守株阁

试着生成公钥，然后一定要记得把 pubkey 粘贴到 github 的 setting 里然后用ssh ping github ssh -T git@github.com，即使返回错误也不要紧。 改用这个github 的部署地址： repo: git@github.com:magicliang/magicliang.github.io。

  hypervisor 可以被认为等于 virtual hardware。他们的出现，可以有效减少硬件服务器数量。   常见的 hypervisor 分成两类： 直接运行在硬件上的，基于内核的虚拟机。 OS as hypervisor。典型例子是 KVM。KVM 是被集成到 Linux 内核之中的完整虚拟化解决方案。 运行于另一个操作系统之上。典型的例子是 QEMU 和 WINE。   hypervisor的实现，总是要映射一些磁盘设备和网络设备的。

本文主要摘译自这里。 MySQL 曾经有独立的公司。但那间公司后来被 Sun 微系统公司获取了。 Sun 微系统公司又被 Oracle 获取了。原 MySQL 开发者担心 MySQL 成为闭源软件，因此成立了一家SkySQL 公司维护开源的 MySQL 分支–MariaDB。 MariaDB 支持的存储引擎包括： InnoDB/XtraDB 后者是前者的加强版，属于事务性存储引擎，也叫 ACID-compliant（ACID 遵从的）。XtraDB 是 Percona 开发的存储引擎，整体向下兼容。使用普通的 mysqldump 会耗尽 cpu（因为要把数据库转化成正经的 SQL 语句）。而 xtrabackup 在大库上的备份、还原、冗余都表现得更好（因为像 Oracle 一样是二进制备份吗？）。 TokuDB。另一个事务性存储引擎。以高压缩率著称（最高25倍压缩）。适合小空间存储大数据。 MyISAM。MySQL 上最古老的存储引擎。非事务性存储引擎，只支持表级锁，不支持 MVCC。 SphinxSE。非事务性存储引擎。这名字和古希腊猜谜语的怪兽，斯芬克斯一样。本以上是用...

  KOA 是 express 的进化版。都是被作者玩腻了扔掉的东西。   它简化了各个中间件层面的工作，提供了高级的“糖”，把各个中间件转化为了函数。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233const Koa = require('koa');const app = new Koa();// x-response-timeapp.use(async (ctx, next) => { const start = Date.now(); // 到这里就停住了运行，让下一个中间件函数运行。 await next(); // 从下一个中间件函数那里返回 const ms = Date.now() - start; ctx.set('X-Response-Time', `${ms}ms`);});// loggerapp.use(async (ctx, next) => { ...

使用管道命令的做法： 1socat -d TCP-LISTEN:2376,range=127.0.0.1/32,reuseaddr,fork UNIX:/var/run/docker.sock 简洁的做法（使用守护进程而不是使用管道命令） 1docker run -d -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -p 127.0.0.1:2375:2375 bobrik/socat TCP-LISTEN:2375,fork UNIX-CONNECT:/var/run/docker.sock 从容器内往外看的主机，对应外部主机就是 127.0.0.1的端口 ping docker.for.mac.localhost 通常结果是192.168.65.1。 值得参考的文： http://brieflyx.me/2015/linux-tools/socat-introduction/

2049没好人。

Java 的编译分期，至少可以分为两个阶段（有些情况下还有额外的第三种编译过程）： 编译前端（前端编译）：把 *.java 变成 *.class 文件的过程。也就是把源语言文件变成中间语言文件的过程。典型的例子有：javac、Eclipse 的 ECJ 的工作过程。 编译后端（后端编译）：由 JIT（Just In Time Compiler）把中间语言（字节码）转换成二进制目标体系结构机器码的过程。典型的例子有 HotSpot 的 C1、C2 编译器的工作过程。 AOT（Ahead Of Time）编译器直接把源代码编译成二进制目标体系结构机器码的过程。 早期（编译）优化 javac 自从 1.3 版本已经不再支持 -O 的优化了。所有的优化策略集中到后端编译里。这样没有经过 javac 编译的 JRuby、Jython 程序，也可以享受到 JVM 的优化福利。 javac的编译过程，大致上是： 解析和填充符号表（Parse and Enter）。 注解处理（Annotation Processing，Java 5以后加入的过程）。 分析与字节码生成（Analyze an...

基于栈的虚拟机 全景导图 模式总览 # 模式名称 一句话口诀 覆盖场景 1 栈式计算 数据流与控制流分离，操作数隐式传递 JVM字节码执行、表达式求值、递归调用 2 栈帧隔离 每个方法调用独立的执行上下文 方法调用、异常处理、线程隔离 3 指令紧凑 操作数位置编码在指令中，减少指令长度 字节码压缩、跨平台分发 问题定义 为什么选择基于栈的虚拟机架构，而非基于寄存器的架构？这种设计如何影响字节码的生成、执行效率以及跨平台可移植性？ 核心概念 虚拟机架构分类 虚拟机按照指令集架构主要分为两类： 基于栈的虚拟机：指令不指定操作数的位置，操作数从栈顶弹出，计算结果压入栈顶 基于寄存器的虚拟机：指令显式指定寄存器编号，操作数从寄存器读取，结果写入寄存器 JVM 采用基于栈的架构，这是其跨平台可移植性的关键设计决策之一。 操作数栈 操作数栈是基于栈虚拟机的核心数据结构。每个线程拥有独立的虚拟机栈，每个方法调用创建一个栈帧，栈帧中包含操作数栈。 操作数栈的特点： 后进先出（LIFO）的数据结构 32位数据占用1个栈单位，64位数据（long、double）占...

区块链是比特币的基础设施。由区块组成链，是为区块链。各个区块链的持有者之间，总是在玩不确定选主的游戏，所以这和所有传统的分布式数据库不同，是一个去中心的数据存储模式。 比特币的区块链是1.0的玩法，以太坊是2.0的玩法。有些人认为 Hyperledger 是3.0的玩法，还有待怀疑。 区块链上的资产，可以是自带的（比特币网络里的比特币，以太坊网络里的以太币），也可以是智能合约定义和约束的。 智能合约是个看起来很美好，实际上只能执行在沙盒里面的东西。曾经在某个IBM程序员的分享里看到过，Hyperledger 的智能合约本质上也是 GO 程序，所以理论上可以做一切事情。但目前没有看到除了调用各种 Shim API 以外的任何用处。比如，如果我们想要用智能合约发出另外一个调用请求，让真实的系统发生转账，如何做到？ 很多人都有热思考，人类再也回不到没有比特币的时代了。也有冷思考，区块链的时代还未到来。就目前而言，现在的计算性能真的不足以支撑真实的行业流量，只能养养鸡，运运肉。 也有观点认为，公有链是真命题，而私有链是伪命题。就目前的观察看来，不管是 Hyperledger 还是 Co...

抛出问题 Joshua Bloch 在《Effective Java》的 Item 57 里明确地提到过，不要试图用 Exception 的跳转来代替正常的程序控制流。他列举了很多原因，但特别提到了抛出异常会使得整个程序运行变慢。抛出异常远比普通的 return、break 等操作对控制流、数据流的性能影响要大，它就只适合拿来作异常分支的控制语句，而不能拿来编写正常的逻辑。 Throwing exception is expensive. 这句话在 Java 的程序员世界里面已经成为老生常谈，却很少有人谈及到底抛出异常比正常的程序跳转返回慢在哪里，有多慢。"不要滥用异常"好像一个猴子定律，人们知道不能这么做，却不明白为什么不能这么做。 此前读了一位同事写的好文《Java虚拟机是如何处理异常的》，深入地分析了 JVM 对异常跳转的处理过程：JVM 会通过异常表的机制，优化异常抛出和正常返回之间的性能差异。仅从程序计数器的移动上来讲，抛出一个异常对栈帧的弹栈并不比直接返回更昂贵。写在前头的结论是："try-catch 语句块几乎不会影响程序运行性能！...