Spring Cloud Alibaba - Sentinel(一)

目录

一、Sentinel介绍

1、什么是Sentinel

2、Sentinel好处

3、Sentinel下载和安装

二、搭建Sentinel项目

1、创建项目cloudalibaba-sentinel-service8401

三、Sentinel流控规则

1、流控规则基本介绍

2、新增流控

2.1、QPS直接失败案例

2.2、线程数直接失败案例

3、流控规则

3.1、关联

3.2、链路

4、流控效果

4.1、预热

4.2、排队等待

一、Sentinel介绍

1、什么是Sentinel

1、分布式系统的流量防卫兵：随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。

2、特点

丰富的应用场景：Sentinel在阿里巴巴得到了广泛应用，近10年来几乎覆盖了双11（11.11）购物节的所有核心场景，如需要限制突发流量以满足系统容量的“秒杀”、消息削峰填谷、下游服务不可靠的断路、集群流量控制等。
实时监控：Sentinel还提供实时监控能力。您可以实时查看单机的运行时信息，以及节点少于500个的集群的聚合运行时信息。
广泛的开源生态系统：Sentinel提供了与常用框架和库的开箱即用集成，如Spring Cloud、gRPC、Apache Dubbo和Quarkus。只需将适配器依赖项添加到服务中，就可以轻松使用Sentinel。
Polyglot支持：Sentinel为Java、Go、C++和Rust提供了本机支持。
各种SPI扩展：Sentinel提供易于使用的SPI扩展接口，允许您快速自定义逻辑，例如，自定义规则管理、调整数据源等。

Sentinel官网网站

spring-cloud-alibaba文档

2、Sentinel好处

分布式系统面临的问题：复杂的体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免的失败，比如如下的例子中，当我们调用A、E、F、J、K这几个服务的时候如果其中一个服务出现问题会造成什么问题？其实就会出现整体系统效率全部下降，而且严重就会出现服务雪崩的问题！

服务雪崩：
        多个微服务之间调用的时候，假设A调用B和C，B和C又调用其他的微服务，这就是所谓的扇出。如果扇出的某个链路上某个微服务调用的响应时间过长或者不可用，微服务A的调用就用占用越来越多的系统资源，从而引起系统崩溃，这也就是服务雪崩。其实就是服务的高可用遭到了破坏。
        对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。同时还有可能造成这些应用程序导致服务之间的延迟增加，备份列队，线程和其他的系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系失败，不能取消整个应用程序或系统，所以通常发生了一个模块的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接受流量，然后这个有问题的模块还调用其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫做雪崩。
        要解决这种问题的出现我们就需要用到服务降级，而Sentinel就可以保证在一个依赖出现问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，提高分布式系统的弹性。

Sentinel的熔断降级通过断路器实现：

        断路器：它本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似于熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方法无法出的异常，这样就保证了服务调用方的不会被长时间、不必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中蔓延（类似于病毒传染），从而避免了故障在系统中蔓延，乃至崩溃。

好处体现：

        对比与其他的产品而言，比如说Hystrix，他不需要我们自己手动搭建监控平台，而且它有一套类似于Nacos的Web界面，可以让我们进行更加细粒度的配置流控、速率、服务熔断、服务降级等。

        目前主流编程都是约定>配置>代码，虽然我们的配置都可以写在代码中，但是我们还是要大面积的学习配置和注解的方式，尽量少些代码，这也是Sentinel的理念和初衷。

3、Sentinel下载和安装

 Sentinel 分为两个部分

        核心库（Java客户端）不依赖任何框架/库，只需要Java运行时环境，同时对Dubbo/SpringCloud 等框架也有较好的支持。 
        控制台（Dashboard）基于 SpringBoot开发，打包后可以直接运行，不需要额外的Tomcat等应用容器。

Sentinel下载地址

启动步骤

前提：jdk1.8环境和8080端口不能被占用
启动命令：java -jar sentinel-dashboard-x.x.x.jar
访问地址：localhost:8080
输入默认账号密码：sentinel/sentinel

Microsoft Windows [版本 10.0.19041.208]
(c) 2020 Microsoft Corporation. 保留所有权利。

G:\我的天地\开发工具>java -jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar
INFO: Sentinel log output type is: file
INFO: Sentinel log charset is: utf-8
INFO: Sentinel log base directory is: C:\Users\Administrator\logs\csp\
INFO: Sentinel log name use pid is: false
INFO: Sentinel log level is: INFO

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::               (v2.5.12)

2023-06-03 21:11:16.289  INFO 20992 --- [           main] c.a.c.s.dashboard.DashboardApplication   : Starting DashboardApplication using Java 1.8.0_202 on MS-RAOUGCUMKMLO with PID 20992 (G:\我的天地\开发工具\sentinel-dashboard-1.8.6.jar started by Administrator in G:\我的天地\开发工具)
2023-06-03 21:11:16.299  INFO 20992 --- [           main] c.a.c.s.dashboard.DashboardApplication   : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
2023-06-03 21:11:18.620  INFO 20992 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat initialized with port(s): 8080 (http)
2023-06-03 21:11:18.630  INFO 20992 --- [           main] o.apache.catalina.core.StandardService   : Starting service [Tomcat]
2023-06-03 21:11:18.630  INFO 20992 --- [           main] org.apache.catalina.core.StandardEngine  : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.60]
2023-06-03 21:11:18.780  INFO 20992 --- [           main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring embedded WebApplicationContext
2023-06-03 21:11:18.780  INFO 20992 --- [           main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 2411 ms
2023-06-03 21:11:18.880  INFO 20992 --- [           main] c.a.c.s.dashboard.config.WebConfig       : Sentinel servlet CommonFilter registered
2023-06-03 21:11:20.764  INFO 20992 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''
2023-06-03 21:11:20.784  INFO 20992 --- [           main] c.a.c.s.dashboard.DashboardApplication   : Started DashboardApplication in 5.032 seconds (JVM running for 5.699)
2023-06-03 21:11:42.877  INFO 20992 --- [nio-8080-exec-1] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet'
2023-06-03 21:11:42.878  INFO 20992 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Initializing Servlet 'dispatcherServlet'
2023-06-03 21:11:42.881  INFO 20992 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Completed initialization in 2 ms

 到这里为止，我们的Sentinel安装成功。

二、搭建Sentinel项目

Sentinel初始化工程：

1. 启动Nacos8848成功
2. 创建新的Module：cloudalibaba-sentinel-service8401
3. 启动Sentinel8080
4. 启动微服务8401
5. 启动8401微服务后查看Sentinel控制台

Sentinel的官方文档网址

1、创建项目cloudalibaba-sentinel-service8401

pom

<!-- Nacos客户端依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- sentinel依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

配置yaml文件，目的是让当前8401注册进Nacos，然后被Sentinel8080进行监控

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        # 配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        # 默认8719端口，键入被占用会自动从8719+1，直到找到未被占用的端口
        port: 8719

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

编写FlowLimitController

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        return "-----testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB(){
        return "-----testB";
    }
}

测试

当以上的这些配置配置好以后，我们就可以进行测试了，那我们的测试方式就是，首先保证Nacos和Sentinel都是启动状态，然后再来启动项目，按照我们的理解这个时候，就应该在Sentinel的dashboard上能体现出它监控的服务，但是此时并没有，原因是因为Sentinel本身采用的是懒加载机制，所以我们需要首先访问服务对应的接口，Sentinel才能工作。

http://localhost:8401/testA
http://localhost:8401/testB

访问之后我们来查看Sentinel的dashboard--实时监控

 那么这个时候我们频繁快速的访问testA或者testB那么我们再来查看实时监控的时候，就会出现波动，体现此时Sentinel正在监控这我们的8401这个服务

三、Sentinel流控规则

1、流控规则基本介绍

 

名词解释

资源名：唯一名称，默认请求路径
针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）
阈值类型/单机阈值：
        QPS（每秒钟的请求数量）：当调用该API的QPS达到阈值的时候，进行限流
        线程数：当调用该API的线程数量达到阈值的时候，进行限流
是否集群：当前不需要集群
流控模式：
        直接：API达到限流条件时，直接限流
        关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己
        链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流）(API级别的针对来源)
流控效果：
        快速失败：直接失败，抛异常
        Wam Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFacotor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
        排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

2、新增流控

2.1、QPS直接失败案例

添加有两种方式，可以直接在流控规则选项中添加，也可以在簇点链路中添加，一般会采取第二种方式

 现在我们给"/testA"添加流控。--点击[新增]

 这里的意思就是我们现在单机阈值设定为1，代表的是当前这个接口只能被1秒访问一次，超过这个阈值，就会被Sentinel阻塞，现在默认为直接失败，也就是会在前台有一个体现

http://localhost:8401/testA

2.2、线程数直接失败案例

并发线程数规则：需要让一个线程再进来办理的时候需要0.8秒，但是这个时候后面的线程也在疯狂的访问，所以后面的线程就不会生效。

修改代码

@RestController
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        //暂停0.8秒
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(800);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "-----testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB(){
        return "-----testB";
    }
}

这个时候我们重启项目，然后重新通过访问testA接口，通过两个网页（线程）来快速访问，这个时候我们来看效果，这里要注意，要重新添加流控规则。

如下--点击新增

http://localhost:8401/testA

注意：这个时候虽然效果一致，但是是两种完全不同的规则，一种是QPS，一种是并发线程，这点大家一定要分清！

3、流控规则

3.1、关联

官方解释：当关联的资源达到阈值时，就限流自己。

通俗解释来说，比如那我们的程序，现在有testA接口和testB接口，当A关联的资源B达到阈值后，就限流自己，也就是B到达阈值，限流A本身。就好像我家孩子在外面打架，我来处理一样。换到程序里面来说比如一个电商系统中，支付系统达到阈值，就限流下订单系统。

具体演示

当关联资源/testB的qps阈值超时1时，就限流/testA的Rest访问地址，当关联资源到阈值后限制配置好的资源名，首先我们先把FlowLimitController接口恢复原样

@RestController
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        return "-----testA";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB(){
        return "-----testB";
    }
}

给testA添加流控规则

 为了演示效果，所以这里我们需要借助一个工具Postman，来模仿并发密集访问/testB，先来测试访问testB接口

 ​ 这个时候我们需要多次密集访问TestB接口，所以我们需要添加配置，具体操作如下：

 把数值修改为：
- Iterations：为20
- Delay：300
意思就是20个线程每间隔0.3秒访问一次，然后跑起来.

注意：postman中的请求地址要点击左上方的Save。保存。

这个时候我们来访问testA接口的效果

3.2、链路

        链路流控模式指的是，当从某个接口过来的资源达到限流条件时，开启限流，它的功能有点类似于针对来源配置项，区别在于：针对来源是针对上级微服务，而链路流控是针对上级接口，也就是说它的粒度更细。
        比如在一个微服务中，两个接口都调用了同一个Service中的方法，并且该方法用SentinelResource（用于定义资源）注解标注了，然后对该注解标注的资源（方法）进行配置，则可以选择链路模式。

具体演示

首先我们编写一个Service

//service.TestService
@Service
public class TestService {
    // 定义限流资源
    @SentinelResource("common")
    public String common(){
        return "common";
    }
}

然后更改接口调用这个Service方法

@RestController
public class FlowLimitController {
    @Autowired
    TestService testService;
    
    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        return testService.common();
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB(){
        return testService.common();
    }
}

接下来配置流控规则：

这里要注意不要对/testA或者/testB进行限流规则的配置，要给用SentinelResource注解标注的资源进行配置限流规则，这里的意思为当我们用入口资源访问被SentinelResource注解标注的资源方法时，当超过阈值就会被限流。

注意：版本为<spring-cloud-alibaba-version>2.2.5.RELEASE</spring-cloud-alibaba-version>或以上

yml追加配置web-context-unify: false

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        # 配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        # 默认8719端口，键入被占用会自动从8719+1，直到找到未被占用的端口
        port: 8719
      web-context-unify: false

 访问testB接口，达到阈值，限流

4、流控效果

4.1、预热

Wam Up：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFacotor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值

Sentinel官网文档

        概念：Warm Up方式，即预热/冷启动方式。该方式主要用于系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮的情况。
        预热公式：阈值/coldFactor（默认值为3），经过预热时间后才会达到阈值。
冷启动的过程系统允许通过的QPS曲线如下图：

 使用场景：一般秒杀系统中会有这样的流控设置，为了防止秒杀瞬间造成系统崩溃。

具体演示

    默认coldFactor为3，当发起请求即请求QPS从（阈值/3）开始，经过多长预热时长才逐步升至设定的QPS阈值，当前阈值设置为10，预热时长设置为5秒。
    最终的效果，系统初始化时阈值/3约等于3，即阈值在此时为3，经过5秒后阈值才慢慢升高到10
首先我们先来设置流控效果：

测试，我们用最简单的方法进行测试，直接在浏览器上手动刷新，然后我们来看Sentinel的实时监控.

快速请求testA接口，Sentinel的实时监控，如下图：

效果：5秒内同频次访问有失败的，5秒后没有失败了。蓝色线拒绝QPS,绿色线通过QPS。

绿色线缓慢上升。

​​​​​​​

4.2、排队等待

排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

    概念：匀速排队方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。
    这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求（削峰填谷）。

匀速器

它的中心思想是，以固定的间隔时间让请求通过。当请求到来的时候，如果当前请求距离上个通过的请求通过的时间间隔不小于预设值，则让当前请求通过。否则，计算当前请求的预期通过时间，如果该请求的预期通过时间小于规则预设的 timeout 时间，则该请求会等待直到预设时间到来通过（排队等待处理）；若预期的通过时间超出最大排队时长，则直接拒接这个请求。

Sentinel 匀速排队等待策略是漏桶算法结合虚拟队列等待机制实现的。
注意：匀速排队模式暂时不支持 QPS > 1000 的场景。

具体演示

为了看到效果，我们在代码中进行打印，更改8401微服务中的FlowLimitController

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
    @Autowired
    TestService testService;
    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"：testA");
        return testService.common();
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB(){
        return testService.common();
    }
}

最后我们可以通过Postman来进行测试，发送请求时没有延迟，同时发送10条请求，然后我们会发现就是排队效果1秒执行一个请求，同时我们在Idea中也可以看到打桩效果

 Idea中也可以看到打桩效果，日志，1秒处理1个请求

2023-06-04 16:57:56.207  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-9] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-9：testA
2023-06-04 16:57:57.207  INFO 13084 --- [io-8401-exec-10] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-10：testA
2023-06-04 16:57:58.207  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-1] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-1：testA
2023-06-04 16:57:59.207  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-2] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-2：testA
2023-06-04 16:58:00.207  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-3] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-3：testA
2023-06-04 16:58:01.206  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-4] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-4：testA
2023-06-04 16:58:02.208  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-5] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-5：testA
2023-06-04 16:58:03.207  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-6] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-6：testA
2023-06-04 16:58:04.206  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-7] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-7：testA
2023-06-04 16:58:05.207  INFO 13084 --- [nio-8401-exec-8] c.l.s.controller.FlowLimitController     : http-nio-8401-exec-8：testA

Spring Cloud Alibaba - Nacos

干我们这行，啥时候懈怠，就意味着长进的停止，长进的停止就意味着被淘汰，只能往前冲，直到凤凰涅槃的一天！

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氟化物选择吸附树脂 Tulsimer CH-87 是一款去除水溶液中氟离子的专用的凝胶型选择性离子交换树脂。它是具有氟化物选择性官能团的交联聚苯乙烯共聚物架构的树脂。 去除氟离子的能力可以达到 1ppm 以下的水平。中性至碱性的PH范围内有较好的工作效率&#xff0c;并且很容易再生…
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Vue.js 中的过渡动画是什么？如何使用过渡动画？

Vue.js 中的过渡动画是什么？如何使用过渡动画？

Vue.js 中的过渡动画是什么&#xff1f;如何使用过渡动画&#xff1f; 在 Vue.js 中&#xff0c;过渡动画是一种在元素插入、更新或删除时自动应用的动画效果&#xff0c;可以为应用程序增加一些动态和生动的效果。本文将介绍 Vue.js 中过渡动画的概念、优势以及如何使用过渡动…
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Nginx正则表达式、location、rewrite

Nginx正则表达式、location、rewrite

目录 一、常用的Nginx正则表达式 二&#xff1a;localtion 1、location 分类 2、 location 常用的匹配规则 3、location 优先级 4、 location 示例 5、优先级总结 6、实际网站使用中&#xff0c;至少有三个匹配规则定义 &#xff08;1&#xff09;第一个必选规则 &…
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chatgpt赋能python：将一行数变成列——Python简单实现

chatgpt赋能python：将一行数变成列——Python简单实现

将一行数变成列——Python简单实现 在数据处理时&#xff0c;我们常常会遇到将一行的数据转换成列的情况&#xff0c;例如将多个数据在Excel表格中拆分为不同的列。这时候&#xff0c;Python可以帮助我们快速实现这个功能。 什么是Python&#xff1f; Python是一种高级&…
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N-propargyloxycarbonyl-L-lysine，1215204-46-8，是一种基于赖氨酸的非天然氨基酸 (UAA)

N-propargyloxycarbonyl-L-lysine，1215204-46-8，是一种基于赖氨酸的非天然氨基酸 (UAA)

产品描述&#xff1a; N-ε-propargyloxycarbonyl-L-lysine (H-L-Lys(Poc)-OH) 是一种基于赖氨酸的非天然氨基酸 (UAA)。 广泛用于多种生物体中荧光探针的生物偶联。 N- ε- Propargyloxycarbonyl-L-lysine (H-L-Lys (Poc) - OH) is a non natural amino acid (UAA) based on …
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IDEA 终端命令行设置

IDEA 终端命令行设置

一、说明 在使用 IDEA 进行程序开发时&#xff0c;需要使用到终端 Terminal 的功能&#xff0c;便于能够快速使用 shell 命令&#xff0c;进行各种相关的操作。 这些操作可以包括代码的版本控制、程序的打包部署等等 比如&#xff0c;前后端的集成开发环境&#xff08;IDEA、We…
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.gitignore忽略文件不生效

.gitignore忽略文件不生效

前言 .gitignore忽略文件时git仓库很重要的一个配置&#xff0c;在创建仓库时就会有模板选择和忽略文件。 .gitignore忽略文件意思是在上传到代码仓库时&#xff0c;控制把哪些代码文件不上传到代码仓库。 在实际开发中其实写的代码是没有多大的&#xff0c;主要的是插件本地…
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基于牛顿拉夫逊的配电网潮流计算研究（Matlab代码实现）

基于牛顿拉夫逊的配电网潮流计算研究（Matlab代码实现）

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
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Symfony v6.2.11 正式发布，经典 PHP Web 开发框架

Symfony v6.2.11 正式发布，经典 PHP Web 开发框架

导读Symfony v6.2.11 发布了&#xff01;Symfony 是一款基于 MVC 架构的 PHP 框架&#xff0c;致力于减少重复代码的编写&#xff0c;以加速 Web 应用的开发和维护。Symfony 与许多关系型数据库集成的也非常好&#xff0c;成本也较小。 此外&#xff0c;Symfony 致力于在企业背…
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技术赋能-混流编排功能，助力京东618直播重保 | 京东云技术团队

技术赋能-混流编排功能，助力京东618直播重保 | 京东云技术团队

每每到618、双11这样的大型活动的时候&#xff0c;每天都有几个重要的大v或者品牌直播需要保障。 以往的重点场次监播方式是这么造的&#xff1a; 对每路直播的源流、各档转码流分别起一个ffplay播放窗口&#xff0c;再手动调整尺寸在显示器桌面进行布局&#xff0c;排到一屏…
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怎么用u盘制作pe系统启动盘

怎么用u盘制作pe系统启动盘

PE系统是一种小型的windows系统&#xff0c;通俗的说法也就是在电脑出现问题不能正常进入系统时的一种紧急备用系统。它容量小能量大&#xff0c;可以解决win系统中经常遇到的一些问题&#xff0c;对于经常使用电脑的用户来说&#xff0c;制作一个pe系统启动盘放在身边是很有必…
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C++11：右值引用，实现移动语义和完美转发

C++11：右值引用，实现移动语义和完美转发

目录 1、右值引用 2、移动语义&#xff08;std::move&#xff09; 3、完美转发&#xff08;std::forward&#xff09; 1、右值引用 右值引用&#xff08;Rvalue reference&#xff09;是C11引入的一个新特性&#xff0c;它是一种新的引用类型&#xff0c;用于表示将要被移动…
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