独钓寒江雪

用C++的优雅，驯服Windows的狂野

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在C++98时代，我们经常会遇到这样的性能瓶颈：当需要返回或传递大型对象（如字符串、向量或自定义资源管理类）时，不得不进行昂贵的深拷贝操作。即使我们知道某些对象即将被销毁，也无法避免这种拷贝开销。

C++11引入的右值引用和移动语义彻底改变了这一局面，让C++程序员能够写出更高效、更现代的代码。

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C++从C++11开始引入了智能指针（std::unique_ptr、std::shared_ptr、std::weak_ptr），并后面的各个版本中对智能指针进行了改进。

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使用Qt静态库违背了Qt的免费使用协议！

编译

编译Qt源码需要提前安装如下工具：

  • nasm
  • perl
  • gperf
  • win_flex_bison
  • llvm
  • python2
  • openssl
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同一个DLL文件可以被多个进程加载。当不同的进程将DLL映射到自己的内存空间时，系统会为DLL中的全局和静态变量创建不同的实例，而不会共享同一个变量实例。

那我们如何实现在进程间共享DLL全局变量呢？
我们可以在DLL中使用如下语句来创建一个段，用来存放那些需要共享的变量：

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#pragma data_seg("AnyName")  // 开始
// 声明变量
// ....
#pragma data_seg()   // 结束

共享的变量需要被初始化，并且还要设置链接器开关，使该段在所有映射DLL的进程中成为共享读写属性：

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// 共享读写
#pragma comment(linker,"/SECTION:AnyName,RWS")

经过上述操作，共享的变量就可以跨不同进程进行读写操作了。

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exit命令

exit命令用于退出当前的批处理脚本，并返回一个退出代码ExitCode（即返回值）。退出代码通常是一个整数，用于指示脚本执行的状态，例如成功（0）或失败（非零值）。

exit命令的语法为：

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exit [/b] [exitCode]

其中 /b 选项表示仅退出当前批处理脚本的执行，而不会影响调用脚本的父进程。如果不使用 /b 选项，则 exit 命令会终止当前整个的命令处理器进程（CMD.EXE），并返回退出代码给调用者。

exitCode 是一个可选参数，用于指定退出代码。如果未指定退出代码，则默认返回上一个命令的退出代码。

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Qt 虽然提供了诸如 Qt::FramelessWindowHint 之类的属性可以移除窗体的边框，但是移除边框之后，窗体的一些默认行为同时也被移除了，如鼠标拖动改变大小、双击标题栏最大化等，这些行为需要开发者自己来实现。

本文主要介绍实现无边框窗体的几种方案，并在最后分享了作者实现的方案。

笔者认为，一个完美的无边框窗体解决方案需要支持如下功能：

  1. 支持通过使用鼠标拖拽来改变窗体位置和大小；
  2. 支持双击标题栏最大化窗体和还原窗体；
  3. 支持 Windows Areo Snap 特性；
  4. 支持系统阴影；
  5. 支持跨不同 DPI 的屏幕拖拽；
  6. 适应分辨率和 DPI 改变；
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Hexo是一个快速、简洁且高效的博客框架，使用Hexo可以快速地生成静态博客框架。在框架生成完成后，可以使用任意文本编辑器语法书写博客。我们可以使用Markdown语法书写博客，Hexo在生成博客时会自动将Markdown解析成Html静态页面。

Hexo官网：https://hexo.io/zh-cn/
Hexo中文文档：https://hexo.io/zh-cn/docs/

一、玩法说明

使用Hexo写博客的大致流程如下：

  1. 生成博客框架
  2. 配置博客
  3. 选择自己喜欢的主题
  4. 配置博客和主题
  5. 写文章
  6. 生成博客
  7. 发布博客到服务器

其中，第1~4步为前置操作，只需要执行一次。

Hexo只负责生成静态的HTML文件，不提供服务器。如需对外发布博客，我们还需将HTML文件部署到服务器上，可以选择如下的方式：

  • Github Pages、GitLab Pages，免费，访问速度较慢。
  • Gitee Pages，收费。
  • 对象存储服务，如阿里云OSS、腾讯云COS、七牛云OSS等。当访问量大时，需搭配CDN使用，避免因数据回源产生巨额流量费用。
  • 自己购买服务器使用Nginx搭建Web服务器。当访问量大时，服务器出口带宽要求较高，此时仍然需要搭配对象存储服务和CDN使用。
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慢日志设置

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# 当命令耗时超过5毫秒时，记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近500条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500

查看慢日志

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127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693       # 慢日志ID
   2) (integer) 1593763337  # 执行时间戳
   3) (integer) 5299        # 执行耗时(微秒)
   4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数
      2) "user_list:2000"
      3) "0"
      4) "-1"
2) 1) (integer) 32692
   2) (integer) 1593763337
   3) (integer) 5044
   4) 1) "GET"
      2) "user_info:1000"
...

BigKey

如果查询慢日志发现，并不是复杂度过高的命令导致的，而都是 SET / DEL 这种简单命令出现在慢日志中，此时需要考虑实例否写入了 BigKey。

BigKey 俗称“大 key”，Redis 是 key-value 的存储方式，当一个 Key 所对应的存储数值过长时，就会出现大 key 的情况。

Redis 在写入数据时，需要为新的数据分配内存，相对应的当从 Redis 中删除数据时，也会释放对应的内存空间。BigKey 会导致分配和释放内存的耗时都比较长。

可以使用下面命令扫描 Redis 中的 BigKey：

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$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys -i 0.01

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-------- summary -------

Sampled 829675 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 10059825 (avg len 12.13)

Biggest string found 'key:291880' has 10 bytes
Biggest   list found 'mylist:004' has 40 items
Biggest    set found 'myset:2386' has 38 members
Biggest   hash found 'myhash:3574' has 37 fields
Biggest   zset found 'myzset:2704' has 42 members

36313 strings with 363130 bytes (04.38% of keys, avg size 10.00)
787393 lists with 896540 items (94.90% of keys, avg size 1.14)
1994 sets with 40052 members (00.24% of keys, avg size 20.09)
1990 hashs with 39632 fields (00.24% of keys, avg size 19.92)
1985 zsets with 39750 members (00.24% of keys, avg size 20.03)

对线上实例进行 bigkey 扫描时，Redis 的 OPS 会突增，为了降低扫描过程中对 Redis 的影响，需要控制扫描的频率，指定 -i 参数即可，它表示扫描过程中每次扫描后休息的时间间隔，单位是秒。

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