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怎样实现数据存储的管理维护

elinks 2019-12-01 21:14:17 9098 浏览量 回答数 0

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Accordion:HBase一种内存压缩算法

pandacats 2019-12-18 16:06:15 1 浏览量 回答数 0

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MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

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Java之JVM垃圾回收 内存结构以及垃圾回收算法前言:由于小组技术分享的需要,懂的不是很多所以我就找了这个我自己感兴趣的知识点给大家做个简单的介绍。由于是新人,算不了很懂,只是总结性的讲了些概念性的东西。给大家分享的同时,算是给自己做个笔记吧。作为Java语言的核心之一,JVM垃圾回收帮我们解决了让我们很头疼的垃圾回收问题。我们不需要像VC++一样,作为内存管理的统治者需要我们对我们分配的每一块内存进行回收,否则就会造成内存泄露问题。是不是只要有JVM存在我们就不会出现内存泄露问题,出现内存泄露问题我们又该怎么办,如果我们想提高我们程序的稳定性和其他性能我们能从什么地方下手!!!相信这些问题是我们程序过程中不可逾越的。了解JVM的内存分配及其相应的垃圾回收机制,不仅仅是可以了解底层的JVM运行机制,而且对于程序性能的优化和提升还是很有必要的。一、JVM内存分配区域结构图一从图一可以看出JVM中的内存分配包括PC Register(PC寄存器) JVM栈 堆(Heap) 方法区域(MethodArea)运行时常量池(RuntimeConstant Pool) 本地方法堆栈(NativeMethod Stacks),这几部分区域但是从程序员的角度来看我们只关注JVM Heap和JVM Stack,因为这两部分是直接关系程序运行期间的内存状态,所以我会主要介绍这两部分内存,其他的我只是给出了简单的一些概念性解释:PC Register(Program Counter 寄存器):主要作用是记录当前线程所执行的字节码的行号。方法区域(MethodArea):方法区域存放了所加载的类的信息(名称、修饰符等)、类中的静态变量、类中定义为final类型的常量、类中的Field信息、类中的方法信息,法区域也是全局共享的,它在虚拟机启动时在一定的条件下它也会被GC,当方法区域需要使用的内存超过其允许的大小时,会抛出OutOfMemory的错误信息。运行时常量池(RuntimeConstant Pool):存放的为类中的固定的常量信息、方法和Field的引用信息等,其空间从方法区域中分配。本地方法堆栈(NativeMethod Stacks):JVM采用本地方法堆栈来支持native方法的执行,此区域用于存储每个native方法调用的状态。JVM栈:主要存放一些基本类型的变量和对象的引用变量。JVM堆:用来存放由 new 创建的对象和数组Java 虚拟机的自动垃圾回收器来管理(注意数组也是对象,所以说数组也是存放在JVM堆中)。由于栈中存放的是主要存放一些基本类型的变量和对象的引用变量,所以当过了变量的作用区域或者是当程序运行结束后它所占用的内存会自动的释放掉,所以不用来关心,下面我们主要来说的是堆内存的分配以及回收的算法。二、JVM堆内存介绍工欲善其事,必先利其器。所以了解堆内存的内部结构是很必要的。在Jvm中堆空间划分为三个代:年轻代(Young Generation)、年老代(Old Generation)和永久代(Permanent Generation)。年轻带主要是动态的存储,年轻带主要储存新产生的对象,年老代储存年龄大些的对象,永久带主要是存储的是java的类信息,包括解析得到的方法、属性、字段等。永久带基本不参与垃圾回收。所以说我们说的垃圾回收主要是针对年轻代和年老代。图二年轻代又分成3个部分,一个eden区和两个相同的survior区。刚开始创建的对象都是放置在eden区的。分成这样3个部分,主要是为了生命周期短的对象尽量留在年轻带。当eden区申请不到空间的时候,进行minorGC,把存活的对象拷贝到survior。年老代主要存放生命周期比较长的对象,比如缓存对象。(经过IBM的一个研究机构研究数据表明,基本上80%-98%的对象都会在年轻代的Eden区死掉从而本回收掉,所以说真正进入到老年代的对象很少,这也是为什么MinorGC比MajorGC更加频繁的原因)具体JVM内存垃圾回收过程描述如下 :1、对象在Eden区完成内存分配2、当Eden区满了,再创建对象,会因为申请不到空间,触发minorGC,进行young(eden+1survivor)区的垃圾回收3、minorGC时,Eden不能被回收的对象被放入到空的survivor(Eden肯定会被清空),另一个survivor里不能被GC回收的对象也会被放入这个survivor,始终保证一个survivor是空的4、当做第3步的时候,如果发现survivor满了,则这些对象被copy到old区,或者survivor并没有满,但是有些对象已经足够Old,也被放入Old区 XX:MaxTenuringThreshold5、当Old区被放满的之后,进行fullGC补充: MinorGC:年轻代所进行的垃圾回收,非常频繁,一般回收速度也比较快。 MajorGC:老年代进行的垃圾回收,发生一次MajorGC至少伴随一次MinorGC,一般比MinorGC速度慢十倍以上。 FullGC:整个堆内存进行的垃圾回收,很多时候是MajorGC 以后就是堆内存结构已经大致的垃圾回收过程。三、对象分配原则1.对象优先分配在Eden区,如果Eden区没有足够的空间时,虚拟机执行一次Minor GC。2.大对象直接进入老年代(大对象是指需要大量连续内存空间的对象)。这样做的目的是避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝(新生代采用复制算法收集内存)。3.长期存活的对象进入老年代。虚拟机为每个对象定义了一个年龄计数器,如果对象经过了1次Minor GC那么对象会进入Survivor区,之后每经过一次Minor GC那么对象的年龄加1,知道达到阀值对象进入老年区。4.动态判断对象的年龄。如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代。5.空间分配担保。每次进行Minor GC时,JVM会计算Survivor区移至老年区的对象的平均大小,如果这个值大于老年区的剩余值大小则进行一次Full GC,如果小于检查HandlePromotionFailure设置,如果true则只进行Monitor GC,如果false则进行Full GC。四、垃圾收集器作为JVM中的核心之一垃圾收集器,主要完成的功能包括:(1)发现无用信息对象;(2)回收被无用对象占用的内存空间,使该空间可被程序再次使用。所以说我们在实现垃圾收集器的同时就要实现两个算法一个是发现无用的对象第二就是回收该对象的内存。收集器主要分为引用计数器和跟踪收集器两种,Sun JDK中采用跟踪收集器作为GC实现策略。发现无用对象只要的实现算法包括引用计数法和根搜索算法,引用计数法主要是JVM的早期实现方法,因为引用计数无法解决循环引用的问题,所以现在JVM实现的主要是根搜索算法,引用计数法:堆中的每个对象对应一个引用计数器。当每一次创建一个对象并赋给一个变量时,引用计数器置为1。当对象被赋给任意变量时,引用计数器每次加1当对象出了作用域后(该对象丢弃不再使用),引用计数器减1,一旦引用计数器为0,对象就不可用从而可以被回收。 根搜索算法:通过一系列的名为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。目前的收集器主要有三种:串行收集器:使用单线程处理所有垃圾回收工作,因为无需多线程交互,所以效率比较高并行收集器:对年轻代进行并行垃圾回收,因此可以减少垃圾回收时间。一般在多线程多处理器机器上使用并发收集器:可以保证大部分工作都并发进行(应用不停止),垃圾回收只暂停很少的时间,此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用五、垃圾收集器的回收算法Copying算法:算法:复制采用的方式为从根集合扫描出存活的对象,并将找到的存活对象复制到一块新的完全未使用的空间中。 过程: 此算法把内存空间划为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域。垃圾回收时,遍历当前使用区域,把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象,因此复制成本比较小,同时复制过去以后还能进行相应的内存整理,不过出现“碎片”问题。当然,此算法的缺点也是很明显的,就是需要两倍内存空间。Mark-Sweep算法: 算法:标记-清除采用的方式为从根集合开始扫描,对存活的对象进行标记,标记完毕后,再扫描整个空间中未标记的对象,并进行回收。 过程: 第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象,第二阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除。它停止所有工作,收集器从根开始访问每一个活跃的节点,标记它所访问的每一个节点。走过所有引用后,收集就完成了,然后就对堆进行清除(即对堆中的每一个对象进行检查),所有没有标记的对象都作为垃圾回收并返回空闲列表。Mark-Compact算法: 算法:标记阶段与“Mark-Sweep”算法相同,但在清除阶段有所不同。在回收不存活对象所占用的内存空间后,会将其他所有存活对象都往左端空闲的空间进行移动,并更新引用其对象指针。过程:此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段,第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象,第二阶段遍历整个堆,把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块,按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题,同时也避免了“复制”算法的空间问题。Sun JDK GC策略:新生代算法实现:Copying,Copying,Copying旧生代算发实现:Mark-Sweep-Compact,Mark –Compact,Mark –Sweep!!六、JvisuaVM 工具如果我们想优化自己的程序,那么我们就必须清楚的了解不同代码程序所消耗的性能多少,作为JDK的一部分,这个工具给我们提供了很大的帮助。这个工具可以在JDK的bin目录下找到,功能很强大,可以注意利用

auto_answer 2019-12-02 01:56:35 0 浏览量 回答数 0

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本入门教程采用ecs.g6.large实例规格,在CentOS 8.0系统上配置了Apache服务,结合ECS管理控制台展示如何快速使用云服务器ECS。 准备工作 创建账号,以及完善账号信息。 注册阿里云账号,并完成实名认证。具体操作,请参见阿里云账号注册流程。 本入门教程创建的是按量付费实例,您的账号的可用余额(含现金、代金券、优惠券等)不得少于100元人民币。充值方式请参见如何充值。 可选: 阿里云提供一个默认的专有网络VPC,如果您不想使用默认的,可以在目标地域创建一个专有网络和交换机。 具体操作,请参见搭建IPv4专有网络。 可选: 阿里云提供一个默认的安全组,如果您不想使用默认的,可以在目标地域创建一个安全组。 具体操作,请参见创建安全组。 步骤一:创建ECS实例 前往实例创建页。 在购买页面的前四个配置页面,完成实例启动配置。 本入门教程采用以下配置,未提及的配置保持默认选项。 配置页面 配置项 示例 说明 基础配置 付费模式 按量付费 按量付费模式操作相对灵活。详情请参见计费概述。 说明 如果您需要为网站域名备案,必须选择包年包月。 地域与可用区 地域:华东1(杭州) 可用区:随机分配 实例创建后,无法直接更改地域和可用区,请谨慎选择。 实例 规格族:通用型g6 规格:ecs.g6.large 可供选择的实例规格由您所选择的地域以及库存供应决定。 您可以前往ECS实例可购买地域,查看实例的可购情况。 镜像 类型:公共镜像 版本:CentOS 8.0 64位 实例启动后,系统盘将完整复制镜像的操作系统和应用数据。 网络和安全组 专有网络 [默认]vpc-bp1opxu1zkhn00g****** 带[默认]前缀的资源由ECS控制台自动创建。 分配公网IPv4地址 勾选 勾选后,自动分配一个公网IP(v4)地址。 带宽计费模式 按使用流量 按使用流量模式只需为所消耗的公网流量付费。详情请参见公网带宽计费方式。 峰值带宽 2 Mbps 无。 安全组 安全组:[默认]sg-bp1bhjjsoiyx44****** 安全组规则:勾选ICMP协议、SSH 22、RDP 3389、HTTP 80和HTTPS 443端口 带[默认]前缀的资源由ECS控制台自动创建。 系统配置 登录凭证 自定义密码 请记录该配置,连接ECS实例时,您需要输入root密码。 实例名称 EcsQuickStart 本文中的实例一律使用EcsQuickStart指代。 分组设置 标签 ECS:Documentation 有多台实例时,建议添加标签,方便管理。 单击下一步:确认订单,在该页面确认所选配置,或者单击编辑图标编辑-图标返回修改配置。 快速入门-Linux版 可选: 单击保存为启动模板,然后设置模板名称和描述。 快速入门-启动模板 说明 将当前实例所选配置保存为启动模板,方便您下次通过模板一键下单。 勾选《云服务器ECS服务条款》,然后单击创建实例。 单击创建成功提示框里的管理控制台,前往实例列表页面查看创建进度。 实例状态进入运行中后表示已成功创建。复制实例的公网IP地址,便于下文连接ECS实例时使用。快速入门-Linux版-创建成功 步骤二:添加安全组规则 如果创建ECS实例时,您没有在默认安全组中勾选添加安全组规则,或者ECS实例加入的是一个全新的安全组,请按以下步骤继续操作。 单击实例ID,进入实例详情页。 在左侧导航栏,单击本实例安全组,然后单击安全组ID,进入安全组详情页。 在安全组规则页面的右上角,单击快速创建规则。 按以下设置添加安全组规则,未提及的配置保持页面默认选项。 规则方向 授权策略 常用端口 授权类型 授权对象 入方向 允许 SSH 22 RDP 3389 HTTP 80 HTTPS 443 IPv4地址段访问 0.0.0.0/0 说明 常用端口处勾选的是ECS实例上运行的应用需开放的端口。例如步骤四:配置Apache服务时使用的SSH服务和Apache服务,未开启SSH 22端口和HTTP 80端口会导致实例无响应。 0.0.0.0/0表示允许全网段设备访问指定的端口。如果您知晓请求端的IP地址,建议设置为具体的IP范围。 快速入门-Linux版-添加安全组规则 单击确定。 步骤三:连接ECS实例 单击下一步骤中的cloud-shell-try-it按钮,等待初始化CloudShell客户端。 使用ssh命令连接实例。 试用 ssh root@<实例公网IP地址> 提示ECS实例此次授信登录需要存储密钥指纹时,输入yes。 输入ECS实例的root用户名密码,并回车。 输入密码阶段,password:处保持黑屏,无提示信息。提示以下信息则表示您已连接ECS实例。 Welcome to Alibaba Cloud Elastic Compute Service ! 步骤四:配置Apache服务 安装Apache服务。 试用 yum install -y httpd 启动Apache服务。 试用 systemctl start httpd 设置Apache服务开机自启动。 试用 systemctl enable httpd 查询Apache服务是否处于运行中状态。 试用 systemctl status httpd 返回active (running)则表示已开始运行Apache服务。 在当前浏览器页面,新开启一个网页,在地址栏输入实例的公网IP地址,并回车。 试用 http://<实例公网IP地址> 快速入门-Linux版-测试网站 步骤五:(可选)解析网站域名 直接通过实例公网IP地址访问Apache服务会降低服务端安全性。如果您已有域名或者想为Apache网站注册一个域名,请参见以下步骤。 注册域名。 详情请参见注册通用域名。 如果域名指向的网站托管在阿里云中国大陆境内节点服务器,您需要备案域名。 首次备案,请参见首次备案,其他情况请参见ICP备案流程概述。 解析域名,将域名指向实例公网IP。 域名解析是使用域名访问您的网站的必备环节。具体操作流程,请参见设置域名解析。 使用解析后的域名访问Apache服务,例如,https://ecs-quickstarts.info。 步骤六:(可选)释放ECS实例 如果您不再需要这台实例,可以将其释放。释放后,实例停止计费,数据不可恢复。 说明 本小节操作仅适用于按量付费实例,不支持手动释放包年包月实例。如果您需要提前释放包年包月实例,请参见退款规则及退款流程。 返回实例列表页面,找到实例EcsQuickStart。 在操作列中,单击更多 > 实例状态 > 释放设置。 选择立即释放,并单击下一步。 确认要释放的实例,并单击确定。 输入您收到的手机验证码,单击确认。 步骤七:查看费用账单 账单明细数据延迟一天更新,且不含万网和云通信数据。 在ECS管理控制台顶部工具栏处,选择费用 > 用户中心。 ECS快速入门-查看费用账单 在左侧导航栏,单击费用账单,然后单击页面中的账单明细页签。 在实例名称处,输入实例名称EcsQuickStart,并回车开始搜索。 后续步骤 了解云服务器ECS在售的实例规格族:实例规格族 了解更多创建ECS实例的方式:创建方式导航 了解镜像的相关概念:镜像概述 了解安全组的相关概念:安全组概述 了解专有网络VPC的相关概念:什么是专有网络 了解云服务器ECS的常见操作:常用操作导航 了解云服务器ECS提供的API:API概览

1934890530796658 2020-03-24 14:02:43 0 浏览量 回答数 0

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Web测试方法

技术小菜鸟 2019-12-01 21:41:32 7022 浏览量 回答数 1

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一 系统介绍 Android 是Google开发的基于Linux平台的、开源的、智能手机操作系统。Android包括操作系统、中间件和应用程序,由于源代码开放,Android可以被移植到不同的硬件平台上。 围绕在Google的Android系统中,形成了移植开发和上层应用程序开发两个不同的开发方面。手机厂商从事移植开发工作,上层的应用程序开发可以由任何单位和个人完成,开发的过程可以基于真实的硬件系统,还可以基于仿真器环境。 作为一个手机平台,Android在技术上的优势主要有以下几点: - 全开放智能手机平台 - 多硬件平台的支持 - 使用众多的标准化技术 - 核心技术完整,统一 - 完善的SDK和文档 - 完善的辅助开发工具 Android的开发者可以在完备的开发环境中进行开发,Android的官方网站也提供了丰富的文档、资料。这样有利于Android系统的开发和运行在一个良好的生态环境中。 https://developer.android.com/about安卓开发者官方网站 从宏观的角度来看,Android是一个开放的软件系统,它包含了众多的源代码。从下至上,Android系统分成4个层次: 第1层次:Linux操作系统及驱动; 第2层次:本地代码(C/C++)框架; 第3层次:Java框架; 第4层次:Java应用程序。 Android系统的架构如图所示: 由于Android系统需要支持Java代码的运行,这部分内容是Android的运行环境(Runtime),由虚拟机和Java基本类组成。 对于Android应用程序的开发,主要关注第3层次和第4层次之间的接口。 二 学习路线 基础学习——JavaSE: 基础学习扩展——JavaEE: 基础学习扩展——Linux基础: Android开发学习——基础理论:系统架构分析: Android系统从底向上一共分了4层,每一层都把底层实现封装,并暴露调用接口给上一层。 Linux内核(Linux Kernel) Android运行在linux kernel 2.6之上,但是把linux内受GNU协议约束的部分做了取代,这样在Android的程序可以用于商业目的。 Linux 内核是硬件和软件层之间的抽象层。 中间件 中间件包括两部分: 核心库和运行时(libraries & Android runtime) 核心库包括,SurfaceManager 显示系统管理库,负责把2D或3D内容显示到屏幕;Media Framework 媒体库,负责支持图像,支持多种视频和音频的录制和回放;SQlite 数据库,一个功能强大的轻量级嵌入式关系数据库;WebKit 浏览器引擎等。 Dalvik虚拟机: 区别于Java虚拟机的是,每一个Android 应用程序都在它自己的进程中运行,都有一个属于自己的Dalvik 虚拟机,这一点可以让系统在运行时可以达到优化,程序间的影响大大降低。Dalvik虚拟机并非运行Java字节码,而是运行自己的字节码。 应用程序框架(Application Framework) 丰富而又可扩展性的视图(Views),可以用来构建应用程序, 它包括列表(lists),网格(grids), 文本框(text boxes),按钮( buttons), 可嵌入的web 浏览器。内容提供者(Content Providers)使得应用程序可以访问另一个应用程序的数据(如联系人数据库), 或者共享它们自己的数据。资源管理器(Resource Manager)提供非代码资源的访问,如本地字符串,图形,和布局文件( layoutfiles )。通知管理器(Notification Manager) 使得应用程序可以在状态栏中显示自定义的提示信息。活动管理器( Activity Manager) 用来管理应用程序生命周期并提供常用的导航回退功能。 三 基础知识 掌握java部分之后,可以使用开发工具进入android世界 您可以使用 Kotlin、Java 和 C++ 语言编写 Android 应用。Android SDK 工具会将您的代码连同任何数据和资源文件编译成一个 APK(Android 软件包),即带有 .apk 后缀的归档文件。一个 APK 文件包含 Android 应用的所有内容,它也是 Android 设备用来安装应用的文件。 每个 Android 应用都处于各自的安全沙盒中,并受以下 Android 安全功能的保护: • Android 操作系统是一种多用户 Linux 系统,其中的每个应用都是一个不同的用户; • 默认情况下,系统会为每个应用分配一个唯一的 Linux 用户 ID(该 ID 仅由系统使用,应用并不知晓)。系统会为应用中的所有文件设置权限,使得只有分配给该应用的用户 ID 才能访问这些文件; • 每个进程都拥有自己的虚拟机 (VM),因此应用代码独立于其他应用而运行。 • 默认情况下,每个应用都在其自己的 Linux 进程内运行。Android 系统会在需要执行任何应用组件时启动该进程,然后当不再需要该进程或系统必须为其他应用恢复内存时,其便会关闭该进程。 Android 系统实现了最小权限原则。换言之,默认情况下,每个应用只能访问执行其工作所需的组件,而不能访问其他组件。这样便能创建非常安全的环境,在此环境中,应用无法访问其未获得权限的系统部分。不过,应用仍可通过一些途径与其他应用共享数据以及访问系统服务: • 可以安排两个应用共享同一 Linux 用户 ID,在此情况下,二者便能访问彼此的文件。为节省系统资源,也可安排拥有相同用户 ID 的应用在同一 Linux 进程中运行,并共享同一 VM。应用还必须使用相同的证书进行签名。 • 应用可以请求访问设备数据(如用户的联系人、短信消息、可装载存储装置(SD 卡)、相机、蓝牙等)的权限。用户必须明确授予这些权限。如需了解详细信息,请参阅使用系统权限。 本文档的其余部分将介绍以下概念: • 用于定义应用的核心框架组件 • 用来声明组件和应用必需设备功能的清单文件。 • 与应用代码分离并允许应用针对各种设备配置适当优化其行为的资源。 应用组件 应用组件是 Android 应用的基本构建块。每个组件都是一个入口点,系统或用户可通过该入口点进入您的应用。有些组件会依赖于其他组件。 共有四种不同的应用组件类型: • Activity • 服务 • 广播接收器 • 内容提供程序 每种类型都有不同的用途和生命周期,后者会定义如何创建和销毁组件。以下部分将介绍应用组件的四种类型。 Activity Activity 是与用户交互的入口点。它表示拥有界面的单个屏幕。例如,电子邮件应用可能有一个显示新电子邮件列表的 Activity、一个用于撰写电子邮件的 Activity 以及一个用于阅读电子邮件的 Activity。尽管这些 Activity 通过协作在电子邮件应用中形成一种紧密结合的用户体验,但每个 Activity 都独立于其他 Activity 而存在。因此,其他应用可以启动其中任何一个 Activity(如果电子邮件应用允许)。例如,相机应用可以启动电子邮件应用内用于撰写新电子邮件的 Activity,以便用户共享图片。Activity 有助于完成系统和应用程序之间的以下重要交互: • 追踪用户当前关心的内容(屏幕上显示的内容),以确保系统继续运行托管 Activity 的进程。 • 了解先前使用的进程包含用户可能返回的内容(已停止的 Activity),从而更优先保留这些进程。 • 帮助应用处理终止其进程的情况,以便用户可以返回已恢复其先前状态的 Activity。 • 提供一种途径,让应用实现彼此之间的用户流,并让系统协调这些用户流。(此处最经典的示例是共享。) 您需将 Activity 作为 Activity 类的子类来实现。如需了解有关 Activity 类的更多信息,请参阅 Activity 开发者指南。 服务 服务是一个通用入口点,用于因各种原因使应用在后台保持运行状态。它是一种在后台运行的组件,用于执行长时间运行的操作或为远程进程执行作业。服务不提供界面。例如,当用户使用其他应用时,服务可能会在后台播放音乐或通过网络获取数据,但这不会阻断用户与 Activity 的交互。诸如 Activity 等其他组件可以启动服务,使该服务运行或绑定到该服务,以便与其进行交互。事实上,有两种截然不同的语义服务可以告知系统如何管理应用:已启动服务会告知系统使其运行至工作完毕。此类工作可以是在后台同步一些数据,或者在用户离开应用后继续播放音乐。在后台同步数据或播放音乐也代表了两种不同类型的已启动服务,而这些服务可以修改系统处理它们的方式: • 音乐播放是用户可直接感知的服务,因此,应用会向用户发送通知,表明其希望成为前台,从而告诉系统此消息;在此情况下,系统明白它应尽全力维持该服务进程运行,因为进程消失会令用户感到不快。 • 通常,用户不会意识到常规后台服务正处于运行状态,因此系统可以更自由地管理其进程。如果系统需要使用 RAM 来处理用户更迫切关注的内容,则其可能允许终止服务(然后在稍后的某个时刻重启服务)。 绑定服务之所以能运行,原因是某些其他应用(或系统)已表示希望使用该服务。从根本上讲,这是为另一个进程提供 API 的服务。因此,系统会知晓这些进程之间存在依赖关系,所以如果进程 A 绑定到进程 B 中的服务,系统便知道自己需使进程 B(及其服务)为进程 A 保持运行状态。此外,如果进程 A 是用户关心的内容,系统随即也知道将进程 B 视为用户关心的内容。由于存在灵活性(无论好坏),服务已成为非常有用的构建块,并且可实现各种高级系统概念。动态壁纸、通知侦听器、屏幕保护程序、输入方法、无障碍功能服务以及众多其他核心系统功能均可构建为在其运行时由应用实现、系统绑定的服务。 您需将服务作为 Service 的子类来实现。如需了解有关 Service 类的更多信息,请参阅服务开发者指南。 注意:如果您的应用面向 Android 5.0(API 级别 21)或更高版本,请使用 JobScheduler 类来调度操作。JobScheduler 的优势在于,它能通过优化作业调度来降低功耗,以及使用 Doze API,从而达到省电目的。如需了解有关使用此类的更多信息,请参阅 JobScheduler 参考文档。 广播接收器 借助广播接收器组件,系统能够在常规用户流之外向应用传递事件,从而允许应用响应系统范围内的广播通知。由于广播接收器是另一个明确定义的应用入口,因此系统甚至可以向当前未运行的应用传递广播。例如,应用可通过调度提醒来发布通知,以告知用户即将发生的事件。而且,通过将该提醒传递给应用的广播接收器,应用在提醒响起之前即无需继续运行。 许多广播均由系统发起,例如,通知屏幕已关闭、电池电量不足或已拍摄照片的广播。应用也可发起广播,例如,通知其他应用某些数据已下载至设备,并且可供其使用。尽管广播接收器不会显示界面,但其可以创建状态栏通知,在发生广播事件时提醒用户。但广播接收器更常见的用途只是作为通向其他组件的通道,旨在执行极少量的工作。例如,它可能会根据带 JobScheduler 的事件调度 JobService 来执行某项工作 广播接收器作为 BroadcastReceiver 的子类实现,并且每条广播都作为 Intent 对象进行传递。如需了解详细信息,请参阅 BroadcastReceiver 类。 内容提供程序 内容提供程序管理一组共享的应用数据,您可以将这些数据存储在文件系统、SQLite 数据库、网络中或者您的应用可访问的任何其他持久化存储位置。其他应用可通过内容提供程序查询或修改数据(如果内容提供程序允许)。例如,Android 系统可提供管理用户联系人信息的内容提供程序。 因此,任何拥有适当权限的应用均可查询内容提供程序(如 ContactsContract.Data),以读取和写入特定人员的相关信息。我们很容易将内容提供程序看作数据库上的抽象,因为其内置的大量 API 和支持时常适用于这一情况。但从系统设计的角度看,二者的核心目的不同。对系统而言,内容提供程序是应用的入口点,用于发布由 URI 架构识别的已命名数据项。因此,应用可以决定如何将其包含的数据映射到 URI 命名空间,进而将这些 URI 分发给其他实体。反之,这些实体也可使用分发的 URI 来访问数据。在管理应用的过程中,系统可以执行以下特殊操作: • 分配 URI 无需应用保持运行状态,因此 URI 可在其所属的应用退出后继续保留。当系统必须从相应的 URI 检索应用数据时,系统只需确保所属应用仍处于运行状态。 • 这些 URI 还会提供重要的细粒度安全模型。例如,应用可将其所拥有图像的 URI 放到剪贴板上,但将其内容提供程序锁定,以便其他应用程序无法随意访问它。当第二个应用尝试访问剪贴板上的 URI 时,系统可允许该应用通过临时的 URI 授权来访问数据,这样便只能访问 URI 后面的数据,而非第二个应用中的其他任何内容。 内容提供程序也适用于读取和写入您的应用不共享的私有数据。 内容提供程序作为 ContentProvider 的子类实现,并且其必须实现一组标准 API,以便其他应用能够执行事务。如需了解详细信息,请参阅内容提供程序开发者指南。 Android 系统设计的独特之处在于,任何应用都可启动其他应用的组件。例如,当您想让用户使用设备相机拍摄照片时,另一个应用可能也可执行该操作,因而您的应用便可使用该应用,而非自行产生一个 Activity 来拍摄照片。您无需加入甚至链接到该相机应用的代码。只需启动拍摄照片的相机应用中的 Activity 即可。完成拍摄时,系统甚至会将照片返回您的应用,以便您使用。对用户而言,这就如同相机是您应用的一部分。 当系统启动某个组件时,它会启动该应用的进程(如果尚未运行),并实例化该组件所需的类。例如,如果您的应用启动相机应用中拍摄照片的 Activity,则该 Activity 会在属于相机应用的进程(而非您的应用进程)中运行。因此,与大多数其他系统上的应用不同,Android 应用并没有单个入口点(即没有 main() 函数)。 由于系统在单独的进程中运行每个应用,且其文件权限会限制对其他应用的访问,因此您的应用无法直接启动其他应用中的组件,但 Android 系统可以。如要启动其他应用中的组件,请向系统传递一条消息,说明启动特定组件的 Intent。系统随后便会为您启动该组件。 启动组件 在四种组件类型中,有三种(Activity、服务和广播接收器)均通过异步消息 Intent 进行启动。Intent 会在运行时对各个组件进行互相绑定。您可以将 Intent 视为从其他组件(无论该组件是属于您的应用还是其他应用)请求操作的信使。 您需使用 Intent 对象创建 Intent,该对象通过定义消息来启动特定组件(显式 Intent)或特定的组件类型(隐式 Intent)。 对于 Activity 和服务,Intent 会定义要执行的操作(例如,查看或发送某内容),并且可指定待操作数据的 URI,以及正在启动的组件可能需要了解的信息。例如,Intent 可能会传达对 Activity 的请求,以便显示图像或打开网页。在某些情况下,您可以通过启动 Activity 来接收结果,这样 Activity 还会返回 Intent 中的结果。例如,您可以发出一个 Intent,让用户选取某位联系人并将其返回给您。返回 Intent 包含指向所选联系人的 URI。 对于广播接收器,Intent 只会定义待广播的通知。例如,指示设备电池电量不足的广播只包含指示“电池电量不足”的已知操作字符串。 与 Activity、服务和广播接收器不同,内容提供程序并非由 Intent 启动。相反,它们会在成为 ContentResolver 的请求目标时启动。内容解析程序会通过内容提供程序处理所有直接事务,因此通过提供程序执行事务的组件便无需执行事务,而是改为在 ContentResolver 对象上调用方法。这会在内容提供程序与请求信息的组件之间留出一个抽象层(以确保安全)。 每种组件都有不同的启动方法: • 如要启动 Activity,您可以向 startActivity() 或 startActivityForResult() 传递 Intent(当您想让 Activity 返回结果时),或者为其安排新任务。 • 在 Android 5.0(API 级别 21)及更高版本中,您可以使用 JobScheduler 类来调度操作。对于早期 Android 版本,您可以通过向 startService() 传递 Intent 来启动服务(或对执行中的服务下达新指令)。您也可通过向将 bindService() 传递 Intent 来绑定到该服务。 • 您可以通过向 sendBroadcast()、sendOrderedBroadcast() 或 sendStickyBroadcast() 等方法传递 Intent 来发起广播。 • 您可以通过在 ContentResolver 上调用 query(),对内容提供程序执行查询。 如需了解有关 Intent 用法的详细信息,请参阅 Intent 和 Intent 过滤器文档。以下文档将为您详细介绍如何启动特定组件:Activity、服务、BroadcastReceiver 和内容提供程序。

问问小秘 2020-03-03 09:47:38 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】python技术1000问(2)

问问小秘 2019-12-01 22:03:02 3129 浏览量 回答数 1
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