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...ap 样式的管理后台界面。支持列表展示、搜索、删除、批量删除、文本框、时间控件等等一切基础功能。再以后涉及管理后台的功能,只需要在这个基础上改造就行了,人力投入降低了很多,风格也得到了统一。这个工具现在在我们团队内部仍然还在广泛地使用。 还有个故事我也讲过,就是老大分配给我一个图片下载的任务。我不局限于完成完成任务,而且还把文件系统、磁盘工作原理都深入整理了一遍,就是这篇《Linux文件系统十问》 03 转战搜狗 2013 下半年的时候,我第一次感受到了工作岗位的震荡。我还专注解决某一个 bug,花了不少精力都还没查到 bug 的原因。这时候,部门助理突然招呼我们所有人都下楼,在银科腾讯的 Image 印象店集合。在那里,见到了腾讯的总裁 Martin。这还是第一次离大老板只有一米远的距离。 所有人都是一脸困惑,突然把大家召集下来是干嘛呢。原来就在几个小时前,腾讯总办已经和搜狗达成了协议。腾讯收购搜狗的一部分股份,并把我们连人带业务一起注入到了搜狗。 没想到,是老板用一种更牛逼的方式帮我把 bug 给解决了。 14 年 1 月正式到了搜狗以后,我们没有继续做搜索了。而是内部 Transfer 到了另外一个部门。做起了搜狗网址导航、搜狗手机助手、搜狗浏览器等业务。我也是从那个时间点,开始带团队的,也是从那以后慢慢开始从个人贡献者到带团队集体输出的角色的转变。 在搜狗工作的这 7 年的时间里,我仍然也是延续之前的风格。不拘泥于完成工作中的产品需求,以及老大交付的任务。而是主动去探索各种项目中有价值的事情。 比如在手机助手的推广中,我琢磨了新用户的安装流程的各个环节后,找出影响用户安装率提升的关键因素。然后对新版本安装包采用了多种技术方案,将单用户获取成本削减了20%+,这一年下来就是千万级别的成本节约。 我们还主动在手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同,标签相似,点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外,我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis(当时工程部还没有redis平台,redis服务要业务自己维护)。为了优化性能,我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了,但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑,Linux 最多能有多少个TCP连接呢,我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏? 再比如,我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近,由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑,来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年,我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份,这一次不再是控股,而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里,腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里,我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日,也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后,水文里挤干货,通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一,是要学会抬头看路,选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网,获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好,2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer,要不然我我早就财务自由了。 第二,不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的,想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考,积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三,工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候,业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下,在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己,对你的团队,都是好事。 技术交流群 最近有很多人问,有没有读者交流群,想知道怎么加入。 最近我创建了一些群,大家可以加入。交流群都是免费的,只需要大家加入之后不要随便发广告,多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群,全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学,可长按扫描下方二维码,一定要备注:全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源,根据格式备注,可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为!学霸日程表曝光,简直降维打击! 腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重? 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码,关注 Hollis. 转发至朋友圈,是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-06 11:38:24
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... 如果将上例中的矩形移动,使之左上角为(1.0,1.0),右下角为(3.0,5.0),中心为(2.0,3.0),那么Direct3D使用左上角填充约定。这个矩形中大多数的像素跨越两个或更多的三角形的边界,如下图所示。 这两个矩形会影响到相同的像素。 点、线光栅化法则 点和点精灵一样,都被渲染为与屏幕边缘对齐的四边形,因此它们使用与多边形同样的渲染法则。 非抗锯齿线段的渲染法则与GDI使用的法则完全相同。 更多有关抗锯齿线段的渲染,请参阅ID3DXLine。 点精灵光栅化法则 对点精灵和patch图元的渲染,就好像先把图元tessellate成三角形,然后将得到的三角形进行光栅化。更多信息,请参阅点精灵。 矩形 贯穿Microsoft® Direct3D®和Microsoft Windows®编程,都是用术语包围矩形来讨论屏幕上的物体。由于包围矩形的边总是与屏幕的边平行,因此矩形可以用两个点描述,左上角和右下角。当在屏幕上进行位块传输(Blit = Bit block transfer)或命中检测时,大多数应用程序使用RECT结构保存包围矩形的信息。 C++中,RECT结构有如下定义。 typedef struct tagRECT { LONG left; // 这是左上角的x坐标。 LONG top; // 这是左上角的y坐标。 LONG right; // 这是右下角的x坐标。 LONG bottom; // 这是右下角的y坐标。 } RECT, PRECT, NEAR NPRECT, FAR LPRECT; 在上例中,left和top成员是包围矩形左上角的x-和y-坐标。类似地,right和bottom成员组成右下角的坐标。下图直观地显示了这些值。 为了效率、一致性及易用性, Direct3D所有的presentation函数都使用矩形。 三角形插值对象(interpolants) 在渲染时,流水线会贯穿每个三角形的表面进行顶点数据插值。有五种可能的数据类型可以进行插值。顶点数据可以是各种类型的数据,包括(但不限于):漫反射色、镜面反射色、漫反射阿尔法(三角形透明度)、镜面反射阿尔法、雾因子(固定功能流水线从镜面反射的阿尔法分量中取得,可编程顶点流水线则从雾寄存器中取得)。顶点数据通过顶点声明定义。 对一些顶点数据的插值取决于当前的着色模式,如下表所示。 着色模式 描述 平面 在平面着色模式下只对雾因子进行插值。对所有其它的插值对象,整个面都使用三角形第一个顶点的颜色。 高洛德 在所有三个顶点间进行线性插值。 根据不同的颜色模型,对漫反射色和镜面反射色的处理是不同的。在RGB颜色模型中,系统在插值时使用红、绿和蓝颜色分量。 颜色的阿尔法成员作为单独的插值对象对待,因为设备驱动程序可以以两种不同的方法实现透明:使用纹理混合或使用点画法(stippling)。 可以用D3DCAPS9结构的ShadeCaps成员确定设备驱动程序支持何种插值。 向量、顶点和四元数 贯穿Microsoft® Direct3D®,顶点用于描述位置和方向。图元中的每个顶点由指定其位置的向量、颜色、纹理坐标和指定其方向的法向量描述。 四元数给三元素向量的[ x, y, z]值增加了第四个元素。用于三维旋转的方法,除了典型的矩阵以外,四元数是另一种选择。四元数表示三维空间中的一根轴及围绕该轴的一个旋转。例如,一个四元数可能表示轴(1,1,2)和1度的旋转。四元数包含了有价值的信息,但它们真正的威力源自可对它们执行的两种操作:合成和插值。 对四元数进行插值与合成它们类似。两个四元数的合成如下表示: 将两个四元数的合成应用于几何体意味着“把几何体绕axis2轴旋转rotation2角度,然后绕axis1轴旋转rotation1角度”。在这种情况下,Q表示绕单根轴的旋转,该旋转是先后将q2和q1应用于几何体的结果。 使用四元数,应用程序可以计算出一条从一根轴和一个方向到另一根轴和另一个方向的平滑、合理的路径。因此,在q1和q2间插值提供了一个从一个方向变化到另一个方向的简单方法。 当同时使用合成与插值时,四元数提供了一个看似复杂而实际简单的操作几何体的方法。例如,设想我们希望把一个几何体旋转到某个给定方向。我们已经知道希望将它绕axis2轴旋转r2度,然后绕axis1轴旋转r1度,但是我们不知道最终的四元数。通过使用合成,我们可以在几何体上合成两个旋转并得到最终单个的四元数。然后,我们可以在原始四元数和合成的四元数间进行插值,得到两者之间的平滑转换。 Direct3D扩展(D3DX)工具库包含了帮助用户使用四元数的函数。例如,D3DXQuaternionRotationAxis函数给一个定义旋转轴的向量增加一个旋转值,并在由D3DXQUTERNION结构定义的四元数中返回结果。另外,D3DXQuaternionMultiply函数合成四元数,D3DXQuaternionSlerp函数在两个四元数间进行球面线性插值(spherical linear interpolation)。 Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对四元数的使用。 D3DXQuaternionBaryCentric D3DXQuaternionConjugate D3DXQuaternionDot D3DXQuaternionExp D3DXQuaternionIdentity D3DXQuaternionInverse D3DXQuaternionIsIdentity D3DXQuaternionLength D3DXQuaternionLengthSq D3DXQuaternionLn D3DXQuaternionMultiply D3DXQuaternionNormalize D3DXQuaternionRotationAxis D3DXQuaternionRotationMatrix D3DXQuaternionRotationYawPitchRoll D3DXQuaternionSlerp D3DXQuaternionSquad D3DXQuaternionToAxisAngle Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对三成员向量的使用。 D3DXVec3Add D3DXVec3BaryCentric D3DXVec3CatmullRom D3DXVec3Cross D3DXVec3Dot D3DXVec3Hermite D3DXVec3Length D3DXVec3LengthSq D3DXVec3Lerp D3DXVec3Maximize D3DXVec3Minimize D3DXVec3Normalize D3DXVec3Project D3DXVec3Scale D3DXVec3Subtract D3DXVec3Transform D3DXVec3TransformCoord D3DXVec3TransformNormal D3DXVec3Unproject D3DX工具库提供的数学函数中包含了许多辅助函数,可以简化对二成员和四成员向量的使用 http://www.gesoftfactory.com/developer/3DCS.htm 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/okvee/article/details/3438011。 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。
2023-10-24 12:49:42
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...eb应用漏洞及其修复策略的报告,其中特别强调了SQL注入和文件上传漏洞的严重性,并提供了最新的防范措施和最佳实践。 在实战层面,OWASP Top 10项目持续更新其针对Web应用程序最常见的安全风险列表,SQL注入始终位列其中。研究人员建议开发者采用参数化查询、ORM工具以及输入验证等手段来防止此类攻击。此外,对于文件上传漏洞,应当限制上传文件类型、使用白名单机制并对上传内容进行严格的安全检查,避免恶意代码执行。 同时,在全球范围内,随着《通用数据保护条例》(GDPR)等法规的实施,企业对数据安全的重视程度日益提高,对潜在安全风险如SQL注入的防护已不再仅仅是技术问题,更是法律合规的重要组成部分。因此,企业和开发者需要定期进行安全审计和漏洞扫描,确保系统无类似安全隐患。 在教育领域,诸如Vulnhub这样的平台为学习者提供虚拟靶场环境,帮助他们通过实战演练提升发现并修补这些漏洞的能力。此外,许多在线课程和研讨会也开始深度剖析实际案例,讲解如何从防御和攻击两个角度理解和应对SQL注入、文件上传等关键Web应用安全挑战,以培养更多具备实战能力的网络安全人才。
2023-01-02 12:50:54
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...以关注近期关于数据库优化和安全性的前沿动态。近日,MySQL官方发布了8.0.28版本,该版本强化了对窗口函数的支持,并提升了索引条件推送的性能,使得复杂查询得以更高效地执行。同时,针对多表查询优化策略,许多数据库专家和社区成员正在探讨如何借助物化视图、分区表等高级功能进一步提升查询速度。 此外,随着数据安全问题日益凸显,触发器在保障数据一致性与合规性方面的作用受到更多重视。例如,在金融交易系统中,通过精心设计的触发器可实现对关键业务数据的实时审计追踪。而在数据同步场景下,触发器结合流处理技术(如Debezium)实现实时增量数据同步,已被广泛应用在微服务架构中。 另一方面,存储过程的安全性与性能优化也成为了热门话题。有研究指出,通过合理设计和使用参数化存储过程,不仅可以减少SQL注入风险,还能有效提高数据库系统的整体性能。尤其在大数据环境下,企业开始探索利用存储过程进行批量化数据清洗和预处理,以减轻服务器负载并确保数据质量。 最后,针对数据库隐私保护,各大云服务商正积极引入同态加密、动态数据屏蔽等前沿技术,这些技术在不影响查询性能的前提下,增强了数据在存储及传输过程中的安全性,为用户提供了更为全面的数据安全保障。对于SQL开发者而言,紧跟这些技术趋势和实践案例,无疑将有助于更好地应对未来数据库管理和查询优化的挑战。
2023-04-26 19:09:16
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...的模式,如状态模式、策略模式、访问者模式本质上是在更特殊的场合采用了委托模式。委托模式使得我们可以用聚合来替代继承。 Java中委托: interface Printer { Kotlin: interface Printer { by表示 p 将会在 PrintImpl 中内部存储, 并且编译器将自动生成转发给 p 的所有 Printer 的方法。 委托属性 有一些常见的属性类型,虽然我们可以在每次需要的时候手动实现它们, 但是如果能够为大家把他们只实现一次并放入一个库会更好。例如包括: 延迟属性(lazy properties): 其值只在首次访问时计算; 可观察属性(observable properties): 监听器会收到有关此属性变更的通知; 把多个属性储存在一个映射(map)中,而不是每个存在单独的字段中。 为了涵盖这些(以及其他)情况,Kotlin 支持 委托属性 。 委托属性的语法是: var : 在 by 后面的表达式是该 委托, 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。 标准委托: Kotlin 标准库为几种有用的委托提供了工厂方法。 延迟属性 Lazy lazy() 接受一个 lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数,返回的实例可以作为实现延迟属性的委托:第一次调用 get() 会执行已传递给 lazy() 的 lambda 表达式并记录结果, 后续调用 get() 只是返回记录的结果。例如: val lazyValue: String 可观察属性 Observable Delegates.observable() 接受两个参数:初始值和修改时处理程序(handler)。每当我们给属性赋值时会调用该处理程序(在赋值后执行)。它有三个参数:被赋值的属性、旧值和新值: class User { 如果想拦截赋的新值,并根据你是不是想要这个值来决定是否给属性赋新值,可以使用 vetoable() 取代 observable(),接收的参数和 observable 一样,不过处理程序 返回值是 Boolean 来决定是否采用新值,即在属性被赋新值生效之前 会调用传递给 vetoable 的处理程序。例如: class User { 把属性存在map 中 一个常见的用例是在一个映射(map)里存储属性的值。这经常出现在像解析 JSON 或者做其他“动态”事情的应用中。在这种情况下,你可以使用映射实例自身作为委托来实现委托属性。 例如: class User(map: Map 在上例中,委托属性会从构造函数传入的map中取值(通过字符串键——属性的名称),如果遇到声明的属性名在map 中找不到对应的key 名,或者key 对应的value 值的类型与声明的属性的类型不一致,会抛出异常。 内联函数 当一个函数被声明为inline时,它的函数体是内联的,也就是说,函数体会被直接替换到函数被调用地方 inline函数(内联函数)从概念上讲是编译器使用函数实现的真实代码来替换每一次的函数调用,带来的最直接的好处就是节省了函数调用的开销,而缺点就是增加了所生成字节码的尺寸。基于此,在代码量不是很大的情况下,我们是否有必要将所有的函数定义为内联?让我们分两种情况进行说明: 将普通函数定义为内联:众所周知,JVM内部已经实现了内联优化,它会在任何可以通过内联来提升性能的地方将函数调用内联化,并且相对于手动将普通函数定义为内联,通过JVM内联优化所生成的字节码,每个函数的实现只会出现一次,这样在保证减少运行时开销的同时,也没有增加字节码的尺寸;所以我们可以得出结论,对于普通函数,我们没有必要将其声明为内联函数,而是交给JVM自行优化。 将带有lambda参数的函数定义为内联:是的,这种情况下确实可以提高性能;但在使用的过程中,我们会发现它是有诸多限制的,让我们从下面的例子开始展开说明: inline 假如我们这样调用doSomething: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成: fun main(args: Array<String>) { 从上面编译的结果可以看出,无论doSomething函数还是action参数都被内联了,很棒,那让我们换一种调用方式: fun main(args: Array<String>) { 上面的调用会被编译成: fun main(args: Array<String>) { doSomething函数被内联,而action参数没有被内联,这是因为以函数型变量的形式传递给doSomething的lambda在函数的调用点是不可用的,只有等到doSomething被内联后,该lambda才可以正常使用。 通过上面的例子,我们对lambda表达式何时被内联做一下简单的总结: 当lambda表达式以参数的形式直接传递给内联函数,那么lambda表达式的代码会被直接替换到最终生成的代码中。 当lambda表达式在某个地方被保存起来,然后以变量形式传递给内联函数,那么此时的lambda表达式的代码将不会被内联。 上面对lambda的内联时机进行了讨论,消化片刻后让我们再看最后一个例子: inline 上面的例子是否有问题?是的,编译器会抛出“Illegal usage of inline-parameter”的错误,这是因为Kotlin规定内联函数中的lambda参数只能被直接调用或者传递给另外一个内联函数,除此之外不能作为他用;那我们如果确实想要将某一个lambda传递给一个非内联函数怎么办?我们只需将上述代码这样改造即可: inline 很简单,在不需要内联的lambda参数前加上noinline修饰符就可以了。 以上便是我对内联函数的全部理解,通过掌握该特性的运行机制,相信大家可以做到在正确的时机使用该特性,而非滥用或因恐惧弃而不用。 Kotlin下单例模式 饿汉式实现 //Java实现 懒汉式 //Java实现 上述代码中,我们可以发现在Kotlin实现中,我们让其主构造函数私有化并自定义了其属性访问器,其余内容大同小异。 如果有小伙伴不清楚Kotlin构造函数的使用方式。请点击 - - - 构造函数 不清楚Kotlin的属性与访问器,请点击 - - -属性和字段 线程安全的懒汉式 //Java实现 大家都知道在使用懒汉式会出现线程安全的问题,需要使用使用同步锁,在Kotlin中,如果你需要将方法声明为同步,需要添加@Synchronized注解。 双重校验锁式 //Java实现 哇!小伙伴们惊喜不,感不感动啊。我们居然几行代码就实现了多行的Java代码。其中我们运用到了Kotlin的延迟属性 Lazy。 Lazy内部实现 public 观察上述代码,因为我们传入的mode = LazyThreadSafetyMode.SYNCHRONIZED, 那么会直接走 SynchronizedLazyImpl,我们继续观察SynchronizedLazyImpl。 Lazy接口 SynchronizedLazyImpl实现了Lazy接口,Lazy具体接口如下: public 继续查看SynchronizedLazyImpl,具体实现如下: SynchronizedLazyImpl内部实现 private 通过上述代码,我们发现 SynchronizedLazyImpl 覆盖了Lazy接口的value属性,并且重新了其属性访问器。其具体逻辑与Java的双重检验是类似的。 到里这里其实大家还是肯定有疑问,我这里只是实例化了SynchronizedLazyImpl对象,并没有进行值的获取,它是怎么拿到高阶函数的返回值呢?。这里又涉及到了委托属性。 委托属性语法是:val/var : by 。在 by 后面的表达式是该 委托, 因为属性对应的 get()(和 set())会被委托给它的 getValue() 和 setValue() 方法。属性的委托不必实现任何的接口,但是需要提供一个 getValue() 函数(和 setValue()——对于 var 属性)。 而Lazy.kt文件中,声明了Lazy接口的getValue扩展函数。故在最终赋值的时候会调用该方法。 internal.InlineOnly 静态内部类式 //Java实现 静态内部类的实现方式,也没有什么好说的。Kotlin与Java实现基本雷同。 补充 在该篇文章结束后,有很多小伙伴咨询,如何在Kotlin版的Double Check,给单例添加一个属性,这里我给大家提供了一个实现的方式。(不好意思,最近才抽出时间来解决这个问题) class SingletonDemo private constructor( 其中关于?:操作符,如果 ?: 左侧表达式非空,就返回其左侧表达式,否则返回右侧表达式。请注意,当且仅当左侧为空时,才会对右侧表达式求值。 Kotlin 智能类型转换 对于子父类之间的类型转换 先看这样一段 Java 代码 public 尽管在 main 函数中,对 person 这个对象进行了类型判断,但是在使用的时候还是需要强制转换成 Student 类型,这样是不是很不智能? 同样的情况在 Kotlin 中就变得简单多了 fun main(args: Array<String>) { 在 Kotlin 中,只要对类型进行了判断,就可以直接通过父类的对象去调用子类的函数了 安全的类型转换 还是上面的那个例子,如果我们没有进行类型判断,并且直接进行强转,会怎么样呢? public static void main(String[] args) { 结果就只能是 Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException 那么在 Kotlin 中是不是会有更好的解决方法呢? val person: Person = Person() 在转换操作符后面添加一个 ?,就不会把程序 crash 掉了,当转化失败的时候,就会返回一个 null 在空类型中的智能转换 需要提前了解 Kotlin 类型安全的相关知识(Kotlin 中的类型安全(对空指针的优化处理)) String? = aString 在定义的时候定义成了有可能为 null,按照之前的写法,我们需要这样写 String? = 但是已经进行了是否为 String 类型的判断,所以就一定 不是 空类型了,也就可以直接输出它的长度了 T.()->Unit 、 ()->Unit 在做kotlin开发中,经常看到一些系统函数里,用函数作为参数 public .()-Unit与()->Unit的区别是我们调用时,在代码块里面写this,的时候,两个this代表的含义不一样,T.()->Unit里的this代表的是自身实例,而()->Unit里,this代表的是外部类的实例。 推荐阅读 对 Kotlin 与 Java 编程语言的思考 使用 Kotlin 做开发一个月后的感想 扫一扫 关注我的公众号如果你想要跟大家分享你的文章,欢迎投稿~ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39611037/article/details/109984124。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-23 23:56:14
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...研究者们正在探索如何优化mmap以适应更高的并发需求和更低延迟的要求。2021年,有研究人员提出了一种改进的内存映射策略,旨在减少在高负载环境下由于频繁的内存映射操作导致的系统开销,并已在分布式数据库和大数据分析应用中取得了显著效果。 同时,内存映射的安全性问题也引起了业界的关注。今年早些时候,一项安全研究报告揭示了利用mmap进行提权攻击的新方法,再次提醒开发者在享受内存映射带来的便利时,也需要关注其潜在的安全风险,并采取相应的防御措施。 总之,内存映射作为底层系统调用的重要组成部分,其发展与优化将持续影响着整个软件生态系统的性能表现与安全性,值得广大开发者和技术研究者深入探究和实践。
2023-09-20 22:49:12
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...最新的深度学习模型和优化算法,可广泛应用于各类证件照、商品图片等场景的智能生成与编辑。其中,研究人员借鉴了类似SeedNet网络的多任务学习机制,并结合时空注意力机制进一步提升了图像分割的精度和效率。 此外,全球范围内的人工智能研究也在图像分割领域取得了突破性进展。例如,微软亚洲研究院今年公开了一项名为“HRNet”的高分辨率网络架构,它在医疗影像、自动驾驶等多个领域保持了顶级的图像分割性能。这一成果证明了通过保留高分辨率特征图并进行跨层次的信息融合,可以有效解决复杂背景下的精细化分割难题。 同时,阿里云不仅在技术研发上持续发力,还积极助力各行业实现数字化转型,如为教育、金融等行业提供了基于云服务的一站式证件照生成平台,用户只需上传原始照片即可快速获得满足各类规范要求的证件照,大大简化了传统流程,提高了工作效率。 综上所述,随着深度学习技术的不断迭代和云服务生态的完善,图像分割在证件照生成领域的应用正逐步走向成熟,并展现出巨大的市场潜力和社会价值。而作为行业领导者之一的阿里云,将持续引领技术创新,推动相关应用场景的落地与发展。
2023-07-11 23:36:51
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...成更多订单是算法持续优化的目标,而这背后隐藏着诸多复杂因素,包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系,把新订单插入现有“骑士”的行进路线中,估计每家餐厅出餐时间,每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同,新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起,对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店,既是史无前例的计算存储挑战,又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队,通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层,云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题,在数据智能层,利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值,才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中,不断发现新的特征: 1) 区域差异性:饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析:“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他智能调度业务的数倍。 2) 复杂路径规划:吃一口热饭有多难?送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高,要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况,究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3) 天气特殊影响:天气等环境因素对送餐响应时间影响显著,要想计算骑手的送餐路程时间,ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢?ET也知道,将自动识别其为大单,锁定某一个骑手专门完成配送。 4) 餐饮营销顾问:饿了么整体业务涉及C端(消费者)、B端(餐饮商户)、D端(物流配送)、BD端(地推营销),以往区域业务开拓考核新店数量,现在会重点关注餐饮外卖“健康度”,对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店,都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议,避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中,销量平平的新店会离开平台,通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来,以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位,让餐饮商户尝到甜头,才愿意继续经营。举个例子,饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐,但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆,9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品,可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢?数据预警后,BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容,导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁,却收到一份鸡排两杯酸梅汁,体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台,通过O2O数据的在线实时分析,与阿里云人工智能团队不断改进算法,以“全局最优”取代“局部最优”,保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多,从饿了么内部反馈来看,上云不仅没有让运维团队失去价值,反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案,通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践,摆脱“人肉”支撑的种种困境,进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说:“互联网平台型组织,业务量涨数倍,企业人数稳定降低,才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来,你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据,会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家,家庭助理帮你点菜,无人机为你送餐,聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后,皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-31 14:48:26
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...。近年来,随着Web前端技术的飞速进步,DOM操作在现代JavaScript框架如React、Vue.js和Angular中扮演着至关重要的角色。例如,React通过虚拟DOM实现高效的UI更新策略,大大提升了网页渲染性能。 同时,在Web组件化开发领域,Custom Elements V1规范已得到广泛支持,开发者可以通过自定义HTML元素并扩展其行为,这背后离不开DOM API的强力支撑。例如,借助MutationObserver接口可以监听DOM树的变化,实现实时响应式布局。 此外,无障碍性(Accessibility)也是当前Web开发的重要考量因素之一,正确且高效的DOM操作有助于提升网站对屏幕阅读器等辅助技术的支持,确保信息能够无障碍地传达给所有用户。 近期,W3C还在持续推动DOM标准的发展,如Shadow DOM v1规范让组件样式和DOM结构更加独立和可控,对于构建复杂Web应用具有重要意义。了解和掌握这些前沿技术和标准,将有助于开发者更好地利用DOM API创建高性能、可维护且符合现代Web标准的页面和应用。
2023-08-04 13:36:05
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...名为“利用正则表达式优化用户输入验证策略”的文章详尽探讨了如何结合现代浏览器特性,如约束验证API,配合正则表达式进行高效的数据校验。 此外,对于正则表达式的性能优化也是值得关注的话题。有研究指出,在处理大量数据时,某些复杂的正则可能导致性能瓶颈。阅读相关的性能分析报告和技术分享,可以帮助开发者掌握编写高性能正则表达式的技巧,并避免潜在的性能陷阱。 最后,关于UTC时间戳在跨时区开发中的重要性,可参考有关国际协作项目中如何妥善处理时间问题的文章,了解如何借助JavaScript Date对象正确转换和处理不同时区的时间信息,从而确保在全球范围内应用程序的正常运行。尤其在当前全球化的互联网环境下,理解和掌握这一技能愈发关键。
2023-01-24 13:01:25
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...r 的行为,涉及文件移动和重命名TimeBasedRollingPolicy: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。--><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!--滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}:按天进行日志滚动 %i:当文件大小超过maxFileSize时,按照i进行文件滚动--><fileNamePattern>${appName}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern><!-- 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。假设设置每天滚动,且maxHistory是365,则只保存最近365天的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是,那些为了归档而创建的目录也会被删除。--><MaxHistory>365</MaxHistory><!-- 当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置SizeBasedTriggeringPolicy是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><maxFileSize>100MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><!--日志输出格式:%d表示日期时间,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %logger{50} 表示logger名字最长50个字符,否则按照句点分割。 %msg:日志消息,%n是换行符--> <encoder><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [ %thread ] - [ %-5level ] [ %logger{50} : %line ] - %msg%n</pattern></encoder></appender><!-- logger主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别name:表示匹配的logger类型前缀,也就是包的前半部分level:要记录的日志级别,包括 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERRORadditivity:作用在于children-logger是否使用 rootLogger配置的appender进行输出,false:表示只用当前logger的appender-ref,true:表示当前logger的appender-ref和rootLogger的appender-ref都有效--><!-- <logger name="edu.hyh" level="info" additivity="true"><appender-ref ref="appLogAppender" /></logger> --><!-- root与logger是父子关系,没有特别定义则默认为root,任何一个类只会和一个logger对应,要么是定义的logger,要么是root,判断的关键在于找到这个logger,然后判断这个logger的appender和level。 --><root level="debug"><appender-ref ref="stdout" /><appender-ref ref="appLogAppender" /></root></configuration> 2、余额宝代码 package com.zhuguang.jack.controller;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Controller;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;@Controller@RequestMapping("/order")public class OrderController {/ @Description TODO @param @return 参数 @return String 返回类型 @throws 模拟银行转账 userID:转账的用户ID amount:转多少钱/@AutowiredOrderService orderService;@RequestMapping("/transfer")public @ResponseBody String transferAmount(String userId, String amount) {try {orderService.updateAmount(Integer.valueOf(amount), userId);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();return "===============================transferAmount failed===================";}return "===============================transferAmount successfull===================";} } 消息监听器 package com.zhuguang.jack.listener;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.zhuguang.jack.service.OrderService;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;import javax.jms.JMSException;import javax.jms.Message;import javax.jms.MessageListener;import javax.jms.ObjectMessage;@Service("queueMessageListener")public class QueueMessageListener implements MessageListener {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredOrderService orderService;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic void onMessage(Message message) {if (message instanceof ObjectMessage) {ObjectMessage objectMessage = (ObjectMessage) message;try {com.zhuguang.jack.bean.Message message1 = (com.zhuguang.jack.bean.Message) objectMessage.getObject();String userId = message1.getUserId();int count = orderService.queryMessageCountByUserId(userId);if (count == 0) {orderService.updateAmount(message1.getAmount(), message1.getUserId());orderService.insertMessage(message1.getUserId(), message1.getMessageId(), message1.getAmount(), "ok");} else {logger.info("异常转账");}RestTemplate restTemplate = createRestTemplate();JSONObject jo = new JSONObject();jo.put("messageId", message1.getMessageId());jo.put("respCode", "OK");String url = "http://jack.bank_a.com:8080/alipay/order/callback?param="+ jo.toJSONString();restTemplate.getForObject(url,null);} catch (JMSException e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException("异常");} }}public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);} } package com.zhuguang.jack.service;public interface OrderService {public void updateAmount(int amount, String userId);public int queryMessageCountByUserId(String userId);public int insertMessage(String userId,String messageId,int amount,String status);} package com.zhuguang.jack.service;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Service@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public class OrderServiceImpl implements OrderService {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());@AutowiredJdbcTemplate jdbcTemplate;/ 更新数据库表,把账户余额减去amountd/@Overridepublic void updateAmount(int amount, String userId) {//1、农业银行转账3000,也就说农业银行jack账户要减3000String sql = "update account set amount = amount + ?,update_time=now() where user_id = ?";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[] {amount, userId});if (count != 1) {throw new RuntimeException("订单创建失败,农业银行转账失败!");} }public RestTemplate createRestTemplate() {SimpleClientHttpRequestFactory simpleClientHttpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();simpleClientHttpRequestFactory.setConnectTimeout(3000);simpleClientHttpRequestFactory.setReadTimeout(2000);return new RestTemplate(simpleClientHttpRequestFactory);}@Overridepublic int queryMessageCountByUserId(String messageId) {String sql = "select count() from message where message_id = ?";int count = jdbcTemplate.queryForInt(sql, new Object[]{messageId});return count;}@Overridepublic int insertMessage(String userId, String message_id,int amount, String status) {String sql = "insert into message(user_id,message_id,amount,status) values(?,?,?)";int count = jdbcTemplate.update(sql, new Object[]{userId, message_id,amount, status});if(count == 1) {logger.info("Ok");}return count;} } activemq.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core"xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.1.xsdhttp://www.springframework.org/schema/jmshttp://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-4.1.xsdhttp://activemq.apache.org/schema/corehttp://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.12.1.xsd"><context:component-scan base-package="com.zhuguang.jack" /><mvc:annotation-driven /><amq:connectionFactory id="amqConnectionFactory"brokerURL="tcp://192.168.88.131:61616"userName="system"password="manager" /><!-- 配置JMS连接工长 --><bean id="connectionFactory"class="org.springframework.jms.connection.CachingConnectionFactory"><constructor-arg ref="amqConnectionFactory" /><property name="sessionCacheSize" value="100" /></bean><!-- 定义消息队列(Queue) --><bean id="demoQueueDestination" class="org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue"><!-- 设置消息队列的名字 --><constructor-arg><value>zg.jack.queue</value></constructor-arg></bean><!-- 显示注入消息监听容器(Queue),配置连接工厂,监听的目标是demoQueueDestination,监听器是上面定义的监听器 --><bean id="queueListenerContainer"class="org.springframework.jms.listener.DefaultMessageListenerContainer"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="destination" ref="demoQueueDestination" /><property name="messageListener" ref="queueMessageListener" /></bean><!-- 配置JMS模板(Queue),Spring提供的JMS工具类,它发送、接收消息。 --><bean id="jmsTemplate" class="org.springframework.jms.core.JmsTemplate"><property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" /><property name="defaultDestination" ref="demoQueueDestination" /><property name="receiveTimeout" value="10000" /><!-- true是topic,false是queue,默认是false,此处显示写出false --><property name="pubSubDomain" value="false" /></bean></beans> OK~~~~~~~~~~~~大功告成!!!, 如果大家觉得满意并且对技术感兴趣请加群:171239762, 纯技术交流群,非诚勿扰。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-16 22:34:52
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...的权限下,你可以运行界面比较友好的Xconfigurator 工具,这里的X记住一定要大写的,一步一步跟着指导来选择,应该不是很难的,当选择你的显卡的芯片的时钟时,不用选择它,让测试程序自动检查;最后,还要知道你的显示器的类型,是VGA的,还是SVGA的,以及水平和垂直分辩率。你还可以运行界面不友好的xfree86,如果你比较精通Linux的话,用 xfree86命令配置的X Windows效果比Xconfigurator好很多的。界面最友好的,当属XF86Setup工具,若你有安装这个工具的话,不妨就用这个工具来设置你的显卡吧。 八、如何设置网卡 九、如何播放CD音乐 声卡设置好了,可以在光驱中插入一张CD,用装载命令mount将光盘载入,然后输入cdp命令就可以播放了。在屏幕上可以看到CD的音轨清单,小键盘的9是播放,7是停止,6进到下一音轨,4退到前一音轨,0退出播放程序,2弹出CD,8是暂停。 如果是在X-Window中,可以用xplaycd播放CD,这是一个有图形界面的播放器,按钮及功能一目了然,这里就不多说了。 10、如何播放VCD影碟 11、如何拨号上网 12、Linux下能玩游戏吗 光盘中有bsd-games-2.1-3.src.rpm文件包,用RPM命令进行安装,然后到安装目录中去找游戏吧。不过这些游戏都不够精致,如果你想玩好的,就须要进入X-Window,acm是空战模拟游戏,paradise和xpilot是联网战斗游戏,xdemineur是挖地雷(没想到吧),xjewel是俄罗斯方块,xboard是国际象棋,xpat2是扑克牌游戏,xboing是弹珠台游戏,还有Doom——大名鼎鼎的第一人称射击游戏!这些游戏有的可以直接调出,有的须要用RPM命令安装。所有的RPM包都在安装光盘中的srpms目录下,自己去看看吧。 十.用xvidtune调整你的显示器 大家会发现装了linux之后在windows下用的好好的显示器有时进到linux的xwindows里后就歪掉了,调整好之后回到windows后windows的桌面也外调了,来回启动系统每次都要调整很麻烦的,这里介绍一个办法一劳永逸 j进入linux启动x在xterm里执行xvidtune,会弹出这个软件的窗口,点Auto然后点Left,Right等按钮调整你的显示器到最佳的位置,然后点界面上的Show按钮会得到类似这样的输出: "1152x864" 121.50 1152 1232 1360 1568 864 865 868 911 +hsync -vsync 然后退出这个软件,修改你的/etc/X11/XF86Config-4文件在 Section "Monitor" Identifier "AS 786T" VendorName "Unknown" ModelName "Unknown" HorizSync 30 - 87 VertRefresh 50 - 160 Option "dpms" EndSection 里加上刚才的输出,我的是: Section "Monitor" Identifier "AS 786T" VendorName "Unknown" ModelName "Unknown" HorizSync 30 - 87 VertRefresh 50 - 160 Modeline "1152x864" 121.50 1152 1232 1360 1568 864 865 868 911 +hsync -vsync Option "dpms" EndSection 保存然后重起试试看吧 十一.问:我的机器是windows和linux双系统,如何改变grub默认启动的系统? 答:这需要修改/boot/grub/grub.conf。举一个例子你就明白了。假设你的/boot/grub/grub.conf是这样子的: default=0 timeout=10 splashimage=(hd0,7)/grub/splash.xpm.gz title Red Hat Linux (2.4.18-14) root (hd0,7) kernel /vmlinuz-2.4.18-14 ro root=LABEL=/ initrd /initrd-2.4.18-14.img title DOS rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 那么你的grub会默认启动Red Hat Linux (2.4.18-14)这个系统,把default=0改成default=1,那么grub会默认启动DOS这个系统。注意,这里的要点是:你想默认启动第n个title所指的系统,那么default应该是等于n-1 十二.问:我的文本控制台怎么总是出现乱码呢? 答:这是因为你安装了中文支持的缘故。解决的方法是安装一个zhcon(一个快速地外挂式CJK(中文/日文/韩文)的多内码平台),我把他放在附件中提供大家下载。关于zhcon的更进一步的消息,大家可以到他的官方主页zhcon.gnuchina.org查看。安装和使用请参考这个连接 http://hepg.sdu.edu.cn/Service/tips/zhcon_manual.html zhcon下载连接: http://zhcon.gnuchina.org/download/...on-0.2.1.tar.gz 十三.问:我在安装一个软件的时候,提示我缺少一个.so文件,安装无法继续,怎么办? 答:.so文件就像windows中的.dll文件一样,是库文件。一个程序的正常安装和运行需要特定的库文件的支持。所以你需要去找到包含这个.so的包装上。去 http://www.rpmfind.net用你缺的那个.....剿枰?rpm包 十四.我访问windows分区时发现所有windows分区中的文件和文件夹名中的中文全变成问号,怎么办? 答:在第三贴中我们讲解了通过编辑/etc/fstab实现在linux中访问windows的fat32分区。同样,我们可以通过进一步修改 /etc/fstab来实现中文文件名显示。只要把/dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0中的default全改为iocharset=cp936就行了。 十五.我的rh8.0中的XMMS不好使,不能播放MP3,怎么办? 答:这是因为rh公司怕别人告他侵权,所以在rh8.0中去掉了XMMS对MP3的支持,8.0以前的版本都是好使的。在8.0中要解决也很简单,装一个插件就行了。这个插件我放在本贴的附件里,rpm格式,经winrar压缩 附件: http://www.chinalinuxpub.com/vbbfor...s=&postid=86299 十六.问:我在linux中怎样才能使用windows分区呢? 答:先说一点背景知识。linux支持很多种文件系统,包括windows的fat32和ntfs。对fat32的支持已经很好,可以直接使用,而对ntfs 的支持还不是太好,只能读,而写是极危险的,并且对ntfs的支持不是默认的,也就是说你想要使用ntfs的话,需要重新编译内核。鉴于重编内核对于新手的复杂性,这里只讲解使用fat32分区的方法下面给出上述问题的两种解决方案:1.在安装系统(linux),进行到分区选择挂载点时,你可以建立几个挂载点,如/mnt/c,/mnt/d等,然后选择你的windows fat32分区,把它们分别挂载到前面建立的挂载点即可。(注意,正如前面所说,在这里你不能把一个ntfs分区挂载到一个挂载点,应为ntfs不是默认支持的。)这样你装好系统后就能直接使用你的windows fat32分区了。例如,你把windows的c盘(linux中的/dev/hda1)挂载到/mnt/c,那么你就能在/mnt/c目录中找到你的c 盘中的全部数据。2. 如果你在安装系统时没有像方案1所说的那样挂载上你的fat32分区,没关系,仍然能够很方便的解决这个问题。首先,用一个文本编辑器(如vi)打开 /etc/fstab,在文件的最后加入类似如下的几行 /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 你所要做的修改就是,把/dev/hda1改成你要挂载的fat32分区在linux中的设备号,把/mnt/c改成相应的挂载点即可。注意,挂载点就是一个目录,这个目录要事先建立。举一个例子,我有三个fat32分区,在windows中是c,d,e盘,在linux中的设备号分别为 /dev/hda1,/dev/hda5,/dev/hda6。那么我就要先建立3个挂载点,如/mnt/c,/mnt/d,/mnt/e,然后在 /etc/fstab中加上这么几行: /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 /dev/hda5 /mnt/d vfat default 0 0 /dev/hda6 /mnt/e vfat default 0 0 保存一下退出编辑器。这样以后你重启机器后就能直接使用c,d,e这三个fat32格式的windows分区了 十七.问:我的机器重装windows后,开机启动就直接进入了windows,原来的linux进不去了,怎么办? 答:这是由于windows的霸道。重装windows后,windows重写了你的mbr,覆盖掉了grub。解决方法很简单:用你的linux第一张安装盘引导进入linx rescue模式(如何进入?你注意一下系统的提示信息就知道了),执行下面两条命令就可以了 chroot /mnt/sysimage 改变你的根目录 grub-install /dev/hda 安装grub到mbr 十八.问:我的linux开机直接进入文本界面,怎样才能让它默认进入图形界面? 答:修改/etc/inittab文件,其中有一行id:3:initdefault,意思是说开机默认进入运行级别3(多用户的文本界面),把它改成id:5:initdefault,既开机默认进入运行级别5(多用户的图形界面)。这样就行了。 十九.如何同时启动多个x 以前的帖子,估计很多人没看过,贴出来温习一下 Linux里的X-Windows以其独特的面貌和强大的功能吸引了很多原先对linux不感兴趣的人,特别是KDE和GNOME,功能强大不说,而且自带了很多很棒的软件,界面非常友好,很适合于初学者。下面告诉大家一个同时启动6个X的小技巧: 在~/.bashrc中加入 以下几行: alias X=startx -- -bpp 32 -quiet& alias X1=startx -- :1 -bpp 32 -quiet& alias X2=startx -- :2 -bpp 32 -quiet& alias X3=startx -- :3 -bpp 32 -quiet& alias X4=startx -- :4 -bpp 32 -quiet& alias X5=startx -- :5 -bpp 32 -quiet& 其中32是显示器的色彩深度,你应该根据自己的实际情况设置。 之后运行 bash 使改变生效,以后只要依次运行X,X1,X2,X3,X4,X5就可以启动6个X-Windows了。 二十.装了rpm的postgresql之后启动 /etc/init.d/postgresql start 是不能启动postgresql的tcp/ip连接支持的,所以打开/etc/init.d/postgresql这个文件把 su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 改为: su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -o -o -F -i -w -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 这样就可以启动数据库的tcp/ip链接了 二十一.如何将man转存为文本文件 以ls的man为例 man ls |col -b >ls.txt 将info变成文本,以make为例 info make -o make.txt -s 二十二.如何在文本模式下发送2进制文件 首先检查系统有没有uuencode 和 uudecode如果没有从光盘上装 rpm -ivh sharutils-x.xx.x-x.rpm 假设要发送的文件是vpopmail-5.2.1.tar.gz执行 uuencode -m vpopmail-5.2.1.tar.gz vpopmail.tar.gz>encodefile 说明: uuenode是编码命令,-m是使用mime64编码,vpopmail-5.2.1.tar.gz是要编码的文件,vpopmail.tar.gz是如果解码后得到的文件名,encodefile是编码后的文件名。 执行上述命令之后就可以通过mail命令发送编码后的文件了 mail chenlf@chinalinuxpub.com<encodefile 好了,现在我来接收邮件 在控制台上输入mail命令: mail Mail version 8.1 6/6/93. Type ? for help. "/var/spool/mail/chenlf": 2 messages 2 new >N 1 chenlf@ns1.catv.net Mon Jun 10 16:44 17/363 N 2 root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45 6091/371145 & 2 Message 2: From root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45:28 2002 Date: Mon, 10 Jun 2002 16:44:51 +0800 From: root <root@ns2.catv.net> To: chenlf@chinalinuxpub.com begin-base64 644 vpopmai.tar.gz H4sIABr15TwAA+w9a2PbNpL7NfwVqNPbWIlFPSzbiR2n9SuxE7/OcuLNtdmU EiGLMUWqfFhWt7u//eYBgKRE2U7iTa+3VndjiQQGg5nBYDAYDC6H4XDgeH51 yW7ajdpf/h2fer1VX1lagr/1+spyq/BXff5SX2mtNBZXmovN5l/qjWZrqfEX sfRvwWbik8aJEwnxl7ifDofXlLvp/Z/0c1nk/8uN/777NuqNen251ZrB/+XF pcUG8r/ZbC0vL9ZXoPwi/O8von73qEx//sP5bwHHxanT8aUIe2IrDBIZJLFl 7QVJFFovpZOkkYxFL4yEFhVLCKhk1W2xG45E1wnEnohlIsJAiksvSlLHF24I JQORhKIjRdKXYhh5Ayca6xcAD8DQm4HT7XuB/EGcSXgbPErEyAkSrNp3LqVw grGoyaRbGzpxPHJFGssotq0Gtw6l9gTgJbixode9EOlQDMaTmEjE/AerydVc rAY4jJzIFY7vC3wL2DgJvJIxIjFwkm6fWkfw1KoAIti/EgkWc3A6YRp05ReB aeXAQH34GoXOwAvOVUnoEnwRYRqJeJAMgczRpYzEyEv6YQoUH8oACltLtjjD Rr1YOCJ2BkPgJop1IuJu5A0TYh9xIdQwfrCWTdt9pMKvaZg4j5jT3PgojC5+ sFZswM0LAJzvSyhGXQSCOmLoO9DtEOAicBCD2qUT1agAg44BSd+1niIEzVPs ................. ................. ................. & s 2 encodefile "encode" [New file] & q 然后进行解码 uudecode encodefile ls encodefile vpopmai.tar.gz tar zxvf vpopmail.tar.gz OK了 二十三.将 man page 转成 HTML 格式 使用 man2html 这个指令,就可以将 man page 转成 HTML 格式了。用法是: man2html filename > htmlfile.html 二十四.如何在gnome和kde之间切换。 如果你是以图形登录方式登录linux,那么点击登录界面上的session(任务)即可以选择gnome和kde。如果你是以文本方式登录,那执行switchdesk gnome或switchdesk kde,然后再startx就可以进入gnome或kde。 25...tar,.tar.gz,.bz2,.tar.bz2,.bz,.gz是什么文件,如何解开他们? 他们都是文件(压缩)包。 .tar:把文件打包,不压缩:tar cvf .tar dirName 解开:tar xvf .tar .tar.gz:把文件打包并压缩:tar czvf .tar.gz dirName 解开:tar xzvf .tar.gz .bz2:解开:bzip2 -d .bz2 .bz:解开:bzip -d .bz .gz:解开:gzip -d .gz 26.linux下如何解开.zip,.rar压缩文件? rh8下有一个图形界面的软件file-roller可以做这件事。令外可以用unzip .zip解开zip文件,unrar .rar解开rar文件,不过unrar一般系统不自带,要到网上下载。 27.linux下如何浏览.iso光盘镜像文件? a.建一个目录,如:mkdir a b.把iso文件挂载到该目录上:mount -o loop xxxx.iso a 现在目录a里的内容就是iso文件里的内容了。 28.linux下如何配置网络? 用netconfig。“IP address:”就是要配置的IP地址,“Netmask:”子网掩码,“Default gateway (IP):”网关,“Primary nameserver:”DNS服务器IP。 29.如何让鼠标支持滚轮? 在配置鼠标时,选择微软的鼠标,并正确选择端口如ps2,usb等 30.如何让控制台支持中文显示? 安装zhcon。zhcon需要libimm_server.so和libpth.so.13这两个库支持。一般的中文输入法应该都有libimm_server.so。libpth.so.13出自pth-1.3.x。把这两个文件放到/usr/lib下就行了。 31.如何配置grub? 修改/boot/grub/grub.conf文件。其中 “default=n”(n是个数字)是grub引导菜单默认被选中的项,n从0开始,0表示第一项,1表示第二项,依此类推。 “timeout=x”(x是一个数)是超时时间,单位是妙。也就是引导菜单显示后,如果x秒内用户不进行选择,那么grub将启动默认项。 “splashimage =xxxxxx”,这是引导菜单的背景图,先不理他。 其它常用项我用下面的例子来说明: title Red Hat 8.0 root (hd1,6) kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14 ro root=/dev/hdb7 initrd /boot/initrd-2.4.18-14.img 其中"Red Hat 8.0"是在启动菜单列表里显示的名字 root (hdx,y)用来指定你的boot分区位置,如果你没有分boot分区(本例就没分boot分区),那就指向根分区就行了,hdx是linux所在硬盘,hd0是第一块硬盘,hd1是第二块,依此类推。y是分区位置,从0开始,也就是等于分区号减一,比如你要指向的分区是hdx7,那么y就是6,如果是hdx1,那y就是0。注意root后面要有一个空格。 kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14,其中"/boot/vmlinuz-2.4.18-14"是你要用的内核路径,如果你编译了心内核,把它改成你的新内核的路径就行了。 ro就不用管,写上不会有错。 root=/dev/hdxx指定根分区,本例是hdb7,所以root=/dev/hdb7 initrd xxxxxxxxxxxxx这行不要也行,目前我还不清楚它是做什么用的。 上面是linux的,下面是windows的 title windows 98 rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 title xxxxxxx不用解释了,上面有解释。 rootnoverify (hdx,y)用来指定windows所在分区,x,y跟上面一样,注意rootnoverify后有空格。 chainloader +1照抄就行,注意空格。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gudulyn/article/details/764890。 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。
2023-10-27 09:27:49
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...有抱怨。 最后是落地策略,一般是选取一些辅助业务先试点,在实践过程中不断总结经验。 商业目标 容器技术是以应用为中心的轻量级虚拟化技术,而传统的Xen与KVM是以资源为中心的虚拟化技术,这是两者的本质差异。以应用为中心是容器技术演进的指导原则,正是在这个原则指导下,容器技术相对于传统虚拟化有几个特点:打包既部署、镜像分层、应用资源调度。 打包即部署:打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 镜像分层:容器镜像包是分层结构,同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的,这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 应用资源调度:资源(计算/存储/网络)都是以应用为中心的,中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点,可以推导出容器技术的3大使用场景:CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益:CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然,除了商业目标之外,可能还有其他一些考虑因素,如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分,DevOps是一套软件工程的流程,用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念,在这个领域的领头羊是丰田公司,《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环,PDCA实施过程简要描述为:确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环,很容易认知到PDCA过程中效率是关键,同一时间段内,实施更多数量的PDCA过程,收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中,各种等待(等待编译、等待打包、等待部署等)、各种中断(部署失败、机器故障)是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后,将容器技术应用到DevOps场景下,可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断,从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范,容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点:1)分层存储;2)打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势,容器镜像用到CI/CD场景下,可以减少CI/CD过程中的等待时间,减少因环境差异而导致的部署中断,从而提升CI/CD的效率,提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后,提交代码,执行构建与部署,等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短,否则开发人员工作容易被打断,造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署,那么开发人员几乎不用等待,工作也不会被打断;如果需要好几分钟或十几分钟,那么可以想象,这十几分钟就是浪费了,这时候很容易做点别的事情,那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候,快是第一个需要考虑的因素。要达到快,除了有足够的机器资源免除排队等待,引入并行编译技术也是常用做法,如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求,各个企业有一套内部质量规范,这些要求都对软件交付流程有定制需求,如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描,如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面,不同的公司,对DevOps流程在不同团队之间分工有差异,典型的有开发者负责代码编写构建出构建物(如jar包),而部署模板、配置由运维人员负责;有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境;有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景,对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分,容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性,容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快(通常小于30秒,依赖镜像本身大小等因素),基于此可以实现按需分配容器运行时资源(cpu与内存),并限定单个容器资源用量;然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则,实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式,可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器,按需分配资源之后,理想情况下,Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数,新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容,加入新的虚拟机,调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求,因此新加入的虚拟机,应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”,对业务做到不感知,也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景,存在另外一种无法预期的请求风暴场景,这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统,当行情突变的时候,用户访问量徒增,持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求,要求短时间内能将资源池扩大数倍,关键是速度要快(秒级),否则会来不及扩容,系统已经被冲垮(如果无限流的话)。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器,理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候,需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题,需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算(大数据/AI训练等)场景的特征是短时间内需要大量算力,算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围,但是与传统虚拟化技术(Xen/KVM)比较,容器技术是应用虚拟化,不是纯粹的资源虚拟化,与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候,需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状,对照容器技术与虚拟化技术的差异,选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候,先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术,当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC,MicroVM,UniKernel(LibOS)。 LXC: Linux Container,通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源,目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间,隔离性比LXC好,但是比传统的VM要轻量,轻量体现在体积小(几M到几十M)、启动快(小于1s)。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现,用于AWS的Serverless计算领域,Serverless要求启动快,租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的(特定编程语言技术栈专用)、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次,现代软件层次太多导致越来越臃肿:硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是:硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表: 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低(几乎为0) 小 快(等同进程启动) 差(内核共享) 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中(Kata项目) UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看,LXC是应用虚拟化首选的技术,如果LXC无法满足隔离性要,则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术,从应用打包/发布调度/运行层面统一规范,Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后,目前在追赶中,目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过,另外docker镜像运行起来之后,如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比,可以得出结论: (2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术,可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像,验证镜像签名,管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后,还需要应用调度编排,当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准,不管使用何种应用虚拟化技术,都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范,将应用编排与应用虚拟化实现解耦:不管使用何种应用虚拟化技术(LXC, MicroVM, LibOS),都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker,其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景,如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件,当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时,当前包括 runc 与 kata-runtime ,也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器,具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程,与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现,目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排,包括CRI接口的各种实现,我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分,CRI属于北向接口规范,对接编排系统,OCI就属于南向接口规范,实现应用虚拟化。 简单来讲,可以这么定义容器: 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中,因此也可以这么定义容器: 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点:应用打包与分发的差异,应用资源隔离的差异。当然,导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的,而虚拟化是以资源为中心来设计的,本文对比容器与虚拟机的差异,更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异:资源隔离,应用打包与分发,延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储:virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机,在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值,通常是系统内存的1/4,但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景,读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize,这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器,会多一层网络虚拟化,并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术,对网络吞吐量与时延都有影响(具体依赖容器网络方案),对问题定位复杂度变高,同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有:转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候,在转发规则较多的时候,iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时,建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定,周边系统需要协调适配,包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整,CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的,当前主推与默认提供的是overlay2驱动,这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件,使用Copy-On-Write方式,也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改,如果这种操作非常频繁,建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起,通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段,应用需要支持动态配置与静态程序分离;如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置,这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化,制作容器镜像需要注意安全/效率因素,可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的,镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的;containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化;日志持久化需要挂载到volume;进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失;无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具,运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报,cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程(containerd/shim/docker-daemon)也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具,如果已有日志采集Agent,则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集;需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题,则可以将Pod的restartPolicy设置为never,进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复,会影响业务,需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案,与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况,选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式,由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离,逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论: 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单,基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂,在逐步容器化过程中,要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通(难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址),当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景,可使用开源的kube-router,kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通,要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景,选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件,如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器,需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景:自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群,根据业务诉求,对资源保障与安全性要求高的应用,使用MicorVM方式隔离;普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内,方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云:当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期,使用裸金属性价比并不高,使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候,是多个应用共用一个大集群,还是按应用分组分成多个小集群呢?我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群,节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器,方便资源调度(削峰填谷);缺点是随着节点数量与负载数量的增多,会引入管理性能问题(需要量化): DNS 解析表变大,增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大,导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大,如果加上ConfigMap,可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题,缺点是会导致资源碎片化,不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷:目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷:由于计算任务是短时任务,可以通过上层的任务调度软件,在多个集群之间分发计算任务,从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候,可以参考上述分析,结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题,在K8S中并没有"应用"的概念,只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc),而一个"应用"是多个对象组合起来的,且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用",通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题(应用分发更方便)同时也引入了一些问题(引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm)。对于是否需要使用Helm,建议如下: 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下,很多场景是开发团队交付一个运行包,运维团队负责部署与配置下发,内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下,Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合,使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc:容器标准化和 docker Linux 容器技术史话:从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍(4):I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel? The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel:从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-17 15:03:28
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...的最新研究表明,通过优化LIBS-LIF系统的参数设置和数据处理算法,已成功将该技术应用于微塑料污染的实时监测中,这是环境科学领域的又一重大进展。研究人员利用LIBS-LIF技术的高效元素分析能力,实现了对水体、土壤乃至大气中微塑料成分的快速识别与定量分析,为解决日益严重的全球微塑料污染问题提供了有力的技术支持。 此外,随着传感器技术的发展,便携式LIBS-LIF设备的研发也在不断推进。2021年底,某知名科技公司在国际仪器展上展示了其研发的一款轻便型LIBS-LIF检测仪,能够在现场直接完成对重金属污染物的实时检测,极大地提高了环境应急响应速度和精准度。 同时,针对LIBS-LIF技术在土壤重金属检测中的应用,有学者深入探讨了其在复杂地质背景下的适应性及精度提升策略,提出了一种结合深度学习算法进行谱线解卷积和背景扣除的新方法,有望进一步提高LIBS-LIF在实际环境监测中的准确性和可靠性。 综上所述,LIBS-LIF技术作为前沿的元素分析手段,在环境监测方面的潜力正逐渐被挖掘并广泛应用,未来将在更广泛的环境污染治理、生态保护以及环境风险评估等领域发挥重要作用。
2023-08-13 12:41:47
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...现故障,它会基于指定策略重新编排Pod。 控制器的种类 在kubernetes有很多种类型的pod控制器,每种都有自己的使用场景 ReplicationController:比较原始的pod控制器,已经被废弃,由ReplicaSet替代 ReplicaSet:保证副本数量一直维持在期望值,并支持pod数量扩缩容,镜像版本升级 Deployment:通过控制ReplicaSet来控制Pod,并支持滚动升级、回退版本 Horizontal Pod Autoscaler:可以根据集群负载自动水平调整Pod的数量,实现削峰填谷 DaemonSet:在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本,一般用于守护进程类的任务 Job:它创建出来的pod只要完成任务就立即退出,不需要重启或重建,用于执行一次性任务 Cronjob:它创建的Pod负责周期性任务控制,不需要持续后台运行,可以理解为是定时任务; StatefulSet:管理有状态应用 1、ReplicaSet 简称为RS,主要的作用是保证一定数量的pod能够正常运行,它会持续监听这些pod的运行状态,提供了以下功能 自愈能力: 重启 :当某节点中的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。 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。
2023-09-29 09:08:28
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...另外,从市场角度看,移动、游戏开发、信息全三大热点领域对开发者也同样有极强诱惑力。 本科、计算机专业、部属院校大学毕业者成为中流砥柱 软件开发,并非只有计算机专业的人才能胜任,调查显示,有近40%的开发者是从其它相关或无关专业转行而来,但不可否认的是,占据60%者仍然为科班出身者。另外,尽管从来就崇尚高中毕业生就能成为软件天才,但这样的神话毕竟只是少数,支撑中国软件业的仍然是大学教育程度以上者。参与调查者中86%具有大专以上学历,另有8%的人具有硕士学历,数据表明中国开发者的整体教育水平较高。 综合实力的三大法宝:阅历、技术与沟通 59%的开发者从业期间做过的项目不超过5个,61%的人沟通能力较差,而近76%的开发者对自己比较自信,认为自己能力不弱于公司其它人员甚至更强。根据调查,在影响软件人薪资的因素中,阅历、技术强弱是决定性因素。另外,信息化时代普遍重视团队与项目整体实力,沟通能力成为影响程序员个人发展的一个重要因素。 软件人主体正处青春期 “程序员是吃青春饭的”,这个论断在本次调查中从另外一个角度得到验证。58%的软件开发者年龄不到25岁,48%的人在本领域工作时间不到3年,这些软件生力军未来5年必将成为引导中国软件发展潮流的主力军(见表18、表19)。另外,根据调查与采访,年龄在35岁左右的第二代软件人,现在已经成长为企业或项目的管理者,在各大软件公司担当着成熟、理性、有主见的软件开发带头人的角色。 待遇与福利走向正规化 有63%的公司会根据员工表现主动加薪(见表20),近80%的公司会为员工提供基本福利,如养老、医疗保险、住房补助、午餐补助等(见表21)。培训作为提升开发人员专业技能和实力的直接手段,越来越得到更多公司的重视。根据调查,项目奖金和固定假期基本成为以项目方式运作的公司的固定法宝,以鼓励和保障员工的士气和工作积极性。越来越多的中国软件企业,开始迈向规范化管理之路。 技术与眼光是决定薪水的至关要素 绝大部分被调查者都认为技术能力是决定薪资的最关键因素。但在采访过程中,却有更多的技术总监甚至公司总经理一级,认为短期内决定一个开发者薪水的因素中技术能力确实非常关键,但从长期来看,能对开发者的薪水带来长期且持久影响的,却不只是技术能力,更多的则是他本人对业界的了解度,即眼光是否开阔。这是一个很重要的信号,如果只在技术点上打转的人,除非是技术天才型,决大多数必须从综合能力等各方面来加强,而绝非技术这一点。可以说,在加强自身技术实力的前提下,开阔的视野、一定的沟通能力、自我管理与团队管理能力都对个人的发展起到至关重要的作用。(见表22) 现状解析:五维度立体定位开发者的薪资水平 结合以上调查结果以及本刊记者的深入采访,从宏观角度来看,有五个要素立体性地将软件人定位在了一定的薪资水平上。 这五个要素分别是:眼光技术、角色定位、公司性质、行业领域、地域因素。除第一、二要素是以个体原因占主体外,其他三个关键要素都取决于社会、产业、企业或公司本身的发展情况,但这些要素也不是一成不变的,在一定程度上,都是双向选择。 眼光技术是关键 一级:眼光与阅历 二级:核心技术 三级:专业与沟通 眼光开阔者得高薪 被采访者:王永刚 个人背景:软件公司cto 对于“决定薪资的最关键因素是什么”这个问题,王永刚用“是否适合职位”来回答,这一点与很多认为技术能力强就可以拿高薪的观点很不一样。他认为,多数职位分工不同,即便技术能力强但不适合职位,一样拿不到理想的薪水。他们公司在给员工定职定薪时,会与权威的咨询公司合作,从分析职位工作职责,到该职位所要求的人员素质,再到应聘员工对该职位的理解以及实际的工作情况,进行综合考虑。 专业与技术产生核心竞争力 被采访者:孙勇 个人背景:高级程序员,linux下c/c++开发 工作四年来,孙勇一直从事linux下使用c/c++进行的嵌入式开发,四年中跳过两次槽。跳槽前后的薪水变化很有意思,跳槽前月薪低年薪高,跳槽后月薪高但年薪却降了很多,原因是第一家公司项目奖金、年终分红很多,而第二家公司却没有其他方面的奖励机制。 孙勇自认为跳槽太过频繁,这样对自己技术能力的发展会产生较多的负面影响。在他看来,一个人薪资的高低终究取决于自己技术的核心竞争力,变动太大可能会造成技术上的不连续。所以孙勇说,未来五年内自己会沉浸于技术不考虑其它,目的只有一个,就是让自己更专业、更核心! 专家分析:眼光专业与核心竞争力是定位软件人层级的第一法码,其包含着很多的综合因素:专业背景、阅历、经验值、能力高下等等。趋势全球研发及资讯执行副总裁国屏认为,“技术很重要,但更重要的是市场和文化的配合。在个人的发展过程中,学习也会起到重要的作用。此外,还必须认同企业文化,具备技术、对工作、对解决问题的热情”。此外,学习能力和沟通能力也是专家们认为重要度很高的2个要素。当然,这其中,作为前提“最重要的还是兴趣,缘于自身对程序开发的热爱”,8848公司cto张研如是说。 角色大挪移 一级指标:cto、项目承包人 二级指标:架构师、部门主管/项目主管 三级指标:普通开发人员 从个人发展的角度和过程来看,这个指标应该是倒向。但从业界普遍的认识,无论是能力、阅历还是收入待遇,人们普遍对一级指标中的人员更多持赞赏态度。 被采访者:张齐生 个人背景:技术总监 起初,我只是在一家软件公司作java程序员,后来随着项目的进展以及工作时间的推移,自己的技术能力、项目管理能力也逐步加强,从最初的开发人员做到项目主管,2003年底的时候做到技术总监,工资范围也从最初的4000元到8000元,再到技术总监的万元,角色的改变确实带来了很多附加价值,当然,这个职位要求你带来的价值也会更多。 专家分析:出现这种工资结构是正常的。因为架构师、cto一般都是从普通开发人员过来的,具有深厚的业界开发经验和背景。联合信息集团移动应用开发部总经理熊军认为,开发人员必须“对自己能力的认识有一个准确的职业定位。认识自己,才能准确地职业定位,有了准确的职业定位,才能有短期、中期和长期的发展方向和动力。” 8848公司cto张研表示反对“学而优则士”、“不想当将军的士兵就不是好士兵”此类说法。同样,csdn网站、《程序员》杂志社总经理蒋涛也不建议所有程序员都向管理道路发展,因为相比之下,项目经理和cto必定具有一些独特的素质,比如沟通能力、项目管理能力,组织能力、计划能力以及产品和技术的眼光等,这些素质并不是每一个人都具备的。 公司对对碰 一级指标:外资、合资、民营大型it公司 二级指标:合资、中小软件公司 三级指标:国企、事业单位 采访中,有位叫王岩的资深开发人员一再强调,如果可能,一定要进外企。本次调查中,微软亚洲研究院,ibm研究院等外企几乎成了大部分开发人员所向往的圣地。 外企是我第一选择 被采访者:李文山 个人背景:技术支持 上海交大毕业的李文山,在校时就已经参与了很多社团活动,因此也见识了不少各种企业人员的做事风格与思想状态。外企大公司前沿的技术科研、严谨负责的处事态度都给他留下了深刻的印象。当然,丰富的培训、优厚的待遇、放心的福利也是必须考虑的因素。用他的话说,“身边全是一级的牛人,自己的发展自然就有了保障”。 中小软件企业机会多 被采访者:刘洋 个人背景:项目经理+程序员 天天加班加点,见到刘洋时他一脸的菜色,但心情不错。毕业不到一年,他就凭技术能力与管理能力当上了项目经理。虽然下面员工流动率高,但刘洋的薪水却是老板亲自钦点,比起毕业的同班同学绰绰有余。从项目最初的客户谈判、到中间执行,再到最后的交工,刘洋什么都做过,因此也锻炼得几乎成了全能手。对于未来,他希望公司业务做大后,能再规范一些,当然,随着公司的成长,自己上升的空间也很大。 三企走遍 被采访者:阿蒙(vchome.net) 个人背景:6年,通信行业,珠海 我很幸运,毕业时就进了美资软件公司,从事系统软件的开发工作,主要应用c/c++、x86汇编、mips汇编、ddk、sdk等技术,年薪四万多。在这家外企工作两年后,技术与处事能力大有提高,但开始心生厌倦,总觉得外面的世界很精彩。后来有一家从事通信软件产品开发的公司,答应年薪翻倍,一年后可走上管理层,怦然心动后就去新公司报到了。一年后,如愿以偿地走上管理层,两年后,技术管理能力以及行业业务能力有了质的飞跃,也越来越发现这个行业有前途,于是与朋友开始策划开公司,资金融到后就轰轰烈烈地创业了。没日没干了一年,由于资金与市场的原因,公司over,只好灰溜溜地去一家香港合资公司继续打工,仍做管理层。 我的感觉是,外企有一整套规章制度,薪金制度也较为完善,工作考评有客观的数值:月工作计划与总结、季度工作考核、上司的总体评价等,这些考核都很详细,细到完成的代码量、文档数、提过什么建议等等。国内企业也有计划与考核,但更多的是主观态度,而对工作的效果与过程并不具体细化,人际关系、表达能力等往往起着很微妙的关键作用。当然国内企业也有很多优点,比如制度灵活。 专家点评:人才的争夺,一方面是卯足了劲准备抢占有利地势和环境的个人开发者,另一方面,企业间的人才争夺战越演越烈。在此情况下,为了吸引国内的高素质人才,不少外企纷纷在中国开设研究院,走“曲线救国”道路。根据一份猎头资料,摩托罗拉研发中心、松下电器中国研究开发公司、ibm中国研究中心、朗讯公司贝尔实验室、微软中国研究院都是猎取高级科研、管理人才的大头。外企与外企、外企与国企、国企与民企,这个三角关系,虽然在早几年优劣非常明显,但现在,这种差距正在明显缩小。具体适合哪个企业,围城内外其实也并不是三重天(见下页表23)。 热点行业易淘金 一级推荐:移动开发、游戏开发 二级推荐:安全领域、企业信息化 三级推荐:通用软件、系统平台、项目开发等 专家点评:出现这种趋势主要是由市场对软件人才的供求决定的,因为目前在移动和游戏领域开发人员确实比较少,所以相对而言,他们的薪资较高,这就是所谓的“奇货可居”。但是,目前市场在成长,这些新兴或热点领域的开发人员数量也在逐渐增加,当达到一个平衡点时,他们的工资也会随之下降,这主要由市场对人才的供求关系决定。不建议开发人员轻易放弃自己原有的开发领域花大量时间和精力投向自己不熟悉的领域。 所以,熊军认为:这两个行业方向的长线发展看好,也需要更多的开发人员,但是年轻人都要根据自己的兴趣爱好、思维模式、技术能力选择更适合自己的行业方向,而且也有很多更有潜力的方向,建议年轻人从长远考虑。 地域火拼 一级指标:北京、上海 二级指标:深圳、杭州、广州 三级指标:成都、武汉、大连等 绝大多数的软件从业人员集中在北京、上海、广州和深圳四大城市,其中尤以北京的人数最为集中,但在另一项相关的调查中,上海却是程序员最向往的城市。在本次收入调查中,北京、上海的工资较高。武汉稍低于成都。 地域不同,薪资有别 被采访者:青润 个人背景:5年,电信行业、软件企业服务 我本人在北京、上海、深圳、成都四地都曾工作过。我基本上这样认为,对于刚刚大学毕业的软件人员,工资情况是这样:成都1500-2000元/月,上海2000元/月,深圳2000-2500元/月,北京2000-2500元/月。工作几年后,以成都系数为1来计,上海和其他地方为1.3-1.5倍于成都的收入。差异主要也是因为生活成本造成的。 相比而言,北京具有王者气氛,有着俯瞰全国的实力和影响力。上海是经济驱动的城市。深圳对人的友好度最好,它的优点是有各种各样的新技术公司,缺点是缺乏大公司的支撑。好山好水的成都,虽起步了很多软件公司,但大都在出川后倒下了,或者只是长居四川,足少出户,感觉比较舒适和懒散。 安逸的成都竞争的北京 被采访者:夏桅 个人背景:。net开发人员 夏桅毕业之后就来到北京从事软件开发工作。但他时常怀念起成都的生活,那里的山,那里的水,还有怡然自得的成都人都给他留下了深刻的印象。 但夏桅还是不后悔。一方面,安逸的环境对自己发展不利,适度的竞争可以发掘自身的潜力。而且,眼界开阔了,薪水也高不少。当然,在北京的生活绝对说不上舒服,但机会多,可有多种选择,极大地改观了自己的现状。 一眼可以看到头的武汉,但我喜欢 被采访者:刘如宁 个人背景:大学教师、项目主管 在武汉工作了10多年,刘如宁感觉还是比较惬意。比收入,武汉可能还不如成都,更别提北京和上海,但武汉的生活成本比较低,几块钱就够一天的伙食了。在高校担当大学教师的刘如宁,科研任务不重,而且还有足够的时间去外面承接项目,用自己喜欢的软件开发技术赚取外快。“我不是一个特别喜欢接受挑战的人,这种做自己喜欢的事情、宁静而富裕的生活,我还是比较满足”,有房、有车,生活安定富足的刘如宁如是说。 专家点评:比“营利”,必须是一个闭环。有收入比较,还得有支出比较,两者对比后才是最终收获。在地域这个问题上,大城市,确实收入比较高,但相对的,生活成本也较高。 趋势全球研发及资讯执行副总裁梁国屏表示,趋势的薪资结构体系在全世界都是一样的,具体数值要根据各地的市场来调整。比如一个经理,他的等级可能是10,那么不论在中国、日本还是美国,他的等级都是10.但这个等级的薪水具体是多少,就要看当地的市场了,趋势会和当地的薪资调查单位合作,来确定系数,然后计算出具体的薪水。 除薪水外,地域的附加价值会更重要一些。第一,对于技术发展比较迅速的it业,在大城市,整体的环境和氛围相对会好一些,例如在北京和上海等地,几乎每天都会有技术论坛、开发者大会、大厂商的开发日、各领域大师的巡回讲座等。其次,作的机会也会比较多,因为集中了各种类型的公司和企业,总会找到适合你条件的合适职位和选择。第三,可以参与比较大的技术团体,形成独特的生活与社交圈。用8848公司cto张研的话来说,“如果周围都是高手,你不是高手也难”,所以地域对人影响最大的是提供了一个环境,其次才是机会和薪水。 对此,telelogic公司北方区总经理任群力建议说,“如果开发人员能够善于利用互联网,并有决心多学习,这种地域差异会得到弱化。” 我拿青春赌明天 在本次专题组织中,大部分被采访人都明确表示,自己会在软件业领域一直奋斗下去,因为从中得到了很多的快乐与激情。但明天是否一定会更好,这需要从两个角度去考虑:一是从个人角度讲,年轻的软件人一定要有个人职业的规划,而且这种规划要从自己特点或专长出发,与当前业界相适应。另外,更重要的是,个人发展到什么程度,还需要同整个软件大环境和社会环境挂钩。 个人职业要规划 现在广州做了4年delphi/c行业开发、年薪10万的王旋说,“工作后所得到的收获就是,学习和工作要有相对明确的目标,不能因为一时心动而去学习某一技术。在真正下决定之前,我通常会考虑更多因素,包括长期的发展、个人路线的规划、需要付出的代价、可能遇到的困难以及解决的办法等等,在决定后还会制定更加明确的计划,包括短期、中期和长期的,身边可以利用到的资源,以及每一个阶段是怎么过渡到更高阶段的计划。” 现在,越来越多的在职人员意识到,未来的职业细分市场中,只有在某一领域确实比较深入、具有专长和资源的人会得到企业的重视,浪里淘沙勇者胜。 中国软件业面临困境 中国的软件业发展目前面临两难境地。上至国家,下至各城市都给予了相当的政策优惠,但整体软件业的发展却一直雷声大,雨点小。对此,北航软件学院院长孙伟忧心忡忡,“很多人从心里看不起印度,但印度的软件业却有数家2万、3万员工规模的大企业,放眼中国,规模最大的东软集团、用友公司,真正的软件开发者也不过两、三千人,这种差别太巨大了,我们一定要好好思考,中国的软件业究竟出了什么问题?” 对此,很多专家认为,中国软件业已经面临一个新的转折点,随着信息化在各行各业的深入运用,软件业有机会深度专业化,由边缘而进入核心,从而形成以深度专业化为特征的核心竞争力。无论个人还是公司,我们都有幸在第一时间站在了软件业这块前沿阵地,但明天是否会更好,还有待于中国软件业的整体发展,在这颇为沉闷的时刻,我们期望“让暴风雨来得更猛烈些吧”! 参考资料:http://www.w-training.com/viewc.asp?id=23922 ====================================================== 在最后,我邀请大家参加新浪APP,就是新浪免费送大家的一个空间,支持PHP+MySql,免费二级域名,免费域名绑定 这个是我邀请的地址,您通过这个链接注册即为我的好友,并获赠云豆500个,价值5元哦!短网址是http://t.cn/SXOiLh我创建的小站每天访客已经达到2000+了,每天挂广告赚50+元哦,呵呵,饭钱不愁了,\(^o^)/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/javazhuanzai/article/details/7189396。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-24 09:01:26
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...,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部传播者,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3更多OSPO的好处:商业优势 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式”他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源计划办公室则可以为其提供帮助。 “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “如果你对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时应对安全事件。”他说。 “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 根据Red Hat 2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 但收益的不仅仅是软件供应商们。 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4如何入门开源 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “对于那些你较感兴趣的项目中,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” Ambiel 说,开源计划办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 中英对照版 How an OSPO Can Help Your Engineers Give Back to Open Source OSPO (开源项目办公室)是如何使工程师回馈开源的 When it comes to open source software, there’s a big and growing problem: most organizations are takers, not givers. 谈到开源软件,有一个较大且日益严重的问题:大多数组织都是索取者,而不是给予者。 There’s a classic XKCD comic that shows a giant structure representing modern digital infrastructure, dependent on a tiny component created by “some random person in Nebraska” who has been “thanklessly maintaining since 2003.” 经典漫画XKCD展示了一个代表现代数字基础设施的巨大结构,它依赖于“内布拉斯加州的某位人士”创建的微小组件,该组件“自2003年来一直都处于吃力不讨好的状态”。 Randall Monroe’s XKCD comic illustrates the open source dilemma: overreliance on a small number of volunteer project maintainers. Randall Monroe 的XKCD漫画展示了目前开源面临的窘境:过度依赖少数项目维护志愿者的志愿服务。 This would have been funny, except that this is exactly what happened when security vulnerabilities were discovered in Log4j last December. (开源项目由志愿者自发来维护,)这听起来像是一件很滑稽的事情,但事实上去年十二月在Log4j中发现的安全漏洞也确实存在着上述情况。 The Java-based logging tool is ubiquitous in enterprise publications. In the last three months, for example, Log4j has been downloaded more than 30 million times, according to a report by the enterprise software company Sonatype. 然而这个基于Java的日志记录工具已经在企业内部刊物中无处不在。例如根据软件公司Sonatype的一份报告显示,在过去的三个月里,Log4j的下载量就已经超过3000万次。 The tool has 440,000 lines of code, according to Synopsys‘ Black Duck Open Hub research tool, with nearly 24,000 contributions by nearly 200 developers. That’s a large dev team compared to other open source projects. But looking closer at the numbers, more than 70% of commits were by just five people. 根据Synopsys(新思)公司旗下的Black Duck Open Hub 研究工具显示。Log4j有着440,000行代码,由近200名开发人员贡献了将近24,000行代码。其实与其他开源项目相比,这是一个庞大的开发团队。但是如果关注数据的话,就会发现超过70%的提交是仅仅靠五个人来完成的。 Log4j’s home page lists about a dozen members on its project team. Most projects have far fewer developers working on them — and that presents a problem for the organizations that depend on them. Log4j的主页上展示了十几位项目团队的成员。而大多项目的开发人员要比其原本需要的少得多----这是高度依赖开发人员团队所呈现出来的问题。 “There is little incentive for anyone today to contribute to an existing open source project,” said Jeremy Stretch, distinguished engineer at NS1, a DNS network company. “There’s usually no direct compensation, and few accolades are offered — most users don’t even know who maintains the software that they use.” “如今的人没有什么动力去为现有的开源项目做贡献”,来自DNS网络公司NS1的杰出工程师Jeremy Strech说,“因为通常来说,这没有直接的物质回报,也很少提供荣誉----大多数用户甚至不知道他们所用的软件是谁维护的。” The most common motivation among open source contributors is to add a feature that they themselves want to see, he said. “Once this has been achieved, the contributor rarely sticks around.” 他说,开源贡献者们最常见的动机就是添加他们自己想要的功能。“一旦实现了这一点,他们几乎都不会留下来。” Meanwhile, as a project becomes more popular, the burden on the core team of maintainers keeps increasing. 与此同时,随着项目的逐渐流行,对于维护方面的核心团队来说,他们的负担也在不断增加。 “More users means more feature requests and more bug reports — but not more maintainers,” Stretch said. “What was once an enjoyable hobby can quickly become a tedious chore, and many maintainers understandably opt to simply abandon their projects altogether.” “更多的用户意味有着更多的功能需求和错误报告----但不是更多的维护人员”,Stretch说。“曾经令人愉快的爱好很快就会变成一项乏味的项目,所以很多维护人员选择干脆完全放弃他们的项目,这也是可以理解的。” Part1The Tragedy of the Commons The open source software ecosystem is a perfect example of the “tragedy of the commons.” 开源软件的生态系统,就是“公地悲剧”的一个完美例子。 And the tragedy is — when everyone uses, but no one contributes, that resource — whether it’s an overrun park or an open source project — eventually collapses from overuse and underinvestment. Everyone loves using free stuff, but everyone expects someone else to take care of it. 这个悲剧就是---当一种资源,无论是一个超限的公园还是一个开源项目,所有人都在使用而没有人贡献之时,最终都会因为过度使用和投入不足而崩溃坍塌。 This approach can save you money in the short term, but it can become a fatal flaw over time. Especially since open source software is everywhere, running everything. 这种方式可以在短期内为你节省资金,但随着时间的推移,它可能会变成项目里致命的缺陷。 Linux, for example, the open source operating system, runs on 96% of the world’s top 1 million servers, and 90% of all cloud infrastructure is on Linux. Not to mention that 85% of all smartphones in the world run Linux, in the form of the Android OS. 拿Linux来说,这个开源操作系统在全球前100万台服务器中运行率在96%以上,且这些服务器90%的云基础设施也都在Linux上。更不用说世界上85%的智能手机都运行着Linux,即Android操作系统。 Then there’s Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes — the list of ubiquitous open source projects goes on and on. 还有Java, Apache, WordPress, Cassandra, Hadoop, MySQL, PHP, ElasticSearch, Kubernetes--这些常见开源项目的列表还在逐渐增加着。 Without open source, much of today’s technical infrastructure would immediately grind to a halt. 如果没有开源,今天的大部分技术基础设施的建设也将会戛然而止。 “It is a real problem,” said Danil Mikhailov, executive director at Data.org, a nonprofit backed by the Mastercard Center for Inclusive Growth and The Rockefeller Foundation that promotes the use of data science to tackle society’s greatest challenges. “这是一个很现实的问题”,Data.org的执行董事Danil Mikhailov说,该组织是由万事达包容性发展中心和洛克菲勒基金会支持,旨在促进使用数据科学来应对当今社会所面临的巨大挑战的非营利性组织。 While nearly all organizations use open source software, only a minority contribute to those projects. Forty-two percent of participants in a survey released in September by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group said tthey contribute at least sometimes to open source projects. 虽然几乎所有组织都在使用着开源软件,但只有少数组织为这些项目作出了贡献。The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 在 9 月发布的一项调查中,42% 的参与者表示,他们至少有时会为开源项目做出贡献。 The same study showed that only 36% of organizations train their engineers to contribute to open source. 而同一项研究表明,只有36%的组织会培训他们的工程师为开源作出贡献。 Individual companies should support projects that they use the most and are critical to their success, Mikhailov said: “If you use, you contribute.” 个体公司应该支持贡献这些他们使用最多且对他们成功至关重要的项目,Mikhailov认为:“如果你使用开源,你就应该为他做出属于你自己的贡献。” Part2OSPO Benefits:Less Tech Debt,Better Recruiting Participating in open source communities — especially when guided by an in-house open source program office (OSPO) — can help ensure the health of projects critical to your organization’s success, improve those projects’ security, and allow your engineers to have more impact in the projects’ development road map. 参与开源社区——特别是在内部开源项目办公室(OSPO)的指导下——不仅可以保证对组织成功至关重要项目的健康发展,还可以提高项目安全性,同时可以允许工程师在项目发展规划中起到更大的影响。 Say, for example, a company uses an open source tool and modifies it a little to make it better. If that improvement isn’t contributed back to the community, then the official version of the open source project will start to diverge from what the company is using 例如,如果一家公司使用了开源工具,并对其进行了一些调整使其变得更好。但如果这项改进没有反馈到开源社区,那么开源项目的正式版本就会一开始与该公司所使用的版本有所不同。 “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version. Those differences grow rapidly, compounding daily. It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant,” said Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy at VMware. “当原始代码来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多。而这些差异是以天为单位迅速增长的。”VMware 开源营销和战略总监 Suzanne Ambiel 表示,“所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的‘自豪’用户和维护人员。” “The technical debt gets bigger and bigger and it gets very expensive for a company to manage.” “如果技术负债越来越多,那么公司的管理成本则会非常昂贵”。 Support for open source activity can also be a recruiting tool. “It’s really a talent magnet,” said Ambiel. “It’s one of the things that new hires look for.” 实际上对于开源活动的支持也变成了一种招聘途径。“这真是一块吸引人才的磁铁,”Ambiel说,“这也是新员工所寻求的“。 Some engineering managers might worry that open source contributions will detract from core product development, she said. Their rationale, she added, might run along the lines of, “I only have so much talent, and so many hours, and I need them to only work on things where I can measure and see the return on investment.” 她还提到,一些工程经理可能会对贡献开源而减损核心产品的开发的精力而感到担忧。她补充到,他们的理由有可能是这样的:“我只有有限的才华与时间,且我需要这些只做我认为可以度量且看到投资回报的事情。” But that attitude, she said, is shortsighted. Supporting employees who contribute to open source communities can build skills and develop talent, she said. 但她说,这是一种鼠目寸光的态度。支持开源社区并且作出贡献的员工,可以从中培养技能与增长才华。 Loris Degionni, chief technology officer and founder at Sysdig, a cloud security vendor, echoed this notion: “Finding employees who contribute to open source is a gold mine,” said. 云安全供应商 Sysdig 的首席技术官兼创始人 Loris Degionni 也赞同这一观点:“找出为开源做出贡献的员工无疑就找到一座金矿,”他说。 These employees are more capable of delivering features a company wants to use and merge them into community-supported standards, he said. And in a war for talent, companies that embrace open source are more attractive to developers. 他认为,这些参与开源的员工更具备公司想拥有的竞争力并将一些功能融入至社区所支持的标准中。且在人才争夺战中,拥抱开源的公司也更受到开发人员的青睐。 “Lastly, open source is driven by a community of technical experts you may not be able to hire,” he said. “When employees actively contribute and collaborate with these experts, they’ll be better informed of best practices and bring them back to your organization. “最后,开源项目是由你可能无法聘请的技术专家社区推动的”,他说,“当员工积极参与并于这些专家合作时,他们将能更好地深入这些最佳实践,并将这些收获带回到你的组织之中。” “You start to grow technical debt because when the original source changes and you’ve got a different version … It doesn’t take long for you to be the proud user and maintainer of a one-of-a-kind open source project variant.” —Suzanne Ambiel, director, open source marketing and strategy, VMware “当原始数据来源发生变化且你所使用的是不同的版本时,你的技术负债将越来越多...所以你很快就会变成一个开源项目里独一无二变体的”自豪“用户和维护人员。” — Suzanne Ambiel,VMware 开源营销和战略总监 “All of this should be rewarded — developers shouldn’t have to spend their free time honing their skills, as your company will quickly see benefits from their efforts.” “但是这一切终究不会白费--开发人员不应该把业余时间用在磨练他们的技能上,因为你的公司很快就会在他们的努力中看到好处。” An OSPO, Degionni suggested, can help achieve these goals, as well as help prioritize contributions and ensure collaboration. In addition, they can help provide governance that mirrors what companies would have for internally developed applications. Degionni认为,OSPO(开源计划办公室)可以帮助公司实现这些目标,以及帮助确定贡献的优先级并确保合作的进行。除此之外,他们也可以对公司内部开发应用程序方面的治理提供相关帮助。 “Members of the open source team are also in a position to be great internal evangelists for open source technologies, and act as bridges between the organization and the broader community,” he added. “开源团队的成员也可以成为开源技术的伟大内部布道师,并充当组织与更广泛社区之间的桥梁。”他补充道。 In the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group, nearly 53% of organizations with OSPOs said they saw more innovation as a result of having an OSPO, while almost 43% said they saw increased participation in external open source projects. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月调查中,近 53% 的拥有 OSPO的组织表示,由于拥有了OSPO,他们看到了更多创新,而近 43% 的组织表示,他们在外部开源项目的参与度上有所增加。 Part3More OSPO Benefits:A Business Edge Contributing to open source communities doesn’t just help the communities, but the companies that contribute to them, said Tom Hickman, chief innovation officer at ThreatX, a cybersecurity firm. 网络安全公司 ThreatX 的首席创新官 Tom Hickman 表示,为开源社区做出贡献,不仅有助于社区,还有助于为社区做出贡献的公司。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers,” he said. “It can become a virtuous circle.” “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与”,他说,“这可以变成一个良性循环。” Also, companies that contribute to open source projects get twice the productive value from their use of open source than companies that don’t, according to research by Harvard Business School. 此外,根据哈佛商学院的研究,为开源项目作出贡献的公司从使用开源的项目中获得的生产价值,是不参与开源项目公司的两倍。 Many of the biggest companies in the world are contributing to open source, said Chris Aniszczyk, chief technology officer at Cloud Native Computing Foundation. He pointed to the Open Source Contributor Index as a reference for exactly just how much companies are doing. Cloud Native Computing Foundation 的首席技术官 Chris Aniszczyk 说,世界上许多巨头公司都为开源作出了贡献。他还提到,开源贡献者的指数是作为公司是否有所作为的参考。 The tech giants dominate the list: Google, Microsoft, Red Hat, Intel, IBM, Amazon, Facebook, VMware, GitHub and SAP are the top 10 contributors, in that order. But there are also a lot of end users on the top 100 list, said Aniszczyk, including Uber, the BBC, Orange, Netflix, and Square. 科技巨头占据了这份榜单的主导地位:谷歌、微软、红帽、英特尔、IBM、亚马逊、Facebook、VMware、GitHub 和 SAP 依次是排名前 10 的贡献者。但Aniszczyk 表示,但也有很多终端用户公司进入前 100 名,包括 Uber、BBC、Orange、Netflix 和 Square。 “We’ve always known working in upstream projects is not just the right thing to do —it’s the best approach to open source software development and the best way to deliver open source benefits to our customers,” he said. “It’s great to see that IT leaders recognize this as well.” “我们一直知道,在上游项目中工作不仅仅是关正确与否----它是开源软件开发的最佳方法,也是向客户提供开源福利的最佳方式“他说,“很高兴看到IT领导者们也认识到了这一点。” To contribute alongside these giants, companies need to have their own open source strategies, and having an open source program office can help. 为了和这些公司一起作出贡献,公司也需要有自己的开源策略,而拥有一个开源项目办公室则可以为其提供帮助。 “OSPOs provide a critical center of competency in a company when it comes to utilizing open source software,” he said. “在使用开源软件方面,OPSO为公司提供了一个至关重要的能力中心”他说。 It’s similar to the way that companies have security operations centers, he said. 这与公司拥有安全运营中心的方式类似,他说。 “Growing the community of developers around a project helps the code base, and attracts more developers. It can become a virtuous circle.” —Tom Hickman, chief innovation officer, ThreatX “围绕一个项目而发展的开发人员社区,有助于代码库的形成,并吸引更多的开发人员参与,这可以变成一个良性循环。” ——Tom Hickman,ThreatX 首席创新官 “If you don’t make the investment in a security team, you generally don’t expect your software to be secure or be able to respond to security incidents in a timely fashion,” he said. “如果你没有对安全团队进行相应投资,你通常是不会期望你的软件是安全的,也无法及时响应安全事件。”他说。 “The same logic applies to OSPOs and is why you see many leading companies out there such as Apple, Meta, Twitter, Goldman Sachs, Bloomberg, and Google all have OSPOs. They are ahead of the curve.” “同样的逻辑也适用于 OSPO,这就是为什么你会看到许多领先的公司,例如 Apple、Meta、Twitter、Goldman Sachs、Bloomberg 和 Google 都拥有 OSPO。他们走在了趋势的前面。” Support for open source activity within your organization can become a differentiator and marketing opportunity for software vendors. 而对组织内的开源活动的支持态度亦可成为软件供应商们的差异化原因与营销的机会。 According to a Red Hat survey released in February, 82% of IT leaders are more likely to select a vendor who contributes to the open source community. 根据Red Hat2月分发布的一项调查,82%的IT领导者更倾向于选择为开源社区作出贡献的软件供应商。 Respondents said that when vendors support open source communities they are more familiar with open source processes and are more effective if customers have technical challenges. 受访者表示,当供应商支持开源社区时,就表示着他们更熟悉开源的流程并且在客户遇到技术难题时会更加有效。 But it’s not just software vendors who benefit. 但收益的不仅仅是软件供应商们。 According to September’s survey by The New Stack, Linux Foundation Research, and the TODO Group, 57% of organizations with OSPOs use them to further strategic relationships and build partnerships. 根据 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 9 月份的调查,57% 拥有 OSPO 的组织将使用它们来进一步发展战略关系和建立合作伙伴关系。 Mark Hinkle started an open source program office back when he worked at Citrix a decade ago. He pointed out how having an OSPO in-house benefited the company. 十年前,Mark Hinkle 在 Citrix 工作时创办了一个开源计划办公室。他指出了在内部拥有一个 OSPO将如何使公司受益。 “For us the biggest job was to educate our employees who weren’t familiar with open source to get involved and be good community members,” he said. “We also provided guidance on how to make sure our IP didn’t enter projects without proper understanding and we made sure we didn’t incorporate open source that conflicted with our enterprise software licensing.” “对于我们来说,最大的工作是让不熟悉开源的员工学会并参与其中,成为优秀的社区成员”,他说,“我们还就如何确保我们的IP不会在没有正确理解的情况下进入项目的情况提供了指导,并确保我们没有与我们企业软件许可相冲突的开源项目合作。” The OSPO also helped Citrix identify strategic opportunities for the company to participate in open source projects and trade organizations like The Linux Foundation, he said. 他说,OSPO还帮助Citrix确定了公司参与开源项目和Linux基金会等贸易组织的战略机会。 Today, he’s the CEO and co-founder of TriggerMesh, a cloud native, open source integration platform. 如今,他是云原生开源集成平台 TriggerMesh 的首席执行官兼联合创始人。 There are some significant economic benefits to participating in the open source ecosystem, he said. 他说,参与开源系统对公司来说有着重大的经济效益。 “We participate in Knative to share the development of our underlying platform but we develop value-added services as part of our business,” he said. “By sharing the R and D for the platform, it gives us more resources to develop our own differentiated technology.” “我们参与Knative是为了分享我们基础底层平台的开发,但作为业务的一部分,我们也拥有相关的增值服务。”他说,“通过共享该平台的研发,这为我们提供了更多的资源来改进我们自己的差异化技术。” Part4How to Get Started in Open Source Sixty-three percent of companies in the September survey from The New Stack, Linux Foundation Research and the TODO Group said that having an OSPO was very or extremely critical to the success of their engineering or product teams, up from 54% in the previous annual study. 在 The New Stack、Linux Foundation Research 和 TODO Group 的 9 月份调查中,有 63% 的公司表示,拥有OSPO 对其工程或产品团队的成功至关重要,高于上一年度该项研究数据的 54%。 In particular, 77% said that their open source program had a positive impact on their software practices, such as improved code quality. 其中77% 的人表示他们的开源程序对他们的软件实践产生了积极影响,例如提高了代码质量。 But companies can’t always contribute to every single open source project that they use. 但公司也不可能总是为他们使用的每一个开源项目而花费精力。 “First, thin the herd a little bit,” advised VMware’s Ambiel. “首先,节流一下”,VMware 的 Ambiel 建议道。 Companies should look at the projects that make the most sense for their use cases. This is an area where an OSPO can help set priorities and ensure technical and strategic alignment. 公司应该关注投入使用中最有意义的项目。而这也是OSPO可以帮助确定优先事项并确保技术与战略一致性的领域。 Then, developers should go and check out the projects themselves. Projects typically offer online documentation, often with contributor guides, governance documents, and lists of open issues. 之后,开发人员应该自己去了解一下。项目通常提供相关在线文档,一般包含贡献着指南、治理文档和未解决问题列表。 “For the projects that rise to the top of your strategic list, introduce yourself — say hello,” she said. “Go to the Slack channel or the distribution list and ask where they need help. Maybe they don’t need help and everything is good. Or maybe they can use a new person to review code.” “对于那些上升到你的战略清单顶端的项目,你可以介绍一下自己----打个招呼”,她说。“然后转到Slack频道或者分发列表,询问他们需要帮助的地方。也许他们不需要帮助,一切完好;又或者他们也有可能使用新人来审查核验代码。” An open source program office can not only help make a business case for contributing to the open source community, Ambiel said, but can help companies do it in a way that’s safe, secure and sound. Ambiel 说,开源项目办公室不仅可以帮助制定为开源社区做出贡献的商业案例,还可以帮助公司以安全、可靠和健全的方式来做这件事。 “If I work for a company and want to contribute to open source, I don’t want to accidentally disclose, divulge or undermine any patents,” she said. “An OSPO helps you make smart choices.” “如果我为一家公司工作,并想为开源做出贡献,我不想意外披露、泄露或破坏任何专利,”她说。“而OSPO可以帮助您做出明智的选择。” An OSPO can also help provide leadership and the guiding philosophy about supporting open source, she said. “It can provide guidance, mentorship, coaching and best practices.” 她说,OSPO还可以在开源方面提供领导力和指导理念的支持。“它可以提供引领、指导、辅导和最佳实践的作用。” Commitment to support open source has to start at the top, said Anaïs Urlichs, developer advocate at Aqua Security. Aqua Security的开发人员倡导者Anaïs Urlichs则认为,支持开源的承诺必须从高层开始。 “Too often,” she said, “companies do not value investment into open source, so employees are not encouraged to contribute to it.” 她说,“公司在多数时候往往不重视对开源的投资,所以员工自然而然不被鼓励对此作出贡献。” In those cases, employees with a passion for open source end up contributing during their free time, which is not sustainable. 在这些情况下,员工对于开源的热情也会在空闲时间里对开源的建设而消散殆尽,这对于开源的发展来说是不可持续的。 “If companies rely on open source projects, it is important to make open source contributions part of an engineer’s work schedule,” she said. “Some companies define a time percentage that employees can contribute to open source as part of their normal workday.” “如果公司对开源项目依赖度高,那么将开源贡献纳入工程师的日程安排是很重要的,”她说。“一些公司定义了员工可以为开源建设的时间百分比,将其作为他们正常工作日的一部分。” The New Stack is a wholly owned subsidiary of Insight Partners, an investor in the following companies mentioned in this article: Sysdig, Aqua Security. The New Stack 是 Insight Partners 的全资子公司,Insight Partners 是本文提到的以下公司的投资者:Sysdig、Aqua Security。 相关阅读 | Related Reading 《开源合规指南(企业篇)》正式发布,为推动我国开源合规建设提供参考 “目标->用户->指标”——企业开源运营之道|瞰道@谭中意 开源之夏邀请函——仅限高校学子开启 开源社简介 开源社成立于 2014 年,是由志愿贡献于开源事业的个人成员,依 “贡献、共识、共治” 原则所组成,始终维持厂商中立、公益、非营利的特点,是最早以 “开源治理、国际接轨、社区发展、开源项目” 为使命的开源社区联合体。开源社积极与支持开源的社区、企业以及政府相关单位紧密合作,以 “立足中国、贡献全球” 为愿景,旨在共创健康可持续发展的开源生态,推动中国开源社区成为全球开源体系的积极参与及贡献者。 2017 年,开源社转型为完全由个人成员组成,参照 ASF 等国际顶级开源基金会的治理模式运作。近八年来,链接了数万名开源人,集聚了上千名社区成员及志愿者、海内外数百位讲师,合作了近百家赞助、媒体、社区伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kaiyuanshe/article/details/124976824。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-03 09:19:23
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...证与授权机制,并持续优化以适应微服务架构和云原生应用的需求。 最后,推荐阅读微软官方文档和知名开发者博客,掌握更多关于ASP.NET Identity与其他安全组件(如IdentityServer4、JWT Tokens等)集成的最佳实践,从而丰富和完善自身的身份验证与授权策略设计思路。同时,参与开发者社区讨论,分享并解决实际项目中遇到的问题,也是不断提升实战技能的有效途径。
2023-10-28 08:49:21
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...ile' 个人主界面headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'anonymid=knvqe21amc6ghy; depovince=ZGQT; _r01_=1; taihe_bi\_sdk_uid=c2bd353cea6830a73eb74760fbc9fd5c; taihe_bi_sdk_session=9a91c\62f18e74ee26c3145bb49b4eb9e; ick_login=286c45d0-e571-4fb7-918a-46a9706\18110; first_login_flag=1; ln_uact=17315371375; ln_hurl=http://head.xiao\nei.com/photos/0/0/men_main.gif; wp_fold=0; jebecookies=ee811760-7bc0-43a9-\883c-0d041cb1baf0|||||; _de=A4C6B1A20CD5F525F9DA27654C2D2FDA; p=f5239823cd0af743a5f015652568b6036; t=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; societyguester=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; id=976686556; xnsid=f72459d7; ver=7.0; loginfrom=null'}res = requests.get(url,headers=headers) res 响应对象 html = res.textwith open('rr.html','w',encoding='utf-8') as file_obj:file_obj.write(res.text) 2 反反爬机制 12306查票import requests import json json.loads -- json类型的str -> python类型的字典def query():headers 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print(response.content.decode('utf-8'))return response.json()['data']['result']for i in query(): print(i)tem_list = i.split('|') 定义一个标记 给每个数据做个标记 j = 0 技术特别 for n in tem_list: print(j,n) j += 1 通过以上的测试我们知道了 列出是下标索引为3的数据 软卧是下标索引为23的数据if tem_list[23] != '无' and tem_list[23] != '':print(tem_list[3],'有票',tem_list[23])else:print(tem_list[3],'无票') 三、session Session与cookie功能效果相同。Session与Cookie的区别在于Session是记录在服务端的,而Cookie是记录在客户端的。 由于cookie 是存在用户端,而且它本身存储的尺寸大小也有限,最关键是用户可以是可见的,并可以随意的修改,很不安全。那如何又要安全,又可以方便的全局读取信息呢?于是,这个时候,一种新的存储会话机制:session 诞生了 突破12306验证码import requestsreq = requests.session() 保持会话def login(): 笔记本 win7 python3.6 获取验证码图片pic_response = req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = 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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 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。
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2023-08-30 19:06:04
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2024-02-20 17:58:52
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