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ECS故障处理百问合集

yq传送门 2019-12-01 19:35:27 15348 浏览量 回答数 11

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揭秘知名网站如何收集个人数据及应对措施

虎笑 2019-12-01 20:54:09 10230 浏览量 回答数 2

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《操作系统》课程设计报告课程设计题目:操作系统课程设计 设计时间:2016/1/10一、 课程设计目的与要求需要完成的内容:(1) 安装虚拟机:Vmware、Vmware palyer (free)(推荐)、Virtualbox(推荐)、VMLite、Xen、Virtuozzo、KVM(2) 安装和使用Linux(推荐SUSE)(注意包含内核源码和内核开发工具等)(3) Linux内核源代码配置和重编(4) 找到VFS和一个具体文件系统的源代码(ext3或ext4)(5) 读懂VFS和具体文件系统如何关联(如何体现virtual file switch)(6) 找到具体文件系统的read或write函数,使用printk(使用方法和printf一样)向后台打印文件读写信息。(read或write函数选一个即可)(7) 使用dmesg –c查看后台的输出。可以附加的功能(8) 复制ext3或ext4的源代码(注意与当前使用的文件系统有区别),修改Makefile文件,使用模块编译方式(9) 修改ext3或ext4的源代码,实现新的文件系统。(至少需要修改文件系统的名称,最好能对文件写操作向系统后台打印出信息。)(10) 动态加载和卸载新的文件系统。二、 课程设计内容(1) 安装虚拟机(2) 安装和使用Linux(3) Linux内核源代码配置和重编(4) 提取并动态加载和卸载新的文件系统三、 课程设计设备与环境设备信息:PC 虚拟机:VM11 四、 设计正文(包括分析与设计思路、各模块流程图、带注释的主要算法源码、内核编译过程以及动态模块加载过程等,如有改进或者拓展,请重点用一小节进行说明)(1) 安装虚拟机(2) 安装和使用Linux(推荐SUSE)(注意包含内核源码和内核开发工具等)安装OpenSUSE,并下载相近版本的内核源码 初始内核版本 下载的源代码包 (3) Linux内核源代码配置和重编利用vmtools(虚拟机提供的可以在宿主机和虚拟机之间自由复制文件的工具)将内核源码包复制进虚拟机,解压到/home/a123/linux-3.12.51 *因为分配的磁盘空间比较小,所以没有按照惯例把内核源码放在/usr/src目录下(如果放在这里,会出现空间不足的情况)附:磁盘分配情况/swap(交换分区) 2.4G/(根目录) 11G/home(用户目录) 13G 解压好的内核源码文件在编译前需要稍作修改(6),并且缺乏一个config文件告诉编译器编译哪些功能。Config文件可以用make menuconfig命令生成,但是需要自己选择相应的功能,太过复杂,这里有一个简便的方法因为下载的内核源码是相近的版本,所以可以使用现有版本的config文件,该文件在/boot目录下使用cp /boot/config-3.11.6-4-desktop .config命令将此文件复制过来 注意:应当在内核所在的文件目录下使用此命令复制成功 执行 make menuconfig命令,进入选择界面,直接保存退出即可虽然新版本的Linux可以直接执行make一步完成所有的编译工作,但此次课程设计仍然采用以前的编译的方式 执行 make bzImage命令——编译压缩的内核编译完成 执行 make modules命令——编译模块 执行 make modules_install命令——安装模块 注: 在make menuconfig时我在General setup中把版本号改过 执行 make install命令——安装新内核 Reboot重启 说明内核修改安装完毕,成功(4) 找到VFS和一个具体文件系统的源代码(ext3或ext4)VFS:虚拟文件系统,顾名思义。它为应用程序员提供一层抽象,屏蔽底层各种文件系统的差异。Linux的文件系统采用面向对象的方式设计,这使得Linux的文件系统非常容易扩展,我们可以非常容易将一个新的文件系统添加到Linux中。在此主要对象之一super_block位于中 代码量巨大,此为部分代码Ext4在fs文件夹下的ext4文件夹内 此处打开file.c用vim打开file.c部分代码如下 (5) 读懂VFS和具体文件系统如何关联(如何体现virtual file switch)在(4)中已经提到,VFS是C语言写的一个面向对象的设计,比如我们要调用alloc_inode方法:sb->s_op->alloc_inode(sb)。这里与面向对象语言的差别是,面向对象语言里实例方法可以访问到this,这样就可以访问到自身的所有成员,但是在C里却做不到,所以需要将自身作为参数传入到函数中、图一表示了对文件写操作的调用过程 (6) 找到具体文件系统的read或write函数,使用printk(使用方法和printf一样)向后台打印文件读写信息。(read或write函数选一个即可)因为Linux系统对文件的操作是通过函数调用来实现的,所以在此我修改的是vfs这一层,找到fs,目录下的read_write.c并打开找到do_sync_read函数,在其返回前加入printk语句 (7) 使用dmesg –c查看后台的输出。 (8) 复制ext3或ext4的源代码(注意与当前使用的文件系统有区别),修改Makefile文件,使用模块编译方式 (9) 修改ext3或ext4的源代码,实现新的文件系统。(至少需要修改文件系统的名称,最好能对文件写操作向系统后台打印出信息。) 使其在加载和卸载的时候能够printk到buffer缓冲中(10) 动态加载和卸载新的文件系统。使用insmod语句加载使用lsmod语句加载 加载成功接下来使用dmesg 查看缓冲区内容 成功接下来使用rmmod语句卸载模块 成功五、 课程设计结果及分析课程设计结果:成功分析:Linux文件系统使用了面向对象的设计方法,保证了其对用户的透明,VFS层实现了系统与文件系统的无关性,增加了系统对不同文件系统的兼容性。六、 总结与进一步改进设想总结:1.编译内核的时候,可以使用make XXX –j8这样可以开启多线程编译(我的虚拟机分配的是8核心),加快编译速度2.printk语句我写的是printk(”””DoingRead”);本意是利用printk的优先级,将其输出到用户态的控制台,结果语法错误,并没有输出到控制台改进设想:修改的文件前加上语句,实现对控制台的输出 define KERN_EMERG 0(因为缺少这个宏,导致系统并没有理解我的0是什么意思) 七、 答辩(或汇报)记录(包括问题和答案,每个人不少于3个) 显示内核版本 使用dmesg –c命令 加载新模块 八、 参考文献 鸟哥的Linux私房菜 百度百科:printk概述http://baike.baidu.com/link?url=Kv5e2xb9thGENkIvSQmjpkYb8kbKoNvEhmt2oICTmDAn0wj2YADVf8dsrzBtz2fRt0uwa_3joQ-o40wKwwL68a Linux虚拟文件系统(VFS)http://www.cnblogs.com/yuyijq/archive/2013/02/24/2923855.html LinuxEXT4文件系统分析http://wenku.baidu.com/link?url=Wi-vyrROUIJqRk4eSsuwOwRe0Sf-ydXamWNR0H2HCrN9CPHJg80lXpu0Gi_ZGT-X5yKnknl86ooHdckHhJxybmyBR2szWsPDOV0IPJ6fJXO

杨冬芳 2019-12-02 03:10:35 0 浏览量 回答数 0

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CRM大数据你有效利用了吗?

赛思salesnow 2019-12-01 21:19:51 1510 浏览量 回答数 0

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云语科技 2019-12-01 21:47:46 2277 浏览量 回答数 0

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小咖秀 2019-12-01 21:23:12 9574 浏览量 回答数 2

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kun坤 2020-06-14 11:17:55 0 浏览量 回答数 1

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【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 39155 浏览量 回答数 15

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剖析短视频分发过程中的用户体验优化技术点

樰篱 2019-12-01 21:50:09 2644 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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云效使用指南:持续交付:流水线:流水线的运行

行者武松 2019-12-01 22:00:01 1369 浏览量 回答数 0

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云服务器 ECS YUM 在线安装软件方法和常见问题处理

boxti 2019-12-01 22:02:32 2644 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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ECS磁盘 我想在ECS 跨服务器进行数据拷贝,有没有知道实现方法的? Linux系统服务器重启或初始化系统之后,再登录服务器执行df -h查看磁盘挂载,发现数据不见了。这是为什么?能不能找回来? 重启服务器后发现/alidata目录所有数据丢失。怎么才能找回来呢? ECS Linux扩容格式化磁盘提示magic number in super-block while trying to open /dev/xvdb1 ? Linux 实例初始化系统盘后,怎样才能重新挂载数据盘? 如何在ECS 利用快照创建磁盘实现无损扩容数据盘? ECS云服务器磁盘FAQ云服务器磁盘I/O速度是多少? Linux 购买了数据盘,但是系统中看不到怎么办? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,系统盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,划分了多个分区的磁盘,做快照时是针对该分区的,还是针对磁盘的? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,磁盘二次分区有哪些注意事项? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘进行二次分区后,此时回滚快照后,数据盘是几个分区? 什么是可用区? 怎么根据服务器应用需求选择可用区? 按量付费云盘和云盘有什么区别? 按量付费云盘和普通云盘的性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 可以使用用户快照创建按量付费云盘吗? 什么是挂载点? 一块按量付费云盘可以挂载到多个 ECS 实例上吗? 一台 ECS 实例能同时挂载多少块按量付费云盘吗? 按量付费云盘能够挂载到包年包月和按量付费 ECS 实例上吗? 为什么挂载按量付费云盘时找不到我想挂载的 ECS 实例? 购买按量付费云盘后,挂载到目标 ECS 实例的挂载点是否还需要执行磁盘挂载操作? 我已经操作过续费变配,在续费变配期内是否还能将普通云盘转为按量付费云盘? ECS快照 为什么我的按量付费云盘没有自动快照了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 卸载按量付费云盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我能够卸载系统盘吗? 什么是独立云磁盘? 什么是可用区? 独立云磁盘跟现在的磁盘有什么区别? 服务器应用与可用区选择的选择关系是怎么样的? 独立云磁盘怎么收费? 独立云磁盘能够挂载到包年包月实例上吗? 独立云磁盘和普通云磁盘的磁盘性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 我的包年包月实例上不需要的磁盘能不能卸载? 为什么我的独立云磁盘和我的实例一起释放了? 为什么独立云磁盘挂载时找不到我想挂载的实例? 为什么我在本实例列表中选择独立云磁盘挂载时找不到我想要挂载的磁盘? 我删除磁盘的时候,快照会被保留吗? 为什么我的独立云磁盘没有自动快照了? 为什么我不能购买独立云磁盘? 一台实例能挂载多少块独立云磁盘? 卸载独立云磁盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我的系统盘能够卸载吗? 什么是设备名? 为什么我在控制台上找不到重置磁盘,更换操作系统,回滚快照的操作了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 为什么我的数据盘不能选择临时磁盘 独立云磁盘服务器的应用场景有哪些? 可以使用用户快照创建独立云磁盘吗? 独立云磁盘购买后挂载到目标实例的挂载点后,是否还需要执行磁盘挂载操作? 本地SSD盘“本地”是指? 本地SSD盘适合的用户场景有哪些? SSD盘相对之前的普通云盘性能提升多少,是否可以提供具体参数? 本地SSD盘是否支持在原ECS上进行添加或者将原云磁盘更换成本地SSD盘? 本地SSD盘购买后是否支持升级? SSD 云盘具备怎样的 I/O 性能? SSD云盘的数据可靠性是怎样的? SSD 云盘适合的应用场景有哪些? SSD 云盘相对普通云盘性能提升多少?是否可以提供具体参数? I/O 优化是什么概念?能将存量的 ECS 实例升级为 I/O 优化的实例吗? 是否支持将原普通云盘更换成 SSD 云盘? 如何购买 SSD 云盘,I/O 优化的实例及 SSD 云盘的价格是多少? 为什么 I/O 优化的实例有时启动比较耗时? 有些自定义镜像不支持创建 I/O 优化的实例,我该如何操作? 购买SSD云盘后是否支持升级? 使用了 I/O 优化实例和 SSD 云盘之后,Linux 系统在分区挂载的时候报错。 为什么我用 fio 测试性能时,会导致实例宕机? 云盘参数和性能测试工具及方法有推荐的吗? 我想扩容系统盘,求详细步骤! 所有块存储都支持系统盘扩容吗?有地域限制吗? 包年包月和按量付费的ECS实例都支持系统盘扩容吗? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费?系统盘扩容是否需要停机操作? 系统盘扩容上线后,系统盘的容量范围多少? 哪些镜像支持系统盘扩容? 云服务器续费变配后,不支持更换系统盘时指定系统盘容量? 系统盘扩容之后是否支持再缩容? 扩容系统盘应注意的问题? 回滚磁盘报错,进行快照回滚的时候,出现如下错误提示: 执行回滚磁盘需要停止实例,并确保当前磁盘没有创建中的快照和没有更换过操作系统。 这是什么原因? 普通云盘和SSD云盘添加挂载信息时有哪些要注意的事项? 申请公测资格 什么是共享块存储? 共享块存储适用于哪些行业和业务场景? 为什么需要共享块存储? 如何正确使用共享块存储? 我能跨地域挂载共享块存储吗? 共享块存储产品规格有哪些? 我想知道阿里云产品的售卖模式和公测范围! 公测购买入口是哪,求链接! 有没有谁分享下共享块存储性能测试命令? 数据盘挂载问题导致数据无法访问,我要怎么排查问题? 我要怎样才能在Linux和Windows主机之间挂载ntfs格式云盘? 为什么ECS实例里文件系统和快照空间大小不一致?在ECS实例内删除文件后再打快照,发现快照容量并没有变小。 ECS实例如何优化快照使用成本? 在ECS实例里什么是快照商业化? 在ECS实例里,快照商业化后过渡优惠期是什么时候? 在ECS实例里,快照商业化的用户范围包括有哪些? 在ECS实例里,如果我已经开通了 OSS,快照会自动存到我的 OSS Bucket 吗?是否需要重新再创建一个 Bucket 来存储快照? 已经购买了 OSS 预付费存储包,同时在使用快照和 OSS 服务,那么存储包会优先抵扣哪个产品? 快照商业化之后,我希望继续使用,需要购买哪个产品,云盘还是对象存储OSS资源包? 快照商业化的收费模式是怎样的? 快照费用的计算方法是怎样的? 快照收费后,不停止自动快照是否就开始收取费用? 快照要收费了,之前的快照要被删除吗? 如果不想付费,之前的快照能继续使用吗? 快照收费后,之前创建的手动快照和自动快照都会收费吗? 快照收费前停止快照策略,需手动删除历史快照吗?正式收费后会直接删除我的历史快照吗? 快照收费以后,账户欠费对快照有什么影响? 如果账号欠费,有关联关系(创建过磁盘或者镜像)的快照,在欠费15天之后是否会被删除? 快照服务和块存储服务的关系,在收费方面的关系是什么? 快照容量是如何计算的,是等于磁盘大小吗? ECS实例内删除文件会减少空间占用吗? 为什么快照容量大于文件系统内看到的数据量? 参考快照增量说明,如中间快照被删除,后面的快照能否使用? 如何开通快照服务? 快照和镜像的关系? 如何在保留关联实例和磁盘的情况下,删除快照跟镜像,快照、实例、镜像之间的关系? 快照和块存储、OSS对象存储是什么关系? 一块云盘能否设置多个快照策略? 快照 2.0 服务包括哪些内容? 快照有什么用途? 快照 2.0 服务支持的云盘类型? 快照数量有什么限制? 快照保留时长怎样? 打快照对块存储 I/O 性能有多少影响? 快照怎么收费? 老的自动快照策略什么时候不可用? 老的快照策略产生的快照什么时候删除? 自动快照功能细节有哪些? 用户的自定义快照和自动快照有冲突吗? 我能保留其中想要的自动快照而让系统不删除吗? 如果一个自动快照被引用(用户创建自定义镜像或者磁盘),会导致自动快照策略执行失败吗? 我如果什么都没有设置,自动快照会启动吗? 自动快照能够删除吗? 自动快照具体在什么时间创建能看到吗? 我如何区分哪些快照是自动快照和用户快照? 更换系统盘、云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,自动快照会不会释放? 未随磁盘释放和更换系统盘释放的自动快照会一直保留吗? 云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,手工快照会不会释放? 我能单独制定某几块磁盘执行或取消自动快照吗? 云服务器 ECS 有没有自动备份? 磁盘无快照是否能够回滚或数据恢复? 快照回滚能否单独回滚某个分区或部分数据? 系统盘快照回滚是否会影响数据盘? 更换系统后,快照能否回滚? 在回滚快照前,有哪些注意事项? 怎样使ECS回滚快照后同步数据? 如何通过API配置定时自定义快照? 超出预付费存储包的流量,会怎么收费? ECS镜像 Aliyun Linux 17.01 特性有哪些,有说明文档吗? 云市场镜像有哪些功能? 镜像能带来哪些便利? 目前镜像支持哪些服务器环境和应用场景? 镜像是否安全? 选择了镜像后能更换吗? 镜像安装使用过程中出问题了怎么办? Docker私有镜像库是什么? 自定义镜像如何查看数据盘? 自定义镜像,如何卸载和删除 disk table 里的数据? 如何确认已经卸载数据盘,并可以新建自定义镜像? ECS 实例释放后,自定义镜像是否还存在? ECS 实例释放后,快照是否还存在? 用于创建自定义镜像的云服务器 ECS 实例到期或释放数据后,创建的自定义镜像是否受影响?使用自定义镜像开通的云服务器 ECS 实例是否受影响? 使用自定义镜像创建的 ECS 实例是否可以更换操作系统?更换系统后原来的自定义镜像是否还可以使用? 更换系统盘时另选操作系统,是否可以使用自定义镜像? 已创建的自定义镜像,是否可以用于更换另一台云服务器 ECS 的系统盘数据? 是否可以升级自定义镜像开通的云服务器 ECS 的 CPU、内存、带宽、硬盘等? 是否可以跨地域使用自定义镜像? 包年包月云服务器 ECS 的自定义镜像,是否可以用于开通按量付费的云服务器 ECS? ECS Windows企业版和标准版区别 什么情况下需要复制镜像? 可以复制哪些镜像? 当前有哪些支持镜像复制功能的地域? 复制一个镜像大概需要多久? 复制镜像怎么收费的? 在复制镜像过程中,源镜像和目标镜像有什么限制? 怎么复制我的云账号的镜像资源到其他云账号的其他地域? 复制镜像有镜像容量限制吗? 如何购买镜像市场镜像? 按次购买的镜像的使用期限是多久? 镜像市场的镜像支持退款吗? 镜像市场商业化后,还有免费的镜像市场镜像吗? 在杭州买了一个镜像市场的镜像,能否在北京创建ECS实例或者更换系统盘? ECS实例使用镜像市场的镜像,升级和续费ECS实例,需要为镜像继续付费吗? ECS实例使用镜像市场的镜像,实例释放后,继续购买ECS实例还可以免费使用该镜像吗? 使用镜像市场镜像创建ECS实例,该实例创建一个自定义镜像,使用该自定义镜像创建ECS实例需要为该镜像付费吗? 来源于镜像市场的镜像复制到其他地域创建ECS实例,是否需要为该镜像付费? 如果把来源于镜像市场的自定义镜像共享给其他账号(B)创建ECS实例,账号B是否需要为该镜像付费? 如果使用镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像进行更换系统盘,需要付费吗? ECS实例正在使用镜像市场的镜像,进行重置系统盘需要收费吗? 怎么调用ECS API,使用镜像市场镜像或者来源镜像市场的自定义镜像或者共享镜像,创建ECS实例和更换系统盘? 如果没有购买镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像,在调用ECS API 使用该镜像创建ECS实例和更换系统盘,会报错吗? 我的ESS是自动创建机器的,并且量是不固定,设置最小值为10台,最大值为100台,那么使用镜像市场的镜像如何保证我的的需求实例能正常弹出来? 镜像市场的镜像是否支持批量购买? 如果之前使用的镜像市场的镜像,已不存在该商品(如:jxsc000010、jxsc000019),怎能保证已经设置的弹性伸缩组的机器的正常弹出? 1个product code能否支持不同region的镜像? 我买了100 product code同样值的镜像,是否可以支持在所有的地域可用? 为什么有的ECS云服务器无法选择Windows操作系统? 操作系统是否要收费? 我能否自己安装或者升级操作系统? 服务器的登录用户名密码是什么? 能否更换或升级操作系统? 操作系统是否有图形界面? 如何选择操作系统? 操作系统自带 FTP 上传吗? 每个用户最多可以获得多少个共享镜像? 每个镜像最多可以共享给多少个用户? 使用共享镜像是否占用我的镜像名额? 使用共享镜像创建实例的时候存不存在地域限制? 我曾把自己账号中的某个自定义镜像共享给其他账号,现在我可以删除这个镜像吗 我把某个自定义镜像(M)的共享账号(A)给删除了,会有什么影响? 使用共享镜像创建实例存在什么样的风险? 我把自定义镜像共享给其他账号,存在什么风险? 我能把别人共享给我的镜像再共享给他人吗? 我把镜像共享给他人,还能使用该镜像创建实例吗? ECS Windows服务器桌面分辨率过高导致VNC花屏处理方法通过 管理终端 进入服务器后,把 Windows 服务器桌面分辨率设置过高,确定后,WebVNC 出现花屏。 ECS创建自定义镜像创建服务器为何需要注释挂载项 勾选"IO优化实例"选项导致购买ECS实例时无法选择云市场镜像 如何为 Linux 服务器安装 GRUB 历史Linux镜像的问题修复方案 如何处理 CentOS DNS 解析超时? 什么是镜像市场的包年包月和按周付费镜像? 预付费镜像能与哪种 ECS 实例搭配使用? 怎么购买预付费镜像?可以单独购买吗? 预付费镜像怎么付费? 预付费镜像到期了就不能用了吗?怎么继续使用? 购买预付费镜像后,如果我不想再使用这个镜像,能要求退款吗? 退款时,费用怎么结算? 预付费镜像能转换为按量付费镜像吗? 预付费镜像与其它镜像之间能互换吗?更换后费用怎么计算? 在哪里查看并管理我购买的预付费镜像? 使用预付费镜像制作的自定义镜像会收费吗?预付费镜像过期对于自定义镜像有什么影响? ECS 实例操作系统选择说明 阿里云支持哪些 SUSE 版本? SUSE 操作系统提供哪些服务支持? ECS安全组 如何检查 TCP 80 端口是否正常工作? 什么是安全组? 为什么在购买 ECS 实例的时候选择安全组? 安全组配置错误会造成哪些影响? 专有网络实例设置安全组规则时为什么不能设置公网规则? 创建 ECS 实例时我还没创建安全组怎么办? 为什么无法访问 25 端口? 为什么我的安全组里自动添加了很多规则? 为什么有些安全组规则的优先级是 110? 为什么我在安全组里放行了 TCP 80 端口,还是无法访问 80 端口? ECS安全组被添加内网ip地址了,是怎么回事? 能说明下ECS安全组中规则的优先级执行匹配顺序吗? ECS实例安全组默认的公网规则被删除导致无法ping通,ECS 服务器无法ping通,排查防火墙、网卡IP配置无误,回滚系统后仍然无法ping通。 我刚购买了ECS实例,如何选择及配置安全组? 没有添加默认安全组访问规则-导致通过API创建的ECS实例断网,要怎么恢复? 使用ECS安全组工具撤销之前账号间互通的操作 ECS网络 带宽与上传、下载速度峰值的有什么关系? 弹性公网IP在哪里可以查看流量和带宽监控信息? 我用的是ECS Ubuntu系统,要怎么单独禁用和启动内外网卡? ECS 实例子网划分和掩码是什么? ECS 实例网络带宽是否独享? 带宽单线还是双线,电信还是网通? 5 Mbps 带宽怎么理解? 带宽的价格是多少? 不同地域的 ECS 实例之间的内网是通的吗? 为何新建的 ECS 实例就有 200 Kbps 左右入网流量? 我的 ECS 实例经常能在 Web 日志中看到大量的恶意 IP 访问我的网站,疑有刷流量和恶意访问的嫌疑,询问云盾是否有屏蔽 IP 的功能? 包月ECS新购时是否可以选择带宽按照使用流量计费? 包月ECS带宽按流量计费是如何计费的? 目前使用的固定带宽计费,是否可以转换为带宽按流量计费? 是否可以随时调整流量带宽峰值? 续费变更配置时(比如到期时间为2015年3月31日,续费一个月到4月30日),如果将包月ECS按固定带宽计费改成按流量付费计费,操作以后在未生效前(3月31日前),是否还可以升级带宽? 续费变更配置时候将包月ECS带宽按流量计费改成按固定带宽计费,为什么我的带宽服务停掉了? 如果账号没有足够余额,欠费怎么办?ECS实例也会停掉吗? 带宽流量欠费是否有短信通知? 当带宽按照流量计费欠费时,是否可以对实例进行升级 CPU、内存操作? 欠费充值后带宽是自动恢复的吗? 包月带宽转流量计费后,流量价格是多少? ECS 服务器出现了异地登录怎么办? 爱哪里可以查看云服务器 ECS 公网流量统计总和? 我的ECS 实例对外 DDoS 攻击导致被锁定了,要如何处理 ? 什么是云服务器 ECS 的入网带宽和出网带宽? ECS云服务器如何禁用公网IP? ECS 实例停止(关机)后按量付费带宽仍产生流量,ECS 实例在控制台上状态为已停止,但按量付费的带宽每小时仍会产生不小的费用,且此时 ECS 实例正在遭受攻击,云盾控制台中 DDoS 防护中 ECS 的状态为清洗中。 访问ECS服务器的网站提示“由于你访问的URL可能对网站造成安全威胁,您的访问被阻断”,这是什么原因? 服务器黑洞是什么?求科普! 如果想确认该服务器的IP信息和地理位置,要在哪里去查询? 我想知道客户端本地到ECS服务器是不是丢包,要怎么测试? 内网和公共 NTP 服务器是什么?它们两个有什么区别 我能 ping 通但端口不通,这是端口的问题吗? 如何通过防火墙策略限制对外扫描行为? 我想用手机移动端网络路由跟踪探测,可以吗? 云监控中的ECS带宽和ECS控制台中看到的带宽不一致是什么原因? 云服务器ECS三张网卡有什么区别? Ubuntu系统ECS使用“如何通过防火墙策略限制对外扫描行为”脚本之后出现无法远程、数据库连接不上。 什么业务场景需要在专有网络(VPC)类型ECS购买PublicIP? 怎么购买专有网络(VPC)类型分配 PublicIP 的 ECS? 专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 和 EIP 的区别? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 的可以升级带宽吗? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 可以解绑吗? 如果购买网络(VPC)类型 ECS 的时候,没有分配公网 IP,该怎么才能分配一个公网 IP? 怎么查询专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 的监控数据? 怎么查询专有网络(VPC)类型ECS的按流量付费的 PublicIP 的账单? 专有网络和经典网络的 PublicIP 异同? 专有网络(VPC)类型 ECS 购买 PublicIP 的付费方式? ECS API 如何通过 API / SDK 实现不同账号 ECS 实例的内网通信? ECS API绑定公网IP报错:The IP is already in use分析 ECS API修改实例带宽不能指定时间范围吗? 所在可用区不支持相应磁盘类型-导致ECS API创建实例报错 用ECS API创建实例的时候,返回如下错误信息: "Code": "InvalidDataDiskCategory.NotSupported" 如何创建有公网 IP 的 ECS 实例? 通过API或SDK查询安全组规则无法显示所有的规则,这是怎么回事? 如何通过OpenAPI创建ECS实例的流程状态描述? 数据传输服务DTS实时同步功能,我想只同步表结构,要怎么做? 如何获取控制台RequestId? 阿里云中国站部分地域实例什么时候降价? ECS Linux 实例怎么设置 Locale 变量? 克隆ECS服务器的方法 其它国家和地区是否都可以提供经典网络和专有网络的类型呢?网络类型是否可以变更呢? 各个地域的网络覆盖范围是什么呢? 其他相关问题 不同地域的实例,价格一样吗? 如果我使用其它国家和地区的实例搭建了一个网站,我的用户将通过域名访问网站,这个域名需要 ICP 备案吗? 为什么有些实例规格只能在中国大陆地域购买,而在其它国家和地区无法购买? 可否将中国大陆地域的实例迁移到其它国家和地区呢? 如何在其它国家和地区部署 ECS 实例? 我要买其它国家和地区的实例,需要单独申请一个国际站账号吗? ——更多ECS相关问题—— · ECS故障处理百问合集

问问小秘 2020-01-02 15:49:17 0 浏览量 回答数 0

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MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

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在Java中,常量池的概念想必很多人都听说过。这也是面试中比较常考的题目之一。在Java有关的面试题中,一般习惯通过String的有关问题来考察面试者对于常量池的知识的理解,几道简单的String面试题难倒了无数的开发者。所以说,常量池是Java体系中一个非常重要的概念。 谈到常量池,在Java体系中,共用三种常量池。分别是字符串常量池、Class常量池和运行时常量池。 本文先来介绍一下到底什么是Class常量池。 什么是Class文件 在Java代码的编译与反编译那些事儿中我们介绍过Java的编译和反编译的概念。我们知道,计算机只认识0和1,所以程序员写的代码都需要经过编译成0和1构成的二进制格式才能够让计算机运行。 我们在《深入分析Java的编译原理》中提到过,为了让Java语言具有良好的跨平台能力,Java独具匠心的提供了一种可以在所有平台上都能使用的一种中间代码——字节码(ByteCode)。 有了字节码,无论是哪种平台(如Windows、Linux等),只要安装了虚拟机,都可以直接运行字节码。 同样,有了字节码,也解除了Java虚拟机和Java语言之间的耦合。这话可能很多人不理解,Java虚拟机不就是运行Java语言的么?这种解耦指的是什么? 其实,目前Java虚拟机已经可以支持很多除Java语言以外的语言了,如Groovy、JRuby、Jython、Scala等。之所以可以支持,就是因为这些语言也可以被编译成字节码。而虚拟机并不关心字节码是有哪种语言编译而来的。 Java语言中负责编译出字节码的编译器是一个命令是javac。 javac是收录于JDK中的Java语言编译器。该工具可以将后缀名为.java的源文件编译为后缀名为.class的可以运行于Java虚拟机的字节码。 如,我们有以下简单的HelloWorld.java代码: public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { String s = "Hollis"; } } 通过javac命令生成class文件: javac HelloWorld.java 生成HelloWorld.class文件:  如何使用16进制打开class文件:使用 vim test.class ,然后在交互模式下,输入:%!xxd 即可。 可以看到,上面的文件就是Class文件,Class文件中包含了Java虚拟机指令集和符号表以及若干其他辅助信息。 要想能够读懂上面的字节码,需要了解Class类文件的结构,由于这不是本文的重点,这里就不展开说明了。 读者可以看到,HelloWorld.class文件中的前八个字母是cafe babe,这就是Class文件的魔数(Java中的”魔数”) 我们需要知道的是,在Class文件的4个字节的魔数后面的分别是4个字节的Class文件的版本号(第5、6个字节是次版本号,第7、8个字节是主版本号,我生成的Class文件的版本号是52,这时Java 8对应的版本。也就是说,这个版本的字节码,在JDK 1.8以下的版本中无法运行)在版本号后面的,就是Class常量池入口了。 Class常量池 Class常量池可以理解为是Class文件中的资源仓库。 Class文件中除了包含类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息就是常量池(constant pool table),用于存放编译器生成的各种字面量(Literal)和符号引用(Symbolic References)。 由于不同的Class文件中包含的常量的个数是不固定的,所以在Class文件的常量池入口处会设置两个字节的常量池容量计数器,记录了常量池中常量的个数。  当然,还有一种比较简单的查看Class文件中常量池的方法,那就是通过javap命令。对于以上的HelloWorld.class,可以通过 javap -v HelloWorld.class 查看常量池内容如下:  从上图中可以看到,反编译后的class文件常量池中共有16个常量。而Class文件中常量计数器的数值是0011,将该16进制数字转换成10进制的结果是17。 原因是与Java的语言习惯不同,常量池计数器是从0开始而不是从1开始的,常量池的个数是10进制的17,这就代表了其中有16个常量,索引值范围为1-16。 常量池中有什么 介绍完了什么是Class常量池以及如何查看常量池,那么接下来我们就要深入分析一下,Class常量池中都有哪些内容。 常量池中主要存放两大类常量:字面量(literal)和符号引用(symbolic references)。 字面量 前面说过,运行时常量池中主要保存的是字面量和符号引用,那么到底什么字面量? 在计算机科学中,字面量(literal)是用于表达源代码中一个固定值的表示法(notation)。几乎所有计算机编程语言都具有对基本值的字面量表示,诸如:整数、浮点数以及字符串;而有很多也对布尔类型和字符类型的值也支持字面量表示;还有一些甚至对枚举类型的元素以及像数组、记录和对象等复合类型的值也支持字面量表示法。 以上是关于计算机科学中关于字面量的解释,并不是很容易理解。说简单点,字面量就是指由字母、数字等构成的字符串或者数值。 字面量只可以右值出现,所谓右值是指等号右边的值,如:int a=123这里的a为左值,123为右值。在这个例子中123就是字面量。 int a = 123; String s = "hollis"; 上面的代码事例中,123和hollis都是字面量。 本文开头的HelloWorld代码中,Hollis就是一个字面量。 符号引用 常量池中,除了字面量以外,还有符号引用,那么到底什么是符号引用呢。 符号引用是编译原理中的概念,是相对于直接引用来说的。主要包括了以下三类常量: * 类和接口的全限定名 * 字段的名称和描述符 * 方法的名称和描述符 这也就可以印证前面的常量池中还包含一些com/hollis/HelloWorld、main、([Ljava/lang/String;)V等常量的原因了。 Class常量池有什么用 前面介绍了这么多,关于Class常量池是什么,怎么查看Class常量池以及Class常量池中保存了哪些东西。有一个关键的问题没有讲,那就是Class常量池到底有什么用。 首先,可以明确的是,Class常量池是Class文件中的资源仓库,其中保存了各种常量。而这些常量都是开发者定义出来,需要在程序的运行期使用的。 在《深入理解Java虚拟》中有这样的表述: Java代码在进行Javac编译的时候,并不像C和C++那样有“连接”这一步骤,而是在虚拟机加载Class文件的时候进行动态连接。也就是说,在Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息,因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法得到真正的内存入口地址,也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时,需要从常量池获得对应的符号引用,再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。关于类的创建和动态连接的内容,在虚拟机类加载过程时再进行详细讲解。 前面这段话,看起来很绕,不是很容易理解。其实他的意思就是: Class是用来保存常量的一个媒介场所,并且是一个中间场所。在JVM真的运行时,需要把常量池中的常量加载到内存中。 至于到底哪个阶段会做这件事情,以及Class常量池中的常量会以何种方式被加载到具体什么地方,会在本系列文章的后续内容中继续阐述。欢迎关注我的博客(http://www.hollischuang.com) 和公众号(Hollis),即可第一时间获得最新内容。 另外,关于常量池中常量的存储形式,以及数据类型的表示方法本文中并未涉及,并不是说这部分知识点不重要,只是Class字节码的分析本就枯燥,作者不想在一篇文章中给读者灌输太多的理论上的内容。感兴趣的读者可以自行Google学习,如果真的有必要,我也可以单独写一篇文章再深入介绍。 参考资料 《深入理解java虚拟机》 《Java虚拟机原理图解》 1.2.2、Class文件中的常量池详解(上)

montos 2020-06-02 10:12:18 0 浏览量 回答数 0

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kun坤 2020-06-05 22:56:50 0 浏览量 回答数 1

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yq传送门 2019-12-01 20:16:46 31116 浏览量 回答数 21

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福利达人 2019-12-01 21:09:21 3095 浏览量 回答数 0

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Go 的优势在于能够将简单的和经过验证的想法结合起来,同时避免了其他语言中出现的许多问题。本文概述了 Go 背后的一些设计原则和工程智慧,作者认为,Go 语言具备的所有这些优点,将共同推动其成为接替 Java 并主导下一代大型软件开发平台的最有力的编程语言候选。很多优秀的编程语言只是在个别领域比较强大,如果将所有因素都纳入考虑,没有其他语言能够像 Go 语言一样“全面开花”,在大型软件工程方面,尤为如此。 基于现实经验 Go 是由经验丰富的软件行业老手一手创建的,长期以来,他们对现有语言的各种缺点有过切身体会的痛苦经历。几十年前,Rob Pike 和 Ken Thompson 在 Unix、C 和 Unicode 的发明中起到了重要作用。Robert Griensemer 在为 JavaScript 和 Java 开发 V8 和 HotSpot 虚拟机之后,在编译器和垃圾收集方面拥有数十年的经验。有太多次,他们不得不等待 Google 规模的 C++/Java 代码库进行编译。于是,他们开始着手创建新的编程语言,将他们半个世纪以来的编写代码所学到的一切经验包含进去。 专注于大型工程 小型工程项目几乎可以用任何编程语言来成功构建。当成千上万的开发人员在数十年的持续时间压力下,在包含数千万行代码的大型代码库上进行协作时,就会发生真正令人痛苦的问题。这样会导致一些问题,如下: 较长的编译时间导致中断开发。代码库由几个人 / 团队 / 部门 / 公司所拥有,混合了不同的编程风格。公司雇佣了数千名工程师、架构师、测试人员、运营专家、审计员、实习生等,他们需要了解代码库,但也具备广泛的编码经验。依赖于许多外部库或运行时,其中一些不再以原始形式存在。在代码库的生命周期中,每行代码平均被重写 10 次,被弄得千疮百痍,而且还会发生技术偏差。文档不完整。 Go 注重减轻这些大型工程的难题,有时会以使小型工程变得更麻烦为代价,例如,代码中到处都需要几行额外的代码行。 注重可维护性 Go 强调尽可能多地将工作转给自动化的代码维护工具中。Go 工具链提供了最常用的功能,如格式化代码和导入、查找符号的定义和用法、简单的重构以及代码异味的识别。由于标准化的代码格式和单一的惯用方式,机器生成的代码更改看起来非常接近 Go 中人为生成的更改并使用类似的模式,从而允许人机之间更加无缝地协作。 保持简单明了 初级程序员为简单的问题创建简单的解决方案。高级程序员为复杂的问题创建复杂的解决方案。伟大的程序员找到复杂问题的简单解决方案。 ——Charles Connell 让很多人惊讶的一点是,Go 居然不包含他们喜欢的其他语言的概念。Go 确实是一种非常小巧而简单的语言,只包含正交和经过验证的概念的最小选择。这鼓励开发人员用最少的认知开销来编写尽可能简单的代码,以便许多其他人可以理解并使用它。 使事情清晰明了 良好的代码总是显而易见的,避免了那些小聪明、难以理解的语言特性、诡异的控制流和兜圈子。 许多语言都致力提高编写代码的效率。然而,在其生命周期中,人们阅读代码的时间却远远超过最初编写代码所需的时间(100 倍)。例如,审查、理解、调试、更改、重构或重用代码。在查看代码时,往往只能看到并理解其中的一小部分,通常不会有完整的代码库概述。为了解释这一点,Go 将所有内容都明确出来。 错误处理就是一个例子。让异常在各个点中断代码并在调用链上冒泡会更容易。Go 需要手动处理和返回每个错误。这使得它可以准确地显示代码可以被中断的位置以及如何处理或包装错误。总的来说,这使得错误处理编写起来更加繁琐,但是也更容易理解。 简单易学 Go 是如此的小巧而简单,以至于人们可以在短短几天内就能研究通整个语言及其基本概念。根据我们的经验,培训用不了一个星期(相比于掌握其他语言需要几个月),初学者就能够理解 Go 专家编写的代码,并为之做出贡献。为了方便吸引更多的用户,Go 网站提供了所有必要的教程和深入研究的文章。这些教程在浏览器中运行,允许人们在将 Go 安装到本地计算机上之前就能够学习和使用 Go。 解决之道 Go 强调的是团队之间的合作,而不是个人的自我表达。 在 Go(和 Python)中,所有的语言特性都是相互正交和互补的,通常有一种方法可以做一些事情。如果你想让 10 个 Python 或 Go 程序员来解决同一个问题,你将会得到 10 个相对类似的解决方案。不同的程序员在彼此的代码库中感觉更自在。在查看其他人的代码时,国骂会更少,而且人们的工作可以更好地融合在一起,从而形成了一致的整体,人人都为之感到自豪,并乐于工作。这还避免了大型工程的问题,如: 开发人员认为良好的工作代码很“混乱”,并要求在开始工作之前进行重写,因为他们的思维方式与原作者不同。 不同的团队成员使用不同的语言子集来编写相同代码库的部分内容。 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/e64418f1455d46aaacfdd03fa949f16d.png) 简单、内置的并发性 Go 专为现代多核硬件设计。 目前使用的大多数编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby、C、C++)都是 20 世纪 80 年代到 21 世纪初设计的,当时大多数 CPU 只有一个计算内核。这就是为什么它们本质上是单线程的,并将并行化视为边缘情况的马后炮。通过现成和同步点之类的附加组件来实现,而这些附加组件既麻烦又难以正确使用。第三方库虽然提供了更简单的并发形式,如 Actor 模型,但是总有多个可用选项,结果导致了语言生态系统的碎片化。今天的硬件拥有越来越多的计算内核,软件必须并行化才能高效运行。Go 是在多核处理器时代编写的,并且在语言中内置了简单、高级的 CSP 风格并发性。 面向计算的语言原语 就深层而言,计算机系统接收数据,对其进行处理(通常要经过几个步骤),然后输出结果数据。例如,Web 服务器从客户端接收 HTTP 请求,并将其转换为一系列数据库或后端调用。一旦这些调用返回,它就将接收到的数据转换成 HTML 或 JSON 并将其输出给调用者。Go 的内置语言原语直接支持这种范例: 结构表示数据 读和写代表流式 IO 函数过程数据 goroutines 提供(几乎无限的)并发性 在并行处理步骤之间传输管道数据 因为所有的计算原语都是由语言以直接形式提供的,因此 Go 源代码更直接地表达了服务器执行的操作。 OO — 好的部分 更改基类中的某些内容的副作用 面向对象非常有用。过去几十年来,面向对象的使用富有成效,并让我们了解了它的哪些部分比其他部分能够更好地扩展。Go 在面向对象方面采用了一种全新的方法,并记住了这些知识。它保留了好的部分,如封装、消息传递等。Go 还避免了继承,因为它现在被认为是有害的,并为组合提供了一流的支持。 现代标准库 目前使用的许多编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby)都是在互联网成为当今无处不在的计算平台之前设计的。因此,这些语言的标准库只提供了相对通用的网络支持,而这些网络并没有针对现代互联网进行优化。Go 是十年前创建的,当时互联网已全面发展。Go 的标准库允许在没有第三方库的情况下创建更复杂的网络服务。这就避免了第三方库的常见问题: 碎片化:总是有多个选项实现相同的功能。 膨胀:库常常实现的不仅仅是它们的用途。 依赖地狱:库通常依赖于特定版本的其他库。 未知质量:第三方代码的质量和安全性可能存在问题。 未知支持:第三方库的开发可能随时停止支持。 意外更改:第三方库通常不像标准库那样严格地进行版本控制。 关于这方面更多的信息请参考 Russ Cox 提供的资料 标准化格式 Gofmt 的风格没有人会去喜欢,但人人都会喜欢 gofmt。 ——Rob Pike Gofmt 是一种以标准化方式来格式化 Go 代码的程序。它不是最漂亮的格式化方式,但却是最简单、最不令人生厌的格式化方式。标准化的源代码格式具有惊人的积极影响: 集中讨论重要主题: 它消除了围绕制表符和空格、缩进深度、行长、空行、花括号的位置等一系列争论。 开发人员在彼此的代码库中感觉很自在, 因为其他代码看起来很像他们编写的代码。每个人都喜欢自由地按照自己喜欢的方式进行格式化代码,但如果其他人按照自己喜欢的方式格式化了代码,这么做很招人烦。 自动代码更改并不会打乱手写代码的格式,例如引入了意外的空白更改。 许多其他语言社区现在正在开发类似 gofmt 的东西。当作为第三方解决方案构建时,通常会有几个相互竞争的格式标准。例如,JavaScript 提供了 Prettier 和 StandardJS。这两者都可以用,也可以只使用其中的一个。但许多 JS 项目并没有采用它们,因为这是一个额外的决策。Go 的格式化程序内置于该语言的标准工具链中,因此只有一个标准,每个人都在使用它。 快速编译 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8a76f3f07f484266af42781d9e7b8692.png) 对于大型代码库来说,它们长时间的编译是促使 Go 诞生的原因。Google 主要使用的是 C++ 和 Java,与 Haskell、Scala 或 Rust 等更复杂的语言相比,它们的编译速度相对较快。尽管如此,当编译大型代码库时,即使是少量的缓慢也会加剧编译的延迟,从而激怒开发人员,并干扰流程。Go 的设计初衷是为了提高编译效率,因此它的编译器速度非常快,几乎没有编译延迟的现象。这给 Go 开发人员提供了与脚本类语言类似的即时反馈,还有静态类型检查的额外好处。 交叉编译 由于语言运行时非常简单,因此它被移植到许多平台,如 macOS、Linux、Windows、BSD、ARM 等。Go 可以开箱即用地为所有这些平台编译二进制文件。这使得从一台机器进行部署变得很容易。 快速执行 Go 的运行速度接近于 C。与 JITed 语言(Java、JavaScript、Python 等)不同,Go 二进制文件不需要启动或预热的时间,因为它们是作为编译和完全优化的本地代码的形式发布的。Go 的垃圾收集器仅引入微秒量级的可忽略的停顿。除了快速的单核性能外,Go 还可以轻松利用所有的 CPU 内核。 内存占用小 像 JVM、Python 或 Node 这样的运行时不仅仅在运行时加载程序代码,每次运行程序时,它们还会加载大型且高度复杂的基础架构,以进行编译和优化程序。如此一来,它们的启动时间就变慢了,并且还占用了大量内存(数百兆字节)。而 Go 进程的开销更小,因为它们已经完全编译和优化,只需运行即可。Go 还以非常节省内存的方式来存储数据。在内存有限且昂贵的云环境中,以及在开发过程中,这一点非常重要。我们希望在一台机器上能够快速启动整个堆栈,同时将内存留给其他软件。 部署规模小 Go 的二进制文件大小非常简洁。Go 应用程序的 Docker 镜像通常比用 Java 或 Node 编写的等效镜像要小 10 倍,这是因为它无需包含编译器、JIT,以及更少的运行时基础架构的原因。这些特点,在部署大型应用程序时很重要。想象一下,如果要将一个简单的应用程序部署到 100 个生产服务器上会怎么样?如果使用 Node/JVM 时,我们的 Docker 注册表就必须提供 100 个 docker 镜像,每个镜像 200MB,那么一共就需要 20GB。要完成这些部署就需要一些时间。想象一下,如果我们想每天部署 100 次的话,如果使用 Go 服务,那么 Docker 注册表只需提供 10 个 docker 镜像,每个镜像只有 20MB,共只需 2GB 即可。大型 Go 应用程序可以更快、更频繁地部署,从而使得重要更新能够更快地部署到生产环境中。 独立部署 Go 应用程序部署为一个包含所有依赖项的单个可执行文件,并无需安装特定版本的 JVM、Node 或 Python 运行时;也不必将库下载到生产服务器上,更无须对运行 Go 二进制文件的机器进行任何更改。甚至也不需要讲 Go 二进制文件包装到 Docker 来共享他们。你需要做的是,只是将 Go 二进制文件放到服务器上,它就会在那里运行,而不用关心服务器运行的是什么。前面所提到的那些,唯一的例外是使用net和os/user包时针对对glibc的动态链接。 供应依赖关系 Go 有意识避免使用第三方库的中央存储库。Go 应用程序直接链接到相应的 Git 存储库,并将所有相关代码下载(供应)到自己的代码库中。这样做有很多好处: 在使用第三方代码之前,我们可以对其进行审查、分析和测试。该代码就和我们自己的代码一样,是我们应用程序的一部分,应该遵循相同的质量、安全性和可靠性标准。 无需永久访问存储依赖项的各个位置。从任何地方(包括私有 Git repos)获取第三方库,你就能永久拥有它们。 经过验收后,编译代码库无需进一步下载依赖项。 若互联网某处的代码存储库突然提供不同的代码,这也并不足为奇。 即使软件包存储库速度变慢,或托管包不复存在,部署也不会因此中断。 兼容性保证 Go 团队承诺现有的程序将会继续适用于新一代语言。这使得将大型项目升级到最新版本的编译器会非常容易,并且可从它们带来的许多性能和安全性改进中获益。同时,由于 Go 二进制文件包含了它们需要的所有依赖项,因此可以在同一服务器上并行运行使用不同版本的 Go 编译器编译的二进制文件,而无需进行复杂的多个版本的运行时设置或虚拟化。 文档 在大型工程中,文档对于使软件可访问性和可维护性非常重要。与其他特性类似,Go 中的文档简单实用: 由于它是嵌入到源代码中的,因此两者可以同时维护。 它不需要特殊的语法,文档只是普通的源代码注释。 可运行单元测试通常是最好的文档形式。因此 Go 要求将它们嵌入到文档中。 所有的文档实用程序都内置在工具链中,因此每个人都使用它们。 Go linter 需要导出元素的文档,以防止“文档债务”的积累。 商业支持的开源 当商业实体在开放式环境下开发时,那么一些最流行的、经过彻底设计的软件就会出现。这种设置结合了商业软件开发的优势——一致性和精细化,使系统更为健壮、可靠、高效,并具有开放式开发的优势,如来自许多行业的广泛支持,多个大型实体和许多用户的支持,以及即使商业支持停止的长期支持。Go 就是这样发展起来的。 缺点 当然,Go 也并非完美无缺,每种技术选择都是有利有弊。在决定选择 Go 之前,有几个方面需要进行考虑考虑。 未成熟 虽然 Go 的标准库在支持许多新概念(如 HTTP 2 Server push 等)方面处于行业领先地位,但与 JVM 生态系统中的第三方库相比,用于外部 API 的第三方 Go 库可能不那么成熟。 即将到来的改进 由于清楚几乎不可能改变现有的语言元素,Go 团队非常谨慎,只在新特性完全开发出来后才添加新特性。在经历了 10 年的有意稳定阶段之后,Go 团队正在谋划对语言进行一系列更大的改进,作为 Go 2.0 之旅的一部分。 无硬实时 虽然 Go 的垃圾收集器只引入了非常短暂的停顿,但支持硬实时需要没有垃圾收集的技术,例如 Rust。 结语 本文详细介绍了 Go 语言的一些优秀的设计准则,虽然有的准则的好处平常看起来没有那么明显。但当代码库和团队规模增长几个数量级时,这些准则可能会使大型工程项目免于许多痛苦。总的来说,正是这些设计准则让 Go 语言成为了除 Java 之外的编程语言里,用于大型软件开发项目的绝佳选择。

有只黑白猫 2020-01-07 14:11:38 0 浏览量 回答数 0

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12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下,在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗? 各位大佬,你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据? 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的?kafka connector 的原理是定时去轮询,这样如果表多了,会不会影响业务库的性能?甚至把业务库搞挂? 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了,没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的? 请问一下,对于有状态的任务,如果任务做代码升级的时候,可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢?是否会有影响数据逻辑的地方呢? 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗? 比如五分钟输出一次,就是7点输出0点到7点的累计用户,7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度,现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势? 实时数仓用什么存储介质来存储维表,维表有大有小,大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗? 请教个问题,就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗?我现在有个这样的需求,就是存在窗口内没有流数据进入,但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值!现在没有流数据进入窗口结束时如何触发? kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费,有些topic有效,有效topic无效,大佬们有遇到过吗? 各位大佬,flink两个table join的时候,为什么打印不出来数据,已经赋了关联条件了,但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊? 各位大佬,我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计,同时还想统计全天的Uv,这个是用State就能实现吗? 大佬们,flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本? 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗? 有没有拿flink和tensorflow集成的? 那位大神,给一个java版的flink1.7 读取kafka数据,做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬,flink为风控引擎做数据支撑的时候,怎么应对风控规则的不断变化,比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户,这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存?广播没办法改CEP flink支持多流(大于2流)join吗? 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下,怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥? flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好? flink 1.9 on yarn, 自定义个connector里面用了jni, failover以后 就起不来了, 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个,怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题,部署到集群就会报错了,可能什么问题? 请教一下对于长时间耗内存很大的任务,大家都是开checkpoint机制,采用rocksdb做状态后端吗? 请问下大佬,flink jdbc读取mysql,tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器,Hive集成,Python API这几个功能好像都是预览版,请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗? 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 各位大佬,在一个 Job 计算过程中,查询 MySQL 来补全额外数据,是一个好的实践嘛?还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据? Flink web UI是jquery写的吗? 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后,会覆盖上一次的checkpoint吗? 数据量较大时,flink实时写入hbase能够异步写入吗? flink的异步io,是不是只是适合异步读取,并不适合异步写入呀? 请问一下,flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力,如何批量的输出结果呢? 大佬们,flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后,从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作,是可以的吗? flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗? 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们,task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊?我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗? 求助各位大佬,一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口,如15个小时和24个小时,滑动步长为5分钟,这样就会产生很多overlap 数据,导致状态会很快就达到几百g,然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了,然后作业就不断重启,很不稳定,请问这个业务场景有什么有效的解决方案么? 使用jdbcsink的时候,如果连接长时间不使用 就会被关掉,有人遇到过吗?使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的? 是直接用window然后count嘛? Flink是不是也是这样的? 请问现在如有个实时程序,根据一个mysql的维表来清洗,但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql,然后存在对象中,流清洗的时候读取这个数据,这个想法可行吗?我目前在主类里面定义一个对象,然后往里面更新,发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗? 12月3日更新 请教一下,为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群,但是就是消费不到数据呢? flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务,出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ? 各位大佬,请问有Flink写S3的方案吗? flink 连接hbase 只支持1.4.3版本? onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS,但是在RDS里没有看到创建的表,是为什么呢? Tumbling Window里的数据,是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理,还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性,请问大家如何解决 stream processing with apache flink,这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时,jm和tm占用的内存最小是600M,这个可以修改吗? 各位大佬,使用默认的窗口Trigger,在什么情况下会触发两次啊?窗口关闭后,然后还来了这个窗口期内的数据,并且开了allowedLateness么? flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗? 各位大佬,flink任务的并发数调大到160+以后,每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常,导致任务重启。并发在100时运行比较稳定,哪位大佬可以提供下排查的思路? 感觉stateful function 是下一个要发力的点,这个现在有应用案例吗? 我有2个子网(a子网,b子网)用vpn联通,vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群,b子网运行我自己的flink集群和应用,b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是,如果vpn断开,flink consumer会异常整个作业退出吗?如果作业退出,我重连vpn后,能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗?flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state,kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗? flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka,可以从指定时间消费的吗?目前提供的接口只是根据offset消费?有人知道怎么处理? flink 的Keyby是不是只是repartition而已?没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗? 我比较倾向用数据库,因为有些数据需要join其他表,flink充当了什么角色,对这个有点迷,比如统计当天订单量,卖了多少钱,各个省的销量,销售金额,各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来,有大神知道吗? 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后,什么都不改,直接重启,还是能接着继续运行吗?如果可以的话,savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗,能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的,也就可以理解为checkpoint是以批量操作的,那如果还没进行ckecnpoint就挂了,下次从最新的一次checkpoint重启,不是重复消费了? kafka是可以批量读取数据,但是flink是一条一条处理的,应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬,flink sql目前是不是不支持tumbling window join,有人了解吗? 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗? 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位,这段代码里面,我想加一个trigger,实现每次有数据进window时候,就输出,而不是等到window结束再输出,应该怎么加? 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满,大家如配置的? Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破? yarn 模式下,checkpoint 是存在 JobManager的,提交任务也是提交给 JobManager 的吧? heckpoint机制,会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面? Flink On Yarn的模式下,如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job,一般用什么方案?shell脚本还是api的方式? 各位大佬,开启增量checkpoint 情况下,这个state size 是总的checkpoint 大小,还是增量上传的大小? 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的? 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗? 大家有没有比较好的sql解析 组件(支持嵌套sql)? richmapfuntion的open/close方法,和处理数据的map方法,是在同一个线程,还是不同线程调用的? flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ,我不是只启动了5个container么? Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候,怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限? 用java api写的kafka consumer能消费到的消息,但是Flink消费不到,这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么? flink1.7.2,场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度,同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗?也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证,认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗? 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制,你们有类似的这种使用场景吗? flink可以同时读取多个topic的数据吗? Flink能够做实时ETL(oracle端到oracle端或者多端)么? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次,从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中,如果没数据进来的,如何让他也定期执行,比如进行count计算,让他输出0? new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做?我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗? 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛,感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗? 有个问题咨询下大家,我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的,比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取,我用普通的jdbc进行连接可以获的,但是有一个问题,就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题,但这肯定不符合要求,请问大家有什么好的办法吗? flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es,因为半夜es集群做路由,导致写入容易失败,会引起source的反压,然后导致checkpoint超时任务卡死,请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压? flink 写parquet 文件,使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现,我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口,是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉,就不会存在内存泄漏的问题了? flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State,但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private,无法使用,大佬,如何在Table的UDAF中使用State啊? Flink有什么性能测试工具吗? 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后,META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错,请问有什么解决办法吗? 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬,以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下,我要做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 一般公司的flink job有没有进程进行守护?有专门的工具或者是自己写脚本?这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小? Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更 问大家个Hive问题,新建的hive外部分区表, 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ? flink里面的broadcast state值,会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时,如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗?比如kafka里的写数据没停,窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下,想统计未退费的订单数量,如果一个订单退费了(发过来一个update流),flink能做到对结果进行-1吗,这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重,有哪位同学实践过吗? 你们的去重容许有误差?因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果,你们会认为是同一条记录? 我就运行了一个自带的示例,一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗? NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗? flink 可以把大量数据写入mysql吗?比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗? 在页面上写规则,用flink执行,怎么传递给flink? 使用cep时,如何动态添加规则? 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集? flink的应用场景是?除了实时 各位好,请教一下,滑动窗口,每次滑动都全量输出结果,外部存储系统压力大,是否有办法,只输出变化的key? RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用,但是数据库连接一直拿着,最后成了数据库连接超时了,大佬们有什么好的建议去处理吗?? 为啥我的自定义函数注册,然后sql中使用不了? 请问一下各位老师,flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢? 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢,在和hbase交互这块儿,每个算子都加了时间统计 请教一下,在yarn上运行,会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬,flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ,跑的数据一大就会报错。 各位大佬,都用什么来监控flink集群? flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗,比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算(Blink)支持这4个源数据表吗?DataHub Kafka MQ MaxCompute? 为啥checkpoint时间会越来越长,请问哪位大佬知道是因为啥呢? 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧,那剩下的算子并行度呢? Flink有 MLIB库吗,为什么1.9中没有了啊? 请教一下,有没有flink ui的文章呢?在这块内存配置,我给 TM 配置的内存只有 4096 M,但是这里为什么对不上呢?请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢? 请教个问题,fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的? 请教一下,flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢?没有设计为一个 key 一个 watermark 呢? 就比如说有 key1、key2、key3,有3个 watermark,有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢? 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ;2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题,flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型,如图报错: 有大佬在吗,线上遇到个问题,但是明明内存还有200多G,然后呢任务cancel不了,台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更,如果订单表与商品明细join查询,就会出现n条重复数据,这样数据就不准了,flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 有没有大佬知道实时报表怎么做?就是统计的结果要实时更新,热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下,flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

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pittman 2019-12-01 21:42:33 8159 浏览量 回答数 1

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cnsjw 2019-12-01 21:00:50 29372 浏览量 回答数 35

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SpringBoot整合ES 创建SpringBoot项目,导入 ES 6.2.1 的 RestClient 依赖和 ES 依赖。在项目中直接引用 es-starter 的话会报容器初始化异常错误,导致项目无法启动。如果有读者解决了这个问题,欢迎留言交流 org.elasticsearch.client elasticsearch-rest-high-level-client ${elasticsearch.version} org.elasticsearch elasticsearch ${elasticsearch.version} 为容器定义 RestClient 对象 /** * 在Spring容器中定义 RestClient 对象 * @Author: keats_coder * @Date: 2019/8/9 * @Version 1.0 * */ @Configuration public class ESConfig { @Value("${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}") private String hostlist; // 127.0.0.1:9200 @Bean // 高版本客户端 public RestHighLevelClient restHighLevelClient() { // 解析 hostlist 配置信息。假如以后有多个,则需要用 , 分开 String[] split = hostlist.split(","); // 创建 HttpHost 数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } // 创建RestHighLevelClient客户端 return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray)); } // 项目主要使用 RestHighLevelClient,对于低级的客户端暂时不用 @Bean public RestClient restClient() { // 解析hostlist配置信息 String[] split = hostlist.split(","); // 创建HttpHost数组,其中存放es主机和端口的配置信息 HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length]; for (int i = 0; i < split.length; i++) { String item = split[i]; httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http"); } return RestClient.builder(httpHostArray).build(); } } 在 yml 文件中配置 eshost yunshangxue: elasticsearch: hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 调用相关 API 执行操作 创建操作索引的对象 构建操作索引的请求 调用对象的相关API发送请求 获取响应消息 /** * 删除索引库 */ @Test public void testDelIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 删除索引的请求 DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("ysx_course"); // 删除索引 DeleteIndexResponse response = indices.delete(deleteIndexRequest); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } 创建索引, 步骤和删除类似,需要注意的是删除的时候需要指定 ES 库分片的数量和副本的数量,并且在创建索引的时候可以将映射一起指定了。代码如下 public void testAddIndex() throws IOException { // 操作索引的对象 IndicesClient indices = client.indices(); // 创建索引的请求 CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ysx_course"); request.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0")); // 创建映射 request.mapping("doc", "{\n" + " \"properties\": {\n" + " \"description\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + " \"name\": {\n" + " \"type\": \"text\",\n" + " \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" + " \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" + " },\n" + "\"pic\":{ \n" + "\"type\":\"text\", \n" + "\"index\":false \n" + "}, \n" + " \"price\": {\n" + " \"type\": \"float\"\n" + " },\n" + " \"studymodel\": {\n" + " \"type\": \"keyword\"\n" + " },\n" + " \"timestamp\": {\n" + " \"type\": \"date\",\n" + " \"format\": \"yyyy-MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd||epoch_millis\"\n" + " }\n" + " }\n" + " }", XContentType.JSON); // 执行创建操作 CreateIndexResponse response = indices.create(request); // 得到响应 boolean b = response.isAcknowledged(); System.out.println(b); } Java API操作ES 准备数据环境 创建索引:ysx_course 创建映射: PUT http://localhost:9200/ysx_course/doc/_mapping { "properties": { "description": { // 课程描述 "type": "text", // String text 类型 "analyzer": "ik_max_word", // 存入的分词模式:细粒度 "search_analyzer": "ik_smart" // 查询的分词模式:粗粒度 }, "name": { // 课程名称 "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "pic":{ // 图片地址 "type":"text", "index":false // 地址不用来搜索,因此不为它构建索引 }, "price": { // 价格 "type": "scaled_float", // 有比例浮点 "scaling_factor": 100 // 比例因子 100 }, "studymodel": { "type": "keyword" // 不分词,全关键字匹配 }, "timestamp": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } 加入原始数据: POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/1 { "name": "Bootstrap开发", "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架,是一个非常流行的开发框架,此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码,可以帮助开发者(尤其是不擅长页面开发的程序人员)轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。", "studymodel": "201002", "price":38.6, "timestamp":"2018-04-25 19:11:35", "pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } DSL搜索 DSL(Domain Specific Language)是ES提出的基于json的搜索方式,在搜索时传入特定的json格式的数据来完成不 同的搜索需求。DSL比URI搜索方式功能强大,在项目中建议使用DSL方式来完成搜索。 查询全部 原本我们想要查询全部的话,需要使用 GET 请求发送 _search 命令,如今使用 DSL 方式搜索,可以使用 POST 请求,并在请求体中设置 JSON 字符串来构建查询条件 POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/_search 请求体 JSON { "query": { "match_all": {} // 查询全部 }, "_source" : ["name","studymodel"] // 查询结果包括 课程名 + 学习模式两个映射 } 具体的测试方法如下:过程比较繁琐,好在条理还比较清晰 // 搜索全部记录 @Test public void testSearchAll() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for(SearchHit hit:searchHits){ // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } } 坑:red> 执行过程中遇到的问题:不能对这个值进行初始化,导致 Spring 容器无法初始化 Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'yunshangxue.elasticsearch.hostlist' in value "${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}" 通过检查 target 目录发现,生成的 target 文件包中没有将 yml 配置文件带过来... 仔细对比发现,我的项目竟然变成了一个不是 Maven 的项目。重新使用 IDEA 导入 Mavaen 工程之后便能正常运行了 分页查询 我们来 look 一下 ES 的分页查询参数: { // from 起始索引 // size 每页显示的条数 "from" : 0, "size" : 1, "query": { "match_all": {} }, "_source" : ["name","studymodel"] } 1565524349684 通过查询结果可以发现,我们设置了分页参数之后, hits.total 仍然是 3,表示它找到了 3 条数据,而按照分页规则,它只会返回一条数据,因此 hits.hits 里面只有一条数据。这也符合我们的业务规则,在查询前端页面显示总共的条数和当前的数据。 由此,我们就可以通过 Java API 来构建查询条件了:对上面查询全部的代码进行如下改造: // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); int page = 2; // 页码 int size = 1; // 每页显示的条数 int index = (page - 1) * size; searchSourceBuilder.from(index); searchSourceBuilder.size(1); // 搜索方式 // matchAllQuery搜索全部 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); 精确查询 TermQuery Term Query为精确查询,在搜索时会整体匹配关键字,不再将关键字分词 例如: { "query": { "term": { // 查询的方式为 term 精确查询 "name": "spring" // 查询的字段为 name 关键字是 spring } }, "_source": [ "name", "studymodel" ] } 此时查询的结果是: "hits": [ { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 0.9331132, "_source": { "studymodel": "201001", "name": "spring开发基础" } } ] 查询到了上面这条数据,因为 spring开发基础 分完词后是 spring 开发 基础 ,而查询关键字是 spring 不分词,这样当然可以匹配到这条记录,但是当我们修改关键字为 spring开发,按照往常的查询方法,也是可以查询到的。但是 term 不一样,它不会对关键字分词。结果可想而知是查询不到的 JavaAPI如下: // 搜索方式 // termQuery 精确查询 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002")); 根据 ID 查询: 根据 ID 精确查询和根据其他条件精确查询是一样的,不同的是 id 字段前面有一个下划线注意写上 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("_id", "1")); 但是,当一次查询多个 ID 时,相应的 API 也应该改变,使用 termsQuery 而不是 termQuery。多了一个 s 全文检索 MatchQuery MatchQuery 即全文检索,会对关键字进行分词后匹配词条。 query:搜索的关键字,对于英文关键字如果有多个单词则中间要用半角逗号分隔,而对于中文关键字中间可以用 逗号分隔也可以不用 operator:设置查询的结果取交集还是并集,并集用 or, 交集用 and { "query": { "match": { "description": { "query": "spring开发", "operator": "or" } } } } 有时,我们需要设定一个量化的表达方式,例如查询 spring开发基础,这三个词条。我们需求是至少匹配两个词条,这时 operator 属性就不能满足要求了,ES 还提供了另外一个属性:minimum_should_match 用一个百分数来设定应该有多少个词条满足要求。例如查询: “spring开发框架”会被分为三个词:spring、开发、框架 设置"minimum_should_match": "80%"表示,三个词在文档的匹配占比为80%,即3*0.8=2.4,向下取整得2,表 示至少有两个词在文档中要匹配成功。 JavaAPI 通过 matchQuery.minimumShouldMatch 的方式来设置条件 // matchQuery全文检索 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("description", "Spring开发框架").minimumShouldMatch("70%")); 多字段联合搜索 MultiQuery 上面的 MatchQuery 有一个短板,假如用户输入了某关键字,我们在查找的时候并不知道他输入的是 name 还是 description,这时我们用什么都不合适,而 MultiQuery 的出现解决了这个问题,他可以通过 fields 属性来设置多个域联合查找:具体用法如下 { "query": { "multi_match": { "query": "Spring开发", "minimum_should_match": "70%", "fields": ["name", "description"] } } } JavaAPI searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").minimumShouldMatch("70%")); 提升 boost 在多域联合查询的时候,可以通过 boost 来设置某个域在计算得分时候的比重,比重越高的域当他符合条件时计算的得分越高,相应的该记录也更靠前。通过在 fields 中给相应的字段用 ^权重倍数来实现 "fields": ["name^10", "description"] 上面的代码表示给 name 字段提升十倍权重,查询到的结果: { "_index": "ysx_course", "_type": "doc", "_id": "3", "_score": 13.802518, // 可以清楚的发现,得分竟然是 13 了 "_source": { "name": "spring开发基础", "description": "spring 在java领域非常流行,java程序员都在用。", "studymodel": "201001", "price": 88.6, "timestamp": "2018-02-24 19:11:35", "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg" } }, 而在 Java 中,仍然可以通过链式编程来实现 searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10)); // 设置 name 10倍权重 布尔查询 BoolQuery 如果我们既要对一些字段进行分词查询,同时要对另一些字段进行精确查询,就需要使用布尔查询来实现了。布尔查询对应于Lucene的BooleanQuery查询,实现将多个查询组合起来,有三个可选的参数: must:文档必须匹配must所包括的查询条件,相当于 “AND” should:文档应该匹配should所包括的查询条件其中的一个或多个,相当于 "OR" must_not:文档不能匹配must_not所包括的该查询条件,相当于“NOT” { "query": { "bool": { // 布尔查询 "must": [ // 查询条件 must 表示数组中的查询方式所规定的条件都必须满足 { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } }, { "term": { "studymodel": "201001" } } ] } } } JavaAPI // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring开发框架", "name", "description").field("name", 10); // 然后构造精确匹配查询条件 TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002"); // 组合两个条件,组合方式为 must 全满足 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 过滤器 定义过滤器查询,是在原本查询结果的基础上对数据进行筛选,因此省略了重新计算的分的步骤,效率更高。并且方便缓存。推荐尽量使用过虑器去实现查询或者过虑器和查询共同使用,过滤器在布尔查询中使用,下边是在搜索结果的基础上进行过滤: { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "spring框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ] } } ], "filter": [ { // 过滤条件:studymodel 必须是 201001 "term": {"studymodel": "201001"} }, { // 过滤条件:价格 >=60 <=100 "range": {"price": {"gte": 60,"lte": 100}} } ] } } } 注意:range和term一次只能对一个Field设置范围过虑。 JavaAPI // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201001")); boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); 排序 我们可以在查询的结果上进行二次排序,支持对 keyword、date、float 等类型添加排序,text类型的字段不允许排序。排序使用的 JSON 格式如下: { "query": { "bool": { "filter": [ { "range": { "price": { "gte": 0, "lte": 100 } } } ] } }, "sort": [ // 注意这里排序是写在 query key 的外面的。这就表示它的API也不是布尔查询提供 { "studymodel": "desc" // 对 studymodel(keyword)降序 }, { "price": "asc" // 对 price(double)升序 } ] } 由上面的 JSON 数据可以发现,排序所属的 API 是和 query 评级的,因此在调用 API 时也应该选择对应的 SearchSourceBuilder 对象 // 排序查询 @Test public void testSort() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 设置排序规则 searchSourceBuilder.sort("studymodel", SortOrder.DESC); // 第一排序规则 searchSourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC); // 第二排序规则 // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 高亮显示 高亮显示可以将搜索结果一个或多个字突出显示,以便向用户展示匹配关键字的位置。 高亮三要素:高亮关键字、高亮前缀、高亮后缀 { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "开发框架", "minimum_should_match": "50%", "fields": [ "name^10", "description" ], "type": "best_fields" } } ] } }, "sort": [ { "price": "asc" } ], "highlight": { "pre_tags": [ "" ], "post_tags": [ "" ], "fields": { "name": {}, "description": {} } } } 查询结果的数据如下: 1565585272091 Java 代码如下,注意到上面的 JSON 数据, highlight 和 sort 和 query 依然是同级的,所以也需要用 SearchSourceBuilder 对象来设置到搜索条件中 // 高亮查询 @Test public void testHighLight() throws IOException, ParseException { // 搜索请求对象 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course"); // 指定类型 searchRequest.types("doc"); // 搜索源构建对象 SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 搜索方式 // 首先构造多关键字查询条件 MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10); // 添加条件到布尔查询 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder); // 通过布尔查询来构造过滤查询 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100)); // 将查询条件封装给查询对象 searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // *********************** // 高亮查询 HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder(); highlightBuilder.preTags("<em>"); // 高亮前缀 highlightBuilder.postTags("</em>"); // 高亮后缀 highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name")); // 高亮字段 // 添加高亮查询条件到搜索源 searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder); // *********************** // 设置源字段过虑,第一个参数结果集包括哪些字段,第二个参数表示结果集不包括哪些字段 searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{}); // 向搜索请求对象中设置搜索源 searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行搜索,向ES发起http请求 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest); // 搜索结果 SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 匹配到的总记录数 long totalHits = hits.getTotalHits(); // 得到匹配度高的文档 SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); // 日期格式化对象 soutData(searchHits); } 根据查询结果的数据结构来获取高亮的数据,替换原有的数据: private void soutData(SearchHit[] searchHits) throws ParseException { SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); for (SearchHit hit : searchHits) { // 文档的主键 String id = hit.getId(); // 源文档内容 Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap(); String name = (String) sourceAsMap.get("name"); // 获取高亮查询的内容。如果存在,则替换原来的name Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if( highlightFields != null ){ HighlightField nameField = highlightFields.get("name"); if(nameField!=null){ Text[] fragments = nameField.getFragments(); StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer(); for (Text str : fragments) { stringBuffer.append(str.string()); } name = stringBuffer.toString(); } } // 由于前边设置了源文档字段过虑,这时description是取不到的 String description = (String) sourceAsMap.get("description"); // 学习模式 String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel"); // 价格 Double price = (Double) sourceAsMap.get("price"); // 日期 Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp")); System.out.println(name); System.out.println(id); System.out.println(studymodel); System.out.println("你看不见我,看不见我~" + description); System.out.println(price); } }

剑曼红尘 2020-04-15 19:21:40 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 发送访问OSS的请求 您可以直接使用OSS提供的RESTful API接口访问或者使用对API接口进行完整封装的SDK开发包。而每一次向OSS的请求根据当前Bucket权限和操作不同要求用户进行身份验证或者直接匿名访问。对OSS的资源访问的分类如下: 按访问者的角色可分为拥有者访问和第三方用户访问。这里的拥有者指的是Bucket的Owner,也称为开发者。第三方用户是指访问Bucket里资源的用户。 按访问者的身份信息可分为匿名访问和带签名访问。对于OSS来说,如果请求中没有携带任何和身份相关的信息即为匿名访问。带签名访问指的是按照OSS API文档中规定的在请求头部或者在请求URL中携带签名的相关信息。 AccessKey 类型 目前访问 OSS 使用的 AK(AccessKey)有三种类型,具体如下: 阿里云账号AccessKey 阿里云账号AK特指Bucket拥有者的AK,每个阿里云账号提供的AccessKey对拥有的资源有完全的权限。每个阿里云账号能够同时拥有不超过5个active或者inactive的AK对(AccessKeyId和AccessKeySecret)。 用户可以登录AccessKey管理控制台,申请新增或删除AK对。 每个AK对都有active/inactive两种状态。 Active 表明用户的 AK 处于激活状态,可以在身份验证的时候使用。 Inactive 表明用户的 AK 处于非激活状态,不能在身份验证的时候使用。 说明 请避免直接使用阿里云账户的 AccessKey。 RAM子账号AccessKey RAM (Resource Access Management) 是阿里云提供的资源访问控制服务。RAM账号AK指的是通过RAM被授权的AK。这组AK只能按照RAM定义的规则去访问Bucket里的资源。通过RAM,您可以集中管理您的用户(比如员工、系统或应用程序),以及控制用户可以访问您名下哪些资源的权限。比如能够限制您的用户只拥有对某一个Bucket的读权限。子账号是从属于主账号的,并且这些账号下不能拥有实际的任何资源,所有资源都属于主账号。 STS账号AccessKey STS(Security Token Service)是阿里云提供的临时访问凭证服务。STS账号AK指的是通过STS颁发的AK。这组AK只能按照STS定义的规则去访问Bucket里的资源。 身份验证具体实现 目前主要有三种身份验证方式: AK验证 RAM验证 STS验证 当用户以个人身份向OSS发送请求时,其身份验证的实现如下: 用户将发送的请求按照OSS指定的格式生成签名字符串。 用户使用AccessKeySecret对签名字符串进行加密产生验证码。 OSS收到请求以后,通过AccessKeyId找到对应的AccessKeySecret,以同样的方法提取签名字符串和验证码。 如果计算出来的验证码和提供的一样即认为该请求是有效的。 否则,OSS将拒绝处理这次请求,并返回HTTP 403错误。 对于用户来说可以直接使用OSS提供的SDK,配合不同类型的AccessKey即可实现不同的身份验证。 权限控制 针对存放在Bucket的Object的访问,OSS提供了多种权限控制,主要有: Bucket级别权限 Object级别权限 账号级别权限(RAM) 临时账号权限(STS) Bucket级别权限 Bucket权限类型 OSS提供ACL(Access Control List)权限控制方法,OSS ACL提供Bucket级别的权限访问控制,Bucket目前有三种访问权限:public-read-write,public-read和private,它们的含义如下: 权限值 中文名称 权限对访问者的限制 public-read-write 公共读写 任何人(包括匿名访问)都可以对该Bucket中的Object进行读/写/删除操作;所有这些操作产生的费用由该Bucket的Owner承担,请慎用该权限。 public-read 公共读,私有写 只有该Bucket的Owner或者授权对象可以对存放在其中的Object进行写/删除操作;任何人(包括匿名访问)可以对Object进行读操作。 private 私有读写 只有该Bucket的Owner或者授权对象可以对存放在其中的Object进行读/写/删除操作;其他人在未经授权的情况下无法访问该Bucket内的Object。 Bucket权限设定和读取方法 功能使用参考: API:Put BucketACL SDK:Java SDK-设置Bucket ACL 控制台:创建Bucket权限设置 API:Get BucketACL SDK:Java SDK-获取Bucket ACL Object级别权限 Object权限类型 OSS ACL也提供Object级别的权限访问控制。目前Object有四种访问权限:private, public-read, public-read-write, default。Put Object ACL操作通过Put请求中的“x-oss-object-acl”头来设置,这个操作只有Bucket Owner有权限执行。 权限值 中文名称 权限对访问者的限制 public-read-write 公共读写 该ACL表明某个Object是公共读写资源,即所有用户拥有对该Object的读写权限。 public-read 公共读,私有写 该ACL表明某个Object是公共读资源,即非Object Owner只有该Object的读权限,而Object Owner拥有该Object的读写权限。 private 私有读写 该ACL表明某个Object是私有资源,即只有该Object的Owner拥有该Object的读写权限,其他的用户没有权限操作该Object。 default 默认权限 该ACL表明某个Object是遵循Bucket读写权限的资源,即Bucket是什么权限,Object就是什么权限。 说明 如果没有设置Object的权限,即Object的ACL为default,Object的权限和Bucket权限一致。 如果设置了Object的权限,Object的权限大于Bucket权限。举个例子,如果设置了Object的权限是public-read,无论Bucket是什么权限,该Object都可以被身份验证访问和匿名访问。 Object权限设定和读取方法 功能使用参考: API:Put Object ACL SDK:Java SDK-ObjectACL 中设定Object ACL API:Get Object ACL SDK:Java SDK-ObjectACL 中读取Object ACL 账号级别权限(RAM) 使用场景 如果您购买了云资源,您的组织里有多个用户需要使用这些云资源,这些用户只能共享使用您的云账号AccessKey。这里有两个问题: 您的密钥由多人共享,泄露的风险很高。 您无法控制特定用户能访问哪些资源(比如Bucket)的权限。 解决方法:在您的阿里云账号下面,通过RAM可以创建具有自己AccessKey的子用户。您的阿里云账号被称为主账号,创建出来的账号被称为子账号,使用子账号的AccessKey只能使用主账号授权的操作和资源。 具体实现 有关RAM详情,请参考RAM用户手册。 对于授权中需要的Policy的配置方式可以参考本章最后一节:RAM和STS授权策略(Policy)配置。 临时账号权限(STS) 使用场景 对于您本地身份系统所管理的用户,比如您的App的用户、您的企业本地账号、第三方App,也有直接访问OSS资源的可能,将这部分用户称为联盟用户。此外,用户还可以是您创建的能访问您的阿里云资源的应用程序。 对于这部分联盟用户,通过阿里云STS (Security Token Service) 服务为阿里云账号(或RAM用户)提供短期访问权限管理。您不需要透露云账号(或RAM用户)的长期密钥(如登录密码、AccessKey),只需要生成一个短期访问凭证给联盟用户使用即可。这个凭证的访问权限及有效期限都可以由您自定义。您不需要关心权限撤销问题,访问凭证过期后会自动失效。 用户通过STS生成的凭证包括安全令牌(SecurityToken)、临时访问密钥(AccessKeyId, AccessKeySecret)。使用AccessKey方法与您在使用阿里云账户或RAM用户AccessKey发送请求时的方法相同。此外还需要注意的是在每个向OSS发送的请求中必须携带安全令牌。 具体实现 STS安全令牌、角色管理和使用相关内容详情,请参考RAM用户指南中的角色管理。关键是调用STS服务接口AssumeRole来获取有效访问凭证即可,也可以直接使用STS SDK来调用该方法。 RAM和STS应用场景实践 对于不同的应用场景,涉及到的访问身份验证方式可能存在差异。下面以几种典型的应用场景来说明访问身份验证中几种使用方式。 以一个移动App举例。假设您是一个移动App开发者,打算使用阿里云OSS服务来保存App的终端用户数据,并且要保证每个App用户之间的数据隔离,防止一个App用户获取到其它App用户的数据。 方式一:使用AppServer来做数据中转和数据隔离如上图所示,您需要开发一个AppServer。只有AppServer能访问云服务,ClientApp的每次读写数据都需要通过AppServer,AppServer来保证不同用户数据的隔离访问。 对于该种使用方式,使用阿里云账号或者RAM账号提供的密钥来进行签名验证访问。建议您尽量不要直接使用阿里云账号(主账号)的密钥访问OSS,避免出现安全问题。 方式二:使用STS让用户直接访问OSS STS方案描述如下图所示:方案的详细描述如下: App用户登录。App用户和云账号无关,它是App的终端用户,AppServer支持App用户登录。对于每个有效的App用户来说,需要AppServer能定义出每个App用户的最小访问权限。 AppServer请求STS服务获取一个安全令牌(SecurityToken)。在调用STS之前,AppServer需要确定App用户的最小访问权限(用Policy语法描述)以及授权的过期时间。然后通过扮演角色(AssumeRole)来获取一个代表角色身份的安全令牌。 STS返回给AppServer一个有效的访问凭证,包括一个安全令牌(SecurityToken)、临时访问密钥(AccessKeyId, AccessKeySecret)以及过期时间。 AppServer将访问凭证返回给ClientApp。ClientApp可以缓存这个凭证。当凭证失效时,ClientApp需要向AppServer申请新的有效访问凭证。比如,访问凭证有效期为1小时,那么ClientApp可以每30分钟向AppServer请求更新访问凭证。 ClientApp使用本地缓存的访问凭证去请求Aliyun Service API。云服务会感知STS访问凭证,并会依赖STS服务来验证访问凭证,正确响应用户请求。 RAM和STS授权策略(Policy)配置 对于RAM或者STS授权中使用Policy,详细规则如下。 示例 先看下面的一个Policy示例: { "Version": "1", "Statement": [ { "Action": [ "oss:GetBucketAcl", "oss:ListObjects" ], "Resource": [ "acs:oss:*:1775305056529849:mybucket" ], "Effect": "Allow", "Condition": { "StringEquals": { "acs:UserAgent": "java-sdk", "oss:Prefix": "foo" }, "IpAddress": { "acs:SourceIp": "192.168.0.1" } } }, { "Action": [ "oss:PutObject", "oss:GetObject", "oss:DeleteObject" ], "Resource": [ "acs:oss:*:1775305056529849:mybucket/file*" ], "Effect": "Allow", "Condition": { "IpAddress": { "acs:SourceIp": "192.168.0.1" } } } ] } 这是一个授权的Policy,用户用这样的一个Policy通过RAM或STS服务向其他用户授权。Policy当中有一个Statement(一条Policy当中可以有多条Statement)。Statement里面规定了相应的Action、Resource、Effect和Condition。 这条Policy把用户自己名下的mybucket和mybucket/file*这些资源授权给相应的用户,并且支持GetBucketAcl、GetBucket、PutObject、GetObject和DeleteObject这几种操作。Condition中的条件表示UserAgent为java-sdk,源IP为192.168.0.1的时候鉴权才能通过,被授权的用户才能访问相关的资源。Prefix这个Condition是在GetBucket(ListObjects)的时候起作用的,关于这个字段的解释详见OSS的API文档。 配置细则 Version Version定义了Policy的版本,本文档中sw2q的配置方式,设置为1。 Statement 通过Statement描述授权语义,其中可以根据业务场景包含多条语义,每条包含对Action、Effect、Resource和Condition的描述。每次请求系统会逐条依次匹配检查,所有匹配成功的Statement会根据Effect的设置不同分为通过(Allow)、禁止(Deny),其中禁止(Deny)的优先。如果匹配成功的都为通过,该条请求即鉴权通过。如果匹配成功有一条禁止,或者没有任何条目匹配成功,该条请求被禁止访问。 Action Action分为三大类:Service级别操作,对应的是GetService操作,用来列出所有属于该用户的Bucket列表。 Bucket级别操作,对应类似于oss:PutBucketAcl、oss:GetBucketLocation之类的操作,操作的对象是Bucket,它们的名称和相应的接口名称一一对应。 Object级别操作,分为oss:GetObject、oss:PutObject、oss:DeleteObject和oss:AbortMultipartUpload,操作对象是Object。 如想授权某一类的Object的操作,可以选择这几种的一种或几种。另外,所有的Action前面都必须加上oss:,如上面例子所示。Action是一个列表,可以有多个Action。具体的Action和API接口的对应关系如下: Service级别 API Action GetService(ListBuckets) oss:ListBuckets Bucket级别 API Action PutBucket oss:PutBucket GetBucket(ListObjects) oss:ListObjects PutBucketAcl oss:PutBucketAcl DeleteBucket oss:DeleteBucket GetBucketLocation oss:GetBucketLocation GetBucketAcl oss:GetBucketAcl GetBucketLogging oss:GetBucketLogging PutBucketLogging oss:PutBucketLogging DeleteBucketLogging oss:DeleteBucketLogging GetBucketWebsite oss:GetBucketWebsite PutBucketWebsite oss:PutBucketWebsite DeleteBucketWebsite oss:DeleteBucketWebsite GetBucketReferer oss:GetBucketReferer PutBucketReferer oss:PutBucketReferer GetBucketLifecycle oss:GetBucketLifecycle PutBucketLifecycle oss:PutBucketLifecycle DeleteBucketLifecycle oss:DeleteBucketLifecycle ListMultipartUploads oss:ListMultipartUploads PutBucketCors oss:PutBucketCors GetBucketCors oss:GetBucketCors DeleteBucketCors oss:DeleteBucketCors PutBucketReplication oss:PutBucketReplication GetBucketReplication oss:GetBucketReplication DeleteBucketReplication oss:DeleteBucketReplication GetBucketReplicationLocation oss:GetBucketReplicationLocation GetBucketReplicationProgress oss:GetBucketReplicationProgress Object级别 API Action GetObject oss:GetObject HeadObject oss:GetObject PutObject oss:PutObject PostObject oss:PutObject InitiateMultipartUpload oss:PutObject UploadPart oss:PutObject CompleteMultipart oss:PutObject DeleteObject oss:DeleteObject DeleteMultipartObjects oss:DeleteObject AbortMultipartUpload oss:AbortMultipartUpload ListParts oss:ListParts CopyObject oss:GetObject,oss:PutObject UploadPartCopy oss:GetObject,oss:PutObject AppendObject oss:PutObject GetObjectAcl oss:GetObjectAcl PutObjectAcl oss:PutObjectAcl Resource Resource指代的是OSS上面的某个具体的资源或者某些资源(支持*通配),resource的规则是acs:oss:{region}:{bucket_owner}:{bucket_name}/{object_name}。对于所有Bucket级别的操作来说不需要最后的斜杠和{object_name},即acs:oss:{region}:{bucket_owner}:{bucket_name}。Resource也是一个列表,可以有多个Resource。其中的region字段暂时不做支持,设置为*。 Effect Effect代表本条的Statement的授权的结果,分为Allow和Deny,分别指代通过和禁止。多条Statement同时匹配成功时,禁止(Deny)的优先级更高。 例如,期望禁止用户对某一目录进行删除,但对于其他文件有全部权限: { "Version": "1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "oss:*" ], "Resource": [ "acs:oss:*:*:bucketname" ] }, { "Effect": "Deny", "Action": [ "oss:DeleteObject" ], "Resource": [ "acs:oss:*:*:bucketname/index/*", ] } ] } Condition Condition代表Policy授权的一些条件,上面的示例里面可以设置对于acs:UserAgent的检查、acs:SourceIp的检查、还有oss:Prefix这项用来在GetBucket的时候对资源进行限制。 OSS支持的Condition如下: condition 功能 合法取值 acs:SourceIp 指定ip网段 普通的ip,支持*通配 acs:UserAgent 指定http useragent头 字符串 acs:CurrentTime 指定合法的访问时间 ISO8601格式 acs:SecureTransport 是否是https协议 “true”或者”false” oss:Prefix 用作ListObjects时的prefix 合法的object name 更多示例 针对具体场景更多的授权策略配置示例,可以参考教程示例:控制存储空间和文件夹的访问权限和OSS授权常见问题。 Policy在线图形化便捷配置工具,请单击这里。 最佳实践 RAM和STS使用指南

2019-12-01 23:12:47 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 发送访问OSS的请求 您可以直接使用OSS提供的RESTful API接口访问或者使用对API接口进行完整封装的SDK开发包。而每一次向OSS的请求根据当前Bucket权限和操作不同要求用户进行身份验证或者直接匿名访问。对OSS的资源访问的分类如下: 按访问者的角色可分为拥有者访问和第三方用户访问。这里的拥有者指的是Bucket的Owner,也称为开发者。第三方用户是指访问Bucket里资源的用户。 按访问者的身份信息可分为匿名访问和带签名访问。对于OSS来说,如果请求中没有携带任何和身份相关的信息即为匿名访问。带签名访问指的是按照OSS API文档中规定的在请求头部或者在请求URL中携带签名的相关信息。 AccessKey 类型 目前访问 OSS 使用的 AK(AccessKey)有三种类型,具体如下: 阿里云账号AccessKey 阿里云账号AK特指Bucket拥有者的AK,每个阿里云账号提供的AccessKey对拥有的资源有完全的权限。每个阿里云账号能够同时拥有不超过5个active或者inactive的AK对(AccessKeyId和AccessKeySecret)。 用户可以登录AccessKey管理控制台,申请新增或删除AK对。 每个AK对都有active/inactive两种状态。 Active 表明用户的 AK 处于激活状态,可以在身份验证的时候使用。 Inactive 表明用户的 AK 处于非激活状态,不能在身份验证的时候使用。 说明 请避免直接使用阿里云账户的 AccessKey。 RAM子账号AccessKey RAM (Resource Access Management) 是阿里云提供的资源访问控制服务。RAM账号AK指的是通过RAM被授权的AK。这组AK只能按照RAM定义的规则去访问Bucket里的资源。通过RAM,您可以集中管理您的用户(比如员工、系统或应用程序),以及控制用户可以访问您名下哪些资源的权限。比如能够限制您的用户只拥有对某一个Bucket的读权限。子账号是从属于主账号的,并且这些账号下不能拥有实际的任何资源,所有资源都属于主账号。 STS账号AccessKey STS(Security Token Service)是阿里云提供的临时访问凭证服务。STS账号AK指的是通过STS颁发的AK。这组AK只能按照STS定义的规则去访问Bucket里的资源。 身份验证具体实现 目前主要有三种身份验证方式: AK验证 RAM验证 STS验证 当用户以个人身份向OSS发送请求时,其身份验证的实现如下: 用户将发送的请求按照OSS指定的格式生成签名字符串。 用户使用AccessKeySecret对签名字符串进行加密产生验证码。 OSS收到请求以后,通过AccessKeyId找到对应的AccessKeySecret,以同样的方法提取签名字符串和验证码。 如果计算出来的验证码和提供的一样即认为该请求是有效的。 否则,OSS将拒绝处理这次请求,并返回HTTP 403错误。 对于用户来说可以直接使用OSS提供的SDK,配合不同类型的AccessKey即可实现不同的身份验证。 权限控制 针对存放在Bucket的Object的访问,OSS提供了多种权限控制,主要有: Bucket级别权限 Object级别权限 账号级别权限(RAM) 临时账号权限(STS) Bucket级别权限 Bucket权限类型 OSS提供ACL(Access Control List)权限控制方法,OSS ACL提供Bucket级别的权限访问控制,Bucket目前有三种访问权限:public-read-write,public-read和private,它们的含义如下: 权限值 中文名称 权限对访问者的限制 public-read-write 公共读写 任何人(包括匿名访问)都可以对该Bucket中的Object进行读/写/删除操作;所有这些操作产生的费用由该Bucket的Owner承担,请慎用该权限。 public-read 公共读,私有写 只有该Bucket的Owner或者授权对象可以对存放在其中的Object进行写/删除操作;任何人(包括匿名访问)可以对Object进行读操作。 private 私有读写 只有该Bucket的Owner或者授权对象可以对存放在其中的Object进行读/写/删除操作;其他人在未经授权的情况下无法访问该Bucket内的Object。 Bucket权限设定和读取方法 功能使用参考: API:Put BucketACL SDK:Java SDK-设置Bucket ACL 控制台:创建Bucket权限设置 API:Get BucketACL SDK:Java SDK-获取Bucket ACL Object级别权限 Object权限类型 OSS ACL也提供Object级别的权限访问控制。目前Object有四种访问权限:private, public-read, public-read-write, default。Put Object ACL操作通过Put请求中的“x-oss-object-acl”头来设置,这个操作只有Bucket Owner有权限执行。 权限值 中文名称 权限对访问者的限制 public-read-write 公共读写 该ACL表明某个Object是公共读写资源,即所有用户拥有对该Object的读写权限。 public-read 公共读,私有写 该ACL表明某个Object是公共读资源,即非Object Owner只有该Object的读权限,而Object Owner拥有该Object的读写权限。 private 私有读写 该ACL表明某个Object是私有资源,即只有该Object的Owner拥有该Object的读写权限,其他的用户没有权限操作该Object。 default 默认权限 该ACL表明某个Object是遵循Bucket读写权限的资源,即Bucket是什么权限,Object就是什么权限。 说明 如果没有设置Object的权限,即Object的ACL为default,Object的权限和Bucket权限一致。 如果设置了Object的权限,Object的权限大于Bucket权限。举个例子,如果设置了Object的权限是public-read,无论Bucket是什么权限,该Object都可以被身份验证访问和匿名访问。 Object权限设定和读取方法 功能使用参考: API:Put Object ACL SDK:Java SDK-ObjectACL 中设定Object ACL API:Get Object ACL SDK:Java SDK-ObjectACL 中读取Object ACL 账号级别权限(RAM) 使用场景 如果您购买了云资源,您的组织里有多个用户需要使用这些云资源,这些用户只能共享使用您的云账号AccessKey。这里有两个问题: 您的密钥由多人共享,泄露的风险很高。 您无法控制特定用户能访问哪些资源(比如Bucket)的权限。 解决方法:在您的阿里云账号下面,通过RAM可以创建具有自己AccessKey的子用户。您的阿里云账号被称为主账号,创建出来的账号被称为子账号,使用子账号的AccessKey只能使用主账号授权的操作和资源。 具体实现 有关RAM详情,请参考RAM用户手册。 对于授权中需要的Policy的配置方式可以参考本章最后一节:RAM和STS授权策略(Policy)配置。 临时账号权限(STS) 使用场景 对于您本地身份系统所管理的用户,比如您的App的用户、您的企业本地账号、第三方App,也有直接访问OSS资源的可能,将这部分用户称为联盟用户。此外,用户还可以是您创建的能访问您的阿里云资源的应用程序。 对于这部分联盟用户,通过阿里云STS (Security Token Service) 服务为阿里云账号(或RAM用户)提供短期访问权限管理。您不需要透露云账号(或RAM用户)的长期密钥(如登录密码、AccessKey),只需要生成一个短期访问凭证给联盟用户使用即可。这个凭证的访问权限及有效期限都可以由您自定义。您不需要关心权限撤销问题,访问凭证过期后会自动失效。 用户通过STS生成的凭证包括安全令牌(SecurityToken)、临时访问密钥(AccessKeyId, AccessKeySecret)。使用AccessKey方法与您在使用阿里云账户或RAM用户AccessKey发送请求时的方法相同。此外还需要注意的是在每个向OSS发送的请求中必须携带安全令牌。 具体实现 STS安全令牌、角色管理和使用相关内容详情,请参考RAM用户指南中的角色管理。关键是调用STS服务接口AssumeRole来获取有效访问凭证即可,也可以直接使用STS SDK来调用该方法。 RAM和STS应用场景实践 对于不同的应用场景,涉及到的访问身份验证方式可能存在差异。下面以几种典型的应用场景来说明访问身份验证中几种使用方式。 以一个移动App举例。假设您是一个移动App开发者,打算使用阿里云OSS服务来保存App的终端用户数据,并且要保证每个App用户之间的数据隔离,防止一个App用户获取到其它App用户的数据。 方式一:使用AppServer来做数据中转和数据隔离如上图所示,您需要开发一个AppServer。只有AppServer能访问云服务,ClientApp的每次读写数据都需要通过AppServer,AppServer来保证不同用户数据的隔离访问。 对于该种使用方式,使用阿里云账号或者RAM账号提供的密钥来进行签名验证访问。建议您尽量不要直接使用阿里云账号(主账号)的密钥访问OSS,避免出现安全问题。 方式二:使用STS让用户直接访问OSS STS方案描述如下图所示:方案的详细描述如下: App用户登录。App用户和云账号无关,它是App的终端用户,AppServer支持App用户登录。对于每个有效的App用户来说,需要AppServer能定义出每个App用户的最小访问权限。 AppServer请求STS服务获取一个安全令牌(SecurityToken)。在调用STS之前,AppServer需要确定App用户的最小访问权限(用Policy语法描述)以及授权的过期时间。然后通过扮演角色(AssumeRole)来获取一个代表角色身份的安全令牌。 STS返回给AppServer一个有效的访问凭证,包括一个安全令牌(SecurityToken)、临时访问密钥(AccessKeyId, AccessKeySecret)以及过期时间。 AppServer将访问凭证返回给ClientApp。ClientApp可以缓存这个凭证。当凭证失效时,ClientApp需要向AppServer申请新的有效访问凭证。比如,访问凭证有效期为1小时,那么ClientApp可以每30分钟向AppServer请求更新访问凭证。 ClientApp使用本地缓存的访问凭证去请求Aliyun Service API。云服务会感知STS访问凭证,并会依赖STS服务来验证访问凭证,正确响应用户请求。 RAM和STS授权策略(Policy)配置 对于RAM或者STS授权中使用Policy,详细规则如下。 示例 先看下面的一个Policy示例: { "Version": "1", "Statement": [ { "Action": [ "oss:GetBucketAcl", "oss:ListObjects" ], "Resource": [ "acs:oss:*:1775305056529849:mybucket" ], "Effect": "Allow", "Condition": { "StringEquals": { "acs:UserAgent": "java-sdk", "oss:Prefix": "foo" }, "IpAddress": { "acs:SourceIp": "192.168.0.1" } } }, { "Action": [ "oss:PutObject", "oss:GetObject", "oss:DeleteObject" ], "Resource": [ "acs:oss:*:1775305056529849:mybucket/file*" ], "Effect": "Allow", "Condition": { "IpAddress": { "acs:SourceIp": "192.168.0.1" } } } ] } 这是一个授权的Policy,用户用这样的一个Policy通过RAM或STS服务向其他用户授权。Policy当中有一个Statement(一条Policy当中可以有多条Statement)。Statement里面规定了相应的Action、Resource、Effect和Condition。 这条Policy把用户自己名下的mybucket和mybucket/file*这些资源授权给相应的用户,并且支持GetBucketAcl、GetBucket、PutObject、GetObject和DeleteObject这几种操作。Condition中的条件表示UserAgent为java-sdk,源IP为192.168.0.1的时候鉴权才能通过,被授权的用户才能访问相关的资源。Prefix这个Condition是在GetBucket(ListObjects)的时候起作用的,关于这个字段的解释详见OSS的API文档。 配置细则 Version Version定义了Policy的版本,本文档中sw2q的配置方式,设置为1。 Statement 通过Statement描述授权语义,其中可以根据业务场景包含多条语义,每条包含对Action、Effect、Resource和Condition的描述。每次请求系统会逐条依次匹配检查,所有匹配成功的Statement会根据Effect的设置不同分为通过(Allow)、禁止(Deny),其中禁止(Deny)的优先。如果匹配成功的都为通过,该条请求即鉴权通过。如果匹配成功有一条禁止,或者没有任何条目匹配成功,该条请求被禁止访问。 Action Action分为三大类:Service级别操作,对应的是GetService操作,用来列出所有属于该用户的Bucket列表。 Bucket级别操作,对应类似于oss:PutBucketAcl、oss:GetBucketLocation之类的操作,操作的对象是Bucket,它们的名称和相应的接口名称一一对应。 Object级别操作,分为oss:GetObject、oss:PutObject、oss:DeleteObject和oss:AbortMultipartUpload,操作对象是Object。 如想授权某一类的Object的操作,可以选择这几种的一种或几种。另外,所有的Action前面都必须加上oss:,如上面例子所示。Action是一个列表,可以有多个Action。具体的Action和API接口的对应关系如下: Service级别 API Action GetService(ListBuckets) oss:ListBuckets Bucket级别 API Action PutBucket oss:PutBucket GetBucket(ListObjects) oss:ListObjects PutBucketAcl oss:PutBucketAcl DeleteBucket oss:DeleteBucket GetBucketLocation oss:GetBucketLocation GetBucketAcl oss:GetBucketAcl GetBucketLogging oss:GetBucketLogging PutBucketLogging oss:PutBucketLogging DeleteBucketLogging oss:DeleteBucketLogging GetBucketWebsite oss:GetBucketWebsite PutBucketWebsite oss:PutBucketWebsite DeleteBucketWebsite oss:DeleteBucketWebsite GetBucketReferer oss:GetBucketReferer PutBucketReferer oss:PutBucketReferer GetBucketLifecycle oss:GetBucketLifecycle PutBucketLifecycle oss:PutBucketLifecycle DeleteBucketLifecycle oss:DeleteBucketLifecycle ListMultipartUploads oss:ListMultipartUploads PutBucketCors oss:PutBucketCors GetBucketCors oss:GetBucketCors DeleteBucketCors oss:DeleteBucketCors PutBucketReplication oss:PutBucketReplication GetBucketReplication oss:GetBucketReplication DeleteBucketReplication oss:DeleteBucketReplication GetBucketReplicationLocation oss:GetBucketReplicationLocation GetBucketReplicationProgress oss:GetBucketReplicationProgress Object级别 API Action GetObject oss:GetObject HeadObject oss:GetObject PutObject oss:PutObject PostObject oss:PutObject InitiateMultipartUpload oss:PutObject UploadPart oss:PutObject CompleteMultipart oss:PutObject DeleteObject oss:DeleteObject DeleteMultipartObjects oss:DeleteObject AbortMultipartUpload oss:AbortMultipartUpload ListParts oss:ListParts CopyObject oss:GetObject,oss:PutObject UploadPartCopy oss:GetObject,oss:PutObject AppendObject oss:PutObject GetObjectAcl oss:GetObjectAcl PutObjectAcl oss:PutObjectAcl Resource Resource指代的是OSS上面的某个具体的资源或者某些资源(支持*通配),resource的规则是acs:oss:{region}:{bucket_owner}:{bucket_name}/{object_name}。对于所有Bucket级别的操作来说不需要最后的斜杠和{object_name},即acs:oss:{region}:{bucket_owner}:{bucket_name}。Resource也是一个列表,可以有多个Resource。其中的region字段暂时不做支持,设置为*。 Effect Effect代表本条的Statement的授权的结果,分为Allow和Deny,分别指代通过和禁止。多条Statement同时匹配成功时,禁止(Deny)的优先级更高。 例如,期望禁止用户对某一目录进行删除,但对于其他文件有全部权限: { "Version": "1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "oss:*" ], "Resource": [ "acs:oss:*:*:bucketname" ] }, { "Effect": "Deny", "Action": [ "oss:DeleteObject" ], "Resource": [ "acs:oss:*:*:bucketname/index/*", ] } ] } Condition Condition代表Policy授权的一些条件,上面的示例里面可以设置对于acs:UserAgent的检查、acs:SourceIp的检查、还有oss:Prefix这项用来在GetBucket的时候对资源进行限制。 OSS支持的Condition如下: condition 功能 合法取值 acs:SourceIp 指定ip网段 普通的ip,支持*通配 acs:UserAgent 指定http useragent头 字符串 acs:CurrentTime 指定合法的访问时间 ISO8601格式 acs:SecureTransport 是否是https协议 “true”或者”false” oss:Prefix 用作ListObjects时的prefix 合法的object name 更多示例 针对具体场景更多的授权策略配置示例,可以参考教程示例:控制存储空间和文件夹的访问权限和OSS授权常见问题。 Policy在线图形化便捷配置工具,请单击这里。 最佳实践 RAM和STS使用指南

2019-12-01 23:12:47 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 发送访问OSS的请求 您可以直接使用OSS提供的RESTful API接口访问或者使用对API接口进行完整封装的SDK开发包。而每一次向OSS的请求根据当前Bucket权限和操作不同要求用户进行身份验证或者直接匿名访问。对OSS的资源访问的分类如下: 按访问者的角色可分为拥有者访问和第三方用户访问。这里的拥有者指的是Bucket的Owner,也称为开发者。第三方用户是指访问Bucket里资源的用户。 按访问者的身份信息可分为匿名访问和带签名访问。对于OSS来说,如果请求中没有携带任何和身份相关的信息即为匿名访问。带签名访问指的是按照OSS API文档中规定的在请求头部或者在请求URL中携带签名的相关信息。 AccessKey 类型 目前访问 OSS 使用的 AK(AccessKey)有三种类型,具体如下: 阿里云账号AccessKey 阿里云账号AK特指Bucket拥有者的AK,每个阿里云账号提供的AccessKey对拥有的资源有完全的权限。每个阿里云账号能够同时拥有不超过5个active或者inactive的AK对(AccessKeyId和AccessKeySecret)。 用户可以登录AccessKey管理控制台,申请新增或删除AK对。 每个AK对都有active/inactive两种状态。 Active 表明用户的 AK 处于激活状态,可以在身份验证的时候使用。 Inactive 表明用户的 AK 处于非激活状态,不能在身份验证的时候使用。 说明 请避免直接使用阿里云账户的 AccessKey。 RAM子账号AccessKey RAM (Resource Access Management) 是阿里云提供的资源访问控制服务。RAM账号AK指的是通过RAM被授权的AK。这组AK只能按照RAM定义的规则去访问Bucket里的资源。通过RAM,您可以集中管理您的用户(比如员工、系统或应用程序),以及控制用户可以访问您名下哪些资源的权限。比如能够限制您的用户只拥有对某一个Bucket的读权限。子账号是从属于主账号的,并且这些账号下不能拥有实际的任何资源,所有资源都属于主账号。 STS账号AccessKey STS(Security Token Service)是阿里云提供的临时访问凭证服务。STS账号AK指的是通过STS颁发的AK。这组AK只能按照STS定义的规则去访问Bucket里的资源。 身份验证具体实现 目前主要有三种身份验证方式: AK验证 RAM验证 STS验证 当用户以个人身份向OSS发送请求时,其身份验证的实现如下: 用户将发送的请求按照OSS指定的格式生成签名字符串。 用户使用AccessKeySecret对签名字符串进行加密产生验证码。 OSS收到请求以后,通过AccessKeyId找到对应的AccessKeySecret,以同样的方法提取签名字符串和验证码。 如果计算出来的验证码和提供的一样即认为该请求是有效的。 否则,OSS将拒绝处理这次请求,并返回HTTP 403错误。 对于用户来说可以直接使用OSS提供的SDK,配合不同类型的AccessKey即可实现不同的身份验证。 权限控制 针对存放在Bucket的Object的访问,OSS提供了多种权限控制,主要有: Bucket级别权限 Object级别权限 账号级别权限(RAM) 临时账号权限(STS) Bucket级别权限 Bucket权限类型 OSS提供ACL(Access Control List)权限控制方法,OSS ACL提供Bucket级别的权限访问控制,Bucket目前有三种访问权限:public-read-write,public-read和private,它们的含义如下: 权限值 中文名称 权限对访问者的限制 public-read-write 公共读写 任何人(包括匿名访问)都可以对该Bucket中的Object进行读/写/删除操作;所有这些操作产生的费用由该Bucket的Owner承担,请慎用该权限。 public-read 公共读,私有写 只有该Bucket的Owner或者授权对象可以对存放在其中的Object进行写/删除操作;任何人(包括匿名访问)可以对Object进行读操作。 private 私有读写 只有该Bucket的Owner或者授权对象可以对存放在其中的Object进行读/写/删除操作;其他人在未经授权的情况下无法访问该Bucket内的Object。 Bucket权限设定和读取方法 功能使用参考: API:Put BucketACL SDK:Java SDK-设置Bucket ACL 控制台:创建Bucket权限设置 API:Get BucketACL SDK:Java SDK-获取Bucket ACL Object级别权限 Object权限类型 OSS ACL也提供Object级别的权限访问控制。目前Object有四种访问权限:private, public-read, public-read-write, default。Put Object ACL操作通过Put请求中的“x-oss-object-acl”头来设置,这个操作只有Bucket Owner有权限执行。 权限值 中文名称 权限对访问者的限制 public-read-write 公共读写 该ACL表明某个Object是公共读写资源,即所有用户拥有对该Object的读写权限。 public-read 公共读,私有写 该ACL表明某个Object是公共读资源,即非Object Owner只有该Object的读权限,而Object Owner拥有该Object的读写权限。 private 私有读写 该ACL表明某个Object是私有资源,即只有该Object的Owner拥有该Object的读写权限,其他的用户没有权限操作该Object。 default 默认权限 该ACL表明某个Object是遵循Bucket读写权限的资源,即Bucket是什么权限,Object就是什么权限。 说明 如果没有设置Object的权限,即Object的ACL为default,Object的权限和Bucket权限一致。 如果设置了Object的权限,Object的权限大于Bucket权限。举个例子,如果设置了Object的权限是public-read,无论Bucket是什么权限,该Object都可以被身份验证访问和匿名访问。 Object权限设定和读取方法 功能使用参考: API:Put Object ACL SDK:Java SDK-ObjectACL 中设定Object ACL API:Get Object ACL SDK:Java SDK-ObjectACL 中读取Object ACL 账号级别权限(RAM) 使用场景 如果您购买了云资源,您的组织里有多个用户需要使用这些云资源,这些用户只能共享使用您的云账号AccessKey。这里有两个问题: 您的密钥由多人共享,泄露的风险很高。 您无法控制特定用户能访问哪些资源(比如Bucket)的权限。 解决方法:在您的阿里云账号下面,通过RAM可以创建具有自己AccessKey的子用户。您的阿里云账号被称为主账号,创建出来的账号被称为子账号,使用子账号的AccessKey只能使用主账号授权的操作和资源。 具体实现 有关RAM详情,请参考RAM用户手册。 对于授权中需要的Policy的配置方式可以参考本章最后一节:RAM和STS授权策略(Policy)配置。 临时账号权限(STS) 使用场景 对于您本地身份系统所管理的用户,比如您的App的用户、您的企业本地账号、第三方App,也有直接访问OSS资源的可能,将这部分用户称为联盟用户。此外,用户还可以是您创建的能访问您的阿里云资源的应用程序。 对于这部分联盟用户,通过阿里云STS (Security Token Service) 服务为阿里云账号(或RAM用户)提供短期访问权限管理。您不需要透露云账号(或RAM用户)的长期密钥(如登录密码、AccessKey),只需要生成一个短期访问凭证给联盟用户使用即可。这个凭证的访问权限及有效期限都可以由您自定义。您不需要关心权限撤销问题,访问凭证过期后会自动失效。 用户通过STS生成的凭证包括安全令牌(SecurityToken)、临时访问密钥(AccessKeyId, AccessKeySecret)。使用AccessKey方法与您在使用阿里云账户或RAM用户AccessKey发送请求时的方法相同。此外还需要注意的是在每个向OSS发送的请求中必须携带安全令牌。 具体实现 STS安全令牌、角色管理和使用相关内容详情,请参考RAM用户指南中的角色管理。关键是调用STS服务接口AssumeRole来获取有效访问凭证即可,也可以直接使用STS SDK来调用该方法。 RAM和STS应用场景实践 对于不同的应用场景,涉及到的访问身份验证方式可能存在差异。下面以几种典型的应用场景来说明访问身份验证中几种使用方式。 以一个移动App举例。假设您是一个移动App开发者,打算使用阿里云OSS服务来保存App的终端用户数据,并且要保证每个App用户之间的数据隔离,防止一个App用户获取到其它App用户的数据。 方式一:使用AppServer来做数据中转和数据隔离如上图所示,您需要开发一个AppServer。只有AppServer能访问云服务,ClientApp的每次读写数据都需要通过AppServer,AppServer来保证不同用户数据的隔离访问。 对于该种使用方式,使用阿里云账号或者RAM账号提供的密钥来进行签名验证访问。建议您尽量不要直接使用阿里云账号(主账号)的密钥访问OSS,避免出现安全问题。 方式二:使用STS让用户直接访问OSS STS方案描述如下图所示:方案的详细描述如下: App用户登录。App用户和云账号无关,它是App的终端用户,AppServer支持App用户登录。对于每个有效的App用户来说,需要AppServer能定义出每个App用户的最小访问权限。 AppServer请求STS服务获取一个安全令牌(SecurityToken)。在调用STS之前,AppServer需要确定App用户的最小访问权限(用Policy语法描述)以及授权的过期时间。然后通过扮演角色(AssumeRole)来获取一个代表角色身份的安全令牌。 STS返回给AppServer一个有效的访问凭证,包括一个安全令牌(SecurityToken)、临时访问密钥(AccessKeyId, AccessKeySecret)以及过期时间。 AppServer将访问凭证返回给ClientApp。ClientApp可以缓存这个凭证。当凭证失效时,ClientApp需要向AppServer申请新的有效访问凭证。比如,访问凭证有效期为1小时,那么ClientApp可以每30分钟向AppServer请求更新访问凭证。 ClientApp使用本地缓存的访问凭证去请求Aliyun Service API。云服务会感知STS访问凭证,并会依赖STS服务来验证访问凭证,正确响应用户请求。 RAM和STS授权策略(Policy)配置 对于RAM或者STS授权中使用Policy,详细规则如下。 示例 先看下面的一个Policy示例: { "Version": "1", "Statement": [ { "Action": [ "oss:GetBucketAcl", "oss:ListObjects" ], "Resource": [ "acs:oss:*:1775305056529849:mybucket" ], "Effect": "Allow", "Condition": { "StringEquals": { "acs:UserAgent": "java-sdk", "oss:Prefix": "foo" }, "IpAddress": { "acs:SourceIp": "192.168.0.1" } } }, { "Action": [ "oss:PutObject", "oss:GetObject", "oss:DeleteObject" ], "Resource": [ "acs:oss:*:1775305056529849:mybucket/file*" ], "Effect": "Allow", "Condition": { "IpAddress": { "acs:SourceIp": "192.168.0.1" } } } ] } 这是一个授权的Policy,用户用这样的一个Policy通过RAM或STS服务向其他用户授权。Policy当中有一个Statement(一条Policy当中可以有多条Statement)。Statement里面规定了相应的Action、Resource、Effect和Condition。 这条Policy把用户自己名下的mybucket和mybucket/file*这些资源授权给相应的用户,并且支持GetBucketAcl、GetBucket、PutObject、GetObject和DeleteObject这几种操作。Condition中的条件表示UserAgent为java-sdk,源IP为192.168.0.1的时候鉴权才能通过,被授权的用户才能访问相关的资源。Prefix这个Condition是在GetBucket(ListObjects)的时候起作用的,关于这个字段的解释详见OSS的API文档。 配置细则 Version Version定义了Policy的版本,本文档中sw2q的配置方式,设置为1。 Statement 通过Statement描述授权语义,其中可以根据业务场景包含多条语义,每条包含对Action、Effect、Resource和Condition的描述。每次请求系统会逐条依次匹配检查,所有匹配成功的Statement会根据Effect的设置不同分为通过(Allow)、禁止(Deny),其中禁止(Deny)的优先。如果匹配成功的都为通过,该条请求即鉴权通过。如果匹配成功有一条禁止,或者没有任何条目匹配成功,该条请求被禁止访问。 Action Action分为三大类:Service级别操作,对应的是GetService操作,用来列出所有属于该用户的Bucket列表。 Bucket级别操作,对应类似于oss:PutBucketAcl、oss:GetBucketLocation之类的操作,操作的对象是Bucket,它们的名称和相应的接口名称一一对应。 Object级别操作,分为oss:GetObject、oss:PutObject、oss:DeleteObject和oss:AbortMultipartUpload,操作对象是Object。 如想授权某一类的Object的操作,可以选择这几种的一种或几种。另外,所有的Action前面都必须加上oss:,如上面例子所示。Action是一个列表,可以有多个Action。具体的Action和API接口的对应关系如下: Service级别 API Action GetService(ListBuckets) oss:ListBuckets Bucket级别 API Action PutBucket oss:PutBucket GetBucket(ListObjects) oss:ListObjects PutBucketAcl oss:PutBucketAcl DeleteBucket oss:DeleteBucket GetBucketLocation oss:GetBucketLocation GetBucketAcl oss:GetBucketAcl GetBucketLogging oss:GetBucketLogging PutBucketLogging oss:PutBucketLogging DeleteBucketLogging oss:DeleteBucketLogging GetBucketWebsite oss:GetBucketWebsite PutBucketWebsite oss:PutBucketWebsite DeleteBucketWebsite oss:DeleteBucketWebsite GetBucketReferer oss:GetBucketReferer PutBucketReferer oss:PutBucketReferer GetBucketLifecycle oss:GetBucketLifecycle PutBucketLifecycle oss:PutBucketLifecycle DeleteBucketLifecycle oss:DeleteBucketLifecycle ListMultipartUploads oss:ListMultipartUploads PutBucketCors oss:PutBucketCors GetBucketCors oss:GetBucketCors DeleteBucketCors oss:DeleteBucketCors PutBucketReplication oss:PutBucketReplication GetBucketReplication oss:GetBucketReplication DeleteBucketReplication oss:DeleteBucketReplication GetBucketReplicationLocation oss:GetBucketReplicationLocation GetBucketReplicationProgress oss:GetBucketReplicationProgress Object级别 API Action GetObject oss:GetObject HeadObject oss:GetObject PutObject oss:PutObject PostObject oss:PutObject InitiateMultipartUpload oss:PutObject UploadPart oss:PutObject CompleteMultipart oss:PutObject DeleteObject oss:DeleteObject DeleteMultipartObjects oss:DeleteObject AbortMultipartUpload oss:AbortMultipartUpload ListParts oss:ListParts CopyObject oss:GetObject,oss:PutObject UploadPartCopy oss:GetObject,oss:PutObject AppendObject oss:PutObject GetObjectAcl oss:GetObjectAcl PutObjectAcl oss:PutObjectAcl Resource Resource指代的是OSS上面的某个具体的资源或者某些资源(支持*通配),resource的规则是acs:oss:{region}:{bucket_owner}:{bucket_name}/{object_name}。对于所有Bucket级别的操作来说不需要最后的斜杠和{object_name},即acs:oss:{region}:{bucket_owner}:{bucket_name}。Resource也是一个列表,可以有多个Resource。其中的region字段暂时不做支持,设置为*。 Effect Effect代表本条的Statement的授权的结果,分为Allow和Deny,分别指代通过和禁止。多条Statement同时匹配成功时,禁止(Deny)的优先级更高。 例如,期望禁止用户对某一目录进行删除,但对于其他文件有全部权限: { "Version": "1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "oss:*" ], "Resource": [ "acs:oss:*:*:bucketname" ] }, { "Effect": "Deny", "Action": [ "oss:DeleteObject" ], "Resource": [ "acs:oss:*:*:bucketname/index/*", ] } ] } Condition Condition代表Policy授权的一些条件,上面的示例里面可以设置对于acs:UserAgent的检查、acs:SourceIp的检查、还有oss:Prefix这项用来在GetBucket的时候对资源进行限制。 OSS支持的Condition如下: condition 功能 合法取值 acs:SourceIp 指定ip网段 普通的ip,支持*通配 acs:UserAgent 指定http useragent头 字符串 acs:CurrentTime 指定合法的访问时间 ISO8601格式 acs:SecureTransport 是否是https协议 “true”或者”false” oss:Prefix 用作ListObjects时的prefix 合法的object name 更多示例 针对具体场景更多的授权策略配置示例,可以参考教程示例:控制存储空间和文件夹的访问权限和OSS授权常见问题。 Policy在线图形化便捷配置工具,请单击这里。 最佳实践 RAM和STS使用指南

2019-12-01 23:12:47 0 浏览量 回答数 0
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