本篇是论文Presto: SQL on EveryThing的中文简单翻译

本文会介绍操作系统中的进程,线程和协程。

diff算法用于比较文本间的差异，通常用于版本控制系统，例如 git( $git diff)。

本篇是论文DBLog: A Watermark Based Change-Data-Capture Framework的中文简单翻译

本文是 Doug Lea 的 “Scalable IO in Java” 读书笔记

在前面的分布式系统理论中，我们了解到网络分区是大概率会发生的。分布式系统需要考虑在面临分区分区问题时，选择一致性还是高可用。本文将展开介绍分布式一致性模型(并行计算不涉及事务)。

CAP定理(CAP theorem)，又被称作布鲁尔定理(Brewer’s theorem)，它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:

• 一致性 (Consistency): 一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据。所有节点访问同一份最新的数据。
• 可用性 (Availability): 保证每个请求都会收到关于它是成功还是失败的响应。无论您是要读取还是写入，您都会得到一些响应。
• 分区容错性 (Partition tolerance): 能容忍网络分区，在网络断开(不是延迟)的情况下，被分隔的节点仍能正常对外提供服务。

MD5 即Message-Digest Algorithm 5 (信息-摘要算法5)。MD5 使用little-endian(小端模式)，输入任意不定长度信息，以 512-bit 进行分组，生成四个32-bit 数据，最后联合输出固定 128-bit 的信息摘要。

MD5 不是足够安全的。Hans Dobbertin在1996年找到了两个不同的512-bit 块,它们 在MD5 计算下产生相同的hash 值。至今还没有真正找到两个不同的消息，它们的MD5 的hash 值相等。

日志是服务中一个重要组成部分，当优化性能的时候，也要思考对日志的性能优化。

随着微服务和云原生开发的兴起，越来越多应用基于分布式进行开发，大型应用拆分为微服务后，服务之间的依赖和调用变得越来越复杂。微服务提供了一个强大的体系结构，但也有面临了一些挑战，例如：

• 如何调试和观察跨复杂网络的分布式调用？
• 如何分析服务链路的瓶颈并对其进行调优？
• 如何快速进行服务链路的故障发现？
• ……

为了更好地维护这些服务，软件领域出现了 Observability 思想。