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Apache Cassandra 4.0 beta 发布，史上最稳定版本

官方介绍，该版本为史上最稳定的版本，带来了1000 多项 bug 修复、改进和新特性，以及对项目质量的严格把控，进行了一系列模糊测试、故障注入与性能测试等操作。

2020-07-22

Go-Spring 迄今最稳定版本发布了！

Go-Spring 迄今最稳定版本 v1.0.4 正式发布了！本次更新重点在 Web API 完善和 BeanSelector 实践上面。

2020-06-23

教科书级讲解，秒懂最详细Java的注解

教科书级讲解，秒懂最详细Java的注解 Java注解一、Java注解概述注解（Annotation），也叫元数据。一种代码级别的说明。

2020-06-07

什么是 ZooKeeper ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性，被广泛地应用于诸如 Hadoop、HBase、Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中。 Zookeeper 有三种运行模式：单机模式、伪集群模式和集群模式。单机模式：这种模式一般适用于开发测试环境，一方面我们没有那么多机器资源，另外就是平时的开发调试并不需要极好的稳定性。集群模式：一个 ZooKeeper 集群通常由一组机器组成，一般 3 台以上就可以组成一个可用的 ZooKeeper 集群了。组成 ZooKeeper 集群的每台机器都会在内存中维护当前的服务器状态，并且每台机器之间都会互相保持通信。伪集群模式：这是一种特殊的集群模式，即集群的所有服务器都部署在一台机器上。当你手头上有一台比较好的机器，如果作为单机模式进行部署，就会浪费资源，这种情况下，ZooKeeper允许你在一台机器上通过启动不同的端口来启动多个 ZooKeeper 服务实例，以此来以集群的特性来对外服务。 ZooKeeper 的相关知识 Zookeeper 中的角色领导者（leader）：负责进行投票的发起和决议，更新系统状态跟随者（follower）：用于接收客户端请求并给客户端返回结果，在选主过程中进行投票观察者（observer）：可以接受客户端连接，将写请求转发给 leader，但是observer不参加投票的过程，只是为了扩展系统，提高读取的速度。 Zookeeper 的数据模型层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范，类似于Linux 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识节点Znode可以包含数据和子节点，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点 Znode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本客户端应用可以在节点上设置监视器节点不支持部分读写，而是一次性完整读写 ZooKeeper 的节点特性 ZooKeeper 节点是生命周期的，这取决于节点的类型。在 ZooKeeper 中，节点根据持续时间可以分为持久节点（PERSISTENT）、临时节点（EPHEMERAL），根据是否有序可以分为顺序节点（SEQUENTIAL）、和无序节点（默认是无序的）。持久节点一旦被创建，除非主动移除，不然一直会保存在Zookeeper中（不会因为创建该节点的客户端的会话失效而消失），临时节点 Zookeeper 的应用场景 ZooKeeper 是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对 Paxos 算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得 ZooKeeper 解决很多分布式问题。值得注意的是，ZooKeeper 并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。数据发布与订阅（配置中心）发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。例如全局的配置信息，服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用。应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理。这类场景通常是这样：应用在启动的时候会主动来获取一次配置，同时，在节点上注册一个Watcher，这样一来，以后每次配置有更新的时候，都会实时通知到订阅的客户端，从来达到获取最新配置信息的目的。分布式搜索服务中，索引的元信息和服务器集群机器的节点状态存放在ZK的一些指定节点，供各个客户端订阅使用。分布式日志收集系统。这个系统的核心工作是收集分布在不同机器的日志。收集器通常是按照应用来分配收集任务单元，因此需要在ZK上创建一个以应用名作为path的节点P，并将这个应用的所有机器ip，以子节点的形式注册到节点P上，这样一来就能够实现机器变动的时候，能够实时通知到收集器调整任务分配。系统中有些信息需要动态获取，并且还会存在人工手动去修改这个信息的发问。通常是暴露出接口，例如JMX接口，来获取一些运行时的信息。引入ZK之后，就不用自己实现一套方案了，只要将这些信息存放到指定的ZK节点上即可。注意：在上面提到的应用场景中，有个默认前提是：数据量很小，但是数据更新可能会比较快的场景。负载均衡这里说的负载均衡是指软负载均衡。在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，其中比较典型的是消息中间件中的生产者，消费者负载均衡。命名服务(Naming Service) 命名服务也是分布式系统中比较常见的一类场景。在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器，提供的服务地址，远程对象等等——这些我们都可以统称他们为名字（Name）。其中较为常见的就是一些分布式服务框架中的服务地址列表。通过调用ZK提供的创建节点的API，能够很容易创建一个全局唯一的path，这个path就可以作为一个名称。阿里巴巴集团开源的分布式服务框架Dubbo中使用ZooKeeper来作为其命名服务，维护全局的服务地址列表。在Dubbo实现中：服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/${serviceName}/providers目录下的提供者URL地址，并向/dubbo/${serviceName} /consumers目录下写入自己的URL地址。注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。另外，Dubbo还有针对服务粒度的监控，方法是订阅/dubbo/${serviceName}目录下所有提供者和消费者的信息。分布式通知/协调 ZooKeeper中特有watcher注册与异步通知机制，能够很好的实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对ZK上同一个znode进行注册，监听znode的变化（包括znode本身内容及子节点的），其中一个系统update了znode，那么另一个系统能够收到通知，并作出相应处理。另一种心跳检测机制：检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来，而是通过zk上某个节点关联，大大减少系统耦合。另一种系统调度模式：某系统有控制台和推送系统两部分组成，控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作，实际上是修改了ZK上某些节点的状态，而ZK就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端，即推送系统，于是，作出相应的推送任务。另一种工作汇报模式：一些类似于任务分发系统，子任务启动后，到zk来注册一个临时节点，并且定时将自己的进度进行汇报（将进度写回这个临时节点），这样任务管理者就能够实时知道任务进度。分布式锁分布式锁，这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。所谓保持独占，就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁，通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。控制时序，就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里 /distribute_lock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指定）。Zk的父节点（/distribute_lock）维持一份sequence,保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。由于同一节点下子节点名称不能相同，所以只要在某个节点下创建znode，创建成功即表明加锁成功。注册监听器监听此znode，只要删除此znode就通知其他客户端来加锁。创建临时顺序节点：在某个节点下创建节点，来一个请求则创建一个节点，由于是顺序的，所以序号最小的获得锁，当释放锁时，通知下一序号获得锁。分布式队列队列方面，简单来说有两种，一种是常规的先进先出队列，另一种是等队列的队员聚齐以后才按照顺序执行。对于第一种的队列和上面讲的分布式锁服务中控制时序的场景基本原理一致，这里就不赘述了。第二种队列其实是在FIFO队列的基础上作了一个增强。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点，并且赋值为n（或者直接给/queue赋值n），表示队列大小，之后每次有队列成员加入后，就判断下是否已经到达队列大小，决定是否可以开始执行了。这种用法的典型场景是，分布式环境中，一个大任务Task A，需要在很多子任务完成（或条件就绪）情况下才能进行。这个时候，凡是其中一个子任务完成（就绪），那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数，就可以进行下一步按序进行处理了。使用 dokcer-compose 搭建集群上面我们介绍了关于 ZooKeeper 有这么多的应用场景，那么接下来我们就先学习如何搭建 ZooKeeper 集群然后再进行实战上面的应用场景。文件的目录结构如下： ├── docker-compose.yml 编写 docker-compose.yml 文件 docker-compose.yml文件内容如下： version: '3.4' services: zoo1: image: zookeeper restart: always hostname: zoo1 ports: - 2181:2181 environment: ZOO_MY_ID: 1 ZOO_SERVERS: server.1=0.0.0.0:2888:3888;2181 server.2=zoo2:2888:3888;2181 server.3=zoo3:2888:3888;2181 zoo2: image: zookeeper restart: always hostname: zoo2 ports: - 2182:2181 environment: ZOO_MY_ID: 2 ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888;2181 server.2=0.0.0.0:2888:3888;2181 server.3=zoo3:2888:3888;2181 zoo3: image: zookeeper restart: always hostname: zoo3 ports: - 2183:2181 environment: ZOO_MY_ID: 3 ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888;2181 server.2=zoo2:2888:3888;2181 server.3=0.0.0.0:2888:3888;2181 在这个配置文件中，docker 运行了 3 个 zookeeper 镜像，通过 ports 字段分别将本地的 2181, 2182, 2183 端口绑定到对应容器的 2181 端口上。 ZOO_MY_ID 和 ZOO_SERVERS 是搭建 Zookeeper 集群需要的两个环境变量。ZOO_MY_ID 标识服务的 id，为 1-255 之间的整数，必须在集群中唯一。ZOO_SERVERS 是集群中的主机列表。在 docker-compose.yml 所在目录下执行 docker-compose up，可以看到启动的日志。连接 ZooKeeper 将集群启动起来以后我们可以连接 ZooKeeper 对其进行节点的相关操作。首先我们需要将 ZooKeeper 下载下来。ZooKeeper 下载地址。将其解压进入其conf目录中，将zoo_sample .cfg改成zoo.cfg 配置文件说明 # The number of milliseconds of each tick # tickTime：CS通信心跳数 # Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。tickTime以毫秒为单位。 tickTime=2000 # The number of ticks that the initial # synchronization phase can take # initLimit：LF初始通信时限 # 集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）。 initLimit=5 # The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgement # syncLimit：LF同步通信时限 # 集群中的follower服务器与leader服务器之间请求和应答之间能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）。 syncLimit=2 # the directory where the snapshot is stored. # do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes. # dataDir：数据文件目录 # Zookeeper保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper将写数据的日志文件也保存在这个目录里。 dataDir=/data/soft/zookeeper-3.4.12/data # dataLogDir：日志文件目录 # Zookeeper保存日志文件的目录。 dataLogDir=/data/soft/zookeeper-3.4.12/logs # the port at which the clients will connect # clientPort：客户端连接端口 # 客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。 clientPort=2181 # the maximum number of client connections. # increase this if you need to handle more clients #maxClientCnxns=60 # # Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge. # # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance # # The number of snapshots to retain in dataDir #autopurge.snapRetainCount=3 # Purge task interval in hours # Set to "0" to disable auto purge feature #autopurge.purgeInterval=1 # 服务器名称与地址：集群信息（服务器编号，服务器地址，LF通信端口，选举端口） # 这个配置项的书写格式比较特殊，规则如下： # server.N=YYY:A:B # 其中N表示服务器编号，YYY表示服务器的IP地址，A为LF通信端口，表示该服务器与集群中的leader交换的信息的端口。B为选举端口，表示选举新leader时服务器间相互通信的端口（当leader挂掉时，其余服务器会相互通信，选择出新的leader）。一般来说，集群中每个服务器的A端口都是一样，每个服务器的B端口也是一样。但是当所采用的为伪集群时，IP地址都一样，只能时A端口和B端口不一样。可以不修改zoo.cfg，默认配置就行，接下来在解压后的 bin 目录中执行命令./zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181就能进行连接了。 Welcome to ZooKeeper! 2020-06-01 15:03:52,512 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1025] - Opening socket connection to server localhost/127.0.0.1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) JLine support is enabled 2020-06-01 15:03:52,576 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@879] - Socket connection established to localhost/127.0.0.1:2181, initiating session 2020-06-01 15:03:52,599 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1299] - Session establishment complete on server localhost/127.0.0.1:2181, sessionid = 0x100001140080000, negotiated timeout = 30000 WATCHER:: WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 0] 接下来我们可以使用命令查看节点了使用 ls 命令查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容命令：ls / [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 10] ls / [zookeeper] ``` 创建了一个新的 znode 节点“ zk ”以及与它关联的字符串命令：create /zk myData [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 11] create /zk myData Created /zk [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 12] ls / [zk, zookeeper] [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 13] ``` 获取znode节点zk 命令：get /zk [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 13] get /zk myData cZxid = 0x400000008 ctime = Mon Jun 01 15:07:50 CST 2020 mZxid = 0x400000008 mtime = Mon Jun 01 15:07:50 CST 2020 pZxid = 0x400000008 cversion = 0 dataVersion = 0 aclVersion = 0 ephemeralOwner = 0x0 dataLength = 6 numChildren = 0 ``` 删除znode节点zk 命令：delete /zk [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 14] delete /zk [zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 15] ls / [zookeeper] ``` 由于篇幅有限，下篇文章会根据上面提到的 ZooKeeper 应用场景逐一进行用代码进行实现。 ZooKeeper 的Docker配置文件存放处 ZooKeeper 的Docker配置文件存放处 ZooKeeper 的Docker配置文件存放处大家可以直接从上面拉取项目，启动RocketMQ只需要两步从 GitHub 上面拉取项目在 ZooKeeper 文件夹中执行docker-compose up命令参考文章 http://jm.taobao.org/2011/10/08/1232/ https://zzckm.github.io/2019/04/25/1_Zookeeper%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ https://www.cnblogs.com/cyfonly/p/5626532.html http://linfuyan.com/docker-zookeeper-cluster/ https://maizitoday.github.io/post/zookeeper%E5%85%A5%E9%97%A8/

2020-06-01

史上最便捷搭建RocketMQ服务器的方法

参数，修改为本机IP 进入docker-compose.yml文件所在路径，执行docker-compose up命令即可前言首先我们是使用Docker进行搭建环境的，所以我们先要在自己机器上的安装

2020-04-13

使您Joomla网站SEO友好最关键的步骤

第3步这是最复杂，也是最重要的一步。在此步骤中，我们将要重命名文件。为此，您需要登录到Joomla文件系统。

2020-02-21

大胆猜想：未来五年哪些技术方向最火？

物联网应用最普遍的将是智能家居、智能制造和智能物流等行业。

2020-02-13

史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质

1、引言 IM等社交应用的开发工作中，乱码问题也很常见，比如: 1）IM聊天消息中的Emoji表情为什么发给后端后MySQL数据库里会乱码； 2）文件名中带有中文的大文件聊天消息发送后，对方看到的文名是乱码； 3）Http rest接口调用时，后端读取到APP端传过来的参数有中文乱码问题； ... ... 那么，对于乱码这个看似不起眼，但并不是一两话能讲清楚的问题，是很有必要从根源了解字符集和编码原理，知其然知其所以然显然是一个优秀码农的基本素养，所以，便有了本文，希望能帮助到你。 2、正文概述字符集和编码无疑是IT菜鸟甚至是各种大神的头痛问题。当遇到纷繁复杂的字符集，各种火星文和乱码时，问题的定位往往变得非常困难。本文内容就将会从原理方面对字符集和编码做个简单的科普介绍，同时也会介绍一些通用的乱码故障定位的方法以方便读者以后能够更从容的定位相关问题。本文是博主通过自己理解消化后并转化成易懂浅显的表述后的介绍，会尽量以简单明了的文字来从要源讲解字符集、字符编码的概念，以及在遭遇乱码时的一些常用诊断技巧，希望能助你对于“乱码”问题有更深地理解。 3、什么是字符集在介绍字符集之前，我们先了解下为什么要有字符集。我们在计算机屏幕上看到的是实体化的文字，而在计算机存储介质中存放的实际是二进制的比特流。那么在这两者之间的转换规则就需要一个统一的标准，否则把我们的U盘插到老板的电脑上，文档就乱码了；小伙伴QQ上传过来的文件，在我们本地打开又乱码了。于是为了实现转换标准，各种字符集标准就出现了。简单的说：字符集就规定了某个文字对应的二进制数字存放方式（编码）和某串二进制数值代表了哪个文字（解码）的转换关系。那么为什么会有那么多字符集标准呢？这个问题实际非常容易回答。问问自己为什么我们的插头拿到英国就不能用了呢？为什么显示器同时有DVI、VGA、HDMI、DP这么多接口呢？很多规范和标准在最初制定时并不会意识到这将会是以后全球普适的准则，或者处于组织本身利益就想从本质上区别于现有标准。于是，就产生了那么多具有相同效果但又不相互兼容的标准了。说了那么多我们来看一个实际例子，下面就是“屌”这个字在各种编码下的十六进制和二进制编码结果，怎么样有没有一种很屌的感觉？ 4、什么是字符编码字符集只是一个规则集合的名字，对应到真实生活中，字符集就是对某种语言的称呼。例如：英语，汉语，日语。对于一个字符集来说要正确编码转码一个字符需要三个关键元素： 1）字库表（character repertoire）：是一个相当于所有可读或者可显示字符的数据库，字库表决定了整个字符集能够展现表示的所有字符的范围； 2）编码字符集（coded character set）：即用一个编码值code point来表示一个字符在字库中的位置； 3）字符编码（character encoding form）：将编码字符集和实际存储数值之间的转换关系。一般来说都会直接将code point的值作为编码后的值直接存储。例如在ASCII中“A”在表中排第65位，而编码后A的数值是0100 0001也即十进制的65的二进制转换结果。看到这里，可能很多读者都会有和我当初一样的疑问：字库表和编码字符集看来是必不可少的，那既然字库表中的每一个字符都有一个自己的序号，直接把序号作为存储内容就好了。为什么还要多此一举通过字符编码把序号转换成另外一种存储格式呢？其实原因也比较容易理解：统一字库表的目的是为了能够涵盖世界上所有的字符，但实际使用过程中会发现真正用的上的字符相对整个字库表来说比例非常低。例如中文地区的程序几乎不会需要日语字符，而一些英语国家甚至简单的ASCII字库表就能满足基本需求。而如果把每个字符都用字库表中的序号来存储的话，每个字符就需要3个字节（这里以Unicode字库为例），这样对于原本用仅占一个字符的ASCII编码的英语地区国家显然是一个额外成本（存储体积是原来的三倍）。算的直接一些，同样一块硬盘，用ASCII可以存1500篇文章，而用3字节Unicode序号存储只能存500篇。于是就出现了UTF-8这样的变长编码。在UTF-8编码中原本只需要一个字节的ASCII字符，仍然只占一个字节。而像中文及日语这样的复杂字符就需要2个到3个字节来存储。关于字符编码知识的详细讲解请见：《字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8》。 5、UTF-8和Unicode的关系看完上面两个概念解释，那么解释UTF-8和Unicode的关系就比较简单了。 Unicode就是上文中提到的编码字符集，而UTF-8就是字符编码，即Unicode规则字库的一种实现形式。随着互联网的发展，对同一字库集的要求越来越迫切，Unicode标准也就自然而然的出现。它几乎涵盖了各个国家语言可能出现的符号和文字，并将为他们编号。详见：Unicode百科介绍。 Unicode的编号从0000开始一直到10FFFF共分为17个Plane，每个Plane中有65536个字符。而UTF-8则只实现了第一个Plane，可见UTF-8虽然是一个当今接受度最广的字符集编码，但是它并没有涵盖整个Unicode的字库，这也造成了它在某些场景下对于特殊字符的处理困难（下文会有提到）。 6、UTF-8编码简介为了更好的理解后面的实际应用，我们这里简单的介绍下UTF-8的编码实现方法。即UTF-8的物理存储和Unicode序号的转换关系。 UTF-8编码为变长编码，最小编码单位（code unit）为一个字节。一个字节的前1-3个bit为描述性部分，后面为实际序号部分： 1）如果一个字节的第一位为0，那么代表当前字符为单字节字符，占用一个字节的空间。0之后的所有部分（7个bit）代表在Unicode中的序号； 2）如果一个字节以110开头，那么代表当前字符为双字节字符，占用2个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后一个字节的除10外的部分（6个bit）代表在Unicode中的序号。且第二个字节以10开头； 3）如果一个字节以1110开头，那么代表当前字符为三字节字符，占用3个字节的空间。110之后的所有部分（5个bit）加上后两个字节的除10外的部分（12个bit）代表在Unicode中的序号。且第二、第三个字节以10开头； 4）如果一个字节以10开头，那么代表当前字节为多字节字符的第二个字节。10之后的所有部分（6个bit）和之前的部分一同组成在Unicode中的序号。具体每个字节的特征可见下表，其中“x”代表序号部分，把各个字节中的所有x部分拼接在一起就组成了在Unicode字库中的序号。如下图所示。我们分别看三个从一个字节到三个字节的UTF-8编码例子：细心的读者不难从以上的简单介绍中得出以下规律： 1）3个字节的UTF-8十六进制编码一定是以E开头的； 2）2个字节的UTF-8十六进制编码一定是以C或D开头的； 3）1个字节的UTF-8十六进制编码一定是以比8小的数字开头的。 7、为什么会出现乱码乱码也就是英文常说的mojibake（由日语的文字化け音译）。简单的说乱码的出现是因为：编码和解码时用了不同或者不兼容的字符集。对应到真实生活中：就好比是一个英国人为了表示祝福在纸上写了bless（编码过程）。而一个法国人拿到了这张纸，由于在法语中bless表示受伤的意思，所以认为他想表达的是受伤（解码过程）。这个就是一个现实生活中的乱码情况。在计算机科学中一样：一个用UTF-8编码后的字符，用GBK去解码。由于两个字符集的字库表不一样，同一个汉字在两个字符表的位置也不同，最终就会出现乱码。我们来看一个例子，假设我们用UTF-8编码存储“很屌”两个字，会有如下转换：于是我们得到了E5BE88E5B18C这么一串数值，而显示时我们用GBK解码进行展示，通过查表我们获得以下信息：解码后我们就得到了“寰堝睂”这么一个错误的结果，更要命的是连字符个数都变了。 8、如何识别乱码的本来想要表达的文字要从乱码字符中反解出原来的正确文字需要对各个字符集编码规则有较为深刻的掌握。但是原理很简单，这里用以MySQL数据库中的数据操纵中最常见的UTF-8被错误用GBK展示时的乱码为例，来说明具体反解和识别过程。 8.1 第1步：编码假设我们在页面上看到“寰堝睂”这样的乱码，而又得知我们的浏览器当前使用GBK编码。那么第一步我们就能先通过GBK把乱码编码成二进制表达式。当然查表编码效率很低，我们也可以用以下SQL语句直接通过MySQL客户端来做编码工作： mysql [localhost] {msandbox} > selecthex(convert('寰堝睂'using gbk)); +-------------------------------------+ | hex(convert('寰堝睂'using gbk)) | +-------------------------------------+ | E5BE88E5B18C | +-------------------------------------+ 1 row inset(0.01 sec) 8.2 第2步：识别现在我们得到了解码后的二进制字符串E5BE88E5B18C。然后我们将它按字节拆开。然后套用之前UTF-8编码介绍章节中总结出的规律，就不难发现这6个字节的数据符合UTF-8编码规则。如果整个数据流都符合这个规则的话，我们就能大胆假设乱码之前的编码字符集是UTF-8。 8.3 第3步：解码然后我们就能拿着E5BE88E5B18C用UTF-8解码，查看乱码前的文字了。当然我们可以不查表直接通过SQL获得结果： mysql [localhost] {msandbox} ((none)) > selectconvert(0xE5BE88E5B18C using utf8); +------------------------------------+ | convert(0xE5BE88E5B18C using utf8) | +------------------------------------+ | 很屌 | +------------------------------------+ 1 row inset(0.00 sec) 9、常见的IM乱码问题处理之MySQL中的Emoji字符所谓Emoji就是一种在Unicode位于\u1F601-\u1F64F区段的字符。这个显然超过了目前常用的UTF-8字符集的编码范围\u0000-\uFFFF。Emoji表情随着IOS的普及和微信的支持越来越常见。下面就是几个常见的Emoji（IM聊天软件中经常会被用到）：那么Emoji字符表情会对我们平时的开发运维带来什么影响呢？最常见的问题就在于将他存入MySQL数据库的时候。一般来说MySQL数据库的默认字符集都会配置成UTF-8（三字节），而utf8mb4在5.5以后才被支持，也很少会有DBA主动将系统默认字符集改成utf8mb4。那么问题就来了，当我们把一个需要4字节UTF-8编码才能表示的字符存入数据库的时候就会报错：ERROR 1366: Incorrect string value: '\xF0\x9D\x8C\x86' for column。如果认真阅读了上面的解释，那么这个报错也就不难看懂了：我们试图将一串Bytes插入到一列中，而这串Bytes的第一个字节是\xF0意味着这是一个四字节的UTF-8编码。但是当MySQL表和列字符集配置为UTF-8的时候是无法存储这样的字符的，所以报了错。那么遇到这种情况我们如何解决呢？有两种方式： 1）升级MySQL到5.6或更高版本，并且将表字符集切换至utf8mb4； 2）在把内容存入到数据库之前做一次过滤，将Emoji字符替换成一段特殊的文字编码，然后再存入数据库中。之后从数据库获取或者前端展示时再将这段特殊文字编码转换成Emoji显示。第二种方法我们假设用-*-1F601-*-来替代4字节的Emoji，那么具体实现python代码可以参见Stackoverflow上的回答。 10、参考文献 [1]如何配置Python默认字符集 [2]字符编码那点事：快速理解ASCII、Unicode、GBK和UTF-8 [3]Unicode中文编码表 [4]Emoji Unicode Table [5]Every Developer Should Know About The Encoding

2019-12-17

零基础，史上最通俗视频编码技术入门

I帧：是自带全部信息的独立帧，是最完整的画面（占用的空间最大），无需参考其它图像便可独立进行解码。视频序列中的第一个帧，始终都是I帧。

2019-11-19

全网最新最简单的 OpenJDK13 代码编译

安装 Ubuntu 虚拟机就不在这篇文章说了，网上有相关的资料。

2019-10-10

小白学Python | 最简单的Django 简明教程

例如tornado用的是自己的异步非阻塞“wsgi”，flask则只提供了最精简和基本的框架。Django则是直接使用了WSGI，并实现了大部分功能。

2019-09-10

10个业界最流行的Kubernetes发行版

在本文中，我列出了10个业界最流行的Kubernetes相关产品，包括了Kubernetes发行版、容器工具、不同的供应商提供的Linux内核等等。

2019-08-05

2019年最全最系统的大数据学习路线

一，题记要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。

2019-04-17

一个最简单的WebSocket hello world demo

服务器端代码不超过42行： const WSServer = require("./server.js"); var counter = 0; function createWebsocket() { var host = "127.0.0.1"; var port = "9999"; var wsServer = WSServer.startServer(host, port); console.log("WebSocket server listens to: " + host + ":" + port); wsServer.on('open', (data) => { console.log('WS Client has connected: ' + data); setInterval(function(){ counter++; WSServer.broadcast("Jerry: " + counter ); }, 3000); }); wsServer.on('dataWS', (data) => { console.log('Receive Data from WebUI : ' + data); }); wsServer.on('disconnect', (data) => { console.log('WSServer disconnect:' + data.name); }); wsServer.on('close', (data) => { console.log('WSServer close: ' + data.name); }); wsServer.on('end', (data) => { console.log('WSServer Close: '+data.name); }); wsServer.on('error', (data) => { }); } createWebsocket(); </pre> 代码第10行创建一个WebSocket服务器，监听在9999端口上：第15～18行每隔3秒发送一个字符串到浏览器，用一个计数器标识每次发送的请求。代码里所需的server.js我已经上传到我的Github上了： https://github.com/i042416/KnowlegeRepository/blob/master/practice/nodejs/server.js 使用nodejs启动这个服务器：网页端代码： <html> <script src="socket.io.dev.js"> </script> <script> console.log("1"); var socket = io('ws://127.0.0.1:9999'); socket.on('connect', function(){ console.log("connected!"); }); socket.on('event', function(data){ console.log("event: " + data); }); socket.on('news', function(data){ console.log("data from server: " + JSON.stringify(data,2,2)); }); socket.on('disconnect', function(){ console.log("disconnect..."); }); </script> </html> </pre> 浏览器端每隔三秒收到服务器推送的消息，打印在console上：本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”

2019-03-10

调查显示开发者最讨厌 PHP，最爱 Python

下图显示的是 2018 年每种语言下每个职位候选人面试申请的次数：开发者最爱与最讨厌的编程语言——最爱 Python，最讨厌PHP。PHPer 能忍？

2019-03-06

【推荐】最精简的App多渠道打包工具

统计每个渠道的注册量，要在确保用户完成 app 注册的情况下调用以下接口： //用户注册成功后调用 OpenInstall.reportRegister(); 完成初始化之后，SDK 会自动完成访问量、点击量、安装量

2018-12-13

从最简单的图片加载，教你Android实现异步！

接下来列举几种实现方式： Thread+Handler 使用Thread+Handler是最传统的实现异步方式了，看下代码： new Thread(new Runnable() { @Override

2018-12-06

全网最清晰的Jekyll+Github搭建个人博客

正文 1.准备环境 linu环境的搭建 (我的是CentOS6.8) 安装Ruby $ yum install ruby 查看ruby版本 $ ruby -v 输出 ruby 2.0.0p648 (2015

2018-09-17

MyBatis-Plus | 最简单的查询操作教程（Lambda）

引言上一篇：MyBatis-Plus | 最优雅最简洁地完成数据库操作是对MyBatis-Plus的功能进行简单介绍，虽然是介绍，也让我们领略到他的优雅与强大。你是不是已经被吸引了？

2018-09-12

阿里云助力重庆打造“亚洲最智能大型城市”

8月24日，2018云栖大会·重庆峰会上，阿里云总裁胡晓明表示，将从智能交通、智能制造、智能汽车、智能金融、智能服务、智能人才等领域，助力重庆打造“亚洲最智能大型城市”，助推智能化重庆发展高质量发展经济带

2018-08-24

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。