大家帮我看看这个错误提示说的是什么？-CSDN社区

Go是下一代的互联网开发语言； Go是下一代互联网时代的C语言； Go的并发如何如何高； Go的语言如何如何简洁；国外某公司全部由NodeJS转向Go开发；国外某公司从ruby转向go之后，服务器数量从20多台降到了2台； Go项目开发的优点（1）开发体验好 go的编译速度极快，可以在保存完代码后直接刷新浏览器看效果，开发体验接近动态语言。（2）Go很容易将错误定位到代码行上除view模版之外，go很容易将错误定位到具体的行上，方便开发人员排错。（3）语法相对简洁确实相对来说，能省一些代码量。（4）很容易部署这个很容易部署是相对.NET、Java等这些编译型语言，因为go也是编译型的，它开发的程序，不用考虑依赖，直接会生成一个.exe文件，任何平台下都可以直接运行。这也是当时很吸引我的地方。当然，go编译后的程序也相对较大。（5）轻量级相对Java来讲，Go语言比较轻量级，无论是IDE还是开发、部署，都不像Java那么笨重、复杂。（6）相对严谨在Go中，如果你导入了一个包，但是没有用，或你定义了一个变量，后面没有使用这个变量都会报错。本套课程从GoWeb基础讲起，并配有实战案例，内容包含：Web简介、使用Go搭建服务器、使用Go对数据库进行增删改查、使用 Go处理请求和响应以及Go的模板引擎等。实战案例的功能模块包括：登录注册、图书的增删改查、分页、购物车、订单管理等。

什么是共识算法背景分布式系统集群设计中面临着一个不可回避的问题，一致性问题对于系统中的多个服务节点，给定一系列操作，如何试图使全局对局部处理结果达成某种程度的一致？这个一致性问题大致有如下的场景：节点之间通讯不可靠的，延迟和阻塞节点的处理可能是错误的，甚至节点自身随时可能宕机节点作恶举例说明，就比如有两家电影院同时售卖总量一定的电影票，在这样的场景下，要如何设计方式来保证两家电影院协调同步不出现超卖或者错卖的问题呢？共识算法，就是解决对某一提案（目标，投票等各种协作工作），大家达成一致意见的过程比如上述的买票问题，就可以有如下的设计：1.每次卖票打电话给其他电影院，确认当前票数2.协商售卖时间，比如一三五A卖，二四六B卖3.成立个第三方存票机构，它统一发票通过以上的设计，可以看出一个很重要的解决一致性算法的解决思路，即：将可能引发不一致的并行操作进行串行化，就是现在计算机系统里处理分布式一致性问题基础思路和唯一秘诀著名的共识设计理论FLP 不可能性原理共识算法的理论下限提出该定理的论文是由 Fischer, Lynch 和 Patterson 三位作者于 1985 年发表，该论文后来获得了 Dijkstra（就是发明最短路径算法的那位）奖。FLP 原理认为对于允许节点失效情况下，纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。三人三房间投票例子三个人在不同房间，进行投票（投票结果是 0 或者 1）。三个人彼此可以通过电话进行沟通，但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候，A 投票 0，B 投票 1，C 收到了两人的投票，然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。如果可以重新投票，则类似情形每次在取得结果前发生带入到计算机领域就是说，即便在网络通信可靠情况下，一个可扩展的分布式系统的共识问题的下限是无解。即可靠性的下限是0%CAP 分布式系统领域的重要原理CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年，ACM 组织的一个研讨会上提出猜想，后来 Lynch 等人进行了证明• C（一致性）：所有的节点上的数据时刻保持同步，即数据一致• A（可用性）：每个请求都能在一定时间内接受到一个响应，即低延迟• P（分区容错）：当系统发生分区时仍然可以运行的定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。即数据一致，响应及时，可分区执行不可能同时满足。举个例子：一个分布式网路上，某一个节点有一组依赖数据A，当网络无延迟，无阻塞时，依赖于X的操作可正常进行。但网络无延迟阻塞在现实世界中是没法100%保证的，那么当网络异常时，必然会产生分布式系统的分区和孤岛，那当一个执行操作在A分区之外时，如果要保证P,即当系统发生分区时仍可运行，就需要在分布式系统中多个节点有X的备份数据，以应对分区情况。则这时候就需要在C,A之间做出选择。假如选择C，即要保证数据在分布式网络中的一致性，那么就需要在X每次改动时，需要将全网节点的X数据同步刷新成最新的状态，那么在等待数据刷新完成之前，分布式系统是不可响应X的依赖操作的，即A的功能缺失假如选择A，即要突出低延迟的实时响应。那么在响应的时候，可能全节点的X数据并没有同步到最新的状态，则会导致C的缺失。上面看上去有些绕，那么你只要记住这句话，CAP原理在分布式网络系统的应用讨论，其实就是讨论在允许网络发生故障的系统中，该选择一致性还是可靠性？如果系统重视一致性，那么可以基于ACID原则做系统设计即 Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。ACID 原则描述了对分布式数据库的一致性需求，同时付出了可用性的代价。• Atomicity：每次操作是原子的，要么成功，要么不执行；• Consistency：数据库的状态是一致的，无中间状态；• Isolation：各种操作彼此互相不影响；• Durability：状态的改变是持久的，不会失效相应的有一个BASE原则，（Basic Availiability，Soft state，Eventually Consistency）则强调了可用性。经典的共识算法设计业内，针对节点异常的情况，会有两种分类1.故障的，不响应的节点，成为非拜占庭错误2.恶意响应的节点，称为非拜占庭错误Paxos 最早的共识算法非拜占庭算法的代表Paxos有三种角色：• proposer：提出一个提案，等待大家批准为结案。客户端担任该角色；• acceptor：负责对提案进行投票。往往是服务端担任该角色；• learner：被告知结案结果，并与之统一，不参与投票过程。即普通节点系统运行由proposer驱动，当合法提案在一定时间内收到1/2以上投票后达成共识。

什么是共识算法背景分布式系统集群设计中面临着一个不可回避的问题，一致性问题对于系统中的多个服务节点，给定一系列操作，如何试图使全局对局部处理结果达成某种程度的一致？这个一致性问题大致有如下的场景：节点之间通讯不可靠的，延迟和阻塞节点的处理可能是错误的，甚至节点自身随时可能宕机节点作恶举例说明，就比如有两家电影院同时售卖总量一定的电影票，在这样的场景下，要如何设计方式来保证两家电影院协调同步不出现超卖或者错卖的问题呢？共识算法，就是解决对某一提案（目标，投票等各种协作工作），大家达成一致意见的过程比如上述的买票问题，就可以有如下的设计：1.每次卖票打电话给其他电影院，确认当前票数2.协商售卖时间，比如一三五A卖，二四六B卖3.成立个第三方存票机构，它统一发票通过以上的设计，可以看出一个很重要的解决一致性算法的解决思路，即：将可能引发不一致的并行操作进行串行化，就是现在计算机系统里处理分布式一致性问题基础思路和唯一秘诀著名的共识设计理论FLP 不可能性原理共识算法的理论下限提出该定理的论文是由 Fischer, Lynch 和 Patterson 三位作者于 1985 年发表，该论文后来获得了 Dijkstra（就是发明最短路径算法的那位）奖。FLP 原理认为对于允许节点失效情况下，纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。三人三房间投票例子三个人在不同房间，进行投票（投票结果是 0 或者 1）。三个人彼此可以通过电话进行沟通，但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候，A 投票 0，B 投票 1，C 收到了两人的投票，然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。如果可以重新投票，则类似情形每次在取得结果前发生带入到计算机领域就是说，即便在网络通信可靠情况下，一个可扩展的分布式系统的共识问题的下限是无解。即可靠性的下限是0%CAP 分布式系统领域的重要原理CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年，ACM 组织的一个研讨会上提出猜想，后来 Lynch 等人进行了证明• C（一致性）：所有的节点上的数据时刻保持同步，即数据一致• A（可用性）：每个请求都能在一定时间内接受到一个响应，即低延迟• P（分区容错）：当系统发生分区时仍然可以运行的定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。即数据一致，响应及时，可分区执行不可能同时满足。举个例子：一个分布式网路上，某一个节点有一组依赖数据A，当网络无延迟，无阻塞时，依赖于X的操作可正常进行。但网络无延迟阻塞在现实世界中是没法100%保证的，那么当网络异常时，必然会产生分布式系统的分区和孤岛，那当一个执行操作在A分区之外时，如果要保证P,即当系统发生分区时仍可运行，就需要在分布式系统中多个节点有X的备份数据，以应对分区情况。则这时候就需要在C,A之间做出选择。假如选择C，即要保证数据在分布式网络中的一致性，那么就需要在X每次改动时，需要将全网节点的X数据同步刷新成最新的状态，那么在等待数据刷新完成之前，分布式系统是不可响应X的依赖操作的，即A的功能缺失假如选择A，即要突出低延迟的实时响应。那么在响应的时候，可能全节点的X数据并没有同步到最新的状态，则会导致C的缺失。上面看上去有些绕，那么你只要记住这句话，CAP原理在分布式网络系统的应用讨论，其实就是讨论在允许网络发生故障的系统中，该选择一致性还是可靠性？如果系统重视一致性，那么可以基于ACID原则做系统设计即 Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。ACID 原则描述了对分布式数据库的一致性需求，同时付出了可用性的代价。• Atomicity：每次操作是原子的，要么成功，要么不执行；• Consistency：数据库的状态是一致的，无中间状态；• Isolation：各种操作彼此互相不影响；• Durability：状态的改变是持久的，不会失效相应的有一个BASE原则，（Basic Availiability，Soft state，Eventually Consistency）则强调了可用性。经典的共识算法设计业内，针对节点异常的情况，会有两种分类1.故障的，不响应的节点，成为非拜占庭错误2.恶意响应的节点，称为非拜占庭错误Paxos 最早的共识算法非拜占庭算法的代表Paxos有三种角色：• proposer：提出一个提案，等待大家批准为结案。客户端担任该角色；• acceptor：负责对提案进行投票。往往是服务端担任该角色；• learner：被告知结案结果，并与之统一，不参与投票过程。即普通节点系统运行由proposer驱动，当合法提案在一定时间内收到1/2以上投票后达成共识。因此，可得出无法达成共识的条件：1.proposer故障2.二分之一以上acceptor故障拜占庭问题与BFT(Byzantine Fault Tolerant) 算法Leslie Lamport 1982 年提出用来解释一致性问题的一个虚构模型。拜占庭是古代东罗马帝国的首都，由于地域宽广，守卫边境的多个将军（系统中的多个节点）需要通过信使来传递消息，达成某些一致的决定。但由于将军中可能存在叛徒（系统中节点出错），这些叛徒将努力向不同的将军发送不同的消息，试图会干扰一致性的达成。拜占庭问题即为在此情况下，如何让忠诚的将军们能达成行动的一致。对于拜占庭问题来说，假如将军总数为 N，叛变将军数为 F，则当N>=3F+1 时，问题才有解，即叛变的将军不超过1/3时，存在有效的算法，如BFT，不论叛变者如何折腾，忠诚的将军们总能达成一致的结果。这是一个数学论证的结论，有兴趣的同学可以自行推导。PBFT 一种高效拜占庭容错共识算法PBFT是Practical Byzantine Fault Tolerance的缩写，意为实用拜占庭容错算法。该算法是Miguel Castro 和Barbara Liskov（2008年图灵奖得主）在1999年提出来的，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题。他的核心思想是：对于每一个收到命令的将军，都要去询问其他人，他们收到的命令是什么。如上图，假设命令由A将军分发，假如A是作恶异常，分发给B,C,D的操作分别是1,2,3.意图扰乱共识。拜占庭容错算法上设计实现是，当B,C,D收到命令后，相互之间也会沟通从A收到的命令是否一致，从而达到识破干扰的目的。其容错的极限值就是N>=3F+1。PBFT 在区块链上的实现区块链的节点分为记账节点和普通节点两个角色记账节点负责向全网提供记账服务，并维护全局账本，每过一段时间从记账节点中选一个议长，进行命令的分发，其他记账节点则作为议员进行验证将军就是记账节点，拥有全局账本，并验证交易的有效性，过互相传达验证结果，在f共识的一般流程如下：1.任一节点接收到发送者签名的交易数据请求后，向全网广播2.所有记账节点均独立监听全网的交易数据，并记录在内存3.议长在经过t后发送共识请求提案request4.议员在收到提案后，进行相关验证，发送响应response5.任意节点在限定时间内收到至少F+1个response后，共识达成，把交易记录入区块并发布给全网，如果超时，则更换视图和议长6.任意节点在收到完整区块后，把包含的交易从内存中删除开始下一个共识循环区块产生间隔t, 记账节点n, 可容错节点数f，视图编号v, 区块高度h, 议长编号p, 议员编号i p=(h-v)%n 未来的发展POW算法建立了比特币帝国，具有划时代的意义。但其能耗和速度问题却是制约区块链普及的两大难以解决的问题。目前POS算法是一大趋势，以太坊的Casper，EOS的DPos等都是借鉴了上述前人的设计理念做的基于应用场景的优化改造，但万变不离其宗，我和大家一样，需要不断的学习和思考，没准，能有发明出自己的共识算法的一天呢。

课程简介：本课程详细讲解基于Assimp C++库的模型读取模块，并且做了关于动画理论、关键帧插值、骨骼动画矩阵原理、骨骼动画读取与播放等知识的详细讲解，对于游戏行业或者三维可视化从业人员会有比较大的帮助。目前很多公司已经开始构建自己的底层图形引擎，其中动画就是重要的一个版块，本课程可以让学员从原理层面以及底层代码层面了解FBX、OBJ模型的读取本质，并且梳理程序架构，编写骨骼动画。2 课程解决优势：很多同学学习骨骼动画苦于无法找到详细的资料，其中卡主的问题点也比比皆是，比如FBX内嵌材质的读取，骨骼动画各类矩阵的应用，理论结合模型读取库读出来的数据如何一一对应等。我们的课程可以带领大家从原理+实践的角度进行学习，每一个知识点都会：a 推导基础公式及原理 b 一行一行进行代码实践从而能够保证每位同学都学有所得，能够看得懂，学得会，用得上，并且能够培养自主研究的能力。3 学习课程所得：学习本课程完毕之后，学员可以全方位的完全了解基于Assimp库的模型读取结构，了解每一个变量背后的含义，并且课程拥有随堂附赠的源代码，保证同学可以随时根据老师的代码纠正自己的错误。跟随课程一行一行写完代码的同学，可以获得自己的模型读取代码库，并且深度理解骨骼动画的原理与模型读取原理本课程含有全源代码

学习对象对java感兴趣，但没有任何软件编程基础，想先从零基础入手的软件开发爱好者；希望从另外一些简单的其他语言转型从事java开发的求职人员。适合大学生学习计算机入门，通过java语言计算机二级。想从事编程开发的人员、具有计算机基础、面试不过关的待业者、出校门的大学生、以及编程能力提升的从业者、以及世界500强的java工程师。课程目标：你将对java内容有个全面的掌握，助编程能力的提升，让你理解500强企业要求的难度，通过计算机二级java语言考试学习计划如果是待业者，明天用8个小时，会在两个月内完成。如果是上班族，每周至少用12-20小时，4-6个月内完成。课后有附加资料和练习来巩固知识并加强编程能力。此课程注重500强企业的编程能力实战要求。Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。Java 具备下列特性。1.简单性Java看起来设计得很像C++，但是为了使语言小和容易熟悉，设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了，这些特征是一般程序员很少使用的。例如，Java不支持go to语句，代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载（overload）和多继承特征，并且不使用主文件，免去了预处理程序。因为Java没有结构，数组和串都是对象，所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用，实现自动的无用单元收集，使用户不必为存储管理问题烦恼，能更多的时间和精力花在研发上。2.面向对象Java是一个面向对象的语言。对程序员来说，这意味着要注意应中的数据和操纵数据的方法（method），而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中，类（class）是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象（object）的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的，使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类，它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。Java还包括一个类的扩展集合，分别组成各种程序包（Package），用户可以在自己的程序中使用。例如，Java提供产生图形用户接口部件的类（java.awt包），这里awt是抽象窗口工具集（abstract windowing toolkit）的缩写，处理输入输出的类（java.io包）和支持网络功能的类（java.net包）。3.分布性Java设计成支持在网络上应用，它是分布式语言。Java既支持各种层次的网络连接，又以Socket类支持可靠的流（stream）网络连接，所以用户可以产生分布式的客户机和服务器。网络变成软件应用的分布运载工具。Java程序只要编写一次，就可到处运行。4.编译和解释性Java编译程序生成字节码（byte-code），而不是通常的机器码。Java字节码提供对体系结构中性的目标文件格式，代码设计成可有效地传送程序到多个平台。Java程序可以在任何实现了Java解释程序和运行系统（run-time system）的系统上运行。在一个解释性的环境中，程序开发的标准“链接”阶段大大消失了。如果说Java还有一个链接阶段，它只是把新类装进环境的过程，它是增量式的、轻量级的过程。因此，Java支持快速原型和容易试验，它将导致快速程序开发。这是一个与传统的、耗时的“编译、链接和测试”形成鲜明对比的精巧的开发过程。5.稳健性Java原来是用作编写消费类家用电子产品软件的语言，所以它是被设计成写高可靠和稳健软件的。Java消除了某些编程错误，使得用它写可靠软件相当容易。Java是一个强类型语言，它允许扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Java要求显式的方法声明，它不支持C风格的隐式声明。这些严格的要求保证编译程序能捕捉调用错误，这就导致更可靠的程序。可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。Java不支持指针，它消除重写存储和讹误数据的可能性。类似地，Java自动的“无用单元收集”预防存储漏泄和其它有关动态存储分配和解除分配的有害错误。Java解释程序也执行许多运行时的检查，诸如验证所有数组和串访问是否在界限之内。异常处理是Java中使得程序更稳健的另一个特征。异常是某种类似于错误的异常条件出现的信号。使用try/catch/finally语句，程序员可以找到出错的处理代码，这就简化了出错处理和恢复的任务。6.安全性Java的存储分配模型是它防御恶意代码的主要方法之一。Java没有指针，所以程序员不能得到隐蔽起来的内幕和伪造指针去指向存储器。更重要的是，Java编译程序不处理存储安排决策，所以程序员不能通过查看声明去猜测类的实际存储安排。编译的Java代码中的存储引用在运行时由Java解释程序决定实际存储地址。Java运行系统使用字节码验证过程来保证装载到网络上的代码不违背任何Java语言限制。这个安全机制部分包括类如何从网上装载。例如，装载的类是放在分开的名字空间而不是局部类，预防恶意的小应用程序用它自己的版本来代替标准Java类。7.可移植性Java使得语言声明不依赖于实现的方面。例如，Java显式说明每个基本数据类型的大小和它的运算行为（这些数据类型由Java语法描述）。Java环境本身对新的硬件平台和操作系统是可移植的。Java编译程序也用Java编写，而Java运行系统用ANSIC语言编写。8.高性能Java是一种先编译后解释的语言，所以它不如全编译性语言快。但是有些情况下性能是很要紧的，为了支持这些情况，Java设计者制作了“及时”编译程序，它能在运行时把Java字节码翻译成特定CPU（中央处理器）的机器代码，也就是实现全编译了。Java字节码格式设计时考虑到这些“及时”编译程序的需要，所以生成机器代码的过程相当简单，它能产生相当好的代码。9.多线程性Java是多线程语言，它提供支持多线程的执行（也称为轻便过程），能处理不同任务，使具有线索的程序设计很容易。Java的lang包提供一个Thread类，它支持开始线索、运行线索、停止线索和检查线索状态的方法。Java的线索支持也包括一组同步原语。这些原语是基于监督程序和条件变量风范，由C.A.R.Haore开发的广泛使用的同步化方案。用关键词synchronized，程序员可以说明某些方法在一个类中不能并发地运行。这些方法在监督程序控制之下，确保变量维持在一个一致的状态。10.动态性Java语言设计成适应于变化的环境，它是一个动态的语言。例如，Java中的类是根据需要载入的，甚至有些是通过网络获取的。尹成老师带你步入Java语言基础的殿堂，讲课生动风趣、深入浅出，全套视频内容充实，整个教程以Java语言为核心，完整精彩的演练了Java语言操作流程以及各种精彩的小项目等，提高竞赛能力，非常适合同学们学习！课程特色特色一：通俗易懂本视频语言简洁，通俗易懂，将难以理解的编程问题用简单清晰的语言描述，让你更容易理解。特色三：内容丰富本视频讲解的java语言知识更加丰富翔实，较之其他视频，本视频讲解的java语言知识更多更深入。特色三：配图详尽本视频在讲解知识点时都配图了表格或图示，在讲解案例时，都配备了流程图或分析图示，让你对所学知识点或案例理解更清晰。特色四：实战性强本视频讲解的每个知识都配备了一个小案例，这样既增加了学生动手能力，又巩固了学生所学知识。特色五：加入尹成老师微信群本视频尹成老师亲自答疑