新鲜，但是长期看其实没有任何助益。 其次，要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值，让他更有尊严的创作，也有义务满足用户，这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑，这是多方博弈和平衡的过程。 另外，要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到，要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是，当同时在线的实验比较多时，可以由平台自动分配流量，无需人工沟通，并且实验结束流量立即回收，提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本，加快算法迭代效应，使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶，然后线上分配实验流量，将桶里用户打上标签，分给实验组。 举个例子，开一个10%流量的实验，两个实验组各5%，一个5%是基线，策略和线上大盘一样，另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集，基本上是准实时，每小时都可以看到。但因为小时数据有波动，通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库，非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件，自定义实验组ID。系统可以自动生成：实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然，只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化，但数据指标和用户体验存在差异，很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析，重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条，必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题，就会产生较大的影响。 现在，今日头条的内容主要来源于两部分，一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容，如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容，会直接进行风险审核，没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤，有问题的会进入二次风险审核。审核通过后，内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈，还会再回到复审环节，有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全，作为行业领先者，在内容安全上，今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型，谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练，样本库非常大，图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率，准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万，召回率高达95%+，准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论，我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多，像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等，这部分内容由机器理解是非常难的，需要大量反馈信息，包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高，还需要结合人工复审，将阈值提高。目前最终的召回已达到95%，这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频，可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】，可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要？ AI 新手学习路线，附上最详细的资源整理！ 提升机器学习数学基础，推荐7本书 酷爆了！围观2020年十大科技趋势 机器学习该如何入门，听听过来人的经验！ 长按加入T圈，接触人工智能 觉得内容还不错的话，给我点个“在看”呗 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/itcodexy/article/details/109574173。 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。

...关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

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

...机制的一种特殊形式的消息通知机制，允许对象在特定条件下触发（或“发布”）事件，并允许其他对象订阅并响应这些事件。虽然文章主要讨论了委托，但事件实际上是委托的一个重要应用领域，通常用于实现观察者模式，使得类能够提供一种向外部世界宣告状态变化的方式，而无需暴露内部实现细节。在.NET框架中，事件使用关键字event配合委托类型来声明，当事件被触发时，会调用已注册到该事件上的所有委托实例所关联的方法。 方法签名（Method Signature） , 在编程语言中，方法签名是指一个方法的固定描述，包括其名称、参数列表（包括参数的数量、顺序以及每个参数的数据类型）以及返回类型。在C中，委托类型就依据某个方法的签名进行定义，只有那些签名相匹配的方法才能赋值给相应委托类型的变量。在文中提到的GreetingDelegate委托，其方法签名就是“接受一个string类型的参数且无返回值”，所以符合这一签名的所有方法都能与之兼容。

...拓展，尤其在数据库、消息队列等有状态服务中，如何利用Kubernetes StatefulSet进行高效且安全的部署与升级引起了广泛关注。例如，一些云服务提供商已推出基于Kubernetes StatefulSet构建的托管数据库服务，让用户在享受容器化带来的灵活性的同时，也能确保数据的一致性和持久性。 值得注意的是，随着Kubernetes生态的繁荣发展，涌现出不少用于简化控制器配置和运维的新工具，如ArgoCD，通过声明式GitOps的方式来管理和更新Deployment、StatefulSet等资源，这不仅提升了DevOps团队的工作效率，也更加符合云原生理念。 因此，为了紧跟Kubernetes的最新发展动态和技术趋势，建议读者关注官方发布的版本更新日志以及社区的技术博客和研讨会，深入了解各类控制器在实际生产环境中的最佳实践，并结合自身业务需求，合理选择和使用这些强大的控制器来提升集群管理水平和应用服务质量。同时，针对特定应用场景，学习和掌握如何通过Job、CronJob等其他控制器实现任务调度、定时任务等功能，以充分发挥Kubernetes在自动化运维方面的优势。

...以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id，该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级，该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag，需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id，并且vlan优先级为0，即4096-8191，对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype，并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签，并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC，修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件：指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位，范围为0-255，值必须为4的倍数，并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件：指定dl_type=0x0800，需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位，范围为0-3，并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值，需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改，范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改，范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改，范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段，并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label，并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持，所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中，还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现，要正常使用的话，需要注意的是datapath类型要指定为netdev，band type暂时只支持drop，还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算，超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上，增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上，增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算，超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持，所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all：所有buckets都执行一遍 select： 每次选择其中一个bucket执行，常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER)：快速故障修复，用于检测解决接口等故障 indirect：间接执行，类似于一个函数方法，被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select，指定hash方法(5元组，OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配，如actions有goto_table，再进行后续table的匹配，实现多级流水线，如需使用goto table，则创建流表时，指定table id，范围为0-255，不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel，必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口，并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承，并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口，并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承，将vni设置成123，UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名，通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口，端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔，单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置，参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing，对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令，分别有不同的作用，大致如下： ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...行，并且返回一个错误消息，确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时，当两个或者多个列作为一个关键值时，最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时，应该考虑这些规则：最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引，构成复合索引的列的总长度不能超过900字节，也就是说复合列的长度不能太长；在复合索引中，所有的列必须来自同一个表中，不能跨表建立复合列；在复合索引中，列的排列顺序是非常重要的，原则上，应该首先定义最唯一的列，例如在（COL1，COL2）上的索引与在（COL2，COL1）上的索引是不相同的，因为两个索引的列的顺序不同；为了使查询优化器使用复合索引，查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列；当表中有多个关键列时，复合索引是非常有用的；使用复合索引可以提高查询性能，减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述，我们总结了如下索引使用原则： 1)逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了，SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程，表面上是SQLS在东跑西跑，其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成，全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则I/O读几次磁盘就可以了。但是，在随时发生的增、删、改操作中，索引的存在会大大增加工作量，因此，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是： (1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚聚集索引，尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚聚集索引。　　 (3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时，尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键，以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统，让索引以及查询背后的东西真相大白，可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话，索引就象盐，少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 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。