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老大吩咐的可重入分布式鎖,終于實(shí)現(xiàn)了~

開發(fā) 后端 分布式
最近在做一個(gè)項(xiàng)目,將一個(gè)其他公司的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)(下文稱作舊系統(tǒng)),完整的整合到自己公司的系統(tǒng)(下文稱作新系統(tǒng))中,這其中需要將對(duì)方實(shí)現(xiàn)的功能完整在自己系統(tǒng)也實(shí)現(xiàn)一遍。

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「程序通事」,作者樓下小黑哥  。轉(zhuǎn)載本文請(qǐng)聯(lián)系程序通事公眾號(hào)。

重做永遠(yuǎn)比改造簡(jiǎn)單

最近在做一個(gè)項(xiàng)目,將一個(gè)其他公司的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)(下文稱作舊系統(tǒng)),完整的整合到自己公司的系統(tǒng)(下文稱作新系統(tǒng))中,這其中需要將對(duì)方實(shí)現(xiàn)的功能完整在自己系統(tǒng)也實(shí)現(xiàn)一遍。

舊系統(tǒng)還有一批存量商戶,為了不影響存量商戶的體驗(yàn),新系統(tǒng)提供的對(duì)外接口,還必須得跟以前一致。最后系統(tǒng)完整切換之后,功能只運(yùn)行在新系統(tǒng)中,這就要求舊系統(tǒng)的數(shù)據(jù)還需要完整的遷移到新系統(tǒng)中。

當(dāng)然這些在做這個(gè)項(xiàng)目之前就有預(yù)期,想過(guò)這個(gè)過(guò)程很難,但是沒(méi)想到有那么難。原本感覺(jué)排期大半年,時(shí)間還是挺寬裕,現(xiàn)在感覺(jué)就是大坑,還不得不在坑里一點(diǎn)點(diǎn)去填。

哎,說(shuō)多都是淚,不吐槽了,等到下次做完再給大家復(fù)盤下真正心得體會(huì)。

回到正文,上篇文章Redis 分布式鎖,咱們基于 Redis 實(shí)現(xiàn)一個(gè)分布式鎖。這個(gè)分布式鎖基本功能沒(méi)什么問(wèn)題,但是缺少可重入的特性,所以這篇文章小黑哥就帶大家來(lái)實(shí)現(xiàn)一下可重入的分布式鎖。

本篇文章將會(huì)涉及以下內(nèi)容:

  • 可重入
  • 基于 ThreadLocal 實(shí)現(xiàn)方案
  • 基于 Redis Hash 實(shí)現(xiàn)方案

可重入

說(shuō)到可重入鎖,首先我們來(lái)看看一段來(lái)自 wiki 上可重入的解釋:

“若一個(gè)程序或子程序可以“在任意時(shí)刻被中斷然后操作系統(tǒng)調(diào)度執(zhí)行另外一段代碼,這段代碼又調(diào)用了該子程序不會(huì)出錯(cuò)”,則稱其為可重入(reentrant或re-entrant)的。即當(dāng)該子程序正在運(yùn)行時(shí),執(zhí)行線程可以再次進(jìn)入并執(zhí)行它,仍然獲得符合設(shè)計(jì)時(shí)預(yù)期的結(jié)果。與多線程并發(fā)執(zhí)行的線程安全不同,可重入強(qiáng)調(diào)對(duì)單個(gè)線程執(zhí)行時(shí)重新進(jìn)入同一個(gè)子程序仍然是安全的。

當(dāng)一個(gè)線程執(zhí)行一段代碼成功獲取鎖之后,繼續(xù)執(zhí)行時(shí),又遇到加鎖的代碼,可重入性就就保證線程能繼續(xù)執(zhí)行,而不可重入就是需要等待鎖釋放之后,再次獲取鎖成功,才能繼續(xù)往下執(zhí)行。

用一段 Java 代碼解釋可重入:

  1. public synchronized void a() { 
  2.     b(); 
  3.  
  4. public synchronized void b() { 
  5.     // pass 

假設(shè) X 線程在 a 方法獲取鎖之后,繼續(xù)執(zhí)行 b 方法,如果此時(shí)不可重入,線程就必須等待鎖釋放,再次爭(zhēng)搶鎖。

鎖明明是被 X 線程擁有,卻還需要等待自己釋放鎖,然后再去搶鎖,這看起來(lái)就很奇怪,我釋放我自己~

可重入性就可以解決這個(gè)尷尬的問(wèn)題,當(dāng)線程擁有鎖之后,往后再遇到加鎖方法,直接將加鎖次數(shù)加 1,然后再執(zhí)行方法邏輯。退出加鎖方法之后,加鎖次數(shù)再減 1,當(dāng)加鎖次數(shù)為 0 時(shí),鎖才被真正的釋放。

可以看到可重入鎖最大特性就是計(jì)數(shù),計(jì)算加鎖的次數(shù)。所以當(dāng)可重入鎖需要在分布式環(huán)境實(shí)現(xiàn)時(shí),我們也就需要統(tǒng)計(jì)加鎖次數(shù)。

分布式可重入鎖實(shí)現(xiàn)方式有兩種:

  • 基于 ThreadLocal 實(shí)現(xiàn)方案
  • 基于 Redis Hash 實(shí)現(xiàn)方案

首先我們看下基于 ThreadLocal 實(shí)現(xiàn)方案。

基于 ThreadLocal 實(shí)現(xiàn)方案

實(shí)現(xiàn)方式

Java 中 ThreadLocal可以使每個(gè)線程擁有自己的實(shí)例副本,我們可以利用這個(gè)特性對(duì)線程重入次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。

下面我們定義一個(gè)ThreadLocal的全局變量 LOCKS,內(nèi)存存儲(chǔ) Map 實(shí)例變量。

  1. private static ThreadLocal<Map<String, Integer>> LOCKS = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new); 

每個(gè)線程都可以通過(guò) ThreadLocal獲取自己的 Map實(shí)例,Map 中 key 存儲(chǔ)鎖的名稱,而 value存儲(chǔ)鎖的重入次數(shù)。

加鎖的代碼如下:

  1. /** 
  2.  * 可重入鎖 
  3.  * 
  4.  * @param lockName  鎖名字,代表需要爭(zhēng)臨界資源 
  5.  * @param request   唯一標(biāo)識(shí),可以使用 uuid,根據(jù)該值判斷是否可以重入 
  6.  * @param leaseTime 鎖釋放時(shí)間 
  7.  * @param unit      鎖釋放時(shí)間單位 
  8.  * @return 
  9.  */ 
  10. public Boolean tryLock(String lockName, String request, long leaseTime, TimeUnit unit) { 
  11.     Map<String, Integer> counts = LOCKS.get(); 
  12.     if (counts.containsKey(lockName)) { 
  13.         counts.put(lockName, counts.get(lockName) + 1); 
  14.         return true
  15.     } else { 
  16.         if (redisLock.tryLock(lockName, request, leaseTime, unit)) { 
  17.             counts.put(lockName, 1); 
  18.             return true
  19.         } 
  20.     } 
  21.     return false

“ps: redisLock#tryLock 為上一篇文章實(shí)現(xiàn)的分布鎖。由于公號(hào)外鏈無(wú)法直接跳轉(zhuǎn),關(guān)注『程序通事』,回復(fù)分布式鎖獲取源代碼。

加鎖方法首先判斷當(dāng)前線程是否已經(jīng)已經(jīng)擁有該鎖,若已經(jīng)擁有,直接對(duì)鎖的重入次數(shù)加 1。

若還沒(méi)擁有該鎖,則嘗試去 Redis 加鎖,加鎖成功之后,再對(duì)重入次數(shù)加 1 。

釋放鎖的代碼如下:

  1. /** 
  2.  * 解鎖需要判斷不同線程池 
  3.  * 
  4.  * @param lockName 
  5.  * @param request 
  6.  */ 
  7. public void unlock(String lockName, String request) { 
  8.     Map<String, Integer> counts = LOCKS.get(); 
  9.     if (counts.getOrDefault(lockName, 0) <= 1) { 
  10.         counts.remove(lockName); 
  11.         Boolean result = redisLock.unlock(lockName, request); 
  12.         if (!result) { 
  13.             throw new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by lockName:+" + lockName + " with request: " 
  14.                     + request); 
  15.         } 
  16.  
  17.     } else { 
  18.         counts.put(lockName, counts.get(lockName) - 1); 
  19.     } 

釋放鎖的時(shí)首先判斷重入次數(shù),若大于 1,則代表該鎖是被該線程擁有,所以直接將鎖重入次數(shù)減 1 即可。

若當(dāng)前可重入次數(shù)小于等于 1,首先移除 Map中鎖對(duì)應(yīng)的 key,然后再到 Redis 釋放鎖。

這里需要注意的是,當(dāng)鎖未被該線程擁有,直接解鎖,可重入次數(shù)也是小于等于 1 ,這次可能無(wú)法直接解鎖成功。

“ThreadLocal 使用過(guò)程要記得及時(shí)清理內(nèi)部存儲(chǔ)實(shí)例變量,防止發(fā)生內(nèi)存泄漏,上下文數(shù)據(jù)串用等問(wèn)題。下次咱來(lái)聊聊最近使用 ThreadLocal 寫的 Bug。

相關(guān)問(wèn)題

使用 ThreadLocal 這種本地記錄重入次數(shù),雖然真的簡(jiǎn)單高效,但是也存在一些問(wèn)題。

過(guò)期時(shí)間問(wèn)題

上述加鎖的代碼可以看到,重入加鎖時(shí),僅僅對(duì)本地計(jì)數(shù)加 1 而已。這樣可能就會(huì)導(dǎo)致一種情況,由于業(yè)務(wù)執(zhí)行過(guò)長(zhǎng),Redis 已經(jīng)過(guò)期釋放鎖。

而再次重入加鎖時(shí),由于本地還存在數(shù)據(jù),認(rèn)為鎖還在被持有,這就不符合實(shí)際情況。

如果要在本地增加過(guò)期時(shí)間,還需要考慮本地與 Redis 過(guò)期時(shí)間一致性的,代碼就會(huì)變得很復(fù)雜。

不同線程/進(jìn)程可重入問(wèn)題

狹義上可重入性應(yīng)該只是對(duì)于同一線程的可重入,但是實(shí)際業(yè)務(wù)可能需要不同的應(yīng)用線程之間可以重入同把鎖。

而 ThreadLocal的方案僅僅只能滿足同一線程重入,無(wú)法解決不同線程/進(jìn)程之間重入問(wèn)題。

不同線程/進(jìn)程重入問(wèn)題就需要使用下述方案 Redis Hash 方案解決。

基于 Redis Hash 可重入鎖

實(shí)現(xiàn)方式

ThreadLocal 的方案中我們使用了 Map 記載鎖的可重入次數(shù),而 Redis 也同樣提供了 Hash (哈希表)這種可以存儲(chǔ)鍵值對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所以我們可以使用 Redis Hash 存儲(chǔ)的鎖的重入次數(shù),然后利用 lua 腳本判斷邏輯。

加鎖的 lua 腳本如下:

  1. ---- 1 代表 true 
  2. ---- 0 代表 false 
  3.  
  4. if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then 
  5.     redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
  6.     redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  7.     return 1; 
  8. end ; 
  9. if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 
  10.     redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
  11.     redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  12.     return 1; 
  13. end ; 
  14. return 0; 

“如果 KEYS:[lock],ARGV[1000,uuid]

不熟悉 lua 語(yǔ)言同學(xué)也不要怕,上述邏輯還是比較簡(jiǎn)單的。

加鎖代碼首先使用 Redis exists 命令判斷當(dāng)前 lock 這個(gè)鎖是否存在。

如果鎖不存在的話,直接使用 hincrby創(chuàng)建一個(gè)鍵為 lock hash 表,并且為 Hash 表中鍵為 uuid 初始化為 0,然后再次加 1,最后再設(shè)置過(guò)期時(shí)間。

如果當(dāng)前鎖存在,則使用 hexists判斷當(dāng)前 lock 對(duì)應(yīng)的 hash 表中是否存在 uuid 這個(gè)鍵,如果存在,再次使用 hincrby 加 1,最后再次設(shè)置過(guò)期時(shí)間。

最后如果上述兩個(gè)邏輯都不符合,直接返回。

加鎖代碼如下:

  1. // 初始化代碼 
  2.  
  3. String lockLuaScript = IOUtils.toString(ResourceUtils.getURL("classpath:lock.lua").openStream(), Charsets.UTF_8); 
  4. lockScript = new DefaultRedisScript<>(lockLuaScript, Boolean.class); 
  5.  
  6. /** 
  7.  * 可重入鎖 
  8.  * 
  9.  * @param lockName  鎖名字,代表需要爭(zhēng)臨界資源 
  10.  * @param request   唯一標(biāo)識(shí),可以使用 uuid,根據(jù)該值判斷是否可以重入 
  11.  * @param leaseTime 鎖釋放時(shí)間 
  12.  * @param unit      鎖釋放時(shí)間單位 
  13.  * @return 
  14.  */ 
  15. public Boolean tryLock(String lockName, String request, long leaseTime, TimeUnit unit) { 
  16.     long internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); 
  17.     return stringRedisTemplate.execute(lockScript, Lists.newArrayList(lockName), String.valueOf(internalLockLeaseTime), request); 

“Spring-Boot 2.2.7.RELEASE

只要搞懂 Lua 腳本加鎖邏輯,Java 代碼實(shí)現(xiàn)還是挺簡(jiǎn)單的,直接使用 SpringBoot 提供的 StringRedisTemplate 即可。

解鎖的 Lua 腳本如下:

  1. -- 判斷 hash set 可重入 key 的值是否等于 0 
  2. -- 如果為 0 代表 該可重入 key 不存在 
  3. if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0) then 
  4.     return nil; 
  5. end ; 
  6. -- 計(jì)算當(dāng)前可重入次數(shù) 
  7. local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1); 
  8. -- 小于等于 0 代表可以解鎖 
  9. if (counter > 0) then 
  10.     return 0; 
  11. else 
  12.     redis.call('del', KEYS[1]); 
  13.     return 1; 
  14. end ; 
  15. return nil; 

首先使用 hexists 判斷 Redis Hash 表是否存給定的域。

如果 lock 對(duì)應(yīng) Hash 表不存在,或者 Hash 表不存在 uuid 這個(gè) key,直接返回 nil。

若存在的情況下,代表當(dāng)前鎖被其持有,首先使用 hincrby使可重入次數(shù)減 1 ,然后判斷計(jì)算之后可重入次數(shù),若小于等于 0,則使用 del 刪除這把鎖。

解鎖的 Java 代碼如下:

  1. // 初始化代碼: 
  2.  
  3.  
  4. String unlockLuaScript = IOUtils.toString(ResourceUtils.getURL("classpath:unlock.lua").openStream(), Charsets.UTF_8); 
  5. unlockScript = new DefaultRedisScript<>(unlockLuaScript, Long.class); 
  6.  
  7. /** 
  8.  * 解鎖 
  9.  * 若可重入 key 次數(shù)大于 1,將可重入 key 次數(shù)減 1 <br> 
  10.  * 解鎖 lua 腳本返回含義:<br> 
  11.  * 1:代表解鎖成功 <br> 
  12.  * 0:代表鎖未釋放,可重入次數(shù)減 1 <br> 
  13.  * nil:代表其他線程嘗試解鎖 <br> 
  14.  * <p> 
  15.  * 如果使用 DefaultRedisScript<Boolean>,由于 Spring-data-redis eval 類型轉(zhuǎn)化,<br> 
  16.  * 當(dāng) Redis 返回  Nil bulk, 默認(rèn)將會(huì)轉(zhuǎn)化為 false,將會(huì)影響解鎖語(yǔ)義,所以下述使用:<br> 
  17.  * DefaultRedisScript<Long> 
  18.  * <p> 
  19.  * 具體轉(zhuǎn)化代碼請(qǐng)查看:<br> 
  20.  * JedisScriptReturnConverter<br> 
  21.  * 
  22.  * @param lockName 鎖名稱 
  23.  * @param request  唯一標(biāo)識(shí),可以使用 uuid 
  24.  * @throws IllegalMonitorStateException 解鎖之前,請(qǐng)先加鎖。若為加鎖,解鎖將會(huì)拋出該錯(cuò)誤 
  25.  */ 
  26. public void unlock(String lockName, String request) { 
  27.     Long result = stringRedisTemplate.execute(unlockScript, Lists.newArrayList(lockName), request); 
  28.     // 如果未返回值,代表其他線程嘗試解鎖 
  29.     if (result == null) { 
  30.         throw new IllegalMonitorStateException("attempt to unlock lock, not locked by lockName:+" + lockName + " with request: " 
  31.                 + request); 
  32.     } 

解鎖代碼執(zhí)行方式與加鎖類似,只不過(guò)解鎖的執(zhí)行結(jié)果返回類型使用 Long。這里之所以沒(méi)有跟加鎖一樣使用 Boolean ,這是因?yàn)榻怄i lua 腳本中,三個(gè)返回值含義如下:

  • 1 代表解鎖成功,鎖被釋放
  • 0 代表可重入次數(shù)被減 1
  • null 代表其他線程嘗試解鎖,解鎖失敗

如果返回值使用 Boolean,Spring-data-redis 進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換時(shí)將會(huì)把 null 轉(zhuǎn)為 false,這就會(huì)影響我們邏輯判斷,所以返回類型只好使用 Long。

以下代碼來(lái)自 JedisScriptReturnConverter:

相關(guān)問(wèn)題

spring-data-redis 低版本問(wèn)題

如果 Spring-Boot 使用 Jedis 作為連接客戶端,并且使用Redis Cluster 集群模式,需要使用 2.1.9 以上版本的spring-boot-starter-data-redis,不然執(zhí)行過(guò)程中將會(huì)拋出:

  1. org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: EvalSha is not supported in cluster environment. 

如果當(dāng)前應(yīng)用無(wú)法升級(jí) spring-data-redis也沒(méi)關(guān)系,可以使用如下方式,直接使用原生 Jedis 連接執(zhí)行 lua 腳本。

以加鎖代碼為例:

  1. public boolean tryLock(String lockName, String reentrantKey, long leaseTime, TimeUnit unit) { 
  2.     long internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime); 
  3.     Boolean result = stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> { 
  4.         Object innerResult = eval(connection.getNativeConnection(), lockScript, Lists.newArrayList(lockName), Lists.newArrayList(String.valueOf(internalLockLeaseTime), reentrantKey)); 
  5.         return convert(innerResult); 
  6.     }); 
  7.     return result; 
  8.  
  9. private Object eval(Object nativeConnection, RedisScript redisScript, final List<String> keys, final List<String> args) { 
  10.  
  11.     Object innerResult = null
  12.     // 集群模式和單點(diǎn)模式雖然執(zhí)行腳本的方法一樣,但是沒(méi)有共同的接口,所以只能分開執(zhí)行 
  13.     // 集群 
  14.     if (nativeConnection instanceof JedisCluster) { 
  15.         innerResult = evalByCluster((JedisCluster) nativeConnection, redisScript, keys, args); 
  16.     } 
  17.     // 單點(diǎn) 
  18.     else if (nativeConnection instanceof Jedis) { 
  19.         innerResult = evalBySingle((Jedis) nativeConnection, redisScript, keys, args); 
  20.     } 
  21.     return innerResult; 

數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化問(wèn)題

如果使用 Jedis 原生連接執(zhí)行 Lua 腳本,那么可能又會(huì)碰到數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換坑。

可以看到 Jedis#eval返回 Object,我們需要具體根據(jù) Lua 腳本的返回值的,再進(jìn)行相關(guān)轉(zhuǎn)化。這其中就涉及到 Lua 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為 Redis 數(shù)據(jù)類型。

下面主要我們來(lái)講下 Lua 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化 Redis 的規(guī)則中幾條比較容易踩坑:

1、Lua number 與 Redis 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

Lua 中 number 類型是一個(gè)雙精度的浮點(diǎn)數(shù),但是 Redis 只支持整數(shù)類型,所以這個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程將會(huì)丟棄小數(shù)位。

2、Lua boolean 與 Redis 類型轉(zhuǎn)換

這個(gè)轉(zhuǎn)化比較容易踩坑,Redis 中是不存在 boolean 類型,所以當(dāng)Lua 中 true 將會(huì)轉(zhuǎn)為 Redis 整數(shù) 1。而 Lua 中 false 并不是轉(zhuǎn)化整數(shù),而是轉(zhuǎn)化 null 返回給客戶端。

3、Lua nil 與 Redis 類型轉(zhuǎn)換

Lua nil 可以當(dāng)做是一個(gè)空值,可以等同于 Java 中的 null。在 Lua 中如果 nil 出現(xiàn)在條件表達(dá)式,將會(huì)當(dāng)做 false 處理。

所以 Lua nil 也將會(huì) null 返回給客戶端。

其他轉(zhuǎn)化規(guī)則比較簡(jiǎn)單,詳情參考:

http://doc.redisfans.com/script/eval.html

總結(jié)

可重入分布式鎖關(guān)鍵在于對(duì)于鎖重入的計(jì)數(shù),這篇文章主要給出兩種解決方案,一種基于 ThreadLocal 實(shí)現(xiàn)方案,這種方案實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,運(yùn)行也比較高效。但是若要處理鎖過(guò)期的問(wèn)題,代碼實(shí)現(xiàn)就比較復(fù)雜。

另外一種采用 Redis Hash 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)方案,解決了 ThreadLocal 的缺陷,但是代碼實(shí)現(xiàn)難度稍大,需要熟悉 Lua 腳本,以及Redis 一些命令。另外使用 spring-data-redis 等操作 Redis 時(shí)不經(jīng)意間就會(huì)遇到各種問(wèn)題。

幫助

https://www.sofastack.tech/blog/sofa-jraft-rheakv-distributedlock/

https://tech.meituan.com/2016/09/29/distributed-system-mutually-exclusive-idempotence-cerberus-gtis.html

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 程序通事
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分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

2018-04-03 16:24:34

分布式方式

2017-04-13 10:51:09

Consul分布式

2022-04-08 08:27:08

分布式鎖系統(tǒng)

2023-08-21 19:10:34

Redis分布式

2022-01-06 10:58:07

Redis數(shù)據(jù)分布式鎖

2021-10-25 10:21:59

ZK分布式鎖ZooKeeper

2022-12-31 09:42:14

超時(shí)功能

2024-10-09 17:12:34

2020-04-10 08:03:04

分布式鎖Redlock算法流行算法
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