废狗的博客

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今天遇到个之前觉得很常见的代码写法, 在成员方法中直接调用成员变量, 代码A 如下: 

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public class Test
{
	public static Random Random { get; set; }

	public void TestRandom()
	{
		this.Random = new Random();

		if(this.Random == null)
			return;

		var num = this.Random.Next();

		var num1 = this.Random.Next();
	}
   }

存在的问题

问题一, 在多线程下可能存在问题

在多线程下可能存在执行this.Random == null之后, 被其他线程将成员变量Random将其改为null, 这样将会导致空指针

因此使用局部变量接收成员变量的引用, 代码B 如下:

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public class Test
{
	public Random Random { get; set; }

	public void TestRandom()
	{
		this.Random = new Random();

		var random = this.Random;

		if(random == null)
			return;

		var num = random.Next();

           var num1 = random.Next();
	}
   }

问题二, 性能上访问成员变量不如访问局部变量快

直接调用成员属性生成的汇编

var num = this.Random.Next();

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00007FF7E7A85D6D  mov         rcx,qword ptr [rbp+80h]  
00007FF7E7A85D74  call        方法存根对象: TestVariable.Test.get_Random() (07FF7E7A859B0h)  
00007FF7E7A85D79  mov         qword ptr [rbp+38h],rax  
00007FF7E7A85D7D  mov         rcx,qword ptr [rbp+38h]  
00007FF7E7A85D81  mov         rax,qword ptr [rbp+38h]  
00007FF7E7A85D85  mov         rax,qword ptr [rax]  
00007FF7E7A85D88  mov         rax,qword ptr [rax+40h]  
00007FF7E7A85D8C  call        qword ptr [rax+28h]  
00007FF7E7A85D8F  mov         dword ptr [rbp+34h],eax  
00007FF7E7A85D92  mov         ecx,dword ptr [rbp+34h]  
00007FF7E7A85D95  mov         dword ptr [rbp+5Ch],ecx

调用局部变量生成的汇编

var num = random.Next();

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00007FF7E7A88D27  mov         rcx,qword ptr [rbp+48h]  
00007FF7E7A88D2B  mov         rax,qword ptr [rbp+48h]  
00007FF7E7A88D2F  mov         rax,qword ptr [rax]  
00007FF7E7A88D32  mov         rax,qword ptr [rax+40h]  
00007FF7E7A88D36  call        qword ptr [rax+28h]  
00007FF7E7A88D39  mov         dword ptr [rbp+24h],eax  
00007FF7E7A88D3C  mov         ecx,dword ptr [rbp+24h]  
00007FF7E7A88D3F  mov         dword ptr [rbp+44h],ecx

直接调用成员属性每次都需要去找到对应的成员的地址再调用, 而局部变量则不需要

结论

如果在一个方法内需要多次调用一个成员变量/成员属性/静态成员变量, 建议使用一个局部变量存储引用, 通过局部变量去调用。

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Git开发模式分类

开发模式从本质上可以分为两类: 特性分支开发模式(Feature Branch Development)和主干开发模式(Trunk Based Development).

特性分支开发模式

介绍

特性分支开发模式是指为一个或多个特定的需求 / 缺陷 / 任务创建代码分支（branch），在其上完成相应的开发（一般经过增量测试）后，把它合并（merge）到主干 / 集成分支的开发模式。

通常这种分支生命期会持续一段时间，从几天到几周不等，极少数情况甚至以月算。

以Git-Flow为例:

优点

特性开发周期宽松：因为生命期可以较长，较大的需求特性可以在宽松的时间内完成再合入主干；

分支测试的时间宽松：因为生命期可以较长，可以有较多时间对分支进行测试，甚至手工测试；

缺点

分支管理复杂：原因在于大量采用代码分支，且来源分支和合入目标分支各异，操作复杂 —— 以上图为例，可以从 master（Tag 1.0.0） 拉出 hotfix 1.0.2 分支，然后合入到 develop 分支，开发阶段结束后合入到 release branches，发布后合入 master，非常复杂，很容易出错；

合并冲突多、解决难：分支生命期越长，意味着与主干的代码差异越大，冲突概率越高，冲突的解决难度越大（甚至成为不可能）；

迭代速度慢：特性分支生命期长（数天至数周）意味着特性上线速度慢，相应的迭代速度也慢；

需要较多测试环境：每个特性分支都需要分配至少 1 个测试环境，且长期占用（有状态）；

适用环境

对版本迭代速度要求不高

测试自动化程度低，或说主要靠人工测试的

常用模式

Git-Flow, Github-Flow, Gitlab-Flow

主干开发模式

介绍

主干开发，是指开发人员直接向主干（习惯上主干分支通常为：trunk 或 master）提交 / 推送代码。通常，开发团队的成员 1 天至少 1 次地将代码提交到主干分支。在到达发布条件时，从主干拉出发布分支（通常为 release），用于发布。若发现缺陷，直接在主干上修复，并根据需要 cherry pick 到对应版本的发布分支。

以TBD Flow为例:

优点

分支模型简单高效，开发人员易于掌握不容易出现错误操作

避免了分支合并、冲突解决的困扰

随时拥有可发布的版本

有利于持续集成和持续交付

缺点

基础架构要求高：合入到主干的代码若质量不过关将直接阻塞整个团队的开发工作，因此需要高效的持续集成平台进行把关；

自动化测试要求高：需有完备单元测试代码，确保在代码合入主干前能在获得快速和可靠的质量反馈；

最好有代码评审：若代码质量要求高，需要配套代码评审（CR）机制，在代码提交到主干时，触发 CR，通过 Peer Review 后才能正式合入；

最好有特性开关：主干开发频发合入主干的情况下，特性拆分得很小，可能是半成品特性，需要配套特性开关（Feature Toggle），只有当特性整体开发完才通过灰度发布等手段逐步打开；

适用环境

对迭代速度要求高，希望需求快速交付上线

基础架构强，持续集成工具高效；

团队成员习惯 TDD（测试驱动开发），代码自动化测试覆盖率高（至少增量代码的自动化测试覆盖率高）；

常用模式

TBD Flow, TBD++ Flow

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在学react的代码的入门例子的时候遇到了以下代码 

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const status = 'Next player: ' + (this.state.xIsNext ? 'X' : 'O');

当时想当然的认为并不需要括号,如以下代码

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const status = 'Next player: ' + this.state.xIsNext ? 'X' : 'O';

但显示结果会为X

但是该代码实际上在类型严格的语言如C#会报错, 因为代码在没有加括号会从左到右来执行, 这样会将'Next player: ' + this.state.xIsNext先计算, 因此得到一个string类型, 但强类型语言的string没法转换成bool类型, 因此会编译不通过.

但是js是个弱类型的语言, 因此string类型也能进行true和false判断, string不为null则为true, 反之为false, 因此'Next player: ' + this.state.xIsNext先计算, 进行真假判断, 得到结果为true, 所以界面会显示X

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将多个对象的所有枚举属性拷贝到目标对象上

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var target={a:1,b:2};
var source1={b:3,c:4};
var source2={c:5,d:6};

var newTarget=Object.assign(target,source1,source2);

console.log('target '+target);
console.log('newTarget '+newTarget);

输出: 

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target {a:1,b:3,c:5,d:6}
newTarget {a:1,b:3,c:5,d:6}

拷贝出新对象, 不修改原对象

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var target={a:1,b:2};
var newTarget=Object.assign({},target,{c:3});

console.log('target '+ target);
console.log('newTarget '+ newTarget);

输出: 

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target {a:1,b:2}

newTarget {a:1,b:2,c:3}

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github创建Pages的网页静态页面仓库

github仓库名为 github用户名.github.io

github创建blog的仓库

名字随便

hexo 安装

安装nodejs

安装git

情况npm缓存 

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npm cache clean --force

修改npm镜像源为npmmirror(淘宝镜像源已经过期) 

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npm config set registry https://registry.npmmirror.com

安装hexo 

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npm install -g hexo-cli

hexo 初始化

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hexo init blog
cd blog
npm install
hexo server

安装hexo通过git发布的插件

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npm install hexo-deployer-git --save

修改_config.yml文件

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deploy:
  type: git
  repository: https://github.com/github用户名/github用户名.github.io.git
  branch: main

安装 NexT 模板

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npm install hexo-theme-next
git clone https://github.com/next-theme/hexo-theme-next themes/next

修改_config.yml文件 theme: next

hexo 配置

修改_config.yml文件

同步生成文件夹 post_asset_folder: true

修正路径（渲染器设置） 

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marked:
  prependRoot: true
  postAsset: false

安装pandoc

  1. 下载并安装pandoc:下载地址

  2. 选择安装到全部用户

  3. 检查_config.yml中是否有以下配置 

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    pandoc:
      pandoc_path: C:/Program Files/Pandoc/pandoc.exe

更换渲染器

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npm un hexo-renderer-marked --save
npm i hexo-renderer-pandoc --save

配置数学公式

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npm install hexo-filter-mathjax
hexo clean

如果需要使用 MathJax 来加载公式，对应文档的的文件头加入一个选项：mathjax: true，可以根据个人需求是否加入位于 scaffolds/post.md 文件模板中。

Hexo命令

启动hexo服务 

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hexo s

本机预览草稿 

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hexo S --draft

生成静态文件

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hexo g

发布静态文件

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hexo d

创建文章

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hexo new "My New Post"

创建草稿

1
hexo new draft "new draft"

查看草稿

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hexo server --drafts

发布草稿为文章

1
hexo publish [layout] <filename>
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hexo publish draft <filename>

参考资料

https://hexo.io/docs/

http://home.ustc.edu.cn/~liujunyan/blog/hexo-next-theme-config/

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RSA是一种"非对称加密算法"

相关知识

互质关系

如果两个正整数除1以外没有其他公因子，我们就称这两个数互质(coprime)。

比如：15和32，没有公因子，所以它们是互质关系。这说明不是质数也可以构成互质关系。

a*b=c, a和b是c的因子

补充：

质数，指在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。

公因数(公约数)，它是一个能被若干个整数同时均整除的整数。如果一个整数同时是几个整数的约数，称这个整数为它们的“公约数”；公约数中最大的称为最大公约数。对任意的若干个正整数，1总是它们的公因数。

公因子，是一个数学概念，指的是能同时整除几个整数的整数，可以用辗转相除法算出。

加密的原理

公钥(E, N), E:指数, N:模数

公式:

明文密文

假设公钥为(7, 33), 私钥为(3, 33), 私钥的指数是不公开的, 公私钥的模数会是相同的

假设数据源为:

C, A, O

将C, A, O转换成十进制为:

3, 1, 15

使用公钥的指数进行求幂:

, ,

2187 ,1 , 170859375

使用公,私钥的模数进行求余:

, ,

得到密文

9, 1, 27

解密的原理

私钥(D, N), D:指数, N:模数

公式:

密文明文

收到的密文

9, 1, 27

使用私钥的指数进行求幂:

, ,

729, 1, 19683

使用私钥的模数求余:

, ,

得到原文:

3, 1, 15

公钥和私钥生成的原理

  1. 选出两个质数
  2. 质数相乘
  3. 欧拉函数
  4. 选出公钥E 质数;1<公钥<T;不是T的因子
  5. 算私钥D
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