leveldb笔记之14:version
上一篇笔记开始讲 minor compaction，对于 memtable 转化为 sstable 这个过程，在之前的笔记里都做了很多的铺垫，例如 MemTable/SSTable 的数据结构，写入/读取的整个流程等，因此理解起来应该不算复杂。不过其中涉及版本的操作，例如versions_->LogAndApply(&edit, &mutex_);，如果没有抓住 leveldb 里 version 相关的关键结构，很容易被绕晕。
这篇笔记，开始讲下 version.
1. 为什么要有版本管理
compaction 简言之，是一个新增与删除文件的过程。例如对于上一篇介绍的 minor compaction，是新增一个文件。对于 major compaction...
leveldb笔记之13:minor compaction
在level笔记开篇里，提到过Compaction这个过程，这是 leveldb 中最为复杂的一部分，从这篇笔记开始，介绍下 Compaction.
compaction 分为两种:minor compaction 和 major compaction. minor compaction 相对简单一些，对应了MemTable持久化为sstable的过程。
1. 简介
DBImpl定义了两个MemTable:
MemTable* mem_;
MemTable* imm_ GUARDED_BY(mutex_); // Memtable being compacted
当size of mem_ <= options_.write_buffer_size时，数据都...
summary of <105 STL Algorithms in Less Than an Hour>
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1. WHY?
STL algorithms can make code more expressive
Avoid common mistakes
Used by lots of people
2. THE WORLD OF C++ STL ALGORITHMS
2.1. LANDS of PERMUTATIONS
2.1.1. PROVINCE OF HEAPS
make_heap
push_heap
pop_heap
2.1.2. SHORE OF SORTING
sort
partial_sort
nth_element
/...
如何同步网站文章到百家号
2019-02-25 udpate：
连着每天试了几次，每天都是不同的文章，一直返回成功，但是平台上就是看不到，建议还是手动发布图文，感兴趣的可以看下各个坑。
之前通过搜索资源平台提交数据到手百，还是很方便的。最近眼看着手百客户端逐渐下掉了熊掌号之前推送的文章，只留下了个人博客唯一一个入口。因此研究了下如何把网站文章自动同步到百家号。
具体可以参考开发者文档，提供了一个将富文本推送到百家号平台的机制。
文档本身还是很简单的，甚至有些简陋，可以参考这个例子.
这里主要介绍下几次留言咨询了解到的坑：
content 必须是富文本格式
cover_imags 必须经过 json_encode，例如 python 代码:json.dumps(cover_images)...
protobuf之extension
最近看到的代码里， extension 字段使用越来越广泛，因此这篇笔记介绍下 extension 的使用。同时，protobuf反射详解里的 field 接口获取不到 extension 字段，因此也会介绍下关于 extension 的反射。
1. 使用
extension 用于解决字段扩展的场景，例如我们提供一个基础的 message，各个第三方都可以基于该 message 扩展新的字段，例如:
// base.proto
package base;
message Link {
optional string url = 1;
extensions 1000 to 1050;
}
// third-party-1.proto
package thirdparty1...
leveldb笔记之12:LRUCache的使用
上篇讲了 leveldb 里 LRUCache 的实现，这篇笔记继续介绍下具体的使用场景。
我最开始的理解，是 leveldb 缓存了用户写入/读取的原始 key:value 数据，实际上是错误的。leveldb 缓存了两种类型的数据：Block及Table.
接下来分别介绍下.
1. Block
通过内存缓存高频访问的 data block，避免从磁盘读取，从而提高数据的访问速率。
1.1. 初始化
在SanitizeOptions函数里初始化
if (result.block_cache == nullptr) {
// 默认缓存大小为8M
result.block_cache = NewLRUCache(8 << 20);
}
...
leveldb笔记之11:LRUCache的实现
之前介绍multi_index_container时，使用了 LRU Cache 作为一个简单测试的例子。本文介绍下 LRU Cache 的原理以及 leveldb 里的实现。
1. 原理
Cache 用于提供对数据更高速的访问，因此存储上也更昂贵，例如 mem ssd 等，其容量通常都是有限的，因此就需要一定的缓存淘汰策略。LRU(Least recently used)就是其中一种，一句话介绍的话，就是：
淘汰最不常用的数据
wiki上有一个比较直观的例子：
读取的顺序为 A B C D E D F，缓存大小为4，括号内的数字表示排序，数字越小，表示 Least recently.
按照箭头的方向，
读取 E 时，缓存已满，因此淘汰最开始的 A.
读取 D 时，更新...
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