从Java BIO到NIO再到多路复用,看这篇就够了

news2024/12/26 23:01:48

从一次优化说起

近期优化了一个老的网关系统,在dubbo调用接口rt1000ms时吞吐量提升了25倍,而线程数却由64改到8。其他的优化手段不做展开,比较有意思的是为什么线程数减少,吞吐量却可以大幅提升?这就得从IO模型说起,貌似工作中很少使用IO,更别提NIO,但实际上我们工作中每天都在和IO打交道。我们所用到的中间件redis,rocketMq,nacos,mse,dubbo等等存在文件操作,存在网络通信的地方就存在IO。所以深入了解IO模型重要性可想而知,IO操作作为计算机系统中一个基本操作,几乎所有应用程序都需要,了解不同IO模型可助我们理解应用程序中IO操作底层原理,从而更好地优化应用程序的性能和可靠性。

接下来我会结合一些例子和代码,以最简单易懂的方式把IO的演进历程和大家探讨。

IO模型分类

分类

首先来谈下IO模型的分类:

1.BIO(Blocking I/O):同步阻塞I/O,传统的I/O模型。在进行I/O操作时,必须等待数据读取或写入完成后才能进行下一步操作。

2.NIO(Non-blocking I/O):同步非阻塞I/O,是一种事件驱动的I/O模型。在进行I/O操作时,不需要等待操作完成,可以进行其他操作。

3.AIO(Asynchronous I/O):异步非阻塞I/O,是一种更高级别的I/O模型。在进行I/O操作时,不需要等待操作完成,就可继续进行其他操作,当操作完成后会自动回调通知

由上可见,IO模型涉及四个非常重要的概念,只有弄懂了这些概念才能深入了解IO。那什么叫阻塞,非阻塞,什么叫同步异步呢?

举例

举个例子,中午吃饭

  • 自选餐线,我们点餐的时候都得在队伍里排队等待,必须等待前面的同学打好菜才到我们,这就是同步阻塞模型BIO。

  • 麻辣烫餐线,会给我们发个叫号器,我们拿到叫号器后不需排队原地等待,我们可以找个地方去做其他事情,等麻辣烫准备好,我们收到呼叫之后,自行取餐,这就是同步非阻塞。

  • 包厢模式,我们只要点好菜,坐在包厢可以自己玩,等到饭做好,服务员亲自送,无需自己取,这就是异步非阻塞I/O模型AIO。

概念详解

针对以上举例,和我们实际工作中的概念进行对比

  • 食堂->操作系统

  • 饭菜->数据

  • 饭菜好了->数据就绪

  • 端菜/送菜->数据读取

阻塞和非阻塞

  • 菜没好,是否原地等待->数据就绪前是否等待;

  • 阻塞:数据未就绪,读阻塞直到有数据,缓冲区满时,写操作也会阻塞等待。本质上是线程挂起,不能做其他事;

  • 非阻塞:请求直接返回,本质上线程活跃,可以处理其他事情;

同步与异步

  • 菜好了,谁端?->数据就绪,是操作系统送过去,还是应用程序自己读取;

  • 同步:数据就绪后应用程序自己读取;

  • 异步:数据就绪后操作系统直接回调应用程序;

Java支持版本

举例

IO模型

支持的jdk版本

排队打饭

BIO(同步阻塞I/O)

jdk1.4之前

等待叫号

NIO(同步非阻塞I/O)

jdk1.4之后(2002,java.nio包)

包厢模式

AIO(异步I/O)

jdk1.7之后(2011,java.nio包下java.nio.channels.AsynchronousSocketChannel等)

AIO其实很早就支持了,但是业界主流IO框架却很少使用呢,比如netty, 从 2.x 开始引入AIO,随后,3.x也继续保持,但到了4.x却删除对AIO的支持,能让一款世界级最优秀的IO框架之一做出舍弃AIO,那肯定是有迫不得已的原因,那原因到底是啥呢?

  • 对AIO支持最好的是Windows系统,但是很少用Windows做服务器;

  • linux常用来做服务器,但AIO的实现不够成熟;

  • linux下AIO相比NIO性能提升并不明显;

  • 维护成本过高;

因为上面的原因,后面内容主要说的就是BIO,NIO。

实战

c10k问题

说到IO模型的的演进,那就不得不提到c10k问题,c10k(cuncurrent 10 000 connections),简单来讲就是服务器如何处理10k个连接,大家如果感兴趣可以到这里http://www.kegel.com/c10k.html详细了解。

对程序员来说,概念的描述,加生活类比,是可以帮助快速了解某一个领域基本概念,但是最简单,最直接,最有体感的方式,还得是代码。接下来我会用代码模拟c10k问题,然后通过使用不同IO模型来演进IO模型的发展历程

上代码

套用一下咱们IT届十大金句之一。



模拟10 000个客户端

public class C10kTestClient {    static String ip = "192.168.160.74";       public static void main(String[] args) throws IOException {        LinkedList<SocketChannel> clients = new LinkedList<>();        InetSocketAddress serverAddr = new InetSocketAddress(ip, 9998);        IntStream.range(20000, 50000).forEach(i -> {            try {                SocketChannel client = SocketChannel.open();                client.bind(new InetSocketAddress(ip, i));                client.connect(serverAddr);                System.out.println("client:" + i + " connected");                clients.add(client);             } catch (IOException e) {                System.out.println("IOException" + i);                e.printStackTrace();            }        });        System.out.println("clients.size: " + clients.size());        //阻塞主线程        System.in.read();    }}
代码比较简单,直接使用BIO串行创建30000个连接。

BIO服务端

首先出场的是BIO选手

public class BIOServer {    public static void main(String[] args) throws IOException {        ServerSocket server = new ServerSocket(9998, 20);        System.out.println("server begin");        while (true) {            //阻塞1            Socket client = server.accept();            System.out.println("accept client" + client.getPort());            new Thread(() -> {                InputStream in;                try {                    in = client.getInputStream();                    BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));                    while (true) {                        //阻塞2                        String data = reader.readLine();                        if (null != data) {                            System.out.println(data);                        } else {                            client.close();                            break;                        }                    }                    System.out.println("client break");                } catch (IOException e) {                    e.printStackTrace();                }            }).start();        }    }}

请目光聚焦第7行,这里会产生阻塞,接收到一个客户端连接后才能继续运行。再聚焦第16行,reader.readLine会产生阻塞,如果是单线程,则线程挂起,那么只能处理极少数连接。所以为了让程序能支持多个客户端,不得不使用多线程,最终得到模型如下:

该代码如果直接在mac本地跑,一般情况下会报如下错误:

too many open files,这里说明打开的文件描述符过多,什么是文件描述符?文件描述符( file descriptor简称fd,请记住这个概念,后续会多次出现)在linux中,一切皆文件。实际上,它是一个索引值,指向一个文件记录表,该表记录内核为每一个进程维护的文件记录信息。由于本例中创建了三万个socket,而一个socket(即一个tcp连接)就对应一个文件描述符(fd),30000已经超过了系统默认的文件描述符限制。那怎么去查看fd信息呢?可通过lsof -i -a -p [pid]查看当前进程打开的tcp相关的文件描述符,如下图,红框标注的就是socket对应的fd:

解决这个问题也很简单,可通过如下方式设置文件描述符数量

https://juejin.cn/s/java.net.socketexception%20too%20many%20open%20files%20macos

处理完文件描述符过多的问题之后,继续重新跑客户端,又报错了。

unable to create new native thread 不能再创建新的本地线程。当然,系统线程数限制是可以调节的。但是存在的问题也很明显,具体有哪些问题呢?从上面的分析,结合BIO处理c10k的过程,不难得出以下问题:

  • 一个连接需要一个线程,一台机器开辟线程数有限;

  • 线程是轻量级进程,操作系统会为每一个线程分配1M独立的栈空间,如果要处理c10k(10000个连接),就得有10G的栈空间;

  • 即便是内存空间足够,一台机器的cpu核数是有限的。比如我们线上机器是4核,10000个线程情况下,cpu大量时间是耗费在线程调度而不是业务逻辑处理上,会产生极大浪费;

所以BIO存在的核心问题是阻塞导致多线程,如何解决?那就是非阻塞+少量线程。

接下来有请NIO选手闪亮登场:

NIO服务端​​​​​​​

public class NIOServer {    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {        LinkedList<SocketChannel> clients = new LinkedList<>();        //服务端开启监听        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();        serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(9998));        //设置操作系统 级别非阻塞 NONBLOCKING!!!        serverSocketChannel.configureBlocking(false);        while (true) {            //接受客户端的连接            Thread.sleep(500);            /**             * accept 调用了内核,             * 在设置configureBlocking(false) 及非阻塞的情况下             * 若有客户端连进来,直接返回客户端,             * 若无客户端连接,则返回null             * 设置成NONBLOCKING后,代码不阻塞,线程不挂起,继续往下执行             */            SocketChannel client = serverSocketChannel.accept();            if (client == null) {                //   System.out.println("null.....");            } else {                /**                 * 重点,设置client读写数据时非阻塞                 */                client.configureBlocking(                    false);                int port = client.socket().getPort();                System.out.println("client..port: " + port);                clients.add(client);            }            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(4096);            //遍历所有客户端,不需要多线程            for (SocketChannel c : clients) {                //不阻塞                int num = c.read(buffer);                if (num > 0) {                    buffer.flip();                    byte[] aaa = new byte[buffer.limit()];                    buffer.get(aaa);                    String b = new String(aaa);                    System.out.println(c.socket().getPort() + " : " + b);                    buffer.clear();                }            }        }    }}

NIO相比BIO有个非常牛逼的特性,即设置非阻塞。可通过 java.nio.AbstractSelectableChannel 下的configureBlocking方法,调用内核,设置当前socket接收客户端连接,或者读取数据为非阻塞(BIO中这两个操作都为阻塞),啥是socket?socket就是TPC连接的抽象,客户端client.connect(serverAddr); 实际上底层就会调用系统内核就处理三次握手,建立tcp连接。

从代码中不难看出,相比BIO,NIO的优势:

  • 建立连接和读写数据非阻塞

  • 无需开辟过多线程

那它是不是就是完美解决方案了呢?如果你细心看以上37行到48行代码,就会发现,只要有一个连接进来,就不管三七二十一遍历所有客户端,调用系统调用read方法。实际情况可能并没有客户端有数据到达,这就产生了一个新的问题。

  • 无论是否有读写事件,都需要空遍历所有客户端连接,产生大量系统调用,大量浪费CPU资源。

如果你来设计,你会想着怎么优化呢?

其实也比较容易,就是有没有办法,我不要用去遍历所有客户端,因为10k个客户端我就得调用10k次系统调用,就得产生10k次用户态和内核态的来回切换(回顾下计算机组成原理,感受下这个资源消耗),而只调用一次内核就能知道哪些连接有数据。嗯,Linus Torvalds(linux之父)也是这样想的,所以就出现了多路复用。

多路复用

先上一段多路复用的代码​​​​​​​

public class SelectorNIOSimple {    private Selector selector = null;    int port = 9998;    public static void main(String[] args) {        SelectorNIO service = new SelectorNIO();        service.start();    }    public void initServer() {        try {            ServerSocketChannel server = ServerSocketChannel.open();            server.configureBlocking(false);            server.bind(new InetSocketAddress(port));            selector = Selector.open();            server.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }    public void start() {        initServer();        while (true) {            try {                Set<SelectionKey> keys = selector.keys();                System.out.println("可处理事件数量 " + keys.size());                while (selector.select() > 0) {                    //返回的待处理的文件描述符集合                    Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();                    Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator();                    while (iterator.hasNext()) {                        SelectionKey key = iterator.next();                        //使用后需移除,否则会被一直处理                        iterator.remove();                        if (key.isAcceptable()) {                            acceptHandler(key);                        } else if (key.isReadable()) {                            readHandler(key);                        }                    }                }            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }    public void acceptHandler(SelectionKey key) {        try {            ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel)key.channel();            SocketChannel client = ssc.accept();            client.configureBlocking(false);            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);            client.register(selector, SelectionKey.OP_READ, buffer);            System.out.println("client connected:" + client.getRemoteAddress());        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }    public void readHandler(SelectionKey key) {        SocketChannel client = (SocketChannel)key.channel();        ByteBuffer buffer = (ByteBuffer)key.attachment();        buffer.clear();        int read;        try {            while (true) {                read = client.read(buffer);                if (read > 0) {                    buffer.flip();                    while (buffer.hasRemaining()) {                        client.write(buffer);                    }                    buffer.clear();                } else if (read == 0) {                    break;                } else {                    client.close();                    break;                }            }        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }}

如果对NIO了解不多,咋看起来是不是比BIO/NIO的代码更复杂了?没事,待我慢慢道来。

概念

咱们先说下啥是多路复用?

在Linux中,多路复用指的是一种实现同时监控多个文件描述符(包括socket,文件和标准输入输出等)的技术。它可以通过一个进程同时接受多个连接请求或处理多个文件的IO操作,提高程序的效率和响应速度。

怎么去理解这段话?结合我们上面的例子,说的直白一点就是一次系统调用,我就能得到多个客户端是否有读写事件。

多路(多个客户端)复用(复用一次系统调用)

多路复用是依赖内核的能力,不同的操作系统都有自己不同的多路复用器实现,这里以linux为例,多路复用又分为两个阶段。

阶段一:select&poll

select是在Linux内核2.0.0版本中出现的,于1996年6月发布,而poll则是在Linux内核2.1.44版本中被引入,于1997年3月发布。

可在命令行 输入 man 2 select/poll 去查看linux对它们的解释

简单说下select​​​​​​​

 int select(int nfds, //要监视的文件描述符数量            fd_set *restrict readfds, //可读文件描述符集合            fd_set *restrict writefds, //可写文件描述符集合            fd_set *restrict errorfds, //异常文件描述符集合            struct timeval *restrict timeout//超时时间            );

看下入参,需要用户主动传入要监视的文件描述符数量,可读文件描述符集合,可写文件描述符集合,异常文件描述符集合等入参,实际上就干了一件事,以前由用户态去循环遍历所有客户端产生系统调用(如果10k个socket,需要产生10k个系统调用),改成了由内核遍历,如果select模式,只需10系统调用(因为select最大支持传入1024个文件描述符),如果是poll模式(不限制文件描述符数量),则只需1次系统调用。

pool和select同属第一阶段,因为它们处理问题的思路基本相同,但也有如下区别:

1.实现机制不同:select使用轮询的方式来查询文件描述符上是否有事件发生,而poll则使用链表来存储文件描述符,查询时只需要对链表进行遍历。

2.文件描述符的数量限制不同:select最大支持1024个文件描述符,poll没有数量限制,可以支持更多的文件描述符。

3.阻塞方式不同:select会阻塞整个进程,而poll可以只阻塞等待的文件描述符。

4.可移植性不同:select是POSIX标准中的函数,可在各种操作系统上使用,而poll是Linux特有的函数,不是标准的POSIX函数,在其他操作系统上可能不被支持。

那是不是select和pool就很完美了呢,当然不是,这里还存在一个问题:

  • 大量的fd(即连接)需要在用户态和内核态互相拷贝

啥叫高性能,高性能首先要做到的就是避免资源浪费,fd集合在用户态和内核态互相拷贝就是一种浪费,越是在底层,一个细微的优化,对系统性能的提升都是巨大的。如何解决?linus大神又出手了,杜绝拷贝(不需要在用户态和内核态互相拷贝),空间换时间,在内核为应用程序开辟一块空间,这就是epoll要干的事情。

阶段二epoll

终于到epoll了,Linux epoll在2.6内核版本中发布,于2002年发布,这里大家可以回过头去看下,java.nio也刚好在2002年推出。

epoll执行过程

https://blog.csdn.net/shift_wwx/article/details/104275383

  • 应用程序调用内核系统调用,开辟内存空间

  • 对应的系统调用:int epoll_create(int size);

  • 应用程序新连接,注册到对应的内核空间

  • 对应的系统调用 int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);

  • 应用程序询问需要处理的连接

  • 哪些需要处理?有读,写,错误的事件

  • 对应的系统调用 :int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events, int maxevents, int timeout);

Java selector

刚才带大家看了下linux操作系统多路复用的发展历程,那java.nio是怎么使用的呢?其实在一开始就贴出了java selector的代码实现,发现比前面的版本代码会复杂不少,但第一遍咱们只是知道怎么写,至于为什么这么写,并没有讲的很清楚,有了上面的铺垫,再去看这段代码,是不是会有不一样的感觉呢

代码内加入了关键注释,串联linux多路复用器相关知识,强烈建议阅读下代码:

public class SelectorNIO {       /**     * linux 多路复用器 默认使用epoll,可通过启动参数指定使用select poll或者epoll ,     */    private Selector selector = null;    int port = 9998;    public static void main(String[] args) {        SelectorNIO service = new SelectorNIO();        service.start();    }    public void initServer() {        try {            ServerSocketChannel server = ServerSocketChannel.open();            server.configureBlocking(false);            server.bind(new InetSocketAddress(port));                       //epoll模式下 open会调用一个调用系统调用 epoll_create 返回文件描述符 fd3            selector = Selector.open();                      /**             *对应系统调用             *select,poll模式下:jvm里开辟一个文件描述符数组,并吧 fd4 放入             *epoll模式下: 调用内核 epoll_ctl(fd3,ADD,fd4,EPOLLIN)             */            server.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();                    }    }    public void start() {        initServer();        System.out.println("server start")        while (true) {            try {                Set<SelectionKey> keys = selector.keys();                System.out.println("可处理事件数量 " + keys.size());                                /**                 *对应系统调用                 *1,select,poll模式下: 调用 内核 select(fd4)  poll(fd4)                 *2,epoll: 调用内核 epoll_wait()                 */                while (selector.select() > 0) {                    //返回的待处理的文件描述符集合                    Set<SelectionKey> selectionKeys = selector.selectedKeys();                    Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator();                    while (iterator.hasNext()) {                        SelectionKey key = iterator.next();                        //使用后需移除,否则会被一直处理                        iterator.remove();                        if (key.isAcceptable()) {                            /**                             * 对应系统调用                             * select,poll模式下:因为内核未开辟空间,那么在jvm中存放fd4的数组空间                             * epoll模式下: 通过epoll_ctl把新客户端fd注册到内核空间                             */                               acceptHandler(key);                        } else if (key.isReadable()) {                            /**                             * 处理读事件                             */                            readHandler(key);                        }                    }                }                        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }    public void readHandler(SelectionKey key) {        try {            ServerSocketChannel ssc = (ServerSocketChannel)key.channel();            //接受新客户端            SocketChannel client = ssc.accept();            //重点,设置非阻塞            client.configureBlocking(false);            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);                       /**             * 调用系统调用             * select,poll模式下:jvm里开辟一个数组存入 fd7             * epoll模式下: 调用 epoll_ctl(fd3,ADD,fd7,EPOLLIN             */            client.register(selector, SelectionKey.OP_READ, buffer);            System.out.println("client connected:" + client.getRemoteAddress());        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }    public void readHandler(SelectionKey key) {        SocketChannel client = (SocketChannel)key.channel();        ByteBuffer buffer = (ByteBuffer)key.attachment();        buffer.clear();        int read;        try {            while (true) {                read = client.read(buffer);                if (read > 0) {                    buffer.flip();                    while (buffer.hasRemaining()) {                        client.write(buffer);                    }                    buffer.clear();                } else if (read == 0) {                    break;                } else {                    client.close();                    break;                }            }        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }}

这里需要注意的是,如代码中注释所写,java 的Selector对所有多路复用器的一个抽象,可以通过系统属性设置多路复用器的类型。具体来说,在启动Java应用程序时,通过"-Djava.nio.channels.spi.SelectorProvider"参数指定使用的SelectorProvider类,以此来设置多路复用器的类型。例如,使用以下命令启动Java应用程序:

java -Djava.nio.channels.spi.SelectorProvider=sun.nio.ch.PollSelectorProvider MyApp

上述命令将使用PollSelectorProvider作为多路复用器的实现。如果不指定该参数,默认情况下将使用操作系统提供的默认多路复用器实现,例如,Unix-like系统中默认使用EPollSelectorProvider,Windows系统中默认使用WindowsSelectorProvider。

后记

本文从基础概率到引出业界通用c10k问题,然后通过代码演示从BIO,到NIO再到多路复用的演进历程。但要更深入了解IO,还需对业界优秀的IO进一步的研究,比如netty,比如我们天天打交道的tomcat。只有对我们常用的中间件有更深入的了解,不能只是,不识庐山真面目只缘生在此山中,而是要有路漫漫其修远兮吾将而求索的精神,才能对我们的应用做更进一步的优化,提高性能,减少成本,巩固安全,增强体验,这才是我们的追求。

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如何强制删除文件夹?这样操作就能搞定!

案例&#xff1a;我想删掉一些没有用的文件夹&#xff0c;释放一些电脑内存&#xff0c;但是我发现&#xff0c;有些文件夹并不能直接被删除。怎样才能删除这些文件夹&#xff1f;有没有小伙伴有解决的办法。 在使用电脑过程中&#xff0c;我们可能会遇到一些无法正常删除文件夹…

空间计算时代来临:苹果Vision Pro震撼上市,探索真实与虚拟的新边界

目录 前言Vision Pro的外观设计Vision Pro的交互方式Vision Pro 硬件配置Vision Pro 上市时间及销售价格Vision Pro与传统XR设备不同点总结其它资料下载 前言 苹果公司在2023年6月6日的WWDC23主题演讲中正式发布了传闻已久的头显产品——Vision Pro。WWDC&#xff0c;全称为“…

LLM Accelerator:使用参考文本无损加速大语言模型推理

编者按&#xff1a;如今&#xff0c;基础大模型正在诸多应用中发挥着日益重要的作用。大多数大语言模型的训练都是采取自回归的方式进行生成&#xff0c;虽然自回归模型生成的文本质量有所保证&#xff0c;但却导致了高昂的推理成本和长时间的延迟。由于大模型的参数量巨大、推…

被App包围 苹果Vision Pro将你推入空间“大屏”

2小时&#xff0c;这是2023年苹果开发者大会&#xff08;WWDC&#xff09;首日发布会的直播总时长&#xff0c;仅YouTube上&#xff0c;就有483.9万次观看。发布会开启时&#xff0c;北京时间是6月6日凌晨1点&#xff0c;众多科技博主串流直播了这场发布会。 苹果CEO蒂姆库克引…

3.2 继续完善的Vue.js响应式系统

前文提要&#xff1a; 3.0 响应式系统的设计与实现 3.1 一个稍微完善的Vue.js响应式系统 1、解决副作用函数的死循环问题 在解决了分支的切换的问题&#xff0c;此时还有一个代码死循环的问题&#xff0c;其这个死循环很容易触发&#xff0c;如下代码&#xff1a; const dat…

Netty Incubator Codec QUIC 0.0.41.Final 发布

导读Netty Incubator Codec QUIC 是一款基于 QUIC 协议的编解码器&#xff0c;为 Netty 提供了 QUIC 协议的支持。 近日&#xff0c;该团队发布了 0.0.41.Final 版本&#xff0c;这是一个错误修复版本&#xff0c;主要包括以下变化: 允许在派发前通过添加到读完队列来合并刷新…

嵌入式软件测试笔记3 | 嵌入式软件测试开发的多V模型

3 | 嵌入式软件测试开发的多V模型 1 简单的多V模型2 迭代与并行开发2.1 开发模型2.2 嵌入式开发过程的复杂性 3 多V模型中的测试活动3.1 测试活动和因素3.2 模型开发周期中与测试相关的元素分配3.3 原型开发周期中与测试相关的元素分配3.4 最终产品开发周期中与测试相关的元素分…

NineData x 华为云正式上线

6月5日&#xff0c;NineData 企业级 SQL 开发平台正式成为华为云“联营联运”商品。通过联营联运模式&#xff0c;双方将在产品、解决方案和生态等多个方面开展深度合作&#xff0c;共同提供高效、智能、安全的数据管理服务&#xff0c;帮助客户轻松构建一站式云端数据库管理平…

【随想录】一篇水文

前排许愿池: 我是一个没有梦想的咸鱼捏 自从知道成电优营了也不给offer之后 遂开始摆烂了(哈哈) 以及看了一下数据 好像前期存的资本够多的话 后面还是能混混的 however,已经快过去2/3了 前排致谢: 感谢好人一姐的助力 果然人是靠别人活着的 或者说伟人是站在巨人…

基于显扬科技3D视觉相机的芯片外观检测系统

Part.1 行业背景 电子元器件制造业是我国的支柱产业之一&#xff0c;具有产量大、技术投入高的特点&#xff0c;因此产品质量把控与生产成本优化是电子行业关注的发展重点。 芯片作为电子元器件中的核心组成部分&#xff0c;在现代社会被广泛应用&#xff0c;在芯片生产制造过…

Redis经典五大数据类型源码及底层实现

Redis经典五大数据类型源码及底层实现 一 面试题引入二 Redis数据类型的底层数据结构三 redis是字典数据库&#xff0c;KV键值对到底是什么&#xff1f;3.1 怎样实现键值对&#xff08;key-value&#xff09;数据库的&#xff1f;3.2 redisObject结构的作用3.3 RedisObject各字…