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分类:编程语言

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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TCP 的那些事儿(上)

TCP 的那些事儿(上)

TCP是一个巨复杂的协议,因为他要解决很多问题,而这些问题又带出了很多子问题和阴暗面。所以学习TCP本身是个比较痛苦的过程,但对于学习的过程却能让人有很多收获。关于TCP这个协议的细节,我还是推荐你去看W.Richard Stevens的《TCP/IP 详解 卷1:协议》(当然,你也可以去读一下RFC793以及后面N多的RFC)。另外,本文我会使用英文术语,这样方便你通过这些英文关键词来查找相关的技术文档。

之所以想写这篇文章,目的有三个,

  • 一个是想锻炼一下自己是否可以用简单的篇幅把这么复杂的TCP协议描清楚的能力。
  • 另一个是觉得现在的好多程序员基本上不会认认真真地读本书,喜欢快餐文化,所以,希望这篇快餐文章可以让你对TCP这个古典技术有所了解,并能体会到软件设计中的种种难处。并且你可以从中有一些软件设计上的收获。
  • 最重要的希望这些基础知识可以让你搞清很多以前一些似是而非的东西,并且你能意识到基础的重要。

所以,本文不会面面俱到,只是对TCP协议、算法和原理的科普。

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面向GC的Java编程

面向GC的Java编程

(感谢网友 @Hesey小纯纯 投稿  博客 | 原文链接

Java程序员在编码过程中通常不需要考虑内存问题,JVM经过高度优化的GC机制大部分情况下都能够很好地处理堆(Heap)的清理问题。以至于许多Java程序员认为,我只需要关心何时创建对象,而回收对象,就交给GC来做吧!甚至有人说,如果在编程过程中频繁考虑内存问题,是一种退化,这些事情应该交给编译器,交给虚拟机来解决。

这话其实也没有太大问题,的确,大部分场景下关心内存、GC的问题,显得有点“杞人忧天”了,高老爷说过:

过早优化是万恶之源。

但另一方面,什么才是“过早优化”?

If we could do things right for the first time, why not?

事实上JVM的内存模型( JMM )理应是Java程序员的基础知识,处理过几次JVM线上内存问题之后就会很明显感受到,很多系统问题,都是内存问题。

对JVM内存结构感兴趣的同学可以看下 浅析Java虚拟机结构与机制 这篇文章,本文就不再赘述了,本文也并不关注具体的GC算法,相关的文章汗牛充栋,随时可查。

另外,不要指望GC优化的这些技巧,可以对应用性能有成倍的提高,特别是对I/O密集型的应用,或是实际落在YoungGC上的优化,可能效果只是帮你减少那么一点YoungGC的频率。

但我认为,优秀程序员的价值,不在于其所掌握的几招屠龙之术,而是在细节中见真著,就像前面说的,如果我们可以一次把事情做对,并且做好,在允许的范围内尽可能追求卓越,为什么不去做呢?

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C语言的整型溢出问题

C语言的整型溢出问题

整型溢出有点老生常谈了,bla, bla, bla… 但似乎没有引起多少人的重视。整型溢出会有可能导致缓冲区溢出,缓冲区溢出会导致各种黑客攻击,比如最近OpenSSL的heartbleed事件,就是一个buffer overread的事件。在这里写下这篇文章,希望大家都了解一下整型溢出,编译器的行为,以及如何防范,以写出更安全的代码。

什么是整型溢出

C语言的整型问题相信大家并不陌生了。对于整型溢出,分为无符号整型溢出和有符号整型溢出。

对于unsigned整型溢出,C的规范是有定义的——“溢出后的数会以2^(8*sizeof(type))作模运算”,也就是说,如果一个unsigned char(1字符,8bits)溢出了,会把溢出的值与256求模。例如:

unsigned char x = 0xff;
printf("%d\n", ++x);

上面的代码会输出:0 (因为0xff + 1是256,与2^8求模后就是0)

对于signed整型的溢出,C的规范定义是“undefined behavior”,也就是说,编译器爱怎么实现就怎么实现。对于大多数编译器来说,算得啥就是啥。比如:

signed char x =0x7f; //注:0xff就是-1了,因为最高位是1也就是负数了
printf("%d\n", ++x);

上面的代码会输出:-128,因为0x7f + 0x01得到0x80,也就是二进制的1000 0000,符号位为1,负数,后面为全0,就是负的最小数,即-128。

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从LongAdder看更高效的无锁实现

从LongAdder看更高效的无锁实现

(感谢 @jd刘锟洋 投稿,更多文章参看他的博客:码梦为生

原文链接:《比AtomicLong还高效的LongAdder 源码解析

接触到AtomicLong的原因是在看guava的LoadingCache相关代码时,关于LoadingCache,其实思路也非常简单清晰:用模板模式解决了缓存不命中时获取数据的逻辑,这个思路我早前也正好在项目中使用到。

言归正传,为什么说LongAdder引起了我的注意,原因有二:

  1. 作者是Doug lea ,地位实在举足轻重。
  2. 他说这个比AtomicLong高效。

我们知道,AtomicLong已经是非常好的解决方案了,涉及并发的地方都是使用CAS操作,在硬件层次上去做 compare and set操作。效率非常高。

因此,我决定研究下,为什么LongAdder比AtomicLong高效。

首先,看LongAdder的继承树:

la1

继承自Striped64,这个类包装了一些很重要的内部类和操作。稍候会看到。

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C语言结构体里的成员数组和指针

C语言结构体里的成员数组和指针

单看这文章的标题,你可能会觉得好像没什么意思。你先别下这个结论,相信这篇文章会对你理解C语言有帮助。这篇文章产生的背景是在微博上,看到@Laruence同学出了一个关于C语言的题,微博链接。微博截图如下。我觉得好多人对这段代码的理解还不够深入,所以写下了这篇文章。

zero_array

为了方便你把代码copy过去编译和调试,我把代码列在下面:

#include <stdio.h>
struct str{
    int len;
    char s[0];
};

struct foo {
    struct str *a;
};

int main(int argc, char** argv) {
    struct foo f={0};
    if (f.a->s) {
        printf( f.a->s);
    }
    return 0;
}

你编译一下上面的代码,在VC++和GCC下都会在14行的printf处crash掉你的程序。@Laruence 说这个是个经典的坑,我觉得这怎么会是经典的坑呢?上面这代码,你一定会问,为什么if语句判断的不是f.a?而是f.a里面的数组?写这样代码的人脑子里在想什么?还是用这样的代码来玩票?不管怎么样,看过原微博的回复,我个人觉得大家主要还是对C语言理解不深,如果这算坑的话,那么全都是坑。

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Python修饰器的函数式编程

Python修饰器的函数式编程

Python的修饰器的英文名叫Decorator,当你看到这个英文名的时候,你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了,其实这是完全不同的两个东西。虽然好像,他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”,所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去。但是OO的Decorator简直就是一场恶梦,不信你就去看看wikipedia上的词条(Decorator Pattern)里的UML图和那些代码,这就是我在《 从面向对象的设计模式看软件设计》“餐后甜点”一节中说的,OO鼓励了——“厚重地胶合和复杂层次”,也是《 如此理解面向对象编程》中所说的“OO的狂热者们非常害怕处理数据”,Decorator Pattern搞出来的代码简直就是OO的反面教程。

Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似,就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是,Java/C#的Annotation也很让人望而却步,太TMD的复杂了,你要玩它,你需要了解一堆Annotation的类库文档,让人感觉就是在学另外一门语言。

而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法,这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定,完全就是语言层面的玩法:一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》,你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么,而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。(如果你不了解函数式编程,那在读本文之前,还请你移步去看看《函数式编程》) 好了,我们先来点感性认识,看一个Python修饰器的Hello World的代码。

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