JS遍歷對象的幾種方法

幾天前一個小夥伴問我 Object.getOwnPropertyNames() 是干什麼用的

平時還真沒有使用到這個方法,一時不知如何回答

從方法名稱來分析,應該是返回的是對象自身屬性名組成的數組

那和 Object.keys() 方法不就一樣了嗎

感覺事情並不這麼簡單,於是我仔細看了一下這幾種遍歷對象的方法的區別

for in

for in 循環是最基礎的遍歷對象的方式,它還會得到對象原型鏈上的屬性

// 創建一個對象並指定其原型,bar 為原型上的屬性
const obj = Object.create({
  bar: 'bar'
})

// foo 為對象自身的屬性
obj.foo = 'foo'

for (let key in obj) {
  console.log(obj[key]) // foo, bar
}

可以看到對象原型上的屬性也被循環出來了

在這種情況下可以使用對象的 hasOwnProperty() 方法過濾掉原型鏈上的屬性

for (let key in obj) {
  if (obj.hasOwnProperty(key)) {
    console.log(obj[key]) // foo
  }
}

這時候原型上的 bar 屬性就被過濾掉了

Object.keys

Object.keys() 是 ES5 新增的一個對象方法,該方法返回對象自身屬性名組成的數組,它會自動過濾掉原型鏈上的屬性,然後可以通過數組的 forEach() 方法來遍歷

Object.keys(obj).forEach((key) => {
  console.log(obj[key]) // foo
})

另外還有 Object.values() 方法和 Object.entries() 方法,這兩方法的作用範圍和 Object.keys() 方法類似,因此不再說明

for in 循環和 Object.keys() 方法都不會返回對象的不可枚舉屬性

如果需要遍歷不可枚舉的屬性,就要用到前面提到的 Object.getOwnPropertyNames() 方法了

Object.getOwnPropertyNames

Object.getOwnPropertyNames() 也是 ES5 新增的一個對象方法,該方法返回對象自身屬性名組成的數組,包括不可枚舉的屬性,也可以通過數組的 forEach 方法來遍歷

// 創建一個對象並指定其原型,bar 為原型上的屬性
// baz 為對象自身的屬性並且不可枚舉
const obj = Object.create({
  bar: 'bar'
}, {
  baz: {
    value: 'baz',
    enumerable: false
  }
})

obj.foo = 'foo'

// 不包括不可枚舉的 baz 屬性
Object.keys(obj).forEach((key) => {
  console.log(obj[key]) // foo
})

// 包括不可枚舉的 baz 屬性
Object.getOwnPropertyNames(obj).forEach((key) => {
  console.log(obj[key]) // baz, foo
})

ES2015 新增了 Symbol 數據類型,該類型可以作為對象的鍵,針對該類型 ES2015 同樣新增了 Object.getOwnPropertySymbols() 方法

Object.getOwnPropertySymbols

Object.getOwnPropertySymbols() 方法返回對象自身的 Symbol 屬性組成的數組,不包括字符串屬性

Object.getOwnPropertySymbols(obj).forEach((key) => {
  console.log(obj[key])
})

什麼都沒有,因為該對象還沒有 Symbol 屬性

// 給對象添加一個不可枚舉的 Symbol 屬性
Object.defineProperties(obj, {
  [Symbol('baz')]: {
    value: 'Symbol baz',
    enumerable: false
  }
})

// 給對象添加一個可枚舉的 Symbol 屬性
obj[Symbol('foo')] = 'Symbol foo'

Object.getOwnPropertySymbols(obj).forEach((key) => {
  console.log(obj[key]) // Symbol baz, Symbol foo
})

Reflect.ownKeys

Reflect.ownKeys() 方法是 ES2015 新增的靜態方法,該方法返回對象自身所有屬性名組成的數組,包括不可枚舉的屬性和 Symbol 屬性

Reflect.ownKeys(obj).forEach((key) => {
  console.log(obj[key]) // baz, foo, Symbol baz, Symbol foo
})

對比

方式 基本屬性 原型鏈 不可枚舉 Symbol
for in 是 是 否 否
Object.keys() 是 否 否 否
Object.getOwnPropertyNames() 是 否 是 否
Object.getOwnPropertySymbols() 否 否 是 是
Reflect.ownKeys() 是 否 是 是

結論

這其中只有 for in 循環會得到對象原型鏈上的屬性,其它方法都只適用於對象自身的屬性

ES 語言後續添加的新特性不會對以前的代碼產生副作用,比如在 ES2015 之前就存在的 for in 循環,Object.keys() 和 Object.getOwnPropertyNames() 是肯定不會返回 Symbol 屬性的

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※USB CONNECTOR掌控什麼技術要點? 帶您認識其相關發展及效能

※台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

※智慧手機時代的來臨,RWD網頁設計為架站首選

※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

※回頭車貨運收費標準

讓人又愛又恨的Lombok,到底該不該用

1 簡介

Lombok,印尼的一個島嶼,龍目島。但在Java的世界里,它是一個方便的類庫,能提供很多便利,因此得到許多人的青睞。但也有不少反對聲音。這是為什麼呢?

之前去龍目島拍的日落。

2 Lombok提供的便利

一般我們在Java中用到POJO時,就很容易想到要用Lombok,如VO、DTO、DO等。使用Lombok需要安裝對應IDE的插件,同時需要引入依賴:

<dependency>
  <groupId>org.projectlombok</groupId>
  <artifactId>lombok</artifactId>
  <version>1.18.10</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

舉個例子,如果不用Lombok,實現getter/setter、equals、hashCode、toString代碼量非常大,如下所示:

package com.pkslow.basic.lombok;

import java.util.Objects;

public class Book {
    private String name;
    private int id;
    private double price;
    private String author;
    private String desc;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public double getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(double price) {
        this.price = price;
    }

    public String getAuthor() {
        return author;
    }

    public void setAuthor(String author) {
        this.author = author;
    }

    public String getDesc() {
        return desc;
    }

    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Book book = (Book) o;
        return id == book.id &&
                Double.compare(book.price, price) == 0 &&
                Objects.equals(name, book.name) &&
                Objects.equals(author, book.author) &&
                Objects.equals(desc, book.desc);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, id, price, author, desc);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Book{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", id=" + id +
                ", price=" + price +
                ", author='" + author + '\'' +
                ", desc='" + desc + '\'' +
                '}';
    }
}

而且大部分是樣板代碼,沒有太多實際邏輯。

如果使用Lombok則非常簡單,一個註解@Data就可以完成以上工作(安裝了Lombok插件后才能显示右邊的方法):

Lombok的常用註解有:

@NonNull:用於做空指針異常檢測;

@Cleanup:自動資源關閉;

@Getter/@Setter:自動生成get/set方法;

@ToString:生成toString方法,方便打印調試;

@EqualsAndHashCode:生成equals和hashCode方法,注意這兩個應該同時去實現;

@NoArgsConstructor, @RequiredArgsConstructor and @AllArgsConstructor:構造方法;

@Data:相當於 @ToString+ @EqualsAndHashCode+@Getter+ @Setter +@RequiredArgsConstructor。

@Builder:生成builder方法;

@Log:日誌相關:

@CommonsLog:org.apache.commons.logging.LogFactory.getLog(LogExample.class);
@Flogger:com.google.common.flogger.FluentLogger.forEnclosingClass();
@JBossLog:org.jboss.logging.Logger.getLogger(LogExample.class);
@Log:java.util.logging.Logger.getLogger(LogExample.class.getName());
@Log4j:org.apache.log4j.Logger.getLogger(LogExample.class);
@Log4j2:org.apache.logging.log4j.LogManager.getLogger(LogExample.class);
@Slf4j:org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(LogExample.class);
@XSlf4j:org.slf4j.ext.XLoggerFactory.getXLogger(LogExample.class);
@CustomLog:com.foo.your.LoggerFactory.createYourLogger(LogExample.class);

所以Lombok確實能給我們帶來極大的便利,減少大量重複、無業務邏輯的代碼,代碼顯得比較乾淨;修改了field的名字,不用多處修改;提高開發效率。

3 Lombok所帶來的問題

當然,也有人提出了不同意見:

調試時沒有具體代碼,不方便Debug;

需要強制別人安裝第三方插件,不然會显示報錯;

在檢查測試覆蓋率的時候,無法直觀显示哪些代碼已覆蓋和未覆蓋;

無法按自己意願實現,比如toString方法,有時需要輸出不一樣的String格式,並不一定是按Lombok的實現;

對於一些常用的方法,IDE已經可以自動生成,不需要Lombok一樣可以高效開發。

IDEA沒有提供Builder,但可以通過安裝插件方式使用。

成功安裝后,就能生成Builder代碼了:

4 總結

一開始我是支持使用Lombok的,經過一段時間使用及出現了一些問題后,我還是覺得通過IDE自動生成代碼的方式更適合。畢竟強制要求別人安裝插件這種實在是太野蠻了,而通過IDEA生成代碼,別人不安裝插件也不會有報錯。

另外,多幾行代碼還能體現工作量,哈哈哈哈哈哈……

歡迎訪問南瓜慢說 www.pkslow.com獲取更多精彩文章!

歡迎關注微信公眾號<南瓜慢說>,將持續為你更新…

多讀書,多分享;多寫作,多整理。

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

※想知道購買電動車哪裡補助最多?台中電動車補助資訊懶人包彙整

※南投搬家公司費用,距離,噸數怎麼算?達人教你簡易估價知識!

※教你寫出一流的銷售文案?

※超省錢租車方案

深度解密 Go 語言之 sync.map

工作中,經常會碰到併發讀寫 map 而造成 panic 的情況,為什麼在併發讀寫的時候,會 panic 呢?因為在併發讀寫的情況下,map 里的數據會被寫亂,之後就是 Garbage in, garbage out,還不如直接 panic 了。

目錄

  • 是什麼
  • 有什麼用
  • 如何使用
  • 源碼分析
    • 數據結構
    • Store
    • Load
    • Delete
    • LoadOrStore
    • Range
  • 其他
  • 總結
  • 參考資料

是什麼

Go 語言原生 map 並不是線程安全的,對它進行併發讀寫操作的時候,需要加鎖。而 sync.map 則是一種併發安全的 map,在 Go 1.9 引入。

sync.map 是線程安全的,讀取,插入,刪除也都保持着常數級的時間複雜度。
sync.map 的零值是有效的,並且零值是一個空的 map。在第一次使用之後,不允許被拷貝。

有什麼用

一般情況下解決併發讀寫 map 的思路是加一把大鎖,或者把一個 map 分成若干個小 map,對 key 進行哈希,只操作相應的小 map。前者鎖的粒度比較大,影響效率;後者實現起來比較複雜,容易出錯。

而使用 sync.map 之後,對 map 的讀寫,不需要加鎖。並且它通過空間換時間的方式,使用 read 和 dirty 兩個 map 來進行讀寫分離,降低鎖時間來提高效率。

如何使用

使用非常簡單,和普通 map 相比,僅遍歷的方式略有區別:

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
)

func main()  {
	var m sync.Map
	// 1. 寫入
	m.Store("qcrao", 18)
	m.Store("stefno", 20)

	// 2. 讀取
	age, _ := m.Load("qcrao")
	fmt.Println(age.(int))

	// 3. 遍歷
	m.Range(func(key, value interface{}) bool {
		name := key.(string)
		age := value.(int)
		fmt.Println(name, age)
		return true
	})

	// 4. 刪除
	m.Delete("qcrao")
	age, ok := m.Load("qcrao")
	fmt.Println(age, ok)

	// 5. 讀取或寫入
	m.LoadOrStore("stefno", 100)
	age, _ = m.Load("stefno")
	fmt.Println(age)
}

第 1 步,寫入兩個 k-v 對;

第 2 步,使用 Load 方法讀取其中的一個 key;

第 3 步,遍歷所有的 k-v 對,並打印出來;

第 4 步,刪除其中的一個 key,再讀這個 key,得到的就是 nil;

第 5 步,使用 LoadOrStore,嘗試讀取或寫入 “Stefno”,因為這個 key 已經存在,因此寫入不成功,並且讀出原值。

程序輸出:

18
stefno 20
qcrao 18
<nil> false
20

sync.map 適用於讀多寫少的場景。對於寫多的場景,會導致 read map 緩存失效,需要加鎖,導致衝突變多;而且由於未命中 read map 次數過多,導致 dirty map 提升為 read map,這是一個 O(N) 的操作,會進一步降低性能。

源碼分析

數據結構

先來看下 map 的數據結構。去掉大段的註釋后:

type Map struct {
	mu Mutex
	read atomic.Value // readOnly
	dirty map[interface{}]*entry
	misses int
}

互斥量 mu 保護 read 和 dirty。

read 是 atomic.Value 類型,可以併發地讀。但如果需要更新 read,則需要加鎖保護。對於 read 中存儲的 entry 字段,可能會被併發地 CAS 更新。但是如果要更新一個之前已被刪除的 entry,則需要先將其狀態從 expunged 改為 nil,再拷貝到 dirty 中,然後再更新。

dirty 是一個非線程安全的原始 map。包含新寫入的 key,並且包含 read 中的所有未被刪除的 key。這樣,可以快速地將 dirty 提升為 read 對外提供服務。如果 dirty 為 nil,那麼下一次寫入時,會新建一個新的 dirty,這個初始的 dirty 是 read 的一個拷貝,但除掉了其中已被刪除的 key。

每當從 read 中讀取失敗,都會將 misses 的計數值加 1,當加到一定閾值以後,需要將 dirty 提升為 read,以期減少 miss 的情形。

read map 和 dirty map 的存儲方式是不一致的。
前者使用 atomic.Value,後者只是單純的使用 map。
原因是 read map 使用 lock free 操作,必須保證 load/store 的原子性;而 dirty map 的 load+store 操作是由 lock(就是 mu)來保護的。

真正存儲 key/value 的是 read 和 dirty 字段。read 使用 atomic.Value,這是 lock-free 的基礎,保證 load/store 的原子性。dirty 則直接用了一個原始的 map,對於它的 load/store 操作需要加鎖。

read 字段里實際上是存儲的是:

// readOnly is an immutable struct stored atomically in the Map.read field.
type readOnly struct {
	m       map[interface{}]*entry
	amended bool // true if the dirty map contains some key not in m.
}

注意到 read 和 dirty 里存儲的東西都包含 entry,來看一下:

type entry struct {
	p unsafe.Pointer // *interface{}
}

很簡單,它是一個指針,指向 value。看來,read 和 dirty 各自維護一套 key,key 指向的都是同一個 value。也就是說,只要修改了這個 entry,對 read 和 dirty 都是可見的。這個指針的狀態有三種:

當 p == nil 時,說明這個鍵值對已被刪除,並且 m.dirty == nil,或 m.dirty[k] 指向該 entry。

當 p == expunged 時,說明這條鍵值對已被刪除,並且 m.dirty != nil,且 m.dirty 中沒有這個 key。

其他情況,p 指向一個正常的值,表示實際 interface{} 的地址,並且被記錄在 m.read.m[key] 中。如果這時 m.dirty 不為 nil,那麼它也被記錄在 m.dirty[key] 中。兩者實際上指向的是同一個值。

當刪除 key 時,並不實際刪除。一個 entry 可以通過原子地(CAS 操作)設置 p 為 nil 被刪除。如果之後創建 m.dirty,nil 又會被原子地設置為 expunged,且不會拷貝到 dirty 中。

如果 p 不為 expunged,和 entry 相關聯的這個 value 可以被原子地更新;如果 p == expunged,那麼僅當它初次被設置到 m.dirty 之後,才可以被更新。

整體用一張圖來表示:

Store

先來看 expunged:

var expunged = unsafe.Pointer(new(interface{}))

它是一個指向任意類型的指針,用來標記從 dirty map 中刪除的 entry。

// Store sets the value for a key.
func (m *Map) Store(key, value interface{}) {
	// 如果 read map 中存在該 key  則嘗試直接更改(由於修改的是 entry 內部的 pointer,因此 dirty map 也可見)
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	if e, ok := read.m[key]; ok && e.tryStore(&value) {
		return
	}

	m.mu.Lock()
	read, _ = m.read.Load().(readOnly)
	if e, ok := read.m[key]; ok {
		if e.unexpungeLocked() {
			// 如果 read map 中存在該 key,但 p == expunged,則說明 m.dirty != nil 並且 m.dirty 中不存在該 key 值 此時:
			//    a. 將 p 的狀態由 expunged  更改為 nil
			//    b. dirty map 插入 key
			m.dirty[key] = e
		}
		// 更新 entry.p = value (read map 和 dirty map 指向同一個 entry)
		e.storeLocked(&value)
	} else if e, ok := m.dirty[key]; ok {
		// 如果 read map 中不存在該 key,但 dirty map 中存在該 key,直接寫入更新 entry(read map 中仍然沒有這個 key)
		e.storeLocked(&value)
	} else {
		// 如果 read map 和 dirty map 中都不存在該 key,則:
		//	  a. 如果 dirty map 為空,則需要創建 dirty map,並從 read map 中拷貝未刪除的元素到新創建的 dirty map
		//    b. 更新 amended 字段,標識 dirty map 中存在 read map 中沒有的 key
		//    c. 將 kv 寫入 dirty map 中,read 不變
		if !read.amended {
		    // 到這裏就意味着,當前的 key 是第一次被加到 dirty map 中。
			// store 之前先判斷一下 dirty map 是否為空,如果為空,就把 read map 淺拷貝一次。
			m.dirtyLocked()
			m.read.Store(readOnly{m: read.m, amended: true})
		}
		// 寫入新 key,在 dirty 中存儲 value
		m.dirty[key] = newEntry(value)
	}
	m.mu.Unlock()
}

整體流程:

  1. 如果在 read 里能夠找到待存儲的 key,並且對應的 entry 的 p 值不為 expunged,也就是沒被刪除時,直接更新對應的 entry 即可。
  2. 第一步沒有成功:要麼 read 中沒有這個 key,要麼 key 被標記為刪除。則先加鎖,再進行後續的操作。
  3. 再次在 read 中查找是否存在這個 key,也就是 double check 一下,這也是 lock-free 編程里的常見套路。如果 read 中存在該 key,但 p == expunged,說明 m.dirty != nil 並且 m.dirty 中不存在該 key 值 此時: a. 將 p 的狀態由 expunged 更改為 nil;b. dirty map 插入 key。然後,直接更新對應的 value。
  4. 如果 read 中沒有此 key,那就查看 dirty 中是否有此 key,如果有,則直接更新對應的 value,這時 read 中還是沒有此 key。
  5. 最後一步,如果 read 和 dirty 中都不存在該 key,則:a. 如果 dirty 為空,則需要創建 dirty,並從 read 中拷貝未被刪除的元素;b. 更新 amended 字段,標識 dirty map 中存在 read map 中沒有的 key;c. 將 k-v 寫入 dirty map 中,read.m 不變。最後,更新此 key 對應的 value。

再來看一些子函數:

// 如果 entry 沒被刪,tryStore 存儲值到 entry 中。如果 p == expunged,即 entry 被刪,那麼返回 false。
func (e *entry) tryStore(i *interface{}) bool {
	for {
		p := atomic.LoadPointer(&e.p)
		if p == expunged {
			return false
		}
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, unsafe.Pointer(i)) {
			return true
		}
	}
}

tryStore 在 Store 函數最開始的時候就會調用,是比較常見的 for 循環加 CAS 操作,嘗試更新 entry,讓 p 指向新的值。

unexpungeLocked 函數確保了 entry 沒有被標記成已被清除:

// unexpungeLocked 函數確保了 entry 沒有被標記成已被清除。
// 如果 entry 先前被清除過了,那麼在 mutex 解鎖之前,它一定要被加入到 dirty map 中
func (e *entry) unexpungeLocked() (wasExpunged bool) {
	return atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, expunged, nil)
}

Load

func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]
	// 如果沒在 read 中找到,並且 amended 為 true,即 dirty 中存在 read 中沒有的 key
	if !ok && read.amended {
		m.mu.Lock() // dirty map 不是線程安全的,所以需要加上互斥鎖
		// double check。避免在上鎖的過程中 dirty map 提升為 read map。
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]
		// 仍然沒有在 read 中找到這個 key,並且 amended 為 true
		if !ok && read.amended {
			e, ok = m.dirty[key] // 從 dirty 中找
			// 不管 dirty 中有沒有找到,都要"記一筆",因為在 dirty 提升為 read 之前,都會進入這條路徑
			m.missLocked()
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if !ok { // 如果沒找到,返回空,false
		return nil, false
	}
	return e.load()
}

處理路徑分為 fast path 和 slow path,整體流程如下:

  1. 首先是 fast path,直接在 read 中找,如果找到了直接調用 entry 的 load 方法,取出其中的值。
  2. 如果 read 中沒有這個 key,且 amended 為 fase,說明 dirty 為空,那直接返回 空和 false。
  3. 如果 read 中沒有這個 key,且 amended 為 true,說明 dirty 中可能存在我們要找的 key。當然要先上鎖,再嘗試去 dirty 中查找。在這之前,仍然有一個 double check 的操作。若還是沒有在 read 中找到,那麼就從 dirty 中找。不管 dirty 中有沒有找到,都要”記一筆”,因為在 dirty 被提升為 read 之前,都會進入這條路徑

這裏主要看下 missLocked 的函數的實現:

func (m *Map) missLocked() {
	m.misses++
	if m.misses < len(m.dirty) {
		return
	}
	// dirty map 晉陞
	m.read.Store(readOnly{m: m.dirty})
	m.dirty = nil
	m.misses = 0
}

直接將 misses 的值加 1,表示一次未命中,如果 misses 值小於 m.dirty 的長度,就直接返回。否則,將 m.dirty 晉陞為 read,並清空 dirty,清空 misses 計數值。這樣,之前一段時間新加入的 key 都會進入到 read 中,從而能夠提升 read 的命中率。

再來看下 entry 的 load 方法:

func (e *entry) load() (value interface{}, ok bool) {
	p := atomic.LoadPointer(&e.p)
	if p == nil || p == expunged {
		return nil, false
	}
	return *(*interface{})(p), true
}

對於 nil 和 expunged 狀態的 entry,直接返回 ok=false;否則,將 p 轉成 interface{} 返回。

Delete

// Delete deletes the value for a key.
func (m *Map) Delete(key interface{}) {
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	e, ok := read.m[key]
	// 如果 read 中沒有這個 key,且 dirty map 不為空
	if !ok && read.amended {
		m.mu.Lock()
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		e, ok = read.m[key]
		if !ok && read.amended {
			delete(m.dirty, key) // 直接從 dirty 中刪除這個 key
		}
		m.mu.Unlock()
	}
	if ok {
		e.delete() // 如果在 read 中找到了這個 key,將 p 置為 nil
	}
}

可以看到,基本套路還是和 Load,Store 類似,都是先從 read 里查是否有這個 key,如果有則執行 entry.delete 方法,將 p 置為 nil,這樣 read 和 dirty 都能看到這個變化。

如果沒在 read 中找到這個 key,並且 dirty 不為空,那麼就要操作 dirty 了,操作之前,還是要先上鎖。然後進行 double check,如果仍然沒有在 read 里找到此 key,則從 dirty 中刪掉這個 key。但不是真正地從 dirty 中刪除,而是更新 entry 的狀態。

來看下 entry.delete 方法:

func (e *entry) delete() (hadValue bool) {
	for {
		p := atomic.LoadPointer(&e.p)
		if p == nil || p == expunged {
			return false
		}
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, p, nil) {
			return true
		}
	}
}

它真正做的事情是將正常狀態(指向一個 interface{})的 p 設置成 nil。沒有設置成 expunged 的原因是,當 p 為 expunged 時,表示它已經不在 dirty 中了。這是 p 的狀態機決定的,在 tryExpungeLocked 函數中,會將 nil 原子地設置成 expunged。

tryExpungeLocked 是在新創建 dirty 時調用的,會將已被刪除的 entry.p 從 nil 改成 expunged,這個 entry 就不會寫入 dirty 了。

func (e *entry) tryExpungeLocked() (isExpunged bool) {
	p := atomic.LoadPointer(&e.p)
	for p == nil {
		// 如果原來是 nil,說明原 key 已被刪除,則將其轉為 expunged。
		if atomic.CompareAndSwapPointer(&e.p, nil, expunged) {
			return true
		}
		p = atomic.LoadPointer(&e.p)
	}
	return p == expunged
}

注意到如果 key 同時存在於 read 和 dirty 中時,刪除只是做了一個標記,將 p 置為 nil;而如果僅在 dirty 中含有這個 key 時,會直接刪除這個 key。原因在於,若兩者都存在這個 key,僅做標記刪除,可以在下次查找這個 key 時,命中 read,提升效率。若只有在 dirty 中存在時,read 起不到“緩存”的作用,直接刪除。

LoadOrStore

這個函數結合了 Load 和 Store 的功能,如果 map 中存在這個 key,那麼返回這個 key 對應的 value;否則,將 key-value 存入 map。這在需要先執行 Load 查看某個 key 是否存在,之後再更新此 key 對應的 value 時很有效,因為 LoadOrStore 可以併發執行。

具體的過程不再一一分析了,可參考 Load 和 Store 的源碼分析。

Range

Range 的參數是一個函數:

f func(key, value interface{}) bool

由使用者提供實現,Range 將遍歷調用時刻 map 中的所有 k-v 對,將它們傳給 f 函數,如果 f 返回 false,將停止遍歷。

func (m *Map) Range(f func(key, value interface{}) bool) {
	read, _ := m.read.Load().(readOnly)
	if read.amended {
		m.mu.Lock()
		read, _ = m.read.Load().(readOnly)
		if read.amended {
			read = readOnly{m: m.dirty}
			m.read.Store(read)
			m.dirty = nil
			m.misses = 0
		}
		m.mu.Unlock()
	}

	for k, e := range read.m {
		v, ok := e.load()
		if !ok {
			continue
		}
		if !f(k, v) {
			break
		}
	}
}

當 amended 為 true 時,說明 dirty 中含有 read 中沒有的 key,因為 Range 會遍歷所有的 key,是一個 O(n) 操作。將 dirty 提升為 read,會將開銷分攤開來,所以這裏直接就提升了。

之後,遍歷 read,取出 entry 中的值,調用 f(k, v)。

其他

關於為何 sync.map 沒有 Len 方法,參考資料里給出了 issue,bcmills 認為對於併發的數據結構和非併發的數據結構並不一定要有相同的方法。例如,map 有 Len 方法,sync.map 卻不一定要有。就像 sync.map 有 LoadOrStore 方法,map 就沒有一樣。

有些實現增加了一個計數器,並原子地增加或減少它,以此來表示 sync.map 中元素的個數。但 bcmills 提出這會引入競爭:atomic 並不是 contention-free 的,它只是把競爭下沉到了 CPU 層級。這會給其他不需要 Len 方法的場景帶來負擔。

總結

  1. sync.map 是線程安全的,讀取,插入,刪除也都保持着常數級的時間複雜度。

  2. 通過讀寫分離,降低鎖時間來提高效率,適用於讀多寫少的場景。

  3. Range 操作需要提供一個函數,參數是 k,v,返回值是一個布爾值:f func(key, value interface{}) bool。

  4. 調用 Load 或 LoadOrStore 函數時,如果在 read 中沒有找到 key,則會將 misses 值原子地增加 1,當 misses 增加到和 dirty 的長度相等時,會將 dirty 提升為 read。以期減少“讀 miss”。

  5. 新寫入的 key 會保存到 dirty 中,如果這時 dirty 為 nil,就會先新創建一個 dirty,並將 read 中未被刪除的元素拷貝到 dirty。

  6. 當 dirty 為 nil 的時候,read 就代表 map 所有的數據;當 dirty 不為 nil 的時候,dirty 才代表 map 所有的數據。

參考資料

【德志大佬-設計併發安全的 map】https://halfrost.com/go_map_chapter_one/

【德志大佬-設計併發安全的 map】https://halfrost.com/go_map_chapter_two/

【關於 sync.map 為什麼沒有 len 方法的 issue】https://github.com/golang/go/issues/20680

【芮神增加了 len 方法】http://xiaorui.cc/archives/4972

【圖解 map 操作】https://wudaijun.com/2018/02/go-sync-map-implement/

【從一道面試題開始】https://segmentfault.com/a/1190000018657984

【源碼分析】https://zhuanlan.zhihu.com/p/44585993

【行文通暢,流程圖清晰】https://juejin.im/post/5d36a7cbf265da1bb47da444

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

※Google地圖已可更新顯示潭子電動車充電站設置地點!!

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※網頁設計最專業,超強功能平台可客製化

使用三台雲服務器搭建真正的Redis集群

三台雲服務器搭建redis集群#

今天花了一天的時間弄集群redis;遇到了很多坑,從頭開始吧

環境講解:

兩台配置:1核2G,另一台:1核1G;
操作系統:Centos 7.6
Redis:3.2.12
Ruby:2.3.4

由於是雲服務器所以默認安裝了JDK1.8和yum以及gcc,如果不是雲服務器的用戶請試試雲服務器吧!還是很方便的

了解什麼是Redis集群(可跳過):

答:集群,即Redis Cluster,是Redis 3.0開始引入的分佈式存儲方案。
集群由多個節點(Node)組成,Redis的數據分佈在這些節點中。集群中的節點分為主節點和從節點:只有主節點負責讀寫請求和集群信息的維護;從節點只進行主節點數據和狀態信息的複製。
集群的作用,可以歸納為兩點:

  1. 數據分區:數據分區(或稱數據分片)是集群最核心的功能。
    集群將數據分散到多個節點,一方面突破了Redis單機內存大小的限制,存儲容量大大增加;另一方面每個主節點都可以對外提供讀服務和寫服務,大大提高了集群的響應能力。
    Redis單機內存大小受限問題,在介紹持久化和主從複製時都有提及;例如,如果單機內存太大,bgsave和bgrewriteaof的fork操作可能導致主進程阻塞,主從環境下主機切換時可能導致從節點長時間無法提供服務,全量複製階段主節點的複製緩衝區可能溢出……。

  2. 高可用:集群支持主從複製和主節點的自動故障轉移(與哨兵類似);當任一節點發生故障時,集群仍然可以對外提供服務。

值得一提的是這幾天的面試遇到一個很有意思的問題(本人親身經歷):

面試官:讓你設計一個搶票或者秒殺或者紅包系統你該如何實現?

我:首先應該加鎖,然後加redis的緩存和預熱。。。

面試官:沒了?

我:我只知道這麼多。

面試官:那如果是在多個集群下呢?

我:分佈式鎖!

面試官欣慰的點頭說:那你知道分佈式鎖的實現方式嗎?

我:zookeeper和redis的redisson。

面試官:redis的分佈式集群玩過嗎?

我:沒有。。。

面試官:有空去玩玩吧,既然你沒玩過那我也不必要和你啰嗦了。

到此我的奇怪的經歷又上漲了!於是今天買了兩個測試服務器來玩玩redis的集群;

這是我的使用場景,但是現實中和面試的例子差不多,都是有需求才去接觸,(可能我比較懶~haha)
當然今天並不是說面試,我們言歸正傳;

搭建,啟動redis集群#

1、安裝Redis(三台服務器都需要安裝)

方式一:

一台全新的服務器首先需要配置密碼和SSH登錄此處我跳過;
接着可以更新yum(服務器的yum都是安裝好的)

yum update

在雲服務器中的安裝則是很簡單的;

yum install redis

安裝需要提示輸入y直接輸入!

接着安裝完成后查看安裝情況:

redis-server -v

或者

redis-server --version

都可以查看當前安裝的redis版本

方式二:

直接從官網下載gz文件

redis舊版本下載地址

一般都是3.2.12版本。所以此處以3.2.12版本為例;

下載好後上傳到雲服務器,並且解壓后,make Install 安裝

redis安裝好后,有五個文件在linux文件系統的/usr/bin中

  • redis-benchmark
  • redis-check-aof
  • redis-check-rdb
  • redis-cli
  • redis-sentinel
  • redis-server

還有一個配置文件在/etc中:

  • redis.conf

現在我們在/usr/local下創建一個文件名叫redis

cd /usr/local
mkdir redis

接着創建兩個文件夾:

cd redis
mkdir redis-01
mkdir redis-02

接着將上述的文件分別複製到這兩個01和02文件內,
這是為了方便我們更好的在本機調用:

2、安裝Ruby(只需要一台安裝即可)

很多小夥伴會有疑問說為什麼需要ruby呢?

因為在redis/src中有一個文件叫做redis-trib.rb,這個文件就是作者用Ruby寫的,用來搭建redis集群(redis3.0版本時才開始支持集群),redis-trib.rb的後綴就是Ruby的簡寫,所以想要搭建redis集群需要有一個能執行.rb這種文件的運行環境,這個環境就是Ruby。

接着又會有小夥伴說:這個安裝簡單!直接 yum install ruby!
你要是這麼想的話,會浪費你將近5-10分鐘的時間(取決你的網速)因為你需要安裝后升級它!

升級的教程我直接用別人的了:[Ruby升級教程](https://www.cnblogs.com/qize/p/11394841.html](https://www.cnblogs.com/qize/p/11394841.html “Ruby升級教程”) 在此也感謝這個博主所寫的經驗教程

一般雲服務器如果安裝的redis是3.2.12,那麼你的ruby使用yum安裝的話一定是2.0版本的!
這個和我們使用的ruby操作redis集群不適應!
所以人生苦短:

wget https://cache.ruby-lang.org/pub/ruby/2.4/ruby-2.4.5.tar.gz

接着解壓下載好的ruby:

tar -xzvf ruby2.4.5

接着cd ruby2.4.5執行下面的命令

./configure –-prefix=/usr/local/ruby -prefix

是將ruby安裝到指定目錄,也可以自定義

make && make install

檢查Ruby安裝情況:

ruby -v

不出意外應該是可以显示版本的,之後安裝這個gem的依賴

yum install rubygems

接着我們需要繼續安裝Redis操作工具

gem install redis

3、檢查配置文件(三台服務器都需要)

上述說到我們有兩個文件:redis-01和redis-02,應該是這樣的

現在需要修改每一個配置文件:

daemonize yes
port 6379(每台機器的端口可以指定為兩個;比如6379和6380)
dbfilename dump-此處添加你的端口.rdb
pidfile /var/run/redis-此處添加你的端口.pid
requirepass 在此輸入你的密碼
masterauth 輸入和上述密碼一樣的
cluster-enabled yes 啟用集群
cluster-config-file nodes-此處添加你的端口.conf
cluster-node-timeout 15000(默認你過期時間15s)

此處網上有很多提示說你的bind屬性為什麼不加呢?
很多小夥伴加了bind屬性反而不能運行redis,剛開始我也犯了這樣的錯誤,後來我發現,雲服務器上的redis
其實不需要加bind屬性綁定端口也可以跑集群。

現在我一共是三台機器:每台上面有兩個redis實例,都分別綁定了6379和6380端口

至此我們的配置文件就結束了。

4、放行端口(三台服務器都需要)

根據不同雲服務器供應商需要進入不同的控制台管理界面;

但是每台服務器的安全組都需要開放對應的端口:

我的三台服務器我就需要為每台服務器開啟入口6379和6380端口;
但是千萬不要以為這就結束了!

redis集群還需要一個總線端口,這個總線端口是你redis實例佔用端口+10000;

比如我一台服務器開了兩個redis實例:6379和6380,那麼他的總線端口救為16379和16380;

需要在安全組同時開放這兩個端口。

啟動集群

回到我們剛剛安裝redis的那台服務器,現在我們來試試啟動redis集群

要啟動redis;需要找到你的 redis-trib.rb 這個文件

一般雲服務器的安裝redis是沒有這個文件的,但是如果你用解壓安裝的redis是有集群的文件

所以需要你自己從官網拷貝比如我的是3.2.12就需要從官網下載。

redis舊版本下載地址

具體安裝見方式二

之後再redis/src下找到 redis-trib.rb 這個文件

把他複製到/usr/local/redis裏面

接下來重中之重的是需要清空/var/lib/redis裏面的所有rdb和conf文件!

之後就可以啟動三個服務器上的redis了

啟動完成可以用 ps -ef|grep redis 查看實例啟動詳情

一般啟動成功是這個樣子

之後回到安裝了ruby的服務器:

cd /usr/local/redis

執行下面命令

./redis-trib.rb create --replicas 1 第一台服務器公網IP地址:6379 第一台服務器公網IP地址:6380 第二台服務器公網IP地址:6379  第二台服務器公網IP地址:6380 第三台服務器公網IP地址:6379 第三台服務器公網IP地址:6380

至此服務器應該是啟動成功了。

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※自行創業缺乏曝光? 網頁設計幫您第一時間規劃公司的形象門面

※南投搬家公司費用需注意的眉眉角角,別等搬了再說!

※教你寫出一流的銷售文案?

五個Taurus垃圾回收compactor優化方案,減少系統資源佔用

簡介

TaurusDB是一種基於MySQL的計算與存儲分離架構的雲原生數據庫,一個集群中包含多個存儲幾點,每個存儲節點包含多塊磁盤,每塊磁盤對應一個或者多個slicestore的內存邏輯結構來管理. 在taurus的slicestore中將數據划為多個slice進行管理,每個slice的大小是10G,Taurus架構圖如下:

TauruDB的存儲層支持append-only寫和隨機讀,最小數據存儲邏輯單元為plog,每個slice中包含多個plog,默認每個plog的大小為64M。slice中的plog主要用來存放page。Plog中存放中不同版本的page,有些老page已經過期,需要刪除;有些page是新page,需要被保留下來。

Compator主要用來清理plog中過期的page,把一個plog上所有沒有過期的page搬移到一個新plog,老的plog刪除掉。

Compactor的任務需要頻繁訪問內存中索引結構和讀寫plog中的page頁,這兩部分都屬於整個系統中關鍵資源,鎖競爭的壓力比較大,會直接影響性能,所以compactor的優化方案主要圍繞減少內存訪問和磁盤IO,需要考慮以下幾個點:

A、 選取的清理的plog集最優問題,每次回收需要搬運有效page,搬運的有效page數越少,磁盤IO就越小。如何每次調度都選取到垃圾量最大的一批plog;

B、 垃圾量是否分佈均勻,如何讓垃圾集中到一起,回收垃圾集中的plog,提高回收效率;

C、 回收周期是固定的,怎麼樣保證在每個周期內,都能取到最優plog集。

當前,我們提出了幾個可以有效減少page搬運數,從而達到減少IO目的的方案。

關鍵點1:全局調度

全局調度的方案增大plog垃圾量的排序範圍,從slice的範圍增大到slicestore的範圍。因為考慮到後面需要針對單個磁盤進行“加速回收”,所以不擴大到一個存儲節點的全局範圍。

全局調度方案按照slicestore來選取回收plog,先遍歷所有的slicestore,然後在slicestore內部進行垃圾量排序,選取最多的若干個plog進行回收;

優點:有效避免一個slicestore中由於垃圾分佈不均勻引起的plog的無效搬運,減少對plog的讀寫產生的IO;

缺點:排序範圍增大后,排序算法會增加CPU的消耗;

關鍵點2:排序算法優化

原始方案中在slice內部對plog按照垃圾量排序採用C++標準庫排序(std::sort),該算法內部基於快速排序、插入排序和堆排序實現。原始方案中每個slice中最多存有160個plog,小數據量的排序或許效率影響不大,但是一個slicestore中存儲成百上千的slice,排序算法的效率問題就值得關注。

Taurus設計了一種topN算法,能夠提升該場景下的效率。假設需要在n個元素中選取m個最大的元素,兩種算法的時間複雜度和空間複雜度:

C++標準庫排序時間複雜度為O(nlogn),空間複雜度為O(nlogn);

topN算法排序時間複雜度為O(nlogm),空間複雜度為O(1);

Compactor應用場景中,n和m相差幾個數量級,topN算法在時間和空間上都更具優勢。

優點:減少時間複雜度和空間複雜度;

關鍵點3:調度數優化

公共線程池分配給compactor的線程數是固定的,每個周期調度器生成一次任務。原始方案中compactor的每次生成的任務數由slice個數決定,會導致任務隊列中的任務數過多或者過少。過多的話會失去時效性,也就是說plog的垃圾量會隨着時間改變,如果在隊列等待執行的時間太長,可能就不是當前最高垃圾量的plog,同時一次挑選的plog個數太多,會增加算法的時間和空間複雜度;過少的話,compactor線程沒有跑滿,會導致垃圾回收速度降低。

調度數優化也是基於全局調度優化,調度策略只需要保證在一個調度周期內,任務隊列中任務數剛好滿足compactor線程執行。假設有8個slicestore,分配了24個執行線程,每個線程每個調度周期完成一個plog的回收,則每個調度周期每個slicestore只需要生成3個任務。

調度數優化即記錄公共線程池中正在執行和準備執行的任務數,跟據記錄決定本輪調度生成多少個回收任務,從而保證執行線程剛好夠用,且不多不少。

優點:保證垃圾回收速度,最優回收的plog集,有效的減少page的搬運量。

關鍵點4:冷熱分區優化

在數據庫系統中,數據的更新並不是相同頻率,一些數據頁更新或者寫入會更加頻繁(例如系統頁),這部分頁面被稱作熱頁,另外一些更新不頻繁的稱作冷頁。如果把冷頁和熱頁混合放到一起,就會導致更高的寫放大。舉個簡單的例子,假設有100個熱頁和10個冷頁,冷頁基本不更新但是每次垃圾回收,都需要重複把冷頁搬運一次。如果把冷頁單獨寫入一個plog,那麼在垃圾回收階段,就可以減少重複搬運這部分冷頁,達到減少IO放大的效果。

優點:提高垃圾回收的效率和速度。

缺點:需要額外的內存記錄熱度信息。

關鍵點5:磁盤逃生優化

為了後台線程比如備份、快照、垃圾回收、頁面回放等線程有足夠的磁盤空間運行,在磁盤容量使用到達一定閾值,會置Full標誌位,同時停止前台IO。在極端情況下,磁盤使用到閾值前台IO會出現斷崖式下跌為零:

為了避免在磁盤容量達到一定閾值之後前台IO完全停止,在磁盤使用率未達到閾值時,就應該有相應的處理機制。比如說在磁盤使用率未達閾值時,增加如下處理:

A、 降低前台IO,減少磁盤的壓力;

B、 加速垃圾回收,也就是TaurusDB中的compactor機制;

A點不涉及compactor的功能,所以本文先不涉及,下面主要介紹兩種加速機制:

1.修改寫IO優先級

Compactor作為後台線程,考慮到整個系統的效率,正常運行時plog寫IO優先級默認為low。在加速回收階段,plog的IO需要修改為high。

2.提高執行速度

前文可知,公共線程池為compactor分配固定數目執行線程,而且運行過程中只支持擴容不支持恢復。如果壓縮其他後台任務的執行線程,對整個系統的影響太大,量也不易控制。所以不考慮。

考慮到過程中不能擴容,那就初始化就擴容,通過控制調度任務數控制任務執行速度。例如,假設compactor的運行線程在正常場景下為4個,加速狀態下需要增加到8個。可以在公共線程池中先分配8個線程,在正常場景下,控制任務隊列為4個,另外4個線程處於wait狀態,只會佔用文件句柄,並不影響CPU。而在加速狀態下,控制任務隊列中的任務數為8,就可以實現上述的加速邏輯。

所以,提升寫IO的優先級能夠加速page的搬運,提升垃圾回收速度。通過控制調度任務數控制任務執行速度卻很難控制很精準,上下會有一定的小波動。

最後

以上提到的垃圾回收compactor優化方案中,磁盤逃生優化能夠處理磁盤容量緊急情況。目前根據本地測試,在500G的小數據集情況下,IO放大能減少到原來的1/6。系統資源佔用減少到原來的1/3。

 

點擊關注,第一時間了解華為雲新鮮技術~

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※自行創業缺乏曝光? 網頁設計幫您第一時間規劃公司的形象門面

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

面向對象存儲框架:Obase快速入門

在項目中完成對象建模后,可以使用Obase來進行對象的管理(例如對象持久化),本篇教程將創建一個.NET Core控制台應用,來展示Obase的配置和對象的增刪改查操作。本篇教程旨在指引簡單入門。
本篇教程將以此對象模型展開

class Blog{
    +BlogId:int[文章Id]
    +Url:string[文章地址]
    +Post:sList<Post>[文章評論]
}

class Post{
    +PostId:int[評論Id]
    +Title:string[評論標題]
    +Content:string[評論內容]
    +Blog:Blog[關聯文章]
}

Blog "1"-right-"*"  Post
hide empty member

從NuGet安裝Obase

  • 在VS的NuGet包管理器中添加程序包源:http://nuget.suiyiyun.cn:8081/nuget
  • 在NuGet包管理器中選擇Obase進行安裝

項目搭建

  • 打開 Visual Studio
  • 單擊“創建新項目”
  • 選擇帶有 C# 標記的“控制台應用 (.NET Core)” ,然後單擊“下一步”
  • 輸入“ObaseTutorial” 作為名稱,然後單擊“創建”
  • 添加對freep.Obase.dll的引用

定義領域實體類

	/// <summary>
    /// 文章
    /// </summary>
    public class Blog
    {
        private int blogId;
        private string url;
        private List<Post> posts;

        /// <summary>
        /// 文章Id
        /// </summary>
        public int BlogId { get => blogId; set => blogId = value; }
        /// <summary>
        /// 文章地址
        /// </summary>
        public string Url { get => url; set => url = value; }
       /// <summary>
       /// 文章評論(注意:關聯引用屬性需要定義為virtual)
       /// </summary>
        public virtual List<Post> Posts { get => posts; set => posts = value; }
    }

   /// <summary>
    /// 文章評論
    /// </summary>
    public class Post
    {
        private int postId;
        private string title;
        private string content;
        private int blogId;
        private Blog blog;

        /// <summary>
        /// 評論Id
        /// </summary>
        public int PostId { get => postId; set => postId = value; }
        /// <summary>
        /// 評論標題
        /// </summary>
        public string Title { get => title; set => title = value; }
        /// <summary>
        /// 評論內容
        /// </summary>
        public string Content { get => content; set => content = value; }
        /// <summary>
        /// 文章Id
        /// </summary>
        public int BlogId { get => blogId; set => blogId = value; }
        /// <summary>
        /// 關聯文章(注意:關聯引用屬性需要定義為virtual)
        /// </summary>
        public virtual Blog Blog { get => blog; set => blog = value; }
    }

自定義對象上下文

Obase直接與應用程序進行交互的便是ObectContext(對象上下文),項目中可以根據具體情況定義一個或者多個繼承於ObjectContext的自定義對象上下文。

	using freep.Obase;
	using freep.Obase.ExecuteSql;
	using freep.Obase.Odm.Builder;

	/// <summary>
    /// 自定義對象上下文
    /// </summary>
    public class MyContext : ObjectContext
    {
        /// <summary>
        /// 構造函數
        /// </summary>
        public MyContext() : base("user=root;password=;server=localhost;database=ObaseTutorial;SslMode = none;port=3306;", true)
        {
        }
    }

注意:自定義對象上下文通過繼承父類的構造函數設置數據源連接字符串(此處為了演示方便,直接將連接字符串作為參數進行傳遞,實際項目中可以定義到配置文件中)。

配置對象模型

在對象數據模型生成之前,可以對數據源的類型進行設置,以及對象數據模型的配置,配置的類型包括實體類型,關聯類型,關聯引用,關聯端,屬性等的配置,本篇只展示最基本的實體類型,關聯類型,關聯引用的配置。

    /// <summary>
    /// 自定義對象上下文
    /// </summary>
    public class MyContext : ObjectContext
    {
		/// <summary>
        /// 在即將生成對象數據模型並註冊到對象上下文之前調用此方法
        /// </summary>
        /// <param name="modelBuilder">建模器</param>
        protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
        {
            //設置模型映射目標源的類型(默認不設置未SQLServer)
            modelBuilder.HasTargetSourceType(eDataSource.MySql);
            //配置對象數據模型
            this.ModelConfiguratoin(modelBuilder);
            base.OnModelCreating(modelBuilder);
        }
        
        /// <summary>
        /// 配置對象數據模型
        /// </summary>
        /// <param name="modelBuilder">建模器</param>
        protected virtual void ModelConfiguratoin(ModelBuilder modelBuilder)
        {
        	//配置實體型
            var blogCfg = modelBuilder.Entity<Blog>();
            //設置實體型的映射數據表
            blogCfg.ToTable("Blog");
            //設置實體型的標識屬性
            blogCfg.HasKeyAttribute(p => p.BlogId);
            //設置實體型的標識屬性為自增
            blogCfg.HasKeyIsSelfIncreased(true);

            //配置實體型
            var postCfg = modelBuilder.Entity<Post>();
            //設置實體型的映射數據表
            postCfg.ToTable("Post");
            //設置實體型的標識屬性
            postCfg.HasKeyAttribute(p => p.PostId);
            //設置實體型的標識屬性為自增
            postCfg.HasKeyIsSelfIncreased(true);

            //配置對象間隱式關聯類型
            var blogAssPostCfg = modelBuilder.Association<Blog, Post>();
            //設置關聯類型的映射數據表
            blogAssPostCfg.ToTable("Post");
            //設置關聯映射端1(參照方)的鍵屬性以及在關聯表中映射的字段
            blogAssPostCfg.AssociationEnd<Blog>("End1").HasMapping("BlogId", "BlogId");
            //設置關聯映射端2(被參照方)的鍵屬性以及在關聯表中映射的字段
            //注意:HasDefaultAsNew方法設置一個值,該值指示是否把關聯端對象默認視為新對象。當該屬性為true時,如果關聯端對象未被顯式附加到上下文,該對象將被視為新對象實施持久化。
            blogAssPostCfg.AssociationEnd<Post>("End2").HasMapping("PostId", "PostId").HasDefaultAsNew(true);

            //配置實體類型的關聯引用屬性
            //參數一:關聯引用屬性的名稱 參數二:關聯引用是否具有多重性
            //注:此處在配置Blog實體與Post實體關聯引用屬性Posts
            var blogRefPosts = blogCfg.AssociationReference<Blog, Post>("Posts", true);
            //設置關聯引用的本端
            blogRefPosts.HasLeftEnd("End1");
            //設置關聯引用的對端
            blogRefPosts.HasRightEnd("End2");
            //設置關聯引用屬性延遲加載
            blogRefPosts.HasEnableLazyLoading(true);

            //配置實體類型的關聯引用屬性
            //參數一:關聯引用屬性的名稱 參數二:關聯引用是否具有多重性
            //注:此處在配置Post實體與Blog實體關聯引用屬性Blog
            var postRefBlog = postCfg.AssociationReference<Blog, Post>("Blog", false);
            //設置關聯引用的本端(注意此處Post是作為本端的)
            postRefBlog.HasLeftEnd("End2");
            //設置關聯引用的對端
            postRefBlog.HasRightEnd("End1");
        }
	}

定義對象集

最終對對象的操作和訪問是通過對象上下文提供的對象集,此處我們定義文章和文章評論對象集:

    /// <summary>
    /// 自定義對象上下文
    /// </summary>
    public class MyContext : ObjectContext
    {
        /// <summary>
        /// 文章對象集
        /// </summary>
        public ObjectSet<Blog> Blogs { get; set; }

        /// <summary>
        /// 文章評論對象集  
        /// </summary>
        public ObjectSet<Post> Posts { get; set; }
    }

對象的創建、讀取、更新和刪除

實例化對象上下文
var myContext = new MyContext();
創建
//實例化對象
Blog blog = new Blog()
{
    Url = "https://www.yuque.com/geekfish/obase/getting-started",
    Posts = new List<Post>() {
        new Post (){  Title= "請問Obase怎麼安裝?", Content = "暫時只提供dll文件"}
    }
};
//將對象附加到對象上下文
myContext.Blogs.Attach(blog);
//將對象保存到數據源
myContext.SaveChanges();
讀取
using System.Linq;

//從持久化源查詢數據
Blog firstBlog = myContext.Blogs.OrderBy(p => p.Url).First();
//訪問關聯引用屬性
List<Post> posts = firstBlog.Posts;
更新
 //修改屬性
firstBlog.Url = "http://www.test.com/aa.html";
//將對象保存到數據源
myContext.SaveChanges();
刪除
//刪除指定對象
myContext.Blogs.Remove(firstBlog);
//根據條件刪除指定對象
myContext.Blogs.Delete(p => p.BlogId == 1);
//將對象保存到數據源(只有在保存后,數據才真實刪除)
myContext.SaveChanges();

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※教你寫出一流的銷售文案?

※超省錢租車方案

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

技術人員該如何站好最後一班崗?

挑槽、入槽、跳槽,堪稱每個技術人員必奏的三部曲,而這三部曲在職場中來回奏,便構成了程序人生。

鐵打的硬盤,流水的碼農,離職時見人品,作為技術人員該如何做交接,到底該如何站好最後一班崗呢?

 

1. 人品不夠,文檔來湊。

 

從上家公司離職已經 5 年多啦,記得離職大概沒多久,前技術同事微信告訴我:你寫的交接文檔,在會議上公開表揚,讓其它組作為參考。

當時個人感覺沒啥,就是寫了一堆文檔罷了,近期看到其它團隊交接的效果,那麼的不盡人意。而且秉着吐露真心,認真分享的原則,不妨把那些年寫過的交接文檔,逐一呈現給你,萬一能助你積攢人品、升職加薪呢?

1.1. 作為技術人員離職前的交接,編寫交接進展表為了誰?

離職前的交接,非常能展現人品,最重要的原則是:交接時一定要儘力而為。

盡量能打造屬於自己的交接計劃,按照計劃一步一步去落實,並把交接進展維護在 excel 中,如圖中的《交接進展表.xlsx》。

編寫交接進展表,一方面讓大家明確知曉交接的過程與進度,另一方面可供後人按此方式進行無腦式交接(前人栽樹後人乘涼)。

1.2. 作為技術人員離職前的交接,編寫XX系統_新手入門文檔為了誰?

離職前的交接,希望都能編寫新手入門之類的傻瓜式文檔,該文檔編寫是個一勞永逸的事情。

倘若後續接手你的是一個新同事,那麼就更有價值,按照入門文檔,一步一步就能上手開發、提測、上線,這樣的文檔誰不喜歡?

僅以上面截圖為例,新手入門文檔中包含了系統的簡要說明、功能說明以及功能模塊劃分,可以讓接手的同事對系統有一個全局的認識。

當然,最重要的是要告訴要接手的同事,如何去幹活?文檔中的應用目錄結構介紹以及如何開發、如何編譯、如何提測、如何上線,這幾大塊就顯得很重要。

另外,站在團隊培養人的成本而言,新手入門文檔,不僅僅是為了做好交接,倘若項目組一直就具備該文檔,能夠讓新手快速上手開發業務需求,大概率會降低團隊溝通、培訓的成本。

1.3. 作為技術人員離職前的交接,編寫XX系統_開發生產部署文檔為了誰?

離職前的交接,當接手的同事能夠按照入門文檔開發需求之後,更一步的就是要了解開發、測試、生產部署環境相關的信息。

 

僅以上面截圖為例,開發及生產部署文檔,也可以理解成環境相關的文檔。其主要目的是匯總開發、生產環境部署的機器、應用部署的位置及應用該如何訪問的關鍵信息,讓接手的同事,能夠清楚當需求開發完成時,應用應該如何部署。

1.4. 作為技術人員離職前的交接,編寫XX系統_業務支撐文檔為了誰?

離職前的交接,當接手的同事了解完如何入門開發、開發生產部署環境,接下來就要花大量的時間,去了解支撐的業務。

鑒於支撐的業務會較多,作為接手的同事梳理起來會比較頭疼,那麼一個清晰的文檔索引就很重要。

業務支撐文檔就是把 SVN 或者 Git 上的產品相關的資料,分門別類把路徑整理到文檔中,以便接手的同事查閱,以便進行快速深入。

1.5. 作為技術人員離職前的交接,編寫XX系統_經驗匯總文檔為了誰?

離職前的交接,最重要的是分享前車之鑒,對於要接手的同事而言少走彎路,避免再掉坑,絕對是一筆財富。

僅以上面截圖為例,系統的經驗匯總文檔,主要記錄平時該注意的事項、項目團隊中以往遇到那些坑,以及如何把坑填平的。

有了經驗匯總文檔,無論是接手的同事,還是新招的同事,再去做需求開發,相信同樣問題出錯的概率應該會大幅降低。

不過該經驗文檔離不開一個長期積累的過程,所以程序員要養成一個善於記錄的習慣。

 

2. 人品不夠,分享來湊。

 

離職前的交接,梳理文檔是一方面,隔三差五的組織分享也是必不可少的環節。

如上面截圖所示,主要包含生產部署相關以及業務支撐相關,目的就是把重要的信息,以培訓會議的形式再次同步給大家,讓團隊中的每個人都做到心中有數。

當然,鑒於分享會耗費大家的時間,所以要提前準備好要分享的重要信息,合理安排時間去完成分享。

 

3. 離職之後,保持藕斷絲連。

 

如果你之前負責的是重要項目,即使交接做的很成功,但是之前的老同事,偶爾還會給你打電話諮詢項目的事情,至少會持續一個月甚至更長。

那麼請不要悲傷、憤怒,換個角度去思考,前同事有問題能想到你,說明你在他們心中還是有分量的,或許他們認為你了解的比較透徹,知道問題的解決方案,能夠快速幫其解決問題。

 

今日留情面,他日好相見。

 

互聯網的圈子真的很小,說不定哪一天又在下一家公司相見啦,所以一定要留有情面,把事情交接好,把最後一班崗站好。

最後一班崗站好,大家心中都有你,有機會就會向你拋橄欖枝。

 

曾經的那些人兒,那些事兒。

 

橄欖枝一:發生在 3 年前,上家公司的技術總監去了知名網購平台,電話問我能不能把簡歷發來,是否願意來承擔一些事兒?當我接到電話時,瞬間詫異,技術總監都拿到我手機號啦。

橄欖枝二:發生在去年,上家公司的某位高級經理被挖去了新的公司,擔任 CTO 職位,由於業務擴展,多次問我是不是可以一起搞一搞?

 

估計很多人都接過橄欖枝,聊橄欖枝不是為了裝 B,只是想反思一下橄欖枝背後,是不是和之前交接的過程有點關係呢?

 

4. 鐵打的硬盤,流水的碼農。

 

作為技術人員請不要:這個我交接給他啦,你直接去找他吧!

作為技術人員請不要:惡意製造交接困難,讓交接難上加難!

作為技術人員請做到:站好最後一班崗,今日留情面,他日好相見。

 

本次主要分享了之前交接時的思路以及寫過的一些文檔,如果感覺有一絲參考價值,那請拿去在團隊中實踐,沉澱下來的都是財富。

好了,分享就到這裏,希望對你有幫助。一起聊技術、談業務、噴架構,少走彎路,不踩大坑。歡迎關注「一猿小講」,會持續輸出原創精彩分享,敬請期待!

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※超省錢租車方案

※教你寫出一流的銷售文案?

※網頁設計最專業,超強功能平台可客製化

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

Vue數據雙向綁定原理

Vue數據雙向綁定

Vue是通過數據劫持的方式來實現數據雙向數據綁定的,其中最核心的方法便是通過Object.defineProperty()來實現對屬性的劫持,該方法允許精確地添加或修改對象的屬性,對數據添加屬性描述符中的getter與setter實現劫持。

描述

運行一個Vue實例並將data打印,可以看到對象中對於msg有了get與set,通過他們就可以實現數據的劫持,從而進行數據的更新,在Vue中get與set是通過ES5的Object.defineProperty()方法定義的,該方法的具體功能可以查閱https://github.com/WindrunnerMax/EveryDay/blob/master/JavaScript/defineProperty.md。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>數據綁定</title>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <div>{{msg}}</div>
    </div> 
</body>
<script src="https://cdn.bootcss.com/vue/2.4.2/vue.js"></script>
<script type="text/javascript">
    var vm = new Vue({
        el: '#app',
        data: {
            msg: 'Data'
        },
        created: function() {
            console.log(this.$data); //{__ob__: Observer} 
        }
    })
</script>
</html>
/*
{__ob__: Observer}
    msg: "Data"
    __ob__: Observer {value: {…}, dep: Dep, vmCount: 1}
    get msg: ƒ reactiveGetter()
    set msg: ƒ reactiveSetter(newVal)
    __proto__: Object
*/

分析實現

Vue的雙向數據綁定,簡單點來說分為以下三個部分:

  • Observer: 這裏的主要工作是遞歸地監聽對象上的所有屬性,在屬性值改變的時候,觸發相應的Watcher。
  • Watcher: 觀察者,當監聽的數據值修改時,執行響應的回調函數,在Vue裏面的更新模板內容。
  • Dep: 鏈接Observer和Watcher的橋樑,每一個Observer對應一個Dep,它內部維護一個數組,保存與該Observer相關的Watcher。

根據上面的三部分實現一個功能非常簡單的Demo,實際Vue中的數據在頁面的更新是異步的,且存在大量優化,實際非常複雜。
首先實現Dep方法,這是鏈接Observer和Watcher的橋樑,簡單來說,就是一個監聽者模式的事件總線,負責接收watcher並保存。其中subscribers數組用以保存將要觸發的事件,addSub方法用以添加事件,notify方法用以觸發事件。

function __dep(){
    this.subscribers = [];
    this.addSub = function(watcher){
        if(__dep.target && !this.subscribers.includes(__dep.target) ) this.subscribers.push(watcher);
    }
    this.notifyAll = function(){
        this.subscribers.forEach( watcher => watcher.update());
    }
}

Observer方法就是將數據進行劫持,使用Object.defineProperty對屬性進行重定義,注意一個屬性描述符只能是數據描述符和存取描述符這兩者其中之一,不能同時是兩者,所以在這個小Demo中使用getter與setter操作的的是定義的value局部變量,主要是利用了let的塊級作用域定義value局部變量並利用閉包的原理實現了getter與setter操作value,對於每個數據綁定時都有一個自己的dep實例,利用這個總線來保存關於這個屬性的Watcher,並在set更新數據的時候觸發。

function __observe(obj){
    for(let item in obj){
        let dep = new __dep();
        let value = obj[item];
        if (Object.prototype.toString.call(value) === "[object Object]") __observe(value);
        Object.defineProperty(obj, item, {
            configurable: true,
            enumerable: true,
            get: function reactiveGetter() {
                if(__dep.target) dep.addSub(__dep.target);
                return value;
            },
            set: function reactiveSetter(newVal) {
                if (value === newVal) return value;
                value = newVal;
                dep.notifyAll();
            }
        });
    }
    return obj;
}

Watcher方法傳入一個回調函數,用以執行數據變更后的操作,一般是用來進行模板的渲染,update方法就是在數據變更后執行的方法,activeRun是首次進行綁定時執行的操作,關於這個操作中的__dep.target,他的主要目的是將執行回調函數相關的數據進行sub,例如在回調函數中用到了msg,那麼在執行這個activeRun的時候__dep.target就會指向this,然後執行fn()的時候會取得msg,此時就會觸發msg的get(),而get中會判斷這個__dep.target是不是空,此時這個__dep.target不為空,上文提到了每個屬性都會有一個自己的dep實例,此時這個__dep.target便加入自身實例的subscribers,在執行完之後,便將__dep.target設置為null,重複這個過程將所有的相關屬性與watcher進行了綁定,在相關屬性進行set時,就會觸發各個watcher的update然後執行渲染等操作。

function __watcher(fn){
    this.update = function(){
        fn();
    }
    
    this.activeRun = function(){
        __dep.target = this;
        fn();
        __dep.target = null;
    }
    this.activeRun();
}

代碼示例

這是上述的小Demo的代碼示例,其中上文沒有提到的__proxy函數主要是為了將vm.$data中的屬性直接代理到vm對象上,兩個watcher中第一個是為了打印並查看數據,第二個是之前做的一個非常簡單的模板引擎的渲染,為了演示數據變更使得頁面數據重新渲染,在這個Demo下打開控制台,輸入vm.msg = 11;即可觸發頁面的數據更改,也可以通過在40行添加一行console.log(dep);來查看每個屬性的dep綁定的watcher。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>數據綁定</title>
</head>
<body>
    <div id="app">
        <div>{{msg}}</div>
        <div>{{date}}</div>
    </div> 
</body>
<script type="text/javascript">

    var Mvvm = function(config) {
        this.$el = config.el;
        this.__root = document.querySelector(this.$el);
        this.__originHTML = this.__root.innerHTML;

        function __dep(){
            this.subscribers = [];
            this.addSub = function(watcher){
                if(__dep.target && !this.subscribers.includes(__dep.target) ) this.subscribers.push(watcher);
            }
            this.notifyAll = function(){
                this.subscribers.forEach( watcher => watcher.update());
            }
        }


        function __observe(obj){
            for(let item in obj){
                let dep = new __dep();
                let value = obj[item];
                if (Object.prototype.toString.call(value) === "[object Object]") __observe(value);
                Object.defineProperty(obj, item, {
                    configurable: true,
                    enumerable: true,
                    get: function reactiveGetter() {
                        if(__dep.target) dep.addSub(__dep.target);
                        return value;
                    },
                    set: function reactiveSetter(newVal) {
                        if (value === newVal) return value;
                        value = newVal;
                        dep.notifyAll();
                    }
                });
            }
            return obj;
        }

        this.$data = __observe(config.data);

        function __proxy (target) {
            for(let item in target){
                Object.defineProperty(this, item, {
                    configurable: true,
                    enumerable: true,
                    get: function proxyGetter() {
                        return this.$data[item];
                    },
                    set: function proxySetter(newVal) {
                        this.$data[item] = newVal;
                    }
                });
            }
        }

        __proxy.call(this, config.data);

        function __watcher(fn){
            this.update = function(){
                fn();
            }
            
            this.activeRun = function(){
                __dep.target = this;
                fn();
                __dep.target = null;
            }
            this.activeRun();
        }

        new __watcher(() => {
            console.log(this.msg, this.date);
        })

        new __watcher(() => {
            var html = String(this.__originHTML||'').replace(/"/g,'\\"').replace(/\s+|\r|\t|\n/g, ' ')
            .replace(/\{\{(.)*?\}\}/g, function(value){ 
                return  value.replace("{{",'"+(').replace("}}",')+"');
            })
            html = `var targetHTML = "${html}";return targetHTML;`;
            var parsedHTML = new Function(...Object.keys(this.$data), html)(...Object.values(this.$data));
            this.__root.innerHTML = parsedHTML;
        })

    }

    var vm = new Mvvm({
        el: "#app",
        data: {
            msg: "1",
            date: new Date(),
            obj: {
                a: 1,
                b: 11
            }
        }
    })

</script>
</html>

每日一題

https://github.com/WindrunnerMax/EveryDay

參考

https://www.jianshu.com/p/255d4dec710a
https://www.jianshu.com/p/c8186e9e027b
https://www.cnblogs.com/wangjiachen666/p/9883916.html
https://blog.csdn.net/wangshu696/article/details/84570886
https://blog.csdn.net/qq_43051529/article/details/82877673
https://github.com/liutao/vue2.0-source/blob/master/%E5%8F%8C%E5%90%91%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%91%E5%AE%9A.md

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※教你寫出一流的銷售文案?

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※回頭車貨運收費標準

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※超省錢租車方案

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

曹工改bug:centos下,mongodb開機不能自啟動,systemctl、rc.local都試了,還是不行,要不要放棄?

問題背景

最近裝個centos 7.6的環境,其中,基礎環境包括,redis、nginx、mongodb、fastdfs、mysql等,其中,自啟動使用的是systemctl,其他幾個組件,都沒啥問題,唯獨,這個mongodb,是死活啟動不了。

但是,我這裏說的,不是啟動不了,如果直接在shell里敲:

systemctl start  mongod.service

是沒啥問題的,是可以啟動的。

mongod.service大致如下,各文件夾的權限也已經仔細檢查過,應該是沒毛病:

[Unit]
Description=High-performance, schema-free document-oriented database
After=network.target
Documentation=https://docs.mongodb.org/manual

[Service]
User=mongod
Group=mongod
Environment="OPTIONS=-f /etc/mongod.conf"
ExecStart=/usr/bin/mongod $OPTIONS
ExecStartPre=/usr/bin/mkdir -p /var/run/mongodb
ExecStartPre=/usr/bin/chown mongod:mongod /var/run/mongodb
ExecStartPre=/usr/bin/chmod 0755 /var/run/mongodb
PermissionsStartOnly=true
PIDFile=/var/run/mongodb/mongod.pid
Type=forking
# file size
LimitFSIZE=infinity
# cpu time
LimitCPU=infinity
# virtual memory size
LimitAS=infinity
# open files
LimitNOFILE=64000
# processes/threads
LimitNPROC=64000
# locked memory
LimitMEMLOCK=infinity
# total threads (user+kernel)
TasksMax=infinity
TasksAccounting=false
# Recommended limits for for mongod as specified in
# http://docs.mongodb.org/manual/reference/ulimit/#recommended-settings

[Install]
WantedBy=multi-user.target

後邊換成了rc.local方式:

/etc/rc.d/rc.local  

#!/bin/bash
/usr/bin/mongod --fork -f /etc/mongod.conf &

但是,依然不行。

這两天,同事也在斷斷續續在弄,大家手裡有其他事,這塊暫時放下了。

轉機:strace命令

我一般瀏覽器開的tab比較多,有個幾天前的tab,是關於strace的,我當時主要是想:找一個命令,可以監控某個進程的網絡請求。

本來可以用tcpdump,但是,這個不是針對某個進程的,只能通過端口過濾,一般情況下,用端口過濾也足夠了,但是,總是覺得不爽。

然後找到了這個鏈接:

https://askubuntu.com/questions/11709/how-can-i-capture-network-traffic-of-a-single-process

裏面提到了strace可以做到。試了下,確實完美解決了我的問題。

比如說,我可以attach到某個進程,然後調用進程的某個接口,讓該進程調用某個微服務,然後看看我們能不能抓到:

(看不清可在單獨tab查看,這個是java應用,向註冊中心eureka發送的心跳,可以發現,完美抓到了)

strace的使用

可參考我的這篇簡單介紹:

Linux下,如何監控某個進程到底向哪個地址發起了網絡調用

大家也可以直接在服務器上直接執行以下shell,查看幫助文檔:

yum install strace
man strace

其主要支持兩種方式,一種是直接使用strace來包裝某個命令,使用strace來啟動該命令;另一種,就是上面說的,attach到某個已經在運行中的進程。

然後,我想到,既然strace可以監控系統調用,那麼,監控下mongodb吧,這裏可以用strace來包裝命令,我試着把命令換成了如下的樣子:

strace -tt -s 10000 -o  mongo.txt /usr/bin/mongod --fork -f /etc/mongod.conf

這塊命令,分兩塊看。

strace -tt -s 10000  -o  mongo.txt 

這部分是strace的參數,

-tt 打印時間

-s 設置字符串的長度,否則具體內容显示不出來

-o 將結果輸出到文件

另外部分,就是mongo的命令了:

/usr/bin/mongod --fork  /etc/mongod.conf

比較正常情況下,和異常情況下的strace輸出日誌

在同事建議下,我們先直接在shell中執行了以下命令:

strace -tt -s 10000  -o  mongo.txt /usr/bin/mongod --fork -f /etc/mongod.conf

然後,得到了mongo.txt。這個是正常的文件。

然後,我們reboot了服務器,然後不清楚文件生成到哪裡了,直接find查找了一把,然後找到后,把這兩個文件,都存到了pc上,用beyond compare進行對比。

下面是對比結果:

建議大圖查看。

可以發現,有問題的文件里,在打開以下文件時,報了錯,提示沒有權限:

/sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes   EACCES (Permission denied)

然後,我們只是知道了,有這個現象,但不知道為啥,然後就開始了一頓漫無邊際的面向搜索引擎找問題。找了半天,沒啥收穫。

後邊我們就決定再去看看官網,看看官網有沒有說,怎麼才是正統的服務自啟動方式(已經快放棄了。。。)

柳暗花明

結果在官網的如下鏈接:

https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-red-hat/#install-mongodb-community-edition

看到如下一段話,說SELinux,默認不讓mongo訪問/sys/fs/cgroup:

然後我一看,這個目錄有點熟悉啊,上面報沒有權限的文件,不就這個目錄下嗎?

/sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes   EACCES (Permission denied)

知道原因就好說了,原來是SELinux,我們這邊比較暴力,直接把這個關閉了。

關閉方式:https://www.cnblogs.com/activiti/p/7552677.html

總結

在華為的時候,組裡的大佬們有一句話:辦法總比困難多。

那時感覺,這也太雞湯了。。。

我現在也有這個感覺,每次在快要放棄時,問題結果被解決了,有點意思。

另外一個感悟:方法比結果重要

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※超省錢租車方案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※回頭車貨運收費標準

※教你寫出一流的銷售文案?

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

斯里蘭卡逾百頭鯨魚擱淺 漁民徹夜忙搶救

摘錄自2020年11月3日公視報導

斯里蘭卡首都可倫坡附近,發生有120頭鯨魚擱淺事件,當地民眾無法顧及防疫宵禁措施,徹夜協助要把鯨魚推回大海,但其中還是有兩頭鯨魚因為擱淺、受傷死亡。

警方說,當時不斷有鯨魚沖上岸,民眾根本搶救不及,後來海岸警衛隊及海軍部隊也加入搶救行列,利用小型巡邏艇將鯨魚送回深水區。斯里蘭卡海洋環境保護署則表示,這是斯里蘭卡首度有這麼多的鯨魚擱淺,情況很不尋常,懷疑可能跟澳洲日前發生大規模鯨魚擱淺事件有相似之處。

澳洲的塔斯馬尼亞在九月間,發生470頭領航鯨集體擱淺的意外。當時救援隊伍歷經五天時間,成功將其中110頭送回大海,其餘鯨魚則不幸死亡。為了避免造成二度海洋生態浩劫,當時清運鯨魚屍體也成了棘手問題。至於鯨魚為何一再被沖上岸始終成謎,科學家研判,領航鯨是高度社會化動物,擱淺原因可能跟牠們喜歡群聚生活、彼此互動密切,跟隨著一兩隻偏離航道的領航鯨而集體擱淺。

海洋
國際新聞
斯里蘭卡
鯨豚擱淺

本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※帶您來了解什麼是 USB CONNECTOR  ?

※自行創業缺乏曝光? 網頁設計幫您第一時間規劃公司的形象門面

※如何讓商品強力曝光呢? 網頁設計公司幫您建置最吸引人的網站,提高曝光率!

※綠能、環保無空污,成為電動車最新代名詞,目前市場使用率逐漸普及化

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※教你寫出一流的銷售文案?