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1.1、IoC是什么  Ioc—Inversion of Control,即“控制反转”,不是什么技术,而是一种设计思想。在Java开发中,Ioc意味着将你设计好的对象交给容器控制,而不是传统的在你的对象内部直接控制。如何理解好Ioc呢?理解好Ioc的关键是要明确“谁控制谁,控制什么,为何是反转(有反转就应该有正转了),哪些方面反转了”,那我们来深入分析一下:  ●谁控制谁,控制什么:传统Java SE程序设计,我们直接在对象内部通过new进行创建对象,是程序主动去创建依赖对象;而IoC是有专门一个容器来创建这些对象,即由Ioc容器来控制对 象的创建;谁控制谁?当然是IoC 容器控制了对象;控制什么?那就是主要控制了外部资源获取(不只是对象包括比如文件等)。  ●为何是反转,哪些方面反转了:有反转就有正转,传统应用程序是由我们自己在对象中主动控制去直接获取依赖对象,也就是正转;而反转则是由容器来帮忙创建及注入依赖对象;为何是反转?因为由容器帮我们查找及注入依赖对象,对象只是被动的接受依赖对象,所以是反转;哪些方面反转了?依赖对象的获取被反转了。  用图例说明一下,传统程序设计如图2-1,都是主动去创建相关对象然后再组合起来:图1-1 传统应用程序示意图  当有了IoC/DI的容器后,在客户端类中不再主动去创建这些对象了,如图2-2所示:图1-2有IoC/DI容器后程序结构示意图1.2、IoC能做什么  IoC 不是一种技术,只是一种思想,一个重要的面向对象编程的法则,它能指导我们如何设计出松耦合、更优良的程序。传统应用程序都是由我们在类内部主动创建依赖对象,从而导致类与类之间高耦合,难于测试;有了IoC容器后,把创建和查找依赖对象的控制权交给了容器,由容器进行注入组合对象,所以对象与对象之间是 松散耦合,这样也方便测试,利于功能复用,更重要的是使得程序的整个体系结构变得非常灵活。  其实IoC对编程带来的最大改变不是从代码上,而是从思想上,发生了“主从换位”的变化。应用程序原本是老大,要获取什么资源都是主动出击,但是在IoC/DI思想中,应用程序就变成被动的了,被动的等待IoC容器来创建并注入它所需要的资源了。  IoC很好的体现了面向对象设计法则之一—— 好莱坞法则:“别找我们,我们找你”;即由IoC容器帮对象找相应的依赖对象并注入,而不是由对象主动去找。1.3、IoC和DI  DI—Dependency Injection,即“依赖注入”:组件之间依赖关系由容器在运行期决定,形象的说,即由容器动态的将某个依赖关系注入到组件之中。依赖注入的目的并非为软件系统带来更多功能,而是为了提升组件重用的频率,并为系统搭建一个灵活、可扩展的平台。通过依赖注入机制,我们只需要通过简单的配置,而无需任何代码就可指定目标需要的资源,完成自身的业务逻辑,而不需要关心具体的资源来自何处,由谁实现。  理解DI的关键是:“谁依赖谁,为什么需要依赖,谁注入谁,注入了什么”,那我们来深入分析一下:  ●谁依赖于谁:当然是应用程序依赖于IoC容器;  ●为什么需要依赖:应用程序需要IoC容器来提供对象需要的外部资源;  ●谁注入谁:很明显是IoC容器注入应用程序某个对象,应用程序依赖的对象;  ●注入了什么:就是注入某个对象所需要的外部资源(包括对象、资源、常量数据)。  IoC和DI由什么关系呢?其实它们是同一个概念的不同角度描述,由于控制反转概念比较含糊(可能只是理解为容器控制对象这一个层面,很难让人想到谁来维护对象关系),所以2004年大师级人物Martin Fowler又给出了一个新的名字:“依赖注入”,相对IoC 而言,“依赖注入”明确描述了“被注入对象依赖IoC容器配置依赖对象”。  看过很多对Spring的Ioc理解的文章,好多人对Ioc和DI的解释都晦涩难懂,反正就是一种说不清,道不明的感觉,读完之后依然是一头雾水,感觉就是开涛这位技术牛人写得特别通俗易懂,他清楚地解释了IoC(控制反转) 和DI(依赖注入)中的每一个字,读完之后给人一种豁然开朗的感觉。我相信对于初学Spring框架的人对Ioc的理解应该是有很大帮助的。

wangccsy 2019-12-02 01:49:09 0 浏览量 回答数 0

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9月14日云服务器自定义配置上线通知

andyslove 2019-12-01 20:25:56 33190 浏览量 回答数 40

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【教程免费下载】Unity虚拟现实开发实战

玄学酱 2019-12-01 22:07:47 1731 浏览量 回答数 1

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

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

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问问小秘 2020-05-25 18:02:28 7911 浏览量 回答数 2

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青衫无名 2019-12-01 21:38:55 2491 浏览量 回答数 0

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

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

问题

全栈测试:平衡单元测试和端到端测试

技术小菜鸟 2019-12-01 21:30:35 3268 浏览量 回答数 1

回答

Nginx.conf : user  oschina; worker_processes  2; #error_log  logs/error.log; #error_log  logs/error.log  notice; #error_log  logs/error.log  info; #pid        logs/nginx.pid; events {     use epoll;     worker_connections  2048; } http {     include       mime.types;     default_type  application/octet-stream;     #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] $request '     #                  '"$status" $body_bytes_sent "$http_referer" '     #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';     #access_log  off;     access_log  logs/access.log;     client_header_timeout  3m;     client_body_timeout    3m;     send_timeout           3m;       client_header_buffer_size    1k;     large_client_header_buffers  4 4k;     sendfile        on;     tcp_nopush      on;     tcp_nodelay     on;     #keepalive_timeout  75 20;     include    gzip.conf;         server {     listen 80;     server_name .oschina.net;     location / {         rewrite (.*) http://www.oschina.net$1 permanent;     }     }     server {     listen 80;     server_name www.oschina.net my.oschina.net m.oschina.net;         log_format  oschina_log         '$remote_addr - $remote_user [$time_local] $request '         '"$status" $body_bytes_sent "$http_referer" '         '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';         access_log  logs/oschina.log;     location ~ ^/(WEB-INF)/ {             deny all;         }         location ~ .(apk|torrent|htm|html|asp|php|gif|jpg|jpeg|png|bmp|ico|rar|css|js|zip|java|jar|txt|flv|swf|mid|doc|ppt|xls|pdf|txt|mp3|wma)$ {             root /data/oschina/webapp;         access_log off;             expires 24h;         }             location ~ ^/uploads/ {         access_log off;             root /data/oschina/webapp;         expires 24h;         }     location / {         proxy_pass http://localhost:8080;         include proxy.conf;     }     error_page 502 503 /502.html;         error_page 404 /404.html;     error_page 403 /403.html;     } } gzip.conf: gzip              on; gzip_min_length      1000; gzip_types         text/plain text/css application/x-javascript; proxy.conf: proxy_redirect          off; proxy_set_header        Host $host; proxy_set_header        X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header        X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; client_max_body_size    10m; client_body_buffer_size 128k; proxy_connect_timeout   300; proxy_send_timeout      300; proxy_read_timeout      300; proxy_buffer_size       4k; proxy_buffers           4 32k; proxy_busy_buffers_size 64k; proxy_temp_file_write_size 64k;######rewrite (.*) http://www.oschina.net$1 permanent; 这句的意思,是不是访问 http://localhost:8080/oschina 这样的后端 url ,会重定下到 http://localhost/oschina ?######老大回帖真够快的。。。 感谢,正好配一下######engine X与 Tomcat通讯是用8080端口进行 代理proxy是吗? 正则那里还没怎么看懂,看来还得看看engine x的资料补习补习######我也发扬一下风格,这里是我对apache和tomcat的配置: httpd.conf LoadModule actions_module modules/mod_actions.so LoadModule alias_module modules/mod_alias.so LoadModule asis_module modules/mod_asis.so LoadModule auth_basic_module modules/mod_auth_basic.so #LoadModule auth_digest_module modules/mod_auth_digest.so #LoadModule authn_alias_module modules/mod_authn_alias.so #LoadModule authn_anon_module modules/mod_authn_anon.so #LoadModule authn_dbd_module modules/mod_authn_dbd.so #LoadModule authn_dbm_module modules/mod_authn_dbm.so LoadModule authn_default_module modules/mod_authn_default.so LoadModule authn_file_module modules/mod_authn_file.so #LoadModule authnz_ldap_module modules/mod_authnz_ldap.so #LoadModule authz_dbm_module modules/mod_authz_dbm.so LoadModule authz_default_module modules/mod_authz_default.so LoadModule authz_groupfile_module modules/mod_authz_groupfile.so LoadModule authz_host_module modules/mod_authz_host.so #LoadModule authz_owner_module modules/mod_authz_owner.so LoadModule authz_user_module modules/mod_authz_user.so LoadModule autoindex_module modules/mod_autoindex.so #LoadModule cache_module modules/mod_cache.so #LoadModule cern_meta_module modules/mod_cern_meta.so LoadModule cgi_module modules/mod_cgi.so #LoadModule charset_lite_module modules/mod_charset_lite.so LoadModule dav_module modules/mod_dav.so LoadModule dav_fs_module modules/mod_dav_fs.so #LoadModule dav_lock_module modules/mod_dav_lock.so #LoadModule dbd_module modules/mod_dbd.so #LoadModule deflate_module modules/mod_deflate.so LoadModule dir_module modules/mod_dir.so #LoadModule disk_cache_module modules/mod_disk_cache.so #LoadModule dumpio_module modules/mod_dumpio.so LoadModule env_module modules/mod_env.so #LoadModule expires_module modules/mod_expires.so #LoadModule ext_filter_module modules/mod_ext_filter.so #LoadModule file_cache_module modules/mod_file_cache.so #LoadModule filter_module modules/mod_filter.so #LoadModule headers_module modules/mod_headers.so #LoadModule ident_module modules/mod_ident.so #LoadModule imagemap_module modules/mod_imagemap.so LoadModule include_module modules/mod_include.so #LoadModule info_module modules/mod_info.so LoadModule isapi_module modules/mod_isapi.so #LoadModule ldap_module modules/mod_ldap.so #LoadModule logio_module modules/mod_logio.so LoadModule log_config_module modules/mod_log_config.so #LoadModule log_forensic_module modules/mod_log_forensic.so #LoadModule mem_cache_module modules/mod_mem_cache.so LoadModule mime_module modules/mod_mime.so #LoadModule mime_magic_module modules/mod_mime_magic.so LoadModule negotiation_module modules/mod_negotiation.so LoadModule proxy_module modules/mod_proxy.so LoadModule proxy_ajp_module modules/mod_proxy_ajp.so LoadModule proxy_balancer_module modules/mod_proxy_balancer.so LoadModule proxy_connect_module modules/mod_proxy_connect.so #LoadModule proxy_ftp_module modules/mod_proxy_ftp.so LoadModule proxy_http_module modules/mod_proxy_http.so LoadModule rewrite_module modules/mod_rewrite.so LoadModule setenvif_module modules/mod_setenvif.so #LoadModule speling_module modules/mod_speling.so #LoadModule ssl_module modules/mod_ssl.so #LoadModule status_module modules/mod_status.so #LoadModule substitute_module modules/mod_substitute.so #LoadModule unique_id_module modules/mod_unique_id.so   //mod_security 共同打开(下边配置中已经打开) #LoadModule userdir_module modules/mod_userdir.so #LoadModule usertrack_module modules/mod_usertrack.so #LoadModule version_module modules/mod_version.so #LoadModule vhost_alias_module modules/mod_vhost_alias.so #SVN Module conf LoadModule dav_svn_module "D:/Serv/Subversion/bin/mod_dav_svn.so" LoadModule authz_svn_module "D:/Serv/Subversion/bin/mod_authz_svn.so" #PHP Module conf LoadModule php5_module "D:/Serv/Apache/PHP/php5apache2_2.dll" PHPIniDir "D:/Serv/Apache/PHP/" #mod_security conf 2.5.12 LoadModule security2_module modules/mod_security2/mod_security2.so LoadModule unique_id_module modules/mod_unique_id.so SecRuleEngine On SecDefaultAction log,auditlog,deny,status:403,phase:2,t:lowercase,t:replaceNulls,t:compressWhitespace SecAuditEngine RelevantOnly SecAuditLogType Serial SecAuditLog logs/mod_security2.log #jk Module conf LoadModule jk_module modules/mod_jk.so Where to find workers.properties JkWorkersFile conf/worker.properties JkMountFile conf/uriworkermap.properties Where to put jk logs JkLogFile logs/mod_jk.log Set the jk log level [debug/error/info] JkLogLevel info Select the log format JkLogStampFormat "[%a %b %d %H:%M:%S %Y] " JkOptions indicate to send SSL KEY SIZE, JkOptions +ForwardKeySize +ForwardURICompat -ForwardDirectories JkRequestLogFormat set the request format JkRequestLogFormat "%w %V %T" <IfModule !mpm_netware_module> <IfModule !mpm_winnt_module> ServerName localhost DocumentRoot "D:/Serv/wwwroot/" <Directory "D:/Serv/wwwroot/cache/status">     Order allow,deny     Deny from all     #allow from 127.0.0.1 </Directory> <Location /svn>         DAV svn         SVNPath "D:/Serv/svnroot/" </Location> 后面部分无关紧要的就不贴了。 worker.properties的配置 #--- see following for detail    "http://tomcat.apache.org/connectors-doc/"   "http://tomcat.apache.org/connectors-doc/reference/workers.html"   #========server列表======== worker.list=controller,status #========controller,负载均衡控制器========   load-balance worker, can be "lb, status" worker.controller.type=lb worker.controller.balance_workers=tomcat1,tomcat2 如何选择最优的worker, B[usyness]: 选最不忙的, R[equest]: 缺省 worker.controller.method=B #ticky_session   sticky_session_force             含义     true             false            SESSION会复制,有粘性     true             true             SESSION不复制,有粘性     false            false            SESSION会复制,无粘性     false            true             SESSION会复制,无粘性 注意 worker.controller.sticky_session=1,等同于worker.controller.sticky_session=true.此处指定集群是否需要会话复制, #如果设为true,则表明为会话粘性,不进行会话复制,当某用户的请求第一次分发到哪台Tomcat后,后继的请求会一直分发到此 #Tomcat服务器上处理;如果设为false,则表明需求会话复制。这就是说,如果你要想进行均衡负载,并在192.168.1.5和192.168.1.3 #两台机器的Tomcat实例上实现集群全局session复制,此处值要设置成false。 #sticky_session 1: True, otherwise False, 相同session id一直访问同一服务器    #sticky_session_force session id出错状态不返回500(Server Error), 由另一worker接手    worker.controller.sticky_session=0 worker.controller.sticky_session_force=0 #worker.status.type=status #========tomcat1========    worker.tomcat1.port=8009 worker.tomcat1.host=localhost worker.tomcat1.type=ajp13 worker.tomcat1.lbfactor=1 worker.tomcat1.socket_connect_timeout=3000 #========tomcat2======== #worker.tomcat2.port=8009 #worker.tomcat2.host=localhost #worker.tomcat2.type=ajp13 #worker.tomcat2.lbfactor=1 #worker.tomcat2.socket_connect_timeout=3000 worker.connection_pool_size=10 #默认值(connection_pool_size +1)/ 2 worker.connection_pool_minsize=5 worker.socket_timeout=1 worker.socket_connect_timeout=3000 uriworkermap.properties配置,设置转发规则 /.jsp=controller /.do=controller /blog/=controller /bbs/=controller /site/=controller  !/.html=controller  !/.gif=controller  !/.jpg=controller  !/*.png=controller  extra/httpd-mpm.conf 模块   上边一样的就不贴了,主要是下边的配置,因为我用了mod_security模块,所以要做一些配置,这里不做解释了,写的很详细,我比较喜欢在配置文件里把容易忘记的地方写上文档。毕竟这东西配完了就不再动了,很容易忘记 WinNT MPM ThreadsPerChild: constant number of worker threads in the server process MaxRequestsPerChild: maximum  number of requests a server process serves #注意:ThreadLimit指令应当放在ThreadsPerChild之前,否则ThreadsPerChild指令生效后ThreadLimit会失效,而导致不必要的错误 ThreadLimit必须大于等于ThreadsPerChild #对于mpm_winnt,ThreadLimit的默认值是1920;对于其他MPM这个值是64 #ThreadLimit 这个指令设置了每个子进程可配置的线程数ThreadsPerChild上限。任何在重启期间对这个指令的改变都将被忽略,但对ThreadsPerChild的修改却会生效。 #ThreadLimit 使用这个指令时要特别当心。如果将ThreadLimit设置成一个高出ThreadsPerChild实际需要很多的值,将会有过多的共享内存被分配。 #如果将ThreadLimit和ThreadsPerChild设置成超过系统的处理能力,Apache可能无法启动,或者系统将变得不稳定。该指令的值应当和ThreadsPerChild大致保持一致 #ThreadsPerChild 每个子进程建立的常驻的执行线程数。默认值是25。子进程在启动时建立这些线程后就不再建立新的线程了。 <IfModule mpm_winnt_module>     ThreadLimit            2000     ThreadsPerChild        2000     MaxRequestsPerChild    2000 </IfModule> ######当然由于日常使用windows的原因,因此apache的配置并不一定适合linux 这里是NT架构使用了线程,而linux一般都是使用进程。 以前研究过apache的文档,但老是看过以后就忘记了,用的时候还得继续看,比较恶心。######嘿, 因为 Nginx 就是 http 协议的反向代理, 所以不需要像 apache 那样还得来个 JK 如果是我那,就直接在 Nginx 上分辨, 是 PHP 就给 Apache, 是 jsp 就直接 tomcat 连 apache 的 JK 都省了。 但Session 粘贴问题的话,Nginx 的 第三方 session 功能好像暂时还是在测试阶段...除非只用 cookies 所以应用还得斟酌了.######受教了

kun坤 2020-06-04 11:06:34 0 浏览量 回答数 0

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Re创业过程中细微的管理和质量 前两天和一个创业的同学聊了聊,他谈自己公司的管理时,说到了自己用了管理程序和制度对企业进行管理。我很好奇就问他:在创业初期就几个兄弟一起干,怎么有精力制定管理程序、制度和管理流程。他解释到刚开始就几个人,没有专门编制程序制度,因为都是从某德国知名企业离职的,很多规则仍在沿用原来企业规定和要求。 看来小型团队与其去建立程序制度,不如大家一起讨论制定简单的、可达成的共识来进行管理。 ------------------------- 也谈战略战术 上周去海南博鳌度假,我知道这个地方是因为这里是亚洲论坛举办地。这次去了之后,发现这里的沙滩、海浪、气候和地理条件非常好,但是这里的游客却非常少,如果和三亚比那绝对不是在一个数量级上。 从外部环境和大趋势上讲人在满足物质需要的基础上,需要通过旅游、休闲和度假来改善自己的精神生活和娱乐,国家又通过举办亚洲论坛来为这里宣传,因此当地发展这里的旅游业作为大战略是正确的。但我在这里发现这里存在的问题,交通不是很方便;博鳌亚洲论坛的会址参观居然需要买票,旁边还建了一个禅寺;很美的沙滩但清理不及时;大量的海滨建成了房屋和销售…… 如果说博鳌发展旅游业的战略很好,那么在发展旅游业的战术上却是失败的,但对于处在风口上,“猪”都能飞起来的时机上,博鳌旅游业终将会发展起来,但是要走不少弯路。 ------------------------- 一篇有关美国创业孵化器的文章 同时我在我的博客中分享了一篇转载的有关美国孵化器的文章,欢迎来我的博客阅读。   我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475” ------------------------- 武汉光谷的创客园区 前几天去武汉出差,到光谷附近逛了逛。光谷是武汉的高校比较集中的地方,也是高新产业的新区,这两年发展的很好,形成了一个新的商业街区。在光谷步行街附近,看到创客街区和创客咖啡馆的宣传板和招牌,特意去看了看。 一个“创客街区”想设立在一个商住两用楼的顶楼,通过这个吸引买家买商铺和公寓。创意不错,但主推的是地产项目,创客街区只是个噱头。 另一个“创客咖啡馆”设在一个繁华路口的办公楼中,我看了看这些公司的牌子,都是金融类和商品的交易公司,由于交易公司的工作时间比较固定,下午6点中,大楼已经关门落锁。这个“创客咖啡馆”可能就是为了交易员休息或谈生意的真正的咖啡馆。 看到这里大家可以感觉到所谓的全民谈创客、谈孵化器更多的还是停留在一些口头的层面,都是口惠而实不至,当创客相关的内容对其自身的利益没有帮助或推动时,那么这些人会很快的放弃这些创客,而转向其他的更能吸引眼球的地方。 由于没有时间整理,周末我再发布有关微质量管理体系的内容。 我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475”,欢迎大家关注。 ------------------------- 组织的结构形式 当一个组织了目标和准则,并且明确了组织的leader后,就可以开始为了这个目标努力了。但组织是有一些或一群人在一起,如何分工,以什么样的形式开展工作,就是组织的“形式”。 我们常听到的有关组织的说法很多,如:功能性组织、事业部组织、矩阵性组织团队、直线性组织、超级事业部等等。但其实所有组织的结构形式都是组织在大、小组织之间转换。因为当组织大到一定程度就难以控制和协作,从而需要把组织切分,就形成了如事业部组织、超级事业部组织;当组织小的时候组织的leader可以较容易的控制组织,采取了直线性组织、或矩阵性组织。 对于普通的创业者,开始采取小型团队,在这个团队里,每个人有相应的分工,负责相应的工作,作为团队的leader可以直接管理团对中的每个人,这种组织是最高效的。但随着组织规模的增大,每项工作的工作量都会大幅增加,小型团队中每个人就变成了每个部门,每个部门又形成另一个小型团队,组织越来越大,层级或者说功能块越来越多,管理的人越来越多,相应的需要管理的资源也越来越多,如财务、人事、文档、软硬件、后勤等等,组织沟通链条越来越长、每个员工和管理者对同一件工作的理解不同,造成了一项工作的走向与最高的leader的期望产生偏差和组织人员之间的矛盾,然后不断的纠偏和化解矛盾,形成更多的指令和偏差,再纠正等等。这就是创业者到大公司发展过程中组织结构形式变化导致管理越来越复杂的过程。现在对于组织结构形式的改变都是想把大公司的中的这种缺陷给化解掉,形成具有小型团队的大型公司。 任何一种组织形式都有其优点和缺点,没有一定之规。小型团队更多的适用于解决问题或者一项具体的开发任务,所以更适用于创业团队;层级的管理是在事业处于爆发期时,不得不采取的模式,这时小型团队已经无法应付相对大规模的生产工作,但在组织规模增大后就要考虑大规模组织的低效。 小型组织可以让成员之间的职责在任务之间转换,但相对大规模的组织就需要明确成员的具体职责,并保持不变,否则职责调配将称为一项巨大的工作,而且容易产生冲突。小型组织可以产生规定以外情感的联系,可以让成员之间互相支持,规模相对大的组织大家更愿意按规定行事。不过情感是个双刃剑有好的情感、就会有不好的情感,这方面创业者需要充分考虑。 我个人倾向于即使是小型组织对于组织分工也最好有个初步明确,并明确相互支持和备用的基本原则,在具体工作时,根据大家工作量的大小进行适度调配。 好的,我们现在有了好的目标和策略,有了好的团队领导,明确了组织结构的形式,已经是一个可以开始工作的团队了。下次就要谈谈我们要做哪些工作、怎么工作了。 我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475”,欢迎大家关注。 ------------------------- 资源管理 传统行业规模化生产组织所指的资源一般是指人、财、物。 人指的是员工和管理人员;财指的是资金;物指的是材料、设备设施。组织的领导有一个重要的任务就是保护组织已有的资源,配置资源让资源在组织的工作中发挥最大的作用,让资源在生产和投资过程中保值增值。 随着品牌经济、知识经济、互联网经济等新形式的发展,我认为组织资源应该在原有人、财、物的基础上扩展(个人总结,希望能有补充或指正): 1.        品牌商誉; 2.        企业资质和/或相关许可; 3.        专利权或著作权; 4.        专有软件或APP软件(存在较强的技术壁垒或著作权); 5.        创意; 6.        核心技术人员; 7.        粘性较高的粉丝或客户群。 对于初创团队来说,大多数只有一个创意、一个专利或一个技术产品,如何将自己已有的资源作价,与投资方或者合作方分享,从而获得其他资源的支持,是创业者资源管理的第一步。 在具备相应的资源后,将自己的资源转化为商品或服务,并将其推向市场,在市场化的运作过程中,保证已有资源快速升值,这是第二步。 当资源足够多时,配置的资源,让资源保持本组织的优势或投入到升值最快的产品或服务中,这时资源管理的第三步,此时的创业者应该已经是一定程度上的“成功者”了。 此外: 我在博客上逛的时候看到有些创业者是从事医疗相关行业的创业的,我想说的是这个行业是国家监管很严格的行业,而且顾客对于产品的可靠性要求远高于对价格的要求,所以这个行业价格战或者说通过免费的形式获取顾客会是一条很难走的路。 我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475”,欢迎大家关注。 ------------------------- 一次失败的尝试 最初在做微质量管理研究时,我的想法主要是通过自己的研究和有兴趣的创业者的反馈形成正反馈的闭环,通过交流和反馈不断修正最初的想法和思路,达到寻找真相或普世规律的目的。 但是实际操作过程中没有有实际内容的反馈,于是我尝试了另一种方式:向一些可能有创业者反馈信息的组织提出了合作的意向。希望能通过这种方式,获得更多的历史数据和信息帮助我梳理分析思路或通过数据分类佐证我的猜想。 很可惜!这个尝试也失败了。 其实我还可以找其他组织做更多的尝试,但我放弃了,因为我没有那么多精力去做这么做。 现在我准备更换研究的思路:只是自己梳理思路。 研究过程可能也更加随性一些,更加自我一些,希望大家体谅。 对我研究内容感兴趣的朋友,可以自由取用,但只是观点,不是最终的结论! 以后的信息就不在论坛发布吸引大家的注意了,更多的是在自己博客上梳理自己的思路。

menmen 2019-12-02 02:34:02 0 浏览量 回答数 0

问题

【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

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

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浅谈Flutter框架原理及其生态圈 Flutter的锋芒 跨平台高性能的渲染引擎逐渐成为移动端、大前端领域的一个热点,作为其中的明星框架Flutter,经过近几年来的迅速发展,由极大的可能成为下一代跨端终端解决方案。自从2017 年 5 月,谷歌公司发布的了 Alpha 版本的 Flutter; 2018 年底 Flutter Live 发布的 1.0 版本;2019年7月发布1.5版本,截止今日(2020年2月)已经发布了v1.14.6 Beta版本。 在Flutter诞生之前,已经有许多跨平台UI框架的方案如Cordova、ReactNative、weex、uni-app、Hippy等,常见的需要处理兼容的终端平台也包括android、ios、web、Iot等,但是在大前端的浪潮下,对于企业和开发者来说开发效率和使用体验都十分重要,传统的做法莫过于分不同的团队开发不同的终端项目,如果还要继续向其他平台,拓展的话,我们需要付出的成本和时间将成倍增长。正因为如此,在这样的背景下,Flutter等跨端框架的兴起,从本质上讲,帮助开发者增加业务代码的复用率,减少因为要适配多个平台带来的工作量,从而降低开发成本、提高开发效率。 纵观已有的跨端方案,可以分为三类:Web 容器、泛 Web 容器、自绘引擎框架。 基于web容器即基于浏览器的跨平台也做得越来越好,自然管线也越来越短,与native的一些技术手段来实现性能上的相互补充。比如Egret、Cocos、Laya这些游戏引擎,它们在跨平台方面的做法多以Typescript编写,在iOS和安卓平台的各种浏览器中轻松的运行HTML5游戏,并在不同平台浏览器里提供近乎一致的用户体验,比如Egret还会提供高效的 JS-C Binding 编译机制,以满足游戏编译为原生格式的需求,不过大多数HTML游戏引擎也属于web容器这个范畴内。web容器框架也有一个明显的致命(在对体验&性能有较高要求的情况下)的缺点,那就是WebView的渲染效率和JavaScript执行性能太差。再加上Android各个系统版本和设备厂商的定制,很难保证所在所有设备上都能提供一致的体验。 泛 Web 容器框架比如ReactNative和Weex,即上层通过面向前端友好的UI,下层通过native的渲染形式,虽然同样使用类HTML+JS的UI构建逻辑,但是最终会生成对应的自定义原生控件,以充分利用原生控件相对于WebView的较高的绘制效率,同时H5与native相互补充来达到更好的用户体验,这也是一种很好的解决方案。缺陷也很明显,随着系统版本变化和API的变化,开发者可能也需要处理不同平台的差异,甚至有些特性只能在部分平台上实现,这样框架的跨平台特性就会大打折扣。 自绘引擎框架这里专指Flutter框架,从底层就承担跨端的任务和渲染方式,从目前来看,从技术的实现和方案的成熟度、产品的性能方面比较,Flutter有很大可能成为下一代主流跨平台框架。 Flutter与其他跨端框架的不同点之一就是自带渲染引擎,Flutter渲染引擎依靠跨平台的Skia图形库来实现,Skia引擎会将使用Dart语言构建的抽象的视图结构数据加工成GPU数据,交由 OpenGL 最终提供给 GPU 渲染,至此完成渲染闭环,因此可以在最大程度上保证一款应用在不同平台、不同设备上的体验一致性。 而开发语言选用的是同时支持 JIT和 AOT的 Dart语言,Dart本身提供了三种运行方式,应对web环境,用Dart2js编译成JavaScript代码,运行在常规浏览器中;使用DartVM直接在命令行中运行Dart代码;AOT方式编译成机器码,例如Flutter App框架。而且Dart 避免了抢占式调度和共享内存,可以在没有锁的情况下进行对象分配和垃圾回收,在性能方面表现相当不错,不仅保证了开发效率,代码性能和用户体验也更卓越。因此,Flutter在各类跨平台移动开发方案中脱颖而出。同时在去年2019的Google IO大会上,备受关注的Fuchsia系统虽然并没有发布,但是宣布了 Flutter除了支持开发 Android 和 iOS 程序之外,现在还支持开发Web程序了,在 I/O 大会上,谷歌发布了 Web 版 Flutter 的首个技术预览版,宣布 Flutter 将为包括 Google Home Hub 在内的 Google Smart Display 平台提供技术支持,并迈出利用 Chrome 操作系统支持桌面级应用的第一步。 很多JS开发者会思考Google Flutter团队至于为啥选择Dart而不是JS,其实Google 公司给出的原因很简单也很直接:Dart 语言开发组就在隔壁,对于 Flutter 需要的一些语言新特性,能够快速在语法层面落地实现;而如果选择了 JavaScript,就必须经过各种委员会(TC39等)和浏览器提供商漫长的决议。 Flutter绘制原理 在计算机系统中,图像的显示需要 CPU、GPU 和显示器一起配合完成:CPU 负责图像数据计算,GPU 负责图像数据渲染,而显示器则负责最终图像显示。 CPU 把计算好的、需要显示的内容交给 GPU,由 GPU 完成渲染后放入帧缓冲区,随后视频控制器根据垂直同步信号(VSync)以每秒 60 次的速度,从帧缓冲区读取帧数据交由显示器完成图像显示。 操作系统在呈现图像时遵循了这种机制,而 Flutter 作为跨平台开发框架也采用了这种底层方案。下面有一张更为详尽的示意图来解释 Flutter 的绘制原理。可以看到,Flutter 关注如何尽可能快地在两个硬件时钟的 VSync 信号之间计算并合成视图数据,然后通过 Skia 交给 GPU 渲染:UI 线程使用 Dart 来构建视图结构数据,这些数据会在 GPU 线程进行图层合成,随后交给 Skia 引擎加工成 GPU 数据,而这些数据会通过 OpenGL 最终提供给 GPU 渲染。 Skia原理 Skia 是一款用由C++ 开发的2D 图像绘制引擎。在2005 年被 Google 公司收购后被广泛应用在 Android和其他等核心产品上,Skia 目前是Android 官方的图像渲染引擎,因此 Flutter Android SDK 无需内嵌 Skia 引擎就可以获得天然的 Skia 支持;而对于 iOS 平台来说,由于 Skia 是跨平台的,因此它作为 Flutter iOS 渲染引擎被嵌入到 Flutter 的 iOS SDK 中,替代了 iOS 闭源的 Core Graphics/Core Animation/Core Text,这也正是 Flutter iOS SDK 打包的 App 包体积比 Android 要大一些的原因。 底层渲染能力统一了,上层开发接口和功能体验也就随即统一了,开发者再也不用操心平台相关的渲染特性了。也就是说,Skia 保证了同一套代码调用在 Android 和 iOS 平台上的渲染效果是完全一致的。 Flutter架构 Framework底层是Flutter引擎,引擎主要负责图形绘制(Skia)、文字排版(libtxt)和提供Dart运行时,引擎全部使用C++实现,Framework层使我们可以用Dart语言调用引擎的强大能力。Flutter 架构采用分层设计,从下到上分为三层,依次为:Embedder、Engine、Framework。 Embedder 是操作系统适配层,实现了渲染 Surface 设置,线程设置,以及平台插件等平台相关特性的适配。从这里我们可以看到,Flutter 平台相关特性并不多,这就使得从框架层面保持跨端一致性的成本相对较低。 Engine 层主要包含 Skia、Dart 和 Text,实现了 Flutter 的渲染引擎、文字排版、事件处理和 Dart 运行时等功能。Skia 和 Text 为上层接口提供了调用底层渲染和排版的能力,Dart 则为 Flutter 提供了运行时调用 Dart 和渲染引擎的能力。而 Engine 层的作用,则是将它们组合起来,从它们生成的数据中实现视图渲染。 Framework 层则是一个用 Dart 实现的 UI SDK,包含了动画、图形绘制和手势识别等功能。为了在绘制控件等固定样式的图形时提供更直观、更方便的接口,Flutter 还基于这些基础能力,根据 Material 和 Cupertino 两种视觉设计风格封装了一套 UI 组件库,开发者可以直接使用这些组件库。 Flutter运行流程 页面中的各界面元素(Widget)以树的形式组织,即控件树。Flutter 通过控件树中的每个控件创建不同类型的渲染对象,组成渲染对象树。在Flutter界面渲染过程分为三个阶段:布局、绘制、合成,布局和绘制在Flutter框架中完成,合成则交由引擎负责。 Flutter 采用深度优先机制遍历渲染对象树,决定渲染对象树中各渲染对象在屏幕上的位置和尺寸。在布局过程中,渲染对象树中的每个渲染对象都会接收父对象的布局约束参数,决定自己的大小,然后父对象按照控件逻辑决定各个子对象的位置,最终完成布局过程。这里只需要注意一点,无论布局还是绘制,都是父子间的遍历关系:父Widget的布局需要依赖子Widget的布局结果;而绘制则反过来(子Widget需要盖在父Widget上),布局是后续遍历,绘制是前序遍历,他们都是深度优先遍历。 Flutter生命周期 可以看到,Flutter中State 的生命周期可以分为 3 个阶段:创建(插入视图树)、更新(在视图树中存在)、销毁(从视图树中移除)。接下来,我们一起看看每一个阶段的具体流程。 第一步创建 State 初始化时会依次执行 :构造方法 -> initState -> didChangeDependencies -> build,随后完成页面渲染。构造方法是 State 生命周期的起点,Flutter 会通过调用StatefulWidget.createState() 来创建一个 State。我们可以通过构造方法,来接收父 Widget 传递的初始化 UI 配置数据。这些配置数据,决定了 Widget 最初的呈现效果。 initState,会在 State 对象被插入视图树的时候调用。这个函数在 State 的生命周期中只会被调用一次,所以我们可以在这里做一些初始化工作,比如为状态变量设定默认值。 didChangeDependencies 则用来专门处理 State 对象依赖关系变化,会在 initState() 调用结束后,被 Flutter 调用。 build,作用是构建视图。经过以上步骤,Framework 认为 State 已经准备好了,于是调用 build。我们需要在这个函数中,根据父 Widget 传递过来的初始化配置数据,以及 State 的当前状态,创建一个 Widget 然后返回。 第二步更新 Widget 的状态更新,主要由个方法触发:setState、didchangeDependencies、didUpdateWidget。 setState:我们最熟悉的方法之一。当状态数据发生变化时,我们总是通过调用这个方法告诉 Flutter:“我这儿的数据变啦,请使用更新后的数据重建 UI!” didChangeDependencies:State 对象的依赖关系发生变化后,Flutter 会回调这个方法,随后触发组件构建。哪些情况下 State 对象的依赖关系会发生变化呢?典型的场景是,系统语言 Locale 或应用主题改变时,系统会通知 State 执行 didChangeDependencies 回调方法。 didUpdateWidget:当 Widget 的配置发生变化时,比如,父 Widget 触发重建(即父 Widget 的状态发生变化时),热重载时,系统会调用这个函数。一旦这三个方法被调用,Flutter 随后就会销毁老 Widget,并调用 build 方法重建 Widget。 第三步销毁 比如组件被移除,或是页面销毁的时候,系统会调用 deactivate 和 dispose 这两个方法,来移除或销毁组件。 Flutter生态圈及其常用框架 一项技术一个框架是否流行,最直观的体现就是它的生态圈是否活跃,下面列举了一些Flutter开发中常用的库工具。 参考文献 1、[Flutter原理与实践](https://tech.meituan.com/2018/08/09/waimai-flutter-practice.html) 少杰 2、[Flutter框架技术概览](https://flutter.dev/docs/resources/technical-overview) 3、[Flutter中文官网](https://pub.dartlang.org/flutter/) 4、[Flutter插件仓库](https://pub.dev/flutter/packages)

罗思雨 2020-02-27 11:47:50 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

问题

最大限度利用 JavaScript 和 Ajax 性能:报错

kun坤 2020-06-05 22:56:50 0 浏览量 回答数 1

问题

写了一个jQuery面向对象轮播图插件,单个实例正常,但多个实例异常

小旋风柴进 2019-12-01 19:35:10 1141 浏览量 回答数 1

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1、拼多多被黑产薅羊毛事件 提名理由: 2019 年 1 月 20 日,微博爆料称拼多多出现重大 Bug:从网友晒出的图片看,此次 100 元无门槛券随便领,全场通用(特殊商品除外),有效期一年。有网友表示,凌晨 3 点多被同行“喊醒”,让来拼多多“薅羊毛”,“只需支付 4 毛钱,就可以充值 100 元话费”。 拼多多回应表示:有黑灰产团伙通过一个过期的优惠券漏洞盗取数千万元平台优惠券,进行不正当牟利。针对此行为,平台已第一时间修复漏洞,并正对涉事订单进行溯源追踪。同时我们已向公安机关报案,并将积极配合相关部门对涉事黑灰产团伙予以打击。 **翻车点评:**本次事件除了反映出拼多多在研发流程上的管控问题,也侧写出了中国企业的公关之难:在拼多多公关看来,此次被薅羊毛 200 亿的谣言是有心人在造谣抹黑;在旁观者看来,此次 200 亿谣言是拼多多的营销手段。一场罗生门背后,除了要敬畏每一行代码,还要敬畏每一位用户才是。 翻车等级:★★★☆☆ 2、苹果误发 7 倍工资给开发者,随后追回 提名理由: 2019 年 9 月 4 日,一位名为 @waylybaye 的 IOS 开发者在社交平台上爆料:“苹果搞了个大事故!!给国内开发者打上上个月的钱的时候,把单位是人民币的钱当成美元打过来了!所有开发者的收入都翻了 7 倍!现在这笔 7 倍的外汇已经到账可以申报了,但我不敢动……请问这种情况怎么搞?” 9 月 5 日,苹果官方发出邮件回应结算出错。在邮件中,苹果公司称,由于合作银行德意志银行方的问题,影响了开发者 2019 年 7 月的收入。希望开发者能够配合银行退回错误的金额,另外再汇一笔正确的金额。 该开发者表示将配合苹果公司退回款项,律师表示如果主张返还的行为给中国开发者带来很大的不便,甚至造成一些损失并有证据证明,那么中国开发者可以向苹果公司主张赔偿损失。 **翻车点评:**如果是越南开发者,收入岂不是翻了 2 万多倍?如果是津巴布韦开发者,岂不是要上天? **翻车等级:**★★★☆☆ 3、李世石击败围棋 AI:怀疑电脑质量有问题 提名理由: 李世石是当今世界唯一一位曾经打败 AI 围棋程序 AlphaGo 的人类棋手,他在 2019 年宣布了正式退役。这位棋手表示:在 AI 出现之后,他意识到即使通过疯狂的努力再次成为排名第一的棋手,他也无法真正一览众山小,因为有一个实体你无法击败它。 此次退役赛,李世石选择了对战 NHN Entertainment 开发的 AI 围棋程序 HanDol,这名 AI 棋手已经打败了韩国排名前五的棋手。2019 年 12 月 18 日,退役赛首战,李世石被让两子,做好了首战告负心理准备的李世石却意外取胜,原因在于 AI 程序在对弈中出现了一个低级失误,被李世石抓住机会一举奠定胜局。赢棋后的李世石并没有表现出过多的兴奋,他甚至怀疑是这台电脑的质量没有达到应有的水平。 **翻车点评:**AI、大数据、云计算的三位一体 ABC 战略,将给未来的世界带来怎样的颠覆?也许再过几年,你看到的金翻车奖就是 AI 评选的了。 翻车等级:★★★☆☆ 4、程序员用 Null 做车牌,命中车管所漏洞吃下所有无主罚单 提名理由: Joseph Tartaro 是一位美国软件安全领域的专家,2016 年年底,Tartaro 决定要注册一块有个性的车牌。作为一名软件安全方面的专家,他有着许多技术人独有的职业癖好:希望车牌号能够与工作联系在一起。“我可以给我老婆注册一块 VOID 车牌,这样我们的车道就变成了 NULL 和 VOID 了”。 当然,这里面是有其深层含义的。Tartaro 在最近的一次 Defcon 黑客大会上说,“null”在很多编程语言中是一个文本字符串,用来表示空值或未定义的值。在很多计算机中,null 就是 void。也就是说,他跟她老婆其实是二位一体的存在,公不离婆秤不离砣,颇有点程序员式的浪漫。但很快,这个车牌就让他浪不起来了,因为 Null 命中了车管所系统漏洞,他为此收到了所有的无名罚单,总额超过 1.2 万美元。他后来坦言,初衷其实只是为了使用 Null 车牌来逃避罚单,万万没想到无名罚单却成了自己的。 延展阅读:使用 Null 做自定义车牌,成功命中车管所系统漏洞,所有未填车牌的罚单都是我的了 **翻车点评:**我在看房的时候是坚决不看 404 号门牌的,这哥们却主动给自己报空指针,果然跟那些妖艳贱货有些不同。 **翻车等级:**★★★☆☆ 5、游戏公司主程锁死服务器事件 提名理由: 2019 年 1 月 21 日,一封《告游戏行业全体同仁书》将一家创业公司 C++ 主程燕某推向舆论高潮,这篇文章指责燕某在就职深圳螃蟹网络科技有限公司 3 个月期间,出于报复心理,于游戏上线测试当天无故失踪并锁死电脑和服务器,最终导致公司开发两年的项目失败,损失惨重,创始人尹某背上百万债务开始打工之路。 1 月 24 日,燕某发表长文针对深圳市螃蟹网络科技有限公司创始人尹某的《告游戏行业全体同仁书》中提及的各项指责以及网络传言一一反驳,并表示一切法庭上见,相信法律会还一个公道。 **翻车点评:**2019 年让吃瓜群众真正学到了新闻等等再看,本次事件是典型的反转案例,从《告游戏行业全体同仁书》发布后的”程序员是如何逼死一家公司“的舆论,到后来的风向大反转,深刻地揭示了:瓜,要慢慢吃。脸,要慢慢打。 **翻车等级:**★★★★☆ 6、李彦宏被泼水 提名理由: 2019 年 7 月 3 日,百度 AI 开发者大会于北京国家会议中心举行。百度创始人、董事长兼任 CEO 李彦宏首先发表演讲。而在他正在演示 AI 自主泊车“最后一公里”时,有持矿泉水瓶的男青年冲上台,将水浇在李彦宏头上。李彦宏的白衬衫几乎湿透,他愣了一下后说:“What‘s your problem?” 随后泼水者被工作人员控制,李彦宏在掌声鼓励中说道:“大家看到在 AI 前进的道路上还是会有各种各样想不到的事情会发生。但是我们前行的决心不会改变,我们坚信 AI 会改变每一个人的生活。” **翻车点评:**在技术发展的历史上,总会出现风口过热的情况,无论是 AI 还是区块链,都存在被吹过头的现象,我们愿意看到有清醒的人为这些过热的技术降降温,但却绝对不认可目前这种方式。 翻车等级:★★★★☆ 7、62 岁程序员骚操作,翻车获刑 **提名理由: ** 现年 62 岁的大卫·廷利 (David Tinley) 来自匹兹堡附近的哈里森市,廷利为西门子在 Monroeville 的办事处工作了将近 10 年的时间,他曾接过一个为西门子公司创建管理订单的电子表格需求,电子表格包含自定义脚本,可以根据存储在其他远程文档中的当前订单更新文件的内容,从而允许公司自动化库存和订单管理。 廷利十年前在给西门子写的电子表格中植入了逻辑炸弹,它会在特定日期之后导致电子表格崩溃,于是西门子就必须再次雇佣他进行修复,每次都需要重新支付修复费用,持续时间近 3 年。最近他被抓包了,面临最高十年监禁和 25 万美元(约合人民币 172 万)的指控。 **翻车点评:**西门子居然没有人 review 代码,廷利居然忘了自己挖的坑的发作时间,60 多岁还没退休,资本主义果然罪恶,emmm… 翻车等级:★★★★☆ 8、FBI 网站被黑,数千特工信息泄露 提名理由: 在传统的好莱坞大片里,FBI 通常都是神通广大,无所不能,个个有着汤姆斯克鲁斯的脸,施瓦辛格的体格,既有拳脚功夫了得的特工,也有技术实力超群的 Nerd。从来只有他们攻破某某国家防火墙的份,但现实告诉我们,这真的只是在拍戏。 2019 年 4 月,包括 TechCrunch 等多家媒体报导,一个黑客组织黑了美国联邦调查局 FBI 的附属网站,并泄露了数千名联邦特工和执法人员的个人信息。黑客攻击了与 FBI 培训学院 National Academy Association 相关的三个网站,利用其中存在的漏洞,下载了每个服务器上的内容。随后黑客将数据发布到他们自己的网站上,并提供下载。电子表格在删除重复数据后包含大约 4 000 条独特记录,包括 FBI 特工与其它执法人员的姓名、个人和政府电子邮件地址、职位、电话号码和邮政地址等信息。 **翻车点评:**有道是终日打雁,却被雁啄了眼睛。但对我们这一代看着 FBI Warning 长大的孩子来说,FBI 它算个球。 翻车等级:★★★★☆ 9、IT 圈的暴力裁员事件 提名理由: 2018 年的春天,堪称近年来最暖的春天。彼时人工智能领域风起云涌,AI 创业公司们纷纷高薪疯抢 AI 开发者,月薪动辄 10 万级别。人工智能的流行还未结束,一个名叫区块链的技术突然又火爆了起来,一时间,“凡人饮水处,皆言区块链”。那是程序员们最甜蜜的一段时间。 这一年的上半年,互联网公司们扎堆上市,蔚为壮观:哔哩哔哩、爱奇艺、美团、小米、拼多多、趣头条……上市后的互联网新兴巨头、独角兽公司为了攻城略地,开启了全面的整军备战:唯有技术、开发者,才是未来的决定因素,这是技术最好的时代。许多人都如此笃信。 一年后的 2019,一切变了:保安赶走身患绝症员工、统计时长裁员、251、1024 等事件频繁映入眼帘,从最开始的愤怒到最后来的无助,我们感同身受。当企业紧缩银根,高薪资的开发们就成了裁员者的 KPI 了。 **翻车点评:**2019 也许是过去十年最坏的一年,也可能是未来十年最好的一年。如果真到万不得已,我们只求一场好聚好散。PS:小编我买了一支录音笔。 **翻车等级:**★★★★★ 10、波音 737 Max 客机软件故障坠机事件 提名理由: 2019 年 3 月 10 日,埃塞俄比亚航空公司一架波音 737 MAX 8 客机在飞往肯尼亚途中坠毁。机上有 149 名乘客和 8 名机组成员,无人生还。据报道,此次失事的是一架全新的波音飞机,四个月前才交付给该航空公司。这是波音 737 MAX 8 半年内出现的第二起严重事故。(第一起为 2018 年 10 月 29 日印尼狮航的坠落事件,189 人罹难) 两次空难的影响因素都有该机型配置的自动控制下压机头的系统,其设计初衷是,如果机身上的传感器检测到高速失速的情况,即使在没有飞行员输入信号的情况下,该系统将强制将飞机的机头向下推。但在狮航空难事件中,该系统接收到了错误数据,导致飞机在正常情况下开始不断下压机头,飞行员在 11 分钟内连续手动拉升 20 余次终告失败,坠海罹难。 这次事故引发了技术圈的广泛讨论,这种由软件带来的自动化能力,究竟是好是坏? **点评:**两起空难总计 346 条人命面前,我们不愿也不敢戏谑。通过对波音公司的陆续调查发现,该公司为了节省成本,裁员了大量资深开发,代之以时薪 9 美元的印度外包,这家数字化转型的“代表企业”看起来光鲜亮丽,但也有阳光下的阴暗背面。 **等级:**★★★★★ 其他候选事件 韩企被爆用免费饮料换 GitHub 上的 star Twitter CEO 杰克·多西的推特账号被黑 特斯拉 App 突然瘫痪,大批车主没法上车 太空作案,NASA 女航天员在太空盗窃前任银行账户 中国人霸榜 GitHub Trending 引发国外开发者不满 你心目中,今年的翻车新闻之首是谁呢?

游客pklijor6gytpx 2020-01-02 10:26:08 0 浏览量 回答数 0

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供应链协同:基于核心能力理论的分析

hua2012h 2019-12-01 20:16:59 8862 浏览量 回答数 0

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kun坤 2020-06-08 11:09:17 2 浏览量 回答数 1
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