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2018 年,Unity 带来了新的 ECS

由于 Component 仍然是数据和行为的混合体,致 Component 为了实现多个行为,就需要持有多种数据,最终使 Component 不断膨胀并且难以拆分。 多个 Component 的相互依赖,随着游戏开发不断推进,用链可能会缠绕整个代码库,带来非常难以优化的耦合灾难。同时 GameComponent 还带上了多态的能力。 System 之间可控调度的能力 经典 ECS 实现中,经常难以控制 System 的执行顺序,致数据安全性和并行能力上的限制。 同时 Unity 还做了一件事,就是在擎中也使用了这个 Job 模型,因此在擎代码和逻辑代码中没有上下文切换成本,对开发者的性能调优工作更加友好了。 这也是为了推广 ECS 所做的底层工作,毕竟有了这些令人垂涎的性能蛋糕,才可以吸更多的团队更新 Unity 版本。

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JavaScript是如何工作的?

当堆中没有更多可用内存时,这将致内存泄漏问题。 为了解决此问题,javascript 入了垃圾收集器。 什么是垃圾收集器? 垃圾回收是内存管理的一种形式。 ECS 存储所有功能的执行上下文。执行上下文定义为存储局部变量,函数和对象的对象。 简而言之,每个功能都被推到袋子的顶部。 JavaScript 擎执行此堆栈顶部的功能 由于 JavaScript 擎只有一个 ECS,因此一次只能执行一件事情,这是 ECS 的顶部。这就是使 JavaScript 单线程的原因。 仅当执行上下文堆栈为空时,才会将方法从回调队列移至 ECS。 回调队列 “嘿,事件循环请检查 ECS 是否为空。我有一些需要推送到 ECS 中的回调”。 事件循环 “队列,请给我回调,ECS 现在为空,我将它们压入堆栈以执行它们。” ? 最后,最后,我们将获得输出。

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    Science | 基于网络的iPSC衍生细胞筛选揭示治疗心脏瓣膜疾病的候选药物

    N1是一种跨膜受体,可响应流体剪切应力而裂解,致细胞内结构域的核易位,起转录调节剂的作用。 在这项工作中,作者进行了基于网络的药物筛选以识别小分子,这些小分子纠正了来自患有AV狭窄和CAVD的患者在iPSC衍生的EC中,由N1单倍剂量不足起的基因网络失调。 基于网络来识别用于网络校正的小分子 在绘制了由N1单倍型不足起的失调网络关键调节节点之后,作者使用机器学习方法筛选了一些小分子,这些小分子可以将网络改正为正常状态。 当绘制在两个主要成分上时,经验证的分子处理的N1单倍体不足ECs与未经验证的分子处理的ECs更接近于WT ECs(图1C)。 作者将Fmoc-leu用作阴性对照,该分子可在初始筛选中促进NI +/- ECs归类为WT。试验结果表明, XCT790处理的ECs与WT ECs的转录谱密切相关(图2A)。 ?

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    处理网络超时问题的最佳实践

    网络丢包为什么致业务超时 网络抖动可能造成业务超时,其主要原因是网络抖动会带来不同程度的延迟。 应用设置的Timeout发的超时 上面分析了几种基础设施因为异常或限速等原因丢包致应用超时的情况,总体来说只要能找出丢包点,就基本能找出根因。 tcp.analysis.retransmission 结果确实没有看到任何一个丢包,这个也反证了该问题并非由丢包起。如果不是丢包起,那为什么会产生问题呢?这时候需要进一步来分析抓包。 有相当一部分的问题可能由于基础设施的网络丢包起,通过网络监控和网络产品的云监控定位丢包点很重要,注意不要把业务超时等同于丢包;另一类业务软件层Timeout设置致的超时,发生比例相对少,但需要更广泛的排查 ,并且不要轻易忽略了这类原因致的超时。

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    Cloud Toolkit推出了IntelliJ和Eclipse两个平台的新款插件

    这个插件不仅仅适用于阿里云 ECS,任何支持标准 SSH 协议的机器,都适用! 在 IntelliJ 或 Eclipse,可以通过插件提供的图形界面,将机器配置到 IDE 中去。 部署到 ECS 完成编码后,无需在一系列运维工具之间切换,只需在 Cloud Toolkit 的图形界面上选择目标 ECS 实例,即可将应用部署至 ECS 指定目录 部署到线下自有 VM 支持 SSH

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    UE5的ECS:MASS框架(一)

    如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。 拉取最新代码后,编译完看启动闪屏版本号是5.1.0: Mass分为几个库,都是以插件形式放在擎源码里,所以低版本想要使用也会比较容易。默认是关掉的,需要手动打开。如下,在擎插件目录手动打开。 Archetype就对应的Unity的ECS的Archetype,这个实现和Unity的ECS非常像。而CommandBuffer,又很像UE渲染线程的CommandBuffer。 Entity,如果原来Index指向的EntityData和EntityHandle序列号不匹配,就可以明确EntityHandle指向的是老的Entity而不是新的,这样就避免了只用Index标记Entity致的冲突问题 而FMassTag的不能有实际的成员变量,只是作为ECS执行时候的标记,可以认为是传统ECS里额外的过滤器标签,而UE里的过滤器叫做Query。

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    高并发口罩抢购项目架构演进记录&优化经验分享

    2月2号晚上22点左右的原始架构 客户端走 HTTPS 协议直接访问 ECSECS 上使用 Nginx 监听 HTTPS 443 端口; Nginx 反代 Tomcat,Nginx 处理静态文件,Tomcat 结果:因为流量太大致用户一度打不开页面,同时由于域名服务商 XX 的限制,客户无法自助添加解析,且当晚联系不到域名服务商客服,致 CDN 方案搁浅。 架构图&分析-V3 ? (主库乱码); 第一次(3号)被打挂的时候只关注了 SLB 的流量,未详细分析失败最多的环节; 上线前压测缺失,纯靠人工测试功能; 压测靠人手一台 Jmeter(4号晚上到5号早上入了 PTS 进行压测 数量,ECS 配置统一; Nginx 反代后端 upstream 无效端口去除; 云助手批量处理服务,参数优化,添加实例标识;(划重点,大家批量使用 ECS,可以考虑利用云助手这个产品) 云监控大盘监控 ,ECS、SLB、DCDN、Redis等; 调整 SLB 为 7 层监听模式,前 7 后 4 关闭会话保持致登录状态失效。

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    如何利用开源DevOps工具完成云上的自动运维

    就需要增加ECS以承载更多的并发和访问量,所以需要扩容一台与线上应用一致的ECS挂载到SOB上面,这里的一个关键点是扩容一台与现上应用一致的ECS。 如果全部是手工操作的话,会带来以下缺点:效率低、时间长、可能致错误、变更不能回滚、过程中没有历史记录、过程不能审计。 针对场景五的IaC思想。 也就是对security_group的一个用,还可以指定它的网段。 对于ECS来讲可以指定instance的name,还有它的镜像ID和count。 前面说如果应用于场景五,我们如果想扩容一台的话,我们就在count数加一,它就会自动创建一台ECS,可以指定这台ECS所依赖的安全组。 Packer会通过模板自己来决定是基于阿里云的基础镜像创建还是基于自定义镜像创建,然后会自动创建一个经典网络的ECS或者是VPC网络的ECS,同时会根据模板的定义在ECS之上去添加这个去安装相关的应用,

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    Kubernetes 集群升级指南:从理论到实践

    作者 | 高相林(禅鸣) 读:集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。 目前多数 Kubernetes 使用者对集群升级这件事持有着非常保守的态度,害怕集群在升级的过程中出现不可预期的情况,也有使用者将集群升级称之为“给飞行中的飞机换擎”。 升级预检 正如我们前面所说,给正在对外提供服务的 Kubernetes 集群升级,就好比是“给飞行中的飞机换擎”。 2)缺点 原地升级方式需要在节点上进行一系列升级操作,才能完成整个节点的升级工作,这就致整个升级过程不够原子化,可能会在中间的某一步骤失败,从而致该节点升级失败; 原地升级的另一个缺点是需要预留一定量的资源 即将 1.14 节点的 ECS A 从节点剔除,并将 1.16 节点的 ECS C 加入集群,再将 ECS B 从集群中删除,最后将 ECS D 加入到集群中。

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    Kubernetes 集群升级指南:从理论到实践

    目前多数 Kubernetes 使用者对集群升级这件事持有着非常保守的态度,害怕集群在升级的过程中出现不可预期的情况,也有使用者将集群升级称之为“给飞行中的飞机换擎”。 “千集群千面”的情况的存在,致了集群升级需要以一套逻辑完成各种不同情况集群的升级工作,这也正是集群升级的困难之处。 升级预检 正如我们前面所说,给正在对外提供服务的 Kubernetes 集群升级,就好比是“给飞行中的飞机换擎”。 2)缺点 原地升级方式需要在节点上进行一系列升级操作,才能完成整个节点的升级工作,这就致整个升级过程不够原子化,可能会在中间的某一步骤失败,从而致该节点升级失败; 原地升级的另一个缺点是需要预留一定量的资源 即将 1.14 节点的 ECS A 从节点剔除,并将 1.16 节点的 ECS C 加入集群,再将 ECS B 从集群中删除,最后将 ECS D 加入到集群中。

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    云原生|Kubernetes 集群升级指南

    作者 | 高相林(禅鸣) 读:集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。 目前多数 Kubernetes 使用者对集群升级这件事持有着非常保守的态度,害怕集群在升级的过程中出现不可预期的情况,也有使用者将集群升级称之为“给飞行中的飞机换擎”。 升级预检 正如我们前面所说,给正在对外提供服务的 Kubernetes 集群升级,就好比是“给飞行中的飞机换擎”。 2)缺点 原地升级方式需要在节点上进行一系列升级操作,才能完成整个节点的升级工作,这就致整个升级过程不够原子化,可能会在中间的某一步骤失败,从而致该节点升级失败; 原地升级的另一个缺点是需要预留一定量的资源 即将 1.14 节点的 ECS A 从节点剔除,并将 1.16 节点的 ECS C 加入集群,再将 ECS B 从集群中删除,最后将 ECS D 加入到集群中。

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    异构迁移Oracle的前世今生——HuaweiCloud+UGO+DRS

    盖国强盖老师称作“国产数据库的元年”是2019年,国产数据库起步虽晚,但是也已经有40年左右的历史,随着近年来国家的、支持和扶植,互联网企业以高度的热情入局,新兴的独立数据库创业企业参与,头部科技企业的加入 作为三大基础软件之一的数据库,同样也存在“卡脖子”的问题,在国家政策的下,越来越多的企业入局,追求自主可控,摆脱国外垄断的局面。 [root@ecs-ugo dockerfiles]# . 针对对象兼容度进行属性级兼容分析和对比,解决了业界普遍回答不了的一个问题:例如一个索转化成功,如何证明这个索转化成功? (内容对比暂未开放) 查看对比报表,出报告。 四、测试总结 传统的Oracle异构迁移需要大量的人工参与调研评估、测试验证,项目实施的周期也非常长,整个人力成本平均大约在50万左右。

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    cmake终极奥义

    新建一个 demo1 文件,目录结构如下 [root@ecs-x-medium-2-linux-20200312093025 cmake]# pwd /root/cmake [root@ecs-x-medium [root@ecs-x-medium-2-linux-20200312093025 demo1]# ls CMakeLists.txt main.c [root@ecs-x-medium-2-linux 对于cmake,内部编译上面已经演示过了,它生成了一些无法自动删除的中间文件,所以,出了我们对外部编译的探讨,外部编译的过程如下: (1)、新建build目录 (2)、进入build目录,运行 cmake \n",a * b); printf("a / b = %d\n",a / b); #endif return 0; } 编写 [config.h.in]文件 上面的程序值得注意的是第2行,这里用了一个 但我们并不直接编写这个文件,为了方便从 CMakeLists.txt 中入配置,我们编写一个 config.h.in 文件,内容如下: #cmakedefine USE_MYCALC 这样 CMake

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    CentOS7.3 64位,搭建Zabbix3.4

    @ecs-5c78-0001 ~]# systemctl disable firewalld.service 关闭selinux [root@ecs-5c78-0001 ~]# sed -i #数据库其他操作命令 [root@ecs-5c78-0001 ~]# systemctl restart mariadb #重启 [root@ecs-5c78-0001 ~]# systemctl identified by 'zabbix'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) MariaDB [(none)]> exit Bye 3、入数据库 6、启动zabbix server 并设置开机启动 [root@ecs-5c78-0001 ~]# systemctl start zabbix-server.service  [root@ecs-5c78 . 9、启动httpd并且设置开机启动 [root@ecs-5c78-0001 ~]# systemctl start httpd [root@ecs-5c78-0001 ~]# systemctl

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    一看就懂 - 从零开始的游戏开发

    其实说的没错...ECS入,确实让代码变得更加多了,但这也正是它的核心思想所在:「组合优于继承」 当然,实际的 ECS 并没有这么简单,它需要大量的 utils 以及 辅助数据结构来实现 Entity 、Component 的管理,比如说: 需要设计数据结构以方便 Entity 的查询 需要入 Component 的状态管理、属性变化追踪等机制,参考资料: ECS ReactiveSystem:https 这需要一些特殊的机制来尽量避免 「C 与 S 之间分离」:致 S 难以跟踪 C 的属性变化(因为 S 中没有任何状态;可以参考 unity 入 SystemStateComponent / GlobalSystemVersion 但同样的,System 也容易造成逻辑的分散,致单独看某些 System 代码难以把握到完整的逻辑 擎各部分 相比负责游戏逻辑的框架,擎更多的是注重提供某一方面的功能。 由于我们使用了 Tilemap ,这致我们的碰撞检测情况比较简单:两个水平和垂直方向上对称矩形碰撞 这里并不会展开来讲太多关于数学上的东西,具体可以参考一个简单的几何库 rect.ts 参考:https

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    ECS初探

    不管怎么样,即然大家都在吹ECS,它肯定是有过人之处的。 抱着试试看的态度,我模拟把我们游戏的客户端逻辑使用ECS进行落地。 第一关就给我难住了,Component到底该如何拆分,拆分粒度是多大。 实现我们客户端的所有功能, 拆分这个词,在一定程度上其实误了我)。 buff,hurt,heal,skill等类的实例,但是由于这几个系统往往需要相互读取对方的部分数据,以至于buff,hero,heal,skill中往往还会持有一个hero的指针, 这样到处都是循环用 这样只要我能定精准定义好每个结构的字段的含义,各种逻辑都根据数据的含义来执行相应的计算就好了,模块之间大幅解耦,我想这也是贴近ECS模型的一种实现。同样它也不是ECS,因为逻辑模块之间有相互调用。 回忆一下,我们刚开始写代码时,都被谆谆教不要使用全局变量,这是有原因的。 不管怎么样,我打算先实现一个Lua版的简易ECS框架,真实体验一把再说。毕竟没有使用就没用发言权。

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    面试跨不过去的门槛

    [root@ecs-c13b ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 TYPE=Ethernet # 网卡类型: # 代理方式:关闭状态 BROWSER_ONLY=no # 只是浏览器:否 BOOTPROTO=dhcp # 网卡的协议 Linux下配置主机名,并使之永久生效 centos7: [root@ecs-c13b ~]# hostnamectl 查看当前主机名情况 Static hostname: ecs-c13b ~]# hostname gaosh 2) 永久生效的 [root@ecs-c13b ~]# hostnamectl set-hostname "zmgaosh" 3) 修改/etc/hostname [root@ecs-c13b ~]# cat /etc/hostname zmgaosh 3.

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      企业画像是腾讯云推出的面向智慧城市、金融监管、企业情报、企业评估等场景的企业大数据综合服务平台。通过构建亿级企业知识图谱,深度挖掘企业、高管、法定代表人、产品、产业链间的复杂网络关系,提供城市、区域宏观经济分析、招商引资推荐服务,引导地方产业发展……

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