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...如果数组的元素是复杂数据类型时，我们还需要在其析构函数中正确释放内存。 真正的智能指针：shared_ptr auto_ptr和unique_ptr都有或多或少的缺陷，因此C++11还推出了shared_ptr，这也是目前工程内使用最多最广泛的智能指针，他使用引用计数（感觉有参考Objective-C的嫌疑），实现对同一块内存可以有多个引用，在最后一个引用被释放时，指向的内存才释放，这也是和unique_ptr最大的区别。 另外，使用shared_ptr过程中有几点需要注意： 构造shared_ptr的方法，如下示例代码所示，我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr，禁止使用裸指针赋值的方式，这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造，不推荐，裸指针被释放后，shared_ptr就野了，不能完全控制裸指针的生命周期，失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针，使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数，一般做法，让shared_ptr接管裸指针的生命周期，更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared，推荐做法，更符合工厂模式，可以连代码中的所有new，更高效；方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针，也就是智能指针的指针，这听起来就很奇怪，但开发中我们还需要注意，使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时，引用计数并不会加一，操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组，在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组，而shared_ptr同样可以做到，不过稍微复杂一点，如下代码所示，除了要显示指定析构方法外（因为默认是T的析构函数，不是T[]），另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>，非常有迷惑性，看不出来是数组，最后不能直接使用下标读写数组，要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以，不推荐使用shared_ptr来创建动态数组，尽量使用unique_ptr，这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型，实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素，需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态，在我们使用裸指针时，实现多态就免不了定义虚函数，那么用shared_ptr时也不例外，不过有一处是可以省下的，就是析构函数我们不需要定义为虚函数了，如下面代码所示： class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B，再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用，笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C，而OC中最常出现的内存问题就是循环引用，如下面代码所示，A中引用B，B中引用A，spa和spb的强引用计数永远大于等于1，所以直到程序退出前都不会被退出，这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的，而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr，具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后，spa和spb强引用计数依然为1，无法释放 刚柔并济：weak_ptr 正如上一章提到，使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用，关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1，从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期，然而，有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象，类B对象的创建不在类A，因此类A也无需管理类B对象的释放，这个时候weak_ptr就应运而生了，使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数（strong_count），取而代之的是增加一个弱引用计数（weak_count），而弱引用计数不会影响到指针的生命周期，这就解开了循环引用，上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2，弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1，弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后，spa先释放，spb再释放，循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点，因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期，那么weak_ptr也无法直接操作裸指针，我们需要先转化为shared_ptr，这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了，具体操作如下：shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期，使用expired或use_count方法，前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里，智能指针的用法基本介绍完了，后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中，内存会分为三部分，堆、栈和静态存储区，静态存储区会存放全局变量和静态变量，在程序加载时就初始化，而堆是由程序员自行分配，自行释放的，例如我们使用裸指针分配的内存；而最后栈是系统帮我们分配的，所以也会帮我们自动回收。因此，智能指针就是利用这一性质，通过一个栈上的对象（shared_ptr或unique_ptr）来管理一个堆上的对象（裸指针），在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中，但是细想了一下，如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时，是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢，让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1？不对，如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢？或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图，它就是我们可以直接操作的类，这里面包含裸指针T，还有一个shared_count的对象，而shared_count对象还不是最终的引用计数，它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针，这应该就是真正存放引用计数的地方，包括强应用计数和弱引用计数，而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针，不是对象，这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b，那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象，这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况： 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性，不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少，都是原子性的，这个可以参考sp_counted_base的源码，因此，基于这个特性，假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针，那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理，既然C++11只负责sp_counted_base的原子性，那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了，加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象，一个进行释放（reset），另一个读取裸指针的值，那么最后的结果就不确定了，很有可能发生野指针访问crash。 作者：腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。

...ion 为了将零星的数据整合起来，我们提出了镜像层（image layer）这个概念。下面的这张图描述了一个镜像层，通过图片我们能够发现一个层并不仅仅包含文件系统的改变，它还能包含了其他重要信息。 元数据（metadata）就是关于这个层的额外信息，它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息，还包括父层的层次信息。需要注意，只读层和读写层都包含元数据。 除此之外，每一层都包括了一个指向父层的指针。如果一个层没有这个指针，说明它处于最底层。 Metadata Location: 我发现在我自己的主机上，镜像层（image layer）的元数据被保存在名为”json”的文件中，比如说： /var/lib/docker/graph/e809f156dc985.../json e809f156dc985...就是这层的id 一个容器的元数据好像是被分成了很多文件，但或多或少能够在/var/lib/docker/containers/<id>目录下找到，<id>就是一个可读层的id。这个目录下的文件大多是运行时的数据，比如说网络，日志等等。 全局理解（Tying It All Together） 现在，让我们结合上面提到的实现细节来理解Docker的命令。 docker create <image-id> docker create 命令为指定的镜像（image）添加了一个可读写层，构成了一个新的容器。注意，这个容器并没有运行。 docker start <container-id> Docker start命令为容器文件系统创建了一个进程隔离空间。注意，每一个容器只能够有一个进程隔离空间。 docker run <image-id> 看到这个命令，读者通常会有一个疑问：docker start 和 docker run命令有什么区别。 从图片可以看出，docker run 命令先是利用镜像创建了一个容器，然后运行这个容器。这个命令非常的方便，并且隐藏了两个命令的细节，但从另一方面来看，这容易让用户产生误解。 题外话：继续我们之前有关于Git的话题，我认为docker run命令类似于git pull命令。git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合，同样的，docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。 docker ps docker ps 命令会列出所有运行中的容器。这隐藏了非运行态容器的存在，如果想要找出这些容器，我们需要使用下面这个命令。 docker ps –a docker ps –a命令会列出所有的容器，不管是运行的，还是停止的。 docker images docker images命令会列出了所有顶层（top-level）镜像。实际上，在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层，所以我们提出了top-level 镜像。只有创建容器时使用的镜像或者是直接pull下来的镜像能被称为顶层（top-level）镜像，并且每一个顶层镜像下面都隐藏了多个镜像层。 docker images –a docker images –a命令列出了所有的镜像，也可以说是列出了所有的可读层。如果你想要查看某一个image-id下的所有层，可以使用docker history来查看。 docker stop <container-id> docker stop命令会向运行中的容器发送一个SIGTERM的信号，然后停止所有的进程。 docker kill <container-id> docker kill 命令向所有运行在容器中的进程发送了一个不友好的SIGKILL信号。 docker pause <container-id> docker stop和docker kill命令会发送UNIX的信号给运行中的进程，docker pause命令则不一样，它利用了cgroups的特性将运行中的进程空间暂停。具体的内部原理你可以在这里找到：https://www.kernel.org/doc/Doc ... m.txt，但是这种方式的不足之处在于发送一个SIGTSTP信号对于进程来说不够简单易懂，以至于不能够让所有进程暂停。 docker rm <container-id> docker rm命令会移除构成容器的可读写层。注意，这个命令只能对非运行态容器执行。 docker rmi <image-id> docker rmi 命令会移除构成镜像的一个只读层。你只能够使用docker rmi来移除最顶层（top level layer）（也可以说是镜像），你也可以使用-f参数来强制删除中间的只读层。 docker commit <container-id> docker commit命令将容器的可读写层转换为一个只读层，这样就把一个容器转换成了不可变的镜像。 docker build docker build命令非常有趣，它会反复的执行多个命令。 我们从上图可以看到，build命令根据Dockerfile文件中的FROM指令获取到镜像，然后重复地1）run（create和start）、2）修改、3）commit。在循环中的每一步都会生成一个新的层，因此许多新的层会被创建。 docker exec <running-container-id> docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。 docker inspect <container-id> or <image-id> docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。 docker save <image-id> docker save命令会创建一个镜像的压缩文件，这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同，这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。 docker export <container-id> docker export命令创建一个tar文件，并且移除了元数据和不必要的层，将多个层整合成了一个层，只保存了当前统一视角看到的内容（译者注：expoxt后 的容器再import到Docker中，通过docker images –tree命令只能看到一个镜像；而save后的镜像则不同，它能够看到这个镜像的历史镜像）。 docker history <image-id> docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。 参考： http://www.cnblogs.com/bethal/p/5942369.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 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。

...eaming：实时流数据分析 1. 引言 在数据爆炸的时代，实时流数据分析成为了解决海量数据处理的关键技术之一。哎呀，你听说过Mahout这个玩意儿没？这家伙可是个开源的机器学习宝库，专治大数据这事儿。它那分发式计算的能力啊，就像魔法一样，能让你的数据处理起来轻松又高效。用Mahout做分析，就像是给一堆乱糟糟的数据整了套华丽丽的整理术，让它们变得井井有条，还能从中找出各种有价值的信息和模式。这玩意儿一出手，数据处理界的难题就被它玩转得飞起，简直是个大数据时代的超级英雄呢！而Apache Spark Streaming，则是为实时数据流提供高性能处理的框架。哎呀，兄弟！把这两样技术给整到一块儿用，那效果简直不要太棒！不仅能快速消化那些源源不断的数据洪流，还能帮咱们做出超明智的决定，简直就是开挂的存在嘛！本文旨在探索Mahout与Spark Streaming如何协同工作，为实时流数据分析提供强大的解决方案。 2. Mahout概述 Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，旨在利用分布式计算资源来加速大规模数据集上的算法执行。哎呀，这个家伙可真厉害！它能用上各种各样的机器学习魔法，比如说分门别类的技巧（就是咱们说的分类）、把相似的东西归到一块儿的本事（聚类）还有能给咱们推荐超棒东西的神奇技能（推荐系统）。而且，它最擅长的就是对付那些海量的数据，就像大鱼吃小鱼一样，毫不费力就能搞定！通过Mahout，我们可以构建复杂的模型来挖掘数据中的模式和关系，从而驱动业务决策。 3. Spark Streaming简介 Apache Spark Streaming是Spark生态系统的一部分，专为实时数据流处理设计。哎呀，这个玩意儿简直就是程序员们的超级神器！它能让咱这些码农兄弟们轻松搞定那些超快速、高效率的实时应用，你懂的，就是那种分秒必争、数据飞速流转的那种。想象一下，一秒钟能处理几千条数据，那感觉简直不要太爽啊！就像是在玩转数据的魔法世界，每一次点击都是对速度与精准的极致追求。这不就是我们程序员的梦想吗？在数据的海洋里自由翱翔，每一刻都在创造奇迹！Spark Streaming的精髓就像个魔术师，能把连续不断的水流（数据流）变换成小段的小溪（微批次）。这小溪再通过Spark这个强大的分布式计算平台，就像是在魔法森林里跑的水车，一边转一边把水（数据）处理得干干净净。这样一来，咱们就能在实时中捕捉到信息的脉动，做出快速反应，既高效又灵活！ 4. Mahout与Spark Streaming的集成 为了将Mahout的机器学习能力与Spark Streaming的实时处理能力结合起来，我们需要创建一个流水线，使得Mahout可以在实时数据流上执行分析任务。这可以通过以下步骤实现： - 数据接入：首先，我们需要将实时数据流接入Spark Streaming。这可以通过定义一个DStream（Data Stream）对象来完成，该对象代表了数据流的抽象表示。 scala import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.dstream._ val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RealtimeMahoutAnalysis").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(sparkConf) valssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建StreamingContext，时间间隔为1秒 val inputStream = TextFileStream("/path/to/your/data") // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练：然后，我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如，假设我们想要进行用户行为的聚类分析，可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出：最后，我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置，如日志文件或数据库，以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成，我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台，不仅能够实时处理大量数据，还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀，这个融合啊，就像是给数据分析插上了翅膀，能即刻飞到你眼前，又准确得不得了！这样一来，咱们做决定的时候，心里那根弦就更紧了，因为有它在身后撑腰，决策那可是又稳又准，妥妥的！哎呀，随着科技车轮滚滚向前，咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档，未来肯定会越来越默契，联手为我们做决策时，用上实时数据这个大宝贝，提供更牛逼哄哄的武器和方法！想象一下，就像你用一把锋利的剑，能更快更准地砍下胜利的果实，这俩家伙在数据战场上，就是那把超级厉害的宝剑，让你的决策快人一步，精准无比！ --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合，旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀，当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候，咱们得根据手头的实际情况，比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子，来灵活地调整策略，让一切都能无缝对接，发挥出最大的效用。就像是做菜，得看食材的新鲜度，再搭配合适的调料，才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以，别死板地照搬方案，得因地制宜，因材施教，这样才能确保我们的工作既高效又有效。

...l路径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！

...。 简介 学习编程，数据结构是你必须要掌握的基础知识，那么数据结构到底是什么呢？ 根据百度百科的介绍，数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。 本文思维导图 为什么要学数据结构 了解了基本概念之后，接下来我们再来看看，为什么我们要学习数据结构呢？ 在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。 许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。 也就是说，选定数据结构往往是解决问题的核心，比如我们做一道算法题，往往就要先确定数据结构，再根据这个数据结构去思考怎么解题。 如果没有数据结构的基础知识，也就没有谈算法的意义了，很多时候即使你会使用一些封装好的编程api，但你却不知道其背后的实现原理，比如hashmap，linkedlist这些Java里的集合类，实际上都是JDK封装好的基础数据结构。 如何学习数据结构 第一次接触 我第一次接触数据结构这门课还是4年前，那这时候我在准备考研，专业课考的就是数据结构与算法，作为一个非科班的小白，对这个东西可以说是一窍不通。 这个时候的我只有一点点c语言的基础，基本上可以忽略不计，所以小白同学也可以按照这个思路进行学习。 数据结构基本上是考研的必考科目，所以我一开始使用的是考研的复习书籍，《天勤数据结构》和《王道数据结构》这两个家的书都是专门为计算机考研服务的，可以直接百度，这两本书对于我这种小白来说居然都是可以看懂的，所以，用来入门也是ok的。 入门学习阶段 最早的时候我并没有直接看书，而是先打算先看视频，因为视频更好理解呀，找视频的办法就是百度，于是当时找到的最好资源就是《郝斌的数据结构》这个视频应该是很早之前录制的了，但是对于小白来说是够用的，特别基础，讲的很仔细。 从最开始的数组、线性表，再讲到栈和队列，以及后面更复杂的二叉树、图、哈希表，大概有几十个视频，那个时候正值暑假，我按照每天一个视频的进度看完了，看的时候还得时不时地实践一下，更有助于理解。 看完了这个系列的视频之后，我又转战开始啃书了，视频里讲的都是数据结构的基础，而书上除了基础之外，还有一些算法题目，比如你学完了线性表和链表之后，书上就会有相关的算法题，比如数组的元素置换，链表的逆置等等，这些在日后看来很容易的题目，当时把我难哭了。 好在大部分题目是有讲解的，看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。 记住这本书，我在考研之前翻了至少有三四遍。 强化学习阶段 完成了第一波视频+书籍的学习之后，我们应该已经对数据结构有了初步的了解了，对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了，比如栈的入栈和出栈，队列的进队和出队，二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历，图的最短路径算法，深度优先遍历等等。 有了一定的基础之后，我们需要对哪方面进行强化学习呢？ 那就要看你学习数据结构的目的是什么了，比如你学习数据结构是为了能做算法题，那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识，后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法，敬请期待。 当然，我当时主要是复习考研，所以还是针对专业课的历年真题来复习，像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。 对于考卷上的一些知识点，我觉得掌握的并不是很好，于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看，再次强化了基础。 并且，由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题，所以我又花了很多时间去学习这些算法题，这些题目并非数据结构的基础算法，所以在之前的书和视频中可能找不到答案。 于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外，还讲解了更多经典的算法题，比如八皇后问题，汉诺塔问题，马踏棋盘，旅行商问题等，这些问题对于新手来说真的是很头大的，使用视频学习确实效果更佳。 实践阶段 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。 众所周知，算法题和数学题一样，需要多加练习，而且考研的时候必须要手写算法，于是我就经常在纸上写（抄）算法，你还别说，就算是抄，多抄几次也有助于理解。 很多基础的算法，比如层次遍历，深度优先遍历和广度优先遍历，多写几遍更有助理解，再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法，不多写几遍你可真记不住。 除了在纸上写之外，更好的办法自然是在电脑上敲了，写Java的使用Java写，写C++ 的用C++ 写，总之用自己擅长的语言实现就好，尴尬的是我当时只会c，所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。 至此，我们也算是学会了数据结构的基础知识了，至少知道每个数据结构的特性，会写常见的数据结构算法，甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。 推荐资源 书籍 《天勤数据结构》 《王道数据结构》 如果你要考研的话，这两本书可不要错过 严蔚敏《数据结构C语言版》 这本书是大学本科计算机专业常用的教科书，年代久远，可以看看，官方也有配套的教学视频 《大话数据结构》 官方教材大家都懂的，比较不接地气，这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。 《数据结构与算法Java版》 如果你是学Java的，想有一本Java语言描述的数据结构书籍，可以试试这本，但是这本书显然比较复杂，不适合入门使用。 视频 《郝斌数据结构》 这个视频上文有提到过，年代比较久远，但是入门足够了。 《小甲鱼数据结构与算法》 这个视频比较新，更加全面，有很多关于经典算法的教程，作者也入驻了B站，有兴趣也可以到B站看他的视频。 总结 关于数据结构的学习，我们就讲到这里了，如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨，虽然我们提到了算法，但是这里只关注一些基础的数据结构算法，后续会有关于“怎么学算法“的文章推出，敬请期待。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a724888/article/details/104586757。 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。

...和维护分布式系统中的数据一致性。它通过提供诸如节点创建、删除、监听等功能，帮助应用程序在复杂的分布式环境下实现高效协作。文中提到，ZooKeeper内部存在一个请求队列，当队列满时会触发CommitQueueFullException。 异步API , ZooKeeper提供的两种API之一，允许客户端在发起请求后无需等待立即响应即可继续执行后续操作。这种方式可以减少请求等待时间，从而降低队列满的风险。文中举例说明了使用异步API创建节点的过程，展示了其与同步API的区别在于不阻塞主线程，适合高并发场景。

...你有个超大的储物间（数据库或者其他服务），里面塞满了各种好玩意儿（数据），想拿啥就能拿啥！嘿，想象一下，现在有一群小毛贼（服务实例）都盯上了你的那些值钱的小宝贝，可不能让他们随便进来顺手牵羊啊！所以呢，你就得准备一把“神奇的钥匙”（锁），谁要是想进去拿东西，就必须先拿到这把钥匙才行。没有钥匙？不好意思，请自觉退散吧！ 为什么要用分布式锁呢？因为在线上系统里，多台机器可能会同时操作同一个资源，比如抢购商品这种场景。如果没有锁机制的话，就可能出现重复下单、库存超卖等问题。分布式锁嘛，简单说就是抢车位的游戏规则——在同一时间里，只能有一个家伙抢到那个“资源位”，别的家伙就只能乖乖排队等着轮到自己啦！ 不过说起来容易做起来难啊，尤其是在分布式环境下，网络延迟、机器宕机等问题会带来各种意想不到的情况。嘿，今天咱们就来唠唠，在Redis这个超级工具箱里，怎么才能整出个靠谱的分布式锁！ --- 2. Redis为什么适合用来做分布式锁？ 嘿，说到Redis，相信很多小伙伴都对它不陌生吧？Redis是一个基于内存的高性能键值存储系统，速度贼快，而且支持多种数据结构，比如字符串、哈希表、列表等等。最重要的是，它提供了原子性的操作指令，比如SETNX（Set if Not Exists），这让我们能够轻松地实现分布式锁！ 让我给你们讲个小故事：有一次我尝试用数据库来做分布式锁，结果发现性能特别差劲，查询锁状态的SQL语句每次都要扫描整个表，效率低得让人抓狂。换了Redis之后，简直像开了挂一样，整个系统都丝滑得不行！Redis这玩意儿不光跑得快，还自带一堆黑科技，像什么过期时间、消息订阅啥的，这些功能简直就是搞分布式锁的神器啊！ 所以，如果你也在纠结选什么工具来做分布式锁，强烈推荐试试Redis！接下来我会结合实际案例给你们展示具体的操作步骤。 --- 3. 实现分布式锁的基本思路 首先，我们要明确分布式锁需要满足哪些条件： 1. 互斥性 同一时刻只能有一个客户端持有锁。 2. 可靠性 即使某个客户端崩溃了，锁也必须自动释放，避免死锁。 3. 公平性 排队等待的客户端应该按照请求顺序获取锁。 4. 可重入性（可选） 允许同一个客户端多次获取同一个锁。 现在我们就来一步步实现这些功能。 示例代码 1：最基本的分布式锁实现 python import redis import time def acquire_lock(redis_client, lock_key, timeout=10): 尝试加锁，设置过期时间为timeout秒 result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_lock(redis_client, lock_key): 使用Lua脚本来保证解锁的安全性 script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 这段代码展示了最基础的分布式锁实现方式。我们用set命令设置了两个参数：一个是NX，意思是“只在key不存在的时候才创建”，这样就能避免重复创建；另一个是EX，给这个锁加了个过期时间，相当于设了个倒计时，万一客户端挂了或者出问题了，锁也能自动释放，就不会一直卡在那里变成死锁啦。最后，解锁的时候我们用了Lua脚本，这样可以保证操作的原子性。 --- 4. 如何解决锁的隔离性问题？ 诶，说到这里，问题来了——如果两个不同的业务逻辑都需要用到同一个锁怎么办？比如订单系统和积分系统都想操作同一个用户的数据，这时候就需要考虑锁的隔离性了。换句话说，我们需要确保不同业务逻辑之间的锁不会互相干扰。 示例代码 2：基于命名空间的隔离策略 python def acquire_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name, timeout=10): 构造带命名空间的锁名称 lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" result = redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=timeout) return bool(result) def release_namespace_lock(redis_client, namespace, lock_name): lock_key = f"{namespace}:{lock_name}" script = """ if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end """ redis_client.eval(script, keys=[lock_key], args=["locked"]) 在这个版本中，我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀，比如orders:place_order和points:update_score。这样一来，不同业务逻辑就可以使用独立的锁，避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化？ 当然啦，现实中的分布式锁并不会总是那么顺利，有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3：使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下，好多用户一起抢同一个东西，场面肯定乱哄哄的对吧？这时候，咱们就让他们老老实实排成一队，然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来，大家就不会互相“打架”了，事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们，通过今天的讨论，我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧？虽然Redis本身已经足够强大，但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等，这些都是非常实用的小技巧。 不过呢，我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大，技术也日新月异的，咱们得不停地充电，学点新鲜玩意儿，试试新招数才行啊！就像今天的分布式锁一样，也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以，保持好奇心，勇于探索未知领域，这才是程序员最大的乐趣所在！ 好了，今天就聊到这里啦，祝大家在编程的路上越走越远！如果有任何疑问或者想法，欢迎随时找我交流哦~

...一切看起来都很顺利，数据导入、索引创建啥的都没问题。但当我尝试对某些节点进行操作时，突然蹦出了这么一行错误： org.elasticsearch.cluster.block.ClusterBlockException: blocked by: [SERVICE_UNAVAILABLE/2/no active shards]; 当时我心里那个急啊！赶紧去查文档，发现这是NodeNotActiveException的表现之一。简单说吧，就好比某个关键的小哥突然“罢工”了，可能是因为它内存不够用，或者网络断了啥的，结果整个团队的工作都乱套了，没法正常运转了。 我当时就纳闷了：“这不是应该自动恢复吗？为啥还要报错呢？”后来才明白，虽然ElasticSearch确实有自我修复机制，但有时候我们需要手动干预才能让它恢复正常。 --- 2. 理解背后的逻辑 为什么会出现这种问题？ 在深入了解之前，我觉得有必要先搞清楚这个异常的根本原因。其实NodeNotActiveException并不是什么特别复杂的概念，它主要出现在以下几种情况： - 节点宕机：某个节点由于硬件故障或者网络问题离线了。 - 磁盘空间不足：如果某个节点的磁盘满了，ElasticSearch会自动将其标记为不可用。 - 配置错误：比如分配给节点的资源不够，导致其无法启动。 对于我来说，问题出在第二个点上——磁盘空间不足。我当时为了省钱，给服务器分配的空间少得可怜，结果没多久就发现磁盘直接爆满，把自己都吓了一跳！于是ElasticSearch很生气，直接把该节点踢出了集群。 --- 3. 解决方案一 扩容磁盘空间 既然问题找到了，那就动手解决吧！首先，我决定先扩展磁盘容量。这一步其实很简单，只要登录服务器，增加磁盘大小就行。具体步骤如下： bash 查看当前磁盘状态 df -h 扩展磁盘（假设你已经购买了额外的存储） sudo growpart /dev/xvda 1 sudo resize2fs /dev/xvda1 完成后记得重启ElasticSearch服务： bash sudo systemctl restart elasticsearch 重启之后，神奇的事情发生了——我的节点重新上线了！不过这里有个小技巧分享给大家：如果你不确定扩容是否成功，可以通过以下命令检查磁盘使用情况： bash df -h 看到磁盘空间变大了，心里顿时舒坦了不少。 --- 4. 解决方案二 调整ElasticSearch配置 当然啦，仅仅扩容还不够，还需要优化ElasticSearch的配置文件。特别是那些容易导致内存不足或磁盘占用过高的参数，比如indices.memory.index_buffer_size和indices.store.throttle.max_bytes_per_sec。修改后的配置文件大概长这样： yaml cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 90% cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: 95% cluster.info.update.interval: 30s 这些设置的意思是告诉ElasticSearch，当磁盘使用率达到85%时开始警告，达到90%时限制写入，超过95%时完全停止操作。这样可以有效避免再次出现类似的问题。 --- 5. 实战演练 代码中的应对策略 除了调整配置，我们还可以通过编写脚本来监控和处理NodeNotActiveException。比如，下面这段Java代码展示了如何捕获异常并记录日志： java import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest; import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse; public class ElasticSearchExample { public static void main(String[] args) { RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))); try { CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index"); CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println("Index created: " + response.isAcknowledged()); } catch (Exception e) { if (e instanceof ClusterBlockException) { System.err.println("Cluster block detected: " + e.getMessage()); } else { System.err.println("Unexpected error: " + e.getMessage()); } } finally { try { client.close(); } catch (IOException ex) { System.err.println("Failed to close client: " + ex.getMessage()); } } } } 这段代码的作用是在创建索引时捕获可能发生的异常，并根据异常类型采取不同的处理方式。如果遇到ClusterBlockException，我们可以选择延迟重试或者其他补偿措施。 --- 6. 总结与反思 成长路上的一课 通过这次经历，我深刻体会到，作为一名开发者，不仅要掌握技术细节，还要学会从实际问题出发，找到最优解。NodeNotActiveException这个错误看着不起眼，但其实背后有不少门道呢！比如说，你的服务器硬件是不是有点吃不消了？集群那边有没有啥小毛病没及时发现？还有啊，咱们平时运维的时候是不是也有点松懈了？这些都是得好好琢磨的地方！ 最后，我想说的是，技术学习的过程就像爬山一样，有时候会遇到陡峭的山坡，但只要坚持下去，总能看到美丽的风景。希望这篇文章能给大家带来一些启发和帮助！如果还有其他疑问，欢迎随时交流哦~

...m();// 1K的数据缓冲byte[] bs = new byte[1024];// 读取到的数据长度int len;// 输出的文件流File sf=new File(savePath);int randomNo=(int)(Math.random()1000000);String filename=urlPath.substring(urlPath.lastIndexOf("/")+1,urlPath.length());//获取服务器上图片的名称filename=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss").format(new Date())+randomNo+filename;//时间+随机数防止重复OutputStream os = new FileOutputStream(sf.getPath()+"\\"+filename);// 开始读取while ((len = is.read(bs)) != -1) {os.write(bs, 0, len);}// 完毕，关闭所有链接os.close();is.close();} 写好后，我们再完善一下JsouPic中的getPic方法。 public static void getPic(String kind) throws Exception {//get请求方式进行请求Document root_doc = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/").get();//获取分页标签，用于获取总页数Elements els = root_doc.select("main .page a");Integer page = Integer.parseInt(els.eq(els.size() - 2).text());for (int i = 1; i < page; i++) {Document document = null;//这里判断的是当前页号是否为1，如果为1就不拼页号，否则拼上对应的页号if (i == 1) {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index.htm").get();} else {document = Jsoup.connect("http://www.netbian.com/" + kind + "/index_" + i + ".htm").get();}File desktop = Download.getDesktop();Download.checkPath(desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);//获取每个分页链接里面a标签的链接，进入链接页面获取当前图拼的大尺寸图片Elements elements = document.select("main .list li a");for (Element element : elements) {String href = element.attr("href");if (href.startsWith("/")) {String picUrl = "http://www.netbian.com" + href;Document document1 = Jsoup.connect(picUrl).get();Elements elements1 = document1.select(".endpage .pic p a img");Download.download(elements1.attr("src"), desktop.getPath() + "\\images\\" + kind);} }} } 在Download类中，我添加了checkPath方法，用于判断目录是否存在，不存在就创建一个。 public static void checkPath(String savePath) throws Exception {File file = new File(savePath);if (!file.exists()){file.mkdirs();} } 最后在mainapp包内创建PullPic类，并添加主方法。 package com.asahi.mainapp;import com.asahi.common.Kind;import com.asahi.common.PrintLog;import com.asahi.utils.JsoupPic;import java.util.Scanner;public class PullPic {public static void main(String[] args) throws Exception {new PullPic().downloadPic();}public void downloadPic() throws Exception {System.out.println("启动程序>>\n请输入所爬取的分类：");Scanner scanner = new Scanner(System.in);String kind = scanner.next();while(!Kind.contains(kind)){System.out.println("分类不存在，请重新输入：");kind = scanner.next();}System.out.println("分类输入正确！");System.out.println("开始下载>>");JsoupPic.getPic(kind);} } 三、成果展示 最终的运行结果如下： 最终的代码已上传到我的github中，点击“我的github”进行查看。 在学习Java爬虫的过程中，我收获了很多，一开始做的时候确实遇到了很多困难，这次写的获取图片也是最基础的，还可以继续深入。本来我想写一个通过多线程来获取图片来着，也尝试着去写了一下，越写越跑偏，暂时先放着不处理吧，等以后有时间再来弄，我想问题应该不大，只是考虑的东西有很多。希望大家多多指点不足，有哪些需要改进的地方，我也好多学习学习๑乛◡乛๑。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39693281/article/details/108463868。 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。

...Hashmap原理 数据库分库分表 MQ相关，为什么kafka这么快，什么是零拷贝？ 小算法题 http和https协议区别，具体原理 四面(Leader) 手画自己项目的架构图，并且针对架构和中间件提问 印象最深的一本技术书籍是什么？ 五面(HR) 没什么过多的问题，主要就是聊了一下自己今后的职业规划，告知了薪资组成体系等等。 插播一条福利！！！最近整理了一套1000道面试题的文档(详细内容见文首推荐文章)，以及大厂面试真题，和最近看的几本书。 需要刷题和跳槽的朋友，这些可以免费赠送给大家，帮忙转发文章，宣传一下，后台私信【面试】免费领取！ 小天：好像问了两次看书的情况诶？现在面试还问这个？ 程序员H：是啊，幸亏之前为了弄懂JVM还看了两本书，不然真不知道说啥了！ 小天：看来，我也要找几本书去看了，感情没看过两本书都不敢跳槽了！ 程序员H：对了，还有简历，告诉你一个捷径 简历尽量写好一些，项目经验突出： 1、自己的知识广度和深度 2、自身的优势 3、项目的复杂性和难度以及指标 4、自己对于项目做的贡献或者优化 程序员H：唉~这还不能走可怎么办呀！你说，我把主管打一顿，是不是马上就可以走了？ 小天：... 查看全文 http://www.taodudu.cc/news/show-3387369.html 相关文章： 阿里菜鸟面经 Java后端开发 社招三年 已拿offer 阿里 菜鸟网络(一面) 2021年阿里菜鸟网络春招实习岗面试分享，简历+面试+面经全套资料！ 阿里菜鸟国际Java研发面经(三面+总结):JVM+架构+MySQL+Redis等 2021年3月29日 阿里菜鸟实习面试（一面）（含部分总结） mongodb 子文档排序_猫鼬101：基础知识，子文档和人口简介 特征工程 计算方法Gauss-Jordan消去法求线性方程组的解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2 带你入门nodejs第一天——node基础语法及使用 python3数据结构_Python3-数据结构 debezium-connect-oracle使用 相关数值分析多种算法代码 android iphone treeview,Android之IphoneTreeView带组指示器的ExpandableListView效果 nginx rewrite功能使用 3-3 OneHot编码 JavaWeb：shiro入门小案例 MySQL的定义、操作、控制、查询语言的用法 MongoDB入门学习(三)：MongoDB的增删查改 赋值、浅复制和深复制解析 以及get/set应用 他是吴恩达导师，被马云聘为「达摩院」首座 Jordan 标准型定理 列主元的Gauss-Jordan消元法-python实现 Jordan 块的几何 若尔当型（The Jordan form） 第七章 其他神经网络类型 解决迁移系统后无法配置启用WindowsRE环境的问题 宝塔面板迁移系统盘/www到数据盘/home 使用vmware vconverter从物理机迁移系统到虚拟机P2V 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_62695120/article/details/124510157。 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。

...riadb 3.登录数据库，查看字符编码mysql -uroot -p输入 \s 查看编码 7. mysql常用命 desc 查看表结构create database 数据库名create table 表名查看如何创建db的show create database 库名 查看如何创建table结构的show create table 表名; 修改mysql的密码set password = PASSWORD('redhat'); 创建mysql的普通用户，默认权限非常低create user zhang@'%' identified by '123456'; 查询mysql数据库中的用户信息use mysql;select host,user,password from user; 7. 给用户添加权限命令 对所有库和所有表授权所有权限grant all privileges on . to 账户@主机名 给zhang用户授予所有权限grant all privileges on . to zhang@'%'; 刷新授权表flush privileges; 8. 给用户添加权限命令 给zhangsan用户授予所有权限grant all privileges on . to zhangsan@'%'; 给与root权限授予远程登录的命令 'centos这是密码随意设置grant all privileges on . to root@'%' identified by '123456'; 此时可以在windows登录linux的数据库 连接服务器的mysqlmysql -uyining -p -h 服务器的地址 9. 数据备份与恢复 导出当前数据库的所有db,到一个文件中1.mysqldump -u root -p --all-databases > /data/AllMysql.dump2.登录mysql 导入数据mysql -u root -p> source /data/AllMysql.dump3.通过命令导入数据 在登录时候，导入数据文件，一样可以写入数据mysql -uroot -p < /data/AllMysql.dump 10. 修改Mariadb存储路径 10.1 首先确定MariaDB数据库能正常运行，确定正常后关闭服务 systemctl stop mariadb 10.2 建立要更改数据存放的目录，如：我这单独分了一个区/data存放MariaDB的数据 mkdir /data/mysql_data chown -R mysql:mysql /data/mysql_data 10.3 复制默认数据存放文件夹到/data/mysql_data cp -a /var/lib/mysql /data/mysql_data 10.4 修改/etc/my.cnf.d/server.cnf vim /etc/my.cnf.d/server.cnf 在[mysqld]标签下添加如下内容 datadir=/data/mysql_data/mysqlsocket=/var/lib/mysql/mysql.sockdefault-character-set=utf8character_set_server=utf8slow_query_log=onslow_query_log_file=/data/mysql_data/slow_query_log.loglong_query_time=2 10.5 配置MariaDB慢查询 touch /data/mysql_data/slow_query_log.logchown mysql:mysql /data/mysql_data/slow_query_log.log 10.6 重启数据库 systemctl start mariadb 10.7 注意： 1、配置文件my.cnf存在，但是修改的并不是my.cnf，而是/etc/my.cnf.d/server.cnf； 2、并没有更改mysql.sock的路径配置； 3、没有修改/etc/init.d/mysql中的内容； 4、没有修改mysql_safe中的内容； 5、增加了数据库的慢查询配置。 11. Mariadb主从复制 11.1 主从库初始化 这条命令可以初始化mysql，删除匿名用户，设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码，初次安装后是没有密码的，直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码：y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户，这个随意，建议删除： y7.拒绝用户远程登录，这个建议开启：n8.删除 test 库，可以保留：n9.重新加载权限表：y 11.2 修改主库配置 [root@mster mysql] grep -Ev "^$|^" /etc/my.cnf.d/server.cnf[server][mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id = 13 一组主从组里的每个id必须是唯一值。推荐用ip位数log-bin= mysql-bin 二进制日志，后面指定存放位置。如果只是指定名字，默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 不区分大小写binlog-format=ROW 二进制日志文件格式log-slave-updates=True slave更新是否记入日志sync-master-info=1 值为1确保信息不会丢失slave-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程，最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字，默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 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。

...，二维数组是一种多维数据结构，用于存储表格形式的数据。在本文的上下文中，二维数组squareSet被用来存储消除类游戏中的方块信息，每个元素是一个子数组，代表一行方块，子数组中的每个元素则表示一个具体方块的信息，如颜色、行列位置等。通过使用二维数组，开发者能够方便地根据行列索引访问和操作每一个方块。 连通图算法 , 在计算机科学中，连通图算法是指处理图论问题的一种方法，通常用于确定图中的节点（或对象）是否通过边（或关系）彼此相连形成一个连通分量。在这篇文章中，作者应用了一个递归实现的连通图算法——checkLinked函数，当玩家鼠标移入某个方块时，该算法会遍历与其颜色相同的相邻方块，检查并收集所有可以消除的连通方块，以便进行后续的计分和动画效果展示。 定时器（Timer） , 定时器是浏览器提供的JavaScript特性之一，允许开发人员设置一段代码在特定时间间隔后执行。在这篇文章描述的游戏开发过程中，定时器被用来实现选中方块的闪烁特效。通过设置一个定时器（例如timer变量），每经过一定的时间间隔（如300毫秒），就改变选中方块的样式属性，使其产生连续的视觉变化，从而达到闪烁的效果。 绝对定位（Absolute Positioning） , 在CSS布局中，绝对定位是一种定位模式，它允许开发人员为元素指定精确的坐标值来决定其在页面上的确切位置，而不是遵循正常的文档流。文章中创建的小方块采用的就是绝对定位方式，确保它们可以根据行列位置准确地放置于游戏画布上，无论其他元素如何变化，这些方块的位置始终保持不变。

...面我们强行将它变成了数据属性描述符 其次，如果我们想监听更加丰富的操作，比如新增属性、删除属性，那么 Object.defineProperty 是无能为力的 所以我们要知道，存储数据描述符设计的初衷并不是为了去监听一个完整的对象 Ps: 原来的对象是 数据属性描述符，通过 Object.defineProperty 变成了 访问属性描述符 2. Proxy基本使用 在ES6中，新增了一个Proxy类，这个类从名字就可以看出来，是用于帮助我们创建一个代理的： 也就是说，如果我们希望监听一个对象的相关操作，那么我们可以先创建一个代理对象（Proxy对象） 之后对该对象的所有操作，都通过代理对象来完成，代理对象可以监听我们想要对原对象进行哪些操作 将上面的案例用 Proxy 来实现一次： 首先，我们需要 new Proxy 对象，并且传入需要侦听的对象以及一个处理对象，可以称之为 handler； const p = new Proxy(target, handler) 其次，我们之后的操作都是直接对 Proxy 的操作，而不是原有的对象，因为我们需要在 handler 里面进行侦听 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue} })console.log(objProxy.name)console.log(objProxy.age)objProxy.name = 'kobe'objProxy.age = 30console.log(obj.name)console.log(obj.age)/ 监听到obj对象的name属性被访问了why监听到obj对象的age属性被访问了18监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的age属性被设置值kobe30/ 2.1 Proxy 的 set 和 get 捕获器 如果我们想要侦听某些具体的操作，那么就可以在 handler 中添加对应的捕捉器（Trap） set 和 get 分别对应的是函数类型 set 函数有四个参数： target：目标对象（侦听的对象） property：将被设置的属性 key value：新属性值 receiver：调用的代理对象 get 函数有三个参数 target：目标对象（侦听的对象） property：被获取的属性 key receiver：调用的代理对象 2.2 Proxy 所有捕获器 (13个) handler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply，它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API，它是一个对象，字面的意思是反射 Reflect 的作用： 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法，有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作，那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢？ 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范，所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数，这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符，让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect，让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系，可以参考 MDN 文档： 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢？它和Proxy是一一对应的，也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean， 如果更新成功，则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性，则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性（不包含继承属性）的数组 （类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响） Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性，和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值，类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数，返回一个 Boolean，如果更新成功，则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符，相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作，同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作，相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作，都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数，它的作用是什么呢？ 如果我们的源对象（obj）有 setter 、getter 的访问器属性，那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理，因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容，但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式？ 先来看一下响应式意味着什么？我们来看一段代码： m 有一个初始化的值，有一段代码使用了这个值； 那么在 m 有一个新的值时，这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制，我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先，执行的代码中可能不止一行代码，所以我们可以将这些代码放到一个函数中： 那么问题就变成了，当数据发生变化时，自动去执行某一个函数； 但是有一个问题：在开发中是有很多的函数的，如何区分一个函数需要响应式，还是不需要响应式呢？ 很明显，下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时，重新执行，做出相应； bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数，它不需要执行任何响应式的操作； // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数？ 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数，就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的，但是这里会存在数据管理的问题： 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性，它们很多属性的变化，都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类，这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数： 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组； class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化： 方式一：通过 Object.defineProperty 的方式（vue2采用的方式）； 方式二：通过 new Proxy 的方式（vue3采用的方式）； 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊，李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊，李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象，用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数： 但是实际开发中我们会有不同的对象，另外会有不同的属性需要管理； 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢？ 在前面我们刚刚学习过 WeakMap，并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖： 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中： 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖； 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象； 那么正确的应该是在哪里收集呢？应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key，那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题： 问题一：如果函数中有用到两次 key，比如 name，那么这个函数会被收集两次 问题二：我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中，因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构： 解决问题一的方法：不使用数组，而是使用 Set 解决问题二的方法：添加一个新的方法，用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的，我们可以创建出来一个函数，针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码，其实就是 Vue3 中的响应式原理： Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构： 在传入对象时，我们可以遍历所有的 key，并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 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...说啊，你正在倒腾一堆数据的时候，完全可以把它切成一小块一小块的，然后让每个线程去负责一块，这样一来，效率直接拉满，干活儿的速度蹭蹭往上涨！ 但是，问题来了：并发编程虽然强大，但它并不是万能药。哎呀，经常会有这样的情况呢——自个儿辛辛苦苦改代码，还以为是在让程序变得更好，结果一不小心，又给它整出了新麻烦，真是“好心办坏事”的典型啊！接下来，我们来看几个具体的例子。 --- 3. 示例一 共享状态的混乱 场景描述： 假设你正在开发一个电商网站，需要统计用户的购买记录。你琢磨着干脆让多线程上阵，给这个任务提速，于是打算让每个线程各管一拨用户的活儿，分头行动效率肯定更高！看起来很合理对不对？ 问题出现： 问题是，当你让多个线程共享同一个变量（比如一个全局计数器），事情就开始变得不可控了。Ruby 的线程可不是完全分开的，这就有点像几个人共用一个记事本，大家都能随便写东西上去。结果就是，这本子可能一会儿被这个写点，一会儿被那个划掉，最后你都不知道上面到底写了啥，数据就乱套了。 代码示例： ruby 错误的代码 counter = 0 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do 100_000.times { counter += 1 } end end threads.each(&:join) puts "Counter: {counter}" 分析： 这段代码看起来没什么问题，每个线程都只是简单地增加计数器。但实际情况却是，输出的结果经常不是期望的500_000，而是各种奇怪的数字。这就好比说，counter += 1 其实不是一步到位的简单操作，它得先“读一下当前的值”，再“给这个值加1”，最后再“把新的值存回去”。问题是，在这中间的每一个小动作，都可能被别的线程突然插队过来捣乱！ 解决方案： 为了避免这种混乱，我们需要使用线程安全的操作，比如Mutex（互斥锁）。Mutex可以确保每次只有一个线程能够修改某个变量。 修正后的代码： ruby 正确的代码 require 'thread' counter = 0 mutex = Mutex.new threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do 100_000.times do mutex.synchronize { counter += 1 } end end end threads.each(&:join) puts "Counter: {counter}" 总结： 这一段代码告诉我们，共享状态是一个雷区。如果你非要用共享变量，记得给它加上锁，不然后果不堪设想。 --- 4. 示例二 死锁的诅咒 场景描述： 有时候，我们会遇到更复杂的情况，比如两个线程互相等待对方释放资源。哎呀，这种情况就叫“死锁”，简直就像两只小猫抢一个玩具，谁都不肯让步，结果大家都卡在那里动弹不得，程序也就这样傻乎乎地停在原地，啥也干不了啦！ 问题出现： 想象一下，你有两个线程，A线程需要获取锁X，B线程需要获取锁Y。想象一下，A和B两个人都想打开两把锁——A拿到了锁X，B拿到了锁Y。然后呢，A心想：“我得等B先把他的锁Y打开，我才能继续。”而B也在想：“等A先把她的锁X打开，我才能接着弄。”结果俩人就这么干等着，谁也不肯先放手，最后就成了“死锁”——就像两个人在拔河，谁都不松手，僵在那里啥也干不成。 代码示例： ruby 死锁的代码 lock_a = Mutex.new lock_b = Mutex.new thread_a = Thread.new do lock_a.synchronize do puts "Thread A acquired lock A" sleep(1) lock_b.synchronize do puts "Thread A acquired lock B" end end end thread_b = Thread.new do lock_b.synchronize do puts "Thread B acquired lock B" sleep(1) lock_a.synchronize do puts "Thread B acquired lock A" end end end thread_a.join thread_b.join 分析： 在这段代码中，两个线程都在尝试获取两个不同的锁，但由于它们的顺序不同，最终导致了死锁。运行这段代码时，你会发现程序卡住了，没有任何输出。 解决方案： 为了避免死锁，我们需要遵循“总是按照相同的顺序获取锁”的原则。比如，在上面的例子中，我们可以强制让所有线程都先获取锁A，再获取锁B。 修正后的代码： ruby 避免死锁的代码 lock_a = Mutex.new lock_b = Mutex.new thread_a = Thread.new do [lock_a, lock_b].each do |lock| lock.synchronize do puts "Thread A acquired lock {lock.object_id}" end end end thread_b = Thread.new do [lock_a, lock_b].each do |lock| lock.synchronize do puts "Thread B acquired lock {lock.object_id}" end end end thread_a.join thread_b.join 总结： 死锁就像一只隐形的手，随时可能掐住你的喉咙。记住，保持一致的锁顺序是关键！ --- 5. 示例三 不恰当的线程池 场景描述： 线程池是一种管理线程的方式，它可以复用线程，减少频繁创建和销毁线程的开销。但在实际使用中，很多人会因为配置不当而导致性能下降甚至崩溃。 问题出现： 假设你创建了一个线程池，但线程池的大小设置得不合理。哎呀，这就好比做饭时锅不够大，菜都堆在那儿煮不熟，菜要是放太多呢，锅又会冒烟、潽得到处都是，最后饭也没做好。线程池也一样，太小了任务堆成山，程序半天没反应；太大了吧，电脑资源直接被榨干，啥事也干不成，还得收拾烂摊子！ 代码示例： ruby 线程池的错误用法 require 'thread' pool = Concurrent::FixedThreadPool.new(2) 20.times do |i| pool.post do sleep(1) puts "Task {i} completed" end end pool.shutdown pool.wait_for_termination 分析： 在这个例子中，线程池的大小被设置为2，但有20个任务需要执行。哎呀，这就好比你请了个帮手，但他一次只能干两件事，其他事儿就得排队等着，得等前面那两件事儿干完了，才能轮到下一件呢！这种情况下，整个程序的执行时间会显著延长。 解决方案： 为了优化线程池的性能，我们需要根据系统的负载情况动态调整线程池的大小。可以使用Concurrent::CachedThreadPool，它会根据当前的任务数量自动调整线程的数量。 修正后的代码： ruby 使用缓存线程池 require 'concurrent' pool = Concurrent::CachedThreadPool.new 20.times do |i| pool.post do sleep(1) puts "Task {i} completed" end end sleep(10) 给线程池足够的时间完成任务 pool.shutdown pool.wait_for_termination 总结： 线程池就像一把双刃剑，用得好可以提升效率，用不好则会成为负担。记住，线程池的大小要根据实际情况灵活调整。 --- 6. 示例四 忽略异常的代价 场景描述： 并发编程的一个常见问题是，线程中的异常不容易被察觉。如果你没有妥善处理这些异常，程序可能会因为一个小错误而崩溃。 问题出现： 假设你有一个线程在执行某个操作时抛出了异常，但你没有捕获它，那么整个线程池可能会因此停止工作。 代码示例： ruby 忽略异常的代码 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do raise "Error in thread {i}" if i == 2 puts "Thread {i} completed" end end threads.each(&:join) 分析： 在这个例子中，当i == 2时，线程会抛出一个异常。哎呀糟糕！因为我们没抓住这个异常，程序直接就挂掉了，别的线程啥的也别想再跑了。 解决方案： 为了防止这种情况发生，我们应该在每个线程中添加异常捕获机制。比如，可以用begin-rescue-end结构来捕获异常并进行处理。 修正后的代码： ruby 捕获异常的代码 threads = [] 5.times do |i| threads << Thread.new do begin raise "Error in thread {i}" if i == 2 puts "Thread {i} completed" rescue => e puts "Thread {i} encountered an error: {e.message}" end end end threads.each(&:join) 总结： 异常就像隐藏在暗处的敌人，稍不注意就会让你措手不及。学会捕获和处理异常，是成为一个优秀的并发编程者的关键。 --- 7. 结语 好了，今天的分享就到这里啦！并发编程确实是一项强大的技能，但也需要谨慎对待。大家看看今天这个例子，是不是觉得有点隐患啊？希望能引起大家的注意，也学着怎么避开这些坑，别踩雷了！ 最后，我想说的是，编程是一门艺术，也是一场冒险。每次遇到新挑战，我都觉得像打开一个神秘的盲盒，既兴奋又紧张。不过呢，光有好奇心还不够，还得有点儿耐心，就像种花一样，得一点点浇水施肥，不能急着看结果。相信只要我们不断学习、不断反思，就一定能写出更加优雅、高效的代码！ 祝大家编码愉快！

...。 原文地址为： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 声明： 原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述 所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。空间复杂度方面，分而治之/hash映射。 海量数据处理的基本方法总结起来分为以下几种： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； 双层桶划分； Bloom filter/Bitmap； Trie树/数据库/倒排索引； 外排序； 分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 前提基础知识： 1 byte= 8 bit。 int整形一般为4 bytes 共32位bit。 2^32=4G。 1G=2^30=10.7亿。 1 分而治之+hash映射+快速/归并/堆排序 问题1 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 分析：50亿64=320G大小空间。 算法思想1：hash 分解+ 分而治之 + 归并 遍历文件a，对每个url根据某种hash规则求取hash(url)/1024，然后根据所取得的值将url分别存储到1024个小文件（a0~a1023）中。这样每个小文件的大约为300M。如果hash结果很集中使得某个文件ai过大，可以在对ai进行二级hash(ai0~ai1024)。 这样url就被hash到1024个不同级别的目录中。然后可以分别比较文件，a0VSb0……a1023VSb1023。求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_map中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_map中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 把1024个级别目录下相同的url合并起来。 问题2 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 解决思想1：hash分解+ 分而治之 +归并 顺序读取10个文件a0~a9，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 b0~b9）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。 找一台内存2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件c0~c9。 对这10个文件c0~c9进行归并排序（内排序与外排序相结合）。每次取c0~c9文件的m个数据放到内存中，进行10m个数据的归并，即使把归并好的数据存到d结果文件中。如果ci对应的m个数据全归并完了，再从ci余下的数据中取m个数据重新加载到内存中。直到所有ci文件的所有数据全部归并完成。 解决思想2： Trie树 如果query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。在这种假设前提下，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。 问题3： 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 类似问题：怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？ 解决思想： hash分解+ 分而治之+归并 顺序读文件中，对于每个词x，按照hash(x)/(10244)存到4096个小文件中。这样每个文件大概是250k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照hash继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件。这样又得到了4096个文件。 下一步就是把这4096个文件进行归并的过程了。（类似与归并排序） 问题4 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 解决思想： hash分解+ 分而治之 + 归并 把这一天访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有2^32个IP。同样可以采用hash映射的方法，比如模1024，把整个大文件映射为1024个小文件。 再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。 然后再在这1024组最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 问题5 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 解决思想： 分而治之 + 归并。 注意TOP10是取最大值或最小值。如果取频率TOP10，就应该先hash分解。 在每台电脑上求出TOP10，采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。 求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。 问题6 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路1 ： hash 分解+ 分而治之 + 归并 2.5亿个int数据hash到1024个小文件中a0~a1023，如果某个小文件大小还大于内存，进行多级hash。每个小文件读进内存，找出只出现一次的数据，输出到b0~b1023。最后数据合并即可。 解决思路2 ： 2-Bitmap 如果内存够1GB的话，采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^322bit=1GB内存。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。 注意，如果是找出重复的数据，可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1，第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据，输出即可。 问题7 一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数中的中数？ 解决思想1 ： hash分解 + 排序 按照升序顺序把这些数字，hash划分为N个范围段。假设数据范围是2^32 的unsigned int 类型。理论上第一台机器应该存的范围为0~(2^32)/N，第i台机器存的范围是(2^32)(i-1)/N~(2^32)i/N。hash过程可以扫描每个机器上的N个数，把属于第一个区段的数放到第一个机器上，属于第二个区段的数放到第二个机器上，…，属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。 然后我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于（N^2）/2，而在第k-1个机器上的累加数小于（N^2）/2，并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中，排在第（N^2）/2-x位。然后我们对第k个机器的数排序，并找出第（N^2）/2-x个数，即为所求的中位数的复杂度是O（N^2）的。 解决思想2： 分而治之 + 归并 先对每台机器上的数进行排序。排好序后，我们采用归并排序的思想，将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第（N^2）/2个便是所求。复杂度是O（N^2 lgN^2）的。 2 Trie树+红黑树+hash_map 这里Trie树木、红黑树或者hash_map可以认为是第一部分中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路： 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据，现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据，可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串，其中有些是重复的，需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现？ 解决思路：trie树。 这题用trie树比较合适，hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。 解决思路： trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(nlen)（len表示单词的平准长度）。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度，是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但是如果去除重复和，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 ： trie树 + 堆排序 采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy，就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G，内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。 解决思路： bitmap 8位最多99 999 999，需要100M个bit位，不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上，所以只需要99M个Bit==12MBytes，这样，就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路：2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，00表示未出现，01表示出现一次，10表示出现2次及以上，11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候，如果对应位置的值是00，则将其置为01；如果是01，将其置为10；如果是10，则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map，都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 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。

...被加载执行的用户进程数据段所对应的全局描述符号给显示到桌面上，上面代码执行后情况如下： 我们看到，在控制台中执行hlt命令后，内核加载了用户进程，同时在控制台下方输出了一个字符串，也就是0x1E,这个数值对应的就是当前运行用户进程其数据段对应的全局描述符号。一旦有这个信息之后，另一个进程就可以有机可乘了。 接着我们在本地目录创建一个新文件叫crack.c,其内容如下： void main() {char p = (char)0x123;p[0] = 'c';p[1] = 'r';p[2] = 'a';p[3] = 'c';p[4] = 'k';p[5] = 0;} 它的目的简单，就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile，使得内核编译时，能把crack.c编译成二进制文件： CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下，把api_call.asm拷贝一份，并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同，只不过稍微有那么一点点改变，例如： BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意，语句： mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E，这两句汇编的作用是，把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了！于是在crack.c中，它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串！ 完成上面代码后，我们在java项目中，增加代码，一是用来编译crack进程，而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中，将代码做如下添加： public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中，我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起，编译成二进制文件crack.bat，在makeFllopy中，我们把编译后的crack.bat二进制数据读入，并把它写入到虚拟磁盘中，当系统运行起来后，可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后，回到内核的C语言部分，也就是write_vga_desktop.c做一些修改，在kernel_api函数中，修改如下： int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中，if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin，也就是当用户进程关闭窗口时，我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上，在console_task控制台进程主函数中，我们增加了对命令crack的响应，当用户在控制台上输入命令”crack”时，将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后，编译内核，然后用虚拟机将内核加载，系统启动后，我们现在一个控制台中输入hlt，先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口，在其中输入crack，运行crack程序： 接着把点击tab键，把焦点恢复到窗口task_a，然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口，把输入焦点切换到该控制台，然后再次点击tab键，把执行权限提交给运行hlt命令的控制台，此时点击回车，介绍用户进程启动的窗口，结果情况如下： 此时我们可以看到，运行hlt命令，执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时，写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据，也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底，蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢，这就得使用CPU提供的LDT机制，也就是局部描述符表，该机制的使用，我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试，请参看视频： 更详细的讲解和代码调试演示过程，请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息，包括操作系统，编译器，面试算法，机器学习，人工智能，请关照我的公众号： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 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。

...back：接收IMU数据，将IMU数据存到imu_msg_buffer中，这里只会利用开头200帧IMU数据进行静止初始化，不做其他处理。featureCallback：接收双目特征，进行后端处理。利用IMU进行EKF Propagation，利用双目特征进行EKF Update。静止初始化(initializeGravityAndBias)：将前200帧加速度和角速度求平均, 平均加速度的模值g作为重力加速度, 平均角速度作为陀螺仪的bias, 计算重力向量(0,0,-g)和平均加速度之间的夹角(旋转四元数), 标定初始时刻IMU系与world系之间的夹角. 因此MSCKF要求前200帧IMU是静止不动的 sudo apt-get install libsuitesparse-devcd ~/catkin_ws/srcgit clone KumarRobotics/msckf_viocd ..catkin_make --pkg msckf_vio --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release激活环境变量很关键source /devel/setup.bashroslaunch msckf_vio msckf_vio_euroc.launch注意文件路径rosrun rviz rviz -d rviz/rviz_euroc_config.rviz (改成你自己的rviz文件)rosbag play ~/data/euroc/MH_04_difficult.bag(改成你自己的rosbag文件) 可以看到，s_msckf的输出是没有轨迹的，可以增加如下脚本，将/odom存为/path，在rviz订阅即可可视化轨迹 脚本来自其issue：https://github.com/KumarRobotics/msckf_vio/issues/13 !/usr/bin/env pythonimport rospyfrom nav_msgs.msg import Odometry, Pathfrom geometry_msgs.msg import PoseStampedclass OdomToPath:def __init__(self):self.path_pub = rospy.Publisher('/slz_path', Path, latch=True, queue_size=10)self.odom_sub = rospy.Subscriber('/firefly_sbx/vio/odom', Odometry, self.odom_cb, queue_size=10)self.path = Path()def odom_cb(self, msg):cur_pose = PoseStamped()cur_pose.header = msg.headercur_pose.pose = msg.pose.poseself.path.header = msg.headerself.path.poses.append(cur_pose)self.path_pub.publish(self.path)if __name__ == '__main__':rospy.init_node('odom_to_path')odom_to_path = OdomToPath()rospy.spin() 或者增加一个draw_path的功能包： cpp为： include <stdio.h>include <stdlib.h>include <unistd.h>include <ros/ros.h>include <ros/console.h>include <nav_msgs/Path.h>include <std_msgs/String.h>include <nav_msgs/Odometry.h>include <geometry_msgs/Quaternion.h>include <geometry_msgs/PoseStamped.h>nav_msgs::Path path;ros::Publisher path_pub;ros::Subscriber odomSub;ros::Subscriber odom_raw_Sub;void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& odom){geometry_msgs::PoseStamped this_pose_stamped;this_pose_stamped.header= odom->header;this_pose_stamped.pose = odom->pose.pose;//this_pose_stamped.pose.position.x = odom->pose.pose.position.x;//this_pose_stamped.pose.position.y = odom->pose.pose.position.y;//this_pose_stamped.pose.orientation = odom->pose.pose.orientation;//this_pose_stamped.header.stamp = ros::Time::now();//this_pose_stamped.header.frame_id = "world";//frame_id 是消息中与数据相关联的参考系id，例如在在激光数据中，frame_id对应激光数据采集的参考系 path.header= this_pose_stamped.header;path.poses.push_back(this_pose_stamped);//path.header.stamp = ros::Time::now();//path.header.frame_id= "world";path_pub.publish(path);//printf("path_pub ");//printf("odom %.3lf %.3lf\n",odom->pose.pose.position.x,odom->pose.pose.position.y);}int main (int argc, char argv){ros::init (argc, argv, "showpath");ros::NodeHandle ph;path_pub = ph.advertise<nav_msgs::Path>("/trajectory",10, true);odomSub = ph.subscribe<nav_msgs::Odometry>("/firefly_sbx/vio/odom", 10, odomCallback);//ros::Rate loop_rate(50);while (ros::ok()){ros::spinOnce(); // check for incoming messages//loop_rate.sleep();}return 0;} cmakelists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)project(draw) Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer add_compile_options(-std=c++11) Find catkin macros and libraries if COMPONENTS list like find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS xyz) is used, also find other catkin packagesfind_package(catkin REQUIRED COMPONENTSgeometry_msgsroscpprospystd_msgsmessage_generation)catkin_package( INCLUDE_DIRS include LIBRARIES learning_communicationCATKIN_DEPENDS geometry_msgs roscpp rospy std_msgs message_runtime DEPENDS system_lib) Build include_directories(include${catkin_INCLUDE_DIRS})add_executable(draw_path draw.cpp)target_link_libraries(draw_path ${catkin_LIBRARIES}) package.xml <?xml version="1.0"?><package><name>draw</name><version>0.0.0</version><description>The learning_communication package</description><!-- One maintainer tag required, multiple allowed, one person per tag --><!-- Example: --><!-- <maintainer email="jane.doe@example.com">Jane Doe</maintainer> --><maintainer email="hcx@todo.todo">hcx</maintainer><!-- One license tag required, multiple allowed, one license per tag --><!-- Commonly used license strings: --><!-- BSD, MIT, Boost Software License, GPLv2, GPLv3, LGPLv2.1, LGPLv3 --><license>TODO</license><!-- Url tags are optional, but multiple are allowed, one per tag --><!-- Optional attribute type can be: website, bugtracker, or repository --><!-- Example: --><!-- <url type="website">http://wiki.ros.org/learning_communication</url> --><!-- Author tags are optional, multiple are allowed, one per tag --><!-- Authors do not have to be maintainers, but could be --><!-- Example: --><!-- <author email="jane.doe@example.com">Jane Doe</author> --><!-- The _depend tags are used to specify dependencies --><!-- Dependencies can be catkin packages or system dependencies --><!-- Examples: --><!-- Use build_depend for packages you need at compile time: --><!-- <build_depend>message_generation</build_depend> --><!-- Use buildtool_depend for build tool packages: --><!-- <buildtool_depend>catkin</buildtool_depend> --><!-- Use run_depend for packages you need at runtime: --><!-- <run_depend>message_runtime</run_depend> --><!-- Use test_depend for packages you need only for testing: --><!-- <test_depend>gtest</test_depend> --><buildtool_depend>catkin</buildtool_depend><build_depend>geometry_msgs</build_depend><build_depend>roscpp</build_depend><build_depend>rospy</build_depend><build_depend>std_msgs</build_depend><run_depend>geometry_msgs</run_depend><run_depend>roscpp</run_depend><run_depend>rospy</run_depend><run_depend>std_msgs</run_depend><build_depend>message_generation</build_depend><run_depend>message_runtime</run_depend><!-- The export tag contains other, unspecified, tags --><export><!-- Other tools can request additional information be placed here --></export></package> vins_fusion: 双目vio等多系统 mkdir -p vins-catkin_ws/srccd vins-catkin_ws/srcgit clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion.gitcd ..catkin_makesource devel/setup.bash按照readme 3.1 Monocualr camera + IMUroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag 3.2 Stereo cameras + IMUroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag 3.3 Stereo camerasroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/euroc.gif" width = 430 height = 240 /> 4. KITTI Example 4.1 KITTI Odometry (Stereo)Download [KITTI Odometry dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take sequences 00 for example,Open two terminals, run vins and rviz respectively. (We evaluated odometry on KITTI benchmark without loop closure funtion)roslaunch vins vins_rviz.launch(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yamlrosrun vins kitti_odom_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/sequences/00/ 4.2 KITTI GPS Fusion (Stereo + GPS)Download [KITTI raw dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take [2011_10_03_drive_0027_synced](https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_10_03_drive_0027/2011_10_03_drive_0027_sync.zip) for example.Open three terminals, run vins, global fusion and rviz respectively. Green path is VIO odometry; blue path is odometry under GPS global fusion.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins kitti_gps_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_raw/kitti_10_03_config.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/2011_10_03_drive_0027_sync/ rosrun global_fusion global_fusion_node<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/kitti.gif" width = 430 height = 240 /> 5. VINS-Fusion on car demonstrationDownload [car bag](https://drive.google.com/open?id=10t9H1u8pMGDOI6Q2w2uezEq5Ib-Z8tLz) to YOUR_DATASET_FOLDER.Open four terminals, run vins odometry, visual loop closure(optional), rviz and play the bag file respectively. Green path is VIO odometry; red path is odometry under visual loop closure.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/car.bag 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/slzlincent/article/details/104364909。 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。

...，只向目标发出SYN数据包，如果收到SYN/ACK响应包就认为目标端口正在监听，并立即断开连接;否则认为目标端口并未开放。-sT：TCP连接扫描，这是完整的TCP扫描方式(默认扫描类型)，用来建立一个TCP连接，如果成功则认为目标端口正在监听服务，否则认为目标端口并未开放。-sF：TCP的FIN扫描，开放的端口会忽略这种数据包，关闭的端口会回应RST数据包。许多防火墙只对SYN数据包进行简单过滤，而忽略了其他形式的TCP attack 包。这种类型的扫描可间接检测防火墙的健壮性。-sU：UDP扫描，探测目标主机提供哪些UDP服务，UDP扫描的速度会比较慢。-sP：ICMP扫描，类似于ping检测，快速判断目标主机是否存活，不做其他扫描。-P0：跳过ping检测，这种方式认为所有的目标主机是存活的，当对方不响应ICMP请求时，使用这种方式可以避免因无法 ping通而放弃扫描。 总结： 1.账号基本安全措施：系统账号处理、密码安全控制、命令历史清理、自动注销 2.用户切换与提权（su、sudo） 3.开关机安全控制（BIOS引导设置、禁止Ctrl+Alt+Del快捷键、GRUB菜单设置密码） 4.终端控制 5.弱口令检测——John the Ripper 6.端口扫描——namp 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_67474417/article/details/123982900。 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、建模背景及目的及数据源说明 二、描述性分析 2.1 连续自变量与连续因变量的相关性分析 2.2 二分类变量与连续变量的相关性分析 2.3 多分类变量与连续变量的相关性分析 三、模型建立与诊断 3.1 一元线形回归及模型解读 3.2 残差可视化分析 3.3 多元线性回归 一、建模背景及目的及数据源说明 本案例数据来源于常国珍等人的《Python数据科学》一书第7章中的信用卡公司客户申请信息（年龄、收入、地区等信息）以及已有开卡客户的申请信息和信用卡消费信息数据，案例希望通过对该数据的分析和建模，根据已有的开卡用户的用户信息和消费来线形回归模型，来预测未开卡用户的消费潜力。数据下载见如下链https://download.csdn.net/download/baidu_26137595/85101874 数据读入及示例： raw = pd.read_csv('./data/creditcard_exp.csv', skipinitialspace = True)raw.head() 数据字段及说明： Acc： 是否开卡， 为0说明未开卡，对应的 avg_exp 为NaN；为1说明已开卡，对应avg_exp有值 avg_exp： 月均信用卡支出 avg_exp_ln：月均信用卡支出的对熟 gender : 性别 Ownrent： 是否自有住房 Selfempl： 是否自谋职业 Income：收入 dist_home_val： 所住小区均价 w dist_avg_income： 当地人均收入 age2： 年龄的平方 high_avg： 高出当地平均收入 edu_class：教育等级，0、1、2、3 依次是小学、初中、高中、大学 二、描述性分析 首先可筛选Acc为1的数据，分别以avg_exp为因变量，其余变量为自变量进行数据探索，主要是发现自变量和因变量是否有线形关系。 raw_1 = raw[raw['Acc'] == 1] 2.1 连续自变量与连续因变量的相关性分析 首先对连续变量和目标变量进行相关性分析，因变量avg_exp为连续变量，一般可以用相关系数来看其线形相关性。 cons_vasr = ['avg_exp', 'avg_exp_ln', 'Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income', 'age2', 'high_avg']raw_1[cons_vasr].corr()vg']].corr() 结果如下，可以看到收入 Income 和当地人均收入 dist_avg_income这两个变量和avg_exp月均信用卡支出有较强的相关性，同时观察自变量间的相关性可发现人均收入 Income 和当地人均收入 dist_avg_income 之间也有较强的相关性，相关系数为0.99，说明接下来我们可以把这两个变量加入模型，但要注意可能会存在多重共线性。 2.2 二分类变量与连续变量的相关性分析 分类变量和连续变量之间的相关性可以用t检验进行，接下来以是否自有住房 Ownrent 变量 和 月均收入之间进行相关性检验。首先查看Ownrent 不同取值的数量以及avg_exp均值分布情况如何： pd.pivot_table(raw_1, values = ['avg_exp'], index = ['Ownrent'], aggfunc = {'avg_exp': ['count', np.mean]}) 接着分别对 Ownrent 为0、1的 avg_exp 进行t检验： import scipy.stats as st 引入scipy.stats进行t检验 创建变量Ownrent_0 = raw_1[raw_1['Ownrent'] == 0]['avg_exp'].valuesOwnrent_1 = raw_1[raw_1['Ownrent'] == 1]['avg_exp'].valuesst.ttest_ind(Ownrent_0, Ownrent_1, equal_var = True) p值为0.01 < 0.05，可以拒绝原假设，即认为是否自有住房和月均信用卡支出是相关的。 2.3 多分类变量与连续变量的相关性分析 多分类变量和连续变量之间的相关性检验可以用多次t检验进行，但较为繁琐，用方差分析进行快速检验相关性，然后再运用多重检验查看具体是哪些处理之间存在差异。以教育水平edu_class为例进行分析，同理首先查看分布 raw_1.pivot_table(index = 'edu_class', values = ['avg_exp'], aggfunc={'avg_exp': ['count', np.mean]}) 可以看到不同教育水平之间消费水平有明显差异，接下来通过方差分析进行检验差异是否明显。 from statsmodels.stats.anova import anova_lm 引入anova_lm进行方差分析from ststsmodels.stats.formula import ols 引入ols进行线性回归建模lm = ols('avg_exp~C(edu_class)', data = raw_1).fit() C(edu_class) 将数值型的变量指定为分类型anova_lm(lm, typ = 2) 可以看到不同教育水平之间的月均消费支出之间的差异是显著的，继续用多重检验来看哪些处理之间是显著的。 from statsmodels.stats.multicomp import MultiComparison 引入MultiComparison进行tukey多重检验mc = MultiComparison(raw_1['avg_exp'],raw_1['edu_class'])tukey_result = mc.tukeyhsd(alpha = 0.5)print(tukey_result) 结果是每个处理之间因变量差异的显著性，最后一列reject都为True说明各组之间均存在显著差异。 三、模型建立与诊断 3.1 一元线性回归及模型解读 以Income为自变量，以avg_exp为因变量建立一元线形回归并对模型结果进行解释 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit()print(lm_1.summary()) 首先从第一部分可以看到R^2为0.454，整个模型的F检验p值小于0.05，说明模型通过显著性检验。 其次模型结果的第二块也表明自变量和截距也通过显著性检验。 最后一部分主要是对残差进行检验，左侧Omnibus、Prob(Omnibus)主要是对偏度Skew和峰度Kurtosis进行检验，正态分布的偏度为0，峰度为3，模型的Prob(Omnibus)值为0.156大于0.05，说明不能拒绝残差符合正态分布。 右侧Durbin-Watson主要是对残差的自相关性进行检（改检验可表示为，为残差之间的相关系数），Durbin-Watson的取值范围是0-4，越接近2说明残差不存在自相关性，越接近0说明存在正相关，越接近4说明存在负相关性。 右侧Jarque-Bera (JB)、Prob(JB)是对残差正态性检验，可以用来判断残差是否符合正态分布，本案例中Prob(JB)值为0.173 > 0.05，基不能拒绝残差服从正态分布。 右侧Cond. No.是多重共线性检验，该值越大，共线性越严重。 整体上看模型虽然拟合效果没那么好，但是显著性通过了检验。接下来看一下模型具体的系数，Income的系数为97.7说明模型收入越高信用卡消费越高，是符合业务预期的。 3.2 残差可视化分析 接下来对残差进一步进行可视化分析，主要看残差是否满足以下几个假定，并尝试通过对自变量、因变量进行调整来优化模型。首先来回顾一下残差需要满足的几个假定： a.残差的要服从均值为0，方差为的正态分布； b.残差之间要相互独立 c.残差和自变量没有相关性 （1）通过残差图进行模型优化 模型avg_exp ~ Income的自变量与残差分布图、残差qq图、模型拟合情况图即自变量与因变量及其预测值的图像 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit() 建模raw_1['resid_1'] = lm_1.resid 模型残差raw_1['resid_1_rank'] = raw_1['resid_1'].rank(ascending = False, pct = True) 计算残差的百分位数raw_1['pred_1'] = lm_1.predict() 添加预测值plt.figure(figsize = (20, 6)) 自变量与残差分布图ax1 = plt.subplot(131)ax1.scatter('Income', 'resid', data = raw_1)ax1.set_title('Income & resid') 残差的qq图ax2 = plt.subplot(132)stats.probplot(raw_1['resid_1_rank'], dist = 'norm', plot = ax2) 模型拟合情况图，自变量与因变量以及模型预测值ax3 = plt.subplot(133)ax3.scatter('Income', 'avg_exp', data = raw_1)ax3.plot('Income', 'pred_1', data = raw_1, color = 'red')ax3.legend()ax3.text(12, 1920, 'pred func R^2: %.2f'% lm_1.rsquared)ax3.set_title('Income & avg_exp') 从第一个自变量和残差散点图可以看出，残差基本符合对称分布，但随着自变量增大，残差也在变大，存在方差不齐的情况。第二个图残差的qq图可以看出，残差近似正态分布。第三个图可以看模型的拟合效果并不是很好，R^2只有0.45。对avg_exp取对数，能够改善预测值越大残差越大的情况，但由于只对因变量取对数导致模型不好解释，对自变量Income同时取对数，代码和以上类似，只是改变因变量和自变量形式而已，以下是残差图，可以看到残差的异方差现象被有效的抑制，并且R^2也得到了提高。 （2）通过残差图发现强影响点 仔细观察以上图像结果，左下侧有两个较为异常的数据，对模型的拟和效果有较大的影响， 对于这种影响较大的可将其进行删除并重新建模： 计算学生化残差raw_1['resid_t'] = (raw_1['resid_2'] - raw_1['resid_2'].mean())/raw_1['resid_2'].std() raw_1[abs(raw_1['resid_t']) > 2] 将残差大于2的筛选出来 将强影响点删除后，得到的结果如下，模型结果更稳定。 3.3 多元线性回归 上一篇文章有说到多重共线性会对模型产生致命的影响，用方差膨胀因子来处理的话会非常繁琐。通过正则化处理如Lasso回归，能够产生某些严格等于0的系数，从而达到变量筛选的目的。接下来以Lasso为例，首先用LassoCV来找到最优的alpha。由于statsmodels中的ols的fit_regularized方法没有很好的实现，所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图，来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大，系数不断在减小，有些系数会优先收缩为0，再继续增大时所欲系数都会为0，通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来，可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比，当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 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。

...太低。 ·借助额外的数据结构描述这种引用关系，例如使用类似位图（bitmap）的方法，记录A和B的内存块之间的引用关系，用一个位来描述一个字，假设在32位机器上（一个字为32位），需要32KB（32KB×32=1M）的空间来描述一个分区。那么我们就可以在这个对象ObjA所在分区A里面添加一个额外的指针，这个指针指向另外一个分区B的位图，如果我们可以把对象ObjA和指针关系进行映射，那么当访问ObjA的时候，顺便访问这个额外的指针，从这个指针指向的位图就能找到被ObjA引用的分区B对应的内存块。通常我们只需要判定位图里面对应的位是否有1，有的话则认为发生了引用。 class CardTable: public CHeapObj<mtGC> {friend class VMStructs;public:typedef uint8_t CardValue;// All code generators assume that the size of a card table entry is one byte.// They need to be updated to reflect any change to this.// This code can typically be found by searching for the byte_map_base() method.STATIC_ASSERT(sizeof(CardValue) == 1);protected:// The declaration order of these const fields is important; see the// constructor before changing.const MemRegion _whole_heap; // the region covered by the card tableconst size_t _page_size; // page size used when mapping _byte_mapsize_t _byte_map_size; // in bytesCardValue _byte_map; // the card marking arrayCardValue _byte_map_base;// Some barrier sets create tables whose elements correspond to parts of// the heap; the CardTableBarrierSet is an example. Such barrier sets 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。

...定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 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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"确定-----找到(windows)security center 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。