Golang协程和通道
文章目录
- 协程(goroutine)
- 基本介绍
- GMP模型
- 协程间共享变量
- 通道(channel)
- 基本介绍
- channel的定义方式
- channel的读写
- channel的关闭
- channel的遍历方式
- 只读/只写channel
- channel最佳案例
- select语句
协程(goroutine)
基本介绍
基本介绍
进程、线程与协程:
- 进程(Process)是计算机中正在运行的程序的实例,是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有自己独立的地址空间、代码、数据和文件资源。进程之间相互独立,通过进程间通信机制进行数据交换和协作。进程的创建、销毁以及切换都由操作系统自动完成,开销较大。
- 线程(Thread)是操作系统调度的最小执行单元,是进程内的一个执行路径。线程与进程共享同一地址空间和大部分资源,包括代码段、数据段和打开的文件等。线程之间通常借助互斥锁、条件变量以及信号量等进行数据交换。线程的创建、销毁以及切换的开销较小,但需要注意线程间的同步和共享资源的管理。
- 协程(Coroutine)协程是一种轻量级的并发执行单元,通常由编程语言本身的运行时系统进行调度和管理。协程通常在一个线程内执行,共享相同的地址空间和资源。协程间通常通过通道(Channel)实现数据交换和协作。协程的创建、销毁以及切换都由运行时系统自动完成,开销非常小,可以创建成千上万个协程而不会导致系统负载过高。
并发与并行:
- 并发(Concurrency)指的是在单个处理器上以时间片轮转的方式交替执行多个任务,使得在一段时间内,这多个任务都得以推进,但实际在一个时间点只有一个任务在执行。
- 并行(Parallelism)指的是多个任务同时在不同的处理器上执行,使得这多个任务同时得以推进,并且在一个时间点来看,也是多个任务在同时执行。
在Go中,通过在函数或方法的调用前加上go关键字即可创建一个go协程,并让其运行对应的函数或方法。如下:
package mainimport ("fmt""time"
)func Print() bool {for i := 0; i < 10; i++ {fmt.Printf("Print: hello goroutine...%d\n", i+1)time.Sleep(time.Second)}return true
}func main() {go Print() // 创建go协程for i := 0; i < 5; i++ {fmt.Printf("main: hello goroutine...%d\n", i+1)time.Sleep(time.Second)}
}
在上述代码中,主协程创建了一个新协程用于执行Print函数,主协程进行5次打印后退出,新协程进行10次打印后退出。运行结果如下:
说明一下:
- 在Go中,当程序启动时会自动创建一个主协程来执行main函数,该协程与其他新创建的协程没有本质的区别,但主协程执行完毕后整个程序会退出,即使其他协程还未执行完毕,也会跟着退出。
- 如果一个协程在执行过程中触发了panic异常,但没有对其进行捕获,那么会导致整个程序崩溃,因此在协程中也需要通过recover函数对panic进行捕获。
GMP模型
常规的协程(Coroutine)
线程是在内核态视角下的最小执行单元,而协程是在线程的基础上,在用户态视角下进行二次开发得到的更小的执行单元。常规的协程(Coroutine)通常是与一个线程强绑定的,而一个线程可以绑定多个协程。如下:
说明一下:
- 由于常规的协程是与一个线程强绑定的,因此绑定于同一线程的多个协程只能做到并发,无法做到并行。
- 当一个协程因为某些原因陷入阻塞,那么这个阻塞会直接上升到对应的线程,最终导致整个协程组陷入阻塞。
Go中的协程(Goroutine)
Go语言中的协程(Goroutine)与常规的协程(Coroutine)的实现方式有所不同,Go中的协程不是与一个线程强绑定的,而是由Go调度器动态的将协程绑定到可用的线程上执行。如下:
说明一下:
- 由于Go协程与线程之间的绑定是动态的,因此各个协程之间既能做到并发,也能做到并行。
- 当一个Go协程因为某些原因陷入阻塞,那么Go调度器会将该协程与其绑定的线程进行解绑,将线程的资源释放出来,使得线程可以与其他可调度的协程进行绑定。
GMP模型
GMP(Goroutine-Machine-Processor)模型是Go运行时系统中用于实现并发执行的模型,负责管理和调度协程的执行。G、M和P的含义分别如下:
- G(Goroutine):代表Go中的协程,每个G都有自己的运行栈、状态以及执行的任务函数。
- M(Machine):代表Go中的线程,M不直接执行G,而是先和P绑定,由P来指定M所需执行的G。
- P(Processor):代表Go中的调度器,P实现G和M之间的动态有机结合。对于G而言,P就是其CPU,G只有被P调度才得以执行;对于M而言,P是其执行代理,为其指定可执行的G。
GMP模型示意图如下:
上图说明:
- 全局有多个M和多个P,但M和P的数量不一定是相同的。每个M在调度G之前,需要先和P进行绑定(不是强绑定),每个M调度的G由其对应的P指定。M无需记录所调度的G的状态信息,因此G在全生命周期中可以实现跨M执行。
- 在GMP模型中有三种队列来存放G,分别是全局队列、P的本地队列和wait队列(用于存放io阻塞就绪态的G,图中未展示)。
- 每个P都有一个对应本地队列,访问本地队列时可以接近无锁化。当P为M获取可调度的G时,会优先从自己的本地队列中进行获取,其次从全局队列中获取,最后从wait队列中获取。
- 如果一个G在调度过程中新创建了一个G,那么这个新G会优先投递到当前P的本地队列中,如果本地队列已满则投递到全局队列中。
调度器P获取可调度的G的流程如下:
- 优先尝试从当前P的本地队列获取可调度的G。
- 尝试从全局队列获取可调度的G。
- 尝试从wait队列获取io阻塞就绪的G。
- 尝试从其他P的本地队列窃取一半的G补充到当前P的本地队列,防止不同P的闲忙差异过大(work-stealing机制)。
说明一下:
- 由于存在work-stealing机制,因此P的本地队列的访问也不是完全无锁的,只能说接近无锁化。
- 上述说到的只是获取可调度的G的主要流程,实际实现时还有更多的细节。比如P每进行61次调度后,会先尝试从全局队列中获取一个G进行调度,避免造成全局队列中的G的饥饿问题。
GOMAXPROCS
在GMP模型中,G只有被P调度才得以执行,因此P的数量决定了G的最大并行数量。通过runtime包中的GOMAXPROCS函数可以获取和设置P的数量。如下:
package mainimport ("fmt""runtime"
)func main() {cpuNum := runtime.NumCPU() // 获取本地机器的逻辑CPU数fmt.Printf("cpuNum = %d\n", cpuNum) // cpuNum = 6runtime.GOMAXPROCS(4) // 设置可同时执行的最大CPU数num := runtime.GOMAXPROCS(0) // 获取可同时执行的最大CPU数fmt.Printf("num = %d\n", num) // num = 4
}
说明一下:
- runtime包中的NumCPU函数,用于获取本地机器的逻辑CPU数。
- runtime包中的GOMAXPROCS函数,用于设置可同时执行的最大CPU数,并返回先前的设置。如果设置的值小于1,则不会更改当前的值,设置的值超过CPU核数无意义。
- 从Go1.5开始,GOMAXPROCS默认设置为CPU的核数,并且可以根据需要自动调整并发执行的并行度,无需再手动设置。
协程的生命周期
Go中协程的生命周期大致由如下几种状态组成:
- _Gidle:表示该协程刚刚创建,但还未进行初始化。
- _Gdead:表示该协程已经完成初始化,但还未被使用。
- _Grunnable:表示该协程已经被放入运行队列,但还未被调度。
- _Grunning:表示该协程正在被调度。
- _Gsyscall:表示该协程正在执行系统调用。
- _Gwaiting:表示该协程处于挂起状态,需要等待被唤醒。
- _Gdead:表示该协程刚刚执行完毕。
状态转换如下:
说明一下:
- 当协程在调度过程中执行到系统调用代码时,其状态就会由_Grunning切换为_Gsyscall,并在系统调用结束后根据实际情况恢复为_Grunning或_Grunnable状态。
- 协程在调度过程中,可能因为某些原因而陷入阻塞,比如等待锁资源就绪或等待channel条件就绪等,这是协程的状态会由_Grunning切换为_Gwaiting,并在协程被唤醒后恢复为_Grunnable状态。
- 除了上述常见的协程状态外,协程还有一些其他的状态,比如_Gcopystack表示该协程正处于栈扩容流程中(Go协程的栈空间大小可动态扩缩),_Greempted表示协程被抢占后的状态。
协程的调度流程
GMP模型中存在三种类型的协程:
- 普通的g:用户通过go关键字创建的协程,也就是GMP模型中需要被调度的G。
- g0:特殊的调度协程,每个M都有一个g0,其主要负责对普通的g进行运行调度。
- monitor g:全局监控协程,monitor g会越过P直接与一个M进行绑定,不断轮询对所有P的执行状况进行监控,如果发现满足抢占调度的条件,则会从第三方的角度出手干预,主动发起抢占调度。
在创建M时,Go运行时系统会为每个M初始化一个g0,g0的调度流程如下:
- 找到一个可被调度执行的G。
- 将这个G的状态切换为_Grunning,并通过调用gogo函数将执行权交给G。
- 执行G的代码逻辑,直到某些条件达成使得调度结束。
- G调度结束后,通过调用mcall函数将执行权交还给g0,并更新G的状态。
示意图如下:
调度类型
GMP模型中的调度类型大致可分为如下四类:
- 主动调度:用户通过调用runtime包中的Gosched函数,可以让当前G主动让出执行权,并将其投递到全局队列中等待下一次调度。
- 被动调度:G在调度过程中,因为某些原因而陷入阻塞而导致调度终止,比如等待锁资源就绪或等待channel条件就绪等。
- 正常调度:G的代码逻辑被正常执行完毕,调度终止。
- 抢占调度:在G执行系统调用的情况下,如果满足了抢占调度的条件,那么monitor g会强行将当前的P和M进行解绑,让解绑后的P重新寻找一个空闲的M进行绑定,进而可以继续调度其他的G,而解绑后M则继续执行系统调用。
触发前三种调度类型中的任意一种,都会导致当前G的调度终止,此时M的执行权将由普通的g交还给g0。示意图如下:
上图说明:
- g0在调度普通的g时,会先通过findRunnable函数找到一个可被调度的G,然后通过execute函数更新对应G和P的状态信息,最后通过gogo函数将执行权交给G,进行G的调度。
- G在调度过程中,如果因为主动调度、被动调度或正常调度导致调度终止,那么会先调用mcall函数将执行权交还给g0,然后通过调用对应的函数更新G的状态信息,并完成G和M解绑等操作,然后开启新一轮的调度。
- gosched_m函数对应的是主动调度,该函数会先将G的状态由_Grunning切换为_Grunnable,然后将G和M解绑并将其投递到全局队列中,最后开启新一轮的调度。
- park_m函数对应的是被动调度,该函数会先将G的状态由_Grunning切换为_Gwaiting,然后将G和M解绑,最后开启新一轮的调度。
- goexit0函数对应的是正常调度,该函数会先将G的状态由_Grunning切换为_Gdead,然后将G和M解绑,最后开启新一轮的调度。
关于被动调度:
- 当因被动调度陷入阻塞的G对应的条件就绪时,会由导致条件就绪的G执行goready函数将其唤醒,唤醒时会先将G的状态由_Gwaiting切换为_Grunnable,然后将其添加到唤醒者的P的本地队列中。
- 比如某个G在申请锁时由于锁资源不就绪而陷入阻塞,此时这个G会被放在锁对应的资源等待队列中,当另一个持有锁的G在被调度的过程中执行释放锁操作时,就会执行goready函数唤醒该锁对应的资源等待队列中的G,并将其添加到自己的P的本地队列中。
- 在调度唤醒者时M的执行权在普通的g手中,而被唤醒者的状态切换操作以及G的投递操作需要由g0执行,因此在goready函数中会先将执行权交还给g0,并在执行唤醒操作后再重新获得执行权,这里的执行权交接是通过systemstack函数完成的。
- goready函数在将唤醒的G添加到唤醒者的P的本地队列中时,如果P的本地队列已满,则会将唤醒的G以及P的本地队列中一半的G放回到全局队列中,帮助当前的P缓解执行压力。
关于抢占调度:
- 在G需要执行系统调用之前,会先调用reentersyscall函数保存当前G的执行环境,并将G和P的状态更新为对应的系统调用状态,最后解除P和当前M之间的绑定,因为M即将进入系统调用而导致短暂不可用。与M解除绑定关系的P会被添加到当前M的oldp容器中,后续M执行完系统调用后会优先寻找该P重新建立绑定关系。
- 在G执行系统调用期间,如果P的本地队列不为空,或者当前没有空闲的M和P,或者G执行系统调用的时间超过10ms,则monitor g会将当前M的oldp容器中的P的状态置为空闲,并让其与其他空闲的M(也可能新创建一个M)进行绑定,进而可以继续调度其他的G,而当前的M仍然继续执行系统调用。
- 当M执行完系统调用后,会通过exitsyscall函数尝试寻找P进行绑定。如果此时M的oldp容器中的P仍然可用,则重新与该P建立绑定关系,并将G的状态重新置为_Grunning,继续执行后续的代码逻辑。如果原先的P已经不可用,则将G的状态置为_Grunnable,并解除G和M的绑定关系,尝试从全局P队列中寻找一个可用的P进行绑定,如果找到了则在绑定对应的P后继续调度该G,否则将该G投递到全局队列,并让当前的M陷入沉睡,直到被唤醒后再继续发起调度。
协程间共享变量
协程间共享变量
- 在协程之间共享变量是常见的需求,以便协程之间能够进行数据交换和协同工作。
- 为了保证共享资源的并发安全,通常需要引入互斥锁对共享资源进行保护。
例如,下面程序中启动了4个协程进行抢票,在抢票过程中需要并发访问全局变量tickets,代码中通过加锁的方式保证了tickets变量的并发安全。如下:
package mainimport ("fmt""sync""time"
)var (tickets = 1000 // 共享资源mtx sync.Mutex // 互斥锁
)func ByTicket(id int) {for {mtx.Lock() // 加锁if tickets <= 0 {mtx.Unlock() // 解锁break}time.Sleep(time.Microsecond) // 模拟抢票过程的耗时tickets--fmt.Printf("goroutine %d get a ticket, tickets = %d\n", id, tickets)mtx.Unlock() // 解锁}
}func main() {// 启动4个协程进行抢票for i := 0; i < 4; i++ {go ByTicket(i)}for {if tickets <= 0 {break}}fmt.Printf("tickets sold out...tickets = %d\n", tickets)
}
说明一下:
- Mutex是sync包中的互斥锁类型,用于保护共享资源的并发访问,该类型提供了Lock和Unlock两个方法,分别用于加锁和解锁。
通道(channel)
基本介绍
基本介绍
- 通道(channel)是Go中用于协程间通信和数据交换的机制,其提供了一种安全、同步和高效的方式来传递数据,以实现协程之间的通信和协同工作。
- channel本质是一个队列,遵守先进先出(FIFO)的原则。channel本身是线程安全的,多协程可以通过channel直接发送和接收数据,显式的加锁解锁操作。
channel的示意图如下:
channel的定义方式
channel的定义方式
在定义channel时,通过make创建指定类型以及容量的channel。如下:
package mainimport ("fmt""unsafe"
)func main() {// make channelvar intChan = make(chan int, 10)fmt.Printf("intChan type = %T\n", intChan) // intChan type = chan intfmt.Printf("intChan len = %d\n", len(intChan)) // intChan len = 0fmt.Printf("intChan cap = %d\n", cap(intChan)) // intChan cap = 10fmt.Printf("intChan size = %d\n", unsafe.Sizeof(intChan)) // intChan size = 8
}
说明一下:
- channel是引用类型,其定义后需要先通过make函数分配内存空间,然后才能使用。在使用make函数为channel分配内存空间时,其第一个参数表示channel的类型,第二个参数表示channel的容量,第二个参数若省略则默认为0。
- 通过len函数可以获取channel中元素的数量,通过cap函数可以获取channel的容量。channel中仅包含一个指向底层队列的指针,属于引用类型,因此channel类型变量的大小为8字节。
- channel中只能存放对应类型的数据,如果想让channel存放任意类型的数据,可以指定channel中存放的元素类型为interface{}。
channel的读写
channel的读写
channel的读写:
- 通过
channel <- data
的方式向channel中写入数据,在写入数据时,如果channel已满,则写操作会被阻塞,直到channel中有数据被读走,再执行写操作。 - 通过
data := <-channel
的方式从channel中读取数据,在读取数据时,如果channel为空,则读操作会被阻塞,直到有数据写入channel中,再执行读操作。
例如,下面程序中定义了一个容量为5的channel,并启动了一个协程不断向该channel中写入数据,而在主协程中每隔1秒从该channel中读取一次数据。如下:
package mainimport ("fmt""time"
)func WriteNum(intChan chan int) {num := 0for {intChan <- num // 向channel中写入数据fmt.Printf("write a num: %d\n", num)num++}
}func ReadNum(intChan chan int) {for {time.Sleep(time.Second)num := <-intChan // 从channel中读取数据fmt.Printf("read a num: %d\n", num)}
}func main() {intChan := make(chan int, 5)go WriteNum(intChan)ReadNum(intChan)
}
在上述代码中,由于向channel中写入数据的过程中没有进行任何休眠操作,因此程序运行后channel立马被写满了,此时对channel的写操作将会被阻塞,直到channel中的数据被主协程读走,才能再次执行写操作,因此后续对channel的写操作也被同步为每秒一次。程序运行结果如下:
说明一下:
- 将channel的容量指定为0,意味着channel中不能存储任何数据,此时该channel将成为一个无缓冲通道。对无缓冲通道的写操作将会被阻塞,直到有另一个协程准备对channel进行读操作,反之亦然,因此无缓冲通道是一种强制同步的机制。
channel的关闭
channel的关闭
在Go中,通过内建函数close可以关闭指定的channel,channel关闭后不能再对其进行写操作,否则会触发panic异常,但仍可以从该channel中读取数据。如下:
package mainimport "fmt"func main() {charChan := make(chan int, 10)for i := 0; i < 10; i++ {charChan <- 'a' + i}close(charChan) // 关闭channelfor {ch, ok := <-charChanif !ok {break}fmt.Printf("read a char: %c\n", ch)}
}
运行程序后可以看到,channel虽然被关闭了,但仍然可以读取channel中的数据。如下:
说明一下:
- 通过
<-channel
的方式读取channel中的数据将会得到两个值,第一个值是从channel中读取到的数据,第二个值表示本次对channel进行的读操作是否成功,如果channel已关闭并且channel中没有数据可读,那么第二个值将会返回false,否则为true。
channel的遍历方式
channel的遍历方式
在Go中,可以通过for range循环的方式对channel中的元素进行遍历,其特点如下:
- for range循环的每次迭代会从channel中读取一个数据,并将该值赋给指定的变量。
- 如果channel中没有数据可读取,for range会阻塞等待,直到有数据可读或channel关闭。
- channel被关闭后,for range可以继续从channel中读取数据,当所有数据都被读取后会自动结束迭代。
使用案例如下:
package mainimport "fmt"func main() {charChan := make(chan int, 10)for i := 0; i < 10; i++ {charChan <- 'a' + i}close(charChan) // 关闭channelfor value := range charChan {fmt.Printf("read a char: %c\n", value)}
}
说明一下:
- 在对channel进行读操作时,要确保有协程会对channel进行对应的写操作,否则会造成死锁(deadlock)。
- 如果去掉上述代码中关闭channel的操作,那么for range循环在读取完channel中的数据后不会自动结束迭代,而会继续进行读操作,但此时没有任何协程会再对该channel进行写操作,因此会造成死锁(deadlock)。
只读/只写channel
只读/只写channel
在Go中,通过<-chan type
和chan<- type
的方式,可以将channel声明为只读或只写。如下:
package mainimport ("fmt""time"
)func WriteNum(intChan chan<- int) { // 只写channelnum := 0for {intChan <- num // 向channel中写入数据fmt.Printf("write a num: %d\n", num)num++}
}func ReadNum(intChan <-chan int) { // 只读channelfor {time.Sleep(time.Second)num := <-intChan // 从channel中读取数据fmt.Printf("read a num: %d\n", num)}
}func main() {intChan := make(chan int, 5)go WriteNum(intChan)ReadNum(intChan)
}
说明一下:
- 对只读的channel进行写操作,或对只写的channel进行读操作都会产生报错。
- 由于WriteNum函数中只会对intChan进行写操作,而ReadNum函数中只会对intChan进行读操作,这时为了避免误操作,可以分别将WriteNum和ReadNum函数的intChan参数声明为只写和只读的channel。
channel最佳案例
题目要求:统计1-300000中有多少个素数
为了快速统计出素数的个数,使用多个Go协程并发进行素数判断,具体的解决思路如下:
- 启动一个生产者协程,负责将1-300000的数字写入到intChan中,作为数据源。
- 启动多个消费者协程,负责从intChan中读取数据进行素数判断,并将素数写入到primeChan中。
- 主协程负责不断读取primeChan中的数据,统计素数的个数。
为了让主协程能够判断primeChan中的素数是否已经读取完毕,需要借助一个exitChan:
- 生产者协程在生产完数据后关闭intChan,使得各个消费者协程能够判断intChan中的数据是否消费完毕,并在数据消费完毕后写入一个结束标志到exitChan中。
- 启动一个匿名协程,负责从exitChan中读取结束标志,当读取到的结束标志个数等于消费者的个数时,表明所有消费者协程已经退出,这时关闭primeChan和exitChan。
- 当primeChan被关闭,并且primeChan中的数据已经读取完时,则说明所有素数已经统计完毕。
示意图如下:
代码如下:
package mainimport "fmt"func Producer(numChan chan<- int) {for num := 1; num <= 300000; num++ {numChan <- num}close(numChan)
}func IsPrime(num int) bool {for i := 2; i <= num-1; i++ {if num%i == 0 {return false}}return true
}func Consumer(numChan <-chan int, primeChan chan<- int, exitChan chan<- bool) {for {num, ok := <-numChanif !ok {break}if IsPrime(num) {primeChan <- num}}exitChan <- true
}func main() {numChan := make(chan int, 300000)primeChan := make(chan int, 300000)exitChan := make(chan bool, 6)// 生产者协程go Producer(numChan)// 消费者协程for i := 0; i < 6; i++ {go Consumer(numChan, primeChan, exitChan)}// 匿名协程go func() {for i := 0; i < 6; i++ {<-exitChan}close(primeChan)close(exitChan)}()// 主协程count := 0for {_, ok := <-primeChanif !ok {break}count++}fmt.Printf("prime count = %d\n", count) // prime count = 25998
}
select语句
select语句
在Go中,select语句用于实现非阻塞的通信。其特点如下:
- select语句可以同时监听多个channel的操作,它会选择一个已经就绪的操作,并执行相应的分支代码。
- 如果有多个操作就绪,select语句会随机选择其中一个操作执行,如果没有操作就绪,则会执行default分支。
使用案例如下:
package mainimport "fmt"func main() {intChan := make(chan int, 10)stringChan := make(chan string, 10)for i := 0; i < 10; i++ {intChan <- istringChan <- fmt.Sprintf("hello select%d", i)}label:for {select {case num := <-intChan:fmt.Printf("read intChan: %d\n", num)case str := <-stringChan:fmt.Printf("read stringChan: %s\n", str)default:fmt.Printf("no data now...\n")break label}}
}
运行代码后可以看到,当intChan和stringChan中都有数据时,select语句会随机对一个channel进行读操作,并在两个channel中的数据都被读取完后,通过执行default分支中的break语句跳出for循环。运行结果如下:
相关文章:

Golang协程和通道
文章目录 协程(goroutine)基本介绍GMP模型协程间共享变量 通道(channel)基本介绍channel的定义方式channel的读写channel的关闭channel的遍历方式只读/只写channelchannel最佳案例select语句 协程(goroutine࿰…...

Enable Full Line suggestions 启用全行建议
开启后效果如下: 直接提示可能要输入的参数...

Java 文件操作和输入输出流
在 Java 编程中,文件操作和输入输出流是非常常见和重要的任务,它们允许你读取和写入文件、处理数据流等。 文件操作概述 文件操作是指对文件进行创建、读取、写入、删除等操作的过程。在 Java 中,文件操作通常涉及到使用文件对象、输入输出…...

MyBatis中的Where标签:提升你的SQL查询效率
哈喽,大家好,我是木头左! 理解MyBatis的Where标签 MyBatis是一款优秀的持久层框架,它提供了许多强大的标签来帮助编写更优雅、高效的SQL语句。其中,<where>标签是使用频率极高的一个,它能够自动处理…...

Docker(三) 容器管理
1 容器管理概述 Docker 的容器管理可以通过 Docker CLI 命令行工具来完成。Docker 提供了丰富的命令,用于管理容器的创建、启动、停止、删除、暂停、恢复等操作。 以下是一些常用的 Docker 容器命令: 1、docker run:用于创建并启动一个容器。…...

自己动手写docker——Namespace
Linux Namespace linux Namespace用于隔离一系列的系统资源,例如pid,userid,netword等,借助于Linux Namespace,可以实现容器的基本隔离。 Namespce介绍 Namespace类型系统调用参数作用Mount NamespaceCLONE_NEWNS隔离…...

【前端学习笔记】HTML基础
HTML 一、HTML介绍1.HTML概念2.文档声明3.字符编码4. HTML标签5. HTML属性 二、标签1.meta标签2.语义标签3.布局标签4.列表5.超链接6.图片7.字符实体8.内联格式9.HTML 表格10.HTML 表单 三、HTML5新特性1. 本地存储2. Cookie3. 语义化标签4.多媒体元素5.表单增强6.Canvas7.SVG …...

JS Lab
如何用 JavaScript 在浏览器中弹窗如何在 JavaScript 中制作鼠标滑过按钮改变背景颜色如何在 JS 中点击按钮使数字增加如何在 JS 中循环打印多少次 HTML <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title…...

Vue:快速上手
一、简介 Vue (发音为 /vjuː/,类似 view) 是一款用于构建用户界面的 JavaScript 框架。它基于标准 HTML、CSS 和 JavaScript 构建,并提供了一套声明式的、组件化的编程模型,帮助你高效地开发用户界面。无论是简单还是复杂的界面,…...

HTML并集,交集,子代,后代选择器
1,交集选择器 他们必须满足既是p又是.box的关系(直接连写,没有任何符号) p.box{color:red; } <div class"box"> 1 </div> <p class"box">2</p> <p>3</p> 2.并集选择器 将div,p,…...

关于pdfbox读取pdf
最近,想着将pdf的文件进行读取其内容,发现了一个比较好用的依赖pdfbox。目前使用这个依赖,进行实现一个简单实例,如果之后需要使用到更深的了解,会进行更新。这里提醒一下:jdk8尽量采用pdfbox3.x版本。 对…...

汽车电子零部件(14):TMS热管理系统
前言: TMS(thermal management system)热管理系统,这是新能源汽车诞生后随之而产生的一种新汽车零部件,一旦热管理失控会触发自燃,这种现象也是对EV来说是件头疼的事。汽车的热管理系统(TMS)是一个关键部件,有助于调节汽车电池组、车厢和其他车辆系统的温度。TMS的主要…...

代码模板,Cookie和Session
目录 代码模板 Cookie的基本使用 概念 Cookie的API public Cookie(String name, String value) 发送Cookie对象到客户端:使用response对象 创建Cookie对象并响应给浏览器 在服务器后端获取Cookie对象 Cookie[]cookiesrequset.getCookies(); Cookie的使用细…...

Nginx配置及优化
Nginx配置及优化 前言nginx.conf拆分理解上线 最近在配置Nginx的时候,偶尔一些细致的理论有些模糊,配置起来费了点功夫,今天来详细写一下我个人的理解,文章参考了一些官网和其他优秀博主的文章http://t.csdnimg.cn/GbID9。 前言 …...

HashMap在Go与Java的底层实现与区别
在Java中 在Java中hash表的底层数据结构与扩容等已经是面试集合类问题中几乎必问的点了。网上有对源码的解析已经非常详细了我们这里还是说说其底层实现。 基础架构 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable,…...

搜维尔科技:使用Haption Virtuose 6D 力反馈通过机器人和虚拟现实完成远程操作项目
使用Haption Virtuose 6D 力反馈通过机器人和虚拟现实完成远程操作项目 搜维尔科技:使用Haption Virtuose 6D 力反馈通过机器人和虚拟现实完成远程操作项目...

【Python】WHEELTEC GPS G60主代码读取传感器数据代码(Windows系统)
【Python】WHEELTEC惯导IMU主代码读取传感器数据代码 Windows系统,直接输入串口号即可 读取设备的移动速度(km/h) 注:该GPS传感器需要在室外条件运行,室内可能接收不到信号。 # coding: utf-8 # last modified:202310…...

【Vue】Vue2与Vue3的区别
目录 响应式系统组合式API更小的体积编译优化新的生命周期钩子更好的性能组件结构与模板TeleportFragments 静态节点标记异步组件Slots的改进更好的TypeScript支持Composition API的引入 响应式系统 Vue2使用Object.defineProperty来实现响应式系统,这意味着只有预…...

马斯克的 xAI 帝国!60亿融资背后的超级布局?
在全球科技竞技场,每个重大融资事件都是对行业格局的一次重塑。近日,埃隆马斯克的人工智能初创企业 xAI 成功完成了一轮规模空前的融资——60亿美元,此举无疑在业界投下了一枚震撼弹,标志着 AI 领域内一场新的竞赛拉开了序幕。 …...

互联网医院开发:引领智慧医疗新时代
随着科技的迅猛发展和互联网的普及,传统医疗模式正在迎来一场深刻的变革。互联网医院的崛起,打破了时间和空间的限制,为患者和医疗机构带来了更加便捷、高效、安全的医疗服务体验。本文将从技术角度深入探讨互联网医院的开发,包括…...

民国漫画杂志《时代漫画》第18期.PDF
时代漫画18.PDF: https://url03.ctfile.com/f/1779803-1248612707-27e56b?p9586 (访问密码: 9586) 《时代漫画》的杂志在1934年诞生了,截止1937年6月战争来临被迫停刊共发行了39期。 ps:资源来源网络!...

java.lang.NumberFormatException: For input string:
创建SpringBoot,Mybatis的项目时候,Service层调用Mapper层时候爆出了一个错误 发现报错是一个类型转换错误,经过排查后发现是因为mapper接收的实体类中没有写空参构造...

从零开始搭建Springboot项目脚手架4:保存操作日志
目的:通过AOP切面,统一记录接口的访问日志 1、加maven依赖 2、 增加日志类RequestLog 3、 配置AOP切面,把请求前的request、返回的response一起记录 package com.template.common.config;import cn.hutool.core.util.ArrayUtil; import cn.hu…...

持续总结中!2024年面试必问 20 道 Rocket MQ面试题(一)
一、请简述什么是RocketMQ? RocketMQ是一个开源的消息中间件,由阿里巴巴团队开发,主要设计用于分布式系统中的异步通信、应用解耦、流量削峰和消息持久化。它支持高吞吐量、高可用性、可扩展性和容错性,是构建大规模实时消息处理…...

生成式AI的GPU网络技术架构
生成式AI的GPU网络 引言:超大规模企业竞相部署拥有64K GPU的大型集群,以支撑各种生成式AI训练需求。尽管庞大Transformer模型与数据集需数千GPU,但实现GPU间任意非阻塞连接或显冗余。如何高效利用资源,成为业界关注焦点。 张量并…...

旅游卡在哪里拿货?千益畅行旅游卡源头
旅游卡是一种便捷的旅行工具,它可以提供多种优惠和特惠,让人们在旅行中更加省钱、省心。那么,在千益畅行旅游卡这里,我们该如何拿到这张神奇的旅游卡呢? 首先,千益畅行旅游卡作为一款专为旅行爱好者打造的…...

代码随想录算法训练营第四十一天| 509. 斐波那契数 、70. 爬楼梯 、746. 使用最小花费爬楼梯
509. 斐波那契数 题目链接:509. 斐波那契数 文档讲解:代码随想录/斐波那契数 视频讲解:视频讲解-斐波那契数 状态:已完成(1遍) 解题过程 看到题目的第一想法 虽然看了卡哥的动态规划五部曲,…...

Ribbon负载均衡(自己总结的)
文章目录 Ribbon负载均衡负载均衡解决的问题不要把Ribbon负载均衡和Eureka-Server服务器集群搞混了Ribbon负载均衡代码怎么写ribbon负载均衡依赖是怎么引入的? Ribbon负载均衡 负载均衡解决的问题 首先Ribbon负载均衡配合Eureka注册中心一块使用。 在SpringCloud…...

Leetcode 力扣92. 反转链表 II (抖音号:708231408)
给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ,其中 left < right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点,返回 反转后的链表 。 示例 1: 输入:head [1,2,3,4,5], left 2, right 4 输出:[1,4,3,2…...

OSI七层模型和TCP/IP四层模型的区别
OSI七层模型 1.物理层(Physical Layer) 实现相邻节点之间比特流的透明传输,尽可能屏蔽传输介质带来的差异。典型设备:集线器(Hub)。 2.数据链路层(Data Link Layer) 将网络层传下来…...