這篇博文所列舉的優化手段是針對比較傳統項目,但是想提高系統的吞吐量現在時髦的技術還是那些前後端未分離, 使用nginx當成靜態資源服務器去代理我們的靜態資源

是誰限制了Throughput?

當我們對一個傳統的項目進行壓力測試時,很容器就發現,系統的Throughput被數據庫(mysql)限制的死死的,儘管代碼看起來確實沒毛病,邏輯也沒有錯誤,但是過多的請求都被打向了數據庫,數據庫自個開啟大量的IO操作,這樣大的負載甚至會使Linux系統的整體負載驟然飆升,但是反觀我們的系統的吞吐量,呵呵…

將目光投向緩存

既然mysql的抗壓能力限制了我們的系統,那就將數據緩存起來,盡一切可能減少用戶和數據庫之間的直接接觸的次數,這樣我們的系統的吞吐量,同一時間能處理器的請求數量自然會升上去

市面上的緩存技術很多, 比較火爆的是兩款緩存數據庫 Memcache 和 Redis ,

Redis 和 Memcahe的區別

• Redis不僅僅支持key-value鍵值對類型的數據,同時還支持list,set,hash等數據結構
• redis支持數據的備份,即master-slaver模式的集群備份
• Redis是支持數據持久化的,它可以將內存中的數據保存在磁盤中,支持RDB和AOF兩種持久化形式

對Redis進行壓測

# 挨個測試redis中的命令
# 每個數據包大小是3字節
# 100個併發, 發起10萬次請求
redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 100000

[root@139 ~]# redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 9997 -c 100 -n 100000
====== PING_INLINE ======
  100000 requests completed in 1.04 seconds
  100 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

98.68% <= 1 milliseconds // 百分之98.68的請求在1毫秒內完成了
99.98% <= 2 milliseconds 
100.00% <= 2 milliseconds
96525.09 requests per second  // 每秒完成的請求數在9萬六左右


-d  指定數據包的大小,看下面redis的性能還是很強大的
-q  簡化輸出的參數
[root@139 ~]# redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 9997 -q -d 100 -c 100 -n 100000
PING_INLINE: 98619.32 requests per second
PING_BULK: 95877.28 requests per second
SET: 96153.85 requests per second
GET: 95147.48 requests per second
INCR: 95238.10 requests per second
LPUSH: 95328.88 requests per second
RPUSH: 95877.28 requests per second
LPOP: 95328.88 requests per second
RPOP: 97276.27 requests per second
SADD: 96339.12 requests per second
HSET: 98231.83 requests per second
SPOP: 94607.38 requests per second
LPUSH (needed to benchmark LRANGE): 92165.90 requests per second
LRANGE_100 (first 100 elements): 97181.73 requests per second
LRANGE_300 (first 300 elements): 96153.85 requests per second
LRANGE_500 (first 450 elements): 94428.70 requests per second
LRANGE_600 (first 600 elements): 95969.28 requests per second
MSET (10 keys): 98231.83 requests per second

只測試 指定的命令
-t 跟多個命令參數
[root@139 ~]# redis-benchmark -p 9997 -t set,get -q -n 100000 -c 100 
SET: 97276.27 requests per second
GET: 98135.42 requests per second

從上面的壓力測試中,可以看到,Redis的性能是絕對實力, 相當強悍,和mysql相比不是一個量級的, 所以結論很明顯,如果我們在用戶和mysql中鍵加一層redis做緩存,系統的吞吐量自然會上去

於是為了提高系統的抗壓能力,我們將壓力從mysql逐步轉移到redis中

頁面緩存技術

在說頁面緩存之前,我們先說一下在一個傳統的項目中,一個請求的生命周期大概是這樣的: 從瀏覽器發出到服務端, 服務端查詢數據庫獲取結果, 再將結果數據傳遞給模板引擎將數據渲染進html頁面

想提高這個過程的速度,我們可以這樣搞, 頁面緩存, 顧名思義就是將 html 頁面緩存到緩存數據庫中

示例如下:

一開始我們會先嘗試從緩存中獲取出已經渲染好的html源碼響應給客戶端, 響應的格式通過@ResponseBody和produces中的屬性進行控制,告訴瀏覽器自己會返回給它html文本

優點: 將用戶的請求的壓力從mysql轉移到redis, 這點強度對redis單機來說根本不是事

缺點: 很明顯,將請求擴大到頁面級別,數據一致性難免會受到影響, 這也是使用頁面緩存不得不考慮的一點

特點1 : 嚴格控制緩存的時間, 一定別忘了添加過期時間…

特點2 : 原來都是讓thymeleaf自動完成數據的渲染,現在的話,很明顯是我們手動在渲染數據

    @RequestMapping(value = "/to_list",produces = "text/html;charset=UTF-8")
    @ResponseBody
    public String toLogin(Model model, User user, HttpServletResponse response, HttpServletRequest request) {

        // 先從redis緩存中獲取數據
        String html = redisService.get(GoodsKey.goodsList, "", String.class);
        if (html != null)
            return html;

        // 查詢商品列表
        List<GoodsVo> goodsList = goodsService.getGoodsList();
        model.addAttribute("goodsList", goodsList);

        // 使用Thymeleaf模板引擎手動渲染數據
        WebContext springWebContext = new WebContext(request,response,request.getServletContext(),request.getLocale(),model.asMap());
        String goods_list = thymeleafViewResolver.getTemplateEngine().process("goods_list", springWebContext);

        // 存入redis
        if (goods_list!=null){
            redisService.set(GoodsKey.goodsList,"",goods_list);
        }
        return goods_list;
    }

既然都說到這裏了, 就接着說還能怎麼玩吧…

你看, 上面通過手動控制模板引擎的api竟然得到的已經渲染好的html源代碼了, 什麼叫做已經渲染好的? 說白了就是原來我在前端寫:th ${user},這樣的佔位符,現在已經被thymeleaf替換成了 張三 … (說的夠直接吧)

拿到了已經渲染好的源代碼,我們就能通過IO操作,將這個文件寫到系統的某個目錄上去,不知道大家有沒有發現,去逛京東淘寶瀏覽某個商品頁面時,就會發現url是類似這樣的 www.jjdd.com/aguydg/ahdioa/1235345.html

這個後綴123145.html 大概率說明京東使用靜態頁的技術, 這太明智了,面對如此巨大數量的商品信息後綴用数字來表示也不錯,而且速度還快不是?

怎麼實現這種效果呢?

就是上面說的,通過IO將這些源碼的數據寫到Linux中的某一個目錄下面, 文件名就是上面URL中的最後的数字, 通過Nginx做靜態資源服務器將這些xxx.html代理起來, 用戶再訪問的話就走這個靜態頁, 同樣不會接觸數據庫, 而且nginx還支持零拷貝,併發數5萬不是事…
還有,後綴數組最好也別亂寫,直接使用商品id會更好,畢竟是先點擊商品獲取到id,再進入到靜態頁

對象緩存技術

緩存java中的對象, 比如將用戶的信息持久化進redis, 每次用戶查詢自己的信息先從redis中查詢,有的話直接返回,沒有的話再去查詢數據庫, 這樣同樣實現了在用戶和數據庫之間多添加出一層緩存,也可以大大的提高系統的吞吐量

一般會怎麼玩呢?

用戶的請求在查詢數據庫之前先嘗試從redis中獲取對象信息, redis中不存在的話就去數據庫中查詢, 查詢完結果后將這個結果換存進redis

// todo 使用redis做緩存,減少和數據庫的接觸次數
public Label findById(Long labelId) {

    // 先嘗試從緩存中查詢當前對象
    Label label = (Label) redisTemplate.opsForValue().get("label_id" + labelId);

    if (label==null){
        Optional<Label> byId = labelRepository.findById(labelId);
        if (!byId.isPresent()) {
            // todo 異常
        }
        label = byId.get();

        // 將查出的結果存進緩存中
        redisTemplate.opsForValue().set("label_id"+label.getId(),label);
    }
    return label;
}

當用戶update數據 ,先更新數據庫,再刪除/更新redis中響應的緩存

public void update(Long labelId, Label label) {
    label.setId(labelId);
    Label save = labelRepository.save(label);

    // todo 數據庫修改成功后, 將緩存刪除
    redisTemplate.delete("label_id"+save.getId());
    }

當用戶刪除數據,先刪除數據庫中的數據,再刪除redis中的緩存

public void delete(Long labelId) {
    labelRepository.deleteById(labelId);

    // todo 數據庫修改成功后, 將緩存刪除
    redisTemplate.delete("label_id"+labelId);
}

模仿Vue實現頁面靜態化

大家都在說頁面靜態化, 它真的有那麼神奇嗎? 其實也沒有那麼神奇, 說白了吧,傳統的網頁上的數據是通過模板引擎渲染上去的,(比如JSP或者是說thymeleaf這類模板引擎), 做了靜態化的網頁中數據的渲染通過js完成, 而且這個網頁和項目中的 靜態資源比如js,css 這類的文件放在一個目錄下面, 地位和普通的靜態資源相同, 還有個好處就是, 瀏覽器給的福利, 因為瀏覽器對靜態資源是有緩存的, 如果你善於觀察,就會發現有時候重複請求某個網頁,網頁正常显示,但是狀態碼是304… 請求依然會到達服務端,但是服務端會告訴瀏覽器它想訪問的頁面其實沒有變化, 於是瀏覽器就找到本地的緩存使用

時下國內 最火爆的玩靜態頁面時下最火爆的技術就是 Angular.js 以及 Vue.js , 也確實好用, 前幾個月我寫過有關vue的筆記, 感興趣的同學可以去看看

在本篇博客中恰恰好沒用到VUE, 但是實現靜態頁的思路和vue是大差不差的, 同樣是通過js代碼實現頁面的靜態化

• 首先說後端的代碼怎麼寫?

前後端分離嘛, 自然是json交互,後端通過@ResponseBody控制返回給前端json對象, 而且, 推薦大家也整一個VO對象,用這個VO對象將各式各樣的數據封裝在一起,一次性返回給前端, 這樣看上去,後端確實是簡單,也就是返回一個json對象

• 前端怎麼寫呢?

第一件事就是將html文件從template文件夾下move到static文件夾下面, 讓這個html文件和js/css文件稱兄道弟

然後是給這個xxx.html該名字, 為啥要改名換目錄呢? 因為SpringBoot是約定大於編碼的, 在什麼目錄下面就是什麼文件, 此外Thymeleaf部分默認的配置信息如下

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.thymeleaf")
public class ThymeleafProperties {

    private static final Charset DEFAULT_ENCODING = StandardCharsets.UTF_8;

    public static final String DEFAULT_PREFIX = "classpath:/templates/";

    public static final String DEFAULT_SUFFIX = ".html";

沒辦法,這些配置信息默認就認為類路徑下的templates中都是xxx.html的文件

第二件事是將html標籤中引入的類似thymeleaf這中命名空間都去掉,靜態頁不需要

<!DOCTYPE HTML>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <title>商品列表</title>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
    <!-- jquery -->
    <!--<script type="text/javascript" th:src="@{/js/jquery.min.js}"></script>-->
    <script type="text/javascript" th:src="js/jquery.min.js"></script>

第三件事寫一個ajax,當頁面一加載就觸發向後台發請求,獲取數據, 通過jQuery操作各個節點完成數據的渲染

三步打完收工, 看上也不是很複雜, 但是我們的頁面就是已然成為了靜態頁面, 從此她會被瀏覽器緩存起來,只要這個頁面不發生變動,瀏覽器就會一直使用自己的緩存,在網絡上的數據傳輸量有多帶勁自己腦補,系統RT絕對飆升幾個數量級

靜態資源的優化手段

說一下市面上常見的靜態資源優化技術吧:

• js/css 的壓縮與優化,減少流量
• 多個js/css組合在一起,減少連接數量
• Tengine 技術
• webPack , 使用vue開發時,它就會將一整套vue的依賴打包一個js一個html文件,豈不是爽歪歪?
• CDN加速技術, 很多雲服務廠商都有提供,而且價格也不貴,將體型大的靜態資源放在ＣＤＮ上進行加速也是不錯的選擇
• 使用Nginx做靜態資源代理,而且Nginx就支持零拷貝,還支持將數據文件壓縮后在網絡上傳輸　，自身的併發量也很強大，當靜態資源服務器它絕對是不二首選，　相信我，你會愛上它的

另外當多個用戶併發修改庫存時,竟然將庫存修改成了負數, 本身使用的數據庫引擎是 innodb是存在行級鎖的, 我們只要修改一下我們的sql就行 加條件 and stock_number > 0

為了防止同一個用戶發送兩次請求,偶爾秒殺到多個商品的情況,我們去miaosha_user表中去建立一個唯一的索引,將userId建立唯一索引,不允許相同的userId出現兩次,從而避免上述的情況

驗證碼技術

• 好處

讓用戶去輸入驗證碼的好處有很多, 除了驗證用戶的身份信息之外, 最明顯的好處就是分散用戶對系統的壓力, 前端如果不添加圖片驗證碼的可能在1s內系統需要承載1萬併發, 但是添加了圖片驗證碼, 就能將這1萬併發分散到10秒以內,甚至更多

• 整體的思路:

  圖片驗證碼不過是個image, 所以說前端想展示它,肯定需要一個img標籤, 一個比較不好想的地方是啥呢? 就是這個圖片的路徑,src=啥的問題, 我們可以怎麼做呢? 可以直接通過這個往src中寫入後端的生成imge的Controller的路徑, 每次刷新頁面,它就會往這個路徑中發起請求, Controller中去生成一個image, 通過HttpServletResponse的獲取到輸出流, 將生成的圖片用流的發送會瀏覽器,再加上他是img標籤,這不就ok了?

百度一下如何生成圖片驗證碼一類的技術,確實真的很多,我就不貼代碼了, 感興趣的同學自行百度,代碼一片片的

• 如何實現點擊圖片完成刷新操作呢?

因為這種圖片是靜態資源,如果你不禁用緩存,這個圖片就會被緩存下來, 要想每次點擊圖片都實現更換驗證碼的話,參考下面的js實現, 添加時間戳

   function refreshImageCode() {
        $("#verifyCodeImg").attr("src","/path/verifyCode?goodsId="+$("#goodsId").val()+"&timestamp="+new Date());
    }

接口限流技術

• 什麼是接口限流?

舉個例子: 如說我們想限制在一分鐘內單個用戶訪問 A Controller中的a方法的次數不能超過30次, 這其實就是一種接口限流的需求, 可以有效的防止用戶的惡意訪問

• 如何實現接口限流呢?

其實這件事結合緩存來實現並非是一件難事,比如我就用上面的例子: 不是想對a方法進行限流嗎? 我們就在a方法中添加下面的邏輯

偽代碼如下:

public void a(User user){
    // 校驗user合法性
    // 限流
   Integer count = redis.get(user.getId());
    if(count!=null&&count>15)
      return ; // 到達了指定的闋值,直接返回不允許繼續訪問
    if(count==null){
        redis.set(user.getId(),30,1); // 表示當前用戶訪問了1次, 當前key的有效時間為30s
    }else{
        redis.incr(user.getId());
    }
}

• 如何不讓限流的邏輯侵染業務代碼呢

我們可以使用攔截器技術, 如果我們的重寫了攔截器的preHandler()方法,它就會在執行Controller中的方法前進行回調, 再配合自定義註解技術, 後面簡直就是為所以為…

示例:

@Component
public class AccessIntercepter extends HandlerInterceptorAdapter {
    // 在方法執行之前進行攔截
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        if (handler instanceof HandlerMethod){
            HandlerMethod hd = (HandlerMethod) handler;
            LimitAccess methodAnnotation = hd.getMethodAnnotation(LimitAccess.class);
            if (methodAnnotation==null)
                return true;

            // 解析註解
            int maxCount = methodAnnotation.maxCount();
            boolean needLogin = methodAnnotation.needLogin();
            int second = methodAnnotation.second();
            // todo
        }
        return true;
    }
}

結語: 最近又到考試周了,今個周六,下周三考試運籌學… 希望自己能平安度過…

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　　大家好，我是痞子衡，是正經搞技術的痞子。今天痞子衡給大家介紹的是EEPROM接口標準及SPI EEPROM。

　　痞子衡之前寫過一篇文章 ，介紹過并行NOR Flash基本概念。眾所周知，現如今嵌入式非易失性存儲器基本被NOR Flash一統江湖了，但在Flash技術發明之前，EEPROM才是非易失性存儲器的霸主。EEPROM的全稱是”電可擦除可編程只讀存儲器”，即Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM技術的發明可是拯救過一大批嵌入式工程師的，畢竟在這之前非易失性存儲器技術的演進分別是ROM(只讀), PROM(只能寫一次), EPROM(紫外線可擦除)，擦除方式都不太友好，直到EEPROM的出現才變得人性化。雖說現在Flash是主流，但在較低容量（2Mb以下）尤其是超低容量（1Kb以下）的市場，EEPROM仍然有其不可替代的應用場合。今天痞子衡就來好好聊一聊EEPROM：

一、EEPROM背景簡介

　　聊到EEPROM發展史，不得不提浮柵MOSFET，這是一項發明於1967年的技術，它是所有閃存的基礎。1970年，第一款成功的浮柵型器件-EPROM被發明。1979年，大名鼎鼎的SanDisk(閃迪)創始人Eli Harari，發明了世界上首個電可擦除的浮柵型器件即EEPROM。
　　講到EEPROM必然要將它和與其相愛相殺的Flash一起對比。關於Flash大家都很熟悉，但其實Flash全稱應該叫Flash EEPROM，它屬於廣義的EEPROM。而本文主角EEPROM，指的是狹義的EEPROM，Flash和EEPROM最大的區別是：Flash按扇區操作，EEPROM按字節操作。Flash的特點是結構簡單，容量可以做得比較大且在大數據量下的操作速度更快，但缺點是操作過程麻煩，所以Flash適於當不需頻繁改寫的程序存儲器。而在有些應用中往往需要頻繁的改寫某些小量數據且需掉電非易失，傳統結構的EEPROM則非常適合。
　　EEPROM不像NOR, NAND Flash技術演進得那麼複雜，因此實際上關於EEPROM並沒有成文的標準，即使最知名的电子行業標準之一JEDEC也沒有關於EEPROM的標準出台，不過各大廠商生產的EEPROM似乎都遵從某種約定的事實標準，這在後面介紹的EEPROM接口命令里顯得尤為明顯。

二、Serial EEPROM原理

2.1 Serial EEPROM分類

　　從軟件驅動開發角度而言，Serial EEPROM可以從以下幾個方面進一步細分：

地址碼長度：1byte / 2byte / 3byte
通信接口類型：I2C / SPI / Microwire / UNIO Bus / Single-Wire

　　本文的主要研究對象是SPI接口的EEPROM。

2.2 SPI EEPROM內存模型

　　EEPROM內存單元從大到小一般分為如下4層：Device、Sector、Page、Byte，其中Sector不是必有的，並且Page也只是個結構概念，跟NOR Flash里的Page/Sector意義不一樣，因為Byte就是EEPROM讀寫的最小單元（即可以任意地址隨機訪問），所以你可以把EEPROM當做一個非易失性的RAM。當然有些高端EEPROM中集成了Page/Sector操作命令，這隻是為了讓EEPROM操作效率更高而已。

2.3 SPI EEPROM信號與封裝

　　SPI EEPROM一般有8個腳，除去電源Vcc,地GND/Vss，以及SPI四根信號線（CS#, SCK, SI, SO）不言而喻之外，還有兩根特殊的控制信號，即WP#（寫保護）和HOLD#（掛起）。WP#信號主要是從硬件層面上對EEPROM內存進行保護，防止電路上的噪聲干擾篡改了EEPROM里的內容；而HOLD#則提供EEPROM寫操作暫停的功能，當該信號有效的時候，SI信號輸入將被忽略，因此主機可以做其他更高優先級的事情。

　　SPI EEPROM雖然只有8pin，但是封裝種類還是比較齊全的，這其中最經典的當屬JEDEC定義的8-lead SOIC，此外還有TSSOP8, UDFN8, WLCSP8，下圖羅列了常見封裝：

2.4 SPI EEPROM接口命令

2.4.1 事實標準

　　痞子衡在文章開頭的時候講過，SPI EEPROM並沒有什麼成文的接口命令標準，但是各大廠商生產的SPI EEPROM無一例外都支持下錶的6條命令，即READ（讀內存）、WRITE（寫內存）、WREN（寫使能）、WRDI（寫禁止）、RDSR（讀狀態寄存器）、WRSR（寫狀態寄存器），所以從軟件接口層面而言，這6條命令就是SPI EEPROM事實上的接口命令標準。

　　除了6條標準命令外，SPI EEPROM內部還有一個8bit的狀態寄存器，用於反饋命令執行狀態，這8bit狀態寄存器的位定義也是存在如下錶所示的事實標準的：

　　不考慮寫保護特性的話，bit0 – RDY#和bit1 – WEL是比較常用的，RDY#位主要用於標示所有涉及改變內存或狀態寄存器的命令的執行結果，WEL位則保存了上一次WREN和WRDI命令的執行結果。狀態寄存器中的其他兩處定義bit7 – WPEN, bit[3:2] – BP[1:0]則主要與寫保護特性有關，它們的具體作用如下：

2.4.2 廠商個性化

　　除了6條事實標準的命令外，有些廠商還實現了一些自定義的命令，這些命令並不一定通用，一般用於較大容量（3byte地址碼，512Kb以上）的EEPROM上。痞子衡找了一款非常經典的EEPROM，來自Microchip的25AA系列（25AA1024），讓我們看看它有啥個性化的命令。這顆EEPROM容量為1Mb，屬於大容量EEPROM，為了提高EEPROM操作效率，Microchip為這顆EEPROM增加了Page/Sector/Chip Erase命令，使得擦除操作效率變高了，如果沒有這些個性化擦除命令，那麼只能通過標準WRITE命令去手動實現擦除操作，既麻煩又低效。

2.5 SPI EEPROM數據速率

　　數據存取速率是個重要的技術指標，咱們來看看SPI EEPROM的讀寫時序，前面痞子衡在講EEPROM分類的時候提到過EEPROM地址碼有1byte/2byte/3byte之分，地址碼的區別主要體現了EEPROM讀寫時序上。對於讀時序，在SPI總線發完READ（0x03）命令后，緊接着要發送想要讀取的內存地址，地址碼不同，發送的地址字節數也不同。對於容量大於512Kb的EEPROM（即地址碼為3byte），顯然要發送3byte的地址，才能確定要讀的數據所在地址，然後才能進行讀數據操作。

　　而對於容量小於等於512Kb的EEPROM，關於1byte和2byte地址碼區分，有一個特殊的設計，即對於512byte容量的EEPROM，按容量來說其屬於2byte地址碼範疇，READ命令后需要發送2byte地址，但實際上只需要發送1byte地址(A7-A0)，而最高地址位A8放在了READ命令碼bit3里，這樣可以節省1個字節的地址碼。因此1Kb – 512Kb容量的EEPROM地址碼為2byte，512byte及以下容量的EEPROM地址碼為1byte，如下圖所示：

　　從上面讀時序可以看出，READ命令碼和地址碼發完之後幾乎沒有等待周期，就可以直接讀取EEPROM中數據，因此EEPROM讀數據速率完全取決於SPI總線速率，所以我們只需要打開EEPROM數據手冊，看看它最高能支持多高的SPI總線速率即可（常見的有2MHz/5MHz/10MHz/20MHz）。
　　對於寫時序，就稍微複雜一些了，這裏不考慮地址碼區別，以2byte地址為例。首先在發送WRITE命令之前需要發送一個WREN命令使能寫操作，因為默認EEPROM在執行完上一次寫操作後會恢複寫禁止狀態，在發送WRITE命令進行寫操作之前必須保證EEPROM處於寫使能狀態。

　　確保EEPROM進入寫使能狀態后，開始發送WRITE命令，然後是地址碼，接着是要寫入的數據，痞子衡前面講過Page在EEPROM是個結構概念，但其實也跟WRITE命令有關，因為EEPROM既可以按byte去寫，也可以按Page去寫，如果需要存入連續的數據，顯然按Page去寫效率比按Byte寫入更高。這裏需要注意的是，WRITE命令後面跟的字節數不能超過要寫入的首地址所在Page剩餘的字節數。下圖示例的Page寫時序最大byte數為16/32，是因為示例EEPROM的page size即16/32 byte。

　　當一次WRITE時序內要寫入的數據全部發送完成之後，底下便進入等待周期，與READ時序不同的是，WRITE時序有等待周期，因為EEPROM內部要將緩存在page buffer里的數據編程到真正的內存空間里，這需要時間。用戶只能通過不斷地發送如下RDSR命令去讀取狀態寄存器bit0 – RDY#來判斷WRITE等待周期是否結束。因此寫時序速率不僅僅取決於SPI總線速率，還取決於等待周期時長。

　　如果想快捷地了解SPI EEPROM的性能，最簡單的就是打開SPI EEPROM手冊，看首頁的feature介紹，如下是25AA080的簡要feature：

• Max. Clock 10 MHz
• 1024 x 8-bit Organization
• 16 Byte Page (‘C’ version devices)
• 32 Byte Page (‘D’ version devices)
• Self-Timed Erase and Write Cycles (5 ms max.)
• Block Write Protection:
  - Protect none, 1/4, 1/2 or all of array
• Built-In Write Protection:
  - Power-on/off data protection circuitry
  - Write enable latch
  - Write-protect pin
• Sequential Read
• High Reliability:
  - Endurance: > 1M erase/write cycles
  - Data retention: > 200 years

三、SPI EEPROM產品

　　最後痞子衡收集了可以售賣SPI EEPROM芯片的廠商及產品系列：

　　至此，EEPROM接口標準及SPI EEPROM痞子衡便介紹完畢了，掌聲在哪裡~~~

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npm install 命令

首先總結下npm 安裝一個模塊包的常用命令。

/* 模塊依賴會寫入 dependencies 節點 */

npm install moduleName

npm install -save moduleName

npm install -S moduleName 

/* 模塊依賴會寫入 devDependencies 節點 */

npm install -save-dev moduleName

npm install -D moduleName

/* 全局安裝模塊包 */

npm install -g moduleName

/* 安裝特定版本的包 */

npm install 包名@版本號

/* 通過地址安裝git倉庫 */

npm install git+https://github.com/itwmike/axios.git

npm install git+ssh://git@github.com:itwmike/axios.git
 
/* 安裝特定分支或Tag的git倉庫 */

npm install git+https://github.com/itwmike/axios.git#tag

/* 通過用戶名安裝git倉庫 */ 

npm install github:帳號/倉庫名 # npm install github:itwmike/axios

npm install github:帳號/倉庫名

npm 依賴包版本號

npm 所有node包都使用語義化版本號，規則要求如下：  

• 每個版本號都形如1.2.3，由三個部分組成，依次叫做“主版本號(major)”、“次版本號(minor)”和“修訂號(patch)” 。

• 當新版本無法兼容基於前一版本的代碼時，則提高主版本號 。

• 當新版本新增了功能與特性，但仍兼容前一版本的代碼時，則提高次版本號 。

• 當新版本僅僅修正漏洞或者增強效率，仍然兼容前一版本代碼，則提高修訂號。

默認使用 npm install -save 下載的都是最新版本，同時會在package.json 文件中登記一個最優版本號，如下形式：

"dependencies": {
  "axios": "^0.19.0"
},

最優版本號前面會多出一個“標記”，這個標記有啥意義？它的寫法又有哪些？

npm install 都做了哪些事？

拿到一個node項目時首要做法是運行 npm install 命令，這個命令將 package.json 文件中的依賴包自動解析並安裝，這也是項目能夠本地運行的前置條件。那如此簡單的一條命令，npm 背後又做了哪些不為人知的事呢？

Number One

自 npm 5.0后，項目中如果沒有 package-lock.json 文件的時候，npm 會自動幫我們生成。該文件的主要作用是記錄依賴包之間的具體版本號，對包版本有一個鎖定的意義，項目開發中應該將此文件上傳到git等版本控制工具（博主為此經歷了血淋淋的慘痛教育）。

Number Two

檢測本地包是否已經下載。如果本地 node_modules 下已經存在和 package-lock.json 中版本一致的包，則不會重新下載。

Number Three

下載依賴節點中對應的模板包。下載規則是：如果 package-lock.json 文件存在，則按照該文件中記錄的版本號下載對應的模塊包；如果文件不存在或文件中沒有該包的記錄，此時會按照版本號的標記（上面已講）規範下載並同時更新到 package-lock.json。

了解了 package-lock.json 的作用后，筆者有個疑問：手動修改 package.json 中的包版本號后運行 npm install 命令會下載新包么？

帶着這個疑問，筆者做了實驗，得出如下結論：

• 如果新舊版本號差距較大，比如從 ^2.5.2 變為 2.6.0 ，那麼會下載最新包並且更新 package-lock.json 。

• 如果新舊版本號差距較小，比如從 ^2.5.2 變為 2.5.4，那麼不會更新。

總之是否更新要看特定情況，取決於 package.json中版本號的標記和 package-lock.json 是否一致。

cnpm install 探索

cnpm 是淘寶 npm 鏡像，在國內很受歡迎，雖然筆者並不喜歡使用。那 cnpm 和 npm 對包的管理是否一樣呢？

• cnpm install 並不會生成 package-lock.json

• cnpm install 並不受 package-lock.json 的約束，它會按照版本號標記規則下載依賴包

由此可見，我們在項目中使用 cnpm 的時候一定要慎重，因為很可能團隊成員每個人使用的依賴包版本都不相同，造成打包后的結果也不同。

如果團隊要使用 cnpm，請使用固定版本號的方式安裝依賴包如：cnpm install -E moduleName

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