解释 DDT 的数据架构和信息流处理思路
截止到今年7月,滴滴注册用户已超过5.5亿,年运送乘客达100亿人次,每日处理数据4875+TB,日定位数超过150亿,每日路径规划请求超过400亿次。面对庞大的数据量,滴滴的实时计算、数据存储和数据清洗都基本做到了行业典范。下面我们来了解一下滴滴的信息流处理流程。
接下来我们了解一下智慧出行的底层数据项目及解决方案的概述
1、通过binlog方式实时梳理业务库高QPS压力 2、内置源码模块,细粒度监控Spark作业,失败及时邮件报警 3、 覆盖源码自定义数据源加载,从源头进行列剪枝 4、 自定义维护Kafka的偏移量管理,实现exactlyonce 5、 实现前后端rest接口的开发规范
关于项目模块搭建的部分,前后端模块是分离的:后台使用一套环境,前端按照系统分成两个WEB项目(一个是订单数据监控系统,一个是出行数据运营系统)进行展示。
关于项目平台搭建(Cloudera),分为以下三部分:
3.1 Cloudera的服务搭建 3.2 Cloudera的Hadoop生态搭建 3.3 Cloudera的分布式消息系统搭建
关于业务库高并发解决方案和架构实现,以及项目common模块的开发实现等问题,这里有一份滴滴出行人才培养计划的大纲,看看滴滴是从哪些方面培养大数据方向人才的。如果你已经零零散散学习了很多大数据相关知识,但始终没有一个相对完整的知识体系,那一定要读完哦~
*一、智慧出行网约车服务体系建设的开发
*1、实时订单统计
*1.1 订单数据回放 *1.2 数据回放的断点续传解决方案 *1.3 实时订单数据统计(订单情况、乘车人数情况)
*2、全域订单轨迹监控
*2.1 实时订单轨迹监控 *2.2 历史订单轨迹回放
*二、智慧出行之虚拟车站、出行订单、出行迁途、订单报告
*1、虚拟车站重现
*1.1 服务端统计实现 *1.2 Java中台查询
*2、智慧出行-订单监控
*2.1 每个城市下实时订单统计
*3、智慧出行-出行迁途
*3.1 Java中台出发地和目的地的统计 *3.2 出发地和目的地的统计的接口发布
*4、智慧出行-订单报告
*4.1 专车、拼车、顺风车等分类统计 *4.2 车型查询接口的发布 *4.3 车型关联订单的统计 *4.4 车型关联订单查询接口的发布
*5、智慧出行-订单查询
*5.1 根据产品线、订单类型、交通类型、订单ID、城市查询订单.
*6、智慧出行-出行活跃统计
*6.1 出行活跃区域统计
*7、智慧出行-供需分析
*7.1 出行供需分析
*8、智慧出行-疲劳驾驶报警
*8.1 司机疲劳驾驶报警
三、智慧出行之项目数据的接收和落地
1、基于binlog进行数据实时同步
1.1 Maxwell的语法讲解 1.2 Maxwell解析binlog到Kafka
2、代码实现HBase的负载均衡处理
2.1 HBase的痛点之热点问题 2.2 HBase的热点会造成什么问题 2.3 出现热点的原因剖析 2.4 解决热点问题
3、Kafka的offset自主管理实现Exactly-once语义实现
3.1 为什么自主维护offset 3.2 自主维护offset的实现
4、Kafka数据生命周期到期后找不到数据偏移量的解决方案
4.1 生产中Kafka会遇到的数据fetch不到的异常解决方案 4.2 解决生产中的Kafka生命周期问题
5、通过反射实体数据落地到HBase
5.1 解析Kafka中的json数据集 5.2 实例与数据集映射成集合 5.3 实时同步事务操作结果到HBase
四、基于源码进行任务的监控和调优
1、内置Spark任务监控,实现细粒度任务的监控和异常报警
1.1 监控整个application开始执行状态 1.2 监控整个application结束的状态 1.3 监控整个Job开始执行状态 1.4 监控整个Job结束状态 1.5 监控Sparkstage提交时状态 1.6 监控Sparkstage完成时状态 1.7 监控Sparktask开始时状态 1.8 监控Sparktask完成时状态 1.9 监控整个作业的内存和磁盘变化 1.10 监控整个job上下文环境 1.11 监控rdd缓存变化状态 1.12 监控executor状态
2、Spark作业监控异常邮件报警
3、Sparkstreaming的限流、压背、冷启动
4、开启动态资源分配(从平台到代码)
5、实现Sparkstreaming的高可用
五、智慧交通数据大屏之订单数据监控
1、数据大屏之订单数据统计
1.1 基于Spark源码实现自定义HBase的数据源的读写操作 1.2 第1屏幕之地图(各城市车辆分布和各城市订单)的数据计算和落地HBase 1.3 基于phoenix实现各城市车辆分布和各城市订单接口的发布 1.4 第1屏幕之订单汇总表(总、月、周、日)、订单累计里程总数的数据计算和数据落地 1.5 第1屏幕之实现订单汇总表(总、月、周、日)、订单累计里程总数的接口发布
六、智慧交通数据大屏之用户统计分析
1、数据大屏之用户总数和注册数
1.1 第1屏幕之订单总数、注册总数、收入总数的计算和结果数据落地 1.2 订单总数、注册总数、收入总数的接口发布
2、据大屏之活跃用户留存分析
2.1 各城市当日新增用户数、当日活跃用户的计算和结果数据落地 2.2 各城市当日新增用户数、当日活跃用户的接口发布 2.3 平台注册用户总数、当日新增注册用户、本周内新增注册用户、当月新增注册用户的计算和结果数据落地 2.4 平台注册用户总数、当日新增注册用户、本周内新增注册用户、当月新增注册用户查询接口的发布 2.5 留存率的计算和结果数据落地 2.6 留存率的查询接口的发布 2.7 活跃用户的计算和结果数据落地 2.8 活跃用户的查询接口的发布
七、智慧交通数据大屏之订单热力图
1、数据大屏之订单热力图
1.1 当日热区订单、当日新增热区订单的计算和落地 1.2 当日热区订单、当日新增热区订单接口的发布 1.3 平台订单完成率、司机订单完成率、各城市的司机注册数(日/周/月/季/年)的计算和落地 1.4 平台订单完成率、司机订单完成率、各城市的司机注册数查询接口发布 1.5 出行热力图的计算和数据落地 1.6 出行热力图的接口发布
八、智慧出行之Hadoop性能提升的原理
1、DataNode与NameNode心跳流程
2、元数据管理
2.1 元数据管理的双缓冲机制 2.2 元数据管理流程
九、智慧出行之NameNode的Bug修复
1、HDFS写数据流程
2、对超高并发导致NameNode短暂不工作Bug修复
2.1双缓冲机制回顾 2.2NameNode不工作的Bug分析
3、对NameNodeFullGC导致异常退出Bug修复
3.1 元数据同步流程回顾 3.2 NameNode的FullGC的bug分析
十、智慧出行之源码级NameNode优化
1、对DataNode进行锁优化
2、优化NameNode元数据写流程
3、总结HDFS源码中用到的设计模式
十一、智慧出行之分布式消息系统深度原理深度剖析
1、分布式消息系统之Kafka原理深度剖析
1.1 Kafka架构原理 1.2 ISR机制原理 1.3 零拷贝技术原理 1.4 Zookeeper选举原理 1.5 副本同步机制原理深度剖析
十二、智慧出行之分布式消息系统源码深度剖析1
1、分布式消息系统之Kafka原理深入剖析
1.1 Kafka的LEO和HW的更新机制 1.2 offset更新原理 1.3 Kafka集群运维管理
2、分布式消息系统KafkaProducer源码剖析
2.1 Kafka源码深度剖析-KafkaProducer初始化 2.2 KafkaProducer元数据管理 2.3 Producer核心流程初探 2.4 KafkaProducer加载元数据
十三、智慧出行之分布式消息系统源码深度剖析2
1、分布式消息系统KafkaServer端的网络
1.1 Acceptor线程是如何启动的 1.2 用于处理请求连接的Processor是如何启动的 1.3 Processor线程是如何处理completedReceives里的请求的 1.4 RequestQueue队列里的请求是如何被处理的 1.5 Request是如何被处理的 1.6 服务端发送响应的准备工作 1.7 响应消息是如何发送给客户端的 1.8 Kafka的网络设计总结
2、Kafka日志管理
1.1 ReplicaManager写数据入口初探 1.2 LogManager是什么 1.3 LogManager启动后干什么 1.4 Log对象的append总流程窥探 1.5 如何用内存映射写稀松索引 1.6 Kafka总结
ps:本培养计划中订单、车辆分布和收入总数等数据均采用滴滴盖亚开放数据计划脱敏后的开放数据集实现,此类功能点在大纲中用*标注。
完整的学习方案中还有SparkStreaming性能调优、数据查询平台之SQL重构及服务发现、多任务自适配、自定义Spark多数据源Source和Sink、数据平台前中台实现、YARN的性能调优、HDFS的调优、HBase的调优、SparkSQL的调优、服务器的调优等内容。
简单介绍一下“滴滴出行人才培养计划”吧 :
“滴滴出行人才培养计划”是与后厂理工学院合作的,旨在筛选并培养出更具有实战能力的数据工程师,所以培养计划是结合滴滴的实际业务场景进行的,修满学分毕业后将获得后厂理工学院与滴滴出行联合颁发的结业证书,成绩永久可查!
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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Kafka 高可用性之谜:深入剖析其架构原理和关键技术--副本数量与分布:适当增加副本数量可以提高容错能力,但会增加网络开销和存储成本。合理分配副本,保证副本在不同Broker上尽可能分散,可以降低单点故障的影响。 数据复制策略:Kafka 支持同步复制(在响应客户端之前同步 ISR 中的所有副本)和异步复制(响应客户端后异步复制到其他副本)。同步复制提供更强的数据一致性,但会牺牲写性能;异步复制则相反。根据业务对一致性和性能的需求,选择合适的复制策略。 监控和报警:实时监控代理、分区和复制状态,设置阈值警报,及时发现并处理异常情况,是保证高可用性的必要条件。 V.总结
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基于 NFC 的无线电池管理 BMS - ● 主动读取内部传感器:利用 NFC 技术,BMS 能够主动读取内部传感器的数据 [... 考虑车辆外使用案例中的空闲状态场景:NFC 技术可用于处理闲置状态下的电池组读取,例如在第二次生命转移期间进行存储。 主动诊断读取:在邻近系统中部署了 BMS 的情况下,使用 NFC 技术进行主动诊断读取。 (ii) 系统结构 系统架构如图所示,在建立安全通道之前,需要对设备进行身份验证。数据链路通信层由 NDEF 记录处理,而数据存储可以是离线的,也可以是数据库中的在线存储。活动和空闲状态的诊断读数取决于设备和数据方向,需要与外部 NFC 阅读器进行通信。软件架构分为三层,包括硬件抽象层(HAL)、中间层(中间件)和应用层。HAL 处理硬件驱动组件,中间件执行设备验证,而应用层则由开发人员根据安全漏洞和格式扩展*定义。 为确保安全,系统采用了一个安全模型,为 BMS 和主动诊断读取情况格式化应用数据。安全考虑因素包括设备相互验证、使用安全通道(加密和防篡改)以及确保电池组内读数的安全。 考虑到不同的 BMS 拓扑,包括集中式、调制式、分布式和分散式,系统需要满足设备相互验证和使用安全通道的要求。对于每种拓扑结构,都必须考虑将性能开销降至最低。电池是封闭的,对其进行物理攻击不可行或成本太高。外部攻击可能也很困难。基于对称或非对称加密技术的自动验证可用于保护电池组读数。安全协议在验证阶段和会话密钥确认阶段采用双密钥加密,以抵御攻击。中间件在数据格式验证、确认和处理中发挥关键作用,确保数据传输安全。 (iii) 唤醒模型设计
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反传销网8月30日发布:视频区块链里的骗子,币里的韭菜,杜子建骂人了!金融大V周召说区块链!——“一小帮骗子玩一大帮小白,被割韭菜,小白还轮流被割,割的就是你!” 什么区块链,统统是骗子 作者:周召(知乎金融领域大V,毕业于上海财经大学,目前任职上海某股权投资基金合伙人) 有人问我,区块链现在这么火,到底是不是骗局? 我的回答是: 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局,而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用,本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩,冗余且十分低效,除了提高了洗钱和诈骗的效率以外,对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素:分布式系统(包括记账和存储),无法篡改的数据结构,以及共识算法,三者互为基础和因果,就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的,而经过几年的瞎折腾,稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用,区块链技术已经名存实亡,沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术,是反效率的,从经济学角度来说,不但不是一种帕累托改进,甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下,因为要遍历所有节点,只能做非常轻量级的数据应用,一旦涉及到大量的数据传输与更新,区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢,另一方面数据库容量极速膨胀,考虑到人手一份的存储机制,区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源,如果说区块链技术是屎,那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约,即不智能,也非合约。我看有人还说,如果有了智能合约,就可以跟老板签一份放区块链上,如果明年销售业绩提升30%,就加薪10%,由于区块链不能篡改,不能抵赖,所以老板必须得执行,说得有板有眼,不懂行的愣一看,好像还真是那么回事。 但仔细一想,问题就来了。首先,在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升?即便真的达到老板耍赖如何执行? 也就是说,如果区块链真这么厉害,要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业,我不知道他准备怎么设计,我猜想他思路大概是这样的,首先肯定搞去中心化,让所有会计师到链上来,然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了,我每天上班累死累活,为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力?最优做法当然是组织一个委员会,让专门的人来负责,这不就是现在注册会师协会干的事儿吗?区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投,这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了,区块链技术本身根本没有判断是非能力,如果这么高级的人工智能,靠一个无脑分布式记账就能实现的话,我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点,通过再中心化的方式提高效率,有点行业协会的意思,是对区块链原教旨主义的一种修正,但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说,私有链和联盟链是区块链技术的未来,也是扯淡,因为区块链技术没有未来。如果有,说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术,不管是分布式数据库技术,加密技术,还是点对点传输技术等,基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性,他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息,就是数据库数据的变动信息,有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物,来证明自己对几种技术的掌握,你看我多牛逼,设计出了一个像三体一样的系统。因此,数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了,很多人说区块链技术在爆发的前夜,但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友,跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网,可是90年代初的互联网在十年发展后,已经出现了一大批伟大的公司,阿里巴巴在99年都成立了,区块链怎么除了币还是币呢? 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种,要么就是论坛币形式,或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前,本来也都电子化了,区块链来了到底改变了什么呢? 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦,最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁,自己辛苦搞半天,干嘛不自己作为中心关心门来收钱?最后这些人都产生了价值的虚无感,最终精神崩溃,只能发币疯狂收割韭菜,一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此,之前币圈链圈还泾渭分明,互相瞧不起,但这两年链圈逐渐坐不住了,想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波,不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天,他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”,我就问他一个问题,你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的,万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋,研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞,很多人一头扎进链圈后才发现,真正意义上的区块链技术,其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话,让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场,开始大放厥词胡编乱造。 任何东西,但凡只要和区块,链,分,分布式,记账,加密,验证,可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点,这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网,我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业,过去一看是生产路由器的,我黑人问号脸,对方解释说没有路由器万物怎么互联,我觉得他说得好有道理,竟无言以对。 好,下面让我们进入奇葩共赏析时间,来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链(分布式记账)的典型应用是*?? 正如前面所说,真正意义上的区块链分布式记账,不光包括“记”这个动作,还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现,勉强算是“分布式编辑”吧,就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反,*恰恰是去中心化失败的典范,现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护,*早就没法看了。 区块链会促进社会分工?? 罗振宇好像就说过类似的话,虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话,但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓,说分工代表效率提高社会进步,而区块链“无疑”会促进分工,他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字,就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反,区块链是逆分工的,区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国,只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级,我可以赚后面五级人的钱,你处于金字塔的顶端。
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解释 DDT 的数据架构和信息流处理思路
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阿里味 "的《Redis核心实践全彩手册》给你,还学不会转行--Redis基本是必考点。在 "阿里味 "的《Redis核心实战全彩手册》里,你还是学不会转行--Redis基本是必考点: - Redis 常见的性能问题有哪些?Redis 最常见的性能问题有哪些,如何解决?--性能相关 - Redis 缓存的雪崩、击落和穿透到底意味着什么?如何处理?--缓存相关 - Redis 主从集群有哪些常见问题?如何解决?--可用性 - 现有的 Redis 实例有 6GB 的存储空间,预计将来会扩展到 32GB,你能提供解决方案并分析其优势和潜在问题吗?--可扩展性相关 毕竟,10 家公司中至少有 8 家的架构系统中都有 Redis,基本上可以说是 IT 基础架构的必备系统。 因此,Redis 的开发和运维是很多大厂的重要工作,也是我们必须掌握的技术栈。 不过,Redis 毕竟是一个复杂的键值数据库,在实际使用中,有非常多的技术点需要注意,比如:各种数据结构、数据持久化机制、分片集群、主从集群等等。 一不小心,性能就会每况愈下,失去 "快 "的最大特点!
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三分钟带你了解手机内部硬件-主要影响手机性能的有以下几点 CPU - *处理器(手机中的大脑) CPU 是计算思考以及处理事物的。 比如:我们日常玩手机,什么最重要?毫无疑问是手机打开软件很流畅,使用各种功能不卡。 这就是CPU的性能,那什么影响 CPU 的因素有哪些? 架构 架构是 CPU 的基础,对于处理器的整体性能起到了决定性的作用,不同架构的处理器同主频下,性能差距可以达到2-5倍。可见架构的重要性。 那么什么是架构呢? 打个比方,架构就是一栋楼的框架。至于最终楼什么样子,就由处理器的厂商决定了,但是有一点,如果说这栋楼房的结构设计出来容纳多少人,那么最后建好的房子也要在这个范围内。同理,如果使用相同架构的处理器,那么本质上不会有太大的区别。 看一下主流手机的架构 处理器对比.jpg 从上图可见:高通 和 苹果都是自主设计,所以说它们牛还是有一定的道理的。不同的架构, 性能和功耗也是不同的。架构决定了 主频、核心数、带宽等和运算量直接相关的东西。目前很多手机打广告都是说 多少核的机器。但是并不是说核越多性能就越强,你没看见,苹果双核就能吊打高通和联发科吗? 制程 制程 专指:事物运作程序的处理过程。常指手机芯片框架的运算速度量。 简单的说就是电路板中电路与电路之间的距离,目前已经发展到纳米级别。 制程越小,可以向芯片中塞入更多的晶体管,随之而来的好处还有:降低电量和成本、散热。 制程数的确定 这里有人要问,为什么制程的数字是这些,而不是别的数字,比如有28nm,为什么没有29nm? 这其实是有一定规律的。根据早期国际半导体蓝图规划,由五个在相关领域较为发达的国家共同制定,约定下一代制程要在上一代基础上做到晶体管数量不变,芯片面积缩小一半。由这一关系可以算出前一代制程要比后一代大√2倍,所以能算出后一代大概数值。纵观整个处理器制程变化,除了少部分特殊的外,都遵循着这一规则。 近代制程的发展 2014 年底,三星宣布了世界首个 14nm FinFET 3D 晶体管进入量产,标志着半导体晶体管进入 3D 时代。发展到今天,三星拥有了四代 14nm 工艺,第一代是苹果 A9 上面的 FinFET LPE(Low Power Early),第二代则是用在猎户座 骁龙 820 和骁龙 625 上面的 FinFET LPP(Low Power Plus)。第三代是 FinFET LPC,第四代则是目前的 FinFET LPU。至于 10nm 工艺,三星则更新到了第三代(LPE/LPP/LPC)。 目前为止,三星已经将 70000 多颗第一代 LPE(低功耗早期)硅晶片交付给客户。三星自家的猎户座 8895,以及高通的骁龙 835,都采用这种工艺制造,而 10nm 第二代 LPP 版和第三代 LPU 版将分别在年底和明年进入批量生产。 手机芯片市场上已经进入了 10nm、7nm 处理器的白热化竞争阶段,而 14/16nm 制程的争夺也不过是一两年前的事。 总线位宽 总线位宽决定输入/输出设备之间一次数据传输的信息量,用位(bit)表示,如总线宽度为8位、16位、32位和64位。
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Linux设备驱动开发详解——学习笔记-设备驱动来联系。在没有操作系统的情况下,工程师可以根据硬件设备的特点自行定义接口。而在有操作系统的情况下,驱动的架构则由相应的操作系统来定义。驱动存在的意义就是给上层应用提供便利。 驱动针对的对象是存储器和外设。Linux将存储器和外设分为 3 个基础大类:字符设备、块设备、网络设备。 字符设备和块设备都被 Linux 映射到文件系统的文件和目录中,通过文件系统的接口(open、read、write、close等)来访问。其中,块设备可以通过类似 dd 命令对应的原始块设备来访问,也可以通过建立文件系统,以文件路径来访问。 学习 Linux 设备驱动,要求非常好的硬件基础、非常好的软件基础、一定的 Linux 内核基础和非常好的多任务并发控制和同步的基础。学习 Linux 设备驱动要将学习的函数、数据结构等放到整体架构中去理解,才能理清驱动中各组成部分之间的关系。 驱动设计的硬件基础 驱动工程师需要掌握 处理器、存储器、接口和总线、可编程门电路、原理图、硬件时序、芯片手册、仪器使用 等方面的内容。 处理器