最近项目要求使用Node.js连接Oracle数据库，用Node.js连接Oracle是比较麻烦的，不像使用mysql，Mogondb，redis等有相当丰富的库。就连官方提供的oracledb也在linux上安装的时候屡屡失败。我根据网上的文档做了部署和验证，最终走通，下面把在CentOS系统上的配置过程记录一下。

1.安装Oracle客户端

首先使用yum update进行系统更新，然后使用yum install libaio libaio-devel安装依赖库。

然后到Oracle Instant Clinet官方下载页面下载客户端。我这里下载的是Instant Client for Linux x86-64，使用的版本是12.2.0.1.0。

需要下载两个文件：instantclient-basic-linux.x64-12.2.0.1.0.zip和instantclient-sdk-linux.x64-12.2.0.1.0.zip。

创建目录/usr/local/oracle，并将下载的两个文件解压到这个目录下。

进入解压目录instantclient_12_2，并为libclntsh.so创建软连接：

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ln -s libclntsh.so.12.1 libclntsh.so

添加环境变量：

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vi /etc/profile

将如下命令拷贝到文件底部，并保存：

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export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/oracle/instantclient_12_2:$LD_LIBRARY_PATH
export OCI_LIB_DIR=/usr/local/oracle/instantclient_12_2
export OCI_INC_DIR=/usr/local/oracle/instantclient_12_2/sdk/include
export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.UTF8

应用环境变量：

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source /etc/profile

2.安装node-oracledb，及测试

执行npm install oracledb进行安装，然后编辑下面的脚本，执行查看结果：

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var oracledb = require('oracledb');
oracledb.getConnection({
  user          : "user",
  password      : "password",
  connectString : "(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=192.168.0.100)(PORT=1521))(CONNECT_DATA=(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_NAME=orcl)))"
},
function(err,connection){
  if(err){
    console.error(err.message);
    return;
  }
  connection.execute(
    "select sysdate from dual",[],function(err,result){
       if(err){
         console.error(err.message);
         return;
       }
       console.log(result.rows);
     });
});

如果打印出当前时间，则表示环境配置正常。

因为最近要开发几个服务，对于服务部署心有余悸，为了减少配置上的难题，经过考察，准备引入配置中心。
因为我们开发服务用到了Node.js、Python之类的语言，所以选择了携程Apollo配置中心。

部署Apollo配置中心

根据Apollo的Wiki，使用Docker的方式进行部署，文档在此。

1.首先下载Apollo源码

2.进入到apollo/scripts/docker-quick-start/目录下执行docker-compose up，这里遇到了两个问题：
1）提示urllib3模块版本不匹配，可能我的机器上环境比较复杂，所以尝试删除urllib3模块，删除后正常。

2）提示Couldn't connect to Docker daemon at http+docker://localunixsocket - is it running?，在网上找到了解决方案即可解决。

然后Apollo配置中心就可以正常启动了。

进入Apollo配置中心进行配置

使用http://localhost:8070进入配置中心，使用apollo/admin进行登陆。

配置中心内置了一个样例项目。

具体的配置就不在这里说了，接下来介绍如何使用Node.js和Python连接配置中心获取配置。

Node.js和Python客户端获取配置

官方文档介绍了小众客户端如何连接配置中心获取配置，这里试用Node.js和Python客户端。

1.Node.js
用NPM安装node-apollo，建立测试工程，编写测试代码如下：

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const apollo = require('node-apollo');
async function test () {
    
    // 携程apollo配置中心配置
    const apollo_config = {
        configServerUrl: 'http://192.168.1.140:8080',
        appId: 'SampleApp',
        clusterName: 'default',
        namespaceName: 'application',
        apolloEnv: 'dev'
    };
    
    const result = await apollo.remoteConfigServiceFromCache(apollo_config);
    console.log(result);
}
test();

2.Python
Python客户端好像有些单薄，也有一些其它fork在维护，这里目前先使用原始作者的版本。下载github中的apollo_client.py到python目录下，并编写如下代码：

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import apollo_client
client = apollo_client.ApolloClient(app_id="SampleApp", cluster="default", config_server_url="http://192.168.1.140:8080")
client.start()
to = client.get_value("timeout", 10)
print (to)
client.stop()

这里用的还比较初级，如果想运用在生产环境中，还需要再做深入研究。

最近使用xshell连CentOS服务器，启动瓦片服务之后，xshell不能关闭，否则服务就会被关闭，所以想尝试解决这个问题。

接下来介绍的方法可能不是很正规，如果有更好的方法麻烦告知，感谢！

启动瓦片服务需要三个命令：
1.tilestrata-balancer负载均衡命令
2.瓦片服务集群
3.Demo网页服务

NODE.JS进程

这里的瓦片服务集群和Demo网页服务，都是node.js命令，在网上查到这类可以使用pm2来进行管理。

首先全局安装pm2：

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npm install -g pm2

然后可以使用pm2 start启动：

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pm2 start cluster.js
pm2 start httpserver.js

可以使用pm2 list进行查看：

还有一些其它的命令，感兴趣可以到官网上了解：

命令行

我在网上查到有说用nohup命令的，但是尝试没有成功，后来选择了screen，详细介绍看这里。

首先，安装screen：

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yum install -y screen

安装完成之后，输入screen后回车，就可以进入到一个新的屏幕中，在这个屏幕里，输入tilestrata-balancer命令，启动负载均衡服务，然后使用快捷键Ctrl + A + D就可以退出当前屏幕。

此时关闭xshell之后，瓦片服务仍可以正常访问。

如果需要重新回到之前的屏幕中，使用screen -ls命令可以查看当前有哪些屏幕：

使用screen -r <id>就可以回到该屏幕中，上边的例子中列出来的屏幕ID是135240。

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screen -r 135240

关闭屏幕只需要在屏幕命令行中输入exit即可。

之前一直在研究使用Mapnik发布动态瓦片服务，最近想用真实数据做一次测试，看实际效果如何。

服务器环境

协调到一台CentOS系统服务器，有两个12核CPU，最终模拟成48核，数据是500万左右的面状小班，已入到PostGIS数据库中，空间索引已建好。

数据入库

因为是测试，所以将生产环境中的数据导到测试数据库中，这里使用的是GDAL提供的ogr2ogr工具，导入命令如下：

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ogr2ogr -f "PostgreSQL" PG:"host=192.168.1.122 port=5432 dbname=lindi user=postgres password=1234" PG:"host=192.168.1.123 port=5432 dbname=lindi user=postgres password=1234" "t_hunan_09" -progress

这样就把生产数据库中的t_hunan_09导入到测试数据库中。

启动瓦片服务

配置好mapnik的配图XML，使用tilestrata-balancer做负载均衡，启动了48个node进程进行测试，然而现实是残酷的，每张瓦片的请求时间是10秒左右。

然后就去参考OpenStreetMap的PostGIS数据库和配图方案，并没有什么特别的，gist空间索引也重建了，还是没有效果。

试用数据库连接池

测试使用pgbouncer数据库连接池，也没有效果。

单进程竟然比多进程快？

后来关闭了tilestrata-balancer负载均衡和48个node进程，只启动一个进程进行出图，然后神奇的事情来了，请求时间非常快，只有几百毫秒。这又是为何？

基于这种情况用了一段时间发现了规律，每次重启服务后，第一次请求瓦片，需要10秒时间，后面再用就很快了。但是用过一段时间之后，又会有一次10秒的卡顿，时间不规律。

这样的话之前的现象是可以解释的了，由于做了负载均衡，所以一屏的瓦片都相当于启动服务后初次请求，所以都很慢，把48个进程都用完需要一段时间，所以就造成了一直卡顿的问题。

但是初次启动服务为10几秒是在做什么呢？

初期卡顿到底在做什么

我对比了有瓦片缓存和无瓦片缓存的情况，有瓦片缓存很快，无瓦片缓存有卡顿，说明这个卡顿是在瓦片绘制环节，瓦片绘制环节主要是数据库查询了。

后来在网上找了一些PostgreSQL数据库优化的贴子，其中有一个说PostgreSQL有一个机制，可以记录查询时间比较长的SQL，我就试着做了一下。

首先找到postgresql.conf文件，将log_min_duration_statement注释去掉，并设置为1000毫秒，重启数据库之后，启动瓦片服务，再到postgresql.conf同级的log文件夹下查看日志。

发现有将近10秒的时间在做数据的范围统计，忽然想起来在配置mapnik的XML时，没有设置数据范围，导致这里实时计算500万数据的范围，造成卡顿。。

重新配置mapnik的XML后，验证效果：

果然不卡了，效果杠杠的。

是否需要数据库连接池

之前使用了pgbouncer数据库连接池，但是实际使用效果不是特别理想，启动多个node进程后总会出现事务互斥的问题，导致有些瓦片加载特别慢，后来不用数据库连接池，直连数据库就正常了，可能对数据库连接池用的不到位吧。

开启负载均衡，丝般流畅

重新开启tilestrata-balancer负载均衡和48个node进程，地图加载流畅，去掉了缓存机制在14级别也能轻松应对。

最后上图镇楼：

最近在一台干净的CentOS服务器上部署基于Mapnik和PostGIS数据源的瓦片服务，走了很多弯路。后来有时间又装了一台虚拟机重新部署了一下，现在将部署流程记录下来，方便以后查阅。

1 基础环境配置

1.1 解决YUM提示503问题

在CentOS下一般用yum来部署软件，但是刚装好的虚拟机yum提示503，而ping外网能ping通，在网上查了一下需要扩充DNS：

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vi /etc/resolv.conf

加入：

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nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4
nameserver 144.144.144.144

保存后重启虚拟机，就可以正常使用yum了，赶紧使用yum update更新一下。

1.2 基础软件安装

接下来会使用ifconfig命令查看本机IP，如果找不到则需安装：

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yum install net-tools

查到IP之后就可以用xshell进行连接了，使用xshell进行文件传输需要rz/sz命令，如果找不到则需安装：

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yum install lrzsz

后期需要使用wget下载文件，如果找不到则需安装：

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yum install wget

安装后期需要的解压程序：

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yum install unzip
yum install bzip2

安装后期需要的C++编译器g++：

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yum install gcc-c++

2 PostgreSQL及PostGIS部署

2.1 PostgreSQL安装及配置

首先添加PostgreSQL数据库安装来源：

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yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/10/redhat/rhel-7-x86_64/pgdg-redhat10-10-2.noarch.rpm

然后就可以安装PostgreSQL服务端和客户端了：

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yum install postgresql10-server postgresql10

初始化数据库：

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/usr/pgsql-10/bin/postgresql-10-setup initdb

启动数据库服务，并修改为随系统一起启动：

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systemctl start postgresql-10
systemctl enable postgresql-10

修改默认用户(postgres)密码：

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sudo -u postgres psql -c "alter user postgres with password '1234';"

修改配置文件，允许局域网访问：

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vi /var/lib/pgsql/10/data/postgresql.conf

将 #listen_addresses = ‘localhost’ 的注释去掉并改为 listen_addresses = ‘*’，修改max_connections按需求更改，默认最大支持100个连接。修改之后保存并退出。

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vi /var/lib/pgsql/10/data/pg_hba.conf

在最后一行添加：

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host	all		all		0.0.0.0/0	md5

保存并退出。

重启数据库：

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systemctl restart postgresql-10

防火墙需要打开5432端口：

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firewall-cmd --permanent --add-port=5432/tcp
firewall-cmd —reload

2.2 PostGIS插件安装及配置

首先安装PostGIS的一个依赖：

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yum install epel-release

然后安装PostGIS：

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yum install postgis24_10

然后可以验证安装是否成功，先创建一个数据库：

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sudo -u postgres createdb gis

为该数据库安装PostGIS插件：

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sudo -u postgres psql -d gis -c 'CREATE EXTENSION postgis;'

如果没报错，则可往该数据库导入数据了。

3 安装node-mapnik及瓦片服务组件

3.1 安装Node.js

由于node-mapnik的3.7.2版本只能用LTS的Node.js安装，所以这里添加8.x版本Node.js来源。

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curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_8.x | sudo bash -

安装Node.js：

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yum -y install nodejs

安装之后Node.js版本是8.12.0，npm版本是6.4.1。

3.2 安装node-mapnik及瓦片服务组件

创建部署目录之后，安装node-mapnik：

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npm install mapnik@3.7.2

这个过程有些漫长，提示成功后，安装其它的瓦片服务组件。

安装之后把代码上传并启动服务，然而报错：

提示动态库无法加载，应该是缺少依赖，使用ldd命令查看依赖：

发现libstdc++.so.6的GLIBCXX_3.4.20不存在，使用如下命令进行确认：

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strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

确实没有GLIBCXX_3.4.20，接下来确认gcc版本：

确实是gcc版本太旧了，而且还没有找到使用yum升级的方法(或者不用升级gcc，只升级stdc++库版本就可以)，我在这里通过编译最新版本gcc来解决。

3.3 升级gcc

查找最新版本gcc，当前是8.2.0，创建一个独立的gcc编译目录，进入后，使用wget进行下载：

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wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-8.2.0/gcc-8.2.0.tar.gz

下载之后解压缩，然后进入gcc-8.2.0目录下，使用如下脚本下载、配置、安装依赖库：

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./contrib/download_prerequisites

创建一个编译成果目录，并进入：

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mkdir gcc-build-8.2.0
cd gcc-build-8.2.0

使用如下命令进行配置：

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../configure -enable-checking=release -enable-languages=c,c++ -disable-multilib

完成后使用如下命令进行编译：

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make -j4

-j4选项是make对多核处理器的优化，如果不成功请使用make，注意此过程非常耗时。

编译完成之后使用make install进行部署。

查看gcc版本：

但此时查看stdc++库发现还是旧的，需要进一步处理。

查找编译成果目录下的stdc++库：

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find . -name "libstdc++.so*"

将其拷贝到/usr/lib64目录下：

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cp ./stage1-x86_64-pc-linux-gnu/libstdc++-v3/src/.libs/libstdc++.so.6.0.25 /usr/lib64

重建/usr/lib64/libstdc++.so.6软连接：

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rm -f /usr/lib64/libstdc++.so.6
ln -s /usr/lib64/libstdc++.so.6.0.25 /usr/lib64/libstdc++.so.6

再次查看发现要求的GLIBCXX_3.4.20已经包含了，用ldd再测postgis.input库的依赖：

没有提示问题。

启动瓦片服务后，使用前端加载验证，一切正常，至此部署全部完成。

周末和陈同学就行业形式进行了深入探(xian)讨(liao)，他们公司最近使用直播技术，开发了一套外业内容采集(无人机影像、手机视频)，内业查看指挥等一套东西。对于直播技术，之前了解不多，所以也想试试效果。

查了一些资料，比较容易上手的是用Simple-RTMP-Server(srs)作为服务器，各端使用推流、拉流进行直播和查看，接下来主要介绍这方面的内容。

1.srs部署

查看官方文档，srs部署比较简单，本次选择的系统是Ubuntu 18.04。
首先下载Release源码，解压后进入trunk目录下，执行./configure，然后现实是残酷的，报错了。。

到srs上搜issue，找到了解决方案，解压3rdparty/http-parser-2.1.zip，找到http_parser.c，修改那个注释，重新压缩，就可以了。

执行make进行编译，然后执行./etc/init.d/srs start就可以开启服务了。

2.拉流

这里我们介绍使用VLC客户端进行拉流，查看直播内容。

ubuntu下安装VLC：

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sudo apt-get install vlc browser-plugin-vlc

安装完成之后启动，在媒体菜单中选择打开网络串流，在网络中输入网络URL即可。目前还没有推流，看不到效果，具体效果可以在后面体现。

3.推流

这里介绍两端推流方式，一个是ubuntu使用OBS进行推流，一个是在安卓推流。

OBS推流

首先安装OBS：

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sudo add-apt-repository ppa:obsproject/obs-studio
sudo apt-get update
sudo apt-get install obs-studio

打开软件之后，首先在右侧设置流服务器，启动srs服务器的IP是192.168.1.140，后边的可以自定义，只要推和拉一致即可。

然后设置来源，这里使用的是屏幕捕获。

都设置好了之后，使用右侧开始推流就可以了。

在VLC中查看：

安卓推流

这里使用的是yasea，下载源码，编译部署即可。
修改代码中的流服务器地址：

最后的效果：

这里介绍的比较粗浅，如果想把这个功能做精，甚至达到陈同学那边上线的样子，可能还需要再下功夫，加油吧，再不疯狂就老了。

使用缓存技术可以加快重复浏览效率，随之而来的是数据更新如何更新缓存的问题，针对这个问题，我们做了研究和思考，可能比较粗浅，权当记录。

方案一：不缓存

这样可以解决缓存更新的问题，但是也无法体验缓存带来的效率提升。

方案二：缓存超时失效

tilestrata-disk提供的更新解决方案，是两个参数：
1.maxage参数
maxage参数的意思是，瓦片存在最长时间是多少，单位是秒，超过这个时间之后，如果有请求进来，则会就删除该缓存，并重新缓存。

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// cache: cache with maxage
server.layer('mylayer').route('tile.png')
    .use(/* some provider */)
    .use(disk.cache({maxage: 3600, dir: './tiles/mylayer'}));

2.refreshage参数
这个参数研究了好半天，才了解其意思。如果瓦片存在时间超过了refreshage的时长，如果有请求进来，则会返回之前的瓦片，返回之后删除之前的瓦片，并重新缓存，这样之后的请求拿到的都是新瓦片。官方原话：you have tile that's old enough it should be regenerated, but it's not old enough to warrant making the user wait for a new tile to be rendered.

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.use(disk.cache({
    dir: './tiles/mylayer',
    refreshage: 3600, // 1 hour
    maxage: 3600*24*7 // 1 week
}));

也就是说这两个参数的区别，都是超时，需要更新，只不过maxage需要等待重新缓存结果返回并使用，refreshage不需要等待，直接返回上一个缓存，返回之后又更新了旧缓存。

tilestrata-disk也提供了通过回调的方式，动态修改缓存位置、以及超时时间等，例如：

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// cache: cache with maxage function (advanced)
server.layer('mylayer').route('tile.png')
    .use(/* some provider */)
    .use(disk.cache({
        dir: './tiles/mylayer',
        maxage: function(server, req) {
            if (req.z > 15) return 0; // don't cache
            if (req.z > 13) return 3600;
            return 3600*24;
        }
    }));
// cache: custom directory layout
server.layer('mylayer').route('tile.png')
    .use(/* some provider */)
    .use(disk.cache({path: './tiles/{layer}/{z}/{x}/{y}-{filename}'}));
// cache: custom directory layout (via callback)
server.layer('mylayer').route('tile.png')
    .use(/* some provider */)
    .use(disk.cache({path: function(tile) {
        return './tiles/' + tile.layer + '/' + tile.z + '/' /* ... */
    }}));

方案三：强制缓存失效

这里介绍一个工具：TileMantle，该工具可以用来提前生成缓存，以及将缓存设置为失效。

TileStrata官方文档中提到了这种模式的使用方法，不过还没有尝试。

关于瓦片缓存更新问题，有可能是这三种方案配合使用，达到最终目的。

随着对TileStrata的深入了解，也想尝试一下矢量瓦片的相关插件，但网上相关的资料好像不多，接下来就把我的试用过程记录下来，分享给大家。

首先了解一下该插件提供的官方示例：

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var vtile = require('tilestrata-vtile');
var vtileraster = require('tilestrata-vtile-raster');
var common = {
    xml: '/path/to/map.xml',
    tileSize: 256,
    metatile: 1,
    bufferSize: 128
};
server.layer('mylayer')
    .route('t.pbf').use(vtile(common))
    .route('t.png').use(vtileraster(common, {
        tilesource: ['mylayer', 't.pbf']
    }))
    .route('i.json').use(vtileraster(common, {
        tilesource: ['mylayer', 't.pbf'],
        interactivity: true
    }));

这个示例发布了三种类型的服务，一种是基于protobuf(pbf)格式的矢量瓦片，一种是png瓦片，一种是geojson格式的矢量瓦片，这里主要试用pbf类型。

安装好tilestrata、tilestrata-vtile和node-mapnik模块，补足完整示例代码：

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var tilestrata = require('tilestrata');
var vtile = require('tilestrata-vtile');
var server = tilestrata();
var common = {
    xml: '/Users/paiconor/Desktop/server/dir/VectorTiles/8dd716c9-369c-4edd-9f20-a7aea283f5d0/thumbnail/mapnik.xml',
    tileSize: 256,
    metatile: 1,
    bufferSize: 128
};
server.layer('mylayer').route('t.pbf').use(vtile(common));
server.listen(7988);

在WebStorm中，按照Openlayers加载矢量瓦片示例，简化前端代码如下(Openlayers版本用的是4系列)：

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<!Doctype html>
<html xmlns=http://www.w3.org/1999/xhtml>
<head>
    <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
    <meta http-equiv=X-UA-Compatible content="IE=edge,chrome=1">
    <meta content=always name=referrer>
    <title>Mapnik地图服务示例</title>
    <!--Let browser know website is optimized for mobile-->
    <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0"/>
    <link href="ol.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
    <script type="text/javascript" src="ol.js" charset="utf-8"></script>
</head>
<body>
<main class="bodymain">
    <div id="map" class="map"></div>
</main>
<script>
    var map = new ol.Map({
        target: 'map',
        view: new ol.View({
            center: [0, 0],
            zoom: 2
        }),
        layers: [new ol.layer.VectorTile({
            source: new ol.source.VectorTile({
                format: new ol.format.MVT(),
                url: 'http://localhost:7988/mylayer/{z}/{x}/{y}/t.pbf'
            })
        })]
    });
</script>
</body>
</html>

用这种方式出现了个问题，就是提示跨域，原因是WebStorm启动的前端服务端口是63342，而矢量瓦片端口是7988。

因为对前端不熟悉，所以选择在服务端解决这个问题。之前看资料时发现TileStrata支持做为Express的中间件(目前不支持Koa)，所以这次尝试一下。

安装express模块和express-static模块，将代码修改为如下：

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const express = require('express');
const app = new express();
var tilestrata = require('tilestrata');
var vtile = require('tilestrata-vtile');
var server = tilestrata();
var common = {
    xml: '/Users/paiconor/Desktop/server/dir/VectorTiles/8dd716c9-369c-4edd-9f20-a7aea283f5d0/thumbnail/mapnik.xml',
    tileSize: 256,
    metatile: 1,
    bufferSize: 128
};
server.layer('mylayer').route('t.pbf').use(vtile(common));
//添加为Express中间件
app.use(tilestrata.middleware({
    server: server,
    prefix: '/maps'
}));
//添加静态目录中间件
app.use(require('express-static')(__dirname + '/public'));
//启动服务器
app.listen(7988);

将之前的前端文件拷贝到public目录下，就可以在浏览器中访问了(这里注意一下，因为将TileStrata做为Express路由，加入了maps地址，所以矢量瓦片加载地址由之前的http://localhost:7988/mylayer/{z}/{x}/{y}/t.pbf变为http://localhost:7988/maps/mylayer/{z}/{x}/{y}/t.pbf)：

配置OSM底图：

在前端修改渲染：

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var map = new ol.Map({
    target: 'map',
    view: new ol.View({
        center: [0, 0],
        zoom: 2
    }),
    layers: [
        new ol.layer.Tile({
            title: "OSM",
            source: new ol.source.OSM({
                attributions: []
            })
        }),
        new ol.layer.VectorTile({
        source: new ol.source.VectorTile({
            format: new ol.format.MVT(),
            url: 'http://localhost:7988/maps/mylayer/{z}/{x}/{y}/t.pbf'
        }),
        style: function(feature, resolution) {
            return new ol.style.Style({
                stroke: new ol.style.Stroke({
                    color: 'rgba(255, 0, 0)',
                    width: 1
                })
            })
        }
    })]
});

根据Openlayers显示矢量瓦片信息示例，加入如下代码：

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map.on('singleclick', showInfo);
var info = document.getElementById('info');
function showInfo(event) {
    var features = map.getFeaturesAtPixel(event.pixel);
    if (!features) {
        info.innerText = '';
        info.style.opacity = 0;
        return;
    }
    var properties = features[0].getProperties();
    info.innerText = JSON.stringify(properties, null, 2);
    info.style.opacity = 1;
}

点击地图即可显示所点要素的属性：

修改渲染，分类显示：

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var map = new ol.Map({
    target: 'map',
    view: new ol.View({
        center: [0, 0],
        zoom: 2
    }),
    layers: [
        new ol.layer.Tile({
            title: "OSM",
            source: new ol.source.OSM({
                attributions: []
            })
        }),
        new ol.layer.VectorTile({
        source: new ol.source.VectorTile({
            format: new ol.format.MVT(),
            url: 'http://localhost:7988/maps/mylayer/{z}/{x}/{y}/t.pbf'
        }),
        style: function(feature, resolution) {
            var properties = feature.getProperties();
            if (properties['name'] == "") {
                return new ol.style.Style({
                    stroke: new ol.style.Stroke({
                        color: 'rgba(255, 0, 0)',
                        width: 1
                    })
                })
            }
            else {
                return new ol.style.Style({
                    stroke: new ol.style.Stroke({
                        color: 'rgba(0, 255, 0)',
                        width: 1
                    })
                })
            }
        }
    })]
});

2018年9月13日更新—————————

上边提到的跨域问题，除了使用Express之外，还有另外一种解决方案：
首先，安装tilestrata-headers组件

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npm install tilestrata-headers

在代码中加入模块引用：

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var headers = require('tilestrata-headers');

完整代码如下：

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var tilestrata = require('tilestrata');
var vtile = require('tilestrata-vtile');
var headers = require('tilestrata-headers');
var server = tilestrata();
var common = {
    xml: '/Users/paiconor/Desktop/server/dir/VectorTiles/8dd716c9-369c-4edd-9f20-a7aea283f5d0/thumbnail/mapnik.xml',
    tileSize: 256,
    metatile: 1,
    bufferSize: 128
};
server.layer('mylayer')
    .route('t.pbf')
    .use(headers({
        'Access-Control-Allow-Origin': '*'
    }))
    .use(vtile(common));
server.listen(7988)

这样WebStorm发布出来的网页就不会提示跨域问题了。

最近看一些论文，eCognition经常被提及，而且作为影像分类提取的标杆进行结果对比，所以想试用一下效果。

首先到官网上下载试用版本，并进行安装。eCognition最新版本是9.3，但下载比较慢，我上传了一份儿在百度网盘(https://pan.baidu.com/s/1YhkYPqAoYWVAR5dcaE4oGg 密码：q8hw)。

首次打开软件界面是这样子的，后面在照着网上的教程来做蒙蔽了好一阵子，后来才发现用来显示影像的小窗口被藏在一个小角落，不细心还发现不了。。

拉出来就好了。

然后新建工程，将影像加载进来，使用菜单”FILE->New Project”，并选择要处理的影像。

如果影像过大，可以使用”Subset Selection”功能，指定作业区域。目前还没有用到很高级的功能，添加影像后就直接创建工程即可。

接下来进行多尺度分割工作，找到Process Tree窗口，右键使用”Append New”功能创建工作流。

对工作流重新命名，并选择处理类型为”multiresolution segmentation”，具体的参数可以在后期调整，这里点”ok”即可，最小化其它窗口，方便查看参数的应用效果。

在”Process Properties”窗口中使用执行命令，就可以执行多尺度分割了，最后分割结果显示在主窗口中。

分割完成：

可以使用工具栏上的”Show or Hide Outlines”功能显示、隐藏分割结果。

多尺度分割主要有三个参数，一个是Scale parameter(尺度参数)，Composition of homogeneity criterion中的两个参数：Shape(形状参数)和Compactness(紧凑度)。

Scale parameter(尺度参数)：数值越小，提取出来的斑块越细碎。
Shape(形状参数)：数值越大，提取出来的斑块面积越大。
Compactness(紧凑度)：数值越大，则提取出来的斑块越紧密，且较接近规则形状。

三个参数我分别设置：55，0.8，0.9，提取效果还可以。

目前对eCognition还不是很熟悉，使用的功能比较浅，以后随着深入了解，提取效果可能会更好。

无人机飞回来的照片，拼接正射影像图，需要有一步对齐照片的工作，但是有的时候自动对齐会有一些照片因为找不到重叠匹配点而成为失效照片(Not Aligned，简称NA)，这些的失效照片无法参与到拼接工作中，导致正射影像图空洞，不是我们想要的结果。

所以我到网上查了一下资料，了解了如何通过添加标记的方式，手动对齐照片。参考文档是PhotoScan的用户手册(http://www.agisoft.com/pdf/photoscan-pro_1_4_en.pdf)。

手动对齐照片，需要在未对齐照片上添加四个及以上标记，并在已对齐照片中相应位置上放置这些标记，然后重新对齐照片即可。

具体操作步骤：

1.在未对齐的照片上，找到明显的地面物体，右键并添加标记。

2.在周围已对齐的照片上，找到相应地面物体，右键并放置标记。

3.在未对齐照片上找到至少4个标记，并在周围已对齐照片上进行放置。

4.在未对齐照片上右键，使用“重置相机对齐”功能，进行重置。

5.在未对齐照片上右键，使用“对齐选定相机”功能，进行手动对齐。

6.如果照片后面的NA标识被去掉了，证明手动对齐成功。

7.在模型中查看该照片，已经可以正常显示了。

至此，一张照片的手动对齐工作已完成，其它的照片也做类似操作即可。