hello大家好，我是小楼，今天分享的话题是Go是否能实现AOP?背景写Java的同学来写Go就特别喜欢将两者进行对比，就经常看到技术群里讨论，比如Go能不能实现Java那样的AOP啊？Go写个事务好麻烦啊，有没有Spring那样的@Transactional注解啊？遇到这样的问题我通常会回复：没有、实现不了、再见。直到看了《Go语言底层原理剖析》这本书，

HTTP响应头和请求头信息对照表HTTP请求头提供了关于请求，响应或者其他的发送实体的信息。HTTP的头信息包括通用头、请求头、响应头和实体头四个部分。每个头域由一个域名，冒号（:）和域值三部分组成。通用头标：即可用于请求，也可用于响应，是作为一个整体而不是特定资源与事务相关联。请求头标：允许客户端传递

Redis最为常用的是拿来做缓存，而Redis之所以这么快的原因之一是搭上了内存那纳秒级别的处理速度来存储数据，极大提升了应用服务的性能。（从用户角度翻译过来就是这玩意反应快了）但是，但凡技术总有它的局限性，例如在计算机中内存空间远比磁盘空间要小得多，而且内存比磁盘贵。所以我们要是把数据都放内存，显然是一件成本高，性价很低的事情。所以更多的是采取让Redis

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

TiDB已经在项目中使用，从了解来看，它主要解决的是分布式事务的问题，而我们实际使用场景，却是大数据量下不需要关注分表；最近实在忙加懒，一直没时间看TiDB的原理。今天看了下PingCAP3篇入门介绍，收获挺多；首先TiDB的存储使用的是KV，名字叫TiKV，实际数据落地使用的是Facebook开源的RocksDB；RocksDB只能支持单机存储

voter是votedb开源包中的一个性能测试程序，代码位于源码包examples/voter/目录下。该程序模拟短时间内大量用户发起投票的场景，测试每秒处理的投票请求（三次读一次写的事务）的能力。官方发布的两个基于该程序的性能测试报告。测试环境部署在12台AmazonE2云主机服务上，服务端版本是voltdb2.2：686KTPSwith

一.核心军规尽量不在数据库做运算，cpu计算的事务必移至业务层;  控制表、行、列数量（【控制单张表的数据量1年/500W条，超出可做分表】，【单库表数据量不超过300张】、【单张表的字段个数不超过50个，多了拆表】）三大范式没有绝对的要使用，效率优先时可适当牺牲范式 https://www.cnblogs.com/wdw31

2020年开年，一系列“活久见“级别的黑天鹅事件给世界造成了巨大的冲击，其中一个正在加速的变化就是，现实世界的娱乐、社交等生活边界被虚拟网络蚕食鲸吞。以移动互联网为代表的网络用户活跃度不断增长，网络游戏、电子商务、在线直播等产业更是以黑马之姿一路登上了流量高地。全球“宅家”模式催生了更多的商业机会，这为中国互联网企业出海布局新的增长点带来机遇。!(h

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

中介者模式，我的理解是，你的项目中存在许多级别平等的同事类实例，并且这些实例之间都需要有不同程度的各种交互操作活动。这个时候可以使用中介者模式来降低各同事类的耦合程度，每个同事类都只关心自己需要做什么，把耦合交互的工作交给中介类来完成。这里用了一个模拟电脑播放CD的例子来讲述这个问题。这是一个标准定义中得中介者模式用例，在实际应用着，可能不需要所有的同事