1.为什么网站能显示php后缀的云源码源码。但执行不了php文件。解析求解答
2.apache 解析一个错误的盘源php文件时，会直接显示php的云源码源码，如何让他不显示源码。解析
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为什么网站能显示php后缀的云源码源码。但执行不了php文件。解析求解答
这说明网站所在服务器不支持php。盘源比如说服务器是云源码windows系统的，但却没有安装php的解析支持插件，就会出现这样的盘源情况（这时候php文件会被当作二进制文件进行下载，然后就会显示出里面的云源码源码）。如果服务器是解析Linux系统，那它默认就是盘源支持php的。
apache 解析一个错误的php文件时，会直接显示php的织梦宠物源码源码，如何让他不显示源码。
让Apache加载PHP模块
找到 #LoadModule vhost_alias_module modules/mod_vhost_alias.so （大概在第行），在这行的后面添加以下内容：
LoadModule php5_module "D:/WAMP/PHP/php5apache2_2.dll"
AddType application/x-pare_func_t cmp 这行代码没看懂，不清楚是做什么的。compare_func_t 在 /Zend/zend_types.h 中定义：应该是定义了一个指向int 型返回值且带有两个指针常量参数的函数指针类型，没有查到相关资料，先搁着，继续往下看。200万源码
参数解析
ZEND_PARSE_PARAMETERS_START(1, 2)，第一个参数表示必传参数个数，第二个参数表示最多参数个数，即该函数参数范围是 1-2 个。
数组元素个数判断
这段代码很容易看懂，当数组为空或只有 1 个元素时，无需去重操作，直接将array 拷贝到新数组 return_value来返回即可。c 编程实例源码
分配持久化内存
这一步只有当sort_type 为 PHP_SORT_STRING 时才执行。在下面可以看到调用 zend_hash_init 初始化了 array，调用 zend_hash_destroy 释放持久化的内存。
设置比较函数
进行具体比较顺序控制的函数指针是cmp，是通过向 php_get_data_compare_func 传入 sort_type 和 0 得到的，sort_type 也就是 SORT_STRING 这样的标记。
php_get_data_compare_func 在 array.c 文件中定义（即与 array_unique 函数同一文件），代码过长，java源码之家时钟这里只贴出默认标记为 SORT_STRING 的代码：
在前面的代码中，我们可以看到，cmp = php_get_data_compare_func(sort_type, 0); 的第二个参数，即参数 reverse 的值为 0，也就是当 sort_type 为 PHP_SORT_STRING 时，调用的是 php_array_data_compare_string 函数，即 SORT_STRING 采用 php_array_data_compare_string 进行比较。继续展开 php_array_data_compare_string 函数：
可以得到这样一条调用链：
string_compare_function 是一个 ZEND API，在 /Zend/zend_operators.c 中定义：
可以看到，SORT_STRING 使用 zend_binary_strcmp 函数进行字符串比较。下面的代码是 zend_binary_strcmp 的实现（也在 /Zend/zend_operators.c 中）：
上面的代码是比较两个字符串。也就是SORT_STRING 排序方式的底层实现是 C 语言的 memcmp，即它对两个字符串从前往后，按照逐个字节比较，一旦字节有差异，就终止并比较出大小。
数组排序
这段代码初始化一个新的数组，然后将值拷贝到新数组，然后调用zend_sort 排序函数对数组进行排序。排序算法在 /Zend/zend_sort.c 中实现，注释有这样一句话：
Derived from LLVM's libc++ implementation of std::sort.
这个排序算法是基于LLVM 的 libc++ 中的 std::sort 实现的，算是快排的优化版，当元素数小于等于时有特殊的优化，当元素数小于等于 5 时直接通过 if else 嵌套判断排序。代码就不贴出来了。
数组去重
回到array_unique 上，继续看代码：
遍历排序好的数组，然后删除重复的元素。
众周所知，快排的时间复杂度是O(nlogn)，因此，array_unique 函数的时间复杂度是O(nlogn)。array_unique 底层调用了快排算法，加大了函数运行的时间开销，当数据量很大时，会导致整个函数的运行较慢。
