网络

作者: ttyttytty | 来源:发表于2021-05-29 11:39 被阅读0次

网络！网络！
网络，网络
网络？网络！
网络—网络婴儿
网络啊网络
网络-网络层
测试网络
网络和网络笔记
【网络】集群网络排错
Android网络——网络状态

client

client=鉴权信息+通信配置（超时等等）
rest api都没有指明用户信息，是怎么区分用户的？端侧通过userInterceptor，上传用户信息的
附件上传
有多个附件字段
附件列表or单个字段（field.getType()==String.class or ）
附件数量上限
按字段压缩，list类型压缩进一个压缩包？否每个附件一个包(压缩时间-uploadId.zip)
逐个文件上传？是直接上传压缩包和压缩包的json描述文件
上传到云端，怎么区分哪个文件是哪个字段的？将附件的上传地址填充到元数据描述中

Resultful API

HTTP基础：Request = ReqHeaders +(ReqBody);Respone……
android Restful:
编不编码看消息定义
JOSNArray格式，重新定义包List对象

1.请求参数形式

请求参数形式

1.1.@Query

    @POST("agreementservice/user")
    Observable<BaseResp> signAgreement(@Query("nsp_svc") String nspSvc,
                                       @Query("access_token") String accessToken,
                                       @Query("request") String request);
不可编码
  public Observable<BaseResp> signAgreement(String accessToken, List<Signature> signInfo) {
        SignRequestBody signRequestBody = new SignRequestBody(signInfo);
        Observable<BaseResp> observable = privacyApi.signAgreement(NSP_SVC_SIGN,  accessToken, JSON.toJSONString(signRequestBody));
        return observable.compose(new DefaultTransformer<BaseResp>());
    }

1.2.@Body

@POST("agreementservice/user")
Observable<BaseResp> signAgreement(@Body RequestBody signRequest  );

 public Observable<BaseResp> signAgreement(String accessToken, List<Signature\> signInfo) {
        SignRequestBody signRequestBody = new SignRequestBody(signInfo);
        HashMap<String, String> stringStringHashMap = new HashMap<>();
        stringStringHashMap.put("nsp_svc", NSP_SVC_SIGN);
        stringStringHashMap.put("access_token", URLEncoder.encode(accessToken));
        stringStringHashMap.put("request", URLEncoder.encode(JSON.toJSONString(signRequestBody)));
        Observable<BaseResp> observable = privacyApi.signAgreement(getRequestBody(stringStringHashMap
        ));
 
        return observable.compose(new DefaultTransformer<BaseResp>());
    }
    public RequestBody getRequestBody(HashMap<String, String> hashMap) {
        StringBuffer data = new StringBuffer();
        if (hashMap != null && hashMap.size() > 0) {
            Iterator iter = hashMap.entrySet().iterator();
            while (iter.hasNext()) {
                Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
                Object key = entry.getKey();
                Object val = entry.getValue();
                data.append(key).append("=").append(val).append("&");
            }
        }
        String jso = data.substring(0, data.length() - 1);
        RequestBody requestBody =
                RequestBody.create(MediaType.parse("application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8"), jso);

        return requestBody;
    }

用编码，输入同@query
1.3.

@POST("agreementservice/user")
@FormUrlEncoded
Observable<BaseResp> signAgreement(@Field("nsp_svc") String nspSvc,
                                       @Field("access_token") String accessToken,
                                       @Field("request") String request);  (@FieldMap map )                                   
自动编码

2.请求json格式

请求json格式

2.1.@Body

@POST("agreementservice/user")
Observable<BaseResp> signAgreement(@Body SignRequest signRequest);
不url编码

ref
(https://blog.csdn.net/xu282934741/article/details/88719734)
(https://www.jianshu.com/p/fceac274afe5)

okhttp&retorfit

useragent:调用者标识
call同步；Onservable异步
拦截器（&ApiClient）
怎么处理统一的header、封装成Resp exect().body（）
处理鉴权（usersession）哪些Api需要加session？处理加入退出本地持久化session？怎么刷新校验？超期的expireAT，修改本地手机时间怎么办
Factory的角色是什么？
-Chain如何解析出response和request？（找个拦截器看看）

后端名词解释

Nginx：一款轻量级的 Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，其特点是占有内存少，并发能力强。Nginx 以事件驱动的方式编写，所以有非常好的性能，同时也是一个非常高效的反向代理、负载平衡。
Redis：内存数据库,可以做消息队列
RDS：阿里的数据库组件
CDM：云数据迁移（Cloud Data Migration, 简称CDM），是一种高效、易用的批量数据迁移服务。例如，后台桶里的数据迁移到ES，展示在页面数据表里：cdm任务将全量数据-》kafka-》flink（分布式流式数据处理框架）作业消费kafka将数据-》ES
对于海量数据处理，常见的一些方案，大方向就是负载均衡、消息队列和缓存系统、CDN内容分发。
- 负载均衡：协调多台服务器应对网络连接和请求的压力，各种调度策略
- 消息队列：异步处理机制，避免耗时的等待。Kafka、RabbitMQ
- 缓存系统：加速数据读写，Redis、Memcached
- 数据库：分库、分表，借助数据库中间件实现关联查询、主键避免重复、分页查询和事务一致性等功能。分布式关系型数据库、时序数据库
Apache Flink：流处理，对实时数据进行一些预处理，处理之后再存储起来。一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。动态输入的流式数据的实时处理，延迟低，也叫实时计算，主要用于实时监控、趋势预测、实时推荐等场景。Storm、Spark Streaming、Flink
Apache Spark：批处理，分而治之。专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。海量静态数据的非实时处理，延迟比较高，也叫离线计算，主要用于离线报表、历史数据汇总等场景。Hadoop MapReduce、Spark
DLI：数据湖探索服务，是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， Serverless大数据计算分析服务，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。
在开发中，如果数据源是DLI，则首先推荐DLI Spark；如果数据源是MRS集群中的hive，则首先推荐MRS Spark(简单配置数据连接后就可以直接访问hive)。
Docker：虚拟技术的一种，可以解决在不同机器上使用同一个软件的依赖、环境、配置问题。
- 虚拟机实现一个新系统，占用的资源较多。容器是一个被包装的进程，启动也快。进程接触到的文件系统和网络接口都是虚拟的，与本机的文件系统和网络接口是隔离的，因此需要定义容器与物理机的端口映射（map）。
- 站在 Docker 的角度，软件就是容器的组合：业务逻辑容器、数据库容器、储存容器、队列容器......Docker 使得软件可以拆分成若干个标准化容器，然后像搭积木一样组合起来。这正是微服务（microservices）的思想：软件把任务外包出去，让各种外部服务完成这些任务，软件本身只是底层服务的调度中心和组装层。
- how：将应用程序、依赖、环境，配置文件打包入image文件。Docker根据image文件生成一个个实例。image 文件是通用的，一台机器的 image 文件拷贝到另一台机器，照样可以使用。image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为容器文件。也就是说，一旦容器生成，就会同时存在两个文件： image 文件和容器文件。而且关闭容器并不会删除容器文件，只是容器停止运行而已。Dockerfile 文件。它是一个文本文件，用来配置 image。Docker 根据该文件生成二进制的 image 文件。
k8s：K8s是Google开源的容器集群管理系统。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。
Eureka：Netflix开发的服务发现框架，本身是一个基于REST的服务，主要用于定位运行在AWS域中的中间层服务，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。 SpringCloud将它集成在其子项目spring-cloud-netflix中，以实现SpringCloud的服务发现功能。
- 一般提到的“服务化”更多指的是对RPC的管理。服务化一般关注服务注册，服务协调，服务可用性，服务通讯协议和内容交换等。
分布式：一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。
- 拿电商网站来说，我们一般把一个电商网站横向拆分成商品模块、订单模块、购物车模块、消息模块、支付模块等。然后我们把不同的模块部署到不同的机器上，各个模块之间通过远程服务调用(RPC)等方式进行通信。以一个分布式的系统对外提供服务。
TPS ：一秒能完整搞定多少次用户操作来回（一次用户操作坑需要多次C/S服务接口的来回交互）；QPS ：一秒能完成多少次接口的交互。TPS= N* QPS？
APIGateway：云平台内部的一些对外开放的模块中，统一一个认证、鉴权模式、统一的大数据统计、统一的健康检查模式等。OAuth 2.0 JWT
- 服务接口所在分为网关opengw和分布式网关apigw两种，对于调用方而言，只有请求URL的不同
Scope：授权作用域，对于用户级的服务，一般需要定义。
- 权限和Scope是什么关系？一个Scope可以包含多个权限；一个权限可以给多个Scope依赖。