鍍金池/ 教程/ Java/ 調(diào)用其他 C 函數(shù)動(dòng)態(tài)庫
LuaCjsonLibrary
抵制使用 module()函數(shù)來定義 Lua 模塊
點(diǎn)號與冒號操作符的區(qū)別
跨平臺的庫選擇
虛變量
pipeline 壓縮請求數(shù)量
灰度發(fā)布
如何安裝火焰圖生成工具
KeepAlive
正則表達(dá)式
稀疏數(shù)組
docker
下標(biāo)從 1 開始
sleep
使用動(dòng)態(tài) DNS 來完成 HTTP 請求
如何定位問題
調(diào)試
局部變量
如何對 nginx lua module 添加新 api
動(dòng)態(tài)限速
變量的共享范圍
請求返回后繼續(xù)執(zhí)行
火焰圖
正確的記錄日志
判斷數(shù)組大小
select+set_keepalive 組合操作引起的數(shù)據(jù)讀寫錯(cuò)誤
ngx.shared.DICT 非隊(duì)列性質(zhì)
API 測試
編碼為 array 還是 object
執(zhí)行階段概念
Json 解析的異常捕獲
性能測試
TIME_WAIT
函數(shù)在調(diào)用代碼前定義
script 壓縮復(fù)雜請求
禁止某些終端訪問
什么時(shí)候使用
c10 k 編程
阻塞操作
單元測試
持續(xù)集成
緩存失效風(fēng)暴
調(diào)用其他 C 函數(shù)動(dòng)態(tài)庫
熱裝載代碼
緩存
Redis 接口的二次封裝(發(fā)布訂閱)
網(wǎng)上有大量對 lua 調(diào)優(yōu)的推薦,我們應(yīng)該如何看待?
Redis 接口的二次封裝
非空判斷

調(diào)用其他 C 函數(shù)動(dòng)態(tài)庫

Linux 下的動(dòng)態(tài)庫一般都以 .so 結(jié)束命名,而 Windows 下一般都以 .dll 結(jié)束命名。 Lua 作為一種嵌入式語言,和 C 具有非常好的親緣性,這也是 LUA 賴以生存、發(fā)展的根本,所以 Nginx+Lua=Openresty ,魔法就這么神奇的發(fā)生了。

NgxLuaModule 里面盡管提供了十分豐富的 API ,但他一定不可能滿足我們的形形色色的需求。我們總是要和各種組件、算法等形形色色的第三方庫進(jìn)行協(xié)作。那么如何在 Lua 中加載動(dòng)態(tài)加載第三方庫,就顯得非常有用。

扯一些額外話題, Lua 解釋器目前有兩個(gè)最主流分支。

  • Lua 官方發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)版 Lua
  • Google 開發(fā)維護(hù)的 Luajit

Luajit 中加入了 Just In Time 等編譯技術(shù),是的 Lua 的解釋、執(zhí)行效率有非常大的提升。除此以外,還提供了FFI

什么是 FFI ?

The FFI library allows calling external C functions and using C data 
structures from pure Lua code.

通過 FFI 的方式加載其他 C 接口動(dòng)態(tài)庫,這樣我們就可以有很多有意思的玩法。

當(dāng)我們碰到 CPU 密集運(yùn)算部分,我們可以把他用 C 的方式實(shí)現(xiàn)一個(gè)效率最高的版本,對外到處 API ,打包成動(dòng)態(tài)庫,通過 FFI 來完成 API 調(diào)用。這樣我們就可以兼顧程序靈活、執(zhí)行高效,大大彌補(bǔ)了 Luajit 自身的不足。

使用 FFI 判斷操作系統(tǒng)

local ffi = require("ffi")
if ffi.os == "Windows" then
    print("windows")
elseif ffi.os == "OSX" then
    print("MAC OS X")
else
    print(ffi.os)
end

調(diào)用 zlib 壓縮庫

local ffi = require("ffi")
ffi.cdef[[
unsigned long compressBound(unsigned long sourceLen);
int compress2(uint8_t *dest, unsigned long *destLen,
          const uint8_t *source, unsigned long sourceLen, int level);
int uncompress(uint8_t *dest, unsigned long *destLen,
           const uint8_t *source, unsigned long sourceLen);
]]
local zlib = ffi.load(ffi.os == "Windows" and "zlib1" or "z")

local function compress(txt)
  local n = zlib.compressBound(#txt)
  local buf = ffi.new("uint8_t[?]", n)
  local buflen = ffi.new("unsigned long[1]", n)
  local res = zlib.compress2(buf, buflen, txt, #txt, 9)
  assert(res == 0)
  return ffi.string(buf, buflen[0])
end

local function uncompress(comp, n)
  local buf = ffi.new("uint8_t[?]", n)
  local buflen = ffi.new("unsigned long[1]", n)
  local res = zlib.uncompress(buf, buflen, comp, #comp)
  assert(res == 0)
  return ffi.string(buf, buflen[0])
end

-- Simple test code.
local txt = string.rep("abcd", 1000)
print("Uncompressed size: ", #txt)
local c = compress(txt)
print("Compressed size: ", #c)
local txt2 = uncompress(c, #txt)
assert(txt2 == txt)

自定義定義 C 類型的方法

local ffi = require("ffi")
ffi.cdef[[
typedef struct { double x, y; } point_t;
]]

local point
local mt = {
  __add = function(a, b) return point(a.x+b.x, a.y+b.y) end,
  __len = function(a) return math.sqrt(a.x*a.x + a.y*a.y) end,
  __index = {
    area = function(a) return a.x*a.x + a.y*a.y end,
  },
}
point = ffi.metatype("point_t", mt)

local a = point(3, 4)
print(a.x, a.y)  --> 3  4
print(#a)        --> 5
print(a:area())  --> 25
local b = a + point(0.5, 8)
print(#b)        --> 12.5

Lua 和 Luajit 對比

可以這么說, Luajit 應(yīng)該是全面勝出,無論是功能、效率都是標(biāo)準(zhǔn) Lua 不能比的。目前最新版 Openresty 默認(rèn)也都使用 Luajit 。

世界為我所用,總是有驚喜等著你,如果那天你發(fā)現(xiàn)自己站在了頂峰,那我們就靜下心來改善一下頂峰,把他推到更高吧。

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