操作字符串离不开字符串的拼接，但是Go中string是只读类型，大量字符串的拼接会造成性能问题。
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拼接字符串，无外乎四种方式，采用“+”，“fmt.Sprintf()”,"bytes.Buffer","strings.Builder"
上面我们创建10万字符串拼接的测试，可以发现"bytes.Buffer","strings.Builder"的性能最好，约是“+”的1000倍级别。
这是由于string是不可修改的，所以在使用“+”进行拼接字符串，每次都会产生申请空间，拼接，复制等操作，数据量大的情况下非常消耗资源和性能。而采用Buffer等方式，都是预先计算拼接字符串数组的总长度（如果可以知道长度），申请空间，底层是slice数组，可以以append的形式向后进行追加。最后在转换为字符串。这申请了不断申请空间的操作，也减少了空间的使用和拷贝的次数，自然性能也高不少。
bytes.buffer是一个缓冲byte类型的缓冲器存放着都是byte
是一个变长的 buffer，具有 Read 和Write 方法。 Buffer 的 零值 是一个 空的 buffer，但是可以使用，底层就是一个 []byte， 字节切片。
向Buffer中写数据，可以看出Buffer中有个Grow函数用于对切片进行扩容。
从Buffer中读取数据
strings.Builder的方法和bytes.Buffer的方法的命名几乎一致。
但实现并不一致，Builder的Write方法直接将字符拼接slice数组后。
其没有提供read方法，但提供了strings.Reader方式
Reader 结构:
Buffer:
Builder:
可以看出Buffer和Builder底层都是采用[]byte数组进行装载数据。
先来说说Buffer:
创建好Buffer是一个empty的，off 用于指向读写的尾部。
在写的时候，先判断当前写入字符串长度是否大于Buffer的容量，如果大于就调用grow进行扩容，扩容申请的长度为当前写入字符串的长度。如果当前写入字符串长度小于最小字节长度64，直接创建64长度的[]byte数组。如果申请的长度小于二分之一总容量减去当前字符总长度，说明存在很大一部分被使用但已读，可以将未读的数据滑动到数组头。如果容量不足，扩展2*c + n 。
其String()方法就是将字节数组强转为string
Builder是如何实现的。
Builder采用append的方式向字节数组后添加字符串。
从上面可以看出，[]byte的内存大小也是以倍数进行申请的，初始大小为 0，第一次为大于当前申请的最大 2 的指数，不够进行翻倍.
可以看出如果旧容量小于1024进行翻倍，否则扩展四分之一。（2048 byte 后，申请策略的调整）。
其次String()方法与Buffer的string方法也有明显区别。Buffer的string是一种强转，我们知道在强转的时候是需要进行申请空间，并拷贝的。而Builder只是指针的转换。
这里我们解析一下 *(*string)(unsafe.Pointer(b.buf)) 这个语句的意思。
先来了解下unsafe.Pointer 的用法。
也就是说，unsafe.Pointer 可以转换为任意类型，那么意味着，通过unsafe.Pointer媒介，程序绕过类型系统，进行地址转换而不是拷贝。
即*A = Pointer = *B
就像上面例子一样，将字节数组转为unsafe.Pointer类型，再转为string类型，s和b中内容一样，修改b,s也变了，说明b和s是同一个地址。但是对s重新赋值后，意味着s的地址指向了“WORLD”,它们所使用的内存空间不同了，所以s改变后，b并不会改变。
所以他们的区别就在于 bytes.Buffer 是重新申请了一块空间，存放生成的string变量， 而strings.Builder直接将底层的[]byte转换成了string类型返回了回来，去掉了申请空间的操作。
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
在Malwarebytes 我们经历了显著的增长，自从我一年前加入了硅谷的公司，一个主要的职责成了设计架构和开发一些系统来支持一个快速增长的信息安全公司和所有需要的设施来支持一个每天百万用户使用的产品。我在反病毒和反恶意软件行业的不同公司工作了12年，从而我知道由于我们每天处理大量的数据，这些系统是多么复杂。
有趣的是，在过去的大约9年间，我参与的所有的web后端的开发通常是通过Ruby on Rails技术实现的。不要错怪我。我喜欢Ruby on Rails，并且我相信它是个令人惊讶的环境。但是一段时间后，你会开始以ruby的方式开始思考和设计系统，你会忘记，如果你可以利用多线程、并行、快速执行和小内存开销，软件架构本来应该是多么高效和简单。很多年期间，我是一个c/c++、Delphi和c#开发者，我刚开始意识到使用正确的工具可以把复杂的事情变得简单些。
作为首席架构师，我不会很关心在互联网上的语言和框架战争。我相信效率、生产力。代码可维护性主要依赖于你如何把解决方案设计得很简单。
问题
当工作在我们的匿名遥测和分析系统中，我们的目标是可以处理来自于百万级别的终端的大量的POST请求。web处理服务可以接收包含了很多payload的集合的JSON数据，这些数据需要写入Amazon S3中。接下来，map-reduce系统可以操作这些数据。
按照习惯，我们会调研服务层级架构，涉及的软件如下：
Sidekiq
Resque
DelayedJob
Elasticbeanstalk Worker Tier
RabbitMQ
and so on…
搭建了2个不同的集群，一个提供web前端，另外一个提供后端处理，这样我们可以横向扩展后端服务的数量。
但是，从刚开始，在 讨论阶段我们的团队就知道我们应该使用Go，因为我们看到这会潜在性地成为一个非常庞大（ large traffic）的系统。我已经使用了Go语言大约2年时间，我们开发了几个系统，但是很少会达到这样的负载（amount of load）。
我们开始创建一些结构，定义从POST调用得到的web请求负载，还有一个上传到S3 budket的函数。
type PayloadCollection struct {
WindowsVersion string `json:"version"`
Token string `json:"token"`
Payloads []Payload `json:"data"`
}
type Payload struct {
// [redacted]
}
func (p *Payload) UploadToS3() error {
// the storageFolder method ensures that there are no name collision in
// case we get same timestamp in the key name
storage_path := fmt.Sprintf("%v/%v", p.storageFolder, time.Now().UnixNano())
bucket := S3Bucket
b := new(bytes.Buffer)
encodeErr := json.NewEncoder(b).Encode(payload)
if encodeErr != nil {
return encodeErr
}
// Everything we post to the S3 bucket should be marked 'private'
var acl = s3.Private
var contentType = "application/octet-stream"
return bucket.PutReader(storage_path, b, int64(b.Len()), contentType, acl, s3.Options{})
}
本地Go routines方法
刚开始，我们采用了一个非常本地化的POST处理实现，仅仅尝试把发到简单go routine的job并行化：
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
go payload.UploadToS3() // ----- DON'T DO THIS
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
对于中小负载，这会对大多数的人适用，但是大规模下，这个方案会很快被证明不是很好用。我们期望的请求数，不在我们刚开始计划的数量级，当我们把第一个版本部署到生产环境上。我们完全低估了流量。
上面的方案在很多地方很不好。没有办法控制我们产生的go routine的数量。由于我们收到了每分钟1百万的POST请求，这段代码很快就崩溃了。
再次尝试
我们需要找一个不同的方式。自开始我们就讨论过， 我们需要保持请求处理程序的生命周期很短，并且进程在后台产生。当然，这是你在Ruby on Rails的世界里必须要做的事情，否则你会阻塞在所有可用的工作 web处理器上，不管你是使用puma、unicore还是passenger（我们不要讨论JRuby这个话题）。然后我们需要利用常用的处理方案来做这些，比如Resque、 Sidekiq、 SQS等。这个列表会继续保留，因为有很多的方案可以实现这些。
所以，第二次迭代，我们创建了一个缓冲channel，我们可以把job排队，然后把它们上传到S3。因为我们可以控制我们队列中的item最大值，我们有大量的内存来排列job，我们认为只要把job在channel里面缓冲就可以了。
var Queue chan Payload
func init() {
Queue = make(chan Payload, MAX_QUEUE)
}
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
...
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
Queue - payload
}
...
}
接下来，我们再从队列中取job，然后处理它们。我们使用类似于下面的代码：
func StartProcessor() {
for {
select {
case job := -Queue:
job.payload.UploadToS3() // -- STILL NOT GOOD
}
}
}
说实话，我不知道我们在想什么。这肯定是一个满是Red-Bulls的夜晚。这个方法不会带来什么改善，我们用了一个 有缺陷的缓冲队列并发，仅仅是把问题推迟了。我们的同步处理器同时仅仅会上传一个数据到S3，因为来到的请求远远大于单核处理器上传到S3的能力，我们的带缓冲channel很快达到了它的极限，然后阻塞了请求处理逻辑的queue更多item的能力。
我们仅仅避免了问题，同时开始了我们的系统挂掉的倒计时。当部署了这个有缺陷的版本后，我们的延时保持在每分钟以常量增长。
最好的解决方案
我们讨论过在使用用Go channel时利用一种常用的模式，来创建一个二级channel系统，一个来queue job，另外一个来控制使用多少个worker来并发操作JobQueue。
想法是，以一个恒定速率并行上传到S3，既不会导致机器崩溃也不好产生S3的连接错误。这样我们选择了创建一个Job/Worker模式。对于那些熟悉Java、C#等语言的开发者，可以把这种模式想象成利用channel以golang的方式来实现了一个worker线程池，作为一种替代。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
// Job represents the job to be run
type Job struct {
Payload Payload
}
// A buffered channel that we can send work requests on.
var JobQueue chan Job
// Worker represents the worker that executes the job
type Worker struct {
WorkerPool chan chan Job
JobChannel chan Job
quit chan bool
}
func NewWorker(workerPool chan chan Job) Worker {
return Worker{
WorkerPool: workerPool,
JobChannel: make(chan Job),
quit: make(chan bool)}
}
// Start method starts the run loop for the worker, listening for a quit channel in
// case we need to stop it
func (w Worker) Start() {
go func() {
for {
// register the current worker into the worker queue.
w.WorkerPool - w.JobChannel
select {
case job := -w.JobChannel:
// we have received a work request.
if err := job.Payload.UploadToS3(); err != nil {
log.Errorf("Error uploading to S3: %s", err.Error())
}
case -w.quit:
// we have received a signal to stop
return
}
}
}()
}
// Stop signals the worker to stop listening for work requests.
func (w Worker) Stop() {
go func() {
w.quit - true
}()
}
我们已经修改了我们的web请求handler，用payload创建一个Job实例，然后发到JobQueue channel，以便于worker来获取。
func payloadHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
if r.Method != "POST" {
w.WriteHeader(http.StatusMethodNotAllowed)
return
}
// Read the body into a string for json decoding
var content = PayloadCollection{}
err := json.NewDecoder(io.LimitReader(r.Body, MaxLength)).Decode(content)
if err != nil {
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8")
w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
return
}
// Go through each payload and queue items individually to be posted to S3
for _, payload := range content.Payloads {
// let's create a job with the payload
work := Job{Payload: payload}
// Push the work onto the queue.
JobQueue - work
}
w.WriteHeader(http.StatusOK)
}
在web server初始化时，我们创建一个Dispatcher，然后调用Run()函数创建一个worker池子，然后开始监听JobQueue中的job。
dispatcher := NewDispatcher(MaxWorker)
dispatcher.Run()
下面是dispatcher的实现代码：
type Dispatcher struct {
// A pool of workers channels that are registered with the dispatcher
WorkerPool chan chan Job
}
func NewDispatcher(maxWorkers int) *Dispatcher {
pool := make(chan chan Job, maxWorkers)
return Dispatcher{WorkerPool: pool}
}
func (d *Dispatcher) Run() {
// starting n number of workers
for i := 0; i d.maxWorkers; i++ {
worker := NewWorker(d.pool)
worker.Start()
}
go d.dispatch()
}
func (d *Dispatcher) dispatch() {
for {
select {
case job := -JobQueue:
// a job request has been received
go func(job Job) {
// try to obtain a worker job channel that is available.
// this will block until a worker is idle
jobChannel := -d.WorkerPool
// dispatch the job to the worker job channel
jobChannel - job
}(job)
}
}
}
注意到，我们提供了初始化并加入到池子的worker的最大数量。因为这个工程我们利用了Amazon Elasticbeanstalk带有的docker化的Go环境，所以我们常常会遵守12-factor方法论来配置我们的生成环境中的系统，我们从环境变了读取这些值。这种方式，我们控制worker的数量和JobQueue的大小，所以我们可以很快的改变这些值，而不需要重新部署集群。
var (
MaxWorker = os.Getenv("MAX_WORKERS")
MaxQueue = os.Getenv("MAX_QUEUE")
)
直接结果
我们部署了之后，立马看到了延时降到微乎其微的数值，并未我们处理请求的能力提升很大。
Elastic Load Balancers完全启动后，我们看到ElasticBeanstalk 应用服务于每分钟1百万请求。通常情况下在上午时间有几个小时，流量峰值超过每分钟一百万次。
我们一旦部署了新的代码，服务器的数量从100台大幅 下降到大约20台。
我们合理配置了我们的集群和自动均衡配置之后，我们可以把服务器的数量降至4x EC2 c4.Large实例，并且Elastic Auto-Scaling设置为如果CPU达到5分钟的90%利用率，我们就会产生新的实例。
总结
在我的书中，简单总是获胜。我们可以使用多队列、后台worker、复杂的部署设计一个复杂的系统，但是我们决定利用Elasticbeanstalk 的auto-scaling的能力和Go语言开箱即用的特性简化并发。
我们仅仅用了4台机器，这并不是什么新鲜事了。可能它们还不如我的MacBook能力强大，但是却处理了每分钟1百万的写入到S3的请求。
处理问题有正确的工具。当你的 Ruby on Rails 系统需要更强大的web handler时，可以考虑下ruby生态系统之外的技术，或许可以得到更简单但更强大的替代方案。
作为一个测试，作为一个测试开发， 全栈化+管理 是我们未来的发展方向。已经掌握了Java、Python、HTML的你，是不是也想了解下最近异常火爆的Go语言呢？来吧，让我们一起了解下。
Go 是一个开源的编程语言 ，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。
Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。这三个人都是计算机界的大神，有的参与了C语言的编写，有的还是数学大神，有的还获得了计算机最高荣誉-图灵奖。
接下来说说 Go语言的特色 :
简洁、快速、安全
并行、有趣、开源
内存管理、数组安全、编译迅速
Go语言的用途 :
Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。
Go语言的环境安装:
建议直接打开 官方地址因为墙的原因打不开
因为我用的是windows系统，这里主要讲下Windows系统上使用Go语言来编程。
Windows 下可以使用 .msi 后缀(在下载列表中可以找到该文件，如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安装包来安装。
默认情况下 .msi 文件会安装在 c:Go 目录下。你可以将 c:Gobin 目录添加到 Path 环境变量中。添加后你需要重启命令窗口才能生效。个人建议还是安装到 Program Files文件夹中。
使用什么开发工具来对Go语言进行编写:
个人建议用VS code, 也可以用Sublime Text来编辑。如果你之前看了我讲的HTML语言的学习，肯定已经下载了VS code. 那么这时你需要在VS code中下载Go语言的扩展插件。
这里有一个巨大的坑，就是在下载Go的插件和依赖包时，会提示一些包没有。主要是因为下载的依赖包部分被墙了，只能想别的办法去下载。
建议参考网页:
解决vscode中golang插件安装失败方法
在学习go的过程中，使用的是vscode，但是一直提示安装相关插件失败，然后上网查方法，基本上是叫你建立golang.org目录什么的，结果全是错的，而且都是抄袭，很烦。无意之中看到一位博主分享的方法，他也是饱受上述的垃圾博文困扰，然后找到了解决方法，这里向他致敬，秉着让更多人看到正确解决方法的心，我写下正确的解决方法，希望对你有所帮助，也可以点开原博主链接参考：
Go有一个全球模块代理，设置代理再去安装golang的插件，就可以安装成功了。步骤有，首先Windows用户打开Powershell，一个蓝色的界面，注意不是cmd！不知道的直接打开window下面的搜索，然后输入powershell，搜索出来就可以了。
$env:GO111MODULE=“on”
$env:GOPROXY=“”
go env -w GOPROXY=
go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com
然后我们打开VsCode界面，下面会提示安装插件，我们选择Install ALL，就会安装成功
当你在运行Go语言程序时，提示所有的插件包都已经安装成功了时，就可以正常使用了，要不然一堆报错会让你非常心烦。
好了，今天先到这里，晚安、下班~
GO语言的优势：可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发，我曾经说过一句话，天生的基因和整容是有区别的，大家一样美丽，但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢？Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大，我最爱的也是这部分。内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。跨平台编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。Go语言这么多的优势，你还不想学吗？我记得当时我看的是黑马程序员的视频，我对他们视频的印象就是通俗易懂，就是好！
应用程序发生异常 未知的软件异常
1.病毒木马造成的，在当今互联网时代，病毒坐着为了获得更多的牟利，常用病毒绑架应用程序和系统文件，然后某些安全杀毒软件把被病毒木马感染的应用程序和系统文件当病毒杀了导致的。
2.应用程序组件丢失，应用程序完整的运行需要一些系统文件或者某些ll文件支持的，如果应用程序组件不完整也会导致的。
3.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。
4.操作系统自身的问题，操作系统本身也会有bug 。
5.硬件问题，例如内存条坏了或者存在质量问题，或者内存条的金手指的灰尘特别多。
应用程序发生异常怎么办
1.检查电脑是否存在病毒，请使用百度卫士进行木马查杀。
2.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。建议：使用完整版或正版系统。
3.安装的软件与系统或其它软件发生冲突，找到发生冲突的软件，卸载它。如果更新下载补丁不是该软件的错误补丁，也会引起软件异常，解决办法：卸载该软件，重新下载重新安装试试。顺便检查开机启动项，把没必要启动的启动项禁止开机启动。
4.如果检查上面的都没问题，可以试试下面的方法。
打开开始菜单→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%\system32\*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。
完成后，在输入下面
for %i in (%windir%\system32\*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回车。
如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打“粘贴”，回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。（重启电脑）。
