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月份:2012年5月

Javascript 中的 var

Javascript 中的 var

MelonCard发布了一篇文章——”how one missing var ruined our launch“(”少写了一个var毁了我的网站”),这篇文章是说MelonCard用Node.js做后台,因为出了一个小高峰——有50-100人注册,结果整个网站都不响应了,而且还出现了很多奇怪的问题。当他们调查到问题的要源的时候,他们发现下面的代码少写了一个var。

app.all(‘/apps/:user_id/status’, function(req, res, next) {
    // …
    initial = extractVariables(req.body);
});

为什么inital少写一个var会引发这个问题呢?因为如果你不写var,这个局部的变量会被javascript当成全局变量,而这个变量又是一个函数,所以,当多用户并发的时候,这个本应该在不同用户下互不干扰的变量,成了各个用户共享的东西。试想,用户A的数据被用户B覆盖了,用户A和B的数据还没处理完,结果被新的C给搞乱了,程序的逻辑自然出现了问题。

在stackoverflow.com上有这么一个贴子说明了“有var”和“无var”的差别:

// These are both globals
var foo = 1;
bar = 2;

function test()
{
    var foo = 1; // Local
    bar = 2;     // Global

    // Execute an anonymous function
    (function()
    {
        var wibble = 1; // Local
        foo = 2; // Inherits from scope above (creating a closure)
        moo = 3; // Global
    }())
}

上面这个示例告诉我们,如果你不用var,那么这个js引擎会一层一层地向上找父作用域中的变量,如果找到了,就用,如果找不到了,就会帮你定义一个全局的变量。上面这个例子充分说明了这一点。所以,如果你想在当前的作用域用声明变量,你一定要用var。这对于一些乱写javascript代码的程序员要注意了。这里再给大家介绍一个工具——

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Huffman 编码压缩算法

Huffman 编码压缩算法

前两天发布那个rsync算法后,想看看数据压缩的算法,知道一个经典的压缩算法Huffman算法。相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code,一种通过字符出现频率,Priority Queue,和二叉树来进行的一种压缩算法,这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树。从学校毕业很长时间的我忘了这个算法,但是网上查了一下,中文社区内好像没有把这个算法说得很清楚的文章,尤其是树的构造,而正好看到一篇国外的文章《A Simple Example of Huffman Code on a String》,其中的例子浅显易懂,相当不错,我就转了过来。注意,我没有对此文完全翻译。

我们直接来看示例,如果我们需要来压缩下面的字符串:

 “beep boop beer!” 

首先,我们先计算出每个字符出现的次数,我们得到下面这样一张表 :

字符 次数
‘b’ 3
‘e’ 4
‘p’ 2
‘ ‘ 2
‘o’ 2
‘r’ 1
‘!’ 1


然后,我把把这些东西放到Priority Queue中(用出现的次数据当 priority),我们可以看到,Priority Queue 是以Prioirry排序一个数组,如果Priority一样,会使用出现的次序排序:下面是我们得到的Priority Queue:

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扎克伯格的一封信:关于Facebook IPO

扎克伯格的一封信:关于Facebook IPO

MENLO PARK, CA (The Borowitz Report) – 在Fackbook IPO前夕,Facebook的创始人兼CEO Mark Zuckerberg 给全球股民发表了封公开信:

亲爱的股民们:

    这么多年来,你们已经在Facebook上浪费了你们的时间 ,接下来,你们会得到浪费你们金钱的机会。

   明天是Facebook的IPO,并且我知道你们一定在想,Facebook怎么就和2000年的.COM泡沫不一样啦?

首先,我想告诉你们,以前那些糟糕的dot-com公司玩的是概念和炒作,而没有真正的商业价值。而Facebook不一样,也就是说,我们Facebook是建立在强大的以“疯狂的小鸟”和“一群想像中的羊”的基础上的。

其次,Facebook是世界上最成功的社交网络,我们的用户最近才发现,这个社交网络让人们分享了数以万计别人根本不感兴趣的信息。

第三,当某人点击Faceback广告的时候,我们就会挣到钱。而且我们知道,点我们广告的人都不是故意点击,成百万的人点我们的广告是因为那时他们喝醉了。我们完全从iTunes偷到这个有创意的想法。

最后,如果你买我们的股票,你将永远不会孤独。据调查,在过去几年里使用facebook的全球9亿用户,他们都有轻微或中等程度的大脑损伤,这影响了他们的作正常判断的能力。所以,这些人都成为你的朋友——Facebook的股民。

有了你的帮助,如果明天一切都照计划进行,Facebook IPO将会募到1000亿美金。这是个什么概念,这相当于4到5个摩根大通银行损失的钱。

最后一件事:我,Mark Zuckerberg,是否会因此IPO获得180亿美金? 也许,我正在考虑把希腊买了,但就算是这样,我还是有180亿美金。 LOL.

Friend me (粉我),

Mark

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rsync 的核心算法

rsync 的核心算法

rsync是unix/linux下同步文件的一个高效算法,它能同步更新两处计算机的文件与目录,并适当利用查找文件中的不同块以减少数据传输。rsync中一项与其他大部分类似程序或协定中所未见的重要特性是镜像是只对有变更的部分进行传送。rsync可拷贝/显示目录属性,以及拷贝文件,并可选择性的压缩以及递归拷贝。rsync利用由Andrew Tridgell发明的算法。这里不介绍其使用方法,只介绍其核心算法。我们可以看到,Unix下的东西,一个命令,一个工具都有很多很精妙的东西,怎么学也学不完,这就是Unix的文化啊。

本来不想写这篇文章的,因为原先发现有很多中文blog都说了这个算法,但是看了一下,发现这些中文blog要么翻译国外文章翻译地非常烂,要么就是介绍这个算法介绍得很乱让人看不懂,还有错误,误人不浅,所以让我觉得有必要写篇rsync算法介绍的文章。(当然,我成文比较仓促,可能会有一些错误,请指正)

问题

首先, 我们先来想一下rsync要解决的问题,如果我们要同步的文件只想传不同的部分,我们就需要对两边的文件做diff,但是这两个问题在两台不同的机器上,无法做diff。如果我们做diff,就要把一个文件传到另一台机器上做diff,但这样一来,我们就传了整个文件,这与我们只想传输不同部的初衷相背。

于是我们就要想一个办法,让这两边的文件见不到面,但还能知道它们间有什么不同。这就出现了rsync的算法。

算法

rsync的算法如下:(假设我们同步源文件名为fileSrc,同步目的文件叫fileDst

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NoSQL 数据建模技术

NoSQL 数据建模技术

全文译自墙外文章“NoSQL Data Modeling Techniques”,译得不好,还请见谅。这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉。我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西。总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache。下面是正文——

NoSQL 数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方。这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的热点正是那些和性能分布式相关的非功能性的东西,我们都知道 CAP 理论被很好地应用于了 NoSQL 系统中(陈皓注:CAP即,一致性(Consistency), 可用性(Availability), 分区容忍性(Partition tolerance),在分布式系统中,这三个要素最多只能同时实现两个,而NoSQL一般放弃的是一致性)。但在另一方面,NoSQL的数据建模技术却因为缺乏像关系型数据库那样的基础理论没有被世人很好地研究。这篇文章从数据建模方面对NoSQL家族进行了比较,并讨论几个常见的数据建模技术。

要开始讨论数据建模技术,我们不得不或多或少地先系统地看一下NoSQL数据模型的成长的趋势,以此我们可以了解一些他们内在的联系。下图是NoSQL家族的进化图,我们可以看到这样的进化:Key-Value时代,BigTable时代,Document时代,全文搜索时代,和Graph数据库时代:(陈皓注:注意图中SQL说的那句话,NoSQL再这样发展下去就是SQL了,哈哈。)


NoSQL Data Models

首先,我们需要注意的是SQL和关系型数据模型已存在了很长的时间,这种面向用户的自然性意味着:

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用Unix的设计思想来应对多变的需求

用Unix的设计思想来应对多变的需求

之前,@风枫峰 在“这是谁的错?”中说过开发团队对需求来者不拒,而@weidagang 也在“需求变更和IoC”中说过用IoC来最大程度地解决需求变更。今天我也想从Unix设计思想的角度来说说什么是好的软件设计,什么样的设计可以把需求变更对开发的影响降低。(注意:这并不能解决用户或是PM的无理需求,面对无理需求,需要仔细分析需求,而用技术的手段无法搞定这个事,但是可以减轻需求变更带来的痛苦) 我曾经在《Unix传奇》的下篇中写过一些Unix的设计哲学和思想(这里重点推荐大家看一下《The Art of Unix Programming》,我推荐过多次了),以前也发过一篇《一些软件设计的原则》,不过,这些东西都太多了,记不住。其实,这么多年来,我的经验告诉我,无论是Unix设计,还是面向对象设计,还是别的什么如SOA,ECB,消息,事件,MVC,网络七层模型,数据库设计,等等,他们都在干三件事——解耦,解耦,还是解耦所谓解耦,就是让软件的模块和模块间尽量少地依赖起来。

现实当中的例子

让我先举几个现实生活中的例子:

1、现实社会中,制造灯具的工厂完全不关心制造灯泡的工厂,制造灯泡的工厂完全不关心制造灯具的工厂,但是,灯泡和灯饰可以很完美地组合成用户所喜欢的样子(这和@weidagang 在“需求变更和IoC”说到的那个PC的例子相仿)。他们是怎么做到的?

2、互联网上,做网站的人完全不用关心用户在用什么样的操作系统,什么样的客户端浏览器(当然事实上,浏览器的不标准让网站那边很头痛,这里只是举个例),反过来,上网的人也不关心做网站的人在用什么的技术开发网站。但是大家在完全不关心对方的情况下,可以很正常地协同工作在一起。为什么?

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