今天早上同事反映论坛某管理账号无法登录，于是我尝试用创始人账号登录，也不行，第一反应就是中招了。
于是进阿里云控制台，发现云安全中心有许多安全警告，类型是网站后门，幸好 nginx 中设置了仅部分文件可执行 PHP，这些后门文件无法被执行。
尝试在 config_global_default.php 文件中添加创始人，但账号必须是副站长等管理账号才能成为创始人。
于是借用一个小号，从表 pre_ucenter_members 中将这个小号的 password 和 salt 复制到创始人账号中，这样创始人账号就可以用这个小号的密码登录了。
进入论坛后台，在 工具-运行记录-系统记录-后台访问 中查看入侵时间段的记录（操作、时间、IP 等），可搜索。
发现基本上在操作模板管理和专题管理。
对比时间，发现进入后台操作在先，上传后门在后。
查询 web 访问日志，通过访问文件路径或 IP 查询，在进入论坛后台之间，他进入了 UCenter 的后台，但是再往前就没有记录了。
因此基本可以确定：
黑客从 UCenter 修改了某管理员账号的密码（可能是利用漏洞），然后登录论坛后台修改了创始人的密码（可能也是用 UCenter 改的），通过模板管理和专题管理功能的上传功能上传了后门文件。
索性他没有对数据进行破坏性处理，也没有挂马，只是发现后门文件无法执行就放弃了。
[DS218+] DS218plus 上每秒接收的日志数超出 10 的容差值
DS218plus 每秒接收 55 个日志，这超出了每秒 10 个日志的容差值。请前往日志中心查看详细信息。
来自 DS218plus
打开群晖日志中心，左侧切换到“日志”选项卡，列表上方有“常规”、“连接”、“文件传输”、“硬盘”四个日志分类。
我的情况是“文件传输”中有大量日志，是因为我的小米摄像头设置的是把录制的视频保存到NAS中，而且是始终录制，而不是录制移动画面。这样就会产生多个视频文件，当自动清理一年前的视频时会出现同一秒处理了超过指定数量的文件，群晖就会发送这个通知。
解决的方法很简单：
方法一：米家 - 摄像头 - ...（右上角的设置） - 存储设置 - 存储卡状态 - 录制模式 改为录制移动画面。
方法二：群晖 - 日志中心 - 通知 - 修改“每秒日志数超出”。
本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI，CompVis 与 Runway 合作开发的，并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考：
运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》；
模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；
提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南（Prompt）》；
不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》；
绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需 ControlNet 扩展）》；
各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；
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一、环境准备
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（一）硬件方面：
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1. 显存
4G 起步，4G 显存支持生成 512*512 大小图片，超过这个大小将卡爆失败。
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2. 硬盘
10G 起步，模型基本都在 5G 以上，有个 30G 硬盘不为过吧？现在硬盘容量应该不是个问题。
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（二）软件方面：
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1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。
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2. Python
https://www.python.org/downloads/
截止发稿（2023.3.6）时，最高版本只能用 3.10.*，用 3.11.* 会出问题。
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3. Nvidia CUDA
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1，搭配 Nvidia 驱动 516.94，可使用最新版。
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4. stable-diffusion-webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。
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5. 中文语言包
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 文件
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6. 扩展（可选）
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet 压缩包
https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors 或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth 文件
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7. 模型
https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型，一般后缀名为 ckpt、pt、pth、safetensors ，有时也会附带 VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。
| 类型 | 文件格式 | 存放目录 | 备注 |
|---|---|---|---|
| check point | .ckpt，.safetensors | \models\Stable-diffusion | 文件较大 |
| vae | 名字带有 vae 的 | \models\vae | 细节更好地恢复，特别是眼睛和文字 |
| Textual Inversion | *.pt | \embeddings | 一般文件很小，额外的 tag |
| Lora | *.pt | \models\Lora | 调整模型，理解为风格化也可以 |
| Hypernetworks | .pt，.ckpt，*.safetensors | \models\hypernetworks | 和 lora 工作方式相似，算法不同 |
这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models，再也不用担心该用什么了》
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二、安装流程
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1. 安装 Git
就正常安装，无问题。
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2. 安装 Python
建议安装在非 program files、非 C 盘目录，以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH，这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。
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3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装，无问题。
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4. 安装 stable-diffusion-webui
国内需要用到代理和镜像，请按照下面的步骤操作：
a) 编辑根目录下 launch.py 文件
将 https://github.com 替换为 https://ghproxy.com/https://github.com，即使用 Ghproxy 代理，加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉（注意：不仅仅是图中所展示的这些）。
b) 执行根目录下 webui.bat 文件
根目录下将生成 tmp 和 venv 目录。
c) 编辑 venv 目录下 pyvenv.cfg 文件
将 include-system-site-packages = false 改为 include-system-site-packages = true。
d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见，在 \venv\Scripts 下打开 cmd 后执行如下命令：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令，启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。xformer 会安装到 \venv\Lib\site-packages 中，安装失败可以用 pip install -U xformers 命试试。
e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 放到目录 \localizations 目录中。
运行 webui 后进行配置，操作方法见下。
f) 安装扩展（可选）
将 sd-webui-controlnet 解压缩到 \extensions 目录中。
将 control_sd15_openpose.pth 文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models 目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统，比如 controlnet 要正常使用则还需要安装 ffmpeg 等。
g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion 目录中即可。
h) 再次执行根目录下 webui.bat 文件
用浏览器打开 webui.bat 所提供的网址即可运行。
其中提供了网址：http://127.0.0.1:7860。
打开该网址后在 Settings -> User interface -> Localization (requires restart) 设置语言，在菜单中选择 chinese-all-0220（前提是已经在目录中放入了对应语言包，见上），点击 Apply Settings 确定，并且点击 Reload UI 重启界面后即可。
好了，现在可以开始使用了~~
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三、问题及注意点
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1. python 版本错误
错误：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117
这是由于 python 版本不对导致的（上面提过了，截止发稿时不能追求新版本），要用 python 3.10.* 版本。
解决来源：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166
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2. pip版本错误
警告：
[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
提示中已经给出了解决方案：
在 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行
python.exe -m pip install --upgrade pip![]()
3. 安装或执行停滞
如果在执行 webui.bat 进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应，那么这时可以复制包名，进入 python 安装目录或 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行
pip install 包名也可以通过任务管理查看网络状态，如果网络在玩命下载，那么就等着吧~~
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4. xFormers 安装不上
很多同学都反应 xformers 无法安装，可以用以下的方法试试：
检查 Dreambooth 要求的 Python 版本：
如果您的 Python 版本低于 3.6，请安装最新的 Python 版本，并重复尝试安装 xformers。
# 据此可以在终端中运行以下命令，以检查您的 Python 版本：
python --version安装依赖项：xformers 有许多依赖项，如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项：
pip install numpy scipy torch torchaudio transformers清除 pip 缓存并重新安装：
# 清除 xformers 缓存：运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge
# 更新 pip：确保您正在使用最新版本的 pip，可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip
# 安装 xformers：在清除了缓存并更新了 pip 之后，重新安装 xformers。
pip install xformers手动安装 xformers 指定版本
如果上述步骤仍然无法解决问题，可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中，可以找到 xformers 的版本要求。
pip install xformers==0.0.17.dev465使用 conda 环境
如果您使用的是 conda 环境，请尝试在 conda 环境中安装 xformers。
# 创建 conda 环境
conda create --name myenv
# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers网络问题
如果已经配置好了代理，就不要考虑这个了。
检查网络连接：请确保您的计算机与互联网连接，并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止：
# 检查网络连接是否正常
ping google.com非必要
你确定需要使用 xformers 么？如果不需要，可以在webui-user.bat中把--xformers去掉试试。其它
如果上述方法还是无法解决问题，请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!
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5. 其他安装问题
删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。
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6. 硬件问题
一般显卡不达标，就会爆卡，解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat 文件，试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS 即可。
以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram本机显存 4G，使用最后一个配置方法，可以烧出 2048*1080 的图，前两种方法反而会在最后爆卡。
最后，预祝各位成功~~
dog drink~~ where is dog?
参考：
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用（极详细）
低配显卡想玩 Stable Diffusion？修改一个配置就行
整合包
【阿里云】【HDM告警】尊敬的用户: 您的Redis【警告】，检测到时序异常发生，截止目前异常持续60秒，当前时刻异常指标: redis.memory_usage, 值, 变化率; redis.outflow, 值, 变化率; 请您登陆到DAS控制台查看详情。若不想接收该告警消息，请登录HDM控制台屏蔽告警。
进入阿里云控制台 - 数据库自治服务 DAS - 告警服务 - 告警联系人 - 找到并删除
项目 "***" 指向“netstandard2.1”。它不能被指向“.NETFramework,Version=v4.8”的项目引用。
可能的原因是：Standard 库项目中存在一些警告，譬如 NuGet 包中的 Newtonsoft.Json 12.0.3 可能不兼容 Standard 2.1
解决这些警告，Web 项目再重新引用库项目即可正常发布。
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.
经常会看到这样似错非错的提示：
当前上下文中不存在名称"__o"
The name '__o' does not exist in the current context
实际上，我没有定义任何名为 __o 的变量。
发生这种情况的原因可能是使用了类似如下的代码：
<% if(true) { %>
<%= 1 %>
<% } %>
<%= 2 %>为了在设计界面的 <%= %> 代码块中提供智能感知，ASP.NET（VB 或 C#）会自动生成一个名为“__o”的临时变量，这在页面编译器看到第一个 <%= %> 块时就完成了。但是在这里，<%= %> 块在 if 中出现，所以当关闭 if 后再使用 <%= %> 时，变量超出了定义的范围。
if (true)
{
object @__o;
@__o = 1;
}
@__o = 2;解决方法：在页面的早期添加一个虚表达式。例如：<%= "" %>。这将不会呈现任何内容，并且它将确保在任何潜在的 if（或其他范围界定）语句之前，在 Render 方法中将 __o 声明为顶级。
当然还有一种治标不治本的方法就是隐藏这些错误提示（这并不影响程序正常运行）：
点击错误列表面板左上角的过滤器按钮，CS0103，其中包含错误代码：当前上下文中不存在名称"__o"，这些错误将不再显示，您仍然可以有其他 IntelliSense 错误和警告。
本文不定时更新！
A： MySQL 执行 SHOW FULL PROCESSLIST
Q： 查看连接数和慢查询，适用于 MySQL 数据库无法连接 1040
A： iftop -i eth0
Q： 查看占用带宽的IP（命令：iftop -i eth0 -F ip/24），添加到安全组、防火墙、宝塔的黑名单中。
命令 grep -l "x.x.x.x" /www/wwwlogs/*.log 可以在 wwwlogs 目录下的所有 .log 文件中查找指定的恶意 IP。
A： goaccess -f xxx.log
Q： 实时分析网站日志，查看请求最多的IP
A： net.xoyozo.weblog 日志分析工具
Q： 自制的 Web 日志分析工具，可按多种方式排序，纠出可疑访问
A： 重启 web 服务器
Q： 有时候能解决 CPU 和内存消耗的问题，如果一会儿又升高，则需要找另外的原因
Q： 500 服务器内部错误
502 Bad Gateway
504 Gateway Time-out
A： 查看 php 日志，可能的路径：
/usr/local/php/var/log/php-fpm.log
/www/server/php/[版本]/var/log/php-fpm.log
Q： RDS MySQL IOPS 使用率高的原因和处理
A： 根据时间点查看慢查询
Q： Discuz! 论坛界面错乱、表情不显示、模块缺失、登录失败、发帖失败等等
A： 进入管理中心 - 工具 - 更新缓存，能解决大部分问题
Q： Discuz! 浏览帖子提示“没有找到帖子”
A： 进入数据库，修复表 pre_forum_post 或分表
Q： CPU 100% 或内存 100%，负载100+
A： 原因有很多，以下是一些建议：
Windows 在任务管理器中查看进程
当前是否有正常的大流量访问（譬如民生类论坛的某个帖子突然火了）特别是重启无效的情况
对比网站日志大小可大致确定哪个网站被大量恶意请求。
观察：命令 top
排查：通过关闭网站来确定是某网站的问题，通过关闭功能确定是某功能的问题，如果 nginx 崩溃请参下条
案例：通过修改 mobcent 文件夹名确定是安米的文件被疯狂请求导致的，更新插件和 mobcent 包解决问题。
如果都是正常访问，top 看到很多 php-fpm，而且个个占用 CPU 还不小，那么根据服务器硬件配置来修改 php 的并发量，如宝塔面板在 php 设置 - 性能调整 页，300 并发方案的推荐配置是：
max_children：300
start_servers：30
min_spare_servers：30
max_spare_servers：180另外，memcached 或 redis 的配置也可以进行相应的修改。
另一个案例是 kswapd0 进程占满 CPU，原因是内存不足导致 swap 分区与内存频繁交换数据。同样调整 php 的设置即可。
也可以通过 iftop 来查询占用带宽较多的 IP 并封禁（出方向），如果 CPU 能降下来，那这个 IP 就是罪魁祸首。
Q： 阿里云 ECS 的 CPU 突然达到 100%，并持续到次日 0:00 左右
A： 可能 ECS 是 t5 规格，受 CPU 积分制度限制，积分耗尽时 CPU 不工作。解决方法是更换其它规格产品或升配。
Q： ASP.NET 所在服务器 CPU 突然达到 50% 或 100%，并持续
A： 首先确定哪个网站，再依次排查网站各功能。可能是 HttpWebRequest 请求远程数据时长时间未返回结果导致的程序阻塞。
Q： nginx 服务停止
A： 查看 nginx 日志
WDCP 路径：/www/wdlinux/nginx-1.0.15/logs/error.log
Q： 公网出带宽 100%，其它指标正常
A： Windows 在任务管理器-性能-资源监视器-网络 查看占用带宽的进程PID，然后在任务管理器-详细信息中的找到对应的用户（如果为每个网站分别创建了用户，就能知道是哪个网站占用了带宽）；如果是被 PID 为 4 的 System 占用大部分带宽，也可以尝试重启 IIS 来解决。
CentOS 使用 nethogs 查看占用带宽的进程PID和USER，如果为每个网站分别创建了用户，就能知道是哪个网站占用了带宽，否则只能一个个关闭网站来判断，不知道大家有没有好的方法？当然还可以直接用 iftop 命令查看占用带宽的 IP。另外，查看每个网站在那个时间段的日志文件的大小也能大概看出是哪个网站被采集了。
A： Linux 显示每个用户会话的登入和登出信息
utmpdump /var/log/wtmp
参考：http://www.tulaoshi.com/n/20160331/2050641.html
Q： RDS 的 CPU 100%
A： 如果是突然持续占满（同时伴随 ECS 资源使用率下降，页面出现 502），很大可能是受攻击（或社交网站推送突发事件等），查看“慢查询”，添加相关索引；如果是 Discuz! 论坛，可尝试修复优化表 pre_common_session。
如果是数日缓步上升，或新项目上线，考虑 SQL 慢查询，思路：MySQL / SQL Server。
MySQL：SHOW FULL PROCESSLIST
SQL Server：sp_who
Q： php 网站的服务器，内存在数天内缓慢上升
A： 大概是 php-fpm 占用过多，或进程数太多
更改 php 的配置（如 max_spare_servers），执行：service php-fpm reload
Q： 进程 cloudfs 占用内存过多
A： 参：https://xoyozo.net/Blog/Details/cloudfs-cache
Q： RDS 磁盘占用过大
A： 参：https://xoyozo.net/Blog/Details/how-to-use-rds
Q： ECS 受到 DDoS 攻击怎么办？
A： 参：https://xoyozo.net/Blog/Details/aliyun-ddos-without-bgp
Q： 如果 ECS 和 RDS 各项指标都没有异常，但网页打开慢或打不开502，TTFB 时间很长，是什么原因？（ECS 的 CPU 100%，RDS 的连接数上升，也可参考此条）
A： 数据库有坏表，尝试优化/修复表（慢 SQL 日志中锁等待时间较长的表？），或主备切换。show full processlist 时看到许多
DELETE FROM pre_common_session WHERE sid='******' OR lastactivity<****** OR (uid='0' AND ip1='*' AND ip2='*' AND ip3='*' AND ip4='*' AND lastactivity>******)
Q： Discuz! 创始人(站长)密码被改
A： 数据库找到 pre_ucenter_members 表，复制其它的已知登录密码的账号，复制其 password 和 salt 两个字段的值到创始人账号中，创始人账号即可用该密码登录了。
Q： 通过 iftop 观察到，Discuz! 网站从 RDS 数据库到 ECS 网站服务器私网流量非常大，远大于公网流量
A： 可能是缓存出问题了，尝试卸载重装 Redis 来解决。
Q： 宝塔面板中安装的 Redis 经常自动停止
A： 尝试卸载重装 Redis 来解决。
Q： 马甲客户端出现“您的网络有些问题”
A： 原因有许多，其中一个就是新建了一个数据表，然后 /source/class/table/ 下面丢失了对应的文件，具体可以找官方排查原因。
Q： 排查服务器安全需要检查哪些日志？
A： Web日志、登录日志（/var/log/secure）等。
最近要做个简单的类似 CNZZ 和百度统计的统计器，不可避免地遇到 JS 文件异步加载 和 给 JS 文件传参 的问题。
参考了 CNZZ 的代码以后，在 Chrome 的控制台发现以下警告：
A Parser-blocking, cross-origin script, http://s4.cnzz.com/stat.php?***, is invoked via document.write. This may be blocked by the browser if the device has poor network connectivity. See https://www.chromestatus.com/feature/5718547946799104 for more details.
Paul Kinlan 给出了解释，是因为使用了 document.write() 的方式输出了 <script src="***" /> HTML DOM，建议改成 document.appendChild() 或 parentNode.insertBefore()，最好的例子就是 Google Analytics。
<!-- Google Analytics -->
<script>(function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
})(window,document,'script','https://www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
ga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'auto');
ga('send', 'pageview');
</script>
<!-- End Google Analytics -->上述 JavaScript 跟踪代码段可以确保该脚本在所有浏览器中加载和异步执行。
加了一些注释，便于理解，官方英文版。
(function (i, s, o, g, r, a, m) {
i['GoogleAnalyticsObject'] = r;
// console.log(window['GoogleAnalyticsObject']) // 'ga'
// console.log(i[r]) // undefined
i[r] = i[r] || function () { // i[r] 就是 window['ga']，定义了一个函数
(i[r].q = i[r].q || []).push(arguments) // 往 ga.q 这个数组中增加一项
},
i[r].l = 1 * new Date(); // 时间戳，写法等同于 new Date().getTime()
// console.log(i[r]) // window['ga'] 就是上面那个 function
a = s.createElement(o), // 创建一个 script 元素
m = s.getElementsByTagName(o)[0]; // 文档中的第一个脚本（文档中肯定至少已有一个脚本了）
a.async = 1; // 异步加载
a.defer = 1; // 兼容旧浏览器（我自己加的）
a.src = g;
m.parentNode.insertBefore(a, m) // 将 a 脚本插入到 m 脚本之前
})(window, document, 'script', 'http://***/***.js', 'ga');
// i s o g r
ga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'auto');
ga('send', 'pageview');过程是：
创建了一个 <script> 元素，并异步加载 http://***/***.js；初始化了一个全局函数 ga；在 ga() 命令队列中添加了两条命令。
现在我们可以在这个外部 js 中使用 ga.q 这个对象中的数据了，示例：
;(function () {
console.log(ga.q);
})(window);简单补充下，async 是 HTML5 属性，使支持异步加载 JS 文件；defer 只支持 IE，作用类似。
测试异步只需要将 js 文件换成服务端页面，并人为设置 sleep 时间即可，阻塞式调用的话会在加载 js 时暂停后续页面的渲染。
前言
最近在学习Web Api框架的时候接触到了async/await，这个特性是.NET 4.5引入的，由于之前对于异步编程不是很了解，所以花费了一些时间学习一下相关的知识，并整理成这篇博客，如果在阅读的过程中发现不对的地方，欢迎大家指正。
同步编程与异步编程
通常情况下，我们写的C#代码就是同步的，运行在同一个线程中，从程序的第一行代码到最后一句代码顺序执行。而异步编程的核心是使用多线程，通过让不同的线程执行不同的任务，实现不同代码的并行运行。
前台线程与后台线程
关于多线程，早在.NET2.0时代，基础类库中就提供了Thread实现。默认情况下，实例化一个Thread创建的是前台线程，只要有前台线程在运行，应用程序的进程就一直处于运行状态，以控制台应用程序为例，在Main方法中实例化一个Thread，这个Main方法就会等待Thread线程执行完毕才退出。而对于后台线程，应用程序将不考虑其是否执行完毕，只要应用程序的主线程和前台线程执行完毕就可以退出，退出后所有的后台线程将被自动终止。来看代码应该更清楚一些：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("主线程开始");
//实例化Thread，默认创建前台线程
Thread t1 = new Thread(DoRun1);
t1.Start();
//可以通过修改Thread的IsBackground，将其变为后台线程
Thread t2 = new Thread(DoRun2) { IsBackground = true };
t2.Start();
Console.WriteLine("主线程结束");
}
static void DoRun1()
{
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine("这是前台线程调用");
}
static void DoRun2()
{
Thread.Sleep(1500);
Console.WriteLine("这是后台线程调用");
}
}
}运行上面的代码，可以看到DoRun2方法的打印信息“这是后台线程调用”将不会被显示出来，因为应用程序执行完主线程和前台线程后，就自动退出了，所有的后台线程将被自动终止。这里后台线程设置了等待1.5s，假如这个后台线程比前台线程或主线程提前执行完毕，对应的信息“这是后台线程调用”将可以被成功打印出来。
Task
.NET 4.0推出了新一代的多线程模型Task。async/await特性是与Task紧密相关的，所以在了解async/await前必须充分了解Task的使用。这里将以一个简单的Demo来看一下Task的使用，同时与Thread的创建方式做一下对比。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("主线程启动");
//.NET 4.5引入了Task.Run静态方法来启动一个线程
Task.Run(() => { Thread.Sleep(1000); Console.WriteLine("Task1启动"); });
//Task启动的是后台线程，假如要在主线程中等待后台线程执行完毕，可以调用Wait方法
Task task = Task.Run(() => { Thread.Sleep(500); Console.WriteLine("Task2启动"); });
task.Wait();
Console.WriteLine("主线程结束");
}
}
}首先，必须明确一点是Task启动的线程是后台线程，不过可以通过在Main方法中调用task.Wait()方法，使应用程序等待task执行完毕。Task与Thread的一个重要区分点是：Task底层是使用线程池的，而Thread每次实例化都会创建一个新的线程。这里可以通过这段代码做一次验证：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void DoRun1()
{
Console.WriteLine("Thread Id =" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
}
static void DoRun2()
{
Thread.Sleep(50);
Console.WriteLine("Task调用Thread Id =" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
}
static void Main(string[] args)
{
for (int i = 0; i < 50; i++)
{
new Thread(DoRun1).Start();
}
for (int i = 0; i < 50; i++)
{
Task.Run(() => { DoRun2(); });
}
//让应用程序不立即退出
Console.Read();
}
}
}运行代码，可以看到DoRun1()方法每次的Thread Id都是不同的，而DoRun2()方法的Thread Id是重复出现的。我们知道线程的创建和销毁是一个开销比较大的操作，Task.Run()每次执行将不会立即创建一个新线程，而是到CLR线程池查看是否有空闲的线程，有的话就取一个线程处理这个请求，处理完请求后再把线程放回线程池，这个线程也不会立即撤销，而是设置为空闲状态，可供线程池再次调度，从而减少开销。
Task<TResult>
Task<TResult>是Task的泛型版本，这两个之间的最大不同是Task<TResult>可以有一个返回值，看一下代码应该一目了然：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("主线程开始");
Task task = Task.Run(() => { Thread.Sleep(1000); return Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString(); });
Console.WriteLine(task.Result);
Console.WriteLine("主线程结束");
}
}
}Task<TResult>的实例对象有一个Result属性，当在Main方法中调用task.Result的时候，将等待task执行完毕并得到返回值，这里的效果跟调用task.Wait()是一样的，只是多了一个返回值。
async/await 特性
经过前面的铺垫，终于迎来了这篇文章的主角async/await，还是先通过代码来感受一下这两个特性的使用。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("-------主线程启动-------");
Task task = GetLengthAsync();
Console.WriteLine("Main方法做其他事情");
Console.WriteLine("Task返回的值" + task.Result);
Console.WriteLine("-------主线程结束-------");
}
static async Task GetLengthAsync()
{
Console.WriteLine("GetLengthAsync Start");
string str = await GetStringAsync();
Console.WriteLine("GetLengthAsync End");
return str.Length;
}
static Task GetStringAsync()
{
return Task.Run(() => { Thread.Sleep(2000); return "finished"; });
}
}
}首先来看一下async关键字。async用来修饰方法，表明这个方法是异步的，声明的方法的返回类型必须为：void或Task或Task<TResult>。返回类型为Task的异步方法中无需使用return返回值，而返回类型为Task<TResult>的异步方法中必须使用return返回一个TResult的值，如上述Demo中的异步方法返回一个int。而返回类型可为void，则是为了和事件处理程序兼容，比如下面的示例：
public Form1()
{
InitializeComponent();
btnDo.Click += Down;
}
public async void Down(object sender, EventArgs e)
{
btnDo.Enabled = false;
string str = await Run();
labText.Text = str;
btnDo.Enabled = true;
}
public Task Run()
{
return Task.Run(() => { Thread.Sleep(5000); return DateTime.Now.ToString(); });
}再来看一下await关键字。await必须用来修饰Task或Task<TResult>，而且只能出现在已经用async关键字修饰的异步方法中。
通常情况下，async/await必须成对出现才有意义，假如一个方法声明为async，但却没有使用await关键字，则这个方法在执行的时候就被当作同步方法，这时编译器也会抛出警告提示async修饰的方法中没有使用await，将被作为同步方法使用。了解了关键字async\await的特点后，我们来看一下上述Demo在控制台会输入什么吧。
输出的结果已经很明确地告诉我们整个执行流程了。GetLengthAsync异步方法刚开始是同步执行的，所以"GetLengthAsync Start"字符串会被打印出来，直到遇到第一个await关键字，真正的异步任务GetStringAsync开始执行，await相当于起到一个标记/唤醒点的作用，同时将控制权放回给Main方法，"Main方法做其他事情"字符串会被打印出来。之后由于Main方法需要访问到task.Result，所以就会等待异步方法GetLengthAsync的执行，而GetLengthAsync又等待GetStringAsync的执行，一旦GetStringAsync执行完毕，就会回到await GetStringAsync这个点上执行往下执行，这时"GetLengthAsync End"字符串就会被打印出来。
当然，我们也可以使用下面的方法完成上面控制台的输出。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("-------主线程启动-------");
Task task = GetLengthAsync();
Console.WriteLine("Main方法做其他事情");
Console.WriteLine("Task返回的值" + task.Result);
Console.WriteLine("-------主线程结束-------");
}
static Task GetLengthAsync()
{
Console.WriteLine("GetLengthAsync Start");
Task task = Task.Run(() => { string str = GetStringAsync().Result;
Console.WriteLine("GetLengthAsync End");
return str.Length; });
return task;
}
static Task GetStringAsync()
{
return Task.Run(() => { Thread.Sleep(2000); return "finished"; });
}
}
}对比两种方法，是不是async\await关键字的原理其实就是通过使用一个线程完成异步调用吗？答案是否定的。async关键字表明可以在方法内部使用await关键字，方法在执行到await前都是同步执行的，运行到await处就会挂起，并返回到Main方法中，直到await标记的Task执行完毕，才唤醒回到await点上，继续向下执行。更深入点的介绍可以查看文章末尾的参考文献。
async/await 实际应用
微软已经对一些基础类库的方法提供了异步实现，接下来将实现一个例子来介绍一下async/await的实际应用。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Net;
namespace TestApp
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("开始获取博客园首页字符数量");
Task task1 = CountCharsAsync("http://www.cnblogs.com");
Console.WriteLine("开始获取百度首页字符数量");
Task task2 = CountCharsAsync("http://www.baidu.com");
Console.WriteLine("Main方法中做其他事情");
Console.WriteLine("博客园:" + task1.Result);
Console.WriteLine("百度:" + task2.Result);
}
static async Task CountCharsAsync(string url)
{
WebClient wc = new WebClient();
string result = await wc.DownloadStringTaskAsync(new Uri(url));
return result.Length;
}
}
}参考文献：<IIIustrated C# 2012> 关于async/await的FAQ 《深入理解C#》