Java HashMap类源码解析(续)-TreeNode
由于TreeNode本身是红黑树的实现，所以在分析TreeNode的之前我还是摸了一篇算法导论里红黑树的读书笔记：算法导论——红黑树，从伪代码行数也可以看出完整的红黑树的插入和删除操作代码是很长的，下面源码分析部分的行数就更多了，所以所谓手写红黑树画个图分析下逻辑还行，手写代码估计要写死(滑稽)
TreeNode从JDK8开始引入，作用是当HashMap解决冲突的链表长度超过了8时，生成一个红黑树来加速查找和插入，这里树结构存在并不影响本身依然存在线性链表结构，意思是Node.next这个属性依然有效，所以说树替换了线性链表依然还是链表法解决冲突，只不过链表的实现策略换了。
Docker日志收集新方案：log-pilot
今天，我们将隆重介绍一款新的docker日志收集工具：fluentd-pilot。你可以在每台机器上部署一个fluentd-pilot实例，就可以收集机器上所有Docker应用日志。fluentd-pilot具有如下特性
一个单独fluentd进程，收集机器上所有容器的日志。
MongoShake——基于MongoDB的跨数据中心的数据复制平台
MongoShake是基于MongoDB的通用型平台服务，作为数据连通的桥梁，打通各个闭环节点的通道。通过MongoShake的订阅消费，可以灵活对接以适应不同场景，例如日志订阅、数据中心同步、监控审计等。其中，集群数据同步作为核心应用场景，能够灵活实现灾备和多活的业务场景。
MongoDB查询优化：从 10s 到 10ms
本文是我前同事付秋雷最近遇到到一个关于MongoDB执行计划选择的问题，非常有意思，在探索源码之后，他将整个问题搞明白并整理分享出来。付秋雷(他的博客）曾是Tair（阿里内部用得非常官方的KV存储系统）的核心开发，目前就职于蘑菇街。
MySQL执行计划解析
前言
在实际数据库项目开发中，由于我们不知道实际查询时数据库里发生了什么，也不知道数据库是如何扫描表、如何使用索引的，因此，我们能感知到的就只有SQL语句的执行时间。尤其在数据规模比较大的场景下，如何写查询、优化查询、如何使用索引就显得很重要了。
