1. 分表概念

单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。

也有一种策略是冷热分表。

1. golang限流实现

1.1 实现方案

1. uber 开源库中基于漏桶算法实现了一个限流器。https://github.com/uber-go/ratelimit

2. 滴滴开源实现了一个对http请求的限流器中间件。可以基于以下模式限流。

   • 基于IP，路径，方法，header，授权用户等限流

   • 通过自定义方法限流

   • 还支持基于 http header 设置限流数据

   • 实现方式是基于 github/go/time 实现的，不同类别的数据都存储在一个带超时时间的数据池中。

   • 代码地址 https://github.com/didip/tollbooth

3. golang 网络包中还有基于信号量实现的限流器。 https://github.com/golang/net/blob/master/netutil/listen.go 也值得我们去学习下。

限流就是通过对并发访问 / 请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。

例如秒杀网站，限制 22 点 5 分 – 22 点 10 分 秒杀 999 份产品， 限制放行 5w 个请求，若在该段时间内，请求在第 5w 以后的请求，直接拒之门外， 也就是我们在进入网站的时候显示，系统繁忙。

1. 时间序列数据库 Time Series Database (TSDB)

随着分布式系统监控、物联网的发展，TSDB开始受到更多的关注。

时间序列数据跟关系型数据库有太多不同，但是很多公司并不想放弃关系型数据库。 于是就产生了一些特殊的用法，比如用 MySQL 的 VividCortex, 用 Postgres 的 Timescale。 很多人觉得特殊的问题需要特殊的解决方法，于是很多时间序列数据库从头写起，不依赖任何现有的数据库, 比如 Graphite，InfluxDB。

公司团队是使用gitlab来管理源代码的，一直以来当提交了一个MR后，需要手动在内部IM群里贴出PR链接和摘要，然后@目标同事来帮忙review代码，其实大部分流程是可以自动化的。

1. 内存泄露

1. 假设 a 是一个大slice，而 b 只引用了一小部分，这就造成了底层数组其他未被引用的部分内存泄漏。

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   func sliceLeak() { data := make([]byte, 1000000) slice := data[:10] // 这个切片依然引用整个数组 _ = slice }

2. 因为协程被永久阻塞而造成的永久性内存泄露。

3. 未正确释放文件、数据库连接等资源，导致内存无法释放。

4. 延迟调用函数导致的临时性内存泄露。

5. 全局变量或长生命周期的对象持有大量数据，无法被垃圾回收。

6. 在一些复杂的数据结构中，可能会出现循环引用，导致垃圾回收器无法回收。

7. 使用time.Timer或time.Ticker时，未及时调用Stop方法。

1. 注册机器人

直接在Tg中与@BotFather对话即可创建bot,比较有趣的是在Tg很多的交互式体验都是通过类似对话的方式。

将下面的链接的{TOKEN}替换成所获取的token然后浏览器访问

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https://api.telegram.org/bot{TOKEN}/getUpdates

1. Snowflake(雪花算法)

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| 1 bit (符号位) | 41 bits (时间戳) | 10 bits (机器 ID) | 12 bits (序列号) |
+----------------+------------------+------------------+------------------+
| 0 							| 毫秒级时间戳	  | 数据中心 + 机器			| 毫秒内自增序列 |

使用 Rclone 可以轻松实现备份同步文件到各大网盘，简化了备份方案，也可以用来迁移 2 个不同的网盘程序文件，甚至可以直接挂载网盘到本地用来扩充磁盘食用。

0. 前言

OpenVPN 是一个健壮的、高度灵活的 VPN 守护进程。它支持 SSL/TLS 安全、Ethernet bridging、经由代理的 TCP 或 UDP 隧道和 NAT。另外，它也支持动态 IP 地址以及 DHCP，可伸缩性足以支持数百或数千用户的使用场景，同时可移植至大多数主流操作系统平台上。

安装openvpn

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sudo apt install openvpn