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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 DevOps 持续集成 简述 持续集成简称CI,是软件的开发和发布标准流程的最重要的部分 作为一个开发实践,在C中可以通过自动化等手段高频地去获取产品反馈并响应反馈的过程 简单的来说,持续集成就是持续不断地(一天多次)将代码合并(集成)到主干源码仓库,让产品可以快速迭代,同时保持高质量 代码每次通过集成到主干之前,必须通过自动化测试,以便快速发现和定位错误 持续集成并不能消除错误,而是让它们非常容易发现和改正 优点 缩减开发的周期,快速迭代版本 (尽早的持续集成,尽早进入迭代之中,尽早的暴露出问题,尽早解决,尽量在规定的时间内完成任务)(四尽早一尽量) 自动化流水线操作带来的高效 (CI的精髓在于持续,持续意味着自动化) (自动化验证代码变更的过程,可以在软件开发的早期发现缺陷和与其他代码、组件的集成问题) 随时可部署 (高频率的集成可以尽可能地保证随时部署上线,缩短开发复杂软件的市场交付时间) 极大程度避免低级错误 (减少大量内容合并到主干分支的请看看,避免代码合并冲突和无法预料的行为) 低级错误:编译错误,安装问题,接口问题,性能问题等 难点 迁移遗留代码到现有CI系统,需要的投入通常爱预料之外 在文化和组织上如果没有采用敏捷原则或DecOps的工作方式,那么很可能没有持续不断的提交,那么CI的存在意义不大 随着业务增长、工具的更替、技术的演进。CI系统也必然随之改动,往往会导致阶段性的不稳定和人力物力的耗费 如果CI的基本设定不到位,开发流程将会增加特别的开销 注意点 CI流程的触发方式 跟踪触发式:在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务:预配置好的计划 手动:无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本,用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具(例如Sonar)来执行自动代码审查 自动代码审查通过后,可发起一个人工代码审查,揪出那些自动审查无法找出的问题,即验证业务需求,架构问题,代码是否可读,以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略,例如:如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE,是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比,持续交付的重点在于 交付,其核心对象不在于代码,而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试,其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步,它强调的是,不敢怎么更新,软件是随时随快可以交付的 有图可看出,持续交付在持续集成的基础上,将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中,它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中,使用严格的自动化测试,确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似: 快速发布。能够应对业务需求,并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短,同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA(服务等级协议):是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档,包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI(关键绩效指标):是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任,并以此为基础,明确部门人员的业绩衡量指标,建立明确的切实可行的KPI体系,是做好绩效管理的关键。 KPI(关键绩效指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标,是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-19 16:00:05
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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点 支持四种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。 paddle模式,利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本,请升级jieba,pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install 手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能,请先安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法: jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。 范例: 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。 注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 (关键词提取) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下: paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows 用法: jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式,参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果:在 4 核 3.4GHz Linux 机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了 1MB/s 的速度,是单进程版的 3.3 倍。 注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize:返回词语在原文的起止位置 注意,输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间用它分隔,否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注)-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名,则使用标准输入。 --help 选项输出: $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化(可选) 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典,然后覆盖 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-02 10:38:37
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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 文章目录 1 BootStrap基础 1 什么是BootStrap 2 BootStrap的版本 3 BootStrap 下载 4 CDN服务 5 目录结构 6 基本模板 7 浏览器支持 8 浏览器兼容 让 IE8 支持H5新标签 IE兼容模式 国产浏览器切换webkit内核 2 BootStrap布局 1 概览 1.1 移动设备优先 1.2 Normalize.css 1.3 布局容器 2 栅格系统 2.1 栅格系统简介 2.2 栅格参数 2.3 栅格系统使用 2.4 不同屏幕设置不同宽度 2.5 列偏移 2.6 列位置移动 3 排版 3.1 标题 3.2 突出显示 3.3 对齐 3.4 改变大小写 3.5 引用 3.6 列表 4 代码 4.1 内联代码 4.2 用户输入 4.3 代码块 4.3 变量 4.4 程序输出 5 表格 5.1 基本 5.2 条纹状表格 5.3 带边框的表格 5.4 鼠标悬停 5.5 紧缩表格 5.6 状态类 5.7 响应式表格 6 表单 6.1 基本实例 6.2 内联表单 6.3 水平排列的表单 6.4 表单控件 输入框 文本域 多选和单选框 下拉列表 静态内容 帮助文字 校验状态 添加额外的图标 控件尺寸 7 按钮 7.1 可作为按钮使用的标签或元素 7.2 预定义样式 7.3 尺寸 7.4 激活状态 7.5 禁用状态 8 图片 8.1 响应式图片 8.2 图片形状 9 辅助类 9.1 文本颜色 9.2 背景色 9.3 三角符号 9.4 浮动 9.5 让内容块居中 9.6 清除浮动 9.7 显示或隐藏内容 9.10 图片替换 10 响应式工具 10.1 不同视口下隐藏显示 10.2 打印类 1 BootStrap基础 1 什么是BootStrap 由Twitter的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作开发,是一个CSS/HTML框架简洁、直观、强悍的前端开发框架,让web开发更迅速、简单。 2 BootStrap的版本 BootStrap2 BootStrap3 BootStrap4 3 BootStrap 下载 用于生产环境的Bootstrap Bootstrap Less 源码Bootstrap Sass 源码 4 CDN服务 <!-- 新 Bootstrap 核心 CSS 文件 --><link rel="stylesheet" href="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/css/bootstrap.min.css"><!-- 可选的Bootstrap主题文件(一般不用引入) --><link rel="stylesheet" href="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/css/bootstrap-theme.min.css"><!-- jQuery文件。务必在bootstrap.min.js 之前引入 --><script src="http://cdn.bootcss.com/jquery/1.11.3/jquery.min.js"></script><!-- 最新的 Bootstrap 核心 JavaScript 文件 --><script src="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/js/bootstrap.min.js"></script> 5 目录结构 生产环境版 bootstrap/├── css/│ ├── bootstrap.css│ ├── bootstrap.css.map│ ├── bootstrap.min.css│ ├── bootstrap-theme.css│ ├── bootstrap-theme.css.map│ └── bootstrap-theme.min.css├── js/│ ├── bootstrap.js│ └── bootstrap.min.js└── fonts/├── glyphicons-halflings-regular.eot├── glyphicons-halflings-regular.svg├── glyphicons-halflings-regular.ttf├── glyphicons-halflings-regular.woff└── glyphicons-halflings-regular.woff2 6 基本模板 <!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head><!-- 上述3个meta标签必须放在最前面,任何其他内容都必须跟随其后! --><title>Bootstrap 101 Template</title><!-- Bootstrap --><link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"><!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media queries --><!-- WARNING: Respond.js doesn't work if you view the page via file:// --><!--[if lt IE 9]><script src="//cdn.bootcss.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script><script src="//cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script><![endif]--></head><body><h1>你好,世界!</h1><!-- jQuery (necessary for Bootstrap's JavaScript plugins) --><script src="//cdn.bootcss.com/jquery/1.11.3/jquery.min.js"></script><!-- Include all compiled plugins (below), or include individual files as needed --><script src="js/bootstrap.min.js"></script></body></html> 7 浏览器支持 手机浏览器 ——- Chrome Firefox Safari Android Supported Supported N/A iOS Supported Supported Supported 桌面浏览器 ——— Chrome Firefox Internet Explorer Opera Safari Mac Supported Supported N/A Supported Supported Windows Supported Supported Supported Supported Not supported 8 浏览器兼容 让 IE8 支持H5新标签 页面中引入respond.js <!-- 注意: 页面必须通过服务器访问 --><script src="https://cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script> IE兼容模式 页面中添加如下代码 <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> 国产浏览器切换webkit内核 页面中添加如下代码 <meta name="renderer" content="webkit"> 2 BootStrap布局 1 概览 1.1 移动设备优先 为了确保适当的绘制和触屏缩放,需要在 <head> 之中添加 viewport 元数据标签。 在移动设备浏览器上,通过为视口(viewport)设置 meta 属性为 user-scalable=no 可以禁用其缩放(zooming)功能。这样禁用缩放功能后,用户只能滚动屏幕,就能让你的网站看上去更像原生应用的感觉。注意,这种方式我们并不推荐所有网站使用,还是要看你自己的情况而定! 1.2 Normalize.css BootStrap内置了Normalize.css 1.3 布局容器 Bootstrap 需要为页面内容和栅格系统包裹一个 .container 容器。我们提供了两个作此用处的类。注意,由于 padding 等属性的原因,这两种 容器类不能互相嵌套。 .container 类用于固定宽度并支持响应式布局的容器。 <div class="container">...</div> .container-fluid 类用于 100% 宽度,占据全部视口(viewport)的容器。 <div class="container-fluid">...</div> 2 栅格系统 Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统,随着屏幕或视口(viewport)尺寸的增加,系统会自动分为最多12列 2.1 栅格系统简介 栅格系统用于通过一系列的行(row)与列(column)的组合来创建页面布局,你的内容就可以放入这些创建好的布局中。下面就介绍一下 Bootstrap 栅格系统的工作原理: “行(row)”必须包含在 .container (固定宽度)或 .container-fluid (100% 宽度)中,以便为其赋予合适的排列(aligment)和内补(padding)。 通过“行(row)”在水平方向创建一组“列(column)”。 你的内容应当放置于“列(column)”内,并且,只有“列(column)”可以作为行(row)”的直接子元素。 类似 .row 和 .col-xs-4 这种预定义的类,可以用来快速创建栅格布局。Bootstrap 源码中定义的 mixin 也可以用来创建语义化的布局。 通过为“列(column)”设置 padding 属性,从而创建列与列之间的间隔(gutter)。通过为 .row 元素设置负值 margin 从而抵消掉为 .container 元素设置的 padding,也就间接为“行(row)”所包含的“列(column)”抵消掉了padding。 负值的 margin就是下面的示例为什么是向外突出的原因。在栅格列中的内容排成一行。 栅格系统中的列是通过指定1到12的值来表示其跨越的范围。例如,三个等宽的列可以使用三个 .col-xs-4 来创建。 如果一“行(row)”中包含了的“列(column)”大于 12,多余的“列(column)”所在的元素将被作为一个整体另起一行排列。 栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 , 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。 因此,在元素上应用任何 .col-md-栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 , 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。 因此,在元素上应用任何 .col-lg-不存在, 也影响大屏幕设备。 2.2 栅格参数 超小屏幕 手机 (<768px) 小屏幕 平板 (≥768px) 中等屏幕 桌面显示器 (≥992px) 大屏幕 大桌面显示器 (≥1200px) .container 最大宽度 None (自动) 750px 970px 1170px 类前缀 .col-xs- .col-sm- .col-md- .col-lg- 最大列(column)宽 自动 ~62px ~81px ~97px 2.3 栅格系统使用 使用单一的一组 .col-md- 栅格类,就可以创建一个基本的栅格系统,在手机和平板设备上一开始是堆叠在一起的(超小屏幕到小屏幕这一范围),在桌面(中等)屏幕设备上变为水平排列。所有“列(column)必须放在 ” .row 内。 <div class="row"><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div></div><div class="row"><div class="col-md-8">.col-md-8</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-6">.col-md-6</div><div class="col-md-6">.col-md-6</div></div> 2.4 不同屏幕设置不同宽度 <div class="row"><div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-8">.col-xs-12 .col-sm-6 .col-md-8</div><div class="col-xs-6 col-md-4">.col-xs-6 .col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div><!-- Optional: clear the XS cols if their content doesn't match in height --><div class="clearfix visible-xs-block"></div><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div></div> 2.5 列偏移 使用 .col-md-offset- 类可以将列向右侧偏移。这些类实际是通过使用 选择器为当前元素增加了左侧的边距(margin)。例如,.col-md-offset-4 类将 .col-md-4 元素向右侧偏移了4个列(column)的宽度。 <div class="row"><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4 col-md-offset-4">.col-md-4 .col-md-offset-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-3 col-md-offset-3">.col-md-3 .col-md-offset-3</div><div class="col-md-3 col-md-offset-3">.col-md-3 .col-md-offset-3</div></div><div class="row"><div class="col-md-6 col-md-offset-3">.col-md-6 .col-md-offset-3</div></div> 2.6 列位置移动 通过使用 .col-md-push- 和 .col-md-pull- 类就可以很容易的改变列(column)的顺序。 <div class="row"><div class="col-md-9 col-md-push-3">.col-md-9 .col-md-push-3</div><div class="col-md-3 col-md-pull-9">.col-md-3 .col-md-pull-9</div></div> 3 排版 3.1 标题 HTML 中的所有标题标签,<h1> 到 <h6> 均可使用。另外,还提供了 .h1 到 .h6 类,为的是给内联(inline)属性的文本赋予标题的样式。 <h1>h1. Bootstrap heading</h1><h2>h2. Bootstrap heading</h2><h3>h3. Bootstrap heading</h3><h4>h4. Bootstrap heading</h4><h5>h5. Bootstrap heading</h5><h6>h6. Bootstrap heading</h6> 在标题内还可以包含 <small> 标签或赋予 .small 类的元素,可以用来标记副标题。 <h1>h1. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h1><h2>h2. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h2><h3>h3. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h3><h4>h4. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h4><h5>h5. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h5><h6>h6. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h6> 3.2 突出显示 通过添加 .lead 类可以让段落突出显示。 <p class="lead">...</p> 3.3 对齐 <p class="text-left">Left aligned text.</p><p class="text-center">Center aligned text.</p><p class="text-right">Right aligned text.</p><p class="text-justify">Justified text.</p><p class="text-nowrap">No wrap text.</p> 3.4 改变大小写 <p class="text-lowercase">Lowercased text.</p><p class="text-uppercase">Uppercased text.</p><p class="text-capitalize">Capitalized text.</p> 3.5 引用 <blockquote><p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Integer posuere erat a ante.</p></blockquote><blockquote><p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Integer posuere erat a ante.</p><footer>Someone famous in <cite title="Source Title">Source Title</cite></footer></blockquote><blockquote class="blockquote-reverse">...</blockquote> 3.6 列表 无样式列表 <ul class="list-unstyled"><li>...</li></ul> 内联列表 <ul class="list-inline"><li>...</li></ul> 水平排列的内联列表 <dl class="dl-horizontal"><dt>...</dt><dd>...</dd></dl> 4 代码 4.1 内联代码 通过 <code> 标签包裹内联样式的代码片段。 For example, <code><section></code> should be wrapped as inline. 4.2 用户输入 通过 <kbd> 标签标记用户通过键盘输入的内容。 To switch directories, type <kbd>cd</kbd> followed by the name of the directory.<br>To edit settings, press <kbd><kbd>ctrl</kbd> + <kbd>,</kbd></kbd> 4.3 代码块 多行代码可以使用 <pre> 标签。为了正确的展示代码,注意将尖括号做转义处理。 <pre><p>Sample text here...</p></pre> 还可以使用 .pre-scrollable 类,其作用是设置 max-height 为 350px ,并在垂直方向展示滚动条。 4.3 变量 通过 <var> 标签标记变量。 <var>y</var> = <var>m</var><var>x</var> + <var>b</var> 4.4 程序输出 通过 <samp> 标签来标记程序输出的内容。 <samp>This text is meant to be treated as sample output from a computer program.</samp> 5 表格 5.1 基本 为任意 <table> 标签添加 .table 类可以为其赋予基本的样式 <table class="table">...</table> 5.2 条纹状表格 <table class="table table-striped">...</table> 5.3 带边框的表格 <table class="table table-bordered">...</table> 5.4 鼠标悬停 <table class="table table-hover">...</table> 5.5 紧缩表格 <table class="table table-condensed">...</table> 5.6 状态类 通过这些状态类可以为行或单元格设置颜色。 Class 描述 .active 鼠标悬停在行或单元格上时所设置的颜色 .success 标识成功或积极的动作 .info 标识普通的提示信息或动作 .warning 标识警告或需要用户注意 .danger 标识危险或潜在的带来负面影响的动作 5.7 响应式表格 将任何 .table 元素包裹在 .table-responsive 元素内,即可创建响应式表格,其会在小屏幕设备上(小于768px)水平滚动。当屏幕大于 768px 宽度时,水平滚动条消失。 6 表单 6.1 基本实例 单独的表单控件会被自动赋予一些全局样式。所有设置了 .form-control 类的 <input>、<textarea> 和 <select> 元素都将被默认设置宽度属性为 width: 100%;。 将 label 元素和前面提到的控件包裹在 .form-group 中可以获得最好的排列。 <form><div class="form-group"><label for="exampleInputEmail1">Email address</label><input type="email" class="form-control" id="exampleInputEmail1" placeholder="Email"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputPassword1">Password</label><input type="password" class="form-control" id="exampleInputPassword1" placeholder="Password"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputFile">File input</label><input type="file" id="exampleInputFile"><p class="help-block">Example block-level help text here.</p></div><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Check me out</label></div><button type="submit" class="btn btn-default">Submit</button></form> 6.2 内联表单 为 <form> 元素添加 .form-inline 类可使其内容左对齐并且表现为 inline-block 级别的控件。只适用于视口(viewport)至少在 768px 宽度时(视口宽度再小的话就会使表单折叠) 6.3 水平排列的表单 通过为表单添加 .form-horizontal 类,并联合使用 Bootstrap 预置的栅格类,可以将 label 标签和控件组水平并排布局。这样做将改变 .form-group 的行为,使其表现为栅格系统中的行(row),因此就无需再额外添加 .row 了 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label for="inputEmail3" class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><input type="email" class="form-control" id="inputEmail3" placeholder="Email"></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword3" placeholder="Password"></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Remember me</label></div></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><button type="submit" class="btn btn-default">Sign in</button></div></div></form> 6.4 表单控件 输入框 包括大部分表单控件、文本输入域控件,还支持所有 HTML5 类型的输入控件: text、password、datetime、datetime-local、date、month、time、week、number、email、url、search、tel 和 color。 只有正确设置了 type 属性的输入控件才能被赋予正确的样式。 文本域 支持多行文本的表单控件。可根据需要改变 rows 属性。 多选和单选框 默认样式 <div class="checkbox"><label><input type="checkbox" value="">Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="checkbox disabled"><label><input type="checkbox" value="" disabled>Option two is disabled</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios1" value="option1" checked>Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios2" value="option2">Option two can be something else and selecting it will deselect option one</label></div><div class="radio disabled"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios3" value="option3" disabled>Option three is disabled</label></div> 内联单选和多选框 <label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox1" value="option1"> 1</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox2" value="option2"> 2</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox3" value="option3"> 3</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio1" value="option1"> 1</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio2" value="option2"> 2</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio3" value="option3"> 3</label> 不带文本的Checkbox 和 radio <label><input type="checkbox" id="blankCheckbox" value="option1" aria-label="..."></label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="blankRadio" id="blankRadio1" value="option1" aria-label="..."></label></div> 下拉列表 <select class="form-control"><option>1</option><option>2</option><option>3</option><option>4</option><option>5</option></select> 静态内容 如果需要在表单中将一行纯文本和 label 元素放置于同一行,为 <p> 元素添加 .form-control-static 类即可 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><p class="form-control-static">email@example.com</p></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword" placeholder="Password"></div></div></form> 帮助文字 <label class="sr-only" for="inputHelpBlock">Input with help text</label><input type="text" id="inputHelpBlock" class="form-control" aria-describedby="helpBlock">...<span id="helpBlock" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span> 校验状态 Bootstrap 对表单控件的校验状态,如 error、warning 和 success 状态,都定义了样式。使用时,添加 .has-warning、.has-error或 .has-success 类到这些控件的父元素即可。任何包含在此元素之内的 .control-label、.form-control 和 .help-block 元素都将接受这些校验状态的样式。 <div class="form-group has-success"><label class="control-label" for="inputSuccess1">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess1" aria-describedby="helpBlock2"><span id="helpBlock2" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span></div><div class="form-group has-warning"><label class="control-label" for="inputWarning1">Input with warning</label><input type="text" class="form-control" id="inputWarning1"></div><div class="form-group has-error"><label class="control-label" for="inputError1">Input with error</label><input type="text" class="form-control" id="inputError1"></div><div class="has-success"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxSuccess" value="option1">Checkbox with success</label></div></div><div class="has-warning"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxWarning" value="option1">Checkbox with warning</label></div></div><div class="has-error"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxError" value="option1">Checkbox with error</label></div></div> 添加额外的图标 你还可以针对校验状态为输入框添加额外的图标。只需设置相应的 .has-feedback 类并添加正确的图标即可 <div class="form-group has-success has-feedback"><label class="control-label" for="inputSuccess2">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess2" aria-describedby="inputSuccess2Status"><span class="glyphicon glyphicon-ok form-control-feedback" aria-hidden="true"></span><span id="inputSuccess2Status" class="sr-only">(success)</span></div> 控件尺寸 通过 .input-lg 类似的类可以为控件设置高度,通过 .col-lg- 类似的类可以为控件设置宽度。 高度尺寸 创建大一些或小一些的表单控件以匹配按钮尺寸 <input class="form-control input-lg" type="text" placeholder=".input-lg"><input class="form-control" type="text" placeholder="Default input"><input class="form-control input-sm" type="text" placeholder=".input-sm"><select class="form-control input-lg">...</select><select class="form-control">...</select><select class="form-control input-sm">...</select> 水平排列的表单组的尺寸 通过添加 .form-group-lg 或 .form-group-sm 类,为 .form-horizontal 包裹的 label 元素和表单控件快速设置尺寸。 <form class="form-horizontal"><div class="form-group form-group-lg"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputLarge">Large label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputLarge" placeholder="Large input"></div></div><div class="form-group form-group-sm"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputSmall">Small label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputSmall" placeholder="Small input"></div></div></form> 7 按钮 7.1 可作为按钮使用的标签或元素 为 <a>、<button> 或 <input> 元素添加按钮类(button class)即可使用 Bootstrap 提供的样式 <a class="btn btn-default" href="" role="button">Link</a><button class="btn btn-default" type="submit">Button</button><input class="btn btn-default" type="button" value="Input"><input class="btn btn-default" type="submit" value="Submit"> 7.2 预定义样式 <!-- Standard button --><button type="button" class="btn btn-default">(默认样式)Default</button><!-- Provides extra visual weight and identifies the primary action in a set of buttons --><button type="button" class="btn btn-primary">(首选项)Primary</button><!-- Indicates a successful or positive action --><button type="button" class="btn btn-success">(成功)Success</button><!-- Contextual button for informational alert messages --><button type="button" class="btn btn-info">(一般信息)Info</button><!-- Indicates caution should be taken with this action --><button type="button" class="btn btn-warning">(警告)Warning</button><!-- Indicates a dangerous or potentially negative action --><button type="button" class="btn btn-danger">(危险)Danger</button><!-- Deemphasize a button by making it look like a link while maintaining button behavior --><button type="button" class="btn btn-link">(链接)Link</button> 7.3 尺寸 需要让按钮具有不同尺寸吗?使用 .btn-lg、.btn-sm 或 .btn-xs 就可以获得不同尺寸的按钮。 通过给按钮添加 .btn-block 类可以将其拉伸至父元素100%的宽度,而且按钮也变为了块级(block)元素。 7.4 激活状态 添加 .active 类 7.5 禁用状态 为 <button> 元素添加 disabled 属性,使其表现出禁用状态。 为基于 <a> 元素创建的按钮添加 .disabled 类。 8 图片 8.1 响应式图片 在 Bootstrap 版本 3 中,通过为图片添加 .img-responsive 类可以让图片支持响应式布局。其实质是为图片设置了 max-width: 100%;、 height: auto; 和 display: block; 属性,从而让图片在其父元素中更好的缩放。 如果需要让使用了 .img-responsive 类的图片水平居中,请使用 .center-block 类,不要用 .text-center <img src="..." class="img-responsive" alt="Responsive image"> 8.2 图片形状 <img src="..." alt="..." class="img-rounded"><img src="..." alt="..." class="img-circle"><img src="..." alt="..." class="img-thumbnail"> 9 辅助类 9.1 文本颜色 <p class="text-muted">...</p><p class="text-primary">...</p><p class="text-success">...</p><p class="text-info">...</p><p class="text-warning">...</p><p class="text-danger">...</p> 9.2 背景色 <p class="bg-primary">...</p><p class="bg-success">...</p><p class="bg-info">...</p><p class="bg-warning">...</p><p class="bg-danger">...</p> 9.3 三角符号 <span class="caret"></span> 9.4 浮动 <div class="pull-left">...</div><div class="pull-right">...</div> 9.5 让内容块居中 <div class="center-block">...</div> 9.6 清除浮动 通过为父元素添加 .clearfix 类可以很容易地清除浮动(float) <!-- Usage as a class --><div class="clearfix">...</div> 9.7 显示或隐藏内容 <div class="show">...</div><div class="hidden">...</div> 9.10 图片替换 使用 .text-hide 类或对应的 mixin 可以用来将元素的文本内容替换为一张背景图。 <h1 class="text-hide">Custom heading</h1> 10 响应式工具 10.1 不同视口下隐藏显示 .visible-xs- .visible-sm- .visible-md- .visible-lg- .hidden-xs .hidden-sm .hidden-md .hidden-lg.visible--block .visible--inline .visible--inline-block 10.2 打印类 .visible-print-block.visible-print-inline.visible-print-inline-block.hidden-print 打印机下隐藏 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_67155975/article/details/123351126。 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。
2023-10-18 14:41:25
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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 随着容器技术越来越火热,各种大会上标杆企业分享容器化收益,带动其他还未实施容器的企业也在考虑实施容器化。不过真要在自己企业实践容器的时候,会认识到容器化不是一个简单工程,甚至会有一种茫然不知从何入手的感觉。 本文总结了通用的企业容器化实施线路图,主要针对企业有存量系统改造为容器,或者部分新开发的系统使用容器技术的场景。不包含企业系统从0开始全新构建的场景,这种场景相对简单。 容器实践路线图 企业着手实践容器的路线,建议从3个维度评估,然后根据评估结果落地实施。3个评估维度为:商业目标,技术选型,团队配合。 商业目标是重中之重,需要回答为何要容器化,这个也是牵引团队在容器实践路上不断前行的动力,是遇到问题是解决问题的方向指引,最重要的是让决策者认同商业目标,并能了解到支持商业目标的技术原理,上下目标对齐才好办事。 商业目标确定之后,需要确定容器相关的技术选型,容器是一种轻量化的虚拟化技术,与传统虚拟机比较有优点也有缺点,要找出这些差异点识别出对基础设施与应用的影响,提前识别风险并采取应对措施。 技术选型明确之后,在公司或部门内部推广与评审,让开发人员、架构师、测试人员、运维人员相关人员与团队理解与认同方案,听取他们意见,他们是直接使用容器的客户,不要让他们有抱怨。 最后是落地策略,一般是选取一些辅助业务先试点,在实践过程中不断总结经验。 商业目标 容器技术是以应用为中心的轻量级虚拟化技术,而传统的Xen与KVM是以资源为中心的虚拟化技术,这是两者的本质差异。以应用为中心是容器技术演进的指导原则,正是在这个原则指导下,容器技术相对于传统虚拟化有几个特点:打包既部署、镜像分层、应用资源调度。 打包即部署:打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 镜像分层:容器镜像包是分层结构,同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的,这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 应用资源调度:资源(计算/存储/网络)都是以应用为中心的,中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点,可以推导出容器技术的3大使用场景:CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益:CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然,除了商业目标之外,可能还有其他一些考虑因素,如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分,DevOps是一套软件工程的流程,用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念,在这个领域的领头羊是丰田公司,《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环,PDCA实施过程简要描述为:确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环,很容易认知到PDCA过程中效率是关键,同一时间段内,实施更多数量的PDCA过程,收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中,各种等待(等待编译、等待打包、等待部署等)、各种中断(部署失败、机器故障)是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后,将容器技术应用到DevOps场景下,可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断,从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范,容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点:1)分层存储;2)打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势,容器镜像用到CI/CD场景下,可以减少CI/CD过程中的等待时间,减少因环境差异而导致的部署中断,从而提升CI/CD的效率,提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后,提交代码,执行构建与部署,等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短,否则开发人员工作容易被打断,造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署,那么开发人员几乎不用等待,工作也不会被打断;如果需要好几分钟或十几分钟,那么可以想象,这十几分钟就是浪费了,这时候很容易做点别的事情,那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候,快是第一个需要考虑的因素。要达到快,除了有足够的机器资源免除排队等待,引入并行编译技术也是常用做法,如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求,各个企业有一套内部质量规范,这些要求都对软件交付流程有定制需求,如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描,如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面,不同的公司,对DevOps流程在不同团队之间分工有差异,典型的有开发者负责代码编写构建出构建物(如jar包),而部署模板、配置由运维人员负责;有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境;有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景,对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分,容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性,容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快(通常小于30秒,依赖镜像本身大小等因素),基于此可以实现按需分配容器运行时资源(cpu与内存),并限定单个容器资源用量;然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则,实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式,可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器,按需分配资源之后,理想情况下,Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数,新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容,加入新的虚拟机,调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求,因此新加入的虚拟机,应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”,对业务做到不感知,也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景,存在另外一种无法预期的请求风暴场景,这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统,当行情突变的时候,用户访问量徒增,持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求,要求短时间内能将资源池扩大数倍,关键是速度要快(秒级),否则会来不及扩容,系统已经被冲垮(如果无限流的话)。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器,理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候,需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题,需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算(大数据/AI训练等)场景的特征是短时间内需要大量算力,算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围,但是与传统虚拟化技术(Xen/KVM)比较,容器技术是应用虚拟化,不是纯粹的资源虚拟化,与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候,需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状,对照容器技术与虚拟化技术的差异,选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候,先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术,当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC,MicroVM,UniKernel(LibOS)。 LXC: Linux Container,通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源,目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间,隔离性比LXC好,但是比传统的VM要轻量,轻量体现在体积小(几M到几十M)、启动快(小于1s)。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现,用于AWS的Serverless计算领域,Serverless要求启动快,租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的(特定编程语言技术栈专用)、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次,现代软件层次太多导致越来越臃肿:硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是:硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表: 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低(几乎为0) 小 快(等同进程启动) 差(内核共享) 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中(Kata项目) UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看,LXC是应用虚拟化首选的技术,如果LXC无法满足隔离性要,则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术,从应用打包/发布调度/运行层面统一规范,Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后,目前在追赶中,目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过,另外docker镜像运行起来之后,如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比,可以得出结论: (2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术,可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像,验证镜像签名,管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后,还需要应用调度编排,当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准,不管使用何种应用虚拟化技术,都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范,将应用编排与应用虚拟化实现解耦:不管使用何种应用虚拟化技术(LXC, MicroVM, LibOS),都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker,其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景,如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件,当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时,当前包括 runc 与 kata-runtime ,也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器,具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程,与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现,目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排,包括CRI接口的各种实现,我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分,CRI属于北向接口规范,对接编排系统,OCI就属于南向接口规范,实现应用虚拟化。 简单来讲,可以这么定义容器: 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中,因此也可以这么定义容器: 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点:应用打包与分发的差异,应用资源隔离的差异。当然,导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的,而虚拟化是以资源为中心来设计的,本文对比容器与虚拟机的差异,更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异:资源隔离,应用打包与分发,延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储:virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机,在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值,通常是系统内存的1/4,但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景,读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize,这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器,会多一层网络虚拟化,并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术,对网络吞吐量与时延都有影响(具体依赖容器网络方案),对问题定位复杂度变高,同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有:转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候,在转发规则较多的时候,iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时,建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定,周边系统需要协调适配,包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整,CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的,当前主推与默认提供的是overlay2驱动,这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件,使用Copy-On-Write方式,也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改,如果这种操作非常频繁,建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起,通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段,应用需要支持动态配置与静态程序分离;如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置,这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化,制作容器镜像需要注意安全/效率因素,可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的,镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的;containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化;日志持久化需要挂载到volume;进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失;无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具,运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报,cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程(containerd/shim/docker-daemon)也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具,如果已有日志采集Agent,则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集;需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题,则可以将Pod的restartPolicy设置为never,进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复,会影响业务,需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案,与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况,选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式,由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离,逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论: 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单,基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂,在逐步容器化过程中,要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通(难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址),当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景,可使用开源的kube-router,kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通,要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景,选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件,如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器,需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景:自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群,根据业务诉求,对资源保障与安全性要求高的应用,使用MicorVM方式隔离;普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内,方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云:当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期,使用裸金属性价比并不高,使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候,是多个应用共用一个大集群,还是按应用分组分成多个小集群呢?我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群,节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器,方便资源调度(削峰填谷);缺点是随着节点数量与负载数量的增多,会引入管理性能问题(需要量化): DNS 解析表变大,增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大,导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大,如果加上ConfigMap,可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题,缺点是会导致资源碎片化,不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷:目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷:由于计算任务是短时任务,可以通过上层的任务调度软件,在多个集群之间分发计算任务,从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候,可以参考上述分析,结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题,在K8S中并没有"应用"的概念,只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc),而一个"应用"是多个对象组合起来的,且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用",通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题(应用分发更方便)同时也引入了一些问题(引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm)。对于是否需要使用Helm,建议如下: 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下,很多场景是开发团队交付一个运行包,运维团队负责部署与配置下发,内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下,Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合,使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc:容器标准化和 docker Linux 容器技术史话:从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍(4):I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel? The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel:从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-17 15:03:28
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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 浅谈 前段时间有个客户问我,为啥你们项目都搞了好几年了,为啥线上还会经常反馈卡顿,呃呃呃。。 于是根据自己的理解以及网上大佬们的思路总结了一篇关于卡顿优化这块的文章。 卡顿问题是一个老生常谈的话题了,一个App的好坏,卡顿也许会占一半,它直接决定了用户的留存问题,各大app排行版上,那些知名度较高,但是排行较低的,可能就要思考思考是不是和你app本身有关系了。 卡顿一直是性能优化中相对重要的一个点,因为其涉及了UI绘制、垃圾回收(GC)、线程调度以及Binder,CPU,GPU方面等JVM以及FrameWork相关知识 如果能做好卡顿优化,那么也就间接证明你对Android FrameWork的理解之深。 接下来我们就来讲解下卡顿方面的知识。 什么是卡顿: 对用户来讲就是界面不流畅,滞顿。 场景如下: 1.视频加载慢,画面卡顿,卡死,黑屏 2.声音卡顿,音画不同步。 3.动画帧卡顿,交互响应慢 4.滑动不跟手,列表自动更新,滚动不流畅 5.网络响应慢,数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互,卡死,等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂,如CPU内存大小,IO操作,锁操作,低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看: 通常我们讲,屏幕刷新率是60fps,需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms,不是17,18呢? 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念: SurfaceFlinger: SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface,合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中:可能会有statusBar,侧滑菜单,主界面,这些View都是独立Surface渲染和更新,最后提交给SF后,SF根据Zorder,透明度,大小,位置等参数,合成为一个数据buffer,传递HWComposer或者OpenGL处理,最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue,surfaceflinger作为consumer方,比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面,交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号,触发对UI进行渲染,VSYNC是一种在PC上很早就有应用,可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题: 早期的 Android 是没有 vsync 机制的,CPU 和 GPU 的配合也比较混乱,这也造成著名的 tearing 问题,即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制,但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机,也就是屏幕扫描完上一帧后的时机,这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps,所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms,不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求,越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世,相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类: 1.屏幕产生的硬件VSYNC:硬件VSYNC是一种脉冲信号,起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号,经由Binder传递给Choreographer Choreographer: 编舞者,用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调,当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程: 如何通过Choreographer计算掉帧情况:原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback,在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍,即为前后掉帧率。 使用方式如下: //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析: 有了前面几个概念,这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程: 生产者:APP方构建Surface的过程。 消费者:SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因: 接下来,我们逐个分析,看看都会有哪些原因可能造成卡顿: 1.渲染流程 1.Vsync 调度:这个是起始点,但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑,有可能造成卡顿,但是一般可能性比较小,我们也基本无法介入; 2.消息调度:主要是 doframe Message 的调度,这就是一个普通的 Handler 调度,如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延,会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理:input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑,主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑,会造成当前帧的时长被拉大,造成卡顿,可以尝试通过事件采样的方案,减少 event 的处理 4.动画处理:主要是 animator 动画的更新,同理,动画数量过多,或者动画的更新中有比较耗时的逻辑,也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题; 5.view 处理:主要是接下来的三大流程,过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级,主要解决的就是这个问题; 6.measure/layout/draw:view 渲染的三大流程,因为涉及到遍历和高频执行,所以这里涉及到的耗时问题均会被放大,比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象等等; 7.DisplayList 的更新:这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射,一般不会存在卡顿问题,反而可能存在映射失败导致的显示问题; 8.OpenGL 指令转换:这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令,一般不存在问题 9.buffer 交换:这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU,这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理:顾名思义,这里是 GPU 对数据的处理,耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因; 11.layer 合成:Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display:这里暂时忽略,底层系统行为; Buffer 切换:主要是屏幕的显示,这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟,不过是系统行为,不能干预。 2.系统负载 内存:内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR,是造成卡顿的一个不可忽视的因素; CPU:CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争,比如 1.降频会直接导致应用卡顿; 2.后台活动进程太多导致系统繁忙,cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ,这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况: 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态,这种情况比较少见 4.System 锁:system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU:GPU 的影响见渲染流程,但是其实还会间接影响到功耗和发热; 功耗/发热:功耗和发热一般是不分家的,高功耗会引起高发热,进而会引起系统保护,比如降频、热缓解等,间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控: 我们知道卡顿问题的原因错综复杂,但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况,我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具,可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置: 1.Sample Java Methods:在应用程序基于Java的代码执行过程中,频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods:在运行时对应用程序进行检测,以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据,包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能,并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法,这一点甚至更为明显。此外,如果您的应用在短时间内执行大量方法,则探查器可能会很快超过其文件大小限制,并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 8.0(API级别26)或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息,使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间,可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置,并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时,此类信息可能至关重要。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 7.0(API级别24)或更高版本的设备。 使用方式: Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点:有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示,包含所有线程的情况 缺点:本身也会带来一点的性能开销,可能会带偏优化方向 火焰图:可以显示当前应用的方法堆栈: 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下: Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式: Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中: python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况: 优点: 1.轻量级,开销小,CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议,比如说,它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制,用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关: 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码: private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位,仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11,使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控: 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿,它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理: 采用拦截消息调度流程,在消息执行前埋点计时,当耗时超过阈值时,则认为是一次卡顿,会进行堆栈抓取和上报工作 首先,我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法,关键代码如下所示: / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中,在其执行每一个消息(注释2处)的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到,在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “,在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的,我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤: 1、首先,我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样,在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后,我们就可以执行一行代码:也就是在指定的时间阈值之后,我们在子线程去执行一个任务,这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息,比如:内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to ",那么说明message就被执行完成了,则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果,那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件,可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式: 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果: 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢,呵呵。有那么容易就好了 根据原理:我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息,如果msg中有几百上千个方法,就无法确认到底是哪个方法导致的耗时,也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中:堆栈信息是T2的,而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块? 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案:基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图: 主要包含两个方面: 检测方案: 在监控卡顿时,首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力,Sliver 采样记录 trace 执行信息,对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值,以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截,在消息开始分发执行时埋点,在消息执行结束时计算消息执行耗时,当消息执行耗时超过阈值,则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略: 当卡顿发生时,我们需要为此次卡顿准备数据,这部分工作是在端上子线程中完成的,主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步: 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息,按照数据格式,从最近的方法栈向上追溯,找到当前 Message 包含的全部 trace 信息,并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中,删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace,按照(Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时)为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数,构成最后要上报的堆栈链路,这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的,且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后,将 trace 文件和堆栈一同上报,这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性,保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合,同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案,和前面BlockCanary不同之处就在于,其是定时存储堆栈,缓存,然后使用diff去重的方式,并上传到服务器,可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱,层级太深。 1.1:通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2:用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3:使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1:主线程中不要直接操作数据库,数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2:sharepreference尽量使用apply,少使用commit,可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3:网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中,不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4:不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作,比如大量的计算等。 2.5:不要在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制,减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式,如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化,使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后,对象分配和垃圾回收(GC)造成的卡顿已经显著降低了,但是由于对象分配和GC有额外的开销,它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方(比如按钮点击)分配对象是没有问题的,但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里,就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了,关于卡顿优化的问题就讲到这里,下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理,这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章,欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接: 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-26 08:05:57
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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 😎 知识点概览 为了方便后续回顾该项目时能够清晰的知道本章节讲了哪些内容,并且能够从该章节的笔记中得到一些帮助,所以在完成本章节的学习后在此对本章节所涉及到的知识点进行总结概述。 本章节为【学成在线】项目的 day15 的内容 根据 课程ID 搜索该课程已发布的课程信息,并返回该课程的所有课程计划信息。 将指定课程 发布时 所的课程计划的媒资信息保存到 teachplan_media_publish 表中, 根据 课程计划id 搜索该课程计划所对应的媒资信息,需要用到的是该课程计划对应的 m3u8 地址,用于在线播放视频,该接口在课程管理服务中开发,供学习服务进行远程调用。 在学习服务中远程调用 课程计划媒资信息查询接口,获取该课程计划的视频播放的 m3u8 url地址,并返回给前端,前端使用该 url 进行视频的在线播放。 在线学习完整的测试流程:媒资信息的上传、选择、发布到前端门户、搜索门户测试,在线学习的播放视频。 目录 内容会比较多,小伙伴门可以根据目录进行按需查阅。 文章目录 😎 知识点概览 目录 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 0x02 Api接口 0x03 服务端开发 Controller Service 测试 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 前端 API 方法 前端 API 方法调用 测试 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 数据模型 Dao Service 测试 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 创建索引 创建模板文件 配置 mysql.conf 启动 logstash.bat Logstash多实例运行 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 Api接口定义 Service Controller 测试 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 0x02 搭建开发环境 0x03 Api接口 0x04 服务端开发 需求分析 搜索服务注册Eureka 搜索服务客户端 自定义错误代码 Service Controller 测试 0x05 前端开发 需求分析 api方法 配置代理 视频播放页面 简单的测试 完整的测试 1、上传文件 一些问题 ~~方案1:删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止,我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频,下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类: 课程计划信息 课程学习信息(视频地址、学习进度等) 如下图: 在线学习集成媒资管理的需求如下: 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划,进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取? 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中,logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中,这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求,课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息,需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id,查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构:key 为课程id,value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ,我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API,使用 Nginx 解决代理,如下图: 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索(公开api)upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能,所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下,如下图: 在system.js 中定义课程查询方法: import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划,将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求:http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000:第一个参数为课程 id,测试时从 ES索引库找一个课程 id 0:第二个参数为课程计划 id,此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题,但是确定已经配置了跨域,请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决?重启电脑试试。 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面,点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下: 业务流程说明: 1、用户进入在线学习页面,页面请求搜索服务获取课程信息(包括课程计划信息)并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习,如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过,请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息? 出于性能的考虑,公开查询课程信息从搜索服务查询,分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中? 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch,因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库,因为课程发布后课程信息将基本不再修改,具体的业务流程如下。 1、课程发布,向课程媒资信息表写入数据。 1)根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2)根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3)将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表: CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下: package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao,向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法: public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法,并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法: ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中,测试流程如下: 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意:由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能,可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽,提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下: {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用,logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据,向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后,Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据,效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集,所以如果想两个 logstash 实例同时运行,因为每个实例都有一个.lock文件,所以不能使用同一个目录来存放数据,所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录,具体的代码如下: 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口,此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口,为了适应后续需求,service 参数定义为数组,可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程,本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址,并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库,学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入:资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构,创建学习服务工程: 导入:资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型: package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口,学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息,所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称:spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml,加入 Eureka 配置 如下: eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址,多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数,当Eureka中可以找到服务,但是服务连不上时将会重试,如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试,如果是get则可以,如果是post,put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类,在class上添加如下注解: @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口,此接口会生成代理对象,调用搜索服务: package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误!");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现,代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功,false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出,我们约定了用户中心的错误代码使用 23000,所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法,此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址: @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能: 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数,其中 课程 Id 参数必带,课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id,并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发,此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id,用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时,播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在,则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习: //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件,点击调用开始学习方法(study)。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题,在用户点击课程章节切换播放时,地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1,这样就能显示出马上学习的按钮,方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态,1:马上学习,2:立即报名、3:立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面:http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数:课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下: 1、传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id,提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问: http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的,可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id,提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放,但是点击制定章节后 url 没有发生改变,这个问题暂时还没有解决,关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ,启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件,用于测试 进入到课程管理,为课程计划选择媒资信息 发布课程,等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页,点击课程,进入到搜索门户页面 搜索课程,进入到课程详情页面 点击开始学习,进入到课程学习页面,选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块,上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时,发生了错误,我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到,在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点,重新上传文件,分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现,合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1:删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题,导致合并文件后与源文件的大小不等,导致MD5也不相同,这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除,在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小,完全是相等的 删除所有文件后重新上传,md5值还是不等,考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时,发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现,TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确,后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出,本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了,还需要花一些时间去分析一下,这里暂时就先告一段落,因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程,等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后,我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台,发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程,进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户,请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后,可以看到一些初始化时搜索的课程数据,默认是搜索第一页的数据,每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程,进入到课程详情页面,然后再点击开始学习。 点击马上学习后,会进入到该课程的在线学习页面,默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划,会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址,该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息,效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前,校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前,校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息,并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面,点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者:👦 LCyee ,全干型代码🐕 自建博客:https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得,记录认知迭代的过程,分享想法与观点。 CSDN 博客:https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍,一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等,不定期组织一起刷题、刷项目,共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-16 12:41:01
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...将第一时间进行核实并删除相应内容。 豆瓣 当当 亚马逊 China-pub 京东 中国图书网 淘宝 PDF样章试读微盘下载 微云下载 中英词汇索引表 本页内容 基本信息 作者:Jason Gregory (杰森.格雷戈瑞) 译者:Milo Yip(叶劲峰) 原书名:Game Engine Architecture 出版社:电子工业出版社 出版时间:2014-1-1 开本:16 页数:800 字数:1093400 ISBN:9787121222887 内容简介 《游戏引擎架构》同时涵盖游戏引擎软件开发的理论及实践,并对多方面的题目进行探讨。本书讨论到的概念及技巧实际应用于现实中的游戏工作室,如艺电及顽皮狗。虽然书中采用的例子通常依据一些专门的技术,但是讨论范围远超于某个引擎或API。文中的参考及引用也非常有用,可让读者继续深入游戏开发过程的任何特定方向。 《游戏引擎架构》为一个大学程度的游戏编程课程而编写,但也适合软件工程师、业余爱好者、自学游戏程序员,以及游戏产业的从业人员。通过阅读《游戏引擎架构》,资历较浅的游戏工程师可以巩固他们所学的游戏技术及引擎架构的知识,专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 內容包括: 游戏开发中的大规模C++软件架构 游戏编程所需的数学 供调试、源代码控制及性能剖析的游戏开发工具 引擎基础系统、渲染、碰撞、物理、角色动画、游戏世界对象模型等引擎子系统 多平台游戏引擎 多处理器环境下的游戏编程 工作管道及游戏资产数据库 作者/译者简介 作者介绍:Jason Gregory在1994年开始任职专业软件工程师,自1999年3月开始在游戏产业中任职软件工程师。在圣迭哥Midway Home Entertainment公司开始游戏编程的他,为《疯狂飞行员(Freaky Flyers)》及《Crank the Weasel》开发PlayStation 2/Xbox上的动画系统。在2003年,他转到洛杉矶艺电,为《荣誉勋章:血战太平洋(Medal of Honor: Pacific Assault)》开发游戏引擎及游戏性技术,并在《荣誉勋章:空降神兵(Medal of Honor: Airborne)》中担任首席工程师。他现时是顽皮狗公司的通才程序员,为《神秘海域:德雷克船长的宝藏(Uncharted: Drake's Fortune)》及《神秘海域:纵横四海(Uncharted: Among Thieves)》开发引擎及游戏性软件。他也在南加州大学教授游戏技术的课程。 译者简介:叶劲峰(Milo Yip)从小自习编程,并爱好计算机图形学。上中学时兼职开发策略RPG《王子传奇》,该游戏在1995年于台湾发行。其后他获取了香港大学认知科学学士、香港中文大学系统工程及工程管理哲学硕士。毕业后在香港理工大学设计学院从事游戏引擎及相关技术的研发,职至项目主任。除发表学术文章外,也曾合著《DirectX9游戏编程实务》。2008年往上海育碧担任引擎工程师开发《美食从天而降(Cloudy with a Chance of Meatballs)》Xbox360/PS3/Wii/PC,2009年起于麻辣马开发《爱丽丝:疯狂回归(Alice: Madness Returns)》Xbox360/PS3/PC,2011年加入腾讯互动娱乐引擎技术中心担任专家工程师,所研发的技术已用于《斗战神》、《天涯明月刀》、《众神争霸》等项目中。 推荐序1 最初拿到《Game Engine Architecture》一书的英文版,是编辑侠少邮寄给我的打印版。他建议我接下翻译此书的合同。当时我正在杭州带领一个团队开发3D游戏引擎,我和我的同事都对这本书的内容颇有兴趣,两大本打印的英文书立刻在同事间传开。可惜那段时间个人精力顾及不来,把近千页的英文读物精读而后翻译成中文对个人的业余时间是个极大的挑战,不能担此翻译任务颇为遗憾。 不久以后听说Milo Yip(叶劲峰)已开始着手翻译,甚为欣喜。翻译此巨著,他一定是比我更合适的人选。我和Milo虽未曾蒙面,但神交已久。在网络上读过一些他的成长经历,和我颇为相似,心有戚戚。他对游戏3D实时渲染技术研究精深为我所不及,我们曾通过Google Talk讨论过许多技术问题,他都有独到的见解。翻译工作开始后,Milo是香港人,英文技术术语在香港的中文译法和大陆的有许多不同。但此书由大陆出版社出版,考虑到面对的读者主要是大陆程序员,Milo希望能更符合大陆程序员的用词习惯,所以在翻译一开始就通过Google Docs创建了协作页面,邀请大家共同探讨书中技术名词的中译名。从中我们可以一窥他作为译者的慎重。 三年之后,有幸在出版之前就拿到了完整的译本。这是一本用LaTeX精心排版的800页的电子书,我只花了一周时间,几乎是一口气读完。流畅的阅读享受,绝对不仅仅是因为原著精彩的内容,精美的版面和翔实的译注也加了不少分。 在阅读本书的过程中,我不只一次地获得共鸣。例如在第5章的内存管理系统的介绍中,作者介绍的几种游戏特有的内存管理方法我都曾在项目中用过,而这是第一次有书籍专门将这些方法详尽记录;又如第11章动画系统的介绍,我们也同样在3D引擎开发过程中改进原有动画片段混合方法的经历。虽然书中介绍的每个技术点,都可能可以在某篇论文,某本其他的书的章节,某篇网络blog上见过,但之前却无一本书可以把这些东西放在一起相互参照。对于从事游戏引擎开发的程序员来说,了解各种引擎在处理每个具体问题时的方案是相当重要的。而每种方案又各有利弊,即使不做引擎开发工作而是在某一特定游戏引擎上做游戏开发,从中也可以理解引擎的局限性以及可能的改进方法。尤其是第14章介绍的对游戏性相关系统的设计,各个开发人员几乎都是凭经验设计,很少见有书籍对这些做总结。对于基于渲染引擎做开发的游戏程序员,这是必须面对的工作,这一章会有很大的借鉴意义。 本书作者是业内资深的游戏引擎开发人,他所参于的《神秘海域》和《最后生还者》都是我的个人最爱。在玩游戏的过程中,作为游戏程序员的天性,自然会不断地猜想各个技术点是如何实现的,背后需要怎样的工具支持。能在书中一一得到印证是件特别开心的事情。作者反复强调代码实践的重要性,在书中遍布着C++代码。我不认为这些代码有直接取来使用的价值,但它们极大地帮助了读者理解书中的技术点。书中列出的顽皮狗工作室用lisp方言作为游戏配置脚本的范例也给我很大的启发,有了这些具体的代码示例以及作者本身的一线工程师背景,也让我确信书中那些关于主机游戏开发相关等,我所没有接触过的内容都也绝非泛泛而谈。 国内的游戏开发社区的壮大,主要是随最近十年的MMO风潮而生。而就在大型网络游戏在中国有些畸形发展,让这类游戏偏离电子游戏游戏性的趋势时,我们有幸迎来了为移动设备开发游戏的大潮。游戏开发的重心重新回到游戏性本身。我们更需要去借鉴单机游戏是如何为玩家带来更纯粹的游戏体验,我相信书中记录的各种技术点会变的更有帮助。 资深游戏开发及创业者 云风 @简悦云风 推荐序2 在我认识的许多游戏业开发同仁中,只有少数香港同胞,Milo Yip(叶劲峰)却正是这样一位给我印象非常深刻的优秀香港游戏开发者。我俩认识,是在Milo加入腾讯互动娱乐研发部引擎技术中心后,说来到现在也只是两年多时间。其间,他为人的谦逊务实,对待技术问题的严谨求真态度,对算法设计和性能优化的娴熟技术,都为人所称道。Milo一丝不苟的工作风格,甚至表现在对待技术文档排版这类事情上(Milo常执著地用LaTeX将技术文档排到完美),我想这一定是他在香港读大学、硕士及在香港理工大学的多媒体创新中心从事研究员,一贯沿袭至今的好作风。 我很高兴腾讯游戏有实力吸引到这样优秀的技术专家;即使在其已从上海迁回香港家中,依然选择到深圳腾讯互动娱乐总部工作。叶兄从此工作日每天早晚过关,来往香港和深圳两地,虽有舟车劳顿,但是兼顾了对家庭的照顾和在游戏引擎方面的专业研究,希望这样的状况是令他满意的。 认识叶兄当时,我便知道他在进行Jason Gregory所著《游戏引擎架构》一书的中译工作。因为自己从前也有业余翻译游戏开发有关书籍的经历,所以我能理解其中的辛苦和责任重大,对叶兄也更多一分钦佩。我以为,本书以及本书的中文读者最大的幸运便是,遇到叶兄这位对游戏有着如同对家对国般强烈责任感,犹如“游戏科学工作者”般的专业译者! 现在(2013年年末)无疑是游戏史上对独立游戏制作者最友好的年代。开发设备方便获得(相对过往仅由主机厂商授权才能获得专利开发设备,现在有一台智能手机和一台个人电脑就可以开发)、技术工具友好、调试过程简单方便,且互联网上有丰富的例程和开源代码参考,也有网上社区便于交流。很多爱好者能够很快地制作出可运行的游戏原型,其中一些也能发布到应用商店。 但是不全面掌握各方面知识,尤其是游戏引擎架构知识,往往只能停留在勉强修改、凑合重用别人提供的资源的应用程度上,难以做极限的性能改进,更妄谈革命式的架构创新。这样的程度是很难在成千上万的游戏中脱颖而出的。我们所认可的真正的游戏大作,必定是在某方面大幅超越用户期待的产品。为了打造这样的产品,游戏内容创作者(策划、美术等)需要“戴着镣铐跳舞”(在当前的机能下争取更多的创作自由度),而引擎架构合理的游戏可以经得起──也值得进行──反复优化,最终可以提供更多的自由度,这是大作出现的技术前提。 书的作者、译者、出版社的编者,加上读者,大家是因书而结缘的有缘人。因叶兄这本《游戏引擎架构》译著而在线上线下相识的读者们,你们是不是因“了解游戏引擎架构,从而制作/优化好游戏”这样的理想而结了缘呢? 亲爱的读者,愿你的游戏有一天因谜题巧妙绝伦、趣味超凡、虚拟世界气势磅礴、视觉效果逼真精美等专业因素取得业界褒奖,并得到玩家真诚的赞美。希望届时曾读叶兄这本《游戏引擎架构》译作的你,也可以回馈社会,回馈游戏开发的学习社区,帮助新人。希望你也可以建立微信公众号、博客等,或翻译游戏开发书籍,造福外语不好的读者,所以如果你的外语(英语、日语、韩语之于游戏行业比较重要)水平仍需精进,现在也可以同步加油了! 腾讯《天天爱消除》游戏团队Leader 沙鹰 @也是沙鹰 译序 数千年以来,艺术家们通过文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧等传统艺术形式充实人类的精神层面。自20世纪中叶,计算机的普及派生出另一种艺术形式──电子游戏。游戏结合了上述传统艺术以及近代科技派生的其他艺术(如摄影、电影、动画),并且完全脱离了艺术欣赏这种单向传递的方式──游戏必然是互动的,“玩家”并不是“读者”、“观众”或“听众”,而是进入游戏世界、感知并对世界做出反应的参与者。 基于游戏的互动本质,游戏的制作通常比其他大众艺术复杂。商业游戏的制作通常需要各种人才的参与,而他们则需要依赖各种工具及科技。游戏引擎便是专门为游戏而设计的工具及科技集成。之所以称为引擎,如同交通工具中的引擎,提供了最核心的技术部分。因为复杂,研发成本高,人们不希望制作每款游戏(或车款)时都重新设计引擎,重用性是游戏引擎的一个重要设计目标。 然而,各游戏本身的性质以及平台的差异,使研发完全通用的游戏引擎变得极困难,甚至不可能。市面上出售的游戏引擎,有一些虽然已经达到很高的技术水平,但在商业应用中,很多时候还是需要因应个别游戏项目对引擎改造、整合、扩展及优化。因此,即使能使用市面上最好的商用引擎或自研引擎,我们仍需要理解当中的架构、各种机制和技术,并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作,主要原因是在阅读中得到共鸣,并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔,内容只足够应付一些最简单的游戏开发,欠缺宏观比较各种方案,技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章,但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者(注1),在繁重的游戏开发工作外,还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外,从与内地同事的交流中,了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会,希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机/游戏机游戏的,并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解,许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分,许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时,一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术,单机和端游的区别更少。此外,随着近年移动终端的兴起,其硬件性能已超越传统掌上游戏机,开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料,现时单机/游戏机的一些较高级的架构及技术,将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为,本书涵括游戏开发技术的方方面面,同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字,并不单是给出一个系统结构图,而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言,本书的第11章(动画系统)及第14章(运行时游戏性基础系统)是本书特別精彩之处,含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章(渲染引擎)由于是游戏引擎中的一个极大的部分,有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度,推荐读者参考[1](注2),人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版(注3),以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅,内文中的网址都统一改以脚注标示。另外,由于现时游戏开发相关的文献以英文为主,而且游戏开发涉及的知识面很广,本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容,在附录中增设中英文双向索引(索引条目与原著的不同)。 本人在香港成长学习及工作,至2008年才赴内地游戏工作室工作,不黯内地的中文写作及用字习惯,翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助,才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案,并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师,以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间,感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半,因工作及家庭事宜导致严重延误,唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力,希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议,诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰(Milo Yip) 2013年10月 原作者是顽皮狗(Naughty Dog)《神秘海域(Uncharted)》系列的通才程序员、《最后生还者(The Last of Us)》的首席程序员,之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装,它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成,但微处理器(microprocessor)的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机(video game console)上玩的,凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪,但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业,若仔细观察,也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业,覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏,可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏(massively multiplayer online game,MMOG)等多个种类(category)和“类型(genre)”(注1),也可以运行在任何装有微芯片(microchip)的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技,又由于它们是周期性地推出新版本,因此有游戏机“世代”(generation)的说法。最新一代(注2)的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3,但一定不可忽视长盛不衰的PC,以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近,剧增的下载式休闲游戏,使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此,大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂,有难以置信的运算能力,这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来,这导致团队人数增加,开发成本上涨。随着产业变得成熟,开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品,可复用软件(reusable software)和中间件(middleware)便应运而生,以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台,因此不可能存在单一理想的软件方案。然而,业界已经发展出一些模式 ,也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步,开发团队必须考虑项目的方方面面,以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计,鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手,入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身(Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程),但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日,为了获取有用的游戏开发信息,学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术,从研究到实践都有大量高质量的信息。可是,这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境,或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术,市面上有一些所谓的入门书籍,没提及参考文献就描述很多内容细节,像自己发明的一样。这种做法根本没有用处,甚至经常带有不准确的内容。另一方面,市场上有一些高端的专门领域书籍,例如物理、碰撞、人工智能等。可是,这类书或者啰嗦到让你难以忍受,或者高深到让部分读者无法理解,又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩,软硬件一旦改动,其内容就会迅速过时。 此外,互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是,除非你确实知道要找些什么,否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在,我们有Jason Gregory,他是一位拥有在顽皮狗(Naughty Dog)工作经验的业界老手,而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时,找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是,他承担了这个任务,填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识,以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验,不仅融汇了游戏开发的概念和技巧,还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的,但是概念和技巧是用来实际创作游戏的,它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识,也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander(注3) Matthew Whiting(注4) 译注:Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注:按一般说法,2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360(2005)、PlayStation 3(2006)、Wii(2006)。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注:Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人,曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注:Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员,曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题,有许多内容需要讨论。不过相信你会发现,我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此,令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容,本书将为你打下基础,并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中,各个子系统的相关理论,以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身,包括多个低阶基础系统(low-level foundation system)、渲染引擎(rendering engine)、碰撞系统(collision system)、物理模拟(physics simulation)、人物动画(character animation),及一个我称为游戏性基础层(gameplay foundation layer)的深入讨论。此层包括游戏对象模型(game object model)、世界编辑器(world editor)、事件系统(event system)及脚本系统(scripting system)。我们也将会接触游戏性编程(gameplay programming)的多个方面,包括玩家机制(player mechanics)、摄像机(camera)及人工智能(artificial intelligence,AI)。然而,这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然,本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员,以及游戏行业从业人员。通过阅读本书,资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容,你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言,然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的,任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则,毫无疑问,你还会从本书学到一些C++的小技巧,不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏,建议你在阅读本书的同时,最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验,在看本书之前,可以考虑先阅读[39]的前几章,或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时,强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说,如果你觉得人物动画很有趣,那么可以首先安装OGRE,并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了,就应该以此为基础,继续前进!之后可以转移到另一个游戏技术范畴,周而复始。这些项目是什么并不重要,重要的是你在实践游戏编程的艺术,而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ,永远不可能将之束缚于书本之上 。因此,附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备(HID) 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望:高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素:游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. Real-Time Rendering (3rd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2008. 中译本:《实时计算机图形学(第2版)》,普建涛译,北京大学出版社,2004. Andrei Alexandrescu. Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied. Resding, MA: Addison-Wesley, 2001. 中译本:《C++设计新思维:泛型编程与设计模式之应用》,侯捷/於春景译,华中科技大学出版社,2003. Grenville Armitage, Mark Claypool and Philip Branch. Networking and Online Games: Understanding and Engineering Multiplayer Internet Games. New York, NY: John Wiley and Sons, 2006. James Arvo (editor). Graphics Gems II. San Diego, CA: Academic Press, 1991. Grady Booch, Robert A. Maksimchuk, Michael W. Engel, Bobbi J. Young, Jim Conallen, and Kelli A. Houston. Object-Oriented Analysis and Design with Applications (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2007. 中译本:《面向对象分析与设计(第3版)》,王海鹏/潘加宇译,电子工业出版社,2012. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems. Hingham, MA: Charles River Media, 2000. 中译本:《游戏编程精粹 1》, 王淑礼译,人民邮电出版社,2004. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems 2. Hingham, MA: Charles River Media, 2001. 中译本:《游戏编程精粹 2》,袁国忠译,人民邮电出版社,2003. Philip Dutré, Kavita Bala and Philippe Bekaert. Advanced Global Illumination (2nd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2006. David H. Eberly. 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2001. 国内英文版:《3D游戏引擎设计:实时计算机图形学的应用方法(第2版)》,人民邮电出版社,2009. David H. Eberly. 3D Game Engine Architecture: Engineering Real-Time Applications with Wild Magic. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. David H. Eberly. Game Physics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Christer Ericson. Real-Time Collision Detection. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. 中译本:《实时碰撞检测算法技术》,刘天慧译,清华大学出版社,2010. Randima Fernando (editor). GPU Gems: Programming Techniques, Tips and Tricks for Real-Time Graphics. Reading, MA: Addison-Wesley, 2004. 中译本:《GPU精粹:实时图形编程的技术、技巧和技艺》,姚勇译,人民邮电出版社,2006. James D. Foley, Andries van Dam, Steven K. Feiner, and John F. Hughes. 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World of Warcraft Programming: A Guide and Reference for Creating WoW Addons. New York, NY: John Wiley & Sons, 2008. 中译本:《魔兽世界编程宝典:World of Warcraft Addons完全参考手册》,杨柏林/张卫星/王聪译,清华大学出版社,2010. Richard Williams. The Animator's Survival Kit. London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本:《原动画基础教程:动画人的生存手册》,邓晓娥译,中国青年出版社,2006. 勘误 第1次印册(2014年2月) P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS,最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译,多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字,但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题,但因为它们是不同的struct,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”,但前者也是正确的,暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之,我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为,作者应该是指,使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理,以及用于动态对象的光照,能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。(多谢读者店残来函查询) P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-12 23:04:05
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req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = 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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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