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    计算机程序语言如何看配置

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“程序设计 = 算法 + 数据结构”是瑞士计算机科学家Niklaus Wirth于1976年出版的一本书的书名,很快就成了在计算机工作者之间流传的一句名言。斗转星移,尽管新技术方法不断涌现,这句名言依然焕发着无限的生命力,它借助面向对象知识的普及,使数据结构技术更加完善和易于使用。由此,也说明了数据结构在计算机学科中的地位和不可替代的独特作用。 然而,在可视化程序设计的今天,借助于集成开发环境我们可以很方便、快捷地开发部署应用程序,程序设计似乎不再只是计算机专业的人员的专利,很多人以为,只要掌握了几种开发工具就可以成为编程高手了,其实这是一个误区。纵然,我们可以很熟练地掌握一门程序设计语言、熟练地运用各种IDE开发应用程序,但是我们写出的代码是否是优良的。我们的设计是否合理。代码执行是否是高效的。代码风格是否是有美感的。更甚的说我们所写出代码的是否是艺术。 在长达几年的时间内,我总是陷在了一个误区里面:即认为工程能力和算法能力是不相干的两回事,我们似乎可以很轻松地完成一个工程项目,至少我在做一些MIS系统的时候一直都是这么认为的,甚至觉得根本不需要所谓的算法或数据结构。当时一直想不通的是为什么Google、百度这样牛的公司却对ACMer们如此青睐,对于这种招聘的标准感到疑惑不解。为什么他们不在技术(多线程、网络编程、分布式系统等)上做要求,却偏偏只关注这么一小块的算法设计。 我曾经反复地告诉自己“程序设计 = 算法 + 数据结构”在70年代提出是受限于计算机硬件,当时的内存不足、计算能力不强,程序需要设计足够精巧细致。再看当前主流的计算机配置,比70年代的大型机运算能力还要强大,我们好像完全不用担心算法设计的问题。报着这样的想法,我向来都不太重视算法,而且工程中对算法的需求并不多。 只是有一天,我突然发现我只是片面地关注其中一个方面,硬件能力是提升了,但同时人们所面对的信息、数据、运算任务的规模也是极大的膨胀了,而且膨胀的规模比硬件本身运算能力提升的规模还要大很多。算法和数据结构不仅没有贬值,反而比之前那个时代显得更为重要。试想,在互联网迅猛发展的今天,一个中等规模的企业每天所产生的数据量能达到GB级甚至TB级。要处理这样的海量数据不是说单纯的硬件运算能力上来就解决了的,设计优良的算法和数据结构设计能够在1分钟之内完成任务,而一个糟糕的设计则可能需要1个小时的运行。 一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的,这种对数据元素间逻辑关系的描述称为数据结构。许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。当然,有些情况下事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。算法则可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤,或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。 总的来说,数据结构和算法并不是一门教你编程的课,它们可以脱离任何的计算机程序设计语言,而只需要从抽象意义上去概括描述。说的简单一点,数据结构是一门告诉你数据在计算机里如何组织的课程,而算法是一门告诉你数据在计算机里如何运算的课程,前者是结构学、后者是数学。程序设计就像盖房子,数据结构是砖、瓦,而算法则是设计图纸。你若想盖房子首先必须要有原材料(数据结构),但这些原材料并不能自动地盖起你想要的房子,你必须按照设计图纸(算法)一砖一瓦地去砌,这样你才能拥有你想要的房子。数据结构是程序设计这座大厦的基础,没有基础,无论设计有多么高明,这座大厦不可能建造起来。算法则是程序设计之灵魂,它是程序设计的思想所在,没有灵魂没有思想那不叫程序,只是一堆杂乱无章的符号而已。在程序设计中,数据结构就像物质,而算法则是意识,这在哲学上可以理解为:意识是依赖与物质而存在的,物质是由意识而发展的。双方相互依赖,缺一不可。 当然最经典的数据结构是有限的,包括线性表、栈、队列、串、数组、二叉树、树、图、查找表等,而算法则是琳琅满目的,多种多样的。就好像数据结构是人体的各种组织、器官,算法则是人的思想。你可以用自己的思想去支配你的身体各个可以运动的器官随意运动。如果你想吃苹果,你可以削皮吃,可以带皮吃,只要你愿意,甚至你可以不洗就吃。但无论如何,你的器官还是你的器官,就那么几样,目的只有一个就是吃苹果,而方式却是随心所欲的。这就是算法的灵活性、不固定性。因此可以这样说:数据结构是死的,而算法是活的。 我花了四年时间才走出这个误区,值得庆幸的是不算太晚,而我的梦想是要做一名优秀的架构师,缺乏数据结构和算法的深厚功底,很难设计出高水平的具有专业水准的架构和应用,数据结构和算法则是我实现梦想最坚实的基石。现在,也正是我需要开始沉淀的时刻。程序设计这项伟大的工程,教授于我的将不仅仅是技术这么简单,我期待它能给我以更深的思考与感悟,激发我对生命的热爱,对理想的执着,对卓越的追求。

琴瑟 2019-12-02 01:22:02 0 浏览量 回答数 0

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基础语言百问-Python

薯条酱 2019-12-01 20:12:27 56807 浏览量 回答数 30

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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 2020-06-02 13:32:16 0 浏览量 回答数 1

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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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【教程免费下载】Unity虚拟现实开发实战

玄学酱 2019-12-01 22:07:47 1731 浏览量 回答数 1

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Java Java核心技术·卷 I(原书第10版)| Core Java Volume 讲的很全面,书中的代码示例都很好,很适合Java入门。 但是作者不太厚道的是把现在没人用的GUI编程放在了第一卷,基本上10~13章是可以不用读的。 Java性能权威指南|Java Performance: The Definitive Guide 市面上介绍Java的书有很多,但专注于Java性能的并不多,能游刃有余地展示Java性能优化难点的更是凤毛麟角,本书即是其中之一。 通过使用JVM和Java平台,以及Java语言和应用程序接口,本书详尽讲解了Java性能调优的相关知识,帮助读者深入理解Java平台性能的各个方面,最终使程序如虎添翼。 实战Java高并发程序设计|葛一鸣 由部分段落的行文来看,搬了官方文档。 也有一些第一人称的叙述和思考,也能看出作者也是花了一点心思的。胜在比较基础,涉及到的知识点也还很全面(讲到了流水线计算和并发模型这些边边角角的),但是由于是编著,全书整体上不够统一和深入,适合作为学习高并发的第一本工具书。 Java 8实战 对Java8的新特性讲解的十分到位,尤其是lamdba表达式和流的操作。 再者对于Java8并发处理很有独到见解。对于并行数据处理和组合式异步编程还需要更深的思考才能更加掌握。 推荐给再用java8但没有去真正了解的人看,有很多你不知道的细节、原理和类库设计者的用心良苦在里面、内容没有很难,抽出几个小时就能看完,花费的时间和收获相比,性价比很高。 Java并发编程实战 先不谈本书的内容如何,光书名就足够吸引不少目光。“并发”这个词在Java世界里往往和“高级、核心”等字眼相联系起来,就冲着这两个字,都将勾起软件工程师们埋藏在心底那种对技术的探索欲和对高级API的驾驭感。 程序员嘛,多少都有点职业病。其实Java对“并发”优化从未停止过,从5.0到7.0,几乎每个版本的新特性里,都会针对前一版本在“并发”上有所改进。这种改进包括提供更丰富的API接口、JVM底层性能优化等诸多方面。 Thinking in Java 很美味的一本书,不仅有icecreamm,sundae,sandwich,还有burrito!真是越看越饿啊~ Effective Java中文版(第3版)|Effective Java Third Edition Java 高阶书籍,小白劝退。介绍了关于Java 编程的90个经验技巧。 作者功力非常强悍,导致这本书有时知识面迁移很广。总之,非常适合有一定Java开发经验的人阅读提升。 深入理解Java虚拟机(第3版)| 周志明 浅显易懂。最重要的是开启一扇理解虚拟机的大门。 内存管理机制与Java内存模型、高效并发这三章是特别实用的。 Java虚拟机规范(Java SE 8版)|爱飞翔、周志明 整本书就觉得第二章的方法字节码执行流程,第四章的前8节和第五章能看懂一些。其他的过于细致和琐碎了。 把Java字节码讲的很清楚了,本质上Java虚拟机就是通过字节码来构建的一套体系罢了。所以字节码说的非常细致深入。 数据&大数据 数据结构与算法分析|Data Structures and Algorithm Analysis in Java 数据结构是计算机的核心,这部书以java语言为基础,详细的介绍了基本数据结构、图、以及相关的排序、最短路径、最小生成树等问题。 但是有一些高级的数据结构并没有介绍,可以通过《数据结构与算法分析——C语言描述》来增加对这方面的了解。 MySQL必知必会 《MySQL必知必会》MySQL是世界上最受欢迎的数据库管理系统之一。 书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。 数据库系统概念|Datebase System Concepts(Fifth Edition) 从大学读到现在,每次拿起都有新的收获。而且这本书还是对各个数据相关领域的概览,不仅仅是数据库本身。 高性能MySQL 对于想要了解MySQL性能提升的人来说,这是一本不可多得的书。 书中没有各种提升性能的秘籍,而是深入问题的核心,详细的解释了每种提升性能的原理,从而可以使你四两拨千斤。授之于鱼不如授之于渔,这本书做到了。 高可用MySQL 很实用的书籍,只可惜公司现有的业务和数据量还没有达到需要实践书中知识的地步。 利用Python进行数据分析|唐学韬 内容还是跟不上库的发展速度,建议结合里面讲的库的文档来看。 内容安排上我觉得还不错,作者是pandas的作者,所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外,作者也是干过金融数据分析的,所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。 HBase 看完影印版第一遍,开始以为会是大量讲API,实际上除了没有将HBase源代码,该讲的都讲了,CH8,9章留到最后看的,确实有点顿悟的感觉,接下来需要系统的看一遍Client API,然后深入代码,Come ON! Programming Hive Hive工具书,Hive高级特性。 Hadoop in Practice| Alex Holmes 感觉比action那本要强 像是cookbook类型的 整个过完以后hadoop生态圈的各种都接触到了 这本书适合当参考手册用。 Hadoop技术内幕|董西成 其实国人能写这样的书,感觉还是不错的,不过感觉很多东西不太深入,感觉在深入之前,和先有整体,带着整体做深入会更好一点, jobclient,jobtracer,tasktracer之间的关系最好能系统化 Learning Spark 很不错,core的原理部分和api用途解释得很清楚,以前看文档和代码理解不了的地方豁然开朗。 不足的地方是后几章比较弱,mllib方面没有深入讲实现原理。graphx也没有涉及 ODPS权威指南 基本上还算一本不错的入门,虽然细节方面谈的不多,底层也不够深入,但毕竟是少有的ODPS书籍,且覆盖面很全,例子也还行。 数据之巅|徐子沛 从一个新的视角(数据)切入,写美国历史,统计学的发展贯穿其中,草蛇灰线,伏脉千里,读起来波澜壮阔。 消息队列&Redis RabbitMQ实战 很多年前的书了,书中的例子现在已经不适用了,推荐官方教程。 一些基础还是适用,网上也没有太多讲rab的书籍,将就看下也行,我没用过所以…. Apache Kafka源码剖析|徐郡明 虽然还没看,但知道应该不差。我是看了作者的mybatis源码分析,再来看这本的,相信作者。 作者怎么有这么多时间,把框架研究的这么透彻,佩服,佩服。 深入理解Kafka:核心设计与实践原理|朱忠华 通俗易懂,图文并茂,用了很多图和示例讲解kafka的架构,从宏观入手,再讲到细节,比较好,值得推荐。 深入理解Kafka是市面上讲解Kafka核心原理最透彻的,全书都是挑了kafka最核心的细节在讲比如分区副本选举、分区从分配、kafka数据存储结构、时间轮、我认为是目前kafka相关书籍里最好的一本。 Kafka 认真刷了 kafka internal 那章,看了个talk,算是入了个门。 系统设计真是门艺术。 RocketMQ实战与原理解析|杨开元 对RocketMQ的脉络做了一个大概的说明吧,深入细节的东西还是需要自己看代码 Redis设计与实现|黄健宏 部分内容写得比较啰嗦,当然往好了说是对新手友好,不厌其烦地分析细节,但也让整本书变厚了,个人以为精炼语言可以减少20%的内容。 对于有心一窥redis实现原理的读者来说,本书展露了足够丰富的内容和细节,却不至于让冗长的实现代码吓跑读者——伪代码的意义在此。下一步是真正读源码了。 Redis 深度历险:核心原理与应用实践|钱文品 真心不错,数据结构原理+实际应用+单线程模型+集群(sentinel, codis, redis cluster), 分布式锁等等讲的都十分透彻。 一本书的作用不就是系统性梳理,为读者打开一扇窗,读者想了解更多,可以自己通过这扇窗去Google。这本书的一个瑕疵是最后一章吧,写的仓促了。不过瑕不掩瑜。 技术综合 TCP/IP详解 卷1:协议 读专业性书籍是一件很枯燥的事,我的建议就是把它作为一本手册,先浏览一遍,遇到问题再去详细查,高效。 Netty in Action 涉及到很多专业名词新概念看英文原版顺畅得多,第十五章 Choosing the right thread model 真是写得太好了。另外结合Ron Hitchens 写的《JAVA NIO》一起看对理解JAVA NIO和Netty还是很有帮助的 ZooKeeper 值得使用zookeeper的人员阅读, 对于zookeeper的内部机制及api进行了很详细的讲解, 后半部分深入地讲解了zookeeper中ensemble互相协作的流程, 及group等高级配置, 对zookeeper的高级应用及其它类似系统的设计都很有借鉴意义. 从Paxos到Zookeeper|倪超 分布式入门鼻祖,开始部分深入阐述cap和base理论,所有的分布式框架都是围绕这个理论的做平衡和取舍,中间 zk的原理、特性、实战也讲的非常清晰,同时讲cap理论在zk中是如何体现,更加深你对cap的理解. 深入理解Nginx(第2版)|陶辉 云里雾里的快速读了一遍,主要是读不懂,读完后的感受是设计的真好。 原本是抱着了解原理进而优化性能的想法来读的,却发现书中的内容都是讲源码,作者对源码的注释超级详细,非常适合开发者,但不适合使用者,给个五星好评是因为不想因为我这种菜鸡而埋没了高质量内容。 另外别人的代码写的真好看,即便是过程式语言程序也吊打我写的面向对象语言程序。 作者是zookeeper的活跃贡献者,而且是很资深的研究员,内容比较严谨而且较好的把握住了zk的精髓。书很薄,但是没有废话,选题是经过深思熟虑的。 深入剖析Tomcat 本书深入剖析Tomcat 4和Tomcat 5中的每个组件,并揭示其内部工作原理。通过学习本书,你将可以自行开发Tomcat组件,或者扩展已有的组件。 Tomcat是目前比较流行的Web服务器之一。作为一个开源和小型的轻量级应用服务器,Tomcat 易于使用,便于部署,但Tomcat本身是一个非常复杂的系统,包含了很多功能模块。这些功能模块构成了Tomcat的核心结构。本书从最基本的HTTP请求开始,直至使用JMX技术管理Tomcat中的应用程序,逐一剖析Tomcat的基本功能模块,并配以示例代码,使读者可以逐步实现自己的Web服务器。 深入理解计算机系统 | 布莱恩特 无论是内容还是纸张印刷,都是满分。计算机学科的集大成之作。引导你如何练内功的,算是高配版本的计算机导论,目的是釜底抽薪引出来操作系统、组成原理这些专业核心的课程。帮助我们按图索骥,点亮一个一个技能树。 架构探险分布式服务框架 | 李业兵 刚看前几章的时候,心里满脑子想得都是这特么贴一整页pom文件代码上来干鸡毛,又是骗稿费的,买亏了买亏了,后来到序列化那章开始,诶?还有那么点意思啊。 到服务注册中心和服务通讯,60块钱的书钱已经赚回来了。 知识是无价的,如果能花几十块钱帮你扫了几个盲区,那就是赚了。 深入分析JavaWeb技术内幕 | 许令波 与这本书相识大概是四年前是在老家的北方图书城里,当时看到目录的感觉是真的惊艳,对当时刚入行的自己来说,这简直就是为我量身定做的扫盲科普集啊。 但是可惜的是,这本书在后来却一直没机会读上。然后经过四年的打怪升级之后,这次的阅读体验依旧很好。 其中,java编译原理、 Servlet工作原理、 Tomcat、spring和iBatis这几章的收获很大。 前端 jQuery 技术内幕| 高云 非常棒的一本书,大大降低了阅读jquery源码的难度(虽然还是非常难)。 Head First HTML与CSS(第2版) 翻了非常久的时间 断断续续 其实从头翻到尾 才发现一点都不难。 可我被自己的懒惰和畏难情绪给拖累了 简单说 我成了自己往前探索的负担。网页基础的语法基本都涵盖了 限于文本形态 知识点都没法像做题一样被反复地运用和复习到。通俗易懂 这不知算是多高的评价? 作为入门真心算不错了 如果更有耐心 在翻完 HTML 后 对 CSS 部分最好是可以迅速过一遍 找案例练习估计更好 纸上得来终觉浅 总是这样。 JavaScript高级程序设计(第3版) JavaScript最基础的书籍,要看认真,慢慢地看,累计接近1000小时吧。而且对象与继承,性能优化,HTML5 api由于没有实践或缺乏代码阅读量导致看的很糊涂,不过以后可以遇到时再翻翻,或者看更专业的书。 深入理解ES6 Zakas的又一部杰作,他的作品最优秀的地方在于只是阐述,很少评价,这在帮助我们夯实基础时十分有意义,我也喜欢这种风格。 我是中英文参照阅读的,译本后半部分有一些文字上的纰漏,但是总体来说忠实原文,水平还是相当不错,希望再版时可以修复这些文字问题。 高性能JavaScript 还是挺不错的。尤其是对初学者。总结了好多程序方面的好习惯。 不过对于老手来说,这些常识已经深入骨髓了。 深入浅出Node.js|朴灵 本书是我看到现在对Node.JS技术原理和应用实践阐述的最深入,也最全面的一本书。鉴于作者也是淘宝的一位工程师,在技术总是国外好的大环境下,没有理由不给本书五颗星。 作者秉着授人于鱼不如授人于渔的精神,细致入微的从V8虚拟机,内存管理,字符串与Buffer的应用,异步编程的思路和原理这些基础的角度来解释Node.JS是如何工作的,比起市面上众多教你如何安装node,用几个包编写一些示例来比,本书绝对让人受益匪浅。 认真看完本书,几乎可以让你从一个Node的外行进阶到专家的水平。赞! 总结 其实我觉得在我们现在这个浮躁的社会,大家闲暇时间都是刷抖音,逛淘宝,微博……他们都在一点点吞噬你的碎片时间,如果你尝试着去用碎片的时间看看书,我想时间久了你自然能体会这样的好处。 美团技术团队甚至会奖励读完一些书本的人,很多公司都有自己的小图书馆,我觉得挺好的。 文章来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-20 14:52:22 0 浏览量 回答数 0

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网站技术职位之我见:报错

kun坤 2020-06-09 13:55:57 0 浏览量 回答数 1

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一个老码农的技术理想

技术小菜鸟 2019-12-01 21:17:10 3067 浏览量 回答数 1

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1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP) 8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11.大数据工程师(Hadoop)12.Android13.IOS14.运营 一.产品1 工作内容:了解用户需求,做竞品调研,画产品原型,写产品文档,讲解产品需求,测试产品Bug,收集用户反馈,苦练金刚罩以防止程序员拿刀砍。2 需要技能:PPT,Word, Axure,XP,MVP,行业知识,沟通。 二. UI1 工作内容:收到产品原型,给原型上色,偶尔会自作主张调整下原型的位置,出不同的风格给老板和客户选,然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格,最好给Android,IOS或者是CSS做好标注,还有的需要直接帮他们切好图,最后要练出来象素眼,看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。2 需要技能:PS,Illustrator,Sketch,耐性,找素材。 三. CSS1 工作内容:产品设计好原型,UI做出来了效果图,剩下的就是CSS工程师用代码把静态文件写出来的。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【PS,域名,Html,Html5,CSS,CSS3】扩展【自适应,响应式,Bootstrap,Less,Flex】 四 .JS 1 工作内容:JS工程师其实分成两类,在之前讲CSS的时候已经提到过,一个是套页面的,一个是前后端分离的。对这两个概念还是分不太清的,可以回过头去看CSS的部分。 2 需要技能:环境【IDE(WEBStorm,Sublime,EditPlus),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx)】基础【Http,REST,跨域,语法,组件,F12,Json,Websocket】框架【JQuery,AngularJS,Bower,RequireJS,GruntJS,ReactJS,PhoneGap】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】 五 .后端(Java/python/go) 1 工作内容:大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状,甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计,更多的外包公司根本就是有DBA来做设计,然后后端程序员从JS到CSS到Java全写,完全就是一个通道,所有的复杂逻辑全部交给DB来做,这也是几年前DBA很受重视的原因。 2 需要技能:环境【IDE(Idea/Eclipse,Maven,jenkins,Nexus,Jetty,Shell,Host),源码管理(SVN/Git) ,WEB服务器(nginx,tomcat,Resin)】基础【Http,REST,跨域,语法,Websocket,数据库,计算机网络,操作系统,算法,数据结构】框架【Spring,AOP,Quartz,Json TagLib,tiles,activeMQ,memcache,redis,mybatis,log4j,junit等等等等等】业务【金融,教育,医疗,汽车,房产等等等等各种行业】。 六 .DBA  1 工作内容:如果你做了一个DBA,基本上会遇到两种情况。一种是你的后端工程师懂架构,知道怎么合便使用DB,知道如何防止穿透DB,那么恭喜你,你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好,基本上没什么活可以做,做个监控,写个统计就好了。你可以花时间在MongoDB了,Hadoop了这些,随便玩玩儿。再按照我之前说的,做好数据备份。如果需求变动比较大,往往会牵涉到一些线上数据的更改,那么就在发布的时候安静的等着,等着他们出问题。。。。如果不出问题就可以回家睡觉了。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop】工具【各种DB的版本,工具,备份,日志等】。 七. 运维  1 工作内容:运维的工作大概分成几个部分,我对于修真院学习运维的少年们都这么说,大概是:A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置(兼网管的还有各种程控机),常用软件指的是SVN,Git,邮箱这种,更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。B。日常的发布和维护,如刚刚讲到的一样,测试环境和线上环境的发布和记录,原则上,对线上所有的变更都应该有记录。C。数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据,都要做好备份和回滚的手段,提前准备好各种紧急预案,服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题,因为这个东西无底洞,你永远不知道做到什么程度算是比较安全了,所以大多数都是看着情况来。D。运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见,大公司也是一样的。E。Hadoop相关的大数据体系架构的运维,确实有公司在用几百台机器做Hadoop,所以虽然不常见,我还是列出来吧。 2 需要技能:环境【Linux,Mysql,Oracle,MongoDB,Hadoop,nginx,apache,F5,lvs,vpn,iptable,svn,git,memcache,redis】工具【linux 常用工具,Mysql常用工具,Jenkins,zabbix,nagios】自动化运维【openstack,docker,ansible】语言【shell,python】 八 .QA  1 工作内容:QA需要了解需求,很多公司会要求QA写测试用例,我觉得是扯淡。完全是在浪费时间。通常开发三周,QA测试的时间只有一周到一周半。还有关于提前写测试用例的,都不靠谱。 2 需要技能:流程【Bug修复流程,版本发布流程】工具【禅道,BugZilla,Jira,Excel表格来统计Bug数,自动化测试】性格【严谨,耐心】 九. 算法工程师  1 工作内容:算法工程师的工作内容,大部分时间都是在调优。就是调各种参数和语料,寻找特征,验证结果,排除噪音。也会和Hadoop神马的打一些交道,mahout神马的,我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了。有的时候还要自己去标注语料---当然大部分人都不爱做这个事儿,会找漂亮的小编辑去做。2 需要技能:基础【机器学习,数据挖掘】工具【Mahout,JavaML等其他的算法工具集】 十. 搜索工程师  1 工作内容: 所以搜索现在其实分成两种。一种是传统的搜索。包括:A。抓取 B。解析C。去重D。处理E。索引F。查询另一种是做为架构的搜索。并不包括之前的抓取解析去重,只有索引和查询。A。索引B。查询 2 需要技能:环境【Linux】框架【Luence,Slor,ElasticSearch,Cassandra,MongoDB】算法【倒排索引,权重计算公式,去重算法,Facet搜索的原理,高亮算法,实时索引】 十一. 大数据工程师  1 工作内容:工作内容在前期会比较多一些,基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢,大概是两种,一种是向大数据部门提交任务,跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块,像我之前说的增加个分类啦,实体识别神马的。好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了,我是没有见到过的。架构稳定了之后,大数据部门的工作并不太多,常常会和算法工程师混到一起来。其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了。再去解决一些Bug什么的。2 需要技能:环境【Linux】框架【Hadoo,spark,storm,pig,hive,mahout,zookeeper 】算法【mapreduce,hdfs,zookeeper】。 十二. Android工程师  1 工作内容:Android工程师的日常就是听产品经理讲需求,跟后端定接口,听QA反馈哪款机器不兼容,闹着申请各种测试机,以及悲催的用Android做IOS的控件。 2 需要技能:环境【Android Studio,Maven,Gradle】基础【数据结构,Java,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】 十三. IOS工程师  1 工作内容:IOS工程师的工作内容真的挺简单的,听需求,定接口。做个适配,抛弃一下iphone4。还有啥。。马丹,以我为数不多的IOS知识来讲,真的不知道还有啥了。我知道的比较复杂的系统也是各种背景高斯模糊,各种渐变,各种图片滤镜处理,其他并没有什么。支付,地图,统计这些东西。 嗯。2 需要技能:环境【Xcode】基础【数据结构,Object,计算机网络】组件【IM,地图,支付,拍照,视频,音频,统计,分享,手势密码】

行者武松 2019-12-02 01:21:45 0 浏览量 回答数 0

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目前已经没有阿里大鱼,整合成云通信了,并且在帮助中附带了多重编程语言的demo,可以下载来使用 阿里大于是阿里巴巴旗下的,借着阿里的品牌有宣传优势,我们公司对接时也曾优先考虑过用阿里大于,后来因为以下几方面原因没有采讷: (1)作通讯经验时间不长; (2)他们通道资源也在与第三方短信公司合作,不过这是行业内的普遍现象; (3)阿里是数据同时也是征信公司,我们公司如何以后想被阿里收购我们用户数、活跃度等都会被阿里了如指掌,我们公司定会说话底气弱些; (4)阿里收购的公司众多,我们使用阿里短信平台,公司领导担心的是,我们的数据会被同行看的一清二楚,不利用公司发展; (5)大家都喜欢奢侈品,喜欢独一无二或独享的东西,选择通道也是如此我们想找一个可以为我们开独享通道的公司而不会选择共享的资源; (6)阿里报备签名必须是公司字号或商标名,我们很多签名就不能用,这点受限比较多; (7)会员营销类的信息在阿里在一旦遭到手机用户投诉就会锁帐号,这让人很头大; (8)阿里内容要求比较严格; (9)阿里只支持纯技术对接,没有自己可以登录的界面发送、查询、统计等功能; (10)如果有问题要咨询或解决,没有人工客服这点很是不方便,效率会低些; (11)短信行来整体价格有所下调,阿里价格优势不大。 我们选择平台前也有人推荐阿里大于,我们特意的了解了一下,总结了以上几点,但是阿里大于还是有自己的优势(1)品牌大;(2)技术实力强等优点。要不是我们领导出于公司长远战略上的考虑我们可能就选了阿里大于,各有优缺点吧;最后我们VP推荐了北京一家叫巴卜短信的公司,他们服务还可以,短信平台很多技术也比较成熟,合作到现在暂时没有出现任何问题。最后还是建议大家多找几家作对比,找到能满足公司需求的公司,在此不作推荐,如有不对的地方请指正。 . . . 电脑不能用有两个方面:①无线网卡驱动程序不匹配,更新即可。无线网卡驱动没更新步骤:右键计算机→属性→设备管理器→网络适配器→右击无线网卡的子目录→更新驱动程序②无线网络服务未开启,开启即可。调整服务的方法是:开始→控制面板→管理工具→服务→Wireless Zero Configuration(无线配置服务)→启动类型→自动或手动→应用→启动→确定③在控制面板找到-网络连接-无线网络-属性里面的tcp/ip协议-中ip地址和DNS地址是不是自动获取,如果不是改为自动获取。④使用断网诊断工具修复网络DNS的错误。⑤如果还不行 使用操作系统自带的检测功能:右击无线网络连接进行相应的诊断操作解决 评 阿里的审核比较严格,而且服务相对来说有待提高,可以考虑其他专做短信的公司,体验更好。

保持可爱mmm 2019-12-02 02:14:43 0 浏览量 回答数 0

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目前已经没有阿里大鱼,整合成云通信了,并且在帮助中附带了多重编程语言的demo,可以下载来使用 阿里大于是阿里巴巴旗下的,借着阿里的品牌有宣传优势,我们公司对接时也曾优先考虑过用阿里大于,后来因为以下几方面原因没有采讷: (1)作通讯经验时间不长; (2)他们通道资源也在与第三方短信公司合作,不过这是行业内的普遍现象; (3)阿里是数据同时也是征信公司,我们公司如何以后想被阿里收购我们用户数、活跃度等都会被阿里了如指掌,我们公司定会说话底气弱些; (4)阿里收购的公司众多,我们使用阿里短信平台,公司领导担心的是,我们的数据会被同行看的一清二楚,不利用公司发展; (5)大家都喜欢奢侈品,喜欢独一无二或独享的东西,选择通道也是如此我们想找一个可以为我们开独享通道的公司而不会选择共享的资源; (6)阿里报备签名必须是公司字号或商标名,我们很多签名就不能用,这点受限比较多; (7)会员营销类的信息在阿里在一旦遭到手机用户投诉就会锁帐号,这让人很头大; (8)阿里内容要求比较严格; (9)阿里只支持纯技术对接,没有自己可以登录的界面发送、查询、统计等功能; (10)如果有问题要咨询或解决,没有人工客服这点很是不方便,效率会低些; (11)短信行来整体价格有所下调,阿里价格优势不大。 我们选择平台前也有人推荐阿里大于,我们特意的了解了一下,总结了以上几点,但是阿里大于还是有自己的优势(1)品牌大;(2)技术实力强等优点。要不是我们领导出于公司长远战略上的考虑我们可能就选了阿里大于,各有优缺点吧;最后我们VP推荐了北京一家叫巴卜短信的公司,他们服务还可以,短信平台很多技术也比较成熟,合作到现在暂时没有出现任何问题。最后还是建议大家多找几家作对比,找到能满足公司需求的公司,在此不作推荐,如有不对的地方请指正。 . . . 电脑不能用有两个方面:①无线网卡驱动程序不匹配,更新即可。无线网卡驱动没更新步骤:右键计算机→属性→设备管理器→网络适配器→右击无线网卡的子目录→更新驱动程序②无线网络服务未开启,开启即可。调整服务的方法是:开始→控制面板→管理工具→服务→Wireless Zero Configuration(无线配置服务)→启动类型→自动或手动→应用→启动→确定③在控制面板找到-网络连接-无线网络-属性里面的tcp/ip协议-中ip地址和DNS地址是不是自动获取,如果不是改为自动获取。④使用断网诊断工具修复网络DNS的错误。⑤如果还不行 使用操作系统自带的检测功能:右击无线网络连接进行相应的诊断操作解决 评 阿里的审核比较严格,而且服务相对来说有待提高,可以考虑其他专做短信的公司,体验更好。

保持可爱mmm 2019-12-02 02:14:43 0 浏览量 回答数 0

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首先如何购买ECS?发现有些人购买5G硬盘,我个人认为买硬盘应该购买20以上!这样以后好处理! 进入 http://www.aliyun.com/product/ecs/?spm=5176.7189909.201.2.CVdddr 点击后面后选择配置,你也可以选择镜像市场! 付款后就可以开通了!!进入控制台: 点击进入管理面板: 如果你要更换系统,要选停止服务器,再进行更换!! ------------------------- 接下来我们来挂载硬盘: (注意事项)如果你没购买数据盘,这步你就不用管了直接跳过!!) 版本的挂载方法: 下载登入服务器的软件:http://pan.baidu.com/s/1pa9PY 可以参考这个教程:http://bbs.aliyun.com/read/146157.html 先填写登入的服务器信息: [attachment=57730] 选择语言 [attachment=57731] 保存并连接 [attachment=57732] Linux硬盘挂载是比较常见的管理操作之一。默认情况下数据盘没有挂载,需要手动挂载到系统中。     具体操作是分三步:     硬盘挂载1)需要对磁盘进行格式化     硬盘挂载2)格式化后硬盘挂载到需要的挂载点       硬盘挂载3)最后还需要添加分区启动表,以便下次系统启动随机自动硬盘挂载。   硬盘挂载详细图文教程如下: 硬盘挂载1、查看数据盘在没有分区和格式化数据盘之前,使用 “ df -lh ”命令,是无法看到数据盘的,可以使用“fdisk -l”命令查看 [attachment=57733] 查看新加的硬盘是 /dev/xvdb 硬盘挂载2:将未使用的磁盘进行格式化,操作数据盘符前,请自行确认磁盘是否有使用过,如有重要数据请谨慎操作,以免导致数据丢失,带来不必要的麻烦。具体格式化命令为: mkfs.ext3 /dev/xvdb  ,即为正在格式化中。这个时候请耐心等待格式化完毕(时间较久)。 [attachment=57734] 硬盘挂载3:将格式化完的磁盘进行硬盘挂载,phpstudy 安装前,先在服务器上创建一个需要挂载的挂载点,在根目录下创建一个phpstudy目录。    默认情况下,跳转到根目录的命令为:cd ..          创建目录命令为: mkdir /phpstudy   硬盘挂载到phpstudy 目录, 硬盘挂载命令: mount /dev/xvdb  /phpstudy /  、 修改fstab,以便系统启动时自动硬盘挂载,添加分区信息使用“echo '/dev/xvdb   /phpstudy ext3    defaults    0  0' >> /etc/fstab”(不含引号)命令写入新分区信息。 [attachment=57735] 硬盘挂载4:执行:init 6 进行优雅重启服务器。 硬盘挂载5:重启服务器后,输入命令: df -lh 查看第2块磁盘是否有正常进行硬盘挂载,硬盘挂载正常的话您会看到,这样第2块盘就挂载好了。 [attachment=57736] (注意事项)如果你没购买数据盘,上面你就不用管了直接跳过!!) 接下来安装phpstudy一键包: 在线安装版: wget -c http://lamp.phpstudy.net/phpstudy.bin chmod +x phpstudy.bin    #权限设置 ./phpstudy.bin     #运行安装 离线完整版: wget -c http://lamp.phpstudy.net/phpstudy-all.bin chmod +x phpstudy-all.bin       #权限设置 ./phpstudy-all.bin     #运行安装 我用的是 在线 [font=Tahoma, 'Microsoft Yahei', Simsun]安装版: wget -c http://lamp.phpstudy.net/phpstudy.bin chmod +x phpstudy.bin    #权限设置 ./phpstudy.bin     #运行安装 [attachment=57737] 选择你要安装的版本:中文大家都看得懂: [attachment=57739] 出现这样的信息。。说明你安装完毕了 [attachment=57742] 这时候你可以用IP打开网站了会出现探针页面 用IP加phpMyAdmin就可以访问数据管理:默认用户和密码都是root,请自己修改 默认没有FTP 如果需要可以安装: wget -c http://lamp.phpstudy.net/phpstudy-ftpd.sh chmod +x phpstudy-ftpd.sh    #权限设置 ./phpstudy-ftpd.sh 下图说明FTP安装完毕“ [attachment=57744] 如何切换php版: 假如你先安装的apache+php5.3 想切换成nginx+php5.4 你就再走一次./phpstudy.bin 但是你会发现有一行是否安装mysql提示选不安装 这样只需要编译nginx+php5.4 从而节省时间,这样只需要几分钟即可。 使用说明: 服务进程管理:phpstudy (start|stop|restart|uninstall) 站点主机管理:phpstudy (add|del|list) ftpd用户管理:phpstudy ftp (add|del|list) 如何建站: 输入:phpstudy add 再输入你的域名就可以了。。。 [attachment=57745] 开通FTP 1:输入phpstudy ftp add 2:输入FTP用户名 3:输入密码 4:输入目录(注意是绝对目录)就是你上面添加网站的目录 [attachment=57746] del(修改)list(列出网站) 这时你网站和FTP建好了,你再建个数据库,上传你的网站源码就可以安装了!! ------------------------- phpStudy(php一键安装包)『软件简介』该程序包集成最新的Apache+Nginx+LightTPD+PHP+MySQL+phpMyAdmin+Zend Optimizer+Zend Loader,一次性安装,无须配置即可使用,是非常方便、好用的PHP调试环境。该程序绿色小巧简易迷你仅有35M,有专门的控制面板。总之学习PHP只需一个包。对学习PHP的新手来说,WINDOWS下环境配置是一件很困难的事;对老手来说也是一件烦琐的事。因此无论你是新手还是老手,该程序包都是一个不错的选择。全面适合 Win2000/XP/2003/win7/win8/win2008 操作系统 ,支持Apache、IIS、Nginx和LightTPD。首先我们进入Win2000/XP/2003/win7/win8/win2008 操作系统进行下载:下载地址是:下载地址解压版:http://www.phpstudy.net/phpstudy/phpStudy.zip下载地址安装版:http://www.phpstudy.net/phpstudy/phpStudy-install.zipMariaDB版下载:http://www.phpstudy.net/phpstudy/phpStudy-mariadb.zip新手强烈推荐使用phpStudy Lite,简单解压即可。phpStudy Lite下载:http://www.phpstudy.net/phpstudy/phpStudyLite.zipJspStudy(jsp环境集成包)下载:http://www.phpstudy.net/phpstudy/JspStudy.zipJspStudy(jsp环境集成包) jdk+tomcat6+tomcat7+mysql+apache下载保存到你想要的硬盘解压后双击:phpStudy2014.exe点击运行按照提示进行解压或安装:如果你没有数据盘可以选择安装或解压到C盘解压中。。点击是这事提示没有安装VC9运行库请到32位的VC9运行库下载:http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=558264位的VC9运行库下载:http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=15336VC11运行库下载:http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=30679不能启动 参照:http://www.phpstudy.net/a.php/184.html启动成功:选择版本:如果要IIS请安装IIS添加网站。网站的目录可以自由选择:如果有数据盘请挂载添加---管理工具--计算机管理点击磁盘管理:硬盘添加完毕了!!!如何要IIS请安装IIS:控制面板--添加和删除程序!!就可以安装完毕了 ------------------------- 占位4 ------------------------- 占位5

梦丫头 2019-12-01 23:55:46 0 浏览量 回答数 0

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浅谈Flutter框架原理及其生态圈 Flutter的锋芒 跨平台高性能的渲染引擎逐渐成为移动端、大前端领域的一个热点,作为其中的明星框架Flutter,经过近几年来的迅速发展,由极大的可能成为下一代跨端终端解决方案。自从2017 年 5 月,谷歌公司发布的了 Alpha 版本的 Flutter; 2018 年底 Flutter Live 发布的 1.0 版本;2019年7月发布1.5版本,截止今日(2020年2月)已经发布了v1.14.6 Beta版本。 在Flutter诞生之前,已经有许多跨平台UI框架的方案如Cordova、ReactNative、weex、uni-app、Hippy等,常见的需要处理兼容的终端平台也包括android、ios、web、Iot等,但是在大前端的浪潮下,对于企业和开发者来说开发效率和使用体验都十分重要,传统的做法莫过于分不同的团队开发不同的终端项目,如果还要继续向其他平台,拓展的话,我们需要付出的成本和时间将成倍增长。正因为如此,在这样的背景下,Flutter等跨端框架的兴起,从本质上讲,帮助开发者增加业务代码的复用率,减少因为要适配多个平台带来的工作量,从而降低开发成本、提高开发效率。 纵观已有的跨端方案,可以分为三类:Web 容器、泛 Web 容器、自绘引擎框架。 基于web容器即基于浏览器的跨平台也做得越来越好,自然管线也越来越短,与native的一些技术手段来实现性能上的相互补充。比如Egret、Cocos、Laya这些游戏引擎,它们在跨平台方面的做法多以Typescript编写,在iOS和安卓平台的各种浏览器中轻松的运行HTML5游戏,并在不同平台浏览器里提供近乎一致的用户体验,比如Egret还会提供高效的 JS-C Binding 编译机制,以满足游戏编译为原生格式的需求,不过大多数HTML游戏引擎也属于web容器这个范畴内。web容器框架也有一个明显的致命(在对体验&性能有较高要求的情况下)的缺点,那就是WebView的渲染效率和JavaScript执行性能太差。再加上Android各个系统版本和设备厂商的定制,很难保证所在所有设备上都能提供一致的体验。 泛 Web 容器框架比如ReactNative和Weex,即上层通过面向前端友好的UI,下层通过native的渲染形式,虽然同样使用类HTML+JS的UI构建逻辑,但是最终会生成对应的自定义原生控件,以充分利用原生控件相对于WebView的较高的绘制效率,同时H5与native相互补充来达到更好的用户体验,这也是一种很好的解决方案。缺陷也很明显,随着系统版本变化和API的变化,开发者可能也需要处理不同平台的差异,甚至有些特性只能在部分平台上实现,这样框架的跨平台特性就会大打折扣。 自绘引擎框架这里专指Flutter框架,从底层就承担跨端的任务和渲染方式,从目前来看,从技术的实现和方案的成熟度、产品的性能方面比较,Flutter有很大可能成为下一代主流跨平台框架。 Flutter与其他跨端框架的不同点之一就是自带渲染引擎,Flutter渲染引擎依靠跨平台的Skia图形库来实现,Skia引擎会将使用Dart语言构建的抽象的视图结构数据加工成GPU数据,交由 OpenGL 最终提供给 GPU 渲染,至此完成渲染闭环,因此可以在最大程度上保证一款应用在不同平台、不同设备上的体验一致性。 而开发语言选用的是同时支持 JIT和 AOT的 Dart语言,Dart本身提供了三种运行方式,应对web环境,用Dart2js编译成JavaScript代码,运行在常规浏览器中;使用DartVM直接在命令行中运行Dart代码;AOT方式编译成机器码,例如Flutter App框架。而且Dart 避免了抢占式调度和共享内存,可以在没有锁的情况下进行对象分配和垃圾回收,在性能方面表现相当不错,不仅保证了开发效率,代码性能和用户体验也更卓越。因此,Flutter在各类跨平台移动开发方案中脱颖而出。同时在去年2019的Google IO大会上,备受关注的Fuchsia系统虽然并没有发布,但是宣布了 Flutter除了支持开发 Android 和 iOS 程序之外,现在还支持开发Web程序了,在 I/O 大会上,谷歌发布了 Web 版 Flutter 的首个技术预览版,宣布 Flutter 将为包括 Google Home Hub 在内的 Google Smart Display 平台提供技术支持,并迈出利用 Chrome 操作系统支持桌面级应用的第一步。 很多JS开发者会思考Google Flutter团队至于为啥选择Dart而不是JS,其实Google 公司给出的原因很简单也很直接:Dart 语言开发组就在隔壁,对于 Flutter 需要的一些语言新特性,能够快速在语法层面落地实现;而如果选择了 JavaScript,就必须经过各种委员会(TC39等)和浏览器提供商漫长的决议。 Flutter绘制原理 在计算机系统中,图像的显示需要 CPU、GPU 和显示器一起配合完成:CPU 负责图像数据计算,GPU 负责图像数据渲染,而显示器则负责最终图像显示。 CPU 把计算好的、需要显示的内容交给 GPU,由 GPU 完成渲染后放入帧缓冲区,随后视频控制器根据垂直同步信号(VSync)以每秒 60 次的速度,从帧缓冲区读取帧数据交由显示器完成图像显示。 操作系统在呈现图像时遵循了这种机制,而 Flutter 作为跨平台开发框架也采用了这种底层方案。下面有一张更为详尽的示意图来解释 Flutter 的绘制原理。可以看到,Flutter 关注如何尽可能快地在两个硬件时钟的 VSync 信号之间计算并合成视图数据,然后通过 Skia 交给 GPU 渲染:UI 线程使用 Dart 来构建视图结构数据,这些数据会在 GPU 线程进行图层合成,随后交给 Skia 引擎加工成 GPU 数据,而这些数据会通过 OpenGL 最终提供给 GPU 渲染。 Skia原理 Skia 是一款用由C++ 开发的2D 图像绘制引擎。在2005 年被 Google 公司收购后被广泛应用在 Android和其他等核心产品上,Skia 目前是Android 官方的图像渲染引擎,因此 Flutter Android SDK 无需内嵌 Skia 引擎就可以获得天然的 Skia 支持;而对于 iOS 平台来说,由于 Skia 是跨平台的,因此它作为 Flutter iOS 渲染引擎被嵌入到 Flutter 的 iOS SDK 中,替代了 iOS 闭源的 Core Graphics/Core Animation/Core Text,这也正是 Flutter iOS SDK 打包的 App 包体积比 Android 要大一些的原因。 底层渲染能力统一了,上层开发接口和功能体验也就随即统一了,开发者再也不用操心平台相关的渲染特性了。也就是说,Skia 保证了同一套代码调用在 Android 和 iOS 平台上的渲染效果是完全一致的。 Flutter架构 Framework底层是Flutter引擎,引擎主要负责图形绘制(Skia)、文字排版(libtxt)和提供Dart运行时,引擎全部使用C++实现,Framework层使我们可以用Dart语言调用引擎的强大能力。Flutter 架构采用分层设计,从下到上分为三层,依次为:Embedder、Engine、Framework。 Embedder 是操作系统适配层,实现了渲染 Surface 设置,线程设置,以及平台插件等平台相关特性的适配。从这里我们可以看到,Flutter 平台相关特性并不多,这就使得从框架层面保持跨端一致性的成本相对较低。 Engine 层主要包含 Skia、Dart 和 Text,实现了 Flutter 的渲染引擎、文字排版、事件处理和 Dart 运行时等功能。Skia 和 Text 为上层接口提供了调用底层渲染和排版的能力,Dart 则为 Flutter 提供了运行时调用 Dart 和渲染引擎的能力。而 Engine 层的作用,则是将它们组合起来,从它们生成的数据中实现视图渲染。 Framework 层则是一个用 Dart 实现的 UI SDK,包含了动画、图形绘制和手势识别等功能。为了在绘制控件等固定样式的图形时提供更直观、更方便的接口,Flutter 还基于这些基础能力,根据 Material 和 Cupertino 两种视觉设计风格封装了一套 UI 组件库,开发者可以直接使用这些组件库。 Flutter运行流程 页面中的各界面元素(Widget)以树的形式组织,即控件树。Flutter 通过控件树中的每个控件创建不同类型的渲染对象,组成渲染对象树。在Flutter界面渲染过程分为三个阶段:布局、绘制、合成,布局和绘制在Flutter框架中完成,合成则交由引擎负责。 Flutter 采用深度优先机制遍历渲染对象树,决定渲染对象树中各渲染对象在屏幕上的位置和尺寸。在布局过程中,渲染对象树中的每个渲染对象都会接收父对象的布局约束参数,决定自己的大小,然后父对象按照控件逻辑决定各个子对象的位置,最终完成布局过程。这里只需要注意一点,无论布局还是绘制,都是父子间的遍历关系:父Widget的布局需要依赖子Widget的布局结果;而绘制则反过来(子Widget需要盖在父Widget上),布局是后续遍历,绘制是前序遍历,他们都是深度优先遍历。 Flutter生命周期 可以看到,Flutter中State 的生命周期可以分为 3 个阶段:创建(插入视图树)、更新(在视图树中存在)、销毁(从视图树中移除)。接下来,我们一起看看每一个阶段的具体流程。 第一步创建 State 初始化时会依次执行 :构造方法 -> initState -> didChangeDependencies -> build,随后完成页面渲染。构造方法是 State 生命周期的起点,Flutter 会通过调用StatefulWidget.createState() 来创建一个 State。我们可以通过构造方法,来接收父 Widget 传递的初始化 UI 配置数据。这些配置数据,决定了 Widget 最初的呈现效果。 initState,会在 State 对象被插入视图树的时候调用。这个函数在 State 的生命周期中只会被调用一次,所以我们可以在这里做一些初始化工作,比如为状态变量设定默认值。 didChangeDependencies 则用来专门处理 State 对象依赖关系变化,会在 initState() 调用结束后,被 Flutter 调用。 build,作用是构建视图。经过以上步骤,Framework 认为 State 已经准备好了,于是调用 build。我们需要在这个函数中,根据父 Widget 传递过来的初始化配置数据,以及 State 的当前状态,创建一个 Widget 然后返回。 第二步更新 Widget 的状态更新,主要由个方法触发:setState、didchangeDependencies、didUpdateWidget。 setState:我们最熟悉的方法之一。当状态数据发生变化时,我们总是通过调用这个方法告诉 Flutter:“我这儿的数据变啦,请使用更新后的数据重建 UI!” didChangeDependencies:State 对象的依赖关系发生变化后,Flutter 会回调这个方法,随后触发组件构建。哪些情况下 State 对象的依赖关系会发生变化呢?典型的场景是,系统语言 Locale 或应用主题改变时,系统会通知 State 执行 didChangeDependencies 回调方法。 didUpdateWidget:当 Widget 的配置发生变化时,比如,父 Widget 触发重建(即父 Widget 的状态发生变化时),热重载时,系统会调用这个函数。一旦这三个方法被调用,Flutter 随后就会销毁老 Widget,并调用 build 方法重建 Widget。 第三步销毁 比如组件被移除,或是页面销毁的时候,系统会调用 deactivate 和 dispose 这两个方法,来移除或销毁组件。 Flutter生态圈及其常用框架 一项技术一个框架是否流行,最直观的体现就是它的生态圈是否活跃,下面列举了一些Flutter开发中常用的库工具。 参考文献 1、[Flutter原理与实践](https://tech.meituan.com/2018/08/09/waimai-flutter-practice.html) 少杰 2、[Flutter框架技术概览](https://flutter.dev/docs/resources/technical-overview) 3、[Flutter中文官网](https://pub.dartlang.org/flutter/) 4、[Flutter插件仓库](https://pub.dev/flutter/packages)

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kun坤 2020-06-08 11:09:17 2 浏览量 回答数 1

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1、拼多多被黑产薅羊毛事件 提名理由: 2019 年 1 月 20 日,微博爆料称拼多多出现重大 Bug:从网友晒出的图片看,此次 100 元无门槛券随便领,全场通用(特殊商品除外),有效期一年。有网友表示,凌晨 3 点多被同行“喊醒”,让来拼多多“薅羊毛”,“只需支付 4 毛钱,就可以充值 100 元话费”。 拼多多回应表示:有黑灰产团伙通过一个过期的优惠券漏洞盗取数千万元平台优惠券,进行不正当牟利。针对此行为,平台已第一时间修复漏洞,并正对涉事订单进行溯源追踪。同时我们已向公安机关报案,并将积极配合相关部门对涉事黑灰产团伙予以打击。 **翻车点评:**本次事件除了反映出拼多多在研发流程上的管控问题,也侧写出了中国企业的公关之难:在拼多多公关看来,此次被薅羊毛 200 亿的谣言是有心人在造谣抹黑;在旁观者看来,此次 200 亿谣言是拼多多的营销手段。一场罗生门背后,除了要敬畏每一行代码,还要敬畏每一位用户才是。 翻车等级:★★★☆☆ 2、苹果误发 7 倍工资给开发者,随后追回 提名理由: 2019 年 9 月 4 日,一位名为 @waylybaye 的 IOS 开发者在社交平台上爆料:“苹果搞了个大事故!!给国内开发者打上上个月的钱的时候,把单位是人民币的钱当成美元打过来了!所有开发者的收入都翻了 7 倍!现在这笔 7 倍的外汇已经到账可以申报了,但我不敢动……请问这种情况怎么搞?” 9 月 5 日,苹果官方发出邮件回应结算出错。在邮件中,苹果公司称,由于合作银行德意志银行方的问题,影响了开发者 2019 年 7 月的收入。希望开发者能够配合银行退回错误的金额,另外再汇一笔正确的金额。 该开发者表示将配合苹果公司退回款项,律师表示如果主张返还的行为给中国开发者带来很大的不便,甚至造成一些损失并有证据证明,那么中国开发者可以向苹果公司主张赔偿损失。 **翻车点评:**如果是越南开发者,收入岂不是翻了 2 万多倍?如果是津巴布韦开发者,岂不是要上天? **翻车等级:**★★★☆☆ 3、李世石击败围棋 AI:怀疑电脑质量有问题 提名理由: 李世石是当今世界唯一一位曾经打败 AI 围棋程序 AlphaGo 的人类棋手,他在 2019 年宣布了正式退役。这位棋手表示:在 AI 出现之后,他意识到即使通过疯狂的努力再次成为排名第一的棋手,他也无法真正一览众山小,因为有一个实体你无法击败它。 此次退役赛,李世石选择了对战 NHN Entertainment 开发的 AI 围棋程序 HanDol,这名 AI 棋手已经打败了韩国排名前五的棋手。2019 年 12 月 18 日,退役赛首战,李世石被让两子,做好了首战告负心理准备的李世石却意外取胜,原因在于 AI 程序在对弈中出现了一个低级失误,被李世石抓住机会一举奠定胜局。赢棋后的李世石并没有表现出过多的兴奋,他甚至怀疑是这台电脑的质量没有达到应有的水平。 **翻车点评:**AI、大数据、云计算的三位一体 ABC 战略,将给未来的世界带来怎样的颠覆?也许再过几年,你看到的金翻车奖就是 AI 评选的了。 翻车等级:★★★☆☆ 4、程序员用 Null 做车牌,命中车管所漏洞吃下所有无主罚单 提名理由: Joseph Tartaro 是一位美国软件安全领域的专家,2016 年年底,Tartaro 决定要注册一块有个性的车牌。作为一名软件安全方面的专家,他有着许多技术人独有的职业癖好:希望车牌号能够与工作联系在一起。“我可以给我老婆注册一块 VOID 车牌,这样我们的车道就变成了 NULL 和 VOID 了”。 当然,这里面是有其深层含义的。Tartaro 在最近的一次 Defcon 黑客大会上说,“null”在很多编程语言中是一个文本字符串,用来表示空值或未定义的值。在很多计算机中,null 就是 void。也就是说,他跟她老婆其实是二位一体的存在,公不离婆秤不离砣,颇有点程序员式的浪漫。但很快,这个车牌就让他浪不起来了,因为 Null 命中了车管所系统漏洞,他为此收到了所有的无名罚单,总额超过 1.2 万美元。他后来坦言,初衷其实只是为了使用 Null 车牌来逃避罚单,万万没想到无名罚单却成了自己的。 延展阅读:使用 Null 做自定义车牌,成功命中车管所系统漏洞,所有未填车牌的罚单都是我的了 **翻车点评:**我在看房的时候是坚决不看 404 号门牌的,这哥们却主动给自己报空指针,果然跟那些妖艳贱货有些不同。 **翻车等级:**★★★☆☆ 5、游戏公司主程锁死服务器事件 提名理由: 2019 年 1 月 21 日,一封《告游戏行业全体同仁书》将一家创业公司 C++ 主程燕某推向舆论高潮,这篇文章指责燕某在就职深圳螃蟹网络科技有限公司 3 个月期间,出于报复心理,于游戏上线测试当天无故失踪并锁死电脑和服务器,最终导致公司开发两年的项目失败,损失惨重,创始人尹某背上百万债务开始打工之路。 1 月 24 日,燕某发表长文针对深圳市螃蟹网络科技有限公司创始人尹某的《告游戏行业全体同仁书》中提及的各项指责以及网络传言一一反驳,并表示一切法庭上见,相信法律会还一个公道。 **翻车点评:**2019 年让吃瓜群众真正学到了新闻等等再看,本次事件是典型的反转案例,从《告游戏行业全体同仁书》发布后的”程序员是如何逼死一家公司“的舆论,到后来的风向大反转,深刻地揭示了:瓜,要慢慢吃。脸,要慢慢打。 **翻车等级:**★★★★☆ 6、李彦宏被泼水 提名理由: 2019 年 7 月 3 日,百度 AI 开发者大会于北京国家会议中心举行。百度创始人、董事长兼任 CEO 李彦宏首先发表演讲。而在他正在演示 AI 自主泊车“最后一公里”时,有持矿泉水瓶的男青年冲上台,将水浇在李彦宏头上。李彦宏的白衬衫几乎湿透,他愣了一下后说:“What‘s your problem?” 随后泼水者被工作人员控制,李彦宏在掌声鼓励中说道:“大家看到在 AI 前进的道路上还是会有各种各样想不到的事情会发生。但是我们前行的决心不会改变,我们坚信 AI 会改变每一个人的生活。” **翻车点评:**在技术发展的历史上,总会出现风口过热的情况,无论是 AI 还是区块链,都存在被吹过头的现象,我们愿意看到有清醒的人为这些过热的技术降降温,但却绝对不认可目前这种方式。 翻车等级:★★★★☆ 7、62 岁程序员骚操作,翻车获刑 **提名理由: ** 现年 62 岁的大卫·廷利 (David Tinley) 来自匹兹堡附近的哈里森市,廷利为西门子在 Monroeville 的办事处工作了将近 10 年的时间,他曾接过一个为西门子公司创建管理订单的电子表格需求,电子表格包含自定义脚本,可以根据存储在其他远程文档中的当前订单更新文件的内容,从而允许公司自动化库存和订单管理。 廷利十年前在给西门子写的电子表格中植入了逻辑炸弹,它会在特定日期之后导致电子表格崩溃,于是西门子就必须再次雇佣他进行修复,每次都需要重新支付修复费用,持续时间近 3 年。最近他被抓包了,面临最高十年监禁和 25 万美元(约合人民币 172 万)的指控。 **翻车点评:**西门子居然没有人 review 代码,廷利居然忘了自己挖的坑的发作时间,60 多岁还没退休,资本主义果然罪恶,emmm… 翻车等级:★★★★☆ 8、FBI 网站被黑,数千特工信息泄露 提名理由: 在传统的好莱坞大片里,FBI 通常都是神通广大,无所不能,个个有着汤姆斯克鲁斯的脸,施瓦辛格的体格,既有拳脚功夫了得的特工,也有技术实力超群的 Nerd。从来只有他们攻破某某国家防火墙的份,但现实告诉我们,这真的只是在拍戏。 2019 年 4 月,包括 TechCrunch 等多家媒体报导,一个黑客组织黑了美国联邦调查局 FBI 的附属网站,并泄露了数千名联邦特工和执法人员的个人信息。黑客攻击了与 FBI 培训学院 National Academy Association 相关的三个网站,利用其中存在的漏洞,下载了每个服务器上的内容。随后黑客将数据发布到他们自己的网站上,并提供下载。电子表格在删除重复数据后包含大约 4 000 条独特记录,包括 FBI 特工与其它执法人员的姓名、个人和政府电子邮件地址、职位、电话号码和邮政地址等信息。 **翻车点评:**有道是终日打雁,却被雁啄了眼睛。但对我们这一代看着 FBI Warning 长大的孩子来说,FBI 它算个球。 翻车等级:★★★★☆ 9、IT 圈的暴力裁员事件 提名理由: 2018 年的春天,堪称近年来最暖的春天。彼时人工智能领域风起云涌,AI 创业公司们纷纷高薪疯抢 AI 开发者,月薪动辄 10 万级别。人工智能的流行还未结束,一个名叫区块链的技术突然又火爆了起来,一时间,“凡人饮水处,皆言区块链”。那是程序员们最甜蜜的一段时间。 这一年的上半年,互联网公司们扎堆上市,蔚为壮观:哔哩哔哩、爱奇艺、美团、小米、拼多多、趣头条……上市后的互联网新兴巨头、独角兽公司为了攻城略地,开启了全面的整军备战:唯有技术、开发者,才是未来的决定因素,这是技术最好的时代。许多人都如此笃信。 一年后的 2019,一切变了:保安赶走身患绝症员工、统计时长裁员、251、1024 等事件频繁映入眼帘,从最开始的愤怒到最后来的无助,我们感同身受。当企业紧缩银根,高薪资的开发们就成了裁员者的 KPI 了。 **翻车点评:**2019 也许是过去十年最坏的一年,也可能是未来十年最好的一年。如果真到万不得已,我们只求一场好聚好散。PS:小编我买了一支录音笔。 **翻车等级:**★★★★★ 10、波音 737 Max 客机软件故障坠机事件 提名理由: 2019 年 3 月 10 日,埃塞俄比亚航空公司一架波音 737 MAX 8 客机在飞往肯尼亚途中坠毁。机上有 149 名乘客和 8 名机组成员,无人生还。据报道,此次失事的是一架全新的波音飞机,四个月前才交付给该航空公司。这是波音 737 MAX 8 半年内出现的第二起严重事故。(第一起为 2018 年 10 月 29 日印尼狮航的坠落事件,189 人罹难) 两次空难的影响因素都有该机型配置的自动控制下压机头的系统,其设计初衷是,如果机身上的传感器检测到高速失速的情况,即使在没有飞行员输入信号的情况下,该系统将强制将飞机的机头向下推。但在狮航空难事件中,该系统接收到了错误数据,导致飞机在正常情况下开始不断下压机头,飞行员在 11 分钟内连续手动拉升 20 余次终告失败,坠海罹难。 这次事故引发了技术圈的广泛讨论,这种由软件带来的自动化能力,究竟是好是坏? **点评:**两起空难总计 346 条人命面前,我们不愿也不敢戏谑。通过对波音公司的陆续调查发现,该公司为了节省成本,裁员了大量资深开发,代之以时薪 9 美元的印度外包,这家数字化转型的“代表企业”看起来光鲜亮丽,但也有阳光下的阴暗背面。 **等级:**★★★★★ 其他候选事件 韩企被爆用免费饮料换 GitHub 上的 star Twitter CEO 杰克·多西的推特账号被黑 特斯拉 App 突然瘫痪,大批车主没法上车 太空作案,NASA 女航天员在太空盗窃前任银行账户 中国人霸榜 GitHub Trending 引发国外开发者不满 你心目中,今年的翻车新闻之首是谁呢?

游客pklijor6gytpx 2020-01-02 10:26:08 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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