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...我不局限于完成自己的任务,而是花时间去看团队里的所有代码。这种工作方式刚开始的时候会比较吃力。因为我不仅仅只是把问题处理完了就完事,而是非得想把和它相关的周边业务逻辑都挖一遍才甘心。因此,班也没少加,好多个周末我都一个人在公司看代码,做测试。 不过这种方式的好处也是显而易见的,我花了大概一年的时间就熟悉了团队里的各种模块和业务。当有老员工离职的时候,我们领导很惆怅。我告诉他不用担心,这些模块我能顶住。有了前期看代码的积累,确实后来的各种事情处理起来都非常的得心应手。入职一年就顶起了团队里的大梁。 而且我还发现我们公司的客户端软件在启动的时候比较慢,通过主动调研和测试,最后给领导提交了一个客户端启动加速的方案。现在能想起来的方式其中一个技术方式是 DLL 的基地址重定位。 02 入职腾讯 在 2011 年下半年,工作了一年多的时候,感觉广播电视领域整体的盘子还是太小了,当时领头企业的营业额一年也就才十个亿左右。再通过和自己在腾讯的同学交流,还是觉得互联网的空间更大。所以也婉拒了领导给的副组长的提拔挽留,又毅然跳到了北京腾讯。 我是 2011 年 11 月加入腾讯的。在项目上,仍然保持和第一家公司时工作类似的风格,全力以赴。不仅仅局限于完成自己手头的工作,主动做一切可能有价值的事情。其中一件事情就是我发现在当时的项目中,存在很多运营后台的开发需求。每次开发一个后台都得有人力去投入。 后来我就在老大的所开发的一套 PHP 框架的基础上进行改进。实现了只要指定一张 Mysql 数据库中的表,就可以自动生成 bootstrap 样式的管理后台界面。支持列表展示、搜索、删除、批量删除、文本框、时间控件等等一切基础功能。再以后涉及管理后台的功能,只需要在这个基础上改造就行了,人力投入降低了很多,风格也得到了统一。这个工具现在在我们团队内部仍然还在广泛地使用。 还有个故事我也讲过,就是老大分配给我一个图片下载的任务。我不局限于完成完成任务,而且还把文件系统、磁盘工作原理都深入整理了一遍,就是这篇《Linux文件系统十问》 03 转战搜狗 2013 下半年的时候,我第一次感受到了工作岗位的震荡。我还专注解决某一个 bug,花了不少精力都还没查到 bug 的原因。这时候,部门助理突然招呼我们所有人都下楼,在银科腾讯的 Image 印象店集合。在那里,见到了腾讯的总裁 Martin。这还是第一次离大老板只有一米远的距离。 所有人都是一脸困惑,突然把大家召集下来是干嘛呢。原来就在几个小时前,腾讯总办已经和搜狗达成了协议。腾讯收购搜狗的一部分股份,并把我们连人带业务一起注入到了搜狗。 没想到,是老板用一种更牛逼的方式帮我把 bug 给解决了。 14 年 1 月正式到了搜狗以后,我们没有继续做搜索了。而是内部 Transfer 到了另外一个部门。做起了搜狗网址导航、搜狗手机助手、搜狗浏览器等业务。我也是从那个时间点,开始带团队的,也是从那以后慢慢开始从个人贡献者到带团队集体输出的角色的转变。 在搜狗工作的这 7 年的时间里,我仍然也是延续之前的风格。不拘泥于完成工作中的产品需求,以及老大交付的任务。而是主动去探索各种项目中有价值的事情。 比如在手机助手的推广中,我琢磨了新用户的安装流程的各个环节后,找出影响用户安装率提升的关键因素。然后对新版本安装包采用了多种技术方案,将单用户获取成本削减了20%+,这一年下来就是千万级别的成本节约。 我们还主动在手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同,标签相似,点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外,我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis(当时工程部还没有redis平台,redis服务要业务自己维护)。为了优化性能,我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了,但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑,Linux 最多能有多少个TCP连接呢,我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏? 再比如,我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近,由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑,来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年,我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份,这一次不再是控股,而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里,腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里,我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日,也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后,水文里挤干货,通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一,是要学会抬头看路,选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网,获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好,2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer,要不然我我早就财务自由了。 第二,不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的,想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考,积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三,工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候,业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下,在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己,对你的团队,都是好事。 技术交流群 最近有很多人问,有没有读者交流群,想知道怎么加入。 最近我创建了一些群,大家可以加入。交流群都是免费的,只需要大家加入之后不要随便发广告,多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群,全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学,可长按扫描下方二维码,一定要备注:全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源,根据格式备注,可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为!学霸日程表曝光,简直降维打击! 腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重? 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码,关注 Hollis. 转发至朋友圈,是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-06 11:38:24
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...的实现上云、应用云、管理云、优化云,无疑具有十分重要的价值和意义。 从这个角度来说,安超OS的“一小步”,也正是中国云的“一大步”。 安超OS应运而生背后 众所周知,随着数据量的不断增长和对IT系统安全性、可控性要求的不断提升,越来越多的企业发现无法通过单一的公有云或者私有云服务,满足其所有的工作负载和业务创新需求,特别是在中国这种情况更加的明显。 华云数据集团董事长、总裁许广彬 一方面,目前中国企业现有的IT基础设施架构,让他们很难“一步上公有云”,这也决定了私有云仍然会成为众多政府和企业在未来相当长一段时间采用云服务的主流模式。 来自IDC的数据从一个侧面也证实了这一现状,数据显示仅2018年中国的私有云IT基础设施架构市场的相关支出就增长了49.2%,同时过去6年中国在这方面支出的增长速度更是远高于全球市场,预测2023年中国将成为全球最大的私有云IT基础架构市场。 另一方面,无论是传统的私有云还是公有云厂商的专有云,同样也很难满足中国企业的具体需求。比如,传统私有云的定制化尽管满足了行业企业客户复杂的IT环境和利旧的需求,但存在碎片化、不可进化的问题,也无法达到公有云启用便捷、功能不断进化、统一运维、按需付费的消费级体验,成为传统私有云规模化增长的掣肘。 当然,过去几年国内外公有云巨头也纷纷推出面向私有云市场的专有云产品,但其设计思路是以公有云为核心,其价值更多在于公有云服务在防火墙内的延伸,其初衷是“将数据迁移到中心云上”,这同样不适合,更难以匹配中国企业希望“将云移动到数据上”的最终目标。 正是源于这些客户“痛点”和市场现状,让华云数据产生了打造一款通用型云操作系统的想法。今年3月1日,华云数据宣布对超融合软件厂商Maxta全部资产完成了合法合规收购。至此,华云数据将独家拥有Maxta的包括产品技术、专利软著、品牌、市场在内的全球范围的资产所有权。 在此基础上,华云数据又把Maxta与华云自身的优势产品相融合,正式推出了安超OS国产通用型云操作系统,并在国产化与通用型方向做了三个方面的重要演进: 首先,兼容国产服务器、CPU、操作系统。安超OS对代码进行了全新的架构扩展,创建并维护新的一套代码分支,从源码级完成众多底层的对国产服务器、CPU、操作系统的支持。 其次,扩展通用型云操作系统的易用性。安超OS以VM为核心做为管理理念,以业务应用的视觉管理基础设施,为云操作系统开发了生命周期管理系统(LCM),提供像服务器操作系统的光盘ISO安装方式,可以30分钟完成云操作系统的搭建,并具备一键集群启停、一键日志收集、一键运维巡检业务等通用型云操作系统所必备的易用性功能。 最后,增强国内行业、企业所需的安全性。安超OS的所有源代码都通过了相关部门的安全检查,确保没有“后门”等漏洞,杜绝安全隐患,并且通过了由中国数据中心联盟、云计算开源产业联盟组织,中国信息通信研究院(工信部电信研究院)测试评估的可信云认证。 不难看出,安超OS不仅具有全球领先的技术,同时又充分满足中国市场和中国客户的需求。正如华云数据集团董事长、总裁许广彬所言:“唯改革者进,唯创新者强,华云数据愿意用全球视野推动中国云计算发展,用云创新驱动数字经济挺进新纵深,植根中国,奉献中国,引领中国,腾飞中国。” 五大维度解读安超OS 那么,什么是云操作系统?安超OS通用型云操作系统又有什么与众不同之处呢? 华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠 在华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠看来,云操作系统是基于服务器操作系统,高度的融合了基础设施的资源,实现了资源弹性伸缩扩展,以及具备运维自动化智能化等云计算的特点。同时,云操作系统具有和计算机操作系统一样的高稳定性,高性能,高易用性等特征。 但是,相比计算机操作系统,云计算的操作系统会更为复杂,属于云计算后台数据中心的整体管理运营系统,是构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。 更为关键的是,和国内外很多基础设备厂商基于自已的产品与理解推出了云操作系统不同,安超OS走的是通用型云操作系统的技术路线,它不是采用软硬件一体的封闭或半封闭的云操作系统平台,所以这也让安超OS拥有安全稳定、广泛兼容、业务优化、简洁运维、高性价比方面的特性,具体而言: 一是,在安全稳定方面,安超OS采用全容错架构设计,从数据一致性校验到磁盘损坏,从节点故障到区域性灾难,提供端到端的容错和灾备方案,为企业构筑高可用的通用型云环境,为企业的业务运营提供坚实与安全可靠的基础平台。 二是,在广泛兼容方面,安超OS所有产品技术、专利软著、品牌都拥有国内自主权,符合国家相关安全自主可信的规范要求,无服务器硬件锁定,支持国内外主流品牌服务器,同时适配大多数芯片、操作系统和中间件,支持利旧与升级,更新硬件时无需重新购买软件,为企业客户提供显著的投资保护,降低企业IT成本。 三是,在业务优化方面,安超OS具备在同一集群内提供混合业务负载的独特能力,可在一套安超OS环境内实现不同业务的优化:为每类应用定制不同的存储数据块大小,优化应用读写效率,提供更高的业务性能;数据可按组织架构逻辑隔离,部门拥有独立的副本而无需新建一套云环境,降低企业IT的成本与复杂度;数据重构优先级保证关键业务在故障时第一时间恢复,也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是,在简捷运维方面,安超OS是一款轻量级云创新平台,其所有管理策略以虚拟机和业务为核心,不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求,从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装,可实现30分钟平台极速搭建,1分钟业务快速部署,一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛,使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革,助力企业实现软件定义数据中心。 五是,在高性价比方面,安超OS在设计之初,华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品,所以给客户提供组件化授权,方便用户按需购买,按需使用,避免一次性采购过度,产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案,支持无限个数无损快照,无硬件绑定,支持License迁移。 由此可见,安超OS通用型云操作系统的本质,其实就是一款以安全可信为基础,以业务优化为核心的轻量级云创新平台,能够让中国政府和企业在数字化转型中,更好的发挥云平台的价值,同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程,每个时代都离不开通用型操作系统:在PC时代,通用型操作系统是Windows、Linux;在移动互联时代,通用型操作系统是安卓(Android),而这些通用型操作系统之所以能够成功,背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话,生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略,这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台,是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍,目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系,覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域,通过生态合作,华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态,与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中,在基础架构方面,华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证,与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作,共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案,助推用户上云实现创新加速模式。 同时,在解决方案方面,华云数据也一直在完善自身的产业链,建立最广泛的生态体系。例如,PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系;数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制;安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技;行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴,由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此,华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试,构建了一个最全面的基础架构生态体系,为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力,为客户提供稳定、可靠的上云服务,赋能产业变革。 值得一提的是,华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略,通过和合作伙伴的合作共赢,华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业,让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统,并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见,数字化的转型与升级,以及数字经济的落地和发展,任重而道远,艰难而伟大,而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力,不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性,激发出更多新的升维竞争力,更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结,在云计算落地中国的过程中,华云数据既是早期的探索者,也是落地的实践者,更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出,背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力,以及对中国企业用户痛点的捕捉,使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路,也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察,由科技与汽车跨界媒体人申斯基(微信号:shenyao)创办,16年媒体工作经验,拥有中美两地16万公里自驾经验,专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-16 21:41:38
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...tch 块匹配的时候执行匹配的 catch 块而无视后面可能也匹配的 catch 块。 如果 when 块中抛出异常,那么此异常将被忽略,when 中的表达式值视为 false。有个但是,请看:.NET Framework 的 bug?try-catch-when 中如果 when 语句抛出异常,程序将彻底崩溃 - walterlv。 引发异常 引发异常使用 throw 关键字。只是注意如果要重新抛出异常,请使用 throw; 语句或者将原有异常作为内部异常。 创建自定义异常 如果你只是随便在业务上创建一个异常,那么写一个类继承自 Exception 即可: public class MyCustomException : Exception{public string MyCustomProperty { get; }public MyCustomException(string customProperty) => MyCustomProperty = customProperty;} 不过,如果你需要写一些比较通用抽象的异常(用于被继承),或者在底层组件代码中写自定义异常,那么就建议考虑写全异常的所有构造函数,并且加上可序列化: [Serializable]public class InvalidDepartmentException : Exception{public InvalidDepartmentException() : base() { }public InvalidDepartmentException(string message) : base(message) { }public InvalidDepartmentException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }// 如果异常需要跨应用程序域、跨进程或者跨计算机抛出,就需要能被序列化。protected InvalidDepartmentException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { } } 在创建自定义异常的时候,建议: 名称以 Exception 结尾 Message 属性的值是一个句子,用于描述异常发生的原因。 提供帮助诊断错误的属性。 尽量写全四个构造函数,前三个方便使用,最后一个用于序列化异常(新的异常类应可序列化)。 finally 异常堆栈跟踪 堆栈跟踪从引发异常的语句开始,到捕获异常的 catch 语句结束。 利用这一点,你可以迅速找到引发异常的那个方法,也能找到是哪个方法中的 catch 捕捉到的这个异常。 异常处理原则 try-catch-finally 我们第一个要了解的异常处理原则是——明确 try catch finally 的用途! try 块中,编写可能会发生异常的代码。 最好的情况是,你只将可能会发生异常的代码放到 try 块中,当然实际应用的时候可能会需要额外放入一些相关代码。但是如果你将多个可能发生异常的代码放到一个 try 块中,那么将来定位问题的时候你就会很抓狂(尤其是多个异常还是一个类别的时候)。 catch 块的作用是用来 “恢复错误” 的,是用来 “恢复错误” 的,是用来 “恢复错误” 的。 如果你在 try 块中先更改了类的状态,随后出了异常,那么最好能将状态改回来——这可以避免这个类型或者应用程序的其他状态出现不一致——这很容易造成应用程序“雪崩”。举一个例子:我们写一个程序有简洁模式和专业模式,在从简洁模式切换到专业模式的时候,我们设置 IsProfessionalMode 为 true,但随后出现了异常导致没有成功切换为专业模式;然而接下来所有的代码在执行时都判断 IsProfessionalMode 为 true 状态不正确,于是执行了一些非预期的操作,甚至可能用到了很多专业模式中才会初始化的类型实例(然而没有完成初始化),产生大量的额外异常;我们说程序雪崩了,多数功能再也无法正常使用了。 当然如果任务已全部完成,仅仅在对外通知的时候出现了异常,那么这个时候不需要恢复状态,因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办?那这个时候就不要处理异常!——如果不知道如何恢复错误,请不要处理异常!让异常交给更上一层的模块处理,或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理(这个后面会讲到)。 另外,异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源(例如 FileStream 类打开的文件),但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收,这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块,这个时候的重点是清理资源,通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空,而只在 finally 里面写代码,这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考:.NET/C 异常处理:写一个空的 try 块代码,而把重要代码写到 finally 中(Constrained Execution Regions) - walterlv。 该不该引发异常? 什么情况下该引发异常?答案是——这真的是一个异常情况! 于是,我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率: 如果这件事并不常见,当它发生时确实代表发生了一个错误,那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生,代码中正常情况就应该处理这件事情,那么这件事情就不应该被认为是异常(而是正常流程的一部分)。 例如这些情况都应该认为是异常: 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的,让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常: 用户输入了一串字符,你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪,出现非数字的输入再正常不过了,对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况,编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常: 先判断再使用。 例如读取文件之前,先判断文件是否存在;例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高,可采用 TryDo 模式来完成,例如字符串转数字中的 TryParse 方法,字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null(或默认值),而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL(或默认值),可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。(后面会专门说 null) 而当存在下列一种或多种情况时,应引发异常: 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态,对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常? 在前面 try-catch-finally 小节中,我们提到了 catch 块中应该写哪些代码,那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常,哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复,那么就捕获并处理异常,否则交给更上层的业务去捕获异常;如果所有层都不知道如何处理异常,就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序,无论是 .NET Framework 还是 .NET Core,都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件,可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常,任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件,意味着应用程序现在频临崩溃的边缘(从设计上讲,都到这里了,也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了) 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志,然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作(例如保存用户的文档数据) AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过,一个异常被捕获时,其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧,而在第一次机会异常事件中,只是刚刚 throw 出来,还没有被任何 catch 块捕捉,因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧(不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈) 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发,因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发,因此如果这个事件中引发了异常,通常也真的意味着发生了错误(差别只是我们能否从错误中恢复而已)。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常,那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题(可能把正常应该处理的流程当作了异常,可能内部实现代码错误,可能出现了使用错误),这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候,如果一直有 await 传递,那么异常始终可以被处理到;但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候,就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常,通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用(要么应该修改实现避免异常,要么应该正确处理异常并从中恢复错误) 对于 GUI 应用程序,还可以监听 UI 线程上专属的全局异常: WPF:Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms:Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码,可以参阅博客: WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常? 任何情况下都不应该抛出这些异常: 过于抽象,以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类,这都抛出来了,使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类,本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类,本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法,除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外,没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出,这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间,或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次,你如果在运行中捕获到了上面这些异常,那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常,那么有两种可能: 你的代码编写错误(例如本该判空的代码没有判空,又如索引数组超出界限) 你使用到的别人写的代码编写错误(那你就需要找到它改正,或者如果开源就去开源社区中修复吧) 而一旦捕获到了上面其他种类的异常,那就找到抛这个异常的人,然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的,只要你可以准确地表明错误原因。 另外,尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException,而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见:使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发,是因为某个方法声称的任务没有成功完成(失败),而失败的原因有四种: 方法的使用者用错了(没有按照方法的契约使用) 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来,就是:使用错误,实现错误、环境错误。 使用错误: ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作(也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态) ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了,不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作(这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了,不支持) PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持(如果程序跨平台的话) NotImplementedException 表示此功能尚在开发中,暂时请勿使用 实现错误: 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法,除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外,没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出,这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间,或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误: IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外,还剩下一些不应该抛出的异常,例如过于抽象的异常和已经过时的异常,这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中,你可能会遇到这样一些异常,它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常,但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时,说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题,需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/,而 CSDN 会从其中精选发布,但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容,欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名吕毅(包含链接:https://walterlv.blog.csdn.net/),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问,请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-13 13:38:26
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...开发工具、迁移与运维管理和专有云等方面,阿里云都做的很不错。 2.2 证件照生成背景 传统做法:通常是人工进行P图,不仅费时费力,而且效果也很难保障,容易有瑕疵。 机器学习做法:通常利用边缘检测算法进行人物轮廓提取。 深度学习做法:通常使用分割算法进行人物分割。例如U-Net网络。 2.3 图像分割算法 《BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks》里的SeedNet网络是很经典的网络,它把分割任务转变成多个任务。作者的思想是:尽可能的通过多任务学习收拢语义,这样或许会分割的更好或姿态估计的更好。其实这个模型就是多阶段学习网络的一部分,作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重,进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的,是第一阶段的。为了可视化出最好的效果,我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图,第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后,二色分割图,阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出,利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码: 下面为修改后的net_seedd代码: Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值,大于阈值的为白色,小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表,并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列,则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中,全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。(预训练模型根据作者代码提示下载) 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验,也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考(可供参考的链接和引用文献) 1.参考:BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks(BMVC2020) 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 23:36:51
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...or的结合,内置坏块管理系统;价高 USB四线接口简单介绍 开发电脑选择:核心越多越好,主频越高越好----->编译工程快 设置ubuntu系统ip的方法:右上角找到设置图标,选择network,点齿轮图标号,在ipv4下面设置地址192.168.1.x,子网掩码255.255.255.0,网关192.168.1.1(必须要使windows,ubuntu,开发板处于同一网段,能互相ping通) U盘连接到主机和UBUNTU相互转换:虚拟机右下角,右键连接or断开 shell常用指令 ls -a:显示所有目录,文件夹,隐藏文件/目录 ls -l:显示文件的权限、修改时间等 ls -al:上面两个结合 ls 目录:显示该目录下的文件 – cd /:进入linux根目录 cd ~:/home/jl – uname :查看系统信息 uname -a :查看全部系统信息 – cat 文件名:显示某文件内容 – sudo :临时切换root用户 sudo apt-get install 软件名 :装某软件 sudo su:直接切换root用户(少用) sudo su jl:切换回普通用户 – touch 文件名:创建文件 rm -r 目录/文件:删除文件/目录及它包含的所有内容 rm -f 文件:直接删除,无需确认 rm -i 文件:删除文件,会逐一询问是否删除 rmdir 目录:专门删除目录 mv :可以用来移动文件/目录,也可以用来重命名 – ifconfig:显示网络配置信息(lo:本地回环测试) ifconfig -a:显示所有网卡(上面只显示工作的,本条显示所有工作和未工作的) ifconfig eth0 up:打开eth0这个网卡 ifconfig eth0 down:关闭eth0这个网卡(0一般要sudo来执行) ifconfig eth0 你想设置的地址:重设eth0的ip地址 – 命令 --help:看看这个命令的帮助信息 reboot:重启 – sync:数据同步写入磁盘命令(一般来说,用户写的内容先保存在一个缓冲区,系统是隔一定时间像磁盘写入缓冲区内写入磁盘),用sync立刻写入 grep ”“ -i :搜索时忽略大小写 grep 默认是匹配字符, -w 选项默认匹配一个单词 例如我想匹配 “like”, 不加 -w 就会匹配到 “liker”, 加 -w 就不会匹配到 du 目录/文件 -sh : 查看某一文件/目录的大小,也可以到一个目录下du -sh,查看这个目录的大小 目录下使用du -sh 查看目录总的大小 du 文件名 -sh 查看指定文件的大小 df:检查linux服务器的文件系统磁盘空间占用情况,默认以kb为单位 gedit 文件:使用gedit软件打开一个文件(类似于windows下面的记事本) ps:查看您当前系统有哪些进程,ubuntu(多用户)下是ps -aux,嵌入式linux(单用户)下面是ps top:进程实时运行状态查询 file 文件名:查看文件类型 ubuntu的fs cd / :根目录,一切都是从根目录发散开来的 /bin:存放二进制可执行文件,比如一些命令 /boot:ubuntu的内核与启动文件 /cdrom:有光盘是存放光盘文件 /dev:存放设备驱动文件 /etc:存放配置文件,如账号和密码文件(加密后的) /home:系统默认的用户主文件夹 /lib:存放库文件 /lib64:存放库文件,. so时linux下面的动态库文件 /media:存放可插拔设备,如sd,u盘就是挂载到这个文件下面 /mnt:用户可使用的挂载点,和media类似,可以手动让可插拔设备挂载到/mnt /opt:可选的文件和程序存放目录,给第三方软件放置的目录 /proc:存放系统的运行信息,实在内存上的不是在flash上,如cat /proc/cpuinfo /root:系统管理员目录,root用户才能访问的文件 /sbin:和bin类似,存放一些二进制可执行文件,sbin下面一般是系统开机过程中所需要的命令 /srv:服务相关的目录,如网络服务 /sys:记录内核信息,是虚拟文件系统 /tmp:临时目录 /usr:不是user的缩写,而是UNIX Software Resource的缩写,存放系统用户有关的文件,占很大空间 /var:存放变化的文件,如日志文件 – 移植就是移植上面这些文件 磁盘管理 linux开发一定要选用FAT32格式的U盘或者SD卡 u盘在/dev中的名字是sd,要确定是哪个,拔了看少了哪个。就是哪个 /dev/sdb表示U盘,/dev/sdb1表示U盘的第一个分区,一般U盘 sd卡只有一个分区 df:显示linux系统的磁盘占用情况 在一个目录里使用du -sh:查看这个目录里面所有内容所占用的资源 du 文件名 -sh:一般用来看单个文件/目录的大小 du -h --max-depth=n:显示n级目录的大小 – 磁盘的挂载与取消挂载: mount 和 umount sudo mount /dev/sdb1 /media/jl/udisk sudo umount /media/jl/u盘名 (-f 强制取消挂载),如果u盘正在使用,如被另一个终端打开,那么该指令无效 mount挂载后中文显示乱码的解决方法 sudo mount -o iocharset=utf8 /dev/sdb1 udisk – 磁盘的分区和格式化 sudo fdisk -l /dev/sdb 查看所有分区信息(–help查看别的用法) sudo fdisk /dev/sdb1 ----> m ( 进入帮助 ) ----> d 删除该分区 ----> wq 保存并退出 mkfs -t vfat /dev/sdb1 mkfs -t vfat /dev/sdb2 mkfs -t vfat /dev/sdb3 给分区1,2,3分别格式化,完成后能在图形界面看见三个u盘图标 格式化u盘之前一定要先卸载u盘已经挂载的系统。 – 压缩和解压缩 linux下常用的压缩扩展名: .tar .tar.bz2 .tar.gz 后两个linux常用 windows下面用7zip软件 右键选中文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择tar,仅存储 生成tar文件,这里只是打包,没有压缩 右键上面的tar文件,选择7zip,添加到压缩包,压缩格式选择bzip2,确定 生成.tar.bz2文件,把它放到ubuntu解压 ubuntu也支持解压.tar和.zip,但后面两个常用 – ubuntu下面的压缩工具时gzip 压缩文件 gzip 文件名:压缩文件,变成 原文件名.gz,原来的文件就不见了 解压缩文件 gzip -d .gz:还原 文件 gzip -r 目录:递归,将该目录里的各个文件压缩,不提供打包服务 – bzip2工具负责压缩和解压缩.bz2格式的压缩包 bzip2 -z 文件名,压缩成 文件名.bz2 bzip2 -d 文件名.bz2,解压缩成 文件名 bzip2不能压缩/解压缩 目录 – 打包工具 tar 常用参数 -f:使用归档文件(必须要在所有选项后面) -c:创建一个新归档 -x:从归档中解出文件 -j:使用bzip2压缩格式 -z:使用gzip压缩格式 -v:打印出命令执行过程 如以bzip2格式压缩,打包 tar -vcjf 目录名.tar.bz2 目录名 如将上面的压缩包解包 tar -vxjf 目录名.tar.bz2 – 其他压缩工具 rar工具 sudo apt-get install rar(用dhcp连不上阿里云的镜像) rar a test.rar test 把test压缩成test.rar rar x test.rar 把test.rar解压缩成test – zip工具 压缩 zip -rv test.zip test 解压缩 unzip test.zip – ubuntu的用户和用户组 linux是多用户的os,不同的用户有不同的权限,可以查看和操作不同的文件 有三种用户 1、初次用户 2、root用户 3、普通用户 root用户可以创建普通用户 linux用户记录在/etc/passwd这个文件内 linux用户密码记录在/etc/shadow这个文件内,不是以明文记录的 每个用户都有一个id,叫做UID – linux用户组 为了方便管理,将用户进行分组,每个用户可以属于多个组 可以设置非本组人员不能访问一些文件 用户和用户组的存在就是为了控制文件的访问权限的 每个用户组都有一个ID,叫做GID 用户组信息存储在/etc/group中 passwd 用户名:修改该用户的密码 – ubuntu文件权限 ls -al 文件名 如以b开头: -brwx - rwx - rwx -:b表示 块文件,设备文件里面可供存储的周边设备 以d开头是目录 以b是块设备文件 以-开头是普通文件 以 l 开头表示软连接文件 以c开头是设备文件里的串行端口设备 -rwx - rwx - rwx -:用户权限,用户组内其他成员,其它组用户 数字 1 表示链接数,包括软链接和硬链接 第三列 jl 表示文件的拥有者 第四列 jl 表示文件的用户组 第五列 3517 表示这个文件的大小,单位是字节 ls -l 显示的文件大小单位是字节 ls -lh 现实的文件大小单位是 M / G 第六七八列是最近修改时间 最后一列是文件名 – 修改文件权限命令 chmod 777 文件名 修改文件所属用户 sudo chown root 文件 修改文件用户组 sudo chown .root 文件 同时修改文件用户和用户组 sudo chown jl.jl 文件 修改目录的用户/用户组 sudo chown -r jl.jl 目录( root.root ) – linux连接文件 1、硬连接 2、符号连接(软连接) linux有两种连接文件,软连接/符号连接,硬连接 符号连接类似于windows下面的快捷方式 硬连接通过文件系统的inode连接来产生新文件名,而不是产生新文件 inode:记录文件属性,一个文件对应一个inode, inode相当于文件ID 查找文件要先找到inode,然后才能读到文件内容 – ln 命令用于创建连接文件 ln 【选项】源文件 目标文件 不加选项就是默认创建硬连接 -s 创建软连接 -f 强制创建连接文件,如果目标存在,就先删掉目标文件,再创建连接文件 – 硬连接:多个文件都指向同一个inode 具有向inode的多个文件互为硬连接文件,创建硬连接相当于文件实体多了入口 只有删除了源文件、和它所有的硬连接文件,晚间实体才会被删除 可以给文件创建硬连接来防止文件误删除 改了源文件还是硬连接文件,另一个文件的数据都会被改变 硬连接不能跨文件系统(另一个格式的u盘中的文件) 硬连接不能连接到目录 出于以上原因,硬连接不常用 ls -li:此时第一列显示的就是每个文件的inode – 软连接/符号连接 类似windows下面的快捷方式 使用较多 软连接相当于串联里一个独立的文件,该文件会让数据读取指向它连接的文件 ln -s 源文件 目标文件 特点: 可以连接到目录 可以跨文件系统 删除源文件,软连接文件也打不开了 软连接文件通过 “ -> ” 来指示具体的连接文件(ls -l) 创建软连接的时候,源文件一定要使用绝对路径给出,(硬连接无此要求) 软连接文件直接用cp复制到别的目录下,软连接文件就会变成实体文件,就算你把源文件删掉,该文件还是有效 正确的复制、移动软连接的用法是:cp -d 如果不用绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件就会变红,失效 如果用了绝对路径,cp -d 软连接文件到别的目录,该软连接文件还是有效的,还是软连接文件 不用绝对路径,一拷贝就会出问题 – 软连接一个目录,也是可以用cp -d复制到其他位置的 – gedit 是基于图形界面的 vim有三种模式: 1、一般模式:默认模式,用vim打开一个文件就自动进入这个模式 2、编辑模式:按 i,a等进入,按esc回到一般模式 3、命令行/底行模式:在一般模式下输入:/ ?可进入命令行模式 ,按esc回到一般模式 一般模式下,dd删除光标所在的一整行; ndd,删除掉光标所在行和下面的一共n行 点 . 重复上一个操作 yy复制光标所在行 小p复制到光标下一行 大p复制到光标上一行n nyy复制光标所在往下n行 设置vim里的tab是四个空格:在/etc/vim/vimrc里面添加:set ts=4 设置vim中显示行号:在上面那个文件里添加:set nu – vscode是编辑器 gcc能编译汇编,c,cpp 电脑上的ubuntu自带的gcc用来编译x86架构的程序,而嵌入式设备的code要用针对于该芯片架构如arm的gcc编译器,又叫做交叉编译器(在一种架构的电脑上编译成另一种架构的代码) gcc -c 源文件:只编译不链接,编译成.o文件 -o 输出文件名( 默认名是 .out ) -O 对程序进行优化编译,这样产生的可执行文件执行效率更高 -O2:比-O幅度更大的优化,但编译速度会很慢 -v:显示编译的过程 gcc main.c 输出main.out的可执行文件 预处理 --> 编译 --> 汇编 --> 链接 – makefile里第一个目标默认是终极目标 其他目标的顺序可以变 makefile中的变量都是字符串 变量的引用方法 : $ ( 变量名 ) – Makefile中执行shell命令默认会把命令本身打印出来 如果在shell命令前加 @ ,那么shell’命令本身就不会被打印 – 赋值符:= 变量的有效值取决于他最后一次被赋值的值 : = 赋值时右边的值只是用前面已经定义好的,不会使用后面的 ?= 如果左边的前面没有被赋值,那么在这里赋值,佛则就用前面的赋值 + = 左边前面已经复制了一些字串,在这里添加右边的内容,用空格隔开 – 模式规则 % . o : % . c %在这里意思是通配符,只能用于模式规则 依赖中 % 的内容取决于目标 % 的内容 – CFLAGS:指定头文件的位置 LDFLAGS:用于优化参数,指定库文件的位置 LIBS:告诉链接器要链接哪些库文件 VPATH:特殊变量,指定源文件的位置,冒号隔开,按序查找源文件 vpath:关键字,三种模式,指定、清除 – 自动化变量 $ @ 规则中的目标集合 $ % 当目标是函数库的时候,表示规则中的目标成员名 $ < 依赖文件集合中的第一个文件,如果依赖文件是以 % 定义的,那么 $ < 就是符合模式的一系列文件的集合 $ ? 所有比目标新的依赖文件的集合,以空格分开 $ ^ 所有依赖文件的集合,用空格分开,如果有重复的依赖文件,只保留一次 $ + 和 $ ^ 类似,但有多少重复文件都会保留 $ 表明目标模式中 % 及其以前的部分 如果目标是 test/a.test.c,目标模式是 a.%.c,那么 $ 就表示 test/a.test – 常用的是 $@ , $< , $^ – Makefile的伪目标 不生成目标文件,只是执行它下面的命令 如果被错认为是文件,由于伪目标一般没有依赖,那么目标就被认为是最新的,那么它下面的命令就不会执行 。 如果目录下有同名文件,伪目标错认为是该文件,由于没有依赖,伪目标下面的指令不会被执行 伪目标声明方法 .PHONY : clean 那么就算目录下有伪目标同名文件,伪目标也同样会执行 – 条件判断 ifeq ifneq ifdef ifndef – makefile函数使用 shell脚本 类似于windoes的批处理文件 将连续执行的命令写成一个文件 shell脚本可以提供数组,循环,条件判断等功能 开头必须是:!/bin/bash 表示使用bash 脚本的扩展名:.sh – 交互式shell 有输入有输出 输入:read 第三行 name在这里作为变量,read输入这个变量 下一行使用这个变量直接是 $name,不用像 Makefile 里面那样子加括号 read -p “读取前你想打印的内容” 变量1 变量2 变量3… – 数值计算 第五行等于号两边不能有空格 右边计算的时候是 $( ( ) ),注意要两个括号 – test 测试命令 文件状态查询,字符、数字比较 && cmd1 && cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2也执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2不执行 || cmd1 || cmd2 当cmd1执行完并且正确,那么cmd2不执行 当cmd2执行完并且错误,那么cmd2也执行 查看一个文件是否存在 – 测试两个字符串是否相等 ==两边必须要有空格,如果不加空格,test这句就一直是对的。 – 中括号判断符 [ ] 作用和test类似 里面只能输入 == 或者 != 四个箭头所指必须用空格隔开 而且如果变量是字符串的话,一定要加双引号 – 默认变量 $0——shell脚本本身的命令 $——最后一个参数的标号(1,2,3,4…) $@——表示 $1 , $2 , $3 … $1 $2 $3 – shell 脚本的条件判断 if [ 条件判断 ];then //do something fi 红点处都要加空格 exit 0——表示退出 – if 条件判断;then //do something elif 条件判断;them //do something else //do something fi 红线处要加空格 – case 语句 case $var in “第一个变量的内容”) //do something ;; “第二个变量的内容”) // do something ;; . . . “第n个变量的内容”) //do something ;; esac 不能用 “”,否则就不是通配符的意思,而是表示字符 – shell 脚本函数 function fname(){ //函数代码段 } 其中function可以写也可以不写 调用函数的时候不要加括号 shell 脚本函数传参方式 – shell 循环 while[条件] //括号内的状态是判断式 do //循环代码段 done – until [条件] do //循环代码段 done – for循环,使用该循环可以知道有循环次数 for var con1 con2 con3 … … do //循环代码段 done – for 循环数值处理 for((初始值;限制值;执行步长)) do //循环代码段 done – 红点处必须要加空格!! loop 环 – – 注意变量有的地方用了 $ ,有的地方不需要 $ 这里的赋值号两边都不用加 空格 $(())数值运算 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/engineer0/article/details/107965908。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 17:18:30
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...原因是三个关键因素让管理层下定决心上云: 1) 脉冲计算:从技术架构配套业务发展分析,网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征,在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现,而其他时间则业务量很低,暑假是业务高峰季,2016年5.17大促,饿了么第一次做“秒杀”,一秒订单15000笔,巨大的波峰波谷计算差异,引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境,如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量,则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置,若满足平均业务量,则无法跟上业务快速发展节奏,落后于竞争对手;搞电商大促时,计算资源投入巨大,大促之后计算峰值下降,采用自建机房利用率仅10%,所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式,采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算,阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口,这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。 2) 数据量爆炸:伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展,数据量增速更加令人吃惊,是业务量增速的5倍,每日增量数据接近100TB,2015年短短2个月内业务量增长10倍,数据量增长了50倍,上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险,上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。 3) 高可用性挑战:众所周知,IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力,当2015年夏天上海数据中心故障发生,主核心交换机宕机时,备核心交换机Bug同时被触发,从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中,饥饿的消费者无法订餐吃饭,技术团队第一次经历业务中断而束手无策,才下定决心大笔投入混合云灾备的建设,“吃一堑,长一智”,持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构,以自动化运维替代人肉运维,从灾备向多活演进,成为饿了么企业架构转型的必经之路。 4) 大数据精益运营:不论网络打车还是网络订餐,共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法,以大数据训练算法提升调度效率,饿了么在高峰时段内让百万“骑士”(送餐快递员)完成更多订单是算法持续优化的目标,而这背后隐藏着诸多复杂因素,包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系,把新订单插入现有“骑士”的行进路线中,估计每家餐厅出餐时间,每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同,新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起,对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店,既是史无前例的计算存储挑战,又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队,通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层,云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题,在数据智能层,利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值,才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中,不断发现新的特征: 1) 区域差异性:饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析:“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他智能调度业务的数倍。 2) 复杂路径规划:吃一口热饭有多难?送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高,要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况,究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3) 天气特殊影响:天气等环境因素对送餐响应时间影响显著,要想计算骑手的送餐路程时间,ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢?ET也知道,将自动识别其为大单,锁定某一个骑手专门完成配送。 4) 餐饮营销顾问:饿了么整体业务涉及C端(消费者)、B端(餐饮商户)、D端(物流配送)、BD端(地推营销),以往区域业务开拓考核新店数量,现在会重点关注餐饮外卖“健康度”,对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店,都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议,避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中,销量平平的新店会离开平台,通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来,以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位,让餐饮商户尝到甜头,才愿意继续经营。举个例子,饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐,但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆,9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品,可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢?数据预警后,BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容,导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁,却收到一份鸡排两杯酸梅汁,体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台,通过O2O数据的在线实时分析,与阿里云人工智能团队不断改进算法,以“全局最优”取代“局部最优”,保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多,从饿了么内部反馈来看,上云不仅没有让运维团队失去价值,反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案,通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践,摆脱“人肉”支撑的种种困境,进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说:“互联网平台型组织,业务量涨数倍,企业人数稳定降低,才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来,你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据,会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家,家庭助理帮你点菜,无人机为你送餐,聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后,皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-31 14:48:26
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...函数 1.含义 2.执行析构函数的时机 3.特征 4.【例3.5】包含构造函数和析构函数的C++程序 三、调用构造函数和析构函数的顺序 1.同一类存储类别的对象 2.全局范围内定义的对象 3.局部自动对象 4.静态局部对象 5.例 四、对象数组 1.含义 2.【例3.6】 五、对象指针 1.指向对象的指针 2.指向对象成员的指针 (1)含义 (2)指向对象公有数据成员的指针 (3)指向对象成员函数的指针 (4)【例3.7】有关对象指针的使用方法 3.this指针 六、共用数据的保护 1.常对象 2.常对象成员 (1)常数据成员 (2)常成员函数 3.指向对象的常指针 4.指向常对象的指针变量 5.对象的常引用 (1)含义 (2)格式 (3)【例3.8】对象的引用 6.const型数据小结 编辑 七、对象的动态建立与释放——动态建立对象 八、对象的赋值和复制 1.对象的赋值 (1)含义 (2)【例3.9】对象的赋值 (3)说明 2.对象的复制 (1)含义 (2)【例】用复制对象的方法创建Box类的对象(用默认复制构造函数) (3)说明 九、静态成员 1.静态数据成员 (1)定义格式 (2)特性 (3)说明 (4)【例3.10】引用静态数据成员 2.静态成员函数 (1)含义 (2)【例3.11】关于引用非静态成员和静态成员的具体方法 (3)【例】具有静态数据成员的point类 (4)静态成员函数举例 (5)具有静态数据、函数成员的Point类 (6)静态成员函数、静态数组及其初始化 十、友元 1.友元函数 (1)含义 (2)格式 (3)【例3.12】将普通函数声明为友元函数 (4)友元成员函数 2.友元类 十一、类模板 1.含义 2.定义类模板的格式 3.在类模板外定义成员函数的语法 4.使用类模板时,定义对象的格式 5.【例3.14】声明类模板,实现两个整数、浮点数和字符的比较,求出大数和小数 前言 通过第二章的学习,已经对类和对象有了初步了解。本章将对类和对象进行进一步讨论。 一、构造函数 如果定义一个变量,而程序未对其进行初始化的话,这个变量的值是不确定的,因为C和C++不会自觉地去为它赋值。与此相似,如果定义一个对象,而程序未对其数据成员进行初始化的话,这个对象的值也是不确定的。 1.对象的初始化 在定义一个类时,不能对其数据成员赋初值,因为类是一种类型,系统不会为它分配内存空间。在建立一个对象时,需要对其数据成员赋初值。如果一个数据成员未被赋初值,则它的值是不确定的。因为系统为对象分配内存时,保持了内存单元的原状,它就成为数据成员的初值。这个值是随机的。 C++提供了构造函数机制,用来为对象的数据成员进行初始化。在前面的学习中一直未讲这个概念,其实如果你未设计构造函数,系统在创建对象时,会自动提供一个默认的构造函数,而它只为对象分配内存空间其他什么也不做。 如果类中的所有数据成员是公有的,可以在定义对象时对其数据成员初始化。例如: class Time{public:int hour;int minute;int sec;};Time t1{15,36,26}; 在一个打括号内顺序列出各个公有数据成员的值,在两个值之间用逗号分隔。注意这只能用于数据成员都是共有的情况。 在前面的例子里,是用成员函数对对象的数据成员赋初值,如果一个类定义了多个对象,对每个对象都要调用成员函数对数据成员赋初值,那么程序就会变得繁琐,所以用成员函数为数据成员赋初值不是一个好办法。 2.构造函数的作用 构造函数用于为对象分配空间和进行初始化,它属于某一个类,可以由系统自动生成。也可以由程序员编写,程序员根据初始化的要求设计构造函数及函数参数。 构造函数是一种特殊的成员函数,在程序中不需要写调用语句,在系统建立对象时由系统自觉调用执行。 构造函数的特点: 构造函数的名字与它的类名必须相同 它没有类型,也不返回值 它可以带参数,也可以不带参数 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time() {hour = 0;minute = 0;sec = 0;}void set_time();void show_time();private:int hour;int minute;int sec;};int main() {Time t1;t1.set_time();t1.show_time();Time t2;t2.show_time();return 0;}void Time::set_time() {cin >> hour;cin >> minute;cin >> sec;}void Time::show_time() {cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;} 在类Time中定义了构造函数Time,它与所在的类同名。在建立对象时自动执行构造函数,该函数的作用是为对象中的每个数据成员赋初值0。注意只有执行构造函数时才能为数据成员赋初值。 程序运行时首先建立对象t1,并对t1中的数据成员赋初值0,然后执行t1.set_time函数,从键盘输入新值给对象t1的数据成员,再输出t1的数据成员的值。接着建立对象t2,同时对t2中的数据成员赋初值0,最后输出t2的数据成员的初值。程序运行情况如下: 也可以在类内声明构造函数然后在类外定义构造函数。将程序修改为Time();然后在类外定义构造函数: Time::Time() {hour = 0;minute = 0;sec = 0;} 关于构造函数的使用,说明如下: 什么时候调用构造函数?当函数执行到对象定义语句时建立对象,此时就要调用构造函数,对象就有了自己的作用域,对象的生命周期开始了。 构造函数没有返回值,因此不需要在定义中声明类型。 构造函数不需要显式地调用,构造函数是在建立对象时由系统自动执行的,且只执行以此。构造函数一般定义为public。 在构造函数中除了可以对数据成员赋初值,还可以使用其他语句。 如果用户没有定义构造函数,C++系统会自动生成一个构造函数,而这个函数体是空的,不执行初始化操作。 3.带形参数的构造函数 (1)含义 可以采用带形参数的构造函数,在调用不同对象的构造函数时,从外边将不同的数据传递给构造函数,实现不同对象的初始化。 构造函数的首部的一般格式为:构造函数名(类型 形参1,类型 形参2,……)。在定义对象时指定实参,定义对象的格式为:类名 对象名(实参1,实参2,……)。 (2)【例3.2】 有两个长方柱,其长、宽、高分别为:(1)12,25,30(2)15,30,21编写程序,在类中用带参数的构造函数,计算它们的体积。 分析:可以在类中定义一个计算长方体体积的成员函数计算对象的体积。 include<iostream>using namespace std;class Box{public:Box(int,int,int); //声明int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int h,int w,int len) //长方体构造函数{height=h;width=w;length=len;}int Box::volume() //计算长方体体积{return(heightwidthlength);}int main(){Box box1(12,25,30); //定义对象box1cout<<"box1体积="<<box1.volume()<<endl;Box box2(15,30,21); //定义对象box2cout<<"box2体积="<<box2.volume()<<endl;return 0;} 【注】 带形参的构造函数在定义对象时必须指定实参 用这种方法可以实现不同对象的初始化 4.用参数初始化表对数据成员初始化 C++提供了参数初始化表的方法对数据成员初始化。这种方法不必再构造函数内对数据成员初始化,在函数的首部就能实现数据成员初始化。 函数名(类型1 形参1,类型2 形参2): 成员名1(形参1),成员名2(形参2){ } 功能:执行构造函数时,将形参1的值赋予成员1,将形参2的值赋予成员2,形参的值由定义对象时的实参值决定。此时定义对象的格式依然是带实参的形式:类名 对象名(实参1,实参2); 例:定义带形参初始化表的构造函数 Box::Box(int h,int w,int len):height(h),width(w),length(len){}//定义对象:Box box1(12,25,30);//……Box box2(15,30,21); 5.构造函数的重载 (1)含义 构造函数也可以重载。一个类可以有多个同名构造函数,函数参数的个数、参数的类型各不相同。 (2)【例3.3】 在【例3.2】的基础上定义两个构造函数,其中一个无参数,另一个有参数 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box();Box(int h, int w, int len): height(h), width(w), length(len) {}int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box() {height = 10;width = 10;length = 10;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1;cout << "box1 体积" << box1.volume() << endl;Box box2(15, 30, 25);cout << "box2 体积" << box2.volume() << endl;return 0;} (3)说明 不带形参的构造函数为默认构造函数,每个类只有一个默认构造函数,如果是系统自动给的默认构造函数,其函数体是空的 虽然每个类可以包含多个构造函数,但是创建对象时,系统仅执行其中一个 6.使用默认参数值的构造函数 (1)含义 C++允许在构造函数里为形参指定默认值,如果创建对象时,未给出相应的实参时,系统将用形参的默认值为形参赋值。 (2)格式 函数名(类型 形参1=常数,类型 形参2=常数,……); (3)【例3.4】 将【例3.3】中的构造函数改用带默认值的参数,长、宽、高的默认值都是10 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int w = 10, int h = 10, int len = 10);int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int w, int h, int len) {height = h;width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1;cout << "box1 体积" << box1.volume() << endl;Box box2(15);cout << "box2 体积" << box2.volume() << endl;Box box3(15, 30);cout << "box3 体积" << box3.volume() << endl;Box box4(15, 30, 20);cout << "box4 体积" << box4.volume() << endl;return 0;} (4)说明 如果在类外定义构造函数,应该在声明构造函数时指定默认参数值,再定以函数时不再指定默认参数值 在声明构造函数时,形参名可以省略。例如:Box(int 10,int 10,int 10); 如果构造函数的所有形参都指定了默认值,在定义对象时,可以指定实参也可不指定实参。由于不指定实参也可以调用构造函数,因此全部形参都指定了默认值的构造函数也属于默认构造函数。为了避免歧义,不允许同时定义不带形参的构造函数和全部形参都指定默认值的构造函数。 不能同时使用重载构造函数和带默认值的构造函数 二、析构函数 1.含义 析构函数也是个特殊的成员函数,它的作用与构造函数相反,当对象的生命周期结束时,系统自动调用析构函数,收回对象占用的内存空间。 2.执行析构函数的时机 在一个函数内定义的对象当这个函数结束时,自动执行析构函数释放对象 static局部对象要到main函数结束或执行exit命令时才自动执行析构函数释放对象 全局对象(在函数外定义的对象)当main函数结束或执行exit命令时自动执行析构函数释放对象 如果用new建立动态对象,用delete时自动执行析构函数释放对象 3.特征 以~符号开始后跟类名 析构函数没有数据类型、返回值、形参。由于没有形参所以析构函数不能重载。一个类只有一个析构函数 如果程序员没有定义析构函数,C++编译系统会自动生成一个析构函数 【注】析构函数除了释放对象(资源)外,还可以执行程序员在最后一次适用对象后希望执行的任何操作。例如输出有关的信息。 4.【例3.5】包含构造函数和析构函数的C++程序 include <iostream>include <string>using namespace std;class Student {public:Student(int n, string nam, char s) {num = n;name = nam;sex = s;cout << "Constructor called." << endl;}~Student() {cout << "Destructor called." << endl;}void display() {cout << "num:" << num << endl;cout << "name:" << name << endl;cout << "sex:" << sex << endl;}private:int num;string name;char sex;};int main() {Student stud1(10010, "wang_li", 'f');stud1.display();Student stud2(10011, "zhang_han", 'm');stud2.display();return 0;}//main函数前声明的类其作用域是全局的 三、调用构造函数和析构函数的顺序 1.同一类存储类别的对象 一般情况下,调用析构函数的次序与调用构造函数的次序恰好相反:最先调用构造函数的对象,最后调用析构函数;最后调用构造函数的对象,最先调用析构函数。可简记为:先构造的后析构,后构造的先析构。它相当于一个栈,后进先出。 2.全局范围内定义的对象 在全局范围内定义的对象(在所有函数之外定义的对象),在文件中的所有函数(包括主函数)执行前调用构造函数。当主函数结束或执行exit函数时,调用析构函数。 3.局部自动对象 如果定义局部自动对象(在函数内定义对象),在创建对象时调用构造函数。如多次调用对象所在的函数,则每次创建对象时都调用构造函数。在函数调用结束时调用析构函数。 4.静态局部对象 如果在函数中定义静态局部对象,则在第一次调用该函数建立对象时调用构造函数,但在主函数结束或调用exit函数时才调用析构函数。 5.例 void fun(){student st1; //定义局部自动对象static student st2; //定义静态局部对象...} 对象st1是每次调用函数fun时调用构造函数。在函数fun结束时调用析构函数。 对象st2是第一次调用函数fun时调用构造函数,在函数fun结束时并不调用析构函数,到主函数结束时才调用析构函数 四、对象数组 1.含义 类是一种特殊的数据类型,它当然是C++的合法类型,自然可以定义对象数组。在一个对象数组中各个元素都是同类对象。例如一个班级有50个同学,每个学生有学号、年龄、成绩等属性,可以为这个班级建立一个对象数组,数组包括了50个元素:student std[50];。 可以这样建立构造函数:student::student(int 1001,int 18,int 60);。 在建立数组时,同样要调用构造函数。上面的数组有50个元素,要调用50次构造函数。如果构造函数有多个参数,C++要求:在等号后的花括号中为每个对象分别写出构造函数并指定实参。格式为: student st[n]={ student(实参1,实参2,实参3); …… student(实参1,实参2,实参3); }; 假定对象有三个数据成员:学号、年龄、成绩。下面定义有三个学生的对象数组: student st[3]={ student(1001,18,87); student(1002,19,76); student(1003,18,80); };//构造函数带实参 在建立对象数组时,分别调用构造函数,对每个对象初始化。每个元素的实参用括号括起来,实参的位置与构造函数形参的位置一一对应,不会混淆。 2.【例3.6】 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int h = 10, int w = 12, int len = 15): height(h), width(w), length(len) {} //int volume();private:int height;int width;int length;};int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box a[3] = {Box(10, 12, 15), Box(15, 18, 20), Box(16, 20, 26)};cout << "a[0]的体积是" << a[0].volume() << endl;cout << "a[1]的体积是" << a[1].volume() << endl;cout << "a[2]的体积是" << a[2].volume() << endl;return 0;}//每个数组元素是一个对象 五、对象指针 指针的含义是内存单元的地址,可以指向一般的变量,也可以指向对象。 1.指向对象的指针 对象要占据一片连续的内存空间,CPU实际都是按地址访问内存,所以对象在内存的其实地址是CPU确定对象在内存中位置的依据。这个起始地址称为对象指针。 C++的对象也可以参加取地址运算:&对象名。运算的结果是该对象的起始地址,也称对象的指针,要用与对象类型相同的指针变量保存运算的结果。 C++中定义对象的指针变量与定义其他的指针变量相似,格式如下:类名 变量名表。类名表示对象所属的类,变量名按标识符规则取名,两个变量名之间用逗号分隔。定义好指针变量后,必须先给赋予合法的地址后才能使用。 例如定义如下一个类: class Time {public:Time() {hour = 0;minute = 0;sec = 0;}void set_time();void show_time();private:int hour;int minute;int sec;};void Time::set_time() {cin >> hour;cin >> minute;cin >> sec;}void Time::show_time() {cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;} 在此基础上,有如下语句: Time pt; //定义pt是指向Time类对象的指针Time t1; //定义Time类对象t1pt=&t1; //将对象t1的地址赋予pt 程序在此基础上就可以用指针变量访问对象的成员。 (pt).hour;pt->hour;(pt).show_time();pt->show_time(); 2.指向对象成员的指针 (1)含义 对象由成员组成。对象占据的内存区是各个数据成员占据的内存区的总和。对象成员也有地址,即指针。这指针分指向数据成员的指针和指向成员函数的指针。 (2)指向对象公有数据成员的指针 定义数据成员的指针变量:数据类型 指针变量名(这里的数据类型是数据成员的数据类型) 计算公有数据成员的地址:&对象名.成员名 Time t1;int p1; //定义一个指向整型数据的指针变量p1=&t1.hour; //假定hour是公有成员cout<<p1<<endl; (3)指向对象成员函数的指针 定义指向成员函数的指针变量:数据类型(类名::变量名)(形参表); 数据类型是成员函数的类型;类名是对象所属的类;变量名按标识符取名;形参表:指定成员函数的形参表(形参个数、类型) 取成员函数的地址:&类名::成员函数名 给指针变量赋初值:指针变量名=&类名::成员函数名; 用指针变量调用成员函数:(对象名.指针变量名)([实参表]); 对象名:指定调用成员函数的对象;:明确其后的是一个指针变量;实参表:与成员函数的形参表对应,如无形参,可以省略实参表 (4)【例3.7】有关对象指针的使用方法 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);int hour;int minute;int sec;void get_time();};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}void Time::get_time() {cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;}int main() {Time t1(10, 13, 56);int p1 = &t1.hour; //定义指向数据成员的指针p1cout << p1 << endl;t1.get_time(); //调用成员函数Time p2 = &t1; //定义指向对象t1的指针p2p2->get_time(); //用对象指针调用成员函数void(Time::p3)(); //定义指向成员函数的指针p3 = &Time::get_time; //给成员函数的指针赋初值(t1.p3)(); //用指向成员函数的指针调用成员函数return 0;} 【注】代码的34,35行可合并为:void(Time::p3)=&Time::get_time; 3.this指针 一个类的成员函数只有一个内存拷贝。类中不论哪个对象调用某个成员函数,调用的都是内存中同一个成员函数代码。例如Time类一个成员函数: void Time::get_time(){cout<<hour<<":"<<minute<<":"<<sec<<endl;}t1.get_time();t2.get_time(); 当不同对象的成员函数访问数据成员时,怎么保证访问的就是指定对象的数据成员?其实每个成员函数中都包含一个特殊的指针,他的名字是this指针。它是指向本类对象的指针。当对象调用成员函数时,它的值就是该对象的起始地址。所以为了区分不同对象访问成员函数,语法要求的调用成员函数的格式是:对象名.成员函数名(实参表)。从语法上明确是对象名所指的对象调用成员函数。This指针是隐式使用的,在调用成员函数时C++把对象的地址作为实参传递给this指针。例如成员函数定义如下: int Box::volume(){return(heightwidthlength);} C++编译成: int Box::volume(this){return(this->heightthis->widththis->length);} 对于计算长方体体积的成员函数volume,当对象调用它时,就把对象地址给this指针,编译程序将的地址作为实参调用成员函数:a.volume(&a);。实际上函数是计算(this->height)(this->width)(this->length),这时就等价计算(a.height)(a.width)(a.length)。 可以用(this)表示调用成员函数的对象。(this)就是this所指的对象。如前面的计算长方体体积的函数中return语句可以写成:return((this).height(this).width(this).length);注意,this两侧的括号不能省略。 C++通过编译程序,在对象调用成员函数时,把对象的地址赋予this指针,用this指针指向对象,实现了用同一个成员函数访问不同对象的数据成员。 六、共用数据的保护 如果既希望数据在一定范围内共享,又不愿它被随意修改,从技术上可以把数据指定为只读型的。C++提供const手段,将数据、对象、成员函数指定为常量,从而实现了只读要求,达到保护数据的目的。 1.常对象 定义格式: const 类名 对象名(实参表);或 类名 const 对象名(实参表); 把对象定义为常对象,对象中的数据成员就是常变量,在定义时必须带实参作为数据成员的初值,在程序中不允许修改常对象的数据成员值。 如果一个常对象的成员函数未被定义为常成员函数(除构造函数和析构函数外),则对象不能调用这样的函数。 const Time t1(10,16,36);t1.get_time();//错误,不能调用 为了访问常对象中的数据成员,要定义常成员函数。 void get_time() const 如果在常对象中要修改某个数据成员,C++提供了指定可变的数据成员方法。 格式:mutable 类型 数据成员 在定义数据成员时加mutable后,将数据成员声明为可变的数据成员,就可以用声明为const的成员函数修改它的值。 2.常对象成员 可以在声明普通对象时将数据成员或成员函数声明为常数据成员或常成员函数。 (1)常数据成员 格式: const 类型 数据成员名 将类中的数据成员定义为具有只读的性质。注意只能通过带参数初始表的构造函数对常数据成员进行初始化。例如: const int hour;Time::Time(int h){hour=h;...//错误}Time::Time(int h):hour(h){}//正确 在类中声明了某个常数据成员后,该类中每个对象的这个数据成员的值都是只读的,而每个对象的这个数据成员的值可以不同,由定义对象时给出。 (2)常成员函数 定义格式:类型 函数名 (形参表)const const是函数类型的一部分,在声明函数原型和定义函数时都要用const关键字。 【注1】const是函数类型的一个组成部分,因此在函数的实现部分也要使用关键字const。常成员函数不能修改对象的数据成员,也不能调用该类中没有由关键字const修饰的成员函数,从而保证了在常成员函数中不会修改数据成员的值。如果一个对象被说明为常对象,则通过该对象只能调用它的常成员函数。 【注2】一般成员函数可以访问或修改本类中非const数据成员。而常成员函数只能读本类中的数据成员,而不能写他们。 数据成员 非const成员函数 const成员函数 非const的数据成员 可以引用,也可以改变值 可以引用,但不可以改变值 const数据成员 可以引用,但不可以改变值 可以引用,但不可以改变值 const对象的数据成员 不允许引用和改变值 可以引用,但不可以改变值 常成员函数的使用: 如果类中有部分数据成员的值要求为只读,可以将它们声明为const,这样成员函数只能读这些数据成员的值,但不能修改它们的值 如果所有数据成员的值为只读,可将对象声明为const,在类中必须声明const成员函数,常对象只能通过常成员函数读数据成员 常对象不能调用非const成员函数 【注】如果常对象的成员函数未加const,编译系统将其当作非const成员函数;常成员函数不能调用非const成员函数 3.指向对象的常指针 如果在定义指向对象的指针时,使用了关键字const,他就是一个常指针,必须在定义时对其初始化,并且在程序运行中不能再修改指针的值。 格式:const 指针变量名=对象地址 Time t1(10,12,15),t2;Time const p1=&t1;//在此后,不能修改p1Time const p1=&t2;//错误语句 指向对象的常指针,在程序运行中始终指向的是同一个对象。即指针变量的值始终不变,但它所指对象的数据成员值可以修改。当需要将一个指针变量固定地与一个对象相联系时,就可将指针变量指定为const。往往用常指针作为函数的形参,目的是不允许在函数中修改指针变量的值,让它始终指向原来的对象。 4.指向常对象的指针变量 5.对象的常引用 (1)含义 前面学过引用是传递参数的有效方法。用引用形参时,形参变量与实参变量是同一个变量,在函数内修改引用形参也就是修改实参变量。如果用引用形参又不想让函数修改实参,可以使用常引用机制。 (2)格式 const 类名 &形参变量名 (3)【例3.8】对象的引用 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);int hour;int minute;int sec;};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}void fun(Time &t) {t.hour = 18;}int main() {Time t1(10, 13, 56);fun(t1);cout << t1.hour << endl;return 0;} //如果用引用形参又不想让函数修改实参,可以使用常引用机制include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);void fun(int &t) {hour = t;t = 18;}int hour;int minute;int sec;};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}int main(int argc, char argc[]) {int x = 15;Time t1(10, 13, 56);t1.fun(x);cout << t1.hour << endl;cout << x << endl;return 0;} 6.const型数据小结 七、对象的动态建立与释放——动态建立对象 C++提供了new和delete运算符,实现动态分配、回收内存。他们也可以用来动态建立对象和释放对象。 格式:new 类名; 功能:在堆里分配内存,建立指定类的一个对象。如果分配成功,将返回动态对象的起始地址(指针);如不成功,返回0.为了保存这个指针,必须事先建立以类名为类型的指针变量。 格式:类名 指针变量名 Box pt;pt=new Box;//如果分配成功,就可以用指针变量pt访问动态对象的数据成员cout<<pt->height;cout<<pt->volume(); 当不再需要使用动态变量时,必须用delete运算符释放内存。 格式:delete 指针变量(存放的是用new运算返回的指针) 八、对象的赋值和复制 1.对象的赋值 (1)含义 如果一个类定义了两个或多个对象,则这些同类对象之间可以相互赋值。这里所指的对象的值含义是对象中所有数据成员的值。对象1、对象2都是已建立好的同类对象。 格式:对象1=对象2; (2)【例3.9】对象的赋值 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int = 10, int = 10, int = 10);int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int h, int w, int len) {height = h;width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1(15, 30, 25), box2;cout << "box1 体积=" << box1.volume() << endl;box2 = box1;cout << "box2 体积=" << box2.volume() << endl;return 0;} (3)说明 对象的赋值只对数据成员操作 数据成员中不能含有动态分配的数据成员 2.对象的复制 (1)含义 对象赋值的前提是对象1和对象2是已经建立的对象。C++还可以按照一个对象克隆出另一个对象(从无到有),这就是复制对象。复制对象是创建对象的另一种方法(以前学过的是定义对象)。创建对象必须调用构造函数,复制对象要调用复制构造函数。以Box类为例,复制构造函数的形式是: Box::Box(const Box &b){height=b.height;width=b.width;length=b.length;} 复制构造函数只有一个参数,这个参数是本类的对象,且采用引用对象形式。为了防止修改数据,加const限制。构造函数的内容就是将实参对象的数据成员值赋予新对象对应的数据成员,如果程序中未定义复制构造函数,编译系统将提供默认的复制构造函数,复制类中的数据成员。 复制对象有两种格式: 类名 对象2(对象1);按对象1复制对象2 类名 对象2=对象1,对象3=对象1,……按对象1复制对象2、对象3 (2)【例】用复制对象的方法创建Box类的对象(用默认复制构造函数) //include "stdafx.h"include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int = 10, int = 10, int = 10);int volume();private:int height;int width;int length;};Box::Box(int h, int w, int len) {height = h;width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int main() {Box box1(15, 30, 25);cout << "box1 体积=" << box1.volume() << endl;//Box box2=box1,box3=box2;Box box2(box1), box3(box2);cout << "box2 体积=" << box2.volume() << endl;cout << "box3 体积=" << box3.volume() << endl;return 0;} (3)说明 在以下情况调用复制构造函数: 在程序里用复制对象格式创建对象 当函数的参数是对象。调用函数时,需要将实参对象复制给形参对象,在此系统将调用复制构造函数 void fun(Box b){...}int main(){Box box1(12,15,18);fun(box1);return 0;} 在函数返回值是类的对象时,需要将函数里的对象复制一个临时对象当作函数值返回 Box f(){Box box1(12,15,18);return box1;}int main(){Box box2;box2=f();} 九、静态成员 C++用const保护数据对象不被修改,在实际中还需要共享数据,C++怎样提供数据共享机制?C++静态成员、友元实现对象之间、类之间的数据共享。 1.静态数据成员 (1)定义格式 static 类型 数据成员名 class Box{public:Box(int=10,int=10,int=10);int volume();private:static int height;int width;int length;}; (2)特性 设Box有n个对象box1..boxn。这n个对象的height成员在内存中共享一个整型数据空间。如果某个对象修改了height成员的值,其他n-1个对象的height成员值也被改变,从而达到n个对象共享height成员值的目的。 (3)说明 由于一个类的所有对象共享静态数据成员,所以不能用构造函数为静态数据成员初始化,只能在类外专门对其初始化。如果程序未对静态数据成员赋初值,则编译系统自动用0为它赋初值 格式:数据类型 类名::静态数据成员名=初值; 即可已用对象名引用静态成员,也可以用类名引用静态成员 静态数据成员在对象外单独开辟内存空间,只要在类中定义了静态成员,即使不定义对象,系统也为静态成员分配内存空间,可以被引用 在程序开始时为静态成员分配内存空间,直到程序结束才释放内存空间 静态数据成员作用域是它的类的作用域(如果在一个函数内定义类,他的静态数据成员作用域就是这个函数)在此范围内可以用“类名::静态成员名”的形式访问静态数据成员 (4)【例3.10】引用静态数据成员 include <iostream>using namespace std;class Box {public:Box(int, int);int volume();static int height;int width;int length;};Box::Box(int w, int len) {width = w;length = len;}int Box::volume() {return (height width length);}int Box::height = 10;int main() {Box a(15, 20), b(25, 30);cout << a.height << endl;cout << b.height << endl;cout << Box::height << endl;cout << a.volume() << endl;cout << b.volume() << endl;return 0;} 2.静态成员函数 (1)含义 C++提供静态成员函数,用它访问静态数据成员,静态成员函数不属于某个对象而属于类。 类中的非静态成员函数可以访问类中所有数据成员;而静态成员函数可以直接访问类的静态成员,不能直接访问非静态成员。 静态成员函数定义格式: static 类型 成员函数(形参表){……} 调用公有静态成员函数格式: 类名::成员函数(实参表) 引用方式 静态数据成员 非静态数据成员 静态成员函数 成员名 对象名.成员名 非静态成员函数 成员名 成员名 【注】静态成员函数不带this指针,所以必须用对象名和成员运算符.访问非静态成员;而普通成员函数有this指针,可以在函数中直接引用成员名。 (2)【例3.11】关于引用非静态成员和静态成员的具体方法 class Student {private:int num;int age;float score;static float sum;static int count;public:Student(int, int, int);void total();static float average();};Student::Student(int m, int a, int s) {num = m;age = a;score = s;}void Student::total() {sum += score;count++;}float Student::average() {return (sum / count);}float Student::sum = 0;int Student::count = 0;int main() {Student stud[3] = {Student(1001, 18, 70), Student(1002, 19, 79), Student(1005, 20, 98)};int n;cout << "请输入学生的人数:";cin >> n;for (int i = 1; i < n; i++)stud[i].total();cout << n << "个学生的平均成绩是:"cout << Student::average() << endl;return 0;} (3)【例】具有静态数据成员的point类 include <iostream>using namespace std;class Point {private:int X, Y;static int countP;public:Point(int xx = 0, int yy = 0) {X = xx;Y = yy;countP++;}Point(Point &p); //复制构造函数int GetX() {return X;}int GetY() {return Y;}int GetC() {cout << "Object id=" << countP << endl;return 0;} };Point::Point(Point &p) {X = p.X;Y = p.Y;countP++;}int Point::countP = 0;int main() {Point A(4, 5);cout << "Point A," << A.GetC() << "," << A.GetY();A.GetC();Point B(A);cout << "Point B," << B.GetC() << "," << B.GetY();B.GetC();return 0;} (4)静态成员函数举例 include <iostream>using namespace std;class application {private:static int global;public:static void f();static void g();};int application::global = 0;void application::f() {global = 5;}void application::g() {cout << global << endl;}int main() {application::f();application::g();return 0;} class A{private:int x; //非静态成员public:static void f(A a);};void A::f(A a){cout<<x; //对x的引用是错误的cout<<a.x; //正确} (5)具有静态数据、函数成员的Point类 include <iostream>using namespace std;class Point { //point类声明private: //私有数据成员int X, Y;static int countP;public: //外部接口Point(int xx = 0, int yy = 0) {X = xx;Y = yy;countP++;}Point(Point &p); //复制构造函数int GetX() {return X;}int GetY() {return Y;}static int GetC() {cout << "Object id=" << countP << endl;return 0;} };Point::Point(Point &p) {X = p.X;Y = p.Y;countP++;}int Point::countP = 0;int main() //主函数实现{ Point A(4, 5); //声明对象Acout << "Point A," << A.GetC() << "," << A.GetY();A.GetC(); //输出对象号,对象名引用Point B(A); //声明对象Bcout << "Point B," << B.GetC() << "," << B.GetY();Point::GetC(); //输出对象号,类名引用return 0;} (6)静态成员函数、静态数组及其初始化 include <iostream>include <stdio.h>using namespace std;class A {static int a[20];int x;public:A(int xx = 0) {x = xx;}static void in();static void out();void show() {cout << "x=" << x << endl;} };int A::a[20] = {0, 0};void A::in() {cout << "input a[20]:" << endl;for (int i = 0; i < 20; ++i)cin >> a[i];}void A::out() {for (int i = 0; i < 20; ++i)cout << "a[" << i << "]=" << a[i] << endl;}int main() {A::in();A::out();A a;a.out();a.show();return 0;} 十、友元 除了在同类对象之间共享数据外,类和类之间也可以共享数据。类的私有成员只能被类的成员函数访问,但是有时需要在类的外部访问类的私有成员,C++通过友元的手段实现这一特殊要求。友元可以是不属于任何类的一般函数,也可以是另一个类的成员函数,还可以是整个的一个类(这个类中的所有成员函数都可以成为友元函数)。 友元是C++提供的一种破坏数据封装和数据隐藏的机制。为了保证数据的完整性及数据封装与隐藏的原则,建议尽量不使用或少使用友元。 1.友元函数 (1)含义 如果在A类外定义一个函数(它可以是另一个类的成员函数,也可以是一个普通函数),在A类中声明该函数是A的友元函数后,这个函数就能访问A类中的所有成员。 (2)格式 friend 类型 类1::成员函数x(类2 &对象); friend 类型 函数y(类2 &对象); //类1是另一个类的类名,类2是本类的类名 功能:第一种形式在类2中声明类1的成员函数x为友元函数。第二种形式在类2中声明一个普通函数y是友元函数。 友元函数内访问对象的格式: 对象名.成员名 因为友元不是成员函数,它不属于类,所以它访问对象时必须冠以对象名。定义友元函数时形参通过定义引用对象,这样在友元函数内就能访问实参对象了。 (3)【例3.12】将普通函数声明为友元函数 include <iostream>using namespace std;class Time {public:Time(int, int, int);friend void display(Time &);private:int hour;int minute;int sec;};Time::Time(int h, int m, int s) {hour = h;minute = m;sec = s;}void display(Time &t) {cout << t.hour << ":" << t.minute << ":" << t.sec << endl;}int main() {Time t1(10, 13, 56);display(t1);return 0;} 【例】使用友元函数计算两点距离 include <iostream>include <cmath>using namespace std;class Point {public:Point(int xx = 0, int yy = 0) {X = xx;Y = yy;}int GetX() {return X;}int GetY() {return Y;}friend double Distance(Point &a, Point &b);private:int X, Y;};double Distance(Point &a, Point &b) {double dx = a.X - b.X;double dy = b.Y - b.Y;return sqrt(dx dx + dy dy);}int main() {Point p1(3.0, 5.0), p2(4.0, 6.0);double d = Distance(p1, p2);cout << "The distance is " << d << endl;return 0;} include <iostream>include <math.h>using namespace std;class TPoint {private:double x, y;public:TPoint(double a, double b) {x = a;y = b;cout << "点:(" << x << "," << y << ")" << endl;}friend double distance(TPoint &a, TPoint &b) {return sqrt((a.x - b.x) (a.x - b.x) + (a.y - b.y) (a.y - b.y));} };int main(int argc, char argv[]) {TPoint myp1(2.1, 1.3), myp2(5.4, 6.5);cout << "两点之间的距离为:";cout << distance(myp1, myp2) << endl;return 0;} (4)友元成员函数 【例3.13】将成员函数声明为友元函数 例子中有两个类Time和Date。其中Time类里定义了成员函数void display(Date &),他除了显示时间外还要显示日期,这个日期通过引用形参访问。在Date类中将Time类的display成员函数定义为友元函数,允许display访问Date类的所有私有数据成员。 include <iostream>using namespace std;class Date;class Time {private:int hour;int minute;int sec;public:Time(int, int, int);void display(const Date &);};class Date {private:int month;int day;int year;public:Date(int, int, int);friend void Time::display(const Date &);};Time::Time(int h, int m, int s) hour = h;minute = m;sec = s;}void Time::display(const Date &da) {cout << da.month << "/" << da.day << "/" << da.year << endl;cout << hour << ":" << minute << ":" << sec << endl;}Date::Date(int m, int d, int y) {month = m;day = d;year = y;}int main() {Time t1(10, 13, 56);Date d1(12, 25, 2004);t1.display(d1);return 0;} 【注1】友元是单向的,此例中声明Time的成员函数display是Date类的友元,允许它访问Date类的所有成员,但不等于说Date类的成员函数也是Time类的友元。 【注2】一个函数(包括普通函数和成员函数)可以被多个类声明为“朋友”,这样就可以引用多个类中的私有数据 【注3】例如可以将例3.13程序中的display函数作为类外的普通函数,分别在Time和Date类中将display声明为友元。Display就可以分别引用Time和Date类的对象的私有数据成员。输出年月日和时分秒。 2.友元类 C++允许将一个类声明为另一个类的友元。假定A类是B类的友元类,A类中所有的成员函数都是B类的友元函数,在B类中声明A类为友元类的格式:friend A; 【注1】友元关系是单向的,不是双向的 【注2】友元关系不能传递 【注3】实际中一般不把整个类声明友元类,而只是将确有需要的成员函数声明为友元函数 include <iostream>include <math.h>using namespace std;class B;class A {private:int x;public:A() {x = 3;}friend class B;};class B {public:void disp1(A temp) {temp.x++;cout << "disp1:x" << temp.x << endl;}void disp2(A temp) {temp.x--;cout << "disp2:x" << temp.x << endl;} };int main(int argc, char argv[]) {A a;B b;b.disp1(a);b.disp2(a);return 0;} class Student; //前向声明,类名声明class Teacher{privated:int noOfStudents;Student pList[100];public:void assignGrades(Student &s); //赋成绩void adjustHours(Student &s); //调整学时数};class Student{privated:int hours;float gpa;public:friend class Teacher;};void Teacher::assignGrades(Student &s){...};void Teacher::adjustHours(Student &s){...}; //函数定义必须在Student定义之后 十一、类模板 1.含义 对于功能相同而只是数据类型不同的函数,不必须定义出所有函数,我们定义一个可对任何类型变量操作的函数模板。对于功能相同的类而数据类型不同,不必定义出所有类,只要定义一个可对任何类进行操作的类模板。 例如定义比较两个整数的类和比较两个浮点数的类,这两个类做的工作是相似的,所以可以用类模板,减少工作量。 class Compare_int{private:int x,y;public:Compare_int(int a,int b){x=a;y=b;}int max(){return (x>y)?x:y;}int min(){return (x<y)?x:y;} };class Compare_float{private:float x,y;public:Compare_float(float a,float b){x=a;y=b;}float max(){return (x>y)?x:y;}float min(){return (x<y)?x:y;} }; 2.定义类模板的格式 template <class 类型参数名> class 类模板名 {……} 类型参数名:按标识符取名。如有多个类型参数,每个类型参数都要以class为前导,两个类型参数之间用逗号分隔 类模板名:按标识符取名 类模板{...}内定义数据成员和成员函数的规则:用类型参数作为数据类型,用类模板名作为类 template<class numtype>class Compare{private:numtype x,y;public:Compare(numtype a,numtype b){x=a,y=b;}numtype max(){return (x>y)?x:y;}numtype min(){return (x<y)?x:y;} }; 3.在类模板外定义成员函数的语法 类型参数 类模板名<类型参数>::成员函数名(形参表){……} 例如在类模板外定义max和min成员函数 template<class numtype>class Compare{public:Compare(numtype a,numtype b){x=a,y=b;}numtype max();numtype min();private:numtype x,y;};numtype Compare<numtype>::max(){return(x>y)?x:y;}numtype Compare<numtype>::min(){return(x<y)?x:y;} 4.使用类模板时,定义对象的格式 类模板名 <实际类型名>对象名; 类模板名 <实际类型名>对象名(实参表); 例如:Compare <int>cmp2(4,7) 在编译时, 编译系统用int取代类模板中的类型参数numtype,就把类模板具体化了。这时Compare<int>将相当于Compare_int类。 5.【例3.14】声明类模板,实现两个整数、浮点数和字符的比较,求出大数和小数 include <iostream>using namespace std;template<class numtype>class Compare {private:numtype x, y;public:Compare(numtype a, numtype b) {x = a;y = b;}numtype max() {return (x > y) ? x : y;}numtype min() {return (x < y) ? x : y;} };int main() {Compare<int>cmp1(3, 7);cout << cmp1.max() << "是两个整数中的大数." << endl;cout << cmp1.min() << "是两个整数中的小数." << endl;Compare<float>cmp2(45.78, 93.6);cout << cmp2.max() << "是两个浮点数中的大数." << endl;cout << cmp2.min() << "是两个浮点数中的小数." << endl;Compare<char>cmp3('a', 'A');cout << cmp3.max() << "是两个字符中的大者." << endl;cout << cmp3.min() << "是两个字符中的小者." << endl;return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_72318954/article/details/127064376。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-29 12:38:23
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...这些操作要么全部成功执行,要么全部回滚,以维护数据的一致性。文章中的场景是支付宝转账余额宝,当用户发起转账请求时,扣款和增款两个操作分别发生在不同的数据库(支付宝数据库和余额宝数据库)中,这就需要用到分布式事务来确保转账操作的原子性和一致性。 XA协议 , XA (eXtended Architecture) 是一种由 X/Open 组织定义的分布式事务处理标准,它为分布式事务管理器提供了一种跨多个资源(如数据库)进行协调的方式。在支付宝转账余额宝的例子中,XA协议允许一个事务管理器统一控制支付宝和余额宝两个数据库的事务,实现两阶段提交,从而确保两个数据库的数据一致性。 消息中间件 , 消息中间件是一种软件组件,用于应用程序之间传递异步消息,实现解耦、可靠传输和消息队列等功能。在文中提到的基于ActiveMQ的解决方案中,消息中间件充当了分布式事务协调者角色。当支付宝完成扣款后,会将消息插入到message表并发送至ActiveMQ,余额宝从消息队列消费消息并执行增款操作,通过这种方式实现了不同系统间的通信和事务协调,同时利用message表防止消息丢失和重复消费问题,确保了分布式事务的最终一致性。
2023-04-16 22:34:52
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...数据库的时候,我们在执行完 相应的crud 方法后,我们没有关闭 cursor .close()或者 db.close(),也同样会占用内存、因为只有关闭连接后,才会被GC 回收。 4.继续举个栗子 [java] view plain copy print ? Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("唐僧","pwd1",25); Person p2 = new Person("孙悟空","pwd2",26); Person p3 = new Person("猪八戒","pwd3",27); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:3 个元素! p3.setAge(2); //修改p3的年龄,此时p3元素对应的hashcode值发生改变 set.remove(p3); //此时remove不掉,造成内存泄漏 set.add(p3); //重新添加,居然添加成功 System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:4 个元素! J哥 亲自 实践了下,发现问题了,这个网上的栗子 是错的。实际上是可以remove掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章,都是这个栗子。。 这里 看下其他网站上的总结吧 :强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 OK。还有最后一点,就是关于图片的,bitmap对象的及时释放,这里 就不细说了,等在图片三级缓存一起去总结。 此时 感觉 对面的android 小哥 已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后, 他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问:有没有自定义过view。 J哥回答:这个很常见,我自己定义过很多,比如 下拉刷新,上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager,也是 继承viewpager,然后自己开启一个线程,去控制 切换的。还比如,跑马灯效果的textview ,scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确,我也是 自定义listview,复写了 onmeaure方法,然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片,我也是做过,主要是对onmeasure 方法,onlayout方法,ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等,奥 对了,我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件,侧滑解锁的,我也是自己定义的,然后展示给他看了一下,当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问:listview的优化、 J哥回答:(PS:这种问题,基本上 都快被问烂了,但是没办法 还是要回答。)listview作为最常见的 用来显示数据的view ,一般 从四个方面 去优化。 1 ,复用convertview, 不然假如有1000条数据,那么我们滑动,就会 产生1000个convertview ,这对内存是很大的浪费,所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数, 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的,我们要尽可能的减少,通常 我们定义一个viewholder,去管理 这些id ,然后通过tag 去直接拿到 id。 3, 分页加载,延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目,有一个榜单,数据量很大,一次请求过来的数据量很大,这样有两个问题,一个是请求网络 时间可能会很长,另一个展示数据 上面 体验对不是很好,所以 我们做了 第一次加载 20条,然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像, 图片的 优化。这里 类似 三级缓存,推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm,J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问: 看你简历上面 做过 社交,通信这块是怎么做的。 J哥回答:我看 咱们公司 也用到了 聊天,咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中,他说 是集成的环信(但是 有丢包现象,所以打算自己做通信)。 OK,J哥说 ,我们 项目中聊天 是基于xmpp协议的做的,在没有android以前 ,java有个开源的 smack ,android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了, 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天,这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ,然后进行通信,我说,这个 跟http请求 其实原理上一样,都是 绑定ip,然后 设置一些property,然后通过类似流进行通信的, asmack,其实底层 就是xml通信的。 面试官01问: touch 事件的传递机制,还特意画了,一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 J哥回答:就是这个, 这也难不倒我。因为J哥觉得 这个问题肯定会问到 所以 早有准备,这里 我就大体说下结论,详细原理 给你传送门。 我回答,这个很简单,只要你继承一下 button 和 linearlayout 复写一下 三个方法 dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程,我给你总的说下结论的,点击这个button,一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件,然后 往子类里面传递,让子类 在往子类的下一级子类去传递,让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件,如果消费掉,那么父类将不会响应,如果子类不消费,那么会退回到次级子类,然后看是否要消费,这样,一句话 就是父传子, 子决定要不要,不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍, 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦,http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问: 项目中图片的优化。 J哥回答:我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ,但是 很流畅,也没有oom。关于图片 优化,一般我们采用三级缓存,1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有,有直接拿来用,这里 我项目里是这样做的,我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少,然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片,我会保存到本地,避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题,对于单张的 大图片,我也会利用bitmapFactory,进行计算大小,然后 计算手机分辨率,进行定量的 压缩 处理。 面试官问: GC的回收 J哥回答:我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式,应该有多种不同的算法,我看过谷歌 官网介绍的一点,有这样一块区域,他分为 latest(最近) middle(中等)permanent(永久的),这样三块子区域。里面分别存放,刚刚被创建的,以及 时间 靠后的,很久的,对象,不断地新对象 往latest里面添加,当达到相应对象区域的阀值的时候,就会触发GC,GC 进行回收的时候,对于latest 中回收的速度是最快的,而permanent 相对是最久的,而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系, 还有一种算法,是根据最近被引用的时间,或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。GC回收的时候 会阻塞线程,所以代码中要避免创建不必要的对象,例如for循环中 创建大量对象 就会容易引起GC。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问: 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 J哥回答:这个问题 我也碰到过,我们都知道,viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道,这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来,已经夹在好了,有可能数据不是最新的,我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈,这个哥们大概没什么问的了,然后 就让我等一下,说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟,进来一小姑娘,坐下,看了我简历,我以为是人事,来跟我谈人生理想。结果,没说几句话,让我讲一下我的项目。我qu,惊呆我了。我问,你也是做android的,我去,是这样的、、把J哥吓到, 然后问了J哥几个问题。 Android 小姑娘问: 看你项目中的listview 中item类型 是统一的,而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 J哥回答:J哥装作很牛的样子说,我暂时想到两种方法,1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用,或者 把这几种类型 一起加载,然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘,假如 我这里 有一百条数据,这一百条是无序的,包含了 10种 item类型,你有没有什么好方法 去处理这个问题, 小姑娘说,你不是定义了类型吗,我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问: onAttch onDetach还是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow J哥回答:其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法,她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过, 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她,这两个方法是做什么的,小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的,那么的话 应该是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow方法了,小姑娘说: 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度,在 oncreate 里面不能计算,其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算,但是还是有方法计算的,(本人觉得面试 问你 API 是 最2的了,忍不住吐槽下,我遇到过,Camera 拍照,问我获取 一个图片,还是 视频的 方法,我去百度 一下,随便就知道,真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。) 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了,感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好,不管方法用没用到,我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了,后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧,到是没有问我什么技术问题, 总监: 问我 做没做过通信这块,能不能做这一块。 J哥回答:,我说做过,通信有几种协议的,我们用的 是xmpp协议的 ,服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的,客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ,比如我知道有些项目中用的 soap协议的,还有ip 协议的。PS:反正就是扯 我说 通信 客户端这一块 我没问题,但是 服务端 我 从工作以来 一直偏向 android 移动端开发,后台这一块,如果数据量大了,还要考虑并发之类的,我是做不了,让我做个tomcat搭建的demo 我可能可以。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 总监: 问我 什么时候能上班 J哥回答:我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 这里 感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事1:一进来,就问东问西。问加班看法啊,他们公司技术 一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 J哥回答:我说,一般遇到项目加功能 ,版本升级,等等 这些加班都没什么,只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事 是一直跟我强调这个,她不停强调 我就暗暗下决心,薪资 我是不会要低了。 人事1:看你还年轻啊,还能拼一拼啊、、、、 J哥回答:我说现在 这几年对我人生规划也算比较重要的时期,也是过一年少一年了,其实她的意思 还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话,然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊,之类的。。。 最后到关键问题上啦,最关心的,薪资问题。 人事1:期望薪资 J哥回答:我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好,你等下,然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久,然后又来一个 可能是人事吧。又进来,问了一遍,也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我,但是又觉得有点超出她们薪资期望吧,当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说,两天给我答复,心里很气愤,饿着肚子 面试到三点,竟然婉拒、、、 反正我是很生气,我说,好,然后我就走。结果,没过一个小时,人事又打电话来,非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼,难道她们CEO要给我煲汤 了?我说可以,然后时间定在后天了,,反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ,这家面试 先写到这里,下面下午还有一家,等下在写。准备睡觉。今天面试回来,累的就睡着了,晚上十点多才醒过来,想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-19 17:42:52
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...实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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...RTa等,在中文分词任务上取得的重大突破。通过预训练和微调的方式,这些模型能够在不依赖复杂分词算法的情况下实现高精度的词语切分,并且在长文本理解和语义分析上有显著优势。 2. 开源工具对比及应用场景:除了jieba之外,还有HanLP、LTP(哈工大语言技术平台)等优秀的中文分词开源工具。读者可以通过对比它们在不同场景下的性能表现,了解各自的优缺点以及如何根据实际需求选择合适的分词工具。例如,在处理大规模文本数据集时,考量速度、准确率以及资源消耗等因素至关重要。 3. 行业应用实例剖析:在新闻资讯、搜索引擎优化、社交媒体监控等领域,高效的中文分词技术具有广泛的应用价值。阿里巴巴、腾讯等企业在其产品中就广泛应用了此类技术,用于用户行为分析、智能推荐系统构建等方面。通过研究这些真实案例,可以深入了解jieba等分词工具在解决实际问题时所发挥的关键作用。 4. 学术研究与发展趋势:查阅最新的自然语言处理学术论文,可以发现对于中文分词的研究正逐渐从规则驱动转向数据驱动,并尝试结合多种上下文信息进行更精细化的词语切分。同时,跨语言模型的出现也为中文分词带来了新的挑战与机遇,比如探讨如何利用多语言模型对未登录词或新词进行有效识别和处理。 综上所述,关于jieba中文分词组件的延伸阅读,可以从深度学习技术在分词任务上的前沿发展、同类开源工具比较、具体行业应用案例以及学术研究趋势等多个维度展开,以全面把握这一领域的现状与未来发展方向。
2023-12-02 10:38:37
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...在命令行shell中执行,例如mysqld——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" To install the server as a Windows service manually, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --install MySQLXY --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要手动将服务器安装为Windows服务,请在命令行shell中执行此操作,例如mysqld——install MySQLXY——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" And then execute this in a command line shell to start the server, e.g. net start MySQLXY 然后在命令行shell中执行这个命令来启动服务器,例如net start MySQLXY Guidelines for editing this file编辑此文件的指南 ---------------------------------------------------------------------- In this file, you can use all long options that the program supports. If you want to know the options a program supports, start the program with the "--help" option. 在这个文件中,您可以使用程序支持的所有长选项。如果您想知道程序支持的选项,请使用“——help”选项启动程序。 More detailed information about the individual options can also be found in the manual. For advice on how to change settings please see https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html 有关各个选项的更详细信息也可以在手册中找到。有关如何更改设置的建议,请参见https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html CLIENT SECTION 客户端部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by MySQL client applications. Note that only client applications shipped by MySQL are guaranteed to read this section. If you want your own MySQL client program to honor these values, you need to specify it as an option during the MySQL client library initialization. MySQL客户机应用程序将读取以下选项。注意,只有MySQL提供的客户端应用程序才能阅读本节。如果您希望自己的MySQL客户机程序遵守这些值,您需要在初始化MySQL客户机库时将其指定为一个选项。 [client] pipe= socket=MYSQL port=3306 [mysql] no-beep default-character-set= SERVER SECTION 服务器部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by the MySQL Server. Make sure that you have installed the server correctly (see above) so it reads this file. MySQL服务器将读取以下选项。确保您已经正确安装了服务器(参见上面),以便它读取这个文件。 server_type=3 [mysqld] The next three options are mutually exclusive to SERVER_PORT below. 下面的三个选项对SERVER_PORT是互斥的。skip-networking enable-named-pipe 共享内存 skip-networking enable-named-pipe shared-memory shared-memory-base-name=MYSQL The Pipe the MySQL Server will use socket=MYSQL The TCP/IP Port the MySQL Server will listen on port=3306 Path to installation directory. All paths are usually resolved relative to this. basedir="C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 8.0/" Path to the database root datadir=C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Data The default character set that will be used when a new schema or table is created and no character set is defined 创建新模式或表时使用的默认字符集,并且没有定义字符集 character-set-server= The default authentication plugin to be used when connecting to the server 连接到服务器时使用的默认身份验证插件 default_authentication_plugin=caching_sha2_password The default storage engine that will be used when create new tables when 当创建新表时将使用的默认存储引擎 default-storage-engine=INNODB Set the SQL mode to strict 将SQL模式设置为strict sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION" General and Slow logging. 一般和缓慢的日志。 log-output=NONE general-log=0 general_log_file="DESKTOP-NF9QETB.log" slow-query-log=0 slow_query_log_file="DESKTOP-NF9QETB-slow.log" long_query_time=10 Binary Logging. 二进制日志。 log-bin Error Logging. 错误日志记录。 log-error="DESKTOP-NF9QETB.err" Server Id. server-id=1 Indicates how table and database names are stored on disk and used in MySQL. 指示表名和数据库名如何存储在磁盘上并在MySQL中使用。 Value = 0: Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement. Name comparisons are case sensitive. You should not set this variable to 0 if you are running MySQL on a system that has case-insensitive file names (such as Windows or macOS). Value = 0:表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上。名称比较区分大小写。如果您在一个具有不区分大小写文件名(如Windows或macOS)的系统上运行MySQL,则不应将该变量设置为0。 Value = 1: Table names are stored in lowercase on disk and name comparisons are not case-sensitive. MySQL converts all table names to lowercase on storage and lookup. This behavior also applies to database names and table aliases. 表名以小写存储在磁盘上,并且名称比较不区分大小写。MySQL在存储和查找时将所有表名转换为小写。此行为也适用于数据库名称和表别名。 Value = 3, Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement, but MySQL converts them to lowercase on lookup. Name comparisons are not case sensitive. This works only on file systems that are not case-sensitive! InnoDB table names and view names are stored in lowercase, as for Value = 1.表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上,但是MySQL在查找时将它们转换为小写。名称比较不区分大小写。这只适用于不区分大小写的文件系统!InnoDB表名和视图名以小写存储,Value = 1。 NOTE: lower_case_table_names can only be configured when initializing the server. Changing the lower_case_table_names setting after the server is initialized is prohibited. lower_case_table_names=1 Secure File Priv. 权限安全文件 secure-file-priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads" The maximum amount of concurrent sessions the MySQL server will allow. One of these connections will be reserved for a user with SUPER privileges to allow the administrator to login even if the connection limit has been reached. MySQL服务器允许的最大并发会话量。这些连接中的一个将保留给具有超级特权的用户,以便允许管理员登录,即使已经达到连接限制。 max_connections=151 The number of open tables for all threads. Increasing this value increases the number of file descriptors that mysqld requires. Therefore you have to make sure to set the amount of open files allowed to at least 4096 in the variable "open-files-limit" in 为所有线程打开的表的数量。增加这个值会增加mysqld需要的文件描述符的数量。因此,您必须确保在[mysqld_safe]节中的变量“open-files-limit”中将允许打开的文件数量至少设置为4096 section [mysqld_safe] table_open_cache=2000 Maximum size for internal (in-memory) temporary tables. If a table grows larger than this value, it is automatically converted to disk based table This limitation is for a single table. There can be many of them. 内部(内存)临时表的最大大小。如果一个表比这个值大,那么它将自动转换为基于磁盘的表。可以有很多。 tmp_table_size=94M How many threads we should keep in a cache for reuse. When a client disconnects, the client's threads are put in the cache if there aren't more than thread_cache_size threads from before. This greatly reduces the amount of thread creations needed if you have a lot of new connections. (Normally this doesn't give a notable performance improvement if you have a good thread implementation.) 我们应该在缓存中保留多少线程以供重用。当客户机断开连接时,如果之前的线程数不超过thread_cache_size,则将客户机的线程放入缓存。如果您有很多新连接,这将大大减少所需的线程创建量(通常,如果您有一个良好的线程实现,这不会带来显著的性能改进)。 thread_cache_size=10 MyISAM Specific options The maximum size of the temporary file MySQL is allowed to use while recreating the index (during REPAIR, ALTER TABLE or LOAD DATA INFILE. If the file-size would be bigger than this, the index will be created through the key cache (which is slower). MySQL允许在重新创建索引时(在修复、修改表或加载数据时)使用临时文件的最大大小。如果文件大小大于这个值,那么索引将通过键缓存创建(这比较慢)。 myisam_max_sort_file_size=100G If the temporary file used for fast index creation would be bigger than using the key cache by the amount specified here, then prefer the key cache method. This is mainly used to force long character keys in large tables to use the slower key cache method to create the index. myisam_sort_buffer_size=179M Size of the Key Buffer, used to cache index blocks for MyISAM tables. Do not set it larger than 30% of your available memory, as some memory is also required by the OS to cache rows. Even if you're not using MyISAM tables, you should still set it to 8-64M as it will also be used for internal temporary disk tables. 如果用于快速创建索引的临时文件比这里指定的使用键缓存的文件大,则首选键缓存方法。这主要用于强制大型表中的长字符键使用较慢的键缓存方法来创建索引。 key_buffer_size=8M Size of the buffer used for doing full table scans of MyISAM tables. Allocated per thread, if a full scan is needed. 用于对MyISAM表执行全表扫描的缓冲区的大小。如果需要完整的扫描,则为每个线程分配。 read_buffer_size=256K read_rnd_buffer_size=512K INNODB Specific options INNODB特定选项 innodb_data_home_dir= Use this option if you have a MySQL server with InnoDB support enabled but you do not plan to use it. This will save memory and disk space and speed up some things. 如果您启用了一个支持InnoDB的MySQL服务器,但是您不打算使用它,那么可以使用这个选项。这将节省内存和磁盘空间,并加快一些事情。skip-innodb skip-innodb If set to 1, InnoDB will flush (fsync) the transaction logs to the disk at each commit, which offers full ACID behavior. If you are willing to compromise this safety, and you are running small transactions, you may set this to 0 or 2 to reduce disk I/O to the logs. Value 0 means that the log is only written to the log file and the log file flushed to disk approximately once per second. Value 2 means the log is written to the log file at each commit, but the log file is only flushed to disk approximately once per second. 如果设置为1,InnoDB将在每次提交时将事务日志刷新(fsync)到磁盘,这将提供完整的ACID行为。如果您愿意牺牲这种安全性,并且正在运行小型事务,您可以将其设置为0或2,以将磁盘I/O减少到日志。值0表示日志仅写入日志文件,日志文件大约每秒刷新一次磁盘。值2表示日志在每次提交时写入日志文件,但是日志文件大约每秒只刷新一次磁盘。 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 The size of the buffer InnoDB uses for buffering log data. As soon as it is full, InnoDB will have to flush it to disk. As it is flushed once per second anyway, it does not make sense to have it very large (even with long transactions).InnoDB用于缓冲日志数据的缓冲区大小。一旦它满了,InnoDB就必须将它刷新到磁盘。由于它无论如何每秒刷新一次,所以将它设置为非常大的值是没有意义的(即使是长事务)。 innodb_log_buffer_size=5M InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to access data in tables. On a dedicated database server you may set this parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it too large, though, because competition of the physical memory may cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not set it too high. 与MyISAM不同,InnoDB使用缓冲池来缓存索引和行数据。设置的值越大,访问表中的数据所需的磁盘I/O就越少。在专用数据库服务器上,可以将该参数设置为机器物理内存大小的80%。但是,不要将它设置得太大,因为物理内存的竞争可能会导致操作系统中的分页。注意,在32位系统上,每个进程的用户级内存可能被限制在2-3.5G,所以不要设置得太高。 innodb_buffer_pool_size=20M Size of each log file in a log group. You should set the combined size of log files to about 25%-100% of your buffer pool size to avoid unneeded buffer pool flush activity on log file overwrite. However, note that a larger logfile size will increase the time needed for the recovery process. 日志组中每个日志文件的大小。您应该将日志文件的合并大小设置为缓冲池大小的25%-100%,以避免在覆盖日志文件时出现不必要的缓冲池刷新活动。但是,请注意,较大的日志文件大小将增加恢复过程所需的时间。 innodb_log_file_size=48M Number of threads allowed inside the InnoDB kernel. The optimal value depends highly on the application, hardware as well as the OS scheduler properties. A too high value may lead to thread thrashing. InnoDB内核中允许的线程数。最优值在很大程度上取决于应用程序、硬件以及OS调度程序属性。过高的值可能导致线程抖动。 innodb_thread_concurrency=9 The increment size (in MB) for extending the size of an auto-extend InnoDB system tablespace file when it becomes full. 增量大小(以MB为单位),用于在表空间满时扩展自动扩展的InnoDB系统表空间文件的大小。 innodb_autoextend_increment=128 The number of regions that the InnoDB buffer pool is divided into. For systems with buffer pools in the multi-gigabyte range, dividing the buffer pool into separate instances can improve concurrency, by reducing contention as different threads read and write to cached pages. InnoDB缓冲池划分的区域数。对于具有多gb缓冲池的系统,将缓冲池划分为单独的实例可以提高并发性,因为不同的线程对缓存页面的读写会减少争用。 innodb_buffer_pool_instances=8 Determines the number of threads that can enter InnoDB concurrently. 确定可以同时进入InnoDB的线程数 innodb_concurrency_tickets=5000 Specifies how long in milliseconds (ms) a block inserted into the old sublist must stay there after its first access before it can be moved to the new sublist. 指定插入到旧子列表中的块必须在第一次访问之后停留多长时间(毫秒),然后才能移动到新子列表。 innodb_old_blocks_time=1000 It specifies the maximum number of .ibd files that MySQL can keep open at one time. The minimum value is 10. 它指定MySQL一次可以打开的.ibd文件的最大数量。最小值是10。 innodb_open_files=300 When this variable is enabled, InnoDB updates statistics during metadata statements. 当启用此变量时,InnoDB会在元数据语句期间更新统计信息。 innodb_stats_on_metadata=0 When innodb_file_per_table is enabled (the default in 5.6.6 and higher), InnoDB stores the data and indexes for each newly created table in a separate .ibd file, rather than in the system tablespace. 当启用innodb_file_per_table(5.6.6或更高版本的默认值)时,InnoDB将每个新创建的表的数据和索引存储在单独的.ibd文件中,而不是系统表空间中。 innodb_file_per_table=1 Use the following list of values: 0 for crc32, 1 for strict_crc32, 2 for innodb, 3 for strict_innodb, 4 for none, 5 for strict_none. 使用以下值列表:0表示crc32, 1表示strict_crc32, 2表示innodb, 3表示strict_innodb, 4表示none, 5表示strict_none。 innodb_checksum_algorithm=0 The number of outstanding connection requests MySQL can have. This option is useful when the main MySQL thread gets many connection requests in a very short time. It then takes some time (although very little) for the main thread to check the connection and start a new thread. The back_log value indicates how many requests can be stacked during this short time before MySQL momentarily stops answering new requests. You need to increase this only if you expect a large number of connections in a short period of time. MySQL可以有多少未完成连接请求。当MySQL主线程在很短的时间内收到许多连接请求时,这个选项非常有用。然后,主线程需要一些时间(尽管很少)来检查连接并启动一个新线程。back_log值表示在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内可以堆多少个请求。只有当您预期在短时间内会有大量连接时,才需要增加这个值。 back_log=80 If this is set to a nonzero value, all tables are closed every flush_time seconds to free up resources and synchronize unflushed data to disk. This option is best used only on systems with minimal resources. 如果将该值设置为非零值,则每隔flush_time秒关闭所有表,以释放资源并将未刷新的数据同步到磁盘。这个选项最好只在资源最少的系统上使用。 flush_time=0 The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use 用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引执行全表扫描的连接的缓冲区的最小大小。 indexes and thus perform full table scans. join_buffer_size=200M The maximum size of one packet or any generated or intermediate string, or any parameter sent by the mysql_stmt_send_long_data() C API function. 由mysql_stmt_send_long_data() C API函数发送的一个包或任何生成的或中间字符串或任何参数的最大大小 max_allowed_packet=500M If more than this many successive connection requests from a host are interrupted without a successful connection, the server blocks that host from performing further connections. 如果在没有成功连接的情况下中断了来自主机的多个连续连接请求,则服务器将阻止主机执行进一步的连接。 max_connect_errors=100 Changes the number of file descriptors available to mysqld. You should try increasing the value of this option if mysqld gives you the error "Too many open files". 更改mysqld可用的文件描述符的数量。如果mysqld给您的错误是“打开的文件太多”,您应该尝试增加这个选项的值。 open_files_limit=4161 If you see many sort_merge_passes per second in SHOW GLOBAL STATUS output, you can consider increasing the sort_buffer_size value to speed up ORDER BY or GROUP BY operations that cannot be improved with query optimization or improved indexing. 如果在SHOW GLOBAL STATUS输出中每秒看到许多sort_merge_passes,可以考虑增加sort_buffer_size值,以加快ORDER BY或GROUP BY操作的速度,这些操作无法通过查询优化或改进索引来改进。 sort_buffer_size=1M The number of table definitions (from .frm files) that can be stored in the definition cache. If you use a large number of tables, you can create a large table definition cache to speed up opening of tables. The table definition cache takes less space and does not use file descriptors, unlike the normal table cache. The minimum and default values are both 400. 可以存储在定义缓存中的表定义的数量(来自.frm文件)。如果使用大量表,可以创建一个大型表定义缓存来加速表的打开。与普通的表缓存不同,表定义缓存占用更少的空间,并且不使用文件描述符。最小值和默认值都是400。 table_definition_cache=1400 Specify the maximum size of a row-based binary log event, in bytes. Rows are grouped into events smaller than this size if possible. The value should be a multiple of 256. 指定基于行的二进制日志事件的最大大小,单位为字节。如果可能,将行分组为小于此大小的事件。这个值应该是256的倍数。 binlog_row_event_max_size=8K If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its master.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_master_info events. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其主.info文件同步到磁盘。(在每个sync_master_info事件之后使用fdatasync())。 sync_master_info=10000 If the value of this variable is greater than 0, the MySQL server synchronizes its relay log to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log writes to the relay log. 如果这个变量的值大于0,MySQL服务器将其中继日志同步到磁盘。(在每个sync_relay_log写入到中继日志之后使用fdatasync())。 sync_relay_log=10000 If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its relay-log.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log_info transactions. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其中继日志.info文件同步到磁盘。(在每个sync_relay_log_info事务之后使用fdatasync())。 sync_relay_log_info=10000 Load mysql plugins at start."plugin_x ; plugin_y". 开始时加载mysql插件。“plugin_x;plugin_y” plugin_load The TCP/IP Port the MySQL Server X Protocol will listen on. MySQL服务器X协议将监听TCP/IP端口。 loose_mysqlx_port=33060 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mywpython/article/details/89499852。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-08 09:56:02
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...ovs常用命令 控制管理类 1.查看网桥和端口 ovs-vsctl show 1 2.创建一个网桥 ovs-vsctl add-br br0 ovs-vsctl set bridge br0 datapath_type=netdev 1 2 3.添加/删除一个端口 for system interfaces ovs-vsctl add-port br0 eth1 ovs-vsctl del-port br0 eth1 for DPDK ovs-vsctl add-port br0 dpdk1 -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 for DPDK bonds ovs-vsctl add-bond br0 dpdkbond0 dpdk1 dpdk2 \ -- set interface dpdk1 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:01:00.0 \ -- set interface dpdk2 type=dpdk options:dpdk-devargs=0000:02:00.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4.设置/清除网桥的openflow协议版本 ovs-vsctl set bridge br0 protocols=OpenFlow13 ovs-vsctl clear bridge br0 protocols 1 2 5.查看某网桥当前流表 ovs-ofctl dump-flows br0 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows br0 ovs-appctl bridge/dump-flows br0 1 2 3 6.设置/删除控制器 ovs-vsctl set-controller br0 tcp:1.2.3.4:6633 ovs-vsctl del-controller br0 1 2 7.查看控制器列表 ovs-vsctl list controller 1 8.设置/删除被动连接控制器 ovs-vsctl set-manager tcp:1.2.3.4:6640 ovs-vsctl get-manager ovs-vsctl del-manager 1 2 3 9.设置/移除可选选项 ovs-vsctl set Interface eth0 options:link_speed=1G ovs-vsctl remove Interface eth0 options link_speed 1 2 10.设置fail模式,支持standalone或者secure standalone(default):清除所有控制器下发的流表,ovs自己接管 secure:按照原来流表继续转发 ovs-vsctl del-fail-mode br0 ovs-vsctl set-fail-mode br0 secure ovs-vsctl get-fail-mode br0 1 2 3 11.查看接口id等 ovs-appctl dpif/show 1 12.查看接口统计 ovs-ofctl dump-ports br0 1 流表类 流表操作 1.添加普通流表 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.删除所有流表 ovs-ofctl del-flows br0 1 3.按匹配项来删除流表 ovs-ofctl del-flows br0 "in_port=1" 1 匹配项 1.匹配vlan tag,范围为0-4095 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan=777,actions=output:2 1 2.匹配vlan pcp,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 priority=401,in_port=1,dl_vlan_pcp=7,actions=output:2 1 3.匹配源/目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_src=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_dst=00:00:00:00:00:01/00:00:00:00:00:01,actions=output:2 1 2 4.匹配以太网类型,范围为0-65535 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x0806,actions=output:2 1 5.匹配源/目的IP 条件:指定dl_type=0x0800,或者ip/tcp ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_src=10.10.0.0/16,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.20.0.0/16,actions=output:2 1 2 6.匹配协议号,范围为0-255 条件:指定dl_type=0x0800或者ip ICMP ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_proto=1,actions=output:2 7.匹配IP ToS/DSCP,tos范围为0-255,DSCP范围为0-63 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd,并且ToS低2位会被忽略(DSCP值为ToS的高6位,并且低2位为预留位) ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_tos=68,actions=output:2 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_dscp=62,actions=output:2 8.匹配IP ecn位,范围为0-3 条件:指定dl_type=0x0800/0x86dd ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,ip_ecn=2,actions=output:2 9.匹配IP TTL,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_ttl=128,actions=output:2 10.匹配tcp/udp,源/目的端口,范围为0-65535 匹配源tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_src=179/0xfff0,actions=output:2 匹配目的tcp端口179 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_dst=179/0xfff0,actions=output:2 匹配源udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_src=1234/0xfff0,actions=output:2 匹配目的udp端口1234 ovs-ofctl add-flow br0 udp,udp_dst=1234/0xfff0,actions=output:2 11.匹配tcp flags tcp flags=fin,syn,rst,psh,ack,urg,ece,cwr,ns ovs-ofctl add-flow br0 tcp,tcp_flags=ack,actions=output:2 12.匹配icmp code,范围为0-255 条件:指定icmp ovs-ofctl add-flow br0 icmp,icmp_code=2,actions=output:2 13.匹配vlan TCI TCI低12位为vlan id,高3位为priority,例如tci=0xf123则vlan_id为0x123和vlan_pcp=7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,vlan_tci=0xf123,actions=output:2 14.匹配mpls label 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=7,actions=output:2 15.匹配mpls tc,范围为0-7 条件:指定dl_type=0x8847/0x8848 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_tc=7,actions=output:2 1 16.匹配tunnel id,源/目的IP 匹配tunnel id ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_id=0x7/0xf,actions=output:2 匹配tunnel源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_src=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 匹配tunnel目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,tun_dst=192.168.1.0/255.255.255.0,actions=output:2 一些匹配项的速记符 速记符 匹配项 ip dl_type=0x800 ipv6 dl_type=0x86dd icmp dl_type=0x0800,nw_proto=1 icmp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=58 tcp dl_type=0x0800,nw_proto=6 tcp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=6 udp dl_type=0x0800,nw_proto=17 udp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=17 sctp dl_type=0x0800,nw_proto=132 sctp6 dl_type=0x86dd,nw_proto=132 arp dl_type=0x0806 rarp dl_type=0x8035 mpls dl_type=0x8847 mplsm dl_type=0x8848 指令动作 1.动作为出接口 从指定接口转发出去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=output:2 1 2.动作为指定group group id为已创建的group table ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=group:666 1 3.动作为normal 转为L2/L3处理流程 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=normal 1 4.动作为flood 从所有物理接口转发出去,除了入接口和已关闭flooding的接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=flood 1 5.动作为all 从所有物理接口转发出去,除了入接口 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=all 1 6.动作为local 一般是转发给本地网桥 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=local 1 7.动作为in_port 从入接口转发回去 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=in_port 1 8.动作为controller 以packet-in消息上送给控制器 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=controller 1 9.动作为drop 丢弃数据包操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=drop 1 10.动作为mod_vlan_vid 修改报文的vlan id,该选项会使vlan_pcp置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_vid:8,output:2 1 11.动作为mod_vlan_pcp 修改报文的vlan优先级,该选项会使vlan_id置为0 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_vlan_pcp:7,output:2 1 12.动作为strip_vlan 剥掉报文内外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=strip_vlan,output:2 1 13.动作为push_vlan 在报文外层压入一层vlan tag,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=push_vlan:0x8100,set_field:4097-\>vlan_vid,output:2 1 ps: set field值为4096+vlan_id,并且vlan优先级为0,即4096-8191,对应的vlan_id为0-4095 14.动作为push_mpls 修改报文的ethertype,并且压入一个MPLS LSE ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,set_field:10-\>mpls_label,output:2 1 15.动作为pop_mpls 剥掉最外层mpls标签,并且修改ethertype为非mpls类型 ovs-ofctl add-flow br0 mpls,in_port=1,mpls_label=20,actions=pop_mpls:0x0800,output:2 1 16.动作为修改源/目的MAC,修改源/目的IP 修改源MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 修改目的MAC ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_dl_dst:00:00:00:00:00:01,output:2 修改源IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_src:192.168.1.1,output:2 修改目的IP ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=mod_nw_dst:192.168.1.1,output:2 17.动作为修改TCP/UDP/SCTP源目的端口 修改TCP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改TCP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 tcp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 修改UDP源端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_src:67,output:2 修改UDP目的端口 ovs-ofctl add-flow br0 udp,in_port=1,actions=mod_tp_dst:68,output:2 18.动作为mod_nw_tos 条件:指定dl_type=0x0800 修改ToS字段的高6位,范围为0-255,值必须为4的倍数,并且不会去修改ToS低2位ecn值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_tos:68,output:2 1 19.动作为mod_nw_ecn 条件:指定dl_type=0x0800,需要使用openflow1.1以上版本兼容 修改ToS字段的低2位,范围为0-3,并且不会去修改ToS高6位的DSCP值 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,actions=mod_nw_ecn:2,output:2 1 20.动作为mod_nw_ttl 修改IP报文ttl值,需要使用openflow1.1以上版本兼容 ovs-ofctl add-flow -O OpenFlow13 br0 in_port=1,actions=mod_nw_ttl:6,output:2 1 21.动作为dec_ttl 对IP报文进行ttl自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_ttl,output:2 1 22.动作为set_mpls_label 对报文最外层mpls标签进行修改,范围为20bit值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_label:666,output:2 1 23.动作为set_mpls_tc 对报文最外层mpls tc进行修改,范围为0-7 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_tc:7,output:2 1 24.动作为set_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行修改,范围为0-255 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=set_mpls_ttl:255,output:2 1 25.动作为dec_mpls_ttl 对报文最外层mpls ttl进行自减操作 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=dec_mpls_ttl,output:2 1 26.动作为move NXM字段 使用move参数对NXM字段进行操作 将报文源MAC复制到目的MAC字段,并且将源MAC改为00:00:00:00:00:01 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]-\>NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:00:00:00:00:00:01,output:2 1 2 ps: 常用NXM字段参照表 NXM字段 报文字段 NXM_OF_ETH_SRC 源MAC NXM_OF_ETH_DST 目的MAC NXM_OF_ETH_TYPE 以太网类型 NXM_OF_VLAN_TCI vid NXM_OF_IP_PROTO IP协议号 NXM_OF_IP_TOS IP ToS值 NXM_NX_IP_ECN IP ToS ECN NXM_OF_IP_SRC 源IP NXM_OF_IP_DST 目的IP NXM_OF_TCP_SRC TCP源端口 NXM_OF_TCP_DST TCP目的端口 NXM_OF_UDP_SRC UDP源端口 NXM_OF_UDP_DST UDP目的端口 NXM_OF_SCTP_SRC SCTP源端口 NXM_OF_SCTP_DST SCTP目的端口 27.动作为load NXM字段 使用load参数对NXM字段进行赋值操作 push mpls label,并且把10(0xa)赋值给mpls label ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=push_mpls:0x8847,load:0xa-\>OXM_OF_MPLS_LABEL[],output:2 对目的MAC进行赋值 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,actions=load:0x001122334455-\>OXM_OF_ETH_DST[],output:2 1 2 3 4 28.动作为pop_vlan 弹出报文最外层vlan tag ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1,dl_type=0x8100,dl_vlan=777,actions=pop_vlan,output:2 1 meter表 常用操作 由于meter表是openflow1.3版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.3版本以上 ps: 在openvswitch-v2.8之前的版本中,还不支持meter 在v2.8版本之后已经实现,要正常使用的话,需要注意的是datapath类型要指定为netdev,band type暂时只支持drop,还不支持DSCP REMARK 1.查看当前设备对meter的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-features br0 2.查看meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-meters br0 3.查看meter统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 meter-stats br0 4.创建meter表 限速类型以kbps(kilobits per second)计算,超过20kb/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=1,kbps,band=type=drop,rate=20 同上,增加burst size参数 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=2,kbps,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 同上,增加stats参数,对meter进行计数统计 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=3,kbps,stats,band=type=drop,rate=20,burst_size=256 限速类型以pktps(packets per second)计算,超过1000pkt/s则丢弃 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-meter br0 meter=4,pktps,band=type=drop,rate=1000 5.删除meter表 删除全部meter表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meters br0 删除meter id=1 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-meter br0 meter=1 6.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=meter:1,output:2 group表 由于group表是openflow1.1版本以后才支持,所以所有命令需要指定OpenFlow1.1版本以上 常用操作 group table支持4种类型 all:所有buckets都执行一遍 select: 每次选择其中一个bucket执行,常用于负载均衡应用 ff(FAST FAILOVER):快速故障修复,用于检测解决接口等故障 indirect:间接执行,类似于一个函数方法,被另一个group来调用 1.查看当前设备对group的支持 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-group-features br0 2.查看group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-groups br0 3.创建group表 类型为all ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=1,type=all,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-group br0 group_id=2,type=select,bucket=output:1,bucket=output:2,bucket=output:3 类型为select,指定hash方法(5元组,OpenFlow1.5+) ovs-ofctl -O OpenFlow15 add-group br0 group_id=3,type=select,selection_method=hash,fields=ip_src,bucket=output:2,bucket=output:3 4.删除group表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 del-groups br0 group_id=2 5.创建流表 ovs-ofctl -O OpenFlow13 add-flow br0 in_port=1,actions=group:2 goto table配置 数据流先从table0开始匹配,如actions有goto_table,再进行后续table的匹配,实现多级流水线,如需使用goto table,则创建流表时,指定table id,范围为0-255,不指定则默认为table0 1.在table0中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=0,in_port=1,actions=goto_table=1 2.在table1中添加一条流表条目 ovs-ofctl add-flow br0 table=1,ip,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2 tunnel配置 如需配置tunnel,必需确保当前系统对各tunnel的remote ip网络可达 gre 1.创建一个gre接口,并且指定端口id=1001 ovs-vsctl add-port br0 gre1 -- set Interface gre1 type=gre options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=1001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,并将tunnel id设置成123 ovs-vsctl set Interface gre1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 3.创建关于gre流表 封装gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:1001 解封gre转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=1001,actions=output:1 vxlan 1.创建一个vxlan接口,并且指定端口id=2001 ovs-vsctl add-port br0 vxlan1 -- set Interface vxlan1 type=vxlan options:remote_ip=1.1.1.1 ofport_request=2001 2.可选选项 将tos或者ttl在隧道上继承,将vni设置成123,UDP目的端为设置成8472(默认为4789) ovs-vsctl set Interface vxlan1 options:tos=inherit options:ttl=inherit options:key=123 options:dst_port=8472 3.创建关于vxlan流表 封装vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 ip,in_port=1,nw_dst=10.10.0.0/16,actions=output:2001 解封vxlan转发 ovs-ofctl add-flow br0 in_port=2001,actions=output:1 sflow配置 1.对网桥br0进行sflow监控 agent: 与collector通信所在的网口名,通常为管理口 target: collector监听的IP地址和端口,端口默认为6343 header: sFlow在采样时截取报文头的长度 polling: 采样时间间隔,单位为秒 ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=eth0 target=\"10.0.0.1:6343\" header=128 sampling=64 polling=10 -- set bridge br0 sflow=@sflow 2.查看创建的sflow ovs-vsctl list sflow 3.删除对应的网桥sflow配置,参数为sFlow UUID ovs-vsctl remove bridge br0 sflow 7b9b962e-fe09-407c-b224-5d37d9c1f2b3 4.删除网桥下所有sflow配置 ovs-vsctl -- clear bridge br0 sflow 1 QoS配置 ingress policing 1.配置ingress policing,对接口eth0入流限速10Mbps ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=10000 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=8000 2.清除相应接口的ingress policer配置 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_rate=0 ovs-vsctl set interface eth0 ingress_policing_burst=0 3.查看接口ingress policer配置 ovs-vsctl list interface eth0 4.查看网桥支持的Qos类型 ovs-appctl qos/show-types br0 端口镜像配置 1.配置eth0收到/发送的数据包镜像到eth1 ovs-vsctl -- set bridge br0 mirrors=@m \ -- --id=@eth0 get port eth0 \ -- --id=@eth1 get port eth1 \ -- --id=@m create mirror name=mymirror select-dst-port=@eth0 select-src-port=@eth0 output-port=@eth1 2.删除端口镜像配置 ovs-vsctl -- --id=@m get mirror mymirror -- remove bridge br0 mirrors @m 3.清除网桥下所有端口镜像配置 ovs-vsctl clear bridge br0 mirrors 4.查看端口镜像配置 ovs-vsctl get bridge br0 mirrors Open vSwitch中有多个命令,分别有不同的作用,大致如下: ovs-vsctl用于控制ovs db ovs-ofctl用于管理OpenFlow switch 的 flow ovs-dpctl用于管理ovs的datapath ovs-appctl用于查询和管理ovs daemon 转载于:https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/10336849.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30876945/article/details/99916308。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-08 17:13:19
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...中小企业MIS系统的管理基本上由两大部份组成,一是前台的可视化操作,二是后台的数据库管理。网管对前台的管理和维护工作包括保障网络链路通畅、处理MIS终端的突发事件以及对操作员的管理、培训等,这是网管们日常做得最多、最辛苦的功课;然而MIS系统架构中同等重要的针对数据库的管理、维护和优化工作,现实中似乎并没有得到网管朋友的足够重视,看起来这都是程序员的事,事实上,一个网管如果能在MIS设计期间就数据表的规范化、表索引优化、容量设计、事务处理等诸多方面与程序员进行卓有成效的沟通和协作,那么日常的前台管理工作将会变得大为轻松,因为在某种意义上,数据库管理系统就相当于操作系统,在系统中占有同样重要的位置。 这正是SQL SERVER等数据库管理系统和dBASEX、ACCESS等数据库文件系统的本质区别,所以,对数据库管理系统操作能力的强弱在某种程度上也折射出了网管的水平——个人认为,称得上优秀的Admin,至少应该是一个称职的DBA(数据库管理员)。 下面以SQL SERVER(下称 SQLS)为例,将数据库管理中难于理解的“索引原理”问题给各位朋友作一个深入浅出的介绍。其他的数据库管理系统如Oracle、Sybase等,朋友们可以融会贯通,举一反三。 一、数据表的基本结构 建立数据库的目的是管理大量数据,而建立索引的目的就是提高数据检索效率,改善数据库工作性能,提高数据访问速度。对于索引,我们要知其然,更要知其所以然,关键在于认识索引的工作原理,才能更好的管理索引。 为认识索引工作原理,首先有必要对数据表的基本结构作一次全面的复习。 SQLS当一个新表被创建之时,系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间,当字段的值从内存写入磁盘时,就在这一既定空间随机保存,当一个8K用完的时候,SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里,每个8K空间被称为一个数据页(Page),又名页面或数据页面,并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息,叫文件头(File header);每8个数据页(64K)的组合形成扩展区(Extent),称为扩展。全部数据页的组合形成堆(Heap)。 SQLS规定行不能跨越数据页,所以,每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因,存储超过8K的数据应使用text类型,实际上,text类型的字段值不能直接录入和保存,它只是存储一个指针,指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区,真正的数据正是放在这些数据页中。 页面有空间页面和数据页面之分。 当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时,称为混合扩展(Mixed Extent),每张表都以混合扩展开始;反之,称为一致扩展(Uniform Extent),专门保存数据及索引信息。 表被创建之时,SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面,随着数据量的增长,SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面,当数据超过8个页面时,则从一致扩展中分配数据页面。 空间页面专门负责数据空间的分配和管理,包括:PFS页面(Page free space):记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息;GAM页面(Global allocation map)和SGAM页面(Secodary global allocation map):用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新空间; 数据页或索引页则专门保存数据及索引信息,SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引:它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。 在WINDOWS中,我们对文件执行的每一步操作,在磁盘上的物理位置只有系统(system)才知道;SQL SERVER沿袭了这种工作方式,在插入数据的过程中,不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的,而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统(system)才知道。 这是为什么呢?众所周知,OS之所以能管理DISK,是因为在系统启动时首先加载了文件分配表:FAT(File Allocation Table),正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作,系统才得以正常运行;同理,作为管理系统级的SQL SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在,它就是索引分布映像页:IAM(Index Allocation Map)。 IAM的存在,使SQLS对数据表的物理管理有了可能。 IAM页从混合扩展中分配,记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置,每个IAM页面能管理512,000个数据页面,如果数据量太大,SQLS也可以增加更多的IAM页,可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以后的IAM页的位置。 数据页和文本/图像页互反,前者保存非文本/图像类型的数据,因为它们都不超过8K的容量,后者则只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义,保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下一步准确理解SQLS维护索引的方式,如页拆分、填充因子等。 二、索引的基本概念 索引是一种特殊类型的数据库对象,它与表有着密切的联系。 索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引,指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置,方便我们查找,但大多数的书籍只有目录,目录不是索引,只是书中内容的排序,并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间;索引也并不是必须要建立的,它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。 再进一步说,我们要在图书馆中查阅图书,该怎么办呢?图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子,里面分了若干的类别供我们检索图书,比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据,你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书,反正有许多检索方式,但有一点很明白,书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做,事实上,所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①,它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本,仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子,以下的讲解将会反复用到它。 SQLS在安装完成之后,安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库,其中master是SQLS的主数据库,用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息,它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。 master中有一个名为sysindexes的系统表,专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它,毫无疑义,它是本文主角之一。 查看一张表的索引属性,可以在查询分析器中使用以下命令:select from sysindexes where id=object_id(‘tablename’) ;而要查看表的索引所占空间的大小,可以使用系统存储过程命令:sp_spaceused tablename,其中参数tablename为被索引的表名。 三、平衡树 如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码,你有可能通过随机的翻寻,最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是:首先把书翻到大概二分之一的位置,如果要找的页码比该页的页码小,就把书向前翻到四分之一处,否则,就把书向后翻到四分之三的地方,依此类推,把书页续分成更小的部分,直至正确的页码。这叫“两分法”,微软在官方教程MOC里另有一种说法:叫B树(B-Tree,Balance Tree),即平衡树。 一个表索引由若干页面组成,这些页面构成了一个树形结构。B树由“根”(root)开始,称为根级节点,它通过指向另外两个页,把一个表的记录从逻辑上分成两个部分:“枝”—--非叶级节点(Non-Leaf Level);而非叶级节点又分别指向更小的部分:“叶”——叶级节点(Leaf Level)。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中,统称为索引节点,属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页(Page)。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。 “根”(root)对应了sysindexes表的Root字段,其中记载了非叶级节点的物理位置(即指针);非叶级节点位于根节点和叶节点之间,记载了指向叶级节点的指针;而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。 四、聚集索引和非聚集索引 从形式上而言,索引分为聚集索引(Clustered Indexes)和非聚集索引(NonClustered Indexes)。 聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引,其索引页中就包含着建立索引的列的值(下称索引键值),那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如,我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引,则表中的记录将按照姓名进行排列;如果建立了聚集索引的列是数值类型的,那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。 非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序,也就是说,表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列,而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置,叫做行定位符(RID:Row ID)。好似书后面的的索引表,索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。 SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引,由于非聚集索引不对表中的数据进行重组,而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。 五、数据是怎样被访问的 若能真正理解了以上索引的基础知识,那么再回头来看索引的工作原理就简单和轻松多了。 (一)SQLS怎样访问没有建立任何索引数据表: Heap译成汉语叫做“堆”,其本义暗含杂乱无章、无序的意思,前面提到数据值被写进数据页时,由于每一行记录之间并没地有特定的排列顺序,所以行与行的顺序就是随机无序的,当然表中的数据页也就是无序的了,而表中所有数据页就形成了“堆”,可以说,一张没有索引的数据表,就像一个只有书柜而没有索引卡片柜的图书馆,书库里面塞满了一堆乱七八糟的图书。当读者对管理员提交查询请求后,管理员就一头钻进书库,对照查找内容从头开始一架一柜的逐本查找,运气好的话,在第一个书架的第一本书就找到了,运气不好的话,要到最后一个书架的最后一本书才找到。 SQLS在接到查询请求的时候,首先会分析sysindexes表中一个叫做索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值,如果该值为0,表示这是一张数据表而不是索引表,SQLS就会使用sysindexes表的另一个字段——也就是在前面提到过的FirstIAM值中找到该表的IAM页链——也就是所有数据页集合。 这就是对一个没有建立索引的数据表进行数据查找的方式,是不是很没效率?对于没有索引的表,对于一“堆”这样的记录,SQLS也只能这样做,而且更没劲的是,即使在第一行就找到了被查询的记录,SQLS仍然要从头到尾的将表扫描一次。这种查询称为“遍历”,又叫“表扫描”。 可见没有建立索引的数据表照样可以运行,不过这种方法对于小规模的表来说没有什么太大的问题,但要查询海量的数据效率就太低了。 (二)SQLS怎样访问建立了非聚集索引的数据表: 如前所述,非聚集索引可以建多个,具有B树结构,其叶级节点不包含数据页,只包含索引行。假定一个表中只有非聚集索引,则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符(ROW ID,RID),他们指向具有该键值的数据行。每一个RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。 当INDID的值在2-250之间时,意味着表中存在非聚集索引页。此时,SQLS调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT,在其中查找与被查询最相近的值,根据这个值找到在非叶级节点中的页号,然后顺藤摸瓜,在叶级节点相应的页面中找到该值的RID,最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。 例如:假定在Lastname上建立了非聚集索引,则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为2;②立即从根出发,在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”,并查到其位于叶级页面的第61页;③仅在叶级页面的第61页的Martin下搜寻Ota的RID,其RID显示为N∶706∶4,表示Lastname字段中名为Ota的记录位于堆的第707页的第4行,N表示文件的ID值,与数据无关;④根据上述信息,SQLS立马在堆的第 707页第4行将该记录“揪”出来并显示于前台(客户端)。视表的数据量大小,整个查询过程费时从百分之几毫秒到数毫秒不等。 在谈到索引基本概念的时候,我们就提到了这种方式: 图书馆的前台有很多索引卡片柜,里面分了若干的类别,诸如按照书名笔画或拼音顺序、作者笔画或拼音顺序等等,但不同之处有二:① 索引卡片上记录了每本书摆放的具体位置——位于某柜某架的第几本——而不是“特殊编号”;② 书脊上并没有那个“特殊编号”。管理员在索引柜中查到所需图书的具体位置(RID)后,根据RID直接在书库中的具体位置将书提出来。 显然,这种查询方式效率很高,但资源占用极大,因为书库中书的位置随时在发生变化,必然要求管理员花费额外的精力和时间随时做好索引更新。 (三)SQLS怎样访问建立了聚集索引的数据表: 在聚集索引中,数据所在的数据页是叶级,索引数据所在的索引页是非叶级。 查询原理和上述对非聚集索引的查询相似,但由于记录是按照聚集索引中索引键值进行排序,换句话说,聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。 这就好比书库中的书就是按照书名的拼音在排序,而且也只按照这一种排序方式建立相应的索引卡片,于是查询起来要比上述只建立非聚集索引的方式要简单得多。仍以上面的查询为例: 假定在Lastname字段上建立了聚集索引,则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为1,这是在系统中只建立了聚集索引的标志;②立即从根出发,在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”,并查到其位于叶级页面的第120页;③在位于叶级页面第120页的Martin下搜寻到Ota条目,而这一条目已是数据记录本身;④将该记录返回客户端。 这一次的效率比第二种方法更高,以致于看起来更美,然而它最大的优点也恰好是它最大的缺点——由于同一张表中同时只能按照一种顺序排列,所以在任何一种数据表中的聚集索引只能建立一个;并且建立聚集索引需要至少相当于源表120%的附加空间,以存放源表的副本和索引中间页! 难道鱼和熊掌就不能兼顾了吗?办法是有的。 (四)SQLS怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表: 如果我们在建立非聚集索引之前先建立了聚集索引的话,那么非聚集索引就可以使用聚集索引的关键字进行检索,就像在图书馆中,前台卡片柜中的可以有不同类别的图书索引卡,然而每张卡片上都载明了那个特殊编号——并不是书籍存放的具体位置。这样在最大程度上既照顾了数据检索的快捷性,又使索引的日常维护变得更加可行,这是最为科学的检索方法。 也就是说,在只建立了非聚集索引的情况下,每个叶级节点指明了记录的行定位符(RID);而在既有聚集索引又有非聚集索引的情况下,每个叶级节点所指向的是该聚集索引的索引键值,即数据记录本身。 假设聚集索引建立在Lastname上,而非聚集索引建立在Firstname上,当执行Select From Member Where Firstname=’Mike’时,查询过程是:①SQLS查询INDID值为2;②立即从根出发,在Firstname的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近Mike的值“Jose”条目;③从Jose条目下的叶级页面中查到Mike逻辑位置——不是RID而是聚集索引的指针;④根据这一指针所指示位置,直接进入位于Lastname的聚集索引中的叶级页面中到达Mike数据记录本身;⑤将该记录返回客户端。 这就完全和我们在“索引的基本概念”中讲到的现实场景完全一样了,当数据发生更新的时候,SQLS只负责对聚集索引的健值驾以维护,而不必考虑非聚集索引,只要我们在ID类的字段上建立聚集索引,而在其它经常需要查询的字段上建立非聚集索引,通过这种科学的、有针对性的在一张表上分别建立聚集索引和非聚集索引的方法,我们既享受了索引带来的灵活与快捷,又相对规避了维护索引所导致的大量的额外资源消耗。 六、索引的优点和不足 索引有一些先天不足:1:建立索引,系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引。2:更新数据的时候,系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新,以维持数据和索引的一致性——这就如同图书馆要有专门的位置来摆放索引柜,并且每当库存图书发生变化时都需要有人将索引卡片重整以保持索引与库存的一致。 当然建立索引的优点也是显而易见的:在海量数据的情况下,如果合理的建立了索引,则会大大加强SQLS执行查询、对结果进行排序、分组的操作效率。 实践表明,不恰当的索引不但于事无补,反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。比如在如下字段建立索引应该是不恰当的:1、很少或从不引用的字段;2、逻辑型的字段,如男或女(是或否)等。 综上所述,提高查询效率是以消耗一定的系统资源为代价的,索引不能盲目的建立,必须要有统筹的规划,一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡,有得必有失,此消则彼长。这是考验一个DBA是否优秀的很重要的指标。 至此,我们一直在说SQLS在维护索引时要消耗系统资源,那么SQLS维护索引时究竟消耗了什么资源?会产生哪些问题?究竟应该才能优化字段的索引? 在上篇中,我们就索引的基本概念和数据查询原理作了详细阐述,知道了建立索引时一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡,有得必有失,此消则彼长。那么,SQLS维护索引时究竟怎样消耗资源?应该从哪些方面对索引进行管理与优化?以下就从七个方面来回答这些问题。 一、页分裂 微软MOC教导我们:当一个数据页达到了8K容量,如果此时发生插入或更新数据的操作,将导致页的分裂(又名页拆分): 1、有聚集索引的情况下:聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页,该页由聚集索引关键字决定; 2、只有堆的情况下:只要有空间就可以插入新的行,但是如果我们对行数据的更新需要更多的空间,以致大于了当前页的可用空间,行就被移到新的页中,并且在原位置留下一个转发指针,指向被移动的新行,如果具有转发指针的行又被移动了,那么原来的指针将重新指向新的位置; 3、如果堆中有非聚集索引,那么尽管插入和更新操作在堆中不会发生页分裂,但是在非聚集索引上仍然产生页分裂。 无论有无索引,大约一半的数据将保留在老页面,而另一半将放入新页面,并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以,频繁页分裂,后果很严重,将使物理表产生大量数据碎片,导致直接造成I/O效率的急剧下降,最后,停止SQLS的运行并重建索引将是我们的唯一选择! 二、填充因子 然而在“混沌之初”,就可以在一定程度上避免不愉快出现:在创建索引时,可以为这个索引指定一个填充因子,以便在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间,将来数据可以进行扩充和减少页分裂。填充因子是从0到100的百分比数值,设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置。值越小则数据页上的空闲空间越大,这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要,但这一操作需要占用更多的硬盘空间。 填充因子只在创建索引时执行,索引创建以后,当表中进行数据的添加、删除或更新时,是不会保持填充因子的,如果想在数据页上保持额外的空间,则有悖于使用填充因子的本意,因为随着数据的输入,SQLS必须在每个页上进行页拆分,以保持填充因子指定的空闲空间。因此,只有在表中的数据进行了较大的变动,才可以填充数据页的空闲空间。这时,可以从容的重建索引,重新指定填充因子,重新分布数据。 反之,填充因子指定不当,就会降低数据库的读取性能,其降低量与填充因子设置值成反比。例如,当填充因子的值为50时,数据库的读取性能会降低两倍!所以,只有在表中根据现有数据创建新索引,并且可以预见将来会对这些数据进行哪些更改时,设置填充因子才有意义。 三、两道数学题 假定数据库设计没有问题,那么是否象上篇中分析的那样,当你建立了众多的索引,在查询工作中SQLS就只能按照“最高指示”用索引处理每一个提交的查询呢?答案是否定的! 上篇“数据是怎样被访问的”章节中提到的四种索引方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较,实际上,将在外,军令有所不从,SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引! 这是怎么回事呢? 让我们先来算一道题:如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话,我们对其中10字节的一个字段建立索引,那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过,SQLS的最小空间分配单元是“页(Page)”,一个页面在磁盘上占用8K空间,所以一页只能存储8条“记录”,但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句),如果没有索引的话,我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话,那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块,然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块,这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快! 同上,如果要无条件检索全部记录(不用Where子句),不用索引的话,需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面;而使用索引的话,首先检索索引,访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果,再根据索引检索结果去对应数据页面,由于是检索全部数据,所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来,一共访问了1010个页面,这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术,在上述情况下,SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引,什么时候不用索引的呢?因为SQLS除了维护数据信息外,还维护着数据统计信息! 四、统计信息 打开企业管理器,单击“Database”节点,右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡,观察“Settings”下的各项复选项,你发现了什么? 从Settings中我们可以看到,在数据库中,SQLS将默认的自动创建和更新统计信息,这些统计信息包括数据密度和分布信息,正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略:建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时,SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息:分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost),并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化,SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后,该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如,对于有一万条记录的表,当1000个索引键值发生改变时,该表的统计信息便可能需要更新,因为1000 个值在该表中占了10%,这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说,1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计,因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程,限于篇幅,这里就省略了,请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句,SQLS除了能自动记录统计信息之外,还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息,包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂,有些索引页可能只包含几页数据,另外应用在执行大量I/O的时候,重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有: 1) 数据和使用模式大幅度变化; 2)排序的顺序发生改变; 3)要进行大量插入操作或已经完成; 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多; 5)由于大量数据修改,使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算; 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候,让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候,可以对字段值进行某些限制,比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复,用于防止表中出现两条完全相同的记录,这样的字段称为主键,每张表都可以建立并且只能建立一个主键,构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似,区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引,由于其字段值具有唯一性,于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”,如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的,那么它又叫“复合性索引”。 注意,唯一索引不是聚集索引,如果对一个字段建立了唯一索引,你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引,它们可以是聚集的,也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的,不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束,那么当创建表或者修改表时,SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性,那么应该创建主键约束或者唯一性键约束,而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时,应该认真考虑这些规则:当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时, SQLS钭自动创建一个唯一性索引;如果表中已经包含有数据,那么当创建索引时,SQLS检查表中已有数据的冗余性,如果发现冗余值,那么SQLS就取消该语句的执行,并且返回一个错误消息,确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时,当两个或者多个列作为一个关键值时,最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时,应该考虑这些规则:最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引,构成复合索引的列的总长度不能超过900字节,也就是说复合列的长度不能太长;在复合索引中,所有的列必须来自同一个表中,不能跨表建立复合列;在复合索引中,列的排列顺序是非常重要的,原则上,应该首先定义最唯一的列,例如在(COL1,COL2)上的索引与在(COL2,COL1)上的索引是不相同的,因为两个索引的列的顺序不同;为了使查询优化器使用复合索引,查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列;当表中有多个关键列时,复合索引是非常有用的;使用复合索引可以提高查询性能,减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述,我们总结了如下索引使用原则: 1)逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段,不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了,SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程,表面上是SQLS在东跑西跑,其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成,全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页,如果有索引指向数据值,则I/O读几次磁盘就可以了。但是,在随时发生的增、删、改操作中,索引的存在会大大增加工作量,因此,合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的,只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是: (1)主键时常作为where子句的条件,应在表的主键列上建立聚聚集索引,尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列,或者非常频繁地被访问的列,可考虑建立聚聚集索引。 (3)经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询,并把查询引用最频繁的列作为前导列,如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的,那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时,使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂,同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引,则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时,尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键,以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针,通过这种方式,可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外,尽可能地使用整数为键值,因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统,让索引以及查询背后的东西真相大白,可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话,索引就象盐,少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-30 23:10:07
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...悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 所以没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO的好处:更少的技术负债,更好的招聘效果 参与开源社区----特别是在内部开源计划办公室(OSPO)的指导下----不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的作用。 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以处理且看到投资回报的事情。” 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才干。 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找到为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些顶级的实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。”— Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把空闲时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-03 09:19:23
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2023-04-01 18:34:12
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...C,实现远程任意代码执行的漏洞利用。 漏洞本身原理简单,也并不是关键。以其中一个为例,Pavel在发现时负责任地向LibVNC作者提交了issue,并跟进漏洞修复过程;在第一次修复之后,复核并指出修复代码无效,给出了有效patch。这个过程是常规操作。 漏洞疑点 有意思的是,在漏洞披露邮件中,Pavel重点谈了自己对这系列漏洞的一些周边发现,也是这里提到的原因。其中,关于存在漏洞的代码,作者表述: 我最初认为,这些问题是libvnc开发者自己代码中的错误,但看起来并非如此。其中有一些(如CoRRE数据处理函数中的堆缓冲区溢出),出现在AT&T实验室1999年的代码中,而后被很多软件开发者原样复制(在Github上搜索一下HandleCoRREBPP函数,你就知道),LibVNC和TightVNC也是如此。 为了证实,翻阅了这部分代码,确实在其中数据处理相关代码文件看到了剑桥和AT&T实验室的文件头GPL声明注释,中国菜刀 这证实这些文件是直接从最初剑桥实验室版本VNC移植过来的,且使用方式是 直接代码包含,而非独立库引用方式。在官方开源发布并停止更新后,LibVNC使用的这部分代码基本没有改动——除了少数变量命名方式的统一,以及本次漏洞修复。通过搜索,我找到了2000年发布的相关代码文件,确认这些文件与LibVNC中引入的原始版本一致。 另外,Pavel同时反馈了TightVNC中相同的问题。TightVNC与LibVNC没有继承和直接引用关系,但上述VNC代码同样被TightVNC使用,问题的模式不约而同。Pavel测试发现在Ubuntu最新版本TightVNC套件(1.3.10版本)中同样存在该问题,上报给当前软件所有者GlavSoft公司,但对方声称目前精力放在不受GPL限制的TightVNC 2.x版本开发中,对开源的1.x版本漏洞代码“可能会进行修复”。看起来,这个问题被踢给了各大Linux发行版社区来焦虑了——如果他们愿意接锅。 问题思考 在披露邮件中,Pavel认为,这些代码bug“如此明显,让人无法相信之前没被人发现过……也许是因为某些特殊理由才始终没得到修复”。 事实上,我们都知道目前存在一些对开源基础软件进行安全扫描的大型项目,例如Google的OSS;同时,仍然存活的开源项目也越来越注重自身代码发布前的安全扫描,Fortify、Coverity的扫描也成为很多项目和平台的标配。在这样一些眼睛注视下,为什么还有这样的问题?我认为就这个具体事例来说,可能有如下两个因素: ·上游已死。仍然在被维护的代码,存在版本更迭,也存在外界的持续关注、漏洞报告和修复、开发的迭代,对于负责人的开发者,持续跟进、评估、同步代码的改动是可能的。但是一旦一份代码走完了生命周期,就像一段史实一样会很少再被改动。 ·对第三方上游代码的无条件信任。我们很多人都有过基础组件、中间件的开发经历,不乏有人使用Coverity开启全部规则进行代码扫描、严格修复所有提示的问题甚至编程规范warning;报告往往很长,其中也包括有源码形式包含的第三方代码中的问题。但是,我们一方面倾向于认为这些被广泛使用的代码不应存在问题(不然早就被人挖过了),一方面考虑这些引用的代码往往是组件或库的形式被使用,应该有其上下文才能认定是否确实有可被利用的漏洞条件,现在单独扫描这部分代码一般出来的都是误报。所以这些代码的问题都容易被忽视。 但是透过这个具体例子,再延伸思考相关的实践,这里最根本的问题可以总结为一个模式: 复制粘贴风险。复制粘贴并不简单意味着剽窃,实际是当前软件领域、互联网行业发展的基础模式,但其中有一些没人能尝试解决的问题: ·在传统代码领域,如C代码中,对第三方代码功能的复用依赖,往往通过直接进行库的引入实现,第三方代码独立而完整,也较容易进行整体更新;这是最简单的情况,只需要所有下游使用者保证仅使用官方版本,跟进官方更新即可;但在实践中很难如此贯彻,这是下节讨论的问题。 ·有些第三方发布的代码,模式就是需要被源码形式包含到其他项目中进行统一编译使用(例如腾讯的开源Json解析库RapidJSON,就是纯C++头文件形式)。在开源领域有如GPL等规约对此进行规范,下游开发者遵循协议,引用代码,强制或可选地显式保留其GPL声明,可以进行使用和更改。这样的源码依赖关系,结合规范化的changelog声明代码改动,侧面也是为开发过程中跟进考虑。但是一个成型的产品,比如企业自有的服务端底层产品、中间件,新版本的发版更新是复杂的过程,开发者在旧版本仍然“功能正常”的情况下往往倾向于不跟进新版本;而上游代码如果进行安全漏洞修复,通常也都只在其最新版本代码中改动,安全修复与功能迭代并存,如果没有类似Linux发行版社区的努力,旧版本代码完全没有干净的安全更新patch可用。 ·在特定场景下,有些开发实践可能不严格遵循开源代码协议限定,引入了GPL等协议保护的代码而不做声明(以规避相关责任),丢失了引入和版本的信息跟踪;在另一些场景下,可能存在对开源代码进行大刀阔斧的修改、剪裁、定制,以符合自身业务的极端需求,但是过多的修改、人员的迭代造成与官方代码严重的失同步,丧失可维护性。 ·更一般的情况是,在开发中,开发者个体往往心照不宣的存在对网上代码文件、代码片段的复制-粘贴操作。被参考的代码,可能有上述的开源代码,也可能有各种Github作者练手项目、技术博客分享的代码片段、正式开源项目仅用来说明用法的不完备示例代码。这些代码的引入完全无迹可寻,即便是作者自己也很难解释用了什么。这种情况下,上面两条认定的那些与官方安全更新失同步的问题同样存在,且引入了独特的风险:被借鉴的代码可能只是原作者随手写的、仅仅是功能成立的片段,甚至可能是恶意作者随意散布的有安全问题的代码。由此,问题进入了最大的发散空间。 在Synopsys下BLACKDUCK软件之前发布的《2018 Open Source Security and Risk Analysis Report》中分析,96%的应用中包含有开源组件和代码,开源代码在应用全部代码中的占比约为57%,78%的应用中在引用的三方开源代码中存在历史漏洞。也就是说,现在互联网上所有厂商开发的软件、应用,其开发人员自己写的代码都是一少部分,多数都是借鉴来的。而这还只是可统计、可追溯的;至于上面提到的非规范的代码引用,如果也纳入进来考虑,三方代码占应用中的比例会上升到多少?曾经有分析认为至少占80%,我们只期望不会更高。 Ⅱ. 从碎片到乱刃:OpenSSH在野后门一览 在进行基础软件梳理时,回忆到反病毒安全软件提供商ESET在2018年十月发布的一份白皮书《THE DARK SIDE OF THE FORSSHE: A landscape of OpenSSH backdoors》。其站在一个具有广泛用户基础的软件提供商角度,给出了一份分析报告,数据和结论超出我们对于当前基础软件使用全景的估量。以下以我的角度对其中一方面进行解读。 一些必要背景 SSH的作用和重要性无需赘言;虽然我们站在传统互联网公司角度,可以认为SSH是通往生产服务器的生命通道,但当前多样化的产业环境已经不止于此(如之前libssh事件中,不幸被我言中的,SSH在网络设备、IoT设备上(如f5)的广泛使用)。 OpenSSH是目前绝大多数SSH服务端的基础软件,有完备的开发团队、发布规范、维护机制,本身是靠谱的。如同绝大多数基础软件开源项目的做法,OpenSSH对漏洞有及时的响应,针对最新版本代码发出安全补丁,但是各大Linux发行版使用的有各种版本的OpenSSH,这些社区自行负责将官方开发者的安全补丁移植到自己系统搭载的低版本代码上。天空彩 白皮书披露的现状 如果你是一个企业的运维管理人员,需要向企业生产服务器安装OpenSSH或者其它基础软件,最简单的方式当然是使用系统的软件管理安装即可。但是有时候,出于迁移成本考虑,可能企业需要在一个旧版本系统上,使用较新版本的OpenSSL、OpenSSH等基础软件,这些系统不提供,需要自行安装;或者需要一个某有种特殊特性的定制版本。这时,可能会选择从某些rpm包集中站下载某些不具名第三方提供的现成的安装包,或者下载非官方的定制化源码本地编译后安装,总之从这里引入了不确定性。 这种不确定性有多大?我们粗估一下,似乎不应成为问题。但这份白皮书给我们看到了鲜活的数据。 ESET研究人员从OpenSSH的一次历史大规模Linux服务端恶意软件Windigo中获得启示,采用某种巧妙的方式,面向在野的服务器进行数据采集,主要是系统与版本、安装的OpenSSH版本信息以及服务端程序文件的一个特殊签名。整理一个签名白名单,包含有所有能搜索到的官方发布二进制版本、各大Linux发行版本各个版本所带的程序文件版本,将这些标定为正常样本进行去除。最终结论是: ·共发现了几百个非白名单版本的OpenSSH服务端程序文件ssh和sshd; ·分析这些样本,将代码部分完全相同,仅仅是数据和配置不同的合并为一类,且分析判定确认有恶意代码的,共归纳为 21个各异的恶意OpenSSH家族; ·在21个恶意家族中,有12个家族在10月份时完全没有被公开发现分析过;而剩余的有一部分使用了历史上披露的恶意代码样本,甚至有源代码; ·所有恶意样本的实现,从实现复杂度、代码混淆和自我保护程度到代码特征有很大跨度的不同,但整体看,目的以偷取用户凭证等敏感信息、回连外传到攻击者为主,其中有的攻击者回连地址已经存在并活跃数年之久; ·这些后门的操控者,既有传统恶意软件黑产人员,也有APT组织; ·所有恶意软件或多或少都在被害主机上有未抹除的痕迹。ESET研究者尝试使用蜜罐引诱出攻击者,但仍有许多未解之谜。这场对抗,仍未取胜。 白皮书用了大篇幅做技术分析报告,此处供细节分析,不展开分析,以下为根据恶意程序复杂度描绘的21个家族图谱: 问题思考 问题引入的可能渠道,我在开头进行了一点推测,主要是由人的原因切入的,除此以外,最可能的是恶意攻击者在利用各种方法入侵目标主机后,主动替换了目标OpenSSH为恶意版本,从而达成攻击持久化操作。但是这些都是止血的安全运维人员该考虑的事情;关键问题是,透过表象,这显露了什么威胁形式? 这个问题很好回答,之前也曾经反复说过:基础软件碎片化。 如上一章节简单提到,在开发过程中有各种可能的渠道引入开发者不完全了解和信任的代码;在运维过程中也是如此。二者互相作用,造成了软件碎片化的庞杂现状。在企业内部,同一份基础软件库,可能不同的业务线各自定制一份,放到企业私有软件仓库源中,有些会有人持续更新供自己产品使用,有些由系统软件基础设施维护人员单独维护,有些则可能是开发人员临时想起来上传的,他们自己都不记得;后续用到的这个基础软件的开发和团队,在这个源上搜索到已有的库,很大概率会倾向于直接使用,不管来源、是否有质量背书等。长此以往问题会持续发酵。而我们开最坏的脑洞,是否可能有黑产人员入职到内部,提交个恶意基础库之后就走人的可能?现行企业安全开发流程中审核机制的普遍缺失给这留下了空位。 将源码来源碎片化与二进制使用碎片化并起来考虑,我们不难看到一个远远超过OpenSSH事件威胁程度的图景。但这个问题不是仅仅靠开发阶段规约、运维阶段规范、企业内部管控、行业自查、政府监管就可以根除的,最大的问题归根结底两句话: 不可能用一场战役对抗持续威胁;不可能用有限分析对抗无限未知。 Ⅲ. 从自信到自省:RHEL、CentOS backport版本BIND漏洞 2018年12月20日凌晨,在备战冬至的软件供应链安全大赛决赛时,我注意到漏洞预警平台捕获的一封邮件。但这不是一个漏洞初始披露邮件,而是对一个稍早已披露的BIND在RedHat、CentOS发行版上特定版本的1day漏洞CVE-2018-5742,由BIND的官方开发者进行额外信息澄(shuǎi)清(guō)的邮件。 一些必要背景 关于BIND 互联网的一个古老而基础的设施是DNS,这个概念在读者不应陌生。而BIND“是现今互联网上最常使用的DNS软件,使用BIND作为服务器软件的DNS服务器约占所有DNS服务器的九成。BIND现在由互联网系统协会负责开发与维护参考。”所以BIND的基础地位即是如此,因此也一向被大量白帽黑帽反复测试、挖掘漏洞,其开发者大概也一直处在紧绷着应对的处境。 关于ISC和RedHat 说到开发者,上面提到BIND的官方开发者是互联网系统协会(ISC)。ISC是一个老牌非营利组织,目前主要就是BIND和DHCP基础设施的维护者。而BIND本身如同大多数历史悠久的互联网基础开源软件,是4个UCB在校生在DARPA资助下于1984年的实验室产物,直到2012年由ISC接管。 那么RedHat在此中是什么角色呢?这又要提到我之前提到的Linux发行版和自带软件维护策略。Red Hat Enterprise Linux(RHEL)及其社区版CentOS秉持着稳健的软件策略,每个大的发行版本的软件仓库,都只选用最必要且质量久经时间考验的软件版本,哪怕那些版本实在是老掉牙。这不是一种过分的保守,事实证明这种策略往往给RedHat用户在最新漏洞面前提供了保障——代码总是跑得越少,潜在漏洞越多。 但是这有两个关键问题。一方面,如果开源基础软件被发现一例有历史沿革的代码漏洞,那么官方开发者基本都只为其最新代码负责,在当前代码上推出修复补丁。另一方面,互联网基础设施虽然不像其上的应用那样爆发性迭代,但依然持续有一些新特性涌现,其中一些是必不可少的,但同样只在最新代码中提供。两个刚需推动下,各Linux发行版对长期支持版本系统的软件都采用一致的策略,即保持其基础软件在一个固定的版本,但对于这些版本软件的最新漏洞、必要的最新软件特性,由发行版维护者将官方开发者最新代码改动“向后移植”到旧版本代码中,即backport。这就是基础软件的“官宣”碎片化的源头。 讲道理,Linux发行版维护者与社区具有比较靠谱的开发能力和监督机制,backport又基本就是一些复制粘贴工作,应当是很稳当的……但真是如此吗? CVE-2018-5742漏洞概况 CVE-2018-5742是一个简单的缓冲区溢出类型漏洞,官方评定其漏洞等级moderate,认为危害不大,漏洞修复不积极,披露信息不多,也没有积极给出代码修复patch和新版本rpm包。因为该漏洞仅在设置DEBUG_LEVEL为10以上才会触发,由远程攻击者构造畸形请求造成BIND服务崩溃,在正常的生产环境几乎不可能具有危害,RedHat官方也只是给出了用户自查建议。 这个漏洞只出现在RHEL和CentOS版本7中搭载的BIND 9.9.4-65及之后版本。RedHat同ISC的声明中都证实,这个漏洞的引入原因,是RedHat在尝试将BIND 9.11版本2016年新增的NTA机制向后移植到RedHat 7系中固定搭载的BIND 9.9版本代码时,偶然的代码错误。NTA是DNS安全扩展(DNSSEC)中,用于在特定域关闭DNSSEC校验以避免不必要的校验失败的机制;但这个漏洞不需要对NTA本身有进一步了解。 漏洞具体分析 官方没有给出具体分析,但根据CentOS社区里先前有用户反馈的bug,我得以很容易还原漏洞链路并定位到根本原因。 若干用户共同反馈,其使用的BIND 9.9.4-RedHat-9.9.4-72.el7发生崩溃(coredump),并给出如下的崩溃时调用栈backtrace: 这个调用过程的逻辑为,在9 dns_message_logfmtpacket函数判断当前软件设置是否DEBUG_LEVEL大于10,若是,对用户请求数据包做日志记录,先后调用8 dns_message_totext、7 dns_message_sectiontotext、6 dns_master_rdatasettotext、5 rdataset_totext将请求进行按协议分解分段后写出。 由以上关键调用环节,联动RedHat在9.9.4版本BIND源码包中关于引入NTA特性的源码patch,进行代码分析,很快定位到问题产生的位置,在上述backtrace中的5,masterdump.c文件rdataset_totext函数。漏洞相关代码片段中,RedHat进行backport后,这里引入的代码为: 这里判断对于请求中的注释类型数据,直接通过isc_buffer_putstr宏对缓存进行操作,在BIND工程中自定义维护的缓冲区结构对象target上,附加一字节字符串(一个分号)。而漏洞就是由此产生:isc_buffer_putstr中不做缓冲区边界检查保证,这里在缓冲区已满情况下将造成off-by-one溢出,并触发了缓冲区实现代码中的assertion。 而ISC上游官方版本的代码在这里是怎么写的呢?找到ISC版本BIND 9.11代码,这里是这样的: 这里可以看到,官方代码在做同样的“附加一个分号”这个操作时,审慎的使用了做缓冲区剩余空间校验的str_totext函数,并额外做返回值成功校验。而上述提到的str_totext函数与RETERR宏,在移植版本的masterdump.c中,RedHat开发者也都做了保留。但是,查看代码上下文发现,在RedHat开发者进行代码移植过程中,对官方代码进行了功能上的若干剪裁,包括一些细分数据类型记录的支持;而这里对缓冲区写入一字节,也许开发者完全没想到溢出的可能,所以自作主张地简化了代码调用过程。 问题思考 这个漏洞本身几乎没什么危害,但是背后足以引起思考。 没有人在“借”别人代码时能不出错 不同于之前章节提到的那种场景——将代码文件或片段复制到自己类似的代码上下文借用——backport作为一种官方且成熟的做法,借用的代码来源、粘贴到的代码上下文,是具有同源属性的,而且开发者一般是追求稳定性优先的社区开发人员,似乎质量应该有足够保障。但是这里的关键问题是:代码总要有一手、充分的语义理解,才能有可信的使用保障;因此,只要是处理他人的代码,因为不够理解而错误使用的风险,只可能减小,没办法消除。 如上分析,本次漏洞的产生看似只是做代码移植的开发者“自作主张”之下“改错了”。但是更广泛且可能的情况是,原始开发者在版本迭代中引入或更新大量基础数据结构、API的定义,并用在新的特性实现代码中;而后向移植开发人员仅需要最小规模的功能代码,所以会对增量代码进行一定规模的修改、剪裁、还原,以此适应旧版本基本代码。这些过程同样伴随着第三方开发人员不可避免的“望文生义”,以及随之而来的风险。后向移植操作也同样助长了软件碎片化过程,其中每一个碎片都存在这样的问题;每一个碎片在自身生命周期也将有持续性影响。 多级复制粘贴无异于雪上加霜 这里简单探讨的是企业通行的系统和基础软件建设实践。一些国内外厂商和社区发布的定制化Linux发行版,本身是有其它发行版,如CentOS特定版本渊源的,在基础软件上即便同其上游发行版最新版本间也存在断层滞后。RedHat相对于基础软件开发者之间已经隔了一层backport,而我们则人为制造了二级风险。 在很多基础而关键的软件上,企业系统基础设施的维护者出于与RedHat类似的初衷,往往会决定自行backport一份拷贝;通过早年心脏滴血事件的洗礼,即暴露出来OpenSSL一个例子。无论是需要RHEL还没来得及移植的新版本功能特性,还是出于对特殊使用上下文场景中更高执行效率的追求,企业都可能自行对RHEL上基础软件源码包进行修改定制重打包。这个过程除了将风险幂次放大外,也进一步加深了代码的不可解释性(包括基础软件开发人员流动性带来的不可解释)。 Ⅳ. 从武功到死穴:从systemd-journald信息泄露一窥API误用 1月10日凌晨两点,漏洞预警平台爬收取一封漏洞披露邮件。披露者是Qualys,那就铁定是重型发布了。最后看披露漏洞的目标,systemd?这就非常有意思了。 一些必要背景 systemd是什么,不好简单回答。Linux上面软件命名,习惯以某软件名后带个‘d’表示后台守护管理程序;所以systemd就可以说是整个系统的看守吧。而即便现在描述了systemd是什么,可能也很快会落伍,因为其初始及核心开发者Lennart Poettering(供职于Red Hat)描述它是“永无开发完结完整、始终跟进技术进展的、统一所有发行版无止境的差异”的一种底层软件。笼统讲有三个作用:中央化系统及设置管理;其它软件开发的基础框架;应用程序和系统内核之间的胶水。如今几乎所有Linux发行版已经默认提供systemd,包括RHEL/CentOS 7及后续版本。总之很基础、很底层、很重要就对了。systemd本体是个主要实现init系统的框架,但还有若干关键组件完成其它工作;这次被爆漏洞的是其journald组件,是负责系统事件日志记录的看守程序。 额外地还想简单提一句Qualys这个公司。该公司创立于1999年,官方介绍为信息安全与云安全解决方案企业,to B的安全业务非常全面,有些也是国内企业很少有布局的方面;例如上面提到的涉及碎片化和代码移植过程的历史漏洞移动,也在其漏洞管理解决方案中有所体现。但是我们对这家公司粗浅的了解来源于其安全研究团队近几年的发声,这两年间发布过的,包括有『stack clash』、『sudo get_tty_name提权』、『OpenSSH信息泄露与堆溢出』、『GHOST:glibc gethostbyname缓冲区溢出』等大新闻(仅截至2017年年中)。从中可见,这个研究团队专门啃硬骨头,而且还总能开拓出来新的啃食方式,往往爆出来一些别人没想到的新漏洞类型。从这个角度,再联想之前刷爆朋友圈的《安全研究者的自我修养》所倡导的“通过看历史漏洞、看别人的最新成果去举一反三”的理念,可见差距。 CVE-2018-16866漏洞详情 这次漏洞披露,打包了三个漏洞: ·16864和16865是内存破坏类型 ·16866是信息泄露 ·而16865和16866两个漏洞组和利用可以拿到root shell。 漏洞分析已经在披露中写的很详细了,这里不复述;而针对16866的漏洞成因来龙去脉,Qualys跟踪的结果留下了一点想象和反思空间,我们来看一下。 漏洞相关代码片段是这样的(漏洞修复前): 读者可以先肉眼过一遍这段代码有什么问题。实际上我一开始也没看出来,向下读才恍然大悟。 这段代码中,外部信息输入通过buf传入做记录处理。输入数据一般包含有空白字符间隔,需要分隔开逐个记录,有效的分隔符包括空格、制表符、回车、换行,代码中将其写入常量字符串;在逐字符扫描输入数据字符串时,将当前字符使用strchr在上述间隔符字符串中检索是否匹配,以此判断是否为间隔符;在240行,通过这样的判断,跳过记录单元字符串的头部连续空白字符。 但是问题在于,strchr这个极其基础的字符串处理函数,对于C字符串终止字符'\0'的处理上有个坑:'\0'也被认为是被检索字符串当中的一个有效字符。所以在240行,当当前扫描到的字符为字符串末尾的NULL时,strchr返回的是WHITESPACE常量字符串的终止位置而非NULL,这导致了越界。 看起来,这是一个典型的问题:API误用(API mis-use),只不过这个被误用的库函数有点太基础,让我忍不住想是不是还会有大量的类似漏洞……当然也反思我自己写的代码是不是也有同样情况,然而略一思考就释然了——我那么笨的代码都用for循环加if判断了:) 漏洞引入和消除历史 有意思的是,Qualys研究人员很贴心地替我做了一步漏洞成因溯源,这才是单独提这个漏洞的原因。漏洞的引入是在2015年的一个commit中: 在GitHub中,定位到上述2015年的commit信息,这里commit的备注信息为: journald: do not strip leading whitespace from messages. Keep leading whitespace for compatibility with older syslog implementations. Also useful when piping formatted output to the logger command. Keep removing trailing whitespace. OK,看起来是一个兼容性调整,对记录信息不再跳过开头所有连续空白字符,只不过用strchr的简洁写法比较突出开发者精炼的开发风格(并不),说得过去。 之后在2018年八月的一个当时尚未推正式版的另一次commit中被修复了,先是还原成了ec5ff4那次commit之前的写法,然后改成了加校验的方式: 虽然Qualys研究者认为上述的修改是“无心插柳”的改动,但是在GitHub可以看到,a6aadf这次commit是因为有外部用户反馈了输入数据为单个冒号情况下journald堆溢出崩溃的issue,才由开发者有目的性地修复的;而之后在859510这个commit再次改动回来,理由是待记录的消息都是使用单个空格作为间隔符的,而上一个commit粗暴地去掉了这种协议兼容性特性。 如果没有以上纠结的修改和改回历史,也许我会倾向于怀疑,在最开始漏洞引入的那个commit,既然改动代码没有新增功能特性、没有解决什么问题(毕竟其后三年,这个改动的代码也没有被反映issue),也并非出于代码规范等考虑,那么这么轻描淡写的一次提交,难免有人为蓄意引入漏洞的嫌疑。当然,看到几次修复的原因,这种可能性就不大了,虽然大家仍可以保留意见。但是抛开是否人为这个因素,单纯从代码的漏洞成因看,一个传统但躲不开的问题仍值得探讨:API误用。 API误用:程序员何苦为难程序员 如果之前的章节给读者留下了我反对代码模块化和复用的印象,那么这里需要正名一下,我们认可这是当下开发实践不可避免的趋势,也增进了社会开发速度。而API的设计决定了写代码和用代码的双方“舒适度”的问题,由此而来的API误用问题,也是一直被当做单纯的软件工程课题讨论。在此方面个人并没有什么研究,自然也没办法系统地给出分类和学术方案,只是谈一下自己的经验和想法。 一篇比较新的学术文章总结了API误用的研究,其中一个独立章节专门分析Java密码学组件API误用的实际,当中引述之前论文认为,密码学API是非常容易被误用的,比如对期望输入数据(数据类型,数据来源,编码形式)要求的混淆,API的必需调用次序和依赖缺失(比如缺少或冗余多次调用了初始化函数、主动资源回收函数)等。凑巧在此方面我有一点体会:曾经因为业务方需要,需要使用C++对一个Java的密码基础中间件做移植。Java对密码学组件支持,有原生的JDK模块和权威的BouncyCastle包可用;而C/C++只能使用第三方库,考虑到系统平台最大兼容和最小代码量,使用Linux平台默认自带的OpenSSL的密码套件。但在开发过程中感受到了OpenSSL满满的恶意:其中的API设计不可谓不反人类,很多参数没有明确的说明(比如同样是表示长度的函数参数,可能在不同地方分别以字节/比特/分组数为计数单位);函数的线程安全没有任何解释标注,需要自行试验;不清楚函数执行之后,是其自行做了资源释放还是需要有另外API做gc,不知道资源释放操作时是否规规矩矩地先擦除后释放……此类问题不一而足,导致经过了漫长的测试之后,这份中间件才提供出来供使用。而在业务场景中,还会存在比如其它语言调用的情形,这些又暴露出来OpenSSL API误用的一些完全无从参考的问题。这一切都成为了噩梦;当然这无法为我自己开解是个不称职开发的指责,但仅就OpenSSL而言其API设计之恶劣也是始终被人诟病的问题,也是之后其他替代者宣称改进的地方。 当然,问题是上下游都脱不了干系的。我们自己作为高速迭代中的开发人员,对于二方、三方提供的中间件、API,又有多少人能自信地说自己仔细、认真地阅读过开发指南和API、规范说明呢?做过通用产品技术运营的朋友可能很容易理解,自己产品的直接用户日常抛出不看文档的愚蠢问题带来的困扰。对于密码学套件,这个问题还好办一些,毕竟如果在没有背景知识的情况下对API望文生义地一通调用,绝大多数情况下都会以抛异常形式告终;但还是有很多情况,API误用埋下的是长期隐患。 不是所有API误用情形最终都有机会发展成为可利用的安全漏洞,但作为一个由人的因素引入的风险,这将长期存在并困扰软件供应链(虽然对安全研究者、黑客与白帽子是很欣慰的事情)。可惜,传统的白盒代码扫描能力,基于对代码语义的理解和构建,但是涉及到API则需要预先的抽象,这一点目前似乎仍然是需要人工干预的事情;或者轻量级一点的方案,可以case by case地分析,为所有可能被误用的API建模并单独扫描,这自然也有很强局限性。在一个很底层可信的开发者还对C标准库API存在误用的现实内,我们需要更多的思考才能说接下来的解法。 Ⅴ. 从规则到陷阱:NASA JIRA误配置致信息泄露血案 软件的定义包括了代码组成的程序,以及相关的配置、文档等。当我们说软件的漏洞、风险时,往往只聚焦在其中的代码中;关于软件供应链安全风险,我们的比赛、前面分析的例子也都聚焦在了代码的问题;但是真正的威胁都来源于不可思议之处,那么代码之外有没有可能存在来源于上游的威胁呢?这里就借助实例来探讨一下,在“配置”当中可能栽倒的坑。 引子:发不到500英里以外的邮件? 让我们先从一个轻松愉快的小例子引入。这个例子初见于Linux中国的一篇译文。 简单说,作者描述了这么一个让人啼笑皆非的问题:单位的邮件服务器发送邮件,发送目标距离本地500英里范围之外的一律失败,邮件就像悠悠球一样只能飞出一定距离。这个问题本身让描述者感到尴尬,就像一个技术人员被老板问到“为什么从家里笔记本上Ctrl-C后不能在公司台式机上Ctrl-V”一样。 经过令人窒息的分析操作后,笔者定位到了问题原因:笔者作为负责的系统管理员,把SunOS默认安装的Senmail从老旧的版本5升级到了成熟的版本8,且对应于新版本诸多的新特性进行了对应配置,写入配置文件sendmail.cf;但第三方服务顾问在对单位系统进行打补丁升级维护时,将系统软件“升级”到了系统提供的最新版本,因此将Sendmail实际回退到了版本5,却为了软件行为一致性,原样保留了高版本使用的配置文件。但Sendmail并没有在大版本间保证配置文件兼容性,这导致很多版本5所需的配置项不存在于保留下来的sendmail.cf文件中,程序按默认值0处理;最终引起问题的就是,邮件服务器与接收端通信的超时时间配置项,当取默认配置值0时,邮件服务器在1个单位时间(约3毫秒)内没有收到网络回包即认为超时,而这3毫秒仅够电信号打来回飞出500英里。 这个“故事”可能会给技术人员一点警醒,错误的配置会导致预期之外的软件行为,但是配置如何会引入软件供应链方向的安全风险呢?这就引出了下一个重磅实例。 JIRA配置错误致NASA敏感信息泄露案例 我们都听过一个事情,马云在带队考察美国公司期间问Google CEO Larry Page自视谁为竞争对手,Larry的回答是NASA,因为最优秀的工程师都被NASA的梦想吸引过去了。由此我们显然能窥见NASA的技术水位之高,这样的人才团队大概至少是不会犯什么低级错误的。 但也许需要重新定义“低级错误”……1月11日一篇技术文章披露,NASA某官网部署使用的缺陷跟踪管理系统JIRA存在错误的配置,可分别泄漏内部员工(JIRA系统用户)的全部用户名和邮件地址,以及内部项目和团队名称到公众,如下: 问题的原因解释起来也非常简单:JIRA系统的过滤器和配置面板中,对于数据可见性的配置选项分别选定为All users和Everyone时,系统管理人员想当然地认为这意味着将数据对所有“系统用户”开放查看,但是JIRA的这两个选项的真实效果逆天,是面向“任意人”开放,即不限于系统登录用户,而是任何查看页面的人员。看到这里,我不厚道地笑了……“All users”并不意味着“All ‘users’”,意不意外,惊不惊喜? 但是这种字面上把戏,为什么没有引起NASA工程师的注意呢,难道这样逆天的配置项没有在产品手册文档中加粗标红提示吗?本着为JIRA产品设计找回尊严的态度,我深入挖掘了一下官方说明,果然在Atlassian官方的一份confluence文档(看起来更像是一份增补的FAQ)中找到了相关说明: 所有未登录访客访问时,系统默认认定他们是匿名anonymous用户,所以各种权限配置中的all users或anyone显然应该将匿名用户包括在内。在7.2及之后版本中,则提供了“所有登录用户”的选项。 可以说是非常严谨且贴心了。比较讽刺的是,在我们的软件供应链安全大赛·C源代码赛季期间,我们设计圈定的恶意代码攻击目标还包括JIRA相关的敏感信息的窃取,但是却想不到有这么简单方便的方式,不动一行代码就可以从JIRA中偷走数据。 软件的使用,你“配”吗? 无论是开放的代码还是成型的产品,我们在使用外部软件的时候,都是处于软件供应链下游的消费者角色,为了要充分理解上游开发和产品的真实细节意图,需要我们付出多大的努力才够“资格”? 上一章节我们讨论过源码使用中必要细节信息缺失造成的“API误用”问题,而软件配置上的“误用”问题则复杂多样得多。从可控程度上讨论,至少有这几种因素定义了这个问题: ·软件用户对必要配置的现有文档缺少了解。这是最简单的场景,但又是完全不可避免的,这一点上我们所有有开发、产品或运营角色经验的应该都曾经体会过向不管不顾用户答疑的痛苦,而所有软件使用者也可以反省一下对所有软件的使用是否都以完整细致的文档阅读作为上手的准备工作,所以不必多说。 ·软件拥有者对配置条目缺少必要明确说明文档。就JIRA的例子而言,将NASA工程师归为上一条错误有些冤枉,而将JIRA归为这条更加合适。在边角但重要问题上的说明通过社区而非官方文档形式发布是一种不负责任的做法,但未引发安全事件的情况下还有多少这样的问题被默默隐藏呢?我们没办法要求在使用软件之前所有用户将软件相关所有文档、社区问答实现全部覆盖。这个问题范围内一个代表性例子是对配置项的默认值以及对应效果的说明缺失。 ·配置文件版本兼容性带来的误配置和安全问题。实际上,上面的SunOS Sendmail案例足以点出这个问题的存在性,但是在真实场景下,很可能不会以这么戏剧性形式出现。在企业的系统运维中,系统的版本迭代常见,但为软件行为一致性,配置的跨版本迁移是不可避免的操作;而且软件的更新迭代也不只会由系统更新推动,还有大量出于业务性能要求而主动进行的定制化升级,对于中小企业基础设施建设似乎是一个没怎么被提及过的问题。 ·配置项组合冲突问题。尽管对于单个配置项可能明确行为与影响,但是特定的配置项搭配可能造成不可预知的效果。这完全有可能是由于开发者与用户在信息不对等的情况下产生:开发者认为用户应该具有必需的背景知识,做了用户应当具备规避配置冲突能力的假设。一个例子是,对称密码算法在使用ECB、CBC分组工作模式时,从密码算法上要求输入数据长度必须是分组大小的整倍数,但如果用户搭配配置了秘钥对数据不做补齐(nopadding),则引入了非确定性行为:如果密码算法库对这种组合配置按某种默认补齐方式操作数据则会引起歧义,但如果在算法库代码层面对这种组合抛出错误则直接影响业务。 ·程序对配置项处理过程的潜在暗箱操作。这区别于简单的未文档化配置项行为,仅特指可能存在的蓄意、恶意行为。从某种意义上,上述“All users”也可以认为是这样的一种陷阱,通过浅层次暗示,引导用户做出错误且可能引起问题的配置。另一种情况是特定配置组合情况下触发恶意代码的行为,这种触发条件将使恶意代码具有规避检测的能力,且在用户基数上具有一定概率的用户命中率。当然这种情况由官方开发者直接引入的可能性很低,但是在众包开发的情况下如果存在,那么扫描方案是很难检测的。 Ⅵ. 从逆流到暗流:恶意代码溯源后的挑战 如果说前面所说的种种威胁都是面向关键目标和核心系统应该思考的问题,那么最后要抛出一个会把所有人拉进赛场的理由。除了前面所有那些在软件供应链下游被动污染受害的情况,还有一种情形:你有迹可循的代码,也许在不经意间会“反哺”到黑色产业链甚至特殊武器中;而现在研究用于对程序进行分析和溯源的技术,则会让你陷入百口莫辩的境地。 案例:黑产代码模块溯源疑云 1月29日,猎豹安全团队发布技术分析通报文章《电信、百度客户端源码疑遭泄漏,驱魔家族窃取隐私再起波澜》,矛头直指黑产上游的恶意信息窃取代码模块,认定其代码与两方产品存在微妙的关联:中国电信旗下“桌面3D动态天气”等多款软件,以及百度旗下“百度杀毒”等软件(已不可访问)。 文章中举证有三个关键点。 首先最直观的,是三者使用了相同的特征字符串、私有文件路径、自定义内部数据字段格式; 其次,在关键代码位置,三者在二进制程序汇编代码层面具有高度相似性; 最终,在一定范围的非通用程序逻辑上,三者在经过反汇编后的代码语义上显示出明显的雷同,并提供了如下两图佐证(图片来源): 文章指出的涉事相关软件已经下线,对于上述样本文件的相似度试验暂不做复现,且无法求证存在相似、疑似同源的代码在三者中占比数据。对于上述指出的代码雷同现象,猎豹安全团队认为: 我们怀疑该病毒模块的作者通过某种渠道(比如“曾经就职”),掌握有中国电信旗下部分客户端/服务端源码,并加以改造用于制作窃取用户隐私的病毒,另外在该病毒模块的代码中,我们还发现“百度”旗下部分客户端的基础调试日志函数库代码痕迹,整个“驱魔”病毒家族疑点重重,其制作传播背景愈发扑朔迷离。 这样的推断,固然有过于直接的依据(例如三款代码中均使用含有“baidu”字样的特征注册表项);但更进一步地,需要注意到,三个样本在所指出的代码位置,具有直观可见的二进制汇编代码结构的相同,考虑到如果仅仅是恶意代码开发者先逆向另外两份代码后借鉴了代码逻辑,那么在面临反编译、代码上下文适配重构、跨编译器和选项的编译结果差异等诸多不确定环节,仍能保持二进制代码的雷同,似乎确实是只有从根本上的源代码泄漏(抄袭)且保持相同的开发编译环境才能成立。 但是我们却又无法做出更明确的推断。这一方面当然是出于严谨避免过度解读;而从另一方面考虑,黑产代码的一个关键出发点就是“隐藏自己”,而这里居然如此堂而皇之地照搬了代码,不但没有进行任何代码混淆、变形,甚至没有抹除疑似来源的关键字符串,如果将黑产视为智商在线的对手,那这里背后是否有其它考量,就值得琢磨了。 代码的比对、分析、溯源技术水准 上文中的安全团队基于大量样本和粗粒度比对方法,给出了一个初步的判断和疑点。那么是否有可能获得更确凿的分析结果,来证实或证伪同源猜想呢? 无论是源代码还是二进制,代码比对技术作为一种基础手段,在软件供应链安全分析上都注定仍然有效。在我们的软件供应链安全大赛期间,针对PE二进制程序类型的题目,参赛队伍就纷纷采用了相关技术手段用于目标分析,包括:同源性分析,用于判定与目标软件相似度最高的同软件官方版本;细粒度的差异分析,用于尝试在忽略编译差异和特意引入的混淆之外,定位特意引入的恶意代码位置。当然,作为比赛中针对性的应对方案,受目标和环境引导约束,这些方法证明了可行性,却难以保证集成有最新技术方案。那么做一下预言,在不计入情报辅助条件下,下一代的代码比对将能够到达什么水准? 这里结合近一年和今年内,已发表和未发表的学术领域顶级会议的相关文章来简单展望: ·针对海量甚至全量已知源码,将可以实现准确精细化的“作者归属”判定。在ACM CCS‘18会议上曾发表的一篇文章《Large-Scale and Language-Oblivious Code Authorship Identification》,描述了使用RNN进行大规模代码识别的方案,在圈定目标开发者,并预先提供每个开发者的5-7份已知的代码文件后,该技术方案可以很有效地识别大规模匿名代码仓库中隶属于每个开发者的代码:针对1600个Google Code Jam开发者8年间的所有代码可以实现96%的成功识别率,而针对745个C代码开发者于1987年之后在GitHub上面的全部公开代码仓库,识别率也高达94.38%。这样的结果在当下的场景中,已经足以实现对特定人的代码识别和跟踪(例如,考虑到特定开发人员可能由于编码习惯和规范意识,在时间和项目跨度上犯同样的错误);可以预见,在该技术方向上,完全可以期望摆脱特定已知目标人的现有数据集学习的过程,并实现更细粒度的归属分析,例如代码段、代码行、提交历史。 ·针对二进制代码,更准确、更大规模、更快速的代码主程序分析和同源性匹配。近年来作为一项程序分析基础技术研究,二进制代码相似性分析又重新获得了学术界和工业界的关注。在2018年和2019(已录用)的安全领域四大顶级会议上,每次都会有该方向最新成果的展示,如S&P‘2019上录用的《Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization》,实现无先验知识的条件下的最优汇编代码级别克隆检测,针对漏洞库的漏洞代码检测可实现0误报、100%召回。而2018年北京HITB会议上,Google Project Zero成员、二进制比对工具BinDiff原始作者Thomas Dullien,探讨了他借用改造Google自家SimHash算法思想,用于针对二进制代码控制流图做相似性检测的尝试和阶段结果;这种引入规模数据处理的思路,也可期望能够在目前其他技术方案大多精细化而低效的情况下,为高效、快速、大规模甚至全量代码克隆检测勾出未来方案。 ·代码比对方案对编辑、优化、变形、混淆的对抗。近年所有技术方案都以对代码“变种”的检测有效性作为关键衡量标准,并一定程度上予以保证。上文CCS‘18论文工作,针对典型源代码混淆(如Tigress)处理后的代码,大规模数据集上可有93.42%的准确识别率;S&P‘19论文针对跨编译器和编译选项、业界常用的OLLVM编译时混淆方案进行试验,在全部可用的混淆方案保护之下的代码仍然可以完成81%以上的克隆检测。值得注意的是以上方案都并非针对特定混淆方案单独优化的,方法具有通用价值;而除此以外还有很多针对性的的反混淆研究成果可用;因此,可以认为在采用常规商用代码混淆方案下,即便存在隐藏内部业务逻辑不被逆向的能力,但仍然可以被有效定位代码复用和开发者自然人。 代码溯源技术面前的“挑战” 作为软件供应链安全的独立分析方,健壮的代码比对技术是决定性的基石;而当脑洞大开,考虑到行业的发展,也许以下两种假设的情景,将把每一个“正当”的产品、开发者置于尴尬的境地。 代码仿制 在本章节引述的“驱魔家族”代码疑云案例中,黑产方面通过某种方式获得了正常代码中,功能逻辑可以被自身复用的片段,并以某种方法将其在保持原样的情况下拼接形成了恶意程序。即便在此例中并非如此,但这却暴露了隐忧:将来是不是有这种可能,我的正常代码被泄漏或逆向后出现在恶意软件中,被溯源后扣上黑锅? 这种担忧可能以多种渠道和形式成为现实。 从上游看,内部源码被人为泄漏是最简单的形式(实际上,考虑到代码的完整生命周期似乎并没有作为企业核心数据资产得到保护,目前实质上有没有这样的代码在野泄漏还是个未知数),而通过程序逆向还原代码逻辑也在一定程度上可获取原始代码关键特征。 从下游看,则可能有多种方式将恶意代码伪造得像正常代码并实现“碰瓷”。最简单地,可以大量复用关键代码特征(如字符串,自定义数据结构,关键分支条件,数据记录和交换私有格式等)。考虑到在进行溯源时,分析者实际上不需要100%的匹配度才会怀疑,因此仅仅是仿造原始程序对于第三方公开库代码的特殊定制改动,也足以将公众的疑点转移。而近年来类似自动补丁代码搜索生成的方案也可能被用来在一份最终代码中包含有二方甚至多方原始代码的特征和片段。 基于开发者溯源的定点渗透 既然在未来可能存在准确将代码与自然人对应的技术,那么这种技术也完全可能被黑色产业利用。可能的忧患包括强针对性的社会工程,结合特定开发者历史代码缺陷的漏洞挖掘利用,联动第三方泄漏人员信息的深层渗透,等等。这方面暂不做联想展开。 〇. 没有总结 作为一场旨在定义“软件供应链安全”威胁的宣言,阿里安全“功守道”大赛将在后续给出详细的分解和总结,其意义价值也许会在一段时间之后才能被挖掘。 但是威胁的现状不容乐观,威胁的发展不会静待;这一篇随笔仅仅挑选六个侧面做摘录分析,可即将到来的趋势一定只会进入更加发散的境地,因此这里,没有总结。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/systemino/article/details/90114743。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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