1.作为世界上最好的源码语言——PHP 到底好在哪
2.如何把 thinkphp5 的项目迁移到阿里云函数计算来应对流量洪峰?
3.关于电骡的问题?希望有那位大哥可以帮助我啊!!源码!源码
作为世界上最好的源码语言——PHP 到底好在哪
年月日,PHP 8.0.0 正式版发布,源码标志着PHP走过了年的源码canvas 粒子 源码历程。作者使用PHP已有7年,源码关于“PHP是源码世界上最好的语言”这一说法,既有赞誉也有戏谑,源码那么PHP究竟好在哪呢?
先来明确PHP的源码历史。
我接触过C++,源码 Java, PHP, Javascript, Python, Go等多种语言,虽然不能称得上精通,源码但多少有些了解。源码今天,源码我主要聊聊PHP。源码
通过以下表格我们可以看出,PHP是一门历史悠久的语言,与Java同属一个年代。C++和Java的版本号较高,这反映了开发者对它们的热情和投入。PHP的表现相对稳健,在年初发布了v8版本。PHP的广泛使用催生了HHVM等类PHP语法的虚拟机和能运行PHP的jvm。此外,为了弥补性能短板,还诞生了Opcache、Phalcon、swoole等PHP拓展。可以说,PHP的赌场平台源码生态系统是多样化的。
在语言排行榜上,我们可以看到:
排行榜参考:HashMap
PHP的“万物皆是HashMap”的特点。在编码过程中,为了保存不同实体、对象,会用到数组、列表、对象、字典等。在PHP的底层实现中,这些都可以使用php array来实现。phper不需要思考使用哪种数据结构,只需使用php array即可,这大大降低了心智负担,降低了学习门槛。与Java相比,PHP的学习曲线更为平滑,当需要深入时,查看array相关的函数会有新的理解。
透过PHP的源码,我们可以看到array、k-v array、class等底层都是HashTable。这样的内存管理可能有些粗放,但使得PHP的底层数据结构显得单一简洁。相较于Python、Node等脚本语言,PHP在v7版本才引入了Set、Map、zlmm指标源码Queue等数据结构。PHP的array就像瑞士军刀,是其他语言所缺少的特性,这也是许多phper钟爱PHP的原因之一。
在调试php-fpm程序时,修改代码后刷新页面就能看到效果。这种简单直观的调试体验是PHP独有的,与编译性语言C/C++、Java相比,PHP的在线调试效率更高。
热部署是运维概念。对于线上PHP服务,只需将代码复制粘贴到服务器即可完成更新。这种部署体验简单,任何实习运维都能轻松完成。对于Java、Node、Python等语言,普通运维需要代码打包、上传、重启服务,这增加了工作成本。
当然,这一切都有代价。php-fpm的热部署建立在重复编译之上。随着计算机性能的提高,编译时间不再是瓶颈。DB、IO才是iapp群源码耗时大户。如果真的要避免重复编译问题,可以使用php-cli模式,但调试的第一感觉就是慢。
php-fpm框架在处理请求时会经过compiler、init、dispatch、controller等流程,而php-cli框架则简化了这些流程。
PHP底层是用C编写的,可以说,学习了C之后,学习PHP会更容易。这也是PHP在国内如此受欢迎的原因之一。
对于PHP开发者来说,配置一套PHP开发环境非常快,配合Windows,双击exe,一路点点点就能完成。相比之下,Java、C#等语言的配置更为复杂,可能会让入门者望而却步。
PHP的热部署特点、自动fork子进程处理请求等特性,使得PHP在Serverless领域有着广泛的应用。
PHP将字符串拼接与算数加法运算符区分开来,避免了弱类型语言常见的问题。
总结来说,PHP的证件识别源码学习曲线平坦,语法简单,数据结构单一,降低了使用者心智负担。PHP确实是我心中最好的语言。
如何把 thinkphp5 的项目迁移到阿里云函数计算来应对流量洪峰?
为什么要迁移到阿里云函数计算?
我的项目是一个节日礼品领取项目,过节时流量洪峰,平时访问量低。之前架构使用了阿里云的ALB、多台ECS、云MySQL和云Redis。主要问题在于成本,平时流量低时ECS成本无法降低。阿里云函数计算是一种无服务架构,能够根据流量需求在毫秒级别启动多个实例,流量低时可以无实例运行,节省费用。虽然首次冷启动稍慢,但可以根据实际情况设置最少保留一个实例。迁移至阿里云函数计算,减少了运行环境搭建的成本,无需在ECS上安装Nginx、PHP、Redis驱动等,节省了服务器费用。同时,每个月还有免费的算力额度。迁移原因包括成本降低、免去环境部署以及自动扩容,应对高并发。
如何改造旧项目以适配函数计算?
在代码改动方面,需解决日志存储问题。由于函数计算实例会随时销毁重建,日志容易丢失。建议将日志写入阿里云OSS或使用阿里云日志服务存储。对于非前后端分离的项目,鉴权模式穿透session和cookie,需考虑session存储方式,推荐使用Redis存储以避免日志丢失问题。在函数计算与云MySQL和云Redis通讯时,应采用VPC内网互通原则以减少链路传输开销和链路劫持风险。
增加s.yml以及启动shell脚本
使用Serverless Devs客户端工具发布项目到阿里云函数计算。通过该平台,开发者可以一键体验多云Serverless产品、部署项目,并在全生命周期进行项目管理。s.yml配置指定项目代码位置,启动脚本执行特定命令,监听端口需与启动脚本一致。启动脚本需根据项目框架(如ThinkPHP5)编写,确保项目正确启动。在发布前,需在项目根目录建立s.yml文件,代码目录建立启动脚本,并配置阿里云AccessKey ID和AccessKey Secret。
如何使用客户端工具发布
安装Serverless Devs工具,配置阿里云凭证,建立s.yml文件和启动脚本start.sh。使用客户端工具s deploy完成发布。发布成功后,通过fcnext.console.aliyun.com等界面操作,将自定义域名CNAME到指定位置,选择正确的服务名称、测试函数和版本,创建即可。
迁移体验与感受
函数计算的Serverless模式是未来趋势,能够使开发者将更多精力专注于业务层。从规划到实际迁移,大约花费了3天时间。通过迁移至阿里云函数计算,对产品有了更深入的理解,并期待项目在流量高峰时稳定运行。今后,会持续关注阿里云函数计算的更新,感谢阿里云函数计算团队提供的优秀服务。
关于电骡的问题?希望有那位大哥可以帮助我啊!!!
关于eD2k、KAD网络的一些解释
(-6-5, : PM BY:july [转贴])
eMule官方网站于年2月日正式发布Kademlia官方版本:eMule v0.b。这个版本的主要新增功能就是支持Kademlia network(简称Kad)。
eMule以前版本连接的是传统 eD2k network,该网络的特点是用户运行eMule时,首先连结到一个服务器,通过该服务器用户连结到其它Clients进行下载。
对于Kad,用户不需要连结服务器,而是直接连结到Clients。因此,Kad也被称之为Serverless network(无服务器网络)。Kad具有传统eD2k所不具备的优势,虽然还处于开发阶段,但从长远角度看,Kad将更具发展潜力。
eMule v0.b版本同时支持传统eD2k以及Kad。安装后用户可以从连结选项 中自行选择使用或不使用Kad,也可以两者同时使用。现有ED链接对两种network完全通用。进行文件搜索时,需要选择 kad (对应Kademlia) 或 server (对应eD2k)。这一版本目前还存在一定的问题,主要是系统资源占用量较老版本有所加大,另外存在一定程度的Memory Leak(内存泄漏)。
Kademlia 网路的详细解释
基本上,Kademlia不是一个网路,是一个很热门的技术,通称为DHT (Distributed Hash Table 分散式杂凑表)。Kademlia虽说不是DHT中最好的,但是已经相当不错,而且很新。DHT有很多应用,但是P2P可能是其中最重要的。因为它可以让 P2P网路,完全不必使用伺服器。目前我所知道的网路,大概只有Freenet和早期的Gnutella没有类似伺服器的东西。其他的网路,举凡 Fasttrack,eDonkey,OpenNap,WinMX等等,都有类似伺服器的东西。但是前两者的著名问题是效率不彰,因此DHT就可以帮助解决这个问题。另外没有伺服器的好处,一是不怕伺服器被有关单位查禁,二是可以让更多人连上P2P网路。像Overnet就是使用Kademlia技术的纯 P2P网路,但是eMule Kademlia并没有和Overnet相容,听说是eMule的设计师认为Overnet不够好,所以把Overnet不好的地方修改了。总之,Overnet/eMule Kademlia都是基於Kademlia的网路,只是eMule并没有发明另一个新名称罢了。至於哪个会成功,我个人看好eMule,因为 eDonkey网路上超过7成以上使用eMule。Overnet虽然问世超过1年,但是使用人数始终无法站上百万。如果eMule Kademlia能把使用者带进来,我想基於纯P2P的好处,eMule Kademlia网路可能超过5百万,超过Fasttrack的极盛时期。
kad网络是一种根本不需要服务器的架构,每个emule客户端负责处理一小部分search和source finding的工作。分配工作的原理是基于客户端的唯一id和search或者source的hash之间的匹配来决定。比如说LordOfRing1.avi这个文件由用户abc来负责(通过文件的hash决定),则任何用户共享这个文件的时候都会告诉用户abc我有这个文件,其他用户去下载这个文件的时候也会询问abc,abc告诉他们谁有这个文件,source finding就完成了。search的方法也差不多,每个人负责一个keyword。
至于如何找到用户abc则是通过一种将用户id异或的方式,两个id的二进制异或值决定他们之间的逻辑距离,比如距离要比距离近。当一个哟用户加入kad后,首先通过一个已知的用户找到一批用户的id和ip:port。当此用户A要寻找某特定用户x时,A先询问几个已知的逻辑距离X较近的用户,如x1,x2,x3,x1,x2,x3会告诉A他们知道的更加近的用户的id,ip和port,一次类推,A最终就能找到X。寻找的次数应该在logN数量级,N是总人数
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