前言
最近读了一本书《分布式缓存-原理、架构及Go语言实现》作者：胡世杰
代码是go语言实现的，这本书不是很厚，这本书在排版上字体比较大，代码占用了较大的篇幅，读起来很快。这本书可以带我们去很快的学习一个缓存框架，整个过程中主要学习作者的一些想法和用的一些技术框架
作者从一个简单的基于http满足基本的set、get、del操作的In Memeory缓存服务，然后通过自己编写的性能测试工具，对这个缓存服务进行性能测试并与redis做对比，给出两个框架结果的差异，整本书就是通过找出性能差异、提出问题、解决问题、验证结果，这样的思路，逐步的对框架进行优化，最终实现一个高性能的分布式缓存
个人的一些见解
- 作者可以很轻松的驾驶分布式缓存框架，单从get、set、del来说性能高于redis
- 基于开源的高性能框架去扩展，可以很快去设计一款适合自己业务发展的框架，降底很大的开发成本，比如作者选择RockDB来做数据持久化
- 去了解
RockDB、ABNF(Augmented Backus-Naur Form）、gossip协议 - 整个阅读过程中，可以验证一些自己对缓存框架的思考
- 在高性能框架开发时，选择合适的语言很有必要，比如作者实现的分布式缓存框架高于redis，部分原因归于go语言对多线程很好的支持、
- 去实现一个go语言开发的版本redis，性能更上一层
- 高性能框架的实现，需要发挥多种语言的优势
- 框架中的技术点很多都是类似的，通信协议选择、pipeline技术、异步提或读取性能、批量写入提升写入性能等，对他们的原理有了解，可以指导框架的设计
对于一个好的框架，需要涉及到各方各面的技术点，对设计者的技术广度有很高的要求，在平时工作中，大多数IT开发还是偏向于业务系统开发，大量的CRUD。我们可以对这些技术不太了解，但是我们一定要知道它，知道每种技术的原理、可以解决什么样的问题，这对我们的职业发展很有帮助，包括你去理解一些框架设计也会感觉很轻松。
从书中整理的一些问题
- 设计中如何选择通信协议？
- pipeline的原理，在哪些框架中应用了
- 高性能的数据持久化的框架
- 如果提升写入速度?
- 如何提升查询速度
- 如何保证命令被服务端按顺序处理？
- 为什么要集群？实现方式？
- 分布式集群中扩容和缩容时，如何避免全量数据迁移？如何去做数据迁移？
- CAP理论，如何实现CP ? 如何实现AP?
- 什么是节点再平衡，如何实现?其它分布式框架怎么实现?
- 缓存的TTL如何实现？redis怎么实现的？
- 如何提供一套框架自身的性能测试工具？
- In memory有哪些缺陷？怎么解决？
闲聊几句
在平时工作中，大多数IT开发偏向于业务系统开发，大量的CRUD，因为在工作中接触到的技术是有限的，在工作多年之后，就会出现工作年限和能力不匹配的情况，之前听一个老师说过一句话，印象挺深的。
“有些人有10年的工作经验，却达不到10年的能力，对于企业这种人是把1年的工作能力用了10年”
这句话特别有道理，现在培训机构很多，每几个月就会培训出大量的IT人员，想在众多人脱颖而出就需要你比其它人知道的更多，更深。
企业招聘你是为了公司业务向前推进，不是让你来学习的，当然好的企业对于员人的个人发展也是很看重的，大多数企业招聘人员，还是希望来了可以直接上手的。在工作中接触的知识是有限的，这就需要我们在工作以外的时间去了解一些未接触过的技术，提升自己技术的知识面，技术广度好的同学，在读这本书时候会发现，作者在上一章尾巴留下疑问的时候，就会在读者脑海中想出相应的解决方案，在下一章阅读时会发现和作者所想一致，整个阅读过程中会行云流水，读起来很快，相关的go代码可以不用仔细去看，但是整个过程和设计思路是我们一定要深思一下，作者为什么要这样做，有哪些优势劣势，
整本书中对于细节的描述不是很多，我们在阅读中可以多问几个问题，自己多想一想，这样的过程会促使我们成长，当一个问题出现了，解决之后要多围绕当前问题多发散一下，出现的其它问题怎么解决，当自己都想明白了，会有满满的成就感，对于每个问题我们都这样做，我们会很快成长起来。
其实在平时面试中，一些连环炮的问题都是从一个问题点儿，向外发散的，技术深度都可以通过这些问题反映出来的，多思考是好事儿，
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结束语
相同各类的书可以多搞几本，都穿插着看一下，因为部分知识重叠，不会浪费太多时间。同一个知识点从多作者的角度去看，对自己的理解会有很大的帮助
偏基础的书，要不定时的拿出来多看一下，看完第一遍后面再看的话会很快，加深一下印象，要不时间长了还是会忘记的，多看几次让它成为自己的知识。
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