移动平台实时动态多点光源方案:Cluster Light

news/2024/5/14 14:29:35

一、什么是 Cluster Light,它具体如何实现多点光源效果?

对于移动设备,如何支持场景中大量的实时点光源一直以来都是比较棘手的问题,因此对于过去,往往有如下两种常规方案:

  1. 静态点光源直接烘焙,光源本身依靠自发光 + Bloom 出效果
  2. 动态点光源标记最重要的 1~4 盏,shader 中只计算这些标记为 Important 的点光源的贡献

但如果场景中有大量的点光源,又或者说点光源的数量、位置无法预知,那么前两种方案就会完全不可行,除此之外对于方案②,场景中不同位置的点光源也很难分辨出哪个是 “Important” 的,毕竟这个标签若要跟着场景走,你很难说哪个光源重要或者不重要

因此,基于空间划分后分块计算光照的思路就应运而生,其可以在保证效果的同时减少 PixelShader 的计算量,大体思路也很简单,看一张图就多多少少有所理解

此图来源:GDC2015:Thomas Gareth Advancements in Tile-Based

有兴趣可以翻看当年的 PPT,这里直接上重点,一个简单的多点光源 ClusterLight 思路如下:

  • ViewSpace,即摄像机可见区域,分块(GPU ComputeShader)
  • 计算每个块(Cluster)会受到哪些点光源影响
  • 在着色时,根据像素获取对应的 Cluster,并拿到光照列表
  • 正常计算点光源着色

1.1 简单 ClusterLight 实现

可参考链接:这些都是知乎上个人实现的 ClusterLight Demo,除此之外,URP12 之后的版本也支持 PC 下的 ClusterLight,大部分情况,ClusterLight 方案都不包含阴影,关于阴影的问题后面也会提到

  • Unity SRP学习笔记(二):Cluster Based Light Culling
  • Unity SRP 实战(四)Cluster Based Lighting
  • 实时动态多光源渲染-Cluster Forward Shading
  • Cluster Based Deferred Lighting-MaxwellGeng

1.1.1 第一步:按照 ViewSpace 切割 Cluster

摄像机的可见区域,即摄像机的视锥体,按照 X, Y, Z 等距切割成多个 Cluster,这里没有复杂的数学公式,加上其没有前后依赖计算,因此可以并行,交给 ComputeShader 非常的合适

 

X, Y 轴的切割没啥好说的,直接等距切割就 OK,传统的 Frustum Light 方式 Z 方向不切割,Frustum 截锥体如下图,如果继续按 Z 轴切割就是本文的 Cluster 了:

图片来源自:https://www.3dgep.com/forward-plus/

考虑到离摄像机越远的位置,相同距离的 \Delta Z 对于屏幕 pixel 的贡献就可能越小,因此 Z 轴可以按照距离指数分割,即离摄像机越远,Z 方向上 Cluster 分的块就越大,反之越小,不过这个对于 Deferred Lighting,或是在屏幕空间进行的光照计算优化明显,目前测试下来 Forward 物体着色时计算光照优化不明显,因此依然可以仅等距划分 Z

1.1.2 第二步:收集光照信息,再次计算每个 Cluster 包含哪些光源

到此 GPU 需要获取两个 StructuredBuffer:一个是 ClusterBox 对应的 List:每个 Cluster 数据包含八个 Vector3,对应锥体的每个顶点

另一个则是场景中所有点光源列表:

protected struct PointLight
{public Vector4 color;public Vector4 position;
};

其中 Color 的第四维为光源强度,position 第四维存储光源半径

一样可以并行计算:对于每个 Cluster 做一个几何判断,即当前 Cluster 与球体是否相交,计算方案有很多,这里提供两个正确的经典思路:

一是求出 Cluster 对应的 AABB 方形包围盒,之后判断这个包围盒是否与球体相交:这个方案相对后者计算量没那么大,缺点就是可能会有浪费,可能 Cluster 不会受到某个光源影响,但仍然会统计这个光源

bool TestSphereVsAABB(float4 s, AABB aabb)
{float3 center = (aabb.max1.xyz + aabb.min1.xyz) * 0.5f;float3 extents = (aabb.max1.xyz - aabb.min1.xyz) * 0.5f;float3 vDelta = max(0, abs(center - s.xyz) - extents);float fDistSq = dot(vDelta, vDelta);return fDistSq <= s.w * s.w;
}

二是对于 Cluster 的每个面判断面交,6个面计算六次,优点就是精准,但是要额外考虑光源球体完全在 Cluster 内部的情况,因此还要计算下空间相对位置,比较麻烦

同样,这一部分也交给 GPU Compute 计算,最后可以得到一张光源分配查找表,即每个 Cluster,对应一个 LightList,即该 Cluster 会接收到的点光源的列表,不过考虑到每个列表的大小必然不会一样,GPU 没法申请 动态大小的 List,因此为了避免空间浪费,可以多加一个 LightIndexList 用于存储光源索引,此时光源查找表可以只记录每个 Cluster 对应的 LightIndexList 的起点和数量,最后通过 LightIndexList 查询对应连续的一段内存来获取 LightList 的实际索引:

[numthreads(32, 32, 1)]
void LightAssign(uint3 tid : SV_GroupThreadID, uint3 id : SV_GroupID)
{// cluster ID uint i = tid.x, j = tid.y, k = id.x;uint3 clusterId_3D = uint3(i, j, k);uint clusterId_1D = Index3DTo1D(clusterId_3D);ClusterBox box = _clusterBuffer[clusterId_1D];uint startIndex = clusterId_1D * _maxNumLightsPerCluster;uint endIndex = startIndex;for(int lid = 0; lid < _numLights; lid++){PointLight pl = _lightBuffer[lid];if(!ClusterLightIntersect(box, pl))continue;_lightAssignBuffer[endIndex++] = uint(lid);}LightIndex idx;idx.count = endIndex - startIndex;idx.start = startIndex;_assignTable[clusterId_1D] = idx;
}

需要注意的是,这个数据量还是不小的,假设 ViewSpace X, Y, Z 分别按照 32, 32, 64 的大小切割,限制每个 Cluster 最多受到 8 盏点光源影响,这样就需要至少 32 * 32 * 64 * 8 = 524288 的 lightAssignID 大小

后续会介绍这一部分怎么优化,或者是否有其它的存储方式

1.1.3 第三步:光照计算

这一部分就比较简单了,着色时判断当前 pixel 在哪个 cluster 中,获取其光照索引表,拿到其光照之后就是标准的遍历点光源计算光照,出于性能考虑的话可以直接用最简单的兰伯特光照模型

#if defined(VIEW_CLUSTER_LIGHT)float2 scrPos = i.scrPos.xy / i.scrPos.w;float depth = LinearEyeDepth(i.pos.z, _ZBufferParams);float A = LinearEyeDepth(0, _ZBufferParams);float B = LinearEyeDepth(1, _ZBufferParams);// 计算 Cluster Based Lightinguint x = floor(scrPos.x * _numClusterX);uint y = floor(scrPos.y * _numClusterY);#if UNITY_REVERSED_Zuint z = (_numClusterZ - 1) - floor(((depth - B) / A) * _numClusterZ);#elseuint z = floor(((depth - A) / B) * _numClusterZ);#endif
#endif

不过考虑到 DirectX 和 GL 的平台差异,还要处理一下 Reserve-Z 问题,在计算 Cluster 的 Z 索引时,对于 Reversed-Z 的平台要把 Z 部分的计算反过来那分割数量减去它,这和你 ComputeShader 中的计算逻辑也有一定关系,在 ComputerShader 中考虑好 Reserve-Z 应该也是可行的

光照计算部分代码就不贴了,可以根据实际情况选择使用任意光照模型

还需要注意的是,点光源的阴影计算并不包含其中,依旧需要额外处理阴影的问题,并且对于 foward 管线这部分没有高性能的方案,一个简单地思路就是对于每个点光源求出其 CubeShadowmap,对于多个点光源可以得到一个 TexCubeArray,着色时通过 index 读取采样 shadowmap

1.2 世界空间 ClusterLight 分割

前面介绍的就是经典的 ViewSpace 分割方案,但是,技术一定是要依赖需求去动态调整的,生搬硬套没有意义,考虑到大多数手机游戏,点光源往往都是静态烘焙的做法,根本没有必要上动态的多光源

而需要动态点光源的,可能是一些特殊的场景,又或者是点光源位置不能确定的场景,例如家园,玩家可以任意摆放建筑和摆饰,而部分摆饰会有光源,又或者说是空间小室内场景。对于这些需求的特点就是:我们没有必要将点光源和大世界绑定在一起,对于如上情况而言,可以布置或者说会出现动态点光源的空间是有限的,此时按照世界空间分 Cluster 就成了一种可行的选择,并且相对于 ViewSpace 的分块,后者无需在摄像机改变视角时实时更新,性能也会更好

既然是世界空间的分割,那么分割范围大小就要有严格限制:可以通过放置 Box 来确定其光源生效范围,后续只对这个 Box 内的空间进行分割及光照计算

而后续计算 Cluster 对应光照数据的流程,和前者 View-Space 的计算流程没有差异,甚至可以共用一个 ComputeShader,最后在着色时,也无须考虑平台差异

#if defined(VIEW_CLUSTER_LIGHT)…… ViewSpace Cluster
#elsefloat3 dir = maxBound - minBound;float X = (worldPos.x - minBound.x) / dir.x;float Y = (worldPos.y - minBound.y) / dir.y;float Z = (worldPos.z - minBound.z) / dir.z;uint x = floor(X * _numClusterX);uint z = floor(Y * _numClusterZ);uint y = floor(Z * _numClusterY);
#endif

二、移动平台性能优化及兼容

很可惜,如果是无脑上 ClusterLight 的话,无论是自己的方案,或者是 URP UE 自带的方案,在大部分中配机型上都很难跑的动,甚至是不兼容,抛开阴影不谈,经过测试原因主要如下:

  1. 部分手机理论应该支持 ComputeShader,但是仍旧会出现进游戏闪退等问题
  2. 对于①深度了解主要又分两种情况:手机驱动尽管是 OpenGL3.1 以上版本,但仍不支持
  3. 支持 ComputeShader,但是不支持 StructuredBuffer(SSBO)
  4. 可以进入游戏,但是有很明显的掉帧,主要原因出在 StructuredBuffer pixelShader 访问上

2.1 StructuredBuffer pixelShader 优化

StructuredBuffer 测试报告.md

对于 ClusterLight 的数据,往往都通过 StructuredBuffer 存储,这样是非常常见的操作:

RWStructuredBuffer<ClusterBox> _clusterBuffer;
RWStructuredBuffer<PointLight> _lightBuffer;
RWTexture3D<float4> _assignTable;

但是在 pixelShader 中,读取 StructuredBuffer 对于部分手机而言会出现非常离谱的帧数下降:

Mi6(骁龙835为例),正常使用 StructuredBuffer 未优化的性能如下:

该数据对应测试场景可以见图 1.1.3,下同

整体稳定在 30FPS,但是运行一段时间后手机会降频(735MHz - 515MHz),此时无法稳定 30FPS

之前存储灯光是使用 StructuredBuffer 的,一般情况下场景中的灯光都会有最大数量限制,如果最大数量限制 128 个,那么实际操作上就可以使用一个长度为 64 的 Matrix[] 来存储至多 128 盏光源信息

Matrix[64] 必然可以定义在 ConstantBuffer 中而非 StructuredBuffer,前者读写性能远好于后者

float4x4 _lightBuffer[64];
float4x4 lit = _lightBuffer[lightId / 2]; // 根据 id 查灯光表
float4 litPosition = lit[(lightId % 2) * 2 + 1];
float4 litColor = lit[(lightId % 2) * 2];

在仅做了这步优化后,实机测试性能就有了肉眼可见的提升:

可以看到,原先 30FPS 提升到了 50FPS,这也证明了这个优化路线是正确的

关于 StructuredBuffer 在移动设备上出现严重性能下降的原因推测:

当前设备并不能很好的支持在 pixel 中访问 StructuredBuffer 或者本质上不支持 StructuredBuffer,因此在使用 StructuredBuffer 时,为了避免更坏情况(直接闪退 or 不执行),对应的逻辑会退化,从而在读写上出现了不可预料的时间消耗

2.1.1 使用 Texture3D

除此之外,每个 ClusterBox 存储光源信息,也可不使用 StructuredBuffer 而是用 Texture3D 替代,其 Texture3D 的每个 pixel 正好和切割后的每个 Cluster 一一对应

private int numClusterX = 32;
private int numClusterY = 32;                          
private int numClusterZ = 32;
public JClusterCPUGenerate(int Z, BoxCollider collider)
{numClusterZ = Z;worldBox = collider.bounds;assignTable = new Texture3D(numClusterX, numClusterY, numClusterZ, TextureFormat.RGBAFloat, true);Color[] colors = new Color[numClusterX * numClusterY * numClusterZ];for (int i = 0; i < colors.Length; i++){colors[i] = Color.black;}assignTable.SetPixels(colors);
}

Texture3D 只能支持4通道,也就是最大 ARGBFloat,这就意味着没有特殊操作的话每个 Cluster 只能存储最多4盏灯,这样的话还是需要像前面 1.1.2 的操作一样,这里只存储两个 Int 数据,对应 lightBuffer 的起始 Index 和灯光数量,在着色计算时最终从 LightBuffer 里获取灯光,这样就没有灯光数量限制了

此时 Texture3D 也可以使用 RGInt 格式足够,使用 Texture3D 而非 StructuredBuffer 性能可以得到进一步提升:

可以看到,目前设备已经能够稳定 60FPS,尽管运行一段时间后手机仍会降频

2.2.2 灯光数据位存储

前面提到过:Texture3D 只能支持4通道,也就是最大 ARGBFloat,这就意味着没有特殊操作的话每个 Cluster 只能存储最多4盏灯,但是真的只能存储4盏灯嘛?考虑到场景中的灯光数量必然有一个上限,以128的上限为例,其灯光 Index 必然是在 0~127 的范围内,此时对于 RGBAFloat 或 RGBAInt 格式,一个通道就可以存储4盏灯光

例如一个 Cluster 受到第2,4,16,36这四盏灯光影响,那么其第一个通道的数据存储值就为:

  • 00000001 00000010 00001000 00100100 = 526337

在实际获取数据时,再通过位运算就可以解算其灯光索引,考虑到位运算效率很高,因此不会带来太大的性能问题,除此之外,一张 Texture3D 单通道也可以存储至多16盏灯光

如果设置了16盏灯光为单个 pixel 可接受的点光源数量上限,那么就无需在申请 LightBuffer 或 lightIndex 这样的额外的 StructuredBuffer 了

[numthreads(32, 32, 1)]
void LightAssign(uint3 tid : SV_GroupThreadID, uint3 id : SV_GroupID)
{// cluster ID uint i = tid.x, j = tid.y, k = id.x;uint3 clusterId_3D = uint3(i, j, k);uint clusterId_1D = Index3DTo1D(clusterId_3D);ClusterBox box = _clusterBuffer[clusterId_1D];uint startIndex = 0, endIndex = 0;int lightAssignID[16] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};for(int lid = 0; lid < _numLights && endIndex < 16; lid++){PointLight pl = _lightBuffer[lid];if(!ClusterLightIntersect(box, pl))continue;lightAssignID[endIndex++] = int(lid) + 1;}int A = (lightAssignID[0] << 16) + lightAssignID[1];int B = (lightAssignID[2] << 16) + lightAssignID[3];int C = (lightAssignID[4] << 16) + lightAssignID[5];int D = (lightAssignID[6] << 16) + lightAssignID[7];_assignTable[clusterId_3D] = float4(A, B, C, D);
}

以上代码为16位存储,即每个 int 存储两盏灯光,此时最多支持的单个 pixel 灯光上限为8盏,事实上,手机上也不太好布置太密的点光源,一个 pixel 接受8盏光源已足矣,否则计算量其实也优化不下来

到此就成功完全弃用了 StructuredBuffer,以避免其读写慢带来的致命性能损耗:

稳定 60FPS 的同时,测试机在一段时间内也没有降频现象

2.2 CPU 实现 ClusterLight

ComputeShader 手机兼容性报告

很可惜,并非所有手机都能很好的支持 ComputeShader,在引用中所有测试的 Android 手机中,OpenGL ES 3.1以上的手机均使用的是 Shader Model 4.5 或 Shader Model 5.0,在使用 unity 提供的 API:SystemInfo.supportsComputeShaders 在上述手机显示为 true,但通过运行一段 ComputeShader 程序,在 Shader Model4.5 上运行结果却不符合预期

因此,如果想要不兼容 CS 的手机也能实现 ClusterLight 动态点光源,就需要考虑备选方案,也就是使用 CPU 计算原先 CS 计算的部分

不过如果这部分任务交给 CPU,CPU 要不考虑使用 JobSystem 来并行计算,要不就考虑分帧,不然如此大的计算量,尽管 WorldSpace 的 ClusterLight 仅需一次计算,但仍然会出现卡帧问题


下面给出一个分帧的实现:分帧分什么?当然是光源 —— 即每帧只处理一盏光源

思路也很简单,对于每个当前 Add 的光源,以其光源为中心开启 BFS,搜索所有受到该光源影响到的 Cluster,此时复杂度为线性:

private void BFSCluster(PointLight light, bool isAdd)
{int clusterNum = numClusterY * numClusterZ;Queue<Cluster> queue = new Queue<Cluster>();uint[] flag = new uint[clusterNum];Vector3 pos = new Vector3(light.position.x, light.position.y, light.position.z);Cluster lightCluster = Locate(light, pos);queue.Enqueue(lightCluster);flag[lightCluster.y * numClusterY + lightCluster.z] |= (uint)1 << lightCluster.x;Vector3 perCusterlen = new Vector3((worldBox.max.x - worldBox.min.x) / numClusterX, (worldBox.max.y - worldBox.min.y) / numClusterZ,(worldBox.max.z - worldBox.min.z) / numClusterY);while (queue.Count != 0){Cluster s = queue.Dequeue();ChangeLightState(s, light, isAdd);int[,] dirS = { { 1, 0, 0 }, { -1, 0, 0 }, { 0, 1, 0 }, { 0, -1, 0 }, { 0, 0, 1 }, { 0, 0, -1 } };for (int i = 0; i < 6; i++){Cluster n = s;n.x += dirS[i, 0];n.y += dirS[i, 1];n.z += dirS[i, 2];if (n.x >= numClusterX || n.y >= numClusterZ || n.z >= numClusterY || n.x < 0 || n.y < 0 || n.z < 0)continue;if ((flag[n.y * numClusterY + n.z] & (uint)1 << n.x) != 0)continue;if (n.deep++ > 0){if (!CheckLightDir(n, lightCluster, perCusterlen, light.position.w))continue;}queue.Enqueue(n);flag[n.y * numClusterY + n.z] |= (uint)1 << n.x;}}
}

2.2.1 基于 BFS 的光源 Add 方案

关于 BFS(代码中为队列实现的广度优先搜索),默认看到这里的人都是了解的,因此不会介绍这部分算法,重点提一下搜索时的标记数组 Flag[],因为该 BFS 为避免重复搜索采用的是记忆化搜索的思路

Flag[] 的大小理论上应该和 Cluster 的数量一致,但是如果每帧都申请并清空这样大小的 Flag[],必然也会浪费资源,因为 Cluster 的数量可能会过万,因此这部分需要做点处理:

  1. 清空标记处理:如果是分帧操作,则没必要每帧都重新 new 一个数组,也没必要像 memset 一样重置 flag[] 的值,可以直接给 flag[] 填上当前的灯光 ID 作为标记
  2. 此方案和①不兼容,不过可以省掉大量的 flag[] 空间,一样是利用位运算,申请 flag 时只需要申请 X Y 两轴的大小,Z 存储到对应的位中,不过此方案也要求 Z 不能超过位数(uint=32),上面的代码样例采用的就是这个方案


http://www.mrgr.cn/p/57668783

相关文章

UE4 C++ Widget的NativeConstruct 与 NativePreConstruct

构造函数 由于Widget是由UE的反射系统创建的,其生命周期由UE引擎管理,所以并不存在构造函数,UE为Widget类定义了两个虚函数NativeConstruct 与 NativePreConstruct来充当构造函数的作用。而这两个函数的调用都必须在Widget被实例化之后才能进行调用 如何在Widget中获取角色 …

【AIGC】如何在Windows/Linux上部署stable diffusion

文章目录 整体安装步骤windows10安装stable diffusion环境要求安装步骤注意事项参考博客其他事项安装显卡驱动安装cuda卸载cuda安装对应版本pytorch安装git上的python包Q&A linux安装stable diffusion安装anaconda安装cudagit 加速配置虚拟环境挂载oss&#xff08;optional…

P1484 种树 题解

P1484 种树有 \(n\) 个坑。第 \(i\) 个坑种树的价值是 \(c_i\),相邻坑不能同时种。可以种 \(k\) 颗树,求最大价值。模拟费用流,建图类似这样: 中间两层结点之间有 \(7\) 条边,表示 \(n=7\) 的情况。相邻两条边,例如 \(1,2\) 总流入量为 \(1\),\(2,3\) 总流出量为 \(1\),…

新穗青少年开展“小小公民科学家”科考活动探索生物多样性

为帮助“新穗”青少年了解本土文化&#xff0c;提升个人知识面和动手能力&#xff0c;贯彻落实《未成年人保护法》《家庭教育促进法》《广东省生态环境教育条例》等有关文件精神&#xff0c;3月24日&#xff0c;天河区绿日同学公益服务促进会联合华南农业大学农潮工作室、广州城…

Sql Server设置用户只能查看并访问特定数据库

1.新建登录用户以管理员身份登陆数据库(权限最高的身份如sa),点击安全性->登录名,右键新建登录名,输入登录名和密码,取消强制实施密码策略。 2.将服务器角色设置为public 3.将public服务器角色的属性->取消查看所有数据库的权限点击安全性->服务器角色->publ…

华为流量整形配置

组网需求 如图1所示&#xff0c;企业网内部LAN侧的语音、视频和数据业务通过Switch连接到RouterA的Eth2/0/0上&#xff0c;并通过RouterA的GE3/0/0连接到WAN侧网络。 不同业务的报文在LAN侧使用802.1p优先级进行标识&#xff0c;在RouterA上根据报文的802.1p优先级入队列&…

electron 开发

教程:https://www.electronjs.org/zh/docs/latest/tutorial/quick-start 系统:Windows 10 工具: PowerShell 文件目录:index.html main.js package.json 和 preload.js 是手动添加的,其余是编译生成的index.html<!DOCTYPE html> <html><head><meta c…

2024最新版克魔助手抓包教程(9) - 克魔助手 IOS 数据抓包

引言 在移动应用程序的开发中&#xff0c;了解应用程序的网络通信是至关重要的。数据抓包是一种很好的方法&#xff0c;可以让我们分析应用程序的网络请求和响应&#xff0c;了解应用程序的网络操作情况。克魔助手是一款非常强大的抓包工具&#xff0c;可以帮助我们在 Android …

vue3+ts白屏问题解决

文章目录 打开白屏解决方法可能出现问题使用base导致的使用baseUrl导致的 注意点vue3ts白屏问题知识分享 打开白屏 解决方法 在vue.config.js页面 添加publicPath:./, const { defineConfig } require(vue/cli-service)module.exports defineConfig({ transpileDependenci…

客快物流大数据项目(八十一): Kudu原理 有用 看1

​Kudu原理 一、表与schema Kudu设计是面向结构化存储的,因此Kudu的表需要用户在建表时定义它的Schema信息,这些Schema信息包含:列定义(含类型) Primary Key定义(用户指定的若干个列的有序组合)数据的唯一性,依赖于用户所提供的Primary Key中的Column组合的值的唯一性。…

Docker进阶:Docker Swarm(集群搭建) —实现容器编排的利器

Docker进阶&#xff1a;Docker Swarm&#xff08;集群搭建&#xff09; —实现容器编排的利器 1、什么是Docker Swarm&#xff1f;2、Docker Swarm 与 Docker Compose的区别3、创建一个Swarm集群&#xff08;1-Manager&#xff0c;2-Worker&#xff09;1、资源准备2、初始化Swa…

ICLR 2024 | FeatUp: A Model-Agnostic Framework for Features at Any Resolution

论文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2403.10516代码&#xff1a;https://github.com/mhamilton723/FeatUp 背景动机 深层特征是计算机视觉研究的基石&#xff0c;捕获图像语义并使社区即使在零或少样本情况下也能解决下游任务。然而&#xff0c;这些特征通常缺乏空间分辨率…

3.2324物理强基小记

物理强基课有人听强基课是听提高,有人听强基课是听水题,有人听强基课是听新课,怎么回事呢?弹簧 类SHMSHM 中,都可以规约成 \(E_p=\dfrac{1}{2}kx^2,E_k=\dfrac{1}{2}mv^2\)例1\(Q\) 固定,\(q\) 穿在绝缘光滑杆,总长 \(l\),一个小移动 \(x\),\(x<<l\)Trick:\((1…

URL编码:原理、应用与安全性

在网络世界中,URL(统一资源定位符)是我们访问网页、发送请求的重要方式。然而,URL 中包含的特殊字符、不安全字符以及保留字符可能会导致传输错误或安全风险。为了解决这些问题,URL 编码应运而生。本文将从概念介绍、编码规则、编码与解码、常见应用场景、历史演变、安全性…

KingbaseES V8R6集群运维案例之---级联备库upstream节点故障

KingbaseES V8R6集群运维案例之---级联备库upstream节点故障案例说明: 在KingbaseES V8R6集群,构建级联备库后,在其upstream的节点故障后,级联备库如何处理? 适用版本:KingbaseES V8R6 集群架构:案例一: 一、配置集群的recovery参数(all nodes) Tips: 关闭备库的aut…

让IIS支持.NET Web Api PUT和DELETE请求

前言 有很长一段时间没有使用过IIS来托管应用了&#xff0c;今天用IIS来托管一个比较老的.NET Fx4.6的项目。发布到线上后居然一直调用不同本地却一直是正常的&#xff0c;关键是POST和GET请求都是正常的&#xff0c;只有PUT和DELETE请求是有问题的。经过一番思考忽然想起来了I…

KingbaseES V8R6运维案例之---归档日志批量解析

案例说明: KingbaseES V8R6数据库的wal日志归档如果通过sys_rman工具执行,默认日志将归档在备份目录下,归档日志被压缩及日志文件名包含随机字符串,在执行sys_waldump时,必须解压缩和改名后才能被识别。 适用版本: KingbaseES V8R6 一、数据库归档及备份配置 1、归档配置…

KingbaseES V8R3集群运维案例之---ssh连接故障failover切换失败分析

案例说明: KingbaseES V8R3集群,主库data挂在目录只读了,failover切换失败。主库failover日志,如下图所示:适用版本:KingbaseES V8R3 集群架构:node 209 原主库node 210 原备库一、分析过程 1、查看主库recovery.log及sys_log,分析主库数据库服务down原因和时间点。 …

wordpress 折腾记

https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FWordPress.com&psig=AOvVaw3Fyww5cObxxZpxCiT0VM2-&ust=1711794593681000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBIQjRxqFwoTCKCU9vmhmYUDFQAAAAAdAAAAABAE今天…