常见软件开发模型对比:瀑布、迭代、螺旋、敏捷

一、瀑布模型

模型说明
瀑布模型是将软件生存周期的各项活动规定为按固定顺序而连接的若干阶段工作,形如瀑布流水,最终得到软件产品。
1970年温斯顿·罗伊斯(Winston Royce)提出了著名的“瀑布模型”,直到80年代早期,它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。

核心思想:瀑布模型核心思想是按工序将问题化简,将功能的实现与设计分开,便于分工协作,即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动,并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级下落。

重要地位:它提供了软件开发的基本框架。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入,利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果,并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施,若确认,则继续下一项活动;否则返回前面,甚至更前面的活动。对于经常变化的项目而言,瀑布模型毫无价值。

 

模型优点

1、为项目提供了按阶段划分的检查点。
2、当前一阶段完成后,您只需要去关注后续阶段。
3、可在迭代模型中应用瀑布模型。
4、它提供了一个模板,这个模板使得分析、设计、编码、测试和支持的方法可以在该模板下有一个共同的指导。
 

模型缺点

1、各个阶段的划分完全固定,阶段之间产生大量的文档,极大地增加了工作量。
2、由于开发模型是线性的,用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果,从而增加了开发风险。
3、通过过多的强制完成日期和里程碑来跟踪各个项目阶段。
4、瀑布模型的突出缺点是不适应用户需求的变化。

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Go基本安装及环境变量说明

Go的安装与配置在官方已经有很详尽的说明,安装说明请参考官方链接:https://golang.org/doc/install

为方便开发,在开发环境的安装中需要注意的是个三个环境变量的设置:

1、$GOROOT:go的安装目录,配置后不会再更改;

2、$PATH:需要将go的bin目录添加到系统$PATH中以便方便使用go的相关命令,配置后也不会再更改;

3、$GOPATH:go项目在本地的开发环境的的项目根路径(以便项目编译,go build, go install),不同的项目在编译的时候该环境变量可以不同

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通过完整示例来理解如何使用 epoll

网络服务器通常使用一个独立的进程或线程来实现每个连接。由于高性能应用程序需要同时处理大量的客户端,这种方法就不太好用了,因为资源占用和上下文切换时间等因素影响了同时处理大量客户端的能力。另一种方法是在一个线程中使用非阻塞 I/O,以及一些就绪通知方法,即当你可以在一个套接字上读写更多数据的时候告诉你。

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select,poll,epoll的归纳总结区分

1 Select、Poll与Epoll简介

Select

select本质上是通过设置或者检查存放fd标志位的数据结构来进行下一步处理。这样所带来的缺点是:

1 单个进程可监视的fd数量被限制

2 需要维护一个用来存放大量fd的数据结构,这样会使得用户空间和内核空间在传递该结构时复制开销大

3 对socket进行扫描时是线性扫描

Poll

poll本质上和select没有区别,它将用户传入的数组拷贝到内核空间,然后查询每个fd对应的设备状态,如果设备就绪则在设备等待队列中加入一项并继续遍历,如果遍历完所有fd后没有发现就绪设备,则挂起当前进程,直到设备就绪或者主动超时,被唤醒后它又要再次遍历fd。这个过程经历了多次无谓的遍历。

它没有最大连接数的限制,原因是它是基于链表来存储的,但是同样有一个缺点:大量的fd的数组被整体复制于用户态和内核地址空间之间,而不管这样的复制是不是有意义。

poll还有一个特点是“水平触发”,如果报告了fd后,没有被处理,那么下次poll时会再次报告该fd。

Epoll

epoll支持水平触发和边缘触发,最大的特点在于边缘触发,它只告诉进程哪些fd刚刚变为就需态,并且只会通知一次。

在前面说到的复制问题上,epoll使用mmap减少复制开销。

还有一个特点是,epoll使用“事件”的就绪通知方式,通过epoll_ctl注册fd,一旦该fd就绪,内核就会采用类似callback的回调机制来激活该fd,epoll_wait便可以收到通知

注:水平触发(level-triggered)——只要满足条件,就触发一个事件(只要有数据没有被获取,内核就不断通知你);边缘触发(edge-triggered)——每当状态变化时,触发一个事件。

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Linux C 开发 – libevent

Libevent介绍
libevent是一个事件触发的网络库,适用于windows、linux、bsd等多种平台,内部使用select、epoll、kqueue等系统调用管理事件机制。著名分布式缓存软件memcached也是libevent based,而且libevent在使用上可以做到跨平台,而且根据libevent官方网站上公布的数据统计,似乎也有着非凡的性能。
官方网站:http://libevent.org/
英文文档:http://www.wangafu.net/~nickm/libevent-book/
中文文档:http://www.cppblog.com/mysileng/category/20374.html
Libevent是基于事件的网络库。说的通俗点,例如我的客户端连接到服务端属于一个连接的事件,当这个事件触发的时候就会去处理。
该文章阅读过程中,请结合下面的socket例子,可能会更加清晰的理解每一个接口的用法。

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常用的C/C++框架和库、开发资源

– 1. Webbench

Webbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行。

下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html

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JS是按值传递还是按引用传递

按值传递 VS. 按引用传递

按值传递(call by value)是最常用的求值策略:函数的形参是被调用时所传实参的副本。修改形参的值并不会影响实参。
按引用传递(call by reference)时,函数的形参接收实参的隐式引用,而不再是副本。这意味着函数形参的值如果被修改,实参也会被修改。同时两者指向相同的值。
按引用传递会使函数调用的追踪更加困难,有时也会引起一些微妙的BUG。
按值传递由于每次都需要克隆副本,对一些复杂类型,性能较低。两种传值方式都有各自的问题。
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构建负载均衡服务器之二 LVS详解及应用

在上一篇中介绍了负载均衡及集群的原理,本篇主要介绍下下实现负载均衡的软件之LVS的原理及应用。

 

一、LVS的介绍

1、  LVS的定义

一般来说,LVS采用三层结构:负载调度器、服务器池、共享存储。工作在TCP/IP协议的四层,其转发是依赖于四层协议的特征进行转发的,由于其转发要依赖于协议的特征进行转发,因此需要在内核的TCP/IP协议栈进行过滤筛选,可想而知,这就需要在内核的模块来完成,而这样的过滤转发规则又是由管理员进行定义的,所以,LVS就是两段式的架构设计,在内核空间中工作的是”ipvs”,而在用户空间中工作的,用来定义集群服务规则的是”ipvsadm”。这就很容易想到iptables而LVS正好工作在iptables的input链上。

 

2、  LVS的组成

ipvsadm:用于管理集群服务的命令行工具,工作于Linux系统中的用户空间。

ipvs:为lvs提供服务的内核模块,工作于内核空间 (相对于是框架,通过ipvsadm添加规则,来实现ipvs功能)。

注:在linux内核2.4.23之前的内核中模块默认是不存在的,需要自己手动打补丁,然后把此模块编译进内核才可以使用此功能。

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构建负载均衡服务器之一 负载均衡与集群详解

一、什么是负载均衡

    首先我们先介绍一下什么是负载均衡: 负载平衡(Load balancing)是一种计算机网络技术,用来在多个计算机(计算机集群)、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载,以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。这是来自维基百科的介绍。负载均衡的目的,就在于平衡负载,给用户提供优质,可靠,稳定的服务。

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上图是个最简单的负载均衡实例, 应用服务器并不直接与用户相连, 用户连接负载均衡服务器,然后由负载均衡服务器把消息转发给实际应用服务器。负载均衡器内部会根据应用服务器的负载情况,决定把消息转发给哪台服务器处理。同时负载均衡器还可以对用户屏蔽应用服务器失效,只要把用户的消息转发到非失效服务器即可。

 

提到负载均衡,就不能不介绍另外一个概念: 集群。集群就是一组部署有相同应用的服务器。例如web 服务器。用户的请求无论连接到哪台服务器上,都能得到相同的处理。这样我们实现一种服务器,可以将用户的请求根据特定规则转发到应用服务器上进行处理。就实现了完整的集群处理系统。这个服务器如果实现了后台服务器感知和配置功能,能够了解后台服务器的可用情况。就可以被称作为负载均衡器。

 

负载均衡在目前网络服务规模越来越庞大的情况下,成为一个大型服务器系统必须要面对的问题。随着用户和业务的增多,来自用户的访问量和数据流量不断增大,对服务器的计算能力和储存要求也在不断增加,单台服务器根本无法承担这么庞大的数据处理请求。这个时候,我们必须利用集群技术,采用一组服务器对来自用户的请求进行处理,服务器的数量要能够不断的扩充。在集群的前端,我们采用负载均衡技术,平均分散用户的请求到不同的处理服务器,并且能够在集群中某个服务失效时,即时感知,屏蔽,将消息转发到其他可用服务器上。

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浅谈MVC,MVP 和 MVVM 的区别

复杂的软件必须有清晰合理的架构,否则无法开发和维护。

以下以Javascript客户端页面开发为例使用图示简单阐述三者的联系和区别。

需要注意的是,MVC开发模式备广泛用于各种软件开发中,包括互联网的B/S模式的产品,而其他两种模式大多数用在客户端开发中,例如:Javascrtipt、WPF、Adnroid开发等等。
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