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Spark
...开反向加速器似的! 解决办法也很简单——要么增加节点的内存配置,要么减少需要缓存的数据规模。当然,这需要根据实际情况权衡利弊。 2.2 序列化方式的选择不当 另一个容易被忽视的问题是序列化方式的选择。Spark提供了多种序列化机制,包括JavaSerializer、KryoSerializer等。不同的序列化方式会影响数据的大小以及读取效率。 我曾经试过直接使用默认的JavaSerializer,结果发现性能非常差。后来改用了KryoSerializer之后,才明显感觉到速度有所提升。话说回来啊,用 KryoSerializer 的时候可别忘了先给所有要序列化的类都注册好,不然程序很可能就“翻车”报错啦! java import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; public class MyRegistrator implements KryoRegistrator { @Override public void registerClasses(Kryo kryo) { kryo.register(MyClass.class); // 注册其他需要序列化的类... } } 然后在SparkConf中设置: java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator"); 2.3 缓存时机的选择失误 还有一个关键点在于缓存的时机。有些人一启动任务就赶紧给数据加上.cache(),觉得这样数据就能一直乖乖待在内存里,不用再费劲去读了。但实际上,这种做法并不总是最优解。 比如,在某些情况下,数据可能只会在特定阶段被频繁访问,而在其他阶段则很少用到。要是你提前把这部分数据缓存了,不光白白占用了宝贵的内存空间,搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢! 因此,合理规划缓存策略非常重要。比如说,在某个任务快开始了,你再随手调用一下.cache()这个方法,这样就能保证数据乖乖地待在内存里,别到时候卡壳啦! 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存? 接下来,我想分享几个具体的案例,帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1:简单的词频统计 假设我们有一个文本文件,里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率,我们可以先将文件内容缓存起来,然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中,.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次,并且可以被后续的操作共享。其实嘛,要是没用缓存的话,每次你调用flatMap或者map的时候,都得重新去原始数据里翻一遍,这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的,纯属给自己找麻烦啊! 案例2:多步骤处理流程 有时候,一个任务可能会涉及到多个阶段的处理,比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下,合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步:将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步:缓存中间结果 words.cache() 第三步:统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里,我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法,目的是为了保留中间结果,方便后续步骤复用。要是不这么干啊,那每走一步都得把上一步的算一遍,想想就费劲,效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论,相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升,但也并非万能药。其实啊,要想把它用得溜、用得爽,就得先搞懂它是怎么工作的,再根据具体的情况去灵活调整。不然的话,它的那些本事可就都浪费啦! 未来,随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进,相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿,咱们做开发的嘛,就得有颗永远好奇的心!就跟追剧似的,新技术一出就得赶紧瞅两眼,说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦,多学点东西总没错,说不定哪天就能整出个大招儿来! 最后,感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流!让我们一起努力,共同进步吧!
2025-05-02 15:46:14
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素颜如水
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...Java-ES仿京东实战</title><link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/></head><body class="pg"><div class="page" id="app"><div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market "><!-- 头部搜索 --><div id="header" class=" header-list-app"><div class="headerLayout"><div class="headerCon "><!-- Logo--><h1 id="mallLogo"><img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt=""></h1><div class="header-extra"><!--搜索--><div id="mallSearch" class="mall-search"><form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix"><fieldset><legend>天猫搜索</legend><div class="mallSearch-input clearfix"><div class="s-combobox" id="s-combobox-685"><div class="s-combobox-input-wrap"><input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="java" id="mq"class="s-combobox-input" aria-haspopup="true"></div></div><button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button></div></fieldset></form><ul class="relKeyTop"><li><a>狂神说Java</a></li><li><a>狂神说前端</a></li><li><a>狂神说Linux</a></li><li><a>狂神说大数据</a></li><li><a>狂神聊理财</a></li></ul></div></div></div></div></div><el-button @click="download" id="download">下载</el-button><!-- <el-button @click="concurrenceDownload" >并发下载测试</el-button>--><el-button @click="stop">停止</el-button><el-button @click="start">开始</el-button>{ {fileFinalOffset} }{ {contentList} }<el-progress type="circle" :percentage="percentage"></el-progress></div><!--前端使用Vue,实现前后端分离--><script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script><script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script><!-- 引入样式 --><link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css"><!-- 引入组件库 --><script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"></script><script>new Vue({ el: 'app',data: {keyword: '', //搜索关键字results: [] ,//搜索结果percentage: 0, // 下载进度filesCurrentPage:0,//文件开始偏移量fileFinalOffset:0, //文件最后偏移量stopRecursiveTags:true, //停止递归标签,默认是true 继续进行递归contentList: [], // 文件流数组breakpointResumeTags:false, //断点续传标签,默认是false 不进行断点续传temp:[],fileMap:new Map(),timer:null, //定时器名称},methods: {//根据关键字搜索商品信息searchKey(){var keyword=this.keyword;axios.get('/search/JD/search/'+keyword+"/1/10").then(res=>{this.results=res.data;//绑定数据console.log(this.results)console.table(this.results)})},//停止下载stop(){//改变递归标签为falsethis.stopRecursiveTags=false;},//开始下载start(){//重置递归标签为true 最后进行合并this.stopRecursiveTags=true;//重置断点续传标签this.breakpointResumeTags=true;//重新调用下载方法this.download();},// 分段下载需要后端配合download() {// 下载地址const url = "/down?fileName="+this.keyword.trim()+"&drive=E";console.log(url)const chunkSize = 1024 1024 50; // 单个分段大小,这里测试用100Mlet filesTotalSize = chunkSize; // 安装包总大小,默认100Mlet filesPages = 1; // 总共分几段下载//计算百分比之前先清空上次的if(this.percentage==100){this.percentage=0;}let sentAxios = (num) => {let rande = chunkSize;//判断是否开启了断点续传(断点续传没法并行-需要上次请求的结果作为参数)if (this.breakpointResumeTags){rande = ${Number(this.fileFinalOffset)+1}-${num chunkSize + 1};}else {if (num) {rande = ${(num - 1) chunkSize + 2}-${num chunkSize + 1};} else {// 第一次0-1方便获取总数,计算下载进度,每段下载字节范围区间rande = "0-1";} }let headers = {range: rande,};axios({method: "get",url: url.trim(),async: true,data: {},headers: headers,responseType: "blob"}).then((response) => {if (response.status == 200 || response.status == 206) {//检查了下才发现,后端对文件流做了一层封装,所以将content指向response.data即可const content = response.data;//截取文件总长度和最后偏移量let result= response.headers["content-range"].split("/");// 获取文件总大小,方便计算下载百分比filesTotalSize =result[1];//获取最后一片文件位置,用于断点续传this.fileFinalOffset=result[0].split("-")[1]// 计算总共页数,向上取整filesPages = Math.ceil(filesTotalSize / chunkSize);// 文件流数组this.contentList.push(content);// 递归获取文件数据(判断是否要继续递归)if (this.filesCurrentPage < filesPages&&this.stopRecursiveTags==true) {this.filesCurrentPage++;//计算下载百分比 当前下载的片数/总片数this.percentage=Number((this.contentList.length/filesPages)100).toFixed(2);sentAxios(this.filesCurrentPage);//结束递归return;}//递归标签为true 才进行下载if (this.stopRecursiveTags){// 文件名称const fileName =decodeURIComponent(response.headers["fname"]);//构造一个blob对象来处理数据const blob = new Blob(this.contentList);//对于<a>标签,只有 Firefox 和 Chrome(内核) 支持 download 属性//IE10以上支持blob但是依然不支持downloadif ("download" in document.createElement("a")) {//支持a标签download的浏览器const link = document.createElement("a"); //创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法,记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载!',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-19 08:12:45
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...de是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性,但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题,FFI Navigator就这样诞生了,作者仍然是陈天奇博士。 安装方式如下: 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install vscode需要安装FFI Navigator插件,直接搜索安装即可(安装到服务器端)。 最后需要在.vscode/setting.json进行配置,内容如下: {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} } 更详细内容可以参考项目链接。 结束语 对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置,这里不再详细的介绍了,感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-12 20:04:26
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Kafka
...--- 4. 实战演练 从零搭建一个Kafka环境 说了这么多理论,咱们来实际操作一下吧!假设我们要搭建一个简单的Kafka环境,用来收集用户的登录日志。 4.1 安装Kafka和Zookeeper 首先,我们需要安装Kafka和Zookeeper。可以从官网下载最新的二进制包,解压后按照文档配置即可。 bash 下载Kafka wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz 解压 tar -xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz 4.2 创建主题和消费者 接下来,我们创建一个名为login_logs的主题,并启动一个消费者来监听消息。 bash 创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic login_logs 启动消费者 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login_logs --from-beginning 4.3 生产消息 最后,我们可以编写一个简单的Java程序来生产消息。 java import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("login_logs", "key" + i, "value" + i)); } producer.close(); } } 这段代码会向login_logs主题发送10条消息,每条消息都有一个唯一的键和值。 --- 5. 总结 Kafka的魅力在于细节 好了,到这里咱们的Kafka之旅就告一段落了。通过这篇文章,我希望大家能更好地理解Kafka的命名规范和组织结构。Kafka为啥这么牛?因为它在设计的时候真是把每个小细节都琢磨得特别透。就像给主题起名字吧,分个区啦,还有消费者组怎么配合干活儿,这些地方都能看出人家确实是下了一番功夫的,真不是随便凑合出来的! 当然,Kafka的学习之路还有很多内容需要探索,比如监控、调优、安全等等。其实我觉得啊,只要你把命名的规矩弄明白了,东西该怎么放也心里有数了,那你就算是走上正轨啦,成功嘛,它就已经在向你招手啦!加油吧,朋友们! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问,欢迎随时交流哦!
2025-04-05 15:38:52
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彩虹之上
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...源项目也提供了强大的解决方案。例如,Apollo拥有丰富的定时任务调度策略以及灵活的分片、依赖处理机制,能够有效应对高并发场景下的定时任务管理需求。 与此同时,云原生环境下的Kubernetes CronJob也是一个值得关注的方向。CronJob作为Kubernetes的一部分,可以根据Cron表达式在集群中调度容器化的定时任务,实现了与容器编排平台的高度集成。 此外,在深入研究定时任务原理时,可以追溯到操作系统级别的定时器和调度算法,如Linux系统的timerfd和POSIX信号定时器机制,这些底层技术为上层应用提供精确且高效的定时服务。 总之,随着技术的演进与发展,Java定时任务的实现方式日趋丰富多样,开发者应根据实际应用场景选择最适合的技术方案,同时关注社区前沿动态,以确保所采用的定时任务技术始终与时俱进。
2023-10-27 18:50:19
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...等于0。 我们的类的解决方案是把这些值相加,然后返回结果。为了能够正确的比较对象,我们需要让__cmp__()在 (n1>n2) 且 (s1>s2)时,返回 1,在(n1s2),或相反),返回0. 反之亦然。代码如下: classNumStr(object):def __init__(self, num=0, string=''): self.__num =num self.__string =stringdef __str__(self):return '[%d :: %r]' % (self.__num, self.__string)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):ifisinstance(other, NumStr):return self.__class__(self.__num + other.__num, self.__string + other.__string)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-in operation' def __mul__(self, num):ifisinstance(num, int):return self.__class__(self.__num num, self.__string num)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-inoperation' def __nonzero__(self):return self.__num or len(self.__string)def __norm_cval(self, cmpres):returncmp(cmpres, 0)def __cmp__(self, other):return self.__norm_cval(cmp(self.__num, other.__num))+\ self.__norm_cval(cmp(self.__string,other.__string)) 执行一些例子: >>> a =NumStr(3, 'foo')>>> b =NumStr(3, 'goo')>>> c =NumStr(2, 'foo')>>> d =NumStr()>>> e =NumStr(string='boo')>>> f =NumStr(1)>>>a [3 :: 'foo']>>>b [3 :: 'goo']>>>c [2 :: 'foo']>>>d [0 ::'']>>>e [0 ::'boo']>>>f [1 :: '']>>> a True>>> b False>>> a ==a True>>> b 2[6 :: 'googoo']>>> a 3[9 :: 'foofoofoo']>>> b +e [3 :: 'gooboo']>>> e +b [3 :: 'boogoo']>>> if d: 'not false'...>>> if e: 'not false'...'not false' >>>cmp(a, b)-1 >>>cmp(a, c)1 >>>cmp(a, a) 0 如果在__str__中使用“%s”,将导致字符串没有引号: return '[%d :: %s]' % (self.__num, self.__string)>>> printa [3 :: foo] 第二个元素是一个字符串,如果用户看到由引号标记的字符串时,会更加直观。要做到这点,使用“repr()”表示法对代码进行转换,把“%s”替换成“%r”。这相当于调用repr()或者使用单反引号来给出字符串的可求值版本--可求值版本的确要有引号: >>> printa [3 :: 'foo'] __norm_cval()不是一个特殊方法。它是一个帮助我们重载__cmp__()的助手函数:唯一的目的就是把cmp()返回的正值转为1,负值转为-1。cmp()基于比较的结果,通常返回任意的正数或负数(或0),但为了我们的目的,需要严格规定返回值为-1,0 和1。 对整数调用cmp()及与 0 比较,结果即是我们所需要的,相当于如下代码片断: def __norm_cval(self, cmpres):if cmpres<0:return -1 elif cmpres>0:return 1 else:return 0 两个相似对象的实际比较是比较数字,比较字符串,然后返回这两个比较结果的和。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30849865/article/details/112989450。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-19 14:30:42
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...的基础上,得到整体的解决方案,然后一步步分解步骤,去实现,首先奉上我的解决方案,也许不是最优的,但是按照个人的知识和技能水平,绝对是可以实现的。 修改头像mind 3,实现步骤 按照我的mind,首先是上传图片,先上效果图,然后给出实现的代码。首先是整体的结构图,做的比较丑,别喷哥··· 修改头像整体效果图 下面按照mind一步步实现, 首先:点击修改头像,弹出一个层, 第一步:弹出上传图片的层,上传图片到服务器 对实现细节不感冒的屌丝可以看看代码(结合哥的mind看可以事半功倍): 分层实现细节 Html结构层这个可以免了,一般都可以弄出来 Js连接层 首先是弹出一个上传图片的层,然后上传图片到服务器端。 $("editHead").bind("click", function () { showUploadDiv(); }); function showUploadDiv() { $("uploadMsg").empty(); $.fancybox({ type:'inline', width:400, href:'uploadUserHead' }); }//fancybox弹出层 上传的处理代码 Servlet服务端处理层(commonupload实现)服务器端处理代码 上传的处理代码 $(function () { $("uploadFrom").ajaxForm({ beforeSubmit:checkImg, error:function(data,status){ alert(status+' , '+data); $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); }, success:function (data,status) { try{ var msg = $.parseJSON(data); if (msg.code == 200) { //如果成功提交 javascript:$.fancybox.close(); $("uploadUserHead").hide(); var data = msg.object; $("editImg").attr("src", data.path).show(); $("preview1").attr("src", data.path).show(); $(".zoom").show(); $("width").val(data.width); $("height").val(data.height); $("oldImgPath").val(data.realPath); $("imgFileExt").val(data.fileExt); var api, jcrop_api, boundx, boundy; $('editImg').Jcrop({ onChange:updatePreview, onSelect:updatePreview, aspectRatio:1, bgOpacity:0.5, bgColor:'white', addClass:'jcrop-light' }, function () { api = this; api.setSelect([130, 65, 130 + 350, 65 + 285]); api.setOptions({ bgFade:true }); api.ui.selection.addClass('jcrop-selection'); var bounds = this.getBounds(); boundx = bounds[0]; boundy = bounds[1]; jcrop_api = this; }); function updatePreview(c) { if (parseInt(c.w) > 0) { var rx = 80 / c.w; var ry = 80 / c.h; $('preview1').css({ width:Math.round(rx boundx) + 'px', height:Math.round(ry boundy) + 'px', marginLeft:'-' + Math.round(rx c.x) + 'px', marginTop:'-' + Math.round(ry c.y) + 'px' }); } jQuery('x').val(c.x); jQuery('y').val(c.y); jQuery('x2').val(c.x2); jQuery('y2').val(c.y2); jQuery('w').val(c.w); jQuery('h').val(c.h); } } if (msg.code == 204) { $("uploadMsg").html(msg.msg); } }catch (e){ $("uploadMsg").html('上传文件超过1M!'); } } }); }); //服务器端处理代码 String tempSavePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片零时保存路径 String tempShowPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //用户保存的头像路径 if(tempSavePath.equals("/img")) { tempSavePath=sc.getRealPath("/")+tempSavePath; } Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("上传头像失败!"); String type = request.getParameter("type"); if (!Strings.isNullOrEmpty(type) && type.equals("first")) { request.setCharacterEncoding("utf-8"); DiskFileItemFactory factory = new DiskFileItemFactory(); ServletFileUpload servletFileUpload = new ServletFileUpload(factory); try { List items = servletFileUpload.parseRequest(request); Iterator iterator = items.iterator(); while (iterator.hasNext()) { FileItem item = (FileItem) iterator.next(); if (!item.isFormField()) { { File tempFile = new File(item.getName()); File saveTemp = new File(tempSavePath+"/tempImg/"); String getItemName=tempFile.getName(); String fileName = UUID.randomUUID()+"." +getItemName.substring(getItemName.lastIndexOf(".") + 1, getItemName.length()); File saveDir = new File(tempSavePath+"/tempImg/", fileName); //如果目录不存在,创建。 if (saveTemp.exists() == false) { if (!saveTemp.mkdir()) { // 创建失败 saveTemp.getParentFile().mkdir(); saveTemp.mkdir(); } else { } } if (saveDir.exists()) { log.info("存在同名文件···"); saveDir.delete(); } item.write(saveDir); log.info("上传头像成功!"+saveDir.getName()); msg.setCode(200); msg.setMsg("上传头像成功!"); Image image = new Image(); BufferedImage bufferedImage = null; try { bufferedImage = ImageIO.read(saveDir); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } image.setHeight(bufferedImage.getHeight()); image.setWidth(bufferedImage.getWidth()); image.setPath(tempShowPath+ "/tempImg/" + fileName); log.info(image.getPath()); image.setRealPath(tempSavePath+"/tempImg/"+ fileName); image.setFileExt(fileName.substring(fileName.lastIndexOf(".") + 1, fileName.length())); msg.setObject(image); } } else { log.info("" + item.getFieldName()); } } } catch (Exception ex) { log.error("上传用户头像图片异常!"); ex.printStackTrace(); } finally { AppHelper.returnJsonAjaxForm(response, msg); } } 上传成功后,可以看到照片和照片的预览效果。看图: 上传头像之后的效果 Friday, October 05, 2012 第二步:编辑和保存头像 选中图中的区域,保存头像,就完成头像的修改。 修改之后的效果入下: 修改之后的头像(因为传了一张动态图片,得到的跟上图有些不同) 实现细节: 首先用了一个js控件:Jcrop,有兴趣的屌丝可以去搜一下,然后,利用上传之后的图片和之前的选定区域,完成了一个截图,保存为用户的头像。 连接层的js: $("saveHead").bind("click", function () { var width = $("width").val(); var height = $("height").val(); var oldImgPath = $("oldImgPath").val(); var imgFileExt = $("imgFileExt").val(); var x = $('x').val(); var y = $('y').val(); var w = $('w').val(); var h = $('h').val(); $.ajax({ url:'/imgCrop', type:'post', data:{x:x, y:y, w:w, h:h, width:width, height:height, oldImgPath:oldImgPath, fileExt:imgFileExt}, datatype:'json', success:function (msg) { if (msg.code == 200) { $("avatar").attr("src", msg.object); forword('/nav', 'index'); } else { alert(msg.msg); } } }); }); function checkImg() { //限制上传文件的大小和后缀名 var filePath = $("input[name='uploadImg']").val(); if (!filePath) { $("uploadMsg").html("请选择上传文件!").show(); return false; } else { var extStart = filePath.lastIndexOf("."); var ext = filePath.substring(extStart, filePath.length).toUpperCase(); if (ext != ".PNG" && ext != ".GIF" && ext != ".JPG") { $("uploadMsg").html("图片限于png,gif,jpg格式!").show(); return false; } } return true; } 服务器端处理代码: String savePath = ConfigurationUtils.get("user.resource.dir"); //上传的图片保存路径 String showPath = ConfigurationUtils.get("user.resource.url"); //显示图片的路径 if(savePath.equals("/img")) { savePath=sc.getRealPath("/")+savePath; } int userId = AppHelper.getUserId(request); String userName=AppHelper.getUserName(request); Msg msg = new Msg(); msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); if (userId <= 0) { msg.setMsg("请先登录"); return; } // 用户经过剪辑后的图片的大小 Integer x = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("x")); Integer y = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("y")); Integer w = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("w")); Integer h = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("h")); //获取原显示图片路径 和大小 String oldImgPath = request.getParameter("oldImgPath"); Integer width = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("width")); Integer height = (int)Float.parseFloat(request.getParameter("height")); //图片后缀 String imgFileExt = request.getParameter("fileExt"); String foldName="/"+ DateUtils.nowDatetoStrToMonth()+"/"; String imgName = foldName + UUID.randomUUID()+userName + "." + imgFileExt; //组装图片真实名称 String createImgPath = savePath + imgName; //进行剪切图片操作 ImageCut.abscut(oldImgPath,createImgPath, xwidth/300, yheight/300, wwidth/300, hheight/300); File f = new File(createImgPath); if (f.exists()) { msg.setObject(imgName); //把显示路径保存到用户信息下面。 UserService userService = userServiceProvider.get(); int rel = userService.updateUserAvatar(userId, showPath+imgName); if (rel >= 1) { msg.setCode(200); msg.setMsg("剪切图片成功!"); log.info("剪切图片成功!"); //记录日志,更新session log(showPath+imgName,userName); UserObject userObject= userService.getUserObject(userName); request.getSession().setAttribute("userObject", userObject); if (userObject != null && Strings.isNullOrEmpty(userObject.getHeadDir())) userObject.setHeadDir("/images/geren_right_01.jpg"); } else { msg.setCode(204); msg.setMsg("剪切图片失败!"); log.info("剪切图片失败!"); } } AppHelper.returnJson(response, msg); File file=new File(oldImgPath); boolean deleteFile= file.delete(); if(deleteFile==true) { log.info("删除原来图片成功"); } / 图像切割(改) @param srcImageFile 源图像地址 @param dirImageFile 新图像地址 @param x 目标切片起点x坐标 @param y 目标切片起点y坐标 @param destWidth 目标切片宽度 @param destHeight 目标切片高度 / public static void abscut(String srcImageFile, String dirImageFile, int x, int y, int destWidth, int destHeight) { try { Image img; ImageFilter cropFilter; // 读取源图像 BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); int srcWidth = bi.getWidth(); // 源图宽度 int srcHeight = bi.getHeight(); // 源图高度 if (srcWidth >= destWidth && srcHeight >= destHeight) { Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight, Image.SCALE_DEFAULT); // 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度 // 四个参数分别为图像起点坐标和宽高 // 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height) cropFilter = new CropImageFilter(x, y, destWidth, destHeight); img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(image.getSource(), cropFilter)); BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth, destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics g = tag.getGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图 g.dispose(); // 输出为文件 ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(dirImageFile)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 最后一个处理的比较好的地方就是图片的存储路径问题: 我在服务器端的nginx中做了一个图片的地址映射,把图片放到了跟程序不同的路径中,每次存储图片都是存到图片路径中,客户端拿到图片的地址确实经过nginx映射过的地址。 还有就是关于限制上传图片的大小的问题: 我在服务器端显示了资源的最大大小为1M,当上传的资源超过1M,服务器自动报错413,通过异常处理,可以在客户端得到正确的提示信息。 4,总结优点和不足。 关于修改头像,这么做下来确实达到了目的,用户可以从容的修改头像,性能也还可以。但是,上传图片的大小判断是依靠服务器端来判断的,等待的时间比较久,改进的方向是使用flash控件来限制,使用flash来上传,也不会出现弹出层,这样比较大众化,更容易为用户接受一点。我会不断改进。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39849287/article/details/111489534。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-18 10:58:17
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...测技术和分布式数据库解决方案,确保了包括腕表在内的各类商品交易系统的稳定运行。同时,针对用户个性化需求日益增强的趋势,大数据分析与AI推荐算法也被广泛应用在电商平台中,精准推送用户可能感兴趣的商品,优化购物体验。 另外,在法律层面,《个人信息保护法》等相关法律法规的出台,对电商交易系统收集、存储和使用用户信息提出了更严格的要求。开发者在设计腕表交易系统时,不仅要注重功能完备和技术先进,更要充分考虑数据安全与隐私保护,合规地处理用户数据,以满足法规要求并赢得用户的信任。 此外,对于交易系统的安全性问题,区块链技术也逐渐成为解决支付环节信任难题的新方案。一些创新型企业正尝试将区块链技术融入到腕表等奢侈品交易中,实现从源头到终端的全程追溯,确保商品的真实性,并为消费者提供更加透明、安全的交易环境。 综上所述,随着现代信息技术的快速发展,腕表交易系统的设计与实现需要紧跟时代步伐,不断吸收新技术、新理念,以适应市场变化及满足用户需求,同时也需时刻关注相关法律法规的更新,确保系统的合法性与合规性。
2023-03-21 18:24:50
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...rsion 。 二、实战注解Butter Knife 首先,先定义一个ViewInject注解。 public @interface ViewInject { int value() default -1;} 紧接着,为刚自定义注解添加元注解。 @Target({ElementType.FIELD, ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface ViewInject {int value() default -1;} 再定义一个注解LayoutInject @Target(ElementType.TYPE)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface LayoutInject {int value() default -1;} 定义一个基础的Activity。 package cn.wsy.myretrofit.annotation;import android.os.Bundle;import android.support.v7.app.AppCompatActivity;import android.util.Log;import java.lang.reflect.Field;public class InjectActivity extends AppCompatActivity {private int mLayoutId = -1;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);displayInjectLayout();displayInjectView();}/ 解析注解view id/private void displayInjectView() {if (mLayoutId <=0){return ;}Class<?> clazz = this.getClass();Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();//获得声明的成员变量for (Field field : fields) {//判断是否有注解try {if (field.getAnnotations() != null) {if (field.isAnnotationPresent(ViewInject.class)) {//如果属于这个注解//为这个控件设置属性field.setAccessible(true);//允许修改反射属性ViewInject inject = field.getAnnotation(ViewInject.class);field.set(this, this.findViewById(inject.value()));} }} catch (Exception e) {Log.e("wusy", "not found view id!");} }}/ 注解布局Layout id/private void displayInjectLayout() {Class<?> clazz = this.getClass();if (clazz.getAnnotations() != null){if (clazz.isAnnotationPresent(LayouyInject.class)){LayouyInject inject = clazz.getAnnotation(LayouyInject.class);mLayoutId = inject.value();setContentView(mLayoutId);} }} } 首先,这里是根据映射实现设置控件的注解,java中使用反射的机制效率性能并不高。这里只是举例子实现注解。ButterKnife官方申明不是通过反射机制,因此效率会高点。 package cn.wsy.myretrofit;import android.os.Bundle;import android.widget.TextView;import cn.wsy.myretrofit.annotation.InjectActivity;import cn.wsy.myretrofit.annotation.LayouyInject;import cn.wsy.myretrofit.annotation.ViewInject;@LayoutInject(R.layout.activity_main)public class MainActivity extends InjectActivity {@ViewInject(R.id.textview)private TextView textView;@ViewInject(R.id.textview1)private TextView textview1;@ViewInject(R.id.textview2)private TextView textview2;@ViewInject(R.id.textview3)private TextView textview3;@ViewInject(R.id.textview4)private TextView textview4;@ViewInject(R.id.textview5)private TextView textview5;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);//设置属性textView.setText("OK");textview1.setText("OK1");textview2.setText("OK2");textview3.setText("OK3");textview4.setText("OK4");textview5.setText("OK5");} } 上面直接继承InjectActivity即可,文章上面也有说过:LayouyInject为什么作用域是TYPE,首先在加载view的时候,肯定是优先加载布局啊,ButterKnife也不例外。因此选择作用域在描述类,并且存在运行时。 二、解析Annotation原理 1、运行时 Annotation 解析 (1) 运行时 Annotation 指 @Retention 为 RUNTIME 的 Annotation,可手动调用下面常用 API 解析 method.getAnnotation(AnnotationName.class);method.getAnnotations();method.isAnnotationPresent(AnnotationName.class); 其他 @Target 如 Field,Class 方法类似 。 getAnnotation(AnnotationName.class) 表示得到该 Target 某个 Annotation 的信息,一个 Target 可以被多个 Annotation 修饰; getAnnotations() 则表示得到该 Target 所有 Annotation ; isAnnotationPresent(AnnotationName.class) 表示该 Target 是否被某个 Annotation 修饰; (2) 解析示例如下: public static void main(String[] args) {try {Class cls = Class.forName("cn.trinea.java.test.annotation.App");for (Method method : cls.getMethods()) {MethodInfo methodInfo = method.getAnnotation(MethodInfo.class);if (methodInfo != null) {System.out.println("method name:" + method.getName());System.out.println("method author:" + methodInfo.author());System.out.println("method version:" + methodInfo.version());System.out.println("method date:" + methodInfo.date());} }} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} } 以之前自定义的 MethodInfo 为例,利用 Target(这里是 Method)getAnnotation 函数得到 Annotation 信息,然后就可以调用 Annotation 的方法得到响应属性值 。 2、编译时 Annotation 解析 (1) 编译时 Annotation 指 @Retention 为 CLASS 的 Annotation,甴 apt(Annotation Processing Tool) 解析自动解析。 使用方法: 自定义类集成自 AbstractProcessor; 重写其中的 process 函数 这块很多同学不理解,实际是 apt(Annotation Processing Tool) 在编译时自动查找所有继承自 AbstractProcessor 的类,然后调用他们的 process 方法去处理。 (2) 假设之前自定义的 MethodInfo 的 @Retention 为 CLASS,解析示例如下: @SupportedAnnotationTypes({ "cn.trinea.java.test.annotation.MethodInfo" })public class MethodInfoProcessor extends AbstractProcessor {@Overridepublic boolean process(Set<? extends TypeElement> annotations, RoundEnvironment env) {HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();for (TypeElement te : annotations) {for (Element element : env.getElementsAnnotatedWith(te)) {MethodInfo methodInfo = element.getAnnotation(MethodInfo.class);map.put(element.getEnclosingElement().toString(), methodInfo.author());} }return false;} } SupportedAnnotationTypes 表示这个 Processor 要处理的 Annotation 名字。 process 函数中参数 annotations 表示待处理的 Annotations,参数 env 表示当前或是之前的运行环境 process 函数返回值表示这组 annotations 是否被这个 Processor 接受,如果接受后续子的 rocessor 不会再对这个 Annotations 进行处理 三、几个 Android 开源库 Annotation 原理简析 1、Retrofit (1) 调用 @GET("/users/{username}")User getUser(@Path("username") String username); (2) 定义 @Documented@Target(METHOD)@Retention(RUNTIME)@RestMethod("GET")public @interface GET {String value();} 从定义可看出 Retrofit 的 Get Annotation 是运行时 Annotation,并且只能用于修饰 Method (3) 原理 private void parseMethodAnnotations() {for (Annotation methodAnnotation : method.getAnnotations()) {Class<? extends Annotation> annotationType = methodAnnotation.annotationType();RestMethod methodInfo = null;for (Annotation innerAnnotation : annotationType.getAnnotations()) {if (RestMethod.class == innerAnnotation.annotationType()) {methodInfo = (RestMethod) innerAnnotation;break;} }……} } RestMethodInfo.java 的 parseMethodAnnotations 方法如上,会检查每个方法的每个 Annotation, 看是否被 RestMethod 这个 Annotation 修饰的 Annotation 修饰,这个有点绕,就是是否被 GET、DELETE、POST、PUT、HEAD、PATCH 这些 Annotation 修饰,然后得到 Annotation 信息,在对接口进行动态代理时会掉用到这些 Annotation 信息从而完成调用。 因为 Retrofit 原理设计到动态代理,这里只介绍 Annotation。 2、Butter Knife (1) 调用 @InjectView(R.id.user) EditText username; (2) 定义 @Retention(CLASS) @Target(FIELD)public @interface InjectView {int value();} 可看出 Butter Knife 的 InjectView Annotation 是编译时 Annotation,并且只能用于修饰属性 (3) 原理 @Override public boolean process(Set<? extends TypeElement> elements, RoundEnvironment env) {Map<TypeElement, ViewInjector> targetClassMap = findAndParseTargets(env);for (Map.Entry<TypeElement, ViewInjector> entry : targetClassMap.entrySet()) {TypeElement typeElement = entry.getKey();ViewInjector viewInjector = entry.getValue();try {JavaFileObject jfo = filer.createSourceFile(viewInjector.getFqcn(), typeElement);Writer writer = jfo.openWriter();writer.write(viewInjector.brewJava());writer.flush();writer.close();} catch (IOException e) {error(typeElement, "Unable to write injector for type %s: %s", typeElement, e.getMessage());} }return true;} ButterKnifeProcessor.java 的 process 方法如上,编译时,在此方法中过滤 InjectView 这个 Annotation 到 targetClassMap 后,会根据 targetClassMap 中元素生成不同的 class 文件到最终的 APK 中,然后在运行时调用 ButterKnife.inject(x) 函数时会到之前编译时生成的类中去找。 3、ActiveAndroid (1) 调用 @Column(name = “Name") public String name; (2) 定义 @Target(ElementType.FIELD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface Column {……} 可看出 ActiveAndroid 的 Column Annotation 是运行时 Annotation,并且只能用于修饰属性 (3) 原理 Field idField = getIdField(type);mColumnNames.put(idField, mIdName);List<Field> fields = new LinkedList<Field>(ReflectionUtils.getDeclaredColumnFields(type));Collections.reverse(fields);for (Field field : fields) {if (field.isAnnotationPresent(Column.class)) {final Column columnAnnotation = field.getAnnotation(Column.class);String columnName = columnAnnotation.name();if (TextUtils.isEmpty(columnName)) {columnName = field.getName();}mColumnNames.put(field, columnName);} } TableInfo.java 的构造函数如上,运行时,得到所有行信息并存储起来用来构件表信息。 ———————————————————————— 最后一个问题,看看这段代码最后运行结果: public class Person {private int id;private String name;public Person(int id, String name) {this.id = id;this.name = name;}public boolean equals(Person person) {return person.id == id;}public int hashCode() {return id;}public static void main(String[] args) {Set<Person> set = new HashSet<Person>();for (int i = 0; i < 10; i++) {set.add(new Person(i, "Jim"));}System.out.println(set.size());} } 答案:示例代码运行结果应该是 10 而不是 1,这个示例代码程序实际想说明的是标记型注解 Override 的作用,为 equals 方法加上 Override 注解就知道 equals 方法的重载是错误的,参数不对。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/csdn_aiyang/article/details/81564408。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-28 22:30:35
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...QL高可用架构设计与实战”(云栖社区,2023年3月)——针对在 Kubernetes 集群中部署MySQL并实现高可用性的最新实践分享,展示了如何利用StatefulSet等特性确保数据库服务的稳定性和容灾能力。 4. “深度解析MySQL 8.0新特性及其在Docker环境中的应用”(DBAZone,2023年2月)——这篇技术解读详细介绍了MySQL 8.0版本的新功能,并结合Docker实例演示如何在容器环境下有效利用这些新特性来提升数据库性能和管理效率。 通过阅读以上推荐的文章,您可以进一步掌握Docker与MySQL结合的高级应用场景,并了解最新的数据库管理技术和行业动态,从而更好地服务于您的项目开发与运维工作。
2023-05-29 17:31:06
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...失用户的聊天记录。 解决思路 预防措施: SQLite 是一个号称每行代码都有对应测试的成熟框架,其代码问题导致的 bug 非常少见。而一般损坏原因主要有3点: 空间不足 设备断电或 AppCrash 文件 sync 失败 针对空间不足: 通过中度的使用和观察,我发现 iOS 端的空间占用是相对合理的,并没有对存储空间的明显浪费。并且 App 会在数据库写入时检查可用空间,如果不足时会抛出空间不足的提示。 针对设备断电或App崩溃: 设备断电属于不可抗力。而 App 崩溃目前我们准备上线 APM 监控平台,预期在一到两个版本的迭代中把崩溃率降低到千分之一以下的行业优秀水平。 针对文件 sync 失败: 调整 synchronous = FULL , 保证每个事务的操作都能写入文件。目前CoreData的默认配置项。 调整 fullfsync = 1 , 保证写入文件顺序和提交顺序一致,拒绝设备重排顺序以优化性能。此项会降低性能。对比得出写入性能大概降低至默认值的25%左右。 优化效果: 根据微信的实践,调整配置项后,损坏率可以降低一半,但并不能完全避免损坏,所以我们还是需要补救措施。 补救措施: 通过查阅 SQLite 的相关资料,发现修复损坏数据库的两种思路和四种方案。 思路一:数据导出 .dump修复 从 master 表中读出一个个表的信息,根据根节点地址和创表语句来 select 出表里的数据,能 select 多少是多少,然后插入到一个新 DB 中。 每个SQLite DB都有一个sqlite_master表,里面保存着全部table和index的信息(table本身的信息,不包括里面的数据哦),遍历它就可以得到所有表的名称和 CREATE TABLE ...的SQL语句,输出CREATE TABLE语句,接着使用SELECT FROM ... 通过表名遍历整个表,每读出一行就输出一个INSERT语句,遍历完后就把整个DB dump出来了。 这样的操作,和普通查表是一样的,遇到损坏一样会返回SQLITE_CORRUPT,我们忽略掉损坏错误, 继续遍历下个表,最终可以把所有没损坏的表以及损坏了的表的前半部分读取出来。将 dump 出来的SQL语句逐行执行,最终可以得到一个等效的新DB。 思路二:数据备份 拷贝: 不能再直白的方式。由于SQLite DB本身是文件(主DB + journal 或 WAL), 直接把文件复制就能达到备份的目的。 .dump备份: 上一个恢复方案用到的命令的本来目的。在DB完好的时候执行.dump, 把 DB所有内容输出为 SQL语句,达到备份目的,恢复的时候执行SQL即可。 Backup API: SQLite自身提供的一套备份机制,按 Page 为单位复制到新 DB, 支持热备份。 综合思路:备份master表+数据导出 WCDB框架: 数据库完整时备份master表,数据库损坏时通过使用已备份的master表读取损坏数据库来恢复数据。成功率大概是70%。缺点在于我们目前项目使用的是CoreData框架,迁移成本非常的高。没有办法使用。 补救措施选型原则: 这么多的方案孰优孰劣?作为一个移动APP,我们追求的就是用户体验,根据资料推断只有万分之一不到的用户会发生DB损坏,不能为了极个别牺牲全体用户的体验。不影响用户体验的方法就是好方案。主要考量指标如下: 一:恢复成功率 由于牵涉到用户核心数据,“姑且一试”的方案是不够的,虽说 100% 成功率不太现实,但 90% 甚至 99% 以上的成功率才是我们想要的。 二:备份大小: 原本用户就可能有2GB 大的 DB,如果备份数据本身也有2GB 大小,用户想必不会接受。 三:备份性能: 性能则主要影响体验和备份成功率,作为用户不感知的功能,占用太多系统资源造成卡顿 是不行的,备份耗时越久,被系统杀死等意外事件发生的概率也越高。 数据导出方案考量: 恢复成功率大概是30%。不需要事先备份,故备份大小和备份性能都是最优的。 备份方案考量: 备份方案的理论恢复成功率都为100%,需要考量的即为备份大小和性能。 拷贝:备份大小等于原文件大小。备份性能最好,直接拷贝文件,不需要运算。 Backup API: 备份大小等于原文件大小。备份性能最差,原因是热备份,需要用到锁机制。 .dump:因为重新进行了排序,备份大小小于原文件。备份性能居中,需要遍历数据库生成语句。 可以看出,比较折中的选择是 Dump ,备份大小具有明显优势,备份性能尚可,恢复性能较差但由于需要恢复的场景较少,算是可以接受的短板。 深入钻研 即使优化后的方案,对于大DB备份也是耗时耗电,对于移动APP来说,可能未必有这样的机会做这样重度的操作,或者频繁备份会导致卡顿和浪费使用空间。 备份思路的高成本迫使我们从另外的方案考虑,于是我们再次把注意力放在之前的Dump方案。 Dump 方案本质上是尝试从坏DB里读出信息,这个尝试一般来说会出现两种结果: DB的基本格式仍然健在,但个别数据损坏,读到损坏的地方SQLite返回SQLITE_CORRUPT错误, 但已读到的数据得以恢复。 基本格式丢失(文件头或sqlite_master损坏),获取有哪些表的时候就返回SQLITE_CORRUPT, 根本没法恢复。 第一种可以算是预期行为,毕竟没有损坏的数据能部分恢复。从成功率来看,不少用户遇到的是第二种情况,这种有没挽救的余地呢? 要回答这个问题,先得搞清楚sqlite_master是什么。它是一个每个SQLite DB都有的特殊的表, 无论是查看官方文档Database File Format,还是执行SQL语句 SELECT FROM sqlite_master;,都可得知这个系统表保存以下信息: 表名、类型(table/index)、 创建此表/索引的SQL语句,以及表的RootPage。sqlite_master的表名、表结构都是固定的, 由文件格式定义,RootPage 固定为 page 1。 正常情况下,SQLite 引擎打开DB后首次使用,需要先遍历sqlite_master,并将里面保存的SQL语句再解析一遍, 保存在内存中供后续编译SQL语句时使用。假如sqlite_master损坏了无法解析,“Dump恢复”这种走正常SQLite 流程的方法,自然会卡在第一步了。为了让sqlite_master受损的DB也能打开,需要想办法绕过SQLite引擎的逻辑。 由于SQLite引擎初始化逻辑比较复杂,为了避免副作用,没有采用hack的方式复用其逻辑,而是决定仿造一个只可以 读取数据的最小化系统。 虽然仿造最小化系统可以跳过很多正确性校验,但sqlite_master里保存的信息对恢复来说也是十分重要的, 特别是RootPage,因为它是表对应的B-tree结构的根节点所在地,没有了它我们甚至不知道从哪里开始解析对应的表。 sqlite_master信息量比较小,而且只有改变了表结构的时候(例如执行了CREATE TABLE、ALTER TABLE 等语句)才会改变,因此对它进行备份成本是非常低的,一般手机典型只需要几毫秒到数十毫秒即可完成,一致性也容易保证, 只需要执行了上述语句的时候重新备份一次即可。有了备份,我们的逻辑可以在读取DB自带的sqlite_master失败的时候 使用备份的信息来代替。 到此,初始化必须的数据就保证了,可以仿造读取逻辑了。我们常规使用的读取DB的方法(包括dump方式恢复), 都是通过执行SQL语句实现的,这牵涉到SQLite系统最复杂的子系统——SQL执行引擎。我们的恢复任务只需要遍历B-tree所有节点, 读出数据即可完成,不需要复杂的查询逻辑,因此最复杂的SQL引擎可以省略。同时,因为我们的系统是只读的, 写入恢复数据到新 DB 只要直接调用 SQLite 接口即可,因而可以省略同样比较复杂的B-tree平衡、Journal和同步等逻辑。 最后恢复用的最小系统只需要: VFS读取部分的接口(Open/Read/Close),或者直接用stdio的fopen/fread、Posix的open/read也可以 B-tree解析逻辑 Database File Format 详细描述了SQLite文件格式, 参照之实现B-tree解析可读取 SQLite DB。 实现了上面的逻辑,就能读出DB的数据进行恢复了,但还有一个小插曲。我们知道,使用SQLite查询一个表, 每一行的列数都是一致的,这是Schema层面保证的。但是在Schema的下面一层——B-tree层,没有这个保证。 B-tree的每一行(或者说每个entry、每个record)可以有不同的列数,一般来说,SQLite插入一行时, B-tree里面的列数和实际表的列数是一致的。但是当对一个表进行了ALTER TABLE ADD COLUMN操作, 整个表都增加了一列,但已经存在的B-tree行实际上没有做改动,还是维持原来的列数。 当SQLite查询到ALTER TABLE前的行,缺少的列会自动用默认值补全。恢复的时候,也需要做同样的判断和支持, 否则会出现缺列而无法插入到新的DB。 解析B-tree方案上线后,成功率约为78%。这个成功率计算方法为恢复成功的 Page 数除以总 Page 数。 由于是我们自己的系统,可以得知总 Page 数,使用恢复 Page 数比例的计算方法比人数更能反映真实情况。 B-tree解析好处是准备成本较低,不需要经常更新备份,对大部分表比较少的应用备份开销也小到几乎可以忽略, 成功恢复后能还原损坏时最新的数据,不受备份时限影响。 坏处是,和Dump一样,如果损坏到表的中间部分,比如非叶子节点,将导致后续数据无法读出。 落地实践: 剥离封装RepairKit: 从WCDB框架中,剥离修复组件,并且封装其C++的原始API为OC管理类。 备份 master 表的时机: 我们发现 SQLite 里面 B+树 算法的实现是 向下分裂 的,也就是说当一个叶子页满了需要分裂时,原来的叶子页会成为内部节点,然后新申请两个页作为他的叶子页。这就保证了根节点一旦下来,是再也不会变动的。master 表只会在新创建表或者删除一个表时才会发生变化,而CoreData的机制表明每一次数据库的变动都要改动版本标识,那么我通过缓存和查询版本标识的变动来确定何时进行备份,避免频繁备份。 备份文件有效性: 既然 DB 可以损坏,那么这个备份文件也会损坏,怎么办呢?我用了双备份,每一个版本备份两个文件,如果一个备份恢复失败,就会启动另一个备份文件恢复。 介入恢复时机: 当CoreData初始化SQLite前,校验SQLite的Head完整性,如果不完整,进行介入修复。 经过我深入研究证明了这已经是最佳做法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a66666225/article/details/81637368。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 18:22:40
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...分类 服务器虚拟化:解决资源利用率低的问题 桌面虚拟化:有一些弊端,图形显示层面会有问题 应用虚拟化:没接触过,公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称:Kernel-based Virtual Machine(内核级虚拟化机器) 原本由以色列人创建,现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件,现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置 提示:一台服务器首选ESXI 九、KVM安装 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ; 虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接 查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态,不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态,不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西 启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看,libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp,这个主要是用来dhcp连接的,这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小 最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像 提示:如果使用rz上传镜像可能会出现错误,所以我们使用dd命令,复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址:http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图 创建磁盘 提示: qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式,raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小 安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置,就是我们上传iso镜像的位置,我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc, 分区说明 提示:我们不分交换分区,因为公有云上的云主机都是没有交换分区的 十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具,可以管理KVM、VMware等 他需要起一个后台的进程,它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别 虚拟机监控程序(KVM)是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品,可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品,可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。 基于内核的虚拟机(KVM)则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序,可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机(VM),从而现代化改造自己的基础架构,来交付和管理各种新旧应用。 选用 VMware vSphere 后,你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机,而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术,能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序,而且可以替代专有的虚拟化技术(比如 VMware 提供的专有虚拟化技术)。 迁移到基于 KVM 的虚拟化平台,你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码,就如同掌握了开启无限可能的钥匙,能够让你虚拟化传统工作负载和应用,并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中,所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序,以及出色的性能和多样化的功能。但是,专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定,你就可以任享自由、灵活与丰富的资源,从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。 生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能,可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案,选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。 开源Linux KVM的优势: 更低的总拥有成本,从而省下运营预算,用来探索现代化创新技术。 不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费,也不会受到软件选择限制。 跨平台互操作性:KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行,所以你可以充分利用现有的基础架构投资。 出色简便性:可以通过单个虚拟化平台,在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。 卓越性能:应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。 开源优势:不但能访问源代码,还能灵活地与各种产品集成。 享受 Linux 操作系统的现有功能: 安全防护功能 内存管理 进程调度器 设备驱动程序 网络堆栈 红帽 KVM 企业级虚拟化的优势 选择红帽® 虚拟化,就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成,能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境,帮助企业优化 IT 基础架构。 红帽的虚拟化产品快速、经济、高效,能够帮助你从容应对当前的挑战,并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂,而且无法帮助企业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 业完成所需的转型,因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境,第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。 红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux(SELinux),是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。 借助红帽虚拟化,你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势,还能获得企业级技术支持、更新和补丁,使你的环境保持最新状态,持续安心运行。开源和 RESTful API,以及 Microsoft Windows 的认证,可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包(SDK)则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具,并提供相关支持。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-06 08:58:59
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... 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》, 此方案仅适用于移动端web 文章底部常见问题说明第四条,笔者已给出一个相当便捷的解决方案,欢迎留言交流。(2017/9/9) 该方案使用相当简单,把下面这段已压缩过的 原生JS(仅1kb,源码已在文章底部更新,2017/5/3) 放到 HTML 的 head 标签中即可(注:不要手动设置viewport,该方案自动帮你设置) <script>!function(e){function t(a){if(i[a])return i[a].exports;var n=i[a]={exports:{},id:a,loaded:!1};return e[a].call(n.exports,n,n.exports,t),n.loaded=!0,n.exports}var i={};return t.m=e,t.c=i,t.p="",t(0)}([function(e,t){"use strict";Object.defineProperty(t,"__esModule",{value:!0});var i=window;t["default"]=i.flex=function(normal,e,t){var a=e||100,n=t||1,r=i.document,o=navigator.userAgent,d=o.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i),l=o.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i),c=l&&parseInt(l[1].split(".").join(""),10)>=80,p=navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi),s=i.devicePixelRatio||1;p||d&&d[1]>534||c||(s=1);var u=normal?1:1/s,m=r.querySelector('meta[name="viewport"]');m||(m=r.createElement("meta"),m.setAttribute("name","viewport"),r.head.appendChild(m)),m.setAttribute("content","width=device-width,user-scalable=no,initial-scale="+u+",maximum-scale="+u+",minimum-scale="+u),r.documentElement.style.fontSize=normal?"50px": a/2sn+"px"},e.exports=t["default"]}]); flex(false,100, 1);</script> 代码原理 这是阿里团队的高清方案布局代码,所谓高清方案就是利用rem的特性(我们知道默认情况下html的1rem = 16px),根据设备屏幕的DPR(设备像素比,又称DPPX,比如dpr=2时,表示1个CSS像素由4个物理像素点组成)根据设备DPR动态设置 html 的font-size为(50 dpr),同时调整页面的压缩比率(即:1/dpr),进而达到高清效果。 有何优势 引用简单,布局简便 根据设备屏幕的DPR,自动设置最合适的高清缩放。 保证了不同设备下视觉体验的一致性。(老方案是,屏幕越大元素越大;此方案是,屏幕越大,看的越多) 有效解决移动端真实1px问题(这里的1px 是设备屏幕上的物理像素) 如何使用 重要的事情说三遍! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 绝不是每个地方都要用rem,rem只适用于固定尺寸! 在相当数量的布局情境中(比如底部导航元素平分屏幕宽,大尺寸元素),你必须使用百分比或者flex才能完美布局! 看过 《手机端页面自适应解决方案—rem布局》的朋友,应该对rem有所了解,这里不再赘述, 此方案也是默认 1rem = 100px,所以你布局的时候,完全可以按照设计师给你的效果图写各种尺寸啦。 比如你在效果图上量取的某个按钮元素长 55px, 宽37px ,那你直接可以这样写样式: .myBtn {width: 0.55rem;height: 0.37rem;} rem布局(进阶版)实践应用 iPhone5 下页面效果.png iPhone 6 Plus 下页面效果.png 为了让朋友们更清晰感受此方案的巨大优势,下面是源码和Demo 实践应用1(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 实践应用2(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 线上项目(请在手机端或者手机模式下浏览效果更佳!) 示例源码 在线Demo 常见问题说明,新手很有必要看一下(2017/1/19) 许多同学对该方案存在不少误解导致使用出现各种问题,这里统一回复下。 1.问:为啥手机网页效果图宽度是要640或者750的,我非得弄个666的不行咩? 答:老实说当然可以,不过为了规范,640或者750是相对合适的。 拿Iphone 5s 举例,它的css像素宽度是320px,由于它的dpr=2,所以它的物理像素宽度为320 × 2 = 640px,这也就是为什么,你在5s上截了一张图,在电脑上打开,它的原始宽度是640px的原因。 那 iphone 6 的截图宽度呢? 375 × 2 = 750 那 iphone 6 sp 的截图宽度呢? 414 × 3 = 1242 以此类推,你现在能明白效果图为什么一般是 640 ,750 甚至是 1242 的原因了么?(真没有歧视安卓机的意思。。。) 2.问:宽度用rem写的情况下, 在 iphone6 上没问题, 在 iphone5上会有横向滚动条,何解? 答:假设你的效果图宽度是750,在这个效果图上可能有一个宽度为7rem(高清方案默认 1rem = 100px)的元素。我们知道,高清方案的特点就是几乎完美还原效果图,也就是说,你写了一个宽度为 7rem 的元素,那么在目前主流移动设备上都是7rem。然而,iphone 5 的宽度为640,也就是6.4rem。于是横向滚动条不可避免的出现了。 怎么办呢? 这是我目前推荐的比较安全的方式:如果元素的宽度超过效果图宽度的一半(效果图宽为640或750),果断使用百分比宽度,或者flex布局。就像把等屏宽的图片宽度设为100%一样。 3.问:不是 1rem = 100px吗,为什么我的代码写了一个宽度为3rem的元素,在电脑端的谷歌浏览器上宽度只有150px? 答:先说高清方案代码,再次强调咱们的高清方案代码是根据设备的dpr动态设置html 的 font-size, 如果dpr=1(如电脑端),则html的font-size为50px,此时 1rem = 50px 如果dpr=2(如iphone 5 和 6),则html的font-size为100px,此时 1rem = 100px 如果dpr=3(如iphone 6 sp),则html的font-size为150px,此时 1rem = 150px 如果dpr为其他值,即便不是整数,如3.4 , 也是一样直接将dpr 乘以 50 。 再来说说效果图,一般来讲,我们的效果图宽度要么是640,要么是750,无论哪一个,它们对应设备的dpr=2,此时,1 rem = 50 × 2 = 100px。这也就是为什么高清方案默认1rem = 100px。而将1rem默认100px也是好处多多,可以帮你快速换算单位,比如在750宽度下的效果图,某元素宽度为53px,那么css宽度直接设为53/100=0.53rem了。 然而极少情况下,有设计师将效果图宽定为1242px,因为他手里只有一个iphone 6 sp (dpr = 3),设计完效果图刚好可以在他的iphone 6 sp里查看调整。一切完毕之后,他将这个效果图交给你来切图。由于这个效果图对应设备的dpr=3,也就是1rem = 50 × 3 = 150px。所以如果你量取了一个宽度为90px的元素,它的css宽度应该为 90/150=0.6rem。由于咱们的高清方案默认1rem=100px,为了还原效果图,你需要这样换算。当然,一个技巧就是你可以直接修改咱们的高清方案的默认设置。在代码的最后 你会看到 flex(false, 100, 1) ,将其修改成flex(false, 66.66667, 1)(感谢简友:V旅行指出此处错误! 2017/3/24)就不用那么麻烦的换算了,此时那个90px的直接写成0.9rem就可以了。 4.问:在此方案下,我如果引用了别的UI库,那些UI库的元素会显得特别小,如何解决? 答:可以这样去理解问题的原因,如果不用高清方案,别的UI库的元素在移动设备上(假设这个设备是iphone 5好了)显示是正常的,这没有问题,然后我们在这个设备上将该页面截图放到电脑上看,发现宽度是640(问答1解释过了),根据你的像素眼大致测量,你发现这个设备上的某个字体大小应该是12px,而你在电脑上测量应该是24px。 现在我们使用高清方案去还原这个页面,那么字体大小应该写为 0.24rem 才对! 所以,如果你引用了其他的UI库,为了兼容高清方案,你需要对该UI库里凡是应用px的地方做相应处理,即: a px => a0.02 rem (具体处理方式因人而异,有模块化开发经验的同学可使用类似的 px2rem 的插件去转化,也可以完全手动处理) (2017/9/9更新)然而真实情况往往更为复杂,比如,你引入了百度地图(N个样式需要处理转换);或者你引入了一个 framework;又或者你使用了 video 标签,上面默认的尺寸样式很难处理。等等这些棘手问题 面对这些情况,此时我们的高清方案如果不再压缩页面,那么以上问题将迎刃而解。 基于这样的思路,笔者对高清方案的源码做了如下修改,即添加一个叫做 normal 的参数,由它来控制页面是否压缩。 在文章顶部代码的最后,你会看到 flex(false, 100, 1),默认情况下页面是开启压缩的。 如果你需要禁止压缩,由于我们的源码执行后,直接将flex函数挂载到全局变量window上了,此时你直接在需要禁止压缩的页面执行 window.flex(true) 就可以了,而rem的用法保持不变。 有一点美中不足的是,如果禁止了页面压缩,高清屏的1像素就不能实现了,如果你必须要实现1像素,那么自行谷歌:css 0.5像素,有N多的解决方案,这里不再赘述。 5.问:有时候字体会不受控制的变大,怎么办? 答:在X5新内核Blink中,在排版页面的时候,会主动对字体进行放大,会检测页面中的主字体,当某一块字体在我们的判定规则中,认为字号较小,并且是页面中的主要字体,就会采取主动放大的操作。然而这不是我们想要的,可以采取给最大高度解决 解决方案: , :before, :after { max-height: 100000px } 补充:有同学反映,在一些情况下 textarea 标签内的字体大小即便加上上面的方案,字体也会变大,无法控制。此时你需要给 textarea 的 display 设为 table 或者 inline-table 即可恢复正常。(感谢 程序媛喵喵 对此的补充!2017/7/7) 6.问:我在底部导航用的flex感觉更合适一些,请问这样子混着用可以吗? 答:咱们的rem适合写固定尺寸。其余的根据需要换成flex或者百分比。源码示例中就有这三种的综合运用。 7.问:在高清方案下,一个标准的,较为理想的宽度为640的页面效果图应该是怎样的? 点击浏览:一个标准的640手机页面设计稿参考(没错,在此方案中,你可以完全按照这张设计稿的尺寸写布局了。就是这么简单!) 8.问:用了这个方案如何使用媒体查询呢? 一般来讲,使用了这个方案是没必要用媒体查询了,如果你必须要用,假设你要对 iphone5 (css像素宽度320px, 这里需要取其物理像素,也就是640)宽度下的类名做处理,你可以这样 @media screen and (max-width: 640px) {.yourLayout {width:100%;} } 9.问:可以提供下这个高清方案的源码吗? 'use strict';/ @param {Boolean} [normal = false] - 默认开启页面压缩以使页面高清; @param {Number} [baseFontSize = 100] - 基础fontSize, 默认100px; @param {Number} [fontscale = 1] - 有的业务希望能放大一定比例的字体;/const win = window;export default win.flex = (normal, baseFontSize, fontscale) => {const _baseFontSize = baseFontSize || 100;const _fontscale = fontscale || 1;const doc = win.document;const ua = navigator.userAgent;const matches = ua.match(/Android[\S\s]+AppleWebkit\/(\d{3})/i);const UCversion = ua.match(/U3\/((\d+|\.){5,})/i);const isUCHd = UCversion && parseInt(UCversion[1].split('.').join(''), 10) >= 80;const isIos = navigator.appVersion.match(/(iphone|ipad|ipod)/gi);let dpr = win.devicePixelRatio || 1;if (!isIos && !(matches && matches[1] > 534) && !isUCHd) {// 如果非iOS, 非Android4.3以上, 非UC内核, 就不执行高清, dpr设为1;dpr = 1;}const scale = normal ? 1 : 1 / dpr;let metaEl = doc.querySelector('meta[name="viewport"]');if (!metaEl) {metaEl = doc.createElement('meta');metaEl.setAttribute('name', 'viewport');doc.head.appendChild(metaEl);}metaEl.setAttribute('content', width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=${scale},maximum-scale=${scale},minimum-scale=${scale});doc.documentElement.style.fontSize = normal ? '50px' : ${_baseFontSize / 2 dpr _fontscale}px;}; 10.问:我在使用 rem 布局进阶方案的时候遇到了XXX的问题,如何解决? 此方案久经考验,具有普遍适用性,自身出致命问题的情况很少,至少笔者是没遇到过。 绝大多数你遇到的问题,都是由于对rem布局理解不到位导致的。本文对rem布局做了大量的解释说明,配置了若干 demo,你可以把你遇到的问题放到demo里测试。遇到问题时,首先问自己,为什么这明显的错误大家没遇到就我遇到了?? 如果你真的经过充分验证,比对,确实是rem布局自身出了问题,那么请私信我,把还原问题场景的 demo 或者文件发给我。谢谢! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hjhfreshman/article/details/88864894。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-23 12:01:53
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...阻塞I/O模型,完美解决了这个问题。这就像是一个超级能干的服务员,能够在同一时间同时服务上万个客人,而且就算有个客人纠结半天点菜(也就是某个请求拖拉),也不会耽误其他客人的服务,更不会让整个餐厅都停下来等他。 举个栗子: java EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(); // 主线程组 EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); // 工作线程组 try { ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); // 启动辅助类 b.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) // 使用NIO通道 .childHandler(new ChannelInitializer() { // 子处理器 @Override protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ch.pipeline().addLast(new StringDecoder()); // 解码器 ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); // 编码器 ch.pipeline().addLast(new SimpleChannelInboundHandler() { @Override protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, String msg) throws Exception { System.out.println("Received message: " + msg); ctx.writeAndFlush("Echo: " + msg); // 回显消息 } }); } }); ChannelFuture f = b.bind(8080).sync(); // 绑定端口并同步等待完成 f.channel().closeFuture().sync(); // 等待服务关闭 } finally { workerGroup.shutdownGracefully(); bossGroup.shutdownGracefully(); } 这段代码展示了如何用Netty创建一个简单的TCP服务器。话说回来,Netty这家伙简直太贴心了,它的API设计得特别直观,想设置啥处理器或者监听事件都超简单,用起来完全没压力,感觉开发效率直接拉满! 2. 大数据流处理平台中的挑战 接下来,我们聊聊大数据流处理平台面临的挑战。在这个领域,我们通常会遇到以下几个问题: - 高吞吐量:我们需要处理每秒数百万条甚至更多的数据记录。 - 低延迟:对于某些实时应用场景(如股票交易),毫秒级的延迟都是不可接受的。 - 可靠性:数据不能丢失,必须保证至少一次投递。 - 扩展性:随着业务增长,系统需要能够无缝扩容。 这些问题听起来是不是很让人头大?但别担心,Netty正是为此而生的! 让我分享一个小故事吧。嘿,有次我正忙着弄个日志收集系统,结果一测试才发现,这传统的阻塞式I/O模型简直是“人形瓶颈”啊!流量一大就直接崩溃,完全hold不住那个高峰时刻,简直让人头大!于是,我开始研究Netty,并将其引入到项目中。哈哈,结果怎么样?系统的性能直接翻了三倍!这下我可真服了,选对工具真的太重要了,感觉像是找到了开挂的装备一样爽。 为了更好地理解这些挑战,我们可以看看下面这段代码,这是Netty中用来实现高性能读写的示例: java public class HighThroughputHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter { private final ByteBuf buffer; public HighThroughputHandler() { buffer = Unpooled.buffer(1024); } @Override public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { for (int i = 0; i < 1024; i++) { buffer.writeByte((byte) i); } ctx.writeAndFlush(buffer.retain()); } @Override public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { ctx.write(msg); } @Override public void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { ctx.flush(); } @Override public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 在这段代码中,我们创建了一个自定义的处理器HighThroughputHandler,它能够在每次接收到数据后立即转发出去,从而实现高吞吐量的传输。 3. Netty如何优化大数据流处理平台? 现在,让我们进入正题——Netty是如何具体优化大数据流处理平台的呢? 3.1 异步非阻塞I/O Netty的核心优势在于其异步非阻塞I/O模型。这就相当于,当有请求进来的时候,Netty可不会给每个连接都专门安排一个“服务员”,而是让这些连接共用一个“服务团队”。这样既能节省人手,又能高效处理各种任务,多划算啊!这样做的好处是显著减少了内存占用和上下文切换开销。 假设你的大数据流处理平台每天要处理数十亿条数据记录,采用传统的阻塞式I/O模型,很可能早就崩溃了。而Netty则可以通过单线程处理数千个连接,极大地提高了资源利用率。 3.2 零拷贝技术 另一个让Netty脱颖而出的特点是零拷贝技术。嘿,咱们就拿快递打个比方吧!想象一下,你在家里等着收快递,但这个快递特别麻烦——它得先从仓库(相当于内核空间)送到快递员手里(用户空间),然后快递员再把东西送回到你家(又回到内核空间)。这就像是数据在网络通信里来回折腾了好几趟,一会儿在系统深处待着,一会儿又被搬出来给应用用,真是费劲啊!这种操作不仅耗时,还会消耗大量CPU资源。 Netty通过ZeroCopy机制,直接将数据从文件系统传递到网络套接字,避免了不必要的内存拷贝。这种做法不仅加快了数据传输速度,还降低了系统的整体负载。 这里有一个实际的例子: java FileRegion region = new DefaultFileRegion(fileChannel, 0, fileSize); ctx.write(region); 上述代码展示了如何利用Netty的零拷贝功能发送大文件,无需手动加载整个文件到内存中。 3.3 灵活的消息编解码 在大数据流处理平台中,数据格式多种多样,可能包括JSON、Protobuf、Avro等。Netty提供了一套强大的消息编解码框架,允许开发者根据需求自由定制解码逻辑。 例如,如果你的数据是以Protobuf格式传输的,可以这样做: java public class ProtobufDecoder extends MessageToMessageDecoder { @Override protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception { byte[] data = new byte[in.readableBytes()]; in.readBytes(data); MyProtoMessage message = MyProtoMessage.parseFrom(data); out.add(message); } } 通过这种方式,我们可以轻松解析复杂的数据结构,同时保持代码的整洁性和可维护性。 3.4 容错与重试机制 最后但同样重要的是,Netty内置了强大的容错与重试机制。在网上聊天或者传输文件的时候,有时候会出现消息没发出去、对方迟迟收不到的情况,就像快递丢了或者送慢了。Netty这个小助手可机灵了,它会赶紧发现这些问题,然后试着帮咱们把没送到的消息重新发一遍,就像是给快递员多派一个人手,保证咱们的信息能安全顺利地到达目的地。 java RetryHandler retryHandler = new RetryHandler(maxRetries); ctx.pipeline().addFirst(retryHandler); 上面这段代码展示了如何添加一个重试处理器到Netty的管道中,让它在遇到错误时自动重试。 4. 总结与展望 经过这一番探讨,相信大家已经对Netty及其在大数据流处理平台中的应用有了更深入的理解。Netty可不只是个工具库啊,它更像是个靠谱的小伙伴,陪着咱们一起在高性能网络编程的大海里劈波斩浪、寻宝探险! 当然,Netty也有它的局限性。比如说啊,遇到那种超级复杂的业务场景,你可能就得绞尽脑汁写一堆专门定制的代码,不然根本搞不定。还有呢,这门技术的学习难度有点大,刚上手的小白很容易觉得晕头转向,不知道该怎么下手。但我相信,只要坚持实践,总有一天你会爱上它。 未来,随着5G、物联网等新技术的发展,大数据流处理的需求将会更加旺盛。而Netty凭借其卓越的性能和灵活性,必将在这一领域继续发光发热。所以,不妨大胆拥抱Netty吧,它会让你的开发之旅变得更加精彩! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时交流。记住,编程之路没有终点,只有不断前进的脚步。加油,朋友们!
2025-04-26 15:51:26
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青山绿水
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...ava环境下的GUI解决方案,但也有其他跨平台工具包值得关注,例如Qt Jambi,它允许开发者使用Java编写原生速度和外观的应用程序,并兼容多种操作系统。 4. 无障碍性设计原则在Swing中的应用:针对日益增长的无障碍需求,开发者应了解并遵循WCAG标准,在Swing应用程序中实施无障碍设计,如提供键盘导航支持、可调整的文字大小及高对比度模式等。 5. Swing组件最佳实践分享:查阅最新的开发者博客和论坛讨论,可以发现众多关于如何优化Swing组件性能、处理并发问题以及改善用户体验的实际案例和建议,这些都能帮助你更好地运用Swing进行复杂GUI的设计与实现。 综上所述,不断跟进最新的GUI开发趋势和技术发展,结合实际项目需求,灵活运用和扩展Swing或其他相关框架,将有助于打造更为出色和易用的桌面应用程序。
2023-01-18 08:36:23
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...于服务的、跨越平台的解决方案。 特点 扩展了OPC的应用平台。传统的基于COM/DCOM 的OPC技术只能基于Windows操作系统,OPC UA支持拓展到Linux和Unix平台。这使得基于OPC UA的标准产品可以更好地实现工厂级的数据采集和管理; 不再基于DCOM通讯,不需要进行DCOM安全设置; OPC UA定义了统一数据和服务模型,使数据组织更为灵活,可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信; OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的,并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递; OPC UA可以穿越防火墙,实现Internet 通讯。 依赖 我们通常不会从头写,可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库,而且附上这2个库的源代码。 配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置(此为示例配置,您可根据你的实际情况进行配置) 1、OpcUa Server Url:opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint:[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name:Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account:user1 5、Password:自己设置 6、在PLC中开了2个数据块,分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签,第一个名称为DB4.0-99,地址为DB4DBW0.100,数据类型为Short,长度100,即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109,地址为DB4DBW100.10,数据类型为Short,方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签,第一个名称为DB5.0-99,地址为DB5DBW0.100,数据类型为Short,第二个名称为DB5.100-121, 地址为DB5DBW100.22,数据类型为Short,即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64,地址为DB5DBW64,数据类型为Short。 具体如下图: 关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签 比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299,则认为已存在,不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true,失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名,请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名!", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前,先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败,未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后,再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名,请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败:标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签:" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法,断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常:" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常:" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签:[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签:[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载 代码下载 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-10 18:43:00
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...,有两个问题需要我们解决 第一,怎样在一个线程内处理多个请求,也就是要在一个线程内响应多个网络 I/O。以前的同步阻塞方式下,一个线程只能处理一个请求,到这里不再适用,是不是可以用非阻塞 I/O 或者异步 I/O 来处理多个网络请求呢? 第二,怎么更节省资源地处理客户请求,也就是要用更少的线程来服务这些请求。是不是可以继续用原来的 100 个或者更少的线程,来服务现在的 10000 个请求呢? I/O 模型优化 异步、非阻塞 I/O 的解决思路是我们在网络编程中经常用到的 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) 两种 I/O 事件通知的方式:水平触发和边缘触发,它们常用在套接字接口的文件描述符中。 水平触发:只要文件描述符可以非阻塞地执行 I/O ,就会触发通知。也就是说,应用程序可以随时检查文件描述符的状态,然后再根据状态,进行 I/O 操作。 边缘触发:只有在文件描述符的状态发生改变(也就是 I/O 请求达到)时,才发送一次通知。这时候,应用程序需要尽可能多地执行 I/O,直到无法继续读写,才可以停止。如果 I/O 没执行完,或者因为某种原因没来得及处理,那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法,我带你来逐个分析一下。 第一种,使用非阻塞 I/O 和水平触发通知,比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理,select 和 poll 需要从文件描述符列表中,找出哪些可以执行 I/O ,然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的,一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符,这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以,这种方式的最大优点,是对应用程序比较友好,它的 API 非常简单。 但是,应用软件使用 select 和 poll 时,需要对这些文件描述符列表进行轮询,这样,请求数多的时候就会比较耗时。并且,select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量,表示文件描述符的集合,因此会有最大描述符数量的限制。比如,在 32 位系统中,默认限制是 1024。并且,在 select 内部,检查套接字状态是用轮询的方法,再加上应用软件使用时的轮询,就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法,换成了一个没有固定长度的数组,这样就没有了最大描述符数量的限制(当然还会受到系统文件描述符限制)。但应用程序在使用 poll 时,同样需要对文件描述符列表进行轮询,这样,处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外,应用程序每次调用 select 和 poll 时,还需要把文件描述符的集合,从用户空间传入内核空间,由内核修改后,再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换,也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢?答案自然是肯定的。 第二种,使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知,比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题,就需要继续对其进行优化,而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树,在内核中管理文件描述符的集合,这样,就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制,只关注有 I/O 事件发生的文件描述符,不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意,epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能(2.4 虽然也有,但功能不完善)。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知,那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O,并要处理更多的异常事件。 第三种,使用异步 I/O(Asynchronous I/O,简称为 AIO)。 在前面文件系统原理的内容中,我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作,而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后,系统会用事件通知(比如信号或者回调函数)的方式,告诉应用程序。这时,应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能,并且在很长时间里都处于不完善的状态,比如 glibc 提供的异步 I/O 库,就一直被社区诟病。同时,由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样,想要使用的话,一定要小心设计,其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后,请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后,就可以在一个进程或线程中处理多个请求,其中,又有下面两种不同的工作模型。 第一种,主进程 + 多个 worker 子进程,这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是:主进程执行 bind() + listen() 后,创建多个子进程;然后,在每个子进程中,都通过 accept() 或 epoll_wait() ,来处理相同的套接字。 比如,最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字,并管理子进程的生命周期;而 worker 进程,则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意,accept() 和 epoll_wait() 调用,还存在一个惊群的问题。换句话说,当网络 I/O 事件发生时,多个进程被同时唤醒,但实际上只有一个进程来响应这个事件,其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中,accept() 的惊群问题,已经在 Linux 2.6 中解决了; 而 epoll 的问题,到了 Linux 4.5 ,才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题, Nginx 在每个 worker 进程中,都增加一个了全局锁(accept_mutex)。这些 worker 进程需要首先竞争到锁,只有竞争到锁的进程,才会加入到 epoll 中,这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过,根据前面 CPU 模块的学习,你应该还记得,进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ,却具有非常好的性能呢? 这里最主要的一个原因就是,这些 worker 进程,实际上并不需要经常创建和销毁,而是在没任务时休眠,有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时,主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然,你也可以用线程代替进程:主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理,而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低,实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中,保证每次事件都只唤醒主线程,而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种,监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下,所有的进程都监听相同的接口,并且开启 SO_REUSEPORT 选项,由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒,就不会出现惊群问题了。比如,Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意,想要使用 SO_REUSEPORT 选项,需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化,C10K 问题很容易就可以解决。不过,随着摩尔定律带来的服务器性能提升,以及互联网的普及,你并不难想到,新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快,原来的 C10K 已经不能满足需求,所以又有了 C100K 和 C1000K,也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万,其实还是基于 C10K 的这些理论,epoll 配合线程池,再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下,C100K 很自然就可以达到。 那么,再进一步,C1000K 是不是也可以很容易就实现呢?这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说,100 万个请求需要大量的系统资源。比如, 假设每个请求需要 16KB 内存的话,那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说,假设只有 20% 活跃连接,即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量,总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量,所以还需要配置万兆网卡,或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次,从软件资源上来说,大量的连接也会占用大量的软件资源,比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪(CONNTRACK)、网络协议栈的缓存大小(比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存)等等。 最后,大量请求带来的中断处理,也会带来非常高的处理成本。这样,就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS(软中断负载均衡到多个 CPU 核上),以及将网络包的处理卸载(Offload)到网络设备(如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD)等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法,本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过,除了 I/O 模型之外,还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化,特别是需要借助硬件,来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然,人们对于性能的要求是无止境的。再进一步,有没有可能在单机中,同时处理 1000 万的请求呢?这也就是 C10M 问题。 实际上,在 C1000K 问题中,各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件(比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等)后,你可能会发现,无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数,想实现 1000 万请求的并发,都是极其困难的。 究其根本,还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始,到软中断中的各层网络协议处理,最后再到应用程序,这个路径实在是太长了,就会导致网络包的处理优化,到了一定程度后,就无法更进一步了。 要解决这个问题,最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径,把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制,DPDK 和 XDP。 第一种机制,DPDK,是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈,直接由用户态进程通过轮询的方式,来处理网络接收。 说起轮询,你肯定会下意识认为它是低效的象征,但是进一步反问下自己,它的低效主要体现在哪里呢?是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧!那么,换个角度来想,如果每时每刻都有新的网络包需要处理,轮询的优势就很明显了。比如: 在 PPS 非常高的场景中,查询时间比实际工作时间少了很多,绝大部分时间都在处理网络包; 而跳过内核协议栈后,就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程,应用程序可以针对应用的实际场景,有针对性地优化网络包的处理逻辑,而不需要关注所有的细节。 此外,DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制,优化网络包的处理效率。 第二种机制,XDP(eXpress Data Path),则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包,在进入内核协议栈之前,就进行处理,也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样,都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示: 你可以看到,XDP 对内核的要求比较高,需要的是 Linux 4.8 以上版本,并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用,常见的有 IDS(入侵检测系统)、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源,一方面在于系统有限的资源;另一方面,也是更重要的因素,是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口,限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ,完美解决了 C10K 的问题,现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ,可能只需要增加系统的物理资源就可以满足;但从 C100K 到 C1000K ,就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时,就需要多方面的优化工作了,从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化,再到应用程序的工作模型优化,都是考虑的重点。 再进一步,要实现 C10M ,就不只是增加物理资源,或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候,就需要用 XDP 的方式,在内核协议栈之前处理网络包;或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈,在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了,实际上,在大多数场景中,我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构,把这些请求分发到多台服务器中来处理,通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-11 18:25:52
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...洋,承诺 100% 解决户口。另外一家就是腾讯,技术面试全部通过以后,hr面试中各种旁敲侧击发现我还是希望长期在北京发展(当时我面试的是深圳的岗位),而且也有解决户口的工作后,就卡了我的offer。 现在回想起来,其实反而还有点感谢当时的腾讯 hr。因为我确实是想在北京长期发展的,北京的户口只有毕业的时候最好拿。错过了这次机会后会非常的难得到。进大厂机会多的是,但是户口的窗口却很少很少。 面试完这两家公司以后,我就没再面试其它公司。而是开始准备将我的一篇 ICPR 论文(https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/ICPR-2010/data/4109b670.pdf) 里的算法去申请了个专利,然后去安安心心去中科大洋实习。 在第一家公司工作的时候,我不局限于完成自己的任务,而是花时间去看团队里的所有代码。这种工作方式刚开始的时候会比较吃力。因为我不仅仅只是把问题处理完了就完事,而是非得想把和它相关的周边业务逻辑都挖一遍才甘心。因此,班也没少加,好多个周末我都一个人在公司看代码,做测试。 不过这种方式的好处也是显而易见的,我花了大概一年的时间就熟悉了团队里的各种模块和业务。当有老员工离职的时候,我们领导很惆怅。我告诉他不用担心,这些模块我能顶住。有了前期看代码的积累,确实后来的各种事情处理起来都非常的得心应手。入职一年就顶起了团队里的大梁。 而且我还发现我们公司的客户端软件在启动的时候比较慢,通过主动调研和测试,最后给领导提交了一个客户端启动加速的方案。现在能想起来的方式其中一个技术方式是 DLL 的基地址重定位。 02 入职腾讯 在 2011 年下半年,工作了一年多的时候,感觉广播电视领域整体的盘子还是太小了,当时领头企业的营业额一年也就才十个亿左右。再通过和自己在腾讯的同学交流,还是觉得互联网的空间更大。所以也婉拒了领导给的副组长的提拔挽留,又毅然跳到了北京腾讯。 我是 2011 年 11 月加入腾讯的。在项目上,仍然保持和第一家公司时工作类似的风格,全力以赴。不仅仅局限于完成自己手头的工作,主动做一切可能有价值的事情。其中一件事情就是我发现在当时的项目中,存在很多运营后台的开发需求。每次开发一个后台都得有人力去投入。 后来我就在老大的所开发的一套 PHP 框架的基础上进行改进。实现了只要指定一张 Mysql 数据库中的表,就可以自动生成 bootstrap 样式的管理后台界面。支持列表展示、搜索、删除、批量删除、文本框、时间控件等等一切基础功能。再以后涉及管理后台的功能,只需要在这个基础上改造就行了,人力投入降低了很多,风格也得到了统一。这个工具现在在我们团队内部仍然还在广泛地使用。 还有个故事我也讲过,就是老大分配给我一个图片下载的任务。我不局限于完成完成任务,而且还把文件系统、磁盘工作原理都深入整理了一遍,就是这篇《Linux文件系统十问》 03 转战搜狗 2013 下半年的时候,我第一次感受到了工作岗位的震荡。我还专注解决某一个 bug,花了不少精力都还没查到 bug 的原因。这时候,部门助理突然招呼我们所有人都下楼,在银科腾讯的 Image 印象店集合。在那里,见到了腾讯的总裁 Martin。这还是第一次离大老板只有一米远的距离。 所有人都是一脸困惑,突然把大家召集下来是干嘛呢。原来就在几个小时前,腾讯总办已经和搜狗达成了协议。腾讯收购搜狗的一部分股份,并把我们连人带业务一起注入到了搜狗。 没想到,是老板用一种更牛逼的方式帮我把 bug 给解决了。 14 年 1 月正式到了搜狗以后,我们没有继续做搜索了。而是内部 Transfer 到了另外一个部门。做起了搜狗网址导航、搜狗手机助手、搜狗浏览器等业务。我也是从那个时间点,开始带团队的,也是从那以后慢慢开始从个人贡献者到带团队集体输出的角色的转变。 在搜狗工作的这 7 年的时间里,我仍然也是延续之前的风格。不拘泥于完成工作中的产品需求,以及老大交付的任务。而是主动去探索各种项目中有价值的事情。 比如在手机助手的推广中,我琢磨了新用户的安装流程的各个环节后,找出影响用户安装率提升的关键因素。然后对新版本安装包采用了多种技术方案,将单用户获取成本削减了20%+,这一年下来就是千万级别的成本节约。 我们还主动在手机助手的搜索模块中应用了简单的学习算法。采用了用户协同,标签相似,点击反馈等方法将手机助手的搜索转化率提升了数个百分点。 除了用技术提升业务以外,我还结合工作中的问题进行了很多的深度技术思考。 如有一次我们自己维护了一个线上的redis(当时工程部还没有redis平台,redis服务要业务自己维护)。为了优化性能,我把后端的请求由短连接改成了长连接。虽然看效果性能确实是优化了,但是我的思考并没有停止。我们所有的后端机都会连接这个redis。这样在这个redis实例上可能得有6000多条并发连接存在。我就开始疑惑,Linux 最多能有多少个TCP连接呢,我这 6000 条长连接会不会把这个服务器玩坏? 再比如,我们组的服务器遭遇过几次连接相关的线上问题。其中一次是因为端口紧张而导致 CPU 消耗飙升。后来我又深入研究了一下。 最近,由于 Docker 的广泛应用。底层的网络工作方式已经在悄悄地发生变化了。所以我又开辟了一个网络虚拟化的坑,来一点一点地填。 现在我们的「开发内功修炼」公众号和 Github 就是在作为一个我和大家分享我的技术思考的一个窗口。 04 重回腾讯 时隔 7 年,我又以一种奇特的方式变回了腾讯人的身份。 腾讯再一次收购了搜狗的股份,这一次不再是控股,而是全资。 在离开腾讯的这 7 年多的时间里,腾讯的内部技术工作方式已经发生了翻天覆地的变化。 所以在刚转回腾讯的这一段时间里,我花了大量的精力来熟悉腾讯基于 tRPC 的各种技术生态。除了工作日,也投入了不少周末的精力。 05 再叨叨几句 最后,水文里挤干货,通过我今天的文章我想给大家分享这么几点经验。 第一,是要学会抬头看路,选择一个好的赛道进去。我非常庆幸我当年从广电赛道切换到了互联网,获得了更大的舞台。不过其实我自己在这点上做的也不是特别好,2013年底入职搜狗前拒绝了字节大把期权的offer,要不然我我早就财务自由了。 第二,不要光被动接收领导的指令干活。要主动积极思考项目中哪些地方是待改进的,想到了你就去做。领导都非常喜欢积极主动的员工。我自己也是喜欢招一些能主动思考,积极推进的同学。这些人能创造意外的价值。 第三,工作中除了业务以外还要主动技术的深度思考。毕竟技术仍然是开发的立命之本。在晋升考核的时候,业务数据做的再好也代替不了技术实力的核心位置。把工作中的技术点总结一下,在公司内分享出来。不涉及机密的话在外网分享一下更好。对你自己,对你的团队,都是好事。 技术交流群 最近有很多人问,有没有读者交流群,想知道怎么加入。 最近我创建了一些群,大家可以加入。交流群都是免费的,只需要大家加入之后不要随便发广告,多多交流技术就好了。 目前创建了多个交流群,全国交流群、北上广杭深等各地区交流群、面试交流群、资源共享群等。 有兴趣入群的同学,可长按扫描下方二维码,一定要备注:全国 Or 城市 Or 面试 Or 资源,根据格式备注,可更快被通过且邀请进群。 ▲长按扫描 往期推荐 武大94年博士年薪201万入职华为!学霸日程表曝光,简直降维打击! 腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重? 我被开除了。。只因为看了骂公司的帖子 如果你喜欢本文, 请长按二维码,关注 Hollis. 转发至朋友圈,是对我最大的支持。 点个 在看 喜欢是一种感觉 在看是一种支持 ↘↘↘ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/121738393。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-06 11:38:24
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...充分的理论知识,没有实战,终究不过是纸上谈兵,虚吹一场,没有任何实际效用。 脚踏实地,踏踏实实做实事,才可能有收获。 不懂得投资自己 股神巴菲特在《福布斯》杂志的采访中说道,有一种投资好过其他所有的投资,那就是投资自己。 没有人能夺走你自身学到的东西,每个人都有这样的投资潜力。 无论处在什么阶段,保持学习都是十分重要的一件事。 工作的十几年间,为什么别人都升职了自己却留在原地? 常常会疑惑,刚进公司的时候也是优秀的潜力股一枚,升职的时候老板怎么就看不见我? 很简单,因为潜力股要经过挖掘投资才能成为优质股。 人就像一方活水,有源源不断的补给才能保持自身不干涸,才能掀得起浪花。 不断增加自己的学识、磨练出过硬的技能,在职场中你的综合考察才会不断加分! 不懂的投资自己,提升能力,只会让你被淘汰的更快。 心态老得比身体快 明明还是个中年人,精神面貌看着还不如小区里跳广场舞的大妈大爷们。 整个人的心态衰老程度已经远远超过身体的衰老程度。 从内里散发出消极颓废的负能量。 试想谁会把重要的工作交给一个丧气满满的人呢? 职场上的中年人在做事的时候难免受家庭、他人眼光、年龄的牵绊,畏手畏脚,瞻前顾后。 他们总在想,我这样做,会显得自己过于出彩,会畏惧别人“一把年纪还想出风头”的闲言碎语和轻信别人“老了老了,都是年轻人的天下”的衰言败语。 妈妈常教导我,让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长,爱护同学,对人有礼貌;是不粗心,做事情不拖拉;还是爱护公物,不浪费粮食。为什么呢?因为拥有良好习惯,做一个品德高尚的人,懂得尊重别人,才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯,有时候学习很粗心,把一些会做的题做错。在生活上,也很粗心,有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢,有的时候还剩饭。我还起床磨蹭,本来应该迅速地穿好衣服,但是,我总是磨磨蹭蹭地,速度很慢。“我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!” 在上幼儿园以前,我什么也不会干,就连穿衣服也是妈妈给我穿好,就要上幼儿园了,这样可不行,妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 有一天,妈妈把衣服摆在我面前,开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿,还把衣服扔的满地都是,然后坐在地上开始大哭,等了好长时间,妈妈还是不理我,我只好自己乖乖的把衣服穿好, 一出了房间门,妈妈就笑了起来,再看看我的衣服,毛衣和裤子都穿反了,我赶紧回房间又重新穿了一遍,这次穿好了,拿起外套,可是外套的扣子又扣不上了,扣子可调皮了,好像故意和我作对,我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源;爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话:幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话“亲爱的!擦干你的眼泪,至高无上的爱情已经打开了我们的眼界,使我们成了它的崇拜者。是它, 妈妈常教导我,让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长,爱护同学,对人有礼貌;是不粗心,做事情不拖拉;还是爱护公物,不浪费粮食。为什么呢?因为拥有良好习惯,做一个品德高尚的人,懂得尊重别人,才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯,有时候学习很粗心,把一些会做的题做错。在生活上,也很粗心,有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢,有的时候还剩饭。我还起床磨蹭,本来应该迅速地穿好衣服,但是,我总是磨磨蹭蹭地,速度很慢。“我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!” 在上幼儿园以前,我什么也不会干,就连穿衣服也是妈妈给我穿好,就要上幼儿园了,这样可不行,妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。 有一天,妈妈把衣服摆在我面前,开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿,还把衣服扔的满地都是,然后坐在地上开始大哭,等了好长时间,妈妈还是不理我,我只好自己乖乖的把衣服穿好, 一出了房间门,妈妈就笑了起来,再看看我的衣服,毛衣和裤子都穿反了,我赶紧回房间又重新穿了一遍,这次穿好了,拿起外套,可是外套的扣子又扣不上了,扣子可调皮了,好像故意和我作对,我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源;爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话:“亲爱的!擦干你的眼泪,至高无上的爱情已经打开了我们的眼界,使我们成了它的崇拜者。是它, 每一个碌碌无为的中年人都改明白的一个道理是,职场所谓的新人老人,取决于你的成就,而不是入行时间。 入行十余年还不如别人入行三五年来的专业,所谓老人不过是虚谈。 只要一天还出成绩,对待工作就当保持一个新人该有的拼劲和争上游的心态,抛开顾虑,努力向前便是! -END- 声明:本文属于老板思维与智库(ID:laobanzhiku88),图片来源于网络 看完本文有收获?请转发分享给更多人 欢迎关注“互联网架构师”,我们分享最有价值的互联网技术干货文章,助力您成为有思想的全栈架构师,我们只聊互联网、只聊架构,不聊其他!打造最有价值的架构师圈子和社区。 本公众号覆盖中国主要首席架构师、高级架构师、CTO、技术总监、技术负责人等人 群。分享最有价值的架构思想和内容。打造中国互联网圈最有价值的架构师圈子。 长按下方的二维码可以快速关注我们 如想加群讨论学习,请点击右下角的“加群学习”菜单入群 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/emprere/article/details/98859913。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-29 14:16:29
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...在Vue3的状态管理解决方案中崭露头角,其简洁易用的设计理念让状态管理更为灵活便捷。 在工程化配置上,Eslint和Prettier的组合已成为业界标准,保证代码风格一致性的同时提升了团队协作效率。此外,TailwindCSS这类实用的原子化CSS框架被更多项目采纳,简化了样式编写流程,尤其适合后台管理系统等复杂项目的样式设计。 至于测试环节,Jest凭借其强大的断言库和模拟功能,在单元测试领域占据主导地位。对于Vue3应用,Vue Test Utils提供了对Vue组件进行单元测试的强大支持,确保代码质量与稳定性。 综上所述,Vue3生态正在以前所未有的速度发展和完善,无论是核心框架还是周边工具链都在与时俱进,为开发者带来更加先进、高效的开发体验。建议读者关注官方文档、技术博客以及GitHub上的最新动态,紧跟社区步伐,不断提升自身的技能树,以应对未来日益复杂的前端开发挑战。
2023-10-05 12:27:41
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...基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案,助推用户上云实现创新加速模式。 同时,在解决方案方面,华云数据也一直在完善自身的产业链,建立最广泛的生态体系。例如,PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系;数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制;安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技;行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴,由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此,华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试,构建了一个最全面的基础架构生态体系,为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力,为客户提供稳定、可靠的上云服务,赋能产业变革。 值得一提的是,华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略,通过和合作伙伴的合作共赢,华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业,让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统,并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见,数字化的转型与升级,以及数字经济的落地和发展,任重而道远,艰难而伟大,而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力,不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性,激发出更多新的升维竞争力,更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结,在云计算落地中国的过程中,华云数据既是早期的探索者,也是落地的实践者,更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出,背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力,以及对中国企业用户痛点的捕捉,使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路,也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察,由科技与汽车跨界媒体人申斯基(微信号:shenyao)创办,16年媒体工作经验,拥有中美两地16万公里自驾经验,专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-16 21:41:38
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