trx增發和銷毀

㈠ php怎麼處理高並發

以下內容轉載自徐漢彬大牛的博客億級Web系統搭建——單機到分布式集群

當一個Web系統從日訪問量10萬逐步增長到1000萬，甚至超過1億的過程中，Web系統承受的壓力會越來越大，在這個過程中，我們會遇到很多的問題。為了解決這些性能壓力帶來問題，我們需要在Web系統架構層面搭建多個層次的緩存機制。在不同的壓力階段，我們會遇到不同的問題，通過搭建不同的服務和架構來解決。

Web負載均衡

Web負載均衡（Load Balancing），簡單地說就是給我們的伺服器集群分配「工作任務」，而採用恰當的分配方式，對於保護處於後端的Web伺服器來說，非常重要。

負載均衡的策略有很多，我們從簡單的講起哈。

1.HTTP重定向

當用戶發來請求的時候，Web伺服器通過修改HTTP響應頭中的Location標記來返回一個新的url，然後瀏覽器再繼續請求這個新url，實際上就是頁面重定向。通過重定向，來達到「負載均衡」的目標。例如，我們在下載PHP源碼包的時候，點擊下載鏈接時，為了解決不同國家和地域下載速度的問題，它會返回一個離我們近的下載地址。重定向的HTTP返回碼是302

這個重定向非常容易實現，並且可以自定義各種策略。但是，它在大規模訪問量下，性能不佳。而且，給用戶的體驗也不好，實際請求發生重定向，增加了網路延時。

2. 反向代理負載均衡

反向代理服務的核心工作主要是轉發HTTP請求，扮演了瀏覽器端和後台Web伺服器中轉的角色。因為它工作在HTTP層（應用層），也就是網路七層結構中的第七層，因此也被稱為「七層負載均衡」。可以做反向代理的軟體很多，比較常見的一種是Nginx。

Nginx是一種非常靈活的反向代理軟體，可以自由定製化轉發策略，分配伺服器流量的權重等。反向代理中，常見的一個問題，就是Web伺服器存儲的session數據，因為一般負載均衡的策略都是隨機分配請求的。同一個登錄用戶的請求，無法保證一定分配到相同的Web機器上，會導致無法找到session的問題。

解決方案主要有兩種：

1.配置反向代理的轉發規則，讓同一個用戶的請求一定落到同一台機器上（通過分析cookie），復雜的轉發規則將會消耗更多的CPU，也增加了代理伺服器的負擔。

2.將session這類的信息，專門用某個獨立服務來存儲，例如redis/memchache，這個方案是比較推薦的。

反向代理服務，也是可以開啟緩存的，如果開啟了，會增加反向代理的負擔，需要謹慎使用。這種負載均衡策略實現和部署非常簡單，而且性能表現也比較好。但是，它有「單點故障」的問題，如果掛了，會帶來很多的麻煩。而且，到了後期Web伺服器繼續增加，它本身可能成為系統的瓶頸。

3. IP負載均衡

IP負載均衡服務是工作在網路層（修改IP）和傳輸層（修改埠，第四層），比起工作在應用層（第七層）性能要高出非常多。原理是，他是對IP層的數據包的IP地址和埠信息進行修改，達到負載均衡的目的。這種方式，也被稱為「四層負載均衡」。常見的負載均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虛擬服務），通過IPVS（IP Virtual Server，IP虛擬服務）來實現。

在負載均衡伺服器收到客戶端的IP包的時候，會修改IP包的目標IP地址或埠，然後原封不動地投遞到內部網路中，數據包會流入到實際Web伺服器。實際伺服器處理完成後，又會將數據包投遞回給負載均衡伺服器，它再修改目標IP地址為用戶IP地址，最終回到客戶端。

上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，還有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之間都屬於LVS的方式，但是有一定的區別，篇幅問題，不贅敘。

IP負載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只處理到傳輸層為止的數據包，並不做進一步的組包，然後直接轉發給實際伺服器。不過，它的配置和搭建比較復雜。

4. DNS負載均衡

DNS（Domain Name System）負責域名解析的服務，域名url實際上是伺服器的別名，實際映射是一個IP地址，解析過程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一個域名是可以配置成對應多個IP的。因此，DNS也就可以作為負載均衡服務。

這種負載均衡策略，配置簡單，性能極佳。但是，不能自由定義規則，而且，變更被映射的IP或者機器故障時很麻煩，還存在DNS生效延遲的問題。

5. DNS/GSLB負載均衡

我們常用的CDN（Content Delivery Network，內容分發網路）實現方式，其實就是在同一個域名映射為多IP的基礎上更進一步，通過GSLB（Global Server Load Balance，全局負載均衡）按照指定規則映射域名的IP。一般情況下都是按照地理位置，將離用戶近的IP返回給用戶，減少網路傳輸中的路由節點之間的跳躍消耗。

「向上尋找」，實際過程是LDNS（Local DNS）先向根域名服務（Root Name Server）獲取到頂級根的Name Server（例如.com的），然後得到指定域名的授權DNS，然後再獲得實際伺服器IP。

CDN在Web系統中，一般情況下是用來解決大小較大的靜態資源（html/Js/Css/圖片等）的載入問題，讓這些比較依賴網路下載的內容，盡可能離用戶更近，提升用戶體驗。

例如，我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片（騰訊的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候，帶上了多餘的cookie信息），我獲得的IP是183.60.217.90。

這種方式，和前面的DNS負載均衡一樣，不僅性能極佳，而且支持配置多種策略。但是，搭建和維護成本非常高。互聯網一線公司，會自建CDN服務，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。

Web系統的緩存機制的建立和優化

剛剛我們講完了Web系統的外部網路環境，現在我們開始關注我們Web系統自身的性能問題。我們的Web站點隨著訪問量的上升，會遇到很多的挑戰，解決這些問題不僅僅是擴容機器這么簡單，建立和使用合適的緩存機制才是根本。

最開始，我們的Web系統架構可能是這樣的，每個環節，都可能只有1台機器。

我們從最根本的數據存儲開始看哈。

一、 MySQL資料庫內部緩存使用

MySQL的緩存機制，就從先從MySQL內部開始，下面的內容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。

1. 建立恰當的索引

最簡單的是建立索引，索引在表數據比較大的時候，起到快速檢索數據的作用，但是成本也是有的。首先，佔用了一定的磁碟空間，其中組合索引最突出，使用需要謹慎，它產生的索引甚至會比源數據更大。其次，建立索引之後的數據insert/update/delete等操作，因為需要更新原來的索引，耗時會增加。當然，實際上我們的系統從總體來說，是以select查詢操作居多，因此，索引的使用仍然對系統性能有大幅提升的作用。

2. 資料庫連接線程池緩存

如果，每一個資料庫操作請求都需要創建和銷毀連接的話，對資料庫來說，無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷，可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用於復用。線程不夠的時候，再創建，空閑過多的時候，則銷毀。

其實，還有更為激進一點的做法，使用pconnect（資料庫長連接），線程一旦創建在很長時間內都保持著。但是，在訪問量比較大，機器比較多的情況下，這種用法很可能會導致「資料庫連接數耗盡」，因為建立連接並不回收，最終達到資料庫的max_connections（最大連接數）。因此，長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實現一個「連接池」服務，控制CGI機器「盲目」創建連接數。

建立資料庫連接池服務，有很多實現的方式，PHP的話，我推薦使用swoole（PHP的一個網路通訊拓展）來實現。

3. Innodb緩存設置（innodb_buffer_pool_size）

innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數據的內存緩存區，如果機器是MySQL獨占的機器，一般推薦為機器物理內存的80%。在取表數據的場景中，它可以減少磁碟IO。一般來說，這個值設置越大，cache命中率會越高。

4. 分庫/分表/分區。

MySQL資料庫表一般承受數據量在百萬級別，再往上增長，各項性能將會出現大幅度下降，因此，當我們預見數據量會超過這個量級的時候，建議進行分庫/分表/分區等操作。最好的做法，是服務在搭建之初就設計為分庫分表的存儲模式，從根本上杜絕中後期的風險。不過，會犧牲一些便利性，例如列表式的查詢，同時，也增加了維護的復雜度。不過，到了數據量千萬級別或者以上的時候，我們會發現，它們都是值得的。

二、 MySQL資料庫多台服務搭建

1台MySQL機器，實際上是高風險的單點，因為如果它掛了，我們Web服務就不可用了。而且，隨著Web系統訪問量繼續增加，終於有一天，我們發現1台MySQL伺服器無法支撐下去，我們開始需要使用更多的MySQL機器。當引入多台MySQL機器的時候，很多新的問題又將產生。

1. 建立MySQL主從，從庫作為備份

這種做法純粹為了解決「單點故障」的問題，在主庫出故障的時候，切換到從庫。不過，這種做法實際上有點浪費資源，因為從庫實際上被閑著了。

2. MySQL讀寫分離，主庫寫，從庫讀。

兩台資料庫做讀寫分離，主庫負責寫入類的操作，從庫負責讀的操作。並且，如果主庫發生故障，仍然不影響讀的操作，同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中（需要注意流量，可能會因為流量過大，把從庫也拖垮）。

3. 主主互備。

兩台MySQL之間互為彼此的從庫，同時又是主庫。這種方案，既做到了訪問量的壓力分流，同時也解決了「單點故障」問題。任何一台故障，都還有另外一套可供使用的服務。

不過，這種方案，只能用在兩台機器的場景。如果業務拓展還是很快的話，可以選擇將業務分離，建立多個主主互備。

三、 MySQL資料庫機器之間的數據同步

每當我們解決一個問題，新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當我們有多台MySQL，在業務高峰期，很可能出現兩個庫之間的數據有延遲的場景。並且，網路和機器負載等，也會影響數據同步的延遲。我們曾經遇到過，在日訪問量接近1億的特殊場景下，出現，從庫數據需要很多天才能同步追上主庫的數據。這種場景下，從庫基本失去效用了。

於是，解決同步問題，就是我們下一步需要關注的點。

1. MySQL自帶多線程同步

MySQL5.6開始支持主庫和從庫數據同步，走多線程。但是，限制也是比較明顯的，只能以庫為單位。MySQL數據同步是通過binlog日誌，主庫寫入到binlog日誌的操作，是具有順序的，尤其當SQL操作中含有對於表結構的修改等操作，對於後續的SQL語句操作是有影響的。因此，從庫同步數據，必須走單進程。

2. 自己實現解析binlog，多線程寫入。

以資料庫的表為單位，解析binlog多張表同時做數據同步。這樣做的話，的確能夠加快數據同步的效率，但是，如果表和表之間存在結構關系或者數據依賴的話，則同樣存在寫入順序的問題。這種方式，可用於一些比較穩定並且相對獨立的數據表。

國內一線互聯網公司，大部分都是通過這種方式，來加快數據同步效率。還有更為激進的做法，是直接解析binlog，忽略以表為單位，直接寫入。但是這種做法，實現復雜，使用范圍就更受到限制，只能用於一些場景特殊的資料庫中（沒有表結構變更，表和表之間沒有數據依賴等特殊表）。

四、 在Web伺服器和資料庫之間建立緩存

實際上，解決大訪問量的問題，不能僅僅著眼於資料庫層面。根據「二八定律」，80%的請求只關注在20%的熱點數據上。因此，我們應該建立Web伺服器和資料庫之間的緩存機制。這種機制，可以用磁碟作為緩存，也可以用內存緩存的方式。通過它們，將大部分的熱點數據查詢，阻擋在資料庫之前。

1. 頁面靜態化

用戶訪問網站的某個頁面，頁面上的大部分內容在很長一段時間內，可能都是沒有變化的。例如一篇新聞報道，一旦發布幾乎是不會修改內容的。這樣的話，通過CGI生成的靜態html頁面緩存到Web伺服器的磁碟本地。除了第一次，是通過動態CGI查詢資料庫獲取之外，之後都直接將本地磁碟文件返回給用戶。

在Web系統規模比較小的時候，這種做法看似完美。但是，一旦Web系統規模變大，例如當我有100台的Web伺服器的時候。那樣這些磁碟文件，將會有100份，這個是資源浪費，也不好維護。這個時候有人會想，可以集中一台伺服器存起來，呵呵，不如看看下面一種緩存方式吧，它就是這樣做的。

2. 單台內存緩存

通過頁面靜態化的例子中，我們可以知道將「緩存」搭建在Web機器本機是不好維護的，會帶來更多問題（實際上，通過PHP的apc拓展，可通過Key/value操作Web伺服器的本機內存）。因此，我們選擇搭建的內存緩存服務，也必須是一個獨立的服務。

內存緩存的選擇，主要有redis/memcache。從性能上說，兩者差別不大，從功能豐富程度上說，Redis更勝一籌。

3. 內存緩存集群

當我們搭建單台內存緩存完畢，我們又會面臨單點故障的問題，因此，我們必須將它變成一個集群。簡單的做法，是給他增加一個slave作為備份機器。但是，如果請求量真的很多，我們發現cache命中率不高，需要更多的機器內存呢？因此，我們更建議將它配置成一個集群。例如，類似redis cluster。

Redis cluster集群內的Redis互為多組主從，同時每個節點都可以接受請求，在拓展集群的時候比較方便。客戶端可以向任意一個節點發送請求，如果是它的「負責」的內容，則直接返回內容。否則，查找實際負責Redis節點，然後將地址告知客戶端，客戶端重新請求。

對於使用緩存服務的客戶端來說，這一切是透明的。

內存緩存服務在切換的時候，是有一定風險的。從A集群切換到B集群的過程中，必須保證B集群提前做好「預熱」（B集群的內存中的熱點數據，應該盡量與A集群相同，否則，切換的一瞬間大量請求內容，在B集群的內存緩存中查找不到，流量直接沖擊後端的資料庫服務，很可能導致資料庫宕機）。

4. 減少資料庫「寫」

上面的機制，都實現減少資料庫的「讀」的操作，但是，寫的操作也是一個大的壓力。寫的操作，雖然無法減少，但是可以通過合並請求，來起到減輕壓力的效果。這個時候，我們就需要在內存緩存集群和資料庫集群之間，建立一個修改同步機制。

先將修改請求生效在cache中，讓外界查詢顯示正常，然後將這些sql修改放入到一個隊列中存儲起來，隊列滿或者每隔一段時間，合並為一個請求到資料庫中更新資料庫。

除了上述通過改變系統架構的方式提升寫的性能外，MySQL本身也可以通過配置參數innodb_flush_log_at_trx_commit來調整寫入磁碟的策略。如果機器成本允許，從硬體層面解決問題，可以選擇老一點的RAID（Rendant Arrays of independent Disks，磁碟列陣）或者比較新的SSD（Solid State Drives，固態硬碟）。

5. NoSQL存儲

不管資料庫的讀還是寫，當流量再進一步上漲，終會達到「人力有窮時」的場景。繼續加機器的成本比較高，並且不一定可以真正解決問題的時候。這個時候，部分核心數據，就可以考慮使用NoSQL的資料庫。NoSQL存儲，大部分都是採用key-value的方式，這里比較推薦使用上面介紹過Redis，Redis本身是一個內存cache，同時也可以當做一個存儲來使用，讓它直接將數據落地到磁碟。

這樣的話，我們就將資料庫中某些被頻繁讀寫的數據，分離出來，放在我們新搭建的Redis存儲集群中，又進一步減輕原來MySQL資料庫的壓力，同時因為Redis本身是個內存級別的Cache，讀寫的性能都會大幅度提升。

國內一線互聯網公司，架構上採用的解決方案很多是類似於上述方案，不過，使用的cache服務卻不一定是Redis，他們會有更豐富的其他選擇，甚至根據自身業務特點開發出自己的NoSQL服務。

6. 空節點查詢問題

當我們搭建完前面所說的全部服務，認為Web系統已經很強的時候。我們還是那句話，新的問題還是會來的。空節點查詢，是指那些資料庫中根本不存在的數據請求。例如，我請求查詢一個不存在人員信息，系統會從各級緩存逐級查找，最後查到到資料庫本身，然後才得出查找不到的結論，返回給前端。因為各級cache對它無效，這個請求是非常消耗系統資源的，而如果大量的空節點查詢，是可以沖擊到系統服務的。

在我曾經的工作經歷中，曾深受其害。因此，為了維護Web系統的穩定性，設計適當的空節點過濾機制，非常有必要。

我們當時採用的方式，就是設計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來，放入到一台內存cache中，這樣的話，如果還有空節點查詢，則在緩存這一層就被阻擋了。

異地部署（地理分布式）

完成了上述架構建設之後，我們的系統是否就已經足夠強大了呢？答案當然是否定的哈，優化是無極限的。Web系統雖然表面上看，似乎比較強大了，但是給予用戶的體驗卻不一定是最好的。因為東北的同學，訪問深圳的一個網站服務，他還是會感到一些網路距離上的慢。這個時候，我們就需要做異地部署，讓Web系統離用戶更近。

一、 核心集中與節點分散

有玩過大型網游的同學都會知道，網游是有很多個區的，一般都是按照地域來分，例如廣東專區，北京專區。如果一個在廣東的玩家，去北京專區玩，那麼他會感覺明顯比在廣東專區卡。實際上，這些大區的名稱就已經說明了，它的伺服器所在地，所以，廣東的玩家去連接地處北京的伺服器，網路當然會比較慢。

當一個系統和服務足夠大的時候，就必須開始考慮異地部署的問題了。讓你的服務，盡可能離用戶更近。我們前面已經提到了Web的靜態資源，可以存放在CDN上，然後通過DNS/GSLB的方式，讓靜態資源的分散「全國各地」。但是，CDN只解決的靜態資源的問題，沒有解決後端龐大的系統服務還只集中在某個固定城市的問題。

這個時候，異地部署就開始了。異地部署一般遵循：核心集中，節點分散。

·核心集中：實際部署過程中，總有一部分的數據和服務存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而對於這些服務和數據，就仍然維持一套，而部署地點選擇一個地域比較中心的地方，通過網路內部專線來和各個節點通訊。

·節點分散：將一些服務部署為多套，分布在各個城市節點，讓用戶請求盡可能選擇近的節點訪問服務。

例如，我們選擇在上海部署為核心節點，北京，深圳，武漢，上海為分散節點（上海自己本身也是一個分散節點）。我們的服務架構如圖：

需要補充一下的是，上圖中上海節點和核心節點是同處於一個機房的，其他分散節點各自獨立機房。
國內有很多大型網游，都是大致遵循上述架構。它們會把數據量不大的用戶核心賬號等放在核心節點，而大部分的網游數據，例如裝備、任務等數據和服務放在地區節點里。當然，核心節點和地域節點之間，也有緩存機制。

二、 節點容災和過載保護

節點容災是指，某個節點如果發生故障時，我們需要建立一個機制去保證服務仍然可用。毫無疑問，這里比較常見的容災方式，是切換到附近城市節點。假如系統的天津節點發生故障，那麼我們就將網路流量切換到附近的北京節點上。考慮到負載均衡，可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節點。另一方面，核心節點自身也是需要自己做好容災和備份的，核心節點一旦故障，就會影響全國服務。

過載保護，指的是一個節點已經達到最大容量，無法繼續接接受更多請求了，系統必須有一個保護的機制。一個服務已經滿負載，還繼續接受新的請求，結果很可能就是宕機，影響整個節點的服務，為了至少保障大部分用戶的正常使用，過載保護是必要的。

解決過載保護，一般2個方向：

·拒絕服務，檢測到滿負載之後，就不再接受新的連接請求。例如網游登入中的排隊。

·分流到其他節點。這種的話，系統實現更為復雜，又涉及到負載均衡的問題。

小結

Web系統會隨著訪問規模的增長，漸漸地從1台伺服器可以滿足需求，一直成長為「龐然大物」的大集群。而這個Web系統變大的過程，實際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段，解決不同的問題，而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。

系統的優化是沒有極限的，軟體和系統架構也一直在快速發展，新的方案解決了老的問題，同時也帶來新的挑戰。

㈡ 孫宇晨的波場網路中銷毀的TRX數量呈現什麼趨勢

據區塊鏈瀏覽器TRONSCAN數據顯示，過去七周（10.28-12.15），TRX連續處於通縮狀態，通縮量達1.07億枚TRX。隨著波場TRON網路交易、賬戶的增加，以及DApp生態的持續擴大，波場網路中銷毀的TRX數量正呈現波動上升趨勢。

㈢ 增強肌肉💪男，用什麼鍛煉最好，TRX懸掛鍛煉怎麼樣

電刺激最快，李小龍用過，但傷身不建議用，最好勤快點，自己鍛煉……

㈣ JFI幣哪個國家的

JFI幣不屬於哪個國家，他是一個經濟模型。JFI(JackPool)是程序員和產品經理組成的團隊， 被YFI設計師Andre Conje的defi收益最大化的設計理念深深影響， 並被YFI曾經2000%的年化收益震撼，並至今保持100%以上的APR， YFI也朝著1YFI = 1BTC的目標前進；我們站在巨人的肩膀上， 用YFI的設計思路，借鑒並重新設計了JFI， 一鍵defi聚合協議 for JustSwap， 讓您一鍵最大化收益， 並在交易速度更快、gas費用更低的Tron網路上部署， 希望給Tron的用戶提供defi收益最大化的工具， 於是有了JFI。
Jackpool.finance是全世界第一個基於JustSwap的流動性挖礦項目，目標成為TRON上的YFI。JFI代幣總量一共2.1萬枚，只有YFI總量的70%，屬於社區項目，沒有預挖、沒有ICO，全部通過挖礦獲得，目的是回饋給TRON全球社區。JFI擁有Jackpool.finance社區治理功能，並作為後續更多TRON上流動性挖礦收益憑證。
拓展資料：
一、JFI基於JustSwap一共3個流動性挖礦池，分別是JustSwap上USDT/TRX交易對LP，USDJ/TRX 交易對LP，JFI/TRX交易對LP，JFI/TRX 交易對隨後開放，請留意官方Twitter。每個池子可挖總量為7000枚，第一周可挖3500枚，第二周1750枚，每周減半，10周挖完。同時，JFI將在一個月後推出挖礦收益集合器以及更多創新產品。
參與流動性挖礦步驟：
1. 到https://justswap.io/資金池，增加流動性，將USDT/TRX或者USDJ/TRX放入justswap的資金池;
2. 到https://Jackpool.finance，進入USDT-TRX LP池或者USDJ-TRX LP池，將第1步獲得的代幣抵押進入;
3. 獲得JFI。
二、加入 JackPool.finance(JFI)，我們將幫您最大化流動性收益：
1.您在JustSwap上提供流動性，從JustSwap獲得交易手續費分成；
2. 在第1點的基礎上，您可以把在JustSwap上提供流動性的收益憑證（LP Token）放到JackPool.finance上獲得JackPool.finance的代幣$JFI；
3. 同樣您也可以將$JFI放到JustSwap上提供流動性獲得交易手續費，並將收益憑證放到JackPool.finance上獲得$JFI；
·4.擁有$JFI，您可以獲得JackPool.finance的治理和投票的權利，並參與其他defi，獲得更多收益；
5. $JFI總量有限，總量2.1萬枚，永不增發。越早加入JackPool.finance，越有機會獲得更多收益。
6.JFI(JackPool)經濟模型，$JFI屬於社區，沒有ICO。
JackPool.finance 一共有3個流動性池子：
第一個池子：JustSwap上USDT/TRX交易對流動性收益憑證
第二個池子：JustSwap上USDJ/TRX交易對流動性收益憑證
第三個池子：JustSwap上JFI/TRX交易對流動性收益憑證
$JFI總量一共2.1萬枚
每個池子總量為7000枚。 每個池子第一周可用總量為3500枚，第二周可用總量為1750枚，第三周可用總量為875枚，每周減半，10周完。
每個礦工獲得的$JFI數量由該礦工提供的流動性收益憑證占同一池子總流動性收益憑證的比例計算得到。
$JFI擁有社區治理功能，並集成各類defi平台收益。作為後續項目收益分配、參與社區治理使用， 擁有JackPool.finance DAO的投票權，參與其他defi，獲得更多收益

㈤ 通信bsc是什麼

BSC指的是基站控制器（Base Station Controller）。

它是基站收發台（BTS）和移動交換中心（MSC）之間的連接點，也為基站收發台和移動交換中心之間交換信息提供介面。一個基站控制器通常控制幾個基站收發台。

BSC主要功能是進行無線信道管理、實施呼叫和通信鏈路的建立和拆除，並為本控制區內移 動台的過區切換進行控制等。

(5)trx增發和銷毀擴展閱讀：

一般BSC由以下模塊組成：

1）AM/CM模塊：話路交換和信息交換的中心。

2）BM模塊：完成呼叫處理、信令處理、無線資源管理、無線鏈路的管理和電路維護功能。

3）TCSM模塊：完成復用解復用及碼變換功能。

BSC的功能列表如下：

1）尋呼管理，BSC負責分配從MSC來的尋呼消息，在這一方面，它其實是MSC和MS之間的特殊的透明通道。

2）傳輸網路的管理，BSC配置、分配並監視與RBS之間的64KBPS電路，它也直接控制RBS內的交換功能。此交換功能可以有效的使用64K的電路。

3）碼型變換功能，將四個全速率GSM信道復用成一個64K信道的話音編碼在BSC內完成，一個PCM時隙可以傳輸4個話音連接。這一功能是由TRAU來實現的。

4）話音編碼。

5）BSS的操作和維護，BSC負責整個BSS的操作與維護。諸如系統數據管理，軟體安裝，設備閉塞與解閉，告警處理，測試數據的採集，收發信機的測試。

6）無線基站的監視與管理，RBS資源由BSC控制，同時通過在話音信道上的內部軟體測試及環路測試，BSC還可監視RBS的性能。

㈥ BSC是什麼意思

平衡計分卡(The Balanced ScoreCard，簡稱BSC），就是根據企業組織的戰略要求而精心設計的指標體系。

㈦ 2021款Ford猛禽增加V8動力！750匹硬剛公羊TRX

日前，Ram1500的TRX在萬眾矚目下正式發布，這台車的出現完全是為了競爭福特F-150猛禽而存在的。也正是如此，其TRX的命名就取自英文T-rex縮寫，翻譯過來是霸王龍的意思。而福特F-150猛禽的英文名稱Raptor則代表一種小型的可飛行的羽毛恐龍，所以Ram給自己這款車命名TRX的深刻含義不言而喻。

根據實際情況而言，外媒所報道的事情有著很大的可能，福特作為皮卡行業的霸主，皮卡是其主要營收板塊，福特一定不會希望自己被老對手打敗，因此對猛禽進行重大升級的可能性其實非常高。畢竟根據此前曝光的消息顯示，2021款猛禽已經換上了多連桿後懸，因此福特為其提供V8發動機來進一步提升實力也是順理成章的。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

㈧ MySQL 5.7中新增sys schema有什麼好處

性能優化利器:剖析MySQL 5.7新特徵 sys schema

導讀：很多團隊在評估合適的時機切換到 MySQL 5.7，本文是在高可用架構群的分享，介紹 MySQL 5.7 新的性能分析利器。

李春，現任科技 MySQL 負責人，高級 MySQL 資料庫專家，從事 MySQL 開發和運維工作 8 年。在擔任 MySQL 資料庫 leader 期間，主要負責應用架構的優化和部署，實現了阿里巴巴 3 億 產品 從 Oracle 小型機到 64 台 MySQL 的平滑遷移。專注於研究 MySQL 復制、高可用、分布式和運維自動化相關領域。在大規模、分布式 MySQL 集群管理、調優、快速定位和解決問題方面有豐富經驗。管理超過 1400 台 MySQL 伺服器，近 3000 個實例。完成 MySQL 自動裝機系統、MySQL 標准化文檔和操作手冊、MySQL 自動規范性檢查系統、MySQL 自動信息採集系統等標准化文檔和自動化運維工具。

sys schema 由來

Performance schema 引入

Oracle 早就有了 v$ 等一系列方便診斷資料庫性能的工具，MySQL DBA 只有羨慕嫉妒恨的份，但是 5.7 引入的 sys schema 緩解了這個問題，讓我們可以通過 sys schema 一窺 MySQL 性能損耗，診斷 MySQL 的各種問題。

說到診斷 MySQL 性能問題，不得不提在 MySQL 5.5 引入的 performance_schema，最開始引入時，MySQL 的 performance_schema 性能消耗巨大，隨著版本的更新和代碼優化，5.7 的 performance_schema 對 MySQL 伺服器額外的消耗越來越少，我們可以放心的打開 performance_shema 來收集 MySQL 資料庫的性能損耗。Tarique Saleem 同學測試了一下 sys schema 對 CPU 和 IO的額外消耗，基本在 1% - 3% 之間，有興趣的同學可以參考他的這篇 blog：

（CPU Bound, Sysbench Read Only Mode）

performance_schema 不僅由於他的性能消耗大著名，還由於其復雜難用而臭名昭著。5.7 上的 performance schema 已經有 87 張表了，每個表都是各種統計信息的羅列；另外，他的這些表和 information_schema 中的部分表也纏夾不清，讓大家用得很不習慣。

sys schema VS performance schema VS information schema

現在 MySQL 在 5.7 又新增了sys schema，它和 performance_schema 和 information schema 到底是什麼關系？

Information_schema 定位基本是 MySQL 元數據信息，比如：TABLES 記錄了 MySQL 有哪些表，COLUMNS 記錄了各個表有哪些列 。

performance_schema 記錄了 MySQL 實時底層性能消耗情況，比如：events_waits_current 記錄了 MySQL 各個線程當前在等待的 event。

雖然他們之間的這個定位區別並沒有那麼明顯：比如，Information_schema 的 innodb_locks 就記錄了 innodb 當前鎖的信息，它並不是 MySQL 的元數據信息。sys schema 最開始是 MarkLeith 同學為了方便讀取和診斷 MySQL 性能引入到 MySQL 的。所以 sys schema 定位應該是最清晰的：它包含一系列對象，這些對象能夠輔助 DBA 和開發人員了解 performance schema 和 information_schema 採集的數據。

sys schema 包含了什麼？

sys schema 包含一些對象，這些對象主要用於調優和故障分析。包括：

將 performance schema 和 information schema 中的數據用更容易理解的方式來總結歸納出來的「視圖」。

提供 performance schema 和 information schema 配置或者生成分析報告類似操作的「存儲過程」

sys schema 本身不採集和存儲什麼信息，它只是為程序或者用戶提供一個更加方便的診斷系統性能和排除故障的「介面」。也就是說，查詢 performance schema 和 information schema 配置和提供格式化服務的「存儲函數」。

避免用戶在 information schema 和 performance schema 中寫各種復雜的查詢來獲得到底誰鎖了誰，每個線程消耗的內存是多少 ( 視圖 memory_by_thread_by_current_bytes )，每個 SQL 執行了多少次，大致的執行時間是多少（ 視圖 statements_with_runtimes_in_95th_percentile ）等，這些 sys schema 都直接幫你寫好，你只需要直接查詢就好了。

編寫了一些現成的存儲過程，方便你：直接使用 diagnostics() 存儲過程創建用於診斷當前伺服器狀態的報告；使用 ps_trace_thread() 存儲過程創建對應線程的圖形化（ .dot類型 ）性能數據。

編寫了一些現成的存儲函數，方便你：直接使用 ps_thread_account() 存儲函數獲得發起這個線程的用戶，使用 ps_thread_trx_info() 來獲得某線程當前事務或者歷史執行過的語句（ JSON 格式返回 ）。

當然，你也可以在 sys schema 下增加自己用於診斷 MySQL 性能的「視圖」、「存儲過程」和「存儲函數」。

sys schema 舉例

怎麼利用 sys schema 來定位問題和診斷資料庫性能？這里簡單舉一個 innodb 行鎖的例子來說明。

模擬行鎖

拿一個實際的場景來說 sys schema 能夠輔助我們分析當前資料庫上哪個 session 被鎖住了，並且提供「清理」鎖的語句。我們模擬一個表的某一行被鎖住的情況，假設表創建語句如下：

CREATE TABLE `test2` (

`id` int(11) NOT NULL,

`name` varchar(16) DEFAULT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

`sex` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

有一條數據如下：

mysql > select * from test2;

+----+---------+------+------+

| id | name | age | sex |

+----+---------+------+------+

| 2 | pickup1 | 1 | 1 |

+----+---------+------+------+

我們分別在 session 1 和 session 2 上同時操作這條數據，這樣的話必然對同一行記錄相互有鎖死的情況，然後我們通過 session 3 來查看 sys schema 裡面的 innodb_lock_waits，確定到底是誰鎖了誰，怎麼解鎖？操作步驟如下：

通過 sys.innodb_lock_waits 查看 innodb 鎖表情況

對應的在 session 3上查看到的記錄：

mysql > select * from sys.innodb_lock_waitsG

*************************** 1. row ***************************

wait_started: 2016-05-04 01:04:38

wait_age: 00:00:02

wait_age_secs: 2

locked_table: `test`.`test2`

locked_index: PRIMARY

locked_type: RECORD

waiting_trx_id: 5382

waiting_trx_started: 2016-05-04 00:24:21

waiting_trx_age: 00:40:19

waiting_trx_rows_locked: 4

waiting_trx_rows_modified: 0

waiting_pid: 3

waiting_query: update test2 set name='pickup3' where id=2

waiting_lock_id: 5382:31:3:3

waiting_lock_mode: X

blocking_trx_id: 5381

blocking_pid: 2

blocking_query: NULL

blocking_lock_id: 5381:31:3:3

blocking_lock_mode: X

blocking_trx_started: 2016-05-04 00:23:49

blocking_trx_age: 00:40:51

blocking_trx_rows_locked: 1

blocking_trx_rows_modified: 1

sql_kill_blocking_query: KILL QUERY 2

sql_kill_blocking_connection: KILL 2

這里我們可以看到 3 號線程（ waiting_pid: 3 ）在等待 2 號線程（ blocking_pid: 2 ）的 X 鎖（ blocking_lock_mode: X ），如果需要解鎖，需要殺掉 2 號線程（ sql_kill_blocking_connection: KILL 2 ）。

innodb_lock_waits 本質

其實 sys schema 的 innodb_lock_waits 只是 information schema 的視圖而已。

CREATE ALGORITHM = TEMPTABLE DEFINER = `mysql.sys`@`localhost` SQL SECURITY INVOKER VIEW `innodb_lock_waits` AS

SELECT

`r`.`trx_wait_started` AS `wait_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`r`.`trx_wait_started`) AS `wait_age`,

TIMESTAMPDIFF(

SECOND,

`r`.`trx_wait_started`,

NOW()) AS `wait_age_secs`,

`rl`.`lock_table` AS `locked_table`,

`rl`.`lock_index` AS `locked_index`,

`rl`.`lock_type` AS `locked_type`,

`r`.`trx_id` AS `waiting_trx_id`,

`r`.`trx_started` AS `waiting_trx_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`r`.`trx_started`) AS `waiting_trx_age`,

`r`.`trx_rows_locked` AS `waiting_trx_rows_locked`,

`r`.`trx_rows_modified` AS `waiting_trx_rows_modified`,

`r`.`trx_mysql_thread_id` AS `waiting_pid`,

`sys`.`format_statement`(`r`.`trx_query`) AS `waiting_query`,

`rl`.`lock_id` AS `waiting_lock_id`,

`rl`.`lock_mode` AS `waiting_lock_mode`,

`b`.`trx_id` AS `blocking_trx_id`,

`b`.`trx_mysql_thread_id` AS `blocking_pid`,

`sys`.`format_statement`(`b`.`trx_query`) AS `blocking_query`,

`bl`.`lock_id` AS `blocking_lock_id`,

`bl`.`lock_mode` AS `blocking_lock_mode`,

`b`.`trx_started` AS `blocking_trx_started`,

TIMEDIFF(NOW(),

`b`.`trx_started`) AS `blocking_trx_age`,

`b`.`trx_rows_locked` AS `blocking_trx_rows_locked`,

`b`.`trx_rows_modified` AS `blocking_trx_rows_modified`,

CONCAT(

'KILL QUERY ',

`b`.`trx_mysql_thread_id`

) AS `sql_kill_blocking_query`,

CONCAT('KILL ',

`b`.`trx_mysql_thread_id`) AS `sql_kill_blocking_connection`

FROM

(

(

(

(

`information_schema`.`innodb_lock_waits` `w`

JOIN

`information_schema`.`innodb_trx` `b` ON((`b`.`trx_id` = `w`.`blocking_trx_id`))

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_trx` `r` ON(

(`r`.`trx_id` = `w`.`requesting_trx_id`)

)

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_locks` `bl` ON(

(

`bl`.`lock_id` = `w`.`blocking_lock_id`

)

)

)

JOIN

`information_schema`.`innodb_locks` `rl` ON(

(

`rl`.`lock_id` = `w`.`requested_lock_id`

)

)

)

ORDER BY

`r`.`trx_wait_started`

innodb_lock_waits和x$innodb_lock_waits區別

有心的同學可能會注意到，sys schema 裡面有 innodb_lock_waits 和 x$innodb_lock_waits。其實 sys schema 的這些視圖大部分都成對出現，其中一個的名字除了 x$ 前綴以外跟另外一個是一模一樣的。例如，host_summmary_by_file_io 視圖分析匯總的是根據主機匯總的文件 IO 情況，並將延遲從皮秒（ picoseconds ）轉換成更加易讀值（ 帶單位 ）顯示出來：

mysql> SELECT * FROM host_summary_by_file_io;

+------------+-------+------------+

| host | ios | io_latency |

+------------+-------+------------+

| localhost | 67570 | 5.38 s |

| background | 3468 | 4.18 s |

+------------+-------+------------+

而 x$host_summary_by_file_io 視圖分析匯總的是同樣的數據，但是顯示的是未格式化過的皮秒（ picosecond ）延遲值

mysql> SELECT * FROM x$host_summary_by_file_io;

+------------+-------+---------------+

| host | ios | io_latency |

+------------+-------+---------------+

| localhost | 67574 | 5380678125144 |

| background | 3474 | 4758696829416 |

+------------+-------+---------------+

沒有 x$ 前綴的視圖是為了提供更加友好，對人更加易讀的輸出格式。帶 x$ 前綴的視圖顯示了數據原始格式，它方便其他工具基於這些數據進行自己的處理。需要了解非 x$ 和 x$ 視圖的不同點的進一步信息。

Q&A

提問：sys schema 只是在 performance_schema 和 information_schema 之上創建視圖和存儲過程？

李春：對，sys schema 主要針對的其實是 iperformance schema，有部分 information schema 的表也會整理到 sys schema 中統一展現。

提問：運行 KILL 2 殺掉 2 線程？blocking_lock_mode: X 的 X 什麼意思？

李春：blocking_lock_mode 的 X 是指 X 鎖，exclusive 鎖，排它鎖，跟它對應的是 S 鎖，共享鎖。kill 2 是殺掉 2 號線程，這樣可以將鎖釋放，讓被鎖的這個線程正常執行下去。

提問：可以放心的打開 performance_schema，為何不使用 performance_schema 再造一個 sys schema？

李春：performance schema 是 MySQL 採集資料庫性能的存儲空間。sys schema 其實只是對 performance schema 多個表 join 和整合。兩者的定位有所不同，如果直接放在 performance schema 中，分不清哪些是基表，哪些是視圖，會比較混淆。

提問：pt-query-digest 這些工具的有開始使用 sys schema 嗎？

李春：沒有，pt-query-digest 主要用於分析慢查和 tcpmp 的結果，跟 sys schema 的定位有部分重疊的地方，sys schema 會分析得更細，更內核，更偏底層一些，pt-query-digest 主要還是從慢查和 tcpmp 中抽取 SQL 來格式化展現。

提問：阿里這么多資料庫實例，使用什麼運維工具？分布式事務又是怎麼解決的呢？

李春：阿里內部有非常多的運維工具，dbfree，idb 等，用於資料庫資源池管理，資料庫脫敏，開發測試庫同步，資料庫訂正，表結構變更等。分布式事務主要通過業務上的修改去屏蔽掉，比如：電影買票並不是你選了座位和付款就必須在一個事務裡面，搶票，選座，付款分別是自己的子事務，系統耦合性比較弱，相互通知解決問題。

提問：Oracle 有 v$，MySQL 有 x$ ？兩個 $ 是完成相似功能的嗎？

李春：MySQL 的 x$ 可以說是仿照 Oracle 的 v$ 來做的，但是目前離 Oracle 的那麼強大的資料庫診斷功能還有一些距離。

提問：資料庫脫敏能否簡單介紹下實現方式？

李春：開發測試人員無法訪問線上資料庫，需要通過一個專門的 idb 來訪問，而 idb 系統每個欄位都有密級定義，滿足許可權的才能被訪問；這個系統頁控制了用戶是否可以訪問某個表，可以訪問數據表的行數，只有主管同意了，用戶才能訪問某個表的數據，並且加密數據是以*顯示的。

㈨ trx幣有銷毀機制嗎

有的。根據區塊鏈瀏覽器TRONSCAN數據顯示，過去4日（10.28-10.31），TRX連續處於通縮狀態，通縮總量達936萬枚TRX。其中，10月29日，TRX銷毀量達8,175,499枚，這是2021年以來TRX銷毀量第5次突破800萬大關。作為全球排名前三的公鏈，波場TRON的發展進程一直以來備受關注。而這一次又一次的通縮意味著TRX的市場流通量會少於實際流通所需要的量，進而導致TRX幣價拉升，波場TRON已進入全面通縮時代。

㈩ 哪些足球鞋可以增加速度跟力量

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