大型科技團隊的管理

介紹了高效科技組織的特點及管理經驗,指出科技團隊的定位和使命在於支持業務、賦能業務、最終引領業務,同時,還介紹了面向未來的科技組織的特點及對管理者提出的能力要求。

內容來源 | LeaTech全球CTO領導力峰會宜信公司CTO 高級副總裁向江旭分享《大型科技團隊的管理》

主講人 | 宜信公司CTO 高級副總裁向江旭

實錄整理 | 宜信技術學院成芳

引言:11月16日,由51CTO旗下CTO訓練營品牌精心打造的LeaTech全球CTO領導力峰會在北京粵財JW萬豪酒店拉開序幕。作為CTO、技術VP、技術總監等技術管理者人群的高端社交圈,本屆峰會現場聚集了CTO訓練營歷屆校友、CTO導師,以及行業中的資深技術管理者。600多位與會嘉賓在現場充分交流了有關技術性視野、技術領導力、技術團隊組織建設等精彩話題的觀點與思考,藉助峰會這個線下平台,技術管理者們积極探索了更多商業可能,開拓管理視野,令自身領導力再上新台階。

本次峰會邀請到宜信公司CTO 高級副總裁向江旭先生,帶來主題為《大型科技團隊的管理》的分享,向江旭先生在分享中提到科技團隊的定位和使命在於支持業務、賦能業務、最終引領業務,同時,他還介紹了面向未來的科技組織的特點及對管理者提出的能力要求。

以下為本次演講的分享實錄。

各位朋友下午好,今天我分享的主題是《大型科技團隊的管理》,非常高興能跟大家分享一些關於大型科技團隊管理的經驗和觀察。

去年12月,我在另一個峰會的分享中提到經濟寒冬、金融寒冬,今年這個時候也開始進入冬季,但是不管外面的大環境如何,技術人/技術圈都非常幸運,在科技賦能的市場中,技術人總是被需要的,技術圈也總是熱情高漲的。我認為,關於技術團隊的管理經驗非常值得與大家一起分享和交流。

一、大型科技團隊的特點及定位

大型科技團隊一般都有以下幾個特點:

  • 一定規模。顧名思義,談到大型科技團隊首先想到的特點肯定是團隊成員眾多。
  • 地域分佈廣。科技團隊的成員可能分佈在不同的地方。
  • 團隊背景多元。這種多元包括兩個層面的含義:一是角色背景多元,有的成員甚至不是做技術(這裏特指軟件研發)的,而是從其他行業轉過來的,比如行業數據分析師等角色。二是團隊成員的種族、國家背景多元。

一定規模、團隊背景多元化、分佈在不同地域等特點,使得大型科技團隊在管理上面臨着非常大的挑戰。

1.1 大型科技公司的科技團隊組織架構

上圖是一些大家耳熟能詳的漫畫,介紹了幾種典型的科技公司的科技團隊架構形式。

  • “Google式團隊架構”:最上面是兩個創始人和一個CEO,下面是部門負責人,其特點是下一級有多個彙報對象,這是谷歌的內部架構和管理方式,從一個層面代表了某個歷史階段科技組織的團隊構造。
  • “Amazon式團隊架構”:典型的層級式管理,逐級彙報。
  • “Oracle式團隊架構”:特點是有一個專門的法務團隊,因為Oracle收購了很多公司,某種程度上它是一個法務或銷售導向的公司。
  • “Facebook式團隊架構”:Facebook的團隊結構和它的業務一樣,是社交網絡形式的網狀結構。
  • “Apple式團隊架構”:(這是一張比較早期的圖)其特點是最核心的靈魂人物的觸角深入到公司的方方面面,事無巨細都是他在親自主導。
  • “Microsoft式團隊結構”:最後這張也是之前的圖,代表的是我服務過的公司-微軟。三大版塊部門沒有交集,很深的部門牆,互相之間存在比較激烈的內部鬥爭。

由此可見,大型科技公司的文化基因決定了其科技團隊的組織架構形式,而科技組織架構的設計和管理很大程度上決定了組織的效能。

1.2 科技團隊的使命和定位

在討論科技團隊的管理之前,有一個很重要的前提,要知道科技團隊的使命和定位是什麼。

很多非科技驅動的公司,比如銀行、保險公司、地產公司等,都在計劃或嘗試轉型成為一家科技公司。我認為在這樣的背景下,科技從業人員反而應該更清楚自己的定位。

1)支持業務

首先我們是支持業務的,要把業務放在最核心的位置,如果公司是靠產品和服務生存的,業務沒做好,科技也不一定能做好。當然公司類型不一樣,不能一概而論。比如純科技公司微軟,產品和服務本身就是技術,技術的好壞決定了公司業務的好壞。

2)賦能業務

科技團隊通過開發一些工具,幫助業務、銷售等部門實現業務流程信息化、智能化,使得業務流轉的過程更為暢通和友好。甚至更進一步,開發一個好的技術平台,使得生態圈、合作夥伴、第三方公司能夠在平台上發展業務、共建生態,這時科技團隊就起到了賦能業務的作用。

3)引領業務

科技團隊還可以通過技術創新、產品創新來拓展新的業務領域,催生新的業務模式,增加新的收入來源,成為引領業務的力量。

這三點是相輔相成的,支持業務、賦能業務,最後引領業務,不論是在技術驅動的公司,還是在業務驅動的公司,技術團隊的使命和定位都是如此。

1.3 技術和業務的關係

定位決定地位,業務發展是終極目標,當面臨整體技術戰略與商業戰略衝突、技術實施節點選擇、技術與業務路徑匹配等問題時,技術管理者可以從以下方面進行思考。

1)解決技術戰略與商業戰略的衝突。

技術和業務除了相輔相成的關係外,還存在一定的衝突。其實技術和業務的衝突在大家平時的工作中經常見到,比如業務同事着急上線一個功能來做活動;而技術覺得要達到同樣的目的,我們可能需要好的設計和架構,而不是簡單做一個臨時補丁式的功能,這就是很常見的技術和業務的衝突。

雖然技術負責人要對未來中長期的戰略布局保持持續思考,但這取決於公司的大小、規模和階段。如果是初創公司,首要任務是生存,那麼業務需求是最高優先級,首先要考慮解決系統不穩定、安全或其他問題;但對於有一定體量的企業,公司業務已經發展到一定階段,技術團隊也有一定的規模,當存在業務需求和技術戰略的衝突時,在滿足最緊迫的業務需求的同時,將一定精力投入到基礎技術研發中去,必須要做中長期的項目預研,做一些底層、甚至風險較高的研究。

2)技術變革的實施節點

我們永遠在高速公路上奔跑,一邊行駛一邊換輪子或換部件的事情一直在發生。技術重構、技術變革、技術債務償還的時機和節點和對業務產生的影響,是我們面臨的又一個挑戰,也是需要我們長期考慮的問題。

什麼節點選擇什麼樣的技術?技術負責人具體把握新技術引入節點,其實難度很大。如果新技術距離實現商用價值僅有一年時間,那麼必須要進行布局,申請預算,建立團隊推進;如果新技術商業化已經迫在眉睫,競爭對手已經在布局了,那麼採取的措施就不是從頭做起,更好的應對方式可能是進行併購或資本運作。

3)技術與業務路徑匹配

新技術來臨,對業務的影響和衝擊會分短、中、長期,有的技術在短期內對新的業態有幫助,有的技術需要一個比較長的周期才會對業務產生影響。這時技術領導人要評估技術本身,並將其與業務的戰略路徑進行匹配,如果對長期業務有幫助,新技術仍然要引入,只是選擇時間點、投入範圍等可能會不一樣。

同時,在引入新技術進行技術創新時,還要注意新技術對當前業務產生的影響。舉個例子,宜信是一家金融科技公司,有自己的催收部門,我們一方面通過規範催收人員的行為來進行催收,一方面自己研發催收機器人。催收機器人的出現意味着部分催收人員的工作將會被替代,同時,機器人的特點之一是沒有情緒,它會按照程序設定禮貌地和用戶溝通,這就會在一定程度對催收效果和業務產生影響。因此我們還要考慮在哪個環節使用機器人這個技術,帶來的效果會更好。這也是技術和業務相輔相成又存在矛盾衝突關係的體現。

1.4 科技戰略

對於大型科技團隊而言,科技戰略思維也非常重要。舉幾個例子。

舉例提到的是我工作過的幾家公司,它們在不同的時間點做了一些不同的戰略調整。

很多年以前,在中國90%的Windows都不是正版的,於是微軟內部提出一個計劃,希望Windows在中國免費。這個計劃現在看起來非常簡單,也很容易理解,正版Windows免費帶來的好處顯而易見:它是一個非常好的終端用戶觸點、可以獲取更多用戶,可以基於這些用戶數據做數據分析和精準營銷等。但是當時微軟Windows的老大極力反對這件事,他認為這會影響Windows的營收,因此這個計劃最終沒有實行。這就是戰略思維的問題,如果不是在中國本地親身體驗這個環境和市場,可能做出的戰略決策就不一定是準確的,帶來的結果可能是痛失更大的發展機會。

微軟後來的雲戰略轉型是成功的,而移動轉型卻是失敗的。移動轉型時期,微軟收購諾基亞旗下的大部分手機業務,並基於Windows自研出一個Windows操作系統放在手機硬件上。因為微軟覺得沒有推出自己的手機這是一個缺憾,還認為佔領移動終端必須基於Windows,因此作出這樣的決策,結果以失敗告終。Windows使微軟一度成為桌面系統垄斷的贏家,也使得微軟在移動轉型失敗,成為下一步發展的絆腳石,可謂是成也Windows,敗也Windows。

再看蘇寧,蘇寧受到阿里巴巴、京東等電商的衝擊,痛下決心必須做電商,它採取的戰略是結合自己線下門店的優勢做O2O智慧門戶,實行線上下單、線下體驗、送貨到家,這種全渠道、全觸點的用戶交互與服務形式,使得蘇寧成為“中國傳統行業数字化轉型互聯網”為數不多的成功案例之一。

現在金融行業正處於嚴監管的環境,金融公司該何去何從?在這裏分享一些我的看法。

縱觀改革開放以來的歷史,每個行業在開始初期都是開放的,任何人都可以參与進來,魚龍混雜,一旦行業出現亂象,就會有監管介入,那些能力不強的、不合規的會被淘汰,等到監管后再開放、行業再成熟時,最後存活下來的才能健康發展。金融行業也是如此。

科技同仁不僅要埋頭做好自己的工作,也要抬頭看看歷史和未來,思考我們身處的這個行業,我們從事的科技工作對公司、對行業的作用是什麼?行業未來的發展趨勢是什麼,這對我們未來的職業發展也有幫助。

二、大型科技團隊的管理實踐

2.1 成功科技組織的特點

無論是前面提到的國際科技巨頭,還是國內優秀的互聯網公司,成功的科技組織都具備一些共同的特點。

1)高效、敏捷

優秀的科技團隊一定是一個高效、敏捷的團隊,能夠快速響應用戶和市場的需求變化,快速上線產品、得到反饋、不斷迭代更新,滿足或超過用戶的預期。

2)商業思維

科技團隊一定要有商業頭腦、商業思維,因為無論是搭建系統,還是做APP,一定有用戶,我們需要真正洞察到用戶的痛點和問題,幫他們及時解決問題,給他們創造價值。

3)數據驅動

如果科技團隊的工作只圍繞產品經理提出的需求,未來的產品路線圖還不夠,一定要基於用戶反饋、市場反饋、日活、月活、留存、轉化等數據來驅動產品走向、技術走向。

4)變革創新

很多公司都在強調變革和創新,我認為這是科技團隊必須要打造的環境和氛圍,方式很多,比如組織各種各樣的黑客馬拉松、團隊之間的交流分享等。我們公司也在組織黑客馬拉松,每個月業務部門都有比較棘手或緊迫的項目,技術團隊與業務團隊聯合把這些業務痛點解決,成果馬上應用到業務環境中去。

2.2 績效管理

績效管理的機制在微軟實行了很多年,其強制5%、10%的淘汰機制,一直被人詬病,因為它使得很多團隊互相指責、互相拆台,有的員工為了績效“寧當雞頭不當鳳尾”,組織內形成不好的文化和結果。後來改成了5%、10%的獎勵,從懲罰後進者變成鼓勵先進者,取得的效果好很多。

2.3 溝通

溝通每天都在進行,比如各種大大小小的會議。我發現不管開多少會,高層領導的想法、思路並不一定能被所有同事理解,因為溝通方式、溝通渠道的原因,信息不能觸達到所有人,需要重複很多遍。

我們可以利用一些非正式場合或社交媒體來進行交流。比如我們公司有每月的CTO午餐會,抽籤的方式,各團隊都有機會可以坐下來跟我一起吃午餐,通過這種面對面的交流,我會向團隊成員提出一些我的看法,或者推薦一本書,他們會向我反饋當時的痛點、想法等。我覺得這是一種非常好的機制,大家能夠在一個寬鬆的環境下面對面地交流。記得以前在思科工作的時候,也有CEO早餐會,每個月過生日的員工可以跟CEO吃早餐,也是一種很好的溝通互動的方式。

2.4 團隊文化

團隊文化包含很多要素,我對這幾點的認同感比較深:主人翁意識、緊迫感、同理心。

2.5 技術決策

商業世界充滿了選擇和決策。作為一個技術決策人,有時很難做決定,難做決定就意味着拖延,這一點對於大型科技團隊的決策人來說是比較忌諱的,很多時候不在於你做的決策是對還是錯,而是在於你做不做決定。如果你是一個不敢做決定的人,帶領的團隊就會缺乏方向感,你做的決定就會受到團隊的質疑和挑戰。

有時候即使你做出了錯誤的決定,但大家一起努力執行的時候,可能可以逐步調整轉變從而達成正確的結果。技術管理人一定要懂得取捨,通過大腦計算,明確目標,了解關聯方,分析可選項和利弊,基於目標、數據和對未來的預期做出決策。

2.6 執行力

執行的時候要不忘初心,一步步地大處着眼、小處着手,小步快跑,快速迭代,及時反饋,及時調整,朝着設定的目標專心致志、心無旁騖。

2.7 終極目標

最後的終極目標是,希望科技團隊能夠做到比業務更懂業務,比用戶更懂用戶,讓技術本身變成公司核心的業務。我認為如果能做到科技團隊在公司起到了核心的作用,這才是永生的價值。

三、面向未來的科技組織

3.1 回顧微軟的3任CEO和3種組織

就微軟而言,同一家公司,文化和技術氛圍在不同階段是不一樣的。

第一個階段,CEO比爾蓋茨,技術為王,認為技術改變世界,代碼可以改變千萬人的生活。這一階段造就了好的產品,同時也存在一些負面影響,比如垄斷等。

第二個階段,CEO鮑爾默,業績為王,要求所有設備,包括手機、電視、車等,都跑到Windows上,還和海爾合作推出基於Windows的智能電視,當時所有跟Windows衝突的想法和計劃基本都被扼殺在搖籃里,這也導致公司錯失了很多發展的機會。

第三個階段,CEO納德拉,公司文化變得更加包容、強調同理心、開放透明,包括技術開源、提供雲服務、和蘋果/谷歌等競爭對手合作。這種開放包容的氛圍,讓微軟得以浴火重生。

3.2 面向未來的科技組織

面向未來的科技組織應該是什麼樣的?

1)跨界融合

不同背景的人,融合到一個跨界的氛圍和組織中,一起發力。

2)数字化轉型

傳統公司也在做数字化轉型,這時會引入很多科技人才,利用科技幫助公司完成轉型,並在行業實現快速發展。

3)全球共享、全球分佈

團隊組成全球化,來自不同國家、不同種族的人組成一個全球化的團隊。東南亞有一個集美團、滴滴、螞蟻金服為一體的公司,解決出行、支付、快遞的問題,這家公司有一個幾千人的科技團隊,團隊成員來自50多個種族,分佈在美國、新加坡、北京、印尼、印度等國家和地區。

4)技術引領

未來科技團隊不僅要做到賦能業務,還要能實現引領業務。

這樣的科技團隊需要跨界、全球化、複合型的領導人,只有既懂科技、又懂管理;既要懂業務,又懂行業的管理人才才能適合於領導面向未來的科技組織。

以上就是今天跟大家分享的全部內容,時間很短,主要介紹了一些在不同公司不同行業的大型科技團隊的管理經驗,希望大家在面向未來的科技組織中找到自己的定位,成為一個優秀的領導者。謝謝大家。

本文根據向江旭老師在LeaTech全球CTO領導力峰會上的分享內容整理所得,轉載請聯繫授權。

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【Spring】簡述@Configuration配置類註冊BeanDefinition到Spring容器的過程

概述

本文以SpringBoot應用為基礎,嘗試分析基於註解@Configuration的配置類是如何向Spring容器註冊BeanDefinition的過程

其中主要分析了 ConfigurationClassPostProcessor 這個BeanDefinitionRegistryPostProcessor 即Bean定義註冊後置處理器,在Spring啟動過程中對@Configuration配置類的處理,主要體現在 解析並發現所有配置類,處理配置類的相關邏輯(如配置類上的@ComponentScan、@Import、@Bean註解等),註冊其中的BeanDefinition

SpringBoot版本:2.0.9.RELEASE

Spring版本:5.0.13.RELEASE

ConfigurationClassPostProcessor如何被引入

首先看一下ConfigurationClassPostProcessor的類繼承關係

從紅框中可以看出ConfigurationClassPostProcessorBeanDefinitionRegistryPostProcessor接口的實現類,即是一個Bean定義註冊的後置處理器,會在Spring容器啟動時被調用,具體時機為

// 調用鏈
AbstractApplicationContext.refresh()
    => invokeBeanFactoryPostProcessors()
    => PostProcessorRegistrationDelegate#invokeBeanFactoryPostProcessors()

invokeBeanFactoryPostProcessors()會先調用所有的BeanDefinitionRegistryPostProcessor之後,再調用所有的BeanFactoryPostProcessor

ConfigurationClassPostProcessor又是如何被引入Spring的呢??

SpringBoot應用會在ApplicationContext應用上下文被創建的構造函數中new AnnotatedBeanDefinitionReader這個用於註冊基於註解的BeanDefinition的Reader,在其構造中又會調用AnnotationConfigUtils.registerAnnotationConfigProcessors(this.registry)使用工具類向Spring容器中註冊一些所謂的註解配置處理器,其中就包含ConfigurationClassPostProcessor

// ConfigurationClassPostProcessor被註冊
AnnotationConfigServletWebServerApplicationContext構造
    => new AnnotatedBeanDefinitionReader(registry)
        => AnnotationConfigUtils.registerAnnotationConfigProcessors(registry)
            => 註冊ConfigurationClassPostProcessor到Spring容器

ConfigurationClassPostProcessor處理過程簡述

首先,ConfigurationClassPostProcessor後置處理器的處理入口為postProcessBeanDefinitionRegistry()方法。其主要使用了ConfigurationClassParser配置類解析器解析@Configuration配置類上的諸如@ComponentScan@Import@Bean等註解,並嘗試發現所有的配置類;還使用了ConfigurationClassBeanDefinitionReader註冊所發現的所有配置類中的所有Bean定義;結束執行的條件是所有配置類都被發現和處理,相應的bean定義註冊到容器

大致流程如下:

1、通過BeanDefinitionRegistry查找當前Spring容器中所有BeanDefinition

2、通過ConfigurationClassUtils.checkConfigurationClassCandidate() 檢查BeanDefinition是否為 “完全配置類”“簡化配置類”,並對配置類做標記,放入集合待後續處理

Spring配置類的分類可以

3、通過 ConfigurationClassParser解析器 parse解析配置類集合,嘗試通過它們找到其它配置類

4、使用 ConfigurationClassBeanDefinitionReader 註冊通過所發現的配置類中找到的所有beanDefinition

5、處理完一輪配置類后,查看BeanDefinitionRegistry中是否存在新加載的且還未被處理過的 “完全配置類”“簡化配置類”,有的話繼續上面步驟

其中第3、4步後面重點分析

ConfigurationClassParser#parse():解析構建配置類

對於SpringBoot應用來說,參与解析的種子配置文件即為SpringBoot的Application啟動類

解析構建配置類流程

通過ConfigurationClassParser解析器parse解析配置類集合,嘗試通過它們找到其它配置類

  • 循環解析所有配置類 ConfigurationClassParser#processConfigurationClass()

    • 根據@Conditional的ConfigurationPhase.PARSE_CONFIGURATION階段條件判斷是否跳過配置類

      注意:有些@Conditional是在當前這個PARSE_CONFIGURATION解析配置階段使用的,有些是在REGISTER_BEAN註冊beanDefinition階段使用的

    • 【重點】調用ConfigurationClassParser#doProcessConfigurationClass()循環解析配置類,直到不存在未處理過的父類

      • 1、處理配置類的成員內部類: 檢查其是否為“完全/簡化配置類”,是則對其繼續分析處理並將其放入分析器的屬性configurationClasses
      • 2、處理@PropertySource: 將找到的PropertySource添加到environment的PropertySource集合
      • 3、處理@ComponentScan: 掃描到的@Component類BeanDefinition就直接註冊到Spring容器;如果組件為配置類,繼續分析處理並將其放入分析器的屬性configurationClasses
      • 4、處理@Import:
        • (1)處理ImportSelector: 如果是DeferredImportSelector,如SpringBoot的自動配置導入,添加到deferredImportSelectors,延遲進行processImports();其它通過ImportSelector找到的類,繼續調用processImports(),要麼是@Configuration配置類繼續解析,要麼是普通組件導入Spring容器
        • (2)處理ImportBeanDefinitionRegistrar: 調用當前配置類的addImportBeanDefinitionRegistrar(),後面委託它註冊其它bean定義
        • (3)其它Import:調用processConfigurationClass()繼續解析,最終要麼是配置類放入configurationClasses,要麼是普通組件導入Spring容器
      • 5、處理@ImportResource: 添加到配置類的importedResources集合,後續ConfigurationClassBeanDefinitionReader#loadBeanDefinitions()時再使用這些導入的BeanDefinitionReader讀取Resource中的bean定義並註冊
      • 6、處理@Bean: 獲取所有@Bean方法,並添加到配置類的beanMethods集合
      • 7、處理配置類接口上的default methods
      • 8、檢查是否有未處理的父類: 如果配置類有父類,且其不在解析器維護的knownSuperclasses中,對其調用doProcessConfigurationClass()重複如上檢查,直到不再有父類或父類在knownSuperclasses中已存在
  • processDeferredImportSelectors():處理推遲的ImportSelector集合,其實就是延遲調用了processImports()

    SpringBoot的自動配置類就是被DeferredImportSelector推遲導入的

解析構建配置類源碼分析

ConfigurationClassParser#processConfigurationClass()

包含了處理單個配置類的大體流程,先根據ConfigurationPhase.PARSE_CONFIGURATION解析配置階段的@Conditional條件判斷當前配置類是否應該解析,之後調用ConfigurationClassParser#doProcessConfigurationClass()循環解析配置類,直到不存在未處理過的父類

/**
 * 解析單個配置類
 * 解析的最後會將當前配置類放到configurationClasses
 */
protected void processConfigurationClass(ConfigurationClass configClass) throws IOException {
    /**
     * 根據@Conditional條件判斷是否跳過配置類
     * 注意:當前這個PARSE_CONFIGURATION解析配置階段只會使用這個階段的@Conditional條件,有些REGISTER_BEAN註冊beanDefinition階段的條件不會在此時使用
     */
    if (this.conditionEvaluator.shouldSkip(configClass.getMetadata(), ConfigurationPhase.PARSE_CONFIGURATION)) {
        return;
    }

    ConfigurationClass existingClass = this.configurationClasses.get(configClass);
    // 如果configClass在已經分析處理的配置類記錄中已存在
    if (existingClass != null) {
        //如果配置類是被@Import註冊的,return
        if (configClass.isImported()) {
            if (existingClass.isImported()) {
                existingClass.mergeImportedBy(configClass);
            }
            // Otherwise ignore new imported config class; existing non-imported class overrides it.
            return;
        }
        // 否則,清除老的記錄,在來一遍
        else {
            // Explicit bean definition found, probably replacing an import.
            // Let's remove the old one and go with the new one.
            this.configurationClasses.remove(configClass);
            this.knownSuperclasses.values().removeIf(configClass::equals);
        }
    }

    // Recursively process the configuration class and its superclass hierarchy.
    /**
     * 遞歸處理配置類及其超類層次結構
     * 從當前配置類configClass開始向上沿着類繼承結構逐層執行doProcessConfigurationClass,直到遇到的父類是由Java提供的類結束循環
     */
    SourceClass sourceClass = asSourceClass(configClass);
    /**
     * 循環處理配置類configClass直到sourceClass變為null,即父類為null
     * doProcessConfigurationClass的返回值是其參數configClass的父類
     * 如果該父類是由Java提供的類或者已經處理過,返回null
     */
    do {
        sourceClass = doProcessConfigurationClass(configClass, sourceClass);
    }
    while (sourceClass != null);

    this.configurationClasses.put(configClass, configClass);
}

ConfigurationClassParser#doProcessConfigurationClass():真正解析配置類

通過解析配置類上的註解、內部成員類和方法構建一個完整的ConfigurationClass配置類,過程中如果發現了新的配置類可以重複調用此方法

真正解析過程中會處理成員內部類@PropertySource@ComponentScan@Import@ImportSource@Bean方法等,流程如下:

  • 1、處理配置類的成員內部類: 檢查其是否為“完全/簡化配置類”,是則對其繼續分析處理並將其放入分析器的屬性configurationClasses
  • 2、處理@PropertySource: 將找到的PropertySource添加到environment的PropertySource集合
  • 3、處理@ComponentScan: 掃描到的@Component類BeanDefinition就直接註冊到Spring容器;如果組件為配置類,繼續分析處理並將其放入分析器的屬性configurationClasses
  • 4、處理@Import:
    • (1)處理ImportSelector: 如果是DeferredImportSelector,如SpringBoot的自動配置導入,添加到deferredImportSelectors,延遲進行processImports();其它通過ImportSelector找到的類,繼續調用processImports(),要麼是@Configuration配置類繼續解析,要麼是普通組件導入Spring容器
    • (2)處理ImportBeanDefinitionRegistrar: 調用當前配置類的addImportBeanDefinitionRegistrar(),後面委託它註冊其它bean定義
    • (3)其它Import: 調用processConfigurationClass()繼續解析,最終要麼是配置類放入configurationClasses,要麼是普通組件導入Spring容器
  • 5、處理@ImportResource: 添加到配置類的importedResources集合,後續ConfigurationClassBeanDefinitionReader#loadBeanDefinitions()時再使用這些導入的BeanDefinitionReader讀取Resource中的bean定義並註冊
  • 6、處理@Bean: 獲取所有@Bean方法,並添加到配置類的beanMethods集合
  • 7、處理配置類接口上的default methods
  • 8、檢查是否有未處理的父類: 如果配置類有父類,且其不在解析器維護的knownSuperclasses中,對其調用doProcessConfigurationClass()重複如上檢查,直到不再有父類或父類在knownSuperclasses中已存在
/**
 * Apply processing and build a complete {@link ConfigurationClass} by reading the
 * annotations, members and methods from the source class. This method can be called
 * multiple times as relevant sources are discovered.
 * @param configClass the configuration class being build
 * @param sourceClass a source class
 * @return the superclass, or {@code null} if none found or previously processed
 */
@Nullable
protected final SourceClass doProcessConfigurationClass(ConfigurationClass configClass, SourceClass sourceClass)
        throws IOException {

    // Recursively process any member (nested) classes first
    /**
     * 1、處理配置類的成員類(配置類內嵌套定義的類)
     * 內部嵌套類也可能是配置類,遍歷這些成員類,檢查是否為"完全/簡化配置類"
     * 有的話,調用processConfigurationClass()處理它們,最終將配置類放入configurationClasses集合
     */
    processMemberClasses(configClass, sourceClass);

    // Process any @PropertySource annotations
    /**
     * 2、處理 @PropertySource
     * 將找到的PropertySource添加到environment的PropertySource集合
     */
    for (AnnotationAttributes propertySource : AnnotationConfigUtils.attributesForRepeatable(
            sourceClass.getMetadata(), PropertySources.class,
            org.springframework.context.annotation.PropertySource.class)) {
        if (this.environment instanceof ConfigurableEnvironment) {
            processPropertySource(propertySource);
        }
        else {
            logger.warn("Ignoring @PropertySource annotation on [" + sourceClass.getMetadata().getClassName() +
                    "]. Reason: Environment must implement ConfigurableEnvironment");
        }
    }

    // Process any @ComponentScan annotations
    /**
     * 3、處理 @ComponentScan
     * 處理用戶手工添加的@ComponentScan,SpringBoot創建ApplicationContext時的ClassPathBeanDefinitionScanner是為了掃描啟動類下的包
     * 為的是找到滿足條件的@ComponentScan,即@Component相關的組件,先掃描一下,掃描到的就註冊為BeanDefinition
     * 看其中是否還有配置類,有的話parse()繼續分析處理,配置類添加到configurationClasses集合
     */
    Set<AnnotationAttributes> componentScans = AnnotationConfigUtils.attributesForRepeatable(
            sourceClass.getMetadata(), ComponentScans.class, ComponentScan.class);
    // 如果當前配置類上有@ComponentScan,且使用REGISTER_BEAN註冊beanDefinition的條件判斷也不跳過的話
    if (!componentScans.isEmpty() &&
            !this.conditionEvaluator.shouldSkip(sourceClass.getMetadata(), ConfigurationPhase.REGISTER_BEAN)) {
        for (AnnotationAttributes componentScan : componentScans) {
            // The config class is annotated with @ComponentScan -> perform the scan immediately
            // 立即掃描,掃描到的就註冊為BeanDefinition,並獲得掃描到的所有beanDefinition
            // 在處理SpringBoot啟動類上的@ComponentScan時,雖然指指定了excludeFilters,但會根據啟動類所在包推測basePackage,就會掃描到SpringBoot啟動類包以下的Bean並註冊
            Set<BeanDefinitionHolder> scannedBeanDefinitions =
                    this.componentScanParser.parse(componentScan, sourceClass.getMetadata().getClassName());

            // Check the set of scanned definitions for any further config classes and parse recursively if needed
            // 檢查掃描到的beanDefinition中是否有配置類,有的話parse()繼續分析處理,,配置類添加到configurationClasses集合
            for (BeanDefinitionHolder holder : scannedBeanDefinitions) {
                BeanDefinition bdCand = holder.getBeanDefinition().getOriginatingBeanDefinition();
                if (bdCand == null) {
                    bdCand = holder.getBeanDefinition();
                }
                if (ConfigurationClassUtils.checkConfigurationClassCandidate(bdCand, this.metadataReaderFactory)) {
                    parse(bdCand.getBeanClassName(), holder.getBeanName());
                }
            }
        }
    }

    // Process any @Import annotations
    /**
     * 4、處理 @Import
     * (1)處理ImportSelector
     * 如果是DeferredImportSelector,如SpringBoot的自動配置導入,添加到deferredImportSelectors,延遲進行processImports()
     * 其它通過ImportSelector找到的類,繼續調用processImports(),要麼是@Configuration配置類繼續解析,要麼是普通組件導入Spring容器
     * (2)處理ImportBeanDefinitionRegistrar
     * 調用當前配置類的addImportBeanDefinitionRegistrar(),後面委託它註冊其它bean定義
     * (3)其它
     * 調用processConfigurationClass()繼續解析,最終要麼是配置類放入configurationClasses,要麼是普通組件導入Spring容器
     */
    processImports(configClass, sourceClass, getImports(sourceClass), true);

    // Process any @ImportResource annotations
    /**
     * 5、處理 @ImportResource
     * 添加到配置類的importedResources集合,後續loadBeanDefinitions()加載bean定義時再讓這些導入BeanDefinitionReader自行讀取bean定義
     */
    AnnotationAttributes importResource =
            AnnotationConfigUtils.attributesFor(sourceClass.getMetadata(), ImportResource.class);
    if (importResource != null) {
        String[] resources = importResource.getStringArray("locations");
        Class<? extends BeanDefinitionReader> readerClass = importResource.getClass("reader");
        for (String resource : resources) {
            String resolvedResource = this.environment.resolveRequiredPlaceholders(resource);
            configClass.addImportedResource(resolvedResource, readerClass);
        }
    }

    // Process individual @Bean methods
    /**
     * 6、處理個別@Bean方法
     * 獲取所有@Bean方法,並添加到配置類的beanMethods集合
     */
    Set<MethodMetadata> beanMethods = retrieveBeanMethodMetadata(sourceClass);
    for (MethodMetadata methodMetadata : beanMethods) {
        configClass.addBeanMethod(new BeanMethod(methodMetadata, configClass));
    }

    // Process default methods on interfaces
    /**
     * 7、處理配置類接口上的default methods
     */
    processInterfaces(configClass, sourceClass);

    // Process superclass, if any
    /**
     * 8、檢查父類是否需要處理,如果父類需要處理返回父類,否則返回null
     * 如果存在父類,且不在knownSuperclasses已經分析過的父類列表裡,返回並繼續分析
     */
    if (sourceClass.getMetadata().hasSuperClass()) {
        String superclass = sourceClass.getMetadata().getSuperClassName();
        if (superclass != null && !superclass.startsWith("java") &&
                !this.knownSuperclasses.containsKey(superclass)) {
            this.knownSuperclasses.put(superclass, configClass);
            // Superclass found, return its annotation metadata and recurse
            return sourceClass.getSuperClass();
        }
    }

    // No superclass -> processing is complete
    return null;
}

ConfigurationClassBeanDefinitionReader#loadBeanDefinitions():讀取配置類,基於配置信息註冊BeanDefinition

讀取配置類,基於配置信息註冊BeanDefinition流程

在上面解析配置類的過程中,除了構建了一個完整的ConfigurationClass配置類,其實已經向BeanDefinitionRegistry中添加了一些beanDefinition了,比如在處理@ComponentScan時,掃描到的@Component相關組件就已經註冊了

ConfigurationClassBeanDefinitionReader會繼續讀取已經構建好的ConfigurationClass配置類中的成員變量,從而註冊beanDefinition

構建好的ConfigurationClass配置類中在本階段可用的成員變量包括:

  1. Set<BeanMethod> beanMethods: @Bean的方法
  2. Map<String, Class<? extends BeanDefinitionReader>> importedResources:配置類上@ImportResource註解的類存入此集合,會使用BeanDefinitionReader讀取Resource中的BeanDefinition並註冊
  3. Map<ImportBeanDefinitionRegistrar, AnnotationMetadata> importBeanDefinitionRegistrars:ImportBeanDefinitionRegistrar集合

通過構建好的配置類的配置信息,使用ConfigurationClassBeanDefinitionReader註冊所有能夠讀取到的beanDefinition:

  • 根據ConfigurationPhase.REGISTER_BEAN階段條件判斷配置類是否需要跳過

    循環判斷配置類以及導入配置類的類,使用ConfigurationPhase.REGISTER_BEAN階段條件判斷是否需要跳過只要配置類或導入配置類的類需要跳過即返回跳過​

  • 如果configClass.isImported(),將配置類自身註冊為beanDefinition

  • 註冊配置類所有@Bean方法為beanDefinition

  • 註冊由@ImportedResources來的beanDefinition,即通過其它類型Resource的BeanDefinitionReader讀取BeanDefinition並註冊,如xml格式的配置源 XmlBeanDefinitionReader

  • 註冊由ImportBeanDefinitionRegistrars來的beanDefinition

讀取配置類,基於配置信息註冊BeanDefinition源碼分析

/**
 * Read a particular {@link ConfigurationClass}, registering bean definitions
 * for the class itself and all of its {@link Bean} methods.
 * 讀取特定配置類,根據配置信息註冊bean definitions
 */
private void loadBeanDefinitionsForConfigurationClass(
        ConfigurationClass configClass, TrackedConditionEvaluator trackedConditionEvaluator) {

    /**
     * 根據ConfigurationPhase.REGISTER_BEAN階段條件判斷配置類是否需要跳過
     * 循環判斷配置類以及導入配置類的類,使用ConfigurationPhase.REGISTER_BEAN階段條件判斷是否需要跳過
     * 只要配置類或導入配置類的類需要跳過即返回跳過
     */
    if (trackedConditionEvaluator.shouldSkip(configClass)) {
        String beanName = configClass.getBeanName();
        if (StringUtils.hasLength(beanName) && this.registry.containsBeanDefinition(beanName)) {
            this.registry.removeBeanDefinition(beanName);
        }
        this.importRegistry.removeImportingClass(configClass.getMetadata().getClassName());
        return;
    }

    // 1、如果當前配置類是通過內部類導入 或 @Import導入,將配置類自身註冊為beanDefinition
    if (configClass.isImported()) {
        registerBeanDefinitionForImportedConfigurationClass(configClass);
    }

    // 2、註冊配置類所有@Bean方法為beanDefinition
    for (BeanMethod beanMethod : configClass.getBeanMethods()) {
        loadBeanDefinitionsForBeanMethod(beanMethod);
    }

    // 3、註冊由@ImportedResources來的beanDefinition
    // 即通過其它類型Resource的BeanDefinitionReader讀取BeanDefinition並註冊
    loadBeanDefinitionsFromImportedResources(configClass.getImportedResources());

    // 4、註冊由ImportBeanDefinitionRegistrars來的beanDefinition
    loadBeanDefinitionsFromRegistrars(configClass.getImportBeanDefinitionRegistrars());
}

思維導圖

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參考

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Redis是什麼?看這一篇就夠了

本文由葡萄城技術團隊編撰並首發

轉載請註明出處:,葡萄城為開發者提供專業的開發工具、解決方案和服務,賦能開發者。

引言

在Web應用發展的初期,那時關係型數據庫受到了較為廣泛的關注和應用,原因是因為那時候Web站點基本上訪問和併發不高、交互也較少。而在後來,隨着訪問量的提升,使用關係型數據庫的Web站點多多少少都開始在性能上出現了一些瓶頸,而瓶頸的源頭一般是在磁盤的I/O上。而隨着互聯網技術的進一步發展,各種類型的應用層出不窮,這導致在當今雲計算、大數據盛行的時代,對性能有了更多的需求,主要體現在以下四個方面:

  1. 低延遲的讀寫速度:應用快速地反應能極大地提升用戶的滿意度
  2. 支撐海量的數據和流量:對於搜索這樣大型應用而言,需要利用PB級別的數據和能應對百萬級的流量
  3. 大規模集群的管理:系統管理員希望分佈式應用能更簡單的部署和管理
  4. 龐大運營成本的考量:IT部門希望在硬件成本、軟件成本和人力成本能夠有大幅度地降低

為了克服這一問題,NoSQL應運而生,它同時具備了高性能、可擴展性強、高可用等優點,受到廣泛開發人員和倉庫管理人員的青睞。

Redis是什麼

Redis是現在最受歡迎的NoSQL數據庫之一,Redis是一個使用ANSI C編寫的開源、包含多種數據結構、支持網絡、基於內存、可選持久性的鍵值對存儲數據庫,其具備如下特性:

  • 基於內存運行,性能高效
  • 支持分佈式,理論上可以無限擴展
  • key-value存儲系統
  • 開源的使用ANSI C語言編寫、遵守BSD協議、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value數據庫,並提供多種語言的API

相比於其他數據庫類型,Redis具備的特點是:

  • C/S通訊模型
  • 單進程單線程模型
  • 豐富的數據類型
  • 操作具有原子性
  • 持久化
  • 高併發讀寫
  • 支持lua腳本

哪些大廠在使用Redis?

  • github
  • twitter
  • 微博
  • Stack Overflow
  • 阿里巴巴
  • 百度
  • 美團
  • 搜狐

Redis的應用場景有哪些?

Redis 的應用場景包括:緩存系統(“熱點”數據:高頻讀、低頻寫)、計數器、消息隊列系統、排行榜、社交網絡和實時系統。

 

Redis的數據類型及主要特性

Redis提供的數據類型主要分為5種自有類型和一種自定義類型,這5種自有類型包括:String類型、哈希類型、列表類型、集合類型和順序集合類型。

String類型:

它是一個二進制安全的字符串,意味着它不僅能夠存儲字符串、還能存儲圖片、視頻等多種類型, 最大長度支持512M。

對每種數據類型,Redis都提供了豐富的操作命令,如:

  • GET/MGET
  • SET/SETEX/MSET/MSETNX
  • INCR/DECR
  • GETSET
  • DEL

哈希類型:

該類型是由field和關聯的value組成的map。其中,field和value都是字符串類型的。

Hash的操作命令如下:

  • HGET/HMGET/HGETALL
  • HSET/HMSET/HSETNX
  • HEXISTS/HLEN
  • HKEYS/HDEL
  • HVALS

列表類型:

該類型是一個插入順序排序的字符串元素集合, 基於雙鏈表實現。

List的操作命令如下:

  • LPUSH/LPUSHX/LPOP/RPUSH/RPUSHX/RPOP/LINSERT/LSET
  • LINDEX/LRANGE
  • LLEN/LTRIM

集合類型:

Set類型是一種無順序集合, 它和List類型最大的區別是:集合中的元素沒有順序, 且元素是唯一的。

Set類型的底層是通過哈希表實現的,其操作命令為:

  • SADD/SPOP/SMOVE/SCARD
  • SINTER/SDIFF/SDIFFSTORE/SUNION

Set類型主要應用於:在某些場景,如社交場景中,通過交集、並集和差集運算,通過Set類型可以非常方便地查找共同好友、共同關注和共同偏好等社交關係。

順序集合類型:

ZSet是一種有序集合類型,每個元素都會關聯一個double類型的分數權值,通過這個權值來為集合中的成員進行從小到大的排序。與Set類型一樣,其底層也是通過哈希表實現的。

ZSet命令:

  • ZADD/ZPOP/ZMOVE/ZCARD/ZCOUNT
  • ZINTER/ZDIFF/ZDIFFSTORE/ZUNION

Redis的數據結構

Redis的數據結構如下圖所示:

關於上表中的部分釋義:

  1. 壓縮列表是列表鍵和哈希鍵的底層實現之一。當一個列表鍵只包含少量列表項,並且每個列表項要麼就是小整數,要麼就是長度比較短的字符串,Redis就會使用壓縮列表來做列表鍵的底層實現
  2. 整數集合是集合鍵的底層實現之一,當一個集合只包含整數值元素,並且這個集合的元素數量不多時,Redis就會使用整數集合作為集合鍵的底層實現

如下是定義一個Struct數據結構的例子:

 

簡單動態字符串SDS (Simple Dynamic String)

基於C語言中傳統字符串的缺陷,Redis自己構建了一種名為簡單動態字符串的抽象類型,簡稱SDS,其結構如下:

SDS幾乎貫穿了Redis的所有數據結構,應用十分廣泛。

SDS的特點

和C字符串相比,SDS的特點如下:

  1. 常數複雜度獲取字符串長度

    Redis中利用SDS字符串的len屬性可以直接獲取到所保存的字符串的長
    度,直接將獲取字符串長度所需的複雜度從C字符串的O(N)降低到了O(1)。

  2. 減少修改字符串時導致的內存重新分配次數

    通過C字符串的特性,我們知道對於一個包含了N個字符的C字符串來說,其底層實現總是N+1個字符長的數組(額外一個空字符結尾)

    那麼如果這個時候需要對字符串進行修改,程序就需要提前對這個C字符串數組進行一次內存重分配(可能是擴展或者釋放) 

    而內存重分配就意味着是一個耗時的操作。

Redis巧妙的使用了SDS避免了C字符串的缺陷。在SDS中,buf數組的長度不一定就是字符串的字符數量加一,buf數組裡面可以包含未使用的字節,而這些未使用的字節由free屬性記錄。

與此同時,SDS採用了空間預分配的策略,避免C字符串每一次修改時都需要進行內存重分配的耗時操作,將內存重分配從原來的每修改N次就分配N次——>降低到了修改N次最多分配N次。

如下是Redis對SDS的簡單定義:

  

Redis特性1:事務

  • 命令序列化,按順序執行
  • 原子性
  • 三階段: 開始事務 – 命令入隊 – 執行事務
  • 命令:MULTI/EXEC/DISCARD

Redis特性2:發布訂閱(Pub/Sub)

  • Pub/sub是一種消息通訊模式
  • Pub發送消息, Sub接受消息
  • Redis客戶端可以訂閱任意數量的頻道
  • “fire and forgot”, 發送即遺忘
  • 命令:Publish/Subscribe/Psubscribe/UnSub

  

Redis特性3:Stream

  • Redis 5.0新增
  • 等待消費
  • 消費組(組內競爭)
  • 消費歷史數據
  • FIFO

 

 

 

以上就是Redis的基本概念,下面我們將介紹在開發過程中可能會踩到的“坑”。

Redis常見問題解析:擊穿

概念:在Redis獲取某一key時, 由於key不存在, 而必須向DB發起一次請求的行為, 稱為“Redis擊穿”。

引發擊穿的原因:

  • 第一次訪問
  • 惡意訪問不存在的key
  • Key過期

合理的規避方案:

  • 服務器啟動時, 提前寫入
  • 規範key的命名, 通過中間件攔截
  • 對某些高頻訪問的Key,設置合理的TTL或永不過期

Redis常見問題解析:雪崩

概念:Redis緩存層由於某種原因宕機后,所有的請求會湧向存儲層,短時間內的高併發請求可能會導致存儲層掛機,稱之為“Redis雪崩”。

合理的規避方案:

  • 使用Redis集群
  • 限流

Redis在產品開發中的應用實踐

為此,我很高興的為大家介紹,葡萄城架構師Jim將在2019-11-27 14:00 為大家帶來一場公開課,其中 Jim除了為大家講解Redis的基礎,同時也會實際演示他所在的項目組使用Redis時碰到的問題以及解決方案,對於剛接觸Redis的同學來說,更具參考意義和學習價值,歡迎大家屆時參加,公開課地址:。

  • 後端採用nodeJS
  • 使用Azure的Redis服務
  • Redis的使用場景

    -  token緩存, 用於令牌驗證

    -  IP白名單

碰到的問題

  • “網絡抖動”或者Redis服務異常導致Redis訪問超時
  • Redis客戶端驅動穩定性問題

    -  連接池 “Broken connection” 問題

    -  JS的Promise引出的Redis重置問題

下面我們來簡單了解一下Redis的進階知識。

進階之Redis協議簡介

Redis客戶端通訊協議:RESP(Redis Serialization Protocol),其特點是:

  • 簡單
  • 解析速度快
  • 可讀性好

Redis集群內部通訊協議:RECP(Redis Cluster Protocol ) ,其特點是:

  • 每一個node兩個tcp 連接
  • 一個負責client-server通訊(P: 6379)
  • 一個負責node之間通訊(P: 10000 + 6379)

 

Redis協議支持的數據類型:

  • 簡單字符(首字節: “+”)

        “+OK\r\n”

  • 錯誤(首字節: “-”)

        “-error msg\r\n”

  • 数字(首字節: “:”)

        “:123\r\n”

  • 批量字符(首字節: “$”)

        “&hello\r\nWhoa re you\r\n”

  • 數組(首字節: “*”)

        “*0\r\n”

        “*-1\r\n”

除了Redis,還有什麼NoSQL型數據庫

市面上類似於Redis,同樣是NoSQL型的數據庫有很多,如下圖所示,除了Redis,還有MemCache、Cassadra和Mongo。下面,我們就分別對這幾個數據庫做一下簡要的介紹:

 

 

Memcache這是一個和Redis非常相似的數據庫,但是它的數據類型沒有Redis豐富。Memcache由LiveJournal的Brad Fitzpatrick開發,作為一套分佈式的高速緩存系統,被許多網站使用以提升網站的訪問速度,對於一些大型的、需要頻繁訪問數據庫的網站訪問速度的提升效果十分顯著。

Apache Cassandra(社區內一般簡稱為C*)這是一套開源分佈式NoSQL數據庫系統。它最初由Facebook開發,用於儲存收件箱等簡單格式數據,集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分佈式架構於一身。Facebook於2008將 Cassandra 開源,由於其良好的可擴展性和性能,被 Apple、Comcast、Instagram、Spotify、eBay、Rackspace、Netflix等知名網站所採用,成為了一種流行的分佈式結構化數據存儲方案。

MongoDB:是一個基於分佈式文件存儲、面向文檔的NoSQL數據庫,由C++編寫,旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB是一個介於關係數據庫和非關係數據庫之間的產品,是非關係數據庫當中功能最豐富,最像關係型數據庫的,它支持的數據結構非常鬆散,是一種類似json的BSON格式。

總結

以上就是Redis入門介紹教程,如果各位還想了解更多,歡迎通過評論和私信的方式告訴我。

 

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一、前言

1.核心技術

  • Web Real-Time Communication:網頁即時通信,可以在瀏覽器進行實時語音或者視頻對話的API
  • Canvas:HTML5中的新元素,可以用來來繪製圖形、圖標、以及其它任何視覺性圖像

2.音頻採集的基本概念

  • 攝像頭:用於採集圖像和視頻
  • 麥克風:採集音頻數據
  • 幀率:一秒鐘採集圖像的次數。幀率越高,越平滑流暢
  • 軌:借鑒了多媒體的概念,每條軌數據都是獨立的,如MP4中的音頻軌、視頻軌,是分別被存儲的
  • 流:可以理解為容器。在WebRTC中,流可以分為媒體流(MediaStream)和數據流(DataStream)。
  • 分辨率:2K、1080P、720P等,越清晰,佔用帶寬越多

3.音視頻設備的基本原理

  • 音頻設備
    音頻輸入設備主要是採集音數據,而採集音頻數據的本質是模擬信號轉成数字信號,
    採集到的數據經過量化、編碼,最終開成数字信號,這就是音頻設備要完成的工作。
    人的聽覺範圍的頻率是20Hz~20kHz之間,日常語音交流8kHz就哆了。
    為了追求高品質、高保真,需要將音頻輸入設備採樣率設置在40kHz上才能完整保留原始信號

  • 視頻設備
    當實物光通過鏡頭進行攝像機后,它會通過視頻設備的模數轉換(A/D)模塊,即光學傳感器,將光轉換成数字信號,即RGB數據,獲得RGB數據后,再通過DSP進行優化處理,如自動增強、白平衡、色彩飽和等,等到24位的真彩色圖片

模數轉換使用的採集定理稱為奈奎斯特定理:

在進行模擬 / 数字信號的轉換過程中,當採樣率大於信號中最高頻率的 2 倍時,採樣之後的数字信號就完整地保留原始信號中的信息。

talk is cheap, 上代碼,以下示例運行的時候會請求攝像頭權限,同意即可,接下來就是見證奇迹的時刻!

二、示例

1.示例1-打開攝像頭

這就是照像的核心功能,以後可以用來化妝,擠痘痘,整理髮型

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>打開攝像頭</title>
</head>
<body>
<h1>打開攝像頭</h1>
<video autoplay playsinline></video>
</body>
</html>

<script>
    const mediaStreamContrains = {
        video: {
            frameRate: {min: 20},
            width: {min: 640, ideal: 1280},
            height: {min: 360, ideal: 720},
            aspectRatio: 16 / 9
        },
        audio: {
            echoCancellation: true,
            noiseSuppression: true,
            autoGainControl: true
        }
    };

    const localVideo = document.querySelector('video');

    function gotLocalMediaStream(mediaStream) {
        localVideo.srcObject = mediaStream;
    }

    function handleLocalMediaStreamError(error) {
        console.log('navigator.getUserMedia error: ', error);
    }

    navigator.mediaDevices.getUserMedia(mediaStreamContrains).then(
        gotLocalMediaStream
    ).catch(
        handleLocalMediaStreamError
    );
</script>

運行結果如下

示例2-拍照保存

這裏展示了兩個按鈕,拍照和保存,yes,就是自拍的核心功能!

<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>拍照一分鐘,P圖兩小時</title>
</head>

<body>
<section>
    <div>
        <video autoplay playsinline id="player"></video>
    </div>

</section>
<section>
    <div>
        <button id="snapshot">拍照</button>
        <button id="download">下載</button>
    </div>
    <div>
        <canvas id="picture"></canvas>
    </div>
</section>
</body>
</html>


<script>
    'use strict';

    var videoplay = document.querySelector('video#player');

    function gotMediaStream(stream) {
        window.stream = stream;
        videoplay.srcObject = stream;
    }

    function handleError(err) {
        console.log('getUserMedia error:', err);
    }

    function start() {
        var constraints = {
            video: {
                width: 1280,
                height: 720,
                frameRate: 15,
                facingMode: 'enviroment'
            },
            audio: false
        }

        navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints)
            .then(gotMediaStream)
            .catch(handleError);
    }


    //拍照
    var snapshot = document.querySelector('button#snapshot');
    snapshot.onclick = function () {
        var picture = document.querySelector('canvas#picture');
        picture.width = 1280;
        picture.height = 720;
        picture.getContext('2d').drawImage(videoplay, 0, 0, picture.width, picture.height);
    };


    //下載
    function downLoad(url) {
        var oA = document.createElement("a");
        oA.download = 'photo';// 設置下載的文件名,默認是'下載'
        oA.href = url;
        document.body.appendChild(oA);
        oA.click();
        oA.remove(); // 下載之後把創建的元素刪除
    }

    document.querySelector("button#download").onclick = function () {
        downLoad(picture.toDataURL("image/jpeg"));
    };

    start();

</script>

運行結果如下

就是這麼簡單!

重點方法和參數解釋

  • 1.方法:avigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints);
    返回一個promise對象,調用成功,可以通過promise對象獲取MediaStream對象,

  • 2.參數:mediaStreamContrains
    傳入的constraints參數類型為 MediaStreamConstraints,可以指定 MediaStream 中包含哪些類型的媒體軌(音頻軌、視頻軌),並且可為這些媒體軌設置一些限制。
    視頻的幀率最小 20 幀每秒;
    寬度最小是 640,理想的寬度是 1280;
    高度最小是 360,最理想高度是 720;
    寬高比是 16:9;
    對於音頻則是開啟迴音消除、降噪以及自動增益功能。

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夏季電動機車市場正熱,Gogoro 掛牌數突破 20 萬

2019 年台灣電動機車市場百家爭鳴,也帶動市場熱度,越來越多消費者願意選擇電動機車。電動機車大廠 Gogoro 宣布旗下總掛牌數正式達 20 萬輛,寫下新的里程碑。

根據工研院產科國際所推估,台灣電動機車年銷量可以突破 15 萬輛,成長速度超過全球平均。2019 年夏季包括 Gogoro、光陽(Kymco)、山葉(YAMAHA)、中華汽車 eMOVING 和宏佳騰等品牌都推出新的電動機車,代表車廠也清楚了解市場對電動機車的需求。

受惠於暑假旺季提前發酵,加上受到新車效應與即將到來的開學季影響,Gogoro 從 2019 年 5 月以來已連續 4 個月單月掛牌數破萬,這也讓 Gogoro 總掛牌數正式達到 20 萬輛。在全新發表的 Gogoro S2 ABS 車款助攻之下,讓 Gogoro 在 8 月單月掛牌市占率達 16.35%,即使 8 月整體機車市場下滑 20%,仍然保持穩定成長。

Gogoro 資深行銷總監陳彥揚表示:「今年夏天對 Gogoro 來說深具意義,連續 4 個月掛牌破萬,帶動 Gogoro 總車主數超越 20 萬大關,除了非常感謝車主的熱情支持,業界的投入及政府政策的推動,也是電動機車產業發展向前邁進的關鍵要素,期盼能快速跟上全球化電動車趨勢的腳步。」

每年最具代表性的車主活動「快閃台北橋」將於 9 月 29 日舉辦,2018 年活動以 1,303 台機車創下「世界最大規模電動機車遊行」的金氏世界紀錄,Gogoro 也將擴大邀請所有電動機車車主,今年活動時集結台北橋。

8 月推出的「暢快騎 0 元起」購車方案廣受歡迎,Gogoro 為了慶祝車主數量突破 20 萬大關,宣布活動時間將延長至 9 月 30 日,購買 Gogoro 全車系即贈送 6 個月電池服務資費 299 元,無論選擇什麼方案每個月都可抵扣電池資費 299 元。即日起至 9 月 30 日購買 Gogoro 全車系並符合學生資格的車主,即可享有 12 期 0 利率分期優惠,同時再送「1 年期車碰車險」。

(合作媒體:。首圖來源:Gogoro)

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面試官:你連RESTful都不知道我怎麼敢要你?

目錄

面試官:了解RESTful嗎?

我:聽說過。

面試官:那什麼是RESTful?

我:就是用起來很規範,挺好的

面試官:是RESTful挺好的,還是自我感覺挺好的

我:都挺好的。

面試官:… 把門關上。

我:…. 要幹嘛?先關上再說。

面試官:我說出去把門關上。

我:what ?,奪門而去

@

01 前言

回歸正題,看過很多RESTful相關的文章總結,參齊不齊,結合工作中的使用,非常有必要歸納一下關於RESTful架構方式了,RESTful只是一種架構方式的約束,給出一種約定的標準,完全嚴格遵守RESTful標準並不是很多,也沒有必要。但是在實際運用中,有RESTful標準可以參考,是十分有必要的。

實際上在工作中對api接口規範、命名規則、返回值、授權驗證等進行一定的約束,一般的項目api只要易測試、足夠安全、風格一致可讀性強、沒有歧義調用方便我覺得已經足夠了,接口是給開發人員看的,也不是給普通用戶去調用。

02 RESTful的來源

REST:Representational State Transfer(表象層狀態轉變),如果沒聽說過REST,你一定以為是rest這個單詞,剛開始我也是這樣認為的,後來發現是這三個單詞的縮寫,即使知道了這三個單詞理解起來仍然非常晦澀難懂。如何理解RESTful架構,最好的辦法就是深刻理解消化Representational State Transfer這三個單詞到底意味着什麼。

1.每一個URI代表一種資源;

2.客戶端和服務器之間,傳遞這種資源的某種表現層;

3.客戶端通過四個HTTP動詞(get、post、put、delete),對服務器端資源進行操作,實現”表現層狀態轉化”。

是由美國計算機科學家Roy Fielding(百度百科沒有介紹,真是尷尬了)。Adobe首席科學家、Http協議的首要作者之一、Apache項目聯合創始人。

03 RESTful6大原則

REST之父Roy Fielding在論文中闡述REST架構的6大原則。

1. C-S架構

數據的存儲在Server端,Client端只需使用就行。兩端徹底分離的好處使client端代碼的可移植性變強,Server端的拓展性變強。兩端單獨開發,互不干擾。

2. 無狀態

http請求本身就是無狀態的,基於C-S架構,客戶端的每一次請求帶有充分的信息能夠讓服務端識別。請求所需的一些信息都包含在URL的查詢參數、header、body,服務端能夠根據請求的各種參數,無需保存客戶端的狀態,將響應正確返回給客戶端。無狀態的特徵大大提高的服務端的健壯性和可拓展性。

當然這總無狀態性的約束也是有缺點的,客戶端的每一次請求都必須帶上相同重複的信息確定自己的身份和狀態(這也是必須的),造成傳輸數據的冗餘性,但這種確定對於性能和使用來說,幾乎是忽略不計的。

3.統一的接口

這個才是REST架構的核心,統一的接口對於RESTful服務非常重要。客戶端只需要關注實現接口就可以,接口的可讀性加強,使用人員方便調用。

4.一致的數據格式

服務端返回的數據格式要麼是XML,要麼是Json(獲取數據),或者直接返回狀態碼,有興趣的可以看看博客園的開放平台的操作數據的api,post、put、patch都是返回的一個狀態碼 。

自我描述的信息,每項數據應該是可以自我描述的,方便代碼去處理和解析其中的內容。比如通過HTTP返回的數據裏面有 [MIME type ]信息,我們從MIME type裏面可以知道數據的具體格式,是圖片,視頻還是JSON,客戶端通過body內容、查詢串參數、請求頭和URI(資源名稱)來傳送狀態。服務端通過body內容,響應碼和響應頭傳送狀態給客戶端。這項技術被稱為超媒體(或超文本鏈接)。

除了上述內容外,HATEOS也意味着,必要的時候鏈接也可被包含在返回的body(或頭部)中,以提供URI來檢索對象本身或關聯對象。下文將對此進行更詳細的闡述。

如請求一條微博信息,服務端響應信息應該包含這條微博相關的其他URL,客戶端可以進一步利用這些URL發起請求獲取感興趣的信息,再如分頁可以從第一頁的返回數據中獲取下一頁的URT也是基於這個原理。

4.系統分層

客戶端通常無法表明自己是直接還是間接與端服務器進行連接,分層時同樣要考慮安全策略。

5.可緩存

在萬維網上,客戶端可以緩存頁面的響應內容。因此響應都應隱式或顯式的定義為可緩存的,若不可緩存則要避免客戶端在多次請求後用舊數據或臟數據來響應。管理得當的緩存會部分地或完全地除去客戶端和服務端之間的交互,進一步改善性能和延展性。

6.按需編碼、可定製代碼(可選)

服務端可選擇臨時給客戶端下發一些功能代碼讓客戶端來執行,從而定製和擴展客戶端的某些功能。比如服務端可以返回一些 Javascript 代碼讓客戶端執行,去實現某些特定的功能。
提示:REST架構中的設計準則中,只有按需編碼為可選項。如果某個服務違反了其他任意一項準則,嚴格意思上不能稱之為RESTful風格。

03 RESTful的7個最佳實踐

1. 版本

如github開放平台
https://developer.github.com/v3/

就是將版本放在url,簡潔明了,這個只有用了才知道,一般的項目加版本v1,v2,v3?好吧,這個加版本估計只有大公司大項目才會去使用,說出來不怕尷尬,我真沒用過。有的會將版本號放在header裏面,但是不如url直接了當。

https://example.com/api/v1/

2.參數命名規範

query parameter可以採用駝峰命名法,也可以採用下劃線命名的方式,推薦採用下劃線命名的方式,據說後者比前者的識別度要高,可能是用的人多了吧,因人而異,因團隊規範而異吧。

https://example.com/api/users/today_login 獲取今天登陸的用戶 
https://example.com/api/users/today_login&sort=login_desc 獲取今天登陸的用戶、登陸時間降序排列

3.url命名規範

API 命名應該採用約定俗成的方式,保持簡潔明了。在RESTful架構中,每個url代表一種資源所以url中不能有動詞,只能有名詞,並且名詞中也應該使用複數。實現者應使用相應的Http動詞GET、POST、PUT、PATCH、DELETE、HEAD來操作這些資源即可

不規範的的url,冗餘沒有意義,形式不固定,不同的開發者還需要了解文檔才能調用。

https://example.com/api/getallUsers GET 獲取所有用戶 
https://example.com/api/getuser/1 GET 獲取標識為1用戶信息 
https://example.com/api/user/delete/1 GET/POST 刪除標識為1用戶信息 
https://example.com/api/updateUser/1 POST 更新標識為1用戶信息 
https://example.com/api/User/add POST 添加新的用戶

規範后的RESTful風格的url,形式固定,可讀性強,根據users名詞和http動詞就可以操作這些資源

https://example.com/api/users GET 獲取所有用戶信息 
https://example.com/api/users/1 GET 獲取標識為1用戶信息 
https://example.com/api/users/1 DELETE 刪除標識為1用戶信息 
https://example.com/api/users/1 Patch 更新標識為1用戶部分信息,包含在body中 
https://example.com/api/users POST 添加新的用戶

4. 統一返回數據格式

對於合法的請求應該統一返回數據格式,這裏演示的是json

  • code——包含一個整數類型的HTTP響應狀態碼。
  • status——包含文本:”success”,”fail”或”error”。HTTP狀態響應碼在500-599之間為”fail”,在400-499之間為”error”,其它均為”success”(例如:響應狀態碼為1XX、2XX和3XX)。這個根據實際情況其實是可要可不要的。
  • message——當狀態值為”fail”和”error”時有效,用於显示錯誤信息。參照國際化(il8n)標準,它可以包含信息號或者編碼,可以只包含其中一個,或者同時包含並用分隔符隔開。
  • data——包含響應的body。當狀態值為”fail”或”error”時,data僅包含錯誤原因或異常名稱、或者null也是可以的

返回成功的響應json格式

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "userName": "123456",
    "age": 16,
    "address": "beijing"
  }
}

返回失敗的響應json格式

{
  "code": 401,
  "message": "error  message",
  "data": null
}

下面這個ApiResult的泛型類是在項目中用到的,拓展性強,使用方便。返回值使用統一的 ApiResult 或 ApiResult
錯誤返回 使用 ApiResult.Error 進行返回; 成功返回,要求使用 ApiResult.Ok 進行返回

public class ApiResult: ApiResult
    {
        public new static ApiResult<T> Error(string message)
        {
            return new ApiResult<T>
            {
                Code = 1,
                Message = message,
            };
        }
        [JsonProperty("data")]
        public T Data { get; set; }
    }
    public class ApiResult
    {
        public static ApiResult Error(string message)
        {
            return new ApiResult
            {
                Code = 1,
                Message = message,
            };
        }

        public static ApiResult<T> Ok<T>(T data)
        {
            return new ApiResult<T>()
            {
                Code = 0,
                Message = "",
                Data = data
            };
        }
        /// <summary>
        /// 0 是 正常 1 是有錯誤
        /// </summary>
        [JsonProperty("code")]
        public int Code { get; set; }
        [JsonProperty("msg")]
        public string Message { get; set; }

        [JsonIgnore]
        public bool IsSuccess => Code == 0;
    }

5. http狀態碼

在之前開發的xamarin android博客園客戶端的時候,patch、delete、post操作時body響應裏面沒有任何信息,僅僅只有http status code。HTTP狀態碼本身就有足夠的含義,根據http status code就可以知道刪除、添加、修改等是否成功。(ps:有點linux設計的味道哦,沒有返回消息就是最好的消息,表示已經成功了)服務段向用戶返回這些狀態碼並不是一個強制性的約束。簡單點說你可以指定這些狀態,但是不是強制的。常用HTTP狀態碼對照表
HTTP狀態碼也是有規律的

  • 1**請求未成功
  • 2**請求成功、表示成功處理了請求的狀態代碼。
  • 3**請求被重定向、表示要完成請求,需要進一步操作。 通常,這些狀態代碼用來重定向。
  • 4** 請求錯誤這些狀態代碼錶示請求可能出錯,妨礙了服務器的處理。
  • 5**(服務器錯誤)這些狀態代碼錶示服務器在嘗試處理請求時發生內部錯誤。 這些錯誤可能是服務器本身的錯誤,而不是請求出錯。

    6. 合理使用query parameter

    在請求數據時,客戶端經常會對數據進行過濾和分頁等要求,而這些參數推薦採用HTTP Query Parameter的方式實現

比如設計一個最近登陸的所有用戶
https://example.com/api/users?recently_login_day=3
搜索用戶,並按照註冊時間降序
https://example.com/api/users?recently_login_day=3
搜索用戶,並按照註冊時間升序、活躍度降序
https://example.com/api/users?q=key&sort=create_title_asc,liveness_desc
關於分頁,看看博客園開放平台分頁獲取精華區博文列表
https://api.cnblogs.com/api/blogposts/@picked?pageIndex={pageIndex}&pageSize={pageSize} 
返回示例: 
[ 
{ 
“Id”: 1, 
“Title”: “sample string 2”, 
“Url”: “sample string 3”, 
“Description”: “sample string 4”, 
“Author”: “sample string 5”, 
“BlogApp”: “sample string 6”, 
“Avatar”: “sample string 7”, 
“PostDate”: “2017-06-25T20:13:38.892135+08:00”, 
“ViewCount”: 9, 
“CommentCount”: 10, 
“DiggCount”: 11 
}, 
{ 
“Id”: 1, 
“Title”: “sample string 2”, 
“Url”: “sample string 3”, 
“Description”: “sample string 4”, 
“Author”: “sample string 5”, 
“BlogApp”: “sample string 6”, 
“Avatar”: “sample string 7”, 
“PostDate”: “2017-06-25T20:13:38.892135+08:00”, 
“ViewCount”: 9, 
“CommentCount”: 10, 
“DiggCount”: 11 
} 
]

7. 多表、多參數連接查詢如何設計URL

這是一個比較頭痛的問題,在做單個實體的查詢比較容易和規範操作,但是在實際的API並不是這麼簡單而已,這其中常常會設計到多表連接、多條件篩選、排序等。
比如我想查詢一個獲取在6月份的訂單中大於500元的且用戶地址是北京,用戶年齡在22歲到40歲、購買金額降序排列的訂單列表

https://example.com/api/orders?order_month=6&order_amount_greater=500&address_city=北京&sort=order_amount_desc&age_min=22&age_max=40

從這個URL上看,參數眾多、調用起來還得一個一個仔細對着,而且API本身非常不容易維護,命名看起來不是很容易,不能太長,也不能太隨意。

在.net WebAPI總我們可以使用屬性路由,屬性路由就是講路由附加到特定的控制器或操作方法上裝飾Controll及其使用[Route]屬性定義路由的方法稱為屬性路由。

這種好處就是可以精準地控制URL,而不是基於約定的路由,簡直就是為這種多表查詢量身定製似的的。 從webapi 2開發,現在是RESTful API開發中最推薦的路由類型。
我們可以在Controll中標記Route

[Route(“api/orders/{address}/{month}”)] 

Action中的查詢參數就只有金額、排序、年齡。減少了查詢參數、API的可讀性和可維護行增強了。

https://example.com/api/orders/beijing/6?order_amount_greater=500&sort=order_amount_desc&age_min=22&age_max=40

這種屬性路由比如在博客園開放的API也有這方面的應用,如獲取個人博客隨筆列表

請求方式:GET 
請求地址:https://api.cnblogs.com/api/blogs/{blogApp}/posts?pageIndex={pageIndex} 
(ps:blogApp:博客名)

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【併發編程】摩爾定律失效“帶來”并行編程

本博客系列是學習併發編程過程中的記錄總結。由於文章比較多,寫的時間也比較散,所以我整理了個目錄貼(傳送門),方便查閱。

併發和并行

在真正開始聊本文的主題之前,我們先來回顧下兩個老生常談的概念:併發和并行。

  • 併發:是指多個線程任務在同一個CPU上快速地輪換執行,由於切換的速度非常快,給人的感覺就是這些線程任務是在同時進行的,但其實併發只是一種邏輯上的同時進行;
  • 并行:是指多個線程任務在不同CPU上同時進行,是真正意義上的同時執行。

下面貼上一張圖來解釋下這兩個概念:

上圖中的咖啡就可以看成是CPU,上面的只有一個咖啡機,相當於只有一個CPU。想喝咖啡的人只有等前面的人製作完咖啡才能製作自己的開發,也就是同一時間只能有一個人在製作咖啡,這是一種併發模式。下面的圖中有兩個咖啡機,相當於有兩個CPU,同一時刻可以有兩個人同時製作咖啡,是一種并行模式。

我們發現并行編程中,很重要的一個特點是系統具有多核CPU。要是系統是單核的,也就談不上什麼并行編程了。那麼是什麼原因導致了現代CPU架構都是多核架構?如果CPU架構都是單核的架構我們是不是就能不要研究什麼并行編程了?

“摩爾定律”失效

上面章節中留下了一個問題:為什麼現代CPU都是多核架構。為了回答這個問題,我們先來了解一個定律–摩爾定律。

1965年,英特爾聯合創始人戈登·摩爾提出以自己名字命名的「摩爾定律」,意指集成電路上可容納的元器件的數量每隔 18 至 24 個月就會增加一倍,性能也將提升一倍。

根據摩爾定律,CPU的性能每隔18到24個月就能增長一倍。但是從現在的情況來看,單核CPU的主頻已經逼近了極限,以現在的製造工藝,很難再繼續提升單核CPU的主頻。也就是說摩爾定律已經失效。

雖然摩爾定律失效了,但是科技的進度對CPU性能的需求沒有停止。這個也難不倒我們偉大的硬件工程師。一個CPU的性能提升有限,我將兩個CPU拼在一起性能不就提升一倍了么。於是多核CPU的架構就出現了。

提高CPU工作主頻主要受到生產工藝的限制。由於CPU是在半導體硅片上製造的,在硅片上的元件之間需要導線進行聯接,由於在高頻狀態下要求導線越細越短越好,這樣才能減小導線分佈電容等雜散干擾以保證CPU運算正確。因此製造工藝的限制,是CPU主頻發展的最大障礙之一。

多核架構引發并行編程

為了繼續保持性能的高速發展,硬件工程師破天荒地想出了將多個CPU內核塞進一個CPU里的奇妙想法。由此,并行計算就被非常自然地推廣開來,隨之而來的問題也層出不窮,程序員的黑暗時期也隨之到來。簡化的硬件設計方案必然帶來軟件設計的複雜性。換句話說,軟件工程師正在為硬件工程師無法完成的工作負責,他們將摩爾定律失效的責任推給了軟件開發者。

所以,如何讓多個CPU有效並且正確地工作也就成了一門技術,甚至是很大的學問。比如,多線程間如何保證線程安全,如何正確理解線程間的無序性、可見性,如何盡可能地設計并行程序,如何將串行程序改造為并行程序。而對并行計算的研究,也就是希望給這片黑暗帶來光明。

總結

世界就是這樣一個矛盾體,併發編程能讓我們充分地利用CPU資源,提升系統性能。但是同時也給我們帶來了很多問題,比如線程上下文切換對性能消耗的問題、共享變量的線程安全問題、線程死鎖問題和線程間通信等問題。研究并行編程就是研究怎麼在享受多線程編程給我們帶來便利的同時又能規避多線程帶來的坑。

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地理文本處理技術在高德的演進(上)

一、背景

地圖App的功能可以簡單概括為定位,搜索,導航三部分,分別解決在哪裡,去哪裡,和怎麼去的問題。高德地圖的搜索場景下,輸入的是,地理相關的檢索query,用戶位置,App圖面等信息,輸出的是,用戶想要的POI。如何能夠更加精準地找到用戶想要的POI,提高滿意度,是評價搜索效果的最關鍵指標。

一個搜索引擎通常可以拆分成query分析、召回、排序三個部分,query分析主要是嘗試理解query表達的含義,為召回和排序給予指導。

地圖搜索的query分析不僅包括通用搜索下的分詞,成分分析,同義詞,糾錯等通用NLP技術,還包括城市分析,wherewhat分析,路徑規劃分析等特定的意圖理解方式。

常見的一些地圖場景下的query意圖表達如下:

query分析是搜索引擎中策略密集的場景,通常會應用NLP領域的各種技術。地圖場景下的query分析,只需要處理地理相關的文本,多樣性不如網頁搜索,看起來會簡單一些。但是,地理文本通常比較短,並且用戶大部分的需求是唯一少量結果,要求精準度非常高,如何能夠做好地圖場景下的文本分析,並提升搜索結果的質量,是充滿挑戰的。

二、整體技術架構

搜索架構

類似於通用檢索的架構,地圖的檢索架構包括query分析,召回,排序三個主要部分。先驗的,用戶的輸入信息可以理解為多種意圖的表達,同時下發請求嘗試獲取檢索結果。后驗的,拿到每種意圖的檢索結果時,進行綜合判斷,選擇效果最好的那個。

query分析流程

具體的意圖理解可分為基礎query分析和應用query分析兩部分,基礎query分析主要是使用一些通用的NLP技術對query進行理解,包括分析,成分分析,省略,同義詞,糾錯等。應用query分析主要是針對地圖場景里的特定問題,包括分析用戶目標城市,是否是where+what表達,是否是從A到B的路徑規劃需求表達等。

整體技術演進

在地里文本處理上整體的技術演進經歷了規則為主,到逐步引入機器學習,到機器學習全面應用的過程。由於搜索模塊是一個高併發的線上服務,對於深度模型的引入有比較苛刻的條件,但隨着性能問題逐漸被解決,我們從各個子方向逐步引入深度學習的技術,進行新一輪的效果提升。

NLP領域技術在最近幾年取得了日新月異的發展,bert,XLNet等模型相繼霸榜,我們逐步統一化各個query分析子任務,使用統一的向量表示對進行用戶需求進行表達,同時進行seq2seq的多任務學習,在效果進一步提升的基礎上,也能夠保證系統不會過於臃腫。

本文就高德地圖搜索的地理文本處理,介紹相關的技術在過去幾年的演進。我們將選取一些點分上下兩篇進行介紹,上篇主要介紹搜索引擎中一些通用的query分析技術,包括糾錯,改寫和省略。下篇着重介紹地圖場景中特有query分析技術,包括城市分析,wherewhat分析,路徑規劃。

三、通用query分析技術演進

3.1 糾錯

在搜索引擎中,用戶輸入的檢索詞(query)經常會出現拼寫錯誤。如果直接對錯誤的query進行檢索,往往不會得到用戶想要的結果。因此不管是通用搜索引擎還是垂直搜索引擎,都會對用戶的query進行糾錯,最大概率獲得用戶想搜的query。

在目前的地圖搜索中,約有6%-10%的用戶請求會輸入錯誤,所以query糾錯在地圖搜索中是一個很重要的模塊,能夠極大的提升用戶搜索體驗。

在搜索引擎中,低頻和中長尾問題往往比較難解決,也是糾錯模塊面臨的主要問題。另外,地圖搜索和通用搜索,存在一個明顯的差異,地圖搜索query結構化比較突出,query中的片段往往包含一定的位置信息,如何利用好query中的結構化信息,更好地識別用戶意圖,是地圖糾錯獨有的挑戰。

常見錯誤分類

(1) 拼音相同或者相近,例如: 盤橋物流園-潘橋物流園
(2) 字形相近,例如: 河北冒黎-河北昌黎
(3) 多字或者漏字,例如: 泉州州頂街-泉州頂街

糾錯現狀

原始糾錯模塊包括多種召回方式,如:

拼音糾錯:主要解決短query的拼音糾錯問題,拼音完全相同或者模糊音作為糾錯候選。
拼寫糾錯:也叫形近字糾錯,通過遍歷替換形近字,用query熱度過濾,加入候選。
組合糾錯:通過翻譯模型進行糾錯替換,資源主要是通過query對齊挖掘的各種替換資源。

組合糾錯翻譯模型計算公式:

其中p(f)是語言模型,p(f|e)是替換模型。

問題1:召回方式存在缺陷。目前query糾錯模塊主要召回策略包括拼音召回、形近字召回,以及替換資源召回。對於低頻case,解決能力有限。

問題2:排序方式不合理。糾錯按照召回方式分為幾個獨立的模塊,分別完成相應的召回和排序,不合理。

技術改造

改造1:基於空間關係的實體糾錯
原始的糾錯主要是基於用戶session挖掘片段替換資源,所以對於低頻問題解決能力有限。但是長尾問題往往集中在低頻,所以低頻問題是當前的痛點。

地圖搜索與通用搜索引擎有個很大的區別在於,地圖搜索query比較結構化,例如北京市朝陽區阜榮街10號首開廣場。我們可以對query進行結構化切分(也就是地圖中成分分析的工作),得到這樣一種帶有類別的結構化描述,北京市【城市】朝陽區【區縣】阜榮街【道路】10號【門址後綴】首開廣場【通用實體】。

同時,我們擁有權威的地理知識數據,利用權威化的地理實體庫進行前綴樹+後綴樹的索引建庫,提取疑似糾錯的部分在索引庫中進行拉鏈召回,同時利用實體庫中的邏輯隸屬關係對糾錯結果進行過濾。實踐表明,這種方式對低頻的區劃或者實體的錯誤有着明顯的作用。

基於字根的字形相似度計算

上文提到的排序策略裏面通過字形的編輯距離作為排序的重要特徵,這裏我們開發了一個基於字根的字形相似度計算策略,對於編輯距離的計算更為細化和準確。漢字信息有漢字的字根拆分詞表和漢字的筆畫數。

將一個漢字拆分成多個字根,尋找兩個字的公共字根,根據公共字根筆畫數來計算連個字的相似度。

改造2:排序策略重構

原始的策略召回和排序策略耦合,導致不同的召回鏈路,存在顧此失彼的情況。為了能夠充分發揮各種召回方式的優勢,急需要對召回和排序進行解耦並進行全局排序優化。為此我們增加了排序模塊,將流程分為召回和排序兩階段。

模型選擇

對於這個排序問題,這裏我們參考業界的實踐,使用了基於pair-wise的gbrank進行模型訓練。

樣本建設

通過線上輸出結合人工review的方式構造樣本。

特徵建設
(1) 語義特徵。如統計語言模型。
(2) 熱度特徵。pv,點擊等。
(3) 基礎特徵。編輯距離,切詞和成分特徵,累積分佈特徵等。

這裏解決了糾錯模塊兩個痛點問題,一個是在地圖場景下的大部分低頻糾錯問題。另一個是重構了模塊流程,將召回和排序解耦,充分發揮各個召回鏈路的作用,召回方式更新后只需要重訓排序模型即可,使得模塊更加合理,為後面的深度模型升級打下良好的基礎。後面在這個框架下,我們通過深度模型進行seq2seq的糾錯召回,取得了進一步的收益。

3.2 改寫

糾錯作為query變換的一種方式的召回策略存在諸多限制,對於一些非典型的query變換表達,存在策略的空白。比如query=永城市新農合辦,目標POI是永城市新農合服務大廳。用戶的低頻query,往往得不到較好搜索效果,但其實用戶描述的語義與主poi的高頻query是相似的。

這裏我們提出一種query改寫的思路,可以將低頻query改寫成語義相似的高頻query,以更好地滿足用戶需求多樣性的表達。

這是一個從無到有的實現。用戶表達的query是多樣的,使用規則表達顯然是難以窮盡的,直觀的思路是通過向量的方式召回,但是向量召回的方式很可能出現泛化過多,不適應地圖場景的檢索的問題,這些都是要在實踐過程中需要考慮的問題。

方案

整體看,方案包括召回,排序,過濾,三個階段。

召回階段

我們調研了句子向量表示的幾種方法,選擇了算法簡單,效果和性能可以和CNN,RNN媲美的SIF(Smooth Inverse Frequency)。向量召回可以使用開源的Faiss向量搜索引擎,這裏我們使用了阿里內部的性能更好的的向量檢索引擎。

排序階段
樣本構建
原query與高頻query候選集合,計算語義相似度,選取語義相似度的TOPK,人工標註的訓練樣本。

特徵建設

1.基礎文本特徵
2.編輯距離
3.組合特徵

模型選擇

使用xgboost進行分數回歸

過濾階段
通過向量召回的query過度泛化非常嚴重,為了能夠在地圖場景下進行應用,增加了對齊模型。使用了兩種統計對齊模型giza和fastalign,實驗證明二者效果幾乎一致,但fastalign在性能上好於giza,所以選擇fastalign。

通過對齊概率和非對齊概率,對召回的結果進行進一步過濾,得到精度比較高的結果。

query改寫填補了原始query分析模塊中一些低頻表達無法滿足的空白,區別於同義詞或者糾錯的顯式query變換表達,句子的向量表示是相似query的一種隱式的表達,有其相應的優勢。

向量表示和召回也是深度學習模型逐步開始應用的嘗試。同義詞,改寫,糾錯,作為地圖中query變換主要的三種方式,以往在地圖模塊里比較分散,各司其職,也會有互相重疊的部分。在後續的迭代升級中,我們引入了統一的query變換模型進行改造,在取得收益的同時,也擺脫掉了過去很多規則以及模型耦合造成的歷史包袱。

3.2 省略

在地圖搜索場景里,有很多query包含無效詞,如果用全部query嘗試去召回很可能不能召回有效結果。如廈門市搜”湖裡區縣后高新技術園新捷創運營中心11樓1101室 縣后brt站”。這就需要一種檢索意圖,在不明顯轉義下,使用核心term進行召回目標poi候選集合,當搜索結果無果或者召回較差時起到補充召回的作用。

在省略判斷的過程中存在先驗后驗平衡的問題。省略意圖是一個先驗的判斷,但是期望的結果是能夠進行POI有效召回,和POI的召回字段的現狀密切相關。如何能夠在策略設計的過程中保持先驗的一致性,同時能夠在後驗POI中拿到相對好的效果,是做好省略模塊比較困難的地方。

原始的省略模塊主要是基於規則進行的,規則依賴的主要特徵是上游的成分分析特徵。由於基於規則擬合,模型效果存在比較大的優化空間。另外,由於強依賴成分分析,模型的魯棒性並不好。

技術改造

省略模塊的改造主要完成了規則到crf模型的升級,其中也離線應用了深度學習模型輔助樣本生成。

模型選擇

識別出來query哪些部分是核心哪些部分是可以省略的,是一個序列標註問題。在淺層模型的選型中,顯而易見地,我們使用了crf模型。

特徵建設

term特徵。使用了賦權特徵,詞性,先驗詞典特徵等。
成分特徵。仍然使用成分分析的特徵。
統計特徵。統計片段的左右邊界熵,城市分佈熵等,通過分箱進行離散化。

樣本建設

項目一期我們使用了使用線上策略粗標,外包細標的方式,構造了萬級的樣本供crf模型訓練。

但是省略query的多樣性很高,使用萬級的樣本是不夠的,在線上模型無法快速應用深度模型的情況下,我們使用了boostraping的方式,藉助深度模型的泛化能力,離線構造了大量樣本。

使用了這種方式,樣本從萬級很容易擴充到百萬級,我們仍然使用crf模型進行訓練和線上應用。

在省略模塊,我們完成了規則到機器學習的升級,引入了成分以外的其他特徵,提升了模型的魯棒性。同時並且利用離線深度學習的方式進行樣本構造的循環,提升了樣本的多樣性,使得模型能夠更加接近crf的天花板。

在後續深度模型的建模中,我們逐步擺脫了對成分分析特徵的依賴,對query到命中poi核心直接進行建模,構建大量樣本,取得了進一步的收益。

 

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對js中局部變量、全局變量和閉包的理解

對js中局部變量、全局變量和閉包的理解

局部變量

對於局部變量,js給出的定義是這樣的:在 JavaScript函數內部聲明的變量(使用 var)是局部變量,所以只能在函數內部訪問它。(該變量的作用域是局部的)。可以在不同的函數中使用名稱相同的局部變量,因為只有聲明過該變量的函數才能識別出該變量。只要函數運行完畢,本地變量就會被刪除

我們先來逐步理解:

  • 只能在函數內部訪問

    function test() {
        var a = 0;
        return a;
    }
    
    console.log(a);
    //結果:a is not defined

    上面的代碼聲明了一個test()函數,在函數內部聲明了一個局部變量a,當我們嘗試在函數外訪問局部變量a時,出來的結果是a is not defined

    我們再來看下面這個例子:

    function test() {
        var a = 0;
        return a;
    }
    
    console.log(test());
    //結果:0

    以上兩個例子很好的闡述了局部變量只能在函數內部訪問,當調用函數時,函數域自動執行其中的代碼,局部變量自然也被調用。

  • 只要函數運行完畢,本地變量就會被刪除

    function b() {
        var y = 0;
        z = ++y;
        console.log("這是局部變量y:",z)
        return z;
    }
    
    console.log(b(),b(),b());
    //結果:這是局部變量y: 1
    //這是局部變量y: 1
    //這是局部變量y: 1
    //1 1 1

    從上面代碼我們可以看出,我們執行了3次函數調用,得到的結果都是1,可能有人會說,這很簡單啊,每次出來的結果都是1,那是因為每次執行函數,函數內都會將局部變量y初始化為0。沒錯,的確是這樣,但是如果不初始化變量,則得到的返回值是NaN,所以初始化是必要的。所以,無論用什麼辦法,在函數內部用一個局部變量去做累加,是不可能實現的。但是,我們可以通過全局變量和閉包來實現累加。

全局變量

在js中,這樣定義全局變量, 在函數外聲明的變量是全局變量,網頁上的所有腳本和函數都能訪問它。 全局變量會在頁面關閉后被刪除

  • 我們再來看一個例子

    var a = 0;
    
    function b() {
        ++a;
        console.log("這是全局變量a",a);
        return a;
    }
    console.log("這是未改變的全局變量a:",a,"這是函數b():",b(),b(),b(),"這是改變后的全局變量a:",a);
    //結果:這是全局變量a 1
    //這是全局變量a 2
    //這是全局變量a 3
    //這是未改變的全局變量a: 0 這是函數b(): 1 2 3 這是改變后的全局變量a: 3

    上面代碼定義了一個全局變量a,和一個b()函數,通過函數內部對a執行自加加,實現了累加目的,通過三次調用函數,得到的結果a為3。

閉包

什麼是閉包呢?閉包的定義是這樣的,閉包是一種保護私有變量的機制,在函數執行時形成私有的作用域,保護裏面的私有變量不受外界干擾。直觀的說就是形成一個不銷毀的棧環境。

我對閉包的理解是這樣的,閉包就是一個內嵌函數引用頂層函數的變量,而頂層函數是一個立即執行函數(自調用函數),因為它會自動調用,所以局部變量不會被刪除,但是這會增加內存消耗。

  • 來看一個例子

    function a() {
        var b = 0;
        return function() {
            return ++b;
        }
    }
    
    var closure = a();
    console.log("這是閉包:",closure(),closure(),closure());
    //結果:這是閉包: 1 2 3

    我們看到,由於閉包的特殊機制,使得局部變量在函數執行完之後不會被銷毀,由此得到的最後結果為3 ,而不是1。

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Redis 4.0鮮為人知的功能將加速您的應用程序

來源:Redislabs

作者:Kyle Davis

翻譯:Kevin (公眾號:中間件小哥)

Redis 4.0給Redis生態帶來了一個驚人的功能:Modules(模塊)。Modules是Redis的一大轉變,它是Redis內部自定義數據類型和全速計算的開放環境。但是,儘管對該版本的大多數關注都集中在Modules上,但新版本還引入了一個非常重要的命令,它就是遊戲規則的改變者:UNLINK。

您可以使用redis-cli連接redis-server執行info命令,去查看當前redis版本中是否可以使用UNLINK命令。info響應將告訴您有關服務器的所有信息。在第一部分(#Server)中,返回結果有一行值為redis_version。如果該值大於4.0,則可以使用UNLINK命令。並非所有Redis提供商都保持最新版本,因此最好在更改代碼之前檢查redis版本。

讓我們回顧一下Redis的關鍵架構功能之一:“單線程”。Redis在大多數情況下是一個單線程應用程序。它一次只做一件事,這樣可以把這些事做的更快。多線程有點複雜,並且引入了鎖和其他可能降低應用程序速度的問題。儘管Redis(最高4.0版)通過多線程方式執行了少量操作,但它通常在啟動另一個命令之前先要完成一個命令。

相比於快速讀寫,您可能會覺得使用DEL命令去刪除一個鍵值不需要考慮太多,但是在很多情況下,刪除數據同樣很重要。與Redis中的大多數命令一樣,DEL命令在單個線程中運行,如果您獲取一個幾千字節的鍵值,花費不到一毫秒的時間,這是您所感知不到的。然而,當您獲取的鍵值大小是兆字節、100兆字節或者500兆字節會發生什麼呢?哈希、排序、列表等數據結構會隨着時間的推移而添加更多的數據進去,這樣會生成一個數GB大小的數據集。然後用DEL命令去刪除大Key時會發生什麼呢?由於Redis是單線程操作的,處理這種請求時整個服務都處於等待中,需要等待該命令執行完成才能執行其它操作。同時,我們考慮更複雜的一種場景,這些鍵中保存的數據可能已經包含數以千萬個微小請求,因此應用程序或操作員可能無法真正了解刪除這些數據需要花費多長時間。

理智會告訴我們不要在擁有100萬元素的排序集上運行如下這樣的命令:

> ZRANGE some-zset 0 -1

但是,在上面的some-zset集合中執行DEL命令將花費和上面一樣的時間-中間沒有傳輸開銷,但是它會一直去分配內存,而且您會一直卡死在CPU繁忙中。在使用UNLINK之前,您可能會結合SCAN命令採用非原子性的方法進行一些少量刪除,去避免這種持續分配內存的噩夢。上面無論使用哪種方式,都是讓人無法接受的。

您可能已經猜到了,就是使用UNLINK命令來替換DEL!從語法上講,UNLINK與DEL相同,但UNLINK提供了更為理想的解決方案。首先,它將鍵值從整個鍵值空間中刪除。然後,在另一個線程中,它開始回收內存。從多線程的角度來看,這是一種安全的操作,因為它(在主線程中)從鍵空間中刪除了該項,從而使Redis其它命令無法訪問。

如果你有一個快速增長的鍵值-不管鍵值的大小如何,UNLINK都是O(1)操作(每個鍵;在主線程中)。使用DEL刪除一個大值可能需要幾百毫秒或更長時間,而UNLINK將在不到一毫秒的時間內完成(包括網絡往返)。當然,您的服務器仍將需要花一些時間在另一個線程中重新分配該值的內存(其中的工作是O(N),其中N是已刪除值的分配數),但是主線程的性能不會被另一個線程中正在進行的操作嚴重影響到。

因此,您是否應該用UNLINK命令替換代碼中的所有DEL命令?當然,在少數情況下,DEL正是您所需要的。這裏我可以想到兩點:

1、   在MULTI / EXEC或pipeline中,在添加和刪除大值時DEL命令是一種理想選擇。在這種情況下,UNLINK不會立即釋放空間,並且在處理繁忙的情況下(如果內存已滿),您可能會遇到麻煩。

2、   在更緊急的情況下,在無快速響應驅逐數據下您可以寫入數據。

在沒有極端內存限制的理想環境中,很難想到不使用UNLINK的情況。UNLINK將提供更一致的行為,總體上具有更好的性能,並且代碼更改非常小(如果可以在客戶端中重命名命令,則無需更改)。如果UNLINK適合您的應用程序,請就此將您的DEL更改為UNLINK,然後查看它的性能提高。

 

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