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【xxl-job】XXL-Job源码深度剖析:分布式任务调度的艺术与实践

XXL-Job源码深度剖析

  • 核心概念
    • 1、调度中心
    • 2、执行器
    • 3、任务
  • 来个Demo
    • 1、搭建调度中心
    • 2、执行器和任务添加
    • 3、创建执行器和任务
  • 从执行器启动说起
    • 1、初始化JobHandler
    • 2、创建一个Http服务器
    • 3、注册到调度中心
  • 任务触发原理⭐⭐⭐
    • 1、任务如何触发?
      • 调度线程scheduleThread
      • 时间轮线程ringThread
    • 2、快慢线程池的异步触发任务优化
    • 3、如何选择执行器实例?
    • 4、执行器如何去执行任务?
    • 5、任务执行结果的回调
  • 最后

今天来扒一扒轻量级的分布式任务调度平台Xxl-Job背后的架构原理

核心概念

这篇文章着重于XXL-Job的源码分析,关于XXL-Job的概念和使用移步文章《xxl-job入门》。

1、调度中心

调度中心是一个单独的Web服务,主要是用来触发定时任务的执行

它提供了一些页面操作,我们可以很方便地去管理这些定时任务的触发逻辑

调度中心依赖数据库,所以数据都是存在数据库中的

调度中心也支持集群模式,但是它们所依赖的数据库必须是同一个

所以同一个集群中的调度中心实例之间是没有任何通信的,数据都是通过数据库共享的

在这里插入图片描述

2、执行器

执行器是用来执行具体的任务逻辑的

执行器你可以理解为就是平时开发的服务,一个服务实例对应一个执行器实例

每个执行器有自己的名字,为了方便,你可以将执行器的名字设置成服务名

3、任务

任务什么意思就不用多说了

一个执行器中也是可以有多个任务的

总的来说,调用中心是用来控制定时任务的触发逻辑,而执行器是具体执行任务的,这是一种任务和触发逻辑分离的设计思想,这种方式的好处就是使任务更加灵活,可以随时被调用,还可以被不同的调度规则触发。

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来个Demo

快速讲一讲Xxl-Job搭建

1、搭建调度中心

调度中心搭建很简单,先下载源码

https://github.com/xuxueli/xxl-job.git

然后改一下数据库连接信息,执行一下在项目源码中的/doc/db下的sql文件

在这里插入图片描述

启动可以打成一个jar包,或者本地启动就是可以的

启动完成之后,访问下面这个地址就可以访问到控制台页面了

http://localhost:8080/xxl-job-admin/toLogin

用户名密码默认是 admin/123456

2、执行器和任务添加

执行器用源码中自带的示例执行器,也可以自己仿写一个,保持AppName与服务名保持一致即可

在这里插入图片描述

任务添加

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执行器选择我们刚刚添加的,指定任务名称为TestJobcorn表达式的意思是每秒执行一次

创建完之后需要启动一下任务,默认是关闭状态,也就不会执行

在这里插入图片描述

创建执行器和任务其实就是CRUD,并没有复杂的业务逻辑

按照如上配置的整个Demo的意思就是

每隔1s,执行一次xxl-job-executor-sample这个执行器中的TestJob任务

3、创建执行器和任务

可以按照源码中xxl-job-executor-sample仿写

引入依赖,下面是源码中示例执行器maven

在这里插入图片描述

<!-- spring-boot-starter-web (spring-webmvc + tomcat) -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency><!-- xxl-job-core -->
<dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId><version>${project.parent.version}</version>
</dependency>

配置文件:

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XxlJobSpringExecutor这个类的作用,后面会着重讲

通过@XxlJob指定一个名为TestJob的任务,这个任务名需要跟前面页面配置的对应上

@Component
public class TestJob {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TestJob.class);@XxlJob("TestJob")public void testJob() {logger.info("TestJob任务执行了。。。");}
}

所以如果顺利的话,每隔1s钟就会打印一句TestJob任务执行了。。。

启动项目,注意修改一下端口,因为调用中心默认也是8080,本地起会端口冲突

最终执行结果如下,符合预期

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讲完概念和使用部分,接下来就来好好讲一讲Xxl-Job核心的实现原理

从执行器启动说起

前面Demo中使用到了一个很重要的一个类

com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor

这个类就是整个执行器启动的入口

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这个类实现了SmartInitializingSingleton接口

所以经过Bean的生命周期,一定会调用afterSingletonsInstantiated这个方法的实现

这个方法干了很多初始化的事,这里我挑三个重要的讲,其余的等到具体的功能的时候再提

1、初始化JobHandler

JobHandler是个什么?

所谓的JobHandler其实就是一个定时任务的封装

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一个定时任务会对应一个JobHandler对象

当执行器执行任务的时候,就会调用JobHandler的execute方法

JobHandler有三种实现:

  • MethodJobHandler
  • GlueJobHandler
  • ScriptJobHandler

MethodJobHandler是通过反射来调用方法执行任务

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所以MethodJobHandler的任务的实现就是一个方法,刚好我们demo中的例子任务其实就是一个方法

所以Demo中的任务最终被封装成一个MethodJobHandler

GlueJobHandler比较有意思,它支持动态修改任务执行的代码

当你在创建任务的时候,需要指定运行模式为GLUE(Java)

在这里插入图片描述
之后需要在操作按钮点击GLUE IDE编写Java代码

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代码必须得实现IJobHandler接口,之后任务执行的时候就会执行execute方法的实现

如果你需要修改任务的逻辑,只需要重新编辑即可,不需要重启服务

ScriptJobHandler,通过名字也可以看出,是专门处理一些脚本的

运行模式除了BEANGLUE(Java)之外,其余都是脚本模式

而本节的主旨,所谓的初始化JobHandler就是指,执行器启动的时候会去Spring容器中找到加了@XxlJob注解的Bean,例如上文中提到的TestJob

解析注解,然后封装成一个MethodJobHandler对象,最终存到XxlJobSpringExecutor成员变量的一个本地的Map缓存中

在这里插入图片描述

缓存key就是任务的名字

在这里插入图片描述

至于GlueJobHandlerScriptJobHandler都是任务触发时才会创建

除了上面这几种,你也自己实现JobHandler,手动注册到JobHandler的缓存中,也是可以通过调度中心触发的

2、创建一个Http服务器

除了初始化JobHandler之外,执行器还会创建一个Http服务器

这个服务器端口号就是通过XxlJobSpringExecutor配置的端口,demo中就是设置的是9999,底层是基于Netty实现的

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这个Http服务端会接收来自调度中心的请求

当执行器接收到调度中心的请求时,会把请求交给ExecutorBizImpl来处理

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这个类非常重要,所有调度中心的请求都是这里处理的

ExecutorBizImpl实现了ExecutorBiz接口

当你翻源码的时候会发现,ExecutorBiz还有一个ExecutorBizClient实现

在这里插入图片描述
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ExecutorBizClient的实现就是发送http请求,所以这个实现类是在调度中心使用的,用来访问执行器提供的http接口

在这里插入图片描述

3、注册到调度中心

当执行器启动的时候,会启动一个注册线程,这个线程会往调度中心注册当前执行器的信息,包括两部分数据

  • 执行器的名字,也就是设置的appname
  • 执行器所在机器的ip端口,这样调度中心就可以访问到这个执行器提供的Http接口

前面提到每个服务实例都会对应一个执行器实例,所以调用中心会保存每个执行器实例的地址

在这里插入图片描述

这里你可以把调度中心的功能类比成注册中心

任务触发原理⭐⭐⭐

弄明白执行器启动时干了哪些事,接下来讲一讲Xxl-Job最最核心的功能,那就是任务触发的原理

任务触发原理我会分下面5个小点来讲解

  • 任务如何触发?
  • 快慢线程池的异步触发任务优化
  • 如何选择执行器实例?
  • 执行器如何去执行任务?
  • 任务执行结果的回调

1、任务如何触发?

源码:

com.xxl.job.admin.core.thread.JobScheduleHelper

调度线程scheduleThread

调度中心在启动的时候,会开启一个线程,这个线程的作用就是来计算任务触发时机,这里我把这个线程称为调度线程

这个调度线程会去查询xxl_job_info这张表

在这里插入图片描述

这张表存了任务的一些基本信息和任务下一次执行的时间

调度线程会去查询下一次执行的时间 <= 当前时间 + 5s的任务

这个5sXxlJob写死的,被称为预读时间,提前读出来,保证任务能准时触发

举个例子,假设当前时间是2024-12-20 08:00:10,这里的查询就会查出下一次任务执行时间在2024-12-20 08:00:15之前执行的任务

在这里插入图片描述

查询到任务之后,调度线程会去将这些任务根据执行时间划分为三个部分:

  • 当前时间已经超过任务下一次执行时间5s以上,也就是需要在2024-12-20 08:00:05(不包括05s)之前的执行的任务
  • 当前时间已经超过任务下一次执行时间,但是但不足5s,也就是在2024-12-20 08:00:052024-12-20 08:00:10(不包括10s)之间执行的任务
  • 还未到触发时间,但是一定是5s内就会触发执行的

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对于第一部分的已经超过5s以上时间的任务,会根据任务配置的调度过期策略来选择要不要执行

在这里插入图片描述
调度过期策略就两种,就是字面意思

  • 直接忽略这个已经过期的任务
  • 立马执行一次这个过期的任务

对于第二部分的超时时间在5s以内的任务,就直接立马执行一次,之后如果判断任务下一次执行时间就在5s内,会直接放到一个时间轮里面,等待下一次触发执行

对于第三部分任务,由于还没到执行时间,所以不会立马执行,也是直接放到时间轮里面,等待触发执行

当这批任务处理完成之后,不论是前面是什么情况,调度线程都会去重新计算每个任务的下一次触发时间,然后更新xxl_job_info这张表的下一次执行时间

到此,一次调度的计算就算完成了

之后调度线程还会继续重复上面的步骤,查任务,调度任务,更新任务下次执行时间,一直死循环下去,这就实现了任务到了执行时间就会触发的功能

这里在任务触发的时候还有一个很有意思的细节

由于调度中心可以是集群的形式,每个调度中心实例都有调度线程,那么如何保证任务在同一时间只会被其中的一个调度中心触发一次?

我猜你第一时间肯定想到分布式锁,但是怎么加呢?

XxlJob实现就比较有意思了,它是基于八股文中常说的通过数据库来实现的分布式锁的,基于MySQL数据库的分布式锁移步文章《优雅的使用MySQL实现分布式锁》

在调度之前,调度线程会尝试执行下面这句sql

在这里插入图片描述

就是这个sql

select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update

一旦执行成功,说明当前调度中心成功抢到了锁,接下来就可以执行调度任务了

当调度任务执行完之后再去关闭连接,从而释放锁

由于每次执行之前都需要去获取锁,这样就保证在调度中心集群中,同时只有一个调度中心执行调度任务

现在来看看源码,详细说说上面过程

首先定义两个线程调度线程scheduleThread时间轮线程ringThread,定义了一个map缓存时间轮,key为1-59的描述,value为当前秒数需要执行的job的id集合

在这里插入图片描述
来看调度线程scheduleThread
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在开始阶段,做了调度线程做了两件非常重要的事情

  1. 将调度时间控制在5s钟执行一次,具体如何控制时间逻辑可以看注释
  2. 将每次插表预读的数量控制在6000,这个6000怎么来的?每秒钟每个线程处理一个任务花费的时间大概是50ms,那么一个线程的qps就是1000/50=20条任务,后面我们会创建两个线程池(快慢线程池去执行这些任务,后面具体再说),快线程池最大线程池数为200,慢线程池数最大线数为100,所以每批次最大的预读条数就是(200+100)*20=6000

在这里插入图片描述

其次再接着看,调度中心可以部署在多台服务器上,需要共享同一个数据库,源码中使用使用select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update,MySQL的悲观锁保证每次只有一个调度中心来执行调度任务

在这里插入图片描述

第一种情况:nowTime > jobInfo.getTriggerNextTime() + PRE_READ_MS

nowTime > jobInfo.getTriggerNextTime() + PRE_READ_MS就是上述提到的第一种情况,这种情况是triggerNextTime下次调度时间 + 5s比我当前时间还要小,说明这个任务已经错过了它的触发时间,有misfire误触发 根据误触发策略(jobInfo.getMisfireStrategy()),决定如何处理这个任务。默认为什么都不做(MisfireStrategyEnum.DO_NOTHING)

接下来无论是那种策略,都需要更新下一次触发时间

在这里插入图片描述

其中generateNextValidTime的逻辑就是根据调度类型计算下一次触发时间

  1. CRON:根据CRON表达是和当前时间戳计算出下一次触发的事时间
  2. FIX_RATE:用当前时间加上固定速率*1000

在这里插入图片描述

第二种情况:nowTime > jobInfo.getTriggerNextTime()

nowTime > jobInfo.getTriggerNextTime()时,先将这个任务进行触发,然后更新这个人物的下一次触发时间,再判断我下次预读的数据中,这条任务是否需要触发,如果需要触发这次就直接将他放进时间轮中,然后再次更新触发时间

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第三种情况:nowTime < jobInfo.getTriggerNextTime()

这个情况比较简单,就是触发时间还没到,那就将这个任务放在时间轮中

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在预读数据全部执行完以后,更新xxl_job_info表状态

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时间轮线程ringThread

时间轮原理移步文章《【时间轮】通过xxl-job剖析时间轮》

ringThread线程每隔一秒执行一次,根据当前时间去取需要触发的任务id,然后进行触发

在这里插入图片描述

最后画一张图来总结一下这一小节

在这里插入图片描述

2、快慢线程池的异步触发任务优化

当任务达到了触发条件,并不是由调度线程直接去触发执行器的任务执行

调度线程会将这个触发的任务交给线程池去执行

所以上图中的最后一部分触发任务执行其实是线程池异步去执行的

那么,为什么要使用线程池异步呢?

主要是因为触发任务,需要通过Http接口调用具体的执行器实例去触发任务

在这里插入图片描述

这一过程必然会耗费时间,如果调度线程去做,就会耽误调度的效率

所以就通过异步线程去做,调度线程只负责判断任务是否需要执行

并且,Xxl-Job为了进一步优化任务的触发,将这个触发任务执行的线程池划分成快线程池慢线程池两个线程池

在这里插入图片描述

那为什么要设置成两个线程池呢,一个线程池不能解决吗?怎么区分任务的快慢呢?

为什么要设置两个线程,试想一下,现在有一批很慢的任务,执行时间可能是几秒以上,但是corn表达式是1s中执行一次,如果用一个线程池会阻塞后面的任务,像这种任务就可以用慢线程池来执行

怎么区别快慢任务呢?来看源码:

在这里插入图片描述

在调用执行器的Http接口触发任务执行的时候,Xxl-Job会去记录每个任务的触发所耗费的时间

注意并不是任务执行时间,只是整个Http请求耗时时间,这是因为执行器执行任务是异步执行的,所以整个时间不包括任务执行时间,这个后面会详细说

当任务一次触发的时间超过500ms,那么这个任务的慢次数就会加1

如果这个任务一分钟内触发的慢次数超过10次,接下来就会将触发任务交给慢线程池去执行

所以快慢线程池就是避免那种频繁触发并且每次触发时间还很长的任务阻塞其它任务的触发的情况发生

3、如何选择执行器实例?

上一节说到,当任务需要触发的时候,调度中心会向执行器发送Http请求,执行器去执行具体的任务

那么问题来了

由于一个执行器会有很多实例,那么应该向哪个实例请求?

这其实就跟任务配置时设置的路由策略有关了

从图上可以看出xxljob支持多种路由策略

除了分片广播,其余的具体的算法实现都是通过ExecutorRouter的实现类来实现的

在这里插入图片描述

这里简单讲一讲各种算法的原理,有兴趣的小伙伴可以去看看内部的实现细节

第一个、最后一个、轮询、随机都很简单,没什么好说的

一致性Hash讲起来比较复杂,你可以先看看这篇文章,再去查看Xxl-Job的代码实现

https://blog.csdn.net/weixin_45683778/article/details/136694740

最不经常使用(LFU:Least Frequently Used):Xxl-Job内部会有一个缓存,统计每个任务每个地址的使用次数,每次都选择使用次数最少的地址,这个缓存每隔24小时重置一次

最近最久未使用(LRU:Least Recently Used):将地址存到LinkedHashMap中,它利用LinkedHashMap可以根据元素访问(get/put)顺序来给元素排序的特性,快速找到最近最久未使用(未访问)的节点

故障转移:调度中心都会去请求每个执行器,只要能接收到响应,说明执行器正常,那么任务就会交给这个执行器去执行

忙碌转移:调度中心也会去请求每个执行器,判断执行器是不是正在执行当前需要执行的任务(任务执行时间过长,导致上一次任务还没执行完,下一次又触发了),如果在执行,说明忙碌,不能用,否则就可以用

分片广播:XxlJob给每个执行器分配一个编号,从0开始递增,然后向所有执行器触发任务,告诉每个执行器自己的编号和总共执行器的数据

我们可以通过XxlJobHelper#getShardIndex获取到编号,XxlJobHelper#getShardTotal获取到执行器的总数据量

分片广播就是将任务量分散到各个执行器,每个执行器只执行一部分任务,加快任务的处理

举个例子,比如你现在需要处理30w条数据,有3个执行器,此时使用分片广播,那么此时可将任务分成3分,每份10w条数据,执行器根据自己的编号选择对应的那份10w数据处理

在这里插入图片描述

当选择好了具体的执行器实例之后,调用中心就会携带一些触发的参数,发送Http请求,触发任务

4、执行器如何去执行任务?

相信你一定记得我前面在说执行器启动是会创建一个Http服务器的时候提到这么一句

当执行器接收到调度中心的请求时,会把请求交给ExecutorBizImpl来处理

所以前面提到的故障转移和忙碌转移请求执行器进行判断,最终执行器也是交给ExecutorBizImpl处理的

执行器处理触发请求是这个ExecutorBizImpl的run方法实现的

在这里插入图片描述

当执行器接收到请求,在正常情况下,执行器会去为这个任务创建一个单独的线程,这个线程被称为JobThread

每个任务在触发的时候都有单独的线程去执行,保证不同的任务执行互不影响

之后任务并不是直接交给线程处理的,而是直接放到一个内存队列中,线程直接从队列中获取任务

在这里插入图片描述

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这里我相信你一定有个疑惑

为什么不直接处理,而是交给队列,从队列中获取任务呢?

那就得讲讲不正常的情况了

如果调度中心选择的执行器实例正在处理定时任务,那么此时该怎么处理呢?

这时就跟阻塞处理策略有关了

在这里插入图片描述

阻塞处理策略总共有三种:

  • 单机串行
  • 丢弃后续调度
  • 覆盖之前调度

单机串行的实现就是将任务放到队列中,由于队列是先进先出的,所以就实现串行,这也是为什么放在队列的原因

丢弃调度的实现就是执行器什么事都不用干就可以了,自然而然任务就丢了

覆盖之前调度的实现就很暴力了,他是直接重新创建一个JobThread来执行任务,并且尝试打断之前的正在处理任务的JobThread,丢弃之前队列中的任务

打断是通过Thread#interrupt方法实现的,所以正在处理的任务还是有可能继续运行,并不是说一打断正在运行的任务就终止了

这里需要注意的一点就是,阻塞处理策略是对于单个执行器上的任务来生效的,不同执行器实例上的同一个任务是互不影响的

比如说,有一个任务有两个执行器A和B,路由策略是轮询

任务第一次触发的时候选择了执行器实例A,由于任务执行时间长,任务第二次触发的时候,执行器的路由到了B,此时A的任务还在执行,但是B感知不到A的任务在执行,所以此时B就直接执行了任务

所以此时你配置的什么阻塞处理策略就没什么用了

如果业务中需要保证定时任务同一时间只有一个能运行,需要把任务路由到同一个执行器上,比如路由策略就选择第一个

5、任务执行结果的回调

当任务处理完成之后,执行器会将任务执行的结果发送给调度中心

在这里插入图片描述

如上图所示,这整个过程也是异步化的

  • JobThread会将任务执行的结果发送到一个内存队列中
  • 执行器启动的时候会开启一个处发送任务执行结果的线程:TriggerCallbackThread
  • 这个线程会不停地从队列中获取所有的执行结果,将执行结果批量发送给调度中心
  • 调用中心接收到请求时,会根据执行的结果修改这次任务的执行状态和进行一些后续的事,比如失败了是否需要重试,是否有子任务需要触发等等

在这里插入图片描述

到此,一次任务的就算真正处理完成了

最后

最后我从官网捞了一张Xxl-Job架构图

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创作不易,不妨点赞、收藏、关注支持一下,各位的支持就是我创作的最大动力❤️

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DataStream API支持不同的运行时执行模式(batch/streaming),你可以根据自己的需求选择对应模式。 DataStream API的默认执行模式就是streaming,用于需要连续增量处理并且预计会一直保持在线的无界(数据源输入是无限的)作业。 而batch执行模式则用于有界(输入有限)作业…...

LeetCode:101. 对称二叉树

跟着carl学算法&#xff0c;本系列博客仅做个人记录&#xff0c;建议大家都去看carl本人的博客&#xff0c;写的真的很好的&#xff01; 代码随想录 LeetCode&#xff1a;101. 对称二叉树 给你一个二叉树的根节点 root &#xff0c; 检查它是否轴对称。 示例 1&#xff1a; 输…...

LDO输入电压不满足最小压差时输出会怎样?

1、LDO最小压差 定义&#xff1a;低压差稳压器&#xff08;Low-dropout regulator&#xff0c;LDO&#xff09;LDO的最小压差Vdo指的是LDO正常工作时&#xff0c;LDO的输入电压必须高于LDO输出电压的差值&#xff0c;即Vin≥VdoVout   Vdo的值不是定值&#xff0c;会随着负载…...

源码分析之Openlayers中ZoomSlider滑块缩放控件

概述 ZoomSlider滑块缩放控件就是Zoom缩放控件的异形体&#xff0c;通过滑块的拖动或者点击滑槽&#xff0c;实现地图的缩放&#xff1b;另外其他方式控制地图缩放时&#xff0c;也会引起滑块在滑槽中的位置改变&#xff1b;即ZoomSlider滑块缩放控件会监听地图的缩放级别&…...

在Win11系统上安装Android Studio

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 下载地址&#xff1a;https://developer.android.google.cn/studio?hlzh-cn 官方安装教程&#xff1a;https://developer.android.google.cn/studio/install?hlzh-cn 点击Next&#xff0c;默认会同时安装Android Studio和Android虚拟机&#…...

华为ensp--BGP路径选择-AS_Path

学习新思想&#xff0c;争做新青年&#xff0c;今天学习的是BGP路径选择-AS_Path 实验目的: 理解AS_Path属性的概念 理解通过AS_Path属性进行选路的机制 掌握修改AS_Path属性的方法 实验内容: 本实验模拟了一个运营商网络场景&#xff0c;所有路由器都运行BGP协议&#xff…...

Android Java Ubuntu系统如何编译出 libopencv_java4.so

Cmake: cd ~ wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.30.3/cmake-3.30.3-linux-x86_64.tar.gztar -xzvf cmake-3.30.3-linux-x86_64.tar.gz sudo ln -sf $(pwd)/cmake-3.30.3-linux-x86_64/bin/* /usr/bin/cmake --versionAndroid NDK: wget https://…...

WPF Binding 绑定

绑定是 wpf 开发中的精髓&#xff0c;有绑定才有所谓的数据驱动。 1 . 背景 目前 wpf 界面可视化的控件&#xff0c;继承关系如下&#xff0c; 控件的数据绑定&#xff0c;基本上都要借助于 FrameworkElement 的 DataContext 属性。 只有先设置了控件的 DataContext 属性&…...

算法笔记—前缀和(动态规划)

【模板】前缀和_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) #include <initializer_list> #include <iostream> #include <vector> using namespace std;int main() {//输入数据int n,q;cin>>n>>q;vector<int> arr;arr.resize(n1);for(int i1;i<…...

将HTML转换为PDF:使用Spire.Doc的详细指南(二)无水印版

目录 引言 一、准备工作 1. 下载Spire.Doc for Java破解版 2. 将JAR包安装到本地Maven (1) 打开命令提示符 (2) 输入安装命令 (3) 在pom.xml中导入依赖 二、实现HTML到PDF的转换 1. 创建Java类 2. 完整代码示例 3. 代码解析 4. 处理图像 5. 性能优化 6. 错误处理…...