Newtonsoft 六個超簡單又實用的特性,值得一試 【上篇】

一:講故事

看完官方文檔,閱讀了一些 Newtonsoft 源碼,對它有了新的認識,先總結 六個超經典又實用的特性,同大家一起分享,廢話不多說,快來一起看看吧~~~

二:特性分析

1. 代碼格式化

如果你直接使用 JsonConvert.SerializeObject的話,默認情況下所有的json是擠壓在一塊的,特別不方便閱讀,如下所示:


        static void Main(string[] args)
        {
            var reportModel = new ReportModel()
            {
                ProductName = "法式小眾設計感長裙氣質顯瘦純白色仙女連衣裙",
                TotalPayment = 100,
                TotalCustomerCount = 2,
                TotalProductCount = 333
            };

            var json = JsonConvert.SerializeObject(reportModel);

            System.Console.WriteLine(json);
        }
    }

    public class ReportModel
    {
        public string ProductName { get; set; }
        public int TotalCustomerCount { get; set; }
        public decimal TotalPayment { get; set; }
        public int TotalProductCount { get; set; }
    }

那怎麼辦呢? JsonConvert中提供了一個 Formatting.Indented 用來格式化json,這樣在 debug 的過程中就非常友好,改造如下:

2. 踢掉沒有被賦值的字段

如果你寫過給 App 提供數據的後端服務,我相信你對手機流量這個詞特別敏感,往往一個 Model 上有十幾個字段,但需要傳給 App 可能就 三四個字段,這就造成了巨大的流量浪費,如下圖:


        static void Main(string[] args)
        {
            var reportModel = new ReportModel()
            {
                ProductName = "法式小眾設計感長裙氣質顯瘦純白色仙女連衣裙",
                TotalPayment = 100
            };

            var json = JsonConvert.SerializeObject(reportModel, Formatting.Indented);

            System.Console.WriteLine(json);
        }

從圖中可以看到,TotalCustomerCountTotalProductCount 這兩個字段就沒必要了,Netnewsoft 中提供了 DefaultValueHandling.Ignore 剔除默認值的枚舉,太實用了,改造如下:


            var json = JsonConvert.SerializeObject(reportModel, Formatting.Indented,
                                                   new JsonSerializerSettings
                                                   {
                                                       DefaultValueHandling = DefaultValueHandling.Ignore
                                                   });

3. 兼容其他語言的 駝峰,蛇形命名法

每一套編程語言都有各自偏好的命名法,比如 js 中都喜歡採用 駝峰命名法,在 mysql 中我見過最多的 蛇形命名法,而我們在 C# 中序列化的屬性一般都是大寫字母開頭,比如你看到的 特性二 中的字段,那這裏就存在問題了,有沒有辦法兼容一下,給 js 就用 駝峰,給 mysql 就用 蛇形,這樣顯得對別人友好一些,不是嘛,接下來看看怎麼改造。

  • 駝峰命名 CamelCasePropertyNamesContractResolver

            var json = JsonConvert.SerializeObject(reportModel, Formatting.Indented,
                                                   new JsonSerializerSettings
                                                   {
                                                       ContractResolver = new CamelCasePropertyNamesContractResolver()
                                                   });

  • 蛇形命名 SnakeCaseNamingStrategy

            var json = JsonConvert.SerializeObject(reportModel, Formatting.Indented,
                                                   new JsonSerializerSettings
                                                   {
                                                       ContractResolver = new DefaultContractResolver()
                                                       {
                                                           NamingStrategy = new SnakeCaseNamingStrategy()
                                                       }
                                                   });

4. 自定義屬性的名字

如果你和第三方系統進行過對接開發,通常都會遇到這個問題,就拿 OpenTaobao 來說,我的Model總不能按照它文檔這樣定義吧,而且字段名稱也不可能做到完全一致,如下圖:

所以這裏面必然要存在一個 Mapping 的過程,這就可以用 JsonProperty -> propertyName 幫你搞定,為了方便演示,我還是用 reportModel 吧。


    static void Main(string[] args)
    {
        var json = "{'title':'法式小眾設計感長裙氣質顯瘦純白色仙女連衣裙','customercount':1000,'totalpayment':100.0,'productcount':10000}";

        var reportModel = JsonConvert.DeserializeObject<ReportModel>(json);
    }

    public class ReportModel
    {
        [JsonProperty("title")] public string ProductName { get; set; }
        [JsonProperty("customercount")] public int TotalCustomerCount { get; set; }
        [JsonProperty("totalpayment")] public decimal TotalPayment { get; set; }
        [JsonProperty("productcount")] public int TotalProductCount { get; set; }
    }


5. 對字段的 正向剔除 和 反向剔除

可能有些朋友對這兩個概念不是特別了解,這裏我僅显示 Model 中的 ProductName 為例講解一下:

  • 正向剔除: 默認所有都显示,手工踢掉不显示的,使用 MemberSerialization.OptOut 配合 JsonIgnore

 		static void Main(string[] args)
        {
            var reportModel = new ReportModel()
            {
                ProductName = "法式小眾設計感長裙氣質顯瘦純白色仙女連衣裙",
                TotalPayment = 100
            };

            var json = JsonConvert.SerializeObject(reportModel, Formatting.Indented);

            System.Console.WriteLine(json);
        }

    [JsonObject(MemberSerialization.OptOut)]
    public class ReportModel
    {
        public string ProductName { get; set; }
        [JsonIgnore] public int TotalCustomerCount { get; set; }
        [JsonIgnore] public decimal TotalPayment { get; set; }
        [JsonIgnore] public int TotalProductCount { get; set; }
    }

  • 反向剔除: 默認都不显示,手工指定要显示的,使用 MemberSerialization.OptIn 配合 JsonProperty
       
    [JsonObject(MemberSerialization.OptIn)]
    public class ReportModel
    {
        [JsonProperty] public string ProductName { get; set; }
        public int TotalCustomerCount { get; set; }
        public decimal TotalPayment { get; set; }
        public int TotalProductCount { get; set; }
    }

6. 多個json 合併到 一個Model

這個特性當初打破了我對 Newtonsoft 的認知觀,不知道您呢? 通常我們都會認為 一個 json 對應一個 model,一個 model 對應一個 json,居然還可以多個 json 對應一個 model 的情況,這就有意思了,場景大家可以自己想一想哈,這裏使用 PopulateObject 方法就可以輕鬆幫你搞定,接下來看看怎麼寫這個代碼:


        static void Main(string[] args)
        {
            var json1 = "{'ProductName':'法式小眾設計感長裙氣質顯瘦純白色仙女連衣裙'}";
            var json2 = "{'TotalCustomerCount':1000,'TotalPayment':100.0,'TotalProductCount':10000}";

            var reportModel = new ReportModel();

            JsonConvert.PopulateObject(json1, reportModel);
            JsonConvert.PopulateObject(json2, reportModel);
        }

是不是有點意思

三:總結

為了怕影響閱讀體驗,這一篇就先總結六個供大家欣賞,Newtonsoft 這玩意確實非常強大,太多的東西需要去挖掘,希望本篇對你有幫助,謝謝。

如您有更多問題與我互動,掃描下方進來吧~

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Nginx 如何自定義變量?

之前的兩篇文章 Nginx 變量介紹以及利用 Nginx 變量做防盜鏈 講的是 Nginx 有哪些變量以及一個常見的應用。那麼如此靈活的 Nginx 怎麼能不支持自定義變量呢,今天的文章就來說一下自定義變量的幾個模塊以及 Nginx 的 keepalive 特性。

通過映射新變量提供更多的可能性:map 模塊

  • 功能:基於已有變量,使用類似 switch {case: … default: …} 的語法創建新變量,為其他基於變量值實現功能的模塊提供更多的可能性
  • 模塊:ngx_http_map_module 默認編譯進 Nginx,通過 --without-http_map_module 禁用

指令

Syntax: map string $variable { ... }
Default: —
Context: http

Syntax: map_hash_bucket_size size;
Default: map_hash_bucket_size 32|64|128; 
Context: http

Syntax: map_hash_max_size size;
Default: map_hash_max_size 2048; 
Context: http

我們主要看一下 map string $variable { ... } 這個指令。所謂類似 switch case 的語法是指,string 的值可以有多個,可以根據 string 值的不同,來給 $variable 賦不同的值。

規則

  • 已有變量:string 需要是已有的變量,可以分為下面這三種情況
    • 字符串
    • 一個或者多個變量
    • 變量與字符串的組合
  • case 規則:{…} 內的匹配規則需要遵循以下規則,尤其是要注意當使用 hostnames 指令時,與 server name 的匹配規則是一致的,可以看之前的文章 Nginx 的配置指令
    • 字符串嚴格匹配
    • 使用 hostnames 指令,可以對域名使用前綴 * 泛域名匹配
    • ~ 和 ~* 正則表達式匹配,後者忽略大小寫
  • default 規則
    • 沒有匹配到任何規則時,使用 default
    • 確實 default 時,返回空字符串給新變量
  • 其他
    • 使用 include 語法提升可讀性
    • 使用 volatile 禁止變量值緩存

大家看到上面這些規則可能都有些暈,廢話不多說,直接來看一個實戰配置文件就懂了。

實戰

這裏我們有一個配置文件,在這個文件裏面我們定義了兩個 map 塊,分別配置了兩個變量,$name 和 $mobile,$name 中包含 hostnames 指令。

map $http_host $name {
    hostnames;

    default       0;

    ~map\.ziyang\w+\.org.cn 1;
    *.ziyang.org.cn   2;
    map.ziyang.com   3;
    map.ziyang.*    4;
}

map $http_user_agent $mobile {
    default       0;
    "~Opera Mini" 1;
}

server {
	listen 10001;
	default_type text/plain;
	location /{
		return 200 '$name:$mobile\n';
	}
}

下面看一下實際的請求:

  test_nginx curl -H "Host: map.ziyang.org.cn" 127.0.0.1:10001
2:0

為什麼會返回 2:0 呢?我們來看一下匹配順序。

map.ziyang.org.cn 有三個規則可以生效,分別是:

  • ~map.ziyang\w+.org.cn 1;
  • *.ziyang.org.cn 2;
  • map.ziyang.* 4;

而泛域名是優先於正則表達式的,* 在前的泛域名優先於在後面的泛域名,因此最終匹配到的就是:

  • *.ziyang.org.cn 2;

而第二個變量 $mobile 自然走的是 default 規則,不用多說。

這就是 map 模塊的作用,大家可以多嘗試一下。

下面再來看一個與 map 模塊有點類似的 split_clients 模塊,這個模塊也是通過生成新的變量來完成 AB 測試功能的,它可以按照變量的值,按照百分比的方式,生成新的變量。

實現 AB 測試:split_clients 模塊

  • 功能:基於已有變量創建新變量,為其他 AB 測試提供更多的可能性
    • 對已有變量的值執行 MurmurHash2 算法,得到 32 位整形哈希数字,記為 hash
    • 32 位無符號整形的最大数字 2^32-1,記為 max
    • 哈希数字與最大数字相除,hash/max,可以得到百分比 percent
    • 配置指令中指示了各個百分比構成的範圍,如 0-1%,1%-5% 等,及範圍對應的值
    • 當 percent 落在哪個範圍里,新變量的值就對應着其後的參數
  • 模塊:ngx_http_split_clients_module,默認編譯進 Nginx,通過 --without-http_split_clients_module 禁用

規則

  • 已有變量
    • 字符串
    • 一個或者多個變量
    • 變量與字符串的組合
  • case 規則:
    • xx.xx%,支持小數點后 2 位,所有項的百分比相加不能超過 100%
    • *,由它匹配剩餘的百分比(100% 減去以上所有項相加的百分比)

指令

Syntax: split_clients string $variable { ... }
Default: —
Context: http

split_clients 的指令與 map 是非常相似的,可以看一下前面的介紹,這裏不再贅述了。

下面這個配置,來看下有沒有啥問題:

split_clients "${http_testcli}" $variant {
    0.51% .one;
    20.0% .two;
    50.5% .three;
    40% .four;
    * "";
}

細心的同學可能已經發現了,所有的百分比相加已經超過了 100%,所以 Nginx 直接會拋出一個錯誤,禁止執行。

  test_nginx ./sbin/nginx -s reload
nginx: [emerg] percent total is greater than 100% in /Users/mtdp/myproject/nginx/test_nginx/conf/example/17.map.conf:31

然後將 40% .four; 這一行給屏蔽掉再試試看:

  test_nginx curl -H "testcli: split_clients.ziyang.com" --resolve "split_clients.ziyang.com:80:127.0.0.1" http://split_clients.ziyang.com
ABtestfile.three

正常執行。

geo 模塊

geo 模塊與前面兩個模塊也很相似,不同之處在於,這個模塊是基於 IP 地址或者子網掩碼這樣的變量值來生成新的變量的。

  • 功能:根據 IP 地址創建新變量

  • 模塊: ngx_http_geo_module,默認編譯進 Nginx,通過 --without-http_geo_module 禁用

  • 指令

Syntax: geo [$address] $variable { ... }
Default: —
Context: http

規則

  • 如果 geo 指令后不輸入 $address,那麼默認使用 $remote_addr 變量作為 IP 地址

  • {} 內的指令匹配:優先最長匹配

    • 通過 IP 地址及子網掩碼的方式,定義 IP 範圍,當 IP 地址在範圍內時新變量使用其後的參數值

    • default 指定了當以上範圍都未匹配上時,新變量的默認值

    • 通過 proxy 指令指定可信地址(參考 realip 模塊),此時 remote_addr 的值為 X-Forwarded-For 頭部值中最後一個 IP 地址

    • proxy_recursive 允許循環地址搜索

    • include,優化可讀性

    • delete 刪除指定網絡

geo $country {
default ZZ;
#include conf/geo.conf;
#proxy 172.18.144.211;
127.0.0.0/24 US;
127.0.0.1/32 RU;
10.1.0.0/16 RU;
192.168.1.0/24 UK;
}


問題:以下命令執行時,變量 country 的值各為多少?(proxy 實際上為客戶端地址,這裏設置為本機的局域網地址即可,我這裡是 172.18.144.211)

curl -H ‘X-Forwarded-For: 10.1.0.0,127.0.0.2’ geo.ziyang.com
curl -H ‘X-Forwarded-For: 10.1.0.0,127.0.0.1’ geo.ziyang.com
curl -H ‘X-Forwarded-For: 10.1.0.0,127.0.0.1,1.2.3.4’ geo.ziyang.com


結果如下:

```shell
  test_nginx curl -H 'X-Forwarded-For: 10.1.0.0,127.0.0.2' geo.ziyang.com
US
  test_nginx curl -H 'X-Forwarded-For: 10.1.0.0,127.0.0.1' geo.ziyang.com
RU
  test_nginx curl -H 'X-Forwarded-For: 10.1.0.0,127.0.0.1,1.2.3.4' geo.ziyang.com
ZZ

這裏可以看出來,匹配規則實際上是遵循最長匹配的規則的。

geoip 模塊

geoip 模塊可以根據 IP 地址生成對應的地址變量,用法與前面的也都類似,Nginx 是基於 MaxMind 數據庫來生成對應的地址的。

  • 功能:根據 IP 地址創建新變量
  • 模塊: ngx_http_geoip_module,默認未編譯進 Nginx,通過 --with-http_geoip_module 禁用

使用這個模塊是需要安裝 MaxMind 庫的,安裝步驟如下:

  • 安裝 MaxMind 里 geoip 的 C 開發庫(https://dev.maxmind.com/geoip/legacy/downloadable/ )
  • 編譯 Nginx 時帶上 --with-http_geoip_module 參數
  • 下載 MaxMind 中的二進制地址庫,這個地址庫是需要在指令中指定對應的地址的
  • 使用 geoip_country 或者 geoip_city 指令配置好 nginx.conf
  • 運行或者升級 Nginx

geoip_country 指令提供的變量

指令

Syntax: geoip_country file; # 指定國家類的地址文件
Default: —
Context: http

Syntax: geoip_proxy address | CIDR;
Default: —
Context: http

變量

  • $geoip_country_code:兩個字母的國家代碼,比如 CN 或者 US
  • $geoip_country_code3:三個字母的國家代碼,比如 CHN 或者 USA
  • $geoip_country_name:國家名稱,例如 “China”, “United States”

geoip_city 指令提供的變量

指令

Syntax: geoip_city file;
Default: —
Context: http

變量

  • $geoip_latitude:緯度
  • $geoip_longitude:經度
  • $geoip_city_continent_code:位於全球哪個洲,例如 EU 或 AS
  • 與 $geoip_country 指令生成的變量重疊
    • $geoip_country_code:兩個字母的國家代碼,比如 CN 或者 US
    • $geoip_country_code3:三個字母的國家代碼,比如 CHN 或者 USA
    • $geoip_country_name:國家名稱,例如 “China”, “United States”
  • $geoip_region:洲或者省的編碼,例如 02
  • $geoip_region_name:洲或者省的名稱,例如 Zhejiang 或者 Saint Petersburg
  • $geoip_city:城市名
  • $geoip_postal_code:郵編號
  • $geoip_area_code:僅美國使用的郵編號,例如 408
  • $geoip_dma_code:僅美國使用的 DMA 編號,例如 807

keepalive 模塊

前面說的都是 Nginx 的變量相關的內容,其實 Nginx 還有一個很具有特色的模塊,那就是 keepalive 模塊,由於內容不是很多,所以我就直接寫到這篇文章裏面了,單寫一篇顯得內容不夠哈。

這裏指的是 HTTP 的 keepalive,TCP 也有 keepalive,後面會說。

而且是對客戶端的 keepalive,不是對上游服務器的。

  • 功能:多個 HTTP 請求通過復用 TCP 連接,可以實現以下功能:

    • 減少握手次數
    • 通過減少併發連接數減少了服務器資源消耗
    • 降低 TCP 擁塞控制的影響,保證滑動窗口維持在一個最優的大小
  • Connection 頭部

    • close:表示請求處理完就關閉連接
    • keepalive:表示復用連接處理下一條請求
  • Keepalive 頭部:timeout=n,單位是秒,表示連接至少保持 n 秒

指令

對客戶端行為控制的指令:

Syntax: keepalive_disable none | browser ...;
Default: keepalive_disable msie6; 
Context: http, server, location

Syntax: keepalive_requests number;
Default: keepalive_requests 100; 
Context: http, server, location

Syntax: keepalive_timeout timeout [header_timeout];
Default: keepalive_timeout 75s; 
Context: http, server, location
  • keepalive_disable 設置為 none 表示對所有瀏覽器啟用 keepalive,msie6 表示在老版本 MSIE 上禁用 keepalive
  • keepalive_requests 設置允許保持 keepalive 的請求的數量
  • keepalive_timeout 表示超時時間

好了,關於 Nginx 的模塊介紹就已經全部介紹完了,有興趣的同學可以去翻我前面的系列文章。當然還有一部分重要的內容還沒有介紹,那就是關於 Nginx 的反向代理和負載均衡部分,這塊咱們單獨抽出來說,別著急,馬上乾貨就出來。

本文首發於我的個人博客:iziyang.github.io,所有配置文件我已經放在了 Nginx 配置文件,大家可以自取。

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使用SpringCloud Stream結合rabbitMQ實現消息消費失敗重發機制

前言:實際項目中經常遇到消息消費失敗了,要進行消息的重發。比如支付消息消費失敗后,要分不同時間段進行N次的消息重發提醒。

本文模擬場景

  1. 當金額少於100時,消息消費成功
  2. 當金額大於100,小於200時,會進行3次重發,第一次1秒;第二次2秒;第三次3秒。
  3. 當金額大於200時,消息消費失敗,會進行5次重發,第一次1秒;第二次2秒;第三次3秒;第四次4秒;第五次5秒。重試五次后,消息自動進入死信隊列,在死信隊列存活60秒后消失。

代碼實例

特別注意代碼與配置文件中的註釋,各個使用說明都已經詳細寫在配置文件中

pom包引入

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.12.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.cloudstream</groupId>
    <artifactId>demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <spring-cloud.version>Greenwich.SR5</spring-cloud.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- ①關鍵配置:引入stream-rabbit 依賴-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!-- ②關鍵配置:由於stream是基於spring-cloud的,所以這裏要引入 -->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
        </repository>
    </repositories>

</project>

配置application.yml文件

注意各個配置的縮進格式,別搞錯了

server:
  port: 8081
spring:
  application:
    name: stream-demo
  #rabbitmq連接配置
  rabbitmq:
    host: 127.0.0.1
    port: 5672
    username: admin
    password: 123456
  cloud:
    stream:
      bindings:
        #消息生產者,與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_PRODUCER變量值一致
        delay-demo-producer:
          #①定義交換機名
          destination: demo-delay-queue
        #消息消費者,與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_CONSUMER變量值一致
        delay-demo-consumer:
          #定義交換機名,與①一致,就可以使發送和消費都指向一個隊列
          destination: demo-delay-queue
          #分組,這個配置可以開啟消息持久化、可以解決在集群環境下重複消費的問題。
          #比如A、B兩台服務器集群,如果沒有這個配置,則A、B都能收到同樣的消息,如果有該配置則只有其中一台會收到消息
          group: delay-consumer-group
          consumer:
            #最大重試次數,默認為3。不使用默認的,這裏定義為1,由我們程序控制發送時間和次數
            maxAttempts: 1
      rabbit:
        bindings:
          #消息生產者,與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_PRODUCER變量值一致
          delay-demo-producer:
            producer:
              #②申明為延遲隊列
              delayedExchange: true
          #消息消費者,與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_CONSUMER變量值一致
          delay-demo-consumer:
            consumer:
              #申明為延遲隊列,與②的配置的成對出現的
              delayedExchange: true
              #開啟死信隊列
              autoBindDlq: true
              #死信隊列中消息的存活時間
              dlqTtl: 60000

定義隊列通道

  1. 定義通道
/**
 * 定義延遲消息通道
 */
public interface DelayDemoTopic {
    /**
     * 生產者,與yml文件配置對應
     */
    String DELAY_DEMO_PRODUCER = "delay-demo-producer";
    /**
     * 消費者,與yml文件配置對應
     */
    String DELAY_DEMO_CONSUMER = "delay-demo-consumer";

    /**
     * 定義消息消費者,在@StreamListener監聽消息的時候用到
     * @return
     */
    @Input(DELAY_DEMO_CONSUMER)
    SubscribableChannel delayDemoConsumer();

    /**
     * 定義消息發送者,在發送消息的時候用到
     * @return
     */
    @Output(DELAY_DEMO_PRODUCER)
    MessageChannel delayDemoProducer();
}
  1. 綁定通道
/**
 * 配置消息的binding
 *
 */
@EnableBinding(value = {DelayDemoTopic.class})
@Component
public class MessageConfig {

}

消息發送模擬

/**
 * 發送消息
 */
@RestController
public class SendMessageController {
    @Autowired
    DelayDemoTopic delayDemoTopic;

    @GetMapping("send")
    public Boolean sendMessage(BigDecimal money) throws JsonProcessingException {

        Message<BigDecimal> message = MessageBuilder.withPayload(money)
                //設置消息的延遲時間,首次發送,不設置延遲時間,直接發送
                .setHeader(DelayConstant.X_DELAY_HEADER,0)
                //設置消息已經重試的次數,首次發送,設置為0
                .setHeader(DelayConstant.X_RETRIES_HEADER,0)
                .build();
        return delayDemoTopic.delayDemoProducer().send(message);
    }
}

消息監聽處理

@Component
@Slf4j
public class DelayDemoTopicListener {
    @Autowired
    DelayDemoTopic delayDemoTopic;

    /**
     * 監聽延遲消息通道中的消息
     * @param message
     */
    @StreamListener(value = DelayDemoTopic.DELAY_DEMO_CONSUMER)
    public void listener(Message<BigDecimal> message) {
        //獲取重試次數
        int retries = (int)message.getHeaders().get(DelayConstant.X_RETRIES_HEADER);
        //獲取消息內容
        BigDecimal money = message.getPayload();
        try {
            String now = DateUtils.formatDate(new Date(),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
            //模擬:如果金額大於200,則消息無法消費成功;金額如果大於100,則重試3次;如果金額小於100,直接消費成功
            if (money.compareTo(new BigDecimal(200)) == 1){
                throw new RuntimeException(now+":金額超出200,無法交易。");
            }else if (money.compareTo(new BigDecimal(100)) == 1 && retries <= 3) {
                if (retries == 0) {
                    throw new RuntimeException(now+":金額超出100,消費失敗,將進入重試。");
                }else {
                    throw new RuntimeException(now+":金額超出100,當前第" + retries + "次重試。");
                }
            }else {
                log.info("消息消費成功!");
            }
        }catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage());
            if (retries < DelayConstant.X_RETRIES_TOTAL){
                //將消息重新塞入隊列
                MessageBuilder<BigDecimal> messageBuilder = MessageBuilder.fromMessage(message)
                        //設置消息的延遲時間
                        .setHeader(DelayConstant.X_DELAY_HEADER,DelayConstant.ruleMap.get(retries + 1))
                        //設置消息已經重試的次數
                        .setHeader(DelayConstant.X_RETRIES_HEADER,retries + 1);
                Message<BigDecimal> reMessage = messageBuilder.build();
                //將消息重新發送到延遲隊列中
                delayDemoTopic.delayDemoProducer().send(reMessage);
            }else {
                //超過重試次數,做相關處理(比如保存數據庫等操作),如果拋出異常,則會自動進入死信隊列
                throw new RuntimeException("超過最大重試次數:" + DelayConstant.X_RETRIES_TOTAL);
            }
        }
    }
}

規則定義

目前寫在一個常量類里,實際項目中,通常會配置在配置文件中

public class DelayConstant {
    /**
     * 定義當前重試次數
     */
    public static final String X_RETRIES_HEADER = "x-retries";
    /**
     * 定義延遲消息,固定值,該配置放到消息的header中,會開啟延遲隊列
     */
    public static final String X_DELAY_HEADER = "x-delay";

    /**
     * 定義最多重試次數
     */
    public static final Integer X_RETRIES_TOTAL = 5;

    /**
     * 定義重試規則,毫秒為單位
     */
    public static final Map<Integer,Integer> ruleMap = new HashMap(){{
        put(1,1000);
        put(2,2000);
        put(3,3000);
        put(4,4000);
        put(5,5000);
    }};
}

測試

經過以上配置和實現就可完成模擬的重發場景。

  • 瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8081/send?money=10,可以看到控制台中輸出:
消息消費成功!
  • 瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8081/send?money=110,可以看到控制台中輸出:
2020-06-20 10:59:42:金額超出100,消費失敗,將進入重試。
2020-06-20 10:59:43:金額超出100,當前第1次重試。
2020-06-20 10:59:45:金額超出100,當前第2次重試。
2020-06-20 10:59:48:金額超出100,當前第3次重試。
消息消費成功!

  • 瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8081/send?money=110,可以看到控制台中輸出:

注意事項

由於本文用到了延遲隊列,需要在rabbitMQ中安裝延遲插件,具體安裝方式,可以查看:延遲隊列安裝參考

源碼獲取

以上示例都可以通過我的GitHub獲取完整的代碼.

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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巴西海岸漏油原因仍是謎 成千上萬志工「挖黑泥」

摘錄自2019年10月21日自由時報報導

巴西日前發生大規模漏油事件後,對當地北部約2100公里、橫跨數州的海岸線造成嚴重破壞,雖已進入調查,但至今漏油原因尚未查明,而當地政府因未積極採取行動,遭當地環保團體抨擊;所幸,已有成千上萬的志工在受污染區域「挖黑泥」,將遍布海灘的「油污」慢慢除去,而這些志工僅在伯南布哥州(Pernambuco)就已經清出30噸油污。

油污從9月2日開始出現,而這些污染物質經檢驗,已證實為石油原油。海洋學家阿勞霍(Maria Christina Araujo)指出,「此次漏油對受污染區域當地生物的破壞可能將無法彌補,需要數年才能逐漸恢復當地生態系統。」而巴西環境與可再生資源研究所(Ibama)也證實,有15隻海龜和2隻鳥被油污殺死,且有照片佐證這些生物遭黑色油污覆蓋致死,而巴西享譽世界的的珊瑚礁也受到油污的破壞。

照片來源:Kleber from Burgos / WWF-Brasil

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【案例演示】JVM之強引用、軟引用、弱引用、虛引用

1.背景

想要理解對象什麼時候回收,就要理解到對象引用這個概念,於是有了下文

2.java中引用對象結構圖

3.引用詳解

3.1.什麼是強引用

a.當內存不足,JVM開始垃圾回收,對於強引用的對象,就算是出現了00M也不會對該對象進行回收,死都不收。

b.強引用是我們最常見的普通對象引用,只要還有強引用指向一個對象,就能表明對象還“活着”,垃圾收集器不會碰這種對象。

在Java中最常見的就是強引用,把一個對象賦給一個引用變量,這個引用變量就是一個強引用。

當一個對象被強引用變量引用時,它處於可達狀態,它是不可能被垃圾回收機制回收的,即使該對象以後永遠都不會被用到JVM也不會回收。

因此強引用是造成Java內存泄漏的主要原因之一

c.對於一個普通的對象,如果沒有其他的引用關係,只要超過了引用的作用域或者顯式地將相應(強)引用賦值為null,一般認為就是可以被垃圾收集的了〈當然具體回收時機還是要看垃圾收集策略)。

案例:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 12:12
 * @description
 */
public class StrongRefer {
    /**
     * 強引用的理解
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Object obj1 = new Object();
        // 建立強引用
        Object obj2 = obj1;
        // 觀察obj1 和 obj2 的各種內存地址
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("obj2=" + obj2);
        // obj1創建可以回收的條件
        obj1 = null;
        // gc回收
        System.gc();
        // 觀察各對象情況
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("obj2=" + obj2);
    }
}

View Code

 從測試結果課程看出,obj1的實際對象別沒有回收;

3.2.什麼是軟引用

a.軟引用是用來描述一些還有用但並非必需的對象,需要用java.lang.ref.SoftReference類來實現。

b.對於軟引用關聯着的對象,在系統將要發生內存溢出異常之前,將會把這些對象列進回收範圍之中進行第二次回收。如果這次回收還沒有足夠的內存,才會拋出內存溢出異常。在JDK1.2之後,提供了Soft Reference類來實現軟引用。

c.軟引用通常用在對內存敏感的程序中,比如高速緩存就有用到軟引用,內存夠用的時候就保留,不夠用就回收!

案例:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

import java.lang.ref.SoftReference;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 12:12
 * @description
 */
public class SoftRefer {

    /**
     * 軟引用的理解
     * 通過設置jvm參數,在不同的條件下觀察
     *
     * @param -Xms5m -Xmx5m -XX:+PrintGCDetails
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        // 測試內存充足(不回收軟引用)
        //testSoftReferNOGc();
        // 測試內存不充足(回收軟引用)
        testSoftReferGc();
    }

    /**
     * 模擬內存充足的情況
     */
    public static void testSoftReferNOGc() {
        Object obj1 = new Object();
        // 建立軟引用
        SoftReference softRefer = new SoftReference<>(obj1);
        // 觀察內存地址
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("softRefer=" + softRefer.get());
        // obj1創建可以回收的條件
        obj1 = null;
        // gc回收
        System.gc();
        // 再次觀察內存地址
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("softRefer=" + softRefer.get());
    }

    /**
     * 模擬內存不足
     * 1.設置較小的堆內存
     * 2.創建大對象
     * 3.jvm參
     * -Xms5m -Xmx5m -XX:+PrintGCDetails
     */
    public static void testSoftReferGc() {
        Object obj1 = new Object();
        // 建立軟引用
        SoftReference softRefer = new SoftReference<>(obj1);
        // 觀察內存地址
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("softRefer=" + softRefer.get());
        // obj1創建可以回收的條件
        obj1 = null;
        try {
            byte[] bytes = new byte[6 * 1024 * 1024];
        } catch (Throwable e) {
            System.out.println("===============>error:" + e.getMessage());
        } finally {
            // 再次觀察內存地址
            System.out.println("obj1=" + obj1);
            System.out.println("softRefer=" + softRefer.get());
        }
    }
}

View Code

內存充足測試結果:

 內存不充足測試結果:

 實際案例

假如有一個應用需要讀取大量的本地數據(圖片、通訊率、臨時文件等):

如果每次讀取數據都從硬盤讀取則會嚴重影響性能,

如果一次性全部加載到內存中又可能造成內存溢出。

此時使用軟引用可以解決這個問題。

設計思路是:用一個HashMap來保存數據的路徑和相應數據對象關聯的軟引用之間的映射關係,在內存不足時,

JVM會自動回收這些緩存數據對象所佔用的空間,從而有效地避免了00M的問題。

Map<String,SoftReference>imageCache=new HashMap<String,SoftReference>();

 3.3.什麼是弱引用

a.弱引用也是用來描述非必需對象的,但是它的強度比軟引用更弱一些,被弱引用關聯的對象只能生存到下一次垃圾收集發生之前。

b..當垃圾收集器工作時,無論當前內存是否足夠,都會回收掉只被弱引用關聯的對象。在JDK1.2之後,提供廣Weak Reference類來實現弱引用。

c.弱引用需要用Java.lang.ref.WeakReference類來實現,它比軟引用的生存期更短.

案例:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

import java.lang.ref.WeakReference;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 12:12
 * @description
 */
public class WeakRefer {

    /**
     * 弱引用的理解
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Object obj1 = new Object();
        // 建立弱引用
        WeakReference softRefer = new WeakReference<>(obj1);
        // 觀察內存地址
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("softRefer=" + softRefer.get());
        // obj1創建可以回收的條件
        obj1 = null;
        // gc回收
        System.gc();
        // 再次觀察內存地址
        System.out.println("obj1=" + obj1);
        System.out.println("softRefer=" + softRefer.get());
    }

}

View Code

 擴展知識-WeakHashMap

查看API介紹:

 測試代碼:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

import java.util.HashMap;
import java.util.WeakHashMap;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 5:10
 * @description <p>
 * 弱引用引用之:WeakHashMap
 * 以弱鍵 實現的基於哈希表的 Map。在 WeakHashMap 中,當某個鍵不再正常使用時,將自動移除其條目。
 * 更精確地說,對於一個給定的鍵,其映射的存在並不阻止垃圾回收器對該鍵的丟棄,這就使該鍵成為可終止的,被終止,
 * 然後被回收。丟棄某個鍵時,其條目從映射中有效地移除,因此,該類的行為與其他的 Map 實現有所不同。
 * </p>
 */
public class WeakReferMap {
    /**
     * 測試 HashMap 與 WeakHashMap 區別
     * 測試邏輯:
     * 1.創建不同的map
     * 2.創建key  value值
     * 3.放入各自的map,並打印結果
     * 4.將key設置為null,並打印結果
     * 5.手動GC,並打印結果
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        hashMapMethod();
        System.out.println("--------華麗的分割線--------");
        weakHashMapMethod();
    }

    /**
     * HashMap測試(強引用)
     */
    private static void hashMapMethod() {
        HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
        String key = "key1";
        String value = "HashMap-value";

        map.put(key, value);
        System.out.println(map);

        key = null;
        System.out.println(map);

        System.gc();
        System.out.println(map);
    }

    /**
     * 若引用(WeakHashMap測試)
     */
    private static void weakHashMapMethod() {
        WeakHashMap<String, String> map = new WeakHashMap<>();
        // 注意這裏的new一個字符串與直接寫key="key2"對測試結果是有區別的,詳細原因可以看之前講的內存分配
        String key = new String("key2");
        String value = "WeakHashMap-value";

        map.put(key, value);
        System.out.println(map);

        key = null;
        System.out.println(map);

        System.gc();
        System.out.println(map);

    }

}

View Code

測試結果:

 從測試結果可以看出:弱引用的map數據已經被回收。

 擴展知識-ReferenceQueue引用隊列

 代碼:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.lang.ref.WeakReference;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 7:23
 * @description
 */
public class QueueRefer {
    /**
     * 測試弱引用回收前,把數據放入隊列中
     *
     * @param args
     * @throws InterruptedException
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Object obj1 = new Object();
        ReferenceQueue<Object> referenceQueue = new ReferenceQueue();
        // 當GC釋放對象內存的時候,會將引用加入到引用隊列
        WeakReference<Object> weakReference = new WeakReference<>(obj1, referenceQueue);

        System.out.println(obj1);
        System.out.println(weakReference.get());
        System.out.println(referenceQueue.poll());

        System.out.println("--------華麗的分割線--------");
        obj1 = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(500);

        System.out.println(obj1);
        System.out.println(weakReference.get());
        System.out.println(referenceQueue.poll());
    }

}

View Code

採用弱引用的方式測試結果:

從測試結果可以看出,需要回收的對象已經進入隊列。

 採用軟引用的方式測試結果:

 從測試結果可以看出,軟引用,沒有到達回收的條件,並沒有進行回收,也不會進入隊列;

3.4.什麼是虛引用

1.虛引用需要java.lang.ref.PhantomReference類來實現。

2.與其他幾種引用都不同,虛引用並不會決定對象的生命周期。如果一個對象僅持有

虛引用,那麼它就和沒有任何引用一樣,在任何時候都可能被垃圾回收器回收,它不能單獨使用也不能通過它訪

問對象,虛引用必須和引用隊列(ReferenceQueue)聯合使用。

3.虛引用的主要作用是跟蹤對象被垃圾回收的狀態。僅僅是提供了一種確保對象被finalize以後,做某些事情的

機制。PhantomReference的get方法總是返回null,因此無法訪問對應的引用對象。其意義在於說明一個對象己

經進入俑finalization階段,可以被gc回收,用來實現比finalization機制更靈活的回收操作。

4.設置虛引用關聯的唯一目的,就是在這個對象被收集器回收的時候收到一個系統通知或者後續添加

進一步的處理。Java技術允許使用finalize()方法在垃圾收集器將對象從內存中清除出去之前做必要的清理工作。

代碼:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

import java.lang.ref.PhantomReference;
import java.lang.ref.ReferenceQueue;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 7:44
 * @description
 */
public class PhantomRefer {
    /**
     * 虛引用測試
     * @param args
     * @throws InterruptedException
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Object obj1 = new Object();
        ReferenceQueue<Object> referenceQueue = new ReferenceQueue();
        PhantomReference<Object> phantomReference = new PhantomReference<>(obj1,referenceQueue);

        System.out.println(obj1);
        System.out.println(phantomReference.get());
        System.out.println(referenceQueue.poll());

        System.out.println("--------華麗的分割線--------");

        obj1 = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(500);

        System.out.println(obj1);
        System.out.println(phantomReference.get());
        System.out.println(referenceQueue.poll());
    }

}

View Code

測試結果:

4.重要總結

對象是否存活判斷流程:

1.可達性分析,看是否有GC Roots的引用鏈,如果沒有將做第一次標記;

2.檢查是否需要執行finalize()方法,

如果沒必要(之前執行過了),直接回收內存;

如果要執行finalize()方法,這個時候對象如果再次建立引用鏈(唯一自救機會),對象不會被回收,否則直接回收;

總結:

1.對象回收滿足兩個條件:

a.沒有引用鏈。

b.回收前會執行finalize()方法,如果執行finalize(),沒有再次建立連接(如果重新與引用鏈上的任意對象建立連接,例如給對象賦值,該對象都不會被回收)

2.在gc回收前會執行finalize()方法,只執行一次,並且是異步執行不保證執行成功,線程優先級低

代碼演示:

package com.wfd360.demo03GC.referDemo;

/**
 * @author 姿勢帝-博客園
 * @address https://www.cnblogs.com/newAndHui/
 * @WeChat 851298348
 * @create 06/20 8:34
 * @description
 */
public class FinalizeGC {
    public static FinalizeGC obj1 = null;

    /**
     * 重寫finalize方法
     * @throws Throwable
     */
    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("執行finalize方法");
        // 自救,在回收時建立引用鏈
        FinalizeGC.obj1 = this;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        obj1  = new FinalizeGC();

        obj1 = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(600);
        System.out.println("第一次自救成功:"+obj1);

        obj1 = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(600);
        System.out.println("第二次自救失敗,不會再次執行finalize方法:"+obj1);
    }
}

View Code

測試結果:

 完美!

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.NET Core Hangfire周期性作業調度問題

前言

四月中旬Hangfire團隊發布了1.7.11版本,在使用周期性作業調度過程中發現一個問題,這個問題應該一直未解決,故做此記錄,希望遇到的童鞋根據項目業務而避開這個問題。

周期性作業調度

我們依然是在控制台中進行測試,下載所需包請參考官方文檔,這裏不再敘述,首先我們在內存中存儲數據,如下:

var storageOpts = new MemoryStorageOptions();

GlobalConfiguration.Configuration.UseMemoryStorage(storageOpts);

using var server = new BackgroundJobServer();

RecurringJob.AddOrUpdate("job1", () => Print1(), "*/10 * * * * *", TimeZoneInfo.Local);

RecurringJob.AddOrUpdate("job2", () => Print2(), "*/10 * * * * *", TimeZoneInfo.Local);

RecurringJob.AddOrUpdate("job3", () => Print3(), "*/10 * * * * *", TimeZoneInfo.Local);
public static void Print1()
{
    Console.WriteLine("start1");
}

public static void Print2()
{
    Console.WriteLine("start2");
}

public static void Print3()
{
    Console.WriteLine("start3");
}

Hangfire已支持秒級(1.7+)周期作業調度,如上代碼,我們每隔10秒執行上述3個作業,打印如下:

 

基於內存存儲間隔10秒執行對應作業,根據上述打印結果來看沒有問題,接下來我們使用SQLite來存儲作業數據看看,首先下載Hangfire.SQLite包,針對控制台需進行如下配置

GlobalConfiguration.Configuration.UseSQLiteStorage("Data Source=./hangfire.db;");

當我們啟動控制台時一定會拋出如下異常,其異常旨在表明需要SQLite驅動

我們去下載微軟官方針對SQLite的驅動(Microsoft.Data.Sqlite)

 接下來我們將發現對於每一個作業都會重複執行多次,如下:

猜測只會在SQLite數據庫中才會存在問題吧,為了解決這個問題,做了一點點嘗試,但還是無法從根本上完全解決,我們知道Hangfire服務的默認工作數量為當前機器的處理器數量乘以5即(Environment.ProcessorCount * 5),那麼我們嘗試給1是不是可以規避這個問題

var options = new BackgroundJobServerOptions()
{
    WorkerCount = 1
};

using var server = new BackgroundJobServer(options);

 

上述設置后,我們可以看到貌似只執行了一次,但是這種情況還是是隨機的並不靠譜,比如多執行幾次看看,會出現如下可能情況

 

沒招了,找了下官方issue列表,發現此問題(https://github.com/mobydi/Hangfire.Sqlite/issues/2)一直處於打開狀態並未得到解決,所以要麼看看能否根據項目業務規避這個問題或者下載源碼自行調試解決

總結

本文是在使用Hangfire過程中發現SQLite數據庫出現的問題,因針對Hangfire的SQLite具體實現並不是官方團隊所提供,所以暫不能確定到底是Hangfire.SQLite包提供者的問題,根據issue描述大概率是Hangfire的一個bug,希望在SQLite存儲作業等數據存在的問題引起使用者注意。

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垃圾回收相關算法

這裏介紹的垃圾回收相關算法,主要解決的問題:

判斷哪些內存是垃圾(需要回收的)?

常用的兩種算法:

  • 引用計數
  • 可達性分析(GC Root)

首先介紹算法前,得定義:

如何判斷一個對象的死亡?

我們一般這樣定義:當一個對象不再被任何存活的對象繼續引用的時候,這個對象就死亡了。

引用計數

引用計數算法,是給每一個對象添加一個計數器,當有對象引用它的時候,計數器+1,當有對象取消對它的引用時,計數就會-1。

當計數器的值為 0 時,即說明沒有對象引用它,也就是這個對象死亡了。

這種算法很簡單,但是有個重大缺陷,那就是無法解決循環引用的問題。

什麼是循環引用問題呢?

比如對象A 引用 對象B,對象B 引用 對象A,那麼 對象A 和 對象B 的計數器都為1。但是如果後續的運行環境再也用不到對象A 和 對象B,那麼就造成了內存泄漏。

上圖就是循環引用的例子。對象引用 Obj1 和 Obj2 在棧中,然後分別指向在堆中的具體實例。然後兩個相互實例中的成員互相引用。那麼對於堆中的對象而言,就有2個引用。一個是來自Obj1,一個來自堆對象的另一方。

如果,現在將 Obj1 指向 nu l l,那麼就如下圖:

這個時候,引用已經不可用了,但是堆中的對象仍然相互引用,他們的計數器不為0,所以無法死亡。

但是,Java 沒有使用這種算法,而是使用了我們後面說的可達性算法,所以接下來的演示,GC 會將這種情況的內存給其清理。

package GC;

public class ReferenceCountGC {
    public Object instance = null;

    private static final int _1MB = 1024 * 1024;
    // 每個對象中包含2M的成員,方便觀察
    private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
    public static void main(String[] args) {
        ReferenceCountGC objA = new ReferenceCountGC();
        ReferenceCountGC objB = new ReferenceCountGC();
        objA.instance = objB.instance;
        objB.instance = objA.instance;

        //取消對對象的引用
        objA = null;
        objB = null;
      // 是否進行垃圾回收
        System.gc();
    }
}

這段代碼實現的就是上面圖片所描述的情況。

首先,我們將 System.gc() 註釋掉,也就是我們在默認情況下,不去觸發垃圾回收。並在運行的時候,添加參數 -XX:+PrintGCDetails。我們觀察輸出結果

可以看到,這個時候,佔用的空間為8M左右。

如果我們取消註釋,也就是主動去調用垃圾回收器,那麼運行結果為:

佔用空間為2M左右。

可以看出來,Java 的垃圾回收,並非採用我們上面介紹的引用計數方式。

可達性分析

可達性算法,還有一系列的別名:根搜索算法,追蹤性垃圾收集,GC Root。

之後,看到原理,其實這些別名都是描述原理的。

首先,我們選取一些對象,這些對象是存活的,也被稱為 GC Roots,然後根據這些對象的引用關係,凡是直接或者間接跟 GC Roots 相關聯的對象,都是存活的。就像圖中的連通性判斷一樣。

這個算法的想法不難。難的是,如何確定 GC Roots。

我們考慮,我們什麼時候需要用到對象?(我們需要對象的時候,肯定需要這個對象是存活的)

  • 棧中保存着,我們當前或者之後需要運行的方法及相關參數,所以,棧上所引用的堆中對象肯定是存活的。
  • 類中的一些屬性,比如,靜態屬性,因為它不依賴於具體的類
  • 一些常用的對象,以免清理后,又要重複加載,比如常用的異常對象,基本數據類型對應的 Class 對象。

除此之外,還有很多零零碎碎的。

在堆結構周圍的一些結構,其中引用的對象可以作為GC Roots

具體 GC Roots 可以概括為:

  • 虛擬機棧上(確切的說,是棧幀上的本地變量表)所引用的對象

  • 本地方法棧引用的對象

  • 方法區中的靜態屬性,常量引用

  • Java 虛擬機的內部引用,常用數據類型的 Class 對象,常駐的異常對象,系統類加載器

  • 所有被同步鎖持有的對象

除此之外,還有一些臨時的 GC Roots 可以加入進來。這裏涉及到新生代老年代。

比如老年代中的對象一般都存活時間比較久,也就是大概率是活着的對象,也可臨時作為 GC Roots。

可達性算法的一些細節

前面說了可達性算法,我們根據 GC Roots 來進行標記對象的死活。

但是,被判定為不可達的對象,並不立刻死亡。它仍然有次機會進行自救。

這個自救的機會,是需要重寫 finalize()進行自救。

也就是可達性算法的邏輯大致是這樣的:

  • 第一次進行標記,凡是不可達 GC Roots 的對象,都暫時判定為死亡,只是暫時
  • 檢查暫時被判定為死亡對象,檢查是否有重寫 finalize()方法,如果有,則觸發,對象可以在裏面完成自救。

如果沒有自救成功 或者 沒有重寫 finalize()方法,則宣告這個對象的死亡。

除此之外,這個對象中的 finalize()方法,只能被調用一次,一生只有一次自救機會。

這個方法,官方並不推薦,所以不必細究。

接下來,演示下上面的兩次標記過程以及自救過程。

(個人認為,《深入理解 Java 虛擬機》中的此章節代碼,略有點不夠完善,故略微改動)

package GC;

import javax.swing.tree.VariableHeightLayoutCache;

public class FinalizeEscapeGC {
    public static FinalizeEscapeGC SAVE_HOOK = null;

    private byte[] bigSize = new byte[5*1024*1024];

    public void isAlive(){
        System.out.println("Yes, i am alive");
    }

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("Finalize method executed");
        FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SAVE_HOOK = new FinalizeEscapeGC();
        SAVE_HOOK = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(500);
        if(SAVE_HOOK != null){
            SAVE_HOOK.isAlive();
            System.gc();
        }else {
            System.out.println("Dead");
            System.gc();
        }
    }
}

在這個程序中,我們給這個類,添加名為 bigSize 的屬性,其佔用 4M 大小的空間。

大致分析下代碼邏輯:

  • 創建了一個對象,其中有成員佔用 4M 的空間
  • 取消對這個對象的引用
  • 調用垃圾回收(第一次標記)
  • 調用 finalize 方法進行自救
  • 之後再次調用垃圾回收(第二次標記)

所以演示的時候,分為兩種情況:

  • FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this; 未註釋,完成自救

運行時,參數仍然設置為 +XX:PrintGCDetails,可以看到輸出結果:

第一次調用垃圾回收,仍然佔用 5M,說明此時即便失去引用,但是仍然未被清理。

在 finalize()中完成自救后,第二次調用垃圾回收的時候,仍然佔用 5M 的內存大小。說明自救成功。

  • FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this; 註釋,無法完成自救

第一次垃圾回收,佔用 5M,保留了對象。無法完成自救,然後第二次被清理掉。

所以我發現以下錶述也許更為確切:

  • 當對象重寫了 finalize()方法的時候,第一次垃圾回收的時候,如果為不可達對象,對其進行暫緩,並不清理。
  • 當對象沒有重寫 finalize()方法的時候,且為不可達對象的時候,直接判定死亡。

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matplotlib 強化學習

matplotlib 強化學習

import matplotlib.pyplot as plt
...![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1642028/202006/1642028-20200621111043462-144482637.png)


plt.show()		#显示圖像;下面都要寫,就不重複了

二維圖表

1. 基本圖表

  1. 用plot方法畫出x=(0,10)間sin的圖像
x = np.linspace(0, 10, 30)  #產生0-10之間的30個均勻數組
plt.plot(x, np.sin(x));		#以x為橫坐標,sin(x)為縱坐標打印出圖像

注:

  • linspace生成的是包含結尾的數組,比如0-10生成11個數才是0,1,2,3,4,5…
  • 生成10個數則是0,1.11111111, 2.22222222, 3.33333333, 4.44444444…;
  • 而arrange是不包含結尾的,0-10生成10個數是0,1,2,3…
  1. 用點,線的方式畫出x=(0,10)間sin的圖像
plt.plot(x, np.sin(x), '-o');
#'o’代表每個數據點用小圓圈表示,且數據點之前不用線連接,看起來很像散點圖
#'ro'代表小圓圈是紅色的
#'-'就是最普通的線型,數據點之間用實線連接。
#'--'設置線性為虛線

!

  1. 用scatter方法畫出x=(0,10)間sin的點圖像
plt.scatter(x, np.sin(x));		#散點圖

  1. 用餅圖的面積及顏色展示一組4維數據
rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(100)			#生成隨機數組
y = rng.randn(100)
colors = rng.rand(100)
sizes = 1000 * rng.rand(100)

plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3,
cmap='viridis')
plt.colorbar(); 			# 展示色階

繪製柱狀圖

x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [3,1,4,5,8,9,7,2]
label=['A','B','C','D','E','F','G','H']

plt.bar(x,y,tick_label = label);	#縱向升高
plt.barh(x,y,tick_label = label);	#換成橫向

直方圖

data = np.random.randn(1000) #生成1000個隨機數
plt.hist(data);				#畫出圖像

!

2. 自定義圖表元素

x = np.linspace(0,10,100)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.ylim(-1.5, 1.5);		#設置y軸显示範圍為(-1.5,1.5)
x = np.linspace(0.05, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.xlabel('variable x');			#設置x,y軸標籤variable x,value y
plt.ylabel('value y');
plt.title('三角函數');					#設置圖表標題“三角函數”
plt.text(3.2, 0, 'sin(x)', weight='bold', color='r');	#註釋

plt.annotate('maximum',xy=(np.pi/2, 1),xytext=(np.pi/2+1, 1),weight='bold',color='r',arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='r'));					#箭頭標識

显示網格

x = np.linspace(0.05, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.grid()

...
參數
matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) axis : 取值為‘both’, ‘x’,‘y’。就是想繪製哪個方向的網格線。不過我在輸入參數的時候發現如果輸入x或y的時候,             輸入的是哪條軸,則會隱藏哪條軸

color : 這就不用多說了,就是設置網格線的顏色。或者直接用c來代替color也可以。
plt.grid(c='g') 設置顏色為綠色

linestyle :也可以用ls來代替linestyle, 設置網格線的風格,是連續實線,虛線或者其它不同的線條。 | '-' | '--' | '-.' | ':' | 'None' | ' ' | '']
plt.grid(linestyle='-.')

linewidth : 設置網格線的寬度
...

繪製平行於x軸y=0.8的水平參考線

x = np.linspace(0.05, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.axhline(y=0.8, ls='--', c='r')#水平參考線

3. 自定義圖像

在一張圖裡繪製sin,cos的圖形,並展示圖例

x = np.linspace(0, 10, 1000)
fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, np.sin(x), label='sin')
ax.plot(x, np.cos(x), '--', label='cos')
ax.legend();

多子圖

在2個子圖中,显示sin(x)和cos(x)的圖像

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.5, 0.8, 0.4], ylim=(-1.2, 1.2))
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.4], ylim=(-1.2, 1.2))

x = np.linspace(0, 10)
ax1.plot(np.sin(x));
ax2.plot(np.cos(x));

for i in range(1, 7):		#用for創建6個子圖,並且在圖中標識出對應的子圖坐標
plt.subplot(2, 3, i)
plt.text(0.5, 0.5, str((2, 3, i)),fontsize=18, ha='center')

組合繪製大小不同的子圖

grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.4, hspace=0.3)
plt.subplot(grid[0, 0])
plt.subplot(grid[0, 1:])
plt.subplot(grid[1, :2])
plt.subplot(grid[1, 2]);

三維圖像

#38.創建一個三維畫布
from mpl_toolkits import mplot3d
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

#39.繪製一個三維螺旋線
ax = plt.axes(projection='3d')
# Data for a three-dimensional line
zline = np.linspace(0, 15, 1000)
xline = np.sin(zline)
yline = np.cos(zline)
ax.plot3D(xline, yline, zline);

#40.繪製一組三維點
ax = plt.axes(projection='3d')
zdata = 15 * np.random.random(100)
xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)
ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)
ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens');

import numpy  as np
from matplotlib import pyplot  as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
q1 = np.arange(0.01, 1, 0.01)
q2 = np.arange(0.01, 1 , 0.01)  #生成一位基底
q1, q2 = np.meshgrid(q1, q2)    #混合成二維數組,形成二維基底

pCDa = (1-q1)
pCDb = (np.sqrt((1-q1)**2+q1**2)-q1)
s_pCD = -q1* np.log2(q1) - (1-q1) * np.log2(1-q1)
Q_MID1 = s_pCD *q2 /q2        #AB或CD的關聯值,下圖是(s_x_pCD - s_pCD) *q2;  *q2/q2后才是圓柱體

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(q1,q2,Q_MID1)     #表面圖
ax.set_xlabel('value of q2')
ax.set_ylabel('value of q1')
ax.set_zlabel('the value of Q_MID1(pCD)')
plt.show()

#參數
ax.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)
X,Y,Z:數據
rstride、cstride、rcount、ccount:同Wireframe plots定義
color:表面顏色
cmap:圖層

參考文獻:

  1. https://www.kesci.com/home/project/5de9f0a0953ca8002c95d2a9 50題matplotlib從入門到精通

  2. https://www.cnblogs.com/knightoffz/p/12933716.html 大創項目經歷

  3. https://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 官方文檔

  4. https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 參考博客

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selenium自動化操作

在前面爬蟲的相關介紹中,我們介紹了如何抓取靜態頁面信息。但是,在實際的網頁瀏覽過程中,我們可能會經常碰到各種需要進行交互的操作,典型的如輸入信息、點擊按鈕之類。

對於這種場景,之前的靜態頁面操作方式已經不能滿足需求,這時我們需要藉助新的工具,比如selenium或者PhantomJS。由於後者已經停止維護,推薦使用前者。

1.selenium是什麼

如果大家有做過web的自動化測試,相信對於selenium一定不陌生,測試人員經常使用它來進行自動化測試。

selenium最初是一個自動化web測試工具,通過代碼模擬人使用瀏覽器自動訪問目標站點並操作,比如跳轉、輸入、點擊、下拉等。

由於開發者的不斷完善,目前的功能越來越強大,基本支持各種交互操作。同時,不止支持有界瀏覽,還支持無界瀏覽。

2.selenium有什麼用

正如我們前面講過的,爬蟲的本質過程就是模擬人對瀏覽器的操作過程。在爬蟲中使用,selenium主要是為了解決requests無法執行javaScript代碼的問題。

本質上是通過驅動瀏覽器,完全模擬瀏覽的操作,比如跳轉、輸入、點擊、下拉等…進而進行跳轉。

當然,它也有壞處,主要的壞處就是它的速度比較慢。原因是selenium在操作時,需要等瀏覽器對頁面的元素渲染好之後才能操作。而我們知道,由於頁面渲染過程需要加載各種資源,響應速度與網絡帶寬要求非常高。通常情況,它比靜態頁面的響應至少慢一個數量級。

3.如何使用selenium

在知道selenium是什麼以及有什麼用之後,我們來具體學習如何操作這個工具。

由於selenium本質是模擬人對瀏覽器進行輸入、選擇、點擊等操作,因此對於目標標籤的定位非常重要。

在前面的章節,我們對於如何定位目標標籤有過詳細的介紹,這裏就不再贅述。selenium對於目標標籤定位的方式本質與靜態的頁面一樣,只不過因為使用的包不同,因此在beautifulSoup中使用的是find和findAll,而在selenium中使用的接口有所變化。

下圖中已對各種定位方式進行了歸納總結:

在找到目標標籤之後,最重要的是對這些標籤進行模擬操作。Selenium庫下webdriver模塊常用方法主要分類兩類:一類是模擬瀏覽器、鍵盤操作,另一類是模擬鼠標操作。

3.1模擬瀏覽器、鍵盤操作

模擬瀏覽器、鍵盤操作的方法歸納如下:

3.2 模擬鼠標操作

模擬鼠標操作的方法歸納如下:

4.示例演示

在介紹了selenium相關的使用方法之後,我們來進行操作。這裏介紹兩個例子:第一個例子是模擬百度搜索,第二個例子是模擬自動登錄網易163郵箱發送郵件。

在開始示例之前我們需要安裝selinum插件包,同時還需要下載webdriver。在我們的示例中,需要是使用chrome瀏覽器進行操作,需要使用瀏覽器的驅動webdriver。

關於下載什麼版本的webdriver,可以在瀏覽器的屬性中查看,並在http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/下載對應的版本就好,如果是其他的瀏覽器,則需要下載對應的瀏覽器驅動程序,這種不再做進一步介紹。

4.1模擬百度搜索

第一步還是需要打開目標的地址“w w w.baidu.com”,分析目標網頁中目標元素的特點,如下圖所示:

通過分析,我們很容易就找到搜索框的id為kw,點擊按鈕的id為su,餘下的就是使用方法進行模擬。

實現的代碼如下所示:

from selenium import webdriver

#get 方法 打開指定網址
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('http://www.baidu.com')

#選擇網頁元素
element_keyword = driver.find_element_by_id('kw')

#輸入字符
element_keyword.send_keys('python 爬蟲')

#找到搜索按鈕
element_search_button = driver.find_element_by_id('su')
element_search_button.click()

driver.close()

4.2模擬自動登錄網易163郵箱發送郵件

操作過程跟上面相似,第一步也是分析目標網頁http://mail.163.com。

如下圖所示:

找到了目標標籤然後就是模擬登錄。

實現代碼如下:

# coding:UTF-8
import time
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.implicitly_wait(5)  
driver.get('http://mail.163.com/')
driver.switch_to_frame(driver.find_element_by_tag_name('iframe'))
# driver.switch_to_frame('x-URS-iframe')  
driver.find_element_by_name('email').clear()
driver.find_element_by_name('email').send_keys('郵箱地址')
driver.find_element_by_name('password').send_keys('郵箱密碼', Keys.ENTER)
# 跳轉頁面時,強制等待6s
time.sleep(6)   
# 點擊寫信按鈕
driver.find_element_by_xpath("//div[@id='dvNavTop']/ul/li[2]/span[2]").click()   
time.sleep(2)
# 收件人
driver.find_element_by_class_name('nui-editableAddr-ipt').send_keys('目標的郵箱')  
driver.find_element_by_xpath("//input[@class='nui-ipt-input' and @type='text' and @maxlength='256']").send_keys(
    u'測試')   # 主題
xpath = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='APP-editor-edtr']/iframe")
# 文本內容在iframe中
driver.switch_to_frame(xpath)   
driver.find_element_by_xpath("//body[@class='nui-scroll' and @contenteditable='true']").send_keys(u'這是一個自動化測試郵件')
# 發送按鈕在iframe外,所以需要跳出
driver.switch_to_default_content()
# 發送
driver.find_element_by_xpath("//div[@class='nui-toolbar-item']/div/span[2]").click()  
driver.close()

當然,在實際過程中,可能往往還有驗證碼的驗證。因為現在的驗證碼難度越來越大,形式也多種多樣,使用常規的方法很難解決,必須藉助機器學習或者第三方接口進行實現,將在後續單獨列一個章節進行介紹如何破解驗證碼。

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11.DRF-權限

Django rest framework源碼分析(2)—-權限

添加權限

(1)API/utils文件夾下新建premission.py文件,代碼如下:

  • message是當沒有權限時,提示的信息
# utils/permission.py

class SVIPPremission(object):
    message = "必須是SVIP才能訪問"
    def has_permission(self,request,view):
        if request.user.user_type != 3:
            return False
        return True


class MyPremission(object):
    def has_permission(self,request,view):
        if request.user.user_type == 3:
            return False
        return True

(2)settings.py全局配置權限

#全局
REST_FRAMEWORK = {
    "DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES":['API.utils.auth.Authentication',],
    "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES":['API.utils.permission.SVIPPremission'],
}

(3)views.py添加權限

  • 默認所有的業務都需要SVIP權限才能訪問
  • OrderView類裏面沒寫表示使用全局配置的SVIPPremission
  • UserInfoView類,因為是普通用戶和VIP用戶可以訪問,不使用全局的,要想局部使用的話,裏面就寫上自己的權限類
  • permission_classes = [MyPremission,] #局部使用權限方法
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from django.http import JsonResponse
from rest_framework.views import APIView
from API import models
from rest_framework.request import Request
from rest_framework import exceptions
from rest_framework.authentication import BaseAuthentication
from API.utils.permission import SVIPPremission,MyPremission

ORDER_DICT = {
    1:{
        'name':'apple',
        'price':15
    },
    2:{
        'name':'dog',
        'price':100
    }
}

def md5(user):
    import hashlib
    import time
    #當前時間,相當於生成一個隨機的字符串
    ctime = str(time.time())
    m = hashlib.md5(bytes(user,encoding='utf-8'))
    m.update(bytes(ctime,encoding='utf-8'))
    return m.hexdigest()

class AuthView(APIView):
    '''用於用戶登錄驗證'''

    authentication_classes = []      #裏面為空,代表不需要認證
    permission_classes = []          #不裏面為空,代表不需要權限
    def post(self,request,*args,**kwargs):
        ret = {'code':1000,'msg':None}
        try:
            user = request._request.POST.get('username')
            pwd = request._request.POST.get('password')
            obj = models.UserInfo.objects.filter(username=user,password=pwd).first()
            if not obj:
                ret['code'] = 1001
                ret['msg'] = '用戶名或密碼錯誤'
            #為用戶創建token
            token = md5(user)
            #存在就更新,不存在就創建
            models.UserToken.objects.update_or_create(user=obj,defaults={'token':token})
            ret['token'] = token
        except Exception as e:
            ret['code'] = 1002
            ret['msg'] = '請求異常'
        return JsonResponse(ret)


class OrderView(APIView):
    '''
    訂單相關業務(只有SVIP用戶才能看)
    '''

    def get(self,request,*args,**kwargs):
        self.dispatch
        #request.user
        #request.auth
        ret = {'code':1000,'msg':None,'data':None}
        try:
            ret['data'] = ORDER_DICT
        except Exception as e:
            pass
        return JsonResponse(ret)


class UserInfoView(APIView):
    '''
       訂單相關業務(普通用戶和VIP用戶可以看)
       '''
    permission_classes = [MyPremission,]    #不用全局的權限配置的話,這裏就要寫自己的局部權限
    def get(self,request,*args,**kwargs):

        print(request.user)
        return HttpResponse('用戶信息')
# urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from API.views import AuthView,OrderView,UserInfoView

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/v1/auth/',AuthView.as_view()),
    path('api/v1/order/',OrderView.as_view()),
    path('api/v1/info/',UserInfoView.as_view()),
]
# API/utils/auth/py
# auth.py

from rest_framework import exceptions
from API import models
from rest_framework.authentication import BaseAuthentication


class Authentication(BaseAuthentication):
    '''用於用戶登錄驗證'''
    def authenticate(self,request):
        token = request._request.GET.get('token')
        token_obj = models.UserToken.objects.filter(token=token).first()
        if not token_obj:
            raise exceptions.AuthenticationFailed('用戶認證失敗')
        #在rest framework內部會將這兩個字段賦值給request,以供後續操作使用
        return (token_obj.user,token_obj)

    def authenticate_header(self, request):
        pass

(4)測試

普通用戶訪問OrderView,提示沒有權限

普通用戶訪問UserInfoView,可以返回信息

權限源碼流程

(1)dispatch

def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
    """
    `.dispatch()` is pretty much the same as Django's regular dispatch,
    but with extra hooks for startup, finalize, and exception handling.
    """
    self.args = args
    self.kwargs = kwargs
    #對原始request進行加工,豐富了一些功能
    #Request(
    #     request,
    #     parsers=self.get_parsers(),
    #     authenticators=self.get_authenticators(),
    #     negotiator=self.get_content_negotiator(),
    #     parser_context=parser_context
    # )
    #request(原始request,[BasicAuthentications對象,])
    #獲取原生request,request._request
    #獲取認證類的對象,request.authticators
    #1.封裝request
    request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs)
    self.request = request
    self.headers = self.default_response_headers  # deprecate?

    try:
        #2.認證
        self.initial(request, *args, **kwargs)

        # Get the appropriate handler method
        if request.method.lower() in self.http_method_names:
            handler = getattr(self, request.method.lower(),
                                  self.http_method_not_allowed)
        else:
            handler = self.http_method_not_allowed

        response = handler(request, *args, **kwargs)

    except Exception as exc:
        response = self.handle_exception(exc)

    self.response = self.finalize_response(request, response, *args, **kwargs)
    return self.response

(2)initial

def initial(self, request, *args, **kwargs):
    """
    Runs anything that needs to occur prior to calling the method handler.
    """
    self.format_kwarg = self.get_format_suffix(**kwargs)

    # Perform content negotiation and store the accepted info on the request
    neg = self.perform_content_negotiation(request)
    request.accepted_renderer, request.accepted_media_type = neg

    # Determine the API version, if versioning is in use.
    version, scheme = self.determine_version(request, *args, **kwargs)
    request.version, request.versioning_scheme = version, scheme

    # Ensure that the incoming request is permitted
    #4.實現認證
    self.perform_authentication(request)
    #5.權限判斷
    self.check_permissions(request)
    self.check_throttles(request)

(3)check_permissions

裏面有個has_permission這個就是我們自己寫的權限判斷

def check_permissions(self, request):
    """
    Check if the request should be permitted.
    Raises an appropriate exception if the request is not permitted.
    """
    #[權限類的對象列表]
    for permission in self.get_permissions():
        if not permission.has_permission(request, self):
            self.permission_denied(
                request, message=getattr(permission, 'message', None)
            )

(4)get_permissions

def get_permissions(self):
    """
    Instantiates and returns the list of permissions that this view requires.
    """
    return [permission() for permission in self.permission_classes]

(5)permission_classes

所以settings全局配置就如下

#全局
REST_FRAMEWORK = {
   "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES":['API.utils.permission.SVIPPremission'],
}

內置權限

django-rest-framework內置權限BasePermission

默認是沒有限制權限

class BasePermission(object):
    """
    A base class from which all permission classes should inherit.
    """

    def has_permission(self, request, view):
        """
        Return `True` if permission is granted, `False` otherwise.
        """
        return True

    def has_object_permission(self, request, view, obj):
        """
        Return `True` if permission is granted, `False` otherwise.
        """
        return True

我們自己寫的權限類,應該去繼承BasePermission,修改之前寫的permission.py文件

# utils/permission.py

from rest_framework.permissions import BasePermission

class SVIPPremission(BasePermission):
    message = "必須是SVIP才能訪問"
    def has_permission(self,request,view):
        if request.user.user_type != 3:
            return False
        return True


class MyPremission(BasePermission):
    def has_permission(self,request,view):
        if request.user.user_type == 3:
            return False
        return True

總結:

(1)使用

  • 自己寫的權限類:1.必須繼承BasePermission類; 2.必須實現:has_permission方法

(2)返回值

  • True 有權訪問
  • False 無權訪問

(3)局部

  • permission_classes = [MyPremission,]

(4)全局

REST_FRAMEWORK = {
   #權限
    "DEFAULT_PERMISSION_CLASSES":['API.utils.permission.SVIPPremission'],
}

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