[管理员权限下建立MySQL数据库 ]的搜索结果

...索和分析引擎，在企业数据管理和实时分析领域得到了广泛应用。然而，像文章中提到的磁盘空间不足引发的NodeNotActiveException问题并非孤例，类似的案例在全球范围内屡见不鲜。例如，某知名电商公司在双十一促销期间，由于流量激增导致Elasticsearch集群负载过高，最终触发了类似异常，严重影响了订单搜索和推荐系统的性能。 这一事件引发了行业对于分布式数据库高可用性和容灾能力的关注。事实上，Elasticsearch的设计初衷是支持弹性扩展和自愈机制，但在实际部署中，仍然需要运维团队对资源配置进行精细化管理。例如，合理规划节点数量、设置合理的磁盘水位阈值以及定期清理冷数据等措施，能够显著降低此类问题的发生概率。 此外，从技术发展的角度来看，Elasticsearch社区也在不断迭代新功能以提升系统的鲁棒性。例如，最新版本引入了更智能的分片分配算法，能够在节点负载不均衡的情况下动态调整数据分布，从而减少单点故障的风险。同时，越来越多的企业开始采用混合云架构，将热数据存储在高性能的本地存储中，而将冷数据迁移到成本更低的对象存储中，这种分层存储策略也有效缓解了磁盘压力。 值得注意的是，尽管技术手段可以降低风险，但人为因素往往是最关键的一环。企业在选择Elasticsearch时，应充分评估自身业务需求和技术实力，避免盲目追求低价方案而导致资源紧张。正如文章作者所言，技术学习是一场持久战，只有不断积累经验并保持警觉，才能在复杂多变的IT环境中立于不败之地。

...剩余磁盘空间,请联系管理员!"); } else { $('error-msg').text(""); } } }, error: function (xhr, err, obj) { $('error-msg').text("检测服务器剩余磁盘空间失败"); } }); }); uploader.bind('UploadProgress', function (uploader, file) { var percent = file.percent; progressBar.progress(percent); }); uploader.bind('FileUploaded', function (up, file, callBack) { var data = $.parseJSON(callBack.response); if (data.statusCode === "1") { $("<%=hfPackagePath.ClientID %>").val(data.filePath); var id = $("<%=hfCourseID.ClientID %>").val(); __doPostBack("save", id); } else { hideLoading(); $('error-msg').text(data.message); } }); uploader.bind('Error', function (up, err) { alert("文件上传失败,错误信息: " + err.message); }); /Plupload/ 后台 UploadCoursePackage.ashx 的代码也重要，主要是文件分片跟不分片的处理方式不一样 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.IO; namespace WebUI.Handlers { /// <summary> /// UploadCoursePackage 的摘要说明 /// </summary> public class UploadCoursePackage : IHttpHandler { public void ProcessRequest(HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; int statuscode = 1; string message = string.Empty; string filepath = string.Empty; if (context.Request.Files.Count > 0) { try { string resourceDirectoryName = System.Configuration.ConfigurationManager.AppSettings["resourceDirectory"]; string path = context.Server.MapPath("~/" + resourceDirectoryName); if (!Directory.Exists(path)) Directory.CreateDirectory(path); int chunk = context.Request.Params["chunk"] != null ? int.Parse(context.Request.Params["chunk"]) : 0; //获取当前的块ID，如果不是分块上传的。chunk则为0 string fileName = context.Request.Params["name"]; //这里写的比较潦草。判断文件名是否为空。 string type = context.Request.Params["type"]; //在前面JS中不是定义了自定义参数multipart_params的值么。其中有个值是type:"misoft"，此处就可以获取到这个值了。获取到的type="misoft"; string ext = Path.GetExtension(fileName); //fileName = string.Format("{0}{1}", Guid.NewGuid().ToString(), ext); filepath = resourceDirectoryName + "/" + fileName; fileName = Path.Combine(path, fileName); //对文件流进行存储 需要注意的是 files目录必须存在（此处可以做个判断） 根据上面的chunk来判断是块上传还是普通上传 上传方式不一样 ，导致的保存方式也会不一样 FileStream fs = new FileStream(fileName, chunk == 0 ? FileMode.OpenOrCreate : FileMode.Append); //write our input stream to a buffer Byte[] buffer = null; if (context.Request.ContentType == "application/octet-stream" && context.Request.ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.InputStream.Length]; context.Request.InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } else if (context.Request.ContentType.Contains("multipart/form-data") && context.Request.Files.Count > 0 && context.Request.Files[0].ContentLength > 0) { buffer = new Byte[context.Request.Files[0].InputStream.Length]; context.Request.Files[0].InputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length); } //write the buffer to a file. if (buffer != null) fs.Write(buffer, 0, buffer.Length); fs.Close(); statuscode = 1; message = "上传成功"; } catch (Exception ex) { statuscode = -1001; message = "保存时发生错误，请确保文件有效且格式正确"; Util.LogHelper logger = new Util.LogHelper(); string path = context.Server.MapPath("~/Logs"); logger.WriteLog(ex.Message, path); } } else { statuscode = -404; message = "上传失败，未接收到资源文件"; } string msg = "{\"statusCode\":\"" + statuscode + "\",\"message\":\"" + message + "\",\"filePath\":\"" + filepath + "\"}"; context.Response.Write(msg); } public bool IsReusable { get { return false; } } } } 再附送一个检测服务器端硬盘剩余空间的功能吧 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Script.Services; using System.Web.Services; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebUI { public partial class CheckHardDiskFreeSpace : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } /// <summary> /// 获取磁盘剩余容量 /// </summary> /// <returns></returns> [WebMethod] public static string GetHardDiskFreeSpace() { const string strHardDiskName = @"F:\"; var freeSpace = string.Empty; var drives = DriveInfo.GetDrives(); var myDrive = (from drive in drives where drive.Name == strHardDiskName select drive).FirstOrDefault(); if (myDrive != null) { freeSpace = myDrive.TotalFreeSpace+""; } return freeSpace; } } } 效果展示：       详细配置信息可以参考这篇文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/12/plupload%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%95%b4%e4%b8%aa%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%b9-2/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45525177/article/details/100654639。 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。

...们了解到内核设计中的数据段共享漏洞可能导致恶意程序攻击其他进程。实际上，近年来，操作系统安全问题一直是全球信息安全领域的焦点话题之一。 近期，微软Windows操作系统的“PrintNightmare”漏洞引起了广泛关注。该漏洞存在于Windows Print Spooler服务中，允许远程攻击者执行任意代码并可能获取系统权限，影响范围涵盖多个Windows版本。研究人员通过发现并公开这一高危漏洞，促使微软紧急发布补丁进行修复，同时也警示我们在操作系统内核及服务设计时，应更加重视权限管理和资源隔离机制的严谨性。 此外，在开源操作系统Linux领域，内核安全团队也持续加强对内核模块加载、内存管理等方面的审查和加固。例如，对控制流强制技术(Control Flow Integrity, CFI)的研究与应用，旨在确保程序执行流程不被恶意篡改，从而降低因数据段共享引发的安全风险。 进一步了解操作系统内核安全可以从学术研究和技术实践两个层面着手。学术上，可查阅《Operating System Security》（由Alessandro Armando和Andrea Lanzi合著）等著作，书中详细解析了操作系统安全基础理论和实战案例；技术实践方面，积极参与开源社区如Linux内核项目的讨论与贡献，有助于紧跟内核安全防护的最新进展，并从中学习如何预防和应对类似本文所述的数据段共享漏洞。 总之，随着网络威胁环境的不断演变，操作系统内核安全的重要性日益凸显，只有不断提升内核安全防护能力，才能有效防范诸如利用全局描述符表漏洞进行的恶意攻击行为，确保用户数据和系统稳定性得到充分保障。

近期，随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式缓存技术的应用场景愈发广泛。除了Spark之外，Redis、Memcached等工具也在企业级应用中占据了重要地位。最近的一项研究表明，全球分布式缓存市场预计将在未来五年内以超过15%的年复合增长率扩张，这表明越来越多的企业开始意识到数据高效管理的重要性。 例如，亚马逊AWS最近推出了全新的DynamoDB Accelerator（DAX）服务，这是一种托管的缓存解决方案，专为高吞吐量、低延迟的数据库查询设计。DAX能够将响应时间缩短至毫秒级别，这对于实时数据分析和大规模用户交互场景至关重要。这一举措不仅展示了云服务商在提升数据处理效率上的持续投入，也为开发者提供了更多灵活的选择。 与此同时，国内互联网巨头阿里巴巴也宣布对其自主研发的Tair缓存系统进行全面升级。新版Tair支持更高的并发能力，并引入了更先进的冷热数据分离机制，大幅降低了内存占用率。这一改进尤其适用于电商促销活动期间的流量洪峰场景，有效缓解了服务器的压力。 此外，学术界对于分布式缓存的研究也在不断深入。一篇发表于《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》的论文提出了一种基于机器学习的缓存预取算法，可以根据历史访问模式预测未来的请求热点，从而提前将数据加载到缓存中。这种方法理论上可以进一步降低查询延迟，但实际部署仍面临模型训练成本高昂等问题。 值得注意的是，尽管分布式缓存带来了诸多便利，但它并非没有挑战。隐私保护、数据一致性以及跨地域同步等问题仍然是业界亟待解决的难题。随着GDPR等法规的出台，企业在使用缓存技术时还需格外注意合规性，确保用户数据的安全与合法使用。在未来，我们或许可以看到更多结合区块链技术的去中心化缓存解决方案，为用户提供更加透明和安全的服务体验。

...PR等相关法规对用户数据处理提出了严格要求，这也促使各平台在设计头像上传功能时，必须兼顾到用户信息的安全存储与传输。众多企业开始采用加密上传、权限控制等手段，确保用户头像数据的安全性。 综上所述，在当前互联网环境下，用户头像处理技术正不断迭代创新，以满足日益增长的个性化需求和严格的隐私保护规范。无论是大型社交平台的技术突破，还是各类开发框架对头像上传功能的优化改进，都为我们提供了丰富的实践案例与参考思路，值得广大开发者持续关注并深入研究。

...地实现依赖注入、事务管理等功能。 近期，随着JDK17的发布，Java社区对注解的关注度进一步提升。在新版本中，尽管注解的基本使用方式没有变化，但对模块化系统（JPMS）的支持使得注解在模块间的交互和权限控制上有了新的应用场景。同时，社区也在探索更高效的注解处理机制，以减少反射带来的性能开销，例如Project Lombok项目就尝试通过注解处理器自动生成代码，从而避免运行时反射。 此外，Google在今年初宣布了Jetpack Compose的稳定版，这是一种声明式UI构建工具，同样大量运用了注解技术来简化界面组件的创建与维护。这意味着注解在Android领域的应用将进一步深化，帮助开发者提高生产力并优化代码结构。 综上所述，无论是在传统的Java SE领域还是在新兴的Android开发中，注解的重要性都在不断提升，并且随着技术的发展，注解的应用场景将会更加丰富多元，成为现代编程语言不可忽视的关键特性之一。对于开发者来说，持续关注注解相关的最新研究进展和技术实践，将有助于提高自身编码效率和程序设计质量。

....下载训练集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 2.3 数据存在的缺陷 2.4 优化建议(核心) 二、模型训练 三、项目实现 1. 代码实现 2. 采用器件 2. 注意事项 总结 前言 第一次接触OpenMV也是第一次将理论用于实践，是老师让我实现的一个小测验，这几天完成后决定写下完整的过程。本文主要是当缝合怪，借鉴和参考了其他人的代码再根据我个人设备进行了一定的调整，此外还包括了我自身实践过程中的一些小意外。 ！！！一定要根据个人器件型号和个人设备来参考 一、数字识别的模型训练 1.下载训练集 研究期间，我发现大部分人以及官网教程采用的都是自己拍摄照片再进行网络训练，存在的缺陷就是数据集较小不全面、操作繁琐。个人认为如果是对标准的数字进行识别，自己手动拍取照片进行识别足够了。但想要应用于更广泛的情况，应该寻找更大的数据集，所以我找到了国外手写数字的数据集MNIST。建议四个文件都下载 数据链接：MINIST数据集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 代码参考链接：python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存 import numpy as npimport cv2import osimport structdef trans(image, label, save):image位置，label位置和转换后的数据保存位置if 'train' in os.path.basename(image):prefix = 'train'else:prefix = 'test'labelIndex = 0imageIndex = 0i = 0lbdata = open(label, 'rb').read()magic, nums = struct.unpack_from(">II", lbdata, labelIndex)labelIndex += struct.calcsize('>II')imgdata = open(image, "rb").read()magic, nums, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>IIII')for i in range(nums):label = struct.unpack_from('>B', lbdata, labelIndex)[0]labelIndex += struct.calcsize('>B')im = struct.unpack_from('>784B', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>784B')im = np.array(im, dtype='uint8')img = im.reshape(28, 28)save_name = os.path.join(save, '{}_{}_{}.jpg'.format(prefix, i, label))cv2.imwrite(save_name, img)if __name__ == '__main__':需要更改的文件路径！！！！！！此处是原始数据集位置train_images = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-images.idx3.ubyte'train_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-labels.idx1.ubyte'test_images ='C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-images.idx3.ubyte'test_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-labels.idx1.ubyte'此处是我们将转化后的数据集保存的位置save_train ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/train_images/'save_test ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test_images/'if not os.path.exists(save_train):os.makedirs(save_train)if not os.path.exists(save_test):os.makedirs(save_test)trans(test_images, test_labels, save_test)trans(train_images, train_labels, save_train) 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 文章参考链接：python实现根据文件名自动分类转移至不同的文件夹 注意：为了适合这个数据集和我的win11系统对代码进行了一点调整，由于数据很多如果只需要部分数据一定要将那些数据单独放在一个文件夹。 导入库import osimport shutil 当前文件夹所在的路径，使用时需要进行修改current_path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test'print('当前文件夹为:' + current_path) 读取该路径下的文件filename_list = os.listdir(current_path) 建立文件夹并且进行转移 假设原图片名称 test_001_2.jpgfor filename in filename_list:name1, name2, name3 = filename.split('_') name1 = test name2 = 001 name3 = 2.jpgname4, name5 = name3.split('.') name4 = 2 name5 = jpgif name5 == 'jpg' or name5 == 'png':try:os.mkdir(current_path+'/'+name4)print('成功建立文件夹:'+name4)except:passtry:shutil.move(current_path+'/'+filename, current_path+'/'+name4[:])print(filename+'转移成功！')except Exception as e:print('文件 %s 转移失败' % filename)print('转移错误原因:' + e)print('整理完毕！') 2.3 数据存在的缺陷 数据集内的图片数量很多，由于后面介绍的云端训练的限制，只能采用部分数据（本人采用的是1000张，大家可以自行增减数目）。 数据集为国外的数据集，很多数字写的跟我们不一样。如果想要更好的适用于我们国内的场景，可以对数据集进行手动的筛选。下面是他们写的数字2： 可以看出跟我们的不一样，不过数据集中仍然存在跟常规书写的一样的，我们需要进行人为的筛选。 2.4 优化建议(核心) 分析发现，部分数字精度不高的原因主要是国外手写很随意，我们可以通过调整网络参数(如下)、人为筛选数据(如上)、增大数据集等方式进行优化。 二、模型训练 主要参考文章：通过云端自动生成openmv的神经网络模型，进行目标检测 ！！！唯一不同的点是我图像参数设置的是灰度而不是上述文章的RGB。 下面是我模型训练时的参数设置（仅供参考）： 通过混淆矩阵可以看出，主要的错误在于数字2、6、8。我们可以通过查看识别错误的数字来分析可能的原因。 三、项目实现 ！！！我们需要先将上述步骤中导出文件中的所有内容复制粘贴带OpenMV中自带的U盘中。然后将其中的.py文件名称改为main 1. 代码实现 本人修改后的完整代码展示如下，使用的是OpenMV IDE（官网下载）： 数字识别后控制直流电机转速from pyb import Pin, Timerimport sensor, image, time, os, tf, math, random, lcd, uos, gc 根据识别的数字输出不同占比的PWM波def run(number):if inverse == True:ain1.low()ain2.high()else:ain1.high()ain2.low()ch1.pulse_width_percent(abs(number10)) 具体参数调整自行搜索sensor.reset() 初始化感光元件sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) set_pixformat : 设置像素模式(GRAYSCALSE : 灰色; RGB565 : 彩色)sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) set_framesize : 设置处理图像的大小sensor.set_windowing((128, 160)) set_windowing ： 设置提取区域大小sensor.skip_frames(time = 2000) skip_frames ：跳过2000ms再读取图像lcd.init() 初始化lcd屏幕。inverse = False True : 电机反转 False : 电机正转ain1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) 引脚P1作为输出ain2 = Pin('P4', Pin.OUT_PP) 引脚P4作为输出ain1.low() P1初始化低电平ain2.low() P4初始化低电平tim = Timer(2, freq = 1000) 采用定时器2，频率为1000Hzch1 = tim.channel(4, Timer.PWM, pin = Pin('P5'), pulse_width_percent = 100) 输出通道1 配置PWM模式下的定时器（高电平有效） 端口为P5 初始占空比为100%clock = time.clock() 设置一个时钟用于追踪FPS 加载模型try:net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (641024)))except Exception as e:print(e)raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 加载标签try:labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]except Exception as e:raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 不断的进行运行while(True):clock.tick() 更新时钟img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) 抓取一张图像以灰度图显示lcd.display(img) 拍照并显示图像for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): 初始化最大值和标签max_num = -1max_index = -1print("\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())img.draw_rectangle(obj.rect()) 预测值和标签写成一个列表predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) 输出各个标签的预测值，找到最大值进行输出for i in range(len(predictions_list)):print('%s 的概率为： %f' % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))if predictions_list[i][1] > max_num:max_num = predictions_list[i][1]max_index = int(predictions_list[i][0])run(max_index)print('该数字预测为：%d' % max_index)print('FPS为：', clock.fps())print('PWM波占空比为: %d%%' % (max_index10)) 2. 采用器件 使用的器件为OpenMV4 H7 Plus和L298N以及常用的直流电机。关键是找到器件的引脚图，再进行简单的连线即可。 参考文章：【L298N驱动模块学习笔记】–openmv驱动 参考文章：【openmv】原理图 引脚图 2. 注意事项 上述代码中我用到了lcd屏幕，主要是为了方便离机操作。使用过程中，OpenMV的lcd初始化时会重置端口，所有我们在输出PWM波的时候一定不要发生引脚冲突。我们可以在OpenMV官网查看lcd用到的端口： 可以看到上述用到的是P0、P2、P3、P6、P7和P8。所有我们输出PWM波时要避开这些端口。下面是OpenMV的PWM资源： 总结 本人第一次自己做东西也是第一次使用python，所以代码和项目写的都很粗糙，只是简单的识别数字控制直流电机。我也是四处借鉴修改后写下的大小，这篇文章主要是为了给那些像我一样的小白们提供一点帮助，减少大家查找资料的时间。模型的缺陷以及改进方法上述中已经说明，如果我有写错或者大家有更好的方法欢迎大家告诉我，大家一起进步！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57100435/article/details/130740351。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...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。

...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。

...以更好地实现工厂级的数据采集和管理； 不再基于DCOM通讯，不需要进行DCOM安全设置； OPC UA定义了统一数据和服务模型，使数据组织更为灵活，可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信； OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的，并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递； OPC UA可以穿越防火墙，实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写，可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库，而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置（此为示例配置，您可根据你的实际情况进行配置） 1、OpcUa Server Url：opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint：[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name：Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account：user1 5、Password：自己设置 6、在PLC中开了2个数据块，分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签，第一个名称为DB4.0-99，地址为DB4DBW0.100，数据类型为Short，长度100，即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109，地址为DB4DBW100.10，数据类型为Short，方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签，第一个名称为DB5.0-99，地址为DB5DBW0.100，数据类型为Short，第二个名称为DB5.100-121， 地址为DB5DBW100.22，数据类型为Short，即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64，地址为DB5DBW64，数据类型为Short。 具体如下图： 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299，则认为已存在，不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前，先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败，未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后，再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败：标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签：" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法，断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常：" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常：" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签：[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签：[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...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。

...供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本 猿辅导、中泰证券、小米、媛福达、Soul和当贝，这些我们耳熟能详的APP或企业中，阿里云给他们提供了性能强大、安全、稳定的云产品与服务。 计算，容器，存储，网络与CDN，安全、中间件、数据库、大数据计算、人工智能与机器学习、媒体服务、企业服务与云通信、物联网、开发工具、迁移与运维管理和专有云等方面，阿里云都做的很不错。 2.2 证件照生成背景 传统做法：通常是人工进行P图，不仅费时费力，而且效果也很难保障，容易有瑕疵。 机器学习做法：通常利用边缘检测算法进行人物轮廓提取。 深度学习做法：通常使用分割算法进行人物分割。例如U-Net网络。 2.3 图像分割算法 《BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks》里的SeedNet网络是很经典的网络，它把分割任务转变成多个任务。作者的思想是：尽可能的通过多任务学习收拢语义，这样或许会分割的更好或姿态估计的更好。其实这个模型就是多阶段学习网络的一部分，作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重，进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的，是第一阶段的。为了可视化出最好的效果，我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图，第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后，二色分割图，阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出，利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码： 下面为修改后的net_seedd代码： Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值，大于阈值的为白色，小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表，并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列，则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中，全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。（预训练模型根据作者代码提示下载） 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验，也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考（可供参考的链接和引用文献） 1.参考：BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks（BMVC2020） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...4.用参数初始化表对数据成员初始化 5.构造函数的重载 （1）含义 （2）【例3.3】 （3）说明 6.使用默认参数值的构造函数 （1）含义 （2）格式 （3）【例3.4】 （4）说明 二、析构函数 1.含义 2.执行析构函数的时机 3.特征 4.【例3.5】包含构造函数和析构函数的C++程序 三、调用构造函数和析构函数的顺序 1.同一类存储类别的对象 2.全局范围内定义的对象 3.局部自动对象 4.静态局部对象 5.例 四、对象数组 1.含义 2.【例3.6】 五、对象指针 1.指向对象的指针 2.指向对象成员的指针 （1）含义 （2）指向对象公有数据成员的指针 （3）指向对象成员函数的指针 （4）【例3.7】有关对象指针的使用方法 3.this指针 六、共用数据的保护 1.常对象 2.常对象成员 （1）常数据成员 （2）常成员函数 3.指向对象的常指针 4.指向常对象的指针变量 5.对象的常引用 （1）含义 （2）格式 （3）【例3.8】对象的引用 6.const型数据小结 编辑 七、对象的动态建立与释放——动态建立对象 八、对象的赋值和复制 1.对象的赋值 （1）含义 （2）【例3.9】对象的赋值 （3）说明 2.对象的复制 （1）含义 （2）【例】用复制对象的方法创建Box类的对象（用默认复制构造函数） （3）说明 九、静态成员 1.静态数据成员 （1）定义格式 （2）特性 （3）说明 （4）【例3.10】引用静态数据成员 2.静态成员函数 （1）含义 （2）【例3.11】关于引用非静态成员和静态成员的具体方法 （3）【例】具有静态数据成员的point类 （4）静态成员函数举例 （5）具有静态数据、函数成员的Point类 （6）静态成员函数、静态数组及其初始化 十、友元 1.友元函数 （1）含义 （2）格式 （3）【例3.12】将普通函数声明为友元函数 （4）友元成员函数 2.友元类 十一、类模板 1.含义 2.定义类模板的格式 3.在类模板外定义成员函数的语法 4.使用类模板时，定义对象的格式 5.【例3.14】声明类模板，实现两个整数、浮点数和字符的比较，求出大数和小数 前言 通过第二章的学习，已经对类和对象有了初步了解。本章将对类和对象进行进一步讨论。 一、构造函数 如果定义一个变量，而程序未对其进行初始化的话，这个变量的值是不确定的，因为C和C++不会自觉地去为它赋值。与此相似，如果定义一个对象，而程序未对其数据成员进行初始化的话，这个对象的值也是不确定的。 1.对象的初始化 在定义一个类时，不能对其数据成员赋初值，因为类是一种类型，系统不会为它分配内存空间。在建立一个对象时，需要对其数据成员赋初值。如果一个数据成员未被赋初值，则它的值是不确定的。因为系统为对象分配内存时，保持了内存单元的原状，它就成为数据成员的初值。这个值是随机的。 C++提供了构造函数机制，用来为对象的数据成员进行初始化。在前面的学习中一直未讲这个概念，其实如果你未设计构造函数，系统在创建对象时，会自动提供一个默认的构造函数，而它只为对象分配内存空间其他什么也不做。 如果类中的所有数据成员是公有的，可以在定义对象时对其数据成员初始化。例如： class Time{public:int hour;int minute;int sec;};Time t1{15,36,26}; 在一个打括号内顺序列出各个公有数据成员的值，在两个值之间用逗号分隔。注意这只能用于数据成员都是共有的情况。 在前面的例子里，是用成员函数对对象的数据成员赋初值，如果一个类定义了多个对象，对每个对象都要调用成员函数对数据成员赋初值，那么程序就会变得繁琐，所以用成员函数为数据成员赋初值不是一个好办法。 2.构造函数的作用 构造函数用于为对象分配空间和进行初始化，它属于某一个类，可以由系统自动生成。也可以由程序员编写，程序员根据初始化的要求设计构造函数及函数参数。 构造函数是一种特殊的成员函数，在程序中不需要写调用语句，在系统建立对象时由系统自觉调用执行。 构造函数的特点： 构造函数的名字与它的类名必须相同 它没有类型，也不返回值 它可以带参数，也可以不带参数 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time() {hour = 0;minute = 0;sec = 0;}void set_time();void show_time();private:int hour;int minute;int sec;};int main() {Time t1;t1.set_time();t1.show_time();Time t2;t2.show_time();return 0;}void Time::set_time() {cin >> hour;cin >> minute;cin >> sec;}void Time::show_time() {cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;} 在类Time中定义了构造函数Time，它与所在的类同名。在建立对象时自动执行构造函数，该函数的作用是为对象中的每个数据成员赋初值0。注意只有执行构造函数时才能为数据成员赋初值。 程序运行时首先建立对象t1，并对t1中的数据成员赋初值0，然后执行t1.set_time函数，从键盘输入新值给对象t1的数据成员，再输出t1的数据成员的值。接着建立对象t2，同时对t2中的数据成员赋初值0，最后输出t2的数据成员的初值。程序运行情况如下： 也可以在类内声明构造函数然后在类外定义构造函数。将程序修改为Time();然后在类外定义构造函数： Time::Time() {hour = 0;minute = 0;sec = 0;} 关于构造函数的使用，说明如下： 什么时候调用构造函数？当函数执行到对象定义语句时建立对象，此时就要调用构造函数，对象就有了自己的作用域，对象的生命周期开始了。 构造函数没有返回值，因此不需要在定义中声明类型。 构造函数不需要显式地调用，构造函数是在建立对象时由系统自动执行的，且只执行以此。构造函数一般定义为public。 在构造函数中除了可以对数据成员赋初值，还可以使用其他语句。 如果用户没有定义构造函数，C++系统会自动生成一个构造函数，而这个函数体是空的，不执行初始化操作。 3.带形参数的构造函数 （1）含义 可以采用带形参数的构造函数，在调用不同对象的构造函数时，从外边将不同的数据传递给构造函数，实现不同对象的初始化。 构造函数的首部的一般格式为：构造函数名（类型 形参1，类型 形参2，……）。在定义对象时指定实参，定义对象的格式为：类名 对象名（实参1，实参2，……）。 （2）【例3.2】 有两个长方柱，其长、宽、高分别为：（1）12，25，30（2）15，30，21编写程序，在类中用带参数的构造函数，计算它们的体积。 分析：可以在类中定义一个计算长方体体积的成员函数计算对象的体积。 include<iostream>using namespace std;class Box{public:Box(int,int,int); //声明int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int h,int w,int len) //长方体构造函数{height=h;width=w;length=len;}int Box::volume() //计算长方体体积{return(heightwidthlength);}int main(){Box box1(12,25,30); //定义对象box1cout<<"box1体积="<<box1.volume()<<endl;Box box2(15,30,21); //定义对象box2cout<<"box2体积="<<box2.volume()<<endl;return 0;} 【注】 带形参的构造函数在定义对象时必须指定实参 用这种方法可以实现不同对象的初始化 4.用参数初始化表对数据成员初始化 C++提供了参数初始化表的方法对数据成员初始化。这种方法不必再构造函数内对数据成员初始化，在函数的首部就能实现数据成员初始化。 函数名(类型1 形参1，类型2 形参2): 成员名1(形参1),成员名2(形参2){ } 功能：执行构造函数时，将形参1的值赋予成员1，将形参2的值赋予成员2，形参的值由定义对象时的实参值决定。此时定义对象的格式依然是带实参的形式：类名 对象名(实参1,实参2); 例：定义带形参初始化表的构造函数 Box::Box(int h,int w,int len):height(h),width(w),length(len){}//定义对象:Box box1(12,25,30);//……Box box2(15,30,21); 5.构造函数的重载 （1）含义 构造函数也可以重载。一个类可以有多个同名构造函数，函数参数的个数、参数的类型各不相同。 （2）【例3.3】 在【例3.2】的基础上定义两个构造函数，其中一个无参数，另一个有参数 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box();Box(int h, int w, int len): height(h), width(w), length(len) {}int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box() {height = 10;width = 10;length = 10;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1;cout << "box1 体积" << box1.volume() << endl;Box box2(15, 30, 25);cout << "box2 体积" << box2.volume() << endl;return 0;} （3）说明 不带形参的构造函数为默认构造函数，每个类只有一个默认构造函数，如果是系统自动给的默认构造函数，其函数体是空的 虽然每个类可以包含多个构造函数，但是创建对象时，系统仅执行其中一个 6.使用默认参数值的构造函数 （1）含义 C++允许在构造函数里为形参指定默认值，如果创建对象时，未给出相应的实参时，系统将用形参的默认值为形参赋值。 （2）格式 函数名（类型 形参1=常数，类型 形参2=常数，……）； （3）【例3.4】 将【例3.3】中的构造函数改用带默认值的参数，长、宽、高的默认值都是10 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int w = 10, int h = 10, int len = 10);int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int w, int h, int len) {height = h;width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1;cout << "box1 体积" << box1.volume() << endl;Box box2(15);cout << "box2 体积" << box2.volume() << endl;Box box3(15, 30);cout << "box3 体积" << box3.volume() << endl;Box box4(15, 30, 20);cout << "box4 体积" << box4.volume() << endl;return 0;} （4）说明 如果在类外定义构造函数，应该在声明构造函数时指定默认参数值，再定以函数时不再指定默认参数值 在声明构造函数时，形参名可以省略。例如：Box(int 10,int 10,int 10); 如果构造函数的所有形参都指定了默认值，在定义对象时，可以指定实参也可不指定实参。由于不指定实参也可以调用构造函数，因此全部形参都指定了默认值的构造函数也属于默认构造函数。为了避免歧义，不允许同时定义不带形参的构造函数和全部形参都指定默认值的构造函数。 不能同时使用重载构造函数和带默认值的构造函数 二、析构函数 1.含义 析构函数也是个特殊的成员函数，它的作用与构造函数相反，当对象的生命周期结束时，系统自动调用析构函数，收回对象占用的内存空间。 2.执行析构函数的时机 在一个函数内定义的对象当这个函数结束时，自动执行析构函数释放对象 static局部对象要到main函数结束或执行exit命令时才自动执行析构函数释放对象 全局对象（在函数外定义的对象）当main函数结束或执行exit命令时自动执行析构函数释放对象 如果用new建立动态对象，用delete时自动执行析构函数释放对象 3.特征 以~符号开始后跟类名 析构函数没有数据类型、返回值、形参。由于没有形参所以析构函数不能重载。一个类只有一个析构函数 如果程序员没有定义析构函数，C++编译系统会自动生成一个析构函数 【注】析构函数除了释放对象（资源）外，还可以执行程序员在最后一次适用对象后希望执行的任何操作。例如输出有关的信息。 4.【例3.5】包含构造函数和析构函数的C++程序 include <iostream>include <string>using namespace std;class Student {public:Student(int n, string nam, char s) {num = n;name = nam;sex = s;cout << "Constructor called." << endl;}~Student() {cout << "Destructor called." << endl;}void display() {cout << "num:" << num << endl;cout << "name:" << name << endl;cout << "sex:" << sex << endl;}private:int num;string name;char sex;};int main() {Student stud1(10010, "wang_li", 'f');stud1.display();Student stud2(10011, "zhang_han", 'm');stud2.display();return 0;}//main函数前声明的类其作用域是全局的 三、调用构造函数和析构函数的顺序 1.同一类存储类别的对象 一般情况下，调用析构函数的次序与调用构造函数的次序恰好相反：最先调用构造函数的对象，最后调用析构函数；最后调用构造函数的对象，最先调用析构函数。可简记为：先构造的后析构，后构造的先析构。它相当于一个栈，后进先出。 2.全局范围内定义的对象 在全局范围内定义的对象（在所有函数之外定义的对象），在文件中的所有函数（包括主函数）执行前调用构造函数。当主函数结束或执行exit函数时，调用析构函数。 3.局部自动对象 如果定义局部自动对象（在函数内定义对象），在创建对象时调用构造函数。如多次调用对象所在的函数，则每次创建对象时都调用构造函数。在函数调用结束时调用析构函数。 4.静态局部对象 如果在函数中定义静态局部对象，则在第一次调用该函数建立对象时调用构造函数，但在主函数结束或调用exit函数时才调用析构函数。 5.例 void fun(){student st1; //定义局部自动对象static student st2; //定义静态局部对象...} 对象st1是每次调用函数fun时调用构造函数。在函数fun结束时调用析构函数。 对象st2是第一次调用函数fun时调用构造函数，在函数fun结束时并不调用析构函数，到主函数结束时才调用析构函数 四、对象数组 1.含义 类是一种特殊的数据类型，它当然是C++的合法类型，自然可以定义对象数组。在一个对象数组中各个元素都是同类对象。例如一个班级有50个同学，每个学生有学号、年龄、成绩等属性，可以为这个班级建立一个对象数组，数组包括了50个元素：student std[50];。 可以这样建立构造函数：student::student(int 1001,int 18,int 60);。 在建立数组时，同样要调用构造函数。上面的数组有50个元素，要调用50次构造函数。如果构造函数有多个参数，C++要求：在等号后的花括号中为每个对象分别写出构造函数并指定实参。格式为： student st[n]={ student(实参1,实参2,实参3); …… student(实参1,实参2,实参3); }； 假定对象有三个数据成员：学号、年龄、成绩。下面定义有三个学生的对象数组： student st[3]={ student(1001,18,87); student(1002,19,76); student(1003,18,80); }；//构造函数带实参 在建立对象数组时，分别调用构造函数，对每个对象初始化。每个元素的实参用括号括起来，实参的位置与构造函数形参的位置一一对应，不会混淆。 2.【例3.6】 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int h = 10, int w = 12, int len = 15): height(h), width(w), length(len) {} //int volume();private:int height;int width;int length;};int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box a[3] = {Box(10, 12, 15), Box(15, 18, 20), Box(16, 20, 26)};cout << "a[0]的体积是" << a[0].volume() << endl;cout << "a[1]的体积是" << a[1].volume() << endl;cout << "a[2]的体积是" << a[2].volume() << endl;return 0;}//每个数组元素是一个对象 五、对象指针 指针的含义是内存单元的地址，可以指向一般的变量，也可以指向对象。 1.指向对象的指针 对象要占据一片连续的内存空间，CPU实际都是按地址访问内存，所以对象在内存的其实地址是CPU确定对象在内存中位置的依据。这个起始地址称为对象指针。 C++的对象也可以参加取地址运算：&对象名。运算的结果是该对象的起始地址，也称对象的指针，要用与对象类型相同的指针变量保存运算的结果。 C++中定义对象的指针变量与定义其他的指针变量相似，格式如下：类名 变量名表。类名表示对象所属的类，变量名按标识符规则取名，两个变量名之间用逗号分隔。定义好指针变量后，必须先给赋予合法的地址后才能使用。 例如定义如下一个类： class Time {public:Time() {hour = 0;minute = 0;sec = 0;}void set_time();void show_time();private:int hour;int minute;int sec;};void Time::set_time() {cin >> hour;cin >> minute;cin >> sec;}void Time::show_time() {cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;} 在此基础上，有如下语句： Time pt; //定义pt是指向Time类对象的指针Time t1; //定义Time类对象t1pt=&t1; //将对象t1的地址赋予pt 程序在此基础上就可以用指针变量访问对象的成员。 (pt).hour;pt->hour;(pt).show_time();pt->show_time(); 2.指向对象成员的指针 （1）含义 对象由成员组成。对象占据的内存区是各个数据成员占据的内存区的总和。对象成员也有地址，即指针。这指针分指向数据成员的指针和指向成员函数的指针。 （2）指向对象公有数据成员的指针 定义数据成员的指针变量：数据类型 指针变量名（这里的数据类型是数据成员的数据类型） 计算公有数据成员的地址：&对象名.成员名 Time t1;int p1; //定义一个指向整型数据的指针变量p1=&t1.hour; //假定hour是公有成员cout<<p1<<endl; （3）指向对象成员函数的指针 定义指向成员函数的指针变量：数据类型(类名::变量名)(形参表); 数据类型是成员函数的类型；类名是对象所属的类；变量名按标识符取名；形参表：指定成员函数的形参表（形参个数、类型） 取成员函数的地址：&类名::成员函数名 给指针变量赋初值：指针变量名=&类名::成员函数名; 用指针变量调用成员函数：(对象名.指针变量名)([实参表]); 对象名：指定调用成员函数的对象；：明确其后的是一个指针变量；实参表：与成员函数的形参表对应，如无形参，可以省略实参表 （4）【例3.7】有关对象指针的使用方法 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);int hour;int minute;int sec;void get_time();};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}void Time::get_time() {cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;}int main() {Time t1(10, 13, 56);int p1 = &t1.hour; //定义指向数据成员的指针p1cout << p1 << endl;t1.get_time(); //调用成员函数Time p2 = &t1; //定义指向对象t1的指针p2p2->get_time(); //用对象指针调用成员函数void(Time::p3)(); //定义指向成员函数的指针p3 = &Time::get_time; //给成员函数的指针赋初值(t1.p3)(); //用指向成员函数的指针调用成员函数return 0;} 【注】代码的34，35行可合并为：void(Time::p3)=&Time::get_time; 3.this指针 一个类的成员函数只有一个内存拷贝。类中不论哪个对象调用某个成员函数，调用的都是内存中同一个成员函数代码。例如Time类一个成员函数： void Time::get_time(){cout<<hour<<":"<<minute<<":"<<sec<<endl;}t1.get_time();t2.get_time(); 当不同对象的成员函数访问数据成员时，怎么保证访问的就是指定对象的数据成员？其实每个成员函数中都包含一个特殊的指针，他的名字是this指针。它是指向本类对象的指针。当对象调用成员函数时，它的值就是该对象的起始地址。所以为了区分不同对象访问成员函数，语法要求的调用成员函数的格式是：对象名.成员函数名(实参表)。从语法上明确是对象名所指的对象调用成员函数。This指针是隐式使用的，在调用成员函数时C++把对象的地址作为实参传递给this指针。例如成员函数定义如下： int Box::volume(){return(heightwidthlength);} C++编译成： int Box::volume(this){return(this->heightthis->widththis->length);} 对于计算长方体体积的成员函数volume，当对象调用它时，就把对象地址给this指针，编译程序将的地址作为实参调用成员函数：a.volume(&a);。实际上函数是计算(this->height)(this->width)(this->length)，这时就等价计算(a.height)(a.width)(a.length)。 可以用(this)表示调用成员函数的对象。(this)就是this所指的对象。如前面的计算长方体体积的函数中return语句可以写成：return((this).height(this).width(this).length);注意，this两侧的括号不能省略。 C++通过编译程序，在对象调用成员函数时，把对象的地址赋予this指针，用this指针指向对象，实现了用同一个成员函数访问不同对象的数据成员。 六、共用数据的保护 如果既希望数据在一定范围内共享，又不愿它被随意修改，从技术上可以把数据指定为只读型的。C++提供const手段，将数据、对象、成员函数指定为常量，从而实现了只读要求，达到保护数据的目的。 1.常对象 定义格式： const 类名 对象名（实参表）;或 类名 const 对象名（实参表）; 把对象定义为常对象，对象中的数据成员就是常变量，在定义时必须带实参作为数据成员的初值，在程序中不允许修改常对象的数据成员值。 如果一个常对象的成员函数未被定义为常成员函数（除构造函数和析构函数外），则对象不能调用这样的函数。 const Time t1(10,16,36);t1.get_time();//错误，不能调用 为了访问常对象中的数据成员，要定义常成员函数。 void get_time() const 如果在常对象中要修改某个数据成员，C++提供了指定可变的数据成员方法。 格式：mutable 类型 数据成员 在定义数据成员时加mutable后，将数据成员声明为可变的数据成员，就可以用声明为const的成员函数修改它的值。 2.常对象成员 可以在声明普通对象时将数据成员或成员函数声明为常数据成员或常成员函数。 （1）常数据成员 格式： const 类型 数据成员名 将类中的数据成员定义为具有只读的性质。注意只能通过带参数初始表的构造函数对常数据成员进行初始化。例如： const int hour;Time::Time(int h){hour=h;...//错误}Time::Time(int h):hour(h){}//正确 在类中声明了某个常数据成员后，该类中每个对象的这个数据成员的值都是只读的，而每个对象的这个数据成员的值可以不同，由定义对象时给出。 （2）常成员函数 定义格式：类型 函数名 （形参表）const const是函数类型的一部分，在声明函数原型和定义函数时都要用const关键字。 【注1】const是函数类型的一个组成部分，因此在函数的实现部分也要使用关键字const。常成员函数不能修改对象的数据成员，也不能调用该类中没有由关键字const修饰的成员函数，从而保证了在常成员函数中不会修改数据成员的值。如果一个对象被说明为常对象，则通过该对象只能调用它的常成员函数。 【注2】一般成员函数可以访问或修改本类中非const数据成员。而常成员函数只能读本类中的数据成员，而不能写他们。 数据成员 非const成员函数 const成员函数 非const的数据成员 可以引用，也可以改变值 可以引用，但不可以改变值 const数据成员 可以引用，但不可以改变值 可以引用，但不可以改变值 const对象的数据成员 不允许引用和改变值 可以引用，但不可以改变值 常成员函数的使用： 如果类中有部分数据成员的值要求为只读，可以将它们声明为const，这样成员函数只能读这些数据成员的值，但不能修改它们的值 如果所有数据成员的值为只读，可将对象声明为const，在类中必须声明const成员函数，常对象只能通过常成员函数读数据成员 常对象不能调用非const成员函数 【注】如果常对象的成员函数未加const，编译系统将其当作非const成员函数；常成员函数不能调用非const成员函数 3.指向对象的常指针 如果在定义指向对象的指针时，使用了关键字const，他就是一个常指针，必须在定义时对其初始化，并且在程序运行中不能再修改指针的值。 格式：const 指针变量名=对象地址 Time t1(10,12,15),t2;Time const p1=&t1;//在此后，不能修改p1Time const p1=&t2;//错误语句 指向对象的常指针，在程序运行中始终指向的是同一个对象。即指针变量的值始终不变，但它所指对象的数据成员值可以修改。当需要将一个指针变量固定地与一个对象相联系时，就可将指针变量指定为const。往往用常指针作为函数的形参，目的是不允许在函数中修改指针变量的值，让它始终指向原来的对象。 4.指向常对象的指针变量 5.对象的常引用 （1）含义 前面学过引用是传递参数的有效方法。用引用形参时，形参变量与实参变量是同一个变量，在函数内修改引用形参也就是修改实参变量。如果用引用形参又不想让函数修改实参，可以使用常引用机制。 （2）格式 const 类名 &形参变量名 （3）【例3.8】对象的引用 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);int hour;int minute;int sec;};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}void fun(Time &t) {t.hour = 18;}int main() {Time t1(10, 13, 56);fun(t1);cout << t1.hour << endl;return 0;} //如果用引用形参又不想让函数修改实参，可以使用常引用机制include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);void fun(int &t) {hour = t;t = 18;}int hour;int minute;int sec;};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}int main(int argc, char argc[]) {int x = 15;Time t1(10, 13, 56);t1.fun(x);cout << t1.hour << endl;cout << x << endl;return 0;} 6.const型数据小结 七、对象的动态建立与释放——动态建立对象 C++提供了new和delete运算符，实现动态分配、回收内存。他们也可以用来动态建立对象和释放对象。 格式：new 类名; 功能：在堆里分配内存，建立指定类的一个对象。如果分配成功，将返回动态对象的起始地址（指针）；如不成功，返回0.为了保存这个指针，必须事先建立以类名为类型的指针变量。 格式：类名 指针变量名 Box pt;pt=new Box;//如果分配成功，就可以用指针变量pt访问动态对象的数据成员cout<<pt->height;cout<<pt->volume(); 当不再需要使用动态变量时，必须用delete运算符释放内存。 格式：delete 指针变量（存放的是用new运算返回的指针） 八、对象的赋值和复制 1.对象的赋值 （1）含义 如果一个类定义了两个或多个对象，则这些同类对象之间可以相互赋值。这里所指的对象的值含义是对象中所有数据成员的值。对象1、对象2都是已建立好的同类对象。 格式：对象1=对象2； （2）【例3.9】对象的赋值 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int = 10, int = 10, int = 10);int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int h, int w, int len) {height = h;width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1(15, 30, 25), box2;cout << "box1 体积=" << box1.volume() << endl;box2 = box1;cout << "box2 体积=" << box2.volume() << endl;return 0;} （3）说明 对象的赋值只对数据成员操作 数据成员中不能含有动态分配的数据成员 2.对象的复制 （1）含义 对象赋值的前提是对象1和对象2是已经建立的对象。C++还可以按照一个对象克隆出另一个对象（从无到有），这就是复制对象。复制对象是创建对象的另一种方法（以前学过的是定义对象）。创建对象必须调用构造函数，复制对象要调用复制构造函数。以Box类为例，复制构造函数的形式是： Box::Box(const Box &b){height=b.height;width=b.width;length=b.length;} 复制构造函数只有一个参数，这个参数是本类的对象，且采用引用对象形式。为了防止修改数据，加const限制。构造函数的内容就是将实参对象的数据成员值赋予新对象对应的数据成员，如果程序中未定义复制构造函数，编译系统将提供默认的复制构造函数，复制类中的数据成员。 复制对象有两种格式： 类名 对象2（对象1）；按对象1复制对象2 类名 对象2=对象1，对象3=对象1，……按对象1复制对象2、对象3 （2）【例】用复制对象的方法创建Box类的对象（用默认复制构造函数） //include "stdafx.h"include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int = 10, int = 10, int = 10);int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int h, int w, int len) {height = h;width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1(15, 30, 25);cout << "box1 体积=" << box1.volume() << endl;//Box box2=box1,box3=box2;Box box2(box1), box3(box2);cout << "box2 体积=" << box2.volume() << endl;cout << "box3 体积=" << box3.volume() << endl;return 0;} （3）说明 在以下情况调用复制构造函数： 在程序里用复制对象格式创建对象 当函数的参数是对象。调用函数时，需要将实参对象复制给形参对象，在此系统将调用复制构造函数 void fun(Box b){...}int main(){Box box1(12,15,18);fun(box1);return 0;} 在函数返回值是类的对象时，需要将函数里的对象复制一个临时对象当作函数值返回 Box f(){Box box1(12,15,18);return box1;}int main(){Box box2;box2=f();} 九、静态成员 C++用const保护数据对象不被修改，在实际中还需要共享数据，C++怎样提供数据共享机制？C++静态成员、友元实现对象之间、类之间的数据共享。 1.静态数据成员 （1）定义格式 static 类型 数据成员名 class Box{public:Box(int=10,int=10,int=10);int volume();private:static int height;int width;int length;}; （2）特性 设Box有n个对象box1..boxn。这n个对象的height成员在内存中共享一个整型数据空间。如果某个对象修改了height成员的值，其他n-1个对象的height成员值也被改变，从而达到n个对象共享height成员值的目的。 （3）说明 由于一个类的所有对象共享静态数据成员，所以不能用构造函数为静态数据成员初始化，只能在类外专门对其初始化。如果程序未对静态数据成员赋初值，则编译系统自动用0为它赋初值 格式：数据类型 类名::静态数据成员名=初值； 即可已用对象名引用静态成员，也可以用类名引用静态成员 静态数据成员在对象外单独开辟内存空间，只要在类中定义了静态成员，即使不定义对象，系统也为静态成员分配内存空间，可以被引用 在程序开始时为静态成员分配内存空间，直到程序结束才释放内存空间 静态数据成员作用域是它的类的作用域（如果在一个函数内定义类，他的静态数据成员作用域就是这个函数）在此范围内可以用“类名::静态成员名”的形式访问静态数据成员 （4）【例3.10】引用静态数据成员 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int, int);int volume();static int height;int width;int length;};Box::Box(int w, int len) {width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int Box::height = 10;int main() {Box a(15, 20), b(25, 30);cout << a.height << endl;cout << b.height << endl;cout << Box::height << endl;cout << a.volume() << endl;cout << b.volume() << endl;return 0;} 2.静态成员函数 （1）含义 C++提供静态成员函数，用它访问静态数据成员，静态成员函数不属于某个对象而属于类。 类中的非静态成员函数可以访问类中所有数据成员；而静态成员函数可以直接访问类的静态成员，不能直接访问非静态成员。 静态成员函数定义格式： static 类型 成员函数（形参表）{……} 调用公有静态成员函数格式： 类名::成员函数（实参表） 引用方式 静态数据成员 非静态数据成员 静态成员函数 成员名 对象名.成员名 非静态成员函数 成员名 成员名 【注】静态成员函数不带this指针，所以必须用对象名和成员运算符.访问非静态成员；而普通成员函数有this指针，可以在函数中直接引用成员名。 （2）【例3.11】关于引用非静态成员和静态成员的具体方法 class Student {private:int num;int age;float score;static float sum;static int count;public:Student(int, int, int);void total();static float average();};Student::Student(int m, int a, int s) {num = m;age = a;score = s;}void Student::total() {sum += score;count++;}float Student::average() {return (sum / count);}float Student::sum = 0;int Student::count = 0;int main() {Student stud[3] = {Student(1001, 18, 70), Student(1002, 19, 79), Student(1005, 20, 98)};int n;cout << "请输入学生的人数：";cin >> n;for (int i = 1; i < n; i++)stud[i].total();cout << n << "个学生的平均成绩是："cout << Student::average() << endl;return 0;} （3）【例】具有静态数据成员的point类 include <iostream>using namespace std;class Point {private:int X, Y;static int countP;public:Point(int xx = 0, int yy = 0) {X = xx;Y = yy;countP++;}Point(Point &p); //复制构造函数int GetX() {return X;}int GetY() {return Y;}int GetC() {cout << "Object id=" << countP << endl;return 0;} };Point::Point(Point &p) {X = p.X;Y = p.Y;countP++;}int Point::countP = 0;int main() {Point A(4, 5);cout << "Point A," << A.GetC() << "," << A.GetY();A.GetC();Point B(A);cout << "Point B," << B.GetC() << "," << B.GetY();B.GetC();return 0;} （4）静态成员函数举例 include <iostream>using namespace std;class application {private:static int global;public:static void f();static void g();};int application::global = 0;void application::f() {global = 5;}void application::g() {cout << global << endl;}int main() {application::f();application::g();return 0;} class A{private:int x; //非静态成员public:static void f(A a);};void A::f(A a){cout<<x; //对x的引用是错误的cout<<a.x; //正确} （5）具有静态数据、函数成员的Point类 include <iostream>using namespace std;class Point { //point类声明private: //私有数据成员int X, Y;static int countP;public: //外部接口Point(int xx = 0, int yy = 0) {X = xx;Y = yy;countP++;}Point(Point &p); //复制构造函数int GetX() {return X;}int GetY() {return Y;}static int GetC() {cout << "Object id=" << countP << endl;return 0;} };Point::Point(Point &p) {X = p.X;Y = p.Y;countP++;}int Point::countP = 0;int main() //主函数实现{ Point A(4, 5); //声明对象Acout << "Point A," << A.GetC() << "," << A.GetY();A.GetC(); //输出对象号，对象名引用Point B(A); //声明对象Bcout << "Point B," << B.GetC() << "," << B.GetY();Point::GetC(); //输出对象号，类名引用return 0;} （6）静态成员函数、静态数组及其初始化 include <iostream>include <stdio.h>using namespace std;class A {static int a[20];int x;public:A(int xx = 0) {x = xx;}static void in();static void out();void show() {cout << "x=" << x << endl;} };int A::a[20] = {0, 0};void A::in() {cout << "input a[20]:" << endl;for (int i = 0; i < 20; ++i)cin >> a[i];}void A::out() {for (int i = 0; i < 20; ++i)cout << "a[" << i << "]=" << a[i] << endl;}int main() {A::in();A::out();A a;a.out();a.show();return 0;} 十、友元 除了在同类对象之间共享数据外，类和类之间也可以共享数据。类的私有成员只能被类的成员函数访问，但是有时需要在类的外部访问类的私有成员，C++通过友元的手段实现这一特殊要求。友元可以是不属于任何类的一般函数，也可以是另一个类的成员函数，还可以是整个的一个类（这个类中的所有成员函数都可以成为友元函数）。 友元是C++提供的一种破坏数据封装和数据隐藏的机制。为了保证数据的完整性及数据封装与隐藏的原则，建议尽量不使用或少使用友元。 1.友元函数 （1）含义 如果在A类外定义一个函数（它可以是另一个类的成员函数，也可以是一个普通函数），在A类中声明该函数是A的友元函数后，这个函数就能访问A类中的所有成员。 （2）格式 friend 类型 类1::成员函数x(类2 &对象); friend 类型 函数y(类2 &对象); //类1是另一个类的类名，类2是本类的类名 功能：第一种形式在类2中声明类1的成员函数x为友元函数。第二种形式在类2中声明一个普通函数y是友元函数。 友元函数内访问对象的格式： 对象名.成员名 因为友元不是成员函数，它不属于类，所以它访问对象时必须冠以对象名。定义友元函数时形参通过定义引用对象，这样在友元函数内就能访问实参对象了。 （3）【例3.12】将普通函数声明为友元函数 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);friend void display(Time &);private:int hour;int minute;int sec;};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}void display(Time &t) {cout << t.hour << ":" << t.minute << ":" << t.sec << endl;}int main() {Time t1(10, 13, 56);display(t1);return 0;} 【例】使用友元函数计算两点距离 include <iostream>include <cmath>using namespace std;class Point {public:Point(int xx = 0, int yy = 0) {X = xx;Y = yy;}int GetX() {return X;}int GetY() {return Y;}friend double Distance(Point &a, Point &b);private:int X, Y;};double Distance(Point &a, Point &b) {double dx = a.X - b.X;double dy = b.Y - b.Y;return sqrt(dx dx + dy dy);}int main() {Point p1(3.0, 5.0), p2(4.0, 6.0);double d = Distance(p1, p2);cout << "The distance is " << d << endl;return 0;} include <iostream>include <math.h>using namespace std;class TPoint {private:double x, y;public:TPoint(double a, double b) {x = a;y = b;cout << "点：（" << x << "," << y << "）" << endl;}friend double distance(TPoint &a, TPoint &b) {return sqrt((a.x - b.x) (a.x - b.x) + (a.y - b.y) (a.y - b.y));} };int main(int argc, char argv[]) {TPoint myp1(2.1, 1.3), myp2(5.4, 6.5);cout << "两点之间的距离为：";cout << distance(myp1, myp2) << endl;return 0;} （4）友元成员函数 【例3.13】将成员函数声明为友元函数 例子中有两个类Time和Date。其中Time类里定义了成员函数void display(Date &)，他除了显示时间外还要显示日期，这个日期通过引用形参访问。在Date类中将Time类的display成员函数定义为友元函数，允许display访问Date类的所有私有数据成员。 include <iostream>using namespace std;class Date;class Time {private:int hour;int minute;int sec;public:Time(int, int, int);void display(const Date &);};class Date {private:int month;int day;int year;public:Date(int, int, int);friend void Time::display(const Date &);};Time::Time(int h, int m, int s) hour = h;minute = m;sec = s;}void Time::display(const Date &da) {cout << da.month << "/" << da.day << "/" << da.year << endl;cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;}Date::Date(int m, int d, int y) {month = m;day = d;year = y;}int main() {Time t1(10, 13, 56);Date d1(12, 25, 2004);t1.display(d1);return 0;} 【注1】友元是单向的，此例中声明Time的成员函数display是Date类的友元，允许它访问Date类的所有成员，但不等于说Date类的成员函数也是Time类的友元。 【注2】一个函数（包括普通函数和成员函数）可以被多个类声明为“朋友”，这样就可以引用多个类中的私有数据 【注3】例如可以将例3.13程序中的display函数作为类外的普通函数，分别在Time和Date类中将display声明为友元。Display就可以分别引用Time和Date类的对象的私有数据成员。输出年月日和时分秒。 2.友元类 C++允许将一个类声明为另一个类的友元。假定A类是B类的友元类，A类中所有的成员函数都是B类的友元函数，在B类中声明A类为友元类的格式：friend A; 【注1】友元关系是单向的，不是双向的 【注2】友元关系不能传递 【注3】实际中一般不把整个类声明友元类，而只是将确有需要的成员函数声明为友元函数 include <iostream>include <math.h>using namespace std;class B;class A {private:int x;public:A() {x = 3;}friend class B;};class B {public:void disp1(A temp) {temp.x++;cout << "disp1:x" << temp.x << endl;}void disp2(A temp) {temp.x--;cout << "disp2:x" << temp.x << endl;} };int main(int argc, char argv[]) {A a;B b;b.disp1(a);b.disp2(a);return 0;} class Student; //前向声明，类名声明class Teacher{privated:int noOfStudents;Student pList[100];public:void assignGrades(Student &s); //赋成绩void adjustHours(Student &s); //调整学时数};class Student{privated:int hours;float gpa;public:friend class Teacher;};void Teacher::assignGrades(Student &s){...};void Teacher::adjustHours(Student &s){...}; //函数定义必须在Student定义之后 十一、类模板 1.含义 对于功能相同而只是数据类型不同的函数，不必须定义出所有函数，我们定义一个可对任何类型变量操作的函数模板。对于功能相同的类而数据类型不同，不必定义出所有类，只要定义一个可对任何类进行操作的类模板。 例如定义比较两个整数的类和比较两个浮点数的类，这两个类做的工作是相似的，所以可以用类模板，减少工作量。 class Compare_int{private:int x,y;public:Compare_int(int a,int b){x=a;y=b;}int max(){return (x>y)?x:y;}int min(){return (x<y)?x:y;} };class Compare_float{private:float x,y;public:Compare_float(float a,float b){x=a;y=b;}float max(){return (x>y)?x:y;}float min(){return (x<y)?x:y;} }; 2.定义类模板的格式 template <class 类型参数名> class 类模板名 {……} 类型参数名：按标识符取名。如有多个类型参数，每个类型参数都要以class为前导，两个类型参数之间用逗号分隔 类模板名：按标识符取名 类模板{...}内定义数据成员和成员函数的规则：用类型参数作为数据类型，用类模板名作为类 template<class numtype>class Compare{private:numtype x,y;public:Compare(numtype a,numtype b){x=a,y=b;}numtype max(){return (x>y)?x:y;}numtype min(){return (x<y)?x:y;} }; 3.在类模板外定义成员函数的语法 类型参数 类模板名<类型参数>::成员函数名（形参表）{……} 例如在类模板外定义max和min成员函数 template<class numtype>class Compare{public:Compare(numtype a,numtype b){x=a,y=b;}numtype max();numtype min();private:numtype x,y;};numtype Compare<numtype>::max(){return(x>y)?x:y;}numtype Compare<numtype>::min(){return(x<y)?x:y;} 4.使用类模板时，定义对象的格式 类模板名 <实际类型名>对象名； 类模板名 <实际类型名>对象名（实参表）； 例如：Compare <int>cmp2(4,7) 在编译时， 编译系统用int取代类模板中的类型参数numtype，就把类模板具体化了。这时Compare<int>将相当于Compare_int类。 5.【例3.14】声明类模板，实现两个整数、浮点数和字符的比较，求出大数和小数 include <iostream>using namespace std;template<class numtype>class Compare {private:numtype x, y;public:Compare(numtype a, numtype b) {x = a;y = b;}numtype max() {return (x > y) ? x : y;}numtype min() {return (x < y) ? x : y;} };int main() {Compare<int>cmp1(3, 7);cout << cmp1.max() << "是两个整数中的大数." << endl;cout << cmp1.min() << "是两个整数中的小数." << endl;Compare<float>cmp2(45.78, 93.6);cout << cmp2.max() << "是两个浮点数中的大数." << endl;cout << cmp2.min() << "是两个浮点数中的小数." << endl;Compare<char>cmp3('a', 'A');cout << cmp3.max() << "是两个字符中的大者." << endl;cout << cmp3.min() << "是两个字符中的小者." << endl;return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_72318954/article/details/127064376。 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。

...宝和余额宝使用不同的数据库 如图： 2、分布式事务解决方案 1、基于数据库XA协议的两段提交 XA协议是数据库支持的一种协议，其核心是一个事务管理器用来统一管理两个分布式数据库，如图 事务管理器负责跟支付宝数据库和余额宝数据库打交道，一旦有一个数据库连接失败，另一个数据库的操作就不会进行，一个数据库操作失败就会导致另一个数据库回滚，只有他们全部成功两个数据库的事务才会提交。 基于XA协议的两段和三段提交是一种严格的安全确认机制，其安全性是非常高的，但是保证安全性的前提是牺牲了性能，这个就是分布式系统里面的CAP理论，做任何架构的前提需要有取舍。所以基于XA协议的分布式事务并发性不高，不适合高并发场景。 2、基于activemq的解决方案 如图： 1、支付宝扣款成功时往message表插入消息 2、message表有message_id(流水id，标识夸系统的一次转账操作),status（confirm，unconfirm） 3、timer扫描message表的unconfirm状态记录往activemq插入消息 4、余额宝收到消息消费消息时先查询message表如果有记录就不处理如果没记录就进行数据库增款操作 5、如果余额宝数据库操作成功往余额宝message表插入消息，表字段跟支付宝message一致 6、如果5操作成功，回调支付宝接口修改message表状态，把unconfirm状态转换成confirm状态 问题描述： 1、支付宝设计message表的目的 如果支付宝往activemq插入消息而余额宝消费消息异常，有可能是消费消息成功而事务操作异常，有可能是网络异常等等不确定因素。如果出现异常而activemq收到了确认消息的信号，这时候activemq中的消息是删除了的，消息丢失了。设置message表就是有一个消息存根，activemq中消息丢失了message表中的消息还在。解决了activemq消息丢失问题 2、余额宝设计message表的目的 当余额宝消费成功并且数据库操作成功时，回调支付宝的消息确认接口，如果回调接口时出现异常导致支付宝状态修改失败还是unconfirm状态，这时候还会被timer扫描到，又会往activemq插入消息，又会被余额宝消费一边，但是这条消息已经消费成功了的只是回调失败而已，所以就需要有一个这样的message表，当余额宝消费时先插入message表，如果message根据message_id能查询到记录就说明之前这条消息被消费过就不再消费只需要回调成功即可，如果查询不到消息就消费这条消息继续数据库操作，数据库操作成功就往message表插入消息。 这样就解决了消息重复消费问题，这也是消费端的幂等操作。 基于消息中间件的分布式事务是最理想的分布式事务解决方案，兼顾了安全性和并发性！ 接下来贴代码： 支付宝代码： @Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws userID：转账的用户ID amount：转多少钱/@Autowired@Qualifier("activemq")OrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId,String messageId, int amount) {try {orderService.updateAmount(amount,messageId, userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";}@RequestMapping("/callback")public String callback(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String respCode = parse.getString("respCode");if(!"OK".equalsIgnoreCase(respCode)) {return null;}try {orderService.updateMessage(param);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "fail";}return "ok";} } public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId,String messageId);public void updateMessage(String param);} @Service("activemq")@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceActivemqImpl implements OrderService {Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;@AutowiredJmsTemplate jmsTemplate;@Overridepublic void updateAmount(final int amount, final String messageId, final String userId) {String sql = "update account set amount = amount - ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{amount, userId});if (count == 1) {//插入到消息记录表sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values (?,?,?,?)";int row = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{userId,messageId,amount,"unconfirm"});if(row == 1) {//往activemq中插入消息jmsTemplate.send("zg.jack.queue", new MessageCreator() {@Overridepublic Message createMessage(Session session) throws JMSException {com.zhuguang.jack.bean.Message message = new com.zhuguang.jack.bean.Message();message.setAmount(Integer.valueOf(amount));message.setStatus("unconfirm");message.setUserId(userId);message.setMessageId(messageId);return session.createObjectMessage(message);} });} }}@Overridepublic void updateMessage(String param) {JSONObject parse = JSONObject.parseObject(param);String messageId = parse.getString("messageId");String sql = "update message set status = ? where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{"confirm",messageId});if(count == 1) {logger.info(messageId + " callback successfull");} }} activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans 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http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"><!-- 引入同文件夹下的redis属性配置文件 --><!-- 解决springMVC响应数据乱码 text/plain就是响应的时候原样返回数据--><import resource="../activemq/activemq.xml"/><!--<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:config/core/core.properties,classpath:config/redis/redis-config.properties" />--><bean id="propertyConfigurerForProject1" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"><property name="order" value="1" /><property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true" /><property name="location"><value>classpath:config/core/core.properties</value></property></bean><mvc:annotation-driven><mvc:message-converters register-defaults="true"><bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes" value = "text/plain;charset=UTF-8" /></bean></mvc:message-converters></mvc:annotation-driven><!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 --><bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter" class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter"><property name="supportedMediaTypes"><list><value>text/html;charset=UTF-8</value></list></property></bean><!-- 开启controller注解支持 --><!-- 注：如果base-package=com.avicit 则注解事务不起作用 TODO 读源码 --><context:component-scan base-package="com.zhuguang"></context:component-scan><mvc:view-controller path="/" view-name="redirect:/index" /><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" /><bean id="handlerAdapter"class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter"></bean><beanclass="org.springframework.web.servlet.view.ContentNegotiatingViewResolver"><property name="mediaTypes"><map><entry key="json" value="application/json" /><entry key="xml" value="application/xml" /><entry key="html" value="text/html" /></map></property><property name="viewResolvers"><list><bean class="org.springframework.web.servlet.view.BeanNameViewResolver" /><bean class="org.springframework.web.servlet.view.UrlBasedViewResolver"><property name="viewClass" value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" /><property name="prefix" value="/" /><property name="suffix" value=".jsp" /></bean></list></property></bean><!-- 支持上传文件 --> <!-- 控制器异常处理 --><bean id="exceptionResolver"class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver"><property name="exceptionMappings"><props><prop key="java.lang.Exception">error</prop></props></property></bean><bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close"><property name="driverClass"><value>${jdbc.driverClassName}</value></property><property name="jdbcUrl"><value>${jdbc.url}</value></property><property name="user"><value>${jdbc.username}</value></property><property name="password"><value>${jdbc.password}</value></property><property name="minPoolSize" value="10" /><property name="maxPoolSize" value="100" /><property name="maxIdleTime" value="1800" /><property name="acquireIncrement" value="3" /><property name="maxStatements" value="1000" /><property name="initialPoolSize" value="10" /><property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" /><property name="acquireRetryAttempts" value="30" /><property name="breakAfterAcquireFailure" value="false" /><property name="testConnectionOnCheckout" value="false" /><property name="acquireRetryDelay"><value>100</value></property></bean><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"></property></bean><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" /><aop:aspectj-autoproxy expose-proxy="true"/></beans> logback.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!--scan：当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。scanPeriod：设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。debug：当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。--><configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false"><!-- 定义日志的根目录 --><!-- <property name="LOG_HOME" value="/app/log" /> --><!-- 定义日志文件名称 --><property name="appName" value="netty"></property><!-- ch.qos.logback.core.ConsoleAppender 表示控制台输出 --><appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!--日志输出格式：%d表示日期时间，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%logger{50} 表示logger名字最长50个字符，否则按照句点分割。 %msg：日志消息，%n是换行符--><encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- 滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件 --> <appender name="appLogAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><Encoding>UTF-8</Encoding><!-- 指定日志文件的名称 --> <file>${appName}.log</file><!--当发生滚动时，决定 RollingFileAppender 的行为，涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy： 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略，既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}：按天进行日志滚动 %i：当文件大小超过maxFileSize时，按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动，且maxHistory是365，则只保存最近365天的文件，删除之前的旧文件。注意，删除旧文件是，那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是，根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的，必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式：%d表示日期时间，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符，否则按照句点分割。 %msg：日志消息，%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象，也可以定义日志类型、级别name：表示匹配的logger类型前缀，也就是包的前半部分level：要记录的日志级别，包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity：作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出，false：表示只用当前logger的appender-ref，true：表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系，没有特别定义则默认为root，任何一个类只会和一个logger对应，要么是定义的logger，要么是root，判断的关键在于找到这个logger，然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID：转账的用户ID amount：转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表，把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000，也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败，农业银行转账失败！");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?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:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列（Queue） --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器（Queue），配置连接工厂，监听的目标是demoQueueDestination，监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板（Queue），Spring提供的JMS工具类，它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic，false是queue，默认是false，此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成！！！， 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群：171239762， 纯技术交流群，非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 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。

...。 3， 当我们操作数据库的时候，我们在执行完 相应的crud 方法后，我们没有关闭 cursor .close()或者 db.close()，也同样会占用内存、因为只有关闭连接后，才会被GC 回收。 4.继续举个栗子 [java] view plain copy print ? Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("唐僧","pwd1",25); Person p2 = new Person("孙悟空","pwd2",26); Person p3 = new Person("猪八戒","pwd3",27); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果：总共有:3 个元素! p3.setAge(2); //修改p3的年龄,此时p3元素对应的hashcode值发生改变 set.remove(p3); //此时remove不掉，造成内存泄漏 set.add(p3); //重新添加，居然添加成功 System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果：总共有:4 个元素! Ｊ哥　亲自　实践了下，发现问题了，这个网上的栗子　是错的。实际上是可以ｒｅｍｏｖｅ掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章，都是这个栗子。。 这里　看下其他网站上的总结吧　：强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 ＯＫ。还有最后一点，就是关于图片的，ｂｉｔｍａｐ对象的及时释放，这里　就不细说了，等在图片三级缓存一起去总结。 此时　感觉　对面的ａｎｄｒｏｉｄ　小哥　已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后，　他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问：有没有自定义过ｖｉｅｗ。 Ｊ哥回答：这个很常见，我自己定义过很多，比如　下拉刷新，上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager，也是 继承viewpager，然后自己开启一个线程，去控制 切换的。还比如，跑马灯效果的textview ，scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确，我也是 自定义listview，复写了 onmeaure方法，然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片，我也是做过，主要是对onmeasure 方法，onlayout方法，ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等，奥 对了，我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件，侧滑解锁的，我也是自己定义的，然后展示给他看了一下，当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问：listview的优化、 Ｊ哥回答：(PS：这种问题，基本上 都快被问烂了，但是没办法 还是要回答。）listview作为最常见的 用来显示数据的view ，一般 从四个方面 去优化。 1 ，复用convertview， 不然假如有1000条数据，那么我们滑动，就会 产生1000个convertview ，这对内存是很大的浪费，所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数， 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的，我们要尽可能的减少，通常 我们定义一个viewholder，去管理 这些id ，然后通过tag 去直接拿到 id。 3， 分页加载，延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目，有一个榜单，数据量很大，一次请求过来的数据量很大，这样有两个问题，一个是请求网络 时间可能会很长，另一个展示数据 上面 体验对不是很好，所以 我们做了 第一次加载 20条，然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像， 图片的 优化。这里 类似 三级缓存，推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm，J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问： 看你简历上面 做过 社交，通信这块是怎么做的。 Ｊ哥回答：我看 咱们公司 也用到了 聊天，咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中，他说 是集成的环信（但是 有丢包现象，所以打算自己做通信）。 OK，Ｊ哥说　，我们　项目中聊天　是基于ｘｍｐｐ协议的做的，在没有android以前　，java有个开源的 smack ，android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了， 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天，这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ，然后进行通信，我说，这个　跟ｈｔｔｐ请求　其实原理上一样，都是　绑定ｉｐ，然后　设置一些ｐｒｏｐｅｒｔｙ，然后通过类似流进行通信的，　asmack，其实底层 就是xml通信的。 面试官01问： touch 事件的传递机制，还特意画了，一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 Ｊ哥回答：就是这个， 这也难不倒我。因为Ｊ哥觉得　这个问题肯定会问到　所以　早有准备，这里　我就大体说下结论，详细原理　给你传送门。 我回答，这个很简单，只要你继承一下　button　　和　linearlayout　复写一下　三个方法　dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程，我给你总的说下结论的，点击这个button，一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件，然后 往子类里面传递，让子类 在往子类的下一级子类去传递，让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件，如果消费掉，那么父类将不会响应，如果子类不消费，那么会退回到次级子类，然后看是否要消费，这样，一句话 就是父传子， 子决定要不要，不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍， 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦，http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问： 项目中图片的优化。 Ｊ哥回答：我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ，但是 很流畅，也没有oom。关于图片 优化，一般我们采用三级缓存，1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有，有直接拿来用，这里 我项目里是这样做的，我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少，然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片，我会保存到本地，避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题，对于单张的 大图片，我也会利用bitmapFactory，进行计算大小，然后 计算手机分辨率，进行定量的 压缩 处理。 面试官问： GC的回收 Ｊ哥回答：我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式，应该有多种不同的算法，我看过谷歌 官网介绍的一点，有这样一块区域，他分为 latest（最近） middle（中等）permanent（永久的），这样三块子区域。里面分别存放，刚刚被创建的，以及 时间 靠后的，很久的，对象，不断地新对象 往latest里面添加，当达到相应对象区域的阀值的时候，就会触发GC，GC 进行回收的时候，对于latest 中回收的速度是最快的，而permanent 相对是最久的，而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系， 还有一种算法，是根据最近被引用的时间，或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。ＧＣ回收的时候　会阻塞线程，所以代码中要避免创建不必要的对象，例如ｆｏｒ循环中　创建大量对象　就会容易引起ＧＣ。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问： 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 Ｊ哥回答：这个问题 我也碰到过，我们都知道，viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道，这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来，已经夹在好了，有可能数据不是最新的，我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈，这个哥们大概没什么问的了，然后 就让我等一下，说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟，进来一小姑娘，坐下，看了我简历，我以为是人事，来跟我谈人生理想。结果，没说几句话，让我讲一下我的项目。我qu，惊呆我了。我问，你也是做android的，我去，是这样的、、把J哥吓到, 然后问了Ｊ哥几个问题。 Android 小姑娘问： 看你项目中的listview 中item类型 是统一的，而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 Ｊ哥回答：J哥装作很牛的样子说，我暂时想到两种方法，1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用，或者 把这几种类型 一起加载，然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘，假如 我这里 有一百条数据，这一百条是无序的，包含了 10种 item类型，你有没有什么好方法 去处理这个问题， 小姑娘说，你不是定义了类型吗，我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问： onAttch onDetach还是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow Ｊ哥回答：其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法，她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过， 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她，这两个方法是做什么的，小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的，那么的话 应该是onAttachedToWindow，onDetachedFromWindow方法了，小姑娘说： 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度，在 oncreate 里面不能计算，其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算，但是还是有方法计算的，（本人觉得面试 问你 API 是 最2的了，忍不住吐槽下，我遇到过，Camera 拍照，问我获取 一个图片，还是 视频的 方法，我去百度 一下，随便就知道，真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。） 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了，感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好，不管方法用没用到，我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了，后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧，到是没有问我什么技术问题， 总监： 问我 做没做过通信这块，能不能做这一块。 Ｊ哥回答：，我说做过，通信有几种协议的，我们用的 是xmpp协议的 ，服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的，客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ，比如我知道有些项目中用的 soap协议的，还有ip 协议的。ＰＳ：反正就是扯 我说　通信　客户端这一块　我没问题，但是　服务端　我　从工作以来　一直偏向　ａｎｄｒｏｉｄ　移动端开发，后台这一块，如果数据量大了，还要考虑并发之类的，我是做不了，让我做个ｔｏｍｃａｔ搭建的ｄｅｍｏ　我可能可以。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 总监： 问我 什么时候能上班 Ｊ哥回答：我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下，然后　就说，让人事来跟我谈理想了。 这里　感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事１：一进来，就问东问西。问加班看法啊，他们公司技术　一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 Ｊ哥回答：我说，一般遇到项目加功能　，版本升级，等等　这些加班都没什么，只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事　是一直跟我强调这个，她不停强调　我就暗暗下决心，薪资　我是不会要低了。 人事１：看你还年轻啊，还能拼一拼啊、、、、 Ｊ哥回答：我说现在　这几年对我人生规划也算比较重要的时期，也是过一年少一年了，其实她的意思　还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话，然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊，之类的。。。 最后到关键问题上啦，最关心的，薪资问题。 人事１：期望薪资 Ｊ哥回答：我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好，你等下，然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久，然后又来一个 可能是人事吧。又进来，问了一遍，也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我，但是又觉得有点超出她们薪资期望吧，当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说，两天给我答复，心里很气愤，饿着肚子 面试到三点，竟然婉拒、、、 反正我是很生气，我说，好，然后我就走。结果，没过一个小时，人事又打电话来，非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼，难道她们CEO要给我煲汤 了？我说可以，然后时间定在后天了，，反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ，这家面试 先写到这里，下面下午还有一家，等下在写。准备睡觉。今天面试回来，累的就睡着了，晚上十点多才醒过来，想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...用Python入门，建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中，通过16个循序渐进的教程，3个项目和完整的python代码，探索如何用熊猫准备数据，使用scikit-learn拟合和评估模型，以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新：更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新：更新Python和库版本。 2018年3月更新：增加了备用链接以下载一些数据集，因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新：修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片，保留一些权利。 迷你课程面向谁？ 在开始之前，请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点，请不要惊慌，您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着，一旦您了解基本语法，就可以选择像Python这样的新编程语言，这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员，而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识，例如交叉验证，一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士，而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书，也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员，Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗？ 参加我为期2周的免费电子邮件课程，发现数据准备，算法等（包括代码）。 单击立即注册，并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程！ 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课（推荐），也可以在一天内完成所有课程（核心！）。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程，可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率： 第1课：下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课：深入了解Python，NumPy，Matplotlib和Pandas。 第3课：从CSV加载数据。 第4课：了解具有描述性统计信息的数据。 第5课：通过可视化了解数据。 第6课：通过预处理数据准备建模。 第7课：使用重采样方法进行算法评估。 第8课：算法评估指标。 第9课：现场检查算法。 第10课：模型比较和选择。 第11课：通过算法调整提高准确性。 第12课：利用集合预测提高准确性。 第13课：完成并保存模型。 第14课：Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题，甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示，但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助（提示，我直接在此博客上获得了所有答案，请使用搜索特征）。 在早期课程中，我确实提供了更多帮助，因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里，不要放弃！ 第1课：下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单，您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统（Linux，OS X或Windows）的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器，例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容（更加容易）。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误，请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙？请参阅本教程： 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课：深入了解Python，NumPy，Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员，您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写，使用哈希（＃）进行注释，并使用空格指示代码块（空格很重要）。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业，在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如，以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课：从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据，但是当您开始使用Python进行机器学习时，应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader（）将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt（）函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv（）函数加载CSV文件。 为了让您入门，下面是一个片段，该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好！等一下 到目前为止有什么问题吗？在评论中提问。 第4课：使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后，您需要能够理解它。 您越了解数据，可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天，您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head（）函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe（）函数查看数据的分布。 使用corr（）函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集，并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看！ 第5课：通过可视化了解数据 从昨天的课程继续，您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术（例如，绘图）。 今天，您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次，我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist（）函数创建每个属性的直方图。 使用plot（kind ='box'）函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix（）函数创建所有属性的成对散点图。 例如，下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课：通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理，以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中，您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用：拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如，尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化（例如，平均值为0，标准偏差为1）。 使用范围选项将数值数据标准化（例如，范围为0-1）。 探索更高级的功能工程，例如Binarizing。 例如，下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集，计算了标准化数据所需的参数，然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课：使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题，因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集，一些方法用于训练模型，而另一些则被保留，并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法，例如： 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度？在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点？做得好！ 第8课：算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score（）函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量，默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失？在评论中让我知道。 第9课：抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口，以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中，您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法（例如线性回归，逻辑回归和线性判别分析）。 抽查数据集上的一些非线性算法（例如KNN，SVM和CART）。 抽查数据集上一些复杂的集成算法（例如随机森林和随机梯度增强）。 例如，下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思？在评论中让我知道。 第10课：模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法，那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中，您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好？你能做得更好吗？在评论中让我知道。 第11课：通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法，您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中，您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例，该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果？你能做得更好吗？在评论中让我知道。 第12课：利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能，例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中，您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法（袋装决策树集合）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗？在评论中让我知道。 第13课：完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后，您需要完成该模型。 在今天的课程中，您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据（在训练和测试过程中看不到的数据）进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中，然后再次加载。 例如，下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型，将其保存到文件中，之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课：Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中，您需要练习将各个部分组合在一起，并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集（机器学习的世界） 这包括以下步骤： 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行，并记录结果。 您使用什么型号？您得到了什么结果？在评论中让我知道。 结束！ （看你走了多远） 你做到了。做得好！ 花一点时间，回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣，并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载，安装并启动Python，并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中，您逐渐地，稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方，您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板，您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写，您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注，你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 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。

...表情为什么发给后端后MySQL数据库里会乱码； 2）文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后，对方看到的文名是乱码； 3）Http rest接口调用时，后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题； ... ... 那么，对于乱码这个看似不起眼，但并不是一两话能讲清楚的问题，是很有必要从根源了解字符集和编码原理，知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养，所以，便有了本文，希望能帮助到你。 推荐阅读：关于字符编码知识的详细讲解请见《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 学习交流： - 即时通讯/推送技术开发交流5群：215477170 [推荐] - 移动端IM开发入门文章：《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 2、关于作者 卢钧轶：爱捣腾Linux的DBA。曾任职于大众点评网DBA团队，主要关注MySQL、Memcache、MMM等产品的高性能和高可用架构。 个人微博：米雪儿侬好的cenalulu Github地址：https://github.com/cenalulu 3、系列文章 本文是IM开发干货系列文章中的第21篇，总目录如下： 《IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递》 《IM消息送达保证机制实现(二)：保证离线消息的可靠投递》 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？》 《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》 《IM群聊消息如此复杂，如何保证不丢不重？》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨（含样例代码）》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一)：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现？》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)？》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么？如何高效率地实现它？》 《IM开发基础知识补课(七)：主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八)：史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质》（本文） 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集，各种火星文和乱码时，问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍，同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前，先做个小申明：如果你希望非常精确的理解各个名词的解释，那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍，会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念，以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧，希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前，我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字，而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准，否则把我们的U盘插到老板的电脑上，文档就乱码了；小伙伴QQ上传过来的文件，在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准，各种字符集标准就出现了。 简单的说：字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式（编码）和某串二进制数值代表了哪个文字（解码）的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢？ 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢？为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢？很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则，或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是，就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子，下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果，怎么样有没有一种很屌的感觉？ 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字，对应到真实生活中，字符集就是对某种语言的称呼。例如：英语，汉语，日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素： 1）字库表（character repertoire）：是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库，字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围； 2）编码字符集（coded character set）：即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置； 3）字符编码（character encoding form）：将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位，而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里，可能很多读者都会有和我当初一样的疑问：字库表和编码字符集看来是必不可少的，那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号，直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢？ 其实原因也比较容易理解：统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符，但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符，而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话，每个字符就需要3个字节（这里以Unicode字库为例），这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本（存储体积是原来的三倍）。算的直接一些，同样一块硬盘，用ASCII可以存1500篇文章，而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符，仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见：《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释，那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集，而UTF-8就是字符编码，即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展，对同一字库集的要求越来越迫切，Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字，并将为他们编号。详见：Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane，每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane，可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码，但是它并没有涵盖整个Unicode的字库，这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难（下文会有提到）。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用，我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码，最小编码单位（code unit）为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分，后面为实际序号部分： 1）如果一个字节的第一位为0，那么代表当前字符为单字节字符，占用一个字节的空间。0之后的所有部分（7个bit）代表在Unicode中的序号； 2）如果一个字节以110开头，那么代表当前字符为双字节字符，占用2个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后一个字节的除10外的部分（6个bit）代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头； 3）如果一个字节以1110开头，那么代表当前字符为三字节字符，占用3个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后两个字节的除10外的部分（12个bit）代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头； 4）如果一个字节以10开头，那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分（6个bit）和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表，其中“x”代表序号部分，把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子： 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律： 1）3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的； 2）2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的； 3）1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake（由日语的文字化け音译）。 简单的说乱码的出现是因为：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中：就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless（编码过程）。而一个法国人拿到了这张纸，由于在法语中bless表示受伤的意思，所以认为他想表达的是受伤（解码过程）。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样：一个用UTF-8编码后的字符，用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样，同一个汉字在两个字符表的位置也不同，最终就会出现乱码。 我们来看一个例子，假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字，会有如下转换： 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值，而显示时我们用GBK解码进行展示，通过查表我们获得以下信息： 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果，更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单，这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例，来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步：编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码，而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低，我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作： mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步：识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律，就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话，我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步：解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码，查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果： mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji（IM聊天软件中经常会被用到）： 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢？ 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8（三字节），而utf8mb4在5.5以后才被支持，也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了，当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错：ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释，那么这个报错也就不难看懂了：我们试图将一串Bytes插入到一列中，而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的，所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢？ 有两种方式： 1）升级MySQL到5.6或更高版本，并且将表字符集切换至utf8mb4； 2）在把内容存入到数据库之前做一次过滤，将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码，然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji，那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录：更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章： 《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享：社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读：闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好？》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗？》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析（论文全文）》 《即时通讯系统的原理、技术和应用（技术论文）》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状：一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》 《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》 《腾讯原创分享(三)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（下篇）》 《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的？》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《自已开发IM有那么难吗？手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享：解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手：从零开发一个IM服务端（基于Netty，有完整源码）》 《拿起键盘就是干：跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章： 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越：京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《17年的实践：腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享：32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后：产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例，总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享：从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》 《新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享：深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享：阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七)：支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八)：全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门：一文读懂什么是Nginx？它能否实现IM的负载均衡？》 《即时通讯新手入门：快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列，妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一)：马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二)：马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》 《阿里钉钉技术分享：企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 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。

...目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 镜像分层：容器镜像包是分层结构，同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的，这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 应用资源调度：资源（计算/存储/网络）都是以应用为中心的，中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点，可以推导出容器技术的3大使用场景：CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益：CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然，除了商业目标之外，可能还有其他一些考虑因素，如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分，DevOps是一套软件工程的流程，用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念，在这个领域的领头羊是丰田公司，《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环，PDCA实施过程简要描述为：确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环，很容易认知到PDCA过程中效率是关键，同一时间段内，实施更多数量的PDCA过程，收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中，各种等待（等待编译、等待打包、等待部署等）、各种中断（部署失败、机器故障）是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后，将容器技术应用到DevOps场景下，可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断，从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范，容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点：1）分层存储；2）打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势，容器镜像用到CI/CD场景下，可以减少CI/CD过程中的等待时间，减少因环境差异而导致的部署中断，从而提升CI/CD的效率，提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后，提交代码，执行构建与部署，等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短，否则开发人员工作容易被打断，造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署，那么开发人员几乎不用等待，工作也不会被打断；如果需要好几分钟或十几分钟，那么可以想象，这十几分钟就是浪费了，这时候很容易做点别的事情，那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候，快是第一个需要考虑的因素。要达到快，除了有足够的机器资源免除排队等待，引入并行编译技术也是常用做法，如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求，各个企业有一套内部质量规范，这些要求都对软件交付流程有定制需求，如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描，如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面，不同的公司，对DevOps流程在不同团队之间分工有差异，典型的有开发者负责代码编写构建出构建物（如jar包），而部署模板、配置由运维人员负责；有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境；有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景，对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分，容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性，容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快（通常小于30秒，依赖镜像本身大小等因素），基于此可以实现按需分配容器运行时资源（cpu与内存），并限定单个容器资源用量；然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则，实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式，可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器，按需分配资源之后，理想情况下，Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数，新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容，加入新的虚拟机，调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求，因此新加入的虚拟机，应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”，对业务做到不感知，也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景，存在另外一种无法预期的请求风暴场景，这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统，当行情突变的时候，用户访问量徒增，持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求，要求短时间内能将资源池扩大数倍，关键是速度要快（秒级），否则会来不及扩容，系统已经被冲垮（如果无限流的话）。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器，理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候，需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题，需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算（大数据/AI训练等）场景的特征是短时间内需要大量算力，算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围，但是与传统虚拟化技术（Xen/KVM）比较，容器技术是应用虚拟化，不是纯粹的资源虚拟化，与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候，需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状，对照容器技术与虚拟化技术的差异，选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候，先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术，当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC，MicroVM，UniKernel（LibOS）。 LXC: Linux Container，通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源，目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间，隔离性比LXC好，但是比传统的VM要轻量，轻量体现在体积小（几M到几十M）、启动快（小于1s）。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现，用于AWS的Serverless计算领域，Serverless要求启动快，租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的（特定编程语言技术栈专用）、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次，现代软件层次太多导致越来越臃肿：硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是：硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表： 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低（几乎为0） 小 快（等同进程启动） 差（内核共享） 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中（Kata项目） UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看，LXC是应用虚拟化首选的技术，如果LXC无法满足隔离性要，则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术，从应用打包/发布调度/运行层面统一规范，Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后，目前在追赶中，目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过，另外docker镜像运行起来之后，如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比，可以得出结论: （2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术，可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像，验证镜像签名，管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后，还需要应用调度编排，当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准，不管使用何种应用虚拟化技术，都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范，将应用编排与应用虚拟化实现解耦：不管使用何种应用虚拟化技术（LXC, MicroVM, LibOS），都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker，其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景，如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件，当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时，当前包括 runc 与 kata-runtime ，也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器，具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程，与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现，目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排，包括CRI接口的各种实现，我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分，CRI属于北向接口规范，对接编排系统，OCI就属于南向接口规范，实现应用虚拟化。 简单来讲，可以这么定义容器： 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中，因此也可以这么定义容器： 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点：应用打包与分发的差异，应用资源隔离的差异。当然，导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的，而虚拟化是以资源为中心来设计的，本文对比容器与虚拟机的差异，更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异：资源隔离，应用打包与分发，延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储：virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机，在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值，通常是系统内存的1/4，但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景，读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize，这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器，会多一层网络虚拟化，并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术，对网络吞吐量与时延都有影响（具体依赖容器网络方案），对问题定位复杂度变高，同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有：转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候，在转发规则较多的时候，iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时，建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定，周边系统需要协调适配，包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整，CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的，当前主推与默认提供的是overlay2驱动，这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件，使用Copy-On-Write方式，也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改，如果这种操作非常频繁，建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起，通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段，应用需要支持动态配置与静态程序分离；如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置，这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化，制作容器镜像需要注意安全/效率因素，可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的，镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的；containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化；日志持久化需要挂载到volume；进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失；无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具，运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报，cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程（containerd/shim/docker-daemon）也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具，如果已有日志采集Agent，则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集；需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题，则可以将Pod的restartPolicy设置为never，进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复，会影响业务，需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案，与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况，选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式，由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离，逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论： 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单，基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂，在逐步容器化过程中，要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通（难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址），当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景，可使用开源的kube-router，kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通，要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景，选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件，如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器，需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景：自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群，根据业务诉求，对资源保障与安全性要求高的应用，使用MicorVM方式隔离；普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内，方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云：当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期，使用裸金属性价比并不高，使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候，是多个应用共用一个大集群，还是按应用分组分成多个小集群呢？我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群，节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器，方便资源调度（削峰填谷）；缺点是随着节点数量与负载数量的增多，会引入管理性能问题（需要量化）: DNS 解析表变大，增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大，导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大，如果加上ConfigMap，可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题，缺点是会导致资源碎片化，不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷：目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷：由于计算任务是短时任务，可以通过上层的任务调度软件，在多个集群之间分发计算任务，从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候，可以参考上述分析，结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题，在K8S中并没有"应用"的概念，只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc)，而一个"应用"是多个对象组合起来的，且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用"，通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题（应用分发更方便）同时也引入了一些问题（引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm）。对于是否需要使用Helm，建议如下： 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下，很多场景是开发团队交付一个运行包，运维团队负责部署与配置下发，内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下，Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合，使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc：容器标准化和 docker Linux 容器技术史话：从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍（4）：I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel？ The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel：从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...畅 5.网络响应慢，数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互，卡死，等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂，如CPU内存大小，IO操作，锁操作，低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看： 通常我们讲，屏幕刷新率是60fps，需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms，不是17，18呢？ 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念： SurfaceFlinger： SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface，合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中：可能会有statusBar，侧滑菜单，主界面，这些View都是独立Surface渲染和更新，最后提交给SF后，SF根据Zorder，透明度，大小，位置等参数，合成为一个数据buffer，传递HWComposer或者OpenGL处理，最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue，surfaceflinger作为consumer方，比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面，交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，触发对UI进行渲染，VSYNC是一种在PC上很早就有应用，可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题： 早期的 Android 是没有 vsync 机制的，CPU 和 GPU 的配合也比较混乱，这也造成著名的 tearing 问题，即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制，但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机，也就是屏幕扫描完上一帧后的时机，这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps，所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms，不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求，越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世，相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类： 1.屏幕产生的硬件VSYNC：硬件VSYNC是一种脉冲信号，起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号，经由Binder传递给Choreographer Choreographer： 编舞者，用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调，当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程： 如何通过Choreographer计算掉帧情况：原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback，在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍，即为前后掉帧率。 使用方式如下： //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析： 有了前面几个概念，这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程： 生产者：APP方构建Surface的过程。 消费者：SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因： 接下来，我们逐个分析，看看都会有哪些原因可能造成卡顿： 1.渲染流程 1.Vsync 调度：这个是起始点，但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑，有可能造成卡顿，但是一般可能性比较小，我们也基本无法介入； 2.消息调度：主要是 doframe Message 的调度，这就是一个普通的 Handler 调度，如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延，会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理：input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑，主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...100 时，会不断把数据发给监视它的对象。 Observer：监视者，它监视Subject，当 Subject 中的某件事发生的时候，会告知Observer，而Observer 则会采取相应的行动。在本范例中，Observer 有警报器和显示器，它们采取的行动分别是发出警报和显示水温。 在本例中，事情发生的顺序应该是这样的： 1. 警报器和显示器告诉热水器，它对它的温度比较感兴趣(注册)。 2. 热水器知道后保留对警报器和显示器的引用。 3. 热水器进行烧水这一动作，当水温超过 95 度时，通过对警报器和显示器的引用，自动调用警报器的MakeAlert()方法、显示器的ShowMsg()方法。 类似这样的例子是很多的，GOF 对它进行了抽象，称为 Observer 设计模式：Observer 设计模式是为了定义对象间的一种一对多的依赖关系，以便于当一个对象的状态改变时，其他依赖于它的对象会被自动告知并更新。Observer 模式是一种松耦合的设计模式。 1.4.3 实现范例的Observer 设计模式 我们之前已经对委托和事件介绍很多了，现在写代码应该很容易了，现在在这里直接给出代码，并在注释中加以说明。 namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public delegate void BoilHandler(int param);public event BoilHandler BoilEvent;public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){if (BoilEvent != null){ BoilEvent(temperature); // 调用所有注册对象的方法} }} }}public class Alarm{public void MakeAlert(int param){Console.WriteLine("Alarm：嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", param);} }public class Display{public static void ShowMsg(int param) // 静态方法{ Console.WriteLine("Display：水快烧开了，当前温度：{0}度。", param);} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.BoilEvent += alarm.MakeAlert; // 注册方法heater.BoilEvent += (new Alarm()).MakeAlert; // 给匿名对象注册方法heater.BoilEvent += Display.ShowMsg; // 注册静态方法heater.BoilWater(); // 烧水，会自动调用注册过对象的方法} }} 输出为： // Alarm：嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Display：水快烧开了，当前温度：96 度。 // 省略... // 1.4.4 .NET 框架中的委托与事件 尽管上面的范例很好地完成了我们想要完成的工作，但是我们不仅疑惑：为什么.NET Framework 中的事件模型和上面的不同？为什么有很多的EventArgs 参数？ 在回答上面的问题之前，我们先搞懂 .NET Framework 的编码规范： 1. 委托类型的名称都应该以 EventHandler 结束。 2. 委托的原型定义：有一个void 返回值，并接受两个输入参数：一个Object 类型，一个EventArgs 类型(或继承自EventArgs)。 3. 事件的命名为委托去掉 EventHandler 之后剩余的部分。 4. 继承自 EventArgs 的类型应该以EventArgs 结尾。 再做一下说明： 1. 委托声明原型中的Object 类型的参数代表了Subject，也就是监视对象，在本例中是Heater(热水器)。回调函数(比如Alarm 的MakeAlert)可以通过它访问触发事件的对象(Heater)。 2. EventArgs 对象包含了Observer 所感兴趣的数据，在本例中是temperature。 上面这些其实不仅仅是为了编码规范而已，这样也使得程序有更大的灵活性。比如说，如果我们不光想获得热水器的温度，还想在Observer 端(警报器或者显示器)方法中获得它的生产日期、型号、价格，那么委托和方法的声明都会变得很麻烦，而如果我们将热水器的引用传给警报器的方法，就可以在方法中直接访问热水器了。 现在我们改写之前的范例，让它符合.NET Framework的规范： using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Delegate{public class Heater{private int temperature;public string type = "RealFire 001"; // 添加型号作为演示public string area = "China Xian"; // 添加产地作为演示public delegate void BoiledEventHandler(Object sender, BoiledEventArgs e);public event BoiledEventHandler Boiled; // 声明事件// 定义 BoiledEventArgs 类，传递给 Observer 所感兴趣的信息public class BoiledEventArgs : EventArgs{public readonly int temperature;public BoiledEventArgs(int temperature){this.temperature = temperature;} }// 可以供继承自 Heater 的类重写，以便继承类拒绝其他对象对它的监视protected virtual void OnBoiled(BoiledEventArgs e){if (Boiled != null){Boiled(this, e); // 调用所有注册对象的方法} }public void BoilWater(){for (int i = 0; i <= 100; i++){temperature = i;if (temperature > 95){// 建立BoiledEventArgs 对象。BoiledEventArgs e = new BoiledEventArgs(temperature);OnBoiled(e); // 调用 OnBolied 方法} }}public class Alarm{public void MakeAlert(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e){Heater heater = (Heater)sender; // 这里是不是很熟悉呢？// 访问 sender 中的公共字段Console.WriteLine("Alarm：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 {0} 度了：", e.temperature);Console.WriteLine();} }public class Display{public static void ShowMsg(Object sender, Heater.BoiledEventArgs e) // 静态方法{Heater heater = (Heater)sender;Console.WriteLine("Display：{0} - {1}: ", heater.area, heater.type);Console.WriteLine("Display：水快烧开了，当前温度：{0}度。", e.temperature);Console.WriteLine();} }class Program{static void Main(){Heater heater = new Heater();Alarm alarm = new Alarm();heater.Boiled += alarm.MakeAlert; //注册方法heater.Boiled += (new Alarm()).MakeAlert; //给匿名对象注册方法heater.Boiled += new Heater.BoiledEventHandler(alarm.MakeAlert); //也可以这么注册heater.Boiled += Display.ShowMsg; //注册静态方法heater.BoilWater(); //烧水，会自动调用注册过对象的方法} }} } 输出为： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Alarm：China Xian - RealFire 001: Alarm: 嘀嘀嘀，水已经 96 度了： Display：China Xian - RealFire 001: Display：水快烧开了，当前温度：96 度。 // 省略 ... 1.5 委托进阶 1.5.1 为什么委托定义的返回值通常都为 void ？ 尽管并非必需，但是我们发现很多的委托定义返回值都为 void，为什么呢？这是因为委托变量可以供多个订阅者注册，如果定义了返回值，那么多个订阅者的方法都会向发布者返回数值，结果就是后面一个返回的方法值将前面的返回值覆盖掉了，因此，实际上只能获得最后一个方法调用的返回值。可以运行下面的代码测试一下。除此以外，发布者和订阅者是松耦合的，发布者根本不关心谁订阅了它的事件、为什么要订阅，更别说订阅者的返回值了，所以返回订阅者的方法返回值大多数情况下根本没有必要。 1.5.2 如何让事件只允许一个客户订阅？ 少数情况下，比如像上面，为了避免发生“值覆盖”的情况（更多是在异步调用方法时，后面会讨论），我们可能想限制只允许一个客户端注册。此时怎么做呢？我们可以向下面这样，将事件声明为private 的，然后提供两个方法来进行注册和取消注册： public class Publishser{private event GeneralEventHandler NumberChanged; // 声明一个私有事件// 注册事件public void Register(GeneralEventHandler method){NumberChanged = method;}// 取消注册public void UnRegister(GeneralEventHandler method){NumberChanged -= method;}public void DoSomething(){// 做某些其余的事情if (NumberChanged != null){ // 触发事件string rtn = NumberChanged();Console.WriteLine("Return: {0}", rtn); // 打印返回的字符串，输出为Subscriber3} }} 注意上面，在UnRegister()中，没有进行任何判断就使用了NumberChanged -= method 语句。这是因为即使method 方法没有进行过注册，此行语句也不会有任何问题，不会抛出异常，仅仅是不会产生任何效果而已。 注意在Register()方法中，我们使用了赋值操作符“=”，而非“+=”，通过这种方式就避免了多个方法注册。 1.7 委托和方法的异步调用 通常情况下，如果需要异步执行一个耗时的操作，我们会新起一个线程，然后让这个线程去执行代码。但是对于每一个异步调用都通过创建线程来进行操作显然会对性能产生一定的影响，同时操作也相对繁琐一些。.NET 中可以通过委托进行方法的异步调用，就是说客户端在异步调用方法时，本身并不会因为方法的调用而中断，而是从线程池中抓取一个线程去执行该方法，自身线程（主线程）在完成抓取线程这一过程之后，继续执行下面的代码，这样就实现了代码的并行执行。使用线程池的好处就是避免了频繁进行异步调用时创建、销毁线程的开销。当我们在委托对象上调用BeginInvoke()时，便进行了一个异步的方法调用。 事件发布者和订阅者之间往往是松耦合的，发布者通常不需要获得订阅者方法执行的情况；而当使用异步调用时，更多情况下是为了提升系统的性能，而并非专用于事件的发布和订阅这一编程模型。而在这种情况下使用异步编程时，就需要进行更多的控制，比如当异步执行方法的方法结束时通知客户端、返回异步执行方法的返回值等。本节就对 BeginInvoke() 方法、EndInvoke() 方法和其相关的 IAysncResult 做一个简单的介绍。 我们先看这样一段代码，它演示了不使用异步调用的通常情况： class Program7{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();int result = cal.Add(2, 5);Console.WriteLine("Result: {0}\n", result);// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 上面代码有几个关于对于线程的操作，如果不了解可以看一下下面的说明，如果你已经了解可以直接跳过： 1. Thread.Sleep()，它会让执行当前代码的线程暂停一段时间（如果你对线程的概念比较陌生，可以理解为使程序的执行暂停一段时间），以毫秒为单位，比如Thread.Sleep(1000)，将会使线程暂停1 秒钟。在上面我使用了它的重载方法，个人觉得使用TimeSpan.FromSeconds(1)，可读性更好一些。 2. Thread.CurrentThread.Name，通过这个属性可以设置、获取执行当前代码的线程的名称，值得注意的是这个属性只可以设置一次，如果设置两次，会抛出异常。 3. Thread.IsThreadPoolThread，可以判断执行当前代码的线程是否为线程池中的线程。 通过这几个方法和属性，有助于我们更好地调试异步调用方法。上面代码中除了加入了一些对线程的操作以外再没有什么特别之处。我们建了一个Calculator 类，它只有一个Add 方法，我们模拟了这个方法需要执行2 秒钟时间，并且每隔一秒进行一次输出。而在客户端程序中，我们使用result 变量保存了方法的返回值并进行了打印。随后，我们再次模拟了客户端程序接下来的操作需要执行2 秒钟时间。运行这段程序，会产生下面的输出： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Result: 7 Main Thread: Client executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... // 如果你确实执行了这段代码，会看到这些输出并不是一瞬间输出的，而是执行了大概5 秒钟的时间，因为线程是串行执行的，所以在执行完 Add() 方法之后才会继续客户端剩下的代码。 接下来我们定义一个AddDelegate 委托，并使用BeginInvoke()方法来异步地调用它。在上面已经介绍过，BeginInvoke()除了最后两个参数为AsyncCallback 类型和Object 类型以外，前面的参数类型和个数与委托定义相同。另外BeginInvoke()方法返回了一个实现了IAsyncResult 接口的对象（实际上就是一个AsyncResult 类型实例，注意这里IAsyncResult 和AysncResult 是不同的，它们均包含在.NET Framework 中）。 AsyncResult 的用途有这么几个：传递参数，它包含了对调用了BeginInvoke()的委托的引用；它还包含了BeginInvoke()的最后一个Object 类型的参数；它可以鉴别出是哪个方法的哪一次调用，因为通过同一个委托变量可以对同一个方法调用多次。 EndInvoke()方法接受IAsyncResult 类型的对象（以及ref 和out 类型参数，这里不讨论了，对它们的处理和返回值类似），所以在调用BeginInvoke()之后，我们需要保留IAsyncResult，以便在调用EndInvoke()时进行传递。这里最重要的就是EndInvoke()方法的返回值，它就是方法的返回值。除此以外，当客户端调用EndInvoke()时，如果异步调用的方法没有执行完毕，则会中断当前线程而去等待该方法，只有当异步方法执行完毕后才会继续执行后面的代码。所以在调用完BeginInvoke()后立即执行EndInvoke()是没有任何意义的。我们通常在尽可能早的时候调用BeginInvoke()，然后在需要方法的返回值的时候再去调用EndInvoke()，或者是根据情况在晚些时候调用。说了这么多，我们现在看一下使用异步调用改写后上面的代码吧： using System.Threading;using System;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program8{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);IAsyncResult asyncResult = del.BeginInvoke(2, 5, null, null); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("Result: {0}\n", rtn);Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 此时的输出为： // Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Main Thread: Client executed 3 second(s). Result: 7 Press any key to exit... // 现在执行完这段代码只需要3 秒钟时间，两个for 循环所产生的输出交替进行，这也说明了这两段代码并行执行的情况。可以看到Add() 方法是由线程池中的线程在执行， 因为Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread 返回了True，同时我们对该线程命名为了Pool Thread。另外我们可以看到通过EndInvoke()方法得到了返回值。有时候，我们可能会将获得返回值的操作放到另一段代码或者客户端去执行，而不是向上面那样直接写在BeginInvoke()的后面。比如说我们在Program 中新建一个方法GetReturn()，此时可以通过AsyncResult 的AsyncDelegate 获得del 委托对象，然后再在其上调用EndInvoke()方法，这也说明了AsyncResult 可以唯一的获取到与它相关的调用了的方法（或者也可以理解成委托对象）。所以上面获取返回值的代码也可以改写成这样： private static int GetReturn(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);return rtn;} 然后再将int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);语句改为int rtn = GetReturn(asyncResult);。注意上面IAsyncResult 要转换为实际的类型AsyncResult 才能访问AsyncDelegate 属性，因为它没有包含在IAsyncResult 接口的定义中。 BeginInvoke 的另外两个参数分别是AsyncCallback 和Object 类型，其中AsyncCallback 是一个委托类型，它用于方法的回调，即是说当异步方法执行完毕时自动进行调用的方法。它的定义为： // public delegate void AsyncCallback(IAsyncResult ar); // Object 类型用于传递任何你想要的数值，它可以通过IAsyncResult 的AsyncState 属性获得。下面我们将获取方法返回值、打印返回值的操作放到了OnAddComplete()回调方法中： using System.Threading;using System;using System.Runtime.Remoting.Messaging;public delegate int AddDelegate(int x, int y);class Program9{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("Client application started!\n");Thread.CurrentThread.Name = "Main Thread";Calculator cal = new Calculator();AddDelegate del = new AddDelegate(cal.Add);string data = "Any data you want to pass.";AsyncCallback callBack = new AsyncCallback(OnAddComplete);del.BeginInvoke(2, 5, callBack, data); // 异步调用方法// 做某些其它的事情，模拟需要执行3 秒钟for (int i = 1; i <= 3; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Client executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");Console.ReadLine();}static void OnAddComplete(IAsyncResult asyncResult){AsyncResult result = (AsyncResult)asyncResult;AddDelegate del = (AddDelegate)result.AsyncDelegate;string data = (string)asyncResult.AsyncState;int rtn = del.EndInvoke(asyncResult);Console.WriteLine("{0}: Result, {1}; Data: {2}\n", Thread.CurrentThread.Name, rtn, data);} }public class Calculator{public int Add(int x, int y){if (Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread){Thread.CurrentThread.Name = "Pool Thread";}Console.WriteLine("Method invoked!");// 执行某些事情，模拟需要执行2 秒钟for (int i = 1; i <= 2; i++){Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(i));Console.WriteLine("{0}: Add executed {1} second(s).", Thread.CurrentThread.Name, i);}Console.WriteLine("Method complete!");return x + y;} } 它产生的输出为： Client application started! Method invoked! Main Thread: Client executed 1 second(s). Pool Thread: Add executed 1 second(s). Main Thread: Client executed 2 second(s). Pool Thread: Add executed 2 second(s). Method complete! Pool Thread: Result, 7; Data: Any data you want to pass. Main Thread: Client executed 3 second(s). Press any key to exit... 这里有几个值得注意的地方： 1、我们在调用BeginInvoke()后不再需要保存IAysncResult 了，因为AysncCallback 委托将该对象定义在了回调方法的参数列表中； 2、我们在OnAddComplete()方法中获得了调用BeginInvoke()时最后一个参数传递的值，字符串“Any data you want to pass”； 3、执行回调方法的线程并非客户端线程Main Thread，而是来自线程池中的线程Pool Thread。另外如前面所说，在调用EndInvoke()时有可能会抛出异常，所以在应该将它放到try/catch 块中，这里就不再示范了。 1.8 总结 我们详细地讨论了C中的委托和事件，包括什么是委托、为什么要使用委托、事件的由来、.NET Framework 中的委托和事件、委托中方法异常和超时的处理、委托与异步编程、委托和事件对Observer 设计模式的意义。拥有了本章的知识，相信你以后遇到委托和事件时，将不会再有所畏惧。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/beyonddeg/article/details/53528482。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...制器 Pod控制器是管理pod的中间层，使用Pod控制器之后，只需要告诉Pod控制器，想要多少个什么样的Pod就可以了，它会创建出满足条件的Pod并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障，它会基于指定策略重新编排Pod。 控制器的种类 在kubernetes有很多种类型的pod控制器，每种都有自己的使用场景 ReplicationController：比较原始的pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet替代 ReplicaSet：保证副本数量一直维持在期望值，并支持pod数量扩缩容，镜像版本升级 Deployment：通过控制ReplicaSet来控制Pod，并支持滚动升级、回退版本 Horizontal Pod Autoscaler：可以根据集群负载自动水平调整Pod的数量，实现削峰填谷 DaemonSet：在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本，一般用于守护进程类的任务 Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务 Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行，可以理解为是定时任务； StatefulSet：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。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...内存(直接被操作系统管理的内存)，JVM无法对其回收 当虚引用对象被回收时，JVM的垃圾回收无法自动回收堆外内存， 但是此时，虚引用对象被回收，会将其放在队列中 操作人员，看到队列中有对象被回收，就进行相应操作，回收堆内存 如何回收堆外内存 C和C++有函数可以用 java现在也提供了Unsafe类可以操作堆外内存，具体请参考上一篇博客，总之，JDK1.8只能通过反射来用，JDK1.9以上可以通过new Unsafe对象来用 Unsafe类的方法有： copyMemory():直接访问内存 allocateMemory():直接分配内存，这就必须手动回收内存了 freeMemory():回收内存 下面是一个虚引用例子，自己看吧，懂得自然懂，现在看不懂的，先收藏或者保存上，以后回来看 / 一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响， 也无法通过虚引用来获取一个对象的实例。 为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 虚引用和弱引用对关联对象的回收都不会产生影响，如果只有虚引用活着弱引用关联着对象， 那么这个对象就会被回收。它们的不同之处在于弱引用的get方法，虚引用的get方法始终返回null, 弱引用可以使用ReferenceQueue,虚引用必须配合ReferenceQueue使用。 jdk中直接内存的回收就用到虚引用，由于jvm自动内存管理的范围是堆内存， 而直接内存是在堆内存之外（其实是内存映射文件，自行去理解虚拟内存空间的相关概念）， 所以直接内存的分配和回收都是有Unsafe类去操作，java在申请一块直接内存之后， 会在堆内存分配一个对象保存这个堆外内存的引用， 这个对象被垃圾收集器管理，一旦这个对象被回收， 相应的用户线程会收到通知并对直接内存进行清理工作。 事实上，虚引用有一个很重要的用途就是用来做堆外内存的释放， DirectByteBuffer就是通过虚引用来实现堆外内存的释放的。/import java.lang.ref.PhantomReference;import java.lang.ref.Reference;import java.lang.ref.ReferenceQueue;import java.util.LinkedList;import java.util.List;public class T04_PhantomReference {private static final List<Object> LIST = new LinkedList<>();private static final ReferenceQueue<M> QUEUE = new ReferenceQueue<>();public static void main(String[] args) {PhantomReference<M> phantomReference = new PhantomReference<>(new M(), QUEUE);new Thread(() -> {while (true) {LIST.add(new byte[1024 1024]);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();Thread.currentThread().interrupt();}System.out.println(phantomReference.get());} }).start();new Thread(() -> {while (true) {Reference<? extends M> poll = QUEUE.poll();if (poll != null) {System.out.println("--- 虚引用对象被jvm回收了 ---- " + poll);} }}).start();try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }} 2、容器 1、发展历史(一定要了解) map容器你需要了解的历史 JDK早期，java提供了Vector和Hashtable两个容器，这两个容器，很多操作都加了锁Synchronized，对于某些不需要用锁的情况下，就显得十分影响性能，所以现在基本没人用这两个容器，但是面试经常问这两个容器里面的数据结构等内容 后来，出现了HashMap，此容器完全不加锁，是用的最多的容器 但是完全不加锁未免不完善，所以java提供了如下方式，将HashMap变为加锁的 //通过Collections.synchronizedMap(HashMap)方法，将其变为加锁Map集合，其中泛型随意，UUID只是举例。static Map<UUID, UUID> m = Collections.synchronizedMap(new HashMap<UUID, UUID>()); 通过阅读源码发现，上面方法将HashMap变为加锁，也是使用Synchronized，只是锁的内容更细，但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器，插入效率不如上面的，因为它做了各种判断和CAS，但是差距不是特别大 读取效率很高，100个线程同时访问，每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ，SynchronizedHashMap 38s ，ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒，ConcurrentHashMap只需要不到2s，由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue（队列） Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API（offer ，peek和poll，其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞），可以说专门为多线程高并发而创造的接口，所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue，对比一下速度 LinkList用了5s多，ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计，多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用，少使用List / 有N张火车票，每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题？ 重复销售？超量销售？ 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下，这样能解决问题吗？ 就算操作A和B都是同步的，但A和B组成的复合操作也未必是同步的，仍然需要自己进行同步 就像这个程序，判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序，链表，使用跳表数据结构，让查询更快) 跳表：http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList（写时复制）和CopyOnWriteSet 适用于，高并发是，读的多，写的少的情况 当我们写的时候，将容器复制，让写线程去复制的线程写（写的时候加锁） 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完，将对象指向复制后的已经写完的容器，原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下，写时效率低，读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题！//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列，就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加，但是不同点是，此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出，取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出，但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列（无界链表，可以一直装东西，直到内存满（其实，也不是无限，其长度Integer.MaxValue就是上限，毕竟最大就这么大）） 主要体现在put和take方法，put添加的时候，如果队列满了，就阻塞当前线程，直到队列有空位，继续插入。take方法取的时候，如果没有值，就阻塞，等有值了，立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了，当前线程就会等待（实现阻塞），等多会有空位，将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容，如果空了，当前线程就会等待（实现阻塞）} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列（因为Array需要指定长度） import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待，程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1：DelayQueue 延时队列（按时间进行调度，就是隔多长时间运行，谁隔的少，谁先） 以下例子中，我们添加线程到队列顺序为t12345，正常情况下，会按照顺序运行，但是这里有了延时时间，也就是时间越短，越先执行 步骤很简单，拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2：PriorityQueque 优先队列（二叉树算法，就是排序） import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3：SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0，当插入元素时，必须同时有个线程往外取 就是说，当你往这个队列里面插入一个元素，它就拿着这个元素站着(阻塞)，直到有个取元素的线程来，它就把元素交给它 就是用来同步数据的，也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者，来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费，就拿着aaa站着，等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4：TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是，put添加完元素就走了 而这个方法，添加完自己就阻塞了，直到有人将这个元素取走，它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列，同时阻塞等待消费者线程，取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样，放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程，十分影响效率，而且无法对线程集中管理，一旦疏落，可能线程无限执行，浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池，而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务，只是提供一个资源 而谁提交了任务，比如我想来游泳，那么池子就给你一个赛道，让你游泳 比如它想练憋气，那么给它一个赛道练憋气 当他们用完，走了，那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池，始终只有这几个线程，不做实现，而是借用这几个线程的用户，自己掌控用这些线程资源做什么（提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务） 线程池的两种类型（两类，不是两个） ThreadPoolExecutor（简称TPE） ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法，具有一个返回值 规定了异步执行机制，提供了一些执行器方法，比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用，可以有返回值，表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此，我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit（）:为异步提交，也就是说，主线程该干嘛干嘛，我是异步执行的，和同步不一样（当前线程执行完，主线程才能继续执行，叫同步） futuer.get():获取结果集结果，此时因为异步，主线程执行到这里，结果集可能还没封装好，所以此时如果没有值，就阻塞，直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask，可以当做一个任务用，并且返回任务的结果，也就是可以跑线程，然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站，它可以启动多个线程去各大电商网站，比如淘宝，京东，收集某些或某一个商品的价格 最后，将获取的数据进行整合封装 最终，客户就可以通过此网站，获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到，才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1：ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成，一个集合存储线程，一个集合存储任务 存储线程：可以规定大小，最多可以有多少个，以及指定核心线程数量（不会被回收） 任务队列：存储任务 细节：初始线程池没有线程，当有一个任务来，线程池起一个线程，又有一个任务来，再起一个线程，直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时，新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成，直到任务队列也满了 当任务队列满了，此时再次启动一个线程（非核心线程，一旦空闲，达到指定时间将会消失），直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了，又来了线程，将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容，均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值，创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时，空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列，只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂，用于创建线程给线程池调度的工厂，可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义，JDK默认提供4种)，当线程边界和队列容量已经满了，新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略，不常用，一般都是自己定义拒绝策略 Abort：抛异常 Discard：扔掉，不抛异常 DiscardOldest：扔掉排队时间最久的（将队列中排队时间最久的扔掉，然后让新来的进来） CallerRuns：调用者处理任务（谁通过execute方法提交任务，谁处理） ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系：ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池，哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池，核心2个，最大4个，空闲线程存活时间60s，任务队列容量4，使用默认线程工程，创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2：SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列，有线程池管理机制 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池，扔5个任务进去，查看输出结果，看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3：CachedPool 缓存，存储线程池 此线程池没有核心线程，来一个任务启动一个线程（最多Integer.MaxValue，不会放在任务队列，因为任务队列容量为0），每个线程空闲后，只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4：FixedThreadPool 固定线程池 此线次池，用于创建一个固定线程数量的线程池，不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5：ScheduledPool 预定，延时线程池 根据延时时间（隔多长时间后运行），排序，哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象，和提交任务方法都不一样，比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位，第一个任务延时0毫秒，之后的任务，延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码，表示通过log4j.log()报一下日志，拒绝的时间，线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次，比如3次，重新去抢队列，3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件，如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000，尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1：ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类，TPE和FJP ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法，fork()：分子任务，将子任务分配到线程池中 join()：当前任务的计算结果，如果有子任务，等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现，一百万个随机数求和，由两种方法实现，一种ForkJoinPool分任务并行，一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时，每个任务的操作量不能多于50000个，否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做，一个一个加}//分任务，需要继承，可以继承RecursiveAction(不需要返回值，一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值，我们用这个，因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类，//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数，就进行运算，long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定，就继续细分（简单的重中点分，两半）int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值，表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值，表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2：WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池，都是有一个任务队列，而这个不同，它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务，并且自己空闲，它就去其它线程的任务队列中偷任务，所以叫任务偷取线程池 细节：当线程自己从自己的任务队列拿任务时，不需要加锁，但是偷任务时，因为有两个线程，可能发生同步问题，需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API：ParallelStreamAPI 不懂的请参考：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流，将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future：存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable，既可以执行任务，又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步，并对多任务控制，整合任务结果，细化完美，比如可以一个任务完成就可以整合结果，也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点，实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl，可以看做一个int类型的数字，高3位表示线程池状态，低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS，Integer.SIZE为32，所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY，线程池允许的最大线程数。1左移29位，然后减1，即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态，按大小排序如下：RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf()，获取线程池状态，通过按位与操作，低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf()，获取线程池worker数量，通过按位与操作，高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf()，根据线程池状态和线程池worker数量，生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan()，线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast()，线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime，将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小，直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数，任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态，说明执行过shutdown命令，需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck，是因为任务入队列前后，线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值，主要是在线程池构造方法中，核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态，或者任务进入队列失败，则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意：// 1. 线程池不是运行状态时，addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false，则说明任务执行失败，需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂，我对其进行了调整，和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时，直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN，且firstTask不为null，直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN，且队列为空，直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量，直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功，则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化，对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况，直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的，因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法，则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败，说明线程池状态发生了变化（关闭操作被执行），需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在，使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋（while循环）boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null，则执行firstTask；// 2. 如果firstTask为null，则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是：当队列为空时，当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁，是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围，提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止，则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务，且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出，说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。