cf

在上一篇文章中，我们讲解了nginx http模块的存储结构，这个存储结构是我们理解http模块工作原理的基石。本文则主要讲解nginx是如何通过解析nginx.conf中的http配置块来一步一步构建http模块的这种存储结构的。 1. http配置块的解析 http配置块的解析方法定义在 http 配置块对应的 ngx_command_t 结构体中，如下是该结构体的定义： static ngx_command_t ngx_http_commands[] = { {ngx_string("http"), NGX_MAIN_CONF | NGX_CONF_BLOCK | NGX_CONF_NOARGS, ngx_http_block, 0, 0, NULL}, ngx_null_command }; 通过该定义可以看出， http 配置块的解析工作主要是交由 ngx_http_block() 方法进行。如下是该方法的源码： static char * ngx_http_block(ngx_conf_t *cf, ngx_command_t *cmd, void *conf) { char *rv; ngx_uint_t mi, m, s; ngx_conf_t pcf; ngx_http_module_t *module; ngx_http_conf_ctx_t *ctx; ngx

在配置nginx.conf文件的时候，我们很容易发现，有部分配置项是既可以配置在http块，也可以配置在server块，还可以配置在location块中。但是并不是所有的配置项都可以在任意位置进行配置的，根据配置项所起到的作用，nginx对各个配置块所能使用的位置进行了定义。既然一个配置项可以配置在多个配置块中，那么这里就涉及到一个问题就是，在处理请求的时候是以哪一个配置项为准。本文主要讲解nginx是如何实现配置项的合并的。 在前面的文章中，我们讲解了nginx http模块的基本存储结构，在阅读本文之前强烈建议读者朋友先阅读这篇文章。如下是nginx http模块的存储结构示意图： 这里我们不再赘述nginx是如何解析各个配置项，从而形成这样的一个存储结构的。nginx对配置项的合并主要是通过 ngx_http_merge_servers() 方法进行的，如下是该方法的源码： /** * @param cf 整个nginx运行的ngx_conf_t对象 * @param cmcf 核心模块对应的配置对象 * @param module 外层遍历时，当前遍历的模块 * @param ctx_index 外层遍历时，当前遍历的模块的配置对应的存储位置 */ static char * ngx_http_merge_servers(ngx_conf_t *cf, ngx_http

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> tar -c: 建立压缩档案 -x：解压 -t：查看内容 -r：向压缩归档文件末尾追加文件 -u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。 下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。 -z：有gzip属性的 -j：有bz2属性的 -Z：有compress属性的 -v：显示所有过程 -O：将文件解开到标准输出 下面的参数-f是必须的 -f: 使用档案名字，切记，这个参数是最后一个参数，后面只能接档案名。 案例： tar -cf all.tar *.jpg 这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包，-f指定包的文件名。 tar -rf all.tar *.gif 这条命令是将所有.gif的文件增加到all.tar的包里面去。-r是表示增加文件的意思。 tar -uf all.tar logo.gif 这条命令是更新原来tar包all.tar中logo.gif文件，-u是表示更新文件的意思。 tar -tf all.tar 这条命令是列出all.tar包中所有文件，-t是列出文件的意思 tar -xf all.tar 这条命令是解出all.tar包中所有文件，-t是解开的意思 压缩 tar -cvf jpg

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 容器!容器! 回溯历史源头 相比于盛极一时的 AWS OpenStack 以Cloud Foundry为代表的PaaS项目，却成了当时云计算技术中的一股清流 Cloud Foundry项目已经基本度过了最艰难的概念普及和用户教育阶段，开启了以开源PaaS为核心构建平台层服务能力的变革 只是,后来一个叫 Docker 的开源项目横空出世 当时还名叫 dotCloud 的 Docker 公司，也是PaaS热潮中的一员 相比于Heroku、Pivotal、Red Hat等PaaS新宠， dotCloud 微不足道，主打产品跟主流的Cloud Foundry社区脱节，门可罗雀! dotCloud 公司突然决定：开源自己的容器项目 Docker ！！！ 显然，这个决定在当时根本没人在乎。 “容器”这个概念从来就不是什么新鲜的东西，也不是Docker公司发明的。 即使在当时最热门的PaaS项目Cloud Foundry中，容器也只是其最底层、最没人关注的那一部分。 PaaS项目被大家接纳的一个主要原因是它提供“应用托管”能力 那时主流用户的普遍用法，就是租一批AWS或者OpenStack的虚拟机，然后像以前管理物理服务器那样，用脚本或者手工的方式在这些机器上部署应用。 当然，部署过程难免碰到云端虚拟机和本地环境不一致问题

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Microsoft Windows 10 Pro 10240.16393.150717-1719.th1_st1 x86-x64 CN Tablet PC FINAL 生产年份：2015 版本：Windows 10 Pro 10240.16393 平台：x86-x64 系统要求： CPU-1 gz RAM-1-2 gb HD-6-10gb Video-c DirectX 9.0 Display-1024 x 768 语言：中文 原贴地址:http://emtrek.org/viewtopic.php?t=35979 J_CPRA_X64FRE_ZH-CN_TABLETPC.iso CRC32: E14D6C28 MD5: 9FCCFE53ED4C73BB2DDB9D76CF869943 SHA-1: 95B7961873FDD5DACA5339E1F21B2AD5D7FD02BB J_CPRA_X86FRE_ZH-CN_TABLETPC.iso CRC32: A74F8643 MD5: F21C01173A9987725B75BCF800B61E28 SHA-1: 069AD2B32E7AB3D962A5D4A81E96295DBBB9FEAA 下载地址: http://www.90pan.com

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> （默认）字符集是什么： MySQL数据库 MySQL表 MySQL专栏 #1楼 我总是只看 SHOW CREATE TABLE mydatabase.mytable 。 对于数据库，您似乎需要查看 SELECT DEFAULT_CHARACTER_SET_NAME FROM information_schema.SCHEMATA 。 #2楼 对于 表 ： SHOW TABLE STATUS 将列出所有表。 筛选使用： SHOW TABLE STATUS where name like 'table_123'; #3楼 对于 表 和 列 ： show create table your_table_name #4楼 对于 数据库 ： USE your_database_name; show variables like "character_set_database"; -- or: -- show variables like "collation_database"; cf. 此页 。 并查看MySQL手册 #5楼 这是我的做法- 对于模式（或数据库-它们是同义词）： SELECT default_character_set_name FROM information_schema.SCHEMATA

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 作者：高鹏 文章末尾有他著作的《深入理解 MySQL 主从原理 32 讲》，深入透彻理解 MySQL 主从，GTID 相关技术知识。 这个问题是最近一个朋友问我的。刚好就好好看了一下，留下这样的记录。本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。 一、问题由来 我们知道执行计划的不同肯定会带来效率的不同，但是在本例中执行计划完全一致，都是全表扫描，不同的只有字段个数而已。其次，测试中都使用了where 条件进行过滤（Using where），过滤后没有数据返回，我们常说的 where 过滤实际上是在 MySQL 层，当然某些情况下使用 ICP 会提前在 Innodb 层过滤数据，这里我们先不考虑 ICP，我会在后面的文章中详细描述 ICP 的流程，本文也会给出 where 过滤的接口，供大家参考。 下面的截图来自两个朋友，感谢他们的测试和问题提出。另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。 测试1： 测试2： 我们通过这两个测试，可以发现随着字段的不断减少，效率越来越高，并且主要的区别都在 sending data 下面，这个状态我曾经大概描述过参考文章： https:/

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 写在前面 第二波小程序思维导图终于出炉了，各位久等。 思维导图是一个很神奇的东西，它直观，界面美而有富有逻辑性。技术这种东西知识点多而杂，想要全面掌握不容易。需要用做到熟练更加不容易了。界面化的产物适合更加让人加深印象。当思维导图和技术结合到一起，会产生什么样的效果呢？自己去体会吧。 小程序 小程序入门简单，会点前端的人基本都能很快上手。官方文档也写得比较清晰了，我也不做太多的重复动作。一些常用的功能或api总结了一下，希望你们能更深刻直观地认识一下小程序。 思维导图 最后 欢迎关注我的公众号java-mindmap。之后我会陆续把java一些基础知识、框架和好的开源项目以思维导图的形式描述并分享出来，让大家在能够更好更清晰更容易地理解java。希望对大家会有所帮助。（ps:需要思维导图源文件请关注公众号下载） 欢迎转载。转载请保留公众号信息，谢谢合作。 ######建议阅读 小程序思维导图，让小程序不再难懂（一） java基础思维导图，让java不再难懂 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3080373/blog/877320

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 不少朋友都关心移动下的seo排名，同时也就问关心移动站采用哪种架构的问题，是 跨屏响应式 还是独立建m站？ 不少的朋友对独立的移动站，也就是m.youname的二级网站做手机站有不小的执念，认为独立移动站才是最好的，其实不然。 独立的手机网站和pc网站，需要在百度做适配，然而很多人都不会操作，会来询问我，这不是要命的，而是当你独立做移动站的时候，容易被百度重复收录，导致网站的权重分散，甚至降权。 关于移动SEO，到底应该选哪种方式优化？今天跨屏网Kuaping.com 就深入探讨一下移动优化的三种方式以及如何选择移动优化方式。 移动网站大体上有三种方式可以选择： 1、响应式设计（responsive design） PC站和移动站的URL是完全一样的（不管用什么设备访问都一样），返回给浏览器的HTML代码也是一样的，不同宽度的屏幕排版不同是通过CSS控制的。以前也经常称为自适应设计，就是因为排版是根据屏幕宽度自动适应的。 2、独立移动站（separate m. site） 移动站的URL和PC站是不一样的，通常用单独的子域名，比如PC站是www.kuaping.com，移动站是m.kuaping.com。当然，移动站的HTML代码（以及CSS）与PC站也是不一样的，是专门做了移动优化的。换句话说，这种方式下

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一、斐波那契数列中“十”码的藏元性质 自然数基数十的语义，隐藏在斐波那契数列中。这个数列是由下面的递推方法推理出来的。 表33-1：斐波那契数列的递推式 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 …… 1 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 …… 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 …… 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 …… 解密斐波那契数列的第一步是找到这个递推式的理论根源，斐波那契数列是数学有序结构的衍生结构，有序结构原型如下（这个结构的详细内容后面介绍）。 表33-2：数学有序结构的递推式 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 与数学有序递推式内核相类比，可以找到斐波那契数列递推式的可类比项。 表33-3：斐波那契数列递推式的类比项 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 5 8 13 21 34 55 2 3 5 8 13 21 34 55 89 3 5 8 13 21 34 55 89 144 斐波那契数列与数学有序结构递推项相比，它们共有的特征有下面三点。 （1