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  • 做项目的研发模式,即怎么研发一个系统,一步一步怎么做:RUP、迭代式、瀑布式、快速原型,区别 1首先说迭代式,和瀑布式,这两个理解了,就基本理解了,研发模式。 1)瀑布式,一步一步做,所有工作都做完,...

    做项目的研发模式,即怎么研发一个系统,一步一步怎么做:RUP、迭代式、瀑布式、快速原型,区别


    1首先说迭代式,和瀑布式,这两个理解了,就基本理解了,研发模式。

    1)瀑布式,一步一步做,所有工作都做完,如6个月,即整个系统研发完成,才能看到产品。

    典型例子:就是盖房子,不可能先大致盖出一个样子,然后再慢慢地丰富,如果那样的话,房子质量很受影响,肯定很不结实。


    2)迭代式,就是在较短的时间内,先开发出系统,如version1.0,然后再此基础上不断完善。进行版本迭代。


    2快速原型



    3快速原型,和迭代式的区别。


    1)抛弃型的,用来获取用户需求,就完事了。这种方式的最典型工具是Axure工具,就是用来快速生成html静态页面,给用户演示。获取需求后,原型定下来了,研发照着这个进行研发,但是没办法基于这个Axure原型进行迭代研发,这个原型就是给研发当DEMO用的,除此之外没有任何用处,从编码角度讲,没有任何帮助,Axure的东西,没办法直接拿来进行编码,我编码会有自己的框架、界面风格,跟Axure完全不同,但是操作界面要和DEMO一样,这是用户确认过的,操作方式变动不能太大。

    这种的快速原型,跟迭代式,一点关系都没有。

    2)迭代型的,就完全就是迭代式研发了,我短时间内研发出一个简单的版本version1.0(但是这个时间肯定比不上Axure快),给用户看,确认后,基于此version1.0迭代。



    3UP


    UP就是迭代式,两者等价。

    UP=迭代式

    3RUP

    RUP(即Rational Unified Process)要拆开来理解:

    即R+UP,即Rational+Unified Process。

    也就是Rational公司,提出的研发方式,就是迭代式的。


    因此,RUP就是迭代式,两者等价。

    RUP=迭代式



    5RUP和迭代式开发的区别?

    RUP就是迭代式开发, 可以认为两者是等同的,是一个东西。

    RUP迭代式开发



    6迭代式开发,敏捷开发区别

    二者其实是一个意思,都是迭代式开发,只是敏捷开发,周期更短。






    ==========总结:

    所以,各种各样的研发模式、模型、方法、方式,其实都是“迭代式”。

    迭代式,迭代式,迭代式。

    都是迭代式。



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  • 每次发现系统变慢时,我们通常的第一件事,就是执行 top 或者 uptime 命令,来了解系统的负载情况。比如像下面这样,我在命令行里输入了 uptime 命令,系统也随即给出了结果。 $ uptime ​ 02:34:03 up 2 days...

    每次发现系统变慢时,我们通常做的第一件事,就是执行 top 或者 uptime 命令,来了解系统的负载情况。比如像下面这样,我在命令行里输入了 uptime 命令,系统也随即给出了结果。

     $ uptime02:34:03 up 2 days, 20:14,  1 user,  load average: 0.63, 0.83, 0.88

     但我想问的是,你真的知道这里每列输出的含义吗?

    我相信你对前面的几列比较熟悉,它们分别是当前时间、系统运行时间以及正在登录用户数。

     02:34:03              //当前时间
     ​
     up 2 days, 20:14      //系统运行时间
    1 user                //正在登录用户数

     而最后三个数字呢,依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载(Load Average)。

    平均负载?这个词对很多人来说,可能既熟悉又陌生,我们每天的工作中,也都会提到这个词,但你真正理解它背后的含义吗?如果你们团队来了一个实习生,他揪住你不放,你能给他讲清楚什么是平均负载吗?

    如何观测和理解这个最常见、也是最重要的系统指标。

    我猜一定有人会说,平均负载不就是单位时间内的 CPU 使用率吗?上面的 0.63,就代表 CPU 使用率是 63%。其实并不是这样,如果你方便的话,可以通过执行 man uptime 命令,来了解平均负载的详细解释。

    简单来说,平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系。这里我先解释下,可运行状态和不可中断状态这俩词儿。

    所谓可运行状态的进程,是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程,也就是我们常用 ps 命令看到的,处于 R 状态(Running 或 Runnable)的进程。

    不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应,也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态(Uninterruptible Sleep,也称为 Disk Sleep)的进程。

    比如,当一个进程向磁盘读写数据时,为了保证数据的一致性,在得到磁盘回复前,它是不能被其他进程或者中断打断的,这个时候的进程就处于不可中断状态。如果此时的进程被打断了,就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。

    所以,不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。

    因此,你可以简单理解为,平均负载其实就是平均活跃进程数。平均活跃进程数,直观上的理解就是单位时间内的活跃进程数,但它实际上是活跃进程数的指数衰减平均值。这个“指数衰减平均”的详细含义你不用计较,这只是系统的一种更快速的计算方式,你把它直接当成活跃进程数的平均值也没问题。

    既然平均的是活跃进程数,那么最理想的,就是每个 CPU 上都刚好运行着一个进程,这样每个 CPU 都得到了充分利用。比如当平均负载为 2 时,意味着什么呢?

    在只有 2 个 CPU 的系统上,意味着所有的 CPU 都刚好被完全占用。

    在 4 个 CPU 的系统上,意味着 CPU 有 50% 的空闲。

    而在只有 1 个 CPU 的系统中,则意味着有一半的进程竞争不到 CPU。

    平均负载为多少时合理

    讲完了什么是平均负载,现在我们再回到最开始的例子,不知道你能否判断出,在 uptime 命令的结果里,那三个时间段的平均负载数,多大的时候能说明系统负载高?或是多小的时候就能说明系统负载很低呢?

    我们知道,平均负载最理想的情况是等于 CPU 个数。所以在评判平均负载时,首先你要知道系统有几个 CPU,这可以通过 top 命令或者从文件 /proc/cpuinfo 中读取,比如:

     # 关于grep和wc的用法请查询它们的手册或者网络搜索
     ​
     $ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
     2

     有了 CPU 个数,我们就可以判断出,当平均负载比 CPU 个数还大的时候,系统已经出现了过载。

    不过,且慢,新的问题又来了。我们在例子中可以看到,平均负载有三个数值,到底该参考哪一个呢?

    实际上,都要看。三个不同时间间隔的平均值,其实给我们提供了,分析系统负载趋势的数据来源,让我们能更全面、更立体地理解目前的负载状况。

    打个比方,就像初秋时北京的天气,如果只看中午的温度,你可能以为还在 7 月份的大夏天呢。但如果你结合了早上、中午、晚上三个时间点的温度来看,基本就可以全方位了解这一天的天气情况了。

    同样的,前面说到的 CPU 的三个负载时间段也是这个道理。

    如果 1 分钟、5 分钟、15 分钟的三个值基本相同,或者相差不大,那就说明系统负载很平稳。

    但如果 1 分钟的值远小于 15 分钟的值,就说明系统最近 1 分钟的负载在减少,而过去 15 分钟内却有很大的负载。

    反过来,如果 1 分钟的值远大于 15 分钟的值,就说明最近 1 分钟的负载在增加,这种增加有可能只是临时性的,也有可能还会持续增加下去,所以就需要持续观察。一旦 1 分钟的平均负载接近或超过了 CPU 的个数,就意味着系统正在发生过载的问题,这时就得分析调查是哪里导致的问题,并要想办法优化了。

    这里我再举个例子,假设我们在一个单 CPU 系统上看到平均负载为 1.73,0.60,7.98,那么说明在过去 1 分钟内,系统有 73% 的超载,而在 15 分钟内,有 698% 的超载,从整体趋势来看,系统的负载在降低。

    那么,在实际生产环境中,平均负载多高时,需要我们重点关注呢?

    在我看来,当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候,你就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高,就可能导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。

    但 70% 这个数字并不是绝对的,最推荐的方法,还是把系统的平均负载监控起来,然后根据更多的历史数据,判断负载的变化趋势。当发现负载有明显升高趋势时,比如说负载翻倍了,你再去做分析和调查。

    平均负载与 CPU 使用率

    现实工作中,我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆,所以在这里,我也做一个区分。

    可能你会疑惑,既然平均负载代表的是活跃进程数,那平均负载高了,不就意味着 CPU 使用率高吗?

    我们还是要回到平均负载的含义上来,平均负载是指单位时间内,处于可运行状态和不可中断状态的进程数。所以,它不仅包括了正在使用 CPU 的进程,还包括等待 CPU等待 I/O 的进程。

    而 CPU 使用率,是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计,跟平均负载并不一定完全对应。比如:

    CPU 密集型进程,使用大量 CPU 会导致平均负载升高,此时这两者是一致的;

    I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但 CPU 使用率不一定很高;

    大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的 CPU 使用率也会比较高。

    平均负载案例分析

    下面,我们以三个示例分别来看这三种情况,并用 iostat、mpstat、pidstat 等工具,找出平均负载升高的根源。

    因为案例分析都是基于机器上的操作,所以不要只是听听、看看就够了,最好还是跟着我实际操作一下。

    你的准备

    下面的案例都是基于 Ubuntu 18.04,当然,同样适用于其他 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示。

    机器配置:2 CPU,8GB 内存。

    预先安装 stress 和 sysstat 包,如 apt install stress sysstat。

    在这里,我先简单介绍一下 stress 和 sysstat。

    stress 是一个 Linux 系统压力测试工具,这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。

    而 sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能。我们的案例会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。

    mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有 CPU 的平均指标。

    pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。

    此外,每个场景都需要你开三个终端,登录到同一台 Linux 机器中。

    实验之前,你先做好上面的准备。如果包的安装有问题,可以先在 Google 一下自行解决,如果还是解决不了,再来留言区找我,这事儿应该不难。

    另外要注意,下面的所有命令,我们都是默认以 root 用户运行。所以,如果你是用普通用户登陆的系统,一定要先运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。

    如果上面的要求都已经完成了,你可以先用 uptime 命令,看一下测试前的平均负载情况:

     $ uptime
     ...,  load average: 0.11, 0.15, 0.09

     

    场景一:CPU 密集型进程

    首先,我们在第一个终端运行 stress 命令,模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景:

     $ stress --cpu 1 --timeout 600

     接着,在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况:

     # -d 参数表示高亮显示变化的区域
     ​
     $ watch -d uptime
     ​
     ...,  load average: 1.00, 0.75, 0.39

     最后,在第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况:

     # -P ALL 表示监控所有CPU,后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
     ​
     $ mpstat -P ALL 5
     ​
     Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)
     ​
     13:30:06     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
     ​
     13:30:11     all   50.05    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   49.9513:30:11       0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.0013:30:11       1  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

     从终端二中可以看到,1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.00,而从终端三中还可以看到,正好有一个 CPU 的使用率为 100%,但它的 iowait 只有 0。这说明,平均负载的升高正是由于 CPU 使用率为 100% 。

    那么,到底是哪个进程导致了 CPU 使用率为 100% 呢?你可以使用 pidstat 来查询:

     # 间隔5秒后输出一组数据
     ​
     $ pidstat -u 5 113:37:07      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
     ​
     13:37:12        0      2962  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     1  stress

     从这里可以明显看到,stress 进程的 CPU 使用率为 100%。

    场景二:I/O 密集型进程

    首先还是运行 stress 命令,但这次模拟 I/O 压力,即不停地执行 sync:

     $ stress -i 1 --timeout 600

     还是在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况:

     $ watch -d uptime
     ​
     ...,  load average: 1.06, 0.58, 0.37

     然后,第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况:

     # 显示所有CPU的指标,并在间隔5秒输出一组数据
     ​
     $ mpstat -P ALL 5 1
     ​
     Linux 4.15.0 (ubuntu)     09/22/18     _x86_64_    (2 CPU)
     ​
     13:41:28     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
     ​
     13:41:33     all    0.21    0.00   12.07   32.67    0.00    0.21    0.00    0.00    0.00   54.8413:41:33       0    0.43    0.00   23.87   67.53    0.00    0.43    0.00    0.00    0.00    7.7413:41:33       1    0.00    0.00    0.81    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   98.99

     从这里可以看到,1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.06,其中一个 CPU 的系统 CPU 使用率升高到了 23.87,而 iowait 高达 67.53%。这说明,平均负载的升高是由于 iowait 的升高。

    那么到底是哪个进程,导致 iowait 这么高呢?我们还是用 pidstat 来查询:

     # 间隔5秒后输出一组数据,-u表示CPU指标
     ​
     $ pidstat -u 5 1
     ​
     Linux 4.15.0 (ubuntu)     09/22/18     _x86_64_    (2 CPU)
     ​
     13:42:08      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
     ​
     13:42:13        0       104    0.00    3.39    0.00    0.00    3.39     1  kworker/1:1H
     ​
     13:42:13        0       109    0.00    0.40    0.00    0.00    0.40     0  kworker/0:1H
     ​
     13:42:13        0      2997    2.00   35.53    0.00    3.99   37.52     1  stress
     ​
     13:42:13        0      3057    0.00    0.40    0.00    0.00    0.40     0  pidstat

     可以发现,还是 stress 进程导致的。

    场景三:大量进程的场景

    当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时,就会出现等待 CPU 的进程。

    比如,我们还是使用 stress,但这次模拟的是 8 个进程:

     $ stress -c 8 --timeout 600

     由于系统只有 2 个 CPU,明显比 8 个进程要少得多,因而,系统的 CPU 处于严重过载状态,平均负载高达 7.97:

    $ uptime
     ​
     ...,  load average: 7.97, 5.93, 3.02

     接着再运行 pidstat 来看一下进程的情况:

     # 间隔5秒后输出一组数据
     ​
     $ pidstat -u 5 114:23:25      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
     ​
     14:23:30        0      3190   25.00    0.00    0.00   74.80   25.00     0  stress
     ​
     14:23:30        0      3191   25.00    0.00    0.00   75.20   25.00     0  stress
     ​
     14:23:30        0      3192   25.00    0.00    0.00   74.80   25.00     1  stress
     ​
     14:23:30        0      3193   25.00    0.00    0.00   75.00   25.00     1  stress
     ​
     14:23:30        0      3194   24.80    0.00    0.00   74.60   24.80     0  stress
     ​
     14:23:30        0      3195   24.80    0.00    0.00   75.00   24.80     0  stress
     ​
     14:23:30        0      3196   24.80    0.00    0.00   74.60   24.80     1  stress
     ​
     14:23:30        0      3197   24.80    0.00    0.00   74.80   24.80     1  stress
     ​
     14:23:30        0      3200    0.00    0.20    0.00    0.20    0.20     0  pidstat

     可以看出,8 个进程在争抢 2 个 CPU,每个进程等待 CPU 的时间(也就是代码块中的 %wait 列)高达 75%。这些超出 CPU 计算能力的进程,最终导致 CPU 过载。

    小结

    分析完这三个案例,我再来归纳一下平均负载的理解。

    平均负载提供了一个快速查看系统整体性能的手段,反映了整体的负载情况。但只看平均负载本身,我们并不能直接发现,到底是哪里出现了瓶颈。所以,在理解平均负载时,也要注意:

    平均负载高有可能是 CPU 密集型进程导致的;

    平均负载高并不一定代表 CPU 使用率高,还有可能是 I/O 更繁忙了;

    当发现负载高的时候,你可以使用 mpstat、pidstat 等工具,辅助分析负载的来源。

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  • 由于它的危害之大,它也成为了每一个运维工程师为客户部署业务系统前必的防御。问题来了,对接我们的客户大多数技术钻研不是很”深刻“,我们经常因为跟客户的技术沟通而抓狂!作为运维侠的我们该如何向非技术同学...
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    互联网的攻击形式千万种,威胁最大的独一份,就是SQL注入了!由于它的危害之大,它也成为了每一个运维工程师为客户部署业务系统前必做的防御。

    问题来了,对接我们的客户大多数技术钻研不是很”深刻“,我们经常因为跟客户的技术沟通而抓狂!作为运维侠的我们该如何向非技术同学通透白话的解释SQL注入呢?

    今天小编帮助大家整理出了一份“不太标准”的话术,觉得不错的小伙伴记得关注老王~

    2623b021ef5cb2c3a94e4f83605f4cfa.png

    SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的简称,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。说的直白一些,就是工程师与数据库进行沟通和交流的一种语言。

    SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。

    最常见的比如:我们上网经常会看到一些免费或者超低价格的各大视频网站的会员账户和密码,这些账户和密码怎么来的呢?大部分都是通过WEB表单递交查询字符暴出来的。

    SQL注入式攻击得到的!

    47195b7669086d9d75f2108580e5ad2e.png

    SQL注入的过程是怎样实现的呢?

    我们来举个形象的例子~

    一天,你代表你的老板去银行办理业务。你的老板给了你一个信封,上面写着收银员的指示。

    信件内容:

    在这张纸上写下A号账户的余额。签名:Boss

    在途中,你去洗手间的时候,顺手把信封放在洗手台几分钟。期间,一个小偷打开信封,在上面加上一些内容:“同时将500元从A号账户转到另一个B账户。”

    现在,信件内容是:

    在这张纸上写下A号账户的余额。同时将500元从A号账户转到另一个B账户。签名:Boss

    出纳员检查你的身份,确认你是相关账户的授权人员,便按照信函中的说明进行操作。

    结果Boss被“偷了”500元!

    在这个过程中

    你的老板是合法的程序代码;你是将SQL代码传递到数据库的程序代码和数据库驱动程序;信函内容是传递给数据库的SQL代码;小偷是袭击者,俗称“黑客”;出纳员是数据库;身份标识通常是数据库的登录名和密码。
    3081b6108fc3330e3709cdc18dcd462d.png

    目前,SQL 注入漏洞已成为互联网最常见也是影响非常广泛的漏洞

    如何避免这样的问题发生呢?

    1、采用预编译语句集

    出纳员在处理信函内容的时候,只处理账户和金额,对转账动作不处理。

    2、检查数据类型和格式

    出纳员在处理信函内容的时候,会去查验小偷添加内容的类型和格式,是否符合规定。

    3、过滤特殊字符

    出纳员在处理信函内容“将500元从123456号账户转到另一个654321账户”的时候,转译出现问题,即报错。

    网站崩溃找不到原因?平台搭建无从下手?热门技术不想落伍?想要变强找不到资料?

    加入[IT拯救联盟]社群,让大牛和同伴拯救你,带你装x带你飞。群里有定期干货分享、大牛专业解答、实用IT工具优选.....

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  • 综上第一次写access学习笔记是8月19号的事情,现在已经10月31号以下是之前的笔记目录:总结一下,在这两个月里,通过自己摸索,成功搭建了一个可以取代所有复制粘贴/VLOOKUP查找,以及方便数据管理的数据库集。...

    综上

    第一次写access学习笔记是8月19号的事情,现在已经10月31号

    以下是之前的笔记目录:

    总结一下,在这两个月里,通过自己摸索,成功搭建了一个可以取代所有复制粘贴/VLOOKUP查找,以及方便数据管理的数据库集。并从零到有学会了SQL,所谓的Access是SQL入门最好的方法,前辈诚不欺我也。从效率来说,首先,我们公司错综复杂的系统人名得到了有效的统一管理,并整合了由业务人员输入的一些不会被公司数据库保存的数据(譬如客户实际行业,客户真实信息等等),然后结合了那个BI自助系统的特性,编了一个导入导出的宏。

    现在,基本框架已经搭建起来,我发现接下来的工作更加繁琐了

    简单来说,现在主要的问题是数据库逻辑不清,需要理清并维护关系文档

    由于数据库里大部分操作都是自动化的,设计该自动化流程。当时设计各个数据库时,基本上是,有什么需求,就建什么表。导致现在多个数据库之间逻辑不清晰。迫切需要维护一个文档,记录该数据库是怎样操作的。

    现在我尝试用office自带的visio来厘清流程,但这个基本只能厘清数据间的关系,以及操作顺序。不能记录这个数据库是如何表间查询的,如果时间久了,这些逻辑又会不清晰了。不知道市面上的数据库维护,是用什么方法来维护的呢?

    另外,由于我不喜欢整理文本上的操作,目前这些细致的活让我有些烦闷,每天都在修修补补而不是在创建新东西的感觉,真心压抑,而且容易走神。有什么办法可以更好的管控时间,让我focus在最重要的事情上?

    正是因为时间管理遇到问题,然后被大量的文本整理占据精力,我越来越觉得,做数据库维护以及报表开发,可能报表开发仅仅只是一次性的操作,如何让开发出来的结果容易理解,并且易于让人根据业务需求进行修改,是我接下来需要做的事情。

    但愿我在找到方法之前,不会因为烦躁,而失去了进一步学习的机会。

    另外,关于R语言,我目前正式放弃阅读R语言实战,转为看数据挖掘与R语言。R语言实战前半部分作为数据处理,确实很实用。但后续由于没有较完整的案例,并不适合一一研读。反而是前阵子京东凑单买的数据挖掘与R语言给了我极大的惊喜(实验数据被作者直接创了个R包,相当良心!!)

    加油吧!项目管理和数据库,都不能拉下~~

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空空如也

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