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最近我用 Golang 开发了一个可以将数据库每张表的各个列信息转化成文档的小工具。开发的缘由是因为写后端时,经常需要为数据库写说明文档,对于稍微有些规模的项目来说,就动辄几十张上百张数据表,开发人员在文档中不断的写各个列的列名、类型、描述实在是无聊、枯燥和苦不堪言。所以就有了这个小工具的诞生。

项目地址在 这里

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ClassViewer是我最近开发的一个用于展示 jvm class 字节码的小工具。它是一个单纯的静态网页,完全使用浏览器端的 Javascript 开发。之所以开发这款工具,是因为我在开发 ToyJVM 的时候,需要常常校验 class 文件某一部分的字节码, 所以如果一款工具能够很方便的显示 class 文件各个部分的信息和字节码,对于 ToyJVM 的开发将会是一个非常大的帮助。

在开始写代码之前调研了一些类似的产品,主要有 jdk 自带的 javap、国外的 Java-Class-Viewer 以及国人开发的 classpy,它们都是非常不错的 class 文件分析工具,但是也存在着一些算不上缺陷的小问题。所以最终还是决定自己写一个适合自己小工具,同时也加深下 class 结构的理解。

在调研了目前的产品后,我也更加清晰了自己的目标。首先它的受众应该是有兴趣研究 jvm 的程序员,而它应该有这些特性:

  • 不依赖于特定操作系统平台
    它应该具备基本的跨平台的能力,因为程序员的 Mac 和 Linux 使用率很高。
  • 无需复杂的安装和编译,无需用户有特定的知识背景
    我不太希望用户拿到我的代码后,还需要安装相应的环境、了解一堆无关知识。

最终实现出来的工具是这样的:

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4 月 9 号,在武汉参加了人生第一次半程马拉松,风里雨里的 21.0975 公里。虽然已时隔一周,但想到那天一路的奔跑、疲惫、欣喜,还是想记记这半马的流水账。

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BloomFilter(布隆过滤器)是一种可以高效地判断元素是否在某个集合中的算法。

在很多日常场景中,都大量存在着布隆过滤器的应用。例如:检查单词是否拼写正确、网络爬虫的 URL 去重、黑名单检验,微博中昵称不能重复的检测等。

在工业界中,Google 著名的分布式数据库 BigTable 也用了布隆过滤器来查找不存在的行或列,以减少磁盘查找的 IO 次数;Google Chrome 浏览器使用 BloomFilter 来判断一个网站是否为恶意网站。

对于以上场景,可能很多人会说,用 HashSet 甚至简单的链表、数组做存储,然后判断是否存在不就可以了吗?

当然,对于少量数据来说,HashSet 是很好的选择。但是对于海量数据来说,BloomFilter 相比于其他数据结构在空间效率和时间效率方面都有着明显的优势。

但是,布隆过滤器具有一定的误判率,有可能会将本不存在的元素判定为存在。因此,对于那些需要 “零错误” 的应用场景,布隆过滤器将不太适用。具体的原因将会在第二部分中介绍。

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前两天把实验室的一台旧台式机装上了 Ubuntu Server,打算当作测试服务器使用着玩。
装上之后意识到一个严重的问题:实验室电脑连接外网时候需要打开浏览器输入学号进行认证。

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为什么会想到建立一个博客:

在此博客之前,我其实也用过新浪博客、CSDN、博客园,作为个人博客的载体,但对每个博客都并不是特别的满意。原因大概有下面几条:

  • 没有美观友好的支持代码。
  • 广告多。
  • 管理复杂,但可控性差。

目前该博客是使用 hexo+Next 主题 + Github 进行搭建。
事实上,当开始接触使用 hexo 时,我觉得满足了我对博客的诸多要求。我对它的为程序员而生、高度可定制性非常喜欢。而且,如有机会,可以自己写出满意的主题使用。

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