你使用過 Git 嗎？也許你已經使用了一段時間，但它的許多奧秘仍然令人困惑。

Git 是一個版本控制系統，是任何軟件開發項目中的主要內容。通常有兩個主要用途：代碼備份和代碼版本控制。你可以逐步處理代碼，在需要回滾到備份副本的過程中保存每一步的進度！

常見的問題是 Git 很難使用。有時版本和分支不同步，你會花很長時間試圖推送代碼！更糟糕的是，不知道某些命令的確切工作方式很容易導致意外刪除或覆蓋部分代碼！

這就是我寫本文的原因，從而學習到如何正確使用 Git，以便在開發中共同進行編碼！

安裝和配置

Git 安裝

首先，我們必須安裝 Git 才能使用它！這裏分 Linux 和 Windows 來演示：

在 Linux 上安裝 Git

我們可以使用 yum 輕鬆快速地做到這一點：

sudo yum install git

在 Windows 上安裝 Git

直接在 https://git-scm.com/downloads 裏面，下載最新版的 Git，默認安裝就可以了。

安裝完成后，在開始菜單里找到 Git->Git Bash，點擊后出現一個類似命令行窗口的東西，就說明 Git 安裝成功。

Git 配置

可以保存 Git 用戶名和电子郵件，這樣就不必在以後的 Git 命令中再次輸入它們。

在命令行中配置本地倉庫的賬號和郵箱：

$ git config --global user.name "wupx"  
$ git config --global user.email "wupx@qq.com"  

好多人都不知道的小技巧是，你可以為 Git 啟用一些額外的顏色，這樣就可以更容易地閱讀命令的輸出！

git config --global color.ui true

Git 基本版本控制

初始化 Git

現在，我們可以開始對項目進行版本控制。使用 cd 命令導航到要在終端中設置版本控制的目錄，現在你可以像這樣初始化 Git 存儲庫：

git init

這將創建一個名為 .git 的新子目錄（Windows 下該目錄為隱藏的），其中包含所有必需的存儲庫文件（Git 存儲庫框架）。至此，你的項目中尚未跟蹤任何內容。

添加並提交

要開始對現有文件進行版本控制，你應該先跟蹤這些文件並進行初始提交。要做到這一點，你首先需要將文件添加到 Git 中，並將它們附加到 Git 項目中。

git add <file>
git commit -m 'first commit'

遠程備份

很棒！你現在已經開始在本地對項目進行版本控制。如果你想遠程保存和備份項目，則需要在 GitHub 上創建一個遠程存儲庫（它是免費的！）。因此，首先轉到 github.com 並創建一個存儲庫。然後，使用存儲庫的鏈接將其添加為本地 git 項目的來源，即該代碼的存儲位置。

# 示例
git remote add origin \
https://github.com/wupeixuan/repo.git 
# 以我的一個倉庫為例
git remote add origin \
https://github.com/wupeixuan/JDKSourceCode1.8.git

然後，你可以繼續將代碼推送到 GitHub！哇，你已經成功備份了你的代碼！

git push origin master

處理文件

狀態檢查

git status 命令用於確定哪些文件處於哪種狀態，它使你可以查看哪些文件已提交，哪些文件尚未提交。如果在所有文件都已提交並推送后運行此命令，則應該看到類似以下內容：

$ git status
# On branch master
nothing to commit (working directory clean)

如果你將新文件添加到項目中，而該文件之前不存在，則在運行 git status 時，你應該看到未跟蹤的文件，如下所示：

$ git status
# On branch master
# Untracked files:
#   (use "git add <file>..." to include in what will be committed)
#
#   README
nothing added to commit but untracked files present (use "git add" to track)

使用 git status 對於快速檢查你已經備份的內容和你僅在本地擁有的內容非常有用。

高級文件添加

還有一些更高級的方法可以將文件添加到 Git 中，從而使你的工作流程更高效。我們可以執行以下操作，而不是試圖查找所有有更改的文件並逐個添加它們：

# 逐個添加文件
git add filename

# 添加當前目錄中的所有文件
git add -A

# 添加當前目錄中的所有文件更改
git add .

# 選擇要添加的更改（你可以 Y 或 N 完成所有更改）
git add -p

高級提交

我們可以使用 git commit -m '提交信息' 來將文件提交到 Git。對於提交簡短消息來說，這一切都很好，但是如果你想做一些更精細的事情，你需要來學習更多的操作:

### 提交暫存文件，通常用於較短的提交消息
git commit -m 'commit message'

### 添加文件並提交一次
git commit filename -m 'commit message'

### 添加文件並提交暫存文件
git commit -am 'insert commit message'

### 更改你的最新提交消息
git commit --amend 'new commit message' 

# 將一系列提交合併為一個提交，你可能會用它來組織混亂的提交歷史記錄
git rebase -i
### 這將為你提供核心編輯器上的界面：
# Commands:
#  p, pick = use commit
#  r, reword = use commit, but edit the commit message
#  e, edit = use commit, but stop for amending
#  s, squash = use commit, but meld into previous commit
#  f, fixup = like "squash", but discard this commit's log message
#  x, exec = run command (the rest of the line) using shell

分支與合併

GitHub存儲庫的master分支應始終包含有效且穩定的代碼。但是，你可能還希望備份一些當前正在處理的代碼，但這些代碼並不完全穩定。也許你要添加一個新功能，你正在嘗試和破壞很多代碼，但是你仍然希望保留備份以保存進度！

分支使你可以在不影響master分支的情況下處理代碼的單獨副本。首次創建分支時，將以新名稱創建master分支的完整克隆。然後，你可以獨立地在此新分支中修改代碼，包括提交文件等。一旦你的新功能已完全集成並且代碼穩定，就可以將其合併到master分支中！

分支

這是你在分支上創建和工作所需的所有東西：

### 創建一個本地分支
git checkout -b branchname

### 在2個分支之間切換
git checkout prc/dev-wupx
git checkout master

### 將新的本地分支作為備份
git push -u origin branch_2

### 刪除本地分支，這不會讓你刪除尚未合併的分支
git branch -d branch_2

### 刪除本地分支，即使尚未合併，這也會刪除該分支！
git branch -D branch_2

### Viewing all current branches for the repository, including both ### local and remote branches. Great to see if you already have a ### branch for a particular feature addition, especially on bigger ### projects
### 查看存儲庫的所有當前分支，包括本地和遠程分支。
git branch -a

### 查看已合併到您當前分支中的所有分支，包括本地和遠程。 非常適合查看所有代碼的來源！
git branch -a --merged

### 查看尚未合併到當前分支中的所有分支，包括本地和遠程
git branch -a --no-merged

### 查看所有本地分支
git branch

### 查看所有遠程分支
git branch -r

# 將主分支重新設置為本地分支
$ git rebase origin/master

# 將分支推送到遠程存儲庫源並對其進行跟蹤
$ git push origin branchname

合併

很棒！現在，你已經學習了如何創建分支並開始敲代碼！將新功能添加到分支中之後，你需要將其合併回master分支，以便您的master具有所有最新的代碼功能。

方法如下：

### 首先確保你正在查看 master 分支
git checkout master

### 現在將你的分支合併到 master 
git merge prc/dev-wupx

你可能必須修复分支與主服務器之間的任何代碼衝突，但是 Git 將向你展示在鍵入該 merge 命令后如何執行所有這些操作。

修復錯誤和回溯

發生錯誤……它們經常在編碼中發生！重要的是我們能夠修復它們。

不要慌！Git 提供了你所需的一切，以防你在所推送的代碼中犯錯，改寫某些內容或者只是想對所推送的內容進行更正。

### 切換到最新提交的代碼版本
git reset HEAD 
git reset HEAD -- filename # for a specific file
### 切換到最新提交之前的代碼版本
git reset HEAD^ -- filename
git reset HEAD^ -- filename # for a specific file
### 切換回3或5次提交
git reset HEAD~3 -- filename
git reset HEAD~3 -- filename # for a specific file
git reset HEAD~5 -- filename
git reset HEAD~5 -- filename # for a specific file
### 切換回特定的提交，其中 0766c053 為提交 ID
git reset 0766c053 -- filename
git reset 0766c053 -- filename # for a specific file
### 先前的命令是所謂的軟重置。 你的代碼已重置，但是git仍會保留其他代碼的副本，以備你需要時使用。 另一方面，--hard 標誌告訴Git覆蓋工作目錄中的所有更改。
git reset --hard 0766c053

對 Git 有用的提示和技巧

我們已經完成了所有細節部分！以下是一些 Git 提示和技巧，你可能會發現它們對改善工作流程非常有用！

搜索

### 搜索目錄中的字符串部分
git grep 'project'

### 在目錄中搜索部分字符串，-n 打印出 git 找到匹配項的行號
git grep -n 'project'

### git grep -C <行數> 'something' 搜索帶有某些上下文的字符串部分（某些行在我們正在尋找的字符串之前和之後）
git grep -C<number of lines> 'project'

### 搜索字符串的一部分，並在字符串之前显示行
git grep -B<number of lines> 'project'

### 搜索字符串的一部分，並在字符串之後显示行
git grep -A<number of lines> 'something'

看誰寫了什麼

### 显示帶有作者姓名的文件的更改歷史記錄
git blame 'filename'

### 显示帶有作者姓名和 git commit ID 的文件的更改歷史記錄
git blame 'filename' -l

日誌

### 显示存儲庫中所有提交的列表 該命令显示有關提交的所有信息，例如提交ID，作者，日期和提交消息
git log

### 提交列表僅显示提交消息和更改
git log -p

### 包含您要查找的特定字符串的提交列表
git log -S 'project'

### 作者提交的清單
git log --author 'wupx'

### 显示存儲庫中提交列表的摘要。显示提交ID和提交消息的較短版本。
git log --oneline

### 显示昨天以來倉庫中的提交列表
git log --since=yesterday

### 显示作者日誌，並在提交消息中搜索特定術語
git log --grep "project" --author "wupx"

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

【精選推薦文章】

如何讓商品強力曝光呢? 網頁設計公司幫您建置最吸引人的網站，提高曝光率!!

想要讓你的商品在網路上成為最夯、最多人討論的話題?

網頁設計公司推薦更多不同的設計風格，搶佔消費者視覺第一線

不管是台北網頁設計公司、台中網頁設計公司，全省皆有專員為您服務

想知道最厲害的台北網頁設計公司推薦、台中網頁設計公司推薦專業設計師"嚨底家"!!

前言

在 3D 機房數據中心可視化應用中，隨着視頻監控聯網系統的不斷普及和發展, 網絡攝像機更多的應用於監控系統中，尤其是高清時代的來臨，更加快了網絡攝像機的發展和應用。

在監控攝像機數量的不斷龐大的同時，在監控系統中面臨着嚴峻的現狀問題：海量視頻分散、孤立、視角不完整、位置不明確等問題，始終圍繞着使用者。因此，如何更直觀、更明確的管理攝像機和掌控視頻動態，已成為提升視頻應用價值的重要話題。所以當前項目正是從解決此現狀問題的角度，應運而生。圍繞如何提高、管理和有效利用前端設備採集的海量信息為公共安全服務，特別是在技術融合大趨勢下，如何結合當前先進的視頻融合，虛實融合、三維動態等技術，實現三維場景實時動態可視化監控，更有效的識別、分析、挖掘海量數據的有效信息服務公共應用，已成為視頻監控平台可視化發展的趨勢和方向。目前，在監控行業中，海康、大華等做監控行業領導者可基於這樣的方式規劃公共場所園區等的攝像頭規劃安放布局，可以通過海康、大華等攝像頭品牌的攝像頭參數，調整系統中攝像頭模型的可視範圍，監控方向等，更方便的讓人們直觀的了解攝像頭的監控區域，監控角度等。

以下是項目地址：

效果預覽

整體場景-攝像頭效果圖

局部場景-攝像頭效果圖

代碼生成
攝像頭模型及場景

項目中使用的攝像頭模型是通過 3dMax 建模生成的，該建模工具可以導出 obj 與 mtl 文件，在 HT 中可以通過解析 obj 與 mtl 文件來生成 3d 場景中的攝像頭模型。

項目中場景通過 HT 的 3d 編輯器進行搭建，場景中的模型有些是通過 HT 建模，有些通過 3dMax 建模，之後導入 HT 中，場景中的地面白色的燈光，是通過 HT 的 3d 編輯器進行地面貼圖呈現出來的效果。

錐體建模

3D 模型是由最基礎的三角形面拼接合成，例如 1 個矩形可以由 2 個三角形構成，1 個立方體由 6 個面即 12 個三角形構成， 以此類推更複雜的模型可以由許多的小三角形組合合成。因此 3D 模型定義即為對構造模型的所有三角形的描述， 而每個三角形由三個頂點 vertex 構成， 每個頂點 vertex 由 x, y, z 三維空間坐標決定，HT 採用右手螺旋定則來確定三個頂點構造三角形面的正面。

HT 中通過 ht.Default.setShape3dModel(name, model) 函數，可註冊自定義 3D 模型，攝像頭前方生成的錐體便是通過該方法生成。可以將該錐體看成由 5 個頂點，6 個三角形組成，具體圖如下：

ht.Default.setShape3dModel(name, model)

1. name 為模型名稱，如果名稱與預定義的一樣，則會替換預定義的模型 
2. model 為JSON類型對象，其中 vs 表示頂點坐標數組，is 表示索引數組，uv 表示貼圖坐標數組，如果想要單獨定義某個面，可以通過 bottom_vs，bottom_is，bottom_uv，top_vs，top_is， top_uv 等來定義，之後便可以通過 shape3d.top.*， shape3d.bottom.*  等單獨控制某個面

以下是我定義模型的代碼:

// camera 是當前的攝像頭圖元
// fovy 為攝像頭的張角的一半的 tan 值
var setRangeModel = function(camera, fovy) {
    var fovyVal = 0.5 * fovy; var pointArr = [0, 0, 0, -fovyVal, fovyVal, 0.5, fovyVal, fovyVal, 0.5, fovyVal, -fovyVal, 0.5, -fovyVal, -fovyVal, 0.5]; ht.Default.setShape3dModel(camera.getTag(), [{ vs: pointArr, is: [2, 1, 0, 4, 1, 0, 4, 3, 0, 3, 2, 0], from_vs: pointArr.slice(3, 15), from_is: [3, 1, 0, 3, 2, 1], from_uv: [0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1] }]); }

我將當前攝像頭的 tag 標籤值作為模型的名稱，tag 標籤在 HT 中用於唯一標識一個圖元，用戶可以自定義 tag 的值。通過 pointArr 記錄當前五面體的五個頂點坐標信息，代碼中通過 from_vs, from_is, from_uv 單獨構建五面體底面，底面用於显示當前攝像頭呈現的圖像。

代碼中設置了錐體 style 對象的 wf.geometry 屬性，通過該屬性可以為錐體添加模型的線框，增強模型的立體效果，並且通過 wf.color，wf.width 等參數調節線框的顏色，粗細等。

相關模型 style 屬性的設置代碼如下：

 1 rangeNode.s({
 2     'shape3d': cameraName, 3 // 攝像頭模型名稱 4 'shape3d.color': 'rgba(52, 148, 252, 0.3)', 5 // 錐體模型顏色 6 'shape3d.reverse.flip': true, 7 // 錐體模型的反面是否显示正面的內容 8 'shape3d.light': false, 9 // 錐體模型是否受光線影響 10 'shape3d.transparent': true, 11 // 錐體模型是否透明 12 '3d.movable': false, 13 // 錐體模型是否可移動 14 'wf.geometry': true // 是否显示錐體模型線框 15 });

攝像頭圖像生成原理

透視投影

透視投影是為了獲得接近真實三維物體的視覺效果而在二維的紙或者畫布平面上繪圖或者渲染的一種方法，它也稱為透視圖。 透視使得遠的對象變小，近的對象變大，平行線會出現先交等更更接近人眼觀察的視覺效果。

如上圖所示，透視投影最終显示到屏幕上的內容只有截頭錐體( View Frustum )部分的內容， 因此 Graph3dView 提供了 eye, center, up, far，near，fovy 和 aspect 參數來控制截頭錐體的具體範圍。具體的透視投影可以參考 HT for Web 的  手冊。

根據上圖的描述，在本項目中可以在攝像頭初始化之後，緩存當前 3d 場景 eyes 眼睛的位置，以及 center 中心的位置，之後將 3d 場景 eyes 眼睛和 center 中心設置成攝像頭中心點的位置，然後在這個時刻獲取當前 3d 場景的截圖，該截圖即為當前攝像頭的監控圖像，之後再將 3d 場景的 center 與 eyes 設置成開始時緩存的 eyes 與 center 位置，通過該方法即可實現 3d 場景中任意位置的快照，從而實現攝像頭監控圖像實時生成。

相關偽代碼如下：

 1 function getFrontImg(camera, rangeNode) {
 2     var oldEye = g3d.getEye(); 3 var oldCenter = g3d.getCenter(); 4 var oldFovy = g3d.getFovy(); 5  g3d.setEye(攝像頭位置); 6  g3d.setCenter(攝像頭朝向); 7  g3d.setFovy(攝像頭張角); 8  g3d.setAspect(攝像頭寬高比); 9  g3d.validateImp(); 10  g3d.toDataURL(); 11  g3d.setEye(oldEye);; 12  g3d.setCenter(oldCenter); 13  g3d.setFovy(oldFovy); 14  g3d.setAspect(undefined); 15  g3d.validateImp(); 16 }

經過測試之後，通過該方法進行圖像的獲取會導致頁面有所卡頓，因為是獲取當前 3d 場景的整體截圖，由於當前3d場景是比較大的，所以 toDataURL 獲取圖像信息是非常慢的，因此我採取了離屏的方式來獲取圖像，具體方式如下：
   1. 創建一個新的 3d 場景，將當前場景的寬度與高度都設置為 200px 的大小，並且當前 3d 場景的內容與主屏的場景是一樣的，HT中通過 new ht.graph3d.Graph3dView(dataModel) 來新建場景，其中的 dataModel 為當前場景的所有圖元，所以主屏與離屏的 3d 場景都共用同一個 dataModel，保證了場景的一致。
   2. 將新創建的場景位置設置成屏幕看不到的地方，並且添加進 dom 中。
   3. 將之前對主屏獲取圖像的操作變成對離屏獲取圖像的操作，此時離屏圖像的大小相對之前主屏獲取圖像的大小小很多，並且離屏獲取不需要保存原來的眼睛 eyes 的位置以及 center 中心的位置，因為我們沒有改變主屏的 eyes 與 center 的位置， 所以也減少的切換帶來的開銷，大大提高了攝像頭獲取圖像的速度。

以下是該方法實現的代碼：

 1 function getFrontImg(camera, rangeNode) {
 2     // 截取當前圖像時將該攝像頭所屬的五面體隱藏
 3     rangeNode.s('shape3d.from.visible', false); 4 rangeNode.s('shape3d.visible', false); 5 rangeNode.s('wf.geometry', false); 6 var cameraP3 = camera.p3(); 7 var cameraR3 = camera.r3(); 8 var cameraS3 = camera.s3(); 9 var updateScreen = function() { 10  demoUtil.Canvas2dRender(camera, outScreenG3d.getCanvas()); 11  rangeNode.s({ 12 'shape3d.from.image': camera.a('canvas') 13  }); 14 rangeNode.s('shape3d.from.visible', true); 15 rangeNode.s('shape3d.visible', true); 16 rangeNode.s('wf.geometry', true); 17  }; 18 19 // 當前錐體起始位置 20 var realP3 = [cameraP3[0], cameraP3[1] + cameraS3[1] / 2, cameraP3[2] + cameraS3[2] / 2]; 21 // 將當前眼睛位置繞着攝像頭起始位置旋轉得到正確眼睛位置 22 var realEye = demoUtil.getCenter(cameraP3, realP3, cameraR3); 23 24  outScreenG3d.setEye(realEye); 25 outScreenG3d.setCenter(demoUtil.getCenter(realEye, [realEye[0], realEye[1], realEye[2] + 5], cameraR3)); 26 outScreenG3d.setFovy(camera.a('fovy')); 27  outScreenG3d.validate(); 28  updateScreen(); 29 }

上面代碼中有一個 getCenter 方法是用於獲取 3d 場景中點 A 繞着點 B 旋轉 angle 角度之後得到的點 A 在 3d 場景中的位置，方法中採用了 HT 封裝的 ht.Math 下面的方法，以下為代碼：

 1 // pointA 為 pointB 圍繞的旋轉點
 2 // pointB 為需要旋轉的點
 3 // r3 為旋轉的角度數組 [xAngle, yAngle, zAngle] 為繞着 x, y, z 軸分別旋轉的角度 
 4 var getCenter = function(pointA, pointB, r3) {
 5     var mtrx = new ht.Math.Matrix4(); 6 var euler = new ht.Math.Euler(); 7 var v1 = new ht.Math.Vector3(); 8 var v2 = new ht.Math.Vector3(); 9 10 mtrx.makeRotationFromEuler(euler.set(r3[0], r3[1], r3[2])); 11 12  v1.fromArray(pointB).sub(v2.fromArray(pointA)); 13  v2.copy(v1).applyMatrix4(mtrx); 14  v2.sub(v1); 15 16 return [pointB[0] + v2.x, pointB[1] + v2.y, pointB[2] + v2.z]; 17 };

這裏應用到向量的部分知識，具體如下：

OA + OB = OC

方法分為以下幾個步驟求解：

   1.  var mtrx = new ht.Math.Matrix4() 創建一個轉換矩陣，通過 mtrx.makeRotationFromEuler(euler.set(r3[0], r3[1], r3[2])) 獲取繞着 r3[0]，r3[1]，r3[2] 即 x 軸，y 軸，z 軸旋轉的旋轉矩陣。
   2. 通過 new ht.Math.Vector3() 創建 v1，v2 兩個向量。
   3. v1.fromArray(pointB) 為建立一個從原點到 pointB 的一個向量。
   4. v2.fromArray(pointA) 為建立一個從原點到 pointA 的一個向量。
   5. v1.fromArray(pointB).sub(v2.fromArray(pointA)) 即向量 OB – OA 此時得到的向量為 AB，此時 v1 變為向量 AB。
   6. v2.copy(v1) v2 向量拷貝 v1 向量，之後通過 v2.copy(v1).applyMatrix4(mtrx) 對 v2 向量應用旋轉矩陣，變換之後即為 v1向量繞着 pointA 旋轉之後的的向量 v2。
   7. 此時通過 v2.sub(v1) 就獲取了起始點為 pointB，終點為 pointB 旋轉之後點構成的向量，該向量此時即為 v2。
   8. 通過向量公式得到旋轉之後的點為 [pointB[0] + v2.x, pointB[1] + v2.y, pointB[2] + v2.z]。

項目中的 3D 場景例子其實是  最近貴州數博會，HT 上工業互聯網展台的 VR 示例，大眾對 VR/AR 的期待很高，但路還是得一步步走，即使融資了 23 億美金的 Magic Leap 的第一款產品也只能是 ，這話題以後再展開，這裏就上段當時現場的視頻照片：

2d 圖像貼到 3d 模型

通過上一步的介紹我們可以獲取當前攝像機位置的截屏圖像，那麼如何將當前圖像貼到前面所構建的五面體底部呢？前面通過 from_vs, from_is 來構建底部的長方形，所以在 HT 中可以通過將五面體的 style 中 shape3d.from.image 屬性設置成當前圖像，其中 from_uv 數組用來定義貼圖的位置，具體如下圖：

以下為定義貼圖位置 from_uv 的代碼：

 1 from_uv: [0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1] 

from_uv 就是定義貼圖的位置數組，根據上圖的解釋，可以將 2d 圖像貼到 3d 模型的 from 面。

控制面板

HT 中通過 new ht.widget.Panel() 來生成如下圖的面板：

面板中每個攝像頭都有一個模塊來呈現當前監控圖像，其實這個地方也是一個 canvas，該 canvas 與場景中錐體前面的監控圖像是同一個 canvas，每一個攝像頭都有一個自己的 canvas 用來保存當前攝像頭的實時監控畫面，這樣就可以將該 canvas 貼到任何地方，將該 canvas 添加進面板的代碼如下：

 1 formPane.addRow([{ 2 element: camera.a(‘canvas’) 3 }], 240, 240); 

代碼中將 canvas 節點存儲在攝像頭圖元的 attr 屬性下面，之後便可以通過 camera.a(‘canvas’) 來獲取當前攝像頭的畫面。

在面板中的每一個控制節點都是通過 formPane.addRow 來進行添加，具體可參考 HT for Web 的。之後通過 ht.widget.Panel 將表單面板 formPane 添加進 panel 面板中，具體可參考 HT for Web 的。

部分控制代碼如下：

 1 formPane.addRow(['rotateY', {
 2  slider: { 3 min: -Math.PI, 4  max: Math.PI, 5 value: r3[1], 6 onValueChanged: function() { 7 var cameraR3 = camera.r3(); 8 camera.r3([cameraR3[0], this.getValue(), cameraR3[2]]); 9 rangeNode.r3([cameraR3[0], this.getValue(), cameraR3[2]]); 10  getFrontImg(camera, rangeNode); 11  } 12  } 13 }], [0.1, 0.15]);

控制面板通過 addRow 來添加控制元素，以上代碼為添加攝像頭繞着 y 軸進行旋轉的控制，onValueChanged 在 slider 的數值改變的時候調用，此時通過 camera.r3() 獲取當前攝像頭的旋轉參數， 由於是繞着 y 軸旋轉所以 x 軸與 z 軸的角度是不變的，變的是 y 軸的旋轉角度，所以通過 camera.r3([cameraR3[0], this.getValue(), cameraR3[2]]) 來調整攝像頭的旋轉角度以及通過 rangeNode.r3([cameraR3[0], this.getValue(), cameraR3[2]]) 來設置攝像頭前方錐體的旋轉角度，然後調用之前封裝好的 getFrontImg 函數來獲取此時旋轉角度下面的實時圖像信息。

項目中通過 Panel 面板的配置參數 titleBackground: rgba(230, 230, 230, 0.4) 即可將標題背景設置為具有透明度的背景，其它類似的 titleColor, titleHeight 等標題參數都可以配置，通過 separatorColor,separatorWidth 等分割參數可以設置內部面板之間分割線的顏色，寬度等。最後面板通過 panel.setPositionRelativeTo(‘rightTop’) 將面板的位置設置成右上角，並且通過 document.body.appendChild(panel.getView()) 將面板最外層的 div 添加進頁面中， panel.getView() 用來獲取面板的最外層 dom 節點。

具體初始化面板代碼如下：

 1 function initPanel() {
 2     var panel = new ht.widget.Panel(); 3 var config = { 4 title: "攝像頭控制面板", 5 titleBackground: 'rgba(230, 230, 230, 0.4)', 6 titleColor: 'rgb(0, 0, 0)', 7 titleHeight: 30, 8 separatorColor: 'rgb(67, 175, 241)', 9 separatorWidth: 1, 10 exclusive: true, 11  items: [] 12  }; 13 cameraArr.forEach(function(data, num) { 14 var camera = data['camera']; 15 var rangeNode = data['rangeNode']; 16 var formPane = new ht.widget.FormPane(); 17  initFormPane(formPane, camera, rangeNode); 18  config.items.push({ 19 title: "攝像頭" + (num + 1), 20 titleBackground: 'rgba(230, 230, 230, 0.4)', 21 titleColor: 'rgb(0, 0, 0)', 22 titleHeight: 30, 23 separatorColor: 'rgb(67, 175, 241)', 24 separatorWidth: 1, 25  content: formPane, 26 flowLayout: true, 27 contentHeight: 400, 28 width: 250, 29 expanded: num === 0 30  }); 31  }); 32  panel.setConfig(config); 33 panel.setPositionRelativeTo('rightTop'); 34  document.body.appendChild(panel.getView()); 35 window.addEventListener("resize", 36 function() { 37  panel.invalidate(); 38  }); 39 }

在控制面板中可以調整攝像頭的方向，攝像頭監控的輻射範圍，攝像頭前方錐體的長度等等，並且攝像頭的圖像是實時生成，以下為運行截圖：

以下是本項目採用的 3D 場景結合 HT for Web 的 VR 技術實現的操作：

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

【精選推薦文章】

如何讓商品強力曝光呢? 網頁設計公司幫您建置最吸引人的網站，提高曝光率!!

想要讓你的商品在網路上成為最夯、最多人討論的話題?

網頁設計公司推薦更多不同的設計風格，搶佔消費者視覺第一線

不管是台北網頁設計公司、台中網頁設計公司，全省皆有專員為您服務

想知道最厲害的台北網頁設計公司推薦、台中網頁設計公司推薦專業設計師"嚨底家"!!

日常工作中，我們多少都會遇到應用的性能問題。在阿裏面試中，性能優化也是常被問到的題目，用來考察是否有實際的線上問題處理經驗。面對這類問題，阿里工程師齊光給出了詳細流程。來阿裏面試前，先看看這篇文章哦。

性能問題和Bug不同，後者的分析和解決思路更清晰，很多時候從應用日誌（文中的應用指分佈式服務下的單個節點）即可直接找到問題根源，而性能問題，其排查思路更為複雜一些。

對應用進行性能優化，是一個系統性的工程，對工程師的技術廣度和技術深度都有所要求。一個簡單的應用，它不僅包含了應用代碼本身，還和容器（虛擬機）、操作系統、存儲、網絡、文件系統等緊密相關，線上應用一旦出現了性能問題，需要我們從多方面去考慮。

與此同時，除了一些低級的代碼邏輯引發的性能問題外，很多性能問題隱藏的較深，排查起來會比較困難，需要我們對應用的各個子模塊、應用所使用的框架和組件的原理有所了解，同時掌握一定的性能優化工具和經驗。

本文總結了我們在進行性能優化時常用的一些工具及技巧，目的是希望通過一個全面的視角，去感知性能優化的整體脈絡。本文主要分為下面三個部分：

1. 第一部分會介紹性能優化的一些背景知識。
2. 第二部分會介紹性能優化的通用流程以及常見的一些誤區。
3. 第三部分會從系統層和業務層的角度，介紹高效的性能問題定位工具和高頻性能瓶頸點分佈。

本文中提到的線程、堆、垃圾回收等名詞，如無特別說明，指的是 Java 應用中的相關概念。

1.性能優化的背景

前面提到過，應用出現性能問題和應用存在缺陷是不一樣的，後者大多數是由於代碼的質量問題導致，會導致應用功能性的缺失或出現風險，一經發現，會被及時修復。而性能問題，可能是由多方面的因素共同作用的結果：代碼質量一般、業務發展太快、應用架構設計不合理等，這些問題處理起來一般耗時較長、分析鏈路複雜，大家都不願意干，因此可能會被一些臨時性的補救手段所掩蓋，如：系統水位高或者單機的線程池隊列爆炸，那就集群擴容增加機器；內存佔用高/高峰時段 OOM，那就重啟分分鐘解決……

臨時性的補救措施只是在給應用埋雷，同時也只能解決部分問題。譬如，在很多場景下，加機器也並不能解決應用的性能問題，如對時延比較敏感的一些應用必須把單機的性能優化到極致，與此同時，加機器這種方式也造成了資源的浪費，長期來看是得不償失的。對應用進行合理的性能優化，可在應用穩定性、成本核算獲得很大的收益。

上面我們闡述了進行性能優化的必要性。假設現在我們的應用已經有了性能問題（eg. CPU 水位比較高），準備開始進行優化工作了，在這個過程中，潛在的痛點會有哪些呢？下面列出一些較為常見的：

1. 對性能優化的流程不是很清晰。初步定為一個疑似瓶頸點后，就興高采烈地吭哧吭哧開始干，最終解決的問題其實只是一個淺層次的性能瓶頸，真實的問題的根源並未觸達；
2. 對性能瓶頸點的分析思路不是很清晰。CPU、網絡、內存……這麼多的性能指標，我到底該關注什麼，應該從哪一塊兒開始入手？
3. 對性能優化的工具不了解。遇到問題后，不清楚該用哪個工具，不知道通過工具得到的指標代表什麼。
   

   2.性能優化的流程

   在性能優化這個領域，並沒有一個嚴格的流程定義，但是對於絕大多數的優化場景，我們可以將其過程抽象為下面四個步驟。

   1. 準備階段：主要工作是是通過性能測試，了解應用的概況、瓶頸的大概方向，明確優化目標；
   2. 分析階段：通過各種工具或手段，初步定位性能瓶頸點；
   3. 調優階段：根據定位到的瓶頸點，進行應用性能調優；
   4. 測試階段：讓調優過的應用進行性能測試，與準備階段的各項指標進行對比，觀測其是否符合預期，如果瓶頸點沒有消除或者性能指標不符合預期，則重複步驟2和3。
   5. 下圖即為上述四個階段的簡要流程。

   2.1 通用流程詳解

   在上述通用流程的四個步驟當中，步驟2和3我們會在接下來兩個部分重點進行介紹。首先我們來看一下，在準備階段和測試階段，我們需要做一些什麼。

   | 2.1.1 準備階段

   準備階段是非常關鍵的一步，不能省略。

   首先，需要對我們進行調優的對象進行詳盡的了解，所謂知己知彼，百戰不殆。

   1. 對性能問題進行粗略評估，過濾一些因為低級的業務邏輯導致的性能問題。譬如，線上應用日誌級別不合理，可能會在大流量時導致 CPU 和磁盤的負載飆高，這種情況調整日誌級別即可；
   2. 了解應用的的總體架構，比如應用的外部依賴和核心接口有哪些，使用了哪些組件和框架，哪些接口、模塊的使用率較高，上下游的數據鏈路是怎麼樣的等；
   3. 了解應用對應的服務器信息，如服務器所在的集群信息、服務器的 CPU/內存信息、安裝的 Linux 版本信息、服務器是容器還是虛擬機、所在宿主機混部后是否對當前應用有干擾等；

   其次，我們需要獲取基準數據，然後結合基準數據和當前的一些業務指標，確定此次性能優化的最終目標。

   1. 使用基準測試工具獲取系統細粒度指標。可以使用若干 Linux 基準測試工具（eg. jmeter、ab、loadrunnerwrk、wrk等），得到文件系統、磁盤 I/O、網絡等的性能報告。除此之外，類似 GC、Web 服務器、網卡流量等信息，如有必要也是需要了解記錄的；
   2. 通過壓測工具或者壓測平台（如果有的話），對應用進行壓力測試，獲取當前應用的宏觀業務指標，譬如：響應時間、吞吐量、TPS、QPS、消費速率（對於有 MQ 的應用）等。壓力測試也可以省略，可以結合當前的實際業務和過往的監控數據，去統計當前的一些核心業務指標，如午高峰的服務 TPS。

   | 2.1.2 測試階段

   進入到這一階段，說明我們已經初步確定了應用性能瓶頸的所在，而且已經進行初步的調優了。檢測我們調優是否有效的方式，就是在仿真的條件下，對應用進行壓力測試。注意：由於 Java 有 JIT（just-in-time compilation）過程，因此壓力測試時可能需要進行前期預熱。

   如果壓力測試的結果符合了預期的調優目標，或者與基準數據相比，有很大的改善，則我們可以繼續通過工具定位下一個瓶頸點，否則，則需要暫時排除這個瓶頸點，繼續尋找下一個變量。

   2.2 注意事項

   在進行性能優化時，了解下面這些注意事項可以讓我們少走一些彎路。

   1. 性能瓶頸點通常呈現 2/8 分佈，即80%的性能問題通常是由20%的性能瓶頸點導致的，2/8 原則也意味着並不是所有的性能問題都值得去優化；
   2. 性能優化是一個漸進、迭代的過程，需要逐步、動態地進行。記錄基準后，每次改變一個變量，引入多個變量會給我們的觀測、優化過程造成干擾；
   3. 不要過度追求應用的單機性能，如果單機表現良好，則應該從系統架構的角度去思考; 不要過度追求單一維度上的極致優化，如過度追求 CPU 的性能而忽略了內存方面的瓶頸；
   4. 選擇合適的性能優化工具，可以使得性能優化取得事半功倍的效果；
   5. 整個應用的優化，應該與線上系統隔離，新的代碼上線應該有降級方案。

   3.瓶頸點分析工具箱

   性能優化其實就是找出應用存在性能瓶頸點，然後設法通過一些調優手段去緩解。性能瓶頸點的定位是較困難的，快速、直接地定位到瓶頸點，需要具備下面兩個條件：

   1. 恰到好處的工具；
   2. 一定的性能優化經驗。

   工欲善其事，必先利其器，我們該如何選擇合適的工具呢？不同的優化場景下，又該選擇那些工具呢？

   首選，我們來看一下大名鼎鼎的「性能工具(Linux Performance Tools-full)圖」，想必很多工程師都知道，它出自系統性能專家 Brendan Gregg。該圖從 Linux 內核的各個子系統出發，列出了我們在對各個子系統進行性能分析時，可使用的工具，涵蓋了監測、分析、調優等性能優化的方方面面。除了這張全景圖之外，Brendan Gregg 還單獨提供了基準測試工具(Linux Performance Benchmark Tools)圖、性能監測工具(Linux Performance Observability Tools)圖等，更詳細的內容請參考 Brendan Gregg 的網站說明。

   圖片來源：

   上面這張圖非常經典，是我們做性能優化時非常好的參考資料，但事實上，我們在實際運用的時候，會發現可能它並不是最合適的，原因主要有下面兩點：

   1）對分析經驗要求較高。上面這張圖其實是從 Linux 系統資源的角度去觀測性能指標的，這要求我們對 Linux 各個子系統的功能、原理要有所了解。舉例：遇到性能問題了，我們不會拿每個子系統下的工具都去試一遍，大多數情況是：我們懷疑某個子系統有問題，然後根據這張圖上列舉的工具，去觀測或者驗證我們的猜想，這無疑拔高了對性能優化經驗的要求；

   2）適用性和完整性不是很好。我們在分析性能問題時，從系統底層自底向上地分析是較低效的，大多數時候，從應用層面去分析會更加有效。性能工具(Linux Performance Tools-full)圖只是從系統層一個角度給出了工具集，如果從應用層開始分析，我們可以使用哪些工具？哪些點是我們首先需要關注的？

   鑒於上面若干痛點，下面給出了一張更為實用的「性能優化工具圖譜」，該圖分別從系統層、應用層（含組件層）的角度出發，列舉了我們在分析性能問題時首先需要關注的各項指標（其中?標註的是最需要關注的），這些點是最有可能出現性能瓶頸的地方。需要注意的是，一些低頻的指標或工具，在圖中並沒有列出來，如 CPU 中斷、索引節點使用、I/O事件跟蹤等，這些低頻點的排查思路較複雜，一般遇到的機會也不多，在這裏我們聚焦最常見的一些就可以了。

   對比上面的性能工具(Linux Performance Tools-full)圖，下圖的優勢在於：把具體的工具同性能指標結合了起來，同時從不同的層次去描述了性能瓶頸點的分佈，實用性和可操作性更強一些。系統層的工具分為CPU、內存、磁盤（含文件系統）、網絡四個部分，工具集同性能工具(Linux Performance Tools-full)圖中的工具基本一致。組件層和應用層中的工具構成為：JDK 提供的一些工具 + Trace 工具 + dump 分析工具 + Profiling 工具等。

   這裏就不具體介紹這些工具的具體用法了，我們可以使用 man 命令得到工具詳盡的使用說明，除此之外，還有另外一個查詢命令手冊的方法：info。info 可以理解為 man 的詳細版本，如果 man 的輸出不太好理解，可以去參考 info 文檔，命令太多，記不住也沒必要記住。

   上面這張圖該如何使用？

   首先，雖然從系統、組件、應用兩個三個角度去描述瓶頸點的分佈，但在實際運行時，這三者往往是相輔相成、相互影響的。系統是為應用提供了運行時環境，性能問題的本質就是系統資源達到了使用的上限，反映在應用層，就是應用/組件的各項指標開始下降；而應用/組件的不合理使用和設計，也會加速系統資源的耗盡。因此，分析瓶頸點時，需要我們結合從不同角度分析出的結果，抽出共性，得到最終的結論。

   其次，建議先從應用層入手，分析圖中標註的高頻指標，抓出最重要的、最可疑的、最有可能導致性能的點，得到初步的結論后，再去系統層進行驗證。這樣做的好處是：很多性能瓶頸點體現在系統層，會是多變量呈現的，譬如，應用層的垃圾回收（GC）指標出現了異常，通過 JDK 自帶的工具很容易觀測到，但是體現在系統層上，會發現系統當前的 CPU 利用率、內存指標都不太正常，這就給我們的分析思路帶來了困擾。

   最後，如果瓶頸點在應用層和系統層均呈現出多變量分佈，建議此時使用 ZProfiler、JProfiler 等工具對應用進行 Profiling，獲取應用的綜合性能信息（注：Profiling 指的是在應用運行時，通過事件（Event-based）、統計抽樣（Sampling Statistical）或植入附加指令（Byte-Code instrumentation）等方法，收集應用運行時的信息，來研究應用行為的動態分析方法）。譬如，可以對 CPU 進行抽樣統計，結合各種符號表信息，得到一段時間內應用內的代碼熱點。

   下面介紹在不同的分析層次，我們需要關注的核心性能指標，同時，也會介紹如何初步根據這些指標，判斷系統或應用是否存在性能瓶頸點，至於瓶頸點的確認、瓶頸點的成因、調優手段，將會在下一部分展開。

   3.1 CPU&&線程

   和 CPU 相關的指標主要有以下幾個。常用的工具有 top、 ps、uptime、 vmstat、 pidstat等。

   1. CPU利用率（CPU Utilization）
   2. CPU 平均負載（Load Average）
   3. 上下文切換次數（Context Switch）

   top – 12:20:57 up 25 days, 20:49, 2 users, load average: 0.93, 0.97, 0.79

   Tasks: 51 total, 1 running, 50 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
   %Cpu(s): 1.6 us, 1.8 sy, 0.0 ni, 89.1 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 7.3 st
   KiB Mem : 8388608 total, 476436 free, 5903224 used, 2008948 buff/cache
   KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 0 avail Mem

   PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND

   119680 admin 20 0 600908 72332 5768 S 2.3 0.9 52:32.61 obproxy
   65877 root 20 0 93528 4936 2328 S 1.3 0.1 449:03.61 alisentry_cli

   第一行显示的內容：當前時間、系統運行時間以及正在登錄用戶數。load average 后的三個数字，依次表示過去 1 分鐘、5 分鐘、15 分鐘的平均負載（Load Average）。平均負載是指單位時間內，系統處於可運行狀態（正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的進程，R 狀態）和不可中斷狀態（D 狀態）的平均進程數，也就是平均活躍進程數，CPU 平均負載和 CPU 使用率並沒有直接關係。

   第三行的內容表示 CPU 利用率，每一列的含義可以使用 man 查看。CPU 使用率體現了單位時間內 CPU 使用情況的統計，以百分比的方式展示。計算方式為：CPU 利用率 = 1 – （CPU 空閑時間）/ CPU 總的時間。需要注意的是，通過性能分析工具得到的 CPU 的利用率其實是某個採樣時間內的 CPU 平均值。注：top 工具显示的的 CPU 利用率是把所有 CPU 核的數值加起來的，即 8 核 CPU 的利用率最大可以到達800%（可以用 htop 等更新一些的工具代替 top）。

   使用 vmstat 命令，可以查看到「上下文切換次數」這個指標，如下錶所示，每隔1秒輸出1組數據：

   $ vmstat 1

   procs ———–memory———- —swap– —–io—- -system– ——cpu—–
   r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
   0 0 0 504804 0 1967508 0 0 644 33377 0 1 2 2 88 0 9

   上表的 cs（context switch） 就是每秒上下文切換的次數，按照不同場景，CPU 上下文切換還可以分為中斷上下文切換、線程上下文切換和進程上下文切換三種，但是無論是哪一種，過多的上下文切換，都會把 CPU 時間消耗在寄存器、內核棧以及虛擬內存等數據的保存和恢復上，從而縮短進程真正運行的時間，導致系統的整體性能大幅下降。vmstat 的輸出中 us、sy 分別用戶態和內核態的 CPU 利用率，這兩個值也非常具有參考意義。

   vmstat 的輸只給出了系統總體的上下文切換情況，要想查看每個進程的上下文切換詳情（如自願和非自願切換），需要使用 pidstat，該命令還可以查看某個進程用戶態和內核態的 CPU 利用率。

   CPU 相關指標異常的分析思路是什麼？

   1）CPU 利用率：如果我們觀察某段時間系統或應用進程的 CPU利用率一直很高（單個 core 超過80%），那麼就值得我們警惕了。我們可以多次使用 jstack 命令 dump 應用線程棧查看熱點代碼，非 Java 應用可以直接使用 perf 進行 CPU 采採樣，離線分析採樣數據后得到 CPU 執行熱點（Java 應用需要符號表進行堆棧信息映射，不能直接使用 perf得到結果）。

   2）CPU 平均負載：平均負載高於 CPU 數量 70%，意味着系統存在瓶頸點，造成負載升高的原因有很多，在這裏就不展開了。需要注意的是，通過監控系統監測平均負載的變化趨勢，更容易定位問題，有時候大文件的加載等，也會導致平均負載瞬時升高。如果 1 分鐘/5 分鐘/15 分鐘的三個值相差不大，那說明系統負載很平穩，則不用關注，如果這三個值逐漸降低，說明負載在漸漸升高，需要關注整體性能；

   3）CPU 上下文切換：上下文切換這個指標，並沒有經驗值可推薦（幾十到幾萬都有可能），這個指標值取決於系統本身的 CPU 性能，以及當前應用工作的情況。但是，如果系統或者應用的上下文切換次數出現數量級的增長，就有很大概率說明存在性能問題，如非自願上下切換大幅度上升，說明有太多的線程在競爭 CPU。

   上面這三個指標是密切相關的，如頻繁的 CPU 上下文切換，可能會導致平均負載升高。如何根據這三者之間的關係進行應用調優，將在下一部分介紹。

   CPU 上的的一些異動，通常也可以從線程上觀測到，但需要注意的是，線程問題並不完全和 CPU 相關。與線程相關的指標，主要有下面幾個（均都可以通過 JDK 自帶的 jstack 工具直接或間接得到）：

   1. 應用中的總的線程數；
   2. 應用中各個線程狀態的分佈；
   3. 線程鎖的使用情況，如死鎖、鎖分佈等；

   關於線程，可關注的異常有：

   1）線程總數是否過多。過多的線程，體現在 CPU 上就是導致頻繁的上下文切換，同時線程過多也會消耗內存，線程總數大小和應用本身和機器配置相關；

   2）線程的狀態是否異常。觀察 WAITING/BLOCKED 線程是否過多（線程數設置過多或鎖競爭劇烈），結合應用內部鎖使用的情況綜合分析；

   3）結合 CPU 利用率，觀察是否存在大量消耗 CPU 的線程。

   3.2 內存&&堆

   和內存相關的指標主要有以下幾個，常用的分析工具有：top、free、vmstat、pidstat 以及 JDK 自帶的一些工具。

   1. 系統內存的使用情況，包括剩餘內存、已用內存、可用內存、緩存/緩衝區；
   2. 進程（含 Java 進程）的虛擬內存、常駐內存、共享內存；
   3. 進程的缺頁異常數，包含主缺頁異常和次缺頁異常；
   4. Swap 換入和換出的內存大小、Swap 參數配置；
   5. JVM 堆的分配，JVM 啟動參數；
   6. JVM 堆的回收，GC 情況。

   使用 free 可以查看系統內存的使用情況和 Swap 分區的使用情況，top 工具可以具體到每個進程，如我們可以用使用 top 工具查看 Java 進程的常駐內存大小（RES），這兩個工具結合起來，可用覆蓋大多數內存指標。下面是使用 free命令的輸出：

   $free -h

             total        used        free shared buff/cache available

   Mem: 125G 6.8G 54G 2.5M 64G 118G

   Swap: 2.0G 305M 1.7G

   上述輸出各列的具體含義在這裏不在贅述，也比較容易理解。重點介紹下 swap 和 buff/cache 這兩個指標。

   Swap 的作用是把一個本地文件或者一塊磁盤空間作為內存來使用，包括換出和換入兩個過程。Swap 需要讀寫磁盤，所以性能不是很高，事實上，包括 ElasticSearch 、Hadoop 在內絕大部分 Java 應用都建議關掉 Swap，這是因為內存的成本一直在降低，同時這也和 JVM 的垃圾回收過程有關：JVM在 GC 的時候會遍歷所有用到的堆的內存，如果這部分內存被 Swap 出去了，遍歷的時候就會有磁盤 I/O 產生。Swap 分區的升高一般和磁盤的使用強相關，具體分析時，需要結合緩存使用情況、swappiness 閾值以及匿名頁和文件頁的活躍情況綜合分析。

   buff/cache 是緩存和緩衝區的大小。緩存（cache）：是從磁盤讀取的文件的或者向磁盤寫文件時的臨時存儲數據，面向文件。使用 cachestat 可以查看整個系統緩存的讀寫命中情況，使用 cachetop 可以觀察每個進程緩存的讀寫命中情況。緩衝區（buffer）是寫入磁盤數據或從磁盤直接讀取的數據的臨時存儲，面向塊設備。free 命令的輸出中，這兩個指標是加在一起的，使用 vmstat 命令可以區分緩存和緩衝區，還可以看到 Swap 分區換入和換出的內存大小。

   了解到常見的內存指標后，常見的內存問題又有哪些？總結如下：

   1. 系統剩餘內存/可用不足（某個進程佔用太多、系統本身內存不足），內存溢出；
   2. 內存回收異常：內存泄漏（進程在一段時間內內存使用持續走高）、GC 頻率異常；
   3. 緩存使用過大（大文件讀取或寫入）、緩存命中率不高；
   4. 缺頁異常過多（頻繁的 I/O 讀）；
   5. Swap 分區使用異常（使用過大）；

   內存相關指標異常后，分析思路是怎麼樣的？

   1. 使用 free/top 查看內存的全局使用情況，如系統內存的使用、Swap 分區內存使用、緩存/緩衝區佔用情況等，初步判斷內存問題存在的方向：進程內存、緩存/緩衝區、Swap 分區；
   2. 觀察一段時間內存的使用趨勢。如通過 vmstat 觀察內存使用是否一直在增長；通過 jmap 定時統計對象內存分佈情況，判斷是否存在內存泄漏，通過 cachetop 命令，定位緩衝區升高的根源等；
   3. 根據內存問題的類型，結合應用本身，進行詳細分析。

   舉例：使用 free 發現緩存/緩衝區佔用不大，排除緩存/緩衝區對內存的影響后 -> 使用 vmstat 或者 sar 觀察一下各個進程內存使用變化趨勢 -> 發現某個進程的內存時候用持續走高 -> 如果是 Java 應用，可以使用 jmap / VisualVM / heap dump 分析等工具觀察對象內存的分配，或者通過 jstat 觀察 GC 后的應用內存變化 -> 結合業務場景，定位為內存泄漏/GC參數配置不合理/業務代碼異常等。

   3.3 磁盤&&文件

   在分析和磁盤相關的問題時，通常是將其和文件系統同時考慮的，下面不再區分。和磁盤/文件系統相關的指標主要有以下幾個，常用的觀測工具為 iostat和 pidstat，前者適用於整個系統，後者可觀察具體進程的 I/O。

   1. 磁盤 I/O 利用率：是指磁盤處理 I/O 的時間百分比；
   2. 磁盤吞吐量：是指每秒的 I/O 請求大小，單位為 KB;
   3. I/O 響應時間，是指 I/O 請求從發出到收到響應的間隔，包含在隊列中的等待時間和實際處理時間；
   4. IOPS（Input/Output Per Second）：每秒的 I/O 請求數；
   5. I/O 等待隊列大小，指的是平均 I/O 隊列長度，隊列長度越短越好；

   使用 iostat 的輸出界面如下：

   $iostat -dx

   Linux 3.10.0-327.ali2010.alios7.x86_64 (loginhost2.alipay.em14) 10/20/2019 x86_64 (32 CPU)

   Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
   sda 0.01 15.49 0.05 8.21 3.10 240.49 58.92 0.04 4.38 2.39 4.39 0.09 0.07

   上圖中 %util ，即為磁盤 I/O 利用率，同 CPU 利用率一樣，這個值也可能超過 100%（存在并行 I/O）；rkB/s 和 wkB/s分別表示每秒從磁盤讀取和寫入的數據量，即吞吐量，單位為 KB；磁盤 I/O處理時間的指標為 r_await 和 w_await 分別表示讀/寫請求處理完成的響應時間，svctm 表示處理 I/O 所需要的平均時間，該指標已被廢棄，無實際意義。r/s + w/s 為 IOPS 指標，分別表示每秒發送給磁盤的讀請求數和寫請求數；aqu-sz 表示等待隊列的長度。

   pidstat 的輸出大部分和 iostat 類似，區別在於它可以實時查看每個進程的 I/O 情況。

   如何判斷磁盤的指標出現了異常？

   1. 當磁盤 I/O 利用率長時間超過 80%，或者響應時間過大（對於 SSD，從 0.0x 毫秒到 1.x 毫秒不等，机械磁盤一般為5ms~10ms），通常意味着磁盤 I/O 存在性能瓶頸；
   2. 如果 %util 很大，而 rkB/s 和 wkB/s 很小，一般是因為存在較多的磁盤隨機讀寫，最好把隨機讀寫優化成順序讀寫，（可以通過 strace 或者 blktrace 觀察 I/O 是否連續判斷是否是順序的讀寫行為，隨機讀寫應可關注 IOPS 指標，順序讀寫可關注吞吐量指標）；
   3. 如果 avgqu-sz 比較大，說明有很多 I/O 請求在隊列中等待。一般來說，如果單塊磁盤的隊列長度持續超過2，一般認為該磁盤存在 I/O 性能問題。

   3.4 網絡

   網絡這個概念涵蓋的範圍較廣，在應用層、傳輸層、網絡層、網絡接口層都有不同的指標去衡量。這裏我們討論的「網絡」，特指應用層的網絡，通常使用的指標如下:

   1. 網絡帶寬：表示鏈路的最大傳輸速率；
   2. 網絡吞吐：表示單位時間內成功傳輸的數據量大小；
   3. 網絡延時：表示從網絡請求發出后直到收到遠端響應，所需要的時間；
   4. 網絡連接數和錯誤數；

   一般來說，應用層的網絡瓶頸有如下幾類：

   1. 集群或機器所在的機房的網絡帶寬飽和，影響應用 QPS/TPS 的提升；
   2. 網絡吞吐出現異常，如接口存在大量的數據傳輸，造成帶寬佔用過高；
   3. 網絡連接出現異常或錯誤；
   4. 網絡出現分區。

   帶寬和網絡吞吐這兩個指標，一般我們會關注整個應用的，通過監控系統可直接得到，如果一段時間內出現了明顯的指標上升，說明存在網絡性能瓶頸。對於單機，可以使用 sar 得到網絡接口、進程的網絡吞吐。

   使用 ping 或者 hping3 可以得到是否出現網絡分區、網絡具體時延。對於應用，我們更關注整個鏈路的時延，可以通過中間件埋點后輸出的 trace 日誌得到鏈路上各個環節的時延信息。

   使用 netstat、ss 和 sar 可以獲取網絡連接數或網絡錯誤數。過多網絡鏈接造成的開銷是很大的，一是會佔用文件描述符，二是會佔用緩存，因此系統可以支撐的網絡鏈接數是有限的。

   3.5 工具總結

   可以看到的是，在分析 CPU、內存、磁盤等的性能指標時，有幾種工具是高頻出現的，如 top、vmstat、pidstat，這裏稍微總結一下:

   1. CPU：top、vmstat、pidstat、sar、perf、jstack、jstat；
   2. 內存：top、free、vmstat、cachetop、cachestat、sar、jmap；
   3. 磁盤：top、iostat、vmstat、pidstat、du/df；
   4. 網絡：netstat、sar、dstat、tcpdump；
   5. 應用：profiler、dump分析。

   上述的很多工具，大部分是用於查看系統層指標的，在應用層，除了有 JDK 提供的一系列工具，一些商用的產品如 gceasy.io（分析 GC 日誌）、fastthread.io（分析線程 dump 日誌）也是不錯的。

   排查 Java 應用的線上異常或者分析應用代碼瓶頸，可以使用阿里開源的 Arthas ，這個工具非常強大，下面簡單介紹下。

   Arthas 主要面向線上應用實時診斷，解決的是類似「線上應用異常了，需要在線進行分析和定位」的問題，當然，Arthas 提供的一些方法調用追蹤工具，對我們排查諸如「慢查詢」等問題，也是非常有幫助的。Arthas 提供的主要功能有：

   1. 獲取線程統計，如線程持有的鎖統計、CPU 利用率統計等；
   2. 類加載信息、動態類加載、方法加載信息；
   3. 調用棧追蹤，調用耗時統計；
   4. 方法調用參數、結果檢測；
   5. 系統配置、應用配置信息；
   6. 反編譯加載類；
   7. ….

   需要注意的是，性能工具只是解決性能問題的手段，我們了解常用工具的一般用法即可，不要在工具學習上投入過多精力。

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

【精選推薦文章】

如何讓商品強力曝光呢? 網頁設計公司幫您建置最吸引人的網站，提高曝光率!!

想要讓你的商品在網路上成為最夯、最多人討論的話題?

網頁設計公司推薦更多不同的設計風格，搶佔消費者視覺第一線

不管是台北網頁設計公司、台中網頁設計公司，全省皆有專員為您服務

想知道最厲害的台北網頁設計公司推薦、台中網頁設計公司推薦專業設計師"嚨底家"!!