From 66bdcad06402deefa6e75735b41d8a2ee5cd1d7e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: selfboot Date: Tue, 7 Jan 2025 13:36:12 +0000 Subject: [PATCH] deploy: be661359ab0806ccf90c80458f6489dba8417658 --- 2013/06/07/hack_the_browser/index.html | 2 +- 2013/06/11/vim_plugins/index.html | 2 +- 2013/06/16/how_to_use_the_network/index.html | 2 +- 2013/06/22/books_summary/index.html | 2 +- 2014/08/04/simple_trie_tree/index.html | 2 +- 2014/08/07/python_object/index.html | 2 +- 2014/08/08/python_copy/index.html | 2 +- 2014/08/10/python_decorator/index.html | 2 +- .../12/python_how_to_use_trie_tree/index.html | 2 +- 2014/08/21/regular_expression_all/index.html | 2 +- 2014/08/28/character_encoding/index.html | 2 +- 2014/09/03/how_to_crawl_coursera/index.html | 2 +- 2014/09/19/chrome_DevTools_1/index.html | 2 +- 2014/10/13/html2dash/index.html | 2 +- 2014/10/27/python_default_values/index.html | 2 +- 2014/11/03/vim_plugin_with_python/index.html | 2 +- 2014/11/11/osx_app_summary/index.html | 2 +- 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\ No newline at end of file diff --git a/2014/11/11/osx_app_summary/index.html b/2014/11/11/osx_app_summary/index.html index b993d34a3..5ade4ebc4 100644 --- a/2014/11/11/osx_app_summary/index.html +++ b/2014/11/11/osx_app_summary/index.html @@ -192,4 +192,4 @@

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\ No newline at end of file diff --git a/2014/12/28/love_gmail/index.html b/2014/12/28/love_gmail/index.html index d8e8d8e1b..a87f2cfd3 100644 --- a/2014/12/28/love_gmail/index.html +++ b/2014/12/28/love_gmail/index.html @@ -95,4 +95,4 @@

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\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2015/10/13/pages_count/index.html b/2015/10/13/pages_count/index.html index 66932c64a..c14c0b8ce 100644 --- a/2015/10/13/pages_count/index.html +++ b/2015/10/13/pages_count/index.html @@ -91,4 +91,4 @@

实现
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户型
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\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/05/gpt4_write_cmd/index.html b/2023/06/05/gpt4_write_cmd/index.html index fa41979a5..ae5b6920a 100644 --- a/2023/06/05/gpt4_write_cmd/index.html +++ b/2023/06/05/gpt4_write_cmd/index.html @@ -165,4 +165,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/06/gpt4_lawer_helper/index.html b/2023/06/06/gpt4_lawer_helper/index.html index f8e3e9106..738e52027 100644 --- a/2023/06/06/gpt4_lawer_helper/index.html +++ b/2023/06/06/gpt4_lawer_helper/index.html @@ -150,4 +150,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/07/gpt4_heygen_video/index.html b/2023/06/07/gpt4_heygen_video/index.html index 8443ab0dc..9fa1fd755 100644 --- a/2023/06/07/gpt4_heygen_video/index.html +++ b/2023/06/07/gpt4_heygen_video/index.html @@ -126,4 +126,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/08/gpt4_leetcode_1318/index.html b/2023/06/08/gpt4_leetcode_1318/index.html index c037bed64..8d67d7ede 100644 --- a/2023/06/08/gpt4_leetcode_1318/index.html +++ b/2023/06/08/gpt4_leetcode_1318/index.html @@ -126,4 +126,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/09/gpt4_leetcode_978/index.html b/2023/06/09/gpt4_leetcode_978/index.html index 60bd2d2f1..65b859d1b 100644 --- a/2023/06/09/gpt4_leetcode_978/index.html +++ b/2023/06/09/gpt4_leetcode_978/index.html @@ -142,4 +142,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/10/gpt4_prompt_clear/index.html b/2023/06/10/gpt4_prompt_clear/index.html index e3e184f81..46730a33e 100644 --- a/2023/06/10/gpt4_prompt_clear/index.html +++ b/2023/06/10/gpt4_prompt_clear/index.html @@ -147,4 +147,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/11/gpt4_leetcode_1802/index.html b/2023/06/11/gpt4_leetcode_1802/index.html index 0d7e9ded9..58a685b6e 100644 --- a/2023/06/11/gpt4_leetcode_1802/index.html +++ b/2023/06/11/gpt4_leetcode_1802/index.html @@ -120,4 +120,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/12/gpt4_prompt_reference/index.html b/2023/06/12/gpt4_prompt_reference/index.html index 541accc04..e1d56f877 100644 --- a/2023/06/12/gpt4_prompt_reference/index.html +++ b/2023/06/12/gpt4_prompt_reference/index.html @@ -113,4 +113,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/13/gpt4_leetcode_2352/index.html b/2023/06/13/gpt4_leetcode_2352/index.html index d8b81507f..5e462206d 100644 --- a/2023/06/13/gpt4_leetcode_2352/index.html +++ b/2023/06/13/gpt4_leetcode_2352/index.html @@ -120,4 +120,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/14/bug_redis_deadlock_1/index.html b/2023/06/14/bug_redis_deadlock_1/index.html index a793ebe6c..3110635c6 100644 --- a/2023/06/14/bug_redis_deadlock_1/index.html +++ b/2023/06/14/bug_redis_deadlock_1/index.html @@ -104,4 +104,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/14/gpt4_tutor_math/index.html b/2023/06/14/gpt4_tutor_math/index.html index 4824b3f1a..0c39e8b3f 100644 --- a/2023/06/14/gpt4_tutor_math/index.html +++ b/2023/06/14/gpt4_tutor_math/index.html @@ -171,4 +171,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/15/gpt4_prompt_subtasks/index.html b/2023/06/15/gpt4_prompt_subtasks/index.html index 56f2d0775..942103680 100644 --- a/2023/06/15/gpt4_prompt_subtasks/index.html +++ b/2023/06/15/gpt4_prompt_subtasks/index.html @@ -129,4 +129,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/16/bug_redis_deadlock_2/index.html b/2023/06/16/bug_redis_deadlock_2/index.html index ddeacafbc..687834d60 100644 --- a/2023/06/16/bug_redis_deadlock_2/index.html +++ b/2023/06/16/bug_redis_deadlock_2/index.html @@ -109,4 +109,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/29/gpt4_prompt_think/index.html b/2023/06/29/gpt4_prompt_think/index.html index 87114bfa4..c50afa892 100644 --- a/2023/06/29/gpt4_prompt_think/index.html +++ b/2023/06/29/gpt4_prompt_think/index.html @@ -101,4 +101,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/06/30/ebpf_func_time/index.html b/2023/06/30/ebpf_func_time/index.html index e60eeb9ac..76c0036d2 100644 --- a/2023/06/30/ebpf_func_time/index.html +++ b/2023/06/30/ebpf_func_time/index.html @@ -99,4 +99,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/07/gpt4_worker_copilot/index.html b/2023/07/07/gpt4_worker_copilot/index.html index 018272a0c..50694c81f 100644 --- a/2023/07/07/gpt4_worker_copilot/index.html +++ b/2023/07/07/gpt4_worker_copilot/index.html @@ -116,4 +116,4 @@

展望
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/09/gpt4_code_interpreter_limit/index.html b/2023/07/09/gpt4_code_interpreter_limit/index.html index 42ec8bd04..c1dc61888 100644 --- a/2023/07/09/gpt4_code_interpreter_limit/index.html +++ b/2023/07/09/gpt4_code_interpreter_limit/index.html @@ -153,4 +153,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/10/gpt4_code_interpreter_data/index.html b/2023/07/10/gpt4_code_interpreter_data/index.html index 2ffe4a692..533129616 100644 --- a/2023/07/10/gpt4_code_interpreter_data/index.html +++ b/2023/07/10/gpt4_code_interpreter_data/index.html @@ -132,4 +132,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/12/gpt4_code_interpreter_image/index.html b/2023/07/12/gpt4_code_interpreter_image/index.html index 8469e30d7..6ab12cab7 100644 --- a/2023/07/12/gpt4_code_interpreter_image/index.html +++ b/2023/07/12/gpt4_code_interpreter_image/index.html @@ -122,4 +122,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/17/gpt4_code_interpreter_cpu/index.html b/2023/07/17/gpt4_code_interpreter_cpu/index.html index 6ef939b48..2ab216b51 100644 --- a/2023/07/17/gpt4_code_interpreter_cpu/index.html +++ b/2023/07/17/gpt4_code_interpreter_cpu/index.html @@ -161,4 +161,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/20/claude_gpt4_compare/index.html b/2023/07/20/claude_gpt4_compare/index.html index f31d62439..4a28eb235 100644 --- a/2023/07/20/claude_gpt4_compare/index.html +++ b/2023/07/20/claude_gpt4_compare/index.html @@ -218,4 +218,4 @@

幻觉
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/21/divorce_legal_knowlage/index.html b/2023/07/21/divorce_legal_knowlage/index.html index b1dac6667..2b475e6a5 100644 --- a/2023/07/21/divorce_legal_knowlage/index.html +++ b/2023/07/21/divorce_legal_knowlage/index.html @@ -141,4 +141,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/23/divorce_legal_money/index.html b/2023/07/23/divorce_legal_money/index.html index e7e7e480b..ea2e734d4 100644 --- a/2023/07/23/divorce_legal_money/index.html +++ b/2023/07/23/divorce_legal_money/index.html @@ -138,4 +138,4 @@

结论
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/24/gpt4_prompt_tools/index.html b/2023/07/24/gpt4_prompt_tools/index.html index 44fcc85c7..c54d378fc 100644 --- a/2023/07/24/gpt4_prompt_tools/index.html +++ b/2023/07/24/gpt4_prompt_tools/index.html @@ -129,4 +129,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/25/gpt4_prompt_evals/index.html b/2023/07/25/gpt4_prompt_evals/index.html index cefc1d25b..be8f87721 100644 --- a/2023/07/25/gpt4_prompt_evals/index.html +++ b/2023/07/25/gpt4_prompt_evals/index.html @@ -136,4 +136,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/28/chatgpt_hacking/index.html b/2023/07/28/chatgpt_hacking/index.html index 703e687e0..4b5b3b74a 100644 --- a/2023/07/28/chatgpt_hacking/index.html +++ b/2023/07/28/chatgpt_hacking/index.html @@ -137,4 +137,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/07/29/divorce_legal_money_parent/index.html b/2023/07/29/divorce_legal_money_parent/index.html index fc9805845..e7e555dd8 100644 --- a/2023/07/29/divorce_legal_money_parent/index.html +++ b/2023/07/29/divorce_legal_money_parent/index.html @@ -110,4 +110,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/02/redis_python_bug/index.html b/2023/08/02/redis_python_bug/index.html index ba977ab1f..3a833d0f9 100644 --- a/2023/08/02/redis_python_bug/index.html +++ b/2023/08/02/redis_python_bug/index.html @@ -198,4 +198,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/05/divorce_legal_longtime/index.html b/2023/08/05/divorce_legal_longtime/index.html index fe0af2abb..3bbafeedb 100644 --- a/2023/08/05/divorce_legal_longtime/index.html +++ b/2023/08/05/divorce_legal_longtime/index.html @@ -100,4 +100,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/08/http_100_continue/index.html b/2023/08/08/http_100_continue/index.html index 585a0b7e6..0a5461c0a 100644 --- a/2023/08/08/http_100_continue/index.html +++ b/2023/08/08/http_100_continue/index.html @@ -138,4 +138,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/10/crime_illegal_business/index.html b/2023/08/10/crime_illegal_business/index.html index 66104cbf4..34bcaf909 100644 --- a/2023/08/10/crime_illegal_business/index.html +++ b/2023/08/10/crime_illegal_business/index.html @@ -117,4 +117,4 @@ xhr.ontimeout = function () { xhr.abort(); }; xhr.send(null); }); -
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/13/divorce_legal_children/index.html b/2023/08/13/divorce_legal_children/index.html index 0096f65c0..f20c29783 100644 --- a/2023/08/13/divorce_legal_children/index.html +++ b/2023/08/13/divorce_legal_children/index.html @@ -124,4 +124,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/16/assisting_in_fraud/index.html b/2023/08/16/assisting_in_fraud/index.html index 0074d4d65..39c953fee 100644 --- a/2023/08/16/assisting_in_fraud/index.html +++ b/2023/08/16/assisting_in_fraud/index.html @@ -125,4 +125,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/21/loyalty-agreement/index.html b/2023/08/21/loyalty-agreement/index.html index 57eea5c81..2d80b9a95 100644 --- a/2023/08/21/loyalty-agreement/index.html +++ b/2023/08/21/loyalty-agreement/index.html @@ -117,4 +117,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/23/employment_renewal/index.html b/2023/08/23/employment_renewal/index.html index 6dd6df400..01f013e1d 100644 --- a/2023/08/23/employment_renewal/index.html +++ b/2023/08/23/employment_renewal/index.html @@ -120,4 +120,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/23/not-smart-chatgpt/index.html b/2023/08/23/not-smart-chatgpt/index.html index f4f090cee..d8253b1d2 100644 --- a/2023/08/23/not-smart-chatgpt/index.html +++ b/2023/08/23/not-smart-chatgpt/index.html @@ -183,4 +183,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/08/25/gpt4_code_interpreter_module/index.html b/2023/08/25/gpt4_code_interpreter_module/index.html index c23c2cef4..20450f5d4 100644 --- a/2023/08/25/gpt4_code_interpreter_module/index.html +++ b/2023/08/25/gpt4_code_interpreter_module/index.html @@ -105,4 +105,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/04/batch_docx_replace/index.html b/2023/09/04/batch_docx_replace/index.html index 5635fbf7f..5720f50a2 100644 --- a/2023/09/04/batch_docx_replace/index.html +++ b/2023/09/04/batch_docx_replace/index.html @@ -109,4 +109,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/07/protobuf_redefine/index.html b/2023/09/07/protobuf_redefine/index.html index 19945d414..f1a3ea6fb 100644 --- a/2023/09/07/protobuf_redefine/index.html +++ b/2023/09/07/protobuf_redefine/index.html @@ -149,4 +149,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/08/divorce_money_hide/index.html b/2023/09/08/divorce_money_hide/index.html index 4273964de..9567f4205 100644 --- a/2023/09/08/divorce_money_hide/index.html +++ b/2023/09/08/divorce_money_hide/index.html @@ -272,4 +272,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/09/protobuf_field_merge/index.html b/2023/09/09/protobuf_field_merge/index.html index 0c11d1aa3..585cee07a 100644 --- a/2023/09/09/protobuf_field_merge/index.html +++ b/2023/09/09/protobuf_field_merge/index.html @@ -105,4 +105,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/14/chatgpt_math_product/index.html b/2023/09/14/chatgpt_math_product/index.html index 38acc49d9..b72e96c0d 100644 --- a/2023/09/14/chatgpt_math_product/index.html +++ b/2023/09/14/chatgpt_math_product/index.html @@ -146,7 +146,7 @@

\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/15/chatgpt_export_script/index.html b/2023/09/15/chatgpt_export_script/index.html index 50c7a5514..e01997f49 100644 --- a/2023/09/15/chatgpt_export_script/index.html +++ b/2023/09/15/chatgpt_export_script/index.html @@ -172,7 +172,7 @@

\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/19/c++_symbol_resolution/index.html b/2023/09/19/c++_symbol_resolution/index.html index f9a512cc3..6bff11312 100644 --- a/2023/09/19/c++_symbol_resolution/index.html +++ b/2023/09/19/c++_symbol_resolution/index.html @@ -142,4 +142,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/09/21/chatgpt_dalle3_coming/index.html b/2023/09/21/chatgpt_dalle3_coming/index.html index ffbc4c915..9b8851b71 100644 --- a/2023/09/21/chatgpt_dalle3_coming/index.html +++ b/2023/09/21/chatgpt_dalle3_coming/index.html @@ -101,4 +101,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/08/chatgpt_see/index.html b/2023/10/08/chatgpt_see/index.html index aeab21234..5b4c6392e 100644 --- a/2023/10/08/chatgpt_see/index.html +++ b/2023/10/08/chatgpt_see/index.html @@ -164,4 +164,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/11/chatgpt_recaptcha/index.html b/2023/10/11/chatgpt_recaptcha/index.html index 09087153e..6c01ef51d 100644 --- a/2023/10/11/chatgpt_recaptcha/index.html +++ b/2023/10/11/chatgpt_recaptcha/index.html @@ -141,4 +141,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/12/lawer_traffic_accident/index.html b/2023/10/12/lawer_traffic_accident/index.html index 9b5160f53..5b1c62827 100644 --- a/2023/10/12/lawer_traffic_accident/index.html +++ b/2023/10/12/lawer_traffic_accident/index.html @@ -90,4 +90,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/17/c++_frame_pointer/index.html b/2023/10/17/c++_frame_pointer/index.html index f44fe3672..445a26d63 100644 --- a/2023/10/17/c++_frame_pointer/index.html +++ b/2023/10/17/c++_frame_pointer/index.html @@ -175,4 +175,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/19/C++_zip_memory_problem/index.html b/2023/10/19/C++_zip_memory_problem/index.html index 4c30cd26f..8acbdf940 100644 --- a/2023/10/19/C++_zip_memory_problem/index.html +++ b/2023/10/19/C++_zip_memory_problem/index.html @@ -117,4 +117,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/26/chatgpt_impact/index.html b/2023/10/26/chatgpt_impact/index.html index a941db468..a743ce1ad 100644 --- a/2023/10/26/chatgpt_impact/index.html +++ b/2023/10/26/chatgpt_impact/index.html @@ -138,4 +138,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/10/28/lawer_compete_agreements/index.html b/2023/10/28/lawer_compete_agreements/index.html index ba3a5a3c3..7bc537d9e 100644 --- a/2023/10/28/lawer_compete_agreements/index.html +++ b/2023/10/28/lawer_compete_agreements/index.html @@ -168,4 +168,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/11/08/memory_leak_ebpf/index.html b/2023/11/08/memory_leak_ebpf/index.html index 1d2c55b2b..0a0a8076c 100644 --- a/2023/11/08/memory_leak_ebpf/index.html +++ b/2023/11/08/memory_leak_ebpf/index.html @@ -162,4 +162,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/11/11/chatgpt_no_such_file/index.html b/2023/11/11/chatgpt_no_such_file/index.html index 7f76719f5..b4a1a14d3 100644 --- a/2023/11/11/chatgpt_no_such_file/index.html +++ b/2023/11/11/chatgpt_no_such_file/index.html @@ -97,4 +97,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/11/15/how_to_crack_GPTs/index.html b/2023/11/15/how_to_crack_GPTs/index.html index f59982dfc..cf058ead3 100644 --- a/2023/11/15/how_to_crack_GPTs/index.html +++ b/2023/11/15/how_to_crack_GPTs/index.html @@ -110,4 +110,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/11/21/divorce_settlement_description/index.html b/2023/11/21/divorce_settlement_description/index.html index d2e1cb6af..008fb9cf2 100644 --- a/2023/11/21/divorce_settlement_description/index.html +++ b/2023/11/21/divorce_settlement_description/index.html @@ -143,4 +143,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/01/long_term_illness_lawer/index.html b/2023/12/01/long_term_illness_lawer/index.html index a2aa19946..c9272112d 100644 --- a/2023/12/01/long_term_illness_lawer/index.html +++ b/2023/12/01/long_term_illness_lawer/index.html @@ -150,4 +150,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/06/bert_nlp_classify/index.html b/2023/12/06/bert_nlp_classify/index.html index c83c8aab7..1c05c53d4 100644 --- a/2023/12/06/bert_nlp_classify/index.html +++ b/2023/12/06/bert_nlp_classify/index.html @@ -202,4 +202,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/09/why_not_overtime_pay/index.html b/2023/12/09/why_not_overtime_pay/index.html index a8d0a536c..598e98be9 100644 --- a/2023/12/09/why_not_overtime_pay/index.html +++ b/2023/12/09/why_not_overtime_pay/index.html @@ -167,4 +167,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/10/google-gemini-bard-hands-on/index.html b/2023/12/10/google-gemini-bard-hands-on/index.html index ac500948c..50be33fb6 100644 --- a/2023/12/10/google-gemini-bard-hands-on/index.html +++ b/2023/12/10/google-gemini-bard-hands-on/index.html @@ -249,4 +249,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/22/lawsuit_steps/index.html b/2023/12/22/lawsuit_steps/index.html index f5ad2b98a..a3e3b0bdc 100644 --- a/2023/12/22/lawsuit_steps/index.html +++ b/2023/12/22/lawsuit_steps/index.html @@ -107,4 +107,4 @@ xhr.ontimeout = function () { xhr.abort(); }; xhr.send(null); }); -
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/25/how-to-use-chatgpt/index.html b/2023/12/25/how-to-use-chatgpt/index.html index a3690755e..13dcd5833 100644 --- a/2023/12/25/how-to-use-chatgpt/index.html +++ b/2023/12/25/how-to-use-chatgpt/index.html @@ -168,4 +168,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2023/12/28/black_hat_SEO/index.html b/2023/12/28/black_hat_SEO/index.html index 4c76fb7b7..064526464 100644 --- a/2023/12/28/black_hat_SEO/index.html +++ b/2023/12/28/black_hat_SEO/index.html @@ -88,4 +88,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/01/03/hexo_blog_speed/index.html b/2024/01/03/hexo_blog_speed/index.html index 9818a0e6e..1dcb82273 100644 --- a/2024/01/03/hexo_blog_speed/index.html +++ b/2024/01/03/hexo_blog_speed/index.html @@ -146,4 +146,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/01/09/openai_python_sdk_learn/index.html b/2024/01/09/openai_python_sdk_learn/index.html index b5febc776..a2c7ec901 100644 --- a/2024/01/09/openai_python_sdk_learn/index.html +++ b/2024/01/09/openai_python_sdk_learn/index.html @@ -117,4 +117,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/01/17/c++_string_cow/index.html b/2024/01/17/c++_string_cow/index.html index b4e0faf44..179cd6c5c 100644 --- a/2024/01/17/c++_string_cow/index.html +++ b/2024/01/17/c++_string_cow/index.html @@ -123,4 +123,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/01/18/supply_chain_attack_on_pytorch/index.html b/2024/01/18/supply_chain_attack_on_pytorch/index.html index fb82ec3b8..8c0aa18b8 100644 --- a/2024/01/18/supply_chain_attack_on_pytorch/index.html +++ b/2024/01/18/supply_chain_attack_on_pytorch/index.html @@ -188,4 +188,4 @@

参考
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/01/25/why_need_use_gpt_asap/index.html b/2024/01/25/why_need_use_gpt_asap/index.html index 4458aa37c..73853f8e0 100644 --- a/2024/01/25/why_need_use_gpt_asap/index.html +++ b/2024/01/25/why_need_use_gpt_asap/index.html @@ -95,4 +95,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/03/13/traffic_accident_lawyer/index.html b/2024/03/13/traffic_accident_lawyer/index.html index 5fa697e78..e0d791e98 100644 --- a/2024/03/13/traffic_accident_lawyer/index.html +++ b/2024/03/13/traffic_accident_lawyer/index.html @@ -175,4 +175,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/03/15/object_memory_coredump/index.html b/2024/03/15/object_memory_coredump/index.html index 1c7a385c0..fd3f13e34 100644 --- a/2024/03/15/object_memory_coredump/index.html +++ b/2024/03/15/object_memory_coredump/index.html @@ -151,4 +151,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/04/14/lawer_or_ai_copilot/index.html b/2024/04/14/lawer_or_ai_copilot/index.html index 87523dd37..0bb6c1815 100644 --- a/2024/04/14/lawer_or_ai_copilot/index.html +++ b/2024/04/14/lawer_or_ai_copilot/index.html @@ -109,4 +109,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/05/07/variadic_arguments_in_c++/index.html b/2024/05/07/variadic_arguments_in_c++/index.html index dbbb49cd8..812ad7338 100644 --- a/2024/05/07/variadic_arguments_in_c++/index.html +++ b/2024/05/07/variadic_arguments_in_c++/index.html @@ -142,4 +142,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/05/10/c++_object_model/index.html b/2024/05/10/c++_object_model/index.html index f78a58b5a..120403c99 100644 --- a/2024/05/10/c++_object_model/index.html +++ b/2024/05/10/c++_object_model/index.html @@ -175,4 +175,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/05/11/work_related_injury/index.html b/2024/05/11/work_related_injury/index.html index 10994dc67..f12f73b58 100644 --- a/2024/05/11/work_related_injury/index.html +++ b/2024/05/11/work_related_injury/index.html @@ -127,4 +127,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/05/17/lawer_what_can_be_enforced/index.html b/2024/05/17/lawer_what_can_be_enforced/index.html index 734bdd5ef..e4d942414 100644 --- a/2024/05/17/lawer_what_can_be_enforced/index.html +++ b/2024/05/17/lawer_what_can_be_enforced/index.html @@ -125,4 +125,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/05/19/stream_sse_chunk/index.html b/2024/05/19/stream_sse_chunk/index.html index 476713539..61b069ae3 100644 --- a/2024/05/19/stream_sse_chunk/index.html +++ b/2024/05/19/stream_sse_chunk/index.html @@ -303,4 +303,4 @@

xhr.ontimeout = function () { xhr.abort(); }; xhr.send(null); }); -
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/06/06/who_asserts_must_prove/index.html b/2024/06/06/who_asserts_must_prove/index.html index f62a94103..6200b653e 100644 --- a/2024/06/06/who_asserts_must_prove/index.html +++ b/2024/06/06/who_asserts_must_prove/index.html @@ -116,4 +116,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/06/13/async_pool_block_problem/index.html b/2024/06/13/async_pool_block_problem/index.html index 3524d78be..a197d4fd9 100644 --- a/2024/06/13/async_pool_block_problem/index.html +++ b/2024/06/13/async_pool_block_problem/index.html @@ -171,4 +171,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/06/22/claude35_artifacts/index.html b/2024/06/22/claude35_artifacts/index.html index e86635fc5..2b149c036 100644 --- a/2024/06/22/claude35_artifacts/index.html +++ b/2024/06/22/claude35_artifacts/index.html @@ -493,4 +493,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/07/22/leveldb_source_nodestructor/index.html b/2024/07/22/leveldb_source_nodestructor/index.html index e4c6db758..ed0b70726 100644 --- a/2024/07/22/leveldb_source_nodestructor/index.html +++ b/2024/07/22/leveldb_source_nodestructor/index.html @@ -116,4 +116,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/07/23/lawer_sexual_harassment/index.html b/2024/07/23/lawer_sexual_harassment/index.html index 46507906a..b268f633d 100644 --- a/2024/07/23/lawer_sexual_harassment/index.html +++ b/2024/07/23/lawer_sexual_harassment/index.html @@ -84,4 +84,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/08/02/leveldb_source_env_posixfile/index.html b/2024/08/02/leveldb_source_env_posixfile/index.html index 94476db60..81ee6c29d 100644 --- a/2024/08/02/leveldb_source_env_posixfile/index.html +++ b/2024/08/02/leveldb_source_env_posixfile/index.html @@ -170,4 +170,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/08/06/leveldb_source_prepare/index.html b/2024/08/06/leveldb_source_prepare/index.html index e0bac3355..f74325ae8 100644 --- a/2024/08/06/leveldb_source_prepare/index.html +++ b/2024/08/06/leveldb_source_prepare/index.html @@ -125,4 +125,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/08/08/leveldb_source_bloom_filter/index.html b/2024/08/08/leveldb_source_bloom_filter/index.html index 4098e5858..917b5027a 100644 --- a/2024/08/08/leveldb_source_bloom_filter/index.html +++ b/2024/08/08/leveldb_source_bloom_filter/index.html @@ -157,7 +157,7 @@

总结
\ No newline at end of file diff --git a/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/index.html b/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/index.html index c5e672d45..36e13ff79 100644 --- a/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/index.html +++ b/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/index.html @@ -111,4 +111,4 @@

其他
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/index.html b/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/index.html index 5445f76e1..c14bce66d 100644 --- a/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/index.html +++ b/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/index.html @@ -149,7 +149,7 @@

\ No newline at end of file diff --git a/2024/08/29/leveldb_source_utils/index.html b/2024/08/29/leveldb_source_utils/index.html index 081fd0402..01de937bd 100644 --- a/2024/08/29/leveldb_source_utils/index.html +++ b/2024/08/29/leveldb_source_utils/index.html @@ -164,7 +164,7 @@

总结
\ No newline at end of file diff --git a/2024/09/05/claude35_prompt/index.html b/2024/09/05/claude35_prompt/index.html index 3676fd15a..b3ed9c0f5 100644 --- a/2024/09/05/claude35_prompt/index.html +++ b/2024/09/05/claude35_prompt/index.html @@ -133,4 +133,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2024/09/09/leveldb_source_skiplist/index.html b/2024/09/09/leveldb_source_skiplist/index.html index 4ad6c257a..6a1b9a309 100644 --- a/2024/09/09/leveldb_source_skiplist/index.html +++ b/2024/09/09/leveldb_source_skiplist/index.html @@ -180,7 +180,7 @@

总结
\ No newline at end of file diff --git a/2024/09/13/gpto1_hands_on/index.html b/2024/09/13/gpto1_hands_on/index.html index b2cb1a5b5..bc7ba5c7f 100644 --- a/2024/09/13/gpto1_hands_on/index.html +++ b/2024/09/13/gpto1_hands_on/index.html @@ -106,7 +106,7 @@

\ No newline at end of file diff --git a/2024/09/18/leveldb_source_skiplist_test/index.html b/2024/09/18/leveldb_source_skiplist_test/index.html index 41c206ee5..ecdeb356c 100644 --- a/2024/09/18/leveldb_source_skiplist_test/index.html +++ b/2024/09/18/leveldb_source_skiplist_test/index.html @@ -141,7 +141,7 @@

总结
\ No newline at end of file diff --git a/2024/09/24/leveldb_source_skiplist_time_analysis/index.html b/2024/09/24/leveldb_source_skiplist_time_analysis/index.html index 93d06dc34..79d8a6e39 100644 --- a/2024/09/24/leveldb_source_skiplist_time_analysis/index.html +++ b/2024/09/24/leveldb_source_skiplist_time_analysis/index.html @@ -204,7 +204,7 @@

总结
\ No newline at end of file diff --git a/2024/12/25/leveldb_source_hashtable/index.html b/2024/12/25/leveldb_source_hashtable/index.html index b743881a9..6b0247afe 100644 --- a/2024/12/25/leveldb_source_hashtable/index.html +++ b/2024/12/25/leveldb_source_hashtable/index.html @@ -318,4 +318,4 @@

总结
\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/2025/01/02/leveldb_source_thread_anno/index.html b/2025/01/02/leveldb_source_thread_anno/index.html index 0d2c63405..c772dcd80 100644 --- a/2025/01/02/leveldb_source_thread_anno/index.html +++ b/2025/01/02/leveldb_source_thread_anno/index.html @@ -103,4 +103,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/aboutme.html b/aboutme.html index 7472a4436..d14cd516c 100644 --- a/aboutme.html +++ b/aboutme.html @@ -86,4 +86,4 @@

\ No newline at end of file +
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2013/06/index.html b/archives/2013/06/index.html index c8e7c976f..41c4bb238 100644 --- a/archives/2013/06/index.html +++ b/archives/2013/06/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2013/index.html b/archives/2013/index.html index 0713fefdb..de5705ed6 100644 --- a/archives/2013/index.html +++ b/archives/2013/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2014/08/index.html b/archives/2014/08/index.html index f53d5ebd2..2ae2d4dc8 100644 --- a/archives/2014/08/index.html +++ b/archives/2014/08/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2014/09/index.html b/archives/2014/09/index.html index 9a8787680..ecd0aac62 100644 --- a/archives/2014/09/index.html +++ b/archives/2014/09/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2014/10/index.html b/archives/2014/10/index.html index e934c171c..d64cecbea 100644 --- a/archives/2014/10/index.html +++ b/archives/2014/10/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2014/11/index.html b/archives/2014/11/index.html index d654d45b2..d8eb93141 100644 --- a/archives/2014/11/index.html +++ b/archives/2014/11/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2014/12/index.html b/archives/2014/12/index.html index 7df7cf919..8eb38d42a 100644 --- a/archives/2014/12/index.html +++ b/archives/2014/12/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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2014

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2014

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2015/01/index.html b/archives/2015/01/index.html index d177e082f..177e19d5f 100644 --- a/archives/2015/01/index.html +++ b/archives/2015/01/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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\ No newline at end of file diff --git a/archives/2015/index.html b/archives/2015/index.html index a8c4e4198..c49810856 100644 --- a/archives/2015/index.html +++ b/archives/2015/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2015

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2015

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2016/05/index.html b/archives/2016/05/index.html index c619258df..8b981dafa 100644 --- a/archives/2016/05/index.html +++ b/archives/2016/05/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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\ No newline at end of file diff --git a/archives/2016/06/index.html b/archives/2016/06/index.html index dffd5ff94..243cdb39a 100644 --- a/archives/2016/06/index.html +++ b/archives/2016/06/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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\ No newline at end of file diff --git a/archives/2016/07/index.html b/archives/2016/07/index.html index 12862fc26..0df69912a 100644 --- a/archives/2016/07/index.html +++ b/archives/2016/07/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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2016

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2016

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2017/11/index.html b/archives/2017/11/index.html index 47cb0502c..6d03b68ec 100644 --- a/archives/2017/11/index.html +++ b/archives/2017/11/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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\ No newline at end of file +}
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2020

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2020

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2020/index.html b/archives/2020/index.html index d9294e3de..bb0e3b9ca 100644 --- a/archives/2020/index.html +++ b/archives/2020/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2020

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2020

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/05/index.html b/archives/2023/05/index.html index e1db3dce0..9a79279a4 100644 --- a/archives/2023/05/index.html +++ b/archives/2023/05/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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2023

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2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/07/index.html b/archives/2023/07/index.html index bec549440..277eef478 100644 --- a/archives/2023/07/index.html +++ b/archives/2023/07/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

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2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/08/index.html b/archives/2023/08/index.html index 9c54fdafc..a4ce274d2 100644 --- a/archives/2023/08/index.html +++ b/archives/2023/08/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

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2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/09/index.html b/archives/2023/09/index.html index ef03088a0..9e48344c3 100644 --- a/archives/2023/09/index.html +++ b/archives/2023/09/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

\ No newline at end of file +}

2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/10/index.html b/archives/2023/10/index.html index 24e488779..1c0aadbe5 100644 --- a/archives/2023/10/index.html +++ b/archives/2023/10/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

\ No newline at end of file +}

2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/11/index.html b/archives/2023/11/index.html index 57bd73e3f..c59dd8a7c 100644 --- a/archives/2023/11/index.html +++ b/archives/2023/11/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

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2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/12/index.html b/archives/2023/12/index.html index 1f3985539..f201549d3 100644 --- a/archives/2023/12/index.html +++ b/archives/2023/12/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

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2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2023/index.html b/archives/2023/index.html index a4bb137db..d871a80ec 100644 --- a/archives/2023/index.html +++ b/archives/2023/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2023

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2023

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/01/index.html b/archives/2024/01/index.html index 6b4a3c2ae..f99162535 100644 --- a/archives/2024/01/index.html +++ b/archives/2024/01/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2024

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2024

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/03/index.html b/archives/2024/03/index.html index d7b3ecda2..f5dca5329 100644 --- a/archives/2024/03/index.html +++ b/archives/2024/03/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/04/index.html b/archives/2024/04/index.html index 195192a2a..fc9c4620f 100644 --- a/archives/2024/04/index.html +++ b/archives/2024/04/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/06/index.html b/archives/2024/06/index.html index 03245ad9d..76ac27ceb 100644 --- a/archives/2024/06/index.html +++ b/archives/2024/06/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/08/index.html b/archives/2024/08/index.html index 39746d4e7..8643b8b09 100644 --- a/archives/2024/08/index.html +++ b/archives/2024/08/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2024

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2024

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/09/index.html b/archives/2024/09/index.html index 08efb22aa..7606937fa 100644 --- a/archives/2024/09/index.html +++ b/archives/2024/09/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

2024

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2024

\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/12/index.html b/archives/2024/12/index.html index c2223e453..f3205ba96 100644 --- a/archives/2024/12/index.html +++ b/archives/2024/12/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2024/index.html b/archives/2024/index.html index 33dc00e7c..382b72f73 100644 --- a/archives/2024/index.html +++ b/archives/2024/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

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\ No newline at end of file diff --git a/archives/2025/01/index.html b/archives/2025/01/index.html index 6d542c363..31f172c99 100644 --- a/archives/2025/01/index.html +++ b/archives/2025/01/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/2025/index.html b/archives/2025/index.html index 769759056..651f8c4df 100644 --- a/archives/2025/index.html +++ b/archives/2025/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
\ No newline at end of file +}
\ No newline at end of file diff --git a/archives/index.html b/archives/index.html index 607ea590c..cb568ec05 100644 --- a/archives/index.html +++ b/archives/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

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\ No newline at end of file diff --git a/atom.xml b/atom.xml index 453dd5286..3f661d5b4 100644 --- a/atom.xml +++ b/atom.xml @@ -6,7 +6,7 @@ - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z https://selfboot.cn/ @@ -17,14 +17,12 @@ Hexo - - LevelDB 源码阅读：利用 Clang 的静态线程安全分析 https://selfboot.cn/2025/01/02/leveldb_source_thread_anno/ 2025-01-02T22:00:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z LevelDB 中有一些宏比较有意思，平时自己写代码的时候，还基本没用过。这些宏在 thread_annotations.h 中定义，可以在编译时使用 Clang 编译器的线程安全分析工具，来检测潜在的线程安全问题。

Clang 编译器的线程安全分析工具

比如下面这些宏，到底有什么作用呢？本文就一起来看看吧。

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GUARDED_BY(x)          // 表示变量必须在持有锁x时才能访问
PT_GUARDED_BY(x)       // 指针类型的 GUARDED_BY
ACQUIRED_AFTER(...)    // 指定锁的获取顺序，防止死锁
// ...

GUARDED_BY 锁保护

在很多类的成员变量定义中，都有 GUARDED_BY(mutex_) 这样的注解，有什么作用呢？比如 LRU Cache 的定义：

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class LRUCache {
 public:
 // ...

 private:
  // ...
  mutable port::Mutex mutex_;
  size_t usage_ GUARDED_BY(mutex_);
  // ...
  HandleTable table_ GUARDED_BY(mutex_);
};

其实这就是 Clang 的线程安全注解，编译的时候，Clang 会检查所有对 usage_ 和 table_ 的访问是否都在持有 mutex_ 锁的情况下进行。另外，在函数或代码块结束时，编译器还会检查所有应该释放的锁是否都已经释放，可以防止遗漏锁释放导致的资源泄露或死锁。

反观我们平时在写业务代码的时候，几乎没用过这些线程安全注解。顶多注释下这里不是线程安全的，要加锁访问，全靠开发的自觉。可想而知，业务中肯定会遇见各种奇怪的多线程数据竞争问题。

LevelDB 实现的时候，加了很多类似的线程安全注解，不仅可以明确告诉其他开发者这个变量需要锁保护，还可以在编译期就发现潜在的线程安全问题，从而减少多线程环境下可能出现的竞态条件、死锁等问题。

锁保护线程注解示例

下面通过一个完整的例子来看看 Clang 的线程安全注解作用。这里 SharedData 类中，counter_ 变量需要锁保护，mutex_ 是我们封装的一个锁实现。

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// guard.cpp
#include <mutex>
#include <iostream>

class __attribute__((capability("mutex"))) Mutex {
public:
    void lock() { mutex_.lock(); }
    void unlock() { mutex_.unlock(); }
private:
    std::mutex mutex_;
};

class SharedData {
public:
    void Increment() {
        mutex_.lock();
        counter_++;
        mutex_.unlock();
    }

    // Wrong case: Accessing shared variable without holding the lock
    void UnsafeIncrement() {
        counter_++;
    }

    void UnsafeIncrement2() {
        mutex_.lock();
        counter_++;
        // Forgot to unlock, will trigger warning
    }

private:
    Mutex mutex_;
    int counter_ __attribute__((guarded_by(mutex_)));
};

int main() {
    SharedData data;
    data.Increment();
    data.UnsafeIncrement();
    data.UnsafeIncrement2();
    return 0;
}

当然这里的测试代码为了直接能运行，就没有依赖 LevelDB 中的宏定义 GUARDED_BY。下面的 __attribute__((guarded_by(mutex_))) 和宏展开的结果是一样的。

用 Clang 编译上面的代码，就能看到告警信息：

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$ clang++ -pthread -Wthread-safety -std=c++17 guard.cpp -o guard
guard.cpp:16:9: warning: writing variable 'counter_' requires holding mutex 'mutex_' exclusively [-Wthread-safety-analysis]
        counter_++;
        ^
guard.cpp:22:9: warning: writing variable 'counter_' requires holding mutex 'mutex_' exclusively [-Wthread-safety-analysis]
        counter_++;
        ^
guard.cpp:27:9: warning: writing variable 'counter_' requires holding mutex 'mutex_' exclusively [-Wthread-safety-analysis]
        counter_++;
        ^
3 warnings generated

可以看到，编译器在编译的时候，就发现了 counter_ 变量在未持有 mutex_ 锁的情况下被访问，从而告警。

PT_GUARDED_BY 指针保护

这里 GUARDED_BY 通常用在对象的非指针成员上，用来保护成员变量自身。而 PT_GUARDED_BY 则是用在指针和智能指针成员上，用来保护指针指向的数据。注意这里 PT_GUARDED_BY 只保护指针指向的数据，指针本身并没有约束的。可以看下面的例子：

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Mutex mu;
int *p1             GUARDED_BY(mu);
int *p2             PT_GUARDED_BY(mu);
unique_ptr<int> p3  PT_GUARDED_BY(mu);

void test() {
  p1 = 0;             // Warning!

  *p2 = 42;           // Warning!
  p2 = new int;       // OK.

  *p3 = 42;           // Warning!
  p3.reset(new int);  // OK.
}

capability 属性注解

上面的例子中，我们没有直接用标准库的 mutex 互斥锁，而是简单封装了一个 Mutex 类。在类定义那里，用了 __attribute__((capability("mutex"))) 注解。

这是因为 Clang 的线程安全分析需要知道哪些类型是锁，需要去追踪锁的获取和释放状态。而标准库的类型没有这些注解，不能直接用于 Clang 的线程安全分析。这里用到了 clang 的 capability("mutex") 属性，用来指定该类具有锁的特性。

LevelDB 中定义锁的代码也用到了注解，不过稍微不同，用的是 LOCKABLE，代码如下：

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class LOCKABLE Mutex {
 public:
  Mutex() = default;
  ~Mutex() = default;

  Mutex(const Mutex&) = delete;
  Mutex& operator=(const Mutex&) = delete;
  ...

这是因为早期版本的 Clang 使用 lockable 属性，后来引入了更通用的 capability 属性。为了向后兼容，lockable 被保留为 capability(“mutex”) 的别名。所以，这两者是等效的。

线程安全分析的能力

上面例子有点简单，其实从本质上来看，这里 clang 静态线程安全分析想做的事情，就是在编译器提供一种保护资源的能力。这里资源可以是数据成员，比如前面的 counter_，也可以是提供对某些底层资源访问的函数/方法。clang 可以在编译期确保，除非某个线程有访问资源的能力，否则它无法访问资源。

这里线程安全分析使用属性来声明这里的资源约束，属性可以附加到类、方法和数据成员前面。Clang 官方也提供了一系列属性定义宏，可以直接拿来用。LevelDB 中定义了自己的宏，也可以参考。

前面给的例子中，注解主要用在数据成员上，其实也可以用在函数上。比如 LevelDB 中定义的锁对象 Mutex，在成员函数上用到了这些注解：

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class LOCKABLE Mutex {
  // ...
  void Lock() EXCLUSIVE_LOCK_FUNCTION() { mu_.lock(); }
  void Unlock() UNLOCK_FUNCTION() { mu_.unlock(); }
  void AssertHeld() ASSERT_EXCLUSIVE_LOCK() {}
  // ...
};

这些注解主要用于标记锁对象的成员函数，告诉编译器这些函数会如何改变锁的状态：

  • EXCLUSIVE_LOCK_FUNCTION: 表示函数会获取互斥锁的独占访问权，调用前锁必须是未持有状态，调用后锁会被当前线程独占；
  • UNLOCK_FUNCTION: 表示函数会释放锁，调用前锁必须是被持有状态（可以是独占或共享），调用后锁会被释放；
  • ASSERT_EXCLUSIVE_LOCK: 用于断言当前线程持有锁的独占权，通常用在调试代码中，确保代码运行在正确的加锁状态下。

当然这些是 clang 早期的线程安全注解，主要为了锁来命名。上面这几个现在可以用 ACQUIRE(…), ACQUIRE_SHARED(…), RELEASE(…), RELEASE_SHARED(…) 来替代。

此外，还有其他一些注解，可以参考 Clang 官方的文档 Thread Safety Analysis 了解更多细节。

]]> @@ -46,12 +44,14 @@ + + LevelDB 源码阅读：如何设计一个高性能哈希表 https://selfboot.cn/2024/12/25/leveldb_source_hashtable/ 2024-12-25T21:00:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z 哈希表(HashTable) 是一个经典的数据结构，只要写点过代码，应该都有用过哈希表。每种语言都有自己的哈希表实现，基本都是开箱即用。以至于虽然用过哈希表的人很多，但自己动手写过哈希表的人估计没多少吧。

要设计一个高性能的哈希表，其实还是有不少细节需要考虑的。比如如何处理哈希冲突，如何处理哈希表扩容等。一些成熟的哈希表实现，比如 C++ 标准库中的哈希表，代码量比较大，也比较难理解。

好在 LevelDB 在实现 LRU Cache 的时候，顺便实现了一个简单高效的哈希表，整体代码写的很精简，麻雀虽小五脏俱全，非常值得学习。本文以 LevelDB 的哈希表实现为例，分析下如何设计一个高性能的哈希表。

LevelDB 实现哈希表的原因

C++ 标准库已经有了哈希表实现，为什么 LevelDB 还要实现一个自己的哈希表呢？官方是这样说的：

We provide our own simple hash table since it removes a whole bunch
of porting hacks and is also faster than some of the built-in hash
table implementations in some of the compiler/runtime combinations
we have tested. E.g., readrandom speeds up by ~5% over the g++
4.4.3’s builtin hashtable.

这里简单总结就是，其他实现有些冗杂，这里自己实现不依赖第三方库，代码精简的同时，也能保证实现的性能。

LevelDB 哈希表实现原理

这里 HashTable 实现的思想其实和 C++ 标准库中的哈希表实现差不多，用数组来存储哈希桶。插入、查找、删除操作的平均时间复杂度都是 O(1)，首先根据 key 的 hash 值定位到具体某个哈希桶，然后在冲突链表上执行相应的操作。同时，如果插入的时候发现哈希表的负载因子过高，则进行扩容。

这里补充一点，因为 LevelDB 的哈希表是用来实现 LRU Cache 的，所以这里哈希表的元素类型是 LRUHandle，除了有 key 和 value 两个字段外，还有一个 next_hash 指针，用链地址法来处理哈希冲突。另外，这里也存储了 hash 值，一般是调用方生成后保存下来。这样在后续的查找、插入和删除操作中，可以直接使用这个 hash 值来定位到具体的哈希桶。LRUHandle 的其他字段主要是在 LRU Cache 中使用，这里就不展开了。

FindPointer 查找位置

接着我们先看看查找指定 key 的操作，LevelDB 封装了一个基础的 FindPointer() 方法，返回了一个指向 key 的二级指针。具体实现如下：

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// Return a pointer to slot that points to a cache entry that
// matches key/hash.  If there is no such cache entry, return a
// pointer to the trailing slot in the corresponding linked list.
LRUHandle** FindPointer(const Slice& key, uint32_t hash) {
  LRUHandle** ptr = &list_[hash & (length_ - 1)];
  while (*ptr != nullptr && ((*ptr)->hash != hash || key != (*ptr)->key())) {
    ptr = &(*ptr)->next_hash;
  }
  return ptr;
}

这里根据 key 的 hash 值定位到具体的哈希桶，如果桶为空，则直接返回指向桶头指针 nullptr 的地址。如果桶不为空，则用经典的链地址法处理哈希冲突。遍历哈希桶上的冲突链表，如果找到对应的 key，则返回指向该节点的二级指针。如果遍历完链表都没有找到，则返回链表的尾指针地址。

这里比较巧妙的是返回了一个二级指针，这样就能在查找、插入和删除操作中都复用该方法。在查找时，直接解引用返回的指针就能获得目标节点。在插入时，通过这个指针可以既能检查是否存在相同key的节点，又能直接在正确的位置插入新节点。在删除时，可以直接通过修改这个指针指向的值来完成节点的移除，而不需要额外记录前驱节点。

Remove 删除节点

查找节点就是直接调前面的 FindPointer 方法，然后解引用即可，这里不再赘述。我们来看看删除 key 的 Remove 方法，代码如下：

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LRUHandle* Remove(const Slice& key, uint32_t hash) {
  LRUHandle** ptr = FindPointer(key, hash);
  LRUHandle* result = *ptr;
  if (result != nullptr) {
    *ptr = result->next_hash;
    --elems_;
  }
  return result;
}

很简单吧！为了在一个链表中删除指定节点，这里先用 FindPointer 找到指向链表节点指针的地址，然后将要删除节点的下一个节点地址(result->next_hash)赋值给原指针位置，就完成了删除操作。本方法返回了被删除的节点指针，方便调用者进行后续处理（如内存释放等）。这里的实现方式，不需要额外记录前驱节点，操作简单高效，也能够正确处理链表头节点的删除情况。

这里的删除方法可以优雅下面的所有情况：

情况描述初始状态删除后状态
1删除链表第一个节点 Alist_[i] –> [A] –> [B] –> [C] –> nullptrlist_[i] –> [B] –> [C] –> nullptr
2删除链表中间节点 Blist_[i] –> [A] –> [B] –> [C] –> nullptrlist_[i] –> [A] –> [C] –> nullptr
3删除链表最后节点 Clist_[i] –> [A] –> [B] –> [C] –> nullptrlist_[i] –> [A] –> [B] –> nullptr
4删除链表唯一节点 Alist_[i] –> [A] –> nullptrlist_[i] –> nullptr
5要删除的key不存在list_[i] –> [A] –> [B] –> nullptrlist_[i] –> [A] –> [B] –> nullptr
6hash桶为空list_[i] –> nullptrlist_[i] –> nullptr

Insert 插入节点

插入节点的方法 Insert 和删除节点有点类似，也是先找到插入位置，然后进行插入操作。

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LRUHandle* Insert(LRUHandle* h) {
  LRUHandle** ptr = FindPointer(h->key(), h->hash);
  LRUHandle* old = *ptr;
  h->next_hash = (old == nullptr ? nullptr : old->next_hash);
  *ptr = h;
  // ...
  return old;
}

这里第 4 行，用二级指针一次性处理了下面所有情况，文章后面会再详细介绍这里的二级指针。

情况描述初始状态插入后状态返回值
1插入到空桶list_[i] –> nullptrlist_[i] –> [H] –> nullptrnullptr
2插入时key已存在(第一个节点)list_[i] –> [A] –> [B] –> nullptrlist_[i] –> [H] –> [B] –> nullptrA
3插入时key已存在(中间节点)list_[i] –> [A] –> [B] –> [C] –> nullptrlist_[i] –> [A] –> [H] –> [C] –> nullptrB
4插入时key已存在(最后节点)list_[i] –> [A] –> [B] –> nullptrlist_[i] –> [A] –> [H] –> nullptrB
5插入新key(非空桶)list_[i] –> [A] –> [B] –> nullptrlist_[i] –> [A] –> [B] –> [H] –> nullptrnullptr

这里插入后，还会根据 old 判断是否是新增节点，如果是新增节点，则更新哈希表的元素数量，并且要判断是否需要动态扩容，接下来看看这里扩容逻辑。

高负载因子动态扩容

对于某个固定桶数量的哈希表，随着插入元素的变多，哈希冲突的概率会变大。极端情况下，可能每个 key 都有很长的冲突链表，导致 hashtable 的查找和删除性能退化。为了衡量这里哈希冲突的严重程度，我们可以定义负载因子 = 哈希表的元素数量 / 哈希桶数量，一旦这个值超过某个阈值，则需要进行扩容。

前面 Insert 方法在插入元素的时候，会统计当前 hashtable 的元素数量。一旦负载因子超过阈值 1，则调用 Resize() 进行扩容。

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if (old == nullptr) {
    ++elems_;
    if (elems_ > length_) {
    // Since each cache entry is fairly large, we aim for a small
    // average linked list length (<= 1).
    Resize();
    }
}

这里扩容第一个要解决的问题就是决定新的哈希桶数量。LevelDB 的实现如下：

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void Resize() {
    uint32_t new_length = 4;
    while (new_length < elems_) {
      new_length *= 2;
    }
    //...
}

其实在标准库的 vector 扩容时候，也是选择按照 2 的整数倍进行扩容。这里扩容系数如果选择的太大，可能浪费比较多空间，选择倍数太小，可能导致频繁扩容。工程实践中，一般会选择 2 作为扩容倍数。

决定好新的桶大小后，就先创建这个更大容量的哈希桶，然后遍历所有旧的哈希桶，对于每个桶，还要遍历冲突链表上的每个 key，然后将每个 key 插入到新的链表上。核心的实现如下：

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void Resize() {
    // ...
    LRUHandle** new_list = new LRUHandle*[new_length];
    memset(new_list, 0, sizeof(new_list[0]) * new_length);
    uint32_t count = 0;
    for (uint32_t i = 0; i < length_; i++) {
      LRUHandle* h = list_[i];
      while (h != nullptr) {
        LRUHandle* next = h->next_hash;
        // 头插法插入到新哈希表
        h = next;
        count++;
      }
    }
    assert(elems_ == count);
    delete[] list_;
    list_ = new_list;
    length_ = new_length;
}

这里在 Resize 的时候，每次成功一个 key 到新的哈希表中，都会更新哈希表的元素数量。之后会用 assert 断言来检查扩容后，哈希表的元素数量是否正确。所有 key 都插入到新哈希表后，就可以回收旧哈希表的内存，然后替换 list_ 为新哈希表，并更新哈希表容量。

前面省略了关键的插入部分逻辑，这里在 while 循环中会遍历旧哈希表冲突链表中的每个 key，然后用头插法插入到新哈希表中，下面看看头插法的详细实现。

头插法优化链表插入

这里前面 Resize 省略的头插法的核心代码如下：

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 void Resize() {
    // ...
    for (uint32_t i = 0; i < length_; i++) {
      LRUHandle* h = list_[i];
      while (h != nullptr) {
        // ... 
        uint32_t hash = h->hash;
        LRUHandle** ptr = &new_list[hash & (new_length - 1)];
        h->next_hash = *ptr;
        *ptr = h;
        // ...
      }
    }
    // ...
  }
};

头插法的核心思想是：将新节点插入到链表的头部。假设原始链表中如下：

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list_[i] --> [A] --> [B] --> [C] --> nullptr

重哈希过程会依次处理 A、B、C 三个节点，将其插入到新哈希表中。如果在新的哈希表中，A、B 个节点依旧在同一个桶中，则重哈希后的链表状态如下：

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new_list[hash_a] --> [B] --> [A] --> nullptr
new_list[hash_c] --> [C] -->nullptr

这里 A 和 B 在新的链表中依旧在同一个桶中，但是 A 和 B 的顺序反过来了。相比传统的遍历到链表尾部进行插入，头插法的实现比较简单，只用在头部插入，不需要遍历到链表尾部，所以操作时间复杂度是O(1)。并且使用头插法也不需要维护尾指针，空间效率更高。此外，头插法还有缓存局部性，最近插入的节点在链表头部，对于某些访问模式下查找效率更高。

C++ 二级指针详解

前面链表的操作代码十分简介，没有各种复杂的条件判断，正是因为用好了二级指针，那么要怎么理解 C++ 中的二级指针呢？C++ 中的对象有值和对应内存地址，指针存储的是对象的内存地址，而二级指针存储的是指针的地址。

举个例子来看更清晰些，比如某个 bucket 上有 bucket->A->B->nullptr 这样一个冲突链表，对应可以用下面 C++ 代码表示：

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LRUHandle *node_a;    // 地址：0x100，数据：{value: "A", next_hash: 0x200}
LRUHandle *node_b;    // 地址：0x200，数据：{value: "B", next_hash: nullptr}
node_a->next_hash = node_b;
LRUHandle* bucket = node_a;   // 地址：0x300，数据：0x100

当然这里内存地址的具体值只是为了方便理解，实际运行的内存地址位置会不一样。现在有一个新的节点 node_h，地址是 0x500，如果要在上面链表中用头插法插入该节点，核心代码只有 3 行，如下：

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LRUHandle** ptr = &new_list[hash & (new_length - 1)];
h->next_hash = *ptr;    
*ptr = h;

我们来看这里每一行带来的变化。第一行执行完，这里整体内存布局如下：

变量名内存地址存储的值
ptr0x4000x300
bucket0x3000x100
node_a0x100{value: “A”, next_hash: 0x200}
node_b0x200{value: “B”, next_hash: nullptr}

接着执行 h->next_hash = *ptr 把 node_h 的 next_hash 指向 *ptr，这里 *ptr 拿到的就是 A 的地址，整体内存布局如下：

变量名内存地址存储的值
ptr0x4000x300
bucket0x3000x100 (*ptr)
node_h0x500{value: “H”, next_hash: 0x100}
node_a0x100{value: “A”, next_hash: 0x200}
node_b0x200{value: “B”, next_hash: nullptr}

这时候我们已经建好了 H->A->B->nullptr 链。只是 bucket 还是指向了 A，所以要接着执行 *ptr = h 让 bucket 指向 node_h 的地址，这一步完成后整体内存布局如下：

变量名内存地址存储的值
ptr0x4000x300
bucket0x3000x500
node_h0x500{value: “H”, next_hash: 0x100}
node_a0x100{value: “A”, next_hash: 0x200}
node_b0x200{value: “B”, next_hash: nullptr}

至此，我们就完成了 p->bucket->H->A->B->nullptr 的构建。

总结

我们详细分析了 LevelDB 的哈希表实现，看完应该能设计一个高性能的哈希表了吧，哈哈。最后总结下 LevelDB 哈希表实现的关键点：

  1. 巧妙运用二级指针：通过返回指向节点指针的指针，使得 FindPointer 方法能够在查找、插入和删除操作中复用，大大简化了链表操作的代码实现。
  2. 高效的冲突处理：采用链地址法处理哈希冲突，并通过头插法优化链表插入操作，避免了遍历到链表尾部的开销。
  3. 动态扩容机制：通过监控负载因子，在合适的时机进行 2 倍扩容，在空间利用和性能之间取得平衡。
  4. 简洁优雅的实现：整个实现代码量很小，但包含了哈希表的所有核心功能，是一个非常好的学习范例。

虽然这里哈希表主要用于 LevelDB 的 LRU Cache，但其中的很多设计思想对于实现其他高性能数据结构都很有参考价值。

]]> @@ -78,7 +78,7 @@ https://selfboot.cn/2024/09/24/leveldb_source_skiplist_time_analysis/ 2024-09-24T21:00:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z 在上篇 LevelDB 源码阅读：跳表的原理、实现以及可视化中，详细分析了 LevelDB 中跳表的实现。然后在 LevelDB 源码阅读：如何正确测试跳表的并行读写？ 中，分析了 LevelDB 跳表的测试代码，最后还剩下一个问题，怎么分析跳表的时间复杂度呢？

在分析完跳表的时间复杂度之后，就能明白 LevelDB 中概率值和最大高度的选择，以及 Redis 为什么选择不同的最大高度。最后本文也会提供一个简单的压测代码，来看看跳表的性能如何。

本文不会有很高深的数学知识，只涉及简单的概率论，可以放心往下看。跳表的性能分析有不少思路很值得借鉴，希望本文能抛砖引玉，给大家带来一些启发。

跳表性能分析拆解

在知道 LevelDB 的原理和实现后，我们可以推测出来，在极端情况下，每个节点的高度都是 1，那么跳表的查找、插入、删除操作的时间复杂度都会退化到 O(n)。在这种情况下，性能比平衡树差了不少。当然，因为有随机性在里面，所以没有输入序列能始终导致性能最差。

那么跳表的平均性能如何呢？前面给出过结论，和平衡树的平均性能差不多。引入一个简单的随机高度，就能保证跳表的平均性能和平衡树差不多。这背后有没有什么分析方法，能够分析跳表的性能呢？

还得看论文，论文中给出了一个不错的分析方法，不过这里的思路其实有点难想到，理解起来也有点费劲。我会把问题尽量拆分，然后一步步来推导整个过程，每一步涉及到的数学推导也尽量给出来。哈哈，这不就是思维链嘛，拆解问题并逐步推理，是人和 AI 解决复杂问题的必备技能啊。这里的推导可以分为几个小问题：

  1. 跳表的查找、插入和删除操作，哪部分操作最影响耗时？
  2. 对于查找操作，假设从任意层 k 开始往下找，这里的平均复杂度是多少(遍历多少次)？
  3. 有没有什么办法，可以在链表中找到某个层数，从这层开始查找效率最高，并且遍历次数能代表平均性能？
  4. 能不能找到一个公式，来计算总的时间复杂度，并算出这里的平均复杂度上限？

好了，下面我们逐个问题分析。

跳表操作瓶颈

第一个小问题比较简单。在前文讲跳表的原理和实现中，我们知道，对于插入和删除操作，也需要先通过查找操作找到对应的位置。之后就是几个指针操作，代价都是常量时间，可以忽略。所以，跳表操作的时间复杂度就是看查找操作的复杂度。

查找操作的过程就是往右，往下搜索跳表，直到找到目标元素。如果我们能知道这里搜索的平均复杂度，那么就可以知道跳表操作的平均复杂度。直接分析查找操作的平均复杂度，有点无从下手。按照 LevelDB 里面的实现，每次是从当前跳表中节点的最高层数开始找。但是节点高度是随机的，最高层数也是随机的，似乎没法分析从随机高度开始的查找操作的平均复杂度。

跳 k 层的期望步数

先放弃直接分析，来尝试回答前面第二个问题。假设从任意层 k 开始往下找，平均要多少次才能找到目标位置呢？这里的分析思路比较跳跃，我们反过来分析从目标位置，往上往左查找，平均要多少步才能往上查 k 层。并且假设链表中节点高度是在反向查找过程中，根据概率 p 来随机决定的。

这种假设和分析过程得到的平均查找次数和真实查找情况等价吗？我们知道往右往下执行查找的时候，节点的高度都是已经决定的了。但是考虑到节点的高度本来就是随机决定的，假设反向查找时候来决定高度，并且逆向整个搜索过程，在统计上没有什么不同。

接下来我们假设当前处在节点 x 的任意一层 i (下图中的情形 a)，从这个位置往上查 k 层置需要 $ C(k) $ 步。我们不知道节点 x 上面还有没有层，也不知道节点 x 的左边还有没有节点(下图中用阴影问号表示这种未知)。再假设 x 不是 header 节点，左边还有节点（其实这里分析的话可以假设左边有无穷多节点）。

LevelDB 时间复杂度分析从 K 层查找复杂度(图片来自论文)

那么整个链表的节点情况有两种可能，整体如上图：

  • 情形 b: 节点 x 一共就是 i 层，在左边有节点，查找的时候需要从左边节点的第 i 层水平跳到 x 的第 i 层。逆向分析的话，因为按照 $ p $ 的概率决定是否有更高层，所以这里处于情形 b 的概率是 $ 1 - p $。然后左边节点和 x 在同一层，往上查 k 层仍然需要 $ C(k) $ 步。因此这种情况下期望的查找步数是: $ (1 - p) * (C(k) + 1) $。
  • 情形 c: 节点 x 层高大于 i，那么查找的时候需要从 x 的第 i+1 层往下跳到第 i 层。逆向分析的话，因为按照 $ p $ 的概率决定是否有更高层，所以这里处于情形 c 的概率是 $ p $。然后从 i+1 层往上查 k 层，等价于从第 i 层往上查找 k-1 层，需要 $ C(k-1) $ 步。因此期望的查找步数是: $ p * (C(k-1) + 1) $。

也就是说，对于从任意层 i 开始查找，往上跳 $ k $ 层需要的期望步数为：

$$ \begin{align}
C(k) &= (1 - p) * (C(k) + 1) + p * (C(k-1) + 1)
\end{align} $$

化简这个方程得到下面结果：

$$
\begin{align}
C(k) &= 1/p + C(k-1)
\\
C(k) &= k/p
\end{align}
$$

这里从任意层 i 开始查找往上跳 k 层需要的期望步数 $ k/p $ ，也等价于从第 k 层开始正常步骤查找，到最底层目标位置需要的期望步数。这个公式很重要，只要理解了这里的逆向分析步骤，最后公式也比较好推导出来。但是用这个公式还是没法直接分析出跳表的平均性能，中间缺少了点什么。

从哪层开始搜索？

从上面分析可以看到从第 K 层查找到底层的时间复杂度是 $ k/p $，那么实际跳表查找的时候，从哪层开始搜索比较好呢？在LevelDB 源码阅读：跳表的原理、实现以及可视化可以知道跳表中节点的层高是随机的，对于其中某层，可能有多个节点，越往上层，节点数越少。

LevelDB 的实现中，是从跳表的最高层开始查找的。但其实如果从最高层开始搜索，可能会做很多无用功。比如下面的跳表中，其中 79 对应的层非常高，从这层开始搜索，需要往下走很多步，都是无效搜索。如果从 5 对应的层高开始搜索，则节省了不少搜索步骤。下图来自跳表的可视化页面：

LevelDB 跳表查找的开始层分析

理想情况下，我们希望从一个”合适“的层级开始搜索。论文中是这样定义合适的层：在该层期望看到 $1/p$ 个节点。因为我们的 p 一般取值 1/2，1/4 这样的值，所以这里一般从有 2 或者 4 个节点的层开始搜索。从这个层开始搜索，不至于做无用功，也不至于从太低层开始的话，失去跳表的优势。接下来只需要知道这样的层，平均有多高，然后结合前面的 $ k/p $ 就可以知道整体的搜索复杂度了。

层高推算

现在来看看具体的推算步骤。假设一共有 $ n $ 个节点，然后在第 $ L $ 层有 $ 1/p $ 个节点。因为每次以 $ p $ 的概率决定是否向上层跳，所以有：

$$ n * p^{L-1} = 1/p $$

注意 L 层跳 $L-1$ 次，所以这里的 $ p^{L-1} $ 是 L-1 次幂。将等式两边同时乘以 p：

$$
\begin{align}
(n \cdot p^{L-1}) \cdot p &= \frac{1}{p} \cdot p \\
n \cdot p^{L} &= 1
\end{align}
$$

然后两边取对数 $ log_{1/p} $，如下，这里用到了对数的乘法法则和幂法则：

$$
\begin{align}
\log_{1/p} (n \cdot p^{L}) &= \log_{1/p} 1
\\
\log_{1/p} n + L \cdot \log_{1/p} p &= 0
\end{align}
$$

接着进行简化：

$$
\begin{align}
log_{1/p} p &= -1
\\
log_{1/p} n + L * (-1) &= 0
\end{align}
$$

所以我们得到：

$$
L = log_{1/p} n
$$

也就是说，在 $ L = log_{1/p} n$ 层，期望有 $ 1/p $ 个节点。这里再补充下上面的推导过程用到的对数的法则：

$$
\begin{align}
\log(xy) &= \log(x) + \log(y) &\text{对数的乘法法则}
\\
\log(x^n) &= n \cdot \log(x) &\text{对数的幂法则}
\end{align}
$$

总时间复杂度

好了，到此关键部分已经分析完了，下面综合上面的结论来看看总的时间复杂度。对于有 $n$ 个节点的跳表，可以将查找过程分为两部分，一个是从第 $L$ 层到最底层，另一个是从顶部到第 $L$ 层。

从第 $L$ 层到最底层，按照前面的等价逆向分享，相当于从底层往上爬 $L$ 层，这里爬升的成本是：

$$
\begin{align}
O(n) &= \frac{L}{p}
\\
O(n) &= \frac{log_{1/p} n}{p}
\end{align}
$$

接着是从顶部到第 $L$ 层，这部分也是分为向左和向上。向左的步数最多也就是 $L$ 层的节点数 $\frac{1}{p}$。向上的话，从 LevelDB 的实现中，最高层次限制了 12 层，所以向上的步数也是一个常量。其实就算不限制整个跳表的高度，它的最大高度期望也可以计算出来(这里忽略计算过程，不是很重要)：

$$ H ≤ L + \frac{1}{1-p}$$

所以不限制高度的情况下，这里的整体时间复杂度上限是:

$$ O(n) = \frac{log_{1/p} n}{p} + \frac{1}{1-p} + \frac{1}{p} $$

上面的时间复杂度其实也就是 $ O(log n) $。最后再多说一点，虽然从第 L 层开始搜索比较好，但是实际实现中也没必要这样。像 LevelDB 一样，限制了整体跳表高度后，从当前跳表的最大高度开始查找，性能也不会差多少的。因为从第 L 层开始往上的搜索代价是常数级别的，所以没有大影响。此外，其实实现中最大层数也是根据 p 和 n 推算的一个接近 L 层的值。

P 值选择

论文中还分析了 p 值选择对性能和空间占用的影响，这里也顺便提下。显而易见，p 值越小，空间效率越高（每个节点的指针更少），但搜索时间通常会增加。整体如下表：

pNormalized search times (i.e., normalized L(n)/p)Avg. # of pointers per node (i.e., 1/(1-p))
1/212
1/e0.94…1.58…
1/411.33…
1/81.33…1.14…
1/1621.07…

论文推荐这里的 p 值选择 1/4，既有不错的时间常数，每个节点平均空间也比较少。LevelDB 中实现选择了 p = 1/4，Redis 的 zset 实现中也是选择了 ZSKIPLIST_P=1/4。

此外关于最高层数选择，LevelDB 中实现选择了 12 层，Redis 中选择了 32 层。这里是基于什么考虑呢？

回到前面的分析中，我们知道从一个合适的层开始搜索效率最高，这里合适的层是 $ log_{1/p} n $。现在 p 已经确定是 1/4，只要能预估跳表的最大节点数 N，那么就能知道合适的层是多少。然后设置最大层数为这个值，就能保证跳表的平均性能。下面是 p=1/4 时，不同节点数对应的合适层数：

概率值 p节点数 n合适的层数(最大层)
1/4$2^{16}$8
1/4$2^{20}$10
1/4$2^{24}$12
1/4$2^{32}$16
1/4$2^{64}$32

Redis 中选择了 32 层，因为要支持最多 2^64 个元素。LevelDB 中在 Memtable 和 SSTable 中用跳表存储 key，里面 key 的数量不会很多，因此选择了 12 层，可以最大支持 2^24 个元素。

性能测试 benchmark

LevelDB 中没有对跳表的性能进行测试，我们自己来简单写一个。这里用 Google 的 benchmark 库，来测试跳表的插入和查找性能。为了方便对比，这里也加了一个对 unordered_map 的测试，看看这两个的性能差异。跳表插入的测试核心代码如下：

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static void BM_SkipListInsertSingle(benchmark::State& state) {
  TestContext context;
  SetUp(state, &context);

  for (auto _ : state) {
    context.skiplist->Insert(context.key_to_insert);
    benchmark::DoNotOptimize(context.skiplist);
    state.PauseTiming();
    SetUp(state, &context);
    state.ResumeTiming();
  }

  state.SetLabel("SkipList Single Insert");
}

这里针对不同跳表和 unordered_map 表的长度，执行随机数字插入和查找，然后计算平均耗时。完整的代码在 skiplist_benchmark。注意这里 benchmark 会自动决定 Iterations 的次数，跳表插入每次初始化有点久，所以这里手动指定了 Iterations 为 1000。

./skiplist_benchmark –benchmark_min_time=1000x

运行结果如下：

LevelDB 跳表插入、查找性能测试

虽然这里是编译的 Debug 版本，没有优化。但是根据这里的测试结果可以看到，虽然跳表长度增加，但是插入耗时并没有显著增加。查找性能和 unordered_map 相比，差别也不是很大。

总结

本文是 LevelDB 跳表的最后一篇了，详细分析了跳表的时间复杂度。通过拆解查找问题，逆向整个查找过程，以及找到合适的 L 层，最后推导出跳表的时间复杂度。在知道时间复杂度的基础上，进而推导如何选择概率 p，以及 redis 和 LevelDB 中跳表的最大高度选择原因。最后通过简单的 benchmark 测试了跳表的性能，并与 unordered_map 进行了对比。

本系列其他两篇文章：

]]> @@ -98,12 +98,14 @@ + + LevelDB 源码阅读：如何正确测试跳表的并行读写？ https://selfboot.cn/2024/09/18/leveldb_source_skiplist_test/ 2024-09-18T21:00:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z 在上篇 LevelDB 源码阅读：跳表的原理、实现以及可视化中，从当前二叉搜索树和平衡树的一些缺点出发，引出了跳表这种数据结构。然后结合论文，解释了跳表的实现原理。接着详细分析了 LevelDB 的代码实现，包括迭代器实现，以及并行读的极致性能优化。最后还提供了一个可视化页面，可以直观看到跳表的构建过程。

但是还有两个问题：

  1. 怎么测试 LevelDB 跳表的代码，保证功能的正确性？特别是怎么保证读写并行情况下跳表实现的正确性。
  2. 怎么定量分析跳表的时间复杂度？

接下来通过分析 LevelDB 的测试代码，先来回答第一个问题。跳表的性能定量分析，放到另外单独一篇文章。

跳表测试分析

上篇文章分析了 LevelDB 跳表的实现，那么这里的实现是否正确呢？如果要写测试用例，应该怎么写？需要从哪些方面来测试跳表的正确性？我们看看 LevelDB 的测试代码 skiplist_test.cc。

首先是空跳表的测试，验证空跳表不包含任何元素，检查空跳表的迭代器操作 SeekToFirst, Seek, SeekToLast 等。接着是插入、查找、迭代器的测试用例，通过不断插入大量随机生成的键值对，验证跳表是否正确包含这些键，以及测试迭代器的前向和后向遍历。

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TEST(SkipTest, InsertAndLookup) {
  // 测试插入和查找功能
  // 插入随机生成的键值对
  // 验证跳表正确包含这些键
  // 测试迭代器的前向和后向遍历
}

这些都是比较常规的测试用例，这里不展开了。我们重点来看看 LevelDB 的并行测试。

测试 Key 设计

LevelDB 的跳表支持单线程写，多线程并行读，在上篇详细分析过这里的并行读实现细节，那么要如何测试呢？先定义测试目标，多个线程并行读的时候，每个读线程初始化迭代器后，应该要能读到当前跳表的所有元素。因为有写线程在同时运行，所以读线程可能也会读到后续新插入的元素。读线程在任何时刻，读到的元素都应该满足跳表的性质，即前一个元素小于等于后一个元素。

LevelDB 的测试方法设计的还是比较巧妙的。首先是一个精心设计的元素值 Key(这里 K 大写来区分)，注释部分写的很清晰：

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// We generate multi-part keys:
//     <key,gen,hash>
// where:
//     key is in range [0..K-1]
//     gen is a generation number for key
//     hash is hash(key,gen)
//
// The insertion code picks a random key, sets gen to be 1 + the last
// generation number inserted for that key, and sets hash to Hash(key,gen).
//

跳表元素值由三部分组成，key 是随机生成，gen 是插入的递增序号，hash 是 key 和 gen 的 hash 值。三部分一起放在一个 uint64_t 的整数中，高 24 位是 key，中间 32 位是 gen，低 8 位是 hash。下面是根据 Key 提取三个部分，以及从 key 和 gen 生成 Key 的代码：

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typedef uint64_t Key;

class ConcurrentTest {
 private:
  static constexpr uint32_t K = 4;

  static uint64_t key(Key key) { return (key >> 40); }
  static uint64_t gen(Key key) { return (key >> 8) & 0xffffffffu; }
  static uint64_t hash(Key key) { return key & 0xff; }
  // ...
  static Key MakeKey(uint64_t k, uint64_t g) {
    static_assert(sizeof(Key) == sizeof(uint64_t), "");
    assert(k <= K);  // We sometimes pass K to seek to the end of the skiplist
    assert(g <= 0xffffffffu);
    return ((k << 40) | (g << 8) | (HashNumbers(k, g) & 0xff));
  }

那为什么要设计 key 呢？key 的取值在 0 到 K-1 之间，K 这里是 4。key 虽然占了高 24 位，但是取值范围是 0-3。其实这里键值设计不用高 24 位的 key也是完全可以的，后面的测试逻辑没有大的影响。这里问了下 gpto1 和 claude3.5，给的解释也说不通。结合后续的并行读、写测试代码，个人理解可能是想模拟在链表中执行跨度比较大的 seek 操作。欢迎各位在评论区指正，给出其他可以说的通的解释～

至于 gen 和 hash 的好处就比较明显了，插入的时候保证 gen 递增，那么读线程就可以用 gen 来验证跳表中元素插入的顺序。每个键低 8 位是 hash，可以用来验证从跳表中读出来的元素和插入的元素是否一致，如下 IsValidKey 方法：

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static uint64_t HashNumbers(uint64_t k, uint64_t g) {
  uint64_t data[2] = {k, g};
  return Hash(reinterpret_cast<char*>(data), sizeof(data), 0);
}
static bool IsValidKey(Key k) {
  return hash(k) == (HashNumbers(key(k), gen(k)) & 0xff);
}

这里取出键值的低 8 位，和从 key 和 gen 生成的 hash 值对比，如果相等，则说明元素是有效的。上面实现都放在 ConcurrentTest 类，这个类作为辅助类，定义了系列 Key 相关的方法，以及读写跳表部分。

写线程操作

接下来看写线程的操作方法 WriteStep，它是 ConcurrentTest 类的 public 成员方法，核心代码如下:

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// REQUIRES: External synchronization
void WriteStep(Random* rnd) {
  const uint32_t k = rnd->Next() % K;
  const intptr_t g = current_.Get(k) + 1;
  const Key key = MakeKey(k, g);
  list_.Insert(key);
  current_.Set(k, g);
}

这里随机生成一个 key，然后拿到该 key 对应的上个 gen 值，递增生成新的 gen 值，调用 Insert 方法往跳表插入新的键。新的键是用前面的 MakeKey 方法，根据 key 和 gen 生成。插入调表后还要更新 key 对应的 gen 值，这样就保证了每个 key 下插入的元素 gen 是递增的。这里 key 的取值在 0 到 K-1 之间，K 这里取 4。

这里的 current_ 是一个 State 结构体，保存了每个 key 对应的 gen 值，代码如下：

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struct State {
  std::atomic<int> generation[K];
  void Set(int k, int v) {
    generation[k].store(v, std::memory_order_release);
  }
  int Get(int k) { return generation[k].load(std::memory_order_acquire); }

  State() {
    for (int k = 0; k < K; k++) {
      Set(k, 0);
    }
  }
};

State 结构体中有一个 atomic 数组 generation，保存了每个 key 对应的 gen 值。这里用 atomic 原子类型和 memory_order_release, memory_order_acquire 语义来保证，写线程一旦更新了 key 的 gen 值，读线程立马就能读到新的值。关于 atomic 内存屏障语义的理解，可以参考上篇跳表实现中 Node 类的设计。

读线程操作

上面写线程比较简单，一个线程不断往跳表插入新的元素即可。读线程相对复杂了很多，除了从跳表中读取元素，还需要验证数据是符合预期的。这里是注释中给出的测试读线程的整体思路：

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// At the beginning of a read, we snapshot the last inserted
// generation number for each key.  We then iterate, including random
// calls to Next() and Seek().  For every key we encounter, we
// check that it is either expected given the initial snapshot or has
// been concurrently added since the iterator started.

主要确保跳表在读写并行环境下的正确性，可以从下面 3 个角度来验证：

  1. 一致性验证：确保读线程在迭代过程中不会遗漏在迭代器创建时已经存在的键。
  2. 顺序遍历：验证迭代器遍历的顺序始终是递增的，避免回退。
  3. 并行安全：通过随机的迭代器移动策略，模拟并行读操作场景，检测潜在的竞争条件或数据不一致问题。

这里 ReadStep 方法有一个 while(true) 循环，在开始循环之前，先记录下跳表的初始状态到 initial_state 中，然后用 RandomTarget 方法随机生成一个目标键 pos，用 Seek 方法查找。

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void ReadStep(Random* rnd) {
    // Remember the initial committed state of the skiplist.
    State initial_state;
    for (int k = 0; k < K; k++) {
      initial_state.Set(k, current_.Get(k));
    }

    Key pos = RandomTarget(rnd);
    SkipList<Key, Comparator>::Iterator iter(&list_);
    iter.Seek(pos);

    //...
    while (true) {
      ...
    }
}

之后就是整个验证过程，这里省略了跳表中找不到 pos 的情况，只看核心测试路径。

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  while (true) {
    Key current;
    //...
    current = iter.key();
    ASSERT_TRUE(IsValidKey(current)) << current;
    ASSERT_LE(pos, current) << "should not go backwards";

    // Verify that everything in [pos,current) was not present in
    // initial_state.
    while (pos < current) {
      ASSERT_LT(key(pos), K) << pos;
      ASSERT_TRUE((gen(pos) == 0) ||
                  (gen(pos) > static_cast<Key>(initial_state.Get(key(pos)))))
          << "key: " << key(pos) << "; gen: " << gen(pos)
          << "; initgen: " << initial_state.Get(key(pos));

      // Advance to next key in the valid key space
      if (key(pos) < key(current)) {
        pos = MakeKey(key(pos) + 1, 0);
      } else {
        pos = MakeKey(key(pos), gen(pos) + 1);
      }
    }
    // ...
}

这里找到位置 current 后，会验证 current 位置的键值 hash 是否正确，接着验证 pos <= current。之后用一个 while 循环遍历跳表，验证 [pos, current) 区间内的所有键都没有在初始状态 initial_state 中。这里可以用反证法思考，如果某个键 tmp 在 [pos, current) 区间内，并且也在 initial_state 中，那么根据跳表的性质，Seek 的时候就会找到 tmp，而不是 current 了。所以只要链表实现正确，那么 [pos, current) 区间内的所有键都没有在 initial_state 中。

当然这里没有记录下跳表中的键值，只用验证 [pos, current) 区间内所有键的 gen 值大于初始状态下的 gen 值，就能说明开始迭代的时候这个范围内的所有键都不在链表中。

在上面每轮验证后都会重新找到一个新的测试目标键 pos，并更新迭代器，如下代码：

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if (rnd->Next() % 2) {
  iter.Next();
  pos = MakeKey(key(pos), gen(pos) + 1);
} else {
  Key new_target = RandomTarget(rnd);
  if (new_target > pos) {
    pos = new_target;
    iter.Seek(new_target);
  }
}

这里随机决定是 iter.Next() 移动到下一个键，还是创建一个新的目标键并重新定位到该目标键。整个读测试模拟了真实环境下的不确定性，确保跳表在各种访问模式下的稳定性和正确性。

单线程读写

上面介绍完了测试读写的方法，下面看看具体怎么结合线程来测试。单线程下读、写比较简单，写和读交换执行就好。

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// Simple test that does single-threaded testing of the ConcurrentTest
// scaffolding.
TEST(SkipTest, ConcurrentWithoutThreads) {
  ConcurrentTest test;
  Random rnd(test::RandomSeed());
  for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    test.ReadStep(&rnd);
    test.WriteStep(&rnd);
  }
}

并行读写测试

实际场景中，有一个写线程，但是可以有多个读线程，还要测试读和写并行场景下跳表的正确性。核心测试代码如下：

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static void RunConcurrent(int run) {
  const int seed = test::RandomSeed() + (run * 100);
  Random rnd(seed);
  const int N = 1000;
  const int kSize = 1000;
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    if ((i % 100) == 0) {
      std::fprintf(stderr, "Run %d of %d\n", i, N);
    }
    TestState state(seed + 1);
    Env::Default()->Schedule(ConcurrentReader, &state);
    state.Wait(TestState::RUNNING);
    for (int i = 0; i < kSize; i++) {
      state.t_.WriteStep(&rnd);
    }
    state.quit_flag_.store(true, std::memory_order_release);
    state.Wait(TestState::DONE);
  }
}

这里每个用例中迭代 N 次，每次迭代中使用 Env::Default()->Schedule 方法，创建了一个新的线程执行 ConcurrentReader 函数，并传入 state 作为参数。ConcurrentReader 会在独立线程中执行读操作，模拟并行读环境。接着调用 state.Wait(TestState::RUNNING) 等读线程进入运行状态后，主线程开始写操作。

这里写操作通过循环调用 state.t_.WriteStep(&rnd)，在跳表中执行 kSize 次写操作。每次写操作会插入新的键值对到跳表中，模拟写线程的行为。等执行完写操作后，设置 state.quit_flag_ 为 true，通知读线程停止读取操作并退出。等待读线程完成所有操作并退出，确保当前循环的读写操作全部结束后再进行下一次测试。

这里的测试用到了 TestState 来同步线程状态，还封装了一个 ConcurrentReader 作为读线程方法。此外还调用了 Env 封装的 Schedule 方法，在独立线程中执行读操作。涉及到条件变量、互斥锁以及线程相关内容，这里不展开了。

值得一说的是，这里也只是测试了一写一读并行的场景，并没有测试一写多读。可以在每轮迭代中启动多个读线程，所有读线程同时与写操作并发执行。或者维护一个固定数量的读线程池，多个读线程持续运行，与写线程并发操作。不过当前的测试，通过多次重复一写一读的方式，依然能够有效地验证跳表在读写并发下的正确性和稳定性。

下面是执行测试用例的输出截图：

并行测试输出

并行测试正确性

上面并行测试比较详细，但是这里值得再多说一点。对于这种并行下的代码，特别是涉及内存屏障相关的代码，有时候测试通过可能只是因为没触发问题而已(出现问题的概率很低，可能和编译器，cpu 型号也有关)。比如这里我把 Insert 操作稍微改下：

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for (int i = 0; i < height; i++) {
  // NoBarrier_SetNext() suffices since we will add a barrier when
  // we publish a pointer to "x" in prev[i].
  x->NoBarrier_SetNext(i, prev[i]->NoBarrier_Next(i));
  prev[i]->NoBarrier_SetNext(i, x); // Change here, Use NoBarrier_SetNext
}

这里两个指针都用 NoBarrier_SetNext 方法来设置，然后重新编译 LevelDB 库和测试程序，运行多次，都是能通过测试用例的。

当然这种情况下，可以在不同的硬件配置和负载下进行长时间的测试，可能也可以发现问题。不过缺点就是耗时较长，可能无法重现发现的问题。

ThreadSanitizer 检测数据竞争

此外也可以使用 clang 的动态分析工具 ThreadSanitizer 来检测数据竞争。使用也比较简单，编译的时候带上 -fsanitize=thread 选项即可。完整的编译指令如下：

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CC=/usr/bin/clang CXX=/usr/bin/clang++  cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=1 -DCMAKE_CXX_FLAGS="-fsanitize=thread" -DCMAKE_C_FLAGS="-fsanitize=thread" -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-fsanitize=thread" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$(pwd) .. && cmake --build . --target install

把上面改动后的代码重新编译链接，运行测试用例，结果如下：

ThreadSanitizer 检测数据竞争

这里定位到了问题代码，还是很精准的。如果取消这里的错误改动重新编译运行，是不会有问题的。ThreadSanitizer 的实现原理比较复杂，程序被编译时，TSan 在每个内存访问操作前后插入检查代码。运行过程中，当程序执行到一个内存访问操作时，插入的代码会被触发，这段代码检查并更新相应的影子内存。它比较当前访问与该内存位置的历史访问记录。如果检测到潜在的数据竞争，TSan 会记录详细信息，包括堆栈跟踪。

它的优点是能够检测到难以通过其他方法发现的微妙数据竞争，同时还提供详细的诊断信息，有助于快速定位和修复问题。不过会显著增加程序的运行时间和内存使用。可能无法检测到所有类型的并发错误，特别是那些依赖于特定时序的错误。

总结

跳表的测试部分也分析完了，我们重点分析了下并行读写场景下的正确性验证。这里插入键值 Key 的设计，读线程的验证方法都很巧妙，值得我们借鉴。同时我们也要认识到，多线程下数据竞争的检测，有时候靠测试用例是很难发现的。借助 ThreadSanitizer 这种工具，可以辅助发现一些问题。

最后欢迎大家留言交流～

]]> @@ -125,14 +127,12 @@ - - 实际例子上手体验 OpenAI o1-preview，比预期差一点？ https://selfboot.cn/2024/09/13/gpto1_hands_on/ 2024-09-13T21:00:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z OpenAI 半夜悄咪咪推出了新的模型，introducing-openai-o1-preview。放出了系列视频，展示新模型的强大，网上也是普天盖地的文章来讲新模型测评有多厉害。不过见惯了 AI 界的放卫星，怀着怀疑的态度，第一时间上手体验一把。

汉语新解

刚好最近李继刚有个提示词很火，可以生成很好玩的汉语新解。用 Claude3.5 试了效果特别好，下面是一些 Claude 生成的 SVG 图：

Claude3.5 汉语新解的示例

这个提示词特别有意思，用经典编程语言 Lisp 来描述要执行的任务，大模型居然能理解，还能生成稳定、美观的 SVG 图。这个提示词很考验模型的理解和生成能力，试了 GLM 和 GPT-4o，都不能生成符合要求的 SVG 图。目前只有在 Claude3.5 上稳定输出，效果也很好，那么 OpenAI 的最新 o1-preview 模型如何呢？

我们直接输出提示词，接着输入词语，结果如下图：

o1-preview 汉语新解的示例

这里没有输出 svg，给出了一个 markdown 格式的输出。然后新的模型有个比较有意思的地方，这里有个“思考”，会显示思考多长时间，然后点击后可以看到思考的过程。

看起来模型也能理解提示词，只是输出有点问题。Claude3.5 是因为有 Artifacts 能力，所以可以直接输 SVG 格式图片。这里我们可以直接提示 o1-preview 生成 SVG 源码，于是提示词稍详细下，约束下输出格式，如下：

生成 svg 源码：宇宙

这次终于给出了一个 SVG 源码，生成了“宇宙”的汉语新解图。接着我想着模型已经理解了我的意图，于是直接输入“数学”，结果模型还是给了一开始的 markdown 输出了。每次必须在词语前面明确提示”生成 svg 源码” ，才能输出想要的 SVG 格式。下图是三个词的输出效果，可以对比前面 claude3.5 的结果。

o1-preview 汉语新解的示例

个人感觉 Claude3.5 生成的图更简洁美观些，o1-preview 生成的图有点粗糙。并且文字内容上，Claude3.5 的也更有深意，gpto1 的有点直白。

代码理解能力

OpenAI 的新模型着重强调说写代码和理解代码能力很强，这个我可是太需要了。最近刚好在看 LevelDB 源码实现，跳表这里的测试用例写的有点复杂，代码虽然不多，但是理解起来有点费劲。

之前试过用 GPT4 和 Claude3.5 来解读，虽然也给了不少帮助，但是有些疑问还是没能得到让我信服的解答。刚好可以拿来给 o1-preview 模型来解读下。开始解决疑问之前，先让他读了这里并发测试的代码，看他怎么理解。提示词：

这里是 LevelDB 跳表的并发测试代码，帮我分析这段代码，然后告诉我这里的测试实现优点。

// We want to make sure that with a single writer and multiple
// concurrent readers (with no synchronization other than when
…

提示的时候是给了完整代码，这里先省略后面的代码部分。模型给的结果还算可以，比之前 Claude3.5 的稍微好一点。分为几个部分分析了这里的代码，包括关键数据结构和概念，核心方法，并发测试的执行流程，最后总结了测试代码的优点。这里摘录小部分：

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3. 并发测试的执行流程
TestState 类：管理测试的状态，包括启动和停止读线程的同步。
ConcurrentReader：读线程的执行函数，不断调用 ReadStep 直到接收到停止信号。
RunConcurrent：主测试函数。

创建一个 TestState 实例，启动读线程。
主线程执行写操作，不断调用 WriteStep。
在写操作完成后，设置停止信号，等待读线程结束。
测试用例：TEST(SkipTest, Concurrent1) 到 TEST(SkipTest, Concurrent5)，分别运行多次并发测试。

然后就是我的疑问：

这里 K 的值现在是 4，为什么设计这么小的 1 个值呢？ 这个值会影响到测试的哪部分

接下来 gpto1 就开始胡说八道了。

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K 的值被设置为 4，这是一个很小的值，目的是为了在测试中增加对同一组键的访问冲突，从而更有效地检测并发环境下可能出现的问题。

为什么选择小的 K 值？

- 增加键的重用率：当 K 较小（如 4）时，键的范围仅在 [0, 3] 之间。这意味着在大量的读写操作中，不同线程很可能频繁地访问相同的键。这种高频率的键重用会增加线程之间的竞争，从而更容易暴露并发访问时的潜在问题。

这里接着提示：

不对不对吧！这里 K 只是影响最终键值的前 24 位而已，插入链表的键值还有其他gen 和 hash位，这些都不会重复的呀

这次模型思考时间比较久，思考过程比较有意思，如下：

o1-preview 思考过程

但是给的结果也并不能说服我，又接着继续追问：

为什么一定要引入 K 值呢？ 直接用 gen 和 hash 不就能测试了吗？
另外，就算引入 K 值，取值 0 到 4，为啥要给 24 位呢？

回答似乎又回到前面的套路上了，始终没有给出有价值的观点。当然这里的疑问，Claude3.5 也不能给出很好的答案，我自己暂时也还没想出一个很好的解释。可能只是 LevelDB 作者随手设计的，并没有什么道理在里面？欢迎评论区留下自己的看法哈。

这里还没来得及测试代码生成能力，已经没有额度了。根据 OpenAI 的文档，目前 o1-preview 每周是限制 30 条消息，o1-mini 每周 50 条。后面有额度后，会继续尝试这里的新模型，更新本文，争取给出全面的测评。

再谈模型效果

最近这一年以来，不断有各种新模型涌现出来，时不时声称在评测集上评分又创新高。但是从实际体验来看，不少模型的能力还是比较一般，有些甚至是不能用。大模型公司似乎热衷于跑分，热衷于夸大模型的能力，就算是 Google 和 OpenAI 也不能免俗。Google 之前放出的 Gemini 宣传视频被爆是剪辑过的，OpenAI 的 GPT4o 多模态很多官方例子我现在都不能复现。

评价一个模型的能力，最后还是得靠自己上手多体验才行。最近我已经很少用 GPT 了，写代码和日常任务都是用 Claude3.5，不管是代码生成，还是文本理解等，感觉比其他模型要好不少。写代码的话，用 cursor 搭配 Claude3.5，体验好了不少。作为一个 0 基础前端，用 Claude3.5 都能很快做出不少算法可视化，放在 AI Gallery 上，大家可以去体验下。

]]> @@ -152,14 +152,12 @@ - - LevelDB 源码阅读：跳表的原理、实现以及可视化 https://selfboot.cn/2024/09/09/leveldb_source_skiplist/ 2024-09-09T13:30:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z 在 LevelDB 中，内存 MemTable 中的数据存储在 SkipList(跳表) 中，用来支持快速插入。跳表是 William Pugh 在论文 Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees 中提出的一种概率性数据结构。有点类似有序链表，但是可以有多层，通过空间换时间，允许快速的查询、插入和删除操作，平均时间复杂度为 $ O(\log n) $。和一些平衡树比起来，代码实现也比较简单，性能稳定，因此应用比较广泛。

跳表实现的启发思路

那么跳表的原理是什么？LevelDB 中跳表又是怎么实现的呢？LevelDB 的跳表实现有哪些亮点以及优化呢？如何支持单线程写，并发读跳表呢？本文将从跳表的原理、实现等方面来深入探讨。最后还提供了一个可视化页面，可以直观看到跳表的构建以及整体结构。

跳表的原理

跳表主要用来存储有序的数据结构，在展开跳表的原理之前，先来看看在跳表之前，人们是怎么存储有序数据的。

存储有序数据

为了存储有序的抽象数据类型，最简单的方法是用有序二叉树，比如二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）。在二叉搜索树中，每个节点包含一个键值，这个键值具有可比较性，允许执行有序操作。任何一个节点的左子树只包含键值小于该节点的键值的节点，而其右子树只包含键值大于该节点的键值的节点。

基于二叉搜索树的结构定义，我们很容易想到插入，查找操作的方法。比如查找的话，从树的根节点开始，逐级向下，如果目标键值小于当前节点的键值，则搜索左子树；如果目标键值大于当前节点的键值，则搜索右子树；如果相等，则找到了目标节点。插入也类似，找到目标后，在相应位置插入。删除操作稍微复杂，在找到目标节点后，需要根据当前节点的子树情况，来调整树的结构。这里不展开讲，感兴趣的话，可以去二叉搜索树可视化博客里面了解更多细节。

二叉搜索树的平均时间复杂度是 $ O(\log n) $，但如果二叉搜索树中的元素是按照顺序插入的，那么这棵树可能会退化成一个链表，使得操作的时间复杂度从 $ O(\log n) $ 退化为 $ O(n) $。比如下图就是按照顺序插入 10 个元素后，二叉搜索树的结构：

二叉搜索树退化为链表

顺便提下，可以在这里的可视化页面中更好理解这里的二叉搜索树。为了解决性能退化的问题，人们提出了很多平衡树，比如 AVL 树、红黑树等。这些平衡树的实现比较复杂，为了维护树的平衡性，增加了一些复杂的操作。

跳表的思想

上面的平衡树，都是强制树结构满足某个平衡条件，因此需要引入复杂的结构调整。跳表的作者，则另辟蹊径，引入了概率平衡而不是强制性的结构平衡。通过简单的随机化过程，跳表以较低的复杂性实现了与平衡树类似的平均搜索时间、插入时间和删除时间。

William Pugh 在论文中没有提到自己是怎么想到跳表思路的，只在 Related Work 中提到 Sprugnoli 在 1981 年提出了一种随机平衡搜索树。或许正是这里的随机思想启发了 Pugh，让他最终提出了跳表。其实随机思想还是挺重要的，比如 Google 提出的 Jumphash 一致性哈希算法，也是通过概率来计算应该在哪个 hash 桶，相比 hashring 方法有不少优点。

在开始跳表的原理之前，我们先回顾下有序链表的搜索。如果我们要查找一个有序链表，那么只能从头扫描，这样复杂度是 $ O(n) $。但这样就没有利用到有序的特性，如果是有序数组，通过二分查找，可以将复杂度降低到 $ O(\log n) $。有序链表和有序数组的差别就在于无法通过下标快速访问中间元素，只能通过指针遍历。

那么有什么办法可以让搜索的时候跳过一些节点，进而减少查找时间呢？一个比较直观的方法就是，创建多一点指针，用空间换时间。回到文章开始的图，$ a $是原始的有序链表，$ b $ 增加了些指针索引，可以 1 次跳 2 个，$ c $ 则进一步又增加了指针索引，可以1 次跳 4 个节点。

空间换时间，增加节点指针，加快查找速度

如果构建的链表中，每一层指针的节点数是下一层的 1/2，那么在最高层，只需要 1 次就能跳过一半的节点。在这种结构里查找的话，类似有序数组，可以通过二分查找的方式，快速定位到目标节点。因为整个链表索引高度是 $ O(\log n) $，查找的时间复杂度也是 $ O(\log n) $。

看起来很完美，只要我们不考虑插入和删除操作。如果要插入或者删除一个新节点，需要打乱并重构整个索引层，这是灾难性的。

跳表的作者 Pugh 为了解决这个问题，引入了随机化的思想，通过随机决定节点的层高，来避免插入和删除操作带来的复杂索引层重构。同时也用数学证明了，跳表的实现会保证平均时间复杂度是 $ O(\log n) $。

跳表的核心思想其实和上面的多层索引类似，通过多层索引来加速查找，每一层都是一个有序链表，最底层包含所有元素。每一层的节点都是前一层节点的子集，越往上层节点越稀疏。只是跳表的层高是随机决定的，不用像上面那样，每一层都是下一层的 1/2。因此插入和删除操作的代价是可控的，不会像多层索引那样，需要重构整个索引层。

当然跳表的实现还是有不少细节地方，下面通过 LevelDB 中的跳表实现来深入探讨。

LevelDB 中实现

LevelDB 中的跳表实现在 db/skiplist.h 中，主要是 SkipList 类，我们先来看看这个类的设计。

SkipList 类设计

SkipList 类定义了一个模板类，通过使用模板 template <typename Key, class Comparator>，SkipList 类可以用于任意数据类型的键（Key），并可以通过外部比较器（Comparator）自定义键的比较逻辑。这个 SkipList 只有 .h 文件，没有 .cc 文件，因为模板类的实现通常都在头文件中。 

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template <typename Key, class Comparator>
class SkipList {
 private:
  struct Node;

 public:
  // Create a new SkipList object that will use "cmp" for comparing keys,
  // and will allocate memory using "*arena".  Objects allocated in the arena
  // must remain allocated for the lifetime of the skiplist object.
  explicit SkipList(Comparator cmp, Arena* arena);

  SkipList(const SkipList&) = delete;
  SkipList& operator=(const SkipList&) = delete;

SkipList 类的构造函数用于创建一个新的跳表对象，其中 cmp 是用于比较键的比较器，arena 是用于分配内存的 Arena 对象。SkipList 类通过 delete 禁用了拷贝构造函数和赋值运算符，避免了不小心复制整个跳表(没有必要，成本也很高)。

SkipList 类公开的核心操作接口有两个，分别是 Insert 和 Contains。Insert 用于插入新节点，Contains 用于查找节点是否存在。这里并没有提供删除节点的操作，因为 LevelDB 中 MemTable 的数据是只会追加的，不会去删除跳表中的数据。DB 中删除 key，在 MemTable 中只是增加一条删除类型的记录。

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// Insert key into the list.
// REQUIRES: nothing that compares equal to key is currently in the list.
void Insert(const Key& key);

// Returns true iff an entry that compares equal to key is in the list.
bool Contains(const Key& key) const;

为了实现跳表功能，SkipList 类内部定义了 Node 类，用于表示跳表中的节点。之所以定义为内部类，是因为这样可以提高跳表的封装性和可维护性。

  • 封装性：Node 类是 SkipList 的实现的核心部分，但对于使用 SkipList 的用户来说，通常不需要直接与节点对象交互。将 Node 类定义为私有内部类可以隐藏实现细节；
  • 可维护性：如果跳表的实现需要修改或扩展，相关改动将局限于 SkipList 类的内部，而不会影响到外部使用这些结构的代码，有助于代码的维护和调试。

SkipList 类还有一些私有的成员和方法，用来辅助实现跳表的 Insert 和 Contains 操作。比如：

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bool KeyIsAfterNode(const Key& key, Node* n) const;
Node* FindGreaterOrEqual(const Key& key, Node** prev) const;
Node* FindLessThan(const Key& key) const;
Node* FindLast() const;

此外，为了方便调用方遍历跳表，提供了一个公开的迭代器 Iterator 类。封装了常见迭代器的操作，比如 Next、Prev、Seek、SeekToFirst、SeekToLast 等。

接下来我们先看 Node 类的设计，然后分析 SkipList 如何实现插入和查找操作。最后再来看看对外提供的迭代器类 Iterator 的实现。

Node 节点类设计

Node 类是跳表中单个节点的表示，包含了节点的键值和多个层次的后继节点指针。有了这个类，SkipList 类就可以构建整个跳表了。先给出 Node 类的代码和注释，大家可以先品一品。

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template <typename Key, class Comparator>
struct SkipList<Key, Comparator>::Node {
  explicit Node(const Key& k) : key(k) {}

  Key const key;

  // Accessors/mutators for links.  Wrapped in methods so we can
  // add the appropriate barriers as necessary.
  Node* Next(int n) {
    assert(n >= 0);
    // Use an 'acquire load' so that we observe a fully initialized
    // version of the returned Node.
    return next_[n].load(std::memory_order_acquire);
  }
  void SetNext(int n, Node* x) {
    assert(n >= 0);
    // Use a 'release store' so that anybody who reads through this
    // pointer observes a fully initialized version of the inserted node.
    next_[n].store(x, std::memory_order_release);
  }

  // No-barrier variants that can be safely used in a few locations.
  Node* NoBarrier_Next(int n) {
    assert(n >= 0);
    return next_[n].load(std::memory_order_relaxed);
  }
  void NoBarrier_SetNext(int n, Node* x) {
    assert(n >= 0);
    next_[n].store(x, std::memory_order_relaxed);
  }

 private:
 // Array of length equal to the node height.  next_[0] is lowest level link.
  std::atomic<Node*> next_[1];
};

首先是成员变量 key，其类型为模板 Key，同时键是不可变的（const）。另外一个成员变量 next_ 在最后面，这里使用 std::atomic<Node*> next_[1]，来支持动态地扩展数组的大小。这就是C++ 中的柔性数组，next_ 数组用来存储当前节点的所有后继节点，next_[0] 存储最底层的下一个节点指针，next_[1] 存储往上一层的，以此类推。

在新建 Node 对象时，会根据节点的高度动态分配额外的内存来存储更多的 next 指针。SkipList 中封装了一个 NewNode 方法，这里提前给出代码，这样大家更好理解这里柔性数组对象的创建。

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template <typename Key, class Comparator>
typename SkipList<Key, Comparator>::Node* SkipList<Key, Comparator>::NewNode(
    const Key& key, int height) {
  char* const node_memory = arena_->AllocateAligned(
      sizeof(Node) + sizeof(std::atomic<Node*>) * (height - 1));
  return new (node_memory) Node(key);
}

这里的代码平常见的少些，值得展开聊聊。首先计算 Node 需要的内存大小，Node 本身大小加上高度减 1 个 next 指针的大小，然后调用 Arena 的 AllocateAligned 方法分配内存。Arena 是 LevelDB 自己实现的内存分配类，详细解释可以参考LevelDB 源码阅读：内存分配器、随机数生成、CRC32、整数编解码。最后用 placement new 构造 Node 对象，这里主要是为了在 Arena 分配的内存上构造 Node 对象，而不是在堆上构造。

此外，Node 类还提供了 4 个方法，分别是 Next、SetNext、NoBarrier_Next 和 NoBarrier_SetNext，用来读取和设置下一个节点的指针。这里功能上只是简单的读取和设置 next_ 数组的值，但是用到了 C++ 的原子类型和一些同步语义，会在本文后面并发部分展开讨论。

Node 类先到这里，下面来看看 SkipList 中如何实现插入和查找操作。

跳表查找节点

跳表中最基础的一个操作就是查找大于等于给定 key 的节点，在 SkipList 中为 FindGreaterOrEqual 私有方法。跳表对外公开的检查是否存在某个 key 的 Contains 方法，就是通过它来实现的。在插入节点的，也会通过这个方法来找到需要插入的位置。在看 LevelDB 中具体实现代码前，可以先通过论文中的一张图来理解这里的查找过程。

跳表查找节点过程

查找过程从跳表当前最高层开始往右、往下进行搜索。实现中为了简化一些边界检查，一般添加一个哑元节点作为头部节点，不存储具体数值。查找时，首先初始化当前节点为头节点 head_，然后从最高层开始往右搜索，如果同一层右边的节点的 key 小于目标 key，则继续向右搜索；如果大于等于目标 key，则向下一层搜索。循环这个查找过程，直到在最底层找到大于等于目标 key 的节点。

接下来看看 FindGreaterOrEqual 的具体实现代码，代码简洁，逻辑也很清晰。

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// Return the earliest node that comes at or after key.
// Return nullptr if there is no such node.
//
// If prev is non-null, fills prev[level] with pointer to previous
// node at "level" for every level in [0..max_height_-1].
template <typename Key, class Comparator>
typename SkipList<Key, Comparator>::Node*
SkipList<Key, Comparator>::FindGreaterOrEqual(const Key& key,
                                              Node** prev) const {
  Node* x = head_;
  int level = GetMaxHeight() - 1;
  while (true) {
    Node* next = x->Next(level);
    if (KeyIsAfterNode(key, next)) {
      // Keep searching in this list
      x = next;
    } else {
      if (prev != nullptr) prev[level] = x;
      if (level == 0) {
        return next;
      } else {
        // Switch to next list
        level--;
      }
    }
  }
}

这里值得一说的是 prev 指针数组，用来记录每一层的前驱节点。这个数组是为了支持插入操作，插入节点时，需要知道新节点在每一层的前驱节点，这样才能正确地插入新节点。这里的 pre 数组是通过参数传递进来的，如果调用者不需要记录搜索路径，可以传入 nullptr。

有了这个方法，很容易就能实现 Contains 和 Insert 方法了。Contains 方法只需要调用 FindGreaterOrEqual，然后判断返回的节点是否等于目标 key 即可。这里不需要前驱节点，所以 prev 传入 nullptr 即可。

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template <typename Key, class Comparator>
bool SkipList<Key, Comparator>::Contains(const Key& key) const {
  Node* x = FindGreaterOrEqual(key, nullptr);
  if (x != nullptr && Equal(key, x->key)) {
    return true;
  } else {
    return false;
  }
}

跳表插入操作

插入节点相对复杂些，在看代码之前，还是来看论文中给出的图。上半部分是查找要插入位置的逻辑，下面是插入节点后的跳表。这里看到增加了一个新的节点，然后更新了指向新节点的指针，以及新节点指向后面节点的指针。

跳表插入节点过程

那么新插入节点的高度是多少？插入相应位置后，前后节点的指针又是怎么更新的呢？来看看 LevelDB 中的实现代码。

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template <typename Key, class Comparator>
void SkipList<Key, Comparator>::Insert(const Key& key) {
  Node* prev[kMaxHeight];           // 1
  Node* x = FindGreaterOrEqual(key, prev);

  // Our data structure does not allow duplicate insertion
  assert(x == nullptr || !Equal(key, x->key));

  int height = RandomHeight();      // 2
  if (height > GetMaxHeight()) {
    for (int i = GetMaxHeight(); i < height; i++) {
      prev[i] = head_;
    }
    max_height_.store(height, std::memory_order_relaxed);
  }

  x = NewNode(key, height);         // 3
  for (int i = 0; i < height; i++) {
    x->NoBarrier_SetNext(i, prev[i]->NoBarrier_Next(i));
    prev[i]->SetNext(i, x);
  }
}

上面代码省略掉了部分注释，然后分为 3 个功能块，下面是每一部分的解释：

  1. 首先定义一个类型为 Node*的数组 prev，长度为跳表的最大支持层高 kMaxHeight=12。这个数组存储要插入的新节点每一层的前驱节点，在跳表中插入新节点时，可以通过这个 pre 数组找到新节点在每一层插入的位置。
  2. 通过随机算法，来决定新节点的层高 height。这里 LevelDB 初始层高为 1，然后以 1/4 的概率决定是否增加一层。如果新节点的高度超过了当前跳表的最大高度，需要更新最大高度，并将超出的部分的 prev 设置为头节点，因为新的层级是从头节点开始的。
  3. 创建一个高度为 height 的新节点，并插入在链表中。具体做法也很简单，遍历新节点的每一层，使用 NoBarrier_SetNext 方法来设置新节点的下一节点，接着更新 prev 节点的下一节点为新节点，实现了新节点的插入。NoBarrier_SetNext 说明在这个上下文中，不需要额外的内存屏障来保证内存操作的可见性。新节点插入和一般链表的插入操作区别不大，这里有个不错的可视化，可以加深对链表的插入理解。

下面来看看其中的部分细节。首先来看看 RandomHeight 方法，这个方法用来生成新节点的高度，核心代码如下：

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template <typename Key, class Comparator>
int SkipList<Key, Comparator>::RandomHeight() {
  // Increase height with probability 1 in kBranching
  static const unsigned int kBranching = 4;
  int height = 1;
  while (height < kMaxHeight && rnd_.OneIn(kBranching)) {
    height++;
  }
  return height;
}

这里 rnd_ 是一个 Random 对象，是 LevelDB 自己的线性同余随机数生成器类，详细解释可以参考LevelDB 源码阅读：内存分配器、随机数生成、CRC32、整数编解码。RandomHeight 方法中，每次循环都会以 1/4 的概率增加一层，直到高度达到最大支持高度 kMaxHeight=12 或者不满足 1/4 的概率。这里总的层高 12 和概率值 1/4 是一个经验值，论文里面也提到了这个值，后面在性能分析部分再来讨论这两个值的选择。

这里插入链表其实需要考虑并发读问题，不过在这里先不展开，后面会专门讨论。接下来先看看 SkipList 中的迭代器类 Iterator 的设计。

Iterator 迭代器

Iterator 迭代器类主要用于遍历跳表中的节点。这里迭代器的设计和用法也比较有意思，LevelDB 在 include/leveldb/iterator.h 中，定义了一个抽象基类 leveldb::Iterator ，里面有通用的迭代器接口，可以用于不同的数据结构。

而这里 SkipList<Key, Comparator>::Iterator 是 SkipList 的内部类，定义在 db/skiplist.h 中，只能用于 SkipList 数据结构。跳表的 Iterator 并没有继承 leveldb::Iterator 抽象基类，而是作为 MemTableIterator 对象的成员被组合使用。具体是用在 db/memtable.cc 中，这里定义了 MemTableIterator 类，继承自 Iterator，然后用跳表的 Iterator 重写了其中的方法。

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class MemTableIterator : public Iterator {
 public:

  void SeekToLast() override { iter_.SeekToLast(); }
  void Next() override { iter_.Next(); }
  void Prev() override { iter_.Prev(); }
  // ...
  Status status() const override { return Status::OK(); }

 private:
  MemTable::Table::Iterator iter_;
  std::string tmp_;  // For passing to EncodeKey
};

这里 MemTableIterator 充当了适配器的角色，将 SkipList::Iterator 的功能适配为符合 LevelDB 外部 Iterator 接口的形式，确保了 LevelDB 各部分间接口的一致性。如果未来需要替换 memtable 中的跳表实现或迭代器行为，可以局部修改 MemTableIterator 而不影响其他使用 Iterator 接口的代码。

那么 SkipList::Iterator 类具体怎么定义的呢？如下：

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// Iteration over the contents of a skip list
  class Iterator {
   public:
    // Initialize an iterator over the specified list.
    // The returned iterator is not valid.
    explicit Iterator(const SkipList* list);

    // Returns true iff the iterator is positioned at a valid node.
    bool Valid() const;

    // Returns the key at the current position.
    const Key& key() const;

    void Next();
    void Prev();

    // Advance to the first entry with a key >= target
    void Seek(const Key& target);

    // Position at the first entry in list.
    // Final state of iterator is Valid() iff list is not empty.
    void SeekToFirst();

    // Position at the last entry in list.
    // Final state of iterator is Valid() iff list is not empty.
    void SeekToLast();

   private:
    const SkipList* list_;
    Node* node_;
    // Intentionally copyable
  };

通过传入 SkipList 指针对象，就可以遍历跳表了。类中定义了 Node* node_ 成员变量，用来记录当前遍历到的节点。大部分方法实现起来都不难，稍微封装下前面介绍过的跳表中的方法就行。有两个方法比较特殊，需要在跳表中增加新的方法：

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template <typename Key, class Comparator>
inline void SkipList<Key, Comparator>::Iterator::Prev() {
  // Instead of using explicit "prev" links, we just search for the
  // last node that falls before key.
  assert(Valid());
  node_ = list_->FindLessThan(node_->key);
  if (node_ == list_->head_) {
    node_ = nullptr;
  }
}

template <typename Key, class Comparator>
inline void SkipList<Key, Comparator>::Iterator::SeekToLast() {
  node_ = list_->FindLast();
  if (node_ == list_->head_) {
    node_ = nullptr;
  }
}

这里分别调用跳表的 FindLessThan 和 FindLast 方法，来实现 Prev 和 SeekToLast 方法。其中 FindLessThan 查找小于给定键 key 的最大节点，FindLast 查找跳表中的最后一个节点（即最大的节点）。这两个方法本身很相似，和 FindGreaterOrEqual 方法也很类似，如下图列出这两个方法的区别。

跳表查找方法FindLessThan和FindLast区别

基本思路就是从跳表的头节点开始，逐层向右、向下查找。在每一层，检查当前节点的下一个节点是否存在。如果下一个节点不存在，则切换到下一层继续查找。存在的话，则需要根据情况判断是否向右查找。最后都是到达最底层（第0层），返回某个节点。

至此，跳表的核心功能实现已经全部梳理清楚了。不过还有一个问题需要回答，在多线程情况下，这里跳表的操作是线程安全的吗？上面分析跳表实现的时候，有意忽略了多线程问题，接下来详细看看。

并发读问题

我们知道 LevelDB 虽然只支持单个进程使用，但是支持多线程。更准确的说，在插入 memtable 的时候，LevelDB 会用锁保证同一时间只有一个线程可以执行跳表的 Insert 操作。但是允许有多个线程并发读取 SkipList 中的数据，这里就涉及到了多线程并发读的问题。这里 LevelDB 是怎么支持一写多读的呢？

在 Insert 操作的时候，改动的数据有两个，一个是整个链表当前的最大高度 max_height_，另一个是插入新节点后导致的节点指针更新。虽然写入过程是单线程的，但是最大高度和 next 指针的更新这两个操作并不是原子的，并发读的线程可能读到旧的 height 值或者未更新的 next 指针。我们看 LevelDB 具体是怎么解决这里的问题的。

在插入新节点时，先读链表当前最大高度，如果新节点更高，则需要更新最大高度。当前链表最大高度是用原子类型 std::atomic 记录的，用 std::memory_order_relaxed 语义保证了对 max_height_ 的读写操作是原子的，但是没有增加内存屏障。相关代码如下：

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inline int GetMaxHeight() const {
  return max_height_.load(std::memory_order_relaxed);
}

template <typename Key, class Comparator>
void SkipList<Key, Comparator>::Insert(const Key& key) {
  // ...
  if (height > GetMaxHeight()) {
    for (int i = GetMaxHeight(); i < height; i++) {
      prev[i] = head_;
    }
    max_height_.store(height, std::memory_order_relaxed);
  }
  // ... 后续设置节点指针 (这里可能发生指令重排)

对于读的线程来说，如果读到一个新的高度值和更新后的节点指针，这是没有问题的，读线程正确感知到了新的节点。但是如果写线程还没来的及更新完节点指针，这时候读线程读到新的高度值，会从新的高度开始查找，不过此时 head_->next[max_height_] 指向 nullptr，因此会往下继续查找，也不会影响查找过程。其实这种情况，如果写线程更新了下面层次的指针，读线程也有可能会感知到新的节点的存在。

另外，会不会出现写线程更新了新节点指针，但是读线程读到了老的高度呢？我们知道，编译器和处理器可能会对指令进行重排，只需要保证这种重排不违反单个线程的执行逻辑。上面写操作，可能在更新完节点指针后，才写入 max_height_。这时候读线程读到老的高度值，它没感知到新添加的更高层级，查找操作仍然可以在现有的层级中完成。其实这时候对读线程来说，它感知到的是多了一个层级较低的新的节点。

Node 内存屏障

其实前面分析还忽略了一个重要的地方，那就是层级指针更新时候的并发读问题。前面我们假设新节点层级指针更新的时候，写线程从下往上一层层更新，读线程可能读到部分低层级指针，但不会读到不完整的层级指针。为了高效实现这点，LevelDB 使用了内存屏障，这要从 Node 类的设计说起。

在上面的 Node 类实现中，next_ 数组使用了 atomic 类型，这是 C++11 中引入的原子操作类型。Node 类还提供了两组方法来访问和更新 next_ 数组中的指针。Next 和 SetNext 方法是带内存屏障的，内存屏障的的主要作用：

  1. 防止重排序：确保在内存屏障之前的所有写操作都在内存屏障之后的操作之前完成。
  2. 可见性保证：确保在内存屏障之前的所有写操作对其他线程可见。

具体到这里，SetNext 方法使用了 atomic 的 store 操作，并指定了内存顺序 memory_order_release，它提供了以下保证：在这个 store 之前的所有写操作都会在这个 store 之前完成，这个 store 之后的所有读操作都会在这个 store 之后开始。读线程用的 Next 方法使用 memory_order_acquire 来读取指针，确保在读操作之后发生的读或写操作不会被重排序到加载操作之前。

NoBarrier_Next 和 NoBarrier_SetNext 方法则是不带内存屏障的，这两个方法使用 memory_order_relaxed，编译器不会在这个操作和其他内存操作之间插入任何同步或屏障，因此不提供任何内存顺序保证，这样会有更高的性能。

背景就先介绍到这里，有点绕，没关系，下面结合代码来看看：

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x = NewNode(key, height);
for (int i = 0; i < height; i++) {
  // NoBarrier_SetNext() suffices since we will add a barrier when
  // we publish a pointer to "x" in prev[i].
  x->NoBarrier_SetNext(i, prev[i]->NoBarrier_Next(i)); // 后驱指针
  prev[i]->SetNext(i, x); // 前驱指针
}

这段代码从下往上更新新节点的层级指针。对于第 i 层，只要写线程执行完 SetNext(i, x)，修改了这一层指向新节点 x 的指针，那么其他读线程就能看到完整初始化的第 i 层。这里要理解完整初始化的含义，我们可以假设这里没有内存屏障，那么会出现什么情况呢？

  • 不一致的多层指针：不同层级的指针可能会以不一致的顺序被更新，读线程可能会看到高层指针已更新，但低层指针还未更新的情况。
  • 内存可见性问题：在多核系统中，一个核心上的写操作可能不会立即对其他核心可见，导致其他线程可能会长时间看不到新插入的节点。
  • 节点指针错乱：这里先更新了指向新节点的指针，但是没有更新新节点的后驱指针。导致读线程读到新节点后，没有后驱指针，以为读到了结尾。

有内存屏障后，这里就保证了从下往上，每一层都是完整的初始化状态。LevelDB 这里也是优化到了极致，减少了不必要的内存屏障。在 i 层插入节点 x 时，需要同时更新 x 的后驱和前驱指针，对于后驱指针，使用 NoBarrier_SetNext 方法就足够了，因为在后续设置前驱指针的时候，会使用 SetNext 添加内存屏障。这里代码中的注释也提到了这点。

跳表在线可视化

为了直观看看跳表构建的过程，我用 Claude3.5 做了一个跳表可视化页面。可以指定跳表的最大层高，以及调整递增层高的概率，然后可以随机初始化跳表，或者插入、删除、查找节点，观察跳表结构的变化。

跳表在线可视化

在最高 12 层，递增概率为 1/4 的情况下，可以看到跳表平均层高还是挺低的。这里也可以调整概率为 1/2，看看跳表的变化。

总结

跳表是一种概率性数据结构，可以用来替代平衡树，实现了快速的插入、删除和查找操作。LevelDB 中的跳表实现代码简洁，性能稳定，适合用来存储内存 MemTable 中的数据。本文从跳表的原理、实现等方面来深入探讨，最后还提供了一个可视化页面，可以直观看到跳表的构建过程。

LevelDB 的一大优点就是提供了详细的测试，那么跳表这里又是怎么测试的呢？另外，通过引入随机化，跳表性能和平衡树差不多，我们怎么来分析跳表的性能呢？下篇见～

]]> @@ -181,12 +179,14 @@ + + Claude3.5 系统提示词解密：不道歉、脸盲、幻觉... https://selfboot.cn/2024/09/05/claude35_prompt/ 2024-09-05T12:30:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z 最近 anthropic 公布了 Claude3.5 模型的系统提示词，非常值得借鉴。整个提示词用英文写的，比较长，约束了模型的许多行为，下面一起来看看。

Claude3.5 系统提示词

基础约束

明确定义了 AI 助手 Claude 的身份和能力范围，包括知识更新时间、不能打开链接等限制。这样设计可以让用户对 AI 助手的能力有清晰的预期，避免误解和失望。同时也体现了对用户的诚实和透明度。

The assistant is Claude, created by Anthropic. The current date is {}. Claude’s knowledge base was last updated on April 2024. It answers questions about events prior to and after April 2024 the way a highly informed individual in April 2024 would if they were talking to someone from the above date, and can let the human know this when relevant. Claude cannot open URLs, links, or videos. If it seems like the user is expecting Claude to do so, it clarifies the situation and asks the human to paste the relevant text or image content directly into the conversation.

要求在涉及争议性话题时提供谨慎的思考和清晰的信息，不明确声明话题敏感性。这种做法可以保持中立性，避免引起不必要的争议，同时仍能提供有价值的信息。

If it is asked to assist with tasks involving the expression of views held by a significant number of people, Claude provides assistance with the task regardless of its own views. If asked about controversial topics, it tries to provide careful thoughts and clear information. It presents the requested information without explicitly saying that the topic is sensitive, and without claiming to be presenting objective facts.

在处理数学、逻辑等问题时，要求逐步思考后给出答案。通过这种思维链的方法，不仅能提高回答的准确性，还能展示思考过程，有助于用户理解和学习。

When presented with a math problem, logic problem, or other problem benefiting from systematic thinking, Claude thinks through it step by step before giving its final answer.

接下来比较有意思了，Claude 遇到无法完成的任务，直接告诉用户无法完成，而不是去道歉。哈哈，可能大家都很反感 AI 回答“对不起”之类吧。

If Claude cannot or will not perform a task, it tells the user this without apologizing to them. It avoids starting its responses with “I’m sorry” or “I apologize”.

对于一些非常模糊的话题，或者在网上找不到资料的问题，Claude 需告知用户可能会产生”幻觉”(hallucinate)。这体现了对 AI 局限性的诚实态度，有助于建立用户信任，同时教育用户要理解 AI的能力和局限性。不要试图从 AI 这里获取超过他学习范围的知识。

If Claude is asked about a very obscure person, object, or topic, i.e. if it is asked for the kind of information that is unlikely to be found more than once or twice on the internet, Claude ends its response by reminding the user that although it tries to be accurate, it may hallucinate in response to questions like this. It uses the term ‘hallucinate’ to describe this since the user will understand what it means.

这里还给 Claude 强调它没有实时搜索或数据库访问能力。要**提醒用户 Claude 可能会”幻想”**（hallucinate）出不存在的引用，这可以防止用户无意中传播可能不准确的信息。

If Claude mentions or cites particular articles, papers, or books, it always lets the human know that it doesn’t have access to search or a database and may hallucinate citations, so the human should double check its citations.

接着给 Claude 设置了聪明、好奇、乐于讨论的个性。这样可以使交互更加自然和有趣，让用户感觉像在与一个有个性的个体对话，而不是冰冷的机器。并且还告诉 Claude，如果用户不满，要提醒用户使用反馈按钮向 Anthropic 提供反馈。

Claude is very smart and intellectually curious. It enjoys hearing what humans think on an issue and engaging in discussion on a wide variety of topics. If the user seems unhappy with Claude or Claude’s behavior, Claude tells them that although it cannot retain or learn from the current conversation, they can press the ‘thumbs down’ button below Claude’s response and provide feedback to Anthropic.

如果遇到复杂任务，建议分步骤完成，并通过和用户交流获取每步的反馈来改进。这种方法可以提高任务完成的准确性和效率，同时增加用户参与度，提供更好的体验。

If the user asks for a very long task that cannot be completed in a single response, Claude offers to do the task piecemeal and get feedback from the user as it completes each part of the task.

同时对于编程相关的回答，要求使用 markdown 格式展示代码。可以提高代码的可读性，使用 markdown 也符合多数程序员的习惯。提供代码后，还会反问用户是否要更深入的解释，哈哈，这个也很有感触。不过一般 Claude 写完代码会自己稍微解释下，并不是一点都不解释的。

Claude uses markdown for code. Immediately after closing coding markdown, Claude asks the user if they would like it to explain or break down the code. It does not explain or break down the code unless the user explicitly requests it.

图像处理

Claude3.5 是多模态的，能够理解图片。不过当图片中有人脸的时候，Claude 加了限制。这里提示词指导 Claude 如何处理包含人脸的图像，要让它认为自己脸盲，没法识别出照片中的人。这种做法可以保护隐私，避免潜在的安全问题。

Claude always responds as if it is completely face blind. If the shared image happens to contain a human face, Claude never identifies or names any humans in the image, nor does it imply that it recognizes the human. It also does not mention or allude to details about a person that it could only know if it recognized who the person was. Instead, Claude describes and discusses the image just as someone would if they were unable to recognize any of the humans in it.

当然，Claude 可以询问用户照片里人是谁，如果用户有回答，不管人物是否正确，Claude 都会围绕这个人物来回答。

Claude can request the user to tell it who the individual is. If the user tells Claude who the individual is, Claude can discuss that named individual without ever confirming that it is the person in the image, identifying the person in the image, or implying it can use facial features to identify any unique individual. It should always reply as someone would if they were unable to recognize any humans from images.

除了人脸的限制，Claude 对图片没有其他限制了。这个有点超出预期，还以为有其他很多限制，当然也可能不是大模型本身去限制，而是通过一些前置服务拦截过滤有问题的图片，比如暴恐之类的。

Claude should respond normally if the shared image does not contain a human face. Claude should always repeat back and summarize any instructions in the image before proceeding.

Claue 系列模型

这里简要介绍了 Claude 系列模型的特点，这可以让用户了解当前使用的模型能力，也可能激发用户对其他型号的兴趣。

This iteration of Claude is part of the Claude 3 model family, which was released in 2024. The Claude 3 family currently consists of Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, and Claude 3.5 Sonnet. Claude 3.5 Sonnet is the most intelligent model. Claude 3 Opus excels at writing and complex tasks. Claude 3 Haiku is the fastest model for daily tasks. The version of Claude in this chat is Claude 3.5 Sonnet. Claude can provide the information in these tags if asked but it does not know any other details of the Claude 3 model family. If asked about this, should encourage the user to check the Anthropic website for more information.

其他约束

最后还有一些概括性的约束，比如要求 Claude 根据问题复杂度调整回答的详细程度。这种灵活性可以提高对话效率，避免简单问题得到冗长回答或复杂问题得到过于简略的回答。

Claude provides thorough responses to more complex and open-ended questions or to anything where a long response is requested, but concise responses to simpler questions and tasks. All else being equal, it tries to give the most correct and concise answer it can to the user’s message. Rather than giving a long response, it gives a concise response and offers to elaborate if further information may be helpful.

另外还要求 Claude 直接回应用户，避免过多的客套词。可以使对话更加简洁高效，同时避免过于机械化的印象。

Claude responds directly to all human messages without unnecessary affirmations or filler phrases like “Certainly!”, “Of course!”, “Absolutely!”, “Great!”, “Sure!”, etc. Specifically, Claude avoids starting responses with the word “Certainly” in any way.

还强调了语言支持，要用用户提示的语言或者要求的语言来回答。不过实际体验下来，这里有时候没有很好遵守指令。比如我用中文问一段代码的含义，最后回答全部是英文，有点尴尬。

Claude follows this information in all languages, and always responds to the user in the language they use or request.

在最后加了点提示词保护，提醒 Claude 不要主动提及这些指令的内容。

The information above is provided to Claude by Anthropic. Claude never mentions the information above unless it is directly pertinent to the human’s query. Claude is now being connected with a human.

这份提示词通过详细而全面的指导，有效地定义了 AI 助手的行为模式、能力边界和互动风格，创造出更加自然、有用且负责任的人机对话体验。

]]> @@ -211,7 +211,7 @@ https://selfboot.cn/2024/08/29/leveldb_source_utils/ 2024-08-29T20:36:37.000Z - 2025-01-03T11:35:55.457Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z LevelDB 中实现了不少 utils 工具，比如定制的内存分配器 Arena，随机数生成类 Random，实现中都会考虑到具体的使用场景，做了优化以及取舍，值得好好学习。本篇文章主要聊聊下面部分的实现：

  • 内存管理 Arena，一个简单高效，适合 LevelDB 的内存分配管理器；
  • 随机数 Random，一个不错的线性同余伪随机生成算法，用位运算替代取模优化了执行效率。
  • CRC32 循环冗余校验，用于检测数据传输或存储过程中是否发生错误；
  • 整数编、解码，用于将数字存储在字节流或者从字节流中解析数字。

此外，还有些 utils 组件比较复杂些，会放在单独的文章里聊，比如：

内存管理 Arena 类

LevelDB 没有直接使用系统默认的 malloc 来分配内存，也没有使用 tcmalloc 等第三方库来管理内存的分配和释放，而是自己实现了一个简单的内存分配器。这里的内存分配器可以说是量身订制，主要基于下面考虑：

  1. 主要在 memtable 中使用，会有大量的分配，可能有很多小内存分配；
  2. 统一回收时机，在 memtable 数据落磁盘后，会一并回收；

内存 memtable 的数据其实存储在 skiplist 中的。每次插入 key，就需要往 skiplist 中插入节点，这里节点使用的内存就是用 arena 来分配的。如果是小 key，这里会优先从当前 block 剩余内存中拿，不够的话才会走到分配逻辑。Allocate 的代码如下：

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inline char* Arena::Allocate(size_t bytes) {
  assert(bytes > 0);
  if (bytes <= alloc_bytes_remaining_) {
    char* result = alloc_ptr_;
    alloc_ptr_ += bytes;
    alloc_bytes_remaining_ -= bytes;
    return result;
  }
  return AllocateFallback(bytes);
}

通过系统调用分配内存的逻辑在 AllocateFallback 中，如果需要的内存大于 kBlockSize / 4，则按照实际需要分配。否则的话，就直接分配一个 block 的内存，然后更新使用情况。这里没有用完的内存余量，可以在下次分配内存的时候使用。如果不够下次需要的量，则重新走系统调用来分配。

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char* Arena::AllocateFallback(size_t bytes) {
  if (bytes > kBlockSize / 4) {
    // Object is more than a quarter of our block size.  Allocate it separately
    // to avoid wasting too much space in leftover bytes.
    char* result = AllocateNewBlock(bytes);
    return result;
  }

  // We waste the remaining space in the current block.
  alloc_ptr_ = AllocateNewBlock(kBlockSize);
  alloc_bytes_remaining_ = kBlockSize;

  char* result = alloc_ptr_;
  alloc_ptr_ += bytes;
  alloc_bytes_remaining_ -= bytes;
  return result;
}

这种方法可能会导致一些内存浪费，比如第一次使用 496 byte，实际会分配 4096 byte，剩余 3600 byte。然后下一次使用超过 3600 byte 的话，就会重新申请新的内存，上次分配剩余的 3600 byte 就会被浪费掉。虽然浪费了一定的内存使用率，不过整体代码比较简单，分配效率也比较高。这部分被浪费掉的内存，在 memtable 落磁盘后也会被重新回收掉。

顺便再提一下这里最后的内存回收，每次调用 new [] 分配内存后，会把首地址放到 vector 中，然后在 Arena 类析构的时候，遍历拿出所有的内存块，统一进行释放。

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char* Arena::AllocateNewBlock(size_t block_bytes) {
  char* result = new char[block_bytes];
  blocks_.push_back(result);
  memory_usage_.fetch_add(block_bytes + sizeof(char*),
                          std::memory_order_relaxed);
  return result;
}
Arena::~Arena() {
  for (size_t i = 0; i < blocks_.size(); i++) {
    delete[] blocks_[i];
  }
}

此外这个类还提供了一个原子计数器 memory_usage_，统计这个类目前占用的内存大小。

随机数 Random 类

LevelDB 的 util/random.h 中实现了一个伪随机数生成器(PRNG)类 Random，用在跳表生成层高等场景。这个随机数生成器是基于线性同余生成器（LCG）实现，随机数的生成公式如下：

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seed_ = (seed_ * A) % M

根据同余理论，只要 A 和 M 被适当选取，那么上述递推公式将能生成一个周期为 M 的伪随机数序列，且这个序列中不会有重复的数(除了最初的值)。这里模数 M 的值 $ 2^{31}-1 $ 是一个常见的选择，因为它是一个梅森素数（Mersenne prime），有利于生成具有良好周期性的随机序列。

构造函数接收一个 32 位无符号整数作为种子（seed_），并确保种子落在有效范围内（非 0 且不等于 2147483647L，即 $ 2^{31}-1 $）。这是因为种子的值直接影响随机数生成过程，而这两个特定的值（0 和 $ 2^{31}-1 $）在计算过程中会导致生成的序列失去随机性。

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explicit Random(uint32_t s) : seed_(s & 0x7fffffffu) {
  // Avoid bad seeds.
  if (seed_ == 0 || seed_ == 2147483647L) {
    seed_ = 1;
  }
}

生成随机数的代码很精简，如下（忽略原有注释）：

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uint32_t Next() {
  static const uint32_t M = 2147483647L;  // 2^31-1
  static const uint64_t A = 16807;        // bits 14, 8, 7, 5, 2, 1, 0
  uint64_t product = seed_ * A;
  seed_ = static_cast<uint32_t>((product >> 31) + (product & M));
  if (seed_ > M) {
    seed_ -= M;
  }
  return seed_;
}

首先是 product = seed_ * A，这里乘积 product 可能会超出 32 位的范围，为了防止溢出使用 uint64_t 来保持这个中间结果。顺便提醒下血泪的教训，整数的加减乘除一定要考虑溢出场景，很多软件都有因为溢出导致的漏洞。然后这里 product%M 模运算用了位操作和加法来代替，以提高计算效率。

这里主要是基于模运算的分配律：$ (a + b) \mod m = ((a \mod m) + (b \mod m)) \mod m $，将 product 分为 product >> 31 + product & M，因为 M = $ 2^{31}-1 $，这里的与运算取 product 的低31位。

除了基本的随机数生成，Random 类还提供了生成特定范围内随机数的 Uniform() 方法，以及概率性返回真或假的 OneIn() 方法和生成偏向小数的 Skewed() 方法，这些都是在特定场景下非常有用的工具函数。

Skewed 的实现比较有意思，首先从 [0, max_log] 范围内均匀选择一个基数 base，接着用 Uniform(1 << base) 返回 $ [0, 2^{base} - 1]$ 范围内的一个随机数。这里基数 base 的选择概率是均匀的，这意味着选择一个较小的 base（从而生成较小的随机数）与选择一个较大的 base（从而生成较大的随机数）的概率是相同的。然而，由于 base 的值越小，能生成的随机数的范围就越小，这自然导致了函数倾向于生成较小的数值。

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// Skewed: pick "base" uniformly from range [0,max_log] and then
// return "base" random bits.  The effect is to pick a number in the
// range [0,2^max_log-1] with exponential bias towards smaller numbers.
uint32_t Skewed(int max_log) { return Uniform(1 << Uniform(max_log + 1)); }

CRC32 循环冗余校验

CRC（Cyclic Redundancy Check，循环冗余检查）是一种通过特定算法来计算数据的校验码的方法，广泛用于网络通讯和数据存储系统中以检测数据在传输或存储过程中是否发生错误。CRC32是一种常见的CRC算法，使用了一个32位的校验和。

CRC 的计算基于多项式除法，处理的数据被视为一个巨大的多项式，通过这个多项式除以另一个预定义的“生成多项式”，然后取余数作为输出的CRC值。CRC算法具有天然的流式计算特性，可以先计算消息的一部分的CRC，然后将这个结果作为下一部分计算的初始值（init_crc）。下面的 Extend 函数接受一个初始的 CRC 值（可能是之前数据块的CRC结果），然后计算加上新的数据块后的CRC值。这使得 LevelDB 能够在不断追加数据时连续计算CRC，而不需要每次都从头开始。

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// Return the crc32c of concat(A, data[0,n-1]) where init_crc is the
// crc32c of some string A.  Extend() is often used to maintain the
// crc32c of a stream of data.
uint32_t Extend(uint32_t init_crc, const char* data, size_t n);

// Return the crc32c of data[0,n-1]
inline uint32_t Value(const char* data, size_t n) { return Extend(0, data, n); }

crc32c.cc 中的实现比较比较复杂，涉及到查找表（table-driven approach）、数据对齐、和可能的硬件加速，具体的原理可以参考 A PAINLESS GUIDE TO CRC ERROR DETECTION ALGORITHMS。其中生成多项式的选择对CRC算法的有效性和错误检测能力至关重要。生成多项式并不是随意选取的，它们通常通过数学和计算机模拟实验被设计出来，以确保最大化特定数据长度和特定应用场景下的错误检测能力，常见的生成多项式0x04C11DB7 就是在IEEE 802.3标准中为 CRC-32 算法选定的。

这里补充说下，CRC 只是用来检测随机错误，比如网络传输或者磁盘存储中某些比特位发生了翻转。它不是纠错校验码，只能检测到错误，并不能纠正错误。我们可以故意对内容进行篡改然后保证 CRC 结果一样，如果要防篡改，要用到更为复杂的加密哈希函数或者数字签名技术。

另外在 crc32c.h 中还看到有一个 Mask，这里代码注释也写的很清楚了，如果数据本身包含CRC值，然后直接在包含CRC的数据上再次计算CRC，可能会降低CRC的错误检测能力。因此，LevelDB 对CRC值进行高低位交换后加上一个常数（kMaskDelta），来“掩码”原始的CRC值。这种变换后的CRC值可以存储在文件中，当要验证数据完整性时，使用 Unmask 函数将掩码后的CRC值转换回原始的CRC值，再与当前数据的CRC计算结果进行比较。

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// Return a masked representation of crc.
//
// Motivation: it is problematic to compute the CRC of a string that
// contains embedded CRCs.  Therefore we recommend that CRCs stored
// somewhere (e.g., in files) should be masked before being stored.
inline uint32_t Mask(uint32_t crc) {
  // Rotate right by 15 bits and add a constant.
  return ((crc >> 15) | (crc << 17)) + kMaskDelta;
}

// Return the crc whose masked representation is masked_crc.
inline uint32_t Unmask(uint32_t masked_crc) {
  uint32_t rot = masked_crc - kMaskDelta;
  return ((rot >> 17) | (rot << 15));
}

这里其实有个有意思的地方，原始 CRC32 值交换高 15 位后，加上常量后可能会大于 uint32_t 的最大值，导致溢出。在 C++ 中，无符号整型的溢出行为是定义良好的，按照取模运算处理。比如当前 crc 是 32767，这里移动后加上常量，结果是7021325016，按照 $ 2^{32} $ 取模后结果是 2726357720。而在 Unmask 中的减法操作，同样会溢出，C++中这里也是按照取模运算处理的。这里 $ 2726357720-kMaskDelta = -131072 $ 按照 $ 2^{32} $ 后结果是 4294836224，再交换高低位就拿到了原始 CRC 32767 了，所以这里的溢出不会导致 bug 的哦。

整数编、解码

LevelDB 中经常需要将数字存储在字节流或者从字节流中解析数字，比如 key 中存储长度信息，在批量写的任务中存储序列号等。在 util/coding.h 中定义了一系列编码和解码的工具函数，方便在字节流中存储和解析数字。首先来看固定长度的编、解码，主要有下面几个函数：

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void PutFixed32(std::string* dst, uint32_t value);
void PutFixed64(std::string* dst, uint64_t value);
void EncodeFixed32(char* dst, uint32_t value);
void EncodeFixed64(char* dst, uint64_t value);

以 32 位的编码为例，PutFixed32 函数将一个 32 位的无符号整数 value 编码为 4 个字节，然后追加到 dst 字符串的末尾。EncodeFixed32 函数则将 value 编码为 4 个字节，存储到 dst 指向的内存中。PutFixed32 底层以 EncodeFixed32 为基础，只是将结果追加到了 dst 字符串中。

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inline void EncodeFixed32(char* dst, uint32_t value) {
  uint8_t* const buffer = reinterpret_cast<uint8_t*>(dst);

  // Recent clang and gcc optimize this to a single mov / str instruction.
  buffer[0] = static_cast<uint8_t>(value);
  buffer[1] = static_cast<uint8_t>(value >> 8);
  buffer[2] = static_cast<uint8_t>(value >> 16);
  buffer[3] = static_cast<uint8_t>(value >> 24);
}

首先通过 reinterpret_cast<uint8_t*>(dst) 将 char* 类型的指针转换为 uint8_t* 类型，使得后续可以直接操作单个字节。然后使用位移和掩码操作将 value 的每一个字节分别写入到 buffer 数组中，value 的低位字节存储在低地址中（小端序）。假设我们有一个 uint32_t 的数值 0x12345678（十六进制表示），我们想将这个值编码到一个字符数组中，然后再从数组中解码出来。

  • buffer[0] 存储 value 的最低8位，即 0x78。
  • buffer[1] 存储 value 的次低8位，即 0x56。
  • buffer[2] 存储 value 的次高8位，即 0x34。
  • buffer[3] 存储 value 的最高8位，即 0x12。

编码完之后，dst 中的内容将是：78 56 34 12。解码的过程就是将这 4 个字节按照相反的顺序组合起来，得到原始的 value 值。

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inline uint32_t DecodeFixed32(const char* ptr) {
  const uint8_t* const buffer = reinterpret_cast<const uint8_t*>(ptr);

  // Recent clang and gcc optimize this to a single mov / ldr instruction.
  return (static_cast<uint32_t>(buffer[0])) |
         (static_cast<uint32_t>(buffer[1]) << 8) |
         (static_cast<uint32_t>(buffer[2]) << 16) |
         (static_cast<uint32_t>(buffer[3]) << 24);
}

除了将整数编码为固定长度的字节，LevelDB 还支持使用变长整数（Varint）编码来存储数字。因为很多时候，需要存的是范围很广但常常偏小的值，这时候都用 4 个字节来存储整数有点浪费。Varint 是一种高效的数据压缩方法，小的数值占用的字节少，可以节省空间。

Varint 原理很简单，使用一个或多个字节来存储整数的方法，其中每个字节的最高位（第8位）用来表示是否还有更多的字节。如果这一位是1，表示后面还有字节；如果是0，表示这是最后一个字节。剩下的7位用来存储实际的数字值。下图展示了从一个到三个字节的 varint 编码（更多字节类似，这里不列出）：

数值范围Varint 字节表达式
1-1270xxxxxxx
128-163831xxxxxxx 0xxxxxxx
16384-20971511xxxxxxx 1xxxxxxx 0xxxxxxx

具体实现中，EncodeVarint32 和 EncodeVarint64 略有不同，32 位的直接先判断需要的字节数，然后硬编码写入。64 位的则是循环写入，每次处理 7 位，直到数值小于 128。

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char* EncodeVarint64(char* dst, uint64_t v) {
  static const int B = 128;
  uint8_t* ptr = reinterpret_cast<uint8_t*>(dst);
  while (v >= B) {
    *(ptr++) = v | B;
    v >>= 7;
  }
  *(ptr++) = static_cast<uint8_t>(v);
  return reinterpret_cast<char*>(ptr);
}

当然，这里是编码，对应有从字节流中解码出 Varint 的实现。主要实现如下：

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const char* GetVarint64Ptr(const char* p, const char* limit, uint64_t* value) {
  uint64_t result = 0;
  for (uint32_t shift = 0; shift <= 63 && p < limit; shift += 7) {
    uint64_t byte = *(reinterpret_cast<const uint8_t*>(p));
    p++;
    if (byte & 128) {
      // More bytes are present
      result |= ((byte & 127) << shift);
    } else {
      result |= (byte << shift);
      *value = result;
      return reinterpret_cast<const char*>(p);
    }
  }
  return nullptr;
}

这里是编码的逆过程，成功解码一个整数后，它会返回一个新的指针，指向字节流中紧跟着解码整数之后的位置。GetVarint64 函数用这个实现，从 input 中解析出一个 64 位整数后，还更新了 input 的状态，使其指向剩余未处理的数据。这里更新字节流，对于连续处理数据流中的多个数据项非常有用，例如在解析由多个 varint 编码的整数组成的数据流时，每次调用 GetVarint64 后，input 都会更新，准备好解析下一个整数。

这里还一类辅助函数，比如 PutLengthPrefixedSlice 用于将一个字符串编码为一个长度前缀和字符串内容的组合，而 GetLengthPrefixedSlice 则是对应的解码函数。这些编码和解码函数在 LevelDB 中被广泛应用，用于存储和解析各种数据结构，比如 memtable 中的 key 和 value，SSTable 文件的 block 数据等。

这里整数的编、解码配有大量的测试用例，放在 util/coding_test.cc 中。里面有正常的编码和校对测试，比如 0 到 100000 的 Fixed32 的编、解码校验。此外还有一些异常测试，比如错误的 Varint32 的解码用例 Varint32Overflow，用 GetVarint32Ptr 来解码 “\x81\x82\x83\x84\x85\x11”。

总结

LevelDB 中的 utils 组件都是为了更好的适应 LevelDB 的使用场景，比如 Arena 内存分配器适合 memtable 的大量小内存分配，Random 随机数生成器用于跳表的层高生成，CRC32 用于数据传输或存储过程中的错误检测，编解码工具函数用于存储和解析数字。

本文只是简单介绍这些组件的实现，并没有过多涉及这些组件背后的数学知识，比如随机数生成器的线性同余算法、CRC32 的多项式除法等。有兴趣的话，大家可以继续深入研究。

]]> @@ -231,12 +231,14 @@ + + LevelDB 源码阅读：读写 WAL 日志保证持久性 https://selfboot.cn/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/ 2024-08-14T21:05:31.000Z - 2025-01-03T11:35:55.453Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z LevelDB 使用 WAL（Write-Ahead Logging）日志来确保数据的持久性。当写入操作发生时，LevelDB 首先将数据写入到日志文件中，然后再应用到内存中的数据结构（如 MemTable）。系统或数据库崩溃后重新启动时，LevelDB 会检查 WAL 日志文件中的记录。通过读取并重放这些日志记录，LevelDB 可以重建那些在崩溃发生时还未被完全写入磁盘的数据状态。

LevelDB WAL 日志写入流程

整个 WAL 日志相关的操作流程如下：

  1. LevelDB首先将数据写入WAL日志。确保即使在系统崩溃的情况下，数据也不会丢失。
  2. 数据被写入内存中的MemTable，这个是内存操作，很快。
  3. LevelDB向客户端确认写入完成。
  4. 随着时间推移，当MemTable满了之后，它会被刷新到磁盘上的SSTable文件中。
  5. 一旦MemTable被成功刷新到SSTable，相应的WAL日志就可以被清除了。

接下来详细看看这里的实现。

写 WAL 日志

先来看看 LevelDB 是如何写 WAL 日志的。在 LevelDB 中，db/log_writer.h 中定义了个 Writer 类，用于写入 WAL 日志文件。Writer 类的主要方法是 AddRecord，用于将一个记录追加到日志文件中。主要的数据成员是 WritableFile* dest_;，指向支持追加写的日志文件。这里 WritableFile 是 include/leveldb/env.h 中定义的抽象类接口，用于封装顺序写文件的操作，具体接口和实现可以参考 LevelDB 源码阅读：Posix 文件操作接口实现细节。

WAL 日志写入的主要实现在 db/log_writer.cc 文件中，整体流程比较清晰。AddRecord 方法处理不同大小的数据，确保它们按照正确的格式和类型进行切分，然后调用 EmitPhysicalRecord 设置头部，存储单条记录。

单条记录存储格式

单条记录存储格式比较清晰，EmitPhysicalRecord 中有完整的实现。每条记录由 2 部分组成：7 字节固定长度的 Header以及长度不定的 Data 部分。Header 部分包括 1 字节的记录类型、2 字节的记录长度和 4 字节的校验码。其中：

  • Record Type：记录类型，标识是完整记录、第一部分、中间部分还是最后部分。
  • Length：单条记录长度，指的是数据部分的长度，不包括头部的长度。单条记录长度最长为 kBlockSize - kHeaderSize，用 2 个字节表达足够了。
  • CRC32：循环冗余校验码，用于检查数据在存储或传输过程中是否发生了更改。

如下图；

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|     Header      |                     Data/Payload                  |
+-----------------+--------------------------------------------------+
| Record Type (1B)| Actual data written by the application...         |
| Length (2B)     |                                                  |
| CRC (4B)        |                                                  |
+-----------------+--------------------------------------------------+

写单条记录的实现如下，首先计算头部各个字段的值，然后将头部和数据部分写入到日志文件中。

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Status Writer::EmitPhysicalRecord(RecordType t, const char* ptr,
                                  size_t length) {
  // Format the header
  char buf[kHeaderSize];
  buf[4] = static_cast<char>(length & 0xff);
  buf[5] = static_cast<char>(length >> 8);
  buf[6] = static_cast<char>(t);
  // Compute the crc of the record type and the payload.
  uint32_t crc = crc32c::Extend(type_crc_[t], ptr, length);
  crc = crc32c::Mask(crc);  // Adjust for storage
  EncodeFixed32(buf, crc);

  // Write the header and the payload
  Status s = dest_->Append(Slice(buf, kHeaderSize));
  if (s.ok()) {
    s = dest_->Append(Slice(ptr, length));
    if (s.ok()) {
      s = dest_->Flush();
    }
  }
  block_offset_ += kHeaderSize + length;
  return s;
}

这里计算 CRC32 的时候，用了type_crc_[t]，这个数组是在 Writer 的构造函数中用 InitTypeCrc 函数来进行初始化，这样可以提高计算效率，避免在每次写入记录时都重新计算 CRC32 校验码。如果没有初始化 type_crc_ 数组，其实也可以使用 crc32c::Extend(0, ptr, length) 来计算 CRC 校验码。不过这样的话，只计算了数据部分的 CRC 校验码，而没有考虑记录类型。用 type_crc_ 的话，把记录类型作为 crc32 计算的初始值，这样同样的内容，如果类型不同，计算出的 crc32 也不同。

这里提到了记录类型，代码中还记录了一个 block_offset_，这些又是做什么用的呢？这就是 AddRecord 中做的数据切分逻辑了。

数据切分记录

在写数据的时候，如果单条数据太大，LevelDB 会将数据进行切分，分为多条记录，然后来一点点写入。经过切分后，一条数据可能就会包含多条记录，因此需要设计好记录组织格式，以便在读取时能够正确地重建完整的数据。这里 LevelDB 的做法比较直接，每条记录增加一个记录类型，用于标识是完整记录、第一部分、中间部分还是最后部分。这样在读取时，只要按照记录类型的顺序组装数据即可。这样一条数据可能分下面几种切分情况：

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first(R1), middle(R1), middle(R1), ..., last(R1)
first(R2), last(R2)
full(R3)

这里的 first、middle、last 和 full 分别表示记录的类型。所有的记录都放在逻辑块中，逻辑块的大小是 kBlockSize（32768=32KB），这个值在 db/log_format.h 中定义。在切分数据的时候会保证，单条记录不跨越逻辑块。整体切分记录的逻辑在 AddRecord 中实现，主要是根据数据的大小，当前逻辑块剩余空间，然后判断是否需要切分。对于需要切分的场景，将数据切分记录，设置好正确的记录类型，然后调用 EmitPhysicalRecord 逐条写入。核心代码如下，去掉了部分注释和 assert 校验逻辑。

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Status Writer::AddRecord(const Slice& slice) {
  const char* ptr = slice.data();
  size_t left = slice.size();

  Status s;
  bool begin = true;
  do {
    const int leftover = kBlockSize - block_offset_;
    if (leftover < kHeaderSize) {
      // Switch to a new block
      if (leftover > 0) {
        // Fill the trailer (literal below relies on kHeaderSize being 7)
        static_assert(kHeaderSize == 7, "");
        dest_->Append(Slice("\x00\x00\x00\x00\x00\x00", leftover));
      }
      block_offset_ = 0;
    }

    const size_t avail = kBlockSize - block_offset_ - kHeaderSize;
    const size_t fragment_length = (left < avail) ? left : avail;
    RecordType type;
    const bool end = (left == fragment_length);
    if (begin && end) {
      type = kFullType;
    } else if (begin) {
      type = kFirstType;
    } else if (end) {
      type = kLastType;
    } else {
      type = kMiddleType;
    }

    s = EmitPhysicalRecord(type, ptr, fragment_length);
    ptr += fragment_length;
    left -= fragment_length;
    begin = false;
  } while (s.ok() && left > 0);
  return s;
}

注意对于长度为 0 的数据，这里也会写入一条记录，记录类型为 fulltype，记录只含有头部，没有数据部分，有测试用例专门来验证这种情况。另外注意如果写入一些记录后，当前逻辑块剩余空间小于 7，不足以写入 Header，则会用 \x00 填充剩余空间，然后切换到下一个逻辑块。

这里判断当前记录类型的实现比较聪明，只需要维护两个标志 begin 和 end。刚开始写入数据的时候，begin 为 true，写入一条记录后，就更新 begin 为 false。end 的更新则是根据剩余数据长度是否为 0 来判断。然后根据 begin 和 end 的值，就可以确定当前记录的类型了。注意这里 if else 的顺序也很关键，即是 begin 又是 end 的说明是 kFullType 的记录；接着如果只是 begin，就是 kFirstType；如果只是 end，就是 kLastType，其他情况就是 kMiddleType。

这里有个设计值得思考下，切分记录的时候，为什么不跨逻辑块？其实如果看后面读取 WAL 日志部分代码，就会发现这样设计后可以按块进行读取。每个块内的记录都是完整的，这意味着不需要处理跨块的记录，大大简化了读取逻辑。另外，如果某个块损坏，只会影响该块内的记录，不会影响其他块的记录。

至此，将数据写入 WAL 日志文件的流程就介绍完了。下面我们来看看如何读取 WAL 日志文件。

读 WAL 日志

相比把数据切分记录然后写日志文件，读取日志并重构数据的逻辑稍微复杂一些。db/log_reader.h 中定义了 Reader 类，用于从日志文件中读取数据。Reader 中主要的数据成员是 SequentialFile* const file_;，指向支持顺序读取的日志文件。和 WritableFile 类似，SequentialFile 也是在 include/leveldb/env.h 中定义的抽象类接口，封装了文件系统的顺序读取操作，具体接口和实现可以参考 LevelDB 源码阅读：Posix 文件操作接口实现细节。

Reader 类的主要方法是 ReadRecord，用于读取一条完整的数据，可以多次调用，顺序读取出所有的数据。读取过程如果发生一些意外数据，比如记录长度不合法、CRC 校验失败等，可以用 Reader 中定义的 Reporter 接口来记录错误信息。此外，Reader 还支持跳过文件中一定长度的数据，用于恢复数据时跳过已经读取过的数据。完整的实现在 db/log_reader.cc 中，下面详细看看。

跳过开头数据

Reader 中有一个 last_record_offset_ 记录当前读取到的最新一条完整数据的偏移量，初始化为 0。后续每次读取到 kFullType 或者 kLastType 类型的记录时，会更新这个值。在 ReadRecord 入口处，先判断 last_record_offset_ 和 initial_offset_ 的大小，这里 initial_offset_ 在构造时传入，用于指定跳过读取的数据长度。如果 last_record_offset_ 小于 initial_offset_，则需要跳过文件中开始的 initial_offset_ 部分。这里跳过开头部分的实现如下：

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// db/log_reader.cc
bool Reader::SkipToInitialBlock() {
  const size_t offset_in_block = initial_offset_ % kBlockSize;
  uint64_t block_start_location = initial_offset_ - offset_in_block;

  // Don't search a block if we'd be in the trailer
  if (offset_in_block > kBlockSize - 6) {
    block_start_location += kBlockSize;
  }
  end_of_buffer_offset_ = block_start_location;
  // Skip to start of first block that can contain the initial record
  if (block_start_location > 0) {
    Status skip_status = file_->Skip(block_start_location);
    if (!skip_status.ok()) {
      ReportDrop(block_start_location, skip_status);
      return false;
    }
  }

  return true;
}

这里有个特殊的情况，如果 initial_offset_ 恰好位于一个逻辑块的末尾，这时候需要跳过这整个逻辑块。判断是否处于逻辑块的末尾比较简单，直接拿 initial_offset_ 取模逻辑块的大小(32kb)，如果剩余部分刚好在逻辑块的最后 6 个字节内，则说明处于逻辑块的尾部。注意这里跳的时候，只会跳过整个逻辑块，只保证了从 initial_offset_ 所在的逻辑块头部开始读取。可能导致读取到的第一条记录的偏移量小于 initial_offset_，这种情况在后面的 ReadPhysicalRecord 中会处理。

解析一条完整数据

ReadRecord 用于从日志文件中读取一条完整的数据，这里的完整数据可能包括多条记录，要把每一条都读出来然后拼接。

首先用 in_fragmented_record 来标记目前是否处于一个拆分的记录中，初始化为 false。然后进入一个 while 循环，不断调用 ReadPhysicalRecord 读取出记录，保存在 fragment 中，然后根据记录类型进行处理。注意这里有一个 resyncing_，在初始化的时候，如果有需要跳过的数据(initial_offset_>0)，则会设置为 true，表示当前处于跳过数据的状态。在这种状态下，只要读取到 kFullType 类型的记录，就会更新 resyncing_ 为 false，表示跳过数据结束，开始正常读取数据。

读取数据部分，会根据当前记录的类型来判断是否需要拼接数据。

  • 如果是 kFullType 类型，说明这是一条完整的数据，直接将 fragment 设置为 result，更新 last_record_offset_；
  • 如果是 kFirstType 类型，说明这是一条新的数据，将这条记录保存在 scratch 中，设置 in_fragmented_record 为 true；
  • 如果是 kMiddleType 类型，说明这是一个数据的中间部分，in_fragmented_record 此时必须为 true，否则就报告错误。这时候 scratch 继续拼接新的记录。
  • 如果是 kLastType 类型，说明这是一个数据的最后部分，in_fragmented_record 此时必须为 true，否则就报告错误。将最后部分的 fragment 拼接在 scratch 中，然后将 scratch 设置为 result，更新 last_record_offset_ 后返回。

接着其实还有其他记录类型，比如 kEof 和 kBadRecord，这些都是异常情况，需要特殊处理。ReadRecord 核心逻辑如下，忽略掉部分错误处理的代码：

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// db/log_reader.cc
bool Reader::ReadRecord(Slice* record, std::string* scratch) {
  // ...
  scratch->clear();
  record->clear();
  bool in_fragmented_record = false;
  Slice fragment;
  while (true) {
    const unsigned int record_type = ReadPhysicalRecord(&fragment);
    if (resyncing_) {
        // ...
    }

    switch (record_type) {
      case kFullType:
        // ...
        *record = fragment;
        last_record_offset_ = prospective_record_offset;
        return true;
      case kFirstType:
        // ...
        scratch->assign(fragment.data(), fragment.size());
        in_fragmented_record = true;
        break;

      case kMiddleType:
        if (!in_fragmented_record) {
          ReportCorruption(fragment.size(),
                           "missing start of fragmented record(1)");
        } else {
          scratch->append(fragment.data(), fragment.size());
        }
        break;

      case kLastType:
        if (!in_fragmented_record) {
          ReportCorruption(fragment.size(),
                           "missing start of fragmented record(2)");
        } else {
          scratch->append(fragment.data(), fragment.size());
          *record = Slice(*scratch);
          last_record_offset_ = prospective_record_offset;
          return true;
        }
        break;
        // ...
    }
  }
  return false;
}

读取单个逻辑块

ReadPhysicalRecord 封装了从逻辑块提取记录的过程。一个逻辑块的大小是 kBlockSize=32KB，这个值在 db/log_format.h 中定义。我们从磁盘读取文件的时候，以逻辑块为最小读取单元，读出来后缓存在内存中，然后逐条解析记录。这里最外层是一个 while 循环，首先判断 buffer_ 的大小，如果 buffer_ 中的数据不足以解析出一条记录(长度小于 kHeaderSize)，则从文件中读取一个逻辑块的数据到 buffer_ 中。

  • 如果从文件读取出来的长度小于 kBlockSize，说明读到了文件末尾，则设置 eof_ 为 true，然后继续进来循环，清空 buffer_ 中的数据，然后返回 kEof。
  • 如果读文件出错，用 ReportDrop 报告读失败，清理 buffer_，设置 eof_ 为 true，然后直接返回 kEof。
  • 如果成功读取到 kBlockSize 的内容到 buffer_ ，则接着开始解析记录。

当然，一个逻辑块 Block 中可能有多条记录，每次解析一条后 ReadPhysicalRecord 就会返回。这里返回前会更新 buffer_ 的指针，指向下一条记录的开始位置。下次重新进入 ReadPhysicalRecord 后，判断 buffer_ 中还有记录(长度大于 kHeaderSize)，则不会从文件读取，直接接着上次的位置从 buffer_ 中解析。

具体解析记录的代码和上面写记录的相反，先从 Header 中解析长度，crc32 等信息，然后把记录数据保存在 result 中，接着更新 buffer_ 的数据，指向下一条记录的开始位置。

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// db/log_reader.cc
unsigned int Reader::ReadPhysicalRecord(Slice* result) {
  while (true) {
    if (buffer_.size() < kHeaderSize) {
        // ...
    }
    // ...
    const char* header = buffer_.data();
    const uint32_t a = static_cast<uint32_t>(header[4]) & 0xff;
    const uint32_t b = static_cast<uint32_t>(header[5]) & 0xff;
    const unsigned int type = header[6];
    const uint32_t length = a | (b << 8);

    // ...
    buffer_.remove_prefix(kHeaderSize + length);    // 指向下一条记录的开始位置
    // ...
    *result = Slice(header + kHeaderSize, length);
    return type;
  }

上面代码注释了一些异常处理部分逻辑，比如记录长度不合法，CRC 校验失败。这里的异常处理主要是通过 Reporter 接口来记录错误信息，然后清空 buffer_。这样即使在读取过程中发生了一些异常，最多只影响当前 buffer_ 解析，不会影响后续逻辑块的读取和解析。

还有一种异常是当前记录位于跳过的 initial_offset_ 范围内，这是因为前面我们跳过的时候，只跳过整个逻辑块，保证从 initial_offset_ 所在的逻辑块头部开始读。如果当前记录的偏移量小于 initial_offset_，则说明这条记录是需要跳过的，调整 buffer_ 的开始部分，然后返回 kBadRecord。

WAL 读写测试

db/log_test.cc 中提供了一些工具辅助类和函数，以及详细的测试用例，来完整测试这里的 WAL 日志读写。比如用 BigString 生成指定长度的字符串，LogTest 类封装了 Reader 和 Writer 的读写逻辑，暴露了方便测试的接口，比如 Write、ShrinkSize、Read 等。此外这里没有直接读取文件，而是自己实现了 StringSource 类，继承自 SequentialFile，用 string 模拟读文件。实现了 StringDest 类，继承自 WritableFile，也是用 string 模拟写文件。

下面是一些正常读写的测试 case：

  • Empty：测试直接读空文件，返回 EOF。
  • ReadWrite：测试简单的写入和读取，确保写入的数据能够正确读取。这里写入了一个空字符串，也是能正常读出来。
  • ManyBlocks：测试写入大量不同长度字符串，占用多个逻辑块。然后逐条读取，确保能够正确读取。
  • Fragmentation：测试写入超大的字符串，每条数据需要占用多条记录。然后逐条读取，确保能够正确读取。

此外还构造了一些异常情况的测试 case，比如 TruncatedTrailingRecordIsIgnored 在 LevelDB 的日志系统中用于验证对日志文件末尾被截断的记录的处理。当日志文件的最后一个记录未能完整写入（例如，由于系统崩溃或者其他写入中断事件）时，这个不完整的记录会被忽略而不是被视为一个错误。

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TEST_F(LogTest, TruncatedTrailingRecordIsIgnored) {
  Write("foo");
  ShrinkSize(4);  // Drop all payload as well as a header byte
  ASSERT_EQ("EOF", Read());
  // Truncated last record is ignored, not treated as an error.
  ASSERT_EQ(0, DroppedBytes());
  ASSERT_EQ("", ReportMessage());
}

BadLength 用来验证在处理记录长度字段被破坏（corrupted）的情况下的行为。测试确保日志系统能正确识别并且忽略由于记录长度字段错误导致的不合法记录，同时能够继续读取之后的有效记录，并且报告适当的错误信息。

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TEST_F(LogTest, BadLength) {
  const int kPayloadSize = kBlockSize - kHeaderSize;
  Write(BigString("bar", kPayloadSize));
  Write("foo");
  // Least significant size byte is stored in header[4].
  IncrementByte(4, 1);
  ASSERT_EQ("foo", Read());
  ASSERT_EQ(kBlockSize, DroppedBytes());
  ASSERT_EQ("OK", MatchError("bad record length"));
}

这里用 IncrementByte 把第 4 个字节地方的值加 1，该位置存储的是记录的长度信息，因此导致记录长度增加。在读取的时候，会发现记录长度不合法，然后报告错误信息。校验长度部分逻辑在 ReadPhysicalRecord 中，如下：

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if (kHeaderSize + length > buffer_.size()) {
  size_t drop_size = buffer_.size();
  buffer_.clear();
  if (!eof_) {
    ReportCorruption(drop_size, "bad record length");
    return kBadRecord;
  }
  return kEof;
}

此外，还构造了大量的测试 case，用来验证初始跳过长度。这里封装了一个函数 CheckInitialOffsetRecord，来验证初始跳过长度的记录是否被正确跳过。这个函数会写入一些记录，然后设置 initial_offset_ 来读取记录，验证是否跳过了 initial_offset_ 长度的记录。

通过大量的测试用例，保证了 WAL 日志的读写逻辑的正确性。这里的测试用例也是非常值得学习的，可以帮助我们更好地理解 WAL 日志的读写逻辑。

]]> @@ -258,14 +260,12 @@ - - LevelDB 源码阅读：理解其中的 C++ 高级技巧 https://selfboot.cn/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/ 2024-08-13T21:00:00.000Z - 2025-01-03T11:35:55.453Z + 2025-01-07T13:36:00.448Z LevelDB 整体代码还是比较好懂，没有用很多 C++奇淫技巧。不过还是有部分实现，相当比较少见，比如柔性数组、链接符号导出、Pimpl 类设计等。本文会梳理这里的 C++ 高级技巧，帮助更好地理解 LevelDB 的实现。

柔性数组

在 util/cache.cc 的 LRUHandle 结构体定义中，有一个柔性数组(flexible array member) char key_data[1]，用来在 C/C++ 中实现可变长数据结构。

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struct LRUHandle {
  // ...
  char key_data[1];  // Beginning of key

  Slice key() const {
    assert(next != this);
    return Slice(key_data, key_length);
  }
};

在这个 handle 结构体中，key_data[1]实际上只是一个占位符，真正分配给key_data的空间要比 1 字节大，它由 malloc 时计算的total_size确定。具体到 LevelDB 的实现中，在插入新的缓存条目时，会根据 key 的长度动态分配内存，然后将 key 的内容拷贝到这块内存中。如下代码：

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Cache::Handle* LRUCache::Insert(const Slice& key, uint32_t hash, void* value,
                                size_t charge,
                                void (*deleter)(const Slice& key,
                                                void* value)) {
  MutexLock l(&mutex_);
  // 计算好一共需要的内存大小, 注意这里减去 1 是因为 key_data[1] 是一个占位符，本来已经有一个字节了
  LRUHandle* e = reinterpret_cast<LRUHandle*>(malloc(sizeof(LRUHandle) - 1 + key.size()));
  e->value = value;
  // ...
  e->refs = 1;  // for the returned handle.
  // 复制 key 数据到 key_data 中
  std::memcpy(e->key_data, key.data(), key.size());
  // ... 忽略

上面代码在单个 malloc 调用中同时为 LRUHandle 结构体和尾部的 key_data 数组分配连续的内存。避免了为键数据单独分配内存，从而减少了额外的内存分配开销和潜在的内存碎片问题。同时 LRUHandle 的整个数据结构紧凑地存储在一块连续的内存中，提高了空间利用率，还可能改善缓存局部性（cache locality）。如果改为使用 std::vector 或 std::string，将需要为每个 LRUHandle 对象分配两次内存：一次是为LRUHandle对象本身，一次是std::vector或std::string为存储数据动态分配的内存。在一个高性能的数据库实现中，这种内存分配的开销是不容忽视的。

另外，这里结构体尾部的数组长度为 1，还有不少代码中，尾部数组长度为 0 或者直接不写，这两种方法有啥区别吗？其实这两种做法都用于在结构体末尾添加可变长度的数据，char key_data[];是一种更明确的尾部数组声明方式，直接表示数组本身没有分配任何空间，是在C99标准中引入。不过这种声明在某些标准 C++ 版本中并不合法，尽管一些编译器可能作为扩展支持它。在C++中，为了避免兼容性问题，通常推荐使用char key_data[1];，因为在编译器中通常有更好的支持。

这里有一些讨论，也可以看看：What’s the need of array with zero elements? 和 One element array in struct 。

链接符号导出

在 include/leveldb 中的很多类，比如 db.h 中的 DB 类， 定义的时候带有一个宏 LEVELDB_EXPORT，如下：

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class LEVELDB_EXPORT DB {
 public:
 ...
};

这里宏的定义在 include/leveldb/export.h 中，有许多编译选项分支，为了方便看，下面加了缩进(实际代码没有)，如下：

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#if !defined(LEVELDB_EXPORT)
    #if defined(LEVELDB_SHARED_LIBRARY)
        #if defined(_WIN32)
            #if defined(LEVELDB_COMPILE_LIBRARY)
            #define LEVELDB_EXPORT __declspec(dllexport)
            #else
            #define LEVELDB_EXPORT __declspec(dllimport)
        #endif  // defined(LEVELDB_COMPILE_LIBRARY)

        #else  // defined(_WIN32)
            #if defined(LEVELDB_COMPILE_LIBRARY)
            #define LEVELDB_EXPORT __attribute__((visibility("default")))
        #else
            #define LEVELDB_EXPORT
        #endif
    #endif  // defined(_WIN32)
    #else  // defined(LEVELDB_SHARED_LIBRARY)
        #define LEVELDB_EXPORT
    #endif
#endif  // !defined(LEVELDB_EXPORT)

我们知道 leveldb 本身不像 mysql、postgres 一样提供数据库服务，它只是一个库，我们可以链接这个库来读写数据。为了将 leveldb 导出为动态链接库，需要控制符号的可见性和链接属性。为了支持跨平台构建，这里根据不同的平台信息来指定不同的属性。

在 Linux 系统上，编译库时如果有定义 LEVELDB_COMPILE_LIBRARY，则会加上 __attribute__((visibility("default"))) 属性。它会将符号的链接可见性设置为默认的，这样其他链接到这个共享库的代码都可以使用这个类。

如果不加这个宏来导出符号有什么问题吗？在 Linux 环境下，所有符号默认都是可见的，这样会导出更多的符号，这不仅会导致库的尺寸增大，还可能与其他库中的符号发生冲突。而隐藏部分不对外公开的符号则可以帮助链接器优化程序，提高加载速度，减少内存占用。此外，通过导出宏，可以显式地控制哪些接口是公共的，哪些是私有的，隐藏实现细节实现良好的封装。

在没有定义 LEVELDB_SHARED_LIBRARY 的时候，LEVELDB_EXPORT 宏被定义为空，这意味着当 leveldb 被编译为静态库时，所有原本可能需要特殊导出导入标记的符号都不需要这样的标记了。静态链接的情况下，符号导出对于链接过程不是必需的，因为静态库的代码在编译时会直接被包含到最终的二进制文件中。

Pimpl 类设计

在 LevelDB 的许多类中，都是只有一个指针类型的私有成员变量。比如 include/leveldb/table_builder.h 头文件的 TableBuild 类定义中，有私有成员变量 Rep *rep_，它是一个指向 Rep 结构体的指针：

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private:
 struct Rep;
 Rep* rep_;

然后在 table/table_builder.cc 文件中定义了 Rep 结构体：

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struct TableBuilder::Rep {
  Rep(const Options& opt, WritableFile* f)
      : options(opt),
        index_block_options(opt),
        file(f),
// ...

这里为什么不直接在头文件中定义 Rep 结构体呢？其实这里是使用了 Pimpl(Pointer to Implementation) 设计模式，主要有下面几个优点：

  • 二进制兼容（ABI stability）。当 TableBuilder 类库更新时，只要其接口(.h 文件)保持不变，即使实现中 Rep 结构体增加成员，或者更改接口的实现，依赖该库的应用程序只用更新动态库文件，无需重新编译。如果没有做到二进制兼容，比如为公开的类增加一些成员变量，应用程序只更新动态库，不重新编译的话，运行时就会因为对象内存分布不一致，导致程序崩溃。可以参考之前业务遇到的类似问题，Bazel 依赖缺失导致的 C++ 进程 coredump 问题分析。
  • 减少编译依赖。如果 Rep 结构体的定义在头文件中，那么任何对 Rep 结构体的修改都会导致包含了 table_builder.h 的文件重新编译。而将 Rep 结构体的定义放在源文件中，只有 table_builder.cc 需要重新编译。
  • 接口与实现分离。接口（在 .h 文件中定义的公共方法）和实现（在 .cc 文件中定义的 Rep 结构体以及具体实现）是完全分开的。这使得在不更改公共接口的情况下，开发者可以自由地修改实现细节，如添加新的私有成员变量或修改内部逻辑。

为什么使用成员指针后，会有上面的优点呢？这就要从 C++ 对象的内存布局说起，一个类的对象在内存中的布局是连续的，并且直接包含其所有的非静态成员变量。如果成员变量是简单类型（如 int、double 等）或其他类的对象，这些成员将直接嵌入到对象内存布局中。可以参考我之前的文章结合实例深入理解 C++ 对象的内存布局 了解更多内容。

当成员变量是一个指向其他类的指针，该成员在内存中的布局只有一个指针（Impl* pImpl），而不是具体的类对象。这个指针的大小和对齐方式是固定的，与 Impl 中具体包含什么数据无关。因此无论指针对应的类内部实现如何变化（例如增加或移除数据成员、改变成员的类型等），外部类的大小和布局都保持不变，也不会受影响。

在 《Effective C++》中，条款 31 就提到用这种方式来减少编译依赖：

如果使用 object references 或 object pointers 可以完成任务，就不要使用objects。你可以只靠一个类型声明式就定义出指向该类型的 references 和 pointers；但如果定义某类型的 objects，就需要用到该类型的定义式。

当然，软件开发没有银弹，这里的优点需要付出相应的开销，参考 cppreference.com: PImpl：

  • 生命周期管理开销（Runtime Overhead）: Pimpl 通常需要在堆上动态分配内存来存储实现对象（Impl 对象）。这种动态分配比在栈上分配对象（通常是更快的分配方式）慢，且涉及到更复杂的内存管理。此外，堆上分配内存，如果没有释放会造成内存泄露。不过就上面例子来说，Rep 在对象构造时分配，并在析构时释放，不会造成内存泄露。
  • 访问开销（Access Overhead）: 每次通过 Pimpl 访问私有成员函数或变量时，都需要通过指针间接访问。
  • 空间开销（Space Overhead）: 每个使用 Pimpl 的类都会在其对象中增加至少一个指针的空间开销来存储实现的指针。如果实现部分需要访问公共成员，可能还需要额外的指针或者通过参数传递指针。

总的来说，对于基础库来说，Pimpl 是一个很好的设计模式。也可以参考 Is the PIMPL idiom really used in practice? 了解更多讨论。

其他

constexpr

constexpr 指定了用于声明常量表达式的变量或函数。这种声明的目的是告知编译器这个值或函数在编译时是已知的，这允许在编译期间进行更多的优化和检查。

1
static constexpr int kCacheSize = 1000;

与 const 相比，constexpr 更强调编译期常量，而 const 变量在声明时就被初始化，但它们不一定非得在编译时确定，通常只是表示运行时不可修改。

]]> diff --git "a/categories/\344\272\272\345\267\245\346\231\272\350\203\275/index.html" "b/categories/\344\272\272\345\267\245\346\231\272\350\203\275/index.html" index 1b4604cb4..a1b862c9d 100644 --- "a/categories/\344\272\272\345\267\245\346\231\272\350\203\275/index.html" +++ "b/categories/\344\272\272\345\267\245\346\231\272\350\203\275/index.html" @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

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\ No newline at end of file diff --git a/en/atom.xml b/en/atom.xml index fcac9cacb..01aa162a4 100644 --- a/en/atom.xml +++ b/en/atom.xml @@ -15,10 +15,12 @@ - Fri, 03 Jan 2025 11:35:55 GMT + Tue, 07 Jan 2025 13:36:00 GMT http://hexo.io/ + + LevelDB Explained - Static Thread Safety Analysis with Clang https://selfboot.cn/en/2025/01/02/leveldb_source_thread_anno/ @@ -46,8 +48,6 @@ - - LevelDB Explained - How to Design a High-Performance HashTable https://selfboot.cn/en/2024/12/25/leveldb_source_hashtable/ @@ -106,8 +106,6 @@ - - LevelDB Explained - How to Test Parallel Read and Write of SkipLists? https://selfboot.cn/en/2024/09/18/leveldb_source_skiplist_test/ @@ -135,6 +133,8 @@ + + Hands-on with OpenAI's o1-preview - Not Better Enough? https://selfboot.cn/en/2024/09/13/gpto1_hands_on/ @@ -164,6 +164,8 @@ + + LevelDB Explained - How to implement SkipList https://selfboot.cn/en/2024/09/09/leveldb_source_skiplist/ @@ -191,8 +193,6 @@ - - Claude3.5's System Prompts - No Apologies, Face Blind, Hallucinate... https://selfboot.cn/en/2024/09/05/claude35_prompt/ @@ -249,8 +249,6 @@ - - LevelDB Explained - How To Read and Write WAL Logs https://selfboot.cn/en/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/ @@ -278,6 +276,8 @@ + + LevelDB Explained - Understanding Advanced C++ Techniques https://selfboot.cn/en/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/ diff --git a/index.html b/index.html index acd7cc8e9..426ff85ff 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -19,4 +19,4 @@

在分析完跳表的时间复杂度之后，就能明白 LevelDB 中概率值和最大高度的选择，以及 Redis 为什么选择不同的最大高度。最后本文也会提供一个简单的压测代码，来看看跳表的性能如何。

本文不会有很高深的数学知识，只涉及简单的概率论，可以放心往下看。跳表的性能分析有不少思路很值得借鉴，希望本文能抛砖引玉，给大家带来一些启发。

跳表性能分析拆解

在知道 LevelDB 的原理和实现后，我们可以推测出来，在极端情况下，每个节点的高度都是 1，那么跳表的查找、插入、删除操作的时间复杂度都会退化到 O(n)。在这种情况下，性能比平衡树差了不少。当然，因为有随机性在里面，所以没有输入序列能始终导致性能最差。

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那么跳表的平均性能如何呢？前面给出过结论，和平衡树的平均性能差不多。引入一个简单的随机高度，就能保证跳表的平均性能和平衡树差不多。这背后有没有什么分析方法，能够分析跳表的性能呢？

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那么跳表的平均性能如何呢？前面给出过结论，和平衡树的平均性能差不多。引入一个简单的随机高度，就能保证跳表的平均性能和平衡树差不多。这背后有没有什么分析方法，能够分析跳表的性能呢？

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\ No newline at end of file diff --git a/page/10/index.html b/page/10/index.html index b5ee8cb5e..5117112ca 100644 --- a/page/10/index.html +++ b/page/10/index.html @@ -22,4 +22,4 @@

C++字符串修改副本影响到原来内容

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跟 OpenAI 学写 ChatGPT API 的 Python SDK 库

2024/01/09

ChatGPT 问世后，OpenAI 就开源了模型调用的 Python 库 openai-python。这个库功能十分齐全，封装了 OpenAI 对外公布的 API，使用起来也十分简单。

OpenAI-python 库的封装

这个库的第一个版本，实现了 ChatGPT 各种 API 的参数封装 Python 抽象类和调用方法，通过 requests 和 aiohttp 库来发送同步或者异步 HTTP 请求。整体来说，对外接口良好，很容易就会使用。并且整体源码实现有很好的逻辑抽象，用了很多 Python 高级特性，代码写的很漂亮，值得学习。但是从本质上讲，这还是 “API boy“ 的工作，更多是重复体力劳动，没有太多技术含量。

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于是，OpenAI 在 2023 年 11 月，开始引入 Stainless，自此不用再手工编写 SDK 代码。每次只用提供 API 协议更新，然后就能自动生成代码，摆脱了重复体力劳动。具体是在 Pull 677 中引入新的代码，并且作为正式的 V1 版本发布。

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于是，OpenAI 在 2023 年 11 月，开始引入 Stainless，自此不用再手工编写 SDK 代码。每次只用提供 API 协议更新，然后就能自动生成代码，摆脱了重复体力劳动。具体是在 Pull 677 中引入新的代码，并且作为正式的 V1 版本发布。

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\ No newline at end of file diff --git a/page/11/index.html b/page/11/index.html index e33e9ede2..dc7af5c4f 100644 --- a/page/11/index.html +++ b/page/11/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

个人博客网页加载速度优化

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从外围引流贴看黑产的搜索引擎排名优化生意

2023/12/28

最近在使用 Google 搜索的时候，发现在第一页的搜索结果里，竟然出现了黑产的引流内容。我的搜索关键词”上海到南京网络延迟”，结果第一页出现了外围的引流贴，如下图所示：

黑产的引流贴

要知道 Google 可以靠搜索技术起家的，它的搜索结果一直都是非常准确的，这次居然出现了黑产的引流贴，看来黑产确实找到了 SEO 排名算法漏洞，并进行了有效攻击。接下来我们从搜索结果来猜猜看黑产到底是怎么做的吧。

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安全、快速、便宜访问 ChatGPT，最新最全实践教程！

2023/12/25

OpenAI 的 ChatGPT 对于个人工作和生活来说，是一个非常有用的工具。但是，由于众所周知的原因，OpenAI 的服务器在中国大陆地区是无法访问的。本文将介绍如何安全、快速、便宜地访问 ChatGPT，每一步都有详细的图文教程，并带有原理介绍，结果验证方法，让你零基础也能跟着学会。

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OpenAI ChatGPT 中国区网络问题

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OpenAI ChatGPT 中国区网络问题

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\ No newline at end of file diff --git a/page/12/index.html b/page/12/index.html index afe1e83ed..3c2296774 100644 --- a/page/12/index.html +++ b/page/12/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

广东省起诉网上立案: 1

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Google Gemini Pro 深度体验，离 GPT4 还有多大差距？

2023/12/10

不得不说，2023 年真是科技突破的一年，年初 ChatGPT 带来太多惊艳，年末 Google Gemini 又让人充满了无限遐想。

Google Gemini 多模态带来无限可能？

按照 Google 官方的介绍，Gemini 是第一个在 MMLU（大规模多任务语言理解）方面超越人类专家的模型，在推理，数学和代码上的能力也都超过了 GPT4。而且还是一个多模态的模型，可以同时处理文本，图像，声音和视频，评测分数也比 GPT-4V 更高。

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为什么长时间工作也没有加班费？

2023/12/09

说到加班工资，估计不少人会觉得只要超过 8小时/天 或者 40小时/周，额外的工作时间都应该有加班工资。这种说法准确吗？接下来小盛律师就从法律角度，为大家解读一下加班时间认定，加班事实认定，加班费计算等法律知识。相信你读完后，就知道自己长时间工作，到底该不该有加班费了。

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为什么长时间工作也没有加班费？

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为什么长时间工作也没有加班费？

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\ No newline at end of file diff --git a/page/13/index.html b/page/13/index.html index c3d5590f0..b688176b4 100644 --- a/page/13/index.html +++ b/page/13/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

文本分类任务：判定帖子是否是法律咨询

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生病需要长期治疗不能工作？先看看医疗期的法律解读

2023/12/01

每个人总会生病，有时候比较倒霉，生病后需要长期治疗，甚至是住院治疗。对于打工人来说，长期治疗不能工作，怎么办？

大部分第一反应肯定是请病假，不过除了病假，还有一个法律概念叫做医疗期。医疗期是什么？医疗期和病假有什么区别？医疗期有多久？医疗期的工资福利待遇又是怎么样的？且听小盛律师一一道来。

长期病假医疗期

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离婚协议书怎么写？看小盛律师的范文解析

2023/11/21

前面写了不少婚姻家庭相关的法律科普文章，但是有当事人可能觉得有点太“理论”了，看了后还是不知道怎么起草离婚协议书。虽然也能在网上能搜到一堆离婚协议书范文，但是没法甄别质量，不知道有没有一些不完善的地方。

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离婚协议的关注点

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离婚协议的关注点

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\ No newline at end of file diff --git a/page/14/index.html b/page/14/index.html index 85cac4cb9..8be01683e 100644 --- a/page/14/index.html +++ b/page/14/index.html @@ -19,4 +19,4 @@

奇怪的报错 No such file

其实如果是一个新手，第一次遇见这种问题，基本是无从下手，根本没有排查的思路。在继续往下看之前，各位也可以先猜测下，可能是哪些原因导致执行二进制文件，会返回这个错误。

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深入理解基于 eBPF 的 C/C++ 内存泄漏分析

2023/11/08

对于 C/C++ 程序员来说，内存泄露问题是一个老生常谈的问题。排查内存泄露的方法有很多，比如使用 valgrind、gdb、asan、tsan 等工具，但是这些工具都有各自的局限性，比如 valgrind 会使程序运行速度变慢，gdb 需要了解代码并且手动打断点，asan 和 tsan 需要重新编译程序。对于比较复杂，并且在运行中的服务来说，这些方法都不是很方便。

ebpf 分析拿到的内存泄露火焰图

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好在有了 eBPF，我们可以使用它来分析内存泄露问题，不需要重新编译程序，对程序运行速度的影响也很小。eBPF 的强大有目共睹，不过 eBPF 也不是银弹，用来分析内存泄露也还是有很多问题需要解决，本文接下来就来探讨一下基于 eBPF 检测会遇到的常见问题。

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好在有了 eBPF，我们可以使用它来分析内存泄露问题，不需要重新编译程序，对程序运行速度的影响也很小。eBPF 的强大有目共睹，不过 eBPF 也不是银弹，用来分析内存泄露也还是有很多问题需要解决，本文接下来就来探讨一下基于 eBPF 检测会遇到的常见问题。

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\ No newline at end of file diff --git a/page/15/index.html b/page/15/index.html index 69885e76b..081c4304e 100644 --- a/page/15/index.html +++ b/page/15/index.html @@ -18,4 +18,4 @@

竞业协议必读法律指南：生效，违约，赔偿

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ChatGPT 渗透力分析：搜索热度、需求图谱与人群特征

2023/10/26

2023 年 ChatGPT 横空出世，仅仅半年多时间，ChatGPT 已经能很好理解和生成文本，能理解并生成精美的图像，能解读并编写代码，可以说为为各行各业带来了无限可能。从开始只在科技圈火热，到现在身边越来越多人开始对 ChatGPT 产生兴趣，我们离 AI 时代似乎不远了。

不过也有人对 ChatGPT 的火热持怀疑观点，认为 ChatGPT 只是一时的热点，不会对我们的生活产生太大的影响。那么 ChatGPT 到底有多火？它的渗透力有多大？本文将从搜索热度、应用场景、用户特征这三个方面来探讨 ChatGPT 的渗透力。

ChatGPT 的渗透力

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C++ 内存问题排查：创建 Zip 压缩包，解压后内容错乱

2023/10/19

在日常的 C++ 后台开发工作中，很少会动态生成 Zip 包，所以对 C++ 的 libzip 并不熟悉。最近刚好有个场景，需要将后台生成的一份数据压缩为一个 Zip 包以便下载。这里其实之前已经有生成 Zip 包的代码，只是需要在 Zip 包里面增加一个文件。本来是一个简单的需求，但是实现中遇到了一个诡异的问题，解压生成的 Zip 包里，里面文件开头部分有错乱。

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C++ 创建 Zip 压缩包乱码问题

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C++ 创建 Zip 压缩包乱码问题

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交通事故车辆贬值损失赔偿问题

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ChatGPT 多模态图像识别可以破解验证码？

2023/10/11

验证码已成为我们日常网络生活中不可或缺的一部分，为网站和应用程序提供了一道基本的安全屏障。从最开始的简单数字验证码，到现在的各种奇葩验证码，复杂性在逐步增加，用来抵御自动化工具和机器人的攻击。

下图展示了部分常见的验证码：

各种验证码展示

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这些验证码存在的唯一目的就是用来区别人和机器。然而随着 ChatGPT 大模型崛起，特别是 GPT4-Vision 多模态能力的问世，验证码还能拦截住机器吗？

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这些验证码存在的唯一目的就是用来区别人和机器。然而随着 ChatGPT 大模型崛起，特别是 GPT4-Vision 多模态能力的问世，验证码还能拦截住机器吗？

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ChatGPT 可以看见了

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ChatGPT 文字生成图片，DALL·E 3 带来全新能力！

2023/09/21

近年来，随着人工智能技术的快速发展，文本生成图片（Text-to-Image）技术也取得了重大突破。目前 Midjourney 和 Stable-Diffusion 是两款最受欢迎的文生图软件。

Midjourney 通过简单的文本描述就能生成具有独特艺术风格的图像，可用于创作海报、插画等。而 Stable Diffusion 则以其精细纹理和细节而闻名，更贴近照片般的效果。尽管这两者已可根据文字创作出惊艳的视觉效果，但仍存在可控性有限、难以处理抽象概念等问题。此外，这两款都需要使用者了解很多精巧的 Prompt 技巧，比如指定风格，特效等。

Midjourney, Stable Diffusion, ChatGPT&DALL·E 3

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深入理解 C++ 链接符号决议：从符号重定义说起

2023/09/19

在 C++ 中使用 Protobuf 诡异的字段丢失问题排查这篇文章中，分析过因为两个一样的 proto 文件，导致链接错了 pb，最终反序列化的时候丢失了部分字段。当时也提到过符号决议的过程，不管是动态链接还是静态链接，实际用的都是靠前面的库的符号定义。本来以为对这里的理解很深入了，直到最近又遇见一个奇怪的“符号重定义”问题。

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C++ 符号编译、链接概图

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C++ 符号编译、链接概图

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ChatGPT export 插件

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跟 ChatGPT 学数学：理解向量点积和余弦相似度

2023/09/14

最近在看一本机器学习的书，看到这么一句话 “通过计算两个向量的点积可以知道它们之间的相似度。“，这里之前一直一知半解，这次打算深入理解下。

那么怎么理解上面这句话呢？ChatGPT 的解释总结一下就是，点积（Dot Product）是一种数学运算，用于衡量两个向量的相似度。当两个向量完全相同时，点积会达到最大值。当两个向量垂直时，点积为0。点积的结果受向量长度的影响，所以在比较相似度时，常常会将向量单位化。通过点积，可以量化两个向量的相似度，这在各种应用场景中（如自然语言处理、图像识别等）都非常有用。

向量点积的理解

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Protobuf 序列化消息引起的存储失败问题分析

2023/09/09

之前在实际业务中遇到过一个 Protobuf 序列化消息导致存储失败的问题，当时这个问题差点导致重大故障，但是也没写文章好好沉淀下来。刚好最近又遇到另一个 Protobuf 的问题，在写完 C++ 中使用 Protobuf 诡异的字段丢失问题排查 后，又想起前面的这个问题，这里再补一篇文章，好好介绍上次的踩坑过程。

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Protobuf 序列化消息引起的存储失败问题分析

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Protobuf 序列化消息引起的存储失败问题分析

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\ No newline at end of file diff --git a/page/19/index.html b/page/19/index.html index 9b96a4f32..20037c6e1 100644 --- a/page/19/index.html +++ b/page/19/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

不得不防的离婚财产转移

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C++ 中使用 Protobuf 诡异的字段丢失问题排查

2023/09/07

在使用 Protobuf 的时候遇到了一个特别诡异的问题，排查了一天，最后才发现问题所在。本篇文章记录下问题的排查、定位过程。

Protobuf 字段 set 后丢失

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用 Python 模板库 docxtpl 批量制作 Word 文档

2023/09/04

在工作中，重复性的劳动往往枯燥乏味。利用 Python 的力量来优化工作流程，可以极大地提高效率，事半功倍。本文将详细介绍如何使用 Python 模板库 docxtpl，在极短的时间内，自动批量生成多份 Word 文档，节省大量手工操作时间，从而解放双手，轻松完成任务。

Python docxtpl 批量制作 word 文件

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Update: 用 python 来做对于小白有点难。于是写了个在线工具，支持批量从模板和数据生成 word 文件。在线批量生成 Word 工具地址

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Update: 用 python 来做对于小白有点难。于是写了个在线工具，支持批量从模板和数据生成 word 文件。在线批量生成 Word 工具地址

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\ No newline at end of file diff --git a/page/2/index.html b/page/2/index.html index 403bd6197..7919a9cbf 100644 --- a/page/2/index.html +++ b/page/2/index.html @@ -22,4 +22,4 @@

汉语新解

刚好最近李继刚有个提示词很火，可以生成很好玩的汉语新解。用 Claude3.5 试了效果特别好，下面是一些 Claude 生成的 SVG 图：

Claude3.5 汉语新解的示例

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LevelDB 源码阅读：跳表的原理、实现以及可视化

2024/09/09

在 LevelDB 中，内存 MemTable 中的数据存储在 SkipList(跳表) 中，用来支持快速插入。跳表是 William Pugh 在论文 Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees 中提出的一种概率性数据结构。有点类似有序链表，但是可以有多层，通过空间换时间，允许快速的查询、插入和删除操作，平均时间复杂度为 $ O(\log n) $。和一些平衡树比起来，代码实现也比较简单，性能稳定，因此应用比较广泛。

跳表实现的启发思路

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那么跳表的原理是什么？LevelDB 中跳表又是怎么实现的呢？LevelDB 的跳表实现有哪些亮点以及优化呢？如何支持单线程写，并发读跳表呢？本文将从跳表的原理、实现等方面来深入探讨。最后还提供了一个可视化页面，可以直观看到跳表的构建以及整体结构。

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那么跳表的原理是什么？LevelDB 中跳表又是怎么实现的呢？LevelDB 的跳表实现有哪些亮点以及优化呢？如何支持单线程写，并发读跳表呢？本文将从跳表的原理、实现等方面来深入探讨。最后还提供了一个可视化页面，可以直观看到跳表的构建以及整体结构。

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\ No newline at end of file diff --git a/page/20/index.html b/page/20/index.html index 265a527ed..7a87186b6 100644 --- a/page/20/index.html +++ b/page/20/index.html @@ -19,4 +19,4 @@

劳动合同到期不续签，一张图告诉你这些情况有钱可以拿

接下来，我将深入探讨劳动合同到期不续签的法律视角，逐一解析劳动者不续签、用人单位不续签的经济补偿、赔偿金，以及一些特殊情况下的法律保护等问题，并通过实际案例分析，让这些法律条文更贴近生活，帮助大家更好地维护自身的合法权益。

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真实例子告诉你 ChatGPT 是多会胡编乱造！

2023/08/23

GPT-4，这一人工智能的杰出代表，已经在许多方面超越了普通人类。我的日常也原来越离不开 ChatGPT 了，它大大提高了日常的工作效率。然而，在使用中发现 ChatGPT 还是有时会犯一些“幼稚”的错误，就像一个正在成长的孩子偶尔会出现的调皮行为。

本文记录日常使用 ChatGPT 过程中发现的一些错误回答，就像记录孩子成长过程中的出丑时刻一样。等到有一天 AI “长大成人”，也能一起回顾这些“小时候”的出丑时刻。

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ChatGPT 的错误回答集锦

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ChatGPT 的错误回答集锦

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\ No newline at end of file diff --git a/page/21/index.html b/page/21/index.html index 227d6926d..a47e20b12 100644 --- a/page/21/index.html +++ b/page/21/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

夫妻忠诚协议真的有用吗？

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小盛律师解读帮信罪：条文、案例、防范与问答

2023/08/16

近年来，帮助信息网络犯罪活动罪（以下简称帮信罪）已逐渐成为我国第三大罪名，仅次于危险驾驶罪和盗窃罪。帮信罪涉及的地区范围广，多数系初犯，30岁以下的占64.8%，18至22岁的占23.7%。犯罪嫌疑人中，低学历、低收入群体占多数，初中以下学历占66.3%、无固定职业的占52.4%。仅2022年上半年，检察机关起诉帮信犯罪的人数高达6.4万人。

最高检对于帮信罪的一个说明

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必读的离婚法律指南：子女的抚养权、抚养费与探视权

2023/08/13

本文是小盛律师离婚法律指南系列中的一篇，给大家分享下关于子女抚养权的法律科普。必读的离婚法律指南系列文章如下：

当婚姻走到了尽头：必读的离婚法律指南
必读的离婚法律指南：离婚流程要多久？
必读的离婚法律指南：财产分割
离婚财产分割：父母给的首付钱如何分？

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离婚子女抚养权，抚养费，探视权等说明的思维导图

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离婚子女抚养权，抚养费，探视权等说明的思维导图

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\ No newline at end of file diff --git a/page/22/index.html b/page/22/index.html index 64de0b833..bc4d1cd05 100644 --- a/page/22/index.html +++ b/page/22/index.html @@ -22,4 +22,4 @@

一开始通过排除法来分析，逐步替换怀疑有问题的模块，结果并没有定位到问题。后来通过抓包，分析正常包与超时包的区别，合理猜测有问题的部分并进行验证，最终定位到原来是 Expect: 100-continue 这个请求 HTTP header 导致了这里的超时。整个排查和修复过程，踩了不少坑，记录下来可以给大家参考。

WireShark 抓包 HTTP expect: 100-continue 的包

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离婚法律指南：离婚流程要多久？

2023/08/05

在 当婚姻走到了尽头：必读的离婚法律指南 中已经对离婚所涉及的一些法律事项进行了一个总的说明，不过在实际和当事人交流中，发现很多人对离婚要经历多久没有一个认识，本篇文章就展开聊聊。

在中国，离婚的途径有两种，一是协议离婚，二是诉讼离婚。在协议离婚中，夫妻双方需要一起到民政局提交离婚申请，受理后等待离婚 30 天冷静期，然后再一起去民政局办理领取离婚证手续，这个过程最快也要 31 天。如果夫妻双方对财产分割或者子女抚养问题有争议，那么可能需要更长的时间来协商和解决。

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如果夫妻双方无法达成协议，那么就需要通过诉讼离婚。诉讼离婚的过程通常会更长，因为它涉及到法院的审理和判决。一般来说，诉讼离婚需要几个月甚至一年以上的时间。在这个过程中，夫妻双方需要提交各种证据，参加庭审，等待法院的判决，后面会聊聊每个环节一般会要多久。

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如果夫妻双方无法达成协议，那么就需要通过诉讼离婚。诉讼离婚的过程通常会更长，因为它涉及到法院的审理和判决。一般来说，诉讼离婚需要几个月甚至一年以上的时间。在这个过程中，夫妻双方需要提交各种证据，参加庭审，等待法院的判决，后面会聊聊每个环节一般会要多久。

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如果首付款项是由一方的父母提供的，那么在离婚时，这笔款项应当如何处理呢？是否应当视为夫妻共同财产进行分割？还是应当归还给提供款项的一方？这些问题的答案，可能会因为具体情况的不同而有所不同，本篇将详细聊一聊这里的问题。

父母首付款买房怎么分割

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提示词破解：绕过 ChatGPT 的安全审查

2023/07/28

像 ChatGPT 这些大语言模型(LLM)，今年取得了很大的突破，目前在很多领域都能发挥很多作用。而提示词作为人和大语言模型交互的媒介，也被不断提起。前面我写过几篇文章来讲 ChatGPT 中提示词的一些最佳实践技巧，比如第一篇：GPT4 提问技巧一：写清晰的说明。

然而，随着我们对这些大型语言模型的理解和使用越来越深入，一些新的问题也开始浮出水面。今天将要探讨的就是其中一个重要的问题：提示词攻击。提示词攻击是一种新型的攻击方式，包括提示词注入、提示词泄露和提示词越狱。这些攻击方式可能会导致模型生成不适当的内容，泄露敏感信息等。在这篇博客中，我将详细介绍这些攻击方式，来帮助大家对大语言模型的安全有一个更好的认识。

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ChatGPT 提示词攻击

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ChatGPT 提示词攻击

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\ No newline at end of file diff --git a/page/24/index.html b/page/24/index.html index 04efeee71..54d5bc6b6 100644 --- a/page/24/index.html +++ b/page/24/index.html @@ -40,4 +40,4 @@

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必读的离婚法律指南：财产分割

2023/07/23

在我的文章 当婚姻走到了尽头：必读的离婚法律指南 中，我提供了离婚的全面法律指南，但并未对某些细节进行深入探讨。因此，在这篇文章中，我将专注于讨论财产分割这一主题，希望能为需要这方面信息的读者提供有用的参考。

离婚财产分割是指在夫妻关系解除后，对夫妻共同财产进行分配的过程。这是一个非常重要的环节，因为它直接影响到离婚后各方的经济状况。正确理解和处理财产分割，可以帮助避免不必要的争执和纠纷，也有助于保护各方的合法权益。

根据民法典的规定，夫妻在婚姻关系存续期间形成的共同财产，应当平等分割。但是，也可以根据双方的实际贡献、家庭需要和孩子的抚养情况、或一方过错等因素，进行不等的分割。这些规定为我们处理离婚财产分割问题提供了基本的法律依据。在接下来的部分，我将深入探讨这些规定的具体应用，以及如何在实际情况中进行财产分割。我还将分享一些实用的技巧和建议，帮助更好地理解和处理这个复杂但重要的问题。

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离婚财产分割

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离婚财产分割

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\ No newline at end of file diff --git a/page/25/index.html b/page/25/index.html index 0837d0def..b966ed9fb 100644 --- a/page/25/index.html +++ b/page/25/index.html @@ -30,4 +30,4 @@

定义一个比较耗 CPU 时间的计算函数, 串行执行 N 次记录总时间 m1, 然后每个核起一个进程并行运行 N 次，计算总时间 m2，那么总的核数大约是 core = m1/m2。

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CPU 核数判定

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CPU 核数判定

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\ No newline at end of file diff --git a/page/26/index.html b/page/26/index.html index c01f42aa3..8ac5d3ab1 100644 --- a/page/26/index.html +++ b/page/26/index.html @@ -46,4 +46,4 @@
  • 代码有方法访问互联网吗？

    • 最近刚拿到代码解释器的权限，于是来探究下这里的资源限制具体是怎么回事。

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    打开 Code Interpreter 权限

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    打开 Code Interpreter 权限

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/27/index.html b/page/27/index.html index d3cfbae42..d6180e688 100644 --- a/page/27/index.html +++ b/page/27/index.html @@ -29,4 +29,4 @@

    在我们的生活中，当面临复杂问题时，通常需要花费一些时间来深思熟虑。正如一位作家在撰写一篇文章时需要时间来组织思路和打磨措辞，或者一位棋手在对弈时需要时间来分析局势和制定策略一样，深思熟虑是一种必要的过程。人工智能也有类似的需求，确切地说，GPT 也需要一些时间来为我们提供更深入、更精确的答案。

    您可能会疑惑：“机器怎么会需要时间来思考？”这是一个很好的问题。事实上，给GPT-4模型“思考”的时间，并不是字面意义上的让它思考，而是给它更多的机会来搜索、分析和优化它的回答。这与给一位作家时间来组织思路和打磨措辞，或者给一位棋手时间来分析局势和制定策略是类似的。在这些情况下，时间成为了提升结果质量的关键因素。

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    接下来通过示例，我们一起来看下如何通过提示词，让 GPT-4 模型有更多的“思考时间”。

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    接下来通过示例，我们一起来看下如何通过提示词，让 GPT-4 模型有更多的“思考时间”。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/28/index.html b/page/28/index.html index a7baad2ea..3c53b868e 100644 --- a/page/28/index.html +++ b/page/28/index.html @@ -41,4 +41,4 @@

  • 😀表情符号：❌
  • 🌐语言：简体中文
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    下面文章中引用部分是我的提问，其余部分都是 GPT4 的回答。

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    下面文章中引用部分是我的提问，其余部分都是 GPT4 的回答。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/29/index.html b/page/29/index.html index aa0752eb1..26724c062 100644 --- a/page/29/index.html +++ b/page/29/index.html @@ -29,4 +29,4 @@

    目前 OpenAI 的 GPT4 有两个模型，最多分别支持 8K 长度和 32K 长度的Token。其中 32K 长度 Token 之对少量人开放，大部分用的都是 4K 长度，因为 GPU 算力不够。好在随着 AI 的发展，应该会支持越来越长的 Token。OpenAI 也把支持更长的 token 作为 2023 年的主要目标了，参考 OpenAI’s plans according to Sam Altman。

    Longer context windows — Context windows as high as 1 million tokens are plausible in the near future.

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/3/index.html b/page/3/index.html index 5aac7c6c9..07d4ea1a2 100644 --- a/page/3/index.html +++ b/page/3/index.html @@ -33,4 +33,4 @@
  • 随着时间推移，当MemTable满了之后，它会被刷新到磁盘上的SSTable文件中。
  • 一旦MemTable被成功刷新到SSTable，相应的WAL日志就可以被清除了。
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    接下来详细看看这里的实现。

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    接下来详细看看这里的实现。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/30/index.html b/page/30/index.html index d01352db9..8b3a38d77 100644 --- a/page/30/index.html +++ b/page/30/index.html @@ -21,4 +21,4 @@
    1. 写清晰的说明：GPT 没有读心术，因此如果你想要一个简短的输出，可以直接告诉它在100字左右。如果你想要一个小朋友能听懂的解释，可以直接告诉它讲给10岁的小朋友听，尽量浅显易懂些。详细讨论见文章ChatGPT Prompt 最佳指南一：写清晰的说明。

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    ChatGPT 解 Leetcode 题目：最大连续湍流子序列和

    2023/06/09

    在探索算法的世界中，我们经常会遇到一些挑战，其中动态规划无疑是其中的一大难题。然而，你可能会惊讶地发现，OpenAI 的 ChatGPT 对于动态规划的理解和应用，往往能超越许多接受过专业算法训练的人。它不仅能迅速解决中等难度的问题，还能不断优化解决方案，展现出强大的问题解决能力。

    在与 ChatGPT 的交流中，你会发现它不仅是一个高效的问题解决者，更是一个善于沟通的伙伴。它会对你的问题给予积极的反馈，赞赏你的提问，并尽其所能提供帮助。这种人性化的交流方式，使得与 ChatGPT 的对话不再是冰冷的机器交互，而更像是与一个有深度、有思考的人进行的对话。

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    在接下来的文章中，我将分享我与 ChatGPT 在解决一个动态规划问题上的对话。我希望这个过程不仅能帮助你理解动态规划的思想，更能让你感受到与 ChatGPT 对话的乐趣。

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    在接下来的文章中，我将分享我与 ChatGPT 在解决一个动态规划问题上的对话。我希望这个过程不仅能帮助你理解动态规划的思想，更能让你感受到与 ChatGPT 对话的乐趣。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/31/index.html b/page/31/index.html index 3b340a9bc..d3da8b8db 100644 --- a/page/31/index.html +++ b/page/31/index.html @@ -18,4 +18,4 @@

    Heygen 是一个强大的 AI 视频生成器，它可以根据你的文字和图片生成视频。无论你是想制作一个产品演示，一个教育视频，还是一个个人故事，Heygen 都能帮你轻松完成。使用 Heygen，你不再需要学习复杂的视频编辑软件，也不需要花费大量的时间和金钱来制作视频。你只需要输入你的文字和图片，Heygen 就会为你做剩下的工作。

    heygen 生成视频示例

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    被裁员后的法律指南：争取合法赔偿的实操步骤

    2023/06/06

    2022 年到 2023 年的经济大环境有目共睹，裁员的消息到处都有，国内外的大厂都在裁员，小公司更不用说了。如果不幸被裁员，你应该如何争取自己的合法权益呢？

    虽然国内的劳动法规定了裁员赔偿的标准，但是大部分人对法律知识了解甚少。有的知道可以拿赔偿，但不知道如何去争取。就算下定决心要去争取赔偿，可能不了解过程以及其中的艰辛。

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    裁员关键词在抖音的搜索指数

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    裁员关键词在抖音的搜索指数

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/32/index.html b/page/32/index.html index 1beefadd9..03d1dfc17 100644 --- a/page/32/index.html +++ b/page/32/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

    这里用了 Webpolit 和 Showme 插件, 完整的对话可以见这里。

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    ChatGPT 帮忙写 sed, awk 数据处理命令

    2023/06/05

    AWK 和 SED 在处理文本数据时，无论是过滤、转换，还是操作，都展现出了无与伦比的效率和灵活性。但是工具的语法不是那么好记忆，有时候用起来还得去查看帮助文档。但是有了 GPT，直接描述具体想处理的任务内容，然后由 GPT 生成所需要的命令，十分方便。

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    GPT 直接纠正有问题的 awk 命令

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    Mac 图片自动压缩上传 COS

    2023/06/02

    把个人博客放在了 netilfy 托管，它给了一个优化建议，可以压缩图片节省带宽。但是每次截图后都要再压缩下图片有点麻烦，于是想着应该可以偷偷懒。目标很明确，截图后图片传到我的 git 仓库 images 目录后，能给我自动压缩，并且上传 COS，这样我就只用在 markdown 文件里面拼链接就好了。

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    GPT 直接纠正有问题的 awk 命令

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    Mac 图片自动压缩上传 COS

    2023/06/02

    把个人博客放在了 netilfy 托管，它给了一个优化建议，可以压缩图片节省带宽。但是每次截图后都要再压缩下图片有点麻烦，于是想着应该可以偷偷懒。目标很明确，截图后图片传到我的 git 仓库 images 目录后，能给我自动压缩，并且上传 COS，这样我就只用在 markdown 文件里面拼链接就好了。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/33/index.html b/page/33/index.html index ef3925266..c441c9e73 100644 --- a/page/33/index.html +++ b/page/33/index.html @@ -15,4 +15,4 @@ }

    ChatGPT plugin 来做数据分析

    2023/06/01

    GPT4 的部分插件还是能提高工作效率的，其中 noteable 可以写脚本绘制图，在数据分析领域还是很不错的。我们可以 AI 总结中国过去十年的出生人口趋势，可以分析用户留存率，或者找出某些日子都活跃的用户。

    人口趋势

    Human:
    统计下中国官方给的最近 10 年总出生人口，用 python 画一个曲线走势图。

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    神奇 Prompt 让 ChatGPT 化身物理老师

    2023/05/31

    在 神奇 Prompt 让 GPT4 化身英语老师里，GPT 充当了我们的英语老师，这里我们再来看看万能 GPT 当物理老师的表现。

    GPT4 物理老师

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    加班了多少天？ChatGPT 被绕晕了

    2023/05/29

    在一个劳动纠纷中，需要计算下员工总的加班天数，把任务给 GPT 后，见证了 GPT 傻傻的样子。历经各种 Prompt 调教，最后还是告诉我一个满意的结果了。

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    计算加班总天数

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    计算加班总天数

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/34/index.html b/page/34/index.html index 833dd7cc2..a9937dd63 100644 --- a/page/34/index.html +++ b/page/34/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

    财政部消息，4月份全国共销售彩票 503.26亿元，同比增长62%，这背后可能是什么原因导致的呢？买彩票的人有着怎样的心理动机，来看看 AI 的说法。

    彩票销售

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    ChatGPT 教我什么是期权

    2023/05/24

    Question:
    什么是期权

    -

    ChatGPT:
    期权是一种金融衍生品，它给予买方（期权持有人）购买或出售某种资产（如股票、债券、商品等）的权利，但不承担义务。买方可以选择在未来的某个日期（即行权日期），或在到期日期之前的任何时间，以预定的价格（即行权价格）执行购买或出售的权利。

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    ChatGPT:
    期权是一种金融衍生品，它给予买方（期权持有人）购买或出售某种资产（如股票、债券、商品等）的权利，但不承担义务。买方可以选择在未来的某个日期（即行权日期），或在到期日期之前的任何时间，以预定的价格（即行权价格）执行购买或出售的权利。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/35/index.html b/page/35/index.html index a92929a90..69bfff3ab 100644 --- a/page/35/index.html +++ b/page/35/index.html @@ -15,4 +15,4 @@ }

    广州买房用心完整攻略-物业篇

    2020/10/18

    物业就是提供服务的，一些品牌物业经营严谨、服务完善、经验丰富、重视信誉，为业主提供高效的服务。一个好的物业，不仅会对自身的物业公司产生良好的品牌效应，而且对所在小区也会产生良好的影响。比如在广州，万科、中海、星河湾、保利等开发商，他们的物业管理就非常加分。

    物业费收取

    物业费以什么面积收取？没入住要收吗？

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    广州买房用心完整攻略-贷款篇

    2020/10/18

    本文是广州买房攻略的贷款篇，整个攻略可以看这个总篇。注意：贷款政策会随着时间发生变化，本文的一些信息比如贷款利率和额度可能会更新不及时，请参考本文的方法去了解最新的政策。

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    广州买房用心完整攻略-二手房篇

    2020/10/17

    二手房，一般都是个人贷款，通过中介机构买卖，这里的流程大致如下：

    二手房流程登记

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    或者参考这里 三、个人全款自行成交买卖二手房办理登记-广州市 的流程。

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    或者参考这里 三、个人全款自行成交买卖二手房办理登记-广州市 的流程。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/36/index.html b/page/36/index.html index b5f722ad5..95f8e07d9 100644 --- a/page/36/index.html +++ b/page/36/index.html @@ -15,4 +15,4 @@ }

    广州买房用心完整攻略-新房篇

    2020/10/17

    买卖新房的整体流程比较简单，广州市规划和自然资源局是个好地方，里面有不少流程介绍。

    个人贷款从开发商购买商品房办理登记-广州市

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    广州买房用心完整攻略-数据篇

    2020/10/16

    目前广州的买卖房屋公开数据，比较靠谱的有住建局公开数据，以及链家的数据。

    住建局公开数据

    楼盘已售

    住建局会公开各个楼盘的已售情况，网签后的数据，有一定的滞后。一般需要拿预售证查，因为项目名称和地址可能和楼盘名有出入。网址在这里。

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    广州买房用心完整攻略-选房篇

    2020/10/16

    每个人的买房爱好和需求不一样，各种因素需要大家自己取舍，这里只是列出各方面的影响因素。

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    小区舒适度

    影响小区舒适程度的因素主要有容积率，小区绿化，车位比，物业。

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    小区舒适度

    影响小区舒适程度的因素主要有容积率，小区绿化，车位比，物业。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/37/index.html b/page/37/index.html index 92e9a3088..1695f5c65 100644 --- a/page/37/index.html +++ b/page/37/index.html @@ -25,4 +25,4 @@
  • 贷款知识：贷款以及还款相关的介绍；
  • 小区物业：对一些物业口碑的收集；

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    消失不见的二房东-立案与最终判决!

    2019/11/02

    前情回看：

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    消失不见的二房东-寻找法律制裁你！
    消失不见的二房东-网上立案真简单！

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    消失不见的二房东-寻找法律制裁你！
    消失不见的二房东-网上立案真简单！

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/38/index.html b/page/38/index.html index c1ad61bd6..07ae4b4b9 100644 --- a/page/38/index.html +++ b/page/38/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

    直到遇见了这个奇葩的二房东，被坑了几千块钱，才鼓起勇气决定征战法庭！哈哈，不得不说金钱使人勤奋，使人学习，使人有勇气呀！

    事情经过很简单，和一个二房东签了租房合同，结果二房东拖欠业主房租，被业主收回房子。开始时联系二房东，还说给我退押金，后面再联系，二房东就消失不见。所以，我不能继续住了，还拿不回押金！

    开始时还对二房东抱有幻想，想着他应该不至于贪我这点小钱。我问他要押金，还回复我可以退。当时看见他回复可以退，别提多开心了。网上见多了黑心房东不给押金，这次自己竟然碰见一个良心发现的二房东呀，开心。

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    Postman 高级用法指南

    2017/11/12

    Postman是一款强大的API接口测试工具，有许多不容易发现的好用的功能，下面简单介绍其中一部分功能。详细内容可以参考文档，官方还有视频教程，非常方便入手。后续本博客会持续提供一些Postman使用的细节技巧，方便大家用Postman进行接口调试。

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    Navigating Postman

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    Navigating Postman

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/39/index.html b/page/39/index.html index cfaf06046..8162a7554 100644 --- a/page/39/index.html +++ b/page/39/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

    本文首先尝试对编码、解码进行一个宏观、直观的解读，然后详细来解释 python2 中的str和unicode，并对常见的UnicodeEncodeError 和 UnicodeDecodeError 异常进行剖析。

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    深入理解Python中的ThreadLocal变量（下）

    2016/11/03

    在上篇我们看到了 ThreadLocal 变量的简单使用，中篇对python中 ThreadLocal 的实现进行了分析，但故事还没有结束。本篇我们一起来看下Werkzeug中ThreadLocal的设计。

    Werkzeug 作为一个 WSGI 工具库，由于一些方面的考虑，并没有直接使用python内置的ThreadLocal类，而是自己实现了一系列Local类。包括简单的Local，以及在此基础上实现的LocalStack，LocalManager 和 LocalProxy。接下来我们一起来看看这些类的使用方式，设计的初衷，以及具体的实现技巧。

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    从零开始搭建论坛（三）：Flask框架简单介绍

    2016/10/30

    前面两篇文章中我们已经了解 Web(HTTP)服务器，Web应用程序，Web框架，WSGI这些 Python Web 开发中的概念。我们知道，Web框架通过将不同Web应用程序中的共性部分给抽象出来，提供一系列通用的接口，从而避免开发者做重复性工作，让其将精力放在业务相关的实现。

    接下来一起来看一个具体的 Web 框架，这里选择 Flask，因为它是一个年轻充满活力的微框架，有着众多的拥护者，文档齐全，社区活跃度高。我们的论坛项目 就使用了该框架。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/4/index.html b/page/4/index.html index 3936c3268..1897bdaa4 100644 --- a/page/4/index.html +++ b/page/4/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

    柔性数组

    在 util/cache.cc 的 LRUHandle 结构体定义中，有一个柔性数组(flexible array member) char key_data[1]，用来在 C/C++ 中实现可变长数据结构。

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    struct LRUHandle {
      // ...
      char key_data[1];  // Beginning of key

      Slice key() const {
        assert(next != this);
        return Slice(key_data, key_length);
      }
    };

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    LevelDB 源码阅读：布隆过滤器原理、实现、测试与可视化

    2024/08/08

    LevelDB 中数据存储在 SSTable 文件中，当用 Get() 来查询 key 的时候，可能需要从 SST 文件中读取多个块。为了减少磁盘读取，LevelDB 提供了 FilterPolicy 过滤策略，如果判断出来一个 Key 不在当前 SSTable 文件中，那么就可以跳过读取该文件，从而提高查询效率。

    LevelDB 支持用户自定义过滤策略，不过提供了一个默认的布隆过滤器实现。布隆过滤器是一种空间效率极高的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中，有一定的误判率但没有漏判。简单说就是如果布隆过滤器判断一个元素不存在，那么这个元素一定不存在；如果布隆过滤器判断一个元素存在，那么这个元素可能不存在。

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    LevelDB 源码阅读：准备开发环境

    2024/08/06

    LevelDB 是 C++ 开发的优秀的 LSM Tree 的存储组件，整体代码量不大，但是设计精巧，值得学习。在阅读源码过程中，整理了系列文章，逐步拆解 LevelDB 的实现细节。不过在阅读代码前，最好先准备好整个开发环境。

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    本文会从最基本的拉取代码开始，记录自己准备整个环境的过程，包括配置 VSCode IDE 和 clangd 插件使用，以及如何配置编译选项等。然后会通过简单的读写代码 demo，来简单使用下 LevelDB，对这个库有个感性的认识。另外，还会介绍如何运行测试用例，LevelDB 的测试用例写的很好，在代码阅读过程中，可以借助用例更好的理解代码。

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    本文会从最基本的拉取代码开始，记录自己准备整个环境的过程，包括配置 VSCode IDE 和 clangd 插件使用，以及如何配置编译选项等。然后会通过简单的读写代码 demo，来简单使用下 LevelDB，对这个库有个感性的认识。另外，还会介绍如何运行测试用例，LevelDB 的测试用例写的很好，在代码阅读过程中，可以借助用例更好的理解代码。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/40/index.html b/page/40/index.html index 90e8ef9e8..89685702f 100644 --- a/page/40/index.html +++ b/page/40/index.html @@ -20,4 +20,4 @@

    Partition 可不只用在快速排序中，还可以用于 Selection algorithm（在无序数组中寻找第K大的值）中。甚至有可能正是这种通过一趟扫描来进行分类的思想激发 Edsger Dijkstra 想出了 Three-way Partitioning，高效地解决了 Dutch national flag problem 问题。接下来我们一起来探索 partition 算法。

    Partition 一次扫描进行划分

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    深入理解Python中的ThreadLocal变量（中）

    2016/08/26

    在 深入理解Python中的ThreadLocal变量（上） 中我们看到 ThreadLocal 的引入，使得可以很方便地在多线程环境中使用局部变量。如此美妙的功能到底是怎样实现的？如果你对它的实现原理没有好奇心或一探究竟的冲动，那么接下来的内容估计会让你后悔自己的浅尝辄止了。

    简单来说，Python 中 ThreadLocal 就是通过下图中的方法，将全局变量伪装成线程局部变量，相信读完本篇文章你会理解图中内容的。（对这张图不眼熟的话，可以回顾下上篇）。

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    ThreadLocal 实现机制

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    ThreadLocal 实现机制

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/41/index.html b/page/41/index.html index d89de9b97..a33506253 100644 --- a/page/41/index.html +++ b/page/41/index.html @@ -20,4 +20,4 @@

    Web服务器和框架通过 WSGI 来进行耦合的详细过程如下图所示：

    WSGI Server 适配

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    从零开始搭建论坛（一）：Web服务器与Web框架

    2016/07/28

    之前用 Django 做过一个小的站点，感觉Django太过笨重，于是就准备换一个比较轻量级的 Web 框架来玩玩。Web.py 作者已经挂掉，项目好久没有更新，所以不准备用它。而 Flask 也是一个成熟的轻量级 Web 框架，在 github 上有众多的 Star 和 Fork，文档和扩展也很丰富，值得学习。

    学习一个框架最好的方式就是用框架做一个项目，在实战中理解掌握框架。这里我用 Flask 框架，使用 Mysql 数据库做了一个论坛系统。麻雀虽小，五脏俱全，论坛效果图如下：

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    论坛系统截图

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    论坛系统截图

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/42/index.html b/page/42/index.html index 0db20da57..d74ebb681 100644 --- a/page/42/index.html +++ b/page/42/index.html @@ -22,4 +22,4 @@
  • 程序运行时间的瓶颈在哪里？
  • 能否稍加改进以提高运行速度呢？
    • -

    为了更好了解python程序，我们需要一套工具，能够记录代码运行时间，生成一个性能分析报告，方便彻底了解代码，从而进行针对性的优化（本篇侧重于代码性能分析，不关注如何优化）。

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    为了更好了解python程序，我们需要一套工具，能够记录代码运行时间，生成一个性能分析报告，方便彻底了解代码，从而进行针对性的优化（本篇侧重于代码性能分析，不关注如何优化）。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/43/index.html b/page/43/index.html index 09d45e6da..9b2795e08 100644 --- a/page/43/index.html +++ b/page/43/index.html @@ -24,4 +24,4 @@

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/44/index.html b/page/44/index.html index a3621a2fd..c6ae5996b 100644 --- a/page/44/index.html +++ b/page/44/index.html @@ -19,4 +19,4 @@

    今年过节不收礼啊不收礼，收礼只收脑白金脑白金！

    虽然我们很厌烦这些强迫式、入侵式的宣传，但不得不说它们的效果真的是不一般。想想一下，当你面对眼花缭乱的纷杂商品时，你是会买（被）听过的那些，还是那些根本没听人说过的无名之物呢？亦或者，你根本不知道买什么时，会不会被那些浮夸的宣传俘获，抱着试试的心态去体验下呢。

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    强迫式、入侵式的营销

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    \ No newline at end of file +

    强迫式、入侵式的营销

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/45/index.html b/page/45/index.html index c9a0b4633..5405bed11 100644 --- a/page/45/index.html +++ b/page/45/index.html @@ -23,4 +23,4 @@

    Divide two integers without using multiplication, division and mod operator.

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    就是说不用乘法，除法，求模运算来实现两个整数相除，看起来很简单，我可以用除数减去被除数，直到除数小于被除数，记录减法操作的次数即可。假设是计算m/n，那么时间复杂度为O(m/n)。用Python实现后，Time Limit Exceeded。我们考虑有没有更加优化的算法呢？

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    \ No newline at end of file +

    就是说不用乘法，除法，求模运算来实现两个整数相除，看起来很简单，我可以用除数减去被除数，直到除数小于被除数，记录减法操作的次数即可。假设是计算m/n，那么时间复杂度为O(m/n)。用Python实现后，Time Limit Exceeded。我们考虑有没有更加优化的算法呢？

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/46/index.html b/page/46/index.html index 13f9ea307..28a457ae0 100644 --- a/page/46/index.html +++ b/page/46/index.html @@ -20,4 +20,4 @@

    小红就这样不知不觉地说出了小明想让她说的话，小明可真是一个伟大的骗子！不过小明小红之间的骗与被骗可能造就了一段美满的姻缘，而最近朋友的被骗却导致他银行卡里的钱全部没了。

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    Gmail不死，Gmail永生

    2014/12/28

    2013年7月，我们深爱着的Google Reader走了，一去不复返。现在，我们形影不离的Gmail也要神秘失踪了吗？

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    不知不觉Mail客户端中Gmail邮箱已经快一个月没有收到邮件了，往日那些烦人的邮件此刻也都销声匿迹了，连CSDN的邮件都没有了，直觉告诉我有点不正常。终于，在邮箱图标右边发现了一个小小的感叹号，原来连接有点问题，重连应该就可以了。我满怀信心的重新连接，可出现在我眼前的是从没见到过的错误提示。

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    \ No newline at end of file +

    不知不觉Mail客户端中Gmail邮箱已经快一个月没有收到邮件了，往日那些烦人的邮件此刻也都销声匿迹了，连CSDN的邮件都没有了，直觉告诉我有点不正常。终于，在邮箱图标右边发现了一个小小的感叹号，原来连接有点问题，重连应该就可以了。我满怀信心的重新连接，可出现在我眼前的是从没见到过的错误提示。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/47/index.html b/page/47/index.html index 0197e7b27..4110f9484 100644 --- a/page/47/index.html +++ b/page/47/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

    如果不用框架的话，你可能需要连接数据库、查询数据库、关闭数据库，在python代码文件里掺杂html标签、css样式等。并且每次开始一个web应用，你都要从头开始写起，重复许多枯燥无味的代码。

    而web框架提供了通用web开发模式的高度抽象，使我们可以专注于编写清晰、易维护的代码。Django作为python下的web框架，从诞生到现在有着数以万计的用户和贡献者，有着丰富的文档，活跃的社区，是web开发很好的选择。

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    博客推广——提交搜索引擎

    2014/12/21

    在更换博客系统——从jekyll到hexo中，我们已经搭建好了自己的博客，绑定了属于自己的域名，并且成功托管在Github上，这样其他人就可以通过域名看到我们的博客。看起来没什么问题了，接下来只需要我们坚持写原创文章，就应该能吸引到很多小伙伴来拜读了。

    不幸的是，我们的博客很可能会被遗忘在角落里、无人问津，只因为我们没有向Google等搜索引擎宣告博客的诞生。如果连搜索引擎都不知道我们博客的诞生，还有谁能知道它的存在呢？毕竟搜索引擎是向大众展示我们博客的最重要且几乎唯一的途径。

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    更换博客系统——从jekyll到hexo

    2014/11/30

    之前用jekyll搭建博客，费了九牛二虎之力（自己没有学过前端的东西，完全就是改别人的样式，不知道的地方再问google老师）才做了一个不是那么丑的博客界面。过程中遇到了各样问题，包括如何让站点支持RSS订阅，如何添加评论系统等。

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    后面使用起来大致也不算麻烦，在_posts里面创建指定格式的文件，然后写文章，然后在本地运行jekyll server看下效果，没问题的话就用git提交到github。

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    \ No newline at end of file +

    后面使用起来大致也不算麻烦，在_posts里面创建指定格式的文件，然后写文章，然后在本地运行jekyll server看下效果，没问题的话就用git提交到github。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/48/index.html b/page/48/index.html index b00627fac..63066376d 100644 --- a/page/48/index.html +++ b/page/48/index.html @@ -16,4 +16,4 @@

    要使用python接口，可以用:h python来查看vim提供的帮助文档，本文做一个简单的介绍。我们都知道在vim里可以执行bash命令，只需要:!command即可，那么vim里可以执行python语句吗？当然可以了，vim那么强大！

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    陷阱！python参数默认值

    2014/10/27

    在stackoverflow上看到这样一个程序：

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    class demo_list:
        def __init__(self, l=[]):
            self.l = l

        def add(self, ele):
            self.l.append(ele)


    def appender(ele):
        obj = demo_list()
        obj.add(ele)
        print obj.l


    if __name__ == "__main__":
        for i in range(5):
            appender(i)
    -

    输出结果是

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    \ No newline at end of file +

    输出结果是

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/49/index.html b/page/49/index.html index 3829dc62b..74aca3588 100644 --- a/page/49/index.html +++ b/page/49/index.html @@ -25,4 +25,4 @@

    Dash界面

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    神器——Chrome开发者工具(一)

    2014/09/19

    这里我假设你用的是Chrome浏览器，如果恰好你做web开发，或者是比较好奇网页中的一些渲染效果并且喜欢折腾，那么你一定知道Chrome的开发者工具了。其实其他浏览器也有类似工具，比如Firefox下的firebug。本文将会详细讲述如何使用Chrome开发者工具，希望里面有些让你感到惊艳的东西！即使你不用Chrome，那么文中的某些内容也会相当有用。

    首先啰嗦一下如何打开开发者工具吧。可以直接在页面上点击右键，然后选择审查元素；或者是打开Tools–Developer Tools；或者是用快捷键Command + I 打开。打开后我们看到的界面大概如下：

    图1. 开发者工具概况

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    一步步爬取Coursera课程资源

    2014/09/03

    有时候我们需要把一些经典的东西收藏起来，时时回味，而Coursera上的一些课程无疑就是经典之作。Coursera中的大部分完结课程都提供了完整的配套教学资源，包括ppt，视频以及字幕等，离线下来后会非常便于学习。很明显，我们不会去一个文件一个文件的下载，只有傻子才那么干，程序员都是聪明人！

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    那我们聪明人准备怎么办呢？当然是写一个脚本来批量下载了。首先我们需要分析一下手工下载的流程：登录自己的Coursera账户(有的课程需要我们登录并选课后才能看到相应的资源)，在课程资源页面里，找到相应的文件链接，然后用喜欢的工具下载。

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    \ No newline at end of file +

    那我们聪明人准备怎么办呢？当然是写一个脚本来批量下载了。首先我们需要分析一下手工下载的流程：登录自己的Coursera账户(有的课程需要我们登录并选课后才能看到相应的资源)，在课程资源页面里，找到相应的文件链接，然后用喜欢的工具下载。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/5/index.html b/page/5/index.html index 57a2de510..766bdee7e 100644 --- a/page/5/index.html +++ b/page/5/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

    性骚扰不仅侵犯了个体的人格尊严，还可能对受害者造成长期的心理阴影。我国法律对此有着严格的规定与明确的法律后果，而通过具体的法院判决书，我们可以清晰地看到法律是如何审视这一行为的。本文将结合最新的判例，详细分析关于性骚扰行为的相关法律知识～

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    LevelDB 源码阅读：禁止对象被析构

    2024/07/22

    LevelDB 源码中有一个获取 Comparator 的函数，第一次看到的时候觉得有点奇怪，看起来像是构造了一个单例，但又略复杂。完整代码如下：

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    // util/comparator.cc
    const Comparator* BytewiseComparator() {
      static NoDestructor<BytewiseComparatorImpl> singleton;
      return singleton.get();
    }
    -

    这里的 NoDestructor 是一个模板类，看名字是用于禁止对象析构。为什么要禁止对象析构，又是如何做到禁止析构呢？这篇文章来深入探讨下这个问题。

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    这里的 NoDestructor 是一个模板类，看名字是用于禁止对象析构。为什么要禁止对象析构，又是如何做到禁止析构呢？这篇文章来深入探讨下这个问题。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/50/index.html b/page/50/index.html index 51dc02cb2..5f52e2052 100644 --- a/page/50/index.html +++ b/page/50/index.html @@ -20,4 +20,4 @@
    1. 前缀匹配：给定字典库，输入一段字符，返回以该字符串为前缀的所有单词。
    2. 字频统计：给出一段文本，统计其中指定单词出现的频数。
      3. -

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/51/index.html b/page/51/index.html index 6fbbdff80..4bbb2ee89 100644 --- a/page/51/index.html +++ b/page/51/index.html @@ -53,4 +53,4 @@
  • 标识符。对象一旦创建，那么它的标识符就不会改变，可以把标识符看作对象在内存中的地址。 is 操作可以用来比较两个对象的标识符，函数 id() 用来返回对象标识符(python中返回对象在内存中的地址)。
  • 类型。对象的类型也是不可变的，对象的类型决定了该对象支持的操作，另外也决定了该对象可能的值。 type() 函数返回一个对象的类型。
  • 值。一些对象的值可以改变，我们叫它可变对象，字典和列表均属于可变对象；值不可改变的对象我们叫它不可变对象，数字、字符串、元组均属于不可变对象。
    • -

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    \ No newline at end of file +

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/52/index.html b/page/52/index.html index 93085c55c..fd83cfb94 100644 --- a/page/52/index.html +++ b/page/52/index.html @@ -20,4 +20,4 @@

    自己完整读下来的第一本课外书应该是《平凡的世界》，那是大一的暑假，在百无聊赖的时候从同学那里翻出来这本书，随便地翻了几页，觉得故事还可以，就慢慢读下去了，反正又没有别的事干。后来不知不觉竟然读完了全本，主要还是自己太闲了吧，实在没有别的事情消磨时间。读完之后，发现写的还可以啊，故事挺好看的，然后也没有太多的感触了。

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    如何利用网络资源

    2013/06/16

    以前的学习，一般需要预先在肚子里存储下足够的知识，必要时，就从海量的信息中提取所需的部分。但是，到了信息领域大大超出”四书五经”的新时期，预先无目的的吞下海量信息的学习方式就有些不合时宜了。现在一般是先知道要学什么，然后有目的的去寻找答案，这种方式看上去更加有效率。

    不过知道学什么然后去学习这种方式要求学习者拥有一个包罗万象的信息库，以供随时抽取各种目的信息；其次，是需要一个强劲的信息检索工具，以便高效率的从信息库中提取信息。很明显，Internet可以充当那个海量的信息库，而搜索引擎，则正是寻找光明之火的绝好工具。

    搜索引擎

    相信用过浏览器的人都曾经在搜索框输入某些关键词，然后从浏览器返回的网页中筛选自己需要的信息，这个过程就是搜索。但是大部分人并不知道搜索引擎(Web search engine)的存在，并不知道google与baidu这两大搜索引擎的区别，并不知道怎样精确地搜索。

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    搜索引擎其实就是从互联网检索信息的软件系统，搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。

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    \ No newline at end of file +

    搜索引擎其实就是从互联网检索信息的软件系统，搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/53/index.html b/page/53/index.html index e13fdf20d..b8b466a3a 100644 --- a/page/53/index.html +++ b/page/53/index.html @@ -18,4 +18,4 @@ 

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    ➜  ~  tree .vim/bundle -L 2
    .vim/bundle
    ├── SingleCompile
    │   ├── COPYING
    │   ├── README.rst
    │   ├── autoload
    │   ├── doc
    │   ├── mkzip.sh
    │   └── plugin

    这样，各个插件之间的文件都独立于自己的目录。以后安装插件时只需要将插件clone到bundle下相应的目录即可，重新打开vim用:Helptags生成帮助文档。删除一个插件，只要直接删除这个插件的目录。

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    恶搞360浏览器

    2013/06/07

    订阅文章中看到这篇：巧用 CSS 文件，愚人节极客式恶搞，觉得很有意思，于是准备写个小脚本恶搞下浏览器。

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    上面的效果是css3的动画(animation)特性，支持该特性的浏览器都可以实现上面的特效。然后发现好多人在用360浏览器，而360 6.0也支持css 3.0动画特性，于是想编写程序修改360的Custom.css文件(360 6.0的Custom.css位置：安装目录\360se6\User Data\Default\User StyleSheets\Custom.css)，不过首先要找到360浏览器的安装目录，试了两种方法。

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    上面的效果是css3的动画(animation)特性，支持该特性的浏览器都可以实现上面的特效。然后发现好多人在用360浏览器，而360 6.0也支持css 3.0动画特性，于是想编写程序修改360的Custom.css文件(360 6.0的Custom.css位置：安装目录\360se6\User Data\Default\User StyleSheets\Custom.css)，不过首先要找到360浏览器的安装目录，试了两种方法。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/6/index.html b/page/6/index.html index 36a87adcd..b2bff9ca9 100644 --- a/page/6/index.html +++ b/page/6/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

    在 Artifacts 之前，如果想用 ChatGPT 等 LLM 来帮忙实现程序功能，需要先提功能需求，然后复制 AI 的代码到自己的环境中运行。如果和预期不符合，要再追问、再修改代码运行。需要重复这个过程，直到满意或者放弃（有些复杂代码目前 AI 还是写不太好）。

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    溢出、异常、线程池、阻塞，奇怪的服务重启问题定位

    2024/06/13

    最近在业务中遇见一个很奇怪的服务重启问题，定位过程比较有曲折，本文来复盘下。这个问题涉及到 C++ 线程池、整数溢出、异常捕获、阻塞等多个方面，还是挺有意思的。

    接下来我会按照问题排查的过程来组织本文内容，会先介绍问题背景，接着列出初步的排查思路，定位异常请求的方法。然后，通过代码分析，以及复现问题的一些简单用例，来揭开服务重启的神秘面纱。

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    谁主张谁举证，吵架时也用得到的法律知识

    2024/06/06

    一个晴朗的周末，你去超市购物。突然保安把你拦下来，说你偷了东西。你需要要证明你没偷东西吗？如果要证明，你又怎么证明呢？

    又或者，你把自己的伞忘在了茶水间，过了会去找发现不见了。通过查监控，发现是另一个同事拿走了你的伞，于是想找这个同事拿回来。结果拿伞的同事让你证明这是你的伞，问你要购物记录和发票，你需要提供吗？

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    谁主张谁举证，举证责任倒置

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    谁主张谁举证，举证责任倒置

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/7/index.html b/page/7/index.html index 3368f1b75..d46c17bba 100644 --- a/page/7/index.html +++ b/page/7/index.html @@ -27,4 +27,4 @@

    哎，看到这个消息有点心酸，一个生命就这样逝去，家人的生活也会因此发生很大的变化。从感情上来说，希望能认定工伤，让家人能够得到一些补偿。但是，作为一个执业律师，我也清楚知道，这种情况不属于工伤。

    怎么才能认定是工伤？

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    法律对于认定工伤有明确的规定，接下来我就来给大家科普下怎么才算是工伤。

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    法律对于认定工伤有明确的规定，接下来我就来给大家科普下怎么才算是工伤。

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/8/index.html b/page/8/index.html index cd5a53c45..75705cbd9 100644 --- a/page/8/index.html +++ b/page/8/index.html @@ -22,4 +22,4 @@

    在C++中，可变参数函数的实现方法也是不断演进的，从最初C风格的可变参数列表，到 C++11 的变参模板，再到 C++17 引入的折叠表达式，见证了 C++ 语言的逐步发展和完善。接下来本文会介绍这三种方式的实现细节以及优缺点。

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    看 AI 法律助手如何分析离婚案件

    2024/04/14

    人工智能在各行各业的应用越来越广泛，法律行业也不例外。作为执业律师，为了看自己能不能被 AI 替代，之前体验过一些 AI 工具。比如最先进的 ChatGPT，当时体验完松了一口气，人工智能离智能还差一个“人工”，自己还是不能被替代的。

    最近听说百度法行宝很厉害，今天以婚姻纠纷为例，深度体验了下法行宝，忽然又有点危机感了。之前我已经帮助很多人解决过婚姻纠纷，对离婚案件有一定的经验，今天在这款 AI 工具上，第一次领略到了 AI 的强大。

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    百度法行宝支持很多常见纠纷的法律意见

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    百度法行宝支持很多常见纠纷的法律意见

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    \ No newline at end of file diff --git a/page/9/index.html b/page/9/index.html index 8ca08489c..f4c966a76 100644 --- a/page/9/index.html +++ b/page/9/index.html @@ -17,4 +17,4 @@

    复盘下来，发现这类 coredump 问题确实比较罕见，排查起来也不是很容易。只有项目代码编译依赖管理不是很合理的时候，才可能出现。另外，在复盘过程中，对这里的 coredump 以及 C++ 对象内存分布也有了更多理解。于是整理一篇文章，如有错误，欢迎指正。

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    交通事故赔偿实用法律指南，小盛律师详细解读

    2024/03/13

    最近看到一个段子：如果被车撞了要赔偿的话，斑马线外 3 万，斑马线内 30 万，被撞后爬到斑马线内也算斑马线内。当然，作为熟悉相关法律规定的执业律师，看到这种段子一笑而过就是了。交通事故的赔偿可不是这么简单的，不同的情况，赔偿的金额也不一样。

    行人交通事故赔偿

    发生交通事故后，交警怎么划分责任，当事人可以索要哪些赔偿，问谁要赔偿，怎么要赔偿，大多数人可能都不清楚。接下来小盛律师就为大家详细解读下。

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    为什么一定要尽快用上 ChatGPT 等大语言模型

    2024/01/25

    很多年以后，当人们回忆起 2023 年，或许只会记得这是 ChatGPT 和各种大语言模型诞生的一年，这是人工智能元年！

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    一定要尽快用 ChatGPT 等大语言模型

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    \ No newline at end of file +

    一定要尽快用 ChatGPT 等大语言模型

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    \ No newline at end of file diff --git a/sitemap.txt b/sitemap.txt index d81948565..6d151ec4e 100644 --- a/sitemap.txt +++ b/sitemap.txt @@ -1,24 +1,52 @@ +https://selfboot.cn/2024/07/22/leveldb_source_nodestructor/ +https://selfboot.cn/2024/07/23/lawer_sexual_harassment/ +https://selfboot.cn/en/2024/08/02/leveldb_source_env_posixfile/ +https://selfboot.cn/2024/08/02/leveldb_source_env_posixfile/ +https://selfboot.cn/en/2024/08/06/leveldb_source_prepare/ +https://selfboot.cn/2024/08/06/leveldb_source_prepare/ +https://selfboot.cn/en/2024/08/08/leveldb_source_bloom_filter/ +https://selfboot.cn/en/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/ +https://selfboot.cn/2024/08/08/leveldb_source_bloom_filter/ +https://selfboot.cn/2024/08/13/leveldb_source_unstand_c++/ +https://selfboot.cn/en/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/ +https://selfboot.cn/2024/08/14/leveldb_source_wal_log/ +https://selfboot.cn/en/2024/08/29/leveldb_source_utils/ https://selfboot.cn/2024/08/29/leveldb_source_utils/ 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    \ No newline at end of file diff --git a/tags/LevelDB/index.html b/tags/LevelDB/index.html index e8dbbfc95..1b84ae606 100644 --- a/tags/LevelDB/index.html +++ b/tags/LevelDB/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}

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    \ No newline at end of file diff --git a/tags/Plugin/index.html b/tags/Plugin/index.html index 56719c11a..3738c964e 100644 --- a/tags/Plugin/index.html +++ b/tags/Plugin/index.html @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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    \ No newline at end of file diff --git "a/tags/\346\200\235\350\200\203/index.html" "b/tags/\346\200\235\350\200\203/index.html" index e950838be..f2fb82b77 100644 --- "a/tags/\346\200\235\350\200\203/index.html" +++ "b/tags/\346\200\235\350\200\203/index.html" @@ -12,4 +12,4 @@ newPath = currentPath.replace(/^\/en/, ''); } window.location.href = newPath; -}
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