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在Visual Studio中开发pyd动态库模块

发表于 2022-09-08 分类于 Visual Studio ， Python ， Python ， pyd ， pyd 阅读次数：
本文字数： 823 阅读时长 ≈ 1 分钟

Visual Studio依赖

在Visual Studio 2017之前版本需要手动搭建Python的pyd模块开发环境，Visual Studio 2017或更高版本，可安装Python开发工作负载，其内包含了Python本机开发工具，可以直接使用Python 扩展模块模板来初始化pyd项目。

以Python扩展模块模板创建项目

项目生成的实际上就是dll模块，不过会把目标文件扩展名修改为pyd，同时会把Python相关的头文件和库文件路径自动引入进来。另外该模板使用的调试器是Python/Native Debugging，调试时会启动一个Python Shell，并自动把项目模块import进来。

Notes：如果需要依赖第三方的动态库，可以考虑调整项目调试的工作目录。

如果想要单独创建一个测试用例项目可以这么做，创建一个Python子项目，然后把pyd模块的生成路径包含进搜索路径中，不过一般可能没这个必要，看实际需求。

开发相关指引

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Visual Studio命令窗口常用命令

发表于 2022-09-04 分类于 Visual Studio ， Command Window 阅读次数：
本文字数： 544 阅读时长 ≈ 1 分钟

官方文档：Visual Studio命令

执行Shell命令：Tools.Shell [/command] [/output] [/dir:folder] path [args]
启动调试：Debug.Start [address]
列出模块：Debug.ListModuels
列出线程：Debug.ListThreads [index]
快速监视：Debug.QuickWatch
监视：Debug.Watch[index]，index需要跟在Watch后面，并且为整数
新建文件：File.NewFile [filename] [/t:templatename] [/editor:editorname]
列出源：Debug.ListSource [/Count:number] [/Current] [/File:filename] [/Line:number] [/ShowLineNumbers:yes|no]
列出内存：Debug.ListMemory [/ANSI|Unicode] [/Count:number] [/Format:formattype] [/Hex|Signed|Unsigned] [expression]
列出调用堆栈：Debug.ListCallStack
列出反汇编：Debug.ListDiassembly

C/C++函数名与函数签名相关预定义宏

发表于 2022-09-04 分类于 C++ ， C ，宏，函数签名，宏，函数签名阅读次数：
本文字数： 327 阅读时长 ≈ 1 分钟

这里记录下几个编译器预定义宏，得到函数名和函数签名（对于类方法或者模板函数，得到的是完整的签名）。

严格来说它们并不是宏，而是编译器提供的Magic Identifier，它们扩展出来的形式如下：

1	static const char __func__[] = "function-name ";

函数名

__func__：C99/C++99标准提供，早期Microsoft C++ Compiler不支持
__FUNCTION__

兼容GUNC以及Microsoft C++ Compiler的写法：

#if defined(__STDC_VERSION__) && __STDC_VERSION__ >= 19901L
#define __FUNC__ __func__
#elif defined(__cplusplus) && __cplusplus >= 19901L
#define __FUNC__ __func__
#else
#define __FUNC__ __FUNCTION__
#endif

函数签名

__PRETTY__FUNCTION__：这不是标准提供的，是gcc的扩展，Microsoft C++ Compiler不支持
__FUNCSIG__：在Microsoft C++ Compiler中，使用这个

兼容GUNC以及Microsoft C++ Compiler的写法：

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微服务熔断器（Circuit Breaker）

发表于 2022-09-03 分类于微服务，容错机制阅读次数：
本文字数： 575 阅读时长 ≈ 1 分钟

雪崩效应

分布式架构中的服务基本都存在依赖调用关系，每个服务在生产环境下都是避免不了出现故障的，当某个服务发生了故障，会导致连接（依赖）到它的所有请求超时，这时如果没有合适的处理机制，这种超时便会在生产系统中蔓延和累积，造成级联故障，进而可能使整个系统不可用，这种现象就是服务雪崩效应。

熔断器（Circuit Breaker）

熔断器（断路器）就是容器管理工具，通过熔断机制控制服务和第三方库的节点，从而为延迟和故障提供强大的容错能力。

它的基本机制类似于家电的电路熔断器，当电路发生短路时立即熔断电路，避免发生灾难。应用于微服务上就是，熔断器可识别某个服务节点是否出现故障、大量超时的情况，这种时候需要主动熔断，比如返回一个备选响应（FallBack），而不是长时间等待或者抛出异常，这样就可以保证服务调用方不会被长时间不必要地占用，从而避免故障在分布式架构中蔓延和积累，乃至雪崩。

熔断器的基本思想：将一个受保护的函数调用包含在用于监视故障的熔断器对象中，一旦故障数达到一个阈值，熔断器便会跳闸，并且对熔断器的所有后续调用都将返回错误，完全不接受对受保护函数的调用。通常，如果熔断器发生跳闸，还需要监控报警。
From：《Docker微服务架构实战》 - P69

有的熔断器（比如Netflix Hystrix）可以实现弹性容错，当服务节点的状况好转后，可自动重连。