[使用DorisDB唯一索引避免数据冗余问...]的搜索结果

...历，从面试准备、技术问题探讨到项目经验展示，涵盖了诸多关键点。事实上，随着移动互联网行业的快速发展，对Android开发者的综合素质要求也在不断提升。 近期，Google发布了全新的Android Jetpack库更新，其中对于内存优化与UI组件的使用提供了更多官方推荐的最佳实践和工具支持。例如，Jetpack的 Paging 3库可实现更高效的分页加载机制，帮助开发者解决大数据量列表展现时可能导致的性能瓶颈；同时，官方还强调了Lifecycle组件在避免内存泄露问题上的重要作用，通过与其结合，能够确保视图、网络请求等资源在适当的时间释放，从而有效预防OOM的发生。 此外，在图片加载与缓存策略方面，除了文中提及的开源库如universal-image-loader和Volley，Google自家的Glide库凭借其高度优化的内存管理和磁盘缓存策略，已成为众多开发者首选的图片加载工具。Glide不仅实现了三级缓存，还特别针对Android设备的特性进行了深度优化，进一步提升了应用的流畅度和用户体验。 而对于面试中的XMPP协议通信技术，尽管仍被广泛采用，但近年来WebRTC和MQTT等新兴通信协议也逐渐崭露头角，特别是在实时音视频通话及物联网场景中，它们因更低延迟和更高效率受到业界青睐。因此，Android开发者应紧跟行业趋势，了解并掌握多种通信协议及其应用场景，以适应不断变化的技术需求。 总的来说，无论是面试技巧还是技术储备，持续学习和积累都是提升竞争力的关键。在实际工作中深入理解Android系统原理，关注行业最新动态和技术演进方向，将有助于求职者更好地应对各类面试挑战，并在未来的职业道路上取得成功。

...，“灵魂”作为我们的唯一存在来描述，下文我会具体的解释。 心流的存在 与灵魂的存在相反，心灵的存在，是一个不争的事实，是一个我们每时每刻都在接受的明确的现实。心流包含两方面：感觉和欲望。 我们可以非常明确的知道，我们自身，是有感觉和欲望的，以及，人工智能，是不具备感觉和欲望。在这里，我想我需要简述一下笛卡尔的心灵哲学5，笛卡尔认为，人不是机器，但是动物是机器，只有人类才拥有感觉和欲望，其他动物都是没有心灵的自动物。所以当有人踢狗的时候，狗会自动的退缩，躲避，并开始狂吠，但是没有任何的感觉和欲望，就像自动贩卖机一样，按下开关，出来商品。所以人类对待动物，也很少有怜悯。早期17世纪的医生和学者对活狗进行解剖，观察其内脏器官如何运作，但完全不用麻醉，他们也不会感到不安。因为在他们眼中这没有什么不对，就像现在人们把机器拆开看看内部的电路是如何工作一样6。 当然，现在有了很多的动物保护者，他们认为动物和人类是平等的，也有自己的意识，也有喜怒哀乐。在《剑桥意识宣言》中提到：“各种证据均指出，非人类动物拥有构成意识所需的神经结构，神经化学及神经生理基础物质，并且能展现出有意图的行为。因此，证据已充分显示，负责产生意识的神经基础物质并非人类所独有。非人类动物，包括所有哺乳动物，鸟类，以及章鱼等其他生物，均拥有这些神经基础物质。” 确实，我承认心流并不只存在与人类，而是存在与所有生物之中。但是笛卡尔的理念也并不是完全错误的，因为心流虽然是生命的特质，但不是人类的特质，我想笛卡尔的理论中把心灵换做灵魂可能会更妥当一些，尽管灵魂的存在目前还是个未知数。或许我说完接下来的例子，会解释的更充分些。 对于心流的存在，生物学家给出了一个简单的不能再简单的解释，那就是，如果没有感觉和欲望，那么就无法解释生物的各种行为。拿人来做例子或许会比较难以理解，但是拿动物做例子却简单的过分，那就是：当人去踢狗的时候，如果狗没有感到疼痛，愤怒，产生躲避的欲望，那么它就会因此而受到伤害。也就是说，这些种种的感觉与欲望，是那些最原始的东西，即进化论为了使生命更好的活着而产生的，只因人类把自己放在比动物高很多个层次的阶级上，而忽略了这个很简单的问题。 心流的产生 问题的关键，在于心流的产生。这样稍微改动下，上文所提到的笛卡尔的理论或许会更合理些：人与动物都存在感觉与欲望，但是动物的感觉与欲望是依靠自身结构在外界的输入下产生的一种内部输出，而人类的感觉和欲望则是一种可以被称作“灵魂”的东西控制下产生的。从而确立了人类高于动物的地位。 前者很容易理解，现在的科学研究也已经很透彻了。例如兔子见到狮子，电信号便从眼睛传到大脑，刺激某些神经元，又结合之前的记忆神经元，放出更多的信号，整条线路的神经元一一受到刺激，最后指令传到肾上腺，让肾上腺素传遍全身，心脏的跳动也随之加快，肾上腺素也使信号的传递速度更快了些，同时在运动中枢的神经元也向腿部肌肉发出信号，让肌肉随着信号有序的完成伸展和收缩。外在的表现就是兔子从狮子旁边逃之夭夭。至于其中的恐惧的感觉和想要逃跑的欲望，都只不过是内部神经元信号的一种状态。 而对于后者，则难以解释。正因为对前者的理解透彻，对后者的解释才显得很难说通。两个过程本来是相同的过程，只是后者多了对于每个人有且唯一的“灵魂”的存在的介入，但是，它究竟何时介入，如何介入，正如前者所描述的，在这样一个信号的传递网络里，究竟有哪一步，是需要“灵魂”来控制的。思前想后，好像并没有必须存在的那么一个步骤。也就是可能，前者所描述的那个信号传递步骤，适用于所有生物，当然也包括人类。 简单的总结 简单的总结一下，关于确定存在的心流和不确定存在的灵魂。 首先，心流是确定存在，并且存在与所有生物当中，是生物进化产生的，为了更好的活着。其中，记忆储存的是之前的心流状态，当然不是全部的心流状态；感觉是当时的生物内部信号的一种状态，成为现态；欲望是一种内部输出，欲望，感觉和记忆相结合再结合会产生对外部的输出。 其次，“灵魂”在这里表示为一个个体的有且唯一的存在。它不参与生物的任何过程，但是却有选择的监视生物的心流。也可以这样说，生物体本身有选择的展示一部分心流以供灵魂检阅，灵魂也是从生物所展示的心流中有选择的检阅。这才是人类的特质。我们真正的自我，就是这样一个有且唯一的灵魂，它无法介入它所在的生物体的任何事情，但是可以在一定程度上知道它所在的生物体的状态。 也可以这样理解，生物体本身是一个封装的很好的复杂程序，心流则是程序的内部变量，程序不断的接收外部输入并向外部输出，我们本身的灵魂所在则置身于程序之外，就像我们坐在电脑前，无法知道这个复杂程序究竟是如何运行的，但是通过它输出在显示屏中的一些内部变量，即心流的一些数据，我们可以大致的判断出，程序在干些什么。对于这样的解释你可能难以接受，接下来的两个例子或许会让你接受这一事实。 现在科学家只要扫描人脑，就能在测试者自己有所感知之前，预测他们会有什么欲望，会做出怎样的决定。例如，在一次实验中，受试者躺在一台巨大的脑部设备里，两手各自拿着一个开关，受试者可以随机的选择在何时按下那个开关。而科学家通过观察受试者的大脑神经活动，就能在受试者做决定之前知道受试者做了怎样的决定。也就是说，当这些内部输出被外部观测者“灵魂”所察觉的时候，心流自身已经做出了决定。7 或许你没有亲自做过这个实验，并不相信实验的结论，但是还有一个实验，你现在就可以给自己做一个测试。相信对于大家心算100以内的乘法没有什么问题，那么请各位充分运用自己的自由意志，即本文中的“灵魂”去控制你的大脑心算5672，注意在计算的过程中不要让自己的大脑去思考其他的任何事情，用尽快的速度计算出结果。当然，你会发现你根本做不到，无论如何你都无法控制那先奇奇怪怪的想法出现在你的大脑里，至于大脑为什么会像你控制的那样去计算5672，接下来我会给出人类的大脑思维模型。 生物的模型 生物的模型分为两部分，一部分我称为确定机，一部分我称为概率机。 确定机 确定机是指只要输入确定，那么就会产生确定输出的部分，而对于输入的概率性则不予考虑。例如，当生物多次看到同一个画面的时候会在大脑里形成同样的图像，因为每次输入的光信号都是一样的，在生物内部进行的信号传递过程也是一样的，所以在大脑里形成的图像输出也是一样的。现在人类所生产的绝大多数工具就是一个确定机的模型，如果相同的输入，不管输入多少次都会得到相同的输出。确定机也是生物模型的基础部分，构成生物的绝大部分，实际上，除了大脑，生物的任何部分都是一个确定机的模型，而大脑也有一部分的确定机模型。对于确定机，所有的内部过程和输出都不会被“灵魂”检阅，当然生物上可以通过解剖或其他更先进的方式去检查生物内部确定机的工作状态。 概率机 概率机是指即使输入确定，输出的确定性也指限制在一定的概率范围之内，会以不同但是给定的概率输出多个输出。当然给定的概率可以是确定机给出的确定概率（只在输入确定的情况下才确定），也可以是概率机给出的概率概率。概率机构成生物的大脑部分，当然一部分低等生物只由确定机构成。对于概率机，有一部分输出会被“灵魂”检阅，而“灵魂”是否检阅取决于“灵魂”本身，当然，对于概率机的工作状态，也可以通过解剖或其他更先进的方式去检查。 生物思考的过程 对于不同的生物，大脑可以同时进行的事情是有限的。就像现在的电脑手机一样，有严格的内存限制，对于大脑来说，同时启用着多个线程，每个线程所占用的内存不同，但是所有线程所占用的内存总和不得超限。对于每个线程，会随机的考虑一些事件，这些事件包括记忆中的事件，和当时正在发生的事件，对于每个事件出现在线程中的概率不同。 不同事件的概率遵循的规律大致有以下几条： 1.对记忆中的事件，事件越久远概率越低。 2.对当时正在发生的事件，概率大致相同。 3.与当时线程中事件有关的事件概率高，无关的概率低。 4.与线程中的事件相关的个数越多，概率越高 5.对不同的心流状态，概率分配有所不同。 6.每个个体对不同的事件有不同的概率分配方案。 7.待补充。 可以说，大脑中的一切过程都是随机的。那这样的话，生物的思考过程究竟如何进行呢？其实很简单，单个概率可能代表随机，但是多个概率就有可能表示必然。我还是举那个5672的例子，为什么你会真的去心算这个结果，大致的过程是这样的，如果大脑的思考频率以毫秒计的话，假设看5672用了200毫秒，其中每毫秒除了这一事件，还有其他的99个事件，那么刚看完就开始计算的概率为1-0.99200=0.8660203251,看完后1秒之内还没有开始计算的概率为0.991000= 4.31712474107 e-5，可以说即使大脑中随机的杂念再多，思考的过程也会如约开始。假设线程中与事件相关的事件出现的概率为0.3，同理，在开始计算后1秒内大部分时间都在思考与计算有关的内容，当然也有可能会走神，即出现大范围的无关事件，但是这只会影响最后计算出结果的时间先后，并不会影响整个过程的进行。这也就是说，大脑的思考过程，其实就是由多个概率所确定的必然事件。 灵魂的旁观者 综上所述，作为个体唯一存在的“灵魂”处在一个旁观者的位置，而所谓的自由意识，主观意识不过是概率机的产物。那么这样就产生了两个问题。 第一个问题，你不觉得“灵魂”所在的肉体更像是一个囚笼吗？“灵魂”可以偶尔窥探外界，但无法做任何事情，只能默默得看着一切发生。尴尬的以为是自己做的，实际上就像看电影，每次看电影的时候，我都会以为我处在电影里面的世界。而现实就是，因为“灵魂”只能看肉体主演的这部“电影”，所以看的入迷了。其实，人类从解放双手，开发智力，使用工具，到探索宇宙，最大的进步莫过于发现自己其实仍处于囚笼之中。要怪就怪这囚笼建造地太过美好。而创建这一囚笼的“上帝”，把我们关在肉体这个囚笼里面，并且把我们的感知限制在有限的范围内，有限的嗅觉，16至20000赫兹的听觉，400纳米到700纳米的视觉，在感知中隔绝了我们对我们的唯一存在——“灵魂”的感知。 第二个问题，对于自己本身来说，表征自己存在的“灵魂”自己是可以确定的，而对于其他人，因为限制了对“灵魂”的感知，所以无法确认别人，别的生物体内这一旁观者的存在。也可以这么理解，你知道自己被关在一间囚笼里面，而不知道隔壁囚笼是否也关了一个存在。那么世界这个大监狱里面，可能只有一小部分，甚至只有你一个孤独的存在。而究竟为何我们或我被困于此，我不得而知，可能就像我们做研究的时候的小白鼠一样，“上帝”也在观察着我们或我的一举一动，这也是我这篇文章取这个题目的原因。小白鼠的逆袭，一开始我只是平凡的活着，说实在的其实做一个平凡人安安稳稳的一生还是很不错的，但是知道了这个囚笼的存在，就总想着打破它，因为在想到可能只有自己一个存在的时候，会是多么的孤独。就像一个人去看电影，哪怕电影的内容再精彩，再引人入胜，但当电影结束的时候，你才发现，原来我是一个人来的呀。 联系作者 有志向联系读者的：1612860@mail.nankai.edu.cn 未完待续。。。 本篇文章相当于《小白鼠的逆袭》的导读，下一篇我会出逆袭第一步：《思考的最简单模型及其编程实现》，可能用C++，也可能用Java，Python，看作者的心情吧。预计近几个月出吧，快则个把月，多则不知道了，毕竟作者本身还是比较忙的，忙七忙八也不知道在忙什么，嗯，就这样。 小号：在有多个游戏账号的前提下，等级高的号叫作大号，等级较低或者新创建的号叫作小号。 ↩︎ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1586028525096880374&wfr=spider&for=pc. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://tieba.baidu.com/p/5127924201. ↩︎ http://www.lwlm.com/sixiangzhexue/201704/840820.htm. ↩︎ 详细讨论请参见：《未来简史：从智人到智神》第三章：人类的特质。 ↩︎ “Unconscious determinants of free decisions in the human brain” in nature neuroscience, http://www.rifters.com/real/articles/NatureNeuroScience_Soon_et_al.pdf. ↩︎ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39384184/article/details/79288150。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...代之中，尽早的暴露出问题，尽早解决，尽量在规定的时间内完成任务）（四尽早一尽量） 自动化流水线操作带来的高效 （CI的精髓在于持续，持续意味着自动化） （自动化验证代码变更的过程，可以在软件开发的早期发现缺陷和与其他代码、组件的集成问题） 随时可部署 （高频率的集成可以尽可能地保证随时部署上线，缩短开发复杂软件的市场交付时间） 极大程度避免低级错误 （减少大量内容合并到主干分支的请看看，避免代码合并冲突和无法预料的行为） 低级错误：编译错误，安装问题，接口问题，性能问题等 难点 迁移遗留代码到现有CI系统，需要的投入通常爱预料之外 在文化和组织上如果没有采用敏捷原则或DecOps的工作方式，那么很可能没有持续不断的提交，那么CI的存在意义不大 随着业务增长、工具的更替、技术的演进。CI系统也必然随之改动，往往会导致阶段性的不稳定和人力物力的耗费 如果CI的基本设定不到位，开发流程将会增加特别的开销 注意点 CI流程的触发方式 跟踪触发式：在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务：预配置好的计划 手动：无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本，用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具（例如Sonar）来执行自动代码审查 自动代码审查通过后，可发起一个人工代码审查，揪出那些自动审查无法找出的问题，即验证业务需求，架构问题，代码是否可读，以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略，例如：如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE，是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比，持续交付的重点在于 交付，其核心对象不在于代码，而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试，其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步，它强调的是，不敢怎么更新，软件是随时随快可以交付的 有图可看出，持续交付在持续集成的基础上，将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中，它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中，使用严格的自动化测试，确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似： 快速发布。能够应对业务需求，并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短，同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化，方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作，相比于传统的瀑布式软件团队，更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着：通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步，指的是代码通过审批以后，自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段，这意味着，所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是：代码在任何时候都是可部署的，可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注：持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比，持续部署强调了通过 automated deployment 的手段，对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是：代码在任何时刻都是可部署的，可以进入生产阶段 有很多的业务场景里，一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线，这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况，但并不是没每次都会这样。所以，持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是：可以相对独立地部署新的功能，并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中，软件仙姑的构建被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系，但也可以独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力，要注意一下几点： 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成，而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快，而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能，而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求，而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设，建立以产品经理为主导，包含产品、设计、前后台开发和测试的team，快速进行产品迭代开发；扁平化的团队管理，大家都有共同目标，更有成就感； 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式，主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程，制定固定的迭代周期，让用户更有期待； 3、需求收集 这个任何方式下都需要有，需求一定要有交互稿，评审通过后，一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等； 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具，比如开发环境的一键安装，各种底层的日志、监控等平台，发布、打包工具等； 5、系统架构 略为超前架构设计：支持良好的扩容性和可维护性；组件化基础功能模块：代码耦合度低，模块间的依赖性小；插件化业务模块：降低营销活动与业务耦合度，自升级、自维护；客户端预埋逻辑；技术预研等等； 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则： 1．我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2．即使到了开发的后期，也欢迎改变需求。 3．经常性地交付可以工作的软件，交付的间隔可以从几周到几个月，交付的时间间隔越短越好。 4．在整个项目开发期间，业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5．围绕被激励起来的个人来构建项目。 6．在团队内部，最具有效果并且富有效率的传递信息的方法，就是面对面的交谈。 7．工作的软件是首要的进度度量标准。 8．敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9．不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10．简单使未完成的工作最大化。 11．最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12．每隔一定时间，团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省，然后相应地对自己的行为进行调整。 特点： 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结： 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段，用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力，也即具体应对能力，客户前期满意度高 适用范围： 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结： 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大，维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候，老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人，要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统，是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息，便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标，主动上报 特点 强大灵活的数据采集 （自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags） ） 水平扩展能力 （支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ） 高效率的告警策略管理 （高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ） 人性化的告警设置 （最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ） 高效率的graph组件 （单机支撑200万metric的上报、归档、存储（周期为1分钟） ） 高效的历史数据query组件 （采用rrdtool的数据归档策略，秒级返回上百个metric一年的历史数据 ） dashboard（面向用户的查询界面，可以看到push到graph中的所有数据，并查看数据发展趋势 ） （对维度的数据展示，用户自定义Screen） 高可用 （整个系统无核心单点，易运维，易部署，可水平扩展） 开发语言 （整个系统的后端，全部golang编写，portal和dashboard使用python编写。 ） 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控，第三方服务监控，JVM监控，业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控，包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等， 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持，无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控，包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件，也可以自己实现插件，定义采集指标。而采集到的指标，也是通过插件先发送给agent，再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成，插件通过JVM开放的JMX通信端口，获取到JVM参数指标，并推送到agent节点，再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成，插件通过JVM开放的JMX通信端口，获取到JVM参数指标，并推送到agent节点，再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图，主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph： SNMP 简述 SNMP：简单网络管理协议，是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议，由于SNMP的简单性，在Internet时代得到了蓬勃的发展 ，1992年发布了SNMPv2版本，以增强SNMPv1的安全性和功能。现在，已经有了SNMPv3版本（它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 ）。 一套完整的SNMP系统主要包括：管理信息库（MIB）、管理信息结构（SMI）和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员，我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控，控制，管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂，部署的开销成本也小 ，正因为它足够简单，所以被广泛的接受，事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处： 标准化的协议：SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可：所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性：SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级：SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性：在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署：SNMP是最流行的管理协议，最为受设备供应商关注，被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB：任何一个被管理的资源都表示成一个对象，称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性：对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备（Agent）都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS（网管系统）和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间，他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识，它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型： 简单类型（simple）： Integer：整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型（simple-constructed ）： SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型（application-wide）： IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值，所以定义为4个字节； counter：计数器是一个非负的整数，它递增至最大值，而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的，即最大值为4，294，967，295； Gauge ：也是一个非负整数，它可以递增或递减，但达到最大值时保持在最大值，最大值为232-1； time ticks：是一个时间单位，表示以0.01秒为单位计算的时间； SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU（也就是SNMP报文），用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作：从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作：从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作：设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作：返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的，它是前面三种操作的响应操作。 trap操作：代理进程主动发出的报文，通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用，这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是：Get、Set 和 Trap。 Get：管理站读取代理者处对象的值 Set：管理站设置代理者处对象的值 Trap： 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA（服务等级协议）：是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档，包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI（关键绩效指标）：是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标，建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的关键。 KPI（关键绩效指标）是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标，是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

在阅读了关于使用Spring Boot和MyBatis Plus构建秒杀商品显示与添加功能的文章后，进一步了解当前电商领域对高并发秒杀场景的处理技术将有助于深化理解。近期，某知名电商平台在“双十一”活动中成功应对了数以亿计的用户抢购请求，其背后的关键技术之一就是优化秒杀系统的架构设计。 据《2023年电商行业技术报告》指出，针对秒杀活动，企业普遍采用分布式缓存、数据库读写分离、队列服务以及异步处理等手段来提升系统性能和稳定性。例如，在商品秒杀开始前，将商品信息预加载至Redis等缓存中，减少实时查询数据库的压力；同时通过消息队列实现削峰填谷，避免瞬间涌入的请求压垮服务器，保证下单流程的平稳进行。 此外，结合最新的Serverless架构理念，部分企业已尝试利用阿里云函数计算等服务，实现按需扩容、自动弹性伸缩，有效应对秒杀高峰期流量突增的问题。在数据一致性方面，则可通过分布式事务解决方案如TCC（Try-Confirm-Cancel）模式确保在高并发环境下的交易数据准确无误。 深入探讨这一话题，可以参考《大型电商网站架构实战》一书，作者详细剖析了包括秒杀在内的各类复杂业务场景下，如何运用微服务、容器化、服务网格等前沿技术构建高性能、高可用的电商系统。同时，《Java并发编程实战》也从并发控制角度提供了宝贵的实践指导，对于开发高效稳定的秒杀功能具有重要意义。综上所述，关注最新技术和实战案例，将帮助开发者更好地应对类似秒杀场景的技术挑战，为用户带来更流畅的购物体验。

...是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...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。

...，并返回给前端，前端使用该 url 进行视频的在线播放。 在线学习完整的测试流程：媒资信息的上传、选择、发布到前端门户、搜索门户测试，在线学习的播放视频。 目录 内容会比较多，小伙伴门可以根据目录进行按需查阅。 文章目录 😎 知识点概览 目录 一、学习页面：查询课程计划 0x01 需求分析 0x02 Api接口 0x03 服务端开发 Controller Service 测试 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 前端 API 方法 前端 API 方法调用 测试 二、学习页面：获取视频播放地址 0x01 需求分析 0x02 课程发布：储存媒资信息 需求分析 数据模型 Dao Service 测试 0x03 Logstash：扫描课程计划媒资 创建索引 创建模板文件 配置 mysql.conf 启动 logstash.bat Logstash多实例运行 0x04 搜素服务：查询课程媒资接口 需求分析 Api接口定义 Service Controller 测试 三、在线学习：接口开发 0x01 需求分析 0x02 搭建开发环境 0x03 Api接口 0x04 服务端开发 需求分析 搜索服务注册Eureka 搜索服务客户端 自定义错误代码 Service Controller 测试 0x05 前端开发 需求分析 api方法 配置代理 视频播放页面 简单的测试 完整的测试 1、上传文件 一些问题 ~~方案1：删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2：检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面：查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止，我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频，下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类： 课程计划信息 课程学习信息（视频地址、学习进度等） 如下图： 在线学习集成媒资管理的需求如下： 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划，进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取？ 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中，logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中，这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求，课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息，需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id，查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构：key 为课程id，value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ，我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API，使用 Nginx 解决代理，如下图： 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索（公开api）upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能，所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下，如下图： 在system.js 中定义课程查询方法： import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划，将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败，请重新进入此页面！")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求：http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000：第一个参数为课程 id，测试时从 ES索引库找一个课程 id 0：第二个参数为课程计划 id，此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题，但是确定已经配置了跨域，请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决？重启电脑试试。 二、学习页面：获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面，点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下： 业务流程说明： 1、用户进入在线学习页面，页面请求搜索服务获取课程信息（包括课程计划信息）并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习，如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过，请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息？ 出于性能的考虑，公开查询课程信息从搜索服务查询，分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中？ 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch，因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布：储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库，因为课程发布后课程信息将基本不再修改，具体的业务流程如下。 1、课程发布，向课程媒资信息表写入数据。 1）根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2）根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3）将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表，并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表： CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下： package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao，向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息，再添加该课程的媒资信息，所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法： public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法，并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息，再添加该课程的媒资信息，在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法： ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中，测试流程如下： 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意：由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能，可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽，提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash：扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表，并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下： {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用，logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据，向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后，Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据，效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集，所以如果想两个 logstash 实例同时运行，因为每个实例都有一个.lock文件，所以不能使用同一个目录来存放数据，所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录，具体的代码如下： 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务：查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口，此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口，为了适应后续需求，service 参数定义为数组，可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习：接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程，本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址，并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库，学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入：资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构，创建学习服务工程： 导入：资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型： package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口，学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息，所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称：spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml，加入 Eureka 配置 如下： eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址，多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数，当Eureka中可以找到服务，但是服务连不上时将会重试，如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试，如果是get则可以，如果是post，put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类，在class上添加如下注解： @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口，此接口会生成代理对象，调用搜索服务： package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误！");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现，代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功，false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出，我们约定了用户中心的错误代码使用 23000，所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法，此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址： @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能： 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数，其中 课程 Id 参数必带，课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id，并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发，此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败，请重新进入此页面！")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id，用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时，播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在，则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习： //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败，请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败，请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件，点击调用开始学习方法（study）。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题，在用户点击课程章节切换播放时，地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1，这样就能显示出马上学习的按钮，方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态，1：马上学习，2：立即报名、3：立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面：http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数：课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下： 1、传入正确的课程id、课程计划id，自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0，自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id，提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问： http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id，自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0，自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的，可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id，提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放，但是点击制定章节后 url 没有发生改变，这个问题暂时还没有解决，关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ，启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件，用于测试 进入到课程管理，为课程计划选择媒资信息 发布课程，等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页，点击课程，进入到搜索门户页面 搜索课程，进入到课程详情页面 点击开始学习，进入到课程学习页面，选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块，上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时，发生了错误，我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到，在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点，重新上传文件，分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现，合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1：删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题，导致合并文件后与源文件的大小不等，导致MD5也不相同，这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除，在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小，完全是相等的 删除所有文件后重新上传，md5值还是不等，考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2：检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时，发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现，TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确，后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出，本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了，还需要花一些时间去分析一下，这里暂时就先告一段落，因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程，等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后，我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台，发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程，进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户，请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后，可以看到一些初始化时搜索的课程数据，默认是搜索第一页的数据，每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程，进入到课程详情页面，然后再点击开始学习。 点击马上学习后，会进入到该课程的在线学习页面，默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划，会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址，该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息，效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前，校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前，校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息，并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面，点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者：👦 LCyee ，全干型代码🐕 自建博客：https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得，记录认知迭代的过程，分享想法与观点。 CSDN 博客：https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍，一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等，不定期组织一起刷题、刷项目，共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...　　　　　　　　　 使用说明 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 （ver 1.3.7.0） 一、概述： B/S应用系统的报表打印一直以来都是一个难题，以前常规的思路是通过在浏览器中安装ActiveX插件以获得直接驱动打印机的能力。 但是，随着浏览器的发展，越来越多的浏览器厂商禁止安装ActiveX，以避免因ActiveX组件导致的各种安全问题。 为解决B/S打印中的痛点，我工作室开发了本报表服务器，完美地解决了在浏览器端不用ActiveX而获得与C/S系统一样的打印能力。 本报表系统不需要在浏览器安装任何插件，只需通过JavaScript即可实现报表精确打印以及打印过程免人工介入。 ------------- 二、特点： 1、高兼容：不需要在浏览器端和服务端安装任何插件，在浏览器插件被各大浏览器纷纷禁用的今天，无插件设计兼容绝大多数浏览器； 2、免安装：软件即拷即用，不安装，不污染操作系统，让操作系统历久弥新； 3、可视化：可视化的模板设计器，通过拖拽即可完成模板设计； 4、高精度：实现精确到毫米的打印精度，对于一些格式复杂，要求精确打印的场合，可以很容易达到毫米级精度； 5、易套打：可视化的模板设计器，在模板中加入一个票据格式的底图，可以很方便地实现套打，对于实现发票、快递面单、支票等打印毫无压力； 6、功能强：从简单报表、主从报表到嵌套报表甚至交叉报表，均能轻松应对。还有一维二维条形码，甚至，还有逆天的脚本功能，只有想不到，没有做不到； 7、自动化: 打印过程中全部自动化，无需象生成PDF、Word、Excel那样还需要人工再点打印； 8、易部署：打印模板既可以部署在客户端（与 cfprint.exe 程序放在同一目录下），也支持部署在服务端随报表数据一起传到客户端； 9、目标活：支持在数据文件中或模板中指定要输出的打印机，发票用针打、报表用激光打、小票用小票机，专机专打； 三、使用前提条件： 1、IE6以上版本、Chrome(谷歌浏览器)4.0以上版本、Firefox 4.0以上版本、Opera 11以上版本、Safari 5.0.2以上版本、iOS 4.2以上版本 或使用Chrome内核、Firefox内核的浏览器均可直接使用本打印系统； 2、在进行打印前，需要先设计好打印模板（模板设计器请见第五节）； 3、打印数据必须Json的格式发送给打印服务器，并且数据必须满足指定的格式（见下文）； 四、数据格式说明： 下面以一个跨境电商快递面单数据为例解释一下数据各项的含义; { "template": "waybill.fr3", /打印模板文件名。除了指定模板文件以外，还支持把模板嵌入到数据文件中，以实现在服务器端灵活使用打印模板，格式如下：/ /"template": "base64:QTBBRTNEQTE3MkFFQjIzNEFERD<后面省略>" / "ver": 4, /数据模板文件版本/ "Copies": 3, /打印份数，支持指定打印份数/ "Duplex": 1, /是否双面打印，0：默认，不双面，1：垂直，2：水平，3：单面打印(simplex)/ "Printer": "priPrinter", /指定打印机，本系统支持在数据文件中指定打印机，也支持在打印模板中指定打印机/ "PageNumbers": "", /要打印的页码范围，同打印机的打印设置里的格式相同，例如："1,2,3"表示打印前3页， “2-5”:表示打印第2到5页，“1,2,4-8”表示打印第1、2、4到8页/ "Preview": 1, /是否预览，跟主界面上选择“预览”效果相同，取值为0：不预览，1：预览/ "Tables":[ /数据表数组/ { "Name": "Table1", /表名/ "Cols": [ /字段定义/ { "type": "str", /字段类型，可选值：String,Str,Integer,Int,Smallint,Float,Long, Blob，/ /对于图片、PDF等使用Blob类型，并把值进行Base64编码，并加前缀：/ / "base64/pdf:" 字段值是PDF; "base64/jpg:" 字段值是jpg; "base64/png:" 字段值是png; "base64/gif:" 字段值是gif; / "size": 255, /字段长度/ "name": "HAWB", /字段名称，必须与打印模板中的打印项名称相同/ "required": false /字段是否必填/ }, { "type": "int", "size": 0, "name": "NO", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "报关公司面单号", "required": false }, { "type": "integer", "size": 0, "name": "公司内部单号", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "发件人", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "发件人地址", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "发件人电话", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "发货国家", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "收件人", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "收件人地址", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "收件人电话", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "收货人证件号码", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "收货省份", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "总计费重量", "required": false }, { "type": "int", "size": 0, "name": "总件数", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "申报总价（CNY）", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "申报总价（JPY）", "required": false }, { "type": "int", "size": 0, "name": "件数1", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "品名1", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "单价1（JPY）", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "单位1", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "申报总价1（CNY）", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "申报总价1（JPY）", "required": false }, { "type": "int", "size": 0, "name": "件数2", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "品名2", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "单价2（JPY）", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "单位2", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "申报总价2（CNY）", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "申报总价2（JPY）", "required": false }, { "type": "AutoInc", "size": 0, "name": "ID", "required": false }, { "type": "blob", "size": 0, "name": "附件", "required": false } ], "Data": [ /数据行定义，每一行含义见上面的字段定义/ { "HAWB": "860014010055", "NO": 1, "报关公司面单号": 200303900791, "公司内部单号": 730293, "发件人": "NAKAGAWA SUMIRE 2", "发件人地址": " 991-199-113,Kameido,Koto-ku,Tokyo", "发件人电话": "03-3999-3999", "发货国家": "日本", "收件人": "张三丰", "收件人地址": "上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村99号9999室", "收件人电话": "182-1234-8888", "收货人证件号码": null, "收货省份": null, "总计费重量": 3.2, "总件数": 13, "申报总价（CNY）": null, "申报总价（JPY）": null, "件数1": 10, "品名1": "纸尿片", "单价1（JPY）": null, "单位1": null, "申报总价1（CNY）": null, "申报总价1（JPY）": null, "件数2": null, "品名2": null, "单价2（JPY）": null, "单位2": null, "申报总价2（CNY）": null, "申报总价2（JPY）": null, "ID": 1, "附件": "base64/pdf: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", }, { "HAWB": "860014010035", "NO": 2, "报关公司面单号": 200303900789, "公司内部单号": 730291, "发件人": "NAKAGAWA SUMIRE", "发件人地址": " 991-199-113,Kameido,Koto-ku,Tokyo", "发件人电话": "03-3999-3999", "发货国家": "日本", "收件人": "张无忌", "收件人地址": "上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村88号8888室", "收件人电话": "182-1234-8888", "收货人证件号码": null, "收货省份": null, "总计费重量": 3.2, "总件数": 13, "申报总价（CNY）": null, "申报总价（JPY）": null, "件数1": 10, "品名1": "纸尿片", "单价1（JPY）": null, "单位1": null, "申报总价1（CNY）": null, "申报总价1（JPY）": null, "件数2": null, "品名2": null, "单价2（JPY）": null, "单位2": null, "申报总价2（CNY）": null, "申报总价2（JPY）": null, "ID": 2, "附件":"base64/gif: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" } ] }, { "Name": "Table2", "Cols": [ { "type": "int", "size": 0, "name": "NO", "required": false }, { "type": "float", "size": 0, "name": "订单编号", "required": false }, { "type": "integer", "size": 0, "name": "下单日期", "required": false }, { "type": "str", "size": 255, "name": "下单平台", "required": false } ], "Data": [ { "NO": 1, "订单编号": 200303900791, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "天猫" }, { "NO": 2, "订单编号": 200303900792, "下单日期": "2017-01-20", "下单平台": "京东" } ] } ] } 五、调用示例： <!-- ★★★ 模式1 ★★★ --> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统</h2> <h3>打印测试（模式1）</h3> <div> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" onClick="doSend(_reportData);" /> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <script type="text/javascript"> //定义数据脚本 var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},<这里省略1000字> ]}'; //在浏览器控制台输出调试信息 console.log("reportData = " + _reportData); </script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint.min.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript" src="cfprint_ext.js"></script> <script language="javascript" type="text/javascript"> /下面四个参数必须放在myreport.js脚本后面，以覆盖myreport.js中的默认值/ var _delay_send = 1000; //发送打印服务器前延时时长，-1则表示不自动打印 var _delay_close = 1000; //打印完成后关闭窗口的延时时长, -1则表示不关闭 var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 </script> </html> <!-- ★★★ 模式2 ★★★ --> <?php //如果有php运行环境，只需把该文件扩展名改成 .php，然后上传到web目录即可在真实服务器上测试 header("Access-Control-Allow-Origin: "); ?> <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>康虎云报表系统测试</title> <style type="text/css"> output {font-size: 12px; background-color:F0FFF0;} </style> </head> <body> <div style="width: 100%;text-align:center;"> <h2>康虎云报表系统（Ver 1.3.0）</h2> <h3>打印测试（模式2）</h3> <div style="line-height: 1.5;"> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>一、首先按下列步骤设置：</b><br/> 1、运行打印服务器；<br/> 2、按“停止”按钮停止服务；<br/> 3、打开“设置”区；<br/> 4、在“常用参数-->服务模式”中，选择“模式2”；<br/> 5、按“启动”按钮启动服务。 </div> <div style="width: 70%; text-align: left;"> <b>二、按本页的“打印”按钮开始打印。</b><br/> </div><br/> <input type="button" id="btnPrint" value="打印" /><br/><br/> <div style="width: 70%; text-align: left; font-size: 12px;"> 由于JavaScript在不同域名下访问会出现由来已久的跨域问题，所以正式部署到服务器使用时，要解决跨域问题。<br/> 对于IE8以上版本浏览器，只需增加一个reponse头：Access-Control-Allow-Origin即可，而对于php、jsp、asp/aspx等动态语言而言，增加一个response头是非常简单的事，例如：<br/> <b>在php：</b><br/><span style="color: red;"> <?php <br/> header("Access-Control-Allow-Origin: ");<br/> ?><br/> </span> <b>在jsp：</b><br/><span style="color: red;"> <% <br/> response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); <br/> %><br/> </span> <b>在asp.net中：</b><br/><span style="color: red;"> Response.AppendHeader("Access-Control-Allow-Origin", ""); </span>，<br/>其他语言里，大家请自行搜索“ajax跨域”。而对于IE8以下的浏览器，大家可以自行搜索“IE6+Ajax+跨域”寻找解决办法吧，也可以联系我们帮助。 </div> </div> </div> <div id="output"></div> </body> <!-- 引入模式2所需的javascript支持库 --> <script type="text/javascript" src="cfprint_mode2.min.js" charset="UTF-8"></script> <!-- 构造报表数据 --> <script type="text/javascript"> var _reportData = '{"template":"waybill.fr3","ver":3, "Tables":[ {"Name":"Table1", "Cols":[{"type":"str","size":255,"name":"HAWB","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"NO","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"报关公司面单号","required":false},{"type":"integer","size":0,"name":"公司内部单号","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"发货国家","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人地址","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收件人电话","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货人证件号码","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"收货省份","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"总计费重量","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"总件数","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价（CNY）","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价（JPY）","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数1","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价1（JPY）","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位1","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1（CNY）","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价1（JPY）","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数2","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价2（JPY）","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位2","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2（CNY）","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价2（JPY）","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数3","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价3（JPY）","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位3","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3（CNY）","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价3（JPY）","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数4","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价4（JPY）","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位4","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4（CNY）","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价4（JPY）","required":false},{"type":"int","size":0,"name":"件数5","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"品名5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"单价5（JPY）","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"单位5","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5（CNY）","required":false},{"type":"float","size":0,"name":"申报总价5（JPY）","required":false},{"type":"str","size":255,"name":"参考号","required":false},{"type":"AutoInc","size":0,"name":"ID","required":false}],"Data":[{"公司内部单号":730293,"发货国家":"日本","单价1（JPY）":null,"申报总价2（JPY）":null,"单价4（JPY）":null,"申报总价2（CNY）":null,"申报总价5（JPY）":null,"报关公司面单号":200303900791,"申报总价5（CNY）":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1（JPY）":null,"单价3（JPY）":null,"申报总价1（CNY）":null,"申报总价4（JPY）":null,"申报总价4（CNY）":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010055","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":3,"ID":3,"单价2（JPY）":null,"申报总价3（JPY）":null,"单价5（JPY）":null,"申报总价3（CNY）":null,"收货省份":null,"申报总价（JPY）":null,"申报总价（CNY）":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰2","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 2","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730291,"发货国家":"日本","单价1（JPY）":null,"申报总价2（JPY）":null,"单价4（JPY）":null,"申报总价2（CNY）":null,"申报总价5（JPY）":null,"报关公司面单号":200303900789,"申报总价5（CNY）":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1（JPY）":null,"单价3（JPY）":null,"申报总价1（CNY）":null,"申报总价4（JPY）":null,"申报总价4（CNY）":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010035","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":1,"ID":1,"单价2（JPY）":null,"申报总价3（JPY）":null,"单价5（JPY）":null,"申报总价3（CNY）":null,"收货省份":null,"申报总价（JPY）":null,"申报总价（CNY）":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张三丰","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10},{"公司内部单号":730292,"发货国家":"日本","单价1（JPY）":null,"申报总价2（JPY）":null,"单价4（JPY）":null,"申报总价2（CNY）":null,"申报总价5（JPY）":null,"报关公司面单号":200303900790,"申报总价5（CNY）":null,"收货人证件号码":null,"申报总价1（JPY）":null,"单价3（JPY）":null,"申报总价1（CNY）":null,"申报总价4（JPY）":null,"申报总价4（CNY）":null,"收件人电话":"182-1758-9999","收件人地址":"上海市闵行区虹梅南路1660弄蔷薇八村139号502室","HAWB":"860014010045","发件人电话":"03-3684-9999","发件人地址":" 1-1-13,Kameido,Koto-ku,Tokyo","NO":2,"ID":2,"单价2（JPY）":null,"申报总价3（JPY）":null,"单价5（JPY）":null,"申报总价3（CNY）":null,"收货省份":null,"申报总价（JPY）":null,"申报总价（CNY）":null,"总计费重量":3.20,"收件人":"张无忌","总件数":13,"品名5":null,"品名4":null,"品名3":null,"品名2":null,"品名1":"纸尿片","参考号":null,"发件人":"NAKAGAWA SUMIRE 1","单位5":null,"单位4":null,"单位3":null,"单位2":null,"单位1":null,"件数5":null,"件数4":null,"件数3":3,"件数2":null,"件数1":10}]}]}'; if(window.console) console.log("reportData = " + _reportData); </script> <!-- 设置服务器参数 --> <script language="javascript" type="text/javascript"> var cfprint_addr = "127.0.0.1"; //打印服务器监听地址 var cfprint_port = 54321; //打印服务器监听端口 var _url = "http://"+cfprint_addr+":"+cfprint_port; </script> <!-- 编写回调函数用以处理服务器返回的数据 --> <script type="text/javascript"> / 参数： readyState: XMLHttpRequest的状态 httpStatus: 服务端返回的http状态 responseText: 服务端返回的内容 / var callbackSuccess = function(readyState, httpStatus, responseText){ if (httpStatus === 200) { //{"result": 1, "message": "打印完成"} var response = CFPrint.parseJSON(responseText); alert(response.message+", 状态码["+response.result+"]"); }else{ alert('打印失败，HTTP状态代码是：'+httpStatus); } } / 参数： message: 错误信息 / var callbackFailed = function(message){ alert('发送打印任务出错: ' + message); } </script> <!-- 调用发送打印请求功能 --> <script type="text/javascript"> (function(){ document.getElementById("btnPrint").onclick = function() { CFPrint.outputid = "output"; //指定调试信息输出div的id CFPrint.SendRequest(_url, _reportData, callbackSuccess, callbackFailed); //发送打印请求 }; })(); </script> </html> 六、模板设计器（重要！重要！！，好多朋友都找不到设计器入口） 在主界面上，双击右下角的“设计”两个字，即可打开模板设计工具箱，在工具箱有三个按钮和一个大文本框。三个按钮的作用分别是： 设计：以大文本框中的json数据为数据源，打开模板设计器窗口； 预览：以大文本框中的json数据为数据源，预览当前所用模板的打印效果； 打印：以大文本框中的json数据为数据源，向打印机输出当前所用模板生成的报表； 以后将会有详细的模板设计教程发布，如果您遇到紧急的难题，请向作者咨询。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/chensongmol/article/details/76087600。 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。

...具有服务器身份验证和数据传输加密功能 在爬虫时可能会遇到这样的报错（SSLError）这说明我们要爬取的网站没有SSL证书 处理：res = requests.get(url,verify=False) 二、cookie 通过记录用户信息来确定身份 1 模拟登陆 人人网保持登陆状态import requestsurl = 'http://www.renren.com/976686556/profile' 个人主界面headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'anonymid=knvqe21amc6ghy; depovince=ZGQT; _r01_=1; taihe_bi\_sdk_uid=c2bd353cea6830a73eb74760fbc9fd5c; taihe_bi_sdk_session=9a91c\62f18e74ee26c3145bb49b4eb9e; ick_login=286c45d0-e571-4fb7-918a-46a9706\18110; first_login_flag=1; ln_uact=17315371375; ln_hurl=http://head.xiao\nei.com/photos/0/0/men_main.gif; wp_fold=0; jebecookies=ee811760-7bc0-43a9-\883c-0d041cb1baf0|||||; _de=A4C6B1A20CD5F525F9DA27654C2D2FDA; p=f5239823cd0af743a5f015652568b6036; t=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; societyguester=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; id=976686556; xnsid=f72459d7; ver=7.0; loginfrom=null'}res = requests.get(url,headers=headers) res 响应对象 html = res.textwith open('rr.html','w',encoding='utf-8') as file_obj:file_obj.write(res.text) 2 反反爬机制 12306查票import requests import json json.loads -- json类型的str -> python类型的字典def query():headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'_uab_collina=159490169403897938828076; JSESSIONID=090F384AC50BE0F1AFA3892BE3F6DBE9; _jc_save_wfdc_flag=dc; _jc_save_fromStation=%u957F%u6C99%2CCSQ; _jc_save_toStation=%u5317%u4EAC%2CBJP; RAIL_DEVICEID=bbXqzYOPTc-SPgujxnGkCBr9t3sq0JQoMSYUdg-FxjyQ5IkfcPCNoreXmBAIh2HSrM9Z9awDR5onIQwy4EZ8pAhaGXWYBAH6etIlFc4dyxLudz525GAcRgVX5HLIxOE1orODUNSb9wvTBAJptPms1z5Pz5K6FXES; RAIL_EXPIRATION=1619479086609; _jc_save_toDate=2021-04-23; BIGipServerpool_passport=182714890.50215.0000; route=6f50b51faa11b987e576cdb301e545c4; _jc_save_fromDate=2021-04-26; BIGipServerportal=3067347210.16671.0000; BIGipServerotn=1725497610.50210.0000'}response = requests.get('https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/query?leftTicketDTO.train_date=2021-\04-26&leftTicketDTO.from_station=CSQ&leftTicketDTO.to_station=BJP&purpose_codes=ADULT',headers=headers) print(response.content.decode('utf-8'))return response.json()['data']['result']for i in query(): print(i)tem_list = i.split('|') 定义一个标记 给每个数据做个标记 j = 0 技术特别 for n in tem_list: print(j,n) j += 1 通过以上的测试我们知道了 列出是下标索引为3的数据 软卧是下标索引为23的数据if tem_list[23] != '无' and tem_list[23] != '':print(tem_list[3],'有票',tem_list[23])else:print(tem_list[3],'无票') 三、session Session与cookie功能效果相同。Session与Cookie的区别在于Session是记录在服务端的，而Cookie是记录在客户端的。 由于cookie 是存在用户端，而且它本身存储的尺寸大小也有限，最关键是用户可以是可见的，并可以随意的修改，很不安全。那如何又要安全，又可以方便的全局读取信息呢？于是，这个时候，一种新的存储会话机制：session 诞生了 突破12306验证码import requestsreq = requests.session() 保持会话def login(): 笔记本 win7 python3.6 获取验证码图片pic_response = req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = '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'img_data = base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 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。

...跟大家分享一下简单的使用心得。 2. 访问页面 网站是英语的，不用科学上网。翻译成汉语，主页面如下展示： 3. 测试节点切换 这里要切换测试地点，一定要选一个大陆的节点，否则测试出来的耗时数据是很慢的，没有太大的参考价值。 以及下面这张图里面，可以配置浏览器、模拟的带宽。 最后，点击上图右侧黄色的“开始测试”。 4. 开始测试 这是在上一步设置了一些配置后的“测试进行中...”的页面。可以看到一些测试配置已经生效，并且正在测试。这个过程需要稍等一会。 5. 测试结果页面 测试结果页面的内容非常丰富和细节。 测试结果会把最终浏览器的渲染效果也带出来，这个界面应该是与你用浏览器访问你的页面看到的效果是一致的。 点击下图中间的一些“机会”按钮进去，可以看到很多中肯的修改建议（只是建议，你要是照搬它的建议做修改，那网站估计跑不起来了）。 最后，在下图的最下面，可以看到每0.1秒甚至0.01秒渲染的快照，帮助你更细节的定位问题所在。 6. 附：页面翻译 因为网站是英文的，你可以使用浏览器翻译成汉语。chrome浏览器为例，邮件可以做翻译，如下图：

...为生动且具有吸引力。使用这款插件可以有效避免因图片加载延迟导致的页面布局抖动问题，同时也提升了用户体验，让用户在等待图片完全加载的同时能够明确感知到加载进程正在进行中。插件实现方式简洁易用，只需简单的配置和调用即可将原本静态的图片加载过程转变为炫酷的动画展示，是现代Web开发中优化加载性能、美化页面过渡效果的理想工具之一。 点我下载 文件大小：196.59 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...动过程中表格内容展示问题而设计的jQuery插件。它针对包含大量数据的HTML表格提供了强大的功能，允许开发者实现表格头部和特定列冻结效果，以提升用户体验。当用户在浏览长表格时，即便页面上下滚动，表格的头部信息始终保持可见，方便用户随时参照表头理解数据；同时，该插件还支持横向滚动锁定某一列，确保关键列内容始终固定在可视区域内。通过RWDTable，即便是复杂的数据表格也能实现流畅且易于阅读的滚动交互效果，尤其适用于大数据量、多维度数据分析的场景。这款插件极大地增强了网页中表格内容的可读性和导航性，是Web开发人员进行数据展示优化时的理想工具之一。 点我下载 文件大小：52.31 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...式展示JSON格式的数据。这款插件不仅能够将复杂的、难以阅读的JSON数据进行格式化，使其变得整洁有序，还提供了强大的语法高亮功能，使得关键信息一目了然。用户可以通过简单的点击操作来展开或收起JSON中的各个节点，极大地提升了用户体验和工作效率。无论是用于调试API返回的数据，还是展示从服务器获取的复杂配置信息，jQuery.json-viewer.js都能提供清晰直观的视图。其轻量级的设计确保了加载速度的同时不会影响页面性能，非常适合在各种项目中集成使用。通过使用这款插件，开发者可以节省大量时间，专注于解决更核心的问题，而不是被繁琐的数据格式问题所困扰。无论你是前端开发者，还是需要处理JSON数据的专业人士，jQuery.json-viewer.js都是你不可或缺的好帮手。 点我下载 文件大小：44.64 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...与网页动态响应速度。使用这款插件的网站能够提供流畅的留言互动服务，用户输入留言内容后，只需点击发布按钮，即可通过Ajax异步请求将数据提交至服务器，并在前端页面实时展现新增的留言内容。同时，对于已发布的留言，用户可以执行删除操作，同样采用无刷新技术，让整个界面保持连贯性，避免了传统网页跳转带来的割裂感。总之，这款插件凭借其简洁易用的API及高度仿真的腾讯微博风格无刷新特性，成为提升网站用户互动性和留存率的理想工具之一。 点我下载 文件大小：73.98 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...签符合预期规范，有效避免无效或重复数据的录入。其响应式设计使得该插件能够在不同尺寸的屏幕和设备上完美展现，无论是桌面端还是移动端，都能提供一致且流畅的操作体验。总之，这个插件凭借其实用、智能化的特点以及对现代Web开发需求的良好适应性，成为开发者优化网站表单元素，实现用户友好型标签管理系统的理想工具。 点我下载 文件大小：49.08 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...件专为解决在浏览大量数据时表头滚动出可视区域的问题而设计。它通过高效利用jQuery库，实现了当用户向下滚动页面时，表格的头部始终保持在浏览器窗口顶部的效果，确保用户始终能清晰地看到列标题，从而提升数据查阅体验和网页交互性。该插件特别注重响应式布局，能够根据不同的设备屏幕尺寸和分辨率自动调整表格的表现形式，确保在桌面、平板和手机等各种环境下都能提供良好的视觉效果与功能可用性。无论是在宽屏显示器下还是小屏幕移动设备上，表格都能够保持其核心功能——即头部固定且内容可流畅滚动查看。总之，这款插件是一个强大的工具，它极大地增强了基于数据展示的网页应用的用户体验，使得长表格的数据阅读更加直观便捷，是现代Web开发中进行表格布局时不可或缺的实用组件之一。 点我下载 文件大小：39.02 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...决前端表单中地域选择问题而设计的轻量级JavaScript组件。该插件高度兼容包括IE8在内的多种浏览器，确保了跨平台的良好用户体验。通过Distpicker，开发者能够轻松实现用户在网页表单中选择省、市、区/县的联动效果，即当用户从省级列表中选定一个省份后，对应的市级列表将自动更新并显示该省所辖的城市，进一步地，当城市被选定时，区县列表也将依据所选城市进行动态刷新。使用Distpicker十分便捷，只需简单配置即可与后台数据进行交互（支持AJAX方式获取省市县数据），无需复杂的编程逻辑。它大大简化了开发流程，提升了开发效率，并确保了页面的高性能和流畅性。无论是小型个人网站还是大型企业级应用，Distpicker都能提供稳定可靠的省市区地址选择功能，有效提升用户的操作便利性和界面友好度。 点我下载 文件大小：158.63 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...有信息都能完整显示，避免了内容被截断的问题，提供了更好的阅读体验。4.易用性与灵活性：插件易于集成到现有的项目中，同时提供了丰富的配置选项，允许开发者根据需要定制样式和功能，满足不同场景下的需求。无论是用于构建个人博客、企业官网还是电商平台，这款“MaterialDesign风格实用Tabs选项卡”都能为您的网站增添一抹亮色，提升用户体验的同时，也彰显了网站的专业度与时尚感。 点我下载 文件大小：40.64 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...理ajax请求的响应数据缓存。当使用Smartjax的ajax方法（Smartjax.ajax()）发起请求时，如果后续的请求与之前相同（基于URL），它会识别并利用浏览器的缓存机制，避免重复向服务器发送请求，从而显著提升页面加载速度和用户体验。这个插件的核心特性在于其对缓存策略的自动管理，无需开发者手动设置cache选项。它能够自动判断是否有必要更新数据，只有在数据已过期或有新的变动时，才会从服务器获取最新内容。这不仅减轻了服务器负担，也减少了网络延迟，使得网页在用户频繁交互时仍能保持快速响应。Smartjax的易用性体现在其无缝集成到jQuery的ajax流程中，只需简单调用插件提供的方法，即可享受到高效的数据缓存带来的好处。这对于经常需要更新数据但希望提供快速加载体验的Web应用来说，是一个理想的解决方案。总之，Smartjax是一款实用且高效的前端工具，能显著提升现代网站的性能和用户交互效率。 点我下载 文件大小：40.96 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...显现。这不仅帮助用户避免因格式错误而反复修改，也确保了数据提交的准确性和效率。插件核心在于其智能验证机制，能够即时检查用户输入的内容是否符合标准的电子邮件格式。一旦检测到有效的电子邮件地址，隐藏的提交按钮将自动呈现，引导用户完成最后一步操作。这种即时反馈机制增强了用户的交互体验，减少了因表单填写错误导致的挫败感。此外，该插件易于集成至现有的Web项目中，支持多种自定义配置选项，如错误消息提示、验证规则调整等，以适应不同应用场景的需求。无论是个人博客、电子商务网站还是企业级应用，这款插件都能提供强大的表单验证支持，确保数据收集过程既高效又准确。通过使用这款jQuery表单验证插件，开发者可以显著提高表单处理的效率和用户体验，同时简化前端代码，减少手动编写验证逻辑的工作量，让开发流程更加流畅。 点我下载 文件大小：43.32 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...刷新操作，加载最新的数据内容，适用于新闻动态、社交媒体、购物平台等场景。2.上拉加载更多：当页面内容加载完毕时，用户向上滚动页面以加载更多数据，支持无限滚动体验，适用于列表、文章、图片等信息丰富的页面。3.自定义样式与事件：插件提供了高度可定制的API，允许开发者根据项目需求调整UI风格、动画效果以及响应事件，确保与现有界面风格无缝融合。4.兼容性与性能优化：针对移动端特性进行优化，确保在不同设备和浏览器上稳定运行，同时优化加载速度，提升用户体验。5.易于集成：作为一款轻量级插件，滴落加载插件易于与现有代码集成，减少开发工作量，加速项目上线流程。6.文档与社区支持：提供详尽的使用指南、示例代码及在线社区，方便开发者快速上手并解决问题。总之，滴落加载插件（Dropload.js）为开发者提供了一种简洁、高效的方式，以实现移动端常见的下拉刷新与上拉加载更多功能，显著提升应用的交互体验和用户满意度。 点我下载 文件大小：73.74 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...款专注于提升JSON数据可读性的强大工具，专为开发者设计。这款插件通过格式化JSON数据，使之更加清晰易懂，从而极大地提升了数据分析与调试的效率。它支持语法高亮功能，能针对不同数据类型（如字符串、数字、数组、对象）进行专门的色彩标记，使得数据结构一目了然，易于理解。jQueryJSONView不仅能够展示数据的完整结构，还提供了一键展开或折叠数据节点的功能，方便用户根据需要查看或隐藏详细信息。这在处理大型或嵌套结构的JSON数据时尤为有用，能够有效避免页面过于拥挤，提高阅读体验。此外，插件还具备强大的兼容性，能够在各种现代浏览器中流畅运行，无需额外安装或配置。其简洁的API接口使得集成到现有项目中变得简单快捷，无需复杂的配置步骤。总之，jQueryJSONView作为一款功能全面且易于使用的jQuery插件，对于任何需要处理、分析或展示JSON数据的场景来说都是一个不可或缺的工具。无论是前端开发、后端数据处理，还是日常的项目调试，jQueryJSONView都能提供高效、直观的解决方案，显著提升工作效率。 点我下载 文件大小：49.05 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。