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文章采集調用( AI技術(shù)——指標采集、預測與異常檢測的相關(guān)內容)
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文章采集調用(
AI技術(shù)——指標采集、預測與異常檢測的相關(guān)內容)
高斯松鼠俱樂(lè )部
學(xué)習探索和分享前沿數據庫知識和技術(shù)，構建數據庫技術(shù)交流圈
關(guān)注之前的圖文，我們分享了AI技術(shù)的相關(guān)內容——智能索引推薦，本文將詳細介紹AI技術(shù)的相關(guān)內容——索引采集，預測和異常檢測。8.5指標采集，Prediction and Anomaly Detection 數據庫指標監控和異常檢測技術(shù)，通過(guò)監控數據庫指標，并基于時(shí)序預測和異常檢測等算法，發(fā)現異常信息，然后進(jìn)行提醒用戶(hù)采取措施避免異常情況產(chǎn)生嚴重后果。8.5.1 使用場(chǎng)景 用戶(hù)操作數據庫的某些行為或某些正在運行的業(yè)務(wù)的變化可能會(huì )導致數據庫異常。如果這些異常沒(méi)有及時(shí)發(fā)現和處理，導致嚴重后果。通常，數據庫監控指標（指標，如 CPU 使用率、QPS 等）可以反映數據庫系統的健康狀況。通過(guò)監控數據庫指標，分析指標數據特征或變化趨勢，及時(shí)發(fā)現數據庫異常情況，及時(shí)向運維管理人員推送告警信息，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理
圖 1 Anomaly-Detection 框架
指標采集，預測和異常檢測由同一個(gè)系統實(shí)現，在openGauss項目中命名為Anomaly-Detection，其結構如圖1所示。該工具可分為Agent和Detector兩部分. Agent是一個(gè)數據庫代理模塊，負責采集數據庫指標數據并將數據推送到Detector；Detector是一個(gè)數據庫異常檢測分析模塊，主要有3個(gè)功能。(1） 采集并轉儲 Agent 采集 的數據。(2） 對采集到的數據進(jìn)行特征分析和異常檢測。(3） 將檢測到的異常信息推送到1. Agent模塊的組成 Agent模塊負責采集和指標數據的發(fā)送。該模塊由三個(gè)子模塊組成：DBSource、MemoryChannel 和 HttpSink。(1） DBSource作為數據源，負責定時(shí)采集數據庫指標數據，并將數據發(fā)送到數據通道MemoryChannel。(2） MemoryChannel是內存數據通道，本質(zhì)上是數據的FIFO隊列緩存，HttpSink組件消費MemoryChannel Data中的數據，為了防止MemoryChannel中數據過(guò)多導致OOM（out of Memory，內存溢出），設置了容量上限，當容量上限為超過(guò)，過(guò)多的元素將被禁止入隊列。（3）HttpSink為數據采集點(diǎn)，該模塊周期性的從MemoryChannel獲取數據，并以Http(s)的形式轉發(fā)數據。之后讀取數據，它從 MemoryChannel 中清除。2. Detector模塊由Detector模塊組成，負責數據檢測，該模塊由Server和Monitor兩個(gè)子模塊組成。(1）Server是一個(gè)Web服務(wù)，就是Agent采集接收到的數據提供了一個(gè)接收接口，將數據存儲在本地數據庫中。為了防止數據庫由于隨著(zhù)數據的增加，我們對數據庫中每張表的行數設置了上限。（2） Monitor模塊包括時(shí)序預測和異常檢測等算法。該模塊定期從本地數據庫，并基于現有算法對數據進(jìn)行預測和分析。
def forecast(args):
…
# 如果沒(méi)有指定預測方式，則默認使用’auto_arima’算法
if not args.forecast_method:
forecast_alg = get_instance('auto_arima')
else:
forecast_alg = get_instance(args.forecast_method)
# 指標預測功能函數
def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None):
…
forecast_alg.fit(timeseries=train_ts)
dates, values = forecast_alg.forecast(
period=TimeString(args.forecast_periods).standard)
date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0],
end_date=dates[-1])
display_table.add_row(
[name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)]
)
# 校驗存儲路徑
if save_path:
if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
with open(save_path, mode='w') as f:
for date, value in zip(dates, values):
f.write(date + ',' + str(value) + '\n')
# 從本地sqlite中抽取需要的數據
with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db:
if args.metric_name:
timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows)
forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path)
else:
# 獲取sqlite中所有的表名
tables = db.get_all_tables()
# 從每個(gè)表中抽取訓練數據進(jìn)行預測
for table in tables:
timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows)
forecast_metric(table, timeseries)
# 輸出結果
print(display_table.get_string())
# 代碼遠程部署
def deploy(args):
print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))
# 格式化代碼遠程部署指令
command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \
.format(user=args.user,
host=args.host,
project_path=args.project_path)
# 判斷指令執行情況
if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0:
print("\nExecute successfully.")
else:
print("\nExecute unsuccessfully.")
…
# 展示當前監控的參數
def show_metrics():
…
# 項目總入口
def main():
…
2. 關(guān)鍵代碼段分析（1） 后臺線(xiàn)程的實(shí)現。前面說(shuō)過(guò)，這個(gè)功能可以分為三個(gè)角色：Agent、Monitor 和 Detector，這三個(gè)不同的角色都是常見(jiàn)的進(jìn)程駐留在后臺執行不同的任務(wù)，Daemon類(lèi)是負責運行不同業(yè)務(wù)流程的容器類(lèi)，下面介紹這個(gè)類(lèi)的實(shí)現。
class Daemon:
"""
This class implements the function of running a process in the background."""
def __init__(self):
…
def daemon_process(self):
# 注冊退出函數
atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file))
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)
# 啟動(dòng)進(jìn)程
@staticmethod
def start(self):
try:
self.daemon_process()
except RuntimeError as msg:
abnormal_exit(msg)
self.function(*self.args, **self.kwargs)
# 停止進(jìn)程
def stop(self):
if not os.path.exists(self.pid_file):
abnormal_exit("Process not running.")
read_pid = read_pid_file(self.pid_file)
if read_pid > 0:
os.kill(read_pid, signal.SIGTERM)
if read_pid_file(self.pid_file) < 0:
os.remove(self.pid_file)
?。?）數據庫相關(guān)指標采集流程。數據庫指標采集架構參考了Apache Flume的設計。一個(gè)完整的信息采集流程分為三個(gè)部分，分別是Source , Channel 和 Sink. 以上三部分被抽象成三個(gè)不同的基類(lèi), 從中可以派生出不同的采集 數據源, 緩存管道和數據接收者. 前面說(shuō)過(guò)DBSource派生自Source, MemoryChannel派生來(lái)源于Channel，HttpSink來(lái)源于Sink，下面代碼來(lái)源于metric_agent.py，負責采集指標，上面的模塊是串聯(lián)的。
def agent_main():
…
# 初始化通道管理器
cm = ChannelManager()
# 初始化數據源
source = DBSource()
http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context)
source.channel_manager = cm
http_sink.channel_manager = cm
# 獲取參數文件里面的功能函數
for task_name, task_func in get_funcs(metric_task):
source.add_task(name=task_name,
interval=params['source_timer_interval'],
task=task_func,
maxsize=params['channel_capacity'])
source.start()
http_sink.start()
(3）實(shí)現數據存儲和監控。Agent將采集收到的指標數據發(fā)送到Detector服務(wù)器，Detector服務(wù)器負責存儲。Monitor不斷檢查存儲的數據，以便提前發(fā)現異常，這里實(shí)現了一個(gè)通過(guò)SQLite進(jìn)行本地化存儲的方法，代碼位于sqlite_storage.py文件中，實(shí)現的類(lèi)為SQLiteStorage，該類(lèi)實(shí)現的主要方法如下：
# 通過(guò)時(shí)間戳獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):
…
# 通過(guò)編號獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_number(self, table, number):
…
其中，由于不同指標的數據存儲在不同的表中，所以上述參數表也代表了不同指標的名稱(chēng)。異常檢測目前主要支持基于時(shí)間序列預測的方法，包括Prophet算法（Facebook開(kāi)源的工業(yè)級時(shí)間序列預測算法工具）和ARIMA算法，封裝成類(lèi)供Forecaster調用。上述時(shí)序檢測的算法類(lèi)都繼承了AlgModel類(lèi)，該類(lèi)的結構如下：
class AlgModel(object):
"""
This is the base class for forecasting algorithms.
If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules.
"""
def __init__(self):
pass
@abstractmethod
def fit(self, timeseries):
pass
@abstractmethod
def forecast(self, period):
pass
def save(self, model_path):
pass
def load(self, model_path):
pass
在 Forecast 類(lèi)中，通過(guò)調用 fit() 方法，可以根據歷史時(shí)間序列數據進(jìn)行訓練，通過(guò) forecast() 方法預測未來(lái)趨勢。獲取未來(lái)趨勢后如何判斷是否異常？有很多方法。最簡(jiǎn)單最基本的方法是通過(guò)閾值來(lái)判斷。在我們的程序中，這個(gè)方法也默認用于判斷。8.5.4 Anomaly-Detection 工具有五種操作模式：?jiǎn)?dòng)、停止、預測、show_metrics 和部署。每種模式的說(shuō)明如表1所示。 表1 Anomaly-Detection使用模式及說(shuō)明
模式名稱(chēng)
闡明
開(kāi)始
啟動(dòng)本地或遠程服務(wù)
停止
停止本地或遠程服務(wù)
預報
未來(lái)變化的預測器
顯示指標
輸出當前監控的參數
部署
遠程部署代碼
Anomaly-Detection 工具的操作模式示例如下所示。① 使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start –role collector
?、?使用停止方式停止本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop –role collector
?、?使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?使用停止方式停止遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?顯示當前所有監控參數，代碼如下：
python main.py show_metrics
?、?預測接下來(lái)60秒io_read的最大值、最小值和平均值，代碼如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
?、?將代碼部署到遠程服務(wù)器，代碼如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 進(jìn)化路線(xiàn)
Anomaly-Detection作為數據庫指標監控和異常檢測工具，目前具備數據采集、數據存儲、異常檢測、消息推送等基本功能。但是，存在以下問(wèn)題。(1）Agent模塊采集的數據太簡(jiǎn)單了，目前Agent只能采集數據庫的資源索引數據，包括IO、磁盤(pán)、內存、CPU等，< @采集未來(lái)需要增強。（2）Monitor內置算法覆蓋不夠，Monitor目前只支持兩種時(shí)序預測算法，對于異常檢測，只支持基于閾值的簡(jiǎn)單案例，使用場(chǎng)景有限。（3） Server 僅支持 支持單Agent數據傳輸。目前Server采用的方案只支持從一個(gè)Agent接收數據，不支持多個(gè)Agent同時(shí)傳輸。這對于只有一個(gè)主節點(diǎn)的openGauss數據庫來(lái)說(shuō)暫時(shí)夠用了，但顯然不適合分布式部署。不友好。因此，針對上述三個(gè)問(wèn)題，未來(lái)將豐富Agent以采集數據，主要包括安全指標、數據庫日志等信息。其次，在算法層面，會(huì )寫(xiě)出魯棒性（即算法的魯棒性和穩定性）。增強異常檢測算法，增加異常監控場(chǎng)景。同時(shí)，Server 需要改進(jìn)以支持多 Agent 模式。最后，
以上內容是對AI技術(shù)中的指標采集、預測和異常檢測的詳細介紹。下一篇將分享“AI查詢(xún)時(shí)間預測”的相關(guān)內容，敬請期待！
- 結尾 -
高斯松鼠俱樂(lè )部
匯聚數據庫從業(yè)者和愛(ài)好者，互相幫助解決問(wèn)題，構建數據庫技術(shù)交流圈 查看全部
AI技術(shù)——指標采集、預測與異常檢測的相關(guān)內容)
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關(guān)注之前的圖文，我們分享了AI技術(shù)的相關(guān)內容——智能索引推薦，本文將詳細介紹AI技術(shù)的相關(guān)內容——索引采集，預測和異常檢測。8.5指標采集，Prediction and Anomaly Detection 數據庫指標監控和異常檢測技術(shù)，通過(guò)監控數據庫指標，并基于時(shí)序預測和異常檢測等算法，發(fā)現異常信息，然后進(jìn)行提醒用戶(hù)采取措施避免異常情況產(chǎn)生嚴重后果。8.5.1 使用場(chǎng)景 用戶(hù)操作數據庫的某些行為或某些正在運行的業(yè)務(wù)的變化可能會(huì )導致數據庫異常。如果這些異常沒(méi)有及時(shí)發(fā)現和處理，導致嚴重后果。通常，數據庫監控指標（指標，如 CPU 使用率、QPS 等）可以反映數據庫系統的健康狀況。通過(guò)監控數據庫指標，分析指標數據特征或變化趨勢，及時(shí)發(fā)現數據庫異常情況，及時(shí)向運維管理人員推送告警信息，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理
圖 1 Anomaly-Detection 框架
指標采集，預測和異常檢測由同一個(gè)系統實(shí)現，在openGauss項目中命名為Anomaly-Detection，其結構如圖1所示。該工具可分為Agent和Detector兩部分. Agent是一個(gè)數據庫代理模塊，負責采集數據庫指標數據并將數據推送到Detector；Detector是一個(gè)數據庫異常檢測分析模塊，主要有3個(gè)功能。(1） 采集并轉儲 Agent 采集 的數據。(2） 對采集到的數據進(jìn)行特征分析和異常檢測。(3） 將檢測到的異常信息推送到1. Agent模塊的組成 Agent模塊負責采集和指標數據的發(fā)送。該模塊由三個(gè)子模塊組成：DBSource、MemoryChannel 和 HttpSink。(1） DBSource作為數據源，負責定時(shí)采集數據庫指標數據，并將數據發(fā)送到數據通道MemoryChannel。(2） MemoryChannel是內存數據通道，本質(zhì)上是數據的FIFO隊列緩存，HttpSink組件消費MemoryChannel Data中的數據，為了防止MemoryChannel中數據過(guò)多導致OOM（out of Memory，內存溢出），設置了容量上限，當容量上限為超過(guò)，過(guò)多的元素將被禁止入隊列。（3）HttpSink為數據采集點(diǎn)，該模塊周期性的從MemoryChannel獲取數據，并以Http(s)的形式轉發(fā)數據。之后讀取數據，它從 MemoryChannel 中清除。2. Detector模塊由Detector模塊組成，負責數據檢測，該模塊由Server和Monitor兩個(gè)子模塊組成。(1）Server是一個(gè)Web服務(wù)，就是Agent采集接收到的數據提供了一個(gè)接收接口，將數據存儲在本地數據庫中。為了防止數據庫由于隨著(zhù)數據的增加，我們對數據庫中每張表的行數設置了上限。（2） Monitor模塊包括時(shí)序預測和異常檢測等算法。該模塊定期從本地數據庫，并基于現有算法對數據進(jìn)行預測和分析。
def forecast(args):
…
# 如果沒(méi)有指定預測方式，則默認使用’auto_arima’算法
if not args.forecast_method:
forecast_alg = get_instance('auto_arima')
else:
forecast_alg = get_instance(args.forecast_method)
# 指標預測功能函數
def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None):
…
forecast_alg.fit(timeseries=train_ts)
dates, values = forecast_alg.forecast(
period=TimeString(args.forecast_periods).standard)
date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0],
end_date=dates[-1])
display_table.add_row(
[name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)]
)
# 校驗存儲路徑
if save_path:
if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
with open(save_path, mode='w') as f:
for date, value in zip(dates, values):
f.write(date + ',' + str(value) + '\n')
# 從本地sqlite中抽取需要的數據
with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db:
if args.metric_name:
timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows)
forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path)
else:
# 獲取sqlite中所有的表名
tables = db.get_all_tables()
# 從每個(gè)表中抽取訓練數據進(jìn)行預測
for table in tables:
timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows)
forecast_metric(table, timeseries)
# 輸出結果
print(display_table.get_string())
# 代碼遠程部署
def deploy(args):
print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))
# 格式化代碼遠程部署指令
command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \
.format(user=args.user,
host=args.host,
project_path=args.project_path)
# 判斷指令執行情況
if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0:
print("\nExecute successfully.")
else:
print("\nExecute unsuccessfully.")
…
# 展示當前監控的參數
def show_metrics():
…
# 項目總入口
def main():
…
2. 關(guān)鍵代碼段分析（1） 后臺線(xiàn)程的實(shí)現。前面說(shuō)過(guò)，這個(gè)功能可以分為三個(gè)角色：Agent、Monitor 和 Detector，這三個(gè)不同的角色都是常見(jiàn)的進(jìn)程駐留在后臺執行不同的任務(wù)，Daemon類(lèi)是負責運行不同業(yè)務(wù)流程的容器類(lèi)，下面介紹這個(gè)類(lèi)的實(shí)現。
class Daemon:
"""
This class implements the function of running a process in the background."""
def __init__(self):
…
def daemon_process(self):
# 注冊退出函數
atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file))
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)
# 啟動(dòng)進(jìn)程
@staticmethod
def start(self):
try:
self.daemon_process()
except RuntimeError as msg:
abnormal_exit(msg)
self.function(*self.args, **self.kwargs)
# 停止進(jìn)程
def stop(self):
if not os.path.exists(self.pid_file):
abnormal_exit("Process not running.")
read_pid = read_pid_file(self.pid_file)
if read_pid > 0:
os.kill(read_pid, signal.SIGTERM)
if read_pid_file(self.pid_file) < 0:
os.remove(self.pid_file)
?。?）數據庫相關(guān)指標采集流程。數據庫指標采集架構參考了Apache Flume的設計。一個(gè)完整的信息采集流程分為三個(gè)部分，分別是Source , Channel 和 Sink. 以上三部分被抽象成三個(gè)不同的基類(lèi), 從中可以派生出不同的采集 數據源, 緩存管道和數據接收者. 前面說(shuō)過(guò)DBSource派生自Source, MemoryChannel派生來(lái)源于Channel，HttpSink來(lái)源于Sink，下面代碼來(lái)源于metric_agent.py，負責采集指標，上面的模塊是串聯(lián)的。
def agent_main():
…
# 初始化通道管理器
cm = ChannelManager()
# 初始化數據源
source = DBSource()
http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context)
source.channel_manager = cm
http_sink.channel_manager = cm
# 獲取參數文件里面的功能函數
for task_name, task_func in get_funcs(metric_task):
source.add_task(name=task_name,
interval=params['source_timer_interval'],
task=task_func,
maxsize=params['channel_capacity'])
source.start()
http_sink.start()
(3）實(shí)現數據存儲和監控。Agent將采集收到的指標數據發(fā)送到Detector服務(wù)器，Detector服務(wù)器負責存儲。Monitor不斷檢查存儲的數據，以便提前發(fā)現異常，這里實(shí)現了一個(gè)通過(guò)SQLite進(jìn)行本地化存儲的方法，代碼位于sqlite_storage.py文件中，實(shí)現的類(lèi)為SQLiteStorage，該類(lèi)實(shí)現的主要方法如下：
# 通過(guò)時(shí)間戳獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):
…
# 通過(guò)編號獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_number(self, table, number):
…
其中，由于不同指標的數據存儲在不同的表中，所以上述參數表也代表了不同指標的名稱(chēng)。異常檢測目前主要支持基于時(shí)間序列預測的方法，包括Prophet算法（Facebook開(kāi)源的工業(yè)級時(shí)間序列預測算法工具）和ARIMA算法，封裝成類(lèi)供Forecaster調用。上述時(shí)序檢測的算法類(lèi)都繼承了AlgModel類(lèi)，該類(lèi)的結構如下：
class AlgModel(object):
"""
This is the base class for forecasting algorithms.
If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules.
"""
def __init__(self):
pass
@abstractmethod
def fit(self, timeseries):
pass
@abstractmethod
def forecast(self, period):
pass
def save(self, model_path):
pass
def load(self, model_path):
pass
在 Forecast 類(lèi)中，通過(guò)調用 fit() 方法，可以根據歷史時(shí)間序列數據進(jìn)行訓練，通過(guò) forecast() 方法預測未來(lái)趨勢。獲取未來(lái)趨勢后如何判斷是否異常？有很多方法。最簡(jiǎn)單最基本的方法是通過(guò)閾值來(lái)判斷。在我們的程序中，這個(gè)方法也默認用于判斷。8.5.4 Anomaly-Detection 工具有五種操作模式：?jiǎn)?dòng)、停止、預測、show_metrics 和部署。每種模式的說(shuō)明如表1所示。 表1 Anomaly-Detection使用模式及說(shuō)明
模式名稱(chēng)
闡明
開(kāi)始
啟動(dòng)本地或遠程服務(wù)
停止
停止本地或遠程服務(wù)
預報
未來(lái)變化的預測器
顯示指標
輸出當前監控的參數
部署
遠程部署代碼
Anomaly-Detection 工具的操作模式示例如下所示。① 使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start –role collector
?、?使用停止方式停止本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop –role collector
?、?使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?使用停止方式停止遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?顯示當前所有監控參數，代碼如下：
python main.py show_metrics
?、?預測接下來(lái)60秒io_read的最大值、最小值和平均值，代碼如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
?、?將代碼部署到遠程服務(wù)器，代碼如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 進(jìn)化路線(xiàn)
Anomaly-Detection作為數據庫指標監控和異常檢測工具，目前具備數據采集、數據存儲、異常檢測、消息推送等基本功能。但是，存在以下問(wèn)題。(1）Agent模塊采集的數據太簡(jiǎn)單了，目前Agent只能采集數據庫的資源索引數據，包括IO、磁盤(pán)、內存、CPU等，< @采集未來(lái)需要增強。（2）Monitor內置算法覆蓋不夠，Monitor目前只支持兩種時(shí)序預測算法，對于異常檢測，只支持基于閾值的簡(jiǎn)單案例，使用場(chǎng)景有限。（3） Server 僅支持 支持單Agent數據傳輸。目前Server采用的方案只支持從一個(gè)Agent接收數據，不支持多個(gè)Agent同時(shí)傳輸。這對于只有一個(gè)主節點(diǎn)的openGauss數據庫來(lái)說(shuō)暫時(shí)夠用了，但顯然不適合分布式部署。不友好。因此，針對上述三個(gè)問(wèn)題，未來(lái)將豐富Agent以采集數據，主要包括安全指標、數據庫日志等信息。其次，在算法層面，會(huì )寫(xiě)出魯棒性（即算法的魯棒性和穩定性）。增強異常檢測算法，增加異常監控場(chǎng)景。同時(shí)，Server 需要改進(jìn)以支持多 Agent 模式。最后，
以上內容是對AI技術(shù)中的指標采集、預測和異常檢測的詳細介紹。下一篇將分享“AI查詢(xún)時(shí)間預測”的相關(guān)內容，敬請期待！
- 結尾 -
高斯松鼠俱樂(lè )部
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文章采集調用(
AI技術(shù)——指標采集、預測與異常檢測的相關(guān)內容)
高斯松鼠俱樂(lè )部
學(xué)習探索和分享前沿數據庫知識和技術(shù)，構建數據庫技術(shù)交流圈
關(guān)注之前的圖文，我們分享了AI技術(shù)的相關(guān)內容——智能索引推薦，本文將詳細介紹AI技術(shù)的相關(guān)內容——索引采集，預測和異常檢測。8.5指標采集，Prediction and Anomaly Detection 數據庫指標監控和異常檢測技術(shù)，通過(guò)監控數據庫指標，并基于時(shí)序預測和異常檢測等算法，發(fā)現異常信息，然后進(jìn)行提醒用戶(hù)采取措施避免異常情況產(chǎn)生嚴重后果。8.5.1 使用場(chǎng)景 用戶(hù)操作數據庫的某些行為或某些正在運行的業(yè)務(wù)的變化可能會(huì )導致數據庫異常。如果這些異常沒(méi)有及時(shí)發(fā)現和處理，導致嚴重后果。通常，數據庫監控指標（指標，如 CPU 使用率、QPS 等）可以反映數據庫系統的健康狀況。通過(guò)監控數據庫指標，分析指標數據特征或變化趨勢，及時(shí)發(fā)現數據庫異常情況，及時(shí)向運維管理人員推送告警信息，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理
圖 1 Anomaly-Detection 框架
指標采集，預測和異常檢測由同一個(gè)系統實(shí)現，在openGauss項目中命名為Anomaly-Detection，其結構如圖1所示。該工具可分為Agent和Detector兩部分. Agent是一個(gè)數據庫代理模塊，負責采集數據庫指標數據并將數據推送到Detector；Detector是一個(gè)數據庫異常檢測分析模塊，主要有3個(gè)功能。(1） 采集并轉儲 Agent 采集 的數據。(2） 對采集到的數據進(jìn)行特征分析和異常檢測。(3） 將檢測到的異常信息推送到1. Agent模塊的組成 Agent模塊負責采集和指標數據的發(fā)送。該模塊由三個(gè)子模塊組成：DBSource、MemoryChannel 和 HttpSink。(1） DBSource作為數據源，負責定時(shí)采集數據庫指標數據，并將數據發(fā)送到數據通道MemoryChannel。(2） MemoryChannel是內存數據通道，本質(zhì)上是數據的FIFO隊列緩存，HttpSink組件消費MemoryChannel Data中的數據，為了防止MemoryChannel中數據過(guò)多導致OOM（out of Memory，內存溢出），設置了容量上限，當容量上限為超過(guò)，過(guò)多的元素將被禁止入隊列。（3）HttpSink為數據采集點(diǎn)，該模塊周期性的從MemoryChannel獲取數據，并以Http(s)的形式轉發(fā)數據。之后讀取數據，它從 MemoryChannel 中清除。2. Detector模塊由Detector模塊組成，負責數據檢測，該模塊由Server和Monitor兩個(gè)子模塊組成。(1）Server是一個(gè)Web服務(wù)，就是Agent采集接收到的數據提供了一個(gè)接收接口，將數據存儲在本地數據庫中。為了防止數據庫由于隨著(zhù)數據的增加，我們對數據庫中每張表的行數設置了上限。（2） Monitor模塊包括時(shí)序預測和異常檢測等算法。該模塊定期從本地數據庫，并基于現有算法對數據進(jìn)行預測和分析。
def forecast(args):
…
# 如果沒(méi)有指定預測方式，則默認使用’auto_arima’算法
if not args.forecast_method:
forecast_alg = get_instance('auto_arima')
else:
forecast_alg = get_instance(args.forecast_method)
# 指標預測功能函數
def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None):
…
forecast_alg.fit(timeseries=train_ts)
dates, values = forecast_alg.forecast(
period=TimeString(args.forecast_periods).standard)
date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0],
end_date=dates[-1])
display_table.add_row(
[name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)]
)
# 校驗存儲路徑
if save_path:
if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
with open(save_path, mode='w') as f:
for date, value in zip(dates, values):
f.write(date + ',' + str(value) + '\n')
# 從本地sqlite中抽取需要的數據
with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db:
if args.metric_name:
timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows)
forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path)
else:
# 獲取sqlite中所有的表名
tables = db.get_all_tables()
# 從每個(gè)表中抽取訓練數據進(jìn)行預測
for table in tables:
timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows)
forecast_metric(table, timeseries)
# 輸出結果
print(display_table.get_string())
# 代碼遠程部署
def deploy(args):
print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))
# 格式化代碼遠程部署指令
command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \
.format(user=args.user,
host=args.host,
project_path=args.project_path)
# 判斷指令執行情況
if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0:
print("\nExecute successfully.")
else:
print("\nExecute unsuccessfully.")
…
# 展示當前監控的參數
def show_metrics():
…
# 項目總入口
def main():
…
2. 關(guān)鍵代碼段分析（1） 后臺線(xiàn)程的實(shí)現。前面說(shuō)過(guò)，這個(gè)功能可以分為三個(gè)角色：Agent、Monitor 和 Detector，這三個(gè)不同的角色都是常見(jiàn)的進(jìn)程駐留在后臺執行不同的任務(wù)，Daemon類(lèi)是負責運行不同業(yè)務(wù)流程的容器類(lèi)，下面介紹這個(gè)類(lèi)的實(shí)現。
class Daemon:
"""
This class implements the function of running a process in the background."""
def __init__(self):
…
def daemon_process(self):
# 注冊退出函數
atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file))
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)
# 啟動(dòng)進(jìn)程
@staticmethod
def start(self):
try:
self.daemon_process()
except RuntimeError as msg:
abnormal_exit(msg)
self.function(*self.args, **self.kwargs)
# 停止進(jìn)程
def stop(self):
if not os.path.exists(self.pid_file):
abnormal_exit("Process not running.")
read_pid = read_pid_file(self.pid_file)
if read_pid > 0:
os.kill(read_pid, signal.SIGTERM)
if read_pid_file(self.pid_file) < 0:
os.remove(self.pid_file)
?。?）數據庫相關(guān)指標采集流程。數據庫指標采集架構參考了Apache Flume的設計。一個(gè)完整的信息采集流程分為三個(gè)部分，分別是Source , Channel 和 Sink. 以上三部分被抽象成三個(gè)不同的基類(lèi), 從中可以派生出不同的采集 數據源, 緩存管道和數據接收者. 前面說(shuō)過(guò)DBSource派生自Source, MemoryChannel派生來(lái)源于Channel，HttpSink來(lái)源于Sink，下面代碼來(lái)源于metric_agent.py，負責采集指標，上面的模塊是串聯(lián)的。
def agent_main():
…
# 初始化通道管理器
cm = ChannelManager()
# 初始化數據源
source = DBSource()
http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context)
source.channel_manager = cm
http_sink.channel_manager = cm
# 獲取參數文件里面的功能函數
for task_name, task_func in get_funcs(metric_task):
source.add_task(name=task_name,
interval=params['source_timer_interval'],
task=task_func,
maxsize=params['channel_capacity'])
source.start()
http_sink.start()
(3）實(shí)現數據存儲和監控。Agent將采集收到的指標數據發(fā)送到Detector服務(wù)器，Detector服務(wù)器負責存儲。Monitor不斷檢查存儲的數據，以便提前發(fā)現異常，這里實(shí)現了一個(gè)通過(guò)SQLite進(jìn)行本地化存儲的方法，代碼位于sqlite_storage.py文件中，實(shí)現的類(lèi)為SQLiteStorage，該類(lèi)實(shí)現的主要方法如下：
# 通過(guò)時(shí)間戳獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):
…
# 通過(guò)編號獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_number(self, table, number):
…
其中，由于不同指標的數據存儲在不同的表中，所以上述參數表也代表了不同指標的名稱(chēng)。異常檢測目前主要支持基于時(shí)間序列預測的方法，包括Prophet算法（Facebook開(kāi)源的工業(yè)級時(shí)間序列預測算法工具）和ARIMA算法，封裝成類(lèi)供Forecaster調用。上述時(shí)序檢測的算法類(lèi)都繼承了AlgModel類(lèi)，該類(lèi)的結構如下：
class AlgModel(object):
"""
This is the base class for forecasting algorithms.
If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules.
"""
def __init__(self):
pass
@abstractmethod
def fit(self, timeseries):
pass
@abstractmethod
def forecast(self, period):
pass
def save(self, model_path):
pass
def load(self, model_path):
pass
在 Forecast 類(lèi)中，通過(guò)調用 fit() 方法，可以根據歷史時(shí)間序列數據進(jìn)行訓練，通過(guò) forecast() 方法預測未來(lái)趨勢。獲取未來(lái)趨勢后如何判斷是否異常？有很多方法。最簡(jiǎn)單最基本的方法是通過(guò)閾值來(lái)判斷。在我們的程序中，這個(gè)方法也默認用于判斷。8.5.4 Anomaly-Detection 工具有五種操作模式：?jiǎn)?dòng)、停止、預測、show_metrics 和部署。每種模式的說(shuō)明如表1所示。 表1 Anomaly-Detection使用模式及說(shuō)明
模式名稱(chēng)
闡明
開(kāi)始
啟動(dòng)本地或遠程服務(wù)
停止
停止本地或遠程服務(wù)
預報
未來(lái)變化的預測器
顯示指標
輸出當前監控的參數
部署
遠程部署代碼
Anomaly-Detection 工具的操作模式示例如下所示。① 使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start –role collector
?、?使用停止方式停止本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop –role collector
?、?使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?使用停止方式停止遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?顯示當前所有監控參數，代碼如下：
python main.py show_metrics
?、?預測接下來(lái)60秒io_read的最大值、最小值和平均值，代碼如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
?、?將代碼部署到遠程服務(wù)器，代碼如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 進(jìn)化路線(xiàn)
Anomaly-Detection作為數據庫指標監控和異常檢測工具，目前具備數據采集、數據存儲、異常檢測、消息推送等基本功能。但是，存在以下問(wèn)題。(1）Agent模塊采集的數據太簡(jiǎn)單了，目前Agent只能采集數據庫的資源索引數據，包括IO、磁盤(pán)、內存、CPU等，< @采集未來(lái)需要增強。（2）Monitor內置算法覆蓋不夠，Monitor目前只支持兩種時(shí)序預測算法，對于異常檢測，只支持基于閾值的簡(jiǎn)單案例，使用場(chǎng)景有限。（3） Server 僅支持 支持單Agent數據傳輸。目前Server采用的方案只支持從一個(gè)Agent接收數據，不支持多個(gè)Agent同時(shí)傳輸。這對于只有一個(gè)主節點(diǎn)的openGauss數據庫來(lái)說(shuō)暫時(shí)夠用了，但顯然不適合分布式部署。不友好。因此，針對上述三個(gè)問(wèn)題，未來(lái)將豐富Agent以采集數據，主要包括安全指標、數據庫日志等信息。其次，在算法層面，會(huì )寫(xiě)出魯棒性（即算法的魯棒性和穩定性）。增強異常檢測算法，增加異常監控場(chǎng)景。同時(shí)，Server 需要改進(jìn)以支持多 Agent 模式。最后，
以上內容是對AI技術(shù)中的指標采集、預測和異常檢測的詳細介紹。下一篇將分享“AI查詢(xún)時(shí)間預測”的相關(guān)內容，敬請期待！
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文章采集調用( 列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-04-06 11:01
文章采集調用(
列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
列表頁(yè)標簽的調用方式有兩種，一是切分表的infotags字段，二是從phome_enewstagsdata表中提取。如果 tagid 或 tag 是靜態(tài)的，建議使用第二種方法，效率更高。如果使用tagname的動(dòng)態(tài)鏈接方式，可以使用第一種方式。
第一種方法：剪切infotags字段
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$fr=$empire->fetch1("select infotags from {$dbtbpre}ecms_".$class_r[$r['classid']]['tbname']."_data_{$r[stb]} where id='$r[id]'");
$tagstr='';
$infotags_r=explode(',',$fr['infotags']);
$tagscount=count($infotags_r);
for($i=0;$ifetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
$tagslink=$public_r['newsurl'].'e/tags/?tagid='.$tagid;;
}
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下6行代碼
/* $tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
$tagslink=user_HtmlTagLink($tt['tagid']);
}*/
//返回單獨一個(gè)tag的代碼
$tagstr.=''.$tagname.'';
}
/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
第二種方法：從phome_enewstags數據表中提取
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$tagstr='';
$tsql=$empire->query("select tagid from {$dbtbpre}enewstagsdata where id='$r[id]' and classid='$r[classid]' ");
while($tr=$empire->fetch($tsql)){
$tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagid=".$tr['tagid']." limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
//tagname的動(dòng)態(tài) 或 偽靜態(tài) 時(shí)的鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=eReturnRewriteTagsUrl(0,$tt['tagname'],1);
//tagid式的動(dòng)態(tài)鏈接，采用以下1行代碼
$tagslink=$public_r['newsurl'].'e/tags/?tagid='.$tt['tagid'];
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=user_HtmlTagLink($tt['tagid']);
}
$tagstr.=''.$tt['tagname'].'';
}
/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
說(shuō)明：
1、代碼中的標簽鏈接有3種方式，可根據實(shí)際情況選擇。
2、以上代碼放入列表內容模板（list.var），應用代碼必須開(kāi)啟。
版權說(shuō)明：本文歸東坡網(wǎng)原創(chuàng )所有，版權歸東坡網(wǎng)所有。歡迎轉載，但請保留東坡網(wǎng)出處。簽名轉載是對我們最大的支持，謝謝！
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列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
列表頁(yè)標簽的調用方式有兩種，一是切分表的infotags字段，二是從phome_enewstagsdata表中提取。如果 tagid 或 tag 是靜態(tài)的，建議使用第二種方法，效率更高。如果使用tagname的動(dòng)態(tài)鏈接方式，可以使用第一種方式。
第一種方法：剪切infotags字段
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$fr=$empire->fetch1("select infotags from {$dbtbpre}ecms_".$class_r[$r['classid']]['tbname']."_data_{$r[stb]} where id='$r[id]'");
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//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下6行代碼
/* $tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
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第二種方法：從phome_enewstags數據表中提取
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
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//tagname的動(dòng)態(tài) 或 偽靜態(tài) 時(shí)的鏈接，采用以下1行代碼
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說(shuō)明：
1、代碼中的標簽鏈接有3種方式，可根據實(shí)際情況選擇。
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列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
列表頁(yè)標簽的調用方式有兩種，一是切分表的infotags字段，二是從phome_enewstagsdata表中提取。如果 tagid 或 tag 是靜態(tài)的，建議使用第二種方法，效率更高。如果使用tagname的動(dòng)態(tài)鏈接方式，可以使用第一種方式。
第一種方法：剪切infotags字段
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$fr=$empire->fetch1("select infotags from {$dbtbpre}ecms_".$class_r[$r['classid']]['tbname']."_data_{$r[stb]} where id='$r[id]'");
$tagstr='';
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$tagscount=count($infotags_r);
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continue;
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}
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下6行代碼
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continue;
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//返回單獨一個(gè)tag的代碼
$tagstr.=''.$tagname.'';
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/*結束*/
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第二種方法：從phome_enewstags數據表中提取
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
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$tsql=$empire->query("select tagid from {$dbtbpre}enewstagsdata where id='$r[id]' and classid='$r[classid]' ");
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$tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagid=".$tr['tagid']." limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
//tagname的動(dòng)態(tài) 或 偽靜態(tài) 時(shí)的鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=eReturnRewriteTagsUrl(0,$tt['tagname'],1);
//tagid式的動(dòng)態(tài)鏈接，采用以下1行代碼
$tagslink=$public_r['newsurl'].'e/tags/?tagid='.$tt['tagid'];
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=user_HtmlTagLink($tt['tagid']);
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$tagstr.=''.$tt['tagname'].'';
}
/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
說(shuō)明：
1、代碼中的標簽鏈接有3種方式，可根據實(shí)際情況選擇。
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文章采集調用(,系統中,文章摘要()字數上限為250字符,)
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文章采集調用(,系統中,文章摘要()字數上限為250字符,)
在Dedecms系統中，文章摘要（可以通過(guò)infolen或description相關(guān)標簽調用）設置了250個(gè)字符的字符限制。設置上限的主要目的是減少數據庫的冗余，保證網(wǎng)站良好的性能，因此，對介紹內容不設置上限顯然是不合理的，但如果可以自由控制這個(gè)上限，會(huì )對網(wǎng)頁(yè)內容的布局產(chǎn)生積極的影響。列表頁(yè)調用 文章 的摘要。如果文章的摘要中的字數能夠得到有效控制，那么頁(yè)面布局就可以變得非常靈活。
一、使用infolen來(lái)限制稱(chēng)為文章的描述字符個(gè)數，如下標簽演示所示：
{dede:arclist row=”1″ infolen='170′}
[字段：信息/]…
{/dede:arclist}
上面的infolen='170'表示調用170字節的文章描述
二、使用 [field:description function='cn_substr(@me,250)'/] 代替 [field:info/] 標記，其中 250 是字節限制，您可以將其稱(chēng)為多個(gè)字隨便改吧，注意這里250是一個(gè)字節，一個(gè)字等于2個(gè)字節，也就是這里調用了125個(gè)字
在Dedecms中，列表頁(yè)調用文章摘要的方法如下：
1：[字段：信息/]
2：[字段：描述/]
3: [field:info function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
4: [field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
1、的第二種方法是直接調用文章的抽象。在調用字數方面，使用[field:info /]時(shí)，可以在{dede:arclist infolen=' ' }{/dede :arclist}中使用，設置調用摘要的字符數（最大值可以設置為系統設置的250)；如果使用[field:description/]，則直接使用后臺設置的摘要字符的上限，顯然這兩種方法是非常被動(dòng)，靈活性太差。
3、的第四種方法通過(guò)function函數實(shí)現了對文章摘要中顯示字符的靈活調整。當然，在不修改摘要內容的字符上限的情況下，這四種方法的區別并不大。不過(guò)說(shuō)一下如何修改這個(gè)上限值，可以體現[field:description function="cn_substr(@me, number of characters)"/]的重要性。
在Dedecms中，與文章抽象相關(guān)的php文件主要有：
/dede/archives_add.php
/dede/archives_edit.php
/dede/article_add.php
/dede/article_edit.php
/dede/article_description_main.php
//
在添加頁(yè)面上，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,$cfg_auot_description);
這句話(huà)應驗了
[field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
這個(gè)功能。因為這個(gè)語(yǔ)句確實(shí)有利于頁(yè)面布局，所以我們在實(shí)驗中沒(méi)有修改它。
在編輯頁(yè)面，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,250);
這句話(huà)中出現了一個(gè)熟悉的字符數“250”，這是系統設置的文章摘要字符的上限。如果是gbk編碼，會(huì )顯示125個(gè)字符。如果是utf-8編碼，就是81個(gè)字。顯然，我們將打破 文章summary 字符限制，我們將不得不這樣做。是的，您可以在此處將“250”更改為另一個(gè)值，例如“500”。這里不建議設置太高。一是不需要在列表頁(yè)面上顯示過(guò)多的內容。最好直接使用body來(lái)顯示過(guò)多的內容。一是避免數據庫冗余。
完成以上修改還不夠，還需要修改article_description_main.php
在article_description_main.php頁(yè)面，找到“if($dsize>250) $dsize = 250;”語(yǔ)句，限制后臺自動(dòng)獲取的字符數，這里將“250”改為“500”即和之前修改的字符數一樣，如果你確認你的每一個(gè)文章都是手動(dòng)添加的，如果你手動(dòng)完成摘要獲取就不需要修改這個(gè)文件了。自動(dòng)抽象獲取主要針對很多文章和采集。
最后登錄后臺，在系統-系統基本參數-其他選項中，自動(dòng)匯總長(cháng)度可以改成500，也就是可以和之前修改的字符數一樣。
完成以上修改后，我們進(jìn)入頻道列表頁(yè)面，通過(guò)標簽調用。示例標簽如下：
{dede:list typeid='' row='5' titlelen='100' orderby='new' pagesize='5'}
[字段：標題/]
[字段：描述函數='cn_substr(@me,500)'/]...
{/dede:列表}
通過(guò)以上方法，我們實(shí)現了調用的文章抽象字符為500個(gè)字符，徹底突破了文章抽象250個(gè)字符的系統限制，為網(wǎng)頁(yè)布局提供了更廣闊的空間。 查看全部
在Dedecms系統中，文章摘要（可以通過(guò)infolen或description相關(guān)標簽調用）設置了250個(gè)字符的字符限制。設置上限的主要目的是減少數據庫的冗余，保證網(wǎng)站良好的性能，因此，對介紹內容不設置上限顯然是不合理的，但如果可以自由控制這個(gè)上限，會(huì )對網(wǎng)頁(yè)內容的布局產(chǎn)生積極的影響。列表頁(yè)調用 文章 的摘要。如果文章的摘要中的字數能夠得到有效控制，那么頁(yè)面布局就可以變得非常靈活。
一、使用infolen來(lái)限制稱(chēng)為文章的描述字符個(gè)數，如下標簽演示所示：
{dede:arclist row=”1″ infolen='170′}
[字段：信息/]…
{/dede:arclist}
上面的infolen='170'表示調用170字節的文章描述
二、使用 [field:description function='cn_substr(@me,250)'/] 代替 [field:info/] 標記，其中 250 是字節限制，您可以將其稱(chēng)為多個(gè)字隨便改吧，注意這里250是一個(gè)字節，一個(gè)字等于2個(gè)字節，也就是這里調用了125個(gè)字
在Dedecms中，列表頁(yè)調用文章摘要的方法如下：
1：[字段：信息/]
2：[字段：描述/]
3: [field:info function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
4: [field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
1、的第二種方法是直接調用文章的抽象。在調用字數方面，使用[field:info /]時(shí)，可以在{dede:arclist infolen=' ' }{/dede :arclist}中使用，設置調用摘要的字符數（最大值可以設置為系統設置的250)；如果使用[field:description/]，則直接使用后臺設置的摘要字符的上限，顯然這兩種方法是非常被動(dòng)，靈活性太差。
3、的第四種方法通過(guò)function函數實(shí)現了對文章摘要中顯示字符的靈活調整。當然，在不修改摘要內容的字符上限的情況下，這四種方法的區別并不大。不過(guò)說(shuō)一下如何修改這個(gè)上限值，可以體現[field:description function="cn_substr(@me, number of characters)"/]的重要性。
在Dedecms中，與文章抽象相關(guān)的php文件主要有：
/dede/archives_add.php
/dede/archives_edit.php
/dede/article_add.php
/dede/article_edit.php
/dede/article_description_main.php
//
在添加頁(yè)面上，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,$cfg_auot_description);
這句話(huà)應驗了
[field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
這個(gè)功能。因為這個(gè)語(yǔ)句確實(shí)有利于頁(yè)面布局，所以我們在實(shí)驗中沒(méi)有修改它。
在編輯頁(yè)面，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,250);
這句話(huà)中出現了一個(gè)熟悉的字符數“250”，這是系統設置的文章摘要字符的上限。如果是gbk編碼，會(huì )顯示125個(gè)字符。如果是utf-8編碼，就是81個(gè)字。顯然，我們將打破 文章summary 字符限制，我們將不得不這樣做。是的，您可以在此處將“250”更改為另一個(gè)值，例如“500”。這里不建議設置太高。一是不需要在列表頁(yè)面上顯示過(guò)多的內容。最好直接使用body來(lái)顯示過(guò)多的內容。一是避免數據庫冗余。
完成以上修改還不夠，還需要修改article_description_main.php
在article_description_main.php頁(yè)面，找到“if($dsize>250) $dsize = 250;”語(yǔ)句，限制后臺自動(dòng)獲取的字符數，這里將“250”改為“500”即和之前修改的字符數一樣，如果你確認你的每一個(gè)文章都是手動(dòng)添加的，如果你手動(dòng)完成摘要獲取就不需要修改這個(gè)文件了。自動(dòng)抽象獲取主要針對很多文章和采集。
最后登錄后臺，在系統-系統基本參數-其他選項中，自動(dòng)匯總長(cháng)度可以改成500，也就是可以和之前修改的字符數一樣。
完成以上修改后，我們進(jìn)入頻道列表頁(yè)面，通過(guò)標簽調用。示例標簽如下：
{dede:list typeid='' row='5' titlelen='100' orderby='new' pagesize='5'}
[字段：標題/]
[字段：描述函數='cn_substr(@me,500)'/]...
{/dede:列表}
通過(guò)以上方法，我們實(shí)現了調用的文章抽象字符為500個(gè)字符，徹底突破了文章抽象250個(gè)字符的系統限制，為網(wǎng)頁(yè)布局提供了更廣闊的空間。 查看全部
文章采集調用(,系統中,文章摘要()字數上限為250字符,)
在Dedecms系統中，文章摘要（可以通過(guò)infolen或description相關(guān)標簽調用）設置了250個(gè)字符的字符限制。設置上限的主要目的是減少數據庫的冗余，保證網(wǎng)站良好的性能，因此，對介紹內容不設置上限顯然是不合理的，但如果可以自由控制這個(gè)上限，會(huì )對網(wǎng)頁(yè)內容的布局產(chǎn)生積極的影響。列表頁(yè)調用 文章 的摘要。如果文章的摘要中的字數能夠得到有效控制，那么頁(yè)面布局就可以變得非常靈活。
一、使用infolen來(lái)限制稱(chēng)為文章的描述字符個(gè)數，如下標簽演示所示：
{dede:arclist row=”1″ infolen='170′}
[字段：信息/]…
{/dede:arclist}
上面的infolen='170'表示調用170字節的文章描述
二、使用 [field:description function='cn_substr(@me,250)'/] 代替 [field:info/] 標記，其中 250 是字節限制，您可以將其稱(chēng)為多個(gè)字隨便改吧，注意這里250是一個(gè)字節，一個(gè)字等于2個(gè)字節，也就是這里調用了125個(gè)字
在Dedecms中，列表頁(yè)調用文章摘要的方法如下：
1：[字段：信息/]
2：[字段：描述/]
3: [field:info function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
4: [field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
1、的第二種方法是直接調用文章的抽象。在調用字數方面，使用[field:info /]時(shí)，可以在{dede:arclist infolen=' ' }{/dede :arclist}中使用，設置調用摘要的字符數（最大值可以設置為系統設置的250)；如果使用[field:description/]，則直接使用后臺設置的摘要字符的上限，顯然這兩種方法是非常被動(dòng)，靈活性太差。
3、的第四種方法通過(guò)function函數實(shí)現了對文章摘要中顯示字符的靈活調整。當然，在不修改摘要內容的字符上限的情況下，這四種方法的區別并不大。不過(guò)說(shuō)一下如何修改這個(gè)上限值，可以體現[field:description function="cn_substr(@me, number of characters)"/]的重要性。
在Dedecms中，與文章抽象相關(guān)的php文件主要有：
/dede/archives_add.php
/dede/archives_edit.php
/dede/article_add.php
/dede/article_edit.php
/dede/article_description_main.php
//
在添加頁(yè)面上，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,$cfg_auot_description);
這句話(huà)應驗了
[field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
這個(gè)功能。因為這個(gè)語(yǔ)句確實(shí)有利于頁(yè)面布局，所以我們在實(shí)驗中沒(méi)有修改它。
在編輯頁(yè)面，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,250);
這句話(huà)中出現了一個(gè)熟悉的字符數“250”，這是系統設置的文章摘要字符的上限。如果是gbk編碼，會(huì )顯示125個(gè)字符。如果是utf-8編碼，就是81個(gè)字。顯然，我們將打破 文章summary 字符限制，我們將不得不這樣做。是的，您可以在此處將“250”更改為另一個(gè)值，例如“500”。這里不建議設置太高。一是不需要在列表頁(yè)面上顯示過(guò)多的內容。最好直接使用body來(lái)顯示過(guò)多的內容。一是避免數據庫冗余。
完成以上修改還不夠，還需要修改article_description_main.php
在article_description_main.php頁(yè)面，找到“if($dsize>250) $dsize = 250;”語(yǔ)句，限制后臺自動(dòng)獲取的字符數，這里將“250”改為“500”即和之前修改的字符數一樣，如果你確認你的每一個(gè)文章都是手動(dòng)添加的，如果你手動(dòng)完成摘要獲取就不需要修改這個(gè)文件了。自動(dòng)抽象獲取主要針對很多文章和采集。
最后登錄后臺，在系統-系統基本參數-其他選項中，自動(dòng)匯總長(cháng)度可以改成500，也就是可以和之前修改的字符數一樣。
完成以上修改后，我們進(jìn)入頻道列表頁(yè)面，通過(guò)標簽調用。示例標簽如下：
{dede:list typeid='' row='5' titlelen='100' orderby='new' pagesize='5'}
[字段：標題/]
[字段：描述函數='cn_substr(@me,500)'/]...
{/dede:列表}
通過(guò)以上方法，我們實(shí)現了調用的文章抽象字符為500個(gè)字符，徹底突破了文章抽象250個(gè)字符的系統限制，為網(wǎng)頁(yè)布局提供了更廣闊的空間。
文章采集調用(微服務(wù)中較流行的兩款開(kāi)源分布式tracing系統(圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 86 次瀏覽 ? 2022-04-05 02:18
文章采集調用(微服務(wù)中較流行的兩款開(kāi)源分布式tracing系統(圖))
1.背景說(shuō)明
由于我們的項目是微服務(wù)方向的，中間和后臺服務(wù)有10多種服務(wù)模塊，各個(gè)服務(wù)/模塊之間的調用關(guān)系比較復雜，一些服務(wù)之間還有一些代理服務(wù)和服務(wù)（許多服務(wù)實(shí)時(shí)部署的實(shí)施）。這些現象導致在開(kāi)發(fā)、調試和問(wèn)題跟蹤中逐漸出現問(wèn)題。因此，前段時(shí)間，分別研究了微服務(wù)中兩個(gè)流行的開(kāi)源分布式追蹤系統：Zipkin 和 Jaeger。
在微服務(wù)分布式架構的系統中，可能存在復雜而深入的逐層服務(wù)調用關(guān)系，如下圖所示。
微服務(wù)架構中各個(gè)服務(wù)的調用關(guān)系是不是和程序中各個(gè)函數的調用關(guān)系很相似？
上圖很容易理解。當用戶(hù)的瀏覽器發(fā)起請求時(shí)，會(huì )先到應用程序A；A 將呼叫 B 和 C；B會(huì )調用F……這樣一層一層的調用到最后一層，最后完成一個(gè)客戶(hù)的請求。處理（可能是讀請求或寫(xiě)請求）。
試想一下，在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現哪些可能的問(wèn)題？
對于第一種情況，如果客戶(hù)端請求是寫(xiě)請求，調用鏈中每一步都有寫(xiě)操作，第一步執行成功，第三步失敗，那么分布式系統中需要采用分布式事務(wù)?；貪L前幾步的寫(xiě)操作的機制！
對于第二種情況，可能會(huì )因為應用F的異常而拖累整個(gè)服務(wù)環(huán)節，甚至出現雪崩現象，嚴重影響系統的可用性。本文不會(huì )討論如何處理這種場(chǎng)景，而是先提一下，這種問(wèn)題在分布式系統中使用了熔斷機制和降級機制，以確保系統在出現此類(lèi)異常時(shí)具有高可用性！
那么我們來(lái)看看1、2、3的場(chǎng)景中可能涉及的問(wèn)題。在一個(gè)復雜的調用鏈中，假設有一個(gè)響應慢或處理異常的調用鏈。如何定位這個(gè)問(wèn)題？有問(wèn)題的服務(wù)呢？大多數開(kāi)發(fā)者的第一反應可能是查看日志，依次分析調用鏈路上各個(gè)系統的日志文件，然后定位出問(wèn)題的服務(wù)。在海量日志中定位問(wèn)題真的很痛苦！
2.跟蹤鏈
首先簡(jiǎn)單解釋一下什么是跟蹤鏈。有相關(guān)基礎的可以跳過(guò)，也可以快速通讀本段?；旧?，任何談?wù)摳欐湹?文章 都會(huì )發(fā)布這張圖片：
圖 1. 一個(gè)簡(jiǎn)單的追蹤調用流程
圖 1 是來(lái)自 Google 的 Dapper 論文的一個(gè)示例：圖中，五個(gè)節點(diǎn) A~E 代表五個(gè)服務(wù)。用戶(hù)向A發(fā)起請求RequestX。同時(shí)，由于該請求依賴(lài)于服務(wù)B和C，所以A分別向B和C發(fā)送RPC請求，B處理完請求后直接返回給A，但是服務(wù)C也依賴(lài)于服務(wù) D 和 E。因此，必須分別向 D 和 E 發(fā)起兩個(gè) RPC 請求。D和E處理完后返回給C，C繼續回復A，最后A會(huì )回復用戶(hù)ReplyX。對于這樣的請求，分布式跟蹤的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的實(shí)現是為服務(wù)器上的每個(gè)發(fā)送和接收操作采集跟蹤標識符和時(shí)間戳。
在 Dapper 的論文中，Trace 和 Span 是兩個(gè)非常重要的術(shù)語(yǔ)。我們用Trace來(lái)表示一個(gè)請求的完整調用鏈的trace，將上面的服務(wù)A和服務(wù)B這兩個(gè)服務(wù)的請求/響應過(guò)程稱(chēng)為一個(gè)Span，通過(guò)span來(lái)反映trace。一句話(huà)概括，我們可以把一條trace看成span的一個(gè)有向圖，這個(gè)有向圖的邊就是span。為了更好地理解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，我們可以看一下下面的調用圖。
[跨度A] ←←←（根跨度）
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←（Span C 是 `ChildOf` Span A）
| |
[跨度 D] +---+-----+
| |
[跨度 E] [跨度 F] >>> [跨度 G] >>> [跨度 H]
↑
↑
↑
(Span G`FollowsFrom`Span F) 上圖收錄8個(gè)span信息
圖2.一個(gè)tracing過(guò)程的Spans關(guān)系圖
––|–––––––|–––––––|–––––––|––––––––––––––|––––––– –|––––––––|–> 時(shí)間
[跨度A········································································································································································...
[跨度B················································ ····················································································································································]
[跨度D················································ ········································································································································································································································································································]
[跨度C················································ ]
[跨度 E···] [跨度 F··] [跨度 G··] [跨度 H··]
圖3. Spans的時(shí)間線(xiàn)圖
分布式跟蹤系統需要做的是記錄每個(gè)發(fā)送和接收動(dòng)作的標識符和時(shí)間戳，并連接一個(gè)請求中涉及的所有服務(wù)。只有這樣才能理解一個(gè)請求的完整調用鏈。
3. 開(kāi)放跟蹤
在詳細介紹Jaeger之前，還有一個(gè)關(guān)鍵詞需要提一下：OpenTracing。
一句話(huà)總結，OpenTracing 是一套標準，通過(guò)提供平臺無(wú)關(guān)和廠(chǎng)商無(wú)關(guān)的 API，開(kāi)發(fā)者可以輕松添加（或替換）跟蹤系統的實(shí)現（我們在測試中基本上使用兩行代碼） . 更改為在 Zipkin 和 Jaeger 之間切換）。OpenTracing 為操作支持系統和特定平臺提供輔助庫。程序庫的具體信息請參考詳細規范。OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF（Cloud Native Computing Foundation，著(zhù)名的 Kubernetes、gRPC 和 Prometheus 孵化的地方），正在為全球分布式追蹤提供統一的概念和數據標準。
當然，本文前面提到的 Zipkin 和 Jaeger 都支持 OpenTracing 標準。
3.1 引用關(guān)系
目前 OpenTracing 標準中定義了兩種類(lèi)型的引用：
3.1.1 ChildOf 參考
一個(gè)跨度 A 可以是另一個(gè)跨度 B 的 ChildOf。以下所有內容構成了 ChildOf 關(guān)系：
[-父跨度---------]
[-孩子跨度----]
[-父跨度-------------]
[-孩子跨度A----]
[-兒童跨度B----]
[-Child Span C----]
[-Child Span D--------------]
[-Child Span E----]
圖 4. 的 ChildOf 引用 Span
3.1.2 FollowsFrom 引用
一些父 Span 不以任何方式依賴(lài)其子 Span 的結果。在這些情況下，我們只說(shuō)子跨度是從因果意義上的父跨度派生的。
4. 積家介紹
細心的話(huà)，通過(guò)上面的CNCF地址，我們可以發(fā)現Jaeger現在已經(jīng)成為CNCF的一個(gè)孵化項目。
為了深入了解jaeger的工作原理，首先我們來(lái)看一下Jaeger的架構設計圖：
圖5. Jaeger 架構設計圖
上圖中，我們看到的是Jaeger系統：黃色部分是我們的應用代碼；紅色部分代表 Instrument 操作，即加載我們的應用和 jaeger-client ，從而開(kāi)始應用和 Jaeger 之間的數據交互操作。放大這部分，我們可以參考下圖來(lái)了解詳細的數據交互方式：
圖 6. Jaeger 的插樁流程
在圖 5 中，我們可以觀(guān)察到 Jaeger 的完整概覽設計。從中我們會(huì )發(fā)現Jaeger有5個(gè)模塊元素，如下所列，接下來(lái)我們將解釋這5個(gè)模塊的作用：
1.Jaeger 客戶(hù)端
2.代理
3.采集器
4.數據存儲
5.用戶(hù)界面
Jaeger-client（客戶(hù)端庫）
client就是client lib，方便不同語(yǔ)言的項目介入Jaeger。當我們的應用程序被加載時(shí)，客戶(hù)端將負責采集數據并將其發(fā)送給代理。目前 Jaeger SDK 支持如下：
- 官方的
1.去吧
2.Java
3.節點(diǎn)
4.Python
5.C++
- 非官方
1.PHP
3.其他
客戶(hù)端支持 OpenTracing 標準。如上所述，Zipkin 還支持 OpenTracing 標準，這意味著(zhù)我們的應用程序可以在嵌入 Jaeger-client 的任何時(shí)候替換為 Zipkin，這對業(yè)務(wù)是完全透明的。
代理（客戶(hù)端代理）
jaeger 的代理是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )守護進(jìn)程，它在 UDP 端口上偵聽(tīng)接收跨度數據。與大多數分布式系統都有一個(gè) Agent 一樣，Jaeger 的 Agent 具有以下特點(diǎn)：
代理采集這些跨度信息并將其匯總到采集器；
代理被設計為基本組件，旨在作為基礎架構組件部署到所有主機；
代理將客戶(hù)端庫和采集器解耦，將客戶(hù)端庫與路由和發(fā)現采集器的細節屏蔽掉；
采集器（數據采集處理）
采集器，顧名思義，從代理采集跟蹤，通過(guò)處理管道處理它們，并將它們寫(xiě)入后端。
當前采集器的工作是管理跟蹤、構建索引、執行相關(guān)轉換并最終存儲它們。
采樣邏輯運行在 Collector 中，它按照我們設置的采樣方式對數據進(jìn)行采集和處理。
數據存儲
Jaeger 的數據存儲是組件的方式。
目前支持 Cassandra 和 ElasticSearch（當然也支持純內存模式，但不適合生產(chǎn)環(huán)境）。
Query & UI（數據查詢(xún)和前端界面展示）
查詢(xún)是一種從存儲中檢索跟蹤并提供顯示它們的 UI 的服務(wù)。上圖是一個(gè)trace的數據流，可以在Jaeger UI上展示為一個(gè)系統函數的數據傳播/執行圖。
5. 部署方式
由于解決方案不同，Jaeger 的部署依賴(lài)于不同的服務(wù)。這些第三方基礎服務(wù)的部署和安裝不再屬于本文討論范圍，如docker、Elasticsearch、Cassandra等。
5.1 多合一
為了方便您快速使用，Jaeger 直接提供了一個(gè) All in one docker 鏡像。通過(guò) All in one 鏡像，我們可以直接啟動(dòng)一個(gè)完整的 Jaeger 追蹤系統，使用如下命令：
$ 碼頭工人運行 -d -e \
COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
-p 5775:5775/udp\
-p 6831:6831/udp\
-p 6832:6832/udp\
-p 5778:5778\
-p 16686:16686 \
-p 14268:14268\
-p 9411:9411\
jaegertracing/all-in-one：最新
啟動(dòng)成功后，可以去：16686看到Jaeger UI如下圖。
圖 7. Jaeger UI 主頁(yè)
注意：在 All in one 模式下，Data Store 使用內存，因此如果您重新啟動(dòng)docker 容器，您將無(wú)法看到之前的數據。因此，該模式只能用于早期演示或驗證，不能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
5.2 獨立部署
當然，更推薦的方式是獨立部署。獨立部署也可以分為docker鏡像模式和二進(jìn)制模式。官網(wǎng)對docker鏡像模式啟動(dòng)命令有詳細的介紹，這里就不貼復制了。
對于二進(jìn)制部署，請參閱 github 上 Jaeger 的二進(jìn)制包。該地址提供mac、linux、windows三大操作系統的二進(jìn)制包。以linux為例，解壓后可以找到如下bin包，明顯對應我們前面提到的模塊：
drwxrwxr-x 3 2000 2000 4.0K 5 月 28 日 23:29 jaeger-ui-build
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 27M 5 月 28 日 23:29 jaeger-standalone
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 22M 5 月 28 日 23:29 jaeger-query
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 25M 5 月 28 日 23:29 jaeger-collector
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 16M 5 月 28 日 23:29 jaeger-agent
注意：Jaeger 還為 Kubernetes 和 OpenShift 提供模板。詳細介紹請參考github地址
5.3 端口說(shuō)明
通過(guò)上面的 All in one 啟動(dòng)方式，我們直接發(fā)現 Jaeger 在啟動(dòng)時(shí)占用了大量的端口。當然，并非所有端口都是必需的。以下是這些端口的簡(jiǎn)要說(shuō)明：
端口協(xié)議所屬模塊的功能
5775UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Z(yǔ)ipkin thrift類(lèi)型的數據
6831UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型的數據
6832UDPagent通過(guò)二進(jìn)制Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型數據 查看全部
1.背景說(shuō)明
由于我們的項目是微服務(wù)方向的，中間和后臺服務(wù)有10多種服務(wù)模塊，各個(gè)服務(wù)/模塊之間的調用關(guān)系比較復雜，一些服務(wù)之間還有一些代理服務(wù)和服務(wù)（許多服務(wù)實(shí)時(shí)部署的實(shí)施）。這些現象導致在開(kāi)發(fā)、調試和問(wèn)題跟蹤中逐漸出現問(wèn)題。因此，前段時(shí)間，分別研究了微服務(wù)中兩個(gè)流行的開(kāi)源分布式追蹤系統：Zipkin 和 Jaeger。
在微服務(wù)分布式架構的系統中，可能存在復雜而深入的逐層服務(wù)調用關(guān)系，如下圖所示。
微服務(wù)架構中各個(gè)服務(wù)的調用關(guān)系是不是和程序中各個(gè)函數的調用關(guān)系很相似？
上圖很容易理解。當用戶(hù)的瀏覽器發(fā)起請求時(shí)，會(huì )先到應用程序A；A 將呼叫 B 和 C；B會(huì )調用F……這樣一層一層的調用到最后一層，最后完成一個(gè)客戶(hù)的請求。處理（可能是讀請求或寫(xiě)請求）。
試想一下，在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現哪些可能的問(wèn)題？
對于第一種情況，如果客戶(hù)端請求是寫(xiě)請求，調用鏈中每一步都有寫(xiě)操作，第一步執行成功，第三步失敗，那么分布式系統中需要采用分布式事務(wù)?；貪L前幾步的寫(xiě)操作的機制！
對于第二種情況，可能會(huì )因為應用F的異常而拖累整個(gè)服務(wù)環(huán)節，甚至出現雪崩現象，嚴重影響系統的可用性。本文不會(huì )討論如何處理這種場(chǎng)景，而是先提一下，這種問(wèn)題在分布式系統中使用了熔斷機制和降級機制，以確保系統在出現此類(lèi)異常時(shí)具有高可用性！
那么我們來(lái)看看1、2、3的場(chǎng)景中可能涉及的問(wèn)題。在一個(gè)復雜的調用鏈中，假設有一個(gè)響應慢或處理異常的調用鏈。如何定位這個(gè)問(wèn)題？有問(wèn)題的服務(wù)呢？大多數開(kāi)發(fā)者的第一反應可能是查看日志，依次分析調用鏈路上各個(gè)系統的日志文件，然后定位出問(wèn)題的服務(wù)。在海量日志中定位問(wèn)題真的很痛苦！
2.跟蹤鏈
首先簡(jiǎn)單解釋一下什么是跟蹤鏈。有相關(guān)基礎的可以跳過(guò)，也可以快速通讀本段?；旧?，任何談?wù)摳欐湹?文章 都會(huì )發(fā)布這張圖片：
圖 1. 一個(gè)簡(jiǎn)單的追蹤調用流程
圖 1 是來(lái)自 Google 的 Dapper 論文的一個(gè)示例：圖中，五個(gè)節點(diǎn) A~E 代表五個(gè)服務(wù)。用戶(hù)向A發(fā)起請求RequestX。同時(shí)，由于該請求依賴(lài)于服務(wù)B和C，所以A分別向B和C發(fā)送RPC請求，B處理完請求后直接返回給A，但是服務(wù)C也依賴(lài)于服務(wù) D 和 E。因此，必須分別向 D 和 E 發(fā)起兩個(gè) RPC 請求。D和E處理完后返回給C，C繼續回復A，最后A會(huì )回復用戶(hù)ReplyX。對于這樣的請求，分布式跟蹤的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的實(shí)現是為服務(wù)器上的每個(gè)發(fā)送和接收操作采集跟蹤標識符和時(shí)間戳。
在 Dapper 的論文中，Trace 和 Span 是兩個(gè)非常重要的術(shù)語(yǔ)。我們用Trace來(lái)表示一個(gè)請求的完整調用鏈的trace，將上面的服務(wù)A和服務(wù)B這兩個(gè)服務(wù)的請求/響應過(guò)程稱(chēng)為一個(gè)Span，通過(guò)span來(lái)反映trace。一句話(huà)概括，我們可以把一條trace看成span的一個(gè)有向圖，這個(gè)有向圖的邊就是span。為了更好地理解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，我們可以看一下下面的調用圖。
[跨度A] ←←←（根跨度）
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←（Span C 是 `ChildOf` Span A）
| |
[跨度 D] +---+-----+
| |
[跨度 E] [跨度 F] >>> [跨度 G] >>> [跨度 H]
↑
↑
↑
(Span G`FollowsFrom`Span F) 上圖收錄8個(gè)span信息
圖2.一個(gè)tracing過(guò)程的Spans關(guān)系圖
––|–––––––|–––––––|–––––––|––––––––––––––|––––––– –|––––––––|–> 時(shí)間
[跨度A········································································································································································...
[跨度B················································ ····················································································································································]
[跨度D················································ ········································································································································································································································································································]
[跨度C················································ ]
[跨度 E···] [跨度 F··] [跨度 G··] [跨度 H··]
圖3. Spans的時(shí)間線(xiàn)圖
分布式跟蹤系統需要做的是記錄每個(gè)發(fā)送和接收動(dòng)作的標識符和時(shí)間戳，并連接一個(gè)請求中涉及的所有服務(wù)。只有這樣才能理解一個(gè)請求的完整調用鏈。
3. 開(kāi)放跟蹤
在詳細介紹Jaeger之前，還有一個(gè)關(guān)鍵詞需要提一下：OpenTracing。
一句話(huà)總結，OpenTracing 是一套標準，通過(guò)提供平臺無(wú)關(guān)和廠(chǎng)商無(wú)關(guān)的 API，開(kāi)發(fā)者可以輕松添加（或替換）跟蹤系統的實(shí)現（我們在測試中基本上使用兩行代碼） . 更改為在 Zipkin 和 Jaeger 之間切換）。OpenTracing 為操作支持系統和特定平臺提供輔助庫。程序庫的具體信息請參考詳細規范。OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF（Cloud Native Computing Foundation，著(zhù)名的 Kubernetes、gRPC 和 Prometheus 孵化的地方），正在為全球分布式追蹤提供統一的概念和數據標準。
當然，本文前面提到的 Zipkin 和 Jaeger 都支持 OpenTracing 標準。
3.1 引用關(guān)系
目前 OpenTracing 標準中定義了兩種類(lèi)型的引用：
3.1.1 ChildOf 參考
一個(gè)跨度 A 可以是另一個(gè)跨度 B 的 ChildOf。以下所有內容構成了 ChildOf 關(guān)系：
[-父跨度---------]
[-孩子跨度----]
[-父跨度-------------]
[-孩子跨度A----]
[-兒童跨度B----]
[-Child Span C----]
[-Child Span D--------------]
[-Child Span E----]
圖 4. 的 ChildOf 引用 Span
3.1.2 FollowsFrom 引用
一些父 Span 不以任何方式依賴(lài)其子 Span 的結果。在這些情況下，我們只說(shuō)子跨度是從因果意義上的父跨度派生的。
4. 積家介紹
細心的話(huà)，通過(guò)上面的CNCF地址，我們可以發(fā)現Jaeger現在已經(jīng)成為CNCF的一個(gè)孵化項目。
為了深入了解jaeger的工作原理，首先我們來(lái)看一下Jaeger的架構設計圖：
圖5. Jaeger 架構設計圖
上圖中，我們看到的是Jaeger系統：黃色部分是我們的應用代碼；紅色部分代表 Instrument 操作，即加載我們的應用和 jaeger-client ，從而開(kāi)始應用和 Jaeger 之間的數據交互操作。放大這部分，我們可以參考下圖來(lái)了解詳細的數據交互方式：
圖 6. Jaeger 的插樁流程
在圖 5 中，我們可以觀(guān)察到 Jaeger 的完整概覽設計。從中我們會(huì )發(fā)現Jaeger有5個(gè)模塊元素，如下所列，接下來(lái)我們將解釋這5個(gè)模塊的作用：
1.Jaeger 客戶(hù)端
2.代理
3.采集器
4.數據存儲
5.用戶(hù)界面
Jaeger-client（客戶(hù)端庫）
client就是client lib，方便不同語(yǔ)言的項目介入Jaeger。當我們的應用程序被加載時(shí)，客戶(hù)端將負責采集數據并將其發(fā)送給代理。目前 Jaeger SDK 支持如下：
- 官方的
1.去吧
2.Java
3.節點(diǎn)
4.Python
5.C++
- 非官方
1.PHP
3.其他
客戶(hù)端支持 OpenTracing 標準。如上所述，Zipkin 還支持 OpenTracing 標準，這意味著(zhù)我們的應用程序可以在嵌入 Jaeger-client 的任何時(shí)候替換為 Zipkin，這對業(yè)務(wù)是完全透明的。
代理（客戶(hù)端代理）
jaeger 的代理是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )守護進(jìn)程，它在 UDP 端口上偵聽(tīng)接收跨度數據。與大多數分布式系統都有一個(gè) Agent 一樣，Jaeger 的 Agent 具有以下特點(diǎn)：
代理采集這些跨度信息并將其匯總到采集器；
代理被設計為基本組件，旨在作為基礎架構組件部署到所有主機；
代理將客戶(hù)端庫和采集器解耦，將客戶(hù)端庫與路由和發(fā)現采集器的細節屏蔽掉；
采集器（數據采集處理）
采集器，顧名思義，從代理采集跟蹤，通過(guò)處理管道處理它們，并將它們寫(xiě)入后端。
當前采集器的工作是管理跟蹤、構建索引、執行相關(guān)轉換并最終存儲它們。
采樣邏輯運行在 Collector 中，它按照我們設置的采樣方式對數據進(jìn)行采集和處理。
數據存儲
Jaeger 的數據存儲是組件的方式。
目前支持 Cassandra 和 ElasticSearch（當然也支持純內存模式，但不適合生產(chǎn)環(huán)境）。
Query & UI（數據查詢(xún)和前端界面展示）
查詢(xún)是一種從存儲中檢索跟蹤并提供顯示它們的 UI 的服務(wù)。上圖是一個(gè)trace的數據流，可以在Jaeger UI上展示為一個(gè)系統函數的數據傳播/執行圖。
5. 部署方式
由于解決方案不同，Jaeger 的部署依賴(lài)于不同的服務(wù)。這些第三方基礎服務(wù)的部署和安裝不再屬于本文討論范圍，如docker、Elasticsearch、Cassandra等。
5.1 多合一
為了方便您快速使用，Jaeger 直接提供了一個(gè) All in one docker 鏡像。通過(guò) All in one 鏡像，我們可以直接啟動(dòng)一個(gè)完整的 Jaeger 追蹤系統，使用如下命令：
$ 碼頭工人運行 -d -e \
COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
-p 5775:5775/udp\
-p 6831:6831/udp\
-p 6832:6832/udp\
-p 5778:5778\
-p 16686:16686 \
-p 14268:14268\
-p 9411:9411\
jaegertracing/all-in-one：最新
啟動(dòng)成功后，可以去：16686看到Jaeger UI如下圖。
圖 7. Jaeger UI 主頁(yè)
注意：在 All in one 模式下，Data Store 使用內存，因此如果您重新啟動(dòng)docker 容器，您將無(wú)法看到之前的數據。因此，該模式只能用于早期演示或驗證，不能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
5.2 獨立部署
當然，更推薦的方式是獨立部署。獨立部署也可以分為docker鏡像模式和二進(jìn)制模式。官網(wǎng)對docker鏡像模式啟動(dòng)命令有詳細的介紹，這里就不貼復制了。
對于二進(jìn)制部署，請參閱 github 上 Jaeger 的二進(jìn)制包。該地址提供mac、linux、windows三大操作系統的二進(jìn)制包。以linux為例，解壓后可以找到如下bin包，明顯對應我們前面提到的模塊：
drwxrwxr-x 3 2000 2000 4.0K 5 月 28 日 23:29 jaeger-ui-build
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 27M 5 月 28 日 23:29 jaeger-standalone
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 22M 5 月 28 日 23:29 jaeger-query
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 25M 5 月 28 日 23:29 jaeger-collector
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 16M 5 月 28 日 23:29 jaeger-agent
注意：Jaeger 還為 Kubernetes 和 OpenShift 提供模板。詳細介紹請參考github地址
5.3 端口說(shuō)明
通過(guò)上面的 All in one 啟動(dòng)方式，我們直接發(fā)現 Jaeger 在啟動(dòng)時(shí)占用了大量的端口。當然，并非所有端口都是必需的。以下是這些端口的簡(jiǎn)要說(shuō)明：
端口協(xié)議所屬模塊的功能
5775UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Z(yǔ)ipkin thrift類(lèi)型的數據
6831UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型的數據
6832UDPagent通過(guò)二進(jìn)制Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型數據 查看全部
文章采集調用(微服務(wù)中較流行的兩款開(kāi)源分布式tracing系統(圖))
1.背景說(shuō)明
由于我們的項目是微服務(wù)方向的，中間和后臺服務(wù)有10多種服務(wù)模塊，各個(gè)服務(wù)/模塊之間的調用關(guān)系比較復雜，一些服務(wù)之間還有一些代理服務(wù)和服務(wù)（許多服務(wù)實(shí)時(shí)部署的實(shí)施）。這些現象導致在開(kāi)發(fā)、調試和問(wèn)題跟蹤中逐漸出現問(wèn)題。因此，前段時(shí)間，分別研究了微服務(wù)中兩個(gè)流行的開(kāi)源分布式追蹤系統：Zipkin 和 Jaeger。
在微服務(wù)分布式架構的系統中，可能存在復雜而深入的逐層服務(wù)調用關(guān)系，如下圖所示。
微服務(wù)架構中各個(gè)服務(wù)的調用關(guān)系是不是和程序中各個(gè)函數的調用關(guān)系很相似？
上圖很容易理解。當用戶(hù)的瀏覽器發(fā)起請求時(shí)，會(huì )先到應用程序A；A 將呼叫 B 和 C；B會(huì )調用F……這樣一層一層的調用到最后一層，最后完成一個(gè)客戶(hù)的請求。處理（可能是讀請求或寫(xiě)請求）。
試想一下，在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現哪些可能的問(wèn)題？
對于第一種情況，如果客戶(hù)端請求是寫(xiě)請求，調用鏈中每一步都有寫(xiě)操作，第一步執行成功，第三步失敗，那么分布式系統中需要采用分布式事務(wù)?；貪L前幾步的寫(xiě)操作的機制！
對于第二種情況，可能會(huì )因為應用F的異常而拖累整個(gè)服務(wù)環(huán)節，甚至出現雪崩現象，嚴重影響系統的可用性。本文不會(huì )討論如何處理這種場(chǎng)景，而是先提一下，這種問(wèn)題在分布式系統中使用了熔斷機制和降級機制，以確保系統在出現此類(lèi)異常時(shí)具有高可用性！
那么我們來(lái)看看1、2、3的場(chǎng)景中可能涉及的問(wèn)題。在一個(gè)復雜的調用鏈中，假設有一個(gè)響應慢或處理異常的調用鏈。如何定位這個(gè)問(wèn)題？有問(wèn)題的服務(wù)呢？大多數開(kāi)發(fā)者的第一反應可能是查看日志，依次分析調用鏈路上各個(gè)系統的日志文件，然后定位出問(wèn)題的服務(wù)。在海量日志中定位問(wèn)題真的很痛苦！
2.跟蹤鏈
首先簡(jiǎn)單解釋一下什么是跟蹤鏈。有相關(guān)基礎的可以跳過(guò)，也可以快速通讀本段?；旧?，任何談?wù)摳欐湹?文章 都會(huì )發(fā)布這張圖片：
圖 1. 一個(gè)簡(jiǎn)單的追蹤調用流程
圖 1 是來(lái)自 Google 的 Dapper 論文的一個(gè)示例：圖中，五個(gè)節點(diǎn) A~E 代表五個(gè)服務(wù)。用戶(hù)向A發(fā)起請求RequestX。同時(shí)，由于該請求依賴(lài)于服務(wù)B和C，所以A分別向B和C發(fā)送RPC請求，B處理完請求后直接返回給A，但是服務(wù)C也依賴(lài)于服務(wù) D 和 E。因此，必須分別向 D 和 E 發(fā)起兩個(gè) RPC 請求。D和E處理完后返回給C，C繼續回復A，最后A會(huì )回復用戶(hù)ReplyX。對于這樣的請求，分布式跟蹤的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的實(shí)現是為服務(wù)器上的每個(gè)發(fā)送和接收操作采集跟蹤標識符和時(shí)間戳。
在 Dapper 的論文中，Trace 和 Span 是兩個(gè)非常重要的術(shù)語(yǔ)。我們用Trace來(lái)表示一個(gè)請求的完整調用鏈的trace，將上面的服務(wù)A和服務(wù)B這兩個(gè)服務(wù)的請求/響應過(guò)程稱(chēng)為一個(gè)Span，通過(guò)span來(lái)反映trace。一句話(huà)概括，我們可以把一條trace看成span的一個(gè)有向圖，這個(gè)有向圖的邊就是span。為了更好地理解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，我們可以看一下下面的調用圖。
[跨度A] ←←←（根跨度）
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←（Span C 是 `ChildOf` Span A）
| |
[跨度 D] +---+-----+
| |
[跨度 E] [跨度 F] >>> [跨度 G] >>> [跨度 H]
↑
↑
↑
(Span G`FollowsFrom`Span F) 上圖收錄8個(gè)span信息
圖2.一個(gè)tracing過(guò)程的Spans關(guān)系圖
––|–––––––|–––––––|–––––––|––––––––––––––|––––––– –|––––––––|–> 時(shí)間
[跨度A········································································································································································...
[跨度B················································ ····················································································································································]
[跨度D················································ ········································································································································································································································································································]
[跨度C················································ ]
[跨度 E···] [跨度 F··] [跨度 G··] [跨度 H··]
圖3. Spans的時(shí)間線(xiàn)圖
分布式跟蹤系統需要做的是記錄每個(gè)發(fā)送和接收動(dòng)作的標識符和時(shí)間戳，并連接一個(gè)請求中涉及的所有服務(wù)。只有這樣才能理解一個(gè)請求的完整調用鏈。
3. 開(kāi)放跟蹤
在詳細介紹Jaeger之前，還有一個(gè)關(guān)鍵詞需要提一下：OpenTracing。
一句話(huà)總結，OpenTracing 是一套標準，通過(guò)提供平臺無(wú)關(guān)和廠(chǎng)商無(wú)關(guān)的 API，開(kāi)發(fā)者可以輕松添加（或替換）跟蹤系統的實(shí)現（我們在測試中基本上使用兩行代碼） . 更改為在 Zipkin 和 Jaeger 之間切換）。OpenTracing 為操作支持系統和特定平臺提供輔助庫。程序庫的具體信息請參考詳細規范。OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF（Cloud Native Computing Foundation，著(zhù)名的 Kubernetes、gRPC 和 Prometheus 孵化的地方），正在為全球分布式追蹤提供統一的概念和數據標準。
當然，本文前面提到的 Zipkin 和 Jaeger 都支持 OpenTracing 標準。
3.1 引用關(guān)系
目前 OpenTracing 標準中定義了兩種類(lèi)型的引用：
3.1.1 ChildOf 參考
一個(gè)跨度 A 可以是另一個(gè)跨度 B 的 ChildOf。以下所有內容構成了 ChildOf 關(guān)系：
[-父跨度---------]
[-孩子跨度----]
[-父跨度-------------]
[-孩子跨度A----]
[-兒童跨度B----]
[-Child Span C----]
[-Child Span D--------------]
[-Child Span E----]
圖 4. 的 ChildOf 引用 Span
3.1.2 FollowsFrom 引用
一些父 Span 不以任何方式依賴(lài)其子 Span 的結果。在這些情況下，我們只說(shuō)子跨度是從因果意義上的父跨度派生的。
4. 積家介紹
細心的話(huà)，通過(guò)上面的CNCF地址，我們可以發(fā)現Jaeger現在已經(jīng)成為CNCF的一個(gè)孵化項目。
為了深入了解jaeger的工作原理，首先我們來(lái)看一下Jaeger的架構設計圖：
圖5. Jaeger 架構設計圖
上圖中，我們看到的是Jaeger系統：黃色部分是我們的應用代碼；紅色部分代表 Instrument 操作，即加載我們的應用和 jaeger-client ，從而開(kāi)始應用和 Jaeger 之間的數據交互操作。放大這部分，我們可以參考下圖來(lái)了解詳細的數據交互方式：
圖 6. Jaeger 的插樁流程
在圖 5 中，我們可以觀(guān)察到 Jaeger 的完整概覽設計。從中我們會(huì )發(fā)現Jaeger有5個(gè)模塊元素，如下所列，接下來(lái)我們將解釋這5個(gè)模塊的作用：
1.Jaeger 客戶(hù)端
2.代理
3.采集器
4.數據存儲
5.用戶(hù)界面
Jaeger-client（客戶(hù)端庫）
client就是client lib，方便不同語(yǔ)言的項目介入Jaeger。當我們的應用程序被加載時(shí)，客戶(hù)端將負責采集數據并將其發(fā)送給代理。目前 Jaeger SDK 支持如下：
- 官方的
1.去吧
2.Java
3.節點(diǎn)
4.Python
5.C++
- 非官方
1.PHP
3.其他
客戶(hù)端支持 OpenTracing 標準。如上所述，Zipkin 還支持 OpenTracing 標準，這意味著(zhù)我們的應用程序可以在嵌入 Jaeger-client 的任何時(shí)候替換為 Zipkin，這對業(yè)務(wù)是完全透明的。
代理（客戶(hù)端代理）
jaeger 的代理是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )守護進(jìn)程，它在 UDP 端口上偵聽(tīng)接收跨度數據。與大多數分布式系統都有一個(gè) Agent 一樣，Jaeger 的 Agent 具有以下特點(diǎn)：
代理采集這些跨度信息并將其匯總到采集器；
代理被設計為基本組件，旨在作為基礎架構組件部署到所有主機；
代理將客戶(hù)端庫和采集器解耦，將客戶(hù)端庫與路由和發(fā)現采集器的細節屏蔽掉；
采集器（數據采集處理）
采集器，顧名思義，從代理采集跟蹤，通過(guò)處理管道處理它們，并將它們寫(xiě)入后端。
當前采集器的工作是管理跟蹤、構建索引、執行相關(guān)轉換并最終存儲它們。
采樣邏輯運行在 Collector 中，它按照我們設置的采樣方式對數據進(jìn)行采集和處理。
數據存儲
Jaeger 的數據存儲是組件的方式。
目前支持 Cassandra 和 ElasticSearch（當然也支持純內存模式，但不適合生產(chǎn)環(huán)境）。
Query & UI（數據查詢(xún)和前端界面展示）
查詢(xún)是一種從存儲中檢索跟蹤并提供顯示它們的 UI 的服務(wù)。上圖是一個(gè)trace的數據流，可以在Jaeger UI上展示為一個(gè)系統函數的數據傳播/執行圖。
5. 部署方式
由于解決方案不同，Jaeger 的部署依賴(lài)于不同的服務(wù)。這些第三方基礎服務(wù)的部署和安裝不再屬于本文討論范圍，如docker、Elasticsearch、Cassandra等。
5.1 多合一
為了方便您快速使用，Jaeger 直接提供了一個(gè) All in one docker 鏡像。通過(guò) All in one 鏡像，我們可以直接啟動(dòng)一個(gè)完整的 Jaeger 追蹤系統，使用如下命令：
$ 碼頭工人運行 -d -e \
COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
-p 5775:5775/udp\
-p 6831:6831/udp\
-p 6832:6832/udp\
-p 5778:5778\
-p 16686:16686 \
-p 14268:14268\
-p 9411:9411\
jaegertracing/all-in-one：最新
啟動(dòng)成功后，可以去：16686看到Jaeger UI如下圖。
圖 7. Jaeger UI 主頁(yè)
注意：在 All in one 模式下，Data Store 使用內存，因此如果您重新啟動(dòng)docker 容器，您將無(wú)法看到之前的數據。因此，該模式只能用于早期演示或驗證，不能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
5.2 獨立部署
當然，更推薦的方式是獨立部署。獨立部署也可以分為docker鏡像模式和二進(jìn)制模式。官網(wǎng)對docker鏡像模式啟動(dòng)命令有詳細的介紹，這里就不貼復制了。
對于二進(jìn)制部署，請參閱 github 上 Jaeger 的二進(jìn)制包。該地址提供mac、linux、windows三大操作系統的二進(jìn)制包。以linux為例，解壓后可以找到如下bin包，明顯對應我們前面提到的模塊：
drwxrwxr-x 3 2000 2000 4.0K 5 月 28 日 23:29 jaeger-ui-build
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 27M 5 月 28 日 23:29 jaeger-standalone
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 22M 5 月 28 日 23:29 jaeger-query
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 25M 5 月 28 日 23:29 jaeger-collector
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 16M 5 月 28 日 23:29 jaeger-agent
注意：Jaeger 還為 Kubernetes 和 OpenShift 提供模板。詳細介紹請參考github地址
5.3 端口說(shuō)明
通過(guò)上面的 All in one 啟動(dòng)方式，我們直接發(fā)現 Jaeger 在啟動(dòng)時(shí)占用了大量的端口。當然，并非所有端口都是必需的。以下是這些端口的簡(jiǎn)要說(shuō)明：
端口協(xié)議所屬模塊的功能
5775UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Z(yǔ)ipkin thrift類(lèi)型的數據
6831UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型的數據
6832UDPagent通過(guò)二進(jìn)制Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型數據
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文章采集調用(OBD大數據文章采集器安裝使用教程For帝國CMS帝國)
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文章采集調用(OBD大數據文章采集器安裝使用教程For帝國CMS帝國)
OBD大數據文章采集器Empire安裝使用教程cms
英制cms大數據采集適用于：7.0及以上
首先，安裝程序
1、把OBD文件夾和網(wǎng)站主頁(yè)文件放在同一目錄下，
2、初始安裝時(shí)從地址欄訪(fǎng)問(wèn)install.php文件（訪(fǎng)問(wèn)后刪除）
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最后，當你刷新你的網(wǎng)站或者有用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)權限時(shí)，程序會(huì )自動(dòng)更新文章。
如果您在使用中有任何問(wèn)題，歡迎隨時(shí)聯(lián)系我們，ONEXIN新手交流QQ群：189610242
****************常見(jiàn)問(wèn)題**************
問(wèn)：安裝說(shuō)明：
A：插件下載：
大數據插件背景：
您的網(wǎng)站地址/obd/
自行申請授權并登錄大數據平臺：
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文章采集調用(原創(chuàng )錯了對吧呃沒(méi)問(wèn)題是吧但是我感覺(jué)有問(wèn)題為什么呢)
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文章采集調用(原創(chuàng )錯了對吧呃沒(méi)問(wèn)題是吧但是我感覺(jué)有問(wèn)題為什么呢)
636 次觀(guān)看 · 發(fā)表于 2021-10-28 20:46 · 原創(chuàng )
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
對不對，呃，沒(méi)問(wèn)題，對吧？但我覺(jué)得有問(wèn)題。為什么現在？當我們訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，我注意到我正在談?wù)摰哪鞘赘?。沒(méi)問(wèn)題，對吧？他應該翻譯嗎？中文，那他不會(huì )翻譯吧？那我看看他翻譯不出來(lái)的原因，那我應該看看Dibag，看看他返回了什么數據。這樣的數據，對吧？所以在這里，我們將使用Dibag，對我對這個(gè)錯誤持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。身份驗證失敗。我看沒(méi)關(guān)系。這是一個(gè)嚴重的失敗嗎？如果嚴重失敗，他會(huì )說(shuō)你不是合法用戶(hù)。你能明白嗎？您是非法用戶(hù)。你能明白嗎？那他為什么會(huì )有這個(gè)問(wèn)題？我們是不是說(shuō)，那個(gè)時(shí)候地址改了，就得改地址，改內容，改地址，記??？啊，是不是有點(diǎn)？翻譯，對吧？現在，我正在從中文翻譯成英文，對吧？那是我嗎？他也有一個(gè)叫自動(dòng)檢測的東西，對吧？我用什么詞？我用什么詞？我是中國人，對吧？嘿，我是中國人。他翻譯了嗎？我點(diǎn)這個(gè)f 十二看他的問(wèn)題表格的路徑，看看他是誰(shuí) 不會(huì )變吧？好吧，現在不看我們了嗎？點(diǎn)擊這個(gè)表格提交，對吧？提交表格讓他翻譯，然后他不會(huì )接受我們的翻譯。等一下我是中國人，等一下那我們看一下我們的內容，點(diǎn)擊提交，點(diǎn)擊提交英文美文英文哦，上面這個(gè)啊所以改回什么英文，用完再重新打開(kāi)對re -open f 十二 open fTwelve 是打開(kāi)的，所以我們來(lái)看看?，F在我' 我要去拜訪(fǎng)并提交這個(gè)表格，對吧？提交表格，然后我在這里有三個(gè)請求，對吧？請求一共有三個(gè)，那么我們來(lái)看看這個(gè)請求，看看這里有沒(méi)有請求？讓我們看看，我們現在改變這個(gè)東西之后，你發(fā)現這個(gè)連接路徑和我們原來(lái)的連接路徑有什么區別嗎？來(lái)吧，我無(wú)法比較和比較它。這是意外的二樓吧？這意外的二樓？來(lái)對比一下看看這個(gè)ui，有什么區別，ok不要放這里，我放這里ok不要讓大家看到this和this有什么區別？前面的部分不一樣嗎？看見(jiàn)？這就是我們遇到問(wèn)題的原因。是這個(gè)意思嗎？你能理解，對嗎？你的輸入不一樣，這意味著(zhù)當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，它將返回給我這樣的內容。錯誤信息有認證。身份驗證失敗。被攔截了嗎？如果你看到它，它根本不會(huì )給你訪(fǎng)問(wèn)權限。他是怎么攔截我們的？你有沒(méi)有想過(guò)？認證失??？到時(shí)候，他的關(guān)鍵是制作一串驗證碼。這個(gè)值得穿。驗證碼能看懂嗎？哎，就是說(shuō)你輸入了不同的內容。該值發(fā)生變化。你能明白嗎？然后你會(huì )跌倒。我說(shuō)什么它如何改變？他應該有規則來(lái)改變這個(gè)值嗎？可以理解嗎？那么，那么我們可以看到ah這個(gè)詞一直在變化，也就是說(shuō)我的快速推理的直徑一直在變化。例如，我是中國人，他' s 單詞“比爾”。我再改一次。我很美。我很美。那么，我們來(lái)看看他的話(huà)。這是一個(gè)變化嗎？看看這個(gè)值。你看著(zhù)我。我很美。哦這個(gè)。這快君是不是叫九八二九八結束？你看見(jiàn)了嗎？現在我們必須弄清楚如何加密你這個(gè)詞以及如何收錢(qián)。根據我在表單中提交的數據，提交到服務(wù)區后，服務(wù)器是否處理這些數據，然后將其變成救護車(chē)字符串返回給我？提交下一句的時(shí)候可以處理清楚嗎？那就是說(shuō)我先不去獲取，根據你的輸入內容，按照一定的規則生成我的字符串，你輸入的內容是什么？這個(gè)字符串可以理解嗎？那他這里肯定有算法吧？嘿，如果有算法，他是怎么計算的？我們也是？如果你想研究他的算法，并且你能弄清楚，那我們黑客能黑他嗎？你能明白嗎？那是關(guān)鍵。我如何找到這個(gè)聲明？他沒(méi)有改變的是誰(shuí)改變了價(jià)值。改變地址路徑，對吧？這意味著(zhù)這串生成的內容將替換您的原創(chuàng )路徑。你能明白嗎？所以我們要看看他是如何生成這個(gè)字符串的。讓我們看看它是什么樣子的。在他面前不是要增加我們的數據嗎？所以我點(diǎn)擊了數據生產(chǎn)的路徑?？纯催@里有沒(méi)有明確的？是生產(chǎn)數據嗎？正確的？您查看應用程序數據。到時(shí)候，他是不是有一串這一段，這一段，這串密碼？那他一定要帶我走 s用這個(gè)支付字符串和他的一些代碼生成這種字符串代碼，然后按照收費號碼的規則拿出我們想要的數據代碼。好的，現在我們呢，既然你有這樣的生存規則，我不知道我是否應該去找你的語(yǔ)言代碼，看看你的規則是什么樣的以及它們是如何生成的。首先了解它們是如何生成的。這條規定，對吧？打開(kāi)就好了，然后我們看看這個(gè)規則是怎么生成的，給你安排好了，對吧？我正在尋找要搜索的內容。搜索一下我們是如何生成這個(gè)剛剛讓他生成的字符串的，對吧？我先去找他，好吧，別看他是怎么生成的，那么總共有多少種方法呢？有多少相同的進(jìn)步？這是四十三嗎？正確的？四十三？這個(gè)方法沒(méi)有 URL 嗎？肯定是不對的，那我再看下一個(gè)。你只能一一找到。找它，上去，這是？不是嗎？沒(méi)有這樣的國王。你看見(jiàn)了嗎？沒(méi)有這個(gè)王子，一定是對的吧？咦，這是什么東西，這是什么東西，然后后面和前面發(fā)生了意外。二樓后面沒(méi)有寫(xiě)。嘿，我發(fā)現它和我們這里很相似，不是嗎？沒(méi)關(guān)系，這很酷。這就是你的算法的意思嗎？好吧，我該怎么處理算法？他是怎么做的？好吧，我們看看js有沒(méi)有實(shí)現，對吧？好吧，讓我們看看他的實(shí)現。嘿，你找到這里定義的方法了嗎？然后我用了一個(gè)肯定的表達器來(lái)獲取我的表單提交的內容?？吹搅?，拿到這個(gè)內容后，他把所有帶空格的空格都去掉了，對吧？你問(wèn)內容中的空格去掉后是否去掉？如果他去掉這個(gè)，就不算給他添加了這串內容。啊，看到了嗎？來(lái)來(lái)來(lái)，看看功能，還記得連接功能嗎？?jì)蓚€(gè)人基本有聯(lián)系嗎？你能聽(tīng)到嗎？那就是說(shuō)他會(huì )把這個(gè)字符串加到我們輸入的字符串中，然后放上去算不算理解？然后說(shuō)他來(lái)了。有一種鹽叫鹽。不變的東西叫做鹽。你能明白嗎？嘿，他有一塊鹽。讓我們把這個(gè)鹽拿出來(lái)。這鹽出來(lái)了嗎？他，這個(gè)叫做常數圓的東西是加到圓上的吧？圓圓圓的水是什么？這個(gè)圈子是我們的深度聚會(huì )。是鹽加什么是鹽加我們的我是你的輸入它的內容是你的話(huà)對對，你的話(huà)對嗎？那么，使用數據線(xiàn)法應該用什么方法呢？嘿嘿，他會(huì )用兔君的方法，再看一遍，再看看怎么辦，怎么辦，怎么辦，怎么辦，殺，殺，殺，君是什么意思？你能看懂十六位數和十六位數嗎？好吧，這個(gè)函數中還有另一個(gè)函數。第二個(gè)函數不會(huì )自動(dòng)調用括號中的函數。括號里的函數會(huì )不會(huì )調用md五加加密？你能理解嗎？在這個(gè)函數中，他再次調用md五加密，表示我加密他，嗯，md五給他加密后，突然死循環(huán)，然后sup，savars，對吧，savars君，去崛起幾個(gè)，十六在十六前面吧？你能理解嗎？前面的十六是零到十六嗎？那么，我們了解他的生存和營(yíng)救規則嗎？難道我只是按照他的規則，按照自己的數據說(shuō)清楚嗎？那么讓我們看看如何創(chuàng )建這些數據？我們將編寫(xiě)并使用它，對嗎？把我們昨天做的復制一份我晚上做的，好嗎？那么，在這一個(gè)中，我們可以做一些改變，對吧？好吧，首先，讓我們先看看它。首先，我們可以得到這個(gè)詞。那么請求的意外按鈕是動(dòng)態(tài)的。我以后要更換它，所以我會(huì )刪除這塊嗎？如果我稍后替換它，它不會(huì )算作我生成的。我會(huì )更換它。你能明白嗎？那么他是如何產(chǎn)生的呢？然后我在讓我們在這里做一個(gè)破解支付鉆石是我們的原價(jià)。我們追求的內容沒(méi)有加密。是原價(jià)嗎？鹽和鹽就是這塊，對吧？拿這個(gè)鹽然后加水？你想讓我得到我輸入的單詞嗎？他會(huì )扣除十等，對吧？然后我們將扣除十個(gè)等。執行md五加密，對吧？然后在十六位數字之前形成幾個(gè)十六位數字，對嗎？好吧，我怎么起來(lái)？md 5如何加密？我打算用md五加密算法吧？Basilibo 然后我們給他加密 mdFive 加密加密 這串內容是誰(shuí)加密的對不對？那么他對這串內容使用了什么代碼呢？我們提交的網(wǎng)頁(yè)用的是什么代碼，那你得看他的代碼。代碼是做什么用的？點(diǎn)擊什么編碼是utf干編碼，那我是不是要給他做utf干轉碼，對吧？所以你丟失的東西是最錯誤的，那我必須轉碼他，對吧？他進(jìn)行了一次轉碼和轉碼，應該如何轉換？單擊轉碼聲音按鈕。是否可以使用utf bar 8轉碼？你能聽(tīng)到嗎？轉碼完成后，這個(gè)按鈕是不是已經(jīng)在網(wǎng)頁(yè)上統一了？繩子會(huì )出來(lái)的，對吧？讓他加密統一字符串吧？加密完成后，我們應該使用其中的幾個(gè)嗎？拿16位數的內容就夠了吧？那是我們幸存下來(lái)的。好的是我們活下來(lái)的角色，所以讓我們傳遞下去，角色是什么對？性在哪里？周總，正確的？你創(chuàng )造了這個(gè)字符串來(lái)吃嗎？所以我們把這個(gè)字符串給我的加密規則現在和他的加密規則完全一樣嗎？正確的？然后我會(huì )用你的加密規則替換你最初請求的路徑。執法部門(mén)能理解嗎？記??？一直都是這樣執法的，對吧？嗯，怎么改？你如何改變它？里面有嗎？我會(huì )賣(mài)的，對吧？我賣(mài)給誰(shuí)？我在賣(mài)誰(shuí)？有沒(méi)有辦法代替季復創(chuàng )？我們這里有嗎？談福利的時(shí)候，我們談過(guò)這個(gè)張偉夫嗎？是不是可以用張偉夫的內容來(lái)代替這個(gè)張偉夫？你還記得印象嗎？這是錯的嗎？那么，我的程序是簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單呢？然后讓我們做一個(gè)彎曲的樹(shù)循環(huán)，讓他無(wú)限平移。好的，您繼續翻譯，直到翻譯成功并且您不想翻譯，那么我接受您的輸入。接受輸入。拿什么來(lái)贏(yíng)他，對吧？請輸入您要翻譯的內容，對嗎？您要輸入內容嗎？翻譯后，打印出來(lái)給你嗎？你能清楚地理解它嗎？然后這個(gè)是他的發(fā)音。好吧，我們先來(lái)看看這種鹽。他在沒(méi)有我的情況下成功破解了它。四個(gè)值先看看他對不對，對不對，是不是我們要的詞？來(lái)，來(lái)看看，現在，我們先跑，跑，跑，然后我'會(huì )在里面輸入hello，看是不是只是三個(gè)a hello，然后搜索，先清除一個(gè)，再搜索，然后就可以看到hello這個(gè)字符串是不是和我們生產(chǎn)的鞋子一樣。從 0020 開(kāi)始，然后是 3a 是一樣的嗎？那么，我已經(jīng)破解了他嗎？如果你明白了，你可以破解他，對吧？破解他之后，你可以看到我，我會(huì )出去打印信息。請記住，不要打印它。然后我們還有一個(gè)，就是他在里面。他也有這個(gè)選擇。里面有自動(dòng)檢測嗎？好吧，讓我們來(lái)個(gè)機動(dòng)。如果我們有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成機動(dòng)語(yǔ)言？額頭是對的嗎？那么，這里是不是很刺激呢？出去？你能明白嗎？在提交表達式中是你。您會(huì )自動(dòng)識別我的哪種語(yǔ)言？你能理解嗎？好吧，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。嗯，首先，我是什么，中國人？到了im chinese，對吧？我愛(ài)你愛(ài)你，翻譯成中文，讓我們看看他，我愛(ài)你，好嗎？嗯，你很漂亮，他翻譯成英文了嗎？喂，你好漂亮，他送你回來(lái)了，你看，你好，然后又一個(gè)你好，漂亮。太好了，我的制作規則和他的制作規則一樣嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解，我會(huì )破解他，對吧？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè)機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成移動(dòng)語(yǔ)言？額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你很漂亮，對吧？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后又是一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的極好，我的生產(chǎn)規則和他的生產(chǎn)規則是一樣的嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解它，我會(huì )破解他，正確的？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有另外一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè) 機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)性，我應該把誰(shuí)轉成移動(dòng)語(yǔ)言? 額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你真美，正確的？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后是另一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的 查看全部
636 次觀(guān)看 · 發(fā)表于 2021-10-28 20:46 · 原創(chuàng )
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
對不對，呃，沒(méi)問(wèn)題，對吧？但我覺(jué)得有問(wèn)題。為什么現在？當我們訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，我注意到我正在談?wù)摰哪鞘赘?。沒(méi)問(wèn)題，對吧？他應該翻譯嗎？中文，那他不會(huì )翻譯吧？那我看看他翻譯不出來(lái)的原因，那我應該看看Dibag，看看他返回了什么數據。這樣的數據，對吧？所以在這里，我們將使用Dibag，對我對這個(gè)錯誤持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。身份驗證失敗。我看沒(méi)關(guān)系。這是一個(gè)嚴重的失敗嗎？如果嚴重失敗，他會(huì )說(shuō)你不是合法用戶(hù)。你能明白嗎？您是非法用戶(hù)。你能明白嗎？那他為什么會(huì )有這個(gè)問(wèn)題？我們是不是說(shuō)，那個(gè)時(shí)候地址改了，就得改地址，改內容，改地址，記??？啊，是不是有點(diǎn)？翻譯，對吧？現在，我正在從中文翻譯成英文，對吧？那是我嗎？他也有一個(gè)叫自動(dòng)檢測的東西，對吧？我用什么詞？我用什么詞？我是中國人，對吧？嘿，我是中國人。他翻譯了嗎？我點(diǎn)這個(gè)f 十二看他的問(wèn)題表格的路徑，看看他是誰(shuí) 不會(huì )變吧？好吧，現在不看我們了嗎？點(diǎn)擊這個(gè)表格提交，對吧？提交表格讓他翻譯，然后他不會(huì )接受我們的翻譯。等一下我是中國人，等一下那我們看一下我們的內容，點(diǎn)擊提交，點(diǎn)擊提交英文美文英文哦，上面這個(gè)啊所以改回什么英文，用完再重新打開(kāi)對re -open f 十二 open fTwelve 是打開(kāi)的，所以我們來(lái)看看?，F在我' 我要去拜訪(fǎng)并提交這個(gè)表格，對吧？提交表格，然后我在這里有三個(gè)請求，對吧？請求一共有三個(gè)，那么我們來(lái)看看這個(gè)請求，看看這里有沒(méi)有請求？讓我們看看，我們現在改變這個(gè)東西之后，你發(fā)現這個(gè)連接路徑和我們原來(lái)的連接路徑有什么區別嗎？來(lái)吧，我無(wú)法比較和比較它。這是意外的二樓吧？這意外的二樓？來(lái)對比一下看看這個(gè)ui，有什么區別，ok不要放這里，我放這里ok不要讓大家看到this和this有什么區別？前面的部分不一樣嗎？看見(jiàn)？這就是我們遇到問(wèn)題的原因。是這個(gè)意思嗎？你能理解，對嗎？你的輸入不一樣，這意味著(zhù)當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，它將返回給我這樣的內容。錯誤信息有認證。身份驗證失敗。被攔截了嗎？如果你看到它，它根本不會(huì )給你訪(fǎng)問(wèn)權限。他是怎么攔截我們的？你有沒(méi)有想過(guò)？認證失??？到時(shí)候，他的關(guān)鍵是制作一串驗證碼。這個(gè)值得穿。驗證碼能看懂嗎？哎，就是說(shuō)你輸入了不同的內容。該值發(fā)生變化。你能明白嗎？然后你會(huì )跌倒。我說(shuō)什么它如何改變？他應該有規則來(lái)改變這個(gè)值嗎？可以理解嗎？那么，那么我們可以看到ah這個(gè)詞一直在變化，也就是說(shuō)我的快速推理的直徑一直在變化。例如，我是中國人，他' s 單詞“比爾”。我再改一次。我很美。我很美。那么，我們來(lái)看看他的話(huà)。這是一個(gè)變化嗎？看看這個(gè)值。你看著(zhù)我。我很美。哦這個(gè)。這快君是不是叫九八二九八結束？你看見(jiàn)了嗎？現在我們必須弄清楚如何加密你這個(gè)詞以及如何收錢(qián)。根據我在表單中提交的數據，提交到服務(wù)區后，服務(wù)器是否處理這些數據，然后將其變成救護車(chē)字符串返回給我？提交下一句的時(shí)候可以處理清楚嗎？那就是說(shuō)我先不去獲取，根據你的輸入內容，按照一定的規則生成我的字符串，你輸入的內容是什么？這個(gè)字符串可以理解嗎？那他這里肯定有算法吧？嘿，如果有算法，他是怎么計算的？我們也是？如果你想研究他的算法，并且你能弄清楚，那我們黑客能黑他嗎？你能明白嗎？那是關(guān)鍵。我如何找到這個(gè)聲明？他沒(méi)有改變的是誰(shuí)改變了價(jià)值。改變地址路徑，對吧？這意味著(zhù)這串生成的內容將替換您的原創(chuàng )路徑。你能明白嗎？所以我們要看看他是如何生成這個(gè)字符串的。讓我們看看它是什么樣子的。在他面前不是要增加我們的數據嗎？所以我點(diǎn)擊了數據生產(chǎn)的路徑?？纯催@里有沒(méi)有明確的？是生產(chǎn)數據嗎？正確的？您查看應用程序數據。到時(shí)候，他是不是有一串這一段，這一段，這串密碼？那他一定要帶我走 s用這個(gè)支付字符串和他的一些代碼生成這種字符串代碼，然后按照收費號碼的規則拿出我們想要的數據代碼。好的，現在我們呢，既然你有這樣的生存規則，我不知道我是否應該去找你的語(yǔ)言代碼，看看你的規則是什么樣的以及它們是如何生成的。首先了解它們是如何生成的。這條規定，對吧？打開(kāi)就好了，然后我們看看這個(gè)規則是怎么生成的，給你安排好了，對吧？我正在尋找要搜索的內容。搜索一下我們是如何生成這個(gè)剛剛讓他生成的字符串的，對吧？我先去找他，好吧，別看他是怎么生成的，那么總共有多少種方法呢？有多少相同的進(jìn)步？這是四十三嗎？正確的？四十三？這個(gè)方法沒(méi)有 URL 嗎？肯定是不對的，那我再看下一個(gè)。你只能一一找到。找它，上去，這是？不是嗎？沒(méi)有這樣的國王。你看見(jiàn)了嗎？沒(méi)有這個(gè)王子，一定是對的吧？咦，這是什么東西，這是什么東西，然后后面和前面發(fā)生了意外。二樓后面沒(méi)有寫(xiě)。嘿，我發(fā)現它和我們這里很相似，不是嗎？沒(méi)關(guān)系，這很酷。這就是你的算法的意思嗎？好吧，我該怎么處理算法？他是怎么做的？好吧，我們看看js有沒(méi)有實(shí)現，對吧？好吧，讓我們看看他的實(shí)現。嘿，你找到這里定義的方法了嗎？然后我用了一個(gè)肯定的表達器來(lái)獲取我的表單提交的內容?？吹搅?，拿到這個(gè)內容后，他把所有帶空格的空格都去掉了，對吧？你問(wèn)內容中的空格去掉后是否去掉？如果他去掉這個(gè)，就不算給他添加了這串內容。啊，看到了嗎？來(lái)來(lái)來(lái)，看看功能，還記得連接功能嗎？?jì)蓚€(gè)人基本有聯(lián)系嗎？你能聽(tīng)到嗎？那就是說(shuō)他會(huì )把這個(gè)字符串加到我們輸入的字符串中，然后放上去算不算理解？然后說(shuō)他來(lái)了。有一種鹽叫鹽。不變的東西叫做鹽。你能明白嗎？嘿，他有一塊鹽。讓我們把這個(gè)鹽拿出來(lái)。這鹽出來(lái)了嗎？他，這個(gè)叫做常數圓的東西是加到圓上的吧？圓圓圓的水是什么？這個(gè)圈子是我們的深度聚會(huì )。是鹽加什么是鹽加我們的我是你的輸入它的內容是你的話(huà)對對，你的話(huà)對嗎？那么，使用數據線(xiàn)法應該用什么方法呢？嘿嘿，他會(huì )用兔君的方法，再看一遍，再看看怎么辦，怎么辦，怎么辦，怎么辦，殺，殺，殺，君是什么意思？你能看懂十六位數和十六位數嗎？好吧，這個(gè)函數中還有另一個(gè)函數。第二個(gè)函數不會(huì )自動(dòng)調用括號中的函數。括號里的函數會(huì )不會(huì )調用md五加加密？你能理解嗎？在這個(gè)函數中，他再次調用md五加密，表示我加密他，嗯，md五給他加密后，突然死循環(huán)，然后sup，savars，對吧，savars君，去崛起幾個(gè)，十六在十六前面吧？你能理解嗎？前面的十六是零到十六嗎？那么，我們了解他的生存和營(yíng)救規則嗎？難道我只是按照他的規則，按照自己的數據說(shuō)清楚嗎？那么讓我們看看如何創(chuàng )建這些數據？我們將編寫(xiě)并使用它，對嗎？把我們昨天做的復制一份我晚上做的，好嗎？那么，在這一個(gè)中，我們可以做一些改變，對吧？好吧，首先，讓我們先看看它。首先，我們可以得到這個(gè)詞。那么請求的意外按鈕是動(dòng)態(tài)的。我以后要更換它，所以我會(huì )刪除這塊嗎？如果我稍后替換它，它不會(huì )算作我生成的。我會(huì )更換它。你能明白嗎？那么他是如何產(chǎn)生的呢？然后我在讓我們在這里做一個(gè)破解支付鉆石是我們的原價(jià)。我們追求的內容沒(méi)有加密。是原價(jià)嗎？鹽和鹽就是這塊，對吧？拿這個(gè)鹽然后加水？你想讓我得到我輸入的單詞嗎？他會(huì )扣除十等，對吧？然后我們將扣除十個(gè)等。執行md五加密，對吧？然后在十六位數字之前形成幾個(gè)十六位數字，對嗎？好吧，我怎么起來(lái)？md 5如何加密？我打算用md五加密算法吧？Basilibo 然后我們給他加密 mdFive 加密加密 這串內容是誰(shuí)加密的對不對？那么他對這串內容使用了什么代碼呢？我們提交的網(wǎng)頁(yè)用的是什么代碼，那你得看他的代碼。代碼是做什么用的？點(diǎn)擊什么編碼是utf干編碼，那我是不是要給他做utf干轉碼，對吧？所以你丟失的東西是最錯誤的，那我必須轉碼他，對吧？他進(jìn)行了一次轉碼和轉碼，應該如何轉換？單擊轉碼聲音按鈕。是否可以使用utf bar 8轉碼？你能聽(tīng)到嗎？轉碼完成后，這個(gè)按鈕是不是已經(jīng)在網(wǎng)頁(yè)上統一了？繩子會(huì )出來(lái)的，對吧？讓他加密統一字符串吧？加密完成后，我們應該使用其中的幾個(gè)嗎？拿16位數的內容就夠了吧？那是我們幸存下來(lái)的。好的是我們活下來(lái)的角色，所以讓我們傳遞下去，角色是什么對？性在哪里？周總，正確的？你創(chuàng )造了這個(gè)字符串來(lái)吃嗎？所以我們把這個(gè)字符串給我的加密規則現在和他的加密規則完全一樣嗎？正確的？然后我會(huì )用你的加密規則替換你最初請求的路徑。執法部門(mén)能理解嗎？記??？一直都是這樣執法的，對吧？嗯，怎么改？你如何改變它？里面有嗎？我會(huì )賣(mài)的，對吧？我賣(mài)給誰(shuí)？我在賣(mài)誰(shuí)？有沒(méi)有辦法代替季復創(chuàng )？我們這里有嗎？談福利的時(shí)候，我們談過(guò)這個(gè)張偉夫嗎？是不是可以用張偉夫的內容來(lái)代替這個(gè)張偉夫？你還記得印象嗎？這是錯的嗎？那么，我的程序是簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單呢？然后讓我們做一個(gè)彎曲的樹(shù)循環(huán)，讓他無(wú)限平移。好的，您繼續翻譯，直到翻譯成功并且您不想翻譯，那么我接受您的輸入。接受輸入。拿什么來(lái)贏(yíng)他，對吧？請輸入您要翻譯的內容，對嗎？您要輸入內容嗎？翻譯后，打印出來(lái)給你嗎？你能清楚地理解它嗎？然后這個(gè)是他的發(fā)音。好吧，我們先來(lái)看看這種鹽。他在沒(méi)有我的情況下成功破解了它。四個(gè)值先看看他對不對，對不對，是不是我們要的詞？來(lái)，來(lái)看看，現在，我們先跑，跑，跑，然后我'會(huì )在里面輸入hello，看是不是只是三個(gè)a hello，然后搜索，先清除一個(gè)，再搜索，然后就可以看到hello這個(gè)字符串是不是和我們生產(chǎn)的鞋子一樣。從 0020 開(kāi)始，然后是 3a 是一樣的嗎？那么，我已經(jīng)破解了他嗎？如果你明白了，你可以破解他，對吧？破解他之后，你可以看到我，我會(huì )出去打印信息。請記住，不要打印它。然后我們還有一個(gè)，就是他在里面。他也有這個(gè)選擇。里面有自動(dòng)檢測嗎？好吧，讓我們來(lái)個(gè)機動(dòng)。如果我們有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成機動(dòng)語(yǔ)言？額頭是對的嗎？那么，這里是不是很刺激呢？出去？你能明白嗎？在提交表達式中是你。您會(huì )自動(dòng)識別我的哪種語(yǔ)言？你能理解嗎？好吧，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。嗯，首先，我是什么，中國人？到了im chinese，對吧？我愛(ài)你愛(ài)你，翻譯成中文，讓我們看看他，我愛(ài)你，好嗎？嗯，你很漂亮，他翻譯成英文了嗎？喂，你好漂亮，他送你回來(lái)了，你看，你好，然后又一個(gè)你好，漂亮。太好了，我的制作規則和他的制作規則一樣嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解，我會(huì )破解他，對吧？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè)機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成移動(dòng)語(yǔ)言？額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你很漂亮，對吧？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后又是一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的極好，我的生產(chǎn)規則和他的生產(chǎn)規則是一樣的嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解它，我會(huì )破解他，正確的？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有另外一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè) 機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)性，我應該把誰(shuí)轉成移動(dòng)語(yǔ)言? 額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你真美，正確的？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后是另一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的 查看全部
文章采集調用(原創(chuàng )錯了對吧呃沒(méi)問(wèn)題是吧但是我感覺(jué)有問(wèn)題為什么呢)
636 次觀(guān)看 · 發(fā)表于 2021-10-28 20:46 · 原創(chuàng )
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
對不對，呃，沒(méi)問(wèn)題，對吧？但我覺(jué)得有問(wèn)題。為什么現在？當我們訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，我注意到我正在談?wù)摰哪鞘赘?。沒(méi)問(wèn)題，對吧？他應該翻譯嗎？中文，那他不會(huì )翻譯吧？那我看看他翻譯不出來(lái)的原因，那我應該看看Dibag，看看他返回了什么數據。這樣的數據，對吧？所以在這里，我們將使用Dibag，對我對這個(gè)錯誤持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。身份驗證失敗。我看沒(méi)關(guān)系。這是一個(gè)嚴重的失敗嗎？如果嚴重失敗，他會(huì )說(shuō)你不是合法用戶(hù)。你能明白嗎？您是非法用戶(hù)。你能明白嗎？那他為什么會(huì )有這個(gè)問(wèn)題？我們是不是說(shuō)，那個(gè)時(shí)候地址改了，就得改地址，改內容，改地址，記??？啊，是不是有點(diǎn)？翻譯，對吧？現在，我正在從中文翻譯成英文，對吧？那是我嗎？他也有一個(gè)叫自動(dòng)檢測的東西，對吧？我用什么詞？我用什么詞？我是中國人，對吧？嘿，我是中國人。他翻譯了嗎？我點(diǎn)這個(gè)f 十二看他的問(wèn)題表格的路徑，看看他是誰(shuí) 不會(huì )變吧？好吧，現在不看我們了嗎？點(diǎn)擊這個(gè)表格提交，對吧？提交表格讓他翻譯，然后他不會(huì )接受我們的翻譯。等一下我是中國人，等一下那我們看一下我們的內容，點(diǎn)擊提交，點(diǎn)擊提交英文美文英文哦，上面這個(gè)啊所以改回什么英文，用完再重新打開(kāi)對re -open f 十二 open fTwelve 是打開(kāi)的，所以我們來(lái)看看?，F在我' 我要去拜訪(fǎng)并提交這個(gè)表格，對吧？提交表格，然后我在這里有三個(gè)請求，對吧？請求一共有三個(gè)，那么我們來(lái)看看這個(gè)請求，看看這里有沒(méi)有請求？讓我們看看，我們現在改變這個(gè)東西之后，你發(fā)現這個(gè)連接路徑和我們原來(lái)的連接路徑有什么區別嗎？來(lái)吧，我無(wú)法比較和比較它。這是意外的二樓吧？這意外的二樓？來(lái)對比一下看看這個(gè)ui，有什么區別，ok不要放這里，我放這里ok不要讓大家看到this和this有什么區別？前面的部分不一樣嗎？看見(jiàn)？這就是我們遇到問(wèn)題的原因。是這個(gè)意思嗎？你能理解，對嗎？你的輸入不一樣，這意味著(zhù)當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，它將返回給我這樣的內容。錯誤信息有認證。身份驗證失敗。被攔截了嗎？如果你看到它，它根本不會(huì )給你訪(fǎng)問(wèn)權限。他是怎么攔截我們的？你有沒(méi)有想過(guò)？認證失??？到時(shí)候，他的關(guān)鍵是制作一串驗證碼。這個(gè)值得穿。驗證碼能看懂嗎？哎，就是說(shuō)你輸入了不同的內容。該值發(fā)生變化。你能明白嗎？然后你會(huì )跌倒。我說(shuō)什么它如何改變？他應該有規則來(lái)改變這個(gè)值嗎？可以理解嗎？那么，那么我們可以看到ah這個(gè)詞一直在變化，也就是說(shuō)我的快速推理的直徑一直在變化。例如，我是中國人，他' s 單詞“比爾”。我再改一次。我很美。我很美。那么，我們來(lái)看看他的話(huà)。這是一個(gè)變化嗎？看看這個(gè)值。你看著(zhù)我。我很美。哦這個(gè)。這快君是不是叫九八二九八結束？你看見(jiàn)了嗎？現在我們必須弄清楚如何加密你這個(gè)詞以及如何收錢(qián)。根據我在表單中提交的數據，提交到服務(wù)區后，服務(wù)器是否處理這些數據，然后將其變成救護車(chē)字符串返回給我？提交下一句的時(shí)候可以處理清楚嗎？那就是說(shuō)我先不去獲取，根據你的輸入內容，按照一定的規則生成我的字符串，你輸入的內容是什么？這個(gè)字符串可以理解嗎？那他這里肯定有算法吧？嘿，如果有算法，他是怎么計算的？我們也是？如果你想研究他的算法，并且你能弄清楚，那我們黑客能黑他嗎？你能明白嗎？那是關(guān)鍵。我如何找到這個(gè)聲明？他沒(méi)有改變的是誰(shuí)改變了價(jià)值。改變地址路徑，對吧？這意味著(zhù)這串生成的內容將替換您的原創(chuàng )路徑。你能明白嗎？所以我們要看看他是如何生成這個(gè)字符串的。讓我們看看它是什么樣子的。在他面前不是要增加我們的數據嗎？所以我點(diǎn)擊了數據生產(chǎn)的路徑?？纯催@里有沒(méi)有明確的？是生產(chǎn)數據嗎？正確的？您查看應用程序數據。到時(shí)候，他是不是有一串這一段，這一段，這串密碼？那他一定要帶我走 s用這個(gè)支付字符串和他的一些代碼生成這種字符串代碼，然后按照收費號碼的規則拿出我們想要的數據代碼。好的，現在我們呢，既然你有這樣的生存規則，我不知道我是否應該去找你的語(yǔ)言代碼，看看你的規則是什么樣的以及它們是如何生成的。首先了解它們是如何生成的。這條規定，對吧？打開(kāi)就好了，然后我們看看這個(gè)規則是怎么生成的，給你安排好了，對吧？我正在尋找要搜索的內容。搜索一下我們是如何生成這個(gè)剛剛讓他生成的字符串的，對吧？我先去找他，好吧，別看他是怎么生成的，那么總共有多少種方法呢？有多少相同的進(jìn)步？這是四十三嗎？正確的？四十三？這個(gè)方法沒(méi)有 URL 嗎？肯定是不對的，那我再看下一個(gè)。你只能一一找到。找它，上去，這是？不是嗎？沒(méi)有這樣的國王。你看見(jiàn)了嗎？沒(méi)有這個(gè)王子，一定是對的吧？咦，這是什么東西，這是什么東西，然后后面和前面發(fā)生了意外。二樓后面沒(méi)有寫(xiě)。嘿，我發(fā)現它和我們這里很相似，不是嗎？沒(méi)關(guān)系，這很酷。這就是你的算法的意思嗎？好吧，我該怎么處理算法？他是怎么做的？好吧，我們看看js有沒(méi)有實(shí)現，對吧？好吧，讓我們看看他的實(shí)現。嘿，你找到這里定義的方法了嗎？然后我用了一個(gè)肯定的表達器來(lái)獲取我的表單提交的內容?？吹搅?，拿到這個(gè)內容后，他把所有帶空格的空格都去掉了，對吧？你問(wèn)內容中的空格去掉后是否去掉？如果他去掉這個(gè)，就不算給他添加了這串內容。啊，看到了嗎？來(lái)來(lái)來(lái)，看看功能，還記得連接功能嗎？?jì)蓚€(gè)人基本有聯(lián)系嗎？你能聽(tīng)到嗎？那就是說(shuō)他會(huì )把這個(gè)字符串加到我們輸入的字符串中，然后放上去算不算理解？然后說(shuō)他來(lái)了。有一種鹽叫鹽。不變的東西叫做鹽。你能明白嗎？嘿，他有一塊鹽。讓我們把這個(gè)鹽拿出來(lái)。這鹽出來(lái)了嗎？他，這個(gè)叫做常數圓的東西是加到圓上的吧？圓圓圓的水是什么？這個(gè)圈子是我們的深度聚會(huì )。是鹽加什么是鹽加我們的我是你的輸入它的內容是你的話(huà)對對，你的話(huà)對嗎？那么，使用數據線(xiàn)法應該用什么方法呢？嘿嘿，他會(huì )用兔君的方法，再看一遍，再看看怎么辦，怎么辦，怎么辦，怎么辦，殺，殺，殺，君是什么意思？你能看懂十六位數和十六位數嗎？好吧，這個(gè)函數中還有另一個(gè)函數。第二個(gè)函數不會(huì )自動(dòng)調用括號中的函數。括號里的函數會(huì )不會(huì )調用md五加加密？你能理解嗎？在這個(gè)函數中，他再次調用md五加密，表示我加密他，嗯，md五給他加密后，突然死循環(huán)，然后sup，savars，對吧，savars君，去崛起幾個(gè)，十六在十六前面吧？你能理解嗎？前面的十六是零到十六嗎？那么，我們了解他的生存和營(yíng)救規則嗎？難道我只是按照他的規則，按照自己的數據說(shuō)清楚嗎？那么讓我們看看如何創(chuàng )建這些數據？我們將編寫(xiě)并使用它，對嗎？把我們昨天做的復制一份我晚上做的，好嗎？那么，在這一個(gè)中，我們可以做一些改變，對吧？好吧，首先，讓我們先看看它。首先，我們可以得到這個(gè)詞。那么請求的意外按鈕是動(dòng)態(tài)的。我以后要更換它，所以我會(huì )刪除這塊嗎？如果我稍后替換它，它不會(huì )算作我生成的。我會(huì )更換它。你能明白嗎？那么他是如何產(chǎn)生的呢？然后我在讓我們在這里做一個(gè)破解支付鉆石是我們的原價(jià)。我們追求的內容沒(méi)有加密。是原價(jià)嗎？鹽和鹽就是這塊，對吧？拿這個(gè)鹽然后加水？你想讓我得到我輸入的單詞嗎？他會(huì )扣除十等，對吧？然后我們將扣除十個(gè)等。執行md五加密，對吧？然后在十六位數字之前形成幾個(gè)十六位數字，對嗎？好吧，我怎么起來(lái)？md 5如何加密？我打算用md五加密算法吧？Basilibo 然后我們給他加密 mdFive 加密加密 這串內容是誰(shuí)加密的對不對？那么他對這串內容使用了什么代碼呢？我們提交的網(wǎng)頁(yè)用的是什么代碼，那你得看他的代碼。代碼是做什么用的？點(diǎn)擊什么編碼是utf干編碼，那我是不是要給他做utf干轉碼，對吧？所以你丟失的東西是最錯誤的，那我必須轉碼他，對吧？他進(jìn)行了一次轉碼和轉碼，應該如何轉換？單擊轉碼聲音按鈕。是否可以使用utf bar 8轉碼？你能聽(tīng)到嗎？轉碼完成后，這個(gè)按鈕是不是已經(jīng)在網(wǎng)頁(yè)上統一了？繩子會(huì )出來(lái)的，對吧？讓他加密統一字符串吧？加密完成后，我們應該使用其中的幾個(gè)嗎？拿16位數的內容就夠了吧？那是我們幸存下來(lái)的。好的是我們活下來(lái)的角色，所以讓我們傳遞下去，角色是什么對？性在哪里？周總，正確的？你創(chuàng )造了這個(gè)字符串來(lái)吃嗎？所以我們把這個(gè)字符串給我的加密規則現在和他的加密規則完全一樣嗎？正確的？然后我會(huì )用你的加密規則替換你最初請求的路徑。執法部門(mén)能理解嗎？記??？一直都是這樣執法的，對吧？嗯，怎么改？你如何改變它？里面有嗎？我會(huì )賣(mài)的，對吧？我賣(mài)給誰(shuí)？我在賣(mài)誰(shuí)？有沒(méi)有辦法代替季復創(chuàng )？我們這里有嗎？談福利的時(shí)候，我們談過(guò)這個(gè)張偉夫嗎？是不是可以用張偉夫的內容來(lái)代替這個(gè)張偉夫？你還記得印象嗎？這是錯的嗎？那么，我的程序是簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單呢？然后讓我們做一個(gè)彎曲的樹(shù)循環(huán)，讓他無(wú)限平移。好的，您繼續翻譯，直到翻譯成功并且您不想翻譯，那么我接受您的輸入。接受輸入。拿什么來(lái)贏(yíng)他，對吧？請輸入您要翻譯的內容，對嗎？您要輸入內容嗎？翻譯后，打印出來(lái)給你嗎？你能清楚地理解它嗎？然后這個(gè)是他的發(fā)音。好吧，我們先來(lái)看看這種鹽。他在沒(méi)有我的情況下成功破解了它。四個(gè)值先看看他對不對，對不對，是不是我們要的詞？來(lái)，來(lái)看看，現在，我們先跑，跑，跑，然后我'會(huì )在里面輸入hello，看是不是只是三個(gè)a hello，然后搜索，先清除一個(gè)，再搜索，然后就可以看到hello這個(gè)字符串是不是和我們生產(chǎn)的鞋子一樣。從 0020 開(kāi)始，然后是 3a 是一樣的嗎？那么，我已經(jīng)破解了他嗎？如果你明白了，你可以破解他，對吧？破解他之后，你可以看到我，我會(huì )出去打印信息。請記住，不要打印它。然后我們還有一個(gè)，就是他在里面。他也有這個(gè)選擇。里面有自動(dòng)檢測嗎？好吧，讓我們來(lái)個(gè)機動(dòng)。如果我們有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成機動(dòng)語(yǔ)言？額頭是對的嗎？那么，這里是不是很刺激呢？出去？你能明白嗎？在提交表達式中是你。您會(huì )自動(dòng)識別我的哪種語(yǔ)言？你能理解嗎？好吧，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。嗯，首先，我是什么，中國人？到了im chinese，對吧？我愛(ài)你愛(ài)你，翻譯成中文，讓我們看看他，我愛(ài)你，好嗎？嗯，你很漂亮，他翻譯成英文了嗎？喂，你好漂亮，他送你回來(lái)了，你看，你好，然后又一個(gè)你好，漂亮。太好了，我的制作規則和他的制作規則一樣嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解，我會(huì )破解他，對吧？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè)機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成移動(dòng)語(yǔ)言？額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你很漂亮，對吧？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后又是一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的極好，我的生產(chǎn)規則和他的生產(chǎn)規則是一樣的嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解它，我會(huì )破解他，正確的？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有另外一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè) 機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)性，我應該把誰(shuí)轉成移動(dòng)語(yǔ)言? 額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你真美，正確的？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后是另一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的
文章采集調用(追蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障(組圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 164 次瀏覽 ? 2022-03-25 01:11
文章采集調用(追蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障(組圖))
后臺：跟蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障
隨著(zhù)微服務(wù)架構的普及，一個(gè)請求往往需要涉及多個(gè)服務(wù)，需要一些可以幫助理解系統行為和分析性能問(wèn)題的工具，以便在發(fā)生故障時(shí)能夠快速定位并解決問(wèn)題。
在單體架構下，可以使用AOP打印調用具體業(yè)務(wù)邏輯前后的時(shí)間，計算整體調用時(shí)間。使用 AOP 捕獲異常并知道調用在哪里導致了異常。
基本實(shí)現原理
一個(gè)完整的請求鏈路的trace ID（traceid）用來(lái)找出這個(gè)請求調用的所有服務(wù)，每個(gè)服務(wù)調用的span ID（spanid）用來(lái)記錄調用順序
上游服務(wù)parenetid用于記錄調用的層次關(guān)系
調用時(shí)間時(shí)間戳，記錄請求發(fā)送、接收、處理的時(shí)間，計算業(yè)務(wù)處理時(shí)間和網(wǎng)絡(luò )時(shí)間，然后用可視化的界面展示每個(gè)調用環(huán)節、性能、故障
還可以記錄一些其他的信息，比如調用服務(wù)的名字，被調用服務(wù)的名字，返回結果，IP，調用服務(wù)的名字等等。最后我們把同一個(gè)spanid的信息組合成一個(gè)大跨度塊來(lái)完成一個(gè)完整的調用鏈。
SkyWalking的原理和架構設計
定期采樣節點(diǎn)數據，采樣后定期上報數據，存儲在ES、MySQL等持久層中。有了數據，自然要根據數據進(jìn)行可視化分析。
空中漫步的工作原理
Skywalking的工作機制需要三個(gè)配合。工作原理圖大致如下：
SkyWalking核心模塊介紹：
SkyWalking 采用組件化開(kāi)發(fā)，易于擴展。主要成分如下：
1. Skywalking Agent：鏈接數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（度量）信息并上報，通過(guò)HTTP或gRPC將數據發(fā)送到Skywalking Collector。
2. Skywalking Collector ：鏈路數據采集器，對agent發(fā)送的tracing和metric數據進(jìn)行整合分析，通過(guò)Analysis Core模塊進(jìn)行處理，落入相關(guān)數據存儲。同時(shí)通過(guò)Query Core模塊進(jìn)行二次統計。和監控警報
3. 存儲：Skywalking的存儲支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為數據存儲的存儲介質(zhì)。H2 僅用于單機臨時(shí)演示。
4. SkyWalking UI：用于顯示著(zhù)陸數據的Web可視化平臺。目前，RocketBot 被正式采用為 SkyWalking 的主要 UI
如何自動(dòng) 采集 跨越數據
SkyWalking采用插件+javaagent的形式實(shí)現數據自動(dòng)跨度采集，可以對代碼無(wú)侵入，插件意味著(zhù)可插拔，擴展性好
如何跨進(jìn)程傳遞上下文
我們知道數據一般分為header和body，就像http有header和body一樣，RocketMQ也有MessageHeader、Message Body，body一般都保存業(yè)務(wù)數據，所以不宜在body中傳遞context，而是在header中，如圖
dubbo中的attachment相當于header，所以我們把context放在attachment里面，解決了context傳輸的問(wèn)題。
提示：這里的上下文傳遞過(guò)程由dubbo插件處理，業(yè)務(wù)不知情
traceId 如何保證全局唯一
為了確保全局唯一性，我們可以使用分布式或本地生成的 ID。如果你使用分布式，你需要有一個(gè)發(fā)件人。每次發(fā)出請求時(shí)，都必須先請求發(fā)件人。會(huì )有網(wǎng)絡(luò )調用開(kāi)銷(xiāo)，所以 SkyWalking 最終采用了本地生成 ID 的方法，并且采用了著(zhù)名的雪流算法，具有很高的性能。
但是雪花算法有一個(gè)眾所周知的問(wèn)題：時(shí)間回溯，會(huì )導致產(chǎn)生重復的id。那么 SkyWalking 是如何解決時(shí)間回調問(wèn)題的呢？
每次生成id時(shí)，都會(huì )記錄生成id的時(shí)間（lastTimestamp）。如果發(fā)現當前時(shí)間小于上次生成id的時(shí)間（lastTimestamp），則表示發(fā)生了時(shí)間回調，會(huì )生成一個(gè)隨機數作為traceId。
有這么多請求，所有 采集 都會(huì )影響性能嗎？
如果每次請求都調用采集，毫無(wú)疑問(wèn)數據量會(huì )很大，但是反過(guò)來(lái)想，真的有必要對每個(gè)請求都調用采集嗎？實(shí)際上，沒(méi)有必要。我們可以設置采樣頻率，只對部分數據進(jìn)行采樣。默認情況下，SkyWalking 設置為 3 秒采樣 3 次，其余請求不采樣，如圖
這個(gè)采樣頻率其實(shí)已經(jīng)足夠我們分析元器件的性能了。以這種在 3 秒內采樣 3 次的頻率采樣數據有什么問(wèn)題？理想情況下，每次服務(wù)調用都是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的（如下圖），所以每次都在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)采樣真的沒(méi)問(wèn)題。
但是在生產(chǎn)中，每個(gè)服務(wù)調用基本不可能在同一時(shí)間點(diǎn)被調用，因為期間存在網(wǎng)絡(luò )調用延遲，實(shí)際調用情況很可能如下圖所示。
在這種情況下，會(huì )在服務(wù) A 上采樣一些調用，而不會(huì )在服務(wù) B 和 C 上采樣，因此無(wú)法分析調用鏈的性能，那么 SkyWalking 是如何解決的。
是這樣解決的：如果上游攜帶Context（表示上游已經(jīng)采樣），下游強制采集數據。這確保了鏈接是完整的。
SkyWalking各模塊組件視圖介紹
Skywalking 已經(jīng)支持從 6 個(gè)視覺(jué)維度分析分布式系統的運行。
1、Dashboard：查看全球服務(wù)的基本性能指標
Dashboard主要包括Service Dashboard和Database Dashboard
2、拓撲圖：展示分布式服務(wù)之間的調用關(guān)系：
SkyWalking 可以根據獲取的數據自動(dòng)繪制服務(wù)之間的調用關(guān)系圖，并且可以識別出常用的服務(wù)并顯示在圖標上，比如圖上的tomcat、CAS服務(wù)
每個(gè)連接的顏色反映了服務(wù)之間的調用延遲，可以非常直觀(guān)的看到服務(wù)之間的調用狀態(tài)。點(diǎn)擊連接中間的點(diǎn)可以顯示兩個(gè)服務(wù)之間的連接的平均值。響應時(shí)間、吞吐量和 SLA 等信息
顯示服務(wù)的性能數據：
選擇其中一項服務(wù)，查看調用關(guān)系及服務(wù)基本狀態(tài)。
拓撲圖也有平面顯示效果
3、鏈接跟蹤：可以根據需要查看鏈接調用過(guò)程
顯示請求響應的內部執行，一個(gè)完整的請求經(jīng)過(guò)了哪些服務(wù)，執行了哪些代碼方法，每個(gè)方法的執行時(shí)間，執行狀態(tài)等詳細信息，快速定位代碼問(wèn)題。
失敗的調用還有一個(gè)錯誤日志：
4、警報：5、Zipkin 原理與指標數據對比
Zipkin 分為兩端，Zipkin 服務(wù)器和 Zipkin 客戶(hù)端?？蛻?hù)端是微服務(wù)的應用?？蛻?hù)端配置服務(wù)器的 URL 地址。一旦服務(wù)之間發(fā)生調用，就會(huì )被微服務(wù)中配置的Sleuth監聽(tīng)器監聽(tīng)，并生成相應的Trace和Span信息發(fā)送給服務(wù)器。發(fā)送方式主要有兩種，一種是HTTP消息的方式，一種是RabbitMQ等消息總線(xiàn)的方式。
無(wú)論哪種方式，我們都需要：一個(gè) Eureka 服務(wù)注冊中心，首先看一下 Zipkin 運行架構：
左邊的應用服務(wù)也是Zipkin-clinet和Eureka-client。中間是依賴(lài)，包括 Zipkin-server 和 Eureka-server。最右邊是WebUI展示和開(kāi)發(fā)界面。
比較計劃
Google的Dapper，阿里的鷹眼，大眾點(diǎn)評的CAT，Twitter的Zipkin，LINE的pinpoint，國內的skywalking。
市面上的全鏈路監控理論模型多以Google Dapper論文為基礎。本文重點(diǎn)介紹以下三個(gè) APM 組件：
種類(lèi)
拉鏈金
空中漫步
基本的 查看全部
后臺：跟蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障
隨著(zhù)微服務(wù)架構的普及，一個(gè)請求往往需要涉及多個(gè)服務(wù)，需要一些可以幫助理解系統行為和分析性能問(wèn)題的工具，以便在發(fā)生故障時(shí)能夠快速定位并解決問(wèn)題。
在單體架構下，可以使用AOP打印調用具體業(yè)務(wù)邏輯前后的時(shí)間，計算整體調用時(shí)間。使用 AOP 捕獲異常并知道調用在哪里導致了異常。
基本實(shí)現原理
一個(gè)完整的請求鏈路的trace ID（traceid）用來(lái)找出這個(gè)請求調用的所有服務(wù)，每個(gè)服務(wù)調用的span ID（spanid）用來(lái)記錄調用順序
上游服務(wù)parenetid用于記錄調用的層次關(guān)系
調用時(shí)間時(shí)間戳，記錄請求發(fā)送、接收、處理的時(shí)間，計算業(yè)務(wù)處理時(shí)間和網(wǎng)絡(luò )時(shí)間，然后用可視化的界面展示每個(gè)調用環(huán)節、性能、故障
還可以記錄一些其他的信息，比如調用服務(wù)的名字，被調用服務(wù)的名字，返回結果，IP，調用服務(wù)的名字等等。最后我們把同一個(gè)spanid的信息組合成一個(gè)大跨度塊來(lái)完成一個(gè)完整的調用鏈。
SkyWalking的原理和架構設計
定期采樣節點(diǎn)數據，采樣后定期上報數據，存儲在ES、MySQL等持久層中。有了數據，自然要根據數據進(jìn)行可視化分析。
空中漫步的工作原理
Skywalking的工作機制需要三個(gè)配合。工作原理圖大致如下：
SkyWalking核心模塊介紹：
SkyWalking 采用組件化開(kāi)發(fā)，易于擴展。主要成分如下：
1. Skywalking Agent：鏈接數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（度量）信息并上報，通過(guò)HTTP或gRPC將數據發(fā)送到Skywalking Collector。
2. Skywalking Collector ：鏈路數據采集器，對agent發(fā)送的tracing和metric數據進(jìn)行整合分析，通過(guò)Analysis Core模塊進(jìn)行處理，落入相關(guān)數據存儲。同時(shí)通過(guò)Query Core模塊進(jìn)行二次統計。和監控警報
3. 存儲：Skywalking的存儲支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為數據存儲的存儲介質(zhì)。H2 僅用于單機臨時(shí)演示。
4. SkyWalking UI：用于顯示著(zhù)陸數據的Web可視化平臺。目前，RocketBot 被正式采用為 SkyWalking 的主要 UI
如何自動(dòng) 采集 跨越數據
SkyWalking采用插件+javaagent的形式實(shí)現數據自動(dòng)跨度采集，可以對代碼無(wú)侵入，插件意味著(zhù)可插拔，擴展性好
如何跨進(jìn)程傳遞上下文
我們知道數據一般分為header和body，就像http有header和body一樣，RocketMQ也有MessageHeader、Message Body，body一般都保存業(yè)務(wù)數據，所以不宜在body中傳遞context，而是在header中，如圖
dubbo中的attachment相當于header，所以我們把context放在attachment里面，解決了context傳輸的問(wèn)題。
提示：這里的上下文傳遞過(guò)程由dubbo插件處理，業(yè)務(wù)不知情
traceId 如何保證全局唯一
為了確保全局唯一性，我們可以使用分布式或本地生成的 ID。如果你使用分布式，你需要有一個(gè)發(fā)件人。每次發(fā)出請求時(shí)，都必須先請求發(fā)件人。會(huì )有網(wǎng)絡(luò )調用開(kāi)銷(xiāo)，所以 SkyWalking 最終采用了本地生成 ID 的方法，并且采用了著(zhù)名的雪流算法，具有很高的性能。
但是雪花算法有一個(gè)眾所周知的問(wèn)題：時(shí)間回溯，會(huì )導致產(chǎn)生重復的id。那么 SkyWalking 是如何解決時(shí)間回調問(wèn)題的呢？
每次生成id時(shí)，都會(huì )記錄生成id的時(shí)間（lastTimestamp）。如果發(fā)現當前時(shí)間小于上次生成id的時(shí)間（lastTimestamp），則表示發(fā)生了時(shí)間回調，會(huì )生成一個(gè)隨機數作為traceId。
有這么多請求，所有 采集 都會(huì )影響性能嗎？
如果每次請求都調用采集，毫無(wú)疑問(wèn)數據量會(huì )很大，但是反過(guò)來(lái)想，真的有必要對每個(gè)請求都調用采集嗎？實(shí)際上，沒(méi)有必要。我們可以設置采樣頻率，只對部分數據進(jìn)行采樣。默認情況下，SkyWalking 設置為 3 秒采樣 3 次，其余請求不采樣，如圖
這個(gè)采樣頻率其實(shí)已經(jīng)足夠我們分析元器件的性能了。以這種在 3 秒內采樣 3 次的頻率采樣數據有什么問(wèn)題？理想情況下，每次服務(wù)調用都是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的（如下圖），所以每次都在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)采樣真的沒(méi)問(wèn)題。
但是在生產(chǎn)中，每個(gè)服務(wù)調用基本不可能在同一時(shí)間點(diǎn)被調用，因為期間存在網(wǎng)絡(luò )調用延遲，實(shí)際調用情況很可能如下圖所示。
在這種情況下，會(huì )在服務(wù) A 上采樣一些調用，而不會(huì )在服務(wù) B 和 C 上采樣，因此無(wú)法分析調用鏈的性能，那么 SkyWalking 是如何解決的。
是這樣解決的：如果上游攜帶Context（表示上游已經(jīng)采樣），下游強制采集數據。這確保了鏈接是完整的。
SkyWalking各模塊組件視圖介紹
Skywalking 已經(jīng)支持從 6 個(gè)視覺(jué)維度分析分布式系統的運行。
1、Dashboard：查看全球服務(wù)的基本性能指標
Dashboard主要包括Service Dashboard和Database Dashboard
2、拓撲圖：展示分布式服務(wù)之間的調用關(guān)系：
SkyWalking 可以根據獲取的數據自動(dòng)繪制服務(wù)之間的調用關(guān)系圖，并且可以識別出常用的服務(wù)并顯示在圖標上，比如圖上的tomcat、CAS服務(wù)
每個(gè)連接的顏色反映了服務(wù)之間的調用延遲，可以非常直觀(guān)的看到服務(wù)之間的調用狀態(tài)。點(diǎn)擊連接中間的點(diǎn)可以顯示兩個(gè)服務(wù)之間的連接的平均值。響應時(shí)間、吞吐量和 SLA 等信息
顯示服務(wù)的性能數據：
選擇其中一項服務(wù)，查看調用關(guān)系及服務(wù)基本狀態(tài)。
拓撲圖也有平面顯示效果
3、鏈接跟蹤：可以根據需要查看鏈接調用過(guò)程
顯示請求響應的內部執行，一個(gè)完整的請求經(jīng)過(guò)了哪些服務(wù)，執行了哪些代碼方法，每個(gè)方法的執行時(shí)間，執行狀態(tài)等詳細信息，快速定位代碼問(wèn)題。
失敗的調用還有一個(gè)錯誤日志：
4、警報：5、Zipkin 原理與指標數據對比
Zipkin 分為兩端，Zipkin 服務(wù)器和 Zipkin 客戶(hù)端?？蛻?hù)端是微服務(wù)的應用?？蛻?hù)端配置服務(wù)器的 URL 地址。一旦服務(wù)之間發(fā)生調用，就會(huì )被微服務(wù)中配置的Sleuth監聽(tīng)器監聽(tīng)，并生成相應的Trace和Span信息發(fā)送給服務(wù)器。發(fā)送方式主要有兩種，一種是HTTP消息的方式，一種是RabbitMQ等消息總線(xiàn)的方式。
無(wú)論哪種方式，我們都需要：一個(gè) Eureka 服務(wù)注冊中心，首先看一下 Zipkin 運行架構：
左邊的應用服務(wù)也是Zipkin-clinet和Eureka-client。中間是依賴(lài)，包括 Zipkin-server 和 Eureka-server。最右邊是WebUI展示和開(kāi)發(fā)界面。
比較計劃
Google的Dapper，阿里的鷹眼，大眾點(diǎn)評的CAT，Twitter的Zipkin，LINE的pinpoint，國內的skywalking。
市面上的全鏈路監控理論模型多以Google Dapper論文為基礎。本文重點(diǎn)介紹以下三個(gè) APM 組件：
種類(lèi)
拉鏈金
空中漫步
基本的 查看全部
文章采集調用(追蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障(組圖))
后臺：跟蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障
隨著(zhù)微服務(wù)架構的普及，一個(gè)請求往往需要涉及多個(gè)服務(wù)，需要一些可以幫助理解系統行為和分析性能問(wèn)題的工具，以便在發(fā)生故障時(shí)能夠快速定位并解決問(wèn)題。
在單體架構下，可以使用AOP打印調用具體業(yè)務(wù)邏輯前后的時(shí)間，計算整體調用時(shí)間。使用 AOP 捕獲異常并知道調用在哪里導致了異常。
基本實(shí)現原理
一個(gè)完整的請求鏈路的trace ID（traceid）用來(lái)找出這個(gè)請求調用的所有服務(wù)，每個(gè)服務(wù)調用的span ID（spanid）用來(lái)記錄調用順序
上游服務(wù)parenetid用于記錄調用的層次關(guān)系
調用時(shí)間時(shí)間戳，記錄請求發(fā)送、接收、處理的時(shí)間，計算業(yè)務(wù)處理時(shí)間和網(wǎng)絡(luò )時(shí)間，然后用可視化的界面展示每個(gè)調用環(huán)節、性能、故障
還可以記錄一些其他的信息，比如調用服務(wù)的名字，被調用服務(wù)的名字，返回結果，IP，調用服務(wù)的名字等等。最后我們把同一個(gè)spanid的信息組合成一個(gè)大跨度塊來(lái)完成一個(gè)完整的調用鏈。
SkyWalking的原理和架構設計
定期采樣節點(diǎn)數據，采樣后定期上報數據，存儲在ES、MySQL等持久層中。有了數據，自然要根據數據進(jìn)行可視化分析。
空中漫步的工作原理
Skywalking的工作機制需要三個(gè)配合。工作原理圖大致如下：
SkyWalking核心模塊介紹：
SkyWalking 采用組件化開(kāi)發(fā)，易于擴展。主要成分如下：
1. Skywalking Agent：鏈接數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（度量）信息并上報，通過(guò)HTTP或gRPC將數據發(fā)送到Skywalking Collector。
2. Skywalking Collector ：鏈路數據采集器，對agent發(fā)送的tracing和metric數據進(jìn)行整合分析，通過(guò)Analysis Core模塊進(jìn)行處理，落入相關(guān)數據存儲。同時(shí)通過(guò)Query Core模塊進(jìn)行二次統計。和監控警報
3. 存儲：Skywalking的存儲支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為數據存儲的存儲介質(zhì)。H2 僅用于單機臨時(shí)演示。
4. SkyWalking UI：用于顯示著(zhù)陸數據的Web可視化平臺。目前，RocketBot 被正式采用為 SkyWalking 的主要 UI
如何自動(dòng) 采集 跨越數據
SkyWalking采用插件+javaagent的形式實(shí)現數據自動(dòng)跨度采集，可以對代碼無(wú)侵入，插件意味著(zhù)可插拔，擴展性好
如何跨進(jìn)程傳遞上下文
我們知道數據一般分為header和body，就像http有header和body一樣，RocketMQ也有MessageHeader、Message Body，body一般都保存業(yè)務(wù)數據，所以不宜在body中傳遞context，而是在header中，如圖
dubbo中的attachment相當于header，所以我們把context放在attachment里面，解決了context傳輸的問(wèn)題。
提示：這里的上下文傳遞過(guò)程由dubbo插件處理，業(yè)務(wù)不知情
traceId 如何保證全局唯一
為了確保全局唯一性，我們可以使用分布式或本地生成的 ID。如果你使用分布式，你需要有一個(gè)發(fā)件人。每次發(fā)出請求時(shí)，都必須先請求發(fā)件人。會(huì )有網(wǎng)絡(luò )調用開(kāi)銷(xiāo)，所以 SkyWalking 最終采用了本地生成 ID 的方法，并且采用了著(zhù)名的雪流算法，具有很高的性能。
但是雪花算法有一個(gè)眾所周知的問(wèn)題：時(shí)間回溯，會(huì )導致產(chǎn)生重復的id。那么 SkyWalking 是如何解決時(shí)間回調問(wèn)題的呢？
每次生成id時(shí)，都會(huì )記錄生成id的時(shí)間（lastTimestamp）。如果發(fā)現當前時(shí)間小于上次生成id的時(shí)間（lastTimestamp），則表示發(fā)生了時(shí)間回調，會(huì )生成一個(gè)隨機數作為traceId。
有這么多請求，所有 采集 都會(huì )影響性能嗎？
如果每次請求都調用采集，毫無(wú)疑問(wèn)數據量會(huì )很大，但是反過(guò)來(lái)想，真的有必要對每個(gè)請求都調用采集嗎？實(shí)際上，沒(méi)有必要。我們可以設置采樣頻率，只對部分數據進(jìn)行采樣。默認情況下，SkyWalking 設置為 3 秒采樣 3 次，其余請求不采樣，如圖
這個(gè)采樣頻率其實(shí)已經(jīng)足夠我們分析元器件的性能了。以這種在 3 秒內采樣 3 次的頻率采樣數據有什么問(wèn)題？理想情況下，每次服務(wù)調用都是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的（如下圖），所以每次都在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)采樣真的沒(méi)問(wèn)題。
但是在生產(chǎn)中，每個(gè)服務(wù)調用基本不可能在同一時(shí)間點(diǎn)被調用，因為期間存在網(wǎng)絡(luò )調用延遲，實(shí)際調用情況很可能如下圖所示。
在這種情況下，會(huì )在服務(wù) A 上采樣一些調用，而不會(huì )在服務(wù) B 和 C 上采樣，因此無(wú)法分析調用鏈的性能，那么 SkyWalking 是如何解決的。
是這樣解決的：如果上游攜帶Context（表示上游已經(jīng)采樣），下游強制采集數據。這確保了鏈接是完整的。
SkyWalking各模塊組件視圖介紹
Skywalking 已經(jīng)支持從 6 個(gè)視覺(jué)維度分析分布式系統的運行。
1、Dashboard：查看全球服務(wù)的基本性能指標
Dashboard主要包括Service Dashboard和Database Dashboard
2、拓撲圖：展示分布式服務(wù)之間的調用關(guān)系：
SkyWalking 可以根據獲取的數據自動(dòng)繪制服務(wù)之間的調用關(guān)系圖，并且可以識別出常用的服務(wù)并顯示在圖標上，比如圖上的tomcat、CAS服務(wù)
每個(gè)連接的顏色反映了服務(wù)之間的調用延遲，可以非常直觀(guān)的看到服務(wù)之間的調用狀態(tài)。點(diǎn)擊連接中間的點(diǎn)可以顯示兩個(gè)服務(wù)之間的連接的平均值。響應時(shí)間、吞吐量和 SLA 等信息
顯示服務(wù)的性能數據：
選擇其中一項服務(wù)，查看調用關(guān)系及服務(wù)基本狀態(tài)。
拓撲圖也有平面顯示效果
3、鏈接跟蹤：可以根據需要查看鏈接調用過(guò)程
顯示請求響應的內部執行，一個(gè)完整的請求經(jīng)過(guò)了哪些服務(wù)，執行了哪些代碼方法，每個(gè)方法的執行時(shí)間，執行狀態(tài)等詳細信息，快速定位代碼問(wèn)題。
失敗的調用還有一個(gè)錯誤日志：
4、警報：5、Zipkin 原理與指標數據對比
Zipkin 分為兩端，Zipkin 服務(wù)器和 Zipkin 客戶(hù)端?？蛻?hù)端是微服務(wù)的應用?？蛻?hù)端配置服務(wù)器的 URL 地址。一旦服務(wù)之間發(fā)生調用，就會(huì )被微服務(wù)中配置的Sleuth監聽(tīng)器監聽(tīng)，并生成相應的Trace和Span信息發(fā)送給服務(wù)器。發(fā)送方式主要有兩種，一種是HTTP消息的方式，一種是RabbitMQ等消息總線(xiàn)的方式。
無(wú)論哪種方式，我們都需要：一個(gè) Eureka 服務(wù)注冊中心，首先看一下 Zipkin 運行架構：
左邊的應用服務(wù)也是Zipkin-clinet和Eureka-client。中間是依賴(lài)，包括 Zipkin-server 和 Eureka-server。最右邊是WebUI展示和開(kāi)發(fā)界面。
比較計劃
Google的Dapper，阿里的鷹眼，大眾點(diǎn)評的CAT，Twitter的Zipkin，LINE的pinpoint，國內的skywalking。
市面上的全鏈路監控理論模型多以Google Dapper論文為基礎。本文重點(diǎn)介紹以下三個(gè) APM 組件：
種類(lèi)
拉鏈金
空中漫步
基本的
文章采集調用(云原生及混合云模式下的微服務(wù)架構應用)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 130 次瀏覽 ? 2022-03-24 11:06
文章采集調用(云原生及混合云模式下的微服務(wù)架構應用)
前言
進(jìn)入云原生時(shí)代后，依托容器技術(shù)和分布式技術(shù)的發(fā)展，為適應高并發(fā)、高壓力、快速迭代的場(chǎng)景，微服務(wù)架構成為更多企業(yè)的必然選擇。微服務(wù)架構為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的優(yōu)勢，例如增加服務(wù)的可擴展性、增強易維護性、減少語(yǔ)言依賴(lài)等。
但與此同時(shí)，從單體架構到微服務(wù)架構的轉變在應用監控層面提出了前所未有的挑戰。服務(wù)的拆分使得應用和服務(wù)之間的相互調用關(guān)系呈幾何級數增長(cháng)。從用戶(hù)端發(fā)起的請求可能會(huì )在微服務(wù)和各種中間件之間相互調用，最終形成復雜的調用關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。
用戶(hù)請求發(fā)出后，完整的調用鏈圖如下：
此時(shí)，基于單機業(yè)務(wù)的傳統監控系統已經(jīng)無(wú)法監控新的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。因此，在微服務(wù)架構體系下，迫切需要建立一種新的監控機制，能夠及時(shí)監控和反饋應用和系統的運行狀態(tài)，在系統運行異常時(shí)輔助開(kāi)發(fā)者定位問(wèn)題，并提供系統性能調優(yōu)。 . 充足的數據支持。
1、全鏈路監控的目標是什么？
微服務(wù)架構使得應用程序和中間件之間的調用鏈更加復雜。同時(shí)，云原生和混合云的興起對全鏈路監控的實(shí)現提出了更高的要求。
為了提高混合云模式下微服務(wù)架構應用的健壯性和穩定性，一般來(lái)說(shuō)，我們對全鏈路監控的三個(gè)核心需求如下：
1. 系統間依賴(lài)梳理：可完整繪制系統與服務(wù)之間的調用關(guān)系，幫助開(kāi)發(fā)運維評估上下游依賴(lài)關(guān)系，判斷故障范圍；
2.關(guān)鍵性能指標展示：可以展示各個(gè)環(huán)節對應的關(guān)鍵性能指標，可以給研發(fā)人員性能優(yōu)化的方向，也可以幫助運維人員對系統資源的合理配置提出建議;
3. 端到端問(wèn)題診斷：當系統出現故障或異常時(shí)，可立即發(fā)出告警，協(xié)助運維人員發(fā)現并快速定位并解決問(wèn)題。
全鏈路監控就是在解決這些問(wèn)題的背景下創(chuàng )建的。
全鏈路監控是一套跨語(yǔ)言、跨應用、跨服務(wù)器、跨數據中心的分布式系統服務(wù)。通過(guò)添加探針等，對應用、系統等性能指標進(jìn)行采樣采集，以調用鏈為主要方法。分布式監控系統，展示監控數據，幫助開(kāi)發(fā)人員和運維人員分析性能問(wèn)題，定位異常問(wèn)題。
一些平臺還將全鏈路監控稱(chēng)為全鏈路跟蹤?？梢哉f(shuō)，全鏈路監控是一套覆蓋所有關(guān)聯(lián)系統的IT系統。它是一套可以完整記錄用戶(hù)行為、存儲日志、顯示系統間調用路徑和狀態(tài)的最佳實(shí)踐解決方案。
在全鏈路監控系統中，調用鏈是一個(gè)核心概念。就是從請求源，通過(guò)微服務(wù)調用，到底層中間件之間的所有中間調用環(huán)節。
全鏈路監控的關(guān)鍵價(jià)值在于“關(guān)聯(lián)”，即由終端用戶(hù)、后端微服務(wù)應用、云中間件組件構成的編織關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。從理論上講，這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )的覆蓋范圍越大，采集的關(guān)鍵指標越多，全鏈路監控的價(jià)值就越大。
2、實(shí)現全鏈路監控的難點(diǎn)是什么？
混合云模式下的每個(gè)微服務(wù)應用可能由不同的研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)，需要部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現橫向擴展，甚至可能同時(shí)部署在云端和自建機房的數據中心. 軟件部署和調用方法也有很大不同。
在此背景下，實(shí)現全鏈路監控面臨諸多挑戰，總結如下：
1. 支持大規?；旌显茍?chǎng)景：當成千上萬(wàn)的微服務(wù)應用部署在公有云和混合云中時(shí)，如何快速及時(shí)地獲得采集應用運行狀態(tài)信息，同時(shí)采集日志到日志中央。如何采集并將第三方中間件集成到監控系統中，是全鏈路監控研發(fā)人員需要面對的最嚴峻的問(wèn)題。
2. 降低對業(yè)務(wù)的影響：如果SDK或探針采集數據進(jìn)行全鏈路監控占用過(guò)多系統資源或對應用性能影響過(guò)大，會(huì )降低系統整體阻力。壓力，甚至是對業(yè)務(wù)造成嚴重后果的不可預測的失敗。
3. 豐富完善的監控系統：一般來(lái)說(shuō)，Java編寫(xiě)的應用程序比較容易獲取自己的運行狀態(tài)監控數據，但其他類(lèi)型的應用程序由于相對不完善，難以從底層架構層面全面支持生態(tài)。對于其他語(yǔ)言編寫(xiě)的應用程序，以及多渠道部署的中間件的完整指標采集都是開(kāi)發(fā)者需要考慮的問(wèn)題。
4. 維護簡(jiǎn)單可行：除了客戶(hù)端部署的SDK或探針外，服務(wù)器端的一整套全鏈路監控由接收模塊、計算模塊、存儲模塊、顯示模塊。運維人員需要對每個(gè)探頭和模塊進(jìn)行維護。因此，全鏈路監控系統在開(kāi)發(fā)時(shí)一定要考慮自身的易維護性，否則，在大型系統中，運維工作將成為一場(chǎng)災難。
5. 保證自身的高可用：全鏈路監控系統必須能夠保證自身具有一定的高可用。否則，當某個(gè)模塊或組件出現異常時(shí)，可能會(huì )失去整個(gè)業(yè)務(wù)系統的正常監控功能。在極端情況下，甚至會(huì )造成蝴蝶效應，導致整個(gè)系統雪崩。
我們說(shuō)，全鏈路監控的價(jià)值與其所能覆蓋的監控范圍成正比，它的挑戰也與監控范圍成正比。因此，全鏈路監控開(kāi)發(fā)者在實(shí)現功能時(shí)必須同時(shí)考慮和克服這五個(gè)難點(diǎn)。
3、全鏈路監控的規范是什么？
十多年前，谷歌在著(zhù)名論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》中詳細闡述了如何在大規模系統上構建一個(gè)低損耗、應用級透明、可擴展的系統。具有廣泛部署屬性的分布式系統鏈接跟蹤服務(wù)。
在 Dapper 論文中，Google 公開(kāi)了分布式系統鏈路跟蹤的實(shí)現技術(shù)細節，包括數據表示、埋點(diǎn)、傳輸、采集、存儲和顯示，并提出了跟蹤樹(shù)、Trace、Span 和 Annotation 等重要概念為實(shí)現全鏈路監控提供理論依據。
受 Dapper 的啟發(fā)，業(yè)界開(kāi)發(fā)了許多用于分布式鏈接跟蹤的開(kāi)源組件。由于需要在鏈接中記錄每個(gè)鏈接的信息，信息不僅限于某個(gè)鏈接，還需要跨不同的應用程序和分布式中間件進(jìn)行傳播。因此，必須制定一套統一的標準規范。整個(gè)鏈接中的所有鏈接都必須符合本規范和標準，才能實(shí)現完整信息的描述、跟蹤和傳輸功能。這組標準稱(chēng)為 OpenTracing。
可以說(shuō)OpenTracing是一套獨立于編程語(yǔ)言和業(yè)務(wù)邏輯的抽象接口集，可以統一管理鏈路跟蹤領(lǐng)域的各種元素，從而實(shí)現完整的全鏈路監控。
跨度
Span是全鏈路監控的基本單位。為微服務(wù)和中間件之間的每次調用創(chuàng )建一個(gè) Span。此調用可以是 RPC 調用、數據庫訪(fǎng)問(wèn)等?？缍扔?64 位 ID 標識。UUID更方便，是生成Span ID的首選。Span 記錄的信息包括名稱(chēng)、調用時(shí)間、鍵值對形式的標簽數據、父調用ID。
值得強調的是，Dapper 通過(guò)記錄每個(gè) Span 的父 ID 來(lái)跟蹤完整的鏈接請求。即Span的每一級只記錄調用發(fā)起者的ID，一個(gè)完整的調用具有相同的trace id。如果 Span 沒(méi)有父 ID，則稱(chēng)為 Root Span。讀取記錄時(shí)，根據 Trace ID 獲取所有 span，根據 parent ID 連接 span，繪制一個(gè)請求的完整調用鏈接。
痕跡
Trace用于標記一個(gè)請求的發(fā)起，通過(guò)各種微服務(wù)應用和中間件，直到服務(wù)返回并結束。Trace 是一個(gè)有向樹(shù)結構的 Span 集合。
圖中，每個(gè)顏色標簽代表一個(gè)Span，訪(fǎng)問(wèn)鏈路由唯一的Trace ID標識。整個(gè)架構用樹(shù)形結構表示，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都是一個(gè)Span。樹(shù)中節點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表了一個(gè) Span 與其父 Span 之間的調用關(guān)系。
注解
注釋是用來(lái)記錄事件相關(guān)信息的注釋?zhuān)绨l(fā)生的時(shí)間。一個(gè) Span 可以由多個(gè) Annotation 來(lái)描述。
Dapper采集數據處理
如圖所示，Dapper daemon采集 業(yè)務(wù)日志，并將日志信息保存在日志文件中。Dapper Collectors 定期請求提取日志并將它們存儲在 Central Bigtable 中。
由于日志量很大，Dapper 在采集logging 時(shí)使用了采樣率模式。如果采樣率設置為 1/1024，則表示每 1024 條日志生成一次采集。 查看全部
前言
進(jìn)入云原生時(shí)代后，依托容器技術(shù)和分布式技術(shù)的發(fā)展，為適應高并發(fā)、高壓力、快速迭代的場(chǎng)景，微服務(wù)架構成為更多企業(yè)的必然選擇。微服務(wù)架構為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的優(yōu)勢，例如增加服務(wù)的可擴展性、增強易維護性、減少語(yǔ)言依賴(lài)等。
但與此同時(shí)，從單體架構到微服務(wù)架構的轉變在應用監控層面提出了前所未有的挑戰。服務(wù)的拆分使得應用和服務(wù)之間的相互調用關(guān)系呈幾何級數增長(cháng)。從用戶(hù)端發(fā)起的請求可能會(huì )在微服務(wù)和各種中間件之間相互調用，最終形成復雜的調用關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。
用戶(hù)請求發(fā)出后，完整的調用鏈圖如下：
此時(shí)，基于單機業(yè)務(wù)的傳統監控系統已經(jīng)無(wú)法監控新的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。因此，在微服務(wù)架構體系下，迫切需要建立一種新的監控機制，能夠及時(shí)監控和反饋應用和系統的運行狀態(tài)，在系統運行異常時(shí)輔助開(kāi)發(fā)者定位問(wèn)題，并提供系統性能調優(yōu)。 . 充足的數據支持。
1、全鏈路監控的目標是什么？
微服務(wù)架構使得應用程序和中間件之間的調用鏈更加復雜。同時(shí)，云原生和混合云的興起對全鏈路監控的實(shí)現提出了更高的要求。
為了提高混合云模式下微服務(wù)架構應用的健壯性和穩定性，一般來(lái)說(shuō)，我們對全鏈路監控的三個(gè)核心需求如下：
1. 系統間依賴(lài)梳理：可完整繪制系統與服務(wù)之間的調用關(guān)系，幫助開(kāi)發(fā)運維評估上下游依賴(lài)關(guān)系，判斷故障范圍；
2.關(guān)鍵性能指標展示：可以展示各個(gè)環(huán)節對應的關(guān)鍵性能指標，可以給研發(fā)人員性能優(yōu)化的方向，也可以幫助運維人員對系統資源的合理配置提出建議;
3. 端到端問(wèn)題診斷：當系統出現故障或異常時(shí)，可立即發(fā)出告警，協(xié)助運維人員發(fā)現并快速定位并解決問(wèn)題。
全鏈路監控就是在解決這些問(wèn)題的背景下創(chuàng )建的。
全鏈路監控是一套跨語(yǔ)言、跨應用、跨服務(wù)器、跨數據中心的分布式系統服務(wù)。通過(guò)添加探針等，對應用、系統等性能指標進(jìn)行采樣采集，以調用鏈為主要方法。分布式監控系統，展示監控數據，幫助開(kāi)發(fā)人員和運維人員分析性能問(wèn)題，定位異常問(wèn)題。
一些平臺還將全鏈路監控稱(chēng)為全鏈路跟蹤?？梢哉f(shuō)，全鏈路監控是一套覆蓋所有關(guān)聯(lián)系統的IT系統。它是一套可以完整記錄用戶(hù)行為、存儲日志、顯示系統間調用路徑和狀態(tài)的最佳實(shí)踐解決方案。
在全鏈路監控系統中，調用鏈是一個(gè)核心概念。就是從請求源，通過(guò)微服務(wù)調用，到底層中間件之間的所有中間調用環(huán)節。
全鏈路監控的關(guān)鍵價(jià)值在于“關(guān)聯(lián)”，即由終端用戶(hù)、后端微服務(wù)應用、云中間件組件構成的編織關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。從理論上講，這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )的覆蓋范圍越大，采集的關(guān)鍵指標越多，全鏈路監控的價(jià)值就越大。
2、實(shí)現全鏈路監控的難點(diǎn)是什么？
混合云模式下的每個(gè)微服務(wù)應用可能由不同的研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)，需要部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現橫向擴展，甚至可能同時(shí)部署在云端和自建機房的數據中心. 軟件部署和調用方法也有很大不同。
在此背景下，實(shí)現全鏈路監控面臨諸多挑戰，總結如下：
1. 支持大規?；旌显茍?chǎng)景：當成千上萬(wàn)的微服務(wù)應用部署在公有云和混合云中時(shí)，如何快速及時(shí)地獲得采集應用運行狀態(tài)信息，同時(shí)采集日志到日志中央。如何采集并將第三方中間件集成到監控系統中，是全鏈路監控研發(fā)人員需要面對的最嚴峻的問(wèn)題。
2. 降低對業(yè)務(wù)的影響：如果SDK或探針采集數據進(jìn)行全鏈路監控占用過(guò)多系統資源或對應用性能影響過(guò)大，會(huì )降低系統整體阻力。壓力，甚至是對業(yè)務(wù)造成嚴重后果的不可預測的失敗。
3. 豐富完善的監控系統：一般來(lái)說(shuō)，Java編寫(xiě)的應用程序比較容易獲取自己的運行狀態(tài)監控數據，但其他類(lèi)型的應用程序由于相對不完善，難以從底層架構層面全面支持生態(tài)。對于其他語(yǔ)言編寫(xiě)的應用程序，以及多渠道部署的中間件的完整指標采集都是開(kāi)發(fā)者需要考慮的問(wèn)題。
4. 維護簡(jiǎn)單可行：除了客戶(hù)端部署的SDK或探針外，服務(wù)器端的一整套全鏈路監控由接收模塊、計算模塊、存儲模塊、顯示模塊。運維人員需要對每個(gè)探頭和模塊進(jìn)行維護。因此，全鏈路監控系統在開(kāi)發(fā)時(shí)一定要考慮自身的易維護性，否則，在大型系統中，運維工作將成為一場(chǎng)災難。
5. 保證自身的高可用：全鏈路監控系統必須能夠保證自身具有一定的高可用。否則，當某個(gè)模塊或組件出現異常時(shí)，可能會(huì )失去整個(gè)業(yè)務(wù)系統的正常監控功能。在極端情況下，甚至會(huì )造成蝴蝶效應，導致整個(gè)系統雪崩。
我們說(shuō)，全鏈路監控的價(jià)值與其所能覆蓋的監控范圍成正比，它的挑戰也與監控范圍成正比。因此，全鏈路監控開(kāi)發(fā)者在實(shí)現功能時(shí)必須同時(shí)考慮和克服這五個(gè)難點(diǎn)。
3、全鏈路監控的規范是什么？
十多年前，谷歌在著(zhù)名論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》中詳細闡述了如何在大規模系統上構建一個(gè)低損耗、應用級透明、可擴展的系統。具有廣泛部署屬性的分布式系統鏈接跟蹤服務(wù)。
在 Dapper 論文中，Google 公開(kāi)了分布式系統鏈路跟蹤的實(shí)現技術(shù)細節，包括數據表示、埋點(diǎn)、傳輸、采集、存儲和顯示，并提出了跟蹤樹(shù)、Trace、Span 和 Annotation 等重要概念為實(shí)現全鏈路監控提供理論依據。
受 Dapper 的啟發(fā)，業(yè)界開(kāi)發(fā)了許多用于分布式鏈接跟蹤的開(kāi)源組件。由于需要在鏈接中記錄每個(gè)鏈接的信息，信息不僅限于某個(gè)鏈接，還需要跨不同的應用程序和分布式中間件進(jìn)行傳播。因此，必須制定一套統一的標準規范。整個(gè)鏈接中的所有鏈接都必須符合本規范和標準，才能實(shí)現完整信息的描述、跟蹤和傳輸功能。這組標準稱(chēng)為 OpenTracing。
可以說(shuō)OpenTracing是一套獨立于編程語(yǔ)言和業(yè)務(wù)邏輯的抽象接口集，可以統一管理鏈路跟蹤領(lǐng)域的各種元素，從而實(shí)現完整的全鏈路監控。
跨度
Span是全鏈路監控的基本單位。為微服務(wù)和中間件之間的每次調用創(chuàng )建一個(gè) Span。此調用可以是 RPC 調用、數據庫訪(fǎng)問(wèn)等?？缍扔?64 位 ID 標識。UUID更方便，是生成Span ID的首選。Span 記錄的信息包括名稱(chēng)、調用時(shí)間、鍵值對形式的標簽數據、父調用ID。
值得強調的是，Dapper 通過(guò)記錄每個(gè) Span 的父 ID 來(lái)跟蹤完整的鏈接請求。即Span的每一級只記錄調用發(fā)起者的ID，一個(gè)完整的調用具有相同的trace id。如果 Span 沒(méi)有父 ID，則稱(chēng)為 Root Span。讀取記錄時(shí)，根據 Trace ID 獲取所有 span，根據 parent ID 連接 span，繪制一個(gè)請求的完整調用鏈接。
痕跡
Trace用于標記一個(gè)請求的發(fā)起，通過(guò)各種微服務(wù)應用和中間件，直到服務(wù)返回并結束。Trace 是一個(gè)有向樹(shù)結構的 Span 集合。
圖中，每個(gè)顏色標簽代表一個(gè)Span，訪(fǎng)問(wèn)鏈路由唯一的Trace ID標識。整個(gè)架構用樹(shù)形結構表示，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都是一個(gè)Span。樹(shù)中節點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表了一個(gè) Span 與其父 Span 之間的調用關(guān)系。
注解
注釋是用來(lái)記錄事件相關(guān)信息的注釋?zhuān)绨l(fā)生的時(shí)間。一個(gè) Span 可以由多個(gè) Annotation 來(lái)描述。
Dapper采集數據處理
如圖所示，Dapper daemon采集 業(yè)務(wù)日志，并將日志信息保存在日志文件中。Dapper Collectors 定期請求提取日志并將它們存儲在 Central Bigtable 中。
由于日志量很大，Dapper 在采集logging 時(shí)使用了采樣率模式。如果采樣率設置為 1/1024，則表示每 1024 條日志生成一次采集。 查看全部
文章采集調用(云原生及混合云模式下的微服務(wù)架構應用)
前言
進(jìn)入云原生時(shí)代后，依托容器技術(shù)和分布式技術(shù)的發(fā)展，為適應高并發(fā)、高壓力、快速迭代的場(chǎng)景，微服務(wù)架構成為更多企業(yè)的必然選擇。微服務(wù)架構為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的優(yōu)勢，例如增加服務(wù)的可擴展性、增強易維護性、減少語(yǔ)言依賴(lài)等。
但與此同時(shí)，從單體架構到微服務(wù)架構的轉變在應用監控層面提出了前所未有的挑戰。服務(wù)的拆分使得應用和服務(wù)之間的相互調用關(guān)系呈幾何級數增長(cháng)。從用戶(hù)端發(fā)起的請求可能會(huì )在微服務(wù)和各種中間件之間相互調用，最終形成復雜的調用關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。
用戶(hù)請求發(fā)出后，完整的調用鏈圖如下：
此時(shí)，基于單機業(yè)務(wù)的傳統監控系統已經(jīng)無(wú)法監控新的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。因此，在微服務(wù)架構體系下，迫切需要建立一種新的監控機制，能夠及時(shí)監控和反饋應用和系統的運行狀態(tài)，在系統運行異常時(shí)輔助開(kāi)發(fā)者定位問(wèn)題，并提供系統性能調優(yōu)。 . 充足的數據支持。
1、全鏈路監控的目標是什么？
微服務(wù)架構使得應用程序和中間件之間的調用鏈更加復雜。同時(shí)，云原生和混合云的興起對全鏈路監控的實(shí)現提出了更高的要求。
為了提高混合云模式下微服務(wù)架構應用的健壯性和穩定性，一般來(lái)說(shuō)，我們對全鏈路監控的三個(gè)核心需求如下：
1. 系統間依賴(lài)梳理：可完整繪制系統與服務(wù)之間的調用關(guān)系，幫助開(kāi)發(fā)運維評估上下游依賴(lài)關(guān)系，判斷故障范圍；
2.關(guān)鍵性能指標展示：可以展示各個(gè)環(huán)節對應的關(guān)鍵性能指標，可以給研發(fā)人員性能優(yōu)化的方向，也可以幫助運維人員對系統資源的合理配置提出建議;
3. 端到端問(wèn)題診斷：當系統出現故障或異常時(shí)，可立即發(fā)出告警，協(xié)助運維人員發(fā)現并快速定位并解決問(wèn)題。
全鏈路監控就是在解決這些問(wèn)題的背景下創(chuàng )建的。
全鏈路監控是一套跨語(yǔ)言、跨應用、跨服務(wù)器、跨數據中心的分布式系統服務(wù)。通過(guò)添加探針等，對應用、系統等性能指標進(jìn)行采樣采集，以調用鏈為主要方法。分布式監控系統，展示監控數據，幫助開(kāi)發(fā)人員和運維人員分析性能問(wèn)題，定位異常問(wèn)題。
一些平臺還將全鏈路監控稱(chēng)為全鏈路跟蹤?？梢哉f(shuō)，全鏈路監控是一套覆蓋所有關(guān)聯(lián)系統的IT系統。它是一套可以完整記錄用戶(hù)行為、存儲日志、顯示系統間調用路徑和狀態(tài)的最佳實(shí)踐解決方案。
在全鏈路監控系統中，調用鏈是一個(gè)核心概念。就是從請求源，通過(guò)微服務(wù)調用，到底層中間件之間的所有中間調用環(huán)節。
全鏈路監控的關(guān)鍵價(jià)值在于“關(guān)聯(lián)”，即由終端用戶(hù)、后端微服務(wù)應用、云中間件組件構成的編織關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。從理論上講，這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )的覆蓋范圍越大，采集的關(guān)鍵指標越多，全鏈路監控的價(jià)值就越大。
2、實(shí)現全鏈路監控的難點(diǎn)是什么？
混合云模式下的每個(gè)微服務(wù)應用可能由不同的研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)，需要部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現橫向擴展，甚至可能同時(shí)部署在云端和自建機房的數據中心. 軟件部署和調用方法也有很大不同。
在此背景下，實(shí)現全鏈路監控面臨諸多挑戰，總結如下：
1. 支持大規?；旌显茍?chǎng)景：當成千上萬(wàn)的微服務(wù)應用部署在公有云和混合云中時(shí)，如何快速及時(shí)地獲得采集應用運行狀態(tài)信息，同時(shí)采集日志到日志中央。如何采集并將第三方中間件集成到監控系統中，是全鏈路監控研發(fā)人員需要面對的最嚴峻的問(wèn)題。
2. 降低對業(yè)務(wù)的影響：如果SDK或探針采集數據進(jìn)行全鏈路監控占用過(guò)多系統資源或對應用性能影響過(guò)大，會(huì )降低系統整體阻力。壓力，甚至是對業(yè)務(wù)造成嚴重后果的不可預測的失敗。
3. 豐富完善的監控系統：一般來(lái)說(shuō)，Java編寫(xiě)的應用程序比較容易獲取自己的運行狀態(tài)監控數據，但其他類(lèi)型的應用程序由于相對不完善，難以從底層架構層面全面支持生態(tài)。對于其他語(yǔ)言編寫(xiě)的應用程序，以及多渠道部署的中間件的完整指標采集都是開(kāi)發(fā)者需要考慮的問(wèn)題。
4. 維護簡(jiǎn)單可行：除了客戶(hù)端部署的SDK或探針外，服務(wù)器端的一整套全鏈路監控由接收模塊、計算模塊、存儲模塊、顯示模塊。運維人員需要對每個(gè)探頭和模塊進(jìn)行維護。因此，全鏈路監控系統在開(kāi)發(fā)時(shí)一定要考慮自身的易維護性，否則，在大型系統中，運維工作將成為一場(chǎng)災難。
5. 保證自身的高可用：全鏈路監控系統必須能夠保證自身具有一定的高可用。否則，當某個(gè)模塊或組件出現異常時(shí)，可能會(huì )失去整個(gè)業(yè)務(wù)系統的正常監控功能。在極端情況下，甚至會(huì )造成蝴蝶效應，導致整個(gè)系統雪崩。
我們說(shuō)，全鏈路監控的價(jià)值與其所能覆蓋的監控范圍成正比，它的挑戰也與監控范圍成正比。因此，全鏈路監控開(kāi)發(fā)者在實(shí)現功能時(shí)必須同時(shí)考慮和克服這五個(gè)難點(diǎn)。
3、全鏈路監控的規范是什么？
十多年前，谷歌在著(zhù)名論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》中詳細闡述了如何在大規模系統上構建一個(gè)低損耗、應用級透明、可擴展的系統。具有廣泛部署屬性的分布式系統鏈接跟蹤服務(wù)。
在 Dapper 論文中，Google 公開(kāi)了分布式系統鏈路跟蹤的實(shí)現技術(shù)細節，包括數據表示、埋點(diǎn)、傳輸、采集、存儲和顯示，并提出了跟蹤樹(shù)、Trace、Span 和 Annotation 等重要概念為實(shí)現全鏈路監控提供理論依據。
受 Dapper 的啟發(fā)，業(yè)界開(kāi)發(fā)了許多用于分布式鏈接跟蹤的開(kāi)源組件。由于需要在鏈接中記錄每個(gè)鏈接的信息，信息不僅限于某個(gè)鏈接，還需要跨不同的應用程序和分布式中間件進(jìn)行傳播。因此，必須制定一套統一的標準規范。整個(gè)鏈接中的所有鏈接都必須符合本規范和標準，才能實(shí)現完整信息的描述、跟蹤和傳輸功能。這組標準稱(chēng)為 OpenTracing。
可以說(shuō)OpenTracing是一套獨立于編程語(yǔ)言和業(yè)務(wù)邏輯的抽象接口集，可以統一管理鏈路跟蹤領(lǐng)域的各種元素，從而實(shí)現完整的全鏈路監控。
跨度
Span是全鏈路監控的基本單位。為微服務(wù)和中間件之間的每次調用創(chuàng )建一個(gè) Span。此調用可以是 RPC 調用、數據庫訪(fǎng)問(wèn)等?？缍扔?64 位 ID 標識。UUID更方便，是生成Span ID的首選。Span 記錄的信息包括名稱(chēng)、調用時(shí)間、鍵值對形式的標簽數據、父調用ID。
值得強調的是，Dapper 通過(guò)記錄每個(gè) Span 的父 ID 來(lái)跟蹤完整的鏈接請求。即Span的每一級只記錄調用發(fā)起者的ID，一個(gè)完整的調用具有相同的trace id。如果 Span 沒(méi)有父 ID，則稱(chēng)為 Root Span。讀取記錄時(shí)，根據 Trace ID 獲取所有 span，根據 parent ID 連接 span，繪制一個(gè)請求的完整調用鏈接。
痕跡
Trace用于標記一個(gè)請求的發(fā)起，通過(guò)各種微服務(wù)應用和中間件，直到服務(wù)返回并結束。Trace 是一個(gè)有向樹(shù)結構的 Span 集合。
圖中，每個(gè)顏色標簽代表一個(gè)Span，訪(fǎng)問(wèn)鏈路由唯一的Trace ID標識。整個(gè)架構用樹(shù)形結構表示，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都是一個(gè)Span。樹(shù)中節點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表了一個(gè) Span 與其父 Span 之間的調用關(guān)系。
注解
注釋是用來(lái)記錄事件相關(guān)信息的注釋?zhuān)绨l(fā)生的時(shí)間。一個(gè) Span 可以由多個(gè) Annotation 來(lái)描述。
Dapper采集數據處理
如圖所示，Dapper daemon采集 業(yè)務(wù)日志，并將日志信息保存在日志文件中。Dapper Collectors 定期請求提取日志并將它們存儲在 Central Bigtable 中。
由于日志量很大，Dapper 在采集logging 時(shí)使用了采樣率模式。如果采樣率設置為 1/1024，則表示每 1024 條日志生成一次采集。
文章采集調用( 【魔獸世界】靈棺夜行代碼.4更新公告)
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文章采集調用(
【魔獸世界】靈棺夜行代碼.4更新公告)
Python制作爬蟲(chóng)采集新穎
更新時(shí)間：2015年10月25日11:08:10 提交人：hebedich
本文將與大家分享使用Python制作爬蟲(chóng)的代碼采集小說(shuō)。它非常簡(jiǎn)單實(shí)用，雖然還是有點(diǎn)瑕疵。一起改變，一起進(jìn)步
開(kāi)發(fā)工具：python3.4
操作系統：win8
主要功能：指定小說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬取小說(shuō)目錄，按章節保存到本地，將爬取的網(wǎng)頁(yè)保存到本地配置文件。
已爬網(wǎng)網(wǎng)站：
小說(shuō)名：棺材夜行
代碼來(lái)源：我自己編碼
import urllib.request
import http.cookiejar
import socket
import time
import re
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)
sleep_download_time = 10
time.sleep(sleep_download_time)
def makeMyOpener(head = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
}):
cj = http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
header = []
for key, value in head.items():
elem = (key, value)
header.append(elem)
opener.addheaders = header
return opener
def saveFile(save_path,txts):
f_obj = open(save_path,'w+')
for item in txts:
f_obj.write(item+'\n')
f_obj.close()
#get_code_list
code_list='http://www.cishuge.com/read/0/771/'
oper = makeMyOpener()
uop = oper.open(code_list,timeout=1000)
data = uop.read().decode('gbk','ignore')
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
items = re.findall(pattern,data)
print ('獲取列表完成')
url_path='url_file.txt'
url_r=open(url_path,'r')
url_arr=url_r.readlines(100000)
url_r.close()
print (len(url_arr))
url_file=open(url_path,'a')
print ('獲取已下載網(wǎng)址')
for tmp in items:
save_path = tmp[1].replace(' ','')+'.txt'
url = code_list+tmp[0]
if url+'\n' in url_arr:
continue
print('寫(xiě)日志：'+url+'\n')
url_file.write(url+'\n')
opene = makeMyOpener()
op1 = opene.open(url,timeout=1000)
data = op1.read().decode('gbk','ignore')
opene.close()
pattern = re.compile(' (.*?)<br />',re.S)
txts = re.findall(pattern,data)
saveFile(save_path,txts)
url_file.close()
雖然代碼還有點(diǎn)瑕疵，但還是分享給大家，一起改進(jìn) 查看全部
【魔獸世界】靈棺夜行代碼.4更新公告)
Python制作爬蟲(chóng)采集新穎
更新時(shí)間：2015年10月25日11:08:10 提交人：hebedich
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開(kāi)發(fā)工具：python3.4
操作系統：win8
主要功能：指定小說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬取小說(shuō)目錄，按章節保存到本地，將爬取的網(wǎng)頁(yè)保存到本地配置文件。
已爬網(wǎng)網(wǎng)站：
小說(shuō)名：棺材夜行
代碼來(lái)源：我自己編碼
import urllib.request
import http.cookiejar
import socket
import time
import re
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)
sleep_download_time = 10
time.sleep(sleep_download_time)
def makeMyOpener(head = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
}):
cj = http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
header = []
for key, value in head.items():
elem = (key, value)
header.append(elem)
opener.addheaders = header
return opener
def saveFile(save_path,txts):
f_obj = open(save_path,'w+')
for item in txts:
f_obj.write(item+'\n')
f_obj.close()
#get_code_list
code_list='http://www.cishuge.com/read/0/771/'
oper = makeMyOpener()
uop = oper.open(code_list,timeout=1000)
data = uop.read().decode('gbk','ignore')
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
items = re.findall(pattern,data)
print ('獲取列表完成')
url_path='url_file.txt'
url_r=open(url_path,'r')
url_arr=url_r.readlines(100000)
url_r.close()
print (len(url_arr))
url_file=open(url_path,'a')
print ('獲取已下載網(wǎng)址')
for tmp in items:
save_path = tmp[1].replace(' ','')+'.txt'
url = code_list+tmp[0]
if url+'\n' in url_arr:
continue
print('寫(xiě)日志：'+url+'\n')
url_file.write(url+'\n')
opene = makeMyOpener()
op1 = opene.open(url,timeout=1000)
data = op1.read().decode('gbk','ignore')
opene.close()
pattern = re.compile(' (.*?)<br />',re.S)
txts = re.findall(pattern,data)
saveFile(save_path,txts)
url_file.close()
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文章采集調用(
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Python制作爬蟲(chóng)采集新穎
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操作系統：win8
主要功能：指定小說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬取小說(shuō)目錄，按章節保存到本地，將爬取的網(wǎng)頁(yè)保存到本地配置文件。
已爬網(wǎng)網(wǎng)站：
小說(shuō)名：棺材夜行
代碼來(lái)源：我自己編碼
import urllib.request
import http.cookiejar
import socket
import time
import re
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)
sleep_download_time = 10
time.sleep(sleep_download_time)
def makeMyOpener(head = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
}):
cj = http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
header = []
for key, value in head.items():
elem = (key, value)
header.append(elem)
opener.addheaders = header
return opener
def saveFile(save_path,txts):
f_obj = open(save_path,'w+')
for item in txts:
f_obj.write(item+'\n')
f_obj.close()
#get_code_list
code_list='http://www.cishuge.com/read/0/771/'
oper = makeMyOpener()
uop = oper.open(code_list,timeout=1000)
data = uop.read().decode('gbk','ignore')
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
items = re.findall(pattern,data)
print ('獲取列表完成')
url_path='url_file.txt'
url_r=open(url_path,'r')
url_arr=url_r.readlines(100000)
url_r.close()
print (len(url_arr))
url_file=open(url_path,'a')
print ('獲取已下載網(wǎng)址')
for tmp in items:
save_path = tmp[1].replace(' ','')+'.txt'
url = code_list+tmp[0]
if url+'\n' in url_arr:
continue
print('寫(xiě)日志：'+url+'\n')
url_file.write(url+'\n')
opene = makeMyOpener()
op1 = opene.open(url,timeout=1000)
data = op1.read().decode('gbk','ignore')
opene.close()
pattern = re.compile(' (.*?)<br />',re.S)
txts = re.findall(pattern,data)
saveFile(save_path,txts)
url_file.close()
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文章采集調用(PageAdminCMS采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新利器采集)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-03-21 20:50
文章采集調用(PageAdminCMS采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新利器采集)
PageAdmincms采集，是一款功能強大的網(wǎng)站信息采集工具，現已成為大部分站長(cháng)必備工具之一。通過(guò)下載任意類(lèi)型文件、多級頁(yè)面采集、全自動(dòng)添加采集信息、多頁(yè)面新聞自動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾、自動(dòng)獲取各類(lèi)分類(lèi)網(wǎng)址等功能實(shí)現網(wǎng)站@ > 內容更新。畢竟當前網(wǎng)站中最重要的就是網(wǎng)站的內容了。內容是網(wǎng)站收錄、排名和權重的基礎。如果基礎不牢固，那么一切都會(huì )白費。.
PageAdmincms采集可以對收錄關(guān)鍵詞的網(wǎng)站執行采集，可以實(shí)現關(guān)鍵詞相關(guān)網(wǎng)站的批量采集，只需輸入關(guān)鍵詞的標題、域名和描述，即可通過(guò)搜索引擎獲取與采集相關(guān)的網(wǎng)站信息。
PageAdmincms采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新工具，全自動(dòng)采集發(fā)布，運行過(guò)程中靜默工作，完全無(wú)需人工??干預。它作為獨立軟件存在，可以避免網(wǎng)站性能消耗。經(jīng)反復測試，安全穩定，可連續多年不間斷工作。它不僅可以獨立運行，還可以在服務(wù)器或本地計算機上運行。它不需要打開(kāi)網(wǎng)站，可以24小時(shí)不間斷工作。它是網(wǎng)站自動(dòng)更新網(wǎng)站內容的助手。
<p>PageAdmincms采集是一個(gè)功能實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據采集工具，可以通過(guò)搜索引擎搜索結果，獲取需要采集的網(wǎng)址，以及 查看全部
PageAdmincms采集，是一款功能強大的網(wǎng)站信息采集工具，現已成為大部分站長(cháng)必備工具之一。通過(guò)下載任意類(lèi)型文件、多級頁(yè)面采集、全自動(dòng)添加采集信息、多頁(yè)面新聞自動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾、自動(dòng)獲取各類(lèi)分類(lèi)網(wǎng)址等功能實(shí)現網(wǎng)站@ > 內容更新。畢竟當前網(wǎng)站中最重要的就是網(wǎng)站的內容了。內容是網(wǎng)站收錄、排名和權重的基礎。如果基礎不牢固，那么一切都會(huì )白費。.
PageAdmincms采集可以對收錄關(guān)鍵詞的網(wǎng)站執行采集，可以實(shí)現關(guān)鍵詞相關(guān)網(wǎng)站的批量采集，只需輸入關(guān)鍵詞的標題、域名和描述，即可通過(guò)搜索引擎獲取與采集相關(guān)的網(wǎng)站信息。
PageAdmincms采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新工具，全自動(dòng)采集發(fā)布，運行過(guò)程中靜默工作，完全無(wú)需人工??干預。它作為獨立軟件存在，可以避免網(wǎng)站性能消耗。經(jīng)反復測試，安全穩定，可連續多年不間斷工作。它不僅可以獨立運行，還可以在服務(wù)器或本地計算機上運行。它不需要打開(kāi)網(wǎng)站，可以24小時(shí)不間斷工作。它是網(wǎng)站自動(dòng)更新網(wǎng)站內容的助手。
<p>PageAdmincms采集是一個(gè)功能實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據采集工具，可以通過(guò)搜索引擎搜索結果，獲取需要采集的網(wǎng)址，以及 查看全部
文章采集調用(PageAdminCMS采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新利器采集)
PageAdmincms采集，是一款功能強大的網(wǎng)站信息采集工具，現已成為大部分站長(cháng)必備工具之一。通過(guò)下載任意類(lèi)型文件、多級頁(yè)面采集、全自動(dòng)添加采集信息、多頁(yè)面新聞自動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾、自動(dòng)獲取各類(lèi)分類(lèi)網(wǎng)址等功能實(shí)現網(wǎng)站@ > 內容更新。畢竟當前網(wǎng)站中最重要的就是網(wǎng)站的內容了。內容是網(wǎng)站收錄、排名和權重的基礎。如果基礎不牢固，那么一切都會(huì )白費。.
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PageAdmincms采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新工具，全自動(dòng)采集發(fā)布，運行過(guò)程中靜默工作，完全無(wú)需人工??干預。它作為獨立軟件存在，可以避免網(wǎng)站性能消耗。經(jīng)反復測試，安全穩定，可連續多年不間斷工作。它不僅可以獨立運行，還可以在服務(wù)器或本地計算機上運行。它不需要打開(kāi)網(wǎng)站，可以24小時(shí)不間斷工作。它是網(wǎng)站自動(dòng)更新網(wǎng)站內容的助手。
<p>PageAdmincms采集是一個(gè)功能實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據采集工具，可以通過(guò)搜索引擎搜索結果，獲取需要采集的網(wǎng)址，以及
文章采集調用(采集器鄭景承_自己學(xué)SEO2022-01-046 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 121 次瀏覽 ? 2022-03-21 15:29
文章采集調用(采集器鄭景承_自己學(xué)SEO2022-01-046
)
采集器鄭景成_wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單改造調用代碼和描述增加量收錄_自學(xué)SEO
2022-01-046
鄭景誠：wordpress采集器
采集頁(yè)面只是簡(jiǎn)單的轉換調用代碼和描述，增加收錄的數量
鄭景誠：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述，增加收錄的數量。
昨天抽時(shí)間對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
原因：這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽來(lái)提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
第一個(gè)采集器
步驟修改頁(yè)面1：functions.php
/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = ;ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all(//>i, $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = ";zt/".rand(1,3).".png";}return $first_img;}
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
】，鄭景承SEO培訓提供在線(xiàn)實(shí)戰SEO最新視頻，優(yōu)化工具，采集器加免費領(lǐng)取SEO教程。 查看全部
)
采集器鄭景成_wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單改造調用代碼和描述增加量收錄_自學(xué)SEO
2022-01-046
鄭景誠：wordpress采集器
采集頁(yè)面只是簡(jiǎn)單的轉換調用代碼和描述，增加收錄的數量
鄭景誠：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述，增加收錄的數量。
昨天抽時(shí)間對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
原因：這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽來(lái)提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
第一個(gè)采集器
步驟修改頁(yè)面1：functions.php
/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = ;ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all(//>i, $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = ";zt/".rand(1,3).".png";}return $first_img;}
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
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文章采集調用(采集器鄭景承_自己學(xué)SEO2022-01-046
)
采集器鄭景成_wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單改造調用代碼和描述增加量收錄_自學(xué)SEO
2022-01-046
鄭景誠：wordpress采集器
采集頁(yè)面只是簡(jiǎn)單的轉換調用代碼和描述，增加收錄的數量
鄭景誠：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述，增加收錄的數量。
昨天抽時(shí)間對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
原因：這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽來(lái)提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
第一個(gè)采集器
步驟修改頁(yè)面1：functions.php
/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = ;ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all(//>i, $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = ";zt/".rand(1,3).".png";}return $first_img;}
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
】，鄭景承SEO培訓提供在線(xiàn)實(shí)戰SEO最新視頻，優(yōu)化工具，采集器
加免費領(lǐng)取SEO教程。 文章采集調用(第一章初見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1網(wǎng)絡(luò )連接1.2BeautifulSoup簡(jiǎn)介 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 103 次瀏覽 ? 2022-03-21 01:06
文章采集調用(第一章初見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1網(wǎng)絡(luò )連接1.2BeautifulSoup簡(jiǎn)介
)
第一章第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1 網(wǎng)絡(luò )連接
1 本節介紹了瀏覽器獲取信息的主要原理，然后舉了個(gè)python爬取網(wǎng)頁(yè)源代碼的例子
2
3
1#調用urllib庫里的request模塊，導入urlopen函數
2from urllib.requrest import urlopen
3#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
4html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
5#把html中的內容讀取并打印出來(lái)
6print(html.read())
7
1.2 BeautifulSoup 簡(jiǎn)介
BeautifulSoup 通過(guò)定位 HTML 標簽對復雜的網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行格式化和組織，并使用易于使用的 Python 對象為我們展示 XML 結構信息。
1.21 安裝 BeautifulSoup
我在win10下使用，所以直接在powershell中輸入
1pip install bs4
2
就是這樣。
1.21 運行 BeautifulSoup
第一個(gè)例子也是用的，不過(guò)這次是用bs實(shí)現的
1#調用urllib庫里的request模塊的urlopen函數
2from urllib.request import urlopen
3#調用bs4庫里的bs模塊（注意大小寫(xiě)）
4from bs4 import BeautifulSoup
5#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
6html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
7#把html中的內容用bs讀取并賦值給bsObj
8bsObj = BeautifulSoup(html.read())
9#打印出bsObj的h1標簽
10print(bsObj.h1)
11
主要是想說(shuō)明，bs可以提取網(wǎng)頁(yè)信息
1.23 可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接
本節的大意是排除爬蟲(chóng)可能遇到的不可靠因素，防止其發(fā)生。
第一
1html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
2
這行代碼中可能出現兩個(gè)主要異常：
該頁(yè)面在服務(wù)器上不存在服務(wù)器不存在
當第一個(gè)異常發(fā)生時(shí)，程序返回一個(gè) HTTP 錯誤。 HTTP 錯誤可能是“404 Page Not Found”“500 Internal Server Error”異常。我們可以通過(guò)以下方式處理：
1#嘗試運行這行代碼
2try:
3 html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
4#如果拋出HTTPError異常
5except HTTPError as e:
6 #打印出這個(gè)異常
7 print(e)
8 #返回空值，因為默認情況為return None，中斷程序，或接著(zhù)執行另一個(gè)方案
9#否則
10else:
11 #程序繼續。注意：如果已經(jīng)拋出了上面的錯誤，這段else語(yǔ)句不會(huì )執行。
12
如果服務(wù)器不存在，即域名打不開(kāi)，urlopen會(huì )返回一個(gè)None對象。我們可以添加判斷語(yǔ)句來(lái)判斷返回的html是否為None：
1if html is None:
2 print('URL is not found')
3else:
4 #程序繼續
5
當對象為None時(shí)，如果調用None下面的子標簽會(huì )發(fā)生AttributeError。
1try:
2 badContent = bsObj.nonExistingTag.anotherTag
3except AttributeError as e:
4 print('Tag was not found')
5else:
6 if badContent ==None:
7 print('Tag was not found')
8 else:
9 print(badContent)
10
合并上面的代碼，方便閱讀
1from urllib.request import urlopen
2from urllib.error import HTTPError
3from bs4 import BeautifulSoup
4def getTitle(url):
5 try:
6 html = urlopen(url)
7 except HTTPError as e:
8 return None
9 try:
10 bsObj = BeautifulSoup(html.read())
11 title = bsObj.body.h1
12 except AttributeError as e:
13 return None
14 return title
15title = getTitle('http://www.pythonscraping.com/ ... 23x27;)
16if title == None:
17 print('Title could not be found')
18else:
19 print(title)
20 查看全部
)
第一章第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1 網(wǎng)絡(luò )連接
1 本節介紹了瀏覽器獲取信息的主要原理，然后舉了個(gè)python爬取網(wǎng)頁(yè)源代碼的例子
2
3
1#調用urllib庫里的request模塊，導入urlopen函數
2from urllib.requrest import urlopen
3#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
4html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
5#把html中的內容讀取并打印出來(lái)
6print(html.read())
7
1.2 BeautifulSoup 簡(jiǎn)介
BeautifulSoup 通過(guò)定位 HTML 標簽對復雜的網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行格式化和組織，并使用易于使用的 Python 對象為我們展示 XML 結構信息。
1.21 安裝 BeautifulSoup
我在win10下使用，所以直接在powershell中輸入
1pip install bs4
2
就是這樣。
1.21 運行 BeautifulSoup
第一個(gè)例子也是用的，不過(guò)這次是用bs實(shí)現的
1#調用urllib庫里的request模塊的urlopen函數
2from urllib.request import urlopen
3#調用bs4庫里的bs模塊（注意大小寫(xiě)）
4from bs4 import BeautifulSoup
5#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
6html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
7#把html中的內容用bs讀取并賦值給bsObj
8bsObj = BeautifulSoup(html.read())
9#打印出bsObj的h1標簽
10print(bsObj.h1)
11
主要是想說(shuō)明，bs可以提取網(wǎng)頁(yè)信息
1.23 可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接
本節的大意是排除爬蟲(chóng)可能遇到的不可靠因素，防止其發(fā)生。
第一
1html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
2
這行代碼中可能出現兩個(gè)主要異常：
該頁(yè)面在服務(wù)器上不存在服務(wù)器不存在
當第一個(gè)異常發(fā)生時(shí)，程序返回一個(gè) HTTP 錯誤。 HTTP 錯誤可能是“404 Page Not Found”“500 Internal Server Error”異常。我們可以通過(guò)以下方式處理：
1#嘗試運行這行代碼
2try:
3 html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
4#如果拋出HTTPError異常
5except HTTPError as e:
6 #打印出這個(gè)異常
7 print(e)
8 #返回空值，因為默認情況為return None，中斷程序，或接著(zhù)執行另一個(gè)方案
9#否則
10else:
11 #程序繼續。注意：如果已經(jīng)拋出了上面的錯誤，這段else語(yǔ)句不會(huì )執行。
12
如果服務(wù)器不存在，即域名打不開(kāi)，urlopen會(huì )返回一個(gè)None對象。我們可以添加判斷語(yǔ)句來(lái)判斷返回的html是否為None：
1if html is None:
2 print('URL is not found')
3else:
4 #程序繼續
5
當對象為None時(shí)，如果調用None下面的子標簽會(huì )發(fā)生AttributeError。
1try:
2 badContent = bsObj.nonExistingTag.anotherTag
3except AttributeError as e:
4 print('Tag was not found')
5else:
6 if badContent ==None:
7 print('Tag was not found')
8 else:
9 print(badContent)
10
合并上面的代碼，方便閱讀
1from urllib.request import urlopen
2from urllib.error import HTTPError
3from bs4 import BeautifulSoup
4def getTitle(url):
5 try:
6 html = urlopen(url)
7 except HTTPError as e:
8 return None
9 try:
10 bsObj = BeautifulSoup(html.read())
11 title = bsObj.body.h1
12 except AttributeError as e:
13 return None
14 return title
15title = getTitle('http://www.pythonscraping.com/ ... 23x27;)
16if title == None:
17 print('Title could not be found')
18else:
19 print(title)
20 查看全部
文章采集調用(第一章初見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1網(wǎng)絡(luò )連接1.2BeautifulSoup簡(jiǎn)介
)
第一章第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1 網(wǎng)絡(luò )連接
1 本節介紹了瀏覽器獲取信息的主要原理，然后舉了個(gè)python爬取網(wǎng)頁(yè)源代碼的例子
2
3
1#調用urllib庫里的request模塊，導入urlopen函數
2from urllib.requrest import urlopen
3#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
4html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
5#把html中的內容讀取并打印出來(lái)
6print(html.read())
7
1.2 BeautifulSoup 簡(jiǎn)介
BeautifulSoup 通過(guò)定位 HTML 標簽對復雜的網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行格式化和組織，并使用易于使用的 Python 對象為我們展示 XML 結構信息。
1.21 安裝 BeautifulSoup
我在win10下使用，所以直接在powershell中輸入
1pip install bs4
2
就是這樣。
1.21 運行 BeautifulSoup
第一個(gè)例子也是用的，不過(guò)這次是用bs實(shí)現的
1#調用urllib庫里的request模塊的urlopen函數
2from urllib.request import urlopen
3#調用bs4庫里的bs模塊（注意大小寫(xiě)）
4from bs4 import BeautifulSoup
5#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
6html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
7#把html中的內容用bs讀取并賦值給bsObj
8bsObj = BeautifulSoup(html.read())
9#打印出bsObj的h1標簽
10print(bsObj.h1)
11
主要是想說(shuō)明，bs可以提取網(wǎng)頁(yè)信息
1.23 可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接
本節的大意是排除爬蟲(chóng)可能遇到的不可靠因素，防止其發(fā)生。
第一
1html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
2
這行代碼中可能出現兩個(gè)主要異常：
該頁(yè)面在服務(wù)器上不存在服務(wù)器不存在
當第一個(gè)異常發(fā)生時(shí)，程序返回一個(gè) HTTP 錯誤。 HTTP 錯誤可能是“404 Page Not Found”“500 Internal Server Error”異常。我們可以通過(guò)以下方式處理：
1#嘗試運行這行代碼
2try:
3 html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
4#如果拋出HTTPError異常
5except HTTPError as e:
6 #打印出這個(gè)異常
7 print(e)
8 #返回空值，因為默認情況為return None，中斷程序，或接著(zhù)執行另一個(gè)方案
9#否則
10else:
11 #程序繼續。注意：如果已經(jīng)拋出了上面的錯誤，這段else語(yǔ)句不會(huì )執行。
12
如果服務(wù)器不存在，即域名打不開(kāi)，urlopen會(huì )返回一個(gè)None對象。我們可以添加判斷語(yǔ)句來(lái)判斷返回的html是否為None：
1if html is None:
2 print('URL is not found')
3else:
4 #程序繼續
5
當對象為None時(shí)，如果調用None下面的子標簽會(huì )發(fā)生AttributeError。
1try:
2 badContent = bsObj.nonExistingTag.anotherTag
3except AttributeError as e:
4 print('Tag was not found')
5else:
6 if badContent ==None:
7 print('Tag was not found')
8 else:
9 print(badContent)
10
合并上面的代碼，方便閱讀
1from urllib.request import urlopen
2from urllib.error import HTTPError
3from bs4 import BeautifulSoup
4def getTitle(url):
5 try:
6 html = urlopen(url)
7 except HTTPError as e:
8 return None
9 try:
10 bsObj = BeautifulSoup(html.read())
11 title = bsObj.body.h1
12 except AttributeError as e:
13 return None
14 return title
15title = getTitle('http://www.pythonscraping.com/ ... 23x27;)
16if title == None:
17 print('Title could not be found')
18else:
19 print(title)
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文章采集調用(【語(yǔ)料庫】百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理（二）：)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 149 次瀏覽 ? 2022-03-20 21:02
文章采集調用(【語(yǔ)料庫】百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理（二）：)
文章采集調用2009-2015年的所有百科全書(shū)媒體站點(diǎn)庫進(jìn)行爬取，一共有5542個(gè)媒體站點(diǎn)用于記錄和收集百科中的數據，分析有利于后期商業(yè)報告的數據分析。百科的工作機制：官方指定的流程內是專(zhuān)人負責每日事物，但是依然存在很多紕漏，這里逐條查漏補缺，為后期項目落地提供參考，整理一份我個(gè)人的百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理。
ps：由于百科數據和wiki數據差異巨大，在這里以百科數據作為參考依據，一般官方的工作規范和過(guò)程是非常專(zhuān)業(yè)，執行過(guò)程中也要人性化一些。首先選擇了108個(gè)國家對應的百科站點(diǎn)，是這十幾年排名靠前，無(wú)錯誤記錄的站點(diǎn)。因為項目中要爬取的要素太多，而查漏補缺，則很難選擇好合適的站點(diǎn)。發(fā)現最大的缺點(diǎn)是十幾年來(lái)知名的百科站點(diǎn)中，基本沒(méi)有變動(dòng)的。
因此首先排除掉已經(jīng)被收錄的站點(diǎn)。在已經(jīng)爬蟲(chóng)過(guò)的一些站點(diǎn)中找出數據最為零散的站點(diǎn)，多半出現在公司的分發(fā)站，而這些站點(diǎn)的特點(diǎn)就是每天大量更新，看似很多，實(shí)際上數據量是十分有限的。這里想到的解決方案是多用些機器爬蟲(chóng)進(jìn)行處理，把零散的數據處理整合到一起。實(shí)際上當時(shí)是把百科站點(diǎn)進(jìn)行分詞，然后把查詢(xún)中的詞匯，用自動(dòng)補全，最后連接到百科語(yǔ)料庫中，但是語(yǔ)料庫的數據量也是很有限的。
經(jīng)過(guò)處理后，比較耗時(shí)間，也容易出錯，并且知道在日常爬蟲(chóng)中還是可以避免的。與其從零開(kāi)始，不如自己先給他們找一找問(wèn)題，然后在盡量的減少搜索成本，盡量不浪費時(shí)間。當年專(zhuān)注在這里，很大原因是因為一些公司過(guò)多的收購，對查詢(xún)結果的重要性選擇，導致數據量實(shí)在太大，這兩年才有了好轉。百科相關(guān)業(yè)務(wù)：百科全書(shū)工作站（或icrook），定制開(kāi)發(fā)的流程框架整理公司轉型和搜索公司的選擇搜索公司和爬蟲(chóng)工具的選擇企業(yè)站類(lèi)別特點(diǎn)：以（pc）首頁(yè)和相關(guān)頁(yè)為主，其次是(wap)首頁(yè)，同時(shí)也支持b2c垂直搜索以pc站為主，也支持付費搜索和獨立搜索（百度聯(lián)盟的頁(yè)面沒(méi)有站點(diǎn)）；首頁(yè)：無(wú)特殊查詢(xún)或收錄量低，正常首頁(yè)顯示，頁(yè)面相對較大；pc站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，甚至找不到；wap站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，特別是不存在移動(dòng)端頁(yè)面。
實(shí)例：主流都有很多其他語(yǔ)言/庫存在，不存在特殊查詢(xún)。但是wap類(lèi)的很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言正在興起，其中一些庫以及索引庫實(shí)例語(yǔ)言已經(jīng)超過(guò)10年；pc站是實(shí)時(shí)查詢(xún)，幾乎沒(méi)有延遲；wap站幾乎沒(méi)有延遲；實(shí)例：pc站超過(guò)300家（央企的pc站下部有報告，詳細，自己拉外網(wǎng)看）；wap站近300家。因此，最佳是選擇pc站查詢(xún)工具和wap站搜索工具組合，最次是使用分發(fā)，然后自己根據需求定制獨立搜。 查看全部
文章采集調用2009-2015年的所有百科全書(shū)媒體站點(diǎn)庫進(jìn)行爬取，一共有5542個(gè)媒體站點(diǎn)用于記錄和收集百科中的數據，分析有利于后期商業(yè)報告的數據分析。百科的工作機制：官方指定的流程內是專(zhuān)人負責每日事物，但是依然存在很多紕漏，這里逐條查漏補缺，為后期項目落地提供參考，整理一份我個(gè)人的百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理。
ps：由于百科數據和wiki數據差異巨大，在這里以百科數據作為參考依據，一般官方的工作規范和過(guò)程是非常專(zhuān)業(yè)，執行過(guò)程中也要人性化一些。首先選擇了108個(gè)國家對應的百科站點(diǎn)，是這十幾年排名靠前，無(wú)錯誤記錄的站點(diǎn)。因為項目中要爬取的要素太多，而查漏補缺，則很難選擇好合適的站點(diǎn)。發(fā)現最大的缺點(diǎn)是十幾年來(lái)知名的百科站點(diǎn)中，基本沒(méi)有變動(dòng)的。
因此首先排除掉已經(jīng)被收錄的站點(diǎn)。在已經(jīng)爬蟲(chóng)過(guò)的一些站點(diǎn)中找出數據最為零散的站點(diǎn)，多半出現在公司的分發(fā)站，而這些站點(diǎn)的特點(diǎn)就是每天大量更新，看似很多，實(shí)際上數據量是十分有限的。這里想到的解決方案是多用些機器爬蟲(chóng)進(jìn)行處理，把零散的數據處理整合到一起。實(shí)際上當時(shí)是把百科站點(diǎn)進(jìn)行分詞，然后把查詢(xún)中的詞匯，用自動(dòng)補全，最后連接到百科語(yǔ)料庫中，但是語(yǔ)料庫的數據量也是很有限的。
經(jīng)過(guò)處理后，比較耗時(shí)間，也容易出錯，并且知道在日常爬蟲(chóng)中還是可以避免的。與其從零開(kāi)始，不如自己先給他們找一找問(wèn)題，然后在盡量的減少搜索成本，盡量不浪費時(shí)間。當年專(zhuān)注在這里，很大原因是因為一些公司過(guò)多的收購，對查詢(xún)結果的重要性選擇，導致數據量實(shí)在太大，這兩年才有了好轉。百科相關(guān)業(yè)務(wù)：百科全書(shū)工作站（或icrook），定制開(kāi)發(fā)的流程框架整理公司轉型和搜索公司的選擇搜索公司和爬蟲(chóng)工具的選擇企業(yè)站類(lèi)別特點(diǎn)：以（pc）首頁(yè)和相關(guān)頁(yè)為主，其次是(wap)首頁(yè)，同時(shí)也支持b2c垂直搜索以pc站為主，也支持付費搜索和獨立搜索（百度聯(lián)盟的頁(yè)面沒(méi)有站點(diǎn)）；首頁(yè)：無(wú)特殊查詢(xún)或收錄量低，正常首頁(yè)顯示，頁(yè)面相對較大；pc站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，甚至找不到；wap站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，特別是不存在移動(dòng)端頁(yè)面。
實(shí)例：主流都有很多其他語(yǔ)言/庫存在，不存在特殊查詢(xún)。但是wap類(lèi)的很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言正在興起，其中一些庫以及索引庫實(shí)例語(yǔ)言已經(jīng)超過(guò)10年；pc站是實(shí)時(shí)查詢(xún)，幾乎沒(méi)有延遲；wap站幾乎沒(méi)有延遲；實(shí)例：pc站超過(guò)300家（央企的pc站下部有報告，詳細，自己拉外網(wǎng)看）；wap站近300家。因此，最佳是選擇pc站查詢(xún)工具和wap站搜索工具組合，最次是使用分發(fā)，然后自己根據需求定制獨立搜。 查看全部
文章采集調用(【語(yǔ)料庫】百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理（二）：)
文章采集調用2009-2015年的所有百科全書(shū)媒體站點(diǎn)庫進(jìn)行爬取，一共有5542個(gè)媒體站點(diǎn)用于記錄和收集百科中的數據，分析有利于后期商業(yè)報告的數據分析。百科的工作機制：官方指定的流程內是專(zhuān)人負責每日事物，但是依然存在很多紕漏，這里逐條查漏補缺，為后期項目落地提供參考，整理一份我個(gè)人的百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理。
ps：由于百科數據和wiki數據差異巨大，在這里以百科數據作為參考依據，一般官方的工作規范和過(guò)程是非常專(zhuān)業(yè)，執行過(guò)程中也要人性化一些。首先選擇了108個(gè)國家對應的百科站點(diǎn)，是這十幾年排名靠前，無(wú)錯誤記錄的站點(diǎn)。因為項目中要爬取的要素太多，而查漏補缺，則很難選擇好合適的站點(diǎn)。發(fā)現最大的缺點(diǎn)是十幾年來(lái)知名的百科站點(diǎn)中，基本沒(méi)有變動(dòng)的。
因此首先排除掉已經(jīng)被收錄的站點(diǎn)。在已經(jīng)爬蟲(chóng)過(guò)的一些站點(diǎn)中找出數據最為零散的站點(diǎn)，多半出現在公司的分發(fā)站，而這些站點(diǎn)的特點(diǎn)就是每天大量更新，看似很多，實(shí)際上數據量是十分有限的。這里想到的解決方案是多用些機器爬蟲(chóng)進(jìn)行處理，把零散的數據處理整合到一起。實(shí)際上當時(shí)是把百科站點(diǎn)進(jìn)行分詞，然后把查詢(xún)中的詞匯，用自動(dòng)補全，最后連接到百科語(yǔ)料庫中，但是語(yǔ)料庫的數據量也是很有限的。
經(jīng)過(guò)處理后，比較耗時(shí)間，也容易出錯，并且知道在日常爬蟲(chóng)中還是可以避免的。與其從零開(kāi)始，不如自己先給他們找一找問(wèn)題，然后在盡量的減少搜索成本，盡量不浪費時(shí)間。當年專(zhuān)注在這里，很大原因是因為一些公司過(guò)多的收購，對查詢(xún)結果的重要性選擇，導致數據量實(shí)在太大，這兩年才有了好轉。百科相關(guān)業(yè)務(wù)：百科全書(shū)工作站（或icrook），定制開(kāi)發(fā)的流程框架整理公司轉型和搜索公司的選擇搜索公司和爬蟲(chóng)工具的選擇企業(yè)站類(lèi)別特點(diǎn)：以（pc）首頁(yè)和相關(guān)頁(yè)為主，其次是(wap)首頁(yè)，同時(shí)也支持b2c垂直搜索以pc站為主，也支持付費搜索和獨立搜索（百度聯(lián)盟的頁(yè)面沒(méi)有站點(diǎn)）；首頁(yè)：無(wú)特殊查詢(xún)或收錄量低，正常首頁(yè)顯示，頁(yè)面相對較大；pc站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，甚至找不到；wap站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，特別是不存在移動(dòng)端頁(yè)面。
實(shí)例：主流都有很多其他語(yǔ)言/庫存在，不存在特殊查詢(xún)。但是wap類(lèi)的很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言正在興起，其中一些庫以及索引庫實(shí)例語(yǔ)言已經(jīng)超過(guò)10年；pc站是實(shí)時(shí)查詢(xún)，幾乎沒(méi)有延遲；wap站幾乎沒(méi)有延遲；實(shí)例：pc站超過(guò)300家（央企的pc站下部有報告，詳細，自己拉外網(wǎng)看）；wap站近300家。因此，最佳是選擇pc站查詢(xún)工具和wap站搜索工具組合，最次是使用分發(fā)，然后自己根據需求定制獨立搜。
文章采集調用(如何利用織夢(mèng)采集工具來(lái)優(yōu)化文章內容內容優(yōu)化？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 146 次瀏覽 ? 2022-03-19 02:20
文章采集調用(如何利用織夢(mèng)采集工具來(lái)優(yōu)化文章內容內容優(yōu)化？)
織夢(mèng)內容管理系統（Dedecms）是我們站長(cháng)們非常熟悉的cms建站系統，Dedecms將成為您輕松搭建的強大工具建立一個(gè)網(wǎng)站?？棄?mèng)采集做網(wǎng)站seo優(yōu)化基本知道寫(xiě)文章很重要?！盁o(wú)處不在”這個(gè)詞已經(jīng)使用了很長(cháng)時(shí)間，即使是現在也受到搜索引擎的喜愛(ài)！當然，有些新手站長(cháng)朋友不知道如何優(yōu)化網(wǎng)站文章。今天給大家講講如何使用織夢(mèng)采集工具優(yōu)化文章內容？?
我們都知道，網(wǎng)站 更新得越頻繁，搜索引擎蜘蛛就會(huì )越頻繁地出現。因此，我們可以利用織夢(mèng)采集免費工具實(shí)現采集偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布，主動(dòng)推送給搜索引擎，增加搜索引擎的抓取頻率，這個(gè)織夢(mèng)采集操作簡(jiǎn)單，無(wú)需學(xué)習專(zhuān)業(yè)技術(shù)，簡(jiǎn)單幾步即可輕松采集內容數據，用戶(hù)只需織夢(mèng)cms采集@ >工具上的簡(jiǎn)單設置，織夢(mèng)采集會(huì )根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵詞準確采集文章，這樣織夢(mèng) 采集 @> 確保與行業(yè) 文章 保持一致。采集文章可以選擇將修改后的內容保存到本地，
織夢(mèng)采集自動(dòng)匹配圖片文章如果內容中沒(méi)有圖片，會(huì )自動(dòng)配置相關(guān)圖片設置并自動(dòng)下載圖片保存到本地或第三方保存內容不再有來(lái)自對方的外部鏈接。百度已經(jīng)以官方文檔的形式直接說(shuō)明了織夢(mèng)采集中的文章哪些seo元素是有價(jià)值的?？棄?mèng)采集只需設置任務(wù)，自動(dòng)掛機！
用戶(hù)搜索到的內容是有價(jià)值的，用戶(hù)搜索到的沒(méi)有原創(chuàng )的內容在搜索引擎眼中是毫無(wú)價(jià)值的?？棄?mèng)采集自動(dòng)內部鏈接允許搜索引擎更深入地抓取您的鏈接。
織夢(mèng)采集注意關(guān)鍵詞的密度，也就是關(guān)鍵詞出現的頻率，會(huì )影響文章相關(guān)關(guān)鍵詞的當前排名，很多seo從業(yè)者都不會(huì )忽視這一點(diǎn)?？棄?mèng)采集網(wǎng)站內容插入或隨機作者、隨機閱讀等稱(chēng)為“高度原創(chuàng )”?？棄?mèng)采集需要注意的一點(diǎn)是詞頻不能太高，也就是密度不能太大。很多新手seo用seo來(lái)做seo，最后的結果就是極端會(huì )逆轉?？棄?mèng)采集無(wú)論你有成百上千個(gè)不同的cms網(wǎng)站，都可以實(shí)現統一管理。我接觸的很多人都犯了這個(gè)問(wèn)題，這不是一個(gè)孤立的案例，它是一個(gè)普遍的問(wèn)題。
織夢(mèng)采集關(guān)鍵詞密度會(huì )影響關(guān)鍵詞排名，位置也會(huì )影響，而且影響很大。這一點(diǎn)的核心操作點(diǎn)是：把重要的關(guān)鍵詞放在文章重要的地方?？棄?mèng)采集相關(guān)性?xún)?yōu)化文字出現關(guān)鍵詞，文字第一段自動(dòng)插入標題。當描述相關(guān)性較低時(shí)，當前的采集關(guān)鍵詞?？棄?mèng)采集一個(gè)人維護幾十萬(wàn)網(wǎng)站文章更新也不是問(wèn)題?？此坪?jiǎn)單的操作方法，似乎很少有人能做好。哪些職位最重要？
織夢(mèng)采集免費工具配備了關(guān)鍵詞采集 功能。通常有標題、第一段、每段的開(kāi)頭、摘要調用等?？棄?mèng)采集在內容或標題之前和之后插入段落或關(guān)鍵詞可選的標題和標題插入到相同的 關(guān)鍵詞?？棄?mèng)采集非常好用，輸入關(guān)鍵詞即可實(shí)現采集。這從seo的角度來(lái)看也是織夢(mèng)采集優(yōu)化文章，從用戶(hù)的角度來(lái)看也是必然的要求?？棄?mèng)采集排版和排版更多的是關(guān)乎網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量，而不是內容本身的質(zhì)量。
織夢(mèng)采集一個(gè)是主體內容應該放在哪里，讓用戶(hù)一目了然?？棄?mèng)采集網(wǎng)站主動(dòng)推送可以讓搜索引擎更快的發(fā)現我們的站點(diǎn)，支持百度、搜狗、神馬、360等搜索引擎的主動(dòng)推送。舉個(gè)反例，本身并沒(méi)有太多的內容。假設它也以分頁(yè)的形式顯示。這就是問(wèn)題。假設在首頁(yè)，“聯(lián)系我們”的內容被放在了重要的位置，這也是一個(gè)問(wèn)題。 查看全部
織夢(mèng)內容管理系統（Dedecms）是我們站長(cháng)們非常熟悉的cms建站系統，Dedecms將成為您輕松搭建的強大工具建立一個(gè)網(wǎng)站?？棄?mèng)采集做網(wǎng)站seo優(yōu)化基本知道寫(xiě)文章很重要?！盁o(wú)處不在”這個(gè)詞已經(jīng)使用了很長(cháng)時(shí)間，即使是現在也受到搜索引擎的喜愛(ài)！當然，有些新手站長(cháng)朋友不知道如何優(yōu)化網(wǎng)站文章。今天給大家講講如何使用織夢(mèng)采集工具優(yōu)化文章內容？?
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織夢(mèng)采集自動(dòng)匹配圖片文章如果內容中沒(méi)有圖片，會(huì )自動(dòng)配置相關(guān)圖片設置并自動(dòng)下載圖片保存到本地或第三方保存內容不再有來(lái)自對方的外部鏈接。百度已經(jīng)以官方文檔的形式直接說(shuō)明了織夢(mèng)采集中的文章哪些seo元素是有價(jià)值的?？棄?mèng)采集只需設置任務(wù)，自動(dòng)掛機！
用戶(hù)搜索到的內容是有價(jià)值的，用戶(hù)搜索到的沒(méi)有原創(chuàng )的內容在搜索引擎眼中是毫無(wú)價(jià)值的?？棄?mèng)采集自動(dòng)內部鏈接允許搜索引擎更深入地抓取您的鏈接。
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織夢(mèng)采集關(guān)鍵詞密度會(huì )影響關(guān)鍵詞排名，位置也會(huì )影響，而且影響很大。這一點(diǎn)的核心操作點(diǎn)是：把重要的關(guān)鍵詞放在文章重要的地方?？棄?mèng)采集相關(guān)性?xún)?yōu)化文字出現關(guān)鍵詞，文字第一段自動(dòng)插入標題。當描述相關(guān)性較低時(shí)，當前的采集關(guān)鍵詞?？棄?mèng)采集一個(gè)人維護幾十萬(wàn)網(wǎng)站文章更新也不是問(wèn)題?？此坪?jiǎn)單的操作方法，似乎很少有人能做好。哪些職位最重要？
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織夢(mèng)采集一個(gè)是主體內容應該放在哪里，讓用戶(hù)一目了然?？棄?mèng)采集網(wǎng)站主動(dòng)推送可以讓搜索引擎更快的發(fā)現我們的站點(diǎn)，支持百度、搜狗、神馬、360等搜索引擎的主動(dòng)推送。舉個(gè)反例，本身并沒(méi)有太多的內容。假設它也以分頁(yè)的形式顯示。這就是問(wèn)題。假設在首頁(yè)，“聯(lián)系我們”的內容被放在了重要的位置，這也是一個(gè)問(wèn)題。 查看全部
文章采集調用(如何利用織夢(mèng)采集工具來(lái)優(yōu)化文章內容內容優(yōu)化？)
織夢(mèng)內容管理系統（Dedecms）是我們站長(cháng)們非常熟悉的cms建站系統，Dedecms將成為您輕松搭建的強大工具建立一個(gè)網(wǎng)站?？棄?mèng)采集做網(wǎng)站seo優(yōu)化基本知道寫(xiě)文章很重要?！盁o(wú)處不在”這個(gè)詞已經(jīng)使用了很長(cháng)時(shí)間，即使是現在也受到搜索引擎的喜愛(ài)！當然，有些新手站長(cháng)朋友不知道如何優(yōu)化網(wǎng)站文章。今天給大家講講如何使用織夢(mèng)采集工具優(yōu)化文章內容？?
我們都知道，網(wǎng)站 更新得越頻繁，搜索引擎蜘蛛就會(huì )越頻繁地出現。因此，我們可以利用織夢(mèng)采集免費工具實(shí)現采集偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布，主動(dòng)推送給搜索引擎，增加搜索引擎的抓取頻率，這個(gè)織夢(mèng)采集操作簡(jiǎn)單，無(wú)需學(xué)習專(zhuān)業(yè)技術(shù)，簡(jiǎn)單幾步即可輕松采集內容數據，用戶(hù)只需織夢(mèng)cms采集@ >工具上的簡(jiǎn)單設置，織夢(mèng)采集會(huì )根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵詞準確采集文章，這樣織夢(mèng) 采集 @> 確保與行業(yè) 文章 保持一致。采集文章可以選擇將修改后的內容保存到本地，
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用戶(hù)搜索到的內容是有價(jià)值的，用戶(hù)搜索到的沒(méi)有原創(chuàng )的內容在搜索引擎眼中是毫無(wú)價(jià)值的?？棄?mèng)采集自動(dòng)內部鏈接允許搜索引擎更深入地抓取您的鏈接。
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織夢(mèng)采集一個(gè)是主體內容應該放在哪里，讓用戶(hù)一目了然?？棄?mèng)采集網(wǎng)站主動(dòng)推送可以讓搜索引擎更快的發(fā)現我們的站點(diǎn)，支持百度、搜狗、神馬、360等搜索引擎的主動(dòng)推送。舉個(gè)反例，本身并沒(méi)有太多的內容。假設它也以分頁(yè)的形式顯示。這就是問(wèn)題。假設在首頁(yè)，“聯(lián)系我們”的內容被放在了重要的位置，這也是一個(gè)問(wèn)題。
文章采集調用(微信公眾號商城的解決方案（一）——)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 101 次瀏覽 ? 2022-03-17 14:05
文章采集調用(微信公眾號商城的解決方案（一）——)
文章采集調用多家微信公眾號，給每個(gè)公眾號都發(fā)送一個(gè)調用接口，每個(gè)公眾號又接入一個(gè)接口，對每個(gè)公眾號發(fā)送一條數據，最后給出調用結果。前提調用多家公眾號微信入口，或調用其他公眾號微信端：訂閱號：后臺接口數據統計分析：總閱讀數、推送數、閱讀量、點(diǎn)贊率、關(guān)注率、轉發(fā)率、評論數、截圖數、點(diǎn)擊事件觸發(fā)次數、發(fā)送時(shí)間。
可以嘗試用一些api，
(二維碼自動(dòng)識別)你可以試試這個(gè)，我們原來(lái)是這么做的，很簡(jiǎn)單，
swot是什么？
這個(gè)問(wèn)題問(wèn)的好，我也想知道api開(kāi)發(fā)網(wǎng)站前景如何，最近正在研究這個(gè)網(wǎng)站，所以有這方面的想法，
我看好微信公眾號商城，
一、微信生態(tài)環(huán)境尚不完善，包括公眾號發(fā)展時(shí)間短，賬號及生態(tài)價(jià)值體現不明顯，且公眾號存在層次區分，
二、微信商城是目前最好的線(xiàn)上銷(xiāo)售線(xiàn)上線(xiàn)下打通的事物，不會(huì )消失。
作為相關(guān)的從業(yè)者，我覺(jué)得自主開(kāi)發(fā)門(mén)檻太高，不管是開(kāi)發(fā)還是培訓，都不比做網(wǎng)站或app簡(jiǎn)單，即使目前微信公眾號很牛的自助商城也是很慢，
1、公眾號與電商平臺結合的應用，據我所知是最近新出來(lái)的一個(gè)推廣方式，從抖音，快手，到社群，再到游戲中的轉化率都比較高，可以用來(lái)嘗試，可以用來(lái)宣傳品牌，
2、自定義菜單，現在還沒(méi)有官方應用，需要結合模板工具?，F在行業(yè)內的解決方案（如視星通，禮品通，基本款游戲自定義菜單，活動(dòng)購物等）建議結合一下，
3、如果有一定的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，可以自己網(wǎng)上買(mǎi)個(gè)服務(wù)器，比如云端，穩定性很差，而且服務(wù)費很貴，如果服務(wù)器牛逼，跟第一條一樣，隨便你做不做。如果沒(méi)經(jīng)驗自己一個(gè)人做也簡(jiǎn)單，
4、歡迎加我威信：1425762322，一起交流討論，根據產(chǎn)品經(jīng)理需求設計開(kāi)發(fā)，不求最牛逼， 查看全部
文章采集調用多家微信公眾號，給每個(gè)公眾號都發(fā)送一個(gè)調用接口，每個(gè)公眾號又接入一個(gè)接口，對每個(gè)公眾號發(fā)送一條數據，最后給出調用結果。前提調用多家公眾號微信入口，或調用其他公眾號微信端：訂閱號：后臺接口數據統計分析：總閱讀數、推送數、閱讀量、點(diǎn)贊率、關(guān)注率、轉發(fā)率、評論數、截圖數、點(diǎn)擊事件觸發(fā)次數、發(fā)送時(shí)間。
可以嘗試用一些api，
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swot是什么？
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我看好微信公眾號商城，
一、微信生態(tài)環(huán)境尚不完善，包括公眾號發(fā)展時(shí)間短，賬號及生態(tài)價(jià)值體現不明顯，且公眾號存在層次區分，
二、微信商城是目前最好的線(xiàn)上銷(xiāo)售線(xiàn)上線(xiàn)下打通的事物，不會(huì )消失。
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1、公眾號與電商平臺結合的應用，據我所知是最近新出來(lái)的一個(gè)推廣方式，從抖音，快手，到社群，再到游戲中的轉化率都比較高，可以用來(lái)嘗試，可以用來(lái)宣傳品牌，
2、自定義菜單，現在還沒(méi)有官方應用，需要結合模板工具?，F在行業(yè)內的解決方案（如視星通，禮品通，基本款游戲自定義菜單，活動(dòng)購物等）建議結合一下，
3、如果有一定的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，可以自己網(wǎng)上買(mǎi)個(gè)服務(wù)器，比如云端，穩定性很差，而且服務(wù)費很貴，如果服務(wù)器牛逼，跟第一條一樣，隨便你做不做。如果沒(méi)經(jīng)驗自己一個(gè)人做也簡(jiǎn)單，
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文章采集調用多家微信公眾號，給每個(gè)公眾號都發(fā)送一個(gè)調用接口，每個(gè)公眾號又接入一個(gè)接口，對每個(gè)公眾號發(fā)送一條數據，最后給出調用結果。前提調用多家公眾號微信入口，或調用其他公眾號微信端：訂閱號：后臺接口數據統計分析：總閱讀數、推送數、閱讀量、點(diǎn)贊率、關(guān)注率、轉發(fā)率、評論數、截圖數、點(diǎn)擊事件觸發(fā)次數、發(fā)送時(shí)間。
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1、公眾號與電商平臺結合的應用，據我所知是最近新出來(lái)的一個(gè)推廣方式，從抖音，快手，到社群，再到游戲中的轉化率都比較高，可以用來(lái)嘗試，可以用來(lái)宣傳品牌，
2、自定義菜單，現在還沒(méi)有官方應用，需要結合模板工具?，F在行業(yè)內的解決方案（如視星通，禮品通，基本款游戲自定義菜單，活動(dòng)購物等）建議結合一下，
3、如果有一定的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，可以自己網(wǎng)上買(mǎi)個(gè)服務(wù)器，比如云端，穩定性很差，而且服務(wù)費很貴，如果服務(wù)器牛逼，跟第一條一樣，隨便你做不做。如果沒(méi)經(jīng)驗自己一個(gè)人做也簡(jiǎn)單，
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文章采集調用(wordpress采集頁(yè)簡(jiǎn)單改造調用代碼和說(shuō)明，提升收錄量 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 128 次瀏覽 ? 2022-03-12 21:06
文章采集調用(wordpress采集頁(yè)簡(jiǎn)單改造調用代碼和說(shuō)明，提升收錄量
)
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
昨天抽空對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
1 '14', 'largest' => 14, 'unit' => 'px', 'order' => 'RAND', 'number' => 9 ) ); ?>
2
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
**原因：**這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽，以提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
步驟 1 修改頁(yè)面 1：functions.php
1/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = '';ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";}return $first_img;}
2
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
<p> 查看全部
)
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
昨天抽空對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
1 '14', 'largest' => 14, 'unit' => 'px', 'order' => 'RAND', 'number' => 9 ) ); ?>
2
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
**原因：**這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽，以提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
步驟 1 修改頁(yè)面 1：functions.php
1/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = '';ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";}return $first_img;}
2
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
<p> 查看全部
文章采集調用(wordpress采集頁(yè)簡(jiǎn)單改造調用代碼和說(shuō)明，提升收錄量
)
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
昨天抽空對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
1 '14', 'largest' => 14, 'unit' => 'px', 'order' => 'RAND', 'number' => 9 ) ); ?>
2
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
**原因：**這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽，以提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
步驟 1 修改頁(yè)面 1：functions.php
1/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = '';ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";}return $first_img;}
2
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
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文章采集調用(給WordPress文章添加廣告位有很多伙計的WordPress站點(diǎn)是怎么做的 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 148 次瀏覽 ? 2022-03-12 20:14
文章采集調用(給WordPress文章添加廣告位有很多伙計的WordPress站點(diǎn)是怎么做的
)
將廣告位添加到 WordPress文章
想必有很多人的WordPress網(wǎng)站是沒(méi)有廣告位的，而且即使有廣告位，在文章中間也很少有廣告位，就像下圖的廣告一樣，直接顯示在文章中間。在這里，我向大伙推薦一段代碼，以達到為文章添加廣告空間的目的。請將以下代碼放入functions.php 文件中。然后把你自己的廣告代碼放在第7行，可以是谷歌附屬或其他圖片廣告或自己制作的html代碼。其中第 10 行有一個(gè)數字 2，這意味著(zhù)該廣告將插入到 文章 的第二段之后...
建站教程2020-12-06
WordPress 禁止指定類(lèi)別的 文章
使用wordpress禁止輸出文章的指定類(lèi)別，可以給get_posts()函數傳遞一個(gè)數組參數，如下： 其中：鍵名numberposts表示檢索到的文章個(gè)數, category 表示要顯示的文章 的類(lèi)別ID，負數表示不顯示，以逗號分隔的字符串形式，這里的orderby表示隨機取出文章。去掉了php類(lèi)的文章顯示，因為下面有一個(gè)“php欄”，避免重復。get_posts() 函數的完整參數列表：
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如何在 WordPress 中更改域名
以前經(jīng)常換域名，每次都要查看換域名的方法，這次直接記錄在我的網(wǎng)站里。導入數據庫后，執行如下SQL語(yǔ)句，代表舊域名，代表新域名，將新舊域名修改為自己的，然后點(diǎn)擊執行！這也是我最喜歡的方法，記錄下來(lái)供自己使用，分享給大家。
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在不修改數據庫的情況下更改WordPress域名
WordPress更改域名或打開(kāi)HTTPS，舊域名不再可用，后臺也將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)。很多人會(huì )后悔沒(méi)有提前在后臺更改域名。一般我們可以通過(guò)修改數據庫來(lái)解決，但是比較麻煩。通過(guò)數據庫的解決方法，請看？：如何在WordPress中更改域名。但是，有一個(gè)更簡(jiǎn)單的方法。只需要修改wp-config.php文件，在wp-config.php中添加如下代碼： 添加后即可登錄后臺 現在登錄成功后，手動(dòng)...
網(wǎng)站建設教程2020-11-04
WordPress 永久鏈接 %postname% 和 pathinfo 沖突
主要沖突是當你訪(fǎng)問(wèn)wordpress的正常頁(yè)面、分類(lèi)和文章時(shí)，都可以正常訪(fǎng)問(wèn)和顯示，但是當你訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)不存在的url時(shí)，你的站點(diǎn)不會(huì )顯示404頁(yè)面，但它是顯示的主頁(yè)；聽(tīng)起來(lái)可能很模糊，你不明白它的意思；例如：可以訪(fǎng)問(wèn)，因為這個(gè)頁(yè)面確實(shí)存在，所以沒(méi)有問(wèn)題；當您訪(fǎng)問(wèn)...
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文章采集調用(如何加快網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)速度(1)_e操盤(pán)_怎么做)
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文章采集調用(如何加快網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)速度(1)_e操盤(pán)_怎么做)
如何加快網(wǎng)站Access()
很多朋友用虛擬主機做網(wǎng)站，將web文件存放在虛擬空間，但是當頁(yè)面內容過(guò)多時(shí)，網(wǎng)站的打開(kāi)速度顯得很慢。如果遇到這種情況，與其尋找更好的空間，不如通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)代碼來(lái)達到滿(mǎn)意的速度。作者總結了一些實(shí)用的方法。在制作主頁(yè)時(shí)，以下方法可以大大提高你的網(wǎng)頁(yè)速度。
一、記得幫頁(yè)面減肥
我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，其實(shí)是把虛擬主機中的網(wǎng)頁(yè)內容下載到本地硬盤(pán)上，然后用瀏覽器進(jìn)行解讀和查看。網(wǎng)頁(yè)的下載速度在顯示速度中占很大比例，所以網(wǎng)頁(yè)本身占用的空間越小，瀏覽速度就會(huì )越快。這就要求在制作網(wǎng)頁(yè)時(shí)要遵循一切簡(jiǎn)潔的原則，例如：不要使用過(guò)大的Flash動(dòng)畫(huà)、圖片等資源。干凈、簡(jiǎn)潔的頁(yè)面給人一種思路清晰的感覺(jué)。
二、如果沒(méi)有必要，使用靜態(tài) HTML 頁(yè)面
眾所周知，ASP、PHP、JSP等程序實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息的動(dòng)態(tài)交互，運行起來(lái)非常方便，因為它們的數據交互性好，并且可以方便地訪(fǎng)問(wèn)和更改數據庫的內容，以便網(wǎng)站“移動(dòng)”，例如：論壇、留言板等。但是，此類(lèi)程序必須經(jīng)過(guò)服務(wù)器處理，生成HTML頁(yè)面，然后“發(fā)送”到客戶(hù)端進(jìn)行瀏覽，這必須消耗一定的服務(wù)器資源，如果在虛擬主機上過(guò)多使用這類(lèi)程序，網(wǎng)頁(yè)的顯示速度肯定會(huì )變慢，所以盡量不要使用靜態(tài)HTML頁(yè)面。
三、不要把整個(gè)頁(yè)面塞進(jìn)一個(gè)表格
這是網(wǎng)頁(yè)設計的問(wèn)題。為了追求統一的頁(yè)面對齊，很多站長(cháng)把整個(gè)頁(yè)面的內容放到一個(gè)Table（表格）中，然后用單元格td來(lái)劃分各個(gè)“塊”的布局。網(wǎng)站 的顯示速度絕對慢。因為T(mén)able要等到里面的所有內容都加載完才會(huì )顯示出來(lái)，所以如果有些內容不能訪(fǎng)問(wèn)，就會(huì )耽誤整個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)速度。正確的做法是：將內容分成幾個(gè)格式相同的Table，不要全部塞進(jìn)一個(gè)Table。
四、將ASP、ASPX、PHP等文件的訪(fǎng)問(wèn)權限改為. js參考
這一點(diǎn)在設計ASP、ASPX、PHP等程序時(shí)要注意。如果你想在靜態(tài) HTML 頁(yè)面中嵌入動(dòng)態(tài)數據，而這些動(dòng)態(tài)數據是由 ASP、PHP 等程序提供的，你會(huì )使用如下語(yǔ)句 Quote: 這樣的話(huà)，每次有人訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站，服務(wù)器會(huì )對#asp文件執行一次處理，從數據庫中提取相應的數據，然后輸出到網(wǎng)頁(yè)顯示。如果有幾萬(wàn)人同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，就要執行上萬(wàn)次，后果可想而知。建議在這些程序中動(dòng)態(tài)生成數據成一個(gè)1.js文件，然后通過(guò)首頁(yè)上<SCRIPT src=""></SCRIPT>的代碼引用1.js文件頁(yè)。這樣，
五、使用 iframe 嵌套另一個(gè)頁(yè)面
如果你想在 網(wǎng)站 上插入一些廣告代碼，但又不想讓這些廣告 網(wǎng)站 影響速度，那么使用 iframe 是最合適的。方法是：把這些廣告代碼放在一個(gè)單獨的頁(yè)面上，然后用下面的代碼把頁(yè)面嵌入到首頁(yè)，這樣整個(gè)首頁(yè)的顯示就不會(huì )因為廣告頁(yè)的延遲而被拖拽。代碼如下：
< IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0 src="***.com" frameBorder=0 width=468 scrolling=no height=60 leftmargin="0" topmargin="0"></IFRAME>
其中 ***.com 是引用文件的路徑。
六、注意網(wǎng)站柜臺代碼放置技巧
在網(wǎng)頁(yè)中放置計數器可以統計網(wǎng)站的流量，為站長(cháng)和廣告商提供訪(fǎng)問(wèn)依據。但是，無(wú)論網(wǎng)站 統計系統多么強大，都會(huì )有出錯的時(shí)候。如果你把統計代碼直接放在頁(yè)面內容前面，或者放在一個(gè)Table或者div標簽里，那么當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，你頁(yè)面上的Table或者div會(huì )有幾十秒的延遲，導致頁(yè)面被推遲。很長(cháng)一段時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)。因此，為了提高網(wǎng)站的速度，需要注意統計代碼的位置。正確的做法是：將統計代碼放在頁(yè)面底部，不要和頁(yè)面內容放在同一個(gè)Table或div標簽中?？梢灾苯訉⒔y計代碼放在頁(yè)面代碼底部，或者在底部制作一個(gè)單獨的表格或 div 來(lái)放置計數器。這樣，當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，您的 網(wǎng)站 速度不會(huì )受到絲毫影響。
七、友情鏈接知識
網(wǎng)站之間的鏈接可以增加網(wǎng)站的宣傳效果，制作LOGO圖片鏈接可以更準確地描述網(wǎng)站的主題和定位，宣傳效果會(huì )大大增強，但是圖片鏈接做多了，必然會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的顯示速度。很多站長(cháng)喜歡在友情網(wǎng)站上直接引用圖片網(wǎng)址，讓圖片加載后才能顯示。每個(gè)好友網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度不一樣，整個(gè)表格都要等待圖片下載完成?？梢燥@示，大大降低了網(wǎng)頁(yè)的速度。因此，在做附屬鏈接時(shí)，您應該嘗試：
1. 僅文本鏈接：文本鏈接不會(huì )減慢頁(yè)面速度。
2. 將所有鏈接放到一個(gè)單獨的頁(yè)面，然后鏈接到主頁(yè)上的頁(yè)面。
3.如果鏈接一定要出現在首頁(yè)，請將鏈接所在的整個(gè)Table放在頁(yè)面底部，因為頁(yè)面是從上到下逐行顯示的，所以放在底部的頁(yè)面，而不是其他內容的顯示會(huì )延遲。
4. 友情鏈接的LOGO圖片先下載，再上傳到自己的網(wǎng)站空間。這樣，速度由自己的網(wǎng)站空間決定，不受友情網(wǎng)站的影響。
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本文轉載請出自著(zhù)名來(lái)源：Just Do IT ()
一個(gè)小的網(wǎng)站，比如個(gè)人的網(wǎng)站，可以用最簡(jiǎn)單的html靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現，配上一些圖片來(lái)達到美化效果，所有頁(yè)面都存放在一個(gè)目錄下，比如網(wǎng)站對系統架構和性能的要求非常簡(jiǎn)單。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不斷豐富，網(wǎng)站相關(guān)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)細分為非常精細的方面，尤其是對于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，使用的技術(shù)非常廣泛，從硬件到軟件，編程語(yǔ)言、數據庫、WebServer、防火墻等領(lǐng)域都有很高的要求，不是原來(lái)簡(jiǎn)單的html靜態(tài)網(wǎng)站可比的。
大型 網(wǎng)站，例如 Portal網(wǎng)站。面對大量用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和高并發(fā)請求，基本解決方案集中在以下幾個(gè)環(huán)節：使用高性能服務(wù)器、高性能數據庫、高效編程語(yǔ)言、高性能Web容器。但是除了這些方面，沒(méi)有辦法從根本上解決大網(wǎng)站面臨的高負載、高并發(fā)問(wèn)題。
上面提供的幾種解決方案在一定程度上也意味著(zhù)更大的投入，而且這種解決方案存在瓶頸，不具備很好的擴展性。我從低成本、高性能和高擴展性的角度來(lái)談一談。說(shuō)說(shuō)我的一些經(jīng)歷吧。
1、HTML 靜態(tài)
其實(shí)我們都知道純靜態(tài)的html頁(yè)面效率最高，成本也最低，所以我們盡量使用靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現我們網(wǎng)站上的頁(yè)面。這種最簡(jiǎn)單的方法實(shí)際上是最有效的。方法。但是對于內容量大、更新頻繁的網(wǎng)站，我們無(wú)法一一手動(dòng)實(shí)現，于是出現了我們常用的信息發(fā)布系統cms，比如各個(gè)門(mén)戶(hù)的新聞頻道我們經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，甚至他們的其他渠道都是通過(guò)信息發(fā)布系統進(jìn)行管理和實(shí)施的。信息發(fā)布系統可以實(shí)現最簡(jiǎn)單的信息錄入，自動(dòng)生成靜態(tài)頁(yè)面。還可以具有頻道管理、權限管理、自動(dòng)抓拍等功能。對于大型 網(wǎng)站
除了門(mén)戶(hù)和信息發(fā)布類(lèi)型網(wǎng)站，對于交互性要求高的社區類(lèi)型網(wǎng)站，盡可能保持靜態(tài)也是提高性能的必要手段。社區發(fā)帖，文章實(shí)時(shí)靜態(tài)化，有更新時(shí)再靜態(tài)化也是一種被廣泛使用的策略。貓撲的大雜燴使用了這樣的策略，網(wǎng)易社區也是如此。
同時(shí)，html靜態(tài)化也是一些緩存策略使用的手段。對于系統中頻繁使用數據庫查詢(xún)但內容更新量較小的應用，可以考慮使用html靜態(tài)化來(lái)實(shí)現，比如論壇中的論壇公開(kāi)設置信息。這些信息目前所有主流論壇都可以后臺管理，并存儲在數據庫中。其實(shí)很多這些信息都是前臺程序調用的，只是更新頻率很小。后臺更新時(shí)可以考慮將這部分內容設為靜態(tài)，避免大量數據庫。訪(fǎng)問(wèn)請求。
2、圖像服務(wù)器分離
眾所周知，對于web服務(wù)器來(lái)說(shuō)，無(wú)論是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最耗費資源的，所以需要將圖片與頁(yè)面分離，這基本上是大網(wǎng)站所采用的策略，他們都有獨立的圖像服務(wù)器，甚至很多圖像服務(wù)器。這樣的架構可以減輕提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)請求的服務(wù)器系統的壓力，并且可以保證系統不會(huì )因為圖像問(wèn)題而崩潰。應用服務(wù)器和鏡像服務(wù)器可以進(jìn)行不同的配置優(yōu)化。比如apache可以盡量配置ContentType。更少的支持和盡可能少的 LoadModule 確保更高的系統消耗和執行效率。
3、數據庫集群和庫表哈希
大型網(wǎng)站都有復雜的應用，而這些應用必須用到數據庫，所以在面對大量訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，很快就會(huì )出現數據庫的瓶頸，一個(gè)數據庫很快就無(wú)法滿(mǎn)足應用，所以我們需要使用數據庫集群或庫表哈希。
在數據庫集群方面，很多數據庫都有自己的解決方案。Oracle、Sybase 等都有很好的解決方案。MySQL提供的常用的Master/Slave也是類(lèi)似的解決方案。你用的是什么DB，請參考對應的解決方案。解決方案來(lái)實(shí)施。
上面提到的數據庫集群在架構、成本和可擴展性方面受到所使用的數據庫類(lèi)型的限制。因此，我們需要從應用的角度考慮改進(jìn)系統架構。庫表哈希是最常用和最有效的解決方案。. 我們在應用中安裝業(yè)務(wù)和應用或者功能模塊來(lái)分離數據庫，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，然后按照一定的策略對一個(gè)頁(yè)面或者功能進(jìn)行較小的數據庫hash，比如user table, Hash the根據用戶(hù)ID創(chuàng )建表，可以低成本提高系統性能，具有良好的可擴展性。搜狐的論壇采用了這樣的結構，將論壇的用戶(hù)、設置、帖子等信息從數據庫中分離出來(lái)，然后根據section和ID對posts和users的數據庫和表進(jìn)行hash，最后可以在配置文件中簡(jiǎn)單配置?？梢噪S時(shí)將低成本數據庫添加到系統中，以補充系統性能。
4、緩存
緩存這個(gè)詞已經(jīng)被技術(shù)觸及，很多地方都用到了緩存。開(kāi)發(fā)中的網(wǎng)站架構和網(wǎng)站緩存也很重要。這是最基本的兩種緩存。稍后將描述高級和分布式緩存。
對于架構上的緩存，熟悉Apache的人可以知道，Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用額外的Squid模塊進(jìn)行緩存，兩者都可以有效提升Apache的訪(fǎng)問(wèn)響應能力。
網(wǎng)站程序開(kāi)發(fā)緩存，Linux上提供的Memory Cache是??常用的緩存接口，可以在web開(kāi)發(fā)中使用。比如在Java開(kāi)發(fā)的時(shí)候，可以調用MemoryCache來(lái)緩存和共享一些數據。大型社區使用這樣的架構。另外，在使用web語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的時(shí)候，各種語(yǔ)言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java有更多，.net不是很熟悉，相信一定有。
5、鏡像
鏡像是大規模網(wǎng)站常用的提高性能和數據安全性的一種方式。鏡像技術(shù)可以解決不同網(wǎng)絡(luò )接入商和地區造成的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)速度差異。比如ChinaNet和EduNet的區別，促使很多網(wǎng)站在教育網(wǎng)建立鏡像站點(diǎn)，數據定期或者實(shí)時(shí)更新。關(guān)于鏡像的詳細技術(shù)，這里不再贅述。有許多專(zhuān)業(yè)的現成解決方案架構和產(chǎn)品可供選擇。還有便宜的軟件實(shí)現思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是 large網(wǎng)站 解決高負載訪(fǎng)問(wèn)和大量并發(fā)請求的終極解決方案。
負載均衡技術(shù)發(fā)展多年，有很多專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商和產(chǎn)品可供選擇。我個(gè)人遇到過(guò)一些解決方案，有兩種架構供大家參考。
硬件第 4 層交換
四層交換利用三層和四層報文的報文頭信息，根據應用段識別業(yè)務(wù)流，將整個(gè)段的業(yè)務(wù)流分配給合適的應用服務(wù)器進(jìn)行處理。第四層交換功能就像一個(gè)虛擬IP，指向物理服務(wù)器。它傳輸的業(yè)務(wù)遵循多種協(xié)議，包括HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協(xié)議。這些服務(wù)基于物理服務(wù)器，需要復雜的負載平衡算法。在IP世界中，服務(wù)類(lèi)型由終端TCP或UDP端口地址決定，四層交換中的應用范圍由源和終端IP地址、TCP和UDP端口決定。
在硬件四層交換產(chǎn)品領(lǐng)域，有一些比較知名的產(chǎn)品可供選擇，比如Alteon、F5等，這些產(chǎn)品價(jià)格貴但物超所值，可以提供卓越的性能和靈活的管理能力。雅虎中國為其近 2,000 臺服務(wù)器使用了三四臺 Alteon。
軟件第 4 層交換
在大家了解了硬件四層交換機的原理之后，基于OSI模型的軟件四層交換機應運而生。這種方案的原理是一樣的，只是性能稍差一些。但是，仍然很容易滿(mǎn)足一定的壓力。有人說(shuō)軟件實(shí)現方式其實(shí)更靈活，處理能力完全取決于你對配置的熟悉程度。
我們可以使用Linux中常用的LVS來(lái)解決軟件的四層切換。LVS 是 Linux 虛擬服務(wù)器。提供基于心跳的實(shí)時(shí)災難響應解決方案，提高了系統的健壯性，提供靈活的虛擬VIP。配置和管理功能可以同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)應用的??需求，這對于分布式系統來(lái)說(shuō)是必不可少的。
使用負載均衡的一個(gè)典型策略是在軟件或硬件四層交換的基礎上構建一個(gè)squid集群。這個(gè)想法被用于許多大型網(wǎng)站，包括搜索引擎。這種架構是低成本和高性能的。還有很強的可擴展性，隨時(shí)可以很容易地在架構中添加或刪除節點(diǎn)。我將抽出時(shí)間詳細梳理一下這樣的結構并與您討論。
對于大規模的網(wǎng)站，可以同時(shí)使用上面提到的各個(gè)方法。這里我簡(jiǎn)單介紹一下。具體實(shí)現過(guò)程中的很多細節需要大家熟悉和體驗。有時(shí)一個(gè)小的 squid 參數或者 apache 參數的設置會(huì )對系統性能產(chǎn)生很大的影響。
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常規方法：
1.使用 ACDSEE 壓縮圖像
2.分頁(yè)，把一頁(yè)變成多頁(yè)
3.不要把所有的圖片、flash等都放在同一個(gè)表格中，因為IE下載后會(huì )在一個(gè)表格中顯示所有內容，可以放在多個(gè)表格中，下載一個(gè)會(huì )顯示一個(gè)。
4.換成更快的服務(wù)器空間 查看全部
如何加快網(wǎng)站Access()
很多朋友用虛擬主機做網(wǎng)站，將web文件存放在虛擬空間，但是當頁(yè)面內容過(guò)多時(shí)，網(wǎng)站的打開(kāi)速度顯得很慢。如果遇到這種情況，與其尋找更好的空間，不如通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)代碼來(lái)達到滿(mǎn)意的速度。作者總結了一些實(shí)用的方法。在制作主頁(yè)時(shí)，以下方法可以大大提高你的網(wǎng)頁(yè)速度。
一、記得幫頁(yè)面減肥
我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，其實(shí)是把虛擬主機中的網(wǎng)頁(yè)內容下載到本地硬盤(pán)上，然后用瀏覽器進(jìn)行解讀和查看。網(wǎng)頁(yè)的下載速度在顯示速度中占很大比例，所以網(wǎng)頁(yè)本身占用的空間越小，瀏覽速度就會(huì )越快。這就要求在制作網(wǎng)頁(yè)時(shí)要遵循一切簡(jiǎn)潔的原則，例如：不要使用過(guò)大的Flash動(dòng)畫(huà)、圖片等資源。干凈、簡(jiǎn)潔的頁(yè)面給人一種思路清晰的感覺(jué)。
二、如果沒(méi)有必要，使用靜態(tài) HTML 頁(yè)面
眾所周知，ASP、PHP、JSP等程序實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息的動(dòng)態(tài)交互，運行起來(lái)非常方便，因為它們的數據交互性好，并且可以方便地訪(fǎng)問(wèn)和更改數據庫的內容，以便網(wǎng)站“移動(dòng)”，例如：論壇、留言板等。但是，此類(lèi)程序必須經(jīng)過(guò)服務(wù)器處理，生成HTML頁(yè)面，然后“發(fā)送”到客戶(hù)端進(jìn)行瀏覽，這必須消耗一定的服務(wù)器資源，如果在虛擬主機上過(guò)多使用這類(lèi)程序，網(wǎng)頁(yè)的顯示速度肯定會(huì )變慢，所以盡量不要使用靜態(tài)HTML頁(yè)面。
三、不要把整個(gè)頁(yè)面塞進(jìn)一個(gè)表格
這是網(wǎng)頁(yè)設計的問(wèn)題。為了追求統一的頁(yè)面對齊，很多站長(cháng)把整個(gè)頁(yè)面的內容放到一個(gè)Table（表格）中，然后用單元格td來(lái)劃分各個(gè)“塊”的布局。網(wǎng)站 的顯示速度絕對慢。因為T(mén)able要等到里面的所有內容都加載完才會(huì )顯示出來(lái)，所以如果有些內容不能訪(fǎng)問(wèn)，就會(huì )耽誤整個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)速度。正確的做法是：將內容分成幾個(gè)格式相同的Table，不要全部塞進(jìn)一個(gè)Table。
四、將ASP、ASPX、PHP等文件的訪(fǎng)問(wèn)權限改為. js參考
這一點(diǎn)在設計ASP、ASPX、PHP等程序時(shí)要注意。如果你想在靜態(tài) HTML 頁(yè)面中嵌入動(dòng)態(tài)數據，而這些動(dòng)態(tài)數據是由 ASP、PHP 等程序提供的，你會(huì )使用如下語(yǔ)句 Quote: 這樣的話(huà)，每次有人訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站，服務(wù)器會(huì )對#asp文件執行一次處理，從數據庫中提取相應的數據，然后輸出到網(wǎng)頁(yè)顯示。如果有幾萬(wàn)人同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，就要執行上萬(wàn)次，后果可想而知。建議在這些程序中動(dòng)態(tài)生成數據成一個(gè)1.js文件，然后通過(guò)首頁(yè)上<SCRIPT src=""></SCRIPT>的代碼引用1.js文件頁(yè)。這樣，
五、使用 iframe 嵌套另一個(gè)頁(yè)面
如果你想在 網(wǎng)站 上插入一些廣告代碼，但又不想讓這些廣告 網(wǎng)站 影響速度，那么使用 iframe 是最合適的。方法是：把這些廣告代碼放在一個(gè)單獨的頁(yè)面上，然后用下面的代碼把頁(yè)面嵌入到首頁(yè)，這樣整個(gè)首頁(yè)的顯示就不會(huì )因為廣告頁(yè)的延遲而被拖拽。代碼如下：
< IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0 src="***.com" frameBorder=0 width=468 scrolling=no height=60 leftmargin="0" topmargin="0"></IFRAME>
其中 ***.com 是引用文件的路徑。
六、注意網(wǎng)站柜臺代碼放置技巧
在網(wǎng)頁(yè)中放置計數器可以統計網(wǎng)站的流量，為站長(cháng)和廣告商提供訪(fǎng)問(wèn)依據。但是，無(wú)論網(wǎng)站 統計系統多么強大，都會(huì )有出錯的時(shí)候。如果你把統計代碼直接放在頁(yè)面內容前面，或者放在一個(gè)Table或者div標簽里，那么當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，你頁(yè)面上的Table或者div會(huì )有幾十秒的延遲，導致頁(yè)面被推遲。很長(cháng)一段時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)。因此，為了提高網(wǎng)站的速度，需要注意統計代碼的位置。正確的做法是：將統計代碼放在頁(yè)面底部，不要和頁(yè)面內容放在同一個(gè)Table或div標簽中?？梢灾苯訉⒔y計代碼放在頁(yè)面代碼底部，或者在底部制作一個(gè)單獨的表格或 div 來(lái)放置計數器。這樣，當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，您的 網(wǎng)站 速度不會(huì )受到絲毫影響。
七、友情鏈接知識
網(wǎng)站之間的鏈接可以增加網(wǎng)站的宣傳效果，制作LOGO圖片鏈接可以更準確地描述網(wǎng)站的主題和定位，宣傳效果會(huì )大大增強，但是圖片鏈接做多了，必然會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的顯示速度。很多站長(cháng)喜歡在友情網(wǎng)站上直接引用圖片網(wǎng)址，讓圖片加載后才能顯示。每個(gè)好友網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度不一樣，整個(gè)表格都要等待圖片下載完成?？梢燥@示，大大降低了網(wǎng)頁(yè)的速度。因此，在做附屬鏈接時(shí)，您應該嘗試：
1. 僅文本鏈接：文本鏈接不會(huì )減慢頁(yè)面速度。
2. 將所有鏈接放到一個(gè)單獨的頁(yè)面，然后鏈接到主頁(yè)上的頁(yè)面。
3.如果鏈接一定要出現在首頁(yè)，請將鏈接所在的整個(gè)Table放在頁(yè)面底部，因為頁(yè)面是從上到下逐行顯示的，所以放在底部的頁(yè)面，而不是其他內容的顯示會(huì )延遲。
4. 友情鏈接的LOGO圖片先下載，再上傳到自己的網(wǎng)站空間。這樣，速度由自己的網(wǎng)站空間決定，不受友情網(wǎng)站的影響。
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本文轉載請出自著(zhù)名來(lái)源：Just Do IT ()
一個(gè)小的網(wǎng)站，比如個(gè)人的網(wǎng)站，可以用最簡(jiǎn)單的html靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現，配上一些圖片來(lái)達到美化效果，所有頁(yè)面都存放在一個(gè)目錄下，比如網(wǎng)站對系統架構和性能的要求非常簡(jiǎn)單。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不斷豐富，網(wǎng)站相關(guān)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)細分為非常精細的方面，尤其是對于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，使用的技術(shù)非常廣泛，從硬件到軟件，編程語(yǔ)言、數據庫、WebServer、防火墻等領(lǐng)域都有很高的要求，不是原來(lái)簡(jiǎn)單的html靜態(tài)網(wǎng)站可比的。
大型 網(wǎng)站，例如 Portal網(wǎng)站。面對大量用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和高并發(fā)請求，基本解決方案集中在以下幾個(gè)環(huán)節：使用高性能服務(wù)器、高性能數據庫、高效編程語(yǔ)言、高性能Web容器。但是除了這些方面，沒(méi)有辦法從根本上解決大網(wǎng)站面臨的高負載、高并發(fā)問(wèn)題。
上面提供的幾種解決方案在一定程度上也意味著(zhù)更大的投入，而且這種解決方案存在瓶頸，不具備很好的擴展性。我從低成本、高性能和高擴展性的角度來(lái)談一談。說(shuō)說(shuō)我的一些經(jīng)歷吧。
1、HTML 靜態(tài)
其實(shí)我們都知道純靜態(tài)的html頁(yè)面效率最高，成本也最低，所以我們盡量使用靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現我們網(wǎng)站上的頁(yè)面。這種最簡(jiǎn)單的方法實(shí)際上是最有效的。方法。但是對于內容量大、更新頻繁的網(wǎng)站，我們無(wú)法一一手動(dòng)實(shí)現，于是出現了我們常用的信息發(fā)布系統cms，比如各個(gè)門(mén)戶(hù)的新聞頻道我們經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，甚至他們的其他渠道都是通過(guò)信息發(fā)布系統進(jìn)行管理和實(shí)施的。信息發(fā)布系統可以實(shí)現最簡(jiǎn)單的信息錄入，自動(dòng)生成靜態(tài)頁(yè)面。還可以具有頻道管理、權限管理、自動(dòng)抓拍等功能。對于大型 網(wǎng)站
除了門(mén)戶(hù)和信息發(fā)布類(lèi)型網(wǎng)站，對于交互性要求高的社區類(lèi)型網(wǎng)站，盡可能保持靜態(tài)也是提高性能的必要手段。社區發(fā)帖，文章實(shí)時(shí)靜態(tài)化，有更新時(shí)再靜態(tài)化也是一種被廣泛使用的策略。貓撲的大雜燴使用了這樣的策略，網(wǎng)易社區也是如此。
同時(shí)，html靜態(tài)化也是一些緩存策略使用的手段。對于系統中頻繁使用數據庫查詢(xún)但內容更新量較小的應用，可以考慮使用html靜態(tài)化來(lái)實(shí)現，比如論壇中的論壇公開(kāi)設置信息。這些信息目前所有主流論壇都可以后臺管理，并存儲在數據庫中。其實(shí)很多這些信息都是前臺程序調用的，只是更新頻率很小。后臺更新時(shí)可以考慮將這部分內容設為靜態(tài)，避免大量數據庫。訪(fǎng)問(wèn)請求。
2、圖像服務(wù)器分離
眾所周知，對于web服務(wù)器來(lái)說(shuō)，無(wú)論是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最耗費資源的，所以需要將圖片與頁(yè)面分離，這基本上是大網(wǎng)站所采用的策略，他們都有獨立的圖像服務(wù)器，甚至很多圖像服務(wù)器。這樣的架構可以減輕提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)請求的服務(wù)器系統的壓力，并且可以保證系統不會(huì )因為圖像問(wèn)題而崩潰。應用服務(wù)器和鏡像服務(wù)器可以進(jìn)行不同的配置優(yōu)化。比如apache可以盡量配置ContentType。更少的支持和盡可能少的 LoadModule 確保更高的系統消耗和執行效率。
3、數據庫集群和庫表哈希
大型網(wǎng)站都有復雜的應用，而這些應用必須用到數據庫，所以在面對大量訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，很快就會(huì )出現數據庫的瓶頸，一個(gè)數據庫很快就無(wú)法滿(mǎn)足應用，所以我們需要使用數據庫集群或庫表哈希。
在數據庫集群方面，很多數據庫都有自己的解決方案。Oracle、Sybase 等都有很好的解決方案。MySQL提供的常用的Master/Slave也是類(lèi)似的解決方案。你用的是什么DB，請參考對應的解決方案。解決方案來(lái)實(shí)施。
上面提到的數據庫集群在架構、成本和可擴展性方面受到所使用的數據庫類(lèi)型的限制。因此，我們需要從應用的角度考慮改進(jìn)系統架構。庫表哈希是最常用和最有效的解決方案。. 我們在應用中安裝業(yè)務(wù)和應用或者功能模塊來(lái)分離數據庫，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，然后按照一定的策略對一個(gè)頁(yè)面或者功能進(jìn)行較小的數據庫hash，比如user table, Hash the根據用戶(hù)ID創(chuàng )建表，可以低成本提高系統性能，具有良好的可擴展性。搜狐的論壇采用了這樣的結構，將論壇的用戶(hù)、設置、帖子等信息從數據庫中分離出來(lái)，然后根據section和ID對posts和users的數據庫和表進(jìn)行hash，最后可以在配置文件中簡(jiǎn)單配置?？梢噪S時(shí)將低成本數據庫添加到系統中，以補充系統性能。
4、緩存
緩存這個(gè)詞已經(jīng)被技術(shù)觸及，很多地方都用到了緩存。開(kāi)發(fā)中的網(wǎng)站架構和網(wǎng)站緩存也很重要。這是最基本的兩種緩存。稍后將描述高級和分布式緩存。
對于架構上的緩存，熟悉Apache的人可以知道，Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用額外的Squid模塊進(jìn)行緩存，兩者都可以有效提升Apache的訪(fǎng)問(wèn)響應能力。
網(wǎng)站程序開(kāi)發(fā)緩存，Linux上提供的Memory Cache是??常用的緩存接口，可以在web開(kāi)發(fā)中使用。比如在Java開(kāi)發(fā)的時(shí)候，可以調用MemoryCache來(lái)緩存和共享一些數據。大型社區使用這樣的架構。另外，在使用web語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的時(shí)候，各種語(yǔ)言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java有更多，.net不是很熟悉，相信一定有。
5、鏡像
鏡像是大規模網(wǎng)站常用的提高性能和數據安全性的一種方式。鏡像技術(shù)可以解決不同網(wǎng)絡(luò )接入商和地區造成的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)速度差異。比如ChinaNet和EduNet的區別，促使很多網(wǎng)站在教育網(wǎng)建立鏡像站點(diǎn)，數據定期或者實(shí)時(shí)更新。關(guān)于鏡像的詳細技術(shù)，這里不再贅述。有許多專(zhuān)業(yè)的現成解決方案架構和產(chǎn)品可供選擇。還有便宜的軟件實(shí)現思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是 large網(wǎng)站 解決高負載訪(fǎng)問(wèn)和大量并發(fā)請求的終極解決方案。
負載均衡技術(shù)發(fā)展多年，有很多專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商和產(chǎn)品可供選擇。我個(gè)人遇到過(guò)一些解決方案，有兩種架構供大家參考。
硬件第 4 層交換
四層交換利用三層和四層報文的報文頭信息，根據應用段識別業(yè)務(wù)流，將整個(gè)段的業(yè)務(wù)流分配給合適的應用服務(wù)器進(jìn)行處理。第四層交換功能就像一個(gè)虛擬IP，指向物理服務(wù)器。它傳輸的業(yè)務(wù)遵循多種協(xié)議，包括HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協(xié)議。這些服務(wù)基于物理服務(wù)器，需要復雜的負載平衡算法。在IP世界中，服務(wù)類(lèi)型由終端TCP或UDP端口地址決定，四層交換中的應用范圍由源和終端IP地址、TCP和UDP端口決定。
在硬件四層交換產(chǎn)品領(lǐng)域，有一些比較知名的產(chǎn)品可供選擇，比如Alteon、F5等，這些產(chǎn)品價(jià)格貴但物超所值，可以提供卓越的性能和靈活的管理能力。雅虎中國為其近 2,000 臺服務(wù)器使用了三四臺 Alteon。
軟件第 4 層交換
在大家了解了硬件四層交換機的原理之后，基于OSI模型的軟件四層交換機應運而生。這種方案的原理是一樣的，只是性能稍差一些。但是，仍然很容易滿(mǎn)足一定的壓力。有人說(shuō)軟件實(shí)現方式其實(shí)更靈活，處理能力完全取決于你對配置的熟悉程度。
我們可以使用Linux中常用的LVS來(lái)解決軟件的四層切換。LVS 是 Linux 虛擬服務(wù)器。提供基于心跳的實(shí)時(shí)災難響應解決方案，提高了系統的健壯性，提供靈活的虛擬VIP。配置和管理功能可以同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)應用的??需求，這對于分布式系統來(lái)說(shuō)是必不可少的。
使用負載均衡的一個(gè)典型策略是在軟件或硬件四層交換的基礎上構建一個(gè)squid集群。這個(gè)想法被用于許多大型網(wǎng)站，包括搜索引擎。這種架構是低成本和高性能的。還有很強的可擴展性，隨時(shí)可以很容易地在架構中添加或刪除節點(diǎn)。我將抽出時(shí)間詳細梳理一下這樣的結構并與您討論。
對于大規模的網(wǎng)站，可以同時(shí)使用上面提到的各個(gè)方法。這里我簡(jiǎn)單介紹一下。具體實(shí)現過(guò)程中的很多細節需要大家熟悉和體驗。有時(shí)一個(gè)小的 squid 參數或者 apache 參數的設置會(huì )對系統性能產(chǎn)生很大的影響。
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常規方法：
1.使用 ACDSEE 壓縮圖像
2.分頁(yè)，把一頁(yè)變成多頁(yè)
3.不要把所有的圖片、flash等都放在同一個(gè)表格中，因為IE下載后會(huì )在一個(gè)表格中顯示所有內容，可以放在多個(gè)表格中，下載一個(gè)會(huì )顯示一個(gè)。
4.換成更快的服務(wù)器空間 查看全部
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如何加快網(wǎng)站Access()
很多朋友用虛擬主機做網(wǎng)站，將web文件存放在虛擬空間，但是當頁(yè)面內容過(guò)多時(shí)，網(wǎng)站的打開(kāi)速度顯得很慢。如果遇到這種情況，與其尋找更好的空間，不如通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)代碼來(lái)達到滿(mǎn)意的速度。作者總結了一些實(shí)用的方法。在制作主頁(yè)時(shí)，以下方法可以大大提高你的網(wǎng)頁(yè)速度。
一、記得幫頁(yè)面減肥
我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，其實(shí)是把虛擬主機中的網(wǎng)頁(yè)內容下載到本地硬盤(pán)上，然后用瀏覽器進(jìn)行解讀和查看。網(wǎng)頁(yè)的下載速度在顯示速度中占很大比例，所以網(wǎng)頁(yè)本身占用的空間越小，瀏覽速度就會(huì )越快。這就要求在制作網(wǎng)頁(yè)時(shí)要遵循一切簡(jiǎn)潔的原則，例如：不要使用過(guò)大的Flash動(dòng)畫(huà)、圖片等資源。干凈、簡(jiǎn)潔的頁(yè)面給人一種思路清晰的感覺(jué)。
二、如果沒(méi)有必要，使用靜態(tài) HTML 頁(yè)面
眾所周知，ASP、PHP、JSP等程序實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息的動(dòng)態(tài)交互，運行起來(lái)非常方便，因為它們的數據交互性好，并且可以方便地訪(fǎng)問(wèn)和更改數據庫的內容，以便網(wǎng)站“移動(dòng)”，例如：論壇、留言板等。但是，此類(lèi)程序必須經(jīng)過(guò)服務(wù)器處理，生成HTML頁(yè)面，然后“發(fā)送”到客戶(hù)端進(jìn)行瀏覽，這必須消耗一定的服務(wù)器資源，如果在虛擬主機上過(guò)多使用這類(lèi)程序，網(wǎng)頁(yè)的顯示速度肯定會(huì )變慢，所以盡量不要使用靜態(tài)HTML頁(yè)面。
三、不要把整個(gè)頁(yè)面塞進(jìn)一個(gè)表格
這是網(wǎng)頁(yè)設計的問(wèn)題。為了追求統一的頁(yè)面對齊，很多站長(cháng)把整個(gè)頁(yè)面的內容放到一個(gè)Table（表格）中，然后用單元格td來(lái)劃分各個(gè)“塊”的布局。網(wǎng)站 的顯示速度絕對慢。因為T(mén)able要等到里面的所有內容都加載完才會(huì )顯示出來(lái)，所以如果有些內容不能訪(fǎng)問(wèn)，就會(huì )耽誤整個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)速度。正確的做法是：將內容分成幾個(gè)格式相同的Table，不要全部塞進(jìn)一個(gè)Table。
四、將ASP、ASPX、PHP等文件的訪(fǎng)問(wèn)權限改為. js參考
這一點(diǎn)在設計ASP、ASPX、PHP等程序時(shí)要注意。如果你想在靜態(tài) HTML 頁(yè)面中嵌入動(dòng)態(tài)數據，而這些動(dòng)態(tài)數據是由 ASP、PHP 等程序提供的，你會(huì )使用如下語(yǔ)句 Quote: 這樣的話(huà)，每次有人訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站，服務(wù)器會(huì )對#asp文件執行一次處理，從數據庫中提取相應的數據，然后輸出到網(wǎng)頁(yè)顯示。如果有幾萬(wàn)人同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，就要執行上萬(wàn)次，后果可想而知。建議在這些程序中動(dòng)態(tài)生成數據成一個(gè)1.js文件，然后通過(guò)首頁(yè)上<SCRIPT src=""></SCRIPT>的代碼引用1.js文件頁(yè)。這樣，
五、使用 iframe 嵌套另一個(gè)頁(yè)面
如果你想在 網(wǎng)站 上插入一些廣告代碼，但又不想讓這些廣告 網(wǎng)站 影響速度，那么使用 iframe 是最合適的。方法是：把這些廣告代碼放在一個(gè)單獨的頁(yè)面上，然后用下面的代碼把頁(yè)面嵌入到首頁(yè)，這樣整個(gè)首頁(yè)的顯示就不會(huì )因為廣告頁(yè)的延遲而被拖拽。代碼如下：
< IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0 src="***.com" frameBorder=0 width=468 scrolling=no height=60 leftmargin="0" topmargin="0"></IFRAME>
其中 ***.com 是引用文件的路徑。
六、注意網(wǎng)站柜臺代碼放置技巧
在網(wǎng)頁(yè)中放置計數器可以統計網(wǎng)站的流量，為站長(cháng)和廣告商提供訪(fǎng)問(wèn)依據。但是，無(wú)論網(wǎng)站 統計系統多么強大，都會(huì )有出錯的時(shí)候。如果你把統計代碼直接放在頁(yè)面內容前面，或者放在一個(gè)Table或者div標簽里，那么當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，你頁(yè)面上的Table或者div會(huì )有幾十秒的延遲，導致頁(yè)面被推遲。很長(cháng)一段時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)。因此，為了提高網(wǎng)站的速度，需要注意統計代碼的位置。正確的做法是：將統計代碼放在頁(yè)面底部，不要和頁(yè)面內容放在同一個(gè)Table或div標簽中?？梢灾苯訉⒔y計代碼放在頁(yè)面代碼底部，或者在底部制作一個(gè)單獨的表格或 div 來(lái)放置計數器。這樣，當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，您的 網(wǎng)站 速度不會(huì )受到絲毫影響。
七、友情鏈接知識
網(wǎng)站之間的鏈接可以增加網(wǎng)站的宣傳效果，制作LOGO圖片鏈接可以更準確地描述網(wǎng)站的主題和定位，宣傳效果會(huì )大大增強，但是圖片鏈接做多了，必然會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的顯示速度。很多站長(cháng)喜歡在友情網(wǎng)站上直接引用圖片網(wǎng)址，讓圖片加載后才能顯示。每個(gè)好友網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度不一樣，整個(gè)表格都要等待圖片下載完成?？梢燥@示，大大降低了網(wǎng)頁(yè)的速度。因此，在做附屬鏈接時(shí)，您應該嘗試：
1. 僅文本鏈接：文本鏈接不會(huì )減慢頁(yè)面速度。
2. 將所有鏈接放到一個(gè)單獨的頁(yè)面，然后鏈接到主頁(yè)上的頁(yè)面。
3.如果鏈接一定要出現在首頁(yè)，請將鏈接所在的整個(gè)Table放在頁(yè)面底部，因為頁(yè)面是從上到下逐行顯示的，所以放在底部的頁(yè)面，而不是其他內容的顯示會(huì )延遲。
4. 友情鏈接的LOGO圖片先下載，再上傳到自己的網(wǎng)站空間。這樣，速度由自己的網(wǎng)站空間決定，不受友情網(wǎng)站的影響。
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本文轉載請出自著(zhù)名來(lái)源：Just Do IT ()
一個(gè)小的網(wǎng)站，比如個(gè)人的網(wǎng)站，可以用最簡(jiǎn)單的html靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現，配上一些圖片來(lái)達到美化效果，所有頁(yè)面都存放在一個(gè)目錄下，比如網(wǎng)站對系統架構和性能的要求非常簡(jiǎn)單。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不斷豐富，網(wǎng)站相關(guān)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)細分為非常精細的方面，尤其是對于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，使用的技術(shù)非常廣泛，從硬件到軟件，編程語(yǔ)言、數據庫、WebServer、防火墻等領(lǐng)域都有很高的要求，不是原來(lái)簡(jiǎn)單的html靜態(tài)網(wǎng)站可比的。
大型 網(wǎng)站，例如 Portal網(wǎng)站。面對大量用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和高并發(fā)請求，基本解決方案集中在以下幾個(gè)環(huán)節：使用高性能服務(wù)器、高性能數據庫、高效編程語(yǔ)言、高性能Web容器。但是除了這些方面，沒(méi)有辦法從根本上解決大網(wǎng)站面臨的高負載、高并發(fā)問(wèn)題。
上面提供的幾種解決方案在一定程度上也意味著(zhù)更大的投入，而且這種解決方案存在瓶頸，不具備很好的擴展性。我從低成本、高性能和高擴展性的角度來(lái)談一談。說(shuō)說(shuō)我的一些經(jīng)歷吧。
1、HTML 靜態(tài)
其實(shí)我們都知道純靜態(tài)的html頁(yè)面效率最高，成本也最低，所以我們盡量使用靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現我們網(wǎng)站上的頁(yè)面。這種最簡(jiǎn)單的方法實(shí)際上是最有效的。方法。但是對于內容量大、更新頻繁的網(wǎng)站，我們無(wú)法一一手動(dòng)實(shí)現，于是出現了我們常用的信息發(fā)布系統cms，比如各個(gè)門(mén)戶(hù)的新聞頻道我們經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，甚至他們的其他渠道都是通過(guò)信息發(fā)布系統進(jìn)行管理和實(shí)施的。信息發(fā)布系統可以實(shí)現最簡(jiǎn)單的信息錄入，自動(dòng)生成靜態(tài)頁(yè)面。還可以具有頻道管理、權限管理、自動(dòng)抓拍等功能。對于大型 網(wǎng)站
除了門(mén)戶(hù)和信息發(fā)布類(lèi)型網(wǎng)站，對于交互性要求高的社區類(lèi)型網(wǎng)站，盡可能保持靜態(tài)也是提高性能的必要手段。社區發(fā)帖，文章實(shí)時(shí)靜態(tài)化，有更新時(shí)再靜態(tài)化也是一種被廣泛使用的策略。貓撲的大雜燴使用了這樣的策略，網(wǎng)易社區也是如此。
同時(shí)，html靜態(tài)化也是一些緩存策略使用的手段。對于系統中頻繁使用數據庫查詢(xún)但內容更新量較小的應用，可以考慮使用html靜態(tài)化來(lái)實(shí)現，比如論壇中的論壇公開(kāi)設置信息。這些信息目前所有主流論壇都可以后臺管理，并存儲在數據庫中。其實(shí)很多這些信息都是前臺程序調用的，只是更新頻率很小。后臺更新時(shí)可以考慮將這部分內容設為靜態(tài)，避免大量數據庫。訪(fǎng)問(wèn)請求。
2、圖像服務(wù)器分離
眾所周知，對于web服務(wù)器來(lái)說(shuō)，無(wú)論是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最耗費資源的，所以需要將圖片與頁(yè)面分離，這基本上是大網(wǎng)站所采用的策略，他們都有獨立的圖像服務(wù)器，甚至很多圖像服務(wù)器。這樣的架構可以減輕提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)請求的服務(wù)器系統的壓力，并且可以保證系統不會(huì )因為圖像問(wèn)題而崩潰。應用服務(wù)器和鏡像服務(wù)器可以進(jìn)行不同的配置優(yōu)化。比如apache可以盡量配置ContentType。更少的支持和盡可能少的 LoadModule 確保更高的系統消耗和執行效率。
3、數據庫集群和庫表哈希
大型網(wǎng)站都有復雜的應用，而這些應用必須用到數據庫，所以在面對大量訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，很快就會(huì )出現數據庫的瓶頸，一個(gè)數據庫很快就無(wú)法滿(mǎn)足應用，所以我們需要使用數據庫集群或庫表哈希。
在數據庫集群方面，很多數據庫都有自己的解決方案。Oracle、Sybase 等都有很好的解決方案。MySQL提供的常用的Master/Slave也是類(lèi)似的解決方案。你用的是什么DB，請參考對應的解決方案。解決方案來(lái)實(shí)施。
上面提到的數據庫集群在架構、成本和可擴展性方面受到所使用的數據庫類(lèi)型的限制。因此，我們需要從應用的角度考慮改進(jìn)系統架構。庫表哈希是最常用和最有效的解決方案。. 我們在應用中安裝業(yè)務(wù)和應用或者功能模塊來(lái)分離數據庫，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，然后按照一定的策略對一個(gè)頁(yè)面或者功能進(jìn)行較小的數據庫hash，比如user table, Hash the根據用戶(hù)ID創(chuàng )建表，可以低成本提高系統性能，具有良好的可擴展性。搜狐的論壇采用了這樣的結構，將論壇的用戶(hù)、設置、帖子等信息從數據庫中分離出來(lái)，然后根據section和ID對posts和users的數據庫和表進(jìn)行hash，最后可以在配置文件中簡(jiǎn)單配置?？梢噪S時(shí)將低成本數據庫添加到系統中，以補充系統性能。
4、緩存
緩存這個(gè)詞已經(jīng)被技術(shù)觸及，很多地方都用到了緩存。開(kāi)發(fā)中的網(wǎng)站架構和網(wǎng)站緩存也很重要。這是最基本的兩種緩存。稍后將描述高級和分布式緩存。
對于架構上的緩存，熟悉Apache的人可以知道，Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用額外的Squid模塊進(jìn)行緩存，兩者都可以有效提升Apache的訪(fǎng)問(wèn)響應能力。
網(wǎng)站程序開(kāi)發(fā)緩存，Linux上提供的Memory Cache是??常用的緩存接口，可以在web開(kāi)發(fā)中使用。比如在Java開(kāi)發(fā)的時(shí)候，可以調用MemoryCache來(lái)緩存和共享一些數據。大型社區使用這樣的架構。另外，在使用web語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的時(shí)候，各種語(yǔ)言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java有更多，.net不是很熟悉，相信一定有。
5、鏡像
鏡像是大規模網(wǎng)站常用的提高性能和數據安全性的一種方式。鏡像技術(shù)可以解決不同網(wǎng)絡(luò )接入商和地區造成的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)速度差異。比如ChinaNet和EduNet的區別，促使很多網(wǎng)站在教育網(wǎng)建立鏡像站點(diǎn)，數據定期或者實(shí)時(shí)更新。關(guān)于鏡像的詳細技術(shù)，這里不再贅述。有許多專(zhuān)業(yè)的現成解決方案架構和產(chǎn)品可供選擇。還有便宜的軟件實(shí)現思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是 large網(wǎng)站 解決高負載訪(fǎng)問(wèn)和大量并發(fā)請求的終極解決方案。
負載均衡技術(shù)發(fā)展多年，有很多專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商和產(chǎn)品可供選擇。我個(gè)人遇到過(guò)一些解決方案，有兩種架構供大家參考。
硬件第 4 層交換
四層交換利用三層和四層報文的報文頭信息，根據應用段識別業(yè)務(wù)流，將整個(gè)段的業(yè)務(wù)流分配給合適的應用服務(wù)器進(jìn)行處理。第四層交換功能就像一個(gè)虛擬IP，指向物理服務(wù)器。它傳輸的業(yè)務(wù)遵循多種協(xié)議，包括HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協(xié)議。這些服務(wù)基于物理服務(wù)器，需要復雜的負載平衡算法。在IP世界中，服務(wù)類(lèi)型由終端TCP或UDP端口地址決定，四層交換中的應用范圍由源和終端IP地址、TCP和UDP端口決定。
在硬件四層交換產(chǎn)品領(lǐng)域，有一些比較知名的產(chǎn)品可供選擇，比如Alteon、F5等，這些產(chǎn)品價(jià)格貴但物超所值，可以提供卓越的性能和靈活的管理能力。雅虎中國為其近 2,000 臺服務(wù)器使用了三四臺 Alteon。
軟件第 4 層交換
在大家了解了硬件四層交換機的原理之后，基于OSI模型的軟件四層交換機應運而生。這種方案的原理是一樣的，只是性能稍差一些。但是，仍然很容易滿(mǎn)足一定的壓力。有人說(shuō)軟件實(shí)現方式其實(shí)更靈活，處理能力完全取決于你對配置的熟悉程度。
我們可以使用Linux中常用的LVS來(lái)解決軟件的四層切換。LVS 是 Linux 虛擬服務(wù)器。提供基于心跳的實(shí)時(shí)災難響應解決方案，提高了系統的健壯性，提供靈活的虛擬VIP。配置和管理功能可以同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)應用的??需求，這對于分布式系統來(lái)說(shuō)是必不可少的。
使用負載均衡的一個(gè)典型策略是在軟件或硬件四層交換的基礎上構建一個(gè)squid集群。這個(gè)想法被用于許多大型網(wǎng)站，包括搜索引擎。這種架構是低成本和高性能的。還有很強的可擴展性，隨時(shí)可以很容易地在架構中添加或刪除節點(diǎn)。我將抽出時(shí)間詳細梳理一下這樣的結構并與您討論。
對于大規模的網(wǎng)站，可以同時(shí)使用上面提到的各個(gè)方法。這里我簡(jiǎn)單介紹一下。具體實(shí)現過(guò)程中的很多細節需要大家熟悉和體驗。有時(shí)一個(gè)小的 squid 參數或者 apache 參數的設置會(huì )對系統性能產(chǎn)生很大的影響。
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常規方法：
1.使用 ACDSEE 壓縮圖像
2.分頁(yè)，把一頁(yè)變成多頁(yè)
3.不要把所有的圖片、flash等都放在同一個(gè)表格中，因為IE下載后會(huì )在一個(gè)表格中顯示所有內容，可以放在多個(gè)表格中，下載一個(gè)會(huì )顯示一個(gè)。
4.換成更快的服務(wù)器空間
文章采集調用(function.php中定義功能的實(shí)現，做數據庫的查詢(xún) )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 98 次瀏覽 ? 2022-03-05 16:10
文章采集調用(function.php中定義功能的實(shí)現，做數據庫的查詢(xún)
)
其實(shí)我是想在博客上實(shí)現一個(gè)作者專(zhuān)欄頁(yè)面，但是技術(shù)難度有點(diǎn)大，因為typecho的限制就在這里，想了很久才做出來(lái)，而且最近的時(shí)間確實(shí)不如和以前一樣豐富，所以這個(gè)功能被推回了?，F在博客是下一個(gè)最好的東西。文章的閱讀頁(yè)面右側顯示作者的基本信息，并調用最近發(fā)表的十篇文章文章。我還是簡(jiǎn)單記錄一下體會(huì )。原則。
主要是在function.php中定義函數的實(shí)現，做數據庫查詢(xún)。
代碼顯示如下：
/** 輸出該作者最近文章列表 */
function authorPosts($authorid){
if($authorid){
$limit = 6;
$db = Typecho_Db::get();
$result = $db->fetchAll($db->select()->from('table.contents')
->where('authorId = ?',$authorid)
->where('status = ?','publish')
->where('type = ?', 'post')
->limit($limit)
->order('cid', Typecho_Db::SORT_DESC)
);
if($result){
foreach($result as $val){
$val = Typecho_Widget::widget('Widget_Abstract_Contents')->push($val);
$post_title = htmlspecialchars($val['title']);
$permalink = $val['permalink'];
echo ''.$post_title.'';
}
}
}else{
echo '請設置要調用的作者ID';
}
}
實(shí)現原理是定義一個(gè)方法來(lái)接收頁(yè)面上傳的作者ID參數，然后通過(guò)這個(gè)參數查詢(xún)數據庫中的文章表，并將個(gè)數限制為6個(gè)，然后輸出查詢(xún)到的數組循環(huán)到頁(yè)面，實(shí)現整個(gè)過(guò)程。
模板上的調用代碼如下：
其實(shí)這個(gè)功能還可以進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，比如傳入兩個(gè)參數，作者ID和限制號，這樣就可以更方便的控制了。
最終效果可以在博客上看到。
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主要是在function.php中定義函數的實(shí)現，做數據庫查詢(xún)。
代碼顯示如下：
/** 輸出該作者最近文章列表 */
function authorPosts($authorid){
if($authorid){
$limit = 6;
$db = Typecho_Db::get();
$result = $db->fetchAll($db->select()->from('table.contents')
->where('authorId = ?',$authorid)
->where('status = ?','publish')
->where('type = ?', 'post')
->limit($limit)
->order('cid', Typecho_Db::SORT_DESC)
);
if($result){
foreach($result as $val){
$val = Typecho_Widget::widget('Widget_Abstract_Contents')->push($val);
$post_title = htmlspecialchars($val['title']);
$permalink = $val['permalink'];
echo ''.$post_title.'';
}
}
}else{
echo '請設置要調用的作者ID';
}
}
實(shí)現原理是定義一個(gè)方法來(lái)接收頁(yè)面上傳的作者ID參數，然后通過(guò)這個(gè)參數查詢(xún)數據庫中的文章表，并將個(gè)數限制為6個(gè)，然后輸出查詢(xún)到的數組循環(huán)到頁(yè)面，實(shí)現整個(gè)過(guò)程。
模板上的調用代碼如下：
其實(shí)這個(gè)功能還可以進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，比如傳入兩個(gè)參數，作者ID和限制號，這樣就可以更方便的控制了。
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主要是在function.php中定義函數的實(shí)現，做數據庫查詢(xún)。
代碼顯示如下：
/** 輸出該作者最近文章列表 */
function authorPosts($authorid){
if($authorid){
$limit = 6;
$db = Typecho_Db::get();
$result = $db->fetchAll($db->select()->from('table.contents')
->where('authorId = ?',$authorid)
->where('status = ?','publish')
->where('type = ?', 'post')
->limit($limit)
->order('cid', Typecho_Db::SORT_DESC)
);
if($result){
foreach($result as $val){
$val = Typecho_Widget::widget('Widget_Abstract_Contents')->push($val);
$post_title = htmlspecialchars($val['title']);
$permalink = $val['permalink'];
echo ''.$post_title.'';
}
}
}else{
echo '請設置要調用的作者ID';
}
}
實(shí)現原理是定義一個(gè)方法來(lái)接收頁(yè)面上傳的作者ID參數，然后通過(guò)這個(gè)參數查詢(xún)數據庫中的文章表，并將個(gè)數限制為6個(gè)，然后輸出查詢(xún)到的數組循環(huán)到頁(yè)面，實(shí)現整個(gè)過(guò)程。
模板上的調用代碼如下：
其實(shí)這個(gè)功能還可以進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，比如傳入兩個(gè)參數，作者ID和限制號，這樣就可以更方便的控制了。
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學(xué)習探索和分享前沿數據庫知識和技術(shù)，構建數據庫技術(shù)交流圈
關(guān)注之前的圖文，我們分享了AI技術(shù)的相關(guān)內容——智能索引推薦，本文將詳細介紹AI技術(shù)的相關(guān)內容——索引采集，預測和異常檢測。8.5指標采集，Prediction and Anomaly Detection 數據庫指標監控和異常檢測技術(shù)，通過(guò)監控數據庫指標，并基于時(shí)序預測和異常檢測等算法，發(fā)現異常信息，然后進(jìn)行提醒用戶(hù)采取措施避免異常情況產(chǎn)生嚴重后果。8.5.1 使用場(chǎng)景 用戶(hù)操作數據庫的某些行為或某些正在運行的業(yè)務(wù)的變化可能會(huì )導致數據庫異常。如果這些異常沒(méi)有及時(shí)發(fā)現和處理，導致嚴重后果。通常，數據庫監控指標（指標，如 CPU 使用率、QPS 等）可以反映數據庫系統的健康狀況。通過(guò)監控數據庫指標，分析指標數據特征或變化趨勢，及時(shí)發(fā)現數據庫異常情況，及時(shí)向運維管理人員推送告警信息，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理
圖 1 Anomaly-Detection 框架
指標采集，預測和異常檢測由同一個(gè)系統實(shí)現，在openGauss項目中命名為Anomaly-Detection，其結構如圖1所示。該工具可分為Agent和Detector兩部分. Agent是一個(gè)數據庫代理模塊，負責采集數據庫指標數據并將數據推送到Detector；Detector是一個(gè)數據庫異常檢測分析模塊，主要有3個(gè)功能。(1） 采集并轉儲 Agent 采集 的數據。(2） 對采集到的數據進(jìn)行特征分析和異常檢測。(3） 將檢測到的異常信息推送到1. Agent模塊的組成 Agent模塊負責采集和指標數據的發(fā)送。該模塊由三個(gè)子模塊組成：DBSource、MemoryChannel 和 HttpSink。(1） DBSource作為數據源，負責定時(shí)采集數據庫指標數據，并將數據發(fā)送到數據通道MemoryChannel。(2） MemoryChannel是內存數據通道，本質(zhì)上是數據的FIFO隊列緩存，HttpSink組件消費MemoryChannel Data中的數據，為了防止MemoryChannel中數據過(guò)多導致OOM（out of Memory，內存溢出），設置了容量上限，當容量上限為超過(guò)，過(guò)多的元素將被禁止入隊列。（3）HttpSink為數據采集點(diǎn)，該模塊周期性的從MemoryChannel獲取數據，并以Http(s)的形式轉發(fā)數據。之后讀取數據，它從 MemoryChannel 中清除。2. Detector模塊由Detector模塊組成，負責數據檢測，該模塊由Server和Monitor兩個(gè)子模塊組成。(1）Server是一個(gè)Web服務(wù)，就是Agent采集接收到的數據提供了一個(gè)接收接口，將數據存儲在本地數據庫中。為了防止數據庫由于隨著(zhù)數據的增加，我們對數據庫中每張表的行數設置了上限。（2） Monitor模塊包括時(shí)序預測和異常檢測等算法。該模塊定期從本地數據庫，并基于現有算法對數據進(jìn)行預測和分析。
def forecast(args):
…
# 如果沒(méi)有指定預測方式，則默認使用’auto_arima’算法
if not args.forecast_method:
forecast_alg = get_instance('auto_arima')
else:
forecast_alg = get_instance(args.forecast_method)
# 指標預測功能函數
def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None):
…
forecast_alg.fit(timeseries=train_ts)
dates, values = forecast_alg.forecast(
period=TimeString(args.forecast_periods).standard)
date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0],
end_date=dates[-1])
display_table.add_row(
[name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)]
)
# 校驗存儲路徑
if save_path:
if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
with open(save_path, mode='w') as f:
for date, value in zip(dates, values):
f.write(date + ',' + str(value) + '\n')
# 從本地sqlite中抽取需要的數據
with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db:
if args.metric_name:
timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows)
forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path)
else:
# 獲取sqlite中所有的表名
tables = db.get_all_tables()
# 從每個(gè)表中抽取訓練數據進(jìn)行預測
for table in tables:
timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows)
forecast_metric(table, timeseries)
# 輸出結果
print(display_table.get_string())
# 代碼遠程部署
def deploy(args):
print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))
# 格式化代碼遠程部署指令
command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \
.format(user=args.user,
host=args.host,
project_path=args.project_path)
# 判斷指令執行情況
if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0:
print("\nExecute successfully.")
else:
print("\nExecute unsuccessfully.")
…
# 展示當前監控的參數
def show_metrics():
…
# 項目總入口
def main():
…
2. 關(guān)鍵代碼段分析（1） 后臺線(xiàn)程的實(shí)現。前面說(shuō)過(guò)，這個(gè)功能可以分為三個(gè)角色：Agent、Monitor 和 Detector，這三個(gè)不同的角色都是常見(jiàn)的進(jìn)程駐留在后臺執行不同的任務(wù)，Daemon類(lèi)是負責運行不同業(yè)務(wù)流程的容器類(lèi)，下面介紹這個(gè)類(lèi)的實(shí)現。
class Daemon:
"""
This class implements the function of running a process in the background."""
def __init__(self):
…
def daemon_process(self):
# 注冊退出函數
atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file))
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)
# 啟動(dòng)進(jìn)程
@staticmethod
def start(self):
try:
self.daemon_process()
except RuntimeError as msg:
abnormal_exit(msg)
self.function(*self.args, **self.kwargs)
# 停止進(jìn)程
def stop(self):
if not os.path.exists(self.pid_file):
abnormal_exit("Process not running.")
read_pid = read_pid_file(self.pid_file)
if read_pid > 0:
os.kill(read_pid, signal.SIGTERM)
if read_pid_file(self.pid_file) < 0:
os.remove(self.pid_file)
?。?）數據庫相關(guān)指標采集流程。數據庫指標采集架構參考了Apache Flume的設計。一個(gè)完整的信息采集流程分為三個(gè)部分，分別是Source , Channel 和 Sink. 以上三部分被抽象成三個(gè)不同的基類(lèi), 從中可以派生出不同的采集 數據源, 緩存管道和數據接收者. 前面說(shuō)過(guò)DBSource派生自Source, MemoryChannel派生來(lái)源于Channel，HttpSink來(lái)源于Sink，下面代碼來(lái)源于metric_agent.py，負責采集指標，上面的模塊是串聯(lián)的。
def agent_main():
…
# 初始化通道管理器
cm = ChannelManager()
# 初始化數據源
source = DBSource()
http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context)
source.channel_manager = cm
http_sink.channel_manager = cm
# 獲取參數文件里面的功能函數
for task_name, task_func in get_funcs(metric_task):
source.add_task(name=task_name,
interval=params['source_timer_interval'],
task=task_func,
maxsize=params['channel_capacity'])
source.start()
http_sink.start()
(3）實(shí)現數據存儲和監控。Agent將采集收到的指標數據發(fā)送到Detector服務(wù)器，Detector服務(wù)器負責存儲。Monitor不斷檢查存儲的數據，以便提前發(fā)現異常，這里實(shí)現了一個(gè)通過(guò)SQLite進(jìn)行本地化存儲的方法，代碼位于sqlite_storage.py文件中，實(shí)現的類(lèi)為SQLiteStorage，該類(lèi)實(shí)現的主要方法如下：
# 通過(guò)時(shí)間戳獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):
…
# 通過(guò)編號獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_number(self, table, number):
…
其中，由于不同指標的數據存儲在不同的表中，所以上述參數表也代表了不同指標的名稱(chēng)。異常檢測目前主要支持基于時(shí)間序列預測的方法，包括Prophet算法（Facebook開(kāi)源的工業(yè)級時(shí)間序列預測算法工具）和ARIMA算法，封裝成類(lèi)供Forecaster調用。上述時(shí)序檢測的算法類(lèi)都繼承了AlgModel類(lèi)，該類(lèi)的結構如下：
class AlgModel(object):
"""
This is the base class for forecasting algorithms.
If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules.
"""
def __init__(self):
pass
@abstractmethod
def fit(self, timeseries):
pass
@abstractmethod
def forecast(self, period):
pass
def save(self, model_path):
pass
def load(self, model_path):
pass
在 Forecast 類(lèi)中，通過(guò)調用 fit() 方法，可以根據歷史時(shí)間序列數據進(jìn)行訓練，通過(guò) forecast() 方法預測未來(lái)趨勢。獲取未來(lái)趨勢后如何判斷是否異常？有很多方法。最簡(jiǎn)單最基本的方法是通過(guò)閾值來(lái)判斷。在我們的程序中，這個(gè)方法也默認用于判斷。8.5.4 Anomaly-Detection 工具有五種操作模式：?jiǎn)?dòng)、停止、預測、show_metrics 和部署。每種模式的說(shuō)明如表1所示。 表1 Anomaly-Detection使用模式及說(shuō)明
模式名稱(chēng)
闡明
開(kāi)始
啟動(dòng)本地或遠程服務(wù)
停止
停止本地或遠程服務(wù)
預報
未來(lái)變化的預測器
顯示指標
輸出當前監控的參數
部署
遠程部署代碼
Anomaly-Detection 工具的操作模式示例如下所示。① 使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start –role collector
?、?使用停止方式停止本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop –role collector
?、?使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?使用停止方式停止遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?顯示當前所有監控參數，代碼如下：
python main.py show_metrics
?、?預測接下來(lái)60秒io_read的最大值、最小值和平均值，代碼如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
?、?將代碼部署到遠程服務(wù)器，代碼如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 進(jìn)化路線(xiàn)
Anomaly-Detection作為數據庫指標監控和異常檢測工具，目前具備數據采集、數據存儲、異常檢測、消息推送等基本功能。但是，存在以下問(wèn)題。(1）Agent模塊采集的數據太簡(jiǎn)單了，目前Agent只能采集數據庫的資源索引數據，包括IO、磁盤(pán)、內存、CPU等，< @采集未來(lái)需要增強。（2）Monitor內置算法覆蓋不夠，Monitor目前只支持兩種時(shí)序預測算法，對于異常檢測，只支持基于閾值的簡(jiǎn)單案例，使用場(chǎng)景有限。（3） Server 僅支持 支持單Agent數據傳輸。目前Server采用的方案只支持從一個(gè)Agent接收數據，不支持多個(gè)Agent同時(shí)傳輸。這對于只有一個(gè)主節點(diǎn)的openGauss數據庫來(lái)說(shuō)暫時(shí)夠用了，但顯然不適合分布式部署。不友好。因此，針對上述三個(gè)問(wèn)題，未來(lái)將豐富Agent以采集數據，主要包括安全指標、數據庫日志等信息。其次，在算法層面，會(huì )寫(xiě)出魯棒性（即算法的魯棒性和穩定性）。增強異常檢測算法，增加異常監控場(chǎng)景。同時(shí)，Server 需要改進(jìn)以支持多 Agent 模式。最后，
以上內容是對AI技術(shù)中的指標采集、預測和異常檢測的詳細介紹。下一篇將分享“AI查詢(xún)時(shí)間預測”的相關(guān)內容，敬請期待！
- 結尾 -
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AI技術(shù)——指標采集、預測與異常檢測的相關(guān)內容)
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關(guān)注之前的圖文，我們分享了AI技術(shù)的相關(guān)內容——智能索引推薦，本文將詳細介紹AI技術(shù)的相關(guān)內容——索引采集，預測和異常檢測。8.5指標采集，Prediction and Anomaly Detection 數據庫指標監控和異常檢測技術(shù)，通過(guò)監控數據庫指標，并基于時(shí)序預測和異常檢測等算法，發(fā)現異常信息，然后進(jìn)行提醒用戶(hù)采取措施避免異常情況產(chǎn)生嚴重后果。8.5.1 使用場(chǎng)景 用戶(hù)操作數據庫的某些行為或某些正在運行的業(yè)務(wù)的變化可能會(huì )導致數據庫異常。如果這些異常沒(méi)有及時(shí)發(fā)現和處理，導致嚴重后果。通常，數據庫監控指標（指標，如 CPU 使用率、QPS 等）可以反映數據庫系統的健康狀況。通過(guò)監控數據庫指標，分析指標數據特征或變化趨勢，及時(shí)發(fā)現數據庫異常情況，及時(shí)向運維管理人員推送告警信息，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理
圖 1 Anomaly-Detection 框架
指標采集，預測和異常檢測由同一個(gè)系統實(shí)現，在openGauss項目中命名為Anomaly-Detection，其結構如圖1所示。該工具可分為Agent和Detector兩部分. Agent是一個(gè)數據庫代理模塊，負責采集數據庫指標數據并將數據推送到Detector；Detector是一個(gè)數據庫異常檢測分析模塊，主要有3個(gè)功能。(1） 采集并轉儲 Agent 采集 的數據。(2） 對采集到的數據進(jìn)行特征分析和異常檢測。(3） 將檢測到的異常信息推送到1. Agent模塊的組成 Agent模塊負責采集和指標數據的發(fā)送。該模塊由三個(gè)子模塊組成：DBSource、MemoryChannel 和 HttpSink。(1） DBSource作為數據源，負責定時(shí)采集數據庫指標數據，并將數據發(fā)送到數據通道MemoryChannel。(2） MemoryChannel是內存數據通道，本質(zhì)上是數據的FIFO隊列緩存，HttpSink組件消費MemoryChannel Data中的數據，為了防止MemoryChannel中數據過(guò)多導致OOM（out of Memory，內存溢出），設置了容量上限，當容量上限為超過(guò)，過(guò)多的元素將被禁止入隊列。（3）HttpSink為數據采集點(diǎn)，該模塊周期性的從MemoryChannel獲取數據，并以Http(s)的形式轉發(fā)數據。之后讀取數據，它從 MemoryChannel 中清除。2. Detector模塊由Detector模塊組成，負責數據檢測，該模塊由Server和Monitor兩個(gè)子模塊組成。(1）Server是一個(gè)Web服務(wù)，就是Agent采集接收到的數據提供了一個(gè)接收接口，將數據存儲在本地數據庫中。為了防止數據庫由于隨著(zhù)數據的增加，我們對數據庫中每張表的行數設置了上限。（2） Monitor模塊包括時(shí)序預測和異常檢測等算法。該模塊定期從本地數據庫，并基于現有算法對數據進(jìn)行預測和分析。
def forecast(args):
…
# 如果沒(méi)有指定預測方式，則默認使用’auto_arima’算法
if not args.forecast_method:
forecast_alg = get_instance('auto_arima')
else:
forecast_alg = get_instance(args.forecast_method)
# 指標預測功能函數
def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None):
…
forecast_alg.fit(timeseries=train_ts)
dates, values = forecast_alg.forecast(
period=TimeString(args.forecast_periods).standard)
date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0],
end_date=dates[-1])
display_table.add_row(
[name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)]
)
# 校驗存儲路徑
if save_path:
if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
with open(save_path, mode='w') as f:
for date, value in zip(dates, values):
f.write(date + ',' + str(value) + '\n')
# 從本地sqlite中抽取需要的數據
with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db:
if args.metric_name:
timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows)
forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path)
else:
# 獲取sqlite中所有的表名
tables = db.get_all_tables()
# 從每個(gè)表中抽取訓練數據進(jìn)行預測
for table in tables:
timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows)
forecast_metric(table, timeseries)
# 輸出結果
print(display_table.get_string())
# 代碼遠程部署
def deploy(args):
print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))
# 格式化代碼遠程部署指令
command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \
.format(user=args.user,
host=args.host,
project_path=args.project_path)
# 判斷指令執行情況
if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0:
print("\nExecute successfully.")
else:
print("\nExecute unsuccessfully.")
…
# 展示當前監控的參數
def show_metrics():
…
# 項目總入口
def main():
…
2. 關(guān)鍵代碼段分析（1） 后臺線(xiàn)程的實(shí)現。前面說(shuō)過(guò)，這個(gè)功能可以分為三個(gè)角色：Agent、Monitor 和 Detector，這三個(gè)不同的角色都是常見(jiàn)的進(jìn)程駐留在后臺執行不同的任務(wù)，Daemon類(lèi)是負責運行不同業(yè)務(wù)流程的容器類(lèi)，下面介紹這個(gè)類(lèi)的實(shí)現。
class Daemon:
"""
This class implements the function of running a process in the background."""
def __init__(self):
…
def daemon_process(self):
# 注冊退出函數
atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file))
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)
# 啟動(dòng)進(jìn)程
@staticmethod
def start(self):
try:
self.daemon_process()
except RuntimeError as msg:
abnormal_exit(msg)
self.function(*self.args, **self.kwargs)
# 停止進(jìn)程
def stop(self):
if not os.path.exists(self.pid_file):
abnormal_exit("Process not running.")
read_pid = read_pid_file(self.pid_file)
if read_pid > 0:
os.kill(read_pid, signal.SIGTERM)
if read_pid_file(self.pid_file) < 0:
os.remove(self.pid_file)
?。?）數據庫相關(guān)指標采集流程。數據庫指標采集架構參考了Apache Flume的設計。一個(gè)完整的信息采集流程分為三個(gè)部分，分別是Source , Channel 和 Sink. 以上三部分被抽象成三個(gè)不同的基類(lèi), 從中可以派生出不同的采集 數據源, 緩存管道和數據接收者. 前面說(shuō)過(guò)DBSource派生自Source, MemoryChannel派生來(lái)源于Channel，HttpSink來(lái)源于Sink，下面代碼來(lái)源于metric_agent.py，負責采集指標，上面的模塊是串聯(lián)的。
def agent_main():
…
# 初始化通道管理器
cm = ChannelManager()
# 初始化數據源
source = DBSource()
http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context)
source.channel_manager = cm
http_sink.channel_manager = cm
# 獲取參數文件里面的功能函數
for task_name, task_func in get_funcs(metric_task):
source.add_task(name=task_name,
interval=params['source_timer_interval'],
task=task_func,
maxsize=params['channel_capacity'])
source.start()
http_sink.start()
(3）實(shí)現數據存儲和監控。Agent將采集收到的指標數據發(fā)送到Detector服務(wù)器，Detector服務(wù)器負責存儲。Monitor不斷檢查存儲的數據，以便提前發(fā)現異常，這里實(shí)現了一個(gè)通過(guò)SQLite進(jìn)行本地化存儲的方法，代碼位于sqlite_storage.py文件中，實(shí)現的類(lèi)為SQLiteStorage，該類(lèi)實(shí)現的主要方法如下：
# 通過(guò)時(shí)間戳獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):
…
# 通過(guò)編號獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_number(self, table, number):
…
其中，由于不同指標的數據存儲在不同的表中，所以上述參數表也代表了不同指標的名稱(chēng)。異常檢測目前主要支持基于時(shí)間序列預測的方法，包括Prophet算法（Facebook開(kāi)源的工業(yè)級時(shí)間序列預測算法工具）和ARIMA算法，封裝成類(lèi)供Forecaster調用。上述時(shí)序檢測的算法類(lèi)都繼承了AlgModel類(lèi)，該類(lèi)的結構如下：
class AlgModel(object):
"""
This is the base class for forecasting algorithms.
If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules.
"""
def __init__(self):
pass
@abstractmethod
def fit(self, timeseries):
pass
@abstractmethod
def forecast(self, period):
pass
def save(self, model_path):
pass
def load(self, model_path):
pass
在 Forecast 類(lèi)中，通過(guò)調用 fit() 方法，可以根據歷史時(shí)間序列數據進(jìn)行訓練，通過(guò) forecast() 方法預測未來(lái)趨勢。獲取未來(lái)趨勢后如何判斷是否異常？有很多方法。最簡(jiǎn)單最基本的方法是通過(guò)閾值來(lái)判斷。在我們的程序中，這個(gè)方法也默認用于判斷。8.5.4 Anomaly-Detection 工具有五種操作模式：?jiǎn)?dòng)、停止、預測、show_metrics 和部署。每種模式的說(shuō)明如表1所示。 表1 Anomaly-Detection使用模式及說(shuō)明
模式名稱(chēng)
闡明
開(kāi)始
啟動(dòng)本地或遠程服務(wù)
停止
停止本地或遠程服務(wù)
預報
未來(lái)變化的預測器
顯示指標
輸出當前監控的參數
部署
遠程部署代碼
Anomaly-Detection 工具的操作模式示例如下所示。① 使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start –role collector
?、?使用停止方式停止本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop –role collector
?、?使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?使用停止方式停止遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?顯示當前所有監控參數，代碼如下：
python main.py show_metrics
?、?預測接下來(lái)60秒io_read的最大值、最小值和平均值，代碼如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
?、?將代碼部署到遠程服務(wù)器，代碼如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 進(jìn)化路線(xiàn)
Anomaly-Detection作為數據庫指標監控和異常檢測工具，目前具備數據采集、數據存儲、異常檢測、消息推送等基本功能。但是，存在以下問(wèn)題。(1）Agent模塊采集的數據太簡(jiǎn)單了，目前Agent只能采集數據庫的資源索引數據，包括IO、磁盤(pán)、內存、CPU等，< @采集未來(lái)需要增強。（2）Monitor內置算法覆蓋不夠，Monitor目前只支持兩種時(shí)序預測算法，對于異常檢測，只支持基于閾值的簡(jiǎn)單案例，使用場(chǎng)景有限。（3） Server 僅支持 支持單Agent數據傳輸。目前Server采用的方案只支持從一個(gè)Agent接收數據，不支持多個(gè)Agent同時(shí)傳輸。這對于只有一個(gè)主節點(diǎn)的openGauss數據庫來(lái)說(shuō)暫時(shí)夠用了，但顯然不適合分布式部署。不友好。因此，針對上述三個(gè)問(wèn)題，未來(lái)將豐富Agent以采集數據，主要包括安全指標、數據庫日志等信息。其次，在算法層面，會(huì )寫(xiě)出魯棒性（即算法的魯棒性和穩定性）。增強異常檢測算法，增加異常監控場(chǎng)景。同時(shí)，Server 需要改進(jìn)以支持多 Agent 模式。最后，
以上內容是對AI技術(shù)中的指標采集、預測和異常檢測的詳細介紹。下一篇將分享“AI查詢(xún)時(shí)間預測”的相關(guān)內容，敬請期待！
- 結尾 -
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匯聚數據庫從業(yè)者和愛(ài)好者，互相幫助解決問(wèn)題，構建數據庫技術(shù)交流圈 查看全部
文章采集調用(
AI技術(shù)——指標采集、預測與異常檢測的相關(guān)內容)
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學(xué)習探索和分享前沿數據庫知識和技術(shù)，構建數據庫技術(shù)交流圈
關(guān)注之前的圖文，我們分享了AI技術(shù)的相關(guān)內容——智能索引推薦，本文將詳細介紹AI技術(shù)的相關(guān)內容——索引采集，預測和異常檢測。8.5指標采集，Prediction and Anomaly Detection 數據庫指標監控和異常檢測技術(shù)，通過(guò)監控數據庫指標，并基于時(shí)序預測和異常檢測等算法，發(fā)現異常信息，然后進(jìn)行提醒用戶(hù)采取措施避免異常情況產(chǎn)生嚴重后果。8.5.1 使用場(chǎng)景 用戶(hù)操作數據庫的某些行為或某些正在運行的業(yè)務(wù)的變化可能會(huì )導致數據庫異常。如果這些異常沒(méi)有及時(shí)發(fā)現和處理，導致嚴重后果。通常，數據庫監控指標（指標，如 CPU 使用率、QPS 等）可以反映數據庫系統的健康狀況。通過(guò)監控數據庫指標，分析指標數據特征或變化趨勢，及時(shí)發(fā)現數據庫異常情況，及時(shí)向運維管理人員推送告警信息，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理 并及時(shí)將告警信息推送給運維管理人員，避免損失。8.5.2 實(shí)現原理
圖 1 Anomaly-Detection 框架
指標采集，預測和異常檢測由同一個(gè)系統實(shí)現，在openGauss項目中命名為Anomaly-Detection，其結構如圖1所示。該工具可分為Agent和Detector兩部分. Agent是一個(gè)數據庫代理模塊，負責采集數據庫指標數據并將數據推送到Detector；Detector是一個(gè)數據庫異常檢測分析模塊，主要有3個(gè)功能。(1） 采集并轉儲 Agent 采集 的數據。(2） 對采集到的數據進(jìn)行特征分析和異常檢測。(3） 將檢測到的異常信息推送到1. Agent模塊的組成 Agent模塊負責采集和指標數據的發(fā)送。該模塊由三個(gè)子模塊組成：DBSource、MemoryChannel 和 HttpSink。(1） DBSource作為數據源，負責定時(shí)采集數據庫指標數據，并將數據發(fā)送到數據通道MemoryChannel。(2） MemoryChannel是內存數據通道，本質(zhì)上是數據的FIFO隊列緩存，HttpSink組件消費MemoryChannel Data中的數據，為了防止MemoryChannel中數據過(guò)多導致OOM（out of Memory，內存溢出），設置了容量上限，當容量上限為超過(guò)，過(guò)多的元素將被禁止入隊列。（3）HttpSink為數據采集點(diǎn)，該模塊周期性的從MemoryChannel獲取數據，并以Http(s)的形式轉發(fā)數據。之后讀取數據，它從 MemoryChannel 中清除。2. Detector模塊由Detector模塊組成，負責數據檢測，該模塊由Server和Monitor兩個(gè)子模塊組成。(1）Server是一個(gè)Web服務(wù)，就是Agent采集接收到的數據提供了一個(gè)接收接口，將數據存儲在本地數據庫中。為了防止數據庫由于隨著(zhù)數據的增加，我們對數據庫中每張表的行數設置了上限。（2） Monitor模塊包括時(shí)序預測和異常檢測等算法。該模塊定期從本地數據庫，并基于現有算法對數據進(jìn)行預測和分析。
def forecast(args):
…
# 如果沒(méi)有指定預測方式，則默認使用’auto_arima’算法
if not args.forecast_method:
forecast_alg = get_instance('auto_arima')
else:
forecast_alg = get_instance(args.forecast_method)
# 指標預測功能函數
def forecast_metric(name, train_ts, save_path=None):
…
forecast_alg.fit(timeseries=train_ts)
dates, values = forecast_alg.forecast(
period=TimeString(args.forecast_periods).standard)
date_range = "{start_date}~{end_date}".format(start_date=dates[0],
end_date=dates[-1])
display_table.add_row(
[name, date_range, min(values), max(values), sum(values) / len(values)]
)
# 校驗存儲路徑
if save_path:
if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
with open(save_path, mode='w') as f:
for date, value in zip(dates, values):
f.write(date + ',' + str(value) + '\n')
# 從本地sqlite中抽取需要的數據
with sqlite_storage.SQLiteStorage(database_path) as db:
if args.metric_name:
timeseries = db.get_timeseries(table=args.metric_name, period=max_rows)
forecast_metric(args.metric_name, timeseries, args.save_path)
else:
# 獲取sqlite中所有的表名
tables = db.get_all_tables()
# 從每個(gè)表中抽取訓練數據進(jìn)行預測
for table in tables:
timeseries = db.get_timeseries(table=table, period=max_rows)
forecast_metric(table, timeseries)
# 輸出結果
print(display_table.get_string())
# 代碼遠程部署
def deploy(args):
print('Please input the password of {user}@{host}: '.format(user=args.user, host=args.host))
# 格式化代碼遠程部署指令
command = 'sh start.sh --deploy {host} {user} {project_path}' \
.format(user=args.user,
host=args.host,
project_path=args.project_path)
# 判斷指令執行情況
if subprocess.call(shlex.split(command), cwd=SBIN_PATH) == 0:
print("\nExecute successfully.")
else:
print("\nExecute unsuccessfully.")
…
# 展示當前監控的參數
def show_metrics():
…
# 項目總入口
def main():
…
2. 關(guān)鍵代碼段分析（1） 后臺線(xiàn)程的實(shí)現。前面說(shuō)過(guò)，這個(gè)功能可以分為三個(gè)角色：Agent、Monitor 和 Detector，這三個(gè)不同的角色都是常見(jiàn)的進(jìn)程駐留在后臺執行不同的任務(wù)，Daemon類(lèi)是負責運行不同業(yè)務(wù)流程的容器類(lèi)，下面介紹這個(gè)類(lèi)的實(shí)現。
class Daemon:
"""
This class implements the function of running a process in the background."""
def __init__(self):
…
def daemon_process(self):
# 注冊退出函數
atexit.register(lambda: os.remove(self.pid_file))
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_sigterm)
# 啟動(dòng)進(jìn)程
@staticmethod
def start(self):
try:
self.daemon_process()
except RuntimeError as msg:
abnormal_exit(msg)
self.function(*self.args, **self.kwargs)
# 停止進(jìn)程
def stop(self):
if not os.path.exists(self.pid_file):
abnormal_exit("Process not running.")
read_pid = read_pid_file(self.pid_file)
if read_pid > 0:
os.kill(read_pid, signal.SIGTERM)
if read_pid_file(self.pid_file) < 0:
os.remove(self.pid_file)
?。?）數據庫相關(guān)指標采集流程。數據庫指標采集架構參考了Apache Flume的設計。一個(gè)完整的信息采集流程分為三個(gè)部分，分別是Source , Channel 和 Sink. 以上三部分被抽象成三個(gè)不同的基類(lèi), 從中可以派生出不同的采集 數據源, 緩存管道和數據接收者. 前面說(shuō)過(guò)DBSource派生自Source, MemoryChannel派生來(lái)源于Channel，HttpSink來(lái)源于Sink，下面代碼來(lái)源于metric_agent.py，負責采集指標，上面的模塊是串聯(lián)的。
def agent_main():
…
# 初始化通道管理器
cm = ChannelManager()
# 初始化數據源
source = DBSource()
http_sink = HttpSink(interval=params['sink_timer_interval'], url=url, context=context)
source.channel_manager = cm
http_sink.channel_manager = cm
# 獲取參數文件里面的功能函數
for task_name, task_func in get_funcs(metric_task):
source.add_task(name=task_name,
interval=params['source_timer_interval'],
task=task_func,
maxsize=params['channel_capacity'])
source.start()
http_sink.start()
(3）實(shí)現數據存儲和監控。Agent將采集收到的指標數據發(fā)送到Detector服務(wù)器，Detector服務(wù)器負責存儲。Monitor不斷檢查存儲的數據，以便提前發(fā)現異常，這里實(shí)現了一個(gè)通過(guò)SQLite進(jìn)行本地化存儲的方法，代碼位于sqlite_storage.py文件中，實(shí)現的類(lèi)為SQLiteStorage，該類(lèi)實(shí)現的主要方法如下：
# 通過(guò)時(shí)間戳獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_timestamp(self, table, period):
…
# 通過(guò)編號獲取最近一段時(shí)間的數據
def select_timeseries_by_number(self, table, number):
…
其中，由于不同指標的數據存儲在不同的表中，所以上述參數表也代表了不同指標的名稱(chēng)。異常檢測目前主要支持基于時(shí)間序列預測的方法，包括Prophet算法（Facebook開(kāi)源的工業(yè)級時(shí)間序列預測算法工具）和ARIMA算法，封裝成類(lèi)供Forecaster調用。上述時(shí)序檢測的算法類(lèi)都繼承了AlgModel類(lèi)，該類(lèi)的結構如下：
class AlgModel(object):
"""
This is the base class for forecasting algorithms.
If we want to use our own forecast algorithm, we should follow some rules.
"""
def __init__(self):
pass
@abstractmethod
def fit(self, timeseries):
pass
@abstractmethod
def forecast(self, period):
pass
def save(self, model_path):
pass
def load(self, model_path):
pass
在 Forecast 類(lèi)中，通過(guò)調用 fit() 方法，可以根據歷史時(shí)間序列數據進(jìn)行訓練，通過(guò) forecast() 方法預測未來(lái)趨勢。獲取未來(lái)趨勢后如何判斷是否異常？有很多方法。最簡(jiǎn)單最基本的方法是通過(guò)閾值來(lái)判斷。在我們的程序中，這個(gè)方法也默認用于判斷。8.5.4 Anomaly-Detection 工具有五種操作模式：?jiǎn)?dòng)、停止、預測、show_metrics 和部署。每種模式的說(shuō)明如表1所示。 表1 Anomaly-Detection使用模式及說(shuō)明
模式名稱(chēng)
闡明
開(kāi)始
啟動(dòng)本地或遠程服務(wù)
停止
停止本地或遠程服務(wù)
預報
未來(lái)變化的預測器
顯示指標
輸出當前監控的參數
部署
遠程部署代碼
Anomaly-Detection 工具的操作模式示例如下所示。① 使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start –role collector
?、?使用停止方式停止本地采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop –role collector
?、?使用啟動(dòng)方式啟動(dòng)遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py start --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?使用停止方式停止遠程采集器服務(wù)，代碼如下：
python main.py stop --user xxx --host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx –role collector
?、?顯示當前所有監控參數，代碼如下：
python main.py show_metrics
?、?預測接下來(lái)60秒io_read的最大值、最小值和平均值，代碼如下：
python main.py forecast –metric-name io_read –forecast-periods 60S –save-path predict_result
?、?將代碼部署到遠程服務(wù)器，代碼如下：
python main.py deploy –user xxx –host xxx.xxx.xxx.xxx –project-path xxx
8.5.5 進(jìn)化路線(xiàn)
Anomaly-Detection作為數據庫指標監控和異常檢測工具，目前具備數據采集、數據存儲、異常檢測、消息推送等基本功能。但是，存在以下問(wèn)題。(1）Agent模塊采集的數據太簡(jiǎn)單了，目前Agent只能采集數據庫的資源索引數據，包括IO、磁盤(pán)、內存、CPU等，< @采集未來(lái)需要增強。（2）Monitor內置算法覆蓋不夠，Monitor目前只支持兩種時(shí)序預測算法，對于異常檢測，只支持基于閾值的簡(jiǎn)單案例，使用場(chǎng)景有限。（3） Server 僅支持 支持單Agent數據傳輸。目前Server采用的方案只支持從一個(gè)Agent接收數據，不支持多個(gè)Agent同時(shí)傳輸。這對于只有一個(gè)主節點(diǎn)的openGauss數據庫來(lái)說(shuō)暫時(shí)夠用了，但顯然不適合分布式部署。不友好。因此，針對上述三個(gè)問(wèn)題，未來(lái)將豐富Agent以采集數據，主要包括安全指標、數據庫日志等信息。其次，在算法層面，會(huì )寫(xiě)出魯棒性（即算法的魯棒性和穩定性）。增強異常檢測算法，增加異常監控場(chǎng)景。同時(shí)，Server 需要改進(jìn)以支持多 Agent 模式。最后，
以上內容是對AI技術(shù)中的指標采集、預測和異常檢測的詳細介紹。下一篇將分享“AI查詢(xún)時(shí)間預測”的相關(guān)內容，敬請期待！
- 結尾 -
高斯松鼠俱樂(lè )部
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文章采集調用( 列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-04-06 11:01
文章采集調用(
列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
列表頁(yè)標簽的調用方式有兩種，一是切分表的infotags字段，二是從phome_enewstagsdata表中提取。如果 tagid 或 tag 是靜態(tài)的，建議使用第二種方法，效率更高。如果使用tagname的動(dòng)態(tài)鏈接方式，可以使用第一種方式。
第一種方法：剪切infotags字段
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$fr=$empire->fetch1("select infotags from {$dbtbpre}ecms_".$class_r[$r['classid']]['tbname']."_data_{$r[stb]} where id='$r[id]'");
$tagstr='';
$infotags_r=explode(',',$fr['infotags']);
$tagscount=count($infotags_r);
for($i=0;$ifetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
$tagslink=$public_r['newsurl'].'e/tags/?tagid='.$tagid;;
}
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下6行代碼
/* $tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
$tagslink=user_HtmlTagLink($tt['tagid']);
}*/
//返回單獨一個(gè)tag的代碼
$tagstr.=''.$tagname.'';
}
/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
第二種方法：從phome_enewstags數據表中提取
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$tagstr='';
$tsql=$empire->query("select tagid from {$dbtbpre}enewstagsdata where id='$r[id]' and classid='$r[classid]' ");
while($tr=$empire->fetch($tsql)){
$tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagid=".$tr['tagid']." limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
//tagname的動(dòng)態(tài) 或 偽靜態(tài) 時(shí)的鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=eReturnRewriteTagsUrl(0,$tt['tagname'],1);
//tagid式的動(dòng)態(tài)鏈接，采用以下1行代碼
$tagslink=$public_r['newsurl'].'e/tags/?tagid='.$tt['tagid'];
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=user_HtmlTagLink($tt['tagid']);
}
$tagstr.=''.$tt['tagname'].'';
}
/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
說(shuō)明：
1、代碼中的標簽鏈接有3種方式，可根據實(shí)際情況選擇。
2、以上代碼放入列表內容模板（list.var），應用代碼必須開(kāi)啟。
版權說(shuō)明：本文歸東坡網(wǎng)原創(chuàng )所有，版權歸東坡網(wǎng)所有。歡迎轉載，但請保留東坡網(wǎng)出處。簽名轉載是對我們最大的支持，謝謝！
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列表頁(yè)調用的方法有兩種是切割副表的)
列表頁(yè)標簽的調用方式有兩種，一是切分表的infotags字段，二是從phome_enewstagsdata表中提取。如果 tagid 或 tag 是靜態(tài)的，建議使用第二種方法，效率更高。如果使用tagname的動(dòng)態(tài)鏈接方式，可以使用第一種方式。
第一種方法：剪切infotags字段
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$fr=$empire->fetch1("select infotags from {$dbtbpre}ecms_".$class_r[$r['classid']]['tbname']."_data_{$r[stb]} where id='$r[id]'");
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第二種方法：從phome_enewstags數據表中提取
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
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說(shuō)明：
1、代碼中的標簽鏈接有3種方式，可根據實(shí)際情況選擇。
2、以上代碼放入列表內容模板（list.var），應用代碼必須開(kāi)啟。
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文章采集調用(
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列表頁(yè)標簽的調用方式有兩種，一是切分表的infotags字段，二是從phome_enewstagsdata表中提取。如果 tagid 或 tag 是靜態(tài)的，建議使用第二種方法，效率更高。如果使用tagname的動(dòng)態(tài)鏈接方式，可以使用第一種方式。
第一種方法：剪切infotags字段
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$fr=$empire->fetch1("select infotags from {$dbtbpre}ecms_".$class_r[$r['classid']]['tbname']."_data_{$r[stb]} where id='$r[id]'");
$tagstr='';
$infotags_r=explode(',',$fr['infotags']);
$tagscount=count($infotags_r);
for($i=0;$ifetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
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}
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下6行代碼
/* $tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagname='".$tagname."' limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
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}*/
//返回單獨一個(gè)tag的代碼
$tagstr.=''.$tagname.'';
}
/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
第二種方法：從phome_enewstags數據表中提取
/* 列表頁(yè)顯示tag 開(kāi)始*/
$tagstr='';
$tsql=$empire->query("select tagid from {$dbtbpre}enewstagsdata where id='$r[id]' and classid='$r[classid]' ");
while($tr=$empire->fetch($tsql)){
$tt=$empire->fetch1("select * from {$dbtbpre}enewstags where tagid=".$tr['tagid']." limit 1");
if(!$tt['tagid']){
continue;
}else{
//tagname的動(dòng)態(tài) 或 偽靜態(tài) 時(shí)的鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=eReturnRewriteTagsUrl(0,$tt['tagname'],1);
//tagid式的動(dòng)態(tài)鏈接，采用以下1行代碼
$tagslink=$public_r['newsurl'].'e/tags/?tagid='.$tt['tagid'];
//采用東坡網(wǎng)靜態(tài)化插件時(shí)的tag鏈接，采用以下1行代碼
//$tagslink=user_HtmlTagLink($tt['tagid']);
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$tagstr.=''.$tt['tagname'].'';
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/*結束*/
$listtemp='其它代碼'.$tagstr.'其它代碼';
說(shuō)明：
1、代碼中的標簽鏈接有3種方式，可根據實(shí)際情況選擇。
2、以上代碼放入列表內容模板（list.var），應用代碼必須開(kāi)啟。
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文章采集調用(,系統中,文章摘要()字數上限為250字符,)
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文章采集調用(,系統中,文章摘要()字數上限為250字符,)
在Dedecms系統中，文章摘要（可以通過(guò)infolen或description相關(guān)標簽調用）設置了250個(gè)字符的字符限制。設置上限的主要目的是減少數據庫的冗余，保證網(wǎng)站良好的性能，因此，對介紹內容不設置上限顯然是不合理的，但如果可以自由控制這個(gè)上限，會(huì )對網(wǎng)頁(yè)內容的布局產(chǎn)生積極的影響。列表頁(yè)調用 文章 的摘要。如果文章的摘要中的字數能夠得到有效控制，那么頁(yè)面布局就可以變得非常靈活。
一、使用infolen來(lái)限制稱(chēng)為文章的描述字符個(gè)數，如下標簽演示所示：
{dede:arclist row=”1″ infolen='170′}
[字段：信息/]…
{/dede:arclist}
上面的infolen='170'表示調用170字節的文章描述
二、使用 [field:description function='cn_substr(@me,250)'/] 代替 [field:info/] 標記，其中 250 是字節限制，您可以將其稱(chēng)為多個(gè)字隨便改吧，注意這里250是一個(gè)字節，一個(gè)字等于2個(gè)字節，也就是這里調用了125個(gè)字
在Dedecms中，列表頁(yè)調用文章摘要的方法如下：
1：[字段：信息/]
2：[字段：描述/]
3: [field:info function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
4: [field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
1、的第二種方法是直接調用文章的抽象。在調用字數方面，使用[field:info /]時(shí)，可以在{dede:arclist infolen=' ' }{/dede :arclist}中使用，設置調用摘要的字符數（最大值可以設置為系統設置的250)；如果使用[field:description/]，則直接使用后臺設置的摘要字符的上限，顯然這兩種方法是非常被動(dòng)，靈活性太差。
3、的第四種方法通過(guò)function函數實(shí)現了對文章摘要中顯示字符的靈活調整。當然，在不修改摘要內容的字符上限的情況下，這四種方法的區別并不大。不過(guò)說(shuō)一下如何修改這個(gè)上限值，可以體現[field:description function="cn_substr(@me, number of characters)"/]的重要性。
在Dedecms中，與文章抽象相關(guān)的php文件主要有：
/dede/archives_add.php
/dede/archives_edit.php
/dede/article_add.php
/dede/article_edit.php
/dede/article_description_main.php
//
在添加頁(yè)面上，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,$cfg_auot_description);
這句話(huà)應驗了
[field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
這個(gè)功能。因為這個(gè)語(yǔ)句確實(shí)有利于頁(yè)面布局，所以我們在實(shí)驗中沒(méi)有修改它。
在編輯頁(yè)面，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,250);
這句話(huà)中出現了一個(gè)熟悉的字符數“250”，這是系統設置的文章摘要字符的上限。如果是gbk編碼，會(huì )顯示125個(gè)字符。如果是utf-8編碼，就是81個(gè)字。顯然，我們將打破 文章summary 字符限制，我們將不得不這樣做。是的，您可以在此處將“250”更改為另一個(gè)值，例如“500”。這里不建議設置太高。一是不需要在列表頁(yè)面上顯示過(guò)多的內容。最好直接使用body來(lái)顯示過(guò)多的內容。一是避免數據庫冗余。
完成以上修改還不夠，還需要修改article_description_main.php
在article_description_main.php頁(yè)面，找到“if($dsize>250) $dsize = 250;”語(yǔ)句，限制后臺自動(dòng)獲取的字符數，這里將“250”改為“500”即和之前修改的字符數一樣，如果你確認你的每一個(gè)文章都是手動(dòng)添加的，如果你手動(dòng)完成摘要獲取就不需要修改這個(gè)文件了。自動(dòng)抽象獲取主要針對很多文章和采集。
最后登錄后臺，在系統-系統基本參數-其他選項中，自動(dòng)匯總長(cháng)度可以改成500，也就是可以和之前修改的字符數一樣。
完成以上修改后，我們進(jìn)入頻道列表頁(yè)面，通過(guò)標簽調用。示例標簽如下：
{dede:list typeid='' row='5' titlelen='100' orderby='new' pagesize='5'}
[字段：標題/]
[字段：描述函數='cn_substr(@me,500)'/]...
{/dede:列表}
通過(guò)以上方法，我們實(shí)現了調用的文章抽象字符為500個(gè)字符，徹底突破了文章抽象250個(gè)字符的系統限制，為網(wǎng)頁(yè)布局提供了更廣闊的空間。 查看全部
在Dedecms系統中，文章摘要（可以通過(guò)infolen或description相關(guān)標簽調用）設置了250個(gè)字符的字符限制。設置上限的主要目的是減少數據庫的冗余，保證網(wǎng)站良好的性能，因此，對介紹內容不設置上限顯然是不合理的，但如果可以自由控制這個(gè)上限，會(huì )對網(wǎng)頁(yè)內容的布局產(chǎn)生積極的影響。列表頁(yè)調用 文章 的摘要。如果文章的摘要中的字數能夠得到有效控制，那么頁(yè)面布局就可以變得非常靈活。
一、使用infolen來(lái)限制稱(chēng)為文章的描述字符個(gè)數，如下標簽演示所示：
{dede:arclist row=”1″ infolen='170′}
[字段：信息/]…
{/dede:arclist}
上面的infolen='170'表示調用170字節的文章描述
二、使用 [field:description function='cn_substr(@me,250)'/] 代替 [field:info/] 標記，其中 250 是字節限制，您可以將其稱(chēng)為多個(gè)字隨便改吧，注意這里250是一個(gè)字節，一個(gè)字等于2個(gè)字節，也就是這里調用了125個(gè)字
在Dedecms中，列表頁(yè)調用文章摘要的方法如下：
1：[字段：信息/]
2：[字段：描述/]
3: [field:info function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
4: [field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
1、的第二種方法是直接調用文章的抽象。在調用字數方面，使用[field:info /]時(shí)，可以在{dede:arclist infolen=' ' }{/dede :arclist}中使用，設置調用摘要的字符數（最大值可以設置為系統設置的250)；如果使用[field:description/]，則直接使用后臺設置的摘要字符的上限，顯然這兩種方法是非常被動(dòng)，靈活性太差。
3、的第四種方法通過(guò)function函數實(shí)現了對文章摘要中顯示字符的靈活調整。當然，在不修改摘要內容的字符上限的情況下，這四種方法的區別并不大。不過(guò)說(shuō)一下如何修改這個(gè)上限值，可以體現[field:description function="cn_substr(@me, number of characters)"/]的重要性。
在Dedecms中，與文章抽象相關(guān)的php文件主要有：
/dede/archives_add.php
/dede/archives_edit.php
/dede/article_add.php
/dede/article_edit.php
/dede/article_description_main.php
//
在添加頁(yè)面上，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,$cfg_auot_description);
這句話(huà)應驗了
[field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
這個(gè)功能。因為這個(gè)語(yǔ)句確實(shí)有利于頁(yè)面布局，所以我們在實(shí)驗中沒(méi)有修改它。
在編輯頁(yè)面，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,250);
這句話(huà)中出現了一個(gè)熟悉的字符數“250”，這是系統設置的文章摘要字符的上限。如果是gbk編碼，會(huì )顯示125個(gè)字符。如果是utf-8編碼，就是81個(gè)字。顯然，我們將打破 文章summary 字符限制，我們將不得不這樣做。是的，您可以在此處將“250”更改為另一個(gè)值，例如“500”。這里不建議設置太高。一是不需要在列表頁(yè)面上顯示過(guò)多的內容。最好直接使用body來(lái)顯示過(guò)多的內容。一是避免數據庫冗余。
完成以上修改還不夠，還需要修改article_description_main.php
在article_description_main.php頁(yè)面，找到“if($dsize>250) $dsize = 250;”語(yǔ)句，限制后臺自動(dòng)獲取的字符數，這里將“250”改為“500”即和之前修改的字符數一樣，如果你確認你的每一個(gè)文章都是手動(dòng)添加的，如果你手動(dòng)完成摘要獲取就不需要修改這個(gè)文件了。自動(dòng)抽象獲取主要針對很多文章和采集。
最后登錄后臺，在系統-系統基本參數-其他選項中，自動(dòng)匯總長(cháng)度可以改成500，也就是可以和之前修改的字符數一樣。
完成以上修改后，我們進(jìn)入頻道列表頁(yè)面，通過(guò)標簽調用。示例標簽如下：
{dede:list typeid='' row='5' titlelen='100' orderby='new' pagesize='5'}
[字段：標題/]
[字段：描述函數='cn_substr(@me,500)'/]...
{/dede:列表}
通過(guò)以上方法，我們實(shí)現了調用的文章抽象字符為500個(gè)字符，徹底突破了文章抽象250個(gè)字符的系統限制，為網(wǎng)頁(yè)布局提供了更廣闊的空間。 查看全部
文章采集調用(,系統中,文章摘要()字數上限為250字符,)
在Dedecms系統中，文章摘要（可以通過(guò)infolen或description相關(guān)標簽調用）設置了250個(gè)字符的字符限制。設置上限的主要目的是減少數據庫的冗余，保證網(wǎng)站良好的性能，因此，對介紹內容不設置上限顯然是不合理的，但如果可以自由控制這個(gè)上限，會(huì )對網(wǎng)頁(yè)內容的布局產(chǎn)生積極的影響。列表頁(yè)調用 文章 的摘要。如果文章的摘要中的字數能夠得到有效控制，那么頁(yè)面布局就可以變得非常靈活。
一、使用infolen來(lái)限制稱(chēng)為文章的描述字符個(gè)數，如下標簽演示所示：
{dede:arclist row=”1″ infolen='170′}
[字段：信息/]…
{/dede:arclist}
上面的infolen='170'表示調用170字節的文章描述
二、使用 [field:description function='cn_substr(@me,250)'/] 代替 [field:info/] 標記，其中 250 是字節限制，您可以將其稱(chēng)為多個(gè)字隨便改吧，注意這里250是一個(gè)字節，一個(gè)字等于2個(gè)字節，也就是這里調用了125個(gè)字
在Dedecms中，列表頁(yè)調用文章摘要的方法如下：
1：[字段：信息/]
2：[字段：描述/]
3: [field:info function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
4: [field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
1、的第二種方法是直接調用文章的抽象。在調用字數方面，使用[field:info /]時(shí)，可以在{dede:arclist infolen=' ' }{/dede :arclist}中使用，設置調用摘要的字符數（最大值可以設置為系統設置的250)；如果使用[field:description/]，則直接使用后臺設置的摘要字符的上限，顯然這兩種方法是非常被動(dòng)，靈活性太差。
3、的第四種方法通過(guò)function函數實(shí)現了對文章摘要中顯示字符的靈活調整。當然，在不修改摘要內容的字符上限的情況下，這四種方法的區別并不大。不過(guò)說(shuō)一下如何修改這個(gè)上限值，可以體現[field:description function="cn_substr(@me, number of characters)"/]的重要性。
在Dedecms中，與文章抽象相關(guān)的php文件主要有：
/dede/archives_add.php
/dede/archives_edit.php
/dede/article_add.php
/dede/article_edit.php
/dede/article_description_main.php
//
在添加頁(yè)面上，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,$cfg_auot_description);
這句話(huà)應驗了
[field:description function="cn_substr(@me, 字符數)"/]
這個(gè)功能。因為這個(gè)語(yǔ)句確實(shí)有利于頁(yè)面布局，所以我們在實(shí)驗中沒(méi)有修改它。
在編輯頁(yè)面，有一句話(huà)：
$description = cn_substrR($description,250);
這句話(huà)中出現了一個(gè)熟悉的字符數“250”，這是系統設置的文章摘要字符的上限。如果是gbk編碼，會(huì )顯示125個(gè)字符。如果是utf-8編碼，就是81個(gè)字。顯然，我們將打破 文章summary 字符限制，我們將不得不這樣做。是的，您可以在此處將“250”更改為另一個(gè)值，例如“500”。這里不建議設置太高。一是不需要在列表頁(yè)面上顯示過(guò)多的內容。最好直接使用body來(lái)顯示過(guò)多的內容。一是避免數據庫冗余。
完成以上修改還不夠，還需要修改article_description_main.php
在article_description_main.php頁(yè)面，找到“if($dsize>250) $dsize = 250;”語(yǔ)句，限制后臺自動(dòng)獲取的字符數，這里將“250”改為“500”即和之前修改的字符數一樣，如果你確認你的每一個(gè)文章都是手動(dòng)添加的，如果你手動(dòng)完成摘要獲取就不需要修改這個(gè)文件了。自動(dòng)抽象獲取主要針對很多文章和采集。
最后登錄后臺，在系統-系統基本參數-其他選項中，自動(dòng)匯總長(cháng)度可以改成500，也就是可以和之前修改的字符數一樣。
完成以上修改后，我們進(jìn)入頻道列表頁(yè)面，通過(guò)標簽調用。示例標簽如下：
{dede:list typeid='' row='5' titlelen='100' orderby='new' pagesize='5'}
[字段：標題/]
[字段：描述函數='cn_substr(@me,500)'/]...
{/dede:列表}
通過(guò)以上方法，我們實(shí)現了調用的文章抽象字符為500個(gè)字符，徹底突破了文章抽象250個(gè)字符的系統限制，為網(wǎng)頁(yè)布局提供了更廣闊的空間。
文章采集調用(微服務(wù)中較流行的兩款開(kāi)源分布式tracing系統(圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 86 次瀏覽 ? 2022-04-05 02:18
文章采集調用(微服務(wù)中較流行的兩款開(kāi)源分布式tracing系統(圖))
1.背景說(shuō)明
由于我們的項目是微服務(wù)方向的，中間和后臺服務(wù)有10多種服務(wù)模塊，各個(gè)服務(wù)/模塊之間的調用關(guān)系比較復雜，一些服務(wù)之間還有一些代理服務(wù)和服務(wù)（許多服務(wù)實(shí)時(shí)部署的實(shí)施）。這些現象導致在開(kāi)發(fā)、調試和問(wèn)題跟蹤中逐漸出現問(wèn)題。因此，前段時(shí)間，分別研究了微服務(wù)中兩個(gè)流行的開(kāi)源分布式追蹤系統：Zipkin 和 Jaeger。
在微服務(wù)分布式架構的系統中，可能存在復雜而深入的逐層服務(wù)調用關(guān)系，如下圖所示。
微服務(wù)架構中各個(gè)服務(wù)的調用關(guān)系是不是和程序中各個(gè)函數的調用關(guān)系很相似？
上圖很容易理解。當用戶(hù)的瀏覽器發(fā)起請求時(shí)，會(huì )先到應用程序A；A 將呼叫 B 和 C；B會(huì )調用F……這樣一層一層的調用到最后一層，最后完成一個(gè)客戶(hù)的請求。處理（可能是讀請求或寫(xiě)請求）。
試想一下，在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現哪些可能的問(wèn)題？
對于第一種情況，如果客戶(hù)端請求是寫(xiě)請求，調用鏈中每一步都有寫(xiě)操作，第一步執行成功，第三步失敗，那么分布式系統中需要采用分布式事務(wù)?；貪L前幾步的寫(xiě)操作的機制！
對于第二種情況，可能會(huì )因為應用F的異常而拖累整個(gè)服務(wù)環(huán)節，甚至出現雪崩現象，嚴重影響系統的可用性。本文不會(huì )討論如何處理這種場(chǎng)景，而是先提一下，這種問(wèn)題在分布式系統中使用了熔斷機制和降級機制，以確保系統在出現此類(lèi)異常時(shí)具有高可用性！
那么我們來(lái)看看1、2、3的場(chǎng)景中可能涉及的問(wèn)題。在一個(gè)復雜的調用鏈中，假設有一個(gè)響應慢或處理異常的調用鏈。如何定位這個(gè)問(wèn)題？有問(wèn)題的服務(wù)呢？大多數開(kāi)發(fā)者的第一反應可能是查看日志，依次分析調用鏈路上各個(gè)系統的日志文件，然后定位出問(wèn)題的服務(wù)。在海量日志中定位問(wèn)題真的很痛苦！
2.跟蹤鏈
首先簡(jiǎn)單解釋一下什么是跟蹤鏈。有相關(guān)基礎的可以跳過(guò)，也可以快速通讀本段?；旧?，任何談?wù)摳欐湹?文章 都會(huì )發(fā)布這張圖片：
圖 1. 一個(gè)簡(jiǎn)單的追蹤調用流程
圖 1 是來(lái)自 Google 的 Dapper 論文的一個(gè)示例：圖中，五個(gè)節點(diǎn) A~E 代表五個(gè)服務(wù)。用戶(hù)向A發(fā)起請求RequestX。同時(shí)，由于該請求依賴(lài)于服務(wù)B和C，所以A分別向B和C發(fā)送RPC請求，B處理完請求后直接返回給A，但是服務(wù)C也依賴(lài)于服務(wù) D 和 E。因此，必須分別向 D 和 E 發(fā)起兩個(gè) RPC 請求。D和E處理完后返回給C，C繼續回復A，最后A會(huì )回復用戶(hù)ReplyX。對于這樣的請求，分布式跟蹤的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的實(shí)現是為服務(wù)器上的每個(gè)發(fā)送和接收操作采集跟蹤標識符和時(shí)間戳。
在 Dapper 的論文中，Trace 和 Span 是兩個(gè)非常重要的術(shù)語(yǔ)。我們用Trace來(lái)表示一個(gè)請求的完整調用鏈的trace，將上面的服務(wù)A和服務(wù)B這兩個(gè)服務(wù)的請求/響應過(guò)程稱(chēng)為一個(gè)Span，通過(guò)span來(lái)反映trace。一句話(huà)概括，我們可以把一條trace看成span的一個(gè)有向圖，這個(gè)有向圖的邊就是span。為了更好地理解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，我們可以看一下下面的調用圖。
[跨度A] ←←←（根跨度）
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←（Span C 是 `ChildOf` Span A）
| |
[跨度 D] +---+-----+
| |
[跨度 E] [跨度 F] >>> [跨度 G] >>> [跨度 H]
↑
↑
↑
(Span G`FollowsFrom`Span F) 上圖收錄8個(gè)span信息
圖2.一個(gè)tracing過(guò)程的Spans關(guān)系圖
––|–––––––|–––––––|–––––––|––––––––––––––|––––––– –|––––––––|–> 時(shí)間
[跨度A········································································································································································...
[跨度B················································ ····················································································································································]
[跨度D················································ ········································································································································································································································································································]
[跨度C················································ ]
[跨度 E···] [跨度 F··] [跨度 G··] [跨度 H··]
圖3. Spans的時(shí)間線(xiàn)圖
分布式跟蹤系統需要做的是記錄每個(gè)發(fā)送和接收動(dòng)作的標識符和時(shí)間戳，并連接一個(gè)請求中涉及的所有服務(wù)。只有這樣才能理解一個(gè)請求的完整調用鏈。
3. 開(kāi)放跟蹤
在詳細介紹Jaeger之前，還有一個(gè)關(guān)鍵詞需要提一下：OpenTracing。
一句話(huà)總結，OpenTracing 是一套標準，通過(guò)提供平臺無(wú)關(guān)和廠(chǎng)商無(wú)關(guān)的 API，開(kāi)發(fā)者可以輕松添加（或替換）跟蹤系統的實(shí)現（我們在測試中基本上使用兩行代碼） . 更改為在 Zipkin 和 Jaeger 之間切換）。OpenTracing 為操作支持系統和特定平臺提供輔助庫。程序庫的具體信息請參考詳細規范。OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF（Cloud Native Computing Foundation，著(zhù)名的 Kubernetes、gRPC 和 Prometheus 孵化的地方），正在為全球分布式追蹤提供統一的概念和數據標準。
當然，本文前面提到的 Zipkin 和 Jaeger 都支持 OpenTracing 標準。
3.1 引用關(guān)系
目前 OpenTracing 標準中定義了兩種類(lèi)型的引用：
3.1.1 ChildOf 參考
一個(gè)跨度 A 可以是另一個(gè)跨度 B 的 ChildOf。以下所有內容構成了 ChildOf 關(guān)系：
[-父跨度---------]
[-孩子跨度----]
[-父跨度-------------]
[-孩子跨度A----]
[-兒童跨度B----]
[-Child Span C----]
[-Child Span D--------------]
[-Child Span E----]
圖 4. 的 ChildOf 引用 Span
3.1.2 FollowsFrom 引用
一些父 Span 不以任何方式依賴(lài)其子 Span 的結果。在這些情況下，我們只說(shuō)子跨度是從因果意義上的父跨度派生的。
4. 積家介紹
細心的話(huà)，通過(guò)上面的CNCF地址，我們可以發(fā)現Jaeger現在已經(jīng)成為CNCF的一個(gè)孵化項目。
為了深入了解jaeger的工作原理，首先我們來(lái)看一下Jaeger的架構設計圖：
圖5. Jaeger 架構設計圖
上圖中，我們看到的是Jaeger系統：黃色部分是我們的應用代碼；紅色部分代表 Instrument 操作，即加載我們的應用和 jaeger-client ，從而開(kāi)始應用和 Jaeger 之間的數據交互操作。放大這部分，我們可以參考下圖來(lái)了解詳細的數據交互方式：
圖 6. Jaeger 的插樁流程
在圖 5 中，我們可以觀(guān)察到 Jaeger 的完整概覽設計。從中我們會(huì )發(fā)現Jaeger有5個(gè)模塊元素，如下所列，接下來(lái)我們將解釋這5個(gè)模塊的作用：
1.Jaeger 客戶(hù)端
2.代理
3.采集器
4.數據存儲
5.用戶(hù)界面
Jaeger-client（客戶(hù)端庫）
client就是client lib，方便不同語(yǔ)言的項目介入Jaeger。當我們的應用程序被加載時(shí)，客戶(hù)端將負責采集數據并將其發(fā)送給代理。目前 Jaeger SDK 支持如下：
- 官方的
1.去吧
2.Java
3.節點(diǎn)
4.Python
5.C++
- 非官方
1.PHP
3.其他
客戶(hù)端支持 OpenTracing 標準。如上所述，Zipkin 還支持 OpenTracing 標準，這意味著(zhù)我們的應用程序可以在嵌入 Jaeger-client 的任何時(shí)候替換為 Zipkin，這對業(yè)務(wù)是完全透明的。
代理（客戶(hù)端代理）
jaeger 的代理是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )守護進(jìn)程，它在 UDP 端口上偵聽(tīng)接收跨度數據。與大多數分布式系統都有一個(gè) Agent 一樣，Jaeger 的 Agent 具有以下特點(diǎn)：
代理采集這些跨度信息并將其匯總到采集器；
代理被設計為基本組件，旨在作為基礎架構組件部署到所有主機；
代理將客戶(hù)端庫和采集器解耦，將客戶(hù)端庫與路由和發(fā)現采集器的細節屏蔽掉；
采集器（數據采集處理）
采集器，顧名思義，從代理采集跟蹤，通過(guò)處理管道處理它們，并將它們寫(xiě)入后端。
當前采集器的工作是管理跟蹤、構建索引、執行相關(guān)轉換并最終存儲它們。
采樣邏輯運行在 Collector 中，它按照我們設置的采樣方式對數據進(jìn)行采集和處理。
數據存儲
Jaeger 的數據存儲是組件的方式。
目前支持 Cassandra 和 ElasticSearch（當然也支持純內存模式，但不適合生產(chǎn)環(huán)境）。
Query & UI（數據查詢(xún)和前端界面展示）
查詢(xún)是一種從存儲中檢索跟蹤并提供顯示它們的 UI 的服務(wù)。上圖是一個(gè)trace的數據流，可以在Jaeger UI上展示為一個(gè)系統函數的數據傳播/執行圖。
5. 部署方式
由于解決方案不同，Jaeger 的部署依賴(lài)于不同的服務(wù)。這些第三方基礎服務(wù)的部署和安裝不再屬于本文討論范圍，如docker、Elasticsearch、Cassandra等。
5.1 多合一
為了方便您快速使用，Jaeger 直接提供了一個(gè) All in one docker 鏡像。通過(guò) All in one 鏡像，我們可以直接啟動(dòng)一個(gè)完整的 Jaeger 追蹤系統，使用如下命令：
$ 碼頭工人運行 -d -e \
COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
-p 5775:5775/udp\
-p 6831:6831/udp\
-p 6832:6832/udp\
-p 5778:5778\
-p 16686:16686 \
-p 14268:14268\
-p 9411:9411\
jaegertracing/all-in-one：最新
啟動(dòng)成功后，可以去：16686看到Jaeger UI如下圖。
圖 7. Jaeger UI 主頁(yè)
注意：在 All in one 模式下，Data Store 使用內存，因此如果您重新啟動(dòng)docker 容器，您將無(wú)法看到之前的數據。因此，該模式只能用于早期演示或驗證，不能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
5.2 獨立部署
當然，更推薦的方式是獨立部署。獨立部署也可以分為docker鏡像模式和二進(jìn)制模式。官網(wǎng)對docker鏡像模式啟動(dòng)命令有詳細的介紹，這里就不貼復制了。
對于二進(jìn)制部署，請參閱 github 上 Jaeger 的二進(jìn)制包。該地址提供mac、linux、windows三大操作系統的二進(jìn)制包。以linux為例，解壓后可以找到如下bin包，明顯對應我們前面提到的模塊：
drwxrwxr-x 3 2000 2000 4.0K 5 月 28 日 23:29 jaeger-ui-build
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 27M 5 月 28 日 23:29 jaeger-standalone
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 22M 5 月 28 日 23:29 jaeger-query
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 25M 5 月 28 日 23:29 jaeger-collector
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 16M 5 月 28 日 23:29 jaeger-agent
注意：Jaeger 還為 Kubernetes 和 OpenShift 提供模板。詳細介紹請參考github地址
5.3 端口說(shuō)明
通過(guò)上面的 All in one 啟動(dòng)方式，我們直接發(fā)現 Jaeger 在啟動(dòng)時(shí)占用了大量的端口。當然，并非所有端口都是必需的。以下是這些端口的簡(jiǎn)要說(shuō)明：
端口協(xié)議所屬模塊的功能
5775UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Z(yǔ)ipkin thrift類(lèi)型的數據
6831UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型的數據
6832UDPagent通過(guò)二進(jìn)制Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型數據 查看全部
1.背景說(shuō)明
由于我們的項目是微服務(wù)方向的，中間和后臺服務(wù)有10多種服務(wù)模塊，各個(gè)服務(wù)/模塊之間的調用關(guān)系比較復雜，一些服務(wù)之間還有一些代理服務(wù)和服務(wù)（許多服務(wù)實(shí)時(shí)部署的實(shí)施）。這些現象導致在開(kāi)發(fā)、調試和問(wèn)題跟蹤中逐漸出現問(wèn)題。因此，前段時(shí)間，分別研究了微服務(wù)中兩個(gè)流行的開(kāi)源分布式追蹤系統：Zipkin 和 Jaeger。
在微服務(wù)分布式架構的系統中，可能存在復雜而深入的逐層服務(wù)調用關(guān)系，如下圖所示。
微服務(wù)架構中各個(gè)服務(wù)的調用關(guān)系是不是和程序中各個(gè)函數的調用關(guān)系很相似？
上圖很容易理解。當用戶(hù)的瀏覽器發(fā)起請求時(shí)，會(huì )先到應用程序A；A 將呼叫 B 和 C；B會(huì )調用F……這樣一層一層的調用到最后一層，最后完成一個(gè)客戶(hù)的請求。處理（可能是讀請求或寫(xiě)請求）。
試想一下，在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現哪些可能的問(wèn)題？
對于第一種情況，如果客戶(hù)端請求是寫(xiě)請求，調用鏈中每一步都有寫(xiě)操作，第一步執行成功，第三步失敗，那么分布式系統中需要采用分布式事務(wù)?；貪L前幾步的寫(xiě)操作的機制！
對于第二種情況，可能會(huì )因為應用F的異常而拖累整個(gè)服務(wù)環(huán)節，甚至出現雪崩現象，嚴重影響系統的可用性。本文不會(huì )討論如何處理這種場(chǎng)景，而是先提一下，這種問(wèn)題在分布式系統中使用了熔斷機制和降級機制，以確保系統在出現此類(lèi)異常時(shí)具有高可用性！
那么我們來(lái)看看1、2、3的場(chǎng)景中可能涉及的問(wèn)題。在一個(gè)復雜的調用鏈中，假設有一個(gè)響應慢或處理異常的調用鏈。如何定位這個(gè)問(wèn)題？有問(wèn)題的服務(wù)呢？大多數開(kāi)發(fā)者的第一反應可能是查看日志，依次分析調用鏈路上各個(gè)系統的日志文件，然后定位出問(wèn)題的服務(wù)。在海量日志中定位問(wèn)題真的很痛苦！
2.跟蹤鏈
首先簡(jiǎn)單解釋一下什么是跟蹤鏈。有相關(guān)基礎的可以跳過(guò)，也可以快速通讀本段?；旧?，任何談?wù)摳欐湹?文章 都會(huì )發(fā)布這張圖片：
圖 1. 一個(gè)簡(jiǎn)單的追蹤調用流程
圖 1 是來(lái)自 Google 的 Dapper 論文的一個(gè)示例：圖中，五個(gè)節點(diǎn) A~E 代表五個(gè)服務(wù)。用戶(hù)向A發(fā)起請求RequestX。同時(shí)，由于該請求依賴(lài)于服務(wù)B和C，所以A分別向B和C發(fā)送RPC請求，B處理完請求后直接返回給A，但是服務(wù)C也依賴(lài)于服務(wù) D 和 E。因此，必須分別向 D 和 E 發(fā)起兩個(gè) RPC 請求。D和E處理完后返回給C，C繼續回復A，最后A會(huì )回復用戶(hù)ReplyX。對于這樣的請求，分布式跟蹤的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的實(shí)現是為服務(wù)器上的每個(gè)發(fā)送和接收操作采集跟蹤標識符和時(shí)間戳。
在 Dapper 的論文中，Trace 和 Span 是兩個(gè)非常重要的術(shù)語(yǔ)。我們用Trace來(lái)表示一個(gè)請求的完整調用鏈的trace，將上面的服務(wù)A和服務(wù)B這兩個(gè)服務(wù)的請求/響應過(guò)程稱(chēng)為一個(gè)Span，通過(guò)span來(lái)反映trace。一句話(huà)概括，我們可以把一條trace看成span的一個(gè)有向圖，這個(gè)有向圖的邊就是span。為了更好地理解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，我們可以看一下下面的調用圖。
[跨度A] ←←←（根跨度）
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←（Span C 是 `ChildOf` Span A）
| |
[跨度 D] +---+-----+
| |
[跨度 E] [跨度 F] >>> [跨度 G] >>> [跨度 H]
↑
↑
↑
(Span G`FollowsFrom`Span F) 上圖收錄8個(gè)span信息
圖2.一個(gè)tracing過(guò)程的Spans關(guān)系圖
––|–––––––|–––––––|–––––––|––––––––––––––|––––––– –|––––––––|–> 時(shí)間
[跨度A········································································································································································...
[跨度B················································ ····················································································································································]
[跨度D················································ ········································································································································································································································································································]
[跨度C················································ ]
[跨度 E···] [跨度 F··] [跨度 G··] [跨度 H··]
圖3. Spans的時(shí)間線(xiàn)圖
分布式跟蹤系統需要做的是記錄每個(gè)發(fā)送和接收動(dòng)作的標識符和時(shí)間戳，并連接一個(gè)請求中涉及的所有服務(wù)。只有這樣才能理解一個(gè)請求的完整調用鏈。
3. 開(kāi)放跟蹤
在詳細介紹Jaeger之前，還有一個(gè)關(guān)鍵詞需要提一下：OpenTracing。
一句話(huà)總結，OpenTracing 是一套標準，通過(guò)提供平臺無(wú)關(guān)和廠(chǎng)商無(wú)關(guān)的 API，開(kāi)發(fā)者可以輕松添加（或替換）跟蹤系統的實(shí)現（我們在測試中基本上使用兩行代碼） . 更改為在 Zipkin 和 Jaeger 之間切換）。OpenTracing 為操作支持系統和特定平臺提供輔助庫。程序庫的具體信息請參考詳細規范。OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF（Cloud Native Computing Foundation，著(zhù)名的 Kubernetes、gRPC 和 Prometheus 孵化的地方），正在為全球分布式追蹤提供統一的概念和數據標準。
當然，本文前面提到的 Zipkin 和 Jaeger 都支持 OpenTracing 標準。
3.1 引用關(guān)系
目前 OpenTracing 標準中定義了兩種類(lèi)型的引用：
3.1.1 ChildOf 參考
一個(gè)跨度 A 可以是另一個(gè)跨度 B 的 ChildOf。以下所有內容構成了 ChildOf 關(guān)系：
[-父跨度---------]
[-孩子跨度----]
[-父跨度-------------]
[-孩子跨度A----]
[-兒童跨度B----]
[-Child Span C----]
[-Child Span D--------------]
[-Child Span E----]
圖 4. 的 ChildOf 引用 Span
3.1.2 FollowsFrom 引用
一些父 Span 不以任何方式依賴(lài)其子 Span 的結果。在這些情況下，我們只說(shuō)子跨度是從因果意義上的父跨度派生的。
4. 積家介紹
細心的話(huà)，通過(guò)上面的CNCF地址，我們可以發(fā)現Jaeger現在已經(jīng)成為CNCF的一個(gè)孵化項目。
為了深入了解jaeger的工作原理，首先我們來(lái)看一下Jaeger的架構設計圖：
圖5. Jaeger 架構設計圖
上圖中，我們看到的是Jaeger系統：黃色部分是我們的應用代碼；紅色部分代表 Instrument 操作，即加載我們的應用和 jaeger-client ，從而開(kāi)始應用和 Jaeger 之間的數據交互操作。放大這部分，我們可以參考下圖來(lái)了解詳細的數據交互方式：
圖 6. Jaeger 的插樁流程
在圖 5 中，我們可以觀(guān)察到 Jaeger 的完整概覽設計。從中我們會(huì )發(fā)現Jaeger有5個(gè)模塊元素，如下所列，接下來(lái)我們將解釋這5個(gè)模塊的作用：
1.Jaeger 客戶(hù)端
2.代理
3.采集器
4.數據存儲
5.用戶(hù)界面
Jaeger-client（客戶(hù)端庫）
client就是client lib，方便不同語(yǔ)言的項目介入Jaeger。當我們的應用程序被加載時(shí)，客戶(hù)端將負責采集數據并將其發(fā)送給代理。目前 Jaeger SDK 支持如下：
- 官方的
1.去吧
2.Java
3.節點(diǎn)
4.Python
5.C++
- 非官方
1.PHP
3.其他
客戶(hù)端支持 OpenTracing 標準。如上所述，Zipkin 還支持 OpenTracing 標準，這意味著(zhù)我們的應用程序可以在嵌入 Jaeger-client 的任何時(shí)候替換為 Zipkin，這對業(yè)務(wù)是完全透明的。
代理（客戶(hù)端代理）
jaeger 的代理是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )守護進(jìn)程，它在 UDP 端口上偵聽(tīng)接收跨度數據。與大多數分布式系統都有一個(gè) Agent 一樣，Jaeger 的 Agent 具有以下特點(diǎn)：
代理采集這些跨度信息并將其匯總到采集器；
代理被設計為基本組件，旨在作為基礎架構組件部署到所有主機；
代理將客戶(hù)端庫和采集器解耦，將客戶(hù)端庫與路由和發(fā)現采集器的細節屏蔽掉；
采集器（數據采集處理）
采集器，顧名思義，從代理采集跟蹤，通過(guò)處理管道處理它們，并將它們寫(xiě)入后端。
當前采集器的工作是管理跟蹤、構建索引、執行相關(guān)轉換并最終存儲它們。
采樣邏輯運行在 Collector 中，它按照我們設置的采樣方式對數據進(jìn)行采集和處理。
數據存儲
Jaeger 的數據存儲是組件的方式。
目前支持 Cassandra 和 ElasticSearch（當然也支持純內存模式，但不適合生產(chǎn)環(huán)境）。
Query & UI（數據查詢(xún)和前端界面展示）
查詢(xún)是一種從存儲中檢索跟蹤并提供顯示它們的 UI 的服務(wù)。上圖是一個(gè)trace的數據流，可以在Jaeger UI上展示為一個(gè)系統函數的數據傳播/執行圖。
5. 部署方式
由于解決方案不同，Jaeger 的部署依賴(lài)于不同的服務(wù)。這些第三方基礎服務(wù)的部署和安裝不再屬于本文討論范圍，如docker、Elasticsearch、Cassandra等。
5.1 多合一
為了方便您快速使用，Jaeger 直接提供了一個(gè) All in one docker 鏡像。通過(guò) All in one 鏡像，我們可以直接啟動(dòng)一個(gè)完整的 Jaeger 追蹤系統，使用如下命令：
$ 碼頭工人運行 -d -e \
COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
-p 5775:5775/udp\
-p 6831:6831/udp\
-p 6832:6832/udp\
-p 5778:5778\
-p 16686:16686 \
-p 14268:14268\
-p 9411:9411\
jaegertracing/all-in-one：最新
啟動(dòng)成功后，可以去：16686看到Jaeger UI如下圖。
圖 7. Jaeger UI 主頁(yè)
注意：在 All in one 模式下，Data Store 使用內存，因此如果您重新啟動(dòng)docker 容器，您將無(wú)法看到之前的數據。因此，該模式只能用于早期演示或驗證，不能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
5.2 獨立部署
當然，更推薦的方式是獨立部署。獨立部署也可以分為docker鏡像模式和二進(jìn)制模式。官網(wǎng)對docker鏡像模式啟動(dòng)命令有詳細的介紹，這里就不貼復制了。
對于二進(jìn)制部署，請參閱 github 上 Jaeger 的二進(jìn)制包。該地址提供mac、linux、windows三大操作系統的二進(jìn)制包。以linux為例，解壓后可以找到如下bin包，明顯對應我們前面提到的模塊：
drwxrwxr-x 3 2000 2000 4.0K 5 月 28 日 23:29 jaeger-ui-build
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 27M 5 月 28 日 23:29 jaeger-standalone
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 22M 5 月 28 日 23:29 jaeger-query
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 25M 5 月 28 日 23:29 jaeger-collector
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 16M 5 月 28 日 23:29 jaeger-agent
注意：Jaeger 還為 Kubernetes 和 OpenShift 提供模板。詳細介紹請參考github地址
5.3 端口說(shuō)明
通過(guò)上面的 All in one 啟動(dòng)方式，我們直接發(fā)現 Jaeger 在啟動(dòng)時(shí)占用了大量的端口。當然，并非所有端口都是必需的。以下是這些端口的簡(jiǎn)要說(shuō)明：
端口協(xié)議所屬模塊的功能
5775UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Z(yǔ)ipkin thrift類(lèi)型的數據
6831UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型的數據
6832UDPagent通過(guò)二進(jìn)制Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型數據 查看全部
文章采集調用(微服務(wù)中較流行的兩款開(kāi)源分布式tracing系統(圖))
1.背景說(shuō)明
由于我們的項目是微服務(wù)方向的，中間和后臺服務(wù)有10多種服務(wù)模塊，各個(gè)服務(wù)/模塊之間的調用關(guān)系比較復雜，一些服務(wù)之間還有一些代理服務(wù)和服務(wù)（許多服務(wù)實(shí)時(shí)部署的實(shí)施）。這些現象導致在開(kāi)發(fā)、調試和問(wèn)題跟蹤中逐漸出現問(wèn)題。因此，前段時(shí)間，分別研究了微服務(wù)中兩個(gè)流行的開(kāi)源分布式追蹤系統：Zipkin 和 Jaeger。
在微服務(wù)分布式架構的系統中，可能存在復雜而深入的逐層服務(wù)調用關(guān)系，如下圖所示。
微服務(wù)架構中各個(gè)服務(wù)的調用關(guān)系是不是和程序中各個(gè)函數的調用關(guān)系很相似？
上圖很容易理解。當用戶(hù)的瀏覽器發(fā)起請求時(shí)，會(huì )先到應用程序A；A 將呼叫 B 和 C；B會(huì )調用F……這樣一層一層的調用到最后一層，最后完成一個(gè)客戶(hù)的請求。處理（可能是讀請求或寫(xiě)請求）。
試想一下，在這個(gè)過(guò)程中會(huì )出現哪些可能的問(wèn)題？
對于第一種情況，如果客戶(hù)端請求是寫(xiě)請求，調用鏈中每一步都有寫(xiě)操作，第一步執行成功，第三步失敗，那么分布式系統中需要采用分布式事務(wù)?；貪L前幾步的寫(xiě)操作的機制！
對于第二種情況，可能會(huì )因為應用F的異常而拖累整個(gè)服務(wù)環(huán)節，甚至出現雪崩現象，嚴重影響系統的可用性。本文不會(huì )討論如何處理這種場(chǎng)景，而是先提一下，這種問(wèn)題在分布式系統中使用了熔斷機制和降級機制，以確保系統在出現此類(lèi)異常時(shí)具有高可用性！
那么我們來(lái)看看1、2、3的場(chǎng)景中可能涉及的問(wèn)題。在一個(gè)復雜的調用鏈中，假設有一個(gè)響應慢或處理異常的調用鏈。如何定位這個(gè)問(wèn)題？有問(wèn)題的服務(wù)呢？大多數開(kāi)發(fā)者的第一反應可能是查看日志，依次分析調用鏈路上各個(gè)系統的日志文件，然后定位出問(wèn)題的服務(wù)。在海量日志中定位問(wèn)題真的很痛苦！
2.跟蹤鏈
首先簡(jiǎn)單解釋一下什么是跟蹤鏈。有相關(guān)基礎的可以跳過(guò)，也可以快速通讀本段?；旧?，任何談?wù)摳欐湹?文章 都會(huì )發(fā)布這張圖片：
圖 1. 一個(gè)簡(jiǎn)單的追蹤調用流程
圖 1 是來(lái)自 Google 的 Dapper 論文的一個(gè)示例：圖中，五個(gè)節點(diǎn) A~E 代表五個(gè)服務(wù)。用戶(hù)向A發(fā)起請求RequestX。同時(shí)，由于該請求依賴(lài)于服務(wù)B和C，所以A分別向B和C發(fā)送RPC請求，B處理完請求后直接返回給A，但是服務(wù)C也依賴(lài)于服務(wù) D 和 E。因此，必須分別向 D 和 E 發(fā)起兩個(gè) RPC 請求。D和E處理完后返回給C，C繼續回復A，最后A會(huì )回復用戶(hù)ReplyX。對于這樣的請求，分布式跟蹤的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)用的實(shí)現是為服務(wù)器上的每個(gè)發(fā)送和接收操作采集跟蹤標識符和時(shí)間戳。
在 Dapper 的論文中，Trace 和 Span 是兩個(gè)非常重要的術(shù)語(yǔ)。我們用Trace來(lái)表示一個(gè)請求的完整調用鏈的trace，將上面的服務(wù)A和服務(wù)B這兩個(gè)服務(wù)的請求/響應過(guò)程稱(chēng)為一個(gè)Span，通過(guò)span來(lái)反映trace。一句話(huà)概括，我們可以把一條trace看成span的一個(gè)有向圖，這個(gè)有向圖的邊就是span。為了更好地理解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，我們可以看一下下面的調用圖。
[跨度A] ←←←（根跨度）
|
+------+------+
| |
[Span B] [Span C] ←←←（Span C 是 `ChildOf` Span A）
| |
[跨度 D] +---+-----+
| |
[跨度 E] [跨度 F] >>> [跨度 G] >>> [跨度 H]
↑
↑
↑
(Span G`FollowsFrom`Span F) 上圖收錄8個(gè)span信息
圖2.一個(gè)tracing過(guò)程的Spans關(guān)系圖
––|–––––––|–––––––|–––––––|––––––––––––––|––––––– –|––––––––|–> 時(shí)間
[跨度A········································································································································································...
[跨度B················································ ····················································································································································]
[跨度D················································ ········································································································································································································································································································]
[跨度C················································ ]
[跨度 E···] [跨度 F··] [跨度 G··] [跨度 H··]
圖3. Spans的時(shí)間線(xiàn)圖
分布式跟蹤系統需要做的是記錄每個(gè)發(fā)送和接收動(dòng)作的標識符和時(shí)間戳，并連接一個(gè)請求中涉及的所有服務(wù)。只有這樣才能理解一個(gè)請求的完整調用鏈。
3. 開(kāi)放跟蹤
在詳細介紹Jaeger之前，還有一個(gè)關(guān)鍵詞需要提一下：OpenTracing。
一句話(huà)總結，OpenTracing 是一套標準，通過(guò)提供平臺無(wú)關(guān)和廠(chǎng)商無(wú)關(guān)的 API，開(kāi)發(fā)者可以輕松添加（或替換）跟蹤系統的實(shí)現（我們在測試中基本上使用兩行代碼） . 更改為在 Zipkin 和 Jaeger 之間切換）。OpenTracing 為操作支持系統和特定平臺提供輔助庫。程序庫的具體信息請參考詳細規范。OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF（Cloud Native Computing Foundation，著(zhù)名的 Kubernetes、gRPC 和 Prometheus 孵化的地方），正在為全球分布式追蹤提供統一的概念和數據標準。
當然，本文前面提到的 Zipkin 和 Jaeger 都支持 OpenTracing 標準。
3.1 引用關(guān)系
目前 OpenTracing 標準中定義了兩種類(lèi)型的引用：
3.1.1 ChildOf 參考
一個(gè)跨度 A 可以是另一個(gè)跨度 B 的 ChildOf。以下所有內容構成了 ChildOf 關(guān)系：
[-父跨度---------]
[-孩子跨度----]
[-父跨度-------------]
[-孩子跨度A----]
[-兒童跨度B----]
[-Child Span C----]
[-Child Span D--------------]
[-Child Span E----]
圖 4. 的 ChildOf 引用 Span
3.1.2 FollowsFrom 引用
一些父 Span 不以任何方式依賴(lài)其子 Span 的結果。在這些情況下，我們只說(shuō)子跨度是從因果意義上的父跨度派生的。
4. 積家介紹
細心的話(huà)，通過(guò)上面的CNCF地址，我們可以發(fā)現Jaeger現在已經(jīng)成為CNCF的一個(gè)孵化項目。
為了深入了解jaeger的工作原理，首先我們來(lái)看一下Jaeger的架構設計圖：
圖5. Jaeger 架構設計圖
上圖中，我們看到的是Jaeger系統：黃色部分是我們的應用代碼；紅色部分代表 Instrument 操作，即加載我們的應用和 jaeger-client ，從而開(kāi)始應用和 Jaeger 之間的數據交互操作。放大這部分，我們可以參考下圖來(lái)了解詳細的數據交互方式：
圖 6. Jaeger 的插樁流程
在圖 5 中，我們可以觀(guān)察到 Jaeger 的完整概覽設計。從中我們會(huì )發(fā)現Jaeger有5個(gè)模塊元素，如下所列，接下來(lái)我們將解釋這5個(gè)模塊的作用：
1.Jaeger 客戶(hù)端
2.代理
3.采集器
4.數據存儲
5.用戶(hù)界面
Jaeger-client（客戶(hù)端庫）
client就是client lib，方便不同語(yǔ)言的項目介入Jaeger。當我們的應用程序被加載時(shí)，客戶(hù)端將負責采集數據并將其發(fā)送給代理。目前 Jaeger SDK 支持如下：
- 官方的
1.去吧
2.Java
3.節點(diǎn)
4.Python
5.C++
- 非官方
1.PHP
3.其他
客戶(hù)端支持 OpenTracing 標準。如上所述，Zipkin 還支持 OpenTracing 標準，這意味著(zhù)我們的應用程序可以在嵌入 Jaeger-client 的任何時(shí)候替換為 Zipkin，這對業(yè)務(wù)是完全透明的。
代理（客戶(hù)端代理）
jaeger 的代理是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )守護進(jìn)程，它在 UDP 端口上偵聽(tīng)接收跨度數據。與大多數分布式系統都有一個(gè) Agent 一樣，Jaeger 的 Agent 具有以下特點(diǎn)：
代理采集這些跨度信息并將其匯總到采集器；
代理被設計為基本組件，旨在作為基礎架構組件部署到所有主機；
代理將客戶(hù)端庫和采集器解耦，將客戶(hù)端庫與路由和發(fā)現采集器的細節屏蔽掉；
采集器（數據采集處理）
采集器，顧名思義，從代理采集跟蹤，通過(guò)處理管道處理它們，并將它們寫(xiě)入后端。
當前采集器的工作是管理跟蹤、構建索引、執行相關(guān)轉換并最終存儲它們。
采樣邏輯運行在 Collector 中，它按照我們設置的采樣方式對數據進(jìn)行采集和處理。
數據存儲
Jaeger 的數據存儲是組件的方式。
目前支持 Cassandra 和 ElasticSearch（當然也支持純內存模式，但不適合生產(chǎn)環(huán)境）。
Query & UI（數據查詢(xún)和前端界面展示）
查詢(xún)是一種從存儲中檢索跟蹤并提供顯示它們的 UI 的服務(wù)。上圖是一個(gè)trace的數據流，可以在Jaeger UI上展示為一個(gè)系統函數的數據傳播/執行圖。
5. 部署方式
由于解決方案不同，Jaeger 的部署依賴(lài)于不同的服務(wù)。這些第三方基礎服務(wù)的部署和安裝不再屬于本文討論范圍，如docker、Elasticsearch、Cassandra等。
5.1 多合一
為了方便您快速使用，Jaeger 直接提供了一個(gè) All in one docker 鏡像。通過(guò) All in one 鏡像，我們可以直接啟動(dòng)一個(gè)完整的 Jaeger 追蹤系統，使用如下命令：
$ 碼頭工人運行 -d -e \
COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 \
-p 5775:5775/udp\
-p 6831:6831/udp\
-p 6832:6832/udp\
-p 5778:5778\
-p 16686:16686 \
-p 14268:14268\
-p 9411:9411\
jaegertracing/all-in-one：最新
啟動(dòng)成功后，可以去：16686看到Jaeger UI如下圖。
圖 7. Jaeger UI 主頁(yè)
注意：在 All in one 模式下，Data Store 使用內存，因此如果您重新啟動(dòng)docker 容器，您將無(wú)法看到之前的數據。因此，該模式只能用于早期演示或驗證，不能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
5.2 獨立部署
當然，更推薦的方式是獨立部署。獨立部署也可以分為docker鏡像模式和二進(jìn)制模式。官網(wǎng)對docker鏡像模式啟動(dòng)命令有詳細的介紹，這里就不貼復制了。
對于二進(jìn)制部署，請參閱 github 上 Jaeger 的二進(jìn)制包。該地址提供mac、linux、windows三大操作系統的二進(jìn)制包。以linux為例，解壓后可以找到如下bin包，明顯對應我們前面提到的模塊：
drwxrwxr-x 3 2000 2000 4.0K 5 月 28 日 23:29 jaeger-ui-build
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 27M 5 月 28 日 23:29 jaeger-standalone
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 22M 5 月 28 日 23:29 jaeger-query
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 25M 5 月 28 日 23:29 jaeger-collector
-rwxrwxr-x 1 2000 2000 16M 5 月 28 日 23:29 jaeger-agent
注意：Jaeger 還為 Kubernetes 和 OpenShift 提供模板。詳細介紹請參考github地址
5.3 端口說(shuō)明
通過(guò)上面的 All in one 啟動(dòng)方式，我們直接發(fā)現 Jaeger 在啟動(dòng)時(shí)占用了大量的端口。當然，并非所有端口都是必需的。以下是這些端口的簡(jiǎn)要說(shuō)明：
端口協(xié)議所屬模塊的功能
5775UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Z(yǔ)ipkin thrift類(lèi)型的數據
6831UDPagent通過(guò)兼容的Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型的數據
6832UDPagent通過(guò)二進(jìn)制Thrift協(xié)議接收Jaeger thrift類(lèi)型數據
文章采集調用(聚合采集可以自定義采集規則的seo文章采集器采集程序 )
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聚合采集的個(gè)性化定制功能，可以對綜合頁(yè)面進(jìn)行原創(chuàng )標簽，讓整個(gè)網(wǎng)站整合一個(gè)統一通用的分類(lèi)標簽體系，不僅內容相關(guān)，還原創(chuàng ) 內容頁(yè)面。聚合采集兼容多種靜態(tài)模式，既有效保證了搜索引擎收錄，又增加了網(wǎng)站的持續訪(fǎng)問(wèn)量。聚合采集設置網(wǎng)站的任意頂部導航欄，可以隨意添加或刪除頂部導航欄，使網(wǎng)站具有高度的自定義性
將采集聚合到任意url連接地址名，不僅使站長(cháng)的網(wǎng)站獨一無(wú)二，而且在一定程度上提高了搜索引擎排名。聚合采集支持多個(gè)模板集，因為它采用模板編譯替換技術(shù)，即使只更改一個(gè)文件，也可以創(chuàng )建個(gè)性化的界面。任意顯示數量控制，聚合采集設置專(zhuān)題頁(yè)各類(lèi)內容的數量，以及每個(gè)列表頁(yè)的顯示數量。
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文章采集調用(OBD大數據文章采集器安裝使用教程For帝國CMS帝國)
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文章采集調用(OBD大數據文章采集器安裝使用教程For帝國CMS帝國)
OBD大數據文章采集器Empire安裝使用教程cms
英制cms大數據采集適用于：7.0及以上
首先，安裝程序
1、把OBD文件夾和網(wǎng)站主頁(yè)文件放在同一目錄下，
2、初始安裝時(shí)從地址欄訪(fǎng)問(wèn)install.php文件（訪(fǎng)問(wèn)后刪除）
3、接下來(lái)，按照教程一步一步來(lái)。
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然后，將觸發(fā)代碼放入模板末尾的代碼中，將oid賬號100000替換為自己的。
最后，當你刷新你的網(wǎng)站或者有用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)權限時(shí)，程序會(huì )自動(dòng)更新文章。
如果您在使用中有任何問(wèn)題，歡迎隨時(shí)聯(lián)系我們，ONEXIN新手交流QQ群：189610242
****************常見(jiàn)問(wèn)題**************
問(wèn)：安裝說(shuō)明：
A：插件下載：
大數據插件背景：
您的網(wǎng)站地址/obd/
自行申請授權并登錄大數據平臺：
申請授權的網(wǎng)址是：
你的網(wǎng)站地址/obd/api.php
Q：大數據插件的背景是空白的嗎？
A：將大數據采集添加到網(wǎng)站后臺，修改AdminMain.php文件：
/e/admin/adminstyle/1/AdminMain.php
/e/admin/adminstyle/2/AdminMain.php
查找：
網(wǎng)站首頁(yè)
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文章采集調用(原創(chuàng )錯了對吧呃沒(méi)問(wèn)題是吧但是我感覺(jué)有問(wèn)題為什么呢)
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文章采集調用(原創(chuàng )錯了對吧呃沒(méi)問(wèn)題是吧但是我感覺(jué)有問(wèn)題為什么呢)
636 次觀(guān)看 · 發(fā)表于 2021-10-28 20:46 · 原創(chuàng )
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
對不對，呃，沒(méi)問(wèn)題，對吧？但我覺(jué)得有問(wèn)題。為什么現在？當我們訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，我注意到我正在談?wù)摰哪鞘赘?。沒(méi)問(wèn)題，對吧？他應該翻譯嗎？中文，那他不會(huì )翻譯吧？那我看看他翻譯不出來(lái)的原因，那我應該看看Dibag，看看他返回了什么數據。這樣的數據，對吧？所以在這里，我們將使用Dibag，對我對這個(gè)錯誤持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。身份驗證失敗。我看沒(méi)關(guān)系。這是一個(gè)嚴重的失敗嗎？如果嚴重失敗，他會(huì )說(shuō)你不是合法用戶(hù)。你能明白嗎？您是非法用戶(hù)。你能明白嗎？那他為什么會(huì )有這個(gè)問(wèn)題？我們是不是說(shuō)，那個(gè)時(shí)候地址改了，就得改地址，改內容，改地址，記??？啊，是不是有點(diǎn)？翻譯，對吧？現在，我正在從中文翻譯成英文，對吧？那是我嗎？他也有一個(gè)叫自動(dòng)檢測的東西，對吧？我用什么詞？我用什么詞？我是中國人，對吧？嘿，我是中國人。他翻譯了嗎？我點(diǎn)這個(gè)f 十二看他的問(wèn)題表格的路徑，看看他是誰(shuí) 不會(huì )變吧？好吧，現在不看我們了嗎？點(diǎn)擊這個(gè)表格提交，對吧？提交表格讓他翻譯，然后他不會(huì )接受我們的翻譯。等一下我是中國人，等一下那我們看一下我們的內容，點(diǎn)擊提交，點(diǎn)擊提交英文美文英文哦，上面這個(gè)啊所以改回什么英文，用完再重新打開(kāi)對re -open f 十二 open fTwelve 是打開(kāi)的，所以我們來(lái)看看?，F在我' 我要去拜訪(fǎng)并提交這個(gè)表格，對吧？提交表格，然后我在這里有三個(gè)請求，對吧？請求一共有三個(gè)，那么我們來(lái)看看這個(gè)請求，看看這里有沒(méi)有請求？讓我們看看，我們現在改變這個(gè)東西之后，你發(fā)現這個(gè)連接路徑和我們原來(lái)的連接路徑有什么區別嗎？來(lái)吧，我無(wú)法比較和比較它。這是意外的二樓吧？這意外的二樓？來(lái)對比一下看看這個(gè)ui，有什么區別，ok不要放這里，我放這里ok不要讓大家看到this和this有什么區別？前面的部分不一樣嗎？看見(jiàn)？這就是我們遇到問(wèn)題的原因。是這個(gè)意思嗎？你能理解，對嗎？你的輸入不一樣，這意味著(zhù)當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，它將返回給我這樣的內容。錯誤信息有認證。身份驗證失敗。被攔截了嗎？如果你看到它，它根本不會(huì )給你訪(fǎng)問(wèn)權限。他是怎么攔截我們的？你有沒(méi)有想過(guò)？認證失??？到時(shí)候，他的關(guān)鍵是制作一串驗證碼。這個(gè)值得穿。驗證碼能看懂嗎？哎，就是說(shuō)你輸入了不同的內容。該值發(fā)生變化。你能明白嗎？然后你會(huì )跌倒。我說(shuō)什么它如何改變？他應該有規則來(lái)改變這個(gè)值嗎？可以理解嗎？那么，那么我們可以看到ah這個(gè)詞一直在變化，也就是說(shuō)我的快速推理的直徑一直在變化。例如，我是中國人，他' s 單詞“比爾”。我再改一次。我很美。我很美。那么，我們來(lái)看看他的話(huà)。這是一個(gè)變化嗎？看看這個(gè)值。你看著(zhù)我。我很美。哦這個(gè)。這快君是不是叫九八二九八結束？你看見(jiàn)了嗎？現在我們必須弄清楚如何加密你這個(gè)詞以及如何收錢(qián)。根據我在表單中提交的數據，提交到服務(wù)區后，服務(wù)器是否處理這些數據，然后將其變成救護車(chē)字符串返回給我？提交下一句的時(shí)候可以處理清楚嗎？那就是說(shuō)我先不去獲取，根據你的輸入內容，按照一定的規則生成我的字符串，你輸入的內容是什么？這個(gè)字符串可以理解嗎？那他這里肯定有算法吧？嘿，如果有算法，他是怎么計算的？我們也是？如果你想研究他的算法，并且你能弄清楚，那我們黑客能黑他嗎？你能明白嗎？那是關(guān)鍵。我如何找到這個(gè)聲明？他沒(méi)有改變的是誰(shuí)改變了價(jià)值。改變地址路徑，對吧？這意味著(zhù)這串生成的內容將替換您的原創(chuàng )路徑。你能明白嗎？所以我們要看看他是如何生成這個(gè)字符串的。讓我們看看它是什么樣子的。在他面前不是要增加我們的數據嗎？所以我點(diǎn)擊了數據生產(chǎn)的路徑?？纯催@里有沒(méi)有明確的？是生產(chǎn)數據嗎？正確的？您查看應用程序數據。到時(shí)候，他是不是有一串這一段，這一段，這串密碼？那他一定要帶我走 s用這個(gè)支付字符串和他的一些代碼生成這種字符串代碼，然后按照收費號碼的規則拿出我們想要的數據代碼。好的，現在我們呢，既然你有這樣的生存規則，我不知道我是否應該去找你的語(yǔ)言代碼，看看你的規則是什么樣的以及它們是如何生成的。首先了解它們是如何生成的。這條規定，對吧？打開(kāi)就好了，然后我們看看這個(gè)規則是怎么生成的，給你安排好了，對吧？我正在尋找要搜索的內容。搜索一下我們是如何生成這個(gè)剛剛讓他生成的字符串的，對吧？我先去找他，好吧，別看他是怎么生成的，那么總共有多少種方法呢？有多少相同的進(jìn)步？這是四十三嗎？正確的？四十三？這個(gè)方法沒(méi)有 URL 嗎？肯定是不對的，那我再看下一個(gè)。你只能一一找到。找它，上去，這是？不是嗎？沒(méi)有這樣的國王。你看見(jiàn)了嗎？沒(méi)有這個(gè)王子，一定是對的吧？咦，這是什么東西，這是什么東西，然后后面和前面發(fā)生了意外。二樓后面沒(méi)有寫(xiě)。嘿，我發(fā)現它和我們這里很相似，不是嗎？沒(méi)關(guān)系，這很酷。這就是你的算法的意思嗎？好吧，我該怎么處理算法？他是怎么做的？好吧，我們看看js有沒(méi)有實(shí)現，對吧？好吧，讓我們看看他的實(shí)現。嘿，你找到這里定義的方法了嗎？然后我用了一個(gè)肯定的表達器來(lái)獲取我的表單提交的內容?？吹搅?，拿到這個(gè)內容后，他把所有帶空格的空格都去掉了，對吧？你問(wèn)內容中的空格去掉后是否去掉？如果他去掉這個(gè)，就不算給他添加了這串內容。啊，看到了嗎？來(lái)來(lái)來(lái)，看看功能，還記得連接功能嗎？?jì)蓚€(gè)人基本有聯(lián)系嗎？你能聽(tīng)到嗎？那就是說(shuō)他會(huì )把這個(gè)字符串加到我們輸入的字符串中，然后放上去算不算理解？然后說(shuō)他來(lái)了。有一種鹽叫鹽。不變的東西叫做鹽。你能明白嗎？嘿，他有一塊鹽。讓我們把這個(gè)鹽拿出來(lái)。這鹽出來(lái)了嗎？他，這個(gè)叫做常數圓的東西是加到圓上的吧？圓圓圓的水是什么？這個(gè)圈子是我們的深度聚會(huì )。是鹽加什么是鹽加我們的我是你的輸入它的內容是你的話(huà)對對，你的話(huà)對嗎？那么，使用數據線(xiàn)法應該用什么方法呢？嘿嘿，他會(huì )用兔君的方法，再看一遍，再看看怎么辦，怎么辦，怎么辦，怎么辦，殺，殺，殺，君是什么意思？你能看懂十六位數和十六位數嗎？好吧，這個(gè)函數中還有另一個(gè)函數。第二個(gè)函數不會(huì )自動(dòng)調用括號中的函數。括號里的函數會(huì )不會(huì )調用md五加加密？你能理解嗎？在這個(gè)函數中，他再次調用md五加密，表示我加密他，嗯，md五給他加密后，突然死循環(huán)，然后sup，savars，對吧，savars君，去崛起幾個(gè)，十六在十六前面吧？你能理解嗎？前面的十六是零到十六嗎？那么，我們了解他的生存和營(yíng)救規則嗎？難道我只是按照他的規則，按照自己的數據說(shuō)清楚嗎？那么讓我們看看如何創(chuàng )建這些數據？我們將編寫(xiě)并使用它，對嗎？把我們昨天做的復制一份我晚上做的，好嗎？那么，在這一個(gè)中，我們可以做一些改變，對吧？好吧，首先，讓我們先看看它。首先，我們可以得到這個(gè)詞。那么請求的意外按鈕是動(dòng)態(tài)的。我以后要更換它，所以我會(huì )刪除這塊嗎？如果我稍后替換它，它不會(huì )算作我生成的。我會(huì )更換它。你能明白嗎？那么他是如何產(chǎn)生的呢？然后我在讓我們在這里做一個(gè)破解支付鉆石是我們的原價(jià)。我們追求的內容沒(méi)有加密。是原價(jià)嗎？鹽和鹽就是這塊，對吧？拿這個(gè)鹽然后加水？你想讓我得到我輸入的單詞嗎？他會(huì )扣除十等，對吧？然后我們將扣除十個(gè)等。執行md五加密，對吧？然后在十六位數字之前形成幾個(gè)十六位數字，對嗎？好吧，我怎么起來(lái)？md 5如何加密？我打算用md五加密算法吧？Basilibo 然后我們給他加密 mdFive 加密加密 這串內容是誰(shuí)加密的對不對？那么他對這串內容使用了什么代碼呢？我們提交的網(wǎng)頁(yè)用的是什么代碼，那你得看他的代碼。代碼是做什么用的？點(diǎn)擊什么編碼是utf干編碼，那我是不是要給他做utf干轉碼，對吧？所以你丟失的東西是最錯誤的，那我必須轉碼他，對吧？他進(jìn)行了一次轉碼和轉碼，應該如何轉換？單擊轉碼聲音按鈕。是否可以使用utf bar 8轉碼？你能聽(tīng)到嗎？轉碼完成后，這個(gè)按鈕是不是已經(jīng)在網(wǎng)頁(yè)上統一了？繩子會(huì )出來(lái)的，對吧？讓他加密統一字符串吧？加密完成后，我們應該使用其中的幾個(gè)嗎？拿16位數的內容就夠了吧？那是我們幸存下來(lái)的。好的是我們活下來(lái)的角色，所以讓我們傳遞下去，角色是什么對？性在哪里？周總，正確的？你創(chuàng )造了這個(gè)字符串來(lái)吃嗎？所以我們把這個(gè)字符串給我的加密規則現在和他的加密規則完全一樣嗎？正確的？然后我會(huì )用你的加密規則替換你最初請求的路徑。執法部門(mén)能理解嗎？記??？一直都是這樣執法的，對吧？嗯，怎么改？你如何改變它？里面有嗎？我會(huì )賣(mài)的，對吧？我賣(mài)給誰(shuí)？我在賣(mài)誰(shuí)？有沒(méi)有辦法代替季復創(chuàng )？我們這里有嗎？談福利的時(shí)候，我們談過(guò)這個(gè)張偉夫嗎？是不是可以用張偉夫的內容來(lái)代替這個(gè)張偉夫？你還記得印象嗎？這是錯的嗎？那么，我的程序是簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單呢？然后讓我們做一個(gè)彎曲的樹(shù)循環(huán)，讓他無(wú)限平移。好的，您繼續翻譯，直到翻譯成功并且您不想翻譯，那么我接受您的輸入。接受輸入。拿什么來(lái)贏(yíng)他，對吧？請輸入您要翻譯的內容，對嗎？您要輸入內容嗎？翻譯后，打印出來(lái)給你嗎？你能清楚地理解它嗎？然后這個(gè)是他的發(fā)音。好吧，我們先來(lái)看看這種鹽。他在沒(méi)有我的情況下成功破解了它。四個(gè)值先看看他對不對，對不對，是不是我們要的詞？來(lái)，來(lái)看看，現在，我們先跑，跑，跑，然后我'會(huì )在里面輸入hello，看是不是只是三個(gè)a hello，然后搜索，先清除一個(gè)，再搜索，然后就可以看到hello這個(gè)字符串是不是和我們生產(chǎn)的鞋子一樣。從 0020 開(kāi)始，然后是 3a 是一樣的嗎？那么，我已經(jīng)破解了他嗎？如果你明白了，你可以破解他，對吧？破解他之后，你可以看到我，我會(huì )出去打印信息。請記住，不要打印它。然后我們還有一個(gè)，就是他在里面。他也有這個(gè)選擇。里面有自動(dòng)檢測嗎？好吧，讓我們來(lái)個(gè)機動(dòng)。如果我們有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成機動(dòng)語(yǔ)言？額頭是對的嗎？那么，這里是不是很刺激呢？出去？你能明白嗎？在提交表達式中是你。您會(huì )自動(dòng)識別我的哪種語(yǔ)言？你能理解嗎？好吧，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。嗯，首先，我是什么，中國人？到了im chinese，對吧？我愛(ài)你愛(ài)你，翻譯成中文，讓我們看看他，我愛(ài)你，好嗎？嗯，你很漂亮，他翻譯成英文了嗎？喂，你好漂亮，他送你回來(lái)了，你看，你好，然后又一個(gè)你好，漂亮。太好了，我的制作規則和他的制作規則一樣嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解，我會(huì )破解他，對吧？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè)機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成移動(dòng)語(yǔ)言？額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你很漂亮，對吧？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后又是一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的極好，我的生產(chǎn)規則和他的生產(chǎn)規則是一樣的嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解它，我會(huì )破解他，正確的？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有另外一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè) 機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)性，我應該把誰(shuí)轉成移動(dòng)語(yǔ)言? 額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你真美，正確的？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后是另一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的 查看全部
636 次觀(guān)看 · 發(fā)表于 2021-10-28 20:46 · 原創(chuàng )
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
對不對，呃，沒(méi)問(wèn)題，對吧？但我覺(jué)得有問(wèn)題。為什么現在？當我們訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，我注意到我正在談?wù)摰哪鞘赘?。沒(méi)問(wèn)題，對吧？他應該翻譯嗎？中文，那他不會(huì )翻譯吧？那我看看他翻譯不出來(lái)的原因，那我應該看看Dibag，看看他返回了什么數據。這樣的數據，對吧？所以在這里，我們將使用Dibag，對我對這個(gè)錯誤持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。身份驗證失敗。我看沒(méi)關(guān)系。這是一個(gè)嚴重的失敗嗎？如果嚴重失敗，他會(huì )說(shuō)你不是合法用戶(hù)。你能明白嗎？您是非法用戶(hù)。你能明白嗎？那他為什么會(huì )有這個(gè)問(wèn)題？我們是不是說(shuō)，那個(gè)時(shí)候地址改了，就得改地址，改內容，改地址，記??？啊，是不是有點(diǎn)？翻譯，對吧？現在，我正在從中文翻譯成英文，對吧？那是我嗎？他也有一個(gè)叫自動(dòng)檢測的東西，對吧？我用什么詞？我用什么詞？我是中國人，對吧？嘿，我是中國人。他翻譯了嗎？我點(diǎn)這個(gè)f 十二看他的問(wèn)題表格的路徑，看看他是誰(shuí) 不會(huì )變吧？好吧，現在不看我們了嗎？點(diǎn)擊這個(gè)表格提交，對吧？提交表格讓他翻譯，然后他不會(huì )接受我們的翻譯。等一下我是中國人，等一下那我們看一下我們的內容，點(diǎn)擊提交，點(diǎn)擊提交英文美文英文哦，上面這個(gè)啊所以改回什么英文，用完再重新打開(kāi)對re -open f 十二 open fTwelve 是打開(kāi)的，所以我們來(lái)看看?，F在我' 我要去拜訪(fǎng)并提交這個(gè)表格，對吧？提交表格，然后我在這里有三個(gè)請求，對吧？請求一共有三個(gè)，那么我們來(lái)看看這個(gè)請求，看看這里有沒(méi)有請求？讓我們看看，我們現在改變這個(gè)東西之后，你發(fā)現這個(gè)連接路徑和我們原來(lái)的連接路徑有什么區別嗎？來(lái)吧，我無(wú)法比較和比較它。這是意外的二樓吧？這意外的二樓？來(lái)對比一下看看這個(gè)ui，有什么區別，ok不要放這里，我放這里ok不要讓大家看到this和this有什么區別？前面的部分不一樣嗎？看見(jiàn)？這就是我們遇到問(wèn)題的原因。是這個(gè)意思嗎？你能理解，對嗎？你的輸入不一樣，這意味著(zhù)當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，它將返回給我這樣的內容。錯誤信息有認證。身份驗證失敗。被攔截了嗎？如果你看到它，它根本不會(huì )給你訪(fǎng)問(wèn)權限。他是怎么攔截我們的？你有沒(méi)有想過(guò)？認證失??？到時(shí)候，他的關(guān)鍵是制作一串驗證碼。這個(gè)值得穿。驗證碼能看懂嗎？哎，就是說(shuō)你輸入了不同的內容。該值發(fā)生變化。你能明白嗎？然后你會(huì )跌倒。我說(shuō)什么它如何改變？他應該有規則來(lái)改變這個(gè)值嗎？可以理解嗎？那么，那么我們可以看到ah這個(gè)詞一直在變化，也就是說(shuō)我的快速推理的直徑一直在變化。例如，我是中國人，他' s 單詞“比爾”。我再改一次。我很美。我很美。那么，我們來(lái)看看他的話(huà)。這是一個(gè)變化嗎？看看這個(gè)值。你看著(zhù)我。我很美。哦這個(gè)。這快君是不是叫九八二九八結束？你看見(jiàn)了嗎？現在我們必須弄清楚如何加密你這個(gè)詞以及如何收錢(qián)。根據我在表單中提交的數據，提交到服務(wù)區后，服務(wù)器是否處理這些數據，然后將其變成救護車(chē)字符串返回給我？提交下一句的時(shí)候可以處理清楚嗎？那就是說(shuō)我先不去獲取，根據你的輸入內容，按照一定的規則生成我的字符串，你輸入的內容是什么？這個(gè)字符串可以理解嗎？那他這里肯定有算法吧？嘿，如果有算法，他是怎么計算的？我們也是？如果你想研究他的算法，并且你能弄清楚，那我們黑客能黑他嗎？你能明白嗎？那是關(guān)鍵。我如何找到這個(gè)聲明？他沒(méi)有改變的是誰(shuí)改變了價(jià)值。改變地址路徑，對吧？這意味著(zhù)這串生成的內容將替換您的原創(chuàng )路徑。你能明白嗎？所以我們要看看他是如何生成這個(gè)字符串的。讓我們看看它是什么樣子的。在他面前不是要增加我們的數據嗎？所以我點(diǎn)擊了數據生產(chǎn)的路徑?？纯催@里有沒(méi)有明確的？是生產(chǎn)數據嗎？正確的？您查看應用程序數據。到時(shí)候，他是不是有一串這一段，這一段，這串密碼？那他一定要帶我走 s用這個(gè)支付字符串和他的一些代碼生成這種字符串代碼，然后按照收費號碼的規則拿出我們想要的數據代碼。好的，現在我們呢，既然你有這樣的生存規則，我不知道我是否應該去找你的語(yǔ)言代碼，看看你的規則是什么樣的以及它們是如何生成的。首先了解它們是如何生成的。這條規定，對吧？打開(kāi)就好了，然后我們看看這個(gè)規則是怎么生成的，給你安排好了，對吧？我正在尋找要搜索的內容。搜索一下我們是如何生成這個(gè)剛剛讓他生成的字符串的，對吧？我先去找他，好吧，別看他是怎么生成的，那么總共有多少種方法呢？有多少相同的進(jìn)步？這是四十三嗎？正確的？四十三？這個(gè)方法沒(méi)有 URL 嗎？肯定是不對的，那我再看下一個(gè)。你只能一一找到。找它，上去，這是？不是嗎？沒(méi)有這樣的國王。你看見(jiàn)了嗎？沒(méi)有這個(gè)王子，一定是對的吧？咦，這是什么東西，這是什么東西，然后后面和前面發(fā)生了意外。二樓后面沒(méi)有寫(xiě)。嘿，我發(fā)現它和我們這里很相似，不是嗎？沒(méi)關(guān)系，這很酷。這就是你的算法的意思嗎？好吧，我該怎么處理算法？他是怎么做的？好吧，我們看看js有沒(méi)有實(shí)現，對吧？好吧，讓我們看看他的實(shí)現。嘿，你找到這里定義的方法了嗎？然后我用了一個(gè)肯定的表達器來(lái)獲取我的表單提交的內容?？吹搅?，拿到這個(gè)內容后，他把所有帶空格的空格都去掉了，對吧？你問(wèn)內容中的空格去掉后是否去掉？如果他去掉這個(gè)，就不算給他添加了這串內容。啊，看到了嗎？來(lái)來(lái)來(lái)，看看功能，還記得連接功能嗎？?jì)蓚€(gè)人基本有聯(lián)系嗎？你能聽(tīng)到嗎？那就是說(shuō)他會(huì )把這個(gè)字符串加到我們輸入的字符串中，然后放上去算不算理解？然后說(shuō)他來(lái)了。有一種鹽叫鹽。不變的東西叫做鹽。你能明白嗎？嘿，他有一塊鹽。讓我們把這個(gè)鹽拿出來(lái)。這鹽出來(lái)了嗎？他，這個(gè)叫做常數圓的東西是加到圓上的吧？圓圓圓的水是什么？這個(gè)圈子是我們的深度聚會(huì )。是鹽加什么是鹽加我們的我是你的輸入它的內容是你的話(huà)對對，你的話(huà)對嗎？那么，使用數據線(xiàn)法應該用什么方法呢？嘿嘿，他會(huì )用兔君的方法，再看一遍，再看看怎么辦，怎么辦，怎么辦，怎么辦，殺，殺，殺，君是什么意思？你能看懂十六位數和十六位數嗎？好吧，這個(gè)函數中還有另一個(gè)函數。第二個(gè)函數不會(huì )自動(dòng)調用括號中的函數。括號里的函數會(huì )不會(huì )調用md五加加密？你能理解嗎？在這個(gè)函數中，他再次調用md五加密，表示我加密他，嗯，md五給他加密后，突然死循環(huán)，然后sup，savars，對吧，savars君，去崛起幾個(gè)，十六在十六前面吧？你能理解嗎？前面的十六是零到十六嗎？那么，我們了解他的生存和營(yíng)救規則嗎？難道我只是按照他的規則，按照自己的數據說(shuō)清楚嗎？那么讓我們看看如何創(chuàng )建這些數據？我們將編寫(xiě)并使用它，對嗎？把我們昨天做的復制一份我晚上做的，好嗎？那么，在這一個(gè)中，我們可以做一些改變，對吧？好吧，首先，讓我們先看看它。首先，我們可以得到這個(gè)詞。那么請求的意外按鈕是動(dòng)態(tài)的。我以后要更換它，所以我會(huì )刪除這塊嗎？如果我稍后替換它，它不會(huì )算作我生成的。我會(huì )更換它。你能明白嗎？那么他是如何產(chǎn)生的呢？然后我在讓我們在這里做一個(gè)破解支付鉆石是我們的原價(jià)。我們追求的內容沒(méi)有加密。是原價(jià)嗎？鹽和鹽就是這塊，對吧？拿這個(gè)鹽然后加水？你想讓我得到我輸入的單詞嗎？他會(huì )扣除十等，對吧？然后我們將扣除十個(gè)等。執行md五加密，對吧？然后在十六位數字之前形成幾個(gè)十六位數字，對嗎？好吧，我怎么起來(lái)？md 5如何加密？我打算用md五加密算法吧？Basilibo 然后我們給他加密 mdFive 加密加密 這串內容是誰(shuí)加密的對不對？那么他對這串內容使用了什么代碼呢？我們提交的網(wǎng)頁(yè)用的是什么代碼，那你得看他的代碼。代碼是做什么用的？點(diǎn)擊什么編碼是utf干編碼，那我是不是要給他做utf干轉碼，對吧？所以你丟失的東西是最錯誤的，那我必須轉碼他，對吧？他進(jìn)行了一次轉碼和轉碼，應該如何轉換？單擊轉碼聲音按鈕。是否可以使用utf bar 8轉碼？你能聽(tīng)到嗎？轉碼完成后，這個(gè)按鈕是不是已經(jīng)在網(wǎng)頁(yè)上統一了？繩子會(huì )出來(lái)的，對吧？讓他加密統一字符串吧？加密完成后，我們應該使用其中的幾個(gè)嗎？拿16位數的內容就夠了吧？那是我們幸存下來(lái)的。好的是我們活下來(lái)的角色，所以讓我們傳遞下去，角色是什么對？性在哪里？周總，正確的？你創(chuàng )造了這個(gè)字符串來(lái)吃嗎？所以我們把這個(gè)字符串給我的加密規則現在和他的加密規則完全一樣嗎？正確的？然后我會(huì )用你的加密規則替換你最初請求的路徑。執法部門(mén)能理解嗎？記??？一直都是這樣執法的，對吧？嗯，怎么改？你如何改變它？里面有嗎？我會(huì )賣(mài)的，對吧？我賣(mài)給誰(shuí)？我在賣(mài)誰(shuí)？有沒(méi)有辦法代替季復創(chuàng )？我們這里有嗎？談福利的時(shí)候，我們談過(guò)這個(gè)張偉夫嗎？是不是可以用張偉夫的內容來(lái)代替這個(gè)張偉夫？你還記得印象嗎？這是錯的嗎？那么，我的程序是簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單呢？然后讓我們做一個(gè)彎曲的樹(shù)循環(huán)，讓他無(wú)限平移。好的，您繼續翻譯，直到翻譯成功并且您不想翻譯，那么我接受您的輸入。接受輸入。拿什么來(lái)贏(yíng)他，對吧？請輸入您要翻譯的內容，對嗎？您要輸入內容嗎？翻譯后，打印出來(lái)給你嗎？你能清楚地理解它嗎？然后這個(gè)是他的發(fā)音。好吧，我們先來(lái)看看這種鹽。他在沒(méi)有我的情況下成功破解了它。四個(gè)值先看看他對不對，對不對，是不是我們要的詞？來(lái)，來(lái)看看，現在，我們先跑，跑，跑，然后我'會(huì )在里面輸入hello，看是不是只是三個(gè)a hello，然后搜索，先清除一個(gè)，再搜索，然后就可以看到hello這個(gè)字符串是不是和我們生產(chǎn)的鞋子一樣。從 0020 開(kāi)始，然后是 3a 是一樣的嗎？那么，我已經(jīng)破解了他嗎？如果你明白了，你可以破解他，對吧？破解他之后，你可以看到我，我會(huì )出去打印信息。請記住，不要打印它。然后我們還有一個(gè)，就是他在里面。他也有這個(gè)選擇。里面有自動(dòng)檢測嗎？好吧，讓我們來(lái)個(gè)機動(dòng)。如果我們有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成機動(dòng)語(yǔ)言？額頭是對的嗎？那么，這里是不是很刺激呢？出去？你能明白嗎？在提交表達式中是你。您會(huì )自動(dòng)識別我的哪種語(yǔ)言？你能理解嗎？好吧，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。嗯，首先，我是什么，中國人？到了im chinese，對吧？我愛(ài)你愛(ài)你，翻譯成中文，讓我們看看他，我愛(ài)你，好嗎？嗯，你很漂亮，他翻譯成英文了嗎？喂，你好漂亮，他送你回來(lái)了，你看，你好，然后又一個(gè)你好，漂亮。太好了，我的制作規則和他的制作規則一樣嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解，我會(huì )破解他，對吧？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè)機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成移動(dòng)語(yǔ)言？額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你很漂亮，對吧？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后又是一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的極好，我的生產(chǎn)規則和他的生產(chǎn)規則是一樣的嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解它，我會(huì )破解他，正確的？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有另外一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè) 機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)性，我應該把誰(shuí)轉成移動(dòng)語(yǔ)言? 額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你真美，正確的？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后是另一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的 查看全部
文章采集調用(原創(chuàng )錯了對吧呃沒(méi)問(wèn)題是吧但是我感覺(jué)有問(wèn)題為什么呢)
636 次觀(guān)看 · 發(fā)表于 2021-10-28 20:46 · 原創(chuàng )
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
使用python采集實(shí)現調用金山翻譯、加鹽加密破解，實(shí)現在線(xiàn)翻譯翻譯
對不對，呃，沒(méi)問(wèn)題，對吧？但我覺(jué)得有問(wèn)題。為什么現在？當我們訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，我注意到我正在談?wù)摰哪鞘赘?。沒(méi)問(wèn)題，對吧？他應該翻譯嗎？中文，那他不會(huì )翻譯吧？那我看看他翻譯不出來(lái)的原因，那我應該看看Dibag，看看他返回了什么數據。這樣的數據，對吧？所以在這里，我們將使用Dibag，對我對這個(gè)錯誤持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。身份驗證失敗。我看沒(méi)關(guān)系。這是一個(gè)嚴重的失敗嗎？如果嚴重失敗，他會(huì )說(shuō)你不是合法用戶(hù)。你能明白嗎？您是非法用戶(hù)。你能明白嗎？那他為什么會(huì )有這個(gè)問(wèn)題？我們是不是說(shuō)，那個(gè)時(shí)候地址改了，就得改地址，改內容，改地址，記??？啊，是不是有點(diǎn)？翻譯，對吧？現在，我正在從中文翻譯成英文，對吧？那是我嗎？他也有一個(gè)叫自動(dòng)檢測的東西，對吧？我用什么詞？我用什么詞？我是中國人，對吧？嘿，我是中國人。他翻譯了嗎？我點(diǎn)這個(gè)f 十二看他的問(wèn)題表格的路徑，看看他是誰(shuí) 不會(huì )變吧？好吧，現在不看我們了嗎？點(diǎn)擊這個(gè)表格提交，對吧？提交表格讓他翻譯，然后他不會(huì )接受我們的翻譯。等一下我是中國人，等一下那我們看一下我們的內容，點(diǎn)擊提交，點(diǎn)擊提交英文美文英文哦，上面這個(gè)啊所以改回什么英文，用完再重新打開(kāi)對re -open f 十二 open fTwelve 是打開(kāi)的，所以我們來(lái)看看?，F在我' 我要去拜訪(fǎng)并提交這個(gè)表格，對吧？提交表格，然后我在這里有三個(gè)請求，對吧？請求一共有三個(gè)，那么我們來(lái)看看這個(gè)請求，看看這里有沒(méi)有請求？讓我們看看，我們現在改變這個(gè)東西之后，你發(fā)現這個(gè)連接路徑和我們原來(lái)的連接路徑有什么區別嗎？來(lái)吧，我無(wú)法比較和比較它。這是意外的二樓吧？這意外的二樓？來(lái)對比一下看看這個(gè)ui，有什么區別，ok不要放這里，我放這里ok不要讓大家看到this和this有什么區別？前面的部分不一樣嗎？看見(jiàn)？這就是我們遇到問(wèn)題的原因。是這個(gè)意思嗎？你能理解，對嗎？你的輸入不一樣，這意味著(zhù)當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，當我訪(fǎng)問(wèn)此頁(yè)面時(shí)，它將返回給我這樣的內容。錯誤信息有認證。身份驗證失敗。被攔截了嗎？如果你看到它，它根本不會(huì )給你訪(fǎng)問(wèn)權限。他是怎么攔截我們的？你有沒(méi)有想過(guò)？認證失??？到時(shí)候，他的關(guān)鍵是制作一串驗證碼。這個(gè)值得穿。驗證碼能看懂嗎？哎，就是說(shuō)你輸入了不同的內容。該值發(fā)生變化。你能明白嗎？然后你會(huì )跌倒。我說(shuō)什么它如何改變？他應該有規則來(lái)改變這個(gè)值嗎？可以理解嗎？那么，那么我們可以看到ah這個(gè)詞一直在變化，也就是說(shuō)我的快速推理的直徑一直在變化。例如，我是中國人，他' s 單詞“比爾”。我再改一次。我很美。我很美。那么，我們來(lái)看看他的話(huà)。這是一個(gè)變化嗎？看看這個(gè)值。你看著(zhù)我。我很美。哦這個(gè)。這快君是不是叫九八二九八結束？你看見(jiàn)了嗎？現在我們必須弄清楚如何加密你這個(gè)詞以及如何收錢(qián)。根據我在表單中提交的數據，提交到服務(wù)區后，服務(wù)器是否處理這些數據，然后將其變成救護車(chē)字符串返回給我？提交下一句的時(shí)候可以處理清楚嗎？那就是說(shuō)我先不去獲取，根據你的輸入內容，按照一定的規則生成我的字符串，你輸入的內容是什么？這個(gè)字符串可以理解嗎？那他這里肯定有算法吧？嘿，如果有算法，他是怎么計算的？我們也是？如果你想研究他的算法，并且你能弄清楚，那我們黑客能黑他嗎？你能明白嗎？那是關(guān)鍵。我如何找到這個(gè)聲明？他沒(méi)有改變的是誰(shuí)改變了價(jià)值。改變地址路徑，對吧？這意味著(zhù)這串生成的內容將替換您的原創(chuàng )路徑。你能明白嗎？所以我們要看看他是如何生成這個(gè)字符串的。讓我們看看它是什么樣子的。在他面前不是要增加我們的數據嗎？所以我點(diǎn)擊了數據生產(chǎn)的路徑?？纯催@里有沒(méi)有明確的？是生產(chǎn)數據嗎？正確的？您查看應用程序數據。到時(shí)候，他是不是有一串這一段，這一段，這串密碼？那他一定要帶我走 s用這個(gè)支付字符串和他的一些代碼生成這種字符串代碼，然后按照收費號碼的規則拿出我們想要的數據代碼。好的，現在我們呢，既然你有這樣的生存規則，我不知道我是否應該去找你的語(yǔ)言代碼，看看你的規則是什么樣的以及它們是如何生成的。首先了解它們是如何生成的。這條規定，對吧？打開(kāi)就好了，然后我們看看這個(gè)規則是怎么生成的，給你安排好了，對吧？我正在尋找要搜索的內容。搜索一下我們是如何生成這個(gè)剛剛讓他生成的字符串的，對吧？我先去找他，好吧，別看他是怎么生成的，那么總共有多少種方法呢？有多少相同的進(jìn)步？這是四十三嗎？正確的？四十三？這個(gè)方法沒(méi)有 URL 嗎？肯定是不對的，那我再看下一個(gè)。你只能一一找到。找它，上去，這是？不是嗎？沒(méi)有這樣的國王。你看見(jiàn)了嗎？沒(méi)有這個(gè)王子，一定是對的吧？咦，這是什么東西，這是什么東西，然后后面和前面發(fā)生了意外。二樓后面沒(méi)有寫(xiě)。嘿，我發(fā)現它和我們這里很相似，不是嗎？沒(méi)關(guān)系，這很酷。這就是你的算法的意思嗎？好吧，我該怎么處理算法？他是怎么做的？好吧，我們看看js有沒(méi)有實(shí)現，對吧？好吧，讓我們看看他的實(shí)現。嘿，你找到這里定義的方法了嗎？然后我用了一個(gè)肯定的表達器來(lái)獲取我的表單提交的內容?？吹搅?，拿到這個(gè)內容后，他把所有帶空格的空格都去掉了，對吧？你問(wèn)內容中的空格去掉后是否去掉？如果他去掉這個(gè)，就不算給他添加了這串內容。啊，看到了嗎？來(lái)來(lái)來(lái)，看看功能，還記得連接功能嗎？?jì)蓚€(gè)人基本有聯(lián)系嗎？你能聽(tīng)到嗎？那就是說(shuō)他會(huì )把這個(gè)字符串加到我們輸入的字符串中，然后放上去算不算理解？然后說(shuō)他來(lái)了。有一種鹽叫鹽。不變的東西叫做鹽。你能明白嗎？嘿，他有一塊鹽。讓我們把這個(gè)鹽拿出來(lái)。這鹽出來(lái)了嗎？他，這個(gè)叫做常數圓的東西是加到圓上的吧？圓圓圓的水是什么？這個(gè)圈子是我們的深度聚會(huì )。是鹽加什么是鹽加我們的我是你的輸入它的內容是你的話(huà)對對，你的話(huà)對嗎？那么，使用數據線(xiàn)法應該用什么方法呢？嘿嘿，他會(huì )用兔君的方法，再看一遍，再看看怎么辦，怎么辦，怎么辦，怎么辦，殺，殺，殺，君是什么意思？你能看懂十六位數和十六位數嗎？好吧，這個(gè)函數中還有另一個(gè)函數。第二個(gè)函數不會(huì )自動(dòng)調用括號中的函數。括號里的函數會(huì )不會(huì )調用md五加加密？你能理解嗎？在這個(gè)函數中，他再次調用md五加密，表示我加密他，嗯，md五給他加密后，突然死循環(huán)，然后sup，savars，對吧，savars君，去崛起幾個(gè)，十六在十六前面吧？你能理解嗎？前面的十六是零到十六嗎？那么，我們了解他的生存和營(yíng)救規則嗎？難道我只是按照他的規則，按照自己的數據說(shuō)清楚嗎？那么讓我們看看如何創(chuàng )建這些數據？我們將編寫(xiě)并使用它，對嗎？把我們昨天做的復制一份我晚上做的，好嗎？那么，在這一個(gè)中，我們可以做一些改變，對吧？好吧，首先，讓我們先看看它。首先，我們可以得到這個(gè)詞。那么請求的意外按鈕是動(dòng)態(tài)的。我以后要更換它，所以我會(huì )刪除這塊嗎？如果我稍后替換它，它不會(huì )算作我生成的。我會(huì )更換它。你能明白嗎？那么他是如何產(chǎn)生的呢？然后我在讓我們在這里做一個(gè)破解支付鉆石是我們的原價(jià)。我們追求的內容沒(méi)有加密。是原價(jià)嗎？鹽和鹽就是這塊，對吧？拿這個(gè)鹽然后加水？你想讓我得到我輸入的單詞嗎？他會(huì )扣除十等，對吧？然后我們將扣除十個(gè)等。執行md五加密，對吧？然后在十六位數字之前形成幾個(gè)十六位數字，對嗎？好吧，我怎么起來(lái)？md 5如何加密？我打算用md五加密算法吧？Basilibo 然后我們給他加密 mdFive 加密加密 這串內容是誰(shuí)加密的對不對？那么他對這串內容使用了什么代碼呢？我們提交的網(wǎng)頁(yè)用的是什么代碼，那你得看他的代碼。代碼是做什么用的？點(diǎn)擊什么編碼是utf干編碼，那我是不是要給他做utf干轉碼，對吧？所以你丟失的東西是最錯誤的，那我必須轉碼他，對吧？他進(jìn)行了一次轉碼和轉碼，應該如何轉換？單擊轉碼聲音按鈕。是否可以使用utf bar 8轉碼？你能聽(tīng)到嗎？轉碼完成后，這個(gè)按鈕是不是已經(jīng)在網(wǎng)頁(yè)上統一了？繩子會(huì )出來(lái)的，對吧？讓他加密統一字符串吧？加密完成后，我們應該使用其中的幾個(gè)嗎？拿16位數的內容就夠了吧？那是我們幸存下來(lái)的。好的是我們活下來(lái)的角色，所以讓我們傳遞下去，角色是什么對？性在哪里？周總，正確的？你創(chuàng )造了這個(gè)字符串來(lái)吃嗎？所以我們把這個(gè)字符串給我的加密規則現在和他的加密規則完全一樣嗎？正確的？然后我會(huì )用你的加密規則替換你最初請求的路徑。執法部門(mén)能理解嗎？記??？一直都是這樣執法的，對吧？嗯，怎么改？你如何改變它？里面有嗎？我會(huì )賣(mài)的，對吧？我賣(mài)給誰(shuí)？我在賣(mài)誰(shuí)？有沒(méi)有辦法代替季復創(chuàng )？我們這里有嗎？談福利的時(shí)候，我們談過(guò)這個(gè)張偉夫嗎？是不是可以用張偉夫的內容來(lái)代替這個(gè)張偉夫？你還記得印象嗎？這是錯的嗎？那么，我的程序是簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單呢？然后讓我們做一個(gè)彎曲的樹(shù)循環(huán)，讓他無(wú)限平移。好的，您繼續翻譯，直到翻譯成功并且您不想翻譯，那么我接受您的輸入。接受輸入。拿什么來(lái)贏(yíng)他，對吧？請輸入您要翻譯的內容，對嗎？您要輸入內容嗎？翻譯后，打印出來(lái)給你嗎？你能清楚地理解它嗎？然后這個(gè)是他的發(fā)音。好吧，我們先來(lái)看看這種鹽。他在沒(méi)有我的情況下成功破解了它。四個(gè)值先看看他對不對，對不對，是不是我們要的詞？來(lái)，來(lái)看看，現在，我們先跑，跑，跑，然后我'會(huì )在里面輸入hello，看是不是只是三個(gè)a hello，然后搜索，先清除一個(gè)，再搜索，然后就可以看到hello這個(gè)字符串是不是和我們生產(chǎn)的鞋子一樣。從 0020 開(kāi)始，然后是 3a 是一樣的嗎？那么，我已經(jīng)破解了他嗎？如果你明白了，你可以破解他，對吧？破解他之后，你可以看到我，我會(huì )出去打印信息。請記住，不要打印它。然后我們還有一個(gè)，就是他在里面。他也有這個(gè)選擇。里面有自動(dòng)檢測嗎？好吧，讓我們來(lái)個(gè)機動(dòng)。如果我們有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成機動(dòng)語(yǔ)言？額頭是對的嗎？那么，這里是不是很刺激呢？出去？你能明白嗎？在提交表達式中是你。您會(huì )自動(dòng)識別我的哪種語(yǔ)言？你能理解嗎？好吧，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。嗯，首先，我是什么，中國人？到了im chinese，對吧？我愛(ài)你愛(ài)你，翻譯成中文，讓我們看看他，我愛(ài)你，好嗎？嗯，你很漂亮，他翻譯成英文了嗎？喂，你好漂亮，他送你回來(lái)了，你看，你好，然后又一個(gè)你好，漂亮。太好了，我的制作規則和他的制作規則一樣嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解，我會(huì )破解他，對吧？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè)機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)，我應該把誰(shuí)變成移動(dòng)語(yǔ)言？額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你很漂亮，對吧？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后又是一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的極好，我的生產(chǎn)規則和他的生產(chǎn)規則是一樣的嗎？是一樣的嗎？那說(shuō)明我已經(jīng)破解了他。如果我能理解它，我會(huì )破解他，正確的？等你破解了他，你可以看到我，我就出去把資料放出來(lái)。請記住，我不會(huì )打印它。那我們還有另外一個(gè)，就是他在里面，他也有這個(gè)選項，里面有沒(méi)有自動(dòng)檢測，那我們來(lái)一個(gè) 機動(dòng)性好，如果我有機動(dòng)性，我應該把誰(shuí)轉成移動(dòng)語(yǔ)言? 額頭對嗎？然后，這里也有興奮嗎？出去？興奮的？你能明白嗎？提交表達式。你來(lái)自什么語(yǔ)言？你自動(dòng)給我什么語(yǔ)言？認不認得？好的，然后我們將開(kāi)始運行，然后我們將開(kāi)始翻譯。好吧，首先，我是什么，中國人？輸入并歡迎我是中國人，對吧？什么中國人，快來(lái)看他，我愛(ài)你，好嗎？嘿，那你有一個(gè)。你真美，正確的？看看他，對吧？你真美？好吧，你看，你好，然后是另一個(gè)你好，然后是美麗的你好，美麗的
文章采集調用(追蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障(組圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 164 次瀏覽 ? 2022-03-25 01:11
文章采集調用(追蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障(組圖))
后臺：跟蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障
隨著(zhù)微服務(wù)架構的普及，一個(gè)請求往往需要涉及多個(gè)服務(wù)，需要一些可以幫助理解系統行為和分析性能問(wèn)題的工具，以便在發(fā)生故障時(shí)能夠快速定位并解決問(wèn)題。
在單體架構下，可以使用AOP打印調用具體業(yè)務(wù)邏輯前后的時(shí)間，計算整體調用時(shí)間。使用 AOP 捕獲異常并知道調用在哪里導致了異常。
基本實(shí)現原理
一個(gè)完整的請求鏈路的trace ID（traceid）用來(lái)找出這個(gè)請求調用的所有服務(wù)，每個(gè)服務(wù)調用的span ID（spanid）用來(lái)記錄調用順序
上游服務(wù)parenetid用于記錄調用的層次關(guān)系
調用時(shí)間時(shí)間戳，記錄請求發(fā)送、接收、處理的時(shí)間，計算業(yè)務(wù)處理時(shí)間和網(wǎng)絡(luò )時(shí)間，然后用可視化的界面展示每個(gè)調用環(huán)節、性能、故障
還可以記錄一些其他的信息，比如調用服務(wù)的名字，被調用服務(wù)的名字，返回結果，IP，調用服務(wù)的名字等等。最后我們把同一個(gè)spanid的信息組合成一個(gè)大跨度塊來(lái)完成一個(gè)完整的調用鏈。
SkyWalking的原理和架構設計
定期采樣節點(diǎn)數據，采樣后定期上報數據，存儲在ES、MySQL等持久層中。有了數據，自然要根據數據進(jìn)行可視化分析。
空中漫步的工作原理
Skywalking的工作機制需要三個(gè)配合。工作原理圖大致如下：
SkyWalking核心模塊介紹：
SkyWalking 采用組件化開(kāi)發(fā)，易于擴展。主要成分如下：
1. Skywalking Agent：鏈接數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（度量）信息并上報，通過(guò)HTTP或gRPC將數據發(fā)送到Skywalking Collector。
2. Skywalking Collector ：鏈路數據采集器，對agent發(fā)送的tracing和metric數據進(jìn)行整合分析，通過(guò)Analysis Core模塊進(jìn)行處理，落入相關(guān)數據存儲。同時(shí)通過(guò)Query Core模塊進(jìn)行二次統計。和監控警報
3. 存儲：Skywalking的存儲支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為數據存儲的存儲介質(zhì)。H2 僅用于單機臨時(shí)演示。
4. SkyWalking UI：用于顯示著(zhù)陸數據的Web可視化平臺。目前，RocketBot 被正式采用為 SkyWalking 的主要 UI
如何自動(dòng) 采集 跨越數據
SkyWalking采用插件+javaagent的形式實(shí)現數據自動(dòng)跨度采集，可以對代碼無(wú)侵入，插件意味著(zhù)可插拔，擴展性好
如何跨進(jìn)程傳遞上下文
我們知道數據一般分為header和body，就像http有header和body一樣，RocketMQ也有MessageHeader、Message Body，body一般都保存業(yè)務(wù)數據，所以不宜在body中傳遞context，而是在header中，如圖
dubbo中的attachment相當于header，所以我們把context放在attachment里面，解決了context傳輸的問(wèn)題。
提示：這里的上下文傳遞過(guò)程由dubbo插件處理，業(yè)務(wù)不知情
traceId 如何保證全局唯一
為了確保全局唯一性，我們可以使用分布式或本地生成的 ID。如果你使用分布式，你需要有一個(gè)發(fā)件人。每次發(fā)出請求時(shí)，都必須先請求發(fā)件人。會(huì )有網(wǎng)絡(luò )調用開(kāi)銷(xiāo)，所以 SkyWalking 最終采用了本地生成 ID 的方法，并且采用了著(zhù)名的雪流算法，具有很高的性能。
但是雪花算法有一個(gè)眾所周知的問(wèn)題：時(shí)間回溯，會(huì )導致產(chǎn)生重復的id。那么 SkyWalking 是如何解決時(shí)間回調問(wèn)題的呢？
每次生成id時(shí)，都會(huì )記錄生成id的時(shí)間（lastTimestamp）。如果發(fā)現當前時(shí)間小于上次生成id的時(shí)間（lastTimestamp），則表示發(fā)生了時(shí)間回調，會(huì )生成一個(gè)隨機數作為traceId。
有這么多請求，所有 采集 都會(huì )影響性能嗎？
如果每次請求都調用采集，毫無(wú)疑問(wèn)數據量會(huì )很大，但是反過(guò)來(lái)想，真的有必要對每個(gè)請求都調用采集嗎？實(shí)際上，沒(méi)有必要。我們可以設置采樣頻率，只對部分數據進(jìn)行采樣。默認情況下，SkyWalking 設置為 3 秒采樣 3 次，其余請求不采樣，如圖
這個(gè)采樣頻率其實(shí)已經(jīng)足夠我們分析元器件的性能了。以這種在 3 秒內采樣 3 次的頻率采樣數據有什么問(wèn)題？理想情況下，每次服務(wù)調用都是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的（如下圖），所以每次都在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)采樣真的沒(méi)問(wèn)題。
但是在生產(chǎn)中，每個(gè)服務(wù)調用基本不可能在同一時(shí)間點(diǎn)被調用，因為期間存在網(wǎng)絡(luò )調用延遲，實(shí)際調用情況很可能如下圖所示。
在這種情況下，會(huì )在服務(wù) A 上采樣一些調用，而不會(huì )在服務(wù) B 和 C 上采樣，因此無(wú)法分析調用鏈的性能，那么 SkyWalking 是如何解決的。
是這樣解決的：如果上游攜帶Context（表示上游已經(jīng)采樣），下游強制采集數據。這確保了鏈接是完整的。
SkyWalking各模塊組件視圖介紹
Skywalking 已經(jīng)支持從 6 個(gè)視覺(jué)維度分析分布式系統的運行。
1、Dashboard：查看全球服務(wù)的基本性能指標
Dashboard主要包括Service Dashboard和Database Dashboard
2、拓撲圖：展示分布式服務(wù)之間的調用關(guān)系：
SkyWalking 可以根據獲取的數據自動(dòng)繪制服務(wù)之間的調用關(guān)系圖，并且可以識別出常用的服務(wù)并顯示在圖標上，比如圖上的tomcat、CAS服務(wù)
每個(gè)連接的顏色反映了服務(wù)之間的調用延遲，可以非常直觀(guān)的看到服務(wù)之間的調用狀態(tài)。點(diǎn)擊連接中間的點(diǎn)可以顯示兩個(gè)服務(wù)之間的連接的平均值。響應時(shí)間、吞吐量和 SLA 等信息
顯示服務(wù)的性能數據：
選擇其中一項服務(wù)，查看調用關(guān)系及服務(wù)基本狀態(tài)。
拓撲圖也有平面顯示效果
3、鏈接跟蹤：可以根據需要查看鏈接調用過(guò)程
顯示請求響應的內部執行，一個(gè)完整的請求經(jīng)過(guò)了哪些服務(wù)，執行了哪些代碼方法，每個(gè)方法的執行時(shí)間，執行狀態(tài)等詳細信息，快速定位代碼問(wèn)題。
失敗的調用還有一個(gè)錯誤日志：
4、警報：5、Zipkin 原理與指標數據對比
Zipkin 分為兩端，Zipkin 服務(wù)器和 Zipkin 客戶(hù)端?？蛻?hù)端是微服務(wù)的應用?？蛻?hù)端配置服務(wù)器的 URL 地址。一旦服務(wù)之間發(fā)生調用，就會(huì )被微服務(wù)中配置的Sleuth監聽(tīng)器監聽(tīng)，并生成相應的Trace和Span信息發(fā)送給服務(wù)器。發(fā)送方式主要有兩種，一種是HTTP消息的方式，一種是RabbitMQ等消息總線(xiàn)的方式。
無(wú)論哪種方式，我們都需要：一個(gè) Eureka 服務(wù)注冊中心，首先看一下 Zipkin 運行架構：
左邊的應用服務(wù)也是Zipkin-clinet和Eureka-client。中間是依賴(lài)，包括 Zipkin-server 和 Eureka-server。最右邊是WebUI展示和開(kāi)發(fā)界面。
比較計劃
Google的Dapper，阿里的鷹眼，大眾點(diǎn)評的CAT，Twitter的Zipkin，LINE的pinpoint，國內的skywalking。
市面上的全鏈路監控理論模型多以Google Dapper論文為基礎。本文重點(diǎn)介紹以下三個(gè) APM 組件：
種類(lèi)
拉鏈金
空中漫步
基本的 查看全部
后臺：跟蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障
隨著(zhù)微服務(wù)架構的普及，一個(gè)請求往往需要涉及多個(gè)服務(wù)，需要一些可以幫助理解系統行為和分析性能問(wèn)題的工具，以便在發(fā)生故障時(shí)能夠快速定位并解決問(wèn)題。
在單體架構下，可以使用AOP打印調用具體業(yè)務(wù)邏輯前后的時(shí)間，計算整體調用時(shí)間。使用 AOP 捕獲異常并知道調用在哪里導致了異常。
基本實(shí)現原理
一個(gè)完整的請求鏈路的trace ID（traceid）用來(lái)找出這個(gè)請求調用的所有服務(wù)，每個(gè)服務(wù)調用的span ID（spanid）用來(lái)記錄調用順序
上游服務(wù)parenetid用于記錄調用的層次關(guān)系
調用時(shí)間時(shí)間戳，記錄請求發(fā)送、接收、處理的時(shí)間，計算業(yè)務(wù)處理時(shí)間和網(wǎng)絡(luò )時(shí)間，然后用可視化的界面展示每個(gè)調用環(huán)節、性能、故障
還可以記錄一些其他的信息，比如調用服務(wù)的名字，被調用服務(wù)的名字，返回結果，IP，調用服務(wù)的名字等等。最后我們把同一個(gè)spanid的信息組合成一個(gè)大跨度塊來(lái)完成一個(gè)完整的調用鏈。
SkyWalking的原理和架構設計
定期采樣節點(diǎn)數據，采樣后定期上報數據，存儲在ES、MySQL等持久層中。有了數據，自然要根據數據進(jìn)行可視化分析。
空中漫步的工作原理
Skywalking的工作機制需要三個(gè)配合。工作原理圖大致如下：
SkyWalking核心模塊介紹：
SkyWalking 采用組件化開(kāi)發(fā)，易于擴展。主要成分如下：
1. Skywalking Agent：鏈接數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（度量）信息并上報，通過(guò)HTTP或gRPC將數據發(fā)送到Skywalking Collector。
2. Skywalking Collector ：鏈路數據采集器，對agent發(fā)送的tracing和metric數據進(jìn)行整合分析，通過(guò)Analysis Core模塊進(jìn)行處理，落入相關(guān)數據存儲。同時(shí)通過(guò)Query Core模塊進(jìn)行二次統計。和監控警報
3. 存儲：Skywalking的存儲支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為數據存儲的存儲介質(zhì)。H2 僅用于單機臨時(shí)演示。
4. SkyWalking UI：用于顯示著(zhù)陸數據的Web可視化平臺。目前，RocketBot 被正式采用為 SkyWalking 的主要 UI
如何自動(dòng) 采集 跨越數據
SkyWalking采用插件+javaagent的形式實(shí)現數據自動(dòng)跨度采集，可以對代碼無(wú)侵入，插件意味著(zhù)可插拔，擴展性好
如何跨進(jìn)程傳遞上下文
我們知道數據一般分為header和body，就像http有header和body一樣，RocketMQ也有MessageHeader、Message Body，body一般都保存業(yè)務(wù)數據，所以不宜在body中傳遞context，而是在header中，如圖
dubbo中的attachment相當于header，所以我們把context放在attachment里面，解決了context傳輸的問(wèn)題。
提示：這里的上下文傳遞過(guò)程由dubbo插件處理，業(yè)務(wù)不知情
traceId 如何保證全局唯一
為了確保全局唯一性，我們可以使用分布式或本地生成的 ID。如果你使用分布式，你需要有一個(gè)發(fā)件人。每次發(fā)出請求時(shí)，都必須先請求發(fā)件人。會(huì )有網(wǎng)絡(luò )調用開(kāi)銷(xiāo)，所以 SkyWalking 最終采用了本地生成 ID 的方法，并且采用了著(zhù)名的雪流算法，具有很高的性能。
但是雪花算法有一個(gè)眾所周知的問(wèn)題：時(shí)間回溯，會(huì )導致產(chǎn)生重復的id。那么 SkyWalking 是如何解決時(shí)間回調問(wèn)題的呢？
每次生成id時(shí)，都會(huì )記錄生成id的時(shí)間（lastTimestamp）。如果發(fā)現當前時(shí)間小于上次生成id的時(shí)間（lastTimestamp），則表示發(fā)生了時(shí)間回調，會(huì )生成一個(gè)隨機數作為traceId。
有這么多請求，所有 采集 都會(huì )影響性能嗎？
如果每次請求都調用采集，毫無(wú)疑問(wèn)數據量會(huì )很大，但是反過(guò)來(lái)想，真的有必要對每個(gè)請求都調用采集嗎？實(shí)際上，沒(méi)有必要。我們可以設置采樣頻率，只對部分數據進(jìn)行采樣。默認情況下，SkyWalking 設置為 3 秒采樣 3 次，其余請求不采樣，如圖
這個(gè)采樣頻率其實(shí)已經(jīng)足夠我們分析元器件的性能了。以這種在 3 秒內采樣 3 次的頻率采樣數據有什么問(wèn)題？理想情況下，每次服務(wù)調用都是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的（如下圖），所以每次都在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)采樣真的沒(méi)問(wèn)題。
但是在生產(chǎn)中，每個(gè)服務(wù)調用基本不可能在同一時(shí)間點(diǎn)被調用，因為期間存在網(wǎng)絡(luò )調用延遲，實(shí)際調用情況很可能如下圖所示。
在這種情況下，會(huì )在服務(wù) A 上采樣一些調用，而不會(huì )在服務(wù) B 和 C 上采樣，因此無(wú)法分析調用鏈的性能，那么 SkyWalking 是如何解決的。
是這樣解決的：如果上游攜帶Context（表示上游已經(jīng)采樣），下游強制采集數據。這確保了鏈接是完整的。
SkyWalking各模塊組件視圖介紹
Skywalking 已經(jīng)支持從 6 個(gè)視覺(jué)維度分析分布式系統的運行。
1、Dashboard：查看全球服務(wù)的基本性能指標
Dashboard主要包括Service Dashboard和Database Dashboard
2、拓撲圖：展示分布式服務(wù)之間的調用關(guān)系：
SkyWalking 可以根據獲取的數據自動(dòng)繪制服務(wù)之間的調用關(guān)系圖，并且可以識別出常用的服務(wù)并顯示在圖標上，比如圖上的tomcat、CAS服務(wù)
每個(gè)連接的顏色反映了服務(wù)之間的調用延遲，可以非常直觀(guān)的看到服務(wù)之間的調用狀態(tài)。點(diǎn)擊連接中間的點(diǎn)可以顯示兩個(gè)服務(wù)之間的連接的平均值。響應時(shí)間、吞吐量和 SLA 等信息
顯示服務(wù)的性能數據：
選擇其中一項服務(wù)，查看調用關(guān)系及服務(wù)基本狀態(tài)。
拓撲圖也有平面顯示效果
3、鏈接跟蹤：可以根據需要查看鏈接調用過(guò)程
顯示請求響應的內部執行，一個(gè)完整的請求經(jīng)過(guò)了哪些服務(wù)，執行了哪些代碼方法，每個(gè)方法的執行時(shí)間，執行狀態(tài)等詳細信息，快速定位代碼問(wèn)題。
失敗的調用還有一個(gè)錯誤日志：
4、警報：5、Zipkin 原理與指標數據對比
Zipkin 分為兩端，Zipkin 服務(wù)器和 Zipkin 客戶(hù)端?？蛻?hù)端是微服務(wù)的應用?？蛻?hù)端配置服務(wù)器的 URL 地址。一旦服務(wù)之間發(fā)生調用，就會(huì )被微服務(wù)中配置的Sleuth監聽(tīng)器監聽(tīng)，并生成相應的Trace和Span信息發(fā)送給服務(wù)器。發(fā)送方式主要有兩種，一種是HTTP消息的方式，一種是RabbitMQ等消息總線(xiàn)的方式。
無(wú)論哪種方式，我們都需要：一個(gè) Eureka 服務(wù)注冊中心，首先看一下 Zipkin 運行架構：
左邊的應用服務(wù)也是Zipkin-clinet和Eureka-client。中間是依賴(lài)，包括 Zipkin-server 和 Eureka-server。最右邊是WebUI展示和開(kāi)發(fā)界面。
比較計劃
Google的Dapper，阿里的鷹眼，大眾點(diǎn)評的CAT，Twitter的Zipkin，LINE的pinpoint，國內的skywalking。
市面上的全鏈路監控理論模型多以Google Dapper論文為基礎。本文重點(diǎn)介紹以下三個(gè) APM 組件：
種類(lèi)
拉鏈金
空中漫步
基本的 查看全部
文章采集調用(追蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障(組圖))
后臺：跟蹤調用鏈路，監控鏈路性能，排查鏈路故障
隨著(zhù)微服務(wù)架構的普及，一個(gè)請求往往需要涉及多個(gè)服務(wù)，需要一些可以幫助理解系統行為和分析性能問(wèn)題的工具，以便在發(fā)生故障時(shí)能夠快速定位并解決問(wèn)題。
在單體架構下，可以使用AOP打印調用具體業(yè)務(wù)邏輯前后的時(shí)間，計算整體調用時(shí)間。使用 AOP 捕獲異常并知道調用在哪里導致了異常。
基本實(shí)現原理
一個(gè)完整的請求鏈路的trace ID（traceid）用來(lái)找出這個(gè)請求調用的所有服務(wù)，每個(gè)服務(wù)調用的span ID（spanid）用來(lái)記錄調用順序
上游服務(wù)parenetid用于記錄調用的層次關(guān)系
調用時(shí)間時(shí)間戳，記錄請求發(fā)送、接收、處理的時(shí)間，計算業(yè)務(wù)處理時(shí)間和網(wǎng)絡(luò )時(shí)間，然后用可視化的界面展示每個(gè)調用環(huán)節、性能、故障
還可以記錄一些其他的信息，比如調用服務(wù)的名字，被調用服務(wù)的名字，返回結果，IP，調用服務(wù)的名字等等。最后我們把同一個(gè)spanid的信息組合成一個(gè)大跨度塊來(lái)完成一個(gè)完整的調用鏈。
SkyWalking的原理和架構設計
定期采樣節點(diǎn)數據，采樣后定期上報數據，存儲在ES、MySQL等持久層中。有了數據，自然要根據數據進(jìn)行可視化分析。
空中漫步的工作原理
Skywalking的工作機制需要三個(gè)配合。工作原理圖大致如下：
SkyWalking核心模塊介紹：
SkyWalking 采用組件化開(kāi)發(fā)，易于擴展。主要成分如下：
1. Skywalking Agent：鏈接數據采集tracing（調用鏈數據）和metric（度量）信息并上報，通過(guò)HTTP或gRPC將數據發(fā)送到Skywalking Collector。
2. Skywalking Collector ：鏈路數據采集器，對agent發(fā)送的tracing和metric數據進(jìn)行整合分析，通過(guò)Analysis Core模塊進(jìn)行處理，落入相關(guān)數據存儲。同時(shí)通過(guò)Query Core模塊進(jìn)行二次統計。和監控警報
3. 存儲：Skywalking的存儲支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存儲作為數據存儲的存儲介質(zhì)。H2 僅用于單機臨時(shí)演示。
4. SkyWalking UI：用于顯示著(zhù)陸數據的Web可視化平臺。目前，RocketBot 被正式采用為 SkyWalking 的主要 UI
如何自動(dòng) 采集 跨越數據
SkyWalking采用插件+javaagent的形式實(shí)現數據自動(dòng)跨度采集，可以對代碼無(wú)侵入，插件意味著(zhù)可插拔，擴展性好
如何跨進(jìn)程傳遞上下文
我們知道數據一般分為header和body，就像http有header和body一樣，RocketMQ也有MessageHeader、Message Body，body一般都保存業(yè)務(wù)數據，所以不宜在body中傳遞context，而是在header中，如圖
dubbo中的attachment相當于header，所以我們把context放在attachment里面，解決了context傳輸的問(wèn)題。
提示：這里的上下文傳遞過(guò)程由dubbo插件處理，業(yè)務(wù)不知情
traceId 如何保證全局唯一
為了確保全局唯一性，我們可以使用分布式或本地生成的 ID。如果你使用分布式，你需要有一個(gè)發(fā)件人。每次發(fā)出請求時(shí)，都必須先請求發(fā)件人。會(huì )有網(wǎng)絡(luò )調用開(kāi)銷(xiāo)，所以 SkyWalking 最終采用了本地生成 ID 的方法，并且采用了著(zhù)名的雪流算法，具有很高的性能。
但是雪花算法有一個(gè)眾所周知的問(wèn)題：時(shí)間回溯，會(huì )導致產(chǎn)生重復的id。那么 SkyWalking 是如何解決時(shí)間回調問(wèn)題的呢？
每次生成id時(shí)，都會(huì )記錄生成id的時(shí)間（lastTimestamp）。如果發(fā)現當前時(shí)間小于上次生成id的時(shí)間（lastTimestamp），則表示發(fā)生了時(shí)間回調，會(huì )生成一個(gè)隨機數作為traceId。
有這么多請求，所有 采集 都會(huì )影響性能嗎？
如果每次請求都調用采集，毫無(wú)疑問(wèn)數據量會(huì )很大，但是反過(guò)來(lái)想，真的有必要對每個(gè)請求都調用采集嗎？實(shí)際上，沒(méi)有必要。我們可以設置采樣頻率，只對部分數據進(jìn)行采樣。默認情況下，SkyWalking 設置為 3 秒采樣 3 次，其余請求不采樣，如圖
這個(gè)采樣頻率其實(shí)已經(jīng)足夠我們分析元器件的性能了。以這種在 3 秒內采樣 3 次的頻率采樣數據有什么問(wèn)題？理想情況下，每次服務(wù)調用都是在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的（如下圖），所以每次都在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)采樣真的沒(méi)問(wèn)題。
但是在生產(chǎn)中，每個(gè)服務(wù)調用基本不可能在同一時(shí)間點(diǎn)被調用，因為期間存在網(wǎng)絡(luò )調用延遲，實(shí)際調用情況很可能如下圖所示。
在這種情況下，會(huì )在服務(wù) A 上采樣一些調用，而不會(huì )在服務(wù) B 和 C 上采樣，因此無(wú)法分析調用鏈的性能，那么 SkyWalking 是如何解決的。
是這樣解決的：如果上游攜帶Context（表示上游已經(jīng)采樣），下游強制采集數據。這確保了鏈接是完整的。
SkyWalking各模塊組件視圖介紹
Skywalking 已經(jīng)支持從 6 個(gè)視覺(jué)維度分析分布式系統的運行。
1、Dashboard：查看全球服務(wù)的基本性能指標
Dashboard主要包括Service Dashboard和Database Dashboard
2、拓撲圖：展示分布式服務(wù)之間的調用關(guān)系：
SkyWalking 可以根據獲取的數據自動(dòng)繪制服務(wù)之間的調用關(guān)系圖，并且可以識別出常用的服務(wù)并顯示在圖標上，比如圖上的tomcat、CAS服務(wù)
每個(gè)連接的顏色反映了服務(wù)之間的調用延遲，可以非常直觀(guān)的看到服務(wù)之間的調用狀態(tài)。點(diǎn)擊連接中間的點(diǎn)可以顯示兩個(gè)服務(wù)之間的連接的平均值。響應時(shí)間、吞吐量和 SLA 等信息
顯示服務(wù)的性能數據：
選擇其中一項服務(wù)，查看調用關(guān)系及服務(wù)基本狀態(tài)。
拓撲圖也有平面顯示效果
3、鏈接跟蹤：可以根據需要查看鏈接調用過(guò)程
顯示請求響應的內部執行，一個(gè)完整的請求經(jīng)過(guò)了哪些服務(wù)，執行了哪些代碼方法，每個(gè)方法的執行時(shí)間，執行狀態(tài)等詳細信息，快速定位代碼問(wèn)題。
失敗的調用還有一個(gè)錯誤日志：
4、警報：5、Zipkin 原理與指標數據對比
Zipkin 分為兩端，Zipkin 服務(wù)器和 Zipkin 客戶(hù)端?？蛻?hù)端是微服務(wù)的應用?？蛻?hù)端配置服務(wù)器的 URL 地址。一旦服務(wù)之間發(fā)生調用，就會(huì )被微服務(wù)中配置的Sleuth監聽(tīng)器監聽(tīng)，并生成相應的Trace和Span信息發(fā)送給服務(wù)器。發(fā)送方式主要有兩種，一種是HTTP消息的方式，一種是RabbitMQ等消息總線(xiàn)的方式。
無(wú)論哪種方式，我們都需要：一個(gè) Eureka 服務(wù)注冊中心，首先看一下 Zipkin 運行架構：
左邊的應用服務(wù)也是Zipkin-clinet和Eureka-client。中間是依賴(lài)，包括 Zipkin-server 和 Eureka-server。最右邊是WebUI展示和開(kāi)發(fā)界面。
比較計劃
Google的Dapper，阿里的鷹眼，大眾點(diǎn)評的CAT，Twitter的Zipkin，LINE的pinpoint，國內的skywalking。
市面上的全鏈路監控理論模型多以Google Dapper論文為基礎。本文重點(diǎn)介紹以下三個(gè) APM 組件：
種類(lèi)
拉鏈金
空中漫步
基本的
文章采集調用(云原生及混合云模式下的微服務(wù)架構應用)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 130 次瀏覽 ? 2022-03-24 11:06
文章采集調用(云原生及混合云模式下的微服務(wù)架構應用)
前言
進(jìn)入云原生時(shí)代后，依托容器技術(shù)和分布式技術(shù)的發(fā)展，為適應高并發(fā)、高壓力、快速迭代的場(chǎng)景，微服務(wù)架構成為更多企業(yè)的必然選擇。微服務(wù)架構為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的優(yōu)勢，例如增加服務(wù)的可擴展性、增強易維護性、減少語(yǔ)言依賴(lài)等。
但與此同時(shí)，從單體架構到微服務(wù)架構的轉變在應用監控層面提出了前所未有的挑戰。服務(wù)的拆分使得應用和服務(wù)之間的相互調用關(guān)系呈幾何級數增長(cháng)。從用戶(hù)端發(fā)起的請求可能會(huì )在微服務(wù)和各種中間件之間相互調用，最終形成復雜的調用關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。
用戶(hù)請求發(fā)出后，完整的調用鏈圖如下：
此時(shí)，基于單機業(yè)務(wù)的傳統監控系統已經(jīng)無(wú)法監控新的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。因此，在微服務(wù)架構體系下，迫切需要建立一種新的監控機制，能夠及時(shí)監控和反饋應用和系統的運行狀態(tài)，在系統運行異常時(shí)輔助開(kāi)發(fā)者定位問(wèn)題，并提供系統性能調優(yōu)。 . 充足的數據支持。
1、全鏈路監控的目標是什么？
微服務(wù)架構使得應用程序和中間件之間的調用鏈更加復雜。同時(shí)，云原生和混合云的興起對全鏈路監控的實(shí)現提出了更高的要求。
為了提高混合云模式下微服務(wù)架構應用的健壯性和穩定性，一般來(lái)說(shuō)，我們對全鏈路監控的三個(gè)核心需求如下：
1. 系統間依賴(lài)梳理：可完整繪制系統與服務(wù)之間的調用關(guān)系，幫助開(kāi)發(fā)運維評估上下游依賴(lài)關(guān)系，判斷故障范圍；
2.關(guān)鍵性能指標展示：可以展示各個(gè)環(huán)節對應的關(guān)鍵性能指標，可以給研發(fā)人員性能優(yōu)化的方向，也可以幫助運維人員對系統資源的合理配置提出建議;
3. 端到端問(wèn)題診斷：當系統出現故障或異常時(shí)，可立即發(fā)出告警，協(xié)助運維人員發(fā)現并快速定位并解決問(wèn)題。
全鏈路監控就是在解決這些問(wèn)題的背景下創(chuàng )建的。
全鏈路監控是一套跨語(yǔ)言、跨應用、跨服務(wù)器、跨數據中心的分布式系統服務(wù)。通過(guò)添加探針等，對應用、系統等性能指標進(jìn)行采樣采集，以調用鏈為主要方法。分布式監控系統，展示監控數據，幫助開(kāi)發(fā)人員和運維人員分析性能問(wèn)題，定位異常問(wèn)題。
一些平臺還將全鏈路監控稱(chēng)為全鏈路跟蹤?？梢哉f(shuō)，全鏈路監控是一套覆蓋所有關(guān)聯(lián)系統的IT系統。它是一套可以完整記錄用戶(hù)行為、存儲日志、顯示系統間調用路徑和狀態(tài)的最佳實(shí)踐解決方案。
在全鏈路監控系統中，調用鏈是一個(gè)核心概念。就是從請求源，通過(guò)微服務(wù)調用，到底層中間件之間的所有中間調用環(huán)節。
全鏈路監控的關(guān)鍵價(jià)值在于“關(guān)聯(lián)”，即由終端用戶(hù)、后端微服務(wù)應用、云中間件組件構成的編織關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。從理論上講，這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )的覆蓋范圍越大，采集的關(guān)鍵指標越多，全鏈路監控的價(jià)值就越大。
2、實(shí)現全鏈路監控的難點(diǎn)是什么？
混合云模式下的每個(gè)微服務(wù)應用可能由不同的研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)，需要部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現橫向擴展，甚至可能同時(shí)部署在云端和自建機房的數據中心. 軟件部署和調用方法也有很大不同。
在此背景下，實(shí)現全鏈路監控面臨諸多挑戰，總結如下：
1. 支持大規?；旌显茍?chǎng)景：當成千上萬(wàn)的微服務(wù)應用部署在公有云和混合云中時(shí)，如何快速及時(shí)地獲得采集應用運行狀態(tài)信息，同時(shí)采集日志到日志中央。如何采集并將第三方中間件集成到監控系統中，是全鏈路監控研發(fā)人員需要面對的最嚴峻的問(wèn)題。
2. 降低對業(yè)務(wù)的影響：如果SDK或探針采集數據進(jìn)行全鏈路監控占用過(guò)多系統資源或對應用性能影響過(guò)大，會(huì )降低系統整體阻力。壓力，甚至是對業(yè)務(wù)造成嚴重后果的不可預測的失敗。
3. 豐富完善的監控系統：一般來(lái)說(shuō)，Java編寫(xiě)的應用程序比較容易獲取自己的運行狀態(tài)監控數據，但其他類(lèi)型的應用程序由于相對不完善，難以從底層架構層面全面支持生態(tài)。對于其他語(yǔ)言編寫(xiě)的應用程序，以及多渠道部署的中間件的完整指標采集都是開(kāi)發(fā)者需要考慮的問(wèn)題。
4. 維護簡(jiǎn)單可行：除了客戶(hù)端部署的SDK或探針外，服務(wù)器端的一整套全鏈路監控由接收模塊、計算模塊、存儲模塊、顯示模塊。運維人員需要對每個(gè)探頭和模塊進(jìn)行維護。因此，全鏈路監控系統在開(kāi)發(fā)時(shí)一定要考慮自身的易維護性，否則，在大型系統中，運維工作將成為一場(chǎng)災難。
5. 保證自身的高可用：全鏈路監控系統必須能夠保證自身具有一定的高可用。否則，當某個(gè)模塊或組件出現異常時(shí)，可能會(huì )失去整個(gè)業(yè)務(wù)系統的正常監控功能。在極端情況下，甚至會(huì )造成蝴蝶效應，導致整個(gè)系統雪崩。
我們說(shuō)，全鏈路監控的價(jià)值與其所能覆蓋的監控范圍成正比，它的挑戰也與監控范圍成正比。因此，全鏈路監控開(kāi)發(fā)者在實(shí)現功能時(shí)必須同時(shí)考慮和克服這五個(gè)難點(diǎn)。
3、全鏈路監控的規范是什么？
十多年前，谷歌在著(zhù)名論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》中詳細闡述了如何在大規模系統上構建一個(gè)低損耗、應用級透明、可擴展的系統。具有廣泛部署屬性的分布式系統鏈接跟蹤服務(wù)。
在 Dapper 論文中，Google 公開(kāi)了分布式系統鏈路跟蹤的實(shí)現技術(shù)細節，包括數據表示、埋點(diǎn)、傳輸、采集、存儲和顯示，并提出了跟蹤樹(shù)、Trace、Span 和 Annotation 等重要概念為實(shí)現全鏈路監控提供理論依據。
受 Dapper 的啟發(fā)，業(yè)界開(kāi)發(fā)了許多用于分布式鏈接跟蹤的開(kāi)源組件。由于需要在鏈接中記錄每個(gè)鏈接的信息，信息不僅限于某個(gè)鏈接，還需要跨不同的應用程序和分布式中間件進(jìn)行傳播。因此，必須制定一套統一的標準規范。整個(gè)鏈接中的所有鏈接都必須符合本規范和標準，才能實(shí)現完整信息的描述、跟蹤和傳輸功能。這組標準稱(chēng)為 OpenTracing。
可以說(shuō)OpenTracing是一套獨立于編程語(yǔ)言和業(yè)務(wù)邏輯的抽象接口集，可以統一管理鏈路跟蹤領(lǐng)域的各種元素，從而實(shí)現完整的全鏈路監控。
跨度
Span是全鏈路監控的基本單位。為微服務(wù)和中間件之間的每次調用創(chuàng )建一個(gè) Span。此調用可以是 RPC 調用、數據庫訪(fǎng)問(wèn)等?？缍扔?64 位 ID 標識。UUID更方便，是生成Span ID的首選。Span 記錄的信息包括名稱(chēng)、調用時(shí)間、鍵值對形式的標簽數據、父調用ID。
值得強調的是，Dapper 通過(guò)記錄每個(gè) Span 的父 ID 來(lái)跟蹤完整的鏈接請求。即Span的每一級只記錄調用發(fā)起者的ID，一個(gè)完整的調用具有相同的trace id。如果 Span 沒(méi)有父 ID，則稱(chēng)為 Root Span。讀取記錄時(shí)，根據 Trace ID 獲取所有 span，根據 parent ID 連接 span，繪制一個(gè)請求的完整調用鏈接。
痕跡
Trace用于標記一個(gè)請求的發(fā)起，通過(guò)各種微服務(wù)應用和中間件，直到服務(wù)返回并結束。Trace 是一個(gè)有向樹(shù)結構的 Span 集合。
圖中，每個(gè)顏色標簽代表一個(gè)Span，訪(fǎng)問(wèn)鏈路由唯一的Trace ID標識。整個(gè)架構用樹(shù)形結構表示，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都是一個(gè)Span。樹(shù)中節點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表了一個(gè) Span 與其父 Span 之間的調用關(guān)系。
注解
注釋是用來(lái)記錄事件相關(guān)信息的注釋?zhuān)绨l(fā)生的時(shí)間。一個(gè) Span 可以由多個(gè) Annotation 來(lái)描述。
Dapper采集數據處理
如圖所示，Dapper daemon采集 業(yè)務(wù)日志，并將日志信息保存在日志文件中。Dapper Collectors 定期請求提取日志并將它們存儲在 Central Bigtable 中。
由于日志量很大，Dapper 在采集logging 時(shí)使用了采樣率模式。如果采樣率設置為 1/1024，則表示每 1024 條日志生成一次采集。 查看全部
前言
進(jìn)入云原生時(shí)代后，依托容器技術(shù)和分布式技術(shù)的發(fā)展，為適應高并發(fā)、高壓力、快速迭代的場(chǎng)景，微服務(wù)架構成為更多企業(yè)的必然選擇。微服務(wù)架構為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的優(yōu)勢，例如增加服務(wù)的可擴展性、增強易維護性、減少語(yǔ)言依賴(lài)等。
但與此同時(shí)，從單體架構到微服務(wù)架構的轉變在應用監控層面提出了前所未有的挑戰。服務(wù)的拆分使得應用和服務(wù)之間的相互調用關(guān)系呈幾何級數增長(cháng)。從用戶(hù)端發(fā)起的請求可能會(huì )在微服務(wù)和各種中間件之間相互調用，最終形成復雜的調用關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。
用戶(hù)請求發(fā)出后，完整的調用鏈圖如下：
此時(shí)，基于單機業(yè)務(wù)的傳統監控系統已經(jīng)無(wú)法監控新的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。因此，在微服務(wù)架構體系下，迫切需要建立一種新的監控機制，能夠及時(shí)監控和反饋應用和系統的運行狀態(tài)，在系統運行異常時(shí)輔助開(kāi)發(fā)者定位問(wèn)題，并提供系統性能調優(yōu)。 . 充足的數據支持。
1、全鏈路監控的目標是什么？
微服務(wù)架構使得應用程序和中間件之間的調用鏈更加復雜。同時(shí)，云原生和混合云的興起對全鏈路監控的實(shí)現提出了更高的要求。
為了提高混合云模式下微服務(wù)架構應用的健壯性和穩定性，一般來(lái)說(shuō)，我們對全鏈路監控的三個(gè)核心需求如下：
1. 系統間依賴(lài)梳理：可完整繪制系統與服務(wù)之間的調用關(guān)系，幫助開(kāi)發(fā)運維評估上下游依賴(lài)關(guān)系，判斷故障范圍；
2.關(guān)鍵性能指標展示：可以展示各個(gè)環(huán)節對應的關(guān)鍵性能指標，可以給研發(fā)人員性能優(yōu)化的方向，也可以幫助運維人員對系統資源的合理配置提出建議;
3. 端到端問(wèn)題診斷：當系統出現故障或異常時(shí)，可立即發(fā)出告警，協(xié)助運維人員發(fā)現并快速定位并解決問(wèn)題。
全鏈路監控就是在解決這些問(wèn)題的背景下創(chuàng )建的。
全鏈路監控是一套跨語(yǔ)言、跨應用、跨服務(wù)器、跨數據中心的分布式系統服務(wù)。通過(guò)添加探針等，對應用、系統等性能指標進(jìn)行采樣采集，以調用鏈為主要方法。分布式監控系統，展示監控數據，幫助開(kāi)發(fā)人員和運維人員分析性能問(wèn)題，定位異常問(wèn)題。
一些平臺還將全鏈路監控稱(chēng)為全鏈路跟蹤?？梢哉f(shuō)，全鏈路監控是一套覆蓋所有關(guān)聯(lián)系統的IT系統。它是一套可以完整記錄用戶(hù)行為、存儲日志、顯示系統間調用路徑和狀態(tài)的最佳實(shí)踐解決方案。
在全鏈路監控系統中，調用鏈是一個(gè)核心概念。就是從請求源，通過(guò)微服務(wù)調用，到底層中間件之間的所有中間調用環(huán)節。
全鏈路監控的關(guān)鍵價(jià)值在于“關(guān)聯(lián)”，即由終端用戶(hù)、后端微服務(wù)應用、云中間件組件構成的編織關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。從理論上講，這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )的覆蓋范圍越大，采集的關(guān)鍵指標越多，全鏈路監控的價(jià)值就越大。
2、實(shí)現全鏈路監控的難點(diǎn)是什么？
混合云模式下的每個(gè)微服務(wù)應用可能由不同的研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)，需要部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現橫向擴展，甚至可能同時(shí)部署在云端和自建機房的數據中心. 軟件部署和調用方法也有很大不同。
在此背景下，實(shí)現全鏈路監控面臨諸多挑戰，總結如下：
1. 支持大規?；旌显茍?chǎng)景：當成千上萬(wàn)的微服務(wù)應用部署在公有云和混合云中時(shí)，如何快速及時(shí)地獲得采集應用運行狀態(tài)信息，同時(shí)采集日志到日志中央。如何采集并將第三方中間件集成到監控系統中，是全鏈路監控研發(fā)人員需要面對的最嚴峻的問(wèn)題。
2. 降低對業(yè)務(wù)的影響：如果SDK或探針采集數據進(jìn)行全鏈路監控占用過(guò)多系統資源或對應用性能影響過(guò)大，會(huì )降低系統整體阻力。壓力，甚至是對業(yè)務(wù)造成嚴重后果的不可預測的失敗。
3. 豐富完善的監控系統：一般來(lái)說(shuō)，Java編寫(xiě)的應用程序比較容易獲取自己的運行狀態(tài)監控數據，但其他類(lèi)型的應用程序由于相對不完善，難以從底層架構層面全面支持生態(tài)。對于其他語(yǔ)言編寫(xiě)的應用程序，以及多渠道部署的中間件的完整指標采集都是開(kāi)發(fā)者需要考慮的問(wèn)題。
4. 維護簡(jiǎn)單可行：除了客戶(hù)端部署的SDK或探針外，服務(wù)器端的一整套全鏈路監控由接收模塊、計算模塊、存儲模塊、顯示模塊。運維人員需要對每個(gè)探頭和模塊進(jìn)行維護。因此，全鏈路監控系統在開(kāi)發(fā)時(shí)一定要考慮自身的易維護性，否則，在大型系統中，運維工作將成為一場(chǎng)災難。
5. 保證自身的高可用：全鏈路監控系統必須能夠保證自身具有一定的高可用。否則，當某個(gè)模塊或組件出現異常時(shí)，可能會(huì )失去整個(gè)業(yè)務(wù)系統的正常監控功能。在極端情況下，甚至會(huì )造成蝴蝶效應，導致整個(gè)系統雪崩。
我們說(shuō)，全鏈路監控的價(jià)值與其所能覆蓋的監控范圍成正比，它的挑戰也與監控范圍成正比。因此，全鏈路監控開(kāi)發(fā)者在實(shí)現功能時(shí)必須同時(shí)考慮和克服這五個(gè)難點(diǎn)。
3、全鏈路監控的規范是什么？
十多年前，谷歌在著(zhù)名論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》中詳細闡述了如何在大規模系統上構建一個(gè)低損耗、應用級透明、可擴展的系統。具有廣泛部署屬性的分布式系統鏈接跟蹤服務(wù)。
在 Dapper 論文中，Google 公開(kāi)了分布式系統鏈路跟蹤的實(shí)現技術(shù)細節，包括數據表示、埋點(diǎn)、傳輸、采集、存儲和顯示，并提出了跟蹤樹(shù)、Trace、Span 和 Annotation 等重要概念為實(shí)現全鏈路監控提供理論依據。
受 Dapper 的啟發(fā)，業(yè)界開(kāi)發(fā)了許多用于分布式鏈接跟蹤的開(kāi)源組件。由于需要在鏈接中記錄每個(gè)鏈接的信息，信息不僅限于某個(gè)鏈接，還需要跨不同的應用程序和分布式中間件進(jìn)行傳播。因此，必須制定一套統一的標準規范。整個(gè)鏈接中的所有鏈接都必須符合本規范和標準，才能實(shí)現完整信息的描述、跟蹤和傳輸功能。這組標準稱(chēng)為 OpenTracing。
可以說(shuō)OpenTracing是一套獨立于編程語(yǔ)言和業(yè)務(wù)邏輯的抽象接口集，可以統一管理鏈路跟蹤領(lǐng)域的各種元素，從而實(shí)現完整的全鏈路監控。
跨度
Span是全鏈路監控的基本單位。為微服務(wù)和中間件之間的每次調用創(chuàng )建一個(gè) Span。此調用可以是 RPC 調用、數據庫訪(fǎng)問(wèn)等?？缍扔?64 位 ID 標識。UUID更方便，是生成Span ID的首選。Span 記錄的信息包括名稱(chēng)、調用時(shí)間、鍵值對形式的標簽數據、父調用ID。
值得強調的是，Dapper 通過(guò)記錄每個(gè) Span 的父 ID 來(lái)跟蹤完整的鏈接請求。即Span的每一級只記錄調用發(fā)起者的ID，一個(gè)完整的調用具有相同的trace id。如果 Span 沒(méi)有父 ID，則稱(chēng)為 Root Span。讀取記錄時(shí)，根據 Trace ID 獲取所有 span，根據 parent ID 連接 span，繪制一個(gè)請求的完整調用鏈接。
痕跡
Trace用于標記一個(gè)請求的發(fā)起，通過(guò)各種微服務(wù)應用和中間件，直到服務(wù)返回并結束。Trace 是一個(gè)有向樹(shù)結構的 Span 集合。
圖中，每個(gè)顏色標簽代表一個(gè)Span，訪(fǎng)問(wèn)鏈路由唯一的Trace ID標識。整個(gè)架構用樹(shù)形結構表示，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都是一個(gè)Span。樹(shù)中節點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表了一個(gè) Span 與其父 Span 之間的調用關(guān)系。
注解
注釋是用來(lái)記錄事件相關(guān)信息的注釋?zhuān)绨l(fā)生的時(shí)間。一個(gè) Span 可以由多個(gè) Annotation 來(lái)描述。
Dapper采集數據處理
如圖所示，Dapper daemon采集 業(yè)務(wù)日志，并將日志信息保存在日志文件中。Dapper Collectors 定期請求提取日志并將它們存儲在 Central Bigtable 中。
由于日志量很大，Dapper 在采集logging 時(shí)使用了采樣率模式。如果采樣率設置為 1/1024，則表示每 1024 條日志生成一次采集。 查看全部
文章采集調用(云原生及混合云模式下的微服務(wù)架構應用)
前言
進(jìn)入云原生時(shí)代后，依托容器技術(shù)和分布式技術(shù)的發(fā)展，為適應高并發(fā)、高壓力、快速迭代的場(chǎng)景，微服務(wù)架構成為更多企業(yè)的必然選擇。微服務(wù)架構為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了極大的優(yōu)勢，例如增加服務(wù)的可擴展性、增強易維護性、減少語(yǔ)言依賴(lài)等。
但與此同時(shí)，從單體架構到微服務(wù)架構的轉變在應用監控層面提出了前所未有的挑戰。服務(wù)的拆分使得應用和服務(wù)之間的相互調用關(guān)系呈幾何級數增長(cháng)。從用戶(hù)端發(fā)起的請求可能會(huì )在微服務(wù)和各種中間件之間相互調用，最終形成復雜的調用關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。
用戶(hù)請求發(fā)出后，完整的調用鏈圖如下：
此時(shí)，基于單機業(yè)務(wù)的傳統監控系統已經(jīng)無(wú)法監控新的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。因此，在微服務(wù)架構體系下，迫切需要建立一種新的監控機制，能夠及時(shí)監控和反饋應用和系統的運行狀態(tài)，在系統運行異常時(shí)輔助開(kāi)發(fā)者定位問(wèn)題，并提供系統性能調優(yōu)。 . 充足的數據支持。
1、全鏈路監控的目標是什么？
微服務(wù)架構使得應用程序和中間件之間的調用鏈更加復雜。同時(shí)，云原生和混合云的興起對全鏈路監控的實(shí)現提出了更高的要求。
為了提高混合云模式下微服務(wù)架構應用的健壯性和穩定性，一般來(lái)說(shuō)，我們對全鏈路監控的三個(gè)核心需求如下：
1. 系統間依賴(lài)梳理：可完整繪制系統與服務(wù)之間的調用關(guān)系，幫助開(kāi)發(fā)運維評估上下游依賴(lài)關(guān)系，判斷故障范圍；
2.關(guān)鍵性能指標展示：可以展示各個(gè)環(huán)節對應的關(guān)鍵性能指標，可以給研發(fā)人員性能優(yōu)化的方向，也可以幫助運維人員對系統資源的合理配置提出建議;
3. 端到端問(wèn)題診斷：當系統出現故障或異常時(shí)，可立即發(fā)出告警，協(xié)助運維人員發(fā)現并快速定位并解決問(wèn)題。
全鏈路監控就是在解決這些問(wèn)題的背景下創(chuàng )建的。
全鏈路監控是一套跨語(yǔ)言、跨應用、跨服務(wù)器、跨數據中心的分布式系統服務(wù)。通過(guò)添加探針等，對應用、系統等性能指標進(jìn)行采樣采集，以調用鏈為主要方法。分布式監控系統，展示監控數據，幫助開(kāi)發(fā)人員和運維人員分析性能問(wèn)題，定位異常問(wèn)題。
一些平臺還將全鏈路監控稱(chēng)為全鏈路跟蹤?？梢哉f(shuō)，全鏈路監控是一套覆蓋所有關(guān)聯(lián)系統的IT系統。它是一套可以完整記錄用戶(hù)行為、存儲日志、顯示系統間調用路徑和狀態(tài)的最佳實(shí)踐解決方案。
在全鏈路監控系統中，調用鏈是一個(gè)核心概念。就是從請求源，通過(guò)微服務(wù)調用，到底層中間件之間的所有中間調用環(huán)節。
全鏈路監控的關(guān)鍵價(jià)值在于“關(guān)聯(lián)”，即由終端用戶(hù)、后端微服務(wù)應用、云中間件組件構成的編織關(guān)系網(wǎng)絡(luò )。從理論上講，這個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )的覆蓋范圍越大，采集的關(guān)鍵指標越多，全鏈路監控的價(jià)值就越大。
2、實(shí)現全鏈路監控的難點(diǎn)是什么？
混合云模式下的每個(gè)微服務(wù)應用可能由不同的研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)，需要部署在多臺服務(wù)器上實(shí)現橫向擴展，甚至可能同時(shí)部署在云端和自建機房的數據中心. 軟件部署和調用方法也有很大不同。
在此背景下，實(shí)現全鏈路監控面臨諸多挑戰，總結如下：
1. 支持大規?；旌显茍?chǎng)景：當成千上萬(wàn)的微服務(wù)應用部署在公有云和混合云中時(shí)，如何快速及時(shí)地獲得采集應用運行狀態(tài)信息，同時(shí)采集日志到日志中央。如何采集并將第三方中間件集成到監控系統中，是全鏈路監控研發(fā)人員需要面對的最嚴峻的問(wèn)題。
2. 降低對業(yè)務(wù)的影響：如果SDK或探針采集數據進(jìn)行全鏈路監控占用過(guò)多系統資源或對應用性能影響過(guò)大，會(huì )降低系統整體阻力。壓力，甚至是對業(yè)務(wù)造成嚴重后果的不可預測的失敗。
3. 豐富完善的監控系統：一般來(lái)說(shuō)，Java編寫(xiě)的應用程序比較容易獲取自己的運行狀態(tài)監控數據，但其他類(lèi)型的應用程序由于相對不完善，難以從底層架構層面全面支持生態(tài)。對于其他語(yǔ)言編寫(xiě)的應用程序，以及多渠道部署的中間件的完整指標采集都是開(kāi)發(fā)者需要考慮的問(wèn)題。
4. 維護簡(jiǎn)單可行：除了客戶(hù)端部署的SDK或探針外，服務(wù)器端的一整套全鏈路監控由接收模塊、計算模塊、存儲模塊、顯示模塊。運維人員需要對每個(gè)探頭和模塊進(jìn)行維護。因此，全鏈路監控系統在開(kāi)發(fā)時(shí)一定要考慮自身的易維護性，否則，在大型系統中，運維工作將成為一場(chǎng)災難。
5. 保證自身的高可用：全鏈路監控系統必須能夠保證自身具有一定的高可用。否則，當某個(gè)模塊或組件出現異常時(shí)，可能會(huì )失去整個(gè)業(yè)務(wù)系統的正常監控功能。在極端情況下，甚至會(huì )造成蝴蝶效應，導致整個(gè)系統雪崩。
我們說(shuō)，全鏈路監控的價(jià)值與其所能覆蓋的監控范圍成正比，它的挑戰也與監控范圍成正比。因此，全鏈路監控開(kāi)發(fā)者在實(shí)現功能時(shí)必須同時(shí)考慮和克服這五個(gè)難點(diǎn)。
3、全鏈路監控的規范是什么？
十多年前，谷歌在著(zhù)名論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》中詳細闡述了如何在大規模系統上構建一個(gè)低損耗、應用級透明、可擴展的系統。具有廣泛部署屬性的分布式系統鏈接跟蹤服務(wù)。
在 Dapper 論文中，Google 公開(kāi)了分布式系統鏈路跟蹤的實(shí)現技術(shù)細節，包括數據表示、埋點(diǎn)、傳輸、采集、存儲和顯示，并提出了跟蹤樹(shù)、Trace、Span 和 Annotation 等重要概念為實(shí)現全鏈路監控提供理論依據。
受 Dapper 的啟發(fā)，業(yè)界開(kāi)發(fā)了許多用于分布式鏈接跟蹤的開(kāi)源組件。由于需要在鏈接中記錄每個(gè)鏈接的信息，信息不僅限于某個(gè)鏈接，還需要跨不同的應用程序和分布式中間件進(jìn)行傳播。因此，必須制定一套統一的標準規范。整個(gè)鏈接中的所有鏈接都必須符合本規范和標準，才能實(shí)現完整信息的描述、跟蹤和傳輸功能。這組標準稱(chēng)為 OpenTracing。
可以說(shuō)OpenTracing是一套獨立于編程語(yǔ)言和業(yè)務(wù)邏輯的抽象接口集，可以統一管理鏈路跟蹤領(lǐng)域的各種元素，從而實(shí)現完整的全鏈路監控。
跨度
Span是全鏈路監控的基本單位。為微服務(wù)和中間件之間的每次調用創(chuàng )建一個(gè) Span。此調用可以是 RPC 調用、數據庫訪(fǎng)問(wèn)等?？缍扔?64 位 ID 標識。UUID更方便，是生成Span ID的首選。Span 記錄的信息包括名稱(chēng)、調用時(shí)間、鍵值對形式的標簽數據、父調用ID。
值得強調的是，Dapper 通過(guò)記錄每個(gè) Span 的父 ID 來(lái)跟蹤完整的鏈接請求。即Span的每一級只記錄調用發(fā)起者的ID，一個(gè)完整的調用具有相同的trace id。如果 Span 沒(méi)有父 ID，則稱(chēng)為 Root Span。讀取記錄時(shí)，根據 Trace ID 獲取所有 span，根據 parent ID 連接 span，繪制一個(gè)請求的完整調用鏈接。
痕跡
Trace用于標記一個(gè)請求的發(fā)起，通過(guò)各種微服務(wù)應用和中間件，直到服務(wù)返回并結束。Trace 是一個(gè)有向樹(shù)結構的 Span 集合。
圖中，每個(gè)顏色標簽代表一個(gè)Span，訪(fǎng)問(wèn)鏈路由唯一的Trace ID標識。整個(gè)架構用樹(shù)形結構表示，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都是一個(gè)Span。樹(shù)中節點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表了一個(gè) Span 與其父 Span 之間的調用關(guān)系。
注解
注釋是用來(lái)記錄事件相關(guān)信息的注釋?zhuān)绨l(fā)生的時(shí)間。一個(gè) Span 可以由多個(gè) Annotation 來(lái)描述。
Dapper采集數據處理
如圖所示，Dapper daemon采集 業(yè)務(wù)日志，并將日志信息保存在日志文件中。Dapper Collectors 定期請求提取日志并將它們存儲在 Central Bigtable 中。
由于日志量很大，Dapper 在采集logging 時(shí)使用了采樣率模式。如果采樣率設置為 1/1024，則表示每 1024 條日志生成一次采集。
文章采集調用( 【魔獸世界】靈棺夜行代碼.4更新公告)
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文章采集調用(
【魔獸世界】靈棺夜行代碼.4更新公告)
Python制作爬蟲(chóng)采集新穎
更新時(shí)間：2015年10月25日11:08:10 提交人：hebedich
本文將與大家分享使用Python制作爬蟲(chóng)的代碼采集小說(shuō)。它非常簡(jiǎn)單實(shí)用，雖然還是有點(diǎn)瑕疵。一起改變，一起進(jìn)步
開(kāi)發(fā)工具：python3.4
操作系統：win8
主要功能：指定小說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬取小說(shuō)目錄，按章節保存到本地，將爬取的網(wǎng)頁(yè)保存到本地配置文件。
已爬網(wǎng)網(wǎng)站：
小說(shuō)名：棺材夜行
代碼來(lái)源：我自己編碼
import urllib.request
import http.cookiejar
import socket
import time
import re
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)
sleep_download_time = 10
time.sleep(sleep_download_time)
def makeMyOpener(head = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
}):
cj = http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
header = []
for key, value in head.items():
elem = (key, value)
header.append(elem)
opener.addheaders = header
return opener
def saveFile(save_path,txts):
f_obj = open(save_path,'w+')
for item in txts:
f_obj.write(item+'\n')
f_obj.close()
#get_code_list
code_list='http://www.cishuge.com/read/0/771/'
oper = makeMyOpener()
uop = oper.open(code_list,timeout=1000)
data = uop.read().decode('gbk','ignore')
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
items = re.findall(pattern,data)
print ('獲取列表完成')
url_path='url_file.txt'
url_r=open(url_path,'r')
url_arr=url_r.readlines(100000)
url_r.close()
print (len(url_arr))
url_file=open(url_path,'a')
print ('獲取已下載網(wǎng)址')
for tmp in items:
save_path = tmp[1].replace(' ','')+'.txt'
url = code_list+tmp[0]
if url+'\n' in url_arr:
continue
print('寫(xiě)日志：'+url+'\n')
url_file.write(url+'\n')
opene = makeMyOpener()
op1 = opene.open(url,timeout=1000)
data = op1.read().decode('gbk','ignore')
opene.close()
pattern = re.compile(' (.*?)<br />',re.S)
txts = re.findall(pattern,data)
saveFile(save_path,txts)
url_file.close()
雖然代碼還有點(diǎn)瑕疵，但還是分享給大家，一起改進(jìn) 查看全部
【魔獸世界】靈棺夜行代碼.4更新公告)
Python制作爬蟲(chóng)采集新穎
更新時(shí)間：2015年10月25日11:08:10 提交人：hebedich
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開(kāi)發(fā)工具：python3.4
操作系統：win8
主要功能：指定小說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬取小說(shuō)目錄，按章節保存到本地，將爬取的網(wǎng)頁(yè)保存到本地配置文件。
已爬網(wǎng)網(wǎng)站：
小說(shuō)名：棺材夜行
代碼來(lái)源：我自己編碼
import urllib.request
import http.cookiejar
import socket
import time
import re
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)
sleep_download_time = 10
time.sleep(sleep_download_time)
def makeMyOpener(head = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
}):
cj = http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
header = []
for key, value in head.items():
elem = (key, value)
header.append(elem)
opener.addheaders = header
return opener
def saveFile(save_path,txts):
f_obj = open(save_path,'w+')
for item in txts:
f_obj.write(item+'\n')
f_obj.close()
#get_code_list
code_list='http://www.cishuge.com/read/0/771/'
oper = makeMyOpener()
uop = oper.open(code_list,timeout=1000)
data = uop.read().decode('gbk','ignore')
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
items = re.findall(pattern,data)
print ('獲取列表完成')
url_path='url_file.txt'
url_r=open(url_path,'r')
url_arr=url_r.readlines(100000)
url_r.close()
print (len(url_arr))
url_file=open(url_path,'a')
print ('獲取已下載網(wǎng)址')
for tmp in items:
save_path = tmp[1].replace(' ','')+'.txt'
url = code_list+tmp[0]
if url+'\n' in url_arr:
continue
print('寫(xiě)日志：'+url+'\n')
url_file.write(url+'\n')
opene = makeMyOpener()
op1 = opene.open(url,timeout=1000)
data = op1.read().decode('gbk','ignore')
opene.close()
pattern = re.compile(' (.*?)<br />',re.S)
txts = re.findall(pattern,data)
saveFile(save_path,txts)
url_file.close()
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文章采集調用(
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Python制作爬蟲(chóng)采集新穎
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操作系統：win8
主要功能：指定小說(shuō)網(wǎng)頁(yè)爬取小說(shuō)目錄，按章節保存到本地，將爬取的網(wǎng)頁(yè)保存到本地配置文件。
已爬網(wǎng)網(wǎng)站：
小說(shuō)名：棺材夜行
代碼來(lái)源：我自己編碼
import urllib.request
import http.cookiejar
import socket
import time
import re
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)
sleep_download_time = 10
time.sleep(sleep_download_time)
def makeMyOpener(head = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
}):
cj = http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
header = []
for key, value in head.items():
elem = (key, value)
header.append(elem)
opener.addheaders = header
return opener
def saveFile(save_path,txts):
f_obj = open(save_path,'w+')
for item in txts:
f_obj.write(item+'\n')
f_obj.close()
#get_code_list
code_list='http://www.cishuge.com/read/0/771/'
oper = makeMyOpener()
uop = oper.open(code_list,timeout=1000)
data = uop.read().decode('gbk','ignore')
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
items = re.findall(pattern,data)
print ('獲取列表完成')
url_path='url_file.txt'
url_r=open(url_path,'r')
url_arr=url_r.readlines(100000)
url_r.close()
print (len(url_arr))
url_file=open(url_path,'a')
print ('獲取已下載網(wǎng)址')
for tmp in items:
save_path = tmp[1].replace(' ','')+'.txt'
url = code_list+tmp[0]
if url+'\n' in url_arr:
continue
print('寫(xiě)日志：'+url+'\n')
url_file.write(url+'\n')
opene = makeMyOpener()
op1 = opene.open(url,timeout=1000)
data = op1.read().decode('gbk','ignore')
opene.close()
pattern = re.compile(' (.*?)<br />',re.S)
txts = re.findall(pattern,data)
saveFile(save_path,txts)
url_file.close()
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文章采集調用(PageAdminCMS采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新利器采集)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 134 次瀏覽 ? 2022-03-21 20:50
文章采集調用(PageAdminCMS采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新利器采集)
PageAdmincms采集，是一款功能強大的網(wǎng)站信息采集工具，現已成為大部分站長(cháng)必備工具之一。通過(guò)下載任意類(lèi)型文件、多級頁(yè)面采集、全自動(dòng)添加采集信息、多頁(yè)面新聞自動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾、自動(dòng)獲取各類(lèi)分類(lèi)網(wǎng)址等功能實(shí)現網(wǎng)站@ > 內容更新。畢竟當前網(wǎng)站中最重要的就是網(wǎng)站的內容了。內容是網(wǎng)站收錄、排名和權重的基礎。如果基礎不牢固，那么一切都會(huì )白費。.
PageAdmincms采集可以對收錄關(guān)鍵詞的網(wǎng)站執行采集，可以實(shí)現關(guān)鍵詞相關(guān)網(wǎng)站的批量采集，只需輸入關(guān)鍵詞的標題、域名和描述，即可通過(guò)搜索引擎獲取與采集相關(guān)的網(wǎng)站信息。
PageAdmincms采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新工具，全自動(dòng)采集發(fā)布，運行過(guò)程中靜默工作，完全無(wú)需人工??干預。它作為獨立軟件存在，可以避免網(wǎng)站性能消耗。經(jīng)反復測試，安全穩定，可連續多年不間斷工作。它不僅可以獨立運行，還可以在服務(wù)器或本地計算機上運行。它不需要打開(kāi)網(wǎng)站，可以24小時(shí)不間斷工作。它是網(wǎng)站自動(dòng)更新網(wǎng)站內容的助手。
<p>PageAdmincms采集是一個(gè)功能實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據采集工具，可以通過(guò)搜索引擎搜索結果，獲取需要采集的網(wǎng)址，以及 查看全部
PageAdmincms采集，是一款功能強大的網(wǎng)站信息采集工具，現已成為大部分站長(cháng)必備工具之一。通過(guò)下載任意類(lèi)型文件、多級頁(yè)面采集、全自動(dòng)添加采集信息、多頁(yè)面新聞自動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾、自動(dòng)獲取各類(lèi)分類(lèi)網(wǎng)址等功能實(shí)現網(wǎng)站@ > 內容更新。畢竟當前網(wǎng)站中最重要的就是網(wǎng)站的內容了。內容是網(wǎng)站收錄、排名和權重的基礎。如果基礎不牢固，那么一切都會(huì )白費。.
PageAdmincms采集可以對收錄關(guān)鍵詞的網(wǎng)站執行采集，可以實(shí)現關(guān)鍵詞相關(guān)網(wǎng)站的批量采集，只需輸入關(guān)鍵詞的標題、域名和描述，即可通過(guò)搜索引擎獲取與采集相關(guān)的網(wǎng)站信息。
PageAdmincms采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新工具，全自動(dòng)采集發(fā)布，運行過(guò)程中靜默工作，完全無(wú)需人工??干預。它作為獨立軟件存在，可以避免網(wǎng)站性能消耗。經(jīng)反復測試，安全穩定，可連續多年不間斷工作。它不僅可以獨立運行，還可以在服務(wù)器或本地計算機上運行。它不需要打開(kāi)網(wǎng)站，可以24小時(shí)不間斷工作。它是網(wǎng)站自動(dòng)更新網(wǎng)站內容的助手。
<p>PageAdmincms采集是一個(gè)功能實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據采集工具，可以通過(guò)搜索引擎搜索結果，獲取需要采集的網(wǎng)址，以及 查看全部
文章采集調用(PageAdminCMS采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新利器采集)
PageAdmincms采集，是一款功能強大的網(wǎng)站信息采集工具，現已成為大部分站長(cháng)必備工具之一。通過(guò)下載任意類(lèi)型文件、多級頁(yè)面采集、全自動(dòng)添加采集信息、多頁(yè)面新聞自動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾、自動(dòng)獲取各類(lèi)分類(lèi)網(wǎng)址等功能實(shí)現網(wǎng)站@ > 內容更新。畢竟當前網(wǎng)站中最重要的就是網(wǎng)站的內容了。內容是網(wǎng)站收錄、排名和權重的基礎。如果基礎不牢固，那么一切都會(huì )白費。.
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PageAdmincms采集是大部分站長(cháng)做網(wǎng)站的自動(dòng)更新工具，全自動(dòng)采集發(fā)布，運行過(guò)程中靜默工作，完全無(wú)需人工??干預。它作為獨立軟件存在，可以避免網(wǎng)站性能消耗。經(jīng)反復測試，安全穩定，可連續多年不間斷工作。它不僅可以獨立運行，還可以在服務(wù)器或本地計算機上運行。它不需要打開(kāi)網(wǎng)站，可以24小時(shí)不間斷工作。它是網(wǎng)站自動(dòng)更新網(wǎng)站內容的助手。
<p>PageAdmincms采集是一個(gè)功能實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據采集工具，可以通過(guò)搜索引擎搜索結果，獲取需要采集的網(wǎng)址，以及
文章采集調用(采集器鄭景承_自己學(xué)SEO2022-01-046 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 121 次瀏覽 ? 2022-03-21 15:29
文章采集調用(采集器鄭景承_自己學(xué)SEO2022-01-046
)
采集器鄭景成_wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單改造調用代碼和描述增加量收錄_自學(xué)SEO
2022-01-046
鄭景誠：wordpress采集器
采集頁(yè)面只是簡(jiǎn)單的轉換調用代碼和描述，增加收錄的數量
鄭景誠：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述，增加收錄的數量。
昨天抽時(shí)間對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
原因：這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽來(lái)提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
第一個(gè)采集器
步驟修改頁(yè)面1：functions.php
/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = ;ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all(//>i, $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = ";zt/".rand(1,3).".png";}return $first_img;}
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
】，鄭景承SEO培訓提供在線(xiàn)實(shí)戰SEO最新視頻，優(yōu)化工具，采集器加免費領(lǐng)取SEO教程。 查看全部
)
采集器鄭景成_wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單改造調用代碼和描述增加量收錄_自學(xué)SEO
2022-01-046
鄭景誠：wordpress采集器
采集頁(yè)面只是簡(jiǎn)單的轉換調用代碼和描述，增加收錄的數量
鄭景誠：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述，增加收錄的數量。
昨天抽時(shí)間對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
原因：這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽來(lái)提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
第一個(gè)采集器
步驟修改頁(yè)面1：functions.php
/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = ;ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all(//>i, $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = ";zt/".rand(1,3).".png";}return $first_img;}
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
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文章采集調用(采集器鄭景承_自己學(xué)SEO2022-01-046
)
采集器鄭景成_wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單改造調用代碼和描述增加量收錄_自學(xué)SEO
2022-01-046
鄭景誠：wordpress采集器
采集頁(yè)面只是簡(jiǎn)單的轉換調用代碼和描述，增加收錄的數量
鄭景誠：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述，增加收錄的數量。
昨天抽時(shí)間對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
原因：這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽來(lái)提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
第一個(gè)采集器
步驟修改頁(yè)面1：functions.php
/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = ;ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all(//>i, $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = ";zt/".rand(1,3).".png";}return $first_img;}
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
】，鄭景承SEO培訓提供在線(xiàn)實(shí)戰SEO最新視頻，優(yōu)化工具，采集器
加免費領(lǐng)取SEO教程。 文章采集調用(第一章初見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1網(wǎng)絡(luò )連接1.2BeautifulSoup簡(jiǎn)介 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 103 次瀏覽 ? 2022-03-21 01:06
文章采集調用(第一章初見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1網(wǎng)絡(luò )連接1.2BeautifulSoup簡(jiǎn)介
)
第一章第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1 網(wǎng)絡(luò )連接
1 本節介紹了瀏覽器獲取信息的主要原理，然后舉了個(gè)python爬取網(wǎng)頁(yè)源代碼的例子
2
3
1#調用urllib庫里的request模塊，導入urlopen函數
2from urllib.requrest import urlopen
3#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
4html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
5#把html中的內容讀取并打印出來(lái)
6print(html.read())
7
1.2 BeautifulSoup 簡(jiǎn)介
BeautifulSoup 通過(guò)定位 HTML 標簽對復雜的網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行格式化和組織，并使用易于使用的 Python 對象為我們展示 XML 結構信息。
1.21 安裝 BeautifulSoup
我在win10下使用，所以直接在powershell中輸入
1pip install bs4
2
就是這樣。
1.21 運行 BeautifulSoup
第一個(gè)例子也是用的，不過(guò)這次是用bs實(shí)現的
1#調用urllib庫里的request模塊的urlopen函數
2from urllib.request import urlopen
3#調用bs4庫里的bs模塊（注意大小寫(xiě)）
4from bs4 import BeautifulSoup
5#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
6html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
7#把html中的內容用bs讀取并賦值給bsObj
8bsObj = BeautifulSoup(html.read())
9#打印出bsObj的h1標簽
10print(bsObj.h1)
11
主要是想說(shuō)明，bs可以提取網(wǎng)頁(yè)信息
1.23 可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接
本節的大意是排除爬蟲(chóng)可能遇到的不可靠因素，防止其發(fā)生。
第一
1html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
2
這行代碼中可能出現兩個(gè)主要異常：
該頁(yè)面在服務(wù)器上不存在服務(wù)器不存在
當第一個(gè)異常發(fā)生時(shí)，程序返回一個(gè) HTTP 錯誤。 HTTP 錯誤可能是“404 Page Not Found”“500 Internal Server Error”異常。我們可以通過(guò)以下方式處理：
1#嘗試運行這行代碼
2try:
3 html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
4#如果拋出HTTPError異常
5except HTTPError as e:
6 #打印出這個(gè)異常
7 print(e)
8 #返回空值，因為默認情況為return None，中斷程序，或接著(zhù)執行另一個(gè)方案
9#否則
10else:
11 #程序繼續。注意：如果已經(jīng)拋出了上面的錯誤，這段else語(yǔ)句不會(huì )執行。
12
如果服務(wù)器不存在，即域名打不開(kāi)，urlopen會(huì )返回一個(gè)None對象。我們可以添加判斷語(yǔ)句來(lái)判斷返回的html是否為None：
1if html is None:
2 print('URL is not found')
3else:
4 #程序繼續
5
當對象為None時(shí)，如果調用None下面的子標簽會(huì )發(fā)生AttributeError。
1try:
2 badContent = bsObj.nonExistingTag.anotherTag
3except AttributeError as e:
4 print('Tag was not found')
5else:
6 if badContent ==None:
7 print('Tag was not found')
8 else:
9 print(badContent)
10
合并上面的代碼，方便閱讀
1from urllib.request import urlopen
2from urllib.error import HTTPError
3from bs4 import BeautifulSoup
4def getTitle(url):
5 try:
6 html = urlopen(url)
7 except HTTPError as e:
8 return None
9 try:
10 bsObj = BeautifulSoup(html.read())
11 title = bsObj.body.h1
12 except AttributeError as e:
13 return None
14 return title
15title = getTitle('http://www.pythonscraping.com/ ... 23x27;)
16if title == None:
17 print('Title could not be found')
18else:
19 print(title)
20 查看全部
)
第一章第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1 網(wǎng)絡(luò )連接
1 本節介紹了瀏覽器獲取信息的主要原理，然后舉了個(gè)python爬取網(wǎng)頁(yè)源代碼的例子
2
3
1#調用urllib庫里的request模塊，導入urlopen函數
2from urllib.requrest import urlopen
3#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
4html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
5#把html中的內容讀取并打印出來(lái)
6print(html.read())
7
1.2 BeautifulSoup 簡(jiǎn)介
BeautifulSoup 通過(guò)定位 HTML 標簽對復雜的網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行格式化和組織，并使用易于使用的 Python 對象為我們展示 XML 結構信息。
1.21 安裝 BeautifulSoup
我在win10下使用，所以直接在powershell中輸入
1pip install bs4
2
就是這樣。
1.21 運行 BeautifulSoup
第一個(gè)例子也是用的，不過(guò)這次是用bs實(shí)現的
1#調用urllib庫里的request模塊的urlopen函數
2from urllib.request import urlopen
3#調用bs4庫里的bs模塊（注意大小寫(xiě)）
4from bs4 import BeautifulSoup
5#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
6html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
7#把html中的內容用bs讀取并賦值給bsObj
8bsObj = BeautifulSoup(html.read())
9#打印出bsObj的h1標簽
10print(bsObj.h1)
11
主要是想說(shuō)明，bs可以提取網(wǎng)頁(yè)信息
1.23 可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接
本節的大意是排除爬蟲(chóng)可能遇到的不可靠因素，防止其發(fā)生。
第一
1html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
2
這行代碼中可能出現兩個(gè)主要異常：
該頁(yè)面在服務(wù)器上不存在服務(wù)器不存在
當第一個(gè)異常發(fā)生時(shí)，程序返回一個(gè) HTTP 錯誤。 HTTP 錯誤可能是“404 Page Not Found”“500 Internal Server Error”異常。我們可以通過(guò)以下方式處理：
1#嘗試運行這行代碼
2try:
3 html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
4#如果拋出HTTPError異常
5except HTTPError as e:
6 #打印出這個(gè)異常
7 print(e)
8 #返回空值，因為默認情況為return None，中斷程序，或接著(zhù)執行另一個(gè)方案
9#否則
10else:
11 #程序繼續。注意：如果已經(jīng)拋出了上面的錯誤，這段else語(yǔ)句不會(huì )執行。
12
如果服務(wù)器不存在，即域名打不開(kāi)，urlopen會(huì )返回一個(gè)None對象。我們可以添加判斷語(yǔ)句來(lái)判斷返回的html是否為None：
1if html is None:
2 print('URL is not found')
3else:
4 #程序繼續
5
當對象為None時(shí)，如果調用None下面的子標簽會(huì )發(fā)生AttributeError。
1try:
2 badContent = bsObj.nonExistingTag.anotherTag
3except AttributeError as e:
4 print('Tag was not found')
5else:
6 if badContent ==None:
7 print('Tag was not found')
8 else:
9 print(badContent)
10
合并上面的代碼，方便閱讀
1from urllib.request import urlopen
2from urllib.error import HTTPError
3from bs4 import BeautifulSoup
4def getTitle(url):
5 try:
6 html = urlopen(url)
7 except HTTPError as e:
8 return None
9 try:
10 bsObj = BeautifulSoup(html.read())
11 title = bsObj.body.h1
12 except AttributeError as e:
13 return None
14 return title
15title = getTitle('http://www.pythonscraping.com/ ... 23x27;)
16if title == None:
17 print('Title could not be found')
18else:
19 print(title)
20 查看全部
文章采集調用(第一章初見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1網(wǎng)絡(luò )連接1.2BeautifulSoup簡(jiǎn)介
)
第一章第一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.1 網(wǎng)絡(luò )連接
1 本節介紹了瀏覽器獲取信息的主要原理，然后舉了個(gè)python爬取網(wǎng)頁(yè)源代碼的例子
2
3
1#調用urllib庫里的request模塊，導入urlopen函數
2from urllib.requrest import urlopen
3#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
4html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
5#把html中的內容讀取并打印出來(lái)
6print(html.read())
7
1.2 BeautifulSoup 簡(jiǎn)介
BeautifulSoup 通過(guò)定位 HTML 標簽對復雜的網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行格式化和組織，并使用易于使用的 Python 對象為我們展示 XML 結構信息。
1.21 安裝 BeautifulSoup
我在win10下使用，所以直接在powershell中輸入
1pip install bs4
2
就是這樣。
1.21 運行 BeautifulSoup
第一個(gè)例子也是用的，不過(guò)這次是用bs實(shí)現的
1#調用urllib庫里的request模塊的urlopen函數
2from urllib.request import urlopen
3#調用bs4庫里的bs模塊（注意大小寫(xiě)）
4from bs4 import BeautifulSoup
5#利用調用的urlopen函數打開(kāi)并讀取目標對象，并把結果賦值給html變量
6html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
7#把html中的內容用bs讀取并賦值給bsObj
8bsObj = BeautifulSoup(html.read())
9#打印出bsObj的h1標簽
10print(bsObj.h1)
11
主要是想說(shuō)明，bs可以提取網(wǎng)頁(yè)信息
1.23 可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接
本節的大意是排除爬蟲(chóng)可能遇到的不可靠因素，防止其發(fā)生。
第一
1html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
2
這行代碼中可能出現兩個(gè)主要異常：
該頁(yè)面在服務(wù)器上不存在服務(wù)器不存在
當第一個(gè)異常發(fā)生時(shí)，程序返回一個(gè) HTTP 錯誤。 HTTP 錯誤可能是“404 Page Not Found”“500 Internal Server Error”異常。我們可以通過(guò)以下方式處理：
1#嘗試運行這行代碼
2try:
3 html = urlopen('http://pythonscrapying.com/pag ... 23x27;)
4#如果拋出HTTPError異常
5except HTTPError as e:
6 #打印出這個(gè)異常
7 print(e)
8 #返回空值，因為默認情況為return None，中斷程序，或接著(zhù)執行另一個(gè)方案
9#否則
10else:
11 #程序繼續。注意：如果已經(jīng)拋出了上面的錯誤，這段else語(yǔ)句不會(huì )執行。
12
如果服務(wù)器不存在，即域名打不開(kāi)，urlopen會(huì )返回一個(gè)None對象。我們可以添加判斷語(yǔ)句來(lái)判斷返回的html是否為None：
1if html is None:
2 print('URL is not found')
3else:
4 #程序繼續
5
當對象為None時(shí)，如果調用None下面的子標簽會(huì )發(fā)生AttributeError。
1try:
2 badContent = bsObj.nonExistingTag.anotherTag
3except AttributeError as e:
4 print('Tag was not found')
5else:
6 if badContent ==None:
7 print('Tag was not found')
8 else:
9 print(badContent)
10
合并上面的代碼，方便閱讀
1from urllib.request import urlopen
2from urllib.error import HTTPError
3from bs4 import BeautifulSoup
4def getTitle(url):
5 try:
6 html = urlopen(url)
7 except HTTPError as e:
8 return None
9 try:
10 bsObj = BeautifulSoup(html.read())
11 title = bsObj.body.h1
12 except AttributeError as e:
13 return None
14 return title
15title = getTitle('http://www.pythonscraping.com/ ... 23x27;)
16if title == None:
17 print('Title could not be found')
18else:
19 print(title)
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文章采集調用(【語(yǔ)料庫】百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理（二）：)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 149 次瀏覽 ? 2022-03-20 21:02
文章采集調用(【語(yǔ)料庫】百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理（二）：)
文章采集調用2009-2015年的所有百科全書(shū)媒體站點(diǎn)庫進(jìn)行爬取，一共有5542個(gè)媒體站點(diǎn)用于記錄和收集百科中的數據，分析有利于后期商業(yè)報告的數據分析。百科的工作機制：官方指定的流程內是專(zhuān)人負責每日事物，但是依然存在很多紕漏，這里逐條查漏補缺，為后期項目落地提供參考，整理一份我個(gè)人的百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理。
ps：由于百科數據和wiki數據差異巨大，在這里以百科數據作為參考依據，一般官方的工作規范和過(guò)程是非常專(zhuān)業(yè)，執行過(guò)程中也要人性化一些。首先選擇了108個(gè)國家對應的百科站點(diǎn)，是這十幾年排名靠前，無(wú)錯誤記錄的站點(diǎn)。因為項目中要爬取的要素太多，而查漏補缺，則很難選擇好合適的站點(diǎn)。發(fā)現最大的缺點(diǎn)是十幾年來(lái)知名的百科站點(diǎn)中，基本沒(méi)有變動(dòng)的。
因此首先排除掉已經(jīng)被收錄的站點(diǎn)。在已經(jīng)爬蟲(chóng)過(guò)的一些站點(diǎn)中找出數據最為零散的站點(diǎn)，多半出現在公司的分發(fā)站，而這些站點(diǎn)的特點(diǎn)就是每天大量更新，看似很多，實(shí)際上數據量是十分有限的。這里想到的解決方案是多用些機器爬蟲(chóng)進(jìn)行處理，把零散的數據處理整合到一起。實(shí)際上當時(shí)是把百科站點(diǎn)進(jìn)行分詞，然后把查詢(xún)中的詞匯，用自動(dòng)補全，最后連接到百科語(yǔ)料庫中，但是語(yǔ)料庫的數據量也是很有限的。
經(jīng)過(guò)處理后，比較耗時(shí)間，也容易出錯，并且知道在日常爬蟲(chóng)中還是可以避免的。與其從零開(kāi)始，不如自己先給他們找一找問(wèn)題，然后在盡量的減少搜索成本，盡量不浪費時(shí)間。當年專(zhuān)注在這里，很大原因是因為一些公司過(guò)多的收購，對查詢(xún)結果的重要性選擇，導致數據量實(shí)在太大，這兩年才有了好轉。百科相關(guān)業(yè)務(wù)：百科全書(shū)工作站（或icrook），定制開(kāi)發(fā)的流程框架整理公司轉型和搜索公司的選擇搜索公司和爬蟲(chóng)工具的選擇企業(yè)站類(lèi)別特點(diǎn)：以（pc）首頁(yè)和相關(guān)頁(yè)為主，其次是(wap)首頁(yè)，同時(shí)也支持b2c垂直搜索以pc站為主，也支持付費搜索和獨立搜索（百度聯(lián)盟的頁(yè)面沒(méi)有站點(diǎn)）；首頁(yè)：無(wú)特殊查詢(xún)或收錄量低，正常首頁(yè)顯示，頁(yè)面相對較大；pc站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，甚至找不到；wap站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，特別是不存在移動(dòng)端頁(yè)面。
實(shí)例：主流都有很多其他語(yǔ)言/庫存在，不存在特殊查詢(xún)。但是wap類(lèi)的很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言正在興起，其中一些庫以及索引庫實(shí)例語(yǔ)言已經(jīng)超過(guò)10年；pc站是實(shí)時(shí)查詢(xún)，幾乎沒(méi)有延遲；wap站幾乎沒(méi)有延遲；實(shí)例：pc站超過(guò)300家（央企的pc站下部有報告，詳細，自己拉外網(wǎng)看）；wap站近300家。因此，最佳是選擇pc站查詢(xún)工具和wap站搜索工具組合，最次是使用分發(fā)，然后自己根據需求定制獨立搜。 查看全部
文章采集調用2009-2015年的所有百科全書(shū)媒體站點(diǎn)庫進(jìn)行爬取，一共有5542個(gè)媒體站點(diǎn)用于記錄和收集百科中的數據，分析有利于后期商業(yè)報告的數據分析。百科的工作機制：官方指定的流程內是專(zhuān)人負責每日事物，但是依然存在很多紕漏，這里逐條查漏補缺，為后期項目落地提供參考，整理一份我個(gè)人的百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理。
ps：由于百科數據和wiki數據差異巨大，在這里以百科數據作為參考依據，一般官方的工作規范和過(guò)程是非常專(zhuān)業(yè)，執行過(guò)程中也要人性化一些。首先選擇了108個(gè)國家對應的百科站點(diǎn)，是這十幾年排名靠前，無(wú)錯誤記錄的站點(diǎn)。因為項目中要爬取的要素太多，而查漏補缺，則很難選擇好合適的站點(diǎn)。發(fā)現最大的缺點(diǎn)是十幾年來(lái)知名的百科站點(diǎn)中，基本沒(méi)有變動(dòng)的。
因此首先排除掉已經(jīng)被收錄的站點(diǎn)。在已經(jīng)爬蟲(chóng)過(guò)的一些站點(diǎn)中找出數據最為零散的站點(diǎn)，多半出現在公司的分發(fā)站，而這些站點(diǎn)的特點(diǎn)就是每天大量更新，看似很多，實(shí)際上數據量是十分有限的。這里想到的解決方案是多用些機器爬蟲(chóng)進(jìn)行處理，把零散的數據處理整合到一起。實(shí)際上當時(shí)是把百科站點(diǎn)進(jìn)行分詞，然后把查詢(xún)中的詞匯，用自動(dòng)補全，最后連接到百科語(yǔ)料庫中，但是語(yǔ)料庫的數據量也是很有限的。
經(jīng)過(guò)處理后，比較耗時(shí)間，也容易出錯，并且知道在日常爬蟲(chóng)中還是可以避免的。與其從零開(kāi)始，不如自己先給他們找一找問(wèn)題，然后在盡量的減少搜索成本，盡量不浪費時(shí)間。當年專(zhuān)注在這里，很大原因是因為一些公司過(guò)多的收購，對查詢(xún)結果的重要性選擇，導致數據量實(shí)在太大，這兩年才有了好轉。百科相關(guān)業(yè)務(wù)：百科全書(shū)工作站（或icrook），定制開(kāi)發(fā)的流程框架整理公司轉型和搜索公司的選擇搜索公司和爬蟲(chóng)工具的選擇企業(yè)站類(lèi)別特點(diǎn)：以（pc）首頁(yè)和相關(guān)頁(yè)為主，其次是(wap)首頁(yè)，同時(shí)也支持b2c垂直搜索以pc站為主，也支持付費搜索和獨立搜索（百度聯(lián)盟的頁(yè)面沒(méi)有站點(diǎn)）；首頁(yè)：無(wú)特殊查詢(xún)或收錄量低，正常首頁(yè)顯示，頁(yè)面相對較大；pc站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，甚至找不到；wap站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，特別是不存在移動(dòng)端頁(yè)面。
實(shí)例：主流都有很多其他語(yǔ)言/庫存在，不存在特殊查詢(xún)。但是wap類(lèi)的很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言正在興起，其中一些庫以及索引庫實(shí)例語(yǔ)言已經(jīng)超過(guò)10年；pc站是實(shí)時(shí)查詢(xún)，幾乎沒(méi)有延遲；wap站幾乎沒(méi)有延遲；實(shí)例：pc站超過(guò)300家（央企的pc站下部有報告，詳細，自己拉外網(wǎng)看）；wap站近300家。因此，最佳是選擇pc站查詢(xún)工具和wap站搜索工具組合，最次是使用分發(fā)，然后自己根據需求定制獨立搜。 查看全部
文章采集調用(【語(yǔ)料庫】百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理（二）：)
文章采集調用2009-2015年的所有百科全書(shū)媒體站點(diǎn)庫進(jìn)行爬取，一共有5542個(gè)媒體站點(diǎn)用于記錄和收集百科中的數據，分析有利于后期商業(yè)報告的數據分析。百科的工作機制：官方指定的流程內是專(zhuān)人負責每日事物，但是依然存在很多紕漏，這里逐條查漏補缺，為后期項目落地提供參考，整理一份我個(gè)人的百科調用關(guān)鍵點(diǎn)梳理。
ps：由于百科數據和wiki數據差異巨大，在這里以百科數據作為參考依據，一般官方的工作規范和過(guò)程是非常專(zhuān)業(yè)，執行過(guò)程中也要人性化一些。首先選擇了108個(gè)國家對應的百科站點(diǎn)，是這十幾年排名靠前，無(wú)錯誤記錄的站點(diǎn)。因為項目中要爬取的要素太多，而查漏補缺，則很難選擇好合適的站點(diǎn)。發(fā)現最大的缺點(diǎn)是十幾年來(lái)知名的百科站點(diǎn)中，基本沒(méi)有變動(dòng)的。
因此首先排除掉已經(jīng)被收錄的站點(diǎn)。在已經(jīng)爬蟲(chóng)過(guò)的一些站點(diǎn)中找出數據最為零散的站點(diǎn)，多半出現在公司的分發(fā)站，而這些站點(diǎn)的特點(diǎn)就是每天大量更新，看似很多，實(shí)際上數據量是十分有限的。這里想到的解決方案是多用些機器爬蟲(chóng)進(jìn)行處理，把零散的數據處理整合到一起。實(shí)際上當時(shí)是把百科站點(diǎn)進(jìn)行分詞，然后把查詢(xún)中的詞匯，用自動(dòng)補全，最后連接到百科語(yǔ)料庫中，但是語(yǔ)料庫的數據量也是很有限的。
經(jīng)過(guò)處理后，比較耗時(shí)間，也容易出錯，并且知道在日常爬蟲(chóng)中還是可以避免的。與其從零開(kāi)始，不如自己先給他們找一找問(wèn)題，然后在盡量的減少搜索成本，盡量不浪費時(shí)間。當年專(zhuān)注在這里，很大原因是因為一些公司過(guò)多的收購，對查詢(xún)結果的重要性選擇，導致數據量實(shí)在太大，這兩年才有了好轉。百科相關(guān)業(yè)務(wù)：百科全書(shū)工作站（或icrook），定制開(kāi)發(fā)的流程框架整理公司轉型和搜索公司的選擇搜索公司和爬蟲(chóng)工具的選擇企業(yè)站類(lèi)別特點(diǎn)：以（pc）首頁(yè)和相關(guān)頁(yè)為主，其次是(wap)首頁(yè)，同時(shí)也支持b2c垂直搜索以pc站為主，也支持付費搜索和獨立搜索（百度聯(lián)盟的頁(yè)面沒(méi)有站點(diǎn)）；首頁(yè)：無(wú)特殊查詢(xún)或收錄量低，正常首頁(yè)顯示，頁(yè)面相對較大；pc站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，甚至找不到；wap站查詢(xún)無(wú)特殊查詢(xún)，頁(yè)面相對較小，特別是不存在移動(dòng)端頁(yè)面。
實(shí)例：主流都有很多其他語(yǔ)言/庫存在，不存在特殊查詢(xún)。但是wap類(lèi)的很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言正在興起，其中一些庫以及索引庫實(shí)例語(yǔ)言已經(jīng)超過(guò)10年；pc站是實(shí)時(shí)查詢(xún)，幾乎沒(méi)有延遲；wap站幾乎沒(méi)有延遲；實(shí)例：pc站超過(guò)300家（央企的pc站下部有報告，詳細，自己拉外網(wǎng)看）；wap站近300家。因此，最佳是選擇pc站查詢(xún)工具和wap站搜索工具組合，最次是使用分發(fā)，然后自己根據需求定制獨立搜。
文章采集調用(如何利用織夢(mèng)采集工具來(lái)優(yōu)化文章內容內容優(yōu)化？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 146 次瀏覽 ? 2022-03-19 02:20
文章采集調用(如何利用織夢(mèng)采集工具來(lái)優(yōu)化文章內容內容優(yōu)化？)
織夢(mèng)內容管理系統（Dedecms）是我們站長(cháng)們非常熟悉的cms建站系統，Dedecms將成為您輕松搭建的強大工具建立一個(gè)網(wǎng)站?？棄?mèng)采集做網(wǎng)站seo優(yōu)化基本知道寫(xiě)文章很重要?！盁o(wú)處不在”這個(gè)詞已經(jīng)使用了很長(cháng)時(shí)間，即使是現在也受到搜索引擎的喜愛(ài)！當然，有些新手站長(cháng)朋友不知道如何優(yōu)化網(wǎng)站文章。今天給大家講講如何使用織夢(mèng)采集工具優(yōu)化文章內容？?
我們都知道，網(wǎng)站 更新得越頻繁，搜索引擎蜘蛛就會(huì )越頻繁地出現。因此，我們可以利用織夢(mèng)采集免費工具實(shí)現采集偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布，主動(dòng)推送給搜索引擎，增加搜索引擎的抓取頻率，這個(gè)織夢(mèng)采集操作簡(jiǎn)單，無(wú)需學(xué)習專(zhuān)業(yè)技術(shù)，簡(jiǎn)單幾步即可輕松采集內容數據，用戶(hù)只需織夢(mèng)cms采集@ >工具上的簡(jiǎn)單設置，織夢(mèng)采集會(huì )根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵詞準確采集文章，這樣織夢(mèng) 采集 @> 確保與行業(yè) 文章 保持一致。采集文章可以選擇將修改后的內容保存到本地，
織夢(mèng)采集自動(dòng)匹配圖片文章如果內容中沒(méi)有圖片，會(huì )自動(dòng)配置相關(guān)圖片設置并自動(dòng)下載圖片保存到本地或第三方保存內容不再有來(lái)自對方的外部鏈接。百度已經(jīng)以官方文檔的形式直接說(shuō)明了織夢(mèng)采集中的文章哪些seo元素是有價(jià)值的?？棄?mèng)采集只需設置任務(wù)，自動(dòng)掛機！
用戶(hù)搜索到的內容是有價(jià)值的，用戶(hù)搜索到的沒(méi)有原創(chuàng )的內容在搜索引擎眼中是毫無(wú)價(jià)值的?？棄?mèng)采集自動(dòng)內部鏈接允許搜索引擎更深入地抓取您的鏈接。
織夢(mèng)采集注意關(guān)鍵詞的密度，也就是關(guān)鍵詞出現的頻率，會(huì )影響文章相關(guān)關(guān)鍵詞的當前排名，很多seo從業(yè)者都不會(huì )忽視這一點(diǎn)?？棄?mèng)采集網(wǎng)站內容插入或隨機作者、隨機閱讀等稱(chēng)為“高度原創(chuàng )”?？棄?mèng)采集需要注意的一點(diǎn)是詞頻不能太高，也就是密度不能太大。很多新手seo用seo來(lái)做seo，最后的結果就是極端會(huì )逆轉?？棄?mèng)采集無(wú)論你有成百上千個(gè)不同的cms網(wǎng)站，都可以實(shí)現統一管理。我接觸的很多人都犯了這個(gè)問(wèn)題，這不是一個(gè)孤立的案例，它是一個(gè)普遍的問(wèn)題。
織夢(mèng)采集關(guān)鍵詞密度會(huì )影響關(guān)鍵詞排名，位置也會(huì )影響，而且影響很大。這一點(diǎn)的核心操作點(diǎn)是：把重要的關(guān)鍵詞放在文章重要的地方?？棄?mèng)采集相關(guān)性?xún)?yōu)化文字出現關(guān)鍵詞，文字第一段自動(dòng)插入標題。當描述相關(guān)性較低時(shí)，當前的采集關(guān)鍵詞?？棄?mèng)采集一個(gè)人維護幾十萬(wàn)網(wǎng)站文章更新也不是問(wèn)題?？此坪?jiǎn)單的操作方法，似乎很少有人能做好。哪些職位最重要？
織夢(mèng)采集免費工具配備了關(guān)鍵詞采集 功能。通常有標題、第一段、每段的開(kāi)頭、摘要調用等?？棄?mèng)采集在內容或標題之前和之后插入段落或關(guān)鍵詞可選的標題和標題插入到相同的 關(guān)鍵詞?？棄?mèng)采集非常好用，輸入關(guān)鍵詞即可實(shí)現采集。這從seo的角度來(lái)看也是織夢(mèng)采集優(yōu)化文章，從用戶(hù)的角度來(lái)看也是必然的要求?？棄?mèng)采集排版和排版更多的是關(guān)乎網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量，而不是內容本身的質(zhì)量。
織夢(mèng)采集一個(gè)是主體內容應該放在哪里，讓用戶(hù)一目了然?？棄?mèng)采集網(wǎng)站主動(dòng)推送可以讓搜索引擎更快的發(fā)現我們的站點(diǎn)，支持百度、搜狗、神馬、360等搜索引擎的主動(dòng)推送。舉個(gè)反例，本身并沒(méi)有太多的內容。假設它也以分頁(yè)的形式顯示。這就是問(wèn)題。假設在首頁(yè)，“聯(lián)系我們”的內容被放在了重要的位置，這也是一個(gè)問(wèn)題。 查看全部
織夢(mèng)內容管理系統（Dedecms）是我們站長(cháng)們非常熟悉的cms建站系統，Dedecms將成為您輕松搭建的強大工具建立一個(gè)網(wǎng)站?？棄?mèng)采集做網(wǎng)站seo優(yōu)化基本知道寫(xiě)文章很重要?！盁o(wú)處不在”這個(gè)詞已經(jīng)使用了很長(cháng)時(shí)間，即使是現在也受到搜索引擎的喜愛(ài)！當然，有些新手站長(cháng)朋友不知道如何優(yōu)化網(wǎng)站文章。今天給大家講講如何使用織夢(mèng)采集工具優(yōu)化文章內容？?
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織夢(mèng)采集自動(dòng)匹配圖片文章如果內容中沒(méi)有圖片，會(huì )自動(dòng)配置相關(guān)圖片設置并自動(dòng)下載圖片保存到本地或第三方保存內容不再有來(lái)自對方的外部鏈接。百度已經(jīng)以官方文檔的形式直接說(shuō)明了織夢(mèng)采集中的文章哪些seo元素是有價(jià)值的?？棄?mèng)采集只需設置任務(wù)，自動(dòng)掛機！
用戶(hù)搜索到的內容是有價(jià)值的，用戶(hù)搜索到的沒(méi)有原創(chuàng )的內容在搜索引擎眼中是毫無(wú)價(jià)值的?？棄?mèng)采集自動(dòng)內部鏈接允許搜索引擎更深入地抓取您的鏈接。
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織夢(mèng)采集關(guān)鍵詞密度會(huì )影響關(guān)鍵詞排名，位置也會(huì )影響，而且影響很大。這一點(diǎn)的核心操作點(diǎn)是：把重要的關(guān)鍵詞放在文章重要的地方?？棄?mèng)采集相關(guān)性?xún)?yōu)化文字出現關(guān)鍵詞，文字第一段自動(dòng)插入標題。當描述相關(guān)性較低時(shí)，當前的采集關(guān)鍵詞?？棄?mèng)采集一個(gè)人維護幾十萬(wàn)網(wǎng)站文章更新也不是問(wèn)題?？此坪?jiǎn)單的操作方法，似乎很少有人能做好。哪些職位最重要？
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織夢(mèng)采集一個(gè)是主體內容應該放在哪里，讓用戶(hù)一目了然?？棄?mèng)采集網(wǎng)站主動(dòng)推送可以讓搜索引擎更快的發(fā)現我們的站點(diǎn)，支持百度、搜狗、神馬、360等搜索引擎的主動(dòng)推送。舉個(gè)反例，本身并沒(méi)有太多的內容。假設它也以分頁(yè)的形式顯示。這就是問(wèn)題。假設在首頁(yè)，“聯(lián)系我們”的內容被放在了重要的位置，這也是一個(gè)問(wèn)題。 查看全部
文章采集調用(如何利用織夢(mèng)采集工具來(lái)優(yōu)化文章內容內容優(yōu)化？)
織夢(mèng)內容管理系統（Dedecms）是我們站長(cháng)們非常熟悉的cms建站系統，Dedecms將成為您輕松搭建的強大工具建立一個(gè)網(wǎng)站?？棄?mèng)采集做網(wǎng)站seo優(yōu)化基本知道寫(xiě)文章很重要?！盁o(wú)處不在”這個(gè)詞已經(jīng)使用了很長(cháng)時(shí)間，即使是現在也受到搜索引擎的喜愛(ài)！當然，有些新手站長(cháng)朋友不知道如何優(yōu)化網(wǎng)站文章。今天給大家講講如何使用織夢(mèng)采集工具優(yōu)化文章內容？?
我們都知道，網(wǎng)站 更新得越頻繁，搜索引擎蜘蛛就會(huì )越頻繁地出現。因此，我們可以利用織夢(mèng)采集免費工具實(shí)現采集偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布，主動(dòng)推送給搜索引擎，增加搜索引擎的抓取頻率，這個(gè)織夢(mèng)采集操作簡(jiǎn)單，無(wú)需學(xué)習專(zhuān)業(yè)技術(shù)，簡(jiǎn)單幾步即可輕松采集內容數據，用戶(hù)只需織夢(mèng)cms采集@ >工具上的簡(jiǎn)單設置，織夢(mèng)采集會(huì )根據用戶(hù)設置的關(guān)鍵詞準確采集文章，這樣織夢(mèng) 采集 @> 確保與行業(yè) 文章 保持一致。采集文章可以選擇將修改后的內容保存到本地，
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用戶(hù)搜索到的內容是有價(jià)值的，用戶(hù)搜索到的沒(méi)有原創(chuàng )的內容在搜索引擎眼中是毫無(wú)價(jià)值的?？棄?mèng)采集自動(dòng)內部鏈接允許搜索引擎更深入地抓取您的鏈接。
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織夢(mèng)采集一個(gè)是主體內容應該放在哪里，讓用戶(hù)一目了然?？棄?mèng)采集網(wǎng)站主動(dòng)推送可以讓搜索引擎更快的發(fā)現我們的站點(diǎn)，支持百度、搜狗、神馬、360等搜索引擎的主動(dòng)推送。舉個(gè)反例，本身并沒(méi)有太多的內容。假設它也以分頁(yè)的形式顯示。這就是問(wèn)題。假設在首頁(yè)，“聯(lián)系我們”的內容被放在了重要的位置，這也是一個(gè)問(wèn)題。
文章采集調用(微信公眾號商城的解決方案（一）——)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 101 次瀏覽 ? 2022-03-17 14:05
文章采集調用(微信公眾號商城的解決方案（一）——)
文章采集調用多家微信公眾號，給每個(gè)公眾號都發(fā)送一個(gè)調用接口，每個(gè)公眾號又接入一個(gè)接口，對每個(gè)公眾號發(fā)送一條數據，最后給出調用結果。前提調用多家公眾號微信入口，或調用其他公眾號微信端：訂閱號：后臺接口數據統計分析：總閱讀數、推送數、閱讀量、點(diǎn)贊率、關(guān)注率、轉發(fā)率、評論數、截圖數、點(diǎn)擊事件觸發(fā)次數、發(fā)送時(shí)間。
可以嘗試用一些api，
(二維碼自動(dòng)識別)你可以試試這個(gè)，我們原來(lái)是這么做的，很簡(jiǎn)單，
swot是什么？
這個(gè)問(wèn)題問(wèn)的好，我也想知道api開(kāi)發(fā)網(wǎng)站前景如何，最近正在研究這個(gè)網(wǎng)站，所以有這方面的想法，
我看好微信公眾號商城，
一、微信生態(tài)環(huán)境尚不完善，包括公眾號發(fā)展時(shí)間短，賬號及生態(tài)價(jià)值體現不明顯，且公眾號存在層次區分，
二、微信商城是目前最好的線(xiàn)上銷(xiāo)售線(xiàn)上線(xiàn)下打通的事物，不會(huì )消失。
作為相關(guān)的從業(yè)者，我覺(jué)得自主開(kāi)發(fā)門(mén)檻太高，不管是開(kāi)發(fā)還是培訓，都不比做網(wǎng)站或app簡(jiǎn)單，即使目前微信公眾號很牛的自助商城也是很慢，
1、公眾號與電商平臺結合的應用，據我所知是最近新出來(lái)的一個(gè)推廣方式，從抖音，快手，到社群，再到游戲中的轉化率都比較高，可以用來(lái)嘗試，可以用來(lái)宣傳品牌，
2、自定義菜單，現在還沒(méi)有官方應用，需要結合模板工具?，F在行業(yè)內的解決方案（如視星通，禮品通，基本款游戲自定義菜單，活動(dòng)購物等）建議結合一下，
3、如果有一定的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，可以自己網(wǎng)上買(mǎi)個(gè)服務(wù)器，比如云端，穩定性很差，而且服務(wù)費很貴，如果服務(wù)器牛逼，跟第一條一樣，隨便你做不做。如果沒(méi)經(jīng)驗自己一個(gè)人做也簡(jiǎn)單，
4、歡迎加我威信：1425762322，一起交流討論，根據產(chǎn)品經(jīng)理需求設計開(kāi)發(fā)，不求最牛逼， 查看全部
文章采集調用多家微信公眾號，給每個(gè)公眾號都發(fā)送一個(gè)調用接口，每個(gè)公眾號又接入一個(gè)接口，對每個(gè)公眾號發(fā)送一條數據，最后給出調用結果。前提調用多家公眾號微信入口，或調用其他公眾號微信端：訂閱號：后臺接口數據統計分析：總閱讀數、推送數、閱讀量、點(diǎn)贊率、關(guān)注率、轉發(fā)率、評論數、截圖數、點(diǎn)擊事件觸發(fā)次數、發(fā)送時(shí)間。
可以嘗試用一些api，
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swot是什么？
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我看好微信公眾號商城，
一、微信生態(tài)環(huán)境尚不完善，包括公眾號發(fā)展時(shí)間短，賬號及生態(tài)價(jià)值體現不明顯，且公眾號存在層次區分，
二、微信商城是目前最好的線(xiàn)上銷(xiāo)售線(xiàn)上線(xiàn)下打通的事物，不會(huì )消失。
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1、公眾號與電商平臺結合的應用，據我所知是最近新出來(lái)的一個(gè)推廣方式，從抖音，快手，到社群，再到游戲中的轉化率都比較高，可以用來(lái)嘗試，可以用來(lái)宣傳品牌，
2、自定義菜單，現在還沒(méi)有官方應用，需要結合模板工具?，F在行業(yè)內的解決方案（如視星通，禮品通，基本款游戲自定義菜單，活動(dòng)購物等）建議結合一下，
3、如果有一定的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，可以自己網(wǎng)上買(mǎi)個(gè)服務(wù)器，比如云端，穩定性很差，而且服務(wù)費很貴，如果服務(wù)器牛逼，跟第一條一樣，隨便你做不做。如果沒(méi)經(jīng)驗自己一個(gè)人做也簡(jiǎn)單，
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文章采集調用多家微信公眾號，給每個(gè)公眾號都發(fā)送一個(gè)調用接口，每個(gè)公眾號又接入一個(gè)接口，對每個(gè)公眾號發(fā)送一條數據，最后給出調用結果。前提調用多家公眾號微信入口，或調用其他公眾號微信端：訂閱號：后臺接口數據統計分析：總閱讀數、推送數、閱讀量、點(diǎn)贊率、關(guān)注率、轉發(fā)率、評論數、截圖數、點(diǎn)擊事件觸發(fā)次數、發(fā)送時(shí)間。
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1、公眾號與電商平臺結合的應用，據我所知是最近新出來(lái)的一個(gè)推廣方式，從抖音，快手，到社群，再到游戲中的轉化率都比較高，可以用來(lái)嘗試，可以用來(lái)宣傳品牌，
2、自定義菜單，現在還沒(méi)有官方應用，需要結合模板工具?，F在行業(yè)內的解決方案（如視星通，禮品通，基本款游戲自定義菜單，活動(dòng)購物等）建議結合一下，
3、如果有一定的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，可以自己網(wǎng)上買(mǎi)個(gè)服務(wù)器，比如云端，穩定性很差，而且服務(wù)費很貴，如果服務(wù)器牛逼，跟第一條一樣，隨便你做不做。如果沒(méi)經(jīng)驗自己一個(gè)人做也簡(jiǎn)單，
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文章采集調用(wordpress采集頁(yè)簡(jiǎn)單改造調用代碼和說(shuō)明，提升收錄量 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 128 次瀏覽 ? 2022-03-12 21:06
文章采集調用(wordpress采集頁(yè)簡(jiǎn)單改造調用代碼和說(shuō)明，提升收錄量
)
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
昨天抽空對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
1 '14', 'largest' => 14, 'unit' => 'px', 'order' => 'RAND', 'number' => 9 ) ); ?>
2
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
**原因：**這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽，以提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
步驟 1 修改頁(yè)面 1：functions.php
1/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = '';ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";}return $first_img;}
2
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
<p> 查看全部
)
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
昨天抽空對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
1 '14', 'largest' => 14, 'unit' => 'px', 'order' => 'RAND', 'number' => 9 ) ); ?>
2
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
**原因：**這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽，以提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
步驟 1 修改頁(yè)面 1：functions.php
1/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = '';ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";}return $first_img;}
2
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
<p> 查看全部
文章采集調用(wordpress采集頁(yè)簡(jiǎn)單改造調用代碼和說(shuō)明，提升收錄量
)
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
鄭景成：wordpress采集頁(yè)面簡(jiǎn)單修改為調用代碼和描述增加收錄的量
昨天抽空對鄭剛的SEO培訓網(wǎng)站做了一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面調整，主要是采集頁(yè)面。
這個(gè)網(wǎng)站是用WP做的，所以如果你也用WP建站或者用它來(lái)做采集的內容，你可以采集這個(gè)文章，都是有效的代碼以及如何操作。
主要目的是讓采集的頁(yè)面變化與原來(lái)的內容不同，至少有收獲，進(jìn)一步提高頁(yè)面收錄的概率。
1、自動(dòng)調用隨機TAG標簽和自定義數量
1、[修改頁(yè)面：single.php]
1 '14', 'largest' => 14, 'unit' => 'px', 'order' => 'RAND', 'number' => 9 ) ); ?>
2
只需將上面的代碼放在你想要的任何頁(yè)面或位置，就可以直接調用一個(gè)隨機的TAG標簽。接下來(lái)的 9 表示調用 9，每個(gè)頁(yè)面都不同。稱(chēng)為隨機標簽。
**原因：**這個(gè)動(dòng)作是為了讓每個(gè)頁(yè)面調用不同的隨機標簽，以提高標簽頁(yè)的收錄概率和入口，因為WP的主要排名多為T(mén)AG標簽頁(yè)。
2、采集在內容頁(yè)插入隨機圖片**
步驟 1 修改頁(yè)面 1：functions.php
1/* 文章隨機插圖 */function catch_that_image() {global $post, $posts;$first_img = '';ob_start();ob_end_clean();$output = preg_match_all('//>i', $post->post_content, $matches);$first_img = $matches [1] [0];if(empty($first_img)){ //Defines a default image$first_img = "https://seozg.cc/wp-content/up ... .rand(1,3).".png";}return $first_img;}
2
將上面的代碼放在functions.php頁(yè)面底部，點(diǎn)擊保存。記得用你的網(wǎng)址替換中間的網(wǎng)址。
Step 2 修改頁(yè)面2：single.php
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文章采集調用(給WordPress文章添加廣告位有很多伙計的WordPress站點(diǎn)是怎么做的 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 148 次瀏覽 ? 2022-03-12 20:14
文章采集調用(給WordPress文章添加廣告位有很多伙計的WordPress站點(diǎn)是怎么做的
)
將廣告位添加到 WordPress文章
想必有很多人的WordPress網(wǎng)站是沒(méi)有廣告位的，而且即使有廣告位，在文章中間也很少有廣告位，就像下圖的廣告一樣，直接顯示在文章中間。在這里，我向大伙推薦一段代碼，以達到為文章添加廣告空間的目的。請將以下代碼放入functions.php 文件中。然后把你自己的廣告代碼放在第7行，可以是谷歌附屬或其他圖片廣告或自己制作的html代碼。其中第 10 行有一個(gè)數字 2，這意味著(zhù)該廣告將插入到 文章 的第二段之后...
建站教程2020-12-06
WordPress 禁止指定類(lèi)別的 文章
使用wordpress禁止輸出文章的指定類(lèi)別，可以給get_posts()函數傳遞一個(gè)數組參數，如下： 其中：鍵名numberposts表示檢索到的文章個(gè)數, category 表示要顯示的文章 的類(lèi)別ID，負數表示不顯示，以逗號分隔的字符串形式，這里的orderby表示隨機取出文章。去掉了php類(lèi)的文章顯示，因為下面有一個(gè)“php欄”，避免重復。get_posts() 函數的完整參數列表：
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如何在 WordPress 中更改域名
以前經(jīng)常換域名，每次都要查看換域名的方法，這次直接記錄在我的網(wǎng)站里。導入數據庫后，執行如下SQL語(yǔ)句，代表舊域名，代表新域名，將新舊域名修改為自己的，然后點(diǎn)擊執行！這也是我最喜歡的方法，記錄下來(lái)供自己使用，分享給大家。
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在不修改數據庫的情況下更改WordPress域名
WordPress更改域名或打開(kāi)HTTPS，舊域名不再可用，后臺也將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)。很多人會(huì )后悔沒(méi)有提前在后臺更改域名。一般我們可以通過(guò)修改數據庫來(lái)解決，但是比較麻煩。通過(guò)數據庫的解決方法，請看？：如何在WordPress中更改域名。但是，有一個(gè)更簡(jiǎn)單的方法。只需要修改wp-config.php文件，在wp-config.php中添加如下代碼： 添加后即可登錄后臺 現在登錄成功后，手動(dòng)...
網(wǎng)站建設教程2020-11-04
WordPress 永久鏈接 %postname% 和 pathinfo 沖突
主要沖突是當你訪(fǎng)問(wèn)wordpress的正常頁(yè)面、分類(lèi)和文章時(shí)，都可以正常訪(fǎng)問(wèn)和顯示，但是當你訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)不存在的url時(shí)，你的站點(diǎn)不會(huì )顯示404頁(yè)面，但它是顯示的主頁(yè)；聽(tīng)起來(lái)可能很模糊，你不明白它的意思；例如：可以訪(fǎng)問(wèn)，因為這個(gè)頁(yè)面確實(shí)存在，所以沒(méi)有問(wèn)題；當您訪(fǎng)問(wèn)...
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文章采集調用(如何加快網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)速度(1)_e操盤(pán)_怎么做)
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文章采集調用(如何加快網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)速度(1)_e操盤(pán)_怎么做)
如何加快網(wǎng)站Access()
很多朋友用虛擬主機做網(wǎng)站，將web文件存放在虛擬空間，但是當頁(yè)面內容過(guò)多時(shí)，網(wǎng)站的打開(kāi)速度顯得很慢。如果遇到這種情況，與其尋找更好的空間，不如通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)代碼來(lái)達到滿(mǎn)意的速度。作者總結了一些實(shí)用的方法。在制作主頁(yè)時(shí)，以下方法可以大大提高你的網(wǎng)頁(yè)速度。
一、記得幫頁(yè)面減肥
我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，其實(shí)是把虛擬主機中的網(wǎng)頁(yè)內容下載到本地硬盤(pán)上，然后用瀏覽器進(jìn)行解讀和查看。網(wǎng)頁(yè)的下載速度在顯示速度中占很大比例，所以網(wǎng)頁(yè)本身占用的空間越小，瀏覽速度就會(huì )越快。這就要求在制作網(wǎng)頁(yè)時(shí)要遵循一切簡(jiǎn)潔的原則，例如：不要使用過(guò)大的Flash動(dòng)畫(huà)、圖片等資源。干凈、簡(jiǎn)潔的頁(yè)面給人一種思路清晰的感覺(jué)。
二、如果沒(méi)有必要，使用靜態(tài) HTML 頁(yè)面
眾所周知，ASP、PHP、JSP等程序實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息的動(dòng)態(tài)交互，運行起來(lái)非常方便，因為它們的數據交互性好，并且可以方便地訪(fǎng)問(wèn)和更改數據庫的內容，以便網(wǎng)站“移動(dòng)”，例如：論壇、留言板等。但是，此類(lèi)程序必須經(jīng)過(guò)服務(wù)器處理，生成HTML頁(yè)面，然后“發(fā)送”到客戶(hù)端進(jìn)行瀏覽，這必須消耗一定的服務(wù)器資源，如果在虛擬主機上過(guò)多使用這類(lèi)程序，網(wǎng)頁(yè)的顯示速度肯定會(huì )變慢，所以盡量不要使用靜態(tài)HTML頁(yè)面。
三、不要把整個(gè)頁(yè)面塞進(jìn)一個(gè)表格
這是網(wǎng)頁(yè)設計的問(wèn)題。為了追求統一的頁(yè)面對齊，很多站長(cháng)把整個(gè)頁(yè)面的內容放到一個(gè)Table（表格）中，然后用單元格td來(lái)劃分各個(gè)“塊”的布局。網(wǎng)站 的顯示速度絕對慢。因為T(mén)able要等到里面的所有內容都加載完才會(huì )顯示出來(lái)，所以如果有些內容不能訪(fǎng)問(wèn)，就會(huì )耽誤整個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)速度。正確的做法是：將內容分成幾個(gè)格式相同的Table，不要全部塞進(jìn)一個(gè)Table。
四、將ASP、ASPX、PHP等文件的訪(fǎng)問(wèn)權限改為. js參考
這一點(diǎn)在設計ASP、ASPX、PHP等程序時(shí)要注意。如果你想在靜態(tài) HTML 頁(yè)面中嵌入動(dòng)態(tài)數據，而這些動(dòng)態(tài)數據是由 ASP、PHP 等程序提供的，你會(huì )使用如下語(yǔ)句 Quote: 這樣的話(huà)，每次有人訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站，服務(wù)器會(huì )對#asp文件執行一次處理，從數據庫中提取相應的數據，然后輸出到網(wǎng)頁(yè)顯示。如果有幾萬(wàn)人同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，就要執行上萬(wàn)次，后果可想而知。建議在這些程序中動(dòng)態(tài)生成數據成一個(gè)1.js文件，然后通過(guò)首頁(yè)上<SCRIPT src=""></SCRIPT>的代碼引用1.js文件頁(yè)。這樣，
五、使用 iframe 嵌套另一個(gè)頁(yè)面
如果你想在 網(wǎng)站 上插入一些廣告代碼，但又不想讓這些廣告 網(wǎng)站 影響速度，那么使用 iframe 是最合適的。方法是：把這些廣告代碼放在一個(gè)單獨的頁(yè)面上，然后用下面的代碼把頁(yè)面嵌入到首頁(yè)，這樣整個(gè)首頁(yè)的顯示就不會(huì )因為廣告頁(yè)的延遲而被拖拽。代碼如下：
< IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0 src="***.com" frameBorder=0 width=468 scrolling=no height=60 leftmargin="0" topmargin="0"></IFRAME>
其中 ***.com 是引用文件的路徑。
六、注意網(wǎng)站柜臺代碼放置技巧
在網(wǎng)頁(yè)中放置計數器可以統計網(wǎng)站的流量，為站長(cháng)和廣告商提供訪(fǎng)問(wèn)依據。但是，無(wú)論網(wǎng)站 統計系統多么強大，都會(huì )有出錯的時(shí)候。如果你把統計代碼直接放在頁(yè)面內容前面，或者放在一個(gè)Table或者div標簽里，那么當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，你頁(yè)面上的Table或者div會(huì )有幾十秒的延遲，導致頁(yè)面被推遲。很長(cháng)一段時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)。因此，為了提高網(wǎng)站的速度，需要注意統計代碼的位置。正確的做法是：將統計代碼放在頁(yè)面底部，不要和頁(yè)面內容放在同一個(gè)Table或div標簽中?？梢灾苯訉⒔y計代碼放在頁(yè)面代碼底部，或者在底部制作一個(gè)單獨的表格或 div 來(lái)放置計數器。這樣，當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，您的 網(wǎng)站 速度不會(huì )受到絲毫影響。
七、友情鏈接知識
網(wǎng)站之間的鏈接可以增加網(wǎng)站的宣傳效果，制作LOGO圖片鏈接可以更準確地描述網(wǎng)站的主題和定位，宣傳效果會(huì )大大增強，但是圖片鏈接做多了，必然會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的顯示速度。很多站長(cháng)喜歡在友情網(wǎng)站上直接引用圖片網(wǎng)址，讓圖片加載后才能顯示。每個(gè)好友網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度不一樣，整個(gè)表格都要等待圖片下載完成?？梢燥@示，大大降低了網(wǎng)頁(yè)的速度。因此，在做附屬鏈接時(shí)，您應該嘗試：
1. 僅文本鏈接：文本鏈接不會(huì )減慢頁(yè)面速度。
2. 將所有鏈接放到一個(gè)單獨的頁(yè)面，然后鏈接到主頁(yè)上的頁(yè)面。
3.如果鏈接一定要出現在首頁(yè)，請將鏈接所在的整個(gè)Table放在頁(yè)面底部，因為頁(yè)面是從上到下逐行顯示的，所以放在底部的頁(yè)面，而不是其他內容的顯示會(huì )延遲。
4. 友情鏈接的LOGO圖片先下載，再上傳到自己的網(wǎng)站空間。這樣，速度由自己的網(wǎng)站空間決定，不受友情網(wǎng)站的影響。
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本文轉載請出自著(zhù)名來(lái)源：Just Do IT ()
一個(gè)小的網(wǎng)站，比如個(gè)人的網(wǎng)站，可以用最簡(jiǎn)單的html靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現，配上一些圖片來(lái)達到美化效果，所有頁(yè)面都存放在一個(gè)目錄下，比如網(wǎng)站對系統架構和性能的要求非常簡(jiǎn)單。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不斷豐富，網(wǎng)站相關(guān)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)細分為非常精細的方面，尤其是對于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，使用的技術(shù)非常廣泛，從硬件到軟件，編程語(yǔ)言、數據庫、WebServer、防火墻等領(lǐng)域都有很高的要求，不是原來(lái)簡(jiǎn)單的html靜態(tài)網(wǎng)站可比的。
大型 網(wǎng)站，例如 Portal網(wǎng)站。面對大量用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和高并發(fā)請求，基本解決方案集中在以下幾個(gè)環(huán)節：使用高性能服務(wù)器、高性能數據庫、高效編程語(yǔ)言、高性能Web容器。但是除了這些方面，沒(méi)有辦法從根本上解決大網(wǎng)站面臨的高負載、高并發(fā)問(wèn)題。
上面提供的幾種解決方案在一定程度上也意味著(zhù)更大的投入，而且這種解決方案存在瓶頸，不具備很好的擴展性。我從低成本、高性能和高擴展性的角度來(lái)談一談。說(shuō)說(shuō)我的一些經(jīng)歷吧。
1、HTML 靜態(tài)
其實(shí)我們都知道純靜態(tài)的html頁(yè)面效率最高，成本也最低，所以我們盡量使用靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現我們網(wǎng)站上的頁(yè)面。這種最簡(jiǎn)單的方法實(shí)際上是最有效的。方法。但是對于內容量大、更新頻繁的網(wǎng)站，我們無(wú)法一一手動(dòng)實(shí)現，于是出現了我們常用的信息發(fā)布系統cms，比如各個(gè)門(mén)戶(hù)的新聞頻道我們經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，甚至他們的其他渠道都是通過(guò)信息發(fā)布系統進(jìn)行管理和實(shí)施的。信息發(fā)布系統可以實(shí)現最簡(jiǎn)單的信息錄入，自動(dòng)生成靜態(tài)頁(yè)面。還可以具有頻道管理、權限管理、自動(dòng)抓拍等功能。對于大型 網(wǎng)站
除了門(mén)戶(hù)和信息發(fā)布類(lèi)型網(wǎng)站，對于交互性要求高的社區類(lèi)型網(wǎng)站，盡可能保持靜態(tài)也是提高性能的必要手段。社區發(fā)帖，文章實(shí)時(shí)靜態(tài)化，有更新時(shí)再靜態(tài)化也是一種被廣泛使用的策略。貓撲的大雜燴使用了這樣的策略，網(wǎng)易社區也是如此。
同時(shí)，html靜態(tài)化也是一些緩存策略使用的手段。對于系統中頻繁使用數據庫查詢(xún)但內容更新量較小的應用，可以考慮使用html靜態(tài)化來(lái)實(shí)現，比如論壇中的論壇公開(kāi)設置信息。這些信息目前所有主流論壇都可以后臺管理，并存儲在數據庫中。其實(shí)很多這些信息都是前臺程序調用的，只是更新頻率很小。后臺更新時(shí)可以考慮將這部分內容設為靜態(tài)，避免大量數據庫。訪(fǎng)問(wèn)請求。
2、圖像服務(wù)器分離
眾所周知，對于web服務(wù)器來(lái)說(shuō)，無(wú)論是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最耗費資源的，所以需要將圖片與頁(yè)面分離，這基本上是大網(wǎng)站所采用的策略，他們都有獨立的圖像服務(wù)器，甚至很多圖像服務(wù)器。這樣的架構可以減輕提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)請求的服務(wù)器系統的壓力，并且可以保證系統不會(huì )因為圖像問(wèn)題而崩潰。應用服務(wù)器和鏡像服務(wù)器可以進(jìn)行不同的配置優(yōu)化。比如apache可以盡量配置ContentType。更少的支持和盡可能少的 LoadModule 確保更高的系統消耗和執行效率。
3、數據庫集群和庫表哈希
大型網(wǎng)站都有復雜的應用，而這些應用必須用到數據庫，所以在面對大量訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，很快就會(huì )出現數據庫的瓶頸，一個(gè)數據庫很快就無(wú)法滿(mǎn)足應用，所以我們需要使用數據庫集群或庫表哈希。
在數據庫集群方面，很多數據庫都有自己的解決方案。Oracle、Sybase 等都有很好的解決方案。MySQL提供的常用的Master/Slave也是類(lèi)似的解決方案。你用的是什么DB，請參考對應的解決方案。解決方案來(lái)實(shí)施。
上面提到的數據庫集群在架構、成本和可擴展性方面受到所使用的數據庫類(lèi)型的限制。因此，我們需要從應用的角度考慮改進(jìn)系統架構。庫表哈希是最常用和最有效的解決方案。. 我們在應用中安裝業(yè)務(wù)和應用或者功能模塊來(lái)分離數據庫，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，然后按照一定的策略對一個(gè)頁(yè)面或者功能進(jìn)行較小的數據庫hash，比如user table, Hash the根據用戶(hù)ID創(chuàng )建表，可以低成本提高系統性能，具有良好的可擴展性。搜狐的論壇采用了這樣的結構，將論壇的用戶(hù)、設置、帖子等信息從數據庫中分離出來(lái)，然后根據section和ID對posts和users的數據庫和表進(jìn)行hash，最后可以在配置文件中簡(jiǎn)單配置?？梢噪S時(shí)將低成本數據庫添加到系統中，以補充系統性能。
4、緩存
緩存這個(gè)詞已經(jīng)被技術(shù)觸及，很多地方都用到了緩存。開(kāi)發(fā)中的網(wǎng)站架構和網(wǎng)站緩存也很重要。這是最基本的兩種緩存。稍后將描述高級和分布式緩存。
對于架構上的緩存，熟悉Apache的人可以知道，Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用額外的Squid模塊進(jìn)行緩存，兩者都可以有效提升Apache的訪(fǎng)問(wèn)響應能力。
網(wǎng)站程序開(kāi)發(fā)緩存，Linux上提供的Memory Cache是??常用的緩存接口，可以在web開(kāi)發(fā)中使用。比如在Java開(kāi)發(fā)的時(shí)候，可以調用MemoryCache來(lái)緩存和共享一些數據。大型社區使用這樣的架構。另外，在使用web語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的時(shí)候，各種語(yǔ)言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java有更多，.net不是很熟悉，相信一定有。
5、鏡像
鏡像是大規模網(wǎng)站常用的提高性能和數據安全性的一種方式。鏡像技術(shù)可以解決不同網(wǎng)絡(luò )接入商和地區造成的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)速度差異。比如ChinaNet和EduNet的區別，促使很多網(wǎng)站在教育網(wǎng)建立鏡像站點(diǎn)，數據定期或者實(shí)時(shí)更新。關(guān)于鏡像的詳細技術(shù)，這里不再贅述。有許多專(zhuān)業(yè)的現成解決方案架構和產(chǎn)品可供選擇。還有便宜的軟件實(shí)現思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是 large網(wǎng)站 解決高負載訪(fǎng)問(wèn)和大量并發(fā)請求的終極解決方案。
負載均衡技術(shù)發(fā)展多年，有很多專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商和產(chǎn)品可供選擇。我個(gè)人遇到過(guò)一些解決方案，有兩種架構供大家參考。
硬件第 4 層交換
四層交換利用三層和四層報文的報文頭信息，根據應用段識別業(yè)務(wù)流，將整個(gè)段的業(yè)務(wù)流分配給合適的應用服務(wù)器進(jìn)行處理。第四層交換功能就像一個(gè)虛擬IP，指向物理服務(wù)器。它傳輸的業(yè)務(wù)遵循多種協(xié)議，包括HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協(xié)議。這些服務(wù)基于物理服務(wù)器，需要復雜的負載平衡算法。在IP世界中，服務(wù)類(lèi)型由終端TCP或UDP端口地址決定，四層交換中的應用范圍由源和終端IP地址、TCP和UDP端口決定。
在硬件四層交換產(chǎn)品領(lǐng)域，有一些比較知名的產(chǎn)品可供選擇，比如Alteon、F5等，這些產(chǎn)品價(jià)格貴但物超所值，可以提供卓越的性能和靈活的管理能力。雅虎中國為其近 2,000 臺服務(wù)器使用了三四臺 Alteon。
軟件第 4 層交換
在大家了解了硬件四層交換機的原理之后，基于OSI模型的軟件四層交換機應運而生。這種方案的原理是一樣的，只是性能稍差一些。但是，仍然很容易滿(mǎn)足一定的壓力。有人說(shuō)軟件實(shí)現方式其實(shí)更靈活，處理能力完全取決于你對配置的熟悉程度。
我們可以使用Linux中常用的LVS來(lái)解決軟件的四層切換。LVS 是 Linux 虛擬服務(wù)器。提供基于心跳的實(shí)時(shí)災難響應解決方案，提高了系統的健壯性，提供靈活的虛擬VIP。配置和管理功能可以同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)應用的??需求，這對于分布式系統來(lái)說(shuō)是必不可少的。
使用負載均衡的一個(gè)典型策略是在軟件或硬件四層交換的基礎上構建一個(gè)squid集群。這個(gè)想法被用于許多大型網(wǎng)站，包括搜索引擎。這種架構是低成本和高性能的。還有很強的可擴展性，隨時(shí)可以很容易地在架構中添加或刪除節點(diǎn)。我將抽出時(shí)間詳細梳理一下這樣的結構并與您討論。
對于大規模的網(wǎng)站，可以同時(shí)使用上面提到的各個(gè)方法。這里我簡(jiǎn)單介紹一下。具體實(shí)現過(guò)程中的很多細節需要大家熟悉和體驗。有時(shí)一個(gè)小的 squid 參數或者 apache 參數的設置會(huì )對系統性能產(chǎn)生很大的影響。
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常規方法：
1.使用 ACDSEE 壓縮圖像
2.分頁(yè)，把一頁(yè)變成多頁(yè)
3.不要把所有的圖片、flash等都放在同一個(gè)表格中，因為IE下載后會(huì )在一個(gè)表格中顯示所有內容，可以放在多個(gè)表格中，下載一個(gè)會(huì )顯示一個(gè)。
4.換成更快的服務(wù)器空間 查看全部
如何加快網(wǎng)站Access()
很多朋友用虛擬主機做網(wǎng)站，將web文件存放在虛擬空間，但是當頁(yè)面內容過(guò)多時(shí)，網(wǎng)站的打開(kāi)速度顯得很慢。如果遇到這種情況，與其尋找更好的空間，不如通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)代碼來(lái)達到滿(mǎn)意的速度。作者總結了一些實(shí)用的方法。在制作主頁(yè)時(shí)，以下方法可以大大提高你的網(wǎng)頁(yè)速度。
一、記得幫頁(yè)面減肥
我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，其實(shí)是把虛擬主機中的網(wǎng)頁(yè)內容下載到本地硬盤(pán)上，然后用瀏覽器進(jìn)行解讀和查看。網(wǎng)頁(yè)的下載速度在顯示速度中占很大比例，所以網(wǎng)頁(yè)本身占用的空間越小，瀏覽速度就會(huì )越快。這就要求在制作網(wǎng)頁(yè)時(shí)要遵循一切簡(jiǎn)潔的原則，例如：不要使用過(guò)大的Flash動(dòng)畫(huà)、圖片等資源。干凈、簡(jiǎn)潔的頁(yè)面給人一種思路清晰的感覺(jué)。
二、如果沒(méi)有必要，使用靜態(tài) HTML 頁(yè)面
眾所周知，ASP、PHP、JSP等程序實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息的動(dòng)態(tài)交互，運行起來(lái)非常方便，因為它們的數據交互性好，并且可以方便地訪(fǎng)問(wèn)和更改數據庫的內容，以便網(wǎng)站“移動(dòng)”，例如：論壇、留言板等。但是，此類(lèi)程序必須經(jīng)過(guò)服務(wù)器處理，生成HTML頁(yè)面，然后“發(fā)送”到客戶(hù)端進(jìn)行瀏覽，這必須消耗一定的服務(wù)器資源，如果在虛擬主機上過(guò)多使用這類(lèi)程序，網(wǎng)頁(yè)的顯示速度肯定會(huì )變慢，所以盡量不要使用靜態(tài)HTML頁(yè)面。
三、不要把整個(gè)頁(yè)面塞進(jìn)一個(gè)表格
這是網(wǎng)頁(yè)設計的問(wèn)題。為了追求統一的頁(yè)面對齊，很多站長(cháng)把整個(gè)頁(yè)面的內容放到一個(gè)Table（表格）中，然后用單元格td來(lái)劃分各個(gè)“塊”的布局。網(wǎng)站 的顯示速度絕對慢。因為T(mén)able要等到里面的所有內容都加載完才會(huì )顯示出來(lái)，所以如果有些內容不能訪(fǎng)問(wèn)，就會(huì )耽誤整個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)速度。正確的做法是：將內容分成幾個(gè)格式相同的Table，不要全部塞進(jìn)一個(gè)Table。
四、將ASP、ASPX、PHP等文件的訪(fǎng)問(wèn)權限改為. js參考
這一點(diǎn)在設計ASP、ASPX、PHP等程序時(shí)要注意。如果你想在靜態(tài) HTML 頁(yè)面中嵌入動(dòng)態(tài)數據，而這些動(dòng)態(tài)數據是由 ASP、PHP 等程序提供的，你會(huì )使用如下語(yǔ)句 Quote: 這樣的話(huà)，每次有人訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站，服務(wù)器會(huì )對#asp文件執行一次處理，從數據庫中提取相應的數據，然后輸出到網(wǎng)頁(yè)顯示。如果有幾萬(wàn)人同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，就要執行上萬(wàn)次，后果可想而知。建議在這些程序中動(dòng)態(tài)生成數據成一個(gè)1.js文件，然后通過(guò)首頁(yè)上<SCRIPT src=""></SCRIPT>的代碼引用1.js文件頁(yè)。這樣，
五、使用 iframe 嵌套另一個(gè)頁(yè)面
如果你想在 網(wǎng)站 上插入一些廣告代碼，但又不想讓這些廣告 網(wǎng)站 影響速度，那么使用 iframe 是最合適的。方法是：把這些廣告代碼放在一個(gè)單獨的頁(yè)面上，然后用下面的代碼把頁(yè)面嵌入到首頁(yè)，這樣整個(gè)首頁(yè)的顯示就不會(huì )因為廣告頁(yè)的延遲而被拖拽。代碼如下：
< IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0 src="***.com" frameBorder=0 width=468 scrolling=no height=60 leftmargin="0" topmargin="0"></IFRAME>
其中 ***.com 是引用文件的路徑。
六、注意網(wǎng)站柜臺代碼放置技巧
在網(wǎng)頁(yè)中放置計數器可以統計網(wǎng)站的流量，為站長(cháng)和廣告商提供訪(fǎng)問(wèn)依據。但是，無(wú)論網(wǎng)站 統計系統多么強大，都會(huì )有出錯的時(shí)候。如果你把統計代碼直接放在頁(yè)面內容前面，或者放在一個(gè)Table或者div標簽里，那么當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，你頁(yè)面上的Table或者div會(huì )有幾十秒的延遲，導致頁(yè)面被推遲。很長(cháng)一段時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)。因此，為了提高網(wǎng)站的速度，需要注意統計代碼的位置。正確的做法是：將統計代碼放在頁(yè)面底部，不要和頁(yè)面內容放在同一個(gè)Table或div標簽中?？梢灾苯訉⒔y計代碼放在頁(yè)面代碼底部，或者在底部制作一個(gè)單獨的表格或 div 來(lái)放置計數器。這樣，當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，您的 網(wǎng)站 速度不會(huì )受到絲毫影響。
七、友情鏈接知識
網(wǎng)站之間的鏈接可以增加網(wǎng)站的宣傳效果，制作LOGO圖片鏈接可以更準確地描述網(wǎng)站的主題和定位，宣傳效果會(huì )大大增強，但是圖片鏈接做多了，必然會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的顯示速度。很多站長(cháng)喜歡在友情網(wǎng)站上直接引用圖片網(wǎng)址，讓圖片加載后才能顯示。每個(gè)好友網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度不一樣，整個(gè)表格都要等待圖片下載完成?？梢燥@示，大大降低了網(wǎng)頁(yè)的速度。因此，在做附屬鏈接時(shí)，您應該嘗試：
1. 僅文本鏈接：文本鏈接不會(huì )減慢頁(yè)面速度。
2. 將所有鏈接放到一個(gè)單獨的頁(yè)面，然后鏈接到主頁(yè)上的頁(yè)面。
3.如果鏈接一定要出現在首頁(yè)，請將鏈接所在的整個(gè)Table放在頁(yè)面底部，因為頁(yè)面是從上到下逐行顯示的，所以放在底部的頁(yè)面，而不是其他內容的顯示會(huì )延遲。
4. 友情鏈接的LOGO圖片先下載，再上傳到自己的網(wǎng)站空間。這樣，速度由自己的網(wǎng)站空間決定，不受友情網(wǎng)站的影響。
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本文轉載請出自著(zhù)名來(lái)源：Just Do IT ()
一個(gè)小的網(wǎng)站，比如個(gè)人的網(wǎng)站，可以用最簡(jiǎn)單的html靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現，配上一些圖片來(lái)達到美化效果，所有頁(yè)面都存放在一個(gè)目錄下，比如網(wǎng)站對系統架構和性能的要求非常簡(jiǎn)單。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不斷豐富，網(wǎng)站相關(guān)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)細分為非常精細的方面，尤其是對于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，使用的技術(shù)非常廣泛，從硬件到軟件，編程語(yǔ)言、數據庫、WebServer、防火墻等領(lǐng)域都有很高的要求，不是原來(lái)簡(jiǎn)單的html靜態(tài)網(wǎng)站可比的。
大型 網(wǎng)站，例如 Portal網(wǎng)站。面對大量用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和高并發(fā)請求，基本解決方案集中在以下幾個(gè)環(huán)節：使用高性能服務(wù)器、高性能數據庫、高效編程語(yǔ)言、高性能Web容器。但是除了這些方面，沒(méi)有辦法從根本上解決大網(wǎng)站面臨的高負載、高并發(fā)問(wèn)題。
上面提供的幾種解決方案在一定程度上也意味著(zhù)更大的投入，而且這種解決方案存在瓶頸，不具備很好的擴展性。我從低成本、高性能和高擴展性的角度來(lái)談一談。說(shuō)說(shuō)我的一些經(jīng)歷吧。
1、HTML 靜態(tài)
其實(shí)我們都知道純靜態(tài)的html頁(yè)面效率最高，成本也最低，所以我們盡量使用靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現我們網(wǎng)站上的頁(yè)面。這種最簡(jiǎn)單的方法實(shí)際上是最有效的。方法。但是對于內容量大、更新頻繁的網(wǎng)站，我們無(wú)法一一手動(dòng)實(shí)現，于是出現了我們常用的信息發(fā)布系統cms，比如各個(gè)門(mén)戶(hù)的新聞頻道我們經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，甚至他們的其他渠道都是通過(guò)信息發(fā)布系統進(jìn)行管理和實(shí)施的。信息發(fā)布系統可以實(shí)現最簡(jiǎn)單的信息錄入，自動(dòng)生成靜態(tài)頁(yè)面。還可以具有頻道管理、權限管理、自動(dòng)抓拍等功能。對于大型 網(wǎng)站
除了門(mén)戶(hù)和信息發(fā)布類(lèi)型網(wǎng)站，對于交互性要求高的社區類(lèi)型網(wǎng)站，盡可能保持靜態(tài)也是提高性能的必要手段。社區發(fā)帖，文章實(shí)時(shí)靜態(tài)化，有更新時(shí)再靜態(tài)化也是一種被廣泛使用的策略。貓撲的大雜燴使用了這樣的策略，網(wǎng)易社區也是如此。
同時(shí)，html靜態(tài)化也是一些緩存策略使用的手段。對于系統中頻繁使用數據庫查詢(xún)但內容更新量較小的應用，可以考慮使用html靜態(tài)化來(lái)實(shí)現，比如論壇中的論壇公開(kāi)設置信息。這些信息目前所有主流論壇都可以后臺管理，并存儲在數據庫中。其實(shí)很多這些信息都是前臺程序調用的，只是更新頻率很小。后臺更新時(shí)可以考慮將這部分內容設為靜態(tài)，避免大量數據庫。訪(fǎng)問(wèn)請求。
2、圖像服務(wù)器分離
眾所周知，對于web服務(wù)器來(lái)說(shuō)，無(wú)論是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最耗費資源的，所以需要將圖片與頁(yè)面分離，這基本上是大網(wǎng)站所采用的策略，他們都有獨立的圖像服務(wù)器，甚至很多圖像服務(wù)器。這樣的架構可以減輕提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)請求的服務(wù)器系統的壓力，并且可以保證系統不會(huì )因為圖像問(wèn)題而崩潰。應用服務(wù)器和鏡像服務(wù)器可以進(jìn)行不同的配置優(yōu)化。比如apache可以盡量配置ContentType。更少的支持和盡可能少的 LoadModule 確保更高的系統消耗和執行效率。
3、數據庫集群和庫表哈希
大型網(wǎng)站都有復雜的應用，而這些應用必須用到數據庫，所以在面對大量訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，很快就會(huì )出現數據庫的瓶頸，一個(gè)數據庫很快就無(wú)法滿(mǎn)足應用，所以我們需要使用數據庫集群或庫表哈希。
在數據庫集群方面，很多數據庫都有自己的解決方案。Oracle、Sybase 等都有很好的解決方案。MySQL提供的常用的Master/Slave也是類(lèi)似的解決方案。你用的是什么DB，請參考對應的解決方案。解決方案來(lái)實(shí)施。
上面提到的數據庫集群在架構、成本和可擴展性方面受到所使用的數據庫類(lèi)型的限制。因此，我們需要從應用的角度考慮改進(jìn)系統架構。庫表哈希是最常用和最有效的解決方案。. 我們在應用中安裝業(yè)務(wù)和應用或者功能模塊來(lái)分離數據庫，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，然后按照一定的策略對一個(gè)頁(yè)面或者功能進(jìn)行較小的數據庫hash，比如user table, Hash the根據用戶(hù)ID創(chuàng )建表，可以低成本提高系統性能，具有良好的可擴展性。搜狐的論壇采用了這樣的結構，將論壇的用戶(hù)、設置、帖子等信息從數據庫中分離出來(lái)，然后根據section和ID對posts和users的數據庫和表進(jìn)行hash，最后可以在配置文件中簡(jiǎn)單配置?？梢噪S時(shí)將低成本數據庫添加到系統中，以補充系統性能。
4、緩存
緩存這個(gè)詞已經(jīng)被技術(shù)觸及，很多地方都用到了緩存。開(kāi)發(fā)中的網(wǎng)站架構和網(wǎng)站緩存也很重要。這是最基本的兩種緩存。稍后將描述高級和分布式緩存。
對于架構上的緩存，熟悉Apache的人可以知道，Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用額外的Squid模塊進(jìn)行緩存，兩者都可以有效提升Apache的訪(fǎng)問(wèn)響應能力。
網(wǎng)站程序開(kāi)發(fā)緩存，Linux上提供的Memory Cache是??常用的緩存接口，可以在web開(kāi)發(fā)中使用。比如在Java開(kāi)發(fā)的時(shí)候，可以調用MemoryCache來(lái)緩存和共享一些數據。大型社區使用這樣的架構。另外，在使用web語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的時(shí)候，各種語(yǔ)言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java有更多，.net不是很熟悉，相信一定有。
5、鏡像
鏡像是大規模網(wǎng)站常用的提高性能和數據安全性的一種方式。鏡像技術(shù)可以解決不同網(wǎng)絡(luò )接入商和地區造成的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)速度差異。比如ChinaNet和EduNet的區別，促使很多網(wǎng)站在教育網(wǎng)建立鏡像站點(diǎn)，數據定期或者實(shí)時(shí)更新。關(guān)于鏡像的詳細技術(shù)，這里不再贅述。有許多專(zhuān)業(yè)的現成解決方案架構和產(chǎn)品可供選擇。還有便宜的軟件實(shí)現思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是 large網(wǎng)站 解決高負載訪(fǎng)問(wèn)和大量并發(fā)請求的終極解決方案。
負載均衡技術(shù)發(fā)展多年，有很多專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商和產(chǎn)品可供選擇。我個(gè)人遇到過(guò)一些解決方案，有兩種架構供大家參考。
硬件第 4 層交換
四層交換利用三層和四層報文的報文頭信息，根據應用段識別業(yè)務(wù)流，將整個(gè)段的業(yè)務(wù)流分配給合適的應用服務(wù)器進(jìn)行處理。第四層交換功能就像一個(gè)虛擬IP，指向物理服務(wù)器。它傳輸的業(yè)務(wù)遵循多種協(xié)議，包括HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協(xié)議。這些服務(wù)基于物理服務(wù)器，需要復雜的負載平衡算法。在IP世界中，服務(wù)類(lèi)型由終端TCP或UDP端口地址決定，四層交換中的應用范圍由源和終端IP地址、TCP和UDP端口決定。
在硬件四層交換產(chǎn)品領(lǐng)域，有一些比較知名的產(chǎn)品可供選擇，比如Alteon、F5等，這些產(chǎn)品價(jià)格貴但物超所值，可以提供卓越的性能和靈活的管理能力。雅虎中國為其近 2,000 臺服務(wù)器使用了三四臺 Alteon。
軟件第 4 層交換
在大家了解了硬件四層交換機的原理之后，基于OSI模型的軟件四層交換機應運而生。這種方案的原理是一樣的，只是性能稍差一些。但是，仍然很容易滿(mǎn)足一定的壓力。有人說(shuō)軟件實(shí)現方式其實(shí)更靈活，處理能力完全取決于你對配置的熟悉程度。
我們可以使用Linux中常用的LVS來(lái)解決軟件的四層切換。LVS 是 Linux 虛擬服務(wù)器。提供基于心跳的實(shí)時(shí)災難響應解決方案，提高了系統的健壯性，提供靈活的虛擬VIP。配置和管理功能可以同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)應用的??需求，這對于分布式系統來(lái)說(shuō)是必不可少的。
使用負載均衡的一個(gè)典型策略是在軟件或硬件四層交換的基礎上構建一個(gè)squid集群。這個(gè)想法被用于許多大型網(wǎng)站，包括搜索引擎。這種架構是低成本和高性能的。還有很強的可擴展性，隨時(shí)可以很容易地在架構中添加或刪除節點(diǎn)。我將抽出時(shí)間詳細梳理一下這樣的結構并與您討論。
對于大規模的網(wǎng)站，可以同時(shí)使用上面提到的各個(gè)方法。這里我簡(jiǎn)單介紹一下。具體實(shí)現過(guò)程中的很多細節需要大家熟悉和體驗。有時(shí)一個(gè)小的 squid 參數或者 apache 參數的設置會(huì )對系統性能產(chǎn)生很大的影響。
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常規方法：
1.使用 ACDSEE 壓縮圖像
2.分頁(yè)，把一頁(yè)變成多頁(yè)
3.不要把所有的圖片、flash等都放在同一個(gè)表格中，因為IE下載后會(huì )在一個(gè)表格中顯示所有內容，可以放在多個(gè)表格中，下載一個(gè)會(huì )顯示一個(gè)。
4.換成更快的服務(wù)器空間 查看全部
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如何加快網(wǎng)站Access()
很多朋友用虛擬主機做網(wǎng)站，將web文件存放在虛擬空間，但是當頁(yè)面內容過(guò)多時(shí)，網(wǎng)站的打開(kāi)速度顯得很慢。如果遇到這種情況，與其尋找更好的空間，不如通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)代碼來(lái)達到滿(mǎn)意的速度。作者總結了一些實(shí)用的方法。在制作主頁(yè)時(shí)，以下方法可以大大提高你的網(wǎng)頁(yè)速度。
一、記得幫頁(yè)面減肥
我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，其實(shí)是把虛擬主機中的網(wǎng)頁(yè)內容下載到本地硬盤(pán)上，然后用瀏覽器進(jìn)行解讀和查看。網(wǎng)頁(yè)的下載速度在顯示速度中占很大比例，所以網(wǎng)頁(yè)本身占用的空間越小，瀏覽速度就會(huì )越快。這就要求在制作網(wǎng)頁(yè)時(shí)要遵循一切簡(jiǎn)潔的原則，例如：不要使用過(guò)大的Flash動(dòng)畫(huà)、圖片等資源。干凈、簡(jiǎn)潔的頁(yè)面給人一種思路清晰的感覺(jué)。
二、如果沒(méi)有必要，使用靜態(tài) HTML 頁(yè)面
眾所周知，ASP、PHP、JSP等程序實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息的動(dòng)態(tài)交互，運行起來(lái)非常方便，因為它們的數據交互性好，并且可以方便地訪(fǎng)問(wèn)和更改數據庫的內容，以便網(wǎng)站“移動(dòng)”，例如：論壇、留言板等。但是，此類(lèi)程序必須經(jīng)過(guò)服務(wù)器處理，生成HTML頁(yè)面，然后“發(fā)送”到客戶(hù)端進(jìn)行瀏覽，這必須消耗一定的服務(wù)器資源，如果在虛擬主機上過(guò)多使用這類(lèi)程序，網(wǎng)頁(yè)的顯示速度肯定會(huì )變慢，所以盡量不要使用靜態(tài)HTML頁(yè)面。
三、不要把整個(gè)頁(yè)面塞進(jìn)一個(gè)表格
這是網(wǎng)頁(yè)設計的問(wèn)題。為了追求統一的頁(yè)面對齊，很多站長(cháng)把整個(gè)頁(yè)面的內容放到一個(gè)Table（表格）中，然后用單元格td來(lái)劃分各個(gè)“塊”的布局。網(wǎng)站 的顯示速度絕對慢。因為T(mén)able要等到里面的所有內容都加載完才會(huì )顯示出來(lái)，所以如果有些內容不能訪(fǎng)問(wèn)，就會(huì )耽誤整個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)速度。正確的做法是：將內容分成幾個(gè)格式相同的Table，不要全部塞進(jìn)一個(gè)Table。
四、將ASP、ASPX、PHP等文件的訪(fǎng)問(wèn)權限改為. js參考
這一點(diǎn)在設計ASP、ASPX、PHP等程序時(shí)要注意。如果你想在靜態(tài) HTML 頁(yè)面中嵌入動(dòng)態(tài)數據，而這些動(dòng)態(tài)數據是由 ASP、PHP 等程序提供的，你會(huì )使用如下語(yǔ)句 Quote: 這樣的話(huà)，每次有人訪(fǎng)問(wèn)你的網(wǎng)站，服務(wù)器會(huì )對#asp文件執行一次處理，從數據庫中提取相應的數據，然后輸出到網(wǎng)頁(yè)顯示。如果有幾萬(wàn)人同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，就要執行上萬(wàn)次，后果可想而知。建議在這些程序中動(dòng)態(tài)生成數據成一個(gè)1.js文件，然后通過(guò)首頁(yè)上<SCRIPT src=""></SCRIPT>的代碼引用1.js文件頁(yè)。這樣，
五、使用 iframe 嵌套另一個(gè)頁(yè)面
如果你想在 網(wǎng)站 上插入一些廣告代碼，但又不想讓這些廣告 網(wǎng)站 影響速度，那么使用 iframe 是最合適的。方法是：把這些廣告代碼放在一個(gè)單獨的頁(yè)面上，然后用下面的代碼把頁(yè)面嵌入到首頁(yè)，這樣整個(gè)首頁(yè)的顯示就不會(huì )因為廣告頁(yè)的延遲而被拖拽。代碼如下：
< IFRAME marginWidth=0 marginHeight=0 src="***.com" frameBorder=0 width=468 scrolling=no height=60 leftmargin="0" topmargin="0"></IFRAME>
其中 ***.com 是引用文件的路徑。
六、注意網(wǎng)站柜臺代碼放置技巧
在網(wǎng)頁(yè)中放置計數器可以統計網(wǎng)站的流量，為站長(cháng)和廣告商提供訪(fǎng)問(wèn)依據。但是，無(wú)論網(wǎng)站 統計系統多么強大，都會(huì )有出錯的時(shí)候。如果你把統計代碼直接放在頁(yè)面內容前面，或者放在一個(gè)Table或者div標簽里，那么當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，你頁(yè)面上的Table或者div會(huì )有幾十秒的延遲，導致頁(yè)面被推遲。很長(cháng)一段時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)。因此，為了提高網(wǎng)站的速度，需要注意統計代碼的位置。正確的做法是：將統計代碼放在頁(yè)面底部，不要和頁(yè)面內容放在同一個(gè)Table或div標簽中?？梢灾苯訉⒔y計代碼放在頁(yè)面代碼底部，或者在底部制作一個(gè)單獨的表格或 div 來(lái)放置計數器。這樣，當計數器無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，您的 網(wǎng)站 速度不會(huì )受到絲毫影響。
七、友情鏈接知識
網(wǎng)站之間的鏈接可以增加網(wǎng)站的宣傳效果，制作LOGO圖片鏈接可以更準確地描述網(wǎng)站的主題和定位，宣傳效果會(huì )大大增強，但是圖片鏈接做多了，必然會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的顯示速度。很多站長(cháng)喜歡在友情網(wǎng)站上直接引用圖片網(wǎng)址，讓圖片加載后才能顯示。每個(gè)好友網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)速度不一樣，整個(gè)表格都要等待圖片下載完成?？梢燥@示，大大降低了網(wǎng)頁(yè)的速度。因此，在做附屬鏈接時(shí)，您應該嘗試：
1. 僅文本鏈接：文本鏈接不會(huì )減慢頁(yè)面速度。
2. 將所有鏈接放到一個(gè)單獨的頁(yè)面，然后鏈接到主頁(yè)上的頁(yè)面。
3.如果鏈接一定要出現在首頁(yè)，請將鏈接所在的整個(gè)Table放在頁(yè)面底部，因為頁(yè)面是從上到下逐行顯示的，所以放在底部的頁(yè)面，而不是其他內容的顯示會(huì )延遲。
4. 友情鏈接的LOGO圖片先下載，再上傳到自己的網(wǎng)站空間。這樣，速度由自己的網(wǎng)站空間決定，不受友情網(wǎng)站的影響。
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本文轉載請出自著(zhù)名來(lái)源：Just Do IT ()
一個(gè)小的網(wǎng)站，比如個(gè)人的網(wǎng)站，可以用最簡(jiǎn)單的html靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現，配上一些圖片來(lái)達到美化效果，所有頁(yè)面都存放在一個(gè)目錄下，比如網(wǎng)站對系統架構和性能的要求非常簡(jiǎn)單。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不斷豐富，網(wǎng)站相關(guān)技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)細分為非常精細的方面，尤其是對于大型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，使用的技術(shù)非常廣泛，從硬件到軟件，編程語(yǔ)言、數據庫、WebServer、防火墻等領(lǐng)域都有很高的要求，不是原來(lái)簡(jiǎn)單的html靜態(tài)網(wǎng)站可比的。
大型 網(wǎng)站，例如 Portal網(wǎng)站。面對大量用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和高并發(fā)請求，基本解決方案集中在以下幾個(gè)環(huán)節：使用高性能服務(wù)器、高性能數據庫、高效編程語(yǔ)言、高性能Web容器。但是除了這些方面，沒(méi)有辦法從根本上解決大網(wǎng)站面臨的高負載、高并發(fā)問(wèn)題。
上面提供的幾種解決方案在一定程度上也意味著(zhù)更大的投入，而且這種解決方案存在瓶頸，不具備很好的擴展性。我從低成本、高性能和高擴展性的角度來(lái)談一談。說(shuō)說(shuō)我的一些經(jīng)歷吧。
1、HTML 靜態(tài)
其實(shí)我們都知道純靜態(tài)的html頁(yè)面效率最高，成本也最低，所以我們盡量使用靜態(tài)頁(yè)面來(lái)實(shí)現我們網(wǎng)站上的頁(yè)面。這種最簡(jiǎn)單的方法實(shí)際上是最有效的。方法。但是對于內容量大、更新頻繁的網(wǎng)站，我們無(wú)法一一手動(dòng)實(shí)現，于是出現了我們常用的信息發(fā)布系統cms，比如各個(gè)門(mén)戶(hù)的新聞頻道我們經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站，甚至他們的其他渠道都是通過(guò)信息發(fā)布系統進(jìn)行管理和實(shí)施的。信息發(fā)布系統可以實(shí)現最簡(jiǎn)單的信息錄入，自動(dòng)生成靜態(tài)頁(yè)面。還可以具有頻道管理、權限管理、自動(dòng)抓拍等功能。對于大型 網(wǎng)站
除了門(mén)戶(hù)和信息發(fā)布類(lèi)型網(wǎng)站，對于交互性要求高的社區類(lèi)型網(wǎng)站，盡可能保持靜態(tài)也是提高性能的必要手段。社區發(fā)帖，文章實(shí)時(shí)靜態(tài)化，有更新時(shí)再靜態(tài)化也是一種被廣泛使用的策略。貓撲的大雜燴使用了這樣的策略，網(wǎng)易社區也是如此。
同時(shí)，html靜態(tài)化也是一些緩存策略使用的手段。對于系統中頻繁使用數據庫查詢(xún)但內容更新量較小的應用，可以考慮使用html靜態(tài)化來(lái)實(shí)現，比如論壇中的論壇公開(kāi)設置信息。這些信息目前所有主流論壇都可以后臺管理，并存儲在數據庫中。其實(shí)很多這些信息都是前臺程序調用的，只是更新頻率很小。后臺更新時(shí)可以考慮將這部分內容設為靜態(tài)，避免大量數據庫。訪(fǎng)問(wèn)請求。
2、圖像服務(wù)器分離
眾所周知，對于web服務(wù)器來(lái)說(shuō)，無(wú)論是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最耗費資源的，所以需要將圖片與頁(yè)面分離，這基本上是大網(wǎng)站所采用的策略，他們都有獨立的圖像服務(wù)器，甚至很多圖像服務(wù)器。這樣的架構可以減輕提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)請求的服務(wù)器系統的壓力，并且可以保證系統不會(huì )因為圖像問(wèn)題而崩潰。應用服務(wù)器和鏡像服務(wù)器可以進(jìn)行不同的配置優(yōu)化。比如apache可以盡量配置ContentType。更少的支持和盡可能少的 LoadModule 確保更高的系統消耗和執行效率。
3、數據庫集群和庫表哈希
大型網(wǎng)站都有復雜的應用，而這些應用必須用到數據庫，所以在面對大量訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，很快就會(huì )出現數據庫的瓶頸，一個(gè)數據庫很快就無(wú)法滿(mǎn)足應用，所以我們需要使用數據庫集群或庫表哈希。
在數據庫集群方面，很多數據庫都有自己的解決方案。Oracle、Sybase 等都有很好的解決方案。MySQL提供的常用的Master/Slave也是類(lèi)似的解決方案。你用的是什么DB，請參考對應的解決方案。解決方案來(lái)實(shí)施。
上面提到的數據庫集群在架構、成本和可擴展性方面受到所使用的數據庫類(lèi)型的限制。因此，我們需要從應用的角度考慮改進(jìn)系統架構。庫表哈希是最常用和最有效的解決方案。. 我們在應用中安裝業(yè)務(wù)和應用或者功能模塊來(lái)分離數據庫，不同的模塊對應不同的數據庫或者表，然后按照一定的策略對一個(gè)頁(yè)面或者功能進(jìn)行較小的數據庫hash，比如user table, Hash the根據用戶(hù)ID創(chuàng )建表，可以低成本提高系統性能，具有良好的可擴展性。搜狐的論壇采用了這樣的結構，將論壇的用戶(hù)、設置、帖子等信息從數據庫中分離出來(lái)，然后根據section和ID對posts和users的數據庫和表進(jìn)行hash，最后可以在配置文件中簡(jiǎn)單配置?？梢噪S時(shí)將低成本數據庫添加到系統中，以補充系統性能。
4、緩存
緩存這個(gè)詞已經(jīng)被技術(shù)觸及，很多地方都用到了緩存。開(kāi)發(fā)中的網(wǎng)站架構和網(wǎng)站緩存也很重要。這是最基本的兩種緩存。稍后將描述高級和分布式緩存。
對于架構上的緩存，熟悉Apache的人可以知道，Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用額外的Squid模塊進(jìn)行緩存，兩者都可以有效提升Apache的訪(fǎng)問(wèn)響應能力。
網(wǎng)站程序開(kāi)發(fā)緩存，Linux上提供的Memory Cache是??常用的緩存接口，可以在web開(kāi)發(fā)中使用。比如在Java開(kāi)發(fā)的時(shí)候，可以調用MemoryCache來(lái)緩存和共享一些數據。大型社區使用這樣的架構。另外，在使用web語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的時(shí)候，各種語(yǔ)言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java有更多，.net不是很熟悉，相信一定有。
5、鏡像
鏡像是大規模網(wǎng)站常用的提高性能和數據安全性的一種方式。鏡像技術(shù)可以解決不同網(wǎng)絡(luò )接入商和地區造成的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)速度差異。比如ChinaNet和EduNet的區別，促使很多網(wǎng)站在教育網(wǎng)建立鏡像站點(diǎn)，數據定期或者實(shí)時(shí)更新。關(guān)于鏡像的詳細技術(shù)，這里不再贅述。有許多專(zhuān)業(yè)的現成解決方案架構和產(chǎn)品可供選擇。還有便宜的軟件實(shí)現思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是 large網(wǎng)站 解決高負載訪(fǎng)問(wèn)和大量并發(fā)請求的終極解決方案。
負載均衡技術(shù)發(fā)展多年，有很多專(zhuān)業(yè)的服務(wù)商和產(chǎn)品可供選擇。我個(gè)人遇到過(guò)一些解決方案，有兩種架構供大家參考。
硬件第 4 層交換
四層交換利用三層和四層報文的報文頭信息，根據應用段識別業(yè)務(wù)流，將整個(gè)段的業(yè)務(wù)流分配給合適的應用服務(wù)器進(jìn)行處理。第四層交換功能就像一個(gè)虛擬IP，指向物理服務(wù)器。它傳輸的業(yè)務(wù)遵循多種協(xié)議，包括HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協(xié)議。這些服務(wù)基于物理服務(wù)器，需要復雜的負載平衡算法。在IP世界中，服務(wù)類(lèi)型由終端TCP或UDP端口地址決定，四層交換中的應用范圍由源和終端IP地址、TCP和UDP端口決定。
在硬件四層交換產(chǎn)品領(lǐng)域，有一些比較知名的產(chǎn)品可供選擇，比如Alteon、F5等，這些產(chǎn)品價(jià)格貴但物超所值，可以提供卓越的性能和靈活的管理能力。雅虎中國為其近 2,000 臺服務(wù)器使用了三四臺 Alteon。
軟件第 4 層交換
在大家了解了硬件四層交換機的原理之后，基于OSI模型的軟件四層交換機應運而生。這種方案的原理是一樣的，只是性能稍差一些。但是，仍然很容易滿(mǎn)足一定的壓力。有人說(shuō)軟件實(shí)現方式其實(shí)更靈活，處理能力完全取決于你對配置的熟悉程度。
我們可以使用Linux中常用的LVS來(lái)解決軟件的四層切換。LVS 是 Linux 虛擬服務(wù)器。提供基于心跳的實(shí)時(shí)災難響應解決方案，提高了系統的健壯性，提供靈活的虛擬VIP。配置和管理功能可以同時(shí)滿(mǎn)足多個(gè)應用的??需求，這對于分布式系統來(lái)說(shuō)是必不可少的。
使用負載均衡的一個(gè)典型策略是在軟件或硬件四層交換的基礎上構建一個(gè)squid集群。這個(gè)想法被用于許多大型網(wǎng)站，包括搜索引擎。這種架構是低成本和高性能的。還有很強的可擴展性，隨時(shí)可以很容易地在架構中添加或刪除節點(diǎn)。我將抽出時(shí)間詳細梳理一下這樣的結構并與您討論。
對于大規模的網(wǎng)站，可以同時(shí)使用上面提到的各個(gè)方法。這里我簡(jiǎn)單介紹一下。具體實(shí)現過(guò)程中的很多細節需要大家熟悉和體驗。有時(shí)一個(gè)小的 squid 參數或者 apache 參數的設置會(huì )對系統性能產(chǎn)生很大的影響。
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常規方法：
1.使用 ACDSEE 壓縮圖像
2.分頁(yè)，把一頁(yè)變成多頁(yè)
3.不要把所有的圖片、flash等都放在同一個(gè)表格中，因為IE下載后會(huì )在一個(gè)表格中顯示所有內容，可以放在多個(gè)表格中，下載一個(gè)會(huì )顯示一個(gè)。
4.換成更快的服務(wù)器空間
文章采集調用(function.php中定義功能的實(shí)現，做數據庫的查詢(xún) )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 98 次瀏覽 ? 2022-03-05 16:10
文章采集調用(function.php中定義功能的實(shí)現，做數據庫的查詢(xún)
)
其實(shí)我是想在博客上實(shí)現一個(gè)作者專(zhuān)欄頁(yè)面，但是技術(shù)難度有點(diǎn)大，因為typecho的限制就在這里，想了很久才做出來(lái)，而且最近的時(shí)間確實(shí)不如和以前一樣豐富，所以這個(gè)功能被推回了?，F在博客是下一個(gè)最好的東西。文章的閱讀頁(yè)面右側顯示作者的基本信息，并調用最近發(fā)表的十篇文章文章。我還是簡(jiǎn)單記錄一下體會(huì )。原則。
主要是在function.php中定義函數的實(shí)現，做數據庫查詢(xún)。
代碼顯示如下：
/** 輸出該作者最近文章列表 */
function authorPosts($authorid){
if($authorid){
$limit = 6;
$db = Typecho_Db::get();
$result = $db->fetchAll($db->select()->from('table.contents')
->where('authorId = ?',$authorid)
->where('status = ?','publish')
->where('type = ?', 'post')
->limit($limit)
->order('cid', Typecho_Db::SORT_DESC)
);
if($result){
foreach($result as $val){
$val = Typecho_Widget::widget('Widget_Abstract_Contents')->push($val);
$post_title = htmlspecialchars($val['title']);
$permalink = $val['permalink'];
echo ''.$post_title.'';
}
}
}else{
echo '請設置要調用的作者ID';
}
}
實(shí)現原理是定義一個(gè)方法來(lái)接收頁(yè)面上傳的作者ID參數，然后通過(guò)這個(gè)參數查詢(xún)數據庫中的文章表，并將個(gè)數限制為6個(gè)，然后輸出查詢(xún)到的數組循環(huán)到頁(yè)面，實(shí)現整個(gè)過(guò)程。
模板上的調用代碼如下：
其實(shí)這個(gè)功能還可以進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，比如傳入兩個(gè)參數，作者ID和限制號，這樣就可以更方便的控制了。
最終效果可以在博客上看到。
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主要是在function.php中定義函數的實(shí)現，做數據庫查詢(xún)。
代碼顯示如下：
/** 輸出該作者最近文章列表 */
function authorPosts($authorid){
if($authorid){
$limit = 6;
$db = Typecho_Db::get();
$result = $db->fetchAll($db->select()->from('table.contents')
->where('authorId = ?',$authorid)
->where('status = ?','publish')
->where('type = ?', 'post')
->limit($limit)
->order('cid', Typecho_Db::SORT_DESC)
);
if($result){
foreach($result as $val){
$val = Typecho_Widget::widget('Widget_Abstract_Contents')->push($val);
$post_title = htmlspecialchars($val['title']);
$permalink = $val['permalink'];
echo ''.$post_title.'';
}
}
}else{
echo '請設置要調用的作者ID';
}
}
實(shí)現原理是定義一個(gè)方法來(lái)接收頁(yè)面上傳的作者ID參數，然后通過(guò)這個(gè)參數查詢(xún)數據庫中的文章表，并將個(gè)數限制為6個(gè)，然后輸出查詢(xún)到的數組循環(huán)到頁(yè)面，實(shí)現整個(gè)過(guò)程。
模板上的調用代碼如下：
其實(shí)這個(gè)功能還可以進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，比如傳入兩個(gè)參數，作者ID和限制號，這樣就可以更方便的控制了。
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主要是在function.php中定義函數的實(shí)現，做數據庫查詢(xún)。
代碼顯示如下：
/** 輸出該作者最近文章列表 */
function authorPosts($authorid){
if($authorid){
$limit = 6;
$db = Typecho_Db::get();
$result = $db->fetchAll($db->select()->from('table.contents')
->where('authorId = ?',$authorid)
->where('status = ?','publish')
->where('type = ?', 'post')
->limit($limit)
->order('cid', Typecho_Db::SORT_DESC)
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if($result){
foreach($result as $val){
$val = Typecho_Widget::widget('Widget_Abstract_Contents')->push($val);
$post_title = htmlspecialchars($val['title']);
$permalink = $val['permalink'];
echo ''.$post_title.'';
}
}
}else{
echo '請設置要調用的作者ID';
}
}
實(shí)現原理是定義一個(gè)方法來(lái)接收頁(yè)面上傳的作者ID參數，然后通過(guò)這個(gè)參數查詢(xún)數據庫中的文章表，并將個(gè)數限制為6個(gè)，然后輸出查詢(xún)到的數組循環(huán)到頁(yè)面，實(shí)現整個(gè)過(guò)程。
模板上的調用代碼如下：
其實(shí)這個(gè)功能還可以進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，比如傳入兩個(gè)參數，作者ID和限制號，這樣就可以更方便的控制了。
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