JSX
简介 JSX 是点缀着 XML 元素的 JavaScript。它是由 React 这个库最初构思出来的，但又不是专门为了某个库或者框架设计的。它是一种 DSL。 JSX 是 html in JavaScript 的一种很好体现。这里的 XML，实际上还是 html 元素。粗略看下来，和当初 backbone 写 rendertemplate 的函数差不多。要引入 JSX 的语法，在很多场景下都要引入 Babel 这个 transpiler，也就是要搞到工具链满天飞。照抄官网的例子的话，可以看到： 12345678910111213141516171819<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Hello React!</title> <script src="vendor-js/react.js"></script> <s...
虚拟机
虚拟机意味着单独的指令集体系结构（ISA Instruction Set Architecture）。
为什么要自建实时计算平台
#为什么要自建一个离线平台# 可以优化资源利用率。 业务平台应该把精力放在业务上。 #什么是实时计算# 强调响应时间短（相对于离线计算）：毫秒级、亚秒级、秒级。T+1 的报表都是离线计算。 数据的价值随着时间的流逝而迅速降低。 常见技术方案： 流计算 + 实时存储 or 消息队列 流计算 + 实现 OLAP #什么是流式计算# 实时且无界。 数据驱动计算，事件触发。 有状态及持续集成。 流计算引擎：Spark Streaming、Flink Streaming、Storm/JStorm、Samza 等。 #Spark Streaming 模型# Micro-Batch 模式。看起来是流式处理的，实际上还是一小批一小批处理的。从批处理走到流处理。 最小延时：batch 的处理时间 最大延时：batch interval（通常2s-10s） + batch 处理时间。 使用场景：数据清洗（实时数据通道）、数据 ETL 等。 对于熟悉 Spark 批处理的 RD 非常容易上手。 #Flink Streaming# Native Streaming。 低延时，通常在毫秒...
Golang 并发的一些我自己才看得懂的总结
Goroutine 与调度器 Goroutine 是绿色线程（Green Thread），运行在 Go 运行时的调度器之上。调度器实现了 M:N 模型，即 M 个系统线程调度 N 个 Goroutine。Goroutine 可以在 syscall 进入阻塞状态时自动出让 CPU，类似于 Java 在进入锁以前自动引入自旋，这实际上是一种抢占式调度（Preemptive Scheduling）。也可以通过 runtime.Gosched() 主动出让 CPU。 调度器还可能无缘由地主动抢占 Goroutine 的时间片（比如已经运行了 10ms）。因为是绿色线程，所以可以很便宜地创造百万 Goroutine。在 Go 1.5 以后，可以通过 GOMAXPROCS 来使用更多的逻辑 CPU（而不是系统进程）来利用多核。主线程不是主线程，主线程也是一个 main goroutine。 Go 关键字基本就等同于 Java 中提交一个 Runnable 到 CompletableFuture 的 CommonPool。在没有 Channel 的帮助时，goroutine 几乎可以等同于一个...
Vim cheatsheet
比较好用的两个 vim 寄存器代码： 1234567#删除全部内容:%d# 在 vim 下，拷贝全部的代码:%y+# 在 mac 的 vim 下，拷贝全部的代码:%w !pbcopy
保险电销与互联网保险
保险电销的发迹史 电销在早期国内的常见渠道方式 零售-求职-电视购物-保险-房地产-理财-催收-教育 人才从一个行业去到另一个行业。保险电销卖的保险业都在慢慢变化。 保险电销的发展历程 电销鼻祖–中美大都会人寿04年。先收集用户信息，然后再卖保险。 真正符合国际发展主流的电销–招商信诺。佣金模式很重要。 国内的保险电销为何逐步衰落。保险电销两三年后，坐席两三万很容易。职业瓶颈也出现了。 保险电销核心竞争力。 保险电销的流程 开场（黄金三十秒） 产品介绍 激发需求 核保 促成 成交确认 保险销售的套路 为客户创造需求。 如何激发你的保险需求。 如何未曾谋面判断你的财务状况。 如何让你冲动消费。 保险电销目前的机遇 结合互联网提升效率（互联网+电销） 健康险需求已经被激发，互联网模式有待考究，需要电销介入。 车险电销需要改变（系统智能化）。 由人海战术转变精英战术。 保险的逻辑 风险转移-保险可以解决风险的不确定性。愿意用确定的金额来为不确定性的风险买单。 保险的机制是独特的经济补偿机制。 有杠杆。 法律保护保险金。 保险资金投融资作用。 保险促进产业链整合。 ...
系统调用为什么昂贵
系统调用的过程 系统有些高特权的操作，比如访问 IO 设备、修改内核状态、修改其他程序，在rings模型下，只有 ring 0 才能做得到。用户程序（通常运行在 ring 3）在自己的地址空间里面，是没有办法看到这些资源，也就无法修改它们。这时候用户程序就需要 request service，发出软（件）中断，让程序 trapped 进内核态（在传统 x86 32 位系统上通过 int 0x80 指令，在 x86-64 系统上则通过专用的 syscall 指令）。这不仅仅是进程的状态转换，也是处理器特权级别的转换（mode switch）。此时控制权已经交给内核了，内核可以在自己的内核地址空间里面，使用高特权操作，特权操作做完了以后，控制权才交回给用户程序。这个过程就称为 syscall。x86 虽然有四层 ring，但通常只使用了 0 和 3 两层 ring。 系统通常提供 API 或者 lib 来提供 syscall 的能力。比如在 Unix-Like 系统里，就是 glibc。lib 提供的函数，通常被称为 Wrapper Function。 系统调用的代价在哪里 系统调...
单核上的多线程-Python中的 GIL
GIL （Global Interpreter Lock）的存在虽然无法利用多核，但是可以勉强让系统在在单核上，任何一个线程使用过多时间片/主动放弃 CPU 的时候，让其他线程上下文切入进来。算是尽量跑满CPU吧。Python中的对象很多都是默认线程安全的，GIL的这种不可见的特性，让很多旧的程序依赖起 GIL，以至于无法从Python中移除掉它。GIL 的存在，让 Python 特别适合跑 Nodejs 爬虫一样的 IO 密集型（IO-bound）任务，反而不适合跑CPU 密集型任务（CPU-bound）。但实际上这种混蛋多线程的形式，恐怕还不如 EventLoop 的 Nodejs，因为多了很多 Context Switch 的代价。
面向对象范式的历史
引言：面向对象，聚讼纷纷 面向对象编程（Object-Oriented Programming, OOP）是计算机科学史上最具影响力、也最具争议性的编程范式之一。从 1960 年代 Simula 语言的诞生，到今天几乎所有主流语言都或多或少地支持面向对象特性，OOP 走过了超过半个世纪的演化之路。 然而，"面向对象"这个概念本身从未有过一个被所有人接受的统一定义。Alan Kay 认为 OOP 的核心是消息传递（messaging）；Bjarne Stroustrup 强调的是数据抽象与类型层次；Luca Cardelli 和 Peter Wegner 在其经典论文中将 OOP 定义为封装、继承与多态的组合（Cardelli & Wegner, 1985）。不同的语言设计者对 OOP 有着截然不同的理解，这些理解的差异直接塑造了各自语言的面貌。 本文试图以时间为轴，以语言为线索，梳理面向对象范式从萌芽到成熟、从正统到变异的完整历史。我们将看到：每一门语言在设计 OOP 特性时，都在表达力、性能、安全性与简洁性之间做出了不同的取舍，而这些取舍本身就构成了...
Java中的幽灵类型
什么是幽灵类型 先上结论：幽灵类型（Phantom Type）顾名思义，就是幽灵般的类型，这种类型往往在运行时可以消失，因为在运行时没有任何作用，它们最大的特点就是没有任何实例（Java 的 Void 就是一个不可实例化类型的例子，常被用作幽灵类型的类型参数，如 Future<Void>）。幽灵类型是一种可以把有些运行时才能检测到的错误，在编译时检测出来的技巧。按照有些老外的观点，就是"Making Wrong Code Look Wrong"。在面向对象的编程语言之中，幽灵类型的实现，往往与状态模式较为接近，但比状态模式提供了更强的纠错功能。在 Java 5 以后的版本里，程序员可以使用泛型。通过泛型的类型参数，Java 中也拥有了幽灵类型的能力。 上面的阐述是不是很难看懂？直接进入具体的例子。假设有一个飞机控制程序，操作飞机起飞或者落地。这个程序有一个非常强的业务约束，就是必须保证飞机一开始必须出现在地上，只有在地上的飞机可以起飞，只有起飞的飞机可以落地，那么应该怎样设计程序（主要是类型关系），来保证这个约束必然成立呢？ 定义状态接口 先来定义...
