喊了几天学习Web开发，为了毕业论文，今晚上计划也是看看CSS呢，但是实在是没忍住，读了下经典的tinyhttp的源代码，这款代码还是颇有名气的，网上这么评论的：
tinyhttpd是一个超轻量型Http Server，使用C语言开发，全部代码只有500、600行，附带一个简单的Client，可以通过阅读这段代码理解一个Http Server的本质。
其实，代码颇简单，适合刚学习Web Server的童鞋学习，因为我之前写过CGI Server，所以，我还是认为此代码写的一般，并且我在Ubuntu下编译遇到了不少错误，我都懒得写详细分析了，所以随便写下吧，后面的Github地址里有详细的分析。
我们知道知名的Web网站压力测试工具有Webbench、ab、http_load、siege等等，这种工具的源码都不是太长，所以，我用了一下午和晚上时间仔细了分析了Webbench的源码，并且写下这篇博客记录下。
我们先看下一般Webbench是怎么做压力测试的吧，方法很简单，如下所示：
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很久之前就看过AE库了，不过这东西好久不看，也忘得差不多了，正好要找工作了，简历上写了之前的项目用过这个AE事件库，索性我就又把AE库看了一遍，本来表达能力就差，复习下吧。
先上张图，下图左侧是ae.c文件里所有的函数，一目了然。
AE事件库包含文件事件和时间事件，其包含2个源文件ae.c和ae.h，当然还有四个不同的多用复用封装的文件：ae_epoll.c、ae_select.c、ae_evport.c、ae_kqueue.c。一般常用的是ae_select.c（跨平台用），linux下多用ae_epoll.c。我们就以ae_epoll.c为例吧。
一致性hash算法在分布式系统里面使用比较广，我也只是听说过这个概念，今天看到一个一致性hash开源库，随手写篇文章，记录下吧。
假如我们使用普通的哈希方式来处理负载均衡，到目标机器的映射使用的算法为：
hash(o) mod n (n表示机器的总数)
如果需要增加或减少一台机器的时候，算法就变为 hash(o) mod (n + 1) / hash(o) mod (n - 1)
不仅需要重新编写代码，当服务器做了大量变更，大量的o会重定向不同的服务器而导致了缓冲不被命中，所以此时，就提出了一致性hash算法。
简单的说，哈希函数将o映射到 0 ~ 2^32 - 1的值区间，将这些数字头尾相连，然后将它们组织成一个闭合的圆环。如图一所示：
要实现一致性哈希算法，思路就是下面2个步骤：
之前看过一些开源程序的源码，也略微知道些Apache的CGI处理程序架构，于是用了一段时间，用C写了一个简单的CGI Server，代码算上头文件，一共1200行左右，难度中等偏上。麻雀虽小，五脏俱全。如果把程序里所涉及的HTTP协议，Linux下POSIX编程等等搞清楚，我想找工作中肯定是有足够的竞争力的，当然我也只是皮毛而已，不再班门弄斧了，下面简单的说下程序流程吧。
再说程序流程之前，我先简单说下CGI吧，CGI这个东西比较老了，N年之前，没有PHP JSP等等动态脚本之前，这个是非常火的。只要能支持输入输出的程序，都可以编写CGI脚本，比如Apache就集成了CGI服务器功能，你可以使用Python编写简单的CGI脚本，可以参照前几天我发的文章，点击此处，现在CGI 脚本基本上使用的比较少了，但是在一些对效率要求比较高的设计里还是可以看到一些身影，比如腾讯的QQ相册，QQ空间里就可以看到（你可以打开QQ空间，查看源码-查找CGI），他们的脚本应该是C/C++编写的，效率，你懂的，如果你想更多的了解CGI脚本相关，可以点击此处，推荐了解一些，但是不值得深入学习，那个精力不如学习PHP/Python了。。。
其实说白了，CGI 扮演的就是在服务器和特定解释器之间输入输出协议的角色，每个来自用户的请求，Web服务器都会唤起特定语言解释器的命令行，执行CGI脚本。
现在来介绍下此CGI Server，我不想长篇大论了，一幅图来描述其执行过程（字比较丑，凑合看吧），具体看代码吧：
Redis全名叫做Remote Dictionary Server，从全称就可以看出dict是Redis里重要的数据结构，看了下dict.c里的源码，简单分析下。
dict.c主要是实现了哈希功能，实际上实现哈希（字典）常见的方法有几种：
<1>比如我们数据结构课上学的数组和链表法，但是这种方法适用于元素个数不多的情况下
<2>使用复杂的平衡树(B-等等)，性能比较不错，比如MySQL里的索引就使用了这种方法
<3>哈希表，兼顾了高效和简单性，Redis选择了这种方法。
我们就解读下dict.c里源码里的数据结构吧，我们知道hash表的性能由hash表的大小和解决冲突的方法决定。Redis里使用了两个哈希表(ht[0])和哈希表(ht[1])，hash[0]是字典主要使用的hash表，而hash[1]主要对0号哈希表进行rehash时才使用。读者可能不明白这个地方啥意思？其实就是，程序每次申请几个字节（默认为4字节），当key/value数量达到规定时，程序申请的4字节就翻一倍（这里使用了慢迁移），那什么时候rehash呢？我们知道size == used（根据下面的dictht结构体）时，达到最理想状态，所以当used/size > 1时，就进行rehash。我们先看看dict.h里定义的几个结构体吧：
由于这个月还没写博客，找道题应付下吧，主要原因是自己现在太忙了，得准备找工作啊，唉，弱的惨不忍睹。好吧，不抱怨了，进入正题，LeetCode上面的一道题，题目描述为：
Given a digit string, return all possible letter combinations that the number could represent.
A mapping of digit to letters (just like on the telephone buttons) is given below.
**Input:**Digit string "23" **Output:** ["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]. ** Note:** Although the above answer is in lexicographical order, your answer could be in any order you want.
其实就是组合问题，如下图所示：
如图所示，遍历完 1，2，3，就把a,d (g,h,i)遍历完了，之后回溯到e，就是个DFS搞定。