工作这几年碰到的版本检测升级的接口也算是五花八门，啥样的都有，但肯定有的功能是有个 apk 的下载链接，能间接或直接提示你是强制还是非强制更新：
间接是指提供你后台最新版本号，让你自己与本地版本号通过比较得出是否升级；
直接就是后台接口直接返回个 Boolean 类型告诉你是强制或者非强制更新。
个人认为一个好的版本检测接口需要设计的更灵活更清晰用起来更方便，下面就我理解的接口设计如下（如思路有误，欢迎指正）：
总字段如下(并不是所有字段都要返回给客户端)：
1.最新版本号 ：newVersion
2.最小支持版本号 : minVersion
3.apk 下载 url : apkUrl
4.更新文案 : updateDescription
5.是否有更新 : isUpdate
6.是否强制更新 : forceUpdate 可选字段：
7.apk 文件大小：apkSize
8.apk 的文件 MD5 值：md5方案一(后端处理逻辑)：
在客户端请求参数中添加当前版本号 currentVersion 传输给后台，由后台根据客户端传过来的当前版本号 currentVersion 做相应的判断后给出是否强制更新。
后端逻辑如下：
如果 currentVersion < newVersion, 则 isUpdate = true；
如果 currentVersion < minVersion, 则 forceUpdate = true；
如果 currentVersion >= minVersion, 则 forceUpdate = false;
如果有特殊需求可指定某个版本必须强制更新，如 currentVersion == XXX, 则 forceUpdate = true;
如果 currentVersion == newVersion，则 isUpdate = false.
结论：
返回客户端的字段仅需要 apk 下载 url : apkUrl、更新文案 : updateDescription、是否有更新 : isUpdate 、 是否强制更新 : forceUpdate 这四个字段即可。
方案二（前端处理逻辑）：
逻辑和后端处理逻辑大体上一致，只是把逻辑判断移到前台，故需要后端提供最新版本号 ：newVersion 、 最小支持版本号 : minVersion 、apk下载url : apkUrl 、更新文案 : updateDescription 这四个字段。
客户端逻辑如下：
如果 currentVersion < newVersion, 则有更新信息；
如果 currentVersion < minVersion, 则需要强制更新；
如果 currentVersion >= minVersion, 则不需要强制更新;
如果 currentVersion == newVersion，则没有更新信息。
总结：
细心的你可能会发现上面的可选字段 apkSize 和 md5 并没有用到，既然是可选字段也就是可用可不用，根据需要决定是否采用，这里来讲下他们的用处。
apk 文件大小 apkSize
这个用处可以说出于考虑用户体验，需要在升级弹框出来展示给用户将要更新的内容多大，让用户决定在非 WIFI 状态是否要更新，不能为了拉用户下载量或所谓的 UV 数直接让用户在不知道大小的情况下去直接下载（土豪用户绕路）。apk 的文件 MD5 值
这个主要是出于安全考虑吧，因为文件内容固定的话对应的 md5 是一样的，我们可以通过这个 md5 值来和下载的 apk 的 md5 值进行比较去保证我们从服务器更新下载的 apk 是一个完整的未被篡改的安装包，也就是说如果我们下载的 apk 的 md5 值和服务器返回的 md5 值相等，则说明我们下载的 apk 是完整的，且没有被相关有心人处理过的 apk。
综上所述，这个版本更新的处理逻辑客户端和后端谁来做都可以，无关乎懒不懒的问题，个人感觉灵活性后端比客户端方便多了，毕竟后端可以指定 minVersion 与 newVersion 中间的任意一个版本强制更新，而客户端做起来就没有那么灵活了，个人见解，如有更好的方案，欢迎指教。
WGS-84（地球坐标）
用于 GPS 模块 及 Google Earth
GCJ-02（火星坐标、国测局坐标系）
用于 Google Map、必应-中国地图、高德、腾讯、图灵、阿里地图，是对地理位置的一次加密
BD-09（百度坐标）
仅用于百度地图，是对火星坐标的再次加密
CGCS 2000（国家大地坐标系）
用于天地图，与 WGS-84 最大差异 0.11mm
坐标转换：https://github.com/wandergis/coordtransform
微信网页开发的获取地理位置接口（wx.getLocation）默认使用 wgs84，可选 gcj02。
微信网页开发的使用微信内置地图查看位置接口（wx.openLocation）支持 gcj02。
本文未完成，部分测试方法、条件或结果可能有误，请谨慎参考！ :)
本文基于 MySQL 的 InnoDB BTREE 方法的索引进行测试。
以一张包含 2000 万条记录的表做实验：
CREATE TABLE `dt_read` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`time` datetime(0) NOT NULL,
`a_id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
);这张表是用于记录文章点击量的，
`id` 为主键，int(11) 自增；
`time` 为非空 datetime，表示文章打开时间，测试数据是从 2017-03-11 至 2018-04-28；
`a_id` 为非空 int(11)，表示文章 ID，在此表中不唯一，测试数据是从 1 至 260218。
体验“全表扫描”
首先来体验一下什么是全表扫描，执行下面语句：
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2020-1-1' LIMIT 10
> 时间: 0.012s
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' LIMIT 10
> 时间: 7.317s
表中数据是按主键从小到大排列的，当查询条件为 `time` < '2020-1-1' 时，能很快地从表的前端找到 10 条满足条件的数据，所以不再继续判断后面的记录，立刻返回结果，耗时 0.012 秒；但当条件改为 `time` < '2000-1-1' 时，同样逐条判断，直到最后一条也没有找到，这种情况就是所谓的“全表扫描”，耗时 7 秒。
索引对 ORDER BY 的 ASC 和 DESC 的影响
我们给 `time` 建一个索引，同样执行刚才需要全表扫描的语句：
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' LIMIT 10
> 时间: 0.012s
创建 `time` 的索引后，相当于生成了一张按 `time` 字段排列的新表，这时 MySQL 就能够很快地定位并找到符合条件的记录，避免了全表扫描。
试试按 `time` 倒序排：
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' ORDER BY `time` DESC LIMIT 10
> 时间: 0.013s
结论：索引对 ORDER BY 的顺序（ASC）和倒序（DESC）都是有效的。
索引字段的次序对 WHERE 和 ORDER BY 的影响
删除所有索引，创建一个新的索引，字段依次为 `time`, `a_id`。
分别执行以下查询：
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' AND `a_id` < 0 LIMIT 10
> 时间: 0.013s
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `a_id` < 0 AND `time` < '2000-1-1' LIMIT 10
> 时间: 0.013s
结论：MySQL 会自动优化 WHERE 条件的次序来匹配最合适的索引。
但在 ORDER BY 中却不是这么回事了：
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time`, `a_id` LIMIT 10
> 时间: 0.013s
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `a_id`, `time` LIMIT 10
> 时间: 14.066s
原因也很好理解，对两个字段进行排序，先后次序肯定会影响结果集，因此只能以 SQL 语句指定的字段次序来 ORDER BY，这样，按索引的字段次序进行 ORDER BY 查询无疑是更快的。
索引中的字段必须依次使用
保持上例创建的索引不变，即 `time`, `a_id`。
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' AND `a_id` < 0 LIMIT 10
> 时间: 0.013s
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `a_id` < 0 LIMIT 10
> 时间: 6.438s
上句合理利用了索引的字段，而下句跳过了 `time`，直接 WHERE 了 `a_id`，这是不受该索引支持的。
我们可以想象一下这张由索引生成的虚拟表，其实就是一张普通的平面二维表格，按索引指定的字段次序进行了排序，所以全表中仅仅是索引指定的第一个字段是按大小排列的，第二个字段是在第一个字段值相同的区域内按大小排列，后同。所以，跳过索引指定的第一个字段直接对第二个字段进行检索，是无法应用该索引的。这个结论也同样也体现在 ORDER BY 语句中：
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time`, `a_id` LIMIT 10
> 时间: 0.013s
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `a_id` LIMIT 10
> 时间: 29.566s
WHERE 和 ORDER BY 混合
保持上例创建的索引不变，即 `time`, `a_id`。
先来执行这两句：
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `a_id` LIMIT 10
> 时间: 12.29s
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10
> 时间: 0.013s
仅仅 WHERE 了一个 `time`，对 ORDER BY `a_id` 的效率却有质的提升，是因为 WHERE 中的 `time` 和 ORDER BY 中的 `a_id` 一起找到了索引吗？答案是否定的。
我们把时间改大，让它能马上找到符合条件的数据：
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2020-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10
> 时间: 22.34s
为什么这个语句就不走索引了呢？
其实，一个简单的 SELECT 查询语句，首先执行 WHERE，然后 ORDER BY，最后是 LIMIT。每一步都独自去找了索引，而非 WHERE 和 ORDER BY 混在一起去找索引。必须保证每一步是快的，最终才是快的。
当 `time` < '2000-1-1' 时，WHERE 用到了索引，所以很快，ORDER BY 却没有用到索引，但为什么也很快呢？因为 WHERE 的结果集非常小（示例中为 0 条）。
当 `time` < '2020-1-1' 时，WHERE 也用到了索引，但其结果集非常大（示例中为所有记录），再 ORDER BY `a_id` 就非常慢了，因为我们没有创建以 `a_id` 开头的索引。
现在把索引改成只有 `time` 一个字段。
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2020-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10
> 时间: 6.033s
因为索引里有 `
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10
> 时间: 0.013s
SELECT * FROM `dt_read` WHERE `a_id` < 0 ORDER BY `time` LIMIT 10
> 时间: 6.033s
第二句先 WHERE `a_id`，后 ORDER BY `time` 是不能匹配所建的索引的。
索引中的字段越多越好
分别在创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下执行下面语句：
本例使用 ORDER BY 而不是 WHERE 来测试是因为，在 WHERE 的多个条件下，如果符合前一条件的筛选结果集过小会导致判断第二条件时数据量不足，无法判断索引是否起作用。
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time` LIMIT 10
仅创建索引（`time`）的情况下：
> 时间: 0.013s
仅创建索引（`time`, `a_id`）的情况下：
> 时间: 0.013s
SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time`, `a_id` LIMIT 10
仅创建索引（`time`）的情况下：
> 时间: 15.015s
仅创建索引（`time`, `a_id`）的情况下：
> 时间: 0.014s
可以看到，在索引字段依次使用的前提下，索引字段数不少于查询字段数才能避免全表扫描。
虽然索引中的字段越多越好，但必须依次使用，否则也是无效索引。
索引对 INSERT / UPDATE / DELETE 的效率影响
分别在创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下执行下面语句：
INSERT INTO `dt_read` (`time`, `a_id`) VALUES ('2018-4-28', 260218)
不建索引的情况下：
> 时间: 0.01s
仅创建索引（`time`）的情况下：
> 时间: 0.01s
同时创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下：
> 时间: 0.01s
UPDATE `dt_read` SET `time` = '2018-4-28' WHERE `id` = 20000000（注：存在该 id 值的记录）
不建索引的情况下：
> 时间: 0.01s
仅创建索引（`time`）的情况下：
> 时间: 0.01s
同时创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下：
> 时间: 0.01s
虽然在 INSERT / UPDATE / DELETE 时数据库会更新索引，但从实测数据来看，索引对其效率的影响可忽略不计。
一些误区
“in 语法效率很低”?
in 语法也是应用索引的，网传 in 会比一个一个 WHERE OR 要慢得多的说法是不靠谱的。in 主键和 in 索引同理。
另外：
对于字符串类型，LIKE '%abc%' 是不能应用索引的，但 LIKE 'abc%' 可以。更多关于字符串类型的索引，请查阅全文索引（FULLTEXT）。
索引的字段是可以指定长度的，类似字符串索引指定前面若干唯一字符就可以优化效率。
本文系个人实践总结，欢迎批评指正！
| 优点 | 缺点 | |
| 大白菜 | 可还原 U 盘空间 支持 UEFI | 众多山寨产品，分不清哪个是正宗老牌，说不定还是新秀更优秀 Window 10 自带防病毒软件 Window Defender 提示发现威胁 一键制作的大白菜U盘，将 iso 拷入U盘后安装的纯净系统会被捆绑安装垃圾软件 |
| 老毛桃 | 可还原 U 盘空间 支持 UEFI PE 还不错 | “ISO 模式”没什么问题，但“一键制作”的是 FAT32 格式，不支持将大于 4GB 的 ISO 镜像拷贝到 U 盘 “模拟启动”可启动老毛桃界面，但直接写入硬盘映像的 U 盘无法模拟启动 卸载时，Window 10 自带防病毒软件 Window Defender 提示发现特洛伊木马 |
| 软碟通 UltraISO | 中规中矩 写入硬盘不会自动还原 U 盘空间 | 网上找序列号激活 |
推荐！ | 开源 可同时拷入多个系统镜像文件，并支持启动时选择 可支持格式化为多种文件格式 一键制作，可升级 | 暂无 |
软碟通制作 Windows 系统安装盘过程：
下载微软官方提供的 iso 系统镜像文件
如果 U 盘容量缩水，或根本无法正常使用 U 盘，使用老毛桃还原 U 盘空间
打开 UltraISO，打开要写入 U 盘的 iso 文件
在菜单上选择：启动 - 写入硬盘映像...
选择硬盘驱动器，格式化，写入（注意：点击“写入”是按 FAT32 重新格式化的，若要制作 NTFS 文件系统的 U 盘，请先按 NTFS 格式化，然后在此界面上点击“便捷启动”-“便捷写入”）
如果 U 盘足够大，可以在 U 盘里多放几个系统镜像，双击打开另一个 iso，将所有文件和文件夹复制到 U 盘上新建的目录中。这样下次需要安装什么系统时，只要把对应的系统的文件放到 U 盘根目录，其它系统移到二级目录中即可。当然还可以往里面存放一些常用软件。
另外最好常备一个带有 PE 系统的启动盘，在旧电脑上安装旧系统时经常会用到。
如果在分区那步无法删除或创建分区（提示动态卷什么的），在确认放弃磁盘中的文件的前提下，可以使用 Shift + F10 调出命令行，键入 diskpart，列出磁盘（list disk），选择磁盘（select disk 0），清除（clean），注意 U 盘启动盘也会在列表中，勿删！
重点提前看：
https://xoyozo.net/Blog/Details/MySQL-on-Windows
Connector/Net 6.10.4（暂）不支持在 Visual Studio 2015/2017 添加 ADO.NET 实体数据模型时选择 MySQL Data Provider 数据源。并且，在编译项目时会出现“违反了继承安全性规则”的异常。
只能降回 Connector/Net 6.9.10，NuGet 中将 MySql.Data 和 MySql.Data.Entity 用 6.9.10 和 6.10.4 版本皆可（除非遇到下文中提到的异常）。
重新生成或重启 VS 使之生效。
另外，MySql.Data 和 MySql.Data.Entity 6.9.10 可以配合 EnityFramework 和 EntityFramework.zh-Hans 6.1.x 和 6.2.0 使用。
MySql.Data 和 MySql.Data.Entity 6.9.9 在创建/更新实体模型向导中会出现闪退，更换为 6.9.10 试试。
或重新安装 Connector/NET 和 MySQL for Visual Studio 并重启电脑试试。
仍然闪退，参此文：https://xoyozo.net/Blog/Details/mysql-for-vs-flashback。
重要提醒，如果在添加 EF 模型时报错：
您的项目引用了最新版的实体框架；但是，找不到进行数据连接所需的与此版本兼容的实体框架数据库提供程序。请退出向导，安装兼容提供程序，重新生成您的项目，然后再执行此操作。
那么在菜单中选择：生成 - 清理解决方案，然后直接添加数据模型。如果在添加前生成了项目（bin 目录下有相关 .dll 文件），那么将出现上述错误。
类型“MySql.Data.MySqlClient.MySqlProviderServices”违反了继承安全性规则。派生类型必须与基类型的安全可访问性匹配或者比基类型的安全可访问性低。
将 MySql.Data 和 MySql.Data.Entity 从 6.10.4 退回 6.9.10 版本即可。
以上问题出现在：
VS 15.4.*
VS 15.4.4
VS 15.4.5
----------------
VS 15.5 已经可以在 EF 向导中连接 MySQL 数据库（Connector/Net 6.10.4），但 MySql.Data.Entity 6.10.4 编译仍然出现“违反了继承安全性规则”。另：MySQL 官网下架了 Connector/Net 6.10.4，退回提供 6.9.10 版本。
2017-12-9 发布的 Connector/Net 6.10.5 仍然存在无法在 EF 向导中连接 MySQL 数据源的问题。
服务器上安装 Connector/Net 6.10.4 没有任何问题。
状态:正在连接 *.*.*.*:21...
状态:连接建立，等待欢迎消息...
响应:220-FileZilla Server
响应:220-written by Tim Kosse (tim.kosse@filezilla-project.org)
响应:220 Please visit https://filezilla-project.org/
命令:AUTH TLS
错误:无法连接到服务器
最终，没有连接到任何服务器。
服务端已允许被动连接，并且 VS 中的网站发布功能正常（FTP 方式），所以从 FileZilla 客户端入手查找问题。
在站点管理器中发现“加密”项，默认是“如果可用，使用显式的 FTP over TLS”，更改为“只使用普通 FTP (不安全)”即可连接。
这个问题一般出现在换了网络环境的情况下，研究一下 FTP over TLS 很有必要。
打开 FillZilla Server - Edit - Settings - 切换到 FTP over TLS settings 选项卡
勾选 Enable FTP over TLS support (FTPS)，点击 Generate new certificate...
填写需要生成的证书信息，其中“2-Digit country code”和“Save key and certificate to this file”必填，点击 Generate certificate 完成生成证书。
完成配置后 FillZilla Server 已支持 FTPS，启动页上的警告也会随之不见：
Warning: FTP over TLS is not enabled, users cannot securely log in.
jquery.barrager.js 是一款优雅的网页弹幕插件，支持显示图片，文字以及超链接。支持速度、高度、颜色、数量等自定义。
使用方法参官方网站：http://yaseng.org/jquery.barrager.js/
jquery.barrager.min.js 会报错，改用 jquery.barrager.js（版本 1.1）
实战示例：https://xoyozo.net/Demo/DanMu
该示例重写了部分 CSS 样式。
注：info 属性支持 HTML，因此要自己过滤危险标签，建议仅保留 <img /> 标签
如果要显示在指定区域，可以使用 bottom 属性，例：
bottom: (Math.random() * (0.95 - 0.5) + 0.5) * $(window).height()建议加 loading 锁，以适应网络不通畅的环境（ajax 时间超过定时间隔会导致请求到重复的数据）
跨域环境可以使用 JSONP 来实现，服务器端需设置 Access-Control-Allow-Origin 为 *。
Session 有多种存储模式，默认是 InProc，顾名思义是“在进程内”，即在 IIS 中，随网站重启而重启，网站发布后（或改动 .dll 文件）会导致应用重新运行，Session 清空。
Session 可以使用 StateServer 来保存，需要服务器开启 ASP.NET State Service 服务，此种方式要求保存在 Session 的信息必须序列化，然后从 Session 中获取的时候也要反序列化，这就导致性能有略微的损失。
Session 还可以配置为 SQLServer，将 Session 存储在数据库中，同样需要序列化。
当配置为 Custom 时，可以在使用 Memcached、Redis 等第三方缓存技术来实现 Session 的管理，本文不作讨论。
Off 模式即关闭 Session，这种方式如果要实现用户登录功能，就必须依赖 Cookie 等来实现。
下面针对常见的三种模式进行比较：
| InProc | StateServer | SQLServer | |
| 存储位置 | 应用进程内 | ASP.NET State Service 服务 | SQL Server 数据库 |
| 远程存储 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| 存储格式 | 任意 | 序列化的 | 序列化的 |
| 可能导致重启（丢失）的情况 | 配置文件中 processModel 标签的 memoryLimit 属性； Global.asax 或者 Web.config 文件被更改； Bin 文件夹中的 Web 程序（DLL）被修改； 杀毒软件扫描了一些 .config 文件； 系统资源紧张进行资源回收导致 IIS 进程崩溃或重启等。 | ASP.NET State Service 服务停止； | - |
| Session_End() 事件 | 有 | 无 | 无 |
| 部署难度 | 无 | 简单 | 稍复杂 |
Web.config 配置示例 （<system.web> 节点内） | <sessionState mode="InProc" /> | <sessionState mode="StateServer" /> | <sessionState mode="SQLServer" sqlConnectionString ="data source=x.x.x.x; user id=[user]; password=[pwd]" /> |
因此，如果你仅仅为了标题所述的“每次发布后丢失 Session”而烦恼，那么推荐使用 StateServer 模式来存储 Session。
注：
如果 Session 的 Key 是在应用启动时随机生成的话，使用 StateServer 和 SQLServer 还是会“丢失” Session。
这是对 Session 的配置，对 Cache 无效。
验证 (XHTML5): 不支持元素“xxx”。
整理代码（CTRL+K, D）后关键词变成小写。
解决方法步骤：
VS 菜单 -> 工具 -> 导入和导出设置 -> 重置所有设置 -> Web开发(仅限代码)
如果再重置回“Web开发”，翠绿色的波浪线又再次出现了
。选择“Web开发(仅限代码)”就正常。
主菜单上右键勾选操作面板：标准
网上说的删除 ReflectedSchemas 文件夹，没什么用。
附问题截图：
