HTTP/2.0 Header Compression
在 HTTP/1.x 时代，支持Body压缩，Header不支持压缩。而现在一个网页可能有几十到上百个请求，一个请求Header至少 500Byte 以上。而这些页面的请求Header大多都是一些重复的字符如UA、Cookie，会消耗不必要的带宽，增加延迟。
在HTTP/2.0中，引入了Header Compression（rfc7541），头部压缩技术使用了HPACK，有效的压缩了Header。
操作系统知识汇总
最常见的指标有可能是最容易遗漏和忽视的，以前面试的过程中经常被问到一些问题定位排查的运维问题，但是一些经常耳熟能详的名词被深究问下去就不知所以了。 比如：1. 系统负载如何查看？系统负载高的原因都有可能是哪些？ 什么是系统负载？ 2. swap 是什么？为什么kubernetes建议禁用 swap 等。
下面做一些总结
算法 - (动态规划)
动态规划 讲解动态规划的资料很多，官方的定义是指把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解。概念中的各阶段之间的关系，其实指的就是状态转移方程。很多人觉得DP难（下文统称动态规划为DP），根本原因是因为DP区别于一些固定形式的算法（比如DFS、二分法、KMP），没有实际的步骤规定第一步第二步来做什么，所以准确的说，DP其实是一种解决问题的思想。
动态规划的关键在于状态的定义，比如 opt[n] 、dp[n]、fib[n] 等。另外就是状态转移方程：opt[n] = best_of(opt[n-1], opt[n-2], …)
No.70 爬楼梯 链接：https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/ 思路：假设我当前爬到第 N 层，那么我多少种爬法？爬到第N层无非最后一次爬是有两种可能，最后一次爬2楼，最后一次爬1楼，最后一次爬两楼的话，就变成了 dp[n] = dp[n-2] , 最后一次爬一楼就变成了 dp[n] = dp[n-1] ,组合起来就是 dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2] 为了从1开始计算到n，每层楼梯有多少种爬法，还需要一次循环
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 func climbStairs(n int) int { if n == 1 { return 1 } dp := make([]int, n+1) dp[1] = 1 // 一层楼梯1种爬法 dp[2] = 2 // 两层楼梯2种爬法，一次爬2层，爬2个一层 for i := 3; i <= n; i++ { dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] } return dp[n] } No.
GoLang 静态代码分析工具
在日常Golang编程过程中，需要对 Go 代码做静态代码检查。虽然 Go 命令提供了 go vet 和 go tool vet，但是它们检查的内容还不够全面。go 的 vet 工具可以用来检查 go 代码中可以通过编译但仍然有可能存在错误的代码。包括并发访问安全、死锁、泄露上下文、结构体反射等等，参考文章
Nginx Lua 扩展 --（Nginx 监控）
上周我从腾讯云买了一台服务器，开始将本站解析到腾讯云上，至此本站彻底支持了HTTP3访问。不过也需要对Nginx进行一定程度的封装。一个最佳的选择是使用 lua-nginx-module 来扩展Nginx的能力，比如我想对请求进行一些访问统计，将数据发送到 open-falcon 或者 Prometheus 上。
lua-nginx-module 是一个实现使用lua语言直接控制Nginx内HTTP请求的一个Nginx module。这个组合很强大，提供了动态语言的强悍性能和生产力。
Go Module 基本使用
Go 1.13版本之后新的包管理器Modules趋于成熟，目前越来越多的开源项目已经支持Go Modules，典型的如etcd。Go具有相当长的包管理工具变迁史，各种包管理工具层出不穷，究其原因，还是官方没有实现足够好用包管理工具。本文不对部分基础知识做详解，主要重点是Go Modules
参考：https://roberto.selbach.ca/intro-to-go-modules/