摘要 : 筆者也是在互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)里面摸爬滾打十年多了，回頭想想青蔥歲月，很多時間都花在各種技術(shù)熱潮的追逐上，有些是有價值的，也有些因為沒人指導走過彎路，下面我就把我自己接觸到這么多優(yōu)秀的開源軟件給大家做個梳理。也許比較枯燥無聊，供大家以后查閱。

前沿

筆者也是在互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)里面摸爬滾打十年多了，回頭想想青蔥歲月，很多時間都花在各種技術(shù)熱潮的追逐上，有些是有價值的，也有些因為沒人指導走過彎路，下面我就把我自己接觸到這么多優(yōu)秀的開源軟件給大家做個梳理。也許比較枯燥無聊，供大家以后查閱。

LAMP:

屬于創(chuàng)業(yè)公司的最經(jīng)典組合。

Linux: 不用說，大多數(shù)公司都用這個，隨著虛擬機越來越成熟，大家喜歡創(chuàng)建虛擬的Image，來提供某個Linux版本，我接觸過一些常用的，Ubuntu，Redhat，Debian, Gentoo, CentOS, Federo，OpenSuse。

Apache: 最著名的web server，Apache也是開源最活躍的社區(qū)，非常成熟的web服務(wù)器，有段時間被性能卓越的Nginx趕超，但目前穩(wěn)定性和模塊成熟度還是最高，廣受好評。有人比較這兩者的差異：Nginx vs Apache

PHP：當時很多網(wǎng)站用Java寫的，php提出就是為了簡化網(wǎng)站開發(fā)，為web而寫。Facebook早年也是PHP寫的，是很靈活的腳本語言，Coursera之前也是用Php搭建的，但卻是很難維護，主要問題是每個人都可以寫一個小框架，編程風格隨便，難統(tǒng)一。除了Facebook他們花了大量人力去完善，基本上重寫了Php，底層加速成C++,也發(fā)明了新語言Hack。

MySQL：經(jīng)典開源數(shù)據(jù)庫，被Oracle收購，F(xiàn)acebook, Baidu, Taobao都是大量基于MySQL做出非常穩(wěn)定靠譜的系統(tǒng)。我記得Pinterest也總結(jié)過他們?yōu)槭裁从肕ySQL提高他們的規(guī)模。

編程語言：

有個笑話，讓程序員打架的一個最有效的方式是去討論區(qū)問大家那種編程語言最好，這就會沒完沒了的討論。大致分成C++派，Java派，Python等腳本派。

C/C++: 可能很多人入門都是啃著譚浩強的C程序設(shè)計，這種語言很強大，既高性能，又靈活（指針，地址，二維指針，指針數(shù)組），名詞特別多（多態(tài)，重載，重用，范型，模板類，元編程），坑也特別多，容易造成內(nèi)存泄露，野指針，在大學里面吃了不少苦頭，瘋狂看各種C++經(jīng)典，秘籍，后來去了創(chuàng)業(yè)公司和百度都是大量使用，里面也很多人玩的如火純青，面試時候經(jīng)常出個寫個線程安全的C++單例模式，析構(gòu)能否多態(tài)或者什么寫個調(diào)用順序，讓面試者騷手撓腮，欲罷不能，想想自己也折磨過這些面試者，真是罪過啊。這幾年視野廣了，不接觸C++了，回過頭來看還是覺得當年有些走火入魔，沒必要自己折磨自己。

Java: 估計是目前用的最廣的項目語言，容易上手，概念簡單，無數(shù)的庫，大量的代碼。我就不多介紹了，我自己也是大半的項目用Java寫的。缺點時配置比較煩，很多什么XML，Config，適合寫服務(wù)端。

LUA：大量應(yīng)用在大型游戲的腳本語言，主要是高性能，語言規(guī)范精簡、運行時庫小，與C/C++交互方便，我在百度做云計算平臺時候也是用它作為嵌入式腳本。

Python：跟Perl, PHP,合成3P語言，都是腳本:) 非常方便實用，初學編程就可以拿它練習，有很多方便的庫，比如urlib, beautifulsoap。有句話說：人生苦短 我用Python。做數(shù)據(jù)分析的有個超好的工具叫iPython，它是結(jié)合在線notebook，可以交互式編程，非常爽。據(jù)說Python的創(chuàng)始人在Dropbox，當年他簡歷就一句話，說I wrote Python. 在面試Google時候還被一些人誤會，想會python算個啥，但人家是作者。有一本書 集體智慧編程 (豆瓣) 用Python作為實踐做機器學習，推薦給大家。

GO：Google開源的語言，比C++容易上手，卻有相似的性能，很多從Google出來的人喜歡人，據(jù)說Square, Pinterest就在用。Go語言有哪些好處，誰用誰知道，為什么要使用 Go 語言，Go 語言的優(yōu)勢在哪里？

Scala：各種集大成，面向?qū)ο螅瘮?shù)式編程，面向過程。我目前也在學習，東西實在太多，Coursera上面有Scala作者的一門課，https://www.coursera.org/course/progfun 公司技術(shù)部也主推這種語言，這也是為啥我們墻上員工證書中最多就是Scala這門課的。另外著名的Spark，Kafka也是Scala寫的，確實在高性能，高并發(fā)上面表現(xiàn)不錯，又保持了優(yōu)雅精煉的寫法。值得玩味。

Javascript: 本來這是個前端客戶端的動態(tài)語言，做一些頁面特效，主要特點是天然支持異步，又跨平臺，弱類型，比較安全 （有sandbox），有人把它拓展到后臺，隨著V8，Node.js, Angular出現(xiàn)也顯得越來越厲害了。

還有一些語言，Ruby，R，Object-C, Swift，Matlab, Perl, SQL, D, Lisp就是偶爾用了，有個TIOBE編程語言排名。

J2EE 三劍客:

Java出來之后，為了提高大規(guī)模網(wǎng)站的開發(fā)效率，提出了很多框架，最經(jīng)典就是分層J2EE, 在企業(yè)級，如銀行系統(tǒng)大量使用，什么servlet，java bean，EJB，RMI，JMS, JSP，JNDI，JDBC，容器，管道，數(shù)據(jù)庫連接池，當時最火的就是什么Java架構(gòu)師，年薪百萬啊有木有。那當然一般人玩不會了，后來出現(xiàn)了輕量級的MVC解耦合分層結(jié)構(gòu)，在本科時候經(jīng)常做管理系統(tǒng)，就使用這種輕量級J2EE框架，搭系統(tǒng)。里面重要3個組件

Hibernate：數(shù)據(jù)持久框架，ORM，對數(shù)據(jù)庫的CRUD操作進行對象化映射。

Spring MVC: 中的控制層，但容易造成Config的泛濫，后來Linkedin中起了個項目就叫Kill Spring，改成下面提到的Rest.Li

Struts：View層，有很多tag庫可以選擇，有個JSTL 標簽可以搭配選擇。

Web 服務(wù)器:

Lighttpd：當時在百度我就是把它作為云平臺（Baidu App Engine)的服務(wù)器。為了徹底搞懂它，我真的看了它所有的源代碼，代碼很精煉，大概5w行，又研讀了所有它的maillist，jira上面的進度，還給開源社區(qū)打了補丁。感覺就像武林高手修煉一樣。

Nginx：高性能web服務(wù)器，異步，C10K （意思是單機同時維持一萬的連接）杰出代表。俄國人寫的，代碼可讀性不如上面的，但確實功能更強大些。

Tomcat/Jetty: Java J2EE容器，經(jīng)常用的，我記得當時最喜歡看到配置成功后，頁面顯示的小貓圖案。在Linkedin，這兩個都用。一個用來做前端服務(wù)器，一個用來做后端。

框架:

Rest.li：RESTful是Roy Fielding博士在2000年他的博士論文中提出來的一種軟件架構(gòu)風格。使用HTTP協(xié)議中的請求方法來對應(yīng)后端操作數(shù)據(jù)時候的增刪添改(CRUD)。LinkedIn提出Rest.Li編程框架，是一款REST+JSON框架，使用動態(tài)發(fā)現(xiàn)和簡單的異步API即可構(gòu)建健壯可伸縮的服務(wù)架構(gòu)體系。

Thrift：Apache Thrift 是Facebook 實現(xiàn)的一種高效的、支持多種編程語言的遠程服務(wù)調(diào)用的框架。

ProtoBuf：Google提出的跟上面很像，用來序列化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)，支持多種語言持久化數(shù)據(jù)或者序列化成網(wǎng)絡(luò)傳輸。

CloudStack：cloud computing框架。

Helix：通用的集群管理框架，Linkedin出品。

前端技術(shù)

其實前端我接觸的并不多，但現(xiàn)在不是提倡Full Stack全棧工程師嘛。如果你掌握下面的會讓你如魚得水，不需要被UI,UE人員優(yōu)先級而影響。

Ruby on Rails：在web2.0時代，RoR一下子獲得很多創(chuàng)業(yè)公司的青睞，開發(fā)者將Rails作為一個框架來創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫支持的Web應(yīng)用，它本身是一個完整的解決方案，通過默認的標準實踐（convention）可以很大的加快開發(fā)效率，無縫的整合所有子組件以提供給開發(fā)者一個統(tǒng)一的接口。當時Twitter早期也是用這個框架寫的，但這個也是雙刃劍，在性能和內(nèi)部機制上很難調(diào)節(jié)。

Django：Python的前端管理框架，直接生成管理頁面。有人經(jīng)常那上面的作為PK 相比于 Django、Pylon 等 Python 框架，Ruby on Rails 是否有很大的技術(shù)優(yōu)勢？

Smarty：PHP的一種模板語言，很容易上手。

Bootstrap：Twitter提出的HTML，CSS和JS框架，讓你的web app容易適配到各種平臺，比如手機上。

JQuery：Javascript的最流行的庫，可以做一些Ajax調(diào)用。

HTML5：就是下一代的HTML標準，增加了一些兼容的便簽，使得在手機和瀏覽器中閱讀效果一致。對應(yīng)的是Native APP，就是原生的從底層開始寫的APP。當年Facebook是走HTML5的路，發(fā)現(xiàn)不對勁，性能很差，體驗糟糕。趕緊轉(zhuǎn)變成Native APP才讓它重新贏得市場。

Node.js：js寫的后端服務(wù)器，處理高并發(fā)場景性能佳，使用 Node.js 的優(yōu)勢和劣勢都有哪些？特別適合移動的服務(wù)器端。 Socket.IO是其中一個組件，為了在瀏覽器和移動設(shè)備上創(chuàng)建實時應(yīng)用而產(chǎn)生的，它可以模糊不同傳輸機制之間的差異

D3：各種可視化的效果，確實非常酷。

Impress.js: 基于CSS3轉(zhuǎn)換和過渡、工作于現(xiàn)代瀏覽器、并受prezi.com的理念啟發(fā)的演示工具。

Backbone.js：前端的MVC，為復(fù)雜Javascript應(yīng)用程序提供模型(models)、集合(collections)、視圖(views)的結(jié)構(gòu)。

搜索

Nutch：是一個開源Java 實現(xiàn)的搜索引擎，當時Hadoop的前身就是為了做這個項目。

Lucene：基于Java的全文檢索引擎，很有名也非常強大，elasticsearch就是基于這個開源基礎(chǔ)二次開發(fā)。

Solr：基于Lucene的XML接口的獨立運行的搜索服務(wù)器。通過HTTP協(xié)議以XML格式將文檔放入搜索服務(wù)器(索引)，GET來查詢搜索服務(wù)器得到結(jié)果。

Sphinx：Sphinx是一個基于SQL的全文檢索引擎，可以結(jié)合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它可以提供比數(shù)據(jù)庫本身更專業(yè)的搜索功能。反正比MySQL內(nèi)置的全文檢索要快很多。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

這一塊關(guān)注過很久了，目前很多很成熟的組件。這是一張生態(tài)圖，我大多數(shù)都在本文中介紹過了，主要的組件都是為了方便大家從底層的MapReduce模型中脫離出來，用高層語言來做分布式計算。

HBase：是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價PC Server上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集群。像Facebook，都拿它做大型實時應(yīng)用 Facebook's New Realtime Analytics System: HBase to Process 20 Billion Events Per Day

Pig：Yahoo開發(fā)的，并行地執(zhí)行數(shù)據(jù)流處理的引擎，它包含了一種腳本語言，稱為Pig Latin，用來描述這些數(shù)據(jù)流。Pig Latin本身提供了許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)操作，同時允許用戶自己開發(fā)一些自定義函數(shù)用來讀取、處理和寫數(shù)據(jù)。在LinkedIn也是大量使用。

Hive：Facebook領(lǐng)導的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進行運行。其優(yōu)點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計。像一些data scientist 就可以直接查詢，不需要學習其他編程接口。

Cascading/Scalding：Cascading是Twitter收購的一個公司技術(shù)，主要是提供數(shù)據(jù)管道的一些抽象接口，然后又推出了基于Cascading的Scala版本就叫Scalding。Coursera是用Scalding作為MapReduce的編程接口放在Amazon的EMR運行。

Zookeeper：一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，是Google的Chubby一個開源的實現(xiàn)。

Oozie：一個基于工作流引擎的開源框架。由Cloudera公司貢獻給Apache的，它能夠提供對Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任務(wù)調(diào)度與協(xié)調(diào)。

Azkaban: 跟上面很像，Linkedin開源的面向Hadoop的開源工作流系統(tǒng)，提供了類似于cron 的管理任務(wù)。

Tez：Hortonworks主推的優(yōu)化MapReduce執(zhí)行引擎，與MapReduce相比較，Tez在性能方面更加出色。

數(shù)據(jù)存儲：(NoSQL)

當時為了解決Scale的問題，伴隨分布式系統(tǒng)發(fā)展，形成各個NoSQL軟件，百花齊放。下面介紹常見的一些：

Memcached：是高性能的分布式內(nèi)存對象緩存系統(tǒng)，用于動態(tài)Web應(yīng)用以減輕數(shù)據(jù)庫負載。它通過在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)和對象來減少讀取數(shù)據(jù)庫的次數(shù)，從而提高動態(tài)、數(shù)據(jù)庫驅(qū)動網(wǎng)站的速度。Memcached基于一個存儲鍵/值對的hashmap。性能瓶頸第一個就要想到用這個。有點萬金油的感覺。

Redis：一個key-value存儲系統(tǒng)。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多。

Cassandra：名稱來源于希臘神話，是特洛伊的一位悲劇性的女先知的名字。最初由Facebook開發(fā)，用于儲存收件箱等簡單格式數(shù)據(jù)，集Google BigTable的數(shù)據(jù)模型與Amazon Dynamo的完全分布式架構(gòu)于一身，可擴展型和性能都不錯，Coursera也是大量使用作為數(shù)據(jù)對象存儲。

Berkeley DB：文件數(shù)據(jù)庫，介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫與內(nèi)存數(shù)據(jù)庫之間，使用方式與內(nèi)存數(shù)據(jù)庫類似，它提供的是一系列直接訪問數(shù)據(jù)庫的函數(shù)。之后被Oracle收購了。

CouchBase：文檔型數(shù)據(jù)庫，由CouchOne與Membase合并，之后的公司叫做Couchbase，功能還是挺強大的，自動備份，自動分片，在Linkedin廣告組和運維部門都大力推薦。

RocksDB: 比LevelDB更彪悍的引擎，代碼層面上是在LevelDB原有的代碼上進行開發(fā)的，但卻借鑒了Apache HBase的一些好的idea。

LevelDB：Google開發(fā)的，一個速度非常塊的KV存儲庫（storage library），它支持字符串的key與value，并且這種映射關(guān)系按key排序（ordered mapping）

MongoDB：一個基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫。為WEB應(yīng)用提供可擴展的高性能數(shù)據(jù)存儲解決方案。 介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。

下面幾個都是Linkedin開源的數(shù)據(jù)技術(shù) Projects | LinkedIn Data Team

Voldemort:NoSQL 鍵/值存儲引擎，完全是分布式且去中心化的，支持分區(qū)與容錯。

Espresso:文檔型NoSQL數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，MySQL作為底層數(shù)據(jù)存儲，具有高性能、高擴展性、支持事務(wù)、容錯能力等重要特征。

Databus：實時低延遲數(shù)據(jù)抓取系統(tǒng)

AMP Lab三劍客

AMP Lab 是Berkeley的一個王牌實驗室，匯集系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，機器學習，各個領(lǐng)域的教授和豐富工業(yè)經(jīng)驗的學生，它們做出了很多有意思得到工業(yè)界認可的技術(shù)。

Mesos：一個分布式環(huán)境的資源管理平臺，它使得Hadoop、MPI、Spark作業(yè)在統(tǒng)一資源管理環(huán)境下執(zhí)行。它對Hadoop2.0支持很好。Twitter，Coursera都在使用。

Spark：已經(jīng)成為Apache的頂級項目了，2014年的當紅炸子雞，我在這個帖子里面也介紹的比較全面了，有什么關(guān)于 Spark 的書推薦？ - Spark，它們也成立公司Databricks對cloud管理進行產(chǎn)品化。

Tachyon：是一個高容錯的分布式文件系統(tǒng)，允許文件以內(nèi)存的速度在集群框架中進行可靠的共享，就像Spark和MapReduce那樣。有幸跟項目發(fā)起人李浩源聊過幾次，這個項目目前發(fā)展非常快，甚至比Spark當時還要驚人。目前到0.6版本，參與開源的規(guī)模和版本迭代速度都很快。

先進大數(shù)據(jù)技術(shù)：流式，實時

由于Hadoop的火紅，整個業(yè)界都在喋喋不休地談?wù)摯髷?shù)據(jù)。Hadoop的高吞吐，海量數(shù)據(jù)處理的能力使得人們可以方便地處理海量數(shù)據(jù)。但是，Hadoop的缺點也和它的優(yōu)點同樣鮮明——延遲大，響應(yīng)緩慢，運維復(fù)雜。

Storm: 所謂流處理框架，就是一種分布式、高容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計算變得容易。經(jīng)常用于在實時分析、在線機器學習、持續(xù)計算、分布式遠程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。Twitter是他們的主推。

Kafka: 是Linkedin開源的一種分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)，它主要用于處理活躍的流式數(shù)據(jù)。我面試過很多硅谷創(chuàng)業(yè)公司都在使用，比如最重要的用戶Tracking數(shù)據(jù)。LinkedIn的開發(fā)者也出來成立公司Confluent，最新發(fā)布platform。

Samza: 一個分布式流處理框架，專用于實時數(shù)據(jù)的處理，非常像Twitter的流處理系統(tǒng)Storm，LinkedIn開源了這項技術(shù)。跟上面的幾個技術(shù)就可以比較一下了，https://tsicilian.wordpress.com/2015/02/16/streaming-big-data-storm-spark-and-samza/

SummingBird：將批處理和流處理無縫連接，通過整合批處理與流處理來減少它們之間的轉(zhuǎn)換開銷。把上面的Storm跟Scalding結(jié)合起來，所謂Lambda Architecture。跟這個相關(guān)組件是Algebird: 利用一些概率算法HyperLogLog來提高計算速度。

Drill：先說Dremel，是Google 的“交互式”數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。可以組建成規(guī)模上千的集群，處理PB級別的數(shù)據(jù)。MapReduce處理一個數(shù)據(jù)，需要分鐘級的時間。Dremel將處理時間縮短到秒級。Apache推出Dremel的開源實現(xiàn)Drill。

Druid：在大數(shù)據(jù)集之上做實時統(tǒng)計分析而設(shè)計的開源數(shù)據(jù)存儲。這個系統(tǒng)集合了一個面向列存儲的層，一個分布式、shared-nothing的架構(gòu)，和一個高級的索引結(jié)構(gòu)，來達成在秒級以內(nèi)對十億行級別的表進行任意的探索分析。

Impala: Cloudera公司主導開發(fā)的新型查詢系統(tǒng)，它提供SQL語義，能夠查詢存儲在Hadoop的HDFS和HBase中的PB級大數(shù)據(jù)，號稱比Hive快5-10倍，但最近被Spark的風頭給罩住了，大家還是更傾向于后者。

Spark Streaming:建立在Spark上的應(yīng)用框架，利用Spark的底層框架作為其執(zhí)行基礎(chǔ)，并在其上構(gòu)建了DStream的行為抽象。利用DStream所提供的api，用戶可以在數(shù)據(jù)流上實時進行count，join，aggregate等操作。

Spark SQL: 之前Spark類似Hive的工具稱為Shark，現(xiàn)在新替代就是Spark SQL, Big Data Benchmark 里面也跟Impala性能比較。

工具類：

Make：很多同學在學校時候，認為編程就是在編輯器里面運行，當離開了IDE，他們就不知道該怎么辦。C語言的打包工具，比如解析依賴，生成二進制和可執(zhí)行程序。

Ant：Java的傳統(tǒng)打包工具，需要寫個build.xml

Gradle：新一代的編譯構(gòu)建工具，結(jié)合ivy自動匹配和下載官方穩(wěn)定版本

Homebrew: 最近幾年都用Mac平臺，那么包的管理可以用這個

Eclipse：使用最廣泛的IDE，著名的日蝕標識。它的出現(xiàn)就是吃掉SUN（Java誕生地），我大多時間用這個，后來也用過Intellij 不過是商業(yè)版本的。跟Eclipse相比，管理大型代碼庫時候速度快。

Docker：作為一種新興的虛擬化方式，Docker容器的啟動可以在秒級實現(xiàn)，這相比傳統(tǒng)的虛擬機方式要快得多，運行時所需的資源比虛擬機少，而效率又比虛擬機高提供隔離的執(zhí)行環(huán)境。算是2014年上升最快的一個工具了。

JUnit：java的單元測試，屬于測試驅(qū)動的利器。

Git：強大的分布式代碼版本管理，Linux那么多分支都沒亂正是它的功勞。但還是挺復(fù)雜，一大堆命令比SVN要多多了。目前GitHub就是最大的源碼管理平臺，我們公司也用它的企業(yè)版。有個結(jié)合Git和代碼審查的工具由Facebook開發(fā)，Phabricator

SVN: 簡化的代碼管理，還有perforce Amazon和Google也用。最老的是CVS估計現(xiàn)在沒人用了呃。

瀏覽器：

Firefox：開源瀏覽器，當時靠豐富插件很強大，就靠Google的默認搜索來維持，但Google也開發(fā)了Chrome，給Firefox市場份額極大打擊。所謂成也Google，敗也Google。這個組織是Mozilla，就跟Coursera是鄰居。我當時用過很多插件，比如proxy，去除廣告，F(xiàn)irebug來調(diào)試，還有什么換皮膚，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量等。

Webkit：自從蘋果開源了這么好的內(nèi)核引擎，Google就就直接用它開發(fā)了Chrome。當時做信息抽取，有一種辦法是基于視覺的信息提取，VIPS算法，如果通過webkit，就可以拿到正文的一些具體坐標和字體顏色大小，然后再分塊確定重點內(nèi)容做提取。

Spidermonkey：就是Mozilla旗下的一個JS解析引擎，我用這個是因為當時為了抓取網(wǎng)頁，一些很變態(tài)的網(wǎng)站比如水木社區(qū):( 把內(nèi)容寫在javascript里面，都是用字符串拼接起來，我為了獲取完整的源碼就要涉及到JS的解析。

V8: Google 的一個開源項目，是一個高效的JavaScript 引擎，像Node.js基于Google V8提供了基于事件的I/O處理