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Apache Flink常见问题汇总【精品问答】

黄一刀 2020-05-19 17:51:47 11230 浏览量 回答数 2

问题

MaxCompute百问集锦

yq传送门 2019-12-01 20:16:47 2404 浏览量 回答数 1

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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

Quick BI 数据可视化分析平台

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

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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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大文件传输软件的优势是什么!

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

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2018python技术问答集锦,希望能给喜欢python的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

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此分步示例适用于可能会偶然发现此问题的其他人。本示例使用SSIS 2005并使用SQL Server 2005 64位版本服务器运行作业。 这里的答案仅集中于解决问题中提到的错误消息。该示例将演示重新创建问题的步骤以及引起问题的原因,然后介绍如何解决此问题。 NOTE:我建议使用选项将软件包配置值存储在数据库中,或者在环境变量的帮助下使用间接XML配置。同样,创建Excel文件的步骤将使用模板完成,然后将其移动到其他文件夹中进行存档。这些步骤不在本文中讨论。如前所述,本文的目的是解决错误。 让我们继续该示例。我也已经在博客上写了这个答案,可以在此链接中找到。答案是一样的。 创建一个SSIS包(创建SSIS包的步骤)。本示例使用BIDS2005。我在开始时就以YYYYMMDD_hhmm的格式命名了程序包,其后是SO代表堆栈溢出,然后是SO问题ID,最后是描述。我并不是说您应该这样命名您的包裹。这是我以后可以轻松参考的内容。请注意,我还有一个名为Adventure Works的数据源。我将使用Adventure Works数据源,该数据源指向从此链接下载的AdventureWorks数据库。该示例使用SQL Server 2008 R2数据库。请参阅截图1。 在AdventureWorks数据库中,使用以下给定脚本创建一个名为dbo.GetCurrency的存储过程。 CREATE PROCEDURE [dbo].[GetCurrency] AS BEGIN SET NOCOUNT ON; SELECT TOP 10 CurrencyCode , Name , ModifiedDate FROM Sales.Currency ORDER BY CurrencyCode END GO 在包的“连接管理器”部分,右键单击并选择“从数据源新建连接”。在“ 选择数据源”对话框中,选择“ Adventure Works”,然后单击“确定”。现在,您应该在“ 连接管理器”部分下看到Adventure Works数据源。 在包的“连接管理器”部分,再次右键单击,但是这次选择“ 新建连接…”。这是为了创建Excel连接。在“添加SSIS连接管理器”上,选择“ EXCEL”。在Excel连接管理器上,输入路径C:\ Temp \ Template.xls。将其部署到服务器时,将更改此路径。我选择了Excel版本Microsoft Excel 97-2005,并选择了保留复选框第一行的列名称已选中,以便在创建Excel文件时创建列标题。单击确定。重命名的Excel连接到Excel中,只是为了保持简单。请参阅截图#2 - #7。 在包上,创建以下变量。请参阅截图8。 SQLGetData:此变量的类型为String。这将包含存储过程执行语句。本示例使用值EXEC dbo.GetCurrency 屏幕快照#9显示了存储过程执行语句EXEC dbo.GetCurrency的输出。 在程序包的“控制流”选项卡上,放置一个Data Flow task并将其命名为“导出到Excel”。请参阅屏幕截图#10。 双击“数据流任务”以切换到“数据流”选项卡。 在“数据流”选项卡上,放置一个,OLE DB Source以连接到SQL Server数据以从存储过程中获取数据,并将其命名为SQL。双击OLE DB源,以调出OLE DB源编辑器。在“连接管理器”部分上,从OLE DB连接管理器中选择Adventure Works,从“数据访问”模式的变量中选择SQL命令,然后从“变量名”下拉列表中选择变量User :: SQLGetData。在“列”部分,确保正确映射了列名称。单击“确定”关闭OLE DB源编辑器。请参阅#11和#12屏幕截图。 在“数据流”选项卡上,放置一个,Excel Destination以将数据插入Excel文件并将其命名为Excel。双击Excel目标以打开Excel目标编辑器。在“连接管理器”部分上,从OLE DB连接管理器中选择Excel,然后选择“表”或“数据访问”模式下的视图。此时,我们没有Excel,因为在创建Excel连接管理器时,我们仅指定了路径,但从未创建文件。因此,Excel工作表的下拉名称中将没有任何值。因此,单击“ 新建”。按钮(第二个新按钮)来创建新的Excel工作表。在“创建表”窗口上,BIDS根据传入的数据源自动提供一个创建表。您可以根据自己的喜好更改值。我将通过保留默认值来简单地单击“确定”。工作表的名称将填充在Excel工作表的下拉名称中。工作表的名称取自任务名称,在本例中为Excel Destination,我们将其命名为Excel。在“映射”部分,确保正确映射了列名称。单击“确定”关闭Excel Destination Editor。请参阅截图#13 - #16。 数据流任务配置完成后,其外观应如屏幕截图#17所示。 通过按F5执行包。截图#18 - #21显示了包的两个控制流和数据流任务的成功执行。同样,该文件是在Excel连接中提供的路径C:\ Temp \ Template.xls中生成的,并且存储过程执行输出中显示的数据与写入该文件的数据匹配。 该程序包是在本地计算机上的文件夹路径C:\ Learn \ Learn.VS2005 \ Learn.SSIS中开发的。现在,我们需要将文件部署到承载SQL Server 64位版本的服务器上,以计划作业。因此,服务器上的文件夹将为D:\ SSIS \ Practice。复制包文件(.dtsx),然后将其粘贴到服务器文件夹中。另外,为了使程序包正确运行,我们需要在服务器上显示Excel电子表格。否则,验证将失败。通常,我创建一个Template文件夹,其中将包含与输出匹配的空Excel电子表格文件。稍后,在运行时,我将使用程序包配置将Excel输出路径更改为其他位置。对于此示例,我将使其保持简单。因此,我们将在本地计算机中生成的Excel文件复制到路径C:\ Temp \ Template.xls到服务器位置D:\ SSIS \ Practice中。我希望SQL作业生成名称为Currencies.xls的文件。因此,将文件Template.xls重命名为Currencies.xls。请参阅屏幕截图#22。 为了表明我确实要在64位版本的SQL Server上的服务器上运行该作业,我在SQL Server上执行了SELECT @@ version命令,屏幕快照#23显示了结果。 我们将使用执行包实用程序(dtexec.exe)生成命令行参数。登录到将在SQL作业中运行SSIS包的服务器。双击程序包文件,这将显示“执行程序包实用程序”。在“常规”部分,从“包源”中选择“文件系统”。单击省略号,然后浏览到程序包路径。在“连接管理器”部分,选择“ Excel”并将Excel文件中的路径从C:\ Temp \ Template.xls更改为D:\ SSIS \ Practice \ Currencies.xls。在实用程序中所做的更改将在“命令行”部分相应地生成命令行。在“命令行”部分,复制包含所有必需参数的命令行。我们不会从这里执行该程序包。单击关闭。参考屏幕截图#24 - #26。 接下来,我们需要设置一个作业来运行SSIS包。我们无法选择SQL Server Integration Services包类型,因为它将在64位下运行,并且找不到Excel连接提供程序。因此,我们必须将其作为Operating System (CmdExec)作业类型运行。转到SQL Server Management Studio,然后连接到数据库引擎。展开“ SQL Server代理”,然后右键单击“作业”节点。选择新作业…。在“作业属性”窗口的“常规”部分,提供作业名称为01_SSIS_Export_To_Excel,所有者将是创建作业的用户。我有一个名为SSIS的类别,因此将选择该类别,但默认类别为[未分类(本地)],并提供简短说明。在“步骤”部分,单击“ 新建...”。按钮。这将带来“作业步骤”属性。在“作业步骤”属性的“常规”部分,提供“步骤名称”为“导出到Excel”,选择“类型” Operating system (CmdExec),保留默认的“以帐户身份运行”作为“ SQL Server代理服务帐户”,并提供以下命令。单击确定。在“新建作业”窗口上,单击“确定”。请参阅截图#27 - #31。 C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\90\DTS\Binn\DTExec.exe /FILE "D:\SSIS\Practice\20110723_1015_SO_21448_Excel_64_bit_Error.dtsx" /CONNECTION Excel;"\"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=D:\SSIS\Practice\Currencies.xls;Extended Properties=""EXCEL 8.0;HDR=YES"";\"" /MAXCONCURRENT " -1 " /CHECKPOINTING OFF /REPORTING EWCDI 新作业应显示在“ SQL Server代理–>作业”节点下。右键单击新创建的作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择“ 在步骤…处启动作业”,这将开始执行作业。该作业将按预期失败,因为这是此问题的背景。单击关闭以关闭“启动作业”对话框。请参阅#32和#33屏幕截图。 让我们看看发生了什么。转到“ SQL Server代理和作业”节点。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择查看历史记录。这将打开“日志文件查看器”窗口。您会注意到作业失败。展开红叉附近的节点,然后单击“步骤ID”值为1的行。在底部,您可以看到错误消息。Option “8.0;HDR=YES’;” is not valid.单击“关闭”以关闭“日志文件查看器”窗口。请参阅#34和#35屏幕截图。 现在,右键单击作业,然后选择“属性”以打开“作业属性”。您也可以双击作业以打开“作业属性”窗口。单击左侧的步骤。然后单击编辑。用以下命令替换该命令,然后单击“确定”。在作业属性上单击确定以关闭窗口。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择“在步骤...启动作业”,这将开始执行作业。作业将无法成功执行。单击关闭以关闭“启动作业”对话框。让我们来看看历史。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择查看历史记录。这将打开“日志文件查看器”窗口。您会注意到该作业在第二次运行中成功完成。展开绿色勾号交叉点附近的节点,然后单击“步骤ID”值为1的行。在底部,您会看到消息选项步骤已成功。单击“关闭”关闭“日志文件查看器”窗口。文件D:\ SSIS \ Practice \ Currencies.xls将成功填充数据。如果您多次成功执行作业,则数据将被追加到文件中,并且您将找到更多数据。如前所述,这不是生成文件的正确方法。创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图 创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图 创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图#36 - #38。 屏幕截图#39显示了工作命令行参数和非工作命令行参数之间的差异。右边的是工作命令行,左边的是不正确的命令行。它需要使用反斜杠转义序列的另一个双引号来修复该错误。可能还有其他方法可以很好地解决此问题,但此选项似乎可行。 因此,该示例演示了一种从部署在64位服务器上的SSIS包访问Excel数据源时解决命令行参数问题的方法。 希望能对某人有所帮助。

心有灵_夕 2019-12-25 21:28:07 0 浏览量 回答数 0

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算法是比较复杂又基础的学科,每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计,以下这18个问题是面试中最容易遇到的,本文给出了一些基本答案,供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。 1)请简单解释算法是什么? 算法是一个定义良好的计算过程,它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说,它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。 2)解释什么是快速排序算法? 快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则,这种类型的算法占用空间较小,它将待排序列表分为三个主要部分: ·小于Pivot的元素 ·枢轴元素Pivot(选定的比较值) ·大于Pivot的元素 3)解释算法的时间复杂度? 算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间,它通常用大O表示法来表示。 4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么? 用于时间复杂度的符号类型包括: ·Big Oh:它表示小于或等于目标多项式 ·Big Omega:它表示大于或等于目标多项式 ·Big Theta:它表示与目标多项式相等 ·Little Oh:它表示小于目标多项式 ·Little Omega:它表示大于目标多项式 5)解释二分法检索如何工作? 在二分法检索中,我们先确定数组的中间位置,然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较,若小于数组中间值,则要查找的值应位于该中间值之前,依此类推,不断缩小查找范围,直至得到最终结果。 6)解释是否可以使用二分法检索链表? 由于随机访问在链表中是不可接受的,所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此,对于链表来说,二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。 7)解释什么是堆排序? 堆排序可以看成是选择排序的改进,它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域,通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。 8)说明什么是Skip list? Skip list数据结构化的方法,它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中,每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联,删除操作可删除指定的键。 9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少? 插入排序是一种就地排序算法,这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序,它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧,从而使空间复杂度为O(1)。 10)解释什么是“哈希算法”,它们用于什么? “哈希算法”是一个哈希函数,它使用任意长度的字符串,并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。 11)解释如何查找链表是否有循环? 要知道链表是否有循环,我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针,并且在处理两个节点之后增加一个指针,并且在处理每个节点之后,遇到指针指向同一个节点的情况,这只有在链表有循环时才会发生。 12)解释加密算法的工作原理? 加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本,算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大,创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块,而有些则使用流方法。 13)列出一些常用的加密算法? 一些常用的加密算法是: ·3-way ·Blowfish ·CAST ·CMEA ·GOST ·DES 和Triple DES ·IDEA ·LOKI等等 14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别? ·最佳情况:算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如,我们进行二分法检索,如果目标值位于正在搜索的数据中心,则这就是最佳情况,最佳情况时间复杂度为0。 ·最差情况:给定算法的最差输入参考。例如快速排序,如果选择关键值的子列表的最大或最小元素,则会导致最差情况出现,这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。 15)解释什么是基数排序算法? 基数排序又称“桶子法”,是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。 16)解释什么是递归算法? 递归算法是一个解决复杂问题的方法,将问题分解成较小的子问题,直到分解的足够小,可以轻松解决问题为止。通常,它涉及一个调用自身的函数。 17)提到递归算法的三个定律是什么? 所有递归算法必须遵循三个规律: ·递归算法必须有一个基点 ·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程 ·递归算法必须自我调用 18)解释什么是冒泡排序算法? 冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中,要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误,将交换值并以正确的顺序排列,直到最终结果“浮”出水面。 满意记得采纳哈

玄学酱 2019-12-02 01:18:44 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】大数据技术问题之Flink百问

问问小秘 2019-12-01 21:59:43 7280 浏览量 回答数 1

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HTTPS基本原理 一、http为什么不安全。 http协议没有任何的加密以及身份验证的机制,非常容易遭遇窃听、劫持、篡改,因此会造成个人隐私泄露,恶意的流量劫持等严重的安全问题。 国外很多网站都支持了全站https,国内方面目前百度已经在年初完成了搜索的全站https,其他大型的网站也在跟进中,百度最先完成全站https的最大原因就是百度作为国内最大的流量入口,劫持也必然是首当其冲的,造成的有形的和无形的损失也就越大。关于流量劫持问题,我在另一篇文章中也有提到,基本上是互联网企业的共同难题,https也是目前公认的比较好的解决方法。但是https也会带来很多性能以及访问速度上的牺牲,很多互联网公司在做大的时候都会遇到这个问题:https成本高,速度又慢,规模小的时候在涉及到登录和交易用上就够了,做大以后遇到信息泄露和劫持,想整体换,代价又很高。 2、https如何保证安全 要解决上面的问题,就要引入加密以及身份验证的机制。 这时我们引入了非对称加密的概念,我们知道非对称加密如果是公钥加密的数据私钥才能解密,所以我只要把公钥发给你,你就可以用这个公钥来加密未来我们进行数据交换的秘钥,发给我时,即使中间的人截取了信息,也无法解密,因为私钥在我这里,只有我才能解密,我拿到你的信息后用私钥解密后拿到加密数据用的对称秘钥,通过这个对称密钥来进行后续的数据加密。除此之外,非对称加密可以很好的管理秘钥,保证每次数据加密的对称密钥都是不相同的。 但是这样似乎还不够,如果中间人在收到我的给你公钥后并没有发给你,而是自己伪造了一个公钥发给你,这是你把对称密钥用这个公钥加密发回经过中间人,他可以用私钥解密并拿到对称密钥,此时他在把此对称密钥用我的公钥加密发回给我,这样中间人就拿到了对称密钥,可以解密传输的数据了。为了解决此问题,我们引入了数字证书的概念。我首先生成公私钥,将公钥提供给相关机构(CA),CA将公钥放入数字证书并将数字证书颁布给我,此时我就不是简单的把公钥给你,而是给你一个数字证书,数字证书中加入了一些数字签名的机制,保证了数字证书一定是我给你的。 所以综合以上三点: 非对称加密算法(公钥和私钥)交换秘钥 + 数字证书验证身份(验证公钥是否是伪造的) + 利用秘钥对称加密算法加密数据 = 安全 3、https协议简介 为什么是协议简介呢。因为https涉及的东西实在太多了,尤其是一些加密算法,非常的复杂,对于这些算法面的东西就不去深入研究了,这部分仅仅是梳理一下一些关于https最基本的原理,为后面分解https的连接建立以及https优化等内容打下理论基础。 3.1 对称加密算法 对称加密是指加密和解密使用相同密钥的加密算法。它要求发送方和接收方在安全通信之前,商定一个密钥。对称算法的安全性依赖于密钥,泄漏密钥就意味着任何人都可以对他们发送或接收的消息解密,所以密钥的保密性对通信至关重要。 对称加密又分为两种模式:流加密和分组加密。 流加密是将消息作为位流对待,并且使用数学函数分别作用在每一个位上,使用流加密时,每加密一次,相同的明文位会转换成不同的密文位。流加密使用了密钥流生成器,它生成的位流与明文位进行异或,从而生成密文。现在常用的就是RC4,不过RC4已经不再安全,微软也建议网络尽量不要使用RC4流加密。 分组加密是将消息划分为若干位分组,这些分组随后会通过数学函数进行处理,每次一个分组。假设需要加密发生给对端的消息,并且使用的是64位的分组密码,此时如果消息长度为640位,就会被划分成10个64位的分组,每个分组都用一系列数学公式公式进行处理,最后得到10个加密文本分组。然后,将这条密文消息发送给对端。对端必须拥有相同的分组密码,以相反的顺序对10个密文分组使用前面的算法解密,最终得到明文的消息。比较常用的分组加密算法有DES、3DES、AES。其中DES是比较老的加密算法,现在已经被证明不安全。而3DES是一个过渡的加密算法,相当于在DES基础上进行三重运算来提高安全性,但其本质上还是和DES算法一致。而AES是DES算法的替代算法,是现在最安全的对称加密算法之一。分组加密算法除了算法本身外还存在很多种不同的运算方式,比如ECB、CBC、CFB、OFB、CTR等,这些不同的模式可能只针对特定功能的环境中有效,所以要了解各种不同的模式以及每种模式的用途。这个部分后面的文章中会详细讲。 对称加密算法的优、缺点: 优点:算法公开、计算量小、加密速度快、加密效率高。 缺点:(1)交易双方都使用同样钥匙,安全性得不到保证; (2)每对用户每次使用对称加密算法时,都需要使用其他人不知道的惟一钥匙,这会使得发收信双方所拥有的钥匙数量呈几何级数增长,密钥管理成为用户的负担。 (3)能提供机密性,但是不能提供验证和不可否认性。 3.2 非对称加密算法 在非对称密钥交换算法出现以前,对称加密一个很大的问题就是不知道如何安全生成和保管密钥。非对称密钥交换过程主要就是为了解决这个问题,使得对称密钥的生成和使用更加安全。 密钥交换算法本身非常复杂,密钥交换过程涉及到随机数生成,模指数运算,空白补齐,加密,签名等操作。 常见的密钥交换算法有RSA,ECDHE,DH,DHE等算法。涉及到比较复杂的数学问题,下面就简单介绍下最经典的RSA算法。RSA:算法实现简单,诞生于1977年,历史悠久,经过了长时间的破解测试,安全性高。缺点就是需要比较大的素数也就是质数(目前常用的是2048位)来保证安全强度,很消耗CPU运算资源。RSA是目前唯一一个既能用于密钥交换又能用于证书签名的算法。我觉得RSA可以算是最经典的非对称加密算法了,虽然算法本身都是数学的东西,但是作为最经典的算法,我自己也花了点时间对算法进行了研究,后面会详细介绍。 非对称加密相比对称加密更加安全,但也存在两个明显缺点: 1,CPU计算资源消耗非常大。一次完全TLS握手,密钥交换时的非对称解密计算量占整个握手过程的90%以上。而对称加密的计算量只相当于非对称加密的0.1%,如果应用层数据也使用非对称加解密,性能开销太大,无法承受。 2,非对称加密算法对加密内容的长度有限制,不能超过公钥长度。比如现在常用的公钥长度是2048位,意味着待加密内容不能超过256个字节。 所以公钥加密(极端消耗CPU资源)目前只能用来作密钥交换或者内容签名,不适合用来做应用层传输内容的加解密。 3.3 身份认证 https协议中身份认证的部分是由数字证书来完成的,证书由公钥、证书主体、数字签名等内容组成,在客户端发起SSL请求后,服务端会将数字证书发给客户端,客户端会对证书进行验证(验证查看这张证书是否是伪造的。也就是公钥是否是伪造的),并获取用于秘钥交换的非对称密钥(获取公钥)。 数字证书有两个作用: 1,身份授权。确保浏览器访问的网站是经过CA验证的可信任的网站。 2,分发公钥。每个数字证书都包含了注册者生成的公钥(验证确保是合法的,非伪造的公钥)。在SSL握手时会通过certificate消息传输给客户端。 申请一个受信任的数字证书通常有如下流程: 1,终端实体(可以是一个终端硬件或者网站)生成公私钥和证书请求。 2,RA(证书注册及审核机构)检查实体的合法性。如果个人或者小网站,这一步不是必须的。 3,CA(证书签发机构)签发证书,发送给申请者。 4,证书更新到repository(负责数字证书及CRL内容存储和分发),终端后续从repository更新证书,查询证书状态等。 数字证书验证: 申请者拿到CA的证书并部署在网站服务器端,那浏览器发起握手接收到证书后,如何确认这个证书就是CA签发的呢。怎样避免第三方伪造这个证书。答案就是数字签名(digital signature)。数字签名是证书的防伪标签,目前使用最广泛的SHA-RSA(SHA用于哈希算法,RSA用于非对称加密算法)数字签名的制作和验证过程如下: 1,数字签名的签发。首先是使用哈希函数对待签名内容进行安全哈希,生成消息摘要,然后使用CA自己的私钥对消息摘要进行加密。 2,数字签名的校验。使用CA的公钥解密签名,然后使用相同的签名函数对待签名证书内容进行签名并和服务端数字签名里的签名内容进行比较,如果相同就认为校验成功。 需要注意的是: 1)数字签名签发和校验使用的密钥对是CA自己的公私密钥,跟证书申请者提交的公钥没有关系。 2)数字签名的签发过程跟公钥加密的过程刚好相反,即是用私钥加密,公钥解密。 3)现在大的CA都会有证书链,证书链的好处一是安全,保持根CA的私钥离线使用。第二个好处是方便部署和撤销,即如果证书出现问题,只需要撤销相应级别的证书,根证书依然安全。 4)根CA证书都是自签名,即用自己的公钥和私钥完成了签名的制作和验证。而证书链上的证书签名都是使用上一级证书的密钥对完成签名和验证的。 5)怎样获取根CA和多级CA的密钥对。它们是否可信。当然可信,因为这些厂商跟浏览器和操作系统都有合作,它们的公钥都默认装到了浏览器或者操作系统环境里。 3.4 数据完整性验证 数据传输过程中的完整性使用MAC算法来保证。为了避免网络中传输的数据被非法篡改,SSL利用基于MD5或SHA的MAC算法来保证消息的完整性。 MAC算法是在密钥参与下的数据摘要算法,能将密钥和任意长度的数据转换为固定长度的数据。发送者在密钥的参与下,利用MAC算法计算出消息的MAC值,并将其加在消息之后发送给接收者。接收者利用同样的密钥和MAC算法计算出消息的MAC值,并与接收到的MAC值比较。如果二者相同,则报文没有改变;否则,报文在传输过程中被修改,接收者将丢弃该报文。 由于MD5在实际应用中存在冲突的可能性比较大,所以尽量别采用MD5来验证内容一致性。SHA也不能使用SHA0和SHA1,中国山东大学的王小云教授在2005年就宣布破解了 SHA-1完整版算法。微软和google都已经宣布16年及17年之后不再支持sha1签名证书。MAC算法涉及到很多复杂的数学问题,这里就不多讲细节了。 专题二--【实际抓包分析】 抓包结果: fiddler: wireshark: 可以看到,百度和我们公司一样,也采用以下策略: (1)对于高版本浏览器,如果支持 https,且加解密算法在TLS1.0 以上的,都将所有 http请求重定向到 https请求 (2)对于https请求,则不变。 【以下只解读https请求】 1、TCP三次握手 可以看到,我们访问的是 http://www.baidu.com/ , 在初次建立 三次握手的时候, 用户是去 连接 8080端口的(因为公司办公网做了代理,因此,我们实际和代理机做的三次握手,公司代理机再帮我们去连接百度服务器的80端口) 2、CONNECT 建立 由于公司办公网访问非腾讯域名,会做代理,因此,在进行https访问的时候,我们的电脑需要和公司代理机做 " CONNECT " 连接(关于 " CONNECT " 连接, 可以理解为虽然后续的https请求都是公司代理机和百度服务器进行公私钥连接和对称秘钥通信,但是,有了 " CONNECT " 连接之后,可以认为我们也在直接和百度服务器进行公私钥连接和对称秘钥通信。 ) fiddler抓包结果: CONNECT之后, 后面所有的通信过程,可以看做是我们的机器和百度服务器在直接通信 3、 client hello 整个 Secure Socket Layer只包含了: TLS1.2 Record Layer内容 (1)随机数 在客户端问候中,有四个字节以Unix时间格式记录了客户端的协调世界时间(UTC)。协调世界时间是从1970年1月1日开始到当前时刻所经历的秒数。在这个例子中,0x2516b84b就是协调世界时间。在他后面有28字节的随机数( random_C ),在后面的过程中我们会用到这个随机数。 (2)SID(Session ID) 如果出于某种原因,对话中断,就需要重新握手。为了避免重新握手而造成的访问效率低下,这时候引入了session ID的概念, session ID的思想很简单,就是每一次对话都有一个编号(session ID)。如果对话中断,下次重连的时候,只要客户端给出这个编号,且服务器有这个编号的记录,双方就可以重新使用已有的"对话密钥",而不必重新生成一把。 因为我们抓包的时候,是几个小时内第一次访问 https://www.baodu.com 首页,因此,这里并没有 Session ID. (稍会儿我们会看到隔了半分钟,第二次抓包就有这个Session ID) session ID是目前所有浏览器都支持的方法,但是它的缺点在于session ID往往只保留在一台服务器上。所以,如果客户端的请求发到另一台服务器,就无法恢复对话。session ticket就是为了解决这个问题而诞生的,目前只有Firefox和Chrome浏览器支持。 (3) 密文族(Cipher Suites): RFC2246中建议了很多中组合,一般写法是"密钥交换算法-对称加密算法-哈希算法,以“TLS_RSA_WITH_AES_256_CBC_SHA”为例: (a) TLS为协议,RSA为密钥交换的算法; (b) AES_256_CBC是对称加密算法(其中256是密钥长度,CBC是分组方式); (c) SHA是哈希的算法。 浏览器支持的加密算法一般会比较多,而服务端会根据自身的业务情况选择比较适合的加密组合发给客户端。(比如综合安全性以及速度、性能等因素) (4) Server_name扩展:( 一般浏览器也支持 SNI(Server Name Indication)) 当我们去访问一个站点时,一定是先通过DNS解析出站点对应的ip地址,通过ip地址来访问站点,由于很多时候一个ip地址是给很多的站点公用,因此如果没有server_name这个字段,server是无法给与客户端相应的数字证书的,Server_name扩展则允许服务器对浏览器的请求授予相对应的证书。 还有一个很好的功能: SNI(Server Name Indication)。这个的功能比较好,为了解决一个服务器使用多个域名和证书的SSL/TLS扩展。一句话简述它的工作原理就是,在连接到服务器建立SSL连接之前先发送要访问站点的域名(Hostname),这样服务器根据这个域名返回一个合适的CA证书。目前,大多数操作系统和浏览器都已经很好地支持SNI扩展,OpenSSL 0.9.8已经内置这一功能,据说新版的nginx也支持SNI。) 4、 服务器回复(包括 Server Hello, Certificate, Certificate Status) 服务器在收到client hello后,会回复三个数据包,下面分别看一下: 1)Server Hello 1、我们得到了服务器的以Unix时间格式记录的UTC和28字节的随机数 (random_S)。 2、Seesion ID,服务端对于session ID一般会有三种选择 (稍会儿我们会看到隔了半分钟,第二次抓包就有这个Session ID) : 1)恢复的session ID:我们之前在client hello里面已经提到,如果client hello里面的session ID在服务端有缓存,服务端会尝试恢复这个session; 2)新的session ID:这里又分两种情况,第一种是client hello里面的session ID是空值,此时服务端会给客户端一个新的session ID,第二种是client hello里面的session ID此服务器并没有找到对应的缓存,此时也会回一个新的session ID给客户端; 3)NULL:服务端不希望此session被恢复,因此session ID为空。 3、我们记得在client hello里面,客户端给出了21种加密族,而在我们所提供的21个加密族中,服务端挑选了“TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256”。 (a) TLS为协议,RSA为密钥交换的算法; (b) AES_256_CBC是对称加密算法(其中256是密钥长度,CBC是分组方式); (c) SHA是哈希的算法。 这就意味着服务端会使用ECDHE-RSA算法进行密钥交换,通过AES_128_GCM对称加密算法来加密数据,利用SHA256哈希算法来确保数据完整性。这是百度综合了安全、性能、访问速度等多方面后选取的加密组合。 2)Certificate 在前面的https原理研究中,我们知道为了安全的将公钥发给客户端,服务端会把公钥放入数字证书中并发给客户端(数字证书可以自签发,但是一般为了保证安全会有一个专门的CA机构签发),所以这个报文就是数字证书,4097 bytes就是证书的长度。 我们打开这个证书,可以看到证书的具体信息,这个具体信息通过抓包报文的方式不是太直观,可以在浏览器上直接看。 (点击 chrome 浏览器 左上方的 绿色 锁型按钮) 3)Server Hello Done 我们抓的包是将 Server Hello Done 和 server key exchage 合并的包: 4)客户端验证证书真伪性 客户端验证证书的合法性,如果验证通过才会进行后续通信,否则根据错误情况不同做出提示和操作,合法性验证包括如下: 证书链的可信性trusted certificate path,方法如前文所述; 证书是否吊销revocation,有两类方式离线CRL与在线OCSP,不同的客户端行为会不同; 有效期expiry date,证书是否在有效时间范围; 域名domain,核查证书域名是否与当前的访问域名匹配,匹配规则后续分析; 5)秘钥交换 这个过程非常复杂,大概总结一下: (1)首先,其利用非对称加密实现身份认证和密钥协商,利用非对称加密,协商好加解密数据的 对称秘钥(外加CA认证,防止中间人窃取 对称秘钥) (2)然后,对称加密算法采用协商的密钥对数据加密,客户端和服务器利用 对称秘钥 进行通信; (3)最后,基于散列函数验证信息的完整性,确保通信数据不会被中间人恶意篡改。 此时客户端已经获取全部的计算协商密钥需要的信息:两个明文随机数random_C和random_S与自己计算产生的Pre-master(由客户端和服务器的 pubkey生成的一串随机数),计算得到协商对称密钥; enc_key=Fuc(random_C, random_S, Pre-Master) 6)生成 session ticket 如果出于某种原因,对话中断,就需要重新握手。为了避免重新握手而造成的访问效率低下,这时候引入了session ID的概念, session ID的思想很简单,就是每一次对话都有一个编号(session ID)。如果对话中断,下次重连的时候,只要客户端给出这个编号,且服务器有这个编号的记录,双方就可以重新使用已有的"对话密钥",而不必重新生成一把。 因为我们抓包的时候,是几个小时内第一次访问 https://www.baodu.com 首页,因此,这里并没有 Session ID. (稍会儿我们会看到隔了半分钟,第二次抓包就有这个Session ID) session ID是目前所有浏览器都支持的方法,但是它的缺点在于session ID往往只保留在一台服务器上。所以,如果客户端的请求发到另一台服务器,就无法恢复对话。session ticket就是为了解决这个问题而诞生的,目前只有Firefox和Chrome浏览器支持。 后续建立新的https会话,就可以利用 session ID 或者 session Tickets , 对称秘钥可以再次使用,从而免去了 https 公私钥交换、CA认证等等过程,极大地缩短 https 会话连接时间。 7) 利用对称秘钥传输数据 【半分钟后,再次访问百度】: 有这些大的不同: 由于服务器和浏览器缓存了 Session ID 和 Session Tickets,不需要再进行 公钥证书传递,CA认证,生成 对称秘钥等过程,直接利用半分钟前的 对称秘钥 加解密数据进行会话。 1)Client Hello 2)Server Hello

玄学酱 2019-12-02 01:27:08 0 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

问题

Vue面试题汇总【精品问答】

问问小秘 2020-05-25 18:02:28 20475 浏览量 回答数 4

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large 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A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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Hellerstein和M. 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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大数据时代——数据存储技术百问

yq传送门 2019-12-01 20:27:42 31965 浏览量 回答数 35

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极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 报错

优选2 2020-06-04 21:19:39 3 浏览量 回答数 1

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极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 19:26:23 0 浏览量 回答数 1

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极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-02 13:32:16 0 浏览量 回答数 1

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Spark,一种快速数据分析替代方案:报错

kun坤 2020-06-06 11:49:13 0 浏览量 回答数 1

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不良的编程习惯TOP1:粘贴复制 在学生时代,我们都知道抄袭是不对的。但在工作中,这方面的规则还很模糊。虽然有些代码块是不能盗用的——不要把专有代码拷贝到你的堆栈中,尤其是这些代码有标记版权信息。这种时候你应该编写自己的版本,老板付你薪水就是要做正事的。 但是当原始创作者想要共享代码时,问题就变得复杂了。这些共享代码也许放到了某个在线编程论坛上,也许它们是带有许可证(BSD,MIT)的开放源代码,允许使用一到三个函数。你使用这些共享代码是没有问题的,而且你上班是为了解决问题,而不是重新发明轮子。 大多数情况下,复制代码的优势非常明显,小心对待的话问题也不大。至少那些从靠谱的来源获得的代码已经被大致“检查“过了。 问题的复杂之处在于,这些共享代码是否存在一些未发现的错误,代码的用途或底层数据是否存在一些特别的假设。也许你的代码混入了空指针,而原始代码从未检查过。如果你能解决这些问题,那么就可以理解为你的老板得到了两位程序员共同努力的成果。这就是某种形式的结对编程,而且用不着什么高大上的办公桌。 不良的编程习惯TOP2:非函数式代码 在过去十年间,函数范式愈加流行。喜欢用嵌套函数调用来构建程序的人们引用了很多研究成果。这些研究表明,与旧式的变量和循环相比,函数式编程代码更安全,错误更少,而且可以随程序员的喜好任意组合在一起。粉丝们十分追捧函数式编程,还会在代码审查和拉取请求中诋毁非函数式方法。关于这种方法的优势,他们的观点其实并没有错。 但有时你需要的仅仅是一卷胶带而已。精心设计并细心计划的代码需要花费很多时间,不仅需要花费时间想象,还需要构建和之后导航的时间。这些都增加了复杂性,并且会花费很多的时间与精力。开发漂亮的函数式代码需要提前做计划,还要确保所有数据都通过正确的途径传递。有时找出并更改变量会简单得多,可能再加个注释说明一下就够了。就算要在注释中为之后的程序员致以冗长而难懂的歉意,也比重新设计整个系统,把它扳回正轨上要省事得多。 不良的编程习惯第 3 位:非标准间距 软件中的大多数空格都不会影响程序的性能。除少数使用间距指示代码块的语言(如 Python)外,大多数空格对程序行为的影响为零。尽管如此,仍然有一些得了强迫症的程序员会数空格,并坚持认为它们很重要。曾有这样一位程序员以最严肃的口吻告诉我的老板,说我正在写“非标准代码”,还说他一眼就看出来了。我的错咯?因为我没在等号的两侧放置空格,违反了 ESLint space-infix-ops 规则[1]。 有时候你只要操心那些更深层的内容就行了,谁管什么空格的位置。也许你担心数据库过载,也许你担心空指针可能会让你的代码崩溃。一套代码中,几乎所有的部分都比空格更重要,就算那些喜欢走形式的标准委员会写出来一大堆规则来限制这些空格或制表符的位置,那又如何呢。 令人欣喜的是,网上可以找到一些很好用的工具来自动重新格式化你的代码,让你的代码遵守所有精心定义的 linting 规则。人类不应该在这种事情上浪费时间和脑细胞。如果这些规则这么重要,我们就应该用工具来解决这些问题。 不良的编程习惯第 4 位:使用 goto 禁止使用 goto 的规则可以追溯到许多结构化编程工具还没有出现的时代。如果程序员想创建一个循环或跳转到另一个例程,则需要键入 goto,后跟一个行号。多年之后,编译器团队开始允许程序员使用字符串标签来代替行号。这在当时被认为是一项热门的新特性。 有的人把这样做法的结果称为“意大利面条式代码”。因为以后没人能读懂你的代码,没人搞得清楚执行路径。成为一团混乱的线程,缠结在一起。Edsger Dijkstra 写过一篇题为“我们认为 goto 声明是有害的”的一篇文章[2],号召大家拒绝使用这个命令。 但是绝对分支并不是问题所在,问题在于它产生的那堆纠缠的结果。一般来说,精心设计的 break 或 return 能提供有关该位置的代码执行情况的非常清晰的陈述。有时,将 goto 添加到一个 case 语句中所生成的东西与联 if-then-else 块的相比,结构更正确的列表理解起来更容易。 也有反例。苹果 SSL 堆栈中的“goto fail”安全漏洞[3]就是一个很好的例子。但是,如果我们谨慎地避免 case 语句和循环中出现的一些问题,我们就可以插入很好用的绝对跳转,使代码读者更容易理解正在发生的事情。有时我们可以放一个 break 或 return,不仅更简洁,而且大家读起来更愉快,除了那些讨厌 goto 的人们。 不良的编程习惯第 5 位:不声明类型 热爱类型化语言的人们有他们的理由。当我们为每个变量的数据类型添加清晰的声明时,我们会编写更好,错误更少的代码。花点时间来阐明类型,就可以帮助编译器在代码开始运行之前标记出愚蠢的错误。这可能会很痛苦,但也会有回报。这是一种编程的笨办法,就是为了避免错误。 时代变了。许多较新的编译器已经足够聪明了,它们可以在查看代码时推断出类型。它们可以在代码中前后移动,最后确认变量应该是 string 或 int,抑或是其他类型。而且,如果推断出来的这些类型没法对齐,则编译器会给出错误标志。它们不需要我们再类型化变量了。 换句话说,我们可以省略一些最简单的声明,然后就能轻松节省一些时间了。代码变得更简洁,代码读者也往往能猜出 for 循环中名为 i 的变量是一个整数。 不良的编程习惯第 6 位:溜溜球代码 程序员喜欢将其称为“yo-yo 代码”。首先,这些值将存储为字符串,然后将它们解析为整数,接下来将它们转换回字符串。这种方法效率极低。你几乎能感受到一大堆额外负载让 CPU 不堪重负的样子。能快速编写代码的聪明程序员会调整自己的代码架构,以最大程度地减少转换。因为他们安排好了计划,他们的代码也能跑得更快。 但不管你信不信,有时溜溜球代码也是有意义的。有的时候,你需要用一个可以在自己的黑匣子里搞定一大堆智能操作的库。有的老板花了很多钱,请好多天才做出来这么一个库。如果这个库需要字符串形式的数据,那么你就得给它字符串,就算你最近刚把数据转换为整数也得再转回去。 当然,你可以重写所有代码以最大程度地减少转换,但这会花费一些时间。有时,代码多运行一分钟、一小时、一天甚至一周也是可以接受的,因为重写代码会花费更多时间。有时候,增加技术债务要比重新建立一笔技术债的成本更低些。 有时这种库里面不是专有代码,而是你很久以前编写的代码。有时,转换一次数据要比重写该库中的所有内容更省事。这种时候你就可以编写悠悠球代码了,不要怕,我们都遇到过这种事情。 不良的编程习惯第7位:编写自己的数据结构 有一条标准规则是,程序员在大二学完数据结构课程后,再也不要编写用于存储数据的代码了。已经有人编写过了我们所需要的所有数据结构,并且他们的代码经过了多年的测试和重新测试。这些结构与语言打包在一起,还可能是免费的。你自己写的代码只会是一堆错误。 但有的时候数据结构库的速度有点缓慢。有时候我们被迫使用的标准结构并不适合我们自己的代码。有时,库会要求我们在使用它的结构之前重新配置数据。有时,这些库带有笨重的保护,还有一些诸如线程锁定之类的特性,而我们的代码并不需要它们。 发生这种情况时就该编写我们自己的数据结构了。有时我们自己的结构会快很多,还可能让我们的代码更整洁,因为我们不需要一大堆额外的代码来重新精确地格式化数据。 不良的编程习惯第 8 位:老式循环 很久以前,创建 C 语言的某人想将所有抽象可能性封装在一个简单的构造中。这个构造开始时要做一些事情,每次循环都要做一些事情,所有事情都完成时还有一些方法来提示我们。当时,这似乎是一种拥有无限可能性的完美语法。 此一时彼一时,如今一些现代评论者只看到了其中的麻烦,发生的事情太多了,所有这些可能性既可能向善也可能作恶。这种构造让阅读和理解代码变得非常困难。他们喜欢更加函数式的的范式,其中没有循环,只有应用到列表的函数,还有映射到某些数据的计算模板。 有时无循环方法更简洁,尤其是当我们只有一个简单的函数和一个数组的时候。但还有些时候,老式的循环要简单得多,因为它可以做更多事情。例如,当你找到第一个匹配项后就立刻停止搜索,这样的代码就简单得多。 此外,要对数据执行多项操作时,映射函数会要求更严格的编码。假设你要对每个数字取绝对值,然后取平方根,最快的方案是先映射第一个函数,然后映射第二个函数,将数据循环两次。 不良的编程习惯第 9 位:在中间打破循环 从有一天开始,一个规则制定小组宣布每个循环都应该有一个“不变项”,就是一个在整个循环中都为真的逻辑语句。当不变量不再为真时,循环就结束了。这是处理复杂循环的好方法,但会带来一些令人抓狂的约束,例如禁止我们在循环中间使用 return 或 break。这条规则是禁止 goto 语句规则的子集。 这个理论很不错,但它通常会导致代码变得更复杂。考虑以下这种简单的情况,其中会扫描一个数组,找出通过测试的一个条目: while (i<a.length){ ... if (test(a[i]) then return a[i]; ... } 喜欢循环不变项的人们宁愿我们添加另一个布尔变量,将其称为 notFound,然后这样用它: while ((notFound) && (i<a.length){ ... if (test(a[i])) then notFound=false; ... } 如果这个布尔名称取得很合适,那就会是一段自我注释得很好的代码。它可以让大家理解起来更容易。但这也增加了复杂性。这还意味着要分配另一个局部变量并阻塞一个寄存器,编译器可能没那么聪明,没法修复这个错误。 有时使用 goto 或 jump 会更简洁。 不良的编程习惯第10位:重载运算符和函数 一些有趣的语言会让你绕一些大弯子,比如说重新定义看起来应该是常量的元素值。拿 Python 来说,至少在 2.7 版及更低版本中,它允许你键入 TRUE=FALSE。这不会引发某种逻辑崩溃,也不会导致宇宙的终结;它只是交换了 TRUE 和 FALSE 的含义。你还可以使用 C 预处理器和其他一些语言来玩这种危险的游戏。还有一些语言允许你重新定义加号之类的运算符。 有时候,在一大段代码中重新定义一个或一些所谓常量,结果效率会更高。有时,老板会希望代码执行完全不同的操作。当然,你可以检查代码,逐一更改对应的部分,也可以干脆重新定义现实来节省时间。别人会觉得你是天才。用不着重写庞大的库,只需翻转一下即可。 这里也许应该划一条底线。无论这种做法多有意思,看起来多聪明,你都不应该在家里做实验。这太危险了——我是认真的。

茶什i 2019-12-30 11:01:01 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

问题

企业运营对DevOps的「傲慢与偏见」

忆远0711 2019-12-01 21:32:29 9823 浏览量 回答数 0

回答

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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kun坤 2020-06-09 13:55:57 0 浏览量 回答数 1

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一、系统迁移捅了13亿用户的娄子 故事,是从一桩“离婚再嫁”的案子开始的。 离婚再嫁的主角,是英国银行TSB。 2015年,TSB银行结束了与劳埃德银行(Lloyds Bank)长达20年的“婚姻”,从他们合并的集团中拆分出来,并卖身给了新欢、西班牙公司萨瓦德尔(Sabadell)集团,收购价17亿英镑,按当时的汇率大概是158亿人民币。 然而,过去的20年,世界变了太多,银行业也进步了太多。20年的“婚姻”留给TSB银行的,还有和“前夫”剪不断理还乱的IT系统。 TSB银行540万客户的数十亿记录,都还留在“前夫”劳埃德银行的系统里,而且因为缘分已断,不能白嫖人家的系统,每年还要给前夫交1亿英镑(大约9.3亿人民币)的费用。 这就好像肉身虽然已经和“新欢”在一起,但支付宝和微信账号还是跟“前夫”共用一套,而且还要给“前夫”付账号租金,自然令人不爽。 于是,在筹备了许久之后,2018年,他们终于要行动了:把“前夫”IT系统里的客户信息记录,迁移到“新欢”专门为TSB银行准备的新系统里。 他们把迁移的日子,定在了4月22日星期日的晚上,先把银行的IT系统离线,迁移完之后再上线,恢复客户访问自己银行账户的权限。 为了这场迁移,他们已经投入了超过2500人年的人力成本,西班牙“新欢”集团的CEO在前一年的圣诞节就大声放话:这是全欧洲史无前例的大项目,我们投入了1000多名专业人才,将极大地促进我们在英国的增长。 不过,虽然大佬们在台上豪言壮语,实际上负责迁移的员工们心里却慌得一逼。这个迁移项目本来要筹备18个月,结果时间超了,预算也超了,事情难办的很。 Flag果然不能立太早,打脸的结果很快就来了。 迁移结束,客户的访问权限,他们以为万无一失,但就在20分钟后,收到了问题报告: 有的客户发现自己的钱不见了; 有的客户花了一点小钱,账户里却记录成了花费数千美元; 有的客户登录上去之后,发现不是自己的账户,而是看到了别人的银行账户。 13亿客户的账户记录都出了问题,于是,他们把TSB银行骂成狗,金融监管机构们则连夜找银行喝茶。 而此后的几个星期,银行都在拼命的恢复系统,但数以百万计的客户们已经人心惶惶,拼命的把自己存在TSB银行的钱取出来。 TSB银行,被自己捅的篓子扔进了地狱模式。 而问题的根源,在于测试。 英国金融监管机构金融行为监管局(FCA)首席执行官Andrew Bailey在事故几周后对外公开表示,造成系统混乱的很大原因在于缺少测试,而TSB银行请来救急的IBM专家也发现,TSB银行没有采用严格的上线标准。 而且由于地球上的金融体系都是相连的,事故所造成的错误被永久的保留在了金融体系里,不可逆转。 这起弥天大祸,也让TSB银行赔了很多钱。为了赔偿客户、解决系统出问题后浑水摸鱼的交易、找第三方帮忙总共花了3.302亿英镑,按当时汇率算大约28.4亿人民币。 而TSB的乙方、IT提供商Sabis也因为这起事故收到了1.53亿英镑(超过13亿人民币)的赔偿账单。 而受此影响,TSB银行当年亏损了1.054亿英镑(9.2亿人民币),CEO Paul Pester引咎辞职。 业绩这么差,银行的经营也难以为继,今年11月底TSB关闭了英国86个分行,至少400个工作岗位也因此消失。 二、银行系统很复杂 信息化时代,银行的IT系统也变得越来越复杂。 六十年前,人们只能选择在柜台存取现金,普通客户并没有机会直接接触计算机系统。当时,银行虽然也启用了巨型计算机,但它们只会在一天或一周交易结束的时候对纸质数据进行汇总。 也就是说,银行的IT系统仅由银行员工使用,银行与客户在柜台上的交互用的还是纸质工具。 这种情况在1967年发生了改变。 这一年,世界上第一台自动柜员机(ATM)在英国诞生,并被安装到伦敦北部的巴克莱银行Enfield分行。从此,银行和客户交互的方式发生重大变革。 ITRS Group首席执行官盖伊·沃伦(Guy Warren)解释说: 直到真正的ATM和在线银行业务出现,公众才可以直接访问银行的IT系统。 这还仅仅是个开始。 全球互联的时代,互联网和移动银行的发展进一步拉近了客户和银行IT系统之间的距离,而这样的系统,也越来越成为银行赖以运营的关键所在。 或许你会觉得,登个支付宝/微信,亮出付款码,让小钱钱在银行跟银行之间发生小小的流动,并没有什么难度。但事实上,每一次信息的加载和刷新背后,都发生了复杂的数据移动: 每一次动作可能关联到许多个单独的系统,所有这些系统都必须彼此交互,并与核心大型计算机连通。系统要现在后端复制数据,将现金从一个账户转移到另一个账户,保持同步更新。 而这样的运算量,还要乘以数十亿倍。 根据世界银行的数据,现在,全球至少有69%的成年人都拥有银行账户。人们每一天都在通过银行账户支付账单、贷款还款、订阅各种服务……并且,这些活动常常是跨行,甚至跨国进行的。 一家银行内部的多个IT系统(移动银行、ATM等),不仅需要彼此交互,甚至还必须跟其他国家的银行建立联系。比如我在国内办了一张visa信用卡,在美国也要能消费才行。 三、迁移问题很麻烦 TSB正是栽在了这样的高度复杂性上。 IBM在为TSB编写的报告中指出:新应用程序的组合,对先进微服务的应用和双活数据中心的使用,导致了TSB生产中的复合风险。 如何正确地处理银行IT系统迁移中出现的问题,对于任何一个银行来说,都是不小的挑战。 其中,大量的事前规划和测试工作是不可避免的。 像汇丰银行这样的跨国银行,具有高度复杂、相互关联的系统,这些系统会定期进行测试、迁移和更新。 即使在这方面如此经验丰富,汇丰银行的前IT主管兰开斯特仍坦承:诀窍就是让员工在这件事上付出更多的时间。 他还指出,TSB的IT系统迁移是一件很复杂的事: 我不确定他们是不是真的意识到了这件事的复杂程度。他们甚至没有完全想好要怎么去测试系统。 FCA首席执行官Andrew Bailey则表示: TSB的这一事故反映出他们缺少强大的回归测试。 注:回归测试是软件测试的一种,旨在检验软件原有功能在修改后是否保持完整 而最新的事故报告也引起了hacker news上网友们的热烈讨论。 有网友表示,如果TSB能选择小规模多次迁移,而不是在某一天进行大爆炸式迁移,那这种严重的事故可能就不会发生。 花几周/几个月的时间在生产过程中进行检查,以确保旧数据库和新数据库返回的结构相同。最终,将数据都转移到新数据库中,并在一段时间之后再关闭旧的数据库。这样做效果是比较好的。 而对测试不足导致了银行系统瘫痪的这一调查结论,有人吐槽说: 作为测试工程师,我一点也不意外。花费更多的时间、投入更多的人员来打造更好的测试架构,对于很多公司来说都是“可以节省的成本”。 经理们总是在设定的上线日期前问:“测试咋能花那么多时间?!”真要出事了他们又开始甩锅了。 也有网友严厉批评道:TSB的问题不应该说是测试不足,而是在多个层面上都测试不足,并且缺少可恢复的备份。 也有人指出,避免出错最简单的办法就是减少变化。 问题在于,无论是银行还是其他领域的公司,业务都是在不断进化的。 根据FCA发布的数据,从2017年到2018年,英国金融服务部门报告的技术中断增加了187%。 盖伊·沃伦就认为:系统停机不会消失。问题在于,可接受的度在哪里? 你怎么看呢?在评论区留下你的看法~

有只黑白猫 2020-01-20 11:22:13 0 浏览量 回答数 0

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五大编程语言创始人的现状如何?

珍宝珠 2020-01-08 19:09:50 728 浏览量 回答数 2

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OSC 第 128 期高手问答 -- Python3 开发实战 @壁_花 @idisikx @hell0cat @DarkAngel @北京老爷们儿      恭喜以上五位网友或获得《Python Web开发实战》图书一本  请私信 @博文视点   告知快递信息(格式:姓名+电话+地址+邮编号码)!  ######@dongwm :不知作者有没有涉及过大数据方向的?我看部分大数据相关的都要用到python这是为什么?Hadoop整个生态圈都是Java的,python的定位是什么?######@dongwm :其实我是一个狂热的Python爱好者,但是还是想问: 用Python来进行Web开发,与它的其他竞争者相比,有什么优势呢?比如,与Ruby On Rails相比,它能更敏捷(快速)地开发,用写尽量少的代码来完成任务吗?与Node.js和Golang相比,它在支持高并发、多线程、执行性能等方面有什么优势吗?如果一些性能方面的优化可以通过编写C扩展模块,或者通过cffi、Boost.Python、Cython等方式进行优化,Node.js、Ruby等同样可以做到。一句话概括上面的问题就是:是什么原因吸引我们使用Python来进行Web开发呢?######@dongwm : 按照“没有银弹”一说,python应该也有自己的适用范围吧,是不是比较适用于机器学习,不适合于web开发呢?######Python被称为「胶水语言」,虽然没有「统治」哪个领域,但是基本上个个领域都把手伸了进去。 机器学习我不熟不敢妄谈是不是更合适。我只能说,Python很适合web开发######使用豆瓣很多年,很喜欢豆瓣的风格。之前一直是在网页端浏览,后来又到了手机app端。我总体感觉豆瓣的进步很快。我想问的问题是,python web一直作为豆瓣的开发首选,是因为什么?还有关于豆瓣的权限模块的设计时,python web发挥了什么优势。作为手机端app的开发,python web会起到什么作用吗?######回复 @机器猫123 : 会的。也许不会开源,但是酱厂里面确实有很多不错的实现######回复 @dongwm : 未来豆瓣会继续用python web衍生开发新的产品吗?######回复 @dongwm : 谢谢老师的回答。######豆瓣选择Python,其实是公司和语言的风格很相似的缘故吧。我们做事喜欢优雅,清晰,高效,这这好也是Python希望的。 豆瓣的基础设施基本都是使用Python完成,包含权限部分,但是Python web和权限模块设计感觉没啥直接的关系,就是抽出来的库和使用它的关系,我也没懂有什么优势或者劣势。 豆瓣app的API后端是使用PythonWeb完成的###### 引用来自“DarkAngel”的评论 @dongwm :其实我是一个狂热的Python爱好者,但是还是想问: 用Python来进行Web开发,与它的其他竞争者相比,有什么优势呢?比如,与Ruby On Rails相比,它能更敏捷(快速)地开发,用写尽量少的代码来完成任务吗?与Node.js和Golang相比,它在支持高并发、多线程、执行性能等方面有什么优势吗?如果一些性能方面的优化可以通过编写C扩展模块,或者通过cffi、Boost.Python、Cython等方式进行优化,Node.js、Ruby等同样可以做到。一句话概括上面的问题就是:是什么原因吸引我们使用Python来进行Web开发呢? 引用来自“dongwm”的评论ROR我倒没有实际的用过,不敢妄言。Python最大的优势是他是一个「胶水」语言,在工作中的各个方向都能看到Python对应的库的身影,学会Python会让你的路比较宽,但是用ruby,可能在我印象里面就是Web开发比较有名。我现在还没有发现做Web开发有比Python效率高的方式。 其实很多人都担心Python的执行效率,然而其实绝大多数情况Python足够快,不快的话要先看看自己是不是用得不对或者不好。现在硬件资源很廉价,除非上升到BAT那种规模,否者基本还没有到达讨论语言瓶颈的问题。现在豆瓣绝大多数基础设施都是使用Python开发的。在Web开发中,我们很少通过写扩展的方式提高性能,其实编程语言一般都不是网站性能的瓶颈,还可以通过其他方式解决。 之前学ROR是因为老师要求用这个,我没有用Python进行Web开发的经验,稍微有一点了解的也只是Flask或者Falcon这种轻量级的,感觉能够快速开发小巧的应用,但是不知道有哪个特别出名的应用或者网站系统是由Python开发的(比如WordPress和Discuz用的PHP,Gitlab用的Ruby,OSC好像用的是Java吧)。Python确实是一种比较万能的语言,但有点万金油却不够专精的感觉。比如在科学计算方面很流行,但是论效率不如Julia,论支持库的丰富和使用广泛度不如Matlab(特别是学校里面,教授做研究或者教学一般都会用Matlab);在系统管理方面看,能用Python干的脚本化工作,用shell或者perl基本上都能干,而且需要写的代码行数说不定更少。如果说用Python进行Web开发效率高,是有特指某一个框架吗,还是泛指? 我在写程序时首先会想到用Python,是因为喜欢tial-and-error这种方式,能够在正式写代码前确认想法能不能实现,能够让我有兴趣和信心继续下去。但真要说起来,能够提供REPL特性的语言也不少。 Python的执行效率貌似永远是Python热门的讨论话题,比如GIL的存在必须要用特殊的方式来优化。像gevent和Tornado之类的存在也适用于高并发的网络连接(不过Python在这方面的性能不一定是最高的,没有看过相关的测试)。再说Python的实现,除了最出名的CPython和PyPy之外,甚至还有为嵌入式设备开发的MicroPython(这也在另一方面说明了Python的万能性)。Dropbox的技术栈中也使用了Python,并且有开发面向性能的Python实现pyston,此外还有Stackless Python(听名字感觉很厉害,虽然其实我并没有去了解这到底是什么),但它家也在用Golang和Rust开发高性能的东西。那么,豆瓣的基础设施实现中,用Python开发的应用效率如何?也有使用除了CPython之外的实现来进行优化吗?(我是不是扯得有点偏题了?) ######回复 @dongwm : 那么用Python来开发Web,是否属于那种会带来这种优势的选择呢?或者有没有哪家公司通过把技术栈切换到Python而带来了这种进步?######回复 @dongwm : 以现在的硬件发展水平,基本上任何数量级的访问都可以通过硬件的堆砌获得支持。不过经常会看到新闻,比如某某公司将它的某某技术构架从XX语言切换到了YY语言,然后获得了性能提升、提高了稳定性、减少了部署的服务器等优势,(我记忆中有看到Twitter的新闻,PHP 7的新闻,还有一些其他的)。######豆瓣每天服务着千万级别的用户(抱歉不能说具体数字)的请求,绝大多数应用和基础设施都是Python实现的。所以应用效率不用担心。虽然可以使用C/C++的扩展提高运行效率,但是我接触的场景里面很少。相当于写扩展的维护性和成本,大家更愿意从架构,算法等方面来解决。######嚯,你的问题好长。 进行Web开发效率高算是泛指,包含django和flask。效率高也体现在它们的第三方扩展和支持比较完善,基本能想到的都有对应的项目支持,这样少造了很多轮子。###### @dongwm :python的确很好,也很强大,我也一直在用,但我大都做的和web方面没有什么联系.而我对web方面挺感兴趣,但自学起来始终不得要领,进展有点慢,大神能否讲一讲web方面的学习经验,或者flask方面的心得.又或者推荐一些关于web好的学习资源.期待您的回答并致谢.###### @dongwm :了解Python基本知识,希望学习一门Python web框架学习后端开发。之前我对部分主流框架进行了一些了解:Django,Tornado,在知乎上有一个非常活跃的群体。在框架的选择问题上,只有最适合你自己、最适合你的团队的框架。编程语言选择也是一个道理,你的团队Python最熟就用Python好了,其实大部分人是没必要太关心框架的性能的,因为你开发的网站根本就是个小站,能上1万的IP的网站已经不多了,上10万的更是很少很少。在没有一定的访问量前谈性能其实是没有多大意义的,因为你的CPU和内存一直就闲着呢。而且语言和框架一般也不会是性能瓶颈,性能问题最常出现在数据库访问和文件读写上。 ######嗯 赞同你的观点。很多人在杞人忧天。先等活到有必要讨论语言的那一天,那时候早就有钱有人有时间,哪怕Python真的不满足,重构呗######@dongwm :Python确实越来越火了,知乎就是python做的,偶尔搞了一点,发现确实很高级,至少比java语言高级一些某些功能Java只需要写100行,而Python可能只要20行。做一些外维系统还是挺方便的,比如日志的提取等,之前学的是2.7版本,现在python3比之前的版本有哪些新特性呢? ######python 3是相当于站在Python2的肩膀上,摒弃了早年设计python 2的错误思想(所以有的地方向前不兼容),加了一些新的语法,比如asyncio,甚至type hint(我不喜欢)。 具体的内容可以看 https://docs.python.org/3/whatsnew/index.html。 总体上和Python 2区别不大。不用纠结Python 2/3###### @dongwm :初入门python,有c、java基础。再看《python基础教程(第二版)》。请问您有推荐的书籍吗?######我个人在知乎专栏写过一篇推荐书的文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22198827。我建议有一些其他语言基础的同学好好地看看《Python学习手册》,如果你英语比较好,建议直接看原著。《Python基础教程》虽然是一个经典的入门教程,写作风格也相对轻松幽默,但是由于本书写作于2010年,书中有大量内容已经过时,所以不推荐! ========================== Python "RemoteError: Remote error: UnicodeEncodeError 'ascii' codec can't encode ch:报错 {   "traceback": "  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/st2actions/container/base.py\", line 99, in _do_run\n    LOG.debug('Performing run for runner: %s' % (runner.runner_id), extra=extra)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 49, in wrapped_f\n    def wrapped_f(*args, **kw):\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 206, in call\n    if not self.should_reject(attempt):\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 247, in get\n    else:\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/retrying.py\", line 200, in call\n    try:\n  File \"/opt/stackstorm/runners/mistral_v2/mistral_v2.py\", line 219, in run\n    result = self.start(action_parameters=action_parameters)\n  File \"/opt/stackstorm/runners/mistral_v2/mistral_v2.py\", line 256, in start\n    **options)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/v2/executions.py\", line 56, in create\n    return self._create('/executions', data)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/base.py\", line 95, in _create\n    self._raise_api_exception(resp)\n  File \"/opt/stackstorm/st2/lib/python2.7/site-packages/mistralclient/api/base.py\", line 143, in _raise_api_exception\n    error_message=error_data)\n",         "error": "RemoteError: Remote error: UnicodeEncodeError 'ascii' codec can't encode character u'\\xae' in position 169: ordinal not in range(128)\n[u'Traceback (most recent call last):\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/server.py\", line 155, in _process_incoming\\n    failure = None\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/dispatcher.py\", line 222, in dispatch\\n    if hasattr(endpoint, method):\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/oslo_messaging/rpc/dispatcher.py\", line 192, in _do_dispatch\\n    new_args[argname] = self.serializer.deserialize_entity(ctxt, arg)\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/engine/engine_server.py\", line 98, in start_workflow\\n    (rpc_ctx, workflow_identifier, utils.cut(workflow_input),\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/utils/__init__.py\", line 284, in cut\\n    return cut_dict(data, length=length)\\n', u'  File \"/opt/stackstorm/mistral/lib/python2.7/site-packages/mistral/utils/__init__.py\", line 198, in cut_dict\\n    v = str(value)\\n', u\"UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\\\\xae' in position 169: ordinal not in range(128)\\n\"]." }

kun坤 2020-06-15 11:08:13 0 浏览量 回答数 0
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