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在我的例子里,Linux的kernel与user space如何进行通信才好?

杨冬芳 2019-12-01 20:21:09 1022 浏览量 回答数 2

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【教程免费下载】Redis开发与运维

知与谁同 2019-12-01 22:07:46 2741 浏览量 回答数 2

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为什么你的代码是一个单体? 除了已经实现了微前端的应用之外,所有前端应用本质上都是单一的应用。原因是如果您正在使用 React 库进行开发,并且如果您有两个团队,则两个团队都应该使用相同的React 库,并且两个团队应该在部署时保持同步,并且在代码合并期间始终会发生冲突。它们没有完全分离,很可能它们维护着相同的仓库并具有相同的构建系统。单体应用的退出被标志为微服务的出现。但是它适用于后端! 什么是微服务? 对于微服务,一般而言最简单的解释是,它是一种开发技术,允许开发人员为平台的不同部分进行独立部署,而不会损害其他部分。独立部署的能力允许他们构建孤立或松散耦合的服务。为了使这个体系结构更稳定,有一些规则要遵循,可以总结如下:每个服务应该只有一个任务,它应该很小。所以负责这项服务的团队应该很小。关于团队和项目的规模,James Lewis 和 Martin Fowler 在互联网上做出的最酷解释之一如下: 在我们与微服务从业者的对话中,我们看到了一系列服务规模。报道的最大规模遵循亚马逊关于Two Pizza Team的概念(即整个团队可以由两个比萨饼供给),意味着不超过十几个人。在规模较小的规模上,我们已经看到了一个由六人组成的团队支持六项服务的设置。 我画了一个简单的草图,为整体和微服务提供了直观的解释: 从上图可以理解,微服务中的每个服务都是一个独立的应用,除了UI。UI仍然是一体的!当一个团队处理所有服务并且公司正在扩展时,前端团队将开始苦苦挣扎并且无法跟上它,这是这种架构的瓶颈。 除了瓶颈之外,这种架构也会导致一些组织问题。假设公司正在发展并将采用需要 跨职能 小团队的敏捷开发方法。在这个常见的例子中,产品所有者自然会开始将故事定义为前端和后端任务,而 跨职能 团队将永远不会成为真正的 跨职能 部门。这将是一个浅薄的泡沫,看起来像一个敏捷的团队,但它将在内部分开。关于管理这种团队的更多信息将是一项非常重要的工作。在每个计划中,如果有足够的前端任务或者sprint中有足够的后端任务,则会有一个问题。为了解决这里描述的所有问题和许多其他问题,几年前出现了微前端的想法并且开始迅速普及。 解决微服务中的瓶颈问题:Micro Frontends 解决方案实际上非常明显,采用了多年来为后端服务工作的相同原则:将前端整体划分为小的UI片段。但UI与服务并不十分相似,它是最终用户与产品之间的接口,应该是一致且无缝的。更重要的是,在单页面应用时代,整个应用在客户端的浏览器上运行。它们不再是简单的HTML文件,相反,它们是复杂的软件,达到了非常复杂的水平。现在我觉得微型前端的定义是必要的: Micro Frontends背后的想法是将网站或Web应用视为独立团队拥有的功能组合。每个团队都有一个独特的业务或任务领域,做他们关注和专注的事情。团队是跨职能的,从数据库到用户界面开发端到端的功能。(micro-frontends.org) 根据我迄今为止的经验,对于许多公司来说,直接采用上面提出的架构真的很难。许多其他人都有巨大的遗留负担,这使他们无法迁移到新的架构。出于这个原因,更柔软的中间解决方案更加灵活,易于采用和安全迁移至关重要。在更详细地概述了体系结构后,我将尝试提供一些体系结构的洞察,该体系结构确认了上述提议并允许更灵活的方式。在深入了解细节之前,我需要建立一些术语。 整体结构和一些术语 让我们假设我们通过业务功能垂直划分整体应用结构。我们最终会得到几个较小的应用,它们与单体应用具有相同的结构。但是如果我们在所有这些小型单体应用之上添加一个特殊应用,用户将与这个新应用进行通信,它将把每个小应用的旧单体UI组合成一个。这个新图层可以命名为拼接图层,因为它从每个微服务中获取生成的UI部件,并为最终用户组合成一个无缝 UI,这将是微前端的最直接实现朗 为了更好地理解,我将每个小型单体应用称为微应用,因为它们都是独立的应用,而不仅仅是微服务,它们都有UI部件,每个都代表端到端的业务功能。 众所周知,今天的前端生态系统功能多样,而且非常复杂。因此,当实现真正的产品时,这种直接的解决方案还不够。 要解决的问题 虽然这篇文章只是一个想法,但我开始使用Reddit讨论这个想法。感谢社区和他们的回复,我可以列出一些需要解决的问题,我将尝试逐一描述。 当我们拥有一个完全独立的独立微应用时,如何创建无缝且一致的UI体验? 好吧,这个问题没有灵丹妙药的答案,但其中一个想法是创建一个共享的UI库,它也是一个独立的微应用。通过这种方式,所有其他微应用将依赖于共享的UI库微应用。在这种情况下,我们刚刚创建了一个共享依赖项, 我们就杀死了独立微应用的想法。 另一个想法是在根级共享CSS自定义变量( CSS custom variables )。此解决方案的优势在于应用之间的全局可配置主题。 或者我们可以简单地在应用团队之间共享一些SASS变量和混合。这种方法的缺点是UI元素的重复实现,并且应该对所有微应用始终检查和验证类似元素的设计的完整性。 我们如何确保一个团队不会覆盖另一个团队编写的CSS? 一种解决方案是通过CSS选择器名称进行CSS定义,这些名称由微应用名称精心选择。通过将该范围任务放在拼接层上将减少开发开销,但会增加拼接层的责任。 另一种解决方案可以是强制每个微应用成为自定义Web组件(custom web component)。这个解决方案的优点是浏览器完成了范围设计,但需要付出代价:使用shadow DOM进行服务器端渲染几乎是不可能的。此外,自定义元素没有100%的浏览器支持,特别是IE。 我们应该如何在微应用之间共享全局信息? 这个问题指出了关于这个主题的最关注的问题之一,但解决方案非常简单:HTML 5具有相当强大的功能,大多数前端开发人员都不知道。例如,自定义事件(custom events) 就是其中之一,它是在微应用中共享信息的解决方案。 或者,任何共享的pub-sub实现或T39可观察的实现都可以实现。如果我们想要一个更复杂的全局状态处理程序,我们可以实现共享的微型Redux,通过这种方式我们可以实现更多的相应式架构。 如果所有微应用都是独立应用,我们如何进行客户端路由? 这个问题取决于设计的每个实现, 所有主要的现代框架都通过使用浏览器历史状态在客户端提供强大的路由机制, 问题在于哪个应用负责路由以及何时。 我目前的实用方法是创建一个共享客户端路由器,它只负责顶级路由,其余路由器属于相应的微应用。假设我们有 /content/:id 路由定义。共享路由器将解析 /content,已解析的路由将传递到ContentMicroApp。ContentMicroApp是一个独立的服务器,它将仅使用 /:id 进行调用。 我们必须是服务器端渲染,但是有可能使用微前端吗? 服务器端呈现是一个棘手的问题。如果你正在考虑iframes缝合微应用然后忘记服务器端渲染。同样,拼接任务的Web组件也不比iframe强大。但是,如果每个微应用能够在服务器端呈现其内容,那么拼接层将仅负责连接服务器端的HTML片段。 与传统环境集成至关重要!但是怎么样? 为了整合遗留系统,我想描述我自己的策略,我称之为“ 渐进式入侵 ”。 首先,我们必须实现拼接层,它应该具有透明代理的功能。然后我们可以通过声明一个通配符路径将遗留系统定义为微应用:LegacyMicroApp 。因此,所有流量都将到达拼接层,并将透明地代理到旧系统,因为我们还没有任何其他微应用。 下一步将是我们的 第一次逐步入侵 :我们将从LegacyMicroApp中删除主要导航并用依赖项替换它。这种依赖关系将是一个使用闪亮的新技术实现的微应用:NavigationMicroApp 。 现在,拼接层将每个路径解析为 Legacy Micro App ,它将依赖关系解析为 Navigation MicroApp ,并通过连接这两个来为它们提供服务。 然后通过主导航遵循相同的模式来为引导下一步。 然后我们将继续从Legacy MicroApp中获取逐步重复以上操作,直到没有任何遗漏。 如何编排客户端,这样我们每次都不需要重新加载页面? 拼接层解决了服务器端的问题,但没有解决客户端问题。在客户端,在将已粘贴的片段作为无缝HTML加载后,我们不需要每次在URL更改时加载所有部分。因此,我们必须有一些异步加载片段的机制。但问题是,这些片段可能有一些依赖关系,这些依赖关系需要在客户端解决。这意味着微前端解决方案应提供加载微应用的机制,以及依赖注入的一些机制。 根据上述问题和可能的解决方案,我可以总结以下主题下的所有内容: 客户端 编排路由隔离微应用应用之间通信微应用UI之间的一致性 服务端 服务端渲染路由依赖管理 灵活、强大而简单的架构 所以,这篇文章还是很值得期待的!微前端架构的基本要素和要求终于显现! 在这些要求和关注的指导下,我开始开发一种名为microfe的解决方案。在这里,我将通过抽象的方式强调其主要组件来描述该项目的架构目标。 它很容易从客户端开始,它有三个独立的主干结构:AppsManager, Loader, Router 和一个额外的MicroAppStore。 AppsManager AppsManager 是客户端微应用编排的核心。AppsManager的主要功能是创建依赖关系树。当解决了微应用的所有依赖关系时,它会实例化微应用。 Loader 客户端微应用编排的另一个重要部分是Loader。加载器的责任是从服务器端获取未解析的微应用。 Router 为了解决客户端路由问题,我将 Router 引入了 microfe。与常见的客户端路由器不同,microf 的功能有限,它不解析页面而是微应用。假设我们有一个URL /content/detail/13 和一个ContentMicroApp。在这种情况下,microfe 将URL解析为 /content/,它将调用ContentMicroApp /detail/13 URL部分。 MicroAppStore 为了解决微应用到微应用客户端的通信,我将MicroAppStore引入了 microfe。它具有与Redux库类似的功能,区别在于:它对异步数据结构更改和reducer 声明更灵活。 服务器端部分在实现上可能稍微复杂一些,但结构更简单。它只包含两个主要部分 StitchingServer 和许多MicroAppServer。 MicroAppServer MicroAppServer 的最小功能可以概括为 init 和 serve。 虽然 MicroAppServer 首先启动它应该做的是使用 微应用声明 调用 SticthingServer 注册端点,该声明定义了 MicroAppServer 的微应用 依赖关系, 类型 和 URL架构。我认为没有必要提及服务功能,因为没有什么特别之处。 StitchingServer StitchingServer 为 MicroAppServers 提供注册端点。当 MicroAppServer 将自己注册到 StichingServer 时,StichingServer 会记录MicroAppServer 的声明。 稍后,StitchingServer 使用声明从请求的URL解析 MicroAppServers。 解析M icroAppServer 及其所有依赖项后,CSS,JS和HTML中的所有相对路径都将以相关的 MicroAppServer 公共URL为前缀。另外一步是为CSS选择器添加一个唯一的 MicroAppServer 标识符,以防止客户端的微应用之间发生冲突。 然后 StitchingServer 的主要职责就是:从所有收集的部分组成并返回一个无缝的HTML页面。 其他实现一览 甚至在2016年被称为微前端之前,许多大公司都试图通过 BigPipe 来解决Facebook等类似问题。如今这个想法正在获得验证。不同规模的公司对该主题感兴趣并投入时间和金钱。例如,Zalando开源了其名为Project Mosaic的解决方案。我可以说,微型和 Project Mosaic.遵循类似的方法,但有一些重要的区别。虽然microfe采用完全分散的路由定义来增强每个微应用的独立性,但Project Mosaic更喜欢每条路径的集中路由定义和布局定义。通过这种方式,Project Mosaic可以实现轻松的A/B测试和动态布局生成。 对于该主题还有一些其他方法,例如使用iframe作为拼接层,这显然不是在服务器端而是在客户端。这是一个非常简单的解决方案,不需要太多的服务器结构和DevOps参与。这项工作只能由前端团队完成,因此可以减轻公司的组织负担,同时降低成本。 已经有一个框架叫做 single-spa。该项目依赖于每个应用的命名约定来解析和加载微应用。容易掌握想法并遵循模式。因此,在您自己的本地环境中尝试该想法可能是一个很好的初步介绍。但是项目的缺点是你必须以特定的方式构建每个微应用,以便他们可以很好地使用框架。 最后的想法 我相信微前端话题会更频繁地讨论。如果该主题能够引起越来越多公司的关注,它将成为大型团队的事实发展方式。在不久的将来,任何前端开发人员都可以在这个架构上掌握一些见解和经验,这真的很有用。 关于本文 译者:@Vincent.W 译文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/82965940 作者:@onerzafer 原文:https://hackernoon.com/understanding-micro-frontends-b1c11585a297 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区

茶什i 2020-01-06 17:57:24 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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转自:思否 话说当下技术圈的朋友,一起聚个会聊个天,如果不会点大数据的知识,感觉都融入不了圈子,为了以后聚会时让你有聊有料,接下来就跟随我的讲述,一起与大数据混个脸熟吧,不过在“撩”大数据之前,还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥? 缘起:应用系统架构的从 0 到 1 揭秘:研发这些年我们都经历了啥? 大道至简。生活在技术圈里,大家静下来想想,无论一个应用系统多庞大、多复杂,无非也就是由一个漂亮的网站门面 + 一个丑陋的管理模块 + 一个闷头干活的定时任务三大板块组成。 我们负责的应用系统当然也不例外,起初设计的时候三大模块绑在一起(All in one),线上跑一个 Tomcat 轻松就搞定,可谓是像极了一个大泥球。 衍化至繁。由于网站模块、管理平台、定时任务三大模块绑定在一起,开发协作会比较麻烦,时不时会有代码合并冲突出现;线上应用升级时,也会导致其它模块暂时不能使用,例如如果修改了一个定时任务的配置,可能会导致网站、管理平台的服务暂时不能用。面对诸多的不便,就不得不对 All in one 的大泥球系统进行拆解。 随着产品需求的快速迭代,网站 WEB 功能逐渐增多,我们起初设计时雄心勃勃(All in one 的单体架构),以为直接按模块设计叠加实现就好了,谁成想系统越发显得臃肿(想想也是走弯路啦!)。所以不得不改变实现思路,让模块服务下沉,分布式思想若现——让原来网站 WEB 一个系统做的事,变成由子系统分担去完成。 应用架构的演变,服务模块化拆分,随之而来的就是业务日志、业务数据散落在各处。随着业务的推广,业务量逐日增多,沉淀的数据日益庞大,在业务层面、运维层面上的很多问题,逐渐开始暴露。 在业务层面上,面对监管机构的监管,整合提取散落在各地的海量数据稍显困难;海量数据散落,想做个统计分析报表也非常不易。在运维层面上,由于缺少统一的日志归档,想基于日志做快速分析也比较困难;如果想从散落在各模块的日志中,进行调用链路的分析也是相当费劲。 面对上述问题,此时一个硕大的红色问号出现在我们面前,到底该如何解决? 面对结构化的业务数据,不妨先考虑采用国内比较成熟的开源数据库中间件 Sharding-JDBC、MyCat 看是否能够解决业务问题;面对日志数据,可以考虑采用 ELK 等开源组件。如果以上方案或者能尝试的方式都无法帮我们解决,尝试搬出大数据吧。 那到底什么时候需要用大数据呢?大数据到底能帮我们解决什么问题呢?注意,前方高能预警,门外汉“撩”大数据的正确姿势即将开启。 邂逅:一起撬开大数据之门 槽点:门外汉“撩”大数据的正确姿势 与大数据的邂逅,源于两个头痛的问题。第一个问题是海量数据的存储,如何解决?第二个问题是海量数据的计算,如何解决? 面对这两个头痛的问题,不得不提及谷歌的“三驾马车”(分布式文件系统 GFS、MapReduce 和 BigTable),谷歌“三驾马车”的出现,奠定了大数据发展的基石,毫不夸张地说,没有谷歌的“三驾马车”就没有大数据,所以接下来很有必要逐一认识。 大家都知道,谷歌搜索引擎每天要抓取数以亿计的网页,那么抓取的海量数据该怎么存储? 谷歌痛则思变,重磅推出分布式文件系统 GFS。面对谷歌推出的分布式文件系统 GFS 架构,如 PPT 中示意,参与角色着实很简单,主要分为 GFS Master(主服务器)、GFS Chunkserver(块存储服务器)、GFS Client(客户端)。 不过对于首次接触这个的你,可能还是一脸懵 ,大家心莫慌,接下来容我抽象一下。 GFS Master 我们姑且认为是古代的皇上,统筹全局,运筹帷幄。主要负责掌控管理所有文件系统的元数据,包括文件和块的命名空间、从文件到块的映射、每个块所在的节点位置。说白了,就是要维护哪个文件存在哪些文件服务器上的元数据信息,并且定期通过心跳机制与每一个 GFS Chunkserver 通信,向其发送指令并收集其状态。 GFS Chunkserver 可以认为是宰相,因为宰相肚子里面能撑船,能够海纳百川。主要提供数据块的存储服务,以文件的形式存储于 Chunkserver 上。 GFS Client 可以认为是使者,对外提供一套类似传统文件系统的 API 接口,对内主要通过与皇帝通信来获取元数据,然后直接和宰相交互,来进行所有的数据操作。 为了让大家对 GFS 背后的读写流程有更多认识,献上两首歌谣。 到这里,大家应该对分布式文件系统 GFS 不再陌生,以后在饭桌上讨论该话题时,也能与朋友交涉两嗓子啦。 不过这还只是了解了海量数据怎么存储,那如何从海量数据存储中,快速计算出我们想要的结果呢? 面对海量数据的计算,谷歌再次创新,推出了 MapReduce 编程模型及实现。 MapReduce 主要是采取分而治之的思想,通俗地讲,主要是将一个大规模的问题,分成多个小规模的问题,把多个小规模问题解决,然后再合并小规模问题的结果,就能够解决大规模的问题。 也有人说 MapReduce 就像光头强的锯子和锤子,世界上的万事万物都可以先锯几下,然后再锤几下,就能轻松搞定,至于锯子怎么锯,锤子怎么锤,那就是个人的手艺了。 这么解释不免显得枯燥乏味,我们不妨换种方式,走进生活真实感受 MapReduce。 斗地主估计大家都玩过,每次开玩之前,都会统计一副牌的张数到底够不够,最快的步骤莫过于:分几份给大家一起数,最后大家把数累加,算总张数,接着就可以愉快地玩耍啦... ...这不就是分而治之的思想吗?!不得不说架构思想来源于人们的生活! 再举个不太贴切的例子来感受MapReduce 背后的运转流程,估计很多人掰过玉米,每当玉米成熟的季节,地主家就开始忙碌起来。 首先地主将一亩地的玉米分给处于空闲状态的长工来处理;专门负责掰玉米的长工领取任务,开始掰玉米操作(Map 操作),并把掰好的玉米放到在麻袋里(缓冲区),麻袋装不下时,会被装到木桶中(溢写),木桶被划分为蓝色的生玉米木桶、红色的熟玉米木桶(分区),地主通知二当家来“收”属于自己的那部分玉米,二当家收到地主的通知后,就到相应的长工那儿“拿回”属于自己的那部分玉米(Fetch 操作),二当家对收取的玉米进行处理(Reduce 操作),并把处理后的结果放入粮仓。 一个不太贴切的生活体验 + 一张画得不太对的丑图 = 苦涩难懂的技术,也不知道这样解释,你了解了多少?不过如果以后再谈大数据,知道 MapReduce 这个词的存在,那这次的分享就算成功(哈哈)。 MapReduce 解决了海量数据的计算问题,可谓是力作,但谷歌新的业务需求一直在不断出现。众所周知,谷歌要存储爬取的海量网页,由于网页会不断更新,所以要不断地针对同一个 URL 进行爬取,那么就需要能够存储一个 URL 不同时期的多个版本的网页内容。谷歌面临很多诸如此类的业务场景,面对此类头痛的需求,该怎么办? 谷歌重磅打造了一款类似以“URL + contents + time stamp”为 key,以“html 网页内容”为值的存储系统,于是就有了 BigTable 这个键值系统的存在(本文不展开详述)。 至此,两个头痛的问题就算解决了。面对海量数据存储难题,谷歌推出了分布式文件系统 GFS、结构化存储系统 BigTable;面对海量数据的计算难题,谷歌推出了 MapReduce。 不过静下来想想,GFS 也好、MapReduce 也罢,无非都是秉承了大道至简、一人掌权、其它人办事、人多力量大的设计理念。另外画龙画虎难画骨,建议闲暇之余也多些思考:为什么架构要这么设计?架构设计的目标到底是如何体现的? 基于谷歌的“三驾马车”,出现了一大堆开源的轮子,不得不说谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代。了解了谷歌的“三驾马车”的设计理念后,再去看这些开源的轮子,应该会比较好上手。 好了,门外汉“撩”大数据就聊到这儿吧,希望通过上文的分享能够了解几个关键词:大道至简、衍化至繁、谷歌三驾马车(GFS、MapReduce、BigTable)、痛则思变、开源轮子。 白头:番外篇 扯淡:不妨换一种态度 本文至此也即将接近尾声,最后是番外篇~ 首先,借用日本剑道学习心诀“守、破、离”,希望我们一起做一个精进的人。 最后,在有限的时间内要多学习,不要停下学习的脚步,在了解和使用已经有的成熟技术之时,更要多思考,开创适合自己工作场景的解决方案。 文章来源:宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第6期-宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛《揭秘:“撩”大数据的正确姿势》 分享者:宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛 原文首发于公号-野指针

茶什i 2020-01-10 15:19:51 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】大数据计算技术1000问

问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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Java 网络通信 类还未编写如何进行调用

蛮大人123 2019-12-01 19:30:27 1091 浏览量 回答数 1

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Vue面试题汇总【精品问答】

问问小秘 2020-05-25 18:02:28 11132 浏览量 回答数 2

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

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

问题

荆门开诊断证明-scc

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

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也就是说两台服务器A,B,一个应用部署在A服务器上,想要调用B服务器上应用提供的函数/方法,由于不在一个内存空间,不能直接调用,需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。 比如说,A服务器想调用B服务器上的一个方法: User getUserByName(String userName) 1、建立通信 首先要解决通讯的问题:即A机器想要调用B机器,首先得建立起通信连接。 主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接,远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接,调用结束后就断掉,也可以是长连接,多个远程过程调用共享同一个连接。 通常这个连接可以是按需连接(需要调用的时候就先建立连接,调用结束后就立马断掉),也可以是长连接(客户端和服务器建立起连接之后保持长期持有,不管此时有无数据包的发送,可以配合心跳检测机制定期检测建立的连接是否存活有效),多个远程过程调用共享同一个连接。 2、服务寻址 要解决寻址的问题,也就是说,A服务器上的应用怎么告诉底层的RPC框架,如何连接到B服务器(如主机或IP地址)以及特定的端口,方法的名称名称是什么。 通常情况下我们需要提供B机器(主机名或IP地址)以及特定的端口,然后指定调用的方法或者函数的名称以及入参出参等信息,这样才能完成服务的一个调用。 可靠的寻址方式(主要是提供服务的发现)是RPC的实现基石,比如可以采用Redis或者Zookeeper来注册服务等等。 2.1、从服务提供者的角度看: 当服务提供者启动的时候,需要将自己提供的服务注册到指定的注册中心,以便服务消费者能够通过服务注册中心进行查找; 当服务提供者由于各种原因致使提供的服务停止时,需要向注册中心注销停止的服务; 服务的提供者需要定期向服务注册中心发送心跳检测,服务注册中心如果一段时间未收到来自服务提供者的心跳后,认为该服务提供者已经停止服务,则将该服务从注册中心上去掉。 2.2、从调用者的角度看: 服务的调用者启动的时候根据自己订阅的服务向服务注册中心查找服务提供者的地址等信息; 当服务调用者消费的服务上线或者下线的时候,注册中心会告知该服务的调用者; 服务调用者下线的时候,则取消订阅。 3、网络传输 3.1、序列化 当A机器上的应用发起一个RPC调用时,调用方法和其入参等信息需要通过底层的网络协议如TCP传输到B机器,由于网络协议是基于二进制的,所有我们传输的参数数据都需要先进行序列化(Serialize)或者编组(marshal)成二进制的形式才能在网络中进行传输。然后通过寻址操作和网络传输将序列化或者编组之后的二进制数据发送给B机器。 **3.2、反序列化 ** 当B机器接收到A机器的应用发来的请求之后,又需要对接收到的参数等信息进行反序列化操作(序列化的逆操作),即将二进制信息恢复为内存中的表达方式,然后再找到对应的方法(寻址的一部分)进行本地调用(一般是通过生成代理Proxy去调用, 通常会有JDK动态代理、CGLIB动态代理、Javassist生成字节码技术等),之后得到调用的返回值。 4、服务调用 B机器进行本地调用(通过代理Proxy和反射调用)之后得到了返回值,此时还需要再把返回值发送回A机器,同样也需要经过序列化操作,然后再经过网络传输将二进制数据发送回A机器,而当A机器接收到这些返回值之后,则再次进行反序列化操作,恢复为内存中的表达方式,最后再交给A机器上的应用进行相关处理(一般是业务逻辑处理操作)。 通常,经过以上四个步骤之后,一次完整的RPC调用算是完成了,另外可能因为网络抖动等原因需要重试等。

剑曼红尘 2020-03-15 15:40:38 0 浏览量 回答数 0

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每5秒钟内就有1万条数据插入,该不会是一个长事务吧? 还是每次写一条就提交呢? ######@苗威 : 嗯嗯,我这次也就是准备用这个方法解决,谢谢你啦,嘿嘿######@李密 : 一次写一批,与一般的处理方法不一样,可以纵向分表,分库######@李密 : 1万左右的数据,就不用存硬盘了,用内存,java缓存组件也行,memcached也行,Mysql Memory引擎 也行,使用过的删掉,新的添上去。######@李密 : 这个就算作是一种“分区表”的应用啦。对每个运营商指定对应的表,然后在应用层做映射。 1W/5sec的插入加上高并发读取算不小的负荷,不知道使用pgsql(配合分区表)是否能解决性能问题。######@李密 : 能解决问题的方法就是好方法###### 这张表因为要和游戏通信,包含很多必须的字段,字段总数有16个,目前服务器200台,以后估计至少500台,那时候插入和查询数量就更恐怖了,所以我越来越担心以后这个项目问题会卡在这个表上 (昨天(22:10) by 李密) 可以通过把字段分表方式避免单表过大。不过以你远期规模使用现在这种数据库结构肯定会崩溃。如果可行(楼主有权设计修改表结构),建议楼主考虑重新设计数据库表甚至更换数据库(有钱换oracle,免费换pgsql)。 另外,并发读写巨大,磁盘性能很重要,要么用SCSI/SAS阵列要么直接上SSD(但SSD的寿命也许需要考虑)。   已经运营两个月了,表内目前数据1000多万。 一年就6千万,如果不做分区表(以时间划分)那么迟早崩溃 java项目+mysql都在这一台服务器上 楼上还有朋友说读写分离,现在连数据库都不是独立服务器,估计再跑几个月就会葛屁的   关于pgsql和mysql比较的一些帖子 http://www.oschina.net/question/126398_23854 http://www.oschina.net/question/96003_13994 http://www.oschina.net/question/129318_19029    ###### redis和Mysql Memory引擎 都行,10W条数据没问题###### @苗威 : 嗯嗯,谢谢你这么耐心帮我,嘿嘿,以后多向你请教###### @李密: 客气,我也只有些理论基础,分表可以水平分,和垂直分,水平分是各个运营商分,垂直分是把所有的邀请码分成若干张表,比如用最后一个字符分,邀请码如果是字符串最好能换成int存,压缩会加快很多查找速度######抽空我研究下,目前想临时采用分表把这个问题解决下,给每个运营商动态分配一个礼品表,运营商两年内也不会超过200个,表的数量也不会有太多,先分表。威哥,你觉得这样设计有重大缺陷不?因为之前我还没这样做过######是 innodb 还是 myisam 呢 ######薯哥哥,是innodb表######锁表应该是在innodB下发生的吧..myisam直接坏表了 ######是innodb######这种情况充分说明内存缓存设计的重要性 ######天啊..大并发居然用innodB..   我测试过innodB的写入性能是非常低的,cpu效率不高..插入爆慢.. 建议读写分离..写可以innodB,读还是myisam吧..###### @gamespoerleveling : 没用的,读库同样存在数据更新问题。在从innodb写库同步到myisam读库时如果读库正好是访问高峰,那么就会遇到楼主现在同样的锁表情况。 总而言之,在大数据量大并发下mysql就是个坑爹的杯具~###### @mark35 : 我是说的读写分离...读myisam的表###### @hulei : 坏不坏表不好说, 但表锁的代价肯定比行锁高!######myisam是表锁啊,这种程度的数据输入myisam必坏表啊。######在myisam上大并发读写将会更悲摧的~###### 引用来自“红薯”的答案 每5秒钟内就有1万条数据插入,该不会是一个长事务吧? 还是每次写一条就提交呢? 每次写一条就提交,但特别频繁,我之前ORACLE也碰到过这种情况。 ######那paulwong最后是怎么解决呢?可以分享下吗?######所有clinet直连 mysql server ?应该有数据库中间层吧###### 这样的业务逻辑就感觉有问题,以前在唯晶的时候,也做过类似的 为什么要每分钟过来1w,3w的记录?直接生成个百万条记录分给他们去用就行了, 就只有检索和更新了###### @陈俊贤 : 楼主这种应用采用读写分离意义不大并且还可能产生问题:通常情况下查询都会是有效查询,查询到记录就会产生关联写(改写激活码使用状态)。读写分离后数据肯定不是实时同步,那么当记录修改后(激活码已使用)在同步到读库这段时间中读库的该条记录查询结果都是老状态(激活码未使用),事务就不能保证一致了!###### @mark35 : 读写分离只是执行缓刑,不改这个逻辑,死刑是早晚的事###### @陈俊贤 : 读写分离不能根本解决问题的。或者说大家觉得读写分离是银弹那多半是因为mysql本来实在低能,用上读写分离就有效提高性能。但实际上即使使用读写分离也同样存在节点更新问题(写库同步到读库)。###### @李密 : 那就读写分离,照你说的话以后多半会崩掉###### @mark35 : 目前卡的类别已经达到500种以上,所以以后生成量更恐怖了。。。

黄二刀 2020-05-27 20:08:00 0 浏览量 回答数 0

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这种你直接用netty就好了,专门一个TCP服务器之类的,然后再建一个WEB应用服务器查看就好了,应用和TCP服务器分开,在多一个数量级都没有问题######@天蓬小猪 回复 @天蓬小猪 : 恩,就是这个思路,我现在做spring和mina整合的事,出了一堆bug,如果方便的话,有无线传感器web项目这样的案例吗?给钱也可以考虑,好参考一下,我是公司第一批程序员,还是刚从培训机构毕业,亚历山大。。/(ㄒoㄒ)/~~######回复 @996739940 : 用啊,假如你们的netty和WEB应用放在一台机器上面,那么这么做,第一,你的无线传感器数据请通过TCP的方式与你的netty通讯,然后把这个数据存到你的数据库里面,然后,你的应用放在tomcat里面,这样,你就能够看到最新的数据了。他们互不干扰又能共享数据信息。######回复 @天蓬小猪 : 谢谢大神,mina和netty应该一样吧,就用mina吧,如果单独建立mina的服务器怎么整。还用tomcat吗?还是用别的什么,因为最后都要发布到服务器上的,mina的作用就是为了接受无线传感器的数据然后存到数据库里。######实现个 ContextListener就可以了######和Spring没关系吧,你需要看看tomcat的服务端口和你的mina服务的端口是否冲突吧######已经实现了ContextListener,可能由于tomcat整合了spring,我写了一个小demo。最后tomcat也启动不了。 有关spring和mina整合研究了一下,暂时还没解决。。 这个大体上的思路是对的么?######用golang吧,一个就够用了。 ######throws new exception(“ ̄へ ̄”)######https://dev-heaven.com######传感器用什么通讯协议?HTTP? MQTT?######回复 @loki_lan : tcp/ip######回复 @loki_lan : tcp/ip###### 还是使用netty更好一点,说白了就是网络通信的问题。不管是TCP、UDP都可以。netty各方面应该更好一点。 ######对于传感器的数据持久化,我之前是用mysql做的,压力比较大。 其实,可以使用redis,或者是kafka,然后,异步存到mysql就可以的。######也不要什么乱七八糟的tomcat,直接纯java的jar项目,部署到Linux上就行。###### 服务端好搞,你应该关心客户端(传感器)好不好开发 网络环境,耗电量,使用语言阿,有什么限制,等等,一般单片机都是 C 看你如何配合服务端 如何设计协议

爱吃鱼的程序员 2020-06-02 11:37:19 0 浏览量 回答数 0

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这种你直接用netty就好了,专门一个TCP服务器之类的,然后再建一个WEB应用服务器查看就好了,应用和TCP服务器分开,在多一个数量级都没有问题######@天蓬小猪 回复 @天蓬小猪 : 恩,就是这个思路,我现在做spring和mina整合的事,出了一堆bug,如果方便的话,有无线传感器web项目这样的案例吗?给钱也可以考虑,好参考一下,我是公司第一批程序员,还是刚从培训机构毕业,亚历山大。。/(ㄒoㄒ)/~~######回复 @996739940 : 用啊,假如你们的netty和WEB应用放在一台机器上面,那么这么做,第一,你的无线传感器数据请通过TCP的方式与你的netty通讯,然后把这个数据存到你的数据库里面,然后,你的应用放在tomcat里面,这样,你就能够看到最新的数据了。他们互不干扰又能共享数据信息。######回复 @天蓬小猪 : 谢谢大神,mina和netty应该一样吧,就用mina吧,如果单独建立mina的服务器怎么整。还用tomcat吗?还是用别的什么,因为最后都要发布到服务器上的,mina的作用就是为了接受无线传感器的数据然后存到数据库里。######实现个 ContextListener就可以了######和Spring没关系吧,你需要看看tomcat的服务端口和你的mina服务的端口是否冲突吧######已经实现了ContextListener,可能由于tomcat整合了spring,我写了一个小demo。最后tomcat也启动不了。 有关spring和mina整合研究了一下,暂时还没解决。。 这个大体上的思路是对的么?######用golang吧,一个就够用了。 ######throws new exception(“ ̄へ ̄”)######https://dev-heaven.com######传感器用什么通讯协议?HTTP? MQTT?######回复 @loki_lan : tcp/ip######回复 @loki_lan : tcp/ip###### 还是使用netty更好一点,说白了就是网络通信的问题。不管是TCP、UDP都可以。netty各方面应该更好一点。 ######对于传感器的数据持久化,我之前是用mysql做的,压力比较大。 其实,可以使用redis,或者是kafka,然后,异步存到mysql就可以的。######也不要什么乱七八糟的tomcat,直接纯java的jar项目,部署到Linux上就行。###### 服务端好搞,你应该关心客户端(传感器)好不好开发 网络环境,耗电量,使用语言阿,有什么限制,等等,一般单片机都是 C 看你如何配合服务端 如何设计协议

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 17:26:50 0 浏览量 回答数 0

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这种你直接用netty就好了,专门一个TCP服务器之类的,然后再建一个WEB应用服务器查看就好了,应用和TCP服务器分开,在多一个数量级都没有问题######@天蓬小猪 回复 @天蓬小猪 : 恩,就是这个思路,我现在做spring和mina整合的事,出了一堆bug,如果方便的话,有无线传感器web项目这样的案例吗?给钱也可以考虑,好参考一下,我是公司第一批程序员,还是刚从培训机构毕业,亚历山大。。/(ㄒoㄒ)/~~######回复 @996739940 : 用啊,假如你们的netty和WEB应用放在一台机器上面,那么这么做,第一,你的无线传感器数据请通过TCP的方式与你的netty通讯,然后把这个数据存到你的数据库里面,然后,你的应用放在tomcat里面,这样,你就能够看到最新的数据了。他们互不干扰又能共享数据信息。######回复 @天蓬小猪 : 谢谢大神,mina和netty应该一样吧,就用mina吧,如果单独建立mina的服务器怎么整。还用tomcat吗?还是用别的什么,因为最后都要发布到服务器上的,mina的作用就是为了接受无线传感器的数据然后存到数据库里。######实现个 ContextListener就可以了######和Spring没关系吧,你需要看看tomcat的服务端口和你的mina服务的端口是否冲突吧######已经实现了ContextListener,可能由于tomcat整合了spring,我写了一个小demo。最后tomcat也启动不了。 有关spring和mina整合研究了一下,暂时还没解决。。 这个大体上的思路是对的么?######用golang吧,一个就够用了。 ######throws new exception(“ ̄へ ̄”)######https://dev-heaven.com######传感器用什么通讯协议?HTTP? MQTT?######回复 @loki_lan : tcp/ip######回复 @loki_lan : tcp/ip###### 还是使用netty更好一点,说白了就是网络通信的问题。不管是TCP、UDP都可以。netty各方面应该更好一点。 ######对于传感器的数据持久化,我之前是用mysql做的,压力比较大。 其实,可以使用redis,或者是kafka,然后,异步存到mysql就可以的。######也不要什么乱七八糟的tomcat,直接纯java的jar项目,部署到Linux上就行。###### 服务端好搞,你应该关心客户端(传感器)好不好开发 网络环境,耗电量,使用语言阿,有什么限制,等等,一般单片机都是 C 看你如何配合服务端 如何设计协议

优选2 2020-06-05 14:24:55 0 浏览量 回答数 0

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二、节点常见问题: http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.57.g0RHts&helpId=1496 1、什么线路;   我们的服务器是BGP多线(中国电信、联通、移动、教育网等)接入,确保全国用户访问畅通。 2、节点地理位置;   我们有华东杭州节点和华东青岛节点,没有国外节点 3、能否指定节点位置;   可以根据您的需求选择华东杭州节点或者华东青岛节点 4、试用后节点可以选择么?    阿里云隆重推出华东青岛节点和华东杭州节点。目前所有申请试用的服务器默认华东青岛节点,因服务器不可更换节点,若您试用下来觉得OK可以直接对该台服务器进行续费;如需更换节点,请重新新购。 更多区域使用帮助详见: http://bbs.aliyun.com/read.php?spm=0.0.0.49.GTSotb&tid=130553 ------------------------- 三、配置升级常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.58.qezBDB&helpId=14981、服务器或者配置能否升级  我们的服务器支持自定义升级,可以根据用户需求,针对cpu,内存,硬盘,带宽进行升级。其中带宽支持按天来进行升级。2、配置升级费用怎么计算  升级的费用是以补差价的形式,用户可以通过用户中心操作的时候,进行查看。3、是否无缝升级或者升级是否会有影响;  升级是无缝升级的,不会有影响。4、升级需要多少时间;  暂时升级需要停机操作大概15分钟左右。(ps:升级存储空间和带宽不需要停机,5分钟左右完成升级) ------------------------- 四、硬盘常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.59.IXdOXT&helpId=15001、硬盘大小跟购买时不一致(挂载)购买须知有; 如果存在购买时大小差异的问题,需要手动挂载数据盘http://help.aliyun.com/manual?spm=0.0.0.109.aNdyV1&helpId=2712、硬盘能否进行分区;  硬盘分区和格式化for Windows 2008:http://help.aliyun.com/manual?spm=0.0.0.110.8O34rs&helpId=69.3、硬盘的IO性能怎么样;  硬盘的IO性能,可以第三方的测评  http://lusongsong.com/reed/451.html4、硬盘能否扩容;  硬盘可以按需扩容升级 ------------------------- 五、操作系统常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.60.6fX9nz&helpId=15021、为什么没有win操作系统  内存512M的服务器只有linux系统,内存最少选择1G就有win系统; 2、操作系统是否要收费  linux系统免费,windows系统有版权费,每月30元。(ps:如果是从win操作之间的更换,无需补交费用;但是从lin操作更换成win操作系统,需要收取版权费用); 3、我能否自己安装或者升级操作系统  服务器需要使用我们提供的操作系统,不能自行添加或升级,操作系统可以打补丁; 4、服务器的登录账号密码是什么  linux操作系统的用户名为root,windows操作系统的用户名为administrator,密码将通过短信发送到用户云账号绑定的手机上,同时还会通过邮件发送至您注册时的邮箱里; 5、能否更换操作系统  可以更换操作系统 6、操作系统是否有图形界面  windows操作系统是桌面管理,linux操作系统是命令行,用户如果需要可以自己设置图形管理; 7、如何选择操作系统  操作系统选择建议http://bbs.aliyun.com/read.php?spm=0.0.0.71.0RoWff&tid=120515 ------------------------- 六、带宽常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.61.yR3TzS&helpId=15041、带宽是否独享  我们提供的带宽是独享的2、带宽单线还是双线,电信还是网通   我们是多线(中国电信、联通、移动、教育网等)接入,确保全国用户访问畅通3、5M带宽怎么理解“5M带宽”是指带宽总出口是5M,下行5M,上行不限4、带宽的价格     了解带宽价格,可以去云服务器自定义配置页面选择查看。http://buy.aliyun.com/?spm=5176.377823.12.25.7j1Mv05、多台服务器之间的内网通信带宽是多少?  不同区域之间云服务器、RDS、OSS内网不互通,同区域之间内网的通信带宽峰值2G ------------------------- RDS常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.42.PToA7p&lastSortId=4301、RDS数据库连接数是什么意思?  数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量,包括任意连接到数据库的连接均计算在内。 与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。2、RDS数据库 的MySQL和SQL Server是哪个版本?   RDS For MySQL使用原生MySQL 5.1.61 , 并融入了阿里DBA团队的MySQL补丁;  RDS For SQL Server使用Microsoft SQL Server 2008 R2 SP1 Enterprise English Edition3、一个数据库实例最多有多少个数据库?  一个MySQL数据库实例最多可以包含200个数据库,一个SQL Server数据库实例最多可以包含5个数据库。4、RDS数据库可以升级么?     如果是指数据库版本,RDS目前支持固定版本。RDS for MySQL会融入大量用户需要的补丁,包括功能性的,安全性,稳定性等方面,另外RDS for SQL Server会定期进行数据库补丁升级,包括安全补丁,功能补丁,稳定补丁等,但数据库版本支持固定版本。  如果是规格升级,RDS支持多种规格,用户可以根据自身需要升级到相应的产品规格。5、RDS流量收费吗?  内网传输是免费的(如云服务器M和RDS之间传输);公网传输按照1元/G的标准收费。不到1G的不收费,例如,1.5G按照1G收费。 ------------------------- Re:回 40楼(老任) 的帖子 您好,无论是更换操作系统还是升级配置IP都不会变化的,请知晓,谢谢~ ------------------------- Re:回 41楼(兔子) 的帖子 您好,windows系统30元的版权费现在已经取消了,请知晓,谢谢~ ------------------------- Re:回 44楼(云中漫步) 的帖子 您好,不能自己安装哦,如果遇到其他技术问题可以联系我们售后技术工程师协助解决的,请知晓,谢谢~

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茶什i 2019-12-01 22:05:04 146 浏览量 回答数 0

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转自:阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问: 谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发? 如果选型的是采购的同学,他们更注重成本,包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学,他们关心的: ① 运维成本 首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等; ② 稳定性 其次,DBA会关注稳定性,包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等; ③ 性能 第三是性能,包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等; ④ 拓展性 第四是扩展性,如果业务的需求不确定,是否容易横向扩展和纵向扩容; ⑤ 安全 最后是安全,需要符合审计要求,不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外,后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题,同时也非常关注数据库接口是否便于开发,是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型: MySQL,互联网业务必备系统; TiDB,爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍; Redis,KV 数据库,互联网公司标配; Couchbase,这个在爱奇艺用得比较多,但国内互联网公司用得比较少,接下来的部分会详细说明; 其他,比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等; 大数据分析相关系统,比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的,这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么,我们先对这些数据库按照接口(SQL、NoSQL)和面向的业务场景(OLTP、OLAP)这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中,左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统,例如 MySQL,一般支持事务不同的隔离级别, QPS 要求比较高,延时比较低,主要用于交易信息和关键数据的存储,比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库,是一类针对特殊场景做优化的系统,schema 一般比较简单,吞吐量较高、延迟较低,一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统,包括 Clickhouse、Impala等,一般支持SQL、不支持事务,扩展性比较好,可以通过加机器增加数据的存储量,响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的,在数据量比较小的时候性能比较好,在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差,一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求,我们把它叫做 HTAP,TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库,那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步,支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强,首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况,我们有一个全量库是 300G 数据,增量库每天 70G 数据,总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据,但该工具不支持单表恢复,且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因,发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作,所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作,减少落盘并将数据处理并行化,优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟,而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统,gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时,所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑,实时探测Master-Slave 库之间延时的情况,如果延时较大会暂停工具的使用,恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善,所以我们参照了 MHA 并进行了改动,采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署,可以监控这个物理机上的所有实例的状态,周期性地向 master 发送心跳,Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障,会启动 Binlog 补偿机制,并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况,MHA 的 master 我们也做了高可用设计,众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group,类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式:同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力,以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK,例如开源的 ShardingSphere,在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy,开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单,扩容难度大,依赖较多且运维复杂,所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作,后端打到 Kafka,下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略,包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等,并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响,对此我们进行了一些测试,发现使用 General Log 对性能损耗较大,有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项,再把监控项放到 buffer 里边,用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程,从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent,从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测,在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据,性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间,运行比较稳定,上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据,即只需要读写最近一段时间存入的数据,过段时间这些数据就不需要了,需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式,例如 TiDB 或其他 TokuDB,两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档,同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来,业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里,读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用,之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式,由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置,在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景,虽然 Redis 是一个缓存,但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用,在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能,启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据,再放到后端的 KV 存储里,例如 ScyllaDB,如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时,会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master,再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上,此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里,如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去,重建过程就会失败。 基于这种情况,我们对 Redis 告警做了自动化优化,如有大量 master - slave 重建失败,我们会动态调整一些参数,例如把 Buffer 临时调大等, 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群,如果某个分片发生了故障或者 failover,Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题,整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis,如果某个分片发生故障,就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名,多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover,会将读写域名从某旧 Master 解绑,再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间,所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话,有可能还会连到原来的机器上,造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短,但对 DNS 服务又会造成很大的压力,所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS,RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况,如果集群 failover,Sentinel 会接到通知,客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名,通过 IP 地址来访问整个集群,屏蔽了 DNS 的超时,缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能,例如 Load Balance 以及故障检测,比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦,如果客户端已经进行了一定量的分片,之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster,因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多,例如不支持显示跨 DC 部署和访问,读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群,例如数据库访问只发生在本 DC,我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover,如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy,读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路,把新增的数据写在 Kafka 里,后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群,但存在一些限制,比如我们没有做冲突检测,所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式,但存在一些问题。所以数据量较大的时候(经验是 160G),就不推荐 Redis 了,而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少,一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的,即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的,是一个分布式高性能的 KV 系统,支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket,使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储,不支持数据持久化也没有数据副本,如果节点故障会丢失数据; 第二种是 Couchbase bucket,支持数据持久化,使用 Json 写入,有副本,我们一般会在线上配置两个副本,如果新加节点会对数据进行 rebalance,爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图,数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算,运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket (相当于数据库里的某个分片)。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端,客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系,在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新,因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理,但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时,导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早,2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发,最大功能是进行集群间的复制,提供多种复制方式:单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本,正在调研的 6.0,中间也遇到了很多坑,例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃,如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定,同步方向变更会导致数据丢失等等,我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群,集群间的数据同步通过 XDCR,我们一般配置为双向同步。对于业务来说,如果 Cluster 1 写入, Cluster 2 不写入,正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障,我们提供了一个 Java SDK,可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2,把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高,并且数据的存储可以超过内存。但是,如果数据量超过内存 75% 这个阈值,性能就会下降地特别快。在爱奇艺,我们会把数据量控制在可用内存的范围之内,当做内存数据库使用。但是它的成本非常高,所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB,主要使用了其分布式数据库的管理功能,增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍,又完全兼容 Cassandra 接口,设计基本一致,可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架,例如 C++ 异步框架 seastar,主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程,每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源,核与核之间没有数据共享但可以通信,其最大的好处是内存访问无锁,没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时,会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的,如果是则本线程处理,否则会转发到对应线程上去。 除此之外,它还支持多副本、多数据中心、多写多活,功能比较强大。 在爱奇艺,我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里,Value 放在盘上的文件里,我们在读和写文件时,只需要在内存索引里定位,再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来,相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中,如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量,于是我们通过开发定长的内存分布器,对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节,采用红黑树索引,限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint,客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大,截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase,有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多,如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理,如果脚本出问题就找 DBA,导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案,于是在内部构建了一个私有云,通过 Web 的方式展示数据库运行状态,让业务的同学可以自己去申请集群,一些简单的操作也可以通过自服务平台实现,解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障,敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化,通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具,比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了,DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具,出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查,自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查,对业务集群里潜在的问题进行预警报告;开发智能客服,回答问题;通过监控的数据对实例打标签,进行削峰填谷地智能调度,提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起,通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说,可以从数据量和扩展性两个维度考虑,再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎,要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave,什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等,我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求,判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求,但这些都是真实需求吗?是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉,例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩,数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面,它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么?是因为热门吗?还是因为技术上比较先进?但是不是能真正地解决你的问题?如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃,当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗?还是没有用好?放弃一个东西很难,但在放弃时最好有一个充分的理由,包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研,在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品,但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源,要有拥抱开源的态度。

茶什i 2019-12-27 14:17:56 0 浏览量 回答数 0

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分布式事务的解决方案有如下几种: 全局消息基于可靠消息服务的分布式事务TCC最大努力通知方案1:全局事务(DTP模型)全局事务基于DTP模型实现。DTP是由X/Open组织提出的一种分布式事务模型——X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model。它规定了要实现分布式事务,需要三种角色: AP:Application 应用系统 它就是我们开发的业务系统,在我们开发的过程中,可以使用资源管理器提供的事务接口来实现分布式事务。 TM:Transaction Manager 事务管理器 分布式事务的实现由事务管理器来完成,它会提供分布式事务的操作接口供我们的业务系统调用。这些接口称为TX接口。事务管理器还管理着所有的资源管理器,通过它们提供的XA接口来同一调度这些资源管理器,以实现分布式事务。DTP只是一套实现分布式事务的规范,并没有定义具体如何实现分布式事务,TM可以采用2PC、3PC、Paxos等协议实现分布式事务。RM:Resource Manager 资源管理器 能够提供数据服务的对象都可以是资源管理器,比如:数据库、消息中间件、缓存等。大部分场景下,数据库即为分布式事务中的资源管理器。资源管理器能够提供单数据库的事务能力,它们通过XA接口,将本数据库的提交、回滚等能力提供给事务管理器调用,以帮助事务管理器实现分布式的事务管理。XA是DTP模型定义的接口,用于向事务管理器提供该资源管理器(该数据库)的提交、回滚等能力。DTP只是一套实现分布式事务的规范,RM具体的实现是由数据库厂商来完成的。有没有基于DTP模型的分布式事务中间件?DTP模型有啥优缺点?方案2:基于可靠消息服务的分布式事务这种实现分布式事务的方式需要通过消息中间件来实现。假设有A和B两个系统,分别可以处理任务A和任务B。此时系统A中存在一个业务流程,需要将任务A和任务B在同一个事务中处理。下面来介绍基于消息中间件来实现这种分布式事务。 title 在系统A处理任务A前,首先向消息中间件发送一条消息消息中间件收到后将该条消息持久化,但并不投递。此时下游系统B仍然不知道该条消息的存在。消息中间件持久化成功后,便向系统A返回一个确认应答;系统A收到确认应答后,则可以开始处理任务A;任务A处理完成后,向消息中间件发送Commit请求。该请求发送完成后,对系统A而言,该事务的处理过程就结束了,此时它可以处理别的任务了。 但commit消息可能会在传输途中丢失,从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息,从而系统就会出现不一致性。这个问题由消息中间件的事务回查机制完成,下文会介绍。消息中间件收到Commit指令后,便向系统B投递该消息,从而触发任务B的执行;当任务B执行完成后,系统B向消息中间件返回一个确认应答,告诉消息中间件该消息已经成功消费,此时,这个分布式事务完成。上述过程可以得出如下几个结论: 消息中间件扮演者分布式事务协调者的角色。 系统A完成任务A后,到任务B执行完成之间,会存在一定的时间差。在这个时间差内,整个系统处于数据不一致的状态,但这短暂的不一致性是可以接受的,因为经过短暂的时间后,系统又可以保持数据一致性,满足BASE理论。 上述过程中,如果任务A处理失败,那么需要进入回滚流程,如下图所示: title 若系统A在处理任务A时失败,那么就会向消息中间件发送Rollback请求。和发送Commit请求一样,系统A发完之后便可以认为回滚已经完成,它便可以去做其他的事情。消息中间件收到回滚请求后,直接将该消息丢弃,而不投递给系统B,从而不会触发系统B的任务B。此时系统又处于一致性状态,因为任务A和任务B都没有执行。 上面所介绍的Commit和Rollback都属于理想情况,但在实际系统中,Commit和Rollback指令都有可能在传输途中丢失。那么当出现这种情况的时候,消息中间件是如何保证数据一致性呢?——答案就是超时询问机制。 title 系统A除了实现正常的业务流程外,还需提供一个事务询问的接口,供消息中间件调用。当消息中间件收到一条事务型消息后便开始计时,如果到了超时时间也没收到系统A发来的Commit或Rollback指令的话,就会主动调用系统A提供的事务询问接口询问该系统目前的状态。该接口会返回三种结果: 提交 若获得的状态是“提交”,则将该消息投递给系统B。回滚 若获得的状态是“回滚”,则直接将条消息丢弃。处理中 若获得的状态是“处理中”,则继续等待。消息中间件的超时询问机制能够防止上游系统因在传输过程中丢失Commit/Rollback指令而导致的系统不一致情况,而且能降低上游系统的阻塞时间,上游系统只要发出Commit/Rollback指令后便可以处理其他任务,无需等待确认应答。而Commit/Rollback指令丢失的情况通过超时询问机制来弥补,这样大大降低上游系统的阻塞时间,提升系统的并发度。 下面来说一说消息投递过程的可靠性保证。 当上游系统执行完任务并向消息中间件提交了Commit指令后,便可以处理其他任务了,此时它可以认为事务已经完成,接下来消息中间件一定会保证消息被下游系统成功消费掉!那么这是怎么做到的呢?这由消息中间件的投递流程来保证。 消息中间件向下游系统投递完消息后便进入阻塞等待状态,下游系统便立即进行任务的处理,任务处理完成后便向消息中间件返回应答。消息中间件收到确认应答后便认为该事务处理完毕! 如果消息在投递过程中丢失,或消息的确认应答在返回途中丢失,那么消息中间件在等待确认应答超时之后就会重新投递,直到下游消费者返回消费成功响应为止。当然,一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔,比如:当第一次投递失败后,每隔五分钟重试一次,一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败,那么这条消息就需要人工干预。 title title 有的同学可能要问:消息投递失败后为什么不回滚消息,而是不断尝试重新投递? 这就涉及到整套分布式事务系统的实现成本问题。 我们知道,当系统A将向消息中间件发送Commit指令后,它便去做别的事情了。如果此时消息投递失败,需要回滚的话,就需要让系统A事先提供回滚接口,这无疑增加了额外的开发成本,业务系统的复杂度也将提高。对于一个业务系统的设计目标是,在保证性能的前提下,最大限度地降低系统复杂度,从而能够降低系统的运维成本。 不知大家是否发现,上游系统A向消息中间件提交Commit/Rollback消息采用的是异步方式,也就是当上游系统提交完消息后便可以去做别的事情,接下来提交、回滚就完全交给消息中间件来完成,并且完全信任消息中间件,认为它一定能正确地完成事务的提交或回滚。然而,消息中间件向下游系统投递消息的过程是同步的。也就是消息中间件将消息投递给下游系统后,它会阻塞等待,等下游系统成功处理完任务返回确认应答后才取消阻塞等待。为什么这两者在设计上是不一致的呢? 首先,上游系统和消息中间件之间采用异步通信是为了提高系统并发度。业务系统直接和用户打交道,用户体验尤为重要,因此这种异步通信方式能够极大程度地降低用户等待时间。此外,异步通信相对于同步通信而言,没有了长时间的阻塞等待,因此系统的并发性也大大增加。但异步通信可能会引起Commit/Rollback指令丢失的问题,这就由消息中间件的超时询问机制来弥补。 那么,消息中间件和下游系统之间为什么要采用同步通信呢? 异步能提升系统性能,但随之会增加系统复杂度;而同步虽然降低系统并发度,但实现成本较低。因此,在对并发度要求不是很高的情况下,或者服务器资源较为充裕的情况下,我们可以选择同步来降低系统的复杂度。 我们知道,消息中间件是一个独立于业务系统的第三方中间件,它不和任何业务系统产生直接的耦合,它也不和用户产生直接的关联,它一般部署在独立的服务器集群上,具有良好的可扩展性,所以不必太过于担心它的性能,如果处理速度无法满足我们的要求,可以增加机器来解决。而且,即使消息中间件处理速度有一定的延迟那也是可以接受的,因为前面所介绍的BASE理论就告诉我们了,我们追求的是最终一致性,而非实时一致性,因此消息中间件产生的时延导致事务短暂的不一致是可以接受的。 方案3:最大努力通知(定期校对)最大努力通知也被称为定期校对,其实在方案二中已经包含,这里再单独介绍,主要是为了知识体系的完整性。这种方案也需要消息中间件的参与,其过程如下: title 上游系统在完成任务后,向消息中间件同步地发送一条消息,确保消息中间件成功持久化这条消息,然后上游系统可以去做别的事情了;消息中间件收到消息后负责将该消息同步投递给相应的下游系统,并触发下游系统的任务执行;当下游系统处理成功后,向消息中间件反馈确认应答,消息中间件便可以将该条消息删除,从而该事务完成。上面是一个理想化的过程,但在实际场景中,往往会出现如下几种意外情况: 消息中间件向下游系统投递消息失败上游系统向消息中间件发送消息失败对于第一种情况,消息中间件具有重试机制,我们可以在消息中间件中设置消息的重试次数和重试时间间隔,对于网络不稳定导致的消息投递失败的情况,往往重试几次后消息便可以成功投递,如果超过了重试的上限仍然投递失败,那么消息中间件不再投递该消息,而是记录在失败消息表中,消息中间件需要提供失败消息的查询接口,下游系统会定期查询失败消息,并将其消费,这就是所谓的“定期校对”。 如果重复投递和定期校对都不能解决问题,往往是因为下游系统出现了严重的错误,此时就需要人工干预。 对于第二种情况,需要在上游系统中建立消息重发机制。可以在上游系统建立一张本地消息表,并将 任务处理过程 和 向本地消息表中插入消息 这两个步骤放在一个本地事务中完成。如果向本地消息表插入消息失败,那么就会触发回滚,之前的任务处理结果就会被取消。如果这量步都执行成功,那么该本地事务就完成了。接下来会有一个专门的消息发送者不断地发送本地消息表中的消息,如果发送失败它会返回重试。当然,也要给消息发送者设置重试的上限,一般而言,达到重试上限仍然发送失败,那就意味着消息中间件出现严重的问题,此时也只有人工干预才能解决问题。 对于不支持事务型消息的消息中间件,如果要实现分布式事务的话,就可以采用这种方式。它能够通过重试机制+定期校对实现分布式事务,但相比于第二种方案,它达到数据一致性的周期较长,而且还需要在上游系统中实现消息重试发布机制,以确保消息成功发布给消息中间件,这无疑增加了业务系统的开发成本,使得业务系统不够纯粹,并且这些额外的业务逻辑无疑会占用业务系统的硬件资源,从而影响性能。 因此,尽量选择支持事务型消息的消息中间件来实现分布式事务,如RocketMQ。 方案4:TCC(两阶段型、补偿型)TCC即为Try Confirm Cancel,它属于补偿型分布式事务。顾名思义,TCC实现分布式事务一共有三个步骤: Try:尝试待执行的业务 这个过程并未执行业务,只是完成所有业务的一致性检查,并预留好执行所需的全部资源Confirm:执行业务 这个过程真正开始执行业务,由于Try阶段已经完成了一致性检查,因此本过程直接执行,而不做任何检查。并且在执行的过程中,会使用到Try阶段预留的业务资源。Cancel:取消执行的业务 若业务执行失败,则进入Cancel阶段,它会释放所有占用的业务资源,并回滚Confirm阶段执行的操作。下面以一个转账的例子来解释下TCC实现分布式事务的过程。 假设用户A用他的账户余额给用户B发一个100元的红包,并且余额系统和红包系统是两个独立的系统。 Try 创建一条转账流水,并将流水的状态设为交易中将用户A的账户中扣除100元(预留业务资源)Try成功之后,便进入Confirm阶段Try过程发生任何异常,均进入Cancel阶段Confirm 向B用户的红包账户中增加100元将流水的状态设为交易已完成Confirm过程发生任何异常,均进入Cancel阶段Confirm过程执行成功,则该事务结束Cancel 将用户A的账户增加100元将流水的状态设为交易失败在传统事务机制中,业务逻辑的执行和事务的处理,是在不同的阶段由不同的部件来完成的:业务逻辑部分访问资源实现数据存储,其处理是由业务系统负责;事务处理部分通过协调资源管理器以实现事务管理,其处理由事务管理器来负责。二者没有太多交互的地方,所以,传统事务管理器的事务处理逻辑,仅需要着眼于事务完成(commit/rollback)阶段,而不必关注业务执行阶段。 TCC全局事务必须基于RM本地事务来实现全局事务TCC服务是由Try/Confirm/Cancel业务构成的, 其Try/Confirm/Cancel业务在执行时,会访问资源管理器(Resource Manager,下文简称RM)来存取数据。这些存取操作,必须要参与RM本地事务,以使其更改的数据要么都commit,要么都rollback。 这一点不难理解,考虑一下如下场景: title 假设图中的服务B没有基于RM本地事务(以RDBS为例,可通过设置auto-commit为true来模拟),那么一旦[B:Try]操作中途执行失败,TCC事务框架后续决定回滚全局事务时,该[B:Cancel]则需要判断[B:Try]中哪些操作已经写到DB、哪些操作还没有写到DB:假设[B:Try]业务有5个写库操作,[B:Cancel]业务则需要逐个判断这5个操作是否生效,并将生效的操作执行反向操作。 不幸的是,由于[B:Cancel]业务也有n(0<=n<=5)个反向的写库操作,此时一旦[B:Cancel]也中途出错,则后续的[B:Cancel]执行任务更加繁重。因为,相比第一次[B:Cancel]操作,后续的[B:Cancel]操作还需要判断先前的[B:Cancel]操作的n(0<=n<=5)个写库中哪几个已经执行、哪几个还没有执行,这就涉及到了幂等性问题。而对幂等性的保障,又很可能还需要涉及额外的写库操作,该写库操作又会因为没有RM本地事务的支持而存在类似问题。。。可想而知,如果不基于RM本地事务,TCC事务框架是无法有效的管理TCC全局事务的。 反之,基于RM本地事务的TCC事务,这种情况则会很容易处理:[B:Try]操作中途执行失败,TCC事务框架将其参与RM本地事务直接rollback即可。后续TCC事务框架决定回滚全局事务时,在知道“[B:Try]操作涉及的RM本地事务已经rollback”的情况下,根本无需执行[B:Cancel]操作。 换句话说,基于RM本地事务实现TCC事务框架时,一个TCC型服务的cancel业务要么执行,要么不执行,不需要考虑部分执行的情况。 TCC事务框架应该提供Confirm/Cancel服务的幂等性保障一般认为,服务的幂等性,是指针对同一个服务的多次(n>1)请求和对它的单次(n=1)请求,二者具有相同的副作用。 在TCC事务模型中,Confirm/Cancel业务可能会被重复调用,其原因很多。比如,全局事务在提交/回滚时会调用各TCC服务的Confirm/Cancel业务逻辑。执行这些Confirm/Cancel业务时,可能会出现如网络中断的故障而使得全局事务不能完成。因此,故障恢复机制后续仍然会重新提交/回滚这些未完成的全局事务,这样就会再次调用参与该全局事务的各TCC服务的Confirm/Cancel业务逻辑。 既然Confirm/Cancel业务可能会被多次调用,就需要保障其幂等性。 那么,应该由TCC事务框架来提供幂等性保障?还是应该由业务系统自行来保障幂等性呢? 个人认为,应该是由TCC事务框架来提供幂等性保障。如果仅仅只是极个别服务存在这个问题的话,那么由业务系统来负责也是可以的;然而,这是一类公共问题,毫无疑问,所有TCC服务的Confirm/Cancel业务存在幂等性问题。TCC服务的公共问题应该由TCC事务框架来解决;而且,考虑一下由业务系统来负责幂等性需要考虑的问题,就会发现,这无疑增大了业务系统的复杂度。

1210119897362579 2019-12-02 00:14:25 0 浏览量 回答数 0

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【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0

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小柒2012 2019-12-01 21:21:22 11496 浏览量 回答数 2

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

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 TTS</B>是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”。它是同时运用语言学和心理学的杰出之作,在内置芯片的支持之下,通过神经网络的设计,把文字智能地转化为自然语音流。TTS技术对文本文件进行实时转换,转换时间之短可以秒计算。在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字,具有英文接口,自动识别中、英文,支持中英文混读。所有声音采用真人普通话为标准发音,实现了120-150个汉字/秒的快速语音合成,朗读速度达3-4个汉字/秒,使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。现在有少部分MP3随身听具有了TTS功能。   TTS是语音合成应用的一种,它将储存于电脑中的文件,如帮助文件或者网页,转换成自然语音输出。TTS可以帮助有视觉障碍的人阅读计算机上的信息,或者只是简单的用来增加文本文档的可读性。现在的TTL应用包括语音驱动的邮件以及声音敏感系统。TTS经常与声音识别程序一起使用。现在有很多TTS的产品,包括Read Please 2000, Proverbe Speech Unit,以及Next Up Technology的TextAloud。朗讯、 Elan、以及 AT&T都有自己的语音合成产品。   除了TTS软件之外,很多商家还提供硬件产品,其中包括以色列WizCom Technologies公司的 Quick Link Pen,它是一个笔状的可以扫描也可以阅读文字的设备;还有Ostrich Software公司的Road Runner,一个手持的可以阅读ASCII文本的设备;另外还有美国DEC公司的DecTalk TTS,它是可以替代声卡的外部硬件设备,它包含一个内部软件设备,可以与个人电脑自己的声卡协同工作。 TTS文语转换用途很广,包括电子邮件的阅读、IVR系统的语音提示等等,目前IVR系统已广泛应用于各个行业(如电信、交通运输等)。   TTS所用的关键技术就是语音合成(SpeechSynthesis)。早期的TTS一般采用专用的芯片实现,如德州仪器公司的TMS50C10/TMS50C57、飞利浦的PH84H36等,但主要用在家用电器或儿童玩具中。   而基于微机应用的TTS一般用纯软件实现,主要包括以下几部分:   ●文本分析-对输入文本进行语言学分析,逐句进行词汇的、语法的和语义的分析,以确定句子的低层结构和每个字的音素的组成,包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。   ●语音合成-把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取,把语言学描述转化成言语波形。   ●韵律处理-合成音质(Qualityof Synthetic Speech)是指语音合成系统所输出的语音的质量,一般从清晰度(或可懂度)、自然度和连贯性等方面进行主观评价。清晰度是正确听辨有意义词语的百分率;自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音,合成词语的语调是否自然; 连贯性用来评价合成语句是否流畅。   要合成出高质量的语音,所采用的算法是极为复杂的,因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。 在一般的CTI应用系统中,都会有IVR(交互式语音应答系统)。IVR系统是呼叫中心的重要组成部分,通过IVR系统,用户可以利用音频按健电话输入信息,从系统中获得预先录制的数字或合成语音信息。具有TTS功能的IVR可以加快服务速度,节约服务成本,使IVR为呼叫者提供7*24小时的服务。   目前常见的IVR系统大都是通用的工控机平台上插入语音板卡组成,并支持中文语音合成TTS等技术。   一个典型的包含TTS服务的电话服务流程可分为:   用户电话拨入,系统IVR响应,获得用户按键等信息。   IVR根据用户的按键信息,向数据库服务器申请相关数据。   数据库服务器返回文本数据给IVR。   IVR通过其TCP通讯接口,将需要合成的文本信息发送给TTS服务器。   TTS服务器将用户文本合成的语音数据分段通过TCP通讯接口发送给IVR服务器。   IVR服务器把分段语音数据组装成为独立的语音文件。   IVR播放相应的语音文件给电话用户。   一般的公网接入(IVR)大都采用工控机+语音板卡,而合成的语音数据则通过局域网传给IVR。这种结构只适用于简单的应用场合。 包括中文语音处理和语音合成,利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换,语音合成通过查询中文语音库得到语音。目前中文TTS系统,比较著名的有:IBM,Microsoft,Fujitsu,科大讯飞,捷通华声等研究的系统。目前比较关键的就是中文韵律处理、符号数字、多音字、构词方面有较多的问题,需要不断研究,使得中文语音合成的自然化程度较高。  CTI技术使电信和计算机相互融合,克服了传统电信和计算机服务相对单一的缺点,将两者完美结合了起来。其应用领域非常广泛,任何需要语音、数据通信,特别是那些希望把计算机网与通信网结合起来完成语音数据信息交换的系统都会用到CTI技术。   TTS即语音合成技术(Text To Speech),它涉及声学、语言学、数学信号处理技术、多媒体技术等多个学科技术,是中文信息处理领域的一项前沿技术,实现把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。   TTS在CTI系统中可以应用在IVR(交互式语音应答)服务器上,以提供语音交互式平台,为用户电话来访提供语音提示,引导用户选择服务内容和输入电话事务所需的数据,并接受用户在电话拨号键盘上输入的信息,实现对计算机数据库等信息资料的交互式访问。   在IVR中应用TTS可以自动将文本信息转换为语音文件,或者实时地将文本信息合成语音并通过电话发布。实现文本与语音自动双向转换,以达到人与系统的自动交互,随时随地为客户服务。维护人员不必再人工录音,只须将电子文档引入系统中,系统可以自动将电子文档转换为语音信息播放给客户。数据库中存放的大量数据,无需事先进行录音,能够随时根据查询条件查出并合成语音进行播报,从而大大减少了座席人员的工作负担。   那么应如何将TTS功能附加到CTI应用中呢?某些比较先进的交换平台,已经在交换机的内部实现了TTS的功能,并作为标准接口的一部分对外提供,业务开发商只需要简单的调用他们即可以在业务中使用该功能。   对于未实现TTS功能的PBX,就需要业务开发商自己去选择合适的平台,在此基础上进行二次开发,即调用所选TTS平台提供的标准接口,实现语音合成功能。   目前CTI已经成为全球发展最为迅猛的产业之一,每年以50%的速度增长,CTI如同计算机产业一样是一个金字塔形的产业链,从上到下会以至少20倍的幅度增值。TTS作为一种诱人的新技术,如果能很好的嵌入到增值业务的应用中去,必将形成一个更好的应用前景。   杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司,音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。其核心技术(Intone_TTS)是具有自主知识产权的中文语音合成技术,在由浙江省科技厅组织的鉴定中被专家一致鉴定为国内领先地位,并已申请多项国家专利。   Intone_TTS是一套把文本信息转换为语音信息的开发工具包,为系统集成商、软件开发商提供了完备的接口函数和编程示例,使用户能够灵活的进行调用,并集成到其它应用系统中。接口需要语音合成运行库的支持,适合多种开发环境。开发者可以根据具体的应用场合进行选择。   它能够对所有的汉字、英文、阿拉伯数字进行语音合成;   支持繁体字及多音字的编辑;   合成效果:自然、平滑;   规范的函数调用接口,同时支持微软SAPI的调用;支持同步调用和异步调用方式;   支持PCM Wave,uLaw/aLaw Wave,ADPCM,Dialogic Vox等多种语音格式;   支持GB2312码(简体中文)、BIG5码(繁体)、UNICODE码;   支持多路通道同时合成;   支持Dialogic、东进、三汇等主流语音板卡; TTS就是Text To Speech,文本转语音,文本朗读,差不多是一个意思。在语音系统开发中经常要用到。   目前市场上的TTS很多,实现方式也各式各样,有的很昂贵,如科大讯飞,据说当初得到863计划的资助,有很高的技术;有的相对便宜,如捷通华声, InfoTalk;也有免费的,如微软的TTS产品。   相对于ASR(Automatic Speech Recognition,自动语音识别)来说,实现一个TTS产品所需要的技术难度不算大,在我看来也就是个力气活。   要是让我们来做一个能够把汉语句子朗读出来的TTS,我们会怎么做呢?   有一种最简单的TTS,就是把每个字都念出来,你会问,岂不要录制6千多个汉字的语音?幸运的是,汉语的音节很少,很多同音字。我们最多只是需要录制: 声母数×韵母数×4,(其实不是每个读音都有4声),这样算来,最多只需要录制几百个语音就可以了。   在合成的时候需要一张汉字对应拼音的对照表,汉字拼音输入法也依赖这张表,可以在网上找到,不过通常没有4声音调,大不了自己加上,呵呵,要不怎么说是力气活呢。   这样做出来的TTS效果也还可以,特别是朗读一些没有特别含义的如姓名,家庭住址,股票代码等汉语句子,听起来足够清晰。这要归功于我们伟大的母语通常都是单音节,从古代的时候开始,每个汉字就有一个词,表达一个意思。而且汉字不同于英语,英语里面很多连读,音调节奏变化很大,汉字就简单多了。   当然,你仍然要处理一些细节,比如多音字,把“银行”读成“yin xing”就不对了;再比如,标点符号的处理,数字、字母的处理,这些问题对于写过很多程序的你,当然不难了。   国内的一些语音板卡带的TTS,不管是卖钱的还是免费的,大体都是这样做出来的,也就是这样的效果。   如果要把TTS的效果弄好一点,再来点力气活,把基本的词录制成语音,如常见的两字词,四字成语等,再做个词库和语音库的对照表,每次需要合成时到词库里面找。这样以词为单位,比以字为单位,效果自然是好多了。当然,这里面还是有个技术,就是分词的技术,要把复杂的句子断成合理的词序列,也有点技术。这也要怪新文化那些先驱们,当初倡导白话文,引进西文的横排格式、标点符号的时候,没有引进西文中的空格分词。不过即使分词算法那么不高效,不那么准确,也问题不大,如前面所说,汉字是单音节词,把声音合起来,大体上不会有错。   当然,科大讯飞的力气活又干的多了些,据说已经进化到以常用句子为单位来录音了,大家可以想像,这要耗费更多的力气,换来更好的效果。   至于增加一些衔接处的“词料”,弄一些修饰性的音调,我认为是无关紧要的,对整体的效果改进不是太大。   市面上商品化TTS一般还支持粤语,请个粤语播音员录音,把上面的力气活重做一遍就是了。   再说句题外话,很多人觉得录音最好找电台、电视台的播音员,其实找个你周围的女同事来录制,只要吐字清晰就可以了。在某种情况下,寻常声音比字正腔圆的新闻联播来得可爱。   再来说说文本的标识,对于复杂文本,某些内容程序没有办法处理,需要标识出来。比如,单纯的数字“128”,是应该念成“一百二十八”还是“一二八”?解决办法通常是加入XML标注,如微软的TTS:"<context ID = "number_cardinal">128</context>"念成“一百二十八”,"<context ID = "number_digit">128</context>"将念成“一二八”。TTS引擎可以去解释这些标注。遗憾的是,语音XML标注并没有形成大家都完全认可的标准,基本上是各自一套。   再说说TTS应用编程,微软的TTS编程接口叫SAPI,是COM接口,开发起来还是有点麻烦,还好MSDN的网站上资料很全面。微软的TTS虽然免费,但其中文角色目前是个男声,声音略嫌混浊,感觉不爽。   国内一般的厂家提供API调用接口,相对比较简单,可以方便地嵌入应用程序中去。   商品化的TTS还有个并发许可限制,就是限制同时合成的并发线程数,我觉得这个限制用处不大。无论哪种TTS,都可以将文本文件转换成语音文件,供语音卡播放。大部分应用句子比较短小,一般不会超过100个汉字,合成的时间是非常短的,弄个线程专门负责合成,其它应用向该线程请求就是了,万一句子很长,把它分解成多个短句子就是了,播放的速度总是比合成的速度慢。   也很多应用是脱机合成,没有实时性要求,就更不必买多个许可了。   更多情况下,我们甚至没有必要购买TTS,比如语音开发中常见的费用催缴,拨通后播放:“尊敬的客户,您本月的费用是:212元”,前面部分对所有客户都一样,录一个语音文件就是了,而数字的合成是很简单的,你只要录制好10个数字语音,再加上十,百,千,万,再加上金钱的单位“元”。   TTS(Training+Tool+Scheme)超越计划   针对目前成长型企业遇到的人力资源问题,立体化解决人力资源瓶颈、通过企业与专家共建、实现人才强企的人力资源方向的重大智业项目。为企业培养人力资源高级管理人才,提供先进人力资源管理工具,并协助企业建立现代人力资源战略规划。通过“培训(Training)+工具(Tool)+方案(Scheme)”的办法,为企业系统解决人力资源难点问题,进而搭建科学、完善的人力资源管理体系。   TTS TIANJIN TERMINAL SURCHARGE   天津港口附加费。09年从日韩经过的船所收的一个费用 答案来源网络,供参考,希望对您有帮助

问问小秘 2019-12-02 03:05:12 0 浏览量 回答数 0
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