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...控制卡的应用程序可以使用VC,VB,VS,C++,C等软件来开发,程序运行时需要动态库zmotion.dll。调试时可以把ZDevelop软件同时连接到控制器,从而方便调试、方便观察。 2.硬件接口 3.振镜控制过程 激光振镜是一种专门用于激光加工领域的特殊的运动器件,激光振镜头内包含的主要元件是激光发生器,两个电机和两个振镜片,它靠两个电机分别控制两个振镜片X和Y反射激光,形成XY平面的运动,这两个电机使用控制器上的振镜轴接口控制。 激光振镜不同于一般的电机,激光振镜具有非常小的惯量,且在运动的过程中负载非常小,只需要带动反射镜片,系统的响应非常快。 ZMC420SCAN支持XY2-100振镜协议,支持运动控制与振镜联合插补运动。 上位机通过网口与控制器相连,通过XY2-100振镜协议进行控制振镜轴的运动,通过总线协议或者脉冲模式控制伺服轴运动。 使用ZMC420SCAN控制器的振镜轴接口连接激光振镜头,每个振镜轴接口内包含两路振镜通道信号,分别控制振镜片X、Y的偏转,从而控制了激光打到工件的位置。 4. 控制器PWM模拟量介绍 ZMC420SCAN的外部通用输出口0-11都具有PWM输出功能,PWM 输出受正常输出功能的控制,只有输出口状态ON的时候PWM才能实际输出,这样可以用来控制激光能量。 ZMC420SCAN控制器存在两路模拟量输入输出,可进行控制激光器能量输出,模拟量精度为12位。(DA采用了内部电源) 5.控制器基本信息 轴0-3为普通脉冲轴,振镜0为轴4、轴5控制振镜XY,振镜1为轴6、轴7控制XY。 二C++ 进行振镜+运动控制开发 1. 新建MFC项目并添加函数库 (1)在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”,启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”,下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料,路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹,并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 (6)将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件,接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成,可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册,熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面,具体路径如下:“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器,获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明: (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口,使用movescanabs指令进行运动,采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度,运动过程中基本不存在加减速过程,支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 (1)例程界面如下。 (2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。
2023-12-04 17:33:09
339
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Tornado
... 端口。 运行后打开浏览器输入 http://localhost:8888,就能看到页面显示 "Hello, Tornado!" 了。是不是特别爽?不过别急着高兴,这只是万里长征的第一步呢! --- 3. 引入Google Cloud Secret Manager:让秘密不再裸奔 现在我们知道如何用 Tornado 做点事情了,但问题是,如果我们的应用程序需要用到一些敏感信息(例如数据库连接字符串),该怎么办呢?直接写在代码里吗?当然不行!这就是为什么我们要引入 Google Cloud Secret Manager。 3.1 安装依赖库 首先需要安装 Google Cloud 的官方 Python SDK: bash pip install google-cloud-secret-manager 3.2 获取Secret Manager中的值 假设我们在 Google Cloud Console 上已经创建了一个名为 my-secret 的密钥,并且它里面保存了我们的数据库密码。我们可以这样从 Secret Manager 中读取这个值: python from google.cloud import secretmanager def access_secret_version(project_id, secret_id, version_id): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{project_id}/secrets/{secret_id}/versions/{version_id}" response = client.access_secret_version(name=name) payload = response.payload.data.decode('UTF-8') return payload 使用示例 db_password = access_secret_version("your-project-id", "my-secret", "latest") print(f"Database Password: {db_password}") 这段代码做了什么呢?很简单,它实例化了一个 SecretManagerServiceClient 对象,然后根据提供的项目 ID、密钥名称以及版本号去访问对应的密钥内容。注意这里的 version_id 参数可以设置为 "latest" 来获取最新的版本。 --- 4. 将两者结合起来 构建更安全的应用 那么问题来了,怎么才能让 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 协同工作呢?其实答案很简单——我们可以将从 Secret Manager 获取到的敏感数据注入到 Tornado 的配置对象中,从而在整个应用范围内使用这些信息。 4.1 修改Tornado应用以支持从Secret Manager加载配置 让我们修改之前的 MainHandler 类,让它从 Secret Manager 中加载数据库密码并用于某种操作(比如查询数据库)。为了简化演示,这里我们假设有一个 get_db_password 函数负责完成这项任务: python from google.cloud import secretmanager def get_db_password(): client = secretmanager.SecretManagerServiceClient() name = f"projects/{YOUR_PROJECT_ID}/secrets/my-secret/versions/latest" response = client.access_secret_version(name=name) return response.payload.data.decode('UTF-8') class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self, db_password): self.db_password = db_password def get(self): self.write(f"Connected to database with password: {self.db_password}") def make_app(): db_password = get_db_password() return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler, {"db_password": db_password}), ]) 在这个例子中,我们在 make_app 函数中调用了 get_db_password() 来获取数据库密码,并将其传递给 MainHandler 的构造函数作为参数。这样一来,每个 MainHandler 实例都会拥有自己的数据库密码属性。 --- 5. 总结与展望 好了朋友们,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,我们了解了如何利用 Tornado 和 Google Cloud Secret Manager 来构建更加安全可靠的 Web 应用。虽然过程中遇到了不少挑战,但最终的效果还是让我感到非常满意。 未来的话,我还想尝试更多有趣的功能组合,比如结合 Redis 缓存提高性能,或者利用 Pub/Sub 实现消息队列机制。如果你也有类似的想法或者遇到什么问题,欢迎随时跟我交流呀! 最后祝大家 coding愉快,记得保护好自己的秘密哦~ 😊
2025-04-09 15:38:23
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追梦人
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.... 如果您有关于如何使用这些工具的问题,请访问sysinternals论坛从其他用户和我们的团队获取解答和帮助. 该工具包括: AccessChk 这个工具为您显示指定至档案、登录机码或 Windows 服务的使用者或群组之存取。 AccessEnum 这个简单又具有超高安全性的工具,会让您知道拥有对您系统目录、档案及登录机码的存取之对象和方式。用它来寻找您权限下的安全性漏洞。 AdRestore 取消删除 Server 2003 Active Directory 物件。 BgInfo 这个可完全设定的程式,会自动产生包括含有 IP 位址、电脑名称,和网路介面卡等等重要资讯的桌面背景。 BlueScreen 这个萤幕保护程式不只将「蓝色萤幕」(Blue Screens) 模仿得维妙维肖,也能模仿重新开机 (需使用 CHKDSK 完成),而且在 Windows NT 4、Windows 2000、Windows XP、Server 2003 和 Windows 9x 中皆能执行。 CacheSet CacheSet 是一种能让您使用 NT 提供的功能来控制 Cache Manager 的工作组大小。除了和 NT 所有版本相容之外,还提供原始程式码。 检视系统时钟的解析度,同时也是计时器解析度的最大值。 Contig 希望能够快速地将常用的档案进行磁碟重组吗?使用 Contig 最佳化个别档案,或是建立新的连续档案。 Ctrl2cap 这是一种核心模式驱动程式,展示键盘输入筛选只在键盘类别驱动程式之上,目的是为了将大写锁定按键转换至控制按键。这个层级的筛选允许在 NT 「发现」按键之前,先进行转换和隐藏按键。包括完整的来源。此外,Ctrl2cap 还会显示如何使用 NtDisplayString() 将讯息列印至初始化的蓝色萤幕。 DebugView Sysinternals 的另一个首开先例:这个程式会拦截分别由 DbgPrint 利用装置驱动程式,和 OutputDebugString 利用 Win32 程式所做的呼叫。它能够在您的本机上或跨往际往路,在不需要作用中的侦错工具情况下,检视和录制侦错工作阶段输出。 DiskExt 显示磁碟区磁碟对应。 Diskmon 这个公用程式会撷取全部的硬碟活动,或是提供系统匣中的软体磁碟活动指示器的功能。 DiskView 图形化磁区公用程式。 Du 依目录检视磁碟使用状况。 EFSDump 检视加密档案的资讯。 Filemon 这个监控工具让您即时检视所有档案系统的活动。 Handle 这个易於操纵的命令列公用程式能够显示档案开启的种类和使用的处理程序等更多资讯。 Hex2dec 十六进位数字和十进位数字相互转换。 Junction 建立 Win2K NTFS 符号连结。 LDMDump 倾印逻辑磁碟管理员的磁碟上之资料库内容,其中描述 Windows 2000 动态磁碟分割。 ListDLLs 列出所有目前载入的 DLL,包括载入位置和他们的版本编号。2.0 版列印载入模组的完整路径名称。 LiveKd 使用 Microsoft 核心侦错工具检视即时系统。 LoadOrder 检视在您 WinNT/2K 系统上载入装置的顺序。 LogonSessions 列出系统上的作用中登入工作阶段。 MoveFile 允许您对下一次开机进行移动和删除命令的排程。 NTFSInfo 使用 NTFSInfo 检视详细的 NTFS 磁碟区资讯,包括主档案表格 (MFT) 和 MFT 区的大小和位置,还有 NTFS 中继资料档案的大小。 PageDefrag 将您的分页档和登录 Hive 进行磁碟重组。 PendMoves 列举档案重新命名的清单,删除下次开机将会执行的命令。 Portmon 使用这个进阶的监视工具进行监视序列和平行连接埠活动。它不仅掌握所有标准的序列和平行 IOCTL,甚至会显示传送和接收的资料部份。Version 3.x 具有强大的新 UI 增强功能和进阶的筛选功能。 Process Monitor 即时监控档案系统、登录、程序、执行绪和 DLL 活动。 procexp 任务管理器,这个管理器比windows自带的管理器要强大方便的很多,建议替换自带的任务管理器(本人一直用这个管理器,很不错)。此工具也有汉化版,fans可以自己搜索下载 ProcFeatures 这个小应用程式会描述「实体位址扩充」的处理器和 Windows 支援,而没「没有执行」缓冲区溢位保护。 PsExec 以有限的使用者权限执行处理程序。 PsFile 检视远端开启档案有哪些。 PsGetSid 显示电脑或使用者的 SID。 PsInfo 取得有关系统的资讯。 PsKill 终止本机或远端处理程序。 PsList 显示处理程序和执行绪的相关资讯。 PsLoggedOn 显示使用者登录至一个系统。 PsLogList 倾印事件记录档的记录。 PsPasswd 变更帐户密码。 PsService 检视及控制服务。 PsShutdown 关机及选择重新启动电脑。 PsSuspend 暂停及继续处理程序。 PsTools PsTools 产品系列包括命令列公用程式,其功能有列出在本机或远端电脑上执行的处理程序、远端执行的处理程序、重新开机的电脑和倾印事件记录等等。 RegDelNull 扫描并删除登录机码,这些登录机码包括了标准登录编辑工具无法删除的内嵌式 Null 字元。 RegHide 建立名为 "HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Sysinternals\Can't touch me!\0" 并使用原生 API 的金钥,而且会在此金钥内建立一个值。 Regjump 跳至您在 Regedit 中指定的登录路径。 Regmon 这个监视工具让您即时看到全部的登录活动。 RootkitRevealer 扫描您系统上 Rootkit 为基础的恶意程式码。 SDelete 以安全的方法覆写您的机密档案,并且清除因先前使用这个 DoD 相容安全删除程式所删除档案後而释放的可用空间。包括完整的原始程式码。 ShareEnum 扫描网路上档案共用并检视其安全性设定,来关闭安全性漏洞。 Sigcheck 倾印档案版本资讯和验证系统上的影像皆已完成数位签章。 Strings 搜寻 binaryimages 中的 ANSI 和 UNICODE 字串。 Sync 将快取的资料清除至磁碟。 TCPView 作用中的通讯端命令列检视器。 VolumeId 设定 FAT 或 NTFS 磁碟区 ID。 Whois 看看谁拥有一个网际网路位址。 Winobj 最完整的物件管理员命名空间检视器在此。 ZoomIt 供萤幕上缩放和绘图的简报公用程式。 转自:http://www.360doc.com/content/15/0323/06/20545288_457293504.shtml 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_33515088/article/details/80721846。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-22 15:44:41
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...cn> 添加到地址簿 收件人: "zhyi" <zhyi100@yahoo.com.cn> 主题: Re: 请教mpi 日期: Tue, 2 Nov 2004 08:31:20 +0800 我想主要的问题是权限的问题,你先在本机将config文件设置为只有自己的机器,运行一 下该程序看看,如果不能运行,多机当然就更不行了,这说明本机的设置有问题。如何解 决这一问题,我的经验是,你可以在两台机器上分别建立普通帐号,然后用mpiregister对 该帐号进行注册,如果两台机器上分别运行都可以,则可以试试多机,如果多机连接不同 ,则可能是防火墙等安全设置的问题,可以将防火墙去掉,这样就应该可以了,我们在XP 以及NT上实验都是可行的。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Monday, November 01, 2004 4:39 PM Subject: Re: 请教mpi 单机模拟的命令为: mpirun -np 2 -localonly d:/cpi.exe 成功 两机器名分别为 liu1 liu2,命令为 mpirun -hosts 2 liu1 liu2 d:/cpi.exe 失败 config文件为 config.cfg exe d:/cpi.exe hosts liu1 2 liu2 2 命令为 mpirun d:/config.cfg 失败 加选项-tcp也没用 可执行文件的存放路径都在d盘根目录下 都老师,我想你们都是用linux 的,能不能请您的研究生给在两台 机器上试一下,估计两个小时够了,有你的指点,就会知道问题出在哪。 我们这边也有很多同学在你的书的指引下在linux下进行的,我是进行数值计算,不敢弄那 么复杂,只好在windows下进行,可也不知问题究竟在哪。 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 你运行的具体命令是什么?可以用mpirun -np 2 xxx 和 mpirun configfile 两种方式都 试试,可执行程序两台机器上都要有。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Sunday, October 31, 2004 11:50 AM Subject: Re: 请教mpi 任务管理器里发现有mpd进程,mpiconfig也能找到对方, 我们是在同一个宿舍,用hub相连,这在局域网内应该没问题了, 共享也是可读写的,盘符的格式是一样的,单机可以运行 mpirun -np 2 -localonly c:/ .exe 有结果 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 安装mpich后应该有一个新的mpi进程在运行,用mpiconfig应该能够列出其他的机器才行, 还有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内,另外共享的权限是否是任何用户可以读 写?你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行? ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的, 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号,说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用,我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用,就可以不要考虑太多的安全问题,把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问,按照MPICH自己的设置,你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师: 你好! 我是南京大学系学生,现在正在用mpi进行数值并行编程, 是在windows系统下,同实验室的两台机器,总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码,同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:.南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:.南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn.[FROM: 202.120.20.14] 一、预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe,选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如: c:/temp/cpi.exe 注意:确保每台机器均有同样的共享目录,并且可以互相访问!! 12. 打开命令窗口,改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-09 11:52:38
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Hadoop
...跟上亿条用户的点击、浏览、下单这些行为记录打交道,简直就像在海量的信息海洋里淘宝一样!如果用传统的数据库,可能早就崩溃了。但Hadoop不一样,它可以将这些数据分散到多个服务器上进行并行处理,效率杠杠的! 不过,Hadoop的魅力远不止于此。嘿,大家好!今天我想跟你们分享一个关于Hadoop的超棒功能——它居然能让你在不同的访问控制协议之间轻松切换文件!是不是听着就很带感?哎呀,是不是觉得这事听着有点绕?别慌,我这就用大白话给你说道说道,保证你一听就明白! --- 二、什么是跨访问控制协议迁移? 首先,我们得明白什么是访问控制协议。简单说,就是规定谁可以访问你的数据以及他们能做些什么的规则。好比说啊,你有个公共文件柜,你想让一些人只能打开看看里面的东西,啥都不能动;但另外一些人呢,不仅能看,还能随便改,甚至直接把东西清空或者拿走。这就是访问控制协议的作用。 那么,“跨访问控制协议迁移”又是什么意思呢?想象一下,你有两个不同的系统,它们各自有自己的访问控制规则。比如说,一个是Linux那边的ACL(访问控制列表)系统,另一个则是Windows里的NTFS权限系统,两者各有各的玩法。现在,你要把文件从一个系统迁移到另一个系统,而且你还想保留原来的访问控制设置。这就需要用到跨访问控制协议迁移的技术了。 为什么要关心这个功能呢?因为现实世界中,企业往往会有多种操作系统和存储环境。要是你对文件的权限管理不当,那可就麻烦了,要么重要数据被泄露出去,要么一不小心就把东西给搞砸了。而Hadoop通过其强大的灵活性,完美地解决了这个问题。 --- 三、Hadoop如何实现跨访问控制协议迁移? 接下来,让我们来看看Hadoop是如何做到这一点的。其实,这主要依赖于Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和它的API库。为了更好地理解,我们可以一步步来分析。 3.1 HDFS的基本概念 HDFS是Hadoop的核心组件之一,它是用来存储大量数据的分布式文件系统。这就像是一个超大号的硬盘,不过它有点特别,不是集中在一个地方存东西,而是把数据切成小块,分散到不同的“小房间”里去。这样做的好处是即使某个节点坏了,也不会影响整个系统的运行。 HDFS还提供了一套丰富的接口,允许开发者自定义文件的操作行为。这就为实现跨访问控制协议迁移提供了可能性。 3.2 实现步骤 实现跨访问控制协议迁移大致分为以下几个步骤: (1)读取源系统的访问控制信息 第一步是获取源系统的访问控制信息。比如,如果你正在从Linux系统迁移到Windows系统,你需要先读取Linux上的ACL配置。 java // 示例代码:读取Linux ACL import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; public class AccessControlReader { public static void main(String[] args) throws IOException { Path path = new Path("/path/to/source/file"); FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到,Hadoop已经为我们封装好了相关的API,调用起来非常方便。 (2)转换为目标系统的格式 接下来,我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如,将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码:模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数,但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 (3)应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码:应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤,我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解,我准备了一个完整的案例。好啦,想象一下,我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器,而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样,不能搞错! 4.1 准备工作 首先,确保你的开发环境中已经安装了Hadoop,并且配置好相关的依赖库。此外,还需要准备两台机器,一台装有Linux系统,另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来,我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后,我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后,将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后,你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统,并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇? --- 五、总结与展望 通过这篇文章,我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具,更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师,不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题,还时不时敲打我们:嘿,别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊! 未来,随着技术的发展,Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题,一起在这个充满挑战的世界里不断前行! 加油吧,程序员们!
2025-04-29 15:54:59
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风轻云淡
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...2. Proxy基本使用 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 3.2 Reflect 的常见方法 3.3 Reflect 的使用 3.4 Receiver的作用 3.5 Reflect 的 construct 4. 响应式 4.1 什么是响应式? 4.2 响应式函数设计 4.3 响应式依赖的收集 4.4 监听对象的变化 4.5 对象的依赖管理 4.6 对 Depend 重构 4.7 创建响应式对象 4.8 Vue2 响应式原理 Proxy 、Relect、响应式 1. 监听对象的操作 需求:有一个对象,我们希望监听这个对象中的属性被设置或获取的过程 可以通过属性描述符中的存储属性描述符来做到 这段代码就利用了 Object.defineProperty 的存储属性描述符来对属性的操作进行监听 const obj = {name: 'why',age: 18}Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return value},set: function (newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)value = newValue} })})obj.name = 'kobe'obj.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe监听到obj对象的age属性被访问了30/ 属性描述符监听对象的缺点: 首先,Object.defineProperty 设计的初衷,不是为了去监听截止一个对象中所有的属性的 我们在定义某些属性的时候,初衷其实是定义普通的属性,但是后面我们强行将它变成了数据属性描述符 其次,如果我们想监听更加丰富的操作,比如新增属性、删除属性,那么 Object.defineProperty 是无能为力的 所以我们要知道,存储数据描述符设计的初衷并不是为了去监听一个完整的对象 Ps: 原来的对象是 数据属性描述符,通过 Object.defineProperty 变成了 访问属性描述符 2. Proxy基本使用 在ES6中,新增了一个Proxy类,这个类从名字就可以看出来,是用于帮助我们创建一个代理的: 也就是说,如果我们希望监听一个对象的相关操作,那么我们可以先创建一个代理对象(Proxy对象) 之后对该对象的所有操作,都通过代理对象来完成,代理对象可以监听我们想要对原对象进行哪些操作 将上面的案例用 Proxy 来实现一次: 首先,我们需要 new Proxy 对象,并且传入需要侦听的对象以及一个处理对象,可以称之为 handler; const p = new Proxy(target, handler) 其次,我们之后的操作都是直接对 Proxy 的操作,而不是原有的对象,因为我们需要在 handler 里面进行侦听 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue} })console.log(objProxy.name)console.log(objProxy.age)objProxy.name = 'kobe'objProxy.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被访问了why监听到obj对象的age属性被访问了18监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值kobe30/ 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 如果我们想要侦听某些具体的操作,那么就可以在 handler 中添加对应的捕捉器(Trap) set 和 get 分别对应的是函数类型 set 函数有四个参数: target:目标对象(侦听的对象) property:将被设置的属性 key value:新属性值 receiver:调用的代理对象 get 函数有三个参数 target:目标对象(侦听的对象) property:被获取的属性 key receiver:调用的代理对象 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) handler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply,它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API,它是一个对象,字面的意思是反射 Reflect 的作用: 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法,有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作,那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢? 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范,所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数,这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符,让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect,让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系,可以参考 MDN 文档: 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢?它和Proxy是一一对应的,也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean, 如果更新成功,则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性,则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性(不包含继承属性)的数组 (类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响) Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性,和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值,类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数,返回一个 Boolean,如果更新成功,则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符,相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作,同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作,相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作,都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数,它的作用是什么呢? 如果我们的源对象(obj)有 setter 、getter 的访问器属性,那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理,因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容,但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式? 先来看一下响应式意味着什么?我们来看一段代码: m 有一个初始化的值,有一段代码使用了这个值; 那么在 m 有一个新的值时,这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制,我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先,执行的代码中可能不止一行代码,所以我们可以将这些代码放到一个函数中: 那么问题就变成了,当数据发生变化时,自动去执行某一个函数; 但是有一个问题:在开发中是有很多的函数的,如何区分一个函数需要响应式,还是不需要响应式呢? 很明显,下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时,重新执行,做出相应; bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数,它不需要执行任何响应式的操作; // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数? 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数,就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的,但是这里会存在数据管理的问题: 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性,它们很多属性的变化,都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类,这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数: 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组; class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化: 方式一:通过 Object.defineProperty 的方式(vue2采用的方式); 方式二:通过 new Proxy 的方式(vue3采用的方式); 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊,李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊,李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象,用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数: 但是实际开发中我们会有不同的对象,另外会有不同的属性需要管理; 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢? 在前面我们刚刚学习过 WeakMap,并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖: 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中: 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖; 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象; 那么正确的应该是在哪里收集呢?应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key,那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题: 问题一:如果函数中有用到两次 key,比如 name,那么这个函数会被收集两次 问题二:我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中,因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构: 解决问题一的方法:不使用数组,而是使用 Set 解决问题二的方法:添加一个新的方法,用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的,我们可以创建出来一个函数,针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码,其实就是 Vue3 中的响应式原理: Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构: 在传入对象时,我们可以遍历所有的 key,并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-11 12:37:47
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...全认证流程 五.限制使用su命令的用户(pam-wheel认证模块) 1.su命令概述: 2. su命令的用途以及用法: 3.配置su的授权(加入wheel组)(pam_wheel认证模块:): 4.配置/etc/sudoers文件(授权用户较多的时候使用): 六.开关机安全控制 1.调整BIOS引导设置 2.GRUB限制 七.终端以及登录控制 1.限制root只在安全终端登录 2..禁止普通用户登录 八.系统弱口令检测 1.JOHN the Ripper,简称为JR 2.安装弱口令账号 3.密码文件的暴力破解 九.网络端口扫描 1.NMAP 2.格式 总结: 一.账号安全基本措施 1.系统账号清理 1.将非登录用户的Shell设为/sbin/nologin (ps:在我们使用Linux系统时,除了用户创建的账号之外,还会产生系统或程序安装过程中产生的许多其他账号,除了超级用户root外,其他账号都是用来维护系统运作的,一般不允许登录,常见的非登录用户有bin、adm、mail、lp、nobody、ftp等。) 格式:usermod -s /sbin/nologin 用户名 2锁定长期不使用的账号: [root@hehe ~] usermod -L test2 锁定用户账号方法一[root@hehe ~] passwd -l test3 锁定用户账号方法二[root@hehe ~] usermod -U test2 解锁用户账号方法一[root@hehe~] passwd -u test3 解锁用户账号方法二查看账户有没有被锁:passwd -S [用户名] 3.删除无用的账号 [root@hehe ~] userdel test1[root@hehe~] userdel -r test2 4.锁定账号文件passwd,shadow [root@hehe ~] chattr +i /etc/passwd /etc/shadow 锁定文件,包括root也无法修改[root@hehe ~] chattr -i /etc/passwd /etc/shadow 解锁文件[root@hehe ~] lsattr /etc/passwd /etc/shadow查看文件状态属性 举个例子: 二.密码安全控制: 1.设置密码有效期: 1.[root@localhost ~] chage -M 60 test3 这种方法适合修改已经存在的用户12.[root@localhost ~] vim /etc/login.defs 这种适合以后添加新用户PASS_MAX_DAYS 30 1.这个方法适用于早就已经存在的用户: 2.这个方法适用于新用户 2.要求用户下次登录时改密码: [root@hehe ~] chage -d 0 [用户名] 强制要求用户下次登陆时修改密码 三.命令历史限制与自动注销 1.命令历史限制: 1.减少记录的命令条数 减少记录命令的条数:1.[root@hehe ~] vim /etc/profile 进入配置文件修改限制命令条数。适合新用户HISTSIZE=200 修改限制命令为200条,系统默认是1000条profile [root@lhehe ~] source /etc/ 刷新配置文件,使文件立即生效2.[root@hehe~] export HISTSIZE=200 适用于当前(之后)用户[root@hehe~] source /etc/profile [root@hehe ~] source /etc/profile 刷新配置文件,使文件立即生效 1.减少记录命令的条数(适用之前的用户): 2.注销时自动清空命令历史 3. 注销时自动清空命令:[root@hehe ~] vim ~/.bash_logout(临时清除,重启缓存的话还在)echo "" > ~/.bash_history(永久删除)history是查你使用过的命令 2.终端自动注销: 1.闲置600秒后自动注销 闲置600秒后自动注销:[root@hehe ~]vim .bash_profile 进入配置文件export TMOUT=600 全局声明超过60秒闲置后自动注销终端[root@hehe ~] source .bash_profile [root@hehe ~] echo $TMOUT[root@hehe ~] export TMOUT=600 如果不在配置文件输入这条命令,那么是对当前用户生效[root@hehe ~]vim .bash_profile export TMOUT=600 注释掉这条命令,就不会自动注销了 四.PAM安全认证 1.su的命令的安全隐患 1.,默认情况下,任何用户都允许使用su命令,有机会反复尝试其他用户(如root) 的登录密码,带来安全风险; 2.为了加强su命令的使用控制,可借助于PAM认证模块,只允许极个别用户使用su命令进行切换。 2.什么是PAM 1.PAM(Pluggable Authentication Modules)可插拔式认证模块 2.是一种高效而且灵活便利的用户级别的认证方式; 3.也是当前Linux服务器普遍使用的认证方式。 4.PAM提供了对所有服务进行认证的中央机制,适用于login,远程登陆,su等应用 5.系统管理员通过PAM配置文件来制定不同的应用程序的不同认证策略 3.PAM认证原理 1.PAM认证一般遵循的顺序: Service (服务) --> PAM (配置文件) --> pam_.so;, 2.PAM认证首先要确定哪一项应用服务,然后加载相应的PAM的配置文件(位于/etc/pam.d下),最后调用认 模块(位于/lib64/security/下)进行安全认证。 3.用户访问服务器的时候,服务器的某一个服务程序把用户的请求发送到PAM模块进行认证。不同的应用程序所对应的PAM模块也是不同的。 4.如果想查看某个程序是否支持PAM认证,可以用ls命令进行查看/etc/pam.d/。 ls /etc/pam.d/ | grep su 5.PAM的配置文件中的每一行都是一个独立的认证过程,它们按从上往下的顺序依次由PAM模块调用。 4.PAM安全认证流程 控制类型也称做Control Flags,用于PAM验证类型的返回结果 用户1 用户2 用户3 用户4 auth required 模块1 pass fail pass pass auth sufficient 模块2 pass pass fail pass auth required 模块3 pass pass pass fail 结果 pass fail pass pass 4 五.限制使用su命令的用户(pam-wheel认证模块) 1.su命令概述: 通过su命令可以非常方便切换到另一个用户,但前提条件是必须知道用户登录密码。对于生产环境中的Linux服务器,每多一个人知道特权密码,安全风险就多一分。于是就多了一种折中的办法,使用sudo命令提升执行权限,不过需要由管理员预先进行授权, 指定用户使用某些命令: 2. su命令的用途以及用法: 用途:以其他用户身份(如root)执行授权命令用法:sudo 授权命令 3.配置su的授权(加入wheel组)(pam_wheel认证模块:): 进入授权命令:1.visudo 或者 vim /etc/sudoers语法格式:1.用户 主机名=命令程序列表2.用户 主机名=(用户)命令程序列表-l:列出用户在主机上可用的和被禁止的命令;一般配置好/etc/sudoers后,要用这个命令来查看和测试是不是配置正确的;-v:验证用户的时间戳;如果用户运行sudo后,输入用户的密码后,在短时间内可以不用输入口令来直接进行sudo操作;用-v可以跟踪最新的时间戳;-u:指定以以某个用户执行特定操作;-k:删除时间戳,下一个sudo命令要求用求提供密码; 1.首先创建3个组 2.vim /etc/pam.d/su把第六行注释去掉保存退出 1. 以上两行是默认状态(即开启第一行,注释第二行),这种状态下是允许所有用户间使用su命令进行切换的 2.两行都注释也是运行所有用户都能使用su命令,但root下使用su切换到其他普通用户需要输入密码: 3.如果第–行不注释,则root 使用su切换普通用户就不需要输入密码( pam_ rootok. so模块的主要作用是使uid为0的用户,即root用户能够直接通过认证而不用输入密码。) 4.如果开启第二行,表示只有root用户和wheel1组内的用户才可以使用su命令。 5.如果注释第一行,开启第二行,表示只有whee1组内的用户才能使用su命令,root用户也被禁用su命令。 3.将liunan加入到wheel之后,hehe就有了使用su命令的权限 4.使用pam_wheel认证后,没有在wheel里的用户都不能再用su 5.whoami命令确定当前用户是谁 4.配置/etc/sudoers文件(授权用户较多的时候使用): visudo单个授权visudo 或者 vim /etc/sudoers记录格式:user MACHINE=COMMANDS可以使用通配符“ ”号任意值和“ !”号进行取反操作。%组名代表一整个组权限生效后,输入密码后5分钟可以不用重新输入密码。例如:visudo命令下user kiro=(root)NOPASSWD:/usr/sbin/useradd,PASSWD:/usr/sbin/usermod代表 kiro主机里的user用户,可以无密码使用useradd命令,有密码使用usermod/etc/sudoers多个授权Host_Alias MYHOST= localhost 主机别名:主机名、IP、网络地址、其他主机别名!取反Host_Alias MAILSVRS=smtp,pop(主机名)User_Alias MYUSER = kiro,user1,lisi 用户别名:包含用户、用户组(%组名(使用引导))、还可以包含其他其他已经用户的别名User_Alias OPERATORS=zhangsan,tom,lisi(需要授权的用户)Cmnd_Alias MYCMD = /sbin/,/usr/bin/passwd 命令路劲、目录(此目录内的所有命令)、其他事先定义过的命令别名Cmnd_Alias PKGTOOLS=/bin/rpm,/usr/bin/yum(授权)MYUSER MYHOST = NOPASSWD : MYCMDDS 授权格式sudo -l 查询目前sudo操作查看sudo操作记录需启用Defaults logfile配置默认日志文件: /var/log/sudosudo -l 查看当前用户获得哪些sudo授权(启动日志文件后,sudo操作过程才会被记录) 1.首先用visudo 或者 vim /etc/sudoers进入,输入需要授权的命令 2.切换到taojian用户,因为设置了它不能使用创建用户的命令所以无法创建 六.开关机安全控制 1.调整BIOS引导设置 1.将第一引导设备设为当前系统所在硬盘2.禁止从其他设备(光盘、U盘、网络)引导系统3.将安全级别设为setup,并设置管理员密码 2.GRUB限制 1.使用grub2-mkpasswd-pbkdf2生成密钥2.修改/etclgrub.d/00_header文件中,添加密码记录3.生成新的grub.cfg配置文件 方法一: 通常情况下在系统开机进入GRUB菜单时,按e键可以查看并修改GRUB引导参数,这对服务器是一个极大的威胁。可以为GRUB菜单设置一个密码,只有提供正确的密码才被允许修改引导参数。grub2-mkpasswd-pbkdf2 根据提示设置GRUB菜单的密码PBKDF2 hash of your password is grub.pbkd..... 省略部分内容为经过加密生成的密码字符串cp /boot/grub2/grub.cfg /boot/grub2/grub.cfg.bak 8cp /etc/grub.d/00_header /etc/grub.d/00_header.bak 9vim /etc/grub.d/00_headercat << EOFset superusers="root" 设置用户名为rootpassword_pbkdf2 root grub.pbkd2..... 设置密码,省略部分内容为经过加密生成的密码字符串EOF16grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 生成新的grub.cfg文件重启系统进入GRUB菜单时,按e键将需要输入账号密码才能修改引导参数。 方法二: 1.一步到位2.grub2-setpassword 七.终端以及登录控制 1.限制root只在安全终端登录 安全终端配置文件在 /etc/securetty 2..禁止普通用户登录 1.建立/etc/nologin文件 2.删除nologin文件或重启后即恢复正常 vim /etc/securetty在端口前加号拒绝访问touch /etc/nologin 禁止普通用户登录rm -rf /etc/nologin 取消禁止 八.系统弱口令检测 1.JOHN the Ripper,简称为JR 1.一款密码分析工具,支持字典式的暴力破解2.通过对shadow文件的口令分析,可以检测密码强度3.官网网站:http://www.openwall.com/john/ 2.安装弱口令账号 1.获得Linux/Unix服务器的shadow文件2.执行john程序,讲shadow文件作为参数 3.密码文件的暴力破解 1.准备好密码字典文件,默认为password.lst2.执行john程序,结合--wordlist=字典文件 九.网络端口扫描 1.NMAP 1.—款强大的网络扫描、安全检测工具,支持ping扫描,多端口检测等多种技术。2.官方网站: http://nmap.orgl3.CentOS 7.3光盘中安装包,nmap-6.40-7.el7.x86_64.rpm 2.格式 NMAP [扫描类型] [选项] <扫描目标....> 安装NMAP软件包rpm -qa | grep nmapyum install -y nmapnmap命令常用的选项和扫描类型-p:指定扫描的端口。-n:禁用反向DNS 解析 (以加快扫描速度)。-sS:TCP的SYN扫描(半开扫描),只向目标发出SYN数据包,如果收到SYN/ACK响应包就认为目标端口正在监听,并立即断开连接;否则认为目标端口并未开放。-sT:TCP连接扫描,这是完整的TCP扫描方式(默认扫描类型),用来建立一个TCP连接,如果成功则认为目标端口正在监听服务,否则认为目标端口并未开放。-sF:TCP的FIN扫描,开放的端口会忽略这种数据包,关闭的端口会回应RST数据包。许多防火墙只对SYN数据包进行简单过滤,而忽略了其他形式的TCP attack 包。这种类型的扫描可间接检测防火墙的健壮性。-sU:UDP扫描,探测目标主机提供哪些UDP服务,UDP扫描的速度会比较慢。-sP:ICMP扫描,类似于ping检测,快速判断目标主机是否存活,不做其他扫描。-P0:跳过ping检测,这种方式认为所有的目标主机是存活的,当对方不响应ICMP请求时,使用这种方式可以避免因无法 ping通而放弃扫描。 总结: 1.账号基本安全措施:系统账号处理、密码安全控制、命令历史清理、自动注销 2.用户切换与提权(su、sudo) 3.开关机安全控制(BIOS引导设置、禁止Ctrl+Alt+Del快捷键、GRUB菜单设置密码) 4.终端控制 5.弱口令检测——John the Ripper 6.端口扫描——namp 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_67474417/article/details/123982900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-07 23:37:44
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...编辑注册表来清除IE地址栏的部分历史记录或者恢复误删的文件,这是因为许多应用软件和服务的详细配置和状态信息都会在注册表中留下相应的键值对。 远程桌面(Remote Desktop) , 远程桌面是一项允许用户通过网络从一台计算机远程登录并完全控制另一台计算机的技术。文中提到的远程登录操作,就是在A电脑上通过开启远程桌面服务,并获取其公网IP地址后,在B电脑上输入该IP地址进行连接,实现远程查看和操作A电脑桌面的功能。这一技术广泛应用于远程办公、技术支持、服务器管理等领域。 QoS数据计划程序(Quality of Service Data Plan Policy) , QoS数据计划程序是Windows操作系统中的一种网络服务质量保证机制,它可以根据不同的网络流量需求为其分配优先级,确保关键业务或应用程序有足够的带宽资源。在本文中,通过组策略编辑器调整QoS数据计划程序,可以限制某些进程占用的网络带宽,从而优化整体网络使用情况。 SoftwareDistribution文件夹 , SoftwareDistribution文件夹是Windows操作系统中用于存储Windows Update服务下载的更新文件及其相关临时文件的目录。当用户遇到Windows Update更新失败时,通常会建议清理这个文件夹中的内容,以便于重新下载更新包,解决由于旧的或损坏的更新文件导致的更新失败问题。
2023-02-16 16:18:33
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...间不足: 通过中度的使用和观察,我发现 iOS 端的空间占用是相对合理的,并没有对存储空间的明显浪费。并且 App 会在数据库写入时检查可用空间,如果不足时会抛出空间不足的提示。 针对设备断电或App崩溃: 设备断电属于不可抗力。而 App 崩溃目前我们准备上线 APM 监控平台,预期在一到两个版本的迭代中把崩溃率降低到千分之一以下的行业优秀水平。 针对文件 sync 失败: 调整 synchronous = FULL , 保证每个事务的操作都能写入文件。目前CoreData的默认配置项。 调整 fullfsync = 1 , 保证写入文件顺序和提交顺序一致,拒绝设备重排顺序以优化性能。此项会降低性能。对比得出写入性能大概降低至默认值的25%左右。 优化效果: 根据微信的实践,调整配置项后,损坏率可以降低一半,但并不能完全避免损坏,所以我们还是需要补救措施。 补救措施: 通过查阅 SQLite 的相关资料,发现修复损坏数据库的两种思路和四种方案。 思路一:数据导出 .dump修复 从 master 表中读出一个个表的信息,根据根节点地址和创表语句来 select 出表里的数据,能 select 多少是多少,然后插入到一个新 DB 中。 每个SQLite DB都有一个sqlite_master表,里面保存着全部table和index的信息(table本身的信息,不包括里面的数据哦),遍历它就可以得到所有表的名称和 CREATE TABLE ...的SQL语句,输出CREATE TABLE语句,接着使用SELECT FROM ... 通过表名遍历整个表,每读出一行就输出一个INSERT语句,遍历完后就把整个DB dump出来了。 这样的操作,和普通查表是一样的,遇到损坏一样会返回SQLITE_CORRUPT,我们忽略掉损坏错误, 继续遍历下个表,最终可以把所有没损坏的表以及损坏了的表的前半部分读取出来。将 dump 出来的SQL语句逐行执行,最终可以得到一个等效的新DB。 思路二:数据备份 拷贝: 不能再直白的方式。由于SQLite DB本身是文件(主DB + journal 或 WAL), 直接把文件复制就能达到备份的目的。 .dump备份: 上一个恢复方案用到的命令的本来目的。在DB完好的时候执行.dump, 把 DB所有内容输出为 SQL语句,达到备份目的,恢复的时候执行SQL即可。 Backup API: SQLite自身提供的一套备份机制,按 Page 为单位复制到新 DB, 支持热备份。 综合思路:备份master表+数据导出 WCDB框架: 数据库完整时备份master表,数据库损坏时通过使用已备份的master表读取损坏数据库来恢复数据。成功率大概是70%。缺点在于我们目前项目使用的是CoreData框架,迁移成本非常的高。没有办法使用。 补救措施选型原则: 这么多的方案孰优孰劣?作为一个移动APP,我们追求的就是用户体验,根据资料推断只有万分之一不到的用户会发生DB损坏,不能为了极个别牺牲全体用户的体验。不影响用户体验的方法就是好方案。主要考量指标如下: 一:恢复成功率 由于牵涉到用户核心数据,“姑且一试”的方案是不够的,虽说 100% 成功率不太现实,但 90% 甚至 99% 以上的成功率才是我们想要的。 二:备份大小: 原本用户就可能有2GB 大的 DB,如果备份数据本身也有2GB 大小,用户想必不会接受。 三:备份性能: 性能则主要影响体验和备份成功率,作为用户不感知的功能,占用太多系统资源造成卡顿 是不行的,备份耗时越久,被系统杀死等意外事件发生的概率也越高。 数据导出方案考量: 恢复成功率大概是30%。不需要事先备份,故备份大小和备份性能都是最优的。 备份方案考量: 备份方案的理论恢复成功率都为100%,需要考量的即为备份大小和性能。 拷贝:备份大小等于原文件大小。备份性能最好,直接拷贝文件,不需要运算。 Backup API: 备份大小等于原文件大小。备份性能最差,原因是热备份,需要用到锁机制。 .dump:因为重新进行了排序,备份大小小于原文件。备份性能居中,需要遍历数据库生成语句。 可以看出,比较折中的选择是 Dump ,备份大小具有明显优势,备份性能尚可,恢复性能较差但由于需要恢复的场景较少,算是可以接受的短板。 深入钻研 即使优化后的方案,对于大DB备份也是耗时耗电,对于移动APP来说,可能未必有这样的机会做这样重度的操作,或者频繁备份会导致卡顿和浪费使用空间。 备份思路的高成本迫使我们从另外的方案考虑,于是我们再次把注意力放在之前的Dump方案。 Dump 方案本质上是尝试从坏DB里读出信息,这个尝试一般来说会出现两种结果: DB的基本格式仍然健在,但个别数据损坏,读到损坏的地方SQLite返回SQLITE_CORRUPT错误, 但已读到的数据得以恢复。 基本格式丢失(文件头或sqlite_master损坏),获取有哪些表的时候就返回SQLITE_CORRUPT, 根本没法恢复。 第一种可以算是预期行为,毕竟没有损坏的数据能部分恢复。从成功率来看,不少用户遇到的是第二种情况,这种有没挽救的余地呢? 要回答这个问题,先得搞清楚sqlite_master是什么。它是一个每个SQLite DB都有的特殊的表, 无论是查看官方文档Database File Format,还是执行SQL语句 SELECT FROM sqlite_master;,都可得知这个系统表保存以下信息: 表名、类型(table/index)、 创建此表/索引的SQL语句,以及表的RootPage。sqlite_master的表名、表结构都是固定的, 由文件格式定义,RootPage 固定为 page 1。 正常情况下,SQLite 引擎打开DB后首次使用,需要先遍历sqlite_master,并将里面保存的SQL语句再解析一遍, 保存在内存中供后续编译SQL语句时使用。假如sqlite_master损坏了无法解析,“Dump恢复”这种走正常SQLite 流程的方法,自然会卡在第一步了。为了让sqlite_master受损的DB也能打开,需要想办法绕过SQLite引擎的逻辑。 由于SQLite引擎初始化逻辑比较复杂,为了避免副作用,没有采用hack的方式复用其逻辑,而是决定仿造一个只可以 读取数据的最小化系统。 虽然仿造最小化系统可以跳过很多正确性校验,但sqlite_master里保存的信息对恢复来说也是十分重要的, 特别是RootPage,因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地,没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小,而且只有改变了表结构的时候(例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句)才会改变,因此对它进行备份成本是非常低的,一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成,一致性也容易保证, 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份,我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此,初始化必须的数据就保证了,可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法(包括dump方式恢复), 都是通过执行SQL语句实现的,这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点, 读出数据即可完成,不需要复杂的查询逻辑,因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时,因为我们的系统是只读的, 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可,因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要: VFS读取部分的接口(Open/Read/Close),或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式, 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑,就能读出DB的数据进行恢复了,但还有一个小插曲。我们知道,使用SQLite查询一个表, 每一行的列数都是一致的,这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层,没有这个保证。 B-tree的每一行(或者说每个entry、每个record)可以有不同的列数,一般来说,SQLite插入一行时, B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作, 整个表都增加了一列,但已经存在的B-tree行实际上没有做改动,还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行,缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候,也需要做同样的判断和支持, 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后,成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统,可以得知总 Page 数,使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低,不需要经常更新备份,对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略, 成功恢复后能还原损坏时最新的数据,不受备份时限影响。 坏处是,和Dump一样,如果损坏到表的中间部分,比如非叶子节点,将导致后续数据无法读出。 落地实践: 剥离封装RepairKit: 从WCDB框架中,剥离修复组件,并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机: 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的,也就是说当一个叶子页满了需要分裂时,原来的叶子页会成为内部节点,然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来,是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化,而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识,那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份,避免频繁备份。 备份文件有效性: 既然 DB 可以损坏,那么这个备份文件也会损坏,怎么办呢?我用了双备份,每一个版本备份两个文件,如果一个备份恢复失败,就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机: 当CoreData初始化SQLite前,校验SQLite的Head完整性,如果不完整,进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 18:22:40
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...云计算必须通过网络来使用弹性计算、按需付费、快速扩展 (VPS就无法做到)不需要关心太多基础设施,都有云计算提供商提供 二、云计算分类 私有云 解释:私有云就是自己构建一个云计算平台公有云 解释:公有云提供商来进行提供云计算服务混合云 解释:既有私有云又包含公有云 三、云计算分层 三种不同的场景 1.IDC环境 需要考虑网络、服务器、机房位置、带宽等,都需要考虑 2.基础设施环境 平台级别,类似于阿里云的ces 提供一个平台 服务是我们自己搭建的 3.平台环境 软件级别类似于腾讯企业邮箱,只需要买用户就可以安全措施腾讯有提供服务 云计算是一种资源通过网络交互的一种模式,同时这个资源要具有弹性扩展、按需付费等特性. 四、什么是KVM KVM是内核级虚拟化技术 KVM全称Kernel-based Virtual Machine 最上面是我们的PC的形式; 在实际的服务器上一个物理机会有多个虚拟操作系统公用这些物理资源; 然后组合成群后,就是最下面的形式; 五、虚拟化分类 1.硬件虚拟化 硬件虚拟化代表:KVM 2.软件虚拟化 软件虚拟化代表:Qemu 硬件虚拟化是需要CPU支持,如果CPU不支持将无法创建KVM虚拟机 六、虚拟化技术 全虚拟化:全虚拟化代表有:KVM 半虚拟化:半虚拟化代表有Hypervisor 针对IO层面半虚拟化要比全虚拟化要好,因为磁盘IO多一层必定会慢。一般说IO就是网络IO和磁盘IO 因为这两个相对而言是比较慢的 ; 提示: Qemu和KVM的最大区别就是,如果一台物理机内存直接4G,创建一个vm虚拟机分配内存分4G,在创建一个还可以分4G。支持超配,但是Qemu不支持; 七、虚拟化使用场景分类 服务器虚拟化:解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化:有一些弊端,图形显示层面会有问题 应用虚拟化:没接触过,公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称:Kernel-based Virtual Machine(内核级虚拟化机器) 原本由以色列人创建,现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件,现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示:一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ; 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态,不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态,不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看,libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp,这个主要是用来dhcp连接的,这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示:如果使用rz上传镜像可能会出现错误,所以我们使用dd命令,复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址:http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示: qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式,raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置,就是我们上传iso镜像的位置,我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc, 分区说明 提示:我们不分交换分区,因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具,可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程,它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序(KVM)是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品,可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品,可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机(KVM)则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序,可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机(VM),从而现代化改造自己的基础架构,来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后,你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机,而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术,能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序,而且可以替代专有的虚拟化技术(比如 VMware 提供的专有虚拟化技术)。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台,你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码,就如同掌握了开启无限可能的钥匙,能够让你虚拟化传统工作负载和应用,并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中,所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序,以及出色的性能和多样化的功能。但是,专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定,你就可以任享自由、灵活与丰富的资源,从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能,可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案,选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势: 更低的总拥有成本,从而省下运营预算,用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费,也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性:KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行,所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性:可以通过单个虚拟化平台,在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能:应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势:不但能访问源代码,还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能: 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化,就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成,能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境,帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效,能够帮助你从容应对当前的挑战,并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂,而且无法帮助企业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化,你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势,还能获得企业级技术支持、更新和补丁,使你的环境保持最新状态,持续安心运行。开源和 RESTful API,以及 Microsoft Windows 的认证,可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包(SDK)则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具,并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-06 08:58:59
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...7/9/9) 该方案使用相当简单,把下面这段已压缩过的 原生JS(仅1kb,源码已在文章底部更新,2017/5/3) 放到 HTML 的 head 标签中即可(注:不要手动设置viewport,该方案自动帮你设置) <script>!function(e){function t(a){if(i[a])return i[a].exports;var n=i[a]={exports:{},id:a,loaded:!1};return e[a].call(n.exports,n,n.exports,t),n.loaded=!0,n.exports}var i={};return t.m=e,t.c=i,t.p="",t(0)}([function(e,t){"use strict";Object.defineProperty(t,"__esModule",{value:!0});var i=window;t["default"]=i.flex=function(normal,e,t){var a=e||100,n=t||1,r=i.document,o=navigator.userAgent,d=o.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i),l=o.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i),c=l&&parseInt(l[1].split(".").join(""),10)>=80,p=navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi),s=i.devicePixelRatio||1;p||d&&d[1]>534||c||(s=1);var u=normal?1:1/s,m=r.querySelector('meta[name="viewport"]');m||(m=r.createElement("meta"),m.setAttribute("name","viewport"),r.head.appendChild(m)),m.setAttribute("content","width=device-width,user-scalable=no,initial-scale="+u+",maximum-scale="+u+",minimum-scale="+u),r.documentElement.style.fontSize=normal?"50px": a/2sn+"px"},e.exports=t["default"]}]); flex(false,100, 1);</script> 代码原理 这是阿里团队的高清方案布局代码,所谓高清方案就是利用rem的特性(我们知道默认情况下html的1rem = 16px),根据设备屏幕的DPR(设备像素比,又称DPPX,比如dpr=2时,表示1个CSS像素由4个物理像素点组成)根据设备DPR动态设置 html 的font-size为(50 dpr),同时调整页面的压缩比率(即:1/dpr),进而达到高清效果。 有何优势 引用简单,布局简便 根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。 保证了不同设备下视觉体验的一致性。(老方案是,屏幕越大元素越大;此方案是,屏幕越大,看的越多) 有效解决移动端真实1px问题(这里的1px 是设备屏幕上的物理像素) 如何使用 重要的事情说三遍! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 在相当数量的布局情境中(比如底部导航元素平分屏幕宽,大尺寸元素),你必须使用百分比或者flex才能完美布局! 看过 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》的朋友,应该对rem有所了解,这里不再赘述, 此方案也是默认 1rem = 100px,所以你布局的时候,完全可以按照设计师给你的效果图写各种尺寸啦。 比如你在效果图上量取的某个按钮元素长 55px, 宽37px ,那你直接可以这样写样式: .myBtn {width: 0.55rem;height: 0.37rem;} rem布局(进阶版)实践应用 iPhone5 下页面效果.png iPhone 6 Plus 下页面效果.png 为了让朋友们更清晰感受此方案的巨大优势,下面是源码和Demo 实践应用1(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 实践应用2(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 线上项目(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 示例源码 在线Demo 常见问题说明,新手很有必要看一下(2017/1/19) 许多同学对该方案存在不少误解导致使用出现各种问题,这里统一回复下。 1.问:为啥手机网页效果图宽度是要640或者750的,我非得弄个666的不行咩? 答:老实说当然可以,不过为了规范,640或者750是相对合适的。 拿Iphone 5s 举例,它的css像素宽度是320px,由于它的dpr=2,所以它的物理像素宽度为320 × 2 = 640px,这也就是为什么,你在5s上截了一张图,在电脑上打开,它的原始宽度是640px的原因。 那 iphone 6 的截图宽度呢? 375 × 2 = 750 那 iphone 6 sp 的截图宽度呢? 414 × 3 = 1242 以此类推,你现在能明白效果图为什么一般是 640 ,750 甚至是 1242 的原因了么?(真没有歧视安卓机的意思。。。) 2.问:宽度用rem写的情况下, 在 iphone6 上没问题, 在 iphone5上会有横向滚动条,何解? 答:假设你的效果图宽度是750,在这个效果图上可能有一个宽度为7rem(高清方案默认 1rem = 100px)的元素。我们知道,高清方案的特点就是几乎完美还原效果图,也就是说,你写了一个宽度为 7rem 的元素,那么在目前主流移动设备上都是7rem。然而,iphone 5 的宽度为640,也就是6.4rem。于是横向滚动条不可避免的出现了。 怎么办呢? 这是我目前推荐的比较安全的方式:如果元素的宽度超过效果图宽度的一半(效果图宽为640或750),果断使用百分比宽度,或者flex布局。就像把等屏宽的图片宽度设为100%一样。 3.问:不是 1rem = 100px吗,为什么我的代码写了一个宽度为3rem的元素,在电脑端的谷歌浏览器上宽度只有150px? 答:先说高清方案代码,再次强调咱们的高清方案代码是根据设备的dpr动态设置html 的 font-size, 如果dpr=1(如电脑端),则html的font-size为50px,此时 1rem = 50px 如果dpr=2(如iphone 5 和 6),则html的font-size为100px,此时 1rem = 100px 如果dpr=3(如iphone 6 sp),则html的font-size为150px,此时 1rem = 150px 如果dpr为其他值,即便不是整数,如3.4 , 也是一样直接将dpr 乘以 50 。 再来说说效果图,一般来讲,我们的效果图宽度要么是640,要么是750,无论哪一个,它们对应设备的dpr=2,此时,1 rem = 50 × 2 = 100px。这也就是为什么高清方案默认1rem = 100px。而将1rem默认100px也是好处多多,可以帮你快速换算单位,比如在750宽度下的效果图,某元素宽度为53px,那么css宽度直接设为53/100=0.53rem了。 然而极少情况下,有设计师将效果图宽定为1242px,因为他手里只有一个iphone 6 sp (dpr = 3),设计完效果图刚好可以在他的iphone 6 sp里查看调整。一切完毕之后,他将这个效果图交给你来切图。由于这个效果图对应设备的dpr=3,也就是1rem = 50 × 3 = 150px。所以如果你量取了一个宽度为90px的元素,它的css宽度应该为 90/150=0.6rem。由于咱们的高清方案默认1rem=100px,为了还原效果图,你需要这样换算。当然,一个技巧就是你可以直接修改咱们的高清方案的默认设置。在代码的最后 你会看到 flex(false, 100, 1) ,将其修改成flex(false, 66.66667, 1)(感谢简友:V旅行指出此处错误! 2017/3/24)就不用那么麻烦的换算了,此时那个90px的直接写成0.9rem就可以了。 4.问:在此方案下,我如果引用了别的UI库,那些UI库的元素会显得特别小,如何解决? 答:可以这样去理解问题的原因,如果不用高清方案,别的UI库的元素在移动设备上(假设这个设备是iphone 5好了)显示是正常的,这没有问题,然后我们在这个设备上将该页面截图放到电脑上看,发现宽度是640(问答1解释过了),根据你的像素眼大致测量,你发现这个设备上的某个字体大小应该是12px,而你在电脑上测量应该是24px。 现在我们使用高清方案去还原这个页面,那么字体大小应该写为 0.24rem 才对! 所以,如果你引用了其他的UI库,为了兼容高清方案,你需要对该UI库里凡是应用px的地方做相应处理,即: a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异,有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化,也可以完全手动处理) (2017/9/9更新)然而真实情况往往更为复杂,比如,你引入了百度地图(N个样式需要处理转换);或者你引入了一个 framework;又或者你使用了 video 标签,上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况,此时我们的高清方案如果不再压缩页面,那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路,笔者对高清方案的源码做了如下修改,即添加一个叫做 normal 的参数,由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后,你会看到 flex(false, 100, 1),默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩,由于我们的源码执行后,直接将flex函数挂载到全局变量window上了,此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了,而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是,如果禁止了页面压缩,高清屏的1像素就不能实现了,如果你必须要实现1像素,那么自行谷歌:css 0.5像素,有N多的解决方案,这里不再赘述。 5.问:有时候字体会不受控制的变大,怎么办? 答:在X5新内核Blink中,在排版页面的时候,会主动对字体进行放大,会检测页面中的主字体,当某一块字体在我们的判定规则中,认为字号较小,并且是页面中的主要字体,就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的,可以采取给最大高度解决 解决方案: , :before, :after { max-height: 100000px } 补充:有同学反映,在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案,字体也会变大,无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。(感谢 程序媛喵喵 对此的补充!2017/7/7) 6.问:我在底部导航用的flex感觉更合适一些,请问这样子混着用可以吗? 答:咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问:在高清方案下,一个标准的,较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的? 点击浏览:一个标准的640手机页面设计稿参考(没错,在此方案中,你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单!) 8.问:用了这个方案如何使用媒体查询呢? 一般来讲,使用了这个方案是没必要用媒体查询了,如果你必须要用,假设你要对 iphone5 (css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素,也就是640)宽度下的类名做处理,你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问:可以提供下这个高清方案的源码吗? 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问:我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题,如何解决? 此方案久经考验,具有普遍适用性,自身出致命问题的情况很少,至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题,都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明,配置了若干 demo,你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时,首先问自己,为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了?? 如果你真的经过充分验证,比对,确实是rem布局自身出了问题,那么请私信我,把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 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。
2023-03-23 12:01:53
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...目里是这样做的,我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少,然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片,我会保存到本地,避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题,对于单张的 大图片,我也会利用bitmapFactory,进行计算大小,然后 计算手机分辨率,进行定量的 压缩 处理。 面试官问: GC的回收 J哥回答:我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式,应该有多种不同的算法,我看过谷歌 官网介绍的一点,有这样一块区域,他分为 latest(最近) middle(中等)permanent(永久的),这样三块子区域。里面分别存放,刚刚被创建的,以及 时间 靠后的,很久的,对象,不断地新对象 往latest里面添加,当达到相应对象区域的阀值的时候,就会触发GC,GC 进行回收的时候,对于latest 中回收的速度是最快的,而permanent 相对是最久的,而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系, 还有一种算法,是根据最近被引用的时间,或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。GC回收的时候 会阻塞线程,所以代码中要避免创建不必要的对象,例如for循环中 创建大量对象 就会容易引起GC。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问: 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 J哥回答:这个问题 我也碰到过,我们都知道,viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道,这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来,已经夹在好了,有可能数据不是最新的,我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈,这个哥们大概没什么问的了,然后 就让我等一下,说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟,进来一小姑娘,坐下,看了我简历,我以为是人事,来跟我谈人生理想。结果,没说几句话,让我讲一下我的项目。我qu,惊呆我了。我问,你也是做android的,我去,是这样的、、把J哥吓到, 然后问了J哥几个问题。 Android 小姑娘问: 看你项目中的listview 中item类型 是统一的,而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 J哥回答:J哥装作很牛的样子说,我暂时想到两种方法,1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用,或者 把这几种类型 一起加载,然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘,假如 我这里 有一百条数据,这一百条是无序的,包含了 10种 item类型,你有没有什么好方法 去处理这个问题, 小姑娘说,你不是定义了类型吗,我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问: onAttch onDetach还是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow J哥回答:其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法,她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过, 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她,这两个方法是做什么的,小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的,那么的话 应该是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow方法了,小姑娘说: 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度,在 oncreate 里面不能计算,其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算,但是还是有方法计算的,(本人觉得面试 问你 API 是 最2的了,忍不住吐槽下,我遇到过,Camera 拍照,问我获取 一个图片,还是 视频的 方法,我去百度 一下,随便就知道,真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。) 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了,感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好,不管方法用没用到,我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了,后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧,到是没有问我什么技术问题, 总监: 问我 做没做过通信这块,能不能做这一块。 J哥回答:,我说做过,通信有几种协议的,我们用的 是xmpp协议的 ,服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的,客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ,比如我知道有些项目中用的 soap协议的,还有ip 协议的。PS:反正就是扯 我说 通信 客户端这一块 我没问题,但是 服务端 我 从工作以来 一直偏向 android 移动端开发,后台这一块,如果数据量大了,还要考虑并发之类的,我是做不了,让我做个tomcat搭建的demo 我可能可以。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 总监: 问我 什么时候能上班 J哥回答:我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 这里 感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事1:一进来,就问东问西。问加班看法啊,他们公司技术 一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 J哥回答:我说,一般遇到项目加功能 ,版本升级,等等 这些加班都没什么,只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事 是一直跟我强调这个,她不停强调 我就暗暗下决心,薪资 我是不会要低了。 人事1:看你还年轻啊,还能拼一拼啊、、、、 J哥回答:我说现在 这几年对我人生规划也算比较重要的时期,也是过一年少一年了,其实她的意思 还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话,然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊,之类的。。。 最后到关键问题上啦,最关心的,薪资问题。 人事1:期望薪资 J哥回答:我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好,你等下,然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久,然后又来一个 可能是人事吧。又进来,问了一遍,也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我,但是又觉得有点超出她们薪资期望吧,当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说,两天给我答复,心里很气愤,饿着肚子 面试到三点,竟然婉拒、、、 反正我是很生气,我说,好,然后我就走。结果,没过一个小时,人事又打电话来,非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼,难道她们CEO要给我煲汤 了?我说可以,然后时间定在后天了,,反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ,这家面试 先写到这里,下面下午还有一家,等下在写。准备睡觉。今天面试回来,累的就睡着了,晚上十点多才醒过来,想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-19 17:42:52
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...综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。 第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。 第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。 结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。 这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标? 推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。 但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。 比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,其推荐的目标不完全是让用户浏览,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。 此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。 下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。 前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。 一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。 模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。 第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。 第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。 第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。 协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。 模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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...、秒杀商品显示 1、使用生成器生成对应的表 记得在每个mapper类加入注解供spring扫描: @Repository 2、后端写得到秒杀商品的方法 ①、建实体类vo 用于连表查询,得到商品名字 package com.example.seckill.vo;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import lombok.Data;@Datapublic class SeckillGoodsVo extends SeckillGoods {private String goodsName;} ②、在SexkillGoodsMapper.xml文件中定义sql <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper"><select id="queryAll" resultType="com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo">select sg.,g.goods_namefrom t_seckill_goods sg,t_goods gwhere sg.goods_id = g.gid;</select></mapper> ③、在mapper中定义 package com.example.seckill.mapper;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.stereotype.Repository;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 Mapper 接口 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Repositorypublic interface SeckillGoodsMapper extends BaseMapper<SeckillGoods> {List<SeckillGoodsVo> queryAll();} ④、service层与controller层 service: ISeckillGoodsService: package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillGoodsService extends IService<SeckillGoods> {ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll();} SeckillGoodsServiceImpl: package com.example.seckill.service.impl;import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillGoodsServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillGoodsMapper, SeckillGoods> implements ISeckillGoodsService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll() {List<SeckillGoodsVo> list= seckillGoodsMapper.queryAll();return ResponseResult.success(list);} } controller: SeckillGoodsController: package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();} } 得到秒杀商品数据: 3、前端显示数据 ①、编辑跳转秒杀界面 goodList.ftl: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"><style>.layui-this{background: deepskyblue !important;}</style></head><body class="layui-container layui-bg-orange"><div class="layui-tab"><ul class="layui-tab-title"><li class="layui-this">普通商品</li><li>秒杀商品</li></ul><-- 普通商品--><div class="layui-tab-content"><div class="layui-tab-item layui-show"><div class="layui-form-item"><label class="layui-form-label">搜索栏</label><div class="layui-input-inline"><input type="text" id="normal_name" name="text" placeholder="请输入搜索内容" class="layui-input"></div><div class="layui-input-inline"><button 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addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); ③、mapper.xml层:SeckillGoodsMapper 批量插入秒杀商品的sql语句: <insert id="addGoods">insert into t_seckill_goods(goods_id, seckill_price, stock_count, start_date, end_date)values<foreach collection="goods" item="g" separator=",">({g.gid},{g.goodsPrice},{g.goodsStock},{startDate},{endDate})</foreach></insert> ④、service层 ISeckillGoodsService: ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> addGoods(SeckillGoodsVo seckillGoodsVo) {int goods=seckillGoodsMapper.addGoods(seckillGoodsVo);return ResponseResult.success(goods);} ⑤、controller层 @RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);} 2、前端 ①、定义数据与刷新、添加 goodsList.js: var layer,row,seckill_table// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: 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'活动开始时间'},{field: 'endDate', title: '活动结束时间'},{field: 'goodsName', title: '商品名称'}]]});// 添加秒杀商品$("seckill_add").click(()=>{layer.open({type:2,content: '/goods/SeckillGoodsOperate',area: ['800px','600px']})})})// 图片显示let showImg = (src,obj)=> {layer.tips(<img src="${src}" width="100px">, obj);}// 秒杀商品刷新var seckill_reload = ()=> {seckill_table.reload({page:{curr:1 //current} });} ②、增加秒杀商品弹出页面样式 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="/static/asset/js/layui/css/layui.css" media="all"></head><body><div style="padding:15px 0px;"><div class="layui-condition"><form id="fm" name="fm" action="/" method="post" class="layui-form"><div class="layui-form-item"><div class="layui-inline"><label class="layui-form-label" style="width: 100px;text-align: left;">秒杀活动时间:</label><div class="layui-input-inline" style="width:280px;"><input type="text" class="layui-input" id="dt"></div><div class="layui-input-inline"><button class="layui-btn" id="btn_save" type="button"><i class="fa fa-search fa-right"></i>保 存</button></div></div></div></form></div><div class="layui-fluid" style="margin-top:-18px;"><table id="tb_goods" class="layui-table" lay-filter="tb_goods" style="margin-top:-5px;"></table></div></div><script src="/static/asset/js/layui/layui.js"></script><script src="/static/asset/js/project/seckillGoodsOperate.js"></script></body></html> ③、实现增加秒杀商品 seckillGoodsOperate.js: layui.define(()=>{let table=layui.tablelet laydate = layui.laydatelet $=layui.jquerylet layer=layui.layer// 读取普通商品table.render({elem: 'tb_goods',height: 500,url: '/goods/queryAll' //数据接口,page: true //开启分页,parseData(res){ //res 即为原始返回的数据return {"code": res.code===200?0:1, //解析接口状态"msg": res.message, //解析提示文本"count": res.total, //解析数据长度"data": res.data //解析数据列表};},//用于对分页请求的参数:page、limit重新设定名称request: {pageName: 'page' //页码的参数名称,默认:page,limitName: 'rows' //每页数据量的参数名,默认:limit},cols: [[ //表头// 全选按钮{field: '', type:"checkbox"},{field: 'gid', title: '商品编号', width:80},{field: 'goodsName', title: '商品名字'},{field: 'goodsTitle', title: '商品标题'},{field: 'goodsDetail', title: '商品详情'},{field: 'goodsPrice', title: '商品价格', sort: true},{field: 'goodsStock', title: '商品库存', sort: true}]]});// 构建时间选择器//执行一个laydate实例laydate.render({elem: 'dt', //指定元素type: "datetime",range: "~"});$("btn_save").click(()=>{// 获取时间let val=$("dt").val()if(!val){layer.msg("请选择时间")return}// 解析时间2022-2-2 ~2022-5-2let startDate=new Date(val.split("~")[0]).getTime()let endDate=new Date(val.split("~")[1]).getTime()// 获得选中的普通商品,获取选中行的数据let rows= table.checkStatus('tb_goods').data; //idTest 即为基础参数 id 对应的值if(!rows||rows.length===0){layer.msg("请选择数据")return}layer.prompt(function(value, index, elem){// 修改每个商品的数量rows.forEach(e=>{e.goodsStock=value})let data={startDate,endDate,goods:rows}// 访问后台的秒杀商品的接口$.ajax({url: "/seckillGoods/add",contentType:'application/json',data: JSON.stringify(data),datatype:"json",//返回类型type:"post",success(res){parent.seckill_reload()layer.closeAll()parent.layer.closeAll()layer.msg(res.message)} })});})}) ④、展示结果 增加成功: 三、秒杀商品的操作 1、后端操作秒杀单个商品详情 ①、mapper层 SeckillGoodsMapper: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); mapper.xml文件:SeckillGoodsMapper.xml <select id="querySeckillGoodsById" resultType="map">select sg.id,sg.goods_id,sg.seckill_price,sg.stock_count,sg.start_date,sg.end_date,g.goods_img,g.goods_title,g.goods_detail,g.goods_name,(casewhen current_timestamp < sg.start_date then 0when (current_timestamp between sg.start_date and sg.end_date) then 1when current_timestamp > sg.end_date then 2end) goods_statusfrom t_goods g,t_seckill_goods sgwhere g.gid = sg.goods_idand sg.id = {0}</select> ②、service层 ISeckillGoodsService: Map<String,Object> querySeckillGoodsById(Long id); SeckillGoodsServiceImpl: @Overridepublic Map<String, Object> querySeckillGoodsById(Long id) {return seckillGoodsMapper.querySeckillGoodsById(id);} ③、controller层:SeckillGoodsController package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.service.ISeckillGoodsService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.vo.SeckillGoodsVo;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.;import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;import java.util.List;/ <p> 秒杀商品信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Controller@RequestMapping("/seckillGoods")public class SeckillGoodsController {@Autowiredprivate ISeckillGoodsService seckillGoodsService;// 返回json@ResponseBody@RequestMapping("/queryAll")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> queryAll(){return seckillGoodsService.queryAll();}@ResponseBody@RequestMapping("/add")public ResponseResult<List<SeckillGoodsVo>> add(@RequestBody SeckillGoodsVo seckillGoodsVo){return seckillGoodsService.addGoods(seckillGoodsVo);}// 正常跳转界面@RequestMapping("/query/{id}")public ModelAndView querySeckillGoodsById(@PathVariable("id") Long id) {ModelAndView mv = new ModelAndView("/goods/goodsSeckill");mv.addObject("goods", seckillGoodsService.querySeckillGoodsById(id));return mv;} } 2、前端展示 ①、在goodsList.js增加列的操作 {field: '', title: '操作', width: 140,templet: function (d) {return <div><a class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger">删除</a><a href="/seckillGoods/query/${d.id}" class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-normal">秒杀</a></div>;} } ②、添加秒杀详情界面 :goodsSkill.ftl <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><include "../common/head.ftl"/></head><body><table style="position: absolute;top:-10px;" class="layui-table" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0"><tr><td style="width:120px;">商品图片</td><td><img src="${goods['goods_img']}" alt=""></td></tr><tr><td>商品名称</td><td>${goods['goods_name']}</td></tr><tr><td>商品标题</td><td>${goods['goods_title']}</td></tr><tr><td>商品价格</td><td>${goods['seckill_price']}</td></tr><tr><td>开始时间</td><td><div style="position: relative;${(goods['goods_status']==1)?string('top:10px;','')}">${goods['start_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}-${goods['end_date']?string("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}<if goods['goods_status']==0>活动未开始<elseif goods['goods_status']==1>活动热卖中<div style="position:relative;top:-10px;float:right;"><input type="hidden" id="goodsId" value="${goods['goods_id']}" name="goodsId"/><button class="layui-btn" id="buy">立即抢购</button></div><else>活动已结束</if></div></td></tr></table><script src="/static/asset/js/project/goodsSeckill.js"></script></body></html> ③、实现:goodsSkill.js let layer, form, $;layui.define(() => {layer = layui.layerform = layui.form$ = layui.jquery$('buy').click(() => {$.ajax({url: '/seckillOrder/addOrder',data: {goodsId: $('goodsId').val()},dataType: 'json',type: 'post',async: false,success: function (rs) {if (rs.code === 200)layer.msg(rs.message)elselayer.msg(rs.message)} })});}) ④、展示效果 点击秒杀: 3、后端操作秒杀抢购功能 ①、导入雪花id工具包:SnowFlake package com.example.seckill.util;@SuppressWarnings("all")public class SnowFlake {/ 起始的时间戳/private final static long START_STMP = 1480166465631L;/ 每一部分占用的位数/private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数/ 每一部分的最大值/private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);/ 每一部分向左的位移/private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId; //数据中心private long machineId; //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");}if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");}this.datacenterId = datacenterId;this.machineId = machineId;}public static void main(String[] args) {SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {System.out.println(snowFlake.nextId());}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);}/ 产生下一个ID @return/public synchronized long nextId() {long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}if (currStmp == lastStmp) {//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) {currStmp = getNextMill();} } else {//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分| sequence; //序列号部分}private long getNextMill() {long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp) {mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp() {return System.currentTimeMillis();} } ②、service层 ISeckillOrderService : package com.example.seckill.service;import com.example.seckill.pojo.SeckillOrder;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;/ <p> 秒杀订单信息表 服务类 </p> @author lv @since 2022-03-19/public interface ISeckillOrderService extends IService<SeckillOrder> {ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user);} SeckillOrderServiceImpl : package com.example.seckill.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;import com.example.seckill.exception.BusinessException;import com.example.seckill.mapper.GoodsMapper;import com.example.seckill.mapper.OrderMapper;import com.example.seckill.mapper.SeckillGoodsMapper;import com.example.seckill.pojo.;import com.example.seckill.mapper.SeckillOrderMapper;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;import com.example.seckill.util.SnowFlake;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import com.example.seckill.util.response.ResponseResultCode;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/ <p> 秒杀订单信息表 服务实现类 </p> @author lv @since 2022-03-19/@Servicepublic class SeckillOrderServiceImpl extends ServiceImpl<SeckillOrderMapper, SeckillOrder> implements ISeckillOrderService {@Autowiredprivate SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;@Autowiredprivate GoodsMapper goodsMapper;@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user) {// 下单前判断库存数SeckillGoods goods = seckillGoodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId));if (goods == null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}if (goods.getStockCount() < 1) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_ERROR);}// 限购SeckillOrder one = this.getOne(new QueryWrapper<SeckillOrder>().eq("user_id", user.getId()).eq("goods_id", goodsId));if (one != null) {throw new BusinessException(ResponseResultCode.SECKILL_ORDER_EXISTS_ERROR);}// 库存减一int i = seckillGoodsMapper.update(null, new UpdateWrapper<SeckillGoods>().eq("goods_id", goodsId).setSql("stock_count=stock_count-1"));// 根据商品编号查询对应的商品(拿名字)Goods goodsInfo = goodsMapper.selectOne(new QueryWrapper<Goods>().eq("gid", goodsId));// 生成订单//生成雪花idSnowFlake snowFlake = new SnowFlake(5, 9);long id = snowFlake.nextId();//生成对应的订单Order normalOrder = new Order();normalOrder.setOid(id);normalOrder.setUserId(user.getId());normalOrder.setGoodsId(goodsId);normalOrder.setGoodsName(goodsInfo.getGoodsName());normalOrder.setGoodsCount(1);normalOrder.setGoodsPrice(goods.getSeckillPrice());orderMapper.insert(normalOrder);//生成秒杀订单SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();seckillOrder.setUserId(user.getId());seckillOrder.setOrderId(normalOrder.getOid());seckillOrder.setGoodsId(goodsId);this.save(seckillOrder);return ResponseResult.success();} } ③、controller层 SeckillOrderController : package com.example.seckill.controller;import com.example.seckill.pojo.User;import com.example.seckill.service.ISeckillOrderService;import com.example.seckill.util.response.ResponseResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/ <p> 秒杀订单信息表 前端控制器 </p> @author lv @since 2022-03-19/@RestController@RequestMapping("/seckillOrder")public class SeckillOrderController {@Autowiredprivate ISeckillOrderService seckillOrderService;@RequestMapping("/addOrder")public ResponseResult<?> addOrder(Long goodsId, User user){return seckillOrderService.addOrder(goodsId,user);} } ④、呈现结果 限购次数: 本期内容结束,下期内容更完善!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60389087/article/details/123601288。 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。
2023-02-25 23:20:34
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...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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...收者也不需要持续尝试获取消息。 1.2.1 订阅频道 首先,我们有很多的频道(channel),我们也可以把这个频道理解成 queue。订阅者可以订阅一个或者多个频道。消息的发布者(生产者)可以给指定的频道发布消息。只要有消息到达了频道,所有订阅了这个频道的订阅者都会收到这条消息。 需要注意的注意是,发出去的消息不会被持久化,因为它已经从队列里面移除了,所以消费者只能收到它开始订阅这个频道之后发布的消息。 下面我们来看一下发布订阅命令的使用方法。 订阅者订阅频道:可以一次订阅多个,比如这个客户端订阅了 3 个频道。 subscribe channel-1 channel-2 channel-3 发布者可以向指定频道发布消息(并不支持一次向多个频道发送消息): publish channel-1 2673 取消订阅(不能在订阅状态下使用): unsubscribe channel-1 1.2.2 按规则(Pattern)订阅频道 支持 ?和 占位符。? 代表一个字符, 代表 0 个或者多个字符。 消费端 1,关注运动信息: psubscribe sport 消费端 2,关注所有新闻: psubscribe news 消费端 3,关注天气新闻: psubscribe news-weather 生产者,发布 3 条信息 publish news-sport yaoming publish news-music jaychou publish news-weather rain 2、Redis 事务 2.1 为什么要用事务 我们知道 Redis 的单个命令是原子性的(比如 get set mget mset),如果涉及到多个命令的时候,需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列,就需要用到事务。 例如我们之前说的用 setnx 实现分布式锁,我们先 set,然后设置对 key 设置 expire, 防止 del 发生异常的时候锁不会被释放,业务处理完了以后再 del,这三个动作我们就希望它们作为一组命令执行。 Redis 的事务有两个特点: 1、按进入队列的顺序执行。 2、不会受到其他客户端的请求的影响。 Redis 的事务涉及到四个命令:multi(开启事务),exec(执行事务),discard (取消事务),watch(监视) 2.2 事务的用法 案例场景:tom 和 mic 各有 1000 元,tom 需要向 mic 转账 100 元。tom 的账户余额减少 100 元,mic 的账户余额增加 100 元。 通过 multi 的命令开启事务。事务不能嵌套,多个 multi 命令效果一样。 multi 执行后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当 exec 命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行。 通过 exec 的命令执行事务。如果没有执行 exec,所有的命令都不会被执行。如果中途不想执行事务了,怎么办? 可以调用 discard 可以清空事务队列,放弃执行。 2.3 watch命令 在 Redis 中还提供了一个 watch 命令。 它可以为 Redis 事务提供 CAS 乐观锁行为(Check and Set / Compare and Swap),也就是多个线程更新变量的时候,会跟原值做比较,只有它没有被其他线程修改的情况下,才更新成新的值。 我们可以用 watch 监视一个或者多个 key,如果开启事务之后,至少有一个被监视 key 键在 exec 执行之前被修改了,那么整个事务都会被取消(key 提前过期除外)。可以用 unwatch 取消。 2.4 事务可能遇到的问题 我们把事务执行遇到的问题分成两种,一种是在执行 exec 之前发生错误,一种是在执行 exec 之后发生错误。 2.4.1 在执行 exec 之前发生错误 比如:入队的命令存在语法错误,包括参数数量,参数名等等(编译器错误)。 在这种情况下事务会被拒绝执行,也就是队列中所有的命令都不会得到执行。 2.4.2 在执行 exec 之后发生错误 比如,类型错误,比如对 String 使用了 Hash 的命令,这是一种运行时错误。 最后我们发现 set k1 1 的命令是成功的,也就是在这种发生了运行时异常的情况下, 只有错误的命令没有被执行,但是其他命令没有受到影响。 这个显然不符合我们对原子性的定义,也就是我们没办法用 Redis 的这种事务机制来实现原子性,保证数据的一致。 3、Lua脚本 Lua/ˈluə/是一种轻量级脚本语言,它是用 C 语言编写的,跟数据的存储过程有点类似。 使用 Lua 脚本来执行 Redis 命令的好处: 1、一次发送多个命令,减少网络开销。 2、Redis 会将整个脚本作为一个整体执行,不会被其他请求打断,保持原子性。 3、对于复杂的组合命令,我们可以放在文件中,可以实现程序之间的命令集复用。 3.1 在Redis中调用Lua脚本 使用 eval /ɪ’væl/ 方法,语法格式: redis> eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ....] [value1 value2 value3 ....] eval代表执行Lua语言的命令。 lua-script代表Lua语言脚本内容。 key-num表示参数中有多少个key,需要注意的是Redis中key是从1开始的,如果没有key的参数,那么写0。 [key1key2key3…]是key作为参数传递给Lua语言,也可以不填,但是需要和key-num的个数对应起来。 [value1 value2 value3 …]这些参数传递给 Lua 语言,它们是可填可不填的。 示例,返回一个字符串,0 个参数: redis> eval "return 'Hello World'" 0 3.2 在Lua脚本中调用Redis命令 使用 redis.call(command, key [param1, param2…])进行操作。语法格式: redis> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value command是命令,包括set、get、del等。 key是被操作的键。 param1,param2…代表给key的参数。 注意跟 Java 不一样,定义只有形参,调用只有实参。 Lua 是在调用时用 key 表示形参,argv 表示参数值(实参)。 3.2.1 设置键值对 在 Redis 中调用 Lua 脚本执行 Redis 命令 redis> eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 gupao 2673 redis> get gupao 以上命令等价于 set gupao 2673。 在 redis-cli 中直接写 Lua 脚本不够方便,也不能实现编辑和复用,通常我们会把脚本放在文件里面,然后执行这个文件。 3.2.2 在 Redis 中调用 Lua 脚本文件中的命令,操作 Redis 创建 Lua 脚本文件: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src vim gupao.lua Lua 脚本内容,先设置,再取值: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src redis-cli --eval gupao.lua 0 得到返回值: root@localhost src] redis-cli --eval gupao.lua 0 "lua666" 3.2.3 案例:对 IP 进行限流 需求:在 X 秒内只能访问 Y 次。 设计思路:用 key 记录 IP,用 value 记录访问次数。 拿到 IP 以后,对 IP+1。如果是第一次访问,对 key 设置过期时间(参数 1)。否则判断次数,超过限定的次数(参数 2),返回 0。如果没有超过次数则返回 1。超过时间, key 过期之后,可以再次访问。 KEY[1]是 IP, ARGV[1]是过期时间 X,ARGV[2]是限制访问的次数 Y。 -- ip_limit.lua-- IP 限流,对某个 IP 频率进行限制 ,6 秒钟访问 10 次 local num=redis.call('incr',KEYS[1])if tonumber(num)==1 thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])return 1elseif tonumber(num)>tonumber(ARGV[2]) thenreturn 0 elsereturn 1 end 6 秒钟内限制访问 10 次,调用测试(连续调用 10 次): ./redis-cli --eval "ip_limit.lua" app:ip:limit:192.168.8.111 , 6 10 app:ip:limit:192.168.8.111 是 key 值 ,后面是参数值,中间要加上一个空格和一个逗号,再加上一个空格 。 即:./redis-cli –eval [lua 脚本] [key…]空格,空格[args…] 多个参数之间用一个空格分割 。 代码:LuaTest.java 3.2.4 缓存 Lua 脚本 为什么要缓存 在脚本比较长的情况下,如果每次调用脚本都需要把整个脚本传给 Redis 服务端, 会产生比较大的网络开销。为了解决这个问题,Redis 提供了 EVALSHA 命令,允许开发者通过脚本内容的 SHA1 摘要来执行脚本。 如何缓存 Redis 在执行 script load 命令时会计算脚本的 SHA1 摘要并记录在脚本缓存中,执行 EVALSHA 命令时 Redis 会根据提供的摘要从脚本缓存中查找对应的脚本内容,如果找到了则执行脚本,否则会返回错误:“NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.” 127.0.0.1:6379> script load "return 'Hello World'" "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b"127.0.0.1:6379> evalsha "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b" 0 "Hello World" 3.2.5 自乘案例 Redis 有 incrby 这样的自增命令,但是没有自乘,比如乘以 3,乘以 5。我们可以写一个自乘的运算,让它乘以后面的参数: local curVal = redis.call("get", KEYS[1]) if curVal == false thencurVal = 0 elsecurVal = tonumber(curVal)endcurVal = curVal tonumber(ARGV[1]) redis.call("set", KEYS[1], curVal) return curVal 把这个脚本变成单行,语句之间使用分号隔开 local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal script load ‘命令’ 127.0.0.1:6379> script load 'local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal' "be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441" 调用: 127.0.0.1:6379> set num 2OK127.0.0.1:6379> evalsha be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441 1 num 6 (integer) 12 3.2.6 脚本超时 Redis 的指令执行本身是单线程的,这个线程还要执行客户端的 Lua 脚本,如果 Lua 脚本执行超时或者陷入了死循环,是不是没有办法为客户端提供服务了呢? eval 'while(true) do end' 0 为了防止某个脚本执行时间过长导致 Redis 无法提供服务,Redis 提供了 lua-time-limit 参数限制脚本的最长运行时间,默认为 5 秒钟。 lua-time-limit 5000(redis.conf 配置文件中) 当脚本运行时间超过这一限制后,Redis 将开始接受其他命令但不会执行(以确保脚本的原子性,因为此时脚本并没有被终止),而是会返回“BUSY”错误。 Redis 提供了一个 script kill 的命令来中止脚本的执行。新开一个客户端: script kill 如果当前执行的 Lua 脚本对 Redis 的数据进行了修改(SET、DEL 等),那么通过 script kill 命令是不能终止脚本运行的。 127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set','gupao','666') while true do end" 0 因为要保证脚本运行的原子性,如果脚本执行了一部分终止,那就违背了脚本原子性的要求。最终要保证脚本要么都执行,要么都不执行。 127.0.0.1:6379> script kill(error) UNKILLABLE Sorry the script already executed write commands against the dataset. You can either wait the scripttermination or kill the server in a hard way using the SHUTDOWN NOSAVE command. 遇到这种情况,只能通过 shutdown nosave 命令来强行终止 redis。 shutdown nosave 和 shutdown 的区别在于 shutdown nosave 不会进行持久化操作,意味着发生在上一次快照后的数据库修改都会丢失。 4、Redis 为什么这么快? 4.1 Redis到底有多快? 根据官方的数据,Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右(每秒请求数)。 4.2 Redis为什么这么快? 总结:1)纯内存结构、2)单线程、3)多路复用 4.2.1 内存 KV 结构的内存数据库,时间复杂度 O(1)。 第二个,要实现这么高的并发性能,是不是要创建非常多的线程? 恰恰相反,Redis 是单线程的。 4.2.2 单线程 单线程有什么好处呢? 1、没有创建线程、销毁线程带来的消耗 2、避免了上线文切换导致的 CPU 消耗 3、避免了线程之间带来的竞争问题,例如加锁释放锁死锁等等 4.2.3 异步非阻塞 异步非阻塞 I/O,多路复用处理并发连接。 4.3 Redis为什么是单线程的? 不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 因为单线程已经够用了,CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 CPU 不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。 4.4 单线程为什么这么快? 因为 Redis 是基于内存的操作,我们先从内存开始说起。 4.4.1 虚拟存储器(虚拟内存 Vitual Memory) 名词解释:主存:内存;辅存:磁盘(硬盘) 计算机主存(内存)可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组,每个字节有一个唯一的地址,这个地址叫做物理地址(PA)。早期的计算机中,如果 CPU 需要内存,使用物理寻址,直接访问主存储器。 这种方式有几个弊端: 1、在多用户多任务操作系统中,所有的进程共享主存,如果每个进程都独占一块物理地址空间,主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻,不同的进程可以共用同一块物理地址空间。 2、如果所有进程都是直接访问物理内存,那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据,导致物理地址空间被破坏,程序运行就会出现异常。 为了解决这些问题,我们就想了一个办法,在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU 不再使用物理地址访问,而是访问一个虚拟地址,由这个中间层把地址转换成物理地址,最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器(Virtual Memory)。 具体的操作如下所示: 在每一个进程开始创建的时候,都会分配一段虚拟地址,然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据,这样进程就不会直接接触到物理地址,甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。 目前,大多数操作系统都使用了虚拟内存,如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存(pagefile.sys)是磁盘空间的一部分。 在 32 位的系统上,虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上,最大虚拟地址空间大小是多少? 是不是 2^64bit=10241014TB=1024PB=16EB?实际上没有用到 64 位,因为用不到这么大的空间,而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低 48 位来表示虚拟地址空间,也就是 2^48bit=256T。 cat /proc/cpuinfo address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual 实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。 总结:引入虚拟内存,可以提供更大的地址空间,并且地址空间是连续的,使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离,不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。 4.4.2 用户空间和内核空间 为了避免用户进程直接操作内核,保证内核安全,操作系统将虚拟内存划分为两部分,一部分是内核空间(Kernel-space)/ˈkɜːnl /,一部分是用户空间(User-space)。 内核是操作系统的核心,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的权限。 内核空间中存放的是内核代码和数据,而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间,它们都处于虚拟空间中,都是对物理地址的映射。 在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。 当进程运行在内核空间时就处于内核态,而进程运行在用户空间时则处于用户态。 进程在内核空间以执行任意命令,调用系统的一切资源;在用户空间只能执行简单的运算,不能直接调用系统资源,必须通过系统接口(又称 system call),才能向内核发出指令。 top 命令: us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比; sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。 4.4.3 进程切换(上下文切换) 多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的? 当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统通过时间片分片算法,在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉。 为了控制进程的执行,内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程,并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。 什么叫上下文? 在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行,也就是说,需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(ProgramCounter),这个叫做 CPU 的上下文。 而这些保存下来的上下文,会存储在系统内核中,并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响,让任务看起来还是连续运行。 在切换上下文的时候,需要完成一系列的工作,这是一个很消耗资源的操作。 4.4.4 进程的阻塞 正在运行的进程由于提出系统服务请求(如 I/O 操作),但因为某种原因未得到操作系统的立即响应,该进程只能把自己变成阻塞状态,等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理,而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引,用于指向被打开的文件,所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数,用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候,如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中,就直接从内存中读取数据。如果数据不存在,则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中,再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝,两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时,如果当前 FD 不可读,系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的,从内核缓冲区拷贝到用户空间,也是阻塞的,直到 copy complete,内核返回结果,用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题,我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池,但是在高并发的情况下需要的线程会很多,系统无法承受,而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询,在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O),这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接,而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端,I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中,然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher),转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现,以 select 为例,当用户进程调用了多路复用器,进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket,当任何一个 socket 的数据准备好了,多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作,把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以,I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符,而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态,select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用, 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择,在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的,一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期,我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时,才会判断该 key 是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 例如 String,在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况,每次写入 key 时,发现内存不够,调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key,并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略,是指当内存使用达到最大内存极限时,需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据,以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0,64 位系统不限制内存,32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU,Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰。 LFU,Least Frequently Used,最不常用,4.0 版本新增。 random,随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰,那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru,在保证正常服务的情况下,优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题:如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储,消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良,通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU,则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题:如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位,这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳,而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码:server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron,默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值,它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time,可以提高执行效率。 OK,当对象里面已经有了 LRU 字段的值,就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度,思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新),该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位,按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候,它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下,可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况,如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构,消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下,已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外,传统 LRU 还有什么问题? 如图,假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次,而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚,在同等的情况下,A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制,怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时,其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟,ldt,last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率,简称 counter(logc,logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的,8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候,lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由,lfu-log-factor 越大,counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减,也不能体现对象的热度。没有被访问的时候,计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制,如果值是 1 的话,N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快,很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机,都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失,Redis 提供了两种持久化的方案,一种是 RDB 快照(Redis DataBase),一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候,会把当前内存中的数据写入磁盘,生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf, SNAPSHOTTING,其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案,注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的,只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径,dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题:为什么停止 Redis 服务的时候没有 save,重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发,保证服务器正常关闭。 c)flushall,RDB 文件是空的,没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据,这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器, Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多,会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题,Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时,Redis 会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write),RDB 持久化过程由子进程负责,完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段,一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器,触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候,redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程,频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份,所以如果 redis 意外 down 掉的话,就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要,希望将损失降到最小,则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作,并追加到文件中。开启后,执行更改 Redis 数据的命令时,就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题:数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制,AOF 数据并没有真正地写入硬盘,而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大,怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着 Redis 不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666,执行 1000 次,结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题,Redis 新增了重写机制,当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时,Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中,AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-18 12:25:04
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Gradle
...序为随机。 3.2 使用gradle.properties文件 如果我们想对所有任务都应用相同的优先级规则,可以将这些规则放在gradle.properties文件中。例如: org.gradle.parallel=true org.gradle.caching=true 这里,org.gradle.parallel=true表示开启并行构建,而org.gradle.caching=true则表示启用缓存。 四、调整任务优先级的影响 调整任务优先级可能会对构建流程产生显著影响。比如,如果我们把编译任务的优先级调得高高的,就像插队站在队伍前面一样,那么每次构建开始的时候,都会先让编译任务冲在前头完成。这样一来,就相当于减少了让人干着急的等待时间,使得整个过程更顺畅、高效了。 另一方面,如果我们的项目包含大量的单元测试任务,那么我们应该将其优先级设置得较低,以便让其他更重要的任务先执行。这样可以避免在测试过程中出现阻塞,影响整个项目的进度。 五、结论 总的来说,理解和正确地配置Gradle任务的优先级是非常重要的。这不仅能够帮咱们把构建流程整得更顺溜,工作效率嗖嗖提升,更能稳稳当当地保证项目的牢靠性和稳定性,妥妥的!所以,在我们用Gradle搞开发的时候,得先把任务优先级的那些门道整明白,然后根据实际情况灵活调整,这样才能玩转它。 六、参考文献 1. Gradle官方网站 https://docs.gradle.org/current/userguide/more_about_tasks.htmlsec:ordering_of_tasks 2. Gradle用户手册 https://docs.gradle.org/current/userguide/userguide.html 3. Gradle官方文档 https://docs.gradle.org/current/userguide/tutorial_using_tasks.html
2023-09-01 22:14:44
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雪域高原-t
MySQL
...到Java JDK的下载链接:https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html 。在MacOS上,你可以在这里找到Java JDK的下载链接:https://jdk.java.net/15/ 步骤二:配置Hadoop和MySQL 在开始之前,请确保您的Hadoop和MySQL已经正确配置并运行。 对于Hadoop,您可以查看以下教程:https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 对于MySQL,您可以参考官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/installing-binary-packages.html 步骤三:创建MySQL表 在开始导出数据之前,我们需要在MySQL中创建一个表来存储数据。以下是一个简单的例子: CREATE TABLE students ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(45) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 这个表将包含学生的ID、姓名和年龄字段。 步骤四:编写Sqoop脚本 现在我们可以使用Sqoop将HDFS中的数据导入到MySQL表中。以下是一个基本的Sqoop脚本示例: bash -sqoop --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 这个脚本做了以下几件事: - 使用--connect选项连接到MySQL服务器和测试数据库。 - 使用-m和--num-mappers选项设置映射器的数量。在这个例子中,我们只有一个映射器。 - 使用--target-dir选项指定输出目录。在这个例子中,我们将数据导出到/user/hadoop/students目录下。 - 使用--delete-target-dir选项删除目标目录中的所有内容,以防数据冲突。 - 使用--split-by选项指定根据哪个字段进行拆分。在这个例子中,我们将数据按学生ID进行拆分。 - 使用--as-textfile选项指定数据格式为文本文件。 - 使用--fields-terminated-by选项指定字段分隔符。在这个例子中,我们将字段分隔符设置为竖线(|)。 - 使用--null-string和--null-non-string选项指定空值的表示方式。在这个例子中,我们将NULL字符串设置为空格,将非字符串空值设置为\\N。 - 使用--check-column和--check-nulls选项指定检查哪个字段和是否有空值。在这个例子中,我们将检查学生ID是否为空,并且如果有,将记录为NULL。 - 使用--query选项指定要从中读取数据的SQL查询语句。在这个例子中,我们只选择年龄大于18的学生。 请注意,这只是一个基本的示例。实际的脚本可能会有所不同,具体取决于您的数据和需求。 步骤五:运行Sqoop脚本 最后,我们可以使用以下命令运行Sqoop脚本: bash -sqoop \ -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \ --libjars $SQOOP_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.24.jar \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 注意,我们添加了一个-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true参数,这样就可以保证我们的自定义JAR包在任务的classpath列表中处于最前面的位置。 如果一切正常,我们应该可以看到一条成功的消息,并且可以在MySQL中看到导出的数据。 总结 本文介绍了如何使用Apache Sqoop将HDFS中的数据导出到MySQL数据库。咱们先给环境捯饬得妥妥当当,然后捣鼓出一个MySQL表,再接再厉,编了个Sqoop脚本。最后,咱就让这个脚本大展身手,把数据导出溜溜的。希望这篇文章能帮助你解决这个问题!
2023-04-12 16:50:07
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素颜如水_t
VUE
...尽管两者在设计理念和使用方式上有所不同,但Vue.js在某些方面确实参考了Angular.js的设计风格,使得在从Angular到Vue.js的过渡更为容易。 在Vue.js的组件化设计方面,我们可以看到一些相似Angular的特点。比如,Vue.js也采用了单向数据流的模式,就像Angular的双向数据绑定一样,我们可以将父组件数据传送给子组件,但在子组件内部,所传送的数据是不可写的,无法直接修改。 Vue.component( 'my-component', { props: [ 'message' ], template: ' { { message } } ' }); 与此不同的是,Vue.js的作用域是许可作用域插槽的,在这种模式下,Vue.js的作用域可以被传送到嵌套组件中,从而使组件的结构更加清晰易懂。 Vue.component( 'my-outer-component', { data: function() { return { message: 'Hello, world!' } }, template: '', components: { 'my-inner-component': { props: [ 'message' ], template: ' { { message } } ' } } }); 另一个相似Angular的特点是Vue.js的指令机制。Vue.js提供了一组指令,帮助我们在模板中简洁地实现一些常见的操作,例如条件判断、迭代、事件绑定等等。尤其是使用v-html指令可以实现相似ng-bind-html的性能,绑定包含HTML的字符串,渲染出对应的页面。 Vue.component( 'my-component', { data: function() { return { content: 'This is italic text.' } }, template: ' ' }); Vue.js和Angular.js在某些方面看起来很像,但是随着它们的进一步发展,它们之间的不同点也越来越明显。例如,Vue.js的数据绑定和指令机制相对来说更加灵动,而Angular.js则更加重视性能优化和强制代码规范。因此,在选择结构时,我们需要根据具体的项目需求进行综合考虑。
2023-08-10 19:26:32
333
算法侠
JQuery插件下载
...许用户通过鼠标操作将HTML元素从一个位置拖动到另一个位置,实现元素的动态移动。-智能容器识别:在多层嵌套的容器布局中,jquery.top-droppable能够准确判断拖动的目标容器,确保元素精确地放置在预期的位置。-集成提示功能:通过结合SweetAlert或其他提示插件,提供实时反馈,增强用户体验,例如在元素成功放置后显示确认信息。-高度定制性:开发者可以根据需要调整插件的行为,包括自定义拖动效果、放置规则、容器样式等,以适应各种应用场景。该插件的使用步骤通常包括:1.引入依赖:确保页面中包含了jQuery、jQueryUI库以及jquery.top-droppable.js文件。2.HTML布局:为需要支持拖拽与放置的元素添加特定类名(如top-droppable),并为容器分配z-index值以实现堆叠效果。3.初始化插件:通过jQuery调用$.fn.topDroppable()方法,配置所需的选项,如拖放行为、提示消息等。总体而言,jquery.top-droppable为Web开发人员提供了高效、灵活的工具,用于创建具备高级交互特性的动态Web应用,显著提升了用户体验和界面的互动性。 点我下载 文件大小:303.93 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-08-05 10:30:08
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本站
HTML
...ipt 代码转化为 HTML 文本,用于实时生成页面内容。那么,怎样将 JavaScript 代码转化为 HTML 文本呢? // 代码示例 var name = "Tom"; var age = 18; var htmlStr = " " + name + "的年龄是:" + age + " "; document.getElementById("content").innerHTML = htmlStr; 上述代码将一个带有参数的文本赋予一个参数 htmlStr,并将其赋予页面中的某个组件的 innerHTML 属性,完成将 JavaScript 代码转化为 HTML 文本的目的。 除了人工拼接文本,还可以采用模板文本(Template String),用 ${} 包裹 JavaScript 表达式式子,动态组合文本。 // 代码示例 var name = "Tom"; var age = 18; var htmlStr = ${name}的年龄是:${age} ; document.getElementById("content").innerHTML = htmlStr; 采用模板文本会使代码更加清晰简洁。此外,还可以采用第三方库如 Handlebars 或 Mustache 等来实现更为复杂的模板渲染。
2023-11-22 11:28:15
476
电脑达人
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...到静态资源 问题:在HTML文件中引入图片,但是浏览器访问不到图片。 index.html: <!DOCTYPE html><html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"><head><meta charset="UTF-8"><title>Helllo Jenkins</title></head><body><h1 style="text-align: center;">This is my first demo for Jenkins </h1><div align="center"><img th:src="@{/static/doudou.jpg}" style="width: 80%;height: 70%"></div></body></html> 浏览器错误信息: Failed to load resource: the server responded with a status of 404 () 解决方法: 在配置文件application.properties设置静态资源的访问路径 只有静态资源的访问路径为/static/时,才会处理请求spring.mvc.static-path-pattern=/static/ 重新启动后、完美解决问题 本篇文章为转载内容。原文链接:https://lebron.blog.csdn.net/article/details/117636422。 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。
2023-10-19 11:16:32
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