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Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的,GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造,以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用,你是要建 N 个 project 去维护,还是说按照部门或者组来组织这些项目呢?在 B 站的话,我们之前因为是 Monorepo,现在是按照部门去组织管理代码,就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的,每一个 app 就表示一个独立的微服务,它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面,app 的目录里面是有好多个子目录的,比方说我们的评论服务,会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg,可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然,还有一种方式,你可以按照 GitLab 的 project 去组织,但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话,部门里面有很多 app,app 目录怎么去组织?我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称,可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的,我们基本上是三段式的命名,比如账号业务,它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后,在这个 app 目录里面,你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录,我可能就是 account 目录,然后 VIP,在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务,比方说可能有一些是做 job,做定时任务或者流式处理的一些任务,有可能是做对外暴露的 API 的一些服务,这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface(BFF)、service、job(补充:还有一个 task,偏向定时执行,job 偏向流式) 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务,因为我们最终是面向终端用户的 API,面向 app,面向 PC 场景的,我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关,我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关,这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码,当然也可能是 gRPC 的(参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享)。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务,它不直接对外。也就是说,业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service,它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC,在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后,service 它因为不直接对外,service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service,很多应用除了有面向用户的一些接口,实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求,通常数据权限更高,从安全设计角度需要代码物理层面隔离,避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久,我们的错误码定义到底是放在哪里?我们目前的做法是,一个应用里面,假设你有多种角色,它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来,在这一个应用里面是可以复用的。注意,它只在这一个应用里面复用,它不会去跨服跨目录应用,它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况,现在展开讲一下具体到一个 service 里面,它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录,目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码,包含基于 pb 定义(我们使用 PB 作为 DSL 描述 API) 生成的 swagger.json。 而 cmd,就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件,比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话,它里面有四个子目录,分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射,它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao,你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis,最终返回的就是这些 model(存储映射)。Service 组织起来比较简单,就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server,因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一,那我们处于过渡阶段,所以 server 里面会有两个小目录,一个是 HTTP 目录,暴露的是 HTTP 接口,还有一个是 gRPC 目录,我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面,两个不同的启动的 server,就是说一个服务和启动两个端口,然后去暴露不同的协议,HTTP 接 RPC,它实际上会先 call 到 service,service 再 call 到 dao,dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是,因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用,为什么?因为可能从数据库里面取的敏感字段,当我们实际要返回到 api 的时候,可能要隐藏掉一些字段,在 Java 里面,会抽象的一个叫 DTO 的对象,它只是用来传输用的,同理,在我们 Go 里面,实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体(基于 PB Message 生成代码后的 struct)。 Rob Pike 当时说过的一句话,a little copying is better than a little dependency,我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面,有 internal 目录,我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它,跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说,我们看到 service 有一个 model,那我的 job 代码,我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model,那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享?对于这个问题,其实我们当时内部也争论过很久。我们认为,每一个微服务应该只对自己的 model 负责,所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy,也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码,去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用,因为你一改全错,当然了,你如果是拷贝的话,就是每个地方都要去改,那我们觉得,依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件,就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名,demo.service.v1,这个包使用的是三段式命名,全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID?我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候,是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性,但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的,这也是 DNS 出来的一个意义,所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字,在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义,它有个 Service Demo 代码,其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称,我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法,表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节,我们看一下 SayHello 这个方法,实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件,你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议,又暴露出 HTTP 的一个接口,这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下,我们刚刚目录里面有个 api 目录,实际这里面就是放这一个 PB 文件,描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么?实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档,因为写文档和写服务的定义,它本质上是两个步骤,特别容易不一致,接口改了,文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件,它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的,model 是一个存储层的结构体的一一映射,dao 处理一些数据读写包,比方说数据库缓存,server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server,所以它整个依赖顺序如下:main 函数启动 server,server 会依赖 api 定义好的 PB 文件,定义好这些方法或者是服务名之后,实际上生成代码的时候,比方说 protocbuf 生成代码的时候,它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service,它实际上是弱依赖的 api,就是说我的 server 启动以后,要注册一个具体的业务代码的逻辑,映射方法,映射名字,实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码,你就可以很方便地启动你的 server,把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server,和方法进行一一绑定。最后,dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message,这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象,所以说你要去手动 copy 它,把它最终返回。但是为了快捷,你不可能每次手动去写这些代码,因为它要做 mapping,所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了,方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候,可以少写一些代码,减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下,大概分为几块,第一就是 app 是怎么组织的,app 里面有多种角色的服务是怎么组织的,第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的,最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图,这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的,它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心,它比较容易带来一些优秀的代码质量,良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务,你只有做大型测试,比方做接口测试,在 App 上验收功能的这种测试,你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试,可以理解为单元测试,因为它相对来说好写,针对方法级别。20% 是做一些中型测试,可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试,因为它是最终面向用户场景的,你要去使用我们的 App,或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试?在《Google 软件测试之道》这本书里面,它强调的是对于一个小型测试,一个单元测试,它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境,比如我们公司有测试环境,有持续集成环境,有功能测试环境,你不能依赖这些环境构建自己的单元测试,因为测试环境容易被破坏,它容易有数据的变更,数据容易不一致,你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一,快速,你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二,要环境一致,也就是说你跑测试前和跑测试后,它的环境是一致的。第三,你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行,不应该有先后的依赖,如果有依赖,也是在你测试的这个方法里面,自己去 setup 和 teardown,不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四,基于第三点,你可以做并行的单元测试,假设我写了一百个单元测试,一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间,我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案,以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先,你要跑单元测试,你不应该用 VPN 连到公司的环境,好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试,也可以跑成功。基于这一点,Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说,其他语言有一些 in-process 的 mock,是不是可以启动 MySQL 的 mock ,然后在 in-process 上跑?可以,但是有一个问题,你每一个语言都要写一个这样的 mock ,而且要写非常多种,因为我们中间件越来越多,MySQL,HBase,Kafka,什么都有,你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况,比方说,你可能 mock 了一个 MySQL,检测到 query 或者 insert ,没问题,但是你实际要跑一个 transaction,要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因,我们当时选择了 docker-compose,可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是,你本地需要装 Docker,我们开发人员大部分都是用 Mac,相对来说也比较简单,Windows 也能搞定,如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker,本质上的理解就是无侵入式的环境初始化,因为你在容器里面,你拉起一个 MySQL,你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后,它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题,因为它相当于被重置了,也可以很方便地快速重置环境,也可以随时随地运行,你不需要依赖任何外部服务,这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然,如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话,PB 的定义会生成一个 interface,你可以把那个 interface 代码给 mock 掉,所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说,你不依赖任何外部环境,你也能够快速完成。 另外,docker-compose 是声明式的 API,你可以声明你要用 MySQL,Redis,这个其实就是一个配置文件,非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下,service 目录里面多了一个 test 目录,我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源,你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的,你是写 dao 层的单元测试的话,可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化,如果你是做 service 的单元测试的话,实际你可以把整个 dao 给 mock 掉,我觉得反而还相对简单,所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的,利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起,容器的销毁,这些工作到底谁来做?是开发同学自己去拉起和销毁,还是说你能够把它做成一个 Library,让我们的同学写单元测试的时候比较方便?我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候,你可以很方便地 setup 一个依赖文件,去 setup 你的容器的一些信息,或者把它销毁掉。所以说,你把环境准备好以后,最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函,就是 binary 的一些工具,它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器,然后再去执行代码,所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了,就是我们对于 service 也好,API 也好,因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service,你都很方便 mock 掉,这个写单元测试相对简单,这个我不展开讲,你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试,那对于我刚刚提到的项目的一些规范,单元测试的一些模板,甚至是我写了一些 dao 的一些占位符,或者写了一些 service 代码的一些占位符,你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循?所以我这里要强调一点,工具一定要大于约束和文档,你写了约束,写了文档,那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架,叫 Kratos Tool,把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集,我们大概会分为几块。第一块就是 API 的,就是你写一个 PB 文件,你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC,HTTP 的框架代码,你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了,我们还会生成一些 API,用于 debug 的 client 方便去调试,因为我们知道,gRPC 调试起来相对麻烦一些,你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的,一键生成整个应用的 layout,非常方便。我们还提了 model,就是方便 model 和 DTO,DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy,这个也是一个工具。 对于 cache 的话,我们操作 memcache,操作 Redis 经常会要做什么逻辑?假如我们有一个 cache aside 场景,你读了一个 cache,cache miss 要回原 DB,你要把这个缓存回塞回去,甚至你可能这个回塞缓存想异步化,甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源(singleflight),我们把这些东西做成一些工具,让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单,就是把这些场景描述出来,然后你通过工具可以一键生成这些代码,所以也是会比较方便。 我们再看最后一个,就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面,比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码,我直接在里面填,只要填代码逻辑就行了,所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo,基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程,-d YourPath 把它导到某一个路径去,--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了,所以非常简单,一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道,一个微服务的框架实际非常重,有很多初始化的方式等等,非常麻烦。所以说,你通过脚手架的方式就会非常方便,工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后,最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件?实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块,第一,应用程序,第二,配置文件,第三,数据集。配置文件最容易导致线上出 bug,因为你改一行配置,整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程?需要 commit 代码,需要 review,需要单元测试,需要 CD,需要交付到线上,需要灰度,它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面,你的 bug 需要前置解决,越前置解决,成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline,所以 bug 最终流到线上的概率很低,但是配置文件没有经过这么复杂的流程,可能大家发现线上有个问题,决定要改个线上配置,就去配置中心或者配置文件改,然后 push 上线,接着就问题了,这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说,导致线上故障的主因就是来自配置变更,所以 SRE 很大的工作是控制变更管理,如果能把变更管理做好,实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要,那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面,我们应该对配置文件做一些什么事情? 我觉得是几个。第一,我们的目标是什么?配置文件不应该太复杂,我见过很多框架,或者是业务的一些框架,它实际功能非常强大,但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯,只要有一个同事写错了这个配置,当我新起一个项目的时候,一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候,我们一般都会内部说一下,你看看其他同事有没有也配错的,实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多,复杂性越高,它越容易出错。所以第一个要素就是说,尽量避免复杂的配置文件。配得越多,越容易出错。 第二,实际我们的配置方式也非常多,有些用 JSON,有些用 YAML,有些用 Properties,有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢?无论它是用 Python 的脚本也好,或者是用 JSON 也好,你只要有一种唯一的约定,不需要太多样的配置方式,对我们的运维,对我们的 SRE 同时来说,他跨项目的变更成本会变低。 第三,一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先,我们很多配置它到底是必须的还是可选的,如果是可选,配置文件是不是就可以把它踢掉,甚至不要出现?我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零,内部重试是 80 次,直接把 Redis cluster 打故障了,为什么?其实这种事故很低级,所以简单化努力的另外一层含义是指,我们在框架层面,尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程,让这种错配漏配也处于一个可控的范围,比方重试 80 次,你觉得哪个 SDK 会这么做?所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是,我们对于业务开发的同事,我们的配置应该足够的简单,这个简单还包含,如果你的日志基本上都是写在这个目录,你就不要提供这个配置给他,反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure,它可能需要非常复杂的配置来优化,根据我的场景去做优化,所以它是两种场景,一种是业务场景,足够简单,一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化,需要很复杂的配置,所以它是两种场景,所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪,因为我们知道上线出问题的时候,我们的第一想法不是查 bug,是先止损,止损先找最近有没有变更。如果发现有变更,一般是先回滚,回滚的时候,我们通常只回滚了应用程序,而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心,或者是配置场景,或者跟我们的二进制的交付上线都不一样,那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本,或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射,比方说你的应用程序 1.0,你的配置文件 2.0,它们之间存在一个强绑定关系,我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更,二进制程序上线,但配置文件忘记回滚,出现过事故,所以这个是要强调的。 另外,配置的变更也要经过 review,如果没问题,应该也是按照 App 发布一样,先灰度,再放量,再全量等等类似的一种方式去推,演进式的这种发布,我们也叫滚动发布,我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接

有只黑白猫 2020-01-09 17:29:54 0 浏览量 回答数 0

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【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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我的中国 2019-12-01 21:51:56 92179 浏览量 回答数 37

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小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3

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ap2836i0b 2019-12-01 20:21:48 20372 浏览量 回答数 9

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pandacats 2019-12-20 19:45:55 4 浏览量 回答数 0

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1、Vim打开Nginx配置文件?1vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf2、找到如下一段,进行修改gzip on;gzip_min_length 1k;gzip_buffers 4 16k;gzip_http_version 1.0;gzip_comp_level 2;gzip_types text/plain application/x-javascript text/css application/xml text/javascript application/x-httpd-php image/jpeg image/gif image/png;gzip_vary off;gzip_disable "MSIE [1-6].";3、解释一下第1行:开启Gzip第2行:不压缩临界值,大于1K的才压缩,一般不用改第3行:buffer,就是,嗯,算了不解释了,不用改第4行:用了反向代理的话,末端通信是HTTP/1.0,有需求的应该也不用看我这科普文了;有这句的话注释了就行了,默认是HTTP/1.1第5行:压缩级别,1-10,数字越大压缩的越好,时间也越长,看心情随便改吧第6行:进行压缩的文件类型,缺啥补啥就行了,JavaScript有两种写法,最好都写上吧,总有人抱怨js文件没有压缩,其实多写一种格式就行了第7行:跟Squid等缓存服务有关,on的话会在Header里增加"Vary: Accept-Encoding",我不需要这玩意,自己对照情况看着办吧第8行:IE6对Gzip不怎么友好,不给它Gzip了这里再讲一下gzip_proxied的相关配置参数:?123syntax: gzip_proxied off |expired | no-cache |no-store | private |no_last_modified | no_etag |auth | any ...;default: gzip_proxied off;Nginx作为反向代理的时候启用,开启或者关闭后端服务器返回的结果,匹配的前提是后端服务器必须要返回包含"Via"的 header头。off关闭所有的代理结果数据的压缩expired启用压缩,如果header头中包含 "Expires" 头信息no-cache启用压缩,如果header头中包含 "Cache-Control:no-cache" 头信息no-store启用压缩,如果header头中包含 "Cache-Control:no-store" 头信息private启用压缩,如果header头中包含 "Cache-Control:private" 头信息no_last_modified启用压缩,如果header头中不包含 "Last-Modified" 头信息no_etag启用压缩 ,如果header头中不包含 "ETag" 头信息auth用压缩 , 如果header头中包含 "Authorization" 头信息any无条件启用压缩4、:wq保存退出,重新加载Nginx?1/usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload5、用curl测试Gzip是否成功开启curl -I -H "Accept-Encoding: gzip, deflate" "//www.xxx.com/blog/"HTTP/1.1 200 OKServer: nginx/1.0.15Date: Sun, 26 Aug 2012 18:13:09 GMTContent-Type: text/html; charset=UTF-8Connection: keep-aliveX-Powered-By: PHP/5.2.17p1X-Pingback: //www.xxx.com/blog/xmlrpc.phpContent-Encoding: gzip页面成功压缩curl -I -H "Accept-Encoding: gzip, deflate" "//www.xx.net/blog/wp-content/plugins/photonic/include/css/photonic.css"HTTP/1.1 200 OKServer: nginx/1.0.15Date: Sun, 26 Aug 2012 18:21:25 GMTContent-Type: text/cssLast-Modified: Sun, 26 Aug 2012 15:17:07 GMTConnection: keep-aliveExpires: Mon, 27 Aug 2012 06:21:25 GMTCache-Control: max-age=43200Content-Encoding: gzipcss文件成功压缩curl -I -H "Accept-Encoding: gzip, deflate" "//www.slyar.com/blog/wp-includes/js/jquery/jquery.js"HTTP/1.1 200 OKServer: nginx/1.0.15Date: Sun, 26 Aug 2012 18:21:38 GMTContent-Type: application/x-javascriptLast-Modified: Thu, 12 Jul 2012 17:42:45 GMTConnection: keep-aliveExpires: Mon, 27 Aug 2012 06:21:38 GMTCache-Control: max-age=43200Content-Encoding: gzipjs文件成功压缩curl -I -H "Accept-Encoding: gzip, deflate" "//www.xx.net/blog/wp-content/uploads/2012/08/2012-08-23_203542.png"HTTP/1.1 200 OKServer: nginx/1.0.15Date: Sun, 26 Aug 2012 18:22:45 GMTContent-Type: image/pngLast-Modified: Thu, 23 Aug 2012 13:50:53 GMTConnection: keep-aliveExpires: Tue, 25 Sep 2012 18:22:45 GMTCache-Control: max-age=2592000Content-Encoding: gzip图片成功压缩curl -I -H "Accept-Encoding: gzip, deflate" "//www.xxx.com/blog/wp-content/plugins/wp-multicollinks/wp-multicollinks.css"HTTP/1.1 200 OKServer: nginx/1.0.15Date: Sun, 26 Aug 2012 18:23:27 GMTContent-Type: text/cssContent-Length: 180Last-Modified: Sat, 02 May 2009 08:46:15 GMTConnection: keep-aliveExpires: Mon, 27 Aug 2012 06:23:27 GMTCache-Control: max-age=43200Accept-Ranges: bytes

我的中国 2019-12-02 01:33:27 0 浏览量 回答数 0

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SAP上云——助力制造业数字化转型

福利达人 2019-12-01 21:09:17 2793 浏览量 回答数 0

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用异步实现,具体可以看下netty或者xsocket,两者都有proxy的实现###### JVM调整只是一方面,最重要的还是从代码入手,使用并发包、NIO等,另外在linux上java程序的性能比在windows上好得多。###### 问题补充说明下: 操作系统:linux   内存:8G  CUP: 两块 JDK:1.5 程序以经没什么可调整的了(我自个觉得,最主要是想从JVM这方面把它往上调,能调多少调多少),现在主要是布署在服务器上我的JVM如何调整认其响应速度更快,就目前,(非专业)我自个测下来的情况下2*24H  400个并发(最起码保证有200个足的并发下),接收请求2亿多次,响应才2千多万多点差不多三千那个样子,这个响应比太小了,能否优化JVM把这一性能再往上走进一步呢,(已试过优化JVM确实能提高,之前没优前更差), 但就目前,本人能力和限优不下去了: -server -Xms2048m -Xmx2048m -Xmn768m -XX:+UseTLAB -XX:+UseParNewGC \ 目前的设置如上,朋友们可否指点指点啊!###### 把JDK升级到1.6,因为支持epoll###### 回头去试试###### 一般来说,考虑性能问题,都先要分析清楚到底性能的瓶颈在哪里,哪几个阶段的性能不够,如何针对这几个阶段进行优化,这样大家也才好给你更具体的建议###### 把JDK升级到1.6,因为支持epoll 试了,JDK换了个1.6的性能确实有了点变化###### 你先把性能瓶颈找到再考虑其他的。 例如你这个例子,2亿多的请求,实际只响应了几千万条,说明程序的处理能力不够,资源不够。导致程序只能处理一部分的请求,多余的请求丢掉了。是每一个请求的处理时间和资源消耗太大,还是说怎么?如果一定要同步的请求和响应,那么如果你认为你程序没问题的话,也就是加资源的问题。CPU,内存,该加的加吧。 如果不一定非要请求响应同步,可以把请求和响应异步起来,这样你的并发就可以达到一个很可关的数字。######        类似的压力己做过,现在我主要的任务是调JVM,因为其它情况下的模拟以经做,最主要原因还是想在现有的硬件配置基础上,把JVM调到最优,对于这个应用而言        之所以才有这么些响应(应该更多一些,请求是人为做的,目的是让程序在里边做处理过滤掉没意义的部分),但按照预测,不应该这么低,在调试中,遇到JVM有崩掉情况,后发现是内存泄漏导致所至,现在主要是想把JVM调到最优化,有相关经验的可否能分享分享###### 个人觉得还是找到瓶颈,有时候一句不正确的代码都有可能使你的内存用光,可以用jprofile调试下

爱吃鱼的程序员 2020-06-03 20:58:28 0 浏览量 回答数 0

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1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布: $ conda install numba Numba还有pip可供选择: $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。 Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能: scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。 Numba在代码看起来像这样: from numba import jit import numpy as np x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作: from numba import jit import pandas as pd x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]} @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this! print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本! 1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。 如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas 1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。 测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。 例如: from numba import jit import numpy as np import time x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME! start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start)) NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印: Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。 作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。 1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。 1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。 1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有: @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项: parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性: cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。 示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间: 示例1:不使用numba的: import time def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间: 用时:1.4500024318695068秒 示例2:使用numba @jit import time from numba import jit @jit def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出: 用时:0.5530002117156982秒 结论: 上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。 这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

天枢2020 2020-03-13 18:38:04 0 浏览量 回答数 0

问题

支付宝的性能测试

云效平台 2019-12-01 21:47:13 5472 浏览量 回答数 1

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iperf,具体要纤细直接去看文档, 简单给你列条测试:(TCP和UDP知只是两种传输数据的协议) 1)TCP测试    服务器执行:./iperf -s -i 1 -w 1M '这裏是指定windows如果是 iperf -s则windwos默认大小为8kbyte/s    客户端执行:./iperf -c host -i 1 -w 1M   其中-w表示TCP window size,host需替换成服务器地址。    2)UDP测试    服务器执行:./iperf -u -s    客户端执行:./iperf -u -c 10.255.255.251 -b 900M -i 1 -w 1M -t 60   其中-b表示使用多少带宽,1G的线路你可以使用900M进行测试。 不给分不给力 连接速度是个很怪的概念。我们通常用连接带宽和网络延迟来表达网络连接的状态。 带宽可以用一端建立FTP服务器,另一端下载来测试。网络延时可以用PING命令来测试。 希望能帮到你。 行的。 家庭或小型办公室,如果有两台或更多的计算机,很自然地希望将他们组成一个网络。为方便叙述,以下约定将其称为局域网。在家庭环境下,可用这个网络来共享资源、玩那些需要多人参与的游戏、共用一个调制解调器享用Internet连接等等。办公室中,利用这样的网络,主要解决共享外设如打印机等,此外,办公室局域网也是多人协作工作的基础设施。 别看这样小的网络工程,在过去也是需要专业人员来进行组网配置的。那时,大部分操作的都是手工的,一般的用户都不具备相应的知识和经验。正好属于"高不成低不就"的情况,自然限制了它的发展。Windows XP的出现,打破了这种局面,这依赖它内建有强大的网络支持功能和方便的向导。用户完成物理连接后,运行连接向导,可以自己探测出网络硬件、安装相应的驱动程序或协议,并指导用户,完成所有的配置步骤。 本文介绍两种在Windows XP操作系统下的组网方案,并介绍Windows XP用于局域网中的各种很有特色的功能。 一. 目标: 组成家庭局域网:对外,可以连接Internet,允许局域网内的各个计算机共享连接。对内,可以共享网络资源和设备。 二. 采用什么网络形式? 家庭网中的计算机可能有桌面机或便携机,例如掌上电脑或笔记本机等,也可能出现各种传输介质的接口,所以网络形式上,不宜都采用有线网络,无线接口是必须考虑的。但如果可以明确定位在纯粹的有线网上,也可不设无线接口。所以,这里提供两种方案: 1. 有线与无线混合。 2. 有线。 三. 网络硬件选择 网络适配器(网卡)可采用PCI、PC或PCMCIA接口的卡(后两者多用在便携式机或笔记本机上),Windows XP也支持用USB接口的网络适配器。究竟采用那种适配器,取决于接入网络中的计算机。无论那种适配器,都需要注意与现有计算机的接口以及HUB的协调一致,USB接口的适配器可能适应性更强一些,但对于较旧的计算机,又需要注意它是否支持USB接口。 网络连接线,常用的有同轴电缆和双绞线,这都是大家熟悉的东西,不多解释。究竟采用哪一种,就看你怎么想了。 四. 可采用的网络结构和介质 以太结构:这种结构在办公室或商业用户中最为流行,熟悉的人也很多,技术资料和维护人员也容易找到,所以不多赘述。 电话线连接:这种形式主要的特色是成本很低,物理连接也很简单,适用于大部分的家庭用户。 无线电波:利用电磁波信号来传输信号,可以不用任何连线来进行通讯,并可以在移动中使用。但需要在每台计算机上加装无线适配器,成本高是肯定了。在我国,无线形式用在计算机网络通讯的还较少。在美国,用于无线网络的是一个称为IEEE 802.11b的标准协议,用于计算机近距离网络通讯。在该协议支持下,可达到的网速是11 Mbps。 五. 方案之一 这是一个有线、无线混合方案,具体结构可以参看图1。这个例子中,用4台计算机组成了一个混合网络,PC1是主机,它与外部连接有3个通路: 1. 与Internet接连的调制解调器:用于整个网络的各个计算机共享上网之用。 2. 无线适配器:用于和本网络内的无线设备之间的通讯。 3. HUB:用于"带动"本网络内的下游计算机。 该方案中的PC1、PC2机,必须用Windows XP操作系统,有线部分采用的是以太网结构连接。图中的HPNA是home phoneline network adaptor的缩写,表示家庭电话线网络适配器。图中的PC3和移动计算机,并不要求非使用Windows XP操作系统不可,别的windows版本也行。移动计算机和主机之间的网络连接利用的是无线形式。 如果希望建立混合网络,这种方案已经具备典型的功能,并且不需要花费很大就可以扩充网络规模。 关于连通操作: 图1显示的结构只能表示物理连接关系,物理连接完成后,还需要进行连通操作,网络才可真正投入使用。连通操作包括局域网内部各个计算机之间的连通,和局域网与Internet之间的连通。前者连通建立的步骤如下: 1. 鼠标点击 开始,进入控制面板,点击"Network and Internet Connections网络和Internet连接",选择网络连接( Network Connections),进行下一步。 2. 选择进行"两个或多个LAN的连接" 3. 右键点击一个连接. 4. 确定完成连接任务. 局域网之内的连通操作就完成了。 再说局域网与Internet之间的连通,这种情况主要考虑速度与成本两方面的兼顾。多机上网,最省事的办法是每个机器占据一条独立的电话线,但这不是一般用户能承受起的,资源的浪费也太大。另一个办法,可以使用住宅网关,但这样成本需要增加,不是最佳途径。比较好的方法是使用一个计算机作为主机服务器。这不仅技术上可行,还有很多别的优点,如: ①:由于Windows XP有内建的防火墙,主机介于Internet和终端机之间,可以利用主机的防火墙保护局域网中的分机免受来自Internet的攻击。 ②:主机是"隐匿在" Internet和局域网之间的,充当了网关的脚色,在分机上,用户感觉好像自己是直接连在Interne上一样,察觉不到中间还有主机存在。特别是可以使局域网中的每台计算机同时上网。大大减少了设备投资。 ③:除主机必须使用Windows XP操作系统之外,局域网内的计算机可使用早期的windows版本。 ④:如果局域网中需要使用不同的媒体(例如有线和无线混合),可以利用Windows XP作为过渡的网桥。 ⑤:虽然有网络资源和设备的共享功能,但也可以限制别人对私有文件和数据的访问,特别是将文件存放在主机上的时候,更具有这种优势可用。 ⑥:利用"万能即插即用"功能,可以随时扩充局域网的规模。 六. 方案之二 下面是这种方案的结构示意图。该方案适用于小型办公室。与上一个方案比较,主要是去掉了无线部分,主机与分机之间不采用电话线连接,而是采用了电缆或双绞线连接。所有分机都通过一个HUB与主机连接到Internet上,并可以支持打印机共享。这其实就是最常见的那种局域网的结构。 该方案完成物理连接之后,还需要进行下列操作: 1. 打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2. 右键点击"connection to the Internet you want to share(共享Internet连接)"然后再右键点击"Properties(属性)" 3. 选择"Advanced(高级)"任务条。 4. 选择"Allow other networkusers to connect through this computer′s Internet connection(允许另外用户通过这个计算机连接到Internet)"检查框,并选定。 5. 点击 OK.结束操作。 启用Windows XP的防火墙,必须进行设置,不设置是不起作用的。设置过程: 1.打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2.右键点击"connection to the Internet you want to share(共享Internet连接)"然后再右键点击"Properties(属性)" 3.选择"Advanced(高级)"任务条。 4. 选择"Protect my computer and network by limitingor preventing access to this computer from the Internet(利用这个计算机限制从Internet进入的访问并保护我的计算机和网络" ,在其下面有一个Internet连接防火墙的检查框,鼠标点击选定。 5. 点击 OK.结束操作。 七. 几点说明 A.主机必须采用Windows XP操作系统,局域网内的计算机可以使用早一些的windows版本,如:windows98、windows ME、windows2000等等。 B.这里提供的是典型的情况,想扩充网络规模基本上可以照此叠加。 C.本文是依据英文测试版本进行的试验,不能保证将来的正式版本。特别是中文正式版本的性能与此完全一致。 参考资料: 创建局域网及配置管理 一.概念: (一).局域网的概念: 局域网做为网络的组成部分,发挥了不可忽视的作用。我们可以用Windows 9X把众多的计算机联系在一起,组成一个局域网,在这个局域网中,我们可以在它们之间共享程序、文档等各种资源,而不必再来回传递软盘;还可以通过网络使多台计算机共享同一硬件,如打印机、调制解调器等;同时我们也可以通过网络使用计算机发送和接收传真,方便快捷而且经济。 局域网是一个范围可大可小、简单的只有2台运行着Windows95的计算机连网(以工作组方式工作),也可以是幅员辽阔的高速ATM网和以太网混合使用、运行多种平台的大型企业。 (二).网络的类型: 1、按网络的地理位置分类 a.局域网(LAN):一般限定在较小的区域内,小于10km的范围,通常采用有线的方式连接起来 b.城域网(MAN):规模局限在一座城市的范围内,10~100km的区域。 c.广域网(WAN):网络跨越国界、洲界,甚至全球范围。 目前局域网和广域网是网络的热点。局域网是组成其他两种类型网络的基础,城域网一般都加入了广域网。广域网的典型代表是Internet网。 (二).硬件指南:网络硬件设备 组成小型局域网的主要硬件设备有网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等网络互连设备。以下主要介绍网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等局域网互连设备。 1.网卡 网卡(Network Interface Card,NIC)也叫网络适配器,是连接计算机与网络的硬件设备。网卡插在计算机或服务器扩展槽中,通过网络线(如双绞线、同轴电缆或光纤)与网络交换数据、共享资源。 Realtek 10/100M,这是我们实例中所使用的网卡 二.组网: 返回顶部 (一).硬件配置:服务器:普通PC机,主板:intel 815,硬盘:迈拓40G,CPU:PIII933,内存:512M ,显示器:ACER。 其他:双绞线一箱(300m),16口HUB一个,RJ45头32个,网卡:Realtek 10/100M 16块。。 由于服务器需要安装两块网卡来用SyGate维护管理,两个网卡的设置请参阅如下的动画。 三.网络维护: 返回顶部 SyGate 4.0是一种支持多用户访问因特网的软件,并且是只通过一台计算机,共享因特网帐号,达到上网的目的。使用SyGate 4.0,若干个用户能同时通过一个小型网络(包括您的笔记本电脑),迅速、快捷、经济地访问因特网。SyGate 4.0能在目前诸多流行的操作系统上运行,譬如:Windows95、Windows98、Windows NT, Windows2000等操作系统;同时,SyGate 4.0还支持多数的因特网连接方式,这包括:调制解调器(模拟线路)拨入、ISDN(综合业务数字网)、线缆调制解调器(Cable Modem)、ADSL以及DirectPC等方式。 SyGate 4.0具有以下优势: 易于安装 SyGate在数分钟之内便可以安装完成,并且通常不需要其他外加的设置。和其他代理服务器软件(proxy server)不同的是,SyGate仅安装Server便可以了。 易于使用 SyGate拥有直观的图形化界面,懂得操作Windows的人员均会操作。SyGate启动后便在后台运行,不需要人工的干预。当SyGate检测到局域网内有上网 要求时,它能自动地连接到因特网上,免去了每次需要手工拨号的烦恼。用户可以不间断地、透明地浏览因特网、收发电子邮件、聊天、使用FTP以及操作其他的小程序等等。局域网内非Windows用户,如Macintosh、Solaris和Linux,均能通过TCP/IP协议上网。 四.Windows 对等网创建与维护 返回顶部 (一).建网软件要求 在一个局域网中,Windows 95、98、NT和2000等操作系统可以并存。当然,即使你的电脑是在DOS下面跑的,也可以实现联网。由于Windows操作系统才是广泛应用的系统,本文不准备讨论DOS联网。 建网硬件要求 要组建电脑网络,无疑需要能将电脑连在一起的硬件设备。最简单的办法是,使用特制的电缆,将两台电脑的并口或者串口联接起来,通过Windows的“直接电缆连接”实现联网。这种联接电缆可以自制,也可以到电脑城购买。其缺点是,只能联接两台电脑,联网距离较短、方式古板,实际应用很不方便,通常要求将一台电脑用作服务器,另外一台用作客户端来实现联网。 但更为普遍采用的是网卡加网线的联网方式。从插槽上分,网卡有ISA和PCI两种;从速度上分,网卡又有10MB和100MB甚至传输速度更高的网卡。要求不高的话,一块PCI 10MB网卡就够用了。 五.疑难解答 返回顶部 (一).网卡安装故障检查方法 如果无法安装网卡驱动程序或安装网卡后无法登录网络,请按下述步骤检查处理: 1.选择“控制面板”/“系统”图标,打开“系统属性”窗口; 2.在“系统属性”窗口的“设备管理”标签的“按类型查看设备列表”中,双击“网络适配器”条目前的“ ”号将其展开,其下应当列出当前网卡; 3.如果“设备管理”标签中没有“网络适配器”条目或当前网卡前有一“X”号,说明系统没能识别网卡,可能产生的原因有网卡驱动程序安装不当、网卡硬件安装不当、网卡硬件故障等等; 参考 LAN(局域网)一词指位于同一区域甚至同一建筑物内的中小型计算机网络,字典上的解释是:将计算机和字处理机等电子办公设备连接在一起构成的办公室或建筑物内的网络系统。相信大多数人都在学校里、当地图书馆或朋友家里。接触过局域网。 随着宽带互联网日益流行,许多人家里都有几台计算机,家庭局域网正在形成规范。通过局域网共享宽带互联网访问可降低成本,不需要每台计算机都连接调制解调器和单独的IP地址。但如何构建一个家庭局域网共享宽带互联网访问呢? 网络带宽表示 网络带宽以兆位秒Mbps测量,通常不用兆字节秒MBps表示。一个字节有八个二进制位组成,多数人都熟悉MBps。当前局域网多为10base-T(10Mbps或1.25MBps)和100base-TX(100Mbps或12.5MBps)的以太网,使用类似标准电话线的RJ-45接口,通过网络电缆把集线器(或路由器、交换器)和计算机连接起来就构成了以太网。 网络布线 开始组建家庭局域网之前,应多少了解一些可用网络电缆的区别。这取决你家中PC机需要安排的位置,因为可能需要在墙上打眼,以穿过五类网络电缆。对家里地方不宽敞的人,这可能是令人畏缩的任务,甚至不太可能。如果你想避免穿墙打眼的麻烦,无线局域网也很方便,但应注意,无线局域网通常速度不够快,花费也高的多。另一种选择可考虑10Mbps电话线套件,利用你现成的电话线在计算机之间传送数据,可购买D-Link,Linksys,3Com和Netgear等公司的产品。不想采用无线局域网的人,可选择五类双绞线网络电缆。如果对电缆不熟悉,下面列出了电子工业协会EIA关于电缆分类的解释。根据电缆的速度和质量,可将电缆分为六类: 一、二类电缆:数据传输速度低于10Mbps(普通电话线) 三类电缆:数据传输速度达16 Mbps 四类电缆:数据传输速度达20 Mbps 五类电缆:数据传输速度达100 Mbps 五类电缆增强:数据传输速度达200 Mbps 六类电缆:数据传输速度达600 Mbps 五类电缆十分普通,连接以太网费用也较低。如果你计划穿墙打眼或使用超过50英尺五类电缆,应购买细电缆,自己动手将RJ-45插头接在电缆两端。注意,别忘了电缆穿过墙之后再接RI-45插头。 连接RJ-45插头 五类电缆连接RJ-45插头并不困难,但需要专用连接工具,可从当地五金商店买一把或从朋友处借用。操作时小心剪掉约1/4英寸电缆外塑料皮,露出电缆里面8根彩色线,注意放入RJ-45连接器里面电缆线的次序: 1、白绿 2、绿 3、白橙 4、兰 5、白兰 6、橙 7、白橙 8、棕 应仔细展开8条彩色编码线,放入RJ-45插孔中,用专用工具压紧。有条件时可用RJ-45测试器验证一下是否连接可靠,以免将来麻烦。 需要的硬件 首先确保每台计算机里都安装了网卡,100base-TX或10base-T网卡,型号、尺寸任意。注意,一般选PCI网卡,各网卡速率应一致。100base-TX网卡数据传输率较高,适合于大量数据传输,如数字电影或其它大的多媒体文件。 组建局域网需要使用集线器,交换器或内置集线器的路由器,集线器只不过用于将你所有的计算机连到局域网上。如果你只有2台计算机并且不打算增加数量,可以用一段电缆直接将2台计算机连起来,缺点是你试图共享宽带互联网访问仍然有麻烦。如果你想多台计算机访问宽带互联网,使用路由器是个好主意,可以选购Netgaer,D-Link和Linksys等著名网络公司的产品。 典型的以太网使用集线器或交换器,两种设备都有单独的连接器,用于将每台计算机连接到局域网上。集线器与交换器的主要差别在于吞吐量,集线器在所有在用的端口间分配吞吐量,因此4端口100base-TX集线器每个在用的端口只有25Mbps吞吐量。交换器更贵些,但允许每个端口全速运行。 假如你准备设置一个只有单个宽带互联网连接的局域网,应确保你的DSL或有线电缆供应商给你提供的是外置调制解调器。多数外置调制解调器通过网卡连接到你的计算机,你可把具有调制解调器的那台计算机设置为路由器,虽然这并不推荐。作为一个例子,你将电话插头接入宽带调制解调器,然后经RJ-45(双绞线)电缆连至集线器/交换器/路由器,从此,你的任一台计算机都可连接到互联网上。 设置Windows网络 确保你准备在局域网上使用的每台计算机,都有足够的五类电缆已连到了集线器或路由器。现在你可能已安装了适当的网卡以及相应的驱动程序,右击“网络邻居”,选择“属性”,可以看到当前已经安装的协议和网卡。要设置网络,应确保所用的网卡已安装了TCP/IP协议。如果你使用的微软操作系统是Windows98或更高版本,网络设置相当简单,Windows网络作为操作系统的基本选项之一应该已经安装了。如果你至少在一台计算机上使用的是Windows Me,你可运行家庭网络向导,将一步步引导你完成设置。记住,你需要使用相同的组名设置你网络中的每台计算机。在Windows95/98中,需要进入网络属性,并确保所有设置为缺省。你的互联网服务供应商ISP可能已经告诉你,如何设置TCP/IP,怎样连接到互联网。你可能是静态IP地址,或是动态IP地址,取决于你的ISP。静态IP地址设置需要的时间稍长一点,如果你想给互联网用户提供服务,如FTP,Web服务器或任何其它服务,静态IP地址是不错的。如果你分配的是IP地址,你的TCP/IP协议属性获得的应是自动选择的IP地址。要检查你的计算机是否已被集线器/路由器分配了一个IP地址,可使用Windows TP配置(进入开始 传输大点的东西,用iostat 1 查看io 来源于网络,供您参考

保持可爱mmm 2019-12-02 02:20:25 0 浏览量 回答数 0

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1、拼多多被黑产薅羊毛事件 提名理由: 2019 年 1 月 20 日,微博爆料称拼多多出现重大 Bug:从网友晒出的图片看,此次 100 元无门槛券随便领,全场通用(特殊商品除外),有效期一年。有网友表示,凌晨 3 点多被同行“喊醒”,让来拼多多“薅羊毛”,“只需支付 4 毛钱,就可以充值 100 元话费”。 拼多多回应表示:有黑灰产团伙通过一个过期的优惠券漏洞盗取数千万元平台优惠券,进行不正当牟利。针对此行为,平台已第一时间修复漏洞,并正对涉事订单进行溯源追踪。同时我们已向公安机关报案,并将积极配合相关部门对涉事黑灰产团伙予以打击。 **翻车点评:**本次事件除了反映出拼多多在研发流程上的管控问题,也侧写出了中国企业的公关之难:在拼多多公关看来,此次被薅羊毛 200 亿的谣言是有心人在造谣抹黑;在旁观者看来,此次 200 亿谣言是拼多多的营销手段。一场罗生门背后,除了要敬畏每一行代码,还要敬畏每一位用户才是。 翻车等级:★★★☆☆ 2、苹果误发 7 倍工资给开发者,随后追回 提名理由: 2019 年 9 月 4 日,一位名为 @waylybaye 的 IOS 开发者在社交平台上爆料:“苹果搞了个大事故!!给国内开发者打上上个月的钱的时候,把单位是人民币的钱当成美元打过来了!所有开发者的收入都翻了 7 倍!现在这笔 7 倍的外汇已经到账可以申报了,但我不敢动……请问这种情况怎么搞?” 9 月 5 日,苹果官方发出邮件回应结算出错。在邮件中,苹果公司称,由于合作银行德意志银行方的问题,影响了开发者 2019 年 7 月的收入。希望开发者能够配合银行退回错误的金额,另外再汇一笔正确的金额。 该开发者表示将配合苹果公司退回款项,律师表示如果主张返还的行为给中国开发者带来很大的不便,甚至造成一些损失并有证据证明,那么中国开发者可以向苹果公司主张赔偿损失。 **翻车点评:**如果是越南开发者,收入岂不是翻了 2 万多倍?如果是津巴布韦开发者,岂不是要上天? **翻车等级:**★★★☆☆ 3、李世石击败围棋 AI:怀疑电脑质量有问题 提名理由: 李世石是当今世界唯一一位曾经打败 AI 围棋程序 AlphaGo 的人类棋手,他在 2019 年宣布了正式退役。这位棋手表示:在 AI 出现之后,他意识到即使通过疯狂的努力再次成为排名第一的棋手,他也无法真正一览众山小,因为有一个实体你无法击败它。 此次退役赛,李世石选择了对战 NHN Entertainment 开发的 AI 围棋程序 HanDol,这名 AI 棋手已经打败了韩国排名前五的棋手。2019 年 12 月 18 日,退役赛首战,李世石被让两子,做好了首战告负心理准备的李世石却意外取胜,原因在于 AI 程序在对弈中出现了一个低级失误,被李世石抓住机会一举奠定胜局。赢棋后的李世石并没有表现出过多的兴奋,他甚至怀疑是这台电脑的质量没有达到应有的水平。 **翻车点评:**AI、大数据、云计算的三位一体 ABC 战略,将给未来的世界带来怎样的颠覆?也许再过几年,你看到的金翻车奖就是 AI 评选的了。 翻车等级:★★★☆☆ 4、程序员用 Null 做车牌,命中车管所漏洞吃下所有无主罚单 提名理由: Joseph Tartaro 是一位美国软件安全领域的专家,2016 年年底,Tartaro 决定要注册一块有个性的车牌。作为一名软件安全方面的专家,他有着许多技术人独有的职业癖好:希望车牌号能够与工作联系在一起。“我可以给我老婆注册一块 VOID 车牌,这样我们的车道就变成了 NULL 和 VOID 了”。 当然,这里面是有其深层含义的。Tartaro 在最近的一次 Defcon 黑客大会上说,“null”在很多编程语言中是一个文本字符串,用来表示空值或未定义的值。在很多计算机中,null 就是 void。也就是说,他跟她老婆其实是二位一体的存在,公不离婆秤不离砣,颇有点程序员式的浪漫。但很快,这个车牌就让他浪不起来了,因为 Null 命中了车管所系统漏洞,他为此收到了所有的无名罚单,总额超过 1.2 万美元。他后来坦言,初衷其实只是为了使用 Null 车牌来逃避罚单,万万没想到无名罚单却成了自己的。 延展阅读:使用 Null 做自定义车牌,成功命中车管所系统漏洞,所有未填车牌的罚单都是我的了 **翻车点评:**我在看房的时候是坚决不看 404 号门牌的,这哥们却主动给自己报空指针,果然跟那些妖艳贱货有些不同。 **翻车等级:**★★★☆☆ 5、游戏公司主程锁死服务器事件 提名理由: 2019 年 1 月 21 日,一封《告游戏行业全体同仁书》将一家创业公司 C++ 主程燕某推向舆论高潮,这篇文章指责燕某在就职深圳螃蟹网络科技有限公司 3 个月期间,出于报复心理,于游戏上线测试当天无故失踪并锁死电脑和服务器,最终导致公司开发两年的项目失败,损失惨重,创始人尹某背上百万债务开始打工之路。 1 月 24 日,燕某发表长文针对深圳市螃蟹网络科技有限公司创始人尹某的《告游戏行业全体同仁书》中提及的各项指责以及网络传言一一反驳,并表示一切法庭上见,相信法律会还一个公道。 **翻车点评:**2019 年让吃瓜群众真正学到了新闻等等再看,本次事件是典型的反转案例,从《告游戏行业全体同仁书》发布后的”程序员是如何逼死一家公司“的舆论,到后来的风向大反转,深刻地揭示了:瓜,要慢慢吃。脸,要慢慢打。 **翻车等级:**★★★★☆ 6、李彦宏被泼水 提名理由: 2019 年 7 月 3 日,百度 AI 开发者大会于北京国家会议中心举行。百度创始人、董事长兼任 CEO 李彦宏首先发表演讲。而在他正在演示 AI 自主泊车“最后一公里”时,有持矿泉水瓶的男青年冲上台,将水浇在李彦宏头上。李彦宏的白衬衫几乎湿透,他愣了一下后说:“What‘s your problem?” 随后泼水者被工作人员控制,李彦宏在掌声鼓励中说道:“大家看到在 AI 前进的道路上还是会有各种各样想不到的事情会发生。但是我们前行的决心不会改变,我们坚信 AI 会改变每一个人的生活。” **翻车点评:**在技术发展的历史上,总会出现风口过热的情况,无论是 AI 还是区块链,都存在被吹过头的现象,我们愿意看到有清醒的人为这些过热的技术降降温,但却绝对不认可目前这种方式。 翻车等级:★★★★☆ 7、62 岁程序员骚操作,翻车获刑 **提名理由: ** 现年 62 岁的大卫·廷利 (David Tinley) 来自匹兹堡附近的哈里森市,廷利为西门子在 Monroeville 的办事处工作了将近 10 年的时间,他曾接过一个为西门子公司创建管理订单的电子表格需求,电子表格包含自定义脚本,可以根据存储在其他远程文档中的当前订单更新文件的内容,从而允许公司自动化库存和订单管理。 廷利十年前在给西门子写的电子表格中植入了逻辑炸弹,它会在特定日期之后导致电子表格崩溃,于是西门子就必须再次雇佣他进行修复,每次都需要重新支付修复费用,持续时间近 3 年。最近他被抓包了,面临最高十年监禁和 25 万美元(约合人民币 172 万)的指控。 **翻车点评:**西门子居然没有人 review 代码,廷利居然忘了自己挖的坑的发作时间,60 多岁还没退休,资本主义果然罪恶,emmm… 翻车等级:★★★★☆ 8、FBI 网站被黑,数千特工信息泄露 提名理由: 在传统的好莱坞大片里,FBI 通常都是神通广大,无所不能,个个有着汤姆斯克鲁斯的脸,施瓦辛格的体格,既有拳脚功夫了得的特工,也有技术实力超群的 Nerd。从来只有他们攻破某某国家防火墙的份,但现实告诉我们,这真的只是在拍戏。 2019 年 4 月,包括 TechCrunch 等多家媒体报导,一个黑客组织黑了美国联邦调查局 FBI 的附属网站,并泄露了数千名联邦特工和执法人员的个人信息。黑客攻击了与 FBI 培训学院 National Academy Association 相关的三个网站,利用其中存在的漏洞,下载了每个服务器上的内容。随后黑客将数据发布到他们自己的网站上,并提供下载。电子表格在删除重复数据后包含大约 4 000 条独特记录,包括 FBI 特工与其它执法人员的姓名、个人和政府电子邮件地址、职位、电话号码和邮政地址等信息。 **翻车点评:**有道是终日打雁,却被雁啄了眼睛。但对我们这一代看着 FBI Warning 长大的孩子来说,FBI 它算个球。 翻车等级:★★★★☆ 9、IT 圈的暴力裁员事件 提名理由: 2018 年的春天,堪称近年来最暖的春天。彼时人工智能领域风起云涌,AI 创业公司们纷纷高薪疯抢 AI 开发者,月薪动辄 10 万级别。人工智能的流行还未结束,一个名叫区块链的技术突然又火爆了起来,一时间,“凡人饮水处,皆言区块链”。那是程序员们最甜蜜的一段时间。 这一年的上半年,互联网公司们扎堆上市,蔚为壮观:哔哩哔哩、爱奇艺、美团、小米、拼多多、趣头条……上市后的互联网新兴巨头、独角兽公司为了攻城略地,开启了全面的整军备战:唯有技术、开发者,才是未来的决定因素,这是技术最好的时代。许多人都如此笃信。 一年后的 2019,一切变了:保安赶走身患绝症员工、统计时长裁员、251、1024 等事件频繁映入眼帘,从最开始的愤怒到最后来的无助,我们感同身受。当企业紧缩银根,高薪资的开发们就成了裁员者的 KPI 了。 **翻车点评:**2019 也许是过去十年最坏的一年,也可能是未来十年最好的一年。如果真到万不得已,我们只求一场好聚好散。PS:小编我买了一支录音笔。 **翻车等级:**★★★★★ 10、波音 737 Max 客机软件故障坠机事件 提名理由: 2019 年 3 月 10 日,埃塞俄比亚航空公司一架波音 737 MAX 8 客机在飞往肯尼亚途中坠毁。机上有 149 名乘客和 8 名机组成员,无人生还。据报道,此次失事的是一架全新的波音飞机,四个月前才交付给该航空公司。这是波音 737 MAX 8 半年内出现的第二起严重事故。(第一起为 2018 年 10 月 29 日印尼狮航的坠落事件,189 人罹难) 两次空难的影响因素都有该机型配置的自动控制下压机头的系统,其设计初衷是,如果机身上的传感器检测到高速失速的情况,即使在没有飞行员输入信号的情况下,该系统将强制将飞机的机头向下推。但在狮航空难事件中,该系统接收到了错误数据,导致飞机在正常情况下开始不断下压机头,飞行员在 11 分钟内连续手动拉升 20 余次终告失败,坠海罹难。 这次事故引发了技术圈的广泛讨论,这种由软件带来的自动化能力,究竟是好是坏? **点评:**两起空难总计 346 条人命面前,我们不愿也不敢戏谑。通过对波音公司的陆续调查发现,该公司为了节省成本,裁员了大量资深开发,代之以时薪 9 美元的印度外包,这家数字化转型的“代表企业”看起来光鲜亮丽,但也有阳光下的阴暗背面。 **等级:**★★★★★ 其他候选事件 韩企被爆用免费饮料换 GitHub 上的 star Twitter CEO 杰克·多西的推特账号被黑 特斯拉 App 突然瘫痪,大批车主没法上车 太空作案,NASA 女航天员在太空盗窃前任银行账户 中国人霸榜 GitHub Trending 引发国外开发者不满 你心目中,今年的翻车新闻之首是谁呢?

游客pklijor6gytpx 2020-01-02 10:26:08 0 浏览量 回答数 0

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转自:阿里云官网 — 知乎 写好代码,阿里专家沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家,相信同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一文教会你如何写复杂业务代码 了解我的人都知道,我一直在致力于应用架构和代码复杂度的治理。 这两天在看零售通商品域的代码。面对零售通如此复杂的业务场景,如何在架构和代码层面进行应对,是一个新课题。针对该命题,我进行了比较细致的思考和研究。结合实际的业务场景,我沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家。 我相信,同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一个复杂业务的处理过程 业务背景 简单的介绍下业务背景,零售通是给线下小店供货的B2B模式,我们希望通过数字化重构传统供应链渠道,提升供应链效率,为新零售助力。阿里在中间是一个平台角色,提供的是Bsbc中的service的功能。 在商品域,运营会操作一个“上架”动作,上架之后,商品就能在零售通上面对小店进行销售了。是零售通业务非常关键的业务操作之一,因此涉及很多的数据校验和关联操作。 针对上架,一个简化的业务流程如下所示: 过程分解 像这么复杂的业务,我想应该没有人会写在一个service方法中吧。一个类解决不了,那就分治吧。 说实话,能想到分而治之的工程师,已经做的不错了,至少比没有分治思维要好很多。我也见过复杂程度相当的业务,连分解都没有,就是一堆方法和类的堆砌。 不过,这里存在一个问题:即很多同学过度的依赖工具或是辅助手段来实现分解。比如在我们的商品域中,类似的分解手段至少有3套以上,有自制的流程引擎,有依赖于数据库配置的流程处理: 本质上来讲,这些辅助手段做的都是一个pipeline的处理流程,没有其它。因此,我建议此处最好保持KISS(Keep It Simple and Stupid),即最好是什么工具都不要用,次之是用一个极简的Pipeline模式,最差是使用像流程引擎这样的重方法。 除非你的应用有极强的流程可视化和编排的诉求,否则我非常不推荐使用流程引擎等工具。第一,它会引入额外的复杂度,特别是那些需要持久化状态的流程引擎;第二,它会割裂代码,导致阅读代码的不顺畅。大胆断言一下,全天下估计80%对流程引擎的使用都是得不偿失的。 回到商品上架的问题,这里问题核心是工具吗?是设计模式带来的代码灵活性吗?显然不是,问题的核心应该是如何分解问题和抽象问题,知道金字塔原理的应该知道,此处,我们可以使用结构化分解将问题解构成一个有层级的金字塔结构: 按照这种分解写的代码,就像一本书,目录和内容清晰明了。以商品上架为例,程序的入口是一个上架命令(OnSaleCommand), 它由三个阶段(Phase)组成。 @Command public class OnSaleNormalItemCmdExe { @Resource private OnSaleContextInitPhase onSaleContextInitPhase; @Resource private OnSaleDataCheckPhase onSaleDataCheckPhase; @Resource private OnSaleProcessPhase onSaleProcessPhase; @Override public Response execute(OnSaleNormalItemCmd cmd) { OnSaleContext onSaleContext = init(cmd); checkData(onSaleContext); process(onSaleContext); return Response.buildSuccess(); } private OnSaleContext init(OnSaleNormalItemCmd cmd) { return onSaleContextInitPhase.init(cmd); } private void checkData(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleDataCheckPhase.check(onSaleContext); } private void process(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleProcessPhase.process(onSaleContext); } } 每个Phase又可以拆解成多个步骤(Step),以OnSaleProcessPhase为例,它是由一系列Step组成的: @Phase public class OnSaleProcessPhase { @Resource private PublishOfferStep publishOfferStep; @Resource private BackOfferBindStep backOfferBindStep; //省略其它step public void process(OnSaleContext onSaleContext){ SupplierItem supplierItem = onSaleContext.getSupplierItem(); // 生成OfferGroupNo generateOfferGroupNo(supplierItem); // 发布商品 publishOffer(supplierItem); // 前后端库存绑定 backoffer域 bindBackOfferStock(supplierItem); // 同步库存路由 backoffer域 syncStockRoute(supplierItem); // 设置虚拟商品拓展字段 setVirtualProductExtension(supplierItem); // 发货保障打标 offer域 markSendProtection(supplierItem); // 记录变更内容ChangeDetail recordChangeDetail(supplierItem); // 同步供货价到BackOffer syncSupplyPriceToBackOffer(supplierItem); // 如果是组合商品打标,写扩展信息 setCombineProductExtension(supplierItem); // 去售罄标 removeSellOutTag(offerId); // 发送领域事件 fireDomainEvent(supplierItem); // 关闭关联的待办事项 closeIssues(supplierItem); } } 看到了吗,这就是商品上架这个复杂业务的业务流程。需要流程引擎吗?不需要,需要设计模式支撑吗?也不需要。对于这种业务流程的表达,简单朴素的组合方法模式(Composed Method)是再合适不过的了。 因此,在做过程分解的时候,我建议工程师不要把太多精力放在工具上,放在设计模式带来的灵活性上。而是应该多花时间在对问题分析,结构化分解,最后通过合理的抽象,形成合适的阶段(Phase)和步骤(Step)上。 过程分解后的两个问题的确,使用过程分解之后的代码,已经比以前的代码更清晰、更容易维护了。不过,还有两个问题值得我们去关注一下: 1、领域知识被割裂肢解什么叫被肢解? 因为我们到目前为止做的都是过程化拆解,导致没有一个聚合领域知识的地方。每个Use Case的代码只关心自己的处理流程,知识没有沉淀。相同的业务逻辑会在多个Use Case中被重复实现,导致代码重复度高,即使有复用,最多也就是抽取一个util,代码对业务语义的表达能力很弱,从而影响代码的可读性和可理解性。 2、代码的业务表达能力缺失 试想下,在过程式的代码中,所做的事情无外乎就是取数据--做计算--存数据,在这种情况下,要如何通过代码显性化的表达我们的业务呢? 说实话,很难做到,因为我们缺失了模型,以及模型之间的关系。脱离模型的业务表达,是缺少韵律和灵魂的。 举个例子,在上架过程中,有一个校验是检查库存的,其中对于组合品(CombineBackOffer)其库存的处理会和普通品不一样。原来的代码是这么写的: boolean isCombineProduct = supplierItem.getSign().isCombProductQuote(); // supplier.usc warehouse needn't check if (WarehouseTypeEnum.isAliWarehouse(supplierItem.getWarehouseType())) { // quote warehosue check if (CollectionUtil.isEmpty(supplierItem.getWarehouseIdList()) && !isCombineProduct) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } // inventory amount check Long sellableAmount = 0L; if (!isCombineProduct) { sellableAmount = normalBiz.acquireSellableAmount(supplierItem.getBackOfferId(), supplierItem.getWarehouseIdList()); } else { //组套商品 OfferModel backOffer = backOfferQueryService.getBackOffer(supplierItem.getBackOfferId()); if (backOffer != null) { sellableAmount = backOffer.getOffer().getTradeModel().getTradeCondition().getAmountOnSale(); } } if (sellableAmount < 1) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + supplierItem.getId() + "]"); } } 然而,如果我们在系统中引入领域模型之后,其代码会简化为如下: if(backOffer.isCloudWarehouse()){ return; } if (backOffer.isNonInWarehouse()){ throw new BizException("亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } if (backOffer.getStockAmount() < 1){ throw new BizException("亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + backOffer.getSupplierItem().getCspuCode() + "]"); } 有没有发现,使用模型的表达要清晰易懂很多,而且也不需要做关于组合品的判断了,因为我们在系统中引入了更加贴近现实的对象模型(CombineBackOffer继承BackOffer),通过对象的多态可以消除我们代码中的大部分的if-else。 过程分解+对象模型 通过上面的案例,我们可以看到有过程分解要好于没有分解,过程分解+对象模型要好于仅仅是过程分解。对于商品上架这个case,如果采用过程分解+对象模型的方式,最终我们会得到一个如下的系统结构: 写复杂业务的方法论 通过上面案例的讲解,我想说,我已经交代了复杂业务代码要怎么写:即自上而下的结构化分解+自下而上的面向对象分析。 接下来,让我们把上面的案例进行进一步的提炼,形成一个可落地的方法论,从而可以泛化到更多的复杂业务场景。 上下结合 所谓上下结合,是指我们要结合自上而下的过程分解和自下而上的对象建模,螺旋式的构建我们的应用系统。这是一个动态的过程,两个步骤可以交替进行、也可以同时进行。这两个步骤是相辅相成的,上面的分析可以帮助我们更好的理清模型之间的关系,而下面的模型表达可以提升我们代码的复用度和业务语义表达能力。其过程如下图所示: 使用这种上下结合的方式,我们就有可能在面对任何复杂的业务场景,都能写出干净整洁、易维护的代码。 能力下沉 一般来说实践DDD有两个过程: 1. 套概念阶段 了解了一些DDD的概念,然后在代码中“使用”Aggregation Root,Bonded Context,Repository等等这些概念。更进一步,也会使用一定的分层策略。然而这种做法一般对复杂度的治理并没有多大作用。 2. 融会贯通阶段 术语已经不再重要,理解DDD的本质是统一语言、边界划分和面向对象分析的方法。 大体上而言,我大概是在1.7的阶段,因为有一个问题一直在困扰我,就是哪些能力应该放在Domain层,是不是按照传统的做法,将所有的业务都收拢到Domain上,这样做合理吗?说实话,这个问题我一直没有想清楚。 因为在现实业务中,很多的功能都是用例特有的(Use case specific)的,如果“盲目”的使用Domain收拢业务并不见得能带来多大的益处。相反,这种收拢会导致Domain层的膨胀过厚,不够纯粹,反而会影响复用性和表达能力。 鉴于此,我最近的思考是我们应该采用能力下沉的策略。 所谓的能力下沉,是指我们不强求一次就能设计出Domain的能力,也不需要强制要求把所有的业务功能都放到Domain层,而是采用实用主义的态度,即只对那些需要在多个场景中需要被复用的能力进行抽象下沉,而不需要复用的,就暂时放在App层的Use Case里就好了。 注:Use Case是《架构整洁之道》里面的术语,简单理解就是响应一个Request的处理过程 通过实践,我发现这种循序渐进的能力下沉策略,应该是一种更符合实际、更敏捷的方法。因为我们承认模型不是一次性设计出来的,而是迭代演化出来的。 下沉的过程如下图所示,假设两个use case中,我们发现uc1的step3和uc2的step1有类似的功能,我们就可以考虑让其下沉到Domain层,从而增加代码的复用性。 指导下沉有两个关键指标:代码的复用性和内聚性。 复用性是告诉我们When(什么时候该下沉了),即有重复代码的时候。 内聚性是告诉我们How(要下沉到哪里),功能有没有内聚到恰当的实体上,有没有放到合适的层次上(因为Domain层的能力也是有两个层次的,一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度,另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用)。 比如,在我们的商品域,经常需要判断一个商品是不是最小单位,是不是中包商品。像这种能力就非常有必要直接挂载在Model上。 public class CSPU { private String code; private String baseCode; //省略其它属性 /** * 单品是否为最小单位。 * */ public boolean isMinimumUnit(){ return StringUtils.equals(code, baseCode); } /** * 针对中包的特殊处理 * */ public boolean isMidPackage(){ return StringUtils.equals(code, midPackageCode); } } 之前,因为老系统中没有领域模型,没有CSPU这个实体。你会发现像判断单品是否为最小单位的逻辑是以StringUtils.equals(code, baseCode)的形式散落在代码的各个角落。这种代码的可理解性是可想而知的,至少我在第一眼看到这个代码的时候,是完全不知道什么意思。 业务技术要怎么做 写到这里,我想顺便回答一下很多业务技术同学的困惑,也是我之前的困惑:即业务技术到底是在做业务,还是做技术?业务技术的技术性体现在哪里? 通过上面的案例,我们可以看到业务所面临的复杂性并不亚于底层技术,要想写好业务代码也不是一件容易的事情。 业务技术和底层技术人员唯一的区别是他们所面临的问题域不一样。业务技术面对的问题域变化更多、面对的人更加庞杂。而底层技术面对的问题域更加稳定、但对技术的要求更加深。比如,如果你需要去开发Pandora,你就要对Classloader有更加深入的了解才行。 但是,不管是业务技术还是底层技术人员,有一些思维和能力都是共通的。比如,分解问题的能力,抽象思维,结构化思维等等。 用我的话说就是:“做不好业务开发的,也做不好技术底层开发,反之亦然。业务开发一点都不简单,只是我们很多人把它做“简单”了因此,如果从变化的角度来看,业务技术的难度一点不逊色于底层技术,其面临的挑战甚至更大。 因此,我想对广大的从事业务技术开发的同学说:沉下心来,夯实自己的基础技术能力、OO能力、建模能力... 不断提升抽象思维、结构化思维、思辨思维... 持续学习精进,写好代码。我们可以在业务技术岗做的很”技术“!。

茶什i 2020-01-10 11:53:44 0 浏览量 回答数 0
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