龙叁

最近在刷算法，遇到一个有意思的题，要求如下： 设计一个数据结构，可随时插入节点，且随时查询节点集合的中位数，要求插入节点的时间复杂度为 O(logN)，查询中位数的时间复杂度为 O(1)。 中位数定义：节点个数为基数个时，为有序情况下集合的中间节点；偶数时，为中间两节点的平均值…

SOCKS5 是一个代理协议，旨在为位于 Intranet 防火墙后的用户提供访问 Internet 的代理服务。但其实，SOCKS5 协议又并不负责代理服务器的数据传输环节，此协议只是在C/S两端真实交互之间，建立起一条从客户端到代理服务器的授信连接。

做为一个压测工具（库），locust 其实解决这么一个问题：AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑，而现实场景中，待压的服务往往是有一套完整执行流程的，而这一切，在 locust 中都很容易实现，本质上，应用 locust 做压测，就是在写 Python 程序，只是它集成了一套不错的 UI，外加并发的 benchmark 功能。

关于 golang 调度器，goroutine 和 channel 的原理解析，以及 CSP 模型的介绍

gRPC 是一个高性能、开源的、通用的、面向移动端的 RPC 框架，传输协议基于 HTTP/2，意味着它支持 双向流、流控、头部压缩、单 TCP 连接上的请求多路复用 等特性。本文通过一个双端实现的示例，来介绍在 Node.js 中实现工程级的 RPC 应用。

WebSocket 是个好东西，为我们提供了便捷且实时的通讯能力。然而，对于 WebSocket 客户端的鉴权，是需要我们自己实现的。通过对协议实现的解读可知：在 HTTP 切换到 Socket 之前，没有什么好的机会进行鉴权，因为在这个时间节点，报文（或者说请求的 Headers）必须遵守协议规范。但这不妨碍我们在协议切换完成后，进行鉴权授权。

學習 saga pattern 對於前端工程師是有幫助的，主要不出以下三個概念： 1. 好的 UI/UX 該是一個畫面的 transaction； 2. User 隨時能夠取消 transaction； 3. 滿足上述條件實作出來的資料流是要容易被測試的。 那 redux-saga 到底是在解決什麼問題呢？答案： 1. 讓我們的非同步 action 能夠更好被開發、維護、測試； 2. 讓我們用不同的方式來思考非同步的前端資料流。

算法复杂度是算法分析里的概念，是衡量计算资源消耗数量的指标。 算法的复杂度在理论上表示为一个函数：其定义域是输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或者存储器位置数量（空间复杂度）。 本文通过一个 SICP 上的幂算法例子演示复杂度与算法的关系。

由于 centos 7 版本以后默认使用 firewalld 后，网上关于 iptables 的设置方法已经不管用了，想着反正 iptable 也不会用，索性直接搬官方文档，学习 firewalld 了，好像比 iptables 要简单点了