现在的办公室工作环境，协同办公软件是必不可少的工具，企业微信，飞书，Teams，Zoom都是这一类的软件；这类app的最核心的部分是两个，message sync和meeting call， 每个软件都有各自的特色，本文想结合自己的工作经验，稍微详细地讨论一下message sync部分的主要原理和目前的最新的技术 首先，web应用目前是在某一种大一统的方向上，得益于react之类的框架以及软件打包功能的完善，一套js/ts代码全吃desktop和web端的优势越发明显，维护和发布的工作量减轻是所有大型软件的开发团队都乐于见到的 但是目前web api也有非常多的局限性，比如cache storage管理部分；浏览器虽然支持indexed db的读写操作，但是对于复杂且大量的数据，app自身在大多数情况下还是不得不自己处理memory/db的cache读取工作，而且对于复杂schema的数据，还不得不自己定义class/interface以及implementation以便能够处理需要应对的场景 本人所在的组最近就因为选用的library的局限性，在新功能的拓展中吃尽苦头；为了利用到memory读取的速度优势，不得不写复杂的代码去维持memory和db中数据的一致性，特别是如果数据的读取是任意的情况下，这个一致性的维护就特别头疼，比方说下面的例子 DB中有全部的数据1 to 100， 但是因为分段读取的场景，memory中只有80 to 100， 以及 60 to 70 两段数据 这个情况下，当要提取60 to 100 的所有数据的时候memory中的数据就不完整，而且数据的完整性也无法得到validation，除非我们再一次scan所有db的数据，但是这样就丧失了memory的速度优势 主要问题就是，因为数据读取场景的随机性，使得数据的一致性维护变得复杂，特别是要维护memory和db两个副本，而且要处理network sync的时候 （这里就不展开network sync部分了） 这里的解决方案有两种： cache storage这部分的内容先到此为止，有时间再写更详细的内容，其实最近我们在测试时候发现，memory相比indexed db，如果读取数据量不是非常大，perf的区别其实没有想象中那么大，~100ms，但是这个需要更多测试数据来验证，我目前无法下结论 第二部分，也是最核心的部分，消息同步 其实，严格意义上来说这个分为两部分，real-time update（实时收发）和sync（同步），但是sync这个词太过模糊，即便是程序员群体里也有大部分人不懂sync到底是什么 real-time update就是人与人在相互发消息聊天的时候，message怎么能低延迟地发送到双方的client里 sync，同步，我们工作中的定义其实是指，客户端重启的时候，本地没有最新的message，需要通过GET的API call去从服务器fetch在app不启动的那段时间内，没有实时接收到的数据 （sync 这个词，我个人理解，应该更多的是指进行了GET/POST的API request，例如笔记内容POST到服务器存储，outlook打开GET接收最新的内容，完全不应该涉及real-time update实时更新的这部分内容，因为实现的原理是完全不一样的） real-time update 部分，如果用户量不大，可以考虑longpoll， 也就是长轮询，细节略去，本质就是不停地做GET call，来持续丰田车最新的数据；但是这种方式在费用，以及推送实时通知方面有本质的缺陷，所以最新的替代方式都是用web socket去保持一个服务器端持续push推送的connection sync部分，其实本质就是后台message service的搭建，以及各种API的设计；对于从零开始的小公司，可能负担比较小，但是大公司现在推行微服务的想法下，很容易出现这种情况，A组弄了个非常generic的message service，B组最开始用A的service，但是后来发现无法满足需求了，让A组xxx死线之前改，但是A组处于planning以及兼容性的问题，无法或者不能够提供需要的支持，不得已B组自己弄了个新的service，而且不得已对于已经在A里面的数据做了缓存（或者second copy），然后以后遇到问题，无尽地扯皮就开始了…

well long time passed since my last technical post, I think it is time to review what I learnt in these 10 months job, basically all about c++11/14 and some thing about work inside a team 1. All kinds of new pointer, unique_ptr or smart point the idea of joining these new kinds of pointer…

好吧，正式上项目之后才发现，企业级的项目根本看不懂，但是还是能写代码，OOP万岁。。。。 今天遇到一个关于引用的问题，具体的情景是这样的，因为改变了某些函数的参数，从void指针改成了具体的类别，所以呢，就需要在文件中包含这些具体类别的头文件，但是使用include“…h”之后编译报错，得denpency wrong之类的，但是改成class引用，并加上namespace之后编译通过，其实我没有仔细研究那个error，这里只是想说一下这两者的区别 include的使用把两个文件完全连接起来，文件A可以看到文件B内的所有内容，同时这样也使得编译所花的时间更多 class只是声明有这么一个类，但是内部有什么具体的实现完全不知道，所以当不需要知道某个类的具体实现的时候完全可以用class代替include的方法来声明

In C++ 1. the preprocessor handle all preprocessing work 2. The Compiler generates the Obj File 3. The Linker generate the exe file .cpp + compiler = obj file .obj + linker = exe file Compiler can only see one cpp file at a time The linker links many obj files into 1 exe file…

公司的代码真是维护得有点蛋疼，这也跟从不同语言之间跳跃有关系，我非常惊奇的发现公司核心代码的大部分是用C写的，而且很完整地实现了reflcation的功能，但是比较因为c语言的很多特性不支持完整地OOP，所以目前公司的开发之痛处在把代码从C往c++迁移的过程中 今天遇到一个非常棘手的问题，在一个类的申明时，居然使用了unnamed namespace，以前看到过这个问题，这种全局化的匿名域到底要怎么使用呢？从形式上来说似乎跟static有相似之处，但是看来还需要仔细研究

入职这段时间真正接触了一点关于泛型的概念，所谓generic， 就是指对多种对象操作时，不用具体区分对象的类型，多所有对象都能够进行统一的API操作。 一个很常见的例子就是，一辆卡车要装货，不管它装的是水，还是食物，只要货物是打包好的标准箱子，只要执行load操作就可以了 这里想谈的一个具体的例子是关于void和void* 其中void是指“没有”，对于一个函数来讲 void func(void) 前一个void是指函数没有返回值，后一个void是指函数没有参数。 默认情况下，如果没有第一个void，编译器会默认函数返回值是int（不确定，现在已经必需要求加返回类型） 如果没有第二个void，效果一样，函数没有参数 而void*与void不同，它不是代表“没有”，而是代表不确定类型，也就是泛型指针 它出现的原因是，对于c++这种静态预言，申明就要分配内存，如果是返回不确定的类型实体，因为每种类型的内存占用大小不一样，这种情况下编译器无法确定到底使用哪一个类型，但是如果使用指针，就能很好的解决这个问题，因为指针的大小都是一样的。 memory的库中很多函数都是用void*指针来完成的，例如 memcpy　　 原型：extern void *memcpy(void *dest, void *src, unsigned int count); 　　 用法：#include 　　 功能：由src所指内存区域复制count个字节到dest所指内存区域。 　　 说明：src和dest所指内存区域不能重叠，函数返回指向dest的指针。 　　 注意：与strcpy相比，memcpy并不是遇到’\0’就结束，而是一定会拷贝完n个字节。 memset 原型：extern void *memset(void *buffer, int c, int count); 用法：#include 功能：把buffer所指内存区域的前count个字节设置成字符c。 说明：返回指向buffer的指针。 但是，不同的编译器对void*的操作有不同限制，这个有待自己尝试 C++/ANSI C GUN C

this is the 10th of my working career, and actually I have felt huge difference between university and industry, as a record of what I learned these days, I will post something here. Articles are still needed to be revised, but will come soon   new features of c++11 1.  auto and decltype 2. lambda…

最近做thesis的时候接触到一个新的web框架LEMP， 其实跟LAMP很相似，只是把Apache换成Nginx了，在网上查了一些资料，貌似很多人说Nginx的性能比Apache强很多，所以准备在这里转述一下Nginx的问题和Web框架的基本工作原理   为什么Nginx的性能要比Apache高得多？ 这得益于Nginx使用了最新的epoll（Linux 2.6内核）和kqueue（freebsd）网络I/O模型，而Apache则使用的是传统的select模型。目前Linux下能够承受高并发访问的Squid、Memcached都采用的是epoll网络I/O模型。 处理大量的连接的读写，Apache所采用的select网络I/O模型非常低效。 Nginx 是一个很牛的高性能Web和反向代理服务器, 它具有有很多非常优越的特性: 作为 Web 服务器：相比 Apache，Nginx 使用更少的资源，支持更多的并发连接，体现更高的效率，这点使 Nginx 尤其受到虚拟主机提供商的欢迎。在高连接并发的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品: Nginx在美国是做虚拟主机生意的老板们经常选择的软件平台之一. 能够支持高达 50,000 个并发连接数的响应, 感谢Nginx为我们选择了 epoll and kqueue 作为开发模型. Nginx作为负载均衡服务器: Nginx 既可以在内部直接支持 Rails 和 PHP 程序对外进行服务, 也可以支持作为 HTTP代理 服务器对外进行服务. Nginx采用C进行编写, 不论是系统资源开销还是CPU使用效率都比 Perlbal 要好很多. 。Nginx可作为7层负载均衡服务器来使用。 作为邮件代理服务器: Nginx 同时也是一个非常优秀的邮件代理服务器（最早开发这个产品的目的之一也是作为邮件代理服务器）, Last.fm 描述了成功并且美妙的使用经验. Nginx 是一个安装非常的简单 , 配置文件非常简洁（还能够支持perl语法）, Bugs 非常少的服务器: Nginx 启动特别容易, 并且几乎可以做到7*24不间断运行，即使运行数个月也不需要重新启动….

[codesyntax lang=”php”] #include<iostream> #include<stdlib.h> #include<cstring> using namespace std; struct ListNode{ int val; ListNode *next; ListNode(int x): val(x),next(NULL){} }; void remove(ListNode **head, int target){ ListNode* newhead=*head; while(newhead->val==target) newhead=newhead->next; if(newhead==NULL) *head=NULL; ListNode* p=newhead; ListNode* q=newhead->next; while(q!=NULL){ if(q->val==target){ q=q->next; p->next=q; } else{ p=q; q=q->next; } } *head=newhead; } void print(ListNode* head){ while(head){ cout<<head->val<<endl; head=head->next; } } int main(){…

首先讨论一下一级指针的问题，普通的链表问题就不再赘述了，但是如果要对指针申请动态内存，在某个函数内部是没办法实现的，实参和形参的基本概念 [codesyntax lang=”cpp”] void getmemory(char *p, int num){      ip=(char*)malloc(sizeof(char)* num); }   void test(){      char *str=null;      getmemory(str,100);  // actually the address of str is not redefined, instead some memory is overflowed here      strcpy(str,”hello”); } [/codesyntax] 这是一个典型的错误，为了解决这个问题就需要二级指针了 [codesyntax lang=”cpp”] void getmemory(char **p, int num){      *p=(char*)malloc(sizeof(char)*num); }…