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koa-router源码解读

但是在Node服务中，最重要的当然的路由，如果一个Node服务没有路由，那么将不是一个完整的服务，所以这一次，我打算就来看看koa中的router是如何实现的。...同时也通过代码发现一些问题，因为要确定当前的路径到底命中那个路由规则，所以需要在接受到请求的时候对所有注册的路由进行循环判断到底哪些命中了，然后内部再合成一个洋葱模型的中间件。...，因为内部会经过循环比对是否命中路径规则，而且还命中请求类型 // 所以尽可能少去使用all，而是明确指明使用的请求类型 this.register(path, methods, middleware...在调用param之后，我们还需要注册路由的时候，那么将会在register的时候，循环当前router实例的params数组，循环调用params数组的来调用route的param方法来判断是否命中。...从源码中，我发现koa在整体上是很不错的框架，洋葱模式也是十分优秀，但是当我们的node服务逐渐庞大，路由和中间件使用的越来越多的时候，洋葱模型的设计就会成为了累赘，会产生很多循环来命中路由和执行中间件

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【性能】688- 前端性能优化——从 10 多秒到 1.05 秒

和 JS 避免跳转 剔除重复的 JS 和 CSS 配置 ETags 使 AJAX 可缓存 尽早刷新输出缓冲 使用 GET 来完成 AJAX 请求 延迟加载 预加载 减少 DOM 元素个数 根据域名划分页面内容...信息 （请求不会和服务器通信） ，也就是 强缓存 ，如图： 第二条线路： 如没有命中 强缓存 ，浏览器会发送请求到服务器，请求会携带第一次请求返回的有关缓存的 header 信息 （Last-Modified...协商缓存 协商缓存都是由浏览器和服务器协商，来确定是否缓存，协商主要通过下面两组 header 字段，这两组字段都是成对出现的，即第一次请求的响应头带上某个字段 （ Last-Modified或者 Etag...当服务器返回 304NotModified 的响应时， response header 中不会再添加 Last-Modified的header ，因为既然资源没有变化，那么 Last-Modified...() 方法来劫持我们的 HTTP 响应，然后你用可以用自己的方法来更新他们。

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    如何整理自己的前端面试题库_2023-02-28

    具体工作流程如下： 浏览器第一次请求资源，服务端在返响应头中加入 Etag 字段，Etag 字段值为该资源的哈希值 当浏览器再次跟服务端请求这个资源时，在请求头上加上 If-None-Match，值为之前响应头部字段...如果我们是开发一个 JavaScript 框架或者库，那这些优点就特别有必要，而缺点呢几乎也都可以忽略，所以在很多像 React 或者 Vue 之类的框架中都是使用的 Rollup 作为模块打包器，而并非...在对它们的选择上，我的基本原则是：应用开发使用 Webpack，类库或者框架开发使用 Rollup。 不过这并不是绝对的标准，只是经验法则。...基于事件流框架 Tapable，插件可以扩展 Webpack 的功能，在 Webpack 运行的生命周期中会广播出许多事件，Plugin 可以监听这些事件，在合适的时机通过 Webpack 提供的 API...每个模块文件在通过Loader解析完成之后，会通过acorn库生成模块代码的AST语法树，通过语法树就可以分析这个模块是否还有依赖的模块，进而继续循环执行下一个模块的编译解析。

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    如何让浏览器不缓存文件

    浏览器在第一次请求发生后，再次请求时： 浏览器会先获取该资源缓存的header信息，根据其中的Expires和Cache-control判断是否命中强缓存，若命中则直接从缓存中获取资源，包括缓存的header...信息，本次请求不会与服务器进行通信； 如果没有命中强缓存，浏览器会发送请求到服务器，该请求会携带第一次请求返回的有关缓存的header字段信息（Last-Modified/IF-Modified-Since...这可以让缓存更高效，并节省带宽，因为如果内容没有改变，Web服务器不需要发送完整的响应。而如果内容发生了变化，使用ETag有助于防止资源的同时更新相互覆盖。...该目录中的资源在开发时能直接通过 / 根路径访问到，并且打包时会被完整复制到目标目录的根目录下。...打包后可以修改配置文件里的值，并且确保浏览器不会对该文件进行缓存后，刷新浏览器便可以得到最新的替换文本。这里我采用了使用随机数的方式来让浏览器不缓存文件。

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    Redis进阶学习08--多级缓存

    查看nginx的conf目录下的nginx.conf文件： 其中的192.168.150.101是我的虚拟机IP，也就是我的Nginx业务集群要部署的地方： 初识Caffeine 缓存框架Caffeine...Caffeine提供了三种缓存驱逐策略： 注意：在默认情况下，当一个缓存元素过期的时候，Caffeine不会自动立即将其清理和驱逐。而是在一次读或写操作后，或者在空闲时间完成对失效数据的驱逐。...1]) Lua中的table可以用key来访问： -- 访问table print(map['name']) print(map.name) 循环 对于table，我们可以利用for循环来遍历。...function声明的函数为全局函数，在被引用时可以不会因为声明的顺序而找不到 2 使用local function声明的函数为局部函数，在引用的时候必须要在声明的函数后面 Lua模块 这个工具将...JVM缓存（因为JVM缓存无法共享），会查询数据库 … 你看，因为轮询的原因，第一次查询8081形成的JVM缓存并未生效，直到下一次再次访问到8081时才可以生效，缓存命中率太低了。

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    工作中最常用的5种本地缓存

    但是，简单的ConcurrentHashMap只是本地缓存的最基础形态。 在实际生产中，我们需要考虑更多问题：内存管理、过期策略、缓存淘汰、并发控制等。 这就是各种本地缓存框架存在的意义。...临时性、简单的缓存需求 有些小伙伴在项目初期喜欢用ConcurrentHashMap做缓存，因为它简单直接。...LinkedHashMap是JDK提供的实现了LRU特性的Map实现。 它通过维护一个双向链表来记录访问顺序。...较老：部分API设计不够现代 社区活跃度下降：相比Caffeine等新框架 适用场景： 需要缓存大量数据（内存+磁盘） 需要集群缓存支持 企业级应用，需要完整解决方案 已有Ehcache使用经验的项目...Caffeine是现代高性能缓存库，提供了最优的命中率和并发性能，是新项目的首选。 Guava Cache设计优雅，API友好，适合已经使用Guava库或对API设计有要求的项目。

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    前端高频面试题及答案整理（二）

    并发是宏观概念，我分别有任务 A 和任务 B，在一段时间内通过任务间的切换完成了这两个任务，这种情况就可以称之为并发。并行是微观概念，假设 CPU 中存在两个核心，那么我就可以同时完成任务 A、B。...因为只要在 data 中声明的基本数据类型的数据，基本不存在数据不响应问题，所以重点介绍数组和对象在vue中的数据响应问题，vue可以检测对象属性的修改，但无法监听数组的所有变动及对象的新增和删除，只能使用数组变异方法及...但是我们不能因此就不防御此类攻击了，因为我不能确保用户都使用了该类浏览器。图片对于 XSS 攻击来说，通常有两种方式可以用来防御。转义字符首先，对于用户的输入应该是永远不信任的。...一旦攻击者得到了用户的账号，可以通过暴力破解的方式破解密码。对于这种情况，通常使用验证码增加延时或者限制尝试次数的方式。...正向代理和反向代理的区别正向代理：客户端想获得一个服务器的数据，但是因为种种原因无法直接获取。

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    搞懂分布式技术13：缓存的那些事

    命中： 当客户发起一个请求（我们说他想要查看一个产品信息），我们的应用接受这个请求，并且如果是在第一次检查缓存的时候，需要去数据库读取产品信息。...存储成本： 当没有命中时，我们会从数据库取出数据，然后放入缓存。而把这个数据放入缓存所需要的时间和空间，就是存储成本。 索引成本： 和存储成本相仿。...硬盘：一般来说，很多缓存框架会结合使用内存和硬盘，在内存分配空间满了或是在异常的情况下，可以被动或主动的将内存空间数据持久化到硬盘中，达到释放空间或备份数据的目的。...在服务端，memcached集群环境实际就是一个个memcached服务器的堆积，环境搭建较为简单；cache的分布式主要是在客户端实现，通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的。...特定时间内的特定项目：这是特定访问者的问题，可以通过给每次页面浏览使用SADD命令来解决。SADD不会将已经存在的成员添加到一个集合。

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    本文将带领大家精读3个Nginx Lua编程实战案例，学不会就来砍我

    针对数据一致性要求不是特别高但是访问频繁的API接口（实际上大部分都是），可以将DB数据放入Redis缓存，Java API可以优先查询Redis，如果缓存未命中，就回源到DB查询，从DB查询成功后再将数据更新到...动态部分主要通过流计算框架完成，具体的方法为：将Nginx的访问日志通过Kafka消息中间件发送到流计算框架，然后通过滑动窗口机制计算出窗口内相同IP的访问计数，将超出阈值的IP动态加入黑名单中，流计算框架可以选用...当然，除了使用流计算框架外，也可以使用RxJava滑动窗口进行访问计数的统计。 这里对黑名单的计算和生成不做研究，假定IP黑名单已经生成并且定期更新在Redis中。...修改nginx-redis-demo.conf文件后重启Openrestry，然后使用浏览器访问/black_ip_demo的完整链接地址，第一次访问时客户端IP没有加入黑名单，所以请求没有被拦截，结果如图...通过该命令定义的共享内存对于Nginx中所有Worker进程都是可见的。对于共享内存的引用可以使用以下两种形式来完成：方式一：ngx.shared.DICT。

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    lru_cache分析

    出题人就是想让我们设计足以实现lru的数据结构： 要有一个接收capacity参数作为缓存的最大容量， 实现两个API put(key, val)方法存入键值对 get(key) 方法获取key对应的val...由于存在顺序之分是，最常见的方式是通过链表或者数组实现 我们要在cache中快速找某个key是否已存在并得到对应的val,由于期望是在O(1)复杂度内这个过程就需要来通过哈希表来实现。...每次访问cache中的某个key，需要将这个元素变为最近使用的，也就是说cache要支持在任意位置快速插入和删除元素。可以在任意位置快速插入，我第一反应是通过双向链表来实现效果。...来实现哈希表的两个基本API： removeNode: 删除某一个key moveToHead: 将某个key提升为最近使用的元素 removeTail: 删除最久未使用的元素 get：实现起来方便一些...如果缓存命中key，那么将命中节点移到双向循环链表的结尾，并且返回结果（571~581 行）这里通过字典加双向循环链表的组合数据结构，实现了用O(1)的时间复杂度删除给定的节点。

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    思考，快与慢

    路径分离 在我还是一个懵懂小鲜肉的时候，我的老东家 Juniper 的 ScreenOS 的设计给了我很多启发。...极致的情况下，我们可以在第一次建立 session 的时候，在 authentication 阶段为每个用户定义一个专属的，为其优化的 pipeline，预加载相关的数据，并放入缓存，让后续的访问直接进入快速通道...拿数据库中的某个数据举例。如果这个数据还没有加载过，那么第一次加载，是一次数据库的查询，得到原始的数据。...比如，访问 /api/v1/user/1234，会返回一个 user profile，对于合法的用户 id，第一次访问会请求 db，并做很多处理，200ms 才能返回；之后再访问会命中缓存，10ms 就返回...有时候，正常的访问抵达一个过载的系统也可以使用 sinkhole 来减轻过载服务的压力。

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    FunTester moco server框架架构图

    FunTester moco 其中大部分功能都是我在moco API的基础上封装而来的，简化了使用方法，增强了功能。...少量是我自己做了补充，有兴趣的可以参考之前的文章： 解决moco框架API在post请求json参数情况下query失效的问题 给moco API添加limit功能 给moco API添加random功能...解决moco框架API在cycle方法缺失的问题 如何mock固定QPS的接口 mock延迟响应的接口 moco固定QPS接口升级补偿机制 moco框架接口命中率统计实践 FunTester moco...RequestMatcher 这个对象主要是负责匹配请求的，功能作用在当请求进来以后，通过拦截匹配的请求，再进行响应。 拦截分三类：URL匹配、参数匹配和组合匹配。...功能响应 cycleRes：循环响应，将配置的多个响应内容当做一个环形链表，每一次请求都响应上一个请求响应的下一个内容。

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    亿级流量客户端缓存之Http缓存与本地缓存对比

    s级的，这种修改无法判断(或者说UNIX记录MTIME只能精确到秒) 某些服务器不能精确的得到文件的最后修改时间 这时，利用Etag能够更加准确的控制缓存，因为Etag是服务器自动生成或者由开发者生成的对应资源在服务器端的唯一标识符...，一个源下最多只能存储5MB左右 3.本地永久存储，只要你不手动删除，永远存储在本地（但是我们可以基于API removeItem/clear手动清除一些自己想要删除的信息） 4.杀毒软件或者浏览器的垃圾清理暂时不会清除...from memory cache的情况 from disk cache 是从磁盘当中取出的，也是在已经在之前的某个时间加载过该资源，不会请求服务器但是此资源不会随着该页面的关闭而释放掉，因为是存在硬盘当中的...对于js，css这类可以缓存很久的数据，可以通过加版本号的方式更新内容 不需要强一致性的数据，可以缓存几秒 异步加载的接口数据，可以使用ETag来校验。...兜底数据 在服务器崩溃和网络不可用的时候展示 临时缓存 退出即清理 固定缓存 展示框架这种，可能很长时间不会更新，可用随客户端下发 父子连 页面跳转时有一部分内容不需要重新加载，可用从父菜单带过来 预加载

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    一种新型滥用缓存密钥规范化的缓存投毒技术

    因此，我决定通过应用以下方法，在一些私人应用程序中寻找潜在的DoS漏洞： 通过识别特定的缓存Header（X-Cache和cf-cache-status等）来检测使用了缓存服务的所有子域名； 使用Param...这个漏洞是由Fastify的Accept-Version Header所导致的，它将允许客户端返回资源的版本描述信息，我可以使用下列方法来利用该功能： GET /assets/login.js?...技术一：主机Header大小写规范化 根据RFC-4343的定义，FQDN（全限定域名）必须是大小写敏感的，但是在某些情况下，框架并不会严格遵循这一点。...在将这两种行为配对时，我能够使用自定义配置的Varnish作为缓存解决方案在主机上实现以下DoS攻击： GET /images/posion.png?...当然，我认为其他一些API可能使用的是旧版本，所以我测试了1.0.0，它也返回了缓存命中的响应。

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    一种新的滥用缓存密钥规范化的缓存投毒技术分享

    因此，我决定通过应用以下方法，在一些私人应用程序中寻找潜在的DoS漏洞： 通过识别特定的缓存Header（X-Cache和cf-cache-status等）来检测使用了缓存服务的所有子域名； 使用Param...这个漏洞是由Fastify的Accept-Version Header所导致的，它将允许客户端返回资源的版本描述信息，我可以使用下列方法来利用该功能： GET /assets/login.js?...技术一：主机Header大小写规范化 根据RFC-4343的定义，FQDN（全限定域名）必须是大小写敏感的，但是在某些情况下，框架并不会严格遵循这一点。...在将这两种行为配对时，我能够使用自定义配置的Varnish作为缓存解决方案在主机上实现以下DoS攻击： GET /images/posion.png?...当然，我认为其他一些API可能使用的是旧版本，所以我测试了1.0.0，它也返回了缓存命中的响应。

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    漫谈前端性能优化

    TCP负责数据的完整性和有序。一旦发生丢包等，立即补发。（慢） UDP和TCP是一层的协议，只发数据，但不管别的。主要使用场景：语音，视频等。...在没有禁用缓存并且没有超过有效时间的情况下，再次访问这个资源就命中了缓存，不会向服务器请求资源而是直接从浏览器缓存中取。 强缓存（200） 过期时间没到：直接200。...和 JS 避免跳转 剔除重复的 JS 和 CSS 配置 ETags 使 AJAX 可缓存 尽早刷新输出缓冲 使用 GET 来完成 AJAX 请求 延迟加载 预加载 减少 DOM 元素个数 根据域名划分页面内容...我们可以通过这个api来进行一个统计。 比如说，以下两个值之差就是dns寻找时间。 ? ? 火焰图 ? ?...console.log(`你查找的是不是：${aaa.value}`) }) 这段代码缺陷明显。我想输入111，还没输完就累计请求了3次。

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    Java的wait和notify学习三部曲之一：JVM源码分析

    ，执行monitorexit指令时会释放monitor的所有权即释放锁； 一个完整的demo 为了深入学习wait()和notify()，先用完整的demo程序来模拟场景吧，以下是源码： public...B退出synchronize代码块，释放锁之后，线程A和线程C竞争锁； 把上面的代码在Openjdk8下面执行，反复执行多次，都得到以下结果： thread-A : get lock thread-A...如上图，红框中表示OjectMonitor的enter方法一进来就通过CAS将OjectMonitor的owner设置为当前线程，绿框中表示设置成功的逻辑，第一个if表示重入锁的逻辑，第二个if表示第一次设置...将cxq地址放入node的next，也就是把node放到cxq队列的首位，如果CAS失败，就表示其他线程把node放入到cxq的首位了，所以通过for循环再放一次，只要成功，此node就一定在最新的_cxq...，但是因为我们不知道Policy和QMode参数到底是多少，所以还不能对之前的问题有个明确的结果，这些还是留在下一章来解答吧，下一章里我们去修改JVM源码，把参数都打印出来；

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    深度高能粒子对撞追踪：Kaggle TrackML粒子追踪挑战赛亚军访谈

    大约 1.5 年前，我加入了 Kaggle 来练习深度学习，这对我的工作帮助很大。我在第一次比赛中就进入了前 1%，在接下来的下一次比赛中就赢了。参加 kaggle 比赛真令人兴奋。...我想建立一个模型，这个模型可以把每个事件的所有轨道（模型输出）映射到检测器中（模型输入），就和我们使用 DL 解决其他问题的方法一样。...此时，我已经准备好了参加这次比赛。 ? 你是怎么做的？ 首先，我使用命中位置（x，y，z）作为输入，通过 10 个项目的训练，很容易获得 99% 的准确率。但我很快发现这并不足以重建轨道。...首先选择高优先级轨迹，然后通过放松重构步骤中的约束条件对其进行扩展。 3. 循环 其它的工作 我最后添加了 z 轴约束和两个模型的集成，得到了 0.003 改进。...换句话说，在这种竞赛中，使用聚类的方法就可以得到0.8的准确率，所以用深度学习来做简直是自找麻烦。但是这依然是有趣的。 对于刚刚开始从事数据科学的人，你有什么建议吗？

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