[算法优化 ]的搜索结果

...如何处理锁竞争与性能优化？ 当然啦，现实中的分布式锁并不会总是那么顺利，有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3：使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下，好多用户一起抢同一个东西，场面肯定乱哄哄的对吧？这时候，咱们就让他们老老实实排成一队，然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来，大家就不会互相“打架”了，事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们，通过今天的讨论，我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧？虽然Redis本身已经足够强大，但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等，这些都是非常实用的小技巧。 不过呢，我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大，技术也日新月异的，咱们得不停地充电，学点新鲜玩意儿，试试新招数才行啊！就像今天的分布式锁一样，也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以，保持好奇心，勇于探索未知领域，这才是程序员最大的乐趣所在！ 好了，今天就聊到这里啦，祝大家在编程的路上越走越远！如果有任何疑问或者想法，欢迎随时找我交流哦~

...本，引入了一系列性能优化和新特性，如原生支持Temporal Tables、JSONTABLES等，对于数据库开发者和管理员来说，熟悉这些新功能将有助于提升数据管理效率并保障业务系统的稳定运行。 此外，随着云服务的普及与发展，越来越多的企业选择将数据库部署在云端，阿里云等服务商也推出了针对MariaDB的高可用集群解决方案，用户不仅可以享受到一键部署、自动备份恢复、弹性伸缩等便捷服务，还能通过精细权限管理和日志审计等功能确保数据安全合规。因此，了解和研究云环境下的数据库运维策略，对于提升企业IT基础设施水平至关重要。 同时，在数据库主从复制领域，MySQL 8.0及MariaDB的新版本中增强了GTID（全局事务标识符）功能，简化了主从配置流程，并提高了数据同步的一致性和可靠性。结合最新的数据库监控工具如Prometheus和Grafana，可以实时监测主从复制状态，及时发现并解决潜在问题，这对于构建高性能、高可用的分布式数据库架构具有重要意义。 综上所述，紧跟数据库技术发展潮流，关注MariaDB等开源数据库软件的更新动态，探索云端数据库运维实践与高可用性设计，无疑将助力企业在数字化转型过程中更好地利用数据库这一关键基础设施，以支撑更加复杂多变的业务场景需求。

...外，对于数据库管理及优化方面，一篇来自InfoQ的技术文章《MySQL 8.0新特性解读及其在大规模数据处理中的实践》深度剖析了MySQL 8.0的各项新功能，包括窗口函数、通用表表达式等，并通过实例演示如何利用这些新特性提高查询效率，降低存储成本。 同时，针对日益增长的数据安全需求，《企业如何借助MySQL强化数据库安全性》一文强调了实施严格访问控制、审计跟踪、加密传输和透明数据加密等功能的重要性，并引用了最新的行业标准和法规要求作为依据。 对于开发者而言，学习并掌握MySQL的高级特性以及最佳实践至关重要。近日，Oracle发布了MySQL HeatWave，这是一种融合分析型数据库引擎，能在同一个MySQL数据库中实现事务处理与实时分析，极大简化了大数据处理流程，提升了业务决策速度。 综上所述，了解MySQL的最新动态和技术演进不仅可以帮助我们更好地进行日常的数据库管理工作，还能洞悉未来数据库技术的发展趋势，从而为我们的系统设计与优化提供有力支撑。在实战中，结合具体业务场景灵活运用SQL语句及数据库管理系统，将有效提升整个系统的稳定性和效率。

...对AQ组件进行了多项优化升级，不仅提升了消息处理效率，还增强了与云环境和其他消息服务的集成能力。 2022年，Oracle官方博客分享了一篇题为《Oracle AQ的新特性及其在微服务架构中的应用》的文章，详细解读了Oracle 19C及更高版本中AQ的改进之处，如支持JSON格式的消息负载、更灵活的多租户管理和跨数据库的分布式队列功能等。这些新特性使得AQ能够更好地适应当前流行的微服务架构，实现不同服务间高效可靠的数据传输与同步。 此外，在开源社区层面，Apache ActiveMQ Artemis作为一款广泛采用的消息中间件，也在持续演进以满足不断变化的企业需求。其与Oracle AQ的兼容性有所提升，用户现在可以在多种场景下根据实际业务需求选择适合的消息队列解决方案。 同时，对于Java开发者而言，《Java Message Service (JMS)实战》一书提供了大量关于利用JMS进行消息传递的实战案例和最佳实践，有助于读者在实际项目中更加熟练地运用JMS与Oracle AQ结合，构建高性能、高可用的消息驱动系统。 综上所述，无论是紧跟Oracle AQ的最新发展动态，还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习，都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术，并将其应用于实际工作中，以提升系统的整体性能与稳定性。

...些基础技术正不断得到优化和升级。例如，在判空方面，Java 14引入了Optional类的改进，使得开发者能够以更简洁安全的方式处理潜在的空值异常；而在数据库操作层面，Spring Framework近期发布的版本中对Mybatis整合支持进行了增强，简化了配置并提升了性能表现。 针对Excel处理工具EasyExcel，阿里巴巴团队持续对其进行迭代更新，新增了如模板导出、大数据量分块读写等功能，进一步满足企业级应用对数据导入导出高效稳定的需求。此外，随着云原生和微服务架构的普及，JSON作为跨语言的数据交换格式，其解析库如Fastjson也积极跟进，强化安全性的同时提升解析速度。 对于IDEA这类集成开发环境，JetBrains官方及社区开发者们也在不断丰富和完善各种插件的功能，如Lombok插件已兼容至最新Java版本，提供更多便捷的注解生成方式，并且有更多新颖实用的插件（如SonarLint for IntelliJ）帮助开发者遵循编码规范、提高代码质量。 总之，紧跟时代步伐，关注技术动态，通过阅读最新的博客文章、官方文档或参与开发者论坛讨论，能让我们更好地理解和掌握上述技术工具的最新进展，从而在实际项目开发中更加游刃有余。

...P/3和QUIC协议优化的大文件上传服务。这些服务不仅提升了上传速度，还通过灵活的分块策略确保了数据安全性和完整性，使开发者能够轻松应对大规模数据迁移或备份的需求。 同时，在前端性能优化方面，Webpack 5等现代构建工具引入了更精细的模块分割功能，结合HTTP/2服务器推送技术，可以在一定程度上改善大资源如视频、音频等文件的加载体验，间接影响着用户上传大文件时的整体流畅度。 总之，无论是前端脚本库的不断迭代更新，还是云服务提供商对大文件上传功能的深度优化，都表明在这个数据爆炸的时代，高效稳定地上传大容量文件已成为互联网基础设施建设的重要一环，值得广大开发者持续关注并深入研究。

...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。

...作系统，编译器，面试算法，机器学习，人工智能，请关照我的公众号： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...完整路径(路径拼接待优化-前端传输优化-后端从新格式化 )String pathAll=drive+":\\"+fileName;log.info("pathAll{}",pathAll);Optional<String> pathFlag = Optional.ofNullable(pathAll);File file=null;if (pathFlag.isPresent()){//根据文件名，读取file流file = new File(pathAll);log.info("文件路径是{}",pathAll);if (!file.exists()){log.warn("文件不存在");return;} }else {//请输入文件名log.warn("请输入文件名！");return;}InputStream is = null;OutputStream os = null;try {//分片下载long fSize = file.length();//获取长度response.setContentType("application/x-download");String file_Name = URLEncoder.encode(file.getName(),"UTF-8");response.addHeader("Content-Disposition","attachment;filename="+fileName);//根据前端传来的Range 判断支不支持分片下载response.setHeader("Accept-Range","bytes");//获取文件大小//response.setHeader("fSize",String.valueOf(fSize));response.setHeader("fName",file_Name);//定义断点long pos = 0,last = fSize-1,sum = 0;//判断前端需不需要分片下载if (null != request.getHeader("Range")){response.setStatus(HttpServletResponse.SC_PARTIAL_CONTENT);String numRange = request.getHeader("Range").replaceAll("bytes=","");String[] strRange = numRange.split("-");if (strRange.length == 2){pos = Long.parseLong(strRange[0].trim());last = Long.parseLong(strRange[1].trim());//若结束字节超出文件大小 取文件大小if (last>fSize-1){last = fSize-1;} }else {//若只给一个长度 开始位置一直到结束pos = Long.parseLong(numRange.replaceAll("-","").trim());} }long rangeLenght = last-pos+1;String contentRange = new StringBuffer("bytes").append(pos).append("-").append(last).append("/").append(fSize).toString();response.setHeader("Content-Range",contentRange);// response.setHeader("Content-Lenght",String.valueOf(rangeLenght));os = new BufferedOutputStream(response.getOutputStream());is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));is.skip(pos);//跳过已读的文件(重点，跳过之前已经读过的文件)byte[] buffer = new byte[1024];int lenght = 0;//相等证明读完while (sum < rangeLenght){lenght = is.read(buffer,0, (rangeLenght-sum)<=buffer.length? (int) (rangeLenght - sum) :buffer.length);sum = sum+lenght;os.write(buffer,0,lenght);}log.info("下载完成");}finally {if (is!= null){is.close();}if (os!=null){os.close();} }} } 启动成功 Vue <html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"><head><meta charset="utf-8"/><title>狂神说Java-ES仿京东实战</title><link rel="stylesheet" th:href="@{/css/style.css}"/></head><body class="pg"><div class="page" id="app"><div id="mallPage" class=" mallist tmall- page-not-market "><!-- 头部搜索 --><div id="header" class=" header-list-app"><div class="headerLayout"><div class="headerCon "><!-- Logo--><h1 id="mallLogo"><img th:src="@{/images/jdlogo.png}" alt=""></h1><div class="header-extra"><!--搜索--><div id="mallSearch" class="mall-search"><form name="searchTop" class="mallSearch-form clearfix"><fieldset><legend>天猫搜索</legend><div class="mallSearch-input clearfix"><div class="s-combobox" id="s-combobox-685"><div class="s-combobox-input-wrap"><input v-model="keyword" type="text" autocomplete="off" value="java" id="mq"class="s-combobox-input" aria-haspopup="true"></div></div><button type="submit" @click.prevent="searchKey" id="searchbtn">搜索</button></div></fieldset></form><ul class="relKeyTop"><li><a>狂神说Java</a></li><li><a>狂神说前端</a></li><li><a>狂神说Linux</a></li><li><a>狂神说大数据</a></li><li><a>狂神聊理财</a></li></ul></div></div></div></div></div><el-button @click="download" id="download">下载</el-button><!-- <el-button @click="concurrenceDownload" >并发下载测试</el-button>--><el-button @click="stop">停止</el-button><el-button @click="start">开始</el-button>{ {fileFinalOffset} }{ {contentList} }<el-progress type="circle" :percentage="percentage"></el-progress></div><!--前端使用Vue，实现前后端分离--><script th:src="@{/js/axios.min.js}"></script><script th:src="@{/js/vue.min.js}"></script><!-- 引入样式 --><link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/element-ui/lib/theme-chalk/index.css"><!-- 引入组件库 --><script src="https://unpkg.com/element-ui/lib/index.js"></script><script>new Vue({ el: 'app',data: {keyword: '', //搜索关键字results: [] ,//搜索结果percentage: 0, // 下载进度filesCurrentPage:0,//文件开始偏移量fileFinalOffset:0, //文件最后偏移量stopRecursiveTags:true, //停止递归标签，默认是true 继续进行递归contentList: [], // 文件流数组breakpointResumeTags:false, //断点续传标签，默认是false 不进行断点续传temp:[],fileMap:new Map(),timer:null, //定时器名称},methods: {//根据关键字搜索商品信息searchKey(){var keyword=this.keyword;axios.get('/search/JD/search/'+keyword+"/1/10").then(res=>{this.results=res.data;//绑定数据console.log(this.results)console.table(this.results)})},//停止下载stop(){//改变递归标签为falsethis.stopRecursiveTags=false;},//开始下载start(){//重置递归标签为true 最后进行合并this.stopRecursiveTags=true;//重置断点续传标签this.breakpointResumeTags=true;//重新调用下载方法this.download();},// 分段下载需要后端配合download() {// 下载地址const url = "/down?fileName="+this.keyword.trim()+"&drive=E";console.log(url)const chunkSize = 1024 1024 50; // 单个分段大小，这里测试用100Mlet filesTotalSize = chunkSize; // 安装包总大小，默认100Mlet filesPages = 1; // 总共分几段下载//计算百分比之前先清空上次的if(this.percentage==100){this.percentage=0;}let sentAxios = (num) => {let rande = chunkSize;//判断是否开启了断点续传(断点续传没法并行-需要上次请求的结果作为参数)if (this.breakpointResumeTags){rande = ${Number(this.fileFinalOffset)+1}-${num chunkSize + 1};}else {if (num) {rande = ${(num - 1) chunkSize + 2}-${num chunkSize + 1};} else {// 第一次0-1方便获取总数，计算下载进度，每段下载字节范围区间rande = "0-1";} }let headers = {range: rande,};axios({method: "get",url: url.trim(),async: true,data: {},headers: headers,responseType: "blob"}).then((response) => {if (response.status == 200 || response.status == 206) {//检查了下才发现，后端对文件流做了一层封装，所以将content指向response.data即可const content = response.data;//截取文件总长度和最后偏移量let result= response.headers["content-range"].split("/");// 获取文件总大小，方便计算下载百分比filesTotalSize =result[1];//获取最后一片文件位置，用于断点续传this.fileFinalOffset=result[0].split("-")[1]// 计算总共页数，向上取整filesPages = Math.ceil(filesTotalSize / chunkSize);// 文件流数组this.contentList.push(content);// 递归获取文件数据(判断是否要继续递归)if (this.filesCurrentPage < filesPages&&this.stopRecursiveTags==true) {this.filesCurrentPage++;//计算下载百分比 当前下载的片数/总片数this.percentage=Number((this.contentList.length/filesPages)100).toFixed(2);sentAxios(this.filesCurrentPage);//结束递归return;}//递归标签为true 才进行下载if (this.stopRecursiveTags){// 文件名称const fileName =decodeURIComponent(response.headers["fname"]);//构造一个blob对象来处理数据const blob = new Blob(this.contentList);//对于<a>标签，只有 Firefox 和 Chrome（内核） 支持 download 属性//IE10以上支持blob但是依然不支持downloadif ("download" in document.createElement("a")) {//支持a标签download的浏览器const link = document.createElement("a"); //创建a标签link.download = fileName; //a标签添加属性link.style.display = "none";link.href = URL.createObjectURL(blob);document.body.appendChild(link);link.click(); //执行下载URL.revokeObjectURL(link.href); //释放urldocument.body.removeChild(link); //释放标签} else {//其他浏览器navigator.msSaveBlob(blob, fileName);} }} else {//调用暂停方法，记录当前下载位置console.log("下载失败")} }).catch(function (error) {console.log(error);});};// 第一次获取数据方便获取总数sentAxios(this.filesCurrentPage);this.$message({message: '文件开始下载！',type: 'success'});} }})</script></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/kangshihang1998/article/details/129407214。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...高性能深度学习编译器优化模型，并将其部署至不同硬件平台。近期，TVM社区动态频繁，例如，发布了最新的稳定版1.0，对API进行了大量优化，增强了与更多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch以及MXNet的兼容性，并且支持更多的硬件后端，包括GPU、CPU、ASIC和FPGA等。 此外，随着AI技术在边缘计算领域的快速发展，TVM在边缘设备上的应用也越来越受到关注。一项最新研究显示，通过TVM进行模型压缩和量化，能够在保持模型精度的同时，显著减少推理时延，有效提升了诸如自动驾驶、无人机监控等场景中边缘设备的实时处理能力。 对于希望深入了解TVM内部工作原理和技术细节的读者，推荐查阅其官方文档和论文《TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning》。该论文详细阐述了TVM的设计理念和关键技术，为开发者提供了理论基础和实践指导。同时，积极参与TVM社区的讨论和贡献，也是提升自己在深度学习编译器领域技能的重要途径。不少开发人员分享了他们在使用TVM过程中优化模型性能、解决实际问题的经验心得，这些内容均可在GitHub项目页面及相关的技术论坛中找到，值得深入研读和参考。

...对PAM模块的进一步优化以抵御潜在攻击，并改进了sudoers文件配置的安全策略指导，旨在帮助管理员更精细地控制用户权限。 同时，针对密码安全方面，NIST近期发布的《数字身份指南》中，提倡采用多因素认证以及定期更换密码的做法，并强调了密码复杂度要求的新变化——从过去单纯追求长度和特殊字符组合转变为支持较长的、易记忆的短语。这一转变意味着，系统管理员在设置密码有效期时，应充分考虑新指南的精神，确保密码策略既安全又符合用户的记忆习惯。 此外，开源社区也在积极应对命令历史记录安全风险。例如，一种新的bash插件被开发出来，可实现命令历史记录加密存储，有效防止恶意攻击者通过查看历史记录获取敏感信息。而在端口扫描防御方面，除了传统的NMAP工具之外，一些实时网络监控与入侵检测系统如Zeek (前Bro)也因其高效识别异常网络活动的能力而备受瞩目。 综上所述，随着信息技术的发展和安全威胁的变化，Linux系统的账号安全管理需不断跟进最新研究和技术动态，结合文中所述的基础措施，灵活运用先进的安全技术和管理理念，构建更加稳固的操作系统安全防线。

...统级别的定时器和调度算法，如Linux系统的timerfd和POSIX信号定时器机制，这些底层技术为上层应用提供精确且高效的定时服务。 总之，随着技术的演进与发展，Java定时任务的实现方式日趋丰富多样，开发者应根据实际应用场景选择最适合的技术方案，同时关注社区前沿动态，以确保所采用的定时任务技术始终与时俱进。

...现有服务和安全性能的优化改进。 在新版本中，用户将体验到更为流畅的系统更新流程，针对“无法完成更新正在撤销更改”这类问题，微软不仅提供了更详尽的故障排查指南，并强化了更新失败时的自我修复机制，大幅减少了因更新导致的系统反复重启现象。此外，对于远程桌面连接与管理，微软增强了远程桌面服务的安全防护，通过改进身份验证方式确保远程操作的安全性。 值得注意的是，随着隐私保护意识的增强，微软也在此次更新中加入了更多有关用户数据控制和透明度的设置选项，用户可以更加灵活地管理自己的网络历史记录和系统更新缓存文件，更好地保障个人隐私不被泄露。 同时，针对企业用户，微软继续加强了组策略编辑器（如gpedit.msc）的功能，允许IT管理员更精细化地配置网络QoS、限制保留带宽等高级网络策略，以适应不同办公环境下的网络需求。 总之，Windows操作系统持续演进，每一次重大更新都旨在提升用户体验、解决已知问题并预防潜在安全隐患。因此，及时关注并安装官方发布的系统更新补丁，是保持系统健康稳定运行的关键。广大用户应当养成定期检查更新的习惯，紧跟时代步伐，充分挖掘和利用Windows系统的最新特性与安全防护能力。

...个类中，还有很多需要优化和改良的地方。首先看下面的例子： >>> wed =Time60(12, 5)>>>wed12:5 正确的显示应该是：“12:05” >>> thu =Time60(10, 30)>>> fri =Time60(8, 45)>>> thu +fri18:75 正确的显示应该是：19:15 可以做出如下修改： def __str__(self):return '%02d:%02d'%(self.hr, self.min)__repr__ = __str__ def __add__(self, othertime): tmin= self.min +othertime.min thr= self.hr +othertime.hrreturn self.__class__(thr + tmin/60, tmin%60)def __iadd__(self, othertime): self.min+=othertime.min self.hr+=othertime.hr self.hr+= self.min/60self.min%= 60 return self 三：迭代器 迭代器对象本身需要支持以下两种方法，它们组合在一起形成迭代器协议： iterator.__iter__() 返回迭代器对象本身。 iterator.next() 从容器中返回下一个元素。 实现了__iter__()和next()方法的类就是一个迭代器。自定义迭代器的例子如下： RandSeq(Random Sequence)，传入一个初始序列，__init__()方法执行前述的赋值操作。__iter__()仅返回self，这就是如何将一个对象声明为迭代器的方式，最后，调用next()来得到迭代器中连续的值。这个迭代器唯一的亮点是它没有终点。代码如下： classRandSeq(object):def __init__(self, seq): self.data=seqdef __iter__(self):returnselfdefnext(self):return choice(self.data) 运行它，将会看到下面的输出： >>> from randseq importRandSeq>>> for eachItem in RandSeq(('rock', 'paper', 'scissors')): ...printeachItem ... scissors scissors rock paper paper scissors ...... 四：多类型定制 现在创建另一个新类，NumStr，由一个数字-字符对组成，记为n和s，数值类型使用整型(integer)。用[n::s]来表示它，这两个数据元素构成一个整体。NumStr有下面的特征： 初始化： 类应当对数字和字符串进行初始化；如果其中一个(或两)没有初始化，则使用0和空字符串，也就是, n=0 且s=''作为默认。 加法： 定义加法操作符，功能是把数字加起来，把字符连在一起；比如，NumStr1=[n1::s1]且NumStr2＝[n2::s2]。则NumStr1+NumStr2 表示［n1+n2::s1+s2］，其中，＋代表数字相加及字符相连接。 乘法： 类似的， 定义乘法操作符的功能为， 数字相乘，字符累积相连， 也就是，NumStr1NumStr2=[n1n::s1n]。 False 值：当数字的数值为 0 且字符串为空时，也就是当NumStr=[0::'']时，这个实体即有一个false值。 比较： 比较一对NumStr对象，比如，[n1::s1] vs. [n2::s2]，有九种不同的组合。对数字和字符串，按照标准的数值和字典顺序的进行比较。 如果obj1< obj2，则cmp(obj1, obj2)的返回值是一个小于0 的整数， 当obj1 > obj2 时，比较的返回值大于0， 当两个对象有相同的值时， 比较的返回值等于0。 我们的类的解决方案是把这些值相加，然后返回结果。为了能够正确的比较对象，我们需要让__cmp__()在 (n1>n2) 且 (s1>s2)时，返回 1，在(n1s2),或相反)，返回0. 反之亦然。代码如下： classNumStr(object):def __init__(self, num=0, string=''): self.__num =num self.__string =stringdef __str__(self):return '[%d :: %r]' % (self.__num, self.__string)__repr__ = __str__ def __add__(self, other):ifisinstance(other, NumStr):return self.__class__(self.__num + other.__num, self.__string + other.__string)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-in operation' def __mul__(self, num):ifisinstance(num, int):return self.__class__(self.__num num, self.__string num)else:raise TypeError, 'Illegal argument type for built-inoperation' def __nonzero__(self):return self.__num or len(self.__string)def __norm_cval(self, cmpres):returncmp(cmpres, 0)def __cmp__(self, other):return self.__norm_cval(cmp(self.__num, other.__num))+\ self.__norm_cval(cmp(self.__string,other.__string)) 执行一些例子： >>> a =NumStr(3, 'foo')>>> b =NumStr(3, 'goo')>>> c =NumStr(2, 'foo')>>> d =NumStr()>>> e =NumStr(string='boo')>>> f =NumStr(1)>>>a [3 :: 'foo']>>>b [3 :: 'goo']>>>c [2 :: 'foo']>>>d [0 ::'']>>>e [0 ::'boo']>>>f [1 :: '']>>> a True>>> b False>>> a ==a True>>> b 2[6 :: 'googoo']>>> a 3[9 :: 'foofoofoo']>>> b +e [3 :: 'gooboo']>>> e +b [3 :: 'boogoo']>>> if d: 'not false'...>>> if e: 'not false'...'not false' >>>cmp(a, b)-1 >>>cmp(a, c)1 >>>cmp(a, a) 0 如果在__str__中使用“%s”，将导致字符串没有引号： return '[%d :: %s]' % (self.__num, self.__string)>>> printa [3 :: foo] 第二个元素是一个字符串，如果用户看到由引号标记的字符串时，会更加直观。要做到这点，使用“repr()”表示法对代码进行转换，把“%s”替换成“%r”。这相当于调用repr()或者使用单反引号来给出字符串的可求值版本--可求值版本的确要有引号： >>> printa [3 :: 'foo'] __norm_cval()不是一个特殊方法。它是一个帮助我们重载__cmp__()的助手函数：唯一的目的就是把cmp()返回的正值转为1，负值转为-1。cmp()基于比较的结果，通常返回任意的正数或负数(或0)，但为了我们的目的，需要严格规定返回值为-1,0 和1。 对整数调用cmp()及与 0 比较，结果即是我们所需要的，相当于如下代码片断： def __norm_cval(self, cmpres):if cmpres<0:return -1 elif cmpres>0:return 1 else:return 0 两个相似对象的实际比较是比较数字，比较字符串，然后返回这两个比较结果的和。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30849865/article/details/112989450。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...助开发者提高生产力并优化代码结构。 综上所述，无论是在传统的Java SE领域还是在新兴的Android开发中，注解的重要性都在不断提升，并且随着技术的发展，注解的应用场景将会更加丰富多元，成为现代编程语言不可忽视的关键特性之一。对于开发者来说，持续关注注解相关的最新研究进展和技术实践，将有助于提高自身编码效率和程序设计质量。

...服务后，您可能对持续优化数据库性能、安全性以及更广泛的Docker与数据库管理的实践案例感兴趣。以下为您推荐几篇时效性和针对性较强的延伸阅读材料： 1. “Docker最佳实践：在生产环境中高效部署和管理MySQL”（TechTarget，2023年4月）——该文章详述了在实际生产环境中运用Docker部署MySQL时应遵循的最佳实践，包括资源限制、日志管理和备份恢复策略。 2. “容器化时代下MySQL安全配置的关键要点”（InfoQ，2023年5月）——探讨了在使用Docker运行MySQL时的安全风险及应对措施，例如如何加密数据传输、设置防火墙规则以保护数据库免受外部攻击。 3. “基于Kubernetes的MySQL高可用架构设计与实战”（云栖社区，2023年3月）——针对在 Kubernetes 集群中部署MySQL并实现高可用性的最新实践分享，展示了如何利用StatefulSet等特性确保数据库服务的稳定性和容灾能力。 4. “深度解析MySQL 8.0新特性及其在Docker环境中的应用”（DBAZone，2023年2月）——这篇技术解读详细介绍了MySQL 8.0版本的新功能，并结合Docker实例演示如何在容器环境下有效利用这些新特性来提升数据库性能和管理效率。 通过阅读以上推荐的文章，您可以进一步掌握Docker与MySQL结合的高级应用场景，并了解最新的数据库管理技术和行业动态，从而更好地服务于您的项目开发与运维工作。

...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。

...可以发现众多关于如何优化Swing组件性能、处理并发问题以及改善用户体验的实际案例和建议，这些都能帮助你更好地运用Swing进行复杂GUI的设计与实现。 综上所述，不断跟进最新的GUI开发趋势和技术发展，结合实际项目需求，灵活运用和扩展Swing或其他相关框架，将有助于打造更为出色和易用的桌面应用程序。

...10K I/O 模型优化 工作模型优化 C1000K C10M 总结 C10K 和 C1000K 的首字母 C 是 Client 的缩写。 C10K 是单机同时处理 1 万个请求（并发连接 1 万）的问题 C1000K 是单机支持处理 100 万个请求（并发连接 100 万）的问题。 C10K C10K 问题最早由 Dan Kegel 在 1999 年提出。那时的服务器还只是 32 位系统，运行着 Linux 2.2 版本（后来又升级到了 2.4 和 2.6，而 2.6 才支持 x86_64），只配置了很少的内存（2GB）和千兆网卡。 怎么在这样的系统中支持并发 1 万的请求呢？ 从资源上来说，对 2GB 内存和千兆网卡的服务器来说，同时处理 10000 个请求，只要每个请求处理占用不到 200KB（2GB/10000）的内存和 100Kbit （1000Mbit/10000）的网络带宽就可以。 物理资源是足够的，是软件的问题，特别是网络的 I/O 模型问题。 I/O 的模型，文件 I/O和网络 I/O 模型也类似。 在 C10K 以前，Linux 中网络处理都用同步阻塞的方式，也就是每个请求都分配一个进程或者线程。 请求数只有 100 个时，这种方式自然没问题，但增加到 10000 个请求时，10000 个进程或线程的调度、上下文切换乃至它们占用的内存，都会成为瓶颈。 每个请求分配一个线程的方式不合适，为了支持 10000 个并发请求，有两个问题需要我们解决 第一，怎样在一个线程内处理多个请求，也就是要在一个线程内响应多个网络 I/O。以前的同步阻塞方式下，一个线程只能处理一个请求，到这里不再适用，是不是可以用非阻塞 I/O 或者异步 I/O 来处理多个网络请求呢？ 第二，怎么更节省资源地处理客户请求，也就是要用更少的线程来服务这些请求。是不是可以继续用原来的 100 个或者更少的线程，来服务现在的 10000 个请求呢？ I/O 模型优化 异步、非阻塞 I/O 的解决思路是我们在网络编程中经常用到的 I/O 多路复用（I/O Multiplexing） 两种 I/O 事件通知的方式：水平触发和边缘触发，它们常用在套接字接口的文件描述符中。 水平触发：只要文件描述符可以非阻塞地执行 I/O ，就会触发通知。也就是说，应用程序可以随时检查文件描述符的状态，然后再根据状态，进行 I/O 操作。 边缘触发：只有在文件描述符的状态发生改变（也就是 I/O 请求达到）时，才发送一次通知。这时候，应用程序需要尽可能多地执行 I/O，直到无法继续读写，才可以停止。如果 I/O 没执行完，或者因为某种原因没来得及处理，那么这次通知也就丢失了。 I/O 多路复用的方法有很多实现方法，我带你来逐个分析一下。 第一种，使用非阻塞 I/O 和水平触发通知，比如使用 select 或者 poll。 根据刚才水平触发的原理，select 和 poll 需要从文件描述符列表中，找出哪些可以执行 I/O ，然后进行真正的网络 I/O 读写。由于 I/O 是非阻塞的，一个线程中就可以同时监控一批套接字的文件描述符，这样就达到了单线程处理多请求的目的。所以，这种方式的最大优点，是对应用程序比较友好，它的 API 非常简单。 但是，应用软件使用 select 和 poll 时，需要对这些文件描述符列表进行轮询，这样，请求数多的时候就会比较耗时。并且，select 和 poll 还有一些其他的限制。 select 使用固定长度的位相量，表示文件描述符的集合，因此会有最大描述符数量的限制。比如，在 32 位系统中，默认限制是 1024。并且，在 select 内部，检查套接字状态是用轮询的方法，再加上应用软件使用时的轮询，就变成了一个 O(n^2) 的关系。 而 poll 改进了 select 的表示方法，换成了一个没有固定长度的数组，这样就没有了最大描述符数量的限制（当然还会受到系统文件描述符限制）。但应用程序在使用 poll 时，同样需要对文件描述符列表进行轮询，这样，处理耗时跟描述符数量就是 O(N) 的关系。 除此之外，应用程序每次调用 select 和 poll 时，还需要把文件描述符的集合，从用户空间传入内核空间，由内核修改后，再传出到用户空间中。这一来一回的内核空间与用户空间切换，也增加了处理成本。 有没有什么更好的方式来处理呢？答案自然是肯定的。 第二种，使用非阻塞 I/O 和边缘触发通知，比如 epoll。既然 select 和 poll 有那么多的问题，就需要继续对其进行优化，而 epoll 就很好地解决了这些问题。 epoll 使用红黑树，在内核中管理文件描述符的集合，这样，就不需要应用程序在每次操作时都传入、传出这个集合。 epoll 使用事件驱动的机制，只关注有 I/O 事件发生的文件描述符，不需要轮询扫描整个集合。 不过要注意，epoll 是在 Linux 2.6 中才新增的功能（2.4 虽然也有，但功能不完善）。由于边缘触发只在文件描述符可读或可写事件发生时才通知，那么应用程序就需要尽可能多地执行 I/O，并要处理更多的异常事件。 第三种，使用异步 I/O（Asynchronous I/O，简称为 AIO）。 在前面文件系统原理的内容中，我曾介绍过异步 I/O 与同步 I/O 的区别。异步 I/O 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作，而不用等待这些操作完成。而在 I/O 完成后，系统会用事件通知（比如信号或者回调函数）的方式，告诉应用程序。这时，应用程序才会去查询 I/O 操作的结果。 异步 I/O 也是到了 Linux 2.6 才支持的功能，并且在很长时间里都处于不完善的状态，比如 glibc 提供的异步 I/O 库，就一直被社区诟病。同时，由于异步 I/O 跟我们的直观逻辑不太一样，想要使用的话，一定要小心设计，其使用难度比较高。 工作模型优化 了解了 I/O 模型后，请求处理的优化就比较直观了。 使用 I/O 多路复用后，就可以在一个进程或线程中处理多个请求，其中，又有下面两种不同的工作模型。 第一种，主进程 + 多个 worker 子进程，这也是最常用的一种模型。这种方法的一个通用工作模式就是：主进程执行 bind() + listen() 后，创建多个子进程；然后，在每个子进程中，都通过 accept() 或 epoll_wait() ，来处理相同的套接字。 比如，最常用的反向代理服务器 Nginx 就是这么工作的。它也是由主进程和多个 worker 进程组成。主进程主要用来初始化套接字，并管理子进程的生命周期；而 worker 进程，则负责实际的请求处理。我画了一张图来表示这个关系。 这里要注意，accept() 和 epoll_wait() 调用，还存在一个惊群的问题。换句话说，当网络 I/O 事件发生时，多个进程被同时唤醒，但实际上只有一个进程来响应这个事件，其他被唤醒的进程都会重新休眠。 其中，accept() 的惊群问题，已经在 Linux 2.6 中解决了； 而 epoll 的问题，到了 Linux 4.5 ，才通过 EPOLLEXCLUSIVE 解决。 为了避免惊群问题， Nginx 在每个 worker 进程中，都增加一个了全局锁（accept_mutex）。这些 worker 进程需要首先竞争到锁，只有竞争到锁的进程，才会加入到 epoll 中，这样就确保只有一个 worker 子进程被唤醒。 不过，根据前面 CPU 模块的学习，你应该还记得，进程的管理、调度、上下文切换的成本非常高。那为什么使用多进程模式的 Nginx ，却具有非常好的性能呢？ 这里最主要的一个原因就是，这些 worker 进程，实际上并不需要经常创建和销毁，而是在没任务时休眠，有任务时唤醒。只有在 worker 由于某些异常退出时，主进程才需要创建新的进程来代替它。 当然，你也可以用线程代替进程：主线程负责套接字初始化和子线程状态的管理，而子线程则负责实际的请求处理。由于线程的调度和切换成本比较低，实际上你可以进一步把 epoll_wait() 都放到主线程中，保证每次事件都只唤醒主线程，而子线程只需要负责后续的请求处理。 第二种，监听到相同端口的多进程模型。在这种方式下，所有的进程都监听相同的接口，并且开启 SO_REUSEPORT 选项，由内核负责将请求负载均衡到这些监听进程中去。这一过程如下图所示。 由于内核确保了只有一个进程被唤醒，就不会出现惊群问题了。比如，Nginx 在 1.9.1 中就已经支持了这种模式。 不过要注意，想要使用 SO_REUSEPORT 选项，需要用 Linux 3.9 以上的版本才可以。 C1000K 基于 I/O 多路复用和请求处理的优化，C10K 问题很容易就可以解决。不过，随着摩尔定律带来的服务器性能提升，以及互联网的普及，你并不难想到，新兴服务会对性能提出更高的要求。 很快，原来的 C10K 已经不能满足需求，所以又有了 C100K 和 C1000K，也就是并发从原来的 1 万增加到 10 万、乃至 100 万。从 1 万到 10 万，其实还是基于 C10K 的这些理论，epoll 配合线程池，再加上 CPU、内存和网络接口的性能和容量提升。大部分情况下，C100K 很自然就可以达到。 那么，再进一步，C1000K 是不是也可以很容易就实现呢？这其实没有那么简单了。 首先从物理资源使用上来说，100 万个请求需要大量的系统资源。比如， 假设每个请求需要 16KB 内存的话，那么总共就需要大约 15 GB 内存。 而从带宽上来说，假设只有 20% 活跃连接，即使每个连接只需要 1KB/s 的吞吐量，总共也需要 1.6 Gb/s 的吞吐量。千兆网卡显然满足不了这么大的吞吐量，所以还需要配置万兆网卡，或者基于多网卡 Bonding 承载更大的吞吐量。 其次，从软件资源上来说，大量的连接也会占用大量的软件资源，比如文件描述符的数量、连接状态的跟踪（CONNTRACK）、网络协议栈的缓存大小（比如套接字读写缓存、TCP 读写缓存）等等。 最后，大量请求带来的中断处理，也会带来非常高的处理成本。这样，就需要多队列网卡、中断负载均衡、CPU 绑定、RPS/RFS（软中断负载均衡到多个 CPU 核上），以及将网络包的处理卸载（Offload）到网络设备（如 TSO/GSO、LRO/GRO、VXLAN OFFLOAD）等各种硬件和软件的优化。 C1000K 的解决方法，本质上还是构建在 epoll 的非阻塞 I/O 模型上。只不过，除了 I/O 模型之外，还需要从应用程序到 Linux 内核、再到 CPU、内存和网络等各个层次的深度优化，特别是需要借助硬件，来卸载那些原来通过软件处理的大量功能。 C10M 显然，人们对于性能的要求是无止境的。再进一步，有没有可能在单机中，同时处理 1000 万的请求呢？这也就是 C10M 问题。 实际上，在 C1000K 问题中，各种软件、硬件的优化很可能都已经做到头了。特别是当升级完硬件（比如足够多的内存、带宽足够大的网卡、更多的网络功能卸载等）后，你可能会发现，无论你怎么优化应用程序和内核中的各种网络参数，想实现 1000 万请求的并发，都是极其困难的。 究其根本，还是 Linux 内核协议栈做了太多太繁重的工作。从网卡中断带来的硬中断处理程序开始，到软中断中的各层网络协议处理，最后再到应用程序，这个路径实在是太长了，就会导致网络包的处理优化，到了一定程度后，就无法更进一步了。 要解决这个问题，最重要就是跳过内核协议栈的冗长路径，把网络包直接送到要处理的应用程序那里去。这里有两种常见的机制，DPDK 和 XDP。 第一种机制，DPDK，是用户态网络的标准。它跳过内核协议栈，直接由用户态进程通过轮询的方式，来处理网络接收。 说起轮询，你肯定会下意识认为它是低效的象征，但是进一步反问下自己，它的低效主要体现在哪里呢？是查询时间明显多于实际工作时间的情况下吧！那么，换个角度来想，如果每时每刻都有新的网络包需要处理，轮询的优势就很明显了。比如： 在 PPS 非常高的场景中，查询时间比实际工作时间少了很多，绝大部分时间都在处理网络包； 而跳过内核协议栈后，就省去了繁杂的硬中断、软中断再到 Linux 网络协议栈逐层处理的过程，应用程序可以针对应用的实际场景，有针对性地优化网络包的处理逻辑，而不需要关注所有的细节。 此外，DPDK 还通过大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率。 第二种机制，XDP（eXpress Data Path），则是 Linux 内核提供的一种高性能网络数据路径。它允许网络包，在进入内核协议栈之前，就进行处理，也可以带来更高的性能。XDP 底层跟我们之前用到的 bcc-tools 一样，都是基于 Linux 内核的 eBPF 机制实现的。 XDP 的原理如下图所示： 你可以看到，XDP 对内核的要求比较高，需要的是 Linux 4.8 以上版本，并且它也不提供缓存队列。基于 XDP 的应用程序通常是专用的网络应用，常见的有 IDS（入侵检测系统）、DDoS 防御、 cilium 容器网络插件等。 总结 C10K 问题的根源，一方面在于系统有限的资源；另一方面，也是更重要的因素，是同步阻塞的 I/O 模型以及轮询的套接字接口，限制了网络事件的处理效率。Linux 2.6 中引入的 epoll ，完美解决了 C10K 的问题，现在的高性能网络方案都基于 epoll。 从 C10K 到 C100K ，可能只需要增加系统的物理资源就可以满足；但从 C100K 到 C1000K ，就不仅仅是增加物理资源就能解决的问题了。这时，就需要多方面的优化工作了，从硬件的中断处理和网络功能卸载、到网络协议栈的文件描述符数量、连接状态跟踪、缓存队列等内核的优化，再到应用程序的工作模型优化，都是考虑的重点。 再进一步，要实现 C10M ，就不只是增加物理资源，或者优化内核和应用程序可以解决的问题了。这时候，就需要用 XDP 的方式，在内核协议栈之前处理网络包；或者用 DPDK 直接跳过网络协议栈，在用户空间通过轮询的方式直接处理网络包。 当然了，实际上，在大多数场景中，我们并不需要单机并发 1000 万的请求。通过调整系统架构，把这些请求分发到多台服务器中来处理，通常是更简单和更容易扩展的方案。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/114626793。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ro Focus持续优化其产品功能，以应对云原生应用、大数据系统以及区块链等新兴技术领域的测试挑战（参见：[相关新闻链接]）。 同时，在学术研究领域，《计算机科学》杂志最近刊发了一篇关于“基于机器学习的软件缺陷预测模型”的论文，通过大数据分析有效提升了软件测试的效率和精准度（来源：[期刊链接]）。另外，美国国家标准技术研究院（NIST）正在推动一项名为“软件工程实践成熟度评估”的新项目，旨在构建一套更为全面和灵活的质量保障体系（详情：[NIST官网链接]）。 综上所述，软件测试与质量保证是一个快速演进的领域，不断涌现出新的理论研究、技术创新及最佳实践案例。关注这些前沿动态，对于从事该行业的专业人士来说至关重要，能够帮助他们不断提升自身技能，确保软件产品的高质量交付。

...能的同时，最大限度地优化资源利用率和成本效益。 IAM（Identity and Access Management） , IAM是AWS中的身份与访问管理系统，用于控制用户对AWS服务和资源的访问权限。通过创建和管理IAM用户、组以及角色，并为其分配相应的权限策略，组织可以确保只有经过授权的实体才能执行特定操作，遵循最小授权原则，从而增强其在AWS环境中的数据安全和合规性。

...云、应用云、管理云、优化云，无疑具有十分重要的价值和意义。 从这个角度来说，安超OS的“一小步”，也正是中国云的“一大步”。 安超OS应运而生背后 众所周知，随着数据量的不断增长和对IT系统安全性、可控性要求的不断提升，越来越多的企业发现无法通过单一的公有云或者私有云服务，满足其所有的工作负载和业务创新需求，特别是在中国这种情况更加的明显。 华云数据集团董事长、总裁许广彬 一方面，目前中国企业现有的IT基础设施架构，让他们很难“一步上公有云”，这也决定了私有云仍然会成为众多政府和企业在未来相当长一段时间采用云服务的主流模式。 来自IDC的数据从一个侧面也证实了这一现状，数据显示仅2018年中国的私有云IT基础设施架构市场的相关支出就增长了49.2%，同时过去6年中国在这方面支出的增长速度更是远高于全球市场，预测2023年中国将成为全球最大的私有云IT基础架构市场。 另一方面，无论是传统的私有云还是公有云厂商的专有云，同样也很难满足中国企业的具体需求。比如，传统私有云的定制化尽管满足了行业企业客户复杂的IT环境和利旧的需求，但存在碎片化、不可进化的问题，也无法达到公有云启用便捷、功能不断进化、统一运维、按需付费的消费级体验，成为传统私有云规模化增长的掣肘。 当然，过去几年国内外公有云巨头也纷纷推出面向私有云市场的专有云产品，但其设计思路是以公有云为核心，其价值更多在于公有云服务在防火墙内的延伸，其初衷是“将数据迁移到中心云上”，这同样不适合，更难以匹配中国企业希望“将云移动到数据上”的最终目标。 正是源于这些客户“痛点”和市场现状，让华云数据产生了打造一款通用型云操作系统的想法。今年3月1日，华云数据宣布对超融合软件厂商Maxta全部资产完成了合法合规收购。至此，华云数据将独家拥有Maxta的包括产品技术、专利软著、品牌、市场在内的全球范围的资产所有权。 在此基础上，华云数据又把Maxta与华云自身的优势产品相融合，正式推出了安超OS国产通用型云操作系统，并在国产化与通用型方向做了三个方面的重要演进： 首先，兼容国产服务器、CPU、操作系统。安超OS对代码进行了全新的架构扩展，创建并维护新的一套代码分支，从源码级完成众多底层的对国产服务器、CPU、操作系统的支持。 其次，扩展通用型云操作系统的易用性。安超OS以VM为核心做为管理理念，以业务应用的视觉管理基础设施，为云操作系统开发了生命周期管理系统（LCM），提供像服务器操作系统的光盘ISO安装方式，可以30分钟完成云操作系统的搭建，并具备一键集群启停、一键日志收集、一键运维巡检业务等通用型云操作系统所必备的易用性功能。 最后，增强国内行业、企业所需的安全性。安超OS的所有源代码都通过了相关部门的安全检查，确保没有“后门”等漏洞，杜绝安全隐患，并且通过了由中国数据中心联盟、云计算开源产业联盟组织，中国信息通信研究院（工信部电信研究院）测试评估的可信云认证。 不难看出，安超OS不仅具有全球领先的技术，同时又充分满足中国市场和中国客户的需求。正如华云数据集团董事长、总裁许广彬所言：“唯改革者进，唯创新者强，华云数据愿意用全球视野推动中国云计算发展，用云创新驱动数字经济挺进新纵深，植根中国，奉献中国，引领中国，腾飞中国。” 五大维度解读安超OS 那么，什么是云操作系统？安超OS通用型云操作系统又有什么与众不同之处呢? 华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠 在华云数据集团联席总裁、首席技术官谭瑞忠看来，云操作系统是基于服务器操作系统，高度的融合了基础设施的资源，实现了资源弹性伸缩扩展，以及具备运维自动化智能化等云计算的特点。同时，云操作系统具有和计算机操作系统一样的高稳定性，高性能，高易用性等特征。 但是，相比计算机操作系统，云计算的操作系统会更为复杂，属于云计算后台数据中心的整体管理运营系统，是构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和PC操作系统、中间件、数据库等基础软件之上的、管理海量的基础硬件、软件资源的云平台综合管理系统。 更为关键的是，和国内外很多基础设备厂商基于自已的产品与理解推出了云操作系统不同，安超OS走的是通用型云操作系统的技术路线，它不是采用软硬件一体的封闭或半封闭的云操作系统平台，所以这也让安超OS拥有安全稳定、广泛兼容、业务优化、简洁运维、高性价比方面的特性，具体而言： 一是，在安全稳定方面，安超OS采用全容错架构设计，从数据一致性校验到磁盘损坏，从节点故障到区域性灾难，提供端到端的容错和灾备方案，为企业构筑高可用的通用型云环境，为企业的业务运营提供坚实与安全可靠的基础平台。 二是，在广泛兼容方面，安超OS所有产品技术、专利软著、品牌都拥有国内自主权，符合国家相关安全自主可信的规范要求，无服务器硬件锁定，支持国内外主流品牌服务器，同时适配大多数芯片、操作系统和中间件，支持利旧与升级，更新硬件时无需重新购买软件，为企业客户提供显著的投资保护，降低企业IT成本。 三是，在业务优化方面，安超OS具备在同一集群内提供混合业务负载的独特能力，可在一套安超OS环境内实现不同业务的优化：为每类应用定制不同的存储数据块大小，优化应用读写效率，提供更高的业务性能；数据可按组织架构逻辑隔离，部门拥有独立的副本而无需新建一套云环境，降低企业IT的成本与复杂度；数据重构优先级保证关键业务在故障时第一时间恢复，也能避免业务链启动错误的场景出现。 四是，在简捷运维方面，安超OS是一款轻量级云创新平台，其所有管理策略以虚拟机和业务为核心，不需要配置或管理卷、LUN、文件系统、RAID等需求，从根本上简化了云操作系统的管理。通过标准ISO安装，可实现30分钟平台极速搭建，1分钟业务快速部署，一键集群启停与一键运维巡检。降低企业IT技术门槛，使IT部门从技术转移并聚焦于业务推进和变革，助力企业实现软件定义数据中心。 五是，在高性价比方面，安超OS在设计之初，华云数据就考虑到它是一个小而美、大而全的产品，所以给客户提供组件化授权，方便用户按需购买，按需使用，避免一次性采购过度，产生配置浪费。并且安超OS提供在线压缩等容量优化方案，支持无限个数无损快照，无硬件绑定，支持License迁移。 由此可见，安超OS通用型云操作系统的本质，其实就是一款以安全可信为基础，以业务优化为核心的轻量级云创新平台，能够让中国政府和企业在数字化转型中，更好的发挥云平台的价值，同时也能有效的支持他们的业务创新。 生态之上的云操作系统 纵观IT发展的过程，每个时代都离不开通用型操作系统：在PC时代，通用型操作系统是Windows、Linux；在移动互联时代，通用型操作系统是安卓(Android)，而这些通用型操作系统之所以能够成功，背后其实也离不开生态的开放和壮大。 如果以此类比的话，生态合作和生态开放同样也是华云安超OS产品的核心战略，这也让安超OS超越了传统意义上的云创新平台，是一款架构于生态开放之上的云操作系统。 华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜 据华云数据集团副董事长、执行副总裁马杜介绍，目前华云数据正与业内众多合作伙伴建立了生态合作关系，覆盖硬件、软件、芯片、应用、方案等多个领域，通过生态合作，华云数据希望进一步完善云数据中心的产业链生态，与合作伙伴共建云计算生态圈。 其中，在基础架构方面，华云数据与飞腾、海光、申威等芯片厂商以及中标麒麟、银河麒麟等国产操作系统实现了互认证，与VMware、Dell EMC、广达、浪潮、曙光、长城、Citrix、Veeam、SevOne、XSKY、锐捷网络、上海仪电、NEXIFY等多家国内外知名IT厂商达成了战略合作，共同为中国政企用户提供基于云计算的通用行业解决方案与垂直行业解决方案，助推用户上云实现创新加速模式。 同时，在解决方案方面，华云数据也一直在完善自身的产业链，建立最广泛的生态体系。例如，PaaS平台领域的合作伙伴包括灵雀云、Daocloud、时速云、优创联动、长城超云、蓝云、星环科技、华夏博格、时汇信息、云赛、热璞科技、思捷、和信创天、酷站科技、至臻科技达成合作关系；数据备份领域有金蝶、爱数、Veeam、英方云、壹进制；安全领域有亚信安全、江南安全、绿盟、赛亚安全、默安科技；行业厂商包括善智互联、蓝美视讯、滴滴、天港集团、航天科工等合作伙伴，由此形成了非常有竞争力的整体解决方案。 不仅如此，华云数据与众多生态厂家共同完成了兼容性互认证测试，构建了一个最全面的基础架构生态体系，为推出的国产通用型云操作系统提供了一个坚实的基础。也让该系统提高了其包括架构优化能力、技术研发能力、资源整合能力、海量运营能力在内的综合能力，为客户提供稳定、可靠的上云服务，赋能产业变革。 值得一提的是，华云数据还发布了让利于合作伙伴的渠道合作策略，通过和合作伙伴的合作共赢，华云数据希望将安超OS推广到国内的全行业，让中国企业都能用上安全、放心的国产通用型云操作系统，并让安超OS真正成为未来中国企业上云的重要推手。 显而易见，数字化的转型与升级，以及数字经济的落地和发展，任重而道远，艰难而伟大，而华云数据正以安超OS云操作系统为核心构建的新生态模式和所释放的新能力，不仅会驱动华云数据未来展现出更多的可能性，激发出更多新的升维竞争力，更将会加速整个中国政府和企业的数字化转型步伐。 全文总结，在云计算落地中国的过程中，华云数据既是早期的探索者，也是落地的实践者，更是未来的推动者。特别是安超OS云操作系统的推出，背后正是华云凭借较强的技术驾驭能力，以及对中国企业用户痛点的捕捉，使得华云能够走出一条差异化的创新成长之路，也真正重新定义了“中国云”未来的发展壮大之路。 申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/W5AeN4Hhx17EDo1/article/details/99899011。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。