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go kit 是一个分布式的开发工具集，在大型的组织（业务）中可以用来构建微服务。其解决了分布式系统中的大多数常见问题，因此，使用者可以将精力集中在业务逻辑上。
在压测 代码在线运行 工具的时候，发现当并发比较高的时候程序占用的内存会飙升，而且在中断压测之后，内存占用并没有回落。
第一个能想到的办法就是去看代码，但是大多数时候，自己写的代码，很难review出太多的问题；于是就借助golang的pprof来定位问题。
自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程，它的目的是为了提高测试效率，同时促进知识传递以及经验积累。在自动化测试过程中，我们不需要重新录入测试用例，而只需要沿用原来的测试用例即可完成所有功能的测试，测试用例通过自动化测试工具可方便传递到下一个版本。
一般的软件模块分为消息触发型和主动扫描型两类。本文对这两类软件模块的自动化测试过程进行了详细介绍，为相关模块的自动化测试的设计提供了有益的参考。
前面认识的一个python库 docopt，可以使用__doc__来实现命令行参数的处理，使用起来非常简单；我也刚好有在命令行添加或删除testsuite/testcase的需求，所以写了一个demo文件。
本文承接上一篇博文，上一篇博文介绍了跨域的相关概念、测试demo的相关配置和JSONP和CORS两种跨域方式的实现。本文主要介绍document.domain、URL.hash、cross-fragment、window.name和postMessage这五种方式的跨域实现。
这几天看了鬼道师兄的《跨终端Web》这本书，该书从解决实际业务出发，讲述了跨终端的优势与未来，受益良多。其中，书中第九章介绍了作者在阿里内部的一个参赛作品Storage，该作品巧妙的使用了跨域知识，让我见识到跨域其实不仅仅是JSONP。以前，对前端跨域这块或多或少有点了解，但真正动手实践的不是很多。于是，这段时间我好好整理了常用跨域方法的具体实现。本文，主要介绍了JSONP和CORS的实现方式。
过年回武汉家中，只有一台 2000 块的一体机可以用，自然是跑不动 3d 游戏的。我挑了一款 Invisible Inc 玩，居然很流畅。
这是款 XCOM like 的策略游戏，场景是 isometric 的。但是用 Q E 两个键可以旋转场景，虽然静止下来只有四个方向，但是旋转过程却以动画方式呈现。这让我一度认为它的场景是基于 3d 模型制作的。但令人惊讶的是，在低配置的一体机上却非常流畅。相比较，我最近在玩的 XCOM 2 却在 GTX 550 显卡上也有卡顿。
我仔细观察后，发现其实 Invisible Inc 的场景里的物件都只是 2D 图片。甚至只有正面和背面两张图，通过左右镜像得到了四个视角。它的旋转速度很快，并加了一定的模糊效果，欺骗了人眼。其实只有地板和墙壁是真正旋转的，其它物件只有坐标在做旋转，而图片本身在旋转过程中并没有变化。
也就是说，它的引擎其实是基于 2D 制作的，模拟出了 3d 才有的视觉效果。
跨站访问的定义：JS脚本在浏览器端发起的请求其他域（名）下的网站数据的HTTP请求。
这里要与referer区分开，referer是浏览器的行为，所有浏览器发出的请求都不会存在安全风险。而由网页加载的脚本发起请求则会不可控，甚至可以截获用户数据传输到其他站点。referer方式拉取其他网站的数据也是跨域，但是这个是由浏览器请求整个资源，资源请求到后，客户端的脚本并不能操纵这份数据，只能用来呈现。但是很多时候，我们都需要发起请求到其他站点动态获取数据，并将获取到底数据进行进一步的处理，这也就是跨域访问的需求。
观察资源请求目的地址，可以发现有两类，一个是本站的IP地址，这是本站的空间地址，即向本站自身请求资源，一般来说这个是必须的，访问资源由自身托管。另外一类是访问其它网段拉取数据。这类数据不是托管站内的，是在其他站点的。浏览器在页面呈现的过程，拉取非本站的资源，这就称“盗链”。
就我所见，把原有系统“推倒重来”的喜好不只程序员有，使用者更有。拿我几年前的那份工作来说，刚入职老大们就来跟我讨论系统重做的打算：需要多少人，多少钱，多长时间，能把原有系统推翻重来。毕竟大家每天都忍受切肤之痛：速度慢、经常出错、不安全、客户抱怨、架构糟糕…… 所以都想拿出“敢叫日月换新天”的劲头，来个干脆的彻底解决。
Windows支持4种”链接”机制，分别是shortcut、hard link、junction point、symbolic link。本文针对这4种机制进行简要介绍，可作为速查手册存在。
先吐个槽，天朝很多与本问题相关的技术文章，在术语层面相当混乱，作者的一知半解以及不使用规范术语，给本就容易混淆的概念带来更大的误导。
今天读代码的时候发现Python的class定义中提及了@classmethod修饰符，然后查阅了一些材料一探究竟，先做个总结吧。 在Python中提到 classmethod 就要提到 staticmethod，不是因为二者有什么关系，而是为了让用户区分以便更清楚地写代码。在C++中，我们了解直接通过类名访问的函数称为类的静态函数，即static修饰的函数，可见C++中classmethod和staticmethod是一个概念。 那么python中二者有什么区别呢？
python之logging模块详解。
如果 MySQL 数据库比较大的话，我们很容易就能查出是哪些表占用的空间；不过如果 Redis 内存比较大的话，我们就不太容易查出是哪些(种)键占用的空间了。
有一些工具能够提供必要的帮助，比如 redis-rdb-tools 可以直接分析 RDB 文件来生成报告，可惜它不能百分百实现我的需求，而我也不想在它的基础上二次开发。实际上开发一个专用工具非常简单，利用 SCAN 和 DEBUG 等命令，没多少行代码就能实现。
信号量（semaphore）的数据结构为一个值和一个指针，指针指向等待该信号量的下一个进程。信号量的值与相应资源的使用情况有关。当它的值大于0时，表示当前可用资源的数量；当它的值小于0时，其绝对值表示等待使用该资源的进程个数。
GitHub中的README文件，使用markdown格式的文件。这种文件语法比较简单，特别容易上手。
Markdown的语法简洁明了、学习容易，而且功能比纯文本更强，因此有很多人用它写博客。世界上最流行的博客平台WordPress和大型CMS如joomla、drupal都能很好的支持Markdown。
介绍一下如下方法：1、os.system；2、os.popen；3、使用模块subprocess；4、使用模块commands。
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