[ORM模型自增ID字段设置]的搜索结果

...s will// normally reserve space for such tables, and commit parts of the table// "covering" parts of the heap that are committed. At most one covered// region per generation is needed.static constexpr int max_covered_regions = 2;// The covered regions should be in address order.MemRegion _covered[max_covered_regions];// The last card is a guard card; never committed.MemRegion _guard_region;inline size_t compute_byte_map_size(size_t num_bytes);enum CardValues {clean_card = (CardValue)-1,dirty_card = 0,CT_MR_BS_last_reserved = 1};// a word's worth (row) of clean card valuesstatic const intptr_t clean_card_row = (intptr_t)(-1);// CardTable entry sizestatic uint _card_shift;static uint _card_size;static uint _card_size_in_words;size_t last_valid_index() const {return cards_required(_whole_heap.word_size()) - 1;}private:void initialize_covered_region(void region0_start, void region1_start);MemRegion committed_for(const MemRegion mr) const;public:CardTable(MemRegion whole_heap);virtual ~CardTable() = default;void initialize(void region0_start, void region1_start);// Barrier set functions.// Initialization utilities; covered_words is the size of the covered region// in, um, words.inline size_t cards_required(size_t covered_words) const {assert(is_aligned(covered_words, _card_size_in_words), "precondition");return covered_words / _card_size_in_words;}// Dirty the bytes corresponding to "mr" (not all of which must be// covered.)void dirty_MemRegion(MemRegion mr);// Clear (to clean_card) the bytes entirely contained within "mr" (not// all of which must be covered.)void clear_MemRegion(MemRegion mr);// Return true if "p" is at the start of a card.bool is_card_aligned(HeapWord p) {CardValue pcard = byte_for(p);return (addr_for(pcard) == p);}// Mapping from address to card marking array entryCardValue byte_for(const void p) const {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));CardValue result = &_byte_map_base[uintptr_t(p) >> _card_shift];assert(result >= _byte_map && result < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds accessor for card marking array");return result;}// The card table byte one after the card marking array// entry for argument address. Typically used for higher bounds// for loops iterating through the card table.CardValue byte_after(const void p) const {return byte_for(p) + 1;}void invalidate(MemRegion mr);// Provide read-only access to the card table array.const CardValue byte_for_const(const void p) const {return byte_for(p);}const CardValue byte_after_const(const void p) const {return byte_after(p);}// Mapping from card marking array entry to address of first wordHeapWord addr_for(const CardValue p) const {assert(p >= _byte_map && p < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds access to card marking array. p: " PTR_FORMAT" _byte_map: " PTR_FORMAT " _byte_map + _byte_map_size: " PTR_FORMAT,p2i(p), p2i(_byte_map), p2i(_byte_map + _byte_map_size));// As _byte_map_base may be "negative" (the card table has been allocated before// the heap in memory), do not use pointer_delta() to avoid the assertion failure.size_t delta = p - _byte_map_base;HeapWord result = (HeapWord) (delta << _card_shift);assert(_whole_heap.contains(result),"Returning result = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(result), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return result;}// Mapping from address to card marking array index.size_t index_for(void p) {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return byte_for(p) - _byte_map;}CardValue byte_for_index(const size_t card_index) const {return _byte_map + card_index;}// Resize one of the regions covered by the remembered set.void resize_covered_region(MemRegion new_region);// Card-table-RemSet-specific things.static uintx ct_max_alignment_constraint();static uint card_shift() {return _card_shift;}static uint card_size() {return _card_size;}static uint card_size_in_words() {return _card_size_in_words;}static constexpr CardValue clean_card_val() { return clean_card; }static constexpr CardValue dirty_card_val() { return dirty_card; }static intptr_t clean_card_row_val() { return clean_card_row; }// Initialize card sizestatic void initialize_card_size();// Card marking array base (adjusted for heap low boundary)// This would be the 0th element of _byte_map, if the heap started at 0x0.// But since the heap starts at some higher address, this points to somewhere// before the beginning of the actual _byte_map.CardValue byte_map_base() const { return _byte_map_base; }virtual bool is_in_young(const void p) const = 0;}; class G1CardTable : public CardTable {friend class VMStructs;friend class G1CardTableChangedListener;G1CardTableChangedListener _listener;public:enum G1CardValues {g1_young_gen = CT_MR_BS_last_reserved << 1,// During evacuation we use the card table to consolidate the cards we need to// scan for roots onto the card table from the various sources. Further it is// used to record already completely scanned cards to avoid re-scanning them// when incrementally evacuating the old gen regions of a collection set.// This means that already scanned cards should be preserved.//// The merge at the start of each evacuation round simply sets cards to dirty// that are clean; scanned cards are set to 0x1.//// This means that the LSB determines what to do with the card during evacuation// given the following possible values://// 11111111 - clean, do not scan// 00000001 - already scanned, do not scan// 00000000 - dirty, needs to be scanned.//g1_card_already_scanned = 0x1};static const size_t WordAllClean = SIZE_MAX;static const size_t WordAllDirty = 0;STATIC_ASSERT(BitsPerByte == 8);static const size_t WordAlreadyScanned = (SIZE_MAX / 255) g1_card_already_scanned;G1CardTable(MemRegion whole_heap): CardTable(whole_heap), _listener() {_listener.set_card_table(this);}static CardValue g1_young_card_val() { return g1_young_gen; }static CardValue g1_scanned_card_val() { return g1_card_already_scanned; }void verify_g1_young_region(MemRegion mr) PRODUCT_RETURN;void g1_mark_as_young(const MemRegion& mr);size_t index_for_cardvalue(CardValue const p) const {return pointer_delta(p, _byte_map, sizeof(CardValue));}// Mark the given card as Dirty if it is Clean. Returns whether the card was// Clean before this operation. This result may be inaccurate as it does not// perform the dirtying atomically.inline bool mark_clean_as_dirty(CardValue card);// Change Clean cards in a (large) area on the card table as Dirty, preserving// already scanned cards. Assumes that most cards in that area are Clean.inline void mark_range_dirty(size_t start_card_index, size_t num_cards);// Change the given range of dirty cards to "which". All of these cards must be Dirty.inline void change_dirty_cards_to(CardValue start_card, CardValue end_card, CardValue which);inline uint region_idx_for(CardValue p);static size_t compute_size(size_t mem_region_size_in_words) {size_t number_of_slots = (mem_region_size_in_words / _card_size_in_words);return ReservedSpace::allocation_align_size_up(number_of_slots);}// Returns how many bytes of the heap a single byte of the Card Table corresponds to.static size_t heap_map_factor() { return _card_size; }void initialize(G1RegionToSpaceMapper mapper);bool is_in_young(const void p) const override;}; 以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系，但是一个位通常包含的信息太少，只能描述2个状态：引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态，如果增加至一个字节来描述状态，则位图需要256KB的空间，这个数字太大，开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字，而是一个区域，JVM选择512字节为单位，即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外，实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的（有一个参数可以控制对象最小对齐的大小，默认是8字节，实际上Java在JVM中还有一些附加信息，所以对齐后最小的Java对象是16字节），很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节，所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源，为什么512效果最好？没有相应的数据来支持这个数字，而且这个值不可以配置，不能修改，但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值，1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题，就是512字节里面的内存可能被引用多次，所以这是一个粗略的关系描述，那么在使用的时候需要遍历这512字节。 再举一个例子，假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理，记录对象引用关系的时候，都使用对象的起始位置，然后用这个地址和512对齐，因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法：·处理的时候会以堆分区为处理单位，遍历整个堆分区，在遍历的时候，每次都会以对象大小为步长，结合卡表，如果该卡表中对应的位置被设置，则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。·处理的时候借助于额外的数据结构，找到真正对象的位置，而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法，用于找到第一个对象的起始位置。在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。 在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB（16KB×ObjectAlignmentInBytes×8=1MB）来描述，即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节，指的是对象对齐，第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节，理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了，实际上并不需要，在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位，再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率，标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间，如果对象很大，则更划算。这些都是源码的实现细节，大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 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。

...enter 启动类型设置为自动并启动它 或者 右键单击计算机---管理----服务和应用程序----服务---找到(windows)security centerwww.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 ----双击-----启动类型设置为“自动”。 1.在服务管理中，关闭Windows Update服务 2.打开C:\Windows\SoftwareDistribution文件夹 3.删除DataStore和Download文件夹下的所有文件 4.启动Windows Update服务 5.进入Windows Update查看一下，Windows更新记录已经清除了。 如何用B电脑远程登录A电脑 注意：AB电脑都连接上了互联网 A电脑: 1添加一个用户名，设置登录密码。2我的电脑→属性→远程→允许用户远程连接到此计算机前 打√确定3网上邻居→属性→本地连接状态→支持→记下IP 地址XXX.XXX.XXX.XXX。 B电脑登录过程4 开始→所有程序→附件→通讯→远程桌面连→在弹出的窗口里输入A电脑的IP 地址 →连接。连接成功后会变成一个黑屏幕的画面，在屏幕的最上方有一个指示条，指示着机器是在远程登 录状态。当A电脑响应了B电脑的远程登录请求后，会给你返回一个画面，要求你输入用户名，密码。 5输入用户名和密码→确定。验证的用户名和密码是对的，他就会把其A桌面画面全传送到B电脑的屏 幕上来，稳定后就成功了！ 有一事你不能作：关机。因为B电脑左下角的开始，是指挥自己用的，没 法指挥A电脑。 想使用B电脑控制A电脑关机，得在A电脑上设置：附件→windows 资源管理器→ WINDOWS 的文件夹→SYSTEM32文件夹→taskmgr.exe文件，右击把他发送到桌面上建一“桌面快捷方式”。 你在要关掉A电脑时，只要双击这个快捷方式，就会弹出来一个“WINDWOS任务管理器”窗口，上面有 “关机”命令，点“关机”就行了，当A电脑电源关闭以后，连接自然就断开了。 但这样的远程连接， 是有条件的：A电脑须有独立的 IP ，就是说，A电脑不能是局域网的内部保留 IP，所谓保留IP是指 如 10.XXX.XXX.XXX 或 192.168.XXX.XXX 等地址。如A电脑用的是ADSL，一般来说都是独立的IP，但 如果A用户是几户人家共用一个 ADSL宽带连接，通过一个ADSL共同上网的，那或许就不行了。须在路 由器上作一个“端口映射”设置。注意：A电脑防火墙的影响，有可能连不通。防火墙的缺省设置，一 般是禁止 INTERNET 上的电脑访问它的资源的。因而须开启防火墙的这个设置：允许 INTERNET上的机 器访问本机(A电脑)资源。[shutdown –s –t 0]此命令强制关机,一般不要用， WIN7远程连接前几步设置与WinXP一样。 开始→搜索框中输入MSTSC回车→在弹出的对话框中输入需要连接的计算机的IP→连接→账户密码 →确定不久显示器上出现了另一计算机的桌面，远程桌面连接成功。 教你怎样解除电脑开机密码。此方法仅供交流，严禁作为非法手段使用 方法1在开机时按下F8进入带命令提示符的安全模式输入NET USER+用户名+123456/ADD 可把某用户的密码强行设置为123456 方法2如用户忘记登录密码可 按下方法解决 此法不适用于忘记安装时所设定〔administrator〕的密码 1.在计算机启动时按F8及选Safe Mode With Command Prompt 2.选Administrator后便会跳出Command Prompt的窗口 3.用Net的命令增加一个用户，例：增加一个用户名为alanhkg888，命令语法如下： net user alanhkg888/add 4.将新增用户提升至Administrator的权力，例：提升刚才增 加用户alanhkg888的权力，命令语法如下 net localgroup administrators alanhkg888/add 5.完成上列步骤后重新启动计算机，在 启动画面上便增加了一个用户alanhkg888了，选alanhkg888进入www.shanpow.com_删除Download和DataStore文件夹中的所有文件。 6.登入后在控制台→使用者账户→选忘记密码的用户，然后选移除密码 7.在登入画面中选原来的用户便可不需密码情况下等入(因已移除了) 8.删除刚才新增的用户：在控制台→使用者账户→选alanhkg888，然后选移除账户便可 方法3 1、重新启动Windows XP，在启动画面出现后的瞬间按F8，选择带命令行的安全模 式运行。 2、运行过程停止时，系统列出了超级用户administrator和本地用户owner的选择菜单， 点击administrator，进入命令行模式。 3、键入命令：net user owner 123456/add，强制性将owner用户的口令更改为123456。 若想在此添加某一用户：用户名为abcdef，口令为123456的话,请输入net user abcdef 123456/add,添加后可用net localgroup administrators abcdef/add命令将用户提升为 系统管理组administrators用户,具有超级权限。 4.DOS下删windows\system32\config里面的SAM档就可以了 5.开机后按键盘的Delete键进入BIOS界面。找到User Password选项，其默认为关闭状 态。启动并输入用户密码(1～8位英文或数字)。计算机提示请再输入一遍以确认密码无误， 保存退出后重新启动机器，这时就会在开机时出现密码菜单 方法4我们知道在安装Windows XP过程中，首先是以administrator默认登录，然后会要 求创建一个新账户，以便进入Windows XP时使用此新建账户登录，而且在Windows XP的 登录接口中也只会出现创建的这个用户账号，不会出现administrator，但实际上该 administrator账号还是存在的，且密码为空。 【二】:Windows 7实战经验 Windows 7实战经验：完美解决Windows 7更新失败(Windows Update 错误 80070003) 很多用户反映，为什么Windows 7的自动更新会出显未知错误，导致很多更新都不能正确安装？针对这个问题，在我对自己的Windows 7进行更新的时候，有时也会发生类似的问题，经过研究，已经完美解决，下面给大家解决方案！ 如果在检查更新时收到Windows Update错误80070003，则需要删除Windows用于标识计算机更新的临时文件。若要删除临时文件，请停止Windows Update服务，删除临时更新文件，重新启动Windows Update服务，然后再次尝试检查Windows更新。 以下步骤为解决Windows 7更新错误方法，本博客亲测有效。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(通过单击“开始”按钮，再依次单击“控制面板”，然后单击“管理工具”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“停止”。 1.打开“计算机”。 2.双击安装Windows的本地硬盘(通常是驱动器C)。 3.双击Windows文件夹，然后双击SoftwareDistribution文件夹。 4.双击打开DataStore文件夹，然后删除该文件夹中的所有文件。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 5.单击“后退”按钮。在SoftwareDistribution文件夹中，双击打开Download文件夹，删除该文件夹中的所有文件，然后关闭窗口。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 必须以管理员身份进行登录，才能执行这些步骤。 1.单击打开“管理工具(方法同上)”。 2.双击“服务”。如果系统提示您输入管理员密码或进行确认，请键入该密码或提供确认。 3.单击“名称”列标题以逆序排列名称。找到“Windows Update”服务，右键单击该服务，然后单击“启动”。 4.关闭“服务”窗口和“管理工具”窗口。 完成上面操作，你需要重新更新看看可以成功更新了吗，一般因为我们删除了自动更新的一些文件，如果你仔细观察的话，那些文件大小并不是很小，所以我们再更新的时候等待的时间可能会长一些！ 【三】:Win10系统提示“无法完成更新正在撤销更改” 更新win10系统补丁之后，系统会提示“window10无法更新，正在撤销”，需要重启好几次，这该怎么办呢?下面小编就向大家介绍一下windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法，欢迎大家参考和学习。 系统更新失败，反复重启还是不行，那是不是下载下来的补丁没用了呢??所以我们先要删除Windows更新的缓存文件!在做以下操作之前，首先我们要确认系统内的windows update & BITS服务设置是否开启。 检查方法： 1、按“Win+R”组合键打开运行，输入“services.msc”，点击确定(如果弹出用户账户控制窗口，我们点击“继续”)。 2、双击打开“Background Intelligent Transfer Services”服务。 3、在选项卡点击“常规”，要保证“启动类型”是“自动”或者“手动”。然后点击“服务状态”“启用”按钮。 4. 重复步骤3分别对“Windows Installer”，“Cryptographic Services”， “software licensing service” 以及“Windows Update”这四项服务进行检查。 解决办法： 1、按“Windows+X”打开“命令提示符(管理员)”。 2、输入“net stop wuauserv”回车(我们先把更新服务停止)。 3、输入”%windir%\SoftwareDistribution“回车(删除Download和DataStore文件夹中的所有文件)。 4、最后输入“net start wuauserv”回车(重新开启系统更新服务)。 完成以上的步骤之后，我们就可以在“Windows Update”中再次尝试检查更新即可。 以上就是windows10系统无法完成更新正在撤销更改的解决方法介绍了。遇到同样问题的用户，可以尝试一下这个方法，如果不行，可以留言，小编会继续寻找其他的解决办法。 【四】:Windows更新失败提示错误码80070003怎么办 Windows7，Windows8.1，Windows10在更新过程中，所更新的程序无法安装，导致更新失败，提示错误码80070003。遇到这种情况，无论再试一次，或重启电脑，更新程序仍无法安装，出现错误码80070003提示。关于这个故障，下面小编就为大家介绍一下具体的解决方法吧，欢迎大家参考和学习。 具体解决方法步骤： 1、在电脑更新过程中，更新失败，程序无法安装，出现错误码80070003的提示。如图1 2、打开控制面板，点击“系统和安全”，打开对话框。如图2 3、在打开的对话框中，点击“管理工具”-双击“服务”，在打开的对话框的下方找到“Windows Update"。(如图3)，选择Windows Update，点击界面左上角的”停止“按键，或是单击右键选择”停止“。(如图4)，以管理员身份进入，如果提示需要输入秘码，则输入秘码。 4、在C盘，打开”Windows"文件夹，-双击打开“SoftwareDistribution"文件夹，找到下面的2个文件夹。打开”DataStore"文件夹，删除里面所有的文件。反回上一步。如图5.1，再打开"Download"文件夹，删除里面所有的文件。(如图5.2) 5、返回第三步的操作，选择Windows Update，右键单击，选择“启动”。 6、做完上面操作后，安装更新文件就会顺利了。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42620202/article/details/119158423。 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。

...最值得关注的就是密保设置和修改头像，因为之前没有处理过类似的问题，本文主要记录对头像的处理过程以及思考，希望给碰到类似问题的苦逼程序员一点借鉴。 个人中心整体功能一览 2，头像处理xmind 叽歪一句，个人碰到问题的时候，首先会分析问题，在分析问题的基础上，得到整体的解决方案，然后一步步分解步骤，去实现，首先奉上我的解决方案，也许不是最优的，但是按照个人的知识和技能水平，绝对是可以实现的。 修改头像mind 3,实现步骤 按照我的mind，首先是上传图片，先上效果图，然后给出实现的代码。首先是整体的结构图，做的比较丑，别喷哥··· 修改头像整体效果图 下面按照mind一步步实现， 首先：点击修改头像，弹出一个层， 第一步：弹出上传图片的层，上传图片到服务器 对实现细节不感冒的屌丝可以看看代码(结合哥的mind看可以事半功倍)： 分层实现细节 Html结构层这个可以免了，一般都可以弄出来 Js连接层 首先是弹出一个上传图片的层，然后上传图片到服务器端。 $("editHead").bind("click", function () { showUploadDiv(); }); function showUploadDiv() { $("uploadMsg").empty(); $.fancybox({ type:'inline', width:400, href:'uploadUserHead' }); }//fancybox弹出层 上传的处理代码 Servlet服务端处理层(commonupload实现)服务器端处理代码 上传的处理代码 $(function () { $("uploadFrom").ajaxForm({ beforeSubmit:checkImg, error:function(data,status){ alert(status+' , '+data); $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); }, success:function (data,status) { try{ var msg = $.parseJSON(data); if (msg.code == 200) { //如果成功提交 javascript:$.fancybox.close(); $("uploadUserHead").hide(); var data = msg.object; $("editImg").attr("src", data.path).show(); $("preview1").attr("src", data.path).show(); $(".zoom").show(); $("width").val(data.width); $("height").val(data.height); $("oldImgPath").val(data.realPath); $("imgFileExt").val(data.fileExt); var api, jcrop_api, boundx, boundy; $('editImg').Jcrop({ onChange:updatePreview, onSelect:updatePreview, aspectRatio:1, bgOpacity:0.5, bgColor:'white', addClass:'jcrop-light' }, function () { api = this; api.setSelect([130, 65, 130 + 350, 65 + 285]); api.setOptions({ bgFade:true }); api.ui.selection.addClass('jcrop-selection'); var bounds = this.getBounds(); boundx = bounds[0]; boundy = bounds[1]; jcrop_api = this; }); function updatePreview(c) { if (parseInt(c.w) > 0) { var rx = 80 / c.w; var ry = 80 / c.h; $('preview1').css({ width:Math.round(rx boundx) + 'px', height:Math.round(ry boundy) + 'px', marginLeft:'-' + Math.round(rx c.x) + 'px', marginTop:'-' + Math.round(ry c.y) + 'px' }); } jQuery('x').val(c.x); jQuery('y').val(c.y); jQuery('x2').val(c.x2); jQuery('y2').val(c.y2); jQuery('w').val(c.w); jQuery('h').val(c.h); } } if (msg.code == 204) { $("uploadMsg").html(msg.msg); } }catch (e){ $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); } } }); }); //服务器端处理代码 String tempSavePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片零时保存路径 String tempShowPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //用户保存的头像路径 if(tempSavePath.equals("/img")) { tempSavePath=sc.getRealPath("/")+tempSavePath; } Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("上传头像失败！"); String type = request.getParameter("type"); if (!Strings.isNullOrEmpty(type) && type.equals("first")) { request.setCharacterEncoding("utf-8"); DiskFileItemFactory factory = new DiskFileItemFactory(); ServletFileUpload servletFileUpload = new ServletFileUpload(factory); try { List items = servletFileUpload.parseRequest(request); Iterator iterator = items.iterator(); while (iterator.hasNext()) { FileItem item = (FileItem) iterator.next(); if (!item.isFormField()) { { File tempFile = new File(item.getName()); File saveTemp = new File(tempSavePath+"/tempImg/"); String getItemName=tempFile.getName(); String fileName = UUID.randomUUID()+"." +getItemName.substring(getItemName.lastIndexOf(".") + 1, getItemName.length()); File saveDir = new File(tempSavePath+"/tempImg/", fileName); //如果目录不存在，创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后，可以看到照片和照片的预览效果。看图： 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步：编辑和保存头像 选中图中的区域，保存头像，就完成头像的修改。 修改之后的效果入下： 修改之后的头像(因为传了一张动态图片，得到的跟上图有些不同) 实现细节： 首先用了一个js控件：Jcrop，有兴趣的屌丝可以去搜一下，然后，利用上传之后的图片和之前的选定区域，完成了一个截图，保存为用户的头像。 连接层的js： $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码： String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败！"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志，更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题： 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射，把图片放到了跟程序不同的路径中，每次存储图片都是存到图片路径中，客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题： 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M，当上传的资源超过1M，服务器自动报错413，通过异常处理，可以在客户端得到正确的提示信息。 4，总结优点和不足。 关于修改头像，这么做下来确实达到了目的，用户可以从容的修改头像，性能也还可以。但是，上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的，等待的时间比较久，改进的方向是使用flash控件来限制，使用flash来上传，也不会出现弹出层，这样比较大众化，更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 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。

...QL root 用户设置的密码，而 tag 是指定您想要的 MySQL 版本的标签。 有关相关标签，请参见上面的列表。 以下是示例（通常要设置时区），注意-v 这里是挂载磁盘，请提前创建目录/var/mysql/data，/var/lib/mysql是容器里的原持久化目录： docker run --name mysql202201 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e TZ=Asia/Shanghai -v /var/mysql/data:/var/lib/mysql -d mysql:5.7 2.4.2. 从 MySQL 命令行客户端连接到 MySQL 以下命令启动另一个 mysql 容器实例并针对您的原始 mysql 容器运行 mysql 命令行客户端，允许您针对您的数据库实例执行 SQL 语句： $ docker run -it --network some-network --rm mysql mysql -hsome-mysql -uexample-user -p 其中 some-mysql 是原始 mysql 容器的名称（连接到 some-network Docker 网络）。 此镜像也可以用作非 Docker 或远程实例的客户端： $ docker run -it --rm mysql mysql -hsome.mysql.host -usome-mysql-user -p 有关 MySQL 命令行客户端的更多信息，请参阅 MySQL 文档。 2.4.3. 容器外访问和查看 MySQL 日志 docker exec 命令允许您在 Docker 容器内运行命令。 以下命令行将为您提供 mysql 容器内的 bash shell： $ docker exec -it some-mysql bash 第一次启动一个MySQL容器后，需要对账户进行授权，否则无法远程访问，请先使用上面的命令进入容器内，然后使用以下命令连接到mysql服务： mysql -uroot -p 输入密码回车，进入mysql命令界面mysql> 接着授权root远程访问权限： mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 然后就可以远程用MySQL客户端连接到MySQL容器了。 日志可通过 Docker 的容器日志获得： $ docker logs some-mysql 2.4.4. 使用自定义 MySQL 配置文件 MySQL 的默认配置可以在 /etc/mysql/my.cnf 中找到，其中可能包含额外的目录，例如 /etc/mysql/conf.d 或 /etc/mysql/mysql.conf.d。 请检查 mysql 映像本身中的相关文件和目录以获取更多详细信息。 如果 /my/custom/config-file.cnf 是你的自定义配置文件的路径和名称，你可以这样启动你的 mysql 容器（注意这个命令只使用了自定义配置文件的目录路径）： $ docker run --name some-mysql -v /my/custom:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 这将启动一个新容器 some-mysql，其中 MySQL 实例使用来自 /etc/mysql/my.cnf 和 /etc/mysql/conf.d/config-file.cnf 的组合启动设置，后者的设置优先 . 没有 cnf 文件的配置 许多配置选项可以作为标志传递给 mysqld。 这将使您可以灵活地自定义容器，而无需 cnf 文件。 例如，如果要将所有表的默认编码和排序规则更改为使用 UTF-8 (utf8mb4)，只需运行以下命令： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci 如果您想查看可用选项的完整列表，只需运行： $ docker run -it --rm mysql:tag --verbose --help 2.4.5. 环境变量 启动 mysql 镜像时，可以通过在 docker run 命令行中传递一个或多个环境变量来调整 MySQL 实例的配置。 请注意，如果您使用已包含数据库的数据目录启动容器，则以下任何变量都不会产生任何影响：任何预先存在的数据库在容器启动时将始终保持不变。 另请参阅 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/environment-variables.html 以获取 MySQL 的环境变量的文档（尤其是 MYSQL_HOST 等变量，已知与此镜像一起使用时会导致问题）。 MYSQL_ROOT_PASSWORD 此变量是必需的，并指定将为 MySQL root 超级用户帐户设置的密码。 在上面的示例中，它被设置为 my-secret-pw。 MYSQL_DATABASE 此变量是可选的，允许您指定要在映像启动时创建的数据库的名称。 如果提供了用户/密码（见下文），则该用户将被授予对此数据库的超级用户访问权限（对应于 GRANT ALL）。 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD 这些变量是可选的，用于创建新用户和设置该用户的密码。 该用户将被授予对 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库的超级用户权限（见上文）。 要创建用户，这两个变量都是必需的。 请注意，不需要使用此机制来创建超级用户超级用户，默认情况下会使用 MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量指定的密码创建该用户。 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值，例如 yes，以允许使用 root 用户的空白密码启动容器。 注意：除非您真的知道自己在做什么，否则不建议将此变量设置为 yes，因为这将使您的 MySQL 实例完全不受保护，从而允许任何人获得完全的超级用户访问权限。 MYSQL_RANDOM_ROOT_PASSWORD 这是一个可选变量。 设置为非空值，如 yes，为 root 用户生成随机初始密码（使用 pwgen）。 生成的根密码将打印到标准输出（生成的根密码：…）。 MYSQL_ONETIME_PASSWORD 一旦初始化完成，将 root（不是 MYSQL_USER 中指定的用户！）用户设置为过期，强制在第一次登录时更改密码。 任何非空值都将激活此设置。 注意：此功能仅在 MySQL 5.6+ 上受支持。 在 MySQL 5.5 上使用此选项将在初始化期间引发适当的错误。 MYSQL_INITDB_SKIP_TZINFO 默认情况下，入口点脚本会自动加载 CONVERT_TZ() 函数所需的时区数据。 如果不需要，任何非空值都会禁用时区加载。 2.4.6. Docker Secrets 作为通过环境变量传递敏感信息的替代方法，_FILE 可以附加到先前列出的环境变量中，从而导致初始化脚本从容器中存在的文件中加载这些变量的值。 特别是，这可用于从存储在 /run/secrets/<secret_name> 文件中的 Docker 机密中加载密码。 例如： $ docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD_FILE=/run/secrets/mysql-root -d mysql:tag 目前，这仅支持 MYSQL_ROOT_PASSWORD、MYSQL_ROOT_HOST、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER和 MYSQL_PASSWORD。 2.4.7. 初始化一个新实例 首次启动容器时，将使用提供的配置变量创建并初始化具有指定名称的新数据库。 此外，它将执行 /docker-entrypoint-initdb.d 中的扩展名为 .sh、.sql 和 .sql.gz 的文件。 文件将按字母顺序执行。 您可以通过将 SQL 转储安装到该目录并提供带有贡献数据的自定义镜像来轻松填充您的 mysql 服务。 SQL 文件将默认导入到 MYSQL_DATABASE 变量指定的数据库中。 2.5. 注意事项 2.5.1. 在哪里存储数据 重要提示：有几种方法可以存储在 Docker 容器中运行的应用程序使用的数据。 我们鼓励 mysql 映像的用户熟悉可用的选项，包括： 让 Docker 通过使用自己的内部卷管理将数据库文件写入主机系统上的磁盘来管理数据库数据的存储。 这是默认设置，对用户来说简单且相当透明。 缺点是对于直接在主机系统（即外部容器）上运行的工具和应用程序，可能很难找到这些文件。 在主机系统（容器外部）上创建一个数据目录，并将其挂载到容器内部可见的目录。 这会将数据库文件放置在主机系统上的已知位置，并使主机系统上的工具和应用程序可以轻松访问这些文件。 缺点是用户需要确保目录存在，例如主机系统上的目录权限和其他安全机制设置正确。 Docker 文档是了解不同存储选项和变体的一个很好的起点，并且有多个博客和论坛帖子在该领域讨论和提供建议。 我们将在这里简单地展示上面后一个选项的基本过程： 在主机系统上的合适卷上创建数据目录，例如 /my/own/datadir。 像这样启动你的 mysql 容器： $ docker run --name some-mysql -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 命令的 -v /my/own/datadir:/var/lib/mysql 部分将底层主机系统中的 /my/own/datadir 目录挂载为容器内的 /var/lib/mysql ，默认情况下 MySQL 将 写入其数据文件。 2.5.2. 在 MySQL 初始化完成之前没有连接 如果容器启动时没有初始化数据库，则会创建一个默认数据库。 虽然这是预期的行为，但这意味着在初始化完成之前它不会接受传入的连接。 在使用同时启动多个容器的自动化工具（例如 docker-compose）时，这可能会导致问题。 如果您尝试连接到 MySQL 的应用程序没有处理 MySQL 停机时间或等待 MySQL 正常启动，那么在服务启动之前放置一个连接重试循环可能是必要的。 有关官方图像中此类实现的示例，请参阅 WordPress 或 Bonita。 2.5.3. 针对现有数据库的使用 如果您使用已经包含数据库的数据目录（特别是 mysql 子目录）启动 mysql 容器实例，则应该从运行命令行中省略 $MYSQL_ROOT_PASSWORD 变量； 在任何情况下都将被忽略，并且不会以任何方式更改预先存在的数据库。 2.5.4. 以任意用户身份运行 如果你知道你的目录的权限已经被适当地设置了（例如对一个现有的数据库运行，如上所述）或者你需要使用特定的 UID/GID 运行 mysqld，那么可以使用 --user 调用这个镜像设置为任何值（root/0 除外）以实现所需的访问/配置： $ mkdir data$ ls -lnd datadrwxr-xr-x 2 1000 1000 4096 Aug 27 15:54 data$ docker run -v "$PWD/data":/var/lib/mysql --user 1000:1000 --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag 2.5.5. 创建数据库转储 大多数普通工具都可以工作，尽管在某些情况下它们的使用可能有点复杂，以确保它们可以访问 mysqld 服务器。 确保这一点的一种简单方法是使用 docker exec 并从同一容器运行该工具，类似于以下内容： $ docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /some/path/on/your/host/all-databases.sql 2.5.6. 从转储文件恢复数据 用于恢复数据。 您可以使用带有 -i 标志的 docker exec 命令，类似于以下内容： $ docker exec -i some-mysql sh -c 'exec mysql -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' < /some/path/on/your/host/all-databases.sql 备注 docker安装完MySQL，后面就是MySQL容器在跑，基本上就是当MySQL服务去操作，以前MySQL怎么做现在还是一样怎么做，只是个别操作因为docker包了一层，麻烦一点。 有需要的话，我们也可以基于MySQL官方镜像去定制我们自己的镜像，就比如主从镜像之类的。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/muluo7fen/article/details/122731852。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...括了静态测试技术（如模型检查、理论证明）和动态测试（如测试自动化、特定缺陷的检查、测试有效性分析等） http://www.grove.co.uk/ 一个有关软件测试和咨询机构的网站，有一些测试方面的课程和资料供下载 http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/relpract/prcls-23.htm NASA可靠性设计实践资料 http://www.io.com/~wazmo/ Bret Pettichord的主页，他的一个热点测试页面连接非常有价值，从中可以获得相当大的测试资料，很有价值 http://www.iso.ch/iso/en/ISOOnline.frontpage 国际标准化组织，提供包括ISO标准系统方面的各类参考资料 http://www.isse.gmu.edu/faculty/ofut/classes/ 821-ootest/papers.html 提供面向对象和基于构架的测试方面著作下载，对这方面感兴趣的读者可以参考该网站，肯定有价值 http://www.ivv.nasa.gov/ NASA设立的独立验证和确认机构，该机构提出了软件开发的全面验证和确认，在此可以获得这方面的研究资料 http://www.kaner.com/ 著名的测试专家Cem Kanner的主页，里面有许多关于测试的专题文章，相信对大家都有用。Cem Kanner关于测试的最著名的书要算Testing Software,这本书已成为一个测试人员的标准参考书 http://www.library.cmu.edu/Re-search/Engineer-ingAndSciences/CS+ECE/index.html 卡耐基梅陇大学网上图书馆，在这里你可以获得有关计算机方面各类论文资料，内容极其庞大，是研究软件测试不可获取的资料来源之一 http://www.loadtester.com/ 一个性能测试方面的网站，提供有关性能测试、性能监控等方面的资源，包括论文、论坛以及一些相关链接 http://www.mareinig.ch/mt/index.html 关于软件工程和应用开发领域的各种免费的实践知识、时事信息和资料文件下载，包括了测试方面的内容 http://www.mtsu.ceu/-storm/ 软件测试在线资源，包括提供目前有哪些人在研究测试，测试工具列表连接，测试会议，测试新闻和讨论，软件测试文学（包括各种测试杂志，测试报告），各种测试研究组织等内容 http://www.psqtcomference.com/ 实用软件质量技术和实用软件测试技术国际学术会议宣传网站，每年都会举行两次 http://www.qacity.com/front.htm 测试工程师资源网站，包含各种测试技术及相关资料下载 http://www.qaforums.com/ 关于软件质量保证方面的一个论坛，需要注册 http://www.qaiusa.com/ QAI是一个提供质量保证方面咨询的国际著名机构，提供各种质量和测试方面证书认证 http://www.qualitytree.com/ 一个测试咨询提供商，有一些测试可供下载，有几篇关于缺陷管理方面的文章值得参考 http://www.rational.com/ IBM Rational的官方网站，可以在这里寻找测试方面的工具信息。IBM Rational提供测试方面一系列的工具，比较全面 http://rexblackconsulting.com/Pages/publicat-ions.htm Rex Black的个人主页，有一些测试和测试管理方面的资料可供下载 http://www.riceconsulting.com/ 一个测试咨询提供商，有一些测试资料可供下载，但不多 http://www.satisfice.com/ 包含James Bach关于软件测试和过程方面的很多论文，尤其在启发式测试策略方面值得参考 http://www.satisfice.com/seminars.shtml 一个黑盒软件测试方面的研讨会，主要由测试专家Cem Kanar和James Bach组织，有一些值得下载的资料 http://www.sdmagazine.com/ 软件开发杂志，经常会有一些关于测试方面好的论文资料，同时还包括了项目和过程改进方面的课题，并且定期会有一些关于质量和测试方面的问题讨论 http://www.sei.cmu.edu/ 著名的软件工程组织，承担美国国防部众多软件工程研究项目，在这里你可以获俄各类关于工程质量和测试方面的资料。该网站提供强有力的搜索功能，可以快速检索到你想要的论文资料，并且可以免费下载 http://www.soft.com/Institute/HotList/ 提供了网上软件质量热点连接，包括：专业团体组织连接、教育机构连接、商业咨询公司连接、质量相关技术会议连接、各类测试技术专题连接等 http://www.soft.com/News/QTN-Online/ 质量技术时事，提供有关测试质量方面的一些时事介绍信息，对于关心测试和质量发展的人士来说是很有价值的 http://www.softwaredioxide.com/ 包括软件工程（CMM,CMMI,项目管理）软件测试等方面的资源 http://www.softwareqatest.com/ 软件质量/测试资源中心。该中心提供了常见的有关测试方面的FAQ资料，各质量/测试网站介绍，各质量/测试工具介绍，各质量/策划书籍介绍以及与测试相关的工作网站介绍 http://www.softwaretestinginstitute.com 一个软件测试机构，提供软件质量/测试方面的调查分析，测试计划模板，测试WWW的技术，如何获得测试证书的指导，测试方面书籍介绍，并且提供了一个测试论坛 http://www.sqatester.com/index.htm 一个包含各种测试和质量保证方面的技术网站，提供咨询和培训服务，并有一些测试人员社团组织，特色内容是缺陷处理方面的技术 http://www.sqe.com/ 一个软件质量工程服务性网站，组织软件测试自动化、STAR-EASE、STARWEST等方面的测试学术会议，并提供一些相关信息资料和课程服务 http://www.stickyminds.com/ 提供关于软件测试和质量保证方面的当前发展信息资料，论文等资源 http://www.stqemagazine.com/ 软件策划和质量工程杂志，经常有一些好的论文供下载，不过数量较少，更多地需要通过订购获得，内容还是很有价值的 http://www.tantara.ab.ca/ 软件质量方面的一个咨询网站，有过程改进方面的一些资料提供 http://www.tcse.org/ IEEE的一个软件工程技术委员会，提供技术论文下载，并有一个功能强大的分类下载搜索功能，可以搜索到测试类型、测试管理、 测试分析等各方面资料 http://www.testing.com/ 测试技术专家Brain Marick的主页，包含了Marick 研究的一些资料和论文，该网页提供了测试模式方面的资料，值得研究。总之，如果对测试实践感兴趣，该网站一定不能错过 http://www.testingcenter.com/ 有一些测试方面的课程体系，有一些价值 http://www.testingconferences.com/asiastar/home 著名的AsiaStar测试国际学术会议官方网站，感兴趣的人一定不能错过 http://www.testingstuff.com/ Kerry Zallar的个人主页，提供一些有关培训、工具、会议、论文方面的参考信息 http://www-sqi.cit.gu.edu.au/ 软件质量机构，有一些技术资料可以供下载，包括软件产品质量模型、再工程、软件质量改进等 这里有些网站已经不能使用了. 转载于:https://www.cnblogs.com/mmsky/p/4581975.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/aizongzhuang2281/article/details/101129638。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ign is deciding what to design.” – 《The design of design》, by Frederick P. Brooks Jr. 决定“不要什么”比“要什么”更难 也许是由于人性的贪婪，对于软件系统我们同样想要更多：更多功能、更好的性能、更好的伸缩性、扩展性等等。作为软件架构师要明白软件架构设计就是一种取舍或平衡。当大家都在往里面加东西的时候，架构师更应该来做这个说“不”的人。 软件设计和定义过程中存在很多取舍，例如： 完善功能和尽早发布的取舍。 伸缩性和性能的取舍。 著名的 CAP 原则，就是一个很好的取舍指导策略。为了更好的取舍，保持架构风格的一致性，在一开始架构师就应该根据系统的实际需求来定义一些取舍的原则，如： 数据一致性拥有最高优先级。 提前发布核心功能优于完整发布等。 非功能性需求决定架构 因为软件是为了满足客户的功能性需求的，所以很多设计人员可能会认为架构是由要实现的功能性需求决定的。但实际上真正决定软件架构的其实是非功能性需求。 架构师要更加关注非功能性需求，常见的非功能性包括：性能，伸缩性，扩展性和可维护性等，甚至还包括团队技术水平和发布时间要求。能实现功能的设计总是有很多，考虑了非功能性需求后才能筛选出最合适的设计。 以上架构模式来自《面向模式的软件架构》的第一卷，这套书多年来一直是架构师的必读经典。面向架构的模式就是为不同的非功能性需求提供了很好的参考和指导。图中的 Micro-Kernel 模式，更加关注可扩展性和可用性（错误隔离）。 “简单”并不“容易” 很多架构师都会常常提到保持简单，但是有时候我们会混淆简单和容易。简单和容易在英语里也是两个词“simple”和“easy”。 “Simple can be harder than complex: You have to work hard to get your thinking clean to make it simple. But it’s worth it in the end because once you get there, you can move mountains. To be truly simple, you have to go really deep.” –SteveJobs 真正的一些简单的方法其实来自于对问题和技术更深入的理解。这些方案往往不是容易获得的、表面上的方法。简单可以说蕴含着一种深入的技巧在其中。 下面我来举一个例子。 首先我们来回顾一下软件生命周期中各个阶段的成本消耗占比。以下是来一个知名统计机构的分析报告。我们可以看到占比最大的是维护部分，对于这一部分的简化将最具有全局意义。 我曾经开发过一个设备管理系统，移动运营商通过这个系统来管理移动设备，实现包括设备的自动注册、固件和软件的同步等管理功能。这些功能是通过一些管理系统与移动设备间的预定义的交互协议来完成的。 电信专家们会根据业务场景及需求来调整和新增这些交互协议。起初我们采用了一种容易实现的方式，即团队中的软件工程会根据电信专家的说明，将协议实现为对应代码。 之后我们很快发现这样的方式，让我们的工作变得没那么简单。 “I believe that the hardest part of software projects, the most common source of project failure, is communication with the customers and users of that software.” –Martin Fowler 正如软件开发大师 MartinFowler 提到的，“沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段，电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通，而他们的领域知识和词汇都有很大的差别，这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护（协议的修改）变得十分艰难，不仅协议更新上线时间慢，而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限，很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现，导致了很多的交换和反复。 针对上面提到的问题，后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言（并提供可视化的工具），这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了，省去了低效的交流和不准确人工转换。 我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法，但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。 永远不要停止编码 架构师也是程序员，代码是软件的最终实现形态，停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受，更重要的是忘记其中的“痛”，从而容易产生一些不切实际的设计。 大家可能听说过在 Amazon，高级副总裁级别的 Distinguish Engineer（如：James Gosling，Java 之父），他们每年的编码量也非常大，常在 10 万行以上。 风险优先 架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险，尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现，但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多，甚至可能导致项目的失败，前面我们也提到了非功能性需求决定了架构，如数据一致性要求、响应延迟要求等。 我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。 绝对不要把风险放到最后，就算是一个项目要失败也要让它快速失败，这也是一种敏捷。 从“问题”开始，而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情，总是乐于去学习新技术，同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病，就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”，使用一些不适合的技术去解决手边的问题，常常会导致简单问题复杂化。 我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务，起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务，由团队的一个成员来开发和维护。后来，这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣，并学习了相关知识。 然后就发生下面这样的事： 用DynamoDB替换了MySQL。 很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性，在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物，由于采用客户端方式，引入了大量的额外交互，导致性能差别达7倍之多。这时候，这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术，通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致（即当某对象的值发生改变后会产生一个事件，然后关注这一改变的逻辑，就会订阅这个通知，并改变于其相关数据，从而实现不同数据的最终一致）。 接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制，为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。 到此，大家可以看到实现一样的功能，但是复杂性大大增加，维护工作也由一个人变成了一个团队。 过度忙碌使你落后 对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯，加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友，在一个公司没日没夜的干了几年，没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了，但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识，使得自己已经落后了，连跳槽的能力和勇气都失去了。 过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识，尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题： 缺乏学习导致工作能力没有提升，而面对的问题却变得日益复杂。 技术和业务上没有更大的领先优势，只能被动紧紧追赶。试想一下，要是你都领先同行业五年了，还会在乎通过加班来早一个月发布吗？ 反过来上面这些问题会导致你更加繁忙，进而更没有时间提高自己的技术技能，很快就形成了一个恶性循环。 练过健身的朋友都知道，光靠锻炼是不行的，营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样，实践和学习是一样重要的，当你在一个领域工作了一段时间以后，工作对你而言就主要是实践了，随着你对该领域的熟悉，能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间，否则很容易成为井底之蛙，从而陷入前面提到的恶性循环。 最后，以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心，保持匠心！ 作者简介： 蔡超，Mobvista 技术 VP 兼首席架构师，SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验，其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista，任公司技术副总裁及首席架构师，领导公司的数字移动营销平台的开发，该平台完全建立于云计算技术之上，每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。 在加入 Mobvista 之前，曾任亚马逊全球直运平台首席架构师，亚马逊（中国）首席架构师，曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发，并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验；曾任 HP（中国）移动设备管理系统首席软件架构师，该系统曾是全球最大的无线设备管理系统（OMA DM）（客户包括中国移动，中国联通，中国电信等）；曾任北京天融信网络安全技术公司，首席软件架构师，领导开发的网络安全管理系统（TopAnalyzer）至今仍被政府重要部门及军队广为采用，该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运，2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...众号老板思维与智库（ID:laobanzhiku88），欢迎大家关注 笔者搬家前有个邻居，两口子典型的中年夫妻。 时不时由着一些鸡毛蒜皮的小事突然爆发争吵，但为了孩子老人和自己的颜面又要在人前假装和睦。 吵架的内容无非几样，孩子学业、老人赡养... 以及，丈夫人到中年，却还只是个普普通通的员工，业绩上不高不低，不至于垫底，也不足以升迁，家庭经济压力不小。 老话说，贫贱夫妻百事衰，一点没错。 一生压力最大的时期无非上有老下有小的中年。 事业上年纪已经失去了竞争力，脑力体力精力都比不过后来的年轻人。 无数的争吵、矛盾、压力，说明白点，大都来自于经济上的缺乏。 这样的家庭在中国并不少见。 扪心自问，兢兢业业十几年，没有功劳也有苦劳，为什么现在还只是个普通员工？ 甚至比自己晚入行几年的新人都早早升迁小有成就了。 无目标无计划 大部分到了中年仍旧一事无成的人多在年轻时对自己的人生没有长远的规划。 年纪轻轻就失去梦想，只想当咸鱼。 做一天和尚撞一天钟，不知不觉，最适合奋斗的那几年都在这种平淡中弹指一挥间，回过神来人已经不惑之年。 普通员工不可怕，可怕的是你是个没有自己“小目标”的普通员工。 过度满足于现状只会增加你的职场生存隐患，很可能老板没有开除你单单念在你勤恳付出多年的三分情面上。 但是仅仅不犯过错不应该成为工作的准则。 都说学如逆水行舟，只要处在不断前进的社会里，人就要努力向前，才不至于被抛在人后。 原地停留，不过是变相的倒退罢了。 无论青年还是中年，当着手当下，给自己定下前行的目标，不断寻求突破与进展。 人要做的，是永远比昨天的自己更优秀。 实际行动力差 笔者接触到的中年人，大部分实际行动力都不强。 说起人生道理、励志格言他们如数家珍，一说一箩筐，分分钟能登台做演讲。 但真真切切落实到实际行动里，完全又是另外一回事。 具体到某一件事的时候，他们会有各种各样的理由来拒绝改变和行动。 好似他们的境况永远特殊，永远比别人更加糟糕，旁人永远难以体会。 常听朋友抱怨起他的父亲，说父亲年轻时喜欢钓鱼，偶尔也会在周末带他出去垂钓。 这本是极好的一项爱好，修身养性还能给餐桌添些鲜味。 但随着他的长大，父亲步入中年，钓鱼这项活动就只存在于父亲和外人的谈天说地里。 当他邀请父亲一同出门垂钓的时候，总是被各种理由拒绝。 那可能是伯父真的有重要的事情要做嘛，笔者笑道。 朋友无奈直摇头，他给我的理由无非几样。 要么是嫌钓鱼地方不好，找到了好地方又嫌路途远，两者都不错的又说天气不适合，林林总总说起来无非就三个字，不想动。 一件自己喜欢的事都不愿意花时间去享受，更不用说繁琐的工作了。 再高的思想觉悟、再充分的理论知识，没有实战，终究不过是纸上谈兵，虚吹一场，没有任何实际效用。 脚踏实地，踏踏实实做实事，才可能有收获。 不懂得投资自己 股神巴菲特在《福布斯》杂志的采访中说道，有一种投资好过其他所有的投资，那就是投资自己。 没有人能夺走你自身学到的东西，每个人都有这样的投资潜力。 无论处在什么阶段，保持学习都是十分重要的一件事。 工作的十几年间，为什么别人都升职了自己却留在原地？ 常常会疑惑，刚进公司的时候也是优秀的潜力股一枚，升职的时候老板怎么就看不见我？ 很简单，因为潜力股要经过挖掘投资才能成为优质股。 人就像一方活水，有源源不断的补给才能保持自身不干涸，才能掀得起浪花。 不断增加自己的学识、磨练出过硬的技能，在职场中你的综合考察才会不断加分！ 不懂的投资自己，提升能力，只会让你被淘汰的更快。 心态老得比身体快 明明还是个中年人，精神面貌看着还不如小区里跳广场舞的大妈大爷们。 整个人的心态衰老程度已经远远超过身体的衰老程度。 从内里散发出消极颓废的负能量。 试想谁会把重要的工作交给一个丧气满满的人呢？ 职场上的中年人在做事的时候难免受家庭、他人眼光、年龄的牵绊，畏手畏脚，瞻前顾后。 他们总在想，我这样做，会显得自己过于出彩，会畏惧别人“一把年纪还想出风头”的闲言碎语和轻信别人“老了老了，都是年轻人的天下”的衰言败语。 　妈妈常教导我，让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长，爱护同学，对人有礼貌；是不粗心，做事情不拖拉；还是爱护公物，不浪费粮食。为什么呢？因为拥有良好习惯，做一个品德高尚的人，懂得尊重别人，才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯，有时候学习很粗心，把一些会做的题做错。在生活上，也很粗心，有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢，有的时候还剩饭。我还起床磨蹭，本来应该迅速地穿好衣服，但是，我总是磨磨蹭蹭地，速度很慢。“我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！”　　在上幼儿园以前，我什么也不会干，就连穿衣服也是妈妈给我穿好，就要上幼儿园了，这样可不行，妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 　　有一天，妈妈把衣服摆在我面前，开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿，还把衣服扔的满地都是，然后坐在地上开始大哭，等了好长时间，妈妈还是不理我，我只好自己乖乖的把衣服穿好， 一出了房间门，妈妈就笑了起来，再看看我的衣服，毛衣和裤子都穿反了，我赶紧回房间又重新穿了一遍，这次穿好了，拿起外套，可是外套的扣子又扣不上了，扣子可调皮了，好像故意和我作对，我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源；爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话：幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话“亲爱的！擦干你的眼泪，至高无上的爱情已经打开了我们的眼界，使我们成了它的崇拜者。是它， 　妈妈常教导我，让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长，爱护同学，对人有礼貌；是不粗心，做事情不拖拉；还是爱护公物，不浪费粮食。为什么呢？因为拥有良好习惯，做一个品德高尚的人，懂得尊重别人，才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯，有时候学习很粗心，把一些会做的题做错。在生活上，也很粗心，有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢，有的时候还剩饭。我还起床磨蹭，本来应该迅速地穿好衣服，但是，我总是磨磨蹭蹭地，速度很慢。“我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！我打算在这学期里，改掉这些坏习惯。早上起来，迅速地穿好衣服，不拖拉。学习不粗心，仔细完成每一道题。吃饭的时候，要很快的把饭吃完，不剩饭。我要从一点一滴做起，逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生！”　　在上幼儿园以前，我什么也不会干，就连穿衣服也是妈妈给我穿好，就要上幼儿园了，这样可不行，妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 　　有一天，妈妈把衣服摆在我面前，开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿，还把衣服扔的满地都是，然后坐在地上开始大哭，等了好长时间，妈妈还是不理我，我只好自己乖乖的把衣服穿好， 一出了房间门，妈妈就笑了起来，再看看我的衣服，毛衣和裤子都穿反了，我赶紧回房间又重新穿了一遍，这次穿好了，拿起外套，可是外套的扣子又扣不上了，扣子可调皮了，好像故意和我作对，我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源；爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过，坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后，随着一声长叹，我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话：“亲爱的！擦干你的眼泪，至高无上的爱情已经打开了我们的眼界，使我们成了它的崇拜者。是它， 每一个碌碌无为的中年人都改明白的一个道理是，职场所谓的新人老人，取决于你的成就，而不是入行时间。 入行十余年还不如别人入行三五年来的专业，所谓老人不过是虚谈。 只要一天还出成绩，对待工作就当保持一个新人该有的拼劲和争上游的心态，抛开顾虑，努力向前便是！ -END- 声明：本文属于老板思维与智库（ID:laobanzhiku88），图片来源于网络 看完本文有收获？请转发分享给更多人 欢迎关注“互联网架构师”，我们分享最有价值的互联网技术干货文章，助力您成为有思想的全栈架构师，我们只聊互联网、只聊架构，不聊其他！打造最有价值的架构师圈子和社区。 本公众号覆盖中国主要首席架构师、高级架构师、CTO、技术总监、技术负责人等人 群。分享最有价值的架构思想和内容。打造中国互联网圈最有价值的架构师圈子。 长按下方的二维码可以快速关注我们 如想加群讨论学习，请点击右下角的“加群学习”菜单入群 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/emprere/article/details/98859913。 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。

...', { overrides: { constructors: 'no-public' } }],'@typescript-eslint/consistent-type-imports': 'error','@typescript-eslint/indent': 0,'@typescript-eslint/naming-convention': ['error',{selector: 'interface',format: ['PascalCase'],},],// 不允许使用 var'no-var': 'error',// 如果没有修改值，有些用const定义'prefer-const': ['error',{destructuring: 'any',ignoreReadBeforeAssign: false,},],// 关于vue3 的一些语法糖校验// 超过 4 个属性换行展示'vue/max-attributes-per-line': ['error',{singleline: 4,},],// setup 语法糖校验'vue/script-setup-uses-vars': 'error',// 关于箭头函数'vue/arrow-spacing': 'error','vue/html-indent': 'off',},} 4、加入单元测试   单元测试，根据自己项目体量及重要性而去考虑是否要增加，当然单测可以反推一些组件 or 方法的设计是否合理，同样如果是一个稳定的功能在加上单元测试，这就是一个很nice的体验； 我们单元测试是基于jest来去做的，具体安装单测的办法如下，跟着我的步骤一步步来； 安装jest单测相关的依赖组件库 pnpm add @testing-library/vue @testing-library/user-event @testing-library/jest-dom @types/jest jest @vue/test-utils -D 安装完成后，发现还需要安装前置依赖 @testing-library/dom @vue/compiler-sfc我们继续补充 安装babel相关工具，用ts写的单元测试需要转义，具体安装工具如下pnpm add @babel/core babel-jest @vue/babel-preset-app -D，最后我们配置babel.config.js module.exports = {presets: ['@vue/app'],} 配置jest.config.js module.exports = {roots: ['<rootDir>/test'],testMatch: [// 这里我们支持src目录里面增加一些单层，事实上我并不喜欢这样做'<rootDir>/src//__tests__//.{js,jsx,ts,tsx}','<rootDir>/src//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',// 这里我习惯将单层文件统一放在test单独目录下，不在项目中使用，降低单测文件与业务组件模块混合在一起'<rootDir>/test//.{spec,test}.{js,jsx,ts,tsx}',],testEnvironment: 'jsdom',transform: {// 此处我们单测没有适用vue-jest方式，项目中我们江永tsx方式来开发，所以我们如果需要加入其它的内容// '^.+\\.(vue)$': '<rootDir>/node_modules/vue-jest','^.+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$': '<rootDir>/node_modules/babel-jest',},transformIgnorePatterns: ['<rootDir>/node_modules/','[/\\\\]node_modules[/\\\\].+\\.(js|jsx|mjs|cjs|ts|tsx)$','^.+\\.module\\.(css|sass|scss|less)$',],moduleFileExtensions: ['ts', 'tsx', 'vue', 'js', 'jsx', 'json', 'node'],resetMocks: true,}   具体写单元测试的方法，可以参考项目模板中的组件单元测试写法，这里不做过多的说明； 5、封装axios请求库   这里呢其实思路有很多种，如果有自己的习惯的封装方式，就按照自己的思路，下面附上我的封装代码，简短的说一下我的封装思路: 1、基础的请求拦截、相应拦截封装，这个是对于一些请求参数格式化处理等，或者返回值情况处理 2、请求异常、错误、接口调用成功返回结果错误这些错误的集中处理，代码中请求就不再做trycatch这些操作 3、请求函数统一封装（代码中的 get、post、axiosHttp） 4、泛型方式定义请求返回参数，定义好类型，让我们可以在不同地方使用有良好的提示 import type { AxiosRequestConfig, AxiosResponse } from 'axios'import axios from 'axios'import { ElNotification } from 'element-plus'import errorHandle from './errorHandle'// 定义数据返回结构体(此处我简单定义一个比较常见的后端数据返回结构体，实际使用我们需要按照自己所在的项目开发)interface ResponseData<T = null> {code: string | numberdata: Tsuccess: booleanmessage?: string[key: string]: any}const axiosInstance = axios.create()// 设定响应超时时间axiosInstance.defaults.timeout = 30000// 可以后续根据自己http请求头特殊邀请设定请求头axiosInstance.interceptors.request.use((req: AxiosRequestConfig<any>) => {// 特殊处理，后续如果项目中有全局通传参数，可以在这儿做一些处理return req},error => Promise.reject(error),)// 响应拦截axiosInstance.interceptors.response.use((res: AxiosResponse<any, any>) => {// 数组处理return res},error => Promise.reject(error),)// 通用的请求方法体const axiosHttp = async <T extends Record<string, any> | null>(config: AxiosRequestConfig,desc: string,): Promise<T> => {try {const { data } = await axiosInstance.request<ResponseData<T>>(config)if (data.success) {return data.data}// 如果请求失败统一做提示(此处我没有安装组件库，我简单写个mock例子)ElNotification({title: desc,message: ${data.message || '请求失败，请检查'},})} catch (e: any) {// 统一的错误处理if (e.response && e.response.status) {errorHandle(e.response.status, desc)} else {ElNotification({title: desc,message: '接口异常，请检查',})} }return null as T}// get请求方法封装export const get = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, params: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'get',url,params,}const data = await axiosHttp<T>(config, desc)return data}// Post请求方法export const post = async <T = Record<string, any> | null>(url: string, data: Record<string, any>, desc: string) => {const config: AxiosRequestConfig = {method: 'post',url,data,}const info = await axiosHttp<T>(config, desc)return info} 请求错误（状态码错误相关提示） import { ElNotification } from 'element-plus'function notificat(message: string, title: string) {ElNotification({title,message,})}/ @description 获取接口定义 @param status {number} 错误状态码 @param desc {string} 接口描述信息/export default function errorHandle(status: number, desc: string) {switch (status) {case 401:notificat('用户登录失败', desc)breakcase 404:notificat('请求不存在', desc)breakcase 500:notificat('服务器错误，请检查服务器', desc)breakdefault:notificat(其他错误${status}, desc)break} } 6、关于vue-router 及 pinia   这两个相对来讲简单一些，会使用vuex状态管理，上手pinia也是很轻松的事儿，只是更简单化了、更方便了，可以参考模板项目里面的用法example，这里附上router及pinia配置方法，路由守卫，大家可以根据项目的要求再添加 import type { RouteRecordRaw } from 'vue-router'import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'// 配置路由const routes: Array<RouteRecordRaw> = [{path: '/',redirect: '/home',},{name: 'home',path: '/home',component: () => import('page/Home'),},]const router = createRouter({routes,history: createWebHistory(),})export default router 针对与pinia，参考如下： import { createPinia } from 'pinia'export default createPinia() 在入口文件将router和store注入进去 import { createApp } from 'vue'import App from './App'import store from './store/index'import './style/index.css'import './style/index.scss'import 'element-plus/dist/index.css'import router from './router'// 注入全局的storeconst app = createApp(App).use(store).use(router)app.mount('app')   说这些比较枯燥，建议大家去github参考项目说明文档，下载项目，自己过一遍，喜欢的朋友收藏点赞一下，如果喜欢我构建好的项目给个star不丢失，谢谢各位看官的支持。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37764929/article/details/124860873。 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。

...　->　打开“设置” win + M　->　最小化所有窗口 win + Shift + M　->　将最小化的窗口还原到桌面 win + P　->　选择演示显示模式 win + K　->　打开“连接”快速操作 win + L　->　锁定电脑或切换帐户 win + Tab　->　打开“任务视图” win + R　-> 打开运行窗口 四、其他快捷键 End　->　显示活动窗口的底端 Home　->　显示活动窗口的顶端 F11　->　最大化或最小化活动窗口 五、运行窗口快捷命令 先输入win+ R 本小结转载地址：https://blog.csdn.net/qq_42402854/article/details/93162387 1.calc：启动计算器 2.appwiz.cpl：程序和功能 3.certmgr.msc：证书管理实用程序 4.charmap：启动字符映射表 5.chkdsk.exe：Chkdsk磁盘检查(管理员身份运行命令提示符) 6.cleanmgr: 打开磁盘清理工具 7.cliconfg：SQL SERVER 客户端网络实用工具 8.cmstp：连接管理器配置文件安装程序 9.cmd：CMD命令提示符 10.自动关机命令 Shutdown -s -t 600：表示600秒后自动关机 shutdown -a ：可取消定时关机 Shutdown -r -t 600：表示600秒后自动重启 rundll32 user32.dll,LockWorkStation：表示锁定计算机 11.colorcpl：颜色管理，配置显示器和打印机等中的色彩 12.CompMgmtLauncher：计算机管理 13.compmgmt.msc：计算机管理 14.credwiz：备份或还原储存的用户名和密码 15.comexp.msc：打开系统组件服务 16.control：控制面版 17.dcomcnfg：打开系统组件服务 18.Dccw：显示颜色校准 19.devmgmt.msc：设备管理器 20.desk.cpl：屏幕分辨率 21.dfrgui：优化驱动器 Windows 7→dfrg.msc：磁盘碎片整理程序 22.dialer：电话拨号程序 23.diskmgmt.msc：磁盘管理 24.dvdplay：DVD播放器 25.dxdiag：检查DirectX信息 26.eudcedit：造字程序 27.eventvwr：事件查看器 28.explorer：打开资源管理器 29.Firewall.cpl：Windows防火墙 30.FXSCOVER：传真封面编辑器 31.fsmgmt.msc：共享文件夹管理器 32.gpedit.msc：组策略 33.hdwwiz.cpl：设备管理器 34.inetcpl.cpl：Internet属性 35.intl.cpl：区域 36.iexpress：木马捆绑工具，系统自带 37.joy.cpl：游戏控制器 38.logoff：注销命令 39.lusrmgr.msc：本地用户和组 40.lpksetup：语言包安装/删除向导，安装向导会提示下载语言包 41.lusrmgr.msc：本机用户和组 42.main.cpl：鼠标属性 43.mmsys.cpl：声音 44.magnify：放大镜实用程序 45.mem.exe：显示内存使用情况(如果直接运行无效，可以先管理员身份运行命令提示符，在命令提示符里输入mem.exe>d:a.txt 即可打开d盘查看a.txt，里面的就是内存使用情况了。当然什么盘什么文件名可自己决定。) 46.MdSched:Windows内存诊断程序 47.mmc：打开控制台 48.mobsync：同步命令 49.mplayer2：简易widnows media player 50.Msconfig.exe：系统配置实用程序 51.msdt：微软支持诊断工具 52.msinfo32：系统信息 53.mspaint：画图 54.Msra：Windows远程协助 55.mstsc：远程桌面连接 56.NAPCLCFG.MSC：客户端配置 57.ncpa.cpl：网络连接 58.narrator：屏幕“讲述人” 59.Netplwiz：高级用户帐户控制面板，设置登陆安全相关的选项 60.netstat : an(TC)命令检查接口 61.notepad：打开记事本 62.Nslookup：IP地址侦测器 63.odbcad32：ODBC数据源管理器 64.OptionalFeatures：打开“打开或关闭Windows功能”对话框 65.osk：打开屏幕键盘 66.perfmon.msc：计算机性能监测器 67.perfmon：计算机性能监测器 68.PowerShell：提供强大远程处理能力 69.printmanagement.msc：打印管理 70.powercfg.cpl：电源选项 71.psr：问题步骤记录器 72.Rasphone：网络连接 73.Recdisc：创建系统修复光盘 74.Resmon：资源监视器 75.Rstrui：系统还原 76.regedit.exe：注册表 77.regedt32：注册表编辑器 78.rsop.msc：组策略结果集 79.sdclt：备份状态与配置，就是查看系统是否已备份 80.secpol.msc：本地安全策略 81.services.msc：本地服务设置 82.sfc /scannow：扫描错误并复原/windows文件保护 83.sfc.exe：系统文件检查器 84.shrpubw：创建共享文件夹 85.sigverif：文件签名验证程序 86.slui：Windows激活，查看系统激活信息 87.slmgr.vbs -dlv ：显示详细的许可证信息 88.snippingtool：截图工具，支持无规则截图 89.soundrecorder：录音机，没有录音时间的限制 90.StikyNot：便笺 91.sysdm.cpl：系统属性 92.sysedit：系统配置编辑器 93.syskey：系统加密，一旦加密就不能解开，保护系统的双重密码 94.taskmgr：任务管理器(旧版) 95.TM任务管理器(新版) 96.taskschd.msc：任务计划程序 97.timedate.cpl：日期和时间 98.UserAccountControlSettings用户账户控制设置 99.utilman：辅助工具管理器 100.wf.msc：高级安全Windows防火墙 101.WFS：Windows传真和扫描 102.wiaacmgr：扫描仪和照相机向导 103.winver：关于Windows 104.wmimgmt.msc：打开windows管理体系结构(WMI) 105.write：写字板 106.wscui.cpl：操作中心 107.wuapp：Windows更新 108.wscript：windows脚本宿主设置 六、小结 键盘快捷键会大大提高使用效率，让你在外行面前显得更酷。持续更新中…感谢点赞，评论与转发，谢谢！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44168588/article/details/121208530。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...lass InvalidDepartmentException : Exception{public InvalidDepartmentException() : base() { }public InvalidDepartmentException(string message) : base(message) { }public InvalidDepartmentException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }// 如果异常需要跨应用程序域、跨进程或者跨计算机抛出，就需要能被序列化。protected InvalidDepartmentException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { } } 在创建自定义异常的时候，建议： 名称以 Exception 结尾 Message 属性的值是一个句子，用于描述异常发生的原因。 提供帮助诊断错误的属性。 尽量写全四个构造函数，前三个方便使用，最后一个用于序列化异常（新的异常类应可序列化）。 finally 异常堆栈跟踪 堆栈跟踪从引发异常的语句开始，到捕获异常的 catch 语句结束。 利用这一点，你可以迅速找到引发异常的那个方法，也能找到是哪个方法中的 catch 捕捉到的这个异常。 异常处理原则 try-catch-finally 我们第一个要了解的异常处理原则是——明确 try catch finally 的用途！ try 块中，编写可能会发生异常的代码。 最好的情况是，你只将可能会发生异常的代码放到 try 块中，当然实际应用的时候可能会需要额外放入一些相关代码。但是如果你将多个可能发生异常的代码放到一个 try 块中，那么将来定位问题的时候你就会很抓狂（尤其是多个异常还是一个类别的时候）。 catch 块的作用是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的。 如果你在 try 块中先更改了类的状态，随后出了异常，那么最好能将状态改回来——这可以避免这个类型或者应用程序的其他状态出现不一致——这很容易造成应用程序“雪崩”。举一个例子：我们写一个程序有简洁模式和专业模式，在从简洁模式切换到专业模式的时候，我们设置 IsProfessionalMode 为 true，但随后出现了异常导致没有成功切换为专业模式；然而接下来所有的代码在执行时都判断 IsProfessionalMode 为 true 状态不正确，于是执行了一些非预期的操作，甚至可能用到了很多专业模式中才会初始化的类型实例（然而没有完成初始化），产生大量的额外异常；我们说程序雪崩了，多数功能再也无法正常使用了。 当然如果任务已全部完成，仅仅在对外通知的时候出现了异常，那么这个时候不需要恢复状态，因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办？那这个时候就不要处理异常！——如果不知道如何恢复错误，请不要处理异常！让异常交给更上一层的模块处理，或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理（这个后面会讲到）。 另外，异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源（例如 FileStream 类打开的文件），但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收，这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块，这个时候的重点是清理资源，通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空，而只在 finally 里面写代码，这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考：.NET/C 异常处理：写一个空的 try 块代码，而把重要代码写到 finally 中（Constrained Execution Regions） - walterlv。 该不该引发异常？ 什么情况下该引发异常？答案是——这真的是一个异常情况！ 于是，我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率： 如果这件事并不常见，当它发生时确实代表发生了一个错误，那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生，代码中正常情况就应该处理这件事情，那么这件事情就不应该被认为是异常（而是正常流程的一部分）。 例如这些情况都应该认为是异常： 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的，让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常： 用户输入了一串字符，你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪，出现非数字的输入再正常不过了，对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况，编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常： 先判断再使用。 例如读取文件之前，先判断文件是否存在；例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高，可采用 TryDo 模式来完成，例如字符串转数字中的 TryParse 方法，字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null（或默认值），而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL（或默认值），可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。（后面会专门说 null） 而当存在下列一种或多种情况时，应引发异常： 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态，对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常？ 在前面 try-catch-finally 小节中，我们提到了 catch 块中应该写哪些代码，那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常，哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复，那么就捕获并处理异常，否则交给更上层的业务去捕获异常；如果所有层都不知道如何处理异常，就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序，无论是 .NET Framework 还是 .NET Core，都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件，可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常，任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件，意味着应用程序现在频临崩溃的边缘（从设计上讲，都到这里了，也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了） 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志，然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作（例如保存用户的文档数据） AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过，一个异常被捕获时，其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧，而在第一次机会异常事件中，只是刚刚 throw 出来，还没有被任何 catch 块捕捉，因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧（不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈） 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发，因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发，因此如果这个事件中引发了异常，通常也真的意味着发生了错误（差别只是我们能否从错误中恢复而已）。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常，那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题（可能把正常应该处理的流程当作了异常，可能内部实现代码错误，可能出现了使用错误），这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候，如果一直有 await 传递，那么异常始终可以被处理到；但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候，就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常，通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用（要么应该修改实现避免异常，要么应该正确处理异常并从中恢复错误） 对于 GUI 应用程序，还可以监听 UI 线程上专属的全局异常： WPF：Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms：Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码，可以参阅博客： WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常？ 任何情况下都不应该抛出这些异常： 过于抽象，以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类，这都抛出来了，使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次，你如果在运行中捕获到了上面这些异常，那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常，那么有两种可能： 你的代码编写错误（例如本该判空的代码没有判空，又如索引数组超出界限） 你使用到的别人写的代码编写错误（那你就需要找到它改正，或者如果开源就去开源社区中修复吧） 而一旦捕获到了上面其他种类的异常，那就找到抛这个异常的人，然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的，只要你可以准确地表明错误原因。 另外，尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException，而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见：使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发，是因为某个方法声称的任务没有成功完成（失败），而失败的原因有四种： 方法的使用者用错了（没有按照方法的契约使用） 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来，就是：使用错误，实现错误、环境错误。 使用错误： ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作（也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态） ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了，不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作（这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了，不支持） PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持（如果程序跨平台的话） NotImplementedException 表示此功能尚在开发中，暂时请勿使用 实现错误： 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误： IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外，还剩下一些不应该抛出的异常，例如过于抽象的异常和已经过时的异常，这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中，你可能会遇到这样一些异常，它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常，但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时，说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题，需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/，而 CSDN 会从其中精选发布，但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容，欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接：https://walterlv.blog.csdn.net/），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问，请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 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。

...估计的更好。其实这个模型就是多阶段学习网络的一部分，作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重，进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的，是第一阶段的。为了可视化出最好的效果，我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图，第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后，二色分割图，阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出，利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码： 下面为修改后的net_seedd代码： Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值，大于阈值的为白色，小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表，并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列，则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中，全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。（预训练模型根据作者代码提示下载） 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验，也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考（可供参考的链接和引用文献） 1.参考：BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks（BMVC2020） 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 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。

...维持在十万量级，由“IDC+Python”技术组合支撑业务运营，但面临Python人才难觅等困扰。 2）成长期（2014年至2015年）：14年8至9月短短2个月内日均订单量增长10倍，从10万迅猛飙升至100万，业务规模主攻全国200个城市，原有IT系统架构压力极大，依靠人肉运维举步维艰，故障波动影响业务，创始人与核心技术团队坚守机房运维一线，才勉强扛住100万量级业务订单。开始借鉴阿里淘宝架构模式，人员团队也涨至500人，技术生态从Python扩展至“Java+Python”开发体系，从“人肉”支撑百万订单运营到自动化运维，并筹备同城异地容灾体系。 3）规模期（2015年至2017年）：2015年7至8月，日均订单量从200万翻倍，以往积压的问题都暴露出来，技术架构面临大考验，坚定了架构上云的方案，团队扩展至1000人，架构要承载数百万量级业务时，出现峰值成本、灾备切换、IDC远程运维等种种挑战，全面战略转型采用“IDC+云计算”的混合云架构。在2016年12月25日圣诞节日订单量迎来前所未有的900万单，因此在技术架构上探索多活部署等创新性研发。 为什么选择架构转型上云？据饿了么CTO张雪峰先生所说，技术架构从IDC经典模式发展至混合云模式，主要原因是三个关键因素让管理层下定决心上云： 1） 脉冲计算：从技术架构配套业务发展分析，网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征，在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现，而其他时间则业务量很低，暑假是业务高峰季，2016年5.17大促，饿了么第一次做“秒杀”，一秒订单15000笔，巨大的波峰波谷计算差异，引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境，如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量，则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置，若满足平均业务量，则无法跟上业务快速发展节奏，落后于竞争对手；搞电商大促时，计算资源投入巨大，大促之后计算峰值下降，采用自建机房利用率仅10%，所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式，采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算，阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口，这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。 2） 数据量爆炸：伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展，数据量增速更加令人吃惊，是业务量增速的5倍，每日增量数据接近100TB，2015年短短2个月内业务量增长10倍，数据量增长了50倍，上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险，上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。 3） 高可用性挑战：众所周知，IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力，当2015年夏天上海数据中心故障发生，主核心交换机宕机时，备核心交换机Bug同时被触发，从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中，饥饿的消费者无法订餐吃饭，技术团队第一次经历业务中断而束手无策，才下定决心大笔投入混合云灾备的建设，“吃一堑，长一智”，持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构，以自动化运维替代人肉运维，从灾备向多活演进，成为饿了么企业架构转型的必经之路。 4） 大数据精益运营：不论网络打车还是网络订餐，共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法，以大数据训练算法提升调度效率，饿了么在高峰时段内让百万“骑士”（送餐快递员）完成更多订单是算法持续优化的目标，而这背后隐藏着诸多复杂因素，包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系，把新订单插入现有“骑士”的行进路线中，估计每家餐厅出餐时间，每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同，新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起，对于人类调度员来说，每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例，一个调度员每6秒钟就要调度1单，他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说，这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言，阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台，日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店，既是史无前例的计算存储挑战，又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队，通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层，云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题，在数据智能层，利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值，才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中，不断发现新的特征： 1） 区域差异性：饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道：2个站点均在成都，当地人民喜欢早、中餐一起吃，高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析：“不存在一套通用的算法可以适配所有站点，所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外，饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店，还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃，难度是其他智能调度业务的数倍。 2） 复杂路径规划：吃一口热饭有多难？送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高，要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况，究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢？简单来说，ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中，重新规划一轮最短配送路径，对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间，ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说，餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率，必须准确预估出餐时间以减少骑手等待，但又不能让餐等人，最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3） 天气特殊影响：天气等环境因素对送餐响应时间影响显著，要想计算骑手的送餐路程时间，ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾，ET能看见吗？双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下，每逢恶劣天气，外卖订单将出现大涨，对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响，这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢？ET也知道，将自动识别其为大单，锁定某一个骑手专门完成配送。 4） 餐饮营销顾问：饿了么整体业务涉及C端（消费者）、B端（餐饮商户）、D端（物流配送）、BD端（地推营销），以往区域业务开拓考核新店数量，现在会重点关注餐饮外卖“健康度”，对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店，都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议，避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中，销量平平的新店会离开平台，通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来，以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位，让餐饮商户尝到甜头，才愿意继续经营。举个例子，饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐，但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆，9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品，可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢？数据预警后，BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容，导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁，却收到一份鸡排两杯酸梅汁，体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台，通过O2O数据的在线实时分析，与阿里云人工智能团队不断改进算法，以“全局最优”取代“局部最优”，保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多，从饿了么内部反馈来看，上云不仅没有让运维团队失去价值，反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案，通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践，摆脱“人肉”支撑的种种困境，进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说：“互联网平台型组织，业务量涨数倍，企业人数稳定降低，才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来，你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据，会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家，家庭助理帮你点菜，无人机为你送餐，聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后，皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...类型内置一系列获取和设置日期时间信息的方法。 Date 类型 ECMAScript 中的 Date 类型是在早期 Java 中 java.util.Date 类基础上构建的。为此，Date 类型使用 UTC（Coordinated Universal Time，国际协调时间[又称世界统一时间]）1970 年 1 月 1 日午夜（零时）开始经过的毫秒来保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下，Date 类型保存的日期能够精确到 1970 年 1 月 1 日之前或之后的 285616 年。 创建一个日期对象，使用 new 运算符和 Date 构造方法（构造函数）即可。 var box = new Date(); // 创建一个日期对象 在调用 Date 构造方法而不传递参数的情况下，新建的对象自动获取当前的时间和日期。 alert(box); // 不同浏览器显示不同 ECMAScript 提供了两个方法，Date.parse()和 Date.UTC()。Date.parse()方法接收一个表示日期的字符串参数，然后尝试根据这个字符串返回相应的毫秒数。ECMA-262 没有定义 Date.parse()应该支持哪种日期格式，因此方法的行为因实现而异，因地区而异。默认通常接收的日期格式如下： ‘月/日/年’，如 6/13/2011; ‘英文月名 日, 年’，如 May 25, 2004; ‘英文星期几 英文月名 日 年 时:分:秒 时区’，如 Tue May 25 2004 00:00:00 GMT-070 alert(Date.parse('6/13/2011')); // 1307894400000 如果 Date.parse()没有传入或者不是标准的日期格式，那么就会返回 NaN。 alert(Date.parse()); // NaN 如果想输出指定的日期，那么把 Date.parse()传入 Date 构造方法里。 var box = new Date(Date.parse('6/13/2011')); // Mon Jun 13 2011 00:00:00 GMT+0800var box = new Date('6/13/2011'); // 直接传入，Date.parse()后台被调用 Date 对象及其在不同浏览器中的实现有许多奇怪的行为。其中有一种倾向是将超出的范围的值替换成当前的值，以便生成输出。例如，在解析“January 32, 2007”时，有的浏览器会将其解释为“February 1, 2007”。而 Opera 则倾向与插入当前月份的当前日期。 Date.UTC()方法同样也返回表示日期的毫秒数，但它与 Date.parse()在构建值时使用不同的信息。（年份，基于 0 的月份[0 表示 1 月，1 表示 2 月]，月中的哪一天[1-31]，小时数[0-23] ，分钟，秒以及毫秒)。只有前两个参数是必须的。如果没有提供月数，则天数为 1；如果省略其他参数，则统统为 0。 alert(Date.UTC(2011,11)); // 1322697600000 如果 Date.UTC()参数传递错误，那么就会出现负值或者 NaN 等非法信息。 alert(Date.UTC()); // 负值或者 NaN 如果要输出指定日期，那么直接把 Date.UTC()传入 Date 构造方法里即可。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16)); 通用的方法 与其他类型一样，Date 类型也重写了 toLocaleString()、toString()和 valueOf()方法；但这些方法返回值与其他类型中的方法不同。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16));alert('toString:' + box.toString());alert('toLocaleString:' + box.toLocaleString()); // 按本地格式输出 这两个方法在不同浏览器显示的效果又不一样，但不用担心，这两个方法只是在调试比较有用，在显示时间和日期上，没什么价值。valueOf()方法显示毫秒数。 日期格式化方法 Date 类型还有一些专门用于将日期格式化为字符串的方法。 var box = new Date();alert(box.toDateString()); // 以特定的格式显示星期几、月、日和年alert(box.toTimeString()); // 以特定的格式显示时、分、秒和时区alert(box.toLocaleDateString()); // 以特定地区格式显示星期几、月、日和年alert(box.toLocaleTimeString()); // 以特定地区格式显示时、分、秒和时区alert(box.toUTCString()); // 以特定的格式显示完整的 UTC 日期 组件方法 组件方法，是为我们单独获取你想要的各种时间/日期而提供的方法。需要注意的时候 ，这些方法中，有带 UTC 的，有不带 UTC 的。UTC 日期指的是在没有时区偏差的情况下的日期值。 alert(box.getTime()); // 获取日期的毫秒数，和 valueOf()返回一致alert(box.setTime(100)); // 以毫秒数设置日期，会改变整个日期alert(box.getFullYear()); // 获取四位年份alert(box.setFullYear(2012)); // 设置四位年份，返回的是毫秒数alert(box.getMonth()); // 获取月份，没指定月份，从 0 开始算起alert(box.setMonth(11)); // 设置月份alert(box.getDate()); // 获取日期alert(box.setDate(8)); // 设置日期，返回毫秒数alert(box.getDay()); // 返回星期几，0 表示星期日，6 表示星期六alert(box.setDay(2)); // 设置星期几alert(box.getHours()); // 返回时alert(box.setHours(12)); // 设置时alert(box.getMinutes()); // 返回分钟alert(box.setMinutes(22)); // 设置分钟alert(box.getSeconds()); // 返回秒数alert(box.setSeconds(44)); // 设置秒数alert(box.getMilliseconds()); // 返回毫秒数alert(box.setMilliseconds()); // 设置毫秒数alert(box.getTimezoneOffset()); // 返回本地时间和 UTC 时间相差的分钟数 以上方法除了 getTimezoneOffset()，其他都具有 UTC 功能，例如 setDate()及 getDate()获取星期几，那么就会有 setUTCDate()及getUTCDate()，表示世界协调时间。 2、正则表达式 假设用户需要在 HTML 表单中填写姓名、地址、出生日期等。那么在将表单提交到服务器进一步处理前，JavaScript 程序会检查表单以确认用户确实输入了信息并且这些信息是符合要求的。 什么是正则表达式 正则表达式（regular expression）是一个描述字符模式的对象。ECMAScript 的 RegExp 类表示正则表达式，而 String 和 RegExp 都定义了使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换的函数。 正则表达式主要用来验证客户端的输入数据。用户填写完表单单击按钮之后，表单就会被发送到服务器，在服务器端通常会用 PHP、ASP.NET 等服务器脚本对其进行进一步处理 。因为客户端验证，可以节约大量的服务器端的系统资源，并且提供更好的用户体验。 创建正则表达式 创建正则表达式和创建字符串类似，创建正则表达式提供了两种方法，一种是采用 new 运算符，另一个是采用字面量方式。 两种创建方式 var box = new RegExp('box'); // 第一个参数字符串var box = new RegExp('box', 'ig'); // 第二个参数可选模式修饰符 模式修饰符的可选参数 参数 含义 i 忽略大小写 g 全局匹配 m 多行匹配 var box = /box/; // 直接用两个反斜杠var box = /box/ig; // 在第二个斜杠后面加上模式修饰符 测试正则表达式 RegExp 对象包含两个方法：test()和 exec()，功能基本相似，用于测试字符串匹配。test()方法在字符串中查找是否存在指定的正则表达式并返回布尔值，如果存在则返回 true，不存在则返回 false。exec()方法也用于在字符串中查找指定正则表达式，如果 exec()方法执行成功，则返回包含该查找字符串的相关信息数组。如果执行失败，则返回 null。 RegExp 对象的方法 方法 功能 test 在字符串中测试模式匹配，返回 true 或 false exec 在字符串中执行匹配搜索，返回结果数组 // 使用 new 运算符的 test 方法示例var pattern = new RegExp('box', 'i'); // 创建正则模式，不区分大小写var str = 'This is a Box!'; // 创建要比对的字符串alert(pattern.test(str)); // 通过 test()方法验证是否匹配// 使用字面量方式的 test 方法示例var pattern = /box/i; // 创建正则模式，不区分大小写var str = 'This is a Box!';alert(pattern.test(str));// 使用一条语句实现正则匹配alert(/box/i.test('This is a Box!')); // 模式和字符串替换掉了两个变量// 使用 exec 返回匹配数组var pattern = /box/i;var str = 'This is a Box!';alert(pattern.exec(str)); // 匹配了返回数组，否则返回 null 使用字符串的正则表达式方法 除了 test()和 exec()方法，String 对象也提供了 4 个使用正则表达式的方法。 String 对象中的正则表达式方法 方法 含义 match(pattern) 返回 pattern 中的子串或 null replace(pattern, replacement) 用 replacement 替换 pattern search(pattern) 返回字符串中 pattern 开始位置 split(pattern) 返回字符串按指定 pattern 拆分的数组 // 使用 match 方法获取获取匹配数组var pattern = /box/ig; // 全局搜索var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.match(pattern)); // 匹配到两个 Box,Boxalert(str.match(pattern).length); // 获取数组的长度// 使用 search 来查找匹配数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.search(pattern)); // 查找到返回位置，否则返回-1 因为 search 方法查找到即返回，也就是说无需 g 全局。 // 使用 replace 替换匹配到的数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.replace(pattern, 'Tom')); // 将 Box 替换成了 Tom// 使用 split 拆分成字符串数组var pattern = / /ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.split(pattern)); // 将空格拆开分组成数组 RegExp 对象的静态属性 属性 短名 含义 input $_ 当前被匹配的字符串 lastMatch $& 最后一个匹配字符串 lastParen $+ 最后一对圆括号内的匹配子串 leftContext $ 最后一次匹配前的子串 multiline $ 用于指定是否所有的表达式都用于多行的布尔值 rightContext $’ 在上次匹配之后的子串 // 使用静态属性var pattern = /(g)oogle/;var str = 'This is google！';pattern.test(str); // 执行一下alert(RegExp.input); // This is google！alert(RegExp.leftContext); // This isalert(RegExp.rightContext); // ！alert(RegExp.lastMatch); // googlealert(RegExp.lastParen); // galert(RegExp.multiline); // false Opera 不支持 input、lastMatch、lastParen 和 multiline 属性。IE 不支持 multiline 属性。所有的属性可以使用短名来操作。RegExp.input 可以改写成 RegExp['$_']，依次类推。但 RegExp.input 比较特殊，它还可以写成 RegExp.$_。 RegExp 对象的实例属性 属性 含义 global Boolean 值，表示 g 是否已设置 ignoreCase Boolean 值，表示 i 是否已设置 lastIndex 整数，代表下次匹配将从哪里字符位置开始 multiline Boolean 值，表示 m 是否已设置 Source 正则表达式的源字符串形式 // 使用实例属性var pattern = /google/ig;alert(pattern.global); // true，是否全局了alert(pattern.ignoreCase); // true，是否忽略大小写alert(pattern.multiline); // false，是否支持换行alert(pattern.lastIndex); // 0，下次的匹配位置alert(pattern.source); // google，正则表达式的源字符串var pattern = /google/g;var str = 'google google google';pattern.test(str); // google，匹配第一次alert(pattern.lastIndex); // 6，第二次匹配的位 以上基本没什么用。并且 lastIndex 在获取下次匹配位置上 IE 和其他浏览器有偏差 ，主要表现在非全局匹配上。lastIndex 还支持手动设置，直接赋值操作。 获取控制 正则表达式元字符是包含特殊含义的字符。它们有一些特殊功能，可以控制匹配模式的方式。反斜杠后的元字符将失去其特殊含义。 字符类：单个字符和数字 元字符/元符号 匹配情况 . 匹配除换行符外的任意字符 [a-z0-9] 匹配括号中的字符集中的任意字符 [^a-z0-9] 匹配任意不在括号中的字符集中的字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字，同[^0-9]相同 \w 匹配字母和数字及_ \W 匹配非字母和数字及_ 字符类：空白字符 元字符/元符号 匹配情况 \0 匹配 null 字符 \b 匹配空格字符 \f 匹配进纸字符 \n 匹配换行符 \r 匹配回车字符 \t 匹配制表符 \s 匹配空白字符、空格、制表符和换行符 \S 匹配非空白字符 字符类：锚字符 元字符/元符号 匹配情况 ^ 行首匹配 $ 行尾匹配 \A 只有匹配字符串开始处 \b 匹配单词边界，词在[]内时无效 \B 匹配非单词边界 \G 匹配当前搜索的开始位置 \Z 匹配字符串结束处或行尾 \z 只匹配字符串结束处 字符类：重复字符 元字符/元符号 匹配情况 x? 匹配 0 个或 1 个 x x 匹配 0 个或任意多个 x x+ 匹配至少一个 x (xyz)+ 匹配至少一个(xyz) x{m,n} 匹配最少 m 个、最多 n 个 x 字符类：替代字符 元字符/元符号 匹配情况 this where 字符类：记录字符 元字符/元符号 匹配情况 (string) 用于反向引用的分组 \1 或$1 匹配第一个分组中的内容 \2 或$2 匹配第二个分组中的内容 \3 或$3 匹配第三个分组中的内容 // 使用点元字符var pattern = /g..gle/; // .匹配一个任意字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 重复匹配var pattern = /g.gle/; // .匹配 0 个一个或多个var str = 'google'; //,?,+,{n,m}alert(pattern.test(str));// 使用字符类匹配var pattern = /g[a-zA-Z_]gle/; // [a-z]表示任意个 a-z 中的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /g[^0-9]gle/; // [^0-9]表示任意个非 0-9 的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /[a-z][A-Z]+/; // [A-Z]+表示 A-Z 一次或多次var str = 'gOOGLE';alert(pattern.test(str));// 使用元符号匹配var pattern = /g\wgle/; // \w匹配任意多个所有字母数字_var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\d/; // \d匹配任意多个数字var str = 'google444';alert(pattern.test(str));var pattern = /\D{7,}/; // \D{7,}匹配至少 7 个非数字var str = 'google8';alert(pattern.test(str));// 使用锚元字符匹配var pattern = /^google$/; // ^从开头匹配，$从结尾开始匹配var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /goo\sgle/; // \s 可以匹配到空格var str = 'goo gle';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\b/; // \b 可以匹配是否到了边界var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用或模式匹配var pattern = /google|baidu|bing/; // 匹配三种其中一种字符串var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用分组模式匹配var pattern = /(google){4,8}/; // 匹配分组里的字符串 4-8 次var str = 'googlegoogle';alert(pattern.test(str));var pattern = /8(.)8/; // 获取 8..8 之间的任意字符var str = 'This is 8google8';str.match(pattern);alert(RegExp.$1); // 得到第一个分组里的字符串内容var pattern = /8(.)8/;var str = 'This is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>'); // 得到替换的字符串输出document.write(result);var pattern = /(.)\s(.)/;var str = 'google baidu';var result = str.replace(pattern, '$2 $1'); // 将两个分组的值替换输出document.write(result); 贪婪 惰性 + +? ? ?? ? {n} {n}? {n,} {n,}? {n,m} {n,m}? // 关于贪婪和惰性var pattern = /[a-z]+?/; // ?号关闭了贪婪匹配，只替换了第一个var str = 'abcdefjhijklmnopqrstuvwxyz';var result = str.replace(pattern, 'xxx');alert(result);var pattern = /8(.+?)8/g; // 禁止了贪婪，开启的全局var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);var pattern = /8([^8])8/g; // 另一种禁止贪婪var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);// 使用 exec 返回数组var pattern = /^[a-z]+\s[0-9]{4}$/i;var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回整个字符串var pattern = /^[a-z]+/i; // 只匹配字母var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回 googlevar pattern = /^([a-z]+)\s([0-9]{4})$/i; // 使用分组var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)[0]); // google 2012alert(pattern.exec(str)[1]); // googlealert(pattern.exec(str)[2]); // 2012// 捕获性分组和非捕获性分组var pattern = /(\d+)([a-z])/; // 捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));var pattern = /(\d+)(?:[a-z])/; // 非捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));// 使用分组嵌套var pattern = /(A?(B?(C?)))/; // 从外往内获取var str = 'ABC';alert(pattern.exec(str));// 使用前瞻捕获var pattern = /(goo(?=gle))/; // goo 后面必须跟着 gle 才能捕获var str = 'google';alert(pattern.exec(str));// 使用特殊字符匹配var pattern = /\.\[\/b\]/; // 特殊字符，用\符号转义即可var str = '.[/b]';alert(pattern.test(str));// 使用换行模式var pattern = /^\d+/mg; // 启用了换行模式var str = '1.baidu\n2.google\n3.bing';var result = str.replace(pattern, '');alert(result); 常用的正则 检查邮政编码 var pattern = /[1-9][0-9]{5}/; // 共 6 位数字，第一位不能为 0var str = '224000';alert(pattern.test(str)); 检查文件压缩包 var pattern = /[\w]+\.zip|rar|gz/; // \w 表示所有数字和字母加下划线var str = '123.zip'; // \.表示匹配.，后面是一个选择alert(pattern.test(str)); 删除多余空格 var pattern = /\s/g; // g 必须全局，才能全部匹配var str = '111 222 333';var result = str.replace(pattern,''); // 把空格匹配成无空格alert(result); 删除首尾空格 var pattern = /^\s+/; // 强制首var str = ' goo gle ';var result = str.replace(pattern, '');pattern = /\s+$/; // 强制尾result = result.replace(pattern, '');alert('|' + result + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/; // 使用了非贪婪捕获var str = ' google ';alert('|' + pattern.exec(str)[1] + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/;var str = ' google ';alert('|' + str.replace(pattern, '$1') + '|'); // 使用了分组获取 简单的电子邮件验证 var pattern = /^([a-zA-Z0-9_\.\-]+)@([a-zA-Z0-9_\.\-]+)\.([a-zA-Z]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str));var pattern = /^([\w\.\-]+)@([\w\.\-]+)\.([\w]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str)); 3、Function类型 在 ECMAScript 中，Function（函数）类型实际上是对象。每个函数都是 Function 类型的实例，而且都与其他引用类型一样具有属性和方法。由于函数是对象，因此函数名实际上也是一个指向函数对象的指针。 函数的声明方式 普通的函数声明 function box(num1, num2) {return num1+ num2;} 使用变量初始化函数 var box= function(num1, num2) {return num1 + num2;}; 使用 Function 构造函数 var box= new Function('num1', 'num2' ,'return num1 + num2'); 第三种方式我们不推荐，因为这种语法会导致解析两次代码（第一次解析常规 ECMAScript 代码，第二次是解析传入构造函数中的字符串），从而影响性能。但我们可以通过这种语法来理解"函数是对象，函数名是指针"的概念。 作为值的函数 ECMAScript 中的函数名本身就是变量，所以函数也可以作为值来使用。也就是说，不仅可以像传递参数一样把一个函数传递给另一个函数，而且可以将一个函数作为另一个函数的结果返回。 function box(sumFunction, num) {return sumFunction(num); // someFunction}function sum(num) {return num + 10;}var result = box(sum, 10); // 传递函数到另一个函数里 函数内部属性 在函数内部，有两个特殊的对象：arguments 和 this。arguments 是一个类数组对象，包含着传入函数中的所有参数，主要用途是保存函数参数。但这个对象还有一个名叫 callee 的属性，该属性是一个指针，指向拥有这个 arguments 对象的函数。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num box(num-1); // 一个简单的的递归} } 对于阶乘函数一般要用到递归算法，所以函数内部一定会调用自身；如果函数名不改变是没有问题的，但一旦改变函数名，内部的自身调用需要逐一修改。为了解决这个问题，我们可以使用 arguments.callee 来代替。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num arguments.callee(num-1); // 使用 callee 来执行自身} } 函数内部另一个特殊对象是 this，其行为与 Java 和 C中的 this 大致相似。换句话说 ，this 引用的是函数据以执行操作的对象，或者说函数调用语句所处的那个作用域。当在全局作用域中调用函数时，this 对象引用的就是 window。 // 便于理解的改写例子window.color = '红色的'; // 全局的，或者 var color = '红色的';也行alert(this.color); // 打印全局的 colorvar box = {color : '蓝色的', // 局部的 colorsayColor : function () {alert(this.color); // 此时的 this 只能 box 里的 color} };box.sayColor(); // 打印局部的 coloralert(this.color); // 还是全局的// 引用教材的原版例子window.color = '红色的'; // 或者 var color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color); // 这里第一次在外面，第二次在 box 里面}getColor();box.sayColor = sayColor; // 把函数复制到 box 对象里，成为了方法box.sayColor(); 函数属性和方法 ECMAScript 中的函数是对象，因此函数也有属性和方法。每个函数都包含两个属性 ：length 和 prototype。其中，length 属性表示函数希望接收的命名参数的个数。 function box(name, age) {alert(name + age);}alert(box.length); // 2 对于 prototype 属性，它是保存所有实例方法的真正所在，也就是原型。这个属性 ，我们将在面向对象一章详细介绍。而 prototype 下有两个方法：apply()和 call()，每个函数都包含这两个非继承而来的方法。这两个方法的用途都在特定的作用域中调用函数，实际上等于设置函数体内 this 对象的值。 function box(num1, num2) {return num1 + num2; // 原函数}function sayBox(num1, num2) {return box.apply(this, [num1, num2]); // this 表示作用域，这里是 window} // []表示 box 所需要的参数function sayBox2(num1, num2) {return box.apply(this, arguments); // arguments 对象表示 box 所需要的参数}alert(sayBox(10,10)); // 20alert(sayBox2(10,10)); // 20 call()方法于 apply()方法相同，他们的区别仅仅在于接收参数的方式不同。对于 call()方法而言，第一个参数是作用域，没有变化，变化只是其余的参数都是直接传递给函数的。 function box(num1, num2) {return num1 + num2;}function callBox(num1, num2) {return box.call(this, num1, num2); // 和 apply 区别在于后面的传参}alert(callBox(10,10)); 事实上，传递参数并不是 apply()和 call()方法真正的用武之地；它们经常使用的地方是能够扩展函数赖以运行的作用域。 var color = '红色的'; // 或者 window.color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color);}sayColor(); // 作用域在 windowsayColor.call(this); // 作用域在 windowsayColor.call(window); // 作用域在 windowsayColor.call(box); // 作用域在 box，对象冒充 这个例子是之前作用域理解的例子修改而成，我们可以发现当我们使用 call(box)方法的时候，sayColor()方法的运行环境已经变成了 box 对象里了。 使用 call()或者 apply()来扩充作用域的最大好处，就是对象不需要与方法发生任何耦合关系（耦合，就是互相关联的意思，扩展和维护会发生连锁反应）。也就是说，box 对象和 sayColor()方法之间不会有多余的关联操作，比如 box.sayColor = sayColor;。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨（含样例代码）》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一)：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现？》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)？》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么？如何高效率地实现它？》 《IM开发基础知识补课(七)：主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八)：史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质》（本文） 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集，各种火星文和乱码时，问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍，同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前，先做个小申明：如果你希望非常精确的理解各个名词的解释，那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍，会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念，以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧，希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前，我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字，而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准，否则把我们的U盘插到老板的电脑上，文档就乱码了；小伙伴QQ上传过来的文件，在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准，各种字符集标准就出现了。 简单的说：字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式（编码）和某串二进制数值代表了哪个文字（解码）的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢？ 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢？为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢？很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则，或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是，就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子，下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果，怎么样有没有一种很屌的感觉？ 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字，对应到真实生活中，字符集就是对某种语言的称呼。例如：英语，汉语，日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素： 1）字库表（character repertoire）：是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库，字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围； 2）编码字符集（coded character set）：即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置； 3）字符编码（character encoding form）：将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位，而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里，可能很多读者都会有和我当初一样的疑问：字库表和编码字符集看来是必不可少的，那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号，直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢？ 其实原因也比较容易理解：统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符，但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符，而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话，每个字符就需要3个字节（这里以Unicode字库为例），这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本（存储体积是原来的三倍）。算的直接一些，同样一块硬盘，用ASCII可以存1500篇文章，而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符，仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见：《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释，那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集，而UTF-8就是字符编码，即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展，对同一字库集的要求越来越迫切，Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字，并将为他们编号。详见：Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane，每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane，可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码，但是它并没有涵盖整个Unicode的字库，这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难（下文会有提到）。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用，我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码，最小编码单位（code unit）为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分，后面为实际序号部分： 1）如果一个字节的第一位为0，那么代表当前字符为单字节字符，占用一个字节的空间。0之后的所有部分（7个bit）代表在Unicode中的序号； 2）如果一个字节以110开头，那么代表当前字符为双字节字符，占用2个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后一个字节的除10外的部分（6个bit）代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头； 3）如果一个字节以1110开头，那么代表当前字符为三字节字符，占用3个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后两个字节的除10外的部分（12个bit）代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头； 4）如果一个字节以10开头，那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分（6个bit）和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表，其中“x”代表序号部分，把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子： 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律： 1）3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的； 2）2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的； 3）1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake（由日语的文字化け音译）。 简单的说乱码的出现是因为：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中：就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless（编码过程）。而一个法国人拿到了这张纸，由于在法语中bless表示受伤的意思，所以认为他想表达的是受伤（解码过程）。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样：一个用UTF-8编码后的字符，用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样，同一个汉字在两个字符表的位置也不同，最终就会出现乱码。 我们来看一个例子，假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字，会有如下转换： 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值，而显示时我们用GBK解码进行展示，通过查表我们获得以下信息： 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果，更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单，这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例，来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步：编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码，而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低，我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作： mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步：识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律，就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话，我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步：解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码，查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果： mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji（IM聊天软件中经常会被用到）： 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢？ 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8（三字节），而utf8mb4在5.5以后才被支持，也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了，当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错：ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释，那么这个报错也就不难看懂了：我们试图将一串Bytes插入到一列中，而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的，所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢？ 有两种方式： 1）升级MySQL到5.6或更高版本，并且将表字符集切换至utf8mb4； 2）在把内容存入到数据库之前做一次过滤，将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码，然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji，那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录：更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章： 《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享：社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读：闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好？》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗？》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制？》 《通俗易懂：基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析（论文全文）》 《即时通讯系统的原理、技术和应用（技术论文）》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状：一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（上篇）》 《QQ音乐团队分享：Android中的图片压缩技术详解（下篇）》 《腾讯原创分享(一)：如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（上篇）》 《腾讯原创分享(三)：如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗（下篇）》 《如约而至：微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的？》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享：腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《自已开发IM有那么难吗？手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享：解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手：从零开发一个IM服务端（基于Netty，有完整源码）》 《拿起键盘就是干：跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章： 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越：京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《17年的实践：腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享：32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后：产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例，总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后：网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享：从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》 《微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》 《新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享：深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享：阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一)：全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二)：解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三)：微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四)：微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五)：微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七)：支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八)：全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九)：谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门：一文读懂什么是Nginx？它能否实现IM的负载均衡？》 《即时通讯新手入门：快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列，妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一)：马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二)：马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》 《阿里钉钉技术分享：企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html） 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...用 ） 人性化的告警设置 （最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ） 高效率的graph组件 （单机支撑200万metric的上报、归档、存储（周期为1分钟） ） 高效的历史数据query组件 （采用rrdtool的数据归档策略，秒级返回上百个metric一年的历史数据 ） dashboard（面向用户的查询界面，可以看到push到graph中的所有数据，并查看数据发展趋势 ） （对维度的数据展示，用户自定义Screen） 高可用 （整个系统无核心单点，易运维，易部署，可水平扩展） 开发语言 （整个系统的后端，全部golang编写，portal和dashboard使用python编写。 ） 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控，第三方服务监控，JVM监控，业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控，包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等， 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持，无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控，包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件，也可以自己实现插件，定义采集指标。而采集到的指标，也是通过插件先发送给agent，再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成，插件通过JVM开放的JMX通信端口，获取到JVM参数指标，并推送到agent节点，再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成，插件通过JVM开放的JMX通信端口，获取到JVM参数指标，并推送到agent节点，再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图，主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph： SNMP 简述 SNMP：简单网络管理协议，是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议，由于SNMP的简单性，在Internet时代得到了蓬勃的发展 ，1992年发布了SNMPv2版本，以增强SNMPv1的安全性和功能。现在，已经有了SNMPv3版本（它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 ）。 一套完整的SNMP系统主要包括：管理信息库（MIB）、管理信息结构（SMI）和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员，我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控，控制，管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂，部署的开销成本也小 ，正因为它足够简单，所以被广泛的接受，事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处： 标准化的协议：SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可：所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性：SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级：SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性：在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署：SNMP是最流行的管理协议，最为受设备供应商关注，被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB：任何一个被管理的资源都表示成一个对象，称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性：对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备（Agent）都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS（网管系统）和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间，他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识，它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型： 简单类型（simple）： Integer：整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型（simple-constructed ）： SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素，每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型（application-wide）： IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值，所以定义为4个字节； counter：计数器是一个非负的整数，它递增至最大值，而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的，即最大值为4，294，967，295； Gauge ：也是一个非负整数，它可以递增或递减，但达到最大值时保持在最大值，最大值为232-1； time ticks：是一个时间单位，表示以0.01秒为单位计算的时间； SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU（也就是SNMP报文），用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作：从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作：从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作：设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作：返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的，它是前面三种操作的响应操作。 trap操作：代理进程主动发出的报文，通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用，这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是：Get、Set 和 Trap。 Get：管理站读取代理者处对象的值 Set：管理站设置代理者处对象的值 Trap： 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA（服务等级协议）：是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档，包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI（关键绩效指标）：是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任，并以此为基础，明确部门人员的业绩衡量指标，建立明确的切实可行的KPI体系，是做好绩效管理的关键。 KPI（关键绩效指标）是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标，是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...remote rapid detection. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) can effectively improve the above problems, but its accuracy is low and there is interference between adjacent characteristic lines. Laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence (LIBS-LIF) is a further enhancement and upgrade of LIBS technology to meet the detection needs. This paper first introduces the basic principles of LIBS technology and LIBS-LIF technology, then briefly introduces the application of LIBS-LIF technology in soil monitoring, and introduces the application origin and research progress of LIBS-LIF technology. Then it introduces the application of LIBS technology and LIBS-LIF technology in water quality monitoring. Because the way of pretreatment is the most important in liquid detection, the pretreatment methods of liquid testing samples are briefly summarized here. Finally, the application of LIBS-LIF technology in the environment is summarized and prospected. LIBS-LIF technology has incomparable advantages over traditional laboratory testing, and it is also in a hot research direction, with unlimited potential in the future. Keywords: Laser induced breakdown spectroscopy(LIBS); Laser induced breakdown spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF); Environmental monitoring; Soil monitoring; Water quality monitoring 　 Completion time: 2021-11 目录 0. 引言 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 1.1.1 LIBS技术的基本原理 1.1.2 LIBS技术的定量分析 1.1.3 LIBS技术的优缺点 1.2 LIBS-LIF技术 1.2.1 LIF技术的基本原理 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 2.1 早期研究 2.2 近期研究现状 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 3.1液体直接检测 3.2液固转换检测 3.2.1吸附法 3.2.2成膜法 3.2.3微萃取法 3.2.4冷冻法 3.2.5电沉积法 3.3液气转换检测 4. 总结与展望 参考文献 　 0. 引言   随着经济的发展，人们物质生活水平提高的同时，环境的问题也愈发突出，其中，土壤问题和水体问题十分突出。   土壤是包括人类在内的一切生物体生存的载体，土壤的质量与农作物的生长息息相关，而农作物的收成则是人类发展的基石。在工业化发展的影响下，土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题，尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。   水是生命之源，水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题，主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素，其难以生物降解，重金属元素会随着水体流动而扩散。   物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法，其具有高精度、高稳定的特点，如：原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等，但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备，且对样品造成损坏，有所不便[2,3]。   激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy，LIBS)是一种基于原子光谱分析技术，与传统的光谱分析技术相比，其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量，同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此，其满足在环境监测中，特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测，同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用，进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 　 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介   LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验，其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展，LIBS技术得到了显著发展，其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理   LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成，光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接，如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3]   首先，通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上，被聚焦区域的样品吸收，产生初始自由电子，并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后，会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续，自由电子和原子的作用如此往复碰撞，在短时间内形成等离子体，形成烧蚀坑。接着，激光脉冲结束，等离子体温度逐渐降低，产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号，在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析   由文献[2]可知，LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中，最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度，aaa为比例系数，CCC为元素浓度，bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大，当元素浓度CCC很小时，b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式（1）左右两边取对数，得 lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a \tag{2} lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)   由式（2）可知，当b=1时，光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此，可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度，绘制出对应的标准曲线，从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。   如图 2 (a)(b)所示，通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定，(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 　 1.1.3 LIBS技术的优缺点   随着LIBS技术的提高和广泛应用，其自身独特的优势也显示出来，其主要优点主要如下[6]：   （1）样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。   （2）样品检测时间短，相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比，LIBS技术检测只需要3-60秒。   （3）样品的检出限LOD高，对于低浓度样品检测更加灵敏精确。   （4）实验装置结构简单，便携性高。   （5）可用于远程遥感监测   （6）对于检测样品的损伤基本没有，十分适合对于文物遗迹等方面进行应用   LIBS技术也有着自身的缺陷，其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说，LIBS的检测准确性低，只有5-20%。   但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用，可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷，同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术   LIBS技术常常与LIF技术联合使用，即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用，有效的提高了检测的准确率，改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。   LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用，用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理   LIF技术，是通过激光辐射激发原子或者分子，之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。   首先，调节入射激光的波长，从而改变入射激光的能量。之后，当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时，分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态，但是这种激发态并不稳定，会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁，同时发射出分子或原子荧光，这便是激光诱导荧光。   其中，分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种，如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大，散射光干扰弱，故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 　 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理   下面将以Co元素为例，说明LIBS-LIF技术的原理。   Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差，Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后，该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV)，同时发出波长为304.51nm的荧光。因此，采用LIF的激发波长为304.40nm，光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5]   LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5]，与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器，如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射，不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5]   在本次Co元素的检测中，OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体，原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体，激发荧光信号，增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号，在计算机上分析特征谱线。   LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c）(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到，使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度，同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 　　 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测   土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂，蕴含多种微量元素，这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低，则会对作物的生长产生影响；而若铅等重金属元素过高，则表明土地受到了污染，种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究   LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8]，其紫外线即起到作为LIF光源的作用。   之后，为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性，其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源，使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量，排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状   华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验，排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰，并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响，以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响，由相关结果得到了最优实验条件[10]，如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 　 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 　 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系；(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 　 　   近期，该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素，即有效元素，强化研究的实际意义；利用DPTA提取样品，增大检测浓度；使用LIBS-LIF测定有效钴含量，排除了相邻元素的干扰。 　 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测   LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致，但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中，水的溅射会干扰到光的传播和收集，从而降低采集的灵敏度；由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短，因此等离子体的辐射强度低，进而影响分析灵敏度[2]。同时，由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便，只能使用传统LIBS技术。   因此，在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理，在样品制备上进行改进。   由文献[11]整理可知，样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测   液体直接检测主要有两种方式：将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。   最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测，最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。   但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看，液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析，b静态液体分析，c通道流动液体分析 　 3.2液固转换检测   液固转换法是检测中最常用的方法，其主要可以分为以下几类： 3.2.1吸附法   吸附法是最常用的预处理方式，利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜，或者滤纸、竹片等将液体转换为固体，从而进行分析。   2008年，华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线，其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年，同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式，使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量，最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb，超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式，为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法   与吸附法相反，成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上，如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等，然后干燥成膜，从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法   微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中，分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法，被广泛使用。 3.2.4冷冻法   将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式，冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃，从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法   电沉积法是利用电化学反应，将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩，之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高，但是实验设备也变得复杂，预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测   将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定，从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶，再进行常规的LIBS-LIF检测。   Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶，实现了液气体转换，并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性，相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M：532 nm反射镜，L：聚焦准直透镜，W：石英，P：泵浦，BD：光束转储 　 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器)；(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G：进气口，DU：脱溶装置，W：废料，MD：薄膜干燥机，L：激光束方向，C：样品池，M：反射镜，F.L.：聚焦透镜 　 　 　 4. 总结与展望   本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理，并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。   LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟，基本实现了土壤的快速检测，同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面，使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上，对于气体和液体直接检测，由于部分实验装置的限制，联用LIF技术往往比较困难，只能使用传统的LIBS技术。   LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势，虽然目前由于技术限制精度还不够高，但是在当前该领域的火热研究趋势下，相信未来该技术必定可以大放异彩，为绿色中国奉献光学领域的智慧。 　 　 　 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. [2] 康娟. 基于激光剥离的物质元素高分辨高灵敏分析的新技术研究[D]. 华南理工大学,2020. [3] 马菲, 周健民, 杜昌文.激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用[J].土壤学报: 1-11. [4] Gaudiuso R, Dell'aglio M, De Pascale O, et al.Laser Induced Breakdown Spectroscopy for Elemental Analysis in Environmental, Cultural Heritage and Space Applications: A Review of Methods and Results[J].Sensors,2010, 10 (8): 7434-7468. [5] Zhou R, Liu K, Tang Z, et al.High-sensitivity determination of available cobalt in soil using laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence[J].Applied Optics,2021, 60 (29): 9062-9066. [6] Hussain Shah S K, Iqbal J, Ahmad P, et al.Laser induced breakdown spectroscopy methods and applications: A comprehensive review[J].Radiation Physics and Chemistry,2020, 170. [7] V S D, George S D, Kartha V B, et al.Hybrid LIBS-Raman-LIF systems for multi-modal spectroscopic applications: a topical review[J].Applied Spectroscopy Reviews,2020, 56 (6): 1-29. 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...接证明你对Android FrameWork的理解之深。 接下来我们就来讲解下卡顿方面的知识。 什么是卡顿： 对用户来讲就是界面不流畅，滞顿。 场景如下： 1.视频加载慢，画面卡顿，卡死，黑屏 2.声音卡顿，音画不同步。 3.动画帧卡顿，交互响应慢 4.滑动不跟手，列表自动更新，滚动不流畅 5.网络响应慢，数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互，卡死，等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂，如CPU内存大小，IO操作，锁操作，低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看： 通常我们讲，屏幕刷新率是60fps，需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms，不是17，18呢？ 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念： SurfaceFlinger： SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface，合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中：可能会有statusBar，侧滑菜单，主界面，这些View都是独立Surface渲染和更新，最后提交给SF后，SF根据Zorder，透明度，大小，位置等参数，合成为一个数据buffer，传递HWComposer或者OpenGL处理，最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue，surfaceflinger作为consumer方，比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面，交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，触发对UI进行渲染，VSYNC是一种在PC上很早就有应用，可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题： 早期的 Android 是没有 vsync 机制的，CPU 和 GPU 的配合也比较混乱，这也造成著名的 tearing 问题，即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制，但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机，也就是屏幕扫描完上一帧后的时机，这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps，所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms，不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求，越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世，相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类： 1.屏幕产生的硬件VSYNC：硬件VSYNC是一种脉冲信号，起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号，经由Binder传递给Choreographer Choreographer： 编舞者，用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调，当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程： 如何通过Choreographer计算掉帧情况：原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback，在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍，即为前后掉帧率。 使用方式如下： //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析： 有了前面几个概念，这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程： 生产者：APP方构建Surface的过程。 消费者：SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因： 接下来，我们逐个分析，看看都会有哪些原因可能造成卡顿： 1.渲染流程 1.Vsync 调度：这个是起始点，但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑，有可能造成卡顿，但是一般可能性比较小，我们也基本无法介入； 2.消息调度：主要是 doframe Message 的调度，这就是一个普通的 Handler 调度，如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延，会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理：input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑，主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...lingUpdate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。

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