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软件工程(Software Engineering,简称为SE)是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言,数据库,软件开发工具,系统平台,标准,设计模式等方面。 在现代社会中,软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件,嵌入式系统,人机界面,办公套件,操作系统,编译器,数据库,游戏等。同时,各个行业几乎都有计算机软件的应用,比如工业,农业,银行,航空,政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展,使得人们的工作更加高效,同时提高了生活质量。 软件工程师是对应用软件创造软件的人们的统称,软件工程师按照所处的领域不同可以分为系统分析员,软件设计师,系统架构师,程序员,测试员等等。人们也常常用程序员来泛指各种软件工程师。 软件工程(SoftWare Engineering)的框架可概括为:目标、过程和原则。 (1)软件工程目标:生产具有正确性、可用性以及开销合宜的产品。正确性指软件产品达到预期功能的程度。可用性指软件基本结构、实现及文档为用户可用的程度。开销合宜是指软件开发、运行的整个开销满足用户要求的程度。这些目标的实现不论在理论上还是在实践中均存在很多待解决的问题,它们形成了对过程、过程模型及工程方法选取的约束。 (2)软件工程过程:生产一个最终能满足需求且达到工程目标的软件产品所需要的步骤。软件工程过程主要包括开发过程、运作过程、维护过程。它们覆盖了需求、设计、实现、确认以及维护等活动。需求活动包括问题分析和需求分析。问题分析获取需求定义,又称软件需求规约。需求分析生成功能规约。设计活动一般包括概要设计和详细设计。概要设计建立整个软件系统结构,包括子系统、模块以及相关层次的说明、每一模块的接口定义。详细设计产生程序员可用的模块说明,包括每一模块中数据结构说明及加工描述。实现活动把设计结果转换为可执行的程序代码。确认活动贯穿于整个开发过程,实现完成后的确认,保证最终产品满足用户的要求。维护活动包括使用过程中的扩充、修改与完善。伴随以上过程,还有管理过程、支持过程、培训过程等。 (3)软件工程的原则是指围绕工程设计、工程支持以及工程管理在软件开发过程中必须遵循的原则。 一、软件工程概述 概念:应需而生 软件工程是一类工程。工程是将理论和知识应用于实践的科学。就软件工程而言,它借鉴了传统工程的原则和方法,以求高效地开发高质量软件。其中应用了计算机科学、数学和管理科学。计算机科学和数学用于构造模型与算法,工程科学用于制定规范、设计范型、评估成本及确定权衡,管理科学用于计划、资源、质量和成本的管理。 软件工程这一概念,主要是针对20世纪60年代“软件危机”而提出的。它首次出现在1968年NATO(北大西洋公约组织)会议上。自这一概念提出以来,围绕软件项目,开展了有关开发模型、方法以及支持工具的研究。其主要成果有:提出了瀑布模型,开发了一些结构化程序设计语言(例如PASCAL语言,Ada语言)、结构化方法等。并且围绕项目管理提出了费用估算、文档复审等方法和工具。综观60年代末至80年代初,其主要特征是,前期着重研究系统实现技术,后期开始强调开发管理和软件质量。 70年代初,自“软件工厂”这一概念提出以来,主要围绕软件过程以及软件复用,开展了有关软件生产技术和软件生产管理的研究与实践。其主要成果有:提出了应用广泛的面向对象语言以及相关的面向对象方法,大力开展了计算机辅助软件工程的研究与实践。尤其是近几年来,针对软件复用及软件生产,软件构件技术以及软件质量控制技术、质量保证技术得到了广泛的应用。目前各个软件企业都十分重视资质认证,并想通过这些工作进行企业管理和技术的提升。软件工程所涉及的要素可概括如下: 根据这一框架,可以看出:软件工程涉及了软件工程的目标、软件工程原则和软件工程活动。 目标:我的眼里只有“产品” 软件工程的主要目标是:生产具有正确性、可用性以及开销合宜的产品。正确性意指软件产品达到预期功能的程度。可用性指软件基本结构、实现及文档为用户可用的程度。开销合宜性是指软件开发、运行的整个开销满足用户要求的程度。这些目标的实现不论在理论上还是在实践中均存在很多问题有待解决,它们形成了对过程、过程模型及工程方法选取的约束。 软件工程活动是“生产一个最终满足需求且达到工程目标的软件产品所需要的步骤”。主要包括需求、设计、实现、确认以及支持等活动。需求活动包括问题分析和需求分析。问题分析获取需求定义,又称软件需求规约。需求分析生成功能规约。设计活动一般包括概要设计和详细设计。概要设计建立整个软件体系结构,包括子系统、模块以及相关层次的说明、每一模块接口定义。详细设计产生程序员可用的模块说明,包括每一模块中数据结构说明及加工描述。实现活动把设计结果转换为可执行的程序代码。确认活动贯穿于整个开发过程,实现完成后的确认,保证最终产品满足用户的要求。支持活动包括修改和完善。伴随以上活动,还有管理过程、支持过程、培训过程等。 框架:四项基本原则是基石 软件工程围绕工程设计、工程支持以及工程管理,提出了以下四项基本原则: 第一,选取适宜开发范型。该原则与系统设计有关。在系统设计中,软件需求、硬件需求以及其他因素之间是相互制约、相互影响的,经常需要权衡。因此,必须认识需求定义的易变性,采用适宜的开发范型予以控制,以保证软件产品满足用户的要求。 第二,采用合适的设计方法。在软件设计中,通常要考虑软件的模块化、抽象与信息隐蔽、局部化、一致性以及适应性等特征。合适的设计方法有助于这些特征的实现,以达到软件工程的目标。 第三,提供高质量的工程支持。“工欲善其事,必先利其器”。在软件工程中,软件工具与环境对软件过程的支持颇为重要。软件工程项目的质量与开销直接取决于对软件工程所提供的支撑质量和效用。 第四,重视开发过程的管理。软件工程的管理,直接影响可用资源的有效利用,生产满足目标的软件产品,提高软件组织的生产能力等问题。因此,仅当软件过程得以有效管理时,才能实现有效的软件工程。 这一软件工程框架告诉我们,软件工程的目标是可用性、正确性和合算性;实施一个软件工程要选取适宜的开发范型,要采用合适的设计方法,要提供高质量的工程支撑,要实行开发过程的有效管理;软件工程活动主要包括需求、设计、实现、确认和支持等活动,每一活动可根据特定的软件工程,采用合适的开发范型、设计方法、支持过程以及过程管理。根据软件工程这一框架,软件工程学科的研究内容主要包括:软件开发范型、软件开发方法、软件过程、软件工具、软件开发环境、计算机辅助软件工程(CASE) 及软件经济学等。 作用:高效开发高质量软件 自从软件工程概念提出以来,经过30多年的研究与实践,虽然“软件危机”没得到彻底解决,但在软件开发方法和技术方面已经有了很大的进步。尤其应该指出的是,自80年代中期,美国工业界和政府部门开始认识到,在软件开发中,最关键的问题是软件开发组织不能很好地定义和管理其软件过程,从而使一些好的开发方法和技术都起不到所期望的作用。也就是说,在没有很好定义和管理软件过程的软件开发中,开发组织不可能在好的软件方法和工具中获益。 根据调查,中国的现状几乎和美国10多年前的情况一样,软件开发过程没有明确规定,文档不完整,也不规范,软件项目的成功往往归功于软件开发组的一些杰出个人或小组的努力。这种依赖于个别人员上的成功并不能为全组织的软件生产率和质量的提高奠定有效的基础,只有通过建立全组织的过程改善,采用严格的软件工程方法和管理,并且坚持不懈地付诸实践,才能取得全组织的软件过程能力的不断提高。 这一事实告诉我们,只有坚持软件工程的四条基本原则,既重视软件技术的应用,又重视软件工程的支持和管理,并在实践中贯彻实施,才能高效地开发出高质量的软件。

云篆 2019-12-02 01:21:35 0 浏览量 回答数 0

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在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求,并通过系统执行幂等性的保证,保证数据的最终一致性。但在电商等场景中,对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统(如 MySQL 主从同步)又有一定区别,分成以下 6 种解决方案。(一)规避分布式事务——业务整合业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说,则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务,这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式,比如服务 D 包含本地服务和服务 E,而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。优点:解决(规避)了分布式事务。缺点:显而易见,把本来规划拆分好的业务,又耦合到了一起,业务职责不清晰,不利于维护。由于这个方法存在明显缺点,通常不建议使用。(二)经典方案 - eBay 模式此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列,再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景,通过对账系统对事后问题的处理。消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因,如果接口不能保证幂等性,数据的唯一性将很难保证。eBay 方式的主要思路如下。Base:一种 Acid 的替代方案此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章,是一篇解释 BASE 原则,或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择,那么如何实现可用性呢?答案是BASE (basically available, soft state, eventually consistent)BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子:如果将用户分区在 5 个数据库服务器上,BASE 设计鼓励类似的处理方式,一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法,不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。文章中描述了一个最常见的场景,如果产生了一笔交易,需要在交易表增加记录,同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务,所以就涉及到分布式事务一致性的问题。文中提出了一个经典的解决方法,将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题,达到多次重试的幂等性,增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。基于以上方法,在第一阶段,通过本地的数据库的事务保障,增加了 transaction 表及消息队列 。在第二阶段,分别读出消息队列(但不删除),通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行,未被执行的记录会修改 user 表,然后增加一条操作记录到 updates_applied,事务执行成功之后再删除队列。通过以上方法,达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。(三)去哪儿网分布式事务方案随着业务规模不断地扩大,电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里,现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。拆分首先要面临的是什么呢?最开始的单体应用所有功能都在一起,存储也在一起。比如运营要取消某个订单,那直接去更新订单表状态,然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用,库在一起,这些都可以在一个事务里,由关系数据库来保证一致性。但拆分之后就不同了,不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库,而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了,而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。分布式事务有两种解决方式优先使用异步消息。上文已经说过,使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。幂等有两种方式,一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成,如果当前状态是支付完成,则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了,直接作为消息成功处理。另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等,则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库,发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出,而是向消息库插入一条消息记录,然后在事务提交的时候再异步将消息发出,发送消息如果成功则将消息库里的消息删除,如果遇到消息队列服务异常或网络问题,消息没有成功发出那么消息就留在这里了,会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。有的业务不适合异步消息的方式,事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似,每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。比如 A 同步调用 B,C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态,B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了,这个失败可能是 B 真的失败了,也可能是调用超时,实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表,做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功,B 失败,C 成功。那么最终决定有两种方式,根据具体场景:重试 B,直到 B 成功,事务记录表里记录了各项调用参数等信息;执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。对 b 场景做一个特殊说明:比如 B 是扣库存服务,在第一次调用的时候因为某种原因失败了,但是重试的时候库存已经变为 0,无法重试成功,这个时候只有回滚 A 和 C 了。那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库,会对业务侵入,业务还要关心这个库,是否一个合理的设计?实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入,我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库,通过框架层(消息的客户端或事务 RPC 框架)透明的在背后操作这个库,业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑,不需要直接访问这个库。总结起来,其实两种方式的根本原理是类似的,也就是将分布式事务转换为多个本地事务,然后依靠重试等方式达到最终一致性。(四)蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案交易创建的一般性流程我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点,每个功能点都可以有多个实现(具体的实现之间有组合/互斥关系)。把各个功能点按照一定流程串起来,就完成了交易创建的过程。面临的问题每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢?比如锁定优惠券服务调用超时了,不能确定到底有没有锁券成功,该如何处理?再比如锁券成功了,但是扣减库存失败了,该如何处理?方案选型服务依赖过多,会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务,9 个都执行成功了,最后一个执行失败了,那么是不是前面 9 个都要回滚掉?这个成本还是非常高的。所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下,对于非实时、非强一致性的关联业务写入,在本地事务执行成功后,我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。消息通知往往不能保证 100% 成功;且消息通知后,接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决;后者可以选用事务消息来保证。但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性,所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦,通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制,保证消息一定消费成功,达到最终一致性。由于消息可能会被重发,消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中,锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。要保证多个系统间数据一致,乍一看,必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升;在电商领域,绝对的强一致是过于理想化的,我们可以选择准实时的最终一致性。我们在交易创建流程中,首先创建一个不可见订单,然后在同步调用锁券和扣减库存时,针对调用异常(失败或者超时),发出废单消息到MQ。如果消息发送失败,本地会做时间阶梯式的异步重试;优惠券系统和库存系统收到消息后,会进行判断是否需要做业务回滚,这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。(五)支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案,由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下,大部分信息引用自官方网站。分布式事务服务简介分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架,用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分,前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包,主要负责事务数据的写入和处理;后者是一个独立的系统,主要负责异常事务的恢复。核心特性传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下,ACID 模型能有效保障数据的完整性,但是在大规模分布式环境下,一个业务往往会跨越多个数据库,如何保证这多个数据库之间的数据一致性,需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题,但是 2PC 是反可伸缩模式,也就是说,在事务处理过程中,参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样,当业务规模达到千万级以上时,2PC 的局限性就越来越明显,系统可伸缩性会变得很差。基于此,我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案,这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求,其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。简单的说,DTS 框架有如下特性:最终一致:事务处理过程中,会有短暂不一致的情况,但通过恢复系统,可以让事务的数据达到最终一致的目标。协议简单:DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口,业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供 TCC 型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”与 2PC 协议比较,没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本。系统故障容忍度高,恢复简单(六)农信网数据一致性方案电商业务公司的支付部门,通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门,支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。对于业务部门来说,电商部门的订单支付,需要调用支付平台的支付接口来处理订单;同时需要调用积分中心的接口,按照业务规则,给用户增加积分。从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性,也就是支付成功必须加积分。我们采用的方式是同步调用,首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付,由积分平台提供增加与回撤接口。具体的流程是先调用积分平台增加用户积分,再调用支付平台进行支付处理,如果处理失败,catch 方法调用积分平台的回撤方法,将本次处理的积分订单回撤。用户信息变更公司的用户信息,统一由用户中心维护,而用户信息的变更需要同步给各业务子系统,业务子系统再根据变更内容,处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer,添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息,同步本地数据信息,再处理相关业务比如 APP 退出下线等。我们采用异步消息通知机制,目前主要使用 ActiveMQ,基于 Virtual Topic 的订阅方式,保证单个业务集群订阅的单次消费。总结分布式服务对衍生的配套系统要求比较多,特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案,需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。

小川游鱼 2019-12-02 01:46:40 0 浏览量 回答数 0

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每一个进程都有自己的内存虚拟地址空间,内存最小的单位是页(page).虚拟地址通过页表(Page Table)映射到物理内存,页表由操作系统维护并被CPU引用.Linux默认的栈(stack)大小为8MB.用户进程部分分段存储内容如下所示(从内存高地址到低地址):栈(stack): 函数参数、返回地址、局部变量等堆(heap): malloc(C)/new(C++)动态分配的内存BSS段(bss): 未初始化或初值为0的全局变量和静态局部变量数据段(data): 已初始化且初值非0的全局变量和静态局部变量代码段(text): 可执行代码、字符串字面值、只读变量详细解释:1.内核空间内核总是驻留在内存中,是操作系统的一部分。内核空间为内核保留,不允许应用程序读写该区域的内容或直接调用内核代码定义的函数。2.栈(stack)栈又称堆栈,由编译器自动分配释放,行为类似数据结构中的栈(先进后出)。堆栈主要有三个用途:(1)为函数内部声明的非静态局部变量(C语言中称“自动变量”)提供存储空间。(2)记录函数调用过程相关的维护性信息,称为栈帧(Stack Frame)或过程活动记录(Procedure Activation Record)。它包括函数返回地址,不适合装入寄存器的函数参数及一些寄存器值的保存。除递归调用外,堆栈并非必需。因为编译时可获知局部变量,参数和返回地址所需空间,并将其分配于BSS段。(3)临时存储区,用于暂存长算术表达式部分计算结果或alloca()函数分配的栈内内存。持续地重用栈空间有助于使活跃的栈内存保持在CPU缓存中,从而加速访问。进程中的每个线程都有属于自己的栈。向栈中不断压入数据时,若超出其容量就会耗尽栈对应的内存区域,从而触发一个页错误。此时若栈的大小低于堆栈最大值RLIMIT_STACK(Linux通常是8M),则栈会动态增长,程序继续运行。映射的栈区扩展到所需大小后,不再收缩。Linux中ulimit -s命令可查看和设置堆栈最大值,当程序使用的堆栈超过该值时, 发生栈溢出(Stack Overflow),程序收到一个段错误(Segmentation Fault)。注意,调高堆栈容量可能会增加内存开销和启动时间。堆栈既可向下增长(向内存低地址)也可向上增长, 这依赖于具体的实现。本文所述堆栈向下增长。堆栈的大小在运行时由内核动态调整。3.内存映射段(mmap)此处,内核将硬盘文件的内容直接映射到内存,任何应用程序都可通过Linux的mmap()系统调用或Windows的CreateFileMapping()/MapViewOfFile()请求这种映射。内存映射是一种方便高效的文件I/O方式,因而被用于装载动态共享库。用户也可创建匿名内存映射,该映射没有对应的文件,可用于存放程序数据。在Linux中,若通过malloc()请求一大块内存,C运行库将创建一个匿名内存映射,而不使用堆内存。“大块”意味着比阈值MMAP_THRESHOLD还大,缺省为128KB,可通过mallopt()调整。该区域用于映射可执行文件用到的动态链接库。在Linux 2.4内核中,若可执行文件依赖共享库,则系统会为这些动态库在从0x40000000开始的地址分配相应空间,并在程序装载时将其载入到该空间。在Linux 2.6内核中,共享库的起始地址被往上移动至更靠近栈区的位置。从进程地址空间的布局可以看到,在有共享库的情况下,留给堆的可用空间还有两处:一处是从BSS段到0x40000000,约不到1GB的空间;另一处是从共享库到栈之间的空间,约不到2GB。这两块空间大小取决于栈、共享库的大小和数量。这样来看,是否应用程序可申请的最大堆空间只有2GB?事实上,这与Linux内核版本有关。在上面给出的进程地址空间经典布局图中,共享库的装载地址为0x40000000,这实际上是Linux kernel 2.6版本之前的情况了,在2.6版本里,共享库的装载地址已经被挪到靠近栈的位置,即位于0xBFxxxxxx附近,因此,此时的堆范围就不会被共享库分割成2个“碎片”,故kernel 2.6的32位Linux系统中,malloc申请的最大内存理论值在2.9GB左右。4.堆(heap)堆用于存放进程运行时动态分配的内存段,可动态扩张或缩减。堆中内容是匿名的,不能按名字直接访问,只能通过指针间接访问。当进程调用malloc(C)/new(C++)等函数分配内存时,新分配的内存动态添加到堆上(扩张);当调用free(C)/delete(C++)等函数释放内存时,被释放的内存从堆中剔除(缩减) 。分配的堆内存是经过字节对齐的空间,以适合原子操作。堆管理器通过链表管理每个申请的内存,由于堆申请和释放是无序的,最终会产生内存碎片。堆内存一般由应用程序分配释放,回收的内存可供重新使用。若程序员不释放,程序结束时操作系统可能会自动回收。堆的末端由break指针标识,当堆管理器需要更多内存时,可通过系统调用brk()和sbrk()来移动break指针以扩张堆,一般由系统自动调用。使用堆时经常出现两种问题:(1) 释放或改写仍在使用的内存(“内存破坏”);(2) 未释放不再使用的内存(“内存泄漏”)。当释放次数少于申请次数时,可能已造成内存泄漏。泄漏的内存往往比忘记释放的数据结构更大,因为所分配的内存通常会圆整为下个大于申请数量的2的幂次(如申请212B,会圆整为256B)。注意,堆不同于数据结构中的”堆”,其行为类似链表。5.BSS段BSS(Block Started by Symbol)段中通常存放程序中以下符号:未初始化的全局变量和静态局部变量.初始值为0的全局变量和静态局部变量(依赖于编译器实现).未定义且初值不为0的符号(该初值即common block的大小).C语言中,未显式初始化的静态分配变量被初始化为0(算术类型)或空指针(指针类型)。由于程序加载时,BSS会被操作系统清零,所以未赋初值或初值为0的全局变量都在BSS中。BSS段仅为未初始化的静态分配变量预留位置,在目标文件中并不占据空间,这样可减少目标文件体积。但程序运行时需为变量分配内存空间,故目标文件必须记录所有未初始化的静态分配变量大小总和(通过start_bss和end_bss地址写入机器代码)。当加载器(loader)加载程序时,将为BSS段分配的内存初始化为0。在嵌入式软件中,进入main()函数之前BSS段被C运行时系统映射到初始化为全零的内存(效率较高)。注意,尽管均放置于BSS段,但初值为0的全局变量是强符号,而未初始化的全局变量是弱符号。若其他地方已定义同名的强符号(初值可能非0),则弱符号与之链接时不会引起重定义错误,但运行时的初值可能并非期望值(会被强符号覆盖)。因此,定义全局变量时,若只有本文件使用,则尽量使用static关键字修饰;否则需要为全局变量定义赋初值(哪怕0值),保证该变量为强符号,以便链接时发现变量名冲突,而不是被未知值覆盖。某些编译器将未初始化的全局变量保存在common段,链接时再将其放入BSS段。在编译阶段可通过-fno-common选项来禁止将未初始化的全局变量放入common段。此外,由于目标文件不含BSS段,故程序烧入存储器(Flash)后BSS段地址空间内容未知。U-Boot(一个嵌入式操作系统引导程序)启动过程中,将U-Boot的Stage2代码(通常位于lib_xxxx/board.c文件)搬迁(拷贝)到SDRAM空间后必须人为添加清零BSS段的代码,而不可依赖于Stage2代码中变量定义时赋0值。BSS段不包含数据,仅维护开始和结束地址,以便内存能在运行时被有效地清零。BSS所需的运行时空间由目标文件记录,但BSS并不占用目标文件内的实际空间,即BSS节段应用程序的二进制映象文件中并不存在。6.数据段(data)数据段通常用于存放程序中已初始化且初值不为0的全局变量和静态局部变量。数据段属于静态内存分配(静态存储区),可读可写。数据段保存在目标文件中(在嵌入式系统里一般固化在镜像文件中),其内容由程序初始化。例如,对于全局变量int gVar = 10,必须在目标文件数据段中保存10这个数据,然后在程序加载时复制到相应的内存。数据段与BSS段的区别如下: (1) BSS段不占用物理文件尺寸,但占用内存空间;数据段占用物理文件,也占用内存空间。对于大型数组如int ar0[10000] = {1, 2, 3, ...}和int ar1[10000],ar1放在BSS段,只记录共有10000*4个字节需要初始化为0,而不是像ar0那样记录每个数据1、2、3...,此时BSS为目标文件所节省的磁盘空间相当可观。(2) 当程序读取数据段的数据时,系统会发出缺页故障,从而分配相应的物理内存;当程序读取BSS段的数据时,内核会将其转到一个全零页面,不会发生缺页故障,也不会为其分配相应的物理内存。运行时数据段和BSS段的整个区段通常称为数据区。某些资料中“数据段”指代数据段 + BSS段 + 堆。7.代码段(text)代码段也称正文段或文本段,通常用于存放程序执行代码(即CPU执行的机器指令)。一般C语言执行语句都编译成机器代码保存在代码段。通常代码段是可共享的,因此频繁执行的程序只需要在内存中拥有一份拷贝即可。代码段通常属于只读,以防止其他程序意外地修改其指令(对该段的写操作将导致段错误)。某些架构也允许代码段为可写,即允许修改程序。代码段指令根据程序设计流程依次执行,对于顺序指令,只会执行一次(每个进程);若有反复,则需使用跳转指令;若进行递归,则需要借助栈来实现。代码段指令中包括操作码和操作对象(或对象地址引用)。若操作对象是立即数(具体数值),将直接包含在代码中;若是局部数据,将在栈区分配空间,然后引用该数据地址;若位于BSS段和数据段,同样引用该数据地址。代码段最容易受优化措施影响。8.保留区(reservd)位于虚拟地址空间的最低部分,未赋予物理地址。任何对它的引用都是非法的,用于捕捉使用空指针和小整型值指针引用内存的异常情况。它并不是一个单一的内存区域,而是对地址空间中受到操作系统保护而禁止用户进程访问的地址区域的总称。大多数操作系统中,极小的地址通常都是不允许访问的,如NULL。C语言将无效指针赋值为0也是出于这种考虑,因为0地址上正常情况下不会存放有效的可访问数据。在32位x86架构的Linux系统中,用户进程可执行程序一般从虚拟地址空间0x08048000开始加载。该加载地址由ELF文件头决定,可通过自定义链接器脚本覆盖链接器默认配置,进而修改加载地址。0x08048000以下的地址空间通常由C动态链接库、动态加载器ld.so和内核VDSO(内核提供的虚拟共享库)等占用。通过使用mmap系统调用,可访问0x08048000以下的地址空间。

a123456678 2019-12-02 02:41:17 0 浏览量 回答数 0

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MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议。 MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来。 它具有以下主要的几项特性:1、使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦;2、消息传输不需要知道负载内容;3、使用 TCP/IP 提供网络连接;4、有三种消息发布的服务质量:QoS 0:“最多一次”,消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络。分发的消息可能丢失或重复。例如,这个等级可用于环境传感器数据,单次的数据丢失没关系,因为不久后还会有第二次发送。QoS 1:“至少一次”,确保消息可以到达,但消息可能会重复。QoS 2:“只有一次”,确保消息只到达一次。例如,这个等级可用在一个计费系统中,这里如果消息重复或丢失会导致不正确的收费。5、小型传输,开销很小(固定长度的头部是 2 字节),协议交换最小化,以降低网络流量;6、使用 Last Will 和 Testament 特性通知有关各方客户端异常中断的机制;在MQTT协议中,一个MQTT数据包由:固定头(Fixed header)、 可变头(Variable header)、 消息体(payload)三部分构成。MQTT的传输格式非常精小,最小的数据包只有2个bit,且无应用消息头。下图是MQTT为可靠传递消息的三种消息发布服务质量 发布/订阅模型允许MQTT客户端以一对一、一对多和多对一方式进行通讯。 下图是MQTT的发布/订阅消息模式 CoAP协议 CoAP是受限制的应用协议(Constrained Application Protocol)的代名词。由于目前物联网中的很多设备都是资源受限型的,所以只有少量的内存空间和有限的计算能力,传统的HTTP协议在物联网应用中就会显得过于庞大而不适用。因此,IETF的CoRE工作组提出了一种基于REST架构、传输层为UDP、网络层为6LowPAN(面向低功耗无线局域网的IPv6)的CoAP协议。 CoAP采用与HTTP协议相同的请求响应工作模式。CoAP协议共有4中不同的消息类型。CON——需要被确认的请求,如果CON请求被发送,那么对方必须做出响应。NON——不需要被确认的请求,如果NON请求被发送,那么对方不必做出回应。ACK——应答消息,接受到CON消息的响应。RST——复位消息,当接收者接受到的消息包含一个错误,接受者解析消息或者不再关心发送者发送的内容,那么复位消息将会被发送。 CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。 一个消息=固定长度的头部header + 可选个数的option + 负载payload。Payload的长度根据数据报长度来计算。 主要是一对一的协议 举个例子: 比如某个设备需要从服务器端查询当前温度信息。 请求消息(CON): GET /temperature , 请求内容会被包在CON消息里面响应消息 (ACK): 2.05 Content “22.5 C” ,响应内容会被放在ACK消息里面 CoAP与MQTT的区别 MQTT和CoAP都是行之有效的物联网协议,但两者还是有很大区别的,比如MQTT协议是基于TCP,而CoAP协议是基于UDP。从应用方向来分析,主要区别有以下几点: 1、MQTT协议不支持带有类型或者其它帮助Clients理解的标签信息,也就是说所有MQTT Clients必须要知道消息格式。而CoAP协议则相反,因为CoAP内置发现支持和内容协商,这样便能允许设备相互窥测以找到数据交换的方式。 2、MQTT是长连接而CoAP是无连接。MQTT Clients与Broker之间保持TCP长连接,这种情形在NAT环境中也不会产生问题。如果在NAT环境下使用CoAP的话,那就需要采取一些NAT穿透性手段。 3、MQTT是多个客户端通过中央代理进行消息传递的多对多协议。它主要通过让客户端发布消息、代理决定消息路由和复制来解耦消费者和生产者。MQTT就是相当于消息传递的实时通讯总线。CoAP基本上就是一个在Server和Client之间传递状态信息的单对单协议。 HTTP协议http的全称是HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议,这个协议的提出就是为了提供和接收HTML界面,通过这个协议在互联网上面传出web的界面信息。 HTTP协议的两个过程,Request和Response,两个都有各自的语言格式,我们看下是什么。请求报文格式:(注意这里有个换行) 响应报文格式:(注意这里有个换行) 方法method:       这个很重要,比如说GET和POST方法,这两个是很常用的,GET就是获取什么内容,而POST就是向服务器发送什么数据。当然还有其他的,比如HTTP 1.1中还有:DELETE、PUT、CONNECT、HEAD、OPTIONS、TRACE等一共8个方法(HTTP Method历史:HTTP 0.9 只有GET方法;HTTP 1.0 有GET、POST、HEAD三个方法)。请求URL:       这里填写的URL是不包含IP地址或者域名的,是主机本地文件对应的目录地址,所以我们一般看到的就是“/”。版本version:       格式是HTTP/.这样的格式,比如说HTTP/1.1.这个版本代表的就是我们使用的HTTP协议的版本,现在使用的一般是HTTP/1.1状态码status:       状态码是三个数字,代表的是请求过程中所发生的情况,比如说200代表的是成功,404代表的是找不到文件。原因短语reason-phrase:       是状态码的可读版本,状态码就是一个数字,如果你事先不知道这个数字什么意思,可以先查看一下原因短语。首部header:       注意这里的header我们不是叫做头,而是叫做首部。可能有零个首部也可能有多个首部,每个首部包含一个名字后面跟着一个冒号,然后是一个可选的空格,接着是一个值,然后换行。实体的主体部分entity-body:       实体的主体部分包含一个任意数据组成的数据块,并不是所有的报文都包含实体的主体部分,有时候只是一个空行加换行就结束了。 下面我们举个简单的例子: 请求报文:GET /index.html HTTP/1.1    Accept: text/*Host: www.myweb.com 响应报文:HTTP/1.1 200 OKContent-type: text/plainContent-length: 3  HTTP与CoAP的区别 CoAP是6LowPAN协议栈中的应用层协议,基于REST(表述性状态传递)架构风格,支持与REST进行交互。通常用户可以像使用HTTP协议一样用CoAP协议来访问物联网设备。而且CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。HTTP使用报文格式对于嵌入式设备来说需要传输数据太多,太重,不够灵活。 XMPP协议 XMPP(可扩展通讯和表示协议)是一种基于可扩展标记语言(XML)的协议, 它继承了在XML环境中灵活的发展性。可用于服务类实时通讯、表示和需求响应服务中的XML数据元流式传输。XMPP以Jabber协议为基础,而Jabber是即时通讯中常用的开放式协议。   基本网络结构 XMPP中定义了三个角色,客户端,服务器,网关。通信能够在这三者的任意两个之间双向发生。 服务器同时承担了客户端信息记录,连接管理和信息的路由功能。网关承担着与异构即时通信系统 的互联互通,异构系统可以包括SMS(短信),MSN,ICQ等。基本的网络形式是单客户端通过 TCP/IP连接到单服务器,然后在之上传输XML。 功能 传输的是与即时通讯相关的指令。在以前这些命令要么用2进制的形式发送(比如QQ),要么用纯文本指令加空格加参数加换行符的方式发送(比如MSN)。而XMPP传输的即时通讯指令的逻辑与以往相仿,只是协议的形式变成了XML格式的纯文本。举个例子看看所谓的XML(标准通用标记语言的子集)流是什么样子的?客户端:123456<?xmlversion='1.0'?>to='example_com'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>服务器:1234567<?xmlversion='1.0'?>from='example_com'id='someid'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>工作原理XMPP核心协议通信的基本模式就是先建立一个stream,然后协商一堆安全之类的东西, 中间通信过程就是客户端发送XML Stanza,一个接一个的。服务器根据客户端发送的信息 以及程序的逻辑,发送XML Stanza给客户端。但是这个过程并不是一问一答的,任何时候 都有可能从一方发信给另外一方。通信的最后阶段是关闭流,关闭TCP/IP连接。  网络通信过程中数据冗余率非常高,网络流量中70% 都消耗在 XMPP 协议层了。对于物联网来说,大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备,省电、省流量是所有底层服务的一个关键技术指标,XMPP协议看起来已经落后了。 SoAP协议 SoAP(简单对象访问协议)是交换数据的一种协议规范,是一种轻量的、简单的、 基于可扩展标记语言(XML)的协议,它被设计成在WEB上交换结构化的和固化的信息。  SOAP 可以和现存的许多因特网协议和格式结合使用,包括超文本传输协议(HTTP), 简单邮件传输协议(SMTP),多用途网际邮件扩充协议(MIME)。它还支持从消息系统到 远程过程调用(RPC)等大量的应用程序。SOAP使用基于XML的数据结构和超文本传输协议 (HTTP)的组合定义了一个标准的方法来使用Internet上各种不同操作环境中的分布式对象。 总结: 从当前物联网应用发展趋势来分析,MQTT协议具有一定的优势。因为目前国内外主要的云计算服务商,比如阿里云、AWS、百度云、Azure以及腾讯云都一概支持MQTT协议。还有一个原因就是MQTT协议比CoAP成熟的要早,所以MQTT具有一定的先发优势。但随着物联网的智能化和多变化的发展,后续物联网应用平台肯定会兼容更多的物联网应用层协议。 作者:HFK_Frank 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/acongge2010/article/details/79142380 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

auto_answer 2019-12-02 01:55:21 0 浏览量 回答数 0

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简介 如果您听说过 Node,或者阅读过一些文章,宣称 Node 是多么多么的棒,那么您可能会想:“Node 究竟是什么东西?”尽管不是针对所有人的,但 Node 可能是某些人的正确选择。 为试图解释什么是 Node.js,本文探究了它能解决的问题,它如何工作,如何运行一个简单应用程序,最后,Node 何时是和何时不是一个好的解决方案。本文不涉及如何编写一个复杂的 Node 应用程序,也不是一份全面的 Node 教程。阅读本文应该有助于您决定是否应该学习 Node,以便将其用于您的业务。 Node 旨在解决什么问题? Node 公开宣称的目标是 “旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”。当前的服务器程序有什么问题?我们来做个数学题。在 Java™ 和 PHP 这类语言中,每个连接都会生成一个新线程,每个新线程可能需要 2 MB 配套内存。在一个拥有 8 GB RAM 的系统上,理论上最大的并发连接数量是 4,000 个用户。随着您的客户端基础的增长,您希望您的 web 应用程序支持更多用户,这样,您必须添加更多服务器。当然,这会增加业务成本,尤其是服务器成本、运输成本和人工成本。除这些成本上升外,还有一个技术问题:用户可能针对每个请求使用不同的服务器,因此,任何共享资源都必须在所有服务器之间共享。例如,在 Java 中,静态变量和缓存需要在每个服务器上的 JVMs 之间共享。这就是整个 web 应用程序架构中的瓶颈:一个服务器能够处理的并发连接的最大数量。 Node 解决这个问题的方法是:更改连接连接到服务器的方式。每个连接都创建一个进程,该进程不需要配套内存块,而不是为每个连接生成一个新的 OS 线程(并向其分配一些配套内存)。Node 声称它绝不会死锁,因为它根本不允许使用锁,它不会直接阻塞 I/O 调用。Node 还宣称,运行它的服务器能支持数万个并发连接。事实上,Node 通过将整个系统中的瓶颈从最大连接数量更改到单个系统的流量来改变服务器面貌。 现在您有了一个能处理数万条并发连接的程序,那么您能通过 Node 实际构建什么呢?如果您有一个 web 应用程序需要处理这么多连接,那将是一件很 “恐怖” 的事!那是一种 “如果您有这个问题,那么它根本不是问题” 的问题。在回答上面的问题之前,我们先看看 Node 如何工作以及它被设计的如何运行。 Node 肯定不是什么 没错,Node 是一个服务器程序。但是,它肯定不 像 Apache 或 Tomcat。那些服务器是独立服务器产品,可以立即安装并部署应用程序。通过这些产品,您可以在一分钟内启动并运行一个服务器。Node 肯定不是这种产品。Apache 能添加一个 PHP 模块来允许开发人员创建动态 web 页,使用 Tomcat 的程序员能部署 JSPs 来创建动态 web 页。Node 肯定不是这种类型。 在 Node 的早期阶段(当前是 version 0.4.6),它还不是一个 “运行就绪” 的服务器程序,您还不能安装它,向其中放置文件,拥有一个功能齐全的 web 服务器。即使是要实现 web 服务器在安装完成后启动并运行这个基本功能,也还需要做大量工作。 Node 如何工作 Node 本身运行 V8 JavaScript。等等,服务器上的 JavaScript?没错,您没有看错。服务器端 JavaScript 是一个相对较新的概念,这个概念是大约两年前在 developerWorks 上讨论 Aptana Jaxer 产品时提到的(参见 参考资料)。尽管 Jaxer 一直没有真正流行,但这个理念本身并不是遥不可及的 — 为何不能在服务器上使用客户机上使用的编程语言? 什么使 V8?V8 JavaScript 引擎是 Google 用于他们的 Chrome 浏览器的底层 JavaScript 引擎。很少有人考虑 JavaScript 在客户机上实际做了些什么?实际上,JavaScript 引擎负责解释并执行代码。使用 V8,Google 创建了一个以 C++ 编写的超快解释器,该解释器拥有另一个独特特征;您可以下载该引擎并将其嵌入任何 应用程序。它不仅限于在一个浏览器中运行。因此,Node 实际上使用 Google 编写的 V8 JavaScript 引擎并将其重建为在服务器上使用。太完美了!既然已经有一个不错的解决方案可用,为何还要创建一种新语言呢? 事件驱动编程 许多程序员接受的教育使他们认为,面向对象编程是完美的编程设计,而对其他编程方法不屑一顾。Node 使用一个所谓的事件驱动编程模型。 清单 1. 客户端上使用 jQuery 的事件驱动编程 复制代码 代码如下: // jQuery code on the client-side showing how Event-Driven programming works // When a button is pressed, an Event occurs - deal with it // directly right here in an anonymous function, where all the // necessary variables are present and can be referenced directly $("#myButton").click(function(){ if ($("#myTextField").val() != $(this).val()) alert("Field must match button text"); }); 实际上,服务器端和客户端没有任何区别。没错,这没有按钮点击操作,也没有向文本字段键入的操作,但在一个更高的层面上,事件正在 发生。一个连接被建立 — 事件!数据通过连接接收 — 事件!数据通过连接停止 — 事件! 为什么这种设置类型对 Node 很理想?JavaScript 是一种很棒的事件驱动编程语言,因为它允许匿名函数和闭包,更重要的是,任何写过代码的人都熟悉它的语法。事件发生时调用的回调函数可以在捕获事件处编写。这样,代码容易编写和维护,没有复杂的面向对象框架,没有接口,没有在上面架构任何内容的潜能。只需监听事件,编写一个回调函数,然后,事件驱动编程将照管好一切! 示例 Node 应用程序 最后,我们来看一些代码!让我们将讨论过的所有内容综合起来,创建我们的第一个 Node 应用程序。由于我们已经知道,Node 对于处理高流量应用程序很理想,我们就来创建一个非常简单的 web 应用程序 — 一个为实现最大速度而构建的应用程序。下面是 “老板” 交代的关于我们的样例应用程序的具体要求:创建一个随机数字生成器 RESTful API。这个应用程序应该接受一个输入:一个名为 “number” 的参数。然后,应用程序返回一个介于 0 和该参数之间的随机数字,并将生成的数字返回调用者。由于 “老板” 希望它成为一个广泛流行的应用程序,因此它应该能处理 50,000 个并发用户。我们来看看代码: 清单 2. Node 随机数字生成器 复制代码 代码如下: // these modules need to be imported in order to use them. // Node has several modules. They are like any #include // or import statement in other languages var http = require("http"); var url = require("url"); // The most important line in any Node file. This function // does the actual process of creating the server. Technically, // Node tells the underlying operating system that whenever a // connection is made, this particular callback function should be // executed. Since we're creating a web service with REST API, // we want an HTTP server, which requires the http variable // we created in the lines above. // Finally, you can see that the callback method receives a 'request' // and 'response' object automatically. This should be familiar // to any PHP or Java programmer. http.createServer(function(request, response) { // The response needs to handle all the headers, and the return codes // These types of things are handled automatically in server programs // like Apache and Tomcat, but Node requires everything to be done yourself response.writeHead(200, {"Content-Type": "text/plain"}); // Here is some unique-looking code. This is how Node retrives // parameters passed in from client requests. The url module // handles all these functions. The parse function // deconstructs the URL, and places the query key-values in the // query object. We can find the value for the "number" key // by referencing it directly - the beauty of JavaScript. var params = url.parse(request.url, true).query; var input = params.number; // These are the generic JavaScript methods that will create // our random number that gets passed back to the caller var numInput = new Number(input); var numOutput = new Number(Math.random() * numInput).toFixed(0); // Write the random number to response response.write(numOutput); // Node requires us to explicitly end this connection. This is because // Node allows you to keep a connection open and pass data back and forth, // though that advanced topic isn't discussed in this article. response.end(); // When we create the server, we have to explicitly connect the HTTP server to // a port. Standard HTTP port is 80, so we'll connect it to that one. }).listen(80); // Output a String to the console once the server starts up, letting us know everything // starts up correctly console.log("Random Number Generator Running..."); 将上面的代码放到一个名为 “random.js” 的文件中。现在,要启动这个应用程序并运行它(进而创建 HTTP 服务器并监听端口 80 上的连接),只需在您的命令提示中输入以下命令:% node random.js。下面是服务器已经启动并运行时它看起来的样子: 复制代码 代码如下: root@ubuntu:/home/moila/ws/mike# node random.js Random Number Generator Running... 访问应用程序 应用程序已经启动并运行。Node 正在监听任何连接,我们来测试一下。由于我们创建了一个简单的 RESTful API,我们可以使用我们的 web 浏览器来访问这个应用程序。键入以下地址(确保您完成了上面的步骤):localhost/?number=27。 您的浏览器窗口将更改到一个介于 0 到 27 之间的随机数字。单击浏览器上的 “重新载入” 按钮,将得到另一个随机数字。就是这样,这就是您的第一个 Node 应用程序! Node 对什么有好处? 到此为止,应该能够回答 “Node 是什么” 这个问题了,但您可能还不清楚什么时候应该使用它。这是一个需要提出的重要问题,因为 Node 对有一些东西有好处,但相反,对另一些东西而言,目前 Node 可能不是一个好的解决方案。您需要小心决定何时使用 Node,因为在错误的情况下使用它可能会导致一个多余编码的 LOT。 它对什么有好处? 正如您此前所看到的,Node 非常适合以下情况:您预计可能有很高的流量,而在响应客户端之前服务器端逻辑和处理所需不一定是巨大的。Node 表现出众的典型示例包括: 1.RESTful API 提供 RESTful API 的 web 服务接收几个参数,解析它们,组合一个响应,并返回一个响应(通常是较少的文本)给用户。这是适合 Node 的理想情况,因为您可以构建它来处理数万条连接。它还不需要大量逻辑;它只是从一个数据库查找一些值并组合一个响应。由于响应是少量文本,入站请求时少量文本,因此流量不高,一台机器甚至也可以处理最繁忙的公司的 API 需求。 2.Twitter 队列 想像一下像 Twitter 这样的公司,它必须接收 tweets 并将其写入一个数据库。实际上,每秒几乎有数千条 tweets 达到,数据库不可能及时处理高峰时段需要的写入数量。Node 成为这个问题的解决方案的重要一环。如您所见,Node 能处理数万条入站 tweets。它能迅速轻松地将它们写入一个内存排队机制(例如 memcached),另一个单独进程可以从那里将它们写入数据库。Node 在这里的角色是迅速收集 tweet 并将这个信息传递给另一个负责写入的进程。想象一下另一种设计 — 一个常规 PHP 服务器自己试图处理对数据库的写入 — 每个 tweet 将在写入数据库时导致一个短暂的延迟,这是因为数据库调用正在阻塞通道。由于数据库延迟,一台这样设计的机器每秒可能只能处理 2000 条入站 tweets。每秒 100 万条 tweets 需要 500 个服务器。相反,Node 能处理每个连接而不会阻塞通道,从而能捕获尽可能多的 tweets。一个能处理 50,000 条 tweets 的 Node 机器只需要 20 个服务器。 3.映像文件服务器 一个拥有大型分布式网站的公司(比如 Facebook 或 Flickr)可能会决定将所有机器只用于服务映像。Node 将是这个问题的一个不错的解决方案,因为该公司能使用它编写一个简单的文件检索器,然后处理数万条连接。Node 将查找映像文件,返回文件或一个 404 错误,然后什么也不用做。这种设置将允许这类分布式网站减少它们服务映像、.js 和 .css 文件等静态文件所需的服务器数量。 它对什么有坏处? 当然,在某些情况下,Node 并非理想选择。下面是 Node 不擅长的领域: 1.动态创建的页 目前,Node 没有提供一种默认方法来创建动态页。例如,使用 JavaServer Pages (JSP) 技术时,可以创建一个在这样的 JSP 代码段中包含循环的 index.jsp 页。Node 不支持这类动态的、HTML 驱动的页面。同样,Node 不太适合作为 Apache 和 Tomcat 这样的网页服务器。因此,如果您想在 Node 中提供这样一个服务器端解决方案,必须自己编写整个解决方案。PHP 程序员不想在每次部署 web 应用程序时都编写一个针对 Apache 的 PHP 转换器,当目前为止,这正是 Node 要求您做的。 2. 关系数据库重型应用程序 Node 的目的是快速、异步和非阻塞。数据库并不一定分享这些目标。它们是同步和阻塞的,因为读写时对数据库的调用在结果生成之前将一直阻塞通道。因此,一个每个请求都需要大量数据库调用、大量读取、大量写入的 web 应用程序非常不适合 Node,这是因为关系数据库本身就能抵销 Node 的众多优势。(新的 NoSQL 数据库更适合 Node,不过那完全是另一个主题了。) 结束语 问题是 “什么是 Node.js?” 应该已经得到解答。阅读本文之后,您应该能通过几个清晰简洁的句子回答这个问题。如果这样,那么您已经走到了许多编码员和程序员的前面。我和许多人都谈论过 Node,但它们对 Node 究竟是什么一直很迷惑。可以理解,他们具有的是 Apache 的思维方式 — 服务器是一个应用程序,将 HTML 文件放入其中,一切就会正常运转。而 Node 是目的驱动的。它是一个软件程序,使用 JavaScript 来允许程序员轻松快速地创建快速、可伸缩的 web 服务器。Apache 是运行就绪的,而 Node 是编码就绪的。 Node 完成了它提供高度可伸缩服务器的目标。它并不分配一个 “每个连接一个线程” 模型,而是使用一个 “每个连接一个流程” 模型,只创建每个连接需要的内存。它使用 Google 的一个非常快速的 JavaScript 引擎:V8 引擎。它使用一个事件驱动设计来保持代码最小且易于阅读。所有这些因素促成了 Node 的理想目标 — 编写一个高度可伸缩的解决方案变得比较容易。 与理解 Node 是 什么同样重要的是,理解它不是 什么。Node 并不是 Apache 的一个替代品,后者旨在使 PHP web 应用程序更容易伸缩。事实确实如此。在 Node 的这个初始阶段,大量程序员使用它的可能性不大,但在它能发挥作用的场景中,它的表现非常好。 将来应该期望从 Node 得到什么呢?这也许是本文引出的最重要的问题。既然您知道了它现在的作用,您应该会想知道它下一步将做什么。在接下来的一年中,我期待着 Node 提供与现有的第三方支持库更好地集成。现在,许多第三方程序员已经研发了用于 Node 的插件,包括添加文件服务器支持和 MySQL 支持。希望 Node 开始将它们集成到其核心功能中。最后,我还希望 Node 支持某种动态页面模块,这样,您就可以在 HTML 文件中执行在 PHP 和 JSP(也许是一个 NSP,一个 Node 服务器页)中所做的操作。最后,希望有一天会出现一个 “部署就绪” 的 Node 服务器,可以下载和安装,只需将您的 HTML 文件放到其中,就像使用 Apache 或 Tomcat 那样。Node 现在还处于初始阶段,但它发展得很快,可能不久就会出现在您的视野中。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:17:03 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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