給女朋友講解什麼是Git

前言

在周六發現了Linus去Google演講的一個視頻,當時還發了一條朋友圈:

有興趣的同學也可以去看看,一點兒也不無聊,在線看Linus大佬懟人

https://www.bilibili.com/video/BV1xb411A7ac?from=search&seid=4239535088233137638

朋友圈的評論有幾個人問我女朋友

我又恰好給我女朋友科普過什麼是Git,所以這篇文章就有了。

Git介紹

Git是幹啥用的?它是一個版本控制軟件。

Git這個玩意三歪曾經還給女朋友給科普過(三歪會經常給女朋友說點技術的東西,我也不知道她到底聽懂了沒有,反正她每次都說好像有點懂了)。

當時情況是這樣的,某一天她跟三歪說:我做的Excel還沒保存,電腦藍屏死機了,東西全丟了。

於是三歪說:這…我也沒怎麼用過Excel這類的軟件,要不看看你用的WPS或者Office?有沒有相關的備份功能或者說是自動保存?

三歪順手找了一下WPS是有備份(自動保存)功能的,時間什麼的要自己定義一下。

三歪還補了一句:這種情況要是在程序員的手上感覺發生的概率會低一點,程序員習慣會按ctrl+s。甚至有的時候,看着看着網頁還會按ctrl+s。不過像我們寫代碼的工具(IDEA)都不用自己手動保存了….

過了一會,她說藍屏之前做的東西找不回來了,沒設置自動保存。

三歪又感嘆一句:我們寫代碼還有版本控制的軟件,在這個過程中會記錄每次修改的內容,誰改了什麼東西。誰改錯了,誰要背鍋,一個都不能跑

女朋友聽着三歪一頓亂吹,貌似也有點感興趣:“版本控制是什麼東西?這麼厲害的嗎?會計就經常要背鍋”

三歪:“其實也沒啥,就是我們一般寫代碼往往都是多人協作的。你們會計可能是每個人負責一張表(Excel),然後把已完成好的表傳給下一個人。而寫代碼的不一樣,我們都是在同一個項目裡邊編寫的,不會單獨等着某個人做完了,其他的人再開始動手”

女朋友:“嗯?然後呢”

三歪:“你可以理解成,我們多個人會在同一個目錄下編寫代碼,裡邊可能會做更改或者添加文件的操作。項目組裡的所有人都可以對這個目錄修改,改完了我們會提交,然後發布上線系統。”

女朋友:“啥?你是不是偏題了?這跟發布上線系統有啥關係?”

三歪:“哦,我還是舉個例子吧。就比如我們寫論文的時候可能要對論文不斷修改,我們的修改是基於原有的基礎上改的”

三歪繼續補充:”因為我們怕在原來的基礎改錯了東西,沒法恢復,所以,我們可能會有多個「畢業論文」的文件。而我們寫代碼的時候本身就是「多人協作」的,修改是無法避免的,我們不希望有多個文件的產生,又希望能夠記錄每次更改的內容。“

三歪:”更改的內容指的就是:基於原有的基礎上更改了什麼,以及提交者是誰。這樣子,我們就沒法甩鍋了。說白了就是,我們能知道的文件被改了什麼,以及誰改了“。

三歪:“到這裏,有問題嗎?”

女朋友:“嗯,沒問題,你繼續”

三歪:“「每一次的修改」我們稱為一個版本,它能夠實現版本與版本之間的來回穿梭。打個比方,我有篇文章寫了一周,這期間有10個版本,我能隨意回到我想要的版本。所以它叫做版本控制軟件”

女朋友:“我大致聽懂了,大概就是每一次修改都會被記錄下來,然後你們就可以知道每一次版本修改了什麼,是誰改的,如果做錯了,可以通過這個軟件回到想要的版本”

三歪:“嗯,就是這個意思”

女朋友:“那我想問個問題,你一直提到的「多人協作」是在同一個目錄下對文件修改的,然後可以看到彼此改了什麼。那你是在你的電腦上改,你的同事是在他的電腦上改的,你們是怎麼看到彼此改了什麼?這現在有這麼厲害的東西了嗎?“

三歪:”哦~你的意思大概就是:我們又不聯網,怎麼知道對方改了什麼,是這個意思吧?“

女朋友:“嗯,是的”

三歪:“你的理解是沒錯的,我們之間不聯網,是沒辦法知道對方改了什麼的。我漏了一點沒說,我們在改到一定程度下(比如說這個功能我們做完了、也可能做得差不多了),我們會把當前版本提交到遠程倉庫上”

三歪繼續補充:“可以發現的是,提交到遠程倉庫后,即便我們電腦壞了,我們可以從遠程倉庫再把這份數據拉取下來。”

女朋友:“所以呢?遠程倉庫到我這聽起來就是一個備份的功能吧?你們怎麼知道對方改了什麼?”

三歪:“是這樣的,我們從遠程倉庫拉取代碼的時候除了會把有變動的代碼同步到自己的電腦上,還會把所有修改的記錄也同步到自己的電腦上。所以說,我們會知道彼此修改的內容。”

女朋友:”聽着很有用啊,我平時用的word和excel可以用這個軟件嗎?即便我電腦壞了,我還可以去『遠程倉庫』拿到上一次我提交的數據,並且還有你所說的『版本控制』功能。又能備份,又能知道每次修改了什麼,很好用啊!“

三歪:”很可惜,像你們那種工作場景,可能用不上,也可以說不太適合用“

女朋友:”為什麼?“

三歪:”之前我也想要用定時任務+GitHub的方式去保存我在本地寫的文章,發出來之後,被一頓噴。GitHub你可以簡單理解為就是那個遠程倉庫,定時任務我就是讓它隔一段時間就保存一次“

女朋友:”我聽明白了,你想要的是備份功能,對吧?為什麼被噴的呢?“

三歪:”他們說我瞎整,這每隔一段時間就提交到GitHub,網絡開銷可多大啊。然後給我列出一系列的產品,比如說:「堅果雲」「Dropbox」「OneDrive」等等“

女朋友:”那你怎麼不用?“

三歪:”我哪知道啊,有信息差的呢。反正當時覺得自己寫個定時任務實現了,就沒多想了。“

女朋友:”那你是真的菜“

三歪:”哦“

三歪:”除了上面說的自動同步,你們的word、excel在用我們的工具也沒法查到歷史的版本記錄“

女朋友:”為啥?你不是說你們寫代碼都可以的嗎?為什麼word和excel就沒法查?“

三歪:”我們寫代碼的文件類型都是屬於文本文件,而你的word、excel本質上屬於二進制文件,很難去比對每次修改的差異,所以不支持“

女朋友:”那聽你這樣說,在我的場景里這個「版本控制軟件」沒啥用啊,它不能記錄像Word、Excel這種文件每次版本的差異,要想用它做備份,還不如現有的雲產品。“

三歪:”嗯,是的。其實現在雲產品也能提供版本控制的功能了,你用它們就足夠了。還有一點很重要的是,它有學習成本,可不是每個人都會用的。“

女朋友:”聽你說了這麼多,好像雲產品就很行啊,為啥你們還要「偏執」去用你說的那東西?“

三歪:“主要是我們寫代碼時遇到的問題會更多,我們用的「版本控制軟件」會更加靈活,它支持的功能會更多。”

女朋友:“對了,你都說了這麼久了,你們用的那個軟件叫啥啊?”

三歪:“Git

三歪瞎扯

其實本來想着直接講一下在工作中常用到的Git命令,但發現不太好寫(琢磨了很久

看三歪文章的人可能很多都是大學生,對Git本身了解可能就不太清楚,直接上Git的命令可能看不太懂,所以就分開了兩篇。

下一篇講一下三歪在工作中使用Git的糗事以及工作中是怎麼用Git的。

涵蓋Java後端所有知識點的開源項目(已有8K+ star):

  • GitHub
  • Gitee訪問更快

我是三歪,一個想要變強的男人,感謝大家的點贊收藏和轉發,下期見。

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LeetCode 76,一題教會你面試算法時的思考套路

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注

今天是LeetCode專題的第45篇文章,我們一起來看看LeetCode的76題,最小窗口子串Minimum Window Substring。

這題的官方難度是Hard,通過了也是34.2%,4202人點贊,299人反對。從通過率以及點贊比來看,這題的質量很高,稍稍有些偏難,所以小夥伴們請做好準備,這是一道有點挑戰的問題。

題意和樣例

我們一起來看下題意,這題的題意很短,給定兩個字符串S和T。要求設計一個複雜度為的算法,在S串當中找到一個子串,能夠包含T串當中的所有字符。要求返回合法且長度最小的窗口的內容。

注意:

  • 如果不存在這樣的窗口,返回“”。
  • 如果窗口存在,題目保證有且只有一個。

樣例:

Input: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC"
Output: "BANC"

分析

我們來分析一下這個問題,從題意當中大家應該都能感受到它的難度。因為上來題目當中就限定了我們使用的算法的複雜度必須是,然而我們遍歷字符串的複雜度就已經是了,也就是說我們不能引入額外的計算開銷,否則一定不滿足題目的要求。

可能有些同學會想到傳說中在時間內判斷字符串匹配的KMP算法,如果你不知道這個算法也沒有關係,因為這個算法並不適用。因為我們要找的不是完全相等的子串的位置,而是找的是字符構成一樣的子串,所以並不能通過引入字符串匹配算法來解決。沒有學過KMP算法的同學可以松一口氣了,這題當中並不會引入新的算法。

解題的套路

一般來說當我們面臨一個算法問題的時候,我們常常的思考過程主要有兩種。一種是適配,說白了就是把可能可以用上的算法往問題上套。根據題意先感覺一下,大概會用到什麼樣的算法,然後詳細地推導適配的過程,看看是不是真的適用或者是有什麼坑,或者是會出現什麼新的問題。如果一切OK,能夠推理得通,那麼這個算法就是解。第二種方法是建模,也就是說從題意入手,對題意進行深入的分析,對問題進行建模和抽象,找到問題的核心,從而推導出用什麼樣的算法可以解決。

舉個很簡單的例子,一般來說我們的動態規劃算法都是適配。都是我們先感覺或者是猜測出可以使用動態規劃,然後再去找狀態和轉移,最後建立狀態轉移方程。而一些搜索問題一般是建模,我們先對問題進行分析,然後找出需要搜索的解的存在空間,然後設計算法去搜索和剪枝,最後找到答案。

據說一些頂級高手這兩種方法是一起使用的,所以才可以那麼快速地找到解。當然我不是頂級高手,所以這個也只是我的猜測。這個思考過程非常有用,特別是當我們面試的時候,遇到一個從未見過的問題,如果你什麼套路也沒有,頭腦一片空白或者是苦思冥想不得要領是很常見的事情。當你有了套路之後,你就可以試着慢慢找到答案了。

回到這道題本身,我們剛才已經試過了,拿字符串匹配的算法網上套是不行的。在視野里似乎也沒有其他的算法可以套用,所以我們換一種思路,試試看建模。

首先我們可以肯定一點,我們需要在遍歷的時候找到答案,這樣才可以保證算法的複雜度是。我們的目標是尋找子串,也就是說我們遍歷的過程應該對應一個子串,並且我們有方法可以快速判斷這個子串是否合法。這樣我們才可以做到遍歷的同時判斷答案的可行性。進而可以想到這是一個區間維護的問題,區間維護我們經常使用的方法就是two pointers。所以我們可以試試two pointers能否適用。

實際上這道題的正解就是two pointers。

題解

我們維護了一個區間,我們需要判斷區間里的字符構成,這個很容易想到可以使用dict,維護每一個字符出現的次數。在這個題目當中,我們只需要考慮覆蓋的情況,也就是說字符多了並不會構成非法。所以我們可以維護一個dict,每次讀入一個字符更新它,當dict當中的字符滿足要求的時候,為了使得區間長度盡量短,我們可以試着移動區間的左側,盡量縮短區間的長度。

從區間維護的角度來說,我們每次移動區間右側一個單位,只有當區間內已經滿足題意的時候才會移動左側。通過移動左側彈出元素來獲取能夠滿足題意的最佳區間。

我們來看下主要的流程代碼:

# 存儲區間內的字符
segement = {}
for i in range(n):
    segement[s[i]] += 1
    # 當滿足條件的時候移動區間左側
    while l <= i and satisified(segment):
        # 更新最佳答案
        if i - l + 1 < ans_len:
            ans_len = i - l + 1
            beg, end = l, i + 1
        # 彈出元素
  segement[s[l]] -= 1
        l += 1

到這裏還有一個小問題,就是怎麼樣判斷這個segment是否合法呢?我們可以用一個数字matched來記錄目前已經匹配上的字符的數量。當某個字符在segment當中出現的次數和T中的次數相等的時候,matched加一。當matched的數量和T中字符種類的數量相等的時候,就可以認為已經合法了。

我們把所有的邏輯串起來,就可以通過這題了。

class Solution:
    def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
        from collections import Counter, defaultdict
        # 通過Counter直接獲取T當中的字符構成
        counter = Counter(t)
        n, m = len(s), len(counter)
        l, beg, end = 0, 0, 0
        cur = defaultdict(int)
        matched = 0
        flag = False
        # 記錄合法的字符串的長度
        ans_len = 0x3f3f3f3f
        
        for i in range(n):
            if s[i] not in counter:
                continue
                
            cur[s[i]] += 1
            # 當數量匹配上的時候,matched+1
            if cur[s[i]] == counter[s[i]]:
                matched += 1
                
            # 如果已經找到了合法的區間,嘗試縮短區間的長度
            while l <= i and matched == m:
                if i - l + 1 < ans_len:
                    flag = True
                    beg, end = l, i+1
                    ans_len = i - l + 1
                    
                # 彈出左側元素
                c = s[l]
                if c in counter:
                    cur[c] -= 1
                    if cur[c] < counter[c]:
                        matched -= 1
                        
                l += 1

        
        return "" if not flag else s[beg: end]

總結

到這裏,這道題就算是解決了。很多同學可能會覺得疑惑,為什麼我們用到了兩重循環,但是它依然還是的算法呢?

這個是two pointers算法的常見問題,也是老生常談的話題了。我們在分析複雜度的時候,不能只簡單地看用到了幾層循環,而是要抓住計算的核心。比如在這個問題當中,我們內部的while循環針對的變量是l,l這個變量對於i整體是遞增的。也就是說無論外面這個循環執行多少次,裏面的這個while循環一共最多累加只能執行n次。那麼,當然這是一個的算法。

這題總體來說有些難度,特別是一開始的時候可能會覺得沒有頭緒無從下手。這個時候有一個清晰的頭腦以及靠譜的思考鏈非常重要,希望大家都能學到這個其中思維的過程,這樣以後才可以應付更多的算法問題。

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真慘!連各大編程語言都擺起地攤了!

困難年年有,今年特別多。

公司要做一個新的網站,可預算有限,聽說為了生計,各大編程語言們都擺起了地攤兒,我決定去瞧瞧,看看能不能淘點做網站需要的東西。

選擇靜態web服務器

一進集市,這煙火氣就撲面而來,平時一個個端着架子的C++、Java、Python居然能放下身段,招呼叫賣,我還是頭一回見。

“老哥,需要來點什麼?”,C語言給我打起了招呼。

“我想要建個網站”,我回答到。

“那你可算來對地方了”,C語言攤主起身說到,“建網站總得需要一個Web服務器吧,你看這裏,apacheweb服務器,賣的可好了”

我搖了搖頭,“這個apache,之前有用過,是用的多進程模型,連接多了有些吃力啊?”

“老哥是行家啊,來看這一款我們最新推出的nginx服務器,採用epoll多路復用+事件驅動,性能強勁!上萬連接不在話下”,C語言攤主自豪的說到。

隨後攤主給我展示了這個nginx服務器的能力,果然不錯,我加入了購物車,繼續往前逛。

挑選web應用開發框架

沒走幾步來到 C# 的攤前。

“喲,老哥,你這是要做網站啊?”,C#攤主主動給我打起了招呼。

“你怎麼知道的?”,我好奇的問到。

“你這購物車裡不是裝了一個nginx嘛!既然做網站,可得試試我們家的.NET Framework哦,各種裝備,應有盡有。”,C#熱情的拉着我過去。

不過我還是拒絕了他:“實在不好意思,聽說你們家產品只能在Windows系統上面運行,不支持Linux,還是算了,我再看看別家”

C#攤主不肯放棄,“別呀,我們已經支持Linux了,您再看看,現在搞活動,免費送IIS服務器哦,你把那nginx退了吧,喂,再考慮一下啊·····”

不等他說完,我就溜走了,來到了Python的攤前。

Python攤主也看出了我要做網站,也推銷起他家的產品來。

“大哥,你做網站,肯定不想只做一個靜態的吧,來試試咱們家的Web框架做一個動態網站?咱Python家的產品,簡單、輕量又實惠。”,攤主熱情的說到。

“有哪些推薦的呢?”,我問到。

Python攤主指着攤位上的幾個產品說道:“有DjangoFlaskTornado這三款是現在主打拳頭產品,用了的都說好”

我正想蹲下仔細看看,背後傳來一個聲音:“這位大哥,擱這選Web開發框架吶?快來我這邊看看”

一邊說,一邊硬把我往後面拽。

來到他的攤位上,我一看原來是PHP攤主。

“咱PHP產品琳琅滿目,就是專門為做網站而生的,現在做活動,跳樓價只要9.9,錯過不再有!”

這PHP攤主好生能說,一頓猛誇把我說的暈頭轉向,不知怎的竟然就加入了購物車。

繼續向前,來到了Java的攤位,一個好大的攤位,擺放的東西也是看的人眼花繚亂。

“你這個攤位不錯啊,又寬敞人流又多”

“可不是咋的,剛為了搶這個攤位,跟PHP那傢伙還幹了一架呢。”,Java攤主笑着說到。

看到我購物車裡的東西,Java攤主也開始推銷起來:“大哥,這年頭怎麼還用PHP那傢伙的東西,趕緊去退了吧,咱Java攤里的東西都是大品牌,質量有保障!”

“這,不太好吧,這PHP也是大品牌啊”

Java攤主搖了搖頭,“他一個腳本語言怎麼跟我們比啊?大哥你看,我們有Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud等等明星產品,用戶眾多,售後工作也到位。而且現在搞活動可以送tomcat服務器,你要是用戶量不多都可以把nginx退掉,省一筆錢。”

“看起來很厲害的樣子呢,我考慮一下”,我打算再去別的地方看看比較一下。

Java攤主一把拉住了我,“大哥,不說了,咱今天碰到是緣分,你做網站有很多服務是吧,得用到RPC吧,你今天下單,我再送你一套netty框架,又能幫你省一筆了”

Java攤主盛情難卻,我一時興起,買下了好幾個,購物車都裝滿了一大半了。

挑選數據庫

剛付完錢準備離開,背後又傳來一個聲音:“大哥,做網站你得用數據庫吧,快來這看看”

我尋聲望去,原來是 C++ 攤主在叫我。

“來看看我的MySQL數據庫,做網站必備!”

我看了一下產品說明書,感覺還不錯,看了下錢包,剛才在Java攤主那裡花費不少,有些囊中羞澀了,問到:“能不能優惠一點”

C++攤主一聽,臉上的笑容少了一半,“如果你選個MongoDB組個套餐,可以給你8折優惠”

“MongoDB?我要這個幹嘛”

攤主一聽來了勁頭,開始滔滔不絕:“有些數據啊他不適合存在數據庫里,比如文檔啊,JSON啊,這些東西你要用數據庫存儲,增加字段和查詢,可麻煩了,你用MongoDB就方便都多了······”

被他說了一通,感覺是得要個這個玩意兒。

攤主見我有些心動,又繼續推銷:“大哥看來真是行家,您做網站是不是有圖片音頻視頻需要存儲,我這裏還有一個對象存儲(OSS)系統CEPH,你看看要不要也一併帶上,我還是給您八折,怎麼樣?”

“實在不好意思,我這預算有些吃緊了,這個就算了吧”,我婉拒到。

“哎哎大哥您往這瞧,咱家也有對象存儲minio,現在市場推廣期,免費送了!”,旁邊的Golang攤主招呼了起來。

居然有免費這好事,我倒是想去看看。

C++攤主見狀小聲說到:“免費的你敢用,出了問題都找不到人,還是看看我的吧,直接給你六折,怎麼樣?”

我一想也是,正想下單買下,背後傳來一聲“且慢”!

我回頭一看,原來是剛才的Java攤主,“大哥,咱Java家的ElasticSearch也考慮一下唄。”

我回到Java攤主這邊,問到:“這又是個什麼?我需要用到嗎?”

Java攤主也開始給我掰扯起來:“咱家的ElasticSearch那可是搜索行家,你網站內容多了是不是需要個搜索功能啊,咱家的這個ES,全文搜索不在話下,秒級響應,做網站必備啊。看你是回頭客,給你九折!”

我正想做一個搜索功能,看來這個也是必不可少,也一起拿下了。

緩存服務器

我推着購物車準備回家了,今天真是滿載而歸。

來到集市出口,又碰到了一開始的C語言攤主,攤主一瞧揮着手喊道:“大哥,你還差個內存緩存系統,過來看看,Redis搞活動呢!哎,別走啊,Memcached虧本處理了,過來看看啊”

我一摸錢包,完蛋,嚴重超支了!我加快了步伐,匆忙離開······

彩蛋

看着我採購回來的一堆東西,老闆是氣不打一處來。

“咱們就做一個內網論壇,全公司不過100號人,你給我搞這麼多,幾個意思?”

“老闆,您聽我解釋···”

“解釋個啥,明天不用來了”

哦豁,丟了飯碗,我也去擺地攤了···

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昆蟲間諜要出現了?美研發出可由甲蟲搭載的微型攝影機

摘錄自2020年7月19日自由時報報導

用昆蟲機器人監控敵方行動不再是電影畫面了!美國華盛頓大學研發出微型攝影機,搭載在甲蟲上可將其拍攝的畫面傳送到智慧型手機裡,相關研究已刊載在Science Robotics期刊上。

據《BBC》報導,這款微型攝影機整個裝置的重量只有250毫克,是紙牌重量的10%左右。它安裝在可以左右移動的機械臂上,因此可以掃描環境以獲得全景圖像。為了節省電量,研究人員將攝影機改裝成只有在甲蟲移動時才會啟動,如此一來充滿電後可運作六個小時。實驗結束後甲蟲沒有受到傷害,至少再活了一年。

研究團隊透過這次的實驗,製作了如同昆蟲大小的攝影機機器人,其透過振動的方式進行移動,每秒約可前進3公分。研發團隊也坦承微型攝影機機器人可能會引發新的監控問題,不過他們認為更重要的是把這件事放在公共領域進行討論,以便讓人們意識到其中的風險並得到解決方案。

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飛機停飛郵輪不航行 氣象專家憂心:難發現「颱風熱點」

摘錄自2020年7月18、19日鏡週刊、自由時報報導

歐洲中程天氣預報中心表示,未來若所有航班都消失,預報準確率將會降低多達15%。為了準確預測天氣變化,氣象中心仰賴各種監測工具蒐集到的資訊來演算和預測,包括飛機、郵輪、衛星、浮標、氣象氣球、地面站和雷達。然而,近來受到疫情影響,從飛機和郵輪獲得的數據銳減,水面上的觀測也受到限制。

CNN 報導,蘭卡斯特大學生態中心(Lancaster University’s Environment Centre)研究發現,疫情之下各地航班密度降低,使得今年3月到5月的地面天氣預報準確性下降。接下來颱風季即將來臨,蘭卡斯特大學生態中心的研究員陳穎(Dr.Ying Chen)表示,若無法精準掌握氣溫,就無法即時發現颱風熱點。

陳穎也提到,在疫情之下不同地區所面臨到的天氣預報準確率降幅也大有不同,像是一些難以用既有設施觀測的地區,如格陵蘭和西伯利亞地區等,在航班減少的情況下,將會更加難以準確地進行天氣預測。

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馬來西亞登嘉樓立法緊急保護海龜蛋

摘錄自2020年7月19日法廣報導

在馬來西亞,臨海的登嘉樓州(Terengganu)頒布了一項新法律,禁止販賣海龜蛋。當地出名的原因之一,也是因為這裡可以品嘗得到瀕臨滅絕的珍稀動物海龜的蛋。儘管現在可以看到思維開始轉變,但動物保護工作依然複雜。

就在海龜保護機構九年來致力於搶救小海龜的同時,20公里外的Chukai市場上,海龜蛋被混在水果中,一起銷售。當地一名女商販指出,儘管這一做法沒有得到大家一致認同,但這種生意依然火紅。這名商販表示,海龜蛋的氣味在近距離真的很難聞,但它有益於防範AVC腦血管意外(中風),有人就是因此而購買,價格為2歐元三個。

登嘉樓州的新法對保護瀕臨滅絕物種是一個進步,但當局尚未公布對違法分子如何量刑。

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荷研發植物製塑膠瓶 一年內可生物分解

摘錄自2020年7月21日公視報導

荷蘭一間生化公司開發出以植物原料製造的塑膠瓶,使用完不僅可以回收,它還能在一年內自行分解。

荷蘭生化公司技術總監古魯特表示:「而且因為從隔離膜的角度來看,PEF(生質聚酯塑膠)性能確實很好,因為紙瓶的優勢來自於紙質製造,只需要一層薄薄的PEF即可實現阻隔(液體)的性能,能好好將內容物妥善保存一段時間。」

這種植物塑膠,是由玉米、小麥,和甜菜根作成,可以用來盛裝包括氣泡型的飲料,能大幅減少塑膠污染,跟市場對化石燃料的依賴。經過將瓶子放入淡水、鹽水、泥土跟沉澱物的實驗證明,這種塑膠經過堆肥處理後,一年內就可以完全分解,就算放在戶外,也只要幾年時間就能分解。

生化公司認為這些瓶子,可以回收再利用,因此爭取到了美國可口可樂公司,和丹麥啤酒製造商「嘉士伯」的支持,持續開發。由於植物塑膠的製作成本,生化公司了解一開始無法在價格上占有市場優勢,因此預計先每年生產5000公噸,預計將在2023年前,會與飲料公司合作,讓產品上架。

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Java I/O模型及其底層原理

  Java I/O是Java基礎之一,在面試中也比較常見,在這裏我們嘗試通過這篇文章闡述Java I/O的基礎概念,幫助大家更好的理解Java I/O。
  在剛開始學習Java I/O時,我很迷惑,因為網上絕大多數的文章都是講解Linux網絡I/O模型的,那時我總是搞不明白和Java I/O的關係。後來查了看了好多,才明白Java I/O的原理是以Linux網絡I/O模型為基礎的,理解了Linux網絡I/O模型再學習Java I/O就很方便了,所以這篇文章,我們先來了解I/O的基本概念,再學習Linux網絡I/O模型,最後再看Java中的幾種I/O。

什麼是I/O?

  I/O是Input、Output的縮寫,即對應計算機中的輸入輸出,以一次文件讀取為例,我們需要將磁盤上的數據讀取到用戶空間,那麼這次數據轉移操作其實就是一次I/O操作,更具體的說是一次文件I/O。我們瀏覽網頁,其中在請求一個網頁時,服務器通過網絡把數據發送給我們,此時程序將數據從TCP緩衝區複製到用戶空間,那麼這次數據轉移操作其實也是一次I/O操作,更具體的說是一次網絡I/O。I/O到處都在,十分重要,Java對I/O對底層操作系統的各種I/O模型進行了封裝,使我們可以輕鬆開發。

Linux網絡I/O模型

  根據UNIX網絡編程對I/O模型的分類,UNIX提供了5種I/O模型,分別是:阻塞I/O(Blocking I/O)、非阻塞I/O(Non-Blacking I/O)、I/O多路復用模型(I/O Multiplexing)、信號驅動式I/O(Signal Driven I/O)、異步I/O(Asynchronous I/O)。我們逐步了解一下其基本原理。

阻塞I/O(Blocking I/O)

  阻塞I/O是最早最基礎的I/O模型,其在讀寫數據過程中會阻塞。通過下圖我們可以看到,當用戶進程調用了recvfrom這個系統調用后,內核開始第一階段的數據準備工作,直到內核等待數據準備完成,然後開始第二階段的將數據從內核複製到用戶空間的工作,最後內核返回結果。整個過程中用戶進程都是阻塞的,直到最後返回結果后才接觸阻塞block狀態。阻塞I/O模型適用於併發量小且對時延不敏感的系統。

非阻塞I/O(Non-Blacking I/O)

  當用戶進程調用recvfrom這個系統調用后,如果內核尚未準備好數據,此時不再阻塞用戶進程,而是立即返回一個EWOULDBLOCK錯誤。用戶進程會不斷髮起系統調用直到內核中數據被準備好(輪詢),此時將執行第二階段的將數據從內核複製到用戶空間的工作,然後內核返回結果。非阻塞I/O模型不斷地輪詢往往需要耗費大量cpu時間。

I/O多路復用模型(I/O Multiplexing)

  I/O多路復用的優點在於單個進程可以同時處理多個網絡連接的I/O,其基本原理就是select/epoll函數可以不斷的輪詢其負責的所有socket,當某個socket有數據到達時,就通知用戶進程。
  如下圖所示,當用戶進程調用select函數時,整個進程會被阻塞block住,但是這裏的阻塞不是被socket I/O阻塞,而是被select這個函數阻塞。同時內核會監聽改select負責的所有socket(這裏的socket一般設置為non-blocking),當任何一個socket中的數據準備好時,select就會返回給用戶進程,這時候用戶進程再此發起一個系統調用,將數據從內核複製到用戶空間,並返回結果。
  對比I/O多路復用模型和阻塞I/O模型的流程,多路復用多了一個系統調用來完成select環節,除此之外沒有太大的不同。Select的優勢在於它可以同時處理多個connection,但是會多一個系統調用。多路復用本質上也不是非阻塞的。

信號驅動式I/O(Signal Driven I/O)

  首先我們開啟socket的信號驅動I/O功能,然後用戶進程發起sigaction系統調用給內核后立即返回並可繼續處理其他工作。收到sigaction系統調用的內核在將數據準備好後會按照要求產生一個signo信號通知給用戶進程。然後用戶進程再發起recvfrom系統調用,完成數據從內核到用戶空間的複製,並返回最終結果。其基礎原理圖示如下:

異步I/O(Asynchronous I/O)

  用戶進程向內核發起系統調用后,就可以開始去做其他事情了。內核收到異步I/O的系統調用后,會直接retrun,所以這裏不會對用戶進程有阻塞。之後內核等待數據準備完成後會繼續將數據從內核拷貝到用戶空間(具體動作可以由異步I/O調用定義),然後內核回給用戶進程發送一個signal,告訴用戶進程I/O操作完成了,整個過程不會導致用戶請求進程阻塞。
  信號驅動I/O模型是內核通知我們可以發起I/O操作了,而異步I/O模式是內核告訴我們I/O操作已經完成了。

  以上就是Linux的5種網絡I/O模型,其中前4中都是同步I/O模型,他們真正的I/O操作環節都會將進程阻塞,只有最後一種異步I/O模型是異步I/O操作。

Java中的I/O模型

  在JDK1.4之前,基於Java的所有socket通信都是使用阻塞I/O(BIO),JDK1.4提供了了非阻塞I/O(NIO)功能,不過雖然名字叫做NIO,實際底層模型是I/O多路復用,JDK1.7提供了針對異步I/O(AIO)功能。

BIO

  BIO簡化了上層開發,但是性能瓶頸問題嚴重,對高併發第時延支持差。
基於消息隊列和線程池技術優化的BIO模式雖然可以對高併發支持有一定幫助,但是還是受限於線程池大小和線程池阻塞隊列大小的制約,當併發數超過線程池的處理能力時,部分請求法務繼續處理,會導致客戶端連接超時,影響用戶體驗。

NIO

  NIO彌補了BIO的不足,簡單說就是通過selector不斷輪詢註冊在自己上面的channel,如果channel上面有新的連接讀寫時間時就會被輪詢出來,一個selector上面可以註冊多個channel,一個線程就可以負責selector的輪詢,這樣就可以支持成千上萬的連接。Selector就是一個輪詢器,channel是一個通道,通過它來讀取或者寫入數據,通道是雙向的,可以用於讀、寫、讀和寫。Buffer用來和channel交互,數據通過channel進出buffer。
NIO的優點是可以可靠性好以及高併發低時延,但是使用NIO的代碼開發較為複雜。

AIO

  AIO,或者說叫做NIO2.0,引入了異步channel的概念,提供了異步文件channel和異步socket channel的實現,開發者可以通過Future類來表示異步操作的結果,也可以在執行異步操作時傳入一個channels,實現CompletionHandler接口作為回調。AIO不用開發者單獨開發獨立線程的selector,異步回調操作有JDK地城思安城池負責驅動,開發起來比NIO簡單一些,同時保持了高可靠高併發低時延的優點。

參考:
https://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/5778378
https://juejin.im/post/5cce5019e51d453a506b0ebf

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