对称加密(也叫私钥加密)指加密和解密使用相同密钥的加密算法 加了调度点会影响for循环的性能 至于为什么编译器不加调度点，这个go team在github上讨论过的 而且大部分情况下，项目代码里不可能出现那么简单的for循环 简单到没有任何函数调用的for循环，才有可能卡死调度器 如何定位 golang 进程 hang 死的 bug : https://studygolang.com/articles/11880 分别打印 Go的调度 runtime 大规模Go项目几乎必踏的几个大坑 - 实例分享 https://my.oschina.net/u/4062427/blog/3018969 索引优化： http://hedengcheng.com/?p=577 TCP:是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议 UTP:无连接，不可靠的数据报协议 left join(显示左表所有数据， 左表的每一条数据与右表匹配的条数) redis: 字符串，列表，哈希， 集合， 有序集合 memcahe: 可以缓存图片和视频， 数组时保存在内存的， 断电后消息 redis:支持持久化和复杂的数据结构 elasticsearch 分布式多用户能力的全文搜索引擎 数据库分库分表，提高数据查询，插入效率 我这边用两个队列实现一个降级开关，一个是go的chan作为本地消息队列，另一个是第三方消息队列nsq。 如果一个操作进来，能进入本地的消息队列，说明当前的数据库和系统负载量不是很高，能保证正常执行 如果入队失败，说明前面的操作没完成，被阻塞起来了。那就转到nsq里去处理 负载均衡的优化，之前是用轮询的策略，后面改成hash. 轮询的话比较均匀，但是需要将缓存放在第三方，比如redis,memcahe 。像redis，memcahe的话可能还用到分布式锁来确保数据的一致性 如果改成hash的话， 我就可以把缓存放到本机map map不是线程安全，之前参考网上，用了sync里的读写锁对map里操作做了一层封装， 后面1.9的时候，sync包提高了一个安全的并发字典，基于原子锁操作，锁的粒度更新，效能更好 map[时间戳]map[key]value 开一个协程去检查当前时间和map里的第一个时间戳 节省资源，没有主备模式，采用一致性hash算法， 将它分布到一个范围的机器 比较重要的数据采用冷备份（移到一个备份表里去，减少主表体积） 删除用户不必要的记录 普通索引,唯一索引,主键索引,组合索引,全文索引 数据库分库分表， 减少表操作， 确立表处理优先级 同步创建异步修改 更新缓存， 丢到一个队列里， 提示响应速度和吞吐量 降级开关 1.轮询 : 缓存放在第三方 2.hash(ip/ 用户id) ： 缓存放在本机 （速度快1.5倍左右） 一致性hash算法 内存碎片：在申请内存空间的时候，不会分配刚好的空间， 可能有多一点 cgo 十亿， 百亿级别， 请求成功 -> 本地消息队列 -> 结束 请求失败 -> kfak ->结束 协程池 按时间范围分表 非事务性么 直接塞 es 或者要做etl仓库么进hadoop es 数据导入慢 mysql + keepalived 双主热备 Hadoop（三） 大数据离线计算与实时计算 ： https://blog.csdn.net/qwlzxx/article/details/71218125