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...入卡表的目的是为了对内存的引用关系做标记,从而根据引用关系快速遍历活跃对象。举个简单的例子,有两个分区,假设分区大小都为1MB,分别为A和B。如果A中有一个对象objA,B中有一个对象objB,且objA.field=objB,那么这两个分区就有引用关系了,但是如果我们想找到分区A,要如何引用分区B?做法有两种:·遍历整个分区A,一个字一个字的移动(为什么以字为单位?原因是JVM中对象会对齐,所以不需要按字节移动),然后查看内存里面的值到底是不是指向B,这种方法效率太低,可以优化为一个对象一个对象地移动(这里涉及JVM如何识别对象,以及如何区分指针和立即数),但效率还是太低。 ·借助额外的数据结构描述这种引用关系,例如使用类似位图(bitmap)的方法,记录A和B的内存块之间的引用关系,用一个位来描述一个字,假设在32位机器上(一个字为32位),需要32KB(32KB×32=1M)的空间来描述一个分区。那么我们就可以在这个对象ObjA所在分区A里面添加一个额外的指针,这个指针指向另外一个分区B的位图,如果我们可以把对象ObjA和指针关系进行映射,那么当访问ObjA的时候,顺便访问这个额外的指针,从这个指针指向的位图就能找到被ObjA引用的分区B对应的内存块。通常我们只需要判定位图里面对应的位是否有1,有的话则认为发生了引用。 class CardTable: public CHeapObj<mtGC> {friend class VMStructs;public:typedef uint8_t CardValue;// All code generators assume that the size of a card table entry is one byte.// They need to be updated to reflect any change to this.// This code can typically be found by searching for the byte_map_base() method.STATIC_ASSERT(sizeof(CardValue) == 1);protected:// The declaration order of these const fields is important; see the// constructor before changing.const MemRegion _whole_heap; // the region covered by the card tableconst size_t _page_size; // page size used when mapping _byte_mapsize_t _byte_map_size; // in bytesCardValue _byte_map; // the card marking arrayCardValue _byte_map_base;// Some barrier sets create tables whose elements correspond to parts of// the heap; the CardTableBarrierSet is an example. Such barrier sets will// normally reserve space for such tables, and commit parts of the table// "covering" parts of the heap that are committed. At most one covered// region per generation is needed.static constexpr int max_covered_regions = 2;// The covered regions should be in address order.MemRegion _covered[max_covered_regions];// The last card is a guard card; never committed.MemRegion _guard_region;inline size_t compute_byte_map_size(size_t num_bytes);enum CardValues {clean_card = (CardValue)-1,dirty_card = 0,CT_MR_BS_last_reserved = 1};// a word's worth (row) of clean card valuesstatic const intptr_t clean_card_row = (intptr_t)(-1);// CardTable entry sizestatic uint _card_shift;static uint _card_size;static uint _card_size_in_words;size_t last_valid_index() const {return cards_required(_whole_heap.word_size()) - 1;}private:void initialize_covered_region(void region0_start, void region1_start);MemRegion committed_for(const MemRegion mr) const;public:CardTable(MemRegion whole_heap);virtual ~CardTable() = default;void initialize(void region0_start, void region1_start);// Barrier set functions.// Initialization utilities; covered_words is the size of the covered region// in, um, words.inline size_t cards_required(size_t covered_words) const {assert(is_aligned(covered_words, _card_size_in_words), "precondition");return covered_words / _card_size_in_words;}// Dirty the bytes corresponding to "mr" (not all of which must be// covered.)void dirty_MemRegion(MemRegion mr);// Clear (to clean_card) the bytes entirely contained within "mr" (not// all of which must be covered.)void clear_MemRegion(MemRegion mr);// Return true if "p" is at the start of a card.bool is_card_aligned(HeapWord p) {CardValue pcard = byte_for(p);return (addr_for(pcard) == p);}// Mapping from address to card marking array entryCardValue byte_for(const void p) const {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));CardValue result = &_byte_map_base[uintptr_t(p) >> _card_shift];assert(result >= _byte_map && result < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds accessor for card marking array");return result;}// The card table byte one after the card marking array// entry for argument address. Typically used for higher bounds// for loops iterating through the card table.CardValue byte_after(const void p) const {return byte_for(p) + 1;}void invalidate(MemRegion mr);// Provide read-only access to the card table array.const CardValue byte_for_const(const void p) const {return byte_for(p);}const CardValue byte_after_const(const void p) const {return byte_after(p);}// Mapping from card marking array entry to address of first wordHeapWord addr_for(const CardValue p) const {assert(p >= _byte_map && p < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds access to card marking array. p: " PTR_FORMAT" _byte_map: " PTR_FORMAT " _byte_map + _byte_map_size: " PTR_FORMAT,p2i(p), p2i(_byte_map), p2i(_byte_map + _byte_map_size));// As _byte_map_base may be "negative" (the card table has been allocated before// the heap in memory), do not use pointer_delta() to avoid the assertion failure.size_t delta = p - _byte_map_base;HeapWord result = (HeapWord) (delta << _card_shift);assert(_whole_heap.contains(result),"Returning result = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(result), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return result;}// Mapping from address to card marking array index.size_t index_for(void p) {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return byte_for(p) - _byte_map;}CardValue byte_for_index(const size_t card_index) const {return _byte_map + card_index;}// Resize one of the regions covered by the remembered set.void resize_covered_region(MemRegion new_region);// Card-table-RemSet-specific things.static uintx ct_max_alignment_constraint();static uint card_shift() {return _card_shift;}static uint card_size() {return _card_size;}static uint card_size_in_words() {return _card_size_in_words;}static constexpr CardValue clean_card_val() { return clean_card; }static constexpr CardValue dirty_card_val() { return dirty_card; }static intptr_t clean_card_row_val() { return clean_card_row; }// Initialize card sizestatic void initialize_card_size();// Card marking array base (adjusted for heap low boundary)// This would be the 0th element of _byte_map, if the heap started at 0x0.// But since the heap starts at some higher address, this points to somewhere// before the beginning of the actual _byte_map.CardValue byte_map_base() const { return _byte_map_base; }virtual bool is_in_young(const void p) const = 0;}; class G1CardTable : public CardTable {friend class VMStructs;friend class G1CardTableChangedListener;G1CardTableChangedListener _listener;public:enum G1CardValues {g1_young_gen = CT_MR_BS_last_reserved << 1,// During evacuation we use the card table to consolidate the cards we need to// scan for roots onto the card table from the various sources. Further it is// used to record already completely scanned cards to avoid re-scanning them// when incrementally evacuating the old gen regions of a collection set.// This means that already scanned cards should be preserved.//// The merge at the start of each evacuation round simply sets cards to dirty// that are clean; scanned cards are set to 0x1.//// This means that the LSB determines what to do with the card during evacuation// given the following possible values://// 11111111 - clean, do not scan// 00000001 - already scanned, do not scan// 00000000 - dirty, needs to be scanned.//g1_card_already_scanned = 0x1};static const size_t WordAllClean = SIZE_MAX;static const size_t WordAllDirty = 0;STATIC_ASSERT(BitsPerByte == 8);static const size_t WordAlreadyScanned = (SIZE_MAX / 255) g1_card_already_scanned;G1CardTable(MemRegion whole_heap): CardTable(whole_heap), _listener() {_listener.set_card_table(this);}static CardValue g1_young_card_val() { return g1_young_gen; }static CardValue g1_scanned_card_val() { return g1_card_already_scanned; }void verify_g1_young_region(MemRegion mr) PRODUCT_RETURN;void g1_mark_as_young(const MemRegion& mr);size_t index_for_cardvalue(CardValue const p) const {return pointer_delta(p, _byte_map, sizeof(CardValue));}// Mark the given card as Dirty if it is Clean. Returns whether the card was// Clean before this operation. This result may be inaccurate as it does not// perform the dirtying atomically.inline bool mark_clean_as_dirty(CardValue card);// Change Clean cards in a (large) area on the card table as Dirty, preserving// already scanned cards. Assumes that most cards in that area are Clean.inline void mark_range_dirty(size_t start_card_index, size_t num_cards);// Change the given range of dirty cards to "which". All of these cards must be Dirty.inline void change_dirty_cards_to(CardValue start_card, CardValue end_card, CardValue which);inline uint region_idx_for(CardValue p);static size_t compute_size(size_t mem_region_size_in_words) {size_t number_of_slots = (mem_region_size_in_words / _card_size_in_words);return ReservedSpace::allocation_align_size_up(number_of_slots);}// Returns how many bytes of the heap a single byte of the Card Table corresponds to.static size_t heap_map_factor() { return _card_size; }void initialize(G1RegionToSpaceMapper mapper);bool is_in_young(const void p) const override;}; 以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系,但是一个位通常包含的信息太少,只能描述2个状态:引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态,如果增加至一个字节来描述状态,则位图需要256KB的空间,这个数字太大,开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字,而是一个区域,JVM选择512字节为单位,即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外,实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的(有一个参数可以控制对象最小对齐的大小,默认是8字节,实际上Java在JVM中还有一些附加信息,所以对齐后最小的Java对象是16字节),很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节,所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源,为什么512效果最好?没有相应的数据来支持这个数字,而且这个值不可以配置,不能修改,但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值,1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题,就是512字节里面的内存可能被引用多次,所以这是一个粗略的关系描述,那么在使用的时候需要遍历这512字节。 再举一个例子,假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理,记录对象引用关系的时候,都使用对象的起始位置,然后用这个地址和512对齐,因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法:·处理的时候会以堆分区为处理单位,遍历整个堆分区,在遍历的时候,每次都会以对象大小为步长,结合卡表,如果该卡表中对应的位置被设置,则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。·处理的时候借助于额外的数据结构,找到真正对象的位置,而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法,用于找到第一个对象的起始位置。在G1除了512字节粒度的卡表之外,还有bitMap,例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多,例如还可以描述内存的分配情况。 在G1除了512字节粒度的卡表之外,还有bitMap,例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多,例如还可以描述内存的分配情况。G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB(16KB×ObjectAlignmentInBytes×8=1MB)来描述,即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节,指的是对象对齐,第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节,理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了,实际上并不需要,在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位,再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率,标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间,如果对象很大,则更划算。这些都是源码的实现细节,大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-16 20:37:50
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... //如果成功提交 javascript:$.fancybox.close(); $("uploadUserHead").hide(); var data = msg.object; $("editImg").attr("src", data.path).show(); $("preview1").attr("src", data.path).show(); $(".zoom").show(); $("width").val(data.width); $("height").val(data.height); $("oldImgPath").val(data.realPath); $("imgFileExt").val(data.fileExt); var api, jcrop_api, boundx, boundy; $('editImg').Jcrop({ onChange:updatePreview, onSelect:updatePreview, aspectRatio:1, bgOpacity:0.5, bgColor:'white', addClass:'jcrop-light' }, function () { api = this; api.setSelect([130, 65, 130 + 350, 65 + 285]); api.setOptions({ bgFade:true }); api.ui.selection.addClass('jcrop-selection'); var bounds = this.getBounds(); boundx = bounds[0]; boundy = bounds[1]; jcrop_api = this; }); function updatePreview(c) { if (parseInt(c.w) > 0) { var rx = 80 / c.w; var ry = 80 / c.h; $('preview1').css({ width:Math.round(rx boundx) + 'px', height:Math.round(ry boundy) + 'px', marginLeft:'-' + Math.round(rx c.x) + 'px', marginTop:'-' + Math.round(ry c.y) + 'px' }); 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if (!item.isFormField()) { { File tempFile = new File(item.getName()); File saveTemp = new File(tempSavePath+"/tempImg/"); String getItemName=tempFile.getName(); String fileName = UUID.randomUUID()+"." +getItemName.substring(getItemName.lastIndexOf(".") + 1, getItemName.length()); File saveDir = new File(tempSavePath+"/tempImg/", fileName); //如果目录不存在,创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后,可以看到照片和照片的预览效果。看图: 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步:编辑和保存头像 选中图中的区域,保存头像,就完成头像的修改。 修改之后的效果入下: 修改之后的头像(因为传了一张动态图片,得到的跟上图有些不同) 实现细节: 首先用了一个js控件:Jcrop,有兴趣的屌丝可以去搜一下,然后,利用上传之后的图片和之前的选定区域,完成了一个截图,保存为用户的头像。 连接层的js: $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码: String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志,更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题: 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射,把图片放到了跟程序不同的路径中,每次存储图片都是存到图片路径中,客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题: 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M,当上传的资源超过1M,服务器自动报错413,通过异常处理,可以在客户端得到正确的提示信息。 4,总结优点和不足。 关于修改头像,这么做下来确实达到了目的,用户可以从容的修改头像,性能也还可以。但是,上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的,等待的时间比较久,改进的方向是使用flash控件来限制,使用flash来上传,也不会出现弹出层,这样比较大众化,更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-18 10:58:17
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... 特别是,这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前,这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时,将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外,它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示:有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项,包括: 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置,对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统(即外部容器)上运行的工具和应用程序,可能很难找到这些文件。 在主机系统(容器外部)上创建一个数据目录,并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置,并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在,例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点,并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程: 在主机系统上的合适卷上创建数据目录,例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器: $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ,默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库,则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为,但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具(例如 docker-compose)时,这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动,那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例,请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录(特别是 mysql 子目录)启动 mysql 容器实例,则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量; 在任何情况下都将被忽略,并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了(例如对一个现有的数据库运行,如上所述)或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld,那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值(root/0 除外)以实现所需的访问/配置: $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作,尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂,以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具,类似于以下内容: $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令,类似于以下内容: $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL,后面就是MySQL容器在跑,基本上就是当MySQL服务去操作,以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做,只是个别操作因为docker包了一层,麻烦一点。 有需要的话,我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像,就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-29 17:31:06
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...S端的所有聊天记录都存储在一个 SQLite 数据库中,一旦这个数据库损坏,将会丢失用户的聊天记录。 解决思路 预防措施: SQLite 是一个号称每行代码都有对应测试的成熟框架,其代码问题导致的 bug 非常少见。而一般损坏原因主要有3点: 空间不足 设备断电或 AppCrash 文件 sync 失败 针对空间不足: 通过中度的使用和观察,我发现 iOS 端的空间占用是相对合理的,并没有对存储空间的明显浪费。并且 App 会在数据库写入时检查可用空间,如果不足时会抛出空间不足的提示。 针对设备断电或App崩溃: 设备断电属于不可抗力。而 App 崩溃目前我们准备上线 APM 监控平台,预期在一到两个版本的迭代中把崩溃率降低到千分之一以下的行业优秀水平。 针对文件 sync 失败: 调整 synchronous = FULL , 保证每个事务的操作都能写入文件。目前CoreData的默认配置项。 调整 fullfsync = 1 , 保证写入文件顺序和提交顺序一致,拒绝设备重排顺序以优化性能。此项会降低性能。对比得出写入性能大概降低至默认值的25%左右。 优化效果: 根据微信的实践,调整配置项后,损坏率可以降低一半,但并不能完全避免损坏,所以我们还是需要补救措施。 补救措施: 通过查阅 SQLite 的相关资料,发现修复损坏数据库的两种思路和四种方案。 思路一:数据导出 .dump修复 从 master 表中读出一个个表的信息,根据根节点地址和创表语句来 select 出表里的数据,能 select 多少是多少,然后插入到一个新 DB 中。 每个SQLite DB都有一个sqlite_master表,里面保存着全部table和index的信息(table本身的信息,不包括里面的数据哦),遍历它就可以得到所有表的名称和 CREATE TABLE ...的SQL语句,输出CREATE TABLE语句,接着使用SELECT FROM ... 通过表名遍历整个表,每读出一行就输出一个INSERT语句,遍历完后就把整个DB dump出来了。 这样的操作,和普通查表是一样的,遇到损坏一样会返回SQLITE_CORRUPT,我们忽略掉损坏错误, 继续遍历下个表,最终可以把所有没损坏的表以及损坏了的表的前半部分读取出来。将 dump 出来的SQL语句逐行执行,最终可以得到一个等效的新DB。 思路二:数据备份 拷贝: 不能再直白的方式。由于SQLite DB本身是文件(主DB + journal 或 WAL), 直接把文件复制就能达到备份的目的。 .dump备份: 上一个恢复方案用到的命令的本来目的。在DB完好的时候执行.dump, 把 DB所有内容输出为 SQL语句,达到备份目的,恢复的时候执行SQL即可。 Backup API: SQLite自身提供的一套备份机制,按 Page 为单位复制到新 DB, 支持热备份。 综合思路:备份master表+数据导出 WCDB框架: 数据库完整时备份master表,数据库损坏时通过使用已备份的master表读取损坏数据库来恢复数据。成功率大概是70%。缺点在于我们目前项目使用的是CoreData框架,迁移成本非常的高。没有办法使用。 补救措施选型原则: 这么多的方案孰优孰劣?作为一个移动APP,我们追求的就是用户体验,根据资料推断只有万分之一不到的用户会发生DB损坏,不能为了极个别牺牲全体用户的体验。不影响用户体验的方法就是好方案。主要考量指标如下: 一:恢复成功率 由于牵涉到用户核心数据,“姑且一试”的方案是不够的,虽说 100% 成功率不太现实,但 90% 甚至 99% 以上的成功率才是我们想要的。 二:备份大小: 原本用户就可能有2GB 大的 DB,如果备份数据本身也有2GB 大小,用户想必不会接受。 三:备份性能: 性能则主要影响体验和备份成功率,作为用户不感知的功能,占用太多系统资源造成卡顿 是不行的,备份耗时越久,被系统杀死等意外事件发生的概率也越高。 数据导出方案考量: 恢复成功率大概是30%。不需要事先备份,故备份大小和备份性能都是最优的。 备份方案考量: 备份方案的理论恢复成功率都为100%,需要考量的即为备份大小和性能。 拷贝:备份大小等于原文件大小。备份性能最好,直接拷贝文件,不需要运算。 Backup API: 备份大小等于原文件大小。备份性能最差,原因是热备份,需要用到锁机制。 .dump:因为重新进行了排序,备份大小小于原文件。备份性能居中,需要遍历数据库生成语句。 可以看出,比较折中的选择是 Dump ,备份大小具有明显优势,备份性能尚可,恢复性能较差但由于需要恢复的场景较少,算是可以接受的短板。 深入钻研 即使优化后的方案,对于大DB备份也是耗时耗电,对于移动APP来说,可能未必有这样的机会做这样重度的操作,或者频繁备份会导致卡顿和浪费使用空间。 备份思路的高成本迫使我们从另外的方案考虑,于是我们再次把注意力放在之前的Dump方案。 Dump 方案本质上是尝试从坏DB里读出信息,这个尝试一般来说会出现两种结果: DB的基本格式仍然健在,但个别数据损坏,读到损坏的地方SQLite返回SQLITE_CORRUPT错误, 但已读到的数据得以恢复。 基本格式丢失(文件头或sqlite_master损坏),获取有哪些表的时候就返回SQLITE_CORRUPT, 根本没法恢复。 第一种可以算是预期行为,毕竟没有损坏的数据能部分恢复。从成功率来看,不少用户遇到的是第二种情况,这种有没挽救的余地呢? 要回答这个问题,先得搞清楚sqlite_master是什么。它是一个每个SQLite DB都有的特殊的表, 无论是查看官方文档Database File Format,还是执行SQL语句 SELECT FROM sqlite_master;,都可得知这个系统表保存以下信息: 表名、类型(table/index)、 创建此表/索引的SQL语句,以及表的RootPage。sqlite_master的表名、表结构都是固定的, 由文件格式定义,RootPage 固定为 page 1。 正常情况下,SQLite 引擎打开DB后首次使用,需要先遍历sqlite_master,并将里面保存的SQL语句再解析一遍, 保存在内存中供后续编译SQL语句时使用。假如sqlite_master损坏了无法解析,“Dump恢复”这种走正常SQLite 流程的方法,自然会卡在第一步了。为了让sqlite_master受损的DB也能打开,需要想办法绕过SQLite引擎的逻辑。 由于SQLite引擎初始化逻辑比较复杂,为了避免副作用,没有采用hack的方式复用其逻辑,而是决定仿造一个只可以 读取数据的最小化系统。 虽然仿造最小化系统可以跳过很多正确性校验,但sqlite_master里保存的信息对恢复来说也是十分重要的, 特别是RootPage,因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地,没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小,而且只有改变了表结构的时候(例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句)才会改变,因此对它进行备份成本是非常低的,一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成,一致性也容易保证, 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份,我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此,初始化必须的数据就保证了,可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法(包括dump方式恢复), 都是通过执行SQL语句实现的,这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点, 读出数据即可完成,不需要复杂的查询逻辑,因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时,因为我们的系统是只读的, 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可,因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要: VFS读取部分的接口(Open/Read/Close),或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式, 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑,就能读出DB的数据进行恢复了,但还有一个小插曲。我们知道,使用SQLite查询一个表, 每一行的列数都是一致的,这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层,没有这个保证。 B-tree的每一行(或者说每个entry、每个record)可以有不同的列数,一般来说,SQLite插入一行时, B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作, 整个表都增加了一列,但已经存在的B-tree行实际上没有做改动,还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行,缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候,也需要做同样的判断和支持, 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后,成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统,可以得知总 Page 数,使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低,不需要经常更新备份,对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略, 成功恢复后能还原损坏时最新的数据,不受备份时限影响。 坏处是,和Dump一样,如果损坏到表的中间部分,比如非叶子节点,将导致后续数据无法读出。 落地实践: 剥离封装RepairKit: 从WCDB框架中,剥离修复组件,并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机: 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的,也就是说当一个叶子页满了需要分裂时,原来的叶子页会成为内部节点,然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来,是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化,而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识,那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份,避免频繁备份。 备份文件有效性: 既然 DB 可以损坏,那么这个备份文件也会损坏,怎么办呢?我用了双备份,每一个版本备份两个文件,如果一个备份恢复失败,就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机: 当CoreData初始化SQLite前,校验SQLite的Head完整性,如果不完整,进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 18:22:40
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...就是,如果一台物理机内存直接4G,创建一个vm虚拟机分配内存分4G,在创建一个还可以分4G。支持超配,但是Qemu不支持; 七、虚拟化使用场景分类 服务器虚拟化:解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化:有一些弊端,图形显示层面会有问题 应用虚拟化:没接触过,公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称:Kernel-based Virtual Machine(内核级虚拟化机器) 原本由以色列人创建,现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件,现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示:一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ; 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态,不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态,不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看,libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp,这个主要是用来dhcp连接的,这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示:如果使用rz上传镜像可能会出现错误,所以我们使用dd命令,复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址:http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示: qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式,raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置,就是我们上传iso镜像的位置,我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc, 分区说明 提示:我们不分交换分区,因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具,可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程,它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序(KVM)是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品,可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品,可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机(KVM)则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序,可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机(VM),从而现代化改造自己的基础架构,来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后,你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机,而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术,能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序,而且可以替代专有的虚拟化技术(比如 VMware 提供的专有虚拟化技术)。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台,你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码,就如同掌握了开启无限可能的钥匙,能够让你虚拟化传统工作负载和应用,并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中,所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序,以及出色的性能和多样化的功能。但是,专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定,你就可以任享自由、灵活与丰富的资源,从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能,可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案,选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势: 更低的总拥有成本,从而省下运营预算,用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费,也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性:KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行,所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性:可以通过单个虚拟化平台,在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能:应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势:不但能访问源代码,还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能: 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化,就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成,能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境,帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效,能够帮助你从容应对当前的挑战,并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂,而且无法帮助企业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化,你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势,还能获得企业级技术支持、更新和补丁,使你的环境保持最新状态,持续安心运行。开源和 RESTful API,以及 Microsoft Windows 的认证,可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包(SDK)则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具,并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-06 08:58:59
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...义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了,省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法,但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员,代码是软件的最终实现形态,停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受,更重要的是忘记其中的“痛”,从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon,高级副总裁级别的 Distinguish Engineer(如:James Gosling,Java 之父),他们每年的编码量也非常大,常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险,尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现,但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多,甚至可能导致项目的失败,前面我们也提到了非功能性需求决定了架构,如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后,就算是一个项目要失败也要让它快速失败,这也是一种敏捷。 从“问题”开始,而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情,总是乐于去学习新技术,同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病,就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”,使用一些不适合的技术去解决手边的问题,常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务,起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务,由团队的一个成员来开发和维护。后来,这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣,并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事: 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性,在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物,由于采用客户端方式,引入了大量的额外交互,导致性能差别达7倍之多。这时候,这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术,通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致(即当某对象的值发生改变后会产生一个事件,然后关注这一改变的逻辑,就会订阅这个通知,并改变于其相关数据,从而实现不同数据的最终一致)。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制,为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此,大家可以看到实现一样的功能,但是复杂性大大增加,维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯,加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友,在一个公司没日没夜的干了几年,没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了,但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识,使得自己已经落后了,连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识,尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题: 缺乏学习导致工作能力没有提升,而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势,只能被动紧紧追赶。试想一下,要是你都领先同行业五年了,还会在乎通过加班来早一个月发布吗? 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙,进而更没有时间提高自己的技术技能,很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道,光靠锻炼是不行的,营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样,实践和学习是一样重要的,当你在一个领域工作了一段时间以后,工作对你而言就主要是实践了,随着你对该领域的熟悉,能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间,否则很容易成为井底之蛙,从而陷入前面提到的恶性循环。 最后,以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉:“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心,保持匠心! 作者简介: 蔡超,Mobvista 技术 VP 兼首席架构师,SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验,其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista,任公司技术副总裁及首席架构师,领导公司的数字移动营销平台的开发,该平台完全建立于云计算技术之上,每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前,曾任亚马逊全球直运平台首席架构师,亚马逊(中国)首席架构师,曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发,并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验;曾任 HP(中国)移动设备管理系统首席软件架构师,该系统曾是全球最大的无线设备管理系统(OMA DM)(客户包括中国移动,中国联通,中国电信等);曾任北京天融信网络安全技术公司,首席软件架构师,领导开发的网络安全管理系统(TopAnalyzer)至今仍被政府重要部门及军队广为采用,该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运,2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-19 14:55:26
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内存映射技术不仅在Linux系统中扮演重要角色,而且在现代操作系统和云计算环境中也愈发关键。近期,随着容器化技术和微服务架构的广泛应用,内存映射机制对于提高系统资源利用率、实现高效的数据共享与交换具有重要意义。 例如,在Docker和Kubernetes等容器平台中,mmap系统调用被用于实现容器内部进程与宿主机文件系统的高效交互,以及容器间共享内存通信。通过内存映射,容器可以将宿主机上的持久化存储直接加载到内存中,实现数据的快速读取与更新,极大地提升了I/O性能。 此外,针对云原生环境下的大规模并行计算和实时数据处理场景,研究者们正在探索如何优化mmap以适应更高的并发需求和更低延迟的要求。2021年,有研究人员提出了一种改进的内存映射策略,旨在减少在高负载环境下由于频繁的内存映射操作导致的系统开销,并已在分布式数据库和大数据分析应用中取得了显著效果。 同时,内存映射的安全性问题也引起了业界的关注。今年早些时候,一项安全研究报告揭示了利用mmap进行提权攻击的新方法,再次提醒开发者在享受内存映射带来的便利时,也需要关注其潜在的安全风险,并采取相应的防御措施。 总之,内存映射作为底层系统调用的重要组成部分,其发展与优化将持续影响着整个软件生态系统的性能表现与安全性,值得广大开发者和技术研究者深入探究和实践。
2023-09-20 22:49:12
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... P Beta 开发应用,请 点击访问此网站。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 以机器学习为核心,打造 “更加智能的” 智能手机 Android P 让智能手机可以学习用户、适应用户,从而使 “智能” 更为智能。现在您的应用可以借助本地硬件中的机器学习成果,来触达更多受众,并为他们提供前所未有的体验。 · 动态电量管理 (Adaptive Battery) 无论用户们使用的是何种手机,电量一直都是他们最为关心问题。在 Android P 中,我们和 DeepMind 合作推出了一个全新功能,即动态电量管理 (Adaptive Battery),来优化各个应用的电量使用。 动态电量管理通过机器学习来管理用户们最关心的那些应用所能占用的系统资源。各个应用会被划分到四个不同的群组里,这些群组对系统资源调用有不同的限制,我们称之为 “应用待机群组 (App Standby buckets)”。随着用户的使用,应用会在这四个群组里切换,那些不在 “活跃 (active)” 组里的应用在包括任务 (jobs)、警报、网络以及高优先级的 Firebase Cloud Messages 等资源调用上会受到相应的限制。 如果您的应用已经针对 Doze, App Standby 和后台运行限制做过优化,那么它就应该已经能和动态电量管理完美配合。我们建议您在四个应用待机群组中都对自己的 app 进行测试,请阅读相关文档了解详情。 · App Actions 当用户想要做一个操作的时候,App Actions 会推荐能帮助他们完成这个操作的 app,而且这个推荐的功能会覆盖整个操作系统中的重要交互环节,比如启动器 (Launcher)、智能文本选择、Google Play、Google Search 应用,以及 Assistant。 App Actions 通过机器学习来分析用户最近的行为或使用场景,从而筛选出需要推荐的应用。由于这些推荐与用户当前想要做的事情高度关联,所以这套机制非常利于拓展新用户以及促活现有用户。 只需将您应用中的各个功能定义为语义意图 (semantic intent),便可以充分享受 App Actions 带来的好处。App Actions 中的意图和我们早些时候在 Google Assistant 上推出的语音对谈式动作 (Conversational Action) 是使用同一套通用意图分类,这个分类支持语音控制的音箱、智能屏幕、车载系统、电视、耳机等设备。由于不需要额外的 API 接口,所以只要用户的 Android 平台版本支持,App Actions 就可以正常使用了。 App Actions 很快就会面向开发者发布,如果您希望收到这方面的通知,请点击这里找到相关链接参与订阅。 · Slices 和 App Actions 一同到来的新功能还有 Slices,这个功能可以让您的应用以模块化、富交互的形式插入到多个使用场景中,比如 Google Search 和 Assistant。Slices 支持的交互包括 actions、开关、滑动条、滑动内容等等。 Slices 是让内容与用户联系的极佳方式,所以我们希望它可以在更多的场景中出现。除了在 Android P 上对这个功能进行了平台级别的整合外, Slices 的 API 和模板也加入到了 Android Jetpack 里。Android Jetpack 是我们全新打造的一套创建优秀应用的工具和库,通过 Android Jetpack,您制作的 Slices 能在 Kitkat (API 等级 19) 及更高版本上使用 —— 这覆盖了 95% 的已激活 Android 设备。我们也会定期更新 Slices 的模板来支持更多类型的场景和交互 (比如文本输入)。 请查阅上手指南以了解如何制作 Slices,使用 SliceViewer 工具查看您做好的 Slices。接下来,我们计划进一步拓展其使用场景,包括在其他 app 中展现您的 Slices。 · 通知智能回复 (Smart reply in notifications) 机器智能可以为用户体验带来非常积极的进化,Gmail 和 Inbox 里的智能回复功能已经成功地证明了这一点。在 Android P 中,通知消息也加入了智能回复功能,而且我们准备了 API 让您可以为用户带来更度身的使用感受。用来帮助您更轻松地在通知中生成回复的 ML Kit 很快就会到来,请 点击访问此网站 了解详情。 · 文本识别 (Text Classifier) 在 Android P 中,我们将识别文本的机器学习模型进行了扩展,使得它可以识别出诸如日期或航班号这样的信息,并通过 TextClassifier API 来让开发者使用到这些改进。我们还更新了 Linkify API 来利用文本识别的结果生成链接,并为用户提供了更多点击后的选项,从而让他们得以更快地进行下一步操作。当然,开发者也可以在给文本识别出来的信息添加链接时拥有更多的选项。智能 Linkify 在识别精准度以及速度上都有明显的提升。 这个模型现在正在通过 Google Play 进行更新,所以您的应用使用现有的 API 就可以享受到本次更新所带来的变化。在安装更新完的模型后,设备即可直接在本地识别文本里的各种信息,而且这些识别出来的信息只保存在您的手机上而不会通过网络流传出去。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 简洁 (Simplicity) 在 Android P,我们格外强调简洁,并据此改进 Android 的 UI 从而帮助用户们更流畅、更高效地完成操作。对开发者来说,简洁的系统则会帮助用户更容易查找、使用和管理您的应用。 · 全新系统导航 (New system navigation) 我们为 Android P 设计了全新的系统导航,只需使用下图中这个在所有界面中都能看到的小按钮,即可更轻松地访问手机主屏、概览页以及 Assistant。新导航系统也使多任务切换及发现关联应用变得更加简单。在概览页,用户可以拥有更大的视野来查看他们之前中断的操作,这自然也会让他们更容易找到并回到之前的应用中。概览页也提供了搜索、预测推荐应用以及上文提到的 App Actions,而且只需再多划一次即可进入所有应用的列表。 · 文字放大镜 (Text Magnifier) 在 Android P 中,我们加入了新的放大镜工具 (Magnifier widget),使选择文本和调整光标位置变得更加轻松。默认情况下,所有继承自 TextView 的类都会自动支持放大镜,但您也可以使用放大镜 API 将它添加到任何自定义的视图上,从而打造更多样化的体验。 · 后台限制 (Background restrictions) 用户可以更加简单地找到并管理那些在后台消耗电量的应用。通过 Android Vitals 积累下来的成果,Android 可以识别那些过度消耗电量的行为,如滥用唤醒锁定等。在 Android P 中,电池设置页面直接列出了这些过度消耗电量的应用,用户只需一次点击就可以限制它们在后台的活动。 一旦应用被限制,那么它的后台任务、警报、服务以及网络访问都会受限。想要避免被限制的话,请留意 Play Console 中的Android Vitals 控制面板,帮助您了解如何提高性能表现以及优化电量消耗。 后台限制能有效保护系统资源不被恶意消耗,从而确保开发者的应用在不同制造商的不同设备上也能拥有一个基础的合理的运行环境。虽然制造商可以在限制列表上额外添加限制的应用,但它们也必须在电池设置页面为用户开放这些限制的控制权。 我们添加了一个标准 API 来帮助应用知晓自己是否被限制,以及一个 ADB 命令来帮助开发者手动限制应用,从而进行测试。具体请参阅相关文档。接下来我们计划在 Play Console 的 Android Vitals 控制面板里添加一个统计数据,以展示应用受到限制的情况。 · 使用动态处理增强音频 (Enhanced audio with Dynamics Processing) Android P 在音频框架里加入了动态处理效果 (Dynamic Processing Effect) 来帮助开发者改善声音品质。通过动态处理,您可以分离出特定频率的声音,降低过大的音量,或者增强那些过小的音量。举例来说,即便说话者离麦克风较远,而且身处嘈杂或者被刺耳的各种环境音包围的地方,您的应用依然可以有效分离并增强他/她的细语。 动态处理 API 提供了多声场、多频段的动态处理效果,包括一个预均衡器、一个多频段压缩器,一个后均衡器以及一个串联的音量限制器。这样您就可以根据用户的喜好或者环境的变化来控制 Android 设备输出的声音。频段数量以及各个声场的开关都完全可控,大多数参数都支持实时控制,如增益、信号的压缩/释放 (attack/release) 时长,阈值等等。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 安全 (Security) · 用户识别提示 (Biometric prompt) Android P 为市面上涌现出来的各种用户识别机制在系统层面提供了统一的使用体验,应用们不再需要自行提供用户识别操作界面,而只需要使用统一的 BiometricPrompt API 即可。这套全新的 API 替代了 DP1 版本中的 FingerprintDialog API,且支持包括指纹识别 (包括屏幕下指纹识别)、面部识别以及虹膜识别,而且所有系统支持的用户识别需求都包含在一个 USE_BIOMETRIC 权限里。FingerprintManager 以及对应的 USE_FINGERPRINT 权限已经被废弃,请开发者尽快转用 BiometricPrompt。 · 受保护的确认操作 (Protected Confirmation) Android P 新增了受保护的确认操作 (Android Protected Confirmation),这个功能使用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE) 来确保一个显示出来的提示文本被真实用户确认。只有在用户确认之后,TEE 才会放行这个文本并可由应用去验证。 · 对私有密钥的增强保护 (Stronger protection for private keys) 我们添加了一个新的 KeyStore 类型,StrongBox。并提供对应的 API 来支持那些提供了防入侵硬件措施的设备,比如独立的 CPU,内存以及安全存储。您可以在 KeyGenParameterSpec 里决定您的密钥是否该交给 StrongBox 安全芯片来保存。 Android P Beta 为用户带来新版本的 Android 需要 Google、芯片供应商以及设备制造商和运营商的共同努力。这个过程中充满了技术挑战,并非一日之功 —— 为了让这个过程更加顺畅,去年我们启动了 Project Treble,并将其包含在 Android Oreo 中。我们与合作伙伴们一直在努力开发这个项目,也已经看到 Treble 所能带来的机遇。 我们宣布,以下 6 家顶级合作伙伴将和我们一起把 Android P Beta 带给全世界的用户,这些设备包括:索尼 Xperia XZ2, 小米 Mi Mix 2S, 诺基亚 7 Plus, Oppo R15 Pro, Vivo X21UD 和 X21, 以及 Essential PH‑1。此外,再加上 Pixel 2, Pixel 2 XL, Pixel 和 Pixel XL,我们希望来自世界各地的早期体验者以及开发者们都能通过这些设备体验到 Android P Beta。 您可查看今天推送的文章查阅支持 beta 体验的合作伙伴和 Pixel 设备清单,并能看到每款设备的详细配置说明。如果您使用 Pixel 设备,现在就可以加入 Android Beta program,然后自动获得最新的 Android P Beta。 马上开始在您喜欢的设备上体验 Android P Beta 吧,欢迎您向我们反馈意见和建议!并请继续关注 Project Treble 的最新动态。 确保 app 兼容 随着越来越多的用户开始体验 Android P Beta,是时候开始测试您 app 的兼容性,以尽早解决在测试中发现的问题并尽快发布更新。请查看迁移手册了解操作步骤以及 Android P 的时间推进表。 请从 Google Play 下载您的应用,并在运行 Android P Beta 的设备或模拟器上测试用户流程。确保您的应用体验良好,并正确处理 Android P 的行为变更。尤其注意动态电量管理、Wi-Fi 权限变化、后台调用摄像头以及传感器的限制、针对应用数据的 SELinux 政策、默认启用 TLS 的变化,以及 Build.SERIAL 限制。 · 公开 API 的兼容性 (Compatibility through public APIs) 针对非 SDK 接口的测试十分重要。正如我们之前所强调的,在 Android P 中,我们将逐渐收紧一些非 SDK 接口的使用,这也要求广大的开发者们,包括 Google 内部的应用团队,使用公开 API。 如果您的应用正在使用私有 Android API 或者库,您需要改为使用 Android SDK 或 NDK 公开的 API。我们在 DP1 里已经对使用私有接口的开发者发出了警告信息,从 Android P Beta 开始,调用非 SDK 接口将会报错 (部分被豁免的私有 API 除外) —— 也就是说您的应用将会遭遇异常,而不再只是警告了。 为了帮助您定位非 SDK API 的使用情况,我们在 StrictMode 里加入了两个新的方法。您可以使用 detectNonSdkApiUsage() 在应用通过反射或 JNI 调用非 SDK API 的时候收到警报,您还可以使用 permitNonSdkApiUsage() 来阻止 StrictMode 针对这些调用报错。这些方法都可助您了解应用调用非 SDK API 的情况,但请注意,即便调用的 API 暂时得到了豁免,最保险的做法依然是尽快放弃对它们的使用。 如果您确实遇到了公开 API 无法满足需求的情况,请立刻告知我们。更多详细内容请查看相关文档。 · 凹口屏测试 (Test with display cutout) 针对凹口屏测试您的应用也十分重要。现在您可以在运行 Android P Beta 的合作伙伴机型上测试,确保您的应用在凹口屏上表现良好。同时,您也可以在 Android P 设备的开发者选项里打开对凹口屏的模拟,对您的应用做相应测试。 体验 Android P 在准备好开发条件后,请深入了解 Android P 并学习可以在您的应用中使用到的全新功能和 API。为了帮助您更轻松地探索和使用新 API,请查阅 API 变化报告 (API 27->DP2, DP1->DP2) 以及 Android P API 文档。访问开发者预览版网站了解详情。 下载/更新 Android P 开发者预览版 SDK 和工具包至 Android Studio 3.1,或使用最新版本的 Android Studio 3.2。如果您手边没有 Android P Beta 设备 (或查看今天推送的次条文章),请使用 Android P 模拟器来运行和测试您的应用。 您的反馈一直都至关重要,我们欢迎您畅所欲言。如果您在开发或测试过程中遇到了问题,请在文章下方留言给我们。再次感谢大家一路以来的支持。 请点击蓝色字体前往 “Android Developers 官方文档”查看详细说明 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34258782/article/details/87952581。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-10 18:19:36
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...e等公司的大力推广和应用,有关RISC-V的生态建设和市场前景可深入研究。 2. Linux内核更新与优化:Linux 5.13版内核正式发布,该版本在硬件支持、性能优化以及安全增强等方面有显著提升,尤其对于嵌入式设备的支持更加全面。例如,对新型NAND Flash控制器的原生支持得到加强,有助于提高存储效率和稳定性。 3. Linux文件系统创新:科研人员正不断探索新的文件系统技术以适应大数据时代的需求。如Facebook主导开发的开源文件系统——Rocksteady,旨在提供超大规模数据中心所需的高效能、高稳定性和低延迟特性。此外,持久化内存(PMEM)技术的发展也在推动着Linux文件系统的变革,如pmemfs文件系统,它利用持久性内存的优势实现高性能的数据存取。 4. 跨平台开发与容器化趋势:随着云原生理念的普及,嵌入式开发开始关注容器化技术在边缘计算场景的应用。Docker和Kubernetes等工具正在帮助开发者更便捷地构建和部署跨平台的嵌入式应用,通过统一的容器环境简化了不同处理器架构间的移植难题。 5. 用户权限管理与安全实践:针对Linux系统安全问题,近年来有许多关于如何强化用户权限管理的研究报告和技术文章发表。例如,SELinux策略的深入解读,以及如何结合最小权限原则进行服务账户设置,避免因权限过高导致的安全风险,这些内容都是嵌入式系统安全运维的重要参考。
2023-11-23 17:18:30
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... 阿里中间件(四面,Java岗) 1.1 Java中间件一面 技术一面考察范围 重点问了Java线程锁:synchronized 和ReentrantLock相关的底层实现 线程池的底层实现以及常见的参数 数据结构基本都问了一遍:链表、队列等 Java内存模型:常问的JVM分代模型,以及JDK1.8后的区别,最后还问了JVM相关的调优参数 分布式锁的实现比较技术 一面题目 自我介绍 擅长哪方面的技术? java有哪些锁中类?(乐观锁&悲观锁、可重入锁&Synchronize等)。 比较重要的数据结构,如链表,队列,栈的基本原理及大致实现 J.U.C下的常见类的使用。Threadpool的深入考察;blockingQueue的使用 Java内存分代模型,GC算法,JVM常见的启动参数;CMS算法的过程。 Volatile关键字有什么用(包括底层原理) 线程池的调优策略 Spring cloud的服务注册与发现是怎么设计的? 分布式系统的全局id如何实现 分布式锁的方案,redis和zookeeper那个好,如果是集群部署,高并发情况下那个性能更好。 1.2 Java中间件二面 技术二面考察范围: 问了项目相关的技术实现细节 数据库相关:索引、索引底层实现、mysql相关的行锁、表锁等 redis相关:架构设计、数据一致性问题 容器:容器的设计原理等技术 二面题目: 参与的项目,选一个,技术难度在哪里? Collections.sort底层排序方式 负载均衡的原理设计模式与重构,谈谈你对重构的理解 谈谈redis相关的集群有哪些成熟方案? 再谈谈一致hash算法(redis)? 数据库索引,B+树的特性和建树过程 Mysql相关的行锁,表锁;乐观锁,悲观锁 谈谈多线程和并发工具的使用 谈谈redis的架构和组件 Redis的数据一致性问题(分布式多节点环境&单机环境) Docker容器 1.3 Java中间件三面 技术三面考察范围: 主要谈到了高并发的实现方案 以及中间件:redis、rocketmq、kafka等的架构设计思路 最后问了平时怎么提升技术的技术 三面题目 高并发情况下,系统是如何支撑大量的请求的? 接着上面的问题,延伸到了中间件,kafka、redis、rocketmq、mycat等设计思路和适用场景等 最近上过哪些技术网站;最近再看那些书。 工作和生活中遇见最大的挑战,怎么去克服? 未来有怎样的打算 1.4 Java中间件四面 最后,你懂的,主要就是HR走流程了,主要问了未来的职业规划。 02 头条Java后台3面 2.1 头条一面 讲讲jvm运行时数据库区 讲讲你知道的垃圾回收算法 jvm内存模型jmm 内存泄漏与内存溢出的区别 select、epool 的区别?底层的数据结构是什么? mysql数据库默认存储引擎,有什么优点 优化数据库的方法,从sql到缓存到cpu到操作系统,知道多少说多少 什么情景下做分表,什么情景下做分库 linkedList与arrayList区别 适用场景 array list是如何扩容的 volatile 关键字的作用?Java 内存模型? java lock的实现,公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁,应用中的案例,mysql当中怎么实现,java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略? 多个线程同时请求内存,如何分配? Redis 底层用到了哪些数据结构? 使用 Redis 的 set 来做过什么? Redis 使用过程中遇到什么问题? 搭建过 Redis 集群吗? 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化? MySQL 索引结构解释一下?(B+ 树) MySQL Hash 索引适用情况?举下例子? 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么? 如何解决这个问题? 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗? 如何保证 Redis 高并发、高可用? Redis 的主从复制原理,以及Redis 的哨兵原理? 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现? 秒杀模块怎么设计的,如何压测,抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些? countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别,重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式(synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等) 设计模式(工厂模式、单例模式(几种情况)、适配器模式、装饰者模式) maven依赖树,maven的依赖传递,循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别,synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP,分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下,讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程,以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制,bean生成的具体步骤,ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件? 介绍ConcurrentHashMap原理,用的是哪种锁,segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树,为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数,基本参数,使用场景 MySQL的ACID讲一下,延伸到隔离级别 dubbo的实现原理,说说RPC的要点 GC停顿原因,如何降低停顿? JVM如何调优、参数怎么调? 如何用工具分析jvm状态(visualVM看堆中对象的分配,对象间的引用、是否有内存泄漏,jstack看线程状态、是否死锁等等) 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面: hashmap,怎么扩容,怎么处理数据冲突? 怎么高效率的实现数据迁移? Linux的共享内存如何实现,大概说了一下。 socket网络编程,说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别? Java GC机制?GC Roots有哪些? 红黑树讲一下,五个特性,插入删除操作,时间复杂度? 快排的时间复杂度,最坏情况呢,最好情况呢,堆排序的时间复杂度呢,建堆的复杂度是多少 4.2 二面: 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些? AtomicInteger怎么实现原子修改的? ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别? 为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? redis数据结构? redis数据淘汰机制? 4.3 三面(约五十分钟): mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的? MySQL索引的实现,innodb的索引,b+树索引是怎么实现的,为什么用b+树做索引节点,一个节点存了多少数据,怎么规定大小,与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key,使用keys命令是否会影响线上服务? Redis的持久化方式,aod和rdb,具体怎么实现,追加日志和备份文件,底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么?怎么克服? 未来的规划是什么? 你想问我什么? 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全,每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法:反转单链表 手撕算法:实现类似微博子结构的数据结构,输入一系列父子关系,输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程,服务端和客户端 手撕算法: 爬楼梯,写出状态转移方程 智力题:时针分针什么时候重合 5.2 百度二面(现场) 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡,有哪些算法,哪个比较好,一致性哈希原理,怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手,四次挥手的最后一个ack的作用是什么,为什么要time wait,为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的,主从复制怎么做的,什么时候会出现数据不一致,如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法:给定一个数字三角形,找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折,怎么应对和处理 5.3 百度三面(现场) 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做,aof和rdb,有什么区别,有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题,我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把,有哪些区,分别干什么的 说一下gc算法,分代回收说下 MySQL的引擎讲一下,有什么区别,使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制,有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面: 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些,最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别,ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程,以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop,Springmvc的基本架构,请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别,http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程,讲讲NIO的实现方式,与BIO的区别,以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景,谈谈Kafka。 你说了解分布式服务,那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别,以及使用场景。 讲一下docker的实现原理,以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景,各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高,相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图,从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案,Redis和Zookeeper哪个好,如果是集群部署,高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级,你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的,如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些,以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发) 7.1 一面(基础面:约1小时) 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么?其他的作用范围? 索引是什么概念有什么作用?MySQL里主要有哪些索引结构?哈希索引和B+树索引比较? Java线程池的原理?线程池有哪些?线程池工厂有哪些线程池类型,及其线程池参数是什么? hashmap原理,处理哈希冲突用的哪种方法? 还知道什么处理哈希冲突的方法? Java GC机制?GC Roots有哪些? Java怎么进行垃圾回收的?什么对象会进老年代?垃圾回收算法有哪些?为什么新生代使用复制算法? HashMap的时间复杂度?HashMap中Hash冲突是怎么解决的?链表的上一级结构是什么?Java8中的HashMap有什么变化?红黑树需要比较大小才能进行插入,是依据什么进行比较的?其他Hash冲突解决方式? hash和B+树的区别?分别应用于什么场景?哪个比较好? 项目里有个数据安全的,aes和md5的区别?详细点 7.2 二面(问数据库较多) 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好? 事务特性(acid) 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤? 说下乐观锁,悲观锁(select for update),并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程? 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面(综合面;约一个小时) 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别?为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? 加锁有什么机制? ThreadLocal?应用场景? 数据库水平切分,垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别? 单机系统演变为分布式系统,会涉及到哪些技术的调整?请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统? 7.4 四面(HR面) 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战,怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题,你的应对思路? 你的兴趣爱好? 未来的职业规划是什么? 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理,增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么,要注意什么 假设现在一个学生类,有学号和姓名,我现在hashcode方法重写的时候,只将学号参与计算,会出现什么情况? 往set里面put一个学生对象,然后将这个学生对象的学号改了,再put进去,可以放进set么?并讲出为什么 Redis的持久化?有哪些方式,原理是什么? 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁,语句该怎么写 Java的内存模型,垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数,给了是个线程,让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4,描述一下现在系统处于什么情况 Linux,查找磁盘上最大的文件的命令 Linux,如何查看系统日志文件 手撕算法:leeetcode原题 22,Generate Parentheses,给定 n 对括号,请- 写一个函数以将其生成新的括号组合,并返回所有组合结果。 8.3 美团三面(现场) 三面没怎么问技术,问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时,如何沟通并说服开发成员,并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-13 23:43:59
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...自动化测试,确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似: 快速发布。能够应对业务需求,并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短,同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者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。
2023-03-19 16:00:05
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... paddle模式,利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本,请升级jieba,pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install 手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能,请先安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法: jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。 范例: 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。 注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 (关键词提取) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下: paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows 用法: jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式,参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果:在 4 核 3.4GHz Linux 机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了 1MB/s 的速度,是单进程版的 3.3 倍。 注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize:返回词语在原文的起止位置 注意,输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间用它分隔,否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注)-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名,则使用标准输入。 --help 选项输出: $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化(可选) 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典,然后覆盖 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-02 10:38:37
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...lSet:管理有状态应用 1、ReplicaSet 简称为RS,主要的作用是保证一定数量的pod能够正常运行,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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2023-09-29 09:08:28
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...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。
2023-04-30 23:10:07
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...Identity实现应用程序的用户管理,以及实现应用程序的认证与授权等相关技术,译者希望本系列教程能成为掌握ASP.NET Identity技术的一份完整而有价值的资料。读者若是能够按照文章的描述,一边阅读、一边实践、一边理解,定能有意想不到的巨大收获!希望本系列博文能够得到广大园友的高度推荐。 15 Advanced ASP.NET Identity 15 ASP.NET Identity高级技术 In this chapter, I finish my description of ASP.NET Identity by showing you some of the advanced features it offers. I demonstrate how you can extend the database schema by defining custom properties on the user class and how to use database migrations to apply those properties without deleting the data in the ASP.NET Identity database. I also explain how ASP.NET Identity supports the concept of claims and demonstrates how they can be used to flexibly authorize access to action methods. I finish the chapter—and the book—by showing you how ASP.NET Identity makes it easy to authenticate users through third parties. I demonstrate authentication with Google accounts, but ASP.NET Identity has built-in support for Microsoft, Facebook, and Twitter accounts as well. Table 15-1 summarizes this chapter. 本章将完成对ASP.NET Identity的描述,向你展示它所提供的一些高级特性。我将演示,你可以扩展ASP.NET Identity的数据库架构,其办法是在用户类上定义一些自定义属性。也会演示如何使用数据库迁移,这样可以运用自定义属性,而不必删除ASP.NET Identity数据库中的数据。还会解释ASP.NET Identity如何支持声明(Claims)概念,并演示如何将它们灵活地用来对动作方法进行授权访问。最后向你展示ASP.NET Identity很容易通过第三方部件来认证用户,以此结束本章以及本书。将要演示的是使用Google账号认证,但ASP.NET Identity对于Microsoft、Facebook以及Twitter账号,都有内建的支持。表15-1是本章概要。 Table 15-1. Chapter Summary 表15-1. 本章概要 Problem 问题 Solution 解决方案 Listing 清单号 Store additional information about users. 存储用户的附加信息 Define custom user properties. 定义自定义用户属性 1–3, 8–11 Update the database schema without deleting user data. 更新数据库架构而不删除用户数据 Perform a database migration. 执行数据库迁移 4–7 Perform fine-grained authorization. 执行细粒度授权 Use claims. 使用声明(Claims) 12–14 Add claims about a user. 添加用户的声明(Claims) Use the ClaimsIdentity.AddClaims method. 使用ClaimsIdentity.AddClaims方法 15–19 Authorize access based on claim values. 基于声明(Claims)值授权访问 Create a custom authorization filter attribute. 创建一个自定义的授权过滤器注解属性 20–21 Authenticate through a third party. 通过第三方认证 Install the NuGet package for the authentication provider, redirect requests to that provider, and specify a callback URL that creates the user account. 安装认证提供器的NuGet包,将请求重定向到该提供器,并指定一个创建用户账号的回调URL。 22–25 15.1 Preparing the Example Project 15.1 准备示例项目 In this chapter, I am going to continue working on the Users project I created in Chapter 13 and enhanced in Chapter 14. No changes to the application are required, but start the application and make sure that there are users in the database. Figure 15-1 shows the state of my database, which contains the users Admin, Alice, Bob, and Joe from the previous chapter. To check the users, start the application and request the /Admin/Index URL and authenticate as the Admin user. 本章打算继续使用第13章创建并在第14章增强的Users项目。对应用程序无需做什么改变,但需要启动应用程序,并确保数据库中有一些用户。图15-1显示了数据库的状态,它含有上一章的用户Admin、Alice、Bob以及Joe。为了检查用户,请启动应用程序,请求/Admin/Index URL,并以Admin用户进行认证。 Figure 15-1. The initial users in the Identity database 图15-1. Identity数据库中的最初用户 I also need some roles for this chapter. I used the RoleAdmin controller to create roles called Users and Employees and assigned the users to those roles, as described in Table 15-2. 本章还需要一些角色。我用RoleAdmin控制器创建了角色Users和Employees,并为这些角色指定了一些用户,如表15-2所示。 Table 15-2. The Types of Web Forms Code Nuggets 表15-2. 角色及成员(作者将此表的标题写错了——译者注) Role 角色 Members 成员 Users Alice, Joe Employees Alice, Bob Figure 15-2 shows the required role configuration displayed by the RoleAdmin controller. 图15-2显示了由RoleAdmin控制器所显示出来的必要的角色配置。 Figure 15-2. Configuring the roles required for this chapter 图15-2. 配置本章所需的角色 15.2 Adding Custom User Properties 15.2 添加自定义用户属性 When I created the AppUser class to represent users in Chapter 13, I noted that the base class defined a basic set of properties to describe the user, such as e-mail address and telephone number. Most applications need to store more information about users, including persistent application preferences and details such as addresses—in short, any data that is useful to running the application and that should last between sessions. In ASP.NET Membership, this was handled through the user profile system, but ASP.NET Identity takes a different approach. 我在第13章创建AppUser类来表示用户时曾做过说明,基类定义了一组描述用户的基本属性,如E-mail地址、电话号码等。大多数应用程序还需要存储用户的更多信息,包括持久化应用程序爱好以及地址等细节——简言之,需要存储对运行应用程序有用并且在各次会话之间应当保持的任何数据。在ASP.NET Membership中,这是通过用户资料(User Profile)系统来处理的,但ASP.NET Identity采取了一种不同的办法。 Because the ASP.NET Identity system uses Entity Framework to store its data by default, defining additional user information is just a matter of adding properties to the user class and letting the Code First feature create the database schema required to store them. Table 15-3 puts custom user properties in context. 因为ASP.NET Identity默认是使用Entity Framework来存储其数据的,定义附加的用户信息只不过是给用户类添加属性的事情,然后让Code First特性去创建需要存储它们的数据库架构即可。表15-3描述了自定义用户属性的情形。 Table 15-3. Putting Cusotm User Properties in Context 表15-3. 自定义用户属性的情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是自定义用户属性? Custom user properties allow you to store additional information about your users, including their preferences and settings. 自定义用户属性让你能够存储附加的用户信息,包括他们的爱好和设置。 Why should I care? 为何要关心它? A persistent store of settings means that the user doesn’t have to provide the same information each time they log in to the application. 设置的持久化存储意味着,用户不必每次登录到应用程序时都提供同样的信息。 How is it used by the MVC framework? 在MVC框架中如何使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is available for use in action methods. 此特性不是由MVC框架直接使用的,但它在动作方法中使用是有效的。 15.2.1 Defining Custom Properties 15.2.1 定义自定义属性 Listing 15-1 shows how I added a simple property to the AppUser class to represent the city in which the user lives. 清单15-1演示了如何给AppUser类添加一个简单的属性,用以表示用户生活的城市。 Listing 15-1. Adding a Property in the AppUser.cs File 清单15-1. 在AppUser.cs文件中添加属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;namespace Users.Models { public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; } }} I have defined an enumeration called Cities that defines values for some large cities and added a property called City to the AppUser class. To allow the user to view and edit their City property, I added actions to the Home controller, as shown in Listing 15-2. 这里定义了一个枚举,名称为Cities,它定义了一些大城市的值,另外给AppUser类添加了一个名称为City的属性。为了让用户能够查看和编辑City属性,给Home控制器添加了几个动作方法,如清单15-2所示。 Listing 15-2. Adding Support for Custom User Properties in the HomeController.cs File 清单15-2. 在HomeController.cs文件中添加对自定义属性的支持 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models;namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {return View(GetData("Index"));}[Authorize(Roles = "Users")]public ActionResult OtherAction() {return View("Index", GetData("OtherAction"));}private Dictionary<string, object> GetData(string actionName) {Dictionary<string, object> dict= new Dictionary<string, object>();dict.Add("Action", actionName);dict.Add("User", HttpContext.User.Identity.Name);dict.Add("Authenticated", HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated);dict.Add("Auth Type", HttpContext.User.Identity.AuthenticationType);dict.Add("In Users Role", HttpContext.User.IsInRole("Users"));return dict;} [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}private AppUser CurrentUser {get {return UserManager.FindByName(HttpContext.User.Identity.Name);} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } I added a CurrentUser property that uses the AppUserManager class to retrieve an AppUser instance to represent the current user. I pass the AppUser object as the view model object in the GET version of the UserProps action method, and the POST method uses it to update the value of the new City property. Listing 15-3 shows the UserProps.cshtml view, which displays the City property value and contains a form to change it. 我添加了一个CurrentUser属性,它使用AppUserManager类接收了表示当前用户的AppUser实例。在GET版本的UserProps动作方法中,传递了这个AppUser对象作为视图模型。而在POST版的方法中用它更新了City属性的值。清单15-3显示了UserProps.cshtml视图,它显示了City属性的值,并包含一个修改它的表单。 Listing 15-3. The Contents of the UserProps.cshtml File in the Views/Home Folder 清单15-3. Views/Home文件夹中UserProps.cshtml文件的内容 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";}<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr></table></div> @using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Caution Don’t start the application when you have created the view. In the sections that follow, I demonstrate how to preserve the contents of the database, and if you start the application now, the ASP.NET Identity users will be deleted. 警告:创建了视图之后不要启动应用程序。在以下小节中,将演示如何保留数据库的内容,如果现在启动应用程序,将会删除ASP.NET Identity的用户。 15.2.2 Preparing for Database Migration 15.2.2 准备数据库迁移 The default behavior for the Entity Framework Code First feature is to drop the tables in the database and re-create them whenever classes that drive the schema have changed. You saw this in Chapter 14 when I added support for roles: When the application was started, the database was reset, and the user accounts were lost. Entity Framework Code First特性的默认行为是,一旦修改了派生数据库架构的类,便会删除数据库中的数据表,并重新创建它们。在第14章可以看到这种情况,在我添加角色支持时:当重启应用程序后,数据库被重置,用户账号也丢失。 Don’t start the application yet, but if you were to do so, you would see a similar effect. Deleting data during development is usually not a problem, but doing so in a production setting is usually disastrous because it deletes all of the real user accounts and causes a panic while the backups are restored. In this section, I am going to demonstrate how to use the database migration feature, which updates a Code First schema in a less brutal manner and preserves the existing data it contains. 不要启动应用程序,但如果你这么做了,会看到类似的效果。在开发期间删除数据没什么问题,但如果在产品设置中这么做了,通常是灾难性的,因为它会删除所有真实的用户账号,而备份恢复是很痛苦的事。在本小节中,我打算演示如何使用数据库迁移特性,它能以比较温和的方式更新Code First的架构,并保留架构中的已有数据。 The first step is to issue the following command in the Visual Studio Package Manager Console: 第一个步骤是在Visual Studio的“Package Manager Console(包管理器控制台)”中发布以下命令: Enable-Migrations –EnableAutomaticMigrations This enables the database migration support and creates a Migrations folder in the Solution Explorer that contains a Configuration.cs class file, the contents of which are shown in Listing 15-4. 它启用了数据库的迁移支持,并在“Solution Explorer(解决方案资源管理器)”创建一个Migrations文件夹,其中含有一个Configuration.cs类文件,内容如清单15-4所示。 Listing 15-4. The Contents of the Configuration.cs File 清单15-4. Configuration.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity;using System.Data.Entity.Migrations;using System.Linq;internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext context) {// This method will be called after migrating to the latest version.// 此方法将在迁移到最新版本时调用// You can use the DbSet<T>.AddOrUpdate() helper extension method// to avoid creating duplicate seed data. E.g.// 例如,你可以使用DbSet<T>.AddOrUpdate()辅助器方法来避免创建重复的种子数据//// context.People.AddOrUpdate(// p => p.FullName,// new Person { FullName = "Andrew Peters" },// new Person { FullName = "Brice Lambson" },// new Person { FullName = "Rowan Miller" }// );//} }} Tip You might be wondering why you are entering a database migration command into the console used to manage NuGet packages. The answer is that the Package Manager Console is really PowerShell, which is a general-purpose tool that is mislabeled by Visual Studio. You can use the console to issue a wide range of helpful commands. See http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518 for details. 提示:你可能会觉得奇怪,为什么要在管理NuGet包的控制台中输入数据库迁移的命令?答案是“Package Manager Console(包管理控制台)”是真正的PowerShell,这是Visual studio冒用的一个通用工具。你可以使用此控制台发送大量的有用命令,详见http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=108518。 The class will be used to migrate existing content in the database to the new schema, and the Seed method will be called to provide an opportunity to update the existing database records. In Listing 15-5, you can see how I have used the Seed method to set a default value for the new City property I added to the AppUser class. (I have also updated the class file to reflect my usual coding style.) 这个类将用于把数据库中的现有内容迁移到新的数据库架构,Seed方法的调用为更新现有数据库记录提供了机会。在清单15-5中可以看到,我如何用Seed方法为新的City属性设置默认值,City是添加到AppUser类中自定义属性。(为了体现我一贯的编码风格,我对这个类文件也进行了更新。) Listing 15-5. Managing Existing Content in the Configuration.cs File 清单15-5. 在Configuration.cs文件中管理已有内容 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models;namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);}foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();} }} You will notice that much of the code that I added to the Seed method is taken from the IdentityDbInit class, which I used to seed the database with an administration user in Chapter 14. This is because the new Configuration class added to support database migrations will replace the seeding function of the IdentityDbInit class, which I’ll update shortly. Aside from ensuring that there is an admin user, the statements in the Seed method that are important are the ones that set the initial value for the City property I added to the AppUser class, as follows: 你可能会注意到,添加到Seed方法中的许多代码取自于IdentityDbInit类,在第14章中我用这个类将管理用户植入了数据库。这是因为这个新添加的、用以支持数据库迁移的Configuration类,将代替IdentityDbInit类的种植功能,我很快便会更新这个类。除了要确保有admin用户之外,在Seed方法中的重要语句是那些为AppUser类的City属性设置初值的语句,如下所示: ...foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) { dbUser.City = Cities.PARIS;}context.SaveChanges();... You don’t have to set a default value for new properties—I just wanted to demonstrate that the Seed method in the Configuration class can be used to update the existing user records in the database. 你不一定要为新属性设置默认值——这里只是想演示Configuration类中的Seed方法,可以用它更新数据库中的已有用户记录。 Caution Be careful when setting values for properties in the Seed method for real projects because the values will be applied every time you change the schema, overriding any values that the user has set since the last schema update was performed. I set the value of the City property just to demonstrate that it can be done. 警告:在用于真实项目的Seed方法中为属性设置值时要小心,因为你每一次修改架构时,都会运用这些值,这会将自执行上一次架构更新之后,用户设置的任何数据覆盖掉。这里设置City属性的值只是为了演示它能够这么做。 Changing the Database Context Class 修改数据库上下文类 The reason that I added the seeding code to the Configuration class is that I need to change the IdentityDbInit class. At present, the IdentityDbInit class is derived from the descriptively named DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> class, which, as you might imagine, drops the entire database when the Code First classes change. Listing 15-6 shows the changes I made to the IdentityDbInit class to prevent it from affecting the database. 在Configuration类中添加种植代码的原因是我需要修改IdentityDbInit类。此时,IdentityDbInit类派生于描述性命名的DropCreateDatabaseIfModelChanges<AppIdentityDbContext> 类,和你相像的一样,它会在Code First类改变时删除整个数据库。清单15-6显示了我对IdentityDbInit类所做的修改,以防止它影响数据库。 Listing 15-6. Preventing Database Schema Changes in the AppIdentityDbContext.cs File 清单15-6. 在AppIdentityDbContext.cs文件是阻止数据库架构变化 using System.Data.Entity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Models;using Microsoft.AspNet.Identity; namespace Users.Infrastructure {public class AppIdentityDbContext : IdentityDbContext<AppUser> {public AppIdentityDbContext() : base("IdentityDb") { }static AppIdentityDbContext() {Database.SetInitializer<AppIdentityDbContext>(new IdentityDbInit());}public static AppIdentityDbContext Create() {return new AppIdentityDbContext();} } public class IdentityDbInit : NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> {} } I have removed the methods defined by the class and changed its base to NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> , which prevents the schema from being altered. 我删除了这个类中所定义的方法,并将它的基类改为NullDatabaseInitializer<AppIdentityDbContext> ,它可以防止架构修改。 15.2.3 Performing the Migration 15.2.3 执行迁移 All that remains is to generate and apply the migration. First, run the following command in the Package Manager Console: 剩下的事情只是生成并运用迁移了。首先,在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中执行以下命令: Add-Migration CityProperty This creates a new migration called CityProperty (I like my migration names to reflect the changes I made). A class new file will be added to the Migrations folder, and its name reflects the time at which the command was run and the name of the migration. My file is called 201402262244036_CityProperty.cs, for example. The contents of this file contain the details of how Entity Framework will change the database during the migration, as shown in Listing 15-7. 这创建了一个名称为CityProperty的新迁移(我比较喜欢让迁移的名称反映出我所做的修改)。这会在文件夹中添加一个新的类文件,而且其命名会反映出该命令执行的时间以及迁移名称,例如,我的这个文件名称为201402262244036_CityProperty.cs。该文件的内容含有迁移期间Entity Framework修改数据库的细节,如清单15-7所示。 Listing 15-7. The Contents of the 201402262244036_CityProperty.cs File 清单15-7. 201402262244036_CityProperty.cs文件的内容 namespace Users.Migrations {using System;using System.Data.Entity.Migrations; public partial class Init : DbMigration {public override void Up() {AddColumn("dbo.AspNetUsers", "City", c => c.Int(nullable: false));}public override void Down() {DropColumn("dbo.AspNetUsers", "City");} }} The Up method describes the changes that have to be made to the schema when the database is upgraded, which in this case means adding a City column to the AspNetUsers table, which is the one that is used to store user records in the ASP.NET Identity database. Up方法描述了在数据库升级时,需要对架构所做的修改,在这个例子中,意味着要在AspNetUsers数据表中添加City数据列,该数据表是ASP.NET Identity数据库用来存储用户记录的。 The final step is to perform the migration. Without starting the application, run the following command in the Package Manager Console: 最后一步是执行迁移。无需启动应用程序,只需在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中运行以下命令即可: Update-Database –TargetMigration CityProperty The database schema will be modified, and the code in the Configuration.Seed method will be executed. The existing user accounts will have been preserved and enhanced with a City property (which I set to Paris in the Seed method). 这会修改数据库架构,并执行Configuration.Seed方法中的代码。已有用户账号会被保留,且增强了City属性(我在Seed方法中已将其设置为“Paris”)。 15.2.4 Testing the Migration 15.2.4 测试迁移 To test the effect of the migration, start the application, navigate to the /Home/UserProps URL, and authenticate as one of the Identity users (for example, as Alice with the password MySecret). Once authenticated, you will see the current value of the City property for the user and have the opportunity to change it, as shown in Figure 15-3. 为了测试迁移的效果,启动应用程序,导航到/Home/UserProps URL,并以Identity中的用户(例如Alice,口令MySecret)进行认证。一旦已被认证,便会看到该用户City属性的当前值,并可以对其进行修改,如图15-3所示。 Figure 15-3. Displaying and changing a custom user property 图15-3. 显示和个性自定义用户属性 15.2.5 Defining an Additional Property 15.2.5 定义附加属性 Now that database migrations are set up, I am going to define a further property just to demonstrate how subsequent changes are handled and to show a more useful (and less dangerous) example of using the Configuration.Seed method. Listing 15-8 shows how I added a Country property to the AppUser class. 现在,已经建立了数据库迁移,我打算再定义一个属性,这恰恰演示了如何处理持续不断的修改,也为了演示Configuration.Seed方法更有用(至少无害)的示例。清单15-8显示了我在AppUser类上添加了一个Country属性。 Listing 15-8. Adding Another Property in the AppUserModels.cs File 清单15-8. 在AppUserModels.cs文件中添加另一个属性 using System;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework; namespace Users.Models {public enum Cities {LONDON, PARIS, CHICAGO} public enum Countries {NONE, UK, FRANCE, USA}public class AppUser : IdentityUser {public Cities City { get; set; }public Countries Country { get; set; }public void SetCountryFromCity(Cities city) {switch (city) {case Cities.LONDON:Country = Countries.UK;break;case Cities.PARIS:Country = Countries.FRANCE;break;case Cities.CHICAGO:Country = Countries.USA;break;default:Country = Countries.NONE;break;} }} } I have added an enumeration to define the country names and a helper method that selects a country value based on the City property. Listing 15-9 shows the change I made to the Configuration class so that the Seed method sets the Country property based on the City, but only if the value of Country is NONE (which it will be for all users when the database is migrated because the Entity Framework sets enumeration columns to the first value). 我已经添加了一个枚举,它定义了国家名称。还添加了一个辅助器方法,它可以根据City属性选择一个国家。清单15-9显示了对Configuration类所做的修改,以使Seed方法根据City设置Country属性,但只当Country为NONE时才进行设置(在迁移数据库时,所有用户都是NONE,因为Entity Framework会将枚举列设置为枚举的第一个值)。 Listing 15-9. Modifying the Database Seed in the Configuration.cs File 清单15-9. 在Configuration.cs文件中修改数据库种子 using System.Data.Entity.Migrations;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Users.Infrastructure;using Users.Models; namespace Users.Migrations {internal sealed class Configuration: DbMigrationsConfiguration<AppIdentityDbContext> {public Configuration() {AutomaticMigrationsEnabled = true;ContextKey = "Users.Infrastructure.AppIdentityDbContext";}protected override void Seed(AppIdentityDbContext context) {AppUserManager userMgr = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(context));AppRoleManager roleMgr = new AppRoleManager(new RoleStore<AppRole>(context)); string roleName = "Administrators";string userName = "Admin";string password = "MySecret";string email = "admin@example.com";if (!roleMgr.RoleExists(roleName)) {roleMgr.Create(new AppRole(roleName));}AppUser user = userMgr.FindByName(userName);if (user == null) {userMgr.Create(new AppUser { UserName = userName, Email = email },password);user = userMgr.FindByName(userName);}if (!userMgr.IsInRole(user.Id, roleName)) {userMgr.AddToRole(user.Id, roleName);} foreach (AppUser dbUser in userMgr.Users) {if (dbUser.Country == Countries.NONE) {dbUser.SetCountryFromCity(dbUser.City);} }context.SaveChanges();} }} This kind of seeding is more useful in a real project because it will set a value for the Country property only if one has not already been set—subsequent migrations won’t be affected, and user selections won’t be lost. 这种种植在实际项目中会更有用,因为它只会在Country属性未设置时,才会设置Country属性的值——后继的迁移不会受到影响,因此不会失去用户的选择。 1. Adding Application Support 1. 添加应用程序支持 There is no point defining additional user properties if they are not available in the application, so Listing 15-10 shows the change I made to the Views/Home/UserProps.cshtml file to display the value of the Country property. 应用程序中如果没有定义附加属性的地方,则附加属性就无法使用了,因此,清单15-10显示了我对Views/Home/UserProps.cshtml文件的修改,以显示Country属性的值。 Listing 15-10. Displaying an Additional Property in the UserProps.cshtml File 清单15-10. 在UserProps.cshtml文件中显示附加属性 @using Users.Models@model AppUser@{ ViewBag.Title = "UserProps";} <div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Custom User Properties</div><table class="table table-striped"><tr><th>City</th><td>@Model.City</td></tr> <tr><th>Country</th><td>@Model.Country</td></tr></table></div>@using (Html.BeginForm()) {<div class="form-group"><label>City</label>@Html.DropDownListFor(x => x.City, new SelectList(Enum.GetNames(typeof(Cities))))</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Save</button>} Listing 15-11 shows the corresponding change I made to the Home controller to update the Country property when the City value changes. 为了在City值变化时能够更新Country属性,清单15-11显示了我对Home控制器所做的相应修改。 Listing 15-11. Setting Custom Properties in the HomeController.cs File 清单15-11. 在HomeController.cs文件中设置自定义属性 using System.Web.Mvc;using System.Collections.Generic;using System.Web;using System.Security.Principal;using System.Threading.Tasks;using Users.Infrastructure;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Models; namespace Users.Controllers {public class HomeController : Controller {// ...other action methods omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了其他动作方法... [Authorize]public ActionResult UserProps() {return View(CurrentUser);}[Authorize][HttpPost]public async Task<ActionResult> UserProps(Cities city) {AppUser user = CurrentUser;user.City = city;user.SetCountryFromCity(city);await UserManager.UpdateAsync(user);return View(user);}// ...properties omitted for brevity...// ...出于简化,这里忽略了一些属性...} } 2. Performing the Migration 2. 准备迁移 All that remains is to create and apply a new migration. Enter the following command into the Package Manager Console: 剩下的事情就是创建和运用新的迁移了。在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Add-Migration CountryProperty This will generate another file in the Migrations folder that contains the instruction to add the Country column. To apply the migration, execute the following command: 这将在Migrations文件夹中生成另一个文件,它含有添加Country数据表列的指令。为了运用迁移,可执行以下命令: Update-Database –TargetMigration CountryProperty The migration will be performed, and the value of the Country property will be set based on the value of the existing City property for each user. You can check the new user property by starting the application and authenticating and navigating to the /Home/UserProps URL, as shown in Figure 15-4. 这将执行迁移,Country属性的值将根据每个用户当前的City属性进行设置。通过启动应用程序,认证并导航到/Home/UserProps URL,便可以查看新的用户属性,如图15-4所示。 Figure 15-4. Creating an additional user property 图15-4. 创建附加用户属性 Tip Although I am focused on the process of upgrading the database, you can also migrate back to a previous version by specifying an earlier migration. Use the –Force argument make changes that cause data loss, such as removing a column. 提示:虽然我们关注了升级数据库的过程,但你也可以回退到以前的版本,只需指定一个早期的迁移即可。使用-Force参数进行修改,会引起数据丢失,例如删除数据表列。 15.3 Working with Claims 15.3 使用声明(Claims) In older user-management systems, such as ASP.NET Membership, the application was assumed to be the authoritative source of all information about the user, essentially treating the application as a closed world and trusting the data that is contained within it. 在旧的用户管理系统中,例如ASP.NET Membership,应用程序被假设成是用户所有信息的权威来源,本质上将应用程序视为是一个封闭的世界,并且只信任其中所包含的数据。 This is such an ingrained approach to software development that it can be hard to recognize that’s what is happening, but you saw an example of the closed-world technique in Chapter 14 when I authenticated users against the credentials stored in the database and granted access based on the roles associated with those credentials. I did the same thing again in this chapter when I added properties to the user class. Every piece of information that I needed to manage user authentication and authorization came from within my application—and that is a perfectly satisfactory approach for many web applications, which is why I demonstrated these techniques in such depth. 这是软件开发的一种根深蒂固的方法,使人很难认识到这到底意味着什么,第14章你已看到了这种封闭世界技术的例子,根据存储在数据库中的凭据来认证用户,并根据与凭据关联在一起的角色来授权访问。本章前述在用户类上添加属性,也做了同样的事情。我管理用户认证与授权所需的每一个数据片段都来自于我的应用程序——而且这是许多Web应用程序都相当满意的一种方法,这也是我如此深入地演示这些技术的原因。 ASP.NET Identity also supports an alternative approach for dealing with users, which works well when the MVC framework application isn’t the sole source of information about users and which can be used to authorize users in more flexible and fluid ways than traditional roles allow. ASP.NET Identity还支持另一种处理用户的办法,当MVC框架的应用程序不是有关用户的唯一信息源时,这种办法会工作得很好,而且能够比传统的角色授权更为灵活且流畅的方式进行授权。 This alternative approach uses claims, and in this section I’ll describe how ASP.NET Identity supports claims-based authorization. Table 15-4 puts claims in context. 这种可选的办法使用了“Claims(声明)”,因此在本小节中,我将描述ASP.NET Identity如何支持“Claims-Based Authorization(基于声明的授权)”。表15-4描述了声明(Claims)的情形。 提示:“Claim”在英文字典中不完全是“声明”的意思,根据本文的描述,感觉把它说成“声明”也不一定合适,所以在之后的译文中基本都写成中英文并用的形式,即“声明(Claims)”。根据表15-4中的声明(Claims)的定义:声明(Claims)是关于用户的一些信息片段。一个用户的信息片段当然有很多,每一个信息片段就是一项声明(Claim),用户的所有信息片段合起来就是该用户的声明(Claims)。请读者注意该单词的单复数形式——译者注 Table 15-4. Putting Claims in Context 表15-4. 声明(Claims)的情形 Question 问题 Answer 答案 What is it? 什么是声明(Claims)? Claims are pieces of information about users that you can use to make authorization decisions. Claims can be obtained from external systems as well as from the local Identity database. 声明(Claims)是关于用户的一些信息片段,可以用它们做出授权决定。声明(Claims)可以从外部系统获取,也可以从本地的Identity数据库获取。 Why should I care? 为何要关心它? Claims can be used to flexibly authorize access to action methods. Unlike conventional roles, claims allow access to be driven by the information that describes the user. 声明(Claims)可以用来对动作方法进行灵活的授权访问。与传统的角色不同,声明(Claims)让访问能够由描述用户的信息进行驱动。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework, but it is integrated into the standard authorization features, such as the Authorize attribute. 这不是直接由MVC框架使用的特性,但它集成到了标准的授权特性之中,例如Authorize注解属性。 Tip you don’t have to use claims in your applications, and as Chapter 14 showed, ASP.NET Identity is perfectly happy providing an application with the authentication and authorization services without any need to understand claims at all. 提示:你在应用程序中不一定要使用声明(Claims),正如第14章所展示的那样,ASP.NET Identity能够为应用程序提供充分的认证与授权服务,而根本不需要理解声明(Claims)。 15.3.1 Understanding Claims 15.3.1 理解声明(Claims) A claim is a piece of information about the user, along with some information about where the information came from. The easiest way to unpack claims is through some practical demonstrations, without which any discussion becomes too abstract to be truly useful. To get started, I added a Claims controller to the example project, the definition of which you can see in Listing 15-12. 一项声明(Claim)是关于用户的一个信息片段(请注意这个英文单词的单复数形式——译者注),并伴有该片段出自何处的某种信息。揭开声明(Claims)含义最容易的方式是做一些实际演示,任何讨论都会过于抽象根本没有真正的用处。为此,我在示例项目中添加了一个Claims控制器,其定义如清单15-12所示。 Listing 15-12. The Contents of the ClaimsController.cs File 清单15-12. ClaimsController.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} }} } Tip You may feel a little lost as I define the code for this example. Don’t worry about the details for the moment—just stick with it until you see the output from the action method and view that I define. More than anything else, that will help put claims into perspective. 提示:你或许会对我为此例定义的代码感到有点失望。此刻对此细节不必着急——只要稍事忍耐,当看到该动作方法和视图的输出便会明白。尤为重要的是,这有助于洞察声明(Claims)。 You can get the claims associated with a user in different ways. One approach is to use the Claims property defined by the user class, but in this example, I have used the HttpContext.User.Identity property to demonstrate the way that ASP.NET Identity is integrated with the rest of the ASP.NET platform. As I explained in Chapter 13, the HttpContext.User.Identity property returns an implementation of the IIdentity interface, which is a ClaimsIdentity object when working using ASP.NET Identity. The ClaimsIdentity class is defined in the System.Security.Claims namespace, and Table 15-5 shows the members it defines that are relevant to this chapter. 可以通过不同的方式获得与用户相关联的声明(Claims)。方法之一就是使用由用户类定义的Claims属性,但在这个例子中,我使用了HttpContext.User.Identity属性,目的是演示ASP.NET Identity与ASP.NET平台集成的方式(请注意这句话所表示的含义:用户类的Claims属性属于ASP.NET Identity,而HttpContext.User.Identity属性则属于ASP.NET平台。由此可见,ASP.NET Identity已经融合到了ASP.NET平台之中——译者注)。正如第13章所解释的那样,HttpContext.User.Identity属性返回IIdentity的接口实现,当使用ASP.NET Identity时,该实现是一个ClaimsIdentity对象。ClaimsIdentity类是在System.Security.Claims命名空间中定义的,表15-5显示了它所定义的与本章有关的成员。 Table 15-5. The Members Defined by the ClaimsIdentity Class 表15-5. ClaimsIdentity类所定义的成员 Name 名称 Description 描述 Claims Returns an enumeration of Claim objects representing the claims for the user. 返回表示用户声明(Claims)的Claim对象枚举 AddClaim(claim) Adds a claim to the user identity. 给用户添加一个声明(Claim) AddClaims(claims) Adds an enumeration of Claim objects to the user identity. 给用户添加Claim对象的枚举。 HasClaim(predicate) Returns true if the user identity contains a claim that matches the specified predicate. See the “Applying Claims” section for an example predicate. 如果用户含有与指定谓词匹配的声明(Claim)时,返回true。参见“运用声明(Claims)”中的示例谓词 RemoveClaim(claim) Removes a claim from the user identity. 删除用户的声明(Claim)。 Other members are available, but the ones in the table are those that are used most often in web applications, for reason that will become obvious as I demonstrate how claims fit into the wider ASP.NET platform. 还有一些可用的其它成员,但表中的这些是在Web应用程序中最常用的,随着我演示如何将声明(Claims)融入更宽泛的ASP.NET平台,它们为什么最常用就很显然了。 In Listing 15-12, I cast the IIdentity implementation to the ClaimsIdentity type and pass the enumeration of Claim objects returned by the ClaimsIdentity.Claims property to the View method. A Claim object represents a single piece of data about the user, and the Claim class defines the properties shown in Table 15-6. 在清单15-12中,我将IIdentity实现转换成了ClaimsIdentity类型,并且给View方法传递了ClaimsIdentity.Claims属性所返回的Claim对象的枚举。Claim对象所示表示的是关于用户的一个单一的数据片段,Claim类定义的属性如表15-6所示。 Table 15-6. The Properties Defined by the Claim Class 表15-6. Claim类定义的属性 Name 名称 Description 描述 Issuer Returns the name of the system that provided the claim 返回提供声明(Claim)的系统名称 Subject Returns the ClaimsIdentity object for the user who the claim refers to 返回声明(Claim)所指用户的ClaimsIdentity对象 Type Returns the type of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息类型 Value Returns the piece of information that the claim represents 返回声明(Claim)所表示的信息片段 Listing 15-13 shows the contents of the Index.cshtml file that I created in the Views/Claims folder and that is rendered by the Index action of the Claims controller. The view adds a row to a table for each claim about the user. 清单15-13显示了我在Views/Claims文件夹中创建的Index.cshtml文件的内容,它由Claims控制器中的Index动作方法进行渲染。该视图为用户的每项声明(Claim)添加了一个表格行。 Listing 15-13. The Contents of the Index.cshtml File in the Views/Claims Folder 清单15-13. Views/Claims文件夹中Index.cshtml文件的内容 @using System.Security.Claims@using Users.Infrastructure@model IEnumerable<Claim>@{ ViewBag.Title = "Claims"; }<div class="panel panel-primary"><div class="panel-heading">Claims</div><table class="table table-striped"><tr><th>Subject</th><th>Issuer</th><th>Type</th><th>Value</th></tr>@foreach (Claim claim in Model.OrderBy(x => x.Type)) {<tr><td>@claim.Subject.Name</td><td>@claim.Issuer</td><td>@Html.ClaimType(claim.Type)</td><td>@claim.Value</td></tr>}</table></div> The value of the Claim.Type property is a URI for a Microsoft schema, which isn’t especially useful. The popular schemas are used as the values for fields in the System.Security.Claims.ClaimTypes class, so to make the output from the Index.cshtml view easier to read, I added an HTML helper to the IdentityHelpers.cs file, as shown in Listing 15-14. It is this helper that I use in the Index.cshtml file to format the value of the Claim.Type property. Claim.Type属性的值是一个微软模式(Microsoft Schema)的URI(统一资源标识符),这是特别有用的。System.Security.Claims.ClaimTypes类中字段的值使用的是流行模式(Popular Schema),因此为了使Index.cshtml视图的输出更易于阅读,我在IdentityHelpers.cs文件中添加了一个HTML辅助器,如清单15-14所示。Index.cshtml文件正是使用这个辅助器格式化了Claim.Type属性的值。 Listing 15-14. Adding a Helper to the IdentityHelpers.cs File 清单15-14. 在IdentityHelpers.cs文件中添加辅助器 using System.Web;using System.Web.Mvc;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using System;using System.Linq;using System.Reflection;using System.Security.Claims;namespace Users.Infrastructure {public static class IdentityHelpers {public static MvcHtmlString GetUserName(this HtmlHelper html, string id) {AppUserManager mgr= HttpContext.Current.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();return new MvcHtmlString(mgr.FindByIdAsync(id).Result.UserName);} public static MvcHtmlString ClaimType(this HtmlHelper html, string claimType) {FieldInfo[] fields = typeof(ClaimTypes).GetFields();foreach (FieldInfo field in fields) {if (field.GetValue(null).ToString() == claimType) {return new MvcHtmlString(field.Name);} }return new MvcHtmlString(string.Format("{0}",claimType.Split('/', '.').Last()));} }} Note The helper method isn’t at all efficient because it reflects on the fields of the ClaimType class for each claim that is displayed, but it is sufficient for my purposes in this chapter. You won’t often need to display the claim type in real applications. 注:该辅助器并非十分有效,因为它只是针对每个要显示的声明(Claim)映射出ClaimType类的字段,但对我要的目的已经足够了。在实际项目中不会经常需要显示声明(Claim)的类型。 To see why I have created a controller that uses claims without really explaining what they are, start the application, authenticate as the user Alice (with the password MySecret), and request the /Claims/Index URL. Figure 15-5 shows the content that is generated. 为了弄明白我为何要先创建一个使用声明(Claims)的控制器,而没有真正解释声明(Claims)是什么的原因,可以启动应用程序,以用户Alice进行认证(其口令是MySecret),并请求/Claims/Index URL。图15-5显示了生成的内容。 Figure 15-5. The output from the Index action of the Claims controller 图15-5. Claims控制器中Index动作的输出 It can be hard to make out the detail in the figure, so I have reproduced the content in Table 15-7. 这可能还难以认识到此图的细节,为此我在表15-7中重列了其内容。 Table 15-7. The Data Shown in Figure 15-5 表15-7. 图15-5中显示的数据 Subject(科目) Issuer(发行者) Type(类型) Value(值) Alice LOCAL AUTHORITY SecurityStamp Unique ID Alice LOCAL AUTHORITY IdentityProvider ASP.NET Identity Alice LOCAL AUTHORITY Role Employees Alice LOCAL AUTHORITY Role Users Alice LOCAL AUTHORITY Name Alice Alice LOCAL AUTHORITY NameIdentifier Alice’s user ID The table shows the most important aspect of claims, which is that I have already been using them when I implemented the traditional authentication and authorization features in Chapter 14. You can see that some of the claims relate to user identity (the Name claim is Alice, and the NameIdentifier claim is Alice’s unique user ID in my ASP.NET Identity database). 此表展示了声明(Claims)最重要的方面,这些是我在第14章中实现传统的认证和授权特性时,一直在使用的信息。可以看出,有些声明(Claims)与用户标识有关(Name声明是Alice,NameIdentifier声明是Alice在ASP.NET Identity数据库中的唯一用户ID号)。 Other claims show membership of roles—there are two Role claims in the table, reflecting the fact that Alice is assigned to both the Users and Employees roles. There is also a claim about how Alice has been authenticated: The IdentityProvider is set to ASP.NET Identity. 其他声明(Claims)显示了角色成员——表中有两个Role声明(Claim),体现出Alice被赋予了Users和Employees两个角色这一事实。还有一个是Alice已被认证的声明(Claim):IdentityProvider被设置到了ASP.NET Identity。 The difference when this information is expressed as a set of claims is that you can determine where the data came from. The Issuer property for all the claims shown in the table is set to LOCAL AUTHORITY, which indicates that the user’s identity has been established by the application. 当这种信息被表示成一组声明(Claims)时的差别是,你能够确定这些数据是从哪里来的。表中所显示的所有声明的Issuer属性(发布者)都被设置到了LOACL AUTHORITY(本地授权),这说明该用户的标识是由应用程序建立的。 So, now that you have seen some example claims, I can more easily describe what a claim is. A claim is any piece of information about a user that is available to the application, including the user’s identity and role memberships. And, as you have seen, the information I have been defining about my users in earlier chapters is automatically made available as claims by ASP.NET Identity. 因此,现在你已经看到了一些声明(Claims)示例,我可以更容易地描述声明(Claim)是什么了。一项声明(Claim)是可用于应用程序中的有关用户的一个信息片段,包括用户的标识以及角色成员等。而且,正如你所看到的,我在前几章定义的关于用户的信息,被ASP.NET Identity自动地作为声明(Claims)了。 15.3.2 Creating and Using Claims 15.3.2 创建和使用声明(Claims) Claims are interesting for two reasons. The first reason is that an application can obtain claims from multiple sources, rather than just relying on a local database for information about the user. You will see a real example of this when I show you how to authenticate users through a third-party system in the “Using Third-Party Authentication” section, but for the moment I am going to add a class to the example project that simulates a system that provides claims information. Listing 15-15 shows the contents of the LocationClaimsProvider.cs file that I added to the Infrastructure folder. 声明(Claims)比较有意思的原因有两个。第一个原因是应用程序可以从多个来源获取声明(Claims),而不是只能依靠本地数据库关于用户的信息。你将会看到一个实际的示例,在“使用第三方认证”小节中,将演示如何通过第三方系统来认证用户。不过,此刻我只打算在示例项目中添加一个类,用以模拟一个提供声明(Claims)信息的系统。清单15-15显示了我添加到Infrastructure文件夹中LocationClaimsProvider.cs文件的内容。 Listing 15-15. The Contents of the LocationClaimsProvider.cs File 清单15-15. LocationClaimsProvider.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public static class LocationClaimsProvider {public static IEnumerable<Claim> GetClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.Name.ToLower() == "alice") {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "DC 20500"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "DC"));} else {claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.PostalCode, "NY 10036"));claims.Add(CreateClaim(ClaimTypes.StateOrProvince, "NY"));}return claims;}private static Claim CreateClaim(string type, string value) {return new Claim(type, value, ClaimValueTypes.String, "RemoteClaims");} }} The GetClaims method takes a ClaimsIdentity argument and uses the Name property to create claims about the user’s ZIP code and state. This class allows me to simulate a system such as a central HR database, which would be the authoritative source of location information about staff, for example. GetClaims方法以ClaimsIdentity为参数,并使用Name属性创建了关于用户ZIP码(邮政编码)和州府的声明(Claims)。上述这个类使我能够模拟一个诸如中心化的HR数据库(人力资源数据库)之类的系统,它可能会成为全体职员的地点信息的权威数据源。 Claims are associated with the user’s identity during the authentication process, and Listing 15-16 shows the changes I made to the Login action method of the Account controller to call the LocationClaimsProvider class. 在认证过程期间,声明(Claims)是与用户标识关联在一起的,清单15-16显示了我对Account控制器中Login动作方法所做的修改,以便调用LocationClaimsProvider类。 Listing 15-16. Associating Claims with a User in the AccountController.cs File 清单15-16. AccountController.cs文件中用户用声明的关联 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... You can see the effect of the location claims by starting the application, authenticating as a user, and requesting the /Claim/Index URL. Figure 15-6 shows the claims for Alice. You may have to sign out and sign back in again to see the change. 为了看看这个地点声明(Claims)的效果,可以启动应用程序,以一个用户进行认证,并请求/Claim/Index URL。图15-6显示了Alice的声明(Claims)。你可能需要退出,然后再次登录才会看到发生的变化。 Figure 15-6. Defining additional claims for users 图15-6. 定义用户的附加声明 Obtaining claims from multiple locations means that the application doesn’t have to duplicate data that is held elsewhere and allows integration of data from external parties. The Claim.Issuer property tells you where a claim originated from, which helps you judge how accurate the data is likely to be and how much weight you should give the data in your application. Location data obtained from a central HR database is likely to be more accurate and trustworthy than data obtained from an external mailing list provider, for example. 从多个地点获取声明(Claims)意味着应用程序不必复制其他地方保持的数据,并且能够与外部的数据集成。Claim.Issuer属性(图15-6中的Issuer数据列——译者注)能够告诉你一个声明(Claim)的发源地,这有助于让你判断数据的精确程度,也有助于让你决定这类数据在应用程序中的权重。例如,从中心化的HR数据库获取的地点数据可能要比外部邮件列表提供器获取的数据更为精确和可信。 1. Applying Claims 1. 运用声明(Claims) The second reason that claims are interesting is that you can use them to manage user access to your application more flexibly than with standard roles. The problem with roles is that they are static, and once a user has been assigned to a role, the user remains a member until explicitly removed. This is, for example, how long-term employees of big corporations end up with incredible access to internal systems: They are assigned the roles they require for each new job they get, but the old roles are rarely removed. (The unexpectedly broad systems access sometimes becomes apparent during the investigation into how someone was able to ship the contents of the warehouse to their home address—true story.) 声明(Claims)有意思的第二个原因是,你可以用它们来管理用户对应用程序的访问,这要比标准的角色管理更为灵活。角色的问题在于它们是静态的,而且一旦用户已经被赋予了一个角色,该用户便是一个成员,直到明确地删除为止。例如,这意味着大公司的长期雇员,对内部系统的访问会十分惊人:他们每次在获得新工作时,都会赋予所需的角色,但旧角色很少被删除。(在调查某人为何能够将仓库里的东西发往他的家庭地址过程中发现,有时会出现异常宽泛的系统访问——真实的故事) Claims can be used to authorize users based directly on the information that is known about them, which ensures that the authorization changes when the data changes. The simplest way to do this is to generate Role claims based on user data that are then used by controllers to restrict access to action methods. Listing 15-17 shows the contents of the ClaimsRoles.cs file that I added to the Infrastructure. 声明(Claims)可以直接根据用户已知的信息对用户进行授权,这能够保证当数据发生变化时,授权也随之而变。此事最简单的做法是根据用户数据来生成Role声明(Claim),然后由控制器用来限制对动作方法的访问。清单15-17显示了我添加到Infrastructure中的ClaimsRoles.cs文件的内容。 Listing 15-17. The Contents of the ClaimsRoles.cs File 清单15-17. ClaimsRoles.cs文件的内容 using System.Collections.Generic;using System.Security.Claims; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsRoles {public static IEnumerable<Claim> CreateRolesFromClaims(ClaimsIdentity user) {List<Claim> claims = new List<Claim>();if (user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.StateOrProvince&& x.Issuer == "RemoteClaims" && x.Value == "DC")&& user.HasClaim(x => x.Type == ClaimTypes.Role&& x.Value == "Employees")) {claims.Add(new Claim(ClaimTypes.Role, "DCStaff"));}return claims;} }} The gnarly looking CreateRolesFromClaims method uses lambda expressions to determine whether the user has a StateOrProvince claim from the RemoteClaims issuer with a value of DC and a Role claim with a value of Employees. If the user has both claims, then a Role claim is returned for the DCStaff role. Listing 15-18 shows how I call the CreateRolesFromClaims method from the Login action in the Account controller. CreateRolesFromClaims是一个粗糙的考察方法,它使用了Lambda表达式,以检查用户是否具有StateOrProvince声明(Claim),该声明来自于RemoteClaims发行者(Issuer),值为DC。也检查用户是否具有Role声明(Claim),其值为Employees。如果用户这两个声明都有,那么便返回一个DCStaff角色的Role声明。清单15-18显示了如何在Account控制器中的Login动作中调用CreateRolesFromClaims方法。 Listing 15-18. Generating Roles Based on Claims in the AccountController.cs File 清单15-18. 在AccountController.cs中根据声明生成角色 ...[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident)); ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident));AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);}... I can then restrict access to an action method based on membership of the DCStaff role. Listing 15-19 shows a new action method I added to the Claims controller to which I have applied the Authorize attribute. 然后我可以根据DCStaff角色的成员,来限制对一个动作方法的访问。清单15-19显示了在Claims控制器中添加的一个新的动作方法,在该方法上已经运用了Authorize注解属性。 Listing 15-19. Adding a New Action Method to the ClaimsController.cs File 清单15-19. 在ClaimsController.cs文件中添加一个新的动作方法 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [Authorize(Roles="DCStaff")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} Users will be able to access OtherAction only if their claims grant them membership to the DCStaff role. Membership of this role is generated dynamically, so a change to the user’s employment status or location information will change their authorization level. 只要用户的声明(Claims)承认他们是DCStaff角色的成员,那么他们便能访问OtherAction动作。该角色的成员是动态生成的,因此,若是用户的雇用状态或地点信息发生变化,也会改变他们的授权等级。 提示:请读者从这个例子中吸取其中的思想精髓。对于读物的理解程度,仁者见仁,智者见智,能领悟多少,全凭各人,译者感觉这里的思想有无数的可能。举例说明:(1)可以根据用户的身份进行授权,比如学生在校时是“学生”,毕业后便是“校友”;(2)可以根据用户所处的部门进行授权,人事部用户属于人事团队,销售部用户属于销售团队,各团队有其自己的应用;(3)下一小节的示例是根据用户的地点授权。简言之:一方面用户的各种声明(Claim)都可以用来进行授权;另一方面用户的声明(Claim)又是可以自定义的。于是可能的运用就无法估计了。总之一句话,这种基于声明的授权(Claims-Based Authorization)有无限可能!要是没有我这里的提示,是否所有读者在此处都会有所体会?——译者注 15.3.3 Authorizing Access Using Claims 15.3.3 使用声明(Claims)授权访问 The previous example is an effective demonstration of how claims can be used to keep authorizations fresh and accurate, but it is a little indirect because I generate roles based on claims data and then enforce my authorization policy based on the membership of that role. A more direct and flexible approach is to enforce authorization directly by creating a custom authorization filter attribute. Listing 15-20 shows the contents of the ClaimsAccessAttribute.cs file, which I added to the Infrastructure folder and used to create such a filter. 前面的示例有效地演示了如何用声明(Claims)来保持新鲜和准确的授权,但有点不太直接,因为我要根据声明(Claims)数据来生成了角色,然后强制我的授权策略基于角色成员。一个更直接且灵活的办法是直接强制授权,其做法是创建一个自定义的授权过滤器注解属性。清单15-20演示了ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容,我将它添加在Infrastructure文件夹中,并用它创建了这种过滤器。 Listing 15-20. The Contents of the ClaimsAccessAttribute.cs File 清单15-20. ClaimsAccessAttribute.cs文件的内容 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc; namespace Users.Infrastructure {public class ClaimsAccessAttribute : AuthorizeAttribute {public string Issuer { get; set; }public string ClaimType { get; set; }public string Value { get; set; }protected override bool AuthorizeCore(HttpContextBase context) {return context.User.Identity.IsAuthenticated&& context.User.Identity is ClaimsIdentity&& ((ClaimsIdentity)context.User.Identity).HasClaim(x =>x.Issuer == Issuer && x.Type == ClaimType && x.Value == Value);} }} The attribute I have defined is derived from the AuthorizeAttribute class, which makes it easy to create custom authorization policies in MVC framework applications by overriding the AuthorizeCore method. My implementation grants access if the user is authenticated, the IIdentity implementation is an instance of ClaimsIdentity, and the user has a claim with the issuer, type, and value matching the class properties. Listing 15-21 shows how I applied the attribute to the Claims controller to authorize access to the OtherAction method based on one of the location claims created by the LocationClaimsProvider class. 我所定义的这个注解属性派生于AuthorizeAttribute类,通过重写AuthorizeCore方法,很容易在MVC框架应用程序中创建自定义的授权策略。在这个实现中,若用户是已认证的、其IIdentity实现是一个ClaimsIdentity实例,而且该用户有一个带有issuer、type以及value的声明(Claim),它们与这个类的属性是匹配的,则该用户便是允许访问的。清单15-21显示了如何将这个注解属性运用于Claims控制器,以便根据LocationClaimsProvider类创建的地点声明(Claim),对OtherAction方法进行授权访问。 Listing 15-21. Performing Authorization on Claims in the ClaimsController.cs File 清单15-21. 在ClaimsController.cs文件中执行基于声明的授权 using System.Security.Claims;using System.Web;using System.Web.Mvc;using Users.Infrastructure;namespace Users.Controllers {public class ClaimsController : Controller {[Authorize]public ActionResult Index() {ClaimsIdentity ident = HttpContext.User.Identity as ClaimsIdentity;if (ident == null) {return View("Error", new string[] { "No claims available" });} else {return View(ident.Claims);} } [ClaimsAccess(Issuer="RemoteClaims", ClaimType=ClaimTypes.PostalCode,Value="DC 20500")]public string OtherAction() {return "This is the protected action";} }} My authorization filter ensures that only users whose location claims specify a ZIP code of DC 20500 can invoke the OtherAction method. 这个授权过滤器能够确保只有地点声明(Claim)的邮编为DC 20500的用户才能请求OtherAction方法。 15.4 Using Third-Party Authentication 15.4 使用第三方认证 One of the benefits of a claims-based system such as ASP.NET Identity is that any of the claims can come from an external system, even those that identify the user to the application. This means that other systems can authenticate users on behalf of the application, and ASP.NET Identity builds on this idea to make it simple and easy to add support for authenticating users through third parties such as Microsoft, Google, Facebook, and Twitter. 基于声明的系统,如ASP.NET Identity,的好处之一是任何声明都可以来自于外部系统,即使是将用户标识到应用程序的那些声明。这意味着其他系统可以代表应用程序来认证用户,而ASP.NET Identity就建立在这样的思想之上,使之能够简单而方便地添加第三方认证用户的支持,如微软、Google、Facebook、Twitter等。 There are some substantial benefits of using third-party authentication: Many users will already have an account, users can elect to use two-factor authentication, and you don’t have to manage user credentials in the application. In the sections that follow, I’ll show you how to set up and use third-party authentication for Google users, which Table 15-8 puts into context. 使用第三方认证有一些实际的好处:许多用户已经有了账号、用户可以选择使用双因子认证、你不必在应用程序中管理用户凭据等等。在以下小节中,我将演示如何为Google用户建立并使用第三方认证,表15-8描述了事情的情形。 Table 15-8. Putting Third-Party Authentication in Context 表15-8. 第三方认证情形 Question 问题 Answer 回答 What is it? 什么是第三方认证? Authenticating with third parties lets you take advantage of the popularity of companies such as Google and Facebook. 第三方认证使你能够利用流行公司,如Google和Facebook,的优势。 Why should I care? 为何要关心它? Users don’t like having to remember passwords for many different sites. Using a provider with large-scale adoption can make your application more appealing to users of the provider’s services. 用户不喜欢记住许多不同网站的口令。使用大范围适应的提供器可使你的应用程序更吸引有提供器服务的用户。 How is it used by the MVC framework? 如何在MVC框架中使用它? This feature isn’t used directly by the MVC framework. 这不是一个直接由MVC框架使用的特性。 Note The reason I have chosen to demonstrate Google authentication is that it is the only option that doesn’t require me to register my application with the authentication service. You can get details of the registration processes required at http://bit.ly/1cqLTrE. 提示:我选择演示Google认证的原因是,它是唯一不需要在其认证服务中注册我应用程序的公司。有关认证服务注册过程的细节,请参阅http://bit.ly/1cqLTrE。 15.4.1 Enabling Google Authentication 15.4.1 启用Google认证 ASP.NET Identity comes with built-in support for authenticating users through their Microsoft, Google, Facebook, and Twitter accounts as well more general support for any authentication service that supports OAuth. The first step is to add the NuGet package that includes the Google-specific additions for ASP.NET Identity. Enter the following command into the Package Manager Console: ASP.NET Identity带有通过Microsoft、Google、Facebook以及Twitter账号认证用户的内建支持,并且对于支持OAuth的认证服务具有更普遍的支持。第一个步骤是添加NuGet包,包中含有用于ASP.NET Identity的Google专用附件。请在“Package Manager Console(包管理器控制台)”中输入以下命令: Install-Package Microsoft.Owin.Security.Google -version 2.0.2 There are NuGet packages for each of the services that ASP.NET Identity supports, as described in Table 15-9. 对于ASP.NET Identity支持的每一种服务都有相应的NuGet包,如表15-9所示。 Table 15-9. The NuGet Authenticaton Packages 表15-9. NuGet认证包 Name 名称 Description 描述 Microsoft.Owin.Security.Google Authenticates users with Google accounts 用Google账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Facebook Authenticates users with Facebook accounts 用Facebook账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.Twitter Authenticates users with Twitter accounts 用Twitter账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.MicrosoftAccount Authenticates users with Microsoft accounts 用Microsoft账号认证用户 Microsoft.Owin.Security.OAuth Authenticates users against any OAuth 2.0 service 根据任一OAuth 2.0服务认证用户 Once the package is installed, I enable support for the authentication service in the OWIN startup class, which is defined in the App_Start/IdentityConfig.cs file in the example project. Listing 15-22 shows the change that I have made. 一旦安装了这个包,便可以在OWIN启动类中启用此项认证服务的支持,启动类的定义在示例项目的App_Start/IdentityConfig.cs文件中。清单15-22显示了所做的修改。 Listing 15-22. Enabling Google Authentication in the IdentityConfig.cs File 清单15-22. 在IdentityConfig.cs文件中启用Google认证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.Owin;using Microsoft.Owin.Security.Cookies;using Owin;using Users.Infrastructure;using Microsoft.Owin.Security.Google;namespace Users {public class IdentityConfig {public void Configuration(IAppBuilder app) {app.CreatePerOwinContext<AppIdentityDbContext>(AppIdentityDbContext.Create);app.CreatePerOwinContext<AppUserManager>(AppUserManager.Create);app.CreatePerOwinContext<AppRoleManager>(AppRoleManager.Create); app.UseCookieAuthentication(new CookieAuthenticationOptions {AuthenticationType = DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie,LoginPath = new PathString("/Account/Login"),}); app.UseExternalSignInCookie(DefaultAuthenticationTypes.ExternalCookie);app.UseGoogleAuthentication();} }} Each of the packages that I listed in Table 15-9 contains an extension method that enables the corresponding service. The extension method for the Google service is called UseGoogleAuthentication, and it is called on the IAppBuilder implementation that is passed to the Configuration method. 表15-9所列的每个包都含有启用相应服务的扩展方法。用于Google服务的扩展方法名称为UseGoogleAuthentication,它通过传递给Configuration方法的IAppBuilder实现进行调用。 Next I added a button to the Views/Account/Login.cshtml file, which allows users to log in via Google. You can see the change in Listing 15-23. 下一步骤是在Views/Account/Login.cshtml文件中添加一个按钮,让用户能够通过Google进行登录。所做的修改如清单15-23所示。 Listing 15-23. Adding a Google Login Button to the Login.cshtml File 清单15-23. 在Login.cshtml文件中添加Google登录按钮 @model Users.Models.LoginModel@{ ViewBag.Title = "Login";}<h2>Log In</h2> @Html.ValidationSummary()@using (Html.BeginForm()) {@Html.AntiForgeryToken();<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><div class="form-group"><label>Name</label>@Html.TextBoxFor(x => x.Name, new { @class = "form-control" })</div><div class="form-group"><label>Password</label>@Html.PasswordFor(x => x.Password, new { @class = "form-control" })</div><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In</button>}@using (Html.BeginForm("GoogleLogin", "Account")) {<input type="hidden" name="returnUrl" value="@ViewBag.returnUrl" /><button class="btn btn-primary" type="submit">Log In via Google</button>} The new button submits a form that targets the GoogleLogin action on the Account controller. You can see this method—and the other changes I made the controller—in Listing 15-24. 新按钮递交一个表单,目标是Account控制器中的GoogleLogin动作。可从清单15-24中看到该方法,以及在控制器中所做的其他修改。 Listing 15-24. Adding Support for Google Authentication to the AccountController.cs File 清单15-24. 在AccountController.cs文件中添加Google认证支持 using System.Threading.Tasks;using System.Web.Mvc;using Users.Models;using Microsoft.Owin.Security;using System.Security.Claims;using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Users.Infrastructure;using System.Web; namespace Users.Controllers {[Authorize]public class AccountController : Controller {[AllowAnonymous]public ActionResult Login(string returnUrl) {if (HttpContext.User.Identity.IsAuthenticated) {return View("Error", new string[] { "Access Denied" });}ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View();}[HttpPost][AllowAnonymous][ValidateAntiForgeryToken]public async Task<ActionResult> Login(LoginModel details, string returnUrl) {if (ModelState.IsValid) {AppUser user = await UserManager.FindAsync(details.Name,details.Password);if (user == null) {ModelState.AddModelError("", "Invalid name or password.");} else {ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie); ident.AddClaims(LocationClaimsProvider.GetClaims(ident));ident.AddClaims(ClaimsRoles.CreateRolesFromClaims(ident)); AuthManager.SignOut();AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false}, ident);return Redirect(returnUrl);} }ViewBag.returnUrl = returnUrl;return View(details);} [HttpPost][AllowAnonymous]public ActionResult GoogleLogin(string returnUrl) {var properties = new AuthenticationProperties {RedirectUri = Url.Action("GoogleLoginCallback",new { returnUrl = returnUrl})};HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();}[AllowAnonymous]public async Task<ActionResult> GoogleLoginCallback(string returnUrl) {ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);if (user == null) {user = new AppUser {Email = loginInfo.Email,UserName = loginInfo.DefaultUserName,City = Cities.LONDON, Country = Countries.UK};IdentityResult result = await UserManager.CreateAsync(user);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} else {result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);if (!result.Succeeded) {return View("Error", result.Errors);} }}ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties {IsPersistent = false }, ident);return Redirect(returnUrl ?? "/");}[Authorize]public ActionResult Logout() {AuthManager.SignOut();return RedirectToAction("Index", "Home");}private IAuthenticationManager AuthManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().Authentication;} }private AppUserManager UserManager {get {return HttpContext.GetOwinContext().GetUserManager<AppUserManager>();} }} } The GoogleLogin method creates an instance of the AuthenticationProperties class and sets the RedirectUri property to a URL that targets the GoogleLoginCallback action in the same controller. The next part is a magic phrase that causes ASP.NET Identity to respond to an unauthorized error by redirecting the user to the Google authentication page, rather than the one defined by the application: GoogleLogin方法创建了AuthenticationProperties类的一个实例,并为RedirectUri属性设置了一个URL,其目标为同一控制器中的GoogleLoginCallback动作。下一个部分是一个神奇阶段,通过将用户重定向到Google认证页面,而不是应用程序所定义的认证页面,让ASP.NET Identity对未授权的错误进行响应: ...HttpContext.GetOwinContext().Authentication.Challenge(properties, "Google");return new HttpUnauthorizedResult();... This means that when the user clicks the Log In via Google button, their browser is redirected to the Google authentication service and then redirected back to the GoogleLoginCallback action method once they are authenticated. 这意味着,当用户通过点击Google按钮进行登录时,浏览器被重定向到Google的认证服务,一旦在那里认证之后,便被重定向回GoogleLoginCallback动作方法。 I get details of the external login by calling the GetExternalLoginInfoAsync of the IAuthenticationManager implementation, like this: 我通过调用IAuthenticationManager实现的GetExternalLoginInfoAsync方法,我获得了外部登录的细节,如下所示: ...ExternalLoginInfo loginInfo = await AuthManager.GetExternalLoginInfoAsync();... The ExternalLoginInfo class defines the properties shown in Table 15-10. ExternalLoginInfo类定义的属性如表15-10所示: Table 15-10. The Properties Defined by the ExternalLoginInfo Class 表15-10. ExternalLoginInfo类所定义的属性 Name 名称 Description 描述 DefaultUserName Returns the username 返回用户名 Email Returns the e-mail address 返回E-mail地址 ExternalIdentity Returns a ClaimsIdentity that identities the user 返回标识该用户的ClaimsIdentity Login Returns a UserLoginInfo that describes the external login 返回描述外部登录的UserLoginInfo I use the FindAsync method defined by the user manager class to locate the user based on the value of the ExternalLoginInfo.Login property, which returns an AppUser object if the user has been authenticated with the application before: 我使用了由用户管理器类所定义的FindAsync方法,以便根据ExternalLoginInfo.Login属性的值对用户进行定位,如果用户之前在应用程序中已经认证,该属性会返回一个AppUser对象: ...AppUser user = await UserManager.FindAsync(loginInfo.Login);... If the FindAsync method doesn’t return an AppUser object, then I know that this is the first time that this user has logged into the application, so I create a new AppUser object, populate it with values, and save it to the database. I also save details of how the user logged in so that I can find them next time: 如果FindAsync方法返回的不是AppUser对象,那么我便知道这是用户首次登录应用程序,于是便创建了一个新的AppUser对象,填充该对象的值,并将其保存到数据库。我还保存了用户如何登录的细节,以便下次能够找到他们: ...result = await UserManager.AddLoginAsync(user.Id, loginInfo.Login);... All that remains is to generate an identity the user, copy the claims provided by Google, and create an authentication cookie so that the application knows the user has been authenticated: 剩下的事情只是生成该用户的标识了,拷贝Google提供的声明(Claims),并创建一个认证Cookie,以使应用程序知道此用户已认证: ...ClaimsIdentity ident = await UserManager.CreateIdentityAsync(user,DefaultAuthenticationTypes.ApplicationCookie);ident.AddClaims(loginInfo.ExternalIdentity.Claims);AuthManager.SignIn(new AuthenticationProperties { IsPersistent = false }, ident);... 15.4.2 Testing Google Authentication 15.4.2 测试Google认证 There is one further change that I need to make before I can test Google authentication: I need to change the account verification I set up in Chapter 13 because it prevents accounts from being created with e-mail addresses that are not within the example.com domain. Listing 15-25 shows how I removed the verification from the AppUserManager class. 在测试Google认证之前还需要一处修改:需要修改第13章所建立的账号验证,因为它不允许example.com域之外的E-mail地址创建账号。清单15-25显示了如何在AppUserManager类中删除这种验证。 Listing 15-25. Disabling Account Validation in the AppUserManager.cs File 清单15-25. 在AppUserManager.cs文件中取消账号验证 using Microsoft.AspNet.Identity;using Microsoft.AspNet.Identity.EntityFramework;using Microsoft.AspNet.Identity.Owin;using Microsoft.Owin;using Users.Models; namespace Users.Infrastructure {public class AppUserManager : UserManager<AppUser> {public AppUserManager(IUserStore<AppUser> store): base(store) {}public static AppUserManager Create(IdentityFactoryOptions<AppUserManager> options,IOwinContext context) {AppIdentityDbContext db = context.Get<AppIdentityDbContext>();AppUserManager manager = new AppUserManager(new UserStore<AppUser>(db)); manager.PasswordValidator = new CustomPasswordValidator {RequiredLength = 6,RequireNonLetterOrDigit = false,RequireDigit = false,RequireLowercase = true,RequireUppercase = true}; //manager.UserValidator = new CustomUserValidator(manager) {// AllowOnlyAlphanumericUserNames = true,// RequireUniqueEmail = true//};return manager;} }} Tip you can use validation for externally authenticated accounts, but I am just going to disable the feature for simplicity. 提示:也可以使用外部已认证账号的验证,但这里出于简化,取消了这一特性。 To test authentication, start the application, click the Log In via Google button, and provide the credentials for a valid Google account. When you have completed the authentication process, your browser will be redirected back to the application. If you navigate to the /Claims/Index URL, you will be able to see how claims from the Google system have been added to the user’s identity, as shown in Figure 15-7. 为了测试认证,启动应用程序,通过点击“Log In via Google(通过Google登录)”按钮,并提供有效的Google账号凭据。当你完成了认证过程时,浏览器将被重定向回应用程序。如果导航到/Claims/Index URL,便能够看到来自Google系统的声明(Claims),已被添加到用户的标识中了,如图15-7所示。 Figure 15-7. Claims from Google 图15-7. 来自Google的声明(Claims) 15.5 Summary 15.5 小结 In this chapter, I showed you some of the advanced features that ASP.NET Identity supports. I demonstrated the use of custom user properties and how to use database migrations to preserve data when you upgrade the schema to support them. I explained how claims work and how they can be used to create more flexible ways of authorizing users. I finished the chapter by showing you how to authenticate users via Google, which builds on the ideas behind the use of claims. 本章向你演示了ASP.NET Identity所支持的一些高级特性。演示了自定义用户属性的使用,还演示了在升级数据架构时,如何使用数据库迁移保护数据。我解释了声明(Claims)的工作机制,以及如何将它们用于创建更灵活的用户授权方式。最后演示了如何通过Google进行认证结束了本章,这是建立在使用声明(Claims)的思想基础之上的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gz19871113/article/details/108591802。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-28 08:49:21
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...论到的概念及技巧实际应用于现实中的游戏工作室,如艺电及顽皮狗。虽然书中采用的例子通常依据一些专门的技术,但是讨论范围远超于某个引擎或API。文中的参考及引用也非常有用,可让读者继续深入游戏开发过程的任何特定方向。 《游戏引擎架构》为一个大学程度的游戏编程课程而编写,但也适合软件工程师、业余爱好者、自学游戏程序员,以及游戏产业的从业人员。通过阅读《游戏引擎架构》,资历较浅的游戏工程师可以巩固他们所学的游戏技术及引擎架构的知识,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。 內容包括: 游戏开发中的大规模C++软件架构 游戏编程所需的数学 供调试、源代码控制及性能剖析的游戏开发工具 引擎基础系统、渲染、碰撞、物理、角色动画、游戏世界对象模型等引擎子系统 多平台游戏引擎 多处理器环境下的游戏编程 工作管道及游戏资产数据库 作者/译者简介 作者介绍:Jason Gregory在1994年开始任职专业软件工程师,自1999年3月开始在游戏产业中任职软件工程师。在圣迭哥Midway Home Entertainment公司开始游戏编程的他,为《疯狂飞行员(Freaky Flyers)》及《Crank the Weasel》开发PlayStation 2/Xbox上的动画系统。在2003年,他转到洛杉矶艺电,为《荣誉勋章:血战太平洋(Medal of Honor: Pacific Assault)》开发游戏引擎及游戏性技术,并在《荣誉勋章:空降神兵(Medal of Honor: Airborne)》中担任首席工程师。他现时是顽皮狗公司的通才程序员,为《神秘海域:德雷克船长的宝藏(Uncharted: Drake's Fortune)》及《神秘海域:纵横四海(Uncharted: Among Thieves)》开发引擎及游戏性软件。他也在南加州大学教授游戏技术的课程。 译者简介:叶劲峰(Milo Yip)从小自习编程,并爱好计算机图形学。上中学时兼职开发策略RPG《王子传奇》,该游戏在1995年于台湾发行。其后他获取了香港大学认知科学学士、香港中文大学系统工程及工程管理哲学硕士。毕业后在香港理工大学设计学院从事游戏引擎及相关技术的研发,职至项目主任。除发表学术文章外,也曾合著《DirectX9游戏编程实务》。2008年往上海育碧担任引擎工程师开发《美食从天而降(Cloudy with a Chance of Meatballs)》Xbox360/PS3/Wii/PC,2009年起于麻辣马开发《爱丽丝:疯狂回归(Alice: Madness Returns)》Xbox360/PS3/PC,2011年加入腾讯互动娱乐引擎技术中心担任专家工程师,所研发的技术已用于《斗战神》、《天涯明月刀》、《众神争霸》等项目中。 推荐序1 最初拿到《Game Engine Architecture》一书的英文版,是编辑侠少邮寄给我的打印版。他建议我接下翻译此书的合同。当时我正在杭州带领一个团队开发3D游戏引擎,我和我的同事都对这本书的内容颇有兴趣,两大本打印的英文书立刻在同事间传开。可惜那段时间个人精力顾及不来,把近千页的英文读物精读而后翻译成中文对个人的业余时间是个极大的挑战,不能担此翻译任务颇为遗憾。 不久以后听说Milo Yip(叶劲峰)已开始着手翻译,甚为欣喜。翻译此巨著,他一定是比我更合适的人选。我和Milo虽未曾蒙面,但神交已久。在网络上读过一些他的成长经历,和我颇为相似,心有戚戚。他对游戏3D实时渲染技术研究精深为我所不及,我们曾通过Google Talk讨论过许多技术问题,他都有独到的见解。翻译工作开始后,Milo是香港人,英文技术术语在香港的中文译法和大陆的有许多不同。但此书由大陆出版社出版,考虑到面对的读者主要是大陆程序员,Milo希望能更符合大陆程序员的用词习惯,所以在翻译一开始就通过Google Docs创建了协作页面,邀请大家共同探讨书中技术名词的中译名。从中我们可以一窥他作为译者的慎重。 三年之后,有幸在出版之前就拿到了完整的译本。这是一本用LaTeX精心排版的800页的电子书,我只花了一周时间,几乎是一口气读完。流畅的阅读享受,绝对不仅仅是因为原著精彩的内容,精美的版面和翔实的译注也加了不少分。 在阅读本书的过程中,我不只一次地获得共鸣。例如在第5章的内存管理系统的介绍中,作者介绍的几种游戏特有的内存管理方法我都曾在项目中用过,而这是第一次有书籍专门将这些方法详尽记录;又如第11章动画系统的介绍,我们也同样在3D引擎开发过程中改进原有动画片段混合方法的经历。虽然书中介绍的每个技术点,都可能可以在某篇论文,某本其他的书的章节,某篇网络blog上见过,但之前却无一本书可以把这些东西放在一起相互参照。对于从事游戏引擎开发的程序员来说,了解各种引擎在处理每个具体问题时的方案是相当重要的。而每种方案又各有利弊,即使不做引擎开发工作而是在某一特定游戏引擎上做游戏开发,从中也可以理解引擎的局限性以及可能的改进方法。尤其是第14章介绍的对游戏性相关系统的设计,各个开发人员几乎都是凭经验设计,很少见有书籍对这些做总结。对于基于渲染引擎做开发的游戏程序员,这是必须面对的工作,这一章会有很大的借鉴意义。 本书作者是业内资深的游戏引擎开发人,他所参于的《神秘海域》和《最后生还者》都是我的个人最爱。在玩游戏的过程中,作为游戏程序员的天性,自然会不断地猜想各个技术点是如何实现的,背后需要怎样的工具支持。能在书中一一得到印证是件特别开心的事情。作者反复强调代码实践的重要性,在书中遍布着C++代码。我不认为这些代码有直接取来使用的价值,但它们极大地帮助了读者理解书中的技术点。书中列出的顽皮狗工作室用lisp方言作为游戏配置脚本的范例也给我很大的启发,有了这些具体的代码示例以及作者本身的一线工程师背景,也让我确信书中那些关于主机游戏开发相关等,我所没有接触过的内容都也绝非泛泛而谈。 国内的游戏开发社区的壮大,主要是随最近十年的MMO风潮而生。而就在大型网络游戏在中国有些畸形发展,让这类游戏偏离电子游戏游戏性的趋势时,我们有幸迎来了为移动设备开发游戏的大潮。游戏开发的重心重新回到游戏性本身。我们更需要去借鉴单机游戏是如何为玩家带来更纯粹的游戏体验,我相信书中记录的各种技术点会变的更有帮助。 资深游戏开发及创业者 云风 @简悦云风 推荐序2 在我认识的许多游戏业开发同仁中,只有少数香港同胞,Milo Yip(叶劲峰)却正是这样一位给我印象非常深刻的优秀香港游戏开发者。我俩认识,是在Milo加入腾讯互动娱乐研发部引擎技术中心后,说来到现在也只是两年多时间。其间,他为人的谦逊务实,对待技术问题的严谨求真态度,对算法设计和性能优化的娴熟技术,都为人所称道。Milo一丝不苟的工作风格,甚至表现在对待技术文档排版这类事情上(Milo常执著地用LaTeX将技术文档排到完美),我想这一定是他在香港读大学、硕士及在香港理工大学的多媒体创新中心从事研究员,一贯沿袭至今的好作风。 我很高兴腾讯游戏有实力吸引到这样优秀的技术专家;即使在其已从上海迁回香港家中,依然选择到深圳腾讯互动娱乐总部工作。叶兄从此工作日每天早晚过关,来往香港和深圳两地,虽有舟车劳顿,但是兼顾了对家庭的照顾和在游戏引擎方面的专业研究,希望这样的状况是令他满意的。 认识叶兄当时,我便知道他在进行Jason Gregory所著《游戏引擎架构》一书的中译工作。因为自己从前也有业余翻译游戏开发有关书籍的经历,所以我能理解其中的辛苦和责任重大,对叶兄也更多一分钦佩。我以为,本书以及本书的中文读者最大的幸运便是,遇到叶兄这位对游戏有着如同对家对国般强烈责任感,犹如“游戏科学工作者”般的专业译者! 现在(2013年年末)无疑是游戏史上对独立游戏制作者最友好的年代。开发设备方便获得(相对过往仅由主机厂商授权才能获得专利开发设备,现在有一台智能手机和一台个人电脑就可以开发)、技术工具友好、调试过程简单方便,且互联网上有丰富的例程和开源代码参考,也有网上社区便于交流。很多爱好者能够很快地制作出可运行的游戏原型,其中一些也能发布到应用商店。 但是不全面掌握各方面知识,尤其是游戏引擎架构知识,往往只能停留在勉强修改、凑合重用别人提供的资源的应用程度上,难以做极限的性能改进,更妄谈革命式的架构创新。这样的程度是很难在成千上万的游戏中脱颖而出的。我们所认可的真正的游戏大作,必定是在某方面大幅超越用户期待的产品。为了打造这样的产品,游戏内容创作者(策划、美术等)需要“戴着镣铐跳舞”(在当前的机能下争取更多的创作自由度),而引擎架构合理的游戏可以经得起──也值得进行──反复优化,最终可以提供更多的自由度,这是大作出现的技术前提。 书的作者、译者、出版社的编者,加上读者,大家是因书而结缘的有缘人。因叶兄这本《游戏引擎架构》译著而在线上线下相识的读者们,你们是不是因“了解游戏引擎架构,从而制作/优化好游戏”这样的理想而结了缘呢? 亲爱的读者,愿你的游戏有一天因谜题巧妙绝伦、趣味超凡、虚拟世界气势磅礴、视觉效果逼真精美等专业因素取得业界褒奖,并得到玩家真诚的赞美。希望届时曾读叶兄这本《游戏引擎架构》译作的你,也可以回馈社会,回馈游戏开发的学习社区,帮助新人。希望你也可以建立微信公众号、博客等,或翻译游戏开发书籍,造福外语不好的读者,所以如果你的外语(英语、日语、韩语之于游戏行业比较重要)水平仍需精进,现在也可以同步加油了! 腾讯《天天爱消除》游戏团队Leader 沙鹰 @也是沙鹰 译序 数千年以来,艺术家们通过文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧等传统艺术形式充实人类的精神层面。自20世纪中叶,计算机的普及派生出另一种艺术形式──电子游戏。游戏结合了上述传统艺术以及近代科技派生的其他艺术(如摄影、电影、动画),并且完全脱离了艺术欣赏这种单向传递的方式──游戏必然是互动的,“玩家”并不是“读者”、“观众”或“听众”,而是进入游戏世界、感知并对世界做出反应的参与者。 基于游戏的互动本质,游戏的制作通常比其他大众艺术复杂。商业游戏的制作通常需要各种人才的参与,而他们则需要依赖各种工具及科技。游戏引擎便是专门为游戏而设计的工具及科技集成。之所以称为引擎,如同交通工具中的引擎,提供了最核心的技术部分。因为复杂,研发成本高,人们不希望制作每款游戏(或车款)时都重新设计引擎,重用性是游戏引擎的一个重要设计目标。 然而,各游戏本身的性质以及平台的差异,使研发完全通用的游戏引擎变得极困难,甚至不可能。市面上出售的游戏引擎,有一些虽然已经达到很高的技术水平,但在商业应用中,很多时候还是需要因应个别游戏项目对引擎改造、整合、扩展及优化。因此,即使能使用市面上最好的商用引擎或自研引擎,我们仍需要理解当中的架构、各种机制和技术,并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作,主要原因是在阅读中得到共鸣,并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔,内容只足够应付一些最简单的游戏开发,欠缺宏观比较各种方案,技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章,但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者(注1),在繁重的游戏开发工作外,还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外,从与内地同事的交流中,了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会,希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机/游戏机游戏的,并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解,许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分,许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时,一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术,单机和端游的区别更少。此外,随着近年移动终端的兴起,其硬件性能已超越传统掌上游戏机,开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料,现时单机/游戏机的一些较高级的架构及技术,将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为,本书涵括游戏开发技术的方方面面,同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字,并不单是给出一个系统结构图,而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言,本书的第11章(动画系统)及第14章(运行时游戏性基础系统)是本书特別精彩之处,含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章(渲染引擎)由于是游戏引擎中的一个极大的部分,有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度,推荐读者参考[1](注2),人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版(注3),以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅,内文中的网址都统一改以脚注标示。另外,由于现时游戏开发相关的文献以英文为主,而且游戏开发涉及的知识面很广,本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容,在附录中增设中英文双向索引(索引条目与原著的不同)。 本人在香港成长学习及工作,至2008年才赴内地游戏工作室工作,不黯内地的中文写作及用字习惯,翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助,才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案,并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师,以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间,感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半,因工作及家庭事宜导致严重延误,唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力,希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议,诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰(Milo Yip) 2013年10月 原作者是顽皮狗(Naughty Dog)《神秘海域(Uncharted)》系列的通才程序员、《最后生还者(The Last of Us)》的首席程序员,之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装,它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成,但微处理器(microprocessor)的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机(video game console)上玩的,凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪,但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业,若仔细观察,也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业,覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏,可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏(massively multiplayer online game,MMOG)等多个种类(category)和“类型(genre)”(注1),也可以运行在任何装有微芯片(microchip)的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技,又由于它们是周期性地推出新版本,因此有游戏机“世代”(generation)的说法。最新一代(注2)的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3,但一定不可忽视长盛不衰的PC,以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近,剧增的下载式休闲游戏,使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此,大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂,有难以置信的运算能力,这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来,这导致团队人数增加,开发成本上涨。随着产业变得成熟,开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品,可复用软件(reusable software)和中间件(middleware)便应运而生,以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台,因此不可能存在单一理想的软件方案。然而,业界已经发展出一些模式 ,也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步,开发团队必须考虑项目的方方面面,以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计,鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手,入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身(Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程),但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日,为了获取有用的游戏开发信息,学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术,从研究到实践都有大量高质量的信息。可是,这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境,或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术,市面上有一些所谓的入门书籍,没提及参考文献就描述很多内容细节,像自己发明的一样。这种做法根本没有用处,甚至经常带有不准确的内容。另一方面,市场上有一些高端的专门领域书籍,例如物理、碰撞、人工智能等。可是,这类书或者啰嗦到让你难以忍受,或者高深到让部分读者无法理解,又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩,软硬件一旦改动,其内容就会迅速过时。 此外,互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是,除非你确实知道要找些什么,否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在,我们有Jason Gregory,他是一位拥有在顽皮狗(Naughty Dog)工作经验的业界老手,而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时,找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是,他承担了这个任务,填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识,以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验,不仅融汇了游戏开发的概念和技巧,还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的,但是概念和技巧是用来实际创作游戏的,它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识,也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander(注3) Matthew Whiting(注4) 译注:Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注:按一般说法,2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360(2005)、PlayStation 3(2006)、Wii(2006)。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注:Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人,曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注:Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员,曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题,有许多内容需要讨论。不过相信你会发现,我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此,令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容,本书将为你打下基础,并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中,各个子系统的相关理论,以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身,包括多个低阶基础系统(low-level foundation system)、渲染引擎(rendering engine)、碰撞系统(collision system)、物理模拟(physics simulation)、人物动画(character animation),及一个我称为游戏性基础层(gameplay foundation layer)的深入讨论。此层包括游戏对象模型(game object model)、世界编辑器(world 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. Real-Time Rendering (3rd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2008. 中译本:《实时计算机图形学(第2版)》,普建涛译,北京大学出版社,2004. Andrei Alexandrescu. Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied. Resding, MA: Addison-Wesley, 2001. 中译本:《C++设计新思维:泛型编程与设计模式之应用》,侯捷/於春景译,华中科技大学出版社,2003. Grenville Armitage, Mark Claypool and Philip Branch. Networking and Online Games: Understanding and Engineering Multiplayer Internet Games. New York, NY: John Wiley and Sons, 2006. James Arvo (editor). Graphics Gems II. San Diego, CA: Academic Press, 1991. Grady Booch, Robert A. Maksimchuk, Michael W. Engel, Bobbi J. Young, Jim Conallen, and Kelli A. Houston. Object-Oriented Analysis and Design with Applications (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2007. 中译本:《面向对象分析与设计(第3版)》,王海鹏/潘加宇译,电子工业出版社,2012. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems. Hingham, MA: Charles River Media, 2000. 中译本:《游戏编程精粹 1》, 王淑礼译,人民邮电出版社,2004. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems 2. Hingham, MA: Charles River Media, 2001. 中译本:《游戏编程精粹 2》,袁国忠译,人民邮电出版社,2003. Philip Dutré, Kavita Bala and Philippe Bekaert. Advanced Global Illumination (2nd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2006. David H. Eberly. 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2001. 国内英文版:《3D游戏引擎设计:实时计算机图形学的应用方法(第2版)》,人民邮电出版社,2009. David H. Eberly. 3D Game Engine Architecture: Engineering Real-Time Applications with Wild Magic. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. David H. Eberly. Game Physics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Christer Ericson. Real-Time Collision Detection. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. 中译本:《实时碰撞检测算法技术》,刘天慧译,清华大学出版社,2010. Randima Fernando (editor). GPU Gems: Programming Techniques, Tips and Tricks for Real-Time Graphics. Reading, MA: Addison-Wesley, 2004. 中译本:《GPU精粹:实时图形编程的技术、技巧和技艺》,姚勇译,人民邮电出版社,2006. James D. Foley, Andries van Dam, Steven K. Feiner, and John F. Hughes. 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San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1995. C. Michael Pilato, Ben Collins-Sussman, and Brian W. Fitzpatrick. Version Control with Subversion (2nd Edition). Sebastopol , CA: O'Reilly Media, 2008. (常被称作“The Subversion Book”,线上版本.) 国内英文版:《使用Subversion进行版本控制》,开明出版社,2009. Matt Pharr (editor). GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Reading, MA: Addison-Wesley, 2005. 中译本:《GPU精粹2:高性能图形芯片和通用计算编程技巧》,龚敏敏译,清华大学出版社,2007. Bjarne Stroustrup. The C++ Programming Language, Special Edition (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. 中译本《C++程序设计语言(特别版)》,裘宗燕译,机械工业出版社,2010. Dante Treglia (editor). Game Programming Gems 3. Hingham, MA: Charles River Media, 2002. 中译本:《游戏编程精粹3》,张磊译,人民邮电出版社,2003. Gino van den Bergen. Collision Detection in Interactive 3D Environments. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Alan Watt. 3D Computer Graphics (3rd Edition). Reading, MA: Addison Wesley, 1999. James Whitehead II, Bryan McLemore and Matthew Orlando. World of Warcraft Programming: A Guide and Reference for Creating WoW Addons. New York, NY: John Wiley & Sons, 2008. 中译本:《魔兽世界编程宝典:World of Warcraft Addons完全参考手册》,杨柏林/张卫星/王聪译,清华大学出版社,2010. Richard Williams. The Animator's Survival Kit. 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。
2023-02-12 23:04:05
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Scala
...Exception是Java世界里常见的一个异常,当程序尝试解析一个不符合标准格式的URL时,就会抛出这个异常。简单来说,就是你的URL地址格式不对,程序就无法识别它。在Scala中,由于Scala本质上是基于JVM的,因此我们也会遇到这个问题。 2. 实际案例分析 假设你正在编写一个Web爬虫程序,需要从网页上抓取链接并进行进一步处理。要是链接格式不对劲,比如忘了加“http://”这样的协议头,或者是里面夹杂了一些奇怪的字符,那你创建URL对象的时候就可能会碰到MalformedURLException这个麻烦事儿。想象一下,你满怀期待地运行程序,结果却因为一个小小的URL格式错误而崩溃,那种感觉就像是你心爱的代码花园里突然被一只调皮的小猫撒了泡尿,真是让人抓狂啊! 如何避免MalformedURLException? 3. 预防措施 检查URL格式 首先,我们需要确保提供的URL字符串是有效的。最简单的方法就是在生成URL对象之前,自己先手动检查一下这个字符串是不是符合咱们想要的格式。这里我们可以借助正则表达式来完成这一任务: scala import scala.util.matching.Regex val urlRegex: Regex = """https?://[\w.-]+(/[\w.-])""".r def isValidUrl(url: String): Boolean = url match { case urlRegex() => true case _ => false } // 测试 println(isValidUrl("http://example.com")) // 输出: true println(isValidUrl("www.example.com")) // 输出: false 使用try-catch块 其次,在实际创建URL对象时,可以将这部分代码包裹在一个try-catch块中,这样即使发生MalformedURLException,程序也不会完全崩溃,而是能够优雅地处理错误: scala try { val url = new java.net.URL("http://example.com") println(s"URL is valid: $url") } catch { case e: java.net.MalformedURLException => println("MalformedURLException occurred.") } 4. 处理异常 除了基本的异常捕获之外,我们还可以采取一些额外措施来增强程序的鲁棒性。例如,在catch块内部,我们可以记录错误日志,甚至向用户提供友好的提示信息,告知他们输入的URL存在格式问题,并建议正确的格式: scala try { val url = new java.net.URL("http://example.com") println(s"URL is valid: $url") } catch { case e: java.net.MalformedURLException => println("MalformedURLException occurred. Please ensure your URL is properly formatted.") // 记录错误日志 import java.io.PrintWriter import java.io.StringWriter val sw = new StringWriter() val pw = new PrintWriter(sw) e.printStackTrace(pw) println(sw.toString) } 进阶技巧:自定义URL验证函数 5. 自定义验证逻辑 为了进一步提高代码的可读性和复用性,我们可以封装上述功能,创建一个专门用于验证URL的函数。该函数不仅会检查URL格式,还会执行一些额外的安全检查,比如防止SQL注入等恶意行为: scala import java.net.URL def validateUrl(urlString: String): Option[URL] = { if (!isValidUrl(urlString)) { None } else { try { Some(new URL(urlString)) } catch { case _: MalformedURLException => None } } } // 测试 validateUrl("http://example.com") match { case Some(url) => println(s"Valid URL: $url") case None => println("Invalid URL.") } 结论 通过本文的学习,希望大家对Scala中处理URL相关的问题有了更深刻的理解。记住,预防总是优于治疗。在写代码的时候,提前想到可能会出的各种岔子,并且想办法避开它们,这样我们的程序就能更稳当、更靠谱了。当然,面对MalformedURLException这样的常见异常,保持冷静、合理应对同样重要。希望今天的分享能帮助大家写出更好的Scala代码! 最后,别忘了在日常开发中多实践、多总结经验,编程之路虽充满挑战,但每一步都值得骄傲。祝大家代码愉快!
2024-12-19 15:45:26
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素颜如水
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...与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个,百个,甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。Jobs可以做成标准的Java组件或 EJBs。Quartz 是个开源的作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔(或天)来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系,还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业,还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件(在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池,以及更多)配置 Quartz,但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数;例如,在使用 WebSphere 应用服务器时,由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类,目前主要有三种技术(或者说有三种产品): Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行,但不能在指定时间运行。一般用的较少,这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz,这是一个功能比较强大的的调度器,可以让你的程序在指定时间执行,也可以按照某一个频度执行,配置起来稍显复杂,稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task,可以将它看成一个轻量级的Quartz,而且使用起来比Quartz简单许多,稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲,可以分为两类: 作业类需要继承自特定的作业类基类,如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类,不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式,因为这样所以的类都是普通类,不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分,这里主要是针对作业使用的触发器,主要有以下两种: 每隔指定时间则触发一次,在Quartz中对应的触发器为:org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次,在Quartz中对应的调度器为:org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注:并非每种任务都可以使用这两种触发器,如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种,作业类继承自特定的基类:org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步:定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后,经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步:spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明:org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性,jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类,jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步:配置作业调度的触发方式(触发器) Quartz的作业触发器有两种,分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean,只支持按照一定频度调用任务,如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后,经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean,支持到指定时间运行一次,如每天12:00运行一次等。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步:配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明:该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步:启动你的应用即可,即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种,作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式,归功于两个类: org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式,即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法,使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类,而是普通的pojo。 第一步:编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出,这就是一个普通的类,并且有一个方法。 第二步:配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明:这一步是关键步骤,声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean,有两个关键属性:targetObject指定任务类,targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了,为了完整,同样贴出。 第三步:配置作业调度的触发方式(触发器) Quartz的作业触发器有两种,分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean,只支持按照一定频度调用任务,如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后,经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean,支持到指定时间运行一次,如每天12:00运行一次等。 配置方式如下: Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况,任选一种即可。 第四步:配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明:该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步:启动你的应用即可,即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此,spring中Quartz的基本配置就介绍完了,当然了,使用之前,要导入相应的spring的包与Quartz的包,这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的,没有办法,因为Quartz其实是个重量级的工具,如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务,有没有更简单的工具,有! 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz,本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具,spring task,可以将它比作一个轻量级的Quartz,而且使用起来很简单,除spring相关的包外不需要额外的包,而且支持注解和配置文件两种 形式,下面将分别介绍这两种方式。 第一种:配置文件方式 第一步:编写作业类 即普通的pojo,如下: Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步:在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步:spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明:ref参数指定的即任务类,method指定的即需要运行的方法,cron及cronExpression表达式,具体写法这里不介绍了,详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了,spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了,是不是很简单。 第二种:使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下,我们可以使用注解@Scheduled,我们看看源文件中该注解的定义: Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数,分别表示的意思是: cron:指定cron表达式 fixedDelay:官方文档解释:An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。 fixedRate:官方文档解释:An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步:编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步:添加task相关的配置: Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置,spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明:理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了,这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕,当然spring task还有很多参数,我就不一一解释了,具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录: cronExpression的配置说明,具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年(可选) 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10:15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10:15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10:15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2:55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2:55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14:10和14:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10:15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段: 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年(可选字段) 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符,如下所示: 反斜线(/)字符表示增量值。例如,在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始,每 15 秒一次。 问号(?)字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以,如果指定月内日期,可以在周内日期字段中插入“?”,表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中,表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中,如果“L”单独存在,就等于“7”,否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母(W)字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中,表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号()字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中,表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号()字符是通配字符,表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年(可选) 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时,早上八点 0 23-7/2,8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-27 18:50:19
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Java
...gnature?——Java视角下的深度剖析与解决之道 1. 引言 --- 在微信公众号开发过程中,相信不少开发者都曾遇到过一个让人挠头的问题:“wx.config:invalid signature”。这行看似简短的错误提示背后,实际上涉及到微信公众号JS-SDK签名机制的复杂逻辑。这篇文章,咱们就以Java程序员的视角,接地气地深挖这个问题,还会附上实例代码,把背后的那些小秘密都给揪出来,让大家看得明明白白。 2. 签名机制理解初探 --- 首先,我们来简单理解一下微信JS-SDK签名机制的核心概念。为了让大家的数据安全又完整,微信在咱们调用微信JS-SDK的时候,特别强调了一点:必须对相关的参数进行签名处理,就像给数据加上一把专属的密码锁,确保它们在传输过程中万无一失。这个签名是由一系列特定参数(包括access_token、nonceStr、timestamp以及url等)通过特定算法生成的。如果服务器端生成的签名和前端传入wx.config中的签名不一致,就会抛出"invalid signature"的错误。 3. Java实现签名生成 --- 现在,让我们借助Java语言的力量,动手实践如何生成正确的签名。以下是一个简单的Java示例: java import java.util.Arrays; import java.security.MessageDigest; import java.util.Formatter; public class WxJsSdkSignatureGenerator { // 定义参与签名的字段 private String jsapiTicket; private String noncestr; private Long timestamp; private String url; public String generateSignature() { // 按照字段名ASCII字典序排序 String[] sortedItems = { "jsapi_ticket=" + jsapiTicket, "noncestr=" + noncestr, "timestamp=" + timestamp, "url=" + url }; Arrays.sort(sortedItems); // 将排序后的字符串拼接成一个字符串用于sha1加密 StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (String item : sortedItems) { sb.append(item); } String stringToSign = sb.toString(); try { // 使用SHA1算法生成签名 MessageDigest crypt = MessageDigest.getInstance("SHA-1"); crypt.reset(); crypt.update(stringToSign.getBytes("UTF-8")); byte[] signatureBytes = crypt.digest(); // 将签名转换为小写的十六进制字符串 Formatter formatter = new Formatter(); for (byte b : signatureBytes) { formatter.format("%02x", b); } String signature = formatter.toString(); formatter.close(); return signature; } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to generate signature: " + e.getMessage()); } } // 设置各个参与签名的字段值的方法省略... } 这段代码中,我们定义了一个WxJsSdkSignatureGenerator类,用于生成微信JS-SDK所需的签名。嘿,重点来了啊,首先你得按照规定的步骤和格式,把待签名的字符串像拼图一样拼接好,然后再用SHA1这个加密算法给它“上个锁”,就明白了吧? 4. 签名问题排查锦囊 --- 当你仍然遭遇“invalid signature”问题时,不妨按以下步骤逐一排查: - 检查时间戳是否同步:确保服务器和客户端的时间差在允许范围内。 - 确认jsapi_ticket的有效性:jsapi_ticket过期或获取有误也会导致签名无效。 - URL编码问题:在计算签名前,务必确保url已正确编码且前后端URL保持一致。 - 签名字段排序问题:严格按照规定顺序拼接签名字符串。 5. 结语 --- 面对“wx.config:invalid signature”的困扰,作为Java开发者,我们需要深入了解微信JS-SDK的签名机制,并通过严谨的编程实现和细致的调试,才能妥善解决这一问题。记住,每一个错误提示都是通往解决问题的线索,而每一步的探索过程,都饱含着我们作为程序员的独特思考和情感投入。只有这样,我们才能在技术的世界里披荆斩棘,不断前行。
2023-09-10 15:26:34
316
人生如戏_
Groovy
...可能对如何将这些知识应用到实际项目或跟进相关领域的最新发展动态感兴趣。近期,Apache Groovy 3.0版本发布,其中包含了对日期和时间API的重要更新与优化,引入了对Java 8 Date/Time API(如java.time包)的全面支持,使得开发者能够利用JSR-310规范中的LocalDate、LocalTime和ZonedDateTime等类型进行更精准和灵活的时间操作。 同时,随着微服务架构和云原生应用的普及,Groovy在自动化脚本、持续集成/持续部署(CI/CD)流程以及Docker和Kubernetes等容器编排工具中扮演着关键角色,对于时间和日期的精确控制成为提升系统稳定性和优化资源调度的关键因素。例如,在Jenkins Pipeline脚本中,Groovy用于编写复杂的构建逻辑时,高效的日期和时间处理能力可显著提高构建效率和日志分析准确性。 此外,Groovy在Grails框架中的运用也体现在对日期时间的处理上,Grails 4.x版本整合了Java 8 Date/Time API,提供了更多元化的数据绑定和视图渲染选项,让开发者在构建Web应用时能更轻松地处理与日期时间相关的业务逻辑。 因此,建议读者继续关注Groovy及其生态系统的最新进展,通过阅读官方文档、社区论坛和技术博客,了解并掌握最新的日期时间处理最佳实践,从而更好地应对各种开发场景的需求。同时,实战演练和研究案例也是巩固理论知识,提升编程技能的有效途径。
2023-05-09 13:22:45
505
青春印记-t
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...Mapper , 在Java中,ObjectMapper是Jackson库中的一个核心类,它负责将Java对象与JSON数据之间进行序列化和反序列化的操作。在本文的上下文中,ObjectMapper实例被用来将Java Bean对象转换为JSON字符串(序列化),以及将JSON字符串转换回Java对象(反序列化)。通过调用其writeValue和readValue方法,开发者能够高效地处理JSON数据与Java实体类之间的相互转换。 JsonFactory , JsonFactory是Jackson库中的另一个关键组件,它主要用于创建JsonGenerator和JsonParser等用于处理JSON数据流的实例。在文章的示例代码中,JsonFactory被用来创建JsonGenerator对象,这个对象可以将Java对象写入到输出流中生成JSON格式的数据。JsonFactory在JSON数据的生成过程中起到了工厂类的作用,提供了生成JSON处理器的能力。 JSON , JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式。在本文语境下,JSON作为一种独立于语言、平台的数据交换格式,在Java开发环境中广泛应用,特别是在Web服务接口(如RESTful API)的数据传输、配置文件存储等方面。Jackson库提供的工具使得Java对象能方便快捷地与JSON数据进行互相转换,从而实现前后端数据交互或持久化存储需求。
2023-02-20 18:27:10
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Tomcat
...Tomcat中的 java.lang.IllegalMonitorStateException: 深度解析与解决之道 一、引言 在开发过程中,我们常常与各种异常打交道,它们是程序健壮性和调试过程中的重要组成部分。今天,我们将聚焦于一个特定的异常——java.lang.IllegalMonitorStateException,它在使用Tomcat等Java应用服务器时可能遇到。这个异常通常出现在不当的监视器状态下调用监视器方法的情景下。哎呀,兄弟,搞清楚这捣蛋玩意儿的来龙去脉,还有它到底怎么闹腾的,以及咱得怎么对付它,这事儿可关键了!能帮咱们更好地守着咱们的Java程序,让它运行得更顺溜,性能更高昂,你说是不是?别忘了,咱的目标是让代码不仅跑得快,还得健健康康的,对吧?所以,咱们得仔细琢磨琢磨,找到那个问题的根子,然后想出个好办法,把它搞定! 二、异常定义与背景 java.lang.IllegalMonitorStateException异常表明调用了一个在当前线程不拥有监视器锁的情况下被保护的方法。哎呀,你知道的,这种情况经常出现在我们用电脑同时做好多事情的时候。比如说你一边在浏览器上刷微博,一边在同一个电脑上运行一个程序,结果就可能会出问题。问题就是,一个程序的部分(我们叫它“线程”)想用一些共同的数据(比如一个共享的记事本),但是它没拿到这个数据的“钥匙”。这就像是你想去拿别人的书包里的东西,但是你手上没钥匙开不了包,结果就乱了套了。这种时候,电脑就得小心处理,防止出现混乱或者错误的结果。 三、示例代码分析 为了更好地理解这个异常,让我们通过一个简单的示例来演示它可能出现的情况: java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemo { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { // 锁住资源 lock.lock(); try { System.out.println("开始操作..."); // 这里是你的业务逻辑 doSomething(); } finally { lock.unlock(); // 不要忘记解锁 } } private static void doSomething() { synchronized (LockDemo.class) { // 锁定当前类的对象 counter++; System.out.println("计数器值:" + counter); } } } 这段代码展示了如何正确地使用锁来保护共享资源。哎呀,兄弟!你要是不小心在没锁门的情况下闯进了别人的私人空间,那肯定得吃大亏啊!就像这样,在编程的世界里,如果你不巧在没锁定的情况下就去碰那些受保护的资源,那可就等着被系统给你来个“非法监视状态异常”吧!这可不是闹着玩的,得小心点! 错误示例: java import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class LockDemoError { private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private static int counter = 0; public static void main(String[] args) { System.out.println("开始操作..."); // 这里尝试访问受保护的资源,但没有锁定 doSomething(); } private static void doSomething() { synchronized (LockDemoError.class) { counter++; System.out.println("计数器值:" + counter); } } } 运行上述错误示例,将会抛出 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常,因为 doSomething() 方法在没有获取锁的情况下直接访问了共享资源。 四、预防与解决策略 为了避免这类异常,确保所有对共享资源的操作都遵循以下原则: 1. 始终锁定 在访问任何共享资源之前,务必先获得相应的锁。 2. 正确释放锁 在完成操作后,无论成功与否,都应确保释放锁。 3. 避免死锁 检查锁的顺序和持有锁的时间,防止出现死锁情况。 五、总结 java.lang.IllegalMonitorStateException 异常提醒我们在多线程编程中注意锁的使用,确保每次操作都处于安全的监视器状态。通过正确的锁管理实践,我们可以有效预防这类异常,并提高应用程序的稳定性和性能。哎呀,亲!在咱们做程序开发的时候,多线程编程那可是个大功臣!要想让咱们的系统跑得又快又稳,学好这个技术,不断摸索最佳实践,那简直就是必须的嘛!这不光能让程序运行效率翻倍,还能确保系统稳定,用户用起来也舒心。所以啊,小伙伴们,咱们得勤于学习,多加实践,让自己的技能库再添一把火,打造出既高效又可靠的神级系统!
2024-08-07 16:07:16
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岁月如歌
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cut -d ',' -f 1,3 file.csv
- 根据逗号分隔符提取csv文件中第1列和第3列的内容。
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时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"