分布式链路追踪之SkyWalking详解和实战
SkyWalking
文章目录
- SkyWalking
- 1.SkyWalking概述
- 2.SkyWalking架构设计
- 3.SkyWalking部署
- 4.应用程序接入SkyWalking
- 5.SkyWalking配置应用告警
- 5.1.告警规则
- 5.2.Webhook(网络钩子)
- 5.3.邮件告警实践
- 6.项目自动化部署接入SkyWalking
- 6.1 整体思路
- 6.2 启动参数修改
- 6.3 上传agent组件到服务器
- 6.4 修改jenkins中的项目配置
1.SkyWalking概述
2015年由个人吴晟(华为开发者)主导开源,作者是华为开发云监控产品经理,主导监控产品的规划、技术路线及相关研发工作,也是OpenTracing分布式追踪标准组织成员 ,该项目 2017年加入Apache孵化器,是一个分布式系统的应用程序性能监控工具(APM),专为微服务、云原生架构和基于容器(Docker、K8s、Mesos)架构而设计。
官方站点:http://skywalking.apache.org/
GitHub项目地址:https://github.com/apache/skywalking
其核心功能要点如下:
- 指标分析:服务,实例,端点指标分析
- 问题分析:在运行时分析代码,找到问题的根本原因
- 服务拓扑:提供服务的拓扑图分析
- 依赖分析:服务实例和端点依赖性分析
- 服务检测:检测慢速的服务和端点
- 性能优化:根据服务监控的结果提供性能优化的思路
- 链路追踪:分布式跟踪和上下文传播
- 数据库监控:数据库访问指标监控统计,检测慢速数据库访问语句(包括SQL语句)
- 服务告警:服务告警功能
名词解释:
- 服务(service):业务资源应用系统
- 端点(endpoint):应用系统对外暴露的功能接口
- 实例(instance):物理机
2.SkyWalking架构设计
SkyWalking的整体架构设计如下图所示:
SkyWalking整体可分为:客户端,服务端
客户端:agent组件
基于探针技术采集服务相关信息(包括跟踪数据和统计数据),然后将采集到的数据上报给Skywalking的数据收集器
服务端:又分为OAP,Storage,WebUI
OAP:observability analysis platform可观测性分析平台,负责接收客户端上报的数据,对数据进行分析,聚合,计算后将数据进行存储,并且还会提供一些查询API进行数据的查询,这个模块其实就是我们所说的链路追踪系统的Collector收集器
Storage:skyWalking的存储介质,默认是采用H2,同时支持许多其他的存储介质,比如:ElastaticSearch,mysql等
WebUI:提供一些图形化界面展示对应的跟踪数据,指标数据等等
SkyWalking采用组件式开发,易于扩展,主要组件作用如下:
- Skywalking Agent:链路数据采集tracing(调用链数据)和metric(指标)信息并上报,上报通过HTTP或者gRPC方式发送数据到Skywalking Collector。
- Skywalking Collector : 链路数据收集器,对agent传过来的tracing和metric数据进行整合分析通过Analysis Core模块处理并落入相关的数据存储中,同时会通过Query Core模块进行二次统计和监控告警。
- Storage: Skywalking的存储,支持以ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存储作为存储介质进行数据存储,H2仅作为临时演示单机用,目前生产测试环境使用的是ES存储。
- SkyWalking UI: Web可视化平台,用来展示落地的数据。
不修改原有项目一行代码就可以进行集成,SkyWalking 以前也将这种说法放在 README 文档中,实际上这种说法是既对又错的。对于最终用户来说是对的,他们不需要修改代码(至少在绝大多数情况下)。 但这种说法也是错的, 因为代码实际上还是被修改了,只是被代理给修改了,这种做法通常叫做“在运行时操作代码”。底层原理就是自动打点代理利用了虚拟机提供的用于修改代码的接口来动态加入打点的代码,也就是说我们没有手动埋点,而是skywalking通过java agent进行了自动埋点,java agent这个机制我理解为一个main函数的拦截器,他提供了premain()方法来修改java类,premain字面理解就是在main函数之前,也就是说skywalking通过java agent的premain方法去执行埋点操作,从而完成自动埋点。
3.SkyWalking部署
参考资料中的docker-compose.yml
(1)安装OAP
docker拉取镜像
docker pull apache/skywalking-oap-server:latest-es6
创建容器
docker run --name skywalking -d -p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800 --restart always apache/skywalking-oap-server
SkyWalking默认使用H2进行信息存储,但H2一旦重启数据就会丢失,因此采用ES替换H2对SkyWalking中数据信息存储,项目中已经安装了elasticsearch,可以直接使用,需要指定elasticsearch的地址,这里需要注意ES的版本
(2)安装UI
拉取镜像
docker pull apache/skywalking-ui
创建容器
docker run --name skywalking-ui -d -p 8686:8080 --link skywalking:skywalking -e SW_OAP_ADDRESS=skywalking:12800 --restart always apache/skywalking-ui
启动成功后访问skywalking的webui页面:http://192.168.xx.xxx:xxxx/
4.应用程序接入SkyWalking
应用程序接入skywalking非常的简单,只需在应用程序启动时通过-javaagent
来指定skyWalking的agent的组件
首先在下载好的skyWalking中找到agent组件:
通过-javaagent
来指定skywalking的agent组件的skywalking-agent.jar即可
另外:agent负责采集数据然后将数据提交到OAP(collector)中,因此我们需要在agent的配置文件中指定OAP的地址,默认是本地127.0.0.1
进入到config目录,找到:agent.config配置文件
接下来我们依次启动应用程序,以黑马头条第13天的代码的xxx-leadnews-admin中的xxx-leadnews-admin-gateway,xxx-leadnews-user为例来启动,我们只需修改启动参数即可,
我们需要将启动参数修改如下(注意:要指向自己电脑中的agent存放的位置)
-javaagent:D:\develop\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=leadnews-admin
注意:如果一个服务作多节点部署,最好保证服务名称不一样
当然如果一样也可以,只不过是一个服务有多个实例
图示如下:
三个服务都要修改启动参数,然后启动项目
访问:http://192.168.xxx.xxx:xxxx查看skywalking的ui
UI监控视角与指标介绍
我们解读一下比较陌生的一些指标:
用户满意度Apdex Score
Apdex是基于设置的阈值的响应时间的度量。它测量了满意的响应时间与不满意的响应时间之比。从资产请求到完成交付回请求者的响应时间。
管理员,所有者或附加组件管理器定义响应时间阈值T
。在T
短时间内处理的所有响应都能使用户满意。
例如,如果T
为1.2秒,并且响应在0.5秒内完成,则用户会感到满意。所有大于1.2秒的响应都使用户不满意。大于4.8秒的响应使用户感到沮丧。
cpm 每分钟请求数
cpm 全称 call per minutes,是吞吐量(Throughput)指标。
下图是拼接的全局、服务、实例和接口的吞吐量及平均吞吐量。
185cpm=185/60=3.08个请求/秒
SLA 服务等级协议
服务等级协议用来表示提供服务的水平,可以衡量平台的可用性,下面是N个9的计算
1年 = 365天 = 8760小时
99 = 8760 * 1% => 3.65天----------------》相当于全年有3.65天不可用,2个9就基本不可用了
99.9 = 8760 * 0.1% => 8.76小时--------------》相当于全年有8.76小时不可用
99.99 = 8760 * 0.01% => 52.6分钟
99.999 = 8760 * 0.001% => 5.26分钟
因此,全年只要发生一次较大规模宕机事故,4个9肯定没戏,一般平台3个9差不多。
Percent Response 百分位数统计
Skywalking 有 “p50、p75、p90、p95、p99” 一些列值,图中的 “p99:390” 表示 99% 请求的响应时间在390ms以内。
Heatmap 热力图
Heapmap 可译为热力图、热度图都可以,图中颜色越深,表示请求数越多,这和GitHub Contributions很像,commit越多,颜色越深。
纵坐标是响应时间,鼠标放上去,可以看到具体的数量。
通过热力图,一方面可以直观感受平台的整体流量,另一方面也可以感受整体性能。
5.SkyWalking配置应用告警
SkyWalking 告警功能是在6.x版本新增的,其核心由一组规则驱动,这些规则定义在config/alarm-settings.yml
文件中。 告警的定义分为两部分:
- 告警规则:它们定义了应该如何触发度量警报,应该考虑什么条件。
- Webhook(网络钩子):定义当警告触发时,哪些服务终端需要被告知
5.1.告警规则
SkyWalking 的发行版都会默认提供config/alarm-settings.yml
文件,里面预先定义了一些常用的告警规则。如下:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License. You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.# Sample alarm rules.
rules:# Rule unique name, must be ended with `_rule`.service_resp_time_rule:metrics-name: service_resp_timeop: ">"threshold: 1000period: 10count: 3silence-period: 5message: Response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutes.service_sla_rule:# Metrics value need to be long, double or intmetrics-name: service_slaop: "<"threshold: 8000# The length of time to evaluate the metricsperiod: 10# How many times after the metrics match the condition, will trigger alarmcount: 2# How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period.silence-period: 3message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutesservice_resp_time_percentile_rule:# Metrics value need to be long, double or intmetrics-name: service_percentileop: ">"threshold: 1000,1000,1000,1000,1000period: 10count: 3silence-period: 5message: Percentile response time of service {name} alarm in 3 minutes of last 10 minutes, due to more than one condition of p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000service_instance_resp_time_rule:metrics-name: service_instance_resp_timeop: ">"threshold: 1000period: 10count: 2silence-period: 5message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
# Active endpoint related metrics alarm will cost more memory than service and service instance metrics alarm.
# Because the number of endpoint is much more than service and instance.
#
# endpoint_avg_rule:
# metrics-name: endpoint_avg
# op: ">"
# threshold: 1000
# period: 10
# count: 2
# silence-period: 5
# message: Response time of endpoint {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minuteswebhooks:
# - http://127.0.0.1/notify/
# - http://127.0.0.1/go-wechat/
告警规则配置项的说明:
- **Rule name:**规则名称,也是在告警信息中显示的唯一名称。必须以
_rule
结尾,前缀可自定义 - **Metrics name:**度量名称,取值为oal脚本中的度量名,目前只支持
long
、double
和int
类型。 - **Include names:**该规则作用于哪些实体名称,比如服务名,终端名(可选,默认为全部)
- **Exclude names:**该规则作不用于哪些实体名称,比如服务名,终端名(可选,默认为空)
- **Threshold:**阈值
- OP: 操作符,目前支持
>
、<
、=
- **Period:**多久告警规则需要被核实一下。这是一个时间窗口,与后端部署环境时间相匹配
- **Count:**在一个Period窗口中,如果values超过Threshold值(按op),达到Count值,需要发送警报
- **Silence period:**在时间N中触发报警后,在TN -> TN + period这个阶段不告警。 默认情况下,它和Period一样,这意味着相同的告警(在同一个Metrics name拥有相同的Id)在同一个Period内只会触发一次
- **message:**告警消息
在配置文件中预先定义的告警规则总结如下:
- 在过去10分钟内服务平均响应时间超过1秒达3次
- 在过去10分钟内服务成功率低于80%达2次
- 在过去10分钟内服务90%响应时间低于1秒达3次
- 在过去10分钟内服务的响应时间超过1秒达2次
- 在过去10分钟内端点的响应时间超过1秒达2次
5.2.Webhook(网络钩子)
Webhook可以简单理解为是一种Web层面的回调机制,通常由一些事件触发,与代码中的事件回调类似,只不过是Web层面的。由于是Web层面的,所以当事件发生时,回调的不再是代码中的方法或函数,而是服务接口。例如,在告警这个场景,告警就是一个事件。当该事件发生时,SkyWalking就会主动去调用一个配置好的接口,该接口就是所谓的Webhook。
5.3.邮件告警实践
根据以上两个小节的介绍,可以得知:SkyWalking是不支持直接向邮箱、短信等服务发送告警信息的,SkyWalking只会在发生告警时将告警信息发送至配置好的Webhook接口。
但我们总不能人工盯着该接口的日志信息来得知服务是否发生了告警,因此我们需要在该接口里来实现发送邮件或短信等功能,从而达到个性化的告警通知。
1:首先需要配置webhook接口,在config/alarm-settings.yml
文件配置如下:
注:在192.168.85.143的OAP容器中配置,
进入容器 docker exec -it 容器ID /bin/bash
默认位置为 /skywalking/config
另外:Webhook接口不需要配置到所有服务上,我们只需要找一个服务添加该接口即可,并且找的这个服务尽可能的是那种比较“清闲”的服务。
webhooks:- http://192.168.85.143:9010/alarm/mailNotify/
配置完后需要重启容器
3:新建模块:heima-leadnews-alarm
pom文件:
<?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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><parent><artifactId>heima-leadnews</artifactId><groupId>com.heima</groupId><version>1.0-SNAPSHOT</version></parent><modelVersion>4.0.0</modelVersion><artifactId>heima-leadnews-alarm</artifactId><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId></dependency></dependencies>
</project>
3:创建配置文件:application.yml,添加邮件发送相关需要的账号等信息
server:port: 9010
spring:mail:host: smtp.163.com #发件服务器地址username: xxx2022@163.com #发件账号password: AWUJNNGRDCEKLUTN #对应账号的授权码port: 25#配置邮件接收人
skywalking:alarm:from: xxx2022@163.com # 发送邮件的地址,和上面username一致receiveEmails:- xxxx@qq.com
使用163邮箱需要开通SMTP服务
同时需要编写一个配置类加载邮件接收人的配置:com.itheima.skywalking.alarm.AlarmEmailProperties
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.List;@Data
@Configuration
@EnableConfigurationProperties
@ConfigurationProperties("skywalking.alarm")
public class AlarmEmailProperties {private String from;private List<String> receiveEmails;}
4:skyWalking在告警事件发生后需要调用配置好的webhook接口(POST),同时会传递一些参数,是application/json格式的,如下:
[{"scopeId": 1,"scope": "SERVICE","name": "serviceA","id0": 12,"id1": 0,"ruleName": "service_resp_time_rule","alarmMessage": "alarmMessage xxxx","startTime": 1560524171000
}, {"scopeId": 1,"scope": "SERVICE","name": "serviceB","id0": 23,"id1": 0,"ruleName": "service_resp_time_rule","alarmMessage": "alarmMessage yyy","startTime": 1560524171000
}]
因此我们可以在service1中定义一个DTO来接收数据:com.xxx.skywalking.dto.AlarmDTO
import lombok.Data;/*** Created by 传智播客*黑马程序员.*/
@Data
public class AlarmDTO {private Integer scopeId;private String scope;private String name;private String id0;private String id1;private String ruleName;private String alarmMessage;private Long startTime;}
5:定义一个接口,接收SkyWalking的告警通知,并将数据发送至系统负责人的相关邮箱:com.xxxx.skywalking.controller.AlarmController
package com.xxx.alarm.controller;import com.xxx.alarm.config.AlarmEamilProperties;
import com.xxx.alarm.model.AlarmDTO;
import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.mail.SimpleMailMessage;
import org.springframework.mail.javamail.JavaMailSender;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.List;@RestController
@RequestMapping("/alarm")
@Log4j2
public class AlarmController {@Autowiredprivate JavaMailSender javaMailSender;@Autowiredprivate AlarmEmailProperties alarmEmailProperties;@PostMapping("/mailNotify")public void emailAlarm(@RequestBody List<AlarmDTO> alarmDTOList){SimpleMailMessage mailMessage = new SimpleMailMessage();//从哪个邮箱发出mailMessage.setFrom(alarmEmailProperties.getFrom());//发送邮件mailMessage.setTo(alarmEmailProperties.getReceiveEmails().toArray(new String [] {}));//主题mailMessage.setSubject("skywalking告警邮件");//邮件内容mailMessage.setText(alarmDTOList.toString());javaMailSender.send(mailMessage);log.info("告警邮件已发送");}
}
打包部署到服务器,运行服务
6:因为skywalking默认有一个告警规则:10分钟内服务成功率低于80%超过2次,
同时启动
xxxx-leadnews-alarm
xx-leadnews-admin
xx-leadnews-admin-gateway
xx-leadnews-user
xx-leadnews-wemedia
xx-leadnews-article
做一个用户审核,先保证至少一次正常请求,然后可以停掉自媒体微服务,多请求几次,等几分钟可以收到邮件
6.项目自动化部署接入SkyWalking
6.1 整体思路
- 各个微服务启动参数加入agent组件
- 在jenkins启动容器时设置目录挂载,各个微服务都指向一个宿主机中的agent组件
6.2 启动参数修改
在每个微服务中的Dockerfile添加agent启动参数,每个服务名称设置为不同的名称,下面admin微服务的配置
-javaagent:/usr/share/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=leadnews-admin
6.3 上传agent组件到服务器
将本地的agent打成压缩包,上传到linux服务器上,移动到目录为:/usr/local/skyWalking下解压,如下效果
注意:目录名称不要写错
6.4 修改jenkins中的项目配置
在每一个项目的配置中修改Execute shell,创建容器时添加目录映射,指向同一个agent
-v /usr/local/skyWalking/agent:/usr/share/agent
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【个人记录】CentOS7 编译安装最新版本Git
说明 使用yum install git安装的git版本是1.8,并不是最新版本,使用gitlab-runner托管时候会拉项目失败,这里使用编译源码方式安装最新版本的git。 基础环境安装 echo "nameserver 8.8.8.8" >> /etc/resolv.conf curl -o /…...
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【Linux】计算机网络的背景和协议分层
文章目录 网络发展协议何为协议网络协议协议分层OSI七层模型TCP/IP五层模型(四层) 基本通信流程mac地址和ip地址网络通信本质 网络发展 从一开始计算机作为一台台单机使用,到现在网络飞速发展,从局域网Lan建立起局域网࿰…...
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代理模式:静态代理+JDK/CGLIB 动态代理
文章目录 1. 代理模式2. 静态代理3. 动态代理3.1. JDK 动态代理机制3.1.1. 介绍 3.1.2. JDK 动态代理类使用步骤3.1.3. 代码示例3.2. CGLIB 动态代理机制3.2.1. 介绍3.2.2. CGLIB 动态代理类使用步骤3.2.3. 代码示例 3.3. JDK 动态代理和 CGLIB 动态代理对比 4. 静态代理和动态…...
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gps虚拟定位 AnyGo for Mac 中文
要在AnyGo中进行Gps位置模拟,您只需连接您的设备并选择“位置模拟”选项,然后输入您想要模拟的位置信息即可。通过使用AnyGo,您可以轻松地模拟任何地方的位置,而无需实际去到那个地方。 借助AnyGo,您可以通过在地图上…...
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LLM reasoners 入门实验 24点游戏
LLM reasoners Ber666/llm-reasoners 实验过程 实验样例24games,examples/tot_game24,在inference.py中配置使用代理和open ai的api key。 首先安装依赖 git clone https://github.com/Ber666/llm-reasoners cd llm-reasoners pip install -e .然后…...
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【LeetCode 算法】Maximum Absolute Sum of Any Subarray 任意子数组和的绝对值的最大值-前缀和
文章目录 Maximum Absolute Sum of Any Subarray 任意子数组和的绝对值的最大值问题描述:分析代码前缀和前缀和 Tag Maximum Absolute Sum of Any Subarray 任意子数组和的绝对值的最大值 问题描述: 给你一个整数数组 nums 。一个子数组 [ n u m s l ,…...
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怎么建立大型语言模型
建立大型语言模型通常涉及以下主要步骤: 数据收集:收集大规模的文本数据作为模型的训练数据。可以从各种来源获取数据,如互联网、书籍、新闻文章等。数据的质量和多样性对于模型的性能至关重要。 数据预处理:对收集到的数据进行预…...
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docker简介和安装
什么是docker? docker是基于Go语言编写的开源容器引擎,是操作系统级别的轻量级虚拟技术。主要用于应用打包、分发、部署。 打包:软件开发过程中,打包是将程序打包成软件包或者镜像的过程;在容器化程序中,打…...
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记录问题: servlet获取项目包绝对路径
【2023-8-8 23:46:27 星期二】 如何获取在webapp下的路径?而不是target包下的webapp目录 比如这里应该获取到 F:\Tiam\Desktop\freemarker\freemarker-demo01\src\main\webapp 而readPath总是获取到 F:\Tiam\Desktop\freemarker\freemarker-demo01\target\freemarker-demo0…...
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C语言文件操作基本方法
1、文件的分类 ANSI C 的缓冲文件系统 缓冲文件系统 缓冲文件系统是指,系统自动地在内存区为每个正在使用的文件开辟一个缓冲区。 从内存向磁盘输出数据时,必须首先输出到缓冲区中。待缓冲区装满后,再一起输出到磁盘文件中。 从磁盘文件向内…...
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SQL 相关子查询 和 不相关子查询、Exists 、Not Exists、 多表连接(包含自连接)
不相关子查询 子查询的查询条件不依赖于父查询,称不相关子查询。子查询可以单独运行的 select stu_id,sex,age from student t where sex(select sexfrom studentwhere stu_id10023 )相关子查询 关联子查询 子查询的查询条件依赖于父查询,称为 相关子…...
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 微软公司一年一度的开发者大会,即“Microsoft Build 2017”在总部西雅图正式开幕。按照官方安排,本次大会将持续 3 天,主题围绕微软公司各项最新技术成果的展示和研讨,包括…...
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在哪个网站注册域名/都有什么推广平台
1.这些符号在不同的系统下意义不同://双斜线:协议和主机名之间的分隔符 (比如http://localhost:8080)/单斜线:windows里或者WEB上或者Unix内核的目录架构分隔符\反斜线:windows 里的目录结构的分隔符, 正斜线也可。\\双…...
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网站免费下载软件/抖音推广引流
题解:最大流板题;增加两个源点,一个汇点。第一个源点到第二个源点连边,权为K,然后第一个源点再连其他点(英雄点)边权各为1,然后英雄和怪物之间按照所给连边(边权为1&…...
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变量:内存空间的命名内存:编址的存储单元变量类型:实现确定的变量的存储格式和长度字符型数值型整型浮点型逻辑运算:与,或,非,异或异或:操作数相同则为0,否则为1变量使用…...
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宝鸡免费做网站/海南网站建设
围绕纯真数据库的一系列小工具 qqwry.c,qqwry.h。一个c实现的lib,用来从纯真数据库里获取ip地址信息。下载,文档 nali,一组ip查询工具,包括可以让dig,traceroute显示ip地理信息。下载,文档 pecl::qqwry&…...
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找人做网站注意/百度广告管家
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