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    数据库编程怎么看配置

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把类的代码贴出来呢回复<aclass='referer'target='_blank'>@开源中国首席门卫小哥:类的代码太多,我有4个持久化类,org.hibernate.tool.hbm2ddl.SchemaUpdateexecute严重:Unknowndatabase'proman'这个错误什么意思?我数据库已经建立好了叫ssh这个Unknowndatabase'proman'什么意思?回复<aclass='referer'target='_blank'>@我爱编程zc:你hibernate配置文件里的database配置错了 <spanstyle="color:#E53333;">严重:Unknowndatabase'proman' hibernate能帮你自动建表,已经很不错了,还要指望它能自动建数据库,着实有点为难它,另外,数据库结构这些东西,还是手动来建的好我是用持久化类来进行建立数据库中的表哦数据库我已经建立了好了叫ssh数据库建好后使用Hibernate非常好,你居然用Hibernate去创建数据库我数据库已经手动建立好了,我只是用持久化类来建立表,但是报错什么意思?Unknowndatabase'proman'我的数据是叫ssh这个proman怎么来的?无知最可怕你真当Hibernate万能???估计你在配置Hibernate的时候,没有配置对,没有找到对应的库。找到库,然后运行程序,自动生成表就可以了,然后就可以访问表了回复<aclass='referer'target='_blank'>@我爱编程zc:或者Hibernate包有问题也可能最好贴出代码我们就清楚了回复<aclass='referer'target='_blank'>@我爱编程zc:你执行自动生成表的那个程序看下如果还是找不到库就一定是那里的问题最好把代码贴出来真心看不见。。。配置文件是我自己配置的应该没问题呀!数据库连接配置,数据库的名字看一下 这是你的配置你检查一下 <imgsrc="http://static.oschina.net/uploads/space/2015/1209/154543_BDws_2528735.png"alt=""> 前面运行正常这里出现没有找到对应表  <imgsrc="http://static.oschina.net/uploads/space/2015/1209/154650_M3FX_2528735.png"alt=""> 这里出错,然后Hibernate默认连接,后面是由这一个错误而引发的,看一下Hibernat配置,特别是<spanstyle="font-size:10px;">*<spanstyle="font-family:Arial;font-size:10px;line-height:27px;background-color:#FFFFFF;">.hbm.xml文件和程序 <imgsrc="http://static.oschina.net/uploads/space/2015/1209/154813_0bGy_2528735.png"alt="">回复<aclass='referer'target='_blank'>@我爱编程zc:客气了回复<aclass='referer'target='_blank'>@水门-kay:谢谢你的帮助!回复<aclass='referer'target='_blank'>@我爱编程zc:额我们马上要开会啊。。。我的邮箱1132892414@qq.com你发给我吧回复<aclass='referer'target='_blank'>@水门-kay:帮忙看下我的.hbm.xml文件?谢谢大神,对了之前的测试正确能够在ssh数据库中产生user表回复<aclass='referer'target='_blank'>@我爱编程zc:至于为什么显示Unknowdatabase'proman'感觉是由错误引发的应该不是配置的问题(⊙﹏⊙)b我也不清楚你的操作呀
爱吃鱼的程序员 2020-06-10 10:14:28 0 浏览量 回答数 0

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基础语言百问-Python

基础语言百问-Python 软件界最近非常流行一句话“人生苦短,快用Python”,这就展示出了Python的特点,那就是快,当然这个快并不是指的Python运行快,毕竟是脚本语言,再怎样也快不过C语言和C++这样的底层语言,这里的快指的是...
薯条酱 2019-12-01 20:12:27 56807 浏览量 回答数 30

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为什么这代码格式这么奇葩 JdbcTemplate<spanstyle="font-family:宋体;">操作采用的是<spanstyle="font-family:Calibri;">JDBC<spanstyle="font-family:宋体;">默认的<spanstyle="font-family:Calibri;">AutoCommit<spanstyle="font-family:宋体;">模式,也就是说我们还无法保证数据操作的原子性(要么全部生效,要么全部无效),如: JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource); jdbcTemplate.update("UPDATE user SET age = 10 WHERE id = 'erica'"); jdbcTemplate.update("UPDATE user SET age = age+1 WHERE id = 'erica'"); 由于采用了<spanstyle="font-family:Calibri;">AutoCommit<spanstyle="font-family:宋体;">模式,第一个<spanstyle="font-family:Calibri;">update<spanstyle="font-family:宋体;">操作完成之后被自动提交,数据库中”<spanstyle="font-family:Calibri;">erica<spanstyle="font-family:宋体;">”对应的记录已经被更新,如果第二个操作失败,我们无法使得整个事务回滚到最初状态。回复<aclass='referer'target='_blank'>@蓝川逸风:问题解决了吗请给我最佳答案吧嘿嘿回复<aclass='referer'target='_blank'>@蓝川逸风:你看下这个博客http://blog.csdn.net/sprita1/article/details/8084909另外建议你用配置文件那我要有回滚的效果要怎么做,不用jdbctemplat吗你begin没有?怎么begin,还是用配置文件把,编程式的感觉不靠谱
爱吃鱼的程序员 2020-06-12 10:28:40 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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2018python技术问答集锦,希望能给喜欢python的同学一些帮助

小编发现问答专区中有很多人在问关于python的问题,小编把这些问题汇总一下,希望能给喜欢python的大家一些启示和帮助 本帖不定期更新,喜欢的可以收藏哦 python可能替代Java吗?感觉现在很多Java程序员都跑去学python。h...
技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

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爱上阿里云

自阿里云上线就开始用了,主要涉及ECS, RDS、云监控,领域包括:网络游戏、物联网数据处理中心、还有一些个人网站。整体来讲使用非常顺畅,虽然期间也去试用过某动物云,但效...
南开阿当 2019-12-01 21:58:23 8271 浏览量 回答数 0

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真心请各位用过spiderman的好汉进来一下?报错

学生一枚,对编程一窍不通,想用spiderman学一下抓取数据,现在环境搭建好了,可是抓取步骤毫无头绪,所有在oschina上的和spiderman相关的帖子都看完了&#...
爱吃鱼的程序员 2020-06-09 15:00:50 0 浏览量 回答数 1

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Nginx性能为什么如此吊

Nginx性能为什么如此吊,Nginx性能为什么如此吊,Nginx性能为什么如此吊 (重要的事情说三遍)的性能为什么如此吊!!!         最近几年,web架构拥抱解耦的...
小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3

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搞懂了这几点,你就学会了Web编程

做了那么多年Web编程,仔细想想,其实本质上就那点事儿,你抓住了几个重点问题,学起来一点都不难。 1.理解浏览器/服务器结构(B/S) B/S是从90年代的客户端/服务器端...
技术小菜鸟 2019-12-01 21:20:38 2373 浏览量 回答数 1

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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

阿里极客公益活动: 或许你挑灯夜战只为一道难题 或许你百思不解只求一个答案 或许你绞尽脑汁只因一种未知 那么他们来了,阿里系技术专家来云栖问答为你解答技术难题了 他们用户自己手中的技术来帮助用户成长 本次活动特邀百位阿里技术专家对Java常...
管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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Java Java核心技术·卷 I(原书第10版)| Core Java Volume 讲的很全面,书中的代码示例都很好,很适合Java入门。 但是作者不太厚道的是把现在没人用的GUI编程放在了第一卷,基本上10~13章是可以不用读的。 Java性能权威指南|Java Performance: The Definitive Guide 市面上介绍Java的书有很多,但专注于Java性能的并不多,能游刃有余地展示Java性能优化难点的更是凤毛麟角,本书即是其中之一。 通过使用JVM和Java平台,以及Java语言和应用程序接口,本书详尽讲解了Java性能调优的相关知识,帮助读者深入理解Java平台性能的各个方面,最终使程序如虎添翼。 实战Java高并发程序设计|葛一鸣 由部分段落的行文来看,搬了官方文档。 也有一些第一人称的叙述和思考,也能看出作者也是花了一点心思的。胜在比较基础,涉及到的知识点也还很全面(讲到了流水线计算和并发模型这些边边角角的),但是由于是编著,全书整体上不够统一和深入,适合作为学习高并发的第一本工具书。 Java 8实战 对Java8的新特性讲解的十分到位,尤其是lamdba表达式和流的操作。 再者对于Java8并发处理很有独到见解。对于并行数据处理和组合式异步编程还需要更深的思考才能更加掌握。 推荐给再用java8但没有去真正了解的人看,有很多你不知道的细节、原理和类库设计者的用心良苦在里面、内容没有很难,抽出几个小时就能看完,花费的时间和收获相比,性价比很高。 Java并发编程实战 先不谈本书的内容如何,光书名就足够吸引不少目光。“并发”这个词在Java世界里往往和“高级、核心”等字眼相联系起来,就冲着这两个字,都将勾起软件工程师们埋藏在心底那种对技术的探索欲和对高级API的驾驭感。 程序员嘛,多少都有点职业病。其实Java对“并发”优化从未停止过,从5.0到7.0,几乎每个版本的新特性里,都会针对前一版本在“并发”上有所改进。这种改进包括提供更丰富的API接口、JVM底层性能优化等诸多方面。 Thinking in Java 很美味的一本书,不仅有icecreamm,sundae,sandwich,还有burrito!真是越看越饿啊~ Effective Java中文版(第3版)|Effective Java Third Edition Java 高阶书籍,小白劝退。介绍了关于Java 编程的90个经验技巧。 作者功力非常强悍,导致这本书有时知识面迁移很广。总之,非常适合有一定Java开发经验的人阅读提升。 深入理解Java虚拟机(第3版)| 周志明 浅显易懂。最重要的是开启一扇理解虚拟机的大门。 内存管理机制与Java内存模型、高效并发这三章是特别实用的。 Java虚拟机规范(Java SE 8版)|爱飞翔、周志明 整本书就觉得第二章的方法字节码执行流程,第四章的前8节和第五章能看懂一些。其他的过于细致和琐碎了。 把Java字节码讲的很清楚了,本质上Java虚拟机就是通过字节码来构建的一套体系罢了。所以字节码说的非常细致深入。 数据&大数据 数据结构与算法分析|Data Structures and Algorithm Analysis in Java 数据结构是计算机的核心,这部书以java语言为基础,详细的介绍了基本数据结构、图、以及相关的排序、最短路径、最小生成树等问题。 但是有一些高级的数据结构并没有介绍,可以通过《数据结构与算法分析——C语言描述》来增加对这方面的了解。 MySQL必知必会 《MySQL必知必会》MySQL是世界上最受欢迎的数据库管理系统之一。 书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。 数据库系统概念|Datebase System Concepts(Fifth Edition) 从大学读到现在,每次拿起都有新的收获。而且这本书还是对各个数据相关领域的概览,不仅仅是数据库本身。 高性能MySQL 对于想要了解MySQL性能提升的人来说,这是一本不可多得的书。 书中没有各种提升性能的秘籍,而是深入问题的核心,详细的解释了每种提升性能的原理,从而可以使你四两拨千斤。授之于鱼不如授之于渔,这本书做到了。 高可用MySQL 很实用的书籍,只可惜公司现有的业务和数据量还没有达到需要实践书中知识的地步。 利用Python进行数据分析|唐学韬 内容还是跟不上库的发展速度,建议结合里面讲的库的文档来看。 内容安排上我觉得还不错,作者是pandas的作者,所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外,作者也是干过金融数据分析的,所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。 HBase 看完影印版第一遍,开始以为会是大量讲API,实际上除了没有将HBase源代码,该讲的都讲了,CH8,9章留到最后看的,确实有点顿悟的感觉,接下来需要系统的看一遍Client API,然后深入代码,Come ON! Programming Hive Hive工具书,Hive高级特性。 Hadoop in Practice| Alex Holmes 感觉比action那本要强 像是cookbook类型的 整个过完以后hadoop生态圈的各种都接触到了 这本书适合当参考手册用。 Hadoop技术内幕|董西成 其实国人能写这样的书,感觉还是不错的,不过感觉很多东西不太深入,感觉在深入之前,和先有整体,带着整体做深入会更好一点, jobclient,jobtracer,tasktracer之间的关系最好能系统化 Learning Spark 很不错,core的原理部分和api用途解释得很清楚,以前看文档和代码理解不了的地方豁然开朗。 不足的地方是后几章比较弱,mllib方面没有深入讲实现原理。graphx也没有涉及 ODPS权威指南 基本上还算一本不错的入门,虽然细节方面谈的不多,底层也不够深入,但毕竟是少有的ODPS书籍,且覆盖面很全,例子也还行。 数据之巅|徐子沛 从一个新的视角(数据)切入,写美国历史,统计学的发展贯穿其中,草蛇灰线,伏脉千里,读起来波澜壮阔。 消息队列&Redis RabbitMQ实战 很多年前的书了,书中的例子现在已经不适用了,推荐官方教程。 一些基础还是适用,网上也没有太多讲rab的书籍,将就看下也行,我没用过所以…. Apache Kafka源码剖析|徐郡明 虽然还没看,但知道应该不差。我是看了作者的mybatis源码分析,再来看这本的,相信作者。 作者怎么有这么多时间,把框架研究的这么透彻,佩服,佩服。 深入理解Kafka:核心设计与实践原理|朱忠华 通俗易懂,图文并茂,用了很多图和示例讲解kafka的架构,从宏观入手,再讲到细节,比较好,值得推荐。 深入理解Kafka是市面上讲解Kafka核心原理最透彻的,全书都是挑了kafka最核心的细节在讲比如分区副本选举、分区从分配、kafka数据存储结构、时间轮、我认为是目前kafka相关书籍里最好的一本。 Kafka 认真刷了 kafka internal 那章,看了个talk,算是入了个门。 系统设计真是门艺术。 RocketMQ实战与原理解析|杨开元 对RocketMQ的脉络做了一个大概的说明吧,深入细节的东西还是需要自己看代码 Redis设计与实现|黄健宏 部分内容写得比较啰嗦,当然往好了说是对新手友好,不厌其烦地分析细节,但也让整本书变厚了,个人以为精炼语言可以减少20%的内容。 对于有心一窥redis实现原理的读者来说,本书展露了足够丰富的内容和细节,却不至于让冗长的实现代码吓跑读者——伪代码的意义在此。下一步是真正读源码了。 Redis 深度历险:核心原理与应用实践|钱文品 真心不错,数据结构原理+实际应用+单线程模型+集群(sentinel, codis, redis cluster), 分布式锁等等讲的都十分透彻。 一本书的作用不就是系统性梳理,为读者打开一扇窗,读者想了解更多,可以自己通过这扇窗去Google。这本书的一个瑕疵是最后一章吧,写的仓促了。不过瑕不掩瑜。 技术综合 TCP/IP详解 卷1:协议 读专业性书籍是一件很枯燥的事,我的建议就是把它作为一本手册,先浏览一遍,遇到问题再去详细查,高效。 Netty in Action 涉及到很多专业名词新概念看英文原版顺畅得多,第十五章 Choosing the right thread model 真是写得太好了。另外结合Ron Hitchens 写的《JAVA NIO》一起看对理解JAVA NIO和Netty还是很有帮助的 ZooKeeper 值得使用zookeeper的人员阅读, 对于zookeeper的内部机制及api进行了很详细的讲解, 后半部分深入地讲解了zookeeper中ensemble互相协作的流程, 及group等高级配置, 对zookeeper的高级应用及其它类似系统的设计都很有借鉴意义. 从Paxos到Zookeeper|倪超 分布式入门鼻祖,开始部分深入阐述cap和base理论,所有的分布式框架都是围绕这个理论的做平衡和取舍,中间 zk的原理、特性、实战也讲的非常清晰,同时讲cap理论在zk中是如何体现,更加深你对cap的理解. 深入理解Nginx(第2版)|陶辉 云里雾里的快速读了一遍,主要是读不懂,读完后的感受是设计的真好。 原本是抱着了解原理进而优化性能的想法来读的,却发现书中的内容都是讲源码,作者对源码的注释超级详细,非常适合开发者,但不适合使用者,给个五星好评是因为不想因为我这种菜鸡而埋没了高质量内容。 另外别人的代码写的真好看,即便是过程式语言程序也吊打我写的面向对象语言程序。 作者是zookeeper的活跃贡献者,而且是很资深的研究员,内容比较严谨而且较好的把握住了zk的精髓。书很薄,但是没有废话,选题是经过深思熟虑的。 深入剖析Tomcat 本书深入剖析Tomcat 4和Tomcat 5中的每个组件,并揭示其内部工作原理。通过学习本书,你将可以自行开发Tomcat组件,或者扩展已有的组件。 Tomcat是目前比较流行的Web服务器之一。作为一个开源和小型的轻量级应用服务器,Tomcat 易于使用,便于部署,但Tomcat本身是一个非常复杂的系统,包含了很多功能模块。这些功能模块构成了Tomcat的核心结构。本书从最基本的HTTP请求开始,直至使用JMX技术管理Tomcat中的应用程序,逐一剖析Tomcat的基本功能模块,并配以示例代码,使读者可以逐步实现自己的Web服务器。 深入理解计算机系统 | 布莱恩特 无论是内容还是纸张印刷,都是满分。计算机学科的集大成之作。引导你如何练内功的,算是高配版本的计算机导论,目的是釜底抽薪引出来操作系统、组成原理这些专业核心的课程。帮助我们按图索骥,点亮一个一个技能树。 架构探险分布式服务框架 | 李业兵 刚看前几章的时候,心里满脑子想得都是这特么贴一整页pom文件代码上来干鸡毛,又是骗稿费的,买亏了买亏了,后来到序列化那章开始,诶?还有那么点意思啊。 到服务注册中心和服务通讯,60块钱的书钱已经赚回来了。 知识是无价的,如果能花几十块钱帮你扫了几个盲区,那就是赚了。 深入分析JavaWeb技术内幕 | 许令波 与这本书相识大概是四年前是在老家的北方图书城里,当时看到目录的感觉是真的惊艳,对当时刚入行的自己来说,这简直就是为我量身定做的扫盲科普集啊。 但是可惜的是,这本书在后来却一直没机会读上。然后经过四年的打怪升级之后,这次的阅读体验依旧很好。 其中,java编译原理、 Servlet工作原理、 Tomcat、spring和iBatis这几章的收获很大。 前端 jQuery 技术内幕| 高云 非常棒的一本书,大大降低了阅读jquery源码的难度(虽然还是非常难)。 Head First HTML与CSS(第2版) 翻了非常久的时间 断断续续 其实从头翻到尾 才发现一点都不难。 可我被自己的懒惰和畏难情绪给拖累了 简单说 我成了自己往前探索的负担。网页基础的语法基本都涵盖了 限于文本形态 知识点都没法像做题一样被反复地运用和复习到。通俗易懂 这不知算是多高的评价? 作为入门真心算不错了 如果更有耐心 在翻完 HTML 后 对 CSS 部分最好是可以迅速过一遍 找案例练习估计更好 纸上得来终觉浅 总是这样。 JavaScript高级程序设计(第3版) JavaScript最基础的书籍,要看认真,慢慢地看,累计接近1000小时吧。而且对象与继承,性能优化,HTML5 api由于没有实践或缺乏代码阅读量导致看的很糊涂,不过以后可以遇到时再翻翻,或者看更专业的书。 深入理解ES6 Zakas的又一部杰作,他的作品最优秀的地方在于只是阐述,很少评价,这在帮助我们夯实基础时十分有意义,我也喜欢这种风格。 我是中英文参照阅读的,译本后半部分有一些文字上的纰漏,但是总体来说忠实原文,水平还是相当不错,希望再版时可以修复这些文字问题。 高性能JavaScript 还是挺不错的。尤其是对初学者。总结了好多程序方面的好习惯。 不过对于老手来说,这些常识已经深入骨髓了。 深入浅出Node.js|朴灵 本书是我看到现在对Node.JS技术原理和应用实践阐述的最深入,也最全面的一本书。鉴于作者也是淘宝的一位工程师,在技术总是国外好的大环境下,没有理由不给本书五颗星。 作者秉着授人于鱼不如授人于渔的精神,细致入微的从V8虚拟机,内存管理,字符串与Buffer的应用,异步编程的思路和原理这些基础的角度来解释Node.JS是如何工作的,比起市面上众多教你如何安装node,用几个包编写一些示例来比,本书绝对让人受益匪浅。 认真看完本书,几乎可以让你从一个Node的外行进阶到专家的水平。赞! 总结 其实我觉得在我们现在这个浮躁的社会,大家闲暇时间都是刷抖音,逛淘宝,微博……他们都在一点点吞噬你的碎片时间,如果你尝试着去用碎片的时间看看书,我想时间久了你自然能体会这样的好处。 美团技术团队甚至会奖励读完一些书本的人,很多公司都有自己的小图书馆,我觉得挺好的。 文章来自:敖丙
剑曼红尘 2020-03-20 14:52:22 0 浏览量 回答数 0

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2016年JavaScript开发者需要了解的技能

JavaScript – 由于它是web开发中最基本的语言,无论你怎么看待它,我们都要去考虑它的”未来”。毕竟,在电脑和手机端,浏览器大概是人们用的最多的应用了。 我们开发人员都...
技术小菜鸟 2019-12-01 21:34:00 3141 浏览量 回答数 1

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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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首先“缓存”Cache这个东西是干什么的,我们应该先有些基本的了解。要是不太明白的可以看看网上的解释:http://baike.baidu.com/view/907.htm 简单讲,阿里云OCS提供的功能就是提供对热点数据的高速访问。在使用OCS之前(或者在使用任何一种缓存服务之前),我们都应该明白关于缓存的这么几点: 缓存里的数据不是持久化保存的,也就是说它像是电脑里的内存,而不像硬盘;我们不能指望OCS里的数据一直保存不丢失。如果你真的需要存储持久化的数据,也许你应该出门左转找阿里云OSS(开发存储服务); 缓存里存的应该是“热点”数据。遵循常常出现的“20-80法则”,通常程序应用中都有一定比例的数据常常被请求访问,这就是所谓的热点数据,OCS正是为这种数据设计存在的。假定我们的程序中有100个数据,每次访问这些数据的概率完全是均匀分布的1/100,那么使用缓存的效果就不会太好,因为这其中不存在热点数据。 数据逐出。我们可以决定哪些数据是热点数据被放到缓存当中,但是如果我们的缓存容量不够大,这些热点数据中某些最近较少被用到的数据还是会被“挤出去”,这种行为叫做数据逐出。如果想减少出现这种情况,我们可以购买更高容量的OCS。 -------------------------         在开始使用之前,关于阿里云OCS,我们还需要知道以下这些事: 阿里云OCS仅支持阿里云内网访问,不支持公网访问。也就是说,我们用办公室或者家里的电脑(都属于公网)是无法连上阿里云OCS的。为什么会这样呢?因为缓存服务的根本目标是要提供低延迟的高速访问,而从公网电脑来连接OCS服务器的场景下,公网的网络环境是不可控的,可能出现延迟很高甚至断连接的情况,这使得缓存服务无法保证“高速、低延迟”的基本特性,所以阿里云OCS是不支持公网直接访问的。如果觉得高延迟的情况对于我们的应用也能接受,那么我们应该去选择阿里云其他的产品(比如OSS开放存储服务),而不应该选择OCS缓存服务。 阿里云OCS需要与ECS(阿里云服务器)配合使用,而且只能与本地区节点的ECS连通。这一点与上一条相关。OCS只能从阿里云内网访问,也就是说我们只能从阿里云ECS上才能访问并使用OCS服务。所以我们在官网购买OCS的时候,会看到提示信息说需要至少有一台ECS才能买OCS。另外,阿里云ECS是分地区节点的,比如北京、杭州、青岛等,我们在购买OCS缓存的时候也要选相应的地区节点。北京的ECS只能访问北京的OCS,而不能访问杭州或青岛的OCS。 阿里云OCS是按购买量收费的,而不是按使用量收费。这点需要提醒新同学们注意,在我们购买了OCS缓存之后,计费就已经开始了,即使我们还没有真正使用缓存。也就是说,我们买了1G的OCS缓存后,即使目前使用量为0,系统也会按照1G的标准来计费。所以我们在购买OCS的时候,要选取适合我们业务数据需要的缓存档位。当然了,阿里云OCS也提供在线升降缓存容量的功能。也就是说,如果我们在使用了一段时间之后,发现购买的OCS缓存不够用了(或者缓存使用量太低),我们可以在线的对已有的OCS实例进行升档(或者降档),而OCS缓存服务不会被中断。 阿里云OCS对于存贮的对象大小是有限制的。缓存通常对其内部存储的数据尺寸是有限制的,阿里云OCS也一样。目前OCS支持存储的数据对象的上限是1,000,000Byte。如果要存的值超过这个限制,我们应该考虑把数据压缩,或从逻辑上分成不同键存储的几个值。 ------------------------- 现在我们开始在阿里云官网上购买OCS实例  http://buy.aliyun.com/ocs  首先我们需要已经有了一台阿里云ECS,否则我们无法在这个页面成功购买OCS。购买的第一步,我们先要确定选择买哪个地区的OCS;这个很重要,如上面所说,如果我们的ECS是属于北京,而我们在这里购买了杭州的OCS,那么这两者是无法配合协同工作的。所以,在购买OCS的时候一定要选择应用服务器ECS所在地区的OCS。下一步是要选择OCS缓存容量。我们要购买多大的缓存,这个取决于我们对自身业务应用中热点数据总量大小的判断。如果一时难以准确判断数据量,也不用担心:我们可以先买一个大致容量的OCS(比如1GB),随后在使用过程中,通过OCS控制台提供的监控功能,我们可以了解到目前OCS缓存的使用量等数据,然后可以自主的调整所需的缓存量,购买更大的缓存(比如升到5GB)或者减少已购的缓存量(比如降到512MB),阿里云会根据我们选择的新配置来调整对应的收费。此外在选择缓存容量的时候,要知道不同容量的缓存档位对应着不同的性能配额,具体来说包括两个指标:吞吐量带宽与每秒请求处理数(QPS)。比如以现在的配额标准,1GB的OCS缓存对应5MB/sec的吞吐量带宽和3000次/sec的请求处理峰值。当我们使用OCS的时候,如果数据量传输的带宽超过了5MB/s, 或者每秒的请求数超过了3000次,都会触发性能配额控制机制,导致某些请求无法返回正常结果。在确定了地区和缓存容量之后,我们就可以直接下单购买OCS了。 ------------------------- 在成功购买OCS之后,我们的联系邮箱和手机都会收到OCS创建成功的通知,里面会包括OCS的实例ID和初始密码(关于密码的用处后面会讲到)。我们现在登录OCS控制台, http://ocs.console.aliyun.com/ 就可以看到已经购买到的OCS实例列表。在列表页面上对应OCS实例的后面点击“管理”,就可以进入该OCS实例的详情页,看到更多的详细信息。 ------------------------- 我们现在已经有了一个OCS缓存实例,现在是时候试玩OCS了。要使用OCS就要写一点程序代码,不过不用担心,我们在这里采用“Happy-Path”的方法,从最简单的操作开始,让新上手的菜鸟们能马上就有一个能调用OCS缓存服务的程序。OCS提供缓存服务,它并不要求我们的程序是哪种语言来写的。我们这里先以Java程序为例,写一个最简单的“Hello World”。(其他编程语言的例子,我们随后附上。)第一步,登录你的阿里云ECS服务器,在上面安装Java JDK和你常用的IDE(比如Eclipse)。一定要记得我们之前说过的,只有在阿里云内网的ECS服务器上,才能访问我们的OCS实例。所以,用家里或是公司的电脑执行下面的代码示例是看不到结果的。 Java JDK和Eclipse都很容易从网上找到下载,比如 http://download.eclipse.org/ 或者 http://www.onlinedown.net/soft/32289.htm 第二步,在把Java开发环境准备好了之后,下载第一个代码示例(Sample-Code-1第三步,在Eclipse里面打开刚下载的OcsSample1.java,我们要根据自己的OCS实例信息修改几个地方。        我们每个人买到的OCS实例的ID都是不重复的,其对应的阿里云内网地址也是独一无二的,这些信息都在OCS控制台上显示出来。我们在同自己的OCS实例建立连接的时候,需要根据这些信息修改OcsSample1.java中的对应地方。         public static void main(String[] args) {                                        final String host = "b2fd2f89f49f11e3.m.cnqdalicm9pub001.ocs.aliyuncs.com"; //控制台上的“内网地址”                   final String port ="11211";       //默认端口 11211,不用改                   final String username = "b2fd2f89f49f11e3"; //控制台上的“访问账号”                   final String password = "my_password"; //邮件或短信中提供的“密码”                   …… …… ……       信息修改完毕,我们可以运行自己的程序了。运行main函数,我们会在Eclipse下面的console窗口看到下面这样的结果(请忽略可能出现的红色INFO调试信息): OCS Sample CodeSet操作完成!Get操作: Open Cache Service,  from www.Aliyun.com     OK,搞定!我们已经成功的连接上了阿里云的OCS并且调用缓存服务成功,就这么简单。-------------------------我们已经成功运行了第一个调用阿里云OCS缓存服务的Sample程序OcsSample1.java,现在我们看看这个程序里都做了什么。                                  …… …… ……                            System.out.println("OCS Sample Code");                                                        //向OCS中存一个key为"ocs"的数据,便于后面验证读取数据,                             //这个数据对应的value是字符串 Open Cache Service,  from www.Aliyun.com                            OperationFuture future = cache.set("ocs", 1000," Open Cache Service,  from www.Aliyun.com");                            //向OCS中存若干个数据,随后可以在OCS控制台监控上看到统计信息                            for(int i=0;i<100;i++){                                String key="key-"+i;                                String value="value-"+i;                                 //执行set操作,向缓存中存数据                                cache.set(key, 1000, value);                            }                             System.out.println("Set操作完成!");                             future.get();  //  确保之前(cache.set())操作已经结束                         //执行get操作,从缓存中读数据,读取key为"ocs"的数据                            System.out.println("Get操作:"+cache.get("ocs"));                            …… …… …… 从这些代码中可以看出: 1. 我们在建立与OCS缓存服务器的连接后,先是向缓存中存(set)了一个“key-value”(键值对)形式的数据,这个数据的key是字符串“ocs”,其对应的value也是字符串;2. 接着我们继续向缓存中存(set)了100个其他简单的“key-value”数据。3. 最后我们进行功能验证。根据之前给定的key,从缓存中获取(get)其对应的value:也就是输入字符串“ocs”,缓存给我们返回value对应的字符串。 以上的步骤中,1与3是相对应的,我们只有先向缓存中set了某个数据,后面才能从缓存中get到这个数据。步骤2中程序向缓存set了100个数据,是为了从另一个方面进行验证。我们回到阿里云OCS控制台,打开“实例详情”页,在“实例监控”的部分点击刷新,会看到其中一些监控项的值已经发生了变化(注:监控信息的刷新可能存在数秒的延迟), 其中的“Key的个数”已经变成了101,也就是说我们程序已经成功地向OCS缓存中存放了101个数据。-------------------------在写下一篇技术贴之前,列一些OCS用户在入门时问到的问题,方便其他刚认识OCS的同学:Question:买了1G的OCS,那就相当于这个1G是专门缓存用的,与ECS服务器的内存没关系是吧~Answer:是的,OCS的缓存容量与您ECS的内存容量是没关系的。Question:OCS 外网测试,怎么连接?有没有外网连接地址哦?Answer:OCS是不能从外网访问的。参照上面的文章。Question:我之前那个OCS可以正常使用,但现在换了一个OCS就不行了,怎么回事?Answer:经核实您的主机是属于杭州节点的,而现在这个OCS是青岛节点的,不同地域之间的产品内网不互通。Question:在设置一个value时,如果指定过期时间为0,会永久保留吗?Answer:指定过期时间为0,OCS就认为此数据不根据过期时间发生淘汰;但是,此数据仍有可能基于LRU被其他数据淘汰,或者由内存清理造成丢失 ,因此不能认为这个value会永久保留。 Question:对OCS的访问是否需要负载均衡? Answer:不需要。对访问请求的负载均衡都是在OCS服务器端来进行的,用户直接使用缓存服务即可,不用考虑负载均衡的事情。 Question:OCS是否会主动关闭闲置的连接? 如果会,请问连接闲置多久会被关闭?Answer:OCS不会主动关闭闲置的用户连接。但是用户的环境如果使用了SLB,则需要参考SLB连接关闭时间。Question:如何设置数据在OCS缓存中的过期时间 ?Answer:关于设置缓存数据的过期时间,可以参考Memcached官方说明: https://code.google.com/p/memcached/wiki/NewCommands An expiration time, in seconds. Can be up to 30 days. After 30 days, is treated as a unix timestamp of an exact date. 翻译过来就是:0~2592000表示从当前时刻算起的时间长度(以秒计算,最长2592000即30天);大于2592000表示UNIX时间戳。 此值设置为0表明此数据不会主动过期。------------------------- 回 12楼(村里一把手) 的帖子 谢谢,要让大家用得好才算数。 -------------------------缓存与数据库相结合使用,是常见的一种应用搭配场景。现在我们再看一个例子,是用OCS搭配MySQL数据库使用。Java示例代码在此(这个示例代码中,大部分与前几个例子类似。因为要与数据库结合,所以程序需要依赖一个JDBC的jar包才能运行。支持MySQL的JDBC jar包在此(在程序中添加MySQL数据库的连接信息:     …… …… ……            // JDBC driver name and database URL    static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";    static final String DB_URL = "jdbc:mysql://xxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com/testdb"; //MySQL数据库URL        //  Database用户名及密码    static final String DB_USER = "xxxxxx";    static final String DB_PASS = "xxxxxx";            我们设想这样一个场景:我们需要从数据库的tableone表中查找区域不属于北京的记录总数,用SQL表示就是:SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'假定这个表中的数据如下,则这条SQL查询返回的结果就是7:如果这个查询被调用到的频率很高,多个用户反复不断的在数据库中查这个数据,我们就可以把这个查询结果放到OCS缓存中去。看下面的代码片段,我们用for循环模拟用户连续20次在数据库中查询上述SQL语句:              for (int i = 1; i <= 20; i++) {                String sql = "SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'";                String key ="non-beijing"; //给SQL语句自定义一个key                //在OCS缓存里按key查找               String value =  (String) cache.get(key);                                if (value == null) {                    // 在OCS缓存里没有命中                    // step 1:从My SQL数据库中查询                    //Load MySQL Driver                      Class.forName(JDBC_DRIVER);                     con = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASS);                    ps = con.prepareStatement(sql);                    ResultSet result = ps.executeQuery(sql);                    result.next();                                        value=result.getString(1);                    System.out.println("从MySQL中查询数据.  Key= "+key+" Value="+value);                                       // step 2: 把数据库返回的数据作为value存放到OCS缓存中去                    cache.set(key, EXPIRE_TIME, value);                                    } else {                    // 在OCS缓存里命中                    System.out.println("从OCS中读取数据.     Key= "+key+" Value="+value);                }                            }// end of for在这段代码中我们可以看到,我们给这条SQL语句标记了一个key,当有用户要执行这条SQL的时候,我们首先按照key在OCS缓存中查找:如果没有对应的缓存数据,则连接MySQL数据库执行SQL查询,把结果返回给用户,并把这个查询结果存到OCS缓存中去;如果OCS中已经有了对应的缓存数据,则直接把缓存数据返回给用户。运行结果如下: 从MySQL中查询数据.  Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7…… …… 从结果可以看出,程序第1次是从MySQL数据库当中查询数据,后面的19次都是从OCS缓存中获取key对应的value直接返回。也就是说,OCS降低了程序去连接MySQL数据库执行SQL查询的次数,减轻了对数据库的负载压力。用户对热点数据访问的频率越高,OCS的这种优势就越明显。
唐翰 2019-12-01 23:41:23 0 浏览量 回答数 0

问题

安卓与iOS百问,开发者系统指南

iOS与安卓的主要区别在于1、两者运行机制不同:iOS采用的是沙盒运行机制,安卓采用的是虚拟机运行机制。2、两者后台制度不同:iOS中任何第三方程序都不能在后台运行;安卓中任何程序都能在后台运行,直到没有内存才会关闭。因此在进行应用开发的时...
yq传送门 2019-12-01 20:14:48 27317 浏览量 回答数 26

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转自:思否 话说当下技术圈的朋友,一起聚个会聊个天,如果不会点大数据的知识,感觉都融入不了圈子,为了以后聚会时让你有聊有料,接下来就跟随我的讲述,一起与大数据混个脸熟吧,不过在“撩”大数据之前,还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥? 缘起:应用系统架构的从 0 到 1 揭秘:研发这些年我们都经历了啥? 大道至简。生活在技术圈里,大家静下来想想,无论一个应用系统多庞大、多复杂,无非也就是由一个漂亮的网站门面 + 一个丑陋的管理模块 + 一个闷头干活的定时任务三大板块组成。 我们负责的应用系统当然也不例外,起初设计的时候三大模块绑在一起(All in one),线上跑一个 Tomcat 轻松就搞定,可谓是像极了一个大泥球。 衍化至繁。由于网站模块、管理平台、定时任务三大模块绑定在一起,开发协作会比较麻烦,时不时会有代码合并冲突出现;线上应用升级时,也会导致其它模块暂时不能使用,例如如果修改了一个定时任务的配置,可能会导致网站、管理平台的服务暂时不能用。面对诸多的不便,就不得不对 All in one 的大泥球系统进行拆解。 随着产品需求的快速迭代,网站 WEB 功能逐渐增多,我们起初设计时雄心勃勃(All in one 的单体架构),以为直接按模块设计叠加实现就好了,谁成想系统越发显得臃肿(想想也是走弯路啦!)。所以不得不改变实现思路,让模块服务下沉,分布式思想若现——让原来网站 WEB 一个系统做的事,变成由子系统分担去完成。 应用架构的演变,服务模块化拆分,随之而来的就是业务日志、业务数据散落在各处。随着业务的推广,业务量逐日增多,沉淀的数据日益庞大,在业务层面、运维层面上的很多问题,逐渐开始暴露。 在业务层面上,面对监管机构的监管,整合提取散落在各地的海量数据稍显困难;海量数据散落,想做个统计分析报表也非常不易。在运维层面上,由于缺少统一的日志归档,想基于日志做快速分析也比较困难;如果想从散落在各模块的日志中,进行调用链路的分析也是相当费劲。 面对上述问题,此时一个硕大的红色问号出现在我们面前,到底该如何解决? 面对结构化的业务数据,不妨先考虑采用国内比较成熟的开源数据库中间件 Sharding-JDBC、MyCat 看是否能够解决业务问题;面对日志数据,可以考虑采用 ELK 等开源组件。如果以上方案或者能尝试的方式都无法帮我们解决,尝试搬出大数据吧。 那到底什么时候需要用大数据呢?大数据到底能帮我们解决什么问题呢?注意,前方高能预警,门外汉“撩”大数据的正确姿势即将开启。 邂逅:一起撬开大数据之门 槽点:门外汉“撩”大数据的正确姿势 与大数据的邂逅,源于两个头痛的问题。第一个问题是海量数据的存储,如何解决?第二个问题是海量数据的计算,如何解决? 面对这两个头痛的问题,不得不提及谷歌的“三驾马车”(分布式文件系统 GFS、MapReduce 和 BigTable),谷歌“三驾马车”的出现,奠定了大数据发展的基石,毫不夸张地说,没有谷歌的“三驾马车”就没有大数据,所以接下来很有必要逐一认识。 大家都知道,谷歌搜索引擎每天要抓取数以亿计的网页,那么抓取的海量数据该怎么存储? 谷歌痛则思变,重磅推出分布式文件系统 GFS。面对谷歌推出的分布式文件系统 GFS 架构,如 PPT 中示意,参与角色着实很简单,主要分为 GFS Master(主服务器)、GFS Chunkserver(块存储服务器)、GFS Client(客户端)。 不过对于首次接触这个的你,可能还是一脸懵 ,大家心莫慌,接下来容我抽象一下。 GFS Master 我们姑且认为是古代的皇上,统筹全局,运筹帷幄。主要负责掌控管理所有文件系统的元数据,包括文件和块的命名空间、从文件到块的映射、每个块所在的节点位置。说白了,就是要维护哪个文件存在哪些文件服务器上的元数据信息,并且定期通过心跳机制与每一个 GFS Chunkserver 通信,向其发送指令并收集其状态。 GFS Chunkserver 可以认为是宰相,因为宰相肚子里面能撑船,能够海纳百川。主要提供数据块的存储服务,以文件的形式存储于 Chunkserver 上。 GFS Client 可以认为是使者,对外提供一套类似传统文件系统的 API 接口,对内主要通过与皇帝通信来获取元数据,然后直接和宰相交互,来进行所有的数据操作。 为了让大家对 GFS 背后的读写流程有更多认识,献上两首歌谣。 到这里,大家应该对分布式文件系统 GFS 不再陌生,以后在饭桌上讨论该话题时,也能与朋友交涉两嗓子啦。 不过这还只是了解了海量数据怎么存储,那如何从海量数据存储中,快速计算出我们想要的结果呢? 面对海量数据的计算,谷歌再次创新,推出了 MapReduce 编程模型及实现。 MapReduce 主要是采取分而治之的思想,通俗地讲,主要是将一个大规模的问题,分成多个小规模的问题,把多个小规模问题解决,然后再合并小规模问题的结果,就能够解决大规模的问题。 也有人说 MapReduce 就像光头强的锯子和锤子,世界上的万事万物都可以先锯几下,然后再锤几下,就能轻松搞定,至于锯子怎么锯,锤子怎么锤,那就是个人的手艺了。 这么解释不免显得枯燥乏味,我们不妨换种方式,走进生活真实感受 MapReduce。 斗地主估计大家都玩过,每次开玩之前,都会统计一副牌的张数到底够不够,最快的步骤莫过于:分几份给大家一起数,最后大家把数累加,算总张数,接着就可以愉快地玩耍啦... ...这不就是分而治之的思想吗?!不得不说架构思想来源于人们的生活! 再举个不太贴切的例子来感受MapReduce 背后的运转流程,估计很多人掰过玉米,每当玉米成熟的季节,地主家就开始忙碌起来。 首先地主将一亩地的玉米分给处于空闲状态的长工来处理;专门负责掰玉米的长工领取任务,开始掰玉米操作(Map 操作),并把掰好的玉米放到在麻袋里(缓冲区),麻袋装不下时,会被装到木桶中(溢写),木桶被划分为蓝色的生玉米木桶、红色的熟玉米木桶(分区),地主通知二当家来“收”属于自己的那部分玉米,二当家收到地主的通知后,就到相应的长工那儿“拿回”属于自己的那部分玉米(Fetch 操作),二当家对收取的玉米进行处理(Reduce 操作),并把处理后的结果放入粮仓。 一个不太贴切的生活体验 + 一张画得不太对的丑图 = 苦涩难懂的技术,也不知道这样解释,你了解了多少?不过如果以后再谈大数据,知道 MapReduce 这个词的存在,那这次的分享就算成功(哈哈)。 MapReduce 解决了海量数据的计算问题,可谓是力作,但谷歌新的业务需求一直在不断出现。众所周知,谷歌要存储爬取的海量网页,由于网页会不断更新,所以要不断地针对同一个 URL 进行爬取,那么就需要能够存储一个 URL 不同时期的多个版本的网页内容。谷歌面临很多诸如此类的业务场景,面对此类头痛的需求,该怎么办? 谷歌重磅打造了一款类似以“URL + contents + time stamp”为 key,以“html 网页内容”为值的存储系统,于是就有了 BigTable 这个键值系统的存在(本文不展开详述)。 至此,两个头痛的问题就算解决了。面对海量数据存储难题,谷歌推出了分布式文件系统 GFS、结构化存储系统 BigTable;面对海量数据的计算难题,谷歌推出了 MapReduce。 不过静下来想想,GFS 也好、MapReduce 也罢,无非都是秉承了大道至简、一人掌权、其它人办事、人多力量大的设计理念。另外画龙画虎难画骨,建议闲暇之余也多些思考:为什么架构要这么设计?架构设计的目标到底是如何体现的? 基于谷歌的“三驾马车”,出现了一大堆开源的轮子,不得不说谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代。了解了谷歌的“三驾马车”的设计理念后,再去看这些开源的轮子,应该会比较好上手。 好了,门外汉“撩”大数据就聊到这儿吧,希望通过上文的分享能够了解几个关键词:大道至简、衍化至繁、谷歌三驾马车(GFS、MapReduce、BigTable)、痛则思变、开源轮子。 白头:番外篇 扯淡:不妨换一种态度 本文至此也即将接近尾声,最后是番外篇~ 首先,借用日本剑道学习心诀“守、破、离”,希望我们一起做一个精进的人。 最后,在有限的时间内要多学习,不要停下学习的脚步,在了解和使用已经有的成熟技术之时,更要多思考,开创适合自己工作场景的解决方案。 文章来源:宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第6期-宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛《揭秘:“撩”大数据的正确姿势》 分享者:宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛 原文首发于公号-野指针
茶什i 2020-01-10 15:19:51 0 浏览量 回答数 0

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以下是我列出的2020年Java开发者应该学习的技术: 1、DevOps (Docker and Jenkins) 过去的一年,越来越多的公司正在转型DevOps,DevOps非常庞大,需要学习很多工具和原理,但你不需要担心。有大神已经分享了DevOps路线图(https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap,可以按照这个路线图以自己的速度学习和掌握DevOps。 如果你是一个有经验的Java程序员,愿意学习环境管理、自动化和整体改进,你也可以成为DevOps工程师。 2、Java 9 - Java 15 相信现在很多Java开发人员主要使用的Java版本还是以Java 8为主,虽然Java 9 - Java 13已经推出了有一段时间。 但是作为Java程序员,我们可能因为某些原因没办法在线上环境真正的进行JDK的升级,但是花一些时间学习Java 9、Java 10、Java 11、Java 12和 Java 13的新特性还是有必要的。 另外,大家可以重点关注一些关键特性,如GC相关的特性、对编码风格有改变的特性等。还有就是Java的LTS版本(Java 8、Java 11)要重点学习。 还要提醒大家一点,在2020年,Oracle还会推出Java 14 和 Java 15!!!如果你在使用Java 7的话,马上就要被"套圈"了! 3、Spring Framework 5 2017年我们见证了Spring和Java生态系统的许多重大升级,Spring 5.0就是其中之一。Spring 5 的新反应式编程模型、HTTP/2 支持,以及 Spring 通过 Kotlin 对函数式编程的全面支持这些都值得我们好好了解一下。 4、Spring Security 5.0 Spring Security 5.0 提供了许多新功能,并支持 Spring Framework 5.0,总共有 400 多个增强功能和 bug 修复。在Spring Security 5.0.0之前,密码是明文保存,十分不安全。因为这一次发布的是大版本,所以我们决定使用更安全的密码存储方式。Spring Security 5.0.0的主要亮点在于它只需要最小化的JDK 8、反应式安全特性、OAuth 2.0(OIDC)和现代密码存储。 5、Spring Boot 2 Spring Boot 2.0 基于 Spring 5 Framework ,提供了 异步非阻塞 IO 的响应式 Stream 、非堵塞的函数式 Reactive Web 框架 Spring WebFlux等特性。很多使用过SpringBoot的人都知道,使用SpringBoot搭建Web应用真的是又快又好,相信Spring Boot 2会带来更多惊喜。 6、Hadoop、Spark 和 Kafka 另外在2020年Java程序员需要学习的是大数据相关的知识。特别是Apache Spark 和 Kafka两个框架。 如果你也想在2020年学习大数据,也一定绕不开Hadoop生态。 7、Elasticsearch 全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。维基百科、Stack Overflow、Github 都在使用它。 Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎,具有HTTP Web接口和无模式JSON文档。Elasticsearch是用Java开发的,并在Apache许可证下作为开源软件发布。 8、ServiceMesh 这两年很火,火的一塌糊涂。在2019年,但凡是程序员相关的大会,如果没有讲ServiceMest的专题,那都不好意思开。 所有人都在说 ServiceMesh; 几乎没人知道怎么落地 ServiceMesh; 但是大家都觉得其他人在大力做 ServiceMesh; 所以大家都宣称自己在做 ServiceMesh; 这个号称下一代微服务架构的概念,现在对于大多数人来说根本不知道是啥。只知道很多大厂宣称自己在做,很多大牛在布道。 9、Serverless 无服务器运算(英语:Serverless computing),又被称为功能即服务(Function-as-a-Service,缩写为 FaaS),是云计算的一种模型。以平台即服务(PaaS)为基础,无服务器运算提供一个微型的架构,终端客户不需要部署、配置或管理服务器服务,代码运行所需要的服务器服务皆由云平台来提供。这东西,听上去就很高大上。 2019年,和ServiceMesh一样,所有人都宣称自己在做。但是又很很多人不知道他到底是什么。 10、Kotlin 如果大家有关注Java 13的新特性的话,一定知道推出了字符串文本块的功能,这个功能其实是借鉴的Kotlin,除此之外,最近几年,Java有很多特性都在借鉴Kotlin,相比较于Java,Kotlin更加简洁,而且Kotlin编出来的代码也可以直接通过JVM运行。 Kotlin是一种在Java虚拟机上运行的静态类型编程语言,它也可以被编译成为JavaScript源代码。Kotlin的设计初衷就是用来生产高性能要求的程序的,所以运行起来和Java也是不相上下。Kotlin可以从 JetBrains InteilliJ Idea IDE这个开发工具以插件形式使用。 总结 以上,就是作者总结的建议Java程序员在2020年学习的一些技术,其中有一些是一定要学习的,还有一些是看大家的精力情况酌情考虑。
剑曼红尘 2020-04-07 20:42:52 0 浏览量 回答数 0

问题

最大限度利用 JavaScript 和 Ajax 性能:报错

简介 在 web 早期,优化 web 页面的性能通常意味着避免了使用不必要的 HTML 标记,将 JavaScript 代码量控制到最小,并尽量减小所有图片文件大小,否则上网冲浪者会...
kun坤 2020-06-05 22:56:50 0 浏览量 回答数 1

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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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