在wordpress,lilina等开源项目中，常常会看到一些莫名的代码，来无影去无踪，看上去很有意味，特地拿来分析分析，看看一般的作法。

part 1  列表 循环显示

先看代码：

<?php
$num = 0;
if(has_items()) {
while(has_items()): the_item();
}
?>

以上代码，出自某开源项目。。。

再进入the_item()函数内部，可以看到一个关键的函数：

* Returns the current item
*
* @since 1.0
*
* @return bool|stdClass False if item doesn’t exist, otherwise returns the specified item
*/
public function current_item() {
$this->previous_item = $this->current_item;
$this->current_item = ”;

$item = each($this->items);
$item = $item['value'];
if(!$item)
return false;

$this->current_item = $item;
$this->current_feed = $item->feed;

return $item;
}

这个关键的函数是each()，来看手册：

each

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在人人网海量存储系统的存储引擎部分，为了提高CPU和网络的使用情况，使用了java多线程管理并行操作的方式。

在java中控制线程是一件很简单的事情，jdk提供了诸多的方法，其中比常用的两个是notify()和wait()，一个是唤醒，一个等待线程，在下面的代码中，将看到一个线程分配器，根据cpu的负载情况，自动完成对应线程的唤醒或者是等待操作。整个过程是一个平滑的过程，不会因为线程的切换而导致机器负载出线锯齿。

先看一个类，读取Linux系统TOP等指令拿到系统当前负载：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;

/**
* 节点的cpu 内存 磁盘空间 情况
*
* @author zhen.chen
*
*/
public class NodeLoadView {

/**
* 获取cpu使用情况
*
* @return
* @throws Exception
*/
public double getCpuUsage() throws Exception {
double cpuUsed = 0;

Runtime rt = Runtime.getRuntime();
Process p = rt.exec(”/usr/bin/uptime”);// 调用系统的“top”命令
String[] strArray = null;
BufferedReader in = null;
try {
in = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String str = null;
while ((str = in.readLine()) != null) {
strArray = str.split(”load average: “);
strArray = strArray[1].split(”,”);
cpuUsed = Double.parseDouble(strArray[0]);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
in.close();
}
return cpuUsed;
}

/**
* 内存监控
*
* @return
* @throws Exception
*/
public double getMemUsage() throws Exception {

double menUsed = 0;
Runtime rt = Runtime.getRuntime();
Process p = rt.exec(”top -b -n 1″);// 调用系统的“top”命令

BufferedReader in = null;
try {
in = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String str = null;
String[] strArray = null;

while ((str = in.readLine()) != null) {
int m = 0;

if (str.indexOf(” R “) != -1) {// 只分析正在运行的进程，top进程本身除外 &&
//
// System.out.println(”——————3—————–”);
strArray = str.split(” “);
for (String tmp : strArray) {
if (tmp.trim().length() == 0)
continue;

if (++m == 10) {
// 9)–第10列为mem的使用百分比(RedHat 9)

menUsed += Double.parseDouble(tmp);

}
}

}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
in.close();
}
return menUsed;
}

/**
* 获取磁盘空间大小
*
* @return
* @throws Exception
*/
public double getDeskUsage() throws Exception {
double totalHD = 0;
double usedHD = 0;
Runtime rt = Runtime.getRuntime();
Process p = rt.exec(”df -hl”);// df -hl 查看硬盘空间

BufferedReader in = null;
try {
in = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String str = null;
String[] strArray = null;
while ((str = in.readLine()) != null) {
int m = 0;
// if (flag > 0) {
// flag++;
strArray = str.split(” “);
for (String tmp : strArray) {
if (tmp.trim().length() == 0)
continue;
++m;
// System.out.println(”—-tmp—-” + tmp);
if (tmp.indexOf(”G”) != -1) {
if (m == 2) {
// System.out.println(”—G—-” + tmp);
if (!tmp.equals(”") && !tmp.equals(”0″))
totalHD += Double.parseDouble(tmp.substring(0,
tmp.length() - 1)) * 1024;

}
if (m == 3) {
// System.out.println(”—G—-” + tmp);
if (!tmp.equals(”none”) && !tmp.equals(”0″))
usedHD += Double.parseDouble(tmp.substring(0,
tmp.length() - 1)) * 1024;

}
}
if (tmp.indexOf(”M”) != -1) {
if (m == 2) {
// System.out.println(”—M—” + tmp);
if (!tmp.equals(”") && !tmp.equals(”0″))
totalHD += Double.parseDouble(tmp.substring(0,
tmp.length() - 1));

}
if (m == 3) {
// System.out.println(”—M—” + tmp);
if (!tmp.equals(”none”) && !tmp.equals(”0″))
usedHD += Double.parseDouble(tmp.substring(0,
tmp.length() - 1));
// System.out.println(”—-3—-” + usedHD);
}
}

}

// }
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
in.close();
}
return (usedHD / totalHD) * 100;
}
//
//    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        NodeLoadView cpu = new NodeLoadView();
//        System.out
//                .println(”—————cpu used:” + cpu.getCpuUsage() + “%”);
//        System.out
//                .println(”—————mem used:” + cpu.getMemUsage() + “%”);
//        System.out
//                .println(”—————HD used:” + cpu.getDeskUsage() + “%”);
//        System.out.println(”————jvm监控———————-”);
//        Runtime lRuntime = Runtime.getRuntime();
//        System.out.println(”————–Free Momery:” + lRuntime.freeMemory()
//                + “K”);
//        System.out.println(”————–Max Momery:” + lRuntime.maxMemory()
//                + “K”);
//        System.out.println(”————–Total Momery:”
//                + lRuntime.totalMemory() + “K”);
//        System.out.println(”—————Available Processors :”
//                + lRuntime.availableProcessors());
//    }
}

再来看关键的一个类，THreadScheduler：

import java.util.Map;

import org.apache.log4j.Logger;

import test.NodeLoadView;
public class ThreadScheduler {
private static Logger logger = Logger.getLogger(ThreadScheduler.class.getName());
private Map<String, Thread> runningThreadMap;
private Map<String, Thread> waitingThreadMap;
private boolean isFinished = false;
private int runningSize;

public ThreadScheduler (Map<String, Thread> runningThreadMap, Map<String, Thread> waitingThreadMap) {
this.runningThreadMap = runningThreadMap;
this.waitingThreadMap = waitingThreadMap;
this.runningSize = waitingThreadMap.size();
}

/**
* 开始调度线程
* @author zhen.chen
* @createTime 2010-1-28 上午11:04:52
*/
public void schedule(){
long sleepMilliSecond = 1 * 1000;
int allowRunThreads = 15;
// 一次启动的线程数，cpuLoad变大时以此值为参考递减
int allowRunThreadsRef = 15;
double cpuLoad = 0;// 0-15
NodeLoadView load = new NodeLoadView();

while (true) {
try {
cpuLoad = load.getCpuUsage();
} catch (Exception e1) {
e1.printStackTrace();
}
// cpuLoad低 启动的线程多
allowRunThreads = (int) Math.floor(allowRunThreadsRef - cpuLoad);
// threads不能为0
if (allowRunThreads < 1) {
allowRunThreads = 1;
}
if (allowRunThreads > allowRunThreadsRef) {
allowRunThreads = allowRunThreadsRef;
}
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug(”[ThreadScheduler]running Thread:” + runningThreadMap.size() + “; waiting Thread:” + waitingThreadMap.size() + “; cpu:” + cpuLoad + ” allowRunThreads:” + allowRunThreads);
}

// 检查runningSize个线程的情况，满足条件则启动
for (int x = 0; x < runningSize; x++) {
if (waitingThreadMap.get(x+”") != null) {
if (allowRunThreadsRef <= runningThreadMap.size()) {
break;
}
synchronized (waitingThreadMap.get(x+”")) {
if (!waitingThreadMap.get(x+”").isAlive()) {
waitingThreadMap.get(x+”").start();
}else{
waitingThreadMap.get(x+”").notify();
}
}
runningThreadMap.put(x+”", waitingThreadMap.get(x+”"));
waitingThreadMap.remove(x+”");
}
}
// 检查runningSize个线程的情况，满足条件则暂停
for (int x = 0; x < runningSize; x++) {
if (runningThreadMap.size() <= allowRunThreads) {
break;
}
if (runningThreadMap.get(x+”") != null) {
synchronized (runningThreadMap.get(x+”")) {
try {
if (runningThreadMap.get(x+”").isAlive()) {
runningThreadMap.get(x+”").wait();
}else{
continue;
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
waitingThreadMap.put(x+”", runningThreadMap.get(x));
runningThreadMap.remove(x+”");
}
}
// 全部跑完，返回
if (waitingThreadMap.size() == 0 && runningThreadMap.size() == 0) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug(”[ThreadScheduler] over.total Threads size:” + runningSize);
}
this.isFinished = true;
return;
}
// 使主while循环慢一点
try {
Thread.sleep(sleepMilliSecond);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}

}

public boolean isFinished() {
return isFinished;
}
}

这个类的作用：

1.接收runningThreadMap和waitingThreadMap两个map，里面对应存了运行中的线程实例和等待中的线程实例。

2.读cpu情况，自动判断要notify等待中的线程还是wait运行中的线程。

3.两个map都结束，退出。（必须runningThreadMap内部的Thread自己将runningThreadMap对应的Thread remove掉）

如何使用：

public class TestThread {
public static class Runner extends Thread {
public Runner(int j, Map<String, Thread> threadMap) {

}
public void run() {
// TODO 你的逻辑 完成后需要从threadMap中remove掉
}
}

public static void main(String[] args) {
// 运行中的线程
Map<String, Thread> threadMap = new HashMap<String, Thread>();
// 正在等待中的线程
Map<String, Thread> waitThreadMap = new HashMap<String, Thread>();
for (int j = 0; j < args.length; j++) {
Thread t = new Runner(j, threadMap);
waitThreadMap.put(j + “”, t);
}

ThreadScheduler threadScheduler = new ThreadScheduler(threadMap, waitThreadMap);
threadScheduler.schedule();
if (threadScheduler.isFinished() == false) {
//没能正常结束
}
}
}

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值昨天半夜此黄道吉日，科学院新版悄然上线。

更方便的阅读，更科学的分类，更重点的推荐，科学院人民从此站起来了。。。还在feed里溺水的看官们，出来瞅一瞅。。。

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经过这几个月大家共同的努力，Nuclear终于来到新的阶段。

山寨版本的Logo

Nuclear存储系统:高性能、高可靠、可扩展的海量数据存储

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http://ugc.fm

下面是一些补习班知识：

TC

Tokyo Cabinet 是一个DBM的实现。这里的数据库由一系列key-value对的记录构成。key和value都可以是任意长度的字节序列,既可以是二进制也可以是字符串。这里没有数据类型和数据表的概念。当做为Hash表数据库使用时，每个key必须是不同的,因此无法存储两个key相同的值。提供了以下访问方法:提供key,value参数来存储，按 key删除记录，按key来读取记录，另外，遍历key也被支持，虽然顺序是任意的不能被保证。这些方法跟Unix标准的DBM,例如GDBM,NDBM 等等是相同的，但是比它们的性能要好得多，因此可以替代它们。

Dynamo

Dynamo 的可扩展性和可用性采用的都比较成熟的技术，数据分区并用改进的一致性哈希(consistent hashing)方式进行复制，利用数据对象的版本化实现一致性。复制时因为更新产生的一致性问题的维护采取类似 quorum 的机制以及去中心化的复制同步协议。 Dynamo 是完全去中心化的系统，人工管理工作很小。

Linkedln　　
Linked是一个“高效”、“安全”并且“有商务价值”的“白领SNS提供商”：LinkedIn足够高效，而且没有什么打扰用户的信息。即便是广告的投放，LinkedIn也处理的十分艺术：有侧边栏下方几乎不会分散我的注意力； LinkedIn上没有太多会打扰到你的人。而且，用户与用户之间的关系严密地保护起来。这和其他SNS拿着用户资料去做SEO实在是天壤之别； LinkedIn专注于商务功能，并且提供付费服务。这极大地体现了它的确具备提供高质量商务社交服务的能力 LinkedIn是非常适合白领使用的一款SNS工具，尤其是有国际业务的企业员工或者自由职业者。不过，Linked不太适合学生使用。因为Linked很注重工作经验和教育背景，如果你现在还在还没毕业，除非你有相当丰富的社会实践经验，否则完全可以忽视这个玩意，因为它现在还无法为你创造价值。他有一个相似的系统叫伏地魔，之前科学院里的文章曾经提起过，起驾观看。

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上回科学院发过一篇讲述上传判断的文章，位置是

PHP JAVA C上传文件如何准确判断文件类型－mime知识普及

本文目的在于，进一步更正前文所述的mime判断方式，以及增加一个nginx环境里的文件上传大小所影响的代码。

上传类型控制：

在我（54chen）工作中发现，其实修改文件的后缀，浏览器就会很傻瓜地传送错误的mime类型，所以前文的判断是一个半错误的方法（除了C代码是正确的）。

网上流传一段PHP读取文件头判断文件类型的方法，有一些bug，经我（54chen）修改实测，应该是这个样子：

/**
* 读取文件前几个字节 判断文件类型
*
* @return String
*/
function checkTitle($filename) {
$file     = fopen($filename, “rb”);
$bin      = fread($file, 2); //只读2字节
fclose($file);
$strInfo  = @unpack(”c2chars”, $bin);
$typeCode = intval($strInfo['chars1'].$strInfo['chars2']);
$fileType = ”;
switch ($typeCode)
{
case 7790:
$fileType = ‘exe’;
break;
case 7784:
$fileType = ‘midi’;
break;
case 8297:
$fileType = ‘rar’;
break;
case 255216:
$fileType = ‘jpg’;
break;
case 7173:
$fileType = ‘gif’;
break;
case 6677:
$fileType = ‘bmp’;
break;
case 13780:
$fileType = ‘png’;
break;
default:
$fileType = ‘unknown’.$typeCode;
}
//Fix
if ($strInfo['chars1']==’-1′ && $strInfo['chars2']==’-40′ ) {
return ‘jpg’;
}
if ($strInfo['chars1']==’-119′ && $strInfo['chars2']==’80′ ) {
return ‘png’;
}
return $fileType;
}

这代码可以非常正确地分出修改后的文件，从而达到阻止修改后缀名上传的情况。

上传大小控制：

在PHP代码中直接读取$_FILE的size，而如果是特别大的文件，又使用了PHP＋nginx的话，很有可能，超过2M的文件直接就被nginx就抛出来413错误了。

解决的办法：

修改/etc/nginx/nginx.conf

找到对应域名的server段：修改client_max_body_size的值，默认是2M。

这样子还不够，如果不修改php.ini里的值，你会发现上传的文件用上面的代码判断类型的时候会出问题。

修改/etc/php.ini

找到upload_max_filesize，修改这个值，默认是2M。

一番折腾，类型和大小的控制基本上就完善了。

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