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nested screen

最近時常多個工作切著做, 或是需要連到不同台機器開 screen。看同事用 nested screen 似乎滿方便的, 就跟著試用了一段時間。nested screen 指在 screen 的 window 裡再開一個 screen。

用法是:
screen -S NAME -e^Xx
-S 是指定名稱, 之後方便從別的地方用 screen -dr NAME 取過去。 -e 是關鍵, 表示 nested screen 改用後面指定的鍵做為 meta key, 預設是 Ctrl + a, 上面的指令會改用 Ctrl + x。接著就能用 Ctrl + a n / p 切換外層 screen 的 window, 而用 Ctrl + x n / p 切換內層的 screen。

試用了幾次覺得還滿順的, 不過後來還是習慣開多個 screen, 切換工作時就 detach, 再 attach 另一個工作的 screen。

昨天與 Scott、邱、Will 的閒聊

簡記一下有趣的部份, 聊了八小時左右, 大概會漏掉不少東西吧。我不熟這些東西, 很可能說錯, 大家看看就好。
LLVM邱和 Will 在玩 llvm, 聽起來滿神的, 近來有不少人在用 llvm 對程式最佳化或用它來跨平台 (如用 JavaScript 跑 Python, 在 JVM 上直接執行 C 而不透過 JNI)。上網查了一下, 看到 jserv 寫的介紹: LLVM introduction

我極為粗淺的認知是, LLVM 的架構是 "任意程式語言" -> Frontend -> IR (Intermediate Representation) -> Backend -> Native code / 其它型式。LLVM 提供精簡的 IR 方便做最佳化。若想將某個語言轉到多個平台執行, 只要寫一次 Frontend 即可, 再針對不同 Backend 各自寫。大部份語言已有別人寫好的 Frontend, 不用自己來。LLVM 另提供許多相關工具, 協助開發。

說歸說, 還是要真的實際做一次才會體會到它的特色。短期內不會接觸這塊吧。

App Engine聽 Scott 和邱說使用 App Engine 的 Datastore 的甘苦談。App Engine 提供容易 scale out 的架構, 開發者完全不用煩惱 QPS 爆增後的影響, 而且小規模的使用不需付費。聽起來相當美好, 但是 App Engine 只提供基礎的 API, 要真的做到 Scale out, 開發時得考慮資料怎麼存放在不同機器上。放在不同機器才能 scale out, 但也就無法用 transaction 達到 atomic operation。得在兩者中做些取捨。
App Engine 目前沒有提供稍微高階的函式庫, 即使是做個計數器, 開發者也得自己做這些設計。不過, 至少開發者不用煩惱機器配置, 已省下一半的工了。
話說回來, 若一直沒有變超大流量的一天, 反而會因 App Engine 的函式庫而開發得的慢。初期開發時間和後期調速度的成本, 也一直是開發者的難處。另一個做法是自己用 Rails / Django 之類的 framework 開發, 架構設計好, 量大後丟到 EC2 動態調整。不過聽用 EC2 的朋友說, EC2 挺貴的, 得…

找 open source 套件的流程

最近累積了一點找 open source 套件的經驗, 簡記一下我的做法:
到 stackoverflow 搜尋大家的討論, 找出幾個候選套件。記得注意發文的時間。資訊世界瞬息萬變, 兩年前被推到爆的套件, 現在也許已被幹掉了。有時運氣好會看到一個問題提到多個套件, 會有人說那個最好用, 就更有價值試它。到各套件放 code 的地方, 看最近有無 commit, 還有 commit 量夠不夠多。太久沒 commit 的就刪掉。另外文件的數量也是考量之一。掃過一遍 FAQ, 有時會看到該套件的限制, 可以提前刷掉不適合的套件。針對最有興趣的兩個套件, 再回 stackoverflow 搜比較文, 了解它們的優缺點。若有 demo 教學, 照著 demo 走一次。試用一下後回頭看大家的討論, 會更了解大家的看法。最後就是依自己的需求決定。別人的最佳套件, 不見得符合自己的需求。目前照這流程做, 還算順利。時間不夠的話, 確定最近有 commit 且有些人在用就衝了。不知大家怎麼找的?
試套件過程中遇到問題, 先猜測這是常見問題或是常識或自己耍蠢。若判斷為常見問題的話, 值得到 FAQ 和討論區找答案, 或是去 issue tracking 找看看是不是已知問題, 可趁早死心。剩下的情況, 自己重試一遍, 或是 trace code 了解運作流程找出原因, 會比較快解掉。不管用什麼套件, 了解它的運作方式大大有利除錯。在文件不充裕的情況, 亂試不會有啥好下場 (雖說文件充裕也不該亂試啦)。

熟悉各大 code hosting (如 Github、Google Code), 以及各家討論區 (如 Google Groups、mailing-list) 後, 找東西的速度會快上不少。有些 mailing-list 沒附搜尋功能, 只有依月份建檔瀏覽, 實在是很難用。後來找到 Nabble 就方便多啦。

讀 /var/log/message 了解 Ubuntu 掛點原因

今早發覺 server 掛了, 想說藉機研究一下怎麼調查死因。

首先看 /var/log/message, 發現 syslogd 很好心的每隔 20 分鐘會寫入 "MARK", 表示它還活著。藉此可以推論出什麼時候開始出現異常。最後找到一串 oom-killer 的 log, google 後知道它是 out-of-memory killer, 是 kernel 用來釋放記憶體的機制, 透過某種推算, 砍掉一些 process 以釋放記憶體。oom-killer 有顯示 free 後的 swap space, 才發覺原來有人跑程式把 swap 也吃完了。真相大白, 圓滿收工。機器多掛幾次, 系統管理的功力又提昇了幾分。這就是在跌倒中成長嗎?

Python trace code 的好幫手

前陣子試用 cscope + pycscope, 好裝又好用。參照 "The Vim/Cscope tutorial" 的說明, 很快就能裝好並明白怎麼用。在建立 cscope index file 時可改用 pycscope, 這是用 python 去分析原始碼, index 會建得更準。

用 cscope 的好處是

可以找函式的定義, 也能找 call 它的程式若有多個可能選項, cscope 會列出來給使用者選可以將查詢的結果顯示在新視窗或原視窗內另外再配合 ctags 和 vim plugin taglist, 可以方便掌握目前檔案內的 class / function 列表。目前用了這兩者, 覺得沒什麼不足的部份。