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【精品问答】数据库面试总结50问

茶什i 2019-12-01 21:57:36 221 浏览量 回答数 0

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Hystrix 是什么?【Java问答学堂】60期

剑曼红尘 2020-07-20 12:49:25 2 浏览量 回答数 1

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Kafka 是目前主流的分布式消息引擎及流处理平台,经常用做企业的消息总线、实时数据管道,本文挑选了 Kafka 的几个核心话题,帮助大家快速掌握 Kafka,包括: Kafka 体系架构 Kafka 消息发送机制 Kafka 副本机制 Kafka 控制器 Kafka Rebalance 机制 因为涉及内容较多,本文尽量做到深入浅出,全面的介绍 Kafka 原理及核心组件,不怕你不懂 Kafka。 1. Kafka 快速入门 Kafka 是一个分布式消息引擎与流处理平台,经常用做企业的消息总线、实时数据管道,有的还把它当做存储系统来使用。早期 Kafka 的定位是一个高吞吐的分布式消息系统,目前则演变成了一个成熟的分布式消息引擎,以及流处理平台。 1.1 Kafka 体系架构 Kafka 的设计遵循生产者消费者模式,生产者发送消息到 broker 中某一个 topic 的具体分区里,消费者从一个或多个分区中拉取数据进行消费。拓扑图如下: 目前,Kafka 依靠 Zookeeper 做分布式协调服务,负责存储和管理 Kafka 集群中的元数据信息,包括集群中的 broker 信息、topic 信息、topic 的分区与副本信息等。 ** 1.2 Kafka 术语** 这里整理了 Kafka 的一些关键术语: Producer:生产者,消息产生和发送端。 Broker:Kafka 实例,多个 broker 组成一个 Kafka 集群,通常一台机器部署一个 Kafka 实例,一个实例挂了不影响其他实例。 Consumer:消费者,拉取消息进行消费。 一个 topic 可以让若干个消费者进行消费,若干个消费者组成一个 Consumer Group 即消费组,一条消息只能被消费组中一个 Consumer 消费。 Topic:主题,服务端消息的逻辑存储单元。一个 topic 通常包含若干个 Partition 分区。 Partition:topic 的分区,分布式存储在各个 broker 中, 实现发布与订阅的负载均衡。若干个分区可以被若干个 Consumer 同时消费,达到消费者高吞吐量。一个分区拥有多个副本(Replica),这是Kafka在可靠性和可用性方面的设计,后面会重点介绍。 message:消息,或称日志消息,是 Kafka 服务端实际存储的数据,每一条消息都由一个 key、一个 value 以及消息时间戳 timestamp 组成。 offset:偏移量,分区中的消息位置,由 Kafka 自身维护,Consumer 消费时也要保存一份 offset 以维护消费过的消息位置。 1.3 Kafka 作用与特点 Kafka 主要起到削峰填谷(缓冲)、系统解构以及冗余的作用,主要特点有: 高吞吐、低延时:这是 Kafka 显著的特点,Kafka 能够达到百万级的消息吞吐量,延迟可达毫秒级; 持久化存储:Kafka 的消息最终持久化保存在磁盘之上,提供了顺序读写以保证性能,并且通过 Kafka 的副本机制提高了数据可靠性。 分布式可扩展:Kafka 的数据是分布式存储在不同 broker 节点的,以 topic 组织数据并且按 partition 进行分布式存储,整体的扩展性都非常好。 高容错性:集群中任意一个 broker 节点宕机,Kafka 仍能对外提供服务。 2. Kafka 消息发送机制 Kafka 生产端发送消息的机制非常重要,这也是 Kafka 高吞吐的基础,生产端的基本流程如下图所示: 主要有以下方面的设计: 2.1 异步发送 Kafka 自从 0.8.2 版本就引入了新版本 Producer API,新版 Producer 完全是采用异步方式发送消息。生产端构建的 ProducerRecord 先是经过 keySerializer、valueSerializer 序列化后,再是经过 Partition 分区器处理,决定消息落到 topic 具体某个分区中,最后把消息发送到客户端的消息缓冲池 accumulator 中,交由一个叫作 Sender 的线程发送到 broker 端。 这里缓冲池 accumulator 的最大大小由参数 buffer.memory 控制,默认是 32M,当生产消息的速度过快导致 buffer 满了的时候,将阻塞 max.block.ms 时间,超时抛异常,所以 buffer 的大小可以根据实际的业务情况进行适当调整。 2.2 批量发送 发送到缓冲 buffer 中消息将会被分为一个一个的 batch,分批次的发送到 broker 端,批次大小由参数 batch.size 控制,默认16KB。这就意味着正常情况下消息会攒够 16KB 时才会批量发送到 broker 端,所以一般减小 batch 大小有利于降低消息延时,增加 batch 大小有利于提升吞吐量。 那么生成端消息是不是必须要达到一个 batch 大小时,才会批量发送到服务端呢?答案是否定的,Kafka 生产端提供了另一个重要参数 linger.ms,该参数控制了 batch 最大的空闲时间,超过该时间的 batch 也会被发送到 broker 端。 2.3 消息重试 此外,Kafka 生产端支持重试机制,对于某些原因导致消息发送失败的,比如网络抖动,开启重试后 Producer 会尝试再次发送消息。该功能由参数 retries 控制,参数含义代表重试次数,默认值为 0 表示不重试,建议设置大于 0 比如 3。 3. Kafka 副本机制 前面提及了 Kafka 分区副本(Replica)的概念,副本机制也称 Replication 机制是 Kafka 实现高可靠、高可用的基础。Kafka 中有 leader 和 follower 两类副本。 3.1 Kafka 副本作用 Kafka 默认只会给分区设置一个副本,由 broker 端参数 default.replication.factor 控制,默认值为 1,通常我们会修改该默认值,或者命令行创建 topic 时指定 replication-factor 参数,生产建议设置 3 副本。副本作用主要有两方面: 消息冗余存储,提高 Kafka 数据的可靠性; 提高 Kafka 服务的可用性,follower 副本能够在 leader 副本挂掉或者 broker 宕机的时候参与 leader 选举,继续对外提供读写服务。 3.2 关于读写分离 这里要说明的是 Kafka 并不支持读写分区,生产消费端所有的读写请求都是由 leader 副本处理的,follower 副本的主要工作就是从 leader 副本处异步拉取消息,进行消息数据的同步,并不对外提供读写服务。 Kafka 之所以这样设计,主要是为了保证读写一致性,因为副本同步是一个异步的过程,如果当 follower 副本还没完全和 leader 同步时,从 follower 副本读取数据可能会读不到最新的消息。 3.3 ISR 副本集合 Kafka 为了维护分区副本的同步,引入 ISR(In-Sync Replicas)副本集合的概念,ISR 是分区中正在与 leader 副本进行同步的 replica 列表,且必定包含 leader 副本。 ISR 列表是持久化在 Zookeeper 中的,任何在 ISR 列表中的副本都有资格参与 leader 选举。 ISR 列表是动态变化的,并不是所有的分区副本都在 ISR 列表中,哪些副本会被包含在 ISR 列表中呢?副本被包含在 ISR 列表中的条件是由参数 replica.lag.time.max.ms 控制的,参数含义是副本同步落后于 leader 的最大时间间隔,默认10s,意思就是说如果某一 follower 副本中的消息比 leader 延时超过10s,就会被从 ISR 中排除。Kafka 之所以这样设计,主要是为了减少消息丢失,只有与 leader 副本进行实时同步的 follower 副本才有资格参与 leader 选举,这里指相对实时。 3.4 Unclean leader 选举 既然 ISR 是动态变化的,所以 ISR 列表就有为空的时候,ISR 为空说明 leader 副本也“挂掉”了,此时 Kafka 就要重新选举出新的 leader。但 ISR 为空,怎么进行 leader 选举呢? Kafka 把不在 ISR 列表中的存活副本称为“非同步副本”,这些副本中的消息远远落后于 leader,如果选举这种副本作为 leader 的话就可能造成数据丢失。Kafka broker 端提供了一个参数 unclean.leader.election.enable,用于控制是否允许非同步副本参与 leader 选举;如果开启,则当 ISR 为空时就会从这些副本中选举新的 leader,这个过程称为 Unclean leader 选举。 前面也提及了,如果开启 Unclean leader 选举,可能会造成数据丢失,但保证了始终有一个 leader 副本对外提供服务;如果禁用 Unclean leader 选举,就会避免数据丢失,但这时分区就会不可用。这就是典型的 CAP 理论,即一个系统不可能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)中的两个。所以在这个问题上,Kafka 赋予了我们选择 C 或 A 的权利。 我们可以根据实际的业务场景选择是否开启 Unclean leader选举,这里建议关闭 Unclean leader 选举,因为通常数据的一致性要比可用性重要的多。 4. Kafka 控制器 控制器(Controller)是 Kafka 的核心组件,它的主要作用是在 Zookeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。集群中任意一个 broker 都能充当控制器的角色,但在运行过程中,只能有一个 broker 成为控制器。 这里先介绍下 Zookeeper,因为控制器的产生依赖于 Zookeeper 的 ZNode 模型和 Watcher 机制。Zookeeper 的数据模型是类似 Unix 操作系统的 ZNode Tree 即 ZNode 树,ZNode 是 Zookeeper 中的数据节点,是 Zookeeper 存储数据的最小单元,每个 ZNode 可以保存数据,也可以挂载子节点,根节点是 /。基本的拓扑图如下: Zookeeper 有两类 ZNode 节点,分别是持久性节点和临时节点。持久性节点是指客户端与 Zookeeper 断开会话后,该节点依旧存在,直到执行删除操作才会清除节点。临时节点的生命周期是和客户端的会话绑定在一起,客户端与 Zookeeper 断开会话后,临时节点就会被自动删除。 Watcher 机制是 Zookeeper 非常重要的特性,它可以在 ZNode 节点上绑定监听事件,比如可以监听节点数据变更、节点删除、子节点状态变更等事件,通过这个事件机制,可以基于 ZooKeeper 实现分布式锁、集群管理等功能。 4.1 控制器选举 当集群中的任意 broker 启动时,都会尝试去 Zookeeper 中创建 /controller 节点,第一个成功创建 /controller 节点的 broker 则会被指定为控制器,其他 broker 则会监听该节点的变化。当运行中的控制器突然宕机或意外终止时,其他 broker 能够快速地感知到,然后再次尝试创建 /controller 节点,创建成功的 broker 会成为新的控制器。 4.2 控制器功能 前面我们也说了,控制器主要作用是管理和协调 Kafka 集群,那么 Kafka 控制器都做了哪些事情呢,具体如下: 主题管理:创建、删除 topic,以及增加 topic 分区等操作都是由控制器执行。 分区重分配:执行 Kafka 的 reassign 脚本对 topic 分区重分配的操作,也是由控制器实现。 Preferred leader 选举:这里有一个概念叫 Preferred replica 即优先副本,表示的是分配副本中的第一个副本。Preferred leader 选举就是指 Kafka 在某些情况下出现 leader 负载不均衡时,会选择 preferred 副本作为新 leader 的一种方案。这也是控制器的职责范围。 集群成员管理:控制器能够监控新 broker 的增加,broker 的主动关闭与被动宕机,进而做其他工作。这里也是利用前面所说的 Zookeeper 的 ZNode 模型和 Watcher 机制,控制器会监听 Zookeeper 中 /brokers/ids 下临时节点的变化。 数据服务:控制器上保存了最全的集群元数据信息,其他所有 broker 会定期接收控制器发来的元数据更新请求,从而更新其内存中的缓存数据。 从上面内容我们大概知道,控制器可以说是 Kafka 的心脏,管理和协调着整个 Kafka 集群,因此控制器自身的性能和稳定性就变得至关重要。 社区在这方面做了大量工作,特别是在 0.11 版本中对控制器进行了重构,其中最大的改进把控制器内部多线程的设计改成了单线程加事件队列的方案,消除了多线程的资源消耗和线程安全问题,另外一个改进是把之前同步操作 Zookeeper 改为了异步操作,消除了 Zookeeper 端的性能瓶颈,大大提升了控制器的稳定性。 5. Kafka 消费端 Rebalance 机制 前面介绍消费者术语时,提到了消费组的概念,一个 topic 可以让若干个消费者进行消费,若干个消费者组成一个 Consumer Group 即消费组 ,一条消息只能被消费组中的一个消费者进行消费。我们用下图表示Kafka的消费模型。 5.1 Rebalance 概念 就 Kafka 消费端而言,有一个难以避免的问题就是消费者的重平衡即 Rebalance。Rebalance 是让一个消费组的所有消费者就如何消费订阅 topic 的所有分区达成共识的过程,在 Rebalance 过程中,所有 Consumer 实例都会停止消费,等待 Rebalance 的完成。因为要停止消费等待重平衡完成,因此 Rebalance 会严重影响消费端的 TPS,是应当尽量避免的。 5.2 Rebalance 发生条件 关于何时会发生 Rebalance,总结起来有三种情况: 消费组的消费者成员数量发生变化 消费主题的数量发生变化 消费主题的分区数量发生变化 其中后两种情况一般是计划内的,比如为了提高消息吞吐量增加 topic 分区数,这些情况一般是不可避免的,后面我们会重点讨论如何避免因为组内消费者成员数发生变化导致的 Rebalance。 5.3 Kafka 协调器 在介绍如何避免 Rebalance 问题之前,先来认识下 Kafka 的协调器 Coordinator,和之前 Kafka 控制器类似,Coordinator 也是 Kafka 的核心组件。 主要有两类 Kafka 协调器: 组协调器(Group Coordinator) 消费者协调器(Consumer Coordinator) Kafka 为了更好的实现消费组成员管理、位移管理,以及 Rebalance 等,broker 服务端引入了组协调器(Group Coordinator),消费端引入了消费者协调器(Consumer Coordinator)。每个 broker 启动的时候,都会创建一个 GroupCoordinator 实例,负责消费组注册、消费者成员记录、offset 等元数据操作,这里也可以看出每个 broker 都有自己的 Coordinator 组件。另外,每个 Consumer 实例化时,同时会创建一个 ConsumerCoordinator 实例,负责消费组下各个消费者和服务端组协调器之前的通信。可以用下图表示协调器原理: 客户端的消费者协调器 Consumer Coordinator 和服务端的组协调器 Group Coordinator 会通过心跳不断保持通信。 5.4 如何避免消费组 Rebalance 接下来我们讨论下如何避免组内消费者成员发生变化导致的 Rebalance。组内成员发生变化无非就两种情况,一种是有新的消费者加入,通常是我们为了提高消费速度增加了消费者数量,比如增加了消费线程或者多部署了一份消费程序,这种情况可以认为是正常的;另一种是有消费者退出,这种情况多是和我们消费端代码有关,是我们要重点避免的。 正常情况下,每个消费者都会定期向组协调器 Group Coordinator 发送心跳,表明自己还在存活,如果消费者不能及时的发送心跳,组协调器会认为该消费者已经“死”了,就会导致消费者离组引发 Rebalance 问题。这里涉及两个消费端参数:session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms,含义分别是组协调器认为消费组存活的期限,和消费者发送心跳的时间间隔,其中 heartbeat.interval.ms 默认值是3s,session.timeout.ms 在 0.10.1 版本之前默认 30s,之后默认 10s。另外,0.10.1 版本还有两个值得注意的地方: 从该版本开始,Kafka 维护了单独的心跳线程,之前版本中 Kafka 是使用业务主线程发送的心跳。 增加了一个重要的参数 max.poll.interval.ms,表示 Consumer 两次调用 poll 方法拉取数据的最大时间间隔,默认值 5min,对于那些忙于业务逻辑处理导致超过 max.poll.interval.ms 时间的消费者将会离开消费组,此时将发生一次 Rebalance。 此外,如果 Consumer 端频繁 FullGC 也可能会导致消费端长时间停顿,从而引发 Rebalance。因此,我们总结如何避免消费组 Rebalance 问题,主要从以下几方面入手: 合理配置 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms,建议 0.10.1 之前适当调大 session 超时时间尽量规避 Rebalance。 根据实际业务调整 max.poll.interval.ms,通常建议调大避免 Rebalance,但注意 0.10.1 版本之前没有该参数。 监控消费端的 GC 情况,避免由于频繁 FullGC 导致线程长时间停顿引发 Rebalance。 合理调整以上参数,可以减少生产环境中 Rebalance 发生的几率,提升 Consumer 端的 TPS 和稳定性。 6.总结 本文总结了 Kafka 体系架构、Kafka 消息发送机制、副本机制,Kafka 控制器、消费端 Rebalance 机制等各方面核心原理,通过本文的介绍,相信你已经对 Kafka 的内核知识有了一定的掌握,更多的 Kafka 原理实践后面有时间再介绍。

剑曼红尘 2020-04-16 18:15:45 0 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2019-12-01 21:57:43 37578 浏览量 回答数 11

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如何设计一个高并发系统?【Java问答学堂】45期

剑曼红尘 2020-06-28 20:53:14 10 浏览量 回答数 1

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构,然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。  当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。  1.Kubernetes的一些理念:  用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。  保证系统总是按照用户指定的状态去运行。  不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。  那些需要担心和不需要担心的事情。  更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。  对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。  大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。  看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。  2.Kubernetes的主要特性  会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限,只能简单一些了。  另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。  1)网络  Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题:  a.紧耦合的容器之间通信,通过Pod和localhost访问解决。  b.Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、OpenvSwitch、Weave。  c.Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。  Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。  注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖PodIP;通过Service环境变量或者DNS解决。  2)服务发现及负载均衡  kube-proxy和DNS,在v1之前,Service含有字段portalip和publicIPs,分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。  DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。  注意:kube-proxy在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。  3)资源管理  有3个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。  资源管理模型-》简单、通用、准确,并可扩展  目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的schedulerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。  4)高可用  主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用,实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。  一张图帮助大家理解:  也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。  5)rollingupgrade  RC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。  通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。  同样,Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。  6)存储  大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。  Docker也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。  创建一个带Volume的Pod:  spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。  emptyDir随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。  gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。  awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。  rbd-RadosBlockDevice-Ceph  secret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息,使用tmpfs(aRAM-backedfilesystem)  persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方  glusterfs  iscsi  gitRepo  根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的:)  7)安全  一些主要原则:  基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态,而且只有APIserver可以访问后端存储(etcd)。  把用户分为不同的角色:Developers/ProjectAdmins/Administrators。  允许Developers定义secrets对象,并在pod启动时关联到相关容器。  以secret为例,如果kubelet要去pull私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式:  通过dockerlogin生成.dockercfg文件,进行全局授权。  通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定imagePullSecrets属性(也可以统一设置在serviceAcouunt上),进行授权。  认证(Authentication)  APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。  授权(Authorization)  通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上  AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。  8)监控  比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。  Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。  注意:heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:13:31 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构,然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。  当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。  1.Kubernetes的一些理念:  用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。  保证系统总是按照用户指定的状态去运行。  不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。  那些需要担心和不需要担心的事情。  更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。  对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。  大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。  看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。  2.Kubernetes的主要特性  会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限,只能简单一些了。  另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。  1)网络  Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题:  a.紧耦合的容器之间通信,通过Pod和localhost访问解决。  b.Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、OpenvSwitch、Weave。  c.Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。  Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。  注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖PodIP;通过Service环境变量或者DNS解决。  2)服务发现及负载均衡  kube-proxy和DNS,在v1之前,Service含有字段portalip和publicIPs,分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。  DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。  注意:kube-proxy在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。  3)资源管理  有3个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。  资源管理模型-》简单、通用、准确,并可扩展  目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的schedulerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。  4)高可用  主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用,实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。  一张图帮助大家理解:  也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。  5)rollingupgrade  RC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。  通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。  同样,Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。  6)存储  大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。  Docker也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。  创建一个带Volume的Pod:  spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。  emptyDir随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。  gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。  awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。  rbd-RadosBlockDevice-Ceph  secret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息,使用tmpfs(aRAM-backedfilesystem)  persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方  glusterfs  iscsi  gitRepo  根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的:)  7)安全  一些主要原则:  基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态,而且只有APIserver可以访问后端存储(etcd)。  把用户分为不同的角色:Developers/ProjectAdmins/Administrators。  允许Developers定义secrets对象,并在pod启动时关联到相关容器。  以secret为例,如果kubelet要去pull私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式:  通过dockerlogin生成.dockercfg文件,进行全局授权。  通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定imagePullSecrets属性(也可以统一设置在serviceAcouunt上),进行授权。  认证(Authentication)  APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。  授权(Authorization)  通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上  AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。  8)监控  比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。  Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。  注意:heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:16:53 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构, 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。 当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。 1.Kubernetes的一些理念: 用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。 保证系统总是按照用户指定的状态去运行。 不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。 那些需要担心和不需要担心的事情。 更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。 对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。 大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。 看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。 2.Kubernetes的主要特性 会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限,只能简单一些了。 另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。 1)网络 Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题: a. 紧耦合的容器之间通信,通过 Pod 和 localhost 访问解决。 b. Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、Open vSwitch、Weave。 c. Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。 Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。 注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖Pod IP;通过Service环境变量或者DNS解决。 2) 服务发现及负载均衡 kube-proxy和DNS, 在v1之前,Service含有字段portalip 和publicIPs, 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。 DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取Kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain, "tenx.domain"是提前设置的主域名。 注意:kube-proxy 在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。 3)资源管理 有3 个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker 对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。 资源管理模型 -》 简单、通用、准确,并可扩展 目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。 4)高可用 主要是指Master节点的 HA方式 官方推荐 利用etcd实现master 选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver 保证至少有一个master可用,实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。 一张图帮助大家理解: 也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver 同一时间只能有一套运行。 5) rolling upgrade RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。 通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。 同样, Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。 6)存储 大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。 Docker 也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。 创建一个带Volume的Pod: spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息 spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume Kubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。 emptyDir 随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持 RAM-backed filesystemhostPath 类似于Docker的本地Volume 用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。 gcePersistentDisk GCE disk - 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用。 awsElasticBlockStore 类似于GCE disk 节点必须是 AWS EC2的实例 nfs - 支持网络文件系统。 rbd - Rados Block Device - Ceph secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息,使用 tmpfs (a RAM-backed filesystem) persistentVolumeClaim - 从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方 glusterfs iscsi gitRepo 根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的 :) 7)安全 一些主要原则: 基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态,而且只有API server可以访问后端存储(etcd)。 把用户分为不同的角色:Developers/Project Admins/Administrators。 允许Developers定义secrets 对象,并在pod启动时关联到相关容器。 以secret 为例,如果kubelet要去pull 私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式: 通过docker login 生成 .dockercfg 文件,进行全局授权。 通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性(也可以统一设置在serviceAcouunt 上),进行授权。 认证 (Authentication) API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式。 授权 (Authorization) 通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上 AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。 8)监控 比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。 Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storage backend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。 注意: heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 此答案来源于网络,希望对你有所帮助。

养狐狸的猫 2019-12-02 02:13:33 0 浏览量 回答数 0

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

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

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

有只黑白猫 2020-01-07 14:11:38 0 浏览量 回答数 0

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计算机科学与技术专业课程 课程简介 1.数字逻辑电路: “数字逻辑”是计算机专业本科生的一门主要课程,具有自身的理论体系和很强的实践性。它是计算机组成原理的主要先导课程之一,是计算机应用专业关于计算机系统结构方面的主干课程之一。 课程的主要目的是使学生了解和掌握从对数字系统提出要求开始,一直到用集成电路实现所需逻辑功能为止的整个过程的完整知识。内容有数制和编码、布尔代数和逻辑函数、组合逻辑电路的分析和设计,时序逻辑电路的分析和设计,中、大规模集成电路的应用。通过对该课程的学习,可以为计算机组成原理、微型计算机技术、计算机系统结构等课程打下坚实的基础。 2.计算机组成原理: 本课程是计算机系本科生的一门重要专业基础课。在各门硬件课程中占有举足轻重的地位。它的先修课程是《数字逻辑电路》,后继课程有《微机接口技术》、《计算机系统结构》。从课程地位来说,本课程在先修课和后继课中起着承上启下的作用。主要讲解计算机五大部件的组成及工作原理,逻辑设计与实现方法,整机的互连技术,培养学生具有初步的硬件系统分析、设计、开发和使用的能力。具体内容包括:数制与码制、基本逻辑部件、运算方法与运算器、指令系统与寻址方式,中央处理器(CPU)的工作原理及设计方法。存储系统和输入/输出(I/O)系统等。通过该课程的学习,可以使学生较深地掌握单台计算机的组成及工作原理,进一步加深对先修课程的综合理解及灵活应用,为后继课程的学习建立坚实的基础知识。 3.微机接口技术: 本课程是计算机科学与技术专业学生必修的核心课程之一,它的先修课程为数字逻辑、计算机组成原理。本课程对于训练学生掌握硬件接口设计技术,熟悉微处理器和各种接口芯片的硬件设计和软件调试技术都有重要作用,在软件方面要求掌握汇编语言,在硬件方面要掌握中断、DMA、计数器/定时器等设计技术。通过该课程的学习使学生学会微机接口设计的基本方法和技能。 4.计算机系统结构: 计算机系统结构主要是研究高性能计算机组织与结构的课程。主要包括:计算机系统结构的基本概念、指令的流水处理与向量计算机、高性能微处理器技术、并行处理机结构及算法和多处理机技术。结合现代计算机系统结构的新发展,介绍近几年来计算机系统结构所出现的一些新概念和新技术。 5.数据库概论: 数据库已是计算机系本科生不可缺少的专业基础课,它是计算机应用的重要支柱之一。该课程讲授数据库技术的特点,数据库系统的结构,三种典型数据模型及系统(以关系型系统为主)、数据库规范化理论,数据库的设计与管理,以及数据库技术的新进展等。通过本课程学习,掌握基本概念、理论和方法,学会使用数据库管理系统设计和建立数据库的初步能力,为以后实现一个数据库管理系统及进行系统的理论研究打下基础。 6.算法与数据结构: “数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础,是计算机科学与技术专业的必修课,是计算机学科其它专业课的先修课程。通过学习本课程使学生掌握数据结构的基本逻辑结构和存储结构及其基本算法的设计方法,并在实际应用中能灵活使用。学会分析研究数据对象的特性,选择合适的逻辑结构、存储结构及设计相应的算法。初步掌握算法的时空分析技巧,同时进行程序设计训练。使学生学会应用抽象数据类型概念进行抽象设计。主要内容有:线性表、链表、栈、队列、数组、广义表、树与二叉树、图、查找、排序、内存管理、文件存储管理。 7.离散数学: “离散数学”是计算机科学与技术专业必修课程,其主要内容包括:命题逻辑;一阶命题逻辑;集合、关系与映射;代数系统、布尔代数 ;图论等。这些内容为学习计算机专业课程,如编译原理、数据结构提供重要的理论工具,同时也是计算机应用不可缺少的理论基础。 离散数学主要培养学生对事物的抽象思维能力和逻辑推理能力,为今后处理离散信息,从事计算机软件的开发和设计,以及计算机的其它实际应用打好数学基础。 8.操作系统: 操作系统是现代计算机系统中不可缺少的重要组成部分。它的先修课程是数据结构和计算机基础,在此基础上讲解操作系统的主要内容:CPU管理、存储器管理、作业管理、I/O设备管理和文件管理。这些基本原理告诉人们作为计算机系统中各种资源的管理者和各种活动的组织者、指挥者,操作系统是如何使整个计算机系统有条不率地高效工作,以及它为用户使用计算机系统提供了哪些便利手段。掌握了这些知识,人们就会对计算机系统的总体框架、工作流程和使用方法有了一个全面的认识,就会清楚后续专业课程所述内容在计算机系统中所处的地位和作用,这样不仅便于理解后续课程内容,而且能使人们把计算机的各部分知识有机地联系起来。此外,由于多处理机系统和计算机网络的盛行,本课程中也包含了对多处理机操作系统和网络操作系统的概述,从而使学习者可以跟上计算机技术的发展速度。 9.数据通信与计算机网: 该课程主要介绍网络基本理论和网络最新实用技术,分基础理论、实用技术和新技术三部分进行讲述。主要讲解计算机网络的功能和组成,数据传输,链路控制,多路复用,差错检测,网络体系结构,网络分层协议及局域网、广域网等。要求学生掌握数据通信的基本原理和计算机网络的体系结构,打下坚实的理论基础,培养实际应用的能力,为今后从事计算机网络的科研和设计工作打下基础。 10.高级语言程序设计: 本课程介绍了C与C++的全集。它从语法入手,同时强调程序设计的基本方法,以使学生能在较短的时间内,掌握C语言的结构化程序设计方法与C++语言的面向对象程序设计方法。主要内容有:1、过程初步;2、过程组织和管理;3、C++的数据类型;4、类与对象;5、继承;6、I/O流。 11.软件工程: 软件工程课程是计算机专业的一门主要专业课程,是培养高水平软件研制和开发人员的一门重程。该课程主要介绍软件工程的概念、原理及典型的方法技术,进述软件生存周期各阶段的任务、过程、方法和工具,讨论了软件工程使用的科学管理技术。 12.数据库应用: 通过实践方式使学生进一步掌握数据库知识和技术,掌握C/S(客户/服务)模式下的大型数据库的设计与实现,培养同行间的合作精神,学习应用合作方法。 13.软件编程实践: 主要介绍最新的常规的软件编程平台、工具和方法。本课程面向应用技术和实用技术,培养学生自学新技术的能力,在WINDOWS下的综合编程能力,实际解决问题能力。 14.计算机网络工程: 计算机技术与通信技术相结合导致了计算机网络的产生。计算机网络已成为当今大型信息系统的基础。-------------------------高等数学、大学英语、概率统计、离散数学、电路、模拟电子、数字电子、数据结构、操作系统、编译原理、计算机网络、数据库原理、软件工程、汇编语言、C++程序设计、接口技术、Java、VC++、计算机病毒分析、信息安全、等。 高数学的是微积分,线性代数,概率论与数理统计。英语是大学英语上下。还有就是专业的计算机知识,数据分析,c语言,java,还有计算机的系统分析,各种软件技术,学会写代码,程序等。

琴瑟 2019-12-02 01:22:34 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)

小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0

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PHP面试干货 1、进程和线程 进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于: 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。 从逻辑角度来看,多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用,来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。 2、apache默认使用进程管理还是线程管理?如何判断并设置最大连接数? 一个进程可以开多个线程 默认是进程管理 默认有一个主进程 Linux: ps -aux | grep httpd | more 一个子进程代表一个用户的连接 Conf/extra/httpd-mpm.conf 多路功能模块 http -l 查询当前apache处于什么模式下 3、单例模式 单例模式需求:只能实例化产生一个对象 如何实现: 私有化构造函数 禁止克隆对象 提供一个访问这个实例的公共的静态方法(通常为getInstance方法),从而返回唯一对象 需要一个保存类的静态属性 class demo { private static $MyObject; //保存对象的静态属性 private function __construct(){ //私有化构造函数 } private function __clone(){ //禁止克隆 } public static function getInstance(){ if(! (self::$MyObject instanceof self)){ self::$MyObject = new self; } return self::$MyObject; } } 4、安装完Apache后,在http.conf中配置加载PHP文件以Apache模块的方式安装PHP,在文件http.conf中首先要用语句LoadModule php5_module "e:/php/php5apache2.dll"动态装载PHP模块,然后再用语句AddType application/x-httpd-php .php 使得Apache把所有扩展名为PHP的文件都作为PHP脚本处理 5、debug_backtrace()函数能返回脚本里的任意行中调用的函数的名称。该函数同时还经常被用在调试中,用来判断错误是如何发生的 function one($str1, $str2) { two("Glenn", "Quagmire"); } function two($str1, $str2) { three("Cleveland", "Brown"); } function three($str1, $str2) { print_r(debug_backtrace()); } one("Peter", "Griffin"); Array ( [0] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 9 [function] => three [args] => Array ( [0] => Cleveland [1] => Brown ) ) [1] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 5 [function] => two [args] => Array ( [0] => Glenn [1] => Quagmire ) ) [2] => Array ( [file] => D:\www\test\result.php [line] => 16 [function] => one [args] => Array ( [0] => Peter [1] => Griffin ) ) ) 6、输出用户的IP地址,并且判断用户的IP地址是否在192.168.1.100 — 192.168.1.150之间 echo $ip=getenv('REMOTE_ADDR'); $ip=str_replace('.','',$ip); if($ip<1921681150 && $ip>1921681100) { echo 'ip在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } else { echo 'ip不在192.168.1.100—–192.168.1.150之间'; } 7、请将2维数组按照name的长度进行重新排序,按照顺序将id赋值 $tarray = array( array('id' => 0, 'name' => '123'), array('id' => 0, 'name' => '1234'), array('id' => 0, 'name' => '1235'), array('id' => 0, 'name' => '12356'), array('id' => 0, 'name' => '123abc') ); foreach($tarray as $key=>$val) { $c[]=$val['name']; } function aa($a,$b) { if(strlen($a)==strlen($b)) return 0; return strlen($a)>strlen($b)?-1:1; } usort($c,'aa'); $len=count($c); for($i=0;$i<$len;$i++) { $t[$i]['id']=$i+1; $t[$i]['name']=$c[$i]; } print_r($t); 8、表单数据提交方式POST和GET的区别,URL地址传递的数据最大长度是多少? POST方式提交数据用户不可见,是数据更安全,最大长度不受限制,而GET方式传值在URL地址可以看到,相对不安全,对大长度是2048字节。 9、SESSION和COOKIE的作用和区别,SESSION信息的存储方式,如何进行遍历 SESSION和COOKIE都能够使值在页面之间进行传递,SESSION存储在服务器端,数据更安全,COOKIE保存在客户端,用户使用手段可以进行修改,SESSION依赖于COOKIE进行传递的。Session遍历使用$_SESSION[]取值,cookie遍历使用$_COOKIE[]取值。 10、什么是数据库索引,主键索引,唯一索引的区别,索引的缺点是什么 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。 主键索引和唯一索引的区别:主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”,每个表只能有一个主键。唯一索引索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。 索引的缺点: 1、创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 2、索引需要占用物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,需要的空间就会更大。 3、当对表中的数据进行增加、删除、修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 11、数据库设计时,常遇到的性能瓶颈有哪些,常有的解决方案 瓶颈主要有: 1、磁盘搜索 优化方法是:将数据分布在多个磁盘上 2、磁盘读/写 优化方法是:从多个磁盘并行读写。 3、CPU周期 优化方法:扩充内存 4、内存带宽 12、include和require区别 include引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并继续运行下边的代码。 require引入文件的时候,如果碰到错误,会给出提示,并停止运行下边的代码。 13、文件上传时设计到点 和文件上传有关的php.ini配置选项(File Uploads): file_uploads=On/Off:文件是否允许上传 upload_max_filesize上传文件时,单个文件的最大大小 post_max_size:提交表单时,整个post表单的最大大小 max_file_uploads =20上传文件的个数 内存占用,脚本最大执行时间也间接影响到文件的上传 14、header常见状态 //200 正常状态 header('HTTP/1.1 200 OK'); // 301 永久重定向,记得在后面要加重定向地址 Location:$url header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently'); // 重定向,其实就是302 暂时重定向 header('Location: http://www.maiyoule.com/'); // 设置页面304 没有修改 header('HTTP/1.1 304 Not Modified'); // 显示登录框, header('HTTP/1.1 401 Unauthorized'); header('WWW-Authenticate: Basic realm="登录信息"'); echo '显示的信息!'; // 403 禁止访问 header('HTTP/1.1 403 Forbidden'); // 404 错误 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); // 500 服务器错误 header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error'); // 3秒后重定向指定地址(也就是刷新到新页面与 <meta http-equiv="refresh" content="10;http://www.maiyoule.com/ /> 相同) header('Refresh: 3; url=http://www.maiyoule.com/'); echo '10后跳转到http://www.maiyoule.com'; // 重写 X-Powered-By 值 header('X-Powered-By: PHP/5.3.0'); header('X-Powered-By: Brain/0.6b'); //设置上下文语言 header('Content-language: en'); // 设置页面最后修改时间(多用于防缓存) $time = time() - 60; //建议使用filetime函数来设置页面缓存时间 header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT'); // 设置内容长度 header('Content-Length: 39344'); // 设置头文件类型,可以用于流文件或者文件下载 header('Content-Type: application/octet-stream'); header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"'); header('Content-Transfer-Encoding: binary'); readfile('example.zip');//读取文件到客户端 //禁用页面缓存 header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate'); header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); header('Pragma: no-cache'); //设置页面头信息 header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1'); header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); header('Content-Type: text/plain'); header('Content-Type: image/jpeg'); header('Content-Type: application/zip'); header('Content-Type: application/pdf'); header('Content-Type: audio/mpeg'); header('Content-Type: application/x-shockwave-flash'); //.... 至于Content-Type 的值 可以去查查 w3c 的文档库,那里很丰富 15、ORM和ActiveRecord ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库 ActiveRecord也属于ORM层,由Rails最早提出,遵循标准的ORM模型:表映射到记录,记录映射到对象,字段映射到对象属性。配合遵循的命名和配置惯例,能够很大程度的快速实现模型的操作,而且简洁易懂。 ActiveRecord的主要思想是: 1. 每一个数据库表对应创建一个类,类的每一个对象实例对应于数据库中表的一行记录;通常表的每个字段在类中都有相应的Field; 2. ActiveRecord同时负责把自己持久化,在ActiveRecord中封装了对数据库的访问,即CURD;; 3. ActiveRecord是一种领域模型(Domain Model),封装了部分业务逻辑; ActiveRecord比较适用于: 1. 业务逻辑比较简单,当你的类基本上和数据库中的表一一对应时, ActiveRecord是非常方便的,即你的业务逻辑大多数是对单表操作; 2. 当发生跨表的操作时, 往往会配合使用事务脚本(Transaction Script),把跨表事务提升到事务脚本中; 3. ActiveRecord最大优点是简单, 直观。 一个类就包括了数据访问和业务逻辑. 如果配合代码生成器使用就更方便了; 这些优点使ActiveRecord特别适合WEB快速开发。 16、斐波那契方法,也就是1 1 2 3 5 8 ……,这里给出两种方法,大家可以对比下,看看哪种快,以及为什么 function fibonacci($n){ if($n == 0){ return 0; } if($n == 1){ return 1; } return fibonacci($n-1)+fibonacci($n-2); } function fibonacci($n){ for($i=0; $i<$n; $i++){ $r[] = $i<2 ? 1 : $r[$i-1]+$r[$i-2]; } return $r[--$i]; } 17、约瑟夫环,也就是常见的数猴子,n只猴子围成一圈,每只猴子下面标了编号,从1开始数起,数到m那么第m只猴子便退出,依次类推,每数到m,那么那个位置的猴子退出,那么最后剩下的猴子下的编号是啥。 function yuesefu($n,$m) { $r=0; for($i=2; $i<=$n; $i++) { $r=($r+$m)%$i; } return $r+1; } 18、冒泡排序,大致是临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束 function bubbleSort($arr){ for($i=0, $len=count($arr); $i<$len; $i++){ for($j=0; $j<$len; $j++){ if($arr[$i]<$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$i]; $arr[$i] = $tmp; } } } return $arr; } 19、快速排序,也就是找出一个元素(理论上可以随便找一个)作为基准,然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值,如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序,将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置,排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。 function quickSort($arr){ $len = count($arr); if($len <=1){ return $arr; } $key = $arr[0]; $leftArr = $rightArr= array(); for($i=1; $i<$len; $i++){ if($arr[$i] <= $key){ $leftArr[] = $arr[$i]; } else{ $rightArr[] = $arr[$i]; } } $leftArr = quickSort($leftArr); $rightArr = quickSort($rightArr); return array_merge($leftArr, array($key), $rightArr); } 20、(递归的)列出目录下所有文件及目录,这里也有两种方法 function listDir($path){ $res = dir($path); while($file = $res->read()){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } if(is_dir($path . '/' .$file)){ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; listDir($path . '/' .$file); } else{ echo $path . '/' .$file . "\r\n"; } } $res->close(); } function listDir($path){ if(is_dir($path)){ if(FALSE !== ($res = opendir($path))){ while(FALSE !== ($file = readdir($res))){ if($file == '.' || $file == '..'){ continue; } $subPath = $path . '/' . $file; if(is_dir($subPath)){ echo $subPath . "\r\n"; listDir($subPath); } else{ echo $subPath . "\r\n"; } } } } } 21、找出相对的目录,比如/a/b/c/d/e.php相对于/a/b/13/34/c.php是/c/d/ function ralativePath($a, $b){ $a = explode('/', dirname($a)); $b = explode('/', dirname($b)); $c = '/'; foreach ($a as $k=> $v){ if($v != $b[$k]){ $c .= $v . '/'; } } echo $c; } 22、快速找出url中php后缀 function get_ext($url){ $data = parse_url($url); return pathinfo($data['path'], PATHINFO_EXTENSION); } 23、正则题,使用正则抓取网页,以网页meta为utf8为准,若是抓取的网页编码为big5之类的,需要转化为utf8再收录 function preg_meta($meta){ $replacement = "\\1utf8\\6\\7"; $pattern = '#(<meta\s+http-equiv=(\'|"|)Content-Type(\'|"|)\s+content=(\'|"|)text/html; charset=)(\w+)(\'|"|)(>)#i'; return preg_replace($pattern, $replacement, $meta); } echo preg_meta("<meta http-equiv=Content-Type content='text/html; charset=big5'><META http-equiv=\"Content-Type\" content='text/html; charset=big5'>"); 24、不用php的反转函数倒序输出字符串,如abc,反序输出cba function revstring($str){ for($i=strlen($str)-1; $i>=0; $i--){ echo $str{$i}; } } revstring('abc'); 25、常见端口 TCP 21端口:FTP 文件传输服务 SSH 22端口:SSH连接linux服务器,通过SSH连接可以远程管理Linux等设备 TCP 23端口:TELNET 终端仿真服务 TCP 25端口:SMTP 简单邮件传输服务 UDP 53端口:DNS 域名解析服务 TCP 80端口:HTTP 超文本传输服务 TCP 110端口:POP3 “邮局协议版本3”使用的端口 TCP 443端口:HTTPS 加密的超文本传输服务 TCP 1521端口:Oracle数据库服务 TCP 1863端口:MSN Messenger的文件传输功能所使用的端口 TCP 3389端口:Microsoft RDP 微软远程桌面使用的端口 TCP 5631端口:Symantec pcAnywhere 远程控制数据传输时使用的端口 UDP 5632端口:Symantec pcAnywhere 主控端扫描被控端时使用的端口 TCP 5000端口:MS SQL Server使用的端口 UDP 8000端口:腾讯QQ 26、linux常用的命令 top linux进程实时监控 ps 在Linux中是查看进程的命令。ps查看正处于Running的进程 mv 为文件或目录改名或将文件由一个目录移入另一个目录中。 find 查找文件 df 可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。 cat 打印文件类容 chmod 变更文件或目录的权限 chgrp 文件或目录的权限的掌控以拥有者及所诉群组来管理。可以使用chgrp指令取变更文件与目录所属群组 grep 是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。 wc 为统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出 27、对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题 首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 其次,优化数据库访问。 第三,禁止外部的盗链。 第四,控制大文件的下载。 第五,使用不同主机分流主要流量 第六,使用流量分析统计软件 28、$_SERVER常用的字段 $_SERVER['PHP_SELF'] #当前正在执行脚本的文件名 $_SERVER['SERVER_NAME'] #当前运行脚本所在服务器主机的名称 $_SERVER['REQUEST_METHOD'] #访问页面时的请求方法。例如:“GET”、“HEAD”,“POST”,“PUT” $_SERVER['QUERY_STRING'] #查询(query)的字符串 $_SERVER['HTTP_HOST'] #当前请求的 Host: 头部的内容 $_SERVER['HTTP_REFERER'] #链接到当前页面的前一页面的 URL 地址 $_SERVER['REMOTE_ADDR'] #正在浏览当前页面用户的 IP 地址 $_SERVER['REMOTE_HOST'] #正在浏览当前页面用户的主机名 $_SERVER['SCRIPT_FILENAME'] #当前执行脚本的绝对路径名 $_SERVER['SCRIPT_NAME'] #包含当前脚本的路径。这在页面需要指向自己时非常有用 $_SERVER['REQUEST_URI'] #访问此页面所需的 URI。例如,“/index.html” 29、安装php扩展 进入扩展的目录 phpize命令得到configure文件 ./configure --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config make & make install 在php.ini中加入扩展名称.so 重启web服务器(nginx/apache) 30、php-fpm与nginx PHP-FPM也是一个第三方的FastCGI进程管理器,它是作为PHP的一个补丁来开发的,在安装的时候也需要和PHP源码一起编译,也就是说PHP-FPM被编译到PHP内核中,因此在处理性能方面更加优秀;同时它在处理高并发方面也比spawn-fcgi引擎好很多,因此,推荐Nginx+PHP/PHP-FPM这个组合对PHP进行解析。 FastCGI 的主要优点是把动态语言和HTTP Server分离开来,所以Nginx与PHP/PHP-FPM经常被部署在不同的服务器上,以分担前端Nginx服务器的压力,使Nginx专一处理静态请求和转发动态请求,而PHP/PHP-FPM服务器专一解析PHP动态请求 #fastcgi FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI,包括Apache、Nginx和lighttpd等,同时,FastCGI也被许多脚本语言所支持,其中就有PHP。 FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差,因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析,然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时,几乎是不可用的。另外传统的CGI接口方式安全性也很差,现在已经很少被使用了。 FastCGI接口方式采用C/S结构,可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。 Nginx+FastCGI运行原理 Nginx不支持对外部程序的直接调用或者解析,所有的外部程序(包括PHP)必须通过FastCGI接口来调用。FastCGI接口在Linux下是socket,(这个socket可以是文件socket,也可以是ip socket)。为了调用CGI程序,还需要一个FastCGI的wrapper(wrapper可以理解为用于启动另一个程序的程序),这个wrapper绑定在某个固定socket上,如端口或者文件socket。当Nginx将CGI请求发送给这个socket的时候,通过FastCGI接口,wrapper接纳到请求,然后派生出一个新的线程,这个线程调用解释器或者外部程序处理脚本并读取返回数据;接着,wrapper再将返回的数据通过FastCGI接口,沿着固定的socket传递给Nginx;最后,Nginx将返回的数据发送给客户端,这就是Nginx+FastCGI的整个运作过程。 31、ajax全称“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)

小川游鱼 2019-12-02 01:41:29 0 浏览量 回答数 0
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