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...,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。 首先感谢以下大佬提供帮助 斗鱼视频下载-> https://www.jianshu.com/p/feccccb097be 批量合并处理B站视频->https://www.wandouip.com/t5i227224/ You-Get->https://you-get.org/ 思路 首先打开了PC端斗鱼视频一个链接:https://v.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 发现一个参数在链接中 0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现了一个很重要的文件:playlist.m3u8 里面包含了数个 .ts 的网络地址; .ts 文件是可以播放的视频片段; 发现 可以通过合并 .ts 片段可以得到完整视频; 出现一个问题:playlist.m3u8 怎么获取? 发现:https://v.douyu.com/api/stream/getStreamUrl 可以获取 playlist.m3u8 文件地址; 需要POST传入一些参数才行,发现: sign 参数是一种签名,一般通过JS生成,找了半天没有方法生成 sign 参数; 通过查阅大佬文献发现:手机端的斗鱼视频有接口可以直接获取 playlist.m3u8 文件地址,成功越过 sign 签名防线; 手机端斗鱼视频链接:https://vmobile.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现:https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad; 这就解决了playlist.m3u8 文件获取问题:json[‘data’][‘video_url’] 第一个难题解决!!; 综上所述,整理一下具体采集流程: 获取vid = 0Q8mMY0xXDL749Ad (就是链接中的参数); 通过 https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad 获取 playlist.m3u8 文件地址; 解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件; 下载所有 .ts 文件; 合并 .ts 成视频文件输出; Python实现 不要开启线程池,因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表,2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录,【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录,【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。
2023-12-18 11:34:00
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...,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。 yum和源码编译安装的区别 1.路径区别-yum安装的软件是他自定义的,源码安装的软件./configure --preifx=软件安装的绝对路径 2.yum仓库的软件,版本可能比较低,而源码编译安装,版本可控 3.编译安装的软件,支持第三方功能扩展./configure 这里可以加上很多参数,定制功能 1.安装mariadb,配置官方的mariadb的yum源,手动创建 mariadb.repo仓库文件 添加MariaDB源 vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo 粘贴官方的或者阿里云的镜像: [mariadb]name = MariaDBbaseurl = http://yum.mariadb.org/10.3/centos7-amd64gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDBgpgcheck=1[mariadb]name = MariaDBbaseurl = https://mirrors.aliyun.com/mariadb/yum/10.4/centos7-amd64/gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/mariadb/yum/RPM-GPG-KEY-MariaDBgpgcheck=1 2.如果下载速度太慢,请删除 mariadb.repo,只是为了使用阿里云的yum源中的mariadb rm -rf /etc/yum.repos.d/Mariadb.repo然后清空yum 缓存yum clean all 3.通过yum安装mariadb软件,安装mariadb服务端和客户端 官方 yum install MariaDB-server MariaDB-client -y阿里云 yum install mariadb mariadb-server -y 4.安装完成后,启动mariadb服务端 systemctl start/stop/restart/status mariadbsystemctl enable mariadb 开机启动mariadb 5. mariadb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 6. 设置mysql的中文编码支持,修改/etc/my.cnf 1.vi /etc/my.cnf在[mysqld]中添加参数,使得mariadb服务端支持中文[mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ci2.重启mariadb服务,读取my.cnf新配置systemctl restart mariadb 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。
2023-07-12 10:11:01
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...改进GRUB2的引导流程以适应最新的安全规范。同时,针对新型存储设备如NVMe SSDs,开发者正在优化GRUB对新硬件的支持,并研究如何确保在不同启动环境下MBR与GPT分区表的有效兼容。 其次,在Windows安装与部署方面,微软于今年发布了Windows 11新版操作系统,不仅引入了全新的用户界面设计,还在安装流程中融入了智能化安装选项和更快捷的驱动识别机制。此外,随着云技术和虚拟化技术的发展,Windows To Go和Azure Sphere等新型安装方式为系统部署提供了更多可能。 在网络配置方面,IPv6在全球范围内的普及速度加快,许多网络设备厂商正致力于提升产品对IPv6协议栈的支持。与此同时,Windows操作系统也在不断更新其网络功能,包括DHCPv6客户端功能增强、DNS-over-HTTPS(DoH)支持以及更完善的组播服务管理工具。此外,Windows防火墙已新增多项高级策略设置,以满足日益复杂的网络安全需求。 最后,关于Office软件中的实用技巧,Microsoft Office 365定期发布更新,提供更丰富的协作工具和智能功能,例如Excel的数据预处理和分析能力得到显著提升,Outlook则集成了更多智能邮件管理和日程安排助手。这些实时更新和新增功能有助于用户提高工作效率,应对各种办公场景挑战。 总之,随着科技不断发展,无论是操作系统的基础架构、网络配置的复杂度还是办公应用的智能化程度都在持续演进,关注行业动态和技术前沿将帮助我们更好地理解和运用文中提及的相关知识。
2023-09-10 16:27:10
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...。例如,某知名云存储服务提供商近期宣布升级其文件下载服务,采用先进的分段传输技术以应对用户对超大文件快速稳定下载的需求,这正是基于类似上述文章所介绍的HTTP Range请求头原理。通过服务器端的智能分片处理和客户端的断点续传支持,极大提升了用户在各种网络环境下的下载体验。 此外,前端技术社区也在不断优化大文件下载的用户体验。有开发者分享了一篇关于如何利用Vue.js配合WebSocket实现实时下载进度展示的文章,其中详细解读了在进行文件分片下载时,如何从前端角度实时获取并更新下载进度信息,从而提升用户界面的互动性和友好性。 对于深入理解文件切片下载机制,推荐阅读《HTTP协议权威指南》一书,书中详尽剖析了HTTP协议中的范围请求(Range Request)及其实现方式,这对于掌握和优化文件下载功能具有极高的参考价值。同时,关注Spring Boot官方文档和社区讨论,可以及时获取到针对大文件处理的最新最佳实践和技术动态。 综上所述,在当前高速发展的互联网环境下,结合SpringBoot后端框架与Vue前端技术实现文件切片下载功能,并关注该领域的最新发展与应用案例,无疑将有助于我们更好地服务于用户的实际需求,提升产品竞争力。
2023-01-19 08:12:45
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...,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。 目 录 摘 要 I Abstract II 1绪论 1 1.1系统开发背景 1 1,2研究现状 1 1.3研究主要内容 3 2相关技术 5 2.1 SSM的技术原理 5 2.1.1 SSM语言及其特点 5 2.1.2 Java及Java Servlets概述 6 2.1.3 JavaBean简介 6 2.2 服务器配置 7 2.2.1 Tomcat安装及配置 8 2.2.2 数据库配置 8 3系统分析 11 3.1 可行性分析 11 3.1.1 技术可行性 11 3.1.2 操作可行性 11 3.1.3 经济可行性 11 3.1.4 法律可行性 11 3.2 腕表交易系统功能需求分析 11 3.3 数据库需求分析 12 4系统设计 13 4.1 系统功能模块设计 13 4.2系统流程设计 13 4.2.1 系统开发流程 13 4.2.2 用户登录流程 14 4.2.3 系统操作流程 15 4.2.4 添加信息流程 15 4.2.5 修改信息流程 16 4.2.6 删除信息流程 16 4.3系统用例分析 17 4.3.1 管理员用例图 17 4.3.2 用户用例图 18 4.4 数据库设计 19 4.4.1 tb_Ware(商品信息表) 19 4.4.2 tb_manager(管理员信息表) 19 4.4.3 tb_sub(订单生成表) 19 4.4.4 tb_Link(超级链接表) 20 4.4.5 tb_Affiche(公告信息表) 20 4.3 用SSM连接数据库 20 5系统实现 22 5.1 前台部分 22 5.1.1 前台总体框架 22 5.1.2 商城首页 22 5.1.3 产品详情页 23 5.1.4 评价 23 5.2 后台部分 24 5.2.1 后台主页 24 5.2.2 后台评价管理 25 5.2.3 商品管理 25 5.2.4 商品修改 26 5.2.5 分类管理 26 5.2.6 订单管理 27 5.2.7 腕表购物车管理 27 6系统测试 28 6.1系统测试的意义 28 6.2性能测试 29 6.3测试分析 29 总 结 30 致 谢 31 参考文献 31 3系统分析 3.1 可行性分析 腕表交易系统主要目标是实现网上展示腕表交易系统信息,购买腕表产品。在确定了目标后,我们从以下四方面对能否实现本系统目标进行可行性分析。 3.1.1 技术可行性 腕表交易系统主要采用Java技术,基于B/S结构,MYSQL数据库,主要包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于应用程序的开发要求具备功能要完备、使用应简单等特点,而对于数据库的建立和维护则要求建立一个数据完整性强、数据安全性好、数据稳定性高的库。腕表交易系统的开发技术具有很高可行性,且开发人员掌握了一定的开发技术,所以系统的开发具有可行性。 3.1.2 操作可行性 腕表交易系统的登录界面简单易于操作,采用常见的界面窗口来登录界面,通过电脑进行访问操作,会员只要平时使用过电脑都能进行访问操作。此系统的开发采用PHP语言开发,基于B/S结构,这些开发环境使系统更加完善。本系统具有易操作、易管理、交互性好的特点,在操作上是非常简单的。因此本系统可以进行开发。 3.1.3 经济可行性 腕表交易系统是基于B/S模式,采用MYSQL数据库储存数据,所要求的硬件和软件环境,市场上都很容易购买,程序开发主要是管理系统的开发和维护。所以程序在开发人力、财力上要求不高,而且此系统不是很复杂,开发周期短,在经济方面具有较高的可行性。 3.1.4 法律可行性 此腕表交易系统是自己设计的管理系统,具有很大的实际意义。开发环境软件和使用的数据库都是开源代码,因此对这个系统进行开发与普通的系统软件设计存在很大不同,没有侵权等问题,在法律上完全具有可行性。 综上所述,腕表交易系统在技术、经济、操作和法律上都具有很高的可行性,开发此程序是很必要的。 3.2 腕表交易系统功能需求分析 此基于SSM的腕表交易系统分前台功能和后台功能: 1)前台部分由用户使用,主要包括用户注册,腕表购物车管理,订单管理,个人资料管理,留言板管理 2)后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理 3.3 数据库需求分析 数据库的设计通常是以一个已经存在的数据库管理系统为基础的,常用的数据库管理系统有MYSQL,SQL,Oracle等。我采用了Mysql数据库管理系统,建立的数据库名为db_business。 整个系统功能需要以下数据项: 用户:用户id、用户名称、登录密码、用户真实姓名、性别、邮箱地址、联系地址、联系电话、密码问题、答案、注册时间。 留言:主题id、作者姓名、Email、主题名称、留言内容、发布时间。 商品:商品id、名称、价格、图片路径、类型、简要介绍、存储地址、上传人姓名、发布时间、是否推荐。 订单:订单号、用户名、真实姓名、订购日期、Email、地址、邮编、付款方式、联系方式、运送方式、订单核对、其他。 管理员:管理员id、管理员名称、管理员密码。 公告:公告内容、公告时间。 4系统设计 4.1 系统功能模块设计 功能结构图如下: 图9 功能模块设计图 从图中可以看出,网上腕表交易系统可以分为前台和后台两个部分,前台部分由用户使用,主要包括用户注册,生成订单,腕表购物车管理,查看腕表购物车,查看留言,订购产品,订单查询和发布留言7个模块;本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=11975后台部分由管理员使用,主要包括管理员身份验证,商品管理,处理订单,用户信息管理,连接信息管理5个模块。 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"><html><head><base href="<%=basePath%>"/><title>腕表商城</title><meta http-equiv="pragma" content="no-cache"><meta http-equiv="cache-control" content="no-cache"><meta http-equiv="expires" content="0"> <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3"><meta http-equiv="description" content="This is my page"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"><!-- Favicon --><link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="img/favicon.png"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/font-awesome.min.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/bootstrap.css" /><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/style.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/magnific-popup.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="<%=basePath%>home/css/owl.carousel.css"><script type="text/javascript">function getprofenlei(){ var html = ""; 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})html+='</div>'; } })}) $("nArrivals").html(html); } }); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127608579。 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。
2023-03-21 18:24:50
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Netty
...发者快速构建可扩展的服务器端应用程序。想象一下,你正在开发一个需要处理海量数据的大数据流处理平台,这时候Netty就显得尤为重要了。它不仅能够帮助我们高效地管理网络连接,还能让我们轻松应对高并发场景。 我第一次接触Netty的时候,真的被它的灵活性震撼到了。哎,说到程序员的烦心事,那肯定得提一提怎么让程序在被成千上万的人同时戳的时候还能稳如老狗啊!这事儿真心让人头大,尤其是看着服务器指标噌噌往上涨,心里直打鼓,生怕哪一秒就崩了。而Netty通过非阻塞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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...,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。 本文系转载。文中的“我”均为原作者 作者:张彦飞allen 十年,一个听起来感觉很长的时间,已经从我身边悄悄地滑过了。一直想写点什么,却也一直也没时间动笔。今天捡了个周末,就随点写点流水文吧,写到哪儿算哪儿。 01 职场首站 我是 2010 年硕士毕业。还记得在 2009 年 11 月的校园招聘季的时候,我当时只面试了两家公司。一家是中科大洋,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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...,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。 1、时间与日期 ECMAScript 提供了 Date 类型来处理时间和日期。Date 类型内置一系列获取和设置日期时间信息的方法。 Date 类型 ECMAScript 中的 Date 类型是在早期 Java 中 java.util.Date 类基础上构建的。为此,Date 类型使用 UTC(Coordinated Universal Time,国际协调时间[又称世界统一时间])1970 年 1 月 1 日午夜(零时)开始经过的毫秒来保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下,Date 类型保存的日期能够精确到 1970 年 1 月 1 日之前或之后的 285616 年。 创建一个日期对象,使用 new 运算符和 Date 构造方法(构造函数)即可。 var box = new Date(); // 创建一个日期对象 在调用 Date 构造方法而不传递参数的情况下,新建的对象自动获取当前的时间和日期。 alert(box); // 不同浏览器显示不同 ECMAScript 提供了两个方法,Date.parse()和 Date.UTC()。Date.parse()方法接收一个表示日期的字符串参数,然后尝试根据这个字符串返回相应的毫秒数。ECMA-262 没有定义 Date.parse()应该支持哪种日期格式,因此方法的行为因实现而异,因地区而异。默认通常接收的日期格式如下: ‘月/日/年’,如 6/13/2011; ‘英文月名 日, 年’,如 May 25, 2004; ‘英文星期几 英文月名 日 年 时:分:秒 时区’,如 Tue May 25 2004 00:00:00 GMT-070 alert(Date.parse('6/13/2011')); // 1307894400000 如果 Date.parse()没有传入或者不是标准的日期格式,那么就会返回 NaN。 alert(Date.parse()); // NaN 如果想输出指定的日期,那么把 Date.parse()传入 Date 构造方法里。 var box = new Date(Date.parse('6/13/2011')); // Mon Jun 13 2011 00:00:00 GMT+0800var box = new Date('6/13/2011'); // 直接传入,Date.parse()后台被调用 Date 对象及其在不同浏览器中的实现有许多奇怪的行为。其中有一种倾向是将超出的范围的值替换成当前的值,以便生成输出。例如,在解析“January 32, 2007”时,有的浏览器会将其解释为“February 1, 2007”。而 Opera 则倾向与插入当前月份的当前日期。 Date.UTC()方法同样也返回表示日期的毫秒数,但它与 Date.parse()在构建值时使用不同的信息。(年份,基于 0 的月份[0 表示 1 月,1 表示 2 月],月中的哪一天[1-31],小时数[0-23] ,分钟,秒以及毫秒)。只有前两个参数是必须的。如果没有提供月数,则天数为 1;如果省略其他参数,则统统为 0。 alert(Date.UTC(2011,11)); // 1322697600000 如果 Date.UTC()参数传递错误,那么就会出现负值或者 NaN 等非法信息。 alert(Date.UTC()); // 负值或者 NaN 如果要输出指定日期,那么直接把 Date.UTC()传入 Date 构造方法里即可。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16)); 通用的方法 与其他类型一样,Date 类型也重写了 toLocaleString()、toString()和 valueOf()方法;但这些方法返回值与其他类型中的方法不同。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16));alert('toString:' + box.toString());alert('toLocaleString:' + box.toLocaleString()); // 按本地格式输出 这两个方法在不同浏览器显示的效果又不一样,但不用担心,这两个方法只是在调试比较有用,在显示时间和日期上,没什么价值。valueOf()方法显示毫秒数。 日期格式化方法 Date 类型还有一些专门用于将日期格式化为字符串的方法。 var box = new Date();alert(box.toDateString()); // 以特定的格式显示星期几、月、日和年alert(box.toTimeString()); // 以特定的格式显示时、分、秒和时区alert(box.toLocaleDateString()); // 以特定地区格式显示星期几、月、日和年alert(box.toLocaleTimeString()); // 以特定地区格式显示时、分、秒和时区alert(box.toUTCString()); // 以特定的格式显示完整的 UTC 日期 组件方法 组件方法,是为我们单独获取你想要的各种时间/日期而提供的方法。需要注意的时候 ,这些方法中,有带 UTC 的,有不带 UTC 的。UTC 日期指的是在没有时区偏差的情况下的日期值。 alert(box.getTime()); // 获取日期的毫秒数,和 valueOf()返回一致alert(box.setTime(100)); // 以毫秒数设置日期,会改变整个日期alert(box.getFullYear()); // 获取四位年份alert(box.setFullYear(2012)); // 设置四位年份,返回的是毫秒数alert(box.getMonth()); // 获取月份,没指定月份,从 0 开始算起alert(box.setMonth(11)); // 设置月份alert(box.getDate()); // 获取日期alert(box.setDate(8)); // 设置日期,返回毫秒数alert(box.getDay()); // 返回星期几,0 表示星期日,6 表示星期六alert(box.setDay(2)); // 设置星期几alert(box.getHours()); // 返回时alert(box.setHours(12)); // 设置时alert(box.getMinutes()); // 返回分钟alert(box.setMinutes(22)); // 设置分钟alert(box.getSeconds()); // 返回秒数alert(box.setSeconds(44)); // 设置秒数alert(box.getMilliseconds()); // 返回毫秒数alert(box.setMilliseconds()); // 设置毫秒数alert(box.getTimezoneOffset()); // 返回本地时间和 UTC 时间相差的分钟数 以上方法除了 getTimezoneOffset(),其他都具有 UTC 功能,例如 setDate()及 getDate()获取星期几,那么就会有 setUTCDate()及getUTCDate(),表示世界协调时间。 2、正则表达式 假设用户需要在 HTML 表单中填写姓名、地址、出生日期等。那么在将表单提交到服务器进一步处理前,JavaScript 程序会检查表单以确认用户确实输入了信息并且这些信息是符合要求的。 什么是正则表达式 正则表达式(regular expression)是一个描述字符模式的对象。ECMAScript 的 RegExp 类表示正则表达式,而 String 和 RegExp 都定义了使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换的函数。 正则表达式主要用来验证客户端的输入数据。用户填写完表单单击按钮之后,表单就会被发送到服务器,在服务器端通常会用 PHP、ASP.NET 等服务器脚本对其进行进一步处理 。因为客户端验证,可以节约大量的服务器端的系统资源,并且提供更好的用户体验。 创建正则表达式 创建正则表达式和创建字符串类似,创建正则表达式提供了两种方法,一种是采用 new 运算符,另一个是采用字面量方式。 两种创建方式 var box = new RegExp('box'); // 第一个参数字符串var box = new RegExp('box', 'ig'); // 第二个参数可选模式修饰符 模式修饰符的可选参数 参数 含义 i 忽略大小写 g 全局匹配 m 多行匹配 var box = /box/; // 直接用两个反斜杠var box = /box/ig; // 在第二个斜杠后面加上模式修饰符 测试正则表达式 RegExp 对象包含两个方法:test()和 exec(),功能基本相似,用于测试字符串匹配。test()方法在字符串中查找是否存在指定的正则表达式并返回布尔值,如果存在则返回 true,不存在则返回 false。exec()方法也用于在字符串中查找指定正则表达式,如果 exec()方法执行成功,则返回包含该查找字符串的相关信息数组。如果执行失败,则返回 null。 RegExp 对象的方法 方法 功能 test 在字符串中测试模式匹配,返回 true 或 false exec 在字符串中执行匹配搜索,返回结果数组 // 使用 new 运算符的 test 方法示例var pattern = new RegExp('box', 'i'); // 创建正则模式,不区分大小写var str = 'This is a Box!'; // 创建要比对的字符串alert(pattern.test(str)); // 通过 test()方法验证是否匹配// 使用字面量方式的 test 方法示例var pattern = /box/i; // 创建正则模式,不区分大小写var str = 'This is a Box!';alert(pattern.test(str));// 使用一条语句实现正则匹配alert(/box/i.test('This is a Box!')); // 模式和字符串替换掉了两个变量// 使用 exec 返回匹配数组var pattern = /box/i;var str = 'This is a Box!';alert(pattern.exec(str)); // 匹配了返回数组,否则返回 null 使用字符串的正则表达式方法 除了 test()和 exec()方法,String 对象也提供了 4 个使用正则表达式的方法。 String 对象中的正则表达式方法 方法 含义 match(pattern) 返回 pattern 中的子串或 null replace(pattern, replacement) 用 replacement 替换 pattern search(pattern) 返回字符串中 pattern 开始位置 split(pattern) 返回字符串按指定 pattern 拆分的数组 // 使用 match 方法获取获取匹配数组var pattern = /box/ig; // 全局搜索var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.match(pattern)); // 匹配到两个 Box,Boxalert(str.match(pattern).length); // 获取数组的长度// 使用 search 来查找匹配数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.search(pattern)); // 查找到返回位置,否则返回-1 因为 search 方法查找到即返回,也就是说无需 g 全局。 // 使用 replace 替换匹配到的数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.replace(pattern, 'Tom')); // 将 Box 替换成了 Tom// 使用 split 拆分成字符串数组var pattern = / /ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.split(pattern)); // 将空格拆开分组成数组 RegExp 对象的静态属性 属性 短名 含义 input $_ 当前被匹配的字符串 lastMatch $& 最后一个匹配字符串 lastParen $+ 最后一对圆括号内的匹配子串 leftContext $ 最后一次匹配前的子串 multiline $ 用于指定是否所有的表达式都用于多行的布尔值 rightContext $’ 在上次匹配之后的子串 // 使用静态属性var pattern = /(g)oogle/;var str = 'This is google!';pattern.test(str); // 执行一下alert(RegExp.input); // This is google!alert(RegExp.leftContext); // This isalert(RegExp.rightContext); // !alert(RegExp.lastMatch); // googlealert(RegExp.lastParen); // galert(RegExp.multiline); // false Opera 不支持 input、lastMatch、lastParen 和 multiline 属性。IE 不支持 multiline 属性。所有的属性可以使用短名来操作。RegExp.input 可以改写成 RegExp['$_'],依次类推。但 RegExp.input 比较特殊,它还可以写成 RegExp.$_。 RegExp 对象的实例属性 属性 含义 global Boolean 值,表示 g 是否已设置 ignoreCase Boolean 值,表示 i 是否已设置 lastIndex 整数,代表下次匹配将从哪里字符位置开始 multiline Boolean 值,表示 m 是否已设置 Source 正则表达式的源字符串形式 // 使用实例属性var pattern = /google/ig;alert(pattern.global); // true,是否全局了alert(pattern.ignoreCase); // true,是否忽略大小写alert(pattern.multiline); // false,是否支持换行alert(pattern.lastIndex); // 0,下次的匹配位置alert(pattern.source); // google,正则表达式的源字符串var pattern = /google/g;var str = 'google google google';pattern.test(str); // google,匹配第一次alert(pattern.lastIndex); // 6,第二次匹配的位 以上基本没什么用。并且 lastIndex 在获取下次匹配位置上 IE 和其他浏览器有偏差 ,主要表现在非全局匹配上。lastIndex 还支持手动设置,直接赋值操作。 获取控制 正则表达式元字符是包含特殊含义的字符。它们有一些特殊功能,可以控制匹配模式的方式。反斜杠后的元字符将失去其特殊含义。 字符类:单个字符和数字 元字符/元符号 匹配情况 . 匹配除换行符外的任意字符 [a-z0-9] 匹配括号中的字符集中的任意字符 [^a-z0-9] 匹配任意不在括号中的字符集中的字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字,同[^0-9]相同 \w 匹配字母和数字及_ \W 匹配非字母和数字及_ 字符类:空白字符 元字符/元符号 匹配情况 \0 匹配 null 字符 \b 匹配空格字符 \f 匹配进纸字符 \n 匹配换行符 \r 匹配回车字符 \t 匹配制表符 \s 匹配空白字符、空格、制表符和换行符 \S 匹配非空白字符 字符类:锚字符 元字符/元符号 匹配情况 ^ 行首匹配 $ 行尾匹配 \A 只有匹配字符串开始处 \b 匹配单词边界,词在[]内时无效 \B 匹配非单词边界 \G 匹配当前搜索的开始位置 \Z 匹配字符串结束处或行尾 \z 只匹配字符串结束处 字符类:重复字符 元字符/元符号 匹配情况 x? 匹配 0 个或 1 个 x x 匹配 0 个或任意多个 x x+ 匹配至少一个 x (xyz)+ 匹配至少一个(xyz) x{m,n} 匹配最少 m 个、最多 n 个 x 字符类:替代字符 元字符/元符号 匹配情况 this where 字符类:记录字符 元字符/元符号 匹配情况 (string) 用于反向引用的分组 \1 或$1 匹配第一个分组中的内容 \2 或$2 匹配第二个分组中的内容 \3 或$3 匹配第三个分组中的内容 // 使用点元字符var pattern = /g..gle/; // .匹配一个任意字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 重复匹配var pattern = /g.gle/; // .匹配 0 个一个或多个var str = 'google'; //,?,+,{n,m}alert(pattern.test(str));// 使用字符类匹配var pattern = /g[a-zA-Z_]gle/; // [a-z]表示任意个 a-z 中的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /g[^0-9]gle/; // [^0-9]表示任意个非 0-9 的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /[a-z][A-Z]+/; // [A-Z]+表示 A-Z 一次或多次var str = 'gOOGLE';alert(pattern.test(str));// 使用元符号匹配var pattern = /g\wgle/; // \w匹配任意多个所有字母数字_var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\d/; // \d匹配任意多个数字var str = 'google444';alert(pattern.test(str));var pattern = /\D{7,}/; // \D{7,}匹配至少 7 个非数字var str = 'google8';alert(pattern.test(str));// 使用锚元字符匹配var pattern = /^google$/; // ^从开头匹配,$从结尾开始匹配var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /goo\sgle/; // \s 可以匹配到空格var str = 'goo gle';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\b/; // \b 可以匹配是否到了边界var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用或模式匹配var pattern = /google|baidu|bing/; // 匹配三种其中一种字符串var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用分组模式匹配var pattern = /(google){4,8}/; // 匹配分组里的字符串 4-8 次var str = 'googlegoogle';alert(pattern.test(str));var pattern = /8(.)8/; // 获取 8..8 之间的任意字符var str = 'This is 8google8';str.match(pattern);alert(RegExp.$1); // 得到第一个分组里的字符串内容var pattern = /8(.)8/;var str = 'This is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>'); // 得到替换的字符串输出document.write(result);var pattern = /(.)\s(.)/;var str = 'google baidu';var result = str.replace(pattern, '$2 $1'); // 将两个分组的值替换输出document.write(result); 贪婪 惰性 + +? ? ?? ? {n} {n}? {n,} {n,}? {n,m} {n,m}? // 关于贪婪和惰性var pattern = /[a-z]+?/; // ?号关闭了贪婪匹配,只替换了第一个var str = 'abcdefjhijklmnopqrstuvwxyz';var result = str.replace(pattern, 'xxx');alert(result);var pattern = /8(.+?)8/g; // 禁止了贪婪,开启的全局var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);var pattern = /8([^8])8/g; // 另一种禁止贪婪var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);// 使用 exec 返回数组var pattern = /^[a-z]+\s[0-9]{4}$/i;var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回整个字符串var pattern = /^[a-z]+/i; // 只匹配字母var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回 googlevar pattern = /^([a-z]+)\s([0-9]{4})$/i; // 使用分组var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)[0]); // google 2012alert(pattern.exec(str)[1]); // googlealert(pattern.exec(str)[2]); // 2012// 捕获性分组和非捕获性分组var pattern = /(\d+)([a-z])/; // 捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));var pattern = /(\d+)(?:[a-z])/; // 非捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));// 使用分组嵌套var pattern = /(A?(B?(C?)))/; // 从外往内获取var str = 'ABC';alert(pattern.exec(str));// 使用前瞻捕获var pattern = /(goo(?=gle))/; // goo 后面必须跟着 gle 才能捕获var str = 'google';alert(pattern.exec(str));// 使用特殊字符匹配var pattern = /\.\[\/b\]/; // 特殊字符,用\符号转义即可var str = '.[/b]';alert(pattern.test(str));// 使用换行模式var pattern = /^\d+/mg; // 启用了换行模式var str = '1.baidu\n2.google\n3.bing';var result = str.replace(pattern, '');alert(result); 常用的正则 检查邮政编码 var pattern = /[1-9][0-9]{5}/; // 共 6 位数字,第一位不能为 0var str = '224000';alert(pattern.test(str)); 检查文件压缩包 var pattern = /[\w]+\.zip|rar|gz/; // \w 表示所有数字和字母加下划线var str = '123.zip'; // \.表示匹配.,后面是一个选择alert(pattern.test(str)); 删除多余空格 var pattern = /\s/g; // g 必须全局,才能全部匹配var str = '111 222 333';var result = str.replace(pattern,''); // 把空格匹配成无空格alert(result); 删除首尾空格 var pattern = /^\s+/; // 强制首var str = ' goo gle ';var result = str.replace(pattern, '');pattern = /\s+$/; // 强制尾result = result.replace(pattern, '');alert('|' + result + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/; // 使用了非贪婪捕获var str = ' google ';alert('|' + pattern.exec(str)[1] + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/;var str = ' google ';alert('|' + str.replace(pattern, '$1') + '|'); // 使用了分组获取 简单的电子邮件验证 var pattern = /^([a-zA-Z0-9_\.\-]+)@([a-zA-Z0-9_\.\-]+)\.([a-zA-Z]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str));var pattern = /^([\w\.\-]+)@([\w\.\-]+)\.([\w]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str)); 3、Function类型 在 ECMAScript 中,Function(函数)类型实际上是对象。每个函数都是 Function 类型的实例,而且都与其他引用类型一样具有属性和方法。由于函数是对象,因此函数名实际上也是一个指向函数对象的指针。 函数的声明方式 普通的函数声明 function box(num1, num2) {return num1+ num2;} 使用变量初始化函数 var box= function(num1, num2) {return num1 + num2;}; 使用 Function 构造函数 var box= new Function('num1', 'num2' ,'return num1 + num2'); 第三种方式我们不推荐,因为这种语法会导致解析两次代码(第一次解析常规 ECMAScript 代码,第二次是解析传入构造函数中的字符串),从而影响性能。但我们可以通过这种语法来理解"函数是对象,函数名是指针"的概念。 作为值的函数 ECMAScript 中的函数名本身就是变量,所以函数也可以作为值来使用。也就是说,不仅可以像传递参数一样把一个函数传递给另一个函数,而且可以将一个函数作为另一个函数的结果返回。 function box(sumFunction, num) {return sumFunction(num); // someFunction}function sum(num) {return num + 10;}var result = box(sum, 10); // 传递函数到另一个函数里 函数内部属性 在函数内部,有两个特殊的对象:arguments 和 this。arguments 是一个类数组对象,包含着传入函数中的所有参数,主要用途是保存函数参数。但这个对象还有一个名叫 callee 的属性,该属性是一个指针,指向拥有这个 arguments 对象的函数。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num box(num-1); // 一个简单的的递归} } 对于阶乘函数一般要用到递归算法,所以函数内部一定会调用自身;如果函数名不改变是没有问题的,但一旦改变函数名,内部的自身调用需要逐一修改。为了解决这个问题,我们可以使用 arguments.callee 来代替。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num arguments.callee(num-1); // 使用 callee 来执行自身} } 函数内部另一个特殊对象是 this,其行为与 Java 和 C中的 this 大致相似。换句话说 ,this 引用的是函数据以执行操作的对象,或者说函数调用语句所处的那个作用域。当在全局作用域中调用函数时,this 对象引用的就是 window。 // 便于理解的改写例子window.color = '红色的'; // 全局的,或者 var color = '红色的';也行alert(this.color); // 打印全局的 colorvar box = {color : '蓝色的', // 局部的 colorsayColor : function () {alert(this.color); // 此时的 this 只能 box 里的 color} };box.sayColor(); // 打印局部的 coloralert(this.color); // 还是全局的// 引用教材的原版例子window.color = '红色的'; // 或者 var color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color); // 这里第一次在外面,第二次在 box 里面}getColor();box.sayColor = sayColor; // 把函数复制到 box 对象里,成为了方法box.sayColor(); 函数属性和方法 ECMAScript 中的函数是对象,因此函数也有属性和方法。每个函数都包含两个属性 :length 和 prototype。其中,length 属性表示函数希望接收的命名参数的个数。 function box(name, age) {alert(name + age);}alert(box.length); // 2 对于 prototype 属性,它是保存所有实例方法的真正所在,也就是原型。这个属性 ,我们将在面向对象一章详细介绍。而 prototype 下有两个方法:apply()和 call(),每个函数都包含这两个非继承而来的方法。这两个方法的用途都在特定的作用域中调用函数,实际上等于设置函数体内 this 对象的值。 function box(num1, num2) {return num1 + num2; // 原函数}function sayBox(num1, num2) {return box.apply(this, [num1, num2]); // this 表示作用域,这里是 window} // []表示 box 所需要的参数function sayBox2(num1, num2) {return box.apply(this, arguments); // arguments 对象表示 box 所需要的参数}alert(sayBox(10,10)); // 20alert(sayBox2(10,10)); // 20 call()方法于 apply()方法相同,他们的区别仅仅在于接收参数的方式不同。对于 call()方法而言,第一个参数是作用域,没有变化,变化只是其余的参数都是直接传递给函数的。 function box(num1, num2) {return num1 + num2;}function callBox(num1, num2) {return box.call(this, num1, num2); // 和 apply 区别在于后面的传参}alert(callBox(10,10)); 事实上,传递参数并不是 apply()和 call()方法真正的用武之地;它们经常使用的地方是能够扩展函数赖以运行的作用域。 var color = '红色的'; // 或者 window.color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color);}sayColor(); // 作用域在 windowsayColor.call(this); // 作用域在 windowsayColor.call(window); // 作用域在 windowsayColor.call(box); // 作用域在 box,对象冒充 这个例子是之前作用域理解的例子修改而成,我们可以发现当我们使用 call(box)方法的时候,sayColor()方法的运行环境已经变成了 box 对象里了。 使用 call()或者 apply()来扩充作用域的最大好处,就是对象不需要与方法发生任何耦合关系(耦合,就是互相关联的意思,扩展和维护会发生连锁反应)。也就是说,box 对象和 sayColor()方法之间不会有多余的关联操作,比如 box.sayColor = sayColor;。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-24 13:01:25
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Handler mHandler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { mImageView.setImageBitmap(mBitmap); } } 然后,我们用 右键 选中工程 运行 lint工具 , android tools---run lint ,就会提示我们这样一个warning: In Android, Handler classes should be static or leaks might occur.。 就是 ,推荐我们 把handler 定义成static,具体 看这里解释的很详细:http://www.linuxidc.com/Linux/2013-12/94065.htm 类似的还有 匿名子线程。 2.还是 拿网上的 栗子来说, [java] view plain copy print ? Vector v = new Vector( 10 ); for ( int i = 1 ;i < 100 ; i ++ ){ Object o = new Object(); v.add(o); o = null ; } 即便是 我们把 o 对象 置为 null,但是 vector 集合中还有有o的引用,所以 集合 没有被清空,这一部分内存 还是不能被释放,这就导致了内存泄露。 3, 当我们操作数据库的时候,我们在执行完 相应的crud 方法后,我们没有关闭 cursor .close()或者 db.close(),也同样会占用内存、因为只有关闭连接后,才会被GC 回收。 4.继续举个栗子 [java] view plain copy print ? Set<Person> set = new HashSet<Person>(); Person p1 = new Person("唐僧","pwd1",25); Person p2 = new Person("孙悟空","pwd2",26); Person p3 = new Person("猪八戒","pwd3",27); set.add(p1); set.add(p2); set.add(p3); System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:3 个元素! p3.setAge(2); //修改p3的年龄,此时p3元素对应的hashcode值发生改变 set.remove(p3); //此时remove不掉,造成内存泄漏 set.add(p3); //重新添加,居然添加成功 System.out.println("总共有:"+set.size()+" 个元素!"); //结果:总共有:4 个元素! J哥 亲自 实践了下,发现问题了,这个网上的栗子 是错的。实际上是可以remove掉得、真是个悲伤地故事。这个栗子是不正确的。。网上好有一片这样的文章,都是这个栗子。。 这里 看下其他网站上的总结吧 :强烈推荐http://developer.51cto.com/art/201111/302465.htm。很详细。 OK。还有最后一点,就是关于图片的,bitmap对象的及时释放,这里 就不细说了,等在图片三级缓存一起去总结。 此时 感觉 对面的android 小哥 已经被我吸引了。好像很认真的在听我讲课一样。 然后, 他问我问题。我大体总结了一下。 面试官01问:有没有自定义过view。 J哥回答:这个很常见,我自己定义过很多,比如 下拉刷新,上拉加载更多数据的listview,类似github 上面的pulltorefreshlistview。 还有图片轮询播放的viewpager,也是 继承viewpager,然后自己开启一个线程,去控制 切换的。还比如,跑马灯效果的textview ,scrollview与 listview 相互嵌套 导致 listview 高度计算不正确,我也是 自定义listview,复写了 onmeaure方法,然后解决冲突的。在比如 一些开源的 可以放大缩小的图片,我也是做过,主要是对onmeasure 方法,onlayout方法,ondraw 方法的复写。以及复写一下 view 自己的 touch事件等等,奥 对了,我们公司当时有需求 做一个 锁屏软件,侧滑解锁的,我也是自己定义的,然后展示给他看了一下,当时 那篇文章在这里。传送门http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/41863861。 面试官01问:listview的优化、 J哥回答:(PS:这种问题,基本上 都快被问烂了,但是没办法 还是要回答。)listview作为最常见的 用来显示数据的view ,一般 从四个方面 去优化。 1 ,复用convertview, 不然假如有1000条数据,那么我们滑动,就会 产生1000个convertview ,这对内存是很大的浪费,所以 我们一定要复用。 2. 减少 findviewbyid 的次数, 因为 每次 去 执行 findviewbyid 也是要消耗资源的,我们要尽可能的减少,通常 我们定义一个viewholder,去管理 这些id ,然后通过tag 去直接拿到 id。 3, 分页加载,延迟加载 预加载。 这个在我们以前项目,有一个榜单,数据量很大,一次请求过来的数据量很大,这样有两个问题,一个是请求网络 时间可能会很长,另一个展示数据 上面 体验对不是很好,所以 我们做了 第一次加载 20条,然后每次请求 再去 加载10条新数据。 4.就是 对 listview 中一些 类似头像, 图片的 优化。这里 类似 三级缓存,推荐大家看一下 开源 的universal-image-loader 的源码。或者 这篇文章http://www.jb51.net/article/38162.htm,J哥有时间 专门写一篇过于 图片缓存的。 面试官01问: 看你简历上面 做过 社交,通信这块是怎么做的。 J哥回答:我看 咱们公司 也用到了 聊天,咱们公司是 自己做的 还是 用的第三方的类似 环信的。结果被J哥猜中,他说 是集成的环信(但是 有丢包现象,所以打算自己做通信)。 OK,J哥说 ,我们 项目中聊天 是基于xmpp协议的做的,在没有android以前 ,java有个开源的 smack ,android 上 现在有一个asmack ,其实 就是移植到android 中来了, 服务端是基于 openfire的 ,我们就是做的 openfire+asmack 的 聊天,这个原理主要 就是 绑定 ip 拿到 connection 然后 connect ,然后进行通信,我说,这个 跟http请求 其实原理上一样,都是 绑定ip,然后 设置一些property,然后通过类似流进行通信的, asmack,其实底层 就是xml通信的。 面试官01问: touch 事件的传递机制,还特意画了,一个 就是 button LinearLayout 嵌套 。 J哥回答:就是这个, 这也难不倒我。因为J哥觉得 这个问题肯定会问到 所以 早有准备,这里 我就大体说下结论,详细原理 给你传送门。 我回答,这个很简单,只要你继承一下 button 和 linearlayout 复写一下 三个方法 dispatchtouchEvent onInterceptTouchEvent 和onTouchEvent .就能很清楚的明白 传递的过程,我给你总的说下结论的,点击这个button,一般是 外面的父控件 先响应这个down 事件,然后 往子类里面传递,让子类 在往子类的下一级子类去传递,让最终的孩子去决定是不要要消费掉这个点击事件,如果消费掉,那么父类将不会响应,如果子类不消费,那么会退回到次级子类,然后看是否要消费,这样,一句话 就是父传子, 子决定要不要,不要 然后传回去。 这里有很详细 很详细的介绍, 包裹事件的分发。所以我就不罗嗦,http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/45887547?ref=myread 面试官01问: 项目中图片的优化。 J哥回答:我给他展示的项目 其中有一款app 是有很多图片 ,但是 很流畅,也没有oom。关于图片 优化,一般我们采用三级缓存,1 。内存加载 2.本地加载 3 网络加载。 首先 我们看 内存中有没有,有直接拿来用,这里 我项目里是这样做的,我先获取一下 分配给我们应用的可用内存是多少,然后 拿1/4 或者 1/8做一个 lrucache. 把我们的bitmap对象添加进去。有些比较常用的图片,我会保存到本地,避免每次重复联网下载。结合 开源的 afinal universalimageloader 以及 13年谷歌官方推荐的volley(号称是 asynchttpclient 和universalimageloader)的结合、 所以 在我的项目中基本没有遇到过图片导致的oom 问题,对于单张的 大图片,我也会利用bitmapFactory,进行计算大小,然后 计算手机分辨率,进行定量的 压缩 处理。 面试官问: GC的回收 J哥回答:我说。GC 回收 应该不只是按照一种方式,应该有多种不同的算法,我看过谷歌 官网介绍的一点,有这样一块区域,他分为 latest(最近) middle(中等)permanent(永久的),这样三块子区域。里面分别存放,刚刚被创建的,以及 时间 靠后的,很久的,对象,不断地新对象 往latest里面添加,当达到相应对象区域的阀值的时候,就会触发GC,GC 进行回收的时候,对于latest 中回收的速度是最快的,而permanent 相对是最久的,而时间 也跟 每块区域中对象的个数有关系, 还有一种算法,是根据最近被引用的时间,或者 被引用的次数 去进行 GC的、、这里随便扯就是了。GC 回收并不是立即执行的。是不定时的。GC回收的时候 会阻塞线程,所以代码中要避免创建不必要的对象,例如for循环中 创建大量对象 就会容易引起GC。 当我们也可以主动 在方法中执行system.gc() 去手动释放一些资源。 面试官01问: 怎么避免 viewpager 预加载 fragment的、 J哥回答:这个问题 我也碰到过,我们都知道,viewpager 它本身会预加载 左右两个 和当前一个对象、而 我们viewpager setOffscreenPageLimit(0) 不生效因为看源码知道,这个方法默认最少也要加载一个。所以 这个fragment 还没有被当前页面显示出来,已经夹在好了,有可能数据不是最新的,我是在 setuservisibilityhint() 这个方法中跟参数 动态去判断 要不要刷新的。 问了一圈,这个哥们大概没什么问的了,然后 就让我等一下,说让他们技术总监过来 。 我就等。。。 然后等了几分钟,进来一小姑娘,坐下,看了我简历,我以为是人事,来跟我谈人生理想。结果,没说几句话,让我讲一下我的项目。我qu,惊呆我了。我问,你也是做android的,我去,是这样的、、把J哥吓到, 然后问了J哥几个问题。 Android 小姑娘问: 看你项目中的listview 中item类型 是统一的,而加入 item 差别挺大的 你怎么复用。 J哥回答:J哥装作很牛的样子说,我暂时想到两种方法,1.给这个对象 加一个type 然后 根据 type 去复用,或者 把这几种类型 一起加载,然后控制显示隐藏。然后 我反问小姑娘,假如 我这里 有一百条数据,这一百条是无序的,包含了 10种 item类型,你有没有什么好方法 去处理这个问题, 小姑娘说,你不是定义了类型吗,我们就是 通过type 去判断的。 Android 小姑娘问: onAttch onDetach还是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow J哥回答:其实 那个小姑娘忘记这两个方法了。我说什么方法,她说onAttachIntent() 和 onDetachIntent(). 反正 J哥是没听说过, 我只见过 onAttach ,但是 这个方法 我也没用过。我就问她,这两个方法是做什么的,小姑娘跟我说 是 把子view绑定到界面上的,那么的话 应该是onAttachedToWindow,onDetachedFromWindow方法了,小姑娘说: 在这个方法 可以计算子 view的高度宽度,在 oncreate 里面不能计算,其实虽然刚开始 在oncreate里面是不能计算,但是还是有方法计算的,(本人觉得面试 问你 API 是 最2的了,忍不住吐槽下,我遇到过,Camera 拍照,问我获取 一个图片,还是 视频的 方法,我去百度 一下,随便就知道,真是不懂 为什么会问方法。随便一个程序员 都会百度。。) 跟小姑娘聊得其他问题 不太记得了,感觉这个女程序员啊。。就问方法 给我的印象不太好,不管方法用没用到,我觉得面试 直接问你方法 好2 好2... 然后技术总监 有进来跟我聊了,后技术总监 有进来跟我聊了、技术总监 年龄30出头吧,到是没有问我什么技术问题, 总监: 问我 做没做过通信这块,能不能做这一块。 J哥回答:,我说做过,通信有几种协议的,我们用的 是xmpp协议的 ,服务器 是 基于apache的 openfire 搭建的,客户端 是用的asmack。还有一些 其他协议的 ,比如我知道有些项目中用的 soap协议的,还有ip 协议的。PS:反正就是扯 我说 通信 客户端这一块 我没问题,但是 服务端 我 从工作以来 一直偏向 android 移动端开发,后台这一块,如果数据量大了,还要考虑并发之类的,我是做不了,让我做个tomcat搭建的demo 我可能可以。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 总监: 问我 什么时候能上班 J哥回答:我说 这个看公司需求啦。 其他也是随便聊了下,然后 就说,让人事来跟我谈理想了。 这里 感觉应该没问题了。差不多能拿下了。 人事1:一进来,就问东问西。问加班看法啊,他们公司技术 一般都八九点走啊。说七点基本没有走的啊、、、 J哥回答:我说,一般遇到项目加功能 ,版本升级,等等 这些加班都没什么,只要不是一直在加班。。。。这里每个人自己看法就好了、、 反正人事 是一直跟我强调这个,她不停强调 我就暗暗下决心,薪资 我是不会要低了。 人事1:看你还年轻啊,还能拼一拼啊、、、、 J哥回答:我说现在 这几年对我人生规划也算比较重要的时期,也是过一年少一年了,其实她的意思 还是侧面强调加班。。。。日了UZI了。 中间一堆废话,然后我问了她 公司一般上下班时间啊。。之类的有没有技术交流啊,之类的。。。 最后到关键问题上啦,最关心的,薪资问题。 人事1:期望薪资 J哥回答:我说16K左右吧。她问 你以前公司多少 握手 15K。她说她们公司 是 14薪。反正 我还是说16K。她说 那好,你等下,然后就出去了。 不知道 跟什么人 讨论了许久,然后又来一个 可能是人事吧。又进来,问了一遍,也问了薪资。。哥还是说16K 。 。。估计是她们公司想要我,但是又觉得有点超出她们薪资期望吧,当场被没有给什么offer。然后就有点婉拒的说,两天给我答复,心里很气愤,饿着肚子 面试到三点,竟然婉拒、、、 反正我是很生气,我说,好,然后我就走。结果,没过一个小时,人事又打电话来,非要约我 见一下她们CEO。这是什么鬼,难道她们CEO要给我煲汤 了?我说可以,然后时间定在后天了,,反正心灵鸡汤对我是没用了、 OK ,这家面试 先写到这里,下面下午还有一家,等下在写。准备睡觉。今天面试回来,累的就睡着了,晚上十点多才醒过来,想了想还是 把今天面试的过程总结一下。 ------------------------------待续------------------------- 第二弹http://blog.csdn.net/u011733020/article/details/46058273 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/51010955。 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。
2023-06-19 17:42:52
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...,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。 1、引言 IM等社交应用的开发工作中,乱码问题也很常见,比如: 1)IM聊天消息中的Emoji表情为什么发给后端后MySQL数据库里会乱码; 2)文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后,对方看到的文名是乱码; 3)Http rest接口调用时,后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题; ... ... 那么,对于乱码这个看似不起眼,但并不是一两话能讲清楚的问题,是很有必要从根源了解字符集和编码原理,知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养,所以,便有了本文,希望能帮助到你。 推荐阅读:关于字符编码知识的详细讲解请见《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 学习交流: - 即时通讯/推送技术开发交流5群:215477170 [推荐] - 移动端IM开发入门文章:《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》 (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html) 2、关于作者 卢钧轶:爱捣腾Linux的DBA。曾任职于大众点评网DBA团队,主要关注MySQL、Memcache、MMM等产品的高性能和高可用架构。 个人微博:米雪儿侬好的cenalulu Github地址:https://github.com/cenalulu 3、系列文章 本文是IM开发干货系列文章中的第21篇,总目录如下: 《IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递》 《IM消息送达保证机制实现(二):保证离线消息的可靠投递》 《如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”?》 《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?》 《IM群聊消息如此复杂,如何保证不丢不重?》 《一种Android端IM智能心跳算法的设计与实现探讨(含样例代码)》 《移动端IM登录时拉取数据如何作到省流量?》 《通俗易懂:基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《浅谈移动端IM的多点登陆和消息漫游原理》 《IM开发基础知识补课(一):正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《IM开发基础知识补课(二):如何设计大量图片文件的服务端存储架构?》 《IM开发基础知识补课(三):快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四):正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《IM群聊消息的已读回执功能该怎么实现?》 《IM群聊消息究竟是存1份(即扩散读)还是存多份(即扩散写)?》 《IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《IM开发基础知识补课(六):数据库用NoSQL还是SQL?读这篇就够了!》 《IM里“附近的人”功能实现原理是什么?如何高效率地实现它?》 《IM开发基础知识补课(七):主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》 《IM开发基础知识补课(八):史上最通俗,彻底搞懂字符乱码问题的本质》(本文) 4、正文概述 字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集,各种火星文和乱码时,问题的定位往往变得非常困难。 本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍,同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。 在正式介绍之前,先做个小申明:如果你希望非常精确的理解各个名词的解释,那么可以详细阅读这篇《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍,会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念,以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧,希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 5、什么是字符集 在介绍字符集之前,我们先了解下为什么要有字符集。 我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字,而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准,否则把我们的U盘插到老板的电脑上,文档就乱码了;小伙伴QQ上传过来的文件,在我们本地打开又乱码了。 于是为了实现转换标准,各种字符集标准就出现了。 简单的说:字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式(编码)和某串二进制数值代表了哪个文字(解码)的转换关系。 那么为什么会有那么多字符集标准呢? 这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢?为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢?很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则,或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是,就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。 说了那么多我们来看一个实际例子,下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果,怎么样有没有一种很屌的感觉? 6、什么是字符编码 字符集只是一个规则集合的名字,对应到真实生活中,字符集就是对某种语言的称呼。例如:英语,汉语,日语。 对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素: 1)字库表(character repertoire):是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库,字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围; 2)编码字符集(coded character set):即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置; 3)字符编码(character encoding form):将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。 一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位,而编码后A的数值是 0100 0001 也即十进制的65的二进制转换结果。 看到这里,可能很多读者都会有和我当初一样的疑问:字库表和编码字符集看来是必不可少的,那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号,直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢? 其实原因也比较容易理解:统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符,但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符,而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话,每个字符就需要3个字节(这里以Unicode字库为例),这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本(存储体积是原来的三倍)。算的直接一些,同样一块硬盘,用ASCII可以存1500篇文章,而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符,仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。 关于字符编码知识的详细讲解请见:《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 7、UTF-8和Unicode的关系 看完上面两个概念解释,那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集,而UTF-8就是字符编码,即Unicode规则字库的一种实现形式。 随着互联网的发展,对同一字库集的要求越来越迫切,Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字,并将为他们编号。详见:Unicode百科介绍。 Unicode的编号从 0000 开始一直到10FFFF 共分为17个Plane,每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane,可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码,但是它并没有涵盖整个Unicode的字库,这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难(下文会有提到)。 8、UTF-8编码简介 为了更好的理解后面的实际应用,我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码,最小编码单位(code unit)为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分,后面为实际序号部分: 1)如果一个字节的第一位为0,那么代表当前字符为单字节字符,占用一个字节的空间。0之后的所有部分(7个bit)代表在Unicode中的序号; 2)如果一个字节以110开头,那么代表当前字符为双字节字符,占用2个字节的空间。110之后的所有部分(5个bit)加上后一个字节的除10外的部分(6个bit)代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头; 3)如果一个字节以1110开头,那么代表当前字符为三字节字符,占用3个字节的空间。110之后的所有部分(5个bit)加上后两个字节的除10外的部分(12个bit)代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头; 4)如果一个字节以10开头,那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分(6个bit)和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。 具体每个字节的特征可见下表,其中“x”代表序号部分,把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。 我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子: 细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律: 1)3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的; 2)2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的; 3)1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 9、为什么会出现乱码 乱码也就是英文常说的mojibake(由日语的文字化け音译)。 简单的说乱码的出现是因为:编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。 对应到真实生活中:就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless(编码过程)。而一个法国人拿到了这张纸,由于在法语中bless表示受伤的意思,所以认为他想表达的是受伤(解码过程)。这个就是一个现实生活中的乱码情况。 在计算机科学中一样:一个用UTF-8编码后的字符,用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样,同一个汉字在两个字符表的位置也不同,最终就会出现乱码。 我们来看一个例子,假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字,会有如下转换: 于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值,而显示时我们用GBK解码进行展示,通过查表我们获得以下信息: 解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果,更要命的是连字符个数都变了。 10、如何识别乱码的本来想要表达的文字 要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单,这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例,来说明具体反解和识别过程。 10.1 第1步:编码 假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码,而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。 当然查表编码效率很低,我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作: mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 10.2 第2步:识别 现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。 然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律,就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话,我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 10.3 第3步:解码 然后我们就能拿着 E5BE88E5B18C 用UTF-8解码,查看乱码前的文字了。 当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果: mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 11、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符 所谓Emoji就是一种在Unicode位于 \u1F601-\u1F64F 区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围 \u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。 下面就是几个常见的Emoji(IM聊天软件中经常会被用到): 那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢? 最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8(三字节),而utf8mb4在5.5以后才被支持,也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。 那么问题就来了,当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错:ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column 。 如果认真阅读了上面的解释,那么这个报错也就不难看懂了:我们试图将一串Bytes插入到一列中,而这串Bytes的第一个字节是 \xF0 意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的,所以报了错。 那么遇到这种情况我们如何解决呢? 有两种方式: 1)升级MySQL到5.6或更高版本,并且将表字符集切换至utf8mb4; 2)在把内容存入到数据库之前做一次过滤,将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码,然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。 第二种方法我们假设用 --1F601-- 来替代4字节的Emoji,那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 12、参考文献 [1] 如何配置Python默认字符集 [2] 字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3] Unicode中文编码表 [4] Emoji Unicode Table [5] Every Developer Should Know About The Encoding 附录:更多IM开发方面的文章 [1] IM开发综合文章: 《新手入门一篇就够:从零开发移动端IM》 《移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二):史上最全移动弱网络优化方法总结》 《从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结:请求速度、弱网适应、安全保障》 《腾讯技术分享:社交网络图片的带宽压缩技术演进之路》 《小白必读:闲话HTTP短连接中的Session和Token》 《IM开发基础知识补课:正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》 《移动端IM开发需要面对的技术问题》 《开发IM是自己设计协议用字节流好还是字符流好?》 《请问有人知道语音留言聊天的主流实现方式吗?》 《一个低成本确保IM消息时序的方法探讨》 《完全自已开发的IM该如何设计“失败重试”机制?》 《通俗易懂:基于集群的移动端IM接入层负载均衡方案分享》 《微信对网络影响的技术试验及分析(论文全文)》 《即时通讯系统的原理、技术和应用(技术论文)》 《开源IM工程“蘑菇街TeamTalk”的现状:一场有始无终的开源秀》 《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(上篇)》 《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(下篇)》 《腾讯原创分享(一):如何大幅提升移动网络下手机QQ的图片传输速度和成功率》 《腾讯原创分享(二):如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗(上篇)》 《腾讯原创分享(三):如何大幅压缩移动网络下APP的流量消耗(下篇)》 《如约而至:微信自用的移动端IM网络层跨平台组件库Mars已正式开源》 《基于社交网络的Yelp是如何实现海量用户图片的无损压缩的?》 《腾讯技术分享:腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(图片压缩篇)》 《腾讯技术分享:腾讯是如何大幅降低带宽和网络流量的(音视频技术篇)》 《字符编码那点事:快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》 《全面掌握移动端主流图片格式的特点、性能、调优等》 《子弹短信光鲜的背后:网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)》 《自已开发IM有那么难吗?手把手教你自撸一个Andriod版简易IM (有源码)》 《融云技术分享:解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》 《适合新手:从零开发一个IM服务端(基于Netty,有完整源码)》 《拿起键盘就是干:跟我一起徒手开发一套分布式IM系统》 >> 更多同类文章 …… [2] 有关IM架构设计的文章: 《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑:架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越:京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简》》 《快速裂变:见证微信强大后台架构从0到1的演进历程(一)》 《17年的实践:腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性?》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二):如何设计大量图片文件的服务端存储架构?》 《IM开发基础知识补课(三):快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四):正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享:32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后:产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型:Kafka还是RabbitMQ?》 《腾讯资深架构师干货总结:一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例,总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 《子弹短信光鲜的背后:网易云信首席架构师分享亿级IM平台的技术实践》 《知乎技术分享:从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路》 《IM开发基础知识补课(五):通俗易懂,正确理解并用好MQ消息队列》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)》 《微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(容灾方案篇)》 《新手入门:零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践》 《一套高可用、易伸缩、高并发的IM群聊、单聊架构方案设计实践》 《阿里技术分享:深度揭秘阿里数据库技术方案的10年变迁史》 《阿里技术分享:阿里自研金融级数据库OceanBase的艰辛成长之路》 《社交软件红包技术解密(一):全面解密QQ红包技术方案——架构、技术实现等》 《社交软件红包技术解密(二):解密微信摇一摇红包从0到1的技术演进》 《社交软件红包技术解密(三):微信摇一摇红包雨背后的技术细节》 《社交软件红包技术解密(四):微信红包系统是如何应对高并发的》 《社交软件红包技术解密(五):微信红包系统是如何实现高可用性的》 《社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践》 《社交软件红包技术解密(七):支付宝红包的海量高并发技术实践》 《社交软件红包技术解密(八):全面解密微博红包技术方案》 《社交软件红包技术解密(九):谈谈手Q红包的功能逻辑、容灾、运维、架构等》 《即时通讯新手入门:一文读懂什么是Nginx?它能否实现IM的负载均衡?》 《即时通讯新手入门:快速理解RPC技术——基本概念、原理和用途》 《多维度对比5款主流分布式MQ消息队列,妈妈再也不担心我的技术选型了》 《从游击队到正规军(一):马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路》 《从游击队到正规军(二):马蜂窝旅游网的IM客户端架构演进和实践总结》 《IM开发基础知识补课(六):数据库用NoSQL还是SQL?读这篇就够了!》 《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计(整理自现场演讲,有配套PPT)》 《阿里钉钉技术分享:企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》 >> 更多同类文章 …… (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2868-1-1.html) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/hellojackjiang2011/article/details/103586305。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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...,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。 本文来源于今日头条: 本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 一、系统概览 推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。 第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。 第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。 第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。 结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。 这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标? 推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。 但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。 比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,其推荐的目标不完全是让用户浏览,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。 此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。 下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。 前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。 一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。 现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。 模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。 第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。 第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。 第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。 第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。 协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。 模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。 我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。 模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。 目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。 整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。 这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。 但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。 所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。 召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等。 排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。 二、内容分析 内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。 没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。 另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。 如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。 因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。 上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。 当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。 但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。 今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。 这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。 此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。 另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。 举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。 但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。 同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。 最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤? 上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。 分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。 概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。 目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签? 有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。 今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。 最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳…,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队…,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。 有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。 上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。 如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。 三、用户标签 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。 今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。 性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。 常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。 常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。 当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。 主要包括: 一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。 二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。 三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。 四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当 然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。 用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。 但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。 2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。 面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。 同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。 当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。 四、评估分析 上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好? 有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。 事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。 评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。 全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。 所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。 很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。 一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。 其次,要兼顾用户指标和生态指标。既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。 还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。 另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。 强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。 这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。 这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。 举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。 实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。 在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。 当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。 很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。 五、内容安全 最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。 现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台 一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。 UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。 整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。 分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。 这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。 泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。 目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。别平台。 如果需要机器学习视频,可以在公众号后台聊天框回复【机器学习】,可以免费获取编程视频 。 你可能还喜欢 数学在机器学习中到底有多重要? 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2024-01-13 09:21:23
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...,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。 DevOps 持续集成 简述 持续集成简称CI,是软件的开发和发布标准流程的最重要的部分 作为一个开发实践,在C中可以通过自动化等手段高频地去获取产品反馈并响应反馈的过程 简单的来说,持续集成就是持续不断地(一天多次)将代码合并(集成)到主干源码仓库,让产品可以快速迭代,同时保持高质量 代码每次通过集成到主干之前,必须通过自动化测试,以便快速发现和定位错误 持续集成并不能消除错误,而是让它们非常容易发现和改正 优点 缩减开发的周期,快速迭代版本 (尽早的持续集成,尽早进入迭代之中,尽早的暴露出问题,尽早解决,尽量在规定的时间内完成任务)(四尽早一尽量) 自动化流水线操作带来的高效 (CI的精髓在于持续,持续意味着自动化) (自动化验证代码变更的过程,可以在软件开发的早期发现缺陷和与其他代码、组件的集成问题) 随时可部署 (高频率的集成可以尽可能地保证随时部署上线,缩短开发复杂软件的市场交付时间) 极大程度避免低级错误 (减少大量内容合并到主干分支的请看看,避免代码合并冲突和无法预料的行为) 低级错误:编译错误,安装问题,接口问题,性能问题等 难点 迁移遗留代码到现有CI系统,需要的投入通常爱预料之外 在文化和组织上如果没有采用敏捷原则或DecOps的工作方式,那么很可能没有持续不断的提交,那么CI的存在意义不大 随着业务增长、工具的更替、技术的演进。CI系统也必然随之改动,往往会导致阶段性的不稳定和人力物力的耗费 如果CI的基本设定不到位,开发流程将会增加特别的开销 注意点 CI流程的触发方式 跟踪触发式:在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务:预配置好的计划 手动:无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本,用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具(例如Sonar)来执行自动代码审查 自动代码审查通过后,可发起一个人工代码审查,揪出那些自动审查无法找出的问题,即验证业务需求,架构问题,代码是否可读,以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略,例如:如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE,是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比,持续交付的重点在于 交付,其核心对象不在于代码,而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试,其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步,它强调的是,不敢怎么更新,软件是随时随快可以交付的 有图可看出,持续交付在持续集成的基础上,将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中,它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中,使用严格的自动化测试,确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似: 快速发布。能够应对业务需求,并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短,同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA(服务等级协议):是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档,包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI(关键绩效指标):是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任,并以此为基础,明确部门人员的业绩衡量指标,建立明确的切实可行的KPI体系,是做好绩效管理的关键。 KPI(关键绩效指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标,是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-19 16:00:05
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...,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。 浅谈 前段时间有个客户问我,为啥你们项目都搞了好几年了,为啥线上还会经常反馈卡顿,呃呃呃。。 于是根据自己的理解以及网上大佬们的思路总结了一篇关于卡顿优化这块的文章。 卡顿问题是一个老生常谈的话题了,一个App的好坏,卡顿也许会占一半,它直接决定了用户的留存问题,各大app排行版上,那些知名度较高,但是排行较低的,可能就要思考思考是不是和你app本身有关系了。 卡顿一直是性能优化中相对重要的一个点,因为其涉及了UI绘制、垃圾回收(GC)、线程调度以及Binder,CPU,GPU方面等JVM以及FrameWork相关知识 如果能做好卡顿优化,那么也就间接证明你对Android FrameWork的理解之深。 接下来我们就来讲解下卡顿方面的知识。 什么是卡顿: 对用户来讲就是界面不流畅,滞顿。 场景如下: 1.视频加载慢,画面卡顿,卡死,黑屏 2.声音卡顿,音画不同步。 3.动画帧卡顿,交互响应慢 4.滑动不跟手,列表自动更新,滚动不流畅 5.网络响应慢,数据和画面展示慢、 6.过渡动画生硬。 7.界面不可交互,卡死,等等现象。 卡顿是如何发生的 卡顿产生的原因一般都比较复杂,如CPU内存大小,IO操作,锁操作,低效的算法等都会引起卡顿。 站在开发的角度看: 通常我们讲,屏幕刷新率是60fps,需要在16ms内完成所有的工作才不会造成卡顿。 为什么是16ms,不是17,18呢? 下面我们先来理清在UI绘制中的几个概念: SurfaceFlinger: SurfaceFlinger作用是接受多个来源的图形显示数据Surface,合成后发送到显示设备,比如我们的主界面中:可能会有statusBar,侧滑菜单,主界面,这些View都是独立Surface渲染和更新,最后提交给SF后,SF根据Zorder,透明度,大小,位置等参数,合成为一个数据buffer,传递HWComposer或者OpenGL处理,最终给显示器。 在显示过程中使用到了bufferqueue,surfaceflinger作为consumer方,比如windowmanager管理的surface作为生产方产生页面,交由surfaceflinger进行合成。 VSYNC Android系统每隔16ms发出VSYNC信号,触发对UI进行渲染,VSYNC是一种在PC上很早就有应用,可以理解为一种定时中断技术。 tearing 问题: 早期的 Android 是没有 vsync 机制的,CPU 和 GPU 的配合也比较混乱,这也造成著名的 tearing 问题,即 CPU/GPU 直接更新正在显示的屏幕 buffer 造成画面撕裂。 后续 Android 引入了双缓冲机制,但是 buffer 的切换也需要一个比较合适的时机,也就是屏幕扫描完上一帧后的时机,这也就是引入 vsync 的原因。 早先一般的屏幕刷新率是 60fps,所以每个 vsync 信号的间隔也是 16ms,不过随着技术的更迭以及厂商对于流畅性的追求,越来越多 90fps 和 120fps 的手机面世,相对应的间隔也就变成了 11ms 和 8ms。 VSYNC信号种类: 1.屏幕产生的硬件VSYNC:硬件VSYNC是一种脉冲信号,起到开关和触发某种操作的作用。 2.由SurfaceFlinger将其转成的软件VSYNC信号,经由Binder传递给Choreographer Choreographer: 编舞者,用于注册VSYNC信号并接收VSYNC信号回调,当内部接收到这个信号时最终会调用到doFrame进行帧的绘制操作。 Choreographer在系统中流程: 如何通过Choreographer计算掉帧情况:原理就是: 通过给Choreographer设置FrameCallback,在每次绘制前后看时间差是16.6ms的多少倍,即为前后掉帧率。 使用方式如下: //Application.javapublic void onCreate() {super.onCreate();//在Application中使用postFrameCallbackChoreographer.getInstance().postFrameCallback(new FPSFrameCallback(System.nanoTime()));}public class FPSFrameCallback implements Choreographer.FrameCallback {private static final String TAG = "FPS_TEST";private long mLastFrameTimeNanos = 0;private long mFrameIntervalNanos;public FPSFrameCallback(long lastFrameTimeNanos) {mLastFrameTimeNanos = lastFrameTimeNanos;mFrameIntervalNanos = (long)(1000000000 / 60.0);}@Overridepublic void doFrame(long frameTimeNanos) {//初始化时间if (mLastFrameTimeNanos == 0) {mLastFrameTimeNanos = frameTimeNanos;}final long jitterNanos = frameTimeNanos - mLastFrameTimeNanos;if (jitterNanos >= mFrameIntervalNanos) {final long skippedFrames = jitterNanos / mFrameIntervalNanos;if(skippedFrames>30){//丢帧30以上打印日志Log.i(TAG, "Skipped " + skippedFrames + " frames! "+ "The application may be doing too much work on its main thread.");} }mLastFrameTimeNanos=frameTimeNanos;//注册下一帧回调Choreographer.getInstance().postFrameCallback(this);} } UI绘制全路径分析: 有了前面几个概念,这里我们让SurfaceFlinger结合View的绘制流程用一张图来表达整个绘制流程: 生产者:APP方构建Surface的过程。 消费者:SurfaceFlinger UI绘制全路径分析卡顿原因: 接下来,我们逐个分析,看看都会有哪些原因可能造成卡顿: 1.渲染流程 1.Vsync 调度:这个是起始点,但是调度的过程会经过线程切换以及一些委派的逻辑,有可能造成卡顿,但是一般可能性比较小,我们也基本无法介入; 2.消息调度:主要是 doframe Message 的调度,这就是一个普通的 Handler 调度,如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延,会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理:input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑,主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑,会造成当前帧的时长被拉大,造成卡顿,可以尝试通过事件采样的方案,减少 event 的处理 4.动画处理:主要是 animator 动画的更新,同理,动画数量过多,或者动画的更新中有比较耗时的逻辑,也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题; 5.view 处理:主要是接下来的三大流程,过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级,主要解决的就是这个问题; 6.measure/layout/draw:view 渲染的三大流程,因为涉及到遍历和高频执行,所以这里涉及到的耗时问题均会被放大,比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象等等; 7.DisplayList 的更新:这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射,一般不会存在卡顿问题,反而可能存在映射失败导致的显示问题; 8.OpenGL 指令转换:这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令,一般不存在问题 9.buffer 交换:这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU,这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理:顾名思义,这里是 GPU 对数据的处理,耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因; 11.layer 合成:Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display:这里暂时忽略,底层系统行为; Buffer 切换:主要是屏幕的显示,这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟,不过是系统行为,不能干预。 2.系统负载 内存:内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR,是造成卡顿的一个不可忽视的因素; CPU:CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争,比如 1.降频会直接导致应用卡顿; 2.后台活动进程太多导致系统繁忙,cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ,这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况: 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态,这种情况比较少见 4.System 锁:system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU:GPU 的影响见渲染流程,但是其实还会间接影响到功耗和发热; 功耗/发热:功耗和发热一般是不分家的,高功耗会引起高发热,进而会引起系统保护,比如降频、热缓解等,间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控: 我们知道卡顿问题的原因错综复杂,但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况,我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具,可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置: 1.Sample Java Methods:在应用程序基于Java的代码执行过程中,频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods:在运行时对应用程序进行检测,以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据,包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能,并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法,这一点甚至更为明显。此外,如果您的应用在短时间内执行大量方法,则探查器可能会很快超过其文件大小限制,并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 8.0(API级别26)或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息,使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间,可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置,并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时,此类信息可能至关重要。要使用此配置,您必须将应用程序部署到运行Android 7.0(API级别24)或更高版本的设备。 使用方式: Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点:有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示,包含所有线程的情况 缺点:本身也会带来一点的性能开销,可能会带偏优化方向 火焰图:可以显示当前应用的方法堆栈: 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下: Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式: Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中: python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况: 优点: 1.轻量级,开销小,CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议,比如说,它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制,用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关: 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码: private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位,仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11,使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控: 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿,它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理: 采用拦截消息调度流程,在消息执行前埋点计时,当耗时超过阈值时,则认为是一次卡顿,会进行堆栈抓取和上报工作 首先,我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法,关键代码如下所示: / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中,在其执行每一个消息(注释2处)的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到,在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “,在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的,我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤: 1、首先,我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样,在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后,我们就可以执行一行代码:也就是在指定的时间阈值之后,我们在子线程去执行一个任务,这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息,比如:内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to ",那么说明message就被执行完成了,则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果,那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件,可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式: 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果: 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢,呵呵。有那么容易就好了 根据原理:我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息,如果msg中有几百上千个方法,就无法确认到底是哪个方法导致的耗时,也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中:堆栈信息是T2的,而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块? 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案:基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图: 主要包含两个方面: 检测方案: 在监控卡顿时,首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力,Sliver 采样记录 trace 执行信息,对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值,以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截,在消息开始分发执行时埋点,在消息执行结束时计算消息执行耗时,当消息执行耗时超过阈值,则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略: 当卡顿发生时,我们需要为此次卡顿准备数据,这部分工作是在端上子线程中完成的,主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步: 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息,按照数据格式,从最近的方法栈向上追溯,找到当前 Message 包含的全部 trace 信息,并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中,删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace,按照(Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时)为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数,构成最后要上报的堆栈链路,这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的,且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后,将 trace 文件和堆栈一同上报,这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性,保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合,同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案,和前面BlockCanary不同之处就在于,其是定时存储堆栈,缓存,然后使用diff去重的方式,并上传到服务器,可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱,层级太深。 1.1:通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2:用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3:使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1:主线程中不要直接操作数据库,数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2:sharepreference尽量使用apply,少使用commit,可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3:网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中,不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4:不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作,比如大量的计算等。 2.5:不要在 draw 里面调用耗时函数,不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制,减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式,如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化,使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后,对象分配和垃圾回收(GC)造成的卡顿已经显著降低了,但是由于对象分配和GC有额外的开销,它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方(比如按钮点击)分配对象是没有问题的,但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里,就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了,关于卡顿优化的问题就讲到这里,下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理,这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章,欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接: 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列:Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解! 深入探索Android卡顿优化(上) 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-26 08:05:57
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...,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。 😎 知识点概览 为了方便后续回顾该项目时能够清晰的知道本章节讲了哪些内容,并且能够从该章节的笔记中得到一些帮助,所以在完成本章节的学习后在此对本章节所涉及到的知识点进行总结概述。 本章节为【学成在线】项目的 day15 的内容 根据 课程ID 搜索该课程已发布的课程信息,并返回该课程的所有课程计划信息。 将指定课程 发布时 所的课程计划的媒资信息保存到 teachplan_media_publish 表中, 根据 课程计划id 搜索该课程计划所对应的媒资信息,需要用到的是该课程计划对应的 m3u8 地址,用于在线播放视频,该接口在课程管理服务中开发,供学习服务进行远程调用。 在学习服务中远程调用 课程计划媒资信息查询接口,获取该课程计划的视频播放的 m3u8 url地址,并返回给前端,前端使用该 url 进行视频的在线播放。 在线学习完整的测试流程:媒资信息的上传、选择、发布到前端门户、搜索门户测试,在线学习的播放视频。 目录 内容会比较多,小伙伴门可以根据目录进行按需查阅。 文章目录 😎 知识点概览 目录 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 0x02 Api接口 0x03 服务端开发 Controller Service 测试 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 前端 API 方法 前端 API 方法调用 测试 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 数据模型 Dao Service 测试 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 创建索引 创建模板文件 配置 mysql.conf 启动 logstash.bat Logstash多实例运行 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 Api接口定义 Service Controller 测试 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 0x02 搭建开发环境 0x03 Api接口 0x04 服务端开发 需求分析 搜索服务注册Eureka 搜索服务客户端 自定义错误代码 Service Controller 测试 0x05 前端开发 需求分析 api方法 配置代理 视频播放页面 简单的测试 完整的测试 1、上传文件 一些问题 ~~方案1:删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面:查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止,我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频,下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类: 课程计划信息 课程学习信息(视频地址、学习进度等) 如下图: 在线学习集成媒资管理的需求如下: 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划,进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取? 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中,logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中,这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求,课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息,需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id,查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构:key 为课程id,value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ,我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API,使用 Nginx 解决代理,如下图: 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索(公开api)upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能,所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下,如下图: 在system.js 中定义课程查询方法: import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划,将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求:http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000:第一个参数为课程 id,测试时从 ES索引库找一个课程 id 0:第二个参数为课程计划 id,此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题,但是确定已经配置了跨域,请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决?重启电脑试试。 二、学习页面:获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面,点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下: 业务流程说明: 1、用户进入在线学习页面,页面请求搜索服务获取课程信息(包括课程计划信息)并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习,如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过,请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息? 出于性能的考虑,公开查询课程信息从搜索服务查询,分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中? 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch,因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布:储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库,因为课程发布后课程信息将基本不再修改,具体的业务流程如下。 1、课程发布,向课程媒资信息表写入数据。 1)根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2)根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3)将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表: CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下: package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao,向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法: public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法,并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息,再添加该课程的媒资信息,在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法: ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中,测试流程如下: 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意:由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能,可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽,提高测试效率。 测试结果如下 [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-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash:扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表,并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下: {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用,logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据,向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后,Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据,效果如下 [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-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集,所以如果想两个 logstash 实例同时运行,因为每个实例都有一个.lock文件,所以不能使用同一个目录来存放数据,所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录,具体的代码如下: 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务:查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口,此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口,为了适应后续需求,service 参数定义为数组,可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习:接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程,本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址,并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库,学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入:资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构,创建学习服务工程: 导入:资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型: package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口,学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息,所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称:spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml,加入 Eureka 配置 如下: eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址,多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数,当Eureka中可以找到服务,但是服务连不上时将会重试,如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试,如果是get则可以,如果是post,put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类,在class上添加如下注解: @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口,此接口会生成代理对象,调用搜索服务: package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误!");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现,代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功,false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出,我们约定了用户中心的错误代码使用 23000,所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法,此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址: @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能: 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数,其中 课程 Id 参数必带,课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id,并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发,此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败,请重新进入此页面!")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id,用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时,播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在,则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习: //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败,请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件,点击调用开始学习方法(study)。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题,在用户点击课程章节切换播放时,地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1,这样就能显示出马上学习的按钮,方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态,1:马上学习,2:立即报名、3:立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面:http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数:课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下: 1、传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id,提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问: http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id,自动播放本章节的视频 [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-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0,自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的,可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id,提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放,但是点击制定章节后 url 没有发生改变,这个问题暂时还没有解决,关注笔记后面的内容。 [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-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ,启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件,用于测试 进入到课程管理,为课程计划选择媒资信息 发布课程,等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页,点击课程,进入到搜索门户页面 搜索课程,进入到课程详情页面 点击开始学习,进入到课程学习页面,选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块,上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时,发生了错误,我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到,在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点,重新上传文件,分析一下问题所在。 [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-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现,合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1:删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题,导致合并文件后与源文件的大小不等,导致MD5也不相同,这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除,在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小,完全是相等的 删除所有文件后重新上传,md5值还是不等,考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2:检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时,发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现,TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确,后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出,本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了,还需要花一些时间去分析一下,这里暂时就先告一段落,因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [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-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程,等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后,我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台,发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [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-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [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-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程,进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户,请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后,可以看到一些初始化时搜索的课程数据,默认是搜索第一页的数据,每页2个课程。 [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-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程,进入到课程详情页面,然后再点击开始学习。 点击马上学习后,会进入到该课程的在线学习页面,默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [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-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划,会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址,该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息,效果图如下 [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-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前,校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前,校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息,并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面,点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者:👦 LCyee ,全干型代码🐕 自建博客:https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得,记录认知迭代的过程,分享想法与观点。 CSDN 博客:https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍,一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等,不定期组织一起刷题、刷项目,共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 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。
2023-12-16 12:41:01
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...,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。 1、发布订阅模式 1.1 列表的局限 通过队列的 rpush 和 lpop 可以实现消息队列(队尾进队头出),但是消费者需要不停地调用 lpop 查看 List 中是否有等待处理的消息(比如写一个 while 循环)。 为了减少通信的消耗,可以 sleep()一段时间再消费,但是会有两个问题: 1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度,List 会占用大量的内存。 2、消息的实时性降低。 list 还提供了一个阻塞的命令:blpop,没有任何元素可以弹出的时候,连接会被阻塞。 基于 list 实现的消息队列,不支持一对多的消息分发。 1.2 发布订阅模式 除了通过 list 实现消息队列之外,Redis 还提供了一组命令实现发布/订阅模式。 这种方式,发送者和接收者没有直接关联(实现了解耦),接收者也不需要持续尝试获取消息。 1.2.1 订阅频道 首先,我们有很多的频道(channel),我们也可以把这个频道理解成 queue。订阅者可以订阅一个或者多个频道。消息的发布者(生产者)可以给指定的频道发布消息。只要有消息到达了频道,所有订阅了这个频道的订阅者都会收到这条消息。 需要注意的注意是,发出去的消息不会被持久化,因为它已经从队列里面移除了,所以消费者只能收到它开始订阅这个频道之后发布的消息。 下面我们来看一下发布订阅命令的使用方法。 订阅者订阅频道:可以一次订阅多个,比如这个客户端订阅了 3 个频道。 subscribe channel-1 channel-2 channel-3 发布者可以向指定频道发布消息(并不支持一次向多个频道发送消息): publish channel-1 2673 取消订阅(不能在订阅状态下使用): unsubscribe channel-1 1.2.2 按规则(Pattern)订阅频道 支持 ?和 占位符。? 代表一个字符, 代表 0 个或者多个字符。 消费端 1,关注运动信息: psubscribe sport 消费端 2,关注所有新闻: psubscribe news 消费端 3,关注天气新闻: psubscribe news-weather 生产者,发布 3 条信息 publish news-sport yaoming publish news-music jaychou publish news-weather rain 2、Redis 事务 2.1 为什么要用事务 我们知道 Redis 的单个命令是原子性的(比如 get set mget mset),如果涉及到多个命令的时候,需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列,就需要用到事务。 例如我们之前说的用 setnx 实现分布式锁,我们先 set,然后设置对 key 设置 expire, 防止 del 发生异常的时候锁不会被释放,业务处理完了以后再 del,这三个动作我们就希望它们作为一组命令执行。 Redis 的事务有两个特点: 1、按进入队列的顺序执行。 2、不会受到其他客户端的请求的影响。 Redis 的事务涉及到四个命令:multi(开启事务),exec(执行事务),discard (取消事务),watch(监视) 2.2 事务的用法 案例场景:tom 和 mic 各有 1000 元,tom 需要向 mic 转账 100 元。tom 的账户余额减少 100 元,mic 的账户余额增加 100 元。 通过 multi 的命令开启事务。事务不能嵌套,多个 multi 命令效果一样。 multi 执行后,客户端可以继续向服务器发送任意多条命令,这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中,当 exec 命令被调用时,所有队列中的命令才会被执行。 通过 exec 的命令执行事务。如果没有执行 exec,所有的命令都不会被执行。如果中途不想执行事务了,怎么办? 可以调用 discard 可以清空事务队列,放弃执行。 2.3 watch命令 在 Redis 中还提供了一个 watch 命令。 它可以为 Redis 事务提供 CAS 乐观锁行为(Check and Set / Compare and Swap),也就是多个线程更新变量的时候,会跟原值做比较,只有它没有被其他线程修改的情况下,才更新成新的值。 我们可以用 watch 监视一个或者多个 key,如果开启事务之后,至少有一个被监视 key 键在 exec 执行之前被修改了,那么整个事务都会被取消(key 提前过期除外)。可以用 unwatch 取消。 2.4 事务可能遇到的问题 我们把事务执行遇到的问题分成两种,一种是在执行 exec 之前发生错误,一种是在执行 exec 之后发生错误。 2.4.1 在执行 exec 之前发生错误 比如:入队的命令存在语法错误,包括参数数量,参数名等等(编译器错误)。 在这种情况下事务会被拒绝执行,也就是队列中所有的命令都不会得到执行。 2.4.2 在执行 exec 之后发生错误 比如,类型错误,比如对 String 使用了 Hash 的命令,这是一种运行时错误。 最后我们发现 set k1 1 的命令是成功的,也就是在这种发生了运行时异常的情况下, 只有错误的命令没有被执行,但是其他命令没有受到影响。 这个显然不符合我们对原子性的定义,也就是我们没办法用 Redis 的这种事务机制来实现原子性,保证数据的一致。 3、Lua脚本 Lua/ˈluə/是一种轻量级脚本语言,它是用 C 语言编写的,跟数据的存储过程有点类似。 使用 Lua 脚本来执行 Redis 命令的好处: 1、一次发送多个命令,减少网络开销。 2、Redis 会将整个脚本作为一个整体执行,不会被其他请求打断,保持原子性。 3、对于复杂的组合命令,我们可以放在文件中,可以实现程序之间的命令集复用。 3.1 在Redis中调用Lua脚本 使用 eval /ɪ’væl/ 方法,语法格式: redis> eval lua-script key-num [key1 key2 key3 ....] [value1 value2 value3 ....] eval代表执行Lua语言的命令。 lua-script代表Lua语言脚本内容。 key-num表示参数中有多少个key,需要注意的是Redis中key是从1开始的,如果没有key的参数,那么写0。 [key1key2key3…]是key作为参数传递给Lua语言,也可以不填,但是需要和key-num的个数对应起来。 [value1 value2 value3 …]这些参数传递给 Lua 语言,它们是可填可不填的。 示例,返回一个字符串,0 个参数: redis> eval "return 'Hello World'" 0 3.2 在Lua脚本中调用Redis命令 使用 redis.call(command, key [param1, param2…])进行操作。语法格式: redis> eval "redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 lua-key lua-value command是命令,包括set、get、del等。 key是被操作的键。 param1,param2…代表给key的参数。 注意跟 Java 不一样,定义只有形参,调用只有实参。 Lua 是在调用时用 key 表示形参,argv 表示参数值(实参)。 3.2.1 设置键值对 在 Redis 中调用 Lua 脚本执行 Redis 命令 redis> eval "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 gupao 2673 redis> get gupao 以上命令等价于 set gupao 2673。 在 redis-cli 中直接写 Lua 脚本不够方便,也不能实现编辑和复用,通常我们会把脚本放在文件里面,然后执行这个文件。 3.2.2 在 Redis 中调用 Lua 脚本文件中的命令,操作 Redis 创建 Lua 脚本文件: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src vim gupao.lua Lua 脚本内容,先设置,再取值: cd /usr/local/soft/redis5.0.5/src redis-cli --eval gupao.lua 0 得到返回值: root@localhost src] redis-cli --eval gupao.lua 0 "lua666" 3.2.3 案例:对 IP 进行限流 需求:在 X 秒内只能访问 Y 次。 设计思路:用 key 记录 IP,用 value 记录访问次数。 拿到 IP 以后,对 IP+1。如果是第一次访问,对 key 设置过期时间(参数 1)。否则判断次数,超过限定的次数(参数 2),返回 0。如果没有超过次数则返回 1。超过时间, key 过期之后,可以再次访问。 KEY[1]是 IP, ARGV[1]是过期时间 X,ARGV[2]是限制访问的次数 Y。 -- ip_limit.lua-- IP 限流,对某个 IP 频率进行限制 ,6 秒钟访问 10 次 local num=redis.call('incr',KEYS[1])if tonumber(num)==1 thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])return 1elseif tonumber(num)>tonumber(ARGV[2]) thenreturn 0 elsereturn 1 end 6 秒钟内限制访问 10 次,调用测试(连续调用 10 次): ./redis-cli --eval "ip_limit.lua" app:ip:limit:192.168.8.111 , 6 10 app:ip:limit:192.168.8.111 是 key 值 ,后面是参数值,中间要加上一个空格和一个逗号,再加上一个空格 。 即:./redis-cli –eval [lua 脚本] [key…]空格,空格[args…] 多个参数之间用一个空格分割 。 代码:LuaTest.java 3.2.4 缓存 Lua 脚本 为什么要缓存 在脚本比较长的情况下,如果每次调用脚本都需要把整个脚本传给 Redis 服务端, 会产生比较大的网络开销。为了解决这个问题,Redis 提供了 EVALSHA 命令,允许开发者通过脚本内容的 SHA1 摘要来执行脚本。 如何缓存 Redis 在执行 script load 命令时会计算脚本的 SHA1 摘要并记录在脚本缓存中,执行 EVALSHA 命令时 Redis 会根据提供的摘要从脚本缓存中查找对应的脚本内容,如果找到了则执行脚本,否则会返回错误:“NOSCRIPT No matching script. Please use EVAL.” 127.0.0.1:6379> script load "return 'Hello World'" "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b"127.0.0.1:6379> evalsha "470877a599ac74fbfda41caa908de682c5fc7d4b" 0 "Hello World" 3.2.5 自乘案例 Redis 有 incrby 这样的自增命令,但是没有自乘,比如乘以 3,乘以 5。我们可以写一个自乘的运算,让它乘以后面的参数: local curVal = redis.call("get", KEYS[1]) if curVal == false thencurVal = 0 elsecurVal = tonumber(curVal)endcurVal = curVal tonumber(ARGV[1]) redis.call("set", KEYS[1], curVal) return curVal 把这个脚本变成单行,语句之间使用分号隔开 local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal script load ‘命令’ 127.0.0.1:6379> script load 'local curVal = redis.call("get", KEYS[1]); if curVal == false then curVal = 0 else curVal = tonumber(curVal) end; curVal = curVal tonumber(ARGV[1]); redis.call("set", KEYS[1], curVal); return curVal' "be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441" 调用: 127.0.0.1:6379> set num 2OK127.0.0.1:6379> evalsha be4f93d8a5379e5e5b768a74e77c8a4eb0434441 1 num 6 (integer) 12 3.2.6 脚本超时 Redis 的指令执行本身是单线程的,这个线程还要执行客户端的 Lua 脚本,如果 Lua 脚本执行超时或者陷入了死循环,是不是没有办法为客户端提供服务了呢? eval 'while(true) do end' 0 为了防止某个脚本执行时间过长导致 Redis 无法提供服务,Redis 提供了 lua-time-limit 参数限制脚本的最长运行时间,默认为 5 秒钟。 lua-time-limit 5000(redis.conf 配置文件中) 当脚本运行时间超过这一限制后,Redis 将开始接受其他命令但不会执行(以确保脚本的原子性,因为此时脚本并没有被终止),而是会返回“BUSY”错误。 Redis 提供了一个 script kill 的命令来中止脚本的执行。新开一个客户端: script kill 如果当前执行的 Lua 脚本对 Redis 的数据进行了修改(SET、DEL 等),那么通过 script kill 命令是不能终止脚本运行的。 127.0.0.1:6379> eval "redis.call('set','gupao','666') while true do end" 0 因为要保证脚本运行的原子性,如果脚本执行了一部分终止,那就违背了脚本原子性的要求。最终要保证脚本要么都执行,要么都不执行。 127.0.0.1:6379> script kill(error) UNKILLABLE Sorry the script already executed write commands against the dataset. You can either wait the scripttermination or kill the server in a hard way using the SHUTDOWN NOSAVE command. 遇到这种情况,只能通过 shutdown nosave 命令来强行终止 redis。 shutdown nosave 和 shutdown 的区别在于 shutdown nosave 不会进行持久化操作,意味着发生在上一次快照后的数据库修改都会丢失。 4、Redis 为什么这么快? 4.1 Redis到底有多快? 根据官方的数据,Redis 的 QPS 可以达到 10 万左右(每秒请求数)。 4.2 Redis为什么这么快? 总结:1)纯内存结构、2)单线程、3)多路复用 4.2.1 内存 KV 结构的内存数据库,时间复杂度 O(1)。 第二个,要实现这么高的并发性能,是不是要创建非常多的线程? 恰恰相反,Redis 是单线程的。 4.2.2 单线程 单线程有什么好处呢? 1、没有创建线程、销毁线程带来的消耗 2、避免了上线文切换导致的 CPU 消耗 3、避免了线程之间带来的竞争问题,例如加锁释放锁死锁等等 4.2.3 异步非阻塞 异步非阻塞 I/O,多路复用处理并发连接。 4.3 Redis为什么是单线程的? 不是白白浪费了 CPU 的资源吗? 因为单线程已经够用了,CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且 CPU 不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。 4.4 单线程为什么这么快? 因为 Redis 是基于内存的操作,我们先从内存开始说起。 4.4.1 虚拟存储器(虚拟内存 Vitual Memory) 名词解释:主存:内存;辅存:磁盘(硬盘) 计算机主存(内存)可看作一个由 M 个连续的字节大小的单元组成的数组,每个字节有一个唯一的地址,这个地址叫做物理地址(PA)。早期的计算机中,如果 CPU 需要内存,使用物理寻址,直接访问主存储器。 这种方式有几个弊端: 1、在多用户多任务操作系统中,所有的进程共享主存,如果每个进程都独占一块物理地址空间,主存很快就会被用完。我们希望在不同的时刻,不同的进程可以共用同一块物理地址空间。 2、如果所有进程都是直接访问物理内存,那么一个进程就可以修改其他进程的内存数据,导致物理地址空间被破坏,程序运行就会出现异常。 为了解决这些问题,我们就想了一个办法,在 CPU 和主存之间增加一个中间层。CPU 不再使用物理地址访问,而是访问一个虚拟地址,由这个中间层把地址转换成物理地址,最终获得数据。这个中间层就叫做虚拟存储器(Virtual Memory)。 具体的操作如下所示: 在每一个进程开始创建的时候,都会分配一段虚拟地址,然后通过虚拟地址和物理地址的映射来获取真实数据,这样进程就不会直接接触到物理地址,甚至不知道自己调用的哪块物理地址的数据。 目前,大多数操作系统都使用了虚拟内存,如 Windows 系统的虚拟内存、Linux 系统的交换空间等等。Windows 的虚拟内存(pagefile.sys)是磁盘空间的一部分。 在 32 位的系统上,虚拟地址空间大小是 2^32bit=4G。在 64 位系统上,最大虚拟地址空间大小是多少? 是不是 2^64bit=10241014TB=1024PB=16EB?实际上没有用到 64 位,因为用不到这么大的空间,而且会造成很大的系统开销。Linux 一般用低 48 位来表示虚拟地址空间,也就是 2^48bit=256T。 cat /proc/cpuinfo address sizes : 40 bits physical, 48 bits virtual 实际的物理内存可能远远小于虚拟内存的大小。 总结:引入虚拟内存,可以提供更大的地址空间,并且地址空间是连续的,使得程序编写、链接更加简单。并且可以对物理内存进行隔离,不同的进程操作互不影响。还可以通过把同一块物理内存映射到不同的虚拟地址空间实现内存共享。 4.4.2 用户空间和内核空间 为了避免用户进程直接操作内核,保证内核安全,操作系统将虚拟内存划分为两部分,一部分是内核空间(Kernel-space)/ˈkɜːnl /,一部分是用户空间(User-space)。 内核是操作系统的核心,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的权限。 内核空间中存放的是内核代码和数据,而进程的用户空间中存放的是用户程序的代码和数据。不管是内核空间还是用户空间,它们都处于虚拟空间中,都是对物理地址的映射。 在 Linux 系统中, 内核进程和用户进程所占的虚拟内存比例是 1:3。 当进程运行在内核空间时就处于内核态,而进程运行在用户空间时则处于用户态。 进程在内核空间以执行任意命令,调用系统的一切资源;在用户空间只能执行简单的运算,不能直接调用系统资源,必须通过系统接口(又称 system call),才能向内核发出指令。 top 命令: us 代表 CPU 消耗在 User space 的时间百分比; sy 代表 CPU 消耗在 Kernel space 的时间百分比。 4.4.3 进程切换(上下文切换) 多任务操作系统是怎么实现运行远大于 CPU 数量的任务个数的? 当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统通过时间片分片算法,在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉。 为了控制进程的执行,内核必须有能力挂起正在 CPU 上运行的进程,并恢复以前挂起的某个进程的执行。这种行为被称为进程切换。 什么叫上下文? 在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行,也就是说,需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(ProgramCounter),这个叫做 CPU 的上下文。 而这些保存下来的上下文,会存储在系统内核中,并在任务重新调度执行时再次加载进来。这样就能保证任务原来的状态不受影响,让任务看起来还是连续运行。 在切换上下文的时候,需要完成一系列的工作,这是一个很消耗资源的操作。 4.4.4 进程的阻塞 正在运行的进程由于提出系统服务请求(如 I/O 操作),但因为某种原因未得到操作系统的立即响应,该进程只能把自己变成阻塞状态,等待相应的事件出现后才被唤醒。 进程在阻塞状态不占用 CPU 资源。 4.4.5 文件描述符 FD Linux 系统将所有设备都当作文件来处理,而 Linux 用文件描述符来标识每个文件对象。 文件描述符(File Descriptor)是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引,用于指向被打开的文件,所有执行 I/O 操作的系统调用都通过文件描述符;文件描述符是一个简单的非负整数,用以表明每个被进程打开的文件。 Linux 系统里面有三个标准文件描述符。 0:标准输入(键盘); 1:标准输出(显示器); 2:标准错误输出(显示器)。 4.4.6 传统 I/O 数据拷贝 以读操作为例: 当应用程序执行 read 系统调用读取文件描述符(FD)的时候,如果这块数据已经存在于用户进程的页内存中,就直接从内存中读取数据。如果数据不存在,则先将数据从磁盘加载数据到内核缓冲区中,再从内核缓冲区拷贝到用户进程的页内存中。(两次拷贝,两次 user 和 kernel 的上下文切换)。 I/O 的阻塞到底阻塞在哪里? 4.4.7 Blocking I/O 当使用 read 或 write 对某个文件描述符进行过读写时,如果当前 FD 不可读,系统就不会对其他的操作做出响应。从设备复制数据到内核缓冲区是阻塞的,从内核缓冲区拷贝到用户空间,也是阻塞的,直到 copy complete,内核返回结果,用户进程才解除 block 的状态。 为了解决阻塞的问题,我们有几个思路。 1、在服务端创建多个线程或者使用线程池,但是在高并发的情况下需要的线程会很多,系统无法承受,而且创建和释放线程都需要消耗资源。 2、由请求方定期轮询,在数据准备完毕后再从内核缓存缓冲区复制数据到用户空间 (非阻塞式 I/O),这种方式会存在一定的延迟。 能不能用一个线程处理多个客户端请求? 4.4.8 I/O 多路复用(I/O Multiplexing) I/O 指的是网络 I/O。 多路指的是多个 TCP 连接(Socket 或 Channel)。 复用指的是复用一个或多个线程。它的基本原理就是不再由应用程序自己监视连接,而是由内核替应用程序监视文件描述符。 客户端在操作的时候,会产生具有不同事件类型的 socket。在服务端,I/O 多路复用程序(I/O Multiplexing Module)会把消息放入队列中,然后通过文件事件分派器(File event Dispatcher),转发到不同的事件处理器中。 多路复用有很多的实现,以 select 为例,当用户进程调用了多路复用器,进程会被阻塞。内核会监视多路复用器负责的所有 socket,当任何一个 socket 的数据准备好了,多路复用器就会返回。这时候用户进程再调用 read 操作,把数据从内核缓冲区拷贝到用户空间。 所以,I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符,而这些文件描述符(套接字描述符)其中的任意一个进入读就绪(readable)状态,select() 函数就可以返回。 Redis 的多路复用, 提供了 select, epoll, evport, kqueue 几种选择,在编译的时 候来选择一种。 evport 是 Solaris 系统内核提供支持的; epoll 是 LINUX 系统内核提供支持的; kqueue 是 Mac 系统提供支持的; select 是 POSIX 提供的,一般的操作系统都有支撑(保底方案); 源码 ae_epoll.c、ae_select.c、ae_kqueue.c、ae_evport.c 5、内存回收 Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回 收。内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,一类是内存使用达到上限(max_memory) 触发内存淘汰。 5.1 过期策略 要实现 key 过期,我们有几种思路。 5.1.1 定时过期(主动淘汰) 每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的 数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 5.1.2 惰性过期(被动淘汰) 只有当访问一个 key 时,才会判断该 key 是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 例如 String,在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded server.c expireIfNeeded(redisDb db, robj key) 第二种情况,每次写入 key 时,发现内存不够,调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。 expire.c activeExpireCycle(int type) 5.1.3 定期过期 源码:server.h typedef struct redisDb { dict dict; / 所有的键值对 /dict expires; / 设置了过期时间的键值对 /dict blocking_keys; dict ready_keys; dict watched_keys; int id;long long avg_ttl;list defrag_later; } redisDb; 每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key,并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。 Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 5.2 淘汰策略 Redis 的内存淘汰策略,是指当内存使用达到最大内存极限时,需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据,以保证新数据的存入。 5.2.1 最大内存设置 redis.conf 参数配置: maxmemory <bytes> 如果不设置 maxmemory 或者设置为 0,64 位系统不限制内存,32 位系统最多使用 3GB 内存。 动态修改: redis> config set maxmemory 2GB 到达最大内存以后怎么办? 5.2.2 淘汰策略 https://redis.io/topics/lru-cache redis.conf maxmemory-policy noeviction 先从算法来看: LRU,Least Recently Used:最近最少使用。判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰。 LFU,Least Frequently Used,最不常用,4.0 版本新增。 random,随机删除。 如果没有符合前提条件的 key 被淘汰,那么 volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl 相当于 noeviction(不做内存回收)。 动态修改淘汰策略: redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru,在保证正常服务的情况下,优先删除最近最少使用的 key。 5.2.3 LRU 淘汰原理 问题:如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题? 需要额外的数据结构存储,消耗内存。 Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良,通过随机采样来调整算法的精度。如果淘汰策略是 LRU,则根据配置的采样值 maxmemory_samples(默认是 5 个), 随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数m配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的CPU计算,执行效率降低。 问题:如何找出热度最低的数据? Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位,这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。 但是不是获取系统当前的时间戳,而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。 源码:server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; server.lruclock 的值怎么来的? Redis 中有个定时处理的函数 serverCron,默认每 100 毫秒调用函数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值,它记录的是当前 unix 时间戳。 源码:server.c void updateCachedTime(void) { time_t unixtime = time(NULL); atomicSet(server.unixtime,unixtime); server.mstime = mstime();struct tm tm; localtime_r(&server.unixtime,&tm);server.daylight_active = tm.tm_isdst; } 问题:为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中?不会有延迟的问题吗? 这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time,可以提高执行效率。 OK,当对象里面已经有了 LRU 字段的值,就可以评估对象的热度了。 函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度,思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大(越久没有得到更新),该对象热度越低。 源码 evict.c / Given an object returns the min number of milliseconds the object was never requested, using an approximated LRU algorithm. /unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj o) {unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK(); if (lruclock >= o->lru) {return (lruclock - o->lru) LRU_CLOCK_RESOLUTION; } else {return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) LRU_CLOCK_RESOLUTION;} } server.lruclock 只有 24 位,按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表 示的最大时间的时候,它会从头开始计算。 server.h define LRU_CLOCK_MAX ((1<<LRU_BITS)-1) / Max value of obj->lru / 在这种情况下,可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况,如果这种情况 出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。 为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现?需要额外的数据结构,消耗资源。而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下,已经能接近传统 LRU 算法了。 问题:除了消耗资源之外,传统 LRU 还有什么问题? 如图,假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次,而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚,在同等的情况下,A 反而先被回收。 问题:要实现基于访问频率的淘汰机制,怎么做? 5.2.4 LFU server.h typedef struct redisObject {unsigned type:4;unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS;int refcount;void ptr; } robj; 当这 24 bits 用作 LFU 时,其被分为两部分: 高 16 位用来记录访问时间(单位为分钟,ldt,last decrement time) 低 8 位用来记录访问频率,简称 counter(logc,logistic counter) counter 是用基于概率的对数计数器实现的,8 位可以表示百万次的访问频率。 对象被读写的时候,lfu 的值会被更新。 db.c——lookupKey void updateLFU(robj val) {unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val); counter = LFULogIncr(counter);val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;} 增长的速率由,lfu-log-factor 越大,counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件。 lfu-log-factor 10 如果计数器只会递增不会递减,也不能体现对象的热度。没有被访问的时候,计数器怎么递减呢? 减少的值由衰减因子 lfu-decay-time(分钟)来控制,如果值是 1 的话,N 分钟没有访问就要减少 N。 redis.conf 配置文件 lfu-decay-time 1 6、持久化机制 https://redis.io/topics/persistence Redis 速度快,很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机,都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失,Redis 提供了两种持久化的方案,一种是 RDB 快照(Redis DataBase),一种是 AOF(Append Only File)。 6.1 RDB RDB 是 Redis 默认的持久化方案。当满足一定条件的时候,会把当前内存中的数据写入磁盘,生成一个快照文件 dump.rdb。Redis 重启会通过加载 dump.rdb 文件恢复数据。 什么时候写入 rdb 文件? 6.1.1 RDB 触发 1、自动触发 a)配置规则触发。 redis.conf, SNAPSHOTTING,其中定义了触发把数据保存到磁盘的触发频率。 如果不需要 RDB 方案,注释 save 或者配置成空字符串""。 save 900 1 900 秒内至少有一个 key 被修改(包括添加) save 300 10 400 秒内至少有 10 个 key 被修改save 60 10000 60 秒内至少有 10000 个 key 被修改 注意上面的配置是不冲突的,只要满足任意一个都会触发。 RDB 文件位置和目录: 文件路径,dir ./ 文件名称dbfilename dump.rdb 是否是LZF压缩rdb文件 rdbcompression yes 开启数据校验 rdbchecksum yes 问题:为什么停止 Redis 服务的时候没有 save,重启数据还在? RDB 还有两种触发方式: b)shutdown 触发,保证服务器正常关闭。 c)flushall,RDB 文件是空的,没什么意义(删掉 dump.rdb 演示一下)。 2、手动触发 如果我们需要重启服务或者迁移数据,这个时候就需要手动触 RDB 快照保存。Redis 提供了两条命令: a)save save 在生成快照的时候会阻塞当前 Redis 服务器, Redis 不能处理其他命令。如果内存中的数据比较多,会造成 Redis 长时间的阻塞。生产环境不建议使用这个命令。 为了解决这个问题,Redis 提供了第二种方式。 执行 bgsave 时,Redis 会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。 具体操作是 Redis 进程执行 fork 操作创建子进程(copy-on-write),RDB 持久化过程由子进程负责,完成后自动结束。它不会记录 fork 之后后续的命令。阻塞只发生在 fork 阶段,一般时间很短。 用 lastsave 命令可以查看最近一次成功生成快照的时间。 6.1.2 RDB 数据的恢复(演示) 1、shutdown 持久化添加键值 添加键值 redis> set k1 1 redis> set k2 2 redis> set k3 3 redis> set k4 4 redis> set k5 5 停服务器,触发 save redis> shutdown 备份 dump.rdb 文件 cp dump.rdb dump.rdb.bak 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 啥都没有: redis> keys 3、通过备份文件恢复数据停服务器 redis> shutdown 重命名备份文件 mv dump.rdb.bak dump.rdb 启动服务器 /usr/local/soft/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/soft/redis-5.0.5/redis.conf 查看数据 redis> keys 6.1.3 RDB 文件的优势和劣势 一、优势 1.RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。 2.生成 RDB 文件的时候,redis 主进程会 fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘 IO 操作。 3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。 二、劣势 1、RDB 方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为 bgsave 每次运行都要执行 fork 操作创建子进程,频繁执行成本过高。 2、在一定间隔时间做一次备份,所以如果 redis 意外 down 掉的话,就会丢失最后一次快照之后的所有修改(数据有丢失)。 如果数据相对来说比较重要,希望将损失降到最小,则可以使用 AOF 方式进行持久化。 6.2 AOF Append Only File AOF:Redis 默认不开启。AOF 采用日志的形式来记录每个写操作,并追加到文件中。开启后,执行更改 Redis 数据的命令时,就会把命令写入到 AOF 文件中。 Redis 重启时会根据日志文件的内容把写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 6.2.1 AOF 配置 配置文件 redis.conf 开关appendonly no 文件名appendfilename "appendonly.aof" AOF 文件的内容(vim 查看): 问题:数据都是实时持久化到磁盘吗? 由于操作系统的缓存机制,AOF 数据并没有真正地写入硬盘,而是进入了系统的硬盘缓存。什么时候把缓冲区的内容写入到 AOF 文件? 问题:文件越来越大,怎么办? 由于 AOF 持久化是 Redis 不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着 Redis 不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。 例如 set xxx 666,执行 1000 次,结果都是 xxx=666。 为了解决这个问题,Redis 新增了重写机制,当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值时,Redis 就会启动 AOF 文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。 可以使用命令 bgrewriteaof 来重写。 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。 重写触发机制 auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb 问题:重写过程中,AOF 文件被更改了怎么办? 另外有两个与 AOF 相关的参数: 6.2.2 AOF 数据恢复 重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的恢复。 6.2.3 AOF 优势与劣势 优点: 1、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。 缺点: 1、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDB 文件体积更大(RDB 存的是数据快照)。 2、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。在高并发的情况下,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。 6.3 两种方案比较 那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢? 如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。 否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当 redis 重启的时候会优先载入 AOF 文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下 AOF 文件保存的数据集要比 RDB 文件保存的数据集要完整。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhoutaochun/article/details/120075092。 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。
2024-03-18 12:25:04
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t=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; societyguester=42783075a815b6cef9f651ca18ff5c166; id=976686556; xnsid=f72459d7; ver=7.0; loginfrom=null'}res = requests.get(url,headers=headers) res 响应对象 html = res.textwith open('rr.html','w',encoding='utf-8') as file_obj:file_obj.write(res.text) 2 反反爬机制 12306查票import requests import json json.loads -- json类型的str -> python类型的字典def query():headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36','Cookie':'_uab_collina=159490169403897938828076; JSESSIONID=090F384AC50BE0F1AFA3892BE3F6DBE9; _jc_save_wfdc_flag=dc; _jc_save_fromStation=%u957F%u6C99%2CCSQ; _jc_save_toStation=%u5317%u4EAC%2CBJP; RAIL_DEVICEID=bbXqzYOPTc-SPgujxnGkCBr9t3sq0JQoMSYUdg-FxjyQ5IkfcPCNoreXmBAIh2HSrM9Z9awDR5onIQwy4EZ8pAhaGXWYBAH6etIlFc4dyxLudz525GAcRgVX5HLIxOE1orODUNSb9wvTBAJptPms1z5Pz5K6FXES; RAIL_EXPIRATION=1619479086609; _jc_save_toDate=2021-04-23; BIGipServerpool_passport=182714890.50215.0000; 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req.get('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-image?login_site=E&module=login&rand=sjrand')codeImage = pic_response.contentfn = open('code2.png','wb')fn.write(codeImage)fn.close() 从验证码图片的左上角 (0,0)codeStr = input('请输入验证码坐标:')headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36'}data = {'answer': codeStr,'rand': 'sjrand','login_site': 'E'}response = req.post('https://kyfw.12306.cn/passport/captcha/captcha-check',data=data,headers=headers)print(response.text)login() base64伪加密 根本不算是一种加密算法 只不过它的数据看上去更像密文而已 64个字符来表示任意的二进制数据的方法 使用 A-Z A-Z 0 - 9 + / 这64个字符进行加密 import base64url = '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= base64.b64decode(url) 返回的是二进制数据print(type(img_data))fn = open('code.png','wb')fn.write(img_data)fn.close()'''我们打开了一个有base64加密的图片数据''' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/httpsssss/article/details/116136614。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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...lob对象,以支持在客户端直接进行图像操作。其核心功能在于能够在不影响原始图片质量的前提下,在图片的指定位置添加包含文本或其他图形元素的水印,从而实现版权保护、品牌标识或其他个性化需求。使用该插件时,开发者可以通过简单的配置选项来自定义水印内容,如设置水印文字(如'我是水印素材')、字体样式(例如'MicrosoftYaHei'或'Arial')、字号大小(例如18px)、颜色(默认为白色,可设为任意十六进制颜色值)以及水印在图片上的具体位置坐标(如X轴位置180px)。此外,尽管此插件功能强大,但在本地环境预览时需要注意可能存在的跨域问题,实际部署时需要配合服务器环境来确保正常运行。总之,jquery图片水印插件Img2Blob.js提供了一种高效且便捷的方式,使得网页开发者无需依赖复杂的后端服务就能实现前端图片的实时水印处理,极大地增强了Web应用中的图片管理和展示功能。 点我下载 文件大小:93.72 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
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...数据源方式,无论是从服务器端获取的数据,还是本地静态数据,都能灵活应对。此外,通过丰富的配置参数,开发者可以高度定制化分页条的外观与行为,满足不同场景下的需求。插件中包含了大量的配置选项,允许用户调整分页条的位置、样式以及显示逻辑等。不仅如此,Pagination.js还提供了强大的回调函数机制,使得在特定事件触发时执行自定义操作成为可能,例如加载更多内容或更新页面标题等。为了进一步增强其灵活性和美观性,Pagination.js内置了五种不同的分页条皮肤风格,用户可以根据个人喜好或网站的整体设计风格选择最合适的样式。总之,无论是对于希望快速集成分页功能的小型项目,还是需要高度可定制化的大型网站,Pagination.js都是一个理想的选择。它不仅极大地简化了开发流程,同时也确保了最终产品具备出色的性能和用户体验。 点我下载 文件大小:74.85 KB 您将下载一个JQuery插件资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供JQuery插件下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-10-30 21:21:23
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转载文章
... 2.0授权机制中,客户端需携带access_token等信息在请求头Authorization字段中以验证用户身份。如同文章示例中的sso_token,它是实现单点登录(SSO)的关键环节,确保了服务端能够识别并信任发起请求的客户端。 此外,随着JSON Web Tokens (JWT) 的广泛应用,请求头中的Authorization常用于传递经过签名的JSON令牌,实现无状态、安全的身份验证。而Accept头部则用来指示服务器返回数据的格式,如本文所展示的"application/json; charset=utf-8",确保客户端能正确解析响应内容。 最近,Fetch API逐渐替代传统的XMLHttpRequest成为前端异步通信的新标准。在使用Fetch时,设置请求头的方式略有不同,但原理相似,例如: javascript fetch(base_path + 'aa/getList', { method: 'GET', headers: new Headers({ 'Accept': 'application/json; charset=utf-8', 'Authorization': 'Bearer ' + jwtToken }) }) .then(response => response.json()) .catch(error => console.error('Error:', error)); 因此,无论是jQuery的$.ajax还是原生Fetch API,对请求头的精准控制都是提升应用性能、保证数据安全、优化用户体验的重要手段。随着HTTP/2和HTTP/3协议的推广,未来可能还会出现更多针对请求头的优化策略和技术实践,值得广大开发者关注和学习。
2023-09-09 19:34:00
63
转载
MySQL
...安全事件频发,各大云服务商和企业纷纷升级自家数据库系统的安全防护措施。例如,某知名云服务商就推出了数据库审计服务,可以实时记录并分析MySQL用户的登录行为、查询操作等,一旦发现异常,立即告警,从而有效防止恶意查看或篡改数据的行为。 另外,在日常运维中,管理员应遵循最小权限原则,为每个MySQL用户分配仅满足其工作需求的最低权限,并定期更新密码策略,包括强制密码复杂度、设置定期更换密码等措施。同时,利用SSL/TLS加密技术保护MySQL客户端与服务器之间的通信,也是防止中间人攻击、保障密码传输安全的重要手段。 对于忘记MySQL密码的情况,除了上述提到的通过命令行工具以具有足够权限的用户重置密码外,还可以借助第三方MySQL管理工具,如phpMyAdmin、Navicat等,它们通常提供了更为直观的操作界面来处理这类问题,大大降低了数据库管理的门槛。 综上所述,MySQL账号和密码的管理不仅涉及到查询和重置这些基本操作,更涵盖了数据库访问控制、密码加密存储、安全审计等多个层面,需要结合最新的安全技术和最佳实践,以实现对MySQL数据库的有效安全管理。
2024-01-21 10:37:36
53
算法侠
HTML
...络浏览器中运行高性能客户端和服务器应用。文中虽然未直接提及WebAssembly,但作为一种前沿技术趋势,它可以使得像“我的世界”这样的大型游戏直接在浏览器中运行,无需下载安装,增强了网页游戏的便捷性和可访问性。 WebGL , Web图形库(Web Graphics Library),是一种JavaScript API,允许开发者在任何兼容的Web浏览器中无需插件就能渲染高质量的3D图形和2D图形。结合文章语境,在当前Web技术的发展背景下,WebGL的优化升级显著提升了网页游戏的画面渲染效果和性能表现,使得网页游戏能够达到与原生应用相近甚至相同的视觉体验,如《Astroneer》的成功案例所示。 CSS3 , 层叠样式表版本3(Cascading Style Sheets Level 3),是对CSS规范的最新修订版,提供了一系列增强网页布局、颜色、字体和其他设计元素的新特性。在制作“我的世界”游戏页面时,CSS3可以用来实现Logo动态展示、游戏界面丰富化和交互性的提升,进一步优化用户体验,例如通过动画效果吸引用户注意或通过自定义样式展现独特的游戏主题风格。
2023-12-24 15:52:14
527
数据库专家
MySQL
...储、查询和管理的基础服务,当出现“Table database_name.table_name doesn t exist”错误时,意味着在MySQL中无法找到指定的数据库表。 权限 , 在数据库系统如MySQL中,权限是指用户对数据库或其中的对象(例如表)执行特定操作的能力。这些权限可以细分为创建、读取、更新、删除等不同类型,根据角色的不同而有所区别。在文章中提到,如果用户报告找不到数据库表,可能是由于没有足够的权限访问该表导致的。 数据库连接故障 , 在计算机网络和数据库技术领域中,数据库连接故障指的是客户端应用程序与MySQL服务器之间的通信出现问题,无法建立或维持有效的连接状态。可能的原因包括但不限于服务器未运行、网络中断、登录凭据错误(如用户名、密码不正确)、连接超时等。在本文的上下文中,数据库连接故障可能导致用户即使拥有正确的数据库和表名,也无法成功访问到所需的数据库表。
2023-11-28 12:42:54
56
算法侠
站内搜索
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
tar -xvzf archive.tar.gz
- 解压gzip压缩的tar归档包。
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