...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"><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 = ""; $.ajax({url: "leixing.action?list&page=0&rows=30",type: "POST",async: false, contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",success: function (data) { $.each(data.rows, function (i, val) { html += ' <li ><a href="home/search.jsp?fenlei='+val.id+'" >'+val.a1+' </a></li>';})} }); $("fenlei").html(html);}function gettop1(){var html = "";$.ajax({url: "leixing.action?list&page=0&rows=10",type: "POST",async: false,success: function (data) {var total='';//<div class="tab-pane active" id="nArrivals">// <div class="nArrivals owl-carousel" id="top1">$.each(data.rows, function (i, valmm) { html+='<div class="nArrivals owl-carousel" id="'+valmm.id+'">';$.ajax({url: "shangpin.action?list&page=0&rows=10",type: "POST",async: false,data: { fenlei:valmm.id },success: function (data) { $.each(data.rows, function (i, val) { html+='<div class="product-grid">'+'<div class="item">'+' <div class="product-thumb">'+' <div class="image product-imageblock"> <a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"> <img data-name="product_image" style="width:223px;height:285px;" src="<%=basePath%>'+val.tupian1+'" alt="iPod Classic" title="iPod Classic" class="img-responsive"> <img style="width:223px;height:285px;" src="<%=basePath%>'+val.tupian1+'" alt="iPod Classic" title="iPod Classic" class="img-responsive"> </a> </div>'+' <div class="caption product-detail text-left">'+' <h6 data-name="product_name" class="product-name mt_20"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'" title="Casual Shirt With Ruffle Hem">'+val.biaoti+'</a></h6>'+' <div class="rating"> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-1x"></i></span> <span class="fa fa-stack"><i class="fa fa-star-o fa-stack-1x"></i><i class="fa fa-star fa-stack-x"></i></span> </div>'+'<span class="price"><span class="amount"><span class="currencySymbol">$</span>'+val.jiage+'</span>'+'</span>'+'<div class="button-group text-center">'+' <div class="wishlist"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>wishlist</span></a></div>'+'<div class="quickview"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Quick View</span></a></div>'+'<div class="compare"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Compare</span></a></div>'+'<div class="add-to-cart"><a href="home/details.jsp?ids='+val.id+'"><span>Add to cart</span></a></div>'+'</div>'+'</div>'+'</div>'+'</div>'+' </div>'; })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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[转载]云计算与虚拟化工具之KVM，KVM和VMware的区别

...：解决资源利用率低的问题桌面虚拟化：有一些弊端，图形显示层面会有问题应用虚拟化：没接触过，公司比较穷买不起,基本上只有银行等国企才会用Xenapp ICA 八、虚拟化工具KVM介绍 KVM 全称：Kernel-based Virtual Machine（内核级虚拟化机器）原本由以色列人创建，现在被红帽收购 ESXI 虚拟套件，现在是免费使用 VMware vSphere Hypervisor – 安装和配置提示：一台服务器首选ESXI 九、KVM安装调整虚拟机虚拟化Intel使用的是Intel VT-X ；虚拟化AMD使用的是AMD-V 创建虚拟机步骤 1.准备虚拟机硬盘 2.需要系统iso镜像3.需要安装一个vnc的客户端来连接查看系统环境 [root@linux-node1 ~] cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@linux-node1 ~] uname -r 3.10.0-327.36.2.el7.x86_64 检查是否有vmx或者svm [root@linux-node1 ~] grep -E '(vmx|svm)' /proc/cpuinfo 安装kvm用户态模块 [root@linux-node1 ~] yum list|grep kvm libvirt-daemon-kvm.x86_64 1.2.17-13.el7_2.5 updates pcp-pmda-kvm.x86_64 3.10.6-2.el7 base qemu-kvm.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-common.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates qemu-kvm-tools.x86_64 10:1.5.3-105.el7_2.7 updates [root@linux-node1 ~] yum install qemu-kvm qemu-kvm-tools libvirt -y libvirt 用来管理kvm kvm属于内核态，不需要安装。但是需要一些类似于依赖的 kvm属于内核态，不需要安装。但是需要安装一些类似于依赖的东西启动 [root@linux-node1 ~] systemctl start libvirtd.service [root@linux-node1 ~] systemctl enable libvirtd.service 启动之后我们可以使用ifconfig进行查看，libvirtd已经为我们安装了一个桥接网卡 libvirtd为我们启动了一个dnsmasqp，这个主要是用来dhcp连接的，这个工具会给我们的虚拟机分配IP地址 [root@linux-node1 ~] ps -ef|grep dns nobody 5233 1 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelper root 5234 5233 0 14:27 ? 00:00:00 /sbin/dnsmasq --conf-file=/var/lib/libvirt/dnsmasq/default.conf --leasefile-ro --dhcp-script=/usr/libexec/libvirt_leaseshelperoot 5310 2783 0 14:31 pts/0 00:00:00 grep --color=auto dns 查看磁盘空间大小最好是20G以上 [root@linux-node1 tmp] df -h 上传镜像提示：如果使用rz上传镜像可能会出现错误，所以我们使用dd命令，复制系统的镜像。只需要挂载上光盘即可 [root@linux-node1 opt] dd if=/dev/cdrom of=/opt/CentOS-7.2.iso [root@linux-node1 opt] ll total 33792 -rw-r--r-- 1 root root 34603008 Jun 12 18:18 CentOS-7.2-x86_64-DVD-1511.iso 下载VNC 下载地址：http://www.tightvnc.com/download/2.8.5/tightvnc-2.8.5-gpl-setup-64bit.msi 安装完VNC如下图创建磁盘提示： qemu-img软件包是我们安装qemu-kvm-tools 依赖给安装上的 [root@linux-node1 opt] qemu-img create -f raw /opt/CentOS-7.2-x86_64.raw 10GFormatting '/opt/Centos-7-x86_64.raw', fmt=raw size=10737418240 [root@linux-node1 opt] [root@linux-node1 opt] ll /opt/Centos-7-x86_64.raw -rw-r--r-- 1 root root 10737418240 Oct 26 14:53 /opt/Centos-7-x86_64.raw-f 制定虚拟机格式，raw是裸磁盘/opt/Centos 存放路径 10G 代表镜像大小安装启动虚拟机的包 [root@linux-node1 tmp] yum install -y virt-install 安装虚拟机 [root@linux-node1 tmp] virt-install --help 我们可以指定虚拟机的CPU、磁盘、内存等 [root@linux-node1 opt] virt-install --name CentOS-7.2-x86_64 --virt-type kvm --ram 1024 --cdrom=/opt/CentOS-7.2.iso --disk path=/opt/CentOS-7.2-x86_64.raw --network network=default --graphics vnc,listen=0.0.0.0 --noautoconsole --name = 给虚拟机起个名字 --ram = 内存大小 --cdrom = 镜像位置，就是我们上传iso镜像的位置，我放在/tmp下了 --disk path = 指定磁盘--network network= 网络配置 default 就会用我们刚刚ifconfig里面桥接的网卡--graphics vnc,listen= 监听vnc，分区说明提示：我们不分交换分区，因为公有云上的云主机都是没有交换分区的十、Libvirt介绍 libvirt是一个开源免费管理工具，可以管理KVM、VMware等他需要起一个后台的进程，它提供了API。像openstack就是通过libvirt API来管理虚拟机 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vcp4lgAZ-1596980494935)(libvirt.jpg)] 二、KVM虚拟机和VMware区别虚拟机监控程序（KVM）是虚拟化平台的根基。从传统供应商到各种开源替代品，可供选择的虚拟机监控程序有很多。 VMware 是一款实现虚拟化的热门产品，可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。基于内核的虚拟机（KVM）则是 Linux® 系统上的一种开源解决方案。 VMware vSphere 与 VMware ESXi VMware 可以提供 ESXi 虚拟机监控程序和 vSphere 虚拟化平台。VMware ESXi 是一个能够直接安装到物理服务器上的裸机虚拟机监控程序，可以帮你整合硬件。你可以用 VMware 的虚拟化技术来创建和部署虚拟机（VM），从而现代化改造自己的基础架构，来交付和管理各种新旧应用。选用 VMware vSphere 后，你需要使用 VMware 的控制堆栈来管理虚拟机，而且有多个许可证授权级别可供使用。 KVM 开源虚拟化技术 KVM 是一种开源虚拟化技术，能将 Linux 内核转变成可以实现虚拟化的虚拟机监控程序，而且可以替代专有的虚拟化技术（比如 VMware 提供的专有虚拟化技术）。迁移到基于 KVM 的虚拟化平台，你就可以检查、修改和完善虚拟机监控程序背后的源代码。能够访问源代码，就如同掌握了开启无限可能的钥匙，能够让你虚拟化传统工作负载和应用，并为云原生和基于容器的工作负载奠定基础。由于 KVM 内置于 Linux 内核中，所以使用和部署起来非常方便。 KVM 虚拟机和 VMware vSphere 的主要区别 VMware 可以提供一个完善稳定的虚拟机监控程序，以及出色的性能和多样化的功能。但是，专有虚拟化会阻碍你获得开展云、容器和自动化投资所需的资源。解除供应商锁定，你就可以任享自由、灵活与丰富的资源，从而为未来的云原生和容器化环境打下基础。生产就绪型的 KVM 具有支持物理和虚拟基础架构的功能，可以让你以更低的运营成本为企业工作负载提供支持。相比使用 VMware vSphere 等其他解决方案，选用基于 KVM 的虚拟化选项能够带来很多优势。开源Linux KVM的优势：更低的总拥有成本，从而省下运营预算，用来探索现代化创新技术。不再受供应商捆绑。无需为不用的产品付费，也不会受到软件选择限制。跨平台互操作性：KVM 可以在 Linux 和 Windows 平台上运行，所以你可以充分利用现有的基础架构投资。出色简便性：可以通过单个虚拟化平台，在数百个其他硬件或软件上创建、启动、停止、暂停、迁移和模板化数百个虚拟机。卓越性能：应用在 KVM 上的运行速度比其他虚拟机监控程序都快。开源优势：不但能访问源代码，还能灵活地与各种产品集成。享受 Linux 操作系统的现有功能：安全防护功能内存管理进程调度器设备驱动程序网络堆栈红帽 KVM 企业级虚拟化的优势选择红帽® 虚拟化，就等于选择了 KVM。红帽虚拟化是一款适用于虚拟化服务器和技术工作站的完整基础架构解决方案。红帽虚拟化基于强大的红帽企业 Linux® 平台和 KVM 构建而成，能让你轻松、敏捷、安全地使用资源密集型虚拟化工作负载。红帽虚拟化可凭借更加优越的性能、具有竞争力的价格和值得信赖的红帽环境，帮助企业优化 IT 基础架构。红帽的虚拟化产品快速、经济、高效，能够帮助你从容应对当前的挑战，并为未来的技术发展奠定基础。VMware 等供应商提供的纵向扩展虚拟化解决方案不但成本高昂，而且无法帮助企业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。业完成所需的转型，因而难以支持在混合云中运行云原生应用。要转而部署混合云环境，第一步要做的就是摆脱专有虚拟化。红帽虚拟化包含 sVirt 和安全增强型 Linux（SELinux），是红帽企业 Linux 专为检测和预防当前 IT 环境中的复杂安全隐患而开发的技术。借助红帽虚拟化，你可以尽享开源虚拟机监控程序的所有优势，还能获得企业级技术支持、更新和补丁，使你的环境保持最新状态，持续安心运行。开源和 RESTful API，以及 Microsoft Windows 的认证，可帮你实现跨平台的互操作性。提供的 API 和软件开发工具包（SDK）则有助于将我们的解决方案扩展至你现有和首选管理工具，并提供相关支持。本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34799070/article/details/107900861。该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

2023-04-06 08:58:59

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[转载]北理计算机学硕保研,2019计算机保研夏令营经验-上科大、北理、北航、中科院计算所夏令营...

...对大家有帮助，如果有问题欢迎私信我交流~~~ 如果对你有帮助记得点个赞哦🙈🙈🙈 PS：以下的个人简历/个人陈述/老师推荐信等材料如果有需要的，欢迎关注我的微信公号【驭风者小窝】发送【保研】领取大礼包~~ 二、个人情况学校：末流985 专业排名：5% 四六级：515/449 科研竞赛：学过一些机器学习的知识，有几个简单的科研项目；一些比赛获奖，国奖最终去向：北航计算机学硕三、关于保研(前期准备/时间安排/个人材料) 专业知识复习：建议在大三下学期开学初期就开始复习专业课，包括：线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等(不用复习的特别深入)，有的学校有笔试，大多数在面试时会问到一些基础知识(如果老师问到的基础知识都答上来，老师对你的印象肯定会特别好！)。信息搜集：各学校/学院官网(研招网)；学长学姐；保研论坛，微信公众号(后保研、保研人、保研论坛等)；QQ群等。同时也要多与同学交流，互相交换信息。搜集你想去并且基本能去的学校的要求和特点(南京大学夏令营对机考特别看重，难度也比较大，可以在大三就多刷题好好准备)，进行一定的准备，可以在网上搜索相关的经验贴。个人定位：了解你们学校学长学姐的保研去处，最好多跟本校已经保研的学长学姐交流，根据他们的经历以及自己的实力和研究生规划来对自己进行定位。方向和选择：人工智能？CV? NLP? 数据库？分布式系统？其他？硕士？直博？小老师？大牛老师？以上这些选择因人而异，最好自己多了解、多与老师学长学姐交流，根据自己的兴趣、目前的发展以及自己未来的规划进行抉择。夏令营(4-7月)：从四月份开始就有的学校开始了夏令营申请，5-6月是夏令营申请的集中时间；参加夏令营基本都在6-7月份。夏令营的好处：老师名额多；时间比较充裕，可以较好的了解学校以及方向等；大多学校夏令营安排住宿。参加夏令营最重要的是专业排名(这是大多数学校初筛的最重要的依据，科研经历/比赛等都是次要的。当然顶会和ACM大牛除外)。预推免(7-9月)：有的学校夏令营开始后马上就开始预推免的报名与进行(例如哈工大从7月份开始到9月份有四批预推免的面试)；大多数学校集中在9月中旬。如果夏令营已经有offer了可以在预推免时冲击更好的offer；如果夏令营没有拿到offer，建议此时以稳重为好。九推：9月28号在推免系统正式填报推免志愿，录取。个人简历：建议在寒假期间就把自己大学的经历都整理一遍，写好简历的初始版本；然后再找老师、学长学姐帮忙完善。个人陈述：包括自己的情况介绍、科研经历、研究生期间的规划等，1000-1500字。网上有模板可以借鉴。老师推荐信：基本都是自己写好找老师签字，如果老师能帮你手写的话，那太好不过了。联系老师邮件：建议提前写好一个大概的模板，注意格式、内容以及邮件的标题等(例如XX大学-XXX-保研申请)。建议夏令营前或者初审过了及时联系自己喜欢的老师。以上只是对各方面的简单介绍，每个方面详细的注意点网上好多资料，多多搜集就好。 PS：以上个人简历/个人陈述/老师推荐信模板如果有需要的私信我分享给你！建议把以上材料都提前收集整理好，保研结束后发现我的材料文件夹3个多G...... 一年多来整理的保研资料四、上科大信息学院夏令营(7.3-7.6) 本来没有打算报名上科大，一个同学把上科大宣传单给了我一份，看后感觉上科大实力比较强(虽然不是982/211)就报名了。校园环境上科大3号报到，4号-6号有开营活动、参观、自己联系老师面试(后来才知道即使拿到优营九月份也要再来面试，也就是说上科大夏令营拿到优营只是免去了九月预推免面试的初审，但是如果你足够优秀，老师比较中意，九月份就是来走一下过场。) 我参加了三个老师的面试。YY老师只是简单问了几个问题，有点水；HXM老师有一轮笔试(考的概率论比较多，编译原理、操作系统、计网也有涉及)+面试；YJY老师的一轮面试是课题组的学长学姐面的(自我介绍+项目)，二轮面试和老师聊。上科大给我的感觉就是学校小而精；老师比较好(比如YJY/GSH/TKW)、科研氛围浓厚、硬件设施完善(双人宿舍，独立卫浴，中央空调；学校地下全是停车场，下雨不用打伞可以直接走地下)，但是由于建立才几年的时间，知名度不高。学生宿舍五、北理计算机夏令营(7.8-7.10) 北理今年入营的基本都是985和顶尖211，夏令营去了基本都能拿到优营！入营290+，夏令营参营240+，优营220+。在北理主楼俯瞰 8号报到，领取宿舍钥匙、校园卡(北理夏令营包括食宿，每人发了一张100元的校园卡，可以在食堂、超市消费)。北理校园比较小、路比较窄；研究生宿舍三栋高层，有电梯，四人间，宿舍空间小、比较挤，大多数宿舍有空调(据说是宿舍的同学自己买或者租的)，每一层有一个公共洗澡间。 9号上午宣讲，下午机试。机试两道题目难度不大，老师手动输入三个样例给分(4+3+3，每道题目满分10分)。下午机试结束我找到提前联系的LX老师聊了一个小时，老师人很nice，专心学术(据说她的研究生大都有一篇顶会论文)。 10号上午自己找老师面试。我又参加了院长实验室的面试，比较简单。下午正式面试，分了十多个组一起面试，总共四个小时。面试包括英文自我介绍、项目、研究生规划、是否打算读博、基础知识等，每人大概5-7分钟。面试结束就可以离校了。六、北航计算机夏令营(7.11-7.14) 北航是不包含食宿的，所以入营人数较多，有600+。北航7.11上午报到+宣讲，下午机试分两组。北航机试类似CSP，可以多次提交，以最后一次为准，但是提交后不能实时出成绩。机试两个小时，包括两道题目，第一道题目比较简单，第二道题目稍微难一些，我第二道题目没有写完但是也过了机试，第二道题目即使没有写完也要能写多少写多少，把代码的思路写出来(有可能会人工判)。北航机试可以用CSP成绩代替，基本250分及以上就没问题，每年具体的情况不一样。11号晚上出机试通过名单(大概500+进340+)。 12号分组面试，每人20分钟，从上午八点一直面试到下午三点。面试包括抽取一道政治题谈看法、抽取一段英文读并翻译、基础知识(数学知识+计算机知识)、项目。政治题和英文翻译感觉大家都差不多(除非你英语特别差)，主要的是基础知识面试，北航比较爱问数学问题线代、概率论、离散、高数；如果你的项目比较好的话，老师会着重问你的项目。问到我的问题有梯度、可微和可导、大数定理+中心极限定理等。12号晚上出优营名单，大概340+进180。北航是根据夏令营面试排名来定学硕和专硕的，大概有40个学硕的名额，其他都是专硕，不过北航学硕和专硕培养方式没有区别。这是在我前面面试同学被问到的部分问题 13号领导师意向表，找导师签字，如果没有找到暑假期间或者九月份也可以再联系老师。 14号校医院体检，夏令营结束。七、计算所(7.13-7.16) 计算所入营还是比较有难度的，但是即使没入营也可以自己联系老师，如果老师同意可以来参加面试，只是夏令营包括食宿，没入营的不包括食宿。计算所是分实验室面试的，可以参加多个实验室的面试，我参加了网数和智信的笔试+机试+面试。智信12号笔试，14号机试+面试。笔试包括英文论文理解翻译、概率论题、计算机基础知识题目(操作系统，计网等)、CV题目(智信主要是做CV)。机试五道题目，一个小时，题目代码已经写好了，只需你补全，类似LeetCode，在学长的电脑上完成，有C++和Python可选，两种编程语言题目不同。C++用的是VS2017，会由人给你记每道题目完成的时间，会让你演示调试，结束后打包发送到一个邮箱里。网数只有机试和面试,13号上午机试，15号面试。机试一个小时七道题目，在自己电脑上写然后拷到老师的优盘上。考察了包括链表、二叉树、图等，偏向于工程，据说今年的题目是计算所一个工程博士出的。机试70人，进入面试60人。面试每人15分钟，包括自我介绍，专业知识，是否读博，项目等。计算所环境八、一些建议和感想一些建议：提前准备，给自己定位，有针对性的准备，多在网上找经验贴；多和本校保研的学长学姐交流，多和同学交流，多搜集信息； 4月份前把简历、推荐信、个人陈述等写好，再不断修改完善；最好能提前联系一个老师，以免拿到优营而没有找到好老师；准备好专业知识，线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等；如果编程能力不是特别强，最好大三开始就刷题，LeetCode的中档题难度基本就够用了；一些体会与感想：机会是留给有准备的人的，越努力越幸运！做最坏的打算，做最好的准备。保研是一场马拉松，坚持到底就是胜利。遵道而行，但到半途需努力；会心不远，欲登绝顶莫辞劳。也送给自己一句话：流年笑掷，未来可期！以上仅代表个人观点与感想，如果对你有帮助记得点赞哦~如有问题，可以关注我的公主号【驭风者小窝】，我会尽我最大的努力帮助你！本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28983299/article/details/118319985。该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

2023-05-02 23:03:36

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[转载]PLC通讯实现-C#访问OpcUa实现读写PLC（十）

...程度的扩展，为了应对标准化和跨平台的趋势，和了更好的推广OPC，OPC基金会近些年在之前OPC成功应用的基础上推出了一个新的OPC标准-OPC UA。处于通讯效率上的考虑，很多厂家生产了OPCUA设备模块，内置处理器，性价比不错。不过这不是本文关注的重点。概念 OPC UA（OPC Unified Architecture）是指OPC统一体系架构，是一种基于服务的、跨越平台的解决方案。特点扩展了OPC的应用平台。传统的基于COM/DCOM 的OPC技术只能基于Windows操作系统，OPC UA支持拓展到Linux和Unix平台。这使得基于OPC UA的标准产品可以更好地实现工厂级的数据采集和管理；不再基于DCOM通讯，不需要进行DCOM安全设置； OPC UA定义了统一数据和服务模型，使数据组织更为灵活，可以实现报警与事件、数据存取、历史数据存取、控制命令、复杂数据的交互通信； OPC UA比OPC DA更安全。OPC UA传递的数据是可以加密的，并对通信连接和数据本身都可以实现安全控制。新的安全模型保证了数据从原始设备到MES,ERP系统,从本地到远程的各级自动化和信息化系统的可靠传递； OPC UA可以穿越防火墙，实现Internet 通讯。依赖我们通常不会从头写，可以基于OpcUa.core.dll库和OpcUa.Client.dll库，而且附上这2个库的源代码。配置OpcUA Server 您可以安装任何一款支持OPCUA的服务端软件进行以下配置（此为示例配置，您可根据你的实际情况进行配置） 1、OpcUa Server Url：opc.tcp://192.168.100.1:4840。 2、OpcUa EndPoint：[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01] 3、PLC Device Name：Siemens S7-1200/S7-1500 4、Account：user1 5、Password：自己设置 6、在PLC中开了2个数据块，分别为DB4长度110个字、DB5长度122个字。 7、对应第4块创建标签，第一个名称为DB4.0-99，地址为DB4DBW0.100，数据类型为Short，长度100，即定义长度最长为100的Short数组。第二个名称为DB4.100-109，地址为DB4DBW100.10，数据类型为Short，方便快速读取。 5、对应第5块创建3个标签，第一个名称为DB5.0-99，地址为DB5DBW0.100，数据类型为Short，第二个名称为DB5.100-121，地址为DB5DBW100.22，数据类型为Short，即定义长度最长为100的Short数组。方便快速读取。第三个标签名称为DB5DBW64，地址为DB5DBW64，数据类型为Short。具体如下图：关键代码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using Opc.Ua.Helper;using Mesnac.Equips;namespace Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA{public class Equip : BaseEquip{region 字段定义private bool _isOpen = false; //是否已打开设备private bool _isClosing = false; //是否正在关闭设备private OPCUAClass myOpcHelper; //OPCUA设备访问辅助对象private Dictionary<string, string> dicTags = null; //保存标签集合private Dictionary<string, object> readResult = null; //设备标签数据缓存private int stepLen = 250; //标签变量的步长设置private string groupNamePrefix = "DB"; //数据块号前缀private string childTagFlag = "~"; //子元素标签标志符private System.Threading.Thread innerReadThread = null; //内部读取线程对象private int innerReadRate = 1000; //内部读取频率endregionregion 属性定义/// <summary>/// OPCUA Server Url/// </summary>public string OpcUaServerUrl{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServerUrl;return "opc.tcp://192.168.1.102:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.1:4840";//return "opc.tcp://192.168.100.2:4840";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上的服务名/// </summary>public string OpcUaServiceName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).OpcUaServiceName;return "[UaServer@cMT-9F1F] [None] [None] [opc.tcp://192.168.1.102:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EAB9] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.1:4840/G01]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G02]";//return "[UaServer@cMT-EA5B] [None] [None] [opc.tcp://192.168.100.2:4840/G01]";} }/// <summary>/// 要连接的OPCUA服务器上指定服务名下的PLC的名称/// </summary>public string PLCName{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).PLCName;//return "Feeding";return "Siemens_192.168.2.1";//return "Rockwell_192.168.1.10";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问账户/// </summary>public string Account{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Account;return "user1";} }/// <summary>/// OPCUA服务器的访问密码/// </summary>public string Password{get{//return (this.Main.ConnType as Mesnac.Equips.Connection.OPCUA.ConnType).Password;return "1";} }endregionregion BaseEquip成员实现/// <summary>/// 打开连接设备/// </summary>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Open(){lock (this){this._isClosing = false;if (this._isOpen == true && this.myOpcHelper != null){return true;}this.State = false;this.myOpcHelper = new OPCUAClass();this.dicTags = this.myOpcHelper.ConnectOPCUA(this.OpcUaServerUrl, this.Account, this.Password, this.OpcUaServiceName, this.PLCName); //连接OPCServerif (this.dicTags == null || this.dicTags.Count == 0){this.myOpcHelper = null;Console.WriteLine("OPC连接失败!");this.State = false;return false;}else{this.State = true;this._isOpen = true;region 初始化读取结果this.readResult = new Dictionary<string, object>();foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (!group.IsAutoRead){continue;}int groupMinStart = group.Start;int groupMaxEnd = group.Start + group.Len;int groupMaxLen = group.Len;foreach (Equips.BaseInfo.Group g in this.Group.Values){if (!g.IsAutoRead){continue;}if (g.Block == group.Block){if (g.Start < group.Start){groupMinStart = g.Start;}if (g.Start + g.Len > groupMaxEnd){groupMaxEnd = g.Start + g.Len;} }}groupMaxLen = groupMaxEnd - groupMinStart;int tagCount = groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? groupMaxLen / this.stepLen : groupMaxLen / this.stepLen + 1;int currLen = 0;for (int i = 0; i < tagCount; i++){string tagName = String.Empty;if (tagCount == 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart, groupMinStart + groupMaxLen - 1);currLen = groupMaxLen;}else if (i == tagCount - 1){tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + (groupMaxLen % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : groupMaxLen % this.stepLen) - 1);currLen = groupMaxLen % this.stepLen;}else{tagName = String.Format("{0}-{1}", groupMinStart + (i this.stepLen), groupMinStart + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);currLen = this.stepLen;}string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName)){bool exists = false;region 判断读取结果标签组的范围是否包括了此标签比如tagFullName DB5.220-299,在readResult中存在 DB5.200-299，则认为已存在，不需要再添加string[] beginend = null;int begin = 0;int end = 0;string[] startstop = tagFullName.Replace(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block), String.Empty).Split(new char[] { '-' });int start = 0;int stop = 0;bool parseResult = false;if (startstop.Length == 2){parseResult = int.TryParse(startstop[0], out start);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(startstop[1], out stop);} }if (parseResult){int existsMinBegin = 0; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, group.Block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){if (start >= begin && stop <= end){exists = true;break;}if (isContinue){if (start >= existsMinBegin && stop <= existsMaxEnd){exists = true;break;} }} }} }endregionif (!exists){ushort[] groupData = new ushort[currLen];this.readResult[tagFullName] = groupData;Console.WriteLine(tagFullName);} }}//int tagCount = group.Len % this.stepLen == 0 ? group.Len / this.stepLen : group.Len / this.stepLen + 1;//int currLen = 0;//for (int i = 0; i < tagCount; i++)//{// string tagName = String.Empty;// if (tagCount == 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start, group.Start + group.Len - 1);// currLen = group.Len;// }// else if (i == tagCount - 1)// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + (group.Len % this.stepLen == 0 ? this.stepLen : group.Len % this.stepLen) - 1);// currLen = group.Len % this.stepLen;// }// else// {// tagName = String.Format("{0}-{1}", group.Start + (i this.stepLen), group.Start + (i this.stepLen) + this.stepLen - 1);// currLen = this.stepLen;// }// string tagFullName = String.Format("{0}{1}.{2}", groupNamePrefix, group.Block, tagName);// if (!this.readResult.ContainsKey(tagFullName))// {// short[] groupData = new short[currLen];// this.readResult[tagFullName] = groupData;// }//} }endregionregion 开启内部定时读取if (this.innerReadThread == null){this.innerReadRate = this.Main.ReadHz / 2;this.innerReadThread = new System.Threading.Thread(this.InnerAutoRead);this.innerReadThread.Start();}endregion}return this.State;} }/// <summary>/// 从设备读取数据/// </summary>/// <param name="block">要读取的块号</param>/// <param name="start">要读取的起始字</param>/// <param name="len">要读取的长度</param>/// <param name="buff">读取成功后的输出数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Read(string block, int start, int len, out object[] buff){lock (this){buff = null;if (this._isClosing){return false;}string readstrflag = String.Format("{0}{1}.{2}-{3}", this.groupNamePrefix, block, start, start + len - 1);System.Text.StringBuilder sbtaglength = new System.Text.StringBuilder();string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();List<string> groupTagNames = new List<string>();int startIndex = 0;try{if (!Open()){return false;}//return true;string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (key.StartsWith(groupName) && key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Contains("-")){groupTagNames.Add(key);} }groupTagNames.Sort(); //对块标签进行排序foreach (string key in groupTagNames){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}ushort[] values;if (this.readResult[key] is ushort[]){values = this.readResult[key] as ushort[];}else{values = new ushort[] { (ushort)this.readResult[key] };}sbtaglength.Append(String.Format("tagName={0}, buff length = {1}", key, values.Length));groupData.AddRange(values);}buff = new object[len];if (!String.IsNullOrEmpty(startTag)){string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;Array.Copy(groupData.ToArray(), startIndex, buff, 0, buff.Length);}else{}return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(String.Join(";", groupTagNames.ToArray<string>()));Console.WriteLine("data length = " + groupData.Count);Console.WriteLine(this.Name + "读取失败[" + readstrflag + "]:" + ex.Message);Console.WriteLine(sbtaglength.ToString());this.State = false;return false;} }}/// <summary>/// 写入数据到设备/// </summary>/// <param name="block">要写入的块号</param>/// <param name="start">要写入的起始字</param>/// <param name="buff">要写如的数据</param>/// <returns>成功返回true，失败返回false</returns>public override bool Write(int block, int start, object[] buff){bool result = true;lock (this){try{if (this._isClosing){return false;}if (!Open()){return false;}bool isWrite = false;region 按标签变量写入string itemId = "";foreach (Equips.BaseInfo.Group group in this.Group.Values){if (group.Block == block.ToString()){foreach (Equips.BaseInfo.Data data in group.Data.Values){if (group.Start + data.Start == start && data.Len == buff.Length){if (this.dicTags.ContainsKey(data.Name)){itemId = this.dicTags[data.Name];}break;} }} }if (!String.IsNullOrEmpty(itemId)){UInt16[] intBuff = new UInt16[buff.Length];for (int i = 0; i < intBuff.Length; i++){intBuff[i] = 0;if (!UInt16.TryParse(buff[i].ToString(), out intBuff[i])){Console.WriteLine("在写入OPCUA标签时把buff中的元素转为UInt16类型失败!");} }result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(itemId, intBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]写入失败!", itemId));return false;}else{Console.WriteLine("按标签变量写入..." + itemId);isWrite = true;} }if (isWrite){return true;}endregionregion 按块写入region 先读取相应标签数数据string startTag = String.Empty;string groupName = String.Format("{0}{1}", this.groupNamePrefix, block); //要读取的OPCServer块List<ushort> groupData = new List<ushort>();string[] keys = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key in keys){if (String.IsNullOrEmpty(startTag)){startTag = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty);}string[] beginEnd = key.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}.{1}", key)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);region 写入之前，先读取一下PLC的值if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){this.ReadTag(key);if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);}else{Console.WriteLine(String.Format("读取结果中不包含标签变量[{0}]的值!", String.Format("{0}", key)));} }else{if (this.readResult.ContainsKey(key) && this.readResult[key] is Array){Console.WriteLine("no read = " + key);groupData.AddRange(this.readResult[key] as ushort[]);} }endregion}endregionif (String.IsNullOrEmpty(startTag)){Console.WriteLine("写入失败，未在OPCUAserver中找到对应的标签,block = {0}, start = {1}, len = {2}", block, start, buff.Length);return false;}region 更新标签中对应的数据后，再写回OPCServerint startIndex = 0;string strStartIndex = startTag.Substring(0, startTag.IndexOf("-"));int.TryParse(strStartIndex, out startIndex);startIndex = start - startIndex;ushort[] newDataBuffer = groupData.ToArray();for (int i = 0; i < buff.Length; i++){ushort svalue = 0;ushort.TryParse(buff[i].ToString(), out svalue);newDataBuffer[startIndex + i] = svalue;}int index = 0;string[] keys2 = readResult.Keys.Where(o => o.StartsWith(groupName) && o.Contains("-")).OrderBy(c => c).ToArray<string>();foreach (string key2 in keys2){string[] beginEnd = key2.Replace(String.Format("{0}.", groupName), String.Empty).Split(new char[] { '-' });if (beginEnd.Length != 2){Console.WriteLine(String.Format("标签变量[{0}]未按约定方式命名，请按[DB块号].[起始字-结束字]方式标签变量进行命名！", String.Format("{0}", key2)));return false;}int begin = 0;int end = 0;int.TryParse(beginEnd[0], out begin);int.TryParse(beginEnd[1], out end);if ((start >= begin && start <= end) || ((start + buff.Length - 1) >= begin && (start + buff.Length - 1) <= end) || (start < begin && (start + buff.Length - 1) > end)){//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");//Console.WriteLine("start = " + start);//Console.WriteLine("start + buff.Length - 1 = " + (start + buff.Length -1));//Console.WriteLine("begin = " + begin);//Console.WriteLine("end = " + end);//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");if (!this.dicTags.ContainsKey(key2)){Console.WriteLine(String.Format("写入失败：标签变量[{0}]在OpcUA Server中未定义!", String.Format("{0}", key2)));return false;}int len = (this.readResult[key2] as ushort[]).Length;ushort[] tagDataBuff = new ushort[len];//Console.WriteLine("newDataBuff");//Console.WriteLine(String.Join(",", newDataBuffer));//Console.WriteLine("index = " + index);//Console.WriteLine("tagDataBuff.Length = " + tagDataBuff.Length);//Array.Copy(newDataBuffer, begin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);int existsMinBegin = this.GetExistsMinBeginByBlock(block.ToString());Array.Copy(newDataBuffer, begin - existsMinBegin, tagDataBuff, 0, tagDataBuff.Length);index += tagDataBuff.Length;//Console.WriteLine("Write " + key2);//Console.WriteLine(String.Join(",", tagDataBuff));//Console.WriteLine("写入标签：" + this.dicTags[key2]);result = this.myOpcHelper.WriteUInt16(this.dicTags[key2], tagDataBuff);if (!result){Console.WriteLine(String.Format("向标签变量[{0}]中写入值失败!", String.Format("{0}", key2)));return false;}else{this.ReadTag(key2);Console.WriteLine("写入...");}//Console.WriteLine("---------------------------------------------------------");} }endregionendregionreturn result;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(this.Name + "写入失败:" + ex.Message);return false;} }}/// <summary>/// 关闭方法，断开与设备的连接释放资源/// </summary>public override void Close(){try{this._isClosing = true;System.Threading.Thread.Sleep(this.Main.ReadHz);if (this.innerReadThread != null){this.innerReadThread.Abort();this.innerReadThread = null;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关闭内部读取OPCUA线程异常：" + ex.Message);}try{if (this.myOpcHelper != null){this.myOpcHelper.Close();this.myOpcHelper = null;this.State = false;this._isOpen = false;} }catch (Exception ex){Console.WriteLine("关于与OPCUA服务连接异常：" + ex.Message);} }endregionregion 辅助方法/// <summary>/// 获取某个数据块标签的最小开始索引/// </summary>/// <param name="block">块号</param>/// <returns>返回数据块标签的最小开始索引</returns>private int GetExistsMinBeginByBlock(string block){int existsMinBegin = 99999; //已存在标签的最小开始索引int existsMaxEnd = 0; //已存在标签的最大结束索引bool isContinue = true; //标签值是否连续string[] existsTags = this.readResult.Keys.ToArray<string>();string[] beginend = null;bool parseResult = false;int begin = 0;int end = 0;foreach (string tag in existsTags){if (tag.StartsWith(String.Format("{0}{1}.", groupNamePrefix, block)) && tag.Contains(".") && tag.Contains("-")){string[] tagname = tag.Split(new char[] { '.' });if (tagname.Length == 2){beginend = tagname[1].Split(new char[] { '-' });if (beginend.Length == 2){parseResult = int.TryParse(beginend[0], out begin);if (parseResult){parseResult = int.TryParse(beginend[1], out end);}region 计算最小开始索引和最大结束索引if (begin < existsMinBegin){existsMinBegin = begin;region 判断标签值是否连续if (existsMaxEnd != 0 && begin != existsMaxEnd + 1){isContinue = false;}endregion}if (end > existsMaxEnd){existsMaxEnd = end;}endregion} }if (parseResult){//} }}return existsMinBegin;}/// <summary>/// 读取标签/// </summary>/// <param name="tagName"></param>private void ReadTag(string tagName){UInt16[] buff = null;if (this.dicTags.ContainsKey(tagName)){if (this.myOpcHelper.ReadUInt16(this.dicTags[tagName], out buff)){//Console.WriteLine("tagName={0}, buff length = {1}", tagName, buff.Length);if (this.readResult.ContainsKey(tagName)){this.readResult[tagName] = buff;}else{this.readResult.Add(tagName, buff);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception 读取标签：[{0}]失败!", tagName);} }else{Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.ReadTag Exception OPCUA Server中未定义此标签：[{0}]!", tagName);} }/// <summary>/// 内部自动读取方法/// </summary>private void InnerAutoRead(){while (this._isOpen && this._isClosing == false){try{if (this.myOpcHelper == null){this._isClosing = true;this.State = false;return;}lock (this){string[] keys = this.readResult.Keys.ToArray<string>();foreach (string key in keys){this.ReadTag(key);} }System.Threading.Thread.Sleep(this.innerReadRate);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("Mesnac.Equip.OPC.OpcUa.OPCUA.Equip.InnerAutoRead Exception : " + ex.Message);} }this.innerReadThread = null;}endregionregion 析构方法~Equip(){this.Close();}endregion} } 代码下载代码下载本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/zlbdmm/article/details/96714776。该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

2023-05-10 18:43:00

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[转载]一位架构师的感悟：过度忙碌使你落后

...以不用再踩。 “提出问题”难于“解决问题” 作为技术人员，我们已经习惯于作为问题的解决者给出设计方案，而很少以问题提出者的身份去思考设计方案。团队中常见的典型矛盾，就是产品团队和研发团队之间的矛盾。作为研发团队，我们常吐槽产品团队的需求不合理、不懂技术等。其实我们可以试着把自己的工作再往前移一下，不仅仅是去设计架构、实现产品的需求，同时也试着去实现客户的需求，甚至发现潜在的需求。这时我们就变成了在设计上提出问题的人，你会发现提出问题的同时，在很多时候也需要同样深入的思考。设计一个好的问题，甚至比解决问题更难。其实即便是软件开发领域的大神 Frederick P. Brooks Jr.（《人月神话》的作者）也会有同样的感叹。 “The hardest part of design is deciding what to design.” – 《The design of design》, by Frederick P. Brooks Jr. 决定“不要什么”比“要什么”更难也许是由于人性的贪婪，对于软件系统我们同样想要更多：更多功能、更好的性能、更好的伸缩性、扩展性等等。作为软件架构师要明白软件架构设计就是一种取舍或平衡。当大家都在往里面加东西的时候，架构师更应该来做这个说“不”的人。软件设计和定义过程中存在很多取舍，例如：完善功能和尽早发布的取舍。伸缩性和性能的取舍。著名的 CAP 原则，就是一个很好的取舍指导策略。为了更好的取舍，保持架构风格的一致性，在一开始架构师就应该根据系统的实际需求来定义一些取舍的原则，如：数据一致性拥有最高优先级。提前发布核心功能优于完整发布等。非功能性需求决定架构因为软件是为了满足客户的功能性需求的，所以很多设计人员可能会认为架构是由要实现的功能性需求决定的。但实际上真正决定软件架构的其实是非功能性需求。架构师要更加关注非功能性需求，常见的非功能性包括：性能，伸缩性，扩展性和可维护性等，甚至还包括团队技术水平和发布时间要求。能实现功能的设计总是有很多，考虑了非功能性需求后才能筛选出最合适的设计。以上架构模式来自《面向模式的软件架构》的第一卷，这套书多年来一直是架构师的必读经典。面向架构的模式就是为不同的非功能性需求提供了很好的参考和指导。图中的 Micro-Kernel 模式，更加关注可扩展性和可用性（错误隔离）。 “简单”并不“容易” 很多架构师都会常常提到保持简单，但是有时候我们会混淆简单和容易。简单和容易在英语里也是两个词“simple”和“easy”。 “Simple can be harder than complex: You have to work hard to get your thinking clean to make it simple. But it’s worth it in the end because once you get there, you can move mountains. To be truly simple, you have to go really deep.” –SteveJobs 真正的一些简单的方法其实来自于对问题和技术更深入的理解。这些方案往往不是容易获得的、表面上的方法。简单可以说蕴含着一种深入的技巧在其中。下面我来举一个例子。首先我们来回顾一下软件生命周期中各个阶段的成本消耗占比。以下是来一个知名统计机构的分析报告。我们可以看到占比最大的是维护部分，对于这一部分的简化将最具有全局意义。我曾经开发过一个设备管理系统，移动运营商通过这个系统来管理移动设备，实现包括设备的自动注册、固件和软件的同步等管理功能。这些功能是通过一些管理系统与移动设备间的预定义的交互协议来完成的。电信专家们会根据业务场景及需求来调整和新增这些交互协议。起初我们采用了一种容易实现的方式，即团队中的软件工程会根据电信专家的说明，将协议实现为对应代码。之后我们很快发现这样的方式，让我们的工作变得没那么简单。 “I believe that the hardest part of software projects, the most common source of project failure, is communication with the customers and users of that software.” –Martin Fowler 正如软件开发大师 MartinFowler 提到的，“沟通”往往是导致软件项目失败的主要原因。前面这个项目最大的问题是在系统上线后的运行维护阶段，电信专家和开发工程师之间会不断就新的协议修改和增加进行持续的沟通，而他们的领域知识和词汇都有很大的差别，这会大大影响沟通的效率。因此这期间系统的运行维护（协议的修改）变得十分艰难，不仅协议更新上线时间慢，而且由于软件工程对于电信协议理解程度有限，很多问题都要在实际上线使用后才能被电信专家发现，导致了很多的交换和反复。针对上面提到的问题，后来我们和电信专家一起设计了一种协议设计语言（并提供可视化的工具），这种设计语言使用的电信专家所熟悉的词汇。然后通过一个类似于编译器的程序将电信专家定义好的协议模型转换为内存中的 Java 结构。这样整个项目的运行和维护就变得简单高效了，省去了低效的交流和不准确人工转换。我们可以看到一开始按电信专家的说明直接实现协议是更为容易的办法，但就整个软件生命周期来看却并不是一个简单高效的方法。永远不要停止编码架构师也是程序员，代码是软件的最终实现形态，停止编程会逐渐让你忘记作为程序员的感受，更重要的是忘记其中的“痛”，从而容易产生一些不切实际的设计。大家可能听说过在 Amazon，高级副总裁级别的 Distinguish Engineer（如：James Gosling，Java 之父），他们每年的编码量也非常大，常在 10 万行以上。风险优先架构设计很重要的一点是识别可能存在的风险，尤其是非功能性需求实现的风险。因为这些风险往往没有功能性需求这么容易在初期被发现，但修正的代价通常要比修正功能性需求大非常多，甚至可能导致项目的失败，前面我们也提到了非功能性需求决定了架构，如数据一致性要求、响应延迟要求等。我们应该通过原型或在早期的迭代中确认风险能够通过合理的架构得以解决。绝对不要把风险放到最后，就算是一个项目要失败也要让它快速失败，这也是一种敏捷。从“问题”开始，而不是“技术” 技术人员对于新技术的都有着一种与身俱来的激情，总是乐于去学习新技术，同时也更有激情去使用新技术。但是这也同样容易导致一个通病，就是“当我们有一个锤子的时候看什么都是钉子”，使用一些不适合的技术去解决手边的问题，常常会导致简单问题复杂化。我曾经的一个团队维护过这样一个简单的服务，起初就是一个用 MySQL 作数据存储的简单服务，由团队的一个成员来开发和维护。后来，这位成员对当时新出的 DynamoDB 产生了兴趣，并学习了相关知识。然后就发生下面这样的事：用DynamoDB替换了MySQL。很快发现DynamoDB并不能很好的支持事务特性，在当时只有一个性能极差的客户端类库来支持事物，由于采用客户端方式，引入了大量的额外交互，导致性能差别达7倍之多。这时候，这个同学就采用了当时在NoSQL领域广泛流行的最终一致技术，通过一个Pub-Sub消息队列来实现最终一致（即当某对象的值发生改变后会产生一个事件，然后关注这一改变的逻辑，就会订阅这个通知，并改变于其相关数据，从而实现不同数据的最终一致）。接着由于DynamoDB无法提供SQL那样方便的查询机制，为了实现数据分析就又引入了EMR/MapReduceJob。到此，大家可以看到实现一样的功能，但是复杂性大大增加，维护工作也由一个人变成了一个团队。过度忙碌使你落后对于 IT 人而言忙碌已成为了习惯，加班常挂在嘴边。“996”工作制似乎也变成了公司高效的标志。而事实上过度的忙碌使你落后。经常遇见一些朋友，在一个公司没日没夜的干了几年，没有留一点学习时间给自己。几年之后倒是对公司越来越“忠诚”了，但忙碌的工作同时也导致了没有时间更新知识，使得自己已经落后了，连跳槽的能力和勇气都失去了。过度忙碌会导致没有时间学习和更新自己的知识，尤其在这个高速发展的时代。我在工作经历中发现过度繁忙通常会带来以下问题：缺乏学习导致工作能力没有提升，而面对的问题却变得日益复杂。技术和业务上没有更大的领先优势，只能被动紧紧追赶。试想一下，要是你都领先同行业五年了，还会在乎通过加班来早一个月发布吗？反过来上面这些问题会导致你更加繁忙，进而更没有时间提高自己的技术技能，很快就形成了一个恶性循环。练过健身的朋友都知道，光靠锻炼是不行的，营养补充和锻炼同样重要。个人技术成长其实也一样，实践和学习是一样重要的，当你在一个领域工作了一段时间以后，工作对你而言就主要是实践了，随着你对该领域的熟悉，能学习的到技术会越来越少。所以每个技术人员都要保证充足的学习时间，否则很容易成为井底之蛙，从而陷入前面提到的恶性循环。最后，以伟大诗人屈原的诗句和大家共勉：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索“。希望我们大家都可以不忘初心，保持匠心！作者简介：蔡超，Mobvista 技术 VP 兼首席架构师，SpotMax 云服务创始人。拥有超过 15 年的软件开发经验，其中 9 年任世界级 IT 公司软件架构师/首席软件架构师。2017 年加入 Mobvista，任公司技术副总裁及首席架构师，领导公司的数字移动营销平台的开发，该平台完全建立于云计算技术之上，每天处理来自全球不同 region 的超过 600 亿次的请求。在加入 Mobvista 之前，曾任亚马逊全球直运平台首席架构师，亚马逊（中国）首席架构师，曾领导了亚马逊的全球直运平台的开发，并领导中国团队通过 AI 及云计算技术为中国客户打造更好的本地体验；曾任 HP（中国）移动设备管理系统首席软件架构师，该系统曾是全球最大的无线设备管理系统（OMA DM）（客户包括中国移动，中国联通，中国电信等）；曾任北京天融信网络安全技术公司，首席软件架构师，领导开发的网络安全管理系统（TopAnalyzer）至今仍被政府重要部门及军队广为采用，该系统也曾成功应用于 2008 北京奥运，2010 上海世博等重要事件的网络安全防护。本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Honnyee/article/details/111896981。该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

2023-09-19 14:55:26

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[转载]你为什么人到中年还是个普通员工？

...中年职场转型与再发展问题，报道指出，在数字化时代背景下，中年人应主动拥抱变化，通过不断学习新技术、新知识，更新自身技能树，并积极参与职业培训和继续教育，拓宽职业发展空间。此外，据LinkedIn（领英）发布的《中国人才趋势报告》显示，企业对具备跨界能力、持续学习力以及深厚行业经验的中高级人才需求不减反增。这进一步印证了文章中的观点：无论年龄大小，职场人士都需要设立明确目标，增强执行力，并懂得投资自己，通过不断学习实现职业生涯的可持续发展。同时，心理学专家也强调，保持积极心态是中年人应对职场挑战的关键要素之一。正如美国心理学家卡罗尔·德韦克提出的“成长思维模式”，鼓励人们以开放的态度看待困难和挑战，相信能力可以通过努力得以提升，这对于中年职场人士打破现状、激发潜力具有深远意义。综上所述，面对日新月异的社会变迁和职场环境，中年群体需树立长期职业规划意识，提高实际行动力，强化个人核心竞争力，并始终保持与时俱进的学习态度和积极进取的心态，以此来应对职业道路上的各种挑战，实现职业生涯的二次腾飞。

2023-06-29 14:16:29

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[转载]靶机渗透练习13-hackme1

...防护已不再仅仅是技术问题，更是法律合规的重要组成部分。因此，企业和开发者需要定期进行安全审计和漏洞扫描，确保系统无类似安全隐患。在教育领域，诸如Vulnhub这样的平台为学习者提供虚拟靶场环境，帮助他们通过实战演练提升发现并修补这些漏洞的能力。此外，许多在线课程和研讨会也开始深度剖析实际案例，讲解如何从防御和攻击两个角度理解和应对SQL注入、文件上传等关键Web应用安全挑战，以培养更多具备实战能力的网络安全人才。

2023-01-02 12:50:54

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[转载]Android面试实战总结

...挖你走2828之类的问题。（PPS:面试技术是一方面，人事也不可以忽略。） 12:00：（一轮PK）终于开会结束了，哥可是饿着肚子呢，这家公司没有笔试题，直接一个搞Android的哥们进来，简单介绍了一下，就聊起来了。首先 J哥简单介绍了一下在上一家公司担任什么角色，平时开发流程之类的，然后Ｊ哥　就说大概在公司开发了有5款APP，自己私下接过一款私活，然后自己没事也做了两款应用，然后J哥把应用展示给他看，他看了连连称赞不错啊。。。（lalala,其实都是Ｊ哥网上巴拉的项目啦。）（然后大体给他介绍了　项目基本框架，是　ｖ４包里的　SlidingPaneLayout 嵌套了实现了轮询效果自定义的viewpager 。然后具体界面是用的瀑布流，项目的关键就是对图片的处理，因为有N张图片，但是并没有卡顿，所以就说了自己用了开源的imagedownloader 和 volley 以及自己定义的 lrucache 缓存 bitmap 对象，这里大家一定要把图片的三级缓存自己了解清楚，基本面试会问到。）其实当面试问你如何避免oom，内存泄露导致的原因，以及如何处理大图片等等，其实都是如何优化内存。可以按照我自己总结的回答，你可以说，这个问题，跟 oom以及内存泄露，其实是一样的，关键就是如何优化内存，避免不必要的内存泄露，而内存泄露的原因，我总结了 4点， 1. 匿名内部类，和非静态内部类，举个栗子：我们用handler 进行线程间　假如我们在activity中这样定义 handler ： [java] view plain copy print ? 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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[转载]项目维护几年了，为啥还这么卡？

...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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[转载]大数据IMF传奇行动绝密课程第104-114课：Spark Streaming电商广告点击综合案例

...me//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤，从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式：timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表，获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作，找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题，数据可能重复，在一个partition里面重复，这个好办；//但多个partition不能保证一个用户重复，需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了，partition也就去重了，一石二鸟，一箭双雕// 找出了黑名单，下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含：useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新，更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上，在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合，例如{1，1，1，。。。，1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果；Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算，计算出每天每个省份Top5排名的广告因为我们直接对RDD进行操作，所以使用了transfomr算子；/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段？time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的，所以我们在这里需要年月日、小时、分钟这些时间维度；/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于接收应用程序本身或者Executor中的消息，/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。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。

2023-02-14 19:16:35

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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：

fg %jobnumber - 将后台作业切换至前台运行。