谈谈生成静态页面的一些经验

作者: q3boy
静态页面的生成一般有这么几个思路了。。
1。程序编写过程中。不使用直接输出的语句。而时将所有的输出连接至输出字符串，输出完成后。再直接将输出字符串内容写入文件
2。编写中按照正常的方式编写。通过ob函数组捕获输出。然后将输出写入文件
3。使用模板类时，用get/fetch一类的方法获取输出。并写入文件。
具体实现上又有这两种方法
1。管理后台添加记录时，直接生成目标html页面，并且前台调用连接直接指向生成的html页面。这种方法程优点是程序效率最高。服务器负荷轻，不过由于生成的是纯静态页面，一旦页面样式上有所改动就必须重新生成所有的内容页。所以实际使用中应用一般不是太多。更多的是使用js,ssi,xml/xsl等客户端手段，生成的静态文件中仅保存数据，不涉及样式，这样能达到速度和维护性的平衡，不过相对前后台程序要复杂些（应用这种方法时，由于内容为纯静态，可以搭配单独编译的纯静态的apache使用。。效率和资源占用上比包含动态内容支持的要更佳）
2。前台访问链接指向php程序，php程序首先检查是否存在相应的静态文件。如果静态文件不存在。则生成并重定向至此文件，否则直接重定向。这种方法实际使用中一般和apache的url_rewrite功能一起使用。将php的文件地址重为html的形式，有利于搜索引擎的检索。这种方法在效率上略有损失，不过程序结构简单，便于调整，在访问量不是很大时使用很合适。。

作者: bluedoor
原帖地址：http://www.anbbs.com/anbbs/index.php?f_id=3&page=1
　　这两天正在做一个关键字加亮显示的程序，写好的程序在本地测试也跑得好好的，可是一上去页面就出现一堆一堆的乱码，别说加亮了，简直就是没的看！
　　我就找错误，找来找去，发现英文没有问题，遇到汉字容易出问题，有的时候遇到汉字必出问题。
　　总结一下：
　　当使用模式匹配的时候，如：preg_match_all($pat,……)与preg_replace($pat,……)……
　　容易出问题的情况如下：
　　preg_match_all("/(汉字)+/ism","我是汉字，看你把我怎么着！",$m_a);
　　这个模式很简单就是匹配出“汉字”。这种情况模式中包含汉字可以成功匹配出来，但是也不要高兴得太早，结果不确定，为什么不确定你慢慢往下看。
　　必出现问题情况如下：
　　preg_match_all("/[汉字]+/ism","我是汉字，看你把我怎么着！",$m_a);
　　本想匹配出现“汉”、“字”或者“汉字”。这个必出现问题，匹配的结果一大群乱码，没准还会出个死循环呢。为什么会出现这种情况？是因为PHP内部使用不是UNICODE，不支持多字节文字，所以一个"汉字"就被当成４bytes的ASCII去进行模式匹配，不出错才怪呢！
　　后来我又试试重新写一下模式匹配，发现一种似乎（为什么说似乎？往后看）方法可以解决：
　　preg_match_all("/(汉|字)+/ism","我是汉字，看你把我怎么着！",$m_a);
　　这样写可以匹配出“汉”、“字”或者“汉字”，$m_a中的结果
Array
(
[0] => Array
(
[0] => 汉字
)
[1] => Array
(
[0] => 字
)
)
　　怎么样全匹配的字符串出现了吧！可是高兴得太早了，后来在实际中用还是会经常出问题！再去找问题，终于找到问题的根了！PHP不支持多字节文字，所以在进行模式匹配与字符操作的时候都是内码转化后进行的（我不知道这样说对不对），举个实例吧：
　　eregi_replace("性","没有" , "有责任感");这个操作就是要把字符串"有责任感"中"性"字替换成"没有"，最后的结果是什么？因为"有责任感"中没有"性"就个字，结果应该是没有执行替换操作返回"有责任感"，可是结果竟然是"用挥叙任感"！
PHP的优点之一是速度很快，对于一般的网站应用，可以说是已经足够了。不过如果站点的访问量很高、带宽窄或者其它的因素令服务器产生性能瓶颈的时候，你可能得想想其它的办法来进一步提高PHP的速度了。这篇文章将从几个方面介绍如何做到这一点，从而令用户浏览的时候更加“爽”。
　　代码优化
　　在这里并不想再次告诉你
如何写更干净的代码，这一点我想每个人都清楚，在需要速度的时候，你可能已经在PHP源代码的优化上面做了不少的工作，这里所提出的是，这个烦琐的工作可以交由其它工具来完成。这就是Zend Optimizer，此程序可以从Zend Technologies的网站(http://www.zend.com/)免费得到。它的原理很简单，通过检测Zend引擎产生的中间代码，并且优化它来得到更高的执行速度。我认为优化代码是一项颇烦琐的工作，而且优化后的代码可能变得难以理解，尤其是当你放下该PHP程序一段时间后，突然间客户要求你做一些修改时，可能你自己也不懂了;-)。因此我建议你在PHP的源代码较为复杂的时候，用Zend Optimizer来做这个优化的工作，好处是它不会令你的代码变得复杂难懂。
　　安装Zend Optimizer是非常简单的。只要根据你使用的平台，下载相关的预编译库，并且在你的php.ini中加入两行，重新启动你的web服务器就行了！
　　zend_optimizer.optimization_level=15zend_extension="/path/to/ZendOptimizer.so" zend_loader.enable=Off
　　你可能有点奇怪，不是说两行吗，怎么变成三行了。不过第三行是可选的，看来禁止这个zend_loader将会令优化的速度更快，因此不妨在你的php.ini文件中多加这一行。要注意的是：只有在你不使用Zend Encoder Runtime的时候，才可以禁止zend_loader，关于Zend Encoder Runtime，还会在下文提到。
　　要更快吗？使用cache(缓冲)吧
　　如果你的PHP应用还需要更快的速度，下一个办法是缓冲。要实现这一点，有几种不同的方式。我自己就试用过Zend Cache(评测版本)，APC和Afterburner Cache。
　　以上提到的都是“缓冲模块”。它们的原理都差不多，在php文件被首次请求的时候，通过将你的PHP源代码的中间代码存储在web服务器的内存中，对于以后同样的请求，都直接提供内存中的“编译”版本。由于它可以令磁盘的访问达到最小化，因此这个方法确实可以极大地提高PHP的性能。更为方便的是，当你的PHP源代码修改时，缓冲的模块可以察觉到这些变化，并且重新载入一样，因此你不必担心客户得到的是旧版本的程序。这些缓冲的模块确实不错，但是我应该选用哪一种呢？下面分别介绍一下：
综合图片计数器    
--------------------------------------------------------------------------------    
请保持文章的完整性    
--------------------------------------------------------------------------------------    
<?    
//counter.php All rights reserved http://sports98.126.com    
//类似163的计数器,可以申请使用,开通多用户服务,[图片计数器]v1.00 代码免费,如果您使用本代码请保证您的代码也要完全公布    
$counterfile="./counter/${name}.txt"; //定义数据文件;    
$fp=fopen("$counterfile","rw"); //打开数据文件    
$usernumber=fgets($fp,8); //取出数据文件数据    
$usernumber+=1; //将数据计算    
$int_counter=$usernumber; //分出一个操作变量    
$int_pan=10000000; //定义被除数    
for($int_b1=0;$int_b1<=7;$int_b1++) //此循环为判定数据将数据更改为图象位置    
{    
$int_a[$int_b1]=$usernumber / $int_pan;    
$int_a[$int_b1]=intval($int_a[$int_b1]);    
$int_a_a[$int_b1]=selectpic($int_a[$int_b1],$xxxx); /* 注意这里如果是单用户可以省略使用函数,使用函数是为了多用户使用,将数据加密使用 */    
$usernumber=$usernumber % $int_pan;    
$int_pan=$int_pan /10;    
}    
echo "<div style="border:dotted;width:xxx;border-color:${rgb};height:xxx;cursor:hand;">"; //输出数据图象框架    
for($int_la=0;$int_la<=7;$int_la++)    
{    
echo "$int_a_a[$int_la]"; //输出数据图象    
}    
echo "</div>";    
linux loadavg 算法
发表人:biti_rainy
今天读linux source code关于cpu load 的计算方法，同时在google上搜索到处参考，晕乎了半天，终于弄明白cpu load 的计算方法了，并不是简单的移动算术平均。
对于linux来说，采样计算load时间间隔为5秒，这都是在source code里面定义的固定数字，其采样结构通过动态内存文件系统 /proc/loadavg 可以动态的得到适时数据，其他工具的输出，比如 uptime / top/sar 等都是读该内存数据所产生的。我们在这里主要考究kernel的算法。
对于5秒的间隔，是动态地采样cpu状态数据，也就是run queue size ，这包括正在cpu中running的进程数量以及在cpu等待队列里面的进程数量。对于linux来说，实际上会计算1分钟、5分钟、15分钟的移动平均。为此首先我们要介绍linux 里面定义的3个常量：
#define EXP_1 1884 /* 1/exp(5sec/1min) */
#define EXP_5 2014 /* 1/exp(5sec/5min) */
#define EXP_15 2037 /* 1/exp(5sec/15min) */
三个常量分别表示1/5/15分钟的常量，计算方法是：
1884 = 2048/(power(e,(5/(60*1)))) /* e = 2.71828 */
2014 = 2048/(power(e,(5/(60*5))))
2037 = 2048/(power(e,(5/(60*15))))
我们假定前一时刻按常量1884计算的load为 load1(t-1),当前采样run queue size 为 rq1,则当前load1(t) = ((load1(t-1) * 1884) + rq1 * (2048 - 1884))/2048
同理可以5分钟和15分钟移动平均的算法分别为 load5(t) = ((load5(t-1) * 2014) + rq1 * (2048 - 2014))/2048和load_15(t) = ((load15(t-1) * 2037) + rq1 * (2048 - 2037))/2048
由此可以看出，移动平均间隔越大，当前run queue size 对移动平均的影响趋向减小。
至于为什么取这个数，涉及到微积分方面的知识了，这样做出的图象更平滑。