1.首先就是初始化discovery,然后创建与其他服务通信的gprc客户端。2.然后把其作为参数传入长链接中。接下来就是初始化黑名单，这个是非核心业务，暂时忽略。然后就是创建tcp 和 websocket 服务。addrs 就是不同的地址，创建多个tcp服务。接下来就是apue 讲的怎么创建服务器。1.bind 端口2.listen 监听端口3.accept 接受连接，这里边是阻塞的，所以可以用

ios审核，就是通过各种手段来识别用户代码和ui的相似度。那么根据以上推论，我们就从以下几个方面做处理。首先是后端代码。对所有的请求接口做加密，每一次请求客户端发送的都是加密的串，服务端解密后会获取接口路由，以及请求参数。这样每次出马甲包只需要换个域名配置即可。这里如果想做的更完善一些，对后端代码返回值做配置项，不同的域名返回不同的后端返回值。对于ui，可以让ui根据原产品功能，设计一套全新的界面

tcp 所谓的分包拆包问题，其实更规范的说法，tcp是流的形式，那么就存在边界问题。而解决边界问题的方案大概有两种，一种定义包头和包体。另外一种就是尾部标识符问题。下边定义下伪代码，其实parse就是用来处理tcp的边界问题。 var buffer bytes.Buffer for { // 1. 从 TCP 连接里读取数据 tmp := mak

ios 上架如果出现 4.3，一般就是软件功能和样式和别的app 类似。首先要确定自身app是独自开发，还是买的代码。如果是买的代码的话，基本上可以确定已经被别人上架过了。这时候只能根据现有功能找ui出个马甲包，然后让客户端从新开发代码。更进一步需要服务端返回接口从新修改。如果是自己开发，这时候可以给苹果官方发邮件，询问4.3的原因。然后根据原因来修改问题。ios 上架需要注意，首先就是ui和代码

现在需求是读取一批图片，然后批量上传到七牛云。现在是第一版，思路就是起5个携程，然后对图片列表进行遍历循环，如果携程数使用超过5个就阻塞代码。这里用到channel 信号量限流作用，就是往channel 写数据，如果channel 满了，就阻塞channel,直到对向从channel里边把数据读取了。 const maxGoroutines = 5 guard := make(ch

今天在写一个demo过程中，出现了redis: invalid reply: "J\x00\x00\x00\n"的报错，最开始以为是redis 版本和 golang-redis 版本不一致。发现不是，然后专门在本地执行redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 ping 响应是pong最后查看配置参数，端口号写错了。这个报错我是第一次遇到，所以没往配置方面想。

下边就是提示词 风格名称 特征描述 代表人物/作品 吉卜力工作室风格 (Studio Ghibli Style) 手绘感、温暖的色彩、细腻的自然背景、富有表情的角色设计、田园诗般的氛围，常带有奇幻与怀旧色彩，强调光影的柔和处理。 宫崎骏、高畑勋 鸟山明风格 (Akira Toriyama Style) 简洁有力的线条、Q版与写实之间的平衡、块状的肌肉

301海外跳转原理解析兼谈缓解假墙伪墙攻击勒索的多种技术手段（一）我们知道，墙封锁一个网站有DNS污染、IP封锁、TCP Reset（TCP连接重置）等手段。而一个网站一旦被墙，一般情况下是无法直接通过301（或302）跳转到其他网站的。如果只是IP被封还好说，换IP通常能解决问题。但如果是根据域名关键字进行的TCP Reset，这时候不管怎么换IP（除非是国内IP）都无法解除封锁，当然也不可能进

b树的所有节点都存储数据，b+树只有叶子节点存储数据。这样的话，b树查询就不稳定，最快只需要访问1层，最慢访问叶子节点。b+树数据在叶子节点基础上是双向链接，这样范围查询效率就比较高。b树 每个节点存储数据，就占用更多空间，导致索引减少，树的深度可能增大。b树更适合 内存环境、小数据量、以单值查询为主 的场景，而在需要频繁范围查询的磁盘存储场景（如传统关系型数据库主键索引），B + 树仍是更优选择

之前对这一块内容很迷惑，尤其是多叉树空间利用率高。最近又复习了下，加深下印象。二叉树，一般是一个节点外加左指针和右指针。多叉树，是n个节点，对应n+1个指针。对磁盘的读取，是基于块结构来进行的。磁盘对二叉树和多叉树，都可以打包多个节点。这里边唯一区别就是，多叉树可以根据指针快速指向目标，这个i/o的访问次数是远远低于二叉树的。举个例子。1. 先看反例：普通二叉树像 “写得很烂的笔记”普通二叉树的节

通常大家在讲mysql 单表不要存储大数据量，但是实际工作中经常接触mysql表存储千万、上亿的数据。如果有需求对这张表做修改。一种方案使用pt-online-schema-change 这种。还有一种如果业务相对独立的话，可以对这张表做抽离，这时候就需要跑脚本。比如有1000万数据，通常的做法就是对这一千万数据做切片，比如1-100，101-200 ，多个进程依次处理。那实际处理过程中就是这样，

设置网站的sitemap。也就是提交网站的索引。这是查看网站索引的工具1.https://www.xml-sitemaps.com2.https://www.mysitemapgenerator.com/获取对应的sitemap.xml文件,然后放在项目的根目录下。在https://search.google.com 侧边栏提交文件地址，这样谷歌就会按照地址进行抓取。通过上边操作，谷歌能很快速的进