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...持也得到了显著增强。开发者可以更加便捷地通过@EnableScheduling注解开启定时任务功能,并利用@Scheduled注解直接在服务类的方法上定义执行计划。这种方式不仅简化了配置流程,而且增强了代码的可读性和维护性。 另外,针对大规模分布式系统中的定时任务调度,Apache Eagle和Apollo等开源项目也提供了强大的解决方案。例如,Apollo拥有丰富的定时任务调度策略以及灵活的分片、依赖处理机制,能够有效应对高并发场景下的定时任务管理需求。 与此同时,云原生环境下的Kubernetes CronJob也是一个值得关注的方向。CronJob作为Kubernetes的一部分,可以根据Cron表达式在集群中调度容器化的定时任务,实现了与容器编排平台的高度集成。 此外,在深入研究定时任务原理时,可以追溯到操作系统级别的定时器和调度算法,如Linux系统的timerfd和POSIX信号定时器机制,这些底层技术为上层应用提供精确且高效的定时服务。 总之,随着技术的演进与发展,Java定时任务的实现方式日趋丰富多样,开发者应根据实际应用场景选择最适合的技术方案,同时关注社区前沿动态,以确保所采用的定时任务技术始终与时俱进。
2023-10-27 18:50:19
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...的不断进步和网络安全问题日益凸显,Windows系统的更新维护变得至关重要。近期,微软官方发布了关于Windows 10系统2023年春季更新的重要公告,其中详细介绍了即将推出的全新功能以及对现有服务和安全性能的优化改进。 在新版本中,用户将体验到更为流畅的系统更新流程,针对“无法完成更新正在撤销更改”这类问题,微软不仅提供了更详尽的故障排查指南,并强化了更新失败时的自我修复机制,大幅减少了因更新导致的系统反复重启现象。此外,对于远程桌面连接与管理,微软增强了远程桌面服务的安全防护,通过改进身份验证方式确保远程操作的安全性。 值得注意的是,随着隐私保护意识的增强,微软也在此次更新中加入了更多有关用户数据控制和透明度的设置选项,用户可以更加灵活地管理自己的网络历史记录和系统更新缓存文件,更好地保障个人隐私不被泄露。 同时,针对企业用户,微软继续加强了组策略编辑器(如gpedit.msc)的功能,允许IT管理员更精细化地配置网络QoS、限制保留带宽等高级网络策略,以适应不同办公环境下的网络需求。 总之,Windows操作系统持续演进,每一次重大更新都旨在提升用户体验、解决已知问题并预防潜在安全隐患。因此,及时关注并安装官方发布的系统更新补丁,是保持系统健康稳定运行的关键。广大用户应当养成定期检查更新的习惯,紧跟时代步伐,充分挖掘和利用Windows系统的最新特性与安全防护能力。
2023-02-16 16:18:33
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...索这一强大机制在实际开发中的应用。近期,随着Python 3.10版本的发布,官方对一些特殊方法进行了优化和新增,例如__match__方法用于支持模式匹配语法,使得代码更加简洁易读。此外,在数据科学领域,NumPy库通过自定义特殊方法实现了与Python内置类型无缝衔接的高性能数组运算,如__array_ufunc__方法允许用户控制NumPy如何处理用户自定义的数据类型。 而在软件工程实践中,特殊方法更是无处不在。比如Django框架内Model类的设计就大量运用了特殊方法,如__str__用于模型对象的字符串表示,__getattr__、__setattr__等用于属性管理,以及save()方法背后的__init__、__new__等构造逻辑。这些都充分体现了Python特殊方法在构建复杂系统时的重要性。 不仅如此,对于面向对象设计原则的理解,诸如封装、多态和继承,也能够在特殊方法的使用上得到生动体现。以重载比较操作符为例,通过实现__eq__、__lt__等方法,开发者能够根据业务需求为自定义类赋予灵活而精准的比较逻辑,从而实现更符合领域特性的行为表现。 总之,Python特殊方法不仅提供了丰富的扩展能力,还在不同场景下展现了其强大的灵活性和实用性。无论是跟进最新的Python语言特性更新,还是深入研究经典开源项目源码,或是解决实际编程问题,理解并熟练运用特殊方法都是提升Python编程水平的关键所在。
2023-04-19 14:30:42
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...考(续) 在哪里提交问题:https://github.com/docker-library/mysql/issues 支持的架构:(更多信息)amd64 发布的镜像工件详情:repo-info repo 的 repos/mysql/ 目录(历史)(镜像元数据、传输大小等) 镜像更新:official-images repo 的 library/mysql 标签 官方图像 repo 的库/mysql 文件(历史) 此描述的来源:docs repo 的 mysql/ 目录(历史) 2.4. 如何使用镜像 2.4.1. 启动一个mysql服务器实例 启动 MySQL 实例很简单: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 其中 some-mysql 是您要分配给容器的名称, my-secret-pw 是要为 MySQL root 用户设置的密码,而 tag 是指定您想要的 MySQL 版本的标签。 有关相关标签,请参见上面的列表。 以下是示例(通常要设置时区),注意-v 这里是挂载磁盘,请提前创建目录/var/mysql/data,/var/lib/mysql是容器里的原持久化目录: docker run --name mysql202201 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e TZ=Asia/Shanghai -v /var/mysql/data:/var/lib/mysql -d mysql:5.7 2.4.2. 从 MySQL 命令行客户端连接到 MySQL 以下命令启动另一个 mysql 容器实例并针对您的原始 mysql 容器运行 mysql 命令行客户端,允许您针对您的数据库实例执行 SQL 语句: $ docker run -it --network some-network --rm mysql mysql -hsome-mysql -uexample-user -p 其中 some-mysql 是原始 mysql 容器的名称(连接到 some-network Docker 网络)。 此镜像也可以用作非 Docker 或远程实例的客户端: $ docker run -it --rm mysql mysql -hsome.mysql.host -usome-mysql-user -p 有关 MySQL 命令行客户端的更多信息,请参阅 MySQL 文档。 2.4.3. 容器外访问和查看 MySQL 日志 docker exec 命令允许您在 Docker 容器内运行命令。 以下命令行将为您提供 mysql 容器内的 bash shell: $ docker exec -it some-mysql bash 第一次启动一个MySQL容器后,需要对账户进行授权,否则无法远程访问,请先使用上面的命令进入容器内,然后使用以下命令连接到mysql服务: mysql -uroot -p 输入密码回车,进入mysql命令界面mysql> 接着授权root远程访问权限: mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 然后就可以远程用MySQL客户端连接到MySQL容器了。 日志可通过 Docker 的容器日志获得: $ docker logs some-mysql 2.4.4. 使用自定义 MySQL 配置文件 MySQL 的默认配置可以在 /etc/mysql/my.cnf 中找到,其中可能包含额外的目录,例如 /etc/mysql/conf.d 或 /etc/mysql/mysql.conf.d。 请检查 mysql 映像本身中的相关文件和目录以获取更多详细信息。 如果 /my/custom/config-file.cnf 是你的自定义配置文件的路径和名称,你可以这样启动你的 mysql 容器(注意这个命令只使用了自定义配置文件的目录路径): $ docker run --name some-mysql -v /my/custom:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 这将启动一个新容器 some-mysql,其中 MySQL 实例使用来自 /etc/mysql/my.cnf 和 /etc/mysql/conf.d/config-file.cnf 的组合启动设置,后者的设置优先 . 没有 cnf 文件的配置 许多配置选项可以作为标志传递给 mysqld。 这将使您可以灵活地自定义容器,而无需 cnf 文件。 例如,如果要将所有表的默认编码和排序规则更改为使用 UTF-8 (utf8mb4),只需运行以下命令: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci 如果您想查看可用选项的完整列表,只需运行: $ docker run -it --rm mysql:tag --verbose --help 2.4.5. 环境变量 启动 mysql 镜像时,可以通过在 docker run 命令行中传递一个或多个环境变量来调整 MySQL 实例的配置。 请注意,如果您使用已包含数据库的数据目录启动容器,则以下任何变量都不会产生任何影响:任何预先存在的数据库在容器启动时将始终保持不变。 另请参阅 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/environment-variables.html 以获取 MySQL 的环境变量的文档(尤其是 MYSQL_HOST 等变量,已知与此镜像一起使用时会导致问题)。 MYSQL_ROOT_PASSWORD 此变量是必需的,并指定将为 MySQL root 超级用户帐户设置的密码。 在上面的示例中,它被设置为 my-secret-pw。 MYSQL_DATABASE 此变量是可选的,允许您指定要在映像启动时创建的数据库的名称。 如果提供了用户/密码(见下文),则该用户将被授予对此数据库的超级用户访问权限(对应于 GRANT ALL)。 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD 这些变量是可选的,用于创建新用户和设置该用户的密码。 该用户将被授予对 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库的超级用户权限(见上文)。 要创建用户,这两个变量都是必需的。 请注意,不需要使用此机制来创建超级用户超级用户,默认情况下会使用 MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量指定的密码创建该用户。 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值,例如 yes,以允许使用 root 用户的空白密码启动容器。 注意:除非您真的知道自己在做什么,否则不建议将此变量设置为 yes,因为这将使您的 MySQL 实例完全不受保护,从而允许任何人获得完全的超级用户访问权限。 MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值,如 yes,为 root 用户生成随机初始密码(使用 pwgen)。 生成的根密码将打印到标准输出(生成的根密码:…)。 MYSQL_ONETIME_PASSWORD 一旦初始化完成,将 root(不是 MYSQL_USER 中指定的用户!)用户设置为过期,强制在第一次登录时更改密码。 任何非空值都将激活此设置。 注意:此功能仅在 MySQL 5.6+ 上受支持。 在 MySQL 5.5 上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。 MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO 默认情况下,入口点脚本会自动加载 CONVERT_TZ() 函数所需的时区数据。 如果不需要,任何非空值都会禁用时区加载。 2.4.6. Docker Secrets 作为通过环境变量传递敏感信息的替代方法,_FILE 可以附加到先前列出的环境变量中,从而导致初始化脚本从容器中存在的文件中加载这些变量的值。 特别是,这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如: $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前,这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时,将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外,它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示:有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项,包括: 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置,对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统(即外部容器)上运行的工具和应用程序,可能很难找到这些文件。 在主机系统(容器外部)上创建一个数据目录,并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置,并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在,例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点,并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程: 在主机系统上的合适卷上创建数据目录,例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器: $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ,默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库,则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为,但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具(例如 docker-compose)时,这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动,那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例,请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录(特别是 mysql 子目录)启动 mysql 容器实例,则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量; 在任何情况下都将被忽略,并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了(例如对一个现有的数据库运行,如上所述)或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld,那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值(root/0 除外)以实现所需的访问/配置: $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作,尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂,以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具,类似于以下内容: $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令,类似于以下内容: $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL,后面就是MySQL容器在跑,基本上就是当MySQL服务去操作,以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做,只是个别操作因为docker包了一层,麻烦一点。 有需要的话,我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像,就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 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。
2023-05-29 17:31:06
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...为聊天记录的本地存储解决方案。 dump命令 , 在SQLite环境中,.dump是一个用于导出整个数据库内容到标准输出(如控制台或重定向到文本文件)的命令。当数据库损坏需要恢复时,可以尝试通过.dump命令将未损坏部分的数据导出为SQL脚本,然后在新的数据库中执行这些脚本来重建数据。 B-tree解析 , B树(B-tree)是一种自平衡的树数据结构,广泛应用于数据库和文件系统中以优化磁盘I/O操作。在SQLite数据库中,B-tree被用来组织和索引表中的数据。文章提及的“B-tree解析”是指当数据库损坏时,通过直接读取和解析SQLite数据库文件中的B-tree结构,绕过SQLite引擎的正常流程,尝试从损坏的数据库中恢复尽可能多的数据。 WAL(Write Ahead Log) , WAL是SQLite数据库实现的一种高级日志机制,全称为“预写日志”。在WAL模式下,SQLite不直接修改主数据库文件,而是在单独的日志文件中记录所有更改,然后异步地将更改合并回主数据库。这提高了并发性能并降低了因意外中断导致数据库损坏的风险。 APM监控平台 , APM(Application Performance Management)即应用程序性能管理,是一种用于监测、诊断和优化软件应用性能的工具集合。在文中提到的APM监控平台,旨在帮助开发者发现和修复可能导致App崩溃的问题,从而降低SQLite数据库由于App异常终止而损坏的可能性。 Backup API , SQLite提供的Backup API是一套用于数据库备份的功能接口,允许在运行时进行热备份,即将一个数据库的全部内容复制到另一个数据库,而无需关闭源数据库或影响其正常的读写操作。在本文背景下,探讨了如何利用Backup API进行SQLite数据库的备份,以及该方法在备份大小和性能上的优缺点。
2023-11-23 18:22:40
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Golang
...ng进行高性能服务器开发 1. Golang的魅力与初心 兄弟们,如果你还没听说过Golang,那我建议你赶紧去补补课!这个语言从2009年发布以来,就一直保持着惊人的热度。为啥?因为它天生就是为了高性能服务而生的。Go语言的创造者们,就是那些来自谷歌的大牛们,他们一看传统编程语言在多任务处理上那效率低下的样子,心里直冒火,于是下定决心要搞出一门“又快又稳还特高效”的编程语言,简直就像武侠小说里那种为了解决江湖大难题豁出去了的大侠一样! 记得我第一次接触Go时,简直被它的简洁震撼到了。不像Java那么啰嗦,也不像Python那样慢吞吞,Go简直就是为高并发而生的!每次看到它的协程(goroutine)和通道(channel),我就忍不住想:这不就是为我这种喜欢高效开发的人量身定制的语言嘛! 所以,今天咱们就来聊聊如何用Go语言构建一个高性能的服务器。嘿,别担心!我可不会整那些枯燥的理论大餐,咱们这就撸起袖子一起敲代码吧。来吧,跟着我,看看Go这小子到底是怎么一步步帮咱们搞定问题的,超有趣的! --- 2. 高性能服务器的核心要素 说到高性能服务器,其实核心无非就几个点:并发处理、内存管理、网络优化和代码结构。Go在这几个方面都有独到的优势,接下来咱们一个个拆解来看。 2.1 并发处理:协程的力量 先说并发处理吧。Go最大的特点之一就是协程(goroutine)。嘿,你知道为啥大家都说协程比线程“瘦”吗?就是因为它真的省空间啊!打个比方,一个协程的“小背包”(也就是栈内存)才不到2KB,可传统线程那背包大得吓人,动不动就几十KB起步,甚至能到上百KB。这差距,简直是一个小巧玲珑的手拿包和一个超大登山包的区别! 举个例子,假设我们要做一个聊天服务器,每秒钟需要处理上千个用户的请求。要是用那种老式的多线程方式,创建和销毁线程的代价大得会让你的服务器累得直不起腰,简直要崩溃了!但用Go的话,完全可以轻松应对: go package main import ( "fmt" "net/http" ) func handleRequest(w http.ResponseWriter, r http.Request) { fmt.Fprintf(w, "Hello, %s!", r.URL.Path[1:]) } func main() { http.HandleFunc("/", handleRequest) fmt.Println("Server started at :8080") err := http.ListenAndServe(":8080", nil) if err != nil { panic(err) } } 这段代码虽然简单,但它背后却隐藏着Go的魔力。嘿,你有没有试过访问这个地址:http://localhost:8080/username?当你这么做的时候,Go 这家伙就会偷偷摸摸地给你派来一个小帮手——一个协程,专门负责处理你的请求。而且更贴心的是,它完全不用你去管什么线程池那些听起来就头大的复杂玩意儿,简直是太省心了吧! 当然了,光靠协程还不够。为了确保程序的健壮性,我们需要合理地利用通道(channel)来进行通信。比如下面这个简单的生产者-消费者模型: go package main import ( "fmt" "time" ) func producer(ch chan<- int) { for i := 0; i < 5; i++ { ch <- i fmt.Println("Produced:", i) time.Sleep(500 time.Millisecond) } close(ch) } func consumer(ch <-chan int) { for num := range ch { fmt.Println("Consumed:", num) } } func main() { ch := make(chan int) go producer(ch) consumer(ch) } 在这个例子中,producer函数向通道发送数据,而consumer函数从通道接收数据。用这种方法,咱们就能又优雅又稳妥地搞定多线程里的同步难题,还不用担心被死锁给缠上。 --- 3. 内存管理 GC的奥秘 接下来谈谈内存管理。Go的垃圾回收器(GC)是它的一大亮点。就像用老式工具编程一样,C/C++这种传统语言就得让程序员自己动手去清理内存,稍不留神,就可能搞出内存泄漏,或者戳到那些讨厌的野指针,简直让人头大!而Go则完全解放了我们的双手,它会自动帮你清理不再使用的内存。 不过,GC也不是万能的。有时候,如果你对性能要求特别高,可能会遇到GC停顿的问题。为了解决这个问题,Go团队一直在优化GC算法。最新版本中引入了分代GC(Generational GC),大幅降低了停顿时间。 那么,我们在实际开发中应该如何减少GC的压力呢?最直接的方法就是尽量避免频繁的小对象分配。比如,我们可以复用一些常见的结构体,而不是每次都新建它们: go type Buffer struct { data []byte } func NewBuffer(size int) Buffer { return &Buffer{data: make([]byte, size)} } func (b Buffer) Reset() { b.data = b.data[:0] } func main() { buf := NewBuffer(1024) for i := 0; i < 100; i++ { buf.Reset() // 使用buf... } } 在这个例子中,我们通过Reset()方法复用了同一个Buffer实例,而不是每次都调用make([]byte, size)重新创建一个新的切片。这样可以显著降低GC的压力。 --- 4. 网络优化 TCP/IP的实战 再来说说网络优化。Go的net包提供了强大的网络编程支持,无论是HTTP、WebSocket还是普通的TCP/UDP,都能轻松搞定。特别是对那些高性能服务器而言,怎么才能又快又稳地搞定海量连接,这简直就是一个绕不开的大难题啊! 举个例子,假设我们要实现一个简单的HTTP长连接服务器。传统的做法可能是监听端口,然后逐个处理请求。但这种方式效率不高,特别是在高并发场景下。Go提供了一个更好的解决方案——使用net/http包的Serve方法: go package main import ( "log" "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter, r http.Request) { w.Write([]byte("Hello, World!")) } func main() { http.HandleFunc("/", handler) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } 这段代码看起来很简单,但它实际上已经具备了处理大量并发连接的能力。为啥呢?就是因为Go语言里的http.Server自带了一个超级能打的“工具箱”,里面有个高效的连接池和请求队列,遇到高并发的情况时,它就能像一个经验丰富的老司机一样,把各种请求安排得明明白白,妥妥地hold住场面! 当然,如果你想要更底层的控制,也可以直接使用net包来编写TCP服务器。比如下面这个简单的TCP回显服务器: go package main import ( "bufio" "fmt" "net" ) func handleConnection(conn net.Conn) { defer conn.Close() reader := bufio.NewReader(conn) for { message, err := reader.ReadString('\n') if err != nil { fmt.Println("Error reading:", err) break } fmt.Print("Received:", message) conn.Write([]byte(message)) } } func main() { listener, err := net.Listen("tcp", ":8080") if err != nil { fmt.Println("Error listening:", err) return } defer listener.Close() fmt.Println("Listening on :8080...") for { conn, err := listener.Accept() if err != nil { fmt.Println("Error accepting:", err) continue } go handleConnection(conn) } } 在这个例子中,我们通过listener.Accept()不断接受客户端连接,并为每个连接启动一个协程来处理请求。这种模式非常适合处理大量短连接的场景。 --- 5. 代码结构 模块化与可扩展性 最后,我们来聊聊代码结构。一个高性能的服务器不仅仅依赖于语言特性,还需要良好的设计思路。Go语言特别推崇把程序分成小块儿来写,就像搭积木一样,每个功能都封装成独立的小模块或包。这样不仅修 bug 的时候方便找问题,写代码的时候也更容易看懂,以后想加新功能啥的也简单多了。 比如,假设我们要开发一个分布式任务调度系统,可以按照以下方式组织代码: go // tasks.go package task type Task struct { ID string Name string Param interface{} } func NewTask(id, name string, param interface{}) Task { return &Task{ ID: id, Name: name, Param: param, } } // scheduler.go package scheduler import "task" type Scheduler struct { tasks []task.Task } func NewScheduler() Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make([]task.Task, 0), } } func (s Scheduler) AddTask(t task.Task) { s.tasks = append(s.tasks, t) } func (s Scheduler) Run() { for _, t := range s.tasks { fmt.Printf("Executing task %s\n", t.Name) // 执行任务逻辑... } } 通过这种方式,我们将任务管理和调度逻辑分离出来,使得代码更加清晰易懂。同时,这样的设计也方便未来扩展新的功能,比如添加日志记录、监控指标等功能。 --- 6. 总结与展望 好了,到这里咱们就差不多聊完了如何用Go语言进行高性能服务器开发。说实话,写着这篇文章的时候,我脑海里突然蹦出大学时那股子钻研劲儿,感觉就像重新回到那些熬夜敲代码的日子了,整个人都热血上头!Go这门语言真的太带感了,简单到没话说,效率还超高,稳定性又好得没话说,简直就是程序员的救星啊! 不过,我也想提醒大家一句:技术再好,最终还是要服务于业务需求。不管你用啥法子、说啥话,老老实实问问自己:“这招到底管不管用?是不是真的解决问题了?”这才是真本事! 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言讨论!让我们一起继续探索Go的无限可能吧!
2025-04-23 15:46:59
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桃李春风一杯酒
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...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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...分阶段建设,工控程序开发通常面临对接多种PLC厂商设备和不同系列与型号。因此出现了一种专门与不同PLC通讯的软件协议-OPC(OLE for Process Control),而各厂家在OPC基础上进行了不同程度的扩展,为了应对标准化和跨平台的趋势,和了更好的推广OPC,OPC基金会近些年在之前OPC成功应用的基础上推出了一个新的OPC标准-OPC UA。处于通讯效率上的考虑,很多厂家生产了OPCUA设备模块,内置处理器,性价比不错。不过这不是本文关注的重点。 概念 OPC UA(OPC Unified Architecture)是指OPC统一体系架构,是一种基于服务的、跨越平台的解决方案。 特点 扩展了OPC的应用平台。传统的基于COM/DCOM 的OPC技术只能基于Windows操作系统,OPC UA支持拓展到Linux和Unix平台。这使得基于OPC UA的标准产品可以更好地实现工厂级的数据采集和管理; 不再基于DCOM通讯,不需要进行DCOM安全设置; OPC UA定义了统一数据和服务模型,使数据组织更为灵活,可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信; OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的,并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递; OPC UA可以穿越防火墙,实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写,可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库,而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置(此为示例配置,您可根据你的实际情况进行配置) 1、OpcUa Server Url:opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint:[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name:Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account:user1 5、Password:自己设置 6、在PLC中开了2个数据块,分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签,第一个名称为DB4.0-99,地址为DB4DBW0.100,数据类型为Short,长度100,即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109,地址为DB4DBW100.10,数据类型为Short,方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签,第一个名称为DB5.0-99,地址为DB5DBW0.100,数据类型为Short,第二个名称为DB5.100-121, 地址为DB5DBW100.22,数据类型为Short,即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64,地址为DB5DBW64,数据类型为Short。 具体如下图: 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299,则认为已存在,不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名,请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名!", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前,先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败,未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后,再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名,请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败:标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签:" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法,断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常:" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常:" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签:[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签:[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 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。
2023-05-10 18:43:00
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... 的首字母 C 是 Client 的缩写。 C10K 是单机同时处理 1 万个请求(并发连接 1 万)的问题 C1000K 是单机支持处理 100 万个请求(并发连接 100 万)的问题。 C10K C10K 问题最早由 Dan Kegel 在 1999 年提出。那时的服务器还只是 32 位系统,运行着 Linux 2.2 版本(后来又升级到了 2.4 和 2.6,而 2.6 才支持 x86_64),只配置了很少的内存(2GB)和千兆网卡。 怎么在这样的系统中支持并发 1 万的请求呢? 从资源上来说,对 2GB 内存和千兆网卡的服务器来说,同时处理 10000 个请求,只要每个请求处理占用不到 200KB(2GB/10000)的内存和 100Kbit (1000Mbit/10000)的网络带宽就可以。 物理资源是足够的,是软件的问题,特别是网络的 I/O 模型问题。 I/O 的模型,文件 I/O和网络 I/O 模型也类似。 在 C10K 以前,Linux 中网络处理都用同步阻塞的方式,也就是每个请求都分配一个进程或者线程。 请求数只有 100 个时,这种方式自然没问题,但增加到 10000 个请求时,10000 个进程或线程的调度、上下文切换乃至它们占用的内存,都会成为瓶颈。 每个请求分配一个线程的方式不合适,为了支持 10000 个并发请求,有两个问题需要我们解决 第一,怎样在一个线程内处理多个请求,也就是要在一个线程内响应多个网络 I/O。以前的同步阻塞方式下,一个线程只能处理一个请求,到这里不再适用,是不是可以用非阻塞 I/O 或者异步 I/O 来处理多个网络请求呢? 第二,怎么更节省资源地处理客户请求,也就是要用更少的线程来服务这些请求。是不是可以继续用原来的 100 个或者更少的线程,来服务现在的 10000 个请求呢? I/O 模型优化 异步、非阻塞 I/O 的解决思路是我们在网络编程中经常用到的 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) 两种 I/O 事件通知的方式:水平触发和边缘触发,它们常用在套接字接口的文件描述符中。 水平触发:只要文件描述符可以非阻塞地执行 I/O ,就会触发通知。也就是说,应用程序可以随时检查文件描述符的状态,然后再根据状态,进行 I/O 操作。 边缘触发:只有在文件描述符的状态发生改变(也就是 I/O 请求达到)时,才发送一次通知。这时候,应用程序需要尽可能多地执行 I/O,直到无法继续读写,才可以停止。如果 I/O 没执行完,或者因为某种原因没来得及处理,那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法,我带你来逐个分析一下。 第一种,使用非阻塞 I/O 和水平触发通知,比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理,select 和 poll 需要从文件描述符列表中,找出哪些可以执行 I/O ,然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的,一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符,这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以,这种方式的最大优点,是对应用程序比较友好,它的 API 非常简单。 但是,应用软件使用 select 和 poll 时,需要对这些文件描述符列表进行轮询,这样,请求数多的时候就会比较耗时。并且,select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量,表示文件描述符的集合,因此会有最大描述符数量的限制。比如,在 32 位系统中,默认限制是 1024。并且,在 select 内部,检查套接字状态是用轮询的方法,再加上应用软件使用时的轮询,就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法,换成了一个没有固定长度的数组,这样就没有了最大描述符数量的限制(当然还会受到系统文件描述符限制)。但应用程序在使用 poll 时,同样需要对文件描述符列表进行轮询,这样,处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外,应用程序每次调用 select 和 poll 时,还需要把文件描述符的集合,从用户空间传入内核空间,由内核修改后,再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换,也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢?答案自然是肯定的。 第二种,使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知,比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题,就需要继续对其进行优化,而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树,在内核中管理文件描述符的集合,这样,就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制,只关注有 I/O 事件发生的文件描述符,不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意,epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能(2.4 虽然也有,但功能不完善)。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知,那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O,并要处理更多的异常事件。 第三种,使用异步 I/O(Asynchronous I/O,简称为 AIO)。 在前面文件系统原理的内容中,我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作,而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后,系统会用事件通知(比如信号或者回调函数)的方式,告诉应用程序。这时,应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能,并且在很长时间里都处于不完善的状态,比如 glibc 提供的异步 I/O 库,就一直被社区诟病。同时,由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样,想要使用的话,一定要小心设计,其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后,请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后,就可以在一个进程或线程中处理多个请求,其中,又有下面两种不同的工作模型。 第一种,主进程 + 多个 worker 子进程,这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是:主进程执行 bind() + listen() 后,创建多个子进程;然后,在每个子进程中,都通过 accept() 或 epoll_wait() ,来处理相同的套接字。 比如,最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字,并管理子进程的生命周期;而 worker 进程,则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意,accept() 和 epoll_wait() 调用,还存在一个惊群的问题。换句话说,当网络 I/O 事件发生时,多个进程被同时唤醒,但实际上只有一个进程来响应这个事件,其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中,accept() 的惊群问题,已经在 Linux 2.6 中解决了; 而 epoll 的问题,到了 Linux 4.5 ,才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题, Nginx 在每个 worker 进程中,都增加一个了全局锁(accept_mutex)。这些 worker 进程需要首先竞争到锁,只有竞争到锁的进程,才会加入到 epoll 中,这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过,根据前面 CPU 模块的学习,你应该还记得,进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ,却具有非常好的性能呢? 这里最主要的一个原因就是,这些 worker 进程,实际上并不需要经常创建和销毁,而是在没任务时休眠,有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时,主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然,你也可以用线程代替进程:主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理,而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低,实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中,保证每次事件都只唤醒主线程,而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种,监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下,所有的进程都监听相同的接口,并且开启 SO_REUSEPORT 选项,由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒,就不会出现惊群问题了。比如,Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意,想要使用 SO_REUSEPORT 选项,需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化,C10K 问题很容易就可以解决。不过,随着摩尔定律带来的服务器性能提升,以及互联网的普及,你并不难想到,新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快,原来的 C10K 已经不能满足需求,所以又有了 C100K 和 C1000K,也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万,其实还是基于 C10K 的这些理论,epoll 配合线程池,再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下,C100K 很自然就可以达到。 那么,再进一步,C1000K 是不是也可以很容易就实现呢?这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说,100 万个请求需要大量的系统资源。比如, 假设每个请求需要 16KB 内存的话,那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说,假设只有 20% 活跃连接,即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量,总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量,所以还需要配置万兆网卡,或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次,从软件资源上来说,大量的连接也会占用大量的软件资源,比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪(CONNTRACK)、网络协议栈的缓存大小(比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存)等等。 最后,大量请求带来的中断处理,也会带来非常高的处理成本。这样,就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS(软中断负载均衡到多个 CPU 核上),以及将网络包的处理卸载(Offload)到网络设备(如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD)等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法,本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过,除了 I/O 模型之外,还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化,特别是需要借助硬件,来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然,人们对于性能的要求是无止境的。再进一步,有没有可能在单机中,同时处理 1000 万的请求呢?这也就是 C10M 问题。 实际上,在 C1000K 问题中,各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件(比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等)后,你可能会发现,无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数,想实现 1000 万请求的并发,都是极其困难的。 究其根本,还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始,到软中断中的各层网络协议处理,最后再到应用程序,这个路径实在是太长了,就会导致网络包的处理优化,到了一定程度后,就无法更进一步了。 要解决这个问题,最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径,把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制,DPDK 和 XDP。 第一种机制,DPDK,是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈,直接由用户态进程通过轮询的方式,来处理网络接收。 说起轮询,你肯定会下意识认为它是低效的象征,但是进一步反问下自己,它的低效主要体现在哪里呢?是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧!那么,换个角度来想,如果每时每刻都有新的网络包需要处理,轮询的优势就很明显了。比如: 在 PPS 非常高的场景中,查询时间比实际工作时间少了很多,绝大部分时间都在处理网络包; 而跳过内核协议栈后,就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程,应用程序可以针对应用的实际场景,有针对性地优化网络包的处理逻辑,而不需要关注所有的细节。 此外,DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制,优化网络包的处理效率。 第二种机制,XDP(eXpress Data Path),则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包,在进入内核协议栈之前,就进行处理,也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样,都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示: 你可以看到,XDP 对内核的要求比较高,需要的是 Linux 4.8 以上版本,并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用,常见的有 IDS(入侵检测系统)、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源,一方面在于系统有限的资源;另一方面,也是更重要的因素,是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口,限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ,完美解决了 C10K 的问题,现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ,可能只需要增加系统的物理资源就可以满足;但从 C100K 到 C1000K ,就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时,就需要多方面的优化工作了,从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化,再到应用程序的工作模型优化,都是考虑的重点。 再进一步,要实现 C10M ,就不只是增加物理资源,或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候,就需要用 XDP 的方式,在内核协议栈之前处理网络包;或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈,在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了,实际上,在大多数场景中,我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构,把这些请求分发到多台服务器中来处理,通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 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。
2023-04-11 18:25:52
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...构,该机构提出了软件开发的全面验证和确认,在此可以获得这方面的研究资料 http://www.kaner.com/ 著名的测试专家Cem Kanner的主页,里面有许多关于测试的专题文章,相信对大家都有用。Cem Kanner关于测试的最著名的书要算Testing Software,这本书已成为一个测试人员的标准参考书 http://www.library.cmu.edu/Re-search/Engineer-ingAndSciences/CS+ECE/index.html 卡耐基梅陇大学网上图书馆,在这里你可以获得有关计算机方面各类论文资料,内容极其庞大,是研究软件测试不可获取的资料来源之一 http://www.loadtester.com/ 一个性能测试方面的网站,提供有关性能测试、性能监控等方面的资源,包括论文、论坛以及一些相关链接 http://www.mareinig.ch/mt/index.html 关于软件工程和应用开发领域的各种免费的实践知识、时事信息和资料文件下载,包括了测试方面的内容 http://www.mtsu.ceu/-storm/ 软件测试在线资源,包括提供目前有哪些人在研究测试,测试工具列表连接,测试会议,测试新闻和讨论,软件测试文学(包括各种测试杂志,测试报告),各种测试研究组织等内容 http://www.psqtcomference.com/ 实用软件质量技术和实用软件测试技术国际学术会议宣传网站,每年都会举行两次 http://www.qacity.com/front.htm 测试工程师资源网站,包含各种测试技术及相关资料下载 http://www.qaforums.com/ 关于软件质量保证方面的一个论坛,需要注册 http://www.qaiusa.com/ QAI是一个提供质量保证方面咨询的国际著名机构,提供各种质量和测试方面证书认证 http://www.qualitytree.com/ 一个测试咨询提供商,有一些测试可供下载,有几篇关于缺陷管理方面的文章值得参考 http://www.rational.com/ IBM Rational的官方网站,可以在这里寻找测试方面的工具信息。IBM Rational提供测试方面一系列的工具,比较全面 http://rexblackconsulting.com/Pages/publicat-ions.htm Rex Black的个人主页,有一些测试和测试管理方面的资料可供下载 http://www.riceconsulting.com/ 一个测试咨询提供商,有一些测试资料可供下载,但不多 http://www.satisfice.com/ 包含James Bach关于软件测试和过程方面的很多论文,尤其在启发式测试策略方面值得参考 http://www.satisfice.com/seminars.shtml 一个黑盒软件测试方面的研讨会,主要由测试专家Cem Kanar和James Bach组织,有一些值得下载的资料 http://www.sdmagazine.com/ 软件开发杂志,经常会有一些关于测试方面好的论文资料,同时还包括了项目和过程改进方面的课题,并且定期会有一些关于质量和测试方面的问题讨论 http://www.sei.cmu.edu/ 著名的软件工程组织,承担美国国防部众多软件工程研究项目,在这里你可以获俄各类关于工程质量和测试方面的资料。该网站提供强有力的搜索功能,可以快速检索到你想要的论文资料,并且可以免费下载 http://www.soft.com/Institute/HotList/ 提供了网上软件质量热点连接,包括:专业团体组织连接、教育机构连接、商业咨询公司连接、质量相关技术会议连接、各类测试技术专题连接等 http://www.soft.com/News/QTN-Online/ 质量技术时事,提供有关测试质量方面的一些时事介绍信息,对于关心测试和质量发展的人士来说是很有价值的 http://www.softwaredioxide.com/ 包括软件工程(CMM,CMMI,项目管理)软件测试等方面的资源 http://www.softwareqatest.com/ 软件质量/测试资源中心。该中心提供了常见的有关测试方面的FAQ资料,各质量/测试网站介绍,各质量/测试工具介绍,各质量/策划书籍介绍以及与测试相关的工作网站介绍 http://www.softwaretestinginstitute.com 一个软件测试机构,提供软件质量/测试方面的调查分析,测试计划模板,测试WWW的技术,如何获得测试证书的指导,测试方面书籍介绍,并且提供了一个测试论坛 http://www.sqatester.com/index.htm 一个包含各种测试和质量保证方面的技术网站,提供咨询和培训服务,并有一些测试人员社团组织,特色内容是缺陷处理方面的技术 http://www.sqe.com/ 一个软件质量工程服务性网站,组织软件测试自动化、STAR-EASE、STARWEST等方面的测试学术会议,并提供一些相关信息资料和课程服务 http://www.stickyminds.com/ 提供关于软件测试和质量保证方面的当前发展信息资料,论文等资源 http://www.stqemagazine.com/ 软件策划和质量工程杂志,经常有一些好的论文供下载,不过数量较少,更多地需要通过订购获得,内容还是很有价值的 http://www.tantara.ab.ca/ 软件质量方面的一个咨询网站,有过程改进方面的一些资料提供 http://www.tcse.org/ IEEE的一个软件工程技术委员会,提供技术论文下载,并有一个功能强大的分类下载搜索功能,可以搜索到测试类型、测试管理、 测试分析等各方面资料 http://www.testing.com/ 测试技术专家Brain Marick的主页,包含了Marick 研究的一些资料和论文,该网页提供了测试模式方面的资料,值得研究。总之,如果对测试实践感兴趣,该网站一定不能错过 http://www.testingcenter.com/ 有一些测试方面的课程体系,有一些价值 http://www.testingconferences.com/asiastar/home 著名的AsiaStar测试国际学术会议官方网站,感兴趣的人一定不能错过 http://www.testingstuff.com/ Kerry Zallar的个人主页,提供一些有关培训、工具、会议、论文方面的参考信息 http://www-sqi.cit.gu.edu.au/ 软件质量机构,有一些技术资料可以供下载,包括软件产品质量模型、再工程、软件质量改进等 这里有些网站已经不能使用了. 转载于:https://www.cnblogs.com/mmsky/p/4581975.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/aizongzhuang2281/article/details/101129638。 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。
2023-08-29 09:17:46
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...以不用再踩。 “提出问题”难于“解决问题” 作为技术人员,我们已经习惯于作为问题的解决者给出设计方案,而很少以问题提出者的身份去思考设计方案。团队中常见的典型矛盾,就是产品团队和研发团队之间的矛盾。作为研发团队,我们常吐槽产品团队的需求不合理、不懂技术等。其实我们可以试着把自己的工作再往前移一下,不仅仅是去设计架构、实现产品的需求,同时也试着去实现客户的需求,甚至发现潜在的需求。 这时我们就变成了在设计上提出问题的人,你会发现提出问题的同时,在很多时候也需要同样深入的思考。设计一个好的问题,甚至比解决问题更难。 其实即便是软件开发领域的大神 Frederick P. Brooks Jr.(《人月神话》的作者)也会有同样的感叹。 “The hardest part of design is deciding what to design.” – 《The design of design》, by Frederick P. Brooks Jr. 决定“不要什么”比“要什么”更难 也许是由于人性的贪婪,对于软件系统我们同样想要更多:更多功能、更好的性能、更好的伸缩性、扩展性等等。作为软件架构师要明白软件架构设计就是一种取舍或平衡。当大家都在往里面加东西的时候,架构师更应该来做这个说“不”的人。 软件设计和定义过程中存在很多取舍,例如: 完善功能和尽早发布的取舍。 伸缩性和性能的取舍。 著名的 CAP 原则,就是一个很好的取舍指导策略。为了更好的取舍,保持架构风格的一致性,在一开始架构师就应该根据系统的实际需求来定义一些取舍的原则,如: 数据一致性拥有最高优先级。 提前发布核心功能优于完整发布等。 非功能性需求决定架构 因为软件是为了满足客户的功能性需求的,所以很多设计人员可能会认为架构是由要实现的功能性需求决定的。但实际上真正决定软件架构的其实是非功能性需求。 架构师要更加关注非功能性需求,常见的非功能性包括:性能,伸缩性,扩展性和可维护性等,甚至还包括团队技术水平和发布时间要求。能实现功能的设计总是有很多,考虑了非功能性需求后才能筛选出最合适的设计。 以上架构模式来自《面向模式的软件架构》的第一卷,这套书多年来一直是架构师的必读经典。面向架构的模式就是为不同的非功能性需求提供了很好的参考和指导。图中的 Micro-Kernel 模式,更加关注可扩展性和可用性(错误隔离)。 “简单”并不“容易” 很多架构师都会常常提到保持简单,但是有时候我们会混淆简单和容易。简单和容易在英语里也是两个词“simple”和“easy”。 “Simple can be harder than complex: You have to work hard to get your thinking clean to make it simple. But it’s worth it in the end because once you get there, you can move mountains. To be truly simple, you have to go really deep.” –SteveJobs 真正的一些简单的方法其实来自于对问题和技术更深入的理解。这些方案往往不是容易获得的、表面上的方法。简单可以说蕴含着一种深入的技巧在其中。 下面我来举一个例子。 首先我们来回顾一下软件生命周期中各个阶段的成本消耗占比。以下是来一个知名统计机构的分析报告。我们可以看到占比最大的是维护部分,对于这一部分的简化将最具有全局意义。 我曾经开发过一个设备管理系统,移动运营商通过这个系统来管理移动设备,实现包括设备的自动注册、固件和软件的同步等管理功能。这些功能是通过一些管理系统与移动设备间的预定义的交互协议来完成的。 电信专家们会根据业务场景及需求来调整和新增这些交互协议。起初我们采用了一种容易实现的方式,即团队中的软件工程会根据电信专家的说明,将协议实现为对应代码。 之后我们很快发现这样的方式,让我们的工作变得没那么简单。 “I believe that the hardest part of software projects, the most common source of project failure, is communication with the customers and users of that software.” –Martin Fowler 正如软件开发大师 MartinFowler 提到的,“沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段,电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通,而他们的领域知识和词汇都有很大的差别,这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护(协议的修改)变得十分艰难,不仅协议更新上线时间慢,而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限,很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现,导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题,后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言(并提供可视化的工具),这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了,省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法,但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员,代码是软件的最终实现形态,停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受,更重要的是忘记其中的“痛”,从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon,高级副总裁级别的 Distinguish Engineer(如:James Gosling,Java 之父),他们每年的编码量也非常大,常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险,尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现,但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多,甚至可能导致项目的失败,前面我们也提到了非功能性需求决定了架构,如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后,就算是一个项目要失败也要让它快速失败,这也是一种敏捷。 从“问题”开始,而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情,总是乐于去学习新技术,同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病,就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”,使用一些不适合的技术去解决手边的问题,常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务,起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务,由团队的一个成员来开发和维护。后来,这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣,并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事: 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性,在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物,由于采用客户端方式,引入了大量的额外交互,导致性能差别达7倍之多。这时候,这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术,通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致(即当某对象的值发生改变后会产生一个事件,然后关注这一改变的逻辑,就会订阅这个通知,并改变于其相关数据,从而实现不同数据的最终一致)。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制,为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此,大家可以看到实现一样的功能,但是复杂性大大增加,维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯,加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友,在一个公司没日没夜的干了几年,没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了,但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识,使得自己已经落后了,连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识,尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题: 缺乏学习导致工作能力没有提升,而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势,只能被动紧紧追赶。试想一下,要是你都领先同行业五年了,还会在乎通过加班来早一个月发布吗? 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙,进而更没有时间提高自己的技术技能,很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道,光靠锻炼是不行的,营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样,实践和学习是一样重要的,当你在一个领域工作了一段时间以后,工作对你而言就主要是实践了,随着你对该领域的熟悉,能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间,否则很容易成为井底之蛙,从而陷入前面提到的恶性循环。 最后,以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉:“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心,保持匠心! 作者简介: 蔡超,Mobvista 技术 VP 兼首席架构师,SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验,其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista,任公司技术副总裁及首席架构师,领导公司的数字移动营销平台的开发,该平台完全建立于云计算技术之上,每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前,曾任亚马逊全球直运平台首席架构师,亚马逊(中国)首席架构师,曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发,并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验;曾任 HP(中国)移动设备管理系统首席软件架构师,该系统曾是全球最大的无线设备管理系统(OMA DM)(客户包括中国移动,中国联通,中国电信等);曾任北京天融信网络安全技术公司,首席软件架构师,领导开发的网络安全管理系统(TopAnalyzer)至今仍被政府重要部门及军队广为采用,该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运,2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 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。
2023-09-19 14:55:26
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...洋,承诺 100% 解决户口。另外一家就是腾讯,技术面试全部通过以后,hr面试中各种旁敲侧击发现我还是希望长期在北京发展(当时我面试的是深圳的岗位),而且也有解决户口的工作后,就卡了我的offer。 现在回想起来,其实反而还有点感谢当时的腾讯 hr。因为我确实是想在北京长期发展的,北京的户口只有毕业的时候最好拿。错过了这次机会后会非常的难得到。进大厂机会多的是,但是户口的窗口却很少很少。 面试完这两家公司以后,我就没再面试其它公司。而是开始准备将我的一篇 ICPR 论文(https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/ICPR-2010/data/4109b670.pdf) 里的算法去申请了个专利,然后去安安心心去中科大洋实习。 在第一家公司工作的时候,我不局限于完成自己的任务,而是花时间去看团队里的所有代码。这种工作方式刚开始的时候会比较吃力。因为我不仅仅只是把问题处理完了就完事,而是非得想把和它相关的周边业务逻辑都挖一遍才甘心。因此,班也没少加,好多个周末我都一个人在公司看代码,做测试。 不过这种方式的好处也是显而易见的,我花了大概一年的时间就熟悉了团队里的各种模块和业务。当有老员工离职的时候,我们领导很惆怅。我告诉他不用担心,这些模块我能顶住。有了前期看代码的积累,确实后来的各种事情处理起来都非常的得心应手。入职一年就顶起了团队里的大梁。 而且我还发现我们公司的客户端软件在启动的时候比较慢,通过主动调研和测试,最后给领导提交了一个客户端启动加速的方案。现在能想起来的方式其中一个技术方式是 DLL 的基地址重定位。 02 入职腾讯 在 2011 年下半年,工作了一年多的时候,感觉广播电视领域整体的盘子还是太小了,当时领头企业的营业额一年也就才十个亿左右。再通过和自己在腾讯的同学交流,还是觉得互联网的空间更大。所以也婉拒了领导给的副组长的提拔挽留,又毅然跳到了北京腾讯。 我是 2011 年 11 月加入腾讯的。在项目上,仍然保持和第一家公司时工作类似的风格,全力以赴。不仅仅局限于完成自己手头的工作,主动做一切可能有价值的事情。其中一件事情就是我发现在当时的项目中,存在很多运营后台的开发需求。每次开发一个后台都得有人力去投入。 后来我就在老大的所开发的一套 PHP 框架的基础上进行改进。实现了只要指定一张 Mysql 数据库中的表,就可以自动生成 bootstrap 样式的管理后台界面。支持列表展示、搜索、删除、批量删除、文本框、时间控件等等一切基础功能。再以后涉及管理后台的功能,只需要在这个基础上改造就行了,人力投入降低了很多,风格也得到了统一。这个工具现在在我们团队内部仍然还在广泛地使用。 还有个故事我也讲过,就是老大分配给我一个图片下载的任务。我不局限于完成完成任务,而且还把文件系统、磁盘工作原理都深入整理了一遍,就是这篇《Linux文件系统十问》 03 转战搜狗 2013 下半年的时候,我第一次感受到了工作岗位的震荡。我还专注解决某一个 bug,花了不少精力都还没查到 bug 的原因。这时候,部门助理突然招呼我们所有人都下楼,在银科腾讯的 Image 印象店集合。在那里,见到了腾讯的总裁 Martin。这还是第一次离大老板只有一米远的距离。 所有人都是一脸困惑,突然把大家召集下来是干嘛呢。原来就在几个小时前,腾讯总办已经和搜狗达成了协议。腾讯收购搜狗的一部分股份,并把我们连人带业务一起注入到了搜狗。 没想到,是老板用一种更牛逼的方式帮我把 bug 给解决了。 14 年 1 月正式到了搜狗以后,我们没有继续做搜索了。而是内部 Transfer 到了另外一个部门。做起了搜狗网址导航、搜狗手机助手、搜狗浏览器等业务。我也是从那个时间点,开始带团队的,也是从那以后慢慢开始从个人贡献者到带团队集体输出的角色的转变。 在搜狗工作的这 7 年的时间里,我仍然也是延续之前的风格。不拘泥于完成工作中的产品需求,以及老大交付的任务。而是主动去探索各种项目中有价值的事情。 比如在手机助手的推广中,我琢磨了新用户的安装流程的各个环节后,找出影响用户安装率提升的关键因素。然后对新版本安装包采用了多种技术方案,将单用户获取成本削减了20%+,这一年下来就是千万级别的成本节约。 我们还主动在手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同,标签相似,点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外,我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis(当时工程部还没有redis平台,redis服务要业务自己维护)。为了优化性能,我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了,但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑,Linux 最多能有多少个TCP连接呢,我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏? 再比如,我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近,由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑,来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年,我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份,这一次不再是控股,而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里,腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里,我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日,也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后,水文里挤干货,通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一,是要学会抬头看路,选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网,获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好,2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer,要不然我我早就财务自由了。 第二,不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的,想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考,积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三,工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候,业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下,在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己,对你的团队,都是好事。 技术交流群 最近有很多人问,有没有读者交流群,想知道怎么加入。 最近我创建了一些群,大家可以加入。交流群都是免费的,只需要大家加入之后不要随便发广告,多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群,全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学,可长按扫描下方二维码,一定要备注:全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源,根据格式备注,可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为!学霸日程表曝光,简直降维打击! 腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重? 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码,关注 Hollis. 转发至朋友圈,是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-06 11:38:24
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...业企业客户复杂的IT环境和利旧的需求,但存在碎片化、不可进化的问题,也无法达到公有云启用便捷、功能不断进化、统一运维、按需付费的消费级体验,成为传统私有云规模化增长的掣肘。 当然,过去几年国内外公有云巨头也纷纷推出面向私有云市场的专有云产品,但其设计思路是以公有云为核心,其价值更多在于公有云服务在防火墙内的延伸,其初衷是“将数据迁移到中心云上”,这同样不适合,更难以匹配中国企业希望“将云移动到数据上”的最终目标。 正是源于这些客户“痛点”和市场现状,让华云数据产生了打造一款通用型云操作系统的想法。今年3月1日,华云数据宣布对超融合软件厂商Maxta全部资产完成了合法合规收购。至此,华云数据将独家拥有Maxta的包括产品技术、专利软著、品牌、市场在内的全球范围的资产所有权。 在此基础上,华云数据又把Maxta与华云自身的优势产品相融合,正式推出了安超OS国产通用型云操作系统,并在国产化与通用型方向做了三个方面的重要演进: 首先,兼容国产服务器、CPU、操作系统。安超OS对代码进行了全新的架构扩展,创建并维护新的一套代码分支,从源码级完成众多底层的对国产服务器、CPU、操作系统的支持。 其次,扩展通用型云操作系统的易用性。安超OS以VM为核心做为管理理念,以业务应用的视觉管理基础设施,为云操作系统开发了生命周期管理系统(LCM),提供像服务器操作系统的光盘ISO安装方式,可以30分钟完成云操作系统的搭建,并具备一键集群启停、一键日志收集、一键运维巡检业务等通用型云操作系统所必备的易用性功能。 最后,增强国内行业、企业所需的安全性。安超OS的所有源代码都通过了相关部门的安全检查,确保没有“后门”等漏洞,杜绝安全隐患,并且通过了由中国数据中心联盟、云计算开源产业联盟组织,中国信息通信研究院(工信部电信研究院)测试评估的可信云认证。 不难看出,安超OS不仅具有全球领先的技术,同时又充分满足中国市场和中国客户的需求。正如华云数据集团董事长、总裁许广彬所言:“唯改革者进,唯创新者强,华云数据愿意用全球视野推动中国云计算发展,用云创新驱动数字经济挺进新纵深,植根中国,奉献中国,引领中国,腾飞中国。” 五大维度解读安超OS 那么,什么是云操作系统?安超OS通用型云操作系统又有什么与众不同之处呢? 华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠 在华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠看来,云操作系统是基于服务器操作系统,高度的融合了基础设施的资源,实现了资源弹性伸缩扩展,以及具备运维自动化智能化等云计算的特点。同时,云操作系统具有和计算机操作系统一样的高稳定性,高性能,高易用性等特征。 但是,相比计算机操作系统,云计算的操作系统会更为复杂,属于云计算后台数据中心的整体管理运营系统,是构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。 更为关键的是,和国内外很多基础设备厂商基于自已的产品与理解推出了云操作系统不同,安超OS走的是通用型云操作系统的技术路线,它不是采用软硬件一体的封闭或半封闭的云操作系统平台,所以这也让安超OS拥有安全稳定、广泛兼容、业务优化、简洁运维、高性价比方面的特性,具体而言: 一是,在安全稳定方面,安超OS采用全容错架构设计,从数据一致性校验到磁盘损坏,从节点故障到区域性灾难,提供端到端的容错和灾备方案,为企业构筑高可用的通用型云环境,为企业的业务运营提供坚实与安全可靠的基础平台。 二是,在广泛兼容方面,安超OS所有产品技术、专利软著、品牌都拥有国内自主权,符合国家相关安全自主可信的规范要求,无服务器硬件锁定,支持国内外主流品牌服务器,同时适配大多数芯片、操作系统和中间件,支持利旧与升级,更新硬件时无需重新购买软件,为企业客户提供显著的投资保护,降低企业IT成本。 三是,在业务优化方面,安超OS具备在同一集群内提供混合业务负载的独特能力,可在一套安超OS环境内实现不同业务的优化:为每类应用定制不同的存储数据块大小,优化应用读写效率,提供更高的业务性能;数据可按组织架构逻辑隔离,部门拥有独立的副本而无需新建一套云环境,降低企业IT的成本与复杂度;数据重构优先级保证关键业务在故障时第一时间恢复,也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是,在简捷运维方面,安超OS是一款轻量级云创新平台,其所有管理策略以虚拟机和业务为核心,不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求,从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装,可实现30分钟平台极速搭建,1分钟业务快速部署,一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛,使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革,助力企业实现软件定义数据中心。 五是,在高性价比方面,安超OS在设计之初,华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品,所以给客户提供组件化授权,方便用户按需购买,按需使用,避免一次性采购过度,产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案,支持无限个数无损快照,无硬件绑定,支持License迁移。 由此可见,安超OS通用型云操作系统的本质,其实就是一款以安全可信为基础,以业务优化为核心的轻量级云创新平台,能够让中国政府和企业在数字化转型中,更好的发挥云平台的价值,同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程,每个时代都离不开通用型操作系统:在PC时代,通用型操作系统是Windows、Linux;在移动互联时代,通用型操作系统是安卓(Android),而这些通用型操作系统之所以能够成功,背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话,生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略,这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台,是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍,目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系,覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域,通过生态合作,华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态,与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中,在基础架构方面,华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证,与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作,共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案,助推用户上云实现创新加速模式。 同时,在解决方案方面,华云数据也一直在完善自身的产业链,建立最广泛的生态体系。例如,PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系;数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制;安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技;行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴,由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此,华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试,构建了一个最全面的基础架构生态体系,为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力,为客户提供稳定、可靠的上云服务,赋能产业变革。 值得一提的是,华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略,通过和合作伙伴的合作共赢,华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业,让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统,并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见,数字化的转型与升级,以及数字经济的落地和发展,任重而道远,艰难而伟大,而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力,不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性,激发出更多新的升维竞争力,更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结,在云计算落地中国的过程中,华云数据既是早期的探索者,也是落地的实践者,更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出,背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力,以及对中国企业用户痛点的捕捉,使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路,也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察,由科技与汽车跨界媒体人申斯基(微信号:shenyao)创办,16年媒体工作经验,拥有中美两地16万公里自驾经验,专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-16 21:41:38
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... 此外,随着数据安全问题日益凸显,触发器在保障数据一致性与合规性方面的作用受到更多重视。例如,在金融交易系统中,通过精心设计的触发器可实现对关键业务数据的实时审计追踪。而在数据同步场景下,触发器结合流处理技术(如Debezium)实现实时增量数据同步,已被广泛应用在微服务架构中。 另一方面,存储过程的安全性与性能优化也成为了热门话题。有研究指出,通过合理设计和使用参数化存储过程,不仅可以减少SQL注入风险,还能有效提高数据库系统的整体性能。尤其在大数据环境下,企业开始探索利用存储过程进行批量化数据清洗和预处理,以减轻服务器负载并确保数据质量。 最后,针对数据库隐私保护,各大云服务商正积极引入同态加密、动态数据屏蔽等前沿技术,这些技术在不影响查询性能的前提下,增强了数据在存储及传输过程中的安全性,为用户提供了更为全面的数据安全保障。对于SQL开发者而言,紧跟这些技术趋势和实践案例,无疑将有助于更好地应对未来数据库管理和查询优化的挑战。
2023-04-26 19:09:16
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...现代操作系统和云计算环境中也愈发关键。近期,随着容器化技术和微服务架构的广泛应用,内存映射机制对于提高系统资源利用率、实现高效的数据共享与交换具有重要意义。 例如,在Docker和Kubernetes等容器平台中,mmap系统调用被用于实现容器内部进程与宿主机文件系统的高效交互,以及容器间共享内存通信。通过内存映射,容器可以将宿主机上的持久化存储直接加载到内存中,实现数据的快速读取与更新,极大地提升了I/O性能。 此外,针对云原生环境下的大规模并行计算和实时数据处理场景,研究者们正在探索如何优化mmap以适应更高的并发需求和更低延迟的要求。2021年,有研究人员提出了一种改进的内存映射策略,旨在减少在高负载环境下由于频繁的内存映射操作导致的系统开销,并已在分布式数据库和大数据分析应用中取得了显著效果。 同时,内存映射的安全性问题也引起了业界的关注。今年早些时候,一项安全研究报告揭示了利用mmap进行提权攻击的新方法,再次提醒开发者在享受内存映射带来的便利时,也需要关注其潜在的安全风险,并采取相应的防御措施。 总之,内存映射作为底层系统调用的重要组成部分,其发展与优化将持续影响着整个软件生态系统的性能表现与安全性,值得广大开发者和技术研究者深入探究和实践。
2023-09-20 22:49:12
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...单配送时效性差等现实问题,而阿里云通过智能派单系统,基于海量历史订单数据、餐厅数据、骑手数据、用户数据等信息实现智能派单,逐步替代调度员的大部分工作。智能派单系统整体全面上线后将释放90%以上人工派单的人力,每年节省人力支出预计超过亿元。 饿了么的IT系统架构伴随业务量飙升,进行了三次重大升级。 1)起步期(2009至2013年):饿了么由上海交通大学创始团队起家,发展至35人规模,日订单量维持在十万量级,由“IDC+Python”技术组合支撑业务运营,但面临Python人才难觅等困扰。 2)成长期(2014年至2015年):14年8至9月短短2个月内日均订单量增长10倍,从10万迅猛飙升至100万,业务规模主攻全国200个城市,原有IT系统架构压力极大,依靠人肉运维举步维艰,故障波动影响业务,创始人与核心技术团队坚守机房运维一线,才勉强扛住100万量级业务订单。开始借鉴阿里淘宝架构模式,人员团队也涨至500人,技术生态从Python扩展至“Java+Python”开发体系,从“人肉”支撑百万订单运营到自动化运维,并筹备同城异地容灾体系。 3)规模期(2015年至2017年):2015年7至8月,日均订单量从200万翻倍,以往积压的问题都暴露出来,技术架构面临大考验,坚定了架构上云的方案,团队扩展至1000人,架构要承载数百万量级业务时,出现峰值成本、灾备切换、IDC远程运维等种种挑战,全面战略转型采用“IDC+云计算”的混合云架构。在2016年12月25日圣诞节日订单量迎来前所未有的900万单,因此在技术架构上探索多活部署等创新性研发。 为什么选择架构转型上云?据饿了么CTO张雪峰先生所说,技术架构从IDC经典模式发展至混合云模式,主要原因是三个关键因素让管理层下定决心上云: 1) 脉冲计算:从技术架构配套业务发展分析,网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征,在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现,而其他时间则业务量很低,暑假是业务高峰季,2016年5.17大促,饿了么第一次做“秒杀”,一秒订单15000笔,巨大的波峰波谷计算差异,引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境,如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量,则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置,若满足平均业务量,则无法跟上业务快速发展节奏,落后于竞争对手;搞电商大促时,计算资源投入巨大,大促之后计算峰值下降,采用自建机房利用率仅10%,所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式,采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算,阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口,这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。 2) 数据量爆炸:伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展,数据量增速更加令人吃惊,是业务量增速的5倍,每日增量数据接近100TB,2015年短短2个月内业务量增长10倍,数据量增长了50倍,上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险,上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。 3) 高可用性挑战:众所周知,IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力,当2015年夏天上海数据中心故障发生,主核心交换机宕机时,备核心交换机Bug同时被触发,从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中,饥饿的消费者无法订餐吃饭,技术团队第一次经历业务中断而束手无策,才下定决心大笔投入混合云灾备的建设,“吃一堑,长一智”,持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构,以自动化运维替代人肉运维,从灾备向多活演进,成为饿了么企业架构转型的必经之路。 4) 大数据精益运营:不论网络打车还是网络订餐,共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法,以大数据训练算法提升调度效率,饿了么在高峰时段内让百万“骑士”(送餐快递员)完成更多订单是算法持续优化的目标,而这背后隐藏着诸多复杂因素,包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系,把新订单插入现有“骑士”的行进路线中,估计每家餐厅出餐时间,每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同,新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起,对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店,既是史无前例的计算存储挑战,又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队,通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层,云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题,在数据智能层,利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值,才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中,不断发现新的特征: 1) 区域差异性:饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析:“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他智能调度业务的数倍。 2) 复杂路径规划:吃一口热饭有多难?送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高,要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况,究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3) 天气特殊影响:天气等环境因素对送餐响应时间影响显著,要想计算骑手的送餐路程时间,ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢?ET也知道,将自动识别其为大单,锁定某一个骑手专门完成配送。 4) 餐饮营销顾问:饿了么整体业务涉及C端(消费者)、B端(餐饮商户)、D端(物流配送)、BD端(地推营销),以往区域业务开拓考核新店数量,现在会重点关注餐饮外卖“健康度”,对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店,都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议,避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中,销量平平的新店会离开平台,通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来,以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位,让餐饮商户尝到甜头,才愿意继续经营。举个例子,饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐,但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆,9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品,可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢?数据预警后,BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容,导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁,却收到一份鸡排两杯酸梅汁,体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台,通过O2O数据的在线实时分析,与阿里云人工智能团队不断改进算法,以“全局最优”取代“局部最优”,保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多,从饿了么内部反馈来看,上云不仅没有让运维团队失去价值,反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案,通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践,摆脱“人肉”支撑的种种困境,进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说:“互联网平台型组织,业务量涨数倍,企业人数稳定降低,才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来,你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据,会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家,家庭助理帮你点菜,无人机为你送餐,聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后,皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-31 14:48:26
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...挖你走2828之类的问题。(PPS:面试 技术是一方面,人事也不可以忽略。) 12:00: (一轮PK)终于开会结束了,哥可是饿着肚子呢, 这家公司没有笔试题,直接一个搞Android的哥们进来,简单介绍了一下 ,就聊起来了。首先 J哥 简单介绍了一下 在上一家公司 担任什么角色,平时开发流程 之类的,然后J哥 就说大概在公司开发了有5款APP,自己私下接过一款私活,然后自己没事也做了两款应用,然后J哥 把应用展示给他看,他看了连连称赞不错啊。。。(lalala,其实都是J哥网上巴拉的项目啦。) (然后大体给他介绍了 项目基本框架,是 v4包里的 SlidingPaneLayout 嵌套了实现了轮询效果 自定义的viewpager 。然后 具体界面是用的瀑布流,项目的关键就是 对 图片的处理,因为有N张 图片,但是并没有卡顿,所以就说了 自己用 了开源的imagedownloader 和 volley 以及自己定义的 lrucache 缓存 bitmap 对象,这里大家一定要把图片的三级缓存 自己了解清楚,基本面试会问到。) 其实 当面试问你如何避免oom,内存泄露导致的原因,以及如何处理大图片等等,其实都是 如何优化内存。 可以按照我自己总结的回答,你可以说,这个问题 ,跟 oom以及 内存泄露,其实是一样的,关键 就是 如何 优化内存,避免不必要的 内存泄露, 而 内存泄露 的原因 ,我总结了 4点, 1. 匿名内部类,和非静态内部类, 举个栗子:我们用handler 进行线程间 假如 我们在activity中这样定义 handler : [java] view plain copy print ? Handler mHandler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { mImageView.setImageBitmap(mBitmap); } } 然后,我们用 右键 选中工程 运行 lint工具 , android tools---run lint ,就会提示我们这样一个warning: In Android, Handler classes should be static or leaks might occur.。 就是 ,推荐我们 把handler 定义成static,具体 看这里解释的很详细:http://www.linuxidc.com/Linux/2013-12/94065.htm 类似的还有 匿名子线程。 2.还是 拿网上的 栗子来说, [java] view plain copy print ? Vector v = new Vector( 10 ); for ( int i = 1 ;i < 100 ; i ++ ){ Object o = new Object(); v.add(o); o = null ; } 即便是 我们把 o 对象 置为 null,但是 vector 集合中还有有o的引用,所以 集合 没有被清空,这一部分内存 还是不能被释放,这就导致了内存泄露。 3, 当我们操作数据库的时候,我们在执行完 相应的crud 方法后,我们没有关闭 cursor .close()或者 db.close(),也同样会占用内存、因为只有关闭连接后,才会被GC 回收。 4.继续举个栗子 [java] view plain copy print ? Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("唐僧","pwd1",25); Person p2 = new Person("孙悟空","pwd2",26); Person p3 = new Person("猪八戒","pwd3",27); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:3 个元素! p3.setAge(2); //修改p3的年龄,此时p3元素对应的hashcode值发生改变 set.remove(p3); //此时remove不掉,造成内存泄漏 set.add(p3); //重新添加,居然添加成功 System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:4 个元素! J哥 亲自 实践了下,发现问题了,这个网上的栗子 是错的。实际上是可以remove掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章,都是这个栗子。。 这里 看下其他网站上的总结吧 :强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 OK。还有最后一点,就是关于图片的,bitmap对象的及时释放,这里 就不细说了,等在图片三级缓存一起去总结。 此时 感觉 对面的android 小哥 已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后, 他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问:有没有自定义过view。 J哥回答:这个很常见,我自己定义过很多,比如 下拉刷新,上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager,也是 继承viewpager,然后自己开启一个线程,去控制 切换的。还比如,跑马灯效果的textview ,scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确,我也是 自定义listview,复写了 onmeaure方法,然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片,我也是做过,主要是对onmeasure 方法,onlayout方法,ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等,奥 对了,我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件,侧滑解锁的,我也是自己定义的,然后展示给他看了一下,当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问:listview的优化、 J哥回答:(PS:这种问题,基本上 都快被问烂了,但是没办法 还是要回答。)listview作为最常见的 用来显示数据的view ,一般 从四个方面 去优化。 1 ,复用convertview, 不然假如有1000条数据,那么我们滑动,就会 产生1000个convertview ,这对内存是很大的浪费,所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数, 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的,我们要尽可能的减少,通常 我们定义一个viewholder,去管理 这些id ,然后通过tag 去直接拿到 id。 3, 分页加载,延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目,有一个榜单,数据量很大,一次请求过来的数据量很大,这样有两个问题,一个是请求网络 时间可能会很长,另一个展示数据 上面 体验对不是很好,所以 我们做了 第一次加载 20条,然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像, 图片的 优化。这里 类似 三级缓存,推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm,J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问: 看你简历上面 做过 社交,通信这块是怎么做的。 J哥回答:我看 咱们公司 也用到了 聊天,咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中,他说 是集成的环信(但是 有丢包现象,所以打算自己做通信)。 OK,J哥说 ,我们 项目中聊天 是基于xmpp协议的做的,在没有android以前 ,java有个开源的 smack ,android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了, 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天,这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ,然后进行通信,我说,这个 跟http请求 其实原理上一样,都是 绑定ip,然后 设置一些property,然后通过类似流进行通信的, asmack,其实底层 就是xml通信的。 面试官01问: touch 事件的传递机制,还特意画了,一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 J哥回答:就是这个, 这也难不倒我。因为J哥觉得 这个问题肯定会问到 所以 早有准备,这里 我就大体说下结论,详细原理 给你传送门。 我回答,这个很简单,只要你继承一下 button 和 linearlayout 复写一下 三个方法 dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程,我给你总的说下结论的,点击这个button,一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件,然后 往子类里面传递,让子类 在往子类的下一级子类去传递,让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件,如果消费掉,那么父类将不会响应,如果子类不消费,那么会退回到次级子类,然后看是否要消费,这样,一句话 就是父传子, 子决定要不要,不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍, 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦,http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问: 项目中图片的优化。 J哥回答:我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ,但是 很流畅,也没有oom。关于图片 优化,一般我们采用三级缓存,1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有,有直接拿来用,这里 我项目里是这样做的,我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少,然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片,我会保存到本地,避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题,对于单张的 大图片,我也会利用bitmapFactory,进行计算大小,然后 计算手机分辨率,进行定量的 压缩 处理。 面试官问: GC的回收 J哥回答:我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式,应该有多种不同的算法,我看过谷歌 官网介绍的一点,有这样一块区域,他分为 latest(最近) middle(中等)permanent(永久的),这样三块子区域。里面分别存放,刚刚被创建的,以及 时间 靠后的,很久的,对象,不断地新对象 往latest里面添加,当达到相应对象区域的阀值的时候,就会触发GC,GC 进行回收的时候,对于latest 中回收的速度是最快的,而permanent 相对是最久的,而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系, 还有一种算法,是根据最近被引用的时间,或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。GC回收的时候 会阻塞线程,所以代码中要避免创建不必要的对象,例如for循环中 创建大量对象 就会容易引起GC。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问: 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 J哥回答:这个问题 我也碰到过,我们都知道,viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道,这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来,已经夹在好了,有可能数据不是最新的,我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈,这个哥们大概没什么问的了,然后 就让我等一下,说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟,进来一小姑娘,坐下,看了我简历,我以为是人事,来跟我谈人生理想。结果,没说几句话,让我讲一下我的项目。我qu,惊呆我了。我问,你也是做android的,我去,是这样的、、把J哥吓到, 然后问了J哥几个问题。 Android 小姑娘问: 看你项目中的listview 中item类型 是统一的,而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 J哥回答:J哥装作很牛的样子说,我暂时想到两种方法,1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用,或者 把这几种类型 一起加载,然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘,假如 我这里 有一百条数据,这一百条是无序的,包含了 10种 item类型,你有没有什么好方法 去处理这个问题, 小姑娘说,你不是定义了类型吗,我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问: onAttch onDetach还是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow J哥回答:其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法,她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过, 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她,这两个方法是做什么的,小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的,那么的话 应该是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow方法了,小姑娘说: 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度,在 oncreate 里面不能计算,其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算,但是还是有方法计算的,(本人觉得面试 问你 API 是 最2的了,忍不住吐槽下,我遇到过,Camera 拍照,问我获取 一个图片,还是 视频的 方法,我去百度 一下,随便就知道,真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。) 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了,感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好,不管方法用没用到,我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了,后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧,到是没有问我什么技术问题, 总监: 问我 做没做过通信这块,能不能做这一块。 J哥回答:,我说做过,通信有几种协议的,我们用的 是xmpp协议的 ,服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的,客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ,比如我知道有些项目中用的 soap协议的,还有ip 协议的。PS:反正就是扯 我说 通信 客户端这一块 我没问题,但是 服务端 我 从工作以来 一直偏向 android 移动端开发,后台这一块,如果数据量大了,还要考虑并发之类的,我是做不了,让我做个tomcat搭建的demo 我可能可以。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 总监: 问我 什么时候能上班 J哥回答:我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 这里 感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事1:一进来,就问东问西。问加班看法啊,他们公司技术 一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 J哥回答:我说,一般遇到项目加功能 ,版本升级,等等 这些加班都没什么,只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事 是一直跟我强调这个,她不停强调 我就暗暗下决心,薪资 我是不会要低了。 人事1:看你还年轻啊,还能拼一拼啊、、、、 J哥回答:我说现在 这几年对我人生规划也算比较重要的时期,也是过一年少一年了,其实她的意思 还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话,然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊,之类的。。。 最后到关键问题上啦,最关心的,薪资问题。 人事1:期望薪资 J哥回答:我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好,你等下,然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久,然后又来一个 可能是人事吧。又进来,问了一遍,也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我,但是又觉得有点超出她们薪资期望吧,当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说,两天给我答复,心里很气愤,饿着肚子 面试到三点,竟然婉拒、、、 反正我是很生气,我说,好,然后我就走。结果,没过一个小时,人事又打电话来,非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼,难道她们CEO要给我煲汤 了?我说可以,然后时间定在后天了,,反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ,这家面试 先写到这里,下面下午还有一家,等下在写。准备睡觉。今天面试回来,累的就睡着了,晚上十点多才醒过来,想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-19 17:42:52
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...联网世界中的字符编码问题变得日益复杂。最近,一项名为“Unicode 14.0”的更新引起了业界关注,它引入了超过14万个新的字符,包括表情符号、方言文字和数学符号,进一步挑战了旧有的编码框架。UTF-8虽是主流,但面对这种扩展,其局限性开始显现。一些企业开始探索新型的、更高效且包容性的编码格式,如UTF-16和UTF-32,以及渐进式Web应用程序(Progressive Web App, PWA)中的WebAssembly支持。 同时,跨平台和跨设备的兼容性成为新挑战。移动设备和物联网设备的多样性使得字符集选择更为关键,如何在保持用户体验一致性的同时,确保信息的准确传递,成为了开发者的新课题。此外,随着AI和机器学习的应用,如何让这些技术理解和处理不同编码的数据,也成为研究热点。 字符编码问题的解决不仅关乎技术细节,更是推动数字化社会进步的重要环节。未来,我们期待看到更多的标准化和创新解决方案,以适应不断变化的技术环境和用户需求。
2024-04-29 12:29:21
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...秒杀高峰期流量突增的问题。在数据一致性方面,则可通过分布式事务解决方案如TCC(Try-Confirm-Cancel)模式确保在高并发环境下的交易数据准确无误。 深入探讨这一话题,可以参考《大型电商网站架构实战》一书,作者详细剖析了包括秒杀在内的各类复杂业务场景下,如何运用微服务、容器化、服务网格等前沿技术构建高性能、高可用的电商系统。同时,《Java并发编程实战》也从并发控制角度提供了宝贵的实践指导,对于开发高效稳定的秒杀功能具有重要意义。综上所述,关注最新技术和实战案例,将帮助开发者更好地应对类似秒杀场景的技术挑战,为用户带来更流畅的购物体验。
2023-02-25 23:20:34
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...速度非常快,但是不能解决歧义; 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。 paddle模式,利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本,请升级jieba,pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install 手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能,请先安装paddlepaddle-tiny,pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串;cut_all 参数用来控制是否采用全模式;HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式,paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法: jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样,一个词占一行;每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器(默认为 jieba.dt)的 tmp_dir 和 cache_file 属性,可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名,用于受限的文件系统。 范例: 自定义词典:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频,使其能(或不能)被分出来。 注意:自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 (关键词提取) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用,接口相同,注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文: TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器,tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式,提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式,通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny,并且import相关代码; 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持,早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下: paddle模式词性和专名类别标签集合如下表,其中词性标签 24 个(小写字母),专名类别标签 4 个(大写字母)。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持 Windows 用法: jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式,参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果:在 4 核 3.4GHz Linux 机器上,对金庸全集进行精确分词,获得了 1MB/s 的速度,是单进程版的 3.3 倍。 注意:并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize:返回词语在原文的起止位置 注意,输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用: from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例:python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项(翻译): 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语,而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM,则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注;如果指定 DELIM,词语和词性之间用它分隔,否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典,与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词(不支持词性标注)-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名,则使用标准输入。 --help 选项输出: $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载,import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载,一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba,也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化(可选) 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的,有了延迟加载机制后,你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典,然后覆盖 jieba/dict.txt 即可;或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者:piaolingxue 地址:https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者:messense, MnO2 地址:https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者:falood 地址:https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者:qinwf 地址:https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者:yanyiwu 地址:https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者:fukuball 地址:https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者:anderscui 地址:https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址:https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析(分词+词性+专名)系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的? 详见: https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”?(以及类似情况) P(台中) < P(台)×P(中),“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法:强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”?(以及类似情况) 解决方法:强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语,效果不理想? 解决方法:关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击:https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage: jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]: 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]: 李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage: jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code:https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz;《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-02 10:38:37
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...用 2.4 不同屏幕设置不同宽度 2.5 列偏移 2.6 列位置移动 3 排版 3.1 标题 3.2 突出显示 3.3 对齐 3.4 改变大小写 3.5 引用 3.6 列表 4 代码 4.1 内联代码 4.2 用户输入 4.3 代码块 4.3 变量 4.4 程序输出 5 表格 5.1 基本 5.2 条纹状表格 5.3 带边框的表格 5.4 鼠标悬停 5.5 紧缩表格 5.6 状态类 5.7 响应式表格 6 表单 6.1 基本实例 6.2 内联表单 6.3 水平排列的表单 6.4 表单控件 输入框 文本域 多选和单选框 下拉列表 静态内容 帮助文字 校验状态 添加额外的图标 控件尺寸 7 按钮 7.1 可作为按钮使用的标签或元素 7.2 预定义样式 7.3 尺寸 7.4 激活状态 7.5 禁用状态 8 图片 8.1 响应式图片 8.2 图片形状 9 辅助类 9.1 文本颜色 9.2 背景色 9.3 三角符号 9.4 浮动 9.5 让内容块居中 9.6 清除浮动 9.7 显示或隐藏内容 9.10 图片替换 10 响应式工具 10.1 不同视口下隐藏显示 10.2 打印类 1 BootStrap基础 1 什么是BootStrap 由Twitter的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作开发,是一个CSS/HTML框架简洁、直观、强悍的前端开发框架,让web开发更迅速、简单。 2 BootStrap的版本 BootStrap2 BootStrap3 BootStrap4 3 BootStrap 下载 用于生产环境的Bootstrap Bootstrap Less 源码Bootstrap Sass 源码 4 CDN服务 <!-- 新 Bootstrap 核心 CSS 文件 --><link rel="stylesheet" href="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/css/bootstrap.min.css"><!-- 可选的Bootstrap主题文件(一般不用引入) --><link rel="stylesheet" href="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/css/bootstrap-theme.min.css"><!-- jQuery文件。务必在bootstrap.min.js 之前引入 --><script src="http://cdn.bootcss.com/jquery/1.11.3/jquery.min.js"></script><!-- 最新的 Bootstrap 核心 JavaScript 文件 --><script src="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/js/bootstrap.min.js"></script> 5 目录结构 生产环境版 bootstrap/├── css/│ ├── bootstrap.css│ ├── bootstrap.css.map│ ├── bootstrap.min.css│ ├── bootstrap-theme.css│ ├── bootstrap-theme.css.map│ └── bootstrap-theme.min.css├── js/│ ├── bootstrap.js│ └── bootstrap.min.js└── fonts/├── glyphicons-halflings-regular.eot├── glyphicons-halflings-regular.svg├── glyphicons-halflings-regular.ttf├── glyphicons-halflings-regular.woff└── glyphicons-halflings-regular.woff2 6 基本模板 <!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head><!-- 上述3个meta标签必须放在最前面,任何其他内容都必须跟随其后! --><title>Bootstrap 101 Template</title><!-- Bootstrap --><link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"><!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media queries --><!-- WARNING: Respond.js doesn't work if you view the page via file:// --><!--[if lt IE 9]><script src="//cdn.bootcss.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script><script src="//cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script><![endif]--></head><body><h1>你好,世界!</h1><!-- jQuery (necessary for Bootstrap's JavaScript plugins) --><script src="//cdn.bootcss.com/jquery/1.11.3/jquery.min.js"></script><!-- Include all compiled plugins (below), or include individual files as needed --><script src="js/bootstrap.min.js"></script></body></html> 7 浏览器支持 手机浏览器 ——- Chrome Firefox Safari Android Supported Supported N/A iOS Supported Supported Supported 桌面浏览器 ——— Chrome Firefox Internet Explorer Opera Safari Mac Supported Supported N/A Supported Supported Windows Supported Supported Supported Supported Not supported 8 浏览器兼容 让 IE8 支持H5新标签 页面中引入respond.js <!-- 注意: 页面必须通过服务器访问 --><script src="https://cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script> IE兼容模式 页面中添加如下代码 <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> 国产浏览器切换webkit内核 页面中添加如下代码 <meta name="renderer" content="webkit"> 2 BootStrap布局 1 概览 1.1 移动设备优先 为了确保适当的绘制和触屏缩放,需要在 <head> 之中添加 viewport 元数据标签。 在移动设备浏览器上,通过为视口(viewport)设置 meta 属性为 user-scalable=no 可以禁用其缩放(zooming)功能。这样禁用缩放功能后,用户只能滚动屏幕,就能让你的网站看上去更像原生应用的感觉。注意,这种方式我们并不推荐所有网站使用,还是要看你自己的情况而定! 1.2 Normalize.css BootStrap内置了Normalize.css 1.3 布局容器 Bootstrap 需要为页面内容和栅格系统包裹一个 .container 容器。我们提供了两个作此用处的类。注意,由于 padding 等属性的原因,这两种 容器类不能互相嵌套。 .container 类用于固定宽度并支持响应式布局的容器。 <div class="container">...</div> .container-fluid 类用于 100% 宽度,占据全部视口(viewport)的容器。 <div class="container-fluid">...</div> 2 栅格系统 Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统,随着屏幕或视口(viewport)尺寸的增加,系统会自动分为最多12列 2.1 栅格系统简介 栅格系统用于通过一系列的行(row)与列(column)的组合来创建页面布局,你的内容就可以放入这些创建好的布局中。下面就介绍一下 Bootstrap 栅格系统的工作原理: “行(row)”必须包含在 .container (固定宽度)或 .container-fluid (100% 宽度)中,以便为其赋予合适的排列(aligment)和内补(padding)。 通过“行(row)”在水平方向创建一组“列(column)”。 你的内容应当放置于“列(column)”内,并且,只有“列(column)”可以作为行(row)”的直接子元素。 类似 .row 和 .col-xs-4 这种预定义的类,可以用来快速创建栅格布局。Bootstrap 源码中定义的 mixin 也可以用来创建语义化的布局。 通过为“列(column)”设置 padding 属性,从而创建列与列之间的间隔(gutter)。通过为 .row 元素设置负值 margin 从而抵消掉为 .container 元素设置的 padding,也就间接为“行(row)”所包含的“列(column)”抵消掉了padding。 负值的 margin就是下面的示例为什么是向外突出的原因。在栅格列中的内容排成一行。 栅格系统中的列是通过指定1到12的值来表示其跨越的范围。例如,三个等宽的列可以使用三个 .col-xs-4 来创建。 如果一“行(row)”中包含了的“列(column)”大于 12,多余的“列(column)”所在的元素将被作为一个整体另起一行排列。 栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 , 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。 因此,在元素上应用任何 .col-md-栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 , 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。 因此,在元素上应用任何 .col-lg-不存在, 也影响大屏幕设备。 2.2 栅格参数 超小屏幕 手机 (<768px) 小屏幕 平板 (≥768px) 中等屏幕 桌面显示器 (≥992px) 大屏幕 大桌面显示器 (≥1200px) .container 最大宽度 None (自动) 750px 970px 1170px 类前缀 .col-xs- .col-sm- .col-md- .col-lg- 最大列(column)宽 自动 ~62px ~81px ~97px 2.3 栅格系统使用 使用单一的一组 .col-md- 栅格类,就可以创建一个基本的栅格系统,在手机和平板设备上一开始是堆叠在一起的(超小屏幕到小屏幕这一范围),在桌面(中等)屏幕设备上变为水平排列。所有“列(column)必须放在 ” .row 内。 <div class="row"><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div><div class="col-md-1">.col-md-1</div></div><div class="row"><div class="col-md-8">.col-md-8</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4">.col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-6">.col-md-6</div><div class="col-md-6">.col-md-6</div></div> 2.4 不同屏幕设置不同宽度 <div class="row"><div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-8">.col-xs-12 .col-sm-6 .col-md-8</div><div class="col-xs-6 col-md-4">.col-xs-6 .col-md-4</div></div><div class="row"><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div><!-- Optional: clear the XS cols if their content doesn't match in height --><div class="clearfix visible-xs-block"></div><div class="col-xs-6 col-sm-4">.col-xs-6 .col-sm-4</div></div> 2.5 列偏移 使用 .col-md-offset- 类可以将列向右侧偏移。这些类实际是通过使用 选择器为当前元素增加了左侧的边距(margin)。例如,.col-md-offset-4 类将 .col-md-4 元素向右侧偏移了4个列(column)的宽度。 <div class="row"><div class="col-md-4">.col-md-4</div><div class="col-md-4 col-md-offset-4">.col-md-4 .col-md-offset-4</div></div><div class="row"><div class="col-md-3 col-md-offset-3">.col-md-3 .col-md-offset-3</div><div class="col-md-3 col-md-offset-3">.col-md-3 .col-md-offset-3</div></div><div class="row"><div class="col-md-6 col-md-offset-3">.col-md-6 .col-md-offset-3</div></div> 2.6 列位置移动 通过使用 .col-md-push- 和 .col-md-pull- 类就可以很容易的改变列(column)的顺序。 <div class="row"><div class="col-md-9 col-md-push-3">.col-md-9 .col-md-push-3</div><div class="col-md-3 col-md-pull-9">.col-md-3 .col-md-pull-9</div></div> 3 排版 3.1 标题 HTML 中的所有标题标签,<h1> 到 <h6> 均可使用。另外,还提供了 .h1 到 .h6 类,为的是给内联(inline)属性的文本赋予标题的样式。 <h1>h1. Bootstrap heading</h1><h2>h2. Bootstrap heading</h2><h3>h3. Bootstrap heading</h3><h4>h4. Bootstrap heading</h4><h5>h5. Bootstrap heading</h5><h6>h6. Bootstrap heading</h6> 在标题内还可以包含 <small> 标签或赋予 .small 类的元素,可以用来标记副标题。 <h1>h1. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h1><h2>h2. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h2><h3>h3. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h3><h4>h4. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h4><h5>h5. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h5><h6>h6. Bootstrap heading <small>Secondary text</small></h6> 3.2 突出显示 通过添加 .lead 类可以让段落突出显示。 <p class="lead">...</p> 3.3 对齐 <p class="text-left">Left aligned text.</p><p class="text-center">Center aligned text.</p><p class="text-right">Right aligned text.</p><p class="text-justify">Justified text.</p><p class="text-nowrap">No wrap text.</p> 3.4 改变大小写 <p class="text-lowercase">Lowercased text.</p><p class="text-uppercase">Uppercased text.</p><p class="text-capitalize">Capitalized text.</p> 3.5 引用 <blockquote><p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Integer posuere erat a ante.</p></blockquote><blockquote><p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Integer posuere erat a ante.</p><footer>Someone famous in <cite title="Source Title">Source Title</cite></footer></blockquote><blockquote class="blockquote-reverse">...</blockquote> 3.6 列表 无样式列表 <ul class="list-unstyled"><li>...</li></ul> 内联列表 <ul class="list-inline"><li>...</li></ul> 水平排列的内联列表 <dl class="dl-horizontal"><dt>...</dt><dd>...</dd></dl> 4 代码 4.1 内联代码 通过 <code> 标签包裹内联样式的代码片段。 For example, <code><section></code> should be wrapped as inline. 4.2 用户输入 通过 <kbd> 标签标记用户通过键盘输入的内容。 To switch directories, type <kbd>cd</kbd> followed by the name of the directory.<br>To edit settings, press <kbd><kbd>ctrl</kbd> + <kbd>,</kbd></kbd> 4.3 代码块 多行代码可以使用 <pre> 标签。为了正确的展示代码,注意将尖括号做转义处理。 <pre><p>Sample text here...</p></pre> 还可以使用 .pre-scrollable 类,其作用是设置 max-height 为 350px ,并在垂直方向展示滚动条。 4.3 变量 通过 <var> 标签标记变量。 <var>y</var> = <var>m</var><var>x</var> + <var>b</var> 4.4 程序输出 通过 <samp> 标签来标记程序输出的内容。 <samp>This text is meant to be treated as sample output from a computer program.</samp> 5 表格 5.1 基本 为任意 <table> 标签添加 .table 类可以为其赋予基本的样式 <table class="table">...</table> 5.2 条纹状表格 <table class="table table-striped">...</table> 5.3 带边框的表格 <table class="table table-bordered">...</table> 5.4 鼠标悬停 <table class="table table-hover">...</table> 5.5 紧缩表格 <table class="table table-condensed">...</table> 5.6 状态类 通过这些状态类可以为行或单元格设置颜色。 Class 描述 .active 鼠标悬停在行或单元格上时所设置的颜色 .success 标识成功或积极的动作 .info 标识普通的提示信息或动作 .warning 标识警告或需要用户注意 .danger 标识危险或潜在的带来负面影响的动作 5.7 响应式表格 将任何 .table 元素包裹在 .table-responsive 元素内,即可创建响应式表格,其会在小屏幕设备上(小于768px)水平滚动。当屏幕大于 768px 宽度时,水平滚动条消失。 6 表单 6.1 基本实例 单独的表单控件会被自动赋予一些全局样式。所有设置了 .form-control 类的 <input>、<textarea> 和 <select> 元素都将被默认设置宽度属性为 width: 100%;。 将 label 元素和前面提到的控件包裹在 .form-group 中可以获得最好的排列。 <form><div class="form-group"><label for="exampleInputEmail1">Email address</label><input type="email" class="form-control" id="exampleInputEmail1" placeholder="Email"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputPassword1">Password</label><input type="password" class="form-control" id="exampleInputPassword1" placeholder="Password"></div><div class="form-group"><label for="exampleInputFile">File input</label><input type="file" id="exampleInputFile"><p class="help-block">Example block-level help text here.</p></div><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Check me out</label></div><button type="submit" class="btn btn-default">Submit</button></form> 6.2 内联表单 为 <form> 元素添加 .form-inline 类可使其内容左对齐并且表现为 inline-block 级别的控件。只适用于视口(viewport)至少在 768px 宽度时(视口宽度再小的话就会使表单折叠) 6.3 水平排列的表单 通过为表单添加 .form-horizontal 类,并联合使用 Bootstrap 预置的栅格类,可以将 label 标签和控件组水平并排布局。这样做将改变 .form-group 的行为,使其表现为栅格系统中的行(row),因此就无需再额外添加 .row 了 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label for="inputEmail3" class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><input type="email" class="form-control" id="inputEmail3" placeholder="Email"></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword3" placeholder="Password"></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox"> Remember me</label></div></div></div><div class="form-group"><div class="col-sm-offset-2 col-sm-10"><button type="submit" class="btn btn-default">Sign in</button></div></div></form> 6.4 表单控件 输入框 包括大部分表单控件、文本输入域控件,还支持所有 HTML5 类型的输入控件: text、password、datetime、datetime-local、date、month、time、week、number、email、url、search、tel 和 color。 只有正确设置了 type 属性的输入控件才能被赋予正确的样式。 文本域 支持多行文本的表单控件。可根据需要改变 rows 属性。 多选和单选框 默认样式 <div class="checkbox"><label><input type="checkbox" value="">Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="checkbox disabled"><label><input type="checkbox" value="" disabled>Option two is disabled</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios1" value="option1" checked>Option one is this and that—be sure to include why it's great</label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios2" value="option2">Option two can be something else and selecting it will deselect option one</label></div><div class="radio disabled"><label><input type="radio" name="optionsRadios" id="optionsRadios3" value="option3" disabled>Option three is disabled</label></div> 内联单选和多选框 <label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox1" value="option1"> 1</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox2" value="option2"> 2</label><label class="checkbox-inline"><input type="checkbox" id="inlineCheckbox3" value="option3"> 3</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio1" value="option1"> 1</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio2" value="option2"> 2</label><label class="radio-inline"><input type="radio" name="inlineRadioOptions" id="inlineRadio3" value="option3"> 3</label> 不带文本的Checkbox 和 radio <label><input type="checkbox" id="blankCheckbox" value="option1" aria-label="..."></label></div><div class="radio"><label><input type="radio" name="blankRadio" id="blankRadio1" value="option1" aria-label="..."></label></div> 下拉列表 <select class="form-control"><option>1</option><option>2</option><option>3</option><option>4</option><option>5</option></select> 静态内容 如果需要在表单中将一行纯文本和 label 元素放置于同一行,为 <p> 元素添加 .form-control-static 类即可 <form class="form-horizontal"><div class="form-group"><label class="col-sm-2 control-label">Email</label><div class="col-sm-10"><p class="form-control-static">email@example.com</p></div></div><div class="form-group"><label for="inputPassword" class="col-sm-2 control-label">Password</label><div class="col-sm-10"><input type="password" class="form-control" id="inputPassword" placeholder="Password"></div></div></form> 帮助文字 <label class="sr-only" for="inputHelpBlock">Input with help text</label><input type="text" id="inputHelpBlock" class="form-control" aria-describedby="helpBlock">...<span id="helpBlock" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span> 校验状态 Bootstrap 对表单控件的校验状态,如 error、warning 和 success 状态,都定义了样式。使用时,添加 .has-warning、.has-error或 .has-success 类到这些控件的父元素即可。任何包含在此元素之内的 .control-label、.form-control 和 .help-block 元素都将接受这些校验状态的样式。 <div class="form-group has-success"><label class="control-label" for="inputSuccess1">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess1" aria-describedby="helpBlock2"><span id="helpBlock2" class="help-block">A block of help text that breaks onto a new line and may extend beyond one line.</span></div><div class="form-group has-warning"><label class="control-label" for="inputWarning1">Input with warning</label><input type="text" class="form-control" id="inputWarning1"></div><div class="form-group has-error"><label class="control-label" for="inputError1">Input with error</label><input type="text" class="form-control" id="inputError1"></div><div class="has-success"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxSuccess" value="option1">Checkbox with success</label></div></div><div class="has-warning"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxWarning" value="option1">Checkbox with warning</label></div></div><div class="has-error"><div class="checkbox"><label><input type="checkbox" id="checkboxError" value="option1">Checkbox with error</label></div></div> 添加额外的图标 你还可以针对校验状态为输入框添加额外的图标。只需设置相应的 .has-feedback 类并添加正确的图标即可 <div class="form-group has-success has-feedback"><label class="control-label" for="inputSuccess2">Input with success</label><input type="text" class="form-control" id="inputSuccess2" aria-describedby="inputSuccess2Status"><span class="glyphicon glyphicon-ok form-control-feedback" aria-hidden="true"></span><span id="inputSuccess2Status" class="sr-only">(success)</span></div> 控件尺寸 通过 .input-lg 类似的类可以为控件设置高度,通过 .col-lg- 类似的类可以为控件设置宽度。 高度尺寸 创建大一些或小一些的表单控件以匹配按钮尺寸 <input class="form-control input-lg" type="text" placeholder=".input-lg"><input class="form-control" type="text" placeholder="Default input"><input class="form-control input-sm" type="text" placeholder=".input-sm"><select class="form-control input-lg">...</select><select class="form-control">...</select><select class="form-control input-sm">...</select> 水平排列的表单组的尺寸 通过添加 .form-group-lg 或 .form-group-sm 类,为 .form-horizontal 包裹的 label 元素和表单控件快速设置尺寸。 <form class="form-horizontal"><div class="form-group form-group-lg"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputLarge">Large label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputLarge" placeholder="Large input"></div></div><div class="form-group form-group-sm"><label class="col-sm-2 control-label" for="formGroupInputSmall">Small label</label><div class="col-sm-10"><input class="form-control" type="text" id="formGroupInputSmall" placeholder="Small input"></div></div></form> 7 按钮 7.1 可作为按钮使用的标签或元素 为 <a>、<button> 或 <input> 元素添加按钮类(button class)即可使用 Bootstrap 提供的样式 <a class="btn btn-default" href="" role="button">Link</a><button class="btn btn-default" type="submit">Button</button><input class="btn btn-default" type="button" value="Input"><input class="btn btn-default" type="submit" value="Submit"> 7.2 预定义样式 <!-- Standard button --><button type="button" class="btn btn-default">(默认样式)Default</button><!-- Provides extra visual weight and identifies the primary action in a set of buttons --><button type="button" class="btn btn-primary">(首选项)Primary</button><!-- Indicates a successful or positive action --><button type="button" class="btn btn-success">(成功)Success</button><!-- Contextual button for informational alert messages --><button type="button" class="btn btn-info">(一般信息)Info</button><!-- Indicates caution should be taken with this action --><button type="button" class="btn btn-warning">(警告)Warning</button><!-- Indicates a dangerous or potentially negative action --><button type="button" class="btn btn-danger">(危险)Danger</button><!-- Deemphasize a button by making it look like a link while maintaining button behavior --><button type="button" class="btn btn-link">(链接)Link</button> 7.3 尺寸 需要让按钮具有不同尺寸吗?使用 .btn-lg、.btn-sm 或 .btn-xs 就可以获得不同尺寸的按钮。 通过给按钮添加 .btn-block 类可以将其拉伸至父元素100%的宽度,而且按钮也变为了块级(block)元素。 7.4 激活状态 添加 .active 类 7.5 禁用状态 为 <button> 元素添加 disabled 属性,使其表现出禁用状态。 为基于 <a> 元素创建的按钮添加 .disabled 类。 8 图片 8.1 响应式图片 在 Bootstrap 版本 3 中,通过为图片添加 .img-responsive 类可以让图片支持响应式布局。其实质是为图片设置了 max-width: 100%;、 height: auto; 和 display: block; 属性,从而让图片在其父元素中更好的缩放。 如果需要让使用了 .img-responsive 类的图片水平居中,请使用 .center-block 类,不要用 .text-center <img src="..." class="img-responsive" alt="Responsive image"> 8.2 图片形状 <img src="..." alt="..." class="img-rounded"><img src="..." alt="..." class="img-circle"><img src="..." alt="..." class="img-thumbnail"> 9 辅助类 9.1 文本颜色 <p class="text-muted">...</p><p class="text-primary">...</p><p class="text-success">...</p><p class="text-info">...</p><p class="text-warning">...</p><p class="text-danger">...</p> 9.2 背景色 <p class="bg-primary">...</p><p class="bg-success">...</p><p class="bg-info">...</p><p class="bg-warning">...</p><p class="bg-danger">...</p> 9.3 三角符号 <span class="caret"></span> 9.4 浮动 <div class="pull-left">...</div><div class="pull-right">...</div> 9.5 让内容块居中 <div class="center-block">...</div> 9.6 清除浮动 通过为父元素添加 .clearfix 类可以很容易地清除浮动(float) <!-- Usage as a class --><div class="clearfix">...</div> 9.7 显示或隐藏内容 <div class="show">...</div><div class="hidden">...</div> 9.10 图片替换 使用 .text-hide 类或对应的 mixin 可以用来将元素的文本内容替换为一张背景图。 <h1 class="text-hide">Custom heading</h1> 10 响应式工具 10.1 不同视口下隐藏显示 .visible-xs- .visible-sm- .visible-md- .visible-lg- .hidden-xs .hidden-sm .hidden-md .hidden-lg.visible--block .visible--inline .visible--inline-block 10.2 打印类 .visible-print-block.visible-print-inline.visible-print-inline-block.hidden-print 打印机下隐藏 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_67155975/article/details/123351126。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-18 14:41:25
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...tc/my.cnf来设置全局选项,mysql-data-dir/my.cnf来设置特定于服务器的选项(此安装的@localstatedir@),或者~/.my.cnf来设置特定于用户的选项。 On Windows you should keep this file in the installation directory of your server (e.g. C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y). To make sure the server reads the config file use the startup option "--defaults-file". 在Windows上你应该保持这个文件在服务器的安装目录(例如C:\Program Files\MySQL\MySQL服务器X.Y)。要确保服务器读取配置文件,请使用启动选项“——default -file”。 To run the server from the command line, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要从命令行运行服务器,请在命令行shell中执行,例如mysqld——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" To install the server as a Windows service manually, execute this in a command line shell, e.g. mysqld --install MySQLXY --defaults-file="C:\Program Files\MySQL\MySQL Server X.Y\my.ini" 要手动将服务器安装为Windows服务,请在命令行shell中执行此操作,例如mysqld——install MySQLXY——default -file="C:\Program Files\MySQL\MySQL server X.Y\my.ini" And then execute this in a command line shell to start the server, e.g. net start MySQLXY 然后在命令行shell中执行这个命令来启动服务器,例如net start MySQLXY Guidelines for editing this file编辑此文件的指南 ---------------------------------------------------------------------- In this file, you can use all long options that the program supports. If you want to know the options a program supports, start the program with the "--help" option. 在这个文件中,您可以使用程序支持的所有长选项。如果您想知道程序支持的选项,请使用“——help”选项启动程序。 More detailed information about the individual options can also be found in the manual. For advice on how to change settings please see https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html 有关各个选项的更详细信息也可以在手册中找到。有关如何更改设置的建议,请参见https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-configuration-defaults.html CLIENT SECTION 客户端部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by MySQL client applications. Note that only client applications shipped by MySQL are guaranteed to read this section. If you want your own MySQL client program to honor these values, you need to specify it as an option during the MySQL client library initialization. MySQL客户机应用程序将读取以下选项。注意,只有MySQL提供的客户端应用程序才能阅读本节。如果您希望自己的MySQL客户机程序遵守这些值,您需要在初始化MySQL客户机库时将其指定为一个选项。 [client] pipe= socket=MYSQL port=3306 [mysql] no-beep default-character-set= SERVER SECTION 服务器部分 ---------------------------------------------------------------------- The following options will be read by the MySQL Server. Make sure that you have installed the server correctly (see above) so it reads this file. MySQL服务器将读取以下选项。确保您已经正确安装了服务器(参见上面),以便它读取这个文件。 server_type=3 [mysqld] The next three options are mutually exclusive to SERVER_PORT below. 下面的三个选项对SERVER_PORT是互斥的。skip-networking enable-named-pipe 共享内存 skip-networking enable-named-pipe shared-memory shared-memory-base-name=MYSQL The Pipe the MySQL Server will use socket=MYSQL The TCP/IP Port the MySQL Server will listen on port=3306 Path to installation directory. All paths are usually resolved relative to this. basedir="C:/Program Files/MySQL/MySQL Server 8.0/" Path to the database root datadir=C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Data The default character set that will be used when a new schema or table is created and no character set is defined 创建新模式或表时使用的默认字符集,并且没有定义字符集 character-set-server= The default authentication plugin to be used when connecting to the server 连接到服务器时使用的默认身份验证插件 default_authentication_plugin=caching_sha2_password The default storage engine that will be used when create new tables when 当创建新表时将使用的默认存储引擎 default-storage-engine=INNODB Set the SQL mode to strict 将SQL模式设置为strict sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_ENGINE_SUBSTITUTION" General and Slow logging. 一般和缓慢的日志。 log-output=NONE general-log=0 general_log_file="DESKTOP-NF9QETB.log" slow-query-log=0 slow_query_log_file="DESKTOP-NF9QETB-slow.log" long_query_time=10 Binary Logging. 二进制日志。 log-bin Error Logging. 错误日志记录。 log-error="DESKTOP-NF9QETB.err" Server Id. server-id=1 Indicates how table and database names are stored on disk and used in MySQL. 指示表名和数据库名如何存储在磁盘上并在MySQL中使用。 Value = 0: Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement. Name comparisons are case sensitive. You should not set this variable to 0 if you are running MySQL on a system that has case-insensitive file names (such as Windows or macOS). Value = 0:表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上。名称比较区分大小写。如果您在一个具有不区分大小写文件名(如Windows或macOS)的系统上运行MySQL,则不应将该变量设置为0。 Value = 1: Table names are stored in lowercase on disk and name comparisons are not case-sensitive. MySQL converts all table names to lowercase on storage and lookup. This behavior also applies to database names and table aliases. 表名以小写存储在磁盘上,并且名称比较不区分大小写。MySQL在存储和查找时将所有表名转换为小写。此行为也适用于数据库名称和表别名。 Value = 3, Table and database names are stored on disk using the lettercase specified in the CREATE TABLE or CREATE DATABASE statement, but MySQL converts them to lowercase on lookup. Name comparisons are not case sensitive. This works only on file systems that are not case-sensitive! InnoDB table names and view names are stored in lowercase, as for Value = 1.表名和数据库名使用CREATE Table或CREATE database语句中指定的lettercase存储在磁盘上,但是MySQL在查找时将它们转换为小写。名称比较不区分大小写。这只适用于不区分大小写的文件系统!InnoDB表名和视图名以小写存储,Value = 1。 NOTE: lower_case_table_names can only be configured when initializing the server. Changing the lower_case_table_names setting after the server is initialized is prohibited. lower_case_table_names=1 Secure File Priv. 权限安全文件 secure-file-priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads" The maximum amount of concurrent sessions the MySQL server will allow. One of these connections will be reserved for a user with SUPER privileges to allow the administrator to login even if the connection limit has been reached. MySQL服务器允许的最大并发会话量。这些连接中的一个将保留给具有超级特权的用户,以便允许管理员登录,即使已经达到连接限制。 max_connections=151 The number of open tables for all threads. Increasing this value increases the number of file descriptors that mysqld requires. Therefore you have to make sure to set the amount of open files allowed to at least 4096 in the variable "open-files-limit" in 为所有线程打开的表的数量。增加这个值会增加mysqld需要的文件描述符的数量。因此,您必须确保在[mysqld_safe]节中的变量“open-files-limit”中将允许打开的文件数量至少设置为4096 section [mysqld_safe] table_open_cache=2000 Maximum size for internal (in-memory) temporary tables. If a table grows larger than this value, it is automatically converted to disk based table This limitation is for a single table. There can be many of them. 内部(内存)临时表的最大大小。如果一个表比这个值大,那么它将自动转换为基于磁盘的表。可以有很多。 tmp_table_size=94M How many threads we should keep in a cache for reuse. When a client disconnects, the client's threads are put in the cache if there aren't more than thread_cache_size threads from before. This greatly reduces the amount of thread creations needed if you have a lot of new connections. (Normally this doesn't give a notable performance improvement if you have a good thread implementation.) 我们应该在缓存中保留多少线程以供重用。当客户机断开连接时,如果之前的线程数不超过thread_cache_size,则将客户机的线程放入缓存。如果您有很多新连接,这将大大减少所需的线程创建量(通常,如果您有一个良好的线程实现,这不会带来显著的性能改进)。 thread_cache_size=10 MyISAM Specific options The maximum size of the temporary file MySQL is allowed to use while recreating the index (during REPAIR, ALTER TABLE or LOAD DATA INFILE. If the file-size would be bigger than this, the index will be created through the key cache (which is slower). MySQL允许在重新创建索引时(在修复、修改表或加载数据时)使用临时文件的最大大小。如果文件大小大于这个值,那么索引将通过键缓存创建(这比较慢)。 myisam_max_sort_file_size=100G If the temporary file used for fast index creation would be bigger than using the key cache by the amount specified here, then prefer the key cache method. This is mainly used to force long character keys in large tables to use the slower key cache method to create the index. myisam_sort_buffer_size=179M Size of the Key Buffer, used to cache index blocks for MyISAM tables. Do not set it larger than 30% of your available memory, as some memory is also required by the OS to cache rows. Even if you're not using MyISAM tables, you should still set it to 8-64M as it will also be used for internal temporary disk tables. 如果用于快速创建索引的临时文件比这里指定的使用键缓存的文件大,则首选键缓存方法。这主要用于强制大型表中的长字符键使用较慢的键缓存方法来创建索引。 key_buffer_size=8M Size of the buffer used for doing full table scans of MyISAM tables. Allocated per thread, if a full scan is needed. 用于对MyISAM表执行全表扫描的缓冲区的大小。如果需要完整的扫描,则为每个线程分配。 read_buffer_size=256K read_rnd_buffer_size=512K INNODB Specific options INNODB特定选项 innodb_data_home_dir= Use this option if you have a MySQL server with InnoDB support enabled but you do not plan to use it. This will save memory and disk space and speed up some things. 如果您启用了一个支持InnoDB的MySQL服务器,但是您不打算使用它,那么可以使用这个选项。这将节省内存和磁盘空间,并加快一些事情。skip-innodb skip-innodb If set to 1, InnoDB will flush (fsync) the transaction logs to the disk at each commit, which offers full ACID behavior. If you are willing to compromise this safety, and you are running small transactions, you may set this to 0 or 2 to reduce disk I/O to the logs. Value 0 means that the log is only written to the log file and the log file flushed to disk approximately once per second. Value 2 means the log is written to the log file at each commit, but the log file is only flushed to disk approximately once per second. 如果设置为1,InnoDB将在每次提交时将事务日志刷新(fsync)到磁盘,这将提供完整的ACID行为。如果您愿意牺牲这种安全性,并且正在运行小型事务,您可以将其设置为0或2,以将磁盘I/O减少到日志。值0表示日志仅写入日志文件,日志文件大约每秒刷新一次磁盘。值2表示日志在每次提交时写入日志文件,但是日志文件大约每秒只刷新一次磁盘。 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 The size of the buffer InnoDB uses for buffering log data. As soon as it is full, InnoDB will have to flush it to disk. As it is flushed once per second anyway, it does not make sense to have it very large (even with long transactions).InnoDB用于缓冲日志数据的缓冲区大小。一旦它满了,InnoDB就必须将它刷新到磁盘。由于它无论如何每秒刷新一次,所以将它设置为非常大的值是没有意义的(即使是长事务)。 innodb_log_buffer_size=5M InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to access data in tables. On a dedicated database server you may set this parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it too large, though, because competition of the physical memory may cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not set it too high. 与MyISAM不同,InnoDB使用缓冲池来缓存索引和行数据。设置的值越大,访问表中的数据所需的磁盘I/O就越少。在专用数据库服务器上,可以将该参数设置为机器物理内存大小的80%。但是,不要将它设置得太大,因为物理内存的竞争可能会导致操作系统中的分页。注意,在32位系统上,每个进程的用户级内存可能被限制在2-3.5G,所以不要设置得太高。 innodb_buffer_pool_size=20M Size of each log file in a log group. You should set the combined size of log files to about 25%-100% of your buffer pool size to avoid unneeded buffer pool flush activity on log file overwrite. However, note that a larger logfile size will increase the time needed for the recovery process. 日志组中每个日志文件的大小。您应该将日志文件的合并大小设置为缓冲池大小的25%-100%,以避免在覆盖日志文件时出现不必要的缓冲池刷新活动。但是,请注意,较大的日志文件大小将增加恢复过程所需的时间。 innodb_log_file_size=48M Number of threads allowed inside the InnoDB kernel. The optimal value depends highly on the application, hardware as well as the OS scheduler properties. A too high value may lead to thread thrashing. InnoDB内核中允许的线程数。最优值在很大程度上取决于应用程序、硬件以及OS调度程序属性。过高的值可能导致线程抖动。 innodb_thread_concurrency=9 The increment size (in MB) for extending the size of an auto-extend InnoDB system tablespace file when it becomes full. 增量大小(以MB为单位),用于在表空间满时扩展自动扩展的InnoDB系统表空间文件的大小。 innodb_autoextend_increment=128 The number of regions that the InnoDB buffer pool is divided into. For systems with buffer pools in the multi-gigabyte range, dividing the buffer pool into separate instances can improve concurrency, by reducing contention as different threads read and write to cached pages. InnoDB缓冲池划分的区域数。对于具有多gb缓冲池的系统,将缓冲池划分为单独的实例可以提高并发性,因为不同的线程对缓存页面的读写会减少争用。 innodb_buffer_pool_instances=8 Determines the number of threads that can enter InnoDB concurrently. 确定可以同时进入InnoDB的线程数 innodb_concurrency_tickets=5000 Specifies how long in milliseconds (ms) a block inserted into the old sublist must stay there after its first access before it can be moved to the new sublist. 指定插入到旧子列表中的块必须在第一次访问之后停留多长时间(毫秒),然后才能移动到新子列表。 innodb_old_blocks_time=1000 It specifies the maximum number of .ibd files that MySQL can keep open at one time. The minimum value is 10. 它指定MySQL一次可以打开的.ibd文件的最大数量。最小值是10。 innodb_open_files=300 When this variable is enabled, InnoDB updates statistics during metadata statements. 当启用此变量时,InnoDB会在元数据语句期间更新统计信息。 innodb_stats_on_metadata=0 When innodb_file_per_table is enabled (the default in 5.6.6 and higher), InnoDB stores the data and indexes for each newly created table in a separate .ibd file, rather than in the system tablespace. 当启用innodb_file_per_table(5.6.6或更高版本的默认值)时,InnoDB将每个新创建的表的数据和索引存储在单独的.ibd文件中,而不是系统表空间中。 innodb_file_per_table=1 Use the following list of values: 0 for crc32, 1 for strict_crc32, 2 for innodb, 3 for strict_innodb, 4 for none, 5 for strict_none. 使用以下值列表:0表示crc32, 1表示strict_crc32, 2表示innodb, 3表示strict_innodb, 4表示none, 5表示strict_none。 innodb_checksum_algorithm=0 The number of outstanding connection requests MySQL can have. This option is useful when the main MySQL thread gets many connection requests in a very short time. It then takes some time (although very little) for the main thread to check the connection and start a new thread. The back_log value indicates how many requests can be stacked during this short time before MySQL momentarily stops answering new requests. You need to increase this only if you expect a large number of connections in a short period of time. MySQL可以有多少未完成连接请求。当MySQL主线程在很短的时间内收到许多连接请求时,这个选项非常有用。然后,主线程需要一些时间(尽管很少)来检查连接并启动一个新线程。back_log值表示在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内可以堆多少个请求。只有当您预期在短时间内会有大量连接时,才需要增加这个值。 back_log=80 If this is set to a nonzero value, all tables are closed every flush_time seconds to free up resources and synchronize unflushed data to disk. This option is best used only on systems with minimal resources. 如果将该值设置为非零值,则每隔flush_time秒关闭所有表,以释放资源并将未刷新的数据同步到磁盘。这个选项最好只在资源最少的系统上使用。 flush_time=0 The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use 用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引执行全表扫描的连接的缓冲区的最小大小。 indexes and thus perform full table scans. join_buffer_size=200M The maximum size of one packet or any generated or intermediate string, or any parameter sent by the mysql_stmt_send_long_data() C API function. 由mysql_stmt_send_long_data() C API函数发送的一个包或任何生成的或中间字符串或任何参数的最大大小 max_allowed_packet=500M If more than this many successive connection requests from a host are interrupted without a successful connection, the server blocks that host from performing further connections. 如果在没有成功连接的情况下中断了来自主机的多个连续连接请求,则服务器将阻止主机执行进一步的连接。 max_connect_errors=100 Changes the number of file descriptors available to mysqld. You should try increasing the value of this option if mysqld gives you the error "Too many open files". 更改mysqld可用的文件描述符的数量。如果mysqld给您的错误是“打开的文件太多”,您应该尝试增加这个选项的值。 open_files_limit=4161 If you see many sort_merge_passes per second in SHOW GLOBAL STATUS output, you can consider increasing the sort_buffer_size value to speed up ORDER BY or GROUP BY operations that cannot be improved with query optimization or improved indexing. 如果在SHOW GLOBAL STATUS输出中每秒看到许多sort_merge_passes,可以考虑增加sort_buffer_size值,以加快ORDER BY或GROUP BY操作的速度,这些操作无法通过查询优化或改进索引来改进。 sort_buffer_size=1M The number of table definitions (from .frm files) that can be stored in the definition cache. If you use a large number of tables, you can create a large table definition cache to speed up opening of tables. The table definition cache takes less space and does not use file descriptors, unlike the normal table cache. The minimum and default values are both 400. 可以存储在定义缓存中的表定义的数量(来自.frm文件)。如果使用大量表,可以创建一个大型表定义缓存来加速表的打开。与普通的表缓存不同,表定义缓存占用更少的空间,并且不使用文件描述符。最小值和默认值都是400。 table_definition_cache=1400 Specify the maximum size of a row-based binary log event, in bytes. Rows are grouped into events smaller than this size if possible. The value should be a multiple of 256. 指定基于行的二进制日志事件的最大大小,单位为字节。如果可能,将行分组为小于此大小的事件。这个值应该是256的倍数。 binlog_row_event_max_size=8K If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its master.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_master_info events. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其主.info文件同步到磁盘。(在每个sync_master_info事件之后使用fdatasync())。 sync_master_info=10000 If the value of this variable is greater than 0, the MySQL server synchronizes its relay log to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log writes to the relay log. 如果这个变量的值大于0,MySQL服务器将其中继日志同步到磁盘。(在每个sync_relay_log写入到中继日志之后使用fdatasync())。 sync_relay_log=10000 If the value of this variable is greater than 0, a replication slave synchronizes its relay-log.info file to disk. (using fdatasync()) after every sync_relay_log_info transactions. 如果该变量的值大于0,则复制奴隶将其中继日志.info文件同步到磁盘。(在每个sync_relay_log_info事务之后使用fdatasync())。 sync_relay_log_info=10000 Load mysql plugins at start."plugin_x ; plugin_y". 开始时加载mysql插件。“plugin_x;plugin_y” plugin_load The TCP/IP Port the MySQL Server X Protocol will listen on. MySQL服务器X协议将监听TCP/IP端口。 loose_mysqlx_port=33060 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/mywpython/article/details/89499852。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-08 09:56:02
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