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Python Flask vs Ruby Sinatra vs Go Martini vs Node Express 本文授权转载自 zybuluo 博客 。 题外话一： 最近一段时间，Cloud Insight 接连发布了三种语言（Python, Node, Ruby）的SDK，Cloud Insight Agent 也迎来了重大突破，发布了 Windows 监控 的第一个版本，总算可以松口气写点东西了~ 题外话二： 偶然的机会看到一篇 blog ，文中详细的介绍了 Flask (Python), Sinatra (Ruby) 以及 Matini (Golang) 这三类微型框架的用法，并提供了各个框架在 Docker 下的部署方式。然而，美中不足的是没有提供各个框架的性能对比情况，经过一番搜罗，发现了一篇对现今主流框架做 性能对比的文章 ，找到两者的结合点，于是才有了今天这篇文章~ 回归正题，之所以选择 Flask(Python), Sinatra(Ruby), Matini(Golang) 和 Express(Node)，主要是经验所限以及个人比较喜欢这类微型框架，下面我们就对各个框架在同等条件下的性能表现一探究竟。 本文源码地址：https://github.com/startover/fibonacci-webapp-benchmark 环境准备： Docker 安装文档

5、 安装 npm a) 安装必要环境：yum install gcc gcc-c++ b) 进入安装目录： cd /usr/local c) wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v10.14.1/node-v10.14.1-linux-x64.tar.gz d) tar -xvf node-v8.0.0-linux-x64.tar.xz e) mv node-v8.1.4-linux-x64 node f) 配置环境： vim /etc/profile g) 在打开的文件尾部添加： #set for nodejs export NODE_HOME=/usr/local/node （路径为node安装路径） export PATH=$NODE_HOME/bin:$PATH H) 刷新配置，使其生效： source /etc/profile I) 检查安装是否成功： node -v npm -v J) 安装 cnpm命令：npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 来源： https://www.cnblogs.com/rh-fernando/p/12502870.html

一.观看了字符串操作，单字符串输入输出，字符串数组。 二.练习 三.问题 1.malloc如何控制申请空间的大小？ x=(struct node *) malloc(sizeof(struct node)) sizeof(struct node) //struct node占用的字节数。 malloc(sizeof(struct node)) //struct node占用字节数大小的空间 (struct node *) malloc(sizeof(struct node)) //将申请的空间的地址强制转化为 struct node * 指针类型 x=(struct node *) malloc(sizeof(struct node)) //将那个强制转化的地址赋值给 x 2.字符串数组 解决：把字符串数组看成二维字符数组 3.PTA 问题 1-2 执行语句int *p=1000;后，指针变量p指向地址为1000的变量。 (1分) F int *p=1000，是p的地址成为1000. 1-6 关于C语言指针的运算：指针只有加减操作，没有乘除操作。指针可以加常数、减常数；相同类型的指针可以相加、相减。 (2分) F 2.程序填空 #include <stdio.h> void find(int *, int, int *, int *); int main(void) { int

npm install X: 会把X包安装到node_modules目录中 不会修改package.json 之后运行npm install命令时，不会自动安装X npm install X –save: 会把X包安装到node_modules目录中 会在package.json的dependencies属性下添加X 之后运行npm install命令时，会自动安装X到node_modules目录中 之后运行npm install –production或者注明NODE_ENV变量值为production时，会自动安装msbuild到node_modules目录中 如果在项目中安装的X包 需要在生产环境中依赖 则使用 --save；比如 jQuery npm install X –save-dev: 会把X包安装到node_modules目录中 会在package.json的devDependencies属性下添加X 之后运行npm install命令时，会自动安装X到node_modules目录中 之后运行npm install –production或者注明NODE_ENV变量值为production时，不会自动安装X到node_modules目录中 如果在项目中安装的X包 不需要在生产环境中依赖 则使用 --save-dev；比如babel 使用原则: 运行时需要用到的包使用

树用递归体现： 树由 n 个节点组成有限合集。 　　当 n = 0 的时候是空树 　　 当 n > 0 的时候除根节点其他的节点可以划分为 m 个互不相交的有限集合，每个集合称为子树 度：一个节点拥有子树的数目称为节点的度，度为零的节点叫叶节点，度不为零叫分支节点。树的度为所有度节点中度的最大值。 树的前驱和后继：节点的后继叫孩子，具有相同父亲的节点叫兄弟，节点的前驱叫父亲。 树的高度：是树中节点最大层次 有序树：树中节点从左到右是有序的，且子树不能互换位置 深林：由n棵互不相交的树组成的集合 节点: 树中的节点包含了一个数据和指向其他节点的指针 线性非线性:从根节点到叶节点是非线性的,从叶节点到根节点是线性的(等同链表) 树的表示方法: 双亲孩子表示法: 　　a. 每个节点都有指向父亲的指针 　　b. 每个节点都有指向若干个孩子的指针 #ifndef GTREENODE_H #define GTREENODE_H #include"Tree.h" #include"LinkList.h" namespace DSL { template <typename T> class GTreeNode : public TreeNode<T> { public: LinkList<GTreeNode<T>*> m_GTreeNode; static GTreeNode<T>*

概览 同 ArrayList 一样，LinkedList 也是对 List 接口的一种具体实现。不同的是，ArrayList 是基于数组来实现的，而 LinkedList 是基于双向链表实现的。LinkedList 类的声明如下： 123 public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E> implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable LinkedList 继承自 AbstractSequentialList，实现了 List 接口，同时还实现了 Deque 接口。AbstractSequentialList 是 AbstractList 的子类，为基于顺序访问的链表提供了一些基本的实现。LinkedList 实现了 Deque 接口，Deque 接口是一种双端队列，可以作为 FIFO 队列和 LIFO 队列（栈）来使用。LinkedList 支持所有元素，包括 null。 下面基于JDK 8 中的代码对LinkedList的实现加以分析。 底层结构 LinkedList 基于双向链表进行实现，并使用两个引用 first 和 last 分别指向双向链表的头尾元素。同 ArrayList 一样，使用 modCount

基于双向链表的增删改查和排序（C++实现） 双向链表也叫 双链表 ，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个 指针 ，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向 循环链表 。 由于双向链表可以方便地实现正序和逆序两个方向的插入、查找等功能，在很多算法中经常被使用， 这里用C＋＋构造了一个双向链表，提供了对双向链表的插入、查找、删除节点、排序等功能，其中排序提供了插入排序和冒泡排序两种方式 #include<iostream> using namespace std; class Node //组成双向链表的节点 { public: int data; Node * pNext; Node * pLast; }; class List //构造一个双向链表 { private: Node * pHead; Node * pTail; int length; public: List(int length)//创建双向链表 { this->length = length; pHead = new Node(); pHead->pLast = NULL; pTail = pHead; for (int i = 0; i < length; i++) { Node * temp = new Node();

手写笔记 代码列表 malloc如何控制申请空间的大小？ x=(struct node *) malloc(sizeof(struct node)) sizeof(struct node) //struct node占用的字节数。 malloc(sizeof(struct node)) //struct node占用字节数大小的空间 (struct node *) malloc(sizeof(struct node)) //将申请的空间的地址强制转化为 struct node * 指针类型 x=(struct node *) malloc(sizeof(struct node)) //将那个强制转化的地址赋值给 x 来源： https://www.cnblogs.com/minato-aqua/p/12501584.html

手动创建： 环境描述：一台机器启动六个节点，3个主节点，3个从节点。 安装： tar -zxvf redis-3.2.10.tar.gz mv redis-3.2.10 /usr/local/redis yum install gcc* tcl -y make && make test 修改配置文件： vi /usr/local/redis/redis.conf **要改的地方** daemonize yes port 7000 cluster-enabled yes cluster-config-file nodes-7000.conf . //这个编号最好是等于你的端口号 cluster-node-timeout 5000 mkdir /usr/local/cluster-test/ //同时复制配置文件，且修改端口及参数 **在/usr/local/cluster-test/下创建** mkdir 7000 mkdir 7001 mkdir 7002 mkdir 7003 mkdir 7004 mkdir 7005 启动服务： ./redis-server /usr/local/cluster-test/7000/redis.conf ./redis-server /usr/local/cluster-test/7001/redis.conf ./redis-server

准备 在开始部署 k8s 高可用集群时，请先参考 k8s高可用环境部署系统准备 操作系统兼容性 环境说明 集群部署前系统环境装备，请参考 k8s高可用环境部署系统准备.md 本次高可用集群基本参照 官网步骤 进行部署，官网给出了两种 拓扑结构 ：堆叠control plane node和external etcd node，本文基于第一种拓扑结构进行部署，使用 Keepalived + HAProxy 搭建高可用Load balancer，完整的拓扑图如下： 单个mastre节点将部署keepalived、haproxy、etcd、apiserver、controller-manager、schedule六种服务，load balancer集群和etcd集群仅用来为kubernetes集群集群服务，不对外营业。如果必要，可以将load balancer或者etcd单独部署，为kubernetes集群提供服务的同时，也可以为其他有需要的系统提供服务，比如下面这样的拓扑结构： 说明⚠️：这种拓扑结构也对应external etcd node～ 本文仅部署master节点，使用kubeadm部署worker节点非常简单，不在赘述，环境清单： 服务器 主机IP 主机名字 功能 k8s-master01 192.168.246.193 master01 master+etcd