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Reference: https://devcenter.heroku.com/articles/getting-started-with-go#deploy-the-app

0. Prepare your github project containing go app

this is mine: https://github.com/ytkang/golang_chat_bot

for newbee, important thing is your folder is going to be under src folder. so, there is no src or pkg folder in  github (related go structure).

if you already have $GOPATH just skip #1, 2 

1. Make some folder whatever you named, I named it "go"

$mkdir go
$cd go

2. Set gopath

go>$export GOROOT=/usr/local/go
go>$export GOPATH=`pwd`
go>$export PATH=$PATH:$GOPATH/bin

3. Login to heroku

you should install this first. 
https://devcenter.heroku.com/articles/getting-started-with-go#set-up

go>$heroku login

4. Get your project into this folder

go>$go get github.com/ytkang/golang_chat_bot

then, whatever there is an error or not,
"go/src/github.com/ytkang/golang_chat_bot" folder is created.

if you got an import like error when you "go get" then, It will be something occurred from your own module.

you should change your import path to solve this.

if you have folder and files like this,

github.com/ytkang/golang_chat_bot/chat.go
github.com/ytkang/golang_chat_bot/jarvis/jarvis.go

and if chat.go imports jarvis.go, then it should be like this

import github.com/ytkang/jarvis O
import ./jarvis X

4. Deploy to heroku!

go/src/github.com/ytkang/golang_chat_bot>$heroku create
go/src/github.com/ytkang/golang_chat_bot>$git push heroku master

if you got "reject" error something like "failed to detect set buildpack" then you should add "godep"

How to godep

last command

go/src/github.com/ytkang/golang_chat_bot>$heroku open

std::move가 단지 캐스팅일 뿐이라니?

일단, move 구현을 보자

template<typename _Tp>
  inline typename std::remove_reference<_Tp>::type&&
  move(_Tp&& __t)
  { return static_cast<typename std::remove_reference<_Tp>::type&&>(__t); }

move가 무엇을 하는지 자세히 보니,

static_cast<typename std::remove_reference<_Tp>::type&&>(__t);

진짜 캐스팅뿐이다. 그렇다. source object가 없어지거나 그런거 아니다.

뭐 값을 대입시킬 객체에는 rvalue reference를 넘겨서 메모리주소를 그대로 전달한다고 치고,

이시점에서 궁금한건 오로지하나,

"뭐지? 그럼 기존 객체는 어떻게 없어지는거야?"

알고보니, 그 답은 rvalue reference 생성자와 대입연산자에 있었다.

rvalue reference 생성자와 대입연산자에서는 source object의 메모리 주소를 dest object에 주고

source object는 nullptr처리하거나 하는것이다.

대표적인 예가 std::string 이다.

 assign(basic_string&& __str)
 {
    this->swap(__str);
    return *this;
 }

보면, source와 dest를 swap하고 있다. 따라서 string을 move시켜보면 move당한 놈은 "" 빈스트링을 갖게된다.

그럼 한번 테스트해볼까? 내가 만든 클레스를 move시킨면 어떻게되는지?

repl.it: https://repl.it/FbVT/0

code:

result:

아마도 이 결과로부터 유추할수있는건, 

std string처럼 swap같은건 없고 메모리는 일단 복사가되었는데 source object에 대한 후처리는 없다는 것이다. 

따라서 default move constructor가 어떻게 작동하는지 이해하고, 맘에 안든다면 직접 구현해야한다.

References

1) std::string source

2) std::remove_reference

3) What are rvalues, lvalues, xvalues, glvalues, and prvalues?

- 보통 퍼포먼스를 보면 아무래도 pure C기반의 uwsgi가 pure python인 gunicorn보다 빨라보입니다. 간혹 uwsgi가 느리다는 비교가있는데 이는 gunicorn은 워커를 gevent로 하면 몽키패치를 지가 app서버에 해버리는데 반해 uwsgi는 app서버 코드에 몽키패치를 해줘야함을 모르고 테스트할 결과로 보여지네요.

- 사용성 측면에서 uwsgi가 좀더 복잡하고 코어 갯수에 따라 configure를 잘못하면 오히려 성능저하가될 우려가 보이네요.

- 도큐먼트는 gunicorn이 훨깔끔

*참고로 gunicorn, uwsgi모두 앞단에 nginx를 쓰는케이스가 많이 있습니다. 이는
DDos 공격방지, static file전송 효율성등때문이라고 합니다. 그리고 gunicorn document에서도 말하고 있는 nginx buffering기능때문입니다. 

nginx에도 설명이 잘나와있지만 nginx buffering에 대해 좀더 설명하자면,

client - nginx - app servers

이 구조에서 client에 response를 전송하는데 nginx buffer가 없고 클라이언트가 response 패킷을 천천히 받으면 그 영향이 app server한테까지 끼쳐서 그 process는 블락이되어 다른 패킷을 처리 못하게 됩니다. 

하지만 nginx buffer가 있다면 nginx는 app server에게 response패킷을 모두 받을때까지 client에게 응답하지 않고 app server에게 다 받은후 client에게 응답을 보냅니다. 따라서 slow client를 만나더라도 app server는 블락이 되지않을 수 있는것이죠.

*추가로 볼만한것

- Backend Architechtures(https://gist.github.com/ngocphamm/5849994)

- ELB+nginx+appservers(http://amazonwebservices21.blogspot.kr/2015/07/system-architecture-to-deploy-django.html)

Gevent monkey patch makes requests to react asynchronous.

Environment: mac OS 10.11.5, python 3.5.2, gevent==1.1.2, requests==2.12.4

Example:

from flask import Flask

from gevent.pywsgi import WSGIServer
from gevent import monkey

import requests
# need to patch sockets to make requests async
monkey.patch_all()

app = Flask(__name__)  # pylint: disable=invalid-name
app.debug = True


@app.route('/test')
def test(requests_counter=[0]):  # pylint: disable=dangerous-default-value
    """Asynchronous non-blocking streaming of relatively large (14.5MB) JPG
    of Seattle from wikimedia commons.
    """
    requests_counter[0] += 1
    request_num = requests_counter[0]
    url = 'http://www.google.com'
    app.logger.debug('started %d', request_num)
    rsp = requests.get(url)
    app.logger.debug('finish %d', request_num)

    return rsp.text


def main():
    http = WSGIServer(('', 5000), app.wsgi_app)
    http.serve_forever()


if __name__ == '__main__':
    main()

Result:

started 1

started 2

started 3

started 4

started 5

started 6

finish 4

finish 5

finish 3

finish 6

finish 1

finish 2

[펌] http://www.nexpert.net/353

글 싣는 순서

1. Secure IP Telephony의 개요 
2. 암호화 (Encryption)와 인증 (Authentication)
3. 전자서명 (Digital Signature)
4. PKI의 이해
5. Cisco Secure IP Telephony의 이해 
6. TLS & SRTP

====

서버쪽에선 보통 기본 패킷 인코드/디코드에서 비교적 빠른 AES를 쓰고, 로그인 인증에 SHA해시를 사용한다.

when you are comparing string from DB and Excel or CSV or .. file,

then, Just try to change file encode type to UTF-8.

or

try to match encoding type between two strings.

http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-jit-and-interpreter/

JIT방식은 그 코드 block이 사용(호출)될때 machine code로 변환해서 사용하고 이미 한번 machine code로 변환한것은 캐싱해두었다가 변환하는 과정없이 실행한다.

Script언어의 Interpreter방식은 미리 컴파일된 함수들을 가지고 있고, code를 line by line으로 해석해서 이 함수들에게 던져준다. 

#zscore, zrevrange

https://stackoverflow.com/questions/9282822/is-it-possible-to-duplicate-a-redis-sorted-set#

http://redis.io/commands/zunionstore

zadd foo 1 a
zadd foo 2 b
zunionstore bar 1 foo
zrange bar 0 -1
1) "a" 
2) "b"