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编译安装最新稳定版LNMP之博客升级系列笔记

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博客升级了配置，主要涉及到LNMP源码编译安装，用的都是目前最新的稳定版，用一个系列记录下来。

各组件的版本如下：
CentOS-7.4 + Nginx-1.14.0 + MySQL-8.0.11 + PHP-7.2.8

计划用接下来四篇文章依次描述：

一、Nginx-1.14.0源码编译安装

二、MySQL-8.0.11源码编译安装

三、PHP-7.2.8源码编译安装

四、Nginx + PHP-FPM配置

Shadowsocks搭建VPN笔记

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类似搭建VPN的教程网上很多，其实特别不愿意记录一些重复的东西在互联网上。之前收藏的一篇相关的教程，很好用，过去的两年几次搭建VPN都是参考的这个，今天打开404了，然后又搜索了一番才搞定，特意记录下来。

一、服务端安装配置shadowsocks
0、下载执行安装脚本。登陆到自己的VPS或者云服务器上分别执行下面3条命令

wget --no-check-certificate -O shadowsocks.sh https://raw.githubusercontent.com/teddysun/shadowsocks_install/master/shadowsocks.sh

chmod +x shadowsocks.sh

./shadowsocks.sh 2>&1 | tee shadowsocks.log

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PHP后期静态绑定实例、类常量、类静态属性区别笔记

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最近在项目中看到一个”后期静态绑定”的用法，之前没有了解过，顺便测试了类常量和静态属性，补补课，特意记录下实例。

根据PHP手册”后期静态绑定“的介绍，一句话总结：在继承范围内，使用预留的关键字static表示程序运行时最初调用的类C，通过static::来访问类C中的常量、静态属性、静态方法（php version >= 5.3）。

不使用后期静态绑定

在演示实例前，我们先看一个不用”后期静态绑定”的例子(本例原型来自PHP手册用户笔记)：
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Redis Hash类型的坑之单个key中field过多

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对投票数据统计的时候发现了Redis Hash类型的一个大坑，单个key中field过多，导致取不出来。特记录下尝试解决和探索的过程。

第一阶段：问题描述

一个投票类的产品，对单个选项mid投票成功后，记录了总票数，还记录了用户投票日志(可以理解成投票明细)，用的都是Redis Hash类型来存储。投票日志的存储格式如下：

$redis->hset('vote_log', 'uid|mid|timestamp', 1);

最近，运营需要统计固定时间段每个选项投票的用户数，要的比较急，就很快写了一个脚本
算法：
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关于矮大紧指北

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从“晓说”，到“晓松奇谈”，再到“矮大紧指北”；从大四，到工作两年，再到工作五年。从在北京没有窗户的隔断到带阳台和卫生间的卧室。

每个周六不听听高老师的声音，似乎都觉得生活缺少了点什么。而“矮大紧指北”的出现，似乎每天都有意无意的听到高老师的声音。

结束了一天的工作，夜幕下，骑着自行车，周围车水马龙，耳机里习惯性的想起高老师的指北，差不多听完的时候也就到家了，那种幸福，简直是一天的发光时刻。
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Nginx下wordpress伪静态的两种配置方式

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好久没有关心博客了，今天发现用的还是这种带问号的地址（http://niliu.me/?p=200）。之前也就是知道这种地址对SEO不友好，今天查了一些资料对比了下，所谓的不友好是指搜索引擎会对这种网址降权，因为这种地址参数变（参数可以随便加），而内容不变。

我们当然希望我们的文章可以被更多的人通过搜索引擎查询到，那就需要重写这个地址，一般使用WEB服务器提供的rewrite模块就可以了（比如Nginx的ngx_http_rewrite_module），通过修改配置文件，增加规则，重新映射地址, Nginx的rewrite语法如下：

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Redis sorted sets score线性变换对性能没有影响

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上篇文章《用户互动数据排序中数据归一化的必要性探讨》的结尾提到归一化后的数据存储到Redis sorted sets中是否对数据读写有影响，查了相关资料，推导的结论是没有影响。

这里简化描述问题，用Redis实现投票排行榜TOP3，Option1票数100，Option2票数100000，Option3票数10000000

zadd vote_rank 100 'Option1' 100000 'Option2' 10000000 'Option3'

对数据min-max归一化处理后得到数据分别是0, 0.0099901, 1

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用户互动数据排序中数据归一化的必要性探讨

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最近在工作中看到了基于用户互动数据排序的两种实现思路，一种是“分权加和”，直接根据权重来计算数值，另一种在第一种的基础上对数据做了归一化处理。当然两种方式都是没问题的，毕竟都经过线上的验证。

做了归一化处理，看似更科学、更严谨，既然不做也可以，那么归一化处理到底有没有好处，是不是有必要呢？

下面首先具体展开描述下两种方式，给有需要的读者一个参考。

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