• hadoop集群环境的搭建

    hadoop集群环境的搭建

     今天终于把hadoop集群环境给搭建起来了，能够运行单词统计的示例程序了。

    集群信息如下：

    主机名

    Hadoop角色

    Hadoop jps命令结果

    Hadoop用户

    Hadoop安装目录

    master

    Master

    slaves

    NameNode

    DataNode

    JobTracker

    TaskTracker

    SecondaryNameNode

    创建相同的用户的组名：hadoop。

    安装hadoop-0.20.2时使用hadoop用户，并且hadoop的文件夹归属也是hadoop：hadoop

    /opt/hadoop

    slave1

    slaves

    DataNode

    TaskTracker

    slave2

    slaves

    DataNode

    TaskTracker

    　　注：master即使master又是slave.

    搭建步骤如下：

    　　一、首先是搞好master

    　　1、创建用户组

    　　　　groupadd hadoop  添加一个组

    　　　　useradd hadoop -g hadoop  添加用户

    　　2、jdk的安装

    　　　　这里安装的版本是jdk-7u9-linux-i586.tar.gz ，使用 tar -zsvf jdk-7u9-linux-i586.tar.gz  -C /opt/  命令将其解压到/opt目录下，并将解压后的文件夹jdk-7u9-linux-i586改名为java.

    　　　　jdk安装好就要配置环境变量了，使用vi /etc/profile命令编辑添加如下内容：

    　　　　export JAVA_HOME=/opt/java/jdk
    　　　　exprot PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

    　　　　配置好之后要用命令source /etc/profile使配置文件生效，这样jdk就安装完毕了。安装完之后不要忘了将所有者设置为hadoop。

    使用命令chown -R hadoop:hadoop java/

    　　3.hadoop的安装

    　　　　hadoop的版本是hadoop-0.20.2.tar.gz，也把它解压到/opt目录下面，改名为hadoop。

    　　　　hadoop也要设置环境变量，使用vi /etc/profile命令编辑添加如下内容：

    　　　　export HADOOP_HOME=/opt/hadoop

    　　　　export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

    　　　　同样也要执行source /etc/profile使配置文件生效,然后执行命令使用命令chown -R hadoop:hadoop hadoop/将其所有者改为hadoop

    　　4、修改地址解析文件/etc/hosts，加入

    　　　　192.168.137.110 master

    　　　　192.168.137.111 slave1

    　　　　192.168.137.112 slave2

    　　5、修改hadoop的配置文件

    　　首先切换到hadoop用户，su hadoop

    　　①修改hadoop目录下的conf/hadoop-env.sh文件

    　　　　加入java的安装路径export JAVA_HOME=/opt/java/jdk

    　　②把hadoop目录下的conf/core-site.xml文件修改成如下：

    复制代码
     1 <property>
 2   <name>hadoop.tmp.dir</name>
 3   <value>/hadoop</value>
 4 </property>
 5 <property>
 6   <name>fs.default.name</name>
 7   <value>hdfs://master:9000</value>
 8 </property>
 9 <property> 
10   <name>dfs.name.dir</name>           
11   <value>/hadoop/name</value> 
12 </property>
    复制代码

    　　③把hadoop目录下的conf/ hdfs-site.xml文件修改成如下：

    复制代码
    1 <property>
2     <name>dfs.replication</name>  
3     <value>3</value>
4 </property>
5 <property>
6     <name>dfs.data.dir</name>  
7     <value>/hadoop/data</value>
8 </property>
    复制代码

    　　④把hadoop目录下的conf/ mapred-site.xml文件修改成如下：

    复制代码
     1 <property>
 2     <name>mapred.job.tracker</name>  
 3     <value>master:9001</value>
 4 </property>
 5 <property>
 6     <name>mapred.system.dir</name>  
 7     <value>/hadoop/mapred_system</value>
 8 </property>
 9 <property>
10     <name>mapred.local.dir</name>  
11     <value>/hadoop/mapred_local</value>
12 </property>
    复制代码

    　　⑤把hadoop目录下的conf/ masters文件修改成如下：

    　　　　master

    　　⑥把hadoop目录下的conf/ slaves文件修改成如下：

    　　　　master

    　　　　slave1

    　　　　slave2

    　　6、复制虚拟机

    　　　   我使用Virtual Box的克隆功能，将主机master完全克隆两份:slave1和slave2，并修改相应的主机名和IP地址，这样就可以简单地保持hadoop环境基本配置相同。

    　　7、SSH设置无密码验证

    　　　   切换到Hadoop用户，在Hadoop家目录下面创建.ssh目录，并在master节点上生成密钥对：ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa   。然后一直按[Enter]键，按默认的选项生成密钥对保存在.ssh/id_rsa文件中。

    　　　　然后执行如下命令：

    $ ssh ~/.ssh

    $ cp id_rsa.pub authorized_keys

    $ scp authorized_keys slave1:/home/hadoop/.ssh

    $ scp authorized_keys slave2:/home/hadoop/.ssh

    　　　　执行远程复制文件的时候记得要把slave1和slave2的防火墙关掉。复制完毕后记得要到slave1和slave2去修改该文件的权限。

    从ubuntu向ubuntu1和ubuntu2发起SSH连接，第一次登录时需要输入密码，以后就不需要了。

    $ ssh slave1

    $ ssh slave2

    我们只需要配置从master向slaves发起SSH连接不需要密码就可以了，但这样只能在master（即在主机ubuntu）启动或关闭hadoop服务。

    　　8、运行hadoop

    　　　　使用Hadoop用户，切换到hadoop/bin目录下

    　　　　格式化分布式文件系统./hadoop namenode -format

    　　　　执行命令./start-all.sh启动hadoop

    　　　　在master上执行jps命令查看运行的进程如下：

    复制代码
    [hadoop@master hadoop]$ jps
3200 SecondaryNameNode
3271 JobTracker
3370 TaskTracker
3002 NameNode
3106 DataNode
5687 Jps
    复制代码

    　　　　在slave1和slave2上执行jps结果如下：

    [hadoop@slave1 ~]$ jps
1477 DataNode
3337 Jps
1547 TaskTracker

    　　　　访问http://master:50070可以查看分布式文件系统的状态

    　　9、运行单词统计程序

    　　　　WordCount是hadoop自带的实例，统计一批文本文件中各单词出现的资料，输出到指定的output目录中，输出目录如果已经存在会报错。

    $ cd /opt/hadoop
$ hadoop fs -mkdir input
$ hadoop fs -copyFromLocal /opt/hadoop/*.txt input/
$ hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output
$ hadoop fs -cat output/*    #最后查看结果

    运行结果如下：

    复制代码
    13/06/16 19:32:26 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 4
13/06/16 19:32:26 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201306161739_0002
13/06/16 19:32:27 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
13/06/16 19:32:35 INFO mapred.JobClient:  map 50% reduce 0%
13/06/16 19:32:36 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
13/06/16 19:32:47 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201306161739_0002
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient: Counters: 18
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Rack-local map tasks=2
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=4
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=2
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=179182
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=363457
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=358510
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=133548
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=10500
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=10840
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Map input records=8968
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=179200
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=10500
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=21680
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=524840
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=47258
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Map output records=47258
13/06/16 19:32:49 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=10840
    复制代码

    　　运行该程序一定得注意将slave1和slave2的防火墙给关闭，否则会报异常的。

    　　

    IIS日志-网站运维的好帮手

    对于一个需要长期维护的网站来说，如何让网站长久稳定运行是件很有意义的事情。 有些在开发阶段没有暴露的问题很有可能就在运维阶段出现了，这也是很正常的。 还有些时候，我们希望不断地优化网站，让网站更快速的响应用户请求， 这些事情都发生在开发之后的运维阶段。

    与开发阶段不同的，运维阶段不可能让你去调试程序，发现各类问题， 我们只能通过各种系统日志来分析网站的运行状况， 对于部署在IIS上的网站来说，IIS日志提供了最有价值的信息，我们可以通过它来分析网站的响应情况，来判断网站是否有性能问题， 或者存在哪些需要改进的地方。

    IIS日志包含了哪些信息

    我前面说到【IIS日志提供了最有价值的信息】，这些信息有哪些呢？看看这个截图吧：

    这里面记录了：
    1. 请求发生在什么时刻，
    2. 哪个客户端IP访问了服务端IP的哪个端口，
    3. 客户端工具是什么类型，什么版本，
    4. 请求的URL以及查询字符串参数是什么，
    5. 请求的方式是GET还是POST，
    6. 请求的处理结果是什么样的：HTTP状态码，以及操作系统底层的状态码，
    7. 请求过程中，客户端上传了多少数据，服务端发送了多少数据，
    8. 请求总共占用服务器多长时间、等等。

    这些信息在分析时有什么用途，我后面再说。先对它有个印象就可以了。

    IIS日志的配置

    默认情况下，IIS会产生日志文件，不过，还是有些参数值得我们关注。 IIS的设置界面如下（本文以 IIS 8 的界面为例）。

    在IIS管理器中，选择某个网站，双击【日志】图标，请参考下图：

    此时（主要部分）界面如下：

    在截图中，日志的创建方式是每天产生一个新文件，按日期来生成文件名（这是默认值）。
    说明：IIS使用UTC时间，所以我勾选了最下面的复选框，告诉IIS用本地时间来生成文件名。

    点击【选择字段】按钮，将出现以下对话框：

    注意：【发送的字段数】和【接收的字节数】默认是没有选择的。建议勾选它们。
    至于其它字段，你可以根据需要来决定是否要勾选它们。

    如何分析IIS日志

    如果你按照我前面介绍的方法设置了IIS日志参数，那么IIS在处理请求后（的一段时间之后），会生成IIS日志。
    我们可以在【日志界面】的右边区域【操作】中点击【查看日志文件】快速定位到IIS日志的根目录， 然后到目录中寻找相应的日志文件（默认会根据应用程序池序号来区分目录）。

    比如：我找到了我需要的日志：

    这个文件一大堆密密麻麻的字符，现在我该如何分析它呢？

    有个叫 Log Parser 的工具就可以专门解析IIS日志，我们可以用它来查看日志中的信息。
    比如我可以运行下面的命令行（说明：为了不影响页面宽度我将命令文本换行了）：

    "C:Program FilesLog Parser 2.2LogParser.exe" -i:IISW3C -o:DATAGRID 
"SELECT c-ip,cs-method,s-port,cs-uri-stem,sc-status,sc-win32-status,
sc-bytes,cs-bytes,time-taken FROM u_ex130615.log"

    现在就可以以表格形式来阅读IIS日志了：



    说明：我不推荐用这种方法来分析IIS日志，原因有二点：
    1. 慢：当日志文件稍大一点的时候，用它来分析就比较浪费时间了（尤其是需要多次统计时）。
    2. 不方便：它支持的查询语法不够丰富，没有像SQL Server针对数据表查询那样全面。

    推荐的IIS日志分析方法

    虽然Log Parser支持将解析的IIS日志以表格形式供人阅读，但是有时候我们需要再做一些细致分析时，可能会按不同的方式进行【多次】查询， 对于这种需求，如果每次查询都直接运行Log Parser，你会浪费很多时间。 幸运的是，Log Parser支持将解析结果以多种格式导出（以下为帮助文档截图）：

    在此，我建议选择输出格式为 SQL 。
    注意：这里的SQL并不是指SQLSERVER，而是指所有提供ODBC访问接口的数据库。
    我可以使用下面的命令将IIS日志导入到SQLSERVER中（说明：为了不影响页面宽度我将命令文本换行了）：

    "C:Program FilesLog Parser 2.2logparser.exe"  
"SELECT  *  FROM  'D:Tempu_ex130615.log'  to MyMVC_WebLog" -i:IISW3C -o:SQL 
-oConnString:"Driver={SQL Server};server=localhostsqlexpress;database=MyTestDb;Integrated Security=SSPI" 
-createtable:ON

    导入完成后，我们就可以用熟悉的SQLSERVER来做各种查询和统计分析了，例如下面的查询：

    SELECT cip,csmethod,sport,csuristem,scstatus,scwin32status,scbytes,csbytes,timetaken 
FROM dbo.MyMVC_WebLog

    如果如下：

    注意：
    1. IIS日志在将结果导出到SQLSERVER时，字段名中不符合标识符规范的字符将会删除。
       例如：c-ip 会变成 cip， s-port 会变成 sport 。
    2. IIS日志中记录的时间是UTC时间，而且把日期和时间分开了，导出到SQLSERVER时，会生成二个字段：
       

    date, time这二个字段看起来很不舒服，对吧？
    我也很反感这个结果，下面来说说的二种解决方法：

    1. 在SQLSERVER中增加一列，然后把UTC时间换成本地时区的时间，T-SQL脚本如下：

    alter table MyMVC_WebLog add RequestTime datetime
go
update MyMVC_WebLog set RequestTime=dateadd(hh,8,convert(varchar(10),date,120) 
            + ' ' + convert(varchar(13),time,114))

    2. 直接在导出IIS日志时，把时间转换过来，此时要修改命令：

    "C:Program FilesLog Parser 2.2logparser.exe"  
"SELECT TO_LOCALTIME(TO_TIMESTAMP(ADD(TO_STRING(date, 'yyyy-MM-dd '), TO_STRING(time, 'hh:mm:ss')), 
'yyyy-MM-dd hh:mm:ss')) AS RequestTime, *  FROM  'D:Tempu_ex130615.log'  to  MyMVC_WebLog2" 
-i:IISW3C -o:SQL 
-oConnString:"Driver={SQL Server};server=localhostsqlexpress;database=MyTestDb;Integrated Security=SSPI"
-createtable:ON

    再看这三列：

    select RequestTime, date, time from MyMVC_WebLog2

    这样处理后，你就可以直接把date, time这二列删除了（你也可以在导出IIS日志时忽略它们，但要明确指出每个字段名）。

    IIS日志中的UTC时间问题就说到这里，但愿每个人都懂了~~~~~~~~~~~

    IIS日志中的异常记录

    IIS日志中记录了每个请求的信息，包括正常的响应请求和有异常的请求。

    这里所说的【异常】与 .net framework 中的异常没有关系。
    对于一个ASP.NET程序来说，如果抛出一个未捕获异常，会记录到IIS日志中（500），但我所说的异常不仅限于此。

    本文所说的异常可分为四个部分：
    1. （ASP.NET）程序抛出的未捕获异常，导致服务器产生500的响应输出。
    2. 404之类的请求资源不存在错误。
    3. 大于500的服务器错误，例如：502，503
    4. 系统错误或网络传输错误。

    前三类异常可以用下面的查询获得：

    select scStatus, count(*) AS count, sum(timetaken * 1.0) /1000.0 AS sum_timetaken_second
from MyMVC_WebLog with(nolock)
group by scStatus
order by 3 desc


    IIS日志中有一列：sc-win32-status ，它记录了在处理请求过程中，发生的系统级别错误，例如网络传输错误。
    正常情况下，0 表示正常，出现非零值意味着出现了错误。我们可以这样统计这类错误：

    declare @recCount bigint;
select @recCount = count(*) from MyMVC_WebLog with(nolock)
select scWin32Status, count(*) AS count, (count(*) * 100.0 / @recCount) AS [percent] 
from MyMVC_WebLog with(nolock)
where scWin32Status > 0
group by scWin32Status
order by 2 desc


    下表列出了比较常见的与网络相关的错误及解释：

    scWin32Status 含义
    64 客户端连接已关闭（或者断开）
    121 传输超时
    1236 本地网络中断


    所有状态码都可以通过下面的命令来获取对应的解释：

    D:Temp>net helpmsg 64

指定的网络名不再可用。


    关于scwin32status与scStatus，我还想补充说明一下：它们没有关联。
    比如请求这个地址：http://www.abc.com/test.aspx
    有可能scStatus=200，但scwin32status=64，此时表示ASP.NET已成功处理请求，但是IIS在发送响应结果时，客户端的连接断开了。
    另一种情况是：scStatus=500，但scwin32status=0，此时表示，在处理请求过程中发生了未捕获异常，但异常结果成功发送给客户端。

    再谈 scwin32status=64

    记得以前看到 scStatus=200，scwin32status=64 这种情况时很不理解，于是搜索了互联网，各种答案都有，有的甚至说与网络爬虫有关。 为了验证各种答案，我做了一个试验。我写一个ashx文件，用它来模拟长时间的网络传输，代码如下：

    public class Test_IIS_time_taken : IHttpHandler {
    
    public void ProcessRequest (HttpContext context) {
        context.Response.ContentType = "text/plain";

        System.Threading.Thread.Sleep(1000 * 2);
        
        context.Response.Write(string.Format("{0}, {1}
", "Start", DateTime.Now));
        context.Response.Flush();
        
        System.Threading.Thread.Sleep(1000 * 2);

        for( int i = 0; i < 20; i++ ) {
            context.Response.Write(string.Format("{0}, {1}
", i, DateTime.Now));
            context.Response.Flush();
            System.Threading.Thread.Sleep(1000 * 1);
        }

        context.Response.Write("End");
    }

    这段代码很简单，我不想做过多的解释，只想说一句：我用Thread.Sleep与Response.Flush这二个方法来模拟一个长时间的持续发送过程。

    我们可以在浏览器中看到这样的输出（显示还没有完全结束时我截图了）

    我把这个测试做了8次，只有2次是全部显示完成了，其余6次我提前关闭了浏览器窗口。
    然后，我们再来看IIS日志的内容：

    根据IIS日志并结合我自己的操作可以发现：
    1. 当我提前关闭浏览器窗口时，就会看到scStatus=200，scwin32status=64
    2. 如果请求内容全部显示完成，我就会看到scStatus=200，scwin32status=0
    从这个试验我们还可以发现：timeTaken 包含了网络传输时间。


    根据这个试验的结果，你是否想过一个问题：
    如果你的网站的IIS日志中出现了大量的scStatus=200，scwin32status=64， 而且请求是由用户的浏览器发起的。
    这是什么原因造成的呢？
    我的【猜想】是：用户在访问这个网站时已经不愿意再等待了，他们把浏览器窗口关掉了。
    换句话说：可以从scwin32status=64的统计结果看出网站的响应速度是否能让用户满意。

    寻找性能问题

    IIS日志中有一列叫：timeTaken，在IIS的界面中显示了它的含义：所有时间。
    这个所用时间的定义是：从服务端收到请求的第一个字节开始起，直到把所有响应内容发送出去为止的时间。
    微软的网站有对这个字段做过说明：http://support.microsoft.com/kb/944884

    知道了timeTaken的定义后，我们就可以利用它来分析一些请求的处理时间，即性能分析。

    例如，我想查看最慢的20个页面的加载情况，可以这样查询：

    select top 20 csuristem,scstatus,scwin32status,scbytes,csbytes,timetaken
from dbo.MyMVC_WebLog with(nolock)
where csUriStem like '/Pages/%'
order by timeTaken desc

    再或者我想再看看最慢的20个AJAX情况的响应情况，可以这样查询：

    select top 20 csuristem,scstatus,scwin32status,scbytes,csbytes,timetaken
from dbo.MyMVC_WebLog with(nolock)
where csUriStem like '/ajax/%'
order by timeTaken desc

    总之，寻找性能问题的方法就是：在查询选择timeTaken字段，并且用它做降序排序。

    注意：scbytes,csbytes 这二个字段也是值得我们关注的：
    1. csbytes如果过大，我们就要分析一下到底是不是因为表单包含了过多的无用数据，可否将表单拆分。
       csbytes变大还有一种可能：Cookie太大，但它会表现为很多请求的csbytes都偏大，因此容易区分。
    2. scbytes如果过大，我们就要检查页面是否没有分页，或者可以考虑用按需加载的方式来实现。
    典型的情况是：当大量使用ViewState时，这二个值都会变大。因此我们能通过IIS日志发现ViewState的滥用问题。
    还有一种特殊情况是：上传下载文件也会导致这二个数值变大，原因我就不解释了。

    scbytes,csbytes，不管是哪个数值很大，都会占用网络传输时间，对于用户来说，就需要更长的等待时间。

    一下子说了三个字段，在寻找性能问题时，到底该参考哪个呢？
    我认为：应该优先关注timeTaken，因为它的数值直接反映了用户的等待时间（不包括前端渲染时间）。
    如果timeTaken过大时，有必要检查scbytes,csbytes是否也过大，
    如果后二者也过大，那么优化的方向就是减少数据传输量，否则表示是程序处理占用了大量的时间，应该考虑优化程序代码。

    寻找可改进的目标

    除了可以从IIS日志中发现性能问题，还可以用它来寻找可改进的目标。
    例如：
    1. 有没有404错误？
    2. 是否存在大量的304请求？
    3. 是否存在大量重复请求？


    当发现有404响应时，我们应该分析产生404的原因：
    1. 是用户输入错误的URL地址吗？
    2. 还是开发人员引用不存在的资源文件？
    如果是后者，就应该尽快移除无效的引用，因为404响应也是一个页面响应，而且它们也会占用网络传输时间， 尤其是这类请求不能缓存，它会一直出现，浪费网络资源。

    如果你希望在开发阶段就能轻易的发现404错误，可以参考我的博客：程序在发布前就应该发现的一些错误


    如果发现有大量的304请求也应该仔细分析：
    1. 是由于ASP.NET缓存响应而产生的304请求吗？
    2. 还是请求静态资源文件时产生的304请求？
    如果是后者，则有可能与浏览器的设置有关，也有可能与IIS设置有关。

    IIS有个【启用内容过期】功能，可用来在输出响应时设置缓存头，减少请求数量。
    此功能对静态文件有用，ASP.NET处理的结果则不受影响。
    具体设置方法可参考：不修改代码就能优化ASP.NET网站性能的一些方法


    我们可以用这样的查询来分析页面的加载频率：

    select top 20 csUriStem, count(*) AS [count],
    avg(timeTaken) AS avg_timeTaken, max(timeTaken) AS max_timeTaken
from MyMVC_WebLog with(nolock)
where csUriStem like '/Pages/%'
group by csUriStem
order by 2 desc

    如果发现有大量的重复请求，也需要再仔细分析：
    1. 请求的响应内容是否随着不同的参数而各不相同？
    2. 请求的URL是固定的，响应内容也是极少变化的。
    如果是后者，则可以考虑使用页面缓存功能。例如：ASP.NET的OutputCache

    我的博客不修改代码就能优化ASP.NET网站性能的一些方法 介绍了一种不用修改代码就能缓存请求的功能，如果需要，可以试试。

    程序架构对IIS日志分析过程的影响

    前面我介绍了一些分析IIS日志的方法，这些方法的使用都离不开查询。 绝大多数时候，我们需要在查询中输出URL信息（cs-uri-stem）并依据它们分组来统计， 因此，合理的设计URL会给后期的统计带来方便， 也能得到更准确的统计结果。 一个极端的反例是：采用WebForms默认的开发方式，页面加载以及每个按钮的提交都是同一个URL，你会发现很难统计用户的每个操作花了多少时间。

    怎样的URL设计才能满足统计需要呢？
    我认为：每个用户操作（页面显示或者提交）都应该有一个URL与之对应，且不同的URL能反映不同的操作。
    另外还建议：不同的用户操作能在URL中清楚的区分开，这样能方便做更多的统计（例如：页面加载，AJAX请求，报表显示）。


    虽然我们可以用timeTaken来做性能统计，然而，当你在程序中大量使用frameset或者iframe时， 你将难以统计某个页面（包含iframe的页面）加载到底花了多长时间。 因为整个页面被分成了多个请求，它们在IIS日志中并不是连续的，你无法准确地按用户请求来统计。 例如：a1.aspx用iframe的方式嵌入了b1.aspx, b2.aspx, b3.aspx，当你统计a1.aspx的加载时间时， 你得到的结果永远和用户感受的情况不一样，因为a1.aspx的timeTaken并不包含b1.aspx, b2.aspx, b3.aspx这三个请求的timeTaken！

    因此，如果你希望利用IIS日志来分析程序性能，那么iframe就不要再使用了。

    招聘信息

    我所在的部门（平台开发部），现需要若干名 .net 方面的高级开发人员，要求熟悉以下技术领域：
    1. .net framework
    2. ASP.NET
    3. SQL SERVER （T-SQL, SP）
    4. JavaScript, jQuery
    5. CSS
    6. 常见的设计模式。

    说明：
    1. 公司名称：明源软件 
    2. 工作地点：武汉。
    3. 关于招聘相关的具体细节请发邮件给我：liqifeng0503@163.com 
    4. 咨询招聘相关的疑问也请发邮件给我，评论中的疑问一律不回复！

    如果你希望与 Fish Li 一起并肩奋斗，就给我发邮件吧。

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    感谢您的阅读，如果您对我的博客所讲述的内容有兴趣，请继续关注我的后续博客，我是Fish Li 。

     
     
    分类: IIS

    仿网易nec首页动画效果

     

    仿网页nec首页动画效果
    nec链接：http://nec.netease.com/

    首先，介绍animation
    animation检索或设置对象所应用的动画特效。
    animation由“keyframes”这个属性来实现这样的效果。
    keyframes具有其自己的语法规则，他的命名是由"@keyframes"开头，后面紧接着是这个“动画的名称”加上一对花括号“{}”，括号中就是一些不同时间段样式规则，有点像我们css的样式写法一样。

    关于animation属性介绍：
    animation-name：检索或设置对象所应用的动画名称
    animation-duration：检索或设置对象动画的持续时间
    animation-timing-function：检索或设置对象动画的过渡类型
    animation-delay：检索或设置对象动画延迟的时间
    animation-iteration-count：检索或设置对象动画的循环次数
    animation-direction：检索或设置对象动画在循环中是否反向运动
    animation-play-state：检索或设置对象动画的状态。w3c正考虑是否将该属性移除，因为动画的状态可以通过其它的方式实现，比如重设样式

    nec动画实现原理：
    采用三层背景层、气泡层、文字镂空层。气泡层通过animation属性实现了运动效果。


    html结构：

    复制代码
    <div class="kbanner">
    <div class="knecbg knecone"></div>
    <div class="knecbg knectwo">
        <i></i>
        <i></i>
        <i></i>
        <i></i>
        <i></i>
    </div>
    <div class="knecbg knecthree"></div>
</div>
    复制代码


    css样式：

    复制代码
    .kbanner{
    position: relative;
    width: 856px;
    height: 366px;
    background: url(http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/kuikui/354173/o_banner1.jpg) center top no-repeat;
}
.knecbg{
    position: absolute;
    left: 150px;
    top: 77px;
    width: 487px;
    height: 186px;
    overflow: hidden;
}
.knecone{
    background: url(http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/kuikui/354173/o_pao.png) left top no-repeat;
    z-index: 1;
}
.knectwo{
    z-index: 2;
}
.knecthree{
    background: url(http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/kuikui/354173/o_pao.png) left bottom no-repeat;
    z-index: 3;
}
.knectwo i{
    position: absolute;
    display: block;
    top: -50px;
    width: 53px;
    height: 56px;
    overflow: hidden;
    background: url(http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/kuikui/354173/o_pao.png) no-repeat -9999px -9999px;
    -webkit-animation: paoi 7s 2s infinite;
    -moz-animation: paoi 7s 2s infinite;
    -ms-animation: paoi 7s 2s infinite;
    animation: paoi 7s 2s infinite;
}
.knectwo i:nth-child(1){
    left: 25px;
    -webkit-animation-delay: 3s;
    -moz-animation-delay: 3s;
    -ms-animation-delay: 3s;
    animation-delay: 3s;
    background-position: -507px 0;
}
.knectwo i:nth-child(2){
    left: 85px;
    -webkit-animation-delay: 6s;
    -moz-animation-delay: 6s;
    -ms-animation-delay: 6s;
    animation-delay: 6s;
    background-position: -507px -64px;
}
.knectwo i:nth-child(3){
    left: 190px;
    -webkit-animation-delay: 4s;
    -moz-animation-delay: 4s;
    -ms-animation-delay: 4s;
    animation-delay: 4s;
    background-position: -507px -140px;
}
.knectwo i:nth-child(4){
    left: 285px;
    -webkit-animation-delay: 8s;
    -moz-animation-delay: 8s;
    -ms-animation-delay: 8s;
    animation-delay: 8s;
    background-position: -507px 0;
}
.knectwo i:nth-child(5){
    left: 400px;
    -webkit-animation-delay: 5s;
    -moz-animation-delay: 5s;
    -ms-animation-delay: 5s;
    animation-delay: 5s;
    background-position: -507px 0;
}
@-webkit-keyframes paoi {
    0% {
    top:186px;
}
100% {
    top:-56px;
}
}@-moz-keyframes paoi {
    0% {
    top:186px;
}
100% {
    top:-56px;
}
}@-ms-keyframes paoi {
    0% {
    top:186px;
}
100% {
    top:-56px;
}
}@keyframes paoi {
    0% {
    top:186px;
}
100% {
    top:-56px;
}
    复制代码



    nec动画效果：

     
     
    分类: css/html
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3140048.html
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