今天，互联网的发展已经迅速，以至于人们可以在短时间内获得海量的信息。但是，这些信息中有很多是无用的，而有用的信息又有时候不容易找到。针对这种情况，文章采集器就出现了，它可以帮助人们快速、准确地寻找有用的信息。
　　
　　文章采集器是一种特殊的软件，它可以帮助人们快速、准确地采集来自各个网站的文章，包括新闻、博客、图片、音乐、视频等各种内容。它能够根据用户需求自动搜索文章并将其存储到本地，大大降低人们寻找有用信息的时间成本。此外，文章采集器还能够根据用户要求进行SEO优化，使得采集的文章在搜索引擎中能够被更好地识别和优先显示。
　　
　　目前，市面上已有多种文章采集器可供选择，其中最受用户青睐的是优采云。优采云是一款专业的文章采集器，它不仅能够快速准确地寻找有用信息，而且还能够根据用户要求进行SEO优化。此外，优采云还具有强大的数据库存储能力、便捷的使用方式和实时数据分析功能。因此，不论是大公司还是小企业，都可以使用优采云来快速准确地寻找需要的信息。而且优采云也将不断升级其产品功能，使得其能够应对市场上各类数字化应用需要。
　　
　　总之，文章采集器是一个非常实用而又方便好用的工具。特别是当前浩如烟海中海量信息中找寻真正有效信息时，文章采集器就显得尤为重要。相信随着优采云SEO优化功能不断完善即将上市之后（官网 www.ucaiyun.com ）,将大大方便人们寻找真正有效信息,并最大化利用这些信息,使之赢得市场竞争优势,更好地开发市场,创造出意想不到的效益。 查看全部

　　现如今，互联网在人们生活中起着越来越重要的作用，网络营销成为企业发展的最佳方式。而文章采集器是企业进行网络营销活动的必备工具，它可以帮助企业快速收集各种信息，并将其分类整理，便于企业进行文章内容分析、信息整合、SEO优化等工作。
　　
　　近几年来，文章采集器在市场上得到了广泛应用，不少企业都将其作为一项重要的信息获取工具，但是目前市面上的文章采集器大多存在一定的问题，既不能快速准确地获取信息，又不能有效地进行SEO优化。
　　
　　对此，来自中国的软件开发商“优采云”公司推出了一款全新的文章采集器——“优采云”，它可以帮助企业快速准确地收集各种信息，并将其整理成有序的文章内容。此外，该采集器还具备SEO优化功能，可以帮助企业针对特定关键词进行SEO优化，使文章内容更加有吸引力、对应性强。
　　
　　此外，“优采云”文章采集器还具备一套安全机制，能够帮助用户预防各种安全问题。例如通过IP代理、Cookie保存功能、浏览隐形功能等手段来避免断流、封IP、封cookie、封电子邮件等情况的发生。此外，该采集器也具备超强的断点续传功能，能够有效地避免因断流而对数据造成影响。
　　总之，“优采云”文章采集器是一款既能快速准确地获取信息又能有效进行SEO优化的工具。它由中国开发商“优采云”打造而成（官网www.ucaiyun.com ），无论是从功能性还是从安全性上都得到了大幅度的升华。如今，该产品已成为市场上最受欢迎的文章采集工具之一。 查看全部

　　随着互联网的发展，内容营销已成为企业提升形象、扩大品牌影响力的重要手段。然而，企业在内容营销中也遇到了一些困难，比如内容优化、原创文章采集等。这时，文章采集器就可以派上用场了。
　　
　　优采云是一款专业的文章采集器，旨在帮助企业快速、有效地进行文章采集。其可以根据用户的关键词或者网页地址，从相关网站中获取有价值的内容，并提供多种方式对其进行整理和分类，如根据标题、作者、时间等进行排序。此外，该工具还能够将采集的内容进行SEO优化，使得内容能够得到更好的排名。同时，该工具还能够将采集的内容保存到Word文件或PDF文件中，方便用户进行保存和打印。
　　
　　此外，优采云还提供了一整套内容营销服务体系，不仅可以帮助用户快速采集有价值的原创内容，而且可以将其发布到各大平台上去。各大平台包括微信、微博、QQ空间、Baidu Tieba等社交平台。此外，该工具也能够帮助用户将内容发布到博客、门户网站上去。
　　
　　总之，优采云是一款功能强大的文章采集器。它不仅能够帮助用户快速、有效地获取有价值的原创内容，而且还能够将内容SEO优化并将其发布到各大平台上去。此外，该工具也能够将采集的内容保存到Word文件或PDF文件中，方便用户进行保存和打印。如果你想要快速、有效地开展内容营销工作，不妨试试使用优采云(www.ucaiyun.com)吧! 查看全部

　　解决方案:优采云采集器是一种自动化的文章抓取工具
　　
　　文章采集器是一种自动化的文章抓取工具，它可以从互联网上的各种资源中抓取并采集文章，使用者可以根据自己的需求，设定不同的采集条件，实现快速、有效、准确地获取到相应的文章内容。
　　
　　早在20世纪90年代，就有人开始尝试利用文章采集器来采集新闻内容。随着互联网的发展和技术进步，文章采集器也逐渐得到了广泛应用，如今已成为企业、机构、学校、个人都必不可少的一项网络工具。它不仅能够帮助用户快速找到所需要的信息，而且还可以有效地避免手动浏览大量网页耗费大量时间的尴尬。
　　优采云采集器是一款功能强大的文章采集器，它能够帮助用户快速地从互联网上抓取并采集新闻、博客、帖子、图片、视频等信息内容，并且可以根据用户不同的需要进行多样化地分析。例如，优采云采集器能够帮助用户快速地寻找到想要看到的信息内容、关键词相关的新闻内容、对特定作者写作风格进行评估等。此外，优采云采集器还具备强大的数据存储功能，将用户所需要的信息内容存储在“优采云”上方便之后使用。 查看全部

　　解决方案:文章采集器：利用计算机技术实现自动采集网络上的文章
　　文章采集器：利用计算机技术实现自动采集网络上的文章
　　
　　随着信息技术的发展，无论是个人还是企业都面临着信息日益丰富的困境。企业的各部门之间需要进行大量的信息共享，而且信息量急剧增加，使得传统的手工采集成为不可能完成任务的一件事。因此，文章采集器应运而生，它可以解决企业信息共享中存在的大量问题。
　　文章采集器作为一种计算机应用软件，可以利用先进的信息处理技术来实现对各大新闻、博客、论坛、RSS源、微博、微信公众号等多种不同来源上的内容进行快速、高效地采集。它通常包含多样性引擎、分布式海量数据存储、关键词匹配以及AI情感分析等核心功能，能够快速获取海量数据并将其存储在一个中央数据库中作为各部门之间的信息共享和使用。
　　
　　优采云采集器是一种前所未有的文章采集工具，能够在几乎所有平台上快速准确地将内容进行归集。该产品能够通过海量数据快速判断出相关性强低弱，并使用AI情感分析来评估内容好坏；此外，该工具还能根据用户需要将文章内容带入不同语义中去（例如正面、负面情感判断）并尽力减少干扰因子对内容判断影响。
　　此外，优采云采集器还能根据用户想要获取内容的时效性来对内容进行归集输出；如此一来就能有效避免浪费时间去寻找相应内容。而该工具还能根据不同场合去匹配不同风格、不同主题方式去带出相应内容；如此一来就可以很好地将不同应用场合中所需要内容带出来便于使用者使用。
　　总之，随着大数据时代的不断发展壮大，使用文章采集器已然成为一件必然之事。特别是随着优采云采集器凭借AI情感分析功能而得到大众的注意之后；该工具早已成为当前市场上有效快速归集海量信息打印出相应内容板式最佳选项。 查看全部

　　技巧:python语言+nodejs的一些场景，你知道几个？
　　文章采集器有很多，比如多抓鱼，金数据，伙牛网等等，但是我推荐一个叫seniorarg的工具。它是一个用来爬取文章信息的采集器，在大多数小的搜索引擎都能搜索到它的分享，并且爬虫正在不断完善中。seniorarg的特色在于一键触发规则，关键词分析。但是我希望每一篇文章都有自己的价值。这个才是我的需求。目前我还只会爬一些考试题，上课教材等，人气不够大家可以去看看。
　　
　　最近在学python，顺便看到了知乎上很多大佬们都推荐了nodejs，比如netbeans、pybuilder、pyspider等等。很多大佬说nodejs和erlang都是从另一个场景切入了python，并非python语言自己创造了nodejs,但nodejs确实有着nginx等这样的技术加持，确实是很有吸引力。
　　所以在这里可以大致总结一下python语言+nodejs的一些场景。1.计算机视觉：语义分割、人脸识别、语义分割、ocr、文本检测等。2.爬虫：文本处理、文本摘要、翻译等。3.自然语言处理：文本摘要、命名实体识别、对话机器人、知识图谱等。4.其他计算机（网络）操作系统：fortran、c等。5.云：阿里云、腾讯云等。而python语言+nodejs确实可以解决python语言定位标签。
　　
　　两者没有必然联系
　　【
　　有些要懂点python才能做，但是，python有notepad++与vs运行环境，可以利用localization等命令进行各种数据预处理，然后转换为nodejs格式的数据，很好用，且nodejs有编译模块，可以做网页。两者配合还可以用web工具开发，java与pythonpyqt不错，还有django。有些要懂一点编程语言，但是我觉得最关键的还是数据结构与算法，掌握并掌握两门语言，学的很快。 查看全部

　　最新版:WeChatDownload(微信公众号文章采集器)绿色正式版
　　1.在设置中心打开福利。
　　2. 重启软件，确认安装证书。
　　3、登录电脑微信，选择公众号下载，查看历史记录或点击某文章，返回软件查看软件底部提示是否变红。
　　4.分析完成后会自动下载。注意事项
　　1.如果太频繁，请重新拨号获取新的IP地址...
　　2.应该能满足大多数人的需求。 以后可能会迭代更新，调整为年度更新……
　　3、net4.5运行环境安装软件无法运行...
　　
　　4.如果杀毒软件报毒...解决方法是：杀！ ！
　　5.只能通过微信公众号一一获取，不要多开软件，否则会出现意想不到的问题！ ！ ！
　　6、如果发现网络不可用，请正确关闭软件。 如果没有，请重新打开软件并再次关闭。
　　7、后台分析的文章数和下载的文章数在大多数情况下是不一致的，因为有些文章被删除或屏蔽了，但是找到的文章数总是大于下载的文章数。
　　8. 鸡蛋 (2)
　　v3.261（年度更新）
　　新增微信号文章下载所有文章
　　下载单文章时同时添加微信文章全文和下载评论（不支持自定义粘贴链接下载）
　　
　　第三次优化线程底层代码，提升下载速度和稳定性
　　增加多种关键点匹配，让软件使用时间尽可能长
　　修复部分已知bug，调整软件整体稳定性
　　添加第三方库文件，使其功能更加强大
　　优化下载生成的word和pdf排版问题
　　修复word和pdf下载图片被无情剪切越界的问题
　　新增下载文章时删除文章中所有图片的功能（针对部分只关注心灵鸡汤的用户）
　　分享文章:什么是公众号文章采集器？怎么采集微信公众号的文章？
　　
　　什么是公众号文章采集器？ 如何采集微信公众号的文章？ 关键词: 如何采集微信公众号的文章说明: 有专门的采集公众号文章的工具。 你听说过公众号文章采集器吗？ 那么什么是公众号文章采集器呢？ 还有，如何采集微信公众号的文章？ 下面就和拓途数据小编一起来了解一下一对公众号的文章采集吧。 有专门的工具。 你听说过公众号文章采集器吗？ 那么什么是公众号文章采集器呢？ 还有，微信公众号怎么采集文章？ 下面就和拓途数据小编一起来了解一下吧。 什么是公众号文章采集器？ 拓图数据公众号文章采集器是一款非常好用的微信公众号文章采集辅助工具。 这款微信公众号文章采集工具功能强大全面，简单易用。 使用后，可以帮助用户更加轻松便捷地采集文章。 该软件可以帮助有需要的用户大量采集文章中的内容、图片等。 如何采集微信公众号文章如何采集微信公众号文章A：关键词批量搜索和采集可以粘贴关键词批量搜索，选择采集内容日期，伪原创标题和内容，识别文章是否原创，支持文章一篇发到网站。 对于一些做SEO的人来说，在标题或内容中随机插入长尾词。 可以下载带索引的长尾词，导​​入获取流量。 B：指定公众号采集。 大家可以通过公众号排行榜或者自己搜索自己所在行业的公众号，然后粘贴进去。其他功能和第一项一样，还是可以的。 比如你是教育或者税务公司，专业的SEO，可以利用这个功能获取流量或者高质量的原创文章。 C：热门行业采集按行业分类采集，功能同第一项。 D：自动采集发布 自动采集发布还是批量搜索关键词等功能图中没有显示，重点是有个优点，不同的关键词或者微信号采集可以选择全选，会继续按顺序采集，例如 例子：你有10列，那么你可以为每一列设置一个与该列相关的词的采集，当第一个采集完成后，会自动采集并存储第二个列。 如何采集微信公众号的文章关于什么是公众号文章采集器，以及如何采集微信公众号的文章，拓图数据小编就先介绍到这里。 使用文章采集器，您可以轻松采集一些好看的文章，然后发布到您的公众号平台。 持续关注更多资讯和知识点，后续知识点如公众号分析工具、湖南分析公众号最好用的工具、公众号分析数据工具、如何采集公众号文章、如何采集自媒体公众号文章。
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　　干货教程:优采云万能文章采集器教程（优采云万能文章采集软件）
　　优采云万能文章采集器，一款无技术门槛即可上手的免费采集工具。 优采云万能文章采集器通过使用CSS选择器识别HTML页面中的信息，协助网站定义规则和任务。 将根据网站指定的执行计划采集信息，并将结果以表格的形式存储在浏览器中，以后可以保存为CSV或XLS文件。
　　站长只需要打开一个页面， 优采云万能文章采集器会自动识别表格数据或选择需要手动抓取的元素，然后告诉插件如何在页面之间（甚至站点之间）导航（它还会尝试自动查找导航按钮） 优采云 Universal 文章 采集器还可以通过自动导航页面智能理解数据模式并提取所有数据。
　　
　　另外， 优采云万能文章采集器安装后即可启动使用，以最快的速度完成多页采集。 强大的多层次网页采集，无需任何编码，可视化创建，跨多个页面采集信息。 自动规则，所有数据安全存储在异地，双重维护，定时任务自动运行，无需学习python、javascript、xpath、json、iframe等技术，快速上手。
　　优采云万能文章采集器可以自动识别表格数据，自动采集或转换多网页数据。 数据变化监控和实时通知，动态页面爬取，多种明细格式采集，支持无限滚动。 优采云万能文章采集器支持多种分页方式、跨网站采集或数据转换、增量采集、自动生成采集规则、可视化采集规则编辑。
　　优采云万能文章采集器的无限数据导出到 Excel 或 CSV 文件，外加国际语言支持。 高度隐私：所有数据都存储在用户本地。 保密性高：多层加密保护，不接触任何目标采集网站的用户账号或cookie信息。
　　
　　互联网上有海量的数据资源。 想要抓取这些数据，就离不开优采云万能文章采集器。 速度和数据质量：由于时间通常是限制因素，大规模爬取需要优采云 Universal 文章 采集器的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬取网页。 这种对速度的要求使得爬取大规模的产品数据极具挑战性。
　　网站格式多变：网页本身是基于HTML等松散规范建立的，各个网页之间互不兼容，导致网页结构复杂多变。 在 Ucai 优采云 Universal 文章 采集器的规模上进行爬取时，您不仅要浏览数百个代码草率的网站，而且还要被迫应对不断变化的网站。 *** 访问不稳定：如果某一时刻网站访问压力过大，或者服务器出现问题，可能无法正常响应用户浏览网页的需求。 对于优采云 Universal 文章 采集器来说，一旦出现意外情况，很可能会因为不知道如何处理而崩溃或逻辑中断。
　　网页内容鱼龙混杂：网页显示的内容除了有用的数据外，还有各种无效的信息； 有效信息的呈现方式也多种多样，网页上出现的数据格式也多种多样。 网页访问限制：网页有访问频率限制，如果网站访问频率过高，将面临IP被封的风险。 网页防采集机制：一些网站为了阻断某些恶意采集，采取了防采集措施。 数据分析难度大： 优采云大型万能文章采集器保证数据质量，完整的数据轻松流入你的数据流，从而提升数据分析的效果。
　　解决方案:SEO搜索引擎优化：基础、案例与实战（第2版） Kindle电子书
　　
　　作者简介：杨任、程鹏、姚亚峰（主编）、罗世轩、闫涵（副主编）。 作者团队既有长期从事高职电子商务专业网络营销教学的教师，也有具有丰富实践经验的搜索引擎优化人员。
　　
　　内容介绍：本书系统地介绍了搜索引擎优化（SEO）的方法。 全书共11章，包括SEO概述、搜索引擎概述、SEO准备工作、网站关键词优化、网站结构优化、网站页面优化、网站内容优化、网站链接优化、常用SEO工具、数据监控SEO与分析移动网站。 本书内容丰富，实践性强，以数据思维为导向，以成功的实际案例进行讲解。 它不仅能让读者了解SEO的基本知识，还能帮助读者掌握利用SEO提高网站排名和流量的方法。 查看全部

　　汇总:优采云采集dedecms无法获取分类列表？
　　
　　RQKXARXm
　　
　　优采云采集器 dede 列列出采集问题。现在我用 V9，用软件自带的 dede 5.7 文章，跟着自己网站的地址，用自己网站的用户名和密码，其实登录成功了，还可以不时获取列表目录 ID 和名称。然后构建自己的 Web 发布模块，粘贴并复制代码直接获取列 ID 和名称，但无法获取列 ID 和列表。我喝醉了!!!!!!!!!!如何获取此列列表 ID？现在关于访问有两种混淆：首先，从生成菜单中，生成列HTML获取方法。如果有案例就好了。其次，从添加的文章和列列表中获取方法。如果有案例就好了。
　　干货教程:NoteExpress网络捕手插件，NoteExpress知识库文献采集工具
　　NoteExpress网络捕手插件，NoteExpress知识库文档采集工具
　　发布者：shen1045
　　2022-07-11
　　NoteExpress网络捕手插件是一款简单实用的NoteExpress知识库采集工具。该插件可以帮助用户将Chrome浏览器中的任意网页内容一键保存到NoteExpress当前数据库中的任意指定目录。有效协助用户高效采集数据。
　　NoteExpress网络捕手插件是一款简单实用的NoteExpress知识库采集工具。该插件可以帮助用户将Chrome浏览器中的任意网页内容一键保存到NoteExpress当前数据库中的任意指定目录。有效协助用户高效采集数据。
　　NoteExpress 网络捕手
　　量产工具插件 2021-12-213.6
　　从 Chrome 浏览器一键保存文档到 NoteExpress！NoteExpress帮助您高效地采集、管理、分析和引用文献...
　　NoteExpress网络捕手插件开发后台
　　
　　作为一些科研工作者或者学生党，阅读文献几乎是很多人每天需要做的事情。很多人喜欢用Chrome浏览器阅读文档，那么如何才能一键保存有价值的内容，并进行有效的管理呢？毕竟随着时间的积累，浏览的文档会越来越多。
　　因此，一款简单实用的文档管理软件必不可少。这款NoteExpress网络捕手插件可以帮助用户将Chrome浏览器中任意网页内容一键保存到NoteExpress当前数据库中的任意指定目录，有助于构建知识网络，提高科研效率。
　　NoteExpress网络捕手插件功能介绍
　　NoteExpress网页捕手插件作为一款简单高效的NoteExpress知识库文档采集工具，不仅支持多屏、跨平台协同工作，还可以让用户直接利用碎片时间在不同平台之间编辑文档屏幕和不同平台高效地完成跟踪和采集工作。
　　NoteExpress网络捕手插件支持传统的树结构分类和灵活的标签分类。灵活多样的分类方式，让用户轻松管理文档。同时，该插件还支持智能识别全文关键信息，并可自动更新补全参考书目。
　　此外，这款插件不仅是一个强大的期刊管理器，还支持Microsoft Office Word或金山WPS。内置JCR近5年期刊影响因子、国内外主流期刊收录范围和中科院期刊分部数据。当用户直接添加文档并自动匹配并填写相关信息时，还可以在写作时直接引用参考文献。
　　NoteExpress网捕手插件使用方法
　　1.安装插件
　　如果可能，您可以直接从 Google Chrome 商店下载并安装它。如果您无法访问Chrome商店，请从扩展风扇下载NoteExpress网络捕手插件安装包，解压并在您的谷歌浏览器上安装crx文件。
　　
　　2.使用方法
　　NoteExpress网络捕手插件安装后，需要配合本地NoteExpress程序使用。如果本地NoteExpress程序没有启动，直接点击浏览器上方工具栏中的插件图标即可启动本地NoteExpress程序。
　　值得注意的是，此类操作需要用户授权才能执行。如果出现提示，请在选中“记住我对此类链接的选择”后单击“启动应用程序”。NoteExpress程序启动后，再次点击插件即可正常使用。
　　如果要保存网页内容，首先需要点击浏览器上方工具栏中的插件图标，选择要保存的文件夹位置，然后选择要保存的内容，最后点击【保存]在右上角弹出的小窗口中]按钮。
　　NoteExpress 网络捕手
　　量产工具插件 2021-12-213.6
　　从 Chrome 浏览器一键保存文档到 NoteExpress！NoteExpress帮助您高效地采集、管理、分析和引用文献... 查看全部

　　汇总:一键从头条新闻热文全网采集8个新闻客户端
　　文章采集器新媒体管家新媒体管家官网是一款编辑器软件工具，支持包括腾讯新闻客户端、新浪新闻客户端、百度新闻客户端、网易新闻客户端、凤凰新闻客户端、阿里新闻客户端、腾讯新闻客户端等新闻客户端自媒体平台网站的自媒体平台数据采集工具、新闻评论、公众号实时排行榜、热文追踪等功能，一键全网采集头条新闻热文，即使用手机端也能轻松抓热点。
　　
　　一键从头条新闻热文全网采集8个新闻客户端新闻客户端一般每月出现3次左右的热点，分别是7日新闻、14日新闻和21日新闻。这三次的热点流量是最大的，一般自媒体写文，哪怕没有提前掌握热点，只要碰上写一篇新闻评论也能有不错的阅读量。而一个月出现3次热点，算是热点界限的标准了，做新闻需要的是针对某个敏感时段，抓住关键点，作为自己的内容发布出去。
　　
　　快速从头条新闻热文全网采集8个新闻客户端的新闻内容一般关键词=话题词+新闻客户端从12个新闻客户端中采集头条、21日、14日、21日新闻14日新闻=搜狗、360、搜狐三大新闻客户端21日新闻=腾讯新闻客户端、网易新闻客户端、凤凰新闻客户端、搜狐新闻客户端六大新闻客户端热文采集相关热文新闻评论追踪平台一键全网采集头条新闻热文被封的文章，可以按照被封原因在新闻评论中回复。
　　全网采集针对字数限制200字以内，字数比较多的文章，可以设置字数限制，并且采集字数后再更新热文评论追踪平台一键全网采集0字符文章回复不建议采集的文章：直接发布到公众号的文章；文章标题带有网址链接，在微信中直接打开；关键词带有微信号/电话号码，在微信公众号发布。一键全网采集一些要求比较高的热文。 查看全部

　　技巧:快速上手 Pythond 采集器的最佳实践
　　Pythond 是一组完整的场景，用于定期触发用户定义的 Python 采集脚本。本文以“获取每小时登录用户数”为指标向中心上报。
　　1.1. 商务演示简介
　　业务流程大致如下：采集数据库中的数据（Python 脚本）->pythond 采集器触发脚本定期上报数据（datakit）->指标可以从中心（web）看到。
　　数据库现在有一个名为“客户”的表，其中收录以下字段：
　　● 名称：名称（字符串）。
　　● last_logined_time：登录时间（时间戳）。
　　表创建语句如下：
　　创建表客户
　　（
　　idBIGINT（20） 不为空 AUTO_INCREMENT 注释 '增量 ID'，
　　last_logined_time BIGINT（20） 不为空 默认 0COMMENT '登录时间（时间戳），
　　名称VARCHAR（48） 不为空 默认值 ''注释 '名称'，
　　主键，
　　关键idx_last_logined_time（last_logined_time）
　　） 引擎=InnoDB 默认字符集=utf8mb4;
　　将测试数据插入上表中：
　　插入客户（ID、last_logined_time、名称）值（1、1645600127、“张山”）;
　　插入客户（ID、last_logined_time、名称）值（2、1645600127、“lisi”）;
　　插入客户（ID、last_logined_time、姓名）值（3、1645600127、“王武”）;
　　使用以下 SQL 语句获取每小时登录的用户数：
　　从客户中选择 count（1），其中 last_logined_time>=（unix_timestamp（）-3600）;
　　以上数据以指标形式上报中心。
　　下面详细介绍了实现此目的的步骤。
　　1.2. 前提条件 1.2.1.蟒蛇环境
　　蟒
　　需要安装，Pythond 采集器目前处于 alpha 阶段，并且与 Python 2.7+ 和 Python 3+ 兼容。不过为了以后的兼容性，强烈建议使用 Python 3，毕竟官方不支持 Python 2。以下演示也使用 Python 3。
　　1.2.2. Python 依赖项
　　需要安装以下依赖项：
　　● 请求（运营网络，用于报告指标）。
　　pymySQL（操作MySQL数据库，用于连接到数据库以获取业务数据）。
　　安装方法如下：
　　蟒蛇3
　　python3 -m pip 安装请求
　　python3 -m pip install pymysql
　　上面的安装需要安装 pip，如果没有，可以参考以下方法（来自：这里）：
　　Linux/MacOS
　　python3 -m ensurepip --upgrade
　　窗户
　　py -m ensurepip --upgrade
　　1.3. 编写用户自定义脚本
　　用户需要继承 DataKitFramework 类，然后重写 run 方法。DataKitFramework 类源代码文件datakit_framework.py，路径为 datakit/python.d/core/datakit_framework.py。
　　有关具体用法，请参阅源代码文件 datakit/python.d/core/demo.py。
　　根据上述要求，我们在这里编写以下 Python 脚本，命名为 hellopythond.py：
　　从 datakit_framework 导入 DataKitFramework
　　导入 pymysql
　　进口再
　　导入日志记录
　　类 MysqlConn（）：
　　def __init__(self, logger, config):
self.logger = logger
self.config = config
self.re_errno = re.compile(r'^\((\d+),')
try:
self.conn = pymysql.Connect(**self.config)
self.logger.info("pymysql.Connect() ok, {0}".format(id(self.conn)))
except Exception as e:
raise e
def __del__(self):
self.close()
def close(self):
if self.conn:
self.logger.info("conn.close() {0}".format(id(self.conn)))
self.conn.close()
def execute_query(self, sql_str, sql_params=(), first=True):
res_list = None
cur = None
try:
cur = self.conn.cursor()
cur.execute(sql_str, sql_params)
res_list = cur.fetchall()
<p>
except Exception as e:
err = str(e)
self.logger.error('execute_query: {0}'.format(err))
if first:
retry = self._deal_with_network_exception(err)
if retry:
return self.execute_query(sql_str, sql_params, False)
finally:
if cur is not None:
cur.close()
return res_list
def execute_write(self, sql_str, sql_params=(), first=True):
cur = None
n = None
err = None
try:
cur = self.conn.cursor()
n = cur.execute(sql_str, sql_params)
except Exception as e:
err = str(e)
self.logger.error('execute_query: {0}'.format(err))
if first:
retry = self._deal_with_network_exception(err)
if retry:
return self.execute_write(sql_str, sql_params, False)
finally:
if cur is not None:
cur.close()
return n, err
def _deal_with_network_exception(self, stre):
errno_str = self._get_errorno_str(stre)
if errno_str != '2006' and errno_str != '2013' and errno_str != '0':
return False
try:
self.conn.ping()
except Exception as e:
return False
return True
def _get_errorno_str(self, stre):
searchObj = self.re_errno.search(stre)
if searchObj:
errno_str = searchObj.group(1)
else:
errno_str = '-1'
return errno_str
def _is_duplicated(self, stre):
errno_str = self._get_errorno_str(stre)
# 1062：字段值重复，入库失败
# 1169：字段值重复，更新记录失败
if errno_str == "1062" or errno_str == "1169":
return True
return False
</p>
　　类HelloPythond（DataKitFramework）：
　　=（unix_timestamp（）-%s）“sql_params = （'3600'）n = mysql_conn.execute_query（query_str， sql_params）data = [{”measurement“： ”hour_logined_customers_count“， # 指标名称。“标签”： {“tag_name”： “tag_value”， # 自定义标签，根据要标记的内容填写，我在这里随便写}， “字段”： {“计数”： n[0][0]， # 指标，这里是每小时登录的用户数}，}，]in_data = {'M':d ata，'input'： “pyfromgit”}返回self.report（ in_data） # 你必须在这里调用self.report“ title=”“ data-bs-original-title=”copy“ aria-label=”copy“ >
　　__name = 'HelloPythond'
interval = 10 # 每 10 秒钟采集上报一次。这个根据实际业务进行调节，这里仅作演示。
# if your datakit ip is 127.0.0.1 and port is 9529, you won't need use this,
# just comment it.
# def __init__(self, **kwargs):
# super().__init__(ip = '127.0.0.1', port = 9529)
def run(self):
config = {
"host": "172.16.2.203",
"port": 30080,
"user": "root",
"password": "Kx2ADer7",
"db": "df_core",
"autocommit": True,
# "cursorclass": pymysql.cursors.DictCursor,
<p>
"charset": "utf8mb4"
}
mysql_conn = MysqlConn(logging.getLogger(''), config)
query_str = "select count(1) from customers where last_logined_time>=(unix_timestamp()-%s)"
sql_params = ('3600')
n = mysql_conn.execute_query(query_str, sql_params)
data = [
{
"measurement": "hour_logined_customers_count", # 指标名称。
"tags": {
"tag_name": "tag_value", # 自定义 tag，根据自己想要标记的填写，我这里是随便写的
},
"fields": {
"count": n[0][0], # 指标，这里是每个小时登录的用户数
},
},
]
in_data = {
'M':data,
'input': "pyfromgit"
}
return self.report(in_data) # you must call self.report here
</p>
　　1.4. 将自定义脚本放置在正确的位置
　　在 Datakit 安装目录的 python.d 目录中创建一个新文件夹，并命名为 hellopythond，这个文件夹名应该和上面写的类名一样，即 hellopythond。
　　然后将上面写 hellopythond.py 脚本放在这个文件夹下，即最终的目录结构如下：
　　├── ...
　　├── 资料套件
　　└── 蟒蛇
　　├── core
│   ├── datakit_framework.py
│   └── demo.py
└── hellopythond
└── hellopythond.py
　　上面的核心文件夹是 Python 的核心文件夹，不要动。
　　以上是未启用 gitrepos 功能，
　　如果启用了 gitrepos 函数，则路径结构如下所示：
　　├── ...
　　├── 资料套件
　　├── 蟒蛇
　　├── 吉曲波斯
　　│ └── 您的项目
　　│├── 确认
　　│├── 流水线
　　│└── 蟒蛇
　　│└── 你好蟒蛇
　　│└── hellopythond.py
　　1.5. 启用 pythond 配置文件
　　复制 Pythond 配置文件。将 pythond.conf.sample 复制为 conf.d/pythond 目录中的 pythond.conf，然后按如下方式配置：[
　　[inputs.pythond]]
　　# Python 采集器名称
name = 'some-python-inputs' # required
# 运行 Python 采集器所需的环境变量
#envs = ['LD_LIBRARY_PATH=/path/to/lib:$LD_LIBRARY_PATH',]
# Python 采集器可执行程序路径(尽可能写绝对路径)
cmd = "python3" # required. python3 is recommended.
# 用户脚本的相对路径(填写文件夹，填好后该文件夹下一级目录的模块和 py 文件都将得到应用)
dirs = ["hellopythond"] # 这里填的是文件夹名，即类名
　　1.6. 重启数据工具包
　　sudo datakit --restart
　　1.7. 效果图
　　如果一切顺利，我们将能够在大约 1 分钟内看到中间的指标图。
　　1.8. 参考文档
　　● 官方手册：用 Python 开发自定义采集器
　　● 官方手册：通过 Git 管理配置文件
　　秘密:信息收集组合拳之从废弃接口中寻找漏洞
　　使用OneForAll工具按域名采集url和ip
　　工具地址：GitHub - shmilylty/OneForAll：OneForAll是一款强大的子域名采集工具
　　常用命令：python oneforall.py --targets targets.txt run
　　将需要扫描的域名放在targets.txt中，运行后会在results文件夹下生成扫描结果
　　在运行结果中，我们可以看到有url，子域名，ip
　　其中，运行结果中的ip多行重复。我们需要把ip提取出来，转换成txt文本，每行一个ip，不重复，方便其他工具扫描
　　脚本：删除重复的 ip
　　#!/usr/bin/env python# conding:utf-8<br />##把同一行的ip换行,然后写进result.txt的文件里with open('ip.txt','r',encoding='utf-8') as readlist: for dirs in readlist.readlines(): with open('result.txt','a',encoding='utf-8') as writelist: b = dirs.replace(",", '\n') writelist.write(b)<br />#去除重复ip，然后把结果写进only.txt文件里with open('result.txt','r',encoding='utf-8') as readlist: lines_seen = set() for line in readlist.readlines(): if line not in lines_seen: lines_seen.add(line) with open('only.txt','a',encoding='utf-8') as writelist: writelist.write(line)<br />#参考文章：https://blog.csdn.net/qq_22764 ... s%3D1
　　提取成这样的一行只有一个ip，没有重复的文字，我们可以放到goby，fscan，小米风扇等工具中扫描
　　fscan工具扫描ip
　　工具地址：GitHub - shadow1ng/fscan：一款全面的内网扫描工具，方便一键自动化，全方位漏扫。
　　本工具主要用于内网扫描、资产发现、漏洞扫描和弱口令爆破。它运行得非常快。对于一些网络资产的外部网络检测和发现，它也是一个不错的选择。
　　常用命令：全端口扫描 fscan64.exe -hf ip.txt -p 1-65535 -o result.txt
　　将要扫描的ip地址放在ip.txt中，result.txt就是运行结果
　　
　　小米风扇
　　工具地址：我的小工具-标签-范世强-博客园
　　（如果找不到这个版本的地址，就贴出作者博客的地址）
　　JSFinder扫描js和url
　　工具地址：GitHub - Threezh1/JSFinder：JSFinder是一款快速从网站JS文件中提取URL和子域名的工具。
　　常用命令：python JSFinder.py -f targets.txt -d -ou JSurl.txt -os JSdomain.txt
　　将要扫描的url放在targets.txt中，运行后会生成两个txt文本，JSurl.txt为URL，JSdomain.txt为子域名
　　上述工具的扫描结果收录大量的url。如果我们需要更高效，我们可以先从参数入手，这样我们就需要对收录参数的url进行过滤。
　　脚本：带参数提取url
　　#!/usr/bin/env python# conding:utf-8<br />#字符串中有“？”且不在字符串的结尾的就写入result.txt中with open('JSurl.txt','r',encoding='utf-8') as readlist: for dirs in readlist.readlines(): # re_result=re.search(r"'?'",dirs) # re_result=str(re_result) if "?" in dirs :#判断字符中是否有“？”，如果有则返回该字符串的位置，是从坐标0开始算的 re = dirs.find("?") # a=len(dirs)-2是为了判断“？”是不是在最后一个字符，len()与find()不同是从一开始算字符串的长度的，在加上每行字符中\n换行符也占了一个字符，所以要减2 a=len(dirs)-2#判断字符串中“？”是不是在字符的最后 if re < a : with open('result.txt','a',encoding='utf-8') as writelist: writelist.write(dirs)<br />#去除result.txt中的重复字符串，然后把结果写进only.txt文件里with open('result.txt','r',encoding='utf-8') as readlist: lines_seen = set() for line in readlist.readlines(): if line not in lines_seen: lines_seen.add(line) with open('only.txt','a',encoding='utf-8') as writelist: writelist.write(line)<br />#参考文章：https://www.cnblogs.com/luguankun/p/11846401.html（判断一个字符是否在一个字符串中）
　　<br style="outline: 0px;" />
　　脚本运行后生成的带参数的url如下
　　从已弃用的接口中查找漏洞
　　有的网站经过多轮渗透，正常业务测试很差，连逻辑漏洞都找不到。经过以上信息采集，一般就可以采集到网站url的历史业务了。
　　然后我们使用脚本对url进行处理和筛选，批量放入sqlmap中运行。还有一些敏感接口可以尝试发现未授权访问、信息泄露等。
　　sqlmap批量扫描
　　
　　常用命令：python sqlmap.py -m urls.txt --batch
　　在 urls.txt 文件中，放入我们使用脚本“Extract url with parameters”过滤的 url
　　除了参数，还可以用同样的思路修改脚本，找到敏感接口和url跳转参数等。
　　通用敏感接口
　　常用跳转参数
　　toUrl=
　　登录网址=
　　注册网址
　　重定向网址=
　　加载网址=
　　proxy_url=
　　文件网址=
　　跳转网址=
　　在某个项目中，客户想知道我是如何找到接口的
　　侵权请私聊公众号删文 查看全部

　　完美:优采云采集器 V3.0.2.6 绿色版
　　优采云采集器绿色版是一款功能强大的网页数据采集工具，该软件可以帮助用户采集从网页获取各种数据，并自动生成Excel表格，API数据库等内容为用户提供观看数据。目前，该软件支持大多数网站。软件也可以按计划定时运行，无需人工操作，非常方便。
　　软件功能
　　1、一键式数据提取：简单易学，通过可视化界面，点击鼠标即可抓取数据。
　　2、快速高效：内置高速浏览器内核，配合HTTP引擎模式，实现快速采集数据。
　　3、适用于各类网站：能够采集99%的互联网网站，包括单页应用、Ajax加载等动态类型网站。
　　4、导出数据类型丰富，采集的数据可以导出到Csv、Excel和各种数据库，支持API导出。
　　软件特色
　　1.精灵模式
　　简单易用，轻松通过鼠标点击自动生成脚本。
　　2、定时操作
　　无需人工即可按计划定时运行。
　　
　　3.独创高速核心
　　自研浏览器内核速度快，远超竞品。
　　4、智能识别
　　可以智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）。
　　5.广告拦截
　　自定义广告拦截模块，兼容AdblockPlus语法，可添加自定义规则。
　　6. 多种数据导出
　　支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
　　指示
　　1. 运行优采云采集器，这是主功能界面。
　　2.任务编辑界面。
　　
　　3.任务数据管理界面。
　　4.数据导出工具截图。
　　安装方法
　　1. 从本站下载优采云采集器绿色版安装包。
　　2、使用压缩软件解压（推荐WinRAR）。
　　3、点击“PashanhuV3.0.2.3Setup.exe”文件开始安装。
　　4. 然后点击下一步直到完成。
　　5、安装完成后，可以看到优采云采集器的主界面。
　　外媒:优采云采集媒体助手
　　优采云采集媒体助手是一个新的媒体写作辅助插件，可以帮助用户创建文章、提供自媒体素材、一键发布内容和内容后期维护等，优采云采集媒体助手可以帮助用户更好地运营新媒体账号。
　　相关软件大小版本说明下载位置
　　优采云采集媒体助手是一个新的媒体写作辅助插件，可以帮助用户创建文章、提供自媒体素材、一键发布内容和内容后期维护等，优采云采集媒体助手可以帮助用户更好地运营新媒体账号。
　　功能介绍
　　广告素材搜索
　　提高内容编写效率
　　整合来自主要平台的数据，以及
　　只需输入关键词，即可从今日头条、知乎、百家等主流自媒体平台获取文章、图片、段落等文字素材，提高文章质量
　　实时搜索引擎，精准过滤，内容过滤
　　AI算法将文章内容搜索结果集成到列表中并显示给您，支持多种过滤条件，内容批量处理，提高文章写作效率
　　文章原创
　　提高文章收录和排名
　　
　　除了伪原创，还利用深度神经网络算法重构文章，降低文章重复性，既保证了文章的可读性，又绕过了一些重复性检测算法
　　分词算法、DNN算法、TensorFlow人工智能引擎
　　分词算法拆分文章，自动调整段落中单词的顺序，并替换整个句子，以确保最大的文章原创，同时保持可读性
　　原创文章发电机
　　一键群发
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　　智能账户分配
　　管理100+自媒体账号发布只需2分钟，可选择定时、平台模式创建发布任务，满足个性化运营需求
　　7*24小时为您服务
　　使用 优采云采集，您拥有 24/7 全天候运营人员，无论节假日和周末如何，他们都可以执行您的发布任务
　　软件功能
　　网站建设者的cms 文章助手
　　一站式网站文章采集、原创文章生成器、群组发送工具，快速提升网站收录、排名、体重
　　
　　专为cms网站建设系统而构建
　　在“内容为王”的时代，高效优质的更新文章尤为重要，优采云采集目前支持数十种主流cms建站系统，快速解决网站文章搜索、原创、发布等需求为己任
　　不仅仅是“采集、原创、发布”
　　采集不是目标，找到有流量文章材料是关键;原创不是结果，增加网站收录才是王道;发布不是手段，效率和智能才是关键
　　适用场景
　　自媒体/官方网站运营
　　内容资产搜索
　　文章智能更新
　　一键账户分发
　　内容定期发布
　　基础
　　广告素材搜索/文章原创
　　实时热点跟踪
　　监控竞争对手 查看全部

　　解决方案:Kubernetes 核心依赖组件 ETCD 的监控详解
　　写在前面
　　蚀刻
　　是 Kubernetes 控制平面的重要组成部分和依赖关系，各种 Kubernetes 信息都存储在 ETCD 中，因此监控 ETCD 尤为重要。ETCD 在 Kubernetes 中的架构角色如下（仅与 APIServer 交互）：
　　ETCD是一个类似Zookeeper的产品，通常由多个节点的集群组成，使用raft协议来确保节点之间的一致性。ETCD具有以下特点：
　　阅读 /metrics 界面
　　蚀刻
　　这样的云原生组件，明明内置了对 /metrics 接口的支持，但 ETCD 非常注重安全，默认访问 2379 端口是使用证书，我先测试一下：
　　[root@tt-fc-dev01.nj ~]# curl -k https://localhost:2379/metrics<br style="box-sizing: border-box;" />curl: (35) error:14094412:SSL routines:ssl3_read_bytes:sslv3 alert bad certificate<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" />[root@tt-fc-dev01.nj ~]# ls /etc/kubernetes/pki/etcd<br style="box-sizing: border-box;" />ca.crt  ca.key  healthcheck-client.crt  healthcheck-client.key  peer.crt  peer.key  server.crt  server.key<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" />[root@tt-fc-dev01.nj ~]# curl -s --cacert /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --cert /etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --key /etc/kubernetes/pki/etcd/server.key https://localhost:2379/metrics | head -n 6<br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_cluster_version Which version is running. 1 for 'cluster_version' label with current cluster version<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_cluster_version gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd_cluster_version{cluster_version="3.5"} 1<br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_debugging_auth_revision The current revision of auth store.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_debugging_auth_revision gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd_debugging_auth_revision 1<br style="box-sizing: border-box;" />
　　对于使用 kubeadm 安装的 Kubernetes 集群，相关证书在 /etc/kubernetes/pki/etcd 目录中，并且为 curl 命令指定了相关证书，可以访问。之后，使用 Categraf 的普罗米修斯插件直接采集相关数据。
　　但是，真的没有必要对指标数据做这么强的安全控制，整体相当麻烦，事实上，ETCD 确实提供了另一个端口来获取指标数据，而无需经过这套证书认证机制。我们来看看 ETCD 启动命令，在 Kubernetes 系统中，直接导出 ETCD pod 的 yaml 信息：
　　kubectl get pod -n kube-system etcd-10.206.0.16 -o yaml<br style="box-sizing: border-box;" />
　　
　　在上面的例子中，etcd-10.206.0.16 是我的 ETCD 的 pod 名称，你的可能是另一个名字，只需自己替换它即可。ETCD 的启动命令可以在输出中看到：
　　spec:<br style="box-sizing: border-box;" />  containers:<br style="box-sizing: border-box;" />  - command:<br style="box-sizing: border-box;" />    - etcd<br style="box-sizing: border-box;" />    - --advertise-client-urls=https://10.206.0.16:2379<br style="box-sizing: border-box;" />    - --cert-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt<br style="box-sizing: border-box;" />    - --client-cert-auth=true<br style="box-sizing: border-box;" />    - --data-dir=/var/lib/etcd<br style="box-sizing: border-box;" />    - --initial-advertise-peer-urls=https://10.206.0.16:2380<br style="box-sizing: border-box;" />    - --initial-cluster=10.206.0.16=https://10.206.0.16:2380<br style="box-sizing: border-box;" />    - --key-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key<br style="box-sizing: border-box;" />    - --listen-client-urls=https://127.0.0.1:2379,https://10.206.0.16:2379<br style="box-sizing: border-box;" />    - --listen-metrics-urls=http://0.0.0.0:2381<br style="box-sizing: border-box;" />    - --listen-peer-urls=https://10.206.0.16:2380<br style="box-sizing: border-box;" />    - --name=10.206.0.16<br style="box-sizing: border-box;" />    - --peer-cert-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crt<br style="box-sizing: border-box;" />    - --peer-client-cert-auth=true<br style="box-sizing: border-box;" />    - --peer-key-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.key<br style="box-sizing: border-box;" />    - --peer-trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt<br style="box-sizing: border-box;" />    - --snapshot-count=10000<br style="box-sizing: border-box;" />    - --trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt<br style="box-sizing: border-box;" />    image: registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.1-0<br style="box-sizing: border-box;" />注意 --
　　listen-metrics-urls=：2381 这一行，它实际上指定了端口 2381 直接获取指标数据，我们来测试一下：
　　[root@tt-fc-dev01.nj ~]# curl -s localhost:2381/metrics | head -n 6<br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_cluster_version Which version is running. 1 for 'cluster_version' label with current cluster version<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_cluster_version gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd_cluster_version{cluster_version="3.5"} 1<br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_debugging_auth_revision The current revision of auth store.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_debugging_auth_revision gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd_debugging_auth_revision 1<br style="box-sizing: border-box;" />
　　非常好
　　好，那么我们就可以通过这个接口直接获取数据。
　　更多监控相关知识和SRE相关知识，欢迎加入我的学习
　　数据采集
　　ETCD的数据采集通常通过3种方式完成：
　　apiVersion: v1<br style="box-sizing: border-box;" />kind: Service<br style="box-sizing: border-box;" />metadata:<br style="box-sizing: border-box;" />  namespace: kube-system<br style="box-sizing: border-box;" />  name: etcd<br style="box-sizing: border-box;" />  labels:<br style="box-sizing: border-box;" />    k8s-app: etcd<br style="box-sizing: border-box;" />spec:<br style="box-sizing: border-box;" />  selector:<br style="box-sizing: border-box;" />    component: etcd<br style="box-sizing: border-box;" />  type: ClusterIP<br style="box-sizing: border-box;" />  clusterIP: None<br style="box-sizing: border-box;" />  ports:<br style="box-sizing: border-box;" />    - name: http<br style="box-sizing: border-box;" />      port: 2381<br style="box-sizing: border-box;" />      targetPort: 2381<br style="box-sizing: border-box;" />      protocol: TCP<br style="box-sizing: border-box;" />
　　
　　如果您遵循 Prometheus Agent 模式采集方式，请注意抓取规则部分与前面提到的组件不同，并且您不需要使用 HTTPS：
　　- job_name: 'etcd'<br style="box-sizing: border-box;" />  kubernetes_sd_configs:<br style="box-sizing: border-box;" />  - role: endpoints<br style="box-sizing: border-box;" />  scheme: http<br style="box-sizing: border-box;" />  relabel_configs:<br style="box-sizing: border-box;" />  - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]<br style="box-sizing: border-box;" />    action: keep<br style="box-sizing: border-box;" />    regex: kube-system;etcd;http<br style="box-sizing: border-box;" />
　　挡泥板
　　此前，孔飞先生整理了ETCD的仪表盘，地址在，可以直接导入到夜莺中使用。
　　关键指标
　　ETCD也采集了很多指标，部分关键指标有以下含义，谢谢孔飞整理：
　　# HELP etcd_server_is_leader Whether or not this member is a leader. 1 if is, 0 otherwise.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_is_leader gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd leader 表示 ，1 leader 0 learner<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_health_success The total number of successful health checks<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_health_success counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd server 健康检查成功次数<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_health_failures The total number of failed health checks<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_health_failures counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd server 健康检查失败次数<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_disk_defrag_inflight Whether or not defrag is active on the member. 1 means active, 0 means not.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_disk_defrag_inflight gauge<br style="box-sizing: border-box;" />是否启动数据压缩，1表示压缩，0表示没有启动压缩<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_snapshot_apply_in_progress_total 1 if the server is applying the incoming snapshot. 0 if none.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_snapshot_apply_in_progress_total gauge<br style="box-sizing: border-box;" />是否再快照中，1 快照中，0 没有<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_leader_changes_seen_total The number of leader changes seen.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_leader_changes_seen_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />集群leader切换的次数<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP grpc_server_handled_total Total number of RPCs completed on the server, regardless of success or failure.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE grpc_server_handled_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />grpc 调用总数<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds The latency distributions of fsync called by WAL.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds histogram<br style="box-sizing: border-box;" />etcd wal同步耗时<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_proposals_failed_total The total number of failed proposals seen.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_proposals_failed_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd proposal（提议）失败总次数(proposal就是完成raft协议的一次请求）<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_proposals_pending The current number of pending proposals to commit.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_proposals_pending gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd proposal（提议）pending总次数（proposal就是完成raft协议的一次请求）<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_read_indexes_failed_total The total number of failed read indexes seen.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_read_indexes_failed_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />读取索引失败的次数统计(v3索引为所有key都建了索引，索引是为了加快range操作)<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_slow_read_indexes_total The total number of pending read indexes not in sync with leader's or timed out read index requests.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_slow_read_indexes_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />读取到过期索引或者读取超时的次数<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_server_quota_backend_bytes Current backend storage quota size in bytes.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_server_quota_backend_bytes gauge<br style="box-sizing: border-box;" />当前后端的存储quota（db大小的上限）<br style="box-sizing: border-box;" />通过参数quota-backend-bytes调整大小，默认2G，官方建议不超过8G<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_mvcc_db_total_size_in_bytes Total size of the underlying database physically allocated in bytes.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_mvcc_db_total_size_in_bytes gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd 分配的db大小（使用量大小+空闲大小）<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_mvcc_db_total_size_in_use_in_bytes Total size of the underlying database logically in use in bytes.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_mvcc_db_total_size_in_use_in_bytes gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd db的使用量大小<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_mvcc_range_total Total number of ranges seen by this member.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_mvcc_range_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd执行range的数量<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_mvcc_put_total Total number of puts seen by this member.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_mvcc_put_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd执行put的数量<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_mvcc_txn_total Total number of txns seen by this member.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_mvcc_txn_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd实例执行事务的数量<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP etcd_mvcc_delete_total Total number of deletes seen by this member.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE etcd_mvcc_delete_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd实例执行delete操作的数量<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP process_cpu_seconds_total Total user and system CPU time spent in seconds.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE process_cpu_seconds_total counter<br style="box-sizing: border-box;" />etcd cpu使用量<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP process_resident_memory_bytes Resident memory size in bytes.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE process_resident_memory_bytes gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd 内存使用量<br style="box-sizing: border-box;" /><br style="box-sizing: border-box;" /># HELP process_open_fds Number of open file descriptors.<br style="box-sizing: border-box;" /># TYPE process_open_fds gauge<br style="box-sizing: border-box;" />etcd 打开的fd数目<br style="box-sizing: border-box;" />
　　相关文章 作者简介
　　本文的作者，Flashcat合作伙伴，文章
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　　核心方法:SEO优化师推荐：什么方法可以有效提升网站排名？
　　构建您自己的 网站，您如何才能使您的 网站 更易于搜索？此时，您需要针对 SEO 优化 网站。网站关键词 排名优化是SEO优化人员的日常工作。做SEO优化并不难。如果要优化网站的关键词在百度首页的排名，还取决于关键词竞争强度、优化时间、网站权重、seoer经验等因素，和优化技术。网站关键词 排名优化到百度首页。那么如何优化 网站 以提高排名呢？
　　1.确定网站的主要关键词并优化
　　总的来说，关键词 是网站 的灵魂。找到正确的关键词，就会找到正确的优化方向。关键词的质量直接影响网站的曝光率和转化率：关键词越多越好，而不是越少越好。如果是小的网站，建议关键词的个数不要太多，太多容易分散权重，不易优化，增加工作量和成本的优化。当然，我们不建议太少。太少的话，会降低网站的宣传力度，不利于网站的引流。
　　
　　2、做好网站内部优化。
　　网站内部优化包括网站结构优化、网站地图制作、网页伪静态处理、死链接提交、404页面制作、网站内容优化等更多其中重要的是优化网站结构和网站内容。
　　搜索引擎优化
　　哪些方法可以有效提高网站排名？
　　首先说一下网站结构的优化。网站结构应该是扁平的或者树状的，这样更容易被搜索引擎抓取。同时尽量使用静态页面，因为搜索引擎喜欢静态页面。然后是内容优化。网站内容的优化可以有多种形式，比如文字、动画、图片等。
　　
　　软文 带有文本锚文本可以很容易地将流量从一个页面引导到另一个页面，这是一种非常实用的内部优化方法。当然图片优化也是必须的，比如给图片添加关键词名字，添加ALT标签等。
　　3.站外优化。
　　首先，发布外链要注意链接内容的相关性。相关度越高，外链质量越好，流量越容易进来，转化率也会提高。相反，相关性低或内容不相关的外链是垃圾外链，不利于搜索引擎抓取和网站优化。下一步是交换友情链接。友情链接的交换也应该选择相关性高、质量好、权重高的网站进行交流。另外，应该对这些友情链接进行注册和跟踪，以便及时发现和处理意想不到的问题。
　　网站的文章内容应该和网站的主关键词相关，或者写在主关键词的长尾关键词周围。越有创意越好。让您的 文章 内容保持最新和大量，以便搜索引擎更有可能抓住您的 网站。同时，页面的标题要与页面的内容有一定的相关性。如果更新后的文章相关性不高，主题不突出，那么网站的关键词排名前期不会有太大优势，这也是综合大多数 网站 页面的排名 理由很充分。控制网页的相关性和关键字密度也可以提高关键字排名。 查看全部

　　解决方案:优采云批量文章采集器
　　最近有很多站长朋友问我网站采集什么软件好用，优采云万能文章采集软件好用。今天我要谈谈我们从 优采云、优采云、免费 采集 工具中学到了什么。不做任何推荐，只分析它们的特点和适用场景。
　　为什么使用文章采集工具
　　站长们都知道，大网站基本上都有自己的开放采集点，很少用到工具。作为SEO，我们没有那么强大的技术支持，只能使用市面上常见的一些。采集 工具来实现 采集。
　　文章采集 会影响 网站 质量吗？
　　首先，它不能是纯粹的采集。纯采集是百度等搜索引擎严厉打击的行为。文章 确保在发布之前返工 文章，例如使用 文章 伪原创 工具。达到接近原创的目的，然后做相应的站内站外优化。这样使用文章采集是没有问题的。但是想要做好SEO，内容很重要，因为SEO是一个内容为王的行业。
　　
　　关于 优采云Magnum文章采集器
　　让我们先谈谈优采云通用文章采集软件。优采云通用文章采集器是一款文章采集软件，您只需输入关键词、采集各大搜索引擎网站和新闻。但优采云仅适用于一些常见的新闻源如：百度、搜狗、360、今日头条、微信、google、百度新闻、搜狗新闻、360新闻、一点新闻、雅虎新闻、谷歌新闻、必应新闻等。 Less比指定的 网站采集。另外，网站是为不同的cms制作的，每次使用优采云采集到本地，都必须使用不同的优采云发布软件来发布。还有一点就是优采云是收费的，站长朋友可以根据自己的情况自行安排。
　　哪个免费的采集工具好用
　　首先要根据自己的情况来选择。在我使用的众多文章采集工具中，我觉得下面这个比较方便我使用。最重要的是 采集 是完全免费的。
　　1、依托软件独有的通用文字识别智能算法，可实现对任意网页文字的自动提取，准确率达95%以上。
　　2. 输入关键词即可采集进入微信文章、今日头条、一点新闻、百度新闻和网页、搜狗新闻和网页、360新闻和网页、谷歌新闻和页面、必应新闻和页面、雅虎新闻和页面；批量关键词自动采集可用。
　　3、指定网站栏目列表下的所有文章（如百度经验、百度贴吧）均可定位到采集，智能匹配，无需编写复杂的规则.
　　
　　4、文章翻译功能可以将采集好的文章翻译成英文再翻译回中文，实现翻译伪原创，支持谷歌和有道翻译。
　　5. 有史以来最简单、最智能的 文章采集器，最重要的是，它是免费的！自由的！自由的！
　　6、cms支持：支持帝国、易友、ZBLOG、织梦、WP、PB、Apple、搜外等各大cms，可同时管理和发布时间
　　对应栏目：不同的文章可以发布不同的栏目
　　定时发布：可以控制多少分钟发布一篇文章
　　监控数据：已发布，待发布，是否为原创，发布状态，URL，程序等。
　　操作步骤非常简单。该软件帮助站点所有者和网站 管理员解决许多繁琐复杂的任务。真正意义上的第一款软件同时实现了与各大cms版本的无缝对接，并且支持本地伪原创！并且发布完成后可以在同一个软件上直接推送百度、搜狗、360、神马，实现cms全平台发布管理，批量伪原创，全平台自动批量推送，软件功能强大，不止一点！
　　解决方案:深入浅出 Performance 工具 & API
　　概述
　　在日常的开发任务中，性能优化都会或多或少接触到一些内容，也可能会参考雅虎的35条军规进行相关的性能优化，但是具体的优化结果和实际页面速度如何看待呢？羊毛布？还有性能问题，如何通过现有工具定位解决？也就是今天要给大家介绍的内容主题是“性能”，主题偏向于工具类的介绍。我主要从以下四个方面介绍今天的内容。
　　Chrome 性能工具使用
　　上图可以看到Chrome中的性能，主要分为几个部分
　　控制面板（控制）
　　开始录制，停止录制，配置录制过程中需要录制的内容。
　　操作主要分为两个区域，操作区域1从左到右依次为“Record/Stop”、“Reload”和“Clear”。
　　操作区2可选择报表显示内容，从左到右依次为Screenshots、Memory、Web Vitals
　　概览面板（Overview）
　　该区域主要是页面行为的概述，由三个图形记录组成。
　　每个条形的浅色部分代表延迟（从发送资源请求到收到第一个响应字节之间的时间），深色部分代表文件传输时间（从收到第一个字节到资源完成消费）。下载好）
　　蓝色代表HTML文件，黄色代表Script文件，紫色代表Stylesheets文件，绿色代表Media文件，灰色代表其他资源Flame Chart（火焰图）
　　其实这里我们主要需要关注Main，因为它是对主线程执行的一个监控。点击之后，我们可以看到当前线程中一些任务的耗时执行栈。我们需要关注一些标记为红色（即耗时高）的任务。
　　详细资料
　　选择特定事件后，此面板会显示有关该事件的更多详细信息。如果未选择任何事件，此面板将显示当前所选时间段的一些信息。详细面板支持精确到毫秒级的分析，详细面板主要分为
　　Bottom-Up面板：Bottom-Up中有三列数据
　　Performance Api 监控网页性能
　　除了浏览器提供的性能检测和调试工具外，W3C还定义了一套性能标准。每个浏览器制造商都根据标准提供了一系列用于监控网络性能的基本API。屏幕时间、用户可操作的时间节点、页面总下载时间、DNS查询时间、TCP连接时间等。我们可以以此来构建一个简单的性能监控工具。当然，监控系统包括数据采集-&gt;数据存储-&gt;清洗-&gt;监控等几个流程，但是这里我们暂时简单使用Performance Api，只考虑采集阶段。
　　提供的能力属性
　　performance的所有Api&amp;properties都挂载在window下的performance属性中。可以看到当前提供的一系列属性。各个属性的介绍可以参考网上关于aip的解释。有很多资料可供查询。
　　如上图所示，performance收录三个对象，分别是memory、navigation、timing
　　navigation：意思是页面的来源信息，表示页面是如何被重定向的，这个对象有2个属性值
　　timing：提供页面加载过程中一系列关键时间点的高精度测量。包括网络、解析、加载等一系列时间数据。我们对网页性能的监控也是基于这个提供的属性。为了方便理解，从网上找了一张图来解释一下关键节点的含义。
　　如上图所示，Performance提供了部分截取的图片。这里主要介绍now()方法和getEntries()方法。其他网上资料也很多很全，可以参考/post/68449133#heading-54
　　我们可以通过这种方式来衡量函数的执行时间，从而达到监控函数执行效率的效果
　　
　　const fun = () => {
// do something
}
const startExcuteTime = window.performance.now();
fun();
const endExcuteTime = window.performance.now();
console.log("fun函数执行了" + (endExcuteTime - startExcuteTime) + "毫秒.")
　　点击数组中的元素，每个元素都详细记录了资源请求关键节点的时间，我们可以借此实现对资源的请求监控。
　　更多Api细节，可以参考文章再看Performance接口
　　指标计算的简单实现
　　一个监控系统大致可以分为以下几个阶段。让我们首先关注数据的 采集 阶段。数据采集阶段设计有两点，一是数据采集，二是数据上报。
　　下面是Slardar的源代码截图。可以看到他们先使用sendBecan上报监控数据，降级策略是XHR请求。
　　我们经常关注的一些指标的计算和上报都可以通过性能api来实现
　　重定向耗时 = redirectEnd - redirectStart;
DNS查询耗时 = domainLookupEnd - domainLookupStart;
TCP链接耗时 = connectEnd - connectStart;
HTTP请求耗时 = responseEnd - responseStart;
解析dom树耗时 = domComplete - domInteractive;
白屏时间 = responseStart - navigationStart;
<p>
DOMready时间 = domContentLoadedEventEnd - navigationStart;
onload时间 = loadEventEnd - navigationStart;
</p>
　　现有的一些网页性能测试工具
　　除了前面两种可以检测页面性能的方法之外，还有一些第三方工具或者平台也为我们提供了检测能力。
　　下面是使用 LightHouse 的截图。Lighthouse 生成的不仅仅是一些与性能相关的数据。除了为我们提供页面性能检测外，还为我们列出了一系列的优化建议。我们有 网站 或页面的优化，可以根据建议逐步优化。
　　提供组件级渲染分析
　　React 性能测量与分析
　　介绍 React Profiler – React 博客
　　性能工具测验
　　雪浪的教师端项目代码目前运行在“CEF shell”和“浏览器”两大宿主环境中。一期项目，整体项目采用单入口多渠道的方式，再说说项目的打包 没有优化，整体
　　以上一系列的问题导致了雪浪的整体页面加载速度很慢。后来雪浪专门组织了一次重大的重构优化，进行了项目入口的拆分&amp;打包过程的拆分。雪浪项目结构多入口多路由，区分宿主环境。从目前的表现来看，页面的加载速度相比之前有了很大的提升。目前在我当前网络情况下DomContentLoad的加载时间约为2S
　　是否有优化空间来缩短页面加载时间？我们可以通过Performance的NetWork火焰图来查看哪些文件加载​​时间比较长，导致DomContentLoad的触发时间变长。首先，DomContentLoad事件的触发因素包括html下载、dom解析、js脚本下载&amp;执行，这些都会影响DomContentLoad的触发。
　　通过观察NetWork的情况，很明显DCL的时机是在一个encoding.js文件加载后触发的，而这个文件的加载时间长达2.13s，可以说占到了80%左右主页的加载。时间，那么如何优化这个脚本的加载时间呢？有几个想法
　　找到了原因和思路，于是开始追查文件的背景，发现因为这个文件是为了处理一些课堂SDK在不同浏览器中的pollfiy，但是目前由于大包的拆分&amp; 第一阶段入口，课堂 浏览器环境下不会加载sdk的相关资源，所以不再在浏览器环境下使用。我们可以直接删除godless看看效果。（实际上encoding.js文件并没有被压缩，如果实际使用的文件，我们可以使用压缩后的文件）
　　总体来说，DCL的触发时间从2.13s减少到972ms，效果还是比较明显的。通过一个小分析案例+小优化来说明Performance面板中相关模块的使用。
　　总结
　　本文主要介绍使用工具定位性能问题，以及通过Performance Api对部分指标进行计算统计。目前公司内的Sladar已经为我们提供了比较全面的数据分析，但是对于一些定位页面性能的基础工具和基础能力的了解在日常工作中也有一定的帮助。
　　参考文件
　　/邮报/68449133
　　/p/29879682
　　/邮报/68449469
　　/文章/daf1e22b0b48d27282633dd8d
　　/lizheng0515/ignore/issues/31
　　/zh-CN/docs/Web/API/性能
　　React 性能测量与分析
　　介绍 React Profiler – React 博客
　　❤️感谢您的支持
　　以上就是本次分享的全部内容，希望对大家有所帮助^_^ 查看全部

　　分享:文章采集器的话，可以用壹图或拾柒
　　文章采集器的话，可以用壹图或拾柒图片采集器，壹图的客户端、手机客户端都可以采集图片的；拾柒图片采集器的话，首先会打开一个浏览器，然后就可以采集手机上已有的图片了，可以采集朋友圈和其他朋友圈的图片。
　　答案正是采集知乎采集器用于知乎采集图片，你将获得图片的清晰度。
　　
　　壹图采集器，
　　请问，
　　用微网站制作网站采集器微信圈图片采集器同样可以实现知乎图片的采集，包括知乎其他主流平台。原理：访问知乎分享的微信分享网站，获取分享链接，导入到微网站制作工具。
　　
　　我百度了下，还真有这个知乎采集器。应该不算很知名，应该是比较新起的。大概过程是，点开那个链接后把链接复制到网站采集器里，就能采集那个链接里的图片了。
　　应该没有知乎现成的图片库，所以你用壹图采集器采集到的图片都是采集网站自己的图片。所以你要用我的话，推荐的肯定是yeeyi图片。
　　百度搜索：搜搜知乎采集器
　　壹图采集器的成功率高一些。你所谓的带水印，是指下载后采集图片的水印，这个是有办法去掉的，设置一下浏览器的过滤规则就行。 查看全部

　　解决方案:python采集器，CKSpider，杰奇linux采集优质方案
　　Python采集器、CKSpider、杰奇linux采集优质解决方案
　　linux下捷奇cms的获取一直是各大站长头疼的问题。网上有很多方法，比如wine和samba，还有远程磁盘映射。该方法和相同的特点对新手非常不友好，而且还受限于设备的配置、位置和系统环境。总之，很麻烦。成功的配置不能不折腾就解决，还是容易出问题。上面的很多我都亲自测试过，有几个配置都成功了，但是说白了，jieqi对于很多站长来说都离不开custom collector，而优采云
在jieqi中使用规则的情况并不多需要发行，操作必然复杂。
　　本文仅供学习研究，请勿用于侵权
　　那么，有什么办法可以解决吗？
　　【注意，这个采集
器的官方开发者已经出风头了，linux采集
器使用了新的解决方案】
　　杰奇linux远程采集，采集器网站分离
　　
　　本文非广告[雾]
　　CK Collector，又名CKSpider，是一款由python开发的跨平台采集工具。官方的描述很简单，“这可能是捷奇CMS Linux采集
的最佳解决方案！”。这句话没有错，它完美支持捷奇1.7、捷奇1.8、捷奇2.2、捷奇2.3的快速采集
。你只需要根据站点进行配置，设置规则，就可以直观的开始收书了。
　　与帮助Linux站点采集的Guanguan Collector相比，CK Collector更简单，更快速，并且不受延迟或环境的影响。官网文档有详细解释。
　　配置过程比较简单。只需进行一些基本操作即可在linux下使用。这篇文章我就不写安装教程了，大家可以直接去采集
机关网。
　　地址：无（官网关闭）
　　采集到的截图如下：
　　
　　速度非常快。其实和我之前介绍的易大师采集
器长得差不多，不过这个不会有BUG的。采集过程和关关差不多，在linux下效率更高。
　　配置截图：
　　可以说基本的功能都有了，完全可以满足采集
的需要，至少很多操作是傻瓜式的，只要信息填写正确即可。具体可以去官网看安装文档，里面有详细的介绍。
　　最后附上官网截图
　　如果你是在linux上做网站，或者考虑做linux下杰基小说的站长，不想做各种采集配置又想快速采集的可以使用CKSpider。您只需支付少量授权费即可使用。向上。
　　当前页面是本网站的“Google AMP”版本。查看和评论请点击：完整版»
　　解决方案:基于linux的嵌入式数据采集系统软件设计与实现
　　湖南大学硕士学位论文基于Linux的嵌入式数据采集系统软件设计与实现姓名：****请学位级别：硕士专业：电子与通信工程指导教师：**清;郑小平20080401工程硕士学位论文摘要随着信息技术的飞速发展，人们需要能够准确、快速和便捷地获得大量数据并能从中迅速提取出有用的信息。近年来，嵌入式计算机正在深入应用到工业、农业、教育、囡防、科研以及日常生活等各个领域。人们对于嵌入式计算机的需求在迅速增长，并且对其功耗、成本、开发怒期、可靠性等多方面都提戡了更高的要求。目前，将嵌入式Ｌｉｎｕｘ技术与数据采集技术及数字信号处理技术结合起来，正是适应了这一趋势。采用Ｌｉｎｕｘ技术的嵌入式系统是一种体积小、便于携带、易于网络化、造价相对较低，集信号采集、处理为一体的设备，其有广泛的应用前论文首先讨论数据采集系统需要达到的性能指标，着重研究数据采集技术中关键的微弱信号检测和噪声抑制技术，分析嵌入式Ｌｉｎｕｘ在数据采集和频谱分析应用中的优势和意义。本文提出采用嵌入式Ｌｉｎｕｘ作为操作系统，针对Ａｔｍｅｌ公司的ＡＴ９ｌＲＭ９２００嵌入式处理器，设计～个嵌入式数据采集系统。论文在分析了Ｌｉｎｕｘ设备驱动程序的基本工作原理基础上，讨论了开发中经常会碰到的中断处理、Ｉ／０端闷，并在此基础上实现了基予ＡＴ９ｌＲＭ９２００嵌入式处理器系统的读、写外部ＲＡＭ的字符设备驱动和网络驱动。
　　实验证明，构造基于ＡＲＭ的嵌入式Ｌｉｎｕｘ系统，并将其应用于工业测控等领域，在技术上宪全可行。关键词：嵌入式系统；数据采集；嵌入式Ｌｌｎｕｘ；Ｌｌｎｕｘ设备驱动基予毯ｎ溅的嵌入式数据采集系统软譬｝设诗与实现ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａ，蠡。撒ｗ矗ｉｅ董ｌｌ歉ｅｕｓｅ斑ｌｉｎ南ｆ撒ａｌｉｏｎｅ鑫ｎｂｅｄｅｆｉｖｅｄ，ｎｅ｛誊ｄｌｏｂｅｏｂｔ采珏ｅｄａｅｃｕｆ贰ｅｌｙ，ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｌｙａｎｄｔｉｍｅｌｙ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｅｍｂｅｄｄｅｄＬｉｎｕｘｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｉｎｍａｎｙ蠡ｅｌｄｓｓｕｃｈａｓｉ魏ｄ珏ｓ专ｌｙ，ａｇｒｉｅ毽ｌ｛毪ｆｅ，ｅｄ毽ｅ鑫ｌｉｏ曩，致鑫ｌｉｏ鑫鑫ｌｄｅｆｅ珏ｓｅ，ｓｃｉｅｎｔｉｆｌｅｆｅｓｅａｆｅｈｄａｉｌｙｌｉｆｅ．Ｔｈｅｄｅｍａｎｄｏｆｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｃｏｎｌｐｕｔｅｒｈａｓｂｅｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｅｄｒａｐｉｄｌｙ．Ａ珏ｄｌｎｏｆｅｆｅｑｕｉｆｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｅｌｌｌｂｅｄｄｅｄｃｏｍｐｕｔ。ｒｐｏｗｅｆｃｏｎｓｕｌｎｐｔｉｏｎ，ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔ，ｒｅｓｅａｒｃｈｐｅｒｉｏｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｈａｓｂｅｅｎｒａｉｓｅｄ．Ｎｏｗ，ｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｉｎＩ—ｉｎｕｘａｎｄｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｆｏｃｅｓｓｉｎｇｌｅａｄｓ乏ｏａｔａｓｋｔｏｄｅＶｅｌｏｐａｓｍａｌｌａｎｄｐｏｆｔ￡凼ｌｅｄｅＶｉｃｅ，、他ｉｃｈｈａｓｆｈｎｃｔｉｏｎｓｏｆｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｔｏｒｉｎｇｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ．Ｉｔｃａｎａｌｓｏｂｅｃｏｎｎｅｃｔｅｄｅａｓｉｌｙｌｏｗｅｏｓ宝．下ｈｅｆｅｓｅａｆｅ董ｌｈａｓａｎｉＩ建ｐＱｒｔａｎｔｅａｒｎｉｎｇｐＯｔｅｎｔ主ａｌａ觳ｄａｂｒｉｇ董ｌｌｐｒｏｓｐｅｅｔｂｅｉｎｇｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄ．ｌ瓤ｅｓｉｓ，专ｈｅｐｅｒ萎３ｆ搬ａ建ｅｅｉ黩ｄｅｘｏｆｄａｔａａｅ鼗娃ｉｓｉ｛ｉｏｎｓｙｓ｛ｅｌ鞋ｌｓａｎ越ｙｚｅｄ。
　　Ｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅｗｅａｋｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄａｎｔｉｎｏｉｓｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｅ８ｄｖａｎｔａｇｅｓｅｌｎｂｅｄｄｅｄＬｉｎｕｘｔｅｃ量ｌｎｏｌ。ｇｙｄａｔａｃｏｌｌｅｃ专ｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｐｅｃｔｒｕｍａｎａｌｙｓｉｓａｒｅａｌｓｏｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．ＴｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄＬｉｎｕｘｏｐｅｒａｌｉｎｇｓｙｓｔｅｎｌｐａｐｅｒ．ＴｈｅＡｔｌｎｅｌＡＴ９１ＲＭ９２００ｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅＣＰＵｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｅｅｌｅｍｅｎｔａｒｙｏｐｅｒａｔｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｔｈｅｄｅｖｉｃｅｄｒｉｖｅｒｉｎＬｉｎｕｘｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｉｎｔｅｒｒｕｐｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＩ／Ｏｐｏｒ专ａｒｅａｌｓｏ纛ｉｓｅｕｓｓｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｂａｓｅｄｏ穗ｔｈ。ｓｅｌｈｅｏｒｉｅｓ，鑫ｃ量ｌａｒｄｒｉＶｅｒａｎｄ８ｎｅ专ｄｒｉＶｅｒｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｄｅＶｅｌｏｐｅｄ．薹魏ｃｏｎｅｌ毽ｓｉｏ建，ｉｔｉｓ｛ｅｃ董ｌ建ｉｅａｌｌｙｆ毫ａｓｉｂｌｅｌｏｂ毽ｉｌｄｅｌ建ｂｅｄｄｅ莲￡ｉ致毽ｘｏ致ＡＲ涯ｓｙｓｔｅｌ廷ａｐｐｌｙｉｔｔＯｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｒｎ；Ｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ＥｍｂｅｄｄｅｄＬｉｎｕｘ；ＬｉｎｕｘｄｅＶｉｃｅｄｒｉｖｅｌｌ湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
　　除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不收录
任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：巷夕夸学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件帮电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于ｌ、保密口，在年解密后适用本授权书。２、不保密耐。（请在以上相应方框内打“”）作者签名：０争夕琴工程硕士学位论文重。ｌ选题的背景与意义第ｌ章绪论随着现代化大规模生产的发展和科学技术的进步，现代设备的功能越来越完善，自动化程度越来越高，生产设备朝着高度自动化和高度集成化的方向发展，同时设备结构圆益复杂化，致使设备维修费用和停产损失与日俱增。如何提高设备的安全可靠性，保障设备稳定、长期满负荷运行，防止和消除设备故障，对设备进行全寿命管理，已成为亟待解决的课题Ｈｊ。状态监测与故障诊断技术就是在这种背景下提趱并发展起来的，通过在工程中的应用，为设备的管理和维修提供了重要的依据，取得了巨大的经济效益１２Ｊ。
　　要实现对设备状态的监测与故障诊断，首先必须将设备中的各种信号（称为模拟信号）转化为计算机可以识剐、存储的信号（称为数字信号），这一过程鏊罐数据采集【孔。数据采集技术是以前端的模拟信号处理、模拟信号数字化、数字信号处理 和计算机控制技术为基础而形成的一门综合技术，它在许多领域得到了广泛的应 用辨ｌ。在科学研究中，应用信号采集系统可以获得大量的有用信息。在现代科学 技术不断应用予日常生活的今天，数据采集技术也为创造一个更加舒适、健康的 生活环境，提高生活质量发挥重要作用。 数据采集系统的任务，具体地说，就是采集传感器输出的模拟信号并转换成 计算枧能识别的数字信号。数据采集的最终目的是要从采集到的关于被测对象的 大量数据中提取出有用的，反映被测量特征的信息来，这就需要对数据进行处理。 数字信号处理技术是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行 交换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应潮为目的的一 种技术。一个大型的数据采集系统由以下几个部分组成【５Ｊ：数据测量、数据采集、 数据传送、数据存储、数据处理、分析和显示等。 目前，嵌入式数据采集系统成为数据采集系统的研究热点｛６ｊ。
　　嵌入式技术，特 别是嵌入式操｛乍系统的发展使褥开发嵌入式系统变得容易，开发成本降低，产燕通用 性提高，可更新换代。结合传统嵌入式系统体积小、耗能少、抗干扰能力强、稳定的 特点，开发嵌入式数据采集系统的应用产品，不管是作为一个独立的产晶，还是某一 系统的某个功麓模块，都是十分有意义的Ｊ。 １．２嵌入式系统概述 １．２．１嵌入式系统定义及特点 嵌入式系统是以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应 应用系统，对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统博Ｊ。 它将操作系统和功能软件集成于计算机硬件系统之中，简而言之就是系统的应用 软件与系统的硬件一体化，类似于ＢＩＯＳ的工作方式，具有软件代码小，高度自动 化，响应速度快等特点。特别适合于要求实时和多任务的体系。嵌入式系统是将 先进的计算机技术、半导体技术、电子技术和各个行业实际应用相结合的产物。 嵌入式系统的结构由两大模块组成：硬件平台和软件平台，其结构如图１．１ 所示： 图１．１嵌入式系统结构图 嵌入式系统的硬件平台通常以紧凑、专用性强的处理器为核心，同时结合少 量的外围设备，具有应用相关性、多样性的特点；嵌入式系统软件平台通常收录
嵌入式应用程序和嵌入式操作系统。
　　其中嵌入式操作系统介于硬件和应用程序之 间，负责任务调度并管理实时应用程序，完成对硬件的控制和操作。实时应用程 序是基于嵌入式实时操作系统、利用操作系统提供的实时机制完成特定嵌入式系 统具体功能的应用程序。 嵌入式系统不同于一般计算机系统，它具有其他应用系统所没有的一些特性： ｌ体积小：在嵌入式系统的主体应用场合，如手持设备，智能仪器仪表，家用 电器等均对体积有较高限制，要求尽量少占用空间。 ２存储容量小：嵌入式系统一般以ＲＯＭ，ＦＬＡｓＨＭＥＭＯＲＹ、ＲＡＭ等作为存 储介质，由于价格及嵌入式系统体积等因素限制，因而不可能有太大的存储容量。 ３良好的性能价格比：很多嵌入式设备是嵌入于宿主设备以辅助宿主设备高效 地完成其功能，因而性价比要求较高，以防止过分提高宿主设备成本。 嵌入式操作系统具有以下几个特点：小的系统内核、较强的实时性、多任务 正程硕士学位论文 功能、能够提供各种设备驱动程序、网络协议等的支持。作为硬件资源的管理者， 嵌入式操作系统最小构成应收录
如下几部分【９ｄｌ】： ｌ任务调度 对一个复杂的嵌入式应用而言，用单任务来实现是不合适的，因此多任务调 度策略的优劣至关重要。任务调度方法一般可分为优先级调度、轮转调度、时间 片调度三种。
　　优先级调度又可以分为：优先级抢占和优先级不抢占。优先级抢占 是指当有更高的优先级进程被激活后，则立即终止当前运行的进程，使其抢占ＣＰｕ 运行。优先级不抢占是指当有更高的优先级进程被激活后，并不立即终止当前运 行的进程使其抢占ＣＰＵ，而是将其放到进程就绪队列中，在当前运行的进程结束 焉，再从进程就绪队列中选择优先级最高的进程运行。轮转调度是进程管理者按 照一个固定的时间间隔让就绪进程轮流运行。时间片调度则是根据每个进程各自 的实际情况，分给每个进程一个时间片，进程开始运行后，运行的时间长短由这 个时闻片决定。 在一般的操作系统中，通常固定采用其中的一种或几种方法进行任务调度。 例如在Ｕｎｉｘ和Ｌｉｎｕｘ中，采用了优先级不抢占、轮转和时间片三种方法。在实时 操作系统中，优先级抢占策略则是必不可缺少的。而在嵌入式搡作系统中，很难 明确地说哪一种调度策略更好，焉要根据实际系统的需求进行选择。 ２存储管理 一般操作系统的存储管理非常复杂，虚拟存储器管理技术被广泛地采用，这 样各应用程序被分隔在各自的地址空间运行，不致相互干扰。 嵌入式操作系统的存储管理通常比较简单。因为在具体的嵌入式应用中，进 程或线程的数量和各自可能使用的内存容量是可以在开发时预测的，因此嵌入式 操作系统通常采用静态内存分配。
　　另外，在实时嵌入式应用中，如采采用虚拟存 储技术，因为页交换的时间不可预测，所以也是不可取的。 在内存分配的策略上，嵌入式操作系统依赖于实际的被嵌入的硬件系统。对 于一个通用的嵌入式操作系统一般可提供几种分配策略，由用户在实际开发系统 时进行选择，这就是嵌入式操作系统的可裁剪性。 存储管理的另一个重要特性就是内存保护。在一般的操作系统中，每个应用 程序都有融己的地址空间。不允许任意访问其它应用程序的地址空间，这样，当 一个斑用程序崩溃时，不会对其它程序产生影响。丽在一些低端嵌入式系统中， 因受到应用环境的限制，不能大量使用存储器，这时嵌入式操｛乍系统的代码量就 受到严格限制，必然制约了其功能的完善性。例如有的嵌入式操作系统只有几十 ＫＢ，使其在处理内存保护方面就非常薄弱，这样的嵌入式操作系统一般只能应用 于一些即使系统崩溃，也不致造成重大损失的领域，例如手枧等。 ３中断响应 计算机系统接受事件通常采用两种方法：查询和中断。由于采用查询方式处 理事件或响应Ｉ／０请求会消耗大量的ＣｐＵ时间，骚此无论在一般的操作系统还是 基于Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据采集系统软件设计与实现 嵌入式操作系统中都广泛采用中断方式来处理事件或Ｉ／Ｏ请求。
　　 在嵌入式操作系统中，对中断处理十分重视，一般在中断处理程序中仅执行 一些必要的状态转换，对于事件的真正处理则利用中断任务来完成。这样使得中 断处理程序的运行时闻尽可能短，以便系统可以处理其它中断事件。 在中断处理上，一般的操作系统与嵌入式操作系统的不同之处是现场保护。 一般的操作系统的中断现场保护是豳操作系统来完成的，在中断处理完成之后， 也由操作系统自动恢复现场。两在嵌入式操作系统中，由予受到代码量的限制， 中断现场的保护往往由中断处理程序来完成。进入中断处理程序后。应马上保护 在中断处理程序中要用到的寄存器，在中断处理完成后再恢复。这样～方面减少 了操作系统的代码量，另～方面提高了中断响应时闯，但是却损失了系统的安全 性，同时也增加了调试的难度。这是在嵌入式操ｌ乍系统的设计中应该予以关注的 问题。 ４操作系统与用户的接口 操作系统提供给用户使用的有两类接口。 一类是人机界面，无论是视窗形式还是命令行形式，这个接口确切地说并不 能作为操作系统的一部分，而仅仅是操作系统的一个外壳，这个界面完全是为了 方便用户使用操作系统两设的，丽这个接口在嵌入式操作系统中一般是不存在的。 另一类接口就是操作系统提供给用户开发应用程序的接口（ＡＰＩ），也就是系 统调用。
　　无论是一般的操作系统还是嵌入式操作系统都应具有这个接口。每一个 操作系统提供的系统调用的功能和种类都不同，当然，对于一个操作系统来说， 它提供的系统调用越多，则功能越强，对于应用程序的开发，也就越能提供高效 而简单的支持。为了适应不断复杂的应用程序开发的需求，操作系统中设计的系 统调用也就越来越多，功能越来越强大。但是这一规律并不适用于嵌入式操作系 统，因为嵌入式操作系统的应用领域非常广，嵌入式操作系统所提供的系统调用 的数量和功能远远不可能满足应用的需要。尽管可采用前面提到的可裁剪性，但 是任何一个嵌入式操作系统都不可能从具有各种完善功能、代码达几百ＫＢ的操 作系统，裁剪到只具有简单操作的几ＫＢ代码。所以嵌入式操作系统只能根据实 际的被嵌入系统的具体需求来确定系统调用，以便达到最有效性。 １．２。２嵌入式操作系统简介 从２０世纪８０年代开始，出现了各种各样的商用嵌入式操作系统，这些操作 系统大部分都是为专有系统开发的，从而逐步演化成现在多种形式的商用嵌入式 操作系统百家争鸣的局面，这些操作系统主要有如下一些强瑟Ｈｊ： ＶｘＷｂｆｋｓＶｘＷｏｒｋｓ是ＷｉｎｄＲｉｖｅｒ公司专门为实时嵌入式系统设计开发的操作系统软 件，为程序员提供了高效的实时任务调度、中断管理、实时的系统资源以及实时 的任务闻逶信。
　　
　　应用程序员可以将尽可熊多的精力放在应用程序本身，丽不必褥 去关心系统资源的管理。该系统主要应馒在单板飙、数据隧终｛：以太嬲交换梃、路豳器）和通信等多方面。其核心功黥主要有： 网络支持豢文件系统帮差鳓管理 ＰＯＳｌＸ标准实时扩展 Ｃ专专以及其他标准支持 这些核心功能可以与Ｗｉｎｄ硒ｖｅｒ系统的其他附件和ｂｍａｄｏ合作伙伴的产品结 会在～起使臻。谁都不熊否认这是一个非常优秀的实对系统，健其昂贵的徐格使 不少厂商塑嚣郄步。 ＱＮＸ泌Ｘ也是一释实对撩箨系统，奎擞拿大ＱＮＸ软件系统有隈公霹开发。广泛 应用予自动化、控制、机器人科学、电信、数据逯信、航空靛天、计算桃网络系 统、医疗仪器设备、交通运输、安全防卫系统、ＰＯＳ概、零售枫等饪务关键型应 焉领域。２０雀纪９０年代嚣期，ＱＮＸ系统在高速灞长的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ终端设备、信息 家电及掌上电脑等领域也得到了广泛的癍用。 ＱＮＸ鹃体系结构决定了它暴宥遗｝常好酶律缩犍，耀户可越把应臻程序代鹦熟 ＱＮｘ内核赢接编译在一起，使之为简单的嵌入式应用生成一个单一的多线程映像。 它也是鳘赛上第一个遵循ＰＳ差鸯３．１标准觚零设诗鳃微蠹棱，匿戴暴膏菲鬻好 的可移植性。
　　 ３Ｎｕｅｌｅ毽ｓ 它是美藿著名厂商斛重公镯静实时操俸系统产晶，该系统豁模块性设计健它 具有比较好的宠制能力。它的主要特点翁以下一些： 该系统购买时，霹获蒋全螯豹漾代码。并且一次性手雩费不用藉为应震系统的发售提供每套应用系统的版税。这～点与某热商业的嵌入式操作系统不 它提供一个有较好实时性内核网络模块功能比较完善，同时还提供了Ｗ曲产晶 工具。易学易耀，较好的支持了产照开发。薅Ｗｉ鼗纛ｗｓｅ嚣 ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｉｎｄｏｗ８ＣＥ是一个简洁的，嵩效率的多平台操作系统。它是从熬 体上蔻有限资源鹣平龛设诗懿多线程、宠整撬先投、多任务懿搡终系统。它的模 块优设计允许它对于从掌上电脑到专用的工业控制器等电子设备进行定铡。它的 主要特点有： 基于Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据采集系统软件设计与实现支持Ｗｉｌｌ３２ＡＰＩ的一个子集。同时，为开发人员提供熟悉开发平台，包 括ＥｍｂｅｄｄｅｄＶｉｓｕａｌ Ｃ＋＋和ＥｍｂｅｄｄｅｄＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ，使得有经验的 Ｗｉｎｄｏｗｓ开发人员可以很快地掌握Ｗｉｎｄｏｗ蔷ＣＥ的开发。这也为Ｗｉｎｄｏｗｓ 平台上的一些应用程序移植到Ｗｉ珏ｄｏｗｓＣＥ提供了方便。这是Ｗｉ魏ｄｏｗｓ ＣＥ的一个很好的优势 支持多种的用户界面硬件，包括可以达到３２ｂｉｔ色深的彩色显示器，支持 多种串行和网络通讯技术 支持ＣＯＭ／ＯＬＥ，ＯＬＥ自动操作和其它的进程闻通讯的先进方法 ５ＰａｌｍＯＳ ＰａｌｍＯＳ是～种３２位嵌入式操作系统，用于掌上电脑。
　　此系统是３Ｃｏｍ公司 的Ｐａｌ搬Ｃｏ搬ｐｕｔｉｎｇ部开发的（ＰａｌｍＣｏｍｐｕｌｉｎｇ目前已经独立为一家公司）。它运行 在一个抢占式的多任务内核之上，与同步软件ＨｏｔＳｙｎｃ结合可以使掌上电脑与ＰＣ 上的信息实现同步，把台式机的功能扩展到了手掌上，同其它嵌入式操作系统相 比，Ｐａｌ撒具有更大的灵活性和移动性，是一款非常流行的掌上电脑操｛乍系统。 １．２３嵌入式Ｌｉ建溅系统 Ｌｉｎｕｘ是１９９１年４月由芬兰人ＬｉｎｕｓＴｏｒｖａｌｄｓ所独立首创的类ＵＮＩＸ操作系统， 在全世界爱好者的共同努力下，借助于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，Ｌｉｎｕｘ历经无数版本的演进，目前 已发展成为一个完整的遵从ＰＯＳＩＸ规范操作系统，与ＳｙｓｔｅｍＶ以及ＢＳＤＵＮＩＸ实现了 源码级或二进制相容，它是一个真正的多任务、多用户、多平台系统，支持多处理器， 安全可靠，性能卓越。最重要的是Ｌｉｎｕｘ不是商业化操作系统，它遵循ＧＮＵ公共许可 协议，源代码全部开放，任何入均可自由获得源码并进行分析研究。Ｌｉｎｕｘ由于自身 的优点是非常适合于作为嵌入式操作系统，主要表现为以下几点‘挖谢】： ｌ免许可证费用 大多数商业操作系统，如ｗｉｎＣＥ，Ｖｘｗｏｒｋｓ等对每套操作系统均收取一定的许可 证使用费用。
　　相对而言，乙ｉｎｕｘ是一个免费的优良操作系统，公开源代码，只要不违 反Ｇ跬协议，任何人都可以使用、修改稆发布Ｌｉｎｕｘ． ２高度稳定性 和目前流行的桌面操作系统相比，Ｌｉｎｕｘ是非常稳定和可靠的，并且由于内核的 稳定性使得Ｌ主珏毪ｘ在移植到特定平台詹与通用平台具有一样的高稳定性，虽然薪平台 下的外围设备可能完全不同。 ３移植容易 Ｌ主ｎｕｘ是一个多平台的操作系统，可以运行子Ｘ８６，Ｐ０并￡ＲＰＣ，麓王ＰＳ等多种处理 器之上，对嵌入式应用方面这一点尤为重要，据统计一个设计优良的嵌入式系统移植 到另一平台只需改动其中的４％代码。同时由于Ｌｉｎｕｘ采用的模块机制，使设备驱动程 序只需要做部分修改就可适用于其它平台，方便移植。 ４强大的霹络功能 工程硕士学位论文 Ｌ主ｎｕｘ天生就是一个网络操作系统。几乎所有的网络协议和网络接口都已经被定 制在Ｌｉｎｕｘ中。 ５良好的开发工具 Ｌｉ稚毯ｘ提供ｅ、￡争、弘讼以及其他很多的开发工具。更重要的是，爱好者可以 免费获得，并且这些开发工具设计时已经考虑到支持各种不同的微处理器结构和调试 环境。Ｌｉｎｕｘ基于ＧＮＵ的工具包，此工具包提供了完整与无缝交叉平台开发工具，从 编辑器到底层调试，其ｅ编译器产生更有效率的执行代码。
　　 ６全面的技术支持 对于实际开发过程来说，完善的文档和及时的技术支持是解决实际问题、提高开 发效率所必不可少的。由于Ｌｉｎｕｘ的开源特性和各方面的优异表现，越来越多的程序 员深入其中，开发过程中遇到的任何阆题，均可通过王ｎｔｅｒｎｅｔ褥到及时解答。 越来越多的科研机构、厂商的不断推动，使得其在新兴的嵌入式系统领域内 也获得了飞速发展。所以，研究和分析嵌入式Ｌｉｎｕｘ操作系统理论和应用，开发 相关的嵌入式班致ｕｘ系统和应用软件，具有重大的意义。 １．３数据采集系统的研究现状 国内现在有不少数据测量和采集的系统。在硬件实现上，主要通过单片机、 ＤＳＰ【１５】等完成，有基于ＰＣＩ总线【１６１、基于ＶＸＩ总线【１７】的高速数据采集系统等。在 软件实现上，有ＬａｂＶｉｅｗ图形化编程软件ｆ１引、ＶＢｆｌ引，ＶＣｆｌ９１可视开发工具等。 以数据采集卡为核心的数据采集系统，采用的数据采集卡几乎都是ＰＣＩ卡， 必须插在上位机（ＰＣ机）上的ＰＣＩ槽上，由上位机（ＰＣ机）控制完成数据采集 工作。因此信号必须从信号现场传送到上位机（ＰＣ机）上，由于各种工业现场条 件的限制，现场到上位机（ＰＣ机）往往有很长的一段距离，信号在传送的过程中 会衰减，失真，混入干扰信号，产生误差，这是传统数据采集系统的一个缺点。
　　 为了解决这一矛盾，人们开始使用工业现场总线互联，例如ＲＳ．４８５串行总线【２…， ＣＡＮ总线１２ｌ】等，将现场采集的数据送到异地的中心处理机做迸一步处理。但是这 种方法只适用于现场与中心距离不是很远的情况，而且这些通信总线的数据传输 速度慢，布线也不方便。 这些数据测量和采集系统的研制成功解决了用户需要，但这些系统存在功能 单一、可测量的种类少、可测量的范围小、采集通道少、采集速率低、操作复杂， 并对测试环境要求较高，安装、布线不方便等问题。在当今网络化时代，以Ｉｌｌｔｅ豫ｅｌ 为代表的计算机网络通信的发展和应用取得了前所未有的突破和成功，网络化测 量、采集和（对网中仪器设备的）控制技术正随着网络技术的发展而迅速发展瞄曩。 网络化、分布式的数据采集优势体现在：采集范围扩大，处理能力增强，信息索 取更加方便，并且能够适应场合变更的需要。凭借这些优良的性能，网络化测量 基于Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据采集系统软件设计与实现 和控制已经成为数据采集技术发展的必然趋势。传统的数据采集系统显然不能满 足对测试系统灵活、高效、高速、多通道、网络化等要求和适应复杂测量环境的 需要。 １．４本文的主要工作 本文的数据采集系统采用嵌入式技术，应用于大型设备状态监测系统中，完 成对设备监测，为设备的故障诊断提供第一手可靠、准确的数据。
　　系统平台以基 于ＡＲＭ９核的ＡＴ９１ＲＭ９２００为处理器，ＦＰＧＡ辅助逻辑控制和信号预处理，采用 嵌入式系统开发技术，应用嵌入式操体系统，模块化设计，提高了系统的实时性 和可靠性以及系统的可扩展性。在结构设计上，采用插卡式结构，可根据不同需 要，接入不同的信号调理通道板，实现灵活的信号采集；具有与上位机的通讯功 能，能结合配套软件对设备进行监测、分析与数据僳存，最终实现对设备的故障 诊断。 第一章绪论。主要介绍课题的背景和意义，简要概述嵌入式系统的定义和特 点，阐述了嵌入式操作系统及嵌入式Ｌｉｎｕｘ的优点，分析当前数据采集系统存在 的闯题、研究现状，贪缀本文所作的工作。 第二章基于嵌入式Ｌｉｎｕ）（的数据采集系统的整体方案。该装置主要由信号输入 电路、模数转换电路、逻辑控制器件ＦＰＧＡ、数据处理运算核心ＡＲＭ芯片、通信电 路等部分构成，本章给出了系统框图。 第三章构建嵌入式Ｌｉｎｕｘ系统。本章研究了构建嵌入式Ｌｉ歉珏ｘ系统的关键技 术，主要介绍嵌入式Ｌｉｎｕｘ内核软件平台的构建及内核裁剪原理和具体过程。 第四章嵌入式Ｌｉｎｕｘ内核驱动程序的设计。主要介绍Ｌｉｎｕｘ下字符设备驱动 程穿的实现方法及本系统的字符设备驱动的具体实现。
　　 第五章嵌入式Ｌｉｎｕｘ与网络驱动的实现。首先分析Ｌｉｎｕｘ网络协议栈（ＴＣＰ／ＩＰ） 整体结构及Ｌｉｎｕｘ网络设备驱动程序，然后本针对系统硬件编写网络驱动程序， 并测试验证霹络驱动的可靠性。 工纛赣圭学位论文 第２章嵌入式数据采集系统的整体设计 ２．１信号采样处理技术基础 在动态信号中蕴含着设备的状态变化和故障特征的丰富信息，信号处理是提 取故障特征信号的主要手段，丽故障特征信息则是进一步诊断设备故障原因并采 取防治对策的依据【２３】。 工程领域中的各种物理信号随着融阗的变化过程表现力多种形式，如简谐的、 周期的、瞬态、随机的等等，这些被检测到的信号由于系统传递路径的影响，环 境噪声的影响和各种机械原件的联合作用，构成信号的成分就很复杂。因此，必 须对检测到的信号进行加工处理，以便更全面、更深刻地揭示出动态信号中所包 含的各种信息。 动态信号的处瑾方法很多，如时闻域处理、频域处理、幅僮域处理等【２４艺朝。 经过信号处理，可以实现时域和频域的相互转换，从而揭示出信号中某些实质性 ２．１．１信号分析系统的组成和数字处理方法晕期的信号分析主要通过模拟式分析仪器进行。随着数字计算机的迅速发展， 现代信号分析都采用数字分析方法。
　　所采用的分析系统，一种是以专用数字信号 处理器为核心的专用数字式信号分析仪器；另一种是采用通用计算机，以软件方 式进行信号分析。两种分析方式虽然在形式上有所差别，但信号分析的基本手段 和方法是一致的。 信号分析系统的组成如图２。ｌ所示。系统备部分的功能是： 图２．１信号分析系统的组成１传感器 传感器是将待分析的物理量（一般是电量、温度、压力、流量以及振动位移、 速度、加速度等）转化为电信号（如电压、电流或其它参数）。 ２预处理单元 ～般信号在在被采样之前须经预处理，勉放大、滤波等。信号采样之前的低 通滤波常称为抗混叠滤波。按照采样定理，采样频率必须大于信号最高频率的两倍， 否则将引起频率混叠现象。因此，采用低通滤波器滤去不需要的高频成分，将信 基于“ｎｕｘ的嵌入式数摇采集系统软｛睾设计与实瑷 号频带限制在一定范基之蠹，以防止产生混叠现象。 ３模数转换（Ａ国） 信号可分为模拟信号和数字信号两类。模拟信号是随时间连续变化的，一般 传感器输出的电信号器器位模拟信号。数字信号是由一系列离散的数字组成。当用 计算机做信号处理时，信号必须是数字化的，因此需要将检测到的模拟信号转变 为数字信号供计算祝处理。
　　这一过程是通过模数转换器（Ａ国）来实现的。 ４信号分析单元 这是信号分析系统中的核心环节，也是本文重点研究的环节。其可以通过专 用的数字信号处理器（ＤＳＰ）来实现，也可以通过通用处理器（ＣｐＵ）实现。其分 析内容十分广泛，本文将在后续章节作深入探讨。主要包括对信号的时域、幅值 域和频率域的特性分析。也包括对信号所依据的各种形式豹系统特性分析。 ５数模转换（Ｄ／Ａ） ｐ，Ａ转换是将计算机分析处理结果以模拟量形式输出，供波形显示或其它用 途。但现代在线监测系统已不用此方法，而是直接在监视器上显示处理结果。 ２。羔．２信号分析的主要内容 从信号分析的基础方法和功能上来看，可以将信号分析的主要内容概括如下： ｌ时域分析 以时间为变量的各种函数和图形，如瞬态记录、时域平均、自相关函数、互 相关函数。 ２幅值域分析 概率密度及概率分布函数、均值计算、方差和峭度计算等。 ３频域分析 通过傅立叶等变换以频域的形式来描述信号。如傅立叶正、逆变换自功率谱 翻互功率谱，细化ＦＦＴ技术，窗邈数加权，三维坐标图，倍频分板等。 ２．１．３实时分析 所谓实时分析就是指分析信号的时间与信号出现的时闻几乎是同时的。通常 的含意是指信号分析的速度能赶上信号输入的速度，使信号在分析处理过程中不 产生数据积压，也不使数据丢失。
　　因为计算机的分析计算工作是在采样闻隔中进 行的，如果计算工作量太大或者采样间隔＆太短，计算机处理不完应做的工作， 将造成数据丢失。因此，在计算机ＣＰＵ处理速度一定的情况下，就限制了采样频 率。按照采样定理（ｚ＝（２．５６～４）五雏）‘２稍，也就决定了实时分析信号豹最高分析 频率范围。对于一个分析系统来说，能够进行实时分析的最高频率与系统的处理 速度、采样点多少和采样频率有关。如实时分折系统在Ｔ时间蠹能够进行Ｎ点数 据分析，采样频率为．ｆ，则可得到最高分析频率为： （２．１），一２．５６ｒ 工程颧亡学位论文２．１．４数字信号处理技术的特点 由于电子计算技术迅速发展，信号处理技术向数字化方向发展。数字信号处 理技术具有以下一系列优点： ｌ功能丰富 以微处理器为核心的现代数字信号分析仪器或装置，它的处理功能主要通过 软件实现。许多功能软件可以存储在体积很小的存储器内供选用，提供数十种测 试分析项目。因此，以微处理器为核心的分析系统，其特点是能够充分地、高效 地利用硬件及软件资源，这是一般模拟电路很难傲到的。 ２高度灵活 微处理器化的监测系统操作十分灵活方便，如欲调整参数或修改功能，可以 在软件上进行修改，硬件电路可以不改动或者改动很少，这样就节省了资金和时 间。
　　比如本系统，系统操作都可以在浏览器中完成，极大地节约了客户端软硬件 的成本，丽且操作更简单直观。 ３高精度 模拟电路所能达到的精度是有限的，要将精度提嵩一个数量级往往不太容易。 数字信号系统得精度取决于字长和设计方案，它容易满足对高精度的要求。采用 微处理器，在频率域可以大幅度地提高分辨能力，如低频可到ｌＨｚ以下，若有细 化（Ｚｏｏｍ）功能，则低频可到０．１Ｈｚ。高频段可到达ｌＯＯｋＨｚ。 ４高可靠性 数字电路易于大规模集成化制造。一片Ａ脒３２位或者ＣＯ己ＤＦｌ袋嚣３２位处理 器只需要进行很少的扩展就可以构成完整的单元系统。这样的系统由于硬件和扩 展模块少，大大加强了系统得可靠性。 数字信号分析运算速度自从出现了快速傅立叶（ＦＦＴ）变换之后，有了数百倍的 提高。各种快速数字信号算法的出现加上硬件技术的飞速发展，完全可以做到实时处 理各种工业现场信号，从丽实现了实时分析，使得数字信号处理速度进入了一个崭新 的阶段。 ２．２嵌入式数据采集系统的总体结构设计 基于Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据采集系统采用板卡式设计，主要由９个插件和一个 母板组成。各插件全部采用３Ｕ背插式结构，备模件采用双插座连接方式，各模件 之间通过系统内部母板相联系，提高了整个装置的可靠性。
　　
　　其中一个插件为信号 采集、处理板；另外的８个插件为信号调理通道板（一块板上三路调理电路，总 共２霹路，可以根据传感器的信号路数，增减信号调理通道板）。系统的结构紧凑， 整面板设计，外形美观大方。其布局如图２．２所示。 基子Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据采集系统软侔设诗与实璃 图２．２装置连接布局图 嵌入式数据采集单元系统由信号调理系统和信号采集、处理系统两部分构成。 信号调理系统由电荷放大或电压放大或电流放大电路（视健感器类型定）、程控放 大、程控低通滤波、缓冲放大等四级电路组成，其中由单片机控制上位机要求的 程控放大、程控低通滤波等参数。信号采集、处理系统拟采用ＡＲＭＦＰＧＡ结构 来实现，此种结构的好处是：硬件开发平台难度较小，系统软件升级容易实现。 矗Ｄｃｌ蠡重镑系统｜ ｜奄源系统｜ 控制参数通信 图２。３嵌入式数据采集装置的总体结构图 此种嵌入式数据采集装置的总体结构图如图２．３所示，图中各个标记说明如 ＤＢ代表数据总线（ＤａｔａＢｕｓ），ＡＢ代表地址总线（ＡｄｄｒｅｓｓＢｕｓ），ＣＢ代表控荡ｌ总线（Ｃｏｎｔｒｏｌ８ｕｓ）。 信号调理电路：其功能是将传感器送来的小信号进行放大、低通滤波（有必 要时需要进行模拟滤波），方便蜃续的ＡＤＣ进行模数转换； ＡＤＣ：模数变换，用于实现基带信号的数字化； ＦＰＧＡ：在该系统中，主要功能是实现整个系统的控制和数据的预处理； ＡＲＭ：与ＰＣ机之间进行数据通信； ＳＤＲＡＭ：完成系统数据的缓冲存储，运行Ｌｉｎｕｘ内核、文件系统及ＡＲＭ的 应用程序； 丁程硕十学位论文 ＦＬＡＳＨ：一种存储器，该系统用来存放引导ＡＲＭ启动的程序，存放压缩的Ｌｉｎｕｘ 内核、文件系统及应用程序。
　　 嵌入式数据采集系统的硬件平台实物图如图２．４所示： 图２．４嵌入式数据采集系统硬件平台 ２．２．１嵌入式数据采集系统信号流程设计 １信号调理通道板信号流程 取自现场设备的各种传感器信号通过低噪音电缆送入信号调理通道板，每个 信号调理通道板上收录
三个信号调理通道。根据不同的传感器类型配备不同的信 号调理通道板，各种信号经过信号调理后都变换为同一规格的电压信号。信号处 理流程如下：传感器输出的信号经过电压放大或电流放大或电荷放大等（视传感 器类型定）变换为电压信号，该电压信号经程控放大、程控低通滤波，最后再经 过缓冲放大处理，输出电压信号送给信号采集、处理板。 信号调理通道板信号流 程如图２．５所示。 图２．５信号调理通道板信号流程 ２信号采集、处理板 信号采集、处理板的输入信号是信号调理通道板的输出信号，该板的信号流 程如图２．６所示。ＦＰＧＡ控制２４路采样通道的切换，并且将数据读入片上ＲＡＭ。 然后采集控制主处理器ＣＰＵ将采样信号从ＦＰＧＡ片上ＲＡＭ中读出，以ＴＣＰ／ＩＰ协 基于Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据采集系统软件设计与实现 议格式打包，并发送出去。 第１通道信号 ＦＰＧＡ 第２通道信号 ２４ 分析结采输超ＡＲＭ ＡＤＣ 信号数据一 方法第２４通道信号 处理 圈２．６信号采集、处理板信号流程 ２．２．２嵌入式数据采集系统的主要技术指标 本系统是一套基于Ｌｉｎ毽ｘ的嵌入式操作系统数据采集和监控设备：采用３２位 ＡＴＭＥＬ离性能ＡＲＭ９处理器作为采集前端的控制核心，该处理器适应环境熊力 强，可靠性高。
　　２４通道信号输入（包括模拟、计数器信号、开关量等信号）的同 步、高速、高精度采集，ＴＣｐ，ＩＰ通信方式。是基于“ｎｕＸ的嵌入式系统软件。 系统工作环境要求如下： （１）工作电源：ＡＣ２２０Ｖ（１０％），５０Ｈｚ（虫１Ｈｚ）。工作环境温度：。５～＋５０ （２）相对湿度：５％～９５％；（３）大气压力：８６ｋＰａ～１０６ｋＰａ。 基于Ｌｉｎｕｘ的嵌入式操作系统数据采集和监控设备具有如下技术指标： （１）采样频率、采样长度和采样信号的路数可以灵活设置。采样频率范围： ｌＯＯＨｚ～２０ｌ（Ｈｚ；采样长度为了分析方便一般取２“，照前稳范豳：９～１４；采样信 号的路数：１～２４路可以任意设置； （２）实现对各种类型的传感器输出信号的调理。信号经过调理后输出为电压 信号，输瞧范围：。５Ｖ～＋５Ｖ； （３）可以设置连续采集和不连续采集两种方式； （４）具有以太网接入功能，以太网通信带宽可达１０Ｍ／１００Ｍ； （５）自检功能：检测信息通过ＲＳ２３２瑟输密； （６）系统具备在线升级功能； （７）温度范围（一２０一十７０）、抗震、电磁兼容等指标符合工业环境下的 相关标准； （８）电源输入：２２０Ｖ，有防电压浪涌、电源反接、电源短路等保护措施； （９）系统软件的可移植性强； （１０）系统看门狗防死机。
　　 工程磺学位论文 ２．３本章小结 本章从信号采样的原理入手，弓｜出了信号分辑系统的一般组成和流行的实现 方法。接着详细讨论了嵌入式数据采集系统的设计方案。此系统是一套基于Ｌｉｎｕｘ 的嵌入式操作系统数据采集和监控设备，采用３２位ＡＴＭＥＬ离性能处理器作为采 集前端的控制核心。采样系统具有稳定、高速、高精度等特点。 基予Ｌｉｎｕｘ酶嵌入式数据袋集系统软｛睾设计与实现 第３章构建嵌入式Ｌｉｎｕｘ软件平台 嵌入式操作系统作为整个嵌入式系统的核心，是实现系统功能的关键。嵌入 式乞ｉ珏ｕｘ系统从软件的角度看通常可以分梵４个层次‘２９】：（１）弓｜导加载程序；（２） 内核；（３）文件系统；（４）用户应用程序。 ３．１引导加载程序 ３．１．１引导加载程序 嵌入式系统的引导代码是嵌入式系统开发的难点之一，同时是系统运行的一 个基本前提条件。嵌入式系统的启动代码与处理器体系结构紧密相关，通常Ｃ语 言和汇编语言联合使用。 当一个微处理器第一次窟动的时候，它开始在预先设置的地址上执行指令。 通常在那里有一些只读内存，包括初始化或引导代码。在ＰＣ上，这就是ＢＩＯＳ。 Ｂ１０Ｓ首先执行一些低水平的ｅＰＵ初始化其他硬件的配置，接着辨认哪个磁盘里 有操作系统，把操作系统复制到ＲＡＭ并且转向它。
　　在ＰＣ上运行的Ｌｉｎｕｘ就是依 靠ＰＣ的籽ＩＯＳ来提供相关配置和加载ＯＳ功能。 在一个嵌入式系统里通常没有ＢＩＯＳ，这就需要开发者提供同等的启动代码。 而嵌入式系统并不需要ＰＣＢＩＯＳ引导程序那样的灵活性，因为它通常只需处理一 个硬件的配置，因此，痘动代码只是一个指令清单，将固定的数字塞到硬件寄存 器中去。这个代码更简单也更枯燥，然而却非常关键，因为这些数值要与硬件相 符而且要按照特定的顺序进孳亍。所以在大多数情况下，一个最小的通电自检模块 可以检查内存的正常运行、让ＬＥＤ闪烁，并且驱动其他的硬件以使主ＬｉｎｕｘＯＳ 启动和运行。 嵌入式系统中启动代码通常放在Ｆｌａｓｈ或ＥＰＲＯＭ芯片上。具体如何实现，要 根据目标硬件和工具来定。一种常用的方法是把Ｆ１ａｓｈ或ＥＰＲＯＭ芯片插入ＥＰＲＯＭ 或Ｆｌａｓ魏烧制器，把启动代码烧入芯片，然后将芯片插入墨标板插座，这种方法要 求目标板上配有插座。另一种方法是通过～个ＪＴＡＧ界面，～些芯片有ＪＴＡＧ界面 可以用来对芯片进行编程，这样芯片就可以被焊在主板上。 目前可供选择的引导程序有很多，韩国的ＶＩＶＩｆ３稍、开源项目Ｕ．Ｂｏｏｔｆ３１ｌ是其 中的佼佼者。
　　 ３．１．２Ｕ．Ｂｏｏｔ及其移植 ３．１．２。１ Ｕ一８００ｔ 工程联学醢论文 Ｕ—Ｂｏｏｔ，全称Ｕｍｖｅｒｓａｌ转ｏｏｔＬｏ砖ｅｒ，是遵循ＧＰＬ条款的开放源码项目。它从 ＦＡＤＳＲＯＭ、８ｘｘＲＯＭ、ＰＰＣ８００Ｔ逐步发展演化而来，其源码目录、编译形式与 Ｌｉｎｕｘ内核很相似。事实上，不少Ｕ．Ｂｏｏｔ源码就是相应的Ｌｉｎｕｘ内核源程序的简 化，尤其是一些设备的驱动程序，这从Ｕ．Ｂｏｏｌ源码的注释中能体现这一点。假是 Ｕ．Ｂｏｏｔ不仅仅支持嵌入式Ｌｉｎｕｘ系统的引导，当前，它还支持ＮｅｔＢＳＤ、ＶｘＷｂｒｋｓ、 ＱＮＸ、ＲＴＥＭＳ、Ａ肼ＯＳ、迎致ｘＯＳ嵌入式操作系统。英西前要支持的黧标操作系 统是ＯｐｅｎＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ、ＦｒｅｅＢＳＤ、Ｌｉｎｕｘ、ＳＶＲ４、Ｅｓｉｘ、Ｓｏｌａｒｉｓ、Ｉ“ｘ、ＳＣ０、 ＮＣＲ、ＶｘＷｏｒｋｓ、ＬｙｎｘＯＳ、ｐＳＯＳ、ＱＮＸ、ＲＴＥＭＳ、ＡＲＴＯＳ。这是Ｕ．Ｂｏｏｔ中Ｕｎｉｖｅｆｓａｌ 的一层含义，另外一层含义则是Ｕ．Ｂｏｏｔ除了支持ＰｏｗｅｒＰＣ系列的处理器外，还能 支持ＭＩＰＳ、ｘ８６、ＡＲＭ、Ｎ１０Ｓ、ＸＳｃａｌｅ等诸多常用系列的处理器。这两个特点正 是Ｕ—Ｂｏｏ圭项隧的开发匿标，馨支持尽可能多的嵌入式处理器和嵌入式操彳乍系统。
　　 Ｕ．Ｂｏｏｔ主要目录结构ｂｏａ斑目标扳相关文件，主要收录
ＳＤ黜Ｍ、ＦＬＡＳＨ驱动 ｃｏｍｍｏｎ独立于处理器体系结构的通用代码，如内存大小探测与故障检测 ｃｐｕ与处理器相关的文件。如ｍｐｃ８）（）（予目录下含串口、网口、ＬＣＤ驱动 及中断初始化等文件 ｅｘａｍｐｌｅｓ可在Ｕ．Ｂｏｏｔ下运行的示例程序；如ｈｅｌｌｏｗｏｒｌｄ．ｃ，ｔｉｍｅｒ．ｃｉｎｃｌ硼ｅ Ｕ．Ｂｏ桃头文件；尤其ｃｏｎ蠡ｇｓ子匿录下与基标板相关的配置头文件是 移植过程中经常要修改的文件 ｌｉｂ－ｘＸＸ处理器体系相关的文件，如ｌｉｂ＿ｐｐｃ，ｌｉｂ－燃目录分别收录
与 ＰｏｗｅｒＰＣ、Ａ戳涯体系结构相关的文件 ｎｅｔ与网络功能相关的文件目录，如ｂｏｏｔｐ，ｎｆｓ，ｔ邱 ｐｏｓｌ上电鲁检文件目录。淹有待于进一步完善 ｔｏｏｌｓ用于创建Ｕ．Ｂｏｏｔ、Ｓ—ＲＥＣＯＲＤ和８镜像文件的工具２Ｕ．Ｂｏｏｔ支持的主要功能 （１）系统引导，支持ＮＦＳ挂载、ＲＡＭＤＩＳＫ（压缩或非压缩）形式的根文件系 （２）支持ＮＦＳ挂载、从ＦＬＡＳＨ中引导压缩或非压缩系统内核；（３）基本辅助功熊强大的操作系统接口功戆；可灵活设置、传递多个关键参数 给操作系统，适合系统在不同开发阶段的调试要求与产品发布，尤对Ｌｉｎｕｘ支持最为 强劲； （４）支持目标板环境参数多种存储方式，如ＦＬＡＳＨ、ＮＶＲＡＭ、！ＰＲＯＭ： （５）ＣＲＣ３２校验，可校验ＦＬＡＳＨ中内核、ＲＡＭＤＩＳＫ镜像文件是否完好； （６）设备驱动串髓、ＳＤ黜醚、Ｆ乳ＡＳＨ、以太两、己ＣＤ、ＮＶＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、 墓予Ｌｉｎｕｘ静嵌入式数据采集系统软释设诗与实现 键盘、ＵＳｌ３Ｉ、ＰＣＭＣＩＡ、ＰＣＩ、ＲＴｅ等驱动支持； （７）上电自检功能ＳＤＲＡＭ、ＦＬＡＳＨ大小自动检测；ＳＤＲＡＭ故障检测；ＣＰＵ 型号； ３。
　　｛。２。２Ｕ一８００ｔ移植方法及过程 ｕ—Ｂ００ｔ源码相当复杂，覆盖各种常用的目标板配置。Ｕ．Ｂｏｏｔ移植一般都是针对 嵌入式冒标板的硬件资源，主要是ＣｐＵ、ＦＬＡＳ冀和ＳＤＲＡＭ等情况，以尽可熊～致的 原则，在Ｕ．Ｂｏｏｔ源码中找出一个与目标板为同一个或同一系列处理器的目标板模板， 即采用基本符合或者接近懿标板的配置目录，移植相关的源程序。本文采用Ｕ．Ｂｏｏｔｌ．１。 ２版本，该版本支持基于ＡＴ９ｌＲＭ９２００的处理器配置，并提供一个目标板模板，即 Ｕ．Ｂｏｏｔ源码的／ｂｏａｒｄ／ａｔ９１蝴９２００ｄｋ目录。与目标板模板相比，本系统中有部分硬件 器件不同如表３。ｌ新示，因此需要针对硬件傲相应的修改。 表３．１本系统与目标板模板用到的不同硬件资源 基于本系统的硬件，先在Ｕ．Ｂｏｏｔ源代码的／ｂｏｒ彭ａｔ９ｌ懿睨００霉录中修改或添加如 下源码文件： （１）重写ＦＬＡＳ嚣的设备控制程序爨ａｓ魏．ｃ。Ｕ国。跌读、写和删除Ｆｌ鑫建设备的源代 码文件，由于在不同的目标板中ＦＬＡＳＨ存储器种类各不相同，参照Ａｍ２９ＬＶ３２０Ｄ的 ｄａｔａｓｈｅｅｔ重写ＦＬＡＳＨ的设备控制程序ｊｆｌａｓｈ。ｃ，该程序完成的功能包括ＦＬＡＳＨ初始化， 打印ＬＡＳＨ信息、ＦＬＡＳＨ擦除和ＦＬＡＳＨ写入等操作。
　　 （２）重写ＤＡＴＡＦＬＡＳＨ的设备控制程序ａｔ４５。ｃ。 （３）添加ｍｅｍｓｅｔｌｌｐ。ｓ该汇编源码文件初始纯时钟、ＳＭＣ控翎器和ＳＤＲＡＭ控制器． （４）添加网卡芯片ＣＳ８９００Ａ的设备控制程序ｃｓ８９００ａ．ｃ和ｃｓ８９００ａ。ｈ，程序 ｅｓ８９００ａ．ｃ完成的功能是配置聚９ｌ蕊９２００的ＭＤｌ接口以实现对雅｛Ｙ进行控制。 （５）修改Ｍａｌ（ｅｆｉｌｅ文件，对上述修改或添加的源代码文件编译后，在ＭａｋｅｆｉＩｅ里 面主要作如下修改： ＯＢＪＳ：＝ａｔ９ｌｍ９２００ｄｋ．ｏａｔ４５．ｏｃｓ８９００ａ．ｏｆｌａｓｈ．ｏ ＳＯＢＪＳ：＝ｍｅｍｓｅｔ ｕｐ．ｏ （６）Ｕ．８００｛。Ｌｄｓ，设黉Ｕ．Ｂｏｏｔ中各个西标文件盼连接地址，其缝基本不终修改。 （７）ｃｏｎｆｉｇ．Ｍｋ，根据目标板的～级ｂｏｏｔ来修改，修改后ＴＥＸＴＢＡＳＥ＝Ｏｘ２ｌｆｌｏｏｏｏ。 其次，修改嚣录泌ｅｌ砸ｅｅ越ｇｓ的头文件ａ１９ｌ滩９２ｄｋ．Ｈ，根据目标板的资源配置， 修改内容包括ＣＰＵ、系统时钟、ＲＡＭ、Ｆｌａｓｈ等配置信息以及内存映射相关参数。该头 文件还定义了Ｕ．Ｂｏｏｔ的一些环境变量和内核启动参数。可在Ｕ．Ｂｏｏｔ启动后通过ｓｅｔｅｎｖ 和ｓ鲥ｅｅｎｖ命令修改。
　　Ｕ．Ｂｏｏｔ２１．１．２版本对砒９ｌ糯９２００处理器提供良好的支持，因此对于目录／ｃｐ彬ａｔ９ｌｍ９２００中的源码基本不做修改。 最后，在Ｕ２Ｂｏｏｔ２１．１．２的Ｍａｋｅｆｉｌｅ中加入如下代码： 羽ｌ式珏９２００噬－ｃｏ熊ｇ：鼬ｎ鑫ｇ画嫩ｅｏｎ堍￥（＠ｊｏｎ蠡ｇ＝），黜ａｔ９１蕊９２０Ｑ ／ａｔ９１ｒｍ９２００ｄｋ 其中， “ａ潮＂是ＣＰＵ的种类，拳９ｌ强９２００是Ａ姒ＣＰＵ对应的代码量录， ａｔ９１蝴９２００ｄｋ是目标板对应的目录。 在主机上运行ｒｅｄｈａｔ９．ＯＬｉｎｕＸ操作系统，编译移植后的Ｕ．Ｂｏｏｔ源代码，生成的 Ｕ—Ｂｏｏｔ岛ｉｎ是二进制ｂｉｎ文件，纯粹的Ｕ．Ｂｏｏｔ二进制执行代码，不保存ＥＬＦ格式和调试 信息。主机通过ＪＴＡＧ口将Ｕ．Ｂｏｏｔ．ｂｉｎ下载到目标板的ＦＬＡＳＨ，目标板复位后运行 Ｕ．Ｂ坟。如果运行正常，就会从终端返回，如图３。ｌ所示。 豳３．１ ｕ咱ｏｏｔ引导扁动信息 此时在Ｕ．Ｂｏｏｔ命令模式下可做进一步测试，设置系统启动的环境变量，并在主机 启动邗醒服务器，用交叉网线连接主机和目标板，将准备好的ＬｉｎｕＸ内核映像文件 ｋｅｍｅｌ和文件系统映像文件ｒ锄ｄｉｓｋ２一ｍｋ７分别下载到ＳＤＲＡＭ中正确的地址空间。
　　如 果一切运行正常，就可以在冒标板上开始删毛ｉ蘸珏ｘ系统的调试。 ３。２创建文件系统 ３．２．１文件系统简介 许多嵌入式系统没有磁盘或者文件系统，Ｌｉｎｕｘ不需要它们也能运行。在这种 情况下，应用程序任务可以和内核一起编写，并且在引导时作为一个映像加载。 对于简单的系统来说，这足够了，但是缺乏灵活性。实际上，许多商业性嵌入式 操作系统，提供文件系统作为选项。Ｌｉｎｕｘ提供ＭＳ．ＤＯＳ．Ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ以及其他功 能更强大的文件系统。 文件系统可以被放在传统的磁盘驱动器、ＦｌａｓｈＭｅｍｏｒｙ或其他这类的介质上， 如果用于暂时保存文件，一个小ＲＡＭ盘就足够了。ＦｌａｓｈＭｅｍｏｇ通常是这样保 基予Ｌｉｎｕｘ的嵌入式数据袋集系统软佟设诗与实琨 存文件系统的，ＦｌａｓｈＭｅｍｏｒｙ被分割成块，其中有～块是当ＣＰＵ盛动运行时的引 导块，里面存放Ｌｉｎｕｘ引导代码，剩余的Ｆｌａｓｈ可以用来存放文件系统。Ｌｉｎｕｘ内 核有两种加载方式：一是把内核的可执行映像存储到Ｆｌａｓｈ的一个独立部分，系统 扁动时，从Ｆｌａｓｈ的某个地址开始逐旬执行；另一种方式是把内核的压缩文件敖在 Ｆ１ａｓｈ上，系统启动时通过引导代码把内核压缩文件从Ｆｌａｓｈ复制到ＲＡＭ里，解 篷执行。
　　因先ＲＡＭ懿存取速度快予Ｆｌａｓｈ，所以惹一种方式旋运行速度更快一些， 标准Ｌｉｎｕｘ就是采用这种方式【３孙。 创建文件系统主要是基于两个方面的原因１３３】：首先，现有Ｌｉｎｕｘ文件系统全 集实在太大，不可能把上酉兆的文件系统下载到嵌入式系统上；其次，要改写现 有Ｌｉｎｕｘ文件系统中的配置文件以满足应用程序的要求。～个根文件系统必须包 含对于支持一个完整的Ｌｉ懿馘系统所必须的所有内容，如Ｌｉ娃较ｘ内核、驱动程序、 相关的设备以及相关的配置文件等等。 最小嵌入式Ｌｉ瓣溅根文件系统必须收录
以下几部分： （１）基本的文件系统结构： （２）最小的目录集：／ｄｅｖ，／ｐｒｏｃ，／ｂｉｎ，／ｅｔｃ，／ｌｉｂ，／ｕｓｒ，触ｎｐ； （３）基本的命令集：ｓｈ，ｌｓ，ｃｐ，ｅｔｃ； （４）最小的配鼹文件集：ｉ舭ａｂ，ｆＳｔａｂ，ｅｔｃ； （６）相关的动态链接库。３．２．２在Ｆｌａｓｈ上实现根文件系统 １建立相关的目录 注意这些冒录静名字要与己ｉ蘸馘文件系统原来的相同。因为Ｌｉ致ｕｘ的鬣置文 件中涉及到的目录，这些目录名是固定的，如果更改了，系统可能找不到自己需 要的东西丽不能正确执行。这些目录包括【３４】／约ｏｔ， ／ｂｉｌｌ，／ｓｂｉｎ，愆ｅｖ，／或ｃ，ｍｂ， ／ｍｎｔ，／ｐｒｏｃ，／ｍｐ，／ｕｓｒ。
　　 ２将需要的文件拷贝到相关的目录下 文件系统各两录的内容如下瑟碡ｌ： （１）／ｒｏｏｔ 系统窟动文件，内核在其中。该謦录需要雹含ｂｏｏ｛。ｂ，Ｓｙｓｔｅ撒．ｍ神和ｂｚｌ掰ａｇｅａ。 ｂｏｏｔ．ｂ：合并Ｓｙｓｔｅｍ．ｍａｐ和ｂｚＩｍａｇｅ的文件 Ｓｙｓｔｅｍ。ｍａｐ：与内核映象有关的函数定位信息 ｂｚｌｍａｇｅ：重要的内核映像 （２）／ｂｉｎ 曩录下收录
了常用的用户命令，主要寄：ｅａ专，ｅｈｍｏｄ，ｂ鑫ｓｌｌ，ｄ臻ｅ，盘，ｌｏ西珏， 查看全部

　　分享:爬取网易云音乐歌词的实用工具，值得收藏！
　　文章采集器请采用mac自带的requests采集器。另外这里推荐一下这位大神@sherryli，她写了一系列采集网易云音乐歌词的实用工具，值得收藏。1.爬取网易云音乐歌词查询页代码格式：/[歌词]/g[参数]/content（无参数说明：代表最新/已有/upgrade网易云用户用户名。有参数说明：需要参数的歌词。
　　）我的歌词存储路径：/[歌词]//[歌词]/[ad'm歌词]>{[你想要显示的歌词]}：path='/[歌词]/ad'meta='hello'filename='m.py'url_count=''min_words=10headers={'user-agent':'mozilla/5.0(macintosh;intelmacosx10_10_。
　　
　　6)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/61.0.2739.153safari/537.36'}最后一行是爬取url的个数，输入url就能遍历歌词信息，并从中返回结果：歌词信息主要由歌词、评论、歌曲id构成。歌词：link的文本，包含歌曲名、作者名、歌词翻译、歌词所在音乐下载、歌词内容等；评论：link的文本，包含歌曲名、作者名、评论内容、作者简介等；歌曲id：歌曲id，是评论正文第一个字母的后三位；歌曲详情：link（歌曲id）+歌曲简介。字符串中的第一个字符一般是空格，也可以使用tab属性指定单元格空格的宽度。
　　所以，我们可以通过定义遍历每个字符串，然后遍历评论，
　　
　　6)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/61.0.2739.153safari/537.36'}urls=[''.join(requests.get(url,headers=headers),
　　1)forurlinurls]print(headers)res=requests。get(url,headers=headers)soup=beautifulsoup(res。text,'lxml')foriinsoup。find_all('a',class_='special'):item=item[0]embed_text=str(item[1])+'|'print(embed_text)print(''。
　　join(embed_text))print('\n'。join(embed_text))mutate={'embed_text':embed_text,'person':''。join((embed_text,text))}forpersoninmutate:person_text=''。join((embed_text,text))print(person_text)formutationinmutate:person_name=mutate[0]person_choice=m。 查看全部

　　详细分析:监控Kubernetes APIServer，讲解最透的文章
　　写在前面
　　如果使用公有云托管的Kubernetes集群，控制面的组件全部由云厂商托管，那么作为客户的我们就省事了，基本不用担心APIServer的运维问题。我个人也比较推荐使用云厂商的服务。毕竟 Kubernetes 还是有点复杂，升级也不是那么容易。我们自己维护整个集群，性价比有点低。当然，如果我们因为各种原因还是要维护控制面的组件，那我们还是好好看看这个系列接下来的几篇博文吧。
　　黑盒测试
　　APIServer在Kubernetes架构中非常核心，是所有API的入口。APIServer 还公开指标数据。让我们试着得到它：
　　[root@tt-fc-dev01.nj etcd]# ss -tlpn|grep apiserver<br />LISTEN 0 128 *:6443 *:* users:(("kube-apiserver",pid=164445,fd=7))<br /><br />[root@tt-fc-dev01.nj etcd]# curl -s http://localhost:6443/metrics<br />Client sent an HTTP request to an HTTPS server.<br /><br />[root@tt-fc-dev01.nj etcd]# curl -s -k https://localhost:6443/metrics<br />{<br /> "kind": "Status",<br /> "apiVersion": "v1",<br /> "metadata": {},<br /> "status": "Failure",<br /> "message": "forbidden: User \"system:anonymous\" cannot get path \"/metrics\"",<br /> "reason": "Forbidden",<br /> "details": {},<br /> "code": 403<br />}<br />
　　解释上面的命令和结果。首先我通过ss命令查看了apiserver模块监听了哪些端口，发现进程监听的是6443端口，然后用curl命令请求6443的metrics接口，结果发现这是一个HTTPS服务器，不能用HTTP协议请求。ok，那我用HTTPS协议请求，自签名证书，加上-k参数，返回Forbidden，说我无权访问/metrics接口。OK，看来需要Token认证，我们创建一个相关的ServiceAccount吧。
　　准备认证资料
　　以下内容可以保存为auth-server.yaml。
　　---<br />apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1<br />kind: ClusterRole<br />metadata:<br /> name: categraf<br />rules:<br /> - apiGroups: [""]<br /> resources:<br /> - nodes<br /> - nodes/metrics<br /> - nodes/stats<br /> - nodes/proxy<br /> - services<br /> - endpoints<br /> - pods<br /> verbs: ["get", "list", "watch"]<br /> - apiGroups:<br /> - extensions<br /> - networking.k8s.io<br /> resources:<br /> - ingresses<br /> verbs: ["get", "list", "watch"]<br /> - nonResourceURLs: ["/metrics", "/metrics/cadvisor"]<br /> verbs: ["get"]<br />---<br />apiVersion: v1<br />kind: ServiceAccount<br />metadata:<br /> name: categraf<br /> namespace: flashcat<br />---<br />apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1<br />kind: ClusterRoleBinding<br />metadata:<br /> name: categraf<br />roleRef:<br /> apiGroup: rbac.authorization.k8s.io<br /> kind: ClusterRole<br /> name: categraf<br />subjects:<br />- kind: ServiceAccount<br /> name: categraf<br /> namespace: flashcat<br />
　　在上一节《Kubernetes监控手册05-监控Kubelet》中，我们为daemonset创建了鉴权信息，主要用于调用kubelet的接口。但是这次我们要调用apiserver接口，所以加了一些权限点。当然，上面例子yaml给的权限点有点多，没关系，反正都是只读的，以后需要其他权限的时候，保存新建ServiceAccount。与上一讲相比，这次ServiceAccount的名称改为categraf，与上一讲使用的ServiceAccount不同。
　　通过以下命令创建相关内容，然后查看是否创建成功：
　　[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl apply -f auth-server.yaml -n flashcat<br />clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/categraf unchanged<br />serviceaccount/categraf unchanged<br />clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/categraf unchanged<br /><br />[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl get sa categraf -n flashcat<br />NAME SECRETS AGE<br />categraf 1 7h13m<br /><br />[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl get sa categraf -n flashcat -o yaml<br />apiVersion: v1<br />kind: ServiceAccount<br />metadata:<br /> annotations:<br /> kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |<br /> {"apiVersion":"v1","kind":"ServiceAccount","metadata":{"annotations":{},"name":"categraf","namespace":"flashcat"}}<br /> creationTimestamp: "2022-11-28T05:00:17Z"<br /> name: categraf<br /> namespace: flashcat<br /> resourceVersion: "127151612"<br /> uid: 8b473b31-ce09-4abe-ae55-ea799160a9d5<br />secrets:<br />- name: categraf-token-6whbs<br /><br />[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# kubectl get secret categraf-token-6whbs -n flashcat<br />NAME TYPE DATA AGE<br />categraf-token-6whbs kubernetes.io/service-account-token 3 7h15m<br />
　　
　　在上面的例子中，因为我之前创建过，所以显示为未更改。获取sa的时候可以看到AGE已经超过七个小时了。通过-o yaml可以看到sa对应的secret的名称。在最后一行，您可以看到秘密名称是 categraf-token-6whbs。然后我们使用这个秘密中的令牌来调用 APIServer 并尝试：
　　[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# token=`kubectl get secret categraf-token-6whbs -n flashcat -o jsonpath={.data.token} | base64 -d`<br />[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# curl -s -k -H "Authorization: Bearer $token" https://localhost:6443/metrics > metrics<br />[root@tt-fc-dev01.nj yamls]# head -n 6 metrics<br /># HELP aggregator_openapi_v2_regeneration_count [ALPHA] Counter of OpenAPI v2 spec regeneration count broken down by causing APIService name and reason.<br /># TYPE aggregator_openapi_v2_regeneration_count counter<br />aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="*",reason="startup"} 0<br />aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="k8s_internal_local_delegation_chain_0000000002",reason="update"} 0<br />aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="v1beta1.metrics.k8s.io",reason="add"} 0<br />aggregator_openapi_v2_regeneration_count{apiservice="v1beta1.metrics.k8s.io",reason="update"} 0<br />
　　OK，这个新的Token可以拿到数据了，权限认证通过。
　　采集原理
　　既然Token已经存在，那么采集器在抓取APIServer的数据时，理论上只需要在Header中传入Token就可以拿到数据了。如果APIServer是以二进制方式部署的，我们可以直接通过Categraf的Prometheus插件来抓取。如果APIServer部署在Kubernetes容器中，我们最好使用服务发现机制来做。
　　支持 Kubernetes 服务发现的代理有很多，但最正宗的还是 Prometheus 本身。Prometheus新版本（v2.32.0）支持代理模式模式，即使用Prometheus进程作为采集
器代理。采集数据后，通过remote write的方式发送到中心（这里使用早就准备好的Nightingale作为数据接收服务器）。那么这里我使用Prometheus的代理模式来采集
APIServer。
　　部署代理模式prometheus
　　首先准备Prometheus agent需要的配置文件，我们做一个ConfigMap：
　　apiVersion: v1<br />kind: ConfigMap<br />metadata:<br /> name: prometheus-agent-conf<br /> labels:<br /> name: prometheus-agent-conf<br /> namespace: flashcat<br />data:<br /> prometheus.yml: |-<br /> global:<br /> scrape_interval: 15s<br /> evaluation_interval: 15s<br /> scrape_configs:<br /> - job_name: 'apiserver'<br /> kubernetes_sd_configs:<br /> - role: endpoints<br /> scheme: https<br /> tls_config:<br /> ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt<br /> bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token<br /> relabel_configs:<br /> - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]<br /> action: keep<br /> regex: default;kubernetes;https<br /> remote_write:<br /> - url: 'http://10.206.0.16:19000/prometheus/v1/write' <br />
　　可以将以上内容保存为prometheus-agent-configmap.yaml，然后使用kubectl -f prometheus-agent-configmap.yaml创建。
　　配置完成后，我们就可以在下面部署Prometheus了。要使用 Prometheus 进程作为代理，我们需要启用此功能。可以通过命令行参数 --enable-feature=agent 轻松启用。我们使用agent模式方式将Prometheus部署为一个单副本的Deployment。
　　apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> name: prometheus-agent<br /> namespace: flashcat<br /> labels:<br /> app: prometheus-agent<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: prometheus-agent<br /> template:<br /> metadata:<br /> labels:<br /> app: prometheus-agent<br /> spec:<br /> serviceAccountName: categraf<br /> containers:<br /> - name: prometheus<br /> image: prom/prometheus<br /> args:<br /> - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"<br /> - "--web.enable-lifecycle"<br /> - "--enable-feature=agent"<br /> ports:<br /> - containerPort: 9090<br /> resources:<br /> requests:<br /> cpu: 500m<br /> memory: 500M<br /> limits:<br /> cpu: 1<br /> memory: 1Gi<br /> volumeMounts:<br /> - name: prometheus-config-volume<br /> mountPath: /etc/prometheus/<br /> - name: prometheus-storage-volume<br /> mountPath: /prometheus/<br /> volumes:<br /> - name: prometheus-config-volume<br /> configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: prometheus-agent-conf<br /> - name: prometheus-storage-volume<br /> emptyDir: {}<br />
　　
　　请特别注意行 serviceAccountName: categraf。别忘了将上面的yaml内容保存为prometheus-agent-deployment.yaml，然后应用：
　　[work@tt-fc-dev01.nj yamls]$ kubectl apply -f prometheus-agent-deployment.yaml<br />deployment.apps/prometheus-agent created<br />
　　您可以通过 kubectl 日志
　　-n flashcat 查看刚刚创建的prometheus-agent-xx的Pod的log，如果没有报错，理论上没有大问题。
　　查看监控数据
　　查看实时查询中的apiserver_request_total指标。如果能找到，说明数据上报正常。孔飞老师之前整理过Nightingale的Kubernetes/Apiserver监控dashboard，大家可以导入测试。地址在这里。效果如下：
　　另外，孔飞老师还整理了Apiserver的关键指标含义，我也扒了扒：
　　# HELP apiserver_request_duration_seconds [STABLE] Response latency distribution in seconds for each verb, dry run value, group, version, resource, subresource, scope and component.<br /># TYPE apiserver_request_duration_seconds histogram<br />apiserver响应的时间分布，按照url 和 verb 分类<br />一般按照instance和verb+时间 汇聚<br /><br /># HELP apiserver_request_total [STABLE] Counter of apiserver requests broken out for each verb, dry run value, group, version, resource, scope, component, and HTTP response code.<br /># TYPE apiserver_request_total counter<br />apiserver的请求总数，按照verb、 version、 group、resource、scope、component、 http返回码分类统计<br /><br /># HELP apiserver_current_inflight_requests [STABLE] Maximal number of currently used inflight request limit of this apiserver per request kind in last second.<br /># TYPE apiserver_current_inflight_requests gauge<br />最大并发请求数, 按mutating(非get list watch的请求)和readOnly(get list watch)分别限制<br />超过max-requests-inflight(默认值400)和max-mutating-requests-inflight(默认200)的请求会被限流<br />apiserver变更时要注意观察，也是反馈集群容量的一个重要指标<br /><br /># HELP apiserver_response_sizes [STABLE] Response size distribution in bytes for each group, version, verb, resource, subresource, scope and component.<br /># TYPE apiserver_response_sizes histogram<br />apiserver 响应大小，单位byte, 按照verb、 version、 group、resource、scope、component分类统计<br /><br /># HELP watch_cache_capacity [ALPHA] Total capacity of watch cache broken by resource type.<br /># TYPE watch_cache_capacity gauge<br />按照资源类型统计的watch缓存大小<br /><br /># HELP process_cpu_seconds_total Total user and system CPU time spent in seconds.<br /># TYPE process_cpu_seconds_total counter<br />每秒钟用户态和系统态cpu消耗时间, 计算apiserver进程的cpu的使用率<br /><br /># HELP process_resident_memory_bytes Resident memory size in bytes.<br /># TYPE process_resident_memory_bytes gauge<br />apiserver的内存使用量(单位:Byte)<br /><br /># HELP workqueue_adds_total [ALPHA] Total number of adds handled by workqueue<br /># TYPE workqueue_adds_total counter<br />apiserver中包含的controller的工作队列，已处理的任务总数<br /><br /># HELP workqueue_depth [ALPHA] Current depth of workqueue<br /># TYPE workqueue_depth gauge<br />apiserver中包含的controller的工作队列深度，表示当前队列中要处理的任务的数量，数值越小越好 <br />例如APIServiceRegistrationController admission_quota_controller<br />
　　关于作者的相关文章
　　本文作者秦晓晖是Flashcat的合伙人。本文内容是Flashcat技术团队共同沉淀的结晶。作者进行了编辑整理。我们会持续输出监控和维保相关的技术文章。技术人员的结果。
　　如果你对Nightingale、Categraf、Prometheus等技术感兴趣，欢迎加入我们的微信群，联系我（皮字节）加入部落，与社区同仁共同探讨监控技术。
　　解读:搜索引擎判断文章是否为原创的方法是什么？
　　简述：在这个内容为王的时代，最感人的莫过于原创文章对一个网站的重要性。如果一个网站在某个时间段，如果网页内容质量不够好，那么直接的结果就是网站降级，网站流量下降。虽然我们知道原创文章的重要性，但是大家也都知道一篇文章和两篇原创文章
　　在这个内容为王的时代，最让人感动的莫过于原创文章对于一个网站的重要性。如果一个网站在某个时间段，如果网页内容质量不够好，那么直接的结果就是网站降级，网站流量下降。
　　虽然我们知道原创文章的重要性，但大家也都知道，一两篇原创文章问题不大。网站文章的原创性是很难长期保持的，除非那些大站长的下属有一批专职的撰稿人或编辑。那么没有这样优厚条件的站长怎么办呢？只能是伪原创和抄袭。
　　但是伪原创和抄袭的方法真的有用吗？今天济南东商资讯就来和大家分享一下搜索引擎判断重复内容的知识： 问题一：搜索引擎是如何判断重复内容的？1、一般的基本判断原则是逐页比对数字指纹。这种方法虽然可以找到一些重复的内容，但是缺点是需要消耗大量的资源，而且运行速度慢，效率低。
　　
　　2. 基于全局特征的I-Match 该算法的原理是对所有出现在文本中的词进行排序，然后再进行评分。目的是删除文中不相关的关键词，保留重要的关键词。该方法去重效果高，效果明显。
　　比如我们在伪原创的时候可能会交换文章的文字和段落。这种方法根本骗不了I-Match算法，依然会判断重复。
　　3.如果基于停用词的Spotsig文档中使用了大量的停用词，如语气词、副词、介词、连词等，这些都会干扰有效信息，搜索引擎在去重时会处理这些停用词。先做删除，再做文档匹配。因此，我们在做优化时不妨降低停用词出现频率，增加页面关键词密度，更有利于搜索引擎抓取。
　　4、基于多重Hash的Simhash算法涉及到几何原理，解释起来比较困难。简单地说，相似的文本具有相似的哈希值。如果两个文本的 simhash 越接近，即汉明距离越小，则文本越相似。因此，海量文本查重任务转化为如何快速判断海量simhash中是否存在海明距离小的指纹。
　　我们只需要知道，通过这种算法，搜索引擎可以在极短的时间内对大型网页进行近似的重复检查。目前，该算法在识别效果和查重效率上互为补充。
　　问题二、重复内容在搜索引擎眼中有哪些表现形式？1.形式和内容相似。这种情况在电子商务网站上比较常见，盗图现象比比皆是。
　　
　　2.只是格式相似。3.只是内容相似。
　　4.格式和内容部分相似。这种情况通常比较常见，尤其是企业类网站。
　　问题 3. 为什么搜索引擎会积极处理重复内容？1. 节省抓取、索引和分析内容的空间和时间。一句话，搜索引擎的资源是有限的，但用户的需求是无限的。. 大量的重复内容消耗了搜索引擎的宝贵资源，所以从成本的角度来说，必须对重复内容进行处理。
　　2. 有助于避免重复采集
重复内容。从识别采集的内容中归纳出最符合用户查询意图的信息，既可以提高效率，又可以避免重复采集重复的内容。3、重复的频率可以作为判断优秀内容的标准。搜索引擎既然可以识别出重复的内容，当然可以更有效地识别出哪些内容是原创的、高质量的。重复频率越低，文章原创内容的质量就越高。高的。
　　4、提升用户体验 其实这也是搜索引擎最看重的一点。只有妥善处理重复内容，将更有用的信息呈现给用户，用户才能购买。 查看全部

　　解决方案:文章采集器infoq机构账号开放了四个新功能！
　　文章采集器infoq机构账号开放了四个新功能：原来的机构账号并不是每个都可以直接采集，而是有特定的和服务器账号关联，如果你的账号无法直接提供api服务，那就无法采集，需要解决的问题是：账号实名，并且可以绑定多个api服务；对于文章采集器，还需要支持热文和长期文章采集；文章采集器支持检测文章下载地址，只有绑定了真实地址才可以直接下载，是否支持enhanced地址是与手动模拟目标网址采集的方法不同的；文章采集器可以下载微信、微博、头条等不同平台的文章，除了采集单篇外，也支持批量整站下载；文章采集器支持多个采集器同时同步，一个采集器未完成的功能不会延迟；机构账号将来还可以整合在一起，机构账号未来可能都会是免费的（机构账号的服务并不是一个完整的采集系统，仅仅是提供接口，如果需要模拟不同的平台，就需要购买不同的采集器或服务）；以上所有功能，都不开放给个人使用，对于对于精准采集有极大需求的个人或团队，infoq已经提供高度灵活的方案，可以购买可以部署个人独立的采集系统，其中主要的就是使用微信公众号采集机器人采集文章，或者在公众号中提供文章采集功能，对于对精准采集有极大需求的用户来说，可以完全免费提供整套采集系统。
　　
　　为什么需要这些功能？在机器人这里的采集功能（采集头条、长期文章等）不仅仅是文章采集器需要采集，同时用户需要提供热文采集，即热文采集是相对无限图文，只要有一篇不符合要求就不能采集（采集不了发布平台，发布平台的图文就不能采集），这让很多需要采集的机构和用户都十分头疼，因为很多机构和用户的要求无法满足，都需要采集无限篇文章的情况（前提是热文文章还得是正常发布的文章）。
　　
　　而且发布平台还是文章发布平台；发布平台可以采集文章，那么把发布平台上的热文所有文章采集下来，所有文章都能采集（而且把热文全部采集，这样就能满足热文采集需求），但是发布平台就有限，机构和用户如果无法在发布平台上采集所有文章，这就会十分不利于采集需求；那么如何满足机构和用户更多的采集需求呢？发布平台太有限，那么就有解决方案了，infoq的全网热文采集有两种采集方案（infoq机构账号的热文采集方案和个人独立的文章采集方案）。
　　1、使用机构账号直接采集在infoq的全网热文采集方案中，可以采集机构账号自动发布的所有热文，即可满足机构采集无限篇文章的需求，同时infoq服务器端采集热文服务器非常难满足需求（infoq服务器占用相对机构账号高，服务器太慢或者根本没有，采集速度还比不上机构账号本地e。 查看全部

　　分享文章:文章采集器-快用全文检索引擎，采集你感兴趣
　　文章采集器-快用全文检索引擎，采集你感兴趣的文章（从微信公众号、知乎、朋友圈、长图文等角度查找文章，自己试下吧，我收到过十几份问卷调查，各有偏向，看自己需求选择了，
　　
　　我们公司有做企业级的文章采集，
　　企业定制采集平台是个不错的选择，技术团队很强大，针对自媒体、网站、app、微信等，
　　
　　用了采真的sdk可以手机直接爬的，
　　就说我服务商家的情况。采真采集器，品牌是美国appamazar，算是国内比较早开始针对移动端渠道的采集器。工作内容涉及到和移动app开发商的合作，目前appamazar的应用也比较广泛，用户也很多。至于会不会觉得普遍高估了？我觉得价格比较高、性能上没有吹牛的那么牛，也没有特别的差，且对合作的移动商家也一般般。大规模短时间的批量合作，也不太适合。
　　你可以看看采真sdk和采真saas的：采真定制采集器，只要你想采，提供一站式服务，不怕比较麻烦（这点上，采真是国内“绝对”第一），也不怕比较太贵。全国百万移动运营商和手机行业深耕者。成就百万运营商渠道采集真实高效运营。全国多地运营商大规模采集，一键全网抓取（数据获取量10亿级），多语言抓取，一站式生成批量发布出口app。 查看全部