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目前大部分的业务都是通过web提供服务给到用户,如果你指的学完java web指的是学习了servlet,mybatic ,spring 等. 那么可以学习一下spring的源码, tomcat源码,了解一下spring核心框架的源码. 在这个基础之上,学习一下linux , netty. 微服务dubbo, rocketmq ,redis,zookeeper等分布式环境下离不开的中间件,知道怎么使用,核心模块的原理,大概的工作流程等, 有了这些之后开发后台会得心应手很多,如果再来看,如果你想走大数据方向,接触一下Hadoop,hbase,blink等框架,如果你想做搜索,那么了解一下es,如果你想上手AI,学习一下高数,线性代数,然后用weka实践一下.

墨少伶 2019-12-02 01:49:28 0 浏览量 回答数 0

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

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基础:比如计算机系统、算法、编译原理等等 Web开发: 主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及Mysql(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。J2EE:你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频 。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。开发框架:目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。 总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。  但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,  这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。  这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。

hiekay 2019-12-02 01:38:44 0 浏览量 回答数 0

新用户福利专场,云服务器ECS低至102元/年

新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

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基础:比如计算机系统、算法、编译原理等等 Web开发: 主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及Mysql(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。J2EE:你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的。关于Servlet/Jsp部分视频的选择,业界比较认可马士兵的视频 。最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。开发框架:目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。 总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。对于参加工作1年到2年的同学。这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。对于参加工作2年到3年的同学有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。  但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。第四部分:参加工作3年到4年的同学这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,  这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。而《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。第五部分:参加工作4年到5年的同学经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。  这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。

hiekay 2019-12-02 01:40:04 0 浏览量 回答数 0

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

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元芳啊 2019-12-01 21:54:35 1511 浏览量 回答数 1

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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

问题

荆门开诊断证明-scc

游客5k2abgdj3m2ti 2019-12-01 22:09:00 1 浏览量 回答数 0

问题

css的3D旋转问题,不知道哪里问题,应该每45度停一下,结果每90度停一下

杨冬芳 2019-12-01 19:56:18 1421 浏览量 回答数 0

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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沉默术士 2019-12-01 22:07:51 1453 浏览量 回答数 1

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问问小秘 2019-12-01 21:57:43 34170 浏览量 回答数 10

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问问小秘 2019-12-01 21:57:13 3431 浏览量 回答数 1

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现

剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0

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MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议。 MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来。 它具有以下主要的几项特性:1、使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦;2、消息传输不需要知道负载内容;3、使用 TCP/IP 提供网络连接;4、有三种消息发布的服务质量:QoS 0:“最多一次”,消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络。分发的消息可能丢失或重复。例如,这个等级可用于环境传感器数据,单次的数据丢失没关系,因为不久后还会有第二次发送。QoS 1:“至少一次”,确保消息可以到达,但消息可能会重复。QoS 2:“只有一次”,确保消息只到达一次。例如,这个等级可用在一个计费系统中,这里如果消息重复或丢失会导致不正确的收费。5、小型传输,开销很小(固定长度的头部是 2 字节),协议交换最小化,以降低网络流量;6、使用 Last Will 和 Testament 特性通知有关各方客户端异常中断的机制;在MQTT协议中,一个MQTT数据包由:固定头(Fixed header)、 可变头(Variable header)、 消息体(payload)三部分构成。MQTT的传输格式非常精小,最小的数据包只有2个bit,且无应用消息头。下图是MQTT为可靠传递消息的三种消息发布服务质量 发布/订阅模型允许MQTT客户端以一对一、一对多和多对一方式进行通讯。 下图是MQTT的发布/订阅消息模式 CoAP协议 CoAP是受限制的应用协议(Constrained Application Protocol)的代名词。由于目前物联网中的很多设备都是资源受限型的,所以只有少量的内存空间和有限的计算能力,传统的HTTP协议在物联网应用中就会显得过于庞大而不适用。因此,IETF的CoRE工作组提出了一种基于REST架构、传输层为UDP、网络层为6LowPAN(面向低功耗无线局域网的IPv6)的CoAP协议。 CoAP采用与HTTP协议相同的请求响应工作模式。CoAP协议共有4中不同的消息类型。CON——需要被确认的请求,如果CON请求被发送,那么对方必须做出响应。NON——不需要被确认的请求,如果NON请求被发送,那么对方不必做出回应。ACK——应答消息,接受到CON消息的响应。RST——复位消息,当接收者接受到的消息包含一个错误,接受者解析消息或者不再关心发送者发送的内容,那么复位消息将会被发送。 CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。 一个消息=固定长度的头部header + 可选个数的option + 负载payload。Payload的长度根据数据报长度来计算。 主要是一对一的协议 举个例子: 比如某个设备需要从服务器端查询当前温度信息。 请求消息(CON): GET /temperature , 请求内容会被包在CON消息里面响应消息 (ACK): 2.05 Content “22.5 C” ,响应内容会被放在ACK消息里面 CoAP与MQTT的区别 MQTT和CoAP都是行之有效的物联网协议,但两者还是有很大区别的,比如MQTT协议是基于TCP,而CoAP协议是基于UDP。从应用方向来分析,主要区别有以下几点: 1、MQTT协议不支持带有类型或者其它帮助Clients理解的标签信息,也就是说所有MQTT Clients必须要知道消息格式。而CoAP协议则相反,因为CoAP内置发现支持和内容协商,这样便能允许设备相互窥测以找到数据交换的方式。 2、MQTT是长连接而CoAP是无连接。MQTT Clients与Broker之间保持TCP长连接,这种情形在NAT环境中也不会产生问题。如果在NAT环境下使用CoAP的话,那就需要采取一些NAT穿透性手段。 3、MQTT是多个客户端通过中央代理进行消息传递的多对多协议。它主要通过让客户端发布消息、代理决定消息路由和复制来解耦消费者和生产者。MQTT就是相当于消息传递的实时通讯总线。CoAP基本上就是一个在Server和Client之间传递状态信息的单对单协议。 HTTP协议http的全称是HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议,这个协议的提出就是为了提供和接收HTML界面,通过这个协议在互联网上面传出web的界面信息。 HTTP协议的两个过程,Request和Response,两个都有各自的语言格式,我们看下是什么。请求报文格式:(注意这里有个换行) 响应报文格式:(注意这里有个换行) 方法method:       这个很重要,比如说GET和POST方法,这两个是很常用的,GET就是获取什么内容,而POST就是向服务器发送什么数据。当然还有其他的,比如HTTP 1.1中还有:DELETE、PUT、CONNECT、HEAD、OPTIONS、TRACE等一共8个方法(HTTP Method历史:HTTP 0.9 只有GET方法;HTTP 1.0 有GET、POST、HEAD三个方法)。请求URL:       这里填写的URL是不包含IP地址或者域名的,是主机本地文件对应的目录地址,所以我们一般看到的就是“/”。版本version:       格式是HTTP/.这样的格式,比如说HTTP/1.1.这个版本代表的就是我们使用的HTTP协议的版本,现在使用的一般是HTTP/1.1状态码status:       状态码是三个数字,代表的是请求过程中所发生的情况,比如说200代表的是成功,404代表的是找不到文件。原因短语reason-phrase:       是状态码的可读版本,状态码就是一个数字,如果你事先不知道这个数字什么意思,可以先查看一下原因短语。首部header:       注意这里的header我们不是叫做头,而是叫做首部。可能有零个首部也可能有多个首部,每个首部包含一个名字后面跟着一个冒号,然后是一个可选的空格,接着是一个值,然后换行。实体的主体部分entity-body:       实体的主体部分包含一个任意数据组成的数据块,并不是所有的报文都包含实体的主体部分,有时候只是一个空行加换行就结束了。 下面我们举个简单的例子: 请求报文:GET /index.html HTTP/1.1    Accept: text/*Host: www.myweb.com 响应报文:HTTP/1.1 200 OKContent-type: text/plainContent-length: 3  HTTP与CoAP的区别 CoAP是6LowPAN协议栈中的应用层协议,基于REST(表述性状态传递)架构风格,支持与REST进行交互。通常用户可以像使用HTTP协议一样用CoAP协议来访问物联网设备。而且CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。HTTP使用报文格式对于嵌入式设备来说需要传输数据太多,太重,不够灵活。 XMPP协议 XMPP(可扩展通讯和表示协议)是一种基于可扩展标记语言(XML)的协议, 它继承了在XML环境中灵活的发展性。可用于服务类实时通讯、表示和需求响应服务中的XML数据元流式传输。XMPP以Jabber协议为基础,而Jabber是即时通讯中常用的开放式协议。   基本网络结构 XMPP中定义了三个角色,客户端,服务器,网关。通信能够在这三者的任意两个之间双向发生。 服务器同时承担了客户端信息记录,连接管理和信息的路由功能。网关承担着与异构即时通信系统 的互联互通,异构系统可以包括SMS(短信),MSN,ICQ等。基本的网络形式是单客户端通过 TCP/IP连接到单服务器,然后在之上传输XML。 功能 传输的是与即时通讯相关的指令。在以前这些命令要么用2进制的形式发送(比如QQ),要么用纯文本指令加空格加参数加换行符的方式发送(比如MSN)。而XMPP传输的即时通讯指令的逻辑与以往相仿,只是协议的形式变成了XML格式的纯文本。举个例子看看所谓的XML(标准通用标记语言的子集)流是什么样子的?客户端:123456<?xmlversion='1.0'?>to='example_com'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>服务器:1234567<?xmlversion='1.0'?>from='example_com'id='someid'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>工作原理XMPP核心协议通信的基本模式就是先建立一个stream,然后协商一堆安全之类的东西, 中间通信过程就是客户端发送XML Stanza,一个接一个的。服务器根据客户端发送的信息 以及程序的逻辑,发送XML Stanza给客户端。但是这个过程并不是一问一答的,任何时候 都有可能从一方发信给另外一方。通信的最后阶段是关闭流,关闭TCP/IP连接。  网络通信过程中数据冗余率非常高,网络流量中70% 都消耗在 XMPP 协议层了。对于物联网来说,大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备,省电、省流量是所有底层服务的一个关键技术指标,XMPP协议看起来已经落后了。 SoAP协议 SoAP(简单对象访问协议)是交换数据的一种协议规范,是一种轻量的、简单的、 基于可扩展标记语言(XML)的协议,它被设计成在WEB上交换结构化的和固化的信息。  SOAP 可以和现存的许多因特网协议和格式结合使用,包括超文本传输协议(HTTP), 简单邮件传输协议(SMTP),多用途网际邮件扩充协议(MIME)。它还支持从消息系统到 远程过程调用(RPC)等大量的应用程序。SOAP使用基于XML的数据结构和超文本传输协议 (HTTP)的组合定义了一个标准的方法来使用Internet上各种不同操作环境中的分布式对象。 总结: 从当前物联网应用发展趋势来分析,MQTT协议具有一定的优势。因为目前国内外主要的云计算服务商,比如阿里云、AWS、百度云、Azure以及腾讯云都一概支持MQTT协议。还有一个原因就是MQTT协议比CoAP成熟的要早,所以MQTT具有一定的先发优势。但随着物联网的智能化和多变化的发展,后续物联网应用平台肯定会兼容更多的物联网应用层协议。 作者:HFK_Frank 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/acongge2010/article/details/79142380 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

auto_answer 2019-12-02 01:55:21 0 浏览量 回答数 0

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Nginx性能为什么如此吊

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

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网站技术职位之我见:报错

kun坤 2020-06-09 13:55:57 0 浏览量 回答数 1

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厉华:写一个开源容器引擎会是什么样的体验? 热:报错

kun坤 2020-06-10 10:01:12 3 浏览量 回答数 1

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2.1基于词频统计——词位置加权的搜索引擎 利用关键词在文档中出现的频率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想,其技术发展也最为成熟,是第一阶段搜索引擎的主要排序技术,应用非常广泛,至今仍是许多搜索引擎的核心排序技术。其基本原理是:关键词在文档中词频越高,出现的位置越重要,则被认为和检索词的相关性越好。 1)词频统计 文档的词频是指查询关键词在文档中出现的频率。查询关键词词频在文档中出现的频率越高,其相关度越大。但当关键词为常用词时,使其对相关性判断的意义非常小。TF/IDF很好的解决了这个问题。TF/IDF算法被认为是信息检索中最重要的发明。TF(Term Frequency):单文本词汇频率,用关键词的次数除以网页的总字数,其商称为“关键词的频率”。IDF(Inverse Document Frequency):逆文本频率指数,其原理是,一个关键词在N个网页中出现过,那么N越大,此关键词的权重越小,反之亦然。当关键词为常用词时,其权重极小,从而解决词频统计的缺陷。 2)词位置加权 在搜索引擎中,主要针对网页进行词位置加权。所以,页面版式信息的分析至关重要。通过对检索关键词在Web页面中不同位置和版式,给予不同的权值,从而根据权值来确定所搜索结果与检索关键词相关程度。可以考虑的版式信息有:是否是标题,是否为关键词,是否是正文,字体大小,是否加粗等等。同时,锚文本的信息也是非常重要的,它一般能精确的描述所指向的页面的内容。 2.2基于链接分析排序的第二代搜索引擎 链接分析排序的思想起源于文献引文索引机制,即论文被引用的次数越多或被越权威的论文引用,其论文就越有价值。链接分析排序的思路与其相似,网页被别的网页引用的次数越多或被越权威的网页引用,其价值就越大。被别的网页引用的次数越多,说明该网页越受欢迎,被越权威的网页引用,说明该网页质量越高。链接分析排序算法大体可以分为以下几类:基于随机漫游模型的,比如PageRank和Repution算法;基于概率模型的,如SALSA、PHITS;基于Hub和Authority相互加强模型的,如HITS及其变种;基于贝叶斯模型的,如贝叶斯算法及其简化版本。所有的算法在实际应用中都结合传统的内容分析技术进行了优化。本文主要介绍以下几种经典排序算法: 1)PageRank算法 PageRank算法由斯坦福大学博士研究生Sergey Brin和Lwraence Page等提出的。PageRank算法是Google搜索引擎的核心排序算法,是Google成为全球最成功的搜索引擎的重要因素之一,同时开启了链接分析研究的热潮。 PageRank算法的基本思想是:页面的重要程度用PageRank值来衡量,PageRank值主要体现在两个方面:引用该页面的页面个数和引用该页面的页面重要程度。一个页面P(A)被另一个页面P(B)引用,可看成P(B)推荐P(A),P(B)将其重要程度(PageRank值)平均的分配P(B)所引用的所有页面,所以越多页面引用P(A),则越多的页面分配PageRank值给P(A),PageRank值也就越高,P(A)越重要。另外,P(B)越重要,它所引用的页面能分配到的PageRank值就越多,P(A)的PageRank值也就越高,也就越重要。 其计算公式为: PR(A):页面A的PageRank值; d:阻尼系数,由于某些页面没有入链接或者出链接,无法计算PageRank值,为避免这个问题(即LinkSink问题),而提出的。阻尼系数常指定为0.85。 R(Pi):页面Pi的PageRank值; C(Pi):页面链出的链接数量; PageRank值的计算初始值相同,为了不忽视被重要网页链接的网页也是重要的这一重要因素,需要反复迭代运算,据张映海撰文的计算结果,需要进行10次以上的迭代后链接评价值趋于稳定,如此经过多次迭代,系统的PR值达到收敛。 PageRank是一个与查询无关的静态算法,因此所有网页的PageRank值均可以通过离线计算获得。这样,减少了用户检索时需要的排序时间,极大地降低了查询响应时间。但是PageRank存在两个缺陷:首先PageRank算法严重歧视新加入的网页,因为新的网页的出链接和入链接通常都很少,PageRank值非常低。另外PageRank算法仅仅依靠外部链接数量和重要度来进行排名,而忽略了页面的主题相关性,以至于一些主题不相关的网页(如广告页面)获得较大的PageRank值,从而影响了搜索结果的准确性。为此,各种主题相关算法纷纷涌现,其中以以下几种算法最为典型。 2)Topic-Sensitive PageRank算法 由于最初PageRank算法中是没有考虑主题相关因素的,斯坦福大学计算机科学系Taher Haveli-wala提出了一种主题敏感(Topic-Sensitive)的PageRank算法解决了“主题漂流”问题。该算法考虑到有些页面在某些领域被认为是重要的,但并不表示它在其它领域也是重要的。 网页A链接网页B,可以看作网页A对网页B的评分,如果网页A与网页B属于相同主题,则可认为A对B的评分更可靠。因为A与B可形象的看作是同行,同行对同行的了解往往比不是同行的要多,所以同行的评分往往比不是同行的评分可靠。遗憾的是TSPR并没有利用主题的相关性来提高链接得分的准确性。 3)HillTop算法 HillTop是Google的一个工程师Bharat在2001年获得的专利。HillTop是一种查询相关性链接分析算法,克服了的PageRank的查询无关性的缺点。HillTop算法认为具有相同主题的相关文档链接对于搜索者会有更大的价值。在Hilltop中仅考虑那些用于引导人们浏览资源的专家页面(Export Sources)。Hilltop在收到一个查询请求时,首先根据查询的主题计算出一列相关性最强的专家页面,然后根据指向目标页面的非从属专家页面的数量和相关性来对目标页面进行排序。 HillTop算法确定网页与搜索关键词的匹配程度的基本排序过程取代了过分依靠PageRank的值去寻找那些权威页面的方法,避免了许多想通过增加许多无效链接来提高网页PageRank值的作弊方法。HillTop算法通过不同等级的评分确保了评价结果对关键词的相关性,通过不同位置的评分确保了主题(行业)的相关性,通过可区分短语数防止了关键词的堆砌。 但是,专家页面的搜索和确定对算法起关键作用,专家页面的质量对算法的准确性起着决定性作用,也就忽略了大多数非专家页面的影响。专家页面在互联网中占的比例非常低(1.79%),无法代表互联网全部网页,所以HillTop存在一定的局限性。同时,不同于PageRank算法,HillTop算法的运算是在线运行的,对系统的响应时间产生极大的压力。 4)HITS HITS(Hyperlink Induced Topic Search)算法是Kleinberg在1998年提出的,是基于超链接分析排序算法中另一个最著名的算法之一。该算法按照超链接的方向,将网页分成两种类型的页面:Authority页面和Hub页面。Authority页面又称权威页面,是指与某个查询关键词和组合最相近的页面,Hub页面又称目录页,该页面的内容主要是大量指向Authority页面的链接,它的主要功能就是把这些Authority页面联合在一起。对于Authority页面P,当指向P的Hub页面越多,质量越高,P的Authority值就越大;而对于Hub页面H,当H指向的Authority的页面越多,Authority页面质量越高,H的Hub值就越大。对整个Web集合而言,Authority和Hub是相互依赖、相互促进,相互加强的关系。Authority和Hub之间相互优化的关系,即为HITS算法的基础。 HITS基本思想是:算法根据一个网页的入度(指向此网页的超链接)和出度(从此网页指向别的网页)来衡量网页的重要性。在限定范围之后根据网页的出度和入度建立一个矩阵,通过矩阵的迭代运算和定义收敛的阈值不断对两个向量Authority和Hub值进行更新直至收敛。 实验数据表明,HITS的排名准确性要比PageRank高,HITS算法的设计符合网络用户评价网络资源质量的普遍标准,因此能够为用户更好的利用网络信息检索工具访问互联网资源带来便利。 但却存在以下缺陷:首先,HITS算法只计算主特征向量,处理不好主题漂移问题;其次,进行窄主题查询时,可能产生主题泛化问题;第三,HITS算法可以说一种实验性质的尝试。它必须在网络信息检索系统进行面向内容的检索操作之后,基于内容检索的结果页面及其直接相连的页面之间的链接关系进行计算。尽管有人尝试通过算法改进和专门设立链接结构计算服务器(Connectivity Server)等操作,可以实现一定程度的在线实时计算,但其计算代价仍然是不可接受的。 2.3基于智能化排序的第三代搜索引擎 排序算法在搜索引擎中具有特别重要的地位,目前许多搜索引擎都在进一步研究新的排序方法,来提升用户的满意度。但目前第二代搜索引擎有着两个不足之处,在此背景下,基于智能化排序的第三代搜索引擎也就应运而生。 1)相关性问题 相关性是指检索词和页面的相关程度。由于语言复杂,仅仅通过链接分析及网页的表面特征来判断检索词与页面的相关性是片面的。例如:检索“稻瘟病”,有网页是介绍水稻病虫害信息的,但文中没有“稻瘟病”这个词,搜索引擎根本无法检索到。正是以上原因,造成大量的搜索引擎作弊现象无法解决。解决相关性的的方法应该是增加语意理解,分析检索关键词与网页的相关程度,相关性分析越精准,用户的搜索效果就会越好。同时,相关性低的网页可以剔除,有效地防止搜索引擎作弊现象。检索关键词和网页的相关性是在线运行的,会给系统相应时间很大的压力,可以采用分布式体系结构可以提高系统规模和性能。 2)搜索结果的单一化问题 在搜索引擎上,任何人搜索同一个词的结果都是一样。这并不能满足用户的需求。不同的用户对检索的结果要求是不一样的。例如:普通的农民检索“稻瘟病”,只是想得到稻瘟病的相关信息以及防治方法,但农业专家或科技工作者可能会想得到稻瘟病相关的论文。 解决搜索结果单一的方法是提供个性化服务,实现智能搜索。通过Web数据挖掘,建立用户模型(如用户背景、兴趣、行为、风格),提供个性化服务。

琴瑟 2019-12-02 01:17:25 0 浏览量 回答数 0

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dd防护专家 2019-12-01 21:40:16 3673 浏览量 回答数 2

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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up)。 另一方面,增加更多的服务器来完成系统扩展,称为水平扩展或者向外扩展(Horizontal Scale/Scaling Out)。尽管ES能够利用更强劲的硬件,但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展,通过向集群中添加更多的节点来分担负载,增加可靠性。ES天生就是分布式的,它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway,代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中,ES默认先把索引存储在内存中,然后当内存满的时候,再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候,它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory,它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入,以及索引的添加和合并等。 River,代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。  Mapping,映射的意思,非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量,那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段,则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES,哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据,以及数据是否被索引到等。 Search Moudle,搜索模块,支持搜索的一些常用操作 Index Moudle,索引模块,支持索引的一些常用操作 Disvcovery,主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况,进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式,即Zen,同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式,即EC2。 Scripting,即脚本语言。包括很多,这里不多赘述。如mvel、js、python等。    Transport,代表ES内部节点,代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API,通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins,代表第三方插件。 Java(Netty),是开发框架。 JMX,是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统,对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储,并且使用ES来进行检索,统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意:但是像其他的NOSQL数据存储一样,ES是不支持事务的,如果要事务机制,还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能,只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行,但是现在想加一个搜索的功能,就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统,提供了直接的HTTP接口,并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件,考虑到现有的工具可以写入和读取ES,可以不需要进行任何开发,配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位,它包含几个重要的属性: 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档,一个字段的取值可以是简单的,例如location字段的取值可以是字符串,还可以包含其他字段和取值,比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段,并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器,类似于表格是行的容器。在不同的类型中,最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中,每个文档,其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如,name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库,是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例,在服务器上启动ES之后,就拥有了一个节点,如果在另一个服务器上启动ES,这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程,在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后,它会利用多播(multicast)(或者单播,如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点,并与之建立连接。这个过程如下图所示: 节点主要有3种类型,第一种类型是client_node,主要是起到请求分发的作用,类似路由。第二种类型是master_node,是主的节点,所有的新增,删除,数据分片都是由主节点操作(elasticsearch底层是没有更新数据操作的,上层对外提供的更新实际上是删除了再新增),当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node,该类型的节点只能做搜索操作,具体会分配到哪个date_node,就是由client_node决定,而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。   为了解决这个问题,ES提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要,主要有两方面的原因:   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合回搜索请求,是完全由ES管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了。这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,ES允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。 复制之所以重要,主要有两方面的原因: (1)在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的。 (2)扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之,每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制数量,但是不能改变分片的数量。   默认情况下,ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上,也可以存放在多台主机上,这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node:即一个 Elasticsearch 的运行实例,使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster:包含一个或多个拥有相同集群名称的 node,其中包含一个master node。 ● index:类比关系型数据库里的DB,是一个逻辑命名空间。 ● alias:可以给 index 添加零个或多个alias,通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样,但是,alias给我们提供了一种切换index的能力,比如重建了index,取名● customer_online_v2,这时,有了alias,我要访问新 index,只需要把 alias 添加到新 index 即可,并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type:类比关系数据库里的Table。其中,一个index可以定义多个type,但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping:类比关系型数据库中的 schema 概念,mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义,也可以在 document 被索引时自动生成,如果有新的 field,Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document:类比关系数据库里的一行记录(record),document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象,包括零个或多个field。 ● field:类比关系数据库里的field,每个field 都有自己的字段类型。 ● shard:是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene,shard 是一个 Lucene 实例,被 Elasticsearch 自动管理。之前提到,index 是一个逻辑命名空间,shard 是具体的物理概念,建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard,写数据时,先写到primary shard,然后,同步到replica shard,查询时,primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份,也可以没有,replica shard的存在有两个作用,一是容灾,如果primary shard 挂了,数据也不会丢失,集群仍然能正常工作;二是提高性能,因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外,如上图右侧红框所示,shard数和replica数都可以设置,但是,shard 数只能在建立index 时设置,后期不能更改,但是,replica 数可以随时更改。但是,由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分,在使用Elasticsearch 的过程中,我们一般仅需要关注 index 即可,不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群,field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念,在使用 Elasticsearch 过程中,我们一般关注到逻辑概念就好,就像我们在使用MySQL 时,我们一般就关注DB Name、Table和schema即可,而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 (1)传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN,同时插入新的节点不必移动全部节点,所以用树型结构存储索引,能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上,再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读),传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 (2)ES 采用倒排索引 那么,倒排索引是个什么样子呢? 首先,来搞清楚几个概念,为此,举个例子: 假设有个user索引,它有四个字段:分别是name,gender,age,address。画出来的话,大概是下面这个样子,跟关系型数据库一样 Term(单词):一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词,这一个一个的就叫做Term Term Dictionary(单词字典):顾名思义,它里面维护的是Term,可以理解为Term的集合 Term Index(单词索引):为了更快的找到某个单词,我们为单词建立索引 Posting List(倒排列表):倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息,每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。(PS:实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单,还有一些其它的信息,比如:词频(Term出现的次数)、偏移量(offset)等,可以想象成是Python中的元组,或者Java中的对象) (PS:如果类比现代汉语词典的话,那么Term就相当于词语,Term Dictionary相当于汉语词典本身,Term Index相当于词典的目录索引) 我们知道,每个文档都有一个ID,如果插入的时候没有指定的话,Elasticsearch会自动生成一个,因此ID字段就不多说了 上面的例子,Elasticsearch建立的索引大致如下: name字段: age字段: gender字段: address字段: Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如,在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term,而[1,3]就是Posting List。Posting list就是一个数组,存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID,就能快速找到文档。可是,要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢? 当然是建索引了,为Terms建立索引,最好的就是B-Tree索引(MySQL就是B树索引最好的例子)。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中,索引和数据是分开,通过索引可以找到记录的地址,进而可以找到这条记录 在倒排索引中,通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置,进而找到Posting List,有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 (PS:可以这样理解,类比MyISAM的话,Term Index相当于索引文件,Term Dictionary相当于数据文件) (PS:其实,前面我们分了三步,我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步,就是找Term。因此,可以这样理解倒排索引:通过单词找到对应的倒排列表,根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录) 为了更进一步理解,用两张图来具现化这一过程: (至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧,以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询,这些大家有兴趣可以自己去了解)

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珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

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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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