分類: 3C資訊

  • Tesla執行長稱燃料電池不適合推廣 純電動車才有未來

    據外媒本週二報導,美國電動跑車製造商特斯拉(Tesla)執行長Elon Musk本週在慕尼黑特斯拉展示中心表示,很多人都說純電動車根本沒有未來,但他認為,氫燃料電池基本上只是一種行銷的伎倆,氫是一種危險性頗高的氣體,比較適合用來推動火箭。

    Elon Musk在演說中提到,旗下價格較低的大眾車種(可能會被命名為「Model E」)預料將在12-15個月內開發完成、2016年開賣,而休旅車「Model X」則會在明(2014)年問世。

    此前,豐田汽車(Toyota) 董事長內山田武(Takeshi Uchiyamada)曾與9月30日在華盛頓特區經濟俱樂部(Economic Club of Washington, D.C.)發表演說後表示,Toyota之所以並未推出任何一款重量級純電動車,是因為該公司不認為這種產品會有市場。

    目前全球燃料電池車的研發以日系車廠為軸心形成三大陣營,其中Toyota已表明計劃於2015年開賣燃料電池車。據日經新聞報導,預估2025年日本國內的燃料電池車普及數量將達200萬台。

    另據日經新聞報導,日本政府也計劃於2015年度結束前,在國內整備100座氫燃料充填據點「氫氣站」,其他日本企業也紛紛著手進行相關技術的研發。為促進燃料電池車的普及,千代田化工建設(CHIYODA)計畫投下約300億日圓,於2015年在川崎市興建全球首座大規模氫燃料供應基地。

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  • 在運行時生成C# .NET類

    在運行時生成C# .NET類

    ​本文譯自​:​Generating C# .NET Classes at Runtime
    作者:WedPort

    在我的C#職業生涯中,有幾次我不得不在運行時生成新的類型。希望把它寫下來能幫助有相同應用需求的人。這也意味着我以後不必在查找相同問題的StackOverflow文章了。我最初是在.NET 4.6.2中這樣做的,但我已經更新到為.NET Core 3.0提供了示例。所有代碼都可以在我的GitHub上面找到。
    GitHub:https://github.com/cheungt6/public/tree/master/ReflectionEmitClassGeneration

    為什麼我需要在運行時生成類?

    在運行時生產新類型的需求通常是由於運行時才知道類屬性,滿足性能要求以及需要在新類型中添加功能。當你嘗試這樣做的時候,你應該考慮的第一件事是:這是否真的是一個明智的解決方案。在深入思考之前,還有很多其他事情可以嘗試,問你自己這樣的問題:

    1. 我可以使用普通的類嗎
    2. 我可以使用Dictionary、Tuple或者對象數組(Array)?
    3. 我是否可以使用擴展對象
    4. 我確定我不能使用一個普通的類嗎?

    如果你認為這仍然是必要的,請繼續閱讀下面的內容。

    示例用例

    作為一名開發人員,我將大量數據綁定到各種WPF Grids中。大多數時候屬性是固定的,我可以使用預定義的類。有時候,我不得不動態的構建網格,並且能夠在應用程序運行時更改數據。採取以下显示ID和一些財務數據的類(FTSE和CAC是指數,其屬性代表指數價格):

    public class PriceHolderViewModel : ViewModelBase
    {
        public long Id { get; set; }
        public decimal FTSE100 { get; set; }
        public decimal CAC40 { get; set; }
    }
    

    如果我們僅對其中的屬性感興趣,該類定義的非常棒。但是,如果要使用更多屬性擴展此類,則需要在代碼中添加它,重新編譯並在新版本中進行部署。

    相反的,我們可以做的是跟蹤對象所需的屬性,並在運行時構建類。這將允許我們在需要是不斷的添加和刪除屬性,並使用反射來更新它們的值。

    // Keep track of my properties
    var _properties = new Dictionary<string, Type>(new[]{
       new KeyValuePair<string, Type>( "FTSE100", typeof(Decimal) ),
       new KeyValuePair<string, Type>( "CAC40", typeof(Decimal) ) });
    

    創建你的類型

    下面的示例向您展示了如何在運行時構建新類型。你需要使用**System.Reflection.Emit**庫來構造一個新的動態程序集,您的類將在其中創建,然後是模塊和類型。與舊的** .NET Framework**框架不同,在舊的版本中,你需要在當前程序的AppDomain中創建程序集 ,而在** .NET Core** 中,AppDomain不再可用。你將看到我使用GUID創建了一個新類型名稱,以便於跟蹤類型的版本。在以前,你不能創建具有相同名稱的兩個類型,但是現在似乎不是這樣了。

    public Type GeneratedType { private set; get; }
    
    private void Initialise()
    {
        var newTypeName = Guid.NewGuid().ToString();
        var assemblyName = new AssemblyName(newTypeName);
        var dynamicAssembly = AssemblyBuilder.DefineDynamicAssembly(assemblyName, AssemblyBuilderAccess.Run);
        var dynamicModule = dynamicAssembly.DefineDynamicModule("Main");
        var dynamicType = dynamicModule.DefineType(newTypeName,
                TypeAttributes.Public |
                TypeAttributes.Class |
                TypeAttributes.AutoClass |
                TypeAttributes.AnsiClass |
                TypeAttributes.BeforeFieldInit |
                TypeAttributes.AutoLayout,
                typeof(T));     // This is the type of class to derive from. Use null if there isn't one
        dynamicType.DefineDefaultConstructor(MethodAttributes.Public |
                                            MethodAttributes.SpecialName |
                                            MethodAttributes.RTSpecialName);
        foreach (var property in Properties)
            AddProperty(dynamicType, property.Key, property.Value);
    
        GeneratedType = dynamicType.CreateType();
    }
    

    在定義類型時,你可以提供一種類型,從中派生新的類型。如果你的基類具有要包含在新類型中的某些功能或屬性,這將非常有用。之前,我曾使用它在運行時擴展ViewModelSerializable類型。

    在你創建了TypeBuilder后,你可以使用下面提供的代碼開始添加屬性。它創建了支持字段和所需的中間語言,以便通過GetterSetter訪問它們。為每個屬性完成此操作后,可以使用CreateType()創建類型的實例。

    private static void AddProperty(TypeBuilder typeBuilder, string propertyName, Type propertyType)
    {
        var fieldBuilder = typeBuilder.DefineField("_" + propertyName, propertyType, FieldAttributes.Private);
        var propertyBuilder = typeBuilder.DefineProperty(propertyName, PropertyAttributes.HasDefault, propertyType, null);
        
        var getMethod = typeBuilder.DefineMethod("get_" + propertyName,
            MethodAttributes.Public |
            MethodAttributes.SpecialName |
            MethodAttributes.HideBySig, propertyType, Type.EmptyTypes);
        var getMethodIL = getMethod.GetILGenerator();
        getMethodIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
        getMethodIL.Emit(OpCodes.Ldfld, fieldBuilder);
        getMethodIL.Emit(OpCodes.Ret);
    
        var setMethod = typeBuilder.DefineMethod("set_" + propertyName,
              MethodAttributes.Public |
              MethodAttributes.SpecialName |
              MethodAttributes.HideBySig,
              null, new[] { propertyType });
        var setMethodIL = setMethod.GetILGenerator();
        Label modifyProperty = setMethodIL.DefineLabel();
        Label exitSet = setMethodIL.DefineLabel();
    
        setMethodIL.MarkLabel(modifyProperty);
        setMethodIL.Emit(OpCodes.Ldarg_0);
        setMethodIL.Emit(OpCodes.Ldarg_1);
        setMethodIL.Emit(OpCodes.Stfld, fieldBuilder);
        setMethodIL.Emit(OpCodes.Nop);
        setMethodIL.MarkLabel(exitSet);
        setMethodIL.Emit(OpCodes.Ret);
    
        propertyBuilder.SetGetMethod(getMethod);
        propertyBuilder.SetSetMethod(setMethod);
    }
    

    有了類型后,就很容易通過使用Activator.CreateInstance()來創建它的實例。但是,你希望能夠更改已創建的屬性的值,為了做到這一點,你可以再次使用反射來獲取propertyInfos並提取Set方法。一旦有了這些屬性,電影它們類設置屬性值就相對簡單了。

    foreach (var property in Properties)
    {
        var propertyInfo = GeneratedType.GetProperty(property.Key);
        var setMethod = propertyInfo.GetSetMethod();
        setMethod.Invoke(objectInstance, new[] { propertyValue });
    }
    

    現在,您可以在運行時使用自定義屬性來創建自己的類型,並具有更新其值的功能,一切就緒。 我發現的唯一障礙是創建一個可以存儲新類型實例的列表。 WPF中的DataGrid傾向於只讀取List的常規參數類型的屬性。 這意味着即使您使用新屬性擴展了基類,使用AutoGenerateProperties也只能看到基類中的屬性。 解決方案是使用生成的類型顯式創建一個新的List。 我在下面提供了如何執行此操作的示例:

    var listGenericType = typeof(List<>);
    var list = listGenericType.MakeGenericType(GeneratedType);
    var constructor = list.GetConstructor(new Type[] { });
    var newList = (IList)constructor.Invoke(new object[] { });
    foreach (var value in values)
        newList.Add(value);
    

    結論

    我已經在GitHub中創建了一個示例應用程序。它包含一個UI來幫助您調試和理解運行時新類型的創建,以及如何更新值。如果您有任何問題或意見,請隨時與我們聯繫。

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  • 一個線上問題的思考:Eureka註冊中心集群如何實現客戶端請求負載及故障轉移?

    一個線上問題的思考:Eureka註冊中心集群如何實現客戶端請求負載及故障轉移?

    前言

    先拋一個問題給我聰明的讀者,如果你們使用微服務SpringCloud-Netflix進行業務開發,那麼線上註冊中心肯定也是用了集群部署,問題來了:

    你了解Eureka註冊中心集群如何實現客戶端請求負載及故障轉移嗎?

    可以先思考一分鐘,我希望你能夠帶着問題來閱讀此篇文章,也希望你看完文章後會有所收穫!

    背景

    前段時間線上Sentry平台報警,多個業務服務在和註冊中心交互時,例如續約註冊表增量拉取等都報了Request execution failed with message : Connection refused 的警告:

    緊接着又看到 Request execution succeeded on retry #2 的日誌。

    看到這裏,表明我們的服務在嘗試兩次重連后和註冊中心交互正常了。

    一切都顯得那麼有驚無險,這裏報Connection refused 是註冊中心網絡抖動導致的,接着觸發了我們服務的重連,重連成功后一切又恢復正常。

    這次的報警雖然沒有對我們線上業務造成影響,並且也在第一時間恢復了正常,但作為一個愛思考的小火雞,我很好奇這背後的一系列邏輯:Eureka註冊中心集群如何實現客戶端請求負載及故障轉移?

    註冊中心集群負載測試

    線上註冊中心是由三台機器組成的集群,都是4c8g的配置,業務端配置註冊中心地址如下(這裏的peer來代替具體的ip地址):

    eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://peer1:8080/eureka/,http://peer2:8080/eureka/,http://peer3:8080/eureka/
    

    我們可以寫了一個Demo進行測試:

    註冊中心集群負載測試

    1、本地通過修改EurekaServer服務的端口號來模擬註冊中心集群部署,分別以87618762兩個端口進行啟動
    2、啟動客戶端SeviceA,配置註冊中心地址為:http://localhost:8761/eureka,http://localhost:8762/eureka

    3、啟動SeviceA時在發送註冊請求的地方打斷點:AbstractJerseyEurekaHttpClient.register(),如下圖所示:

    這裏看到請求註冊中心時,連接的是8761這個端口的服務。

    4、更改ServiceA中註冊中心的配置:http://localhost:8762/eureka,http://localhost:8761/eureka
    5、重新啟動SeviceA然後查看端口,如下圖所示:

    此時看到請求註冊中心是,連接的是8762這個端口的服務。

    註冊中心故障轉移測試

    以兩個端口分別啟動EurekaServer服務,再啟動一個客戶端ServiceA。啟動成功后,關閉一個8761端口對應的服務,查看此時客戶端是否會自動遷移請求到8762端口對應的服務:

    1、以87618762兩個端口號啟動EurekaServer
    2、啟動ServiceA,配置註冊中心地址為:http://localhost:8761/eureka,http://localhost:8762/eureka
    3、啟動成功后,關閉8761端口的EurekaServer
    4、在EurekaClient發送心跳請求的地方打上斷點:AbstractJerseyEurekaHttpClient.sendHeartBeat()
    5、查看斷點處數據,第一次請求的EurekaServer8761端口的服務,因為該服務已經關閉,所以返回的responsenull

    6、第二次會重新請求8762端口的服務,返回的response為狀態為200,故障轉移成功,如下圖:

    思考

    通過這兩個測試Demo,我以為EurekaClient每次都會取defaultZone配置的第一個host作為請求EurekaServer的請求的地址,如果該節點故障時,會自動切換配置中的下一個EurekaServer進行重新請求。

    那麼疑問來了,EurekaClient每次請求真的是以配置的defaultZone配置的第一個服務節點作為請求的嗎?這似乎也太弱了!!?

    EurekaServer集群不就成了偽集群!!?除了客戶端配置的第一個節點,其它註冊中心的節點都只能作為備份和故障轉移來使用!!?

    真相是這樣嗎?NO!我們眼見也不一定為實,源碼面前毫無秘密!

    翠花,上乾貨!

    客戶端請求負載原理

    原理圖解

    還是先上結論,負載原理如圖所示:

    這裡會以EurekaClient端的IP作為隨機的種子,然後隨機打亂serverList,例如我們在商品服務(192.168.10.56)中配置的註冊中心集群地址為:peer1,peer2,peer3,打亂后的地址可能變成peer3,peer2,peer1

    用戶服務(192.168.22.31)中配置的註冊中心集群地址為:peer1,peer2,peer3,打亂后的地址可能變成peer2,peer1,peer3

    EurekaClient每次請求serverList中的第一個服務,從而達到負載的目的。

    代碼實現

    我們直接看最底層負載代碼的實現,具體代碼在
    com.netflix.discovery.shared.resolver.ResolverUtils.randomize() 中:

    這裏面random 是通過我們EurekaClient端的ipv4做為隨機的種子,生成一個重新排序的serverList,也就是對應代碼中的randomList,所以每個EurekaClient獲取到的serverList順序可能不同,在使用過程中,取列表的第一個元素作為serverhost,從而達到負載的目的。

    思考

    原來代碼是通過EurekaClientIP進行負載的,所以剛才通過DEMO程序結果就能解釋的通了,因為我們做實驗都是用的同一個IP,所以每次都是會訪問同一個Server節點。

    既然說到了負載,這裏肯定會有另一個疑問:

    通過IP進行的負載均衡,每次請求都會均勻分散到每一個Server節點嗎?

    比如第一次訪問Peer1,第二次訪問Peer2,第三次訪問Peer3,第四次繼續訪問Peer1等,循環往複……

    我們可以繼續做個試驗,假如我們有10000個EurekaClient節點,3個EurekaServer節點。

    Client節點的IP區間為:192.168.0.0 ~ 192.168.255.255,這裏面共覆蓋6w多個ip段,測試代碼如下:

    /**
     * 模擬註冊中心集群負載,驗證負載散列算法
     *
     *  @author 一枝花算不算浪漫
     *  @date 2020/6/21 23:36
     */
    public class EurekaClusterLoadBalanceTest {
    
        public static void main(String[] args) {
            testEurekaClusterBalance();
        }
    
        /**
         * 模擬ip段測試註冊中心負載集群
         */
        private static void testEurekaClusterBalance() {
            int ipLoopSize = 65000;
            String ipFormat = "192.168.%s.%s";
            TreeMap<String, Integer> ipMap = Maps.newTreeMap();
            int netIndex = 0;
            int lastIndex = 0;
            for (int i = 0; i < ipLoopSize; i++) {
                if (lastIndex == 256) {
                    netIndex += 1;
                    lastIndex = 0;
                }
    
                String ip = String.format(ipFormat, netIndex, lastIndex);
                randomize(ip, ipMap);
                System.out.println("IP: " + ip);
                lastIndex += 1;
            }
    
            printIpResult(ipMap, ipLoopSize);
        }
    
        /**
         * 模擬指定ip地址獲取對應註冊中心負載
         */
        private static void randomize(String eurekaClientIp, TreeMap<String, Integer> ipMap) {
            List<String> eurekaServerUrlList = Lists.newArrayList();
            eurekaServerUrlList.add("http://peer1:8080/eureka/");
            eurekaServerUrlList.add("http://peer2:8080/eureka/");
            eurekaServerUrlList.add("http://peer3:8080/eureka/");
    
            List<String> randomList = new ArrayList<>(eurekaServerUrlList);
            Random random = new Random(eurekaClientIp.hashCode());
            int last = randomList.size() - 1;
            for (int i = 0; i < last; i++) {
                int pos = random.nextInt(randomList.size() - i);
                if (pos != i) {
                    Collections.swap(randomList, i, pos);
                }
            }
    
            for (String eurekaHost : randomList) {
                int ipCount = ipMap.get(eurekaHost) == null ? 0 : ipMap.get(eurekaHost);
                ipMap.put(eurekaHost, ipCount + 1);
                break;
            }
        }
    
        private static void printIpResult(TreeMap<String, Integer> ipMap, int totalCount) {
            for (Map.Entry<String, Integer> entry : ipMap.entrySet()) {
                Integer count = entry.getValue();
                BigDecimal rate = new BigDecimal(count).divide(new BigDecimal(totalCount), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
                System.out.println(entry.getKey() + ":" + count + ":" + rate.multiply(new BigDecimal(100)).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP) + "%");
            }
        }
    }
    

    負載測試結果如下:

    可以看到第二個機器會有50%的請求,最後一台機器只有17%的請求,負載的情況並不是很均勻,我認為通過IP負載並不是一個好的方案。

    還記得我們之前講過Ribbon默認的輪詢算法RoundRobinRule,【一起學源碼-微服務】Ribbon 源碼四:進一步探究Ribbon的IRule和IPing 。

    這種算法就是一個很好的散列算法,可以保證每次請求都很均勻,原理如下圖:

    故障轉移原理

    原理圖解

    還是先上結論,如下圖:

    我們的serverList按照client端的ip進行重排序后,每次都會請求第一個元素作為和Server端交互的host,如果請求失敗,會嘗試請求serverList列表中的第二個元素繼續請求,這次請求成功后,會將此次請求的host放到全局的一個變量中保存起來,下次client端再次請求 就會直接使用這個host

    這裏最多會重試請求兩次。

    代碼實現

    直接看底層交互的代碼,位置在
    com.netflix.discovery.shared.transport.decorator.RetryableEurekaHttpClient.execute() 中:

    我們來分析下這個代碼:

    1. 第101行,獲取client上次成功server端的host,如果有值則直接使用這個host
    2. 第105行,getHostCandidates()是獲取client端配置的serverList數據,且通過ip進行重排序的列表
    3. 第114行,candidateHosts.get(endpointIdx++),初始endpointIdx=0,獲取列表中第1個元素作為host請求
    4. 第120行,獲取返回的response結果,如果返回的狀態碼是200,則將此次請求的host設置到全局的delegate變量中
    5. 第133行,執行到這裏說明第120行執行的response返回的狀態碼不是200,也就是執行失敗,將全局變量delegate中的數據清空
    6. 再次循環第一步,此時endpointIdx=1,獲取列表中的第二個元素作為host請求
    7. 依次執行,第100行的循環條件numberOfRetries=3,最多重試2次就會跳出循環

    我們還可以第123和129行,這也正是我們業務拋出來的日誌信息,所有的一切都對應上了。

    總結

    感謝你看到這裏,相信你已經清楚了開頭提問的問題。

    上面已經分析完了Eureka集群下Client端請求時負載均衡的選擇以及集群故障時自動重試請求的實現原理。

    如果還有不懂的問題,可以添加我的微信或者給我公眾號留言,我會單獨和你討論交流。

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  • 說說TCP的三次握手和四次揮手

    說說TCP的三次握手和四次揮手

    一、傳輸控制協議TCP簡介

    1.1 簡介

    TCP(Transmission Control Protocol) 傳輸控制協議,是一種 面向連接的、可靠的、基於字節流的傳輸層 通信協議。

    TCP是一種面向連接(連接導向)的、可靠的基於字節流的傳輸層通信協議。TCP將用戶數據打包成報文段,它發送后啟動一個定時器,另一端收到的數據進行確認、對失序的數據重新排序、丟棄重複數據。

    TCP把連接作為最基本的對象,每一條TCP連接都有兩個端點,這種端點我們叫作套接字(socket),將端口號拼接到IP地址即構成了套接字,例如 192.1.1.6:50030

    1.2 特點

    • 面向連接的、可靠的、基於字節流的 傳輸層 通信協議
    • 將應用層的數據流分割成文段併發送給目標節點的TCP層
    • 數據包都有序號,對方收到則發送ACK確認,未收到則重傳
    • 使用校驗和來檢驗數據在傳輸過程中是否有誤

    二、TCP報文頭

    1、源端口(Source Port)/ 目的端口(Destination Port):他們各佔2個字節,標示該段報文來自哪裡(源端口)以及要傳給哪個上層協議或應用程序(目的端口)。進行tcp通信時,一般client是通過系統自動選擇的臨時端口號,而服務器一般是使用知名服務端口號或者自己指定的端口號(比如DNS協議對應端口53,HTTP協議對應80)

    2、序號(Sequence Number):佔據四個字節,TCP是面向字節流的,TCP連接中傳送的字節流中的每個字節都按順序編號,例如如一段報文的序號字段值是107,而攜帶的數據共有100個字段,如果有下一個報文過來,那麼序號就從207(100+107)開始,整個要傳送的字節流的起始序號必須要在連接建立時設置。首部中的序號字段值指的是本報文段所發送的數據的第一個字節的序號

    3、確認序號(Acknowledgment Number):4個字節,是期望收到對方下一個報文段的第一個數據字節的序號,若確認號=N,則表明:到序號N-1為止的所有數據都已正確收到,例如:B收到A發送過來的報文,其序列號字段是301,而數據長度是200字節,這表明了B正確的收到了A到序號500(301+200-1)為止的數據,因此B希望收到A的下一個數據序號是501,於是B在發送給A的確認報文段中,會把ACK確認號設置為501

    4、數據偏移(Offset):4個字節。指出TCP報文段的數據起始處距離報文段的起始處有多遠,這個字段實際上是指出TCP報文段的首部長度。由於首部中還有長度不確定的選項字段,因此數據偏移字段是必要的。單位是32位字,也就是4字節,4位二進制最大表示15,所以數據偏移也就是TCP首部最大60字節

    5、保留(Reserved):6個字節。保留域

    6、TCP Flags:控制位,由八個標誌位組成,每個標誌位表示控制的功能,我們主要來介紹TCP Flags中常用的六個,

    • URG(緊急指針標誌):當URG=1時,表明緊急指針字段有效。它告訴系統此報文段中有緊急數據,應儘快傳送(相當於高優先級的數據),而不要按原來的排隊順序來傳送。例如,已經發送了很長的一個程序在主機上運行。但後來發現了一些問題,需要取消該程序的運行。因此用戶從鍵盤發出中斷命令。如果不使用緊急數據,那麼這兩個字符將存儲在接收TCP的緩存末尾。只有在所有的數據被處理完畢后這兩個字符才被交付接收方的應用進程。這樣做就浪費了許多時間

    • ACK(確認序號標誌):當ACK=1時確認號字段有效。當ACK=0時,確認號無效。TCP規定,在連接建立后所有的傳送的報文段都必須把ACK置1

    • PSH(push標誌):當兩個應用進程進行交互式的通信時,有時在一端的應用進程希望在鍵入一個命令后立即就能收到對方的響應。在這種情況下,TCP就可以使用推送操作。這時,發送方TCP把PSH置1,並立即創建一個報文段發送出去。接收方TCP收到PSH=1的報文段,就儘快地交付接收應用進程,而不再等到整個緩存都填滿了後向上交付

    • RST(重置連接標誌):TCP連接中出現嚴重差錯(如由於主機崩潰或其他原因),必須釋放連接,然後再重新建立運輸連接,可以用來拒絕一個非法的報文段或拒絕打開一個連接

    • SYN(同步序號,用於建立連接過程):在連接建立時用來同步序號。當SYN=1而ACK=0時,表明這是一個連接請求報文段。對方若同意建立連接,則應在相應的報文段中使用SYN=1和ACK=1。因此,SYN置為1就表示這是一個連接請求或連接接受保溫。

    • FIN(finish標誌,用於釋放連接):當FIN=1時,表明此報文段的發送方的數據已發送完畢,並要求釋放運輸連接

    7、窗口(Window)是TCP流量控制的一個手段。這裏說的窗口,指的是接收通告窗口(Receiver Window,RWND)。它告訴對方本端的TCP接收緩衝區還能容納多少字節的數據,這樣就可以控制發送數據的速度

    8、檢驗和(Checksum):檢驗範圍包括首部和數據兩部分,由發送端填充,接收端對TCP報文段執行CRC算法以檢驗TCP報文段在傳輸過程中是否損壞。這也是TCP可靠傳輸的一個重要保障

    9、緊急指針(Urgent Pointer):緊急指針僅在URG=1時才有意義,它指出本報文段中的緊急數據的字節數(緊急數據結束后就是普通數據)。因此,緊急指針指出了緊急數據的末尾在報文段中的位置。當所有緊急數據都處理完時,TCP就告訴應用程序恢復到正常操作。值得注意的是,即使窗口為零時也可發送緊急數據。

    10、TCP可選項(TCP Options):長度可變,最長可達40字節。當沒有使用“選項”時,TCP的首部長度是20字節。

    三、TCP的三次握手

    所謂三次握手(Three-Way Handshake)即建立TCP連接,就是指建立一個TCP連接時,需要客戶端和服務端總共發送3個包以確認連接的建立。在socket編程中,這一過程由客戶端執行connect來觸發,整個流程如下圖所示:

    在TCP/IP協議中,TCP協議提供可靠的連接服務,採用三次握手建立一個連接。

    第一次握手: 建立連接時,客戶端發送SYN包(syn=j)到服務器,並進入SYN_SEND狀態,等待服務器確認,SYN:同步序列編號(Synchronize Sequence Numbers)。

    第二次握手: 服務器收到 SYN 包,必須確認客戶的 SYN(ack=j+1),同時自己也發送一個SYN包(syn=k),即SYN+ACK包,此時服務器進入SYN_RECV狀態;

    第三次握手: 客戶端收到服務器的SYN + ACK包,向服務器發送確認包ACK(ack=k+1),此包發送完畢,客戶端和服務器進入ESTABLISHED(TCP連接成功)狀態,完成三次握手。

    3.1 為什麼需要三次握手才能建立連接

    • 為了初始化Sequence Number 的初始值,實現可靠數據傳輸, TCP 協議的通信雙方, 都必須維護一個序列號, 以標識發送出去的數據包中, 哪些是已經被對方收到的。 三次握手的過程即是通信雙方相互告知序列號起始值, 並確認對方已經收到了序列號起始值的必經步驟
    • 如果只是兩次握手, 至多只有連接發起方的起始序列號能被確認, 另一方選擇的序列號則得不到確認

    3.2 首次握手的隱患——SYN超時

    一、問題起因分析:
    1. 服務器收到客戶端的SYN,回復SYN和ACK的時候未收到ACK確認
    2. 服務器不斷重試直至超時,Linux默認等待63秒才斷開連接;(重複5次【不包括第一次】,從1秒開始,每次重試都翻倍:1+2+4+8+16+32=63秒)
    二、針對SYN Flood的防護措施:
    1. SYN隊列滿后,通過tcp_syncookies參數會發SYN cookie【源端口+目標端口+時間戳組成】
    2. 若為正常連接則Client會回發SYN Cookie,直接建立連接;

    3.3 保活機制:

    當我們建立連接后,Client出現故障怎麼辦?

    1. 向對方發送保活探測報文,如果未收到響應則繼續發送;
    2. 嘗試次數達到保活探測數仍未收到相應則中斷連接;

    四、TCP的四次揮手

    所謂四次揮手(Four-Way Wavehand)即終止TCP連接,就是指斷開一個TCP連接時,需要客戶端和服務端總共發送4個包以確認連接的斷開。在socket編程中,這一過程由客戶端或服務端任一方執行close來觸發,整個流程如下圖所示:

    由於TCP連接時全雙工的,因此,每個方向都必須要單獨進行關閉,這一原則是當一方完成數據發送任務后,發送一個FIN來終止這一方向的連接,收到一個FIN只是意味着這一方向上沒有數據流動了,即不會再收到數據了,但是在這個TCP連接上仍然能夠發送數據,直到這一方向也發送了FIN。首先進行關閉的一方將執行主動關閉,而另一方則執行被動關閉。

    • 第一次揮手: Client發送一個FIN,用來關閉Client到Server的數據傳送,Client進入FIN_WAIT_1狀態
    • 第二次揮手: Server收到FIN后,發送一個ACK給Client,確認序號為收到序號+1(與SYN相同,一個FIN佔用一個序號),Server進入CLOSE_WAIT狀態
    • 第三次揮手: Server發送一個FIN,用來關閉Server到Client的數據傳送,Server進入LAST_ACK狀態
    • 第四次揮手: Client收到FIN后,Client進入TIME_WAIT狀態,接着發送一個ACK給Server,確認序號為收到序號+1,Server進入CLOSED狀態,完成四次揮手
    一、為什麼會有TIME_WAIT狀態

    客戶端連接在收到服務器的結束報文段之後,不會直接進入CLOSED狀態,而是轉移到TIME_WAIT狀態。在這個狀態,客戶端連接要等待一段長為2MSL,即兩倍的報文段最大生存時間,才能完全關閉,其原因主要有兩點:

    • 確保有足夠的時間放對方收到ACK包
    • 避免新舊連接混淆
    二、為什麼需要四次握手才能斷開連接

    因為TCP連接是全雙工的網絡協議,允許同時通信的雙方同時進行數據的收發,同樣也允許收發兩個方向的連接被獨立關閉,以避免client數據發送完畢,向server發送FIN關閉連接,而server還有發送到client的數據沒有發送完畢的情況。所以關閉TCP連接需要進行四次握手,每次關閉一個方向上的連接需要FIN和ACK兩次握手,發送發和接收方都需要FIN報文和ACK報文

    三、服務器出現大量CLOSE_WAIT狀態的原因

    是由於對方關閉socket連接,我方忙於讀或寫,沒有及時關閉連接

    當客戶端因為某種原因先於服務端發出了FIN信號,就會導致服務端被動關閉,若服務端不主動關閉socket發FIN給Client,此時服務端Socket會處於CLOSE_WAIT狀態(而不是LAST_ACK狀態)。通常來說,一個CLOSE_WAIT會維持至少2個小時的時間(系統默認超時時間的是7200秒,也就是2小時)。如果服務端程序因某個原因導致系統造成一堆CLOSE_WAIT消耗資源,那麼通常是等不到釋放那一刻,系統就已崩潰

    解決:
    1、檢查代碼,特別是釋放資源的代碼
    2、檢查配置,特別是處理請求的線程配置

    Linux的檢查代碼:netstat -n | awk '/^tcp/{++S[$NF]}END{for(a in S) print a,S[a]}'

    五、總結

    到這裏TCP的三次握手四次揮手就講完了,好久都沒有寫技術文章了,寫了一下,感覺還挺好的,上面是博主的認識,有寫的不好的地方,大家可以在評論區討論或者提問,博主看到了會第一時間回復大家,最近也準備開始面試了,先好好準備一下,希望今年可以找到心滿意足的工作,也希望今年面試的小夥伴們都有一個好的office,大家一起加油,我是牧小農,我喂自己帶鹽,大家加油。

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  • Jmeter(十二) – 從入門到精通 – JMeter邏輯控制器 – 終篇(詳解教程)

    Jmeter(十二) – 從入門到精通 – JMeter邏輯控制器 – 終篇(詳解教程)

    1.簡介

    Jmeter官網對邏輯控制器的解釋是:“Logic Controllers determine the order in which Samplers are processed.”。

    意思是說,邏輯控制器可以控制採樣器(samplers)的執行順序。由此可知,控制器需要和採樣器一起使用,否則控制器就沒有什麼意義了。放在控制器下面的所有的採樣器都會當做一個整體,執行時也會一起被執行。

    JMeter邏輯控制器可以對元件的執行邏輯進行控制,除僅一次控制器外,其他可以嵌套別的種類的邏輯控制器。

    2.邏輯控制器分類

    JMeter中的Logic Controller分為兩類:
    (1)控制測試計劃執行過程中節點的邏輯執行順序,如:Loop Controller、If Controller等;
    (2)對測試計劃中的腳本進行分組、方便JMeter統計執行結果以及進行腳本的運行時控制等,如:Throughput Controller、Transaction Controller。

    3.預覽邏輯控制器 

    首先我們來看一下JMeter的邏輯控制器,路徑:線程組(用戶)->添加->邏輯控制器(Logic Controller);我們可以清楚地看到JMeter5中共有17個邏輯控制器,如下圖所示:

    如果上圖您看得不是很清楚的話,宏哥總結了一個思維導圖,關於JMeter5的邏輯控制器類型,如下圖所示: 

     通過以上的了解,我們對邏輯控制器有了一個大致的了解和認識。下面宏哥就給小夥伴或則童鞋們分享講解一些通常在工作中會用到的邏輯控制器。 

    4.常用邏輯控制器詳解

      這一小節,宏哥就由上而下地詳細地講解一下常用的邏輯控制器。

    4.1Runtime Controller

    運行控制器用來控制其子元件的執行時長。市場單位是秒。

     1、我們先來看看這個Runtime Controller長得是啥樣子,路徑:線程組 > 添加 > 邏輯控制器 > 運行控制器,如下圖所示:

    2、關鍵參數說明如下:

    Name:名稱,可以隨意設置,甚至為空;

    Comments:註釋,可隨意設置,可以為空;

    Runtime:默認為1,去掉1則默認為0,此時不執行其節點下的元件。 與線程組中的調度器的持續時間 效果一致。不填 或 0,不會執行樣例

    4.1.1Runtime控制器控制其下取樣器執行2s

    1、創建測試計劃,設置 Runtime 控制器的運行時間 為 2,線程組設置默認不變,如下圖所示:

    Runtime 控制器設置

    線程組設置

    2、配置好以後,運行JMeter,然後查看結果樹,如下圖所示:

    4.1.2使用線程組中的調度器控制樣例運行3s

    1、創建測試計劃,設置 Runtime 控制器的運行時間 為 2,線程組設置運行時間3,如下圖所示:

    線程組設置

    Runtime 控制器設置

    2、配置好以後,運行JMeter,然後查看結果樹,如下圖所示:

    線程組設置3,Runtime控制器設置2,但是運行時間是2s。所以從上邊的運行時間得出結論:如果線程組中設置了持續時間,Runtime 控制器也設置了 運行時間,那麼會優先於線程組中的設置。

    4.2Simple Controller

    Simple Controller用來指定了一個執行單元,它不改變元件的執行順序。在它下邊還可以嵌套其他控制器。簡單控制器可以編輯只有名稱和註釋。就像他的名字一樣,簡單,可以理解為一個文件夾,就是分組用的,沒有其他特殊功能,但相比不添加簡單控制器,區別在於簡單控制器可以被模塊控制器所引用。其作用就是分組,比如QQ好友列表,可分為家人、同學、等。一般是請求較多,需要分組時採用。

     1、我們先來看看這個Simple Controller長得是啥樣子,路徑:線程組 > 添加 > 邏輯控制器 > 簡單控制器,如下圖所示:

    2、關鍵參數說明如下:

    Name:名稱,可以隨意設置,甚至為空;

    Comments:註釋,可隨意設置,可以為空。

    4.2.1簡單實例

    1、創建測試計劃,線程組設置循環10,如下圖所示:

    2、配置好以後,運行JMeter,然後查看結果樹,如下圖所示:

    4.3Throughput Controller

    用來控制其下元件的執行次數,並無控制吞吐量的功能,想要控制吞吐量可以使用Constant Throughput Timer,後邊會講解到。吞吐量控制器有兩種模式:Total Executions:設置運行次數與Percent Executions:設置運行比例(1~100之間)。

    1、我們先來看看這個Throughput Controller長得是啥樣子,路徑:線程組 > 添加 > 邏輯控制器 > 吞吐量控制器,如下圖所示: 

    2、關鍵參數說明如下:

    Name:名稱,可以隨意設置,甚至為空;

    Comments:註釋,可隨意設置,可以為空;

    Total Executions:執行百分比(1-100);

    percent Executions:執行數量;

    Throughput:根據上邊選擇的方式填寫,百分比為0~100;

    Per User:線程數,當選Total Executions時,是線程數;當選percent Executions時,是線程數*循環次數。

    4.3.1不勾選Per User

    1、線程組中設置 線程數量 2,循環次數 10,吞吐量控制器 設置 Total Executions,吞吐量設置為 2,其下添加一個取樣器,如下圖所示:

    2、配置好以後,運行JMeter,然後查看結果樹(執行了2次),如下圖所示:

    3、現在將 吞吐量控制器 設置為百分比的控制方式,吞吐量設置為:50%,如下圖所示:

    4、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了10次,計算方式:10=吞吐量50% * 循環次數10 * 線程數 2),如下圖所示:

    4.3.2勾選Per User

    1、線程組中設置 線程數量 2,循環次數 10,吞吐量控制器 設置 Total Executions,吞吐量設置為 2,其下添加一個取樣器,勾選Per User,如下圖所示:

    線程組設置

    吞吐量控制器

    2、配置好以後,點擊“保存”,運行JMeter,然後查看結果樹(總共執行了4次,其中吞吐量設置為2,執行2次,線程設置為2,執行2次,總共4次),函數 __threadNum 只是簡單地返回當前線程的編號,如下圖所示:

    3、現在將 吞吐量控制器 設置為百分比的控制方式,吞吐量設置為:50,如下圖所示:

    4、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了10次,計算方式:10=吞吐量50% * 循環次數10 * 線程數 2),如下圖所示:

    綜上所述:

    勾選Per User:

    1.線程數*循環次數>=線程數*吞吐量時,Total Executions模式的執行次數=線程數*吞吐量。

    2.線程數*循環次數<線程數*吞吐量時,Total Executions模式的執行次數=當線程數*循環次數。

    不勾選Per User:

    1.線程數*循環次數<=吞吐量時,Total Executions模式的執行次數=線程數*循環次數。

    2.線程數*循環次數>吞吐量時,Total Executions模式的執行次數=吞吐量。

    l Percent Executions:設置運行比例(1~100之間),單位為%

    不管Per User是否勾選,按Percent Executions模式的執行次數都不受Per User影響,Percent Executions模式的執行次數=線程數*循環次數*吞吐量%。(循環次數=線程組循環次數*循環控制器循環次數)

    l Per User:勾選該項的話則按虛擬用戶數(線程數)來計算執行次數,不勾選則按所有虛擬用戶數來計算執行次數

    測試計劃

    序號 線程數 循環次數 模式 Throughput Per User 執行次數
    1 2 10 Percent 50 Y 10
    2 2 10 Percent 50 N 10
    3 2 10 Total 7 Y 14
    4 2 10 Total 7 N 7
    5 2 2 Total 7 Y 4
    6 2 2 Total 7 N 4

    下面說明一下這6個場景:
    (1)序號1和2場景,Per User 對總執行次數沒有影響。
    (2)序號3場景,Per User勾選,每個虛擬用戶(線程)執行7次,共執行14次。
    (3)序號4場景,Per User不勾選,則所有虛擬用戶執行7次。
    (4)序號5場景,Per User勾選,每個虛擬用戶(線程)執行7次,共執行14次,由於Thread Group計劃循環次數是4(2線程*2循環)次,所以最多只能執行4次。
    (5)序號6場景,Per User不勾選,所有虛擬用戶執行7次,由於Thread Group計劃循環次數是4(2線程*2循環)次,所以最多只能執行4次。

    4.4Module Controller

    模塊控制器可以快速的切換腳本,不用來回的新建,方便腳本調試。 

    可以理解為引用、調用的意思,執行內容為Module To Run種所選的內容,引用範圍為當前測試計劃內的測試片段、邏輯控制器<模塊控制器除外>
    被引用的邏輯控制器、測試片段可以為禁用狀態,被引用后仍然會被執行。
    可以將模塊控制器與包括控制器一起學習比較,模塊控制器是從內部文件中引用,引用上相對比較靈活,可以只引用部分測試片段或模塊內容,包括控制器是從外部文件引用,只能引用整個測試片段的內容。
    注意:被應用的模塊位置不可隨意變更,變更後會執行時出現提示引用失敗
    找到目標元素:快速查找與跳轉的作用,點擊後會立即跳轉到所選的邏輯控制器的內容詳情

    1、我們先來看看這個Module Controller長得是啥樣子,路徑:線程組 > 添加 > 邏輯控制器 >  模塊控制器,如下圖所示: 

    2、關鍵參數說明如下:

    Name:名稱,可以隨意設置,甚至為空;

    Comments:註釋,可隨意設置,可以為空;

    Forever:勾選上這一項表示一直循環下去。

    4.4.1實例

    1、創建測試計劃,添加兩個測試片段,並且在每個測試片段下添加一個取樣器,然後,添加線程組,再添加模塊控制器,最後添加查看結果樹,如下圖所示:

    2、配置模塊控制器,選擇第一個測試片段,如下圖所示:

    3、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了第1個測試片段的取樣器),如下圖所示:

    4、配置模塊控制器,選擇第二個測試片段,如下圖所示: 

    5、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了第2個測試片段的取樣器),如下圖所示:

    4.5Switch Controller

    Switch Controller:開關控制器,通過其下樣例順序數值或名稱 控制執行某一個樣例。

     1、我們先來看看這個if Controller長得是啥樣子,路徑:線程組 > 添加 > 邏輯控制器 > 如果 (if) 控制器,如下圖所示:

    2、關鍵參數說明如下:

    Name:名稱,可以隨意設置,甚至為空;

    Comments:註釋,可隨意設置,可以為空;

    Switch Value:指定請求的索引或者名稱,索引從0開始,如果沒有賦值,或者索引超過請求個數的話就執行第0個請求。可以是数字,也可以是字符,為字符時匹配取樣器名稱,如果匹配不上就會默認並找取樣器名稱為default的取樣器,如果沒有則不運行。

    4.5.1數值

    數值:表示將執行其下第 數值+1個取樣器,例如:填1,將執行第2個取樣器;填0或者不填,將執行第1個取樣器;數值超出其下取樣器數目時,執行第1個取樣器。

    1、創建一個測試計劃,設置線程組和Switch控制器,如下圖所示:

    線程組

    Switch控制器

    2、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了第3<數值+1>個取樣器),如下圖所示:

    3、修改Switch控制器的數值為0或者不填,如下圖所示:

    4、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了第1<數值為0或者不填,執行第1個取樣器>個取樣器),如下圖所示:

    4.5.2字符

    1、創建一個測試計劃,設置線程組和Switch控制器(直接使用取樣器名字),如下圖所示:

    線程組

    Switch控制器

    2、配置好以後,點擊“保存”運行JMeter,然後查看結果樹(執行了使用名字的取樣器),如下圖所示:

    5.小結

    好了,今天關於邏輯控制器的上篇就講解到這裏,這一篇主要介紹了 Runtime Controller 、 Simple Controller 、Throughput ControllerModule Controller 和  Switch Controller

     

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    基於領域驅動設計(DDD)超輕量級快速開發架構詳細介紹請看

    https://www.cnblogs.com/neozhu/p/13174234.html

    需求

    1. 配合EasyUI datagird filter實現多字段(任意字段)的篩選
    2. 根據業務需求篩選特定的狀態或條件,如:查看結案的訂單,最近30天的訂單,查看屬於我的訂單.等等,這些邏輯是固定也是可以被重用,但又不想每次寫相同的條件,那麼下面我會給我的解決方案.

    需求1隻是一個偷懶的實現方式,因為datagrid自帶這個功能,但又不想根據具體的需求來畫查詢條件,如果需求必須要再datagrid上面做一塊查詢條件的輸入那目前只能在前端自己手工添加,在組織後傳入後台,暫時不在這裏討論

    需求2可能不太好解釋,看完代碼就自然理解為什麼要這麼做了,這麼做的好處有哪些

    具體實現的方式

     

     默認情況下 datagrid 有幾列就可以對這幾列進行篩選,對於日期型的字段會採用between,選擇2個時間之間進行篩選,数字類型會提供大於小於等符號選擇,可以自行嘗試,其原理是datagrid 會根據datagrid 頭部輸入的值生成一個Json字符串發送後台請求數據

    JSON:格式

    filterRules: [
    {field:field,op:op,value:value},
    {field:field,op:op,value:value},
    ] 
    • 通常的做法是一個一個判斷加條件
      1 var filters = JsonConvert.DeserializeObject<IEnumerable<filterRule>>(filterRules); 
      2 foreach (var rule in filters)
      3         {
      4           if (rule.field == "Id" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value) && rule.value.IsInt())
      5           {
      6             var val = Convert.ToInt32(rule.value);
      7             switch (rule.op)
      8             {
      9               case "equal":
     10                 this.And(x => x.Id == val);
     11                 break;
     12               case "notequal":
     13                 this.And(x => x.Id != val);
     14                 break;
     15               case "less":
     16                 this.And(x => x.Id < val);
     17                 break;
     18               case "lessorequal":
     19                 this.And(x => x.Id <= val);
     20                 break;
     21               case "greater":
     22                 this.And(x => x.Id > val);
     23                 break;
     24               case "greaterorequal":
     25                 this.And(x => x.Id >= val);
     26                 break;
     27               default:
     28                 this.And(x => x.Id == val);
     29                 break;
     30             }
     31           }
     32           if (rule.field == "Name" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     33           {
     34             this.And(x => x.Name.Contains(rule.value));
     35           }
     36           if (rule.field == "Code" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     37           {
     38             this.And(x => x.Code.Contains(rule.value));
     39           }
     40 
     41           if (rule.field == "Address" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     42           {
     43             this.And(x => x.Address.Contains(rule.value));
     44           }
     45 
     46           if (rule.field == "Contect" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     47           {
     48             this.And(x => x.Contect.Contains(rule.value));
     49           }
     50 
     51           if (rule.field == "PhoneNumber" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     52           {
     53             this.And(x => x.PhoneNumber.Contains(rule.value));
     54           }
     55 
     56           if (rule.field == "RegisterDate" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     57           {
     58             if (rule.op == "between")
     59             {
     60               var datearray = rule.value.Split(new char[] { '-' });
     61               var start = Convert.ToDateTime(datearray[0]);
     62               var end = Convert.ToDateTime(datearray[1]);
     63 
     64               this.And(x => SqlFunctions.DateDiff("d", start, x.RegisterDate) >= 0);
     65               this.And(x => SqlFunctions.DateDiff("d", end, x.RegisterDate) <= 0);
     66             }
     67           }
     68           if (rule.field == "CreatedDate" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     69           {
     70             if (rule.op == "between")
     71             {
     72               var datearray = rule.value.Split(new char[] { '-' });
     73               var start = Convert.ToDateTime(datearray[0]);
     74               var end = Convert.ToDateTime(datearray[1]);
     75 
     76               this.And(x => SqlFunctions.DateDiff("d", start, x.CreatedDate) >= 0);
     77               this.And(x => SqlFunctions.DateDiff("d", end, x.CreatedDate) <= 0);
     78             }
     79           }
     80 
     81 
     82           if (rule.field == "CreatedBy" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     83           {
     84             this.And(x => x.CreatedBy.Contains(rule.value));
     85           }
     86 
     87          if (rule.field == "LastModifiedDate" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
     88           {
     89             if (rule.op == "between")
     90             {
     91               var datearray = rule.value.Split(new char[] { '-' });
     92               var start = Convert.ToDateTime(datearray[0]);
     93               var end = Convert.ToDateTime(datearray[1]);
     94 
     95               this.And(x => SqlFunctions.DateDiff("d", start, x.LastModifiedDate) >= 0);
     96               this.And(x => SqlFunctions.DateDiff("d", end, x.LastModifiedDate) <= 0);
     97             }
     98           }
     99 
    100           if (rule.field == "LastModifiedBy" && !string.IsNullOrEmpty(rule.value))
    101           {
    102             this.And(x => x.LastModifiedBy.Contains(rule.value));
    103           }
    104 
    105         }

    View Code

    • 新的做法是動態根據field,op,value生成一個linq 表達式,不用再做繁瑣的判斷,這塊代碼也可以被其它項目使用,非常好用
    namespace SmartAdmin
    {
     
      public static class PredicateBuilder
      {
    
        public static Expression<Func<T, bool>> FromFilter<T>(string filtergroup) {
          Expression<Func<T, bool>> any = x => true;
          if (!string.IsNullOrEmpty(filtergroup))
          {
            var filters = JsonSerializer.Deserialize<filter[]>(filtergroup);
    
              foreach (var filter in filters)
              {
                if (Enum.TryParse(filter.op, out OperationExpression op) && !string.IsNullOrEmpty(filter.value))
                {
                  var expression = GetCriteriaWhere<T>(filter.field, op, filter.value);
                  any = any.And(expression);
                }
              }
          }
    
          return any;
        }
    
        #region -- Public methods --
        public static Expression<Func<T, bool>> GetCriteriaWhere<T>(Expression<Func<T, object>> e, OperationExpression selectedOperator, object fieldValue)
        {
          var name = GetOperand<T>(e);
          return GetCriteriaWhere<T>(name, selectedOperator, fieldValue);
        }
    
        public static Expression<Func<T, bool>> GetCriteriaWhere<T, T2>(Expression<Func<T, object>> e, OperationExpression selectedOperator, object fieldValue)
        {
          var name = GetOperand<T>(e);
          return GetCriteriaWhere<T, T2>(name, selectedOperator, fieldValue);
        }
    
        public static Expression<Func<T, bool>> GetCriteriaWhere<T>(string fieldName, OperationExpression selectedOperator, object fieldValue)
        {
          var props = TypeDescriptor.GetProperties(typeof(T));
          var prop = GetProperty(props, fieldName, true);
          var parameter = Expression.Parameter(typeof(T));
          var expressionParameter = GetMemberExpression<T>(parameter, fieldName);
          if (prop != null && fieldValue != null)
          {
           
            BinaryExpression body = null;
            switch (selectedOperator)
            {
              case OperationExpression.equal:
                body = Expression.Equal(expressionParameter, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType)?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameter);
              case OperationExpression.notequal:
                body = Expression.NotEqual(expressionParameter, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameter);
              case OperationExpression.less:
                body = Expression.LessThan(expressionParameter, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameter);
              case OperationExpression.lessorequal:
                body = Expression.LessThanOrEqual(expressionParameter, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameter);
              case OperationExpression.greater:
                body = Expression.GreaterThan(expressionParameter, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameter);
              case OperationExpression.greaterorequal:
                body = Expression.GreaterThanOrEqual(expressionParameter, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameter);
              case OperationExpression.contains:
                var contains = typeof(string).GetMethod("Contains", new[] { typeof(string) });
                var bodyLike = Expression.Call(expressionParameter, contains, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(bodyLike, parameter);
              case OperationExpression.endwith:
                var endswith = typeof(string).GetMethod("EndsWith",new[] { typeof(string) });
                var bodyendwith = Expression.Call(expressionParameter, endswith, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(bodyendwith, parameter);
              case OperationExpression.beginwith:
                var startswith = typeof(string).GetMethod("StartsWith", new[] { typeof(string) });
                var bodystartswith = Expression.Call(expressionParameter, startswith, Expression.Constant(Convert.ChangeType(fieldValue, Nullable.GetUnderlyingType(prop.PropertyType) ?? prop.PropertyType), prop.PropertyType));
                return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(bodystartswith, parameter);
              case OperationExpression.includes:
                return Includes<T>(fieldValue, parameter, expressionParameter, prop.PropertyType);
              case OperationExpression.between:
                return Between<T>(fieldValue, parameter, expressionParameter, prop.PropertyType);
              default:
                throw new Exception("Not implement Operation");
            }
          }
          else
          {
            Expression<Func<T, bool>> filter = x => true;
            return filter;
          }
        }
    
        public static Expression<Func<T, bool>> GetCriteriaWhere<T, T2>(string fieldName, OperationExpression selectedOperator, object fieldValue)
        {
    
    
          var props = TypeDescriptor.GetProperties(typeof(T));
          var prop = GetProperty(props, fieldName, true);
    
          var parameter = Expression.Parameter(typeof(T));
          var expressionParameter = GetMemberExpression<T>(parameter, fieldName);
    
          if (prop != null && fieldValue != null)
          {
            switch (selectedOperator)
            {
              case OperationExpression.any:
                return Any<T, T2>(fieldValue, parameter, expressionParameter);
    
              default:
                throw new Exception("Not implement Operation");
            }
          }
          else
          {
            Expression<Func<T, bool>> filter = x => true;
            return filter;
          }
        }
    
    
    
        public static Expression<Func<T, bool>> Or<T>(this Expression<Func<T, bool>> expr, Expression<Func<T, bool>> or)
        {
          if (expr == null)
          {
            return or;
          }
    
          return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(Expression.OrElse(new SwapVisitor(expr.Parameters[0], or.Parameters[0]).Visit(expr.Body), or.Body), or.Parameters);
        }
    
        public static Expression<Func<T, bool>> And<T>(this Expression<Func<T, bool>> expr, Expression<Func<T, bool>> and)
        {
          if (expr == null)
          {
            return and;
          }
    
          return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(Expression.AndAlso(new SwapVisitor(expr.Parameters[0], and.Parameters[0]).Visit(expr.Body), and.Body), and.Parameters);
        }
    
        #endregion
        #region -- Private methods --
    
        private static string GetOperand<T>(Expression<Func<T, object>> exp)
        {
          if (!( exp.Body is MemberExpression body ))
          {
            var ubody = (UnaryExpression)exp.Body;
            body = ubody.Operand as MemberExpression;
          }
    
          var operand = body.ToString();
    
          return operand.Substring(2);
    
        }
    
        private static MemberExpression GetMemberExpression<T>(ParameterExpression parameter, string propName)
        {
          if (string.IsNullOrEmpty(propName))
          {
            return null;
          }
    
          var propertiesName = propName.Split('.');
          if (propertiesName.Count() == 2)
          {
            return Expression.Property(Expression.Property(parameter, propertiesName[0]), propertiesName[1]);
          }
    
          return Expression.Property(parameter, propName);
        }
    
        private static Expression<Func<T, bool>> Includes<T>(object fieldValue, ParameterExpression parameterExpression, MemberExpression memberExpression ,Type type)
        {
          var safetype= Nullable.GetUnderlyingType(type) ?? type;
    
          switch (safetype.Name.ToLower())
          {
            case  "string":
              var strlist = (IEnumerable<string>)fieldValue;
              if (strlist == null || strlist.Count() == 0)
              {
                return x => true;
              }
              var strmethod = typeof(List<string>).GetMethod("Contains", new Type[] { typeof(string) });
              var strcallexp = Expression.Call(Expression.Constant(strlist.ToList()), strmethod, memberExpression);
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(strcallexp, parameterExpression);
            case "int32":
              var intlist = (IEnumerable<int>)fieldValue;
              if (intlist == null || intlist.Count() == 0)
              {
                return x => true;
              }
              var intmethod = typeof(List<int>).GetMethod("Contains", new Type[] { typeof(int) });
              var intcallexp = Expression.Call(Expression.Constant(intlist.ToList()), intmethod, memberExpression);
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(intcallexp, parameterExpression);
            case "float":
              var floatlist = (IEnumerable<float>)fieldValue;
              if (floatlist == null || floatlist.Count() == 0)
              {
                return x => true;
              }
              var floatmethod = typeof(List<int>).GetMethod("Contains", new Type[] { typeof(int) });
              var floatcallexp = Expression.Call(Expression.Constant(floatlist.ToList()), floatmethod, memberExpression);
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(floatcallexp, parameterExpression);
            default:
              return x => true;
          }
          
        }
        private static Expression<Func<T, bool>> Between<T>(object fieldValue, ParameterExpression parameterExpression, MemberExpression memberExpression, Type type)
        {
          
          var safetype = Nullable.GetUnderlyingType(type) ?? type;
          switch (safetype.Name.ToLower())
          {
            case "datetime":
              var datearray = ( (string)fieldValue ).Split(new char[] { '-' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
              var start = Convert.ToDateTime(datearray[0] + " 00:00:00", CultureInfo.CurrentCulture);
              var end = Convert.ToDateTime(datearray[1] + " 23:59:59", CultureInfo.CurrentCulture);
              var greater = Expression.GreaterThan(memberExpression, Expression.Constant(start, type));
              var less = Expression.LessThan(memberExpression, Expression.Constant(end, type));
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(greater, parameterExpression)
                .And(Expression.Lambda<Func<T, bool>>(less, parameterExpression));
            case "int":
            case "int32":
              var intarray = ( (string)fieldValue ).Split(new char[] { '-' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
              var min = Convert.ToInt32(intarray[0] , CultureInfo.CurrentCulture);
              var max = Convert.ToInt32(intarray[1], CultureInfo.CurrentCulture);
              var maxthen = Expression.GreaterThan(memberExpression, Expression.Constant(min, type));
              var minthen = Expression.LessThan(memberExpression, Expression.Constant(max, type));
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(maxthen, parameterExpression)
                .And(Expression.Lambda<Func<T, bool>>(minthen, parameterExpression));
            case "decimal":
              var decarray = ( (string)fieldValue ).Split(new char[] { '-' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
              var dmin = Convert.ToDecimal(decarray[0], CultureInfo.CurrentCulture);
              var dmax = Convert.ToDecimal(decarray[1], CultureInfo.CurrentCulture);
              var dmaxthen = Expression.GreaterThan(memberExpression, Expression.Constant(dmin, type));
              var dminthen = Expression.LessThan(memberExpression, Expression.Constant(dmax, type));
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(dmaxthen, parameterExpression)
                .And(Expression.Lambda<Func<T, bool>>(dminthen, parameterExpression));
            case "float":
              var farray = ((string)fieldValue).Split(new char[] { '-' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
              var fmin = Convert.ToDecimal(farray[0], CultureInfo.CurrentCulture);
              var fmax = Convert.ToDecimal(farray[1], CultureInfo.CurrentCulture);
              var fmaxthen = Expression.GreaterThan(memberExpression, Expression.Constant(fmin, type));
              var fminthen = Expression.LessThan(memberExpression, Expression.Constant(fmax, type));
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(fmaxthen, parameterExpression)
                .And(Expression.Lambda<Func<T, bool>>(fminthen, parameterExpression));
            case "string":
              var strarray = ( (string)fieldValue ).Split(new char[] { '-' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
              var smin = strarray[0];
              var smax = strarray[1];
            
              var strmethod = typeof(string).GetMethod("Contains");
              var mm = Expression.Call(memberExpression, strmethod, Expression.Constant(smin, type));
              var nn = Expression.Call(memberExpression, strmethod, Expression.Constant(smax, type));
    
    
              return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(mm, parameterExpression)
                .Or(Expression.Lambda<Func<T, bool>>(nn, parameterExpression));
            default:
              return x => true;
          }
    
        }
    
    
    
        private static Expression<Func<T, bool>> Any<T, T2>(object fieldValue, ParameterExpression parameterExpression, MemberExpression memberExpression)
        {
          var lambda = (Expression<Func<T2, bool>>)fieldValue;
          var anyMethod = typeof(Enumerable).GetMethods(BindingFlags.Static | BindingFlags.Public)
          .First(m => m.Name == "Any" && m.GetParameters().Count() == 2).MakeGenericMethod(typeof(T2));
    
          var body = Expression.Call(anyMethod, memberExpression, lambda);
    
          return Expression.Lambda<Func<T, bool>>(body, parameterExpression);
        }
    
        private static PropertyDescriptor GetProperty(PropertyDescriptorCollection props, string fieldName, bool ignoreCase)
        {
          if (!fieldName.Contains('.'))
          {
            return props.Find(fieldName, ignoreCase);
          }
    
          var fieldNameProperty = fieldName.Split('.');
          return props.Find(fieldNameProperty[0], ignoreCase).GetChildProperties().Find(fieldNameProperty[1], ignoreCase);
    
        }
        #endregion
      }
    
      internal class SwapVisitor : ExpressionVisitor
      {
        private readonly Expression from, to;
        public SwapVisitor(Expression from, Expression to)
        {
          this.from = from;
          this.to = to;
        }
        public override Expression Visit(Expression node) => node == from ? to : base.Visit(node);
      }
      public enum OperationExpression
      {
        equal,
        notequal,
        less,
        lessorequal,
        greater,
        greaterorequal,
        contains,
        beginwith,
        endwith,
        includes,
        between,
        any
      }
    }

    View Code

     1 public async Task<JsonResult> GetData(int page = 1, int rows = 10, string sort = "Id", string order = "asc", string filterRules = "")
     2     {
     3       try
     4       {
     5         var filters = PredicateBuilder.FromFilter<Company>(filterRules);
     6         var total = await this.companyService
     7                              .Query(filters)
     8                              .AsNoTracking()
     9                              .CountAsync()
    10                               ;
    11         var pagerows = (await this.companyService
    12                              .Query(filters)
    13                               .AsNoTracking()
    14                            .OrderBy(n => n.OrderBy(sort, order))
    15                            .Skip(page - 1).Take(rows)
    16                            .SelectAsync())
    17                            .Select(n => new
    18                            {
    19                              Id = n.Id,
    20                              Name = n.Name,
    21                              Code = n.Code,
    22                              Address = n.Address,
    23                              Contect = n.Contect,
    24                              PhoneNumber = n.PhoneNumber,
    25                              RegisterDate = n.RegisterDate.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    26                            }).ToList();
    27         var pagelist = new { total = total, rows = pagerows };
    28         return Json(pagelist);
    29       }
    30       catch(Exception e) {
    31         throw e;
    32         }
    33 
    34     }

    配合使用的代碼

    • 對於固定查詢邏輯的封裝和復用,當然除了復用還可以明顯的提高代碼的可讀性.
    public class OrderSalesQuery : QueryObject<Order>
    {
        public decimal Amount { get; set; }
        public string Country { get; set; }
        public DateTime FromDate { get; set; }
        public DateTime ToDate { get; set; }
    
        public override Expression<Func<Order, bool>> Query()
        {
            return (x => 
                x.OrderDetails.Sum(y => y.UnitPrice) > Amount &&
                x.OrderDate >= FromDate &&
                x.OrderDate <= ToDate &&
                x.ShipCountry == Country);
        }
    }

    查看訂單的銷售情況,條件 金額,國家,日期

    var orderRepository = new Repository<Order>(this);
        
    var orders = orderRepository
        .Query(new OrderSalesQuery(){ 
            Amount = 100, 
            Country = "USA",
            FromDate = DateTime.Parse("01/01/1996"), 
            ToDate = DateTime.Parse("12/31/1996" )
        })
        .Select();

    調用查詢方法

    public class CustomerLogisticsQuery : QueryObject<Customer>
    {
        public CustomerLogisticsQuery FromCountry(string country)
        {
            Add(x => x.Country == country);
            return this;
        }
    
        public CustomerLogisticsQuery LivesInCity(string city)
        {   
            Add(x => x.City == city);
            return this;
        }
    }

    客戶查詢 根據國家和城市查詢

    public class CustomerSalesQuery : QueryObject<Customer>
    {
        public CustomerSalesQuery WithPurchasesMoreThan(decimal amount)
        {
            Add(x => x.Orders
                .SelectMany(y => y.OrderDetails)
                .Sum(z => z.UnitPrice * z.Quantity) > amount);
    
            return this;
        }
    
        public CustomerSalesQuery WithQuantitiesMoreThan(decimal quantity)
        {
            Add(x => x.Orders
                .SelectMany(y => y.OrderDetails)
                .Sum(z => z.Quantity) > quantity);
    
            return this;
        }
    }

    客戶的銷售情況,金額和數量

    var customerRepository = new Repository<Customer>(this);
    
    var query1 = new CustomerLogisticsQuery()
        .LivesInCity("London");
    
    var query2 = new CustomerSalesQuery()
        .WithPurchasesMoreThan(100)
        .WithQuantitiesMoreThan(10);
    
    customerRepository
        .Query(query1.And(query2))
        .Select()
        .Dump();

    復用上面的定義的查詢方法

    以上這些都是改項目提供的方法,非常的好用

     

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  • 三文搞懂學會Docker容器技術(下)

    三文搞懂學會Docker容器技術(下)

    接着上面一篇:三文搞懂學會Docker容器技術(上)

                             三文搞懂學會Docker容器技術(中)

    7,Docker容器目錄掛載

      7.1 簡介

    容器目錄掛載:

    我們可以在創建容器的時候,將宿主機的目錄與容器內的目錄進行映射,這樣我們就可以實現宿主機和容器目錄的雙向數據自動同步;

      7.2 作用

    前面學過cp命令來實現數據傳遞,這種方式比較麻煩;

    我們通過容器目錄掛載,能夠輕鬆實現代碼上傳,配置修改,日誌同步等需求;

      7.3 實現

    語法:

    docker run -it -v  /宿主機目錄:/容器目錄 鏡像名

    多目錄掛載

    docker run -it -v /宿主機目錄:/容器目錄 -v /宿主機目錄2:/容器目錄2  鏡像名

    注意:

    如果你同步的是多級目錄,可能會出現權限不足的提示;

    這是因為Centos7中的安全模塊selinux把權限禁掉了,我們需要添加  –privileged=true 來解決掛載的目錄沒有權限的問題;

      7.4 掛載目錄只讀

    docker run -it -v  /宿主機目錄:/容器目錄:ro 鏡像名

     

    8,Docker遷移與備份

      8.1 概述

    我們開發的時候,經常自定義鏡像,然後commit提交成鏡像到本地倉庫,但是我們發布到客戶服務器的時候,可以用前面講得搞到hub官方,或者阿里雲,但是有些機密性的項目,是禁止公網存儲的,所以我們只能通過docker鏡像備份和遷移實現;

      8.2 實現

    備份鏡像:

    docker save -o 備份鏡像的名稱  源鏡像名稱:tag版本

     docker save -o mytomcat7.1.tar java1234/tomcat7:7.1

     

    恢復鏡像:

    docker load -i 鏡像文件

    docker load -i mytomcat7.1.tar

     

    9,DockerFile詳解

      9.1 DockerFile簡介

    Dockerfile是由一系列命令和參數構成的腳本,這些命令應用於操作系統(centos或者Ubuntu)基礎鏡像並最終創建的一個新鏡像;

    我們前面講過的用手工的方式,修改配置文件,或者添加,刪除文件目錄的方式,來構建一種新鏡像;這種手工方式麻煩,容易出錯,而且不能復用;

    我們這裏講Dockerfile,用腳本方式來構建自動化,可復用的,高效率的創建鏡像方式,是企業級開發的首選方式;

     

    再軟件系統開發生命周期中,採用Dockerfile來構建鏡像;

    1、對於開發人員:可以為開發團隊提供一個完全一致的開發環境;

    2、對於測試人員:可以直接拿開發時所構建的鏡像或者通過Dockerfile文件構建一個新的鏡像開始工作;

    3、對於運維人員:在部署時,可以實現應用的無縫移植。

      9.2 DockerFile常用指令

    FROM image_name:tag 定義了使用哪個基礎鏡像啟動構建流程
    MAINTAINER user_info 聲明鏡像維護者信息
    LABEL key value 鏡像描述元信息(可以寫多條)
    ENV key value 設置環境變量(可以寫多條)
    RUN command 構建鏡像時需要運行的命令(可以寫多條)
    WORKDIR path_dir 設置終端默認登錄進來的工作目錄
    EXPOSE port 當前容器對外暴露出的端口
    ADD source_dir/file dest_dir/file 將宿主機的文件複製到容器內,如果是一個壓縮文件,將會在複製后自動解壓
    COPY source_dir/file dest_dir/file 和ADD相似,但是如果有壓縮文件是不能解壓
    VOLUME 創建一個可以從本地主機或其他容器掛載的掛載點,一般用來存放數據庫和需要保持的數據等
    CMD 指定容器啟動時要運行的命令,假如有多個CMD,最後一個生效
    ENTRYPOINT 指定容器啟動時要運行的命令
    ONBUILD 當構建一個被繼承的Dockerfile時運行的命令,父鏡像在被子鏡像繼承後父鏡像的onbuild被觸發。可以把ONBUID理解為一個觸發器。

     

    10,Docker私有倉庫

      10.1 簡介

    Docker私有倉庫主要是企業內部用來存放鏡像的倉庫,相對官方倉庫以及阿里雲倉庫,具有更高的保密安全級別;

      10.2 私有倉庫搭建

    第一步:拉取私有倉庫鏡像 (私有倉庫程序本身就是一個鏡像)

    docker pull registry

    第二步:啟動私有倉庫容器

    docker run -di –name=myRegistry -p 5000:5000 registry

    第三步:測試

    http://192.168.1.112:5000/v2/_catalog

    看到這個 說明啟動OK。因為倉庫里還沒有鏡像,所以就是空的;

    第四步:etc/docker 修改daemon.json,讓docker信任私有倉庫地址

    “insecure-registries”: [“192.168.1.112:5000”]

     

    第五步:修改配置后重啟docker;

     systemctl restart docker

      10.3 私有倉庫測試

    第一步:標記此鏡像為私有倉庫的鏡像

    docker tag tomcat:7 192.168.1.112:5000/mytomcat7

    第二步:上傳鏡像到私有倉庫

    docker push 192.168.1.112:5000/mytomcat7

    此時私有倉庫里已經有了這個鏡像;

    第三步:刪除192.168.1.112:5000/mytomcat7本地倉庫鏡像

    docker rmi -f 192.168.1.112:5000/mytomcat7

    第四步:從私有倉庫拉取192.168.1.112:5000/mytomcat7鏡像,並運行;

    docker run -it -p 8080:8080 192.168.1.112:5000/mytomcat7

    第五步:瀏覽器運行 http://192.168.1.112:8080測試

     

    ——————————————————————————————————————————

    作者: java1234_小鋒

    出處:https://www.cnblogs.com/java688/p/13174647.html

    版權:本站使用「CC BY 4.0」創作共享協議,轉載請在文章明顯位置註明作者及出處。

    ——————————————————————————————————————————

     

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  • lin-cms-dotnetcore功能模塊的設計

    lin-cms-dotnetcore功能模塊的設計

    lin-cms-dotnetcore功能模塊的設計

    先來回答以下問題。可拉到最下面查看預覽圖。

    1.什麼是cms?

    Content Management System,內容管理系統。

    2.dotnetcore是什麼?

    .NET Core,是由Microsoft開發,目前在.NET Foundation(一個非營利的開源組織)下進行管理,採用寬鬆的MIT協議,可構建各種軟件,包括Web應用程序、移動應用程序、桌面應用程序、雲服務、微服務、API、遊戲和物聯網應用程序。

    3.lin-cms 是什麼?

    Lin-CMS 是林間有風團隊經過大量項目實踐所提煉出的一套內容管理系統框架。Lin-CMS 可以有效的幫助開發者提高 CMS 的開發效率,

    Lin的定位在於實現一套 CMS的解決方案,管理系統的基礎框架,提供了不同的後端,不同的前端實現,後端也支持不同的數據庫,是一套前後端完整的解決方案

    目前官方團隊維護 lin-cms-vue,lin-cms-spring-boot,lin-cms-koa,lin-cms-flask 社區維護了 lin-cms-tp5,lin-cms-react,lin-cms-dotnetcore,即已支持vue,react二種前端框架,java,nodejs,python,php,c#等五種後端語言。

    lin-cms-vue(官方)

    • https://github.com/TaleLin/lin-cms-vue
    • Vue+ElementUI構建的CMS開發框架,
    • 林間有風團隊經過大量項目實踐所提煉出的一套內容管理系統框架
    • 內置了 CMS 中最為常見的需求:用戶管理、權限管理、日誌系統等

    lin-cms-koa(官方)

    • python
    • https://github.com/TaleLin/lin-cms-koa
    • 使用Node.JS KOA構建的CMS開發框架

    lin-cms-flask(官方)

    • node.js
    • https://github.com/TaleLin/lin-cms-flask
    • A simple and practical CMS implememted by flask

    lin-cms-spring-boot(官方)

    • java
    • https://github.com/TaleLin/lin-cms-spring-boot
    • 基於SpringBoot的CMS/DMS/管理系統開發框架

    lin-cms-tp5(社區)

    • php 被官方fork。
    • https://github.com/TaleLin/lin-cms-tp5
    • A simple and practical CMS implememted by ThinkPHP 5.1

    lin-cms-react(社區)

    • https://github.com/Bongkai/lin-cms-react
    • React+Antd構建的CMS開發框架

    lin-cms-dotnetcore(社區)

    • C#
    • A simple and practical CMS implemented by .NET Core 3.1 一個簡單實用、基於.NET Core
    • https://github.com/luoyunchong/lin-cms-dotnetcore
    • .NET Core 3.1實現的CMS;前後端分離、Docker部署、OAtuh2授權登錄、自動化部署DevOps、GitHub Action同步至Gitee

    4.lin-cms-dotnetcore有哪些特點?

    基於.NET Core3.1實現的LIN-CMS-VUE後端API,並增加了博客模塊。目前實現簡約的權限管理系統、基礎字典項管理、隨筆專欄,評論點贊、關注用戶、技術頻道(標籤分類)、消息通知,標籤等仿掘金模塊。

    功能模塊的設計

    基礎權限模塊

    • 用戶信息:郵件、用戶名(唯一)、昵稱、頭像、分組、是否激活、手機號、是否是Admin、個性簽名
      • [x] 註冊/登錄
      • [x] 上傳頭像
      • [x] 修改個人密碼
      • [x] 用戶基本信息修改
      • [x] 用戶增刪改,配置分組
    • 綁定第三方賬號
      • [x] GitHub登錄
      • [x] QQ 登錄
      • [ ] Gitee登錄
    • 分組信息:是否靜態分組(無法刪除,無法修改分組編碼)、名稱可以修改
      • [x] 分組增刪改
      • [x] 分組配置權限
    • 文件管理
      • [x] 本地文件上傳
      • [x] 七牛雲存儲
      • [x] 文件去重,秒傳
    • 系統日誌:請求方法、路徑、http返回碼、時間、用戶昵稱、用戶id、訪問哪個權限、 日誌信息
      • [x] 記錄系統請求的日誌
      • [ ] 異常日誌
    • 設置管理:name(鍵),value(值),provider_name(提供名),provider_key(提供者值)
      • [x] 設置新增修改刪除
      • [x] 所有設置

    比如存某用戶選擇的是markdown還是富文本。

    name="Article.Editor",
    value="markdown" 或 "富文本",
    provider_name為"User",
    provider_key為用戶Id
    

    或存儲七牛雲的某一個配置

    name="Qiniu.AK",
    value="asfadsfadf23rft66S4XM2GIK7FxfqefauYkcAyNGDAc" ,
    provider_name為"Qiniu"或自己定義的字符串
    provider_key為空
    

    cms 管理員維護模塊

    • [x] 標籤管理:名稱、圖片,是否啟用/禁用,排序、文章數量、用戶關注數量。
      • [x] 標籤增刪改
      • [x] 標籤列表,禁用
      • [x] 校正文章數量
    • [x] 技術頻道:封面圖、名稱、是否啟用/禁用、排序、編碼、備註描述、下屬標籤.一個技術頻道對應多個標籤
      • [x] 技術頻道增刪改
      • [x] 列表、禁用
    • [x] 隨筆管理:
      • [x] 審核隨筆/拉黑
      • [x] 管理員刪除隨筆
    • [x] 評論管理
      • [x] 後台審核通過/拉黑
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    腦圖分享

    http://naotu.baidu.com/file/6532431a2e1f0c37c93c5ffd1dd5b49c?token=87690a9bc64fbae1

    分組

    分為三種

    id  name        info
    1	Admin	    系統管理員
    2	CmsAdmin	內容管理員
    3	User	    普通用戶
    

    審計日誌

    大多數表存在如下8個字段,用於記錄行的變化狀態,is_deleted為軟刪除,執行刪除操作時,將其狀態置為true,默認實體類繼承 FullAduitEntity 即可擁有以下8個字段。該設計參考ABP中的實現。FullAduitEntity為泛型,默認id為long類型,FullAduitEntity<Guid>,即可改變主鍵類型,默認LinUser表主鍵long,保持create_user_id,delete_user_id,update_user_id都與LinUser的主鍵相同

    
    id	                bigint
    create_user_id  	bigint
    create_time	        datetime
    is_deleted	        bit
    delete_user_id  	bigint
    delete_time	        datetime
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    產品設計-評論模塊的設計

    下面我們來設計一個評論模塊,需要注意的是,一個評論模塊也有不同的方式。從展示形式,排序規則,按鈕功能設計,操作等方式都有詳細的分析設計,大家可以參考who shi pm 中的文章http://www.woshipm.com/pd/3548139.html,這裏主要講解下展式方式中的主題式的應用。

    1.主題式

    相信很多人都刷過抖音,他的評論主題式的強化版。

    特點為前三個是熱門評論(喜歡最多的評論),將評論分為二級,第一級採用時間倒序,第二級按照時間正序,有助於理解上下文關係。

    可以總結為如下功能點

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    2 平鋪式

    特點是不區分子父節點關係,比如現在博客園(大多數的主題),微信朋友圈,github。
    不過博客園,github,回復時,可選擇引用回復,方便用戶理解上下文關係。

    3.蓋樓式

    這種方式有點這種感覺 》>-,即.net core中間件請求方式。當回復越來越多時,显示的效果就越誇張。一層套一層的显示上下文的關係。下圖是網易新聞的評論效果。

    排行榜見解

    排行榜從心理學上分析,主要從四個方面影響着您:尋找權威 、參与比較 、關注主流 、自我確認。

    如何設計一個簡單的排行榜呢。。

    在一個博客隨筆中,我們設計一個3天、七天(周榜)、30天(月榜)、全部的榜單。以瀏覽量(權重1)、點贊量(20)、評論量(30)。權重可自己定義。

    1.默認取最新的隨筆

    前台傳create_time時,使用如下sql

    select * from `blog_article` order by create_time desc;
    

    2.傳排序方式為最近n天的熱榜時。

    參數:THREE_DAYS_HOTTEST(三天)、WEEKLY_HOTTEST(七天)、MONTHLY_HOTTEST(一個月)、HOTTEST(全部)

    mysql 查詢當前日期時間前三天數據

    select date_sub(now() ,interval 3 day);
    

    根據權重查詢

    select * from `blog_article` a 
    where a.`create_time`>(select date_sub(now() ,interval 3 day))
    order by (a.`view_hits` + a.`likes_quantity` * 20 + a.`comment_quantity` * 30) DESC, a.`create_time` DESC
    
    

    更多參考

    • 評論區如何設計?
    • 萬字長文深度分析:產品排行榜的設計和玩法
    • 想知道誰是你的最佳用戶?基於Redis實現排行榜周期榜與最近N期榜

    lin-cms 開源地址分享

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  • 邊緣計算告訴你們公司空調怎麼開最省錢

    邊緣計算告訴你們公司空調怎麼開最省錢

    據統計,現代城市人的生活與工作同樓宇息息相關,超過80%的時間都是在城市樓宇中度過,樓宇智能毋庸置疑是影響深遠的關鍵研究課題。

    近年來,隨着邊緣計算技術的崛起,邊緣智能相關的場景應用拓展也成為科技公司爭相展現技術創新和商業價值的路徑,各種邊緣AI的解決方案亦應運而生,如華為雲智能邊緣平台IEF,一站式端雲協同多模態AI開發平台HiLens。據統計,現代城市人的生活與工作同樓宇息息相關,超過80%的時間都是在城市樓宇中度過,樓宇智能毋庸置疑是影響深遠的關鍵研究課題。本文將圍繞樓宇智能其中最重要的課題之一中央空調能效預測與管理來展開,目前,該課題面臨最大的瓶頸是:現有的大多數能效預測與管理方法僅限於雲端單任務,無法支撐中央空調能效模型在邊緣隱含的大量複雜場景上的能力。

    眾所周知,暖通空調系統(包括供暖,通風和空調)主導着商業建築的用電量。對暖通空調系統的現有研究表明,準確量化冷水機組的能效比(數值越大越節能)非常重要,近期提出的數據驅動的能效比預測可以被應用到雲上。但是,由於不同園區擁有不同型號的空調或不同種類的傳感器,導致不同邊緣各個項目在特徵、模型等方面區別很大,在小樣本情況下很難用一個通用模型適應所有的項目。

    近年來,華為雲邊緣雲創新lab與來自香港理工大學、IBM研究院、華中科技大學、同濟大學、深圳大學等知名校企研究團隊密切合作並持續開展技術研究,以邊緣樓宇智能領域場景為依託,希望逐步解決現實中隱含大量複雜場景的邊緣智能問題。有興趣的讀者歡迎關注2018到2020間年發表的多任務學習、多任務調度和多任務應用等歷史工作:

    通用算法:多任務遷移與邊緣調度

    基於元數據的多任務遷移關係發現

    Zheng, Z., Wang Y., Dai Q., Zheng H., Wang, D. “Metadata-driven task relation discovery for multi-task learning.” In Proceedings of IJCAI (CCF-A), 2019.

    在這篇論文中有一個多任務的實際應用案例,不同邊緣智能項目採用不同設備使得邊緣側模型不同,從而可以應用於多任務設定。這篇論文的亮點是引入元數據,元數據是數據集的描述信息,在複雜系統中用於日常系統運作,蘊含專家信息。基於元數據提取任務屬性,本論文設計了元數據任務屬性與樣本任務屬性層次結合的多任務通用AI算法(圖1)。相關論文專家評審也認為該技術在應用實踐中显示了實用價值,對機器學習項目真正落地具備重要意義,將成為當今大型組織感興趣的技術。

    圖1 顏色代表不同聚類簇,数字代表不同設備型號。基於樣本屬性的方法容易導致負遷移(同一簇中混淆不同型號設備模型,左圖),而基於元數據的方法可以避免負遷移(右圖)。

    多任務遷移學習的邊緣任務分配系統與實現

    Zheng, Z., Chen, Q., Hu, C., Wang, D., & Liu, F. “On-edge Multi-task Transfer Learning: Model and Practice with Data-driven Task Allocation.” In Proceedings of IEEE TPDS (CCF-A), 2019.

    Chen, Q., Zheng, Z., Hu, C., Wang, D., & Liu, F. “Data-driven task allocation for multi-task transfer learning on the edge. ” In Proceedings of IEEE ICDCS (CCF-B), 2019.

    多任務遷移學習是解決邊緣上樣本不足的典型做法。而目前邊緣上的任務分配調度工作通常假設不同的多個任務是同等重要的,導致資源分配在任務層面不夠高效。為了提升系統性能與服務質量,我們發現不同任務對決策的重要性是一個亟需衡量的重要指標。我們證明了基於重要性的任務分配是NP-complete的背包問題變種,並且在多變的邊緣場景下該複雜問題的解需要被頻繁地重新計算。因此我們提出一個用於解決該邊緣計算問題的AI驅動算法,並且在實際多變的邊緣場景中進行算法測試(圖2),與SOTA算法相比該算法能減少3倍以上的處理時間和近50%的能源消耗。

    圖2 根據邊緣場景動態進行任務分配調度

    邊緣應用:樓宇智能

    基於多任務的冷機負荷控制

    Zheng, Z., Chen, Q., Fan, C., Guan, N., Vishwanath, A., Wang, D., & Liu, F. “Data Driven Chiller Sequencing for Reducing HVAC Electricity Consumption in Commercial Buildings.” In Proceedings of ACM e-Energy, 2018. Best Paper Award.

    Zheng, Z., Chen, Q., Fan, C., Guan, N., Vishwanath, A., Wang, D., & Liu, F. “An Edge Based Data-Driven Chiller Sequencing Framework for HVAC Electricity Consumption Reduction in Commercial Buildings.” IEEE Transactions on Sustainable Computing, 2019.

    多任務可以應用於樓宇節能中。冷機是樓宇中的耗能大戶。冷機能效預測與管理,預測冷機負荷決策的能效比並優化冷機負荷決策,一直是樓宇智能最重要的研究問題之一。本研究觀測到,在冷機決策能效預測中,不同邊緣項目的設備型號和工況不同會導致最終需求的模型不同。這種情況下僅採用雲端單一模型的做法容易導致精度下降和決策失誤。本工作研發了一種邊雲協同的多任務冷機負荷決策框架(圖3),在利用現有端邊節點且不部署額外硬件的情況下,較當前工業界方法節能30%以上。

    圖3 邊雲協同的冷機負荷決策框架

    基於多任務的空調舒適度預測

    Zheng, Z., Dai Y., Wang D., “DUET: Towards a Portable Thermal Comfort Model.” In Proceedings of ACM BuildSys (Core rank A), 2019.

    Yang, L., Zheng, Z., Sun, J., Wang, D., & Li, X. A domain-assisted data driven model for thermal comfort prediction in buildings. In Proceedings of ACM e-Energy. 2018.

    空調舒適度預測是樓宇智能歷史長河中重要的研究課題之一。目前的舒適度預估方法通常要求額外的傳感器或者用戶反饋等人工干預,這使得規模化本身成為難題。基於機器學習方法的空調舒適度預測已被證明可以減少額外的人工干預。但在不同邊緣場景下,樓宇製冷類型、安裝傳感器類別等因素會使得雲上單一通用模型出現嚴重錯誤。本研究提出了一種多任務的方法進行空調舒適度的預測,在精度上較機理模型和單任務模型分別提升39%和31%。

    邊緣自適應任務定義

    基於以上項目,讀者可以了解到基於多任務的邊緣智能算法、系統與應用。值得注意的是,在使用多任務之前,首先需要回答任務如何定義和劃分的問題,如確定在一個應用內不同項目所需機器學習模型的數量以及各個模型的應用範圍。該方法目前通常只能由數據科學家和領域專家人工進行干預,自動化程度低,難以規模化複製。因此,邊緣自動定義機器學習任務是一個懸而未決但又重要的難題。

    為了在邊緣各種場景自適應地定義機器學習預測任務,華為雲邊緣雲創新Lab近日發表了研究論文《MELODY: Adaptive Task Definition of COP Prediction with Metadata for HVAC Control and Electricity Saving》。該研究提出了一種包含任務定義的多任務預測框架(MELODY),其中任務定義能夠自適應地定義並學習複數能效比預測任務。

    MELODY是第一個根據各種邊緣場景自適應定義能效比預測任務的方法。本研究工作為尋求自動有效的邊緣機器學習方法的研究人員和應用開發人員提供了一種有吸引力的機制,特別適用於對於元數據多樣化但數據樣本不足的複雜系統。MELODY的關鍵思想是使用元數據動態劃分多個任務,論文提出了元數據的數學定義以及提取元數據的2種來源和方法。

    該團隊在實際應用中評估該方案的性能:基於2個大型工業園區中的8座建築物中9台冷機進行4個月實驗。實驗結果表明,MELODY解決方案優於最新的能效比預測方法,並且能夠為兩個園區每月節省252 MWh的電量,較當前建築中冷水機的運行方式節省了35%以上的能源。

    MELODY論文已獲ACM e-Energy 2020接收:

    Zimu Zheng,Daqi Xie,Jie Pu,Feng Wang. MELODY: Adaptive Task Definition of COP Prediction with Metadata for HVAC Control and Electricity Saving. ACM e-Energy 2020. Australia.

    ACM e-Energy 屬於ACM EIG-Energy Interest Group、計算機與能源交叉的旗艦會議。

    1、論文接受率23.2%,歷年接受率在20%左右;

    2、與CCF-A的Ubicomp; CCF-B的ECAI、TKDD H5-index相同;

    3、55位評審程序委員會成員中包括Andrew A. Chien、Klara Nahrstedt、Prashant Shenoy等8位ACM/IEEE Fellow(約15%);

    4、評審程序委員會成員來自IBM研究院、伊利諾伊大學香檳分校、劍橋大學、華盛頓大學、普渡大學、馬薩諸塞大學阿默斯特分校、西蒙菲沙大學、南洋理工大學、清華大學、香港理工大學等國際知名校企;

    5、與CCF-A的STOC、ISCA、PLDI;CCF-B的IWQos、SIG Metric、COLT、HPDC、ICS、LCTES、SPAA等同屬ACM Federated Computing Research Conference (FCRC)系列的13個會議中,ACM FCRC頂會系列由Google、微軟、IBM、華為、arm、Xilinx等國際知名企業贊助。

    能效比預測

    基於冷機的暖通空調系統通常用於商業建築中,消耗的電力占建築物總用電量的40%至70%,這種消耗量主要由暖通空調系統的消耗量決定。商業建築物支付的電費(其中大部分歸於暖通空調系統)通常位於組織運營支出的前三名。這種趨勢給設施管理者帶來了巨大的壓力,他們需要通過減少與暖通空調系統相關的電力消耗來提高建築的能源利用效率。

    暖通空調的主要消耗來自冷機(見圖4)。典型的冷機負荷控制的有效性在很大程度上取決於冷機運行時的性能,即在不同的冷負荷條件下的能效比。能效比是衡量冷機能效的指標,指的是在單位輸入功率消耗下的輸出冷量。能效比通常大於1,值越大,意味着效率越高。在實踐中,設施管理人員通常在冷機部署到建築物期間,在首次測試和調試冷水機組時衡量能效比的初始信息,並用該初始信息來執行冷機負荷控制。初始信息測試時通常將冷量負荷視為唯一參數。然而,這些初始信息無法捕獲實際參數的影響,並且已被近期研究證明是不精確的。

    圖4 冷機示意圖

    本研究以能效比預測問題作為個例研究。能效比高度依賴於多種因素,例如工況、冷量需求、設備老化、天氣等。為了在冷水機組中捕獲這些因素,現有工作已經提出採用數據驅動方法。能效比預測問題可以看做是在訓練階段學習一種被稱為模型的“公式”,該公式在推理階段能夠輸出具有給定特徵的能效比。

    自適應任務定義

    現有方法通常假定預測任務的配置,比如同一應用下的預測模型的數量和預測模型的應用範圍,是由數據科學家或領域專家定義和固定的。下文比較三種被廣泛接受的設定:單任務設定、多任務設定和專家輔助的多任務設定。

    單任務設定

    一個最典型的、被廣泛接受的預測任務配置方法是基於固定的單任務設定:這意味着將所有數據集作為一個整體合併在一起,並訓練單個預測模型。研究人員可以使用任何機器學習算法(例如SVM、神經網絡、Boosting等)來學習這種模型,並在任何場景下的推理階段都應用訓練出的這單個模型。

    單任務設定假設對於同一應用下不同項目內不同的數據集,單個模型應足以描述所選特徵和能效比之間的關係。但是,這種假設可能並不總是成立。

    比方說有兩個園區採用了兩種類型的冷水機:園區H使用了特靈CVHG1100冷水機和園區J使用了開利W3C100冷水機,那麼應根據冷水機的型號調整在特徵和能效比之間的熱力學模型。邊緣用戶往往也期待看到應用到兩個邊緣項目的模型有所不同:即使兩種冷水機輸入相同的水溫等特徵值,輸出的能效比也應不同。但如果將兩個數據集合併在一起並訓練同一個能效比模型,通常很難在沒有人工干預的情況下確保這一點。

    論文作者過去的研究還表明,除了不同邊緣項目採用冷機型號不同可能導致模型不同外,可能導致模型不同的例子還包括:不同項目採用的工況和參數配置不同、不同項目採用的傳感器種類不同、不同季節採用特徵不同等(篇幅原因不再贅述,感興趣的讀者可以參考文章開頭提及的研究團隊歷史工作)。不同邊緣場景訓練出的模型應用範圍可能是迥乎不同的。所以對於不同的場景都採用單任務設定並非總是最佳選擇,這可能在實踐中引發重大錯誤,尤其是某些邊緣智能項目中訓練樣本的大小不足以在大量特徵中自動將場景彼此區分的情況。

    多任務設定

    但目前預測任務的配置,例如所需模型的數量以及模型的應用範圍,仍然是一個開放性問題。為了深入研究此問題,該團隊進一步驗證多任務設定而非單任務設定,也即觀察多個模型在多個測試集上的性能。在一個實際建築物中,使用了從冷機1到冷機5的訓練數據集訓練了5個模型(以下稱為M1 – M5)。然後在另外5個測試數據集(T1 – T5)的不同場景中測試了5個模型的性能。實驗及其結果分別如圖5-1、5-2所示。

    圖5-1 複數冷機訓練模型在不同冷機測試集下的實驗示意圖

    圖5-2 複數冷機訓練模型在不同冷機測試集下的預測準確率和樣本採集時間對比結果

    觀察結果显示,

    1)精度

    儘管是基於不同的數據集進行訓練,但是冷機1的模型在冷機2和冷機3的測試集上效果很好,而在冷機4和冷機5的測試集上卻導致嚴重錯誤。對於冷機2到冷機5的模型可以看到類似的觀察結果。這是因為冷機1到冷機3來自同一種冷機型號,而冷機4和冷機5是另一種型號。

    2)樣本採集時間

    如果按冷機來劃分任務,每個冷機任務至少需要81天的樣本。但如果按照型號劃分為2個任務,每個型號任務僅需30天的樣本。這是因為每個型號任務包含多台冷機採集的數據。

    根據上述精度和樣本採集時間的結果,與其考慮5個冷機從而定義5個冷機任務,在這個數據集下不如考慮2個型號(冷機1-3和冷機4-5)從而定義2個型號任務,在上述例子中可以降低63%左右的樣本採集時間,同時提升近10%的精度。

    專家輔助的多任務設定

    實際上,不僅冷機型號,隨時間變化的環境(例如,天氣條件)和工況(例如,供水溫度)也可以導致能效比模型的變化。藉助領域專家的知識,可以在構建的環境中定義固定的任務,並將這些固定的任務應用於不同的建築中。

    例如,基於建築環境研究中的領域專業知識,該團隊最近一項工作在三座建築物中根據工況給出了固定的50個任務,用於多任務冷機能效比預測;該團隊最近另外一項工作根據季節和製冷類型在160座建築物中給出了固定的4個任務,以進行多任務熱舒適性預測。

    但是,所需模型的數量及其應用範圍可以根據不同的邊緣項目場景而變化,而領域專家的配置很難跟隨不同邊緣項目動態擴展。例如,在一個建築物的少量數據集中,最好有3個任務,即訓練3種不同的模型進行能效比預測。但是在另一個包含1000座建築物的大型數據集中,最好有75個任務。在邊緣場景手動定義要預測的機器學習任務通常會導致成本過高或準確性降低,尤其是當任務隨項目和時間而動態變化時。因此,有必要針對不同場景自適應地定義任務。

    MELODY

    本研究工作旨在解決自適應任務定義問題,也即不同場景下自動化定義不同的任務,例如,在不同場景中確定需要使用的模型數量以及模型的應用範圍等。該團隊遇到三個主要挑戰,並提出了使用自適應任務定義方法的多任務預測框架(MELODY)。

    挑戰1:當前項目的目標未知,而且通常更糟糕的是,可能的任務候選集也未知。

    MELODY通過提出任務挖掘解決了第一個挑戰。它基於諸如任務森林等新穎結構和算法來自適應地定義任務,參見圖6。這使得MELODY可規模化到眾多建築和環境的能效比預測。

    圖6 任務森林的例子:數據表示模型訓練樣本,屬性表示模型應用範圍;節點表示子任務,包括數據、屬性和模型(若有);森林的每個根節點,也即每棵樹的頂點,表示各個子任務合併成的一個任務。對任務森林初始化和維護等具體實現和算法複雜度等證明,有興趣的讀者可以閱讀論文附錄。

    挑戰2:標誌能效比模型應用範圍的屬性未知,同時此類屬性的來源也在研究中。

    MELODY通過使用元數據作為任務屬性的來源來解決第二個挑戰。

    元數據由領域專家定義,用於建築管理系統的日常控制。例如,傳感器的名稱和建築物的類型是元數據。在MELODY框架中,該團隊提出了從數據庫的兩個來源中提取兩種元數據的方法。

    元數據包含潛在領域信息,藉助這些信息,能夠自適應地提取具有領域知識的任務,併為自動和強大的任務定義打開了方便之門,如圖7所示。

    圖7 基於元數據提取的任務定義(具體實現請參見論文)

    挑戰3:任務組合數量隨屬性數量指數增長;因此,冷機樣本不足以為所有組合訓練模型。

    MELODY通過利用多任務遷移學習克服了第三個挑戰。在多任務優化中,學習任務可以使用來自其他不同任務的知識,從而減少數據量的需求。

    多任務評估

    本研究工作通過將其應用於實際數據來評估方案的性能,在2個大型工業園區中的8座建築物中9台冷機進行4個月時間的實驗。園區情況可參見圖8。

    圖8 2個大型工業園區中的8座建築物及其冷機信息

    表1 任務定義輸出結果

    表1显示了通過任務定義算法挖掘出的任務的總體信息,在Park J和Park H中發現了兩組不同的任務集合。觀察显示不同項目模型的數量和使用模型時的場景都不同。藉助五分鐘的間隔數據,可以在Park J中挖掘出33個任務,這些任務模型的應用範圍主要根據冷機額定功率和平均濕度的來判斷。藉助一小時的時間間隔數據,Park H中僅有2個任務,應用範圍需要通過額定功率和額定製冷量來判斷。可以發現每個任務中的樣本量很小。 對於總共35個任務,有13個任務的樣本數少於100,其餘22個任務的樣本數少於1000。

    研究比較了幾種應用於冷機能效預測的典型方法:

    (1)工業界當前方法:初始配置文件(IP)利用安裝時測量的初始配置文件來估算未來的能效比,是目前工業界正在使用的方法。

    (2)學術界常用方法:單任務學習(STL)通過將來自每個數據集的所有任務的數據匯總在一起來學習一個模型;

    (3)近期研究工作:關於數據源的獨立多任務學習(IMTL),它獨立於數據源學習每個任務。例如,針對9個冷機固定9個任務,而無需在任務之間共享任何樣本或知識;

    (4)近期研究工作:具有領域知識的多任務學習(MTL),它學習具有由領域知識定義的任務聚類。例如,固定的50個任務,其中10個負載比和5個冷機。

    表2 各方法錯誤率提升

    表2結果显示,MELODY的任務定義可以比STL(單任務方法)有所提升。 但是,不正確的任務定義(即IMTL和MTL)對比單任務方法未能有所提升。這主要是因為與在不同數據集中(如MELODY)使用自適應任務的方法相比,IMTL和MTL在劃分任務後會生成較小的數據集,這導致部分任務內缺乏訓練樣本。當任務數量隨着屬性數目和時間推移而增加時,效果變得更差,因為任務遷移關係變得越來越複雜。在這種情況下,任務之間共享知識變得更具挑戰性,並容易導致一種被稱為負遷移的影響,也即從不相關的源域到目標域共享知識而導致的錯誤。可以看到,MELODY能解決相關問題,從而使得結果優於最新的能效比預測方法,將能效比預測誤差率降低了18.18-61.70%,最終能夠在兩個園區上每月節省252 MWh的電量,與當前建築中冷水機的運行方式相比節省了36.75%以上的能源。

    本文作者:鄭博士,華為雲邊緣雲創新Lab高級研究工程師,畢業於香港理工大學,主要研究方向是邊緣智能及AIoT。發表國際相關領域頂級會議及期刊 (TPDS、 IJCAI、 ICDCS、CIKM、TOSN、TIST等) 論文十餘篇,多次獲得最佳會議論文獎項,多次獲得關鍵技術突破、高價值專利和新服務孵化等華為傑出貢獻獎項。

    華為雲邊緣雲創新Lab:願景是探索端邊雲協同關鍵技術,構建無所不在的、極致體驗的智能邊緣雲。聯合工業夥伴和學術機構,共同致力於研究邊緣雲創新技術、孵化邊緣雲創新應用、構建邊緣雲繁榮生態。研究方向包括大規模智能邊緣雲平台、邊雲協同AI、端邊雲協同渲染與視頻加速。目前已孵化上線華為邊緣計算平台IEF,並貢獻首個基於Kubernetes的雲原生邊緣計算平台KubeEdge,獲尖峰開源技術創新獎、最佳智能邊緣計算技術創新平台等多項獎項;孵化的業內首個邊雲協同增量學習工作流即將上線華為雲HiLens服務、IEF服務;學術上近2年已發表7篇邊雲協同AI、雲原生邊緣計算相關頂會論文,獲多項最佳論文和優秀論文獎項。

     

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  • Jmeter系列(26)- 詳解 JSON 提取器

    Jmeter系列(26)- 詳解 JSON 提取器

    如果你想從頭學習Jmeter,可以看看這個系列的文章哦

    https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html

     

    為什麼要用 JSON 提取器

    • JSON 是目前大多數接口響應內容的數據格式
    • 在接口測試中,不同接口之間可能會有數據依賴,在 Jmeter 中可以通過後置處理器來提取接口的響應內容
    • JSON 提取器是其中一個可以用來提取響應內容的元件

     

    JSON 提取器的應用場景

    1. 提取某個特定的值
    2. 提取多個值
    3. 按條件取值
    4. 提取值組成的列表

     

    JSON 提取器

    我們通過實際栗子去講述理論知識點

     

    JSON 提取器界面介紹

     

    字段含義

     

    字段 結果
    Apply to 應用範圍,選默認的 main sample only 就行了
    Names of created variables
    • 接收提取值的變量名
    • 多個變量用 ; 分隔
    • 必傳
    JSON Path expression
    • json path 表達式,用來提取某個值
    • 多個表達式用 ; 分隔
    • 必傳
    Match No.(0 for Random)
    • 取第幾個值,多個值用 ; 分隔
    • 0:隨機,默認
    • -1:所有
    • 1:第一個值
    • 非必傳
    Compute concatenation var(suffix_ALL)
    • 如果匹配到多個值,則將它們都連接起來,不同值之間用 , 分隔
    • 變量會自動命名為 <variable name>_ALL 
    Default Values
    • 缺省值,匹配不到值的時候取該值,可寫error
    • 多個值用 ; 分隔
    • 非必傳

     

    入門栗子 

    栗子的前提

    這個栗子,我都會以這個地址的接口來完成 JSON 提取器的實戰慄子,大家可以註冊個賬號玩一玩哦

    http://api.yesapi.cn/docs.php?keyword=%E4%BC%9A%E5%91%98&channel=api

     

    測試計劃樹結構

    下面多個栗子都以這個測試計劃為基礎哦

     

    提取某個特定的值的栗子

    登錄接口響應

    登錄是執行其他接口的前置接口,所以要獲取用戶登錄后的 token、uuid

     

    提取 token

    相對路徑的方式

     

    提取 uuid

    絕對路徑的方式

     

    其他接口調用 token、uuid

     

    知識點

    • 提取某個特定值的方式有兩種:絕對路徑、相對路徑
    • 提其他接口可以通過 ${var} 這種格式,來獲取提取到的值

     

    綜合栗子

    • 上面講的是使用 JSON 提取器時的一個流程
    • 在實際項目中,接口的響應內容肯定是非常複雜的,而我們需要提取的值也是多樣化的,需要通過各種實戰慄子來講述清晰

     

    JSON 字符串

    這也是某個接口返回的響應內容,後面的栗子也是以這個 JSON 字符串為基礎來提取各種值

    感興趣也可以自己玩一玩:http://api.yesapi.cn/docs-api-App.User.GetList.html

    {
        "ret": 200,
        "msg": "V2.5.1 YesApi App.User.GetList",
        "data": {
            "total": 3,
            "err_msg": "",
            "err_code": 0,
            "users": [
                {
                    "role": "user",
                    "status_desc": "正常",
                    "reg_time": "2020-06-22 15:19:51",
                    "role_desc": "普通會員",
                    "ext_info": {
                        "yesapi_nickname": "",
                        "yesapi_points": 0
                    },
                    "uuid": "6D5EDCB459F0917A98106E07D5438C58",
                    "username": "fangjieyaossb",
                    "status": 0
                },
                {
                    "role": "user",
                    "status_desc": "正常",
                    "reg_time": "2020-06-22 14:27:17",
                    "role_desc": "普通會員",
                    "ext_info": {
                        "yesapi_nickname": "",
                        "yesapi_points": 0
                    },
                    "uuid": "0164DC0680F84DCE40D3DD4A36640ECA",
                    "username": "fangjieyaossa",
                    "status": 0
                },
                {
                    "role": "admin",
                    "status_desc": "正常",
                    "reg_time": "2020-03-23 22:48:32",
                    "role_desc": "管理員",
                    "ext_info": {
                        "yesapi_nickname": "",
                        "yesapi_points": 0
                    },
                    "uuid": "079BF6BB82AFCFC7084F96AECAF0519F",
                    "username": "fangjieyaoss",
                    "status": 0
                }
            ]
        }
    }

     

    提取單個值

    Jsonpath 結果
    $.data.total 2
    $..total 2
    $..users[0].role user
    $..uuid 079BF6BB82AFCFC7084F96AECAF0519F
    $.data.users[0].ext_info.yesapi_points 0

     

    重點

    • 如果匹配到多個值(像 $..uuid ),也只能提取到一個值
    • 如果想提取匹配到的所有 uuid,可以設置為 -1,結果如下圖

    還會告訴你匹配了多少個值 ${uuid_matchNr} ,記住,調用變量時,不再是 ${uuid} 而是 ${uuid_1} 、 ${uuid_2} 

     

    利用切片提取單個值

    和 Python  切片一樣的原理

    Jsonpath 結果
    $..users[2] 第三個 users
    $..users[-2] 倒數第二個users
    $..users[0,1] 前面兩個users
    $..users[:2] 第一、二個users
    $..users[1:2] 第二個users
    $..users[-2:] 倒數兩個users
    $..users[1:] 第二個開始的所有users

     

    提取多個值

    • 四種寫法類似,選一種方法自己熟記即可
    • 重點:提取多個值,提取器的 Match No. 必須填 -1

     

    $.data.users[*].role

    提取所有 role 字段值

    [*] 表示取數組的所有元素

     

    $..users..role_desc

    提取所有 role_desc 字段值

     

    $..reg_time

    提取所有 reg_time 字段值

     

    $..[*].username

    提取所有 username 字段值

     

    按條件提取值

    有時候只需要提取某個特定條件下的參數值

     

    語法格式

    [?(expression)]

     

    栗子

    Jsonpath 結果
    $..users[?(@.uuid)] 提取 users 裡面包含 uuid 字段的記錄
    $..users[?(@.reg_time > ‘2020-06-01’)] 提取 reg_time 字段大於 2020-06-01 的記錄
    $..users[?(@.role_desc =~ /.*會員.*?/i)] 提取 role_desc 字段包含會員的記錄
    $..users[?(@.status == 0)] 提取 status 字段等於 0 的記錄

     

    @

    代表當前節點,像上面的四個栗子,@代表 users 這個列表字段

     

    =~

    • 後面跟正則表達式,如果想提取包含指定字符的值,可以使用此正則: /.*指定字符串.*?/i 
    •  i  代表大小寫不敏感

     

    提取數據指定字段的值的栗子

    提取 users 第一條記錄的 uuid、username 字段的值

    $..users[0].['uuid','username']

     

    測試結果

    new_1={"uuid":"6D5EDCB459F0917A98106E07D5438C58","username":"luojunjiessb"}

     

    勾選 Compute concatenation var 的栗子

    JSON 提取器

     

    測試結果

    uuid_1=6D5EDCB459F0917A98106E07D5438C58
    uuid_2=0164DC0680F84DCE40D3DD4A36640ECA
    uuid_3=079BF6BB82AFCFC7084F96AECAF0519F
    uuid_ALL=6D5EDCB459F0917A98106E07D5438C58,0164DC0680F84DCE40D3DD4A36640ECA,079BF6BB82AFCFC7084F96AECAF0519F
    uuid_matchNr=3

     

    一個 JSON 提取器有多個 Jsonpath 的栗子

    JSON 提取器

     

    測試結果

    uuid1_1=6D5EDCB459F0917A98106E07D5438C58
    uuid1_2=0164DC0680F84DCE40D3DD4A36640ECA
    uuid1_3=079BF6BB82AFCFC7084F96AECAF0519F
    uuid1_matchNr=3
    uuid2_1=6D5EDCB459F0917A98106E07D5438C58
    uuid2_2=0164DC0680F84DCE40D3DD4A36640ECA
    uuid2_3=079BF6BB82AFCFC7084F96AECAF0519F
    uuid2_matchNr=3

     

    知識點

    • 如果有多個 Jsonpath 的時候,每個字段都必填值,且字段值的數量要一致(像上圖,每個字段都填了兩個值)
    • 勾不勾 Compute concatenation var 都行
    • 字段值數量不一致則無法提取值

     

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