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    比例系统工作原理

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  本考核大纲依据汽车装配工《国家职业标准》规定的基础理论知识部分和对高级工、技师、高级技师工作要求(技能要求、相关知识)部分制定。   一、考核内容   一基础理论知识   1.职业道德   (1)诚实守信的基本内涵   (2)企业员工遵纪守法的具体要求   2.质量管理   (1)全面质量管理的基本方法   (2)关键工序的管理   3.汽车材料   (1)汽车常用的金属材料种类(铸铁)   (2)润滑油的牌号,性能与选用   (3)掌握汽车轮胎的牌号,分类,规格及组成   4.机械识图   (1)表面粗糙度   (2)位置公差的定义   (3)识装配图   5.电工基本知识   (1)基尔霍夫定律   (2)半导体三极管的主要参数   6.液压传动知识   (1)液压传动的基本回路   (2)液压油的性质与选用   (3)液压传动在汽车上的应用   二汽车结构   1.发动机   (1)发动机总体结构和工作原理   ①汽油机和柴油机的主要的组成部分   ②发动机的工作循环过程   ③燃料燃烧过程   (2)曲柄连杆机构   ①活塞结构及运动传递   ②曲轴的结构及运动   (3)配气机构   ①配气相位角度的组成和性能特点   ②配气机构的作用及运动过程   ③星形配气机构   (4)燃料供给系   ①燃料供给系的组成及其功能   ②电控汽油喷射系统组成和功能   ③柴油机可燃混合气的形成条件及燃烧性能   (5)冷却系   ①冷却系的组成及工作原理   ②冷却温度对发动机的影响   (6)润滑系   ①润滑油的作用和要求   ②润滑油的油路循环路线   (7)发动机电子控制系统   ①电子控制发动机系统的组成:空气供给系,燃油供给系,电子控制系,点火系统   ②电子控制系统的控制功能   ③电子控制系统的组成:传感器,执行器,控制单元   ④发动机电子控制系统的检测:诊断仪,故障诊断代码   ⑤发动机电子控制系统故障诊断和排除   2.底盘   (1)离合器   ①膜片弹簧离合器的结构和优越性   ②离合器操纵机构的分类和特点   (2)变速器   ①同步器的结构和工作原理   ②自动变速器(AT)种类,组成及工作原理   (3)万向传动装置   ①万向传动装置的等速条件   ②等速万向节的工作原理   (4)驱动桥   ①驱动桥的分类和组成   ②准双曲面齿轮传动的主减速器的结构特点   ③对称式锥齿轮差速器的差速原理   ④转向轮定位参数及其功能   (5)悬架   ①悬架的定义和组成   ②独立悬架的定义和组成及其结构特点   (6)转向系   ①动力转向系统种类   ②转向器传动效率   ③液压动力转向系的分类及结构特点   ④转向传动机构的分类和组成及结构特点   (7)制动系   ①汽车制动系统   ○制动系统组成和工作原理   ○制动总泵的结构   ○真空助力的基本原理   ○鼓式和盘式制动器的结构与性能特点   ○驻车机构的结构与功能   ○制动力,附着力,附着系数,滑移率,减速度相互之间的关系及影响因素   ○制动侧滑的影响因素,制动侧滑与跑偏的关系   ○汽车制动效能的评价指标   ②汽车制动防抱死系统及检测   ○防抱死系统的组成:车速传感器,液压控制单元,控制单元   ○液压控制单元的组成   ○ABS的控制形式   ○防抱死系统的工作过程:制动压力增长阶段,制动压力保持阶段,制动压力降低阶段   ○防抱死系统检测;诊断仪,自诊断系统,故障诊断代码   ○防抱死系统的故障   ○ABS扩展系统有哪些:EBD(EBV),ESP,EDS,ASR   3.汽车电器   (1)汽车电器设备   ①汽车电器设备的组成和特点   ②用电设备的组成及功能   (2)汽车电源系   ①交流发电机的工作特性   ②电压调节器的基本类型及工作原理   ③蓄电池的充电方法及连接方法   (3)汽车起动系   ①直流串励式电动机的特点   ②起动机控制电路的类型和特点   ③起动系故障的诊断和分类   (4)点火系   ①无触点点火系统的组成和工作原理   ②电子控制点火系统的种类、组成和特点   (5)照明信号,仪表及警报系统   ①前照灯的基本要求及其光学结构和调整方法   ②信号系统的组成和要求   ③常规电器仪表的种类和功能   (6)辅助电器设备   ①汽车空调系统的组成和功能   ②汽车空调循环流程   ③双速永磁式电动机工作原理   ④中控门锁的工作原理及作用   ⑤安全气囊的作用及工作原理   ⑥电动玻璃升降机的作用及工作原理   (7)全车电路   ①汽车全车电路主要由哪些系统组成   ②简述识读汽车电路图的基本原则   (8)CAN总线技术   ①CAN总线的作用和特点   ②CAN总线的工作原理   三汽车理论   1.汽车的动力性   (1)汽车动力性指标   (2)汽车行驶阻力种类   (3)汽车行驶的附着条件和驱动条件   (4)汽车的动力性的影响因素   2.汽车燃油的经济性   (1)影响汽车燃油经济性的因素   (2)燃油经济性评价指标   3.汽车制动性   (1)制动性的评价指标   (2)制动时车轮的受力   (3)制动效能及其恒定性   (4)制动时汽车的方向稳定性   (5)前后制动器制动力的比例关系   4.汽车的操纵稳定性   (1)汽车转向特性   (2)轮胎的侧偏特性   5.汽车的平顺性   (1)汽车的平顺性的定义   (2)人对水平、垂直方向振动敏感频率   6.汽车的通过性   (1)汽车通过性的评价指标及几何参数   (2)影响汽车通过性的主要因素   四汽车使用性能与检测技术   1.汽车使用性能   (1)汽车使用性能定义   (2)检测参数标准的类型和组成   (3)汽车检测参数选择原则   2.汽车综合性能检测站基础知识   (1)汽车综合检测站的类型   (2)安全环保检测线的组成和布局   3.汽车动力性能检测   (1) 发动机综合性能分析仪的作用   (2) 汽车底盘测功机的作用   4.汽车燃料经济性与检测   (1)汽车燃料经济性试验的分类   (2)常用汽车油耗计的作用   5.汽车制动性能   (1)汽车制动性能台试检测项目   (2)反力式滚筒试验台的作用   6.汽车的操纵稳定性与检测   (1)影响转向特性的因素   (2)汽车车轮侧滑检验台的结构和工作原理   (3)四轮定位检测仪检测的项目   (4)四轮定位仪的组成和工作原理   (5)动平衡和静平衡的定义   7.汽车车速表检测   (1)汽车车速表允许误差的范围   (2)标准型车速表试验台的作用   8.汽车前照灯检测   (1)前照灯检测的目的   (2)屏幕法检测和检测仪检测的比较   9.汽车公害及检测   (1)汽车排放中的主要成分   (2)汽车噪音的检测方法   五汽车制造装配工艺   1.工件的定位原理   (1)定位基准的概念   (2)工件位置公差的保证方法   (3)工件定位的基本规律   (4)定位误差的分析   (5)加工误差的合成及影响因素   2.尺寸链原理及应用   (1)尺寸链的基本概念   (2)尺寸链计算的基本公式   (3)装配尺寸链的建立   (4)保证装配精度的方法   3.汽车装配工具   ①装配工具种类   ②工具适用范围   二、考试题型及题量   单项选择题(40题)、多项选择题(60题)、判断题(40题)总分100分。   三、考核时间:120分钟   四、推荐教材目录   《汽车构造(上、下)》 陈家瑞主编 机械工业出版社   《汽车使用性能与检测及检测技术》 李军主编 人民交通出版社   《汽车电器设备购造与维修》 周建平主编 人民
马铭芳 2019-12-02 01:16:47 0 浏览量 回答数 0

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触摸屏的工作原理  为了操作上的方便,人们用触摸屏来代替鼠标或键盘。工作时,我们必须首先用手指或其它物体触摸安装在显示器前端的触摸屏,然后系统根据手指触摸的图标或菜单位置来定位选择信息输入。触摸屏(触摸屏的工作原理)由触摸检测部件和触摸屏控制器组成;触摸检测部件安装在显示器屏幕前面,用于检测用户触摸位置,接受后送触摸屏控制器;而触摸屏控制器的主要作用是从触摸点检测装置上接收触摸信息,并将它转换成触点坐标,再送给CPU,它同时能接收CPU发来的命令并加以执行。   按照触摸屏的工作原理和传输信息的介质,我们把触摸屏分为四种,它们分别为电阻式、电容感应式、红外线式以及表面声波式。每一类触摸屏都有其各自的优缺点,要了解那种触摸屏适用于那种场合,关键就在于要懂得每一类触摸屏技术的工作原理和特点。 五线电阻触摸屏的工作原理   在触摸屏的四个端点RT,RB,LT,LB四个顶点,均加入一个均匀电场,使其下层(氧化铟)ITO GLASS上布满一个均匀电压,上层为收接讯号装置,当笔或手指按压外表上任一点时,在手指按压处, 控制器侦测到电阻产生变化,进而改变坐标。   由于靠压力感应,所以对于触控媒介没有限制手、铅笔,信用卡等,即使戴上手套亦可操作。   触摸屏技术都是依靠控制器来工作的,甚至有的触摸屏本身就是一套控制器,各自的定位原理和各自所用的控制器决定了触摸屏的反应速度、可靠性、稳定性和寿命。   触摸屏的种类 红外线式触摸屏   红外线触摸屏原理很简单,只是在显示器上加上光点距架框,无需在屏幕表面加上涂层或接驳控制器。光点距架框的四边排列了红外线发射管及接收管,在屏幕表面形成一个红外线网。用户以手指触摸屏幕某一点,便会挡住经过该位置的横竖两条红外线, 计算机便可即时算出触摸点位置。红外触摸屏不受电流、电压和静电干扰,适宜某些恶劣的环境条件。其主要优点是价格低廉、安装方便、不需要卡或其它任何控制器,可以用在各档次的计算机上。不过,由于只是在普通屏幕增加了框架,在使用过程中架框四周的红外线发射管及接收管很容易损坏,且分辨率较低。 电容式触摸屏   电容式触摸屏的构造主要是在玻璃屏幕上镀一层透明的薄膜体层,再在导体层外加上一块保护玻璃,双玻璃设计能彻底保护导体层及感应器。   电容式触摸屏在触摸屏四边均镀上狭长的电极,在导电体内形成一个低电压交流电场。用户触摸屏幕时,由于人体电场,手指与导体 层间会形成一个耦合电容,四边电极发出的电流会流向触点,而电流强弱与手指到电极的距离成正比,位于触摸屏幕后的控制器便会计算电流的比例及强弱,准确算出触摸点的位置。电容触摸屏的双玻璃不但能保护导体及感应器,更有效地防止外在环境因素对触摸屏造成影响,就算屏幕沾有污秽、尘埃或油渍,电容式触摸屏依然能准确算出触摸位置。 电阻技术触摸屏   触摸屏的屏体部分是一块与显示器表面非常配合的多层复合薄膜,由一层玻璃或有机玻璃作为基层,表面涂有一层透明的导电层(OTI,氧化铟),上面再盖有一层外表面硬化处理、光滑防刮的塑料层,它的内表面也涂有一层OTI,在两层导电层之间有许多细小(小于千分之一英寸)的透明隔离点把它们隔开绝缘。当手指接触屏幕,两层OTI导电层出现一个接触点,因其中一面导电层接通Y轴方向的5V均匀电压场,使得侦测层的电压由零变为非零,控制器侦测到这个接通后,进行A/D转换,并将得到的电压值与5V相比,即可得触摸点的Y轴坐标,同理得出X轴的坐标,这就是电阻技术触摸屏共同的最基本原理。电阻屏根据引出线数多少,分为四线、五线等多线电阻触摸屏。五线电阻触摸屏的A面是导电玻璃而不是导电涂覆层,导电玻璃的工艺使其的寿命得到极大的提高,并且可以提高透光率。   电阻式触摸屏的OTI涂层比较薄且容易脆断,涂得太厚又会降低透光且形成内反射降低清晰度,OTI外虽多加了一层薄塑料保护层,但依然容易被锐利物件所破坏;且由于经常被触动,表层OTI使用一定时间后会出现细小裂纹,甚至变型,如其中一点的外层OTI受破坏而断裂,便失去作为导电体的作用,触摸屏的寿命并不长久。但电阻式触摸屏不受尘埃、水、污物影响。 表面声波触摸屏   表面声波触摸屏的触摸屏部分可以是一块平面、球面或是柱面的玻璃平板,安装在CRT、LED、LCD或是等离子显示器屏幕的前面。这块玻璃平板只是一块纯粹的强化玻璃,区别于其它触摸屏技术是没有任何贴膜和覆盖层。玻璃屏的左上角和右下角各固定了竖直和水平方向的超声波发射换能器,右上角则固定了两个相应的超声波接收换能器。玻璃屏的四个周边则刻有45°角由疏到密间隔非常精密的反射条纹。   发射换能器把控制器通过触摸屏电缆送来的电信号转化为声波能量向左方表面传递,然后由玻璃板下边的一组精密反射条纹把声波能量反射成向上的均匀面传递,声波能量经过屏体表面,再由上边的反射条纹聚成向右的线传播给X-轴的接收换能器,接收换能器将返回的表面声波能量变为电信号。发射信号与接收信号波形在没有触摸的时候,接收信号的波形与参照波形完全一样。当手指或其它能够吸收或阻挡声波能量的物体触摸屏幕时,X轴途经手指部位向上走的声波能量被部分吸收,反应在接收波形上即某一时刻位置上波形有一个衰减缺口。接收波形对应手指挡住部位信号衰减了一个缺口,计算缺口位置即得触摸坐标,控制器分析到接收信号的衰减并由缺口的位置判定X坐标。之后Y轴同样的过程判定出触摸点的Y坐标。除了一般触摸屏都能响应的X、Y坐标外,表面声波触摸屏还响应第三轴Z轴坐标,也就是能感知用户触摸压力大小值。三轴一旦确定,控制器就把它们传给主机。   表面声波触摸屏不受温度、湿度等环境因素影响,分辨率极高,有极好的防刮性,寿命长(5000万次无故障);透光率高(92%),能保持清晰透亮的图像质量;没有漂移,最适合公共场所使用。但表面感应系统的感应转换器在长时间运作下,会因声能所产生的压力而受到损坏。一般羊毛或皮革手套都会接收部分声波,对感应的准确度也受一定的影响。屏幕表面或接触屏幕的手指如沾有水渍、油渍、污物或尘埃,也会影响其性能,甚至令系统停止运作。 检测与定位  触摸屏是由多层的复合薄膜构成,透明性能的好坏直接影响到触摸屏的视觉效果。衡量触摸屏透明性能不仅要从它的视觉效果来衡量,还应该包括透明度、色彩失真度、反光性和清晰度这四个特性。   绝对坐标系统。我们传统的鼠标是一种相对定位系统,只和前一次鼠标的位置坐标有关。而触摸屏则是一种绝对坐标系统,要选哪就直接点哪,与相对定位系统有着本质的区别。绝对坐标系统的特点是每一次定位坐标与上一次定位坐标没有关系,每次触摸的数据通过校准转为屏幕上的坐标,不管在什么情况下,触摸屏这套坐标在同一点的输出数据是稳定的。不过由于技术原理的原因,并不能保证同一点触摸每一次采样数据相同的,不能保证绝对坐标定位,点不准,这就是触摸屏最怕的问题:漂移。对于性能质量好的触摸屏来说,漂移的情况出现的并不是很严重。 透明性能  Magic Touch五线电阻触摸屏的A面是导电玻璃而不是导电涂层,导电玻璃的工艺使其寿命得到极大的提高,并且可以提高透光率。   各种触摸屏技术都是依靠传感器来工作的,甚至有的触摸屏本身就是一套传感器。各自的定位原理和各自所用的传感器决定了触摸屏的反应速度、可靠性、稳定性和寿命。
寒凝雪 2019-12-02 01:16:44 0 浏览量 回答数 0

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性能测试:软件测试的重中之重

       性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用,它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面:应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下&#...
云效平台 2019-12-01 21:45:09 5839 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

问题

安卓与iOS百问,开发者系统指南

iOS与安卓的主要区别在于1、两者运行机制不同:iOS采用的是沙盒运行机制,安卓采用的是虚拟机运行机制。2、两者后台制度不同:iOS中任何第三方程序都不能在后台运行;安卓中任何程序都能在后台运行,直到没有内存才会关闭。因此在进行应用开发的时...
yq传送门 2019-12-01 20:14:48 27317 浏览量 回答数 26

回答

2.1基于词频统计——词位置加权的搜索引擎 利用关键词在文档中出现的频率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想,其技术发展也最为成熟,是第一阶段搜索引擎的主要排序技术,应用非常广泛,至今仍是许多搜索引擎的核心排序技术。其基本原理是:关键词在文档中词频越高,出现的位置越重要,则被认为和检索词的相关性越好。 1)词频统计 文档的词频是指查询关键词在文档中出现的频率。查询关键词词频在文档中出现的频率越高,其相关度越大。但当关键词为常用词时,使其对相关性判断的意义非常小。TF/IDF很好的解决了这个问题。TF/IDF算法被认为是信息检索中最重要的发明。TF(Term Frequency):单文本词汇频率,用关键词的次数除以网页的总字数,其商称为“关键词的频率”。IDF(Inverse Document Frequency):逆文本频率指数,其原理是,一个关键词在N个网页中出现过,那么N越大,此关键词的权重越小,反之亦然。当关键词为常用词时,其权重极小,从而解决词频统计的缺陷。 2)词位置加权 在搜索引擎中,主要针对网页进行词位置加权。所以,页面版式信息的分析至关重要。通过对检索关键词在Web页面中不同位置和版式,给予不同的权值,从而根据权值来确定所搜索结果与检索关键词相关程度。可以考虑的版式信息有:是否是标题,是否为关键词,是否是正文,字体大小,是否加粗等等。同时,锚文本的信息也是非常重要的,它一般能精确的描述所指向的页面的内容。 2.2基于链接分析排序的第二代搜索引擎 链接分析排序的思想起源于文献引文索引机制,即论文被引用的次数越多或被越权威的论文引用,其论文就越有价值。链接分析排序的思路与其相似,网页被别的网页引用的次数越多或被越权威的网页引用,其价值就越大。被别的网页引用的次数越多,说明该网页越受欢迎,被越权威的网页引用,说明该网页质量越高。链接分析排序算法大体可以分为以下几类:基于随机漫游模型的,比如PageRank和Repution算法;基于概率模型的,如SALSA、PHITS;基于Hub和Authority相互加强模型的,如HITS及其变种;基于贝叶斯模型的,如贝叶斯算法及其简化版本。所有的算法在实际应用中都结合传统的内容分析技术进行了优化。本文主要介绍以下几种经典排序算法: 1)PageRank算法 PageRank算法由斯坦福大学博士研究生Sergey Brin和Lwraence Page等提出的。PageRank算法是Google搜索引擎的核心排序算法,是Google成为全球最成功的搜索引擎的重要因素之一,同时开启了链接分析研究的热潮。 PageRank算法的基本思想是:页面的重要程度用PageRank值来衡量,PageRank值主要体现在两个方面:引用该页面的页面个数和引用该页面的页面重要程度。一个页面P(A)被另一个页面P(B)引用,可看成P(B)推荐P(A),P(B)将其重要程度(PageRank值)平均的分配P(B)所引用的所有页面,所以越多页面引用P(A),则越多的页面分配PageRank值给P(A),PageRank值也就越高,P(A)越重要。另外,P(B)越重要,它所引用的页面能分配到的PageRank值就越多,P(A)的PageRank值也就越高,也就越重要。 其计算公式为: PR(A):页面A的PageRank值; d:阻尼系数,由于某些页面没有入链接或者出链接,无法计算PageRank值,为避免这个问题(即LinkSink问题),而提出的。阻尼系数常指定为0.85。 R(Pi):页面Pi的PageRank值; C(Pi):页面链出的链接数量; PageRank值的计算初始值相同,为了不忽视被重要网页链接的网页也是重要的这一重要因素,需要反复迭代运算,据张映海撰文的计算结果,需要进行10次以上的迭代后链接评价值趋于稳定,如此经过多次迭代,系统的PR值达到收敛。 PageRank是一个与查询无关的静态算法,因此所有网页的PageRank值均可以通过离线计算获得。这样,减少了用户检索时需要的排序时间,极大地降低了查询响应时间。但是PageRank存在两个缺陷:首先PageRank算法严重歧视新加入的网页,因为新的网页的出链接和入链接通常都很少,PageRank值非常低。另外PageRank算法仅仅依靠外部链接数量和重要度来进行排名,而忽略了页面的主题相关性,以至于一些主题不相关的网页(如广告页面)获得较大的PageRank值,从而影响了搜索结果的准确性。为此,各种主题相关算法纷纷涌现,其中以以下几种算法最为典型。 2)Topic-Sensitive PageRank算法 由于最初PageRank算法中是没有考虑主题相关因素的,斯坦福大学计算机科学系Taher Haveli-wala提出了一种主题敏感(Topic-Sensitive)的PageRank算法解决了“主题漂流”问题。该算法考虑到有些页面在某些领域被认为是重要的,但并不表示它在其它领域也是重要的。 网页A链接网页B,可以看作网页A对网页B的评分,如果网页A与网页B属于相同主题,则可认为A对B的评分更可靠。因为A与B可形象的看作是同行,同行对同行的了解往往比不是同行的要多,所以同行的评分往往比不是同行的评分可靠。遗憾的是TSPR并没有利用主题的相关性来提高链接得分的准确性。 3)HillTop算法 HillTop是Google的一个工程师Bharat在2001年获得的专利。HillTop是一种查询相关性链接分析算法,克服了的PageRank的查询无关性的缺点。HillTop算法认为具有相同主题的相关文档链接对于搜索者会有更大的价值。在Hilltop中仅考虑那些用于引导人们浏览资源的专家页面(Export Sources)。Hilltop在收到一个查询请求时,首先根据查询的主题计算出一列相关性最强的专家页面,然后根据指向目标页面的非从属专家页面的数量和相关性来对目标页面进行排序。 HillTop算法确定网页与搜索关键词的匹配程度的基本排序过程取代了过分依靠PageRank的值去寻找那些权威页面的方法,避免了许多想通过增加许多无效链接来提高网页PageRank值的作弊方法。HillTop算法通过不同等级的评分确保了评价结果对关键词的相关性,通过不同位置的评分确保了主题(行业)的相关性,通过可区分短语数防止了关键词的堆砌。 但是,专家页面的搜索和确定对算法起关键作用,专家页面的质量对算法的准确性起着决定性作用,也就忽略了大多数非专家页面的影响。专家页面在互联网中占的比例非常低(1.79%),无法代表互联网全部网页,所以HillTop存在一定的局限性。同时,不同于PageRank算法,HillTop算法的运算是在线运行的,对系统的响应时间产生极大的压力。 4)HITS HITS(Hyperlink Induced Topic Search)算法是Kleinberg在1998年提出的,是基于超链接分析排序算法中另一个最著名的算法之一。该算法按照超链接的方向,将网页分成两种类型的页面:Authority页面和Hub页面。Authority页面又称权威页面,是指与某个查询关键词和组合最相近的页面,Hub页面又称目录页,该页面的内容主要是大量指向Authority页面的链接,它的主要功能就是把这些Authority页面联合在一起。对于Authority页面P,当指向P的Hub页面越多,质量越高,P的Authority值就越大;而对于Hub页面H,当H指向的Authority的页面越多,Authority页面质量越高,H的Hub值就越大。对整个Web集合而言,Authority和Hub是相互依赖、相互促进,相互加强的关系。Authority和Hub之间相互优化的关系,即为HITS算法的基础。 HITS基本思想是:算法根据一个网页的入度(指向此网页的超链接)和出度(从此网页指向别的网页)来衡量网页的重要性。在限定范围之后根据网页的出度和入度建立一个矩阵,通过矩阵的迭代运算和定义收敛的阈值不断对两个向量Authority和Hub值进行更新直至收敛。 实验数据表明,HITS的排名准确性要比PageRank高,HITS算法的设计符合网络用户评价网络资源质量的普遍标准,因此能够为用户更好的利用网络信息检索工具访问互联网资源带来便利。 但却存在以下缺陷:首先,HITS算法只计算主特征向量,处理不好主题漂移问题;其次,进行窄主题查询时,可能产生主题泛化问题;第三,HITS算法可以说一种实验性质的尝试。它必须在网络信息检索系统进行面向内容的检索操作之后,基于内容检索的结果页面及其直接相连的页面之间的链接关系进行计算。尽管有人尝试通过算法改进和专门设立链接结构计算服务器(Connectivity Server)等操作,可以实现一定程度的在线实时计算,但其计算代价仍然是不可接受的。 2.3基于智能化排序的第三代搜索引擎 排序算法在搜索引擎中具有特别重要的地位,目前许多搜索引擎都在进一步研究新的排序方法,来提升用户的满意度。但目前第二代搜索引擎有着两个不足之处,在此背景下,基于智能化排序的第三代搜索引擎也就应运而生。 1)相关性问题 相关性是指检索词和页面的相关程度。由于语言复杂,仅仅通过链接分析及网页的表面特征来判断检索词与页面的相关性是片面的。例如:检索“稻瘟病”,有网页是介绍水稻病虫害信息的,但文中没有“稻瘟病”这个词,搜索引擎根本无法检索到。正是以上原因,造成大量的搜索引擎作弊现象无法解决。解决相关性的的方法应该是增加语意理解,分析检索关键词与网页的相关程度,相关性分析越精准,用户的搜索效果就会越好。同时,相关性低的网页可以剔除,有效地防止搜索引擎作弊现象。检索关键词和网页的相关性是在线运行的,会给系统相应时间很大的压力,可以采用分布式体系结构可以提高系统规模和性能。 2)搜索结果的单一化问题 在搜索引擎上,任何人搜索同一个词的结果都是一样。这并不能满足用户的需求。不同的用户对检索的结果要求是不一样的。例如:普通的农民检索“稻瘟病”,只是想得到稻瘟病的相关信息以及防治方法,但农业专家或科技工作者可能会想得到稻瘟病相关的论文。 解决搜索结果单一的方法是提供个性化服务,实现智能搜索。通过Web数据挖掘,建立用户模型(如用户背景、兴趣、行为、风格),提供个性化服务。
琴瑟 2019-12-02 01:17:25 0 浏览量 回答数 0

问题

该来的终于来了:“第一起”基于 IPv6 的 DDoS 攻击

作者介绍 杨彪,蚂蚁金服技术专家,《分布式服务架构:原理、设计与实战》和《可伸缩服务架构:框架与中间件》作者。近10年互联网和游戏行业工作经验,曾在酷我音乐盒、人人游戏...
驻云科技 2019-12-01 21:44:35 4186 浏览量 回答数 1

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现
剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】Unity虚拟现实开发实战

前言   如今,我们正见证着虚拟现实(VR)的迅猛发展,这是一项令人激动的技术,它有望改变我们与信息、朋友和整个世界进行交互的基本方式。 什么是消费级虚拟现实&#...
玄学酱 2019-12-01 22:07:47 1731 浏览量 回答数 1

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Accordion:HBase一种内存压缩算法

转载自:http://www.hbase.group/article/10 现如今,人们对基于HBase的产品的读写速度要求越来越高。在理想情况下,人们希望HBase 可以在保证其可靠的持久存储的...
pandacats 2019-12-18 16:06:15 1 浏览量 回答数 0

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什么是机器学习? 如果人类能够训练机器从过去的数据中学习呢?嗯,这被称为机器学习,但它不仅仅是学习,它还涉及理解和推理,所以今天我们将学习机器学习的基础知识。 插一段《Python3入门机器学习经典算法与应用》这门课程中的解释: 人类是怎么学习的?通过给大脑输入一定的资料,经过学习总结得到知识和经验,有当类似的任务时可以根据已有的经验做出决定或行动。 机器学习(Machine Learning)的过程与人类学习的过程是很相似的。机器学习算法本质上就是获得一个 f(x) 函数表示的模型,如果输入一个样本 x 给 f(x) 得到的结果是一个类别,解决的就是一个分类问题,如果得到的是一个具体的数值那么解决的就是回归问题。 机器学习与人类学习的整体机制是一致的,有一点区别是人类的大脑只需要非常少的一些资料就可以归纳总结出适用性非常强的知识或者经验,例如我们只要见过几只猫或几只狗就能正确的分辨出猫和狗,但对于机器来说我们需要大量的学习资料,但机器能做到的是智能化不需要人类参与。 简单的示例 保罗听新歌,他根据歌曲的节奏、强度和声音的性别来决定喜欢还是不喜欢。 为了简单起见,我们只使用速度和强度。所以在这里,速度是在 x 轴上,从缓慢到快速,而强度是在 y 轴上,从轻到重。我们看到保罗喜欢快节奏和高亢的歌曲,而他不喜欢慢节奏和轻柔的歌曲。 现在我们知道了保罗的选择,让我们看看保罗听一首新歌,让我们给它命名这首歌 A,歌曲 A 速度快,强度飙升,所以它就在这里的某个地方。看看数据,你能猜出球在哪里会喜欢这首歌? ![7.jpg](https://ucc.alicdn.com/pic/d eveloper-ecology/a61a1dd9937f4aa4bba873397609969b.jpg) 对,保罗喜欢这首歌。 通过回顾保罗过去的选择,我们能够很容易地对未知的歌曲进行分类。假设现在保罗听了一首新歌,让我们把它贴上 B 的标签,B 这首歌就在这里的某个地方,节奏中等,强度中等,既不放松也不快速, 既不轻缓也不飞扬。 现在你能猜出保罗喜欢还是不喜欢它吗?不能猜出保罗会喜欢或不喜欢它,其他选择还不清楚。没错,我们可以很容易地对歌曲 A 进行分类,但是当选择变得复杂时,就像歌曲B 一样。机器学习可以帮你解决这个问题。 让我们看看如何。在歌曲 B 的同一个例子中,如果我们在歌曲 B 周围画一个圆圈,我们会看到有四个绿色圆点表示喜欢,而一个红色圆点不喜欢。 如果我们选择占大多数比例的绿色圆点,我们可以说保罗肯定会喜欢这首歌,这就是一个基本的机器学习算法,它被称为 K 近邻算法, 这只是众多机器学习算法之一中的一个小例子。 但是当选择变得复杂时会发生什么?就像歌曲 B 的例子一样,当机器学习进入时,它会学习数据,建立预测模型,当新的数据点进来时,它可以很容易地预测它。数据越多,模型越好,精度越高。 机器学习的分类 机器学习的方式有很多,它可以是监督学习、无监督学习或强化学习。 监督学习 让我们首先快速了解监督学习。假设你的朋友给你 100 万个三种不同货币的硬币,比如说一个是 1 欧元,一个是 1 欧尔,每个硬币有不同的重量,例如,一枚 1 卢比的硬币重 3 克, 一欧元重 7 克,一欧尔重 4 克,你的模型将预测硬币的货币。在这里,体重成为硬币的特征,而货币成为标签,当你将这些数据输入机器学习模型时,它会学习哪个特征与哪个结果相关联。 例如,它将了解到,如果一枚硬币是三克,它将是一枚卢比硬币。根据新硬币的重量,你的模型将预测货币。因此,监督学习使用标签数据来训练模型。在这里,机器知道对象的特征以及与这些特征相关的标签。 无监督学习 在这一点上,让我们看看与无监督学习的区别。假设你有不同球员的板球数据集。当您将此数据集送给机器时,机器会识别玩家性能的模式,因此它会在 x 轴上使用各自的 Achatz 对这些数据进行处理,同时在 y 轴上运行 在查看数据时,你会清楚地看到有两个集群,一个集群是得分高,分较少的球员,而另一个集群是得分较少但得分较多的球员,所以在这里我们将这两个集群解释为击球手和投球手。 需要注意的重要一点是,这里没有击球手、投球手的标签,因此 使用无标签数据的学习是无监督学习。因此,我们了解了数据被标记的监督学习和数据未标记的无监督学习。 强化学习 然后是强化学习,这是一种基于奖励的学习,或者我们可以说它的工作原理是反馈。 在这里,假设你向系统提供了一只狗的图像,并要求它识别它。系统将它识别为一只猫,所以你给机器一个负面反馈,说它是狗的形象,机器会从反馈中学习。最后,如果它遇到任何其他狗的图像,它将能够正确分类,那就是强化学习。 让我们看一个流程图,输入给机器学习模型,然后根据应用的算法给出输出。如果是正确的,我们将输出作为最终结果,否则我们会向火车模型提供反馈,并要求它预测,直到它学 机器学习的应用 你有时不知道在当今时代,机器学习是如何成为可能的,那是因为今天我们有大量可用的数据,每个人都在线,要么进行交易,要么上网,每分钟都会产生大量数据,数据是分析的关键。 此外,计算机的内存处理能力也在很大程度上增加,这有助于他们毫不拖延地处理手头如此大量的数据。 是的,计算机现在拥有强大的计算能力,所以有很多机器学习的应用。 仅举几例,机器学习用于医疗保健,在医疗保健中,医生可以预测诊断,情绪分析。 科技巨头在社交媒体上所做的推荐是另一个有趣的应用。金融部门的机器学习欺诈检测,并预测电子商务部门的客户流失。 小测验 我希望你已经理解了监督和无监督学习,所以让我们做一个快速测验,确定给定的场景是使用监督还是非监督学习。 场景 1:  Facebook 从一张标签照片相册中识别出你的朋友场景 2: Netflix 根据某人过去的电影选择推荐新电影场景 3: 分析可疑交易的银行数据并标记欺诈交易 场景 1: Facebook 在一张标签照片相册中的照片中识别你的朋友解释: 这是监督学习。在这里,Facebook 正在使用标记的照片来识别这个人。因此,标记的照片成为图片的标签,我们知道当机器从标记的数据中学习时,它是监督学习。 场景 2: 根据某人过去的音乐选择推荐新歌解释: 这是监督学习。该模型是在预先存在的标签 (歌曲流派) 上训练分类器。这是 Netflix,Pandora 和 Spotify 一直在做的事情,他们收集您已经喜欢的歌曲/电影,根据您的喜好评估功能,然后根据类似功能推荐新电影/歌曲。 场景 3: 分析可疑交易的银行数据并标记欺诈交易解释: 这是无监督学习。在这种情况下,可疑交易没有定义,因此没有 “欺诈” 和 “非欺诈” 的标签。该模型试图通过查看异常交易来识别异常值,并将其标记为 “欺诈”。
剑曼红尘 2020-04-15 19:05:53 0 浏览量 回答数 0

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亢海鹏 2020-05-29 15:10:00 42262 浏览量 回答数 34

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