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分类:编程语言

Chrome开发者工具的小技巧

Chrome开发者工具的小技巧

Chrome的开发者工具是个很强大的东西,相信程序员们都不会陌生,不过有些小功能可能并不为大众所知,所以,写下这篇文章罗列一下可能你所不知道的功能,有的功能可能会比较实用,有的则不一定,也欢迎大家补充交流。

话不多话,我们开始。

代码格式化

有很多css/js的代码都会被 minify 掉,你可以点击代码窗口左下角的那个 { }  标签,chrome会帮你给格式化掉。

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如何读懂并写出装逼的函数式代码

如何读懂并写出装逼的函数式代码

drawing-recursive今天在微博上看到了 有人分享了下面的这段函数式代码,我把代码贴到下面,不过我对原来的代码略有改动,对于函数式的版本,咋一看,的确令人非常费解,仔细看一下,你可能就晕掉了,似乎完全就是天书,看上去非常装逼,哈哈。不过,我感觉解析那段函数式的代码可能会一个比较有趣过程,而且,我以前写过一篇《函数式编程》的入门式的文章,正好可以用这个例子,再升华一下原来的那篇文章,顺便可以向大家更好的介绍很多基础知识,所以写下这篇文章。

先看代码

这个代码平淡无奇,就是从一个数组中找到一个数,O(n)的算法,找不到就返回 null。

下面是正常的 old-school 的方式。不用多说。

//正常的版本
function find (x, y) {
  for ( let i = 0; i < x.length; i++ ) {
    if ( x[i] == y ) return i;
  }
  return null;
}

let arr = [0,1,2,3,4,5]
console.log(find(arr, 2))
console.log(find(arr, 8))

结果到了函数式成了下面这个样子(好像上面的那些代码在下面若影若现,不过又有点不太一样,为了消掉if语言,让其看上去更像一个表达式,动用了 ? 号表达式):

//函数式的版本
const find = ( f => f(f) ) ( f =>
  (next => (x, y, i = 0) =>
    ( i >= x.length) ?  null :
      ( x[i] == y ) ? i :
        next(x, y, i+1))((...args) =>
          (f(f))(...args)))

let arr = [0,1,2,3,4,5]
console.log(find(arr, 2))
console.log(find(arr, 8))

为了讲清这个代码,需要先补充一些知识。

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Cuckoo Filter:设计与实现

Cuckoo Filter:设计与实现

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

对于海量数据处理业务,我们通常需要一个索引数据结构,用来帮助查询,快速判断数据记录是否存在,这种数据结构通常又叫过滤器(filter)。考虑这样一个场景,上网的时候需要在浏览器上输入URL,这时浏览器需要去判断这是否一个恶意的网站,它将对本地缓存的成千上万的URL索引进行过滤,如果不存在,就放行,如果(可能)存在,则向远程服务端发起验证请求,并回馈客户端给出警告。

索引的存储又分为有序和无序,前者使用关联式容器,比如B树,后者使用哈希算法。这两类算法各有优劣:比如,关联式容器时间复杂度稳定O(logN),且支持范围查询;又比如哈希算法的查询、增删都比较快O(1),但这是在理想状态下的情形,遇到碰撞严重的情况,哈希算法的时间复杂度会退化到O(n)。因此,选择一个好的哈希算法是很重要的。

时下一个非常流行的哈希索引结构就是bloom filter,它类似于bitmap这样的hashset,所以空间利用率很高。其独特的地方在于它使用多个哈希函数来避免哈希碰撞,如图所示(来源wikipedia),bit数组初始化为全0,插入x时,x被3个哈希函数分别映射到3个不同的bit位上并置1,查询x时,只有被这3个函数映射到的bit位全部是1才能说明x可能存在,但凡至少出现一个0表示x肯定不存在。

Bloom_filter

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关于移动端的钓鱼式攻击

关于移动端的钓鱼式攻击

phishing-1今天,在微博上看了一篇《微信和淘宝到底是谁封谁》的文章,我觉得文章中逻辑错乱,所以,我发了一篇关于这篇文章逻辑问题的长微博。后面,我被原博主冷嘲热讽了一番,说是什么鸡汤啊,什么我与某某之流的人在一起混淆视听啊,等等。并且也有一些网友找我讨论一下相关的钓鱼式攻击的技术问题。所以,我想写下这篇纯技术文章,因为我对那些商业利益上的东西不关心,所以,只谈技术,这样最简单。

首先说明一下,我个人不是一个安全专家,也不是一个移动开发专家,按道理来说,这篇文章不应该我来写,但是我就试一试,请原谅我的无知,也期待抛砖引玉了,希望安全的同学斧正

关于钓鱼式攻击,其实是通过一种社会工程学的方式来愚弄用户的攻击式,攻击者通常会模仿一个用户信任的网站来偷取用户的机密信息,比如用户密码或是信用卡。一般来说,攻击者会通过邮件和实时通信工具完成,给被攻击者发送一个高仿的网站,然后让用户看不出来与正统网站的差别,然后收集用户的机密数据。

移动端钓鱼攻击点分析

因为钓鱼式攻击并不新鲜,所以我这里只讲移动方面的。

在移动端,这个事情会更容易干,因为移动端有如下特点:

  • 移动端的UI只能有一个应用占据整个屏幕,你只能看到一个应用,而且用户屏幕小,能显示的信息有限,比如浏览器里的网址是显示不全的。这会给钓鱼攻击有很多可乘之机。
  • 移动端的平台有其安全的设计。每个应用都是隔离开的,一个应用无法获取另一个应用的数据。而且应用的下载基本上来说都是来自合法的地方。比如iOS的设备通过App Store下载,每个程序都有自己的签名保证不会被篡改。而且移动端的的应用有各种权限配置,这样也能很大程度提高安全性。
  • 移动端的APP有些有些是收费的,所以自然会有盗版需求,虽然在平台上做了一些安全设计,但是并不完美。用户可以越狱,可以root。这给恶意软件有了可乘之机。

下面我们来分析下移动端的用户操作,我们重点关注用户控制权的切换过程(因为这是攻击点)

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Linus:为何对象引用计数必须是原子的

Linus:为何对象引用计数必须是原子的

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

Linus大神又在rant了!这次的吐槽对象是时下很火热的并行技术(parellism),并直截了当地表示并行计算是浪费所有人时间(“The whole “let’s parallelize” thing is a huge waste of everybody’s time.”)。大致意思是说乱序性能快、提高缓存容量、降功耗。当然笔者不打算正面讨论并行的是是非非(过于宏伟的主题),因为Linus在另一则帖子中举了对象引用计数(reference counting)的例子来说明并行的复杂性。

在Linus回复之前有人指出对象需要锁机制的情况下,引用计数的原子性问题:

Since it is being accessed in a multi-threaded way, via multiple access paths, generally it needs its own mutex — otherwise, reference counting would not be required to be atomic and a lock of a higher-level object would suffice.

由于(对象)通过多线程方式及多种获取渠道,一般而言它需要自身维护一个互斥锁——否则引用计数就不要求是原子的,一个更高层次的对象锁足矣。

而Linus不那么认为:

The problem with reference counts is that you often need to take them *before* you take the lock that protects the object data.

引用计数的问题在于你经常需要在对象数据上锁保护之前完成它。

The thing is, you have two different cases:

问题有两种情况:

– object *reference* 对象引用

– object data 对象数据

and they have completely different locking.

它们锁机制是完全不一样的。

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HTML6 展望

HTML6 展望

html6

HTML5 概述

HTML5 是 HTML 语言最受欢迎的版本之一,它支持音频和视频、离线存储、移动端、和标签属性等等。还提供了<article>, <section>, <header>这样的标签来帮助开发者更好地组织页面内容。然而 HTML5 规范仍然没有最后定稿,并且它并不是一个真正意义上的语义标记语言。

HTML6 展望

你有没有曾经希望能在 HTML 中使用自定义标签?比如:使用<logo>来显示你的网站logo,还有使用<toolbar>来显示工具栏等等。我们经常使用<div id=”container”>和<div id=”wrapper”>来组织页面,在 HTML6 里我们希望可以直接使用象<container>和<wrapper>这样的自定义标签。

和 XML 一样,HTML6 应该支持 namespace(命名空间),如:xmlns:xhtml=”http://www.w3.org/1999/xhtml”

HTML6 代码样例:

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vfork 挂掉的一个问题

vfork 挂掉的一个问题

tux-fork在知乎上,有个人问了这样的一个问题——为什么vfork的子进程里用return,整个程序会挂掉,而且exit()不会?并给出了如下的代码,下面的代码一运行就挂掉了,但如果把子进程的return改成exit(0)就没事。

我受邀后本来不想回答这个问题的,因为这个问题明显就是RTFM的事,后来,发现这个问题放在那里好长时间,而挂在下面的几个答案又跑偏得比较严重,我觉得可能有些朋友看到那样的答案会被误导,所以就上去回答了一下这个问题。

下面我把问题和我的回答发布在这里,也供更多的人查看。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
int main(void) {
    int var;
    var = 88;
    if ((pid = vfork()) < 0) {
        printf("vfork error");
        exit(-1);
    } else if (pid == 0) { /* 子进程 */
        var++;
        return 0;
    }
    printf("pid=%d, glob=%d, var=%d\n", getpid(), glob, var);
    return 0;
}

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Leetcode 编程训练

Leetcode 编程训练

LeetCodeLogo (1)Leetcode这个网站上的题都是一些经典的公司用来面试应聘者的面试题,很多人通过刷这些题来应聘一些喜欢面试算法的公司,比如:Google、微软、Facebook、Amazon之类的这些公司,基本上是应试教育的功利主义。

我做这些题目的不是为了要去应聘这些公司,而是为了锻炼一下自己的算法和编程能力。因为我开始工作的时候基本没有这样的训练算法和编程的网站,除了大学里的“算法和数据结构”里的好些最基础最基础的知识,基本上没有什么训练。所以,当我看到有人在做这些题的时候,我也蠢蠢欲动地想去刷一下。

于是,我花了3-4个月的业余时间,我把Leetcode的154道题全部做完了。(这也是最近我没有太多的时间来写博客的原因,你可以看到我之前做的那个活动中有几个算法题来自于Leetcode)有人说我时间太多了,这里声明一下,我基本上都是利用了晚上10点以后的时间来做这些题的。

LeetCode的题大致分成两类:

1)基础算法的知识。这些题里面有大量的算法题,解这些题都是有套路的,不是用递归(深度优先DFS,广度优先BFS),就是要用动态规划(Dynamic Programming),或是拆半查找(Binary Search),或是回溯(Back tracing),或是分治法(Divide and Conquer),还有大量的对树,数组、链表、字符串和hash表的操作。通过做这些题能让你对这些最基础的算法的思路有非常扎实的了解和训练。对我而言,Dynamic Programming 是我的短板,尤其是一些比较复杂的问题,在推导递推公式上总是有思维的缺陷(数学是我的硬伤),通过做了这些题后,我能感到我在DP的思路上有了很大的收获。

2)编程题。比如:atoi,strstr,add two num,括号匹配,字符串乘法,通配符匹配,文件路径简化,Text Justification,反转单词等等,这些题的Edge Case, Corner Case有很多。这些题需要你想清楚了再干,只要你稍有疏忽,就会有几个case让你痛不欲生,而且一不小心就会让你的代码会写得又臭又长,无法阅读。通过做这些题,可以非常好的训练你对各种情况的考虑,以及你对程序代码组织的掌控(其实就是其中的状态变量)。还记得我在《函数式编程》中说的,程序中的状态是你程序变得复杂难维护的直接原因。

我觉得每个程序员都应该花时间和精力做这些题,因为你会从这些题中得到很大的收益。做完这些题后你一定会明白下面几个道理:

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State Threads 回调终结者

State Threads 回调终结者

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

上回写了篇《一个“蝇量级”C语言协程库》,推荐了一下Protothreads,通过coroutine模拟了用户级别的multi-threading模型,虽然本身足够“轻”,杜绝了系统开销,但这个库本身应用场合主要是内存限制的嵌入式领域,提供原生态组件太少,使用限制太多,比如依赖其它调用产生阻塞等。

这回又替大家在开源界淘了个宝,推荐一个轻量级网络应用框架State Threads(以下简称ST),总共也就3000行C代码,跟Protothreads不同在于ST针对的就是高性能可扩展服务器领域(值得一提的是Protothreads官网参考链接上第一条就是ST的官网)。在其FAQ页面上一句引用”Perfection is achieved not when there is nothing more to add, but rather when there is nothing more to take away.”可以视为开发人员对ST源码质量的自信。

历史渊源

首先介绍一下这个库的历史渊源,从代码贡献者来看,ST不是个人作品,而是有着雄厚的商业支持和应用背景,比如服务器领域,在这里你可以看到ST曾作为Apache的多核应用模块发布。其诞生最初是由网景(Netscape)公司的MSPR(Netscape Portable Runtime library)项目中剥离出来,后由SGI(Silicon Graphic Inc)还有Yahoo!公司(前者是主力)开发维护的独立线程库。历史版本方面,作为SourceForge上开源项目,由2001年发布v1.0以来一直到2009年v1.9稳定版后未再变动。在平台移植方面,从Makefile的配置选项中可知ST支持多种Unix-like平台,还有专门针对Win32的源码改写。源码例子中,提供了web server、proxy以及dns三种编程实例供参考。可以说代码质量应该是相当的稳定和可靠的。

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TCP 的那些事儿(下)

TCP 的那些事儿(下)

这篇文章是下篇,所以如果你对TCP不熟悉的话,还请你先看看上篇《TCP的那些事儿(上)》 上篇中,我们介绍了TCP的协议头、状态机、数据重传中的东西。但是TCP要解决一个很大的事,那就是要在一个网络根据不同的情况来动态调整自己的发包的速度,小则让自己的连接更稳定,大则让整个网络更稳定。在你阅读下篇之前,你需要做好准备,本篇文章有好些算法和策略,可能会引发你的各种思考,让你的大脑分配很多内存和计算资源,所以,不适合在厕所中阅读。

TCP的RTT算法

从前面的TCP重传机制我们知道Timeout的设置对于重传非常重要。

  • 设长了,重发就慢,丢了老半天才重发,没有效率,性能差;
  • 设短了,会导致可能并没有丢就重发。于是重发的就快,会增加网络拥塞,导致更多的超时,更多的超时导致更多的重发。

而且,这个超时时间在不同的网络的情况下,根本没有办法设置一个死的值。只能动态地设置。 为了动态地设置,TCP引入了RTT——Round Trip Time,也就是一个数据包从发出去到回来的时间。这样发送端就大约知道需要多少的时间,从而可以方便地设置Timeout——RTO(Retransmission TimeOut),以让我们的重传机制更高效。 听起来似乎很简单,好像就是在发送端发包时记下t0,然后接收端再把这个ack回来时再记一个t1,于是RTT = t1 – t0。没那么简单,这只是一个采样,不能代表普遍情况。

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