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...排查 代码逻辑与异常处理 最后，我决定从代码逻辑入手，看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码，开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中，有一个方法是用来获取配置的： java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点，发现它是在服务启动时被调用的。你瞧，服务一启动呢，就会加载一堆东西，像数据库连接池啦，缓存配置啦，各种各样的“装备”都得准备好，这样它才能顺利开工干活呀！ “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取？”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿，干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍，就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上，别拖到后面出了幺蛾子。 同时，我还加强了异常处理逻辑，给Nacos的读取操作加上了try-catch块，以便捕获具体的异常信息： java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后，我再次启动服务，终于看到了一条令人振奋的消息：“Config loaded successfully”。 “太好了！”我长舒一口气，“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾，我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的，是个超棒的配置管理工具，但用着用着你会发现，它也不是完美无缺的，各种小问题啊、坑啊，时不时就冒出来折腾你一下。其实吧，这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸，八成是咱们的代码写得有点问题，或者是环境配错了，带偏了Nacos。 “其实啊，调试的过程就像侦探破案一样，需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨：“哎，有时候觉得这问题看起来平平无奇的，可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢！”” 总之，这次经历让我明白了一个道理：遇到问题不要慌，要冷静分析，逐步排查。只有这样，才能找到问题的根本原因，解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助，如果有类似的问题，不妨按照这个思路试试看！

...技，像什么过期时间、消息订阅啥的，这些功能简直就是搞分布式锁的神器啊！ 所以，如果你也在纠结选什么工具来做分布式锁，强烈推荐试试Redis！接下来我会结合实际案例给你们展示具体的操作步骤。 --- 3. 实现分布式锁的基本思路 首先，我们要明确分布式锁需要满足哪些条件： 1. 互斥性 同一时刻只能有一个客户端持有锁。 2. 可靠性 即使某个客户端崩溃了，锁也必须自动释放，避免死锁。 3. 公平性 排队等待的客户端应该按照请求顺序获取锁。 4. 可重入性（可选） 允许同一个客户端多次获取同一个锁。 现在我们就来一步步实现这些功能。 示例代码 1：最基本的分布式锁实现 python import redis import time def acquire_lock(redis_client, lock_key, timeout=10): 尝试加锁，设置过期时间为timeout秒 result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_lock(redis_client, lock_key): 使用Lua脚本来保证解锁的安全性 script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 这段代码展示了最基础的分布式锁实现方式。我们用set命令设置了两个参数：一个是NX，意思是“只在key不存在的时候才创建”，这样就能避免重复创建；另一个是EX，给这个锁加了个过期时间，相当于设了个倒计时，万一客户端挂了或者出问题了，锁也能自动释放，就不会一直卡在那里变成死锁啦。最后，解锁的时候我们用了Lua脚本，这样可以保证操作的原子性。 --- 4. 如何解决锁的隔离性问题？ 诶，说到这里，问题来了——如果两个不同的业务逻辑都需要用到同一个锁怎么办？比如订单系统和积分系统都想操作同一个用户的数据，这时候就需要考虑锁的隔离性了。换句话说，我们需要确保不同业务逻辑之间的锁不会互相干扰。 示例代码 2：基于命名空间的隔离策略 python def acquire_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name, timeout=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中，我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀，比如orders:place_order和points:update_score。这样一来，不同业务逻辑就可以使用独立的锁，避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化？ 当然啦，现实中的分布式锁并不会总是那么顺利，有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3：使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下，好多用户一起抢同一个东西，场面肯定乱哄哄的对吧？这时候，咱们就让他们老老实实排成一队，然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来，大家就不会互相“打架”了，事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们，通过今天的讨论，我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧？虽然Redis本身已经足够强大，但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等，这些都是非常实用的小技巧。 不过呢，我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大，技术也日新月异的，咱们得不停地充电，学点新鲜玩意儿，试试新招数才行啊！就像今天的分布式锁一样，也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以，保持好奇心，勇于探索未知领域，这才是程序员最大的乐趣所在！ 好了，今天就聊到这里啦，祝大家在编程的路上越走越远！如果有任何疑问或者想法，欢迎随时找我交流哦~

...习了Oracle高级消息队列（AQ）的创建与使用，以及如何通过Java JMS进行监听和处理后，进一步了解消息队列技术在现代企业级应用中的实践与发展显得尤为重要。近期，Oracle发布了最新版本的数据库产品，其中对AQ组件进行了多项优化升级，不仅提升了消息处理效率，还增强了与云环境和其他消息服务的集成能力。 2022年，Oracle官方博客分享了一篇题为《Oracle AQ的新特性及其在微服务架构中的应用》的文章，详细解读了Oracle 19C及更高版本中AQ的改进之处，如支持JSON格式的消息负载、更灵活的多租户管理和跨数据库的分布式队列功能等。这些新特性使得AQ能够更好地适应当前流行的微服务架构，实现不同服务间高效可靠的数据传输与同步。 此外，在开源社区层面，Apache ActiveMQ Artemis作为一款广泛采用的消息中间件，也在持续演进以满足不断变化的企业需求。其与Oracle AQ的兼容性有所提升，用户现在可以在多种场景下根据实际业务需求选择适合的消息队列解决方案。 同时，对于Java开发者而言，《Java Message Service (JMS)实战》一书提供了大量关于利用JMS进行消息传递的实战案例和最佳实践，有助于读者在实际项目中更加熟练地运用JMS与Oracle AQ结合，构建高性能、高可用的消息驱动系统。 综上所述，无论是紧跟Oracle AQ的最新发展动态，还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习，都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术，并将其应用于实际工作中，以提升系统的整体性能与稳定性。

...习从业人员 14天 Python是应用机器学习发展最快的平台之一。 在本小课程中，您将发现如何在14天内使用Python入门，建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中，通过16个循序渐进的教程，3个项目和完整的python代码，探索如何用熊猫准备数据，使用scikit-learn拟合和评估模型，以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新：更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新：更新Python和库版本。 2018年3月更新：增加了备用链接以下载一些数据集，因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新：修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片，保留一些权利。 迷你课程面向谁？ 在开始之前，请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点，请不要惊慌，您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着，一旦您了解基本语法，就可以选择像Python这样的新编程语言，这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员，而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识，例如交叉验证，一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士，而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书，也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员，Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗？ 参加我为期2周的免费电子邮件课程，发现数据准备，算法等（包括代码）。 单击立即注册，并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程！ 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课（推荐），也可以在一天内完成所有课程（核心！）。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程，可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率： 第1课：下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课：深入了解Python，NumPy，Matplotlib和Pandas。 第3课：从CSV加载数据。 第4课：了解具有描述性统计信息的数据。 第5课：通过可视化了解数据。 第6课：通过预处理数据准备建模。 第7课：使用重采样方法进行算法评估。 第8课：算法评估指标。 第9课：现场检查算法。 第10课：模型比较和选择。 第11课：通过算法调整提高准确性。 第12课：利用集合预测提高准确性。 第13课：完成并保存模型。 第14课：Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题，甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示，但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助（提示，我直接在此博客上获得了所有答案，请使用搜索特征）。 在早期课程中，我确实提供了更多帮助，因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里，不要放弃！ 第1课：下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单，您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统（Linux，OS X或Windows）的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器，例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容（更加容易）。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误，请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙？请参阅本教程： 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课：深入了解Python，NumPy，Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员，您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写，使用哈希（＃）进行注释，并使用空格指示代码块（空格很重要）。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业，在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如，以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课：从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据，但是当您开始使用Python进行机器学习时，应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader（）将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt（）函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv（）函数加载CSV文件。 为了让您入门，下面是一个片段，该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好！等一下 到目前为止有什么问题吗？在评论中提问。 第4课：使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后，您需要能够理解它。 您越了解数据，可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天，您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head（）函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe（）函数查看数据的分布。 使用corr（）函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集，并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看！ 第5课：通过可视化了解数据 从昨天的课程继续，您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术（例如，绘图）。 今天，您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次，我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist（）函数创建每个属性的直方图。 使用plot（kind ='box'）函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix（）函数创建所有属性的成对散点图。 例如，下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课：通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理，以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中，您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用：拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如，尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化（例如，平均值为0，标准偏差为1）。 使用范围选项将数值数据标准化（例如，范围为0-1）。 探索更高级的功能工程，例如Binarizing。 例如，下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集，计算了标准化数据所需的参数，然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课：使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题，因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集，一些方法用于训练模型，而另一些则被保留，并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法，例如： 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度？在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点？做得好！ 第8课：算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score（）函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量，默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失？在评论中让我知道。 第9课：抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口，以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中，您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法（例如线性回归，逻辑回归和线性判别分析）。 抽查数据集上的一些非线性算法（例如KNN，SVM和CART）。 抽查数据集上一些复杂的集成算法（例如随机森林和随机梯度增强）。 例如，下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思？在评论中让我知道。 第10课：模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法，那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中，您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好？你能做得更好吗？在评论中让我知道。 第11课：通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法，您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中，您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例，该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果？你能做得更好吗？在评论中让我知道。 第12课：利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能，例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中，您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法（袋装决策树集合）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗？在评论中让我知道。 第13课：完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后，您需要完成该模型。 在今天的课程中，您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据（在训练和测试过程中看不到的数据）进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中，然后再次加载。 例如，下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型，将其保存到文件中，之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课：Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中，您需要练习将各个部分组合在一起，并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集（机器学习的世界） 这包括以下步骤： 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行，并记录结果。 您使用什么型号？您得到了什么结果？在评论中让我知道。 结束！ （看你走了多远） 你做到了。做得好！ 花一点时间，回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣，并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载，安装并启动Python，并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中，您逐渐地，稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方，您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板，您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写，您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注，你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

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

...保持较高的使用率外，Python、JavaScript等语言由于其在大数据分析、Web开发、人工智能领域的广泛应用，使用人数也在急剧增长。同时，Go语言因在云计算和微服务架构中的出色表现，也逐渐受到更多开发者的青睐。 此外，行业对程序员的综合能力要求也在不断提升。除了扎实的技术基础，项目管理经验、跨团队协作沟通能力以及对新兴技术趋势的敏锐洞察力已成为决定程序员职业发展及薪资待遇的关键要素。尤其在互联网头部企业中，具备架构设计能力和产品思维的高级工程师及技术管理者更是炙手可热。 值得注意的是，女性程序员的比例虽有所上升，但整体上仍远低于男性。众多企业和组织正积极通过开展多元化招聘、提供专门培训等方式，努力打破性别壁垒，以实现软件行业的包容性和可持续发展。 另外，随着国家对软件产业的高度重视以及一系列扶持政策的出台，二三线城市软件行业发展迅猛，程序员薪资差距正在逐步缩小，为人才流动和区域平衡提供了新的机遇。然而，如何进一步优化软件从业人员的福利待遇，提高工作满意度，降低人员流动性，仍是整个行业面临的重大挑战。

...细节，均在协议数据包处理代码中，漏洞类型古典，分别是全局缓冲区溢出、堆溢出和空指针解引用。其中缓冲区溢出类型漏洞可方便构造PoC，实现远程任意代码执行的漏洞利用。 漏洞本身原理简单，也并不是关键。以其中一个为例，Pavel在发现时负责任地向LibVNC作者提交了issue，并跟进漏洞修复过程；在第一次修复之后，复核并指出修复代码无效，给出了有效patch。这个过程是常规操作。 漏洞疑点 有意思的是，在漏洞披露邮件中，Pavel重点谈了自己对这系列漏洞的一些周边发现，也是这里提到的原因。其中，关于存在漏洞的代码，作者表述： 我最初认为，这些问题是libvnc开发者自己代码中的错误，但看起来并非如此。其中有一些（如CoRRE数据处理函数中的堆缓冲区溢出），出现在AT&T实验室1999年的代码中，而后被很多软件开发者原样复制（在Github上搜索一下HandleCoRREBPP函数，你就知道），LibVNC和TightVNC也是如此。 为了证实，翻阅了这部分代码，确实在其中数据处理相关代码文件看到了剑桥和AT&T实验室的文件头GPL声明注释，中国菜刀 这证实这些文件是直接从最初剑桥实验室版本VNC移植过来的，且使用方式是 直接代码包含，而非独立库引用方式。在官方开源发布并停止更新后，LibVNC使用的这部分代码基本没有改动——除了少数变量命名方式的统一，以及本次漏洞修复。通过搜索，我找到了2000年发布的相关代码文件，确认这些文件与LibVNC中引入的原始版本一致。 另外，Pavel同时反馈了TightVNC中相同的问题。TightVNC与LibVNC没有继承和直接引用关系，但上述VNC代码同样被TightVNC使用，问题的模式不约而同。Pavel测试发现在Ubuntu最新版本TightVNC套件（1.3.10版本）中同样存在该问题，上报给当前软件所有者GlavSoft公司，但对方声称目前精力放在不受GPL限制的TightVNC 2.x版本开发中，对开源的1.x版本漏洞代码“可能会进行修复”。看起来，这个问题被踢给了各大Linux发行版社区来焦虑了——如果他们愿意接锅。 问题思考 在披露邮件中，Pavel认为，这些代码bug“如此明显，让人无法相信之前没被人发现过……也许是因为某些特殊理由才始终没得到修复”。 事实上，我们都知道目前存在一些对开源基础软件进行安全扫描的大型项目，例如Google的OSS；同时，仍然存活的开源项目也越来越注重自身代码发布前的安全扫描，Fortify、Coverity的扫描也成为很多项目和平台的标配。在这样一些眼睛注视下，为什么还有这样的问题？我认为就这个具体事例来说，可能有如下两个因素： ·上游已死。仍然在被维护的代码，存在版本更迭，也存在外界的持续关注、漏洞报告和修复、开发的迭代，对于负责人的开发者，持续跟进、评估、同步代码的改动是可能的。但是一旦一份代码走完了生命周期，就像一段史实一样会很少再被改动。 ·对第三方上游代码的无条件信任。我们很多人都有过基础组件、中间件的开发经历，不乏有人使用Coverity开启全部规则进行代码扫描、严格修复所有提示的问题甚至编程规范warning；报告往往很长，其中也包括有源码形式包含的第三方代码中的问题。但是，我们一方面倾向于认为这些被广泛使用的代码不应存在问题（不然早就被人挖过了），一方面考虑这些引用的代码往往是组件或库的形式被使用，应该有其上下文才能认定是否确实有可被利用的漏洞条件，现在单独扫描这部分代码一般出来的都是误报。所以这些代码的问题都容易被忽视。 但是透过这个具体例子，再延伸思考相关的实践，这里最根本的问题可以总结为一个模式： 复制粘贴风险。复制粘贴并不简单意味着剽窃，实际是当前软件领域、互联网行业发展的基础模式，但其中有一些没人能尝试解决的问题： ·在传统代码领域，如C代码中，对第三方代码功能的复用依赖，往往通过直接进行库的引入实现，第三方代码独立而完整，也较容易进行整体更新；这是最简单的情况，只需要所有下游使用者保证仅使用官方版本，跟进官方更新即可；但在实践中很难如此贯彻，这是下节讨论的问题。 ·有些第三方发布的代码，模式就是需要被源码形式包含到其他项目中进行统一编译使用（例如腾讯的开源Json解析库RapidJSON，就是纯C++头文件形式）。在开源领域有如GPL等规约对此进行规范，下游开发者遵循协议，引用代码，强制或可选地显式保留其GPL声明，可以进行使用和更改。这样的源码依赖关系，结合规范化的changelog声明代码改动，侧面也是为开发过程中跟进考虑。但是一个成型的产品，比如企业自有的服务端底层产品、中间件，新版本的发版更新是复杂的过程，开发者在旧版本仍然“功能正常”的情况下往往倾向于不跟进新版本；而上游代码如果进行安全漏洞修复，通常也都只在其最新版本代码中改动，安全修复与功能迭代并存，如果没有类似Linux发行版社区的努力，旧版本代码完全没有干净的安全更新patch可用。 ·在特定场景下，有些开发实践可能不严格遵循开源代码协议限定，引入了GPL等协议保护的代码而不做声明（以规避相关责任），丢失了引入和版本的信息跟踪；在另一些场景下，可能存在对开源代码进行大刀阔斧的修改、剪裁、定制，以符合自身业务的极端需求，但是过多的修改、人员的迭代造成与官方代码严重的失同步，丧失可维护性。 ·更一般的情况是，在开发中，开发者个体往往心照不宣的存在对网上代码文件、代码片段的复制-粘贴操作。被参考的代码，可能有上述的开源代码，也可能有各种Github作者练手项目、技术博客分享的代码片段、正式开源项目仅用来说明用法的不完备示例代码。这些代码的引入完全无迹可寻，即便是作者自己也很难解释用了什么。这种情况下，上面两条认定的那些与官方安全更新失同步的问题同样存在，且引入了独特的风险：被借鉴的代码可能只是原作者随手写的、仅仅是功能成立的片段，甚至可能是恶意作者随意散布的有安全问题的代码。由此，问题进入了最大的发散空间。 在Synopsys下BLACKDUCK软件之前发布的《2018 Open Source Security and Risk Analysis Report》中分析，96%的应用中包含有开源组件和代码，开源代码在应用全部代码中的占比约为57%，78%的应用中在引用的三方开源代码中存在历史漏洞。也就是说，现在互联网上所有厂商开发的软件、应用，其开发人员自己写的代码都是一少部分，多数都是借鉴来的。而这还只是可统计、可追溯的；至于上面提到的非规范的代码引用，如果也纳入进来考虑，三方代码占应用中的比例会上升到多少？曾经有分析认为至少占80%，我们只期望不会更高。 Ⅱ. 从碎片到乱刃：OpenSSH在野后门一览 在进行基础软件梳理时，回忆到反病毒安全软件提供商ESET在2018年十月发布的一份白皮书《THE DARK SIDE OF THE FORSSHE: A landscape of OpenSSH backdoors》。其站在一个具有广泛用户基础的软件提供商角度，给出了一份分析报告，数据和结论超出我们对于当前基础软件使用全景的估量。以下以我的角度对其中一方面进行解读。 一些必要背景 SSH的作用和重要性无需赘言；虽然我们站在传统互联网公司角度，可以认为SSH是通往生产服务器的生命通道，但当前多样化的产业环境已经不止于此（如之前libssh事件中，不幸被我言中的，SSH在网络设备、IoT设备上（如f5）的广泛使用）。 OpenSSH是目前绝大多数SSH服务端的基础软件，有完备的开发团队、发布规范、维护机制，本身是靠谱的。如同绝大多数基础软件开源项目的做法，OpenSSH对漏洞有及时的响应，针对最新版本代码发出安全补丁，但是各大Linux发行版使用的有各种版本的OpenSSH，这些社区自行负责将官方开发者的安全补丁移植到自己系统搭载的低版本代码上。天空彩 白皮书披露的现状 如果你是一个企业的运维管理人员，需要向企业生产服务器安装OpenSSH或者其它基础软件，最简单的方式当然是使用系统的软件管理安装即可。但是有时候，出于迁移成本考虑，可能企业需要在一个旧版本系统上，使用较新版本的OpenSSL、OpenSSH等基础软件，这些系统不提供，需要自行安装；或者需要一个某有种特殊特性的定制版本。这时，可能会选择从某些rpm包集中站下载某些不具名第三方提供的现成的安装包，或者下载非官方的定制化源码本地编译后安装，总之从这里引入了不确定性。 这种不确定性有多大？我们粗估一下，似乎不应成为问题。但这份白皮书给我们看到了鲜活的数据。 ESET研究人员从OpenSSH的一次历史大规模Linux服务端恶意软件Windigo中获得启示，采用某种巧妙的方式，面向在野的服务器进行数据采集，主要是系统与版本、安装的OpenSSH版本信息以及服务端程序文件的一个特殊签名。整理一个签名白名单，包含有所有能搜索到的官方发布二进制版本、各大Linux发行版本各个版本所带的程序文件版本，将这些标定为正常样本进行去除。最终结论是： ·共发现了几百个非白名单版本的OpenSSH服务端程序文件ssh和sshd； ·分析这些样本，将代码部分完全相同，仅仅是数据和配置不同的合并为一类，且分析判定确认有恶意代码的，共归纳为 21个各异的恶意OpenSSH家族； ·在21个恶意家族中，有12个家族在10月份时完全没有被公开发现分析过；而剩余的有一部分使用了历史上披露的恶意代码样本，甚至有源代码； ·所有恶意样本的实现，从实现复杂度、代码混淆和自我保护程度到代码特征有很大跨度的不同，但整体看，目的以偷取用户凭证等敏感信息、回连外传到攻击者为主，其中有的攻击者回连地址已经存在并活跃数年之久； ·这些后门的操控者，既有传统恶意软件黑产人员，也有APT组织； ·所有恶意软件或多或少都在被害主机上有未抹除的痕迹。ESET研究者尝试使用蜜罐引诱出攻击者，但仍有许多未解之谜。这场对抗，仍未取胜。 白皮书用了大篇幅做技术分析报告，此处供细节分析，不展开分析，以下为根据恶意程序复杂度描绘的21个家族图谱： 问题思考 问题引入的可能渠道，我在开头进行了一点推测，主要是由人的原因切入的，除此以外，最可能的是恶意攻击者在利用各种方法入侵目标主机后，主动替换了目标OpenSSH为恶意版本，从而达成攻击持久化操作。但是这些都是止血的安全运维人员该考虑的事情；关键问题是，透过表象，这显露了什么威胁形式？ 这个问题很好回答，之前也曾经反复说过：基础软件碎片化。 如上一章节简单提到，在开发过程中有各种可能的渠道引入开发者不完全了解和信任的代码；在运维过程中也是如此。二者互相作用，造成了软件碎片化的庞杂现状。在企业内部，同一份基础软件库，可能不同的业务线各自定制一份，放到企业私有软件仓库源中，有些会有人持续更新供自己产品使用，有些由系统软件基础设施维护人员单独维护，有些则可能是开发人员临时想起来上传的，他们自己都不记得；后续用到的这个基础软件的开发和团队，在这个源上搜索到已有的库，很大概率会倾向于直接使用，不管来源、是否有质量背书等。长此以往问题会持续发酵。而我们开最坏的脑洞，是否可能有黑产人员入职到内部，提交个恶意基础库之后就走人的可能？现行企业安全开发流程中审核机制的普遍缺失给这留下了空位。 将源码来源碎片化与二进制使用碎片化并起来考虑，我们不难看到一个远远超过OpenSSH事件威胁程度的图景。但这个问题不是仅仅靠开发阶段规约、运维阶段规范、企业内部管控、行业自查、政府监管就可以根除的，最大的问题归根结底两句话： 不可能用一场战役对抗持续威胁；不可能用有限分析对抗无限未知。 Ⅲ. 从自信到自省：RHEL、CentOS backport版本BIND漏洞 2018年12月20日凌晨，在备战冬至的软件供应链安全大赛决赛时，我注意到漏洞预警平台捕获的一封邮件。但这不是一个漏洞初始披露邮件，而是对一个稍早已披露的BIND在RedHat、CentOS发行版上特定版本的1day漏洞CVE-2018-5742，由BIND的官方开发者进行额外信息澄(shuǎi)清(guō)的邮件。 一些必要背景 关于BIND 互联网的一个古老而基础的设施是DNS，这个概念在读者不应陌生。而BIND“是现今互联网上最常使用的DNS软件，使用BIND作为服务器软件的DNS服务器约占所有DNS服务器的九成。BIND现在由互联网系统协会负责开发与维护参考。”所以BIND的基础地位即是如此，因此也一向被大量白帽黑帽反复测试、挖掘漏洞，其开发者大概也一直处在紧绷着应对的处境。 关于ISC和RedHat 说到开发者，上面提到BIND的官方开发者是互联网系统协会（ISC）。ISC是一个老牌非营利组织，目前主要就是BIND和DHCP基础设施的维护者。而BIND本身如同大多数历史悠久的互联网基础开源软件，是4个UCB在校生在DARPA资助下于1984年的实验室产物，直到2012年由ISC接管。 那么RedHat在此中是什么角色呢？这又要提到我之前提到的Linux发行版和自带软件维护策略。Red Hat Enterprise Linux（RHEL）及其社区版CentOS秉持着稳健的软件策略，每个大的发行版本的软件仓库，都只选用最必要且质量久经时间考验的软件版本，哪怕那些版本实在是老掉牙。这不是一种过分的保守，事实证明这种策略往往给RedHat用户在最新漏洞面前提供了保障——代码总是跑得越少，潜在漏洞越多。 但是这有两个关键问题。一方面，如果开源基础软件被发现一例有历史沿革的代码漏洞，那么官方开发者基本都只为其最新代码负责，在当前代码上推出修复补丁。另一方面，互联网基础设施虽然不像其上的应用那样爆发性迭代，但依然持续有一些新特性涌现，其中一些是必不可少的，但同样只在最新代码中提供。两个刚需推动下，各Linux发行版对长期支持版本系统的软件都采用一致的策略，即保持其基础软件在一个固定的版本，但对于这些版本软件的最新漏洞、必要的最新软件特性，由发行版维护者将官方开发者最新代码改动“向后移植”到旧版本代码中，即backport。这就是基础软件的“官宣”碎片化的源头。 讲道理，Linux发行版维护者与社区具有比较靠谱的开发能力和监督机制，backport又基本就是一些复制粘贴工作，应当是很稳当的……但真是如此吗？ CVE-2018-5742漏洞概况 CVE-2018-5742是一个简单的缓冲区溢出类型漏洞，官方评定其漏洞等级moderate，认为危害不大，漏洞修复不积极，披露信息不多，也没有积极给出代码修复patch和新版本rpm包。因为该漏洞仅在设置DEBUG_LEVEL为10以上才会触发，由远程攻击者构造畸形请求造成BIND服务崩溃，在正常的生产环境几乎不可能具有危害，RedHat官方也只是给出了用户自查建议。 这个漏洞只出现在RHEL和CentOS版本7中搭载的BIND 9.9.4-65及之后版本。RedHat同ISC的声明中都证实，这个漏洞的引入原因，是RedHat在尝试将BIND 9.11版本2016年新增的NTA机制向后移植到RedHat 7系中固定搭载的BIND 9.9版本代码时，偶然的代码错误。NTA是DNS安全扩展（DNSSEC）中，用于在特定域关闭DNSSEC校验以避免不必要的校验失败的机制；但这个漏洞不需要对NTA本身有进一步了解。 漏洞具体分析 官方没有给出具体分析，但根据CentOS社区里先前有用户反馈的bug，我得以很容易还原漏洞链路并定位到根本原因。 若干用户共同反馈，其使用的BIND 9.9.4-RedHat-9.9.4-72.el7发生崩溃（coredump），并给出如下的崩溃时调用栈backtrace： 这个调用过程的逻辑为，在9 dns_message_logfmtpacket函数判断当前软件设置是否DEBUG_LEVEL大于10，若是，对用户请求数据包做日志记录，先后调用8 dns_message_totext、7 dns_message_sectiontotext、6 dns_master_rdatasettotext、5 rdataset_totext将请求进行按协议分解分段后写出。 由以上关键调用环节，联动RedHat在9.9.4版本BIND源码包中关于引入NTA特性的源码patch，进行代码分析，很快定位到问题产生的位置，在上述backtrace中的5，masterdump.c文件rdataset_totext函数。漏洞相关代码片段中，RedHat进行backport后，这里引入的代码为： 这里判断对于请求中的注释类型数据，直接通过isc_buffer_putstr宏对缓存进行操作，在BIND工程中自定义维护的缓冲区结构对象target上，附加一字节字符串（一个分号）。而漏洞就是由此产生：isc_buffer_putstr中不做缓冲区边界检查保证，这里在缓冲区已满情况下将造成off-by-one溢出，并触发了缓冲区实现代码中的assertion。 而ISC上游官方版本的代码在这里是怎么写的呢？找到ISC版本BIND 9.11代码，这里是这样的： 这里可以看到，官方代码在做同样的“附加一个分号”这个操作时，审慎的使用了做缓冲区剩余空间校验的str_totext函数，并额外做返回值成功校验。而上述提到的str_totext函数与RETERR宏，在移植版本的masterdump.c中，RedHat开发者也都做了保留。但是，查看代码上下文发现，在RedHat开发者进行代码移植过程中，对官方代码进行了功能上的若干剪裁，包括一些细分数据类型记录的支持；而这里对缓冲区写入一字节，也许开发者完全没想到溢出的可能，所以自作主张地简化了代码调用过程。 问题思考 这个漏洞本身几乎没什么危害，但是背后足以引起思考。 没有人在“借”别人代码时能不出错 不同于之前章节提到的那种场景——将代码文件或片段复制到自己类似的代码上下文借用——backport作为一种官方且成熟的做法，借用的代码来源、粘贴到的代码上下文，是具有同源属性的，而且开发者一般是追求稳定性优先的社区开发人员，似乎质量应该有足够保障。但是这里的关键问题是：代码总要有一手、充分的语义理解，才能有可信的使用保障；因此，只要是处理他人的代码，因为不够理解而错误使用的风险，只可能减小，没办法消除。 如上分析，本次漏洞的产生看似只是做代码移植的开发者“自作主张”之下“改错了”。但是更广泛且可能的情况是，原始开发者在版本迭代中引入或更新大量基础数据结构、API的定义，并用在新的特性实现代码中；而后向移植开发人员仅需要最小规模的功能代码，所以会对增量代码进行一定规模的修改、剪裁、还原，以此适应旧版本基本代码。这些过程同样伴随着第三方开发人员不可避免的“望文生义”，以及随之而来的风险。后向移植操作也同样助长了软件碎片化过程，其中每一个碎片都存在这样的问题；每一个碎片在自身生命周期也将有持续性影响。 多级复制粘贴无异于雪上加霜 这里简单探讨的是企业通行的系统和基础软件建设实践。一些国内外厂商和社区发布的定制化Linux发行版，本身是有其它发行版，如CentOS特定版本渊源的，在基础软件上即便同其上游发行版最新版本间也存在断层滞后。RedHat相对于基础软件开发者之间已经隔了一层backport，而我们则人为制造了二级风险。 在很多基础而关键的软件上，企业系统基础设施的维护者出于与RedHat类似的初衷，往往会决定自行backport一份拷贝；通过早年心脏滴血事件的洗礼，即暴露出来OpenSSL一个例子。无论是需要RHEL还没来得及移植的新版本功能特性，还是出于对特殊使用上下文场景中更高执行效率的追求，企业都可能自行对RHEL上基础软件源码包进行修改定制重打包。这个过程除了将风险幂次放大外，也进一步加深了代码的不可解释性（包括基础软件开发人员流动性带来的不可解释）。 Ⅳ. 从武功到死穴：从systemd-journald信息泄露一窥API误用 1月10日凌晨两点，漏洞预警平台爬收取一封漏洞披露邮件。披露者是Qualys，那就铁定是重型发布了。最后看披露漏洞的目标，systemd？这就非常有意思了。 一些必要背景 systemd是什么，不好简单回答。Linux上面软件命名，习惯以某软件名后带个‘d’表示后台守护管理程序；所以systemd就可以说是整个系统的看守吧。而即便现在描述了systemd是什么，可能也很快会落伍，因为其初始及核心开发者Lennart Poettering（供职于Red Hat）描述它是“永无开发完结完整、始终跟进技术进展的、统一所有发行版无止境的差异”的一种底层软件。笼统讲有三个作用：中央化系统及设置管理；其它软件开发的基础框架；应用程序和系统内核之间的胶水。如今几乎所有Linux发行版已经默认提供systemd，包括RHEL/CentOS 7及后续版本。总之很基础、很底层、很重要就对了。systemd本体是个主要实现init系统的框架，但还有若干关键组件完成其它工作；这次被爆漏洞的是其journald组件，是负责系统事件日志记录的看守程序。 额外地还想简单提一句Qualys这个公司。该公司创立于1999年，官方介绍为信息安全与云安全解决方案企业，to B的安全业务非常全面，有些也是国内企业很少有布局的方面；例如上面提到的涉及碎片化和代码移植过程的历史漏洞移动，也在其漏洞管理解决方案中有所体现。但是我们对这家公司粗浅的了解来源于其安全研究团队近几年的发声，这两年间发布过的，包括有『stack clash』、『sudo get_tty_name提权』、『OpenSSH信息泄露与堆溢出』、『GHOST：glibc gethostbyname缓冲区溢出』等大新闻（仅截至2017年年中）。从中可见，这个研究团队专门啃硬骨头，而且还总能开拓出来新的啃食方式，往往爆出来一些别人没想到的新漏洞类型。从这个角度，再联想之前刷爆朋友圈的《安全研究者的自我修养》所倡导的“通过看历史漏洞、看别人的最新成果去举一反三”的理念，可见差距。 CVE-2018-16866漏洞详情 这次漏洞披露，打包了三个漏洞： ·16864和16865是内存破坏类型 ·16866是信息泄露 ·而16865和16866两个漏洞组和利用可以拿到root shell。 漏洞分析已经在披露中写的很详细了，这里不复述；而针对16866的漏洞成因来龙去脉，Qualys跟踪的结果留下了一点想象和反思空间，我们来看一下。 漏洞相关代码片段是这样的（漏洞修复前）： 读者可以先肉眼过一遍这段代码有什么问题。实际上我一开始也没看出来，向下读才恍然大悟。 这段代码中，外部信息输入通过buf传入做记录处理。输入数据一般包含有空白字符间隔，需要分隔开逐个记录，有效的分隔符包括空格、制表符、回车、换行，代码中将其写入常量字符串；在逐字符扫描输入数据字符串时，将当前字符使用strchr在上述间隔符字符串中检索是否匹配，以此判断是否为间隔符；在240行，通过这样的判断，跳过记录单元字符串的头部连续空白字符。 但是问题在于，strchr这个极其基础的字符串处理函数，对于C字符串终止字符'\0'的处理上有个坑：'\0'也被认为是被检索字符串当中的一个有效字符。所以在240行，当当前扫描到的字符为字符串末尾的NULL时，strchr返回的是WHITESPACE常量字符串的终止位置而非NULL，这导致了越界。 看起来，这是一个典型的问题：API误用（API mis-use），只不过这个被误用的库函数有点太基础，让我忍不住想是不是还会有大量的类似漏洞……当然也反思我自己写的代码是不是也有同样情况，然而略一思考就释然了——我那么笨的代码都用for循环加if判断了:) 漏洞引入和消除历史 有意思的是，Qualys研究人员很贴心地替我做了一步漏洞成因溯源，这才是单独提这个漏洞的原因。漏洞的引入是在2015年的一个commit中： 在GitHub中，定位到上述2015年的commit信息，这里commit的备注信息为： journald: do not strip leading whitespace from messages. Keep leading whitespace for compatibility with older syslog implementations. Also useful when piping formatted output to the logger command. Keep removing trailing whitespace. OK，看起来是一个兼容性调整，对记录信息不再跳过开头所有连续空白字符，只不过用strchr的简洁写法比较突出开发者精炼的开发风格（并不），说得过去。 之后在2018年八月的一个当时尚未推正式版的另一次commit中被修复了，先是还原成了ec5ff4那次commit之前的写法，然后改成了加校验的方式： 虽然Qualys研究者认为上述的修改是“无心插柳”的改动，但是在GitHub可以看到，a6aadf这次commit是因为有外部用户反馈了输入数据为单个冒号情况下journald堆溢出崩溃的issue，才由开发者有目的性地修复的；而之后在859510这个commit再次改动回来，理由是待记录的消息都是使用单个空格作为间隔符的，而上一个commit粗暴地去掉了这种协议兼容性特性。 如果没有以上纠结的修改和改回历史，也许我会倾向于怀疑，在最开始漏洞引入的那个commit，既然改动代码没有新增功能特性、没有解决什么问题（毕竟其后三年，这个改动的代码也没有被反映issue），也并非出于代码规范等考虑，那么这么轻描淡写的一次提交，难免有人为蓄意引入漏洞的嫌疑。当然，看到几次修复的原因，这种可能性就不大了，虽然大家仍可以保留意见。但是抛开是否人为这个因素，单纯从代码的漏洞成因看，一个传统但躲不开的问题仍值得探讨：API误用。 API误用：程序员何苦为难程序员 如果之前的章节给读者留下了我反对代码模块化和复用的印象，那么这里需要正名一下，我们认可这是当下开发实践不可避免的趋势，也增进了社会开发速度。而API的设计决定了写代码和用代码的双方“舒适度”的问题，由此而来的API误用问题，也是一直被当做单纯的软件工程课题讨论。在此方面个人并没有什么研究，自然也没办法系统地给出分类和学术方案，只是谈一下自己的经验和想法。 一篇比较新的学术文章总结了API误用的研究，其中一个独立章节专门分析Java密码学组件API误用的实际，当中引述之前论文认为，密码学API是非常容易被误用的，比如对期望输入数据（数据类型，数据来源，编码形式）要求的混淆，API的必需调用次序和依赖缺失（比如缺少或冗余多次调用了初始化函数、主动资源回收函数）等。凑巧在此方面我有一点体会：曾经因为业务方需要，需要使用C++对一个Java的密码基础中间件做移植。Java对密码学组件支持，有原生的JDK模块和权威的BouncyCastle包可用；而C/C++只能使用第三方库，考虑到系统平台最大兼容和最小代码量，使用Linux平台默认自带的OpenSSL的密码套件。但在开发过程中感受到了OpenSSL满满的恶意：其中的API设计不可谓不反人类，很多参数没有明确的说明（比如同样是表示长度的函数参数，可能在不同地方分别以字节/比特/分组数为计数单位）；函数的线程安全没有任何解释标注，需要自行试验；不清楚函数执行之后，是其自行做了资源释放还是需要有另外API做gc，不知道资源释放操作时是否规规矩矩地先擦除后释放……此类问题不一而足，导致经过了漫长的测试之后，这份中间件才提供出来供使用。而在业务场景中，还会存在比如其它语言调用的情形，这些又暴露出来OpenSSL API误用的一些完全无从参考的问题。这一切都成为了噩梦；当然这无法为我自己开解是个不称职开发的指责，但仅就OpenSSL而言其API设计之恶劣也是始终被人诟病的问题，也是之后其他替代者宣称改进的地方。 当然，问题是上下游都脱不了干系的。我们自己作为高速迭代中的开发人员，对于二方、三方提供的中间件、API，又有多少人能自信地说自己仔细、认真地阅读过开发指南和API、规范说明呢？做过通用产品技术运营的朋友可能很容易理解，自己产品的直接用户日常抛出不看文档的愚蠢问题带来的困扰。对于密码学套件，这个问题还好办一些，毕竟如果在没有背景知识的情况下对API望文生义地一通调用，绝大多数情况下都会以抛异常形式告终；但还是有很多情况，API误用埋下的是长期隐患。 不是所有API误用情形最终都有机会发展成为可利用的安全漏洞，但作为一个由人的因素引入的风险，这将长期存在并困扰软件供应链（虽然对安全研究者、黑客与白帽子是很欣慰的事情）。可惜，传统的白盒代码扫描能力，基于对代码语义的理解和构建，但是涉及到API则需要预先的抽象，这一点目前似乎仍然是需要人工干预的事情；或者轻量级一点的方案，可以case by case地分析，为所有可能被误用的API建模并单独扫描，这自然也有很强局限性。在一个很底层可信的开发者还对C标准库API存在误用的现实内，我们需要更多的思考才能说接下来的解法。 Ⅴ. 从规则到陷阱：NASA JIRA误配置致信息泄露血案 软件的定义包括了代码组成的程序，以及相关的配置、文档等。当我们说软件的漏洞、风险时，往往只聚焦在其中的代码中；关于软件供应链安全风险，我们的比赛、前面分析的例子也都聚焦在了代码的问题；但是真正的威胁都来源于不可思议之处，那么代码之外有没有可能存在来源于上游的威胁呢？这里就借助实例来探讨一下，在“配置”当中可能栽倒的坑。 引子：发不到500英里以外的邮件？ 让我们先从一个轻松愉快的小例子引入。这个例子初见于Linux中国的一篇译文。 简单说，作者描述了这么一个让人啼笑皆非的问题：单位的邮件服务器发送邮件，发送目标距离本地500英里范围之外的一律失败，邮件就像悠悠球一样只能飞出一定距离。这个问题本身让描述者感到尴尬，就像一个技术人员被老板问到“为什么从家里笔记本上Ctrl-C后不能在公司台式机上Ctrl-V”一样。 经过令人窒息的分析操作后，笔者定位到了问题原因：笔者作为负责的系统管理员，把SunOS默认安装的Senmail从老旧的版本5升级到了成熟的版本8，且对应于新版本诸多的新特性进行了对应配置，写入配置文件sendmail.cf；但第三方服务顾问在对单位系统进行打补丁升级维护时，将系统软件“升级”到了系统提供的最新版本，因此将Sendmail实际回退到了版本5，却为了软件行为一致性，原样保留了高版本使用的配置文件。但Sendmail并没有在大版本间保证配置文件兼容性，这导致很多版本5所需的配置项不存在于保留下来的sendmail.cf文件中，程序按默认值0处理；最终引起问题的就是，邮件服务器与接收端通信的超时时间配置项，当取默认配置值0时，邮件服务器在1个单位时间（约3毫秒）内没有收到网络回包即认为超时，而这3毫秒仅够电信号打来回飞出500英里。 这个“故事”可能会给技术人员一点警醒，错误的配置会导致预期之外的软件行为，但是配置如何会引入软件供应链方向的安全风险呢？这就引出了下一个重磅实例。 JIRA配置错误致NASA敏感信息泄露案例 我们都听过一个事情，马云在带队考察美国公司期间问Google CEO Larry Page自视谁为竞争对手，Larry的回答是NASA，因为最优秀的工程师都被NASA的梦想吸引过去了。由此我们显然能窥见NASA的技术水位之高，这样的人才团队大概至少是不会犯什么低级错误的。 但也许需要重新定义“低级错误”……1月11日一篇技术文章披露，NASA某官网部署使用的缺陷跟踪管理系统JIRA存在错误的配置，可分别泄漏内部员工（JIRA系统用户）的全部用户名和邮件地址，以及内部项目和团队名称到公众，如下： 问题的原因解释起来也非常简单：JIRA系统的过滤器和配置面板中，对于数据可见性的配置选项分别选定为All users和Everyone时，系统管理人员想当然地认为这意味着将数据对所有“系统用户”开放查看，但是JIRA的这两个选项的真实效果逆天，是面向“任意人”开放，即不限于系统登录用户，而是任何查看页面的人员。看到这里，我不厚道地笑了……“All users”并不意味着“All ‘users’”，意不意外，惊不惊喜？ 但是这种字面上把戏，为什么没有引起NASA工程师的注意呢，难道这样逆天的配置项没有在产品手册文档中加粗标红提示吗？本着为JIRA产品设计找回尊严的态度，我深入挖掘了一下官方说明，果然在Atlassian官方的一份confluence文档（看起来更像是一份增补的FAQ）中找到了相关说明： 所有未登录访客访问时，系统默认认定他们是匿名anonymous用户，所以各种权限配置中的all users或anyone显然应该将匿名用户包括在内。在7.2及之后版本中，则提供了“所有登录用户”的选项。 可以说是非常严谨且贴心了。比较讽刺的是，在我们的软件供应链安全大赛·C源代码赛季期间，我们设计圈定的恶意代码攻击目标还包括JIRA相关的敏感信息的窃取，但是却想不到有这么简单方便的方式，不动一行代码就可以从JIRA中偷走数据。 软件的使用，你“配”吗？ 无论是开放的代码还是成型的产品，我们在使用外部软件的时候，都是处于软件供应链下游的消费者角色，为了要充分理解上游开发和产品的真实细节意图，需要我们付出多大的努力才够“资格”？ 上一章节我们讨论过源码使用中必要细节信息缺失造成的“API误用”问题，而软件配置上的“误用”问题则复杂多样得多。从可控程度上讨论，至少有这几种因素定义了这个问题： ·软件用户对必要配置的现有文档缺少了解。这是最简单的场景，但又是完全不可避免的，这一点上我们所有有开发、产品或运营角色经验的应该都曾经体会过向不管不顾用户答疑的痛苦，而所有软件使用者也可以反省一下对所有软件的使用是否都以完整细致的文档阅读作为上手的准备工作，所以不必多说。 ·软件拥有者对配置条目缺少必要明确说明文档。就JIRA的例子而言，将NASA工程师归为上一条错误有些冤枉，而将JIRA归为这条更加合适。在边角但重要问题上的说明通过社区而非官方文档形式发布是一种不负责任的做法，但未引发安全事件的情况下还有多少这样的问题被默默隐藏呢？我们没办法要求在使用软件之前所有用户将软件相关所有文档、社区问答实现全部覆盖。这个问题范围内一个代表性例子是对配置项的默认值以及对应效果的说明缺失。 ·配置文件版本兼容性带来的误配置和安全问题。实际上，上面的SunOS Sendmail案例足以点出这个问题的存在性，但是在真实场景下，很可能不会以这么戏剧性形式出现。在企业的系统运维中，系统的版本迭代常见，但为软件行为一致性，配置的跨版本迁移是不可避免的操作；而且软件的更新迭代也不只会由系统更新推动，还有大量出于业务性能要求而主动进行的定制化升级，对于中小企业基础设施建设似乎是一个没怎么被提及过的问题。 ·配置项组合冲突问题。尽管对于单个配置项可能明确行为与影响，但是特定的配置项搭配可能造成不可预知的效果。这完全有可能是由于开发者与用户在信息不对等的情况下产生：开发者认为用户应该具有必需的背景知识，做了用户应当具备规避配置冲突能力的假设。一个例子是，对称密码算法在使用ECB、CBC分组工作模式时，从密码算法上要求输入数据长度必须是分组大小的整倍数，但如果用户搭配配置了秘钥对数据不做补齐（nopadding），则引入了非确定性行为：如果密码算法库对这种组合配置按某种默认补齐方式操作数据则会引起歧义，但如果在算法库代码层面对这种组合抛出错误则直接影响业务。 ·程序对配置项处理过程的潜在暗箱操作。这区别于简单的未文档化配置项行为，仅特指可能存在的蓄意、恶意行为。从某种意义上，上述“All users”也可以认为是这样的一种陷阱，通过浅层次暗示，引导用户做出错误且可能引起问题的配置。另一种情况是特定配置组合情况下触发恶意代码的行为，这种触发条件将使恶意代码具有规避检测的能力，且在用户基数上具有一定概率的用户命中率。当然这种情况由官方开发者直接引入的可能性很低，但是在众包开发的情况下如果存在，那么扫描方案是很难检测的。 Ⅵ. 从逆流到暗流：恶意代码溯源后的挑战 如果说前面所说的种种威胁都是面向关键目标和核心系统应该思考的问题，那么最后要抛出一个会把所有人拉进赛场的理由。除了前面所有那些在软件供应链下游被动污染受害的情况，还有一种情形：你有迹可循的代码，也许在不经意间会“反哺”到黑色产业链甚至特殊武器中；而现在研究用于对程序进行分析和溯源的技术，则会让你陷入百口莫辩的境地。 案例：黑产代码模块溯源疑云 1月29日，猎豹安全团队发布技术分析通报文章《电信、百度客户端源码疑遭泄漏，驱魔家族窃取隐私再起波澜》，矛头直指黑产上游的恶意信息窃取代码模块，认定其代码与两方产品存在微妙的关联：中国电信旗下“桌面3D动态天气”等多款软件，以及百度旗下“百度杀毒”等软件（已不可访问）。 文章中举证有三个关键点。 首先最直观的，是三者使用了相同的特征字符串、私有文件路径、自定义内部数据字段格式； 其次，在关键代码位置，三者在二进制程序汇编代码层面具有高度相似性； 最终，在一定范围的非通用程序逻辑上，三者在经过反汇编后的代码语义上显示出明显的雷同，并提供了如下两图佐证（图片来源）： 文章指出的涉事相关软件已经下线，对于上述样本文件的相似度试验暂不做复现，且无法求证存在相似、疑似同源的代码在三者中占比数据。对于上述指出的代码雷同现象，猎豹安全团队认为： 我们怀疑该病毒模块的作者通过某种渠道(比如“曾经就职”)，掌握有中国电信旗下部分客户端/服务端源码，并加以改造用于制作窃取用户隐私的病毒，另外在该病毒模块的代码中，我们还发现“百度”旗下部分客户端的基础调试日志函数库代码痕迹，整个“驱魔”病毒家族疑点重重，其制作传播背景愈发扑朔迷离。 这样的推断，固然有过于直接的依据（例如三款代码中均使用含有“baidu”字样的特征注册表项）；但更进一步地，需要注意到，三个样本在所指出的代码位置，具有直观可见的二进制汇编代码结构的相同，考虑到如果仅仅是恶意代码开发者先逆向另外两份代码后借鉴了代码逻辑，那么在面临反编译、代码上下文适配重构、跨编译器和选项的编译结果差异等诸多不确定环节，仍能保持二进制代码的雷同，似乎确实是只有从根本上的源代码泄漏（抄袭）且保持相同的开发编译环境才能成立。 但是我们却又无法做出更明确的推断。这一方面当然是出于严谨避免过度解读；而从另一方面考虑，黑产代码的一个关键出发点就是“隐藏自己”，而这里居然如此堂而皇之地照搬了代码，不但没有进行任何代码混淆、变形，甚至没有抹除疑似来源的关键字符串，如果将黑产视为智商在线的对手，那这里背后是否有其它考量，就值得琢磨了。 代码的比对、分析、溯源技术水准 上文中的安全团队基于大量样本和粗粒度比对方法，给出了一个初步的判断和疑点。那么是否有可能获得更确凿的分析结果，来证实或证伪同源猜想呢？ 无论是源代码还是二进制，代码比对技术作为一种基础手段，在软件供应链安全分析上都注定仍然有效。在我们的软件供应链安全大赛期间，针对PE二进制程序类型的题目，参赛队伍就纷纷采用了相关技术手段用于目标分析，包括：同源性分析，用于判定与目标软件相似度最高的同软件官方版本；细粒度的差异分析，用于尝试在忽略编译差异和特意引入的混淆之外，定位特意引入的恶意代码位置。当然，作为比赛中针对性的应对方案，受目标和环境引导约束，这些方法证明了可行性，却难以保证集成有最新技术方案。那么做一下预言，在不计入情报辅助条件下，下一代的代码比对将能够到达什么水准？ 这里结合近一年和今年内，已发表和未发表的学术领域顶级会议的相关文章来简单展望： ·针对海量甚至全量已知源码，将可以实现准确精细化的“作者归属”判定。在ACM CCS‘18会议上曾发表的一篇文章《Large-Scale and Language-Oblivious Code Authorship Identification》，描述了使用RNN进行大规模代码识别的方案，在圈定目标开发者，并预先提供每个开发者的5-7份已知的代码文件后，该技术方案可以很有效地识别大规模匿名代码仓库中隶属于每个开发者的代码：针对1600个Google Code Jam开发者8年间的所有代码可以实现96%的成功识别率，而针对745个C代码开发者于1987年之后在GitHub上面的全部公开代码仓库，识别率也高达94.38%。这样的结果在当下的场景中，已经足以实现对特定人的代码识别和跟踪（例如，考虑到特定开发人员可能由于编码习惯和规范意识，在时间和项目跨度上犯同样的错误）；可以预见，在该技术方向上，完全可以期望摆脱特定已知目标人的现有数据集学习的过程，并实现更细粒度的归属分析，例如代码段、代码行、提交历史。 ·针对二进制代码，更准确、更大规模、更快速的代码主程序分析和同源性匹配。近年来作为一项程序分析基础技术研究，二进制代码相似性分析又重新获得了学术界和工业界的关注。在2018年和2019（已录用）的安全领域四大顶级会议上，每次都会有该方向最新成果的展示，如S&P‘2019上录用的《Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization》，实现无先验知识的条件下的最优汇编代码级别克隆检测，针对漏洞库的漏洞代码检测可实现0误报、100%召回。而2018年北京HITB会议上，Google Project Zero成员、二进制比对工具BinDiff原始作者Thomas Dullien，探讨了他借用改造Google自家SimHash算法思想，用于针对二进制代码控制流图做相似性检测的尝试和阶段结果；这种引入规模数据处理的思路，也可期望能够在目前其他技术方案大多精细化而低效的情况下，为高效、快速、大规模甚至全量代码克隆检测勾出未来方案。 ·代码比对方案对编辑、优化、变形、混淆的对抗。近年所有技术方案都以对代码“变种”的检测有效性作为关键衡量标准，并一定程度上予以保证。上文CCS‘18论文工作，针对典型源代码混淆（如Tigress）处理后的代码，大规模数据集上可有93.42%的准确识别率；S&P‘19论文针对跨编译器和编译选项、业界常用的OLLVM编译时混淆方案进行试验，在全部可用的混淆方案保护之下的代码仍然可以完成81%以上的克隆检测。值得注意的是以上方案都并非针对特定混淆方案单独优化的，方法具有通用价值；而除此以外还有很多针对性的的反混淆研究成果可用；因此，可以认为在采用常规商用代码混淆方案下，即便存在隐藏内部业务逻辑不被逆向的能力，但仍然可以被有效定位代码复用和开发者自然人。 代码溯源技术面前的“挑战” 作为软件供应链安全的独立分析方，健壮的代码比对技术是决定性的基石；而当脑洞大开，考虑到行业的发展，也许以下两种假设的情景，将把每一个“正当”的产品、开发者置于尴尬的境地。 代码仿制 在本章节引述的“驱魔家族”代码疑云案例中，黑产方面通过某种方式获得了正常代码中，功能逻辑可以被自身复用的片段，并以某种方法将其在保持原样的情况下拼接形成了恶意程序。即便在此例中并非如此，但这却暴露了隐忧：将来是不是有这种可能，我的正常代码被泄漏或逆向后出现在恶意软件中，被溯源后扣上黑锅？ 这种担忧可能以多种渠道和形式成为现实。 从上游看，内部源码被人为泄漏是最简单的形式（实际上，考虑到代码的完整生命周期似乎并没有作为企业核心数据资产得到保护，目前实质上有没有这样的代码在野泄漏还是个未知数），而通过程序逆向还原代码逻辑也在一定程度上可获取原始代码关键特征。 从下游看，则可能有多种方式将恶意代码伪造得像正常代码并实现“碰瓷”。最简单地，可以大量复用关键代码特征（如字符串，自定义数据结构，关键分支条件，数据记录和交换私有格式等）。考虑到在进行溯源时，分析者实际上不需要100%的匹配度才会怀疑，因此仅仅是仿造原始程序对于第三方公开库代码的特殊定制改动，也足以将公众的疑点转移。而近年来类似自动补丁代码搜索生成的方案也可能被用来在一份最终代码中包含有二方甚至多方原始代码的特征和片段。 基于开发者溯源的定点渗透 既然在未来可能存在准确将代码与自然人对应的技术，那么这种技术也完全可能被黑色产业利用。可能的忧患包括强针对性的社会工程，结合特定开发者历史代码缺陷的漏洞挖掘利用，联动第三方泄漏人员信息的深层渗透，等等。这方面暂不做联想展开。 〇. 没有总结 作为一场旨在定义“软件供应链安全”威胁的宣言，阿里安全“功守道”大赛将在后续给出详细的分解和总结，其意义价值也许会在一段时间之后才能被挖掘。 但是威胁的现状不容乐观，威胁的发展不会静待；这一篇随笔仅仅挑选六个侧面做摘录分析，可即将到来的趋势一定只会进入更加发散的境地，因此这里，没有总结。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/systemino/article/details/90114743。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

... 多平台游戏引擎 多处理器环境下的游戏编程 工作管道及游戏资产数据库 作者／译者简介 作者介绍：Jason Gregory在1994年开始任职专业软件工程师，自1999年3月开始在游戏产业中任职软件工程师。在圣迭哥Midway Home Entertainment公司开始游戏编程的他，为《疯狂飞行员（Freaky Flyers）》及《Crank the Weasel》开发PlayStation 2/Xbox上的动画系统。在2003年，他转到洛杉矶艺电，为《荣誉勋章：血战太平洋（Medal of Honor: Pacific Assault）》开发游戏引擎及游戏性技术，并在《荣誉勋章：空降神兵（Medal of Honor: Airborne）》中担任首席工程师。他现时是顽皮狗公司的通才程序员，为《神秘海域：德雷克船长的宝藏（Uncharted: Drake's Fortune）》及《神秘海域：纵横四海（Uncharted: Among Thieves）》开发引擎及游戏性软件。他也在南加州大学教授游戏技术的课程。 译者简介：叶劲峰（Milo Yip）从小自习编程，并爱好计算机图形学。上中学时兼职开发策略RPG《王子传奇》，该游戏在1995年于台湾发行。其后他获取了香港大学认知科学学士、香港中文大学系统工程及工程管理哲学硕士。毕业后在香港理工大学设计学院从事游戏引擎及相关技术的研发，职至项目主任。除发表学术文章外，也曾合著《DirectX9游戏编程实务》。2008年往上海育碧担任引擎工程师开发《美食从天而降（Cloudy with a Chance of Meatballs）》Xbox360/PS3/Wii/PC，2009年起于麻辣马开发《爱丽丝：疯狂回归（Alice: Madness Returns）》Xbox360/PS3/PC，2011年加入腾讯互动娱乐引擎技术中心担任专家工程师，所研发的技术已用于《斗战神》、《天涯明月刀》、《众神争霸》等项目中。 推荐序1 最初拿到《Game Engine Architecture》一书的英文版，是编辑侠少邮寄给我的打印版。他建议我接下翻译此书的合同。当时我正在杭州带领一个团队开发3D游戏引擎，我和我的同事都对这本书的内容颇有兴趣，两大本打印的英文书立刻在同事间传开。可惜那段时间个人精力顾及不来，把近千页的英文读物精读而后翻译成中文对个人的业余时间是个极大的挑战，不能担此翻译任务颇为遗憾。 不久以后听说Milo Yip（叶劲峰）已开始着手翻译，甚为欣喜。翻译此巨著，他一定是比我更合适的人选。我和Milo虽未曾蒙面，但神交已久。在网络上读过一些他的成长经历，和我颇为相似，心有戚戚。他对游戏3D实时渲染技术研究精深为我所不及，我们曾通过Google Talk讨论过许多技术问题，他都有独到的见解。翻译工作开始后，Milo是香港人，英文技术术语在香港的中文译法和大陆的有许多不同。但此书由大陆出版社出版，考虑到面对的读者主要是大陆程序员，Milo希望能更符合大陆程序员的用词习惯，所以在翻译一开始就通过Google Docs创建了协作页面，邀请大家共同探讨书中技术名词的中译名。从中我们可以一窥他作为译者的慎重。 三年之后，有幸在出版之前就拿到了完整的译本。这是一本用LaTeX精心排版的800页的电子书，我只花了一周时间，几乎是一口气读完。流畅的阅读享受，绝对不仅仅是因为原著精彩的内容，精美的版面和翔实的译注也加了不少分。 在阅读本书的过程中，我不只一次地获得共鸣。例如在第5章的内存管理系统的介绍中，作者介绍的几种游戏特有的内存管理方法我都曾在项目中用过，而这是第一次有书籍专门将这些方法详尽记录；又如第11章动画系统的介绍，我们也同样在3D引擎开发过程中改进原有动画片段混合方法的经历。虽然书中介绍的每个技术点，都可能可以在某篇论文，某本其他的书的章节，某篇网络blog上见过，但之前却无一本书可以把这些东西放在一起相互参照。对于从事游戏引擎开发的程序员来说，了解各种引擎在处理每个具体问题时的方案是相当重要的。而每种方案又各有利弊，即使不做引擎开发工作而是在某一特定游戏引擎上做游戏开发，从中也可以理解引擎的局限性以及可能的改进方法。尤其是第14章介绍的对游戏性相关系统的设计，各个开发人员几乎都是凭经验设计，很少见有书籍对这些做总结。对于基于渲染引擎做开发的游戏程序员，这是必须面对的工作，这一章会有很大的借鉴意义。 本书作者是业内资深的游戏引擎开发人，他所参于的《神秘海域》和《最后生还者》都是我的个人最爱。在玩游戏的过程中，作为游戏程序员的天性，自然会不断地猜想各个技术点是如何实现的，背后需要怎样的工具支持。能在书中一一得到印证是件特别开心的事情。作者反复强调代码实践的重要性，在书中遍布着C++代码。我不认为这些代码有直接取来使用的价值，但它们极大地帮助了读者理解书中的技术点。书中列出的顽皮狗工作室用lisp方言作为游戏配置脚本的范例也给我很大的启发，有了这些具体的代码示例以及作者本身的一线工程师背景，也让我确信书中那些关于主机游戏开发相关等，我所没有接触过的内容都也绝非泛泛而谈。 国内的游戏开发社区的壮大，主要是随最近十年的MMO风潮而生。而就在大型网络游戏在中国有些畸形发展，让这类游戏偏离电子游戏游戏性的趋势时，我们有幸迎来了为移动设备开发游戏的大潮。游戏开发的重心重新回到游戏性本身。我们更需要去借鉴单机游戏是如何为玩家带来更纯粹的游戏体验，我相信书中记录的各种技术点会变的更有帮助。 资深游戏开发及创业者 云风 @简悦云风 推荐序2 在我认识的许多游戏业开发同仁中，只有少数香港同胞，Milo Yip（叶劲峰）却正是这样一位给我印象非常深刻的优秀香港游戏开发者。我俩认识，是在Milo加入腾讯互动娱乐研发部引擎技术中心后，说来到现在也只是两年多时间。其间，他为人的谦逊务实，对待技术问题的严谨求真态度，对算法设计和性能优化的娴熟技术，都为人所称道。Milo一丝不苟的工作风格，甚至表现在对待技术文档排版这类事情上（Milo常执著地用LaTeX将技术文档排到完美），我想这一定是他在香港读大学、硕士及在香港理工大学的多媒体创新中心从事研究员，一贯沿袭至今的好作风。 我很高兴腾讯游戏有实力吸引到这样优秀的技术专家；即使在其已从上海迁回香港家中，依然选择到深圳腾讯互动娱乐总部工作。叶兄从此工作日每天早晚过关，来往香港和深圳两地，虽有舟车劳顿，但是兼顾了对家庭的照顾和在游戏引擎方面的专业研究，希望这样的状况是令他满意的。 认识叶兄当时，我便知道他在进行Jason Gregory所著《游戏引擎架构》一书的中译工作。因为自己从前也有业余翻译游戏开发有关书籍的经历，所以我能理解其中的辛苦和责任重大，对叶兄也更多一分钦佩。我以为，本书以及本书的中文读者最大的幸运便是，遇到叶兄这位对游戏有着如同对家对国般强烈责任感，犹如“游戏科学工作者”般的专业译者！ 现在（2013年年末）无疑是游戏史上对独立游戏制作者最友好的年代。开发设备方便获得（相对过往仅由主机厂商授权才能获得专利开发设备，现在有一台智能手机和一台个人电脑就可以开发）、技术工具友好、调试过程简单方便，且互联网上有丰富的例程和开源代码参考，也有网上社区便于交流。很多爱好者能够很快地制作出可运行的游戏原型，其中一些也能发布到应用商店。 但是不全面掌握各方面知识，尤其是游戏引擎架构知识，往往只能停留在勉强修改、凑合重用别人提供的资源的应用程度上，难以做极限的性能改进，更妄谈革命式的架构创新。这样的程度是很难在成千上万的游戏中脱颖而出的。我们所认可的真正的游戏大作，必定是在某方面大幅超越用户期待的产品。为了打造这样的产品，游戏内容创作者（策划、美术等）需要“戴着镣铐跳舞”（在当前的机能下争取更多的创作自由度），而引擎架构合理的游戏可以经得起──也值得进行──反复优化，最终可以提供更多的自由度，这是大作出现的技术前提。 书的作者、译者、出版社的编者，加上读者，大家是因书而结缘的有缘人。因叶兄这本《游戏引擎架构》译著而在线上线下相识的读者们，你们是不是因“了解游戏引擎架构，从而制作/优化好游戏”这样的理想而结了缘呢？ 亲爱的读者，愿你的游戏有一天因谜题巧妙绝伦、趣味超凡、虚拟世界气势磅礴、视觉效果逼真精美等专业因素取得业界褒奖，并得到玩家真诚的赞美。希望届时曾读叶兄这本《游戏引擎架构》译作的你，也可以回馈社会，回馈游戏开发的学习社区，帮助新人。希望你也可以建立微信公众号、博客等，或翻译游戏开发书籍，造福外语不好的读者，所以如果你的外语（英语、日语、韩语之于游戏行业比较重要）水平仍需精进，现在也可以同步加油了！ 腾讯《天天爱消除》游戏团队Leader 沙鹰 @也是沙鹰 译序 数千年以来，艺术家们通过文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧等传统艺术形式充实人类的精神层面。自20世纪中叶，计算机的普及派生出另一种艺术形式──电子游戏。游戏结合了上述传统艺术以及近代科技派生的其他艺术（如摄影、电影、动画），并且完全脱离了艺术欣赏这种单向传递的方式──游戏必然是互动的，“玩家”并不是“读者”、“观众”或“听众”，而是进入游戏世界、感知并对世界做出反应的参与者。 基于游戏的互动本质，游戏的制作通常比其他大众艺术复杂。商业游戏的制作通常需要各种人才的参与，而他们则需要依赖各种工具及科技。游戏引擎便是专门为游戏而设计的工具及科技集成。之所以称为引擎，如同交通工具中的引擎，提供了最核心的技术部分。因为复杂，研发成本高，人们不希望制作每款游戏（或车款）时都重新设计引擎，重用性是游戏引擎的一个重要设计目标。 然而，各游戏本身的性质以及平台的差异，使研发完全通用的游戏引擎变得极困难，甚至不可能。市面上出售的游戏引擎，有一些虽然已经达到很高的技术水平，但在商业应用中，很多时候还是需要因应个别游戏项目对引擎改造、整合、扩展及优化。因此，即使能使用市面上最好的商用引擎或自研引擎，我们仍需要理解当中的架构、各种机制和技术，并且分析及解决在制作中遇到的问题。这些也是译者曾任于上海两家工作室时的主要工作范畴。 选择翻译此著作，主要原因是在阅读中得到共鸣，并且能知悉一些知名游戏作品实际上所采用的方案。有感坊间大部分游戏开发书籍并不是由业内人士执笔，内容只足够应付一些最简单的游戏开发，欠缺宏观比较各种方案，技术与当今实际情况也有很大差距。而一些Gems类丛书虽然偶有好文章，但受形式所限欠缺系统性、全面性。难得本书原作者身为世界一流游戏工作室的资深游戏开发者（注1），在繁重的游戏开发工作外，还在大学教授游戏开发课程以至编写本著作。此外，从与内地同事的交流中，了解到许多从业者不愿意阅读外文书籍。为了普及知识及反馈业界社会，希望能尽绵力。 或许有些人以为本著作是针对单机／游戏机游戏的，并不适合国内以网游为主的环境。但译者认为这是一种误解，许多游戏本身所涉及的技术是具通用性的。例如游戏性相关的游戏性系统、场景管理、人工智能、物理模拟等部分，许多时候也会同时用于网游的前台和后台。现时，一些动作为主、非MMO的国内端游甚至会直接在后台运行传统意义上的游戏引擎。至于前台相关的技术，单机和端游的区别更少。此外，随着近年移动终端的兴起，其硬件性能已超越传统掌上游戏机，开发手游所需的技术与传统掌上游戏机并无太大差异。还可预料，现时单机／游戏机的一些较高级的架构及技术，将在不远的未来着陆移动终端平台。 译者认为，本书涵括游戏开发技术的方方面面，同时适合入门及经验丰富的游戏程序员。书名中的架构二字，并不单是给出一个系统结构图，而是描述每个子系统的需求、相关技术及与其他子系统的关系。对译者本人而言，本书的第11章（动画系统）及第14章（运行时游戏性基础系统）是本书特別精彩之处，含有许多少见于其他书籍的内容。而第10章（渲染引擎）由于是游戏引擎中的一个极大的部分，有限的篇幅可能未能覆盖广度及深度，推荐读者参考[1]（注2），人工智能方面也需参考其他专著。 本译作采用LaTeX排版（注3），以Inkscape编译矢量图片。为了令阅读更流畅，内文中的网址都统一改以脚注标示。另外，由于现时游戏开发相关的文献以英文为主，而且游戏开发涉及的知识面很广，本译作尽量以括号形式保留英文术语。为了方便读者查找内容，在附录中增设中英文双向索引（索引条目与原著的不同）。 本人在香港成长学习及工作，至2008年才赴内地游戏工作室工作，不黯内地的中文写作及用字习惯，翻译中曾遇到不少困难。有幸得到出版社人员以及良师益友的帮助，才能完成本译作。特别感谢周筠老师支持本作的提案，并耐心地给予协助及鼓励。编辑张春雨老师和卢鸫翔老师，以及好友余晟给予了大量翻译上的知识及指导。也感谢游戏业界专家云风、大宝和Dave给予了许多宝贵意见。此书的翻译及排版工作比预期更花时间，感谢妻子及儿女们的体谅。此次翻译工作历时三年半，因工作及家庭事宜导致严重延误，唯有在翻译及排版工作上更尽心尽力，希望求得等待此译作的读者们谅解。无论是批评或建议，诚希阁下通过电邮miloyip@gmail.com、新浪微博、豆瓣等渠道不吝赐教。 叶劲峰（Milo Yip） 2013年10月 原作者是顽皮狗（Naughty Dog）《神秘海域（Uncharted）》系列的通才程序员、《最后生还者（The Last of Us）》的首席程序员，之前还曾在EA和Midway工作。 中括号表示引用附录中的参考文献。一些参考条目加入了其中译本的信息。 具体是使用CTEX套装，它是在MiKTeX的基础上增加中文的支持。 前言 最早的电子游戏完全由硬件构成，但微处理器（microprocessor）的高速发展完全改变了游戏的面貌。现在的游戏是在多用途的PC和专门的电子游戏主机（video game console）上玩的，凭借软件带来绝妙的游戏体验。从最初的游戏诞生至今已有半个世纪，但很多人仍然认为游戏是一个未成熟的产业。即使游戏可能是个年轻的产业，若仔细观察，也会发现它正在高速发展。 现时游戏已成为一个上百亿美元的产业，覆盖不同年龄、性别的广泛受众。 千变万化的游戏，可以分为从纸牌游戏到大型多人在线游戏（massively multiplayer online game，MMOG）等多个种类（category）和“类型（genre）”（注1），也可以运行在任何装有微芯片（microchip）的设备上 。你现在可以在PC、手机及多种特别为游戏而设计的手持/电视游戏主机上玩游戏。家用电视游戏通常代表最尖端的游戏科技，又由于它们是周期性地推出新版本，因此有游戏机“世代”（generation）的说法。最新一代（注2）的游戏机包括微软的Xbox 360和索尼的PlayStation 3，但一定不可忽视长盛不衰的PC，以及最近非常流行的任天堂Wii。 最近，剧增的下载式休闲游戏，使这个多样化的商业游戏世界变得更复杂。虽然如此，大型游戏仍然是一门大生意。今天的游戏平台非常复杂，有难以置信的运算能力，这使软件的复杂度得以进一步提升。所有这些先进的软件都需要由人创造出来，这导致团队人数增加，开发成本上涨。随着产业变得成熟，开发团队要寻求更好、更高效的方式去制作产品，可复用软件（reusable software）和中间件（middleware）便应运而生，以补偿软件复杂度的提升。 由于有这么多风格迥异的游戏及多种游戏平台，因此不可能存在单一理想的软件方案。然而，业界已经发展出一些模式 ，也有大量的潜在方案可供选择。现今的问题是如何找到一个合适的方案去迎合某个项目的需要。再进一步，开发团队必须考虑项目的方方面面，以及如何把各方面集成。对于一个崭新的游戏设计，鲜有可能找到一个完美搭配游戏设计各方面的软件包。 现时业界内的老手，入行时都是“开荒牛”。我们这代人很少是计算机科学专业出身（Matt的专业是航空工程、Jason的专业是系统设计工程），但现时很多学院已设有游戏开发的课程和学位。时至今日，为了获取有用的游戏开发信息，学生和开发者必须找到好的途径。对于高端的图形技术，从研究到实践都有大量高质量的信息。可是，这些信息经常不能直接应用到游戏的生产环境，或者没有一个生产级质量的实现。对于图形以外的游戏开发技术，市面上有一些所谓的入门书籍，没提及参考文献就描述很多内容细节，像自己发明的一样。这种做法根本没有用处，甚至经常带有不准确的内容。另一方面，市场上有一些高端的专门领域书籍，例如物理、碰撞、人工智能等。可是，这类书或者啰嗦到让你难以忍受，或者高深到让部分读者无法理解，又或者内容过于零散而难于融会贯通。有一些甚至会直接和某项技术挂钩，软硬件一旦改动，其内容就会迅速过时。 此外，互联网也是收集相关知识的绝佳工具。可是，除非你确实知道要找些什么，否则断链、不准确的资料、质量差的内容也会成为学习障碍。 好在，我们有Jason Gregory，他是一位拥有在顽皮狗（Naughty Dog）工作经验的业界老手，而顽皮狗是全球高度瞩目的游戏工作室之一。Jason在南加州大学教授游戏编程课程时，找不到概括游戏架构的教科书。值得庆幸的是，他承担了这个任务，填补了这个空白。 Jason把应用到实际发行游戏的生产级别知识，以及整个游戏开发的大局编集于本书。他凭经验，不仅融汇了游戏开发的概念和技巧，还用实际的代码示例及实现例子去说明怎样贯通知识来制作游戏。本书的引用及参考文献可以让读者更深入探索游戏开发过程的各方面。虽然例子经常是基于某些技术的，但是概念和技巧是用来实际创作游戏的，它们可以超越个别引擎或API的束缚。 本书是一本我们入行做游戏时想要的书。我们认为本书能让入门者增长知识，也能为有经验者开拓更大的视野。 Jeff Lander（注3） Matthew Whiting（注4） 译注：Genre一词在文学中为体裁。电影和游戏里通常译作类型。不同的游戏类型可见1.2节。 译注：按一般说法，2005年至今属于第7个游戏机世代。这3款游戏机的发行年份为Xbox 360（2005）、PlayStation 3（2006）、Wii（2006）。有关游戏机世代可参考维基百科。 译注：Jeff Lander现时为Darwin 3D公司的首席技术总监、Game Tech公司创始人，曾为艺电首席程序员、Luxoflux公司游戏性及动画技术程序员。 译注：Matthew Whiting现时为Wholesale Algorithms公司程序员，曾为Luxoflux公司首席软件工程师、Insomniac Games公司程序员。 序言 欢迎来到《游戏引擎架构》世界。本书旨在全面探讨典型商业游戏引擎的主要组件。游戏编程是一个庞大的主题，有许多内容需要讨论。不过相信你会发现，我们讨论的深度将足以使你充分理解本书所涵盖的工程理论及常用实践的方方面面。话虽如此，令人着迷的漫长游戏编程之旅其实才刚刚启程。与此相关的每项技术都包含丰富内容，本书将为你打下基础，并引领你进入更广阔的学习空间。 本书焦点在于游戏引擎的技术及架构。我们会探讨商业游戏引擎中，各个子系统的相关理论，以及实现这些理论所需要的典型数据结构、算法和软件接口。游戏引擎与游戏的界限颇为模糊。我们将把注意力集中在引擎本身，包括多个低阶基础系统（low-level foundation system）、渲染引擎（rendering engine）、碰撞系统（collision system）、物理模拟（physics simulation）、人物动画（character animation），及一个我称为游戏性基础层（gameplay foundation layer）的深入讨论。此层包括游戏对象模型（game object model）、世界编辑器（world editor）、事件系统（event system）及脚本系统（scripting system）。我们也将会接触游戏性编程（gameplay programming）的多个方面，包括玩家机制（player mechanics）、摄像机（camera）及人工智能（artificial intelligence，AI）。然而，这类讨论会被限制在游戏性系统和引擎接口范围。 本书可以作为大学中等级游戏程序设计中两到三门课程的教材。当然，本书也适合软件工程师、业余爱好者、自学的游戏程序员，以及游戏行业从业人员。通过阅读本书，资历较浅的游戏程序员可以巩固他们所学的游戏数学、引擎架构及游戏科技方面的知识。专注某一领域的资深程序员也能从本书更为全面的介绍中获益。 为了更好地学习本书内容，你需要掌握基本的面向对象编程概念并至少拥有一些C++编程经验。尽管游戏行业已经开始尝试使用一些新的、令人兴奋的编程语言，然而工业级的3D游戏引擎仍然是用C或C++编写的，任何认真的游戏程序员都应该掌握C++。我们将在第3章重温一些面向对象编程的基本原则，毫无疑问，你还会从本书学到一些C++的小技巧，不过C++的基础最好还是通过阅读[39]、[31]及[32]来获得。如果你对C++已经有点生疏，建议你在阅读本书的同时，最好能重温这几本或者类似书籍。如果你完全没有C++经验，在看本书之前，可以考虑先阅读[39]的前几章，或者尝试学习一些C++的在线教程。 学习编程技能最好的方法就是写代码。在阅读本书时，强烈建议你选择一些特别感兴趣的主题付诸实践。举例来说，如果你觉得人物动画很有趣，那么可以首先安装OGRE，并测试一下它的蒙皮动画示范。接着还可以尝试用OGRE实现本书谈及的一些动画混合技巧。下一步你可能会打算用游戏手柄控制人物在平面上行走。等你能玩转一些简单的东西了，就应该以此为基础，继续前进！之后可以转移到另一个游戏技术范畴，周而复始。这些项目是什么并不重要，重要的是你在实践游戏编程的艺术，而不是纸上谈兵。 游戏科技是一个活生生、会呼吸的家伙 ，永远不可能将之束缚于书本之上 。因此，附加的资源、勘误、更新、示例代码、项目构思等已经发到本书的网站。 目录 推荐序1 iii推荐序2 v译序 vii序言 xvii前言 xix致谢 xxi第一部分 基础 1第1章 导论 31.1 典型游戏团队的结构 41.2 游戏是什么 71.3 游戏引擎是什么 101.4 不同游戏类型中的引擎差异 111.5 游戏引擎概观 221.6 运行时引擎架构 271.7 工具及资产管道 46第2章 专业工具 532.1 版本控制 532.2 微软Visual Studio 612.3 剖析工具 782.4 内存泄漏和损坏检测 792.5 其他工具 80第3章 游戏软件工程基础 833.1 重温C++及最佳实践 833.2 C/C++的数据、代码及内存 903.3 捕捉及处理错误 118第4章 游戏所需的三维数学 1254.1 在二维中解决三维问题 1254.2 点和矢量 1254.3 矩阵 1394.4 四元数 1564.5 比较各种旋转表达方式 1644.6 其他数学对象 1684.7 硬件加速的SIMD运算 1734.8 产生随机数 180第二部分 低阶引擎系统 183第5章 游戏支持系统 1855.1 子系统的启动和终止 1855.2 内存管理 1935.3 容器 2085.4 字符串 2255.5 引擎配置 234第6章 资源及文件系统 2416.1 文件系统 2416.2 资源管理器 251第7章 游戏循环及实时模拟 2777.1 渲染循环 2777.2 游戏循环 2787.3 游戏循环的架构风格 2807.4 抽象时间线 2837.5 测量及处理时间 2857.6 多处理器的游戏循环 2967.7 网络多人游戏循环 304第8章 人体学接口设备（HID） 3098.1 各种人体学接口设备 3098.2 人体学接口设备的接口技术 3118.3 输入类型 3128.4 输出类型 3168.5 游戏引擎的人体学接口设备系统 3188.6 人体学接口设备使用实践 332第9章 调试及开发工具 3339.1 日志及跟踪 3339.2 调试用的绘图功能 3379.3 游戏内置菜单 3449.4 游戏内置主控台 3479.5 调试用摄像机和游戏暂停 3489.6 作弊 3489.7 屏幕截图及录像 3499.8 游戏内置性能剖析 3499.9 游戏内置的内存统计和泄漏检测 356第三部分 图形及动画 359第10章 渲染引擎 36110.1 采用深度缓冲的三角形光栅化基础 36110.2 渲染管道 40410.3 高级光照及全局光照 42610.4 视觉效果和覆盖层 43810.5 延伸阅读 446第11章 动画系统 44711.1 角色动画的类型 44711.2 骨骼 45211.3 姿势 45411.4 动画片段 45911.5 蒙皮及生成矩阵调色板 47111.6 动画混合 47611.7 后期处理 49311.8 压缩技术 49611.9 动画系统架构 50111.10 动画管道 50211.11 动作状态机 51511.12 动画控制器 535第12章 碰撞及刚体动力学 53712.1 你想在游戏中加入物理吗 53712.2 碰撞/物理中间件 54212.3 碰撞检测系统 54412.4 刚体动力学 56912.5 整合物理引擎至游戏 60112.6 展望：高级物理功能 616第四部分 游戏性 617第13章 游戏性系统简介 61913.1 剖析游戏世界 61913.2 实现动态元素：游戏对象 62313.3 数据驱动游戏引擎 62613.4 游戏世界编辑器 627第14章 运行时游戏性基础系统 63714.1 游戏性基础系统的组件 63714.2 各种运行时对象模型架构 64014.3 世界组块的数据格式 65714.4 游戏世界的加载和串流 66314.5 对象引用与世界查询 67014.6 实时更新游戏对象 67614.7 事件与消息泵 69014.8 脚本 70714.9 高层次的游戏流程 726第五部分 总结 727第15章 还有更多内容吗 72915.1 一些未谈及的引擎系统 72915.2 游戏性系统 730参考文献 733中文索引 737英文索引 755 参考文献 Tomas Akenine-Moller, Eric Haines, and Naty Hoffman. Real-Time Rendering (3rd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2008. 中译本：《实时计算机图形学（第2版）》，普建涛译，北京大学出版社，2004. Andrei Alexandrescu. Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied. Resding, MA: Addison-Wesley, 2001. 中译本：《C++设计新思维：泛型编程与设计模式之应用》，侯捷/於春景译，华中科技大学出版社，2003. Grenville Armitage, Mark Claypool and Philip Branch. Networking and Online Games: Understanding and Engineering Multiplayer Internet Games. New York, NY: John Wiley and Sons, 2006. James Arvo (editor). Graphics Gems II. San Diego, CA: Academic Press, 1991. Grady Booch, Robert A. Maksimchuk, Michael W. Engel, Bobbi J. Young, Jim Conallen, and Kelli A. Houston. Object-Oriented Analysis and Design with Applications (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2007. 中译本：《面向对象分析与设计（第3版）》，王海鹏/潘加宇译，电子工业出版社，2012. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems. Hingham, MA: Charles River Media, 2000. 中译本：《游戏编程精粹 1》， 王淑礼译，人民邮电出版社，2004. Mark DeLoura (editor). Game Programming Gems 2. Hingham, MA: Charles River Media, 2001. 中译本：《游戏编程精粹 2》，袁国忠译，人民邮电出版社，2003. Philip Dutré, Kavita Bala and Philippe Bekaert. Advanced Global Illumination (2nd Edition). Wellesley, MA: A K Peters, 2006. David H. Eberly. 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2001. 国内英文版：《3D游戏引擎设计：实时计算机图形学的应用方法（第2版）》，人民邮电出版社，2009. David H. Eberly. 3D Game Engine Architecture: Engineering Real-Time Applications with Wild Magic. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. David H. Eberly. Game Physics. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Christer Ericson. Real-Time Collision Detection. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2005. 中译本：《实时碰撞检测算法技术》，刘天慧译，清华大学出版社，2010. Randima Fernando (editor). GPU Gems: Programming Techniques, Tips and Tricks for Real-Time Graphics. Reading, MA: Addison-Wesley, 2004. 中译本：《GPU精粹：实时图形编程的技术、技巧和技艺》，姚勇译，人民邮电出版社，2006. James D. Foley, Andries van Dam, Steven K. Feiner, and John F. Hughes. 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Steve Maguire. Writing Solid Code: Microsoft's Techniques for Developing Bug Free C Programs. Bellevue, WA: Microsoft Press, 1993. 国内英文版：《编程精粹：编写高质量C语言代码》，人民邮电出版社，2009. Scott Meyers. Effective C++: 55 Specific Ways to Improve Your Programs and Designs (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2005. 中译本：《Effective C++：改善程序与设计的55个具体做法（第3版）》，侯捷译，电子工业出版社，2011. Scott Meyers. More Effective C++: 35 New Ways to Improve Your Programs and Designs. Reading, MA: Addison-Wesley, 1996. 中译本：《More Effective C++：35个改善编程与设计的有效方法（中文版）》，侯捷译，电子工业出版社，2011. Scott Meyers. Effective STL: 50 Specific Ways to Improve Your Use of the Standard Template Library. Reading, MA: Addison-Wesley, 2001. 中译本：《Effective STL：50条有效使用STL的经验》，潘爱民/陈铭/邹开红译，电子工业出版社，2013. Ian Millington. Game Physics Engine Development. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2007. Hubert Nguyen (editor). GPU Gems 3. Reading, MA: Addison-Wesley, 2007. 中译本：《GPU精粹3》，杨柏林/陈根浪/王聪译，清华大学出版社，2010. Alan W. Paeth (editor). Graphics Gems V. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1995. C. Michael Pilato, Ben Collins-Sussman, and Brian W. Fitzpatrick. Version Control with Subversion (2nd Edition). Sebastopol , CA: O'Reilly Media, 2008. （常被称作“The Subversion Book”，线上版本.） 国内英文版：《使用Subversion进行版本控制》，开明出版社，2009. Matt Pharr (editor). GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Reading, MA: Addison-Wesley, 2005. 中译本：《GPU精粹2：高性能图形芯片和通用计算编程技巧》，龚敏敏译，清华大学出版社，2007. Bjarne Stroustrup. The C++ Programming Language, Special Edition (3rd Edition). Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. 中译本《C++程序设计语言（特别版）》，裘宗燕译，机械工业出版社，2010. Dante Treglia (editor). Game Programming Gems 3. Hingham, MA: Charles River Media, 2002. 中译本：《游戏编程精粹3》，张磊译，人民邮电出版社，2003. Gino van den Bergen. Collision Detection in Interactive 3D Environments. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2003. Alan Watt. 3D Computer Graphics (3rd Edition). Reading, MA: Addison Wesley, 1999. James Whitehead II, Bryan McLemore and Matthew Orlando. World of Warcraft Programming: A Guide and Reference for Creating WoW Addons. New York, NY: John Wiley & Sons, 2008. 中译本：《魔兽世界编程宝典：World of Warcraft Addons完全参考手册》，杨柏林/张卫星/王聪译，清华大学出版社，2010. Richard Williams. The Animator's Survival Kit. London, England: Faber & Faber, 2002. 中译本：《原动画基础教程：动画人的生存手册》，邓晓娥译，中国青年出版社，2006. 勘误 第1次印册（2014年2月） P.xviii: 译注中 Wholesale Algoithms -> Wholesale Algorithms P.10: 最后一段第一行 微软的媒体播放器 -> 微软的Windows Media Player (多谢读者OpenGPU来函指正) P.15: 1.4.3节第三点 按妞 -> 按钮 (多谢读者一个小小凡人来函指正) P.40: 正文最后一行 按扭 -> 按钮 P.50: 1.7.8节第二节第一行 同是 -> 同时 (多谢读者czfdd来函指正) P.98: 代码 writeExampleStruct(Example& ex, Stream& ex) 中 Stream& ex -> Stream& stream (多谢读者Snow来函指正) P.106: 第一段中有六处 BBS -> BSS，最后一段代码的注释也有同样错误 (多谢读者trout来函指正) P.119: 译注中 软体工程 -> 软件工程 (多谢读者Snow来函指正) P.214: 正文第一段有两处 虚内存 -> 虚拟内存 (多谢读者Snow来函指正) P.216: 脚注24应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.221: 第一段代码的第二个断言应为 ASSERT(link.m_pPrev != NULL); (多谢读者Snow来函指正) P.230: 5.4.4.1节 第二段 软体 -> 软件 P.286: 脚注4应标明为译注 (多谢读者Snow来函指正) P.322: 第二段 按扭事件字 -> 按钮事件 P.349: 9.8节第二段第二行两处 部析器 -> 剖析器 (多谢读者Snow来函指正) P.738-572: 双数页页眉 参考文献 -> 中文索引 P.755-772: 双数页页眉 参考文献 -> 英文索引 P.755: kd tree项应归入K而不是Symbols 以上的错误已于第2次印册中修正。 第2次印册及之前 P.11: 第四行 细致程度 -> 层次细节 (这是level-of-detail/LOD的内地通译，多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段及图1.2标题 使命之唤 -> 使命召唤 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.12: 正文第一段 战栗时空 -> 半条命 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.16: 第一点 表面下散射 -> 次表面散射 (多谢读者OpenGPU来函指正) P.17: 1.4.4节第五行 次文化 -> 亚文化 (此译法在内地更常用。多谢读者OpenGPU来函提示) P.22: 战栗时空 -> 半条命 P.24: 战栗时空2 -> 半条命2 P.34: 1.6.8.2节第一行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.35: 第七行 提呈 -> 提交 (这术语在本书其他地方都写作提交。多谢读者OpenGPU来函提示) P.50: 战栗时空2 -> 半条命2 P.365: 第四段第二行: 细致程度 -> 层次细节 P.441: 10.4.3.2节第三行 细致程度 -> 层次细节 P.494: sinusiod -> sinusoid (多谢读者OpenGPU来函指正) P.511: 11.10.4节第一行 谈入 -> 淡入 (多谢读者Snow来函指正) P.541: 战栗时空2 -> 半条命2 P.627: 战栗时空2 -> 半条命2 P.654: 第二行 建康值 -> 血量 (原来是改正错别字，但译者发现应改作前后统一使用的“血量”。多谢读者Snow来函指正) P.692: 第二行 内部分式 -> 内部方式 (多谢读者Snow来函指正) P.696: 14.7.6节第四行 不设实际 -> 不切实际 (多谢读者Snow来函指正) 以上的错误已于第3次印册中修正。 其他意见 P.220: 正文第一段 m_root.m_pElement 和 P.218 第一段代码中的 m_pElem 不统一。原文有此问题，但因为它们是不同的struct，暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.331: 8.5.8节第二段中 “反覆”较常见的写法为“反复”，但前者也是正确的，暂不列作错误。 (多谢读者Snow来函提示) P.390: 10.1.3.3节静态光照第二段中“取而代之，我们会使用一张光照纹理贴到所有受光源影响范围内的物体上。这样做能令动态物体经过光源时得到正确的光照。” 后面的一句与前句好像难以一起理解。译者认为，作者应该是指，使用同一静态光源去为静态物件生成光照纹理，以及用于动态对象的光照，能使两者的效果维持一致性。译者会考虑对译文作出改善或加入译注解译。（多谢读者店残来函查询） P.689: 第五行 并行处理世代 -> 并行处理时代 是对era较准确的翻译。 (多谢读者Snow来函提示) 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/mypongo/article/details/38388381。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...分布式系统的世界里，消息传递是一种不可或缺的通信方式，而RabbitMQ作为开源的消息队列服务器，以其强大的并发处理能力和灵活性，成为许多应用中的首选。这篇东西会手把手带你摸透，怎么在RabbitMQ里头玩转发布者/订阅者模式（Producer-Consumer Model），特别是当你面对那复杂的并发环境时，怎样才能稳稳地保证消息传输和处理的万无一失。我们将结合代码示例，探讨并发访问的设计策略和潜在问题。 二、发布者/订阅者模式简介 1.1 发布者（Producer）与订阅者（Consumer）的角色 - 发布者：负责创建和发送消息到队列，通常是一个服务或者应用，如订单创建系统。 - 订阅者：从队列中接收并处理消息，可能是订单处理服务、库存更新服务等。 2.2 并发访问的挑战 - 在高并发环境下，多个发布者同时向同一个队列发送消息可能导致消息堆积，影响性能。 - 订阅者也需要处理多个消息同时到达的情况，保证处理的线程安全。 三、消息确认与并发控制 1.3 使用publisher confirms 为了确保消息的可靠传递，我们可以启用publisher confirms机制。当消息被交换机确认接收后，消费者才会真正消费该消息。Spring RabbitMQ配置示例： java @Configuration public class RabbitConfig { @Value("${rabbitmq.host}") private String host; @Value("${rabbitmq.port}") private int port; @Bean public ConnectionFactory connectionFactory() { CachingConnectionFactory factory = new CachingConnectionFactory(); factory.setHost(host); factory.setPort(port); factory.setUsername("your_username"); factory.setPassword("your_password"); factory.setPublisherConfirmations(true); // 开启publisher confirms return factory; } } 四、并发处理与消息分发 1.4 哨兵模式与任务分发 - 哨兵模式：一个特殊的消费者用于监控队列，处理来自其他消费者的错误响应（nacks），避免消息丢失。 - 任务分发：使用fanout交换机可以一次将消息广播给所有订阅者，但要确保处理并发的负载均衡和消息顺序。 java @Autowired private TaskConsumer taskConsumer; // 发布者方法 public void sendMessage(String message) { channel.basicPublish("task_queue", "", null, message.getBytes()); } 五、事务与消息重试 1.5 事务与幂等性 - 如果订阅者处理消息的业务操作支持事务，可以利用事务回滚来处理nack后的消息重试。 - 幂等性保证即使消息多次被处理，结果保持一致。 六、结论与最佳实践 2.6 总结与注意事项 - 监控和日志：密切关注队列的消费速率、延迟和确认率，确保系统稳定。 - 负载均衡：通过轮询、随机选择或者其他策略，分摊消费者之间的消息处理压力。 - 异步处理：对于耗时操作，考虑异步处理以避免阻塞队列。 在实际项目中，理解并应用这些技巧将有助于我们构建健壮、高效的发布者/订阅者架构，有效应对并发访问带来的挑战。记住了啊，每一个设计决定，其实都是为了让你用起来更顺手、系统扩展性更强。这就是RabbitMQ最吸引人的地方啦，就像是给机器装上灵活的弹簧和无限延伸的轨道，让信息传输变得轻松自如。

...0.9.dev0) python(conda) python 3.8.13 local IDE vscode 1. 安装TVM 1.1 下载源码 从github上拉取源码git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm --recursive指令：由于tvm依赖了很多第三方的开源库(子模块) 加入该参数之后也将相应的子模块一起进行clone 或者直接下载源码https://tvm.apache.org/download 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库   使用conda创建tvm的虚拟python环境，python版本为3.8，虚拟环境名为tvmenv： conda create -n tvmenv python=3.8   编辑tvm目录下的conda/build-environment.yaml文件： conda/build-environment.yaml Build environment that can be used to build tvm.name: tvmenv The conda channels to lookup the dependencieschannels:- anaconda- conda-forge 将name的值改为刚刚创建的虚拟环境名tvmenv   执行下面的指令，将构建tvm所需的环境依赖更新到当前虚拟环境中： conda env update -f conda/build-environment.yaml conda env update -n tvmenv -f conda/build-environment.yaml 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活 如果上述命令执行较慢，可以将conda换成国内源（建议使用北京外国语大学的开源镜像站）：参考连接 然后修改conda/build-environment.yaml文件： channels:- defaults - anaconda - conda-forge   安装python依赖库： pip install decorator tornado psutil 'xgboost<1.6.0' cloudpickle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果使用onnx或者pytorch作为原始模型，则还需要安装相应的依赖库pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   在当前虚拟环境中添加用于tvm debug的环境变量： conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" -n tvmenv 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活是环境变量生效   使用这种方式设置环境变量的好处是：只有当前环境被激活(conda activate)时，自定义设置的环境变量才起作用，当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。   当然，也可以更简单粗暴一些： export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"   在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量： export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码   如果linux上没有安装C/C++的编译环境，需要进行安装： 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake   在tvm目录下创建build文件夹，并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中： mkdir buildcp cmake/config.cmake build/   编辑build/config.cmake进行相关配置： 本次是在cpu上进行测试，因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏，确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)   编译tvm，这里开启了16个线程： cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程，否则编译速度很慢哦   大约5分钟，即可生成我们需要的两个共享链接库：libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功   tvm版本验证： import tvmprint(tvm.__version__)   pytorch模型验证： from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

在配置Python环境变量以解决Windows命令提示符（CMD）无法识别Python命令的问题后，进一步了解操作系统与编程环境的交互至关重要。近日，微软发布了Windows 11开发者预览版，针对开发者体验进行了优化升级，其中包括对Python等开发工具的支持更加友好。例如，Windows 11内建了WSL（Windows Subsystem for Linux），用户可以直接在Windows系统中运行Linux发行版，并原生支持Python环境，无需再为PATH环境变量配置烦恼。 此外，随着Python应用领域的不断扩大，越来越多的企业级项目和科研机构采用Python进行数据分析、机器学习和人工智能开发。为了更好地管理不同版本的Python环境，推荐使用Anaconda或Miniconda等数据科学平台，它们集成了Python、各种科学计算库以及虚拟环境管理功能，能够有效解决多版本共存及依赖包管理问题。 同时，对于想要深入了解操作系统如何查找并执行程序的读者，可以研读《深入理解计算机系统》一书，书中详细阐述了系统如何通过环境变量来定位可执行文件的过程，这对于解决类似“python不是内部或外部命令”这类问题有深刻的理论指导意义。 而对于那些需要批量处理系统权限和文件操作的用户，在Windows环境下，不仅可以通过批处理文件（如文章中的.bat文件）实现管理员权限下的复杂任务，还可以利用PowerShell脚本实现更强大、更灵活的操作。掌握这些高级技巧，将有助于提升工作效率，从容应对各类系统管理需求。

...nd( 无需物流发货处理 )接口，淘宝r2接口，淘宝oAu2.0接口，淘宝订单物流接口,接口可以用于店铺订单同步，ERP系统，订单推送，店铺上传商品等业务，希望能够帮助到有需要的朋友，代码对接如下: 1.公共参数 名称 类型 必须 描述 key String 是 调用key（必须以GET方式拼接在URL中，点击获取测试key和secret） secret String 是 调用密钥 api_name String 是 API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_search_shop等] cache String 否 [yes,no]默认yes，将调用缓存的数据，速度比较快 result_type String 否 [json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式，默认为json，jsonu输出的内容中文可以直接阅读 lang String 否 [cn,en,ru]翻译语言，默认cn简体中文 version String 否 API版本 2.请求参数 请求参数：api= 参数说明：其它参数:参考淘宝开放平台接口文档，与淘宝的参数一致 https://open.taobao.com/api.htm?docId=140&docType=2 名称 类型 必须 描述 api String 淘宝开放平台的接口名（如：taobao.picture.upload( 上传单张图片 )） session String 授权换取的session_id [其他参数] String 其它参数:参考淘宝开放平台接口文档，与淘宝的参数一致 https://open.taobao.com/api.htm?docId=140&docType=2 3. 请求示例（CURL、PHP 、PHPsdk 、Java 、C 、Python...) coding:utf-8"""Compatible for python2.x and python3.xrequirement: pip install requests"""from __future__ import print_functionimport requests 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码url = "https://vx19970108018/taobao/custom/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&method="headers = {"Accept-Encoding": "gzip","Connection": "close"}if __name__ == "__main__":r = requests.get(url, headers=headers)json_obj = r.json()print(json_obj) 4.响应示例 {"logistics_dummy_send_response":{"shipping":{"is_success":true} }} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tbprice/article/details/125553595。 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。

...t install python-pyaudio python3-pyaudio sox sudo pip3 install pyaudio 4、录制音频 rec test.wav 这里会报错，can’t open input ‘default’: 5、需要安装以下包，用以麦克风的配置 sudo apt-get install alsa-utils pulseaudio 6、再次测试 rec test.wav 7、使用ctrl + c停止录音，aplay test.wav播放。 8、下载snowboy，编译出适合自己系统的_snowboydetect.so 在这个链接下载：https://github.com/kitt-ai/snowboy 使用命令：git clone https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git下载 安装以下工具，用以编译 sudo apt-get install swig （3.0.10或者更高的版本）sudo apt-get install libatlas-base-dev 进入snowboy目录，执行以下命令，进行编译 cd /snowboy/swig/Python3make 得到了编译好的文件_snowboydetect.so 新建自己文件夹，将snowboy/example/Python3下的文件全复制到自己文件夹下，并将上一步编译后得到的_snowboydetect.so放到自己的文件夹中。 9、生成自己的唤醒词 训练模型：参考https://github.com/Kitt-AI/snowboy/ 10、将自己的模型.pmdl放到自己创建的文件夹snowboy里。 11、使用以下代码运行 注意：需要将官方案例中的 snowboydecoder.py 文件修改一下，把from . import snowboydetect 改为 import snowboydetect然后再运行。并将编译后的swig/Python3目录下的snowboydetect.py复制到自己的目录中。 python3 demo.py .pmdl 听到叮的一声，代表成功了。 完整参考文档：http://docs.kitt.ai/snowboy/downloads 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43556844/article/details/113617602。 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。

...作中，我们常常需要向RabbitMQ服务器发送消息来实现数据传输和消息处理等功能。在一些关键的业务场合，我们常常得保证消息能够像百米赛跑那样，稳稳当当地跑到接收方手中，一个字儿都不能错。而且，就算半路上出了什么岔子，也得有办法把那完整的消息给抢救回来，不丢一分一毫。这时，我们就需要利用RabbitMQ中的事务性消息发送功能。 二、什么是事务性消息发送？ 在RabbitMQ中，事务性消息发送是一种特殊的处理方式，它可以在消息传递过程中提供原子性的操作保障，即所有的操作要么全部成功，要么全部失败，不存在中间状态。说白了，就是假设有这么个情况，我们在发消息的时候突然出了点岔子，这时候RabbitMQ可机灵着呢，它会自动把已经发出的所有消息都撤回来，这样一来，咱的消息就能保持原汁原味，完整性妥妥的得到保障啦。 三、如何在RabbitMQ中实现事务性消息发送？ 要实现事务性消息发送，我们需要首先创建一个事务管理器，并将其绑定到RabbitMQ连接上。接下来，我们可以直接用这个事务管理器开启一个新的交易，然后在新开的这个交易里头，放心大胆地发送消息就对了。最后，我们需要调用事务管理器的commit方法来提交事务，或者调用其rollback方法来回滚事务。 下面是一个具体的示例： java import com.rabbitmq.client.; public class TransactionalProducer { private final Connection connection; private final Channel channel; public TransactionalProducer(String host, int port) throws IOException { // 创建连接和通道 this.connection = new Connection(host, port); this.channel = connection.createChannel(); } public void sendMessage(String exchangeName, String routingKey, String message) throws IOException { // 开始一个新的事务 channel.txSelect(); // 发送消息 channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, null, message.getBytes()); // 提交事务 channel.txCommit(); } public static void main(String[] args) throws IOException { TransactionalProducer producer = new TransactionalProducer("localhost", 5672); producer.sendMessage("hello-exchange", "hello-routing-key", "Hello World!"); } } 在这个示例中，我们首先创建了一个新的交易连接，并从中获取到了一个交易频道。接着呢，我们就像这样操作的：在把消息发送出去之前，先启动了一个全新的事务，这一步就是通过调用txSelect方法来完成的。而等到消息成功发送出去之后，咱们再潇洒地执行txCommit方法，这就意味着那个事务被顺利提交啦。这样，即使在发送消息的过程中出现了异常，RabbitMQ也会自动撤销已经发送的所有消息，从而保证了消息的完整性和一致性。 四、结论 总的来说，在RabbitMQ中实现事务性消息发送是一项非常重要的功能，它可以为我们提供原子性的操作保障，避免因为单个操作失败而导致的数据丢失或损坏。而通过上面的示例，我们也看到其实现起来并不复杂，只需要简单地几步操作即可。所以，如果你正在用RabbitMQ搞数据传输、处理消息这些活儿，那你就得把这个功能玩得溜溜的，确保在关键时刻能把它物尽其用，一点儿不浪费。

...lchemy，这可是Python世界里鼎鼎大名的关系型数据库操作工具，大家都抢着用。而URI呢，你可以理解为一个超级实用的“地址条”，它用一种统一格式的字符串，帮我们精准定位并解锁访问数据库资源的各种路径和方式，是不是很给力？在Superset中，我们通过配置SQLAlchemy URI来建立与各种数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）的连接。 例如，一个基本的PostgreSQL的SQLAlchemy URI可能看起来像这样： python postgresql://username:password@host:port/database 这里的各个部分分别代表数据库用户名、密码、主机地址、端口号和数据库名。 2. Superset中的SQLAlchemy URI设置 在Superset中，我们可以在“Sources” -> “Databases”页面添加或编辑数据源时，自定义SQLAlchemy URI。下面让我们一步步揭开这个过程： 2.1 添加新的数据库连接 (1) 登录到您的Superset后台管理界面，点击左侧菜单栏的"Sources"，然后选择"Databases"。 (2) 点击右上角的"+"按钮，开始创建一个新的数据库连接。 (3) 在弹出的表单中，选择适合您的数据库引擎类型，如"PostgreSQL"，并在"Database Connection URL"字段中填写您的自定义SQLAlchemy URI。 2.2 示例代码 假设我们要连接到一台本地运行的PostgreSQL数据库，用户名为superset_user，密码为secure_password，端口为5432，数据库名为superset_db，则对应的SQLAlchemy URI如下： python postgresql://superset_user:secure_password@localhost:5432/superset_db 填入上述信息后，点击"Save"保存设置，Superset便会使用该URI与指定的数据库建立连接。 2.3 进阶应用 对于一些需要额外参数的数据库（比如SSL加密连接、指定编码格式等），可以在URI中进一步扩展： python postgresql://superset_user:secure_password@localhost:5432/superset_db?sslmode=require&charset=utf8 这里，sslmode=require指定了启用SSL加密连接，charset=utf8则设置了字符集。 3. 思考与探讨 在实际应用场景中，灵活运用SQLAlchemy URI的自定义能力，可以极大地增强Superset的数据源兼容性与安全性。甭管是云端飘着的RDS服务，还是公司里头自个儿搭建的各种数据库系统，只要你摸准了那个URI构造的门道，咱们就能轻轻松松把它们拽进Superset这个大舞台，然后麻溜儿地对数据进行深度分析，再活灵活现地展示出来，那感觉倍儿爽！ 在面对复杂的数据库连接问题时，别忘了查阅SQLAlchemy官方文档以获取更多关于URI配置的细节和选项，同时结合Superset的强大功能，定能让您的数据驱动决策之路更加顺畅！ 总的来说，掌握并熟练运用自定义SQLAlchemy URI的技巧，就像是赋予了Superset一把打开任意数据宝库的钥匙，无论数据藏于何处，都能随心所欲地进行探索挖掘。这就是Superset的魅力所在，也是我们在数据科学道路上不断求索的动力源泉！

...非常适合在各种项目中集成使用。通过使用这款插件，开发者可以节省大量时间，专注于解决更核心的问题，而不是被繁琐的数据格式问题所困扰。无论你是前端开发者，还是需要处理JSON数据的专业人士，jQuery.json-viewer.js都是你不可或缺的好帮手。 点我下载 文件大小：44.64 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...感。此外，该插件易于集成至现有的Web项目中，支持多种自定义配置选项，如错误消息提示、验证规则调整等，以适应不同应用场景的需求。无论是个人博客、电子商务网站还是企业级应用，这款插件都能提供强大的表单验证支持，确保数据收集过程既高效又准确。通过使用这款jQuery表单验证插件，开发者可以显著提高表单处理的效率和用户体验，同时简化前端代码，减少手动编写验证逻辑的工作量，让开发流程更加流畅。 点我下载 文件大小：43.32 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...优势来简化动态效果的处理。通过集成这款插件，开发者可以快速地在浏览器中模拟出如同真实打字机一般逐字显示的动画效果。不仅限于简单的逐字输出，Autotyperjs还支持与CSS3动画的深度结合，从而创造出丰富多样的视觉体验，比如控制台样式的消息打印、自动补全文本以及各种自定义的打字动作等。用户只需简单配置和调用该插件，即可让页面上的文字内容以生动逼真的打字形式呈现，无论是用于故事叙述、教程演示还是互动式的web应用，都能显著提升用户体验和界面表现力。此外，由于其灵活易用的特性，autotyperjs适用于多种浏览器环境，并且能够轻松适应不同项目的需求，从静态文本到交互式场景均可轻松驾驭，是网页前端开发人员构建独特打字动画特效的理想工具。 点我下载 文件大小：16.00 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。

...具，特别适用于需要对大量图片或内容进行分类和筛选的网站。这款插件通过集成MixItUp技术，不仅能够高效地执行复杂的过滤逻辑，还能利用CSS3创造出流畅自然的过渡动画效果，使得用户体验更加出色。用户可以通过多种方式触发过滤条件，比如输入文本框中的关键字搜索，下拉菜单的选择，单选按钮和多选按钮的切换等。这意味着无论你是想根据特定类别浏览图片，还是想要查找符合某些特定属性的内容，都可以轻松实现。此外，“jQuery超实用内容过滤器插件”还提供了高度自定义的可能性，开发者可以根据自己的需求调整样式和行为，以适应不同的项目要求。无论是个人博客、电商网站还是图片展示平台，这款插件都能发挥其强大的功能，帮助用户更便捷地管理和访问内容。总之，“jQuery超实用内容过滤器插件”以其易用性、灵活性以及出色的性能表现，成为网页开发者在处理大量图片和内容时的理想选择。 点我下载 文件大小：104.54 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。

...n就能派上用场。通过集成到你的网页项目中，这款插件会在每个指定的输入框旁边添加一个小巧美观的“清除”按钮，通常表现为一个小圆叉图标。当你在输入框内键入文字后，这个小圆叉按钮就会自动显现出来。只需轻轻一点，所有文本将被立即清除，恢复到初始状态，让用户体验更加流畅便捷。此功能特别适用于长表单或复杂的用户界面设计，能够显著提升用户的交互体验。pureClearButton不仅简化了用户操作流程，同时也为开发者节省了大量的时间和精力。你无需编写额外的JavaScript代码来处理清除逻辑，只需简单地调用插件并配置相关选项即可。此外，该插件还支持多种自定义设置，如改变按钮样式、调整位置等，使得它可以轻松融入各种风格的网页设计之中。总之，pureClearButton是一个功能强大且易于使用的工具，无论你是希望优化现有网站的功能，还是在新项目中提升用户体验，它都是一个理想的选择。 点我下载 文件大小：41.89 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。

...特性吸引用户，即使在处理大量数据时也能保持高效性能。该插件的核心优势在于其直观易用性，允许开发者仅通过简洁的JSON数据结构就能快速构建出专业级别的表格。无需额外的CSS样式或图片资源，这意味着集成Tabulator到项目中更为便捷，节省了设计师的工作量。它的灵活性使得它能够适应各种场景，无论是需要动态加载的数据还是静态配置，都能轻松应对。对于开发者而言，Tabulator提供了丰富的配置选项，允许定制列宽、排序、过滤以及交互式功能，从而实现高度可定制化的用户体验。此外，作为jQueryUI的一部分，Tabulator无缝集成到了常见的UI组件库中，提供了良好的交互性和一致性。这使得开发者能够利用jQueryUI的其他功能，如拖放排序或日期选择器，与表格功能相结合，构建出功能完善且美观的应用界面。总结来说，Tabulator是一款强大的工具，帮助开发者快速创建专业级的表格，并以直观的方式管理数据，提升了网站或应用的视觉呈现和功能性。无论你是前端新手还是经验丰富的开发人员，这款插件都能简化你的工作流程并提升项目的整体质量。 点我下载 文件大小：285.05 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...S3出色的动画与布局处理能力。该插件的核心功能是实现内容区域的手风琴折叠效果，尤其适用于展示大量分层信息的场景。此插件的一大亮点在于它的响应式特性，能够根据浏览器窗口大小或设备屏幕尺寸智能调整手风琴项的高度和宽度，确保在任何环境下都能提供流畅、舒适的用户体验。每一个手风琴项内部可以承载超出手风琴本身高度的内容，并自动配备滚动条，用户无需担心内容溢出问题，即使在有限的空间内也能轻松浏览完整的信息。此外，该插件通过jQuery和CSS3技术共同打造，实现了平滑且高效的过渡动画效果，在手风琴展开、收起时呈现优雅的视觉变换。其简洁的设计风格及易用性使得开发者可以快速集成到项目中，并对手风琴的各项样式和行为进行灵活定制，从而满足多样化的设计需求。总结来说，这是一款兼顾实用性与美观性的响应式手风琴插件，凭借其自带滚动条的自适应内容区域以及出色的动画表现力，无疑成为构建高效用户界面的理想选择。 点我下载 文件大小：55.95 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。