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Linux系統如何使用Fuser命令

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什麼是Fuser命令？

fuser命令是一個非常聰明的unix實用程序，用於查找正在使用某個文件、目錄或socket的進程。 它還提供有關擁有該進程的用戶和訪問類型的信息。。fuser工具显示了使用指定文件或文件系統的每個進程的進程ID(PID)。

安裝

如果你的精簡版運行fuser提示如下信息：

-bash: fuser: command not found

請執行如下命令安裝：

[winbert@winbert-server ~]$ sudo yum -y install psmisc

如何使用fuser命令？

man命令可用於查看任何命令的幫助手冊，但是學習新知識（尤其是linux命令）的最佳方法是通過閱讀真實的示例，並且不斷地在終端中鍵入命令。 在終端中運行以下命令，以獲取有關fuser實用程序的使用選項的信息。

[winbert@winbert-server ~]$ fuser
No process specification given
Usage: fuser [-fMuvw] [-a|-s] [-4|-6] [-c|-m|-n SPACE] [-k [-i] [-SIGNAL]] NAME...
       fuser -l
       fuser -V
Show which processes use the named files, sockets, or filesystems.

  -a,--all              display unused files too
  -i,--interactive      ask before killing (ignored without -k)
  -k,--kill             kill processes accessing the named file
  -l,--list-signals     list available signal names
  -m,--mount            show all processes using the named filesystems or block device
  -M,--ismountpoint     fulfill request only if NAME is a mount point
  -n,--namespace SPACE  search in this name space (file, udp, or tcp)
  -s,--silent           silent operation
  -SIGNAL               send this signal instead of SIGKILL
  -u,--user             display user IDs
  -v,--verbose          verbose output
  -w,--writeonly        kill only processes with write access
  -V,--version          display version information
  -4,--ipv4             search IPv4 sockets only
  -6,--ipv6             search IPv6 sockets only
  -                     reset options

  udp/tcp names: [local_port][,[rmt_host][,[rmt_port]]]

如何查看使用某個目錄的進程

fuser序可以與-v選項一起使用，該選項以詳細模式運行該工具。 verbose選項用於在計算機屏幕上生成詳細輸出，因此用戶可以實時查看實用程序正在執行的操作。

[winbert@winbert-server ~]$ fuser -v .
                     USER        PID ACCESS COMMAND
/home/winbert:       winbert    1435 ..c.. bash

上面的輸出显示，以詳細模式運行時，fuser會提供有關USER，PID，ACCESS和COMMAND的信息。 ACCESS下的c字符表示訪問類型，表示“當前目錄”。 訪問類型很多，例如e（正在運行的可執行文件），r（根目錄），f（打開文件。在默認显示模式下省略f），F（用於寫入的打開文件，在默認显示模式下省略F）和 m（mmap文件或共享庫）。

查看使用你tcp或udp套接字的進程？

有時您需要使用TCP和UDP套接字查找進程。 為了查找這些進程，需要使用-n選項。 -n選項用於選擇相應的名稱空間。

[root@huidukongjian-h4 docker]# fuser -v -n tcp 80
                     USER        PID ACCESS COMMAND
80/tcp:              root      27411 F.... docker-proxy

默認情況下，fuser將同時在IPv6和IPv4套接字中查找，但是可以使用-4和-6選項更改默認選項。 -4選項代表IPv4，-6選項代表IPv6。 請注意，fuser僅將PID輸出到stdout，其他所有內容都發送到stderr。

fuser -v -n tcp 80命令的結果显示，使用docker的進程的進程ID為27411，而用於啟動該進程的命令為docker-proxy。 進程ID（PID）可以以多種方式使用，其中之一是進程終止。 與PID一起使用時，kill命令根據該進程ID終止進程。 fuser還可用於終止訪問特定文件的進程。 在以下命令中，-k選項用於終止正在使用在端口123上運行的tcp偵聽器的進程。為確保用戶不會殺死錯誤的進程，使用-i選項詢問用戶是否 在終止進程之前進行確認。

fuser -k  123/tcp

使用帶有-i選項的fuser -k命令在終止進程之前要求用戶進行確認。 用戶可以用y回答“是”，或者用N回答不殺死進程。

fuser -i -k 123/tcp
123/tcp:             12216
Kill process 12216 ? (y/N)
Use The -6 Option To Look For IPv6 Sockets.

以下命令以詳細模式使用fuser，並嘗試查找在端口123上運行的IPv6套接字。

fuser -v -n tcp -6 123

查找佔用某個文件系統的進程

-m選項可與fuser命令一起使用，以查找訪問文件文件系統上文件的進程。 此選項需要文件名作為輸入參數。 -m選項非常有用，尤其是當用於發現正在訪問文件系統的進程並標識要殺死的進程時。

以下命令显示所有訪問“ example.txt”所在的文件系統的進程。 仔細查看-m選項如何與fuser一起使用。

[root@huidukongjian-h4 docker]# fuser -v -m data/v2/config.json 
                     USER        PID ACCESS COMMAND
/root/docker-v2/data/v2/config.json:
                     root     kernel mount /
                     root          1 .rce. systemd
                     root          2 .rc.. kthreadd
                     root          3 .rc.. rcu_gp
                     root          4 .rc.. rcu_par_gp
                     root          6 .rc.. kworker/0:0H-kbl
                     root          8 .rc.. mm_percpu_wq
                     root          9 .rc.. ksoftirqd/0
                     root         10 .rc.. rcu_sched
                     root         11 .rc.. migration/0
                     root         12 .rc.. watchdog/0
                     root         13 .rc.. cpuhp/0
                     root         16 .rc.. netns
                     root         17 .rc.. kauditd
                     root         18 .rc.. khungtaskd
                     root         19 .rc.. oom_reaper
                     root         20 .rc.. writeback
                     root         21 .rc.. kcompactd0
                     root         22 .rc.. ksmd
                     root         23 .rc.. khugepaged
                     root         24 .rc.. crypto
                     root         25 .rc.. kintegrityd
                     root         26 .rc.. kblockd
                     root         27 .rc.. tpm_dev_wq
                     root         28 .rc.. md
                     root         29 .rc.. edac-poller
                     root         30 .rc.. watchdogd
                     root         42 .rc.. kswapd0
                     root         93 .rc.. kthrotld
                     root         94 .rc.. acpi_thermal_pm
                     root         95 .rc.. kmpath_rdacd
                     root         96 .rc.. kaluad
                     root         97 .rc.. ipv6_addrconf
                     root         98 .rc.. kstrp
                     root        326 .rc.. scsi_eh_0
                     root        327 .rc.. scsi_tmf_0
                     root        329 .rc.. kworker/0:1H-kbl
                     root        361 .rc.. ata_sff
                     root        363 .rc.. scsi_eh_1
                     root        365 .rc.. scsi_tmf_1
                     root        366 .rc.. scsi_eh_2
                     root        367 .rc.. scsi_tmf_2
                     root        387 .rc.. xfsalloc
                     root        390 .rc.. xfs_mru_cache
                     root        391 .rc.. xfs-buf/vda1
                     root        394 .rc.. xfs-data/vda1
                     root        395 .rc.. xfs-conv/vda1
                     root        396 .rc.. xfs-cil/vda1
                     root        397 .rc.. xfs-reclaim/vda
                     root        398 .rc.. xfs-log/vda1
                     root        399 .rc.. xfs-eofblocks/v
                     root        400 .rc.. xfsaild/vda1
                     root        486 .rce. systemd-journal
                     rpc         541 .rce. rpcbind
                     root        543 Frce. auditd
                     root        545 .rce. sedispatch
                     root        558 .rc.. rpciod
                     root        559 .rc.. kworker/u3:0
                     root        561 .rc.. xprtiod
                     root        582 Frce. sssd
                     polkitd     585 .rce. polkitd
                     root        589 .rce. rngd
                     dbus        593 frce. dbus-daemon
                     chrony      612 .rce. chronyd
                     root        652 Frce. sssd_be
                     root        668 Frce. sssd_nss
                     root        671 .rc.. ttm_swap
                     root        672 .rc.. nfit
                     root        675 frce. systemd-logind
                     root        683 Frce. gssproxy
                     root        740 frce. NetworkManager
                     root        743 Frce. tuned
                     root        814 frce. systemd-udevd
                     root        889 frce. sshd
                     root        890 Frce. rsyslogd
                     root        895 frce. agetty
                     root        898 frce. crond
                     root        899 frce. agetty
                     root      21821 .rc.. kworker/u2:0-flu
                     root      25475 frce. sshd
                     root      25480 .rce. systemd
                     root      25485 frce. (sd-pam
                     root      25491 frce. sshd
                     root      25492 frce. bash
                     root      25705 Frce. containerd
                     root      25706 Frce. dockerd
                     root      26375 .rc.. kworker/u2:1-eve
                     root      27251 Fr.e. containerd-shim
                     root      27267 F...m v2
                     root      27273 Fr.e. containerd-shim
                     root      27295 ....m sh
                     root      27400 .rce. docker-proxy
                     root      27411 .rce. docker-proxy
                     root      27416 Fr.e. containerd-shim
                     root      27432 ....m sh
                     root      27478 ....m sh
                     root      27479 F...m nginx
                     root      27480 ....m sleep
                     (unknown)  27481 F...m nginx
                     root      27561 ....m sleep
                     root      27705 .rc.. kworker/0:0-xfs-
                     root      27765 .rc.. kworker/0:1-xfs-
                     root      27836 .rc.. kworker/0:2-even
                     root      27860 frce. sshd
                     root      27883 frce. sshd
                     sshd      27884 frce. sshd

fuser還可用於將特定指令發送到某個進程。 當與-k選項一起使用時，fuser命令將KILL指令發送給進程。 有很多指令可以發送給運行中的進程，-l選項有助於查找可以與fuser一起使用的指令列表。

[root@huidukongjian-h4 docker]# fuser -l
HUP INT QUIT ILL TRAP ABRT BUS FPE KILL USR1 SEGV USR2 PIPE ALRM TERM STKFLT
CHLD CONT STOP TSTP TTIN TTOU URG XCPU XFSZ VTALRM PROF WINCH POLL PWR SYS

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丹麥政府擬減少氮排放量抗暖化 引發農業界反彈

access_timePosted on by admin

摘錄自2019年11月26日中央通訊社報導

丹麥今天（26日）宣佈一項加速對抗溫室氣體的計劃，目標鎖定農業所排放的氮，但這項決定受到農業界的批評。環境食品部發布聲明表示，針對氮排放所定的新規則，目標為「確保在2020年前能減少3500公噸」的排放量。這比前任政府承諾的時間提早了一年。

此措施是更為廣泛的政府計劃中的一環，相關計劃預計在2030年前將溫室氣體排放量減少70%。

丹麥估計每年因農業排放的氮介於4萬8000到5萬4000公噸之間。全國農業聯盟表示，減少氮排放量是不可能的任務。全國農業聯盟的領導人默里德（Martin Merrild）表示：「這麼做的結果勢必非常昂貴，而且需要大量的勞動力。」

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歐洲各國豪雨不斷 洪水土石流頻傳

access_timePosted on by admin

摘錄自2019年11月27日公視報導

美澳野火肆虐，在歐洲則是飽受洪災侵襲，包括義大利、法國和希臘，當地從上個週末以來就豪雨不斷；各地接連發生洪水和土石流災情，至少已經傳出有九人死亡。

有的汽車卡在樹上，有的掉進泥池裡，所有東西都被大水沖得四散各地，連路面也跟著崩塌毀損，每戶民宅裡外都是一片狼藉。這是希臘西部這幾天遭受暴雨襲擊過後的景象，面對天災，居民有苦難言。

當地居民說，「水勢洶洶而來，當我們呼叫人在地下室的孩子時，什麼東西都沒有了，門啊、窗啊，洗衣機都在庭院裡了，你去那邊看看庭院的狀況，原本停了五台車，現在一台也不剩。」類似的豪雨災情，同樣出現在義大利北部，靠近山區的一座高架橋不敵洪水與土石流，應聲斷裂、坍塌，所幸目前沒有發現人員傷亡。

另一個為強降雨所苦的地區是法國南部，其中，瓦爾省境內受到洪患影響最大的幾座城鎮，短短48小時之內就累積了三個月的降雨量。許多地方河川潰堤，導致嚴重淹水，而等到星期一部分地區水位退去之後，有4500個住戶停電。

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泰國10歲公鹿國家公園內暴斃！胃袋被「7kg塑膠袋」塞爆　巡邏員心都碎了

access_timePosted on by admin

摘錄自2019年11月28日ETtoday新聞雲報導

泰國坤沙坦國家公園（Khun Sathan National Park）巡邏員，近日在園內發現一頭10歲大野生公鹿陳屍林中，身上卻沒有明顯外傷。經檢查後發現，這頭鹿生前吞下約7公斤重的塑膠垃圾，導致牠喪命。

根據英國廣播公司（BBC）泰語頻道報導，巡邏員11月25日在泰國北部楠府（Nan Province）納內縣（Na Noi）的國家公園內發現這頭鹿的屍體，並在牠的胃部發現塑膠袋、塑膠繩、橡膠手套、即溶咖啡包裝袋、泡麵包裝袋、毛巾、內褲等塑膠或其他垃圾。

坤沙坦國家公園野生動植物保護部門主任克利安薩（Kriangsak Thanompun）說，「我們認為，這頭公鹿在死亡前，早已長期誤食塑膠垃圾。官方初步認為是塑膠袋堵住牠的消化道，但我們仍會進一步詳細調查。」

消息傳開後在社群網站上引起熱議，網友紛紛批評部分隨意棄置垃圾的遊客。其中一名網友說，「有點責任感，把自己的垃圾帶走」；另一名網友則說，「這是從小就必須教育和養成的，否則成年後習慣就很難改變了。」

克利安薩則說，當局將會制定一項「三階段計畫」，目的是鼓勵當地居民主動清理國家公園內的塑膠或其他垃圾。該計畫包括要建立一個專責管理廢棄物的委員會，最終目標則是教育大眾不要隨意棄置垃圾。

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日本第一例！技術員確診人猴共通「疱疹B病毒感染症」　出現發燒、頭痛症狀

access_timePosted on by admin

摘錄自2019年11月29日ETtoday綜合報導

日本鹿兒島市28日傳出，「新日本科學」公司鹿兒島市動物實驗設施內，一名技術員被診斷出患有「疱疹B病毒感染症」，是日本境內第一例，而這個相當罕見的病症，在全球僅有約50例確診。

根據台灣衛生福利部疾病管制署網站解釋，疱疹B病毒為人畜共通傳染性病原體，會對感染者的中樞神經系統進行破壞。疱疹B病毒於1932年在美國出現第一例，研究人員B博士（Dr. B）當時被一隻看起來相當健康的恆河猴咬傷，15天後便因急性腦脊髓炎死亡，病毒的名稱也採B博士名字命名為「疱疹B病毒」。疱疹B病毒並無特別季節變化，一年四季的傳染能力同樣活躍。

日本《讀賣新聞》、《中央社》報導，受託開發醫藥品的「新日本科學公司」總社位於東京，並在鹿兒島市設有一處研究設施；一名實驗業務助理在對猴子進行安全性調查時，不慎感染了疱疹B病毒感染症（Herpesvirus B Infection），今年2月出現頭痛、發燒等症狀，但直到8月底轉願接受基因檢查，才在11月上旬被驗出確診。

這類流行於獼猴、日本獼猴等獼猴屬猿猴間的病毒不會經由空氣傳染，主要透過抓、咬受傷後進入人體，潛伏期約2至5週，發病會出現發燒、麻痺等症狀。

鹿兒島市和新日本科學公司並未對外公布實驗業務助理的姓名，也未透露身體狀況、性別和年齡。報導指出，該名技術員平常直接接觸猿猴的機會很少，就診時也沒有被猿猴抓、咬的痕跡，目前正進一步調查染病途徑。

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項目一再跳票？試試這一招：用Deadline倒逼生產力

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我想也許你早就聽說過“Deadline是第一生產力”這句話，哪怕以前沒聽說過，我相信看完本文後，再也不會忘記這句話，甚至時不時還要感慨一句：“Deadline是第一生產力！”。

在日常生活中，Deadline倒逼生產力的例子比比皆是，比如說：

  • 上學時，臨近到要交作業的Deadline了，遊戲都顧不上玩了，急急忙忙趕作業。
  • 工作中，項目發布的Deadline臨近了，大家加班加點，熱火朝天趕着開發功能和修復bug。
  • 生活中，快到了要報稅的Deadline了，每個人都急急忙忙趕在Deadline前把稅給報了。
    不管多拖延的人，快到了Deadline的時候，總能爆發出驚人的生產力。這就是為什麼我們總是說：Deadline 是第一生產力。

與之相反的例子也很多，一些沒有Deadline的事情，總會能拖則拖，直到不能拖為止，或者乾脆不了了之。比如說：

  • 程序員常有一些絕妙的想法，比如寫一個開源項目，做一個App或者網站，結果因為沒有Deadline，結果總是開了個頭，就再沒結果了。
  • 工作中很多項目，雖然有計劃，但是沒有強Deadline，結果需求一改再改，計劃總是在跟着調整延遲，一直不能上線。
  • 比如說我這篇文章，打算寫很久了，但因為沒有Deadline一直拖着，最近終於給自己定了一個Deadline是這周末要寫出來，這才開始動筆。
    這些失敗的例子，歸根結底，一個很重要的原因就是沒有Deadline，導致不能發揮出生產力，或者生產力沒有用在正確的地方。

Deadline為什麼能創造出巨大的生產力？

為什麼Deadline這麼神奇，能創造出巨大的生產力？

無論是個人的事情還是項目，生產力低下，不能按時完成的原因，總結下來不外乎三種：

  1. 想太多
  2. 過於追求完美、關注細節
  3. 不夠專註

想太多

回想一下你做過的事或者項目，是不是會有“想太多”的情況。這並不是說在動手做之前先思考不好，而是有時候，因為停留在想的時間太長，遲遲沒有動手，導致想的太多對於做成一件事反而會成為一種阻礙。

比如說想寫一篇文章，打腹稿打的太久，最後都模糊了當初要寫的觀點，真下筆的時候，很多思考完全用不上；想寫一個程序，設計了太久，不僅花了太多的時間在不必要的設計上，最後留給寫程序的時間就不多了；做一個項目，在需求上想太多，遲遲不能確定，最後留給後面設計和開發的時間很短。

當有了明確的Deadline，想太多的問題就會有明顯的改善，該寫的文章就動手寫起來了，程序差不多時間也就動手編碼起來了，需求也能早點明確下來。

過於追求完美、關注細節

追求完美、關注細節不是壞事，像喬布斯就以關注細節而聞名，但對一個項目來說，有時候過於追求完美、關注細節反而會導致項目失敗。

比如說想打造“完美”的產品，導致產品一改再改，遲遲無法上線；程序設計時考慮各種未來可能的需求，導致設計非常複雜，很難實現。

想象一下，如果你本來想做一個完美的產品、設計一個完美的架構設計，但是有個很嚴格的Deadline，必須要保證在Deadline前交付，那麼你是不是就不會那麼追求完美和細節，而是抓住最核心最主要的功能和設計，先保證能交付。

不夠專註

當一件事沒有明確的deadline時，就很容易被其他事情分心，比如說上上網、玩玩遊戲，只有在deadline臨近時，才能專註在要做的事情上，不再被那些無關緊要的事所分心。

借用時間四象限的理論，有了Deadline，你要做的事情就變成了“重要並且緊急”，否則就會變成“重要不緊急”甚至是“不重要不緊急”，以至於一拖再拖。

結合項目管理金三角來分析

我曾經在《怎樣平衡軟件質量與時間成本範圍的關係？》一文中提到了項目管理金三角的理論，也就是軟件質量和時間成本範圍三者之間是相互制約的關係。

結合前面的分析：

  • “想太多”的問題本質上是在壓縮了你的有效時間和擴大了範圍，導致失控；
  • “過於追求完美、關注細節”的問題本質上是擴大了範圍，導致失控；
  • “不夠專註”則是一些不重要的事情擠壓了你的時間。

而當你的項目有強Deadline的時候，說明金三角的三條邊中，時間這條邊是固定住的，只能少不能多，那你就只能去調整範圍和成本另兩條邊。而成本很多時候也是不能動的，最終結果就是縮小範圍和有效利用時間。

所以說，Deadline之所以能提升生產力，歸根結底，是由於利用Deadline，倒逼着你縮小“範圍”，做當前最重要最有價值的事情；利用Deadline，讓你專註，不浪費時間在不重要的事情上。從而可以把Deadline，變成第一生產力。

如何在項目中應用好“Deadline 是第一生產力”？

既然Deadline是第一生產力，那是不是只要凡事設置一個Deadline，就萬事大吉，自然就可以把事情做好？把項目完成好？

顯然也不是那麼簡單的事情！並不是隨便把一個時間點設成Deadline，就可以馬上激發生產力。

首先你的Deadline是否有一定的強制性？

Deadline之所以能成為Deadline，就是因為它具有一定的強制性，Deadline到了之後沒能完成會有一定後果。比如說你作業沒能按時交，那麼分數就會受影響；項目沒能按時交付，績效就會受影響。

很多優秀的程序員，在公司的項目中能高效的完成任務，相反自己在做Side Project的時候卻各種拖延，難以交付，就是因為無法給自己定一個Deadline，就算定了時間點，到時間沒能完成也不用承擔什麼後果，自然就難以將Deadline變成生產力。

有時候如果自己真的難以執行，可以讓家人朋友幫助監督，或者可以學學亞馬遜的逆向工作法（Working backwards），在打造一個新產品前，不是按傳統的需求、設計、開發、測試和發布流程，而是先寫新聞稿，然後開新聞發布會告訴大眾要打造一個什麼樣的產品，以及什麼時間發布，再去設計開發。這樣在寫新聞稿的時候就想清楚你的產品要交付的最核心的功能是什麼，以及你的Deadline是什麼。

當你把要做的事情和Deadline當作牛逼吹出去了，要想不被人笑話，就要考慮為你吹過的牛逼奮鬥，保證在Deadline之前有所交付了。

然後你的Deadline是否具有可操作性？

成功的Deadline一定都是以科學的計劃為基礎的，否則不切實際的Deadline就會鬧出像“兩個女人5個月生孩子”這樣的笑話。

怎麼樣的Deadline才算具有可操作性呢？

首先Deadline的時間點不宜太遙遠。

當你的Deadline定的太過遙遠，只有在Deadline臨近的時候，才能發揮出作用，但可能已經太遲了。

傳統的瀑布模型開發軟件就是典型的例子。使用瀑布模型開發軟件項目，也會有一個項目發布的Deadline，但是這個Deadline通常在幾個月甚至一年之後，結果通常就是開發過程前松后緊，剛開始不忙，臨到上線時加班加點。

後來針對這種情況，一個改善的方案就是設置里程碑，里程碑本質上就是把一個長的Deadline拆分成幾個短的Deadline，比如說需求分析完成是一個裡程碑、開發完成是一個裡程碑。這樣的藉助一個個裡程碑，讓Deadline貫穿項目始終，持續的激發生產力。

然後Deadline到了必須要有交付。

很多人有追求完美的情結，即使Deadline到了，因為覺得產品不完美而不願意交付，所以寧可將Deadline不斷調整，一直延期，最終導致Deadline形同虛設。

完美是沒有止境的，在你眼裡不完美的東西也許在其他人而言，已經可以滿足需求了。Deadline的一個意義也在於通過Deadline，讓你在有限的時間內必須要有交付，倒逼着你放棄完美清潔，想清楚什麼是你應該交付的最重要的東西。

交付，也不意味之交付一個漏洞百出半成品給大眾，而是通過縮小範圍，交付一個完成的最小可用的版本。

另外軟件的交付也分兩種，一種是內部的可供測試的版本，一種是外部的正式發布的版本。比如像Chrome (Chrome Release Cycle) 的開發，會交付不同的版本給不同的用戶，比如每天交付的開發版本，但是只是內部人員使用。還有Beta版本，只是給一部分測試用戶，最終交付給用戶的，已經是一個經過反覆測試完善的穩定版本了。

再有就是Deadline到了必須要有完整的交付。

前面說的里程碑的方案可以很好的解決Deadline太長的問題，但也有問題，那就是在里程碑的Deadline到了的時候，雖然有交付，但交付的產物並不是十分清晰。比如說需求設計里程碑到了，只是一些模糊不清的需求文檔。結果就只能是基於這種模糊不清的需求文檔，邊開發邊修改，導致後續因為需求修改而產生很多不必要的浪費。

所以Deadline到了的時候，不能交付一個半成品或者模稜兩可的結果，而必須是一個完整的結果，否則這樣的Deadline，生產力是大打折扣的。

最後再給你看一個在軟件項目中，應用好“Deadline 是第一生產力”的經典例子。

敏捷開發的時間盒子

可能你已經知道敏捷開發，每天都在用敏捷開發管理軟件項目，也許你還不知道什麼是敏捷開發，在這裏我並展開多講，只講其中的時間盒子（Time Boxing）概念。

在敏捷開發中，一個軟件項目的開發，是採用的迭代開發的模式，並不是一次交付完整的產品，而是通過一個個的迭代，每次交付一部分可以運行的產品，最終交付完整的交付。

每一個迭代都是一個固定時長的時間盒子，時間通常不會太長，1-4周左右，但每個迭代結束，都要求要交付可執行的產品。

這個時間盒子本質上就是一個個的Deadline，每次時間盒子的結束點就是一個Deadline。那這樣做有什麼意義呢？

首先，每次迭代前，你要計劃好：當前迭代要做哪些事情？deadline到了的時候能交付什麼？

因為有Deadline的壓力，每次迭代時間是有限的，而你又必須要交付，那麼就會倒逼着你在計劃的時候，會優先選擇當前優先級最高的任務，專註在重要的事情上。

然後，在迭代的過程中，你要盡可能的提升效率，保證在Deadline之前能交付。

如果你想要在Deadline之前盡可能的交付更多的東西，那就會倒逼着你去提升效率。

所以你在設計的時候，只會做剛剛好的設計；所以你會寫自動化測試，從而提升測試的效率；所以你會採用像CI/CD這樣的工具，幫助你將很多工作自動化，提升效率。

最後，在迭代完成的時候，Deadline到了，你一定要有完整的交付。

前面說到了：在Deadline到了后，有交付、有完整的交付非常重要。這也會倒逼着你去思考如果提升發布版本的質量。

要保證你有一個穩定的可交付的版本，在敏捷開發中有很多很好的實踐：

  • 首先是要有充分的測試，完全人工測試顯然是跟不上快速迭代的節奏的，所以要有大量自動化測試來輔助，保證可以同自動化的方式覆蓋各種測試用例；
  • 然後需求不能頻繁變更，這就意味着在一個迭代中，通常不會接受需求的變更；
  • 還有就是採用分支的方式來開發新功能或開發bug，只有代碼審查和測試通過才能合併，這樣你就有一個穩定的隨時可以發布的分支。

敏捷開發的時間盒子，就是一個藉助Deadline來提升生產力的經典應用。藉助Deadline，倒逼着你專註於重要的事，倒逼着你提升效率，倒逼着你按時交付可執行的內容。

即使你不是採用的敏捷開發的時間盒子來開發項目，其中很多藉助Deadline激發生產力的思想和方法，都可以借鑒到你的項目開發甚至是日常生活中。

Deadline就是第一生產力，希望你能理解和應用好Deadline，幫助你提升生產力。

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沒想到，這麼簡單的線程池用法，深藏這麼多坑！

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又又又踩坑了

生產有個對賬系統，每天需要從渠道端下載對賬文件，然後開始日終對賬。這個系統已經運行了很久，前两天突然收到短信預警，沒有獲取渠道端對賬文件。

ps:對賬系統詳細實現方式：對賬系統設計與實現

本以為又是渠道端搞事情，上去一排查才發現，所有下載任務都被阻塞了。再進一步排查源碼，才發現自己一直用錯了線程池某個方法。

由於線程創建比較昂貴，正式項目中我們都會使用線程池執行異步任務。線程池，使用池化技術保存線程對象，使用的時候直接取出來，用完歸還以便使用。

雖然線程池的使用非常方法非常簡單，但是越簡單，越容易踩坑。細數一下，這些年來因為線程池導致生產事故也有好幾起。

所以今天，小黑哥就針對線程池的話題，給大家演示一下怎麼使用線程池才會踩坑。

希望大家看完，可以完美避開這些坑~

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慎用 Executors 組件

Java 從 JDK1.5 開始提供線程池的實現類，我們只需要在構造函數內傳入相關參數，就可以創建一個線程池。

不過線程池的構造函數可以說非常複雜，就算最簡單的那個構造函數，也需要傳入 5 個參數。這對於新手來說，非常不方便哇。

也許 JDK 開發者也考慮到這個問題，所以非常貼心給我們提供一個工具類 Executors，用來快捷創建創建線程池。

雖然這個工具類使用真的非常方便，可以少寫很多代碼，但是小黑哥還是建議生產系統還是老老實實手動創建線程池，慎用Executors，尤其是工具類中兩個方法 Executors#newFixedThreadPool與 Executors#newCachedThreadPool。

如果你圖了方便使用上述方法創建了線程池，那就是一顆定時炸彈，說不準那一天生產系統就會。

我們來看兩個，看下這個這兩個方法會有什麼問題。

假設我們有個應用有個批量接口，每次請求將會下載 100w 個文件，這裏我們使用 Executors#newFixedThreadPool批量下載。

下面方法中，我們隨機休眠，模擬真實下載耗時。

為了快速復現問題，調整 JVM 參數為 -Xmx128m -Xms128m 。

private ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

/**
 * 批量下載對賬文件
 *
 * @return
 */
@RequestMapping("/batchDownload")
public String batchDownload() {
    
    // 模擬下載 100w 個文件
    for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
        threadPool.execute(() -> {
            // 隨機休眠，模擬下載耗時
            Random random = new Random();
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(100));
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
    }

    return "process";
}

程序運行之後，多請求幾次這個批量下載方法，程序很快就會 OOM 。

查看 Executors#newFixedThreadPool源碼，我們可以看到這個方法創建了一個默認的 LinkedBlockingQueue 當做任務隊列。

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

這個問題槽點就在於 LinkedBlockingQueue，這個隊列的默認構造方法如下：

/**
 * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of
 * {@link Integer#MAX_VALUE}.
 */
public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

創建 LinkedBlockingQueue 隊列時，如果我們不指定隊列數量，默認數量上限為 Integer.MAX_VALUE。這麼大的數量，我們簡直可以當做無界隊列了。

上面我們使用 newFixedThreadPool，我們僅使用了固定數量的線程下載。如果線程都在執行任務，線程池將會任務加入任務隊列中。

如果線程池執行任務過慢，任務將會一直堆積在隊列中。由於我們隊列可以認為是無界的，可以無限制添加任務，這就導致內存佔用越來越高，直到 OOM 爆倉。

ps：線程池基本工作原理

下面我們將上面的例子稍微修改一下，使用 newCachedThreadPool 創建線程池。

程序運行之後，多請求幾次這個批量下載方法，程序很快就會 OOM ，不過這次報錯信息與之前信息與之前不同。

從報錯信息來看，這次 OOM 的主要原因是因為無法再創建新的線程。

這次看下一下 newCachedThreadPool 方法的源碼，可以看到這個方法將會創建最大線程數為 Integer.MAX_VALUE 的的線程池。

由於這個線程池使用 SynchronousQueue 隊列，這個隊列比較特殊，沒辦法存儲任務。所以默認情況下，線程池只要接到一個任務，就會創建一個線程。

一旦線程池收到大量任務，就會創建大量線程。Java 中的線程是會佔用一定的內存空間 ，所以創建大量的線程是必然會導致 OOM。

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復用線程池

由於線程池的構造方法比較複雜，而 Executors 創建的線程池比較坑，所以我們有個項目中自己封裝了一個線程池工具類。

工具類代碼如下：

public static ThreadPoolExecutor getThreadPool() {
    // 為了快速復現問題，故將線程池 核心線程數與最大線程數設置為 100
    return new ThreadPoolExecutor(100, 100, 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(200));
}

項目代碼中這樣使用這個工具類：

@RequestMapping("/batchDownload")
public String batchDownload() {
    ExecutorService threadPool = ThreadPoolUtils.getThreadPool();

    // 模擬下載 100w 個文件
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        threadPool.execute(() -> {
            // 隨機休眠，模擬下載耗時
            Random random = new Random();
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(100));
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
    }

    return "process";
}

使用 WRK 工具對這個接口同時發起多個請求，很快應用就會拋出 OOM。

每次請求都會創建一個新的線程池執行任務，如果短時間內有大量的請求，就會創建很多的線程池，間接導致創建很多線程。從而導致內存佔盡，發生 OOM 問題。

這個問題修復辦法很簡單，要麼工具類生成一個單例線程池，要麼項目代碼中復用創建出來的線程池。

Spring 異步任務

上面代碼中我們都是自己創建一個線程池執行異步任務，這樣還是比較麻煩。在 Spring 中， 我們可以在方法上使用 Spring 註解 @Async，然後執行異步任務。

代碼如下：

@Async
public void async() throws InterruptedException {
    log.info("async process");
    Random random = new Random();
    TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(100));
}

不過使用 Spring 異步任務，我們需要自定義線程池，不然大量請求下，還是有可能發生 OOM 問題。

這是原因主要是 Spring 異步任務默認使用 Spring 內部線程池 SimpleAsyncTaskExecutor 。

這個線程池比較坑爹，不會復用線程。也就是說來一個請求，將會新建一個線程。

所以如果需要使用異步任務，一定要使用自定義線程池替換默認線程池。

如果使用 XML 配置，我們可以增加如下配置：

<task:executor id="myexecutor" pool-size="5"  />
<task:annotation-driven executor="myexecutor"/>

如果使用註解配置，我們需要設置一個 Bean：

@Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
public Executor threadPoolTaskExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor=new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setCorePoolSize(5);
    executor.setMaxPoolSize(10);
    executor.setThreadNamePrefix("test-%d");
    // 其他設置
    return new ThreadPoolTaskExecutor();
}

然後使用註解時指定線程池名稱：

@Async("threadPoolTaskExecutor")
public void xx() {
    // 業務邏輯
}

如果是 SpringBoot 項目，從本人測試情況來看，默認將會創建核心線程數為 8，最大線程數為 Integer.MAX_VALUE，隊列數也為 Integer.MAX_VALUE線程池。

ps:以下代碼基於 Spring-Boot 2.1.6-RELEASE，暫不確定 Spring-Boot 1.x 版本是否也是這種策略，熟悉的同學的，也可以留言指出一下。

雖然上面的線程池不用擔心創建過多線程的問題，不是還是有可能隊列任務過多，導致 OOM 的問題。所以還是建議使用自定義線程池嗎，或者在配置文件修改默認配置，例如：

spring.task.execution.pool.core-size=10
spring.task.execution.pool.max-size=20
spring.task.execution.pool.queue-capacity=200

Spring 相關踩坑案例： Spring 定時任務突然不執行

線程池方法使用不當

最後再來說下文章開頭的我踩到的這個坑，這個問題主要是因為理解錯這個方法。

錯誤代碼如下：

// 創建線程池
ExecutorService threadPool = ...
List<Callable<String>> tasks = new ArrayList<>();
// 批量創建任務
for (int i = 0; i < 100; i++) {
    tasks.add(() -> {
        Random random = new Random();
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(100));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "success";
    });
}
// 執行所有任務
List<Future<String>> futures = threadPool.invokeAll(tasks);
// 獲取結果
for (Future<String> future : futures) {
    try {
        future.get();
    } catch (ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

上面代碼中，使用 invokeAll執行所有任務。由於這個方法返回值為 List<Future<T>>，我誤以為這個方法如 submit一樣，異步執行，不會阻塞主線程。

實際上從源碼上，這個方法實際上逐個調用 Future#get獲取任務結果，而這個方法會同步阻塞主線程。

一旦某個任務被永久阻塞，比如 Socket 網絡連接位置超時時間，導致任務一直阻塞在網絡連接，間接導致這個方法一直被阻塞，從而影響後續方法執行。

如果需要使用 invokeAll 方法，最好使用其另外一個重載方法，設置超時時間。

總結

今天文章通過幾個例子，給大家展示了一下線程池使用過程一些坑。為了快速復現問題，上面的示例代碼還是比較極端，實際中可能並不會這麼用。

不過即使這樣，我們千萬不要抱着僥倖的心理，認為這些任務很快就會執行結束。我們在生產上碰到好幾次事故，正常的情況執行都很快。但是偶爾外部程序抽瘋，返回時間變長，就可能導致系統中存在大量任務，導致 OOM。

最後總結一下幾個線程池幾個最佳實踐：

第一，生產系統慎用 Executors 類提供的便捷方法，我們需要自己根據自己的業務場景，配置合理的線程數，任務隊列，拒絕策略，線程回收策略等等，並且一定記得自定義線程池的命名方式，以便於後期排查問題。

第二，線程池不要重複創建，每次都創建一個線程池可能比不用線程池還要糟糕。如果使用其他同學創建的線程池工具類，最好還是看一下實現方式，防止自己誤用。

第三，一定不要按照自己的片面理解去使用 API 方法，如果把握不準，一定要去看下方法上註釋以及相關源碼。

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亞馬遜經濟開發引衝突 NGO不畏強權抗爭多年

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摘錄自2019年11月30日中央通訊社巴西報導

環境保護與經濟發展孰輕孰重一直是受到矚目的議題。巴西亞馬遜雨林主要觀光目的地之一Alter do Chao聚落一直受到開發商青睞，當地NGO不畏強權，守護土地，抗爭多年。

巴西北部巴拉州刑警3天前拘捕Alter do Chao社區消防隊4名志工消防員，指控他們在亞馬遜雨林故意製造火災，以獲取國際金援，引起當地社運人士、原住民和環保團體抗議。

在近百個非政府組織（NGO）聯合施壓下，巴西法院昨天（29日）傍晚下令釋放這4名協助撲滅該地區森林火災的非政府組織Alter do Chao社區消防隊成員，但當地與非政府組織的緊張關係已經持續幾10年。

桑塔林觀光局指出，2018年約19萬名遊客造訪Alter do Chao。該地區的旅遊熱潮使村莊周圍地區，房地產開發商具有強烈的開發興趣。一方面，有強大的地方家族勢力和企業家主張在以清澈的河水和白色的沙灘而聞名的塔巴鳩斯（Tapajos）河沿岸建造大型酒店和度假村。另一方面，社運人士、例如與被逮捕的Alter do Chao社區消防隊有聯繫的環保團體，則主張對環境衝擊較小的旅遊業，以保留該區域的特點，並防止傳統社區被驅逐趕離。

巴拉聯邦大學（Ufpa）社會學家托瑞斯（Mauricio Torres）指出，Alter do Chao的爭議邏輯不同於亞馬遜其他區域，當地的旅遊文化、環境保護與經濟開發衝突，才是促成逮捕志工消防員的真實背景。

托瑞斯說，這是屬於一個一直在擴大發展的城市的衝突，有傳統社區面臨被驅逐趕離的壓力，但幕後推手不是木材商或農牧場，而是聚焦於旅遊業的房地產投機與開發。

有論點指出，巴拉州刑警對志工人員進行預防性拘留，指控他們自行引發火災，之後加以撲滅，以獲取國際機構的金援。但一名不願具名、害怕遭到報復的聯邦公務員告訴巴西媒體，社運人士、大學生和原住民強烈反對，致使提案沒有取得進展，所以在當地活動的環保團體都相信逮捕志工消防員的行動含政治動機。巴拉州長巴爾巴柳（Helder Barbalho）昨天已宣布撤換負責此案的警長，並質疑行動的合法性。

聯邦檢察廳自2015年以來進行的調查指出，非法佔領土地和房地產投機，是導致Alter do Chao環境退化的因素，「由於該地區是巴西最著名的度假勝地之一，成為旅遊和房地產業的爭相競奪的目標，且經常受到公共土地入侵者的壓力。」

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冰河期大氣中二氧化碳濃度為何比較低？ 關鍵證據找到了

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編譯：嚴融怡（胡適國小創思組科任教師）

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UN氣候變化綱要公約 締約方大會登場

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摘錄自2019年12月2日公視、中央通訊社報導

聯合國氣候變化綱要公約，第25次締約方大會在西班牙舉行。而聯合國秘書長古提瑞斯也在大會前夕強調，說氣候變遷的危機已經「迫在眉睫」，呼籲各國要加強行動。同時也宣布，請來即將卸任的英國央行總裁卡尼，從明年開始出任氣候行動與氣候融資的新特使。

卡尼主張氣候風險管理必須轉型，投資淨零碳排放必須成為主流，未來將會盡全力，促使氣候變遷的影響成為財務報告、風險管理和報酬計算的重點。

這場大會原訂12月2號到13號在智利登場，但因為國內動亂，改在西班牙舉行，包括國家領袖、科學家、談判人員和環保運動人士等兩萬多人參與。這也是未來一年一連串國際密集協商的開端，要為明年11月格拉斯哥舉行的全球氣候峰會鋪路，屆時各國將依照巴黎氣候協定要求，提交對抗暖化的具體減碳方案，以便達成把全球溫度控制在比工業化升高1.5度到2度之內的目標。

目前幾乎全球各國都簽署了巴黎氣候協定，但排碳大戶美國，上個月4號已經展開了為期一年的退出程序。這次會議，美國只派層級不高的外交代表團，由負責環境科學事務的首席副助理國務卿伯尼卡特率隊。民主黨籍的眾議院議長裴洛西則率國會代表團參加，當中也沒有共和黨議員。

古提瑞斯今（2日）在氣候峰會的開幕全體會議上表示，面對威脅自身文明的氣候危機，人類必須在即時行動、追求希望，或是無動於衷、舉手投降之間作出抉擇。

世界氣象組織表示，過去5年是有紀錄以來最炎熱的5年，而且大氣裡導致地球暖化的二氧化碳（CO2）濃度已達300萬至500萬年來未見的程度。

古提瑞斯說：「現在北極圈永凍層比預測早70年融化。南極洲融化速度是10年前的三倍，海平面上升速度比預期更快。而且全球超過2/3的巨型都市都靠海。」根據近期研究，到2050年以前，全球會有超過1億5000萬人身處沿海洪患區。

去年聯合國一份重要報告則指出，若要防止氣溫升幅超過攝氏1.5度，全球經濟須在世紀中以前達成碳中和（carbon neutral）。

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