最近看到周围小伙伴面阿里被问到，想起去年的某黑历史项目。。。嘛，虽然讲AOP的文章满大街都是，我再加一篇好了。 哈? AOP? 假如用过Python，里面会有一个概念->装饰器，不过那个是装饰器模式，不要和代理模式混了(那你说个卵~)。装饰器模式原则上不会对原函数带来影响，而代理模式像是站在代理函数和调用者之前，具有完全的控制权。不过有一点是类似的，即面向切面的思想，比如说你要在某方法调用前打印日志，调用其他方法，甚至替换掉要执行的函数，都可以使用代理模式。 实现的分类 静态代理: 没什么好说的，把代码写死罢了。或者说，在编译期决定了代理关系。 动态代理: 在程序运行时，运用反射机制动态创建而成，也是这次主要讨论内容。 JDK实现动态代理 简明直观，上代码: import java.lang.reflect.Proxy; //定义一个Worker接口 interface WorkerImpl

起因 嘛，又到了校招的季节。群里孩子们每天都在开心的讨论面试题(说的就和我不是一样)，感觉NIO，AIO算是热点问题了，这里整理一发。以及，wp写不了markdown好痛苦啊，是不是该考虑换个博客了….. 前言 I/O 这个词怎么也会很熟悉，UNIX中把所有I/O操作都模型化为文件，就理解成文件的 读写即可 UNIX中的体现 其实NIO , BIO , AIO这种称呼貌似都是Java带起来的 最开始,read / write在一个通道中执行，程序运行到此处阻塞，等待I/O操作完成才能继续，当然可以用多线程/进程解决，然而不够优雅。 于是I/O多路复用技术被提出。简单的说，可以让一个线程管理多个I/O流。 select实现: 第一个实现，然而有一些蛋疼的问题(诸如不是线程安全，链接数限制什么的) poll实现: 改掉了select的一些蛋疼，

本次大赛代码Java版本: https://github.com/WhiteBlue/eleme-hackathon 回想起自己的黑历史时代，其实关于”性能优化有很多误解，很多都是我们自以为的”性能提升了”: “去掉了几个循环”,又或者是”我把XX框架换成了XX框架，比之前快多了”。(感觉说起来好羞耻233)。 题目 好歹也是小结，还是提一提参加的这次比赛。简单来说就是:”对方提供服务器，实现一个符合要求的api，要求并发量尽量高” 可以参考这里的 文档 简要分析 提供的是三台server部署应用+单台redis+单台Mysql，初始数据在Mysql。这样看来，首先要保证三台的一致性，其次就是用好redis了。 先贴一些简要的数据: 针对这次的情况而言，Mysql最大连接数设定为800（三台共享）。 Redis连接数不作限制，那么按照理论就连接数可以达到redis服务器内存的极限。 Nosql相比Mysql的优势不用多说，Redis又是其中的佼佼者，用好redis是本次的关键。 优化点: Connection

嘛，放假了总会有很多时间去复(tian)习(keng)，刚好复习下魔性的js。。。怎么说呢，语言设计的时候嫌麻烦偷懒，意外的让前端聚聚们们玩的很欢呢orz… 工厂模式 function createObject(prop) { var obj = {}; obj.prop = prop; obj.func = function () { console.log("I'm a function") }; return obj; } 构造函数 function Object(prop) { this.prop = prop; this.func = function () { console.log("I'm

好吧这只是个标题而已不要在意= = 这周由于考试不敢有什么大动作，于是划了划水，完成了之前的一个想法:大型B站黑科技->’BiliBiliHtml5′ 项目链接:http://bili.whiteblue.xyz 项目采用Laravel官方精(yan)简(jian)版->Lumen，好奇心重作死用了这个新框架，各种文档不全各种蛋疼，之后补一个简单入门攻略(挖坑) 其实，其实今天是想说说B站API的使用的，Bili官方API文档:http://docs.bilibili.cn/wiki/分类:API 关于KEY B站的key是分成两种:app-key和secret-key，申请时都会提供，理论上只有一个app-key也能做到大部分事。原则上B站是开放申请的，地址:http://api.bilibili.com

昨天拿到的一个任务->设计一个文章查重算法。于是用了一下午尝试去了解了下，最后算是解决了吧。然而仍有许多实现未去了解，这里先留个坑。（真的会填么?）现在这里整理下昨天尝试过的。 相似度统计算法，大概还是算是使用频率很高的。比如十分常见的IR领域(信息检索系统)，或者说论文查重。 ”分不分开” 思路分为两种: 把一篇文章分割／取出变成若干字符串，然后对结果集合进行相似度匹配，即向量统计法 求两篇文章的最大公共子序列(LCS算法) 我是这样看的: LCS算法需要根据length(str1)*length(str2)生成矩阵，并进行动态规划计算，空间复杂度和时间复杂度并不理想，得出的最有用结果是两个字符串的最大公共序列（完全相同的最大区域），一小部分对于总体并不是太有价值，所以主流解决方案并未采用，另外一个问题就是不好进行优化，无论如何都要对一篇文章全部分析不能只取出有价值的部分。 LCS实现: 昨天犯懒没有写，留坑（某种意义上的挖坑王） ”取字还是取特征词” 既然选择了向量空间模型统计法，那么就需要文本->

和饭老湿日常撕逼时提到了”何为强类型”这一问题，发现在这一认识上一直存在误区，以至于延伸到了编程语言的分类上。很多人对这方面的解释也存在误区，于是打算尽力去解释一下。 Type System 维基上的解释并没有强类型弱类型之分，只是给出了两种区分：动态类型和静态类型，显示转换和隐式转换，然而从定义上看我认为大概只分以下两种。 Explicit type conversion（显示类型转换） 一旦变量被指定某个数据类型，如果不经强制转换，即永远是此数据类型。 Implicit type conversion（隐式类型转换） 据类型可以被忽略的语言。它与显示相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值。 Mozilla是这样解释的：”That means you don’t have to specify the data type of a variable when