lincoln_huang
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详细说明很多领域都要求从业人员具备整合能力，程序员也不例外，相信很多猿友们在接收项目或者任务的时候，总会被要求给出一份详细的技术方案或者设计思路，这毫无疑问需要我们输出大量的构思“图纸”，就像建筑行业的设计图纸一样。
诞生于 2005 年的分布式版本管理工具：Git，现如今已成为大多数公司协同合作的必备工具之一了。它直到现在依然保持着简单易用、高效管理的特点。相信很多刚踏入职场的猿友们，第一个需要学会使用的就是 Git。今天，我们来重温经常使用的 20 个 Git 命令，也可当做自己的 Git 命令速查表。
传统的单体服务通过日志和性能监控为我们的系统提供了良好的观测手段，随着服务之间的交互越来越多，越来越复杂，这种“各自为政”的策略将使我们看不到整体的关联性。为了提高系统的可见性观察，分布式链路追踪被提了出来，并迅速发展。
之前在寻找日志收集搜索解决方案时，最常看到的便是 ELK
进程是资源分配的基本单位，线程是 CPU 调度的基本单位。进程拥有独立的地址空间，线程是共享内存地址的。进程切换的开销比线程要大。
现代的软件服务大多数是分布式应用程序，通过暴露自己的 API 对内或对外提供了一系列的功能点。服务与服务之间有时是跨语言、跨平台通信的。为了解决这些复杂场景，市面上也涌现了有很多解决方案。比如构建 RESTful 服务，将服务能力转化为资源集合；也有面向函数调用的客户端-服务器模式：远程过程调用（Remote Procedure Calls）。今天要介绍的 gRPC 就是后者的演变，一个非常受欢迎分布式进程间通信技术。
Docker 是基于**容器技术**实现的，容器技术最开始是基于 Linux Container（简称 LXC）技术实现的，通过内核提供的 `Namespace` 和 `Cgroup` 机制，实现了对应用程序的
提及日志收集搜索框架，最常看到的解决方案就是 **ELK**。虽然现在有 Docker、k8s 帮我们简化了部署流程，但 **ELK** 对硬件的要求却很高。光是 **Elasticsearch** 官网就提及到需要 8 GB 内存以上的机器部署，可见占据的资源之多。为了能降本增效(**穷~~~**)，在网上看到了 Grafana 团队的日志框架: **Loki**。为此进行了深入的了解并应用在了一些项目上。
前段时间找工作搜索 golang 面试题时，发现都是比较零散或是基础的题目，覆盖面较小。而自己也在边面试时边总结了一些知识点，为了方便后续回顾，特此整理了一下。
前段时间找工作搜索 golang 面试题时，发现都是比较零散或是基础的题目，覆盖面较小。而自己也在边面试时边总结了一些知识点，为了方便后续回顾，特此整理了一下。
前段时间找工作搜索 golang 面试题时，发现都是比较零散或是基础的题目，覆盖面较小。而自己也在边面试时边总结了一些知识点，为了方便后续回顾，特此整理了一下。
前段时间找工作搜索 golang 面试题时，发现都是比较零散或是基础的题目，覆盖面较小。而自己也在边面试时边总结了一些知识点，为了方便后续回顾，特此整理了一下。
计算机是由很多资源组成的，像我们常见的 CPU、内存、硬盘等。如果我们想要使用这些资源去完成某个计算任务，那么就需要有一个管理者来协调这些资源，操作系统就是这个管理者。
在前面的文章里，我们分析了分布式系统在业务上的一致性技术，即分布式事务，它的结果导向是面向用户的。然而在我们的系统内部，有时也需要面对来自软件架构等更高层次上的一致性要求，比如 Redis 的哨兵模式，Zookeeper 的选举过程等。它们所考虑的一致性更多的是服务节点之间一个共识的达成，当共识达成之后，就可以以此为指导原则，展开更多的协同操作
互联网的世界与十几年前相比，已经大不相同。以往的单体服务就可以支撑起大多数的用户需求。然而随着手机等电子产品的普及，用户想要的服务已经是越来越复杂，各种需求相互关联。而这也给软件开发带来了更多的挑战。为了应付随时会变化的代码世界，现有的开发趋势都在逐渐的化整为零。其中最具代表性的就是**微服务**的流行
TCP/IP 协议占据了互联网通信的一大半江山，特别像 TCP 这种保障端到端的可靠传输更是相当重要，关于它的实现也很复杂，今天介绍下关于 TCP 的相关重要知识。
本文将介绍 Docker 的相关工具使用经验，比如 Docker-compose：容器编排工具；Portainer：容器可视化管理；以及 DockerFile 的构建。相当于是一套组合拳。让我们能更轻松、更方便去管理 Docker。
Docker 采用的是 **C/S 架构**，使用 REST API、UNIX 套接字或网络接口进行通信。一般客户端会和 Docker 服务运行在同一台机子上，像我们平常使用的 docker build、pull、run 等命令就是发送到本地客户端上的，本地客户端再发送给 Docker 服务端。另外，客户端也可以独立部署，像 Docker Compose。
Docker 是基于**容器技术**实现的，由于 Docker 的火热流行，可能很多人会认为容器是 Docker 独有的技术...
Redis 作为最常用的 key-value 服务，一直为我们带来了高性能的保障。但程序嘛，总不可能一直运行下去，而我们所要做的就是将这些风险降到最低。
尽管 Redis 是基于内存的 key-value 服务，但也可以进行数据的持久化，以便服务重启，数据能重新加载进来。
Redis 是 key-value 型的 memory 缓存中间件，相信大部分程序员都在项目中使用过它。我们也可以利用 memory 来实现缓存，只是使用 redis 的话，可以将缓存功能统一到一个组件里，方便后续重用拓展。
MVCC 全称是 Multiversion concurrency control，即多版本并发控制。从它的名字就可以看出是关于在并发时对读写控制的一种方法，基本市面上流行的 Database 都有其具体的实现。
日志的存在，为数据库的很多功能提供了保障。像用于回滚数据的 undo log，用于恢复数据的 redo log， 以及用于主从备份的 binlog。本文将会大致介绍下数据库里的日志类别，以及重点分析下事务日志的相关知识点。
数据库是一个允许多用户、多会话、多线程访问的系统。为了在并发访问中能保证数据的一致性和完整性，一般会使用事务来做控制，外加锁来作为辅助手段。所以今天整理了一下锁的相关知识，看看它在事务里是怎么配合使用的。
索引是数据库里重要的组成部分，也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构，也算是对索引知识的一次归纳。
存储引擎。它在 mysql 里是一个非常重要的角色，负责了数据的创建、读取和更新，也就是数据的 I/O 操作。 存储引擎有很多种，而且都有属于自己的特性，像我们常见的 InnoDB 有事务支持、MyISAM 速度较快等。
使用 mysql 很多年了，但也没怎么深入研究过，准备最近了解下 mysql 的相关知识点。看看这款程序界里的神器是怎么运转的。
在很多的 Go 开源框架里，我们经常能看到 context 的身影，它的使用场景有很多，像超时通知，取消通知都用到了 context。今天我们就来好好的认识一下它，看看 context 的相关知识和底层原理。
当我们想要对某个变量并发安全的修改，除了使用官方提供的 mutex，还可以使用 sync/atomic 包的原子操作，它能够保证对变量的读取或修改期间不被其他的协程所影响。
在 Go 里有专门为同步通信而生的 channel，所以较少看到 sync.Cond 的使用。不过它也是并发控制手段里的一种，今天我们就来认识下它的相关实现，加深对同步机制的运用。
之前提到过 Go 的并发辅助对象：WaitGroup。同样的， sync.Once 也是 Go 官方的一并发辅助对象，它能够让函数方法只执行一次，达到类似 init 函数的效果。
Golang 提供了简洁的 go 关键字来让开发者更容易的进行并发编程，同时也提供了 WaitGroup 对象来辅助并发控制。今天我们就来分析下 WaitGroup 的使用方法，顺便瞧一瞧它的底层源码。
给你一台 1804 的织布机，你能想象它是计算机的灵感来源吗？
在 Go 里有很多种定时器的使用方法，像常规的 Timer、Ticker 对象，以及经常会看到的 time.After(d Duration) 和 time.Sleep(d Duration) 方法，今天将会介绍它们的使用方法以及会对它们的底层源码进行分析，以便于在更好的场景中使用定时器。
在上一篇文章 [golang 重要知识：mutex](https://blog.csdn.net/h_l_f/article/details/118462433) 里我们介绍了互斥锁 mutex 的相关原理实现。而且在 Go 里除了互斥锁外，还有读写锁 RWMutex，它主要用来实现读共享，写独占的功能。今天我们也顺便分析下读写锁，加深对 Go 锁的理解。
Go 号称是为了高并发而生的，在高并发场景下，势必会涉及到对公共资源的竞争。当对应场景发生时，我们经常会使用 mutex 的 Lock() 和 Unlock() 方法来占有或释放资源。虽然调用简单，但 mutex 的内部却涉及挺多的。今天，就让我们好好研究一下。
没接触编程之前，总觉得它很神秘，很牛逼。每当有新的系统，新的软件出来时，总想冲在前头，然后 down 下来好好体验。 后来加入了程序员大军，才发现编程并非想象中的那么美好，经常要面对**完成不了**的需求，和**背不完的锅**，真的是一部**辛酸**编码史。 尽管如此，我们的工作也算是在为机器注入**灵魂**，还是挺高大上的。只是很多时候不得不面对一些残酷现实，下面就来聊一聊这几年的编程感悟吧！
map 通过 hasTable 实现了我们最常见的 key-value 存储，能快速的对数据集增删查改。同时 Go 里的 map 也有很多特殊的地方，比如它的无序性、并发不安全等。今天，就让我们对 map 进行深入研究，看看它是怎么设计的
channel 是 goroutine 与 goroutine 之间通信的重要桥梁，借助 channel，我们能很轻易的写出一个**多协程**通信程序。今天，我们就来看看这个 channel 的常用用法以及底层原理。
golang 的三色标记法虽然没有 java 的内存回收机制成熟，但它细分了回收过程，通过写屏障技术，能和用户程序并发进行，这也一定程度的提高了内存回收速度。
内存管理在任何的编程语言里都是重头戏，Golang 也不例外。Go 借鉴了 Google 的 TCMalloc，它是高性能的用于 c++ 的内存分配器。其核心思想是**内存池 + 多级对象管理** ，能加快分配速度，降低资源竞争。
Go 的调度机制相当于我们微服务里的基础组件。很多运行时操作都涉及到了调度的关联。本文会细聊调度概念，策略，以及它的机制。当然，也少不了最常提及的 GMP 模型。
作为官方的包依赖管理工具 gomod，已经被广泛的使用于各个开源项目中了。自从有了它，腰不酸手不疼了，敲代码也更有劲了......o(∩_∩)o 所以，今天我们就来认识认识 gomod ，看看它是如何来解决我们的包管理问题！
作为技术方案最常提到的组件：消息队列，它在我们的程序中起到了重要的作用。异步、解耦、削峰（缓冲）等特性正是我们选择它的原因。本文将会按自己的理解聊一聊消息队列的本质、使用场景、注意事项、以及介绍下主流的消息队列。
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