Shenlvmeng's Blog

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发表于 更新于 分类于 Disqus： 本文字数： 9.9k 阅读时长 ≈ 17 分钟

2015新年伊始，校园网开始收费。明光村职业学院免费上网的岁月一去不返。我等广大群众感慨之际，突然发现流量用得如此之快。身边的朋友也开始渐渐对看视频心有余悸，对实时流量（此处仅指收费的v4校外流量）的关注也日渐升级。校园网流量计的想法便这样出现了。

p.s. 鉴于开发过程中，有队友的加入，所以下文按照时间顺序而非严格的逻辑顺序进行，望读者谅解。

背景话毕，如何分解我们的需求呢？要想让流量数据可视化，当然又必不可少的两点：a）数据 b）可视化。具体说来便是：

  • 怎么拿到流量数据
  • 怎么更友好的用图表的形式展示

这么一想，解决方案就出来了。

最初设计

考虑到用户对流量实时性了解的需要，决定用动态的折线图呈现最终效果。折线图能显示最近半小时内校园网流量的变化，每约30s采集一次数据。

爬虫程序

既然要收费，学校必定会给学生查看流量的渠道。netaccount.bupt.edu.cn需要离线后才能查看，上网注销窗是最好的选择，每次刷新即可显示当前上线时间，使用流量，剩余网费，很直观；最重要的是每次刷新都能得到实时数据。就爬它了！

写爬虫程序的语言可以有很多，从Java到python到php到js甚至windows shell都可以轻松完成这个简易的爬虫任务：爬取html页面，匹配流量字段，存储。

在爬之前，我们需要知道流量值藏在html页面代码的什么地方。打开开发者工具，代码一览无余。

从flow的大小来看，存储的单位是KB，没关系/1024/1024就行了。准备工作做完后，可以开始码代码了。python比较好上手，我们暂时选择python写爬虫。不说废话，直接上干货。

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# -*- coding: utf-8 -*-
#---------------------------------------
#   程序：网关爬虫
#   版本：0.2
#   作者：xym
#   日期：2014-01-03
#   语言：Python 2.7
#   功能：输出当前已用流量
#---------------------------------------
#import urllib
import urllib2
import cookielib
import re
import time
import json
class GATE_Spider:  
    # 申明相关的属性  
    def __init__(self):    
        self.loginUrl = 'http://10.3.8.211'           # 网关url
        self.cookieJar = cookielib.CookieJar()        # 初始化一个CookieJar来处理Cookie的信息
        self.flow = []      #存储流量
        self.flow_json = []
        self.opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(self.cookieJar))
    def flow_init(self):
        for x in range(3): 
            # 初始化链接并且获取cookie
            myRequest = urllib2.Request(url = self.loginUrl)# 发送查看请求
            result = self.opener.open(myRequest)            # 得到上网注销窗
            # 打印返回的内容 调试用
            # print result.read()
            self.deal_data(result.read().decode('gbk'))
            self.flow_json = json.dumps(self.flow,indent=2,separators=(',',':'))
            self.cal_data(self.flow);
            time.sleep(5)
    # 抠出流量并换算
    def deal_data(self,myPage):  
        myFlow = re.search(r';flow=\'\d+',myPage)
        myFlow = re.search(r'\d+',myFlow.group(0))      
        self.flow.append({'flow':float(myFlow.group(0).encode('gbk'))/1024,'time':time.time()})

    # 储存流量
    def cal_data(self,items):
        with open('./new.dat','w') as f:
            f.write(self.flow_json)

#调用  
mySpider = GATE_Spider()  
mySpider.flow_init()

思路很清晰，因为登录工作在程序运行前已经完成，cookie已经存在本地，每次刷新只是简单地GET请求而已。所以在初始化后，只需模拟GET请求，拿到回复后，匹配第一次出现的flow和fee即可，以标准的json格式存储在.dat文件里，每过30s循环一次。

p.s.有意思的是，上网注销窗那里的MB竟然是字符串拼接拼出来的，直接/1024就可以得到的结果却都两个大圈子才拼出来，不知目的在哪里。。。

好了，测试之后，文件里已经把流量，网费，时间都按顺序储存好了。怎么和前端数据可视化互动呢？最好的方式当然是选择js，用网页的形式呈现。不过，为了保证实时性，js需要不间断地向后台发起请求。整个流程应该是由js端驱动的。而我对python作网站后台并不熟悉，无奈之下，只能暂时放弃python爬虫这个主意，选择php爬虫。不过，思路上大同小异，没过多久，php的爬虫后台端就搞定了。

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<?php
header("Content-type: text/json");
class Spider{

    public $flow;
    public $fee;
    public $time

    function __construct(){
        $this->flow = 0;
        $this->fee = 0;
        $this->time = 0;
    }
    /*
        get content from a certain URL
        @param $url string
        @return string
    */
    function getURLcontent($url){
        // 初始化
        $data = "";
        $curl = curl_init();
        // 设置cURL 参数
        curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
    
        // 运行cURL，请求网页
        $data = curl_exec($curl);
        $this->time = time() * 1000+3600*8000; //to fit UTC time
        curl_close($curl);
    
        // 显示获得的数据
        //var_dump($data);
        return $data;
    }
    /*
        get flow and fee from certain message
        @param $content string
        @return boolean
    */
    function simplifyURLcontent($content){
        $flow = 0; $fee = 0;
        preg_match('/flow=\'([\S\s]*)\';fsele=\d+;fee=([\S\s]*)\';xsele/', $content, $matches);
    
        if(!$matches)
            return false;
        else{
            //查找流量和费用字符串
            $this->flow = intval($matches[1])/1024/1024;
            $this->fee  = intval($matches[2]);
            return true;
        }
    }
    /*
        return json to js
        @return mixed
    */
    function deliverFlow(){
        $ret = array($this->time, $this->fee, $this->flow);
        echo json_encode($ret);
    }
    /*
        continous work flow
        @return false
    */
    function workFlow(){
        $ret = $this->getURLcontent("http://10.3.8.211");
        $isGet = $this->simplifyURLcontent($ret);
        if($isGet) $this->deliverFlow();
        return false;
    }
    }
    $gate = new Spider();
    $gate->workFlow();
?>

这样，js每次发送.ajax请求时，php就可以返回前端需要的数据了。

这么来看，后台爬虫端应该就这么多了。

数据可视化

好的，现在我们已经可以拿到所需的数据了。关键是怎么去呈现它。最好能有现成的工具来好好利用收集到的数据。前人怎么会没考虑到这点呢，js charts用SVG等方法渲染出来的图表足够用了。这里，我选择了Highcharts。Highcharts的文档很丰富，API文档也很充分，所以有一定web基础的人很容易上手。

Highcharts提供了很多种图表类型，考虑到实时性的需要，我们选择最基础的line类型。这里不再介绍Highcharts的基本信息，感兴趣的可以去它的官网查看。既然后台php已经把json标准化的数据拿过来了，就看Highcharts这边怎么用了。

由于这里各点数据是动态更新的。这里Highcharts的Chart对象里，series需要动态更新。这里写个简单的ajax,向后台index.php请求数据，根据上面的php程序，将得到一个[time,fee,flow]的json类型数据point，第一个自然是x轴数据，第二个是第二条y轴数据，第三个是第一条y轴数据。这里我们用series的addPoint方法把数据新增进去即可。由于图只显示近半小时数据，我们姑且视作50个点，因此这里还要判断点数是否超过50，然，则平移。因此addPoint的第二个第三个参数分别是TRUE和判断是否平移的Boolean值。在得到数据后，setTimeout来实现每约30s请求一次数据。代码如下：

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$.ajax({
	url: 'index.php',
	success: function(point) {
		var series = chart.series[0],
		series_f = chart.series[1],
		shift = series.data.length > 50,
		shift_f = series_f.data.length > 50; // shift if the series is longer than 50
		// add the point
		chart.series[0].addPoint([point[0],point[2]], true, shift);
		chart.series[1].addPoint([point[0],point[1]], true, shift_f);
		// call it again after one second
		setTimeout(requestData, 20000);
	},
	cache: false
});

之后的就比较简单了。设置好前端表格的格式就可以看到炫酷的效果了。

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$(document).ready(function() {
	chart = new Highcharts.Chart({
		chart: {
			renderTo: 'container',
			defaultSeriesType: 'spline',
			events: {
				load: requestData
			}
		},
		title: {
			text: 'Campus Network Live Flow Data(ipv4 only)'
		},		
		credits:{
			enabled:false
		},
		xAxis: {
			type: 'datetime',
			tickPixelInterval: 40,
			maxZoom: 50 * 1000
		},
		yAxis: [{
			minPadding: 0.2,
			maxPadding: 0.2,
			title: {
                	text: 'Flow (GB)',
                	margin: 30
			}
		},{
			opposite:true,
			minPadding: 0.2,
			maxPadding: 0.2,
			title: {
	                text: 'Balance(yuan)',
        	        margin: 30
			}
		}],
		series: [{
			name: 'FLow data',
			data: []
		},{
			yAxis: 1,
			name: 'Balance data',
	`		data: []
		}]
	});        
});

嗯~ 看上去还不错。

p.s. 经测试，在后台取的时间不经处理会早8个小时，这是由于UTC和时区的原因，在后台额外加上整8个小时即可。

历史数据

在实时数据做完后，有朋友参与了进来。经过讨论，我们认为做一个历史性数据展示窗口也是必要的。毕竟，不是所有人都愿意开着网页等着数据更新。后台悄悄地采集数据会更友好。于是，下一步开始了。

有了前面的基础后，后面的开发要快许多。不过我们遇到了一个现实的问题。既然我们的小工具是面向不一定懂编程的用户的，那么php做后台就变得有些不现实。所以这里我们决定用windows的shell来写，并推广到不同操作系统。由于篇幅限制，我们将在下篇日志里介绍这种方法。这里仅对前段部分进行讲解。

思路还是类似的，后台采到的数据用csv格式存在.dat或诸如此类的文件里。Highcharts需要读入其中所有的数据，并存入到series的data域里，一次请求，一次性完成，这是不同于上个功能的。

依旧，在Highcharts的chart对象实体化前，得对变量赋值。重点当然在对csv格式的文件读取中。这里用jQuery的get方法，虽然js跨域访问陌生网站很困难，访问本地资源还是没问题的。读入数据后，以’\n’为分隔得到每个点，这里要初始化一个series对象，预存两条数据线的name，yAxis属性。然后.each函数里，split数据by ‘ , ‘, push到series的data域里即可（注意，这里最好对值parseFLoat处理一下较好）。最后将两组series push到chart的options里（注意，需要push两次，因为是两组数据）。代码如下：

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$.get('data.csv', function(data) {
	// Split the lines
	var lines = data.split('\n');
    	var series = [{
		name: 'Flow Data',
		data: []
		},{
		name: 'Balance Data',
		yAxis: 1,
		data: []
	}];
	// Iterate over the lines and add categories or series
	$.each(lines, function(lineNo,line) {
		var items = line.split(',');
		series[0].data.push([parseFloat(items[0]),parseFloat(items[2])]);
		series[1].data.push([parseFloat(items[0]),parseFloat(items[1])]);
	});
	options.series.push(series[0]);
	options.series.push(series[1]);
	// Create the chart
	var chart = new Highcharts.Chart(options); 
});

配合上预先设定好的Highcharts其他属性，综合成一个options初始化一个Highcharts.chart对象即可完成任务。再稍微处理一下前端，将两个功能组合在一起，加上css样式和一个简单的收起js，得到了半成品.

整体代码js如下：

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function requestData() {
	$.ajax({
		url: 'index.php',
		success: function(point) {
			var series = chart.series[0],
			series_f = chart.series[1],
			shift = series.data.length > 50,
			shift_f = series_f.data.length > 50; // shift if the series is longer than 50
			// add the point
			chart.series[0].addPoint([point[0],point[2]], true, shift);
			chart.series[1].addPoint([point[0],point[1]], true, shift_f);
			// call it again after one second
			setTimeout(requestData, 20000);
		},
		cache: false
	});
}
var options = {
	chart: {
		renderTo: 'container_h',
		defaultSeriesType: 'spline',
		zoomType: 'x'
	},
	title: {
		text: 'Campus Network History Flow Data(ipv4 only)'
		},
	credits:{
		enabled:false
	},
	xAxis: {
		type:'datetime',
		minRange: 150000 // 150 seconds
	},
	yAxis: [{
		minPadding: 0.2,
		maxPadding: 0.2,
		title: {
			text: 'Flow (GB)',
			margin: 30
		}
	},{
		opposite:true,
		minPadding: 0.2,
		maxPadding: 0.2,
		title: {
			text: 'Balance (yuan)',
			margin: 30
		}
	}],
	series: []
};
$.get('data.csv', function(data) {
	// Split the lines
	var lines = data.split('\n');
   	var series = [{
		name: 'Flow Data',
		data: []
	},{
		name: 'Balance Data',
		yAxis: 1,
		data: []
	}];
	// Iterate over the lines and add categories or series
	$.each(lines, function(lineNo,line) {
		var items = line.split(',');
		series[0].data.push([parseFloat(items[0]),parseFloat(items[2])]);
		series[1].data.push([parseFloat(items[0]),parseFloat(items[1])]);
	});
 	options.series.push(series[0]);
	options.series.push(series[1]);
	// Create the chart
	var chart = new Highcharts.Chart(options);
});

$(document).ready(function() {
	chart = new Highcharts.Chart({
		chart: {
			renderTo: 'container',
			defaultSeriesType: 'spline',
			events: {
				load: requestData
			}
		},
		title: {
			text: 'Campus Network Live Flow Data(ipv4 only)'
		},		
		credits:{
				enabled:false
		},
		xAxis: {
			type: 'datetime',
			tickPixelInterval: 40,
			maxZoom: 50 * 1000
		},
		yAxis: [{
			minPadding: 0.2,
			maxPadding: 0.2,
			title: {
               		text: 'Flow (GB)',
                	margin: 30
			}
		},{
			opposite:true,
			minPadding: 0.2,
			maxPadding: 0.2,
			title: {
                	text: 'Balance(yuan)',
                	margin: 30
			}
		}],
		series: [{
			name: 'FLow data',
			data: []
		},{
			yAxis: 1,
			name: 'Balance data',
			data: []
		}]
	});        
});

剩下的部分，我们在下篇文章里继续。下期见 ~

发表于 更新于 分类于 Disqus： 本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 2 分钟

因个人兴趣，从暑期开始做起web后台开发工作。这数月过来，无数次提交，更改，撤销更改等动作，让我深感学习版本控制的必要性。在学长的推荐下，以Git-Book为基础开始学习git。Git-Book是本很好的教材，深入浅出，条理清晰。对比而言，很适合初学者使用。

git为版本控制而生，是DVCS的一种。早期的数据库形式被用户机——CVCS服务器形式所取代。这种模式下，中央宕机会造成成很大损失。考虑到这点，分布式版本控制系统（DVCS）出现，在DVCS下，各用户机亦保存有文件的各版本，即使服务器宕机，也可以通过各用户机恢复。git是DVCS的一种。

git起源于Linux的维护工作。诞生于2005年。建立在Linux经验的基础上，git有几个很明显的特征：追求速度，简单设计，非线性开发需求，完全分布式。因此，它能在简化操作的同时，简化开发者的工作量。

学习git之前，要先建立对git几个特点的认识。这将将极大程度上有利于之后的进展。

  • git记录文件的整体快照而非文件的局部改动。若文件改动，git将记载新文件；反之，git将只储存指向旧文件的指针。
  • git继承了DVCS的特点，操作的本地性极强。不需要联网也可以使用git来保存甚至提交自己所做的改动
  • git十分强调文件数据的完整性，用SHA-1算法得到文件校验得到一个Hash值表示文件。任意文件都有唯一的40bits十六进制字符串对应。
  • git的各种操作绝大多数都是向数据库中添加数据，这意味着几乎所有操作都可以恢复。不用担心覆盖掉正确版本。
  • git管理下的文件只有三种状态——修改，暂存，提交。这点很重要。git只对提交态的文件版本负责。
    在了解了git的基础知识后，就可以在你的主机上安装git了。由于Linux环境下对git的使用较频繁，且我自己也在Linux环境下使用git，下面对Linux做重点介绍。

Linux

源代码安装

先安装依赖包

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//使用yum的系统
$ yum install curl-devel expat-devel gettext-devel \ openssl-devel zlib-devel 
//使用apt-get的系统
$ apt-get install libcurl4-gnutls-dev libexpat1-dev gettext \ libz-dev libssl-dev

之后下载最新源代码并编译安装

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$ tar -zxf git-1.7.2.2.tar.gz 
$ cd git-1.7.2.2 
$ make prefix=/usr/local all 
$ sudo make prefix=/usr/local install
//将git仓库克隆到本地，方便日后更新
$ git clone git://git.kernel.org/pub/scm/git/git.git

傻瓜安装

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//区别同上
$ yum install git-core
$ apt-get install git

Mac与Windows

Mac可以通过MacPorts或者下载git图形化工具完成git安装。Windows可以通过安装msysgit使用git命令。

在使用git前，可以通过git config更改个人用户名及电子邮箱地址。这样每次的提交会出现你个人的标识。

发表于 更新于 分类于 Disqus： 本文字数： 2.3k 阅读时长 ≈ 4 分钟

cbench用来测试OpenFlow控制器或是OpenFlow网络虚拟化平台实在是太合适了。它的原理是不断循环产生“新的”流（注意是新的），从而用大量的packet-in消息检验控制器或是平台的抗压能力。通过发送packet-in消息和查看flow-mod消息下发的统计消息，将性能指标呈现给用户。

cbench毕竟不是mininet，它的着眼点在调试。所以，虽然cbench也能虚拟出许多多台交换机和大批主机，但是开放的参数很少。不过，这对于测试已经足够了。

安装配置过程如下，官网上的过程可以照搬。

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#第一步：安装依赖包 无脑apt-get即可
$ sudo apt-get install autoconf automake libtool libsnmp-dev libpcap-dev
#第二步：安装oflops 因为cbench是在oflops环境下的 不要装在openflow目录下 同目录下即可
$ git clone git://gitosis.stanford.edu/oflops.git
#进入目录 完成更新
$ cd oflops; git submodule init &amp;&amp; git submodule update
#第三步：安装openflow环境 接着进入分支
$ git clone git://gitosis.stanford.edu/openflow.git
$ cd openflow; git checkout -b release/1.0.0 remotes/origin/release/1.0.0
#第四步 安装libconfig包 对cbench编译配置
$ wget http://hyperrealm.com/libconfig/libconfig-1.4.9.tar.gz
$ tar -xvzf libconfig-1.4.9.tar.gz
$ cd libconfig-1.4.9
$ ./configure
$ sudo make &amp;&amp; sudo make install //容易出错权限不够 sudo 或者 sudo chmod 777 别忘了改回去
$ cd ../../netfpga-packet-generator-c-library/
$ sudo ./autogen.sh &amp;&amp; sudo ./configure &amp;&amp; sudo make //同理
$ cd ..
#第五步 可以开始安装cbench了
$ sh ./boot.sh ; ./configure --with-openflow-src-dir=&lt;absolute path to openflow branch&gt;; make
$ sudo make install //同理 安装好即可出现启动文件
$ cd cbench

以上的步骤中容易出两种情况的错误：

  • 权限不够，make报错 “xxxxxx Permission denied”，/usr/local/lib,include,share会出现
  • 依赖包补全，make报错“xxx: command not found”，笔者的错误是g++不识别，sudo apt-get install g++ 再次make就好了
    至此，cbench安装完成。可以使用cbench的各种参数完成你的仿真了。下面这行代码即可执行仿真命令（前提是本机上6633端口得有控制器），由于cbench有默认参数，所以这也是可以执行的。
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    $ ./cbench
    $ ./cbench -h
    cbench的参数就都能看到了。参数的详细介绍可以见SDNAP

要想进行测试，还需要安装控制器。如POX或者Floodlight等。这比较简单，POX：

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$ cd pox
# 启动
$ ./pox.py openflow.of_01 forwarding.l2_learning

Floodlight要稍复杂一点：

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# 先安装操作环境，Floodlight是用Java写的所以要有标准JDK和构建工具ant Eclipse可选
$ sudo apt-get install build-essential default-jdk ant python-dev eclipse
$ git clone http://github.com/Floodlight/Floodlight.git  //文件较大
$ cd Floodlight
$ checkout fl-last-passed-build
$ ant
# 启动
$ java -jar target/Flooglight.jar

根据个人经验，如果之前做个SDN的相关实验，有可能报错端口6633已被占用。这很可能是ovs-controller的开机启动导致的。

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$ ps -aux | grep controller //杀干净吧
$ kill xxxx(进程号)

不过Floodlight的服务器可能还会启动不成功，不过并不影响实验。在Floodlight/src/main/resources/Floodlightdefault.properties中可以更改Floodlight的默认配置。

控制器也安好后，可以根据你的需要来启动测试了。cbench存储了范例，便是如下一行代码的结果。

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./cbench -c localhost -p 6633 -m 10000 -l 10 -s 16 -M 1000 -t

-M 后的参数是不同MAC地址的主机数。根据个人体验，主机数较多点仿真出来的效果会比较好。

发表于 更新于 分类于 Disqus： 本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 2 分钟

（处于隐私考虑，当事人名字均用化名代替）

“今天白天，我遇到一个人。让我在这个健忘的年代，回忆起了什么。

“在我初中阶段，有个女孩叫小伍，是我的同班同学。她发型蹩脚，其貌不扬，平日话也不多。每次同我讲话时，总会攥紧衣角。那时，我是成绩很好的那种。而她的成绩怎么努力也提高不了。她的问题总是很多，一有问题就会来找我。那时我年方十四，正是初恋的大好时光。小伍芳龄十五。可我却并不喜欢她。我喜欢隔壁班的小宛，却因为害羞不曾表白。这绝不是我现在的风格。转眼间，中考结束提交志愿，我们最后一次回到学校。小伍挤过人群，简单同我寒暄几句，将一张叠好的纸塞在我的手里。‘我猜你一定想要这个吧。’她没再说下去，微笑地又消失在人群里，留下纸上小宛的字体。这是小宛写给小伍的同学录。

“事后，我总觉得她还有什么没说，而那些没说的正是我一直的遗憾。这个遗憾，我从未向她谈起。

“后来，我去了市重点。她去了另一所学校。我以为自己一定再也见不到她了。在这里，我每天都能遇到许多陌生的人。我以为以我那可怜的记忆，一定渐渐就记不起她的名字了。就这样又过了两年。我再一次见到小伍是在网上，好友推荐里出现了她的名字。只是头像我一点都不认识。好奇地点进去，在惊讶中我愣了许久。大图里，她迎着光，长发垂肩，出落成一副亭亭玉立的模样。颤抖着，我羞赧地关掉了网页。深思熟虑下，还是点击了好友申请。到现在，我都能记起揣摩用词时，自己羞耻的样子。

“那时，有股莫名的伤感涌上心头。生活不会重演。我和小伍已不是数年前的关系。这么简单的道理，当时的我却不明白。行将陌路，覆水难收。

“就这样沉默着又过了半年，覆水突然有了重收的希望。她分手了，从每日的状态看得出来。不知为何，她把我选为倾诉的对象。也许是人在悲痛时总会犯傻吧。我陪她一聊一下午，一聊一晚上，一聊一夜。甚至，我们有几次约出来看球赛，对着空无一人的球场，嬉笑，怒骂。那段时光，我学业一落千丈，可是我很开心。她，我想，也很开心吧。在这开心里，我却有一丝的不安。因为我突然发现，除了这短暂的快乐，我没有什么东西可以留住她。

“果然，这快乐始于分手，终于爽约。又一次约去看球赛，空无一人的球场，嬉笑怒骂，只是只有我一个人。她消失了，消失得很彻底。连网上也找不到了。

“再后来，故事似乎开始快进。高考发挥有失水准，大学三年一晃即逝。好不容易，找到份工作糊口。终日西装革履，行走在高楼大厦间，单身。今天并不是双休日，我停下忙碌的脚步，在路边的甜点店要了个甜筒。准备歇会儿再走。这时，身边来了个也买甜筒的姑娘，红帽长裙，拖着拉箱。她转头的时候，我发现她是小伍。

“在那最后一个甜筒的时间里，我用尽浑身解数想让她注意到我。我做着鬼脸，做着各种奇怪的动作，在她身边。而小伍只是惬意地四顾。在这期间，她甚至望了我一眼。却只有礼貌的微笑。最后，她扬了扬手，走向远处的男子，没有一丝回头。就像，身边是个陌生人。

“在这里，我每天都能遇到许多陌生的人。若不是刻意，我也许已记不清她的名字了。在她离去的那一刻，我突然意识到，这离去似乎是必然的。因为我还有什么能留住她的理由呢？

–END–

发表于 更新于 分类于 Disqus： 本文字数： 1.2k 阅读时长 ≈ 2 分钟

远处天际射来温暖的光，闪得我睁不开眼。下午的宁静包围着我，追逐着我。

这一瞬，像鸟般飞翔。整个躯体，难言般轻松。整个躯体，飘在空中。

风吹向我下落的方向，呼啸着，不留情面。


猛地，我从梦里惊醒。刚才的情景原来只是个梦。不知为何，感觉如此真实。房间里寂静无声。斗室边的窗户外，有微弱的光。是个午后。

奇怪，身边怎么没人。

我洗了把脸，趿拉着拖鞋。推开一楼的门，外面是单元楼的小院，可是依然一个人都没看到。我一扭头，望着通向二楼的台阶。顿时，一股恐惧的感觉涌上来。

仿佛有人在悄悄说：“上来吧上来吧。”

我强忍住好奇，慢慢走向院外。院口的铁闸门半开着，依旧没有人。就在我迈步准备走出小院时，突然听到了人声。

“你醒了？”


猛地，我从梦里惊醒。什么？刚才又是个梦？睁开眼，母亲穿着围裙，正在床边笑着唤我。斗室边的窗户外，有微弱的光。是个午后。

我拿水抹了把脸，趿拉着拖鞋。推开一楼的门，外面是单元楼的小院，几个同单元的大妈正惬意着，仰卧在摇椅上闲聊。我仰起头，望向天空。高耸的单元楼压住我视野。

一扭头，又看见通向二楼的台阶。

那股恐惧感更强烈了。

一阵困意袭来，我无力地瘫在地上。

又是个梦吗？


我睁开眼。躺在那张熟悉的床。果然又是梦。房间里寂静无声。斗室边的窗户外，有微弱的光。是个午后。

奇怪，身边又没有人了。

推开卧室的门，墙上的时钟静止在13:41.厨房里，泡着水的电饭锅没有人管。几只洗干净的碗就放在池子边。一种诡异的吸引力愈发明显了。

看着通向二楼的台阶，脑海即将褪色的记忆，一点点聚合。无边的恐惧从身边包围。

再给我点时间，我就能弄清楚这一切了。

时间不多了。

眼前，院墙上的爬山虎一点点模糊。


我睁开眼，逃离那张熟悉的床。房间里寂静无声。斗室边的窗户外，有微弱的光。是个午后。墙上的时钟静止在13:41。

我套上拖鞋，朝母亲打声招呼，朝院外匆匆走去。

然而每一步，都比我想象的要艰难许多。通向二楼的台阶始终牵引着我，让我忍不住回头。

脑海里的记忆慢慢聚合，一阵阵剧痛袭来。

终于。我坐在院门口，无法动弹。


不知又过了多少次，有的时候，母亲在；有的时候又不知去了哪里。唯一不变的是墙上的挂钟，精准无比地指向13:41。

我用尽力量，企图远离台阶，走出院门。可是从没成功过。

而且，我隐约感觉，自己的力量一次不如一次。

脑海里，记忆一点点拼凑。消耗着我所剩无几的精力。


我爬下床，倚着墙，挤开卧室的门。墙上的时钟静止在13:41。我光脚走出门。终于倒在门口，正视着来自台阶的恐惧。

究竟为什么？！

模糊不清的意识里，一下子，回忆突然聚拢还原，一刹后又瞬间消湮。


我随着自己走上了台阶，一楼，二楼，三楼……


终于我意识到，这一切已无法挽回。

可是连流泪后悔的时间，都没有了。


我看着自己走上天台。看着自己纵身一跃。

远处天际射来温暖的光，闪得我睁不开眼。下午的宁静包围着我，追逐着我。

这一瞬，像鸟般飞翔。整个躯体，难言般轻松。整个躯体，飘在空中。

风吹向我下落的方向，呼啸着，不留情面。


–END–

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