之前代码里面的contact是可以重复的，现在要将其改成unique的，改代码容易，但是还要兼容之前的数据，就要想办法将之前重复的给改掉
方法1: 手动写SQL，在执行到具体的migrations时先执行SQL，但是这个不太统一，另外推代码时容易忘记。

方法2: 框架用的人多就是好，不要重复造轮子，如下:

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class Migration(migrations.Migration): 
    def unique_contact(self,*args,**kwargs): 
        # 这个函数在更改contact字段时会先执行到这里 
        #将重复的contact更改掉 
 
    migrations.RunPython(unique_contact), # 这个要在前面    
    migrations.AlterField(model_name='lofter_low',name='contact',field=models.CharField(unique=True, max_length=20),),] 
     

来到公司已经半年了，经历了蛮多的事情，慢慢的从陌生到熟悉到被信任，从部分开发到主力开发，这个过程是非常艰难但又非常开心但又非常有责任的。从与项目经理交流获取业务流程、细节到脑中大致出现业务模型然后到数据库的表结构设计到提供api到测试到文档的编写，每一步都亲力亲为，很多时候又会特地放慢脚步，生怕出现哪个地方没有想到，哪个地方设计的不合理。程序写完并且走完单元测试后，还要写文档给客户端以及Web端，要有分组，哪些给客户端的，哪些给Web端的，哪些接口应该放在一起，怎么将接口排序，哪些接口需不需要验证，需不需要授权，参数怎么传，格式，校验……
最后主要还要在客户端以及Web端看不太明白时还要过去跟他解释、示范，整个过程都是非常的费力以及也是被逐渐熟悉并信任的过程。如果客户端或者web端说某个接口是不是有问题或者测试说这里表现的有些问题，自己还有点心惊胆战以及半信半疑，当发现是他们没有填写对或者没读懂文档或者其它问题导致时，这个过程就慢慢的被人所信任，一旦出现了问题，你的能力就会被怀疑，也许这个责任是比较有压力的，也是感受的比较深的。
目前的我觉得后端担负的责任以及压力还是蛮大的，所有的上层建筑均踩在后端的基础上，想起之前公司总监说后端最终展示出来的可能只是冰山一角。也许这句话有些夸大，但是慢慢的我感觉是对的，所有人都在等你接口，都在等你的实现，虽然我很喜欢后端，但是这个有些倾斜的天平让我觉得有些不适应。
但是我还是很喜欢这个角色，也很喜欢接受更多的挑战，不仅仅是技术方面的，还有在整个团队中的挑战，以前觉得接触更多新的技术可以让自己觉得更具有挑战性，现在有些觉得把事情做好并被认可可能更具备挑战性。我觉得我可以做的更好，也可以担负起更多的责任，慢慢努力，慢慢走！

如何定位到某一台设备

根据不同的tag进行定位，例如：

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{
    "where": {
        "and": [
            {
                "and": [
                    {
                        "tag": "guocheng67"
                    },
                    {
                        "tag": "njy12"
                    },
                    {
                        "tag": "test"
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

上面表示: 发送消息给农技员ID为12、过程为67、环境为test。又由于多台设备可以指定相同的tag，从而单条推送可以推送给多台设备。所以此处的组播意思可能就变了，根据不同的tag组合定位到不同的设备个、群体，实现组播发送，此处tag为app端设置。

关于解决友盟推送每分钟限制

官方文档限制每分钟只能发送5条消息，所以后端维持一个队列A以及计时器，进行分批发送，保证消息发送出去。

此队列实现思想：

1. 推送请求过来，将此推送消息体保存至redis hash表中，key为uuid,value为消息体
2. 将此 uuid lpush至队列A，等待任务被执行

此计时器实现思想：

1. 每隔一段间隔(例如3s)进行轮询存储在队列A中的任务,如果有内容，则定位到当前时间至分钟，例如201712100304,利用redis incr进行操作此key，如果大于5，则表示此分钟已经发送满，则继续轮训至下分钟进行发送
2. 如果执行成功，则将此uuid rpop至另外一个队列B,实现原子性操作，此处只能表示此任务已经被执行了，但是不能代表执行成功，此处可参考错误

错误

1. 任务没有被正常执行，或者消息丢失，涉及原因可能多样
2. 友盟推送返回错误，此处错误可以参考错误

对于错误1，理论应再次推入队列A，但此处不考虑。
对于错误2，除了应用次数限制错误，其余错误可以避免。

任务以及结果存储期限

此处队列与存储均使用redis进行实现，所以理论上只要redis服务不停止，服务状态与结果均可以持久化存储，又由于推送非持久化过程，所以此处暂时满足。

定时发送消息

后端维持一个定时任务，到达时间后，会将消息推送给队列A，等待发送。
此处可以动态增、删任务。

立即发送

将此消息推到队首／尾，等待发送。

后记

转战友盟，此片结束。

嗯嗯，为什么会有这篇文章？？
知道当你写代码的时候前端让你拉代码的痛苦么～～，没有运维我来上，手动多了就更😡了，所以，你懂的。。

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## 搭建 
  
使用的docker进行部署，但是注意不要部署在8080端口，公司电信有时不能正常访问 
   
## 环境 
  
1. jenkins 
2. gitlab 
  
## 使用 
  
关于jenkins,目前熟悉的流程： 
  
1. gitlab推送消息 
2. jenkins获取消息，拉取代码，todo其他 
   
目前使用步骤为： 
  
+ 安装gitlab webhook等插件，重启jenkins，构建触发器会多出一个可以使用gitlab的.. 
+ 关于gitlab推送，使用secret token 
+ 关于代码部署,使用publish over ssh 
-  配置此jenkins能够访问生产环境的私钥 
-  send files or execute command over ssh那配置参数，此处详情如下。 
-  构建后操作 配置 email通知，如果失败，会发送邮件 
   
构建: 
+ transfters: 
- source files:   **/*  (建议直接填写这个,这个表示这个项目的所有文件) 
- remove prefix: 没用到 
- remote directory: 此对应配置ssh服务器的时候有个remote directory的相对路径 
1. 如果remote directory为/srv,填写project_name, 则最后项目文件存放位置为： /srv/project_name 
2. 注意： 所有文件是拷贝过去的，不是git仓库 
3. 当然，我使用了下面方式： 先手动部署一遍，然后只指定下面的exec command参数 
- exec command: 此处对应生产环境的路径 
  
其他的网上都能找到现成的，此处记录以纪念学习历程。。。 

invoke \
–> proto
–> protos
–> hello.proto

1

python -m grpc_tools.protoc -I proto --python_out=. --grpc_python_out=. proto/protos/hello.proto

最后的目录结构:

invoke
–> proto
–> protos
–> hello.proto
–> protos
–> hello_pb2.py
–> hello_pb2_grpc.py

关于protocol-buffers的语法可以在：
https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto3
找到，只介绍proto3的语法。

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syntax = "proto3";


service Greeter {
    rpc say_hello (hello_request) returns (hello_reply) {
    }
    rpc say_hello_again (hello_request) returns (hello_reply) {
    }
}

message hello_request {
    string name = 1;
    int32 age = 2;
    enum Gender {
        MALE = 0;
        FEMALE = 1;
        UNKNOWN = 2;
    }

    Gender gender = 3;

    repeated string school = 4; // type: list school=["a","b"]
    map<string,string> other = 6; // type: dict other = {"a":"b"}

    /*
        [
            {
                "name": "第一家",
                "address": "address1"
            },
            {
                "name": "第二家",
                "address": "address2"
            }
        ]

    */
    repeated Supermarket supermarket = 7;
}

message Supermarket {
    string name = 1;
    string address = 2;
}

message hello_reply {
    string message = 1;
}

相比于dep,选择govendor

安装

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export GOPATH="/Users/zhangyu/go"
export PATH=$PATH:$GOPATH/bin
go get -v -u github.com/kardianos/govendor

GitLab CI中文文档

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https://doc.gitlab.cc/ce/ci/README.html

Install GitLab Runner

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https://docs.gitlab.com/runner/install/

下面这个地方只是为了防止无法打开上面的网页，如果可以直接打开，下面步骤可以略过

For Debian/Ubuntu

1. 如果想要使用Docker runner,首先要进行安装Docker，由于之前使用了阿里的Docker加速器，所以Docker安装可以略过，更多可以直接看阿里Docker
2. 安装Gitlab源

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# For Debian/Ubuntu
curl -L https://packages.gitlab.com/install/repositories/runner/gitlab-ci-multi-runner/script.deb.sh | sudo bash

# For CentOS
curl -L https://packages.gitlab.com/install/repositories/runner/gitlab-ci-multi-runner/script.rpm.sh | sudo bash

3. Install gitlab-ci-multi-runner

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# For Debian/Ubuntu
sudo apt-get install gitlab-ci-multi-runner

# For CentOS
sudo yum install gitlab-ci-multi-runner

4. Register the runner:

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sudo gitlab-ci-multi-runner register

Please enter the gitlab-ci coordinator URL (e.g. https://gitlab.com )
https://gitlab.com
Please enter the gitlab-ci token for this runner
xxx
Please enter the gitlab-ci description for this runner
my-runner
INFO[0034] fcf5c619 Registering runner... succeeded
Please enter the executor: shell, docker, docker-ssh, ssh?
docker
Please enter the Docker image (eg. ruby:2.1):
ruby:2.1
INFO[0037] Runner registered successfully. Feel free to start it, but if it's
running already the config should be automatically reloaded!

5. update

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# For Debian/Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install gitlab-ci-multi-runner

# For CentOS
sudo yum update
sudo yum install gitlab-ci-multi-runner