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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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1、覆盖范围:北斗导航系统是覆盖中国本土的区域导航系统。覆盖范围东经约70°一140°,北纬5°一55°。GPS是覆盖全球的全天候导航系统。能够确保地球上任何地点、任何时间能同时观测到6-9颗卫星(实际上最多能观测到11颗)。 2、卫星数量和轨道特性:北斗导航系统是在地球赤道平面上设置2颗地球同步卫星颗卫星的赤道角距约60°。GPS是在6个轨道平面上设置24颗卫星,轨道赤道倾角55°,轨道面赤道角距60°。航卫星为准同步轨道,绕地球一周11小时58分。 3、定位原理:北斗导航系统是主动式双向测距二维导航。地面中心控制系统解算,供用户三维定位数据。GPS是被动式伪码单向测距三维导航。由用户设备独立解算自己三维定位数据。"北斗一号"的这种工作原理带来两个方面的问题,一是用户定位的同时失去了无线电隐蔽性,这在军事上相当不利,另一方面由于设备必须包含发射机,因此在体积、重量上、价格和功耗方面处于不利的地位。 4、定位精度:北斗导航系统三维定位精度约几十米,授时精度约100ns。GPS三维定位精度P码目前己由16m提高到6m,C/A码目前己由25-100m提高到12m,授时精度日前约20ns。 5、用户容量:北斗导航系统由于是主动双向测距的询问--应答系统,用户设备与地球同步卫星之间不仅要接收地面中心控制系统的询问信号,还要求用户设备向同步卫星发射应答信号,这样,系统的用户容量取决于用户允许的信道阻塞率、询问信号速率和用户的响应频率。因此,北斗导航系统的用户设备容量是有限的。GPS 是单向测距系统,用户设备只要接收导航卫星发出的导航电文即可进行测距定位,因此GPS的用户设备容量是无限的。 6、生存能力:和所有导航定位卫星系统一样,"北斗一号"基于中心控制系统和卫星的工作,但是"北斗一号"对中心控制系统的依赖性明显要大很多,因为定位解算在那里而不是由用户设备完成的。为了弥补这种系统易损性,GPS正在发展星际横向数据链技术,使万一主控站被毁后GPS卫星可以独立运行。而"北斗一号" 系统从原理上排除了这种可能性,一旦中心控制系统受损,系统就不能继续工作了。 7、实时性:"北斗一号"用户的定位申请要送回中心控制系统,中心控制系统解算出用户的三维位置数据之后再发回用户,其间要经过地球静止卫星走一个来回,再加上卫星转发,中心控制系统的处理,时间延迟就更长了,因此对于高速运动体,就加大了定位的误差。 此外,"北斗一号"卫星导航系统也有一些自身的特点: 1. "北斗"具有定位和通信双重作用,具备的短信通讯功能就是GPS所不具备的。 2. "北斗"定位精度一点二米。 3. "北斗"终端价格两万元左右。 4.采用接收终端不需铺设地面基站。 5.灾难中心的船只一秒钟就可以发出信息。

玄学酱 2019-12-02 01:16:50 0 浏览量 回答数 0

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作为我国自行研制的一款全球卫星定位与通信系统,北斗卫星导航系统也是继美国全球定位系统和俄GLONASS之后的第三个成熟的卫星导航系统。系统由空间端、地面端和用户端三部分组成。空间端包括5颗静止轨道卫星和30颗非静止轨道卫星。现在中国已经把16颗导航卫星和4颗实验卫星送入太空,未来10年,将再发射40颗卫星加入该系统。用户端由北斗用户终端以及与美国GPS、俄罗斯“格洛纳斯”(GLONASS)、欧盟“伽利略”(GALILEO)等其他卫星导航系统兼容的终端组成。 1、覆盖范围:北斗导航系统是覆盖中国本土的区域导航系统。覆盖范围东经约70°一140°,北纬5°一55°。GPS是覆盖全球的全天候导航系统。能够确保地球上任何地点、任何时间能同时观测到6-9颗卫星(实际上最多能观测到11颗)。 2、卫星数量和轨道特性:北斗导航系统是在地球赤道平面上设置2颗地球同步卫星颗卫星的赤道角距约60°。GPS是在6个轨道平面上设置24颗卫星,轨道赤道倾角55°,轨道面赤道角距60°。航卫星为准同步轨道,绕地球一周11小时58分。 3、定位原理:北斗导航系统是主动式双向测距二维导航。地面中心控制系统解算,供用户三维定位数据。GPS是被动式伪码单向测距三维导航。由用户设备独立解算自己三维定位数据。"北斗一号"的这种工作原理带来两个方面的问题,一是用户定位的同时失去了无线电隐蔽性,这在军事上相当不利,另一方面由于设备必须包含发射机,因此在体积、重量上、价格和功耗方面处于不利的地位。 4、定位精度:北斗导航系统三维定位精度约几十米,授时精度约100ns。GPS三维定位精度P码目前己由16m提高到6m,C/A码目前己由25-100m提高到12m,授时精度日前约20ns。 5、用户容量:北斗导航系统由于是主动双向测距的询问--应答系统,用户设备与地球同步卫星之间不仅要接收地面中心控制系统的询问信号,还要求用户设备向同步卫星发射应答信号,这样,系统的用户容量取决于用户允许的信道阻塞率、询问信号速率和用户的响应频率。因此,北斗导航系统的用户设备容量是有限的。GPS 是单向测距系统,用户设备只要接收导航卫星发出的导航电文即可进行测距定位,因此GPS的用户设备容量是无限的。  6、生存能力:和所有导航定位卫星系统一样,"北斗一号"基于中心控制系统和卫星的工作,但是"北斗一号"对中心控制系统的依赖性明显要大很多,因为定位解算在那里而不是由用户设备完成的。为了弥补这种系统易损性,GPS正在发展星际横向数据链技术,使万一主控站被毁后GPS卫星可以独立运行。而"北斗一号" 系统从原理上排除了这种可能性,一旦中心控制系统受损,系统就不能继续工作了。  7、实时性:"北斗一号"用户的定位申请要送回中心控制系统,中心控制系统解算出用户的三维位置数据之后再发回用户,其间要经过地球静止卫星走一个来回,再加上卫星转发,中心控制系统的处理,时间延迟就更长了,因此对于高速运动体,就加大了定位的误差。

沉默术士 2019-12-02 01:16:50 0 浏览量 回答数 0

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北斗导航系统 北斗卫星导航定位系统,是中国自行研制开发的区域性有源三维卫星定位与通信系统(CNSS),是除美国的GPS、俄罗斯的GLONASS之后第三个成熟的卫星导航系统。 该系统由三颗(两颗工作卫星、一颗备用卫星)北斗定位卫星(北斗一号)、地面控制中心为主的地面部份、北斗用户终端三部分组成。可向用户提供全天候、二十四小时的即时定位服务,定位精度可达数十柰秒(ns)的同步精度,其精度与GPS相当。 三颗导航定位卫星的发射时间分别为: 2000年10月31日; 2000年12月21日; 2003年5月25日,第三颗是备用卫星。 系统构成与工作原理 北斗卫星导航定位系统的系统构成有:两颗地球静止轨道卫星、地面中心站、用户终端。 北斗卫星导航定位系统的基本工作原理是“双星定位”:以2颗在轨卫星的已知坐标为圆心,各以测定的卫星至用户终端的距离为半径,形成2个球面,用户终端将位于这2个球面交线的圆弧上。地面中心站配有电子高程地图,提供一个以地心为球心、以球心至地球表面高度为半径的非均匀球面。用数学方法求解圆弧与地球表面的交点即可获得用户的位置。 由于在定位时需要用户终端向定位卫星发送定位信号,由信号到达定位卫星时间的差值计算用户位置,所以被称为“有源定位”。 北斗星导航系统与GPS系统比较 1、覆盖范围:北斗导航系统是覆盖中国本土的区域导航系统。覆盖范围东经约70°一140°,北纬5°一55°。GPS是覆盖全球的全天候导航系统。能够确保地球上任何地点、任何时间能同时观测到6-9颗卫星(实际上最多能观测到11颗)。 2、卫星数量和轨道特性:北斗导航系统是在地球赤道平面上设置2颗地球同步卫星颗卫星的赤道角距约60°。GPS是在6个轨道平面上设置24颗卫星,轨道赤道倾角55°,轨道面赤道角距60°。航卫星为准同步轨道,绕地球一周11小时58分。 3、定位原理:北斗导航系统是主动式双向测距二维导航。地面中心控制系统解算,供用户三维定位数据。GPS是被动式伪码单向测距三维导航。由用户设备独立解算自己三维定位数据。“北斗一号”的这种工作原理带来两个方面的问题,一是用户定位的同时失去了无线电隐蔽性,这在军事上相当不利,另一方面由于设备必须包含发射机,因此在体积、重量上、价格和功耗方面处于不利的地位。 4、定位精度:北斗导航系统三维定位精度约几十米,授时精度约100ns。GPS三维定位精度P码目前己由16m提高到6m,C/A码目前己由25-100m提高到12m,授时精度日前约20ns。 5、用户容量:北斗导航系统由于是主动双向测距的询问--应答系统,用户设备与地球同步卫星之间不仅要接收地面中心控制系统的询问信号,还要求用户设备向同步卫星发射应答信号,这样,系统的用户容量取决于用户允许的信道阻塞率、询问信号速率和用户的响应频率。因此,北斗导航系统的用户设备容量是有限的。GPS 是单向测距系统,用户设备只要接收导航卫星发出的导航电文即可进行测距定位,因此GPS的用户设备容量是无限的。 6、生存能力:和所有导航定位卫星系统一样,“北斗一号”基于中心控制系统和卫星的工作,但是“北斗一号”对中心控制系统的依赖性明显要大很多,因为定位解算在那里而不是由用户设备完成的。为了弥补这种系统易损性,GPS正在发展星际横向数据链技术,使万一主控站被毁后GPS卫星可以独立运行。而“北斗一号” 系统从原理上排除了这种可能性,一旦中心控制系统受损,系统就不能继续工作了。 7、实时性:“北斗一号”用户的定位申请要送回中心控制系统,中心控制系统解算出用户的三维位置数据之后再发回用户,其间要经过地球静止卫星走一个来回,再加上卫星转发,中心控制系统的处理,时间延迟就更长了,因此对于高速运动体,就加大了定位的误差。此外,“北斗一号”卫星导航系统也有一些自身的特点,其具备的短信通讯功能就是GPS所不具备的。 中新网西昌4月14日电 (记者 孙自法) 中国有关部门负责人十四日在此间表示,在未来几年里,中国将陆续发射系列北斗导航卫星,计划二○○八年左右满足中国及周边地区用户对卫星导航系统的需求,并进行系统组网和试验,逐步扩展为全球卫星导航系统。   当天凌晨,中国在西昌卫星发射中心用“长征三号甲”运载火箭,成功将一颗北斗导航卫星送入太空。而两个月前,中国已在西昌成功发射一颗北斗导航试验卫星。   中国这个要逐步扩展为全球卫星导航系统的北斗导航系统(COMPASS),将主要用于国家经济建设,为中国的交通运输、气象、石油、海洋、森林防火、灾害预报、通信、公安以及其他特殊行业提供高效的导航定位服务。   据悉,建设中的中国北斗导航系统(COMPASS)空间段计划由五颗静止轨道卫星和三十颗非静止轨道卫星组成,提供两种服务方式,即开放服务和授权服务。   卫星导航系统为人类带来了巨大的社会和经济效益,目前世界上只有少数几个国家能够自主研制生产卫星导航系统,正在运行的有美国的GPS系统和俄罗斯的GLONASS系统,欧洲的伽利略全球卫星定位计划也在紧锣密鼓地进行当中。(完) 中关宝评论:随着此星的发射及随后的计划,中国北斗导航系统已将已前北以前的北斗双星定位概概念改变,中国也即将成为世界的卫星导航定位强国。

聚小编 2019-12-02 01:16:55 0 浏览量 回答数 0

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 北斗卫星定位系统是由中国建立的区域导航定位系统。该系统由三颗(两颗工作卫星、一颗备用卫星)北斗定位卫星(北斗一号)、地面控制中心为主的地面部份、北斗用户终端三部分组成。北斗定位系统可向用户提供全天候、二十四小时的即时定位服务,授时精度可达数十纳秒(ns)的同步精度,其定位精度与GPS相当。北斗一号导航定位卫星由中国空间技术研究院研究制造。三颗导航定位卫星的发射时间分别为:2000年10月31日;2000年12月21日;2003年5月25日,第三颗是备用卫星。2008年北京奥运会期间,它将在交通、场馆安全的定位监控方面,和已有的GPS卫星定位系统一起,发挥“双保险”作用。   北斗一号卫星定位系统的英文简称为BD,在ITU(国际电信联合会)登记的无线电频段为L波段(发射)和S波段(接收)。 北斗二代卫星定位系统的英文为Compass(即指南针),在ITU登记的无线电频段为L波段。   北斗一号系统的基本功能包括:定位、通信(短消息)和授时。   北斗二代系统的功能与GPS相同,即定位与授时。 编辑本段系统工作原理   “北斗一号”卫星定位系出用户到第一颗卫星的距离,以及用户到两颗卫星距离之和,从而知道用户处于一个以第一颗卫星为球心的一个球面,和以两颗卫星为焦点的椭球面之间的交线上。另外中心控制系统从存储在计算机内的数字化地形图查寻到用户高程值,又可知道用户出于某一与地球基准椭球面平行的椭球面上。从而中心控制系统可最终计算出用户所在点的三维坐标,这个坐标经加密由出站信号发送给用户。   “北斗一号”的覆盖范围是北纬5°一55°,东经70°一140°之间的心脏地区,上大下小,最宽处在北纬35°左右。其定位精度为水平精度100米(1σ),设立标校站之后为20米(类似差分状态)。工作频率:2491.75MHz。系统能容纳的用户数为每小时540000户。 编辑本段与GPS系统对比   1、覆盖范围:北斗导航系统是覆盖我国本土的区域导航系统。覆盖范围东经约70°一140°,北纬5°一55°。GPS是覆盖全球的全天候导航系统。能够确保地球上任何地点、任何时间能同时观测到6-9颗卫星(实际上最多能观测到11颗)。   2、卫星数量和轨道特性:北斗导航系统是在地球赤道平面上设置2颗地球同步卫星颗卫星的赤道角距约60°。GPS是在6个轨道平面上设置24颗卫星,轨道赤道倾角55°,轨道面赤道角距60°。航卫星为准同步轨道,绕地球一周11小时58分。   3、定位原理:北斗导航系统是主动式双向测距二维导航。地面中心控制系统解算,供用户三维定位数据。GPS是被动式伪码单向测距三维导航。由用户设备独立解算自位解算在那里而不是由用户设备完成的。为了弥补这种系统易损性,GPS正在发展星际横向数据链技术,使万一主控站被毁后GPS卫星可以独立运行。而“北斗一号”系统从原理上排除了这种可能性,一旦中心控制系统受损,系统就不能继续工作了。   4、实时性:“北斗一号”用户的定位申请要送回中心控制系统,中心控制系统解算出用户的三维位置数据之后再发回用户,其间要经过地球静止卫星走一个来回,再加上卫星转发,中心控制系统的处理,时间延迟就更长了,因此对于高速运动体,就加大了定位的误差。此外,“北斗一号”卫星导航系统也有一些自身的特点,其具备的短信通讯功能就是GPS所不具备的。   综上所述,北斗导航系统具有卫星数量少、投资小、用户设备简单价廉、能实现一定区域的导航定位、通讯等多用途,可满足当前我国陆、海、空运输导航定位的需求。缺点是不能覆盖两极地区,赤道附近定位精度差,只能二维主动式定位,且需提供用户高程数据,不能满足高动态和保密的军事用户要求,用户数量受一定限制。但最重要的是,“北斗一号”导航系统是我国独立自主建立的卫星导少的初步起步系统。此外,该系统并不排斥国内民用市场对GPS的广泛使用。相反,在此基础上还将建立中国的GPS广域差分系统。可以使受SA干扰的GPS民用码接收机的定位精度由百米级修正到数米级,可以更好的促进GPS在民间的利用。当然,我们也需要认识到,随着我军高技术武器的不断发展,对导航定位的信息支持要求越来越高。

管理贝贝 2019-12-02 01:16:55 0 浏览量 回答数 0

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上周一去一家公司面试碰到的一些题目 热:报错

kun坤 2020-06-08 11:05:42 3 浏览量 回答数 1

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代表你的基础已经很好了,嵌入式学习相关的基础知识主要是这些: 一是程序设计的基础,例如:基本的编程语言基础,至少对数据类型、程序的结构及流程控制等最基本的内容要相当清楚,所以建议恶补一下C语言,推荐谭浩强的C语言程序设计,好好看一下,呵呵。另外有不少同学都问到数据结构的基础,我一直认为数据结构和算法的学习是帮助形成程序设计逻辑思维的很好训练方式,对于程序员的长期专业素养的提高一定有好处,所以建议即使已经在嵌入式行业中工作之后也应该多补充一些相关的知识。许多在学校没有学过数据结构的同学往往认为这部分非常枯燥、难学。而实际上如果你能明白研究计算机存储和数据组织方式的意义,就一定能够充分体会到数据结构的价值和魅力。一旦兴趣有了,一切就会迎刃而解,呵呵。 二是操作系统工作原理,这部分往往是非计算机专业的同学在学校时没有接触过的。而由于嵌入式软件设计相关的多任务环境、模块间的同步与通信协同、驱动设计等往往都需要有对操作系统工作机制的了解和掌握作为基础,因此建议没有系统学习过的同学,找一本相关的操作系统工作原理书籍认真看一下(不用特厚、特专业、特内核的,先以普及知识为主,呵呵。)。 三是基本的硬件基础,由于嵌入式Linux开发往往是ARM+Linux路线,所以为了能够在后续学习过程中很好地掌握主流嵌入式微处理器的结构与原理(例如:ARM9),就需要对硬件工作原理有初步的了解和掌握,建议看一下诸如计算机组成原理、体系结构等相关的专业书籍。 要深入学习你可以尝试以下路线: (1) C语言是所有编程语言中的强者,单片机、DSP、类似ARM的种种芯片的编程都可以用C语言搞定),因此必须非常熟练的掌握。 推荐书籍:《The C Programming Language》 这本经典的教材是老外写的,也有中译版本。 (2) 操作系统原理,是必需的,如果你是计算机专业毕业那也就无所谓了,如果是非计算机专业的就必须找一本比较浅显的计算机原理书籍看一看,把啥叫“进程”“线程”“系统调度”等等基本问题搞清楚。 (3)Linux操作系统就是用C语言编写的,所以你也应该先学习下Linux方面的编程,只有你会应用了,才能近一步去了解其内核的精髓。 推荐书籍:《UNIX环境高级编程》(第2版) (4) 了解ARM的架构,原理,以及其汇编指令,我们在嵌入式开发中,一般很少去写汇编,但是最起码的要求是能够看懂arm汇编。 (5) 系统移植的时候,就需要你从最下层的bootloader开始,然后内核移植,文件系统移植等。而移植这部分对硬件的依赖是非常大的,其配置步骤也相对复杂,也没有太多详细资料。 (6) 驱动开发 linux驱动程序设计既是个极富有挑战性的领域,又是一个博大精深的内容。 linux驱动程序设计本质是属于linux内核编程范畴的,因而是对linux内核和内核编程是有要求的。在学习前你要想了解linux内核的组成,因为每一部分要详细研究的话足够可以扩展成一本厚书。 以上只不过是大概的框架,在实际的开发中还会涉及很多东西,比如:交叉编译、makefile、shell脚本等等,所以说学习嵌入式的周期较长,门槛较高,自学的话更是需要较强的学习能力和专业功底。只要能坚持下来一定会取得成功。 华清远见的嵌入式专业教材比较专业,也很出名,高校图书馆以及外面书店都有卖,你可以去网上搜一下,买本看看,华清远见的网站和技术论坛上面也有很多嵌入式学习资料和视频可以下载,而且更新的速度也很快,LZ没事可以去转转,相信对你会有帮助。 另外,虚机团上产品团购,超级便宜-------------------------推荐使用:Linux 高级程序设计(第二版)杨宗德 邓玉春编著 这本书不仅讲述linux常使用的函数,同时对整体的系统结构分析都比较好,例如内存管理,多进程等等

琴瑟 2019-12-02 01:19:56 0 浏览量 回答数 0

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一:C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础,C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言,通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括:基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。 二:Linux基础 Linux操作系统的概念、安装方法,详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI ,编译器GCC,调试器GDB和 Make 项目管理工具, Shell Makefile脚本编写等知识,嵌入式开发环境的搭建。 三:Linux系统编程 重点学习标准I/O库,Linux多任务编程中的多进程和多线程,以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等),同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识,主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。 四:Linux网络编程 计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛,通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手,全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API,熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现,了解HTTP协议及其实现方法,熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法,掌握混合C/S架构网络通信系统的设计,熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。 五:数据结构与算法 数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用,对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容,包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。 六:C++ 、QT C++是Linux应用开发主要语言之一,本阶段重点掌握面向对象编程的基本思想以及C++的重要内容。图形界面编程是嵌入式开发中非常重要的一个环节。由于QT具有跨平台、面向对象、丰富API、支持2D/3D渲染、支持XML、多国语等强大功能,在嵌入式领域的GUI开发中得到了广范的应用,在本阶段通过基于QT图形库的学习使学员可以熟练编写GUI程序,并移植QT应用程序到Cortex-A8平台。包括IDE使用、QT部件及布局管理器、信息与槽机制的应用、鼠标、键盘及绘图事件处理及文件处理的应用。 七:Cortex A8 、Linux 平台开发 通过基于ARM Cortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧,掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nand flash控制器等模块,为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块,并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统,该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成,是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件,目前它的应用不再局限于移动终端,还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。 八:驱动开发 驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分,也是比较困难的一部分。本阶段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口,掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理,具备ARM硬件接口的基础知识,熟悉ARM Cortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架,熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发,在工作中能独立胜任底层驱动开发。 以上就是列出的关于一名合格嵌入式Linux开发工程师所必学的理论知识,其实,作为一个嵌入式开发人员,专业知识和项目经验同样重要,所以在我们的理论学习中也要有一定的项目实践,锻炼自己的项目开发能力。

知与谁同 2019-12-02 01:22:27 0 浏览量 回答数 0

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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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IoC(Inversion of Control) (1). IoC(Inversion of Control)是指容器控制程序对象之间的关系,而不是传统实现中,由程序代码直接操控。控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移是所谓反转。 对于Spring而言,就是由Spring来控制对象的生命周期和对象之间的关系;IoC还有另外一个名字——“依赖注入(Dependency Injection)”。从名字上理解,所谓依赖注入,即组件之间的依赖关系由容器在运行期决定,即由容器动态地将某种依赖关系注入到组件之中。 (2). 在Spring的工作方式中,所有的类都会在spring容器中登记,告诉spring这是个什么东西,你需要什么东西,然后spring会在系统运行到适当的时候,把你要的东西主动给你,同时也把你交给其他需要你的东西。所有的类的创建、销毁都由 spring来控制,也就是说控制对象生存周期的不再是引用它的对象,而是spring。对于某个具体的对象而言,以前是它控制其他对象,现在是所有对象都被spring控制,所以这叫控制反转。(3). 在系统运行中,动态的向某个对象提供它所需要的其他对象。 (4). 依赖注入的思想是通过反射机制实现的,在实例化一个类时,它通过反射调用类中set方法将事先保存在HashMap中的类属性注入到类中。 总而言之,在传统的对象创建方式中,通常由调用者来创建被调用者的实例,而在Spring中创建被调用者的工作由Spring来完成,然后注入调用者,即所谓的依赖注入or控制反转。 注入方式有两种:依赖注入和设置注入; IoC的优点:降低了组件之间的耦合,降低了业务对象之间替换的复杂性,使之能够灵活的管理对象。AOP(Aspect Oriented Programming)(1). AOP面向方面编程基于IoC,是对OOP的有益补充;(2). AOP利用一种称为“横切”的技术,剖解开封装的对象内部,并将那些影响了 多个类的公共行为封装到一个可重用模块,并将其名为“Aspect”,即方面。所谓“方面”,简单地说,就是将那些与业务无关,却为业务模块所共同调用的 逻辑或责任封装起来,比如日志记录,便于减少系统的重复代码,降低模块间的耦合度,并有利于未来的可操作性和可维护性。(3). AOP代表的是一个横向的关 系,将“对象”比作一个空心的圆柱体,其中封装的是对象的属性和行为;则面向方面编程的方法,就是将这个圆柱体以切面形式剖开,选择性的提供业务逻辑。而 剖开的切面,也就是所谓的“方面”了。然后它又以巧夺天功的妙手将这些剖开的切面复原,不留痕迹,但完成了效果。(4). 实现AOP的技术,主要分为两大类:一是采用动态代理技术,利用截取消息的方式,对该消息进行装饰,以取代原有对象行为的执行;二是采用静态织入的方式,引入特定的语法创建“方面”,从而使得编译器可以在编译期间织入有关“方面”的代码。(5). Spring实现AOP:JDK动态代理和CGLIB代理 JDK动态代理:其代理对象必须是某个接口的实现,它是通过在运行期间创建一个接口的实现类来完成对目标对象的代理;其核心的两个类是InvocationHandler和Proxy。 CGLIB代理:实现原理类似于JDK动态代理,只是它在运行期间生成的代理对象是针对目标类扩展的子类。CGLIB是高效的代码生成包,底层是依靠ASM(开源的java字节码编辑类库)操作字节码实现的,性能比JDK强;需要引入包asm.jar和cglib.jar。 使用AspectJ注入式切面和@AspectJ注解驱动的切面实际上底层也是通过动态代理实现的。(6). AOP使用场景: Authentication 权限检查 Caching 缓存 Context passing 内容传递 Error handling 错误处理 Lazy loading 延迟加载 Debugging  调试 logging, tracing, profiling and monitoring 日志记录,跟踪,优化,校准 Performance optimization 性能优化,效率检查 Persistence  持久化 Resource pooling 资源池 Synchronization 同步 Transactions 事务管理 另外Filter的实现和struts2的拦截器的实现都是AOP思想的体现。

wangccsy 2019-12-02 01:50:38 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】关于运维面试,必须掌握的问与答

问问小秘 2020-03-23 15:09:59 419 浏览量 回答数 2

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bug,打补丁,或者修改隐藏参数 "_optimizer_filter_pred_pullup"到false OracleGoldenGate零基础入门培训--安装、配置、诊断 课程学习地址: http://www.xuetuwuyou.com/course/158 课程出自学途无忧网: http://www.xuetuwuyou.com 一、课程介绍:   本课程通过理论讲解以及实战操作的方式,向大家阐述了GoldenGate数据复制软件的产品体系、技术架构、安装配置、数据初始化、数据复制及操作、安全控制等相关内容。课程结合讲师的理解和实际工作经验对部分难点、重点、易错点进行了比较深入的探讨,希望可以为大家带来帮助。 二、软件版本:OracleGoldenGate12C 三、针对人群:   数据库工程师、GoldenGate工程师、GoldenGate爱好者 四、课程目标:   通过本课程的学习,使学员能够充分理解GolenGate数据复制的原理、把握GoldenGate技术架构,积累一定的实战操作经验,能够胜任GolenGate的安装配置、数据初始化、数据同步复制和日常运维等工作。 五、课程目录: 课时1:GoldenGate简介  课时2:GoldenGate环境搭建(MySql)-01  课时3:GoldenGate环境搭建(MySql)-02  课时4:GoldenGate环境搭建(MySql)-03 课时5:GoldenGate环境搭建(MySql)-04  课时6:GoldenGate是如何处理字符集问题的 课时7:管理进程-OGG管理的入口点  课时8:由GGSCI说开去  课时9:通过OGG搭建在线报表架构-模式1 课时10:通过OGG搭建在线报表架构-模式2  课时11:通过OGG搭建在线报表架构-模式3  课时12:通过OGG实现数据分发1  课时13:通过OGG实现数据分发2  课时14:通过OGG搭建在线备用数据库和双活架构1 课时15:通过OGG搭建在线备用数据库和双活架构2 课时16:配置冲突检测及解决方案(CDR)1  课时17:配置冲突检测及解决方案(CDR)2  课时18:配置冲突检测及解决方案(CDR)3  课时19:配置冲突检测及解决方案(CDR)4  课时20:配置在线数据同步1  课时21:配置在线数据同步2  课时22:利用数据库实现数据库初始化  课时23:利用GOLDENGATE实现数据库初始化  课时24:利用数据库工具从文件装载数据实现数据库初始化  课时25:映射和操作数据1 课时26:映射和操作数据2-定义文件的使用  课时27:映射和操作数据3-列的映射 课时28:映射和操作数据4-行的选择  课时29:映射和操作数据5-DML操作转换 课时30:映射和操作数据6-函数及token 课时31:GoldenGate安全

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 20:42:51 0 浏览量 回答数 0

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MVC、MVP 和 MVVM 是三种常见的软件架构设计模式,主要通过分离关注点的方式来组织代码结构,优化我们的开发效率。 比如说我们实验室在以前项目开发的时候,使用单页应用时,往往一个路由页面对应了一个脚本文件,所有的页面逻辑都在一个脚本文件里。页面的渲染、数据的获取,对用户事件的响应所有的应用逻辑都混合在一起,这样在开发简单项目时,可能看不出什么问题,当时一旦项目变得复杂,那么整个文件就会变得冗长,混乱,这样对我们的项目开发和后期的项目维护是非常不利的。 MVC 通过分离 Model、View 和 Controller 的方式来组织代码结构。其中 View 负责页面的显示逻辑,Model 负责存储页面的业务数据,以及对相应数据的操作。并且 View 和 Model 应用了观察者模式,当 Model 层发生改变的时候它会通知有关 View 层更新页面。Controller 层是 View 层和 Model 层的纽带,它主要负责用户与应用的响应操作,当用户与页面产生交互的时候,Co ntroller 中的事件触发器就开始工作了,通过调用 Model 层,来完成对 Model 的修改,然后 Model 层再去通知 View 层更新。 MVP 模式与 MVC 唯一不同的在于 Presenter 和 Controller。在 MVC 模式中我们使用观察者模式,来实现当 Model 层数据发生变化的时候,通知 View 层的更新。这样 View 层和 Model 层耦合在一起,当项目逻辑变得复杂的时候,可能会造成代码的混乱,并且可能会对代码的复用性造成一些问题。MVP 的模式通过使用 Presenter 来实现对 View 层和 Model 层的解耦。MVC 中的 Controller 只知道 Model 的接口,因此它没有办法控制 View 层的更新,MVP 模式中,View 层的接口暴露给了 Presenter 因此我们可以在 Presenter 中将 Model 的变化和 View 的变化绑定在一起,以此来实现 View 和 Model 的同步更新。这样就实现了对 View 和 Model 的解耦,Presenter 还包含了其他的响应逻辑。 MVVM 模式中的 VM,指的是 ViewModel,它和 MVP 的思想其实是相同的,不过它通过双向的数据绑定,将 View 和 Model 的同步更新给自动化了。当 Model 发生变化的时候,ViewModel 就会自动更新;ViewModel 变化了,View 也会更新。这样就将 Presenter 中的工作给自动化了。我了解过一点双向数据绑定的原理,比如 vue 是通过使用数据劫持和发布订阅者模式来实现的这一功 能。

剑曼红尘 2020-04-06 21:09:35 0 浏览量 回答数 0

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1 java中==和equals和hashCode的区别是什么? 2 int与integer的区别是什么? 3 String、StringBuffer、StringBuilder区别是什么? 4 什么是内部类?内部类的作用是什么? 5 进程和线程的区别是什么? 6 final,finally,finalize的区别是什么? 7 Serializable 和Parcelable 的区别是什么? 8 静态属性和静态方法是否可以被继承?是否可以被重写?以及原因? 9 成员内部类、静态内部类、局部内部类和匿名内部类的理解,以及项目中的应用是什么 10 string 转换成 integer的方式及原理是什么? 11 哪些情况下的对象会被垃圾回收机制处理掉? 12 静态代理和动态代理的区别,什么场景使用? 13 Java中实现多态的机制是什么? 14 说说你对Java反射的理解 15 说说你对Java注解的理 16 Java中String的了解 17 String为什么要设计成不可变的? 18 Object类的equal和hashCode方法重写,为什么? 19 List,Set,Map的区别是什么? 20 ArrayMap和HashMap的对比是什么? 21 HashMap和HashTable的区别是什么? 22 HashMap与HashSet的区别是什么? 23 HashSet与HashMap怎么判断集合元素重复? 24 ArrayList和LinkedList的区别,以及应用场景是什么? 25 数组和链表的区别是什么? 26 开启线程的三种方式是什么? 27 线程和进程的区别是什么? 28 如何控制某个方法允许并发访问线程的个数? 29 run()和start()方法区别是什么? 30 在Java中wait和seelp方法的不同; 31 什么导致线程阻塞?线程如何关闭? 32 如何保证线程安全? 33 如何实现线程同步? 34 线程间操作List 35 谈谈对Synchronized关键字,类锁,方法锁,重入锁的理解 36 synchronized 和volatile 关键字的区别是什么? 37 ReentrantLock 、synchronized和volatile比较 38 死锁的四个必要条件? 39 什么是线程池,如何使用? 40 Java中堆和栈有什么不同? 41 有三个线程T1,T2,T3,怎么确保它们按顺序执行? 42 AsyncTask的工作原理是什么? 43 Binder的工作机制是什么?

剑曼红尘 2020-04-10 14:32:30 0 浏览量 回答数 0

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本文介绍如何在混合云备份管理控制台进行VMware虚机迁移。 背景信息 VMware虚机迁移服务主要针对VMware环境的虚拟机提供非侵入式的无代理整机迁移功能,其原理是基于VMware的快照以及磁盘级别的数据读取功能,将虚拟机整机全盘迁移到ECS上。 目前HBR仅支持华北2(北京)、华东2(上海)、华南1(深圳)、华东1(杭州)、华北3(张家口)、中国(香港)、新加坡、美国(硅谷)、印度尼西亚(雅加达)、澳大利亚(悉尼)地域的VMware虚机迁移,其他地域将陆续开放,敬请期待。 前提条件 待迁移虚拟机为Linux系统时,系统引导程序GRUB需为1.99及以上版本。 说明 对于CentOS 5、Red Hat 5和Debian 7等低版本操作系统,需要更新GRUB至1.99及以上版本。 部分系统如Amazon Linux需要更新至2.02及以上版本。 步骤1:创建迁移网关 登录混合云备份管理控制台。 选择数据迁移 > 虚机迁移。 单击右上角的创建迁移网关。 说明 单个地域仅支持创建一个迁移网关。 在创建迁移网关页签,配置参数,然后单击创建。 各参数说明如下: 参数 说明 网关名称 为此迁移网关命名。名称不得超过64个字节。 软件平台 当前仅支持vSphere。 网络类型 专有网络:网关通过专线(阿里云专有网络,VPC)传输迁移数据时,选择此项。 公网:无法使用专有网络的场景下选择此项。 单击下载客户端和下载证书。 说明 客户端安装包用于连接阿里云备份服务,证书用来激活该客户端。您也可以返回客户端列表,在任意时间选择下载。 步骤2:安装客户端 下载客户端和证书后,需要安装该客户端。安装后您可以在客户端上进行迁移任务。安装客户端的具体操作步骤如下: 登录vSphere Web Client。 说明 混合云备份目前仅支持VCenter Server 5.5/6.0/6.5版本。 在左侧导航栏,选中要进行部署的虚拟机,右键选择部署OVF模板。 说明 更多关于如何部署OVF模板,参见部署OVF模板。 在部署OVF模板页面,选择本地文件。单击浏览选择下载好的客户端文件,然后单击下一步。 输入OVF的名称,然后选择部署位置,然后单击下一步。 选择运行已部署模板的位置,然后单击下一步。 验证模板详细信息,然后单击下一步。 根据需要选择虚拟磁盘格式,选择存储已部署模板文件的位置,然后单击下一步。 为每个源网络选择目标网络,然后单击下一步。 自定义该软件解决方案的部署属性,然后单击下一步。 查看配置数据,然后单击完成。 在近期任务中查看任务状态,等待任务完成。 部署完成后,启动使用OVF模板部署的虚拟机。 打开浏览器,在地址栏输入http://hostname:8011。 说明 hostname是您使用OVF模板部署的虚拟一体机的IP地址。 在激活网关页面,输入所需参数,然后单击注册登录混合云备份网关。各参数说明如下: 参数 说明 AccessKey ID 在开通HBR服务的阿里云账户中下载AccessKey ID和AccessKey Secret。详情参见为RAM用户创建AccessKey。 AccessKey Secret 在开通HBR服务的阿里云账户中下载AccessKey ID和AccessKey Secret。详情参见为RAM用户创建AccessKey。 证书文件 选择在控制台下载的证书。证书激活后如果虚机关机超过5天,证书会失效,需要重新下载证书并激活。 激活成功后,单击确定将前往阿里云虚机迁移控制台。 步骤3:添加vCenter 在迁移网关页签,单击操作栏下的查看。 单击右上角的添加vCenter服务器。 在添加vCenter服务器页面,填写服务器网络地址、用户名和密码,然后单击创建。 说明 密码中若包含如下特殊字符(` ^ ~ = ; ! / ( [ ] { } @ $ \ & # % +),可能会添加失败。建议您新建一个专门用于备份的VCenter账号,密码中需包含特殊字符,且特殊字符当前仅支持使用英文句号(.)。 步骤4:迁移VMware虚机 单击操作栏下的迁移。 在迁移计划页签,按照以下说明填写各项参数,然后单击下一步。 plan 参数 说明 迁移计划名称 为该迁移计划命名。可不填,默认名字随机分配。 迁移计划 选择立即迁移或指定时间迁移。 选择指定时间迁移时,需指定迁移开始时间,精确到秒。 强制使用静默快照 勾选:强制使用静默快照备份,如果无法使用静默快照,则备份失败。 不勾选(默认):首先尝试使用静默快照备份,如果无法使用静默快照,则使用普通快照。 是否使用增量迁移 您可以选择是否使用增量迁移。 使用增量迁移时,需要指定增量同步频率间隔,单位为小时、天、周。 说明 如果虚拟机禁止了数据块修改跟踪技术(CBT), 增量迁移将强制转为全量迁移。 增量迁移模式下,HBR将自动创建镜像以支持测试拉起,会产生一定的镜像费用,镜像费用由ECS收取。详情请参见计费概述。 选择待迁移虚机,单击下一步。 在配置云上ECS页签,选择专有网络、交换机、实例类型、实例规格、存储类型、安全组、IP地址类型、是否分配公网IP、是否恢复后启动系统,是否创建系统镜像,选择复制配置到所有虚机或保存配置到当前虚机。 说明 选择安全组时,请确保允许出方向的TCP 80、443端口以及UDP 53端口。 单击创建后,即可启动当前迁移任务。在迁移状态页面,您可以查看迁移进度。syn 如果使用了增量迁移,待虚机迁移完成后,您可以执行以下操作。 单击同步记录,您可以查看增量迁移的数据大小、迁移的状态等信息。syn 单击创建ECS,在弹出框中选择迁移验证或完成迁移。verification 单击迁移验证,即将以最近一次同步(例如,2020-02-21 20:21:31)的数据创建出ECS,用于验证迁移到ECS的虚机是否工作正常。每台虚机最多可以做3次验证,验证不会中断预设的增量同步。确认进行迁移认证,请单击确定,开始创建ECS,待ECS创建完成后,您可以单击继续迁移,将清除已经创建的ECS并继续迁移。continue 单击完成迁移,即将以最近一次同步(例如,2020-02-21 20:21:31)的数据创建迁移完成的ECS,并不再进行同步。您也可以选择完成迁移之前做最后一次增量同步来将上次同步之后的数据更新到迁移完成的ECS中。 说明 最后一次增量同步会增加完成迁移操作所需要的时间。 首次迁移验证或完成迁移操作成功立即收取该虚机的迁移费用,同一台虚机重复验证和完成迁移不再额外计费。 如需获取更多费用信息,请参见价格详情。 单击取消迁移,即取消本次迁移任务。

1934890530796658 2020-03-30 14:39:57 0 浏览量 回答数 0

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工作流:   根据 WfMC 的定义,工作流(Workflow)就是自动运作的业务过程部分或整体,表现为参与者对文件、信息或任务按照规程采取行动,并令其在参与者之间传递。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。   工作流是针对工作中具有固定程序的常规活动而提出的一个概念。通过将工作活动分解成定义良好的任务、角色、规则和过程来进行执行和监控,达到提高生产组织水平和工作效率的目的。工作流技术为企业更好地实现经营目标提供了先进的手段。   1993年,国际工作流管理联盟(Workflow Management Coalition,WfMC)的成立标志着工作流技术开始进入相对成熟的阶段。为了实现不同工作流产品之间的互操作,WfMC在工作流管理系统的相关术语、体系结构及应用编程接口等方面制定了一系列标准。工作流管理联盟给出的工作流定义是:工作流是指整个或部分经营过程在计算机支持下的全自动或半自动化。在实际情况中可以更广泛地把凡是由计算机软件系统(工作流管理系统)控制其执行的过程都称为工作流。   一个工作流包括一组活动及它们的相互顺序关系,还包括过程及活动的启动和终止条件,以及对每个活动的描述。工作流管理系统指运行在一个或多个工作流引擎上用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它与工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。   一、工作流管理:   通常,工作流管理系统指运行在一个或多个称为工作流机的软件上的用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它和工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。在这里需要强调指出的是工作流管理系统不是企业的业务系统。在很大程度上,工作流管理系统为企业的业务系统运行提供一个软件支撑环境,非常类似于在单个计算机上的操作系统。只不过工作流管理系统支撑的范围比较大、环境比较复杂而已,所以也有人称工作流管理系统是业务操作系统(BOS - Business Operating System)。在工作流管理系统的支撑下,通过集成具体的业务应用软件和操作人员的界面操作,才能够良好地完成对企业经营过程运行的支持。所以,工作流管理系统在一个企业或部门的经营过程中的应用过程是一个业务应用软件系统的集成与实施过程。   二、工作流管理系统:   工作流管理系统可以用来定义与执行不同覆盖范围(单个工作者、部门、全企业、企业间)、不同时间跨度(分钟、小时、天、月)的经营过程。这完全取决于实际应用背景的需求。按照经营过程以及组成活动的复杂程度的不同,工作流管理系统可以采取许多种实施方式,在不同的实施方式中,所应用的信息技术、通信技术和支撑系统结构会有很大的差别。工作流管理系统的实际运行环境可以是在一个工作组内部或者在全企业的所有业务部门。   三、业务过程:   业务过程(business process)就是活动的集合,这些活动均关联于特定的托付事项(commitment),为过程的产出增值。相对于“工作流”,业务过程是一个更一般化的统称,而工作流这个词,则已经不能仅从字面含义或原理上去理解,它已经被赋予了更深一层的特定含义——专指基于信息技术规划、运作、管理的业务过程。   四、自动与协调:   “自动”(automate)是工作流的一个特征,但这主要是指它自动进行的特征,而不是说没有人的参与。工作流实际上是一个人-电脑协调的混合过程,在一个实际的工作流中,通常总有些步骤是人完成的。协调是工作流管理的一个目标或者特征,这包括了人与人、人与电脑,电脑(软件)之间等多种层面的含义。   五、监察与控制:   监察(Monitoring)与控制(Contorl)是工作流系统的重要功能与特征。这不仅包括对正在发生的业务过程(工作流),还包括它的定义或改变(比如BPR的过程)。这是工作流系统带给我们的明显好处之一。   六、标准化:   作流的概念被明确提出并得到重视的同时,人们就认识到了“标准化”在其中的重要性,有关工作流的标准开发和推广,基本是与“工作流”的开发和推广同步进行的。在这方面目前的权威性机构,是“工作流管理联盟”(Workflow Management Coalition, WfMC)。它成立于1993年8月,目前已拥有 130 余个成员,成员包括工作流产品的供应者、应用者,有关大学和研究机构和个人,是一个国际性的非赢利组织。在最近的投资成员(Funding members)清单中,可以看到诸如 Baan, HP, IBM, Microsoft, Oracle, Peplesoft, SAP AG, Xerox 等机构。   七、工作流与重规划:   从逻辑上,对工作流的关注和研究可以看作是对业务过程重规划(BPR)的一种深化。BPR的观点,要求我们将眼光投向实际业务进行的过程,但这个过程应当是什么样的,怎样分析、构造?工作流就是一个具体的、操作性的答案,它可以令我们从神秘的、难以预测和控制的“头脑风暴式”的“艺术的”业务过程创造,变成解析的、技术的、可控制和预测的工程化过程,如此,才真正体现出 re-engineering 中 engineering 的意义。   工作流与 BPR 的概念,已经被几乎所有的研究者联系在一起研究和应用。在这个领域有一个非常活跃的组织,即国际工作流与重规划协会( Workflow And Reengineering International Association, WARIA)。   八、工作流与企业工程:   无论从理论、方法上,还是对象、内容上,我们都有理由将“工作流”看作是企业工程的一部分。实际上,已有的关于工作流体系的描述,本身就是一个通用的业务模型框架。仅仅囿于工作流是不够的,必须对整个体系的目标及所有相关要素综合考虑——这正是企业工程。   九、工作流与IT应用体系:   与以往已经被采用的企业 IT 应用体系,例如 MRPII 或 ERP 相比,WFMS是一个相当重要的里程碑。(ERP的概念并不确定,我这里仅指其基本或较早期的含义而言)。从用户的角度,WFMS带来(或将要带来)的变化是极其强烈的,甚至可以形容为一种用户“梦想”的实现。   在一些老的“模块化”的产品中,系统的设计是通常是基于任务分割的,作业项目之间是分裂的。面向对象的技术,并不能直接解决这个的问题,相反,往往使系统变得更加混乱和琐碎。从操作上,典型地,我们必须不断地在层次结构的功能表(比如下拉菜单)或对象之间“进进退退”,或者在“神出鬼没”的对象以及相关菜单中捉迷藏。   工作流管理系统是一个真正的“人-机”系统,用户是系统中的基本角色,是直接的任务分派对象,他或她可以直接看到电脑针对自己列出的“任务清单”,跟踪每一项任务的状态,或继续一项任务,而不必从一个模块退出,进入另一个模块,搜索相应任务的线索。前者是面向功能或对象的,而后者是直接面向用户的。这样,用户的任务分派和任务的完成状态,可以被最大程度地电脑化和受到控制。   现在的典型工作流产品是客户-服务软件。而日益增长的重要途径是通过万维网界面,它可以令客户或远程的职员更好地参与。工作流的定义经常是借助于图形化工具,依照业务过程实例的情况定义相应工作的安排   OA(办公自动化): 引自肖淑男 2001-2-20   通常,OA 就是办公自动化,英文Office Automation的缩写。通过流程或特定环节与日常事务联系在一起,使公文在流转、审批、发布等方面提高效率,实现办公管理规范化和信息规范化,降低企业运行成本的一套系统的统称。   多年来,OA尚无一个确切的定义,人们对OA的看法和理解各有不同。笔者认为:OA本身就不是一个有确定界定的概念,它是一个过程、一种境界。它随技术的发展而发展,随人们办公方式和习惯以及管理思想的变化而变化。在技术发展过程中的每一个阶段,人们给OA赋予了不同的内容和新的想象,技术与管理的进步给OA打下了每一步发展的历史烙印。同时,不同行业、不同层次的人对OA的看法和理解也各有不同。也许正是OA这种变化和发展的特点使之成为30多年来常新不衰的话题。   现在有一种较普遍的偏见:认为OA仅仅是诸如公文流转、收发文管理、档案管理、会议安排、文献检索、电子表格、电子邮件等等这些非结构化数据的处理和交换过程,面向的用户群也只是机关办公室或企业的职能部门、文秘部门。其实,今天看来,OA应有更丰富的内容和层面,更广泛的用户群。以下是笔者对OA在功能上以及所涉及的技术范畴的肤浅理解,愿与同行商榷。   功能方面:广义面言,OA应该是一个企业除了生产控制之外的一切信息处理与管理的集合。它面向不同层次的使用者,便有不同的功能表现:   对于企业高层领导而言,OA是决策支持系统(DSS)。OA运用科学的数学模型,结合企业内部/外部的信息为条件,为企业领导提供决策参考和依据;   对于中层管理者而言:OA是信息管理系统(IMS),OA利用业务各环节提供的基础“数据”,提炼出有用的管理“信息”,把握业务进程,降低经营风险,提高经营效率;   对于普通员工而言:OA是事务/业务处理系统。OA为办公室人员提供良好的办公手段和环境,使之准确、高效,愉快地工作。   技术范畴:OA是计算机技术在办公业务中的合理应用。计算机技术是OA的前提。如果脱离计算机技术面阔谈OA,无异于痴人说梦。没有计算机技术,OA便成无源之水、无本之木。计算机对信息的存储与处理能力极大地改变了人们的办公方式,提高了工作效率。如:要建立决策支持系统,则需要数据仓库 、OLAP等技术;要建立信息管理系统,则要有数据库、程序设计语言等技术;要建立事务/业务处理系统,则离不开数据库、设计良好的人机界面和工作流控制、OLTP等技术。   OA是利用通信技术来实现人与机器、机器与机器及人与人的交流。通信技术是OA的基础。现代办公室不再是孤军奋战,而是一个团队的协同工作,团队中成员之间的协调、合作离不开通信技术;现代办公室也不再是闭门造车,企业需要与外界广泛的信息交流,这更离不开通信技术。没有通信技术的支持,OA便成空中楼阁。   OA是科学的管理思想在先进的技术手段下的物化。科学的管理思想是实现OA的核心。计算机技术和通信技术仅仅是为实现OA打下了基础,提供了可能。要真正实现OA,还需物化人类思维中科学管理的内容。正如仅有优质的画笔、画板、颜料而没有达.芬奇,就不会有蒙娜尼莎的微笑一样。不体现人类管理智慧,就不会有真正的OA,如果有,也只是技术的堆砌和摆设。   由此而知,OA是计算机技术、通信技术与科学的管理思想完美结合的一种境界和理想。我们一直在为实现OA而努力,但我们的成果仅仅是在某些环节、某些方面、部分地实现了OA的功能,与真正的OA尚有差距,差距的根本在于应用系统对管理思想的实现方面。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 03:00:25 0 浏览量 回答数 0

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一、算法工程师简介 (通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看) 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位; 算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师( @之介 感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上; 语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文; 必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。 算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考) 1 机器学习 2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种) 二、算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:机器学习,模式识别 l 技术要求: (1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化; (2) 语言:精通C/C++; (3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】 (4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库; (5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑; (6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先; (7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速; 应用领域: (1) 互联网:如美颜app (2) 医学领域:如临床医学图像 (3) 汽车领域 (4) 人工智能 相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。 (二)机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:人工智能,机器学习 l 技术要求: (1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳; (2) 大数据挖掘; (3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发; 应用领域: (1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 (2)医疗用于各类拟合预测 (3)金融高频交易 (4)互联网数据挖掘、关联推荐 (5)无人汽车,无人机 相关术语: (1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (三)自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业:计算机相关专业; l 技术领域:文本数据库 l 技术要求: (1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法; (2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性; (3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发; (4) 人工智能,分布式处理Hadoop; (5) 数据结构和算法; 应用领域: 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语: (2) NLP:人工智能的自然语言处理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。NLP涉及领域很多,最令我感兴趣的是“中文自动分词”(Chinese word segmentation):结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师, 通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信相关专业; l 技术领域:2G、3G、4G,BlueTooth(蓝牙),WLAN,无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求: (1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等无线通信相关知识,熟悉现有的通信系统和标准协议,熟悉常用的无线测试设备; (2) 信号处理技术,通信算法; (3) 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理; (4) 【射频部分】熟悉射频前端芯片,扎实的射频微波理论和测试经验,熟练使用射频电路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件; (5) 有扎实的数学基础,如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域: 通信 VR【用于快速传输视频图像,例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师(数据编码、流数据)】 物联网,车联网 导航,军事,卫星,雷达 相关术语: (1) 基带信号:指的是没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号。 (2) 基带通信(又称基带传输):指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器,设备化费小,具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输,传输距离在100米内,在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输,如以太网、令牌环网。 (3) 射频:射频(RF)是Radio Frequency的缩写,表示可以辐射到空间的电磁频率(电磁波),频率范围从300KHz~300GHz之间(因为其较高的频率使其具有远距离传输能力)。射频简称RF射频就是射频电流,它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流,大于10000次的称为高频电流,而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K);射频(300K-300G)是高频的较高频段;微波频段(300M-300G)又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 (4) DSP:数字信号处理,也指数字信号处理芯片 (五)数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能; l 技术领域:机器学习,数据挖掘 l 技术要求: (1) 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法,包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法; (2) 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先; (3) 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 (4) 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构 l 加分项:数据挖掘建模大赛; 应用领域 (1) 个性化推荐 (2) 广告投放 (3) 大数据分析 相关术语 Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (六)搜索算法工程师 要求 l 技术领域:自然语言 l 技术要求: (1) 数据结构,海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 (2) hadoop、lucene (3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验 (4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验; (5) 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术; (6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架; (7) 优秀的数据库设计和优化能力,精通MySQL数据库应用 ; (8) 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识,有大型搜索应用的开发经验者优先。 (七)控制算法工程师类 包括了云台控制算法,飞控控制算法,机器人控制算法 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求: (1) 精通自动控制原理(如PID)、现代控制理论,精通组合导航原理,姿态融合算法,电机驱动,电机驱动 (2) 卡尔曼滤波,熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试; l 加分项:有电子设计大赛,机器人比赛,robocon等比赛经验,有硬件设计的基础; 应用领域 (1)医疗/工业机械设备 (2)工业机器人 (3)机器人 (4)无人机飞控、云台控制等 (八)导航算法工程师 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求(以公司职位JD为例) 公司一(1)精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理; (2)精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法; (3)具备导航方案设计和实现的工程经验; (4)熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具; 公司二(1)熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法,有1年以上相关的科研或项目经历; (2)熟悉惯性导航算法,熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。

琴瑟 2019-12-02 01:21:11 0 浏览量 回答数 0

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一、算法工程师简介 (通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看) 算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位; 算法工程师包括 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)、导航算法工程师( @之介 感谢补充)、其他【其他一切需要复杂算法的行业】 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上; 语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊,做这一行经常要读论文; 必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。 算法工程师的技能树(不同方向差异较大,此处仅供参考) 1 机器学习 2 大数据处理:熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI 3 数据挖掘 4 扎实的数学功底 5 至少熟悉C/C++或者Java,熟悉至少一门编程语言例如java/python/R 加分项:具有较为丰富的项目实践经验(不是水论文的哪种) 二、算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括 图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:机器学习,模式识别 l 技术要求: (1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言,熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化; (2) 语言:精通C/C++; (3) 工具:Matlab数学软件,CUDA运算平台,VTK图像图形开源软件【医学领域:ITK,医学图像处理软件包】 (4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库; (5) 有人脸识别,行人检测,视频分析,三维建模,动态跟踪,车识别,目标检测跟踪识别经历的人优先考虑; (6) 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先; (7) 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒体传输协议,熟悉视频和音频解码算法,研究各种多媒体文件格式,GPU加速; 应用领域: (1) 互联网:如美颜app (2) 医学领域:如临床医学图像 (3) 汽车领域 (4) 人工智能 相关术语: (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 (2) Matlab:商业数学软件; (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。 (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。 (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。 (二)机器学习工程师 包括 机器学习工程师 要求 l 专业:计算机、数学、统计学相关专业; l 技术领域:人工智能,机器学习 l 技术要求: (1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳; (2) 大数据挖掘; (3) 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发; 应用领域: (1)人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 (2)医疗用于各类拟合预测 (3)金融高频交易 (4)互联网数据挖掘、关联推荐 (5)无人汽车,无人机 相关术语: (1) Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (三)自然语言处理工程师 包括 自然语言处理工程师 要求 l 专业:计算机相关专业; l 技术领域:文本数据库 l 技术要求: (1) 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法; (2) 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性; (3) 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发; (4) 人工智能,分布式处理Hadoop; (5) 数据结构和算法; 应用领域: 口语输入、书面语输入 、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 相关术语: (2) NLP:人工智能的自然语言处理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。NLP涉及领域很多,最令我感兴趣的是“中文自动分词”(Chinese word segmentation):结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括 3G/4G无线通信算法工程师, 通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信相关专业; l 技术领域:2G、3G、4G,BlueTooth(蓝牙),WLAN,无线移动通信, 网络通信基带信号处理 l 技术要求: (1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等无线通信相关知识,熟悉现有的通信系统和标准协议,熟悉常用的无线测试设备; (2) 信号处理技术,通信算法; (3) 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理; (4) 【射频部分】熟悉射频前端芯片,扎实的射频微波理论和测试经验,熟练使用射频电路仿真工具(如ADS或MW或Ansoft);熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件; (5) 有扎实的数学基础,如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学 应用领域: 通信 VR【用于快速传输视频图像,例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师(数据编码、流数据)】 物联网,车联网 导航,军事,卫星,雷达 相关术语: (1) 基带信号:指的是没有经过调制(进行频谱搬移和变换)的原始电信号。 (2) 基带通信(又称基带传输):指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器,设备化费小,具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输,传输距离在100米内,在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输,如以太网、令牌环网。 (3) 射频:射频(RF)是Radio Frequency的缩写,表示可以辐射到空间的电磁频率(电磁波),频率范围从300KHz~300GHz之间(因为其较高的频率使其具有远距离传输能力)。射频简称RF射频就是射频电流,它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流,大于10000次的称为高频电流,而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K);射频(300K-300G)是高频的较高频段;微波频段(300M-300G)又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】 (4) DSP:数字信号处理,也指数字信号处理芯片 (五)数据挖掘算法工程师类 包括 推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 要求 l 专业:计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能; l 技术领域:机器学习,数据挖掘 l 技术要求: (1) 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法,包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法; (2) 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先; (3) 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】 (4) 数学基础要好,如高数,统计学,数据结构 l 加分项:数据挖掘建模大赛; 应用领域 (1) 个性化推荐 (2) 广告投放 (3) 大数据分析 相关术语 Map-Reduce:MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。 (六)搜索算法工程师 要求 l 技术领域:自然语言 l 技术要求: (1) 数据结构,海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发 (2) hadoop、lucene (3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验 (4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术,并有二次开发经验; (5) 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术; (6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架; (7) 优秀的数据库设计和优化能力,精通MySQL数据库应用 ; (8) 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识,有大型搜索应用的开发经验者优先。 (七)控制算法工程师类 包括了云台控制算法,飞控控制算法,机器人控制算法 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求: (1) 精通自动控制原理(如PID)、现代控制理论,精通组合导航原理,姿态融合算法,电机驱动,电机驱动 (2) 卡尔曼滤波,熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试; l 加分项:有电子设计大赛,机器人比赛,robocon等比赛经验,有硬件设计的基础; 应用领域 (1)医疗/工业机械设备 (2)工业机器人 (3)机器人 (4)无人机飞控、云台控制等 (八)导航算法工程师 要求 l 专业:计算机,电子信息工程,航天航空,自动化 l 技术要求(以公司职位JD为例) 公司一(1)精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理; (2)精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法; (3)具备导航方案设计和实现的工程经验; (4)熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具; 公司二(1)熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法,有1年以上相关的科研或项目经历; (2)熟悉惯性导航算法,熟悉IMU与视觉信息的融合; 应用领域 无人机、机器人等。

小哇 2019-12-02 01:21:12 0 浏览量 回答数 0

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先做这样的约定:更新操作(write)是一系列顺序的过程,通过其他机制 确定更新操作的顺序(例如primary-secondary 架构中由primary 决定顺序),每个更新操作记为wi, i 为更新操作单调递增的序号,每个wi 执行成功后副本数据都发生变化,称为不同的数据版本,记 作vi。假设每个副本都保存了历史上所有版本的数据。 write-all-read-one Write-all-read-one(简称WARO)是一种最简单的副本控制规则,顾名思义即在更新时写所有 的副本,只有在所有的副本上更新成功,才认为更新成功,从而保证所有的副本一致,这样在读取 数据时可以读任一副本上的数据。 由于更新操作需要在所有的N 个副本上都成功,更新操作才能成 功,所以一旦有一个副本异常,更新操作失败,更新服务不可用。对于更新服务,虽然有N 个副本, 但系统无法容忍任何一个副本异常。另一方面,N 个副本中只要有一个副本正常,系统就可以提供 读服务。对于读服务而言,当有N 个副本时,系统可以容忍N-1 个副本异常。 从上述分析可以发现WARO 读服务的可用性较高,但更新服务的可用性不高,甚至虽然使用了 副本,但更新服务的可用性等效于没有副本。 Quorum 定义 在Quorum 机制下,当某次更新操作wi 一旦在所有N 个副本中的W 个副本上都成功,则就称 该更新操作为“成功提交的更新操作”,称对应的数据为“成功提交的数据”。令R>N-W,由于更新 操作wi 仅在W 个副本上成功,所以在读取数据时,最多需要读取R 个副本则一定能读到wi 更新后 的数据vi 。如果某次更新wi 在W 个副本上成功,由于W+R>N,任意R 个副本组成的集合一定与 成功的W个副本组成的集合有交集,所以读取R 个副本一定能读到wi 更新后的数据vi。如图 2-10, Quorum 机制的原理可以文森图表示。 某系统有5 个副本,W=3,R=3,最初5 个副本的数据一致,都是v1,某次更新操作 w2 在前3 副本上成功,副本情况变成(v2 v2 v2 v1 v1)。此时,任意3 个副本组成的集合中一定包括 v2。 在上述定义中,令W=N,R=1,就得到WARO,即WARO 是Quorum 机制的一种特例。 与分析WARO 相似,分析Quorum 机制的可用性。限制Quorum 参数为W+R=N+1。由于更新 操作需要在W 个副本上都成功,更新操作才能成功,所以一旦N-W+1 个副本异常,更新操作始终 无法在W 个副本上成功,更新服务不可用。另一方面,一旦N-R+1 个副本异常,则无法保证一定 可以读到与W 个副本有交集的副本集合,则读服务的一致性下降。 再次强调:仅仅依赖quorum 机制是无法保证强一致性的。因为仅有quorum 机制时无法确 定最新已成功提交的版本号,除非将最新已提交的版本号作为元数据由特定的元数据服务器或元数 据集群管理,否则很难确定最新成功提交的版本号。在下一节中,将讨论在哪些情况下,可以仅仅 通过quorum 机制来确定最新成功提交的版本号。 Quorum 机制的三个系统参数N、W、R 控制了系统的可用性,也是系统对用户的服务承诺:数 据最多有N 个副本,但数据更新成功W 个副本即返回用户成功。对于一致性要求较高的Quorum 系 统,系统还应该承诺任何时候不读取未成功提交的数据,即读取到的数据都是曾经在W 个副本上成 功的数据。 读取最新成功提交的数据 Quorum 机制只需成功更新N 个副本中的W 个,在读取R 个副本时,一定可以读到最新的成功 提交的数据。但由于有不成功的更新情况存在,仅仅读取R 个副本却不一定能确定哪个版本的数据 是最新的已提交的数据。对于一个强一致性Quorum 系统, 若存在个数据少于W 个,假设为X 个,则继续读取其他副本,直若成功读取到W 个 该版本的副本,则该数据为最新的成功提交的数据;如果在所有副本中该数据的个数肯定不满 足W 个,则R 中版本号第二大的为最新的成功提交的副本。 例: 在读取到(v2 v1 v1)时,继续读取剩余的副本,若读到剩余两个副本 为(v2 v2)则v2 是最新的已提交的副本;若读到剩余的两个副本为(v2 v1)或(v1 v1)则v1 是最新 成功提交的版本;若读取后续两个副本有任一超时或失败,则无法判断哪个版本是最新的成功提交 的版本。 可以看出,在单纯使用Quorum 机制时,若要确定最新的成功提交的版本,最多需要读取R+ (W-R-1)=N 个副本,当出现任一副本异常时,读最新的成功提交的版本这一功能都有可能不可用。 实际工程中,应该尽量通过其他技术手段,回避通过Quorum 机制读取最新的成功提交的版本。例 如,当quorum 机制与primary-secondary 控制协议结合使用时,可以通过读取primary 的方式读取到 最新的已提交的数据。 基于Quorum 机制选择primary副本 读取数据时依照一致性要求的不 同可以有不同的做法:如果需要强一致性的立刻读取到最新的成功提交的数据,则可以简单的只读 取primary 副本上的数据即可,也可以通过上节的方式读取;如果需要会话一致性,则可以根据之 前已经读到的数据版本号在各个副本上进行选择性读取;如果只需要弱一致性,则可以选择任意副 本读取。 在primary-secondary 协议中,当primary 异常时,需要选择出一个新的primary,之后secondary 副本与primary 同步数据。通常情况下,选择新的primary 的工作是由某一中心节点完成的,在引入 quorum 机制后,常用的primary 选择方式与读取数据的方式类似,即中心节点读取R 个副本,选择 R 个副本中版本号最高的副本作为新的primary。新primary 与至少W 个副本完成数据同步后作为新 的primary 提供读写服务。首先,R 个副本中版本号最高的副本一定蕴含了最新的成功提交的数据。 再者,虽然不能确定最高版本号的数是一个成功提交的数据,但新的primary 在随后与secondary 同 步数据,使得该版本的副本个数达到W,从而使得该版本的数据成为成功提交的数据。 例:在N=5,W=3,R=3 的系统中,某时刻副本最大版本号为(v2 v2 v1 v1 v1),此时v1 是 系统的最新的成功提交的数据,v2 是一个处于中间状态的未成功提交的数据。假设此刻原primary 副本异常,中心节点进行primary 切换工作。这类“中间态”数据究竟作为“脏数据”被删除,还 是作为新的数据被同步后成为生效的数据,完全取决于这个数据能否参与新primary 的选举。下面 分别分析这两种情况。 第一、如图 2-12,若中心节点与其中3 个副本通信成功,读取到的版本号为(v1 v1 v1),则任 选一个副本作为primary,新primary 以v1 作为最新的成功提交的版本并与其他副本同步,当与第1、 第2 个副本同步数据时,由于第1、第2 个副本版本号大于primary,属于脏数据,可以按照2.2.2.4 节中介绍的处理脏数据的方式解决。实践中,新primary 也有可能与后两个副本完成同步后就提供 数据服务,随后自身版本号也更新到v2,如果系统不能保证之后的v2 与之前的v2 完全一样,则新 primary 在与第1、2 个副本同步数据时不但要比较数据版本号还需要比较更新操作的具体内容是否 一样。 第二、若中心节点与其他3 个副本通信成功,读取到的版本号为(v2 v1 v1),则选取版本号为 v2 的副本作为新的primary,之后,一旦新primary 与其他2 个副本完成数据同步,则符合v2 的副 本个数达到W 个,成为最新的成功提交的副本,新primary 可以提供正常的读写服务。

kun坤 2020-04-24 15:56:40 0 浏览量 回答数 0

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ES 的分布式架构原理能说一下么(ES 是如何实现分布式的啊)?【Java问答学堂】26期

剑曼红尘 2020-05-26 20:30:13 41 浏览量 回答数 1

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由Monkey引发的测试工具方面的想法

mqc 2019-12-01 21:00:01 2036 浏览量 回答数 0

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参考:https://www.iteblog.com/archives/2530.html分布式和去中心化(Distributed and Decentralized)Cassandra 是分布式的,这意味着它可以运行在多台机器上,并呈现给用户一个一致的整体。事实上,在一个节点上运行 Cassandra 是没啥用的,虽然我们可以这么做,并且这可以帮助我们了解它的工作机制,但是你很快就会意识到,需要多个节点才能真正了解 Cassandra 的强大之处。它的很多设计和实现让系统不仅可以在多个节点上运行,更为多机架部署进行了优化,甚至一个 Cassandra 集群可以运行在分散于世界各地的数据中心上。你可以放心地将数据写到集群的任意一台机器上,Cassandra 都会收到数据。对于很多存储系统(比如 MySQL, Bigtable),一旦你开始扩展它,就需要把某些节点设为主节点,其他则作为从节点。但 Cassandra 是无中心的,也就是说每个节点都是一样的。与主从结构相反,Cassandra 的协议是 P2P 的,并使用 gossip 来维护存活或死亡节点的列表。关于 gossip 可以参见《分布式原理:一文了解 Gossip 协议》。去中心化这一事实意味着 Cassandra 不会存在单点失效。Cassandra 集群中的所有节点的功能都完全一样, 所以不存在一个特殊的主机作为主节点来承担协调任务。有时这被叫做服务器对称(server symmetry)。综上所述,Cassandra 是分布式、无中心的,它不会有单点失效,所以支持高可用性。弹性可扩展(Elastic Scalability)可扩展性是指系统架构可以让系统提供更多的服务而不降低使用性能的特性。仅仅通过给现有的机器增加硬件的容量、内存进行垂直扩展,是最简单的达到可扩展性的手段。而水平扩展则需要增加更多机器,每台机器提供全部或部分数据,这样所有主机都不必负担全部业务请求。但软件自己需要有内部机制来保证集群中节点间的数据同步。弹性可扩展是指水平扩展的特性,意即你的集群可以不间断的情况下,方便扩展或缩减服务的规模。这样,你就不需要重新启动进程,不必修改应用的查询,也无需自己手工重新均衡数据分布。在 Cassandra 里,你只要加入新的计算机,Cassandra 就会自动地发现它并让它开始工作。高可用和容错(High Availability and Fault Tolerance)从一般架构的角度来看,系统的可用性是由满足请求的能力来量度的。但计算机可能会有各种各样的故障,从硬件器件故障到网络中断都有可能。如何计算机都可能发生这些情况,所以它们一般都有硬件冗余,并在发生故障事件的情况下会自动响应并进行热切换。对一个需要高可用的系统,它必须由多台联网的计算机构成,并且运行于其上的软件也必须能够在集群条件下工作,有设备能够识别节点故障,并将发生故障的中端的功能在剩余系统上进行恢复。Cassandra 就是高可用的。你可以在不中断系统的情况下替换故障节点,还可以把数据分布到多个数据中心里,从而提供更好的本地访问性能,并且在某一数据中心发生火灾、洪水等不可抗灾难的时候防止系统彻底瘫痪。可调节的一致性(Tuneable Consistency)2000年,加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 在 ACM 分布式计算原理会议提出了著名的 CAP 定律。CAP 定律表明,对于任意给定的系统,只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)以及分区容错性(Partition Tolerance)之间选择两个。关于 CAP 定律的详细介绍可参见《分布式系统一致性问题、CAP定律以及 BASE 理论》以及《一篇文章搞清楚什么是分布式系统 CAP 定理》。所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题,因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的,所以只能在一致性和可用性之间做选择,而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性,所以我们只能牺牲一致性了。但是根据 BASE 理论,我们其实可以通过牺牲强一致性获得可用性。Cassandra 提供了可调节的一致性,允许我们选定需要的一致性水平与可用性水平,在二者间找到平衡点。因为客户端可以控制在更新到达多少个副本之前,必须阻塞系统。这是通过设置副本因子(replication factor)来调节与之相对的一致性级别。通过副本因子(replication factor),你可以决定准备牺牲多少性能来换取一致性。 副本因子是你要求更新在集群中传播到的节点数(注意,更新包括所有增加、删除和更新操作)。客户端每次操作还必须设置一个一致性级别(consistency level)参数,这个参数决定了多少个副本写入成功才可以认定写操作是成功的,或者读取过程中读到多少个副本正确就可以认定是读成功的。这里 Cassandra 把决定一致性程度的权利留给了客户自己。所以,如果需要的话,你可以设定一致性级别和副本因子相等,从而达到一个较高的一致性水平,不过这样就必须付出同步阻塞操作的代价,只有所有节点都被更新完成才能成功返回一次更新。而实际上,Cassandra 一般都不会这么来用,原因显而易见(这样就丧失了可用性目标,影响性能,而且这不是你选择 Cassandra 的初衷)。而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话,即使有节点宕机了,仍然可以写成功。总体来说,Cassandra 更倾向于 CP,虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP;但是不推荐你这么设置。面向行(Row-Oriented)Cassandra 经常被看做是一种面向列(Column-Oriented)的数据库,这也并不算错。它的数据结构不是关系型的,而是一个多维稀疏哈希表。稀疏(Sparse)意味着任何一行都可能会有一列或者几列,但每行都不一定(像关系模型那样)和其他行有一样的列。每行都有一个唯一的键值,用于进行数据访问。所以,更确切地说,应该把 Cassandra 看做是一个有索引的、面向行的存储系统。Cassandra 的数据存储结构基本可以看做是一个多维哈希表。这意味着你不必事先精确地决定你的具体数据结构或是你的记录应该包含哪些具体字段。这特别适合处于草创阶段,还在不断增加或修改服务特性的应用。而且也特别适合应用在敏捷开发项目中,不必进行长达数月的预先分析。对于使用 Cassandra 的应用,如果业务发生变化了,只需要在运行中增加或删除某些字段就行了,不会造成服务中断。当然, 这不是说你不需要考虑数据。相反,Cassandra 需要你换个角度看数据。在 RDBMS 里, 你得首先设计一个完整的数据模型, 然后考虑查询方式, 而在 Cassandra 里,你可以首先思考如何查询数据,然后提供这些数据就可以了。灵活的模式(Flexible Schema)Cassandra 的早期版本支持无模式(schema-free)数据模型,可以动态定义新的列。 无模式数据库(如 Bigtable 和 MongoDB)在访问大量数据时具有高度可扩展性和高性能的优势。 无模式数据库的主要缺点是难以确定数据的含义和格式,这限制了执行复杂查询的能力。为了解决这些问题,Cassandra 引入了 Cassandra Query Language(CQL),它提供了一种通过类似于结构化查询语言(SQL)的语法来定义模式。 最初,CQL 是作为 Cassandra 的另一个接口,并且基于 Apache Thrift 项目提供无模式的接口。 在这个过渡阶段,术语“模式可选”(Schema-optional)用于描述数据模型,我们可以使用 CQL 的模式来定义。并且可以通过 Thrift API 实现动态扩展以此添加新的列。 在此期间,基础数据存储模型是基于 Bigtable 的。从 3.0 版本开始,不推荐使用基于 Thrift API 的动态列创建的 API,并且 Cassandra 底层存储已经重新实现了,以更紧密地与 CQL 保持一致。 Cassandra 并没有完全限制动态扩展架构的能力,但它的工作方式却截然不同。 CQL 集合(比如 list、set、尤其是 map)提供了在无结构化的格式里面添加内容的能力,从而能扩展现有的模式。CQL 还提供了改变列的类型的能力,以支持 JSON 格式的文本的存储。因此,描述 Cassandra 当前状态的最佳方式可能是它支持灵活的模式。高性能(High Performance)Cassandra 在设计之初就特别考虑了要充分利用多处理器和多核计算机的性能,并考虑在分布于多个数据中心的大量这类服务器上运行。它可以一致而且无缝地扩展到数百台机器,存储数 TB 的数据。Cassandra 已经显示出了高负载下的良好表现,在一个非常普通的工作站上,Cassandra 也可以提供非常高的写吞吐量。而如果你增加更多的服务器,你还可以继续保持 Cassandra 所有的特性而无需牺牲性能。

封神 2019-12-02 02:00:50 0 浏览量 回答数 0

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全球级的分布式数据库 Google Spanner原理 热:报错

kun坤 2020-06-09 15:26:35 4 浏览量 回答数 1

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游客bnlxddh3fwntw 2020-04-25 14:23:18 205 浏览量 回答数 2

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【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)?

剑曼红尘 2020-04-26 14:53:59 64 浏览量 回答数 2

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琴瑟 2019-12-01 21:46:22 3489 浏览量 回答数 0

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Consumer 最佳实践有哪几种办法?

猫饭先生 2019-12-01 21:15:13 1126 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0
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