trx增发和销毁

㈠ php怎么处理高并发

以下内容转载自徐汉彬大牛的博客亿级Web系统搭建——单机到分布式集群

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。

Web负载均衡

Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。

负载均衡的策略有很多，我们从简单的讲起哈。

1.HTTP重定向

当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302

这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。但是，它在大规模访问量下，性能不佳。而且，给用户的体验也不好，实际请求发生重定向，增加了网络延时。

2. 反向代理负载均衡

反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是网络七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡”。可以做反向代理的软件很多，比较常见的一种是Nginx。

Nginx是一种非常灵活的反向代理软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等。反向代理中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的session数据，因为一般负载均衡的策略都是随机分配请求的。同一个登录用户的请求，无法保证一定分配到相同的Web机器上，会导致无法找到session的问题。

解决方案主要有两种：

1.配置反向代理的转发规则，让同一个用户的请求一定落到同一台机器上（通过分析cookie），复杂的转发规则将会消耗更多的CPU，也增加了代理服务器的负担。

2.将session这类的信息，专门用某个独立服务来存储，例如redis/memchache，这个方案是比较推荐的。

反向代理服务，也是可以开启缓存的，如果开启了，会增加反向代理的负担，需要谨慎使用。这种负载均衡策略实现和部署非常简单，而且性能表现也比较好。但是，它有“单点故障”的问题，如果挂了，会带来很多的麻烦。而且，到了后期Web服务器继续增加，它本身可能成为系统的瓶颈。

3. IP负载均衡

IP负载均衡服务是工作在网络层（修改IP）和传输层（修改端口，第四层），比起工作在应用层（第七层）性能要高出非常多。原理是，他是对IP层的数据包的IP地址和端口信息进行修改，达到负载均衡的目的。这种方式，也被称为“四层负载均衡”。常见的负载均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虚拟服务），通过IPVS（IP Virtual Server，IP虚拟服务）来实现。

在负载均衡服务器收到客户端的IP包的时候，会修改IP包的目标IP地址或端口，然后原封不动地投递到内部网络中，数据包会流入到实际Web服务器。实际服务器处理完成后，又会将数据包投递回给负载均衡服务器，它再修改目标IP地址为用户IP地址，最终回到客户端。

上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，还有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之间都属于LVS的方式，但是有一定的区别，篇幅问题，不赘叙。

IP负载均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只处理到传输层为止的数据包，并不做进一步的组包，然后直接转发给实际服务器。不过，它的配置和搭建比较复杂。

4. DNS负载均衡

DNS（Domain Name System）负责域名解析的服务，域名url实际上是服务器的别名，实际映射是一个IP地址，解析过程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一个域名是可以配置成对应多个IP的。因此，DNS也就可以作为负载均衡服务。

这种负载均衡策略，配置简单，性能极佳。但是，不能自由定义规则，而且，变更被映射的IP或者机器故障时很麻烦，还存在DNS生效延迟的问题。

5. DNS/GSLB负载均衡

我们常用的CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）实现方式，其实就是在同一个域名映射为多IP的基础上更进一步，通过GSLB（Global Server Load Balance，全局负载均衡）按照指定规则映射域名的IP。一般情况下都是按照地理位置，将离用户近的IP返回给用户，减少网络传输中的路由节点之间的跳跃消耗。

“向上寻找”，实际过程是LDNS（Local DNS）先向根域名服务（Root Name Server）获取到顶级根的Name Server（例如.com的），然后得到指定域名的授权DNS，然后再获得实际服务器IP。

CDN在Web系统中，一般情况下是用来解决大小较大的静态资源（html/Js/Css/图片等）的加载问题，让这些比较依赖网络下载的内容，尽可能离用户更近，提升用户体验。

例如，我访问了一张imgcache.gtimg.cn上的图片（腾讯的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http请求的时候，带上了多余的cookie信息），我获得的IP是183.60.217.90。

这种方式，和前面的DNS负载均衡一样，不仅性能极佳，而且支持配置多种策略。但是，搭建和维护成本非常高。互联网一线公司，会自建CDN服务，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。

Web系统的缓存机制的建立和优化

刚刚我们讲完了Web系统的外部网络环境，现在我们开始关注我们Web系统自身的性能问题。我们的Web站点随着访问量的上升，会遇到很多的挑战，解决这些问题不仅仅是扩容机器这么简单，建立和使用合适的缓存机制才是根本。

最开始，我们的Web系统架构可能是这样的，每个环节，都可能只有1台机器。

我们从最根本的数据存储开始看哈。

一、 MySQL数据库内部缓存使用

MySQL的缓存机制，就从先从MySQL内部开始，下面的内容将以最常见的InnoDB存储引擎为主。

1. 建立恰当的索引

最简单的是建立索引，索引在表数据比较大的时候，起到快速检索数据的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盘空间，其中组合索引最突出，使用需要谨慎，它产生的索引甚至会比源数据更大。其次，建立索引之后的数据insert/update/delete等操作，因为需要更新原来的索引，耗时会增加。当然，实际上我们的系统从总体来说，是以select查询操作居多，因此，索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用。

2. 数据库连接线程池缓存

如果，每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话，对数据库来说，无疑也是一种巨大的开销。为了减少这类型的开销，可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用。线程不够的时候，再创建，空闲过多的时候，则销毁。

其实，还有更为激进一点的做法，使用pconnect（数据库长连接），线程一旦创建在很长时间内都保持着。但是，在访问量比较大，机器比较多的情况下，这种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”，因为建立连接并不回收，最终达到数据库的max_connections（最大连接数）。因此，长连接的用法通常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务，控制CGI机器“盲目”创建连接数。

建立数据库连接池服务，有很多实现的方式，PHP的话，我推荐使用swoole（PHP的一个网络通讯拓展）来实现。

3. Innodb缓存设置（innodb_buffer_pool_size）

innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区，如果机器是MySQL独占的机器，一般推荐为机器物理内存的80%。在取表数据的场景中，它可以减少磁盘IO。一般来说，这个值设置越大，cache命中率会越高。

4. 分库/分表/分区。

MySQL数据库表一般承受数据量在百万级别，再往上增长，各项性能将会出现大幅度下降，因此，当我们预见数据量会超过这个量级的时候，建议进行分库/分表/分区等操作。最好的做法，是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式，从根本上杜绝中后期的风险。不过，会牺牲一些便利性，例如列表式的查询，同时，也增加了维护的复杂度。不过，到了数据量千万级别或者以上的时候，我们会发现，它们都是值得的。

二、 MySQL数据库多台服务搭建

1台MySQL机器，实际上是高风险的单点，因为如果它挂了，我们Web服务就不可用了。而且，随着Web系统访问量继续增加，终于有一天，我们发现1台MySQL服务器无法支撑下去，我们开始需要使用更多的MySQL机器。当引入多台MySQL机器的时候，很多新的问题又将产生。

1. 建立MySQL主从，从库作为备份

这种做法纯粹为了解决“单点故障”的问题，在主库出故障的时候，切换到从库。不过，这种做法实际上有点浪费资源，因为从库实际上被闲着了。

2. MySQL读写分离，主库写，从库读。

两台数据库做读写分离，主库负责写入类的操作，从库负责读的操作。并且，如果主库发生故障，仍然不影响读的操作，同时也可以将全部读写都临时切换到从库中（需要注意流量，可能会因为流量过大，把从库也拖垮）。

3. 主主互备。

两台MySQL之间互为彼此的从库，同时又是主库。这种方案，既做到了访问量的压力分流，同时也解决了“单点故障”问题。任何一台故障，都还有另外一套可供使用的服务。

不过，这种方案，只能用在两台机器的场景。如果业务拓展还是很快的话，可以选择将业务分离，建立多个主主互备。

三、 MySQL数据库机器之间的数据同步

每当我们解决一个问题，新的问题必然诞生在旧的解决方案上。当我们有多台MySQL，在业务高峰期，很可能出现两个库之间的数据有延迟的场景。并且，网络和机器负载等，也会影响数据同步的延迟。我们曾经遇到过，在日访问量接近1亿的特殊场景下，出现，从库数据需要很多天才能同步追上主库的数据。这种场景下，从库基本失去效用了。

于是，解决同步问题，就是我们下一步需要关注的点。

1. MySQL自带多线程同步

MySQL5.6开始支持主库和从库数据同步，走多线程。但是，限制也是比较明显的，只能以库为单位。MySQL数据同步是通过binlog日志，主库写入到binlog日志的操作，是具有顺序的，尤其当SQL操作中含有对于表结构的修改等操作，对于后续的SQL语句操作是有影响的。因此，从库同步数据，必须走单进程。

2. 自己实现解析binlog，多线程写入。

以数据库的表为单位，解析binlog多张表同时做数据同步。这样做的话，的确能够加快数据同步的效率，但是，如果表和表之间存在结构关系或者数据依赖的话，则同样存在写入顺序的问题。这种方式，可用于一些比较稳定并且相对独立的数据表。

国内一线互联网公司，大部分都是通过这种方式，来加快数据同步效率。还有更为激进的做法，是直接解析binlog，忽略以表为单位，直接写入。但是这种做法，实现复杂，使用范围就更受到限制，只能用于一些场景特殊的数据库中（没有表结构变更，表和表之间没有数据依赖等特殊表）。

四、 在Web服务器和数据库之间建立缓存

实际上，解决大访问量的问题，不能仅仅着眼于数据库层面。根据“二八定律”，80%的请求只关注在20%的热点数据上。因此，我们应该建立Web服务器和数据库之间的缓存机制。这种机制，可以用磁盘作为缓存，也可以用内存缓存的方式。通过它们，将大部分的热点数据查询，阻挡在数据库之前。

1. 页面静态化

用户访问网站的某个页面，页面上的大部分内容在很长一段时间内，可能都是没有变化的。例如一篇新闻报道，一旦发布几乎是不会修改内容的。这样的话，通过CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地。除了第一次，是通过动态CGI查询数据库获取之外，之后都直接将本地磁盘文件返回给用户。

在Web系统规模比较小的时候，这种做法看似完美。但是，一旦Web系统规模变大，例如当我有100台的Web服务器的时候。那样这些磁盘文件，将会有100份，这个是资源浪费，也不好维护。这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧，它就是这样做的。

2. 单台内存缓存

通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题（实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存）。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务。

内存缓存的选择，主要有redis/memcache。从性能上说，两者差别不大，从功能丰富程度上说，Redis更胜一筹。

3. 内存缓存集群

当我们搭建单台内存缓存完毕，我们又会面临单点故障的问题，因此，我们必须将它变成一个集群。简单的做法，是给他增加一个slave作为备份机器。但是，如果请求量真的很多，我们发现cache命中率不高，需要更多的机器内存呢？因此，我们更建议将它配置成一个集群。例如，类似redis cluster。

Redis cluster集群内的Redis互为多组主从，同时每个节点都可以接受请求，在拓展集群的时候比较方便。客户端可以向任意一个节点发送请求，如果是它的“负责”的内容，则直接返回内容。否则，查找实际负责Redis节点，然后将地址告知客户端，客户端重新请求。

对于使用缓存服务的客户端来说，这一切是透明的。

内存缓存服务在切换的时候，是有一定风险的。从A集群切换到B集群的过程中，必须保证B集群提前做好“预热”（B集群的内存中的热点数据，应该尽量与A集群相同，否则，切换的一瞬间大量请求内容，在B集群的内存缓存中查找不到，流量直接冲击后端的数据库服务，很可能导致数据库宕机）。

4. 减少数据库“写”

上面的机制，都实现减少数据库的“读”的操作，但是，写的操作也是一个大的压力。写的操作，虽然无法减少，但是可以通过合并请求，来起到减轻压力的效果。这个时候，我们就需要在内存缓存集群和数据库集群之间，建立一个修改同步机制。

先将修改请求生效在cache中，让外界查询显示正常，然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来，队列满或者每隔一段时间，合并为一个请求到数据库中更新数据库。

除了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外，MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写入磁盘的策略。如果机器成本允许，从硬件层面解决问题，可以选择老一点的RAID（Rendant Arrays of independent Disks，磁盘列阵）或者比较新的SSD（Solid State Drives，固态硬盘）。

5. NoSQL存储

不管数据库的读还是写，当流量再进一步上涨，终会达到“人力有穷时”的场景。继续加机器的成本比较高，并且不一定可以真正解决问题的时候。这个时候，部分核心数据，就可以考虑使用NoSQL的数据库。NoSQL存储，大部分都是采用key-value的方式，这里比较推荐使用上面介绍过Redis，Redis本身是一个内存cache，同时也可以当做一个存储来使用，让它直接将数据落地到磁盘。

这样的话，我们就将数据库中某些被频繁读写的数据，分离出来，放在我们新搭建的Redis存储集群中，又进一步减轻原来MySQL数据库的压力，同时因为Redis本身是个内存级别的Cache，读写的性能都会大幅度提升。

国内一线互联网公司，架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案，不过，使用的cache服务却不一定是Redis，他们会有更丰富的其他选择，甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务。

6. 空节点查询问题

当我们搭建完前面所说的全部服务，认为Web系统已经很强的时候。我们还是那句话，新的问题还是会来的。空节点查询，是指那些数据库中根本不存在的数据请求。例如，我请求查询一个不存在人员信息，系统会从各级缓存逐级查找，最后查到到数据库本身，然后才得出查找不到的结论，返回给前端。因为各级cache对它无效，这个请求是非常消耗系统资源的，而如果大量的空节点查询，是可以冲击到系统服务的。

在我曾经的工作经历中，曾深受其害。因此，为了维护Web系统的稳定性，设计适当的空节点过滤机制，非常有必要。

我们当时采用的方式，就是设计一张简单的记录映射表。将存在的记录存储起来，放入到一台内存cache中，这样的话，如果还有空节点查询，则在缓存这一层就被阻挡了。

异地部署（地理分布式）

完成了上述架构建设之后，我们的系统是否就已经足够强大了呢？答案当然是否定的哈，优化是无极限的。Web系统虽然表面上看，似乎比较强大了，但是给予用户的体验却不一定是最好的。因为东北的同学，访问深圳的一个网站服务，他还是会感到一些网络距离上的慢。这个时候，我们就需要做异地部署，让Web系统离用户更近。

一、 核心集中与节点分散

有玩过大型网游的同学都会知道，网游是有很多个区的，一般都是按照地域来分，例如广东专区，北京专区。如果一个在广东的玩家，去北京专区玩，那么他会感觉明显比在广东专区卡。实际上，这些大区的名称就已经说明了，它的服务器所在地，所以，广东的玩家去连接地处北京的服务器，网络当然会比较慢。

当一个系统和服务足够大的时候，就必须开始考虑异地部署的问题了。让你的服务，尽可能离用户更近。我们前面已经提到了Web的静态资源，可以存放在CDN上，然后通过DNS/GSLB的方式，让静态资源的分散“全国各地”。但是，CDN只解决的静态资源的问题，没有解决后端庞大的系统服务还只集中在某个固定城市的问题。

这个时候，异地部署就开始了。异地部署一般遵循：核心集中，节点分散。

·核心集中：实际部署过程中，总有一部分的数据和服务存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而对于这些服务和数据，就仍然维持一套，而部署地点选择一个地域比较中心的地方，通过网络内部专线来和各个节点通讯。

·节点分散：将一些服务部署为多套，分布在各个城市节点，让用户请求尽可能选择近的节点访问服务。

例如，我们选择在上海部署为核心节点，北京，深圳，武汉，上海为分散节点（上海自己本身也是一个分散节点）。我们的服务架构如图：

需要补充一下的是，上图中上海节点和核心节点是同处于一个机房的，其他分散节点各自独立机房。
国内有很多大型网游，都是大致遵循上述架构。它们会把数据量不大的用户核心账号等放在核心节点，而大部分的网游数据，例如装备、任务等数据和服务放在地区节点里。当然，核心节点和地域节点之间，也有缓存机制。

二、 节点容灾和过载保护

节点容灾是指，某个节点如果发生故障时，我们需要建立一个机制去保证服务仍然可用。毫无疑问，这里比较常见的容灾方式，是切换到附近城市节点。假如系统的天津节点发生故障，那么我们就将网络流量切换到附近的北京节点上。考虑到负载均衡，可能需要同时将流量切换到附近的几个地域节点。另一方面，核心节点自身也是需要自己做好容灾和备份的，核心节点一旦故障，就会影响全国服务。

过载保护，指的是一个节点已经达到最大容量，无法继续接接受更多请求了，系统必须有一个保护的机制。一个服务已经满负载，还继续接受新的请求，结果很可能就是宕机，影响整个节点的服务，为了至少保障大部分用户的正常使用，过载保护是必要的。

解决过载保护，一般2个方向：

·拒绝服务，检测到满负载之后，就不再接受新的连接请求。例如网游登入中的排队。

·分流到其他节点。这种的话，系统实现更为复杂，又涉及到负载均衡的问题。

小结

Web系统会随着访问规模的增长，渐渐地从1台服务器可以满足需求，一直成长为“庞然大物”的大集群。而这个Web系统变大的过程，实际上就是我们解决问题的过程。在不同的阶段，解决不同的问题，而新的问题又诞生在旧的解决方案之上。

系统的优化是没有极限的，软件和系统架构也一直在快速发展，新的方案解决了老的问题，同时也带来新的挑战。

㈡ 孙宇晨的波场网络中销毁的TRX数量呈现什么趋势

据区块链浏览器TRONSCAN数据显示，过去七周（10.28-12.15），TRX连续处于通缩状态，通缩量达1.07亿枚TRX。随着波场TRON网络交易、账户的增加，以及DApp生态的持续扩大，波场网络中销毁的TRX数量正呈现波动上升趋势。

㈢ 增强肌肉💪男，用什么锻炼最好，TRX悬挂锻炼怎么样

电刺激最快，李小龙用过，但伤身不建议用，最好勤快点，自己锻炼……

㈣ JFI币哪个国家的

JFI币不属于哪个国家，他是一个经济模型。JFI(JackPool)是程序员和产品经理组成的团队， 被YFI设计师Andre Conje的defi收益最大化的设计理念深深影响， 并被YFI曾经2000%的年化收益震撼，并至今保持100%以上的APR， YFI也朝着1YFI = 1BTC的目标前进；我们站在巨人的肩膀上， 用YFI的设计思路，借鉴并重新设计了JFI， 一键defi聚合协议 for JustSwap， 让您一键最大化收益， 并在交易速度更快、gas费用更低的Tron网络上部署， 希望给Tron的用户提供defi收益最大化的工具， 于是有了JFI。
Jackpool.finance是全世界第一个基于JustSwap的流动性挖矿项目，目标成为TRON上的YFI。JFI代币总量一共2.1万枚，只有YFI总量的70%，属于社区项目，没有预挖、没有ICO，全部通过挖矿获得，目的是回馈给TRON全球社区。JFI拥有Jackpool.finance社区治理功能，并作为后续更多TRON上流动性挖矿收益凭证。
拓展资料：
一、JFI基于JustSwap一共3个流动性挖矿池，分别是JustSwap上USDT/TRX交易对LP，USDJ/TRX 交易对LP，JFI/TRX交易对LP，JFI/TRX 交易对随后开放，请留意官方Twitter。每个池子可挖总量为7000枚，第一周可挖3500枚，第二周1750枚，每周减半，10周挖完。同时，JFI将在一个月后推出挖矿收益集合器以及更多创新产品。
参与流动性挖矿步骤：
1. 到https://justswap.io/资金池，增加流动性，将USDT/TRX或者USDJ/TRX放入justswap的资金池;
2. 到https://Jackpool.finance，进入USDT-TRX LP池或者USDJ-TRX LP池，将第1步获得的代币抵押进入;
3. 获得JFI。
二、加入 JackPool.finance(JFI)，我们将帮您最大化流动性收益：
1.您在JustSwap上提供流动性，从JustSwap获得交易手续费分成；
2. 在第1点的基础上，您可以把在JustSwap上提供流动性的收益凭证（LP Token）放到JackPool.finance上获得JackPool.finance的代币$JFI；
3. 同样您也可以将$JFI放到JustSwap上提供流动性获得交易手续费，并将收益凭证放到JackPool.finance上获得$JFI；
·4.拥有$JFI，您可以获得JackPool.finance的治理和投票的权利，并参与其他defi，获得更多收益；
5. $JFI总量有限，总量2.1万枚，永不增发。越早加入JackPool.finance，越有机会获得更多收益。
6.JFI(JackPool)经济模型，$JFI属于社区，没有ICO。
JackPool.finance 一共有3个流动性池子：
第一个池子：JustSwap上USDT/TRX交易对流动性收益凭证
第二个池子：JustSwap上USDJ/TRX交易对流动性收益凭证
第三个池子：JustSwap上JFI/TRX交易对流动性收益凭证
$JFI总量一共2.1万枚
每个池子总量为7000枚。 每个池子第一周可用总量为3500枚，第二周可用总量为1750枚，第三周可用总量为875枚，每周减半，10周完。
每个矿工获得的$JFI数量由该矿工提供的流动性收益凭证占同一池子总流动性收益凭证的比例计算得到。
$JFI拥有社区治理功能，并集成各类defi平台收益。作为后续项目收益分配、参与社区治理使用， 拥有JackPool.finance DAO的投票权，参与其他defi，获得更多收益

㈤ 通信bsc是什么

BSC指的是基站控制器（Base Station Controller）。

它是基站收发台（BTS）和移动交换中心（MSC）之间的连接点，也为基站收发台和移动交换中心之间交换信息提供接口。一个基站控制器通常控制几个基站收发台。

BSC主要功能是进行无线信道管理、实施呼叫和通信链路的建立和拆除，并为本控制区内移 动台的过区切换进行控制等。

(5)trx增发和销毁扩展阅读：

一般BSC由以下模块组成：

1）AM/CM模块：话路交换和信息交换的中心。

2）BM模块：完成呼叫处理、信令处理、无线资源管理、无线链路的管理和电路维护功能。

3）TCSM模块：完成复用解复用及码变换功能。

BSC的功能列表如下：

1）寻呼管理，BSC负责分配从MSC来的寻呼消息，在这一方面，它其实是MSC和MS之间的特殊的透明通道。

2）传输网络的管理，BSC配置、分配并监视与RBS之间的64KBPS电路，它也直接控制RBS内的交换功能。此交换功能可以有效的使用64K的电路。

3）码型变换功能，将四个全速率GSM信道复用成一个64K信道的话音编码在BSC内完成，一个PCM时隙可以传输4个话音连接。这一功能是由TRAU来实现的。

4）话音编码。

5）BSS的操作和维护，BSC负责整个BSS的操作与维护。诸如系统数据管理，软件安装，设备闭塞与解闭，告警处理，测试数据的采集，收发信机的测试。

6）无线基站的监视与管理，RBS资源由BSC控制，同时通过在话音信道上的内部软件测试及环路测试，BSC还可监视RBS的性能。

㈥ BSC是什么意思

平衡计分卡(The Balanced ScoreCard，简称BSC），就是根据企业组织的战略要求而精心设计的指标体系。

㈦ 2021款Ford猛禽增加V8动力！750匹硬刚公羊TRX

日前，Ram1500的TRX在万众瞩目下正式发布，这台车的出现完全是为了竞争福特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缩写，翻译过来是霸王龙的意思。而福特F-150猛禽的英文名称Raptor则代表一种小型的可飞行的羽毛恐龙，所以Ram给自己这款车命名TRX的深刻含义不言而喻。

根据实际情况而言，外媒所报道的事情有着很大的可能，福特作为皮卡行业的霸主，皮卡是其主要营收板块，福特一定不会希望自己被老对手打败，因此对猛禽进行重大升级的可能性其实非常高。毕竟根据此前曝光的消息显示，2021款猛禽已经换上了多连杆后悬，因此福特为其提供V8发动机来进一步提升实力也是顺理成章的。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

㈧ MySQL 5.7中新增sys schema有什么好处

性能优化利器:剖析MySQL 5.7新特征 sys schema

导读：很多团队在评估合适的时机切换到 MySQL 5.7，本文是在高可用架构群的分享，介绍 MySQL 5.7 新的性能分析利器。

李春，现任科技 MySQL 负责人，高级 MySQL 数据库专家，从事 MySQL 开发和运维工作 8 年。在担任 MySQL 数据库 leader 期间，主要负责应用架构的优化和部署，实现了阿里巴巴 3 亿 产品 从 Oracle 小型机到 64 台 MySQL 的平滑迁移。专注于研究 MySQL 复制、高可用、分布式和运维自动化相关领域。在大规模、分布式 MySQL 集群管理、调优、快速定位和解决问题方面有丰富经验。管理超过 1400 台 MySQL 服务器，近 3000 个实例。完成 MySQL 自动装机系统、MySQL 标准化文档和操作手册、MySQL 自动规范性检查系统、MySQL 自动信息采集系统等标准化文档和自动化运维工具。

sys schema 由来

Performance schema 引入

Oracle 早就有了 v$ 等一系列方便诊断数据库性能的工具，MySQL DBA 只有羡慕嫉妒恨的份，但是 5.7 引入的 sys schema 缓解了这个问题，让我们可以通过 sys schema 一窥 MySQL 性能损耗，诊断 MySQL 的各种问题。

说到诊断 MySQL 性能问题，不得不提在 MySQL 5.5 引入的 performance_schema，最开始引入时，MySQL 的 performance_schema 性能消耗巨大，随着版本的更新和代码优化，5.7 的 performance_schema 对 MySQL 服务器额外的消耗越来越少，我们可以放心的打开 performance_shema 来收集 MySQL 数据库的性能损耗。Tarique Saleem 同学测试了一下 sys schema 对 CPU 和 IO的额外消耗，基本在 1% - 3% 之间，有兴趣的同学可以参考他的这篇 blog：

（CPU Bound, Sysbench Read Only Mode）

performance_schema 不仅由于他的性能消耗大著名，还由于其复杂难用而臭名昭著。5.7 上的 performance schema 已经有 87 张表了，每个表都是各种统计信息的罗列；另外，他的这些表和 information_schema 中的部分表也缠夹不清，让大家用得很不习惯。

sys schema VS performance schema VS information schema

现在 MySQL 在 5.7 又新增了sys schema，它和 performance_schema 和 information schema 到底是什么关系？

Information_schema 定位基本是 MySQL 元数据信息，比如：TABLES 记录了 MySQL 有哪些表，COLUMNS 记录了各个表有哪些列 。

performance_schema 记录了 MySQL 实时底层性能消耗情况，比如：events_waits_current 记录了 MySQL 各个线程当前在等待的 event。

虽然他们之间的这个定位区别并没有那么明显：比如，Information_schema 的 innodb_locks 就记录了 innodb 当前锁的信息，它并不是 MySQL 的元数据信息。sys schema 最开始是 MarkLeith 同学为了方便读取和诊断 MySQL 性能引入到 MySQL 的。所以 sys schema 定位应该是最清晰的：它包含一系列对象，这些对象能够辅助 DBA 和开发人员了解 performance schema 和 information_schema 采集的数据。

sys schema 包含了什么？

sys schema 包含一些对象，这些对象主要用于调优和故障分析。包括：

将 performance schema 和 information schema 中的数据用更容易理解的方式来总结归纳出来的“视图”。

提供 performance schema 和 information schema 配置或者生成分析报告类似操作的“存储过程”

sys schema 本身不采集和存储什么信息，它只是为程序或者用户提供一个更加方便的诊断系统性能和排除故障的“接口”。也就是说，查询 performance schema 和 information schema 配置和提供格式化服务的“存储函数”。

避免用户在 information schema 和 performance schema 中写各种复杂的查询来获得到底谁锁了谁，每个线程消耗的内存是多少 ( 视图 memory_by_thread_by_current_bytes )，每个 SQL 执行了多少次，大致的执行时间是多少（ 视图 statements_with_runtimes_in_95th_percentile ）等，这些 sys schema 都直接帮你写好，你只需要直接查询就好了。

编写了一些现成的存储过程，方便你：直接使用 diagnostics() 存储过程创建用于诊断当前服务器状态的报告；使用 ps_trace_thread() 存储过程创建对应线程的图形化（ .dot类型 ）性能数据。

编写了一些现成的存储函数，方便你：直接使用 ps_thread_account() 存储函数获得发起这个线程的用户，使用 ps_thread_trx_info() 来获得某线程当前事务或者历史执行过的语句（ JSON 格式返回 ）。

当然，你也可以在 sys schema 下增加自己用于诊断 MySQL 性能的“视图”、“存储过程”和“存储函数”。

sys schema 举例

怎么利用 sys schema 来定位问题和诊断数据库性能？这里简单举一个 innodb 行锁的例子来说明。

模拟行锁

拿一个实际的场景来说 sys schema 能够辅助我们分析当前数据库上哪个 session 被锁住了，并且提供“清理”锁的语句。我们模拟一个表的某一行被锁住的情况，假设表创建语句如下：

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

有一条数据如下：

mysql > select * from test2;

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

| id | name | age | sex |

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

| 2 | pickup1 | 1 | 1 |

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

我们分别在 session 1 和 session 2 上同时操作这条数据，这样的话必然对同一行记录相互有锁死的情况，然后我们通过 session 3 来查看 sys schema 里面的 innodb_lock_waits，确定到底是谁锁了谁，怎么解锁？操作步骤如下：

通过 sys.innodb_lock_waits 查看 innodb 锁表情况

对应的在 session 3上查看到的记录：

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

这里我们可以看到 3 号线程（ waiting_pid: 3 ）在等待 2 号线程（ blocking_pid: 2 ）的 X 锁（ blocking_lock_mode: X ），如果需要解锁，需要杀掉 2 号线程（ sql_kill_blocking_connection: KILL 2 ）。

innodb_lock_waits 本质

其实 sys schema 的 innodb_lock_waits 只是 information schema 的视图而已。

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区别

有心的同学可能会注意到，sys schema 里面有 innodb_lock_waits 和 x$innodb_lock_waits。其实 sys schema 的这些视图大部分都成对出现，其中一个的名字除了 x$ 前缀以外跟另外一个是一模一样的。例如，host_summmary_by_file_io 视图分析汇总的是根据主机汇总的文件 IO 情况，并将延迟从皮秒（ picoseconds ）转换成更加易读值（ 带单位 ）显示出来：

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 视图分析汇总的是同样的数据，但是显示的是未格式化过的皮秒（ picosecond ）延迟值

mysql> SELECT * FROM x$host_summary_by_file_io;

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

| host | ios | io_latency |

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

| localhost | 67574 | 5380678125144 |

| background | 3474 | 4758696829416 |

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

没有 x$ 前缀的视图是为了提供更加友好，对人更加易读的输出格式。带 x$ 前缀的视图显示了数据原始格式，它方便其他工具基于这些数据进行自己的处理。需要了解非 x$ 和 x$ 视图的不同点的进一步信息。

Q&A

提问：sys schema 只是在 performance_schema 和 information_schema 之上创建视图和存储过程？

李春：对，sys schema 主要针对的其实是 iperformance schema，有部分 information schema 的表也会整理到 sys schema 中统一展现。

提问：运行 KILL 2 杀掉 2 线程？blocking_lock_mode: X 的 X 什么意思？

李春：blocking_lock_mode 的 X 是指 X 锁，exclusive 锁，排它锁，跟它对应的是 S 锁，共享锁。kill 2 是杀掉 2 号线程，这样可以将锁释放，让被锁的这个线程正常执行下去。

提问：可以放心的打开 performance_schema，为何不使用 performance_schema 再造一个 sys schema？

李春：performance schema 是 MySQL 采集数据库性能的存储空间。sys schema 其实只是对 performance schema 多个表 join 和整合。两者的定位有所不同，如果直接放在 performance schema 中，分不清哪些是基表，哪些是视图，会比较混淆。

提问：pt-query-digest 这些工具的有开始使用 sys schema 吗？

李春：没有，pt-query-digest 主要用于分析慢查和 tcpmp 的结果，跟 sys schema 的定位有部分重叠的地方，sys schema 会分析得更细，更内核，更偏底层一些，pt-query-digest 主要还是从慢查和 tcpmp 中抽取 SQL 来格式化展现。

提问：阿里这么多数据库实例，使用什么运维工具？分布式事务又是怎么解决的呢？

李春：阿里内部有非常多的运维工具，dbfree，idb 等，用于数据库资源池管理，数据库脱敏，开发测试库同步，数据库订正，表结构变更等。分布式事务主要通过业务上的修改去屏蔽掉，比如：电影买票并不是你选了座位和付款就必须在一个事务里面，抢票，选座，付款分别是自己的子事务，系统耦合性比较弱，相互通知解决问题。

提问：Oracle 有 v$，MySQL 有 x$ ？两个 $ 是完成相似功能的吗？

李春：MySQL 的 x$ 可以说是仿照 Oracle 的 v$ 来做的，但是目前离 Oracle 的那么强大的数据库诊断功能还有一些距离。

提问：数据库脱敏能否简单介绍下实现方式？

李春：开发测试人员无法访问线上数据库，需要通过一个专门的 idb 来访问，而 idb 系统每个字段都有密级定义，满足权限的才能被访问；这个系统页控制了用户是否可以访问某个表，可以访问数据表的行数，只有主管同意了，用户才能访问某个表的数据，并且加密数据是以*显示的。

㈨ trx币有销毁机制吗

有的。根据区块链浏览器TRONSCAN数据显示，过去4日（10.28-10.31），TRX连续处于通缩状态，通缩总量达936万枚TRX。其中，10月29日，TRX销毁量达8,175,499枚，这是2021年以来TRX销毁量第5次突破800万大关。作为全球排名前三的公链，波场TRON的发展进程一直以来备受关注。而这一次又一次的通缩意味着TRX的市场流通量会少于实际流通所需要的量，进而导致TRX币价拉升，波场TRON已进入全面通缩时代。

㈩ 哪些足球鞋可以增加速度跟力量

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