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有什么办法能避免数据损失呢?

游客nlekadieflg4i 2020-01-06 11:43:39 38 浏览量 回答数 1

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PHP 从语言层面上讲几乎是一无是处,具体实现的质量也乏善可陈,但它胜在最要命的部署上:没有任何其他语言有像 PHP 一样适合大规模部署的方式。基本上装好 Apache/mod_php 之后,PHP 应用的部署就简化为了复制文件。  即便是考虑到性能原因等采用 nginx/FastCGI 等替代方式,额外的工作也只是在于最初配置。一旦配置完成,之后的部署都是文件复制。服务器重启后通常会自动启动 apache/nginx,fastcgi manager 负责启动 php-cgi 进程等,而 PHP 应用基于文件的调用方式并不需要操心更多的维护。  这对于如 Dreamhost 之类的虚拟主机平台来说至关重要:他们通常要一台服务器处理成千上万的低流量用户,而且这些用户没有 root 权限去运行其他进程。PHP 脚本的生命周期很短,没有常驻进程,每次调用之后就被终止,对于应用作者的要求更低,不用太多的考虑资源管理问题。  这和 Python 之流的部署有天壤之别:大部分 Python 的网络应用如 Django, Tornado 等都需要单独的常驻进程(Apache/mod_python 似乎是个杯具,而且早就不再更新了)。这些进程需要额外的维护工作以管理其启动、停止,也需要额外的监控进程处理意外退出后的重启。这需要用户对系统有更深入的了解。常驻进程需要占用系统内存,通常不可能在一台服务器上运行成百上千个应用,对于 Dreamhost 这样的服务提供商来说不适合用来处理诸如 WordPress 博客之类的简单应用。  常驻进程也要求作者对系统资源的管理、垃圾回收机制等有更深入的了解以避免内存泄露、资源占用过度等问题。现在 Python 网络应用部署最简单的应该是 App Engine,采用了类似 PHP 的生命周期(请求处理 30 秒限制,超时被终止,无法运行常驻进程),极大简化了管理难度,但是国内无法访问…  所以从流行程度上讲,Python 不会超过 PHP,因为数量庞大的服务提供商无法用 Python 支撑现有的用户规模。但是这个流行程度对于创业公司、专业人士来说没有什么意义。很多核心的网络应用不适合用 PHP 的短暂请求处理机制实现(比如准实时 push 提醒、网页即时聊天等),而更加适合由常驻进程来处理。这些才是 Python,Ruby 等语言实现发挥其能量的地方。  Python 的强大之处在于语言的简洁与优雅,以及它强大的表达能力。Hacker 们愿意使用 Python 来作为他们表达思维的方式。  在 Web 开发上面,Python部署成问题,但是对于商业网站而言,自己处理一台 VPS 不成问题。而 Python的通用性,能保证完成各种非常规的应用。  简单地说,如果你只是需要 Web1.0 的内容展示网站,考虑php。而 Web2.0,可以考虑 Python,以及RoR。来源:网络

51干警网 2019-12-02 01:10:48 0 浏览量 回答数 0

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PHP 从语言层面上讲几乎是一无是处,具体实现的质量也乏善可陈,但它胜在最要命的部署上:没有任何其他语言有像 PHP 一样适合大规模部署的方式。基本上装好 Apache/mod_php 之后,PHP 应用的部署就简化为了复制文件。  即便是考虑到性能原因等采用 nginx/FastCGI 等替代方式,额外的工作也只是在于最初配置。一旦配置完成,之后的部署都是文件复制。服务器重启后通常会自动启动 apache/nginx,fastcgi manager 负责启动 php-cgi 进程等,而 PHP 应用基于文件的调用方式并不需要操心更多的维护。  这对于如 Dreamhost 之类的虚拟主机平台来说至关重要:他们通常要一台服务器处理成千上万的低流量用户,而且这些用户没有 root 权限去运行其他进程。PHP 脚本的生命周期很短,没有常驻进程,每次调用之后就被终止,对于应用作者的要求更低,不用太多的考虑资源管理问题。  这和 Python 之流的部署有天壤之别:大部分 Python 的网络应用如 Django, Tornado 等都需要单独的常驻进程(Apache/mod_python 似乎是个杯具,而且早就不再更新了)。这些进程需要额外的维护工作以管理其启动、停止,也需要额外的监控进程处理意外退出后的重启。这需要用户对系统有更深入的了解。常驻进程需要占用系统内存,通常不可能在一台服务器上运行成百上千个应用,对于 Dreamhost 这样的服务提供商来说不适合用来处理诸如 WordPress 博客之类的简单应用。  常驻进程也要求作者对系统资源的管理、垃圾回收机制等有更深入的了解以避免内存泄露、资源占用过度等问题。现在 Python 网络应用部署最简单的应该是 App Engine,采用了类似 PHP 的生命周期(请求处理 30 秒限制,超时被终止,无法运行常驻进程),极大简化了管理难度,但是国内无法访问…  所以从流行程度上讲,Python 不会超过 PHP,因为数量庞大的服务提供商无法用 Python 支撑现有的用户规模。但是这个流行程度对于创业公司、专业人士来说没有什么意义。很多核心的网络应用不适合用 PHP 的短暂请求处理机制实现(比如准实时 push 提醒、网页即时聊天等),而更加适合由常驻进程来处理。这些才是 Python,Ruby 等语言实现发挥其能量的地方。  Python 的强大之处在于语言的简洁与优雅,以及它强大的表达能力。Hacker 们愿意使用 Python 来作为他们表达思维的方式。  在 Web 开发上面,Python部署成问题,但是对于商业网站而言,自己处理一台 VPS 不成问题。而 Python的通用性,能保证完成各种非常规的应用。  简单地说,如果你只是需要 Web1.0 的内容展示网站,考虑php。而 Web2.0,可以考虑 Python,以及RoR。来源:天涯

51干警网 2019-12-02 01:10:48 0 浏览量 回答数 0

新用户福利专场,云服务器ECS低至96.9元/年

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Docker计划将镜像迁移至Alpine Linux平台,简化容器运行环境

ghostcloud 2019-12-01 21:46:49 7248 浏览量 回答数 0

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数据损失对业务是致命的威胁

小熊软糖bear 2019-12-27 16:12:37 30 浏览量 回答数 0

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众所周知,Java是平台无关的语言,那么Java为什么要支持平台无关性,总结一下,有如下几点支持多变的网络环境。如今是一个互联网的时代,网络将各种各样的计算机和设备连接起来,比如网络连接了windows的PC机,UNIX工作站等等。为了保证程序能够不加任何修改运行于网络上的任何计算机,而不管计算机是什么种类,什么平台,这样就极大减轻了系统管理员的工作。尤其是程序是通过网络环境进行部署的。支持网络化嵌入式设备。目前工作场所中存在各种各样的嵌入式设备,比如打印机,扫描仪,传真机等。他们往往通过网络连接起来,甚至在家庭网络和汽车内部也存在这样那样的嵌入式设备 。Java的平台无关性可以简化这样的系统管理任务。无论是哪个网络的管理员,它只需关注程序本身即可。此外添加一台新设备,可以立即被其他设备访问到,也可以访问其他设备。这都是平台无关性带来的好处。减少开发者部署程序的成本和时间。对于开发者而言, Java平台无关的能力给予网络一个同构的运行环境,使得分布式系统可以围绕着“网络移动对象”开构建。比如对象序列化,RMI, Jini就是利用平台无关性。把面向对象编程从虚拟机带到了网络上。影响Java平台无关性的因素Java平台的部署。运行Java程序之前,必须要部署好Java平台。Java平台的版本。Sun公司提供了不同的API集合,有标准版,扩展版等等。此外API本身也面临着改动,一些API被认为是过期的,一些API甚至不向下兼容,因此我们需要选择合适的Java平台版本支持程序开发。本地方法。当编写一个平台独立的Java程序时候,最重要的原则是:不要直接或间接调用不属于Java API的本地方法。调用Java API以外的本地方法使得程序平台相关。一般而言,本地方法在三种情况适用:使用底层主机平台的特性,而Java API无法访问;为了访问老系统或者使用现有的库,但是这个系统或库不是Java编写的;为了加快程序性能,将时间敏感代码用本地方法实现。因此当必须使用本地方法,而且支持多种平台运行,必须将本地方法移植到所有需要的平台上。因此编写平台独立的Java程序做主要的目的就是完全禁止本地方法,通过Java API和主机交互。非标准运行时库。所谓平台无关性,一种解释是你调用的方法是否在任何地方都已经实现。本地方法顾名思义,就是只是在本地实现了,所以无法保证平台无关。而Java API在如windows, Solaris等操作系统上的实现上使用了本地方法访问主机,即保证了平台无关。对虚拟机的依赖。虚拟机可以由不同开发商开发,但是必须满足如下两条原则:不要依赖及时终结(finalization)保证程序的正确性,因为特定程序中对象可能在不同的时间被垃圾收集;不要依赖线程的优先级来保证程序的正确性。因为一些虚拟机可以实现优先级高线程优先运行,一些虚拟机不能保证这一点。对用户界面依赖,AWT库提供基本的用户界面,这些组件被映射成每个平台上的本地组件,而Swing库为用户提供更高级的组件,但并没有被映射为本地组件。实现平台无关的7大步骤选择程序运行的主机和设备集合(目标宿主机)在目标宿主机中选择Java平台版本。对于每个目标宿主机,选择程序将要运行的Java平台实现(目标运行时环境) 。编写程序,调用Java API标准运行库(不调用本地方法,或者专门开发商专门调用本地方法的库)编写程序,不依赖于垃圾收集器收集垃圾时间,不依赖线程的优先级努力设计用户界面,在所有的目标宿主机都能正常工作在所有目标运行时环境和所有目标宿主机进行测试 Java从四个方面支持了平台无关性最主要的是Java平台本身。Java平台扮演Java程序和所在的硬件与操作系统之间的缓冲角色。这样Java程序只需要与Java平台打交道,而不用管具体的操作系统。Java语言保证了基本数据类型的值域和行为都是由语言自己定义的。而C/C++中,基本数据类是由它的占位宽度决定的,占位宽度由所在平台决定的。不同平台编译同一个C++程序会出现不同的行为。通过保证基本数据类型在所有平台的一致性,Java语言为平台无关性提供强有力的支持。Java class文件。Java程序最终会被编译成二进制class文件。class文件可以在任何平台创建,也可以被任何平台的Java虚拟机装载运行。它的格式有着严格的定义,是平台无关的。可伸缩性。Sun通过改变API的方式得到三个基础API集合,表现为Java平台不同的伸缩性:J2EE,J2SE,J2ME。

缘灭山上 2019-12-02 01:39:36 0 浏览量 回答数 0

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写出优雅的java代码,不能不知道的8点建议

游客pklijor6gytpx 2020-05-27 15:38:20 691 浏览量 回答数 2

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

茶什i 2020-01-10 11:53:44 0 浏览量 回答数 0

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用位运算来解下八皇后问题 6月11日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 16:24:16 2 浏览量 回答数 1

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被纵养的懒猫 2020-04-07 11:41:45 5309 浏览量 回答数 5

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SSH面试题

琴瑟 2019-12-01 21:46:22 3489 浏览量 回答数 0

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配置你的 csh/tcsh 选择 csh/tcsh 和许多刚从 Linux 转到 BSD 的人不同,我并没有装完 BSD 就顺手安装 bash,因为之前除了打命令,我没有用到额外的功能,bash 也好,csh 也罢,在我眼里都是当做 shell 来用。但是渐渐地,我发现 csh 真的挺好用,它小巧、简单、开放,不需要额外依赖。可能有人要拿脚本能力来作对比,比如bash脚本支持函数,csh不支持等。对我来说,其实我从未像模像样地写过一个脚本,我的工作是 C++ 程序员。从我的角度来看,论脚本能力,其实bash、csh、zsh都比不上Python,论兼容性,bash、csh、zsh都比不上sh,论强大,bash、csh、zsh都比不上C/C++,甚至asm。再看易学程度,bash、csh、zsh可能还是要输给Python。综上,脚本能力忽略不计。:-x好了,说了这么多大不敬的话,我们开始切入正题。8-) 配置文件 全局配置文件 /etc/csh.cshrc个人配置文件 ~/.cshrc或~/.tcshrc为了方便,建议修改全局性的配置文件,这样每个账号都可以享受便利。按键绑定 通常,我们不设置按键绑定也能很好地工作,但是对于远程登录,可能需要一些额外的配置。比如,为了避免putty登录后,Home、End、Delete等变成~,你需要如下配置: bindkey '\e[1~' beginning-of-line # Home bindkey '\e[3~' delete-char # Delete bindkey '\e[4~' end-of-line # End bindkey "^W" backward-delete-word # Delete bindkey -k up history-search-backward # PageUp bindkey -k down history-search-forward # PageDown 提示符 设置一个漂亮使用的的提示符可以让工作变得更愉快高效。 以下是一个合理的配置方案: if ( $?prompt ) then #如果$prompt变量尚未设置,则做如下设置 if ( "$uid" == "0" ) then #判断用户的uid set prompt = "%U%n%u@%m [%l] %B%~%b # " #对于root,我们显示“#”号 else set prompt = "%U%n%u@%m [%l] %B%~%b % " #对于普通用户,显示“%”号。 endif endif Konsole中的效果如下: prompt2_img 一种彩色的配置方案如下: set cr = "%{\e[31m%}" #开始红色 set cg = "%{\e[32m%}" #开始绿色 set c0 = "%{\e[0m%}" #恢复为默认色彩 # Set some variables for interactive shells if ( $?prompt ) then if ( "$uid" == "0" ) then set prompt = "%B%U%n%u@%m.$cr%l$c0%b %c2 %B%#%b " else set prompt = "%B%U%n%u@%m.$cg%l$c0%b %c2 %B%%%b " endif endif Konsole中的效果如下: prompt3.png 颜色代码: 1 for brighter colors 4 for underlined text 5 for flashing text 30 for black foreground 31 for red foreground 32 for green foreground 33 for yellow (or brown) foreground 34 for blue foreground 35 for purple foreground 36 for cyan foreground 37 for white (or gray) foreground 40 for black background 41 for red background 42 for green background 43 for yellow (or brown) background 44 for blue background 45 for purple background 46 for cyan background 47 for white (or gray) background 查看更多参数,及其作用: man tcsh #查看man手册 /%/ #搜索到“%/”开始的地方 环境变量等 你在抱怨 FreeBSD下的 ls 没有显示颜色, grep 出来的东西没有高亮吗? 那么你需要如下的配置: 让 ls 鲜艳些 setenv LSCOLORS ExGxFxdxCxegedabagExExsetenv CLICOLOR yes 让 grep 匹配到的字符高亮 setenv GREP_OPTIONS --color=auto对于在KDE下使用fcitx的人,需要如下三行设置,其实就是fcitx安装完后所提示的内容,如果你够细心的话。setenv XMODIFIERS @im=fcitxsetenv QT_IM_MODULE ximsetenv GTK_IM_MODULE xim嗯, ls 有颜色了,但是等等,为何 tab 不能补全?你需要如下配置:set autolist若要在补全时也将历史记录(即命令history的输出)纳入参考范围,可以添加如下配置:set autoexpand而对与命令history本身,则提供了以下两项配置:set history = 100set savehist = 10第一项设置了历史记录暂存条数,默认为100;第二项设置了退出当前Shell时会将多少条最新的暂存条数写入~/.history,其取值显然不能大于set history。需要说明的是,在savehist的设置中,还可以使用类似set savehist = (10 merge)的写法;这里merge表示保存时合并历史记录中的相同命令,合并后的序列号、时间则与其中最新者相同。如果命令输错了,让csh/tcsh 为你纠正:set correct = cmd为了在命令行启动某个游戏,或者kde程序,例如dolphin、kcalc,你需要加两个路径到$path中去:/usr/games /usr/local/kde4/bin/ set path = (/sbin /bin /usr/sbin /usr/local/bin /usr/games /usr/local/sbin /usr/bin $HOME/bin /usr/local/kde4/bin/) 黑魔法防御术 重定向防御 重定向很强大,我们有时候会运行诸如“date » b.txt”,“ls -l > files.txt”等命令。然而如果一不小心,把“»”输成“>”会造成什么后果呢?为此,tcsh提供了noclobber这个选项:set noclobber有了它,悲剧就不会发生。如果“>”的目标文件已存在,tcsh会拒绝重定向。覆盖防御 是否遇到过“mv a b”,从而把有用的b文件覆盖掉了?为此,我们要让mv和cp的行为更谨慎:alias mv 'mv -i'alias cp 'cp -i'如果目标文件已存在,mv和cp会拒绝操作,除非使用参数“-f”。误删防御 rm这个命令自从诞生起,就一直是个危险的操作。我们可以让rm更温和:alias rm 'rm -i'这样rm之前,会要求再次确认。一切皆alias 前面,我们在黑魔法防御术中已经初步见识了alias。alias不仅可以避免危险操作,还可以简化命令,自创命令。除非极短,否则良好的alias命名,应当以某个统一的单词或字母开头,例如下面即将展示的reload/edit系列、update系列、show系列等。先展示最基本的alias,并逐条解释。alias .. 'cd ..' #两点即可回到上级目录alias - 'cd -' #一杠返回上次的目录alias q 'exit' #退出登录alias rm 'rm -i' #误删防御alias del 'rm -r' #删除整个目录alias mv 'mv -i' #覆盖防御alias cp 'cp -i' #覆盖防御alias ls 'ls -I' #root状态下,默认不显示隐藏文件(.*)。BSD的ls很特殊,root默认显示所有文件。alias la 'ls -a' #显示所有文件alias ll 'ls -h -l' #显示文件权限和大小(以合理的单位)alias lr 'ls -R' #递归显示目录alias dh 'df -h -a -T' #以合适的单位显示所有磁盘的剩余空间,以及文件系统类型(如ufs、devfs、procfs)。alias ds 'du -sh' #以合适的单位显示查看每个文件/文件夹的大小find/wc系列。快速查找当前目录下的所有c/cxx/python源码文件。结合wc可以统计行数。alias find-c 'find . -name ".h" -o -name ".c"'alias find-x 'find . -name ".h" -o -name ".hpp" -o -name ".cpp" -o -name ".cxx"'alias find-py 'find . -name ".py"'alias wc-c 'find . -name ".h" -o -name ".c" | xargs wc | sort -k 4'alias wc-x 'find . -name ".h" -o -name ".hpp" -o -name ".cpp" -o -name ".cxx" | xargs wc | sort -k 4'alias wc-py 'find . -name ".py" | xargs wc | sort -k 4'reload/edit系列。实现快速修改,载入配置文件。alias reload-rc.conf 'sh /etc/rc'alias reload-cshrc 'unalias * && source /etc/csh.cshrc'alias edit-xorg.conf 'vim /etc/xorg.conf'alias edit-csh.cshrc 'vim /etc/csh.cshrc'alias edit-make.conf 'vim /etc/make.conf'alias edit-kern.conf 'vim /etc/kernconf/thinkpad'alias edit-rc.conf 'vim /etc/rc.conf'alias edit-vimrc 'vim /usr/local/share/vim/vimrc'set系列。快速设置locale。 alias setlocale-zhcn 'setenv LC_ALL zh_CN.UTF-8 && setenv LANG zh_CN.UTF-8'alias setlocale-c 'setenv LC_ALL C'startx专用。保持命令行下为英文locale(避免date等命令出现乱码),而让x环境为中文,适合手动startx而不是kdm的人。 alias sx 'setenv LC_ALL zh_CN.UTF-8 && setenv LANG zh_CN.UTF-8 && startx && setenv LC_ALL C'make系列。快速编译kernel/world。 alias make-world 'cd /usr/src && make buildworld && cd -'alias make-kernel 'cd /usr/src && make kernel KERNCONF=thinkpad && cd -'alias make-installworld 'cd /usr/src && make installworld && make delete-old && cd -'show系列。查看状态或某些信息。 alias show-ifstat 'systat -ifstat' #查看网络接口的数据流量alias show-geom 'gstat' #查看I/O状态alias show-thermal 'sysctl dev.acpi_ibm.0.thermal' #查看ThinkPad笔记本的各部分温度alias show-cpufreq 'sysctl dev.cpu.0.freq' #查看当前cpu频率alias show-cpulevels 'sysctl dev.cpu.0.freq_levels' #查看可用的cpu频率alias show-battery 'sysctl hw.acpi.battery.life && sysctl hw.acpi.battery.time' #查看电力alias show-smartctl 'smartctl -a /dev/ad4' #需要安装smartmontools,查看磁盘smart参数alias show-alldep 'make all-depends-list' #需要在ports的安装目录下执行,显示所有依赖alias show-dep 'portmaster --show-work ./ | sort' #同上,且需要安装portmaster,只显示尚未安装的依赖alias show-ver 'pkg_version -v' #查看是否有软件可更新update系列。顾名思义,更新嘛。alias update-locatedb '/usr/libexec/locate.updatedb' #更新locate数据库alias update-kernsrc 'csup -L 2 /etc/supfiles/stable-supfile' #同步kernel treealias update-ports 'portsnap fetch update' #同步ports treealias update-apps 'portmaster -a --force-config' #需要安装portmaster,更新所有软件,提示配置选项杂项,均需要安装第三方软件才能用。 alias lt 'tree -N -C' #需要安装tree。树状显示目录,-N可以保证中文显示,-C使用彩色alias l3 'tree -N -C -L 3' #目录最多递归三级alias l4 'tree -N -C -L 4' #四级alias l5 'tree -N -C -L 5' #五级alias l6 'tree -N -C -L 6' #六级alias v 'vim' #不用说,我懒alias m 'mocp' #控制台下的cs架构播放器alias getdir 'wget -c -r -np -k' #递归下载目录alias ssh-home 'ssh raphael.vicp.cc -l root' #用root账号登录,结合key可以免输密码alias ftp-home 'ftp ftp://syh:syh@raphael.vicp.cc' #BSD自带的ftp,免输账号密码。主机已被电信和工信部和谐,勿再试alias lft-phome 'lftp raphael.vicp.cc -u syh,syh' #lftp的免输账号密码。alias scons 'scons -Q -j 4' #构建工具,默认4个线程进行alias valgrind-checkmem 'valgrind --tool=memcheck --leak-check=full' #检查内存泄漏

小旋风柴进 2019-12-02 02:35:10 0 浏览量 回答数 0

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动态规划的实际应用:图片压缩算法 6月15日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-17 02:16:53 12 浏览量 回答数 1

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全栈测试:平衡单元测试和端到端测试

技术小菜鸟 2019-12-01 21:30:35 3268 浏览量 回答数 1

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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