当前位置: 首页 > article >正文

深入了解Linux命名空间的cgroups:打开容器技术的黑匣子

cgroups全称为 Control Groups是 Linux 内核提供的一种强大的资源管理机制。它的核心作用是将一组进程tasks组织成一个层级化的组并为这些组分配、限制和监控资源的使用情况。 简单来说cgroups 允许系统管理员或容器运行时对进程组的资源消耗进行精细化的控制例如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 以及网络带宽等。可以将 cgroups 简单类比于“用户和组”的概念但其作用范围扩展到了资源控制。 就像用户会继承其所在组的权限一样进程会受到其所属 cgroup 的资源限制。cgroups 的实现依赖于一系列的“子系统”subsystems每个子系统负责管理特定类型的资源。 常见的子系统包括cpu: 限制 CPU 使用率。cpuacct: 统计 CPU 使用情况。memory: 限制内存使用量。blkio: 限制块设备磁盘 I/O的访问。net_cls: 对网络数据包进行分类配合tc命令进行流量控制。net_prio: 设置网络流量的优先级。freezer: 冻结或恢复 cgroup 中的进程。devices: 控制 cgroup 对设备的访问权限。pids: 限制 cgroup 创建的进程数量。这些子系统以层级结构的方式组织在一起构成 cgroup 文件系统。 每个子系统对应/sys/fs/cgroup目录下的一个子目录。可以使用mount命令来查看系统中已挂载的 cgroups 文件系统代码语言Bash自动换行AI代码解释mount -t cgroup输出结果类似如下展开代码语言Bash自动换行AI代码解释cgroup on /sys/fs/cgroup/systemd type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,xattr,release_agent/lib/systemd/systemd-cgroups-agent,namesystemd) cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset) cgroup on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio) cgroup on /sys/fs/cgroup/hugetlb type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,hugetlb) cgroup on /sys/fs/cgroup/net_cls,net_prio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,net_cls,net_prio) cgroup on /sys/fs/cgroup/pids type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,pids) cgroup on /sys/fs/cgroup/rdma type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,rdma) cgroup on /sys/fs/cgroup/freezer type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,freezer) cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpu,cpuacct) cgroup on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory) cgroup on /sys/fs/cgroup/perf_event type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,perf_event) cgroup on /sys/fs/cgroup/devices type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,devices)可以看到每个子系统都挂载在/sys/fs/cgroup下的相应目录中。或者直接使用ls命令查看/sys/fs/cgroup/目录的内容代码语言Bash自动换行AI代码解释ls /sys/fs/cgroup/输出结果类似如下代码语言Bash自动换行AI代码解释blkio cpu cpuacct cpu,cpuacct cpuset devices freezer hugetlb memory net_cls net_cls,net_prio net_prio perf_event pids rdma systemd这些目录对应于不同的 cgroup 子系统。在容器化技术中cgroups 与 Linux 命名空间结合使用为容器提供了一个隔离的资源环境。 命名空间负责隔离进程的文件系统、网络、用户等视图而 cgroups 则负责限制容器的资源使用量。 通过这种方式可以确保容器之间互不干扰并且可以有效地利用系统资源。二、CPU 子系统CPU 子系统是 cgroups 中最重要的子系统之一它控制 cgroup 中的进程可以使用的 CPU 资源。CPU 子系统通过两种主要的调度器来实现对 CPU 资源的分配和限制完全公平调度器 (CFS, Completely Fair Scheduler): 一种比例分配调度器旨在公平地分配 CPU 时间给各个 cgroup。实时调度器 (RT, Real-Time Scheduler): 用于管理实时任务的 CPU 使用可以保证实时任务的响应时间。2.1 完全公平调度器 (CFS)CFS 是一种基于权重的调度器它将 CPU 时间按比例分配给各个 cgroup。 CFS 使用以下关键参数进行配置cpu.cfs_period_us(周期): 定义 CFS 重新分配 CPU 资源的时间间隔单位为微秒µs。 简单来说它定义了 CPU 时间片分配的“周期”。 内核推荐的取值范围是 1000µs (1ms) 到 1000000µs (1s)。 较小的周期可以提供更精细的资源分配但也会增加调度开销。cpu.cfs_quota_us(配额): 定义在cpu.cfs_period_us周期内一个 cgroup 中的所有任务可以运行的最大 CPU 时间单位也是微秒µs。 可以将其理解为在一个周期内cgroup 被允许使用的 CPU 时间的“配额”。 如果cpu.cfs_quota_us大于cpu.cfs_period_us则表示该 cgroup 可以利用多个 CPU 核心。 例如cpu.cfs_quota_us为 20000µscpu.cfs_period_us为 10000µs则该 cgroup 最多可以使用 2 个 CPU 核心。cpu.shares(份额): 使用一个整数来表示 cgroup 中任务可用的 CPU 时间的相对比例。cpu.shares的值不是绝对的 CPU 时间而是相对于其他 cgroup 的权重。 例如如果 cgroup A 的cpu.shares设置为 512而 cgroup B 的cpu.shares设置为 1024那么在 CPU 资源紧张的情况下cgroup B 将获得 cgroup A 两倍的 CPU 时间。cpu.shares影响系统所有 CPU 的分配。 默认值为 1024。cpu.stat(统计): 提供有关 CPU 时间使用情况的统计信息。 其中包含以下关键指标nr_periods(周期数): 自 cgroup 创建以来经过的cpu.cfs_period_us的周期数。nr_throttled(节流次数): cgroup 中的任务由于超出cpu.cfs_quota_us限制而被限制运行的次数。 这个数字越高说明 cgroup 的资源限制越频繁。throttled_time(节流时间): cgroup 中的任务被限制运行的总时间单位为纳秒 (ns)。 该值越高说明 cgroup 受到资源限制的影响越大。2.2 实时调度器 (RT)RT 调度器用于管理实时任务的 CPU 使用确保这些任务能够及时响应。 RT 调度器使用以下参数进行配置cpu.rt_period_us(RT 周期): 定义实时任务重新分配 CPU 资源的时间间隔单位为微秒µs。 类似于 CFS 的cpu.cfs_period_us但只对实时调度任务生效。cpu.rt_runtime_us(RT 运行时): 指定在cpu.rt_period_us周期内cgroup 中的实时任务可以连续访问 CPU 的最长时间单位为微秒µs。 如果实时任务在cpu.rt_runtime_us时间内没有完成则会被强制暂停直到下一个周期开始。以下是一些使用 CPU 子系统配置 cgroup 的示例。示例 1: 使用cpu.shares分配 CPU 比例。假设有两个 cgroup分别是blue和red我们希望redcgroup 获得bluecgroup 三倍的 CPU 时间。代码语言Bash自动换行AI代码解释echo 250 /sys/fs/cgroup/cpu/blue/cpu.shares echo 750 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.shares这将使redcgroup 获得bluecgroup 三倍的 CPU 时间。 注意这里使用了/sys/fs/cgroup/cpu作为 cgroup 挂载点。示例 2: 使用cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_period_us限制 cgroup 使用一个 CPU 核心。代码语言Bash自动换行AI代码解释echo 100000 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.cfs_quota_us echo 100000 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.cfs_period_us假设cpu.cfs_period_us设置为 100000µs (0.1 秒)并且cpu.cfs_quota_us也设置为 100000µs这意味着redcgroup 在每个 0.1 秒的周期内最多可以使用 0.1 秒的 CPU 时间相当于完全使用一个 CPU 核心。示例 3: 使用cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_period_us限制 cgroup 使用 10% 的 CPU 核心。代码语言Bash自动换行AI代码解释echo 10000 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.cfs_quota_us echo 100000 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.cfs_period_us在这个例子中cpu.cfs_quota_us为 10000µscpu.cfs_period_us为 100000µs。 这意味着redcgroup 在每个 0.1 秒的周期内最多可以使用 0.01 秒的 CPU 时间相当于使用 10% 的 CPU 核心。示例 4: 在多核系统中允许 cgroup 使用两个 CPU 核心。代码语言Bash自动换行AI代码解释echo 200000 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.cfs_quota_us echo 100000 /sys/fs/cgroup/cpu/red/cpu.cfs_period_us在这种情况下cpu.cfs_quota_us是cpu.cfs_period_us的两倍。 这意味着redcgroup 可以完全利用两个 CPU 核心。注意: 配置 cgroups 需要 root 权限。 在使用 cgroups 之前请确保您已经正确挂载了 cgroup 文件系统。 示例中的路径/sys/fs/cgroup/cpu可能会因系统配置而异。 您可以使用mount -t cgroup命令来查找正确的挂载点。三、常用的子系统3.1、cpuset 子系统cpuset子系统允许将特定的 CPU 和内存节点分配给 cgroup从而实现更严格的资源隔离和 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 优化。它为 cgroup 提供了独占或共享 CPU 和内存资源的能力。cpuset.cpu_exclusive: 控制其他 cgroup (包括父 cgroup 和子 cgroup) 是否可以与该 cgroup 共享 CPU。0(默认): CPU 可以与其他 cpuset 共享。1: CPU 专用于该 cpuset其他 cpuset 无法使用。cpuset.cpus(强制): 必须设置。指定 cgroup 中的任务可以访问的 CPU 列表。CPU 列表可以使用逗号分隔也可以使用短划线表示范围。 例如0-2,16表示允许使用 CPU 0、1、2 和 16。cpuset.mem_exclusive: 控制其他 cpuset 是否可以与该 cgroup 共享内存节点。0(默认): 内存节点可以与其他 cpuset 共享。1: 内存节点专用于该 cpuset其他 cpuset 无法使用。 这与启用cpuset.mem_hardwall效果相同。cpuset.mem_hardwall: 控制内存页和缓冲区在内核中的分配是否限制在指定的内存节点内。0(默认): 内存页和缓冲区可以在多个用户进程之间共享。1: 启用 hardwall每个任务的用户分配保持独立可以提高安全性。cpuset.memory_migrate: 控制在更改cpuset.mems的值时是否将内存中的页迁移到新的内存节点。0(默认): 禁止内存迁移页保留在原始分配的节点中。1: 启用内存迁移页迁移到新的cpuset.mems指定的内存节点。cpuset.memory_pressure: 只读文件包含该 cpuset 进程生成的“内存压力”的运行平均值。如果启用了cpuset.memory_pressure_enabled则会自动更新该值。cpuset.memory_pressure_enabled: 控制系统是否计算 cgroup 进程的“内存压力”。 内存压力代表进程尝试释放被占用的内存的速率。0(默认): 禁用内存压力计算。1: 启用内存压力计算并将结果输出到cpuset.memory_pressure。cpuset.memory_spread_page: 控制文件系统缓冲是否应在该 cpuset 的内存节点中均匀分布。0(默认): 缓冲位于生成缓冲的进程所运行的同一节点中。1: 文件系统缓冲在 cpuset 的内存节点中均匀分布。cpuset.memory_spread_slab: 控制是否在 cpuset 之间平均分配用于文件 I/O 操作的内核高速缓存 slab。0(默认): 内核高速缓存 slab 不平均分配位于生成它们的进程所运行的同一节点中。1: 内核高速缓存 slab 在 cpuset 间平均分配。cpuset.mems(强制): 必须设置。指定 cgroup 中的任务可以访问的内存节点列表。 与cpuset.cpus类似可以使用逗号和短划线表示范围。 例如0-2,16表示允许使用内存节点 0、1、2 和 16。 内存节点与 CPU 相关联代表内存被划分成的物理区域。cpuset.sched_load_balance: 控制内核是否在该 cpuset 的 CPU 中平衡负载。1(默认): 内核将超载 CPU 中的进程移动到负载较低的 CPU 中以平衡负载。0: 禁用负载平衡。cpuset.sched_relax_domain_level: 定义内核应尝试平衡负载的 CPU 宽度范围。 仅当启用cpuset.sched_load_balance时才有效。

相关文章:

深入了解Linux命名空间的cgroups:打开容器技术的黑匣子

cgroups,全称为 Control Groups,是 Linux 内核提供的一种强大的资源管理机制。它的核心作用是将一组进程(tasks)组织成一个层级化的组,并为这些组分配、限制和监控资源的使用情况。 简单来说,cgroups 允许系…...

Chrome Regex Search:如何在网页上使用正则表达式快速查找信息

Chrome Regex Search:如何在网页上使用正则表达式快速查找信息 【免费下载链接】chrome-regex-search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chrome-regex-search 你是否曾经在浏览网页时,需要查找特定格式的信息却无从下手?…...

【普中 51-Ai8051 开发攻略】-- 第 30 章 OLED 液晶显示实验-硬件 IIC

(1)实验平台: 普中 51-Ai8051 开发板​​https://item.taobao.com/item.htm?abbucket17&id1026052331067(2)资料下载 :普中科技-各型号产品资料下载链接 前面已经使用 IO 口软件模拟 IIC 时序与 OLED 通信实现字符汉字的显示。 本章学习使用 AI805…...

杨立昆转推“Meta AI 已死”:一场大厂AI战略的自杀式摇摆

好家伙,杨立昆(Yann LeCun)亲自转发“讣告”了。 就昨天,这位 Meta 的首席 AI 科学家,在 X 上转了一条推,内容直指自家公司——Meta AI 部门“已死”。原文副标题更狠:“自研人才流失&#xff0…...

深入YOLOv8损失函数:为什么自带的Focal Loss会报错?一次完整的源码调试与修复记录

深入YOLOv8损失函数:为什么自带的Focal Loss会报错?一次完整的源码调试与修复记录 在目标检测领域,YOLOv8凭借其卓越的性能和易用性赢得了广泛关注。然而,当开发者尝试深入模型内部机制时,往往会遇到一些意料之外的挑战…...

从零到部署:在Linux服务器上用Python搭建并调用WPS地理处理服务

从零到部署:在Linux服务器上用Python搭建并调用WPS地理处理服务 当遥感影像分析遇上自动化处理流程,地理信息系统(GIS)开发者常面临一个关键挑战:如何将复杂的空间运算封装成可远程调用的标准化服务?这正是…...

手把手教你用Vivado配置Xilinx SEM IP 3.1:从IP Catalog到Tera Term串口调试全流程

手把手教你用Vivado配置Xilinx SEM IP 3.1:从IP Catalog到Tera Term串口调试全流程 在FPGA开发中,软错误缓解(SEM)IP核是确保设计可靠性的关键组件。对于使用Xilinx Artix-7系列芯片的工程师来说,掌握SEM IP的完整配置…...

北京理工大学:数据中心节能降碳之算电协同——背景、技术、实践和展望 2026

这份由北京理工大学 2026 年初发布的《数据中心节能降碳之算电协同:背景、技术、实践和展望》报告,围绕算电协同,从背景、技术、实践、展望四方面系统分析,核心是推动算力与电力、热力深度融合,助力数据中心节能降碳、…...

CANopen设备配置不求人:手把手教你用EDS/DCF文件玩转对象字典

CANopen设备配置实战:从EDS/DCF解析到对象字典高效配置 在工业自动化领域,CANopen协议因其开放性和灵活性成为设备互联的主流选择。而对象字典(Object Dictionary)作为CANopen设备的核心配置数据库,其管理效率直接影响项目开发周期。本文将带…...

Sunshine终极指南:8步搭建你的个人游戏串流服务器

Sunshine终极指南:8步搭建你的个人游戏串流服务器 【免费下载链接】Sunshine Self-hosted game stream host for Moonlight. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshine 想要在任何设备上流畅玩PC游戏吗?Sunshine是一款免费开源…...

保姆级教程:手把手解决CANoe 17.0在Win11系统上的安装失败问题(附临时文件夹清理方法)

CANoe 17.0在Windows 11系统安装全攻略:从权限配置到环境优化 当汽车电子工程师第一次在Windows 11系统上安装CANoe 17.0时,可能会遇到各种意想不到的障碍。不同于常见的软件安装过程,这款专业工具对系统环境有着更为严格的要求。本文将深入…...

Logisim保姆级避坑指南:从布尔表达式到卡诺图,一次搞定数字逻辑实验常见错误

Logisim数字逻辑实验避坑实战:从表达式到卡诺图的深度解法 为什么你的Logisim电路总是不工作? 刚接触数字逻辑实验时,我总在Logisim里反复调试同一个电路——明明按照教材步骤操作,仿真结果却和预期不符。直到某次深夜debug才发现…...

Fast-GitHub浏览器插件:国内开发者必备的GitHub下载加速终极解决方案

Fast-GitHub浏览器插件:国内开发者必备的GitHub下载加速终极解决方案 【免费下载链接】Fast-GitHub 国内Github下载很慢,用上了这个插件后,下载速度嗖嗖嗖的~! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-GitHub 还…...

ESP8266透传总失败?手把手教你用Arduino IDE和串口助手搞定Blinker配网(避坑大全)

ESP8266透传配置终极指南:从AT指令到Blinker配网全解析 物联网开发者们,是否曾被ESP8266模块的透传配置折磨得焦头烂额?当你在深夜调试AT指令却只收到一堆乱码时,那种挫败感我深有体会。本文将带你彻底攻克这个物联网入门的第一道…...

别再手动折腾了!CubeMX生成MDK工程后,一键开启STM32F4的FPU和DSP库(附完整配置流程)

解放双手:STM32F4硬件加速全自动配置指南 每次新建工程都要重复配置FPU和DSP库?是时候告别这种低效操作了。本文将带你用CubeMXMDK打造一套零手动干预的完整工作流,让硬件加速功能从工程创建之初就自动就位。 1. 环境准备与工程创建 在开始之…...

从源码到实战:手把手教你自定义一个比StringUtils更强大的Java数字校验工具类

从源码到实战:构建超越StringUtils的Java数字校验工具类 在Java开发中,数字校验是每个开发者都会遇到的常见需求。虽然Apache Commons Lang的StringUtils提供了基础的isNumeric方法,但在实际业务场景中,我们经常需要处理更复杂的…...

告别寄存器操作:在RA4M2上体验瑞萨FSP库点灯,对比STM32 HAL/LL库有何不同?

从STM32到RA4M2:FSP库与HAL/LL库的深度对比与实践指南 如果你已经习惯了STM32的HAL库或LL库开发,初次接触瑞萨RA4M2的FSP库可能会感到既熟悉又陌生。本文将带你深入比较这两种开发方式的异同,并通过一个实际的LED控制案例,展示如何…...

从LaTeX到手写笔记:希腊字母的‘两栖’书写实战指南(含清晰对比图)

从LaTeX到手写笔记:希腊字母的‘两栖’书写实战指南 在数字化与纸质化并行的学术工作流中,希腊字母的书写问题常常成为效率瓶颈。当你在深夜推导公式时,是否曾因手写θ与δ难以区分而被迫重新查阅资料?当你在整理课堂笔记时&#…...

3.1 FiRa UCI规范解析——命令、响应与通知的交互逻辑

1. FiRa UCI规范的核心交互机制 第一次接触FiRa UCI规范时,我被它严谨的消息交互设计所震撼。这个看似简单的命令-响应机制,实际上蕴含着UWB通信的精妙控制逻辑。就像交通信号灯指挥车辆通行一样,UCI规范通过明确的指令流向和状态反馈&#…...

告别充电焦虑!用FS4066系列芯片DIY一个支持USB PD快充的2-4串锂电池充电器(附完整电路图)

用FS4066系列芯片打造高效多串锂电池快充方案 在创客圈子里,给多节串联锂电池设计充电电路一直是个既令人兴奋又充满挑战的课题。想象一下,当你精心组装的无人机因为充电效率低下而频繁停飞,或者户外电源设备因为充电管理不当导致电池寿命骤减…...

蓝桥杯嵌入式省赛串口通信实战:用STM32G431RBT6和CubeMX搞定数据收发与LCD显示

蓝桥杯嵌入式省赛串口通信实战:STM32G431RBT6与CubeMX高效开发指南 对于备战蓝桥杯嵌入式省赛的选手而言,串口通信与LCD显示的联动实现往往是比赛中的关键得分点。本文将围绕STM32G431RBT6开发板,通过CubeMX和Keil MDK5工具链,深入…...

告别环境配置烦恼:Windows 10/11下RT-Thread Studio 2.2.7保姆级安装与首次运行指南

告别环境配置烦恼:Windows 10/11下RT-Thread Studio 2.2.7保姆级安装与首次运行指南 对于刚接触嵌入式开发的初学者来说,环境配置往往是第一个"拦路虎"。本文将手把手带你完成RT-Thread Studio在Windows系统下的完整安装流程,避开常…...

CentOS 7下VNC连接Sentaurus TCAD服务器,从安装到排错的保姆级避坑指南

CentOS 7下高效连接Sentaurus TCAD的工程实践指南 在半导体设计与仿真领域,Sentaurus TCAD作为行业标准工具链,其服务器环境的稳定访问是研发效率的关键保障。对于刚接触Linux服务器环境的工程师或研究人员而言,如何通过VNC实现图形化界面的远…...

TrollInstallerX终极指南:iOS 14-16.6.1设备一键安装TrollStore

TrollInstallerX终极指南:iOS 14-16.6.1设备一键安装TrollStore 【免费下载链接】TrollInstallerX A TrollStore installer for iOS 14.0 - 16.6.1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TrollInstallerX TrollInstallerX是一款专为iOS 14.0到16.6.1…...

避坑!用ArcGIS计算格网内耕地比例时,90%的人会忽略的数据连接问题

避坑!用ArcGIS计算格网内耕地比例时,90%的人会忽略的数据连接问题 在土地利用规划、农业资源评估等GIS应用中,计算规则格网内的耕地面积占比是一项基础但关键的操作。许多从业者能够顺利完成渔网创建、耕地提取和分区统计步骤,却在…...

LAV Filters终极实战指南:深度解析开源媒体解码器的性能优化与架构设计

LAV Filters终极实战指南:深度解析开源媒体解码器的性能优化与架构设计 【免费下载链接】LAVFilters LAV Filters - Open-Source DirectShow Media Splitter and Decoders 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LAVFilters LAV Filters是一套基于FFm…...

Cadence SKILL脚本实战:5分钟搞定TESTKEY原理图批量创建(附完整代码)

Cadence SKILL脚本实战:5分钟搞定TESTKEY原理图批量创建(附完整代码) 在集成电路设计领域,TESTKEY(测试结构)的创建是验证工艺模型和器件特性的基础工作。传统手动放置器件的方式不仅效率低下,还…...

别再混着用了!C++里malloc、new和vector到底该怎么选?一个真实项目踩坑复盘

别再混着用了!C里malloc、new和vector到底该怎么选?一个真实项目踩坑复盘 在开发一个高性能数据缓存管理器时,团队新成员提交的代码引发了持续三天的内存泄漏排查。同一个功能模块中竟同时出现了malloc、new和vector三种内存管理方式&#xf…...

如何在PowerPoint中高效使用LaTeX进行数学公式排版

如何在PowerPoint中高效使用LaTeX进行数学公式排版 【免费下载链接】latex-ppt Use LaTeX in PowerPoint 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/latex-ppt 对于需要制作学术演示文稿的科研人员、教师和学生来说,在PowerPoint中排版复杂的数学公式一直…...

Vue3组合式API进阶:深入理解和高效使用Composition API

Vue3组合式API进阶:深入理解和高效使用Composition API 前言 大家好,我是前端老炮儿!今天咱们来聊聊Vue3组合式API的进阶用法。 你以为ref和reactive就够了?那你可太天真了!Vue3的Composition API远比你想象的更强大。…...