本文属摘抄文章，以作备份
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mysql里的变量分系统变量和用户变量.
系统变量
其中系统变量,又分全局(global)和会话(session)两种.
全局系统变量,主要影响整个mysql实例的全局设置.
大部分变量都是作为mysql的服务器调节参数存在.新增或修改这类变量, 会影响mysql的运行方式.
比如: auto_increment_increment 代表序列的自增值, 默认为1
另外, mysql中,只有一部分变量是支持运行时动态修改的.
变量修改的作用范围,是那些重新创建连接到mysql服务器的客户端连接.
如果你的连接是由应用通过连接池来维护的,并且,是长连接的,那么,此时在服务器运行过程中,动态地修改全局变量对你是没有什么影响的.
通过全局变量, 我们可以想到一些应用场景:
1, 在存储过程, 函数, sql里,使用一些业务相关的全局变量.
经常编写业务相关的存储过程,函数的朋友, 可能会需要针对不同业务,设置能共享访问的全局变量.
比如, 公司的总人数,很多存储过程都需要调用这个值,但是因为这个值,不是经常会改变的,不需要每次都count.
所以大多数人会考虑把它cache一把,那么mysql提供的全局变量,就是一个好的存储场所.
2, 数据库配置中心
首先,这不一定是一种好的解决方式, 特别是大型地分布式系统.但是想到了,就跟大家分享一下.
主要就是利用了三层,四层架构的系统, 必不可少的数据库层来实现的.
大家知道, 应用的配置, 大多数是用配置文件或配置服务器来实现, 前者需要跟着项目打包, 部署.
后者, 只要在应用初始化或运行时,去配置中心取配置就行了.(淘宝这边两者都在用)
而数据库的配置中心, 其实类似配置服务器, 只不过灵活运用了mysql的变量机制.
它能继承配置服务器的多数优点, 但最大的特色就是在 sql, function , procedure 里都可以很方便地引用到.(相比用表的方式, 要方便一些)
并且本身就具有缓存, 移植得话, mysql得导出也是很快.
所以小系统, 想快速得搭建一个配置中心,利用mysql感觉还是不错的.
调用语法:
select * from user_info where id = @@global.admin_id — 例子,通过全局里配置的管理员id来取用户信息
以下是全局变量的一些常用命令,比较简单:
set global auto_increment_increment=1; — 设置序列的增长值
show global variables; — 显示所有的global变量
show global variables like ‘%test%’ — 查询包含test字符串的global变量
会话系统变量, 主要用于在当前客户端连接的生命周期内.它的变量值是全局变量的一份拷贝.
如果连接断开, 对当前会话变量所做修改都会被重置.
比如, 服务器会话变量 autocommit 默认为 true , 而你在非常连的客户端连接里设置了 false , 那么在执行完sql后, 连接就会断开. 此后,如果创建新的连接来执行sql, autocommit又会默认 true.
会话变量的使用场景与全局类似,只是生命周期不同, 因此可以用来
统计同一连接内请求sql次数, sql类型等信息.
session变量的一些常用操作:
set session auto_increment_increment=1; — 设置序列的增长值
show variables; or show session variables; — 如果不指明, 默认使用session变量
show variables like ‘%test%’ or show session variables lile ‘%test%’ — 查询包含test字符串的session变量
用户变量
基于会话变量实现的, 可以暂存值, 并传递给同一连接里的下一条sql使用的变量.
当客户端连接退出时,变量会被释放.
应用场景:
同一连接,未关闭情况下,帮你暂存一些计算结果.
比如
select @admin_id:=max(id) from user_info;
select * from user_info where id = @admin_id
以上两条sql在同一connection中完成.
另外,注意,用户变量前只有1个@, 2个@是用于存取系统变量的
业务相关的变量定义太多,无法区分系统全局变量?
这类问题,可以通过mysql提供的结构化系统变量来解决.
他们有独特的表示形式:
instance_name.test_var
比一般的变量多了一个instance_name.这样,你就可以很方便地对他们进行分类,比如 app.test_var,就可以区别于系统的var了.
PS: 其实,普通的系统变量,它也属于结构化变量,只不过他们默认隶属于 default 这个 instance, 不需要显示出来罢了.
影响mysql性能的系统变量
以下内容参考 http://www.mysqlperformanceblog.com/2006/06/08/mysql-server-variables-sql-layer-or-storage-engine-specific/
bulk_insert_buffer_size
批量插入缓存大小, 这个参数是针对MyISAM存储引擎来说的.适用于在一次性插入100-1000+条记录时, 提高效率.默认值是8M.可以针对数据量的大小,翻倍增加.
concurrent_insert
并发插入, 当表没有空洞(删除过记录), 在某进程获取读锁的情况下,其他进程可以在表尾部进行插入.
值可以设0不允许并发插入,1当表没有空洞时,执行并发插入,2.不管是否有空洞都执行并发插入.
默认是1.针对表的删除频率来设置.
delay_key_write
针对MyISAM存储引擎,延迟更新索引.意思是说,update记录时,先将数据up到磁盘,但不up索引,将索引存在内存里,当表关闭时,将内存索引,写到磁盘. 值为 0不开启, 1开启. 默认开启.
delayed_insert_limit, delayed_insert_timeout, delayed_queue_size
延迟插入, 将数据先交给内存队列, 然后慢慢地插入.但是这些配置,不是所有的存储引擎都支持, 目前来看, 常用的InnoDB不支持, MyISAM支持. 根据实际情况调大, 一般默认够用了.
expire_logs_days
自动删除超过指定天数的日志. 建议为0,表示“不自动删除”.
flush, flush_time
是否启用, 同步表数据到磁盘.以及自动同步的间隔时间.
针对flush_time, 官方建议只在Windows 9x或Me，或有最小资源的系统中使用该选项.所以,建议关闭.
ft_boolean_syntax, ft_max_word_len, ft_min_word_len,ft_query_expansion_limit, ft_stopword_file
针对MyISAM设置的参数, 全文搜索特性. 如果你不使用 FULLTEXT 索引,就不需要优化了. 详见mysql参考手册.
join_buffer_size
用于表间关联(join)的缓存大小.建议设为 131072.(128K)
key_buffer_size
索引块缓存区大小, 针对MyISAM存储引擎,该值越大,性能越好.但是超过操作系统能承受的最大值,反而会使mysql变得不稳定.
如果不是MyISAM存储引擎,一般设置为 4-32M大小.
key_cache_age_threshold, key_cache_block_size, key_cache_division_limit
键值缓存的相关设置.需要针对实际情况调优.只是针对MyISAM储存引擎.
large_pages
是否启动大页面支持.意思是,可以一些缓存分配更大的空间.这个特性已经被InnoDB, MyISAM等常用存储引擎支持.
low_priority_updates
低优先级更新.意思是, 所有的写操作(表写锁), 包括update,delete,insert等都需要等待读操作完成后才执行 (表读锁解开).
因为是针对表的锁,所以,这里仅支持MyISAM.
max_write_lock_count
最大写锁数量.这个变量的含义是, 当写锁达到一定数量后, 就不限制读锁, 允许一部分读锁进入.(可以读数据了,否则需要等待写锁释放后,才能读)
因为是针对表的锁,所以,这里仅支持MyISAM.
preload_buffer_size
重载索引时分配的缓冲区大小, 该变量仅支持MyISAM.
read_buffer_size, read_rnd_buffer_size
每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓冲区的大小(字节)。如果进行多次连续扫描，可能需要增加该值， 默认值为131072。
sort_buffer_size
每个排序线程分配的缓冲区的大小。增加该值可以加快ORDER BY或GROUP BY操作.默认数值是2097144(2M)，建议加大到 16777208 (16M)。
timed_mutexes
显示mutexes的统计信息, 默认关闭OFF
tmp_table_size
临时表的大小,在未超过大小之前进行的操作是在内存中的, 当超过后,mysql会自动转换到硬盘上.
转自：http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2008/09/03/226749.html
之前也有一些介绍大型网站架构演变的文章，例如LiveJournal的、ebay的，都是非常值得参考的，不过感觉他们讲的更多的是每次演变的结果，而没有很详细的讲为什么需要做这样的演变，再加上近来感觉有不少同学都很难明白为什么一个网站需要那么复杂的技术，于是有了写这篇文章的想法，在这篇文章中 将阐述一个普通的网站发展成大型网站过程中的一种较为典型的架构演变历程和所需掌握的知识体系，希望能给想从事互联网行业的同学一点初步的概念，文中的不对之处也请各位多给点建议，让本文真正起到抛砖引玉的效果。
架构演变第一步：物理分离webserver和数据库
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候 已 经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了 部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而 数据库出问题的时候，应用也容易出问题，于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你 发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。
架构演变第二步：增加页面缓存
好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢，但数据库连 接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力，这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够 很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
前端页面缓存技术，例如squid，如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步：增加页面片段缓存
增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，webserver的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了，在尝 到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
页面片段缓存技术，例如ESI等，想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等；
架构演变第四步：数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢，经过查找，可能会发现系 统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
缓存技术，包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。
架构演变第五步： 增加webserver
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：
1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；
2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；
3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；
在解决了这些问题后，终于是把webserver增加为了两台，系统终于是又恢复到了以往的速度。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
负载均衡技术（包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等）、主备技术（包括但不限于ARP欺骗、linux heart-beat等）、状态信息或缓存同步技术（包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等）、共享文件技术（包括但不限于NFS等）、存储技术（包括但不限于存储设备等）。
架构演变第六步：分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的 资 源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢，此时可选的方案有数据库集群和分库策 略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到 了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步更多的是需要从业务上做合理的划分，以实现分库，具体技术细节上没有其他的要求；
但同时随着数据量的增大和分库的进行，在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好，因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。
架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作，当然，这不可避免的会需要对程序 进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的，于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间，当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做，同时，在这个阶段可 能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了，于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
分表更多的同样是业务上的划分，技术上涉及到的会有动态hash算法、consistent hash算法等；
DAL涉及到比较多的复杂技术，例如数据库连接的管理（超时、异常）、数据库操作的控制（超时、异常）、分库分表规则的封装等；
架构演变第八步：增加更多的webserver
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势 了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来 是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢，这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器，在这个添加 webserver服务器的过程，有可能会出现几种挑战：
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量（请求连接数、网络流量等）的调度了，这个时候如果经费允许的话，会采取的方案是购 买硬件负载，例如F5、Netsclar、Athelon之类的，如经费不允许的话，会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类，然后分散到不同的软负载集群中；
2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈，需要进行改进，也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等；
在做完这些工作后，开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。
架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了，由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案，当然，这个方案要实现并不 容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案，例如BigTable这种。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解，同时会要求具备自行实现的技术；
廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解，同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。
架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了，对于大型网站而言，人气的重要毋 庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长，这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大 了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦， 因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导 致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将 系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；
3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。
经过这一步，差不多系统的架构进入相对稳定的阶段，同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量，结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
看看这一步完成后系统的图示：
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步涉及的知识体系非常的多，要求对通信、远程调用、消息机制等有深入的理解和掌握，要求的都是从理论、硬件级、操作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常的多，多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力，整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类似，当然，每步采取的方案，演变的步骤有可能有不同，另外，由于网站的业务不同，会有不同的专业技术的需求，这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变的过程，当然，其中还有很多的技术也未在此提及，像数据库集群、数据挖掘、搜索等，但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造操作系统、CDN镜像等来支撑更大的流量，因此在真实的发展过程中还会有很多的不同，另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些，还有像安全、运维、运营、服务、存储等，要做好一个大型的网站真的很不容易，写这篇文章更多的是希望能够引出更多大型网站架构演变的介绍 。
ps:最后附上几篇LiveJournal架构演变的文章：
从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法
http://blog.zhangjianfeng.com/article/743
另外从这里：http://www.danga.com/words/大家可以找到更多关于现在LiveJournal网站架构的介绍。
情人节快乐
google的图标居然也随之变化，很吃惊
gXOgle? 你没看错. 酒红色的G__gle字母形状没有变化, 中间两个O消失了, 取而代之的是用口红画上去的"xo"两个字母. 以上就是Google 2009情人节的logo图案. 由于时差关系, 谷歌换用logo的时候, google.com还没有换. 其他同在亚洲时区的国家也相继换用了此logo. 第一眼看到X和O, 肯定会想到一个网络名词: "OOXX". 不过, 这可是纯正的中国特色词语, 难道老外也有这种用法吗? 还是, 另有所指? 下面还是请大家欣赏一下这个logo, 然后跟随我们的文章猜想一下为什么logo会是这个样子.
无论如何, 祝所有情侣和所有去死团团员们, 情人节快乐!
XE的说法1: 网络语言"OOXX"
“OOXX online”本来是一款极限单车游戏的名字。“OOXX”即“圈圈叉叉”，就是指单车的车圈和车叉。这款游戏惊险刺激深受年轻人喜爱，因而逐渐引申为“ 惊险刺激的PK”之义。 而后，由于“圈圈叉叉”会被误读或误写作其同音字(和谐)，从而“OOXX”就开始具备一些(和谐)的含义了，也就是(和谐)的意思。同时，因为(和谐) 在国人的传统观念中是见不得人的，所以“OOXX”在一些论坛中也指，因作坏事或说错话而被管理员封贴或封号。 有了(和谐)的意思之后，网路上众多具有高度语言天赋和智慧的达人，就真正开始YY和BT这个词了。用象形解释的话, “OO”和“XX”在(和谐)中就拥有了性别上的区分。从而，最终极最强的解释和引申就出现了：“OOXX”指“女上男下”，“XXOO”指 “男上女下”.
摘自百度知道(关键部分请脑内补完).
字面意思的说法2: "XO"
xo是指白兰地中的专用术语. 所有白兰地酒厂, 都用字母来分别品质, 例举如下:
E代表ESPECIAL (特别的)
F代表FINE (好)
V代表VERY (很好)
O代表OLD (老的)
S代表SUPERIOR (上好的)
P代表PALE (淡色而苍老)
X代表EXTRA (格外的)
对于干邑的级别, 法国政府有着极为严格的规则,酒商是不能随意自称的。总括而言,有下列之类别:
3-STAR三星干邑：蕴藏期不少于两年
V.S.O.P干邑：蕴藏期不少于四年
NAPOLEON干邑：蕴藏期不少于六年
X.O.干邑：蕴藏期多在八年以上
XO是白兰地的分级法中，算储存较久的一级。不过在法国的白兰地，除了法国政府所规定的事项外，各厂家为了凸显自己酒款的优势，常常做出比规定更严格条件，使的各家酒款都有自己的特色。而HENNESSY(轩尼诗)也是其中的一家。
摘自百度百科
有点儿靠谱的说法3: Hugs & Kisses
Inmedieval times, most people were unable to read or write. When it came time to sign a document, people who could not write usually made an "X" mark. Of course,an "X" is not much of a signature.To add a sense of commitment, it became customary to kiss the "X" after writing it.
在中世纪, 大多数人的文化水平都比较低. 在签署文件的时候, 中国人一般按手印, 西方人如果不知名字怎么写, 通常写一个"X"作为代替. 当然"X"本身不能作为签名, 为了添加个人信息, 通常会在那个"X"上亲吻一下.
Kissing the "X" was "performance law," a ritual act that bound thepartiesthe way legal documents bind us today. This act, witnessed by the person who wrote the text, represented asolemn guaranteeof the truthfulness of what was written, and an oath to carry out whatever obligations were stated in the document.
亲吻"X"是一项不成文的法则, 就象现在法律文档对我们的约束力一般. 这表明签字人对所写的东西保证其真实有效, 勇于对所写内容承担责任.
Over the years, the "X" and the kiss became interchangeable. Today, people who can read and write might still add one or more "X" marks to their letters, maybe with a couple of "O"s thrown in for hugs.
许多年过去了, "X"变成了和亲吻等价的符号. 人们在写信时加上"X"代表亲吻, 同时加上"O"则表示一个拥抱.
The Oxford English Dictionary states that X is "used to represent a kiss, esp. in the subscription to a letter.". There is no general consensus on the origins of the O as a hug. The O could relate to the shape formed when two hands are crossed in a hug, forming a type of O. The 'X' may also refer to the pursing of the lips when kissing.
牛津英语字典叙述 X 为“用于表达吻，尤其在书信的署名处”。但对于作为拥抱含义的 O 的起源并没有普遍共识。字母 O 可能与拥抱时两手交叠而成 O 的形状有关系。字母 X 可能也与接吻时噘起嘴唇而成的形状有关。
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