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这篇教程提供了一个面向 C++ 程序员关于 protocol buffers 的基础介绍。通过创建一个简单的示例应用程序,它将向我们展示:

  • .proto 文件中定义消息格式
  • 使用 protocol buffer 编译器
  • 使用 C++ protocol buffer API 读写消息

这不是一个关于在 C++ 中使用 protocol buffers 的全面指南。要获取更详细的信息,请参考 Protocol Buffer Language GuideEncoding Reference

为什么使用 Protocol Buffers

我们接下来要使用的例子是一个非常简单的"地址簿"应用程序,它能从文件中读取联系人详细信息。地址簿中的每一个人都有一个名字、ID、邮件地址和联系电话。

如何序列化和获取结构化的数据?这里有几种解决方案:

  • 以二进制形式发送/接收原生的内存数据结构。通常,这是一种脆弱的方法,因为接收/读取代码必须基于完全相同的内存布局、大小端等环境进行编译。同时,当文件增加时,原始格式数据会随着与该格式相关的软件而迅速扩散,这将导致很难扩展文件格式。
  • 你可以创造一种 ad-hoc 方法,将数据项编码为一个字符串——比如将 4 个整数编码为 12:3:-23:67。虽然它需要编写一次性的编码和解码代码且解码需要耗费一点运行时成本,但这是一种简单灵活的方法。这最适合编码非常简单的数据。
  • 序列化数据为 XML。这种方法是非常吸引人的,因为 XML 是一种适合人阅读的格式,并且有为许多语言开发的库。如果你想与其他程序和项目共享数据,这可能是一种不错的选择。然而,众所周知,XML 是空间密集型的,且在编码和解码时,它对程序会造成巨大的性能损失。同时,使用 XML DOM 树被认为比操作一个类的简单字段更加复杂。

Protocol buffers 是针对这个问题的一种灵活、高效、自动化的解决方案。使用 Protocol buffers,你需要写一个 .proto 说明,用于描述你所希望存储的数据结构。利用 .proto 文件,protocol buffer 编译器可以创建一个类,用于实现对高效的二进制格式的 protocol buffer 数据的自动化编码和解码。产生的类提供了构造 protocol buffer 的字段的 getters 和 setters,并且作为一个单元来处理读写 protocol buffer 的细节。重要的是,protocol buffer 格式支持格式的扩展,代码仍然可以读取以旧格式编码的数据。

在哪可以找到示例代码

示例代码被包含于源代码包,位于“examples”文件夹。可在这里下载代码。

定义你的协议格式

为了创建自己的地址簿应用程序,你需要从 .proto 开始。.proto 文件中的定义很简单:为你所需要序列化的每个数据结构添加一个 消息 message ,然后为消息中的每一个字段指定一个名字和类型。这里是定义你消息的 .proto 文件 addressbook.proto

package tutorial;

message Person {
  required string name = 1;
  required int32 id = 2;
  optional string email = 3;

  enum PhoneType {
    MOBILE = 0;
    HOME = 1;
    WORK = 2;
  }

  message PhoneNumber {
    required string number = 1;
    optional PhoneType type = 2 [default = HOME];
  }

  repeated PhoneNumber phone = 4;
}

message AddressBook {
  repeated Person person = 1;
}

如你所见,其语法类似于 C++ 或 Java。我们开始看看文件的每一部分内容做了什么。

.proto 文件以一个 package 声明开始,这可以避免不同项目的命名冲突。在 C++,你生成的类会被置于与 package 名字一样的命名空间。

下一步,你需要定义 消息 message 。消息只是一个包含一系列类型字段的集合。大多标准的简单数据类型是可以作为字段类型的,包括 boolint32floatdoublestring。你也可以通过使用其他消息类型作为字段类型,将更多的数据结构添加到你的消息中——在以上的示例,Person 消息包含了 PhoneNumber 消息,同时 AddressBook 消息包含 Person 消息。你甚至可以定义嵌套在其他消息内的消息类型——如你所见,PhoneNumber 类型定义于 Person 内部。如果你想要其中某一个字段的值是预定义值列表中的某个值,你也可以定义 enum 类型——这儿你可以指定一个电话号码是 MOBILEHOMEWORK 中的某一个。

每一个元素上的 = 1= 2 标记确定了用于二进制编码的唯一 “标签” tag 。标签数字 1-15 的编码比更大的数字少需要一个字节,因此作为一种优化,你可以将这些标签用于经常使用的元素或 repeated 元素,剩下 16 以及更高的标签用于非经常使用的元素或 optional 元素。每一个 repeated 字段的元素需要重新编码标签数字,因此 repeated 字段适合于使用这种优化手段。

每一个字段必须使用下面的修饰符加以标注:

  • required:必须提供该字段的值,否则消息会被认为是 “未初始化的” uninitialized 。如果 libprotobuf 以调试模式编译,序列化未初始化的消息将引起一个断言失败。以优化形式构建,将会跳过检查,并且无论如何都会写入该消息。然而,解析未初始化的消息总是会失败(通过 parse 方法返回 false)。除此之外,一个 required 字段的表现与 optional 字段完全一样。
  • optional:字段可能会被设置,也可能不会。如果一个 optional 字段没被设置,它将使用默认值。对于简单类型,你可以指定你自己的默认值,正如例子中我们对电话号码的 type 一样,否则使用系统默认值:数字类型为 0、字符串为空字符串、布尔值为 false。对于嵌套消息,默认值总为消息的“默认实例”或“原型”,它的所有字段都没被设置。调用 accessor 来获取一个没有显式设置的 optional(或 required) 字段的值总是返回字段的默认值。
  • repeated:字段可以重复任意次数(包括 0 次)。repeated 值的顺序会被保存于 protocol buffer。可以将 repeated 字段想象为动态大小的数组。

你可以查找关于编写 .proto 文件的完整指导——包括所有可能的字段类型——在 Protocol Buffer Language Guide 里面。不要在这里面查找与类继承相似的特性,因为 protocol buffers 不会做这些。

required 是永久性的

在把一个字段标识为 required 的时候,你应该特别小心。如果在某些情况下你不想写入或者发送一个 required 的字段,那么将该字段更改为 optional 可能会遇到问题——旧版本的读者(LCTT 译注:即读取、解析旧版本 Protocol Buffer 消息的一方)会认为不含该字段的消息是不完整的,从而有可能会拒绝解析。在这种情况下,你应该考虑编写特别针对于应用程序的、自定义的消息校验函数。Google 的一些工程师得出了一个结论:使用 required 弊多于利;他们更愿意使用 optionalrepeated 而不是 required。当然,这个观点并不具有普遍性。

编译你的 Protocol Buffers

既然你有了一个 .proto,那你需要做的下一件事就是生成一个将用于读写 AddressBook 消息的类(从而包括 PersonPhoneNumber)。为了做到这样,你需要在你的 .proto 上运行 protocol buffer 编译器 protoc

  1. 如果你没有安装编译器,请下载这个包,并按照 README 中的指令进行安装。
  2. 现在运行编译器,指定源目录(你的应用程序源代码位于哪里——如果你没有提供任何值,将使用当前目录)、目标目录(你想要生成的代码放在哪里;常与 $SRC_DIR 相同),以及你的 .proto 路径。在此示例中:
protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto

因为你想要 C++ 的类,所以你使用了 --cpp_out 选项——也为其他支持的语言提供了类似选项。

在你指定的目标文件夹,将生成以下的文件:

  • addressbook.pb.h,声明你生成类的头文件。
  • addressbook.pb.cc,包含你的类的实现。

Protocol Buffer API

让我们看看生成的一些代码,了解一下编译器为你创建了什么类和函数。如果你查看 addressbook.pb.h,你可以看到有一个在 addressbook.proto 中指定所有消息的类。关注 Person 类,可以看到编译器为每个字段生成了 读写函数 accessors 。例如,对于 nameidemailphone 字段,有下面这些方法:(LCTT 译注:此处原文所指文件名有误,径该之。)

// name
inline bool has_name() const;
inline void clear_name();
inline const ::std::string& name() const;
inline void set_name(const ::std::string& value);
inline void set_name(const char* value);
inline ::std::string* mutable_name();

// id
inline bool has_id() const;
inline void clear_id();
inline int32_t id() const;
inline void set_id(int32_t value);

// email
inline bool has_email() const;
inline void clear_email();
inline const ::std::string& email() const;
inline void set_email(const ::std::string& value);
inline void set_email(const char* value);
inline ::std::string* mutable_email();

// phone
inline int phone_size() const;
inline void clear_phone();
inline const ::google::protobuf::RepeatedPtrField< ::tutorial::Person_PhoneNumber >& phone() const;
inline ::google::protobuf::RepeatedPtrField< ::tutorial::Person_PhoneNumber >* mutable_phone();
inline const ::tutorial::Person_PhoneNumber& phone(int index) const;
inline ::tutorial::Person_PhoneNumber* mutable_phone(int index);
inline ::tutorial::Person_PhoneNumber* add_phone();

正如你所见到,getters 的名字与字段的小写名字完全一样,并且 setter 方法以 set_ 开头。同时每个 单一 singular requiredoptional)字段都有 has_ 方法,该方法在字段被设置了值的情况下返回 true。最后,所有字段都有一个 clear_ 方法,用以清除字段到 empty 状态。

数字型的 id 字段仅有上述的基本 读写函数 accessors 集合,而 nameemail 字段有两个额外的方法,因为它们是字符串——一个是可以获得字符串直接指针的mutable_ 的 getter ,另一个为额外的 setter。注意,尽管 email 还没被 设置 set ,你也可以调用 mutable_email;因为 email 会被自动地初始化为空字符串。在本例中,如果你有一个单一的(requiredoptional)消息字段,它会有一个 mutable_ 方法,而没有 set_ 方法。

repeated 字段也有一些特殊的方法——如果你看看 repeatedphone 字段的方法,你可以看到:

  • 检查 repeated 字段的 _size(也就是说,与 Person 相关的电话号码的个数)
  • 使用下标取得特定的电话号码
  • 更新特定下标的电话号码
  • 添加新的电话号码到消息中,之后你便可以编辑。(repeated 标量类型有一个 add_ 方法,用于传入新的值)

为了获取 protocol 编译器为所有字段定义生成的方法的信息,可以查看 C++ generated code reference

枚举和嵌套类

.proto 的枚举相对应,生成的代码包含了一个 PhoneType 枚举。你可以通过 Person::PhoneType 引用这个类型,通过 Person::MOBILEPerson::HOMEPerson::WORK 引用它的值。(实现细节有点复杂,但是你无须了解它们而可以直接使用)

编译器也生成了一个 Person::PhoneNumber 的嵌套类。如果你查看代码,你可以发现真正的类型为 Person_PhoneNumber,但它通过在 Person 内部使用 typedef 定义,使你可以把 Person_PhoneNumber 当成嵌套类。唯一产生影响的一个例子是,如果你想要在其他文件前置声明该类——在 C++ 中你不能前置声明嵌套类,但是你可以前置声明 Person_PhoneNumber

标准的消息方法

所有的消息方法都包含了许多别的方法,用于检查和操作整个消息,包括:

  • bool IsInitialized() const; :检查是否所有 required 字段已经被设置。
  • string DebugString() const; :返回人类可读的消息表示,对调试特别有用。
  • void CopyFrom(const Person& from);:使用给定的值重写消息。
  • void Clear();:清除所有元素为空的状态。

上面这些方法以及下一节要讲的 I/O 方法实现了被所有 C++ protocol buffer 类共享的 消息 Message 接口。为了获取更多信息,请查看 complete API documentation for Message

解析和序列化

最后,所有 protocol buffer 类都有读写你选定类型消息的方法,这些方法使用了特定的 protocol buffer 二进制格式。这些方法包括:

  • bool SerializeToString(string* output) const;:序列化消息并将消息字节数据存储在给定的字符串中。注意,字节数据是二进制格式的,而不是文本格式;我们只使用 string 类作为合适的容器。
  • bool ParseFromString(const string& data);:从给定的字符创解析消息。
  • bool SerializeToOstream(ostream* output) const;:将消息写到给定的 C++ ostream
  • bool ParseFromIstream(istream* input);:从给定的 C++ istream 解析消息。

这些只是两个用于解析和序列化的选择。再次说明,可以查看 Message API reference 完整的列表。

Protocol Buffers 和面向对象设计

Protocol buffer 类通常只是纯粹的数据存储器(像 C++ 中的结构体);它们在对象模型中并不是一等公民。如果你想向生成的 protocol buffer 类中添加更丰富的行为,最好的方法就是在应用程序中对它进行封装。如果你无权控制 .proto 文件的设计的话,封装 protocol buffers 也是一个好主意(例如,你从另一个项目中重用一个 .proto 文件)。在那种情况下,你可以用封装类来设计接口,以更好地适应你的应用程序的特定环境:隐藏一些数据和方法,暴露一些便于使用的函数,等等。但是你绝对不要通过继承生成的类来添加行为。这样做的话,会破坏其内部机制,并且不是一个好的面向对象的实践。

写消息

现在我们尝试使用 protocol buffer 类。你的地址簿程序想要做的第一件事是将个人详细信息写入到地址簿文件。为了做到这一点,你需要创建、填充 protocol buffer 类实例,并且将它们写入到一个 输出流 output stream

这里的程序可以从文件读取 AddressBook,根据用户输入,将新 Person 添加到 AddressBook,并且再次将新的 AddressBook 写回文件。这部分直接调用或引用 protocol buffer 类的代码会以“// pb”标出。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include "addressbook.pb.h" // pb
using namespace std;

// This function fills in a Person message based on user input.
void PromptForAddress(tutorial::Person* person) {
  cout << "Enter person ID number: ";
  int id;
  cin >> id;
  person->set_id(id);   // pb
  cin.ignore(256, '\n');

  cout << "Enter name: ";
  getline(cin, *person->mutable_name());    // pb

  cout << "Enter email address (blank for none): ";
  string email;
  getline(cin, email);
  if (!email.empty()) { // pb
    person->set_email(email);   // pb
  }

  while (true) {
    cout << "Enter a phone number (or leave blank to finish): ";
    string number;
    getline(cin, number);
    if (number.empty()) {
      break;
    }

    tutorial::Person::PhoneNumber* phone_number = person->add_phone();  //pb
    phone_number->set_number(number);   // pb

    cout << "Is this a mobile, home, or work phone? ";
    string type;
    getline(cin, type);
    if (type == "mobile") {
      phone_number->set_type(tutorial::Person::MOBILE); // pb
    } else if (type == "home") {
      phone_number->set_type(tutorial::Person::HOME);   // pb
    } else if (type == "work") {
      phone_number->set_type(tutorial::Person::WORK);   // pb
    } else {
      cout << "Unknown phone type.  Using default." << endl;
    }
  }
}

// Main function:  Reads the entire address book from a file,
//   adds one person based on user input, then writes it back out to the same
//   file.
int main(int argc, char* argv[]) {
  // Verify that the version of the library that we linked against is
  // compatible with the version of the headers we compiled against.
  GOOGLE_PROTOBUF_VERIFY_VERSION;   // pb

  if (argc != 2) {
    cerr << "Usage:  " << argv[0] << " ADDRESS_BOOK_FILE" << endl;
    return -1;
  }

  tutorial::AddressBook address_book;   // pb

  {
    // Read the existing address book.
    fstream input(argv[1], ios::in | ios::binary);
    if (!input) {
      cout << argv[1] << ": File not found.  Creating a new file." << endl;
    } else if (!address_book.ParseFromIstream(&input)) {    // pb
      cerr << "Failed to parse address book." << endl;
      return -1;
    }
  }

  // Add an address.
  PromptForAddress(address_book.add_person());  // pb

  {
    // Write the new address book back to disk.
    fstream output(argv[1], ios::out | ios::trunc | ios::binary);
    if (!address_book.SerializeToOstream(&output)) {    // pb
      cerr << "Failed to write address book." << endl;
      return -1;
    }
  }

  // Optional:  Delete all global objects allocated by libprotobuf.
  google::protobuf::ShutdownProtobufLibrary();  // pb

  return 0;
}

注意 GOOGLE_PROTOBUF_VERIFY_VERSION 宏。它是一种好的实践——虽然不是严格必须的——在使用 C++ Protocol Buffer 库之前执行该宏。它可以保证避免不小心链接到一个与编译的头文件版本不兼容的库版本。如果被检查出来版本不匹配,程序将会终止。注意,每个 .pb.cc 文件在初始化时会自动调用这个宏。

同时注意在程序最后调用 ShutdownProtobufLibrary()。它用于释放 Protocol Buffer 库申请的所有全局对象。对大部分程序,这不是必须的,因为虽然程序只是简单退出,但是 OS 会处理释放程序的所有内存。然而,如果你使用了内存泄漏检测工具,工具要求全部对象都要释放,或者你正在写一个 Protocol Buffer 库,该库可能会被一个进程多次加载和卸载,那么你可能需要强制 Protocol Buffer 清除所有东西。

读取消息

当然,如果你无法从它获取任何信息,那么这个地址簿没多大用处!这个示例读取上面例子创建的文件,并打印文件里的所有内容。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include "addressbook.pb.h" // pb
using namespace std;

// Iterates though all people in the AddressBook and prints info about them.
void ListPeople(const tutorial::AddressBook& address_book) {    // pb
  for (int i = 0; i < address_book.person_size(); i++) {        // pb
    const tutorial::Person& person = address_book.person(i);    // pb

    cout << "Person ID: " << person.id() << endl;   // pb
    cout << "  Name: " << person.name() << endl;    // pb
    if (person.has_email()) {   // pb
      cout << "  E-mail address: " << person.email() << endl;   // pb
    }

    for (int j = 0; j < person.phone_size(); j++) { // pb
      const tutorial::Person::PhoneNumber& phone_number = person.phone(j);  // pb

      switch (phone_number.type()) {    // pb
        case tutorial::Person::MOBILE:  // pb
          cout << "  Mobile phone #: ";
          break;
        case tutorial::Person::HOME:    // pb
          cout << "  Home phone #: ";
          break;
        case tutorial::Person::WORK:    // pb
          cout << "  Work phone #: ";
          break;
      }
      cout << phone_number.number() << endl;    // ob
    }
  }
}

// Main function:  Reads the entire address book from a file and prints all
//   the information inside.
int main(int argc, char* argv[]) {
  // Verify that the version of the library that we linked against is
  // compatible with the version of the headers we compiled against.
  GOOGLE_PROTOBUF_VERIFY_VERSION;   // pb

  if (argc != 2) {
    cerr << "Usage:  " << argv[0] << " ADDRESS_BOOK_FILE" << endl;
    return -1;
  }

  tutorial::AddressBook address_book;   // pb

  {
    // Read the existing address book.
    fstream input(argv[1], ios::in | ios::binary);
    if (!address_book.ParseFromIstream(&input)) {   // pb
      cerr << "Failed to parse address book." << endl;
      return -1;
    }
  }

  ListPeople(address_book);

  // Optional:  Delete all global objects allocated by libprotobuf.
  google::protobuf::ShutdownProtobufLibrary();  // pb

  return 0;
}

扩展 Protocol Buffer

或早或晚在你发布了使用 protocol buffer 的代码之后,毫无疑问,你会想要 "改善" protocol buffer 的定义。如果你想要新的 buffers 向后兼容,并且老的 buffers 向前兼容——几乎可以肯定你很渴望这个——这里有一些规则,你需要遵守。在新的 protocol buffer 版本:

  • 你绝不可以修改任何已存在字段的标签数字
  • 你绝不可以添加或删除任何 required 字段
  • 你可以删除 optionalrepeated 字段
  • 你可以添加新的 optionalrepeated 字段,但是你必须使用新的标签数字(也就是说,标签数字在 protocol buffer 中从未使用过,甚至不能是已删除字段的标签数字)。

(对于上面规则有一些例外情况,但它们很少用到。)

如果你能遵守这些规则,旧代码则可以欢快地读取新的消息,并且简单地忽略所有新的字段。对于旧代码来说,被删除的 optional 字段将会简单地赋予默认值,被删除的 repeated 字段会为空。新代码显然可以读取旧消息。然而,请记住新的 optional 字段不会呈现在旧消息中,因此你需要显式地使用 has_ 检查它们是否被设置或者在 .proto 文件在标签数字后使用 [default = value] 提供一个合理的默认值。如果一个 optional 元素没有指定默认值,它将会使用类型特定的默认值:对于字符串,默认值为空字符串;对于布尔值,默认值为 false;对于数字类型,默认类型为 0。注意,如果你添加一个新的 repeated 字段,新代码将无法辨别它被留空(被新代码)或者从没被设置(被旧代码),因为 repeated 字段没有 has_ 标志。

优化技巧

C++ Protocol Buffer 库已极度优化过了。但是,恰当的用法能够更多地提高性能。这里是一些技巧,可以帮你从库中挤压出最后一点速度:

  • 尽可能复用消息对象。即使它们被清除掉,消息也会尽量保存所有被分配来重用的内存。因此,如果我们正在处理许多相同类型或一系列相似结构的消息,一个好的办法是重用相同的消息对象,从而减少内存分配的负担。但是,随着时间的流逝,对象可能会膨胀变大,尤其是当你的消息尺寸(LCTT 译注:各消息内容不同,有些消息内容多一些,有些消息内容少一些)不同的时候,或者你偶尔创建了一个比平常大很多的消息的时候。你应该自己通过调用 SpaceUsed 方法监测消息对象的大小,并在它太大的时候删除它。
  • 对于在多线程中分配大量小对象的情况,你的操作系统内存分配器可能优化得不够好。你可以尝试使用 google 的 tcmalloc

高级用法

Protocol Buffers 绝不仅用于简单的数据存取以及序列化。请阅读 C++ API reference 来看看你还能用它来做什么。

protocol 消息类所提供的一个关键特性就是 反射 reflection 。你不需要针对一个特殊的消息类型编写代码,就可以遍历一个消息的字段并操作它们的值。一个使用反射的有用方法是 protocol 消息与其他编码互相转换,比如 XML 或 JSON。反射的一个更高级的用法可能就是可以找出两个相同类型的消息之间的区别,或者开发某种“协议消息的正则表达式”,利用正则表达式,你可以对某种消息内容进行匹配。只要你发挥你的想像力,就有可能将 Protocol Buffers 应用到一个更广泛的、你可能一开始就期望解决的问题范围上。

反射是由 Message::Reflection interface 提供的。


via: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/cpptutorial

作者:Google 译者:cposture 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板。在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的。根据不同的指标数据,它提供了一个强大、优雅的来创建、分享和浏览数据的方式。

它提供了丰富多样、灵活的图形选项。此外,针对 数据源 Data Source ,它支持许多不同的存储后端。每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器。Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、 Prometheus、Elasticsearch 和 Cloudwatch。

每个数据源的查询语言和能力显然是不同的,你可以将来自多个数据源的数据混合到一个单一的仪表盘上,但每个 面板 Panel 被绑定到属于一个特定 组织 Organization 的特定数据源上。它支持验证登录和基于角色的访问控制方案。它是作为一个独立软件部署,使用 Go 和 JavaScript 编写的。

在这篇文章,我将讲解如何在 Ubuntu 16.04 上安装 Grafana 并使用这个软件配置 Docker 监控。

先决条件

  • 安装好 Docker 的服务器

安装 Grafana

我们可以在 Docker 中构建我们的 Grafana。 有一个官方提供的 Grafana Docker 镜像。请运行下述命令来构建Grafana 容器。

root@ubuntu:~# docker run -i -p 3000:3000 grafana/grafana

Unable to find image 'grafana/grafana:latest' locally
latest: Pulling from grafana/grafana
5c90d4a2d1a8: Pull complete
b1a9a0b6158e: Pull complete
acb23b0d58de: Pull complete
Digest: sha256:34ca2f9c7986cb2d115eea373083f7150a2b9b753210546d14477e2276074ae1
Status: Downloaded newer image for grafana/grafana:latest
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Starting Grafana" logger=main version=3.1.0 commit=v3.1.0 compiled=2016-07-12T06:42:28+0000
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config loaded from" logger=settings file=/usr/share/grafana/conf/defaults.ini
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config loaded from" logger=settings file=/etc/grafana/grafana.ini
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config overriden from command line" logger=settings arg="default.paths.data=/var/lib/grafana"
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config overriden from command line" logger=settings arg="default.paths.logs=/var/log/grafana"
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Config overriden from command line" logger=settings arg="default.paths.plugins=/var/lib/grafana/plugins"
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Home" logger=settings path=/usr/share/grafana
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Data" logger=settings path=/var/lib/grafana
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Logs" logger=settings path=/var/log/grafana
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Path Plugins" logger=settings path=/var/lib/grafana/plugins
t=2016-07-27T15:20:19+0000 lvl=info msg="Initializing DB" logger=sqlstore dbtype=sqlite3

t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create playlist table v2"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create playlist item table v2"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="drop preferences table v2"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="drop preferences table v3"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Executing migration" logger=migrator id="create preferences table v3"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Created default admin user: [admin]"
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Starting plugin search" logger=plugins
t=2016-07-27T15:20:20+0000 lvl=info msg="Server Listening" logger=server address=0.0.0.0:3000 protocol=http subUrl=

我们可以通过运行此命令确认 Grafana 容器的工作状态 docker ps -a 或通过这个URL访问 http://Docker IP:3000

所有的 Grafana 配置设置都使用环境变量定义,在使用容器技术时这个是非常有用的。Grafana 配置文件路径为 /etc/grafana/grafana.ini

理解配置项

Grafana 可以在它的 ini 配置文件中指定几个配置选项,或可以使用前面提到的环境变量来指定。

配置文件位置

通常配置文件路径:

  • 默认配置文件路径 : $WORKING_DIR/conf/defaults.ini
  • 自定义配置文件路径 : $WORKING_DIR/conf/custom.ini

PS:当你使用 deb、rpm 或 docker 镜像安装 Grafana 时,你的配置文件在 /etc/grafana/grafana.ini

理解配置变量

现在我们看一些配置文件中的变量:

  • instance_name:这是 Grafana 服务器实例的名字。默认值从 ${HOSTNAME} 获取,其值是环境变量HOSTNAME,如果该变量为空或不存在,Grafana 将会尝试使用系统调用来获取机器名。
  • [paths]:这些路径通常都是在 init.d 脚本或 systemd service 文件中通过命令行指定。

    • data:这个是 Grafana 存储 sqlite3 数据库(如果使用)、基于文件的会话(如果使用),和其他数据的路径。
    • logs:这个是 Grafana 存储日志的路径。
  • [server]

    • http_addr:应用监听的 IP 地址,如果为空,则监听所有的接口。
    • http_port:应用监听的端口,默认是 3000,你可以使用下面的命令将你的 80 端口重定向到 3000 端口:$iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 3000
    • root_url : 这个 URL 用于从浏览器访问 Grafana 。
    • cert_file : 证书文件的路径(如果协议是 HTTPS)。
    • cert_key : 证书密钥文件的路径(如果协议是 HTTPS)。
  • [database]:Grafana 使用数据库来存储用户和仪表盘以及其他信息,默认配置为使用内嵌在 Grafana 主二进制文件中的 SQLite3。

    • type:你可以根据你的需求选择 MySQL、Postgres、SQLite3。
    • path:仅用于选择 SQLite3 数据库时,这个是数据库所存储的路径。
    • host:仅适用 MySQL 或者 Postgres。它包括 IP 地址或主机名以及端口。例如,Grafana 和 MySQL 运行在同一台主机上设置如: host = 127.0.0.1:3306
    • name:Grafana 数据库的名称,把它设置为 Grafana 或其它名称。
    • user:数据库用户(不适用于 SQLite3)。
    • password:数据库用户密码(不适用于 SQLite3)。
    • ssl_mode:对于 Postgres,使用 disablerequire,或 verify-full 等值。对于 MySQL,使用 truefalse,或 skip-verify
    • ca_cert_path:(只适用于 MySQL)CA 证书文件路径,在多数 Linux 系统中,证书可以在 /etc/ssl/certs 找到。
    • client_key_path:(只适用于 MySQL)客户端密钥的路径,只在服务端需要用户端验证时使用。
    • client_cert_path:(只适用于 MySQL)客户端证书的路径,只在服务端需要用户端验证时使用。
    • server_cert_name:(只适用于 MySQL)MySQL 服务端使用的证书的通用名称字段。如果 ssl_mode 设置为 skip-verify 时可以不设置。
  • [security]

    • admin_user:这个是 Grafana 默认的管理员用户的用户名,默认设置为 admin。
    • admin_password:这个是 Grafana 默认的管理员用户的密码,在第一次运行时设置,默认为 admin。
    • login_remember_days:保持登录/记住我的持续天数。
    • secret_key:用于保持登录/记住我的 cookies 的签名。

设置监控的重要组件

我们可以使用下面的组件来创建我们的 Docker 监控系统。

  • cAdvisor:它被称为 Container Advisor。它给用户提供了一个资源利用和性能特征的解读。它会收集、聚合、处理、导出运行中的容器的信息。你可以通过这个文档了解更多。
  • InfluxDB:这是一个包含了时间序列、度量和分析数据库。我们使用这个数据源来设置我们的监控。cAdvisor 只展示实时信息,并不保存这些度量信息。Influx Db 帮助保存 cAdvisor 提供的监控数据,以展示非某一时段的数据。
  • Grafana Dashboard:它可以帮助我们在视觉上整合所有的信息。这个强大的仪表盘使我们能够针对 InfluxDB 数据存储进行查询并将他们放在一个布局合理好看的图表中。

Docker 监控的安装

我们需要一步一步的在我们的 Docker 系统中安装以下每一个组件:

安装 InfluxDB

我们可以使用这个命令来拉取 InfluxDB 镜像,并部署了 influxDB 容器。

root@ubuntu:~# docker run -d -p 8083:8083 -p 8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 -e PRE_CREATE_DB=cadvisor --name influxsrv tutum/influxdb:0.8.8
Unable to find image 'tutum/influxdb:0.8.8' locally
0.8.8: Pulling from tutum/influxdb
a3ed95caeb02: Already exists
23efb549476f: Already exists
aa2f8df21433: Already exists
ef072d3c9b41: Already exists
c9f371853f28: Already exists
a248b0871c3c: Already exists
749db6d368d0: Already exists
7d7c7d923e63: Pull complete
e47cc7808961: Pull complete
1743b6eeb23f: Pull complete
Digest: sha256:8494b31289b4dbc1d5b444e344ab1dda3e18b07f80517c3f9aae7d18133c0c42
Status: Downloaded newer image for tutum/influxdb:0.8.8
d3b6f7789e0d1d01fa4e0aacdb636c221421107d1df96808ecbe8e241ceb1823

    -p 8083:8083 : user interface, log in with username-admin, pass-admin
    -p 8086:8086 : interaction with other application
    --name influxsrv : container have name influxsrv, use to cAdvisor link it.

你可以测试 InfluxDB 是否安装好,通过访问这个 URL http://你的 IP 地址:8083,用户名和密码都是 ”root“。

InfluxDB Administration 2016-08-01 14-10-08

我们可以在这个界面上创建我们所需的数据库。

createDB influx

安装 cAdvisor

我们的下一个步骤是安装 cAdvisor 容器,并将其链接到 InfluxDB 容器。你可以使用此命令来创建它。

root@ubuntu:~# docker run --volume=/:/rootfs:ro --volume=/var/run:/var/run:rw --volume=/sys:/sys:ro --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro --publish=8080:8080 --detach=true --link influxsrv:influxsrv --name=cadvisor google/cadvisor:latest -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086
Unable to find image 'google/cadvisor:latest' locally
latest: Pulling from google/cadvisor
09d0220f4043: Pull complete
151807d34af9: Pull complete
14cd28dce332: Pull complete
Digest: sha256:8364c7ab7f56a087b757a304f9376c3527c8c60c848f82b66dd728980222bd2f
Status: Downloaded newer image for google/cadvisor:latest
3bfdf7fdc83872485acb06666a686719983a1172ac49895cd2a260deb1cdde29
root@ubuntu:~#

    --publish=8080:8080 : user interface
    --link=influxsrv:influxsrv: link to container influxsrv
    -storage_driver=influxdb: set the storage driver as InfluxDB
    Specify what InfluxDB instance to push data to:
    -storage_driver_host=influxsrv:8086: The ip:port of the database. Default is ‘localhost:8086’
    -storage_driver_db=cadvisor: database name. Uses db ‘cadvisor’ by default

你可以通过访问这个地址来测试安装 cAdvisor 是否正常 http://你的 IP 地址:8080。 这将为你的 Docker 主机和容器提供统计信息。

cAdvisor - Docker Containers 2016-08-01 14-24-18

安装 Grafana 控制面板

最后,我们需要安装 Grafana 仪表板并连接到 InfluxDB,你可以执行下面的命令来设置它。

root@ubuntu:~# docker run -d -p 3000:3000 -e INFLUXDB_HOST=localhost -e INFLUXDB_PORT=8086 -e INFLUXDB_NAME=cadvisor -e INFLUXDB_USER=root -e INFLUXDB_PASS=root --link influxsrv:influxsrv --name grafana grafana/grafana
f3b7598529202b110e4e6b998dca6b6e60e8608d75dcfe0d2b09ae408f43684a

现在我们可以登录 Grafana 来配置数据源. 访问 http://你的 IP 地址:3000http://你的 IP 地址(如果你在前面做了端口映射的话):

  • 用户名 - admin
  • 密码 - admin

一旦我们安装好了 Grafana,我们可以连接 InfluxDB。登录到仪表盘并且点击面板左上方角落的 Grafana 图标(那个火球)。点击 数据源 Data Sources 来配置。

addingdatabsource

现在你可以添加新的 图形 Graph 到我们默认的数据源 InfluxDB。

panelgraph

我们可以通过在 测量 Metric 页面编辑和调整我们的查询以调整我们的图形。

Grafana - Grafana Dashboard 2016-08-01 14-53-40

Grafana - Grafana Dashboard

关于 Docker 监控,你可用从此了解更多信息。 感谢你的阅读。我希望你可以留下有价值的建议和评论。希望你有个美好的一天。


via: http://linoxide.com/linux-how-to/monitor-docker-containers-grafana-ubuntu/

作者:Saheetha Shameer 译者:Bestony 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

在本指南中,我们将会阐明一个在 Linux 系统中进程管理的简单但是重要的概念,那就是如何从它的控制终端完全脱离一个进程。

当一个进程与终端关联在一起时,可能会出现两种问题:

  1. 你的控制终端充满了很多输出数据或者错误及诊断信息
  2. 如果发生终端关闭的情况,进程连同它的子进程都将会终止

为了解决上面两个问题,你需要从一个控制终端完全脱离一个进程。在我们实际上解决这个问题之前,让我们先简要的介绍一下,如何在后台运行一个进程。

如何在后台开始一个 Linux 进程或者命令行

如果一个进程已经运行,例如下面的 tar 命令行的例子,简单的按下 Ctrl+Z 就可以停止它(LCTT 译注:这里说的“停止”,不是终止,而是“暂停”的意思),然后输入命令 bg 就可以继续以一个任务在后台运行了。

你可以通过输入 jobs 查看所有的后台任务。但是,标准输入(STDIN)、标准输出(STDOUT)和标准错误(STDERR)依旧掺杂到控制台中。

$ tar -czf home.tar.gz .
$ bg
$ jobs

 title=

在后台运行 Linux 命令

你也可以直接使用符号 & 在后台运行一个进程:

$ tar -czf home.tar.gz . &
$ jobs

 title=

在后台开始一个 Linux 进程

看一下下面的这个例子,虽然 tar 命令是作为一个后台任务开始的,但是错误信息依旧发送到终端,这表示,进程依旧和控制终端关联在一起。

$ tar -czf home.tar.gz . &
$ jobs

 title=

运行在后台的 Linux 进程信息

退出控制台之后,保持 Linux 进程的运行

我们将使用 disown 命令,它在一个进程已经运行并且被放在后台之后使用,它的作用是从 shell 的活动任务列表中移走一个 shell 任务,因此,对于该任务,你将再也不能使用 fgbg 命令了。

而且,当你关闭控制控制终端,这个任务将不会挂起(暂停)或者向任何一个子任务发送 SIGHUP 信号。

让我们看一下先下面的这个使用 bash 中内置命令 disown 的例子。

$ sudo rsync Templates/* /var/www/html/files/ &
$ jobs
$ disown  -h  %1
$ jobs

 title=

关闭终端之后,保持 Linux 进程运行

你也可以使用 nohup 命令,这个命令也可以在用户退出 shell 之后保证进程在后台继续运行。

$ nohup tar -czf iso.tar.gz Templates/* &
$ jobs

 title=

关闭 shell 之后把 Linux 进程置于后台

从控制终端脱离一个 Linux 进程

因此,为了彻底从控制终端脱离一个程序,对于图形用户界面 (GUI) 的程序例如 firefox 来说,使用下面的命令行格式会更有效:

$ firefox </dev/null &>/dev/null &

在 Linux 上,/dev/null 是一个特殊的文件设备,它会忽略所有的写在它上面的数据,上述命令,输入来源和输出发送目标都是 /dev/null。

作为结束陈述,运行一个连接到控制终端的进程,作为用户你将会在你的终端上看到这个进程数据的许多行的输出,也包含错误信息。同样,当你关闭一个控制终端,你的进程和子进程都将会终止。

重要的是,对于这个主题任何的问题或者观点,通过下面的评论联系我们。


via: http://www.tecmint.com/run-linux-command-process-in-background-detach-process/

作者:Aaron Kili 译者:yangmingming 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

在这篇文章中,我们将介绍单元测试的布尔断言方法 assertTrueassertFalse 与身份断言 assertIs 之间的区别。

定义

下面是目前单元测试模块文档中关于 assertTrueassertFalse 的说明,代码进行了高亮:

assertTrue(expr, msg=None)

assertFalse(expr, msg=None)

测试该表达式是真值(或假值)。

注:这等价于

bool(expr) is True

而不等价于

expr is True

(后一种情况请使用 assertIs(expr, True))。

Mozilla 开发者网络中定义 真值 如下:

在一个布尔值的上下文环境中能变成“真”的值

在 Python 中等价于:

bool(expr) is True

这个和 assertTrue 的测试目的完全匹配。

因此该文档中已经指出 assertTrue 返回真值,assertFalse 返回假值。这些断言方法从接受到的值构造出一个布尔值,然后判断它。同样文档中也建议我们根本不应该使用 assertTrueassertFalse

在实践中怎么理解?

我们使用一个非常简单的例子 - 一个名称为 always_true 的函数,它返回 True。我们为它写一些测试用例,然后改变代码,看看测试用例的表现。

作为开始,我们先写两个测试用例。一个是“宽松的”:使用 assertTrue 来测试真值。另外一个是“严格的”:使用文档中建议的 assertIs 函数。

import unittest
from func import always_true

class TestAlwaysTrue(unittest.TestCase):
    def test_assertTrue(self):
        """
        always_true returns a truthy value
        """
        result = always_true()

        self.assertTrue(result)

    def test_assertIs(self):
        """
        always_true returns True
        """
        result = always_true()

        self.assertIs(result, True)

下面是 func.py 中的非常简单的函数代码:

def always_true():
    """
    I'm always True.

    Returns:
        bool: True
    """
    return True

当你运行时,所有测试都通过了:

always_true returns True ... ok
always_true returns a truthy value ... ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.004s

OK

开心ing~

现在,某个人将 always_true 函数改变成下面这样:

def always_true():
    """
    I'm always True.

    Returns:
        bool: True
    """
    return 'True'

它现在是用返回字符串 "True" 来替代之前反馈的 True (布尔值)。(当然,那个“某人”并没有更新文档 - 后面我们会增加难度。)

这次结果并不如开心了:

always_true returns True ... FAIL
always_true returns a truthy value ... ok

======================================================================
FAIL: always_true returns True
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/tmp/assertttt/test.py", line 22, in test_is_true
    self.assertIs(result, True)
AssertionError: 'True' is not True

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.004s

FAILED (failures=1)

只有一个测试用例失败了!这意味着 assertTrue 给了我们一个 误判 false-positive 。在它不应该通过测试时,它通过了。很幸运的是我们第二个测试是使用 assertIs 来写的。

因此,跟手册上了解到的信息一样,为了保证 always_true 的功能和更严格测试的结果保持一致,应该使用 assertIs 而不是 assertTrue

使用断言的辅助方法

使用 assertIs 来测试返回 TrueFalse 来冗长了。因此,如果你有个项目需要经常检查是否是返回了 True 或者 False,那们你可以自己编写一些断言的辅助方法。

这好像并没有节省大量的代码,但是我个人觉得提高了代码的可读性。

def assertIsTrue(self, value):
    self.assertIs(value, True)

def assertIsFalse(self, value):
    self.assertIs(value, False)

总结

一般来说,我的建议是让测试越严格越好。如果你想测试 True 或者 False,听从文档的建议,使用 assertIs。除非不得已,否则不要使用 assertTrueassertFalse

如果你面对的是一个可以返回多种类型的函数,例如,有时候返回布尔值,有时候返回整形,那么考虑重构它。这是代码的异味。在 Python 中,抛出一个异常比使用 False 表示错误更好。

此外,如果你确实想使用断言来判断函数的返回值是否是真,可能还存在第二个代码异味 - 代码是正确封装了吗?如果 assertTrueassertFalse 是根据正确的 if 语句来执行,那么值得检查下你是否把所有你想要的东西都封装在合适的位置。也许这些 if 语句应该封装在测试的函数中。

测试开心!


via: http://jamescooke.info/python-unittest-asserttrue-is-truthy-assertfalse-is-falsy.html

作者:James Cooke 译者:chunyang-wen 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

我们的数字音频处理技术第三部分涵盖了信号调制内容,将解释如何进行 调幅 Amplitude Modulation 颤音效果 Tremolo Effect 频率变化 Frequency Variation

调制

调幅

正如它的名字暗示的那样, 影响正弦信号的振幅变化依据传递的信息而不断改变。正弦波因为承载着大量的信息被称作 载波 carrier 。这种调制技术被用于许多的商业广播和市民信息传输波段(AM)。

为何要使用调幅技术?

调制发射

假设信道是免费资源,有天线就可以发射和接收信号。这要求有效的电磁信号发射天线,它的大小和要被发射的信号的波长应该是同一数量级。很多信号,包括音频成分,通常在 100 赫兹或更低。对于这些信号,如果直接发射,我们就需要建立长达 300 公里的天线。如果通过信号调制将信息加载到 100MHz 的高频载波中,那么天线仅仅需要 1 米(横向长度)。

集中调制与多通道

假设多个信号占用一个通道,调制可以将不同的信号不同频域位置,以便接收者选择该特定信号。使用集中调制(“复用”)的应用有遥感探测数据、立体声调频收音机和长途电话等。

克服设备限制的调制

信号处理设备,比如过滤器、放大器,以及可以用它们简单组成的设备,它们的性能依赖于信号在频域中的境况以及高频率和低频信号的关系。调制可以用于传递信号到频域中的更容易满足设计需求的位置。调制也可以将“宽带信号“(高频和低频的比例很大的信号)转换成”窄带“信号。

音频特效

许多音频特效由于引人注目和处理信号的便捷性使用了调幅技术。我们可以说出很多,比如颤音、合唱、镶边等等。这种实用性就是我们关注它的原因。

颤音效果

颤音效果是调幅最简单的应用,为实现这样的效果,我们会用周期信号改变(乘)音频信号,使用正弦或其他。

>> tremolo='tremolo.ogg';
>> fs=44100;
>> t=0:1/fs:10;
>> wo=2*pi*440*t;
>> wa=2*pi*1.2*t;
>> audiowrite(tremolo, cos(wa).*cos(wo),fs);

Tremolo

这将创造一个正弦形状的信号,它的效果就像‘颤音’。

Tremolo Shape

在真实音频文件中的颤音

现在我们将展示真实世界中的颤音效果。首先,我们使用之前记录过男性发声 ‘A’ 的音频文件。这个信号图就像下面这样:

>> [y,fs]=audioread('A.ogg');
>> plot(y);

Vocal

现在我们将创建一个完整的正弦信号,使用如下的参数:

  • 增幅 = 1
  • 频率= 1.5Hz
  • 相位 = 0
>> t=0:1/fs:4.99999999;
>> t=t(:);
>> w=2*pi*1.5*t;
>> q=cos(w);
>> plot(q);

注意: 当我们创建一组时间值时,默认情况下,它是以列的格式呈现,如, 1x220500 的值。为了乘以这样的值,必须将其变成行的形式(220500x1)。这就是 t=t(:) 命令的作用。

Sinusodial

我们将创建第二份 ogg 音频格式的文件,它包含了如下的调制信号:

>> tremolo='tremolo.ogg';
>> audiowrite(tremolo, q.*y,fs);

Tremolo Signal

频率变化

我们可以改变频率实现一些有趣的音效,比如原音变形,电影音效,多人比赛。

正弦频率调制的影响

这是正弦调制频率变化的演示代码,根据方程:

Y=Ac*Cos(wo*Cos(wo/k))

这里:

  • Ac = 增幅
  • wo = 基频
  • k = 标量除数
>> fm='fm.ogg';
>> fs=44100;
>> t=0:1/fs:10;
>> w=2*pi*442*t;
>> audiowrite(fm, cos(cos(w/1500).*w), fs);
>> [y,fs]=audioread('fm.ogg');
>> figure (); plot (y);

信号图:

你可以使用几乎任何类型的周期函数频率调制。本例中,我们仅仅用了一个正弦函数。请大胆的改变函数频率,用复合函数,甚至改变函数的类型。


via: https://www.howtoforge.com/tutorial/ubuntu-octave-audio-processing-part-3/

作者:David Duarte 译者:theArcticOcean 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

毫无疑问,Vim 是一个开箱即用并能够胜任编程任务的编辑器,但实际上是该编辑器中的插件帮你实现这些方便的功能。在 开发者的实用 Vim 插件(一),我们已经讨论两个编程相关的 Vim 插件——标签侧边栏(Tagbar)和定界符自动补齐(delimitMate)。作为相同系列,我们在本文讨论另一个非常有用、专门为软件开发正定制的插件——语法高亮插件。

请注意:本教程中列举的所有例示、命令和说明都是在 Ubuntu 16.04 环境下进行测试的,并且,我们使用的 Vim 版本是 7.4。

语法高亮(Syntastic)插件

假如你的软件开发工作涉及到 C/C++ 语言,毫无疑问的说,遇到编译错误也是你每天工作中的一部分。很多时候,编译错误是由源代码之中的语法不正确造成的,因为开发者在浏览源码的时候很少能够一眼就看出所有这些错误。

那么 Vim 中是否存在一种插件可以让你不经编译源码就可以显示出语法错误呢?当然是有这样一种插件的,其名字就是 Syntastic。

“Syntastic 是 Vim 用来检验语法的插件,通过外部语法校验器校验文件并将错误呈现给用户。该过程可以在需要时进行,或者在文件保存的时候自动进行。”该插件 官方文档 如是说。“如果检测到语法错误就会提示用户,因为不用编译代码或者执行脚本就可以知道语法错误,用户也就乐享与此了。”

安装过程和第一部分提到的方法类似,你只需要运行下列命令即可:

cd ~/.vim/bundle/

git clone https://github.com/scrooloose/syntastic.git

一旦你成功安装这个插件(即上述命令执行成功),你就不需要进行任何配置了——当 Vim 启动时会自动加载这个插件。

现在,打开一个源码文件并用 :w Vim 命令保存即可使用这个插件了。等待片刻之后,如果在源码中有语法错误的好,就会高亮显示出来。比如,看看一下截图你就会明白该插件是如何高亮显示语法错误的:

Vim Syntax error highlighting

在每行之前的 >> 表示该行中有语法错误。了解确切的错误或者想知道是什么东西错了,将光标移到该行——错误描述就会展示在 Vim 窗口的最底下。

View Syntax errors in Vim

这样,不用进行编译你就能够修复大多数语法相关的错误。

再往下,如果你运行 :Errors 命令,就会展现当前源文件中所有语法相关错误的描述。比如,我运行 :Errors 命令就是下图的效果:

Syntastic :Errors command

请记住,:Errors 展现的语法错误是不会自动更新的,这意味着在你修复错误之后,你需要重新运行 :Errors 命令,编辑器底部的错误描述才会消除。

值得一提的是,还有 许多配置选项 能够使得 Syntastic 插件使用起来更加友好。比如,你可以在你的 .vimrc 中添加下列内容,然后 :Errors 就可以在修复错误之后自动更新它的底部描述。

let g:syntastic_always_populate_loc_list = 1

添加以下内容,以确保在你打开文件时 Syntastic 插件自动高亮显示错误。

let g:syntastic_check_on_open = 1

类似的,你也可以在保存或打开文件时让光标跳转到检测到的第一个问题处,将下列行放到你的 .vimrc 文件之中:

let g:syntastic_auto_jump = 1

这个值也可以指定为其它两个值: 2 和 3,其官方文档的解释如下:

“如果设置为 2 的话,光标就会跳到检测到的第一个问题,当然,只有这个问题是一个错误的时候才跳转;设置为 3 的话,如果存在错误,则会跳到第一个错误。所有检测到的问题都会有警告,但光标不会跳转。”

以下信息可能对你有帮助:

“使用 :SyntasticCheck 来手动检测错误。使用 :Errors 打开错误位置列表并使用 :lclose 来关闭。使用 :SyntasticReset 可以清除掉错误列表,使用 :SyntasticToggleMode 来切换激活(在写到 buffer 时检测)和被动(即手动检测)检测错误。”

注意:Syntastic 并不局限于 C/C++ 所写的代码,它同时也支持很多的编程语言——点击 此处 了解更多相关信息。

结论

毫无疑问的,Syntastic 是一个非常有用的 Vim 插件,因为在出现语法相关错误时候,它至少能够让免去频繁编译的麻烦,而且不用说,同时也节约了你不少的时间。

正如你所看到的一样,配置好几个主要选项之后,Syntastic 变得非常好用了。为了帮助你了解这些设置,官方文档中包含了一份“推荐设置”——跟着文档进行设置即可。加入你遇到一些错误、有些疑问或者问题,你也可以查询一下 FAQ。


via: https://www.howtoforge.com/tutorial/vim-editor-plugins-for-software-developers-2-syntastic/

作者:Ansh 译者:GHLandy 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出