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    在实际的软件程序中,由于代码量较大,函数之间的调用关系较为复杂,因此对于某些全局变量的操作要格外小心。在程序中,一般采用互斥量加锁的方式来保证对全局变量的操作的唯一性。 本文详细介绍了Linux下互斥量加锁与解锁操作的C代码实现,为相关的软件开发工作的开展提供了有益的参考。
    很多C/C++程序虽然在做网络编程, 但大多用别人封装好的库, 对底层不甚了解, 感觉 IO 操作不是很简单吗? 我敢说, 大多数人进行 IO 的姿势都不对, 所谓的 IO, 主要是 read()/write() 两个函数.
    skynet 中使用了一个 hash 表结构来保存服务和 32bit 数字地址的映射关系。 一个 skynet 的服务,其实是一个 C 对象。在有沙盒的系统中,尤其是并行构架,我们很少直接用 C 对象指针来标识一个 C 对象,而是采用数字 id 。用数字做 handle 可以让系统更健壮,更容易校验一个对象是否还有效,还可以减少悬空指针,多次释放对象等潜在问题。比如,操作系统为了把用户程序隔离在用户态,像文件对象就是用数字 id 的形式交给用户程序去用的。
    我们主要通过两种形式提交向服务器发送请求:URL、表单。而表单形式一般都不会出现乱码问题,乱码问题主要是在URL上面。通过前面几篇博客的介绍我们知道URL向服务器发送请求编码过程实在是实在太混乱了。不同的操作系统、不同的浏览器、不同的网页字符集,将导致完全不同的编码结果。如果程序员要把每一种结果都考虑进去,是不是太恐怖了?有没有办法,能够保证客户端只用一种编码方法向服务器发出请求?
    我们知道JSP页面是需要转换为servlet的,在转换过程中肯定是要进行编码的。在JSP转换为servlet过程中有两个地方存在编码:pageEncoding、contentType的charset。其中pageEncoding是jsp文件本身的编码,而contentType的charset是指服务器发送给客户端时的内容编码。
    在上篇博客中LZ介绍了前面两种场景(IO、内存)中的java编码解码操作,其实在这两种场景中我们只需要在编码解码过程中设置正确的编码解码方式一般而言是不会出现乱码的。对于我们从事java开发的人而言,其实最容易也是产生乱码最多的地方就是web部分。首先我们来看在javaWeb中有哪些地方存在编码转换操作。
    在上篇博客中LZ阐述了三个渠道的编码转换过程,下面LZ将结束java在那些场合需要进行编码和解码操作,并详序中间的过程,进一步掌握java的编码和解码过程。在java中主要有四个场景需要进行编码解码操作
    我们服务器上的glibc是自定制的,找不到调试符号。所以我就只好黑灯瞎火的搞。崩溃发生在main函数返回之后。exit()函数执行全局变量的析构,然后就崩溃了。看上去应该跟内存的释放有关,但是我即便用valgrind也得不到任何有用的信息。只能知道是同一块内存被释放了两次,而且这是一个std::string,而且是个全局变量。但是我们的代码有几十万行,从何查起啊…… 于是首要任务是,先找到这个std::string的指针以及它所存的字符串的内容。
     前面三篇博客侧重介绍字符、编码问题,通过这三篇博客各位博友对各种字符编码有了一个初步的了解,要了解java的中文问题这是必须要了解的。但是了解这些仅仅只是一个开始,以下博客将侧重介绍java乱码是如何产生的、存在哪些乱码的情况、该如何从根本上解决乱码问题。各位随博主一起征服令人厌烦的java乱码问题吧!!!
    随着计算机的发展、普及,世界各国为了适应本国的语言和字符都会自己设计一套自己的编码风格,正是由于这种乱,导致存在很多种编码方式,以至于同一个二进制数字可能会被解释成不同的符号。为了解决这种不兼容的问题,伟大的创想Unicode编码应时而生!!
    在了解各种字符集之前我们需要了解一些最基础的知识,如:编码、字符、字符集、字符编码基础知识。
    java编码中的中文问题是一个老生常谈的问题了,每次遇到中文乱码LZ要么是按照以前的经验修改,要么则是搜索来解决问题。阅读许多关于中文乱码的解决办法的博文后,发现对于该问题我们都(更加包括我自己)没有一个清晰明了的认识,于是LZ想通过这系列博文(估计只有几篇)来彻底分析、解决java中文乱码问题,如有错误之处望各位同仁指出!当然,此系列博文并非LZ完全原创,都是在前辈基础上总结,归纳,如果雷同纯属借鉴……
    在C程序中,指针操作是难点和精华所在。指针一旦使用不当,极有可能造成程序的崩溃。 本文对一空指针引发的程序问题的排查过程进行了详细的介绍,为相关软件问题的分析及解决提供了有益的参考。
    近来老见到人有内存泄漏的问题,自己写模块和例子的时候,也发现有内存泄漏的问题。。。学艺不精啊,所以特在这写一个文章来分享一下有关这方面的内容。
    假设数组为:array(100,200,300,400),开始是从1,1000这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间,在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的。这样筛选到最终,总会有一个数满足要求。就相当于去一个箱子里摸东西,第一个不是,第二个不是,第三个还不是,那最后一个一定是。这个算法简单,而且效率非常高,关键是这个算法已在我们以前的项目中有应用,尤其是大数据量的项目中效率非常棒。
    在一些计算机专业相关的书籍中,大家经常听说“多线程”这个概念。那么什么是“多线程”?什么时候使用“多线程”?在程序设计中使用“多线程”有什么好处呢? “单线程”程序 要想理解“多线程”,那么就要先从“单线程”说起。 大家都知道工厂“流水线”作业,里面的工序是一环扣一环的,只有前面的一道工序完成之后,才能够启动下一道工序。
     不久前看到一个讨论帖,说的是XML和JSON的比较,说着说着后来就变成了JSON到底比XML牛逼在哪里。不吹不黑,客观地来比较一下二者的异同。 XML比JSON更胖吗? 有的情况下是的,但也不一定,比较这样的片段....
    之前对hash一直存在恐惧感,毕竟没用过……最近在一个组件里面自己实现了一个hashtable,感觉也就这么回事;回头看看书上对hashtable的分析,发现是极其的相似。不过,旧版本的C++标准里面并没有hashtable这个东西,而C++11中引入了相关的容器(std::unordered_set, std::unordered_multiset, std::unordered_map, std::unordered_multimap),所以可以直接使用C++11里面的容器了。
    SGI STL的关联容器(map、set、multimap、multiset)底层都是基于红黑树(Red Black Tree,RBT)来实现的,红黑树是一种被广泛使用的二叉查找树(Binary Search Tree,BST),有比较良好的操作效率。
    最近接触了一下Redis数据,出于好奇看了下它的源码,觉得这是一个值得一读的开源项目。关于Redis的源码分析,已经有很多网友写了各种分析笔记,而且也有相关的书籍《Redis设计与实现》,因此我觉得完整的写一系列的博客就没有必要了,这里主要记录一些个人觉得有意思或者是值得了解的东西(之前面试也有问到一些问题,如果我早一点接触这些东西的话,可以回答的更好)。
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